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人工智能與教育,人工智能概述人工智能的研究領(lǐng)域人工智能教育應(yīng)用概述,人工智能被譽(yù)為20世紀(jì)的三大尖端科技成就之一。有預(yù)言家說(shuō)：“說(shuō)掌握了人工智能，說(shuō)就能征服整個(gè)世界?！?第一節(jié)人工智能的概述,人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門(mén)前沿學(xué)科。人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。,無(wú)人駕駛飛機(jī)、掃雷機(jī)器人、衛(wèi)星評(píng)估糧食產(chǎn)量、醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)、、購(gòu)物籃分析、信息過(guò)濾、人臉的識(shí)別、人機(jī)搏弈、機(jī)器人足球、……,一、什么是人工智能,談到人工智能的定義，首先需要指出以下兩點(diǎn)：第一，人工智能和其他許多新興學(xué)科一樣，至今尚無(wú)一個(gè)統(tǒng)一的定義，所謂人工智能的定義，只能是人工智能學(xué)者根據(jù)對(duì)它的已有認(rèn)識(shí)所作的一些不同解釋。第二，人工智能的定義依賴(lài)于智能的定義。因此，要定義人工智能，首先應(yīng)該定義智能。,,(一)什么是智能,通俗地說(shuō)，智能是一種認(rèn)識(shí)客觀事物和運(yùn)用知識(shí)解決問(wèn)題的綜合能力。至于其確切定義，還有待于對(duì)人腦奧秘的徹底揭示。,為了區(qū)分機(jī)器是否會(huì)“思考”，有必要給出“智能”的定義。究竟“會(huì)思考”到什么程度才叫智能？人工智能專(zhuān)家面臨的最大挑戰(zhàn)之一是：如何構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)，可以模仿由上百億個(gè)神經(jīng)元組成的人腦的行為，去思考宇宙中最復(fù)雜的問(wèn)題。,1.智能的層次結(jié)構(gòu),人類(lèi)的智能總體上可分為高、中、低三個(gè)層次，不同層次智能的活動(dòng)由不同的神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)完成。高層智能以大腦皮層為主，主要完成記憶和思維等活動(dòng)；中層智能以丘腦為主，主要完成感知活動(dòng)；低層智能以小腦、脊髓為主，主要完成動(dòng)作反應(yīng)。,,2.智能所包含的能力,智能是一種綜合能力。具體地說(shuō)，它包含的各種能力如下:①智能具有感知能力②智能具有記憶與思維能力③智能具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力④智能具有行為能力,,(二)什么是人工智能,綜合各種不同的人工智能觀點(diǎn)，可以從“能力”和“學(xué)科”兩個(gè)方面對(duì)人工智能進(jìn)行定義。從能力的角度來(lái)看，人工智能是相對(duì)于人的自然智能而言的，所謂人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度來(lái)看，人工智能是作為一個(gè)學(xué)科名稱(chēng)來(lái)使用的，所謂人工智能是一門(mén)研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的學(xué)科。,圖靈測(cè)試,如何衡量機(jī)器是否具有智能？,測(cè)試過(guò)程：讓一個(gè)程序與一個(gè)人進(jìn)行5分鐘對(duì)話,然后人猜測(cè)交談對(duì)象是程序還是人？如果在30%測(cè)試中程序成功地欺騙了詢(xún)問(wèn)人，則通過(guò)了測(cè)試圖靈期待最遲2000年出現(xiàn)這樣的程序，但是到目前為止，面對(duì)訓(xùn)練有素的鑒定人，沒(méi)有一個(gè)程序接近30%的標(biāo)準(zhǔn),要想程序通過(guò)圖靈測(cè)試，還需要做大量工作，這些技能包括：自然語(yǔ)言處理,使機(jī)器可以用人類(lèi)語(yǔ)言交流知識(shí)表示,存儲(chǔ)機(jī)器獲得的各種信息自動(dòng)推理,運(yùn)用知識(shí)來(lái)回答問(wèn)題和提取新結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí),適應(yīng)新環(huán)境并檢測(cè)和推斷新模式以及(為了完全圖靈測(cè)試)計(jì)算機(jī)視覺(jué),機(jī)器感知物體機(jī)器人技術(shù),操縱和移動(dòng)物體,二、人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展,人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)自1956年正式提出，并作為一個(gè)新興學(xué)科的名稱(chēng)被使用以來(lái)，已經(jīng)有四十多年的歷史了?；仡櫰洚a(chǎn)生與發(fā)展過(guò)程，可大致分為四個(gè)階段。孕育期形成期知識(shí)應(yīng)用期綜合集成期,,1.孕育期（1956年之前）,古希臘偉大的哲學(xué)家和思想家亞里斯多德（Aristotle）創(chuàng)立了演繹法。英國(guó)哲學(xué)家和自然科學(xué)家培根（F.Bacon）創(chuàng)立了歸納法。德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨（G.W．Leibnitz）把形式邏輯符號(hào)化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。使人們可以對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn)算和推理。法國(guó)物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家帕斯卡（B.Pascal）制造成功了世界上第一臺(tái)加法器。