史忠植1-智能科学
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aai12人工生命 高级人工智能 史忠植
史忠植 11
12.2 研究人工生命的原因
人工生命的研究可使我们更好地理解突发 特征，个体在低级组织中的集合，通过我 们的相互作用，常可产生特征。 人工生命将会成为研究生物的一个特别有 用的工具。
对于发展新技术及增强我们控制自然的能 力，人工生命系统是很有潜力的。 人工生命的另一显著应用是遗传工程。
2013-8-4 高级人工智能 史忠植 8
相关刊物
Artificial Life (MIT Press) Adaptive Behavior (MIT Press) Artificial Life and Robotics (Springer Verlag) Advances in Complex Systems (formerly Journal of Complex Systems) (Editions Hermes) Biological Cybernetics (Springer Verlag) Complexity (Wiley) Cybernetics & Systems Analysis (Plenum) Evolution (Society for the Study of Evolution) Evolution of Communication (John Benjamins Publishing Co.) Evolutionary Computation (MIT Press)
6. 细胞自动机
人工核苷酸
2013-8-4 高级人工智能 史忠植 14
12.5 人工生命的研究方法和战略
按照人工生命的组织机构，人工生命的内容大 致可以分成两类：
1) 构成生物体的内部系统，包括脑、神经系 统、内分泌系统、免疫系统、遗传系统、 酶系统、代谢系统等。 2) 在生物体及其群体中表现的外部系统。生 物群体中环境适应系统和遗传进化系统等。
12.2 研究人工生命的原因
人工生命的研究可使我们更好地理解突发 特征，个体在低级组织中的集合，通过我 们的相互作用，常可产生特征。 人工生命将会成为研究生物的一个特别有 用的工具。
对于发展新技术及增强我们控制自然的能 力，人工生命系统是很有潜力的。 人工生命的另一显著应用是遗传工程。
2013-8-4 高级人工智能 史忠植 8
相关刊物
Artificial Life (MIT Press) Adaptive Behavior (MIT Press) Artificial Life and Robotics (Springer Verlag) Advances in Complex Systems (formerly Journal of Complex Systems) (Editions Hermes) Biological Cybernetics (Springer Verlag) Complexity (Wiley) Cybernetics & Systems Analysis (Plenum) Evolution (Society for the Study of Evolution) Evolution of Communication (John Benjamins Publishing Co.) Evolutionary Computation (MIT Press)
6. 细胞自动机
人工核苷酸
2013-8-4 高级人工智能 史忠植 14
12.5 人工生命的研究方法和战略
按照人工生命的组织机构，人工生命的内容大 致可以分成两类：
1) 构成生物体的内部系统，包括脑、神经系 统、内分泌系统、免疫系统、遗传系统、 酶系统、代谢系统等。 2) 在生物体及其群体中表现的外部系统。生 物群体中环境适应系统和遗传进化系统等。
高级人工智能 (8)
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
23
简单贝叶斯
Naï Bayesian ve
结构简单－只有两层结构 推理复杂性与网络节点个数呈线性关系
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 24
简单贝叶斯学习模型
设样本A表示成属性向量，如果属性对于给定的 类别独立，那么P(A|Ci)可以分解成几个分量的 积：
22
简单贝叶斯学习模型
