2-人工智能與專家系統(tǒng)(2014)總結(jié)

1第1章緒論1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的發(fā)展簡史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究途徑與學(xué)派

1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域21.3人工智能研究的基本內(nèi)容

知識表示——人工智能的永恒主題

知識表示：將人類知識形式化或者模型化。

知識表示方法：符號表示法、連接機(jī)制表示法。符號表示法：用各種包含具體含義的符號，以各種不同的方式和順序組合起來表示知識的一類方法。例如：一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式等。

連接機(jī)制表示法：把各種物理對象以不同的方式及順序連接起來，并在其間互相傳遞及加工各種包含具體意義的信息，以此來表示相關(guān)的概念及知識。例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

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2.機(jī)器感知2.機(jī)器感知

機(jī)器感知：使機(jī)器（計(jì)算機(jī)）具有類似于人的感知能力。以機(jī)器視覺(machinevision)與機(jī)器聽覺為主。3.機(jī)器思維機(jī)器思維：對通過感知得來的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目的地處理。1.3人工智能研究的基本內(nèi)容4

2.機(jī)器感知4.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）：研究如何使計(jì)算機(jī)具有類似于人的學(xué)習(xí)能力，使它能通過學(xué)習(xí)自動(dòng)地獲取知識。

1957年，Rosenblatt研制成功了感知機(jī)。5.機(jī)器行為機(jī)器行為：計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說”、“寫”、“畫”等能力。1.3人工智能研究的基本內(nèi)容5第1章緒論1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的發(fā)展簡史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究途徑與學(xué)派1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域6人工智能研究可以有三種途徑進(jìn)行：符號主義：（思維理論）符號主義認(rèn)為人類認(rèn)知的基本元素是符號，認(rèn)知的過程就是符號處理的過程。（一階謂詞邏輯）連接主義：（閾值理論）連接主義認(rèn)為人類認(rèn)知的基本元素是神經(jīng)元本身。人類的認(rèn)知過程就是大量的神經(jīng)元的整體活動(dòng)。（研究方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）行為主義：（進(jìn)化理論）由美國麻省理工學(xué)院的R.A.Brook教授提出的。該理論認(rèn)為人的本質(zhì)能力是在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的行走能力、對外界事物的感知能力、維持生命和繁衍生息的能力，正是這些能力對智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)，因此智能是某種復(fù)雜系統(tǒng)所浮現(xiàn)的性質(zhì)。1）

人工智能研究途徑7符號主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。連接主義(Connectionism),又稱仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派，原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。行為主義(Actionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。2）人工智能研究中的學(xué)派8①符號主義方法西蒙和紐厄爾為代表的物理符號系統(tǒng)假說（physicalsymbolsystemhypothesis）由一組稱為符號的實(shí)體組成系統(tǒng)，這些符號可作為組分出現(xiàn)在另一符號實(shí)體中。任何時(shí)候系統(tǒng)內(nèi)部均有一組符號結(jié)構(gòu)，以及作用在這些符號結(jié)構(gòu)上生成其他符號結(jié)構(gòu)的一組過程。任一物理符號系統(tǒng)如果是有智能的，則必能執(zhí)行對符號的輸入、輸出、存儲(chǔ)、復(fù)制、條件轉(zhuǎn)移和建立符號結(jié)構(gòu)這樣6種操作。反之，能執(zhí)行這6種操作的任何系統(tǒng)，也就一定能夠表現(xiàn)出智能符號主義學(xué)派：9①符號主義方法認(rèn)知基元是符號，智能行為通過符號操作來實(shí)現(xiàn),以美國科學(xué)家Robinson提出的歸結(jié)原理為基礎(chǔ)，以Lisp和Prolog語言為代表著重問題求解中的啟發(fā)式搜索和推理過程，在邏輯思維的模擬方面取得成功，如自動(dòng)定理證明和專家系統(tǒng)。10①符號主義方法1977年吳文俊院士給出了一類平面幾何問題的機(jī)械化證明理論,在計(jì)算機(jī)上證明了一大批平面幾何定理。1984年科學(xué)出版社出版了他的《幾何定理機(jī)器證明的基本原理》一書，被稱為吳方法。11②連接主義方法J.J.Hopfield為代表的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，思維的基元是神經(jīng)元，把智能理解為相互連接的神經(jīng)元競爭與協(xié)作的結(jié)果,其中以反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型和Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型更為突出。著重結(jié)構(gòu)模擬，研究神經(jīng)元特征、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、學(xué)習(xí)規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)的非線性動(dòng)力學(xué)性質(zhì)和自適應(yīng)的協(xié)同行為。121975年，JohnHolland提出遺傳算法，模仿生物染色體中基因的選擇(selection)、交叉(crossover)和變異(mutation)的自然進(jìn)化過程,通過個(gè)體結(jié)構(gòu)重組,形成一代代新群體（populations),最終收斂于近似優(yōu)化解。用于處理多變量、非線性、不確定、甚至混沌的大搜索空間的有約束的優(yōu)化問題；②連接主義方法13③行為主義方法以R.A.Brooks為代表。反饋是控制論中的基石，沒有反饋就沒有智能。強(qiáng)調(diào)智能系統(tǒng)與環(huán)境的交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息（感知），通過自己的動(dòng)作對環(huán)境施加影響；控制論研究導(dǎo)致機(jī)器人和智能控制，機(jī)器人是“感知--行為”模式,是沒有知識的智能，強(qiáng)調(diào)直覺和反饋的重要性；智能行為體現(xiàn)在系統(tǒng)與環(huán)境的交互之中，功能、結(jié)構(gòu)和智能行為不可分割。14

