智能计算机与智能化网络

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1、第14章智能计算机与智能化网络14.1智能计算机14.2智能化网络习题十四14.1智能计算机14.1.1智能硬件平台和智能操作系统同何为智能一样,关于什么是智能计算机,至今也没有一个公认的确切定义。但从系统构成来讲,同普通计算机类似,智能计算机也应分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。——智能硬件平台:指直接支持智能系统开发和运行的智能硬件设备。在这方面,人们已做了不少工作,如研制过LISP机、PROLOG机等,现在正开发、研制神经网络计算机和其他新型智能计算机。——智能操作系统:指以智能计算机硬件为

2、基础,能实现计算机硬、软件资源的智能管理与调度,具有智能接口,并能支撑外层的智能应用程序的新一代操作系统。智能操作系统主要有三大特点:并行性、分布性和智能性。并行性是指能够支持多用户、多进程,同时进行逻辑推理和知识处理。分布性是指把计算机的硬件和软件资源分散而又有联系地组织起来,能支持局域网或远程网处理。智能性又体现于三个方面:一是操作系统所处理的对象是知识对象,具有并行推理和知识操作功能,支持智能应用程序的运行;二是操作系统本身的绝大部分程序也是智能程序,能充分利用硬件的并行推理功能;三是其系统管理应具有

3、较高智能程度的自动管理维护功能,如故障的监控分析等,以帮助系统维护人员做出必要的决策。操作系统的智能化本身就需要智能技术的支持。14.1.2LISP机和PROLOG机LISP机是一种面向符号处理、直接以LISP语言为机器语言的计算机,由美国麻省理工学院AI实验室的R.格林布拉特于20世纪70年代初首先研制成功。LISP机直接以LISP语言的系统函数为机器指令,具有一种面向堆栈的系统结构,堆栈里存放的是指针,代表所谓的LISP对象。除了数和特种常量(T,NIL)用专用指针外,一般指针代表可赋予任何意义的符号

4、,包括印刷名、值、功能函数和特性表四个项目,这种赋予是动态的,且各项目彼此独立。LISP机的机器指令包含着在现行堆栈上操作以下四类机器指令:①基本函数,②四则运算及有关运算,③条件转移指令,④用低层次LISP微指令手编的LISP函数。在任何时刻LISP机的运算都是通过现行堆栈组控制的。当过程进行到需要计算另一函数时,就启动与那个函数相应的堆栈组并保留当前的计算状态,而被启动的堆栈组就成为现行堆栈组。因此LISP机实际上是各堆栈组能相互启动的处理符号的堆栈机。LISP机的操作系统、解释系统、编译系统、调试程序

5、都是用LISP语言写的。有些LISP机,例如美国的SYMBOLICS3600系统,还实现了以LISP为基础的FORTRAN、PASCAL和C语言,而且能联成网络。14.1.3神经网络计算机神经网络计算机也称神经计算机,是指由大量类似神经元的基本处理单元相互连接所构成,具有分布存储和并行处理能力及自组织方式,且能模拟人脑神经信息处理功能的计算机系统。根据所用基本器件的不同,人工神经网络计算机又可分为三种类型,即基于超大规模集成电路的神经网络计算机、基于光处理器的神经网络计算机和基于分子处理器的神经网络计算机

6、。但受当前物质条件和技术水平的限制,目前神经计算机分全硬件和软件模拟两条途径来实现。所谓全硬件实现,是指物理上的处理单元和通信通道与一个具体应用问题的神经网络模型中的神经元及连接一一对应,每一个神经元及每一个连接都有与之相应的物理器件。这种器件可以是数字式的器件,也可以是模拟式的。全硬件实现中各处理单元之间的连接方式一般难以改变,因此,缺乏通用性、灵活性和可编程性,一般只在专用神经计算机中采用,以满足许多实时性要求很强的应用场合。如果用P个物理单元去实现由N个神经元组成的神经网络计算(P

7、现为神经计算机的软件模拟实现。在软件模拟实现中,若干个神经元要映射到同一个物理处理单元,通过软件编程实现其功能。软件实现具有通用性强、灵活性好的优点,适用于神经网络模型研究、应用研究及实时性要求不高的众多场合。当然,严格地讲,神经计算机是(指全硬件实现的)不需要编程的,它是通过训练、自组织、自适应地调整其结构参数,从而完成一定的信息处理。14.1.4智能计算机发展展望纵观智能计算机的发展历程,我们看到,虽然人们已经付出了很大努力,虽然也取得了不少的成果,但真正意义上的智能计算机与我们还有很远的距离。其实,

8、智能计算机的研制离不开对智能本质的认识。智能计算机的实现还需要智能科学的进一步发展。另一方面,智能计算机的发展也要与计算机科学技术本身的发展相呼应。事实上,受速度、容量的限制和分布存储、并行计算需求的压力,同人工智能界一样,当前的计算机科学技术界也在寻求新的出路,试图突破冯·诺依曼机的框架,开发、研制新一代计算机。所幸,当代的物理、生物、信息和计算技术的飞速发展,为研究新型计算机提供了基础和条件。事实上,现在人们