,2.形成期（1956年-1969年）,人工智能誕生于一次歷史性的聚會(huì)。1O位杰出年輕科學(xué)家在美國(guó)達(dá)特莫斯大學(xué)舉行了一次為期兩個(gè)月的夏季學(xué)術(shù)研討會(huì)，共同學(xué)習(xí)和探討了用機(jī)器模擬人類(lèi)智能的有關(guān)問(wèn)題。由麥卡錫提議正式采用了“人工智能AI（ArtifcialIntelligence）”這一術(shù)語(yǔ)。從而，一個(gè)以研究如何用機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)智能的新興學(xué)科——人工智能誕生了。,3.知識(shí)應(yīng)用期（1970年-80年代末）,人工智能遇到了許多麻煩：在博弈方面，塞繆爾的下棋程序在與世界冠軍對(duì)弈時(shí)，5局中敗了4局。在機(jī)器翻譯方面，原來(lái)人們以為只要有一本雙解字典和一些語(yǔ)法知識(shí)就可以實(shí)現(xiàn)兩種語(yǔ)言的互譯，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)并不那么簡(jiǎn)單，甚至?xí)[出笑話。在神經(jīng)生理學(xué)方面，研究發(fā)現(xiàn)人腦有1011以上的神經(jīng)元，在現(xiàn)有技術(shù)條件下用機(jī)器從結(jié)構(gòu)上模擬人腦是根本不可能的。在人工智能的本質(zhì)、理論、思想及機(jī)理方面，人工智能受到了來(lái)自哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等社會(huì)各界的責(zé)難、懷疑和批評(píng)。,以知識(shí)為中心的研究：,專(zhuān)家系統(tǒng)悄悄開(kāi)始孕育，使得人工智能在后來(lái)出現(xiàn)的困難和挫折中能很快找到前進(jìn)方向，迅速地再度興起。專(zhuān)家系統(tǒng)（ExpertSystem，簡(jiǎn)寫(xiě)為ES）是一個(gè)具有大量的專(zhuān)門(mén)知識(shí)，并能夠利用這些知識(shí)去解決特定領(lǐng)域中需要由專(zhuān)家才能解決的那些問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序。專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，從一般思維規(guī)律探討走向?qū)ｉT(mén)知識(shí)運(yùn)用的重大突破，是人工智能發(fā)展史上的一次重要轉(zhuǎn)折。,,專(zhuān)家系統(tǒng),1972年，費(fèi)根鮑姆在繼化學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)DENDRAL之后，又領(lǐng)導(dǎo)他的研究小組開(kāi)始研究其他的項(xiàng)目。1976年，斯坦福大學(xué)國(guó)際人工智能中心杜達(dá)（R.D.Duda）等人開(kāi)始研制地質(zhì)勘探專(zhuān)家系統(tǒng)PROSPECTOR。MIT1971年研制成功并投入使用數(shù)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)MACSYMA。美國(guó)拉特格爾（Rutger）大學(xué)于1978年研制成功用于青光眼診斷和治療的專(zhuān)家系統(tǒng)CASNET。,,在這一時(shí)期，與專(zhuān)家系統(tǒng)同時(shí)發(fā)展的重要領(lǐng)域還有計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人，自然語(yǔ)言理解與機(jī)器翻譯等。此外，在知識(shí)表示、不精確推理、人工智能語(yǔ)言等方面也有重大進(jìn)展。,1977年，在第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議上，費(fèi)根鮑姆正式提出了知識(shí)工程（KnowledgeEngineering，簡(jiǎn)稱(chēng)KE）的概念。整個(gè)2O世紀(jì)8O年代知識(shí)工程和專(zhuān)家系統(tǒng)在全世界得到了迅速發(fā)展，其應(yīng)用范圍也擴(kuò)大到了人類(lèi)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。專(zhuān)家系統(tǒng)的成功，說(shuō)明了知識(shí)在智能系統(tǒng)中的重要性，使人們更清楚地認(rèn)識(shí)到人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個(gè)知識(shí)處理系統(tǒng)，而知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)利用是人工智能系統(tǒng)的三個(gè)基本問(wèn)題。,隨著專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)用的不斷深入和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，專(zhuān)家系統(tǒng)本身所存在的問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)：應(yīng)用領(lǐng)域狹窄缺乏常識(shí)性知識(shí)知識(shí)獲取困難推理方法單一沒(méi)有分布式功能不能訪問(wèn)現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫(kù),人工智能又面臨著一次考驗(yàn)。出路何在？人工智能需要走綜合集成發(fā)展的道路。,,4.綜合集成期（80年代末至今）,在專(zhuān)家系統(tǒng)方面，從2O世紀(jì)8O年代末開(kāi)始逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。