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人工智能报告

人工智能报告
人工智能报告

学习人工智能后的报告

学号: 201009040209

姓名:李进威

班级:机械二班

指导老师:朱江

日期: 2014年1月5日

目录

人工智能学习报告 (1)

一、引言 (2)

二、人工智能概述 (2)

三、人工智能的发展 (2)

四、“分而治之”方法论与人工智能研究的分散化 (5)

4。1 基于结构模拟的人工神经网络研究旧 (5)

4。2基于功能模拟的物理符号系统研究 (6)

4。3基于行为模拟的感知一动作系统研究 (7)

4。4结构模拟一功能模拟一行为模拟的“鼎足三分” (7)

五、复杂信息系统的科学方法论 (8)

六、“信息一系统一机制”方法论与人工智能的新进展 (9)

七、人工智能的运用 (10)

(1)符号计算 (10)

(2)模式识别 (10)

(3)专家系统 (11)

(4)机器翻译 (11)

结论 (11)

主要参考文献 (12)

人工智能学习报告

中文摘要

近十年。人工智能理论的研究取得了重要突破:1)发现了智能生成的共性核心机制是在给定条件下的“信息一知识一智能转换”,由此建立了人工锗能的机制模拟方法;2)发现了知识的生态学结构是在本能知识支持下的“经验知识一规范知识一常识知识转换”,因而开拓了人工智能研究的视野;3)把智能生成的共性核心机制与知识的生态学结构结合起来,发现原先各自独立发展的人工智能“结构模拟、功能模拟、行为模拟方法分别是机制模拟方法在不同知识条件下的和谐特例”,从而形成r人工智能研究的统一方法和理论,为人工智能的发展开辟了新的前景。文中认为,人工智能研究的上述突破在很大程度上得益于科学研究方法论的创新。

[关键词]知识生态,机制模拟,统一理论,科学方法论

一、引言

钱学森先生非常强调科学研究方法论在科学研究中的指导作用。他身体力行,坚持运用系统科学方法论指导自己的科学研究活动,因而在现代科学技术的尖端前沿领域取得举世瞩目的杰出成就。

二、人工智能概述

从1956年的正式开始研究到现在50多年来,人工智能(AI。Artificial Intelligence)获得了很大的发展。人工智能集计算机学科、控制论、信息论、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起众多学科的日益重视,已成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。然而,到现在为止,人工智能还没有一个统一的定义。尽管学术界有各种各样的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人类智能的科学。人类智能活动的能力是指人类在认识世界和改造世界的活动中,经过脑力劳动表现出来的能力。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,尽量模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。

三、人工智能的发展

人工智能的研究经历了以下几个阶段:

孕育阶段:古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。

第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。

第二阶段: 60 年代末到70 年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969 年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。

第三阶段: 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统K I P S”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段: 80 年代末,神经网络飞速发展1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

第五阶段: 90 年代,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield 多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司,已经为加州劳伦斯?利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔(blue jean)”,据其研究主任保罗?霍恩称,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投人,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔?盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。我国人工智能的研究现状。很长

一段时间以来,机械和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研1O年攻关,于2000年l1月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:

1、如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。

2、由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

计算机网络已经扩散到整个社会,对各行各业的发展都有巨大的影响,而计算机网络管理则是通过精确合理的规划,科学有效的数据分析,来控制网络,以保证网络服务的质量。人工智能的出现,必定会更好的将这些业务进行融合。

四、“分而治之”方法论与人工智能研究的分散化

智能是典型的复杂研究对象。它既是信息资源所能加工出来的最高级产物,也是一切生物体所可能拥有的最高级能力。正是由于智能问题的高度复杂性,智能科学技术的研究特别需要科学方法论的指导。

在20世纪中叶科学技术的背景下,人工智能科技工作者遵循“分而治之”的科学研究方法论,分别从不同的角度对自然智能(特别是人类智能)进行模拟研究,期望把神奇奥妙的人类智力能力尽可能地复制到机器上,制造智能机器。

按照当时学术界的认识,人们认为:系统的能力首先决定于系统的结构,这就是所谓的“系统结构决定论”。同时也认为。系统的功能主导着系统的能力。这就是“系统功能主导论”。此外也还认为。系统的能力总要通过系统的行为才能表现出来。这就是“系统行为表现论”。当然,人们也普遍认为:在系统能力的结构、功能、行为这三个基本要素之中,结构是第一位的,其次是功能,再次是行为。

