200805070407-苏宇-人工智能综述

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CHENGDUUNIVERSITYOFTECHNOLOGY人工智能论文题目：人工智能综述姓名：苏宇学号：200805070407学院：信息科学与技术学院专业：软件工程指导老师：罗俊松10

1目录人工智能综述3什么是人工智能3人工智能的两种实现方法3浅谈人工智能及智能控制4人工智能——从人机大战“深蓝”胜卡斯帕罗夫谈起5人工智能与机电一体化系统的统一6人工智能的发展历程7人工智能在生活生产中的作用8人工智能的发展趋势8结语9参考文献1010

2人工智能综述摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；什么是人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的两种实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（GenericAlgorithm,简称GA）和人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。10

3定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。浅谈人工智能及智能控制 人工智能是一门新兴的、具有广泛学科交叉的前沿学科。它诞生于1956年。随着计算机科学与技术的发展以及一些新思想、新概念的出现，使得人工智能这门学科得到了迅速发展。尽管在其发展过程中有着许多争论和困难，但它的10

4出现及其所取得的成就引起了人们的高度重视。有人把它与原子能技术、生物技术、空间技术誉为20世纪四大科学技术成就。有人把它称为实现脑力自动化的又一次工业革命，不管评价是否确切，它的产生与发展以及其巨大的前景已为人们所接受。现在“智能”带着它神秘的面纱满天飞。智能计算机、智能机器人、智能交通、智能建筑、智能农业、智能仪器、智能手机、智能洗衣机、智能电饭煲、智能地图、智能身份证……更奇怪的是网上还有一个黑客智能站。反正你想给人们高科技的印象，加上“智能”准没错。其实，人工智能是一门发展很快，但又是踏踏实实的一门科学，没有太多的神秘，“智能”也不是科学的顶点。特别其中的智能控制更是一门看似高深，实质是很能普及应用的技术。它台阶很高，但是可以一步一步往上走的，每上一个台阶都有一道风景线。随着社会及科学技术的发展，现代系统的复杂性，测量的不准确性及系统动力学的不确定性，常常使得传统的控制理论与方法显得无能为力。智能控制就是在这种形势下出现的一门新技术，它是许多学科的交叉，得益于人工智能、自动控制理论等许多学科，目前的确正处于一个快速发展阶段。由于智能控制的思想和方法比较接近人类的思维，因此许多工程技术人员非常有兴趣进行工程应用尝试。但是，从人工智能和自动控制等学科延续下来的许多较深奥理论又使他们望而生畏，因此，智能控制的神秘感使其成为工程应用的一种障碍。根据本人多年的实践和教学体会，许多只掌握人工智能和控制理论初步知识的人，如许多科学网上其它学科的网友，甚至一些“民科”，通过工程实例的引导，也可以比较快地掌握智能控制的原理和方法，较快地进入工程角色，而在工程应用中又得到提高和深化。因此，我认为在研究人工智能和智能控制理论的同时，应更多地研究和总结智能工程知识，使人工智能和智能控制能在实践中普及和更快地发展。人工智能——从人机大战“深蓝”胜卡斯帕罗夫谈起1991年8月在悉尼第12届国际人工智能联合会议上，当IBM公司的“深思II”以1:1平澳大利亚国际象棋冠军约翰森时，人们对人工智能的水平还没引起足够的重视，而当1997年5月IBM公司的“DeeperBlue”以3.5:2.5总比分胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫时，引起了世人－片哗然。因为棋艺虽属雕虫小技，但却是人类智慧的代表。当一台没有生命的机器竟赢了人类最高智慧的代表时，一方面，一些人在兴高采烈，庆祝人工智能的胜利；另一方面，一些人在忧心忡忡，反复思考这对人类带来的是祸还是福，绅士翩翩的卡斯帕罗夫发誓要捍卫人类的尊严而要继续向“深蓝”挑战。下棋的确是个斗智、斗策的智力运动，棋手除了要有超凡的记忆能力和丰富的下棋经验外，还需要很强的思维能力，要有面对千变万化局势作出快速有效处理的能力。这对人类来说的确是一种智能的表现。从工程角度来说，人工智能就是要用人工的方法使机器具有与人类智慧有关的功能，如判断、推理、证明、感知、理解、思考、识别、规划、设计、学习和问题求解等思维活动，它是人类智能在机器上的模拟。计算机本身就是人类智慧的结晶，它的运算能力和存储记忆能力早就超过了人类。“深蓝”可以每秒钟分析2-3亿步棋，可以储存几千场棋赛的资料，而下10