大型專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)采用了多種人工智能語(yǔ)言（如LISP、Prolog和C十十等）、多種知識(shí)表示方法（如產(chǎn)生式規(guī)則、框架、邏輯、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蟮龋?、多種推理機(jī)制（如演繹推理、歸納推理、非精確推理和非單調(diào)推理等）和多種控制策略（如正向、逆向和雙向等）相結(jié)合的方式，并開(kāi)始運(yùn)用各種專(zhuān)家系統(tǒng)外殼、專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具和專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境等。,,目前，人工智能技術(shù)正在向大型分布式人工智能、大型分布式多專(zhuān)家協(xié)同系統(tǒng)、廣義知識(shí)表達(dá)、綜合知識(shí)庫(kù)（即知識(shí)庫(kù)、方法庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)的集成）、并行推理、多種專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具、大型分布式人工智能開(kāi)發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體（Agent）協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。盡管如此，但從目前來(lái)看，人工智能仍處于學(xué)科發(fā)展的早期階段，其理論、方法和技術(shù)都不太成熟，人們對(duì)它的認(rèn)識(shí)也比較膚淺，甚至連人工智能能否歸結(jié)、如何歸結(jié)為一組基本原理也還是個(gè)問(wèn)號(hào)。,AI成功的例子(1),博弈：IBM公司的“深藍(lán)”成為第一個(gè)在國(guó)際象棋比賽中戰(zhàn)勝世界冠軍的計(jì)算機(jī)程序1997年，一次公開(kāi)賽中3.5/2.5比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫，他說(shuō)從棋盤(pán)對(duì)面感到了“一種新智能”（但是，連“深藍(lán)”的設(shè)計(jì)者也不認(rèn)為用了什么人工智能技術(shù)）,23,AI成功的例子(2),自主控制：CMU研制的ALVINN計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)安置在NAVLAB計(jì)算機(jī)控制微型汽車(chē)中，用于汽車(chē)導(dǎo)航行駛在高速公路上全程2850英里(約4586.5公里),其中98%時(shí)間由這個(gè)系統(tǒng)掌握方向盤(pán),2%時(shí)間由人駕駛,幾乎都在高速公路出入口處,24,AI成功的例子(3),后勤規(guī)劃：1991年海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中美國(guó)軍隊(duì)配備了一個(gè)動(dòng)態(tài)分析和重規(guī)劃工具DART,用于自動(dòng)后勤規(guī)劃與運(yùn)輸調(diào)度。該系統(tǒng)同時(shí)涉及50000個(gè)車(chē)輛、貨物和人，而且要考慮起點(diǎn)、目的地、路徑，解決所有參數(shù)之間的沖突。使用AI技術(shù)使規(guī)劃在幾小時(shí)內(nèi)完成，而傳統(tǒng)方法需要幾個(gè)星期DARPA稱(chēng)就此一項(xiàng)投資足以補(bǔ)償DARPA在AI方面30年的投資,25,第二節(jié)人工智能的研究領(lǐng)域,一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述生物神經(jīng)元及腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特征1．生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)生物神經(jīng)元（Neuron）即為神經(jīng)細(xì)胞，它是生物神經(jīng)系統(tǒng)的最基本單元。從其形狀和大小來(lái)看，神經(jīng)元是多種多樣的，但從組成結(jié)構(gòu)看，各種神經(jīng)元又具有共性。神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)如圖6-4所示，它由細(xì)胞體（Soma）、軸突（Axon）和樹(shù)突（Dendrite）三個(gè)主要部分組成。,細(xì)胞體是神經(jīng)元的主體，用于處理由樹(shù)突接受的其他神經(jīng)元傳來(lái)的信號(hào)。細(xì)胞體的內(nèi)部是細(xì)胞核，外部是細(xì)胞膜，細(xì)胞膜的外面是許多向外延伸出的纖維。軸突是由細(xì)胞體向外延伸出的所有纖維中最長(zhǎng)的一條分枝，用來(lái)向外傳遞神經(jīng)元產(chǎn)生的輸出電信號(hào)。每個(gè)神經(jīng)元都有一條軸突，其最大長(zhǎng)度可達(dá)1cm以上。在軸突的末端形成了許多很細(xì)的分枝，這些分枝叫神經(jīng)末梢。每一條神經(jīng)末梢可以與其他神經(jīng)元形成功能性接觸，該接觸部位稱(chēng)為突觸。所謂功能性接觸，是指非永久性的接觸，這正是神經(jīng)元之間傳遞信息的奧秘之一。樹(shù)突是指由細(xì)胞體向外延伸的除軸突以外的其他所有分支。樹(shù)突的長(zhǎng)度較短，但數(shù)量很多，它是神經(jīng)元的輸入端用于接受從其他神經(jīng)元的突觸傳來(lái)的信號(hào)。,2．人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特征記憶和存儲(chǔ)功能高度并行性分布式功能容錯(cuò)功能聯(lián)想功能自組織和自學(xué)習(xí)功能,（二）人工神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu),在圖7-2中，x1，x2，…，xn表示某一神經(jīng)元的n個(gè)輸入；ωi表示第i個(gè)輸入的連接強(qiáng)度，稱(chēng)為連接權(quán)值；θ為神經(jīng)元的閾值；y為神經(jīng)元的輸出。