l 专家系统 (Expert System)
l 自然语言处理 (Natural Language Processing)
l 机器学习 (Machine Learning)
l 自动定理证明 (Automatic Theorem Proving)
l 分布式人工智能 (Distributed Artificial Intelligence)
l 机器人 (Robots)
l 模式识别 (Pattern Recognition)
l 博弈 (Game Plying)
l 计算机视觉 (Computer Vision)
l 人工神经网络 (Artificial Neural Network)
1.3人工智能的研究方法
尽管人工智能已经创造了一些实用系统,但人们不得不承认这些远未达到人类的智能水平。正因为如此,就选择人工智能研究的最佳方法—既为人工智能的最终研究目标打好基础,又能创造出短期效益—存在大量的讨论和争辩。这样,在过去的四十年里涌现出大量方法,每一种方法均有其拥护者,有些甚至有趣得令人爱不释手。也许所有这些方法应该综合起来运用。总之,所有这些拥护者都认为自己的研究方法具有突破性进展,值得特别关注。其中的一些方法可分为两大类。第一类包括符号处理的方法。它们基于N e w e l l和S i m o n的物理符号系统的假说。尽管不是所有人都赞同这一假说,但几乎大多数被称为“经典的人工智能”(即哲学家John Haugeland所谓的“出色的老式人工智能”或G O FA I)均在其指导之下。
第二类包括所谓的“子符号”方法。它们通常采用自下而上的方式,从最低阶段向上进行。在最低层阶段,符号的概念就不如信号这一概念确切了。 由子符号派制造的著名样品机器包括所谓的“神经网络( Neural network)”。受到生物学方法的启发,这些系统主要因其学习的能力而十分有趣。根据模拟生物进化方面的进程,一些有趣的机器应运而生。
介于自上而下和自下而上之间的方法是一种动机“环境自动机( situated automata )”[Kaelbling & Rosenschein 1990 ,Rosenschein & Kaelbling 1995]的方法。Kaelbling 和Rosenschein 建议编写一种程序设计语言来说明a g e n t在高水平上所要求的行为,并编写一编译程序,以从这种语言编写的程序中产生引发行为的线路。
2.1 专家系统的定义
什么是专家系统,目前尚无统一精确的定义。专家系统的奠基人,费根鲍母认为:“专家系统是一种智能程序,它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的问题”也就是说,专家系统提供一个新型的程序设计方法,可以解决传统程序设计方法难以解决的困难。
专家系统是基于知识系统,用于在某种特定领域中运用领域专家积累的经验和专业知识,求解决需要专家才能解决困难问题。专家系统便于保存和大面积推广各种专家的宝贵知识,更有效的发挥各种专业人才的作用,克服人类专家供不应求的矛盾专家系统还可以综合许多专家的知识和经验。从而博采众长。专家系统作为一个计算机系统,继承了计算机的准确性,在某些方面比人类更可靠、更灵活、可以不受时间、地域、即人为因素的影响。所以专家系统的专业水平能达到,甚至超出人类的专业水平。
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