智能计算和计算智能简介
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第六章 智能信息处理技术
机器感知（Machine perception）或机器认知 （Machine Recognition）研究如何用机器或计算机模 拟、延伸和扩展人的感知或认知能力。
机器行为（Machine Behavior）或计算机行为 （Computer Behavior）研究如何用机器去模拟、延伸、 扩展人的智能行为。
C(x)
1 0
xA xA
模糊集合
A(x) 1 A(x) [01]
1
13
模糊推理
x is A→y is B （A表示大，B表示高） x is A′→y is B′( A′表示较大，则B′=？）
定义为如下运算：
B′= A′○（A→B）= A′○ R（A→B）
模糊推理机
输入
模糊化
数据 规则库
库
知识
第六章 智能信息处理技术
第一节 智能信息处理技术的产生
智能的三个层次： （1）生物智能 （Biological Intelligence，BI） （2）人工智能 (Artificial Intelligence, AI) （3）计算智能 (Computational Intelligence, CI)
人工智能一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。目的就是让计算机这台机器 能够象人一样思考。
计算智能则是1992年美国学者James C. Bezdek提出的。他在近似推理的国际杂志 上论道：计算智能依靠生产者提供的数字材 料，而不是依赖于知识，而人工智能使用的 是知识精华。
计算智能
人工智能的研究热点和应用
智能车竞赛
问题的初始解 编码成染色体 产生初始群体
选择 交叉 变异
计算各染色体的适应度 通过遗传运算存优去劣
机器行为（Machine Behavior）或计算机行为 （Computer Behavior）研究如何用机器去模拟、延伸、 扩展人的智能行为。
C(x)
1 0
xA xA
模糊集合
A(x) 1 A(x) [01]
1
13
模糊推理
x is A→y is B （A表示大，B表示高） x is A′→y is B′( A′表示较大，则B′=？）
定义为如下运算：
B′= A′○（A→B）= A′○ R（A→B）
模糊推理机
输入
模糊化
数据 规则库
库
知识
第六章 智能信息处理技术
第一节 智能信息处理技术的产生
智能的三个层次： （1）生物智能 （Biological Intelligence，BI） （2）人工智能 (Artificial Intelligence, AI) （3）计算智能 (Computational Intelligence, CI)
人工智能一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。目的就是让计算机这台机器 能够象人一样思考。
计算智能则是1992年美国学者James C. Bezdek提出的。他在近似推理的国际杂志 上论道：计算智能依靠生产者提供的数字材 料，而不是依赖于知识，而人工智能使用的 是知识精华。
计算智能
人工智能的研究热点和应用
智能车竞赛
问题的初始解 编码成染色体 产生初始群体
选择 交叉 变异
计算各染色体的适应度 通过遗传运算存优去劣
人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
《计算思维与智能计算基础》人工智能基础
系统的重要工具。
• 1969年成立的国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI）则是人工智能发展史上的重要里程碑，其标志着人工 智能这门学科已经得到了世界的认可，掀起了人工智能发展的第一个高峰。
2.1 知识表示
⑴ 知识表示的概念 • 知识表示(knowledge representation)是把人类知识形式化或模型化，本质上就是
对知识的一种描述或约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
• 无论是对问题或任务的描述，还是对经验的表示以及推理决策，都离不开知识，但 知识需要用适当的模式表示出来才可存储到计算机中。所以，研究知识表示方式是 人工智能研究的一个重要任务。
1.3 人工智能的主流研究学派
⑵ 连接主义 • 连接主义（Connectionism）又称为自下而上方法，是在人脑神经元及其相互连接
成网的启示下，通过许多人工神经元间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟， 它属于非符号处理范畴，是近年较为热门的一种人工智能学派。 • 这一学派的研究者认为，人类一切智能活动的基础是大脑，因此搞清楚大脑神经元 及其连接机制和信息处理的过程，方可揭示人类智能的奥秘，进而真正实现人类智 能在机器上的模拟。
2.1 知识表示
⑵ 知识表示的方法 • 目前的知识表示方法绝大多数是在某项具体研究过程中提出的，具有一定的局限和
针对性，因此在知识表示时要根据实际情况作适当改变。最终采用何种表示模式用 于一个具体的智能系统，目前尚无统一标准，也不存在万能的知识表示模式。同一 问题的表述会有多种不同的表示方法，常用的知识表示方法有： 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 框架表示法
• 1969年成立的国际人工智能联合会议（International Joint Conferences On Artificial Intelligence, IJCAI）则是人工智能发展史上的重要里程碑，其标志着人工 智能这门学科已经得到了世界的认可，掀起了人工智能发展的第一个高峰。
2.1 知识表示
⑴ 知识表示的概念 • 知识表示(knowledge representation)是把人类知识形式化或模型化，本质上就是
对知识的一种描述或约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
• 无论是对问题或任务的描述，还是对经验的表示以及推理决策，都离不开知识，但 知识需要用适当的模式表示出来才可存储到计算机中。所以，研究知识表示方式是 人工智能研究的一个重要任务。
1.3 人工智能的主流研究学派
⑵ 连接主义 • 连接主义（Connectionism）又称为自下而上方法，是在人脑神经元及其相互连接
成网的启示下，通过许多人工神经元间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟， 它属于非符号处理范畴，是近年较为热门的一种人工智能学派。 • 这一学派的研究者认为，人类一切智能活动的基础是大脑，因此搞清楚大脑神经元 及其连接机制和信息处理的过程，方可揭示人类智能的奥秘，进而真正实现人类智 能在机器上的模拟。
2.1 知识表示
⑵ 知识表示的方法 • 目前的知识表示方法绝大多数是在某项具体研究过程中提出的，具有一定的局限和
针对性，因此在知识表示时要根据实际情况作适当改变。最终采用何种表示模式用 于一个具体的智能系统，目前尚无统一标准，也不存在万能的知识表示模式。同一 问题的表述会有多种不同的表示方法，常用的知识表示方法有： 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 框架表示法
