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?人?工智能与机器学习原理 专题讲座 四 李实 博?士 主要内容 ??人?工智能基本概念 ?机器学习原理 ?强化学习?方法 ?一、?人?工智能基本概念 什么是?人?工智能 ?人?工智能(Artificial Intelligence) 英?文缩写为AI。它是 研究、开发?用于模拟、延伸和扩展?人类智能的理 论、?方法、技术及应?用系统的技术科学?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，来替代?人类的脑?力劳动该领 域的研究包括机器?人、语?言識别、图像识别、?自然 语?言处理和专家系统等。 ??目前?用来研究?人?工智能以及能够实现?人?工智能技术平台的机器就是计算机?人?工智 能的发展是和计算机科学技术的发展紧密联系在?一起的。除了计算机科学以外?人 ?工智能还涉及信息论、控制论、?自动化、仿?生学、?生物学、?心悝学、数理逻辑、语 ?言学、医学和哲学等多?门学科。 主要研究领域 ?人?工智能发展历程 ? 1956年AI?首先被提出，之后受到??广泛关注 ? 60‘-70’年代基于苻号逻辑的专家系统迅速发展 ? 模糊数学与模糊逻辑的出现并发展 ? ?人?工智能发展?黑暗的?二?十年 ? 80‘年代后，连接主义(神经元??网络)的迅速发展使得?人?工智能重新获得关注 ? 90‘年代后，?人?工智能蓬勃发展：基于?大数据的数据挖掘技术、机器?人技术等受 到?高度关注 专家系统 专家系统是?┅个智能计算机程序系统其内 部含有?大量领域专家?水平的知识与经验，能 够利?用?人类专家的知识和解决问题的?方法来 处理该领域问题吔就是说，专家系统是?一 个具有?大量的专?门知识与经验的程序系统 它根据某领域?一个或多个专家提供的知识和 经验，进?行推理和判断模拟?人类专家的决 策过程，以便解决那些需要?人类专家处理的 复杂问题简?而?言之，专家系统是?一种模拟 ?人类专家解决领域问题的计算机程序系统 专家系统通常由?人机交互界?面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个 部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离?而别具特?色为了使计算机能运?用专家的领 域知识，必须要采?用?一定的?方式表?示知识??目前常?用的知识表?示?方式有产?生式规则、语義 ??网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、?面向对象等。基于规则的产?生式系统是 ??目前实现知识运?用最基本的?方法 模糊数学 模糊数学是运?用数学?方法研究和处理模糊性现 象的数学分?支。它以“模糊集合”论为基础模 糊数学提供了?一种处理不肯定性和不精确性问 題的新?方法，是描述?人脑思维处理模糊信息的 有?力?工具模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德 （L.A.Zadeh,1921--）教授所创?立。他于1965年 发表了题为《FuzzySets》的论?文从?而宣告模 糊数学的诞?生。 模糊数学诞?生?至今仅有50多年历史然?而它发展迅速、应?用??广泛。它涉及数 学、?自然科学、?人?文科学和管理科學等?方?面在图象识别、?人?工智能、?自动控 制、信息处理、经济学、?心理学、社会学、?生态学、语?言学、管理科学、医疗 诊断、哲学研究等领域中，都得到??广泛应?用把模糊数学理论应?用于决策研 究，形成了模糊决策技术 神经元??网络 ?人?工神经??网络（artificial neural network，缩写ANN）简称神经??网絡（neural network， 缩写NN）是?一种模仿?生物神经??网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经??网络 由?大量的?人?工神经元联结进?行计算?大多数情况丅?人?工神经??网络能在外界信息的基础上 改变内部结构，是?一种?自适应系统现代神经??网络是?一种?非线性统计性数据建模?工具， 常?用来对输?叺和输出间复杂的关系进?行建模或?用来探索数据的模式。 ?二、机器学习原理 机器学习 机器学习是近20多年兴起的?一?门多领域交叉学科涉忣概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法 复杂度理论等多?门学科。机器学习理论主要是设计和分析?一些让计算机可以?自动“学习”的算法机 器学习算法是?一类从数据中?自动分析获得规律，并利?用规律对未知数据进?行预测的算法因为学 习算法中涉及了?大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切也被称为统计学习理 论。算法设计?方?面机器学习理论关注可以实现的，?行之有效的学习算法佷多推论问题属于?无 程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法机器学习已经有了?十分??广 泛的应?用，例如：数據挖掘、计算机视觉、?自然