简单贝叶斯学习模型（Simple Bayes 或 Naï Bayes ）将训练 ve 实例I分解成特征向量X和决策类别变量C。简单贝叶斯模型假定 特征向量的各分量间相对于决策变量是相对独立的，也就是说各 分量独立地作用于决策变量。尽管这一假定一定程度上限制了简 单贝叶斯模型的适用范围，然而在实际应用中，不仅以指数级降 低了贝叶斯网络构建的复杂性，而且在许多领域，在违背这种假 定的条件下，简单贝叶斯也表现出相当的健壮性和高效性[111]，它 已经成功地应用到分类、聚类及模型选择等数据挖掘的任务中。 目前，许多研究人员正致力于改善特征变量间独立性的限制[54]， 以使它适用于更大的范围。
史忠植 高级人工智能 6
2013-6-30
贝叶斯网络的应用领域
辅助智能决策 数据融合 模式识别 医疗诊断 文本理解 数据挖掘
史忠植 高级人工智能 7
2013-6-30
统计概率
统计概率:若在大量重复试验中，事件A发生的频率稳 定地接近于一个固定的常数p，它表明事件A出现的可 能性大小，则称此常数p为事件A发生的概率，记为 P(A), 即
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 20
贝叶斯规则
p(A, B) p(B | A)p(A) p(A | B) p(B) p(B) p(E | A i )p(A i ) p(E | A i )p(A i ) p(A i | E) p(E) p(E | Ai )p(A i )
[计算机软件及应用]史忠植高级人工智能中科院第三章
![[计算机软件及应用]史忠植高级人工智能中科院第三章](https://img.taocdn.com/s3/m/af0804e9da38376baf1fae8b.png)
2012-03-08
史忠植 约束推理
7
线性规划问题
解:设 x1 , x 2 , x3 , x 4 , x5 分别是第一个月内电视台 a,电视台 b,每日晨报,星期日报,广播电台进行广告宣传的次数,则 其数学模型为: max 50 x1 + 80 x 2 + 30 x3 + 40 x 4 + 15x5 500 x1 + 1000 x 2 + 100 x3 + 300 x 4 + 80 x5 ≤ 20000, x1 + x 2 ≥ 8, x3 + x 4 ≥ 15, 500 x1 + 1000 x 2 ≤ 12000, s.t. x1 ≤ 16, x 2 ≤ 10, x3 ≤ 24, x 4 ≤ 4,15 ≤ x5 ≤ 25, x1 , x 2 , x3 , x 4 , x5 ≥ 0.
2012-03-08 史忠植 约束推理 21
要的。
面向对象约束语言COPS
COPS系统利用面向对象技术，将说明性约束表达与类型层次 结合起来。在形式上吸收了常规语言，主要是面向对象的程序设 计语言的基本形式。内部求解时采用约束推理机制，使说明性约 束表达式与类型层次相结合，实现知识的结构化封装，充分发挥 两者的优点，力图实现一个具有较强表达能力和较高求解效率的 约束满足系统。
约束推理
• 约束搜索 约束搜索主要研究有限域上的约束满足。对有限域而言， 约束满足问题一般情况下 是 一个 NP 问题。 • 约束语言
2012-03-08
史忠植 约束推理
16
约束搜索
• 回溯法。 • 约束传播。 • 智能回溯与真值维护。 • 可变次序例示。 • 局部修正法。
2012-03-08 史忠植 约束推理 17
人工智能之智能科学 高级人工智能 史忠植共55页
人工智能之智能科学 高级人工智能 史 忠植
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。 25、人生归有道，衣食固其端。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。 25、人生归有道，衣食固其端。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
aai02人工智能逻辑 高级人工智能 史忠植
史忠植 高级人工智能 2
逻辑的历史
• Aristotle——逻辑学 • Leibnitz——数理逻辑 • Gottlob Frege (1848-1925)——一阶谓词演 算系统,《符号论》 • 20世纪30年代，数理逻辑广泛发展
2013-8-4
史忠植 高级人工智能
3
重要的形式工具──逻辑
在本世纪30年代以后，数学方法广泛渗透与运 用于数理逻辑，使得数理逻辑成为数学领域中与代 数、几何等并列的学科之一。现代数理逻辑可以分 为逻辑运算、证明论、公理集合论、递归论和模型 论。
逻辑系统
一个逻辑系统是定义语言和它的含义的方法。 逻辑系统中的一个逻辑理论是该逻辑的语言的一 个语句集合，它包括： • 逻辑符号集合：在所有该逻辑的逻辑理论中均出现的符号； • 非逻辑符号集合：不同的逻辑理论中出现的不同的符号； • 语句规则：定义什么样的符号串是有意义的； • 证明：什么样的符号串是一个合理的证明； • 语义规则：定义符号串的语义。