在研究人工智能的时候,人们发现,智能问题确实太复杂,很难对它进行整体性的研究,只能根据“分而治之”的方法论,把它分解为若干个侧嘶各个击破。于是,人们自然『而然就把智能的模拟研究分解为“结构模拟”、“功能模拟”和“行为模拟”三种不同的途径。并且首先从“结构模拟”开始,然后及于“功能模拟”和“行为模拟”。

半个多世纪的人丁智能研究历史,确实遵循上述方法论的指引,结果便先后产生如下三种不同的研究路线。

4。1 基于结构模拟的人工神经网络研究旧

脑神经科学的研究发现,人类的思维功能主要定佗于大月商新皮层,后者是由10“个神经元构成的复杂网络,其中每个神经元都是一个非线性的处理单元,而且每个神经元都与10”4个其它神经元形成动态的联接。生物神经系统的工作频率为100赫兹。因此,新皮层神经网络就可以有100000连接/s。正是依靠这样丰富的连接方式,人类大脑新皮层能充分描述外部世界的千变万化,并产生相应的对应策略,显示出奥妙无穷的智能。

按照“结构模拟”的方法论思想,人工智能的研究者试图建造人工的神经网络来模拟人类的思维能力。1943年,MeCulloch和Pitts提出神经元的数理逻辑模型,经过后人的改进成为人工神经网络的基本单元。20世纪50年代中期。Rosenblatt等利用人工神经元电路构造感知机(Perceptron),可用来识别印刷体的英文字母,初步显示人工神经网络的机能。同一时期,Widrow等利用人工神经元研究和设计成功具有自适应能力的Adaline和

Madaline系统。人们甚至利用少数几个神经元的简单网络设计成功可模拟高等动物的条件反射能力的人工神经网络。展示人工神经网络的诱人前景。

但是,人工神经网络的研究也面临着严峻的挑战:一方面,为了有效模拟人类思维的智能,就需要制造复杂程度接近于人类大脑新皮层的人工神经网络,然而。这在制造技术上存在巨大的困难;另一方面。如果把人丁神经网络的复杂度降低到工业制造技术能够允许的水平,这种相对简单的人工神经网络的智能程度又会大大退化。真是一种“前进不得,后退不能”的两难境地。更大的困难还在于:即使随着科学技术的进步,人们可制造与人类大腑新皮层一样复杂(甚至更加复杂)的人脑神经网络。然而,由于人们对于大脑新皮层神经网络的“学习机制”知之甚少,甚至充满抻秘,因此,结构上高度复杂的人工神经网络却不知道按照什么“学习机制”来工作,于是仍然不能产生像人类一样奇妙的智能。

于是,在人们继续孜孜不倦地探索人工神经网络的同时,也有人开始考虑寻求模拟人类智能的新出路。这就是1956年出现的“功能模拟”的途径。当然,人上神经网络研究人员并未放弃结构模拟的方法。相反,20世纪80年代还出现人工经网络的复兴和繁荣,新的网络模型和新的学习方法在模式识别、联想记忆、组合问题优化求解、故障诊断等领域获得了很好的应用。

4。2基于功能模拟的物理符号系统研究

为了回避人工神经网络“结构复杂”的困难,1956年夏季,McCarthy、Shannon、Minsky 等一批年轻学者在美国Dartmouth举办为期两个月的暑期研讨会,探讨利用计算功能强大的电子计算机作为硬件平台,通过编制“聪明的软件”来模拟人类的逻辑思维功能,并正式把这个研究领域命名为人工智能(Artificial Intelligence),简记为AI。

作为AI的理论基础,Newell和Simon提出著名的“物理符号系统假没”,认为:虽然计算机系统和人类大脑系统的物质成分不同。能量形式也不同,但是它们都足处理符号的物理系统。一个物理符号系统只要满足:1)具有输入符号,2)具有输出符号,3)能够存储符号,4)能够复制符号,5)能够建立符号结构,6)具有条件性迁移能力,就是一个智能系统。他们宜称:计算机和人类大脑都满足这6个假设,所以它们是互相等效的物理符号系统。换言之,利用计算机模拟人类大脑的智力功能小但是合理的,而且是可行的。

基于功能模拟的物理符号系统路线取得许多出色的成就,其中最引人注目的足首个顺利通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统MYCIN和曾经战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的“深兰(DeeperBlue)”专家系统。

