人工智能与专家系统中文

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1、人工智能与专家系统研究论文人工智能对我们有什么帮助？ 最近，媒体大幅增加了对新技术的广播时间。广播高科技的媒体的焦点主要是急速发展 的人工智能。 什么是人工智能？媒体关于人工智能有怎样的论述？这个技术对社会真的有利， 还是它只是商业与市场中的新名词？人工智能使现有的医疗设备， 警察部门， 制造业都发生 了改变， 但是又是怎么改变的呢？由于公众缺少对急速发展的电脑技术的了解， 所以才会有 这样或那样的疑问。人工智能的定义：一种智能的机器代替人类去思考。科学家和理论家一直争论这个问题 是否计算机可以真正代替人类去思考。 公众大体上都认为计算机将来将为我们所用， 代 替人类思考。 人工智能在过去十年

2、的快速发展主要是由于计算机技术的提高。 术语人工智能 实际上是 1956 年一些科学家在一次会议上提出的。人工智能的早期尝试是人脑中的神经网 络系统。但此次尝试收效甚微，主要是缺乏计算机技术来计算规模庞大的方程式。有许多不同的方法来实现人工智能。最受欢迎的方法包括神经式网络，混沌工程，模糊 逻辑，知识系统和专家系统。 使用上述任何一个方法都需要有一个对应的计算机系统。 比如， 安德森申请一个知识系统供商业信贷员使用，这个系统需要一个运行速度快的 IBM 台式电 脑。其他系统可能需要运算速度更快的电脑或者工作站， 还要有更好的软件。 有很少能预写 人工智能的应用软件， 所以每家公司必须用自己的软

3、件来解决问题。 Fuziware 公司用几个应 用软件组成了相对较大的软件。FuziCalc, FuziQuote, FuziCell, FuziChoice 和 FuziCost等产品都是应用了这中软件。管理者认为这个系统是最适合的。为了能说明人工智能,我们当前的工作是保证能够测量被使用的智能。给出个供参考的 相对概念,大型超级计算机可以做成一个苍蝇头大小的物体。计算机可以使智能为我所用, 这是让人想不到的。 人工智能的出现,使几乎所有的科学家, 商人,金融机构人员都会从中 受益。,计算机的智能在这些领域的变量分析上表现出巨大的优势。人工智能可以用很多方法来解决问题。但是所有方法的共同点就是

4、需要专门的硬件和软 件进行支持, 所以人工智能系统比较昂贵。 可以解决这种问题的顾问公司可以为他们客户降 低人工智能系统的成本。许多新人工智能公司如果不在竞争中占据优势,他们将面临倒闭。神经网络系统已经成功,并引起了人们的注意。神经网络系统就一个信息处理系统,就 和生物学上的神经系统相似。信息由分析感官系统输入,进行分析后, 输出结果。 神经网络系统的输出结果由简单变化的、 相互联系的质量和长度所决定。 决定因素称为节点。 节点就 好比生物学上的神经元。 节点具有各自属性。 信息存储是通过各节点中相互联系的数据组成 的。信息处理是在网络系统中随机的相互联系的信息进行处理。用神经式网络系统前必须

5、进行培训,有些人可以自学,有些人可以进行专业培训,其他人需要进行实际动手操作。计算机能储存那些被输入的信息并把它们物理的结合起来。另外,计算机可以恢复那些 不完全或者部分缺失的存储信息。 神经式网络可以根据详细的内容推出所属类别。 还有, 它 有高度容错功能, 也就是说它可以承受大量的损坏并保持原有功能。 当节点消失的时候, 他 的性能才会逐渐消失。 这个系统对各个领域都会有优秀的设计。它仅仅需要几个人操作, 并要不断的学习它。模糊逻辑是 Lotfi Zadeh 在三十年前提出的,它使用精准的数学系统来解决不精准的描述 问题。比如“新” ,“漂亮”,“大”等。这个概念也是从生物学衍生出来的。在

6、日常生活中的 含糊衍生出来了模糊逻辑。 对于生活中模棱两可的问题, 这个系统完全可以给出准确的结果。 在美国, 一个模糊逻辑系统可以分析在不同十字路口电子眼输入的图片,从而控制一个 “智能灯”,根据当时的情况来决定出是红绿灯变化频率高点还是一直保持绿灯状态。这些“智 能灯”的工作原理：系统给不同的输入赋不同的值,并同时分析这些数值。最大的数值,系 统将最关注。 例如。用一个逻辑模糊系统来估计水的温度。 如果是冷水， 输入数值 0 摄氏度。 如果是热水， 体统默认为 1 摄氏度。但是如果为温水， 系统将有能力判断水温为 0.6 摄氏度。 通过系统显示出的温度来说明水的冷热程度。 模糊逻辑系统可以

