高級人工智能第1講概論

高級人工智能概論

王浩2024/1/111合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源人工智能的認知問題思想的層次模型符號智能與計算智能人工智能的研討方法自動推理機器學習分布式人工智能人工思想模型知識系統(tǒng)2024/1/112合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源人工智能(ArtificialIntelligence)主要研討用人工的方法和技術(shù)，模擬、延伸和擴展人的智能,實現(xiàn)機器智能。2005年,McCarthy指出人工智能的長期目的是實現(xiàn)人類程度的人工智能[McCarthy2005]2024/1/113合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源中國算盤：古典計算機；水運儀象臺：天文觀測與星象分析儀器；候風地動儀：測報與顯示地震的儀器。陰陽學說：對現(xiàn)代邏輯的開展有艱苦影響。2024/1/114合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源國外Aristotle(公元前384—322)：<工具論>的著作中提出方式邏輯。Bacon(1561—1626)：<新工具>中提出歸納法。Leibnitz(1646—1716)：研制四那么計算器，提出了“通用符號〞和“推理計算〞的概念，使方式邏輯符號化。Boole(1815—1864)：創(chuàng)建布爾代數(shù)，<思想法那么>書中初次用符號言語描畫了思想活動的根本推理法那么。Godel(1906—1978)提出了不完備性定理。Turing(1912—1954)提出了理想計算機模型──圖靈機1943年，McClloch和Pitts提出了MP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1946年，Manochly和Eckert研制勝利ENIAC電子數(shù)字計算機。1948年，Wiener創(chuàng)建了控制論，Shannon創(chuàng)建了信息論。2024/1/115合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源1956年由McCarthy、Minsky等發(fā)起，美國的幾位心思學家、數(shù)學家、計算機科學家、信息論學家在Dartmouth大學舉行夏季討論會，正式提出人工智能的術(shù)語，開場了具有真正意義的人工智能的研討。2024/1/116合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源在20世紀50年代，人工智能以博弈、游戲為對象進展研討。Samuel：自學習才干的啟發(fā)式博弈程序Newell、Simon：啟發(fā)式程序LogicTheorist,證明了<數(shù)學原理>書中38條定理。Chomsky：言語文法，開創(chuàng)了方式言語的研討。McCarthy：人工智能程序設(shè)計言語LISP。20世紀60年代，人工智能以搜索算法、通用問題求解(GPS)的研討為主Newell：問題求解程序，使啟發(fā)式程序有更大的普適性。Minsky：發(fā)表題為“走向人工智能的步驟〞的論文。Feigenbaum：DENDRAL化學專家系統(tǒng)人工智能研討走向適用化的標志。Robinson：提出了歸結(jié)原理。Quillian：語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法。1969年，國際人工智能結(jié)合會(IJCAI)成立。2024/1/117合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源20世紀70年代前期，人工智能研討以自然言語了解、知識表示為主Winograd：自然言語了解系統(tǒng)SHRDLU。Colmerauer：創(chuàng)建PROLOG言語。Schank：概念從屬實際。Minsky：框架知識表示法。Feigenbaum〔1977年〕：知識工程。20世紀80年代，人工智能蓬勃開展專家系統(tǒng)開場廣泛運用，出現(xiàn)了專家系統(tǒng)開發(fā)工具，人工智能產(chǎn)業(yè)。國家制定相應(yīng)的方案，進展人工智能和智能計算機系統(tǒng)的研討。2024/1/118合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的淵源人工智能尚缺乏必要的實際。在一些關(guān)鍵技術(shù)方面,諸如機器學習、非單調(diào)推理、常識性知識表示、不確定推理等尚未獲得突破性的進展。人工智能對全局性判別模糊信息處置、多粒度視覺信息的處置是極為困難的。人工智能還處于智能學科研討的早期階段,必需開展智能科學的研討。智能科學研討智能的根本實際和實現(xiàn)技術(shù)，是由腦科學、認知科學、人工智能等學科構(gòu)成的交叉學科。腦科學從分子程度、細胞程度、行為程度研討人腦智能機理，建立腦模型，提示人腦的本質(zhì)。認知科學是研討人類感知、學習、記憶、思想、認識等人腦心智活動過程的科學。人工智能研討用人工的方法和技術(shù)，模擬、延伸和擴展人的智能,實現(xiàn)機器智能。2024/1/119合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的認知問題認知(cognition)是和情感、動機、意志等相對的明智或認識過程。美國心思學家Houston等人將對“認知〞的看法歸納為如下五種主要類型：(1)認知是信息的處置過程；(2)認知是心思上的符號運算；(3)認知是問題求解；(4)認知是思想；(5)認知是一組相關(guān)的活動，如知覺、記憶、思想、判別、推理、問題求解、學習、想象、概念構(gòu)成、言語運用等。認知心思學家Dodd等那么以為，認知應(yīng)包括三個方面，即順應(yīng)、構(gòu)造和過程。也就是說，認知是為了一定的目的，在一定的心思構(gòu)造中進展的信息加工過程。2024/1/1110合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的認知問題認知科學是研討人類感知和思想信息處置過程的科學,包括從覺得的輸入到復(fù)雜問題求解,從人類個體到人類社會的智能活動,以及人類智能和機器智能的性質(zhì)。認知科學是現(xiàn)代心思學、信息科學、神經(jīng)科學、數(shù)學、科學言語學、人類學乃至自然哲學等學科交叉開展的結(jié)果。認知科學研討的目的：闡明和解釋人在完成認知活動時是如何進展信息加工的。認知科學涉及的問題：知覺、言語、學習、記憶、思想、問題求解、發(fā)明、留意,以及環(huán)境、社會文化背景對認知的影響。2024/1/1111合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的認知問題人工智能的五個根本問題[Kirsh1991]：(1)知識與概念化能否是人工智能的中心？(2)認知才干能否與載體分開來研討？(3)認知的軌跡能否可用類自然言語來描畫？(4)學習才干能否與認知分開來研討？(5)一切的認知能否有一種一致的構(gòu)造？

