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簡介:人工智能時代的先行者CONFIDENTIALPROTECTEDBYCOPYRIGHTLAWS本產(chǎn)品保密并受到版權(quán)法保護中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜201720173212實時分析驅(qū)動用戶資產(chǎn)成長中國服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜硬件及技術(shù)支持機器人主體核心零部件裝配機器人主體所需要的零部件,包括控制器、伺服電機等,對機器人性能起重要作用用戶服務(wù)機器人應(yīng)用于非工業(yè)、制造業(yè)中的其他機器人的統(tǒng)稱,具備半自主或全自主工作模式,可在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中為人類提供有益的服務(wù)代工廠只生產(chǎn)不設(shè)計的代工工廠系統(tǒng)集成通過結(jié)構(gòu)化的綜合布線系統(tǒng)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù),將各個分離的設(shè)備、功能和信息等集成到相互關(guān)聯(lián)的、統(tǒng)一和協(xié)調(diào)的系統(tǒng)之中應(yīng)用場景醫(yī)療安防個人政府迎賓教育控制器伺服電機傳感器減速器芯片開發(fā)板材料專業(yè)機器人個人家用機器人物流國防個人家用系統(tǒng)及技術(shù)支持機器人所搭載的控制伺服系統(tǒng)、操作系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)支持控制伺服系統(tǒng)大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)云服務(wù)平臺模式識別機器學習渠道線上渠道線下渠道垂直媒體專賣店通訊連鎖商超百貨深圳鹽田區(qū)圖書館服務(wù)機器人指用于非工業(yè)生產(chǎn),具備半自主或全自主工作模式,可在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中為人類提供有益服務(wù)的設(shè)備。供應(yīng)鏈平臺垂直于硬件創(chuàng)新領(lǐng)域的O2O平臺為硬件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者提供硬件創(chuàng)新資訊、供應(yīng)鏈知識、供應(yīng)鏈需求對接
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簡介:一、填空題1、人工智能三大學派是(符號主義)、(聯(lián)結(jié)主義)和(行為主義)。2、設(shè)P是謂詞公式,對于P的任何論域,存在P為真的情況,則稱P為(永真式)。3、謂詞公式G是不可滿足的,當且僅當對所有的解釋(G都為假)。4、廣度優(yōu)先搜索算法中,OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實際是一個(二叉樹),深度優(yōu)先搜索算法中,OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實際是一個(單鏈表)。5、產(chǎn)生式系統(tǒng)由三部分組成(綜合數(shù)據(jù)庫)、(知識庫)和推理機,其中推理可分為(正向推理)和(反向推理)。6、專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)包含人機界面、(知識庫)、(推理機)、(動態(tài)數(shù)據(jù)庫)、(知識庫答理系統(tǒng))和解釋模塊。7、開發(fā)專家系統(tǒng)所要解決的基本問題有三個,那就是知識的獲取、知識的表示和知識的運用,知識表示的方法主要有(邏輯表示法或稱謂詞表示法)、(框架)、(產(chǎn)生式)和語義網(wǎng)絡(luò)等,在語義網(wǎng)絡(luò)表示知識時,所使用的推理方法有(AKO)和(ISA)。8、從已知事實出發(fā),通過規(guī)則庫求得結(jié)論的產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式是(正向推理)。9、AI是(ARTIFICALINTELIGENCE)的縮寫。10、在謂詞公式中,緊接于量詞之后被量詞作用的謂詞公式稱為該量詞的(轄域),而在一個量詞的轄域中與該量詞的指導變元相同的變元稱為(約束變元),其他變元稱為(自由變元)。11、假言推理(AB)A(B),假言三段論(AB)(BC)(AC)。12、在諸如走迷宮、下棋、八數(shù)碼游戲等游戲中,常用到的一種人工智能的核心技術(shù)稱為(圖搜索)技術(shù),解這類問題時,常把在迷宮的位置、棋的布局、八數(shù)碼所排成的形勢用圖來表,這種圖稱為(狀態(tài)空間圖或狀態(tài)圖)。13、在啟發(fā)式搜索當中,通常用(啟發(fā)函數(shù))來表示啟發(fā)性信息。14、某產(chǎn)生式系統(tǒng)中的一條規(guī)則A(X)B(X),則前件是(A(X)),后件是(B(X))。15、在框架和語義網(wǎng)絡(luò)兩種知識表示方法中,(框架)適合于表示結(jié)構(gòu)性強的知識,而(語義網(wǎng)絡(luò))則適合表示一些復雜的關(guān)系和聯(lián)系的知識。(面向?qū)ο螅┎粌H僅是一種知識表示方法,也是一種流行的軟件設(shè)計和開發(fā)技術(shù)。16、產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理可以分為(正向推理)和(反向推理)兩種基本方式。17、產(chǎn)生式系統(tǒng)是由(綜合數(shù)據(jù)庫)、(知識庫)和(推理機)三部分組成的。18、人工智能的遠期目標是(制造智能機器),近期目標是(實現(xiàn)機器智能)。19、機器學習系統(tǒng)由環(huán)境、(學習)、(知識庫)和(執(zhí)行)幾部分構(gòu)成。20、人工智能是計算機科學中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用(智能機器)的一個分支,它的近期目標在于研究用機器來(模仿和執(zhí)行人腦)的某些智力功能。21、規(guī)則演繹系統(tǒng)根據(jù)推理方向可分為(規(guī)則正向演繹系統(tǒng))、(規(guī)則逆向演繹系統(tǒng))以及(規(guī)則雙向演繹系統(tǒng))等。22、計算智能是人工智能研究的新內(nèi)容,涉及(神經(jīng)計算)、(模糊計算)和(進化計算)等。23、啟發(fā)式搜索是一種利用(啟發(fā)式信息)的搜索,估價函數(shù)在搜索過程中起的作用是(估計節(jié)點位于解路徑上的希望)。24、在與或圖中,沒有后裔的非終葉節(jié)點為不可解節(jié)點,那么含有或后繼節(jié)點且后裔中至少有一個為可解的非終葉節(jié)點是(可解節(jié)點),含有與后繼節(jié)點且后裔中至少有一個為不可解的非終葉節(jié)點是(不可解節(jié)點)。二、選擇題1、如果把知識按照作用來分類,下述(B)不在分類的范圍內(nèi)。A、用控制策略表示的知識,即控制性知識。B、可以通過文字、語言、圖形、聲音等形式編碼記錄和傳播的知識,即顯性知識。C、用提供有關(guān)狀態(tài)變化、問題求解過程的操作、演算和行動的知識,即過程性知識。14、關(guān)于“與或”圖表示法的敘述中,正確的是(D)。A、“與或”圖就是用“”和“”連續(xù)各個部分的圖形,用來描述各部分的因果關(guān)系。B、“與或”圖就是用“”和“”連續(xù)各個部分的圖形,用來描述各部分之間的不確定關(guān)系。C、“與或”圖就是用“與”節(jié)點和“或”節(jié)點組合起來的樹形圖,用來描述某類問題的層次關(guān)系。D、“與或”圖就是用“與”節(jié)點和“或”節(jié)點組合起來的樹形圖,用來描述某類問題的求解過程。15、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究屬于下列(B)學派。A、符號主義B、連接主義C、行為主義D、都不是16、已知初始問題的描述,通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合;這些子問題的解可以直接得到,從而解決了初始問題。這是知識表示法叫(B)。A、狀態(tài)空間法B、問題歸約法C、謂詞邏輯法D、語義網(wǎng)絡(luò)法17、在公式中YXPXY,存在量詞是在全稱量詞的轄域內(nèi),我們允許所存在的X可能依賴于Y值。令這種依賴關(guān)系明顯地由函數(shù)所定義,它把每個Y值映射到存在的那個X。這種函數(shù)叫做(B)。A、依賴函數(shù)B、SKOLEM函數(shù)C、決定函數(shù)D、多元函數(shù)18、A(AB)A稱為(C)。A、結(jié)合律B、分配律C、吸收律D、摩根律19、(AB)AB稱為(D)。A、結(jié)合律B、分配律C、吸收律D、摩根律20、如果問題存在最優(yōu)解,則下面幾種搜索算法中,(A)必然可以得到該最優(yōu)解。A、廣度優(yōu)先搜索B、深度優(yōu)先搜索C、有界深度優(yōu)先搜索D、啟發(fā)式搜索21、如果問題存在最優(yōu)解,則下面幾種搜索算法中,(D)可以認為是“智能程度相對比較高”的算法。A、廣度優(yōu)先搜索B、深度優(yōu)先搜索C、有界深度優(yōu)先搜索D、啟發(fā)式搜索22、產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理不包括(D)。A、正向推理B、逆向推理C、雙向推理D、簡單推理23、下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分(A)。A、用戶B、綜合數(shù)據(jù)庫C、推理機D、知識庫24、要想讓機器具有智能,必須讓機器具有知識。因此,在人工智能中有一個研究領(lǐng)域,主要研究計算機如何自動獲取知識和技能,實現(xiàn)自我完善,這門研究分支學科叫(B)。A、專家系統(tǒng)B、機器學習C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、模式識別25、命題是可以判斷真假的(D)A、祈使句B、疑問句C、感嘆句D、陳述句26、下列哪個系統(tǒng)屬于新型專家系統(tǒng)(D)A、多媒體專家系統(tǒng)B、實時專家系統(tǒng)C、軍事專家系統(tǒng)D、分布式專家系統(tǒng)
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簡介:人工智能ARTIFICIALINTELLIGENCE期末知識點整理題型題型一、選擇題(15題,每題2分,共30分)主要考查基本概念二、問答題(7題,每題10分,共70分)主要考算法具體應(yīng)用于一個小問題必考與或樹的寬度、深度優(yōu)先搜索算法(必考)博弈樹的極大極小搜索過程(必考)知識點整理知識點整理第一部分第一部分課程綜述課程綜述1、人工智能英語ARTIFICIALINTELLIGENCE2、人工智能(學科)是計算機科學中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。它的近期目標在于研究用機器來模仿模仿和執(zhí)行執(zhí)行人腦的某些智能功能,并開發(fā)相關(guān)的理論和技術(shù)。3、課程所講內(nèi)容問題求解經(jīng)典人工智能(符號主義符號主義)所研究的內(nèi)容謂詞邏輯與推理計算智能神經(jīng)計算計算智能(連接主義連接主義)4、主要學派符號主義符號主義又稱邏輯主義、心理學派或計算機學派物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理。連接主義連接主義又稱仿生學派、生理學派神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。行為主義行為主義又稱計算主義、控制論學派控制論及感知動作型控制系統(tǒng)。5、每一部分的內(nèi)容安排原則問題(知識)的表達表達相應(yīng)的求解技術(shù)求解軟件實現(xiàn)的平臺或者環(huán)境平臺操作符有向弧狀態(tài)空間法的解狀態(tài)空間法的解從初始狀態(tài)到目標狀態(tài)的操作符序列操作符序列圖中的解圖中的解從起始節(jié)點到目標節(jié)點的一條路徑一條路徑求解思路求解思路邊擴展節(jié)點邊找解的搜索思想圖的搜索技術(shù)分為盲目搜索技術(shù)(寬度、深度、代價優(yōu)先搜索技術(shù))寬度優(yōu)先寬度優(yōu)先先擴展出來的節(jié)點優(yōu)先(OPEN為隊列),后繼節(jié)點有目標節(jié)點結(jié)束例子
