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人工智能及其应用赵冬梅华北电力大学电气工程学院电力系统智能技术与仿真研究所1.1人工智能及其发展人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门学科。人工智能智能是研究、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。人类的能力：1）认识、理解外部环境的能力2）提出概念、建立方法，进行演绎和归纳推理、作出决策的能力；3）学习能力；4）自适应能力第一章绪论2、人工智能的发展史孕育期(1956年以前)形成期(1956年-1970年)成长期（知识期）(1970年-80年代初)发展期(80年代初以后)2、人工智能的发展史孕育期（1956年以前）：思想基础1）人类追求用工具代替人的脑力劳动；2）世界上第一台机械式加法器研制成功，成为用工具代替人的部分脑力劳动的真正开端；3）1915年西班牙研制的能下国际象棋残局的机器，揭开人类用机器进行推理的新篇章。2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）理论基础1）19世纪数学家(英)G.Bool建立的布尔代数-提出用符号描述思维活动的基本法则，为数理逻辑打下了基础2）二十世纪中期1937年(英)数学家财A.M.Turing提出了自动机理论(图灵机),建立了理想计算机模型，有许多智能机器的思想3）1948年美数学家N.Wiener创立了控制论4）1948年美数学家C.E.Shannon创立了信息论5）同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）物质基础1）1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子计算机ENIAC(ElectronicNumericalIntegratorandCalculator)2）1943年美神经生物学家梦卡洛克研制创建了神经细胞模型开创了微观AI研究工作为ANN研究奠定了基础。物质基础使的用机器代替部分脑力劳动有进一步实现的可能1、AI学科诞生的标志：1956年夏在美国Dartmouth大学召开的讨论会，讨论：用机器模拟人类智能行为的各种特征、方法等方面的问题，会后在美国形成了三个以AI为目标的研究组织。（1）卡纳奇工科大学-蓝德公司协作组（2）IBM公司研究组（3）MIT研究组。2、人工智能的发展史——形成期（1956-1970年）2、形成期见成立了学术组织：（1）1969年国际人工智能联合会（IJCAI）（2）1970年创办“ArtificialIntelligence”(双月刊）及人工智能联合会会议录1）形成人工智能学科体系2）知识工程兴起：知识表示知识获取3）从实验室走向实际应用：如专家系统、智能机器人最引人注目2、人工智能的发展史——成长期（1970年-80年代初）（1）经典书籍出版：N.J.尼尔逊色《人工智能原理》费根鲍姆《人工智能手册》（2）一批学术团体成立：美人工智能学会AAAI,英国AISB中国人工智能学会CAAI（3）AI杂志文集：日本“AI”,英国机器智能(MachineIntelligence),美认知科学（CongnitiveScience)中国人工智能学会CAAI2、人工智能的发展史—发展期（80年代初以后）日本1982年开始“第五代计算机研制计划”即：“知识信息处理计算机系统KIPS”目的：使逻辑推理达到数值计算那么快！意义：“第五代计算机研制”推进人工智能得到迅速发展！2、人工智能的发展史—发展期（80年代初以后）部分成果：1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统PIMOS！80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使ANN兴起了一个热潮1987年美国召开了第一次ANN国际会议，1988年日本称为神经计算机六年，提出研制第六代计算机计划第二节人工智能的学科范畴一、研究目标AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能机器的学科，即使机器具有象人那样的（1）感知能力（2）思维能力（3）行为能力（4）学习、记忆能力四种能力：感知能力听、看、闻思维能力将感知到的东西通过思维上升为理性，最后作出结论（判断），即让机器具有分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策的能力行为能力将作出的结论付之于行动，即去说、写、画，进行操作、处理等。学习、记忆能力获取、处理、运用知识AI近期目标：第二节人工智能的学科范畴研究用机器的软、硬件来模拟人类上述能力的用仿生学的观点和方法研究AI远期目标：基本理论基本技术基本方法脑模型模拟智能二、人工智能的具体研究领域1、模式识别：目的：研究如何使机器认识图形、语言，即如何给计算机配置感觉器官，以便由计算机直接接受外界的各种信息，涉及机器输入问题。现状：用电话摄像机、送话器、扫描仪等传感器把外界的信息（语音、图、文字）转成电信号序列给计算机，计算机进一步对这些电信号序列进行处理，再处理。第二节人工智能的学科范畴目前研究在两个方面进行：（1）图形识别：研究各种图形的分类（文字、符号、图象、照片），已能识别印刷体和手写体，识别指纹、白血球、癌细胞（2）语音识别：研究各种语音信号的区别二、人工智能的具体研究领域2、智能机器人：目的（1）代替人从事精密仪器搬运、有限环境和危险环境工作（原子能、海底开发、宇宙开发、化学、核电），提高工作效率和质量（2）为AI研究提供试验场所。第二节人工智能的学科范畴机器人的发展：（1）程序控制机器人（第一代机器人）（2）自适应机器人（第二代机器人）（3）智能机器人（第三代机器人）第二节人工智能的学科范畴二、人工智能的具体研究领域3、专家系统（ES）：用人类专家的水平解决领域中难以用精确的数学模型表示的困难问题的计算机软件。4、自然语言理解：让机器理解自然语言，以实现人和计算机之间自然语言的直接通讯，从而推动计算机更广范的应用。60年代以前偏重于语法研究70年代后期注意了语义分析，研究自然语言理解程序交替运用语法、语义和推理规则二、人工智能的具体研究领域5、自动程序设计目的：让计算机根据原始条件和要求，自动生成计算机程序。