人工智能与机器翻译.ppt
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《人工智能》课件
我们将讨论机器人技术的 发展趋势，例如智能助手、 无人机和机器人外科手术。
深入研究人工智能可能导 致的伦理和法律问题，例 如数据隐私、人工智能武 器和就业市场变革。
人工智能技术的现状
机器学习
我们将介绍机器学习的基本原理 和主要方法，以及机器学习在各 个领域的应用案例。
自然语言处理
我们将探索自然语言处理技术， 包括文本分析、语音识别和机器 翻译的现状和发展。
我们将研究人工智能对就业、教育和社会结构等方面的深远影响。
2
生活影响
我们将讨论人工智能在日常生活中的应用，例如智能助手、智能家居和虚拟现实。
3
伦理考量
最后，我们将探讨人工智能的伦理考量，引发大家思考如何在发展人工智能的同 时保护人类价值和权益。
金融服务
深入了解人工智能在金融行业中的应用，例如风险评估、欺诈检测和智能投资顾问。
交通运输
我们将研究人工智能在自动驾驶汽车、智能交通管理和物流优化等领域的创新应用。
人工智能的未来发展趋势
1 增强学习
2 机器人技术
3 伦理和法律问题
探索增强学习的前沿技术， 了解如何使机器能够通过 反馈与环境互动自主学习 并改进。
计算机视觉
我们将介绍计算机视觉的进展， 包括图像识别、物体检测和人脸 识别等应用。
人工智能的优缺点
优点
我们将讨论人工智能的优点，例如提高效率、 创造新的机会和改善决策等方面的优势。
缺点
我们也将探讨人工智能的一些挑战和风险，例 如失业问题、不可靠的算法和伦理考量。
人工智能对社会和生活的影响
1
社会影响
2
发展阶段
我们将探索人工智能的发展阶段，从符号主义到神经网络，从弱人工智能到强人 工智能的演进。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
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22
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人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
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机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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04
计算机视觉技术
2024/1/26
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图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
2024版人工智能ppt介绍
和对象的技术。
02
图像分类
根据图像中像素的颜色、形状、纹理等特征，将图像划分到不同的类别
中。
2024/1/26
03
深度学习在图像识别与分类中的应用
通过训练深度神经网络模型，可以实现对大量图像数据的自动分类和识
别，达到甚至超过人类的识别水平。
20
目标检测与跟踪
2024/1/26
目标检测
在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标，通常使用矩形框标 注目标位置。
经典模型
LeNet-5、AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet、ResNet等。
13
循环神经网络（RNN）
循环神经单元
长短期记忆网络（LSTM）
RNN的基本单元，具有自反馈连接，能够处 理序列数据。
一种特殊的RNN结构，通过引入门控机制， 有效缓解梯度消失问题。
双向RNN
经典模型
同时考虑输入序列的正向和反向信息，提高 模型性能。
应用场景
市场细分、社交网络分析、 异常检测、推荐系统等。
9
强化学习
1 2
定义 强化学习是一种机器学习技术，其中模型通过与 环境的交互来学习最佳行为策略，以最大化累积 奖励。
常见算法 Q-learning、策略梯度方法、深度强化学习（如 DQN、AlphaGo）等。
3
应用场景 机器人控制、游戏AI、自动驾驶、智能制造等。
情感分析
研究如何识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，包括情感分 类、情感强度计算等任务。
应用场景
产品评论挖掘、社交媒体分析、舆情监测等领域广泛应用语义理 解和情感分析技术。
17
机器翻译与对话系统
机器翻译
研究如何利用计算机将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语 言文本，包括基于规则、统计和深度学习等方法。
人工智能简介-课件(PPT演示)
形成期（1956--1970年）
早期研究 心理学小组：1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题，如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组：1956年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习 、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了 塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组：1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年，麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能 的发展。 其他方面：1965年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。 1965年，费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
构成宇宙的三大要素： 三大要素：物质、能量与信息 信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在 三大要素与智能 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 信息、知识和智能 信息：是由数据表达的客观事实 知识：是由智力对信息进行加工后所形成的对客观世界规律性的认识 智能：是指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所表现出的综合能力 三者之间的关系 信息：是形成知识的原料，是智能的加工对象 知识：是信息的关联，是由智能加工后的产品 智能：是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命：是物质与能量领域的革命，放大了人的体能 信息革命：是信息与智能领域的革命，需要放大人的智能