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簡介:人工智能簡介及對保險業(yè)的影響,一、人工智能原理二、AI在保險領(lǐng)域的應(yīng)用三、AI對保險業(yè)的挑戰(zhàn),人工智能的簡介,人工智能,AI(ARTIFICIALINTELLIGENCE)。是指用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能。其研究的主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的,現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算,而且能夠比人腦做得更快、更準確,因之當代人已不再把這種計算看作是人工智能。人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。在可預見的未來,人工智能不會超過人的智能。,“機器思維”同人類思維的本質(zhì)區(qū)別1人工智能純系無意識的機械的物理的過程,人類智能主要是生理和心理的過程。2人工智能沒有社會性。3人工智能沒有人類的意識所特有的能動的創(chuàng)造能力。4兩者總是人腦的思維在前,電腦的功能在后。強人工智能和弱人工智能強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器,并且,這樣的機器能將被認為是有知覺的,有自我意識的。弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器,這些機器只不過看起來像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會有自主意識。,AI無處不在,,掃地機器人擦玻璃機器人客服機器人蘋果SIRI微軟CORTANAALPHAGO自動駕駛智能穿戴智能家居機器翻譯無人機快遞,人工智能的學科范疇,人工智能已構(gòu)成信息技術(shù)領(lǐng)域的一個重要學科。因為該學科研究的是如何使機器計算機具有智能或者說如何利用計算機實現(xiàn)智能的理論、方法和技術(shù),所以,當前的人工智能既屬于計算機科學技術(shù)的一個前沿領(lǐng)域,也屬于信息處理和自動化技術(shù)的一個前沿領(lǐng)域。但由于其研究內(nèi)容涉及到“智能”,因此,人工智能還涉及到智能科學、認知科學、哲學、心理學等眾多學科領(lǐng)域。所以,人工智能實際上是一門綜合性的交叉學科。,人工智能的應(yīng)用,1、難題求解主要指那些沒有算法解,或雖有算法解但在現(xiàn)有機器上無法實施或無法完成的困難問題,例如智力性問題中的梵塔問題、N皇后問題、旅行商問題、博弈問題等等,就是這樣的難題。,2、自動規(guī)劃、調(diào)度與配置規(guī)劃、調(diào)度與配置問題是實用性、工程性最強的一類問題。規(guī)劃一般指設(shè)計制定一個行動序列,例如機器人行動規(guī)劃、交通路線規(guī)劃。如導航路線制定等。調(diào)度就是一種任務(wù)分派或者安排,例如車輛調(diào)度、電力調(diào)度、資源分配、任務(wù)分配。如計算機對多核CPU任務(wù)的分配、負載均衡等。配置則是設(shè)計合理的部件組合結(jié)構(gòu),即空間布局,例如資源配置、系統(tǒng)配置、設(shè)備或設(shè)施配置。如印刷電路板設(shè)計、手機主板設(shè)計等。,3、機器定理證明機器定理證明也是人工智能的一個重要的研究課題。定理證明是最典型的邏輯推理問題,它在發(fā)展人工智能方法上起過重大作用。,4、自動程序設(shè)計自動程序設(shè)計就是讓計算機設(shè)計程序。具體來講,就是人只要給出關(guān)于某程序要求的非常高級的描述,計算機就會自動生成一個能完成這個要求目標的具體程序。相當于給機器配置了一個“超級編譯系統(tǒng)”,它能夠?qū)Ω呒壝枋鲞M行處理,通過規(guī)劃過程,生成所需的程序。自動程序設(shè)計還包括程序自動驗證,即自動證明所設(shè)計程序的正確性。這樣,自動程序設(shè)計也是人工智能和軟件工程相結(jié)合的研究課題。如照片演示軟件。,5、機器翻譯機器翻譯就是完全用計算機作為兩種語言之間的翻譯。機器翻譯由來已久,早在電子計算機問世不久,就有人提出了機器翻譯的設(shè)想,隨后就開始了這方面的研究。機器翻譯并非想像的那么簡單,單純地依靠“查字典”的方法不可能解決翻譯問題,只有在對語義理解的基礎(chǔ)上,才能做到真正的翻譯,所以機器翻譯的真正實現(xiàn),還要靠自然語言理解方面的突破。,6、智能控制智能控制就是把人工智能技術(shù)引入控制領(lǐng)域,建立智能控制系統(tǒng)。智能控制具有兩個顯著的特點第一,智能控制是同時具有知識表示的非數(shù)學廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學模型混合表示的控制過程,也往往是含有復雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的過程,并以知識進行推理,以啟發(fā)來引導求解過程第二,智能控制的核心在高層控制,即組織級控制,其任務(wù)在于對實際環(huán)境或過程進行組織,即決策與規(guī)劃,以實現(xiàn)廣義問題求解。如智能家居、物聯(lián)網(wǎng)。,7、智能管理智能管理就是把人工智能技術(shù)引入管理領(lǐng)域,建立智能管理系統(tǒng)。智能管理是現(xiàn)代管理科學技術(shù)發(fā)展的新動向。智能管理是人工智能與管理科學、系統(tǒng)工程、計算機技術(shù)及通信技術(shù)等多學科、多技術(shù)互相結(jié)合、互相滲透而產(chǎn)生的一門新技術(shù)、新學科。它研究如何提高計算機管理系統(tǒng)的智能水平,以及智能管理系統(tǒng)的設(shè)計理論、方法與實現(xiàn)技術(shù)。智能管理系統(tǒng)是在管理信息系統(tǒng)、辦公自動化系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)的功能集成和技術(shù)集成的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工智能專家系統(tǒng)、知識工程、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法和技術(shù),進行智能化、集成化、協(xié)調(diào)化,設(shè)計和實現(xiàn)的新一代的計算機管理系統(tǒng)。如超市智能管理系統(tǒng),智能分配超市間的貨物調(diào)配,給出各種商品進貨量建議等。,8、智能決策智能決策就是把人工智能技術(shù)引入決策過程,建立智能決策支持系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)是在20世紀80年代初提出來的。它是決策支持系統(tǒng)與人工智能,特別是專家系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物。它既充分發(fā)揮了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中數(shù)值分析的優(yōu)勢,也充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)中知識及知識處理的特長,既可以進行定量分析,又可以進行定性分析,能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題,從而擴大了決策支持系統(tǒng)的范圍,提高了決策支持系統(tǒng)的能力。如市場策略決策支持系統(tǒng)、輿情決策支持系統(tǒng)等。,9、智能通信智能通信就是把人工智能技術(shù)引入通信領(lǐng)域,建立智能通信系統(tǒng)。智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個層次和環(huán)節(jié)上實現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構(gòu)建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉(zhuǎn)接、信息傳輸與轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié),都可實現(xiàn)智能化。這樣,網(wǎng)絡(luò)就可運行在最佳狀態(tài),使呆板的網(wǎng)變成活化的網(wǎng),使其具有自適應(yīng)、自組織、自學習、自修復等功能。如智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng),自動跳過損壞節(jié)點,自動選擇最佳通信鏈路。,10、智能仿真利用人工智能技術(shù)能對整個仿真過程進行指導,能改善仿真模型的描述能力,在仿真模型中引進知識表示將為研究面向目標的建模語言打下基礎(chǔ),提高仿真工具面向用戶、面向問題的能力。如智能仿真駕駛實訓平臺,11、智能CAD智能CAD簡稱ICAD就是把人工智能技術(shù)引入計算機輔助設(shè)計領(lǐng)域,建立智能CAD系統(tǒng)。事實上,AI幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個方面,從目前發(fā)展的趨勢來看,至少有以下四個方面1設(shè)計自動化。2智能交互。3智能圖形學。4自動數(shù)據(jù)采集。如智能CAD測量繪圖軟件,12、智能制造智能制造就是在數(shù)控技術(shù)、柔性制造技術(shù)和計算機集成制造技術(shù)的基礎(chǔ)上,引入智能技術(shù)。智能制造系統(tǒng)由智能加工中心、材料傳送檢測和實驗裝置等智能設(shè)備組成。它具有一定的自組織、自學習和自適應(yīng)能力,能在不可預測的環(huán)境下,基于不確定、不精確、不完全的信息,完成擬人的制造任務(wù),形成高度自動化生產(chǎn)。如電動汽車智能制造生產(chǎn)系統(tǒng),實現(xiàn)了基于個性化定制的智能生產(chǎn)模式。,13、智能CAI智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入計算機輔助教學領(lǐng)域,建立智能CAI系統(tǒng),即ICAI。ICAI的特點是能對學生因才施教地進行指導。如智能多媒體教學系統(tǒng)。,14、智能人機接口智能人機接口就是智能化的人機交互界面,也就是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計算機與人的交互界面,使人機界面更加靈性化、擬人化、個性化。這也是當前人機交互的迫切需要和人機接口技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。智能人機接口已成為計算機、網(wǎng)絡(luò)和人工智能等學科共同關(guān)注和通力合作的研究課題。該課題涉及到機器感知特別是圖形圖像識別與理解、語音識別、自然語言處理、機器翻譯等諸多AI技術(shù),另外,還涉及到多媒體、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)。如虛擬現(xiàn)實界面,微軟HOLOLENSE眼鏡,15、模式識別識別是人和生物的基本智能信息處理能力之一。所謂模式識別,則指的是用計算機進行物體識別。這里的物體一般指文字、符號、圖形、圖像、語音、聲音及傳感器信息等形式的實體對象,而并不包括概念、思想、意識等抽象或虛擬對象,后者的識別屬于心理、認知及哲學等學科的研究范疇。經(jīng)過多年的研究,模式識別已發(fā)展成為一個獨立的學科,其應(yīng)用十分廣泛,諸如信息、遙感、醫(yī)學、影像、安全、軍事等領(lǐng)域,模式識別已經(jīng)取得了重要成效。如微軟的從照片判斷年齡HOWOLD、汽車號牌自動識別。,16、數(shù)據(jù)挖掘(DM)與數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)的本質(zhì)含義是一樣的,只是前者主要流行于統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng)等領(lǐng)域,后者則主要流行于人工智能和機器學習等領(lǐng)域,。