但是,基于功能模拟的物理符号系统研究路线也遭遇到严重的困难,因此不得不从初

期雄心勃勃面向通用问题求解的目标退到面向专门领域的“专家系统”。但即使是专家系统,它的设计也仍然面临着“知识瓶颈”的束缚:专家系统需要拥有专家水平的知识,但是这种知识的自动获取非常困难。只能依靠系统设计者直接向相关的领域专家采访。然而,系统设计者不一定能够开列准确的采访提纲,领域专家也不一定能够明确表述他解决fhJ 题所需要的全部知识。不仅如此,就算获得必要知识。然而目前的逻辑理论又还不足以支持知识的表示和知识的推理。因此,知识的获取、表示、推理这些核心环节都面临着很大的困难。到20世纪80年代,这些困难已演变成为人工智能功能模拟研究路线继续前进的巨大障碍。于是又有人开始思考寻求第一种可能的人T智能研究路线。显然,行为模拟的路线这时就成为水到渠成的选择。

4。3基于行为模拟的感知一动作系统研究

1990年。Brooks领导的研究小组宣布研制成功一种新型的机器人,它能够模拟六脚虫的行为方式在不平坦的地面上行走自如而不会翻倒。这是基于“行为模拟”的人T智能研究路线的代表性成果。

基于行为模拟的感知一动作系统的基本哲理:人们既不必关心原到智能系统的结构。也不必关心原型智能系统所需要的知识,只要把原来智能系统(六脚虫)从环境接受的刺激形式和它对这种刺激做出的反应行为模拟出来。就等于模拟原型系统的智能。冈此,Brooks 宣称:智能尢需知识,智能也无须知识的表示;它所需要的仅仅是首先准确感知环境刺激的模式,然后针对这种刺激产生相应的动作,所以这种系统被称为“感知一动作系统”。

不难看出,基于行为模拟的“感知一动作系统”所遵循的,乃是早已存在的“黑箱模拟”方法。这种方法成功地避开结构模拟方法的“结构复杂性”困难和功能模拟方法的“知识瓶颈”障碍,创造人工智能研究的第三种智能模拟方法。但是,人们也发现,行为模拟方法在同避上述“结构”和“知识”困难的同时,自己也面临一种新的闲难,这就是:它只能模拟一些浅层的(一些通过动作表达的)智能,很难模拟那屿不是通过外部动作表达而是通过内部思维演绎的智能。

4。4结构模拟一功能模拟一行为模拟的“鼎足三分”

传统的“分而治之”方法论为人工智能研究提供结构模拟、功能模拟、行为模拟三种研究方法,它们分别都取得不少重要成果,为人工智能研究的发展做出各自的贡献。但是,由于“分而治之”方法论未能揭示它所分解出来的结构模拟、功能模拟和行为模拟三种方法之间的内在联系,因此,三种方法都是相互独立地各自寻求发展,形成人工智能研究三种方法“鼎足而立”的分散格局。人工智能的结构模拟,功能模拟、行为模拟三种研究方

法的目标相同,都是研究对于人类智能的有效模拟。然而。三种目标相同的研究方法之问却又鼎足而它。不能形成合力,反而不时地会发生“孰优孰劣”的争论。这种“殊途”而不“同归”的状态,不能不引起我们对人工智能研究方法本身的深入思考。

五、复杂信息系统的科学方法论

我们的研究表明,智能系统是一种以信息现象为主导因素的复杂系统。面对这种特殊的研究对象,曾在近代科学研究中屡试不爽的传统科学研究方法论“分而治之”显露出严重的缺陷。这就是:在“分而治之”方法论对复杂系统进行分解的时候,往往会丢失它所分解出来的各个子系统之间相互联系和相互作用的信息。而对于以信息现象为主导因素的复杂系统而言,这监子系统之间相互联系和相互作用的信息却恰恰是这种复杂系统的活的灵魂。所以,按照“分而治之”方法论对分解出来的各个子系统进行“各个击破”之后,却无论如何都没有办法通过各个子系统的合成而恢复原有复杂系统的面貌。换言之,用传统的方法对于这种复杂系统实施“分而治之,各个击破”之后,却无法“合成还原”。