7、简单的评定任何输入数据并 对其重要性进行分析。 另外， 模糊逻辑系统可以多线运行， 并把其分析结果并入一个神经式 网络。两个强大的智能系统的并合带来了新产品。 这种结合消除了模糊逻辑和神经式网络的 弊端，并带来新的突破。 这个新的结合代替了以前神经式网络系统与难确定的实际数据的结 合。神经式网络系统可以接受多个模糊数值输入，这大大节约了人们学习这个系统的时间。人工智能实现的另一个途径是混沌工程。混沌理论是尖端的数学规律，它主要针对随机 事件进行分析并得出结论。 混合理论学家在华尔街做实验很难受到人们的欢迎。 然而， 混沌 工程已经证明在不久的将来它可以遇见未来。 1963 年，麻省理工学院提出

8、了混沌工程。 Edward Lorenz 由于在记录数据时，数据有微小的变化而没有在意，从而导致了天气预报不 准确。随着时间的推移，他发现微小的变化随着时间的继续而被放大了。1975年，James Yorke在美国数学月刊上发现了这个问题。James Yorke创立了新的混沌理论。这个理论用数学模型模仿复杂的自然现象。在华尔街股票市场，混沌理论用来构建投资动向，准确的评估市场风险，但这并不是预 测未来。遗憾的是， 这个理论很难付诸于实践。但是财务主管，财务总监等等对混沌理论还 是情有独中的。 其实这种做法很容易理解， 谁又愿意把钱浪费在自己不熟悉的系统上呢？混 沌大多数人不愿意尝试接触它， 除

9、非有尝试它的记录。 但是必须有人能亲自体验， 就像尝试 “捕捉 22”一样。混沌理论也可以运用到其他领域。一位东京Denki 大学的工程教授Kazuyuki Aihara 说：混沌工程可以用来分析病人的心脏，每个人心房是有微小变化的，并且 各有不同。 日本的一家数据收集公司利用混沌工程做人体检查， 而且已经形成市场。 这个系 统通过检测手指血液流量的变化来检查身体和心理的健康状况。Aihara认为混沌工程有非常巨大的潜质，但也会有一定阻碍。他说： “混沌工程可以准确的预测未来，这是任何系统不 能比拟的，但这不意味着它可以一直预测未来。一个英国计算机国标委员会的高级顾问说： 人们普遍认为目前世界

10、是理性的世界， 忽略精准的方程式本身就是错误的。 为了在这个领域 （人工智能）有突破性进展，我们必须在以后研究中有根据，找新方法，而不是被问题所蒙蔽。我们必须要有新想法。就像 Satter 说的，我们正在用暴力解决问题。人工智能由知识库，专家系统，推理系统组成。他们工作原理相对相似，因为他们使用同一准则。知识库系统（KBS是执行任务一个基本知识系统。“事实知识”，经验，推理和程序组成了知识库。 知识库的作用是可以从中导出特定的知识， 所以， 每一个知识块都由不 同的控制系统控制，并能独立的更新数据。这促进系统不断更新，使知识库知识不断增加。 促使知识库更新，知识更多。专家系统在很多领域内已可以

11、顶替人脑的思考。 它在 60 年代到其实年代在大学的研究实 验室中被提出的。 专家系统主要是用来解决专业化的问题， 这几乎包含了所有的领域。 像法 律学，化学，生物学，工程学，制造业，航空航天，军事活动，财经，银行业，气象学，地 理学等等。 专家系统用专家的知识解决问题， 而不是用数据分析。 这个系统有一次展示了 “知 识就是力量” 。这个系统可以给问者解释问题的答案，并给出相应知识的必要性。专家系统 可以通过不同的符号来解释知识和进行预判。 但是也许最好的专家系统是可以反馈出本身的 运算能力和范围。推理系统（CBR和专家系统相似，从理论上讲，他们可以使用同样的数据库。推理系 统作为一个专家的

12、心理仿真模型被推广使用， 专家系统则是有规则的进行推理。 推理系统用 不同的方式来判断输入的信息。 相反， 在专家系统中， 推理系统利用数据独立的评定每个输 入。每个数据必须和人类专家的具体数据匹配。 如果之前不输入相应的数据， 系统将不会给 出相应的回答。 数据库由储存的结果组成。 输入一个问题， 推理系统会找出此问题的答案或者相似的问题，之后给出答案，帮助解决问题。既然，每个人工智能的方法都经过了讨论研究， 那我们又应如何使用这些技术呢？首先， 在面对各种问题上， 神经网络主要在企业中使用。例如：Troy Nolen被国防部雇佣设计 YF-22战斗机的飞行状态和战斗状态的程序。 他的软件装