DM與KDD現(xiàn)已成為人工智能應(yīng)用的一個熱門領(lǐng)域和研究方向,其涉及范圍非常廣泛,如企業(yè)數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)、科學實驗數(shù)據(jù)、管理決策數(shù)據(jù)、WEB數(shù)據(jù)等的挖掘和發(fā)現(xiàn)。如通過大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘出有價值的信息,啤酒與尿布、圖書推薦。,17、計算機輔助創(chuàng)新計算機輔助創(chuàng)新COMPUTERAIDEDINNOVATION,CAI是以“發(fā)明問題解決理論TRIZ”為基礎(chǔ),結(jié)合本體論ONTOLOGY、現(xiàn)代設(shè)計方法學、計算機技術(shù)而形成的一種用于技術(shù)創(chuàng)新的新手段。近年來,CAI在歐美國家迅速發(fā)展,成為新產(chǎn)品開發(fā)中的一項關(guān)鍵性基礎(chǔ)技術(shù)。計算機輔助創(chuàng)新可以看做是機器發(fā)明創(chuàng)造的初級形式。如機械制造計算機輔助創(chuàng)新、電影特效制作等。,18、計算機文藝創(chuàng)作在文藝創(chuàng)作方面,人們也嘗試開發(fā)和運用人工智能技術(shù)。如自動寫詩、自動寫文章。,云松鑾仙玉骨寒,松虬雪友繁。大千收眼底,斯調(diào)不同凡。,19、機器博弈機器博弈是人工智能最早的研究領(lǐng)域之一,而且一直久經(jīng)不衰。早在人工智能學科建立的當年1956年,塞繆爾就研制成功了一個跳棋程序。三年后的1959年,裝有這個程序的計算機就擊敗了塞繆爾本人,1962年又擊敗了美國一個州的冠軍。1997年IBM的“深藍”計算機以2勝3平1負的戰(zhàn)績擊敗了蟬聯(lián)12年之久的世界國際象棋冠軍加里卡斯帕羅夫,轟動了全世界。2001年,德國的“更弗里茨”國際象棋軟件更是擊敗了當時世界排名前10位棋手中的9位,計算機的搜索速度達到創(chuàng)紀錄的600萬步每秒。,阿爾法圍棋(ALPHAGO)ALPHAGO是一款圍棋人工智能程序,由(GOOGLE)旗下DEEPMIND公司開發(fā)。2015年10月阿爾法圍棋以50完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾;2016年3月以41戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石。ALPHAGO的主要工作原理是“深度學習”,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)會把大量輸入進行復雜運算并產(chǎn)生優(yōu)選的輸出。具體來說,ALPHAGO的開發(fā)團隊在程序中輸入職業(yè)棋手的3000萬種下法讓其學習。在此基礎(chǔ)上,人工智能將自己的對戰(zhàn)重溫數(shù)百萬次,在不斷積累勝負經(jīng)驗的過程中,掌握取勝方式。在觀察圍棋子的整體布局的基礎(chǔ)上選擇最佳下法,這一方式十分接近于帶著直覺和第六感作出判斷的人類大腦功能。硬件單機版計算機裝有48個CPU和8個GPU,職業(yè)二段;網(wǎng)絡(luò)版1202個CPU組成的網(wǎng)絡(luò),職業(yè)五段。,20、智能機器人智能機器人也是當前人工智能領(lǐng)域一個十分重要的應(yīng)用領(lǐng)域和熱門的研究方向。由于它直接面向應(yīng)用,社會效益強,所以,其發(fā)展非常迅速。諸如工業(yè)機器人、太空機器人、水下機器人、家用機器人、軍用機器人、服務(wù)機器人、醫(yī)療機器人、運動機器人、助理機器人、機器人足球賽、機器人象棋賽,幾乎應(yīng)有盡有。,螞蟻金服已經(jīng)將人工智能運用于互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險、征信、資產(chǎn)配置、客戶服務(wù)等多個領(lǐng)域。以智能客服為例,2015年雙11,螞蟻金服95的遠程客戶服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機器人完成,同時實現(xiàn)了100的自動語音識別。正是依靠人工智能的幫助,螞蟻金服客戶中心在雙11的整體服務(wù)量超過500萬人次,客服人員的精力可以更好的集中到處理復雜類客戶問題和工作。在花唄等業(yè)務(wù)上,機器人問答準確率從67提升到超過80。比如說,當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后,人工智能開始發(fā)揮作用,“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇,這里一部分是所有用戶常見的問題,更精準的是基于用戶使用的服務(wù)、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點;在交流中,則通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。而不斷積累擴大的知識庫以及持續(xù)自動調(diào)優(yōu)的機器學習系統(tǒng),使得交流更加智能。,螞蟻金服應(yīng)用AI情況介紹,一、人工智能原理二、AI在保險領(lǐng)域的應(yīng)用三、AI對保險業(yè)的挑戰(zhàn),1、銷售渠道將被率先改造在某些方面具有較強專業(yè)能力的智能機器人目前已經(jīng)開始了實際的應(yīng)用,交通銀行的“嬌嬌”就是一個很好的例子,她能夠準確地回答客戶提出的有關(guān)產(chǎn)品以及服務(wù)方面的問題,并與客戶進行深度交流。由是觀之,保險行業(yè)的銷售渠道或?qū)⒊蔀楸蝗斯ぶ悄芗夹g(shù)率先改造的對象。具備了專業(yè)知識的智能機器人,可以整合多方面的數(shù)據(jù),針對客戶的實際需求設(shè)計科學合理的保障方案,真正實現(xiàn)站在客戶的立場考慮問題,告別銷售誤導,提升客戶體驗。,美國的一家保險科技創(chuàng)業(yè)公司INSURIFY已經(jīng)用人工智能替代了人類。該公司發(fā)布了人工智能虛擬保險代理人EVIA(EXPERTVIRTUALINSURANCEAGENT,虛擬保險代理專家),它可以通過一張車牌照片為你找到更好的汽車保險。INSURIFY的系統(tǒng)已經(jīng)在美國30個州上線,該公司提供82家保險公司的報價。在EVIA平臺上,你只需拍下車子的車牌號然后發(fā)送給EVIA,機器人代理就會在互聯(lián)網(wǎng)搜索成千上萬條你的個人記錄,通過這些記錄可以判斷你的個人信息和駕駛記錄,然后再通過發(fā)訊息的方式向你推薦合適的險別。一旦敲定,人工客服就會接入,給你辦理保險手續(xù)。,2、運營效率有望進一步提升雖然互聯(lián)網(wǎng)保險發(fā)展突飛猛進,但實際上,保險公司的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)仍處于相當落后的水平,甚至有專業(yè)人士表示,保險公司的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)至少要落后銀行業(yè)10年。如果能抓住人工智能技術(shù)大發(fā)展的機會,迅速提升保險公司技術(shù)水平,甚至組建智能中心,利用計算機處理某些事項,無疑將大大提高保險公司的運營效率。農(nóng)業(yè)保險的查勘定損一直是保險行業(yè)的一個老大難的問題,為了解決這一點,一些保險公司已經(jīng)開始使用無人機進行查勘定損,提高了工作效率,而其中最核心的技術(shù)之一就是圖像的拍攝以及分析。隨著人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展,這一種查勘定損的方式結(jié)果將更加精確,效率也會更高。,3、將大幅降低風險概率人工智能能夠在一定程度上模擬人類的智能活動,強大的計算能力又讓其具備了更快的反應(yīng)速度,因此在一定程度上,能夠更好地幫助人類實現(xiàn)趨利避害,從而降低風險發(fā)生的概率。例如93的交通事故是由于人為疏忽造成的,而無人駕駛可基本控制住人為失誤,使此類疏忽造成的事故降低至1。這對于占產(chǎn)險行業(yè)七成以上市場份額的車險來說,無疑將產(chǎn)生顛覆性的影響。在人身險方面,可穿戴設(shè)備以及智能檢測設(shè)備的發(fā)展,可使人類隨時監(jiān)控身體變化情況,一方面可以有效預防疾病,另外一方面,即便發(fā)生疾病,也可以在早期就發(fā)現(xiàn),早做治療,這也將在很大程度上影響人身險,尤其是健康險的發(fā)展。,4、可有效約束道德風險風險管理是保險公司經(jīng)營中的一大難點,雖然已經(jīng)成為行業(yè)共識,但就目前而言,仍舊停留在非常初級的水平。可穿戴設(shè)備可幫助保險公司更好地進行關(guān)于人身的健康風險管理,那么財產(chǎn)險方面呢尤其是道德風險。其實有了大數(shù)據(jù)做基礎(chǔ),以及先進的人工智能技術(shù),這些在未來都不能再逃過計算機的“法眼”。還要舉農(nóng)業(yè)保險的例子,在承保和理賠的時候均利用無人機以及先進的成像技術(shù),可以大為降低道德風險。,5、更精確捕捉投資機會運用高超的計算能力,對于股市數(shù)據(jù)進行深度挖掘,并對未來走勢進行預測,是“圍棋人機大戰(zhàn)”后,許多股民的期望。是否能對變化莫測的國內(nèi)股市進行準確的預測,還很難說,但國際上,一些金融科技巨頭已經(jīng)開始在使用機器學習來進行決策,例如KABBAGE團隊專門負責搭建下一代機器學習和分析平臺,以此搭建信用風險模型和分析已有的資產(chǎn)組合。而AFFIRM正通過成功深入挖掘海量數(shù)據(jù)改寫信用評估行業(yè)的游戲規(guī)則。一旦機器人掌握了投資的相關(guān)知識和積累了豐富的經(jīng)驗之后,就可以幫助人們更加準確地把握住投資機會,提升投資收益水平。,6、顛覆產(chǎn)品定價模式此外在保險領(lǐng)域,大數(shù)法則是保險業(yè)的立業(yè)之本。但限于技術(shù)能力,傳統(tǒng)的大數(shù)法則只能建立在歷史數(shù)據(jù)和抽樣調(diào)查基礎(chǔ)上,存在較大缺陷和不足,但大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的發(fā)展讓人類預測準確度大為提升。如美國前進保險公司給車里安裝一個能夠監(jiān)測你的車速和加速度的傳感器,其實也就是搜集數(shù)據(jù)來判斷你是個好司機還是馬路殺手,并以此數(shù)據(jù)來確定你的車險報價。如螞蟻金服與保險公司合作的“航空退票險”上線之后賠付率一度高達190,保險公司面臨巨大的虧損壓力。而通過引入機器學習技術(shù),大數(shù)據(jù)技術(shù)建模、優(yōu)化后,有效的降低了賠付率,并成功扭虧為盈。,7、征信數(shù)據(jù)更加健全隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,越來越多用戶的金融數(shù)據(jù)從以往的銀行賬戶遷移到移動端,和手機號等信息緊密關(guān)聯(lián)。那么,如何評估一個人的信用積分呢目前,小微金融主要通過識別、搜集和分析互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù),描繪用戶的潛在信用肖像。比如通過對用戶的交易數(shù)據(jù)和記錄進行分析創(chuàng)建信用體系。美國一些初創(chuàng)公司則在研究多種數(shù)據(jù)資產(chǎn),例如將手機使用行為包括社交方式作為評估用戶信用風險和信用積分的因素之一。2016年,征信體系將走向多元化,對現(xiàn)有的金融體系產(chǎn)生重大影響,并且將為千禧一代1836歲的人、移民以及沒有銀行信用評估的群體提供更好的金融服務(wù)。,,8、提高反欺詐成功率如愛錢進公司信用貸款所用到的“風控機器人”利用的就是類似于ALPHAGO的“人工智能”技術(shù),建造出“反欺詐”、“風險評估”等多種模型,從而很大程度上提升了風控的效率與精準度。該技術(shù)深知抓取客戶數(shù)據(jù)的重要性,平臺將客戶特征按照數(shù)據(jù)庫的規(guī)則進庫,然后通過對這些數(shù)據(jù)進行分析和建模,讓機器逐漸學會判斷這些借款人的風險,并進行欺詐傾向的預判。,一、人工智能原理二、AI在保險領(lǐng)域的應(yīng)用三、AI對保險業(yè)的挑戰(zhàn),AI對保險業(yè)的挑戰(zhàn),?健康與人壽保險未來保險公司可能對你的健康情況進行監(jiān)測,甚至對你的基因組進行測序,以厘定個性化的費率。但反過來,如果那些身體健康的人看到自己的健康狀況后,可以與同類人組成低風險合作伙伴的共保體如果占10份額的最好的保險陣營退出市場,整個保險業(yè)的盈利將非常困難。?汽車保險在無人駕駛車大行其道的時代,無人車不(或者說幾乎不)會出事,那還保什么險呢也許就不需要汽車保險了。甚至有朝一日人們連私家車都不買了。但是可以隨時隨地享受全天候的無人車服務(wù)。保險也就無從談起了。?農(nóng)業(yè)保險在泛在成像(例如近地軌道衛(wèi)星和無人機)和泛在感應(yīng)(現(xiàn)場傳感器)的時代,長周期的天氣預測會被輕松完成。人們對農(nóng)業(yè)保險的需求將大幅降低。,