可以看出，人工神經(jīng)元是一個(gè)具有多輸入，單輸出的非線性器件。,2．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的一種模擬。盡管人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)規(guī)模宏大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、功能神奇，但其最基本的處理單元卻只有神經(jīng)元。人工神經(jīng)系統(tǒng)的功能實(shí)際上是通過(guò)大量神經(jīng)元的廣泛互連，以規(guī)模宏偉的并行運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)的。基于對(duì)人類(lèi)生物系統(tǒng)的這一認(rèn)識(shí)，人們也試圖通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)元的廣泛互連來(lái)模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。人工神經(jīng)元之間通過(guò)互連形成的網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間互連的方式稱(chēng)為連接模式或連接模型。它不僅決定了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)，同時(shí)也決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理方式。,3．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)目前，已有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至少有幾十種，其分類(lèi)方法也有多種。例如，按網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可分為無(wú)反饋網(wǎng)絡(luò)與有反饋網(wǎng)絡(luò)；按網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法可分為有教師的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)教師的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；按網(wǎng)絡(luò)的性能可分為連續(xù)型網(wǎng)絡(luò)與離散型網(wǎng)絡(luò)，或分為確定性網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)型網(wǎng)絡(luò)；按突觸連接的性質(zhì)可分為一階線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與高階非線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。,（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)越性，主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，具有自學(xué)習(xí)功能。例如實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別時(shí)，只在先把許多不同的圖像樣板和對(duì)應(yīng)的應(yīng)識(shí)別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)通過(guò)自學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會(huì)識(shí)別類(lèi)似的圖像。自學(xué)習(xí)功能對(duì)于預(yù)測(cè)有特別重要的意義。預(yù)期未來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)將為人類(lèi)提供經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、效益預(yù)測(cè)，其前途是很遠(yuǎn)大的。,第二，具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能。人的大腦是具有聯(lián)想功能的。如果有人和你提起你幼年的同學(xué)張某某，你就會(huì)聯(lián)想起張某某的許多事情。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實(shí)現(xiàn)這種聯(lián)想。第三，具有高速尋找優(yōu)化解的能力。尋找一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化解，往往需要很大的計(jì)算量，利用一個(gè)針對(duì)某問(wèn)題而設(shè)計(jì)的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，可能很快找到優(yōu)化解。,（四）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新興學(xué)科，還存在許多問(wèn)題。其主要表現(xiàn)有。（1）受到腦科學(xué)研究的限制由于生理實(shí)驗(yàn)的困難性，目前人類(lèi)對(duì)思維和記憶機(jī)制的認(rèn)識(shí)還很膚淺，還有很多問(wèn)題需要解決。例如，腦的層次結(jié)構(gòu)是怎樣形成的？腦是怎樣學(xué)習(xí)的？不同類(lèi)型的知識(shí)在腦中是如何組織的？腦神經(jīng)元在思維記憶中起什么作用？腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的突觸聯(lián)系強(qiáng)度是如何修正、保持的？等等。這些問(wèn)題如果能夠得到解決，將極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。（2）還沒(méi)有完整成熟的理論體系雖然目前已有許多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但這些模型的學(xué)習(xí)策略卻各不相同，還無(wú)法統(tǒng)一到一個(gè)完整的理論框架中，因而也無(wú)法形成一個(gè)成熟的理論體系。,（3）還帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一方面還沒(méi)有完整、成熟的理論系統(tǒng)支持，另一方面又需要用它分析和解決某些實(shí)際問(wèn)題，因此使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩。（4）與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然有它自己的優(yōu)勢(shì)，但又不可能全面替代傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)，它們之間只能是相互補(bǔ)充。然而，目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)計(jì)算技術(shù)之間的接口還很不成熟。上述問(wèn)題的存在，制約了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展。,二、專(zhuān)家系統(tǒng),（一）專(zhuān)家系統(tǒng)的基本概念目前，對(duì)什么是專(zhuān)家系統(tǒng)還沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格公認(rèn)的形式化定義。作為一種一般的解釋?zhuān)梢哉J(rèn)為專(zhuān)家系統(tǒng)是一種具有大量專(zhuān)門(mén)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的智能程序系統(tǒng)，它能運(yùn)用領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)門(mén)知識(shí)，模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過(guò)程，解決該領(lǐng)域中需要專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題。從上述解釋可以看出，專(zhuān)家系統(tǒng)包括以下三個(gè)方面的含義：（1）專(zhuān)家系統(tǒng)是一種程序系統(tǒng)，但又具有智能，因此它不同于一般的程序系統(tǒng)，而是一種能運(yùn)用專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理的啟發(fā)式程序系統(tǒng)。,,,（2）專(zhuān)家系統(tǒng)的智能來(lái)源于領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)、經(jīng)驗(yàn)及解決問(wèn)題的訣竅。為此，專(zhuān)家系統(tǒng)內(nèi)部必須包含有大量專(zhuān)家水平的領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，并且能夠在運(yùn)行過(guò)程中不斷地增長(zhǎng)新知識(shí)和修改原有知識(shí)。（3）專(zhuān)家系統(tǒng)所要解決的問(wèn)題一般是那些本來(lái)應(yīng)該由領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的問(wèn)題。,（二）專(zhuān)家系統(tǒng)的分類(lèi),按求解問(wèn)題的性質(zhì)分類(lèi)海葉斯-羅斯（F．Heyes-Roth）按照求解問(wèn)題的性質(zhì)，將專(zhuān)家系統(tǒng)分為以下10種類(lèi)型：（1）解釋型專(zhuān)家系統(tǒng)解釋型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是通過(guò)對(duì)已知信息和數(shù)據(jù)的分析與解釋?zhuān)_定它們的含義。其主要特點(diǎn)有：第一，系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量很大，而且往往是不準(zhǔn)確的、錯(cuò)誤的或不完全的；第二，系統(tǒng)能夠從不完全的信息中得出解釋?zhuān)⒛軐?duì)數(shù)據(jù)做出某些假設(shè)；第三，系統(tǒng)的推理過(guò)程可能很復(fù)雜和很長(zhǎng)，因而要求系統(tǒng)具有對(duì)自身推理過(guò)程做出解釋的能力。作為解釋型專(zhuān)家系統(tǒng)的例子有語(yǔ)音理解、圖像分析、系統(tǒng)監(jiān)視、化學(xué)結(jié)構(gòu)分析和信號(hào)解釋等。例如，衛(wèi)星圖像分析、集成電路分析、石油測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析、染色體分類(lèi)等。,（2）預(yù)測(cè)型專(zhuān)家系統(tǒng)預(yù)測(cè)型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是通過(guò)對(duì)過(guò)去或現(xiàn)在知識(shí)狀況的分析，推斷未來(lái)可能發(fā)生的情況。其主要特點(diǎn)有：第一，系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化，而且可能是不準(zhǔn)確或不完備的；第二，系統(tǒng)需要有適應(yīng)時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)模型，能夠從不完全和不準(zhǔn)確的信息中得出預(yù)報(bào)，并達(dá)到快速響應(yīng)的要求。