這些問題都是與人工智能有關(guān)的認知問題,必需從認知科學的根底實際進展討論。2024/1/1112合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室思想的層次模型思想是客觀現(xiàn)實的反映過程，是具有認識的人腦對于客觀現(xiàn)實的本質(zhì)屬性、內(nèi)部規(guī)律性的自覺的、間接的和概括的反映。人類思想的形狀：感知思想：初級的思想形狀。只是把感性資料組織起來,構(gòu)成有條理的知識,認識到的僅是景象。在此根底上構(gòu)成的思想形狀即是感知思想?；\統(tǒng)思想：用典型化的方法進展概括，并用籠統(tǒng)資料來思想?；\統(tǒng)思想是與神經(jīng)機制的銜接論相順應(yīng)的。方式識別、圖像處置、視覺信息加工都屬于這個范疇。2024/1/1113合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室思想的層次模型籠統(tǒng)思想：基于籠統(tǒng)概念的思想方式，經(jīng)過符號信息處置進展思想。只需言語的出現(xiàn)，籠統(tǒng)思想才成為能夠，言語和思想相互促進，相互推進?？梢砸詾槲锢矸栂到y(tǒng)是籠統(tǒng)思想的根底。靈感思想：靈感思想是籠統(tǒng)思想擴展到潛認識，人腦有一部分對信息進展加工,，但是人并沒有認識到。靈感思想是頓悟。靈感思想在發(fā)明性思想中起重要作用。2024/1/1114合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室思想的層次模型感知思想是極簡單的思想形狀，它經(jīng)過人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官產(chǎn)生表象?；\統(tǒng)思想以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銜接論為實際根底，可以高度并行處置?；\統(tǒng)思想以物理符號系統(tǒng)為實際根底，用言語表述籠統(tǒng)的概念。由于留意的作用，使其處置根本上是串行的?；\統(tǒng)處置單元感知處置單元1籠統(tǒng)處置單元n籠統(tǒng)處置單元2籠統(tǒng)處置單元1感知處置單元n感知處置單元22024/1/1115合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能智能是個體有目的的行為、合理的思想,以及有效的順應(yīng)環(huán)境的綜合性才干。通俗地說,智能是個體認識客觀事物和運用知識處理問題的才干。人類個體的智能包括：感知與認識客觀事物、客觀世界與自我的才干;經(jīng)過學習獲得閱歷、積累知識的才干;了解知識、運用知識和運用閱歷分析問題和處理問題的才干;聯(lián)想、推理、判別、決策的才干;運用言語進展籠統(tǒng)、概括的才干;發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、發(fā)明、創(chuàng)新的才干;實時地、迅速地、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的才干;預(yù)測、洞察事物開展變化的才干。智能與社會環(huán)境有親密的關(guān)系。2024/1/1116合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能人工智能的符號主義、銜接主義和行為主義：傳統(tǒng)人工智能是符號主義，它以Newell和Simon提出的物理符號系統(tǒng)假設(shè)為根底。物理符號系統(tǒng)假設(shè)以為物理符號系統(tǒng)是智能行為充分和必要的條件。物理符號系統(tǒng)由一組符號實體組成，它們都是物理方式，可在符號構(gòu)造的實體中作為組分出現(xiàn)。銜接主義研討非程序的、順應(yīng)性的、大腦風格的信息處置的本質(zhì)和才干，也稱為神經(jīng)計算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主體是一種開放式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提供典型的、具有適用價值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。系統(tǒng)采用開放方式，使得新的網(wǎng)絡(luò)模型可以比較方便地進入系統(tǒng)中,利用系統(tǒng)提供良好的用戶界面和各種工具，對網(wǎng)絡(luò)算法進展調(diào)試修正。2024/1/1117合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能Brooks提出了無需知識表示的智能[Brooks1991a]，無需推理的智能[Brooks1991b]。他以為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，在許多方面是行為心思學觀念在現(xiàn)代人工智能中的反映，人們稱為基于行為的人工智能，簡言之，稱為行為主義。2024/1/1118合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能神經(jīng)計算從腦的神經(jīng)系統(tǒng)構(gòu)造出發(fā)來研討腦的功能，研討大量簡單的神經(jīng)元的集團信息處置才干及其動態(tài)行為。其研討重點偏重于模擬和實現(xiàn)人的認識過程中的感知覺過程、籠統(tǒng)思想、分布式記憶和自學習自組織過程。