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1、5 人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。 机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。
2、在本书中，我们经常应用一些机器人问题求解的例子来说明一些重要的思想。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。 四、人工智能在优化决策中的应用 数学模型特别是优化模型, 一直是决策支持的重要手段。优化模型有良好的结构化形式, 优化方法的重点是发现有效的解模方法。但是在决策过程中还有许多非模型活动, 例如
3、决策问题的识别, 求解结果的分析和评估等, 这些问题的解决需要用到人们的经验特别是该领域专家的知识。因此我们很容易地看到, 纯粹的优化方法只能支持决策过程中一个重要的阶段。而另一方面, 人们开发了许多模仿人类推理活动的人工智能方法, 因此, 自然就会想到用这些人工智能方法去支持决策过程中的非模型活动。怎样把人中智能的方法结合纯优化方法运用在决策中一直是人们感兴趣的问题。当然, 由于优化方法和人工智能方法两者在数据结构和算法语言上存在巨大的差异, 要实现它们的无缝结合还存在很大的困难, 这需要人们发展新技术去克服。
4、 武汉理工大学的聂规划等在2000年使用一个概念框架来表示一个决策过程,针对决策过程不同阶段的特点,结合人工智能和优化方法对之提供决策支持,最终实现决策的科学化。这个概念框架将一个决策过程分为不同的几个阶段，即问题的认知、模型的设计、模型的求解、求解结果的评估以及最后应用五个阶段。 (1) 在问题的认知这一阶段, 迄今为止还没有任何自动化的决策支持, 因为考察客观世界, 认知一个决策问题并描述出它的轮廓是一种非结构化的活动, 需要向组织输入大量内部和外部的信息。更深一步讲, 怎样导出一个决策的推理过程是很难进行表
5、述的。6 因此在这个阶段, 计算机提供的支持只能停留在管理信息系统层次上。 (2) 模型的设计阶段, 这个阶段包括模型的建立和模型的选择两方面的内容, 在这个阶段, 可以尝试人工智能与优化方法的结合, 模型设计的输出通常是一个或更多的优化模型, 模型是由决策变量、约束条件和目标函数所构成。传统的非计算机支持的建模工作是非常艰巨的。在此可以考虑用基于范例的推理方法来进行建模工作。这种方法的思想是通过从源范例库中检索先前已存在的模型来建立所需的模型, 即是找到与目标范例相匹配的源范例, 对之稍加修改后便可得到所需的模
6、型。这是人工智能方面的一项技术, 它是基于建模专家用相似的方法进行建模的假设上。在这个框架结构中, 设计阶段还包含模型选择和排序。 （3) 模型的求解阶段, 对那些纯粹的定量模型, 一般都有较为成的模型求解方法, 因此只须调用相应的求解程序即可。而对那些定量与定性相结合的模型, 可以考虑把人工智能和优化方法结合起来对模型进行求解, 优化方法求解定量问题, 定性问题由人工智能方法解决。 (4) 求解结果的评估与应用, 得到求解结果后, 我们要对其合理性与实用性进行评估与检测, 如果能够通过, 则对求解结果稍加修改后
7、便可投入实际应用; 否则, 要回到模型设计阶段, 对模型进行修改或重新设计。对求解结果的评估与检测要用到专家的经验和一系列知识推理, 因此可以考虑使用专家系统对这一阶段进行支持。 结合人工智能与优化方法进行决策支持的确具有传统优化方法所无法比拟的优越性, 但是要实现二者的无缝结合却有一定的困难, 这主要是因为它们在数据结构和算法语言上存在巨大的差异, 这也是阻碍二者结合向前发展的主要原因。 五、人工智能在中国 我国过去虽在模式识别和机器翻译等方面开展过研究, 但对人工智能研究的真正起步还是在实行改革开放以后,
8、 当时与世界先进水平还有着相当距离。为缩小这种差距, 一批数学和计算机领域的专家学者积极投身于这方面工作,在理论和方法上都对人工智能科学得发展做出了不小的贡献。经过20多年的经验积累，我国在人工智能研究领域不再是跟踪国外水平和潮流，在后面亦步亦趋，而是能够独立自主地开展重大问题的创新性研究，并取得了不错的成果。 国家计划也把“ 智能计算机”列为其中的一个主题。目前, 开放