預(yù)測(cè)型專(zhuān)家系統(tǒng)的例子主要有氣象預(yù)報(bào)、軍事預(yù)測(cè)、人口預(yù)測(cè)、交通預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)等。（3）診斷型專(zhuān)家系統(tǒng)診斷型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)觀察到的情況來(lái)推斷出某個(gè)對(duì)象機(jī)能失常的原因。其主要特點(diǎn)有：第一，能夠了解被診斷對(duì)象和客體各組成部分的特性，以及它們之間的聯(lián)系；第二，能夠區(qū)分一種現(xiàn)象及其所掩蓋的另一種現(xiàn)象；第三，能夠向用戶(hù)提出測(cè)量的數(shù)據(jù)，并從不確切信息中得出盡可能正確的診斷。診斷型專(zhuān)家系統(tǒng)的例子特別多，有醫(yī)療診斷、電子或機(jī)械故障診斷以及材料失效診斷等。著名的血液病診斷專(zhuān)家系統(tǒng)MYCIN、青光眼治療專(zhuān)家系統(tǒng)CASNET等都屬于這類(lèi)專(zhuān)家系統(tǒng)。（4）設(shè)計(jì)型專(zhuān)家系統(tǒng)設(shè)計(jì)型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)設(shè)計(jì)要求，求出滿(mǎn)足設(shè)計(jì)問(wèn)題約束的目標(biāo)配置。其主要特點(diǎn)有：第一，善于從多方面的約束中得到符合要求的設(shè)計(jì)結(jié)果；第二，系統(tǒng)需要檢索較大的可能解空間；第三，善于分析各種子問(wèn)題，并處理好子問(wèn)題間的相互作用；第四，能夠試驗(yàn)性地構(gòu)造出可能設(shè)計(jì)，并易于對(duì)所得設(shè)計(jì)方案進(jìn)行修改；第五，能夠使用已被證明是正確的設(shè)計(jì)來(lái)解釋當(dāng)前的設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)型專(zhuān)家系統(tǒng)的例子主要有電路設(shè)計(jì)、土木建筑工程設(shè)計(jì)、機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝設(shè)計(jì)等。,（5）規(guī)劃型專(zhuān)家系統(tǒng)規(guī)劃型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是要尋找出某個(gè)能夠達(dá)到目標(biāo)的動(dòng)作序列或步驟。其主要特點(diǎn)有：第一，所要規(guī)劃的目標(biāo)可能是動(dòng)態(tài)的或靜止的；第二，所涉及的問(wèn)題可能很復(fù)雜，要求系統(tǒng)能抓住重點(diǎn)，處理好各子目標(biāo)間的關(guān)系和不確定的信息，并通過(guò)試驗(yàn)性動(dòng)作得出可行的規(guī)劃。規(guī)劃型專(zhuān)家系統(tǒng)可用于機(jī)器人規(guī)劃、交通運(yùn)輸調(diào)度、工程項(xiàng)目論證、通信與軍事指揮以及農(nóng)作物施肥方案規(guī)劃等。（6）監(jiān)視型專(zhuān)家系統(tǒng)監(jiān)視型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)在于對(duì)系統(tǒng)、對(duì)象或過(guò)程的行為進(jìn)行不斷觀察，并把觀察到的行為與其應(yīng)當(dāng)具有的行為進(jìn)行比較，以發(fā)現(xiàn)異常情況，發(fā)出警報(bào)。監(jiān)視專(zhuān)家系統(tǒng)的主要特點(diǎn)有：第一，系統(tǒng)應(yīng)具有快速反應(yīng)能力，在造成事故之前及時(shí)發(fā)出警報(bào)；第二，系統(tǒng)發(fā)出的警報(bào)要有很高的精確性；第三，系統(tǒng)能夠隨時(shí)間和條件的變化而動(dòng)態(tài)地處理其輸入信息。監(jiān)視型專(zhuān)家系統(tǒng)可用于核電站的安全監(jiān)視、防空監(jiān)視與報(bào)警、國(guó)家財(cái)政的監(jiān)控及農(nóng)作物病蟲(chóng)害的監(jiān)視與報(bào)警等。（7）控制型專(zhuān)家系統(tǒng)控制型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是自適應(yīng)地管理一個(gè)受控對(duì)象或客體的全面行為，使其滿(mǎn)足預(yù)期要求。這類(lèi)專(zhuān)家系統(tǒng)的主要特點(diǎn)是：能夠解釋當(dāng)前情況，預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的情況，診斷可能發(fā)生的問(wèn)題及其原因，不斷修正計(jì)劃，并控制計(jì)劃的執(zhí)行。也就是說(shuō)，控制型專(zhuān)家系統(tǒng)具有解釋、預(yù)報(bào)、診斷、規(guī)劃和執(zhí)行等多種功能。控制型專(zhuān)家系統(tǒng)可用于空中交通管制、商業(yè)管理、自主機(jī)器人控制、作戰(zhàn)管理、生產(chǎn)過(guò)程控制和生產(chǎn)質(zhì)量控制等許多方面。,（8）調(diào)試型專(zhuān)家系統(tǒng)調(diào)試型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是對(duì)失靈的對(duì)象給出處理意見(jiàn)和方法。它要求專(zhuān)家系統(tǒng)須具有規(guī)劃、設(shè)計(jì)、預(yù)報(bào)和診斷等功能。調(diào)試專(zhuān)家系統(tǒng)可用于新產(chǎn)品或新系統(tǒng)的調(diào)試，也可用于被維修設(shè)備的調(diào)整、測(cè)試與試驗(yàn)。