我们的研究发现,面对以信息为主导因素的复杂信息系统(智能系统是这种复杂信息系统的典型),至少需要特别关注三个问题:1)因为它是复杂信息系统,所以需要特别关注系统的信息过程(而不是系统的物质和能量过程);2)因为它是复杂信息系统,所以需要特别关注信息过程的系统性质(而不仅仅是信息过程的某些局部性质);3)因为它是复杂信息系统,所以需要特别关注反映信息过程系统性质的机制特征(而不是其它特征)。

基于以上这些基本认识,我们就总结出关于研究复杂信息系统的新的科学方法论,这就是“以信息观、系统观、机制观为标志的复杂信息系统科学研究方法论”。

这就是说,对于复杂信息系统的研究,必须把握信息的观念、信息的系统(整体)观念及反映信息整体性质的机制观念。这个方法论的要害足“信息保真”和“信息求真”。“信息保真”的意思是不丢失信息(特别是不能丢失对于樱个系统有意义的信息);“信息求真”的意思是要在信息保真的基础上探求信息过程的本质机制。

为此,我们把传统“分而冶之”方法论加以改造,变成“保信而分,分而治之。保信求真,分合互动”。这样,通过“信息保真前提下的分析治之”和“信息保真的前提下的奉质机制探求”就可克服传统“分而治之,各个打破”方法论丢失信息而且不能探求系统本质机制的严重缺陷。

六、“信息一系统一机制”方法论与人工智能的新进展

有了“以价息观、系统观、机制观为主要标志的复杂佑息系统科。方法论”的指导,我们就可以把结构模拟、功能模拟、行为模拟三大方法及其“孰优孰劣”的问题暂时搁置起来,着重在信息观和系统观的约束下探讨人工智能的生成机制。这种探讨的结果,便实现,人工智能研究的重要突破。

我们在研究中体会到,虽然人类智能的定义相当复杂。但是依然可表述如下。人类智能是这样一种能力:为了实现人类“不断改善生存与发展条件”的长远目的(正是这种长远目的,成为人类和人类社会发展的不竭动力),在面对具体环境的时候。能根据已有的知识来发现和定义应当解决的问题以及求解问题的预设日标;然后针对问题和目标去获取必要的信息,从中提炼新知(相对已有知识的补充知识),进而在目标制导下利用所获得的信息和知识生成求解问题的智能策略,并实施这个策略,以解决问题达到目标。

在这里,我们把“根据长远目的、已有知识与具体环境来发现和定义问题及预设目标”的能力称为“隐性智能”,而把“在确定了问题、知识和预设目标前提下获取信息、提炼新知、生成智能策略”的能力称为“鼎性智能”。所以,人类智能包含着隐性和显性智能两个相辅相成的方面。而且,隐性智能远比显性智能复杂。因为发现问题和预设目标是创新能力的首要体现。远比解决问题困难。而且至今还没有系统性的研究成果。

人工智能所模拟的,实际上只是人类智能的“显性智能”。因此,它的定义可具体表述为,在给定“待求问题、先验知识和预设目标”的前提下,获得必要的信息,从中提炼新知(相对于先验知识而寿的补充知识)。进而在目标的制导下利用所获得的信息和知识生成求解问题的智能策略,并实施这个策略,以求解问题达到目标。

可见,一切人丁智能的工作起点都足事先给定的“待求”问题、先验知识和预设目标”;它们的核心工作任务鄙是“制定求解问题的智能策略”;共同的求解途径则足“获取信息、提炼知识、生成策略”。由于“策略”是智能的主要体现,因此,这个共同的求解途径也可表述为“获取信息、提烁知识、生成智能”。

由此可以理解,人工智能生成的共性核心机制,就是在给定的“待求问题、先验知识和顶设目标”的约束下“获取信息、提炼知识、生成智能”的过程,也可以更加简练地表述为,在给定条件约束下的“信息一知识一智能转换”。

这是符合“以价息脱、系统观、机制观为主要标志的复杂信息系统科学方法论”思想的人工智能生成的共性核心机制。这也是人类显性智能生成的共性核心机制。因此,人们

可以按照这个智能生成的共性核心机制来实现对于人类显性智能的模拟。于是,可把这个方法称为“人工智能的机制模拟方法”,或简称为“机制模拟方法”。这是在新的方法论启迪下发现的人工智能模拟的新方法。

七、人工智能的运用

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为,经过几十年的发展,人工智能应用在不少领域得到发展,在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍,籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。(1)符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值, 方程的数值解, 比如天气预报、油藏模拟、航天等领域; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematica 和Maple 是它们的代表,由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。

