XXXXMCUDAY讲义Cortex-M3M4ARM家族的新宠

1Whatisintelligence?Intelligence:–人们知觉、学习、理解和认知的能力.2什么是artificialintelligence?ArtificialIntelligence:–所谓人工智能，就是人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或者说是人们使用机器模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的，所以又称为机器智能。从另一个角度来看，人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂问题。3不同声音Feigenbaum（EdwardAlbert爱德华费根鲍姆）–告诉机器做什么而不告诉它怎么做,如果机器能够完成任务,我们就说这个机器是有智能的。–美国Stanford大学–知识工程学派4??SeveralbelievesSearle’sbelief（塞尔）–Thinkingcanoccuronlyinveryspecialmachines——livingonesmadeofproteins–向强人工智能挑战：–塞尔标准的意义在于：它说明机器智能是有限度的，机器智能永远不可能超过人类智能。因此，它为人工智能提供了一个动态的、恒久适用的标准。5??SeveralbelievesNewell&Simon:physicalsymbolsystemhypothesis（物理符号系统假说）纽厄尔，西蒙，卡内基－梅隆大学“aphysicalsystemisamachinethatiscapableofmanipulatingsymbolicdata.”6ApproachestoAITwomainapproaches:Symbolicvs.Subsymbolic符号vs亚符号7(1)SymbolicprocessingapproachesClassicalAINewellandSimon——physicalsymbolicsystemhypothesis#物理符号系统假说#●Knowledge-basedapproach——enoughknowledgerequired基于知识的方法8(2)SubsymbolicprocessingapproachesBottom-upstyle–在最底阶段我们认为把符号叫做信号更为确切。Symbol-SignalWell-knownexamples–Neuralnetworks（神经网络）–Evolutionsystems（进化系统）–………9符号智能与计算智能符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。符号智能的主要内容包括知识获取（knowledgeacquisition）、知识表示（knowledgerepresentation）、知识组织与管理和知识运用等技术（这些构成了所谓的知识工程（KnowledgeEngineering,KE））以及基于知识的智能系统等。10符号智能与计算智能计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。计算智能以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。计算智能的主要内容包括：神经计算（NeuralComputation，NC）、进化计算（亦称演化计算，(EvolutionaryComputation，EC),包括遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）、进化规划（EvolutionaryPlanning，EP）、进化策略（EvolutionaryStrategies，ES）等）、免疫计算（immunecomputation）、粒群计算（ParticleSwarmAlgorithm，PSA）、蚁群算法（AntColonyAlgorithm，ACA）、自然计算（NaturalComputation，NC）以及人工生命（ArtificialLife，AL）等。11以移动机器人路径规划为例，探讨可使用的人工智能方法：ANN与路径规划该方法研究了障碍物形状是矩形并且利用能量函数来描述其边界和位置已知情况下的机器人路径规划算法。通过计算地图中的某个点是否落在障碍物矩形范围中来确定这个点是否为障碍物点，其能量函数的定义利用了ANN结构，根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取不同的动态运动方程，规划出的路径达到了折线形的最短无碰路径，计算简单，收敛速度快。Exercise：pathplanning12以移动机器人路径规划为例，探讨可使用的人工智能方法：模糊逻辑（FL）与路径规划该方法把障碍物信息分成3个方向，分别为正前方、左前方和右前方。行为和推理规则的输入变量设为4个，分别为智能机器人预定的目的地方向，智能机器人前进的左、中、右3面的障碍物状态，而从这些条件推出模糊推理的两个输出分别为智能机器人的速度和方向控制。Exercise：pathplanning13以移动机器人路径规划为例，探讨可使用的人工智能方法：遗传算法（GA）与路径规划该方法采用栅格法对智能机器人工作空间进行划分，用序号标示栅格，并且以此序号作为智能机器人路径规划的参数编码。这种方法的缺陷是：若栅格划分过粗，则划分精度较低；若划分栅格太细，则数据量又太大。