特別是對并行搜索、聯(lián)想記憶，時空數(shù)據(jù)統(tǒng)計描畫的自組織以及一些相互關(guān)聯(lián)的活動中自動獲取知識，更顯示出了其獨特的才干，并普遍以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適宜于低層次的方式處置。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根本特點：①以分布式方式存儲信息。②以并行方式處置信息。③具有自組織、自學習才干。2024/1/1119合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能符號主義、銜接主義和行為主義特點的比較符號主義連接主義行為主義認識層次離散連續(xù)連續(xù)表示層次符號連接行動求解層次自頂向下由底向上由底向上處理層次串行并行并行操作層次推理映射交互體系層次局部分布分布基礎(chǔ)層次邏輯模擬直覺判斷2024/1/1120合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室符號智能與計算智能符號智能：以知識為根底，經(jīng)過推理進展問題求解。也即所謂的傳統(tǒng)人工智能。計算智能：以數(shù)據(jù)為根底，經(jīng)過訓(xùn)練建立聯(lián)絡(luò)，進展問題求解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊系統(tǒng)、進化程序設(shè)計、人工生命等都可以包括在計算智能。2024/1/1121合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的研討方法認知學派以Simon,Minsky和Newell等為代表，從人的思想活動出發(fā)，利用計算機進展宏觀功能模擬。20世紀50年代，Newell和Simon：“LogicTheorist〞程序模擬人證明數(shù)學定理的思想過程。60年代初：“GeneralProblemSolver-GPS〞，分三個階段模擬了人在解題過程中的思想規(guī)律。2024/1/1122合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的研討方法1976年Newell和Simon：物理符號系統(tǒng)假設(shè)，以為物理系統(tǒng)表現(xiàn)智能行為必要和充分的條件是它是一個物理符號系統(tǒng)。任何信息加工系統(tǒng)看成是一個詳細的物理系統(tǒng)，對符號進展操作就是對符號進展比較，物理符號系統(tǒng)的根本義務(wù)和功能是識別一樣的符號和區(qū)分不同的符號。20世紀80年代Newell：SOAR系統(tǒng)，以知識塊(Chunking)實際為根底，利用基于規(guī)那么的記憶，獲取搜索控制知識和操作符，實現(xiàn)通用問題求解。Minsky：框架知識表示方法。1985年Minsky：<SocietyofMind(思想社會)>指出思想社會是由大量具有某種思想才干的單元組成的復(fù)雜社會。2024/1/1123合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的研討方法邏輯學派邏輯學派是以McCarthy和Nilsson等為代表，主張用邏輯來研討人工智能，即用方式化的方法描畫客觀世界：智能機器必需有關(guān)于本身環(huán)境的知識。通用智能機器要能陳說性地表達關(guān)于本身環(huán)境的大部分知識。通用智能機器表示陳說性知識的言語至少要有一階邏輯的表達才干。邏輯學派在人工智能研討中，強調(diào)的是概念化知識表示、模型論語義、演繹推理等。McCarthy主張任何事物都可以用一致的邏輯框架來表示，在常識推理中以非單調(diào)邏輯為中心。2024/1/1124合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的研討方法行為學派Brooks以為人工智能的研討應(yīng)走出這種籠統(tǒng)過份簡單的現(xiàn)實世界模型的象牙塔，而以復(fù)雜的現(xiàn)實世界為背景，讓人工智能實際、技術(shù)先經(jīng)受處理實踐問題的考驗，并在這種考驗中生長。提出了無需知識表示的智能、無需推理的智能。智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來，其根本觀念：到現(xiàn)場去；物理實現(xiàn)；初級智能；行為產(chǎn)生智能。對機器人的研討開創(chuàng)了一種新的方法。2024/1/1125合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工智能的研討方法不同的人工智能學派,對根本的認知問題給以不同的回答。邏輯學派對認知問題的(1)─(4)給予一定的回答，對(5)持中立觀念。認知學派對認知問題的(1)、(3)、(5)給予一定的回答。行為學派，對認知問題(1)─(5)均持否認的看法。(1)認知是信息的處置過程；(2)認知是心思上的符號運算；(3)認知是問題求解；(4)認知是思想；(5)認知是一組相關(guān)的活動。2024/1/1126合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室自動推理推理：從一個或幾個知的判別(前提)邏輯地推論出一個新的判別(結(jié)論)的思想方式。自動推理的實際和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機器人等研討領(lǐng)域的重要根底。早期的任務(wù)：機器定理證明：LogicTheorist。1956年Robinson：歸結(jié)原理,推理規(guī)那么簡單,邏輯上完備,成為Prolog的計算模型。自然演繹法和等式重寫式。