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簡介:人工智能,什么是人工智能人工智能(ARTIFICIALINTELLIGENCE)英文縮寫為AI,所謂人工智能是指在理解智能的基礎(chǔ)上,用人工方法所實現(xiàn)的智能。,人工智能,HAVEUEVERIMAGINETHISKINDOFLIFE,機器們成為我們?nèi)粘I畹膸褪?,機器人伴侶,等等領(lǐng)養(yǎng)一個具有人工智能的小孩生活在一個與機器人共生的世界,回到現(xiàn)實,1人工智能到目前為止經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展歷程2人工智能的現(xiàn)狀是什么3人工智能的發(fā)展發(fā)展前景與潛在隱患,人工智能發(fā)展歷程,圖靈“人工智能之父”圖靈試驗1956年達特莫斯(DARTMOUTH)會議首次提出“人工智能”這一術(shù)語,標志著人工智能學科的誕生,起源,人工智能發(fā)展歷程,機器翻譯、機器定理證明、機器博弈1956年,SAMUEL研制了跳棋程序,它在1959年擊敗了SAMUEL本人1959年美籍華人學者、洛克菲勒大學教授王浩自動定理證明1976年“四色定理”的證明,50年代70年代,人工智能發(fā)展歷程,70年代,專家系統(tǒng)1977年,曾是赫伯特西蒙的研究生、斯坦福大學青年學者費根鮑姆(EFEIGENBAUM),在第五屆國際人工智能大會上提出了”知識工程”的概念1976年美國斯坦福大學肖特列夫(SHORTLIFF)開發(fā)醫(yī)學專家系統(tǒng)MYCIN,人工智能發(fā)展簡史,AI被引入了市場,并顯示出實用價值,80年代,斯坦福大學國際研究所研制的SRI地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR在1982年預測了華盛頓的一個勘探地段的鉬礦位置,其開采價值超過了一億美元,人工智能公司商業(yè)化的自然語言處理系統(tǒng)INTELLECT安裝了一百多個,機器翻譯研究全面復蘇并從實驗室走向?qū)嵱米呦蚴袌?機器翻譯研究全面復蘇并從實驗室走向?qū)嵱米呦蚴袌?很多可以滿足簡單的視覺應(yīng)用的商用產(chǎn)品面世,智能機器人的研制形成高潮,人工智能發(fā)展簡史,相對穩(wěn)定階段1997年“深藍”深藍是美國IBM公司生產(chǎn)的一臺超級國際象棋電腦,重1270公斤,有32個大腦(微處理器),每秒鐘可以計算2億步?!吧钏{”輸入了一百多年來優(yōu)秀棋手的對局兩百多萬局。,90年代,人工智能現(xiàn)狀,2011年9月,在印度古瓦哈蒂舉行的電腦科技展上,一個“聰明機器人(CLEVERBOT)”成功騙過近800名觀眾,使他們難以分辨對話出自真人還是電腦軟件當日參加聊天試驗的30名志愿者被安排進行4分鐘在線文字聊天,聊天的對象可能是“聰明機器人”,也可能是一個真人。他們的對話內(nèi)容展示在一個大屏幕上,1334名普通觀眾觀看對話內(nèi)容后進行投票。結(jié)果,超過593的觀眾把人與“聰明機器人”的對話誤認成人與人之間的對話“聰明機器人”的發(fā)明者、英國人羅洛卡彭特很高興地告訴記者“騙過一半以上觀眾,你可以說聰明機器人算是通過了“圖靈測試“,人工智能現(xiàn)狀,識別系統(tǒng)指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別等;專家系統(tǒng)智能搜索、定理證明、自動程序設(shè)計,航天應(yīng)用等;研究范疇自然語言處理、知識表現(xiàn)、智能搜索、推理規(guī)劃、機器學習、知識獲取、調(diào)度問題、感知問題,模式識別、邏輯程序設(shè)計等;醫(yī)學領(lǐng)域軟計算人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復雜系統(tǒng)、遺傳、算法人類思維、遺傳編程機器人工廠等。,人工智能應(yīng)用,人機大戰(zhàn),最著名的首次人機大戰(zhàn)是在1963年國際象棋世界冠軍加里卡斯帕羅夫?qū)H象棋人工智能程序“深藍”的國際象棋比賽。1997年,國際象棋人工智能第一次打敗頂尖的人類;2006年,人類最后一次打敗頂尖的國際象棋人工智能。自2006年起,歐美傳統(tǒng)里的頂級人類智力游戲國際象棋,已經(jīng)在電腦面前一敗涂地。圍棋成了人類智力游戲最后的一塊高地。,人機大戰(zhàn)簡史,ALPHAGOVS李世石,谷歌人工智能程序阿爾法圍棋(ALPHAGO)是基于深度學習技術(shù)研究開發(fā)的。為了測試阿爾法圍棋的水平,谷歌于2016年3月份向圍棋世界冠軍、韓國頂尖棋手李世石發(fā)起挑戰(zhàn)。李世石接受挑戰(zhàn)。,,,圍棋人機大戰(zhàn)五局告終,李世石14敗下陣來。人類智慧在電腦前落敗,人工智能的發(fā)展讓科技界歡欣鼓舞,而人類棋手陣營則無奈唏噓感嘆。3月15日,人機大戰(zhàn)最后一盤的比賽,李世石雖放下了壓力,但是仍然謹慎落子,認真專注。最終李世石再次不敵ALPHAGO,總分14遺憾在人機大戰(zhàn)中告負。,讓計算機學會學習LETCOMPUTERSLEARNTOLEARN,目前深度學習的情況只是輸入輸出過程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但調(diào)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是人工設(shè)計或者說這個學習機制是人工給定的。也就是說雖然ALPHAGO能夠自我學習,但是這個學習能力是人類通過具體的算法給定的,而不是ALPHAGO自己懂得自我學習。所以,有沒有辦法讓計算機自己掌握學習的機制呢也就是學會學習。,AI行業(yè)的七大發(fā)展趨勢,1、更聰明的機器人2、更快的分析3、更自然的互動4、更微妙的恐懼5、更智能的學習6、知識共享7、無人機時代,,,爭議,人工智能潛在的隱患,霍金在接受BBC采訪時表示“人類由于受到緩慢的生物進化的限制,無法與機器競爭,并會被取代。全人工智能的發(fā)展可能導致人類的終結(jié)”,弊端,,人工智能對人類工作、生活方式的改變,可能影響到現(xiàn)有的法律體系、道德標準以及利益分配的模式,等等,而人類做出改變的速度未必能跟得上人工智能的發(fā)展速度,這就會對社會現(xiàn)有的體制造成沖擊,從而引發(fā)混亂。,,,,,人工智能讓人類越來越缺乏思考,而其自身則有可能越來越聰明,從而威脅到人類的生存。,百度研究院副院長余凱預測從2020年到2029年人工智能會是“萬鼓雷殷地,千旗火生風”??梢詮娜齻€方面來預測第一是需求趨勢。交互無處不在,穿戴設(shè)備、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用快速發(fā)展,簡單重復性的工作需要被解放。第二是產(chǎn)業(yè)趨勢。萬物互聯(lián)到萬物智能,會在醫(yī)療、自動駕駛、農(nóng)業(yè)、教育等領(lǐng)域引起翻天覆地的變化。第三是技術(shù)趨勢。很多的智能應(yīng)用會在云端上處理。余凱說“即使到2029年,人工智能的進展也不會對人類產(chǎn)生威脅。因為那時的機器還沒有好奇心,沒有情感,沒有自我意識。它們是智能的機器人,但不是智慧的機器人。智能是偏工具性的,而智慧會創(chuàng)造?!?,,,,,,,,,,,,,,,,謝謝觀賞,
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簡介:1,計算機輔助工藝設(shè)計CAPP系統(tǒng)設(shè)計,2,第六章CAPP的決策推理和人工智能技術(shù),CAPP工藝決策分為邏輯決策、計算決策和創(chuàng)造性決策。邏輯決策對于長期生產(chǎn)實踐中積累的工藝經(jīng)驗進行系統(tǒng)的總結(jié),建立相應(yīng)的決策規(guī)則,根據(jù)邏輯推理進行決策,廣泛應(yīng)用于加工方法選擇、機床選擇和刀具選擇等。最常用的決策邏輯表達和實現(xiàn)方法是決策表和決策樹。,3,第六章CAPP的決策推理和人工智能技術(shù),計算決策主要用于能夠建立數(shù)學模型和已具備較完善的經(jīng)驗數(shù)據(jù)的情況,如工序尺寸計算、切削用量選擇及工時計算等。創(chuàng)造性決策對于一些具有較大模糊性,需要十分靈活的推理策略,如基準選擇、裝夾方案確定等,在很大程度上依賴于工藝人員的經(jīng)驗及創(chuàng)造性思維,往往采用人工智能技術(shù)來實現(xiàn)決策。,4,第六章CAPP的決策推理和人工智能技術(shù),61決策表和決策樹62人工智能技術(shù)63人工智能語言與專家系統(tǒng)工具64CAPP專家系統(tǒng)設(shè)計,5,61決策表和決策樹,611決策表概念一種描述設(shè)計活動中條件與動作之間復雜關(guān)系的表,為分析、決策、表達決策推理提供依據(jù)。一個條件動作對,是事務(wù)活動的一條邏輯判斷,我們通常稱之為一條規(guī)則。,6,61決策表和決策樹,7,61決策表和決策樹,決策表的基本結(jié)構(gòu)四部分組成每一列中條件項包含一組對條件根所列的所有條件的回答。T表示條件“真”,F(xiàn)表示條件為“假”,而空則表示“無關(guān)”(即此條件不是影響條件);在動作項中,“”表示執(zhí)行該動作,空表示不執(zhí)行。決策表中,每一列表示一條決策規(guī)則。,8,61決策表和決策樹,分類基本型決策表條件根部分準確地給出了條件是什么,而條件項只能是真、假或無關(guān)。擴展型決策表條件項不只是“T”、“F”或無關(guān),而包含不確切的數(shù)值或結(jié)論。通過改變條件根,可以將擴展型決策表轉(zhuǎn)換成基本型決策表。,9,61決策表和決策樹,,10,61決策表和決策樹,規(guī)則的獨立性和一致性簡單規(guī)則條件項都是“T”或“F”,并且不含無關(guān)的規(guī)則稱為簡單規(guī)則,否則稱為復雜規(guī)則。一條復雜規(guī)則可以簡化成兩個或更多的簡單規(guī)則。,11,61決策表和決策樹,冗余規(guī)則如果有兩條規(guī)則,除了一個條件項兩者分別取了“T”和“F”之外,其余的條件項和動作項都相同,這樣的兩條規(guī)則就是冗余規(guī)則,或重疊規(guī)則,對冗余規(guī)則,應(yīng)將其合并。,12,61決策表和決策樹,建立決策表時,必須使表中的任意兩條規(guī)則都具有獨立性,使得惟一的一組條件對應(yīng)惟一的一組動作,即任何兩條規(guī)則,都不含有相同的簡單規(guī)則。死循環(huán)如果一種動作被用來改變條件,并且重復調(diào)用該表時,就可能產(chǎn)生死循環(huán)。當一個動作的條件在這個動作作完以后沒有改變,則這個條件動作對會反復被調(diào)用。,13,61決策表和決策樹,,14,61決策表和決策樹,決策表設(shè)計對于復雜的實際問題,可以采用分級結(jié)構(gòu),一級決策表可以調(diào)用一張或多張較低級的決策表,從而使決策表以嵌套式結(jié)構(gòu)實現(xiàn)。,15,61決策表和決策樹,,16,61決策表和決策樹,決策表技術(shù)的特點自然性表格直觀,易于理解,適合于交流模塊性(易修改性)規(guī)則結(jié)構(gòu)與內(nèi)容相互獨立,易實現(xiàn)規(guī)則的增加、刪除和修改一致性易于檢測各規(guī)則之間的冗余和矛盾,易于維護,17,61決策表和決策樹,612決策樹概念一種帶有單個根,并從此根發(fā)出多個分支的圖,用于決策時,每個分支都傳送一個數(shù)值或表達式,表示一個“IF”語句,而一連串的分支則表示一個邏輯“AND”或“OR”。由根到終點的一條路徑可以表示一條類似決策表中的規(guī)則,動作則列于每個最終分支的末端。,18,61決策表和決策樹,,19,61決策表和決策樹,組成一個根和一些節(jié)點、分支組成。根是樹的源,且每個樹智能有一個根;節(jié)點可以有若干個,且節(jié)點的前面有分支。根和節(jié)點的分支只能有兩個邏輯值真或假。節(jié)點有兩類互斥的和非互斥的?;コ獾墓?jié)點允許在其后繼的分支中至多有一個為真,而非互斥的節(jié)點則允許所有的后繼分支同時為真。