2024年度《人工智能介绍》PPT课件
技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合， 避免技术滥用和误用，是AI在教育领 域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理：通过训练数据集学习出一个模型，该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本 都包含输入和对应的输出（标签），模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康 记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重 威胁。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何 平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟 待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应 用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏 见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能，我准备了以下PPT内容。
第一部分：人工智能概述1. 什么是人工智能？人工智能是指通过类似人类思维的方式，使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能：拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平，能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能：在特定领域内完成一定任务，但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习：通过计算机算法，使机器能够从数据中自动学习和改进，如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理：研究如何使机器能够理解和生成人类语言，如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频内容，如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人：将人工智能应用于机器人领域，使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分：人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代，人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想，并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代，人工智能的研究遇到了困难和挑战，进入了一个相对低迷的阶段，被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始，人工智能逐渐复苏，并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时，计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前，人工智能已经广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
未来，人工智能将继续发展壮大，与人类共同构建智能化的社会。
第三部分：人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题，如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
2024年人工智能ppt课件
评估指标
像素准确率、均交并比（MIoU）等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境，为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
研究单词的内部结构，包括词根、词 缀、词干等，以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中，词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签，如名 词、动词、形容词等，以便理解单词 在句子中的角色和含义。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
22
06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
23
语音信号处理基础
语音信号特性
阐述语音信号的物理特 性、时域特性、频域特 性以及倒谱特性等。
第三次浪潮
21世纪初至今，深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力，人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
计算机视觉
通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信 息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
像素准确率、均交并比（MIoU）等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境，为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