逻辑简介逻辑程序设计非单调逻辑缺省逻辑限定逻辑真值维护系统情景演算逻辑的历史逻辑系统命题逻辑谓词逻辑11逻辑的历史aristotle逻辑学leibnitz数理逻辑gottlobfrege18481925一阶谓词演算系统符号论20世纪30年代数理逻辑广泛发展12逻辑系统一个逻辑系统是定义语言和它的含义的方法
史忠植 高级人工智能
2013-8-4
4
关于知识的表示与推理
智能行为的基础是知识，尤其是所谓的常识性知识。 人类的智能行为对于知识的依赖主要表现在对于知识的 利用，即利用已经具有的知识进行分析、猜测、判断、 预测等等。人类利用知识可以预测未来，由已知的情况 推测未知的情况、由发生的事件预测还未发生的事件等 等。但是，当人们希望计算机具有智能行为时，除了告 诉计算机如何像人一样地利用知识以外（对于知识进行 推理），一个更为基础和先行的工作是如何使计算机具 有知识（对于知识进行表示），即在计算机上如何表达 人类的知识。
逻辑的历史
• Aristotle——逻辑学 • Leibnitz——数理逻辑 • Gottlob Frege (1848-1925)——一阶谓词演 算系统,《符号论》 • 20世纪30年代，数理逻辑广泛发展
2013-8-4
史忠植 高级人工智能
3
重要的形式工具──逻辑
在本世纪30年代以后，数学方法广泛渗透与运 用于数理逻辑，使得数理逻辑成为数学领域中与代 数、几何等并列的学科之一。现代数理逻辑可以分 为逻辑运算、证明论、公理集合论、递归论和模型 论。
逻辑系统
一个逻辑系统是定义语言和它的含义的方法。 逻辑系统中的一个逻辑理论是该逻辑的语言的一 个语句集合，它包括： • 逻辑符号集合：在所有该逻辑的逻辑理论中均出现的符号； • 非逻辑符号集合：不同的逻辑理论中出现的不同的符号； • 语句规则：定义什么样的符号串是有意义的； • 证明：什么样的符号串是一个合理的证明； • 语义规则：定义符号串的语义。
逻辑简介逻辑程序设计非单调逻辑缺省逻辑限定逻辑真值维护系统情景演算逻辑的历史逻辑系统命题逻辑谓词逻辑11逻辑的历史aristotle逻辑学leibnitz数理逻辑gottlobfrege18481925一阶谓词演算系统符号论20世纪30年代数理逻辑广泛发展12逻辑系统一个逻辑系统是定义语言和它的含义的方法
史忠植 高级人工智能
2013-8-4
4
关于知识的表示与推理
智能行为的基础是知识，尤其是所谓的常识性知识。 人类的智能行为对于知识的依赖主要表现在对于知识的 利用，即利用已经具有的知识进行分析、猜测、判断、 预测等等。人类利用知识可以预测未来，由已知的情况 推测未知的情况、由发生的事件预测还未发生的事件等 等。但是，当人们希望计算机具有智能行为时，除了告 诉计算机如何像人一样地利用知识以外（对于知识进行 推理），一个更为基础和先行的工作是如何使计算机具 有知识（对于知识进行表示），即在计算机上如何表达 人类的知识。
高级人工智能-史忠植08年出版PPT-113
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 13
遗传算法(11)
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
简单遗传算法一般采用的是旋转盘方法来产生个体 的再生数： 每一个个体对应于旋转盘中的一个以圆心为中心 的扇形区域，区域角度为：2fi/ fi 然后随机产生一个0到2的值，根据该值所对应 的区域，再生一个个体，知道产生的个体数目到 达所需要的数目，从而生成下一代的群体。
• 常用的遗传算子有复制、杂交、变异和反转。
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 8
遗传算法(6)
•
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
遗传算法的准备工作：
1. 确定表示方案;
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 5
遗传算法(3)
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
遗传算法与自然进化的比较
自然界 染色体 基因 等位基因(allele) 染色体位置(locus) 基因型(genotype) 表型(phenotype) 遗传算法 字符串 字符，特征 特征值 字符串位置 结构 参数集，译码结构
• • • 复制: 把现有的个体字符串复制到新的群体中。 杂交: 通过遗传重组随机选择两个现有的子字符串, 产生新的字符串。 变异: 将现有字符串中某一位的字符随机变异。