,20,61決策表和決策樹,,21,61決策表和決策樹,,22,62人工智能技術(shù),621人工智能簡述人工智能AI(ARTIFICIALINTELLIGENCE)是20世紀50年代在美國興起的一門綜合性邊緣學科,它和“能源技術(shù)”、“空間技術(shù)”一起被譽為20世紀三大科學技術(shù)成就。研究領(lǐng)域包括問題求解、定理證明、語音識別、圖像處理和專家系統(tǒng)等分支,其中專家系統(tǒng)的研究已經(jīng)走向?qū)嵱没?23,62人工智能技術(shù),612專家系統(tǒng)概念是一種求解問題的智能軟件,在某一專業(yè)領(lǐng)域內(nèi),它把人類專家的經(jīng)驗和知識表示成計算機能夠接受和處理的符號形式,采用專家的推理方法和控制策略,解決該領(lǐng)域內(nèi)問題,并達到專家級水平,也稱知識基系統(tǒng)(KNOWLEDGEBASEDSYSTEM)。,24,62人工智能技術(shù),專家系統(tǒng)用于處理現(xiàn)實世界中需要專家來分析、解決的問題;專家系統(tǒng)通過推理的方法來解決問題,且得到的結(jié)論與專家決策相同。知識推理專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)算法一般軟件,一般的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只是簡單的存儲答案,用戶可以在機器中檢索答案;而專家系統(tǒng)中存儲的是推理的能力和知識。,25,62人工智能技術(shù),專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),26,62人工智能技術(shù),專家系統(tǒng)的特點啟發(fā)性能使用判別性知識及已確定理論的形式化知識進行推理;透明性能解釋其推理過程并對有關(guān)知識的詢問作出回答。靈活性能夠把新知識不斷地加入到已有的知識庫中;能根據(jù)不精確的和經(jīng)驗性的知識(數(shù)據(jù))進行推理;知識庫和推理機相分離,只需擴充知識庫。,27,62人工智能技術(shù),622知識的表達及推理概述知識的表達包括兩個方面的問題一是用什么方法來組織、表示知識;二是如何利用表示成一定形式的知識進行推理。常用的表達方法規(guī)則表示法、框架表示法、邏輯表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法,28,62人工智能技術(shù),知識表達優(yōu)劣的評價①是否能表示所要求解問題的全部知識;②能否精確的表示所要求解問題的全部知識;③通過適當?shù)耐评矸绞?,能否高效的模擬專家的推理方式,并獲得和專家相同的推理結(jié)果;④是否方便擴充、刪除和修改;⑤是否接近于人類的自然表示方式,且易于被人理解。,29,62人工智能技術(shù),規(guī)則表示法及其推理規(guī)則表示法規(guī)則表示法又叫產(chǎn)生式表示法,將人類專家的知識表示成“如果〈條件〉,則〈結(jié)論〉”的形式,一般形式如下IF〈條件1〉A(chǔ)ND/OR〈條件2〉A(chǔ)ND/ORAND/OR〈條件N〉THEN〈結(jié)論1〉OR〈操作1〉〈結(jié)論2〉OR〈操作2〉〈結(jié)論N〉OR〈操作N〉,30,62人工智能技術(shù),,知識庫規(guī)則樹,31,62人工智能技術(shù),產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)最早由POST提出,該系統(tǒng)不把計算視為預定順序的操作,而是將它看成由數(shù)據(jù)決定的、以某種順序使用產(chǎn)生式規(guī)則的過程。產(chǎn)生式系統(tǒng)使用規(guī)則表示法表示知識,且這種方法廣泛的應(yīng)用于專家系統(tǒng)。,32,62人工智能技術(shù),,33,62人工智能技術(shù),推理方式推理方式又稱為推理策略。每一種推理方法都是與知識表示的方法密切相關(guān)的,并且在很多方面依賴于知識表示。⑴正向推理由已知事實出發(fā),按一定的策略運用知識庫中的知識,推斷出所需的結(jié)論,也稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動策略”。工作步驟如下①掃描規(guī)則庫,找出與當前事實匹配的規(guī)則;②利用產(chǎn)生式規(guī)則,執(zhí)行其操作部分,并將其結(jié)論作為新事實存入事實庫;③利用更新后的事實庫重復①、②兩步,直到不再有規(guī)則適用或問題得到解決為止。,34,62人工智能技術(shù),用戶輸入事實油箱有油、電源有電、熔體正常、主傳動鏈接、進給系統(tǒng)連接、有車刀。,,,,,,,35,62人工智能技術(shù),⑵反向推理先提出假設(shè),然后去尋找支持這個假設(shè)的證據(jù),也稱為“目標驅(qū)動策略”。推理過程如下①驗證知識庫中是否有與假設(shè)一致的事實,若有,則假設(shè)成立;否則,進行下一步。②將結(jié)論包含此假設(shè)的規(guī)則找出,若找不到,推理結(jié)束。③將該規(guī)則的條件不負設(shè)定為假設(shè),重復①、②兩步,驗證新的假設(shè),直到不再有規(guī)則可用為止。,36,,需要驗證能否在車床上進行鉆孔,,,,,,37,62人工智能技術(shù),⑶雙向推理混合式推理,把正向推理和反向推理技術(shù)混合運用⑷不確定推理不確定性包括證據(jù)不確定性結(jié)論不確定性。解決方法模糊推理、基于概率論推理。,38,63人工智能語言與專家系統(tǒng)工具,631人工智能語言PROLOG和LISP是兩種最重要的人工智能程序設(shè)計語言。632專家系統(tǒng)開發(fā)工具類型骨架型從被實踐證明了有價值的專家系統(tǒng)中抽出實際領(lǐng)域的知識,并保留系統(tǒng)中推理機的結(jié)構(gòu)而形成的工具。,39,63人工智能語言與專家系統(tǒng)工具,通用型根據(jù)專家系統(tǒng)的不要應(yīng)用領(lǐng)域和人工智能活動的特征研制出來的適用于開發(fā)多種類型專家系統(tǒng)的開發(fā)工具。輔助型介于前兩類之間,根據(jù)專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)中的知識庫、推理機和人機界面這三部分的邏輯功能而設(shè)計的工具系統(tǒng)。工藝設(shè)計專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研究內(nèi)容知識庫開發(fā)及管理工具推理機解釋機,40,63人工智能語言與專家系統(tǒng)工具,,41,63人工智能語言與專家系統(tǒng)工具,,42,精品資料網(wǎng)(HTTP//WWWCNSHUCN)成立于2004年,專注于企業(yè)管理培訓。提供60萬企業(yè)管理資料下載,詳情查看HTTP//WWWCNSHUCN/MAPHTM提供5萬集管理視頻課程下載,詳情查看HTTP//WWWCNSHUCN/ZZ/提供2萬GB高清管理視頻課程硬盤拷貝,詳情查看HTTP//WWWCNSHUCN/SHOP/2萬GB高清管理視頻課程目錄下載HTTP//WWWCNSHUCN/12000GBRAR高清課程可提供免費體驗,如有需要請于我們聯(lián)系。咨詢電話02039603888值班手機13726708999網(wǎng)站網(wǎng)址WWWCNSHUCN在線文檔HTTP//WWWFOXDOCCOM,
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簡介:人工智能(ARTIFICIALINTELLIGENCE)應(yīng)鳴201611,機器能否獨立思考,一、歷史與趨勢,一個時代的誕生,人工智能(ARTIFICIALINTELLIGENCE),2001導演斯皮爾伯格豆瓣86IMDB71,“人工智能”一詞的誕生,1956年達特茅斯會議結(jié)構(gòu)模擬和功能模擬聯(lián)結(jié)主義和符號主義人腦生理結(jié)構(gòu)–人腦認知方式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物理客體符號表示邏輯推理理論體系,什么是人工智能(早期定義),圖靈測試,出自人工智能之父圖靈寫于1950年的一篇論文計算機器與智能讓機器做本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學馬文明斯基(MARVINMINSKY)智能是對符號的操作,最原始的符號對應(yīng)于物理客體司馬賀(HERBERTASIMON),推理與搜索的時代(1956–1974),迷宮問題、符號、搜索樹疑難定理證明(四色定理)國際象棋,知識的時代(1980–1987),專家系統(tǒng),能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題規(guī)則示例IF主機可用否AND備機存在是AND備機可用是THEN操作主備切換專家系統(tǒng)存在的問題,需要輸入專業(yè)領(lǐng)域大量知識,無法推廣到一般領(lǐng)域,機器學習的時代(1993–現(xiàn)在),機器學習的主要工作是進行“區(qū)分”,“區(qū)分”就是回答“YES/NO”問題選取“特征量”作為判斷標準理論支持貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BAYESIANNETWORK,隱馬爾可夫模型(HMM),最大熵模型,信息論,隨機模型,深度學習(2006–現(xiàn)在),杰弗里欣頓(GEOFFREYHINTON),多倫多大學教授,“AFASTLEARNINGALGORITHMFORDEEPBELIEFNETS”,2006神經(jīng)科學的發(fā)現(xiàn)表明大腦的皮層大致有一種層級結(jié)構(gòu),對應(yīng)著越來越抽象的各個層面深度學習以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),由計算機自動獲取特征量,并以此對數(shù)據(jù)進行分類,二、AI研究的深入,由弱至強,由淺至深,機械姬(EXMACHINA),2015導演亞歷克斯加蘭豆瓣75IMDB77,哲學基礎(chǔ),弱人工智能讓機器的行為看起來就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣強人工智能真正能推理、解決問題,有知覺的,有自我意識的智能機器,機器學習,機器學習就是模仿人識別事物的過程,即學習、提取特征、識別、分類二值分類問題(LEARNINGTOANSWERYES/NO)監(jiān)督學習利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)(SVM算法)半監(jiān)督學習利用少量的標注樣本和大量的未標注樣本進行訓練和分類無監(jiān)督學習利用一組未知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)(深度學習),深度學習的核心思想,無監(jiān)督學習應(yīng)用于每一層網(wǎng)絡(luò)的PRETRAIN每次用無監(jiān)督學習只訓練一層,將其訓練結(jié)果作為其高一層的輸入用監(jiān)督學習去調(diào)整所有層,傳統(tǒng)機器學習算法,隱馬爾科夫鏈模型(HMM)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BAYESIANNETWORK)支持向量機(SVM),稀疏編碼算法,深度學習算法,深度學習開源項目,TENSORFLOWBYGOOGLECAFFEBY加州伯克利分校THEANOBY蒙特利爾理工學院TORCHBYFACEBOOK,三、應(yīng)用領(lǐng)域現(xiàn)狀,做什么最賺錢,西部世界(WESTWORLD),2016HBO豆瓣91IMDB91,應(yīng)用分類,機器人機器人工智能機器學習深度學習計算機視覺圖像識別、人臉識別、可視化搜索自然語言處理自然語言理解、語義搜索、語義網(wǎng)絡(luò),TOP10機器人企業(yè),,TOP10機器學習企業(yè),,TOP10計算機視覺企業(yè),,TOP10自然語言處理企業(yè),,國內(nèi)人工智能相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司,達闥科技導盲機器人碳云智能(ICARBONX)將基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)挖掘和機器分析,提供健康指數(shù)分析和預測格林深瞳(DEEPGLINT)檢測跟蹤、行為檢測、深度信息、車輛車牌識別、標志物識別云知聲語音識別、語義理解、語音合成、聲紋識別、離線操控思必馳語音識別、語音合成、對話操作系統(tǒng),四、總結(jié)與展望,深度學習是人工智能領(lǐng)域中,機器學習的一個細分深度學習目前最有可能達到強人工智能做垂直領(lǐng)域的應(yīng)用“人工智能”,是一個可取的方向,THANKS,,