人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 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。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 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。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
第一章 人工智能概述
机视觉的组成部分。
６、机器行为
机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。
机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。
知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。
符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演
功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功 能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机 器智能。
基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。
§３ 基于应用领域的领域划分
人工智能简介
摘要摘要本文简述了人工智能，对人工智能的定义进行了介绍，并陈述了人工智能的萌芽和发展史。
介绍了人工智能的研究和应用领域。
对人工智能的研究范畴和相关学科进行了简单介绍，并介绍近期成为热点的人工智能技术和方法；在应用领域方面，对人工智能的5个应用领域：符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译和人工只能思想的应用进行了详细介绍。
最后通过对人工智能近期的一些新成果和新发展的介绍，展望了人工智能的未来。
关键字： AI（Artificial Intelligence）人工智能目录i目录第一章引言 (1)1.1 简介 (1)1.2 定义 (1)1.3 萌芽 (3)1.4 发展史 (3)第二章人工智能研究内容与应用领域 (5)2.1研究内容 (5)2.1.1 研究范畴 (5)2.1.2 涉及学科 (5)2.1.3 学科范畴 (5)2.2 应用领域 (5)2.2.1 符号计算 (6)2.2.2 模式识别 (7)2.2.3 专家系统 (8)2.2.4 机器翻译 (9)2.2.5 人工智能思想的应用：在家里寻找外星人 (11)第三章人工智能的未来 (13)3.1 未来发展 (13)参考文献 (15)第一章人工智能发展史1第一章人工智能发展史1.1 简介人工智能，来源于雨果·德·加里斯的著作。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
分布式计算在人工智能中的应用
分布式计算在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涵盖多个领域的技术，已经渗透到我们生活的方方面面。
为了实现更高效、更快速的人工智能算法运算，分布式计算技术被广泛应用于人工智能领域。
本文将介绍分布式计算在人工智能中的应用，并探讨其带来的优势和挑战。
一、分布式计算简介分布式计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，由多台计算机并行地进行计算和协同处理。
每台计算机负责处理其中的一个子任务，最后将各个结果合并，得到最终的计算结果。
与传统的集中式计算相比，分布式计算具有更高的计算能力、更好的可扩展性和更高的可靠性。
二、分布式计算在人工智能中的应用1. 分布式机器学习机器学习是人工智能领域中的重要方法之一。
在传统的机器学习中，通常需要对大量的数据进行训练和模型优化，计算量巨大。
通过分布式计算，可以将这些计算任务分发给多台计算机，实现并行计算。
这样可以大大提高机器学习的效率，加快模型的训练和优化过程。
2. 分布式神经网络神经网络是人工智能的核心技术之一。
深度神经网络通常包含大量的神经元和参数，计算量庞大。
通过分布式计算，可以将神经网络的计算任务拆分成多个子任务，由多台计算机同时进行计算。
这样不仅提高了神经网络训练和预测的速度，也减轻了单台计算机的负担。
3. 分布式图计算图计算用于处理一些复杂的关系型数据，如社交网络中的用户关系、网络中的节点关系等。
图计算通常需要对图中的节点进行遍历和分析，计算任务复杂度高。
通过分布式计算，可以将图计算任务分发给多台计算机，同时处理不同的节点和关系，提高图计算的效率和准确性。
三、分布式计算在人工智能中的优势1. 高计算能力：分布式计算将任务分发给多台计算机并行处理，大大提高了计算能力。
可以处理更大规模的数据和更复杂的算法，提供更准确的人工智能预测和决策。
2. 良好的可扩展性：由于分布式计算可以通过增加计算机节点来扩展计算能力，因此具有良好的可扩展性。
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Computing (IC) Information Processing (IIP)
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
3
Intelligence
智能（Intelligence）
理解知识是如何获得、表述和存储的 理解智能行为是如何产生和学得的 理解动机、情感和优先级是如何逐渐形成和运用的
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
15
Computational Intelligence (CI)
MATLAB是一套高性能的数值计算 计算智能（Computational Intelligence, CI）
和可视化数学软件。 由于使用Matlab 三层次智能关系——另一种观点 编程运算与人进行科学计算的思路和表 达方式完全一致，在求解诸如信号处理、 AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合，但CI 建模、系统识别、控制、优化等领域的 是一个全新的学科领域 问题时，显得大为简捷、高效、方便， 无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分，而 这是其它高级语言所不能比拟的。是攻 AI是外层 读学位的大学生、硕士生、博士生必须 掌握的基本工具。MATLAB工具箱可用 CI的根本性质 来求解各类学科的问题，包括信号处理、 对象特征：非线性和不确定性的问题 图象处理、控制系统辨识、神经网络等。
J. C. Bezdek, What is Computational Intelligence ? L. Zadeh, 模糊系统 H. P. Schwefel, 进化计算 S. K. Rogers, 神经网络
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
14
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
三层次智能关系
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
AI是CI到BI的过渡环节
智能的三个层次（J. C. Bezdek）