Exercise：pathplanning14孕育（1956年以前）Aristotle(前384-322):形式逻辑，演绎推理，三段论亚里士多德《工具论》15孕育（1956年以前）Bacon(1561-1626):归纳法，知识就是力量英国哲学家培根16孕育（1956年以前）Leibniz(1646-1716):万能符号，推理计算德国数学家和哲学家莱布尼茨17孕育（1956年以前）Boole（1815-1864）:思维规律形式化，布尔代数英国逻辑学家《思维法则》18Godel（1906-1978）:哥德尔证明了一阶谓词的完备性19孕育（1956年以前）Turing（1912-1954）:图灵机（1936）－理想计算机的数学模型图灵实验（1950）英国数学家图灵20孕育（1956年以前）McCulloch&Pitts:MP神经元模型（1943）美国神经心理学家麦克洛奇，匹兹21孕育（1956年以前）Mauchly&Echert:第一台电子计算机ENIAC,（1946）美国数学家莫克利和埃柯特22诞生（1956年夏Dartmouth会议）DartmouthCollege美国达特莫斯，为期2个月23诞生McCarthy麦卡锡-1971Minsky明斯基-1969Shannon香农Lochester24TheHistoryofAISimon-1975More,Samuel,Selfridge,Solomonff莫尔（Princeton），塞缪尔（IBM），塞尔夫里奇，索罗莫夫（MIT）Newell-197525TheHistoryofAI最初10年的成就–在机器学习方面，1957年Rosenblatt研制成功了感知机；–在定理证明方面，1958年王浩在IBM-704机器上用3-5分钟证明了《数学原理》中有关命题演算的全部220条定理，并且还证明了谓词演算中150条定理的85%；1965年，Robinson提出了归结原理；–在模式识别方面，1959年Selfridge（塞尔弗里奇）推出了一个模式识别程序；1965年Roberts编制出了可分辨积木构造的程序；26TheHistoryofAI最初10年的成就–在问题求解方面：1960年Newell编制了通用问题求解程序（GPS），可以求解11种不同类型的问题；–在专家系统方面：1968年Feigenbaum研制成果DENDRAL专家系统并投入使用；–在人工智能语言方面：1960年McCarthy（麦卡锡）研制出了人工智能语言－LISP语言。27TheHistoryofAISimon的狂言（1957）–Itisnotmyaimtosurpriseorshockyou–butthesimplestwayIcansummarizeistosaythattherearenowintheworldmachinesthatthink,thatlearnandthatcreate.Moreover,theirabilitytodothesethingsisgoingtoincreaserapidlyuntil–inavisiblefuture–therangeofproblemstheycanhandlewillbecoextensivewiththerangetowhichthehumanmindhasbeenapplied.28TheHistoryofAINewell和Simon的四个预测（1958）–十年内，计算机将成为世界象棋冠军–十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理–十年内，计算机将能谱写优美的乐曲–十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论29TheHistoryofAI人工智能山重水复（60年代后期）–二次翻译问题－机器翻译thespiritiswillingbutthefleshisweakthevodkaisgoodbutthemeatisrotten–组合爆炸问题Thefactthataprogramcanfindasolutioninprincipledoesnotmeansthattheprogramcontainsanyofthemechanismsneededtofinditinpractice.–感知机局限性Atwo-inputperceptroncannotbetrainedtorecognizewhenitstwoinputsaredifferent.30知识工程柳暗花明（1977）FeigenbaumpresentedKnowledgeEngineeringatthe5thIJCAI（InternationalJointConferenceOnArtificialIntelligence，国际人工智能联合会议）31神经网络东山再起（1986）Hopfield神经网络（Hopfield,霍普菲尔德，1982）反向传播（BP）算法（Rumelhart&McClelland,1986）鲁梅尔哈特，麦克莱伦德实现了Minsky多层N构想。32计算智能欣欣向荣（90年代至今）计算智能欣欣向荣（90年代至今）–人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）–遗传算法（GeneticAlgorithm）–模糊推理（FuzzyReasoning）–蚁群算法（AntColonyAlgorithm）–粒子群优化（ParticleSwarmOptimization）–人工免疫系统（ArtificialImmuneSystem）33TheHistoryofAIGestation（酝酿）1956BirthEnthusiasm（狂热）1966DifficultiesNeuralNetworksReborn1986ComputationalIntelligence1969IJCAIwasheld1970AIwaslaunchedKnowledgeEngineering1977Present•国际人工智能联合会议34人工智能的伟大成就——战胜象棋冠军Kasparov1991年8月，DeepThought2vs.Johansen，1:1平1996年2月，DeepBluevs.Kasparov，1胜3负2平1997年5月，DeepBluevs.Kasparov，2胜1负3平2003年1月，DeepJuniorvs.Kasparov，1胜1负4平•这场比赛中有许多新的发现，其中之一就是计算机有时也可以走出人性化的棋步。在一定程度上，我不能不赞扬这台机器，因为它对盘势因素有着深刻的理解，我认为这是一项杰出的科学成就。35IBM的“深蓝”deepthought“深蓝”的