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簡介:1數(shù)值方法與人工智能在巖土工程中的應(yīng)用數(shù)值方法與人工智能在巖土工程中的應(yīng)用(博士生課程)試題(博士生課程)試題專業(yè)巖土工程專業(yè)巖土工程姓名孫歆碩姓名孫歆碩學號學號B200500311簡述數(shù)值分析的主要方法和原理,各自的優(yōu)缺點和適用范圍。簡述數(shù)值分析的主要方法和原理,各自的優(yōu)缺點和適用范圍。(40分)分)答答巖石力學數(shù)值分析方法主要用于研究巖土工程活動和自然環(huán)境變化過程中巖體及其加固結(jié)構(gòu)的力學行為和工程活動對周圍環(huán)境的影響。目前的主要方法有有限元法、邊界元法、有限差分法、加權(quán)余量法、離散元法、剛體元法、不連續(xù)變形分析法、流變方法等。其中前四種方法是基于連續(xù)介質(zhì)的方法,離散元法、剛體元法和不連續(xù)變形分析法是非連續(xù)介質(zhì)力學的方法,流變方法則具有前兩種方法的共性。有限元法基于最小總勢能變分原理,以其能方便的處理各種非線性問題,能靈活的模擬巖是工程中復雜的施工過程,因而成為巖石力學領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的數(shù)值分析方法。邊界元法以表述拜特互等定理的積分方式為基礎(chǔ),建立了直接法的基本方程,而基于疊加原理建立了間接法的總體方程;引起前處理工作量少、能有效模擬遠場效應(yīng)而普遍應(yīng)用于無界域或半無界域問題的求解。其不足之處是對于非連續(xù)多介質(zhì)、非線性問題,邊界元法不如有限元法靈活有效。有限差分法是將問題的基本方程和邊界條件以簡單、直觀的差分形式來表達,使得其更易于在實際工程中應(yīng)用。尤其是近年來FLAC程序在國內(nèi)外的廣泛應(yīng)用,使得有限差分法在解決巖石力學問題時愈來愈受到重視。離散單元法是CUNDALL(1971)專門用來解決不連續(xù)介質(zhì)問題的數(shù)值模擬方法,最初它的研究對象是巖石等非連續(xù)介質(zhì)的力學行為,它的基本思想是把不連續(xù)體分離為剛性元素的組合,使每個剛性元素滿足運動方程,用時步迭代的方法求解各剛性元素的運動方程,繼而求得不連續(xù)體的整體運動形態(tài),離散元法允許單元之間的相對轉(zhuǎn)動、滑動乃至塊體的分離,不一定滿足位移連續(xù)和變形協(xié)調(diào)條件,尤其適合求解大位移和非線性問題。王泳嘉(1986)首次向國內(nèi)介紹了離散元法的基本原理及幾個應(yīng)用例子,將這一方法應(yīng)用于礦山邊坡的穩(wěn)定分析,按裂隙、斷層等結(jié)構(gòu)面的切割情況并由計算機優(yōu)化劃分單元,得到了邊坡破壞過程的動態(tài)分析。此外,離散單元法在礦山放礦動態(tài)模擬中也有應(yīng)用。當考慮單元本身的變形時,這就是可變形的離散元法(簡單變形離散單元和充分變形離散單元),是指既能模擬塊體受力后的運動,由能模擬塊體本身受力變形狀態(tài)。在二十世紀八十年代中期引入我國后,在邊坡工程、隧道工程、采礦工程及基礎(chǔ)工程等方面有重要應(yīng)用。流變方法是由石根華等人近期發(fā)展的一種新的數(shù)值分析方法。這種以拓撲學中的拓撲流形和微分流形為基礎(chǔ),在分析域內(nèi)建立可相互重疊,相交的數(shù)學覆蓋和覆蓋材料全域的物理覆蓋,在每一物理覆蓋上建立獨立的位移函數(shù)(覆蓋函數(shù)),將所有覆蓋上的獨立覆蓋函數(shù)加權(quán)求和,即可得到總體位移函數(shù)。然后根據(jù)總勢能最小原理,建立可以用于處理包括非連續(xù)和連續(xù)介質(zhì)加耦合問題、小變形、大位移、大變形等多種問題的求解格式。它是一種具有一般形式的通用數(shù)值分析方法,有限元法和不連續(xù)變形分析法都可看作是它的特例。有限元法主要缺點是所需數(shù)據(jù)較多,計算工作量大。邊界元法的缺點是以彈性理論為基礎(chǔ),從而從理論上講只能適用于線彈性的介質(zhì)。離散單元法的優(yōu)點是能更真實的表達求解區(qū)域內(nèi)的幾何狀態(tài)及其大量的不連續(xù)面,比較容易處理大變形、大位移和動態(tài)問題,其主要缺點是該方法需要對研究范圍的裂隙系統(tǒng)的情況有相當?shù)牧私?,否則計算過程中3經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入巖石力學與巖石工程,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于巖石力學行為預測和巷道分類指標聚類分析,近年來又把它應(yīng)用于巖石工程系統(tǒng)和巖石工程參數(shù)重要性分析。北方交通大學的張清在1992年利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預測巖石和巖石工程的力學性能。開始了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程應(yīng)用;煤炭科學研究院開發(fā)了一個地下巷道輔助設(shè)計系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法確定了地下巷道的可能破壞模式;東北大學的馮夏庭等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于采礦方法及露天礦邊坡穩(wěn)定性的研究。鑒于人工智能在巖石力學中的發(fā)展,馮夏庭1994年提出了建立“智能巖石力學”的設(shè)想,2000年完成了智能巖石力學導論專著,他在書中提出智能巖石力學是智能科學、系統(tǒng)科學、非線性科學、不確定科學與巖石力學交叉融合發(fā)展起來的新興邊緣分支學科?,F(xiàn)在,智能巖石力學已滲透到巖石力學與工程的許多方面,取得了一系列重要進展建立了適用于圍巖分類、隧道巷道支護設(shè)計、邊坡破壞模式識別與安全性估計、采場穩(wěn)定性估計的專家系統(tǒng);發(fā)現(xiàn)邊坡、隧道、巷道的位移時間序列、巖石破裂過程的聲發(fā)射事件序列和煤礦頂板來壓序列的當前時刻的信息可以用先前N個時刻的信息進行合理的描述;提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的本構(gòu)模型識別初步方法和巖石力學參數(shù)辨識的二種智能方法(遺傳算法和進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法)。3論述數(shù)值分析和人工智能對發(fā)展巖石力學的重要作用。論述數(shù)值分析和人工智能對發(fā)展巖石力學的重要作用。(30分)分)答答對于巖石工程問題,巖土塑性力學、流變力學、損傷、斷裂力學、塊體力學、分形巖石力學、滲流(耦合)力學的理論(在數(shù)學上往往是由一系列偏微分方程組構(gòu)成)等一旦建立,一般情形下難于通過解析的方法求出它的解析解,通常必須采用數(shù)值計算的方法進行求解,數(shù)值法具有較廣泛的適用性,它不僅能模擬巖體的復雜力學特性,也可很方便地分析各種邊值問題和施工過程,并對工程進行預測和預報,因此,巖石力學數(shù)值分析方法是解決巖土工程問題的有效工具。30年來,巖石力學數(shù)值計算方法得到了迅速發(fā)展,出現(xiàn)了有限差分、有限元、邊界元、離散元、塊體元、無限元、流形元及其混合應(yīng)用等各種數(shù)值模擬技術(shù),使復雜的巖石力學與工程問題的設(shè)計成為可能。值得指出的是,在我國,有限元數(shù)值計算方法已不僅由線性發(fā)展到高度非線性和大變形問題,由二維發(fā)展到三維,同時,還可以考慮流變、滲流與應(yīng)力場耦合、損傷、斷裂以及動力效應(yīng)。國內(nèi)出現(xiàn)了一些享有聲譽的有限元程序,這些程序均在許多大型巖石工程中得到了良好應(yīng)用。不同數(shù)值計算方法的結(jié)合,更能充分發(fā)揮各種數(shù)值方法優(yōu)勢互補的作用。如有限元-邊界元的混合、有限元-離散元的混合、有限元-無限元和有限元-塊體元的混合采用等。王泳嘉(1996)提出拉格朗日元法和流形元法這兩種方法都適用于非線性大變形的問題。我們都有這個經(jīng)驗,就是用有限元法計算時的位移通常較實測的結(jié)果要小,有時甚至差一兩個數(shù)量級,究其原因主要是在計算中忽略了非線性的大變形和沿弱面的不連續(xù)變形,而用拉格朗日元法和流形元法計算有望對巖石力學的計算方法做出重大的改進,兩者的結(jié)合則有可能成為21世紀巖石力學數(shù)值方法的主流。巖石力學研究的對象是非均質(zhì)、非連續(xù)、各向異性的巖石體,其力學行為大多具有高度的不確定性與非線性,并受到地質(zhì)構(gòu)造、地應(yīng)力、水、溫度、壓力、開挖施工乃至水化學腐蝕的影響。目前主要采用的是以連續(xù)介質(zhì)力學為基礎(chǔ)的確定性研究方法,在特定的假設(shè)條件下求解。這種一對一的映射研究方法,使得巖石力學模型越來越復雜例如,彈性、彈塑性、彈粘塑性、各向異性彈粘塑性、流變損傷斷裂力學、各向異性流變損傷斷裂力學模型等,要確定的力學參數(shù)越來越多有的模型需要確定幾十個力學參數(shù),支持模型
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簡介:馬克思主義基本原理概論課作業(yè)題目題目如何理解人工智能的發(fā)展與人類意識的關(guān)系如何理解人工智能的發(fā)展與人類意識的關(guān)系學號姓名分數(shù)專業(yè)班級智能機器發(fā)展進一步豐富了意識能動性原理。其次,人工智能強化了思維形式、思維功能過程在意識活動中的作用,提出了哲學和科學研究的新方向、新問題。2222人工智能的誕生和發(fā)展人工智能的誕生和發(fā)展1956年美國達特茅斯學院舉行了有關(guān)機器模擬人類智能的學術(shù)研討會,會上夏麥卡錫、明斯基等10多位數(shù)學、心理學家和信息論等方面的學者第一次使用并確立了人工智能這一術(shù)語,它標志著人工智能這門新興學科的正式誕生。之后再經(jīng)過幾個階段的不斷探索和發(fā)展,人工智能在模式識別、知識工程、機器人等領(lǐng)域已經(jīng)取得重大成就,但是里真正意義上的人類智能還相差甚遠。但是進入新世界以來,隨著信息技術(shù)的快速進步,與人工智能相關(guān)的技術(shù)水平也得到了相應(yīng)的提高。尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應(yīng)用,對人工智能的無求,變得越來越迫切,也給人工智能的研究提供了新的更加廣泛的舞臺。在當今的網(wǎng)絡(luò)時代,作為信息技術(shù)的先導,人工智能學習在人工智能科學領(lǐng)域中是一個有著非常值得關(guān)注的研究方向,要在學科交叉研究總實現(xiàn)人工智能學習的發(fā)展與創(chuàng)新,尤其要重視認知物理學的研究。也要利用現(xiàn)實生活中復雜網(wǎng)絡(luò)的小世界模型和無尺度特征,把網(wǎng)路作為知識表示的一種新方法,研究網(wǎng)絡(luò)的演化與網(wǎng)絡(luò)動力學行為,研究網(wǎng)絡(luò)化的智能,從而適應(yīng)信息時代數(shù)據(jù)挖掘的普遍要求,迎接人工智能學習與應(yīng)用領(lǐng)域新的輝煌。33人類意識思維人類意識思維馬克思主義原理概論中提到過“意識是物質(zhì)的產(chǎn)物,是人腦的功能,是物質(zhì)的反映”。的確,意識是人腦的機能,是人所持有的對客觀現(xiàn)實的反映但人類意識一經(jīng)產(chǎn)生,其發(fā)展并不或并不完全依賴于人腦的自然進化。事實上,人來在探索和認識自身意識活動的本質(zhì)和特性的基礎(chǔ)上,一經(jīng)通過人工的手段大大地拓展了意識活動的領(lǐng)域、延伸和放大了自身的意識結(jié)構(gòu)。這突出地表現(xiàn)在人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展上。此外,就思維規(guī)劃,我認為他并不只屬于人類,并不排除其它動物,特別是一些高級靈長類動物具有了某些簡單思維;同樣道理,我們說意識只屬于動物,也并不排除一些植物具有簡單意識,其實有些生命體本身還正處于植物與動物的過渡中。44人工智能與人類思維的本質(zhì)區(qū)別人工智能與人類思維的本質(zhì)區(qū)別人工智能是思維模擬,并非人的思維本身,絕能把“機器思維”和人腦思維等同起來,認為她可以超過人腦思維是沒有很據(jù)的。