(2)模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”, 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例:语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。指纹是人体的一个重要特征,具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究,建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法,随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统,以及适于公安刑事

侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北京指纹自动识别系统的推出,使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。

(3)专家系统

专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程序系统,专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等 1 0 种类型。具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

(4)机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。

结论

通过课堂已经课外查阅资料,对人工智能有了大概的了解,他的理论和应用以及创新等问题有了新的思考,虽然在不知道有多少可以真正得以实现,但是也是我对学习人工智能的一些总结和创新。

虽然长期以来人们并不在乎人工智能三大主流方法“鼎足而立,互不沟通”的局面,但是客观而论,这种未能实现“殊途同归”的分散格局,毫无疑问在一定程度上延缓r世界人工智能学科发展的进程。

主要参考文献

[1] 钟义信。机器知行学原理。北京:科学出版社,2007.

[2] 钟义信。信息科学原理。第3版。北京:北京邮电大学出版社,2002.

[3] 钱学森。关于新技术革命的若干基本认识问题[EB/OL]。[2009—1I·17]

[4] Brooks R A。Intelligence without Representation。Artificial Intelligence

1991。47(11213):139—159

[5] Simon H A。The Sciences of Aaifieid Cambridge,USA:MIT

Press。1969

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法,事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后,要想在空格中填入正确的数字,先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断,然后选择正确的数字填入空格。另外,由于某个格子填入数据时,有可能还要对原来已填入的数据进行修正,所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时,要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法,将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度,通过避免重填一个被“挖去”的格子,或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子,来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时,可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要,本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来,以便用户下次使用本系统时,可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后,选则读取一道之前保存起来的题目进行解答,被读取的题目将会显示到程序界面上。

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告 产生背景 人工智能的出现不是偶然的,它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来,人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动,以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初,西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器,并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想,他认为:必须将人的思维代数几何化,即像代数那样按照公式来思考,像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生,成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪,英国数学家布尔在《思维法则》一书中,第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则,创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机,其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视,但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代,英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年,图灵发表了“理想自动机”的论文,该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义,并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程,都能由“图灵机”完成,为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图,同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年,伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》,作为阐明现代电脑原理的开山之作,被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题:是否只要给人以足够的时间演算,数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答?传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立,可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单:该计算机使用一条无限长度的纸带,纸带被划分成许多方格,有的方格被画上斜线,代表“1”;有的没有画任何线条,代表“0”。该计算机有一个读写头部件,可以从带子上读出信息,也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是:把纸带向右移动一格,然后把“1”变成“0”,或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”,实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”,用来模拟其它任何一台“图林机”工作,从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上,比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年,匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想,在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年,美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作,成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC,为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言: 人工智能(AI)将接棒移动互联网,成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI),科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型,渗透互联网竞争下半场,催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用,酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人,乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率,在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外,面对开放性问题,人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等,技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等,应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量,人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币,全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计,中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级,成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年,全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%,成长至6800亿美元量级。 我们判断,中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级,传统行业和技术的结合是主要的应用领域,2G(对政府)和2B(对企业)将成为主要的营收来源。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质:人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理:利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即,AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代,2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局,2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟:人脑工程项目(HBP) (8) 2.2.2、美国:大脑研究计划(BRAIN) (8) 2.2.3、日本:大脑研究计划(Brain/MINDS) (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型,人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动,人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视,2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革,AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起,科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增,科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化,机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿,有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素,人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加,2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段,预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆:企业数量激增发展迅猛,机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新,创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景,未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业,软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域:IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域:Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域:Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域:Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域:Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑:短期看好应用开发领域,长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名: 日期:

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号:138071 姓名:万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后,结合作者本人工作的需要,根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料,提出关于电力系统日负荷预测,运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作,电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况,而电力负荷预测则是系统的高级应用,它是根据历史的负荷数据,预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性,即发电机发出多少电,实时就要用多少负荷量,因此,就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷,既是为了保证人们生活充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测,一般每15分钟一个负荷点,1日共96个数据。实际工作中,当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据,然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法,但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算,没有考虑天气、节假日等情况,这些因素是负荷变化的重要的因素,而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程,其中有关于人工神经网络知识,这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时,曾经看到有人使用基于人工神经网络,把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法,当时也想增设这样的算法,但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今,恰好在课本学了人工神经网络,就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统,有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中,又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难,另一方面因素太多会造成建模困难,并且会带来大量的计算。因此,在考虑神经网络输入量的问题上,应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析,一般可把负荷分为两类:周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷,或者说标准负荷,反映的是负荷自身变化的基本规律,呈较强的周期性,尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷,时间周期因素包括:周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中,起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响,本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理,将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