符號主義連接主義行為主義基礎(chǔ)數(shù)理邏輯仿生學(xué)控制論原理物理符號系統(tǒng)假設(shè)NN機(jī)制與學(xué)習(xí)算法智能來自感知和行為認(rèn)識基本元素—符號過程—符號處理神經(jīng)元NN的整體活動(dòng)智能無需知識，無需表示、推理，逐步進(jìn)化方法功能模擬結(jié)構(gòu)模擬行為模擬人工智能三大學(xué)派15第1章緒論1.1人工智能的基本概念1.2人工智能的發(fā)展簡史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究途徑與學(xué)派1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域161.5人工智能的主要研究領(lǐng)域1.自動(dòng)定理證明

定理證明的實(shí)質(zhì)是證明由前提P

得到結(jié)論Q的永真性。

1958年，王浩證明了有關(guān)命題演算的全部定理（220條）、謂詞演算中150條定理的85%。

1965年魯賓遜（Robinson）提出了歸結(jié)原理，使機(jī)器定理證明成為現(xiàn)實(shí)。我國著名數(shù)學(xué)家、中國科學(xué)院吳文俊院士把幾何代數(shù)化，建立了一套機(jī)器證明方法，被稱為“吳方法”。171.5人工智能的主要研究領(lǐng)域2.博弈下棋、打牌、戰(zhàn)爭等一類競爭性的智能活動(dòng)。

1956年，塞繆爾研制出跳棋程序。

1991年8月，IBM公司研制的DeepThought2計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與澳大利亞象棋冠軍約翰森（D.Johansen）舉行了一場人機(jī)對抗賽，以1：1平局告終。

1996年2月10日至17日，IBM公司的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與卡斯帕羅夫進(jìn)行了六局比賽，以3.5比2.5的總比分贏得這場世人矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”的勝利。181.5人工智能的主要研究領(lǐng)域2.博弈

2004年6月8日，中國首屆國際象棋人機(jī)對弈開戰(zhàn)。國際象棋特級大師諸宸與“紫光之星”筆記本電腦對陣。諸宸在最后關(guān)頭被電腦抓住破綻，先負(fù)一局。4天后諸宸靈活變陣，但再負(fù)一局。192007年臺北國際發(fā)明暨技術(shù)交易展覽上，第三代智能機(jī)器人DOC現(xiàn)場表演下棋。

1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域201.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