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簡介:人工智能試卷人工智能試卷一、選擇題(15小題,共15分)1人工智能產(chǎn)生于哪一年()。A1957B1962C1956D19792下列哪個不是人工智能的研究領(lǐng)域()A機器證明B模式識別C人工生命D編譯原理3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究屬于下列()學派A符號主義B連接主義C行為主義D都不是4已知初始問題的描述,通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合;這些子問題的解可以直接得到,從而解決了初始問題。這是知識表示法叫()A狀態(tài)空間法B問題歸約法C謂詞邏輯法D語義網(wǎng)絡(luò)法5在公式中YXPXY,存在量詞是在全稱量詞的轄域內(nèi),我們允許所存在的X可能依賴于Y值。令這種依賴關(guān)系明顯地由函數(shù)所定義,它把每個Y值映射到存在的那個X。這種函數(shù)叫做()A依賴函數(shù)BSKOLEM函數(shù)C決定函數(shù)D多元函數(shù)6子句PQ和P經(jīng)過消解以后,得到()APBQCPDPQ7、8A(AB)A稱為(),(AB)AB稱為()A結(jié)合律B分配律C吸收律D摩根律9、10如果問題存在最優(yōu)解,則下面幾種搜索算法中,()必然可以得到該最優(yōu)解,()可以認為是“智能程度相對比較高”的算法。A廣度優(yōu)先搜索B深度優(yōu)先搜索C有界深度優(yōu)先搜索D啟發(fā)式搜索11產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理不包括()1、剪枝方法只是極小極大方法的一種近似,剪枝可能會遺漏掉最佳走步。這種說法是否正確6分2將下列謂詞公式化成子句集。(6分)AFYXRZXQZPZYX3、解釋下列模糊性知識1張三,體型,(胖,09))。2患者,癥狀,頭疼,095∧患者,癥狀,發(fā)燒,11→患者,疾病,感冒,126分4寫出圖中樹的結(jié)點兩個訪問序列,要求分別滿足以下兩個搜索策略6分1深度優(yōu)先搜索2廣度優(yōu)先搜索5、產(chǎn)生式系統(tǒng)由哪些部分組成6張某被盜,公安局派了五個偵察員去調(diào)查。研究案情時,偵察員A說“趙與錢中至少有一人作案”;偵察員D說“錢與孫至少有一人作案”;偵察員C說“孫與李中至少有一個作案”;偵察員D說“趙與孫至少一個與案無關(guān)”;偵察員E說“錢與李中至少有一人與此案無關(guān)”。如果這五個偵察員的話都是可信的,試用消解原理推理求出誰是盜竊犯。(15分)7下圖所示博弈樹,按從左到右的順序進行ΑΒ剪枝搜索,試標明各生成節(jié)點的到推值,何處發(fā)生剪枝,及應(yīng)選擇的走步。答案部分一、選擇題123456789101112131415CDBBBBCDADDABDC二、填空題51423678910111213
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簡介:WD格式可編輯專業(yè)技術(shù)知識共享1單項選擇題智能輔助常用話術(shù)會通過算法,自送更新近30天內(nèi)的常用話術(shù),以下對于更新時間的描述,哪一個是正確的每周二、周四下午15點每周一、周五下午15點每周一、周四下午15點每周三、周日下午15點單項選擇題20171218上線店小蜜0922版本,新增了自定義知識庫的自定義問題分組設(shè)置,關(guān)于可設(shè)置分組的個數(shù),以下哪一個選項是正確的最多可以分5組最多可以分10組最多可以分15組最多可以分20組單項選擇題“什么時候發(fā)貨”和“明天可以發(fā)貨么”是否都屬于咨詢“發(fā)貨時間”是否單項選擇題“小小魯班有活動嗎“是否屬于“店鋪活動”場景是否單項選擇題關(guān)于測試窗的描述,以下哪個說法是錯誤的您可以直接在店小蜜后臺測試問答效果,不會影響線上客服接待測試窗可以幫助定位命中的場景是屬于官方知識庫、自定義知識庫或無命中如發(fā)現(xiàn)問法匹配錯誤的,無需再聯(lián)系小二反饋,線上提交反饋直接流轉(zhuǎn)至算法同學進行評估優(yōu)化通過測試窗可以直接跟在線的買家進行聊天,幫助買家解決問題單項選擇題訓練師柳柳發(fā)現(xiàn)“離線消息”板塊中,“批量分配”和“一鍵分配當天全部”的按鈕是灰色的,無法點擊,可能是由于以下哪一個原因?qū)е碌囊驗檫x擇了人工優(yōu)先服務(wù)模式因為關(guān)閉了店小蜜人工客服全部掛起無法分配因為人工客服服務(wù)量超過負荷單項選擇題“最低多少錢”是否屬于“店鋪活動”場景是否WD格式可編輯專業(yè)技術(shù)知識共享若勾選了直連人工場景則當買家問到該場景的問題時會跳過機器人直接由人工客服進行服務(wù)當選擇了自動轉(zhuǎn)人工模式但是開啟了關(guān)聯(lián)問題推薦功能則當出現(xiàn)了關(guān)聯(lián)問題列表時仍會附帶手動進人工的按鈕單項選擇題“重慶區(qū)縣,發(fā)過來大概需要多久”這句話與下列哪一句話的語義接近什么時候發(fā)貨幾天能送到你們發(fā)貨了么我問一下我換貨什么時候能到單項選擇題“修改訂單手機號”是否屬于“修改訂單信息”場景是否單項選擇題關(guān)于店小蜜數(shù)據(jù)看板中相關(guān)數(shù)據(jù)的計算公式,以下哪個描述是錯誤的店鋪在線咨詢總?cè)藬?shù)(在線咨詢?nèi)斯た头馁I家在線咨詢店小蜜的買家)去重后的總?cè)藬?shù)店小蜜接待買家人數(shù)有咨詢店小蜜的買家人數(shù)店小蜜請求轉(zhuǎn)人工數(shù)(手動請求轉(zhuǎn)人工系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)人工)的去重買家人數(shù)店小蜜成功轉(zhuǎn)人工數(shù)(手動請求轉(zhuǎn)人工系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)人工)后成功分流到人工的去重買家人數(shù)單項選擇題目前店小蜜已經(jīng)能夠識別簡單的圖片了,比如快遞單等。以上這種說法是否正確是否單項選擇題“200100優(yōu)惠券”是否屬于“領(lǐng)取優(yōu)惠券”場景是否單項選擇題在“咨詢能否加急發(fā)貨,買家催促發(fā)貨”場景中配置了按順序回復的答案第一次回復親,15點前付款的訂單,會在當天完成發(fā)貨;15點后付款的訂單,會在24小時內(nèi)完成發(fā);第二次回復親親,我們這邊會安排幫親盡快發(fā)貨的哦;第三次回復親,我們會盡快發(fā)的,暫時沒有辦法幫親加急呢抱歉呢若消費者小微昨天已經(jīng)催促過一次發(fā)貨,今天一早又來催,請問系統(tǒng)應(yīng)該回復以下哪個答案親,15點前付款的訂單,會在當天完成發(fā)貨;15點后付款的訂單,會在24小時內(nèi)完成發(fā);親親,我們這邊會安排幫親盡快發(fā)貨的哦親,我們會盡快發(fā)的,暫時沒有辦法幫親加急呢抱歉呢自動轉(zhuǎn)人工處理
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簡介:2019年公需科目人工智能與健康考試題一、判斷題一、判斷題每題每題2分11智慧社區(qū)包含的核心內(nèi)容是它可以起到一個重要的橋梁作用,通過信息的收智慧社區(qū)包含的核心內(nèi)容是它可以起到一個重要的橋梁作用,通過信息的收集,通過大數(shù)據(jù)的分析,通過物聯(lián)網(wǎng)使服務(wù)的提供能夠和需求結(jié)合在一起,最集,通過大數(shù)據(jù)的分析,通過物聯(lián)網(wǎng)使服務(wù)的提供能夠和需求結(jié)合在一起,最終使人們得到更加優(yōu)質(zhì)的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務(wù)。終使人們得到更加優(yōu)質(zhì)的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務(wù)。正確錯誤22家庭規(guī)??s小強化了代際支持能力。家庭規(guī)??s小強化了代際支持能力。正確錯誤3中國的預期壽命排名較低。正確錯誤44從老齡研究的角度,智慧養(yǎng)老能夠解決根本性的問題。從老齡研究的角度,智慧養(yǎng)老能夠解決根本性的問題。正確錯誤5社區(qū)老年服務(wù)集成平臺的預測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。正確錯誤66對于如何高效率、低成本地解決養(yǎng)老問題只針對城市地區(qū)而言。對于如何高效率、低成本地解決養(yǎng)老問題只針對城市地區(qū)而言。正確錯誤77大數(shù)據(jù)的價值重在挖掘,而挖掘就是分析。大數(shù)據(jù)的價值重在挖掘,而挖掘就是分析。14201420世紀世紀8080年代初期,錢學森等主張開展人工智能研究,中國的人工智能研年代初期,錢學森等主張開展人工智能研究,中國的人工智能研究進一步活躍起來。究進一步活躍起來。正確錯誤1515人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問題。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問題。正確錯誤1616只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。正確錯誤1717醫(yī)聯(lián)合體發(fā)生在基層和??漆t(yī)院之間。醫(yī)聯(lián)合體發(fā)生在基層和??漆t(yī)院之間。正確錯誤1818作為影響深遠的顛覆性技術(shù),人工智能可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會作為影響深遠的顛覆性技術(shù),人工智能可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)國際關(guān)系準則等,對企業(yè)管理、個人安全、社會穩(wěn)倫理、侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)國際關(guān)系準則等,對企業(yè)管理、個人安全、社會穩(wěn)定乃至全球治理帶來挑戰(zhàn)。定乃至全球治理帶來挑戰(zhàn)。正確錯誤1919我國新一代人工智能發(fā)展的指導思想和基本原則是要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、我國新一代人工智能發(fā)展的指導思想和基本原則是要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合,培育新增長點,形成新動能。人工智能和實體經(jīng)濟深度融合,培育新增長點,形成新動能。正確錯誤202016202016年9月開始,微軟的技術(shù)與研發(fā)部門和人工智能月開始,微軟的技術(shù)與研發(fā)部門和人工智能AIAI研究部門相互分研究部門相互分離,各司其職。離,各司其職。