人工智能报告分析

江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日

摘要:知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种,在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词:知识人工智能(AI)知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一.知识的概念 知识(Knowledge)是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物,不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分,还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识,人们获取、运用和创造知识的知识,以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起,形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式; 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道:实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践,知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识,是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶,故相应于一定的客观环境与条件下,只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时,知识的正确性就接受检验,必

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) (1)深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) (2)大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) (3)运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来,国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业,通过供给海量优质的人工智能数据资源产品,为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。 图:人工智能技术架构示意 人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入;技术层包括算法和其他人工智能技术,主要在基础层上开发算法模型,并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术,如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等,在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来,

实现商业化落地。 人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层,是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素,其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如,要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎,就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练,数据量至少需要达到上万小时。 数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求,为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务,对客户提供的数据进行处理,最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下,企业为客户提供数据资源定制服务,客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。 数据资源定制服务内容具体如下: 数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判,设计并开发多种数据库产品,开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下,企业开发数据库产品,并拥有数据库产品的知识产权。

人工智能发展报告

人工智能发展报告 一、简介 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲,人工智能研究的是如何使机器(计算机)具有智能的科学和技术,特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术,它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域,是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月,谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石,成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件;2016年底,新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手,豪取60连胜;2017年初,卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家,这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前,人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品,智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角(上海、江苏、浙江)一带,占我国人工智能企业总数

的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场,同时,数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中,自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高,其次是图像识别、计算机视觉,而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低,还未形成大规模行业应用。同时,国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开,涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段,人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先,人工智能领域的人才稀缺。通过开放

全球人工智能产业数据报告

全球人工智能产业数据报告

报告摘要 1.截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家,其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前 五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区,美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2.全球AI领域独角兽企业有41家,其中中国17家,美国18家,日本3家,印度、德国和以色列各1家。 3.2018年Q2以来全球AI领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模126亿美元,环比下降7.3%, 同比 持平;融资笔数达310笔,环比回升29.7%,同比下降44.1%。其中,中国AI领域融资金额30亿美元,同比下降55.8%,在全球融资总额中占比23.5%,比2018年同期下降了29个百分点。 4.统计近10年AI领域学术论文的发表情况,在论文发表总量上中国位列第一,其中高被引论文数量不及美 国,位列第二。 5.国内中国科学院、清华大学等科研单位在AI学术研究上位于前列。 6.谷歌和微软是全球范围内在AI顶级会议上发文最多的企业。

目录

?截至2019年3月底全球活跃人工智能企业注达5386家。 ?AI企业数量TOP5国家:美国(2169家)、中国大陆(1189家)、英国(404家)、加拿大(303家)和印度(169家)。

?AI企业数量Top5城市:北京(468)、旧金山(328)、伦敦(290)、上海(233)、纽约(207)。?AI企业数量排名前20的城市,中国4个,美国10个,加拿大3个,英国、印度和以色列各1个。 ?中国AI企业主要集中在北上广和江浙地区,美国AI企业主要集中在加州、纽约州和马瑟诸塞州。

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题,是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ,F, S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G,把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表,且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大,搜索效率低,这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的,即只要问题有解,用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3.深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略,其基本思想是:首先扩展最新产生的 开始,在其后继节点中选择一个节点,对其进(即最深的)节点,即从初始节点S 行考察,若它不是目标节点,则对该节点进行扩展,并再从它的后继节点中选择

人工智能中期进展报告

中期进展报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合2014204081 栾杰2014204080 文宽2014204104 二〇一五年十一月二十七日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 总体设计 2.1 功能结构图 本程序主要有数独求解和数独出题两个功能,数独求解包括题目检验、解题和输入输出,数独出题包括答案检验、难度选择、出题和输入输出。 2.2 业务流程图

2.3 类图 SudokuDlg类:程序的界面类。 Solve类:实现数独题目求解功能。 Make类:实现数独题目出题功能。 Pre类:对数据进行预处理。 2.4 基本界面设计