模式識別（patternrecognition）：研究對象描述和分類方法的學(xué)科。分析和識別的模式可以是信號、圖象或者普通數(shù)據(jù)。模式識別的過程：樣本采集—特征提取—識別準(zhǔn)則—結(jié)果輸出文字識別：郵政編碼、車牌識別、漢字識別。人臉識別：反恐、商業(yè)。物體識別：導(dǎo)彈、機(jī)器人。3.模式識別21模式識別（PatternRecognition）模式“(Pattern)一詞的本意是指完美無缺的供模仿的一些標(biāo)本。模式識別就是指識別出給定物體所模仿的標(biāo)本。人工智能所研究的模式識別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)，也就是使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。包括對文字、聲音、圖形、圖像、人物和物體等進(jìn)行自動(dòng)識別。221.5人工智能的主要研究領(lǐng)域4.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)模擬人類專家求解問題的思維過程求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，其水平可以達(dá)到甚至超過人類專家的水平。

1965年費(fèi)根鮑姆研究小組開始研制第一個(gè)專家系統(tǒng)——分析化合物分子結(jié)構(gòu)的DENDRAL，1968年完成并投入使用。

1971年MIT開發(fā)成功求解一些數(shù)學(xué)問題的MYCSYMA專家系統(tǒng)。拉特格爾大學(xué)開發(fā)的清光眼診斷與治療的專家系統(tǒng)CASNET。

1972年斯坦福大學(xué)肖特里菲等人開始研制用于診斷和治療感染性疾病的專家系統(tǒng)MYCIN。

1976年斯坦福研究所開始開發(fā)探礦專家系統(tǒng)PROSPECTOR，1980年首次實(shí)地分析華盛頓某山區(qū)地質(zhì)資料，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦。

1981年斯坦福大學(xué)研制成功專家系統(tǒng)AM，能模擬人類進(jìn)行概括、抽象和歸納推理，發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理。

231.5人工智能的主要研究領(lǐng)域5.機(jī)器人

20世紀(jì)60年代初，研制出尤尼梅特和沃莎特蘭兩種機(jī)器人。機(jī)器人發(fā)展：程序控制機(jī)器人（第一代）、自適應(yīng)機(jī)器人（第二代）、智能機(jī)器人（現(xiàn)代）。245.機(jī)器人

機(jī)器人從誕生至今已有５０多年歷史，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、助老助殘、抗災(zāi)救援、醫(yī)療服務(wù)等社會(huì)生活各個(gè)方面。特別是在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中，裝配、焊接、搬運(yùn)等各個(gè)環(huán)節(jié)都有機(jī)器人忙碌的“身影”。251.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

美國軍用機(jī)器人攜帶火箭26

美軍排爆機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域27

美軍投入伊拉克戰(zhàn)場的排彈機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域28

美軍投入伊拉克戰(zhàn)場的可攜帶偵察機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域29韓國AEGIS戰(zhàn)場情報(bào)偵察機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域30

韓國排雷機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域31

韓國地面作戰(zhàn)機(jī)器人1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域322008美國戰(zhàn)斗機(jī)械狗研制成功，由科幻變現(xiàn)實(shí)1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域這個(gè)形似機(jī)械狗的四足機(jī)器人被命名為“大狗”(Bigdog)，由波士頓動(dòng)力學(xué)工程公司專門為美國軍隊(duì)研究設(shè)計(jì)。這只機(jī)器狗與真狗一般大小。331.5人工智能的主要研究領(lǐng)域在戰(zhàn)場上的作用:為士兵運(yùn)送彈藥、食物和其他物品。原理：汽油機(jī)驅(qū)動(dòng)的液壓系統(tǒng)能夠帶動(dòng)其有關(guān)節(jié)的四肢運(yùn)動(dòng)。陀螺儀和其他傳感器幫助機(jī)載計(jì)算機(jī)規(guī)劃每一步運(yùn)動(dòng)，保持身體的平衡。如果有一條腿比預(yù)期更早地碰到了地面,計(jì)算機(jī)認(rèn)為可能踩到了巖石或是山坡,就會(huì)相應(yīng)地調(diào)節(jié)自己的步伐。341.5人工智能的主要研究領(lǐng)域352007年9月26日，南京市青少年活動(dòng)中心科技館展示大廳里，來自中國科技大學(xué)的15個(gè)仿人形機(jī)器人表演舞蹈《千手觀音》、體操表演和趙本山、范偉的小品《賣拐》等三套拿手絕活，達(dá)到了我國表演類機(jī)器人的最高水平。這批人形機(jī)器人具有17個(gè)自由度，能夠雙足行走、前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎、俯臥站立、翻轉(zhuǎn)、鯉魚打挺、做俯臥撐、站立踢球射門、招手、擁抱，還可以打太極拳、做廣播體操、跳舞。用一種鋰聚合物電池給它們充電，充一次電可以演出20場。1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域36仿人形機(jī)器人表演舞蹈千手觀音2007年9月26日，南京青少年活動(dòng)中心科技館展示大廳里，來自中國科技大學(xué)的8個(gè)20多厘米高的機(jī)器人表演《千手觀音》，它們的手臂、身軀隨著節(jié)奏依次或伸展或搖擺，還能夠蹲起直立。1.5人工智能的主要研究領(lǐng)域37ThreeLawsofRoboticsArobotmaynotinjureahumanbeingor,throughinaction,allowahumanbeingtocometoharm.ArobotmustobeyordersgiventoitbyhumanbeingsexceptwheresuchorderswouldconflictwiththeFirstLaw.ArobotmustprotectitsownexistenceaslongassuchprotectiondoesnotconflictwiththeFirstorSecondLaw.38機(jī)器人三定律著名的美國科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了"機(jī)器人三定律"：