（9）教學(xué)型專(zhuān)家系統(tǒng)教學(xué)型專(zhuān)家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)、弱點(diǎn)和基礎(chǔ)知識(shí)，以最適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方案和教學(xué)方法對(duì)學(xué)生進(jìn)行教學(xué)和輔導(dǎo)。這類(lèi)專(zhuān)家系統(tǒng)的主要特點(diǎn)有：第一，同時(shí)具有診斷和調(diào)試功能；第二，具有良好的人機(jī)界面。,專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是指專(zhuān)家系統(tǒng)各組成部分的構(gòu)造方法和組織形式。不同應(yīng)用領(lǐng)域和不同類(lèi)型的專(zhuān)家系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)和功能也都不盡相同。通常，一個(gè)最基本的專(zhuān)家系統(tǒng)應(yīng)由知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)構(gòu)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)和用戶(hù)界面6個(gè)部分所組成，如圖1所示。,（四）專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),知識(shí)庫(kù)是專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)存儲(chǔ)器，用來(lái)存放求解問(wèn)題的領(lǐng)域知識(shí)。通常，知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)分為兩大類(lèi)型：一類(lèi)是領(lǐng)域中的事實(shí)，稱(chēng)為事實(shí)性知識(shí)，這是一種廣泛公認(rèn)的知識(shí)，即在書(shū)本上的知識(shí)及常識(shí)；另一類(lèi)是啟發(fā)性知識(shí)，它是領(lǐng)域?qū)＜以陂L(zhǎng)期工作實(shí)踐中積累起來(lái)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的一個(gè)重要任務(wù)就是要十分認(rèn)真細(xì)致地對(duì)專(zhuān)家的這類(lèi)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行分析。,1.知識(shí)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)又稱(chēng)為全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)存儲(chǔ)有關(guān)領(lǐng)域問(wèn)題的事實(shí)、數(shù)據(jù)、初始狀態(tài)（證據(jù)）和推理過(guò)程中得到的各種中間狀態(tài)及目標(biāo)等。實(shí)際上，它相當(dāng)于專(zhuān)家系統(tǒng)的工作存儲(chǔ)器，用它存放用戶(hù)回答的事實(shí)、已知的事實(shí)和由推理得到的事實(shí)。,2.數(shù)據(jù)庫(kù),推理機(jī)是一組用來(lái)控制、協(xié)調(diào)整個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)的程序。它根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前輸入的數(shù)據(jù)，利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)按一定的推理策略，去求解當(dāng)前的問(wèn)題、解釋外部輸入的事實(shí)和數(shù)據(jù)，推導(dǎo)出結(jié)論并向用戶(hù)提出問(wèn)題等。由于專(zhuān)家系統(tǒng)是模擬人類(lèi)專(zhuān)家進(jìn)行工作，因此設(shè)計(jì)推理機(jī)時(shí)，應(yīng)使它的推理過(guò)程和專(zhuān)家的推理過(guò)程盡量相似，并最好完全一致。推理機(jī)所采用的推理方法可以是正向推理、逆向推理、或正逆向結(jié)合的雙向推理，并且，在這三種推理方式中，都包含有精確推理和不確定推理。,3.推理機(jī),,推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)相分離，是專(zhuān)家系統(tǒng)的一大特點(diǎn)。這不僅便于對(duì)知識(shí)庫(kù)的管理，而且還可以實(shí)現(xiàn)具有可塑性、通用性的系統(tǒng)。,解釋機(jī)構(gòu)實(shí)際上也是一組程序，它包括系統(tǒng)提示、人機(jī)對(duì)話、能書(shū)寫(xiě)規(guī)則的語(yǔ)言以及解釋部分程序，其主要功能是解釋系統(tǒng)本身的推理結(jié)果，回答用戶(hù)的提問(wèn)，使用戶(hù)能夠了解推理的過(guò)程及所運(yùn)用的知識(shí)和數(shù)據(jù)。因此，在設(shè)計(jì)解釋機(jī)構(gòu)時(shí)，應(yīng)預(yù)先考慮好：在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，應(yīng)該回答哪些問(wèn)題，然后根據(jù)這些問(wèn)題，設(shè)計(jì)好如何回答。目前，大多數(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)的解釋機(jī)構(gòu)都采用人機(jī)對(duì)話的交互式解釋方法。,4.解釋機(jī)構(gòu),許多的人工智能領(lǐng)域的研究論文中Agent都是用的英文單詞，據(jù)說(shuō)中文的翻譯有兩種:智能代理和智能主體，到底哪一種更合適，各有各的理由。