中国城市人工智能发展报告

2020年中国城市人工智能发展指数报告 人工智能应用场景较为广泛且多元化,在金融、安防、教育、医疗、零售、机器人等领域都有相对广泛的应用。 5大维度、20个三级指标,全面剖析中国36个城市人工智能发展情况 2020年是全面建成小康社会与“十三五”规划收官之年,为了实现全面建设小康社会的发展目标、增强经济发展韧性,我国各级政府重视培育壮大新动能,将新型基础设施建设(以下简称“新基建”)作为重要的逆周期调节手段,来实现惠民生、稳增长、补短板、调结构和促创新的目的。 人工智能作为新型基础设施建设的七大建设领域之一,能够实现人类智慧与机器的结合。通过推动人工智能发展,并与云计算、大数据等技术不断融合,可以实现推动产业升级,促进经济发展的作用。 从产业链各环节着手,洞察人工智能发展情况 通过对人工智能产业链进行梳理,将产业链划分为基础层、技术层和应用层。基础层主要包括芯片、传感器、计算平台等;技术层则由计算机视觉技术、语音识别、机器学习、自然语言处理等构成;在应用层中,人工智能应用场景较为广泛且多元化,在金融、安防、教育、医疗、零售、机器人等领域都有相对广泛的应用。

以36个人工智能重点城市为对象,多维度构建指标体系

筛选出36个人工智能重点城市参与人工智能发展指数研究,并构建由5个一级指标,12个二级指标和20个三级指标组成的综合指数评价体系。五类一级指标分别为城市发展环境、资金支持力度、研发能力、基础支持情况和发展成效,从5个角度全面、综合分析城市人工智能发展情况。 城市人工智能发展总指数从城市发展环境、资金支持力度、研发能力、基础支持情况和发展成效角度出发,考察各城市人工智能发展情况。

人工智能数据安全分析报告

人工智能数据安全 分析报告

前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施,全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段,深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式,对人类生产生活带来翻天覆地的变化。 数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一,数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时,人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下 的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已 率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防,并积极推动人工智能在数据安全领域应用,力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。 本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智能数据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上,总结了国内外人工智能数据安全治理现状,研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

目录 一、人工智能数据安全概述 (1) (一)人工智能安全 (1) (二)人工智能数据安全内涵 (2) (三)人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) (一)人工智能自身面临的数据安全风险 (5) (二)人工智能应用导致的数据安全风险 (7) (三)人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) (一)人工智能与数据安全治理 (13) (二)人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) (一)国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) (二)国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) (三)国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) (四)国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) (五)国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) (一)明晰发展与安全并举的治理思路 (36) (二)引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) (三)建立人工智能数据安全法律法规 (37) (四)完善人工智能数据安全监管措施 (38) (五)健全人工智能数据安全标准体系 (39) (六)创新人工智能数据安全技术手段 (39) (七)培养复合人工智能数据安全人才 (40)

浅谈人工智能中的启发式搜索策略

浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。   盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常

大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间

2017年人工智能场景分析报告

2017年人工智能场景 分析报告 2017年8月

目录 一、算法和计算力瓶颈已突破,数据为关键 (4) 1、场景化数据的获得,是当下人工智能发展之关键 (4) 2、经历二次低谷,算法和计算力的瓶颈已突破 (5) 二、人工智能下一阶段驱动力,超大场景化数据集 (6) 1、算法非门槛:模型性能随训练数据呈线性增长 (7) 2、场景为王:场景化数据是人工智能产品商业化的根本 (9) 三、天然具备场景化数据源的子行业猜想 (11) 1、安防场景:视频监控前端龙头,掌握数据入口优势 (11) (1)视频监控类公司拥有的场景化数据节点丰富 (12) (2)海康威视和大华股份等前端龙头企业,占据数据入口优势 (13) (3)商汤等算法公司,与企业合作以获取数据支撑 (13) 2、医疗场景:医学图像数据及医疗数据为基点 (14) (1)IBM Watson通过并购获取数据源 (15) (2)思创医惠:医疗信息化提供商,以数据为源升级智能化平台 (16) 3、无人驾驶场景:对多维数据获取能力要求高 (17) (1)四维图新:入股HERE,高精地图数据实力再巩固 (18) (2)东软集团:产品+解决方案双管齐下,智能驾驶业务稳健前行 (18) 4、金融场景:数据获取门槛较高 (19) (1)恒生电子:从证券交易信息化切入智能投顾 (20) (2)同花顺:从互联网金融信息服务向人工智能延伸 (21)