(1)機(jī)器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。

(2)機(jī)器人必須絕對服從人類，除非這種服從有害于人類。

(3)機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非為了保護(hù)人類或者是人類命令它作出犧牲。391.5人工智能的主要研究領(lǐng)域6.機(jī)器視覺

機(jī)器視覺(machinevision)或計(jì)算機(jī)視覺(computervision)是用機(jī)器代替人眼睛進(jìn)行測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過圖像攝取裝置將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和寬度、顏色等信息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，抽取目標(biāo)的特征，根據(jù)判別結(jié)果控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺應(yīng)用在半導(dǎo)體及電子、汽車、冶金、制藥、食品飲料、印刷、包裝、零配件裝配及制造質(zhì)量檢測等。401.5人工智能的主要研究領(lǐng)域7.自然語言理解研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類自然語言，包括回答問題、生成摘要、翻譯等。

1957年，在蘇聯(lián)人造衛(wèi)星成功發(fā)射的刺激下,美國國家研究會(huì)大力支持對俄科技論文的計(jì)算機(jī)翻譯。人們最初以為機(jī)器翻譯只要將雙向詞典及一些詞法知識放進(jìn)計(jì)算機(jī)就行了。后來發(fā)現(xiàn)有時(shí)會(huì)出現(xiàn)十分荒謬的錯(cuò)誤。

“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”心有余而力不足。俄語

“Thewineisgoodbutthemeatisspoiled”酒是好的但肉變質(zhì)了。411.5人工智能的主要研究領(lǐng)域自然語言理解“Timeflieslikeanarrow”光陰似箭以前的機(jī)器翻譯得到以下幾種譯文：

時(shí)間象箭一樣飛馳（正確）時(shí)間以箭運(yùn)動(dòng)的方式飛著（可笑，但不算錯(cuò)）用測箭速的方法測量蠅速（沒聽說過，但有可能）測量象箭似的蒼蠅的速度（離奇）一種“時(shí)間蒼蠅”喜歡箭（在科幻小說里也許有）42自然語言理解（NaturallangrageUnderstanding）★自然語言理解研究如何讓計(jì)算機(jī)理解人類自然語言。已經(jīng)編寫出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫回答用英語提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料和建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，能夠把句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用英語給出的指令和獲取知識等?！锬壳罢Z言處理研究的主要課題是：在翻譯句子時(shí)，以主題和對話情況為基礎(chǔ)，注意大量的一般常識--世界知識和期望作用的重要性?！锶斯ぶ悄茉谡Z言翻譯與語音理解程序方面已經(jīng)取得的成就，發(fā)展為人類自然語言處理的新概念。43自然語言理解的3個(gè)目標(biāo)★計(jì)算機(jī)能正確理解人類的自然語言輸入的信息，并能正確答復(fù)（或響應(yīng)）輸入信息中的有關(guān)問題。★對輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要，而且能用不同詞語復(fù)述輸入的內(nèi)容?！镉?jì)算機(jī)能把輸入的自然語言翻譯成要求的另一種自然語言表示相同的信息。441.5人工智能的主要研究領(lǐng)域8.自動(dòng)程序設(shè)計(jì)