這些方法本質(zhì)上都存在組合問題,都遭到難解性的制約。

2024/1/1127合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室自動推理非單調(diào)推理：指的是一個正確的公理加到實際中,反而會使預(yù)先所得到的一些結(jié)論變得無效了。非單調(diào)推理過程：建立假設(shè),進展規(guī)范邏輯意義下的推理,假設(shè)發(fā)現(xiàn)不一致,進展回溯,以便消除不一致,再建立新的假設(shè)。1978年Reiter首先提出了非單調(diào)推理方法封鎖世界假設(shè)(CWA),并提出默許推理。1979年Doyle建立了非單調(diào)推理系統(tǒng)TMS。1980年McCarthy提出限定邏輯。

2024/1/1128合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室自動推理定性推理：把物理系統(tǒng)或物理過程細分為子系統(tǒng)或子過程,對于每個子系統(tǒng)或子過程以及它們之間的相互作用或影響都建立起構(gòu)造描畫,經(jīng)過部分因果性的傳播和行為合成獲得實踐物理系統(tǒng)的行為描畫和功能描畫。最根本的定性推理方法：deKleer的基于部件的定性方程方法Forbus的定性進程方法Kuipers的基于約束的定性仿真方法。定性與定量推理的結(jié)合將會對專家系統(tǒng)科學決策的開展產(chǎn)生艱苦影響。

2024/1/1129合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室自動推理不確定性實際和推理方法表達：隨機性、模糊性、不確定性概率論：廣泛地用于處置隨機性以及人類知識的不可靠性。Bayes實際被勝利地用在PROSPECTOR專家系統(tǒng)中。Dempster和Shafer證據(jù)實際：引入信任函數(shù)的概念，對經(jīng)典概率加以推行。有堅實的實際根底,定義和計算過程比較復(fù)雜。模糊集實際：從研討集合與元素的關(guān)系入手研討不確定性。廣泛運用于專家系統(tǒng)和智能控制中。粗糙集：從知識分類入手研討不確定性。2024/1/1130合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室自動推理

不確定推理的研討重點：一是處理現(xiàn)有處置不確定性的實際中存在的問題;二是大力研討人類高效、準確的識別才干和判別機制,開辟新的處置不確定性的實際和方法;三是探求可以綜合處置多種不確定性的方法和技術(shù)。