任务：（1）自动编程（2）验证程序第二节人工智能的学科范畴6、数据库的智能检索智能检索要求：（1）理解自然语言（2）不仅存储专门知识，还要存储一般知识（3）具有一定的推理能力（4）有较强的知识获取能力，能方便地删除、查找、自学习#1第二节人工智能的学科范畴二、人工智能的具体研究领域7、博弈：斗智、对策：本课程主要内容1、人工智能基本原理2、人工智能中的知识表示技术3、人工智能中的搜索策略4、专家系统介绍5、人工智能中的推理技术6、人工智能在电力系统中的应用介绍参考书：《专家系统及其在电力系统中的应用》杨以涵等水利电力出版社《人工智能原理与方法》王永庆西安交通大学出版社《人工智能与专家系统》尹朝庆尹皓编著中国水利水电出版社第二章人工智能基本原理第一节问题求解与问题表示一、问题表示的三要素所谓问题表示就是把所要解决的问题用一个恰当的方式来表示与描述。一切问题有三个要素构成：问题的状态、操作（或称算符、走步）、目标状态：初始状态、当前状态及可能出现的状态。操作：使问题从一个状态转换成另一个状态。目标：问题求解需达到的最终状态。第二章人工智能基本原理第一节问题求解与问题表示问题表示要确定三件事：1、确定状态描述的方式，特别是初始状态的描述；2、确定操作的集合及它们对状态的作用；3、确定目标状态以及目标状态描述的特性。问题求解过程就是要找出一组操作序列，使问题从初始状态最终达到目标状态。第二章人工智能基本原理第一节问题求解与问题表示二、状态空间法1、图的概念与术语nrnhnpninqnjnsnl1nl2nl3图，父辈结点与后继结点路径，树2、状态空间表示一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间，或称状态图。状态空间图中：有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系；节点代表问题的状态。问题求解的过程相当于在状态图上从根节点（起始节点）寻找一条路径最终达到目标节点（叶节点）第一节问题求解与问题表示三、实例简介2813674512836745八数码难题推销员旅行问题ABEDC2813674528136745281367452813674528136745281367452813674528136745（A）（AB）（AC）（AD）（AE）（ACD）（ACDE）（ACDEB）（ACDEBA）第二节搜索策略搜索：人工智能研究的是那些没有成熟方法可循的问题领域，必须通过逐步的探索求得问题的解，这种探索的过程称为搜索。在状态图中就是搜索一条解的路径。npns1ns2ns3nsm扩展节点第二节搜索策略搜索策略：指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。回溯策略图搜索策略：盲目的图搜索启发式搜索第二节搜索策略盲目的图搜索策略1、宽度优先搜索：从根节点开始，按层进行搜索，即按层扩展节点。（A）（AB）（AC）（AD）（AE）第1层第2层第3层特点：完备的搜索。但有时搜索过程会很长第二节搜索策略盲目的图搜索策略：盲目的、无信息引导的搜索2、深度优先搜索：从根节点开始，首先扩展最新产生的节点，即沿着搜索树的深度方向发展，直到没有后继节点再返回。017特点：不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”，可进行“界”的限制23456891011第二节搜索策略启发式的图搜索策略：有信息引导的搜索启发信息：特定问题领域的信息能有效引导搜索，使搜索简化。启发信息的作用：1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点，不是盲目、随意地扩展2、扩展节点时，用它来决定选哪一个或哪几个操作，即有选择性地扩展节点。不是所有的操作都选择。3、用它来决定哪些节点在搜索树上应舍弃，即确定哪些路径是无望的例如：“八数码难题”：设计估价函数：f(n)=d(n)+w(n)作为启发信息。d(n):表示从初始结点到第n个中间结点已花的代价。w(n)表示从第n个中间结点到目标结点花的代价。如果设d(n)反映搜索层次或深度，当w(n)=0，f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判断是否为目标——宽度优先搜索当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向目标结点进行——深度优先搜索。讨论281367452813674528136745281367452813674528136745281367452813674565555464推销员旅行问题ABEDC城市间的距离为：AB=7,AC=6,AD=10,AE=13，BC=7,BD=10,BE=10，CD=5,CE=9,DE=6设计启发搜索函数求最小推销路径不同搜索策略搜索效率的衡量指标1、外显率(P):反映搜索过程中，从初始结点向目标结点进行时搜索区域的宽度。定义：P=L/TL:从初始结点到达目标的路径长度T:整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括初始结点）不同搜索策略搜索效率的衡量指标2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均生成的子结点数目。定义：B+B2+B3+…+BL=TL:从初始结点到达目标的路径长度T:整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括初始结点）思考题用“八数码难题”比较宽度优先搜索和深度优先搜索的搜索成效！第三节问题归约所谓“归约”就是“约简”“化简”的意思！问题归约就是把一个初始问题经过一系列变换归约为若干较易解决的子问题的集合。问题归约的描述1、问题的描述：三元表（S,F,G）2、操作：使问题转换、归约、化简为几个子问题的集合。3、本原问题：已经有解答的一类问题二、实例——梵塔问题AABBCC问题可用三个数的表表示（I，j，k）I，j，k依次表示圆盘C,B,A放在柱子I，j，k上123123问题描述为：（1，1，1）（3，3，3）AABBCC（1）将圆盘A，B从柱子1移至柱子2，即有123123（1，1，1）（1，2，2）二、实例——梵塔问题（2）将圆盘C从柱子1移至柱子3，即有（1，2，2）（