智能（Biological Intelligence, BI）, 由大脑中的物理化学过程所反映出来的，大脑是BI的 物质基础 第二层次：人工智能（Aritificial Intelligence, AI）, 非生物的、人造的，其基础是符号系统及其处理，并 且来源于人的知识和有关数据 第三层次：计算智能（Computational Intelligence, CI）,由计算机通过数学计算来实现，它的来源是数值 计算以及传感器所得到的数据
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 8
2011年3月7日星期一
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial
Intelligence, AI）
三大学派 联接主义学派（仿生学派）
起源：源于仿生学，特别是对人脑模型的研究 原理：神经网络及神经网格间的连接机制与学 习算法 基本理论
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
6
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
创立——
1956夏，Dartmouth University
J. McCarthy (Dartmouth U.) M. L. Minsky (Harvard U.) C. E. Shannon (Bell) N. Lochester (IBM) T. More (IBM) A. L. Samuel (IBM) O. Selfridge (MIT) R. Solomonff (MIT) A. Newell (Carnagie ) H.A.Simon (Carnagie)
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
三大学派 行为（进化）主义学派（控制论学派）
起源：源于控制论，人工智能的建立应采用对自然智能 进化过程仿真的方法。 基本理论 认为智能取决于感知和行动，提出 智能行为的 “感知-动作”模式； 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理； 人工智能可以象人类智能一样逐步进行；智 能行 为只能在现实世界中与周围环境 交互作用而表现 出来 代表性成果：机器虫（基于感知-动作模式的模拟昆虫 行为的控制系统）
理解感官信号是如何被转换为符号；符号又是如何被处理来进行逻辑活动，对过
去进行推理，为未来制定计划的 理解智能的机制是如何产生幻觉、信仰、希望、恐惧和梦想等现象，甚至还有善 与爱
从基本层面上理解这些作用，将会是一个如核物理，相对论和分子遗传学那样级 别的科学成就
智能就是智慧和能力，是个体有目的的行为、合理 的思维以及有效地适应环境的综合性能力
从软件上看
计算智能是低层次的算法，计算地推理 人工智能是中等层次的模型，=计算智能+知识 生物智能是高层次的，是人脑中的思维
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
13
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
软计算（Soft Computing, SC）与硬计算（Hard Computing, HC）[L.A.Zadeh]
软计算：人工神经网络、进化计算、模糊集理论——非精确算 法，即便是对象模型和边界条件不够精确和完整也能够得出 合理的解，CI本质上讲属于软计算（L. Zadeh） 硬计算：精确、严格的计算，要求系统的精确模型参数和严 格的边界条件
基石：人工神经网络 实现途径：数值计算
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
16
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
创立——1994.6-7,WCCI(World Congress on Computational Intelligence)
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
7
Artificial Intelligence (AI)
人工智能（Artificial Intelligence, AI） 三大学派 符号主义学派（逻辑学派）
起源：源于数学逻辑 原理：物理符号系统假设和有限合理性原理 基本理论： 认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符 号系统，因些，能用计算机来模拟人的智能行为 认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人 工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用 代表性成果：启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学 定理，表明了可以用计算机研究人的思维过程，模拟人类 智能活动
人工智能（Artificial
Intelligence）
三个关键部分
表示（Representation）：表示问题域的知识 推理（Reasoning）：解决问题的能力 学习（Learning）：即机器学习，改善系统性能，适应 环境
目前为止最成功的应用——专家系统
2011年3月7日星期一
2011年3月7日星期一
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011
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Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
从硬件上看
计算神经网络是低层次的 人工神经网络是中等层次的，=由计算神经网络+知识 生物神经网络是高层次的，就是人脑
2011年3月7日星期一 For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 2
Part I Introduction to CI & IC
Intelligence Artificial
Intelligence (AI) Intelligence (CI)
Computational Intelligent Intelligent
重要特征（共识）
计算：在解空间 进行搜索的过程
CI与AI不同，CI主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不是 依赖于知识，主要借助于数字计算方法
CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征 CI强调用“计算”的方法来研究和处理智能问题
CI概念的积极意义在于促进了基于计算的或基于计算和基于符 号物理相结合的各种智能理论、模型、方法的综合集成，解决 更复杂问题
For Grade 2010, Mar-Jun, 2011 10
2011年3月7日星期一
Computational Intelligence (CI)
计算智能（Computational Intelligence, CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络等机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制 J. C. Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别元件，没有使用在AI意义上的知识