2024/1/1131合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室機器學習學習的根本機制是設(shè)法把在一種情況下是勝利的表現(xiàn)行為轉(zhuǎn)移到另一類似的新情況中去。學習是獲取知識、積累閱歷、改良性能、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、順應(yīng)環(huán)境的過程。知識、知識表示及運用知識的推理算法是人工智能的中心,而機器學習那么是關(guān)鍵問題。

2024/1/1132合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室機器學習

學習系統(tǒng)的四個根本環(huán)節(jié)：

環(huán)境提供外界信息,類似教師的角色。學習單元處置環(huán)境提供的信息,相當于各種學習算法。知識庫中以某種知識表示方式存儲信息。執(zhí)行單元利用知識庫中的知識來完成某種義務(wù),并把執(zhí)行中的情況回送給學習單元。環(huán)境學習單元反響執(zhí)行單元知識庫2024/1/1133合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室機器學習機器學習的研討四個階段：無知識的學習：主要研討神經(jīng)元模型和基于決策論方法的自順應(yīng)和自組織系統(tǒng)。符號概念獲?。航o定某一類別的假設(shè)干正例和反例，從中獲得該類別的普通定義。實例學習：從實例學習構(gòu)造描畫。有知識的學習：把大量知識引入學習系統(tǒng)做為背景知識2024/1/1134合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室機器學習機器學習的風范：歸納學習：研討普通性概念的描畫和概念聚類。AQ算法、變型空間算法、ID3算法等。類比學習是經(jīng)過目的對象與源對象的類似性,從而運用源對象的求解方法來處理目的對象的問題。分析學習：在領(lǐng)域知識指點下進展實例學習,包括基于解釋的學習、知識塊學習等?；诮忉尩膶W習是從問題求解的一個詳細過程中抽取出普通的原理,并使其在類似情況下也可利用。發(fā)現(xiàn)學習：根據(jù)實驗數(shù)據(jù)或模型重新發(fā)現(xiàn)新的定律的方法。數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)：分類規(guī)那么、特性規(guī)那么、關(guān)聯(lián)規(guī)那么、差別規(guī)那么、演化規(guī)那么、異常規(guī)那么等。2024/1/1135合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室機器學習遺傳學習：模擬生物繁衍的變異和自然選擇，把概念的各種變體當作物種的個體,根據(jù)客觀功能測試概念的誘發(fā)變化和重組合并,決議哪種情況應(yīng)在基因組合中予以保管。銜接學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過典型實例的訓(xùn)練,識別輸入方式的不同類別。2024/1/1136合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室分布式人工智能分布式人工智能：研討在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協(xié)調(diào)其智能行為，即協(xié)調(diào)它們的知識、技藝和規(guī)劃,求解單目的或多目的問題，為設(shè)計和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計算機支持協(xié)同任務(wù)提供有效途徑。DAI系統(tǒng)的研討動因：技術(shù)根底──處置器硬件構(gòu)造技術(shù)及處置器之間的通訊技術(shù)的提高使得大量復(fù)雜的并且是異步執(zhí)行的處置器之間的互聯(lián)成為能夠。分布式問題求解──很多的人工智能運用在本質(zhì)上都是分布的。包括：空間分布、功能分布、時序分布。2024/1/1137合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室分布式人工智能易于系統(tǒng)集成──分布式人工智能系統(tǒng)支持模塊性的設(shè)計及實現(xiàn)。智能行為的新途徑──經(jīng)過智能主體實現(xiàn)自主的智能行為。要使人工智能系統(tǒng)成為思想社會的組成，它必需具有與環(huán)境之間進展交互的作用，以及彼此協(xié)作和協(xié)調(diào)的才干。認識論上的意義──分布式人工智能可用來研討和驗證社會學、心思學、管理學等中的問題和實際。經(jīng)過信心、知識、希望、意圖、承諾、留意、目的、協(xié)作等，實現(xiàn)協(xié)同任務(wù)的多主體系統(tǒng)，為了解和仿真認識論問題提供有效的手段。2024/1/1138合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室分布式人工智能DAI的研討方向：分布式問題求解〔DPS:DistributedProblemSolving〕：目的是要創(chuàng)建大粒度的協(xié)作群體，它們之間共同任務(wù)以對某一問題進展求解。在一個純粹的DPS系統(tǒng)中，問題被分解成義務(wù)，并且為求解這些義務(wù)，需求僅為該問題設(shè)計一些公用的義務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)。一切的交互〔假設(shè)有，如協(xié)作等〕戰(zhàn)略都被集成為系統(tǒng)設(shè)計的整體部分。這是一種從頂向下設(shè)計的系統(tǒng)，由于處置系統(tǒng)是為滿足在頂部所給定的需求而設(shè)計的。2024/1/1139合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室分布式人工智能DAI的研討方向：多主體系統(tǒng)〔MAS:Multi-AgentSystem〕：主體是一個自主的實體，它不斷地與環(huán)境發(fā)生交互作用。同時在該環(huán)境中還有其他的進程發(fā)生，也存在其他的主體。在MAS中，主體可以是同構(gòu)的，也可以是異構(gòu)的。MAS的研討涉及到在一組自主的智能主體之間協(xié)調(diào)其智能行為，協(xié)調(diào)它們的知識、目的、意圖及規(guī)劃以結(jié)合起來采取行動或求解問題。主體之間能夠是協(xié)作關(guān)系，也能夠存在著競爭。多主體系統(tǒng)可看作是采用由底向上的設(shè)計方法設(shè)計的系統(tǒng)。DPS和MAS處于同一研討范系的兩個端點上。2024/1/1140合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工思想模型計算機的開展兩個階段:第一個階段：采用馮·諾伊曼體系構(gòu)造，主要用于數(shù)值計算、文檔處置、數(shù)據(jù)庫管理和檢索。這些運用都有明確的算法，僅在編程方面較困難。第二個階段：是面向符號和邏輯的處置，主要經(jīng)過推理，進展知識信息處置。如何確定有效的算法是研討的重點。

