廣義智能系統(tǒng)柔性超拓撲空間模型研究與應用.pdf

1、本文研究課題源于國家教委博士點基金項目“人工智能基礎理論(泛符號主義)研究”(98069923)和國家863項目“生產(chǎn)計劃與實時優(yōu)化調度系統(tǒng)”(2002AA412020)。 人工智能學科誕生的初衷是“用計算機模擬人的抽象思維能力”，這是一種狹義的觀點。自然智能廣泛存在于生命現(xiàn)象的各個層次，例如人的抽象思維和形象思維、動物的學習和智能反應、生物的進化和免疫、生物群體的分工協(xié)作、生態(tài)系統(tǒng)的平衡等。它們對發(fā)現(xiàn)和提煉人工智能的某些原理和

2、方法都有重要貢獻。目前人工智能學科已經(jīng)由狹義智能觀走向了“模擬自然智能”的廣義智能觀。 廣義人工智能包含有多種仿智方法，如模擬抽象思維的符號主義、模擬形象思維的聯(lián)接主義、模擬智能行為的行為主義、模擬社會分工協(xié)作的多智能體系統(tǒng)、模擬生物進化的進化計算和免疫計算以及模擬生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)計算等。雖然這些方法各有所長，在不同的領域中已經(jīng)取得了相當成功的應用，但都存在著各自的局限性。研究表明，在解決一個具體的智能模擬問題時，適當?shù)貙⑸鲜龇椒?/p>

3、綜合集成，往往能取得較好的效果。因此，智能混合系統(tǒng)的研究已成為人工智能中非常重要的研究領域，其中，尤以符號主義和聯(lián)接主義的綜合集成最為廣泛。本文在廣義人工智能思想指導下，重點討論符號主義和聯(lián)接主義的綜合集成，但其原理和方法可以推廣到其它廣義人工智能的綜合集成中。 盡管智能混合系統(tǒng)的研究已經(jīng)取得了許多成果，但其理論體系還很不完善，突出表現(xiàn)在系統(tǒng)模型的片面性、知識表示方法的局限性、邏輯神經(jīng)元的單一性以及知識獲取與問題求解能力的局限性

4、上。本文從人類智能行為的本質入手，著眼于知識在人腦中表示和存儲的生理基礎以及實現(xiàn)各種人類思維方式的生理基礎，將超拓撲空間理論與泛邏輯學原理結合起來，充分發(fā)揮二者的優(yōu)點，開展了智能混合系統(tǒng)方面的研究工作，取得了一定的成果，主要是圍繞綜合集成這個中心，提出了一個模型，兩套理論和三種技術，它們是：(1)柔性化超拓撲空間模型柔性化超拓撲空間模型是一種新的智能混合系統(tǒng)模型，它是根據(jù)思維的本質規(guī)律提出的廣義問題求解模型。 (2)超拓撲空間理

5、論根據(jù)大腦思維的本質規(guī)律初步建立了一套較為完整的理論，可以更好地描述知識在大腦中存儲和處理的結構框架，從而為進一步研究各種形式的思維規(guī)律及其相互關系奠定了基礎。 (3)泛邏輯神經(jīng)元泛邏輯神經(jīng)元可以較好地模擬抽象思維過程，具有高度的通用性，體現(xiàn)了抽象思維的柔性化規(guī)律。 (4)自組織學習方法這是一個嵌套遞歸、結構可變的自組織學習方法，它以超拓撲結構知識表示方法為基礎，運用等價關系求等價類的方法挖掘蘊含或者隱含的新知識，從而實

6、現(xiàn)了知識的自動學習和更新。 (5)新的規(guī)則抽取與插入算法這種規(guī)則抽取與插入算法具有簡單、直觀、有效的特點，可以實現(xiàn)特定語義、特定結構規(guī)則知識的自動獲取與求精，也便于新知識的發(fā)現(xiàn)。 (6)基于指令集的一體化推理與搜索方法模擬大腦思維并行高效的特點，提出了一種真值流推理與標號搜索技術，它以超拓撲結構圖為基礎，具有統(tǒng)一的指令集，操作簡單直觀，結果易于理解，并且具有靈活多變、應用面廣等特點。 這些研究成果相輔相成，模型是