编辑: 紫甘兰 2013-06-21

1 人工智能技术 从1

9 5 0年图灵提出著名的图灵测试, 到1997年电脑 深蓝 战胜国际象棋世界冠军震惊世界, 再到2

0 1 6年谷歌公司 D e e p M i n d研发的 A l p h a G o在 围棋人机大战中击败韩国棋手李世石, 人工智能几 次进入公众视野, 每次都引燃研究热潮[ 8] . 人工智能是让计算机模仿人类逻辑思维和高级 智慧, 可分为计算智能、 感知智能和认知智能三个层 次: 计算智能是使机器/计算机具有高性能运算能 力, 甚至超越人的计算能力来处理海量数据;

感知智 能是使机器能够像人一样对周围环境进行感知, 包2第4 3卷第1期2019年1月1 0日Vol.43N o . 1J a n .

1 0,

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1 9 D O I :

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0 0 / A E P S

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5 h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 括听觉、 视觉、 触觉等, 语音识别和图像识别即属于 这一范畴;

认知智能是使机器具有人类的理性思考 能力, 并做出正确决策判断.三种能力的融合最终 让机器实 现类人智慧, 以全面辅助甚至替代人类工作. 为实现上述功能, 新一代人工智能更是着重在 模糊逻辑、 专家系统、 机器学习等多类技 术发展中 演进. 1.

1 模糊逻辑 计算机能够理解的常规逻辑块需要精确的输 入, 产生输出为真( T u r e ) 或假( F a l s e ) .模糊逻辑则 模仿人脑的不确定性概念判断和推理思维方式, 应 用模糊集合和模糊规则进行推理, 表达过渡性界限 或定性知识经验, 实行模糊综合判断, 推理解决常规 方法难以解决的规则型模糊信息问题[

9 ] .因此, 模 糊逻辑更接近人的思维逻辑. 模糊逻辑中包含模糊语言变量、 模糊规则、 模糊 推理和模糊控制等核心要素.图1给出了典型的模 糊逻辑结构图. 图1 模糊逻辑结构 F i g .

1 F u z z y l o g i c s t r u c t u r e 1.

2 专家系统 专家系统是早期人工智能的重要组成, 它是一 类存储了专门知识和经验的计算机智能程序系统, 其内部含有大量的某领域专家级知识与经验, 并有 效利用人类专家知识加以解决该领域复杂问题[

1 0] . 专家系统可以说是将前期专家经验与计算机技术的 结合. 专家系统结构可表述为: 专家系统=知识库+推理机 (

1 ) 1.

3 机器学习 机器学习是现代人工智能的代表, 通过计算手 段, 利用经验来改善系统自身的性能.这里 经验 通常以数据的形式存在, 因此机器学习是从数据通 往智能的技术途径. 机器学习主要分为传统机器学习、 深度学习、 强 化学习和迁移学习. 1. 3.

1 传统机器学习 传统机器学习根据使用的数据是否有标签, 可 以分为监督学习、 半监督学习和无监督学习.表1 给出了常用的传统机器学习方法. 表1 传统机器学习方法 T a b l e1 T r a d i t i o n a lm a c h i n e l e a r n i n gm e t h o d s 分类 典型方法 代表性文献 监督 学习 支持向量机 C o r t e sa n dV a p n i k [

1 1] 决策树 Q u i n l a n [

1 2] 随机森林 L i a wa n dW i e n e r [

1 3] , B r e i m a n [

1 4] K 近邻算法 P e t e r s o n[

1 5] 前馈神经网络等 H e c h t - N i e l s e n [

1 6] , B r o o m h e a d [

1 7] 半监督 学习 半监督核均值漂移聚类 A n a n d , e t a l . [

1 8] 转导支持向量机 C h e n, e ta l . [

1 9] 无监督 学习 K 均值聚类 H a r t i g a na n dW o n g [

2 0] , J a i n [

2 1] 主成分分析 S c h ? l k o p f , e t a l . [

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