這也反映了人們對(duì)于Agent的不同理解，或者說(shuō)對(duì)Agent的各個(gè)特征的重要性的不同理解。,三、智能代理,有一種理解認(rèn)為，Agent是一類(lèi)自動(dòng)程序，它能夠代替人完成某些任務(wù)。例如郵件Agent可以代替人對(duì)收到的郵件進(jìn)行分類(lèi)并處理。這種Agent不僅能夠了解企業(yè)或人對(duì)于郵件處理的規(guī)則和習(xí)慣，而且在很多情況下比人做得還要好。它的作用就像是我們?cè)谌粘Ｉ钪械穆眯写怼⒍悇?wù)代理、保險(xiǎn)代理等，能夠幫助我們完成一些特定的任務(wù)。很顯然，在這類(lèi)Agent中，強(qiáng)調(diào)的是程序的自治能力和學(xué)習(xí)能力，把這類(lèi)Agent翻譯成智能代理是合適的。,另一種理解認(rèn)為，Agent是功能單一的主體，換句話說(shuō)，它只是解決某一方面的問(wèn)題，但是，通過(guò)群體Agent的通信和協(xié)調(diào)，它們可以共同解決非常復(fù)雜的問(wèn)題。在這類(lèi)系統(tǒng)中，智能并不是體現(xiàn)在個(gè)體Agent上，而是體現(xiàn)在群體Agent上。從目前的研究來(lái)看，盡管第一種意義下的Agent也有廣泛的應(yīng)用，但是，從問(wèn)題求解方法論的角度上講，單純的代理行為意義不大。而如果一些簡(jiǎn)單的Agent能夠通過(guò)協(xié)作完成復(fù)雜的任務(wù)是我們非常希望的一種解決問(wèn)題的方式，因此是Agent研究背后的真正動(dòng)機(jī)。,什么是Agent？實(shí)際上并沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)的定義，這也充分說(shuō)明這還是一個(gè)發(fā)展中的學(xué)科。我比較認(rèn)同下面的定義:Agent是為了達(dá)到某個(gè)特定的目標(biāo)，在與外部環(huán)境的相互作用基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)環(huán)境狀態(tài)的認(rèn)識(shí)以及和其他Agent的協(xié)作，自律地推進(jìn)問(wèn)題解決的處理單位。從這個(gè)定義來(lái)看，Agent應(yīng)具有以下四種基本特征。,(自律性):Agent擁有內(nèi)部自治機(jī)制和問(wèn)題解決機(jī)制，能夠控制自己的行為和內(nèi)部狀態(tài)。無(wú)需他人的干涉即可根據(jù)自己的知識(shí)和捕捉到的信息進(jìn)行判斷和行為。Agent自律性的高低在很大程度上決定了其智能的高低。,（社會(huì)性）:Agent不是孤立的，而是一個(gè)相互作用的群體。Agent間可以按照某種協(xié)議或者語(yǔ)言進(jìn)行通信和對(duì)話。從而形成一個(gè)小組來(lái)協(xié)作完成某一特定的任務(wù)。,(反應(yīng)性):指Agent具有外部環(huán)境的反射作用。能夠識(shí)別外部環(huán)境的變化并作出適當(dāng)反應(yīng)。但是這種反應(yīng)可以是簡(jiǎn)單的反射(reactiveagent)，也可以是深思熟慮的反應(yīng)(deliberativeagent)。,(自發(fā)性):指Agent具有對(duì)目標(biāo)的能動(dòng)性，為了達(dá)到目標(biāo)，Agent能夠自發(fā)地參加到某些處理或者協(xié)作中，表現(xiàn)出有目標(biāo)的行為。,基于Agent的方法就是MAS方法，也就是定義多個(gè)自律Agent,通過(guò)它們的相互協(xié)作來(lái)解決復(fù)雜的問(wèn)題。在這里我們不強(qiáng)調(diào)單個(gè)Agent的功能有多強(qiáng)，相反我們希望每個(gè)Agent的功能越單一越好，因?yàn)閱我坏墓δ苋菀状_保其操作正確和可靠，在實(shí)現(xiàn)上也比較容易。Agent的智能不是體現(xiàn)在其功能的強(qiáng)弱上，而是體現(xiàn)在相互協(xié)作上。如果把重點(diǎn)放在單個(gè)Agent的智能上，強(qiáng)調(diào)它的學(xué)習(xí)能力，那么Agent就和一般的具備學(xué)習(xí)功能的AI程序沒(méi)有什么區(qū)別，Agent也就僅僅是一個(gè)新名詞而已，沒(méi)有什么本質(zhì)的意義。,第三節(jié)人工智能教育應(yīng)用一、人工智能教育應(yīng)用概述智能輔助教學(xué)系統(tǒng)具有教學(xué)決策模塊、學(xué)生模型模塊、自然語(yǔ)言接口。因此有以下特點(diǎn)：（1）了解每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知特點(diǎn)和當(dāng)前知識(shí)水平；（2）因材施教，有針對(duì)性的開(kāi)展個(gè)別指導(dǎo)；（3）實(shí)現(xiàn)人性化的人機(jī)對(duì)話。,二、智能計(jì)算機(jī)輔助教育（ICAI）（IntelligentComputerAssistedInstruction）研究方向：根據(jù)學(xué)生的能力、弱點(diǎn)及所喜愛(ài)的學(xué)習(xí)風(fēng)格編制出一套進(jìn)行教學(xué)的計(jì)算機(jī)軟件。ICAI系統(tǒng)主要由下圖所示的三個(gè)基本模塊組成：,,知識(shí)庫(kù)。它包含學(xué)科知識(shí)（教學(xué)內(nèi)容）和教學(xué)知識(shí)（教學(xué)策略）兩部分內(nèi)容；“學(xué)生模型”模塊。它指明學(xué)生知道什么和不知道什么，代表了學(xué)生的智能活動(dòng)；“教師模型”模塊。它提供教學(xué)策略，負(fù)責(zé)指導(dǎo)系統(tǒng)如何向?qū)W生呈現(xiàn)教材，代表了教師的智能活動(dòng)。,,ADELE(AgentforDistanceEducation－LightEdition)是一個(gè)用于臨床醫(yī)學(xué)診斷的一個(gè)典型ICAI系統(tǒng)，,