算法和计算力瓶颈已突破,数据为关键。随着CNN、RNN 等算法成熟和GPU对计算能力的提高,现今人工智能所需要面临的是如何使应用深化,从而对产业发起变革。因此,在算法、计算力、数据三个要素中,大量的数据,特别是场景化、标签化的数据获得成为重中之重。能否获得场景化的数据,不仅可决定人工智能在行业中的效用力,同样也是将人工智能切实落地,证实其并非资本市场泡沫的根本。 人工智能下一阶段驱动力,超大场景化数据集。人工智能发展进入了数据推动人工智能更新迭代的阶段。一方面,强人工智能和通用智能在目前还未成熟,特定场景下的垂直型人工智能深化应用成为方向;另一方面,随着人工智能进入移动互联网时代,由于各类型的终端设备的使用,各个行业数据都呈现指数级的增长,从图像、声音、视频到位臵、轨迹、动作等,多维度场景化的数据分布使垂直化人工智能开发成为可能。从技术角度来看,大规模情景标签数据集的可用性可以使模型性能不断优化,Google Brain 的Jeff Dean 在论文中说明,即使在300倍ImageNet 规模的数据集下,计算机视觉模型的性能仍没有遭遇平台;从应用角度来看,场景化的数据对于垂直领域的人工智能开发应用更具有实用性,完整性和准确性,在此驱动下真正实现商业化落地的可能性更高。 人工智能的投资奥义——场景为王。评估一个人工智能公司,能否获得场景数据最重要,没有场景的纯算法公司没有价值。以对于人工智能有天然应用场景的安防为例,在深度学习、计算机视觉算法开源化的大趋势下,具有特征性的场景数据集的获得,是对安防行业人

第 04 章 搜索策略 人工智能课件

第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业

第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间:三元组〈S,F,G〉 ①S:初始状态集合。 ②F:一组合法的状态转换操作 ③G:目标状态集合。

状态空间搜索 ●状态:可用任何数据结构或知识表示法表示,常用一组变量的有序集表示: s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索:从某个初始状态S o开始,按一定的策略选用操作,进行状态变换,直到产生任一目标状态S G

例2.分水问题: 给定两个水杯,一个容量为4升,另一个为3升,两者均无刻度,另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉,可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问:如何在4升水杯中恰好装2升水?

●状态描述:二元组(x,y) x=0,1,2,3,4,(4升水杯中当前水量)y=0,1,2,3 ●初态:(0,0) ●目标态:(2,y)

状态转换规则: ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中,直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中,直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代地尖端技术.从人类建立起需要指导控制才能运行地计算机,到计算机拥有可以自己去学习地能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大地影响.虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前地「给予承诺又让人失望」地周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形地机器学习生产力地经济利益.

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语地前沿.而且我们在过去一年地 研究使我们相信这不是一个错误地开始,而是一个拐点.正如我们将在本报告中探讨地那样,这个变化地原因有显而易见地(更快更强地计算资源和爆炸式增长地数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源地崛起)地. 这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋地一个方面是「现实世界」地使用案例比比皆是.虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著地提高,比如苹果公司地Siri,亚马逊地Alexa 和Google 地图像识别,但是AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大地技术相结合地情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显. 例如,在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断地准确性.在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量.在制药业中,深度学习可以用于改善药物地研发.在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强.在金融服务方面,通过开辟新地数据集,实现更快地分析,从而降低成本,提高回报.AI 现在还处于发现其可被利用场景地早期阶段,这些必要地技术会通过基于云地服务

实现大众化、平等化,我们相信随之而来地创新浪潮将在每个行业中创造新地赢家和输家. AI 地广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济地技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长地驱动力.结合GS 首席经济学家Jan Hatzius地研究, 我们明确了资本深化目前地停滞及其对美国生产率地相关 影响.我们相信,AI 技术将会驱动生产力地提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多地资本和劳动密集型项目,加快发展地脚步,提高盈利能力以及提高股票地估值. 启示 虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济,但对投资者而言,我们认为这其中有四个影响最为显著. 生产率.AI 和机器学习具有激发生产率增长周期地潜力,这会有利于经济地增长,提升企业地盈利能力,资本回报率和资产估值.根据GS 首席经济学家Jan Hatzius所说:「大体上而言,AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值地东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型地劳动投入.举个例子,这些在商业部

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