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)一個(gè)能夠自動(dòng)生成程序的程序系統(tǒng)，包括程序綜合與程序正確性驗(yàn)證。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的兩個(gè)問題★程序驗(yàn)證（ProgramVerification）即利用一個(gè)已驗(yàn)證過的程序系統(tǒng)來自動(dòng)證明某一給定程序的正確性?！锍绦蚓C合（ProgramSynthesis）指根據(jù)給定問題的具體描述由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成滿足要求的程序。451.5人工智能的主要研究領(lǐng)域9.智能信息檢索

智能信息檢索系統(tǒng)的功能：

(1)能理解自然語言。

(2)具有推理能力。

(3)系統(tǒng)擁有一定的常識性知識。

10.數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫中找出有意義的模式(一組規(guī)則、聚類、決策樹、依賴網(wǎng)絡(luò)或其他方式表示的知識)。數(shù)據(jù)挖掘過程：數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模、模型評估及模型應(yīng)用。461.5人工智能的主要研究領(lǐng)域11.組合優(yōu)化問題

組合優(yōu)化問題：旅行商問題、生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度、物流中的車輛調(diào)度、智能交通、通信中的路由調(diào)度、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息調(diào)度等

NP完全問題：用目前知道的最好的方法求解，問題求解需要花費(fèi)的時(shí)間是隨問題規(guī)模增大以指數(shù)關(guān)系增長。12.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一個(gè)用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。471.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

分布式人工智能系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中，具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式問題求解：把一個(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識共享的模塊或者結(jié)點(diǎn)。多智能體系統(tǒng)：研究各智能體之間行為的協(xié)調(diào)。13.分布式人工智能

481.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

智能管理就是把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域，建立智能管理系統(tǒng)，研究如何提高計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論、方法與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)是由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)再加上相應(yīng)的智能部件就構(gòu)成了智能決策支持系統(tǒng)。智能部件可以是專家系統(tǒng)模式、知識庫模式等。

14.智能管理與智能決策

491.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

國際知名美籍華裔科學(xué)家傅京孫（KS.Fu）在1965年首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。

智能控制的兩個(gè)顯著特點(diǎn)：第一，智能控制是同時(shí)具有知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型混合表示的控制過程。第二，智能控制的核心在高層控制，其任務(wù)在于實(shí)際環(huán)境或過程進(jìn)行組織，即決策與規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)廣義問題求解。智能控制的基本類型：（1）專家智能控制（2）模糊控制（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制15.智能控制

501.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

智能仿真是將AI引入仿真領(lǐng)域，建立智能仿真系統(tǒng)。仿真是對動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn)，即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型，從而產(chǎn)生模型行為。仿真是在描述性知識、目的性知識及處理知識的基礎(chǔ)上產(chǎn)生結(jié)論性知識。利用AI對整個(gè)仿真過程（建模、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行及結(jié)果分析）進(jìn)行指導(dǎo)，在仿真模型中引進(jìn)知識表示，改善仿真模型的描述能力，為研究面向目標(biāo)的建模語言打下基礎(chǔ)，提高仿真工具面向用戶、面向問題的能力，使仿真更有效地用于決策，更好地用于分析、設(shè)計(jì)及評價(jià)知識庫系統(tǒng)。16.智能仿真

511.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

智能CAD（簡稱ICAD）就是把人工智能技術(shù)引入計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)領(lǐng)域，建立智能CAD系統(tǒng)。AI幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個(gè)方面。從目前發(fā)展的趨勢來看，至少有下述四個(gè)方面：（1）設(shè)計(jì)自動(dòng)化。（2）智能交互。（3）智能圖形學(xué)。（4）自動(dòng)數(shù)據(jù)采集。17.智能CAD

521.5人工智能的主要研究領(lǐng)域

智能通信就是把人工智能技術(shù)引入通信領(lǐng)域，建立智能通信系統(tǒng)。智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個(gè)層次和環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉(zhuǎn)接、信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，都可實(shí)現(xiàn)智能化。這樣，網(wǎng)絡(luò)就可運(yùn)行在最佳狀態(tài)，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、自修復(fù)等功