研究单词的内部结构，包括词根、词 缀、词干等，以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中，词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签，如名 词、动词、形容词等，以便理解单词 在句子中的角色和含义。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
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06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
23
语音信号处理基础
语音信号特性
阐述语音信号的物理特 性、时域特性、频域特 性以及倒谱特性等。
第三次浪潮
21世纪初至今，深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力，人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
计算机视觉
通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信 息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
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(1) 适合于模拟强数据驱动特点的智能行为。 当一些新的数据数入时, 系统的行为就要改变;
(2) 易于添加新规则去适应新的情况, 而不破 坏系统的其他部分。 这是由于产生式系统的各组成 部分具有相对的独立性, 因而便于扩展和修改。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
建立了产生式系统描述之后, 通过控制策略, 可求得实现 目标的一个规则序列, 这就是所谓问题的解, 这个解序列是 根据控制系统记住搜索目标过程中用过的所有规则而构造出 来的。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
在一般情况下, 问题可能有多个解的序列, 但有时会要 求得到有某些附加约束条件的解, 例如要求步数最少、距离 最短等。 这些约束条件通常是用耗散或代价这一概念来概 括, 这时问题可称为寻找具有最小耗散的解。
人工智能与机器翻译
——产生式系统及其搜索方法
主讲：杨宪泽
第3 章 产生式系统及其搜索方法
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
建立产生式系统描述的过程, 就是所谓问题的表示。对 问题表示的好坏, 往往对求 解过程的效率有很大的影响。一 种较好的表示法会简化状态空间和规则集表示, 此外, 高 效率的问题求解过程与控制策略有关, 合适的控制策略可缩 小状态空间的搜索范围, 提高Байду номын сангаас解的效率。
控制系统也称控制策略, 它也可以是从规则集中选择规 则并作用于状态的一种广义选取函数。确定某一种策略后, 可以算法的形式给出。在建立产生式系统描述时, 还要给出 初始状态和目标条件, 具体说明所求解的问题。 产生式系 统中控制策略的作用就是从初始状态出发, 寻求一个满足一 定条件的问题状态。 目标条件也是产生式系统结束条件的 基础。
在用产生式系统求解问题时, 有时引入状态空间图。状 态空间图是一个有向图, 其节点可表示问题的各种状态(综 合数据库), 节点之间的弧线代表一些操作(产生式规则), 它 们可把一种状态导向另一种状态。这样建立起来的状态空间 图, 描述了问题所有可能出现的状态及状态和操作之间的关 系, 因而可以较直观地看出问题的解路径及其性质。当然, 只有问题空间规模较小才可能作出状态空间图。
用产生式系统来求解问题, 首先必须建立起问题的产生式 系统描述, 即规定出数据库、规则集合及其控制策略。这 种把一个问题的叙述转化为产生式系统的三个组成部分, 在智能技术中通常称为问题的表示。一般来说一个问题可有 多种表示方式, 而选择一种较好的表示是运用智能技术解决 实际问题首先要考虑的, 而且要有一定的技巧。
从以上论述可知, 用产生式系统来描述和求解问题, 就 是在问题空间中搜索一条从初始状态到达某一个目标状态的 路径。这完全可以模拟人的求解过程, 也就是可以把产生式 系统作为求解问题思考过程的一种模拟。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 2 产生式系统的基本算法
➢ E1: DATA←初始事实库 ➢ E2: until DATA 满足结束条件以前, do ➢ E3: begin ➢ E4: 在规则集中,选某一条可用于DATA的规则 ➢ E5: DATA←规则应用到DATA得到的结果 ➢ E6: 结束
(2) 可以把产生式系统作为智能软件中的基本结 构单元或基本模式看待, 就好象是 积木世界中的积 木块一样, 因而研究产生式系统的基本问题就具有 一般意义。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分 一个智能软件用产生式系统设计的基本组 成是: 一个综合数据库; 一组产生式规则; 一个控制系统。 综合数据库是产生式系统所使用的主要数 据结构, 用来表述问题的状态或有关事实。 它包含求解问题的信息 , 其中有些部分可以 是不变的, 有些部分可能只与当前问题的解 有关。人们可以根据问题的性质, 用适当的方 法来构造综合数据库的信息。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
控制系统是软件的控制程序, 也是规则的解释(推理)程 序。 它规定了如何选择一条 可应用的规则对数据库进行操 作, 即确定了求解过程的推理路线。 当数据库满足结束条件 时, 系统就应停止运行; 还要使系统在求解过程中记住应用 过的规则序列, 以便最终能给出解的路径。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
上述产生式系统的定义具有一般性, 它可用来模拟任 一可计算过程。 在研究人类进行问题求解过程时, 完全可用 一个产生式系统来模拟求解过程, 及可作为描述搜索的一种有 效方法。作为智能中的一种形式体系, 它还具有以下优点:
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
产生式规则的一般形式为:
条件─→行动 或 前提─→结论 即表示成为: if┄┄then┄┄ 的形式。
其中, 左边确定了该规则可应用的先决条件; 右边 描述了应用这条规则所采取的行动或得出的结论。 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后, 就可 对综合数据库进行操作, 使其发生变化。如综合数 据库代表当前状态, 则应用规则后就使状态发生转 换, 生成新状态。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