5棋的本质是一种推理性计算，这正是计算机的“强项”，因此，人类输棋不过是迟早的事，棋王们也用不着去耿耿于怀。“深蓝”5人研制小组的负责人，出色的华裔科学家谭崇仁及主要研制人员、曾在以人工智能研究著称的美国卡内基一梅隆大学深造的许雄峰，都谦虚地说，“深蓝”还谈不上智能，不过是推理计算能力强一点而已，并理智地宜布，“深蓝”不再参加比赛。目前普遍认为，人的智能是多方面的，除了抽象思维和逻辑思维以外，还有更重要的形象思维及包括灵感和直觉的创造性思维。这些都是计算机在很长时间内无法与人类大脑相比拟的。“深蓝”成功地实现了人类智能的部分模拟，在人工智能研究的道路上应该说迈出了可喜的一步。至于从1999年上海“财富”论坛以来，一直为索尼公司大为露脸的智能机器狗“阿宝”，虽然它在与人类的交流中，能通过充满灵性的动作和声音表达出自己的喜、怒、哀、乐和恐惧等多种感情，并且还能通过学习自我完善，形成与主人相适应的习性，然而许多学者还认为这仍只能算“雕虫小技”，与真正的人工智能技术相差甚远。用机器狗“阿宝’来与“人工智能”齐名，好像是有一点有辱斯文，但索尼公司把一些比较成熟的人工智能研究成果用在“阿宝”身上，不能不说这是人工智能在工程应用方面迈出了同样可喜的一步。  --------------------------------------------------------------附录：近几年国际象棋人—机大战结果：1996年，世界冠军卡斯帕罗夫4：2战胜深蓝(DeepBlue)1997年，更深的蓝(DeeperBlue)3.5：2.5击败了卡斯帕罗夫2002年，深弗里茨(DeepFritz)与克拉姆尼克以4：4战平2003年，卡斯帕罗夫与深青年(DeepJunior)以3：3战平2005年，英国棋王亚当斯以0.5：5.5惨败于九头蛇怪(Hydra)2006年世界冠军俄罗斯人克拉姆尼克2：4输给深弗里茨(DeepFritz)。人工智能与机电一体化系统的统一近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。一、自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务10

6。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如，DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元。（1）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统，用来精确定位系统故障。（2）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，但其经济效益大，通常一年之内可收回成本。因此，专家系统在机电一体化中的应用前景十分广阔。二、属于模糊概念的全体对象称为模糊集合。例如，说“XX是青年人。”这个青年就是模糊集合。基于模糊集合基础之上的逻辑与控制称为模糊逻辑与控制。它可用较少的代价传递足够的信息，并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。模糊控制对某些参数变化不敏感。由于模糊控制器的决定往往要根据十几条甚至数十条规则才能做出，如果由于传感器或元器件出故障而导致某些规则失误，其它规则可起补偿作用，从而使输出保持连续平滑。所以，模糊控制较适用于一些要求鲁棒性能好的机电一体化系统中。三、人工神经网络能模拟人类大量脑细胞的高度连接，当有输人信号将神经元激活时，经过神经回路产生输出。神经网络具有学习能力和联想记忆，它经过学习能在输人信号后产生预期的输出。如果某一信息回路没学习过，它也能得出合理的输出。人工神经网络在机电一体化系统应用中有明显进展，与专家系统、模糊逻辑结合起来是重点的发展方向。用于机电一体化系统中的现场总线LONWORKS，其核心技术就是采用神经元芯片。这种芯片内部装有3个微处理器:MAC处理器完成介质访问控制;网络处理器完成ISO/OSI参考模型的3一6层网络协议;应用处理器完成用户现场控制应用。它们之间通过公用存储器传递数据。该神经元芯片还具有多种I/O和时间计算器等。一个小小的神经元芯片，不仅具有强大的通信功能，还集控制和数据于一体。在某些情况下，此芯片再配以其它一些器件，就可承担集散控制系统中一个独立控制单元的任务。总之，专家系统、模糊逻辑与人工神经网络三者，不仅各自发挥其独特的作用还日益走上综合集成形成全新的技术，进一步提高机电一体化系统的智能化水平，并不断扩展其应用水平。人工智能的发展历程10

7人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机。第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介。虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人工智能与机器之间的联系。1956年，被认为是人工智能之父的JohnMcCarthy组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。他请他们到Vermont参加"Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起，这个领域被命名为"人工智能"。虽然Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础。人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员。个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前。其它一些AI领域也在80年代进入市场。其中一项就是机器视觉。Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制。尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元。但80年代对AI工业来说也不全是好年景。86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。可以确信，它将是通向21世纪之匙。人工智能在生活生产中的作用人工智能借助于通迅技术将网络的触手伸向世界的角落，向人们展示了精彩的世界。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。在另外广阔领域里，人工智能借助于机电光声技术，为社会提供了电子排版系统、家庭影院、音乐喷泉、CT检查和机器人等等，给人们带来了一片新气象。人工智能的发展趋势不同研究分支的学者不断对了人工智能领域可能的突破点进行探讨，我们大致可以从下面六个方面了解人工智能领域进一步深入研究的发展方向。（1）10

8面向交互的程序设计与社会构造：开放的信息系统是人工智能乃至整个计算机领域研究的重要议题之一。所谓开放的信息系统是指由异构的、分布的、动态的、大规模的、自主的成分构成的系统。对这类系统的研究要求将人工智能与传统技术相结合，以获得更大的可扩展性与适应性。（1）并发约束模型，智能计算的基础：我们需要一种混合型的并发程序设计语言，这种语言既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务；既可实现含连续时间参数的模型，又能实现含离散操作的模型。以这种混合型程序语言为基础可以建立一类可复合的模型，以刻画同时含有不同类型时间参数及并发约束的更复杂的问题类。（2）一种基于DAI的新型软件设计风范：错误永远存在于复杂系统中，要求程序的无错性可能导致对系统复杂性的制约或增加其它开销，因此无错误的代码未必一定是好的。应该引入一种全新的软件设计风范，以这种方法设计的软件系统应是由多个能交互、带有验证内核的模块组成的开放式结构。（3）知识表示：在知识表示领域中，今后十年内最具挑战性的研究问题是动态知识系统的刻画及关于Agent程序设计的理论与实现的研究。（4）建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。（5）语言技术与界面：目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。结语人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展，特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web，提高互联网信息的效用率。10

9人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。参考文献【1】胡兴志.人工智能用于机电一体化系统的探讨.2000【2】王增波.人工智能的发展现状与趋势探讨.2008【3】季厌浮，张绍兵.计算智能技术及其应用.200410