2024/1/1141合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工思想模型現(xiàn)實世界的問題大多具有病態(tài)定義的構(gòu)造，如方式識別、不完全信息的問題求解和學習等，而這些問題屬于直覺信息處置的范疇。為了處置直覺信息，必需研討柔性信息處置的實際和技術(shù)。真實世界的所謂柔性問題具有以下特點：包含意義不明確或不確定信息的各種復(fù)雜情況的集成；自動獲取必要的信息和知識，經(jīng)過歸納學習范化知識；系統(tǒng)本身能順運用戶和環(huán)境的變化；根據(jù)處置對象系統(tǒng)進展自組織；容錯處置才干。2024/1/1142合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室人工思想模型人工思想模型開放式自主系統(tǒng)集體智能柔性信息處置真實世界人工思想將以開放式自主系統(tǒng)為根底，充分發(fā)揚各種處置范型的專長，實現(xiàn)集體智能，才干到達柔性信息處置，處理真實世界的問題。2024/1/1143合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室知識系統(tǒng)知識系統(tǒng)包括：專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)、智能決策系統(tǒng)等。專家系統(tǒng)：這類計算機程序包括兩部分:知識庫,它表示和存儲由義務(wù)所指定領(lǐng)域知識的一組數(shù)據(jù)構(gòu)造集合，包含有關(guān)領(lǐng)域的現(xiàn)實和專家程度的啟發(fā)式知識。推理機,它是構(gòu)造推理途徑的一組推理方法集合,以便導(dǎo)致問題求解、假設(shè)的構(gòu)成、目的的滿足等。由于推理采用的機理、概念不同，推理機構(gòu)成多種范型的格局。2024/1/1144合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室知識系統(tǒng)知識庫系統(tǒng)：把知識以一定的構(gòu)造存入計算機,進展知識的管理和問題求解,實現(xiàn)知識的共享。這些軟件的明顯特征是將推理和查詢結(jié)合起來,改善了知識庫的維護功能,為開發(fā)詳細領(lǐng)域的知識系統(tǒng)提供有用的環(huán)境。2024/1/1145合肥工業(yè)大學人工智能與數(shù)據(jù)發(fā)掘研討室知識系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)(DSS)是計算機科學〔包括人工智能〕、行為科學和系統(tǒng)科學〔包括控制論、系統(tǒng)論、信息論、運籌學、管文科學等〕相結(jié)合的產(chǎn)物，是以支持半構(gòu)造化和非構(gòu)造化決策過程為特征的一類計算機輔助決策系統(tǒng)，用于支持高級管理人