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簡介:人工智能導論期末復習人工智能導論期末復習20102010一、題型一、題型填空題、簡答題、計算題、論述題填空題、簡答題、計算題、論述題二、復習重點二、復習重點第一章第一章1什么是人工智能人工智能的三種觀點分別是什么2實現(xiàn)人工智能的技術(shù)路線是哪四種3人工智能要研究的三個主要問題是什么4人類智能主要體現(xiàn)的特點5人工智能有哪些主要研究及應(yīng)用領(lǐng)域第二章第二章1什么是知識何謂知識表示什么是知識何謂知識表示2用狀態(tài)空間表示法表示猴子摘香蕉問題。用狀態(tài)空間表示法表示猴子摘香蕉問題。3產(chǎn)生式系統(tǒng)推理機的推理形式有哪三種產(chǎn)生式系統(tǒng)推理機的推理形式有哪三種4用語義網(wǎng)絡(luò)表示“蘋果樹枝繁葉茂,上結(jié)了很多蘋果,有大用語義網(wǎng)絡(luò)表示“蘋果樹枝繁葉茂,上結(jié)了很多蘋果,有大的,也有小的,有紅的,也有綠的”的,也有小的,有紅的,也有綠的”。5用框架表示法描述用框架表示法描述“學生框架學生框架”。6用與用與或樹方法表示三階或樹方法表示三階HANOIHANOI塔問題。塔問題。第三章第三章1推理的含義是什么推理的含義是什么2應(yīng)用歸結(jié)原理求解下列問題任何兄弟都有同一個父親,應(yīng)用歸結(jié)原理求解下列問題任何兄弟都有同一個父親,JOHNJOHN第九章第九章1解答解答B(yǎng)PBP學習算法的流程圖,并說明其優(yōu)缺點。學習算法的流程圖,并說明其優(yōu)缺點。2簡述簡述HOPFIELDHOPFIELD學習算法的主要步驟。學習算法的主要步驟。第十章第十章1從技術(shù)的角度講,數(shù)據(jù)挖掘的定義是什么從技術(shù)的角度講,數(shù)據(jù)挖掘的定義是什么2數(shù)據(jù)挖掘目前面臨的研究熱點有哪些談?wù)勀銓?shù)據(jù)挖掘研究未數(shù)據(jù)挖掘目前面臨的研究熱點有哪些談?wù)勀銓?shù)據(jù)挖掘研究未來的發(fā)展走勢的看法來的發(fā)展走勢的看法3什么是智能主體它應(yīng)具有哪些基本特征多主體系統(tǒng)有何特什么是智能主體它應(yīng)具有哪些基本特征多主體系統(tǒng)有何特點點4面向主體的軟件開發(fā)(面向主體的軟件開發(fā)(AOPAOP)與面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)()與面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)(OOPOOP)技術(shù))技術(shù)有何不同主體技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用所面臨的機遇與挑戰(zhàn)是什么有何不同主體技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用所面臨的機遇與挑戰(zhàn)是什么已知規(guī)則可信度為已知規(guī)則可信度為R1R1IFIFE1THENTHENH10707
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簡介:第1頁“人工智能與知識工程”課程復習題“人工智能與知識工程”課程復習題一、辨析題1人工智能作為一門學科,在1956年誕生于美國DARTMOUTH大學。(正確)(正確)2英國數(shù)學家圖靈1950年在思想(MIND)雜志上發(fā)表的論文“計算機與智力”是人工智能學科正式誕生的標志。(錯誤)(錯誤)3人工智能是一門新興的學科,對它的研究有邏輯學派、認知學派、知識工程學派等許多學派。(正確)(正確)4關(guān)于人工智能研究的途徑目前主要有兩種觀點,一種觀點被稱為符號主義,另一種觀點被稱為聯(lián)結(jié)主義。(正確)(正確)5謂詞演算與命題演算在問題的描述和求解方面的能力是相同的。(錯誤)(錯誤)6謂詞邏輯只是在命題邏輯的基礎(chǔ)上增加了謂詞。(錯誤)(錯誤)7如果兩個謂詞公式等價,則表明它們只是在形式上不同,其邏輯意義完全相同。(正確)(正確)8由推理規(guī)則產(chǎn)生的謂詞演算公式不是永真的。(正確)(正確)9由文字組成的子句未必是邏輯命題。(錯誤)(錯誤)10一個謂詞演算公式與它的SKOLEM標準型在邏輯上是等價的。(錯誤)(錯誤)11知識表示包括一個系統(tǒng),該系統(tǒng)提供到知識體的通路和對知識體訪問的手段(亦即計算處理過程),知識體是存放在存儲器中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。(正確)(正確)12蘊涵式和產(chǎn)生式在表示規(guī)則性知識時,雖然形式上相同,但功能上完全不同。(正(正確)確)13產(chǎn)生式規(guī)則就是命題邏輯或謂詞邏輯中的蘊涵式。(錯誤)(錯誤)14產(chǎn)生式知識表示方法屬于陳述性知識表示的觀點。(錯誤)(錯誤)15產(chǎn)生式系統(tǒng)中只有規(guī)則庫是用來表示知識的。(錯誤)(錯誤)16產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理機不包含知識。(錯誤)(錯誤)二、單項選擇題1與謂詞演算公式等價的公式是(B)YXQYXPYXABYXQYXPYXYXQYXPYXCDYXQYXPYXYXQYXPYX2與謂詞演算公式等價的命題是(C)YQYXPXABXQXPXYQYXPXCDXQXPXXQXPX3謂詞演算公式和的最一般合一式是(B)YAXPBZZP第3頁蒙所患的疾病,應(yīng)當把這些事實加入系統(tǒng)的(C)A綜合數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫B規(guī)則庫C綜合數(shù)據(jù)庫D推理機三、設(shè)FYXTYRYYQYXPYXGYQYXPYXXRX求證G是F的邏輯結(jié)論。證明首先將F和G的否定化為子句集F的子句集為1XFXTYQYXPXFRYQYXPSG的否定的子句集為2BQBAPZRS然后對子句集按以下過程進行歸結(jié)21SSS12XFRYQYXPXFXTYQYXP345ZRBAPBQ61與3歸結(jié)YQYXPZXF74與6歸結(jié)BQYBXA8NIL5與7歸結(jié)由于歸結(jié)出空子句,從而證明G是F的邏輯結(jié)論。四、設(shè)F1YXLYQYXPXF2YXLYRYXPXGXQXRX求證G是F1,F(xiàn)2的邏輯結(jié)論。證明首先將F1,F(xiàn)2和G的否定化為子句集F1的子句集為1YXLYQXPSF2的子句集為2ZALZRAPS
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簡介:從人工智能到統(tǒng)計機器學習從人工智能到統(tǒng)計機器學習摘要摘要給AI一個工程化的定義,就是機器能夠類似于人的能力和行動,在給定輸入的條件下,輸出一個結(jié)一個工程化的定義,就是機器能夠類似于人的能力和行動,在給定輸入的條件下,輸出一個結(jié)果。最典型的例子就是果。最典型的例子就是TURINGTEST。因此說。因此說AI更偏向于工程,而非科學(數(shù)學化的自然)更偏向于工程,而非科學(數(shù)學化的自然)。被過濾廣告被過濾廣告被過濾廣告被過濾廣告今天一天收獲頗豐,我在微軟亞洲研究院訪問時的老板,機器學習領(lǐng)域的大牛,李航研究員來工大講學今天一天收獲頗豐,我在微軟亞洲研究院訪問時的老板,機器學習領(lǐng)域的大牛,李航研究員來工大講學了,錯過了上次與其直接交流的機會(上次他來時,我恰好去韓國開會)了,錯過了上次與其直接交流的機會(上次他來時,我恰好去韓國開會),這次可堅決不能放過。于是,,這次可堅決不能放過。于是,一大早我就去了教室,結(jié)果還記錯了時間,早到了半小時,呵呵一大早我就去了教室,結(jié)果還記錯了時間,早到了半小時,呵呵不過我認為絕對不虛此行,大牛就是大牛,談古論今,旁征博引,整個上午的講座充滿了趣味性,將人工不過我認為絕對不虛此行,大牛就是大牛,談古論今,旁征博引,整個上午的講座充滿了趣味性,將人工智能進行了系統(tǒng)的回顧和展望,并智能進行了系統(tǒng)的回顧和展望,并FOCUS到統(tǒng)計機器學習,這個目前人工智能領(lǐng)域最熱門的話題上來。到統(tǒng)計機器學習,這個目前人工智能領(lǐng)域最熱門的話題上來。他首先根據(jù)自己的經(jīng)驗,給他首先根據(jù)自己的經(jīng)驗,給AI一個工程化的定義,就是機器能夠類似于人的能力和行動,在給定輸入的一個工程化的定義,就是機器能夠類似于人的能力和行動,在給定輸入的條件下,輸出一個結(jié)果。最典型的例子就是條件下,輸出一個結(jié)果。最典型的例子就是TURINGTEST。因此說。因此說AI更偏向于工程,而非科學(數(shù)學化的更偏向于工程,而非科學(數(shù)學化的自然)自然)。另外,他提到的另外,他提到的KARLPOPPERS的REFUTABILITY(反證不可能)哲學思想很有意思,大概意思是說,如果(反證不可能)哲學思想很有意思,大概意思是說,如果一個命題沒法證反,比如社會學,歷史學等,就沒有研究的意義了。此人在西方很出名,但是由于他批判一個命題沒法證反,比如社會學,歷史學等,就沒有研究的意義了。此人在西方很出名,但是由于他批判馬克思主義反證不可能,所以被共產(chǎn)黨封殺也很正常了,呵呵馬克思主義反證不可能,所以被共產(chǎn)黨封殺也很正常了,呵呵三種三種AI實現(xiàn)的方法實現(xiàn)的方法1)COGNITIVESCIENCE,通過自省的方法實現(xiàn),通過自省的方法實現(xiàn)AI,這個基本上很難,因為人畢竟很渺小,大多數(shù)的東西,,這個基本上很難,因為人畢竟很渺小,大多數(shù)的東西,只知其然,不知其所以然,也就是說必要條件可知,但是充分條件很難知道了。只知其然,不知其所以然,也就是說必要條件可知,但是充分條件很難知道了。2)PHYSICALSCIENCE,通過研究人腦的物理現(xiàn)象,如腦電流等實現(xiàn),通過研究人腦的物理現(xiàn)象,如腦電流等實現(xiàn)AI,這就更困難了,就像我們?nèi)绻?,這就更困難了,就像我們?nèi)绻胍宄宄﨏PU的工作機理,只通過測量的工作機理,只通過測量CPU的電流,電壓等參數(shù)一樣,基本不可實現(xiàn)。的電流,電壓等參數(shù)一樣,基本不可實現(xiàn)。3)SIMULATION方法,以目前人們的認識來看,就剩下這樣一種相對可能的方法了,說其相對可能,是因方法,以目前人們的認識來看,就剩下這樣一種相對可能的方法了,說其相對可能,是因為和上面兩種方法比較起來,這種方法更容易實現(xiàn),效果也更好。但是模擬的方法很難抓住本質(zhì),因為多為和上面兩種方法比較起來,這種方法更容易實現(xiàn),效果也更好。但是模擬的方法很難抓住本質(zhì),因為多數(shù)事物都是橫看成嶺側(cè)成峰,只從一個片面的角度對其模擬,往往是一葉障目,不見泰山。數(shù)事物都是橫看成嶺側(cè)成峰,只從一個片面的角度對其模擬,往往是一葉障目,不見泰山。為什么說為什么說AI比較難呢比較難呢1)CONCEPTHIERACHY很難獲得和定義。很難獲得和定義。WITTGENSTEINS“GAME“例子,也就是對于各種“例子,也就是對于各種“GAME”,很難找,很難找到共性。到共性。2)INFERENCE過程難。人往往能夠進行快速,模糊的推理,而機器沒有這個能力。過程難。人往往能夠進行快速,模糊的推理,而機器沒有這個能力。3)智能也會受到)智能也會受到LANGUAGE的影響。的影響。DANI人對顏色的認識就三種,他們的智力和其他種族的會有差異。人對顏色的認識就三種,他們的智力和其他種族的會有差異。4)人類)人類GENERALIZATION的能力很強,可以舉一反三。的能力很強,可以舉一反三。5)人類)人類DISCOVERY的能力很強。的能力很強。HANSONS“PATTERNOFDISCOVERY“,講述了人類進行科學發(fā)現(xiàn)的時候,,講述了人類進行科學發(fā)現(xiàn)的時候,往往是心中有一種模式了,然后才來證明。聯(lián)想的自己的研究經(jīng)歷,確實也是這樣。比如做實驗,往往是往往是心中有一種模式了,然后才來證明。聯(lián)想的自己的研究經(jīng)歷,確實也是這樣。比如做實驗,往往是證明自己方法的有效性,而不會去證明其無效。證明自己方法的有效性,而不會去證明其無效。說道說道AI的趨勢,大概有以下幾個(面向應(yīng)用)的趨勢,大概有以下幾個(面向應(yīng)用)1)統(tǒng)計機器學習;)統(tǒng)計機器學習;2)DATADRIVEN;3)TASKIENTED;4)HIGHPERFMANCECOMPUTERS后半部分講的是統(tǒng)計機器學習,由于以前聽過,這里就不詳述,簡單說說其中的一些閃光點吧后半部分講的是統(tǒng)計機器學習,由于以前聽過,這里就不詳述,簡單說說其中的一些閃光點吧統(tǒng)計機器學習的三要素統(tǒng)計機器學習的三要素1)模型)模型MODEL假設(shè)假設(shè)HYPOTHESIS2)策略)策略STRATEGY損失函數(shù)優(yōu)化損失函數(shù)優(yōu)化OPTIMIZATIONOFLOSSFUNCTION3)算法)算法ALGITHM尋找最優(yōu)模型尋找最優(yōu)模型FINDINGOPTIMALMODEL下午重點實驗室的老師和博士生與李航研究員座談,主要就是關(guān)于下午重點實驗室的老師和博士生與李航研究員座談,主要就是關(guān)于MSRA新成立的新成立的STC的介紹以及李航的介紹以及李航博士的研究課題。還討論了博士的研究課題。還討論了NLP4IR方面的東西。其中一個啟發(fā),就是我們?yōu)槭裁床蛔鲆粋€簡單的校園網(wǎng)方面的東西。其中一個啟發(fā),就是我們?yōu)槭裁床蛔鲆粋€簡單的校園網(wǎng)搜索引擎,然后進行搜索引擎,然后進行QA等方面的試驗,進一步迭代提高系統(tǒng)的性能呢等方面的試驗,進一步迭代提高系統(tǒng)的性能呢
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