13、在飞机上， 根据反馈站， 雷达和其他一些 信息准确的做出判断。 它还可以更具敌军飞机的状态改变自己的飞行状态。 如今， 他和其他 设计者根据以往神经网络的经验，设计出了财政软件。Nolen 还为 Merrill Lynch 公司设计了一款软件，它可以预测很多股票和债券的走势。 Murry Ruggiero 也设计软件，它也可以预测 未来的走势和最低收入，这款软件叫Brai nCel，它可以最高的预算出 292%年利润。神经网络另一个功能是检测出信用卡诈骗。 梅隆银行， 美国第一银行， 美国银行都用神经网络来区 分诈骗和正常的交易。 梅隆银行说在神经系统检测下， 可以排除 90%的错误警报， 这

14、比普通 系统高效的多。第二，模糊逻辑在我们生活中应用广泛。像洗衣机，吸尘器，空调这样的家用电器，导 入人工智能系统， 其功能就大大增强了。 日立和松下生产的洗衣机可以根据衣服大小和脏的 程度来自动调节洗衣时间， 洗干净衣服， 大约要十分钟。 松下的吸尘器也可以根据灰尘的多 少和地板的材质智能的调节吸尘风力的大小。三菱的空调也可以自动调节成人适合的温度， 且省电 20%。由于在实践中缺少趣味性和实验资源，混沌理论的验证遇到很大困难。但华尔街会继续 证明混沌理论的正确性。 医学对其也有兴趣， 因为它可以区别哪种行为是非条件反射， 哪种 行为是条件反射。 混沌理论一只脚已经迈进成功的大门， 但接下来

15、的路必须要换成另一种方 式去探索。专家系统非常普遍，有人类专家的地方就有技术存在。专家系统甚至可以将新手变成此 领域的专家。 一个马萨诸塞州的公司用专家系统教新雇员、 新学徒怎样营销， 这个公司销售 智能模仿器软件， 此软件可以恶劣的工作环境。 新雇员在工作前一定要先学习销售。 专家系 统已经应用在医疗设施，机械故障诊断，科技实验，军事领域和特殊化教学等领域。随着时间的推移，人们对知识库和推理机的重视程度会越来越高。因为他们可以提高专 家系统的搜索效率和判断能力。 有了知识库， 接线员可以在家中办公。 打官司时， 推理机可 以调出相似的案例供律师参考。在田纳西州典狱，数据库建议那些罪犯可以获得

16、假释资格。人工智能系统的好坏取决于它本身的功能。 但是，我还是认为它比其他一些系统有优势。 神经网络处于好坏两个极端上。有的神经网络系统设计的很完美，有的却不好应用于实际。 此外，由于神经网络必须要有计算机软件和硬件作为基础， 所以很昂贵， 往往使用者买不起。 在另一方面， 模糊逻辑几乎双赢。 虽然系统相对简单， 但是它能在没有昂贵设备的情况下简 单准确的执行任务。 模糊逻辑可以处理一些其他电脑系统不能处理的简单问题，还可以估计像“大”“几个”这样的量词。还有，混沌理论可以预测随机的变换结果。这个理论在金融 领域已经起到很大作用。 然而，混沌理论推出的发展趋势和诱因限制了人类对为未来的推测。

17、这几年混沌理论和混沌工程的出现，人类预测的路将有困难。最后，专家系统，知识库，推 理系统将会有极大的发展空间。 无可争议，它们为人类提供了简单，高效的应用程序。 好的 设计，一定有容易更新和现代化的特点。信息时代的涌动，引领了常规方法不断创新，好的东西容易让人接受。进步的速度对一 般人来说似乎过快， 但是技术还是容易掌握和使用。 对前沿技术和大的成果社会肯定会有奖 励。将来我们会无所不知，无所不晓。计算机是世界的未来，我们应该不断的学习，提高自 己的知识修养，让这个世界变得丰富多彩。巴伦珍妮特 J关注模糊逻辑（111-118） , 1993年4月巴特勒查尔斯&考迪尔莫林原始智能系统剑桥：199

18、0年麻省理工出版社贝林斯基基因计算机实际操作（96-102）, 1993年6月立博伟兹乔尔混合节点综合(113-115), 1993年7月汉伯格萨拉 看，听，学(119-128), 1993年7月 娜蒂斯，史蒂夫人工智能 (8)， 1993年8月奥诺塔卡什混沌来了(41), 1993年 世界印刷出版社奥什蒂姆智能知识库系统1987年，剑桥帕特森丹 W人工智能和专家系统简介1990年 霍尔的学生帕特森伊瓦尔斯走向创新(37), 1993年7月17日 科学前沿如埃斯柏克克里斯多夫 &赛产科 推理机原理，1989年 劳尔斯团队 思科穆勒约瑟个人计算机的人工智能(8) , 1993年三月到四月思科穆勒约瑟模糊的三种现象(14-15 , 26-29), 1993年三月到四月商务周刊思科沃特兹伊万神经网络的应用领域(136-137), 1992年11月2日晒恩翟瑞 模糊现象(57) 1993年四月 科学前沿维斯加里华尔街中的混沌学(138-140) , 1992年11月2日 商务周刊