产生式系统使用类似于文法的规则, 对符号 串作替换运算。 它是智能软件中使用最普遍、最典 型的一种结构。为什么要采用产生式系统作为智能 软件的主要结构呢? 这可以有两点理由:
(1) 用产生式系统结构求解问题的过程和人类求 解问题时的思维过程很相象, 因而可以用它来模拟 人类求解问题时的思维过程;
(2) 易于添加新规则去适应新的情况, 而不破 坏系统的其他部分。 这是由于产生式系统的各组成 部分具有相对的独立性, 因而便于扩展和修改。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
建立了产生式系统描述之后, 通过控制策略, 可求得实现 目标的一个规则序列, 这就是所谓问题的解, 这个解序列是 根据控制系统记住搜索目标过程中用过的所有规则而构造出 来的。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
在一般情况下, 问题可能有多个解的序列, 但有时会要 求得到有某些附加约束条件的解, 例如要求步数最少、距离 最短等。 这些约束条件通常是用耗散或代价这一概念来概 括, 这时问题可称为寻找具有最小耗散的解。
人工智能与机器翻译
——产生式系统及其搜索方法
主讲：杨宪泽
第3 章 产生式系统及其搜索方法
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
建立产生式系统描述的过程, 就是所谓问题的表示。对 问题表示的好坏, 往往对求 解过程的效率有很大的影响。一 种较好的表示法会简化状态空间和规则集表示, 此外, 高 效率的问题求解过程与控制策略有关, 合适的控制策略可缩 小状态空间的搜索范围, 提高Байду номын сангаас解的效率。
控制系统也称控制策略, 它也可以是从规则集中选择规 则并作用于状态的一种广义选取函数。确定某一种策略后, 可以算法的形式给出。在建立产生式系统描述时, 还要给出 初始状态和目标条件, 具体说明所求解的问题。 产生式系 统中控制策略的作用就是从初始状态出发, 寻求一个满足一 定条件的问题状态。 目标条件也是产生式系统结束条件的 基础。
在用产生式系统求解问题时, 有时引入状态空间图。状 态空间图是一个有向图, 其节点可表示问题的各种状态(综 合数据库), 节点之间的弧线代表一些操作(产生式规则), 它 们可把一种状态导向另一种状态。这样建立起来的状态空间 图, 描述了问题所有可能出现的状态及状态和操作之间的关 系, 因而可以较直观地看出问题的解路径及其性质。当然, 只有问题空间规模较小才可能作出状态空间图。
用产生式系统来求解问题, 首先必须建立起问题的产生式 系统描述, 即规定出数据库、规则集合及其控制策略。这 种把一个问题的叙述转化为产生式系统的三个组成部分, 在智能技术中通常称为问题的表示。一般来说一个问题可有 多种表示方式, 而选择一种较好的表示是运用智能技术解决 实际问题首先要考虑的, 而且要有一定的技巧。
从以上论述可知, 用产生式系统来描述和求解问题, 就 是在问题空间中搜索一条从初始状态到达某一个目标状态的 路径。这完全可以模拟人的求解过程, 也就是可以把产生式 系统作为求解问题思考过程的一种模拟。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 2 产生式系统的基本算法
➢ E1: DATA←初始事实库 ➢ E2: until DATA 满足结束条件以前, do ➢ E3: begin ➢ E4: 在规则集中,选某一条可用于DATA的规则 ➢ E5: DATA←规则应用到DATA得到的结果 ➢ E6: 结束
(2) 可以把产生式系统作为智能软件中的基本结 构单元或基本模式看待, 就好象是 积木世界中的积 木块一样, 因而研究产生式系统的基本问题就具有 一般意义。
第3 章 产生式系统及其搜索方法
3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分 一个智能软件用产生式系统设计的基本组 成是: 一个综合数据库; 一组产生式规则; 一个控制系统。 综合数据库是产生式系统所使用的主要数 据结构, 用来表述问题的状态或有关事实。 它包含求解问题的信息 , 其中有些部分可以 是不变的, 有些部分可能只与当前问题的解 有关。人们可以根据问题的性质, 用适当的方 法来构造综合数据库的信息。
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3 . 1 产生式系统
3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
控制系统是软件的控制程序, 也是规则的解释(推理)程 序。 它规定了如何选择一条 可应用的规则对数据库进行操 作, 即确定了求解过程的推理路线。 当数据库满足结束条件 时, 系统就应停止运行; 还要使系统在求解过程中记住应用 过的规则序列, 以便最终能给出解的路径。
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3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
上述产生式系统的定义具有一般性, 它可用来模拟任 一可计算过程。 在研究人类进行问题求解过程时, 完全可用 一个产生式系统来模拟求解过程, 及可作为描述搜索的一种有 效方法。作为智能中的一种形式体系, 它还具有以下优点:
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3 . 1 . 1 产生式系统的组成部分
产生式规则的一般形式为:
条件─→行动 或 前提─→结论 即表示成为: if┄┄then┄┄ 的形式。
其中, 左边确定了该规则可应用的先决条件; 右边 描述了应用这条规则所采取的行动或得出的结论。 一条产生式规则满足了应用的先决条件之后, 就可 对综合数据库进行操作, 使其发生变化。如综合数 据库代表当前状态, 则应用规则后就使状态发生转 换, 生成新状态。
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3 . 1 产生式系统
产生式系统使用类似于文法的规则, 对符号 串作替换运算。 它是智能软件中使用最普遍、最典 型的一种结构。为什么要采用产生式系统作为智能 软件的主要结构呢? 这可以有两点理由:
(1) 用产生式系统结构求解问题的过程和人类求 解问题时的思维过程很相象, 因而可以用它来模拟 人类求解问题时的思维过程;