计算机科学概论原书第5版制作 中英文PPT教师手册习题等65739_PPTx_Chapter13.ppt 55页

13章人工智能 2章节目标区分人类最擅长的问题类型和计算机最擅长的问题类型解释图灵测试定义知识表示的含义，并演示如何在语义网络中表示知识 3章节目标为简单场景开发搜索树解释专家系统的处理解释生物和人工神经网络的处理列出自然语言处理的各个方面解释自然语言理解中的歧义类型 4思维机器你能列出在这张图里的所有物品吗？CourtesyofAmyRose. 5思维机器你能算一下书中字母的分布吗？添加一千个4位数字？匹配指纹？搜索重复项的一百万个值的列表？CoverImage:©GurgenBakhshetsyan/ShutterStock,Inc. 6思维机器你能列出在这张图里的所有物品吗？你能算一下书中字母的分布吗？添加一千个4位数字？匹配指纹？搜索重复项的一百万个值的列表？人类做得最好电脑做得最好 7思维机器人工智能（AI）计算机系统的研究试图模拟和应用人类思维的智慧例如，编写程序以挑选图片中的对象 8图灵测试图灵测试根据经验确定计算机是否已实现智能的测试艾伦图灵一位英国数学家，在1950年写了一篇具有里程碑意义的论文，提出了一个问题：机器可以思考吗？他提出了一个测试来回答“我们怎么知道什么时候成功了？” 9图灵测试Figure13.2在图灵测试中，询问者必须确定哪个响应者是计算机，哪个是人 10图灵测试弱等价两个系统（人类和计算机）在结果（输出）中是等价的，但它们不会以相同的方式得出这些结果强等价两个系统（人和计算机）使用相同的内部过程来产生结果 11图灵测试勒伯奖图灵测试的第一次正式实例，每年举行一次聊天机器人旨在与人类用户进行对话的程序它赢了吗？ 12表示知识我们如何表示知识？我们需要根据我们想要处理数据的方式创建数据的逻辑视图自然语言非常具有描述性，但不适合高效处理语义网络和搜索树是用于表示知识的有前途的技术 13语义网络语义网络一种专注于对象之间关系的知识表示技术有向图用于表示语义网络或网络还记得有向图吗？ 14语义网络 15语义网络您对图13.3（上一张幻灯片）中的数据有什么疑问？你不能问什么问题？ 16语义网络网络设计网络中的对象代表我们所代表的现实世界中的对象我们所代表的关系基于我们想要问的现实问题也就是说，所表示的关系类型确定哪些问题易于回答，哪些问题更难回答，哪些问题无法回答 17搜索树搜索树一种结构，代表在对抗情况下的替代方案，如游戏搜索树下的路径代表玩家做出的一系列决定还记得树吗？ 18搜索树Figure13.4Nim简化版的搜索树 19搜索树搜索树分析可以应用于其他更复杂的游戏，如国际象棋但是，对国际象棋搜索树的全面分析将花费超过您的生命周期来确定第一步由于这些树很大，即使使用现代计算能力，也只能在合理的时间内分析树的一小部分因此，我们必须找到一种修剪树的方法 20搜索树修剪搜索空间的技巧深度优先一种涉及在跨级别搜索之前搜索树的路径的技术广度优先一种涉及在搜索特定路径之前搜索树的级别的技术广度优先倾向于产生最好的结果 21搜索树Figure13.5深度优先搜索和广度优先搜索 22专家系统基于知识的系统使用特定信息集的软件，从中提取和处理特定部分专家系统基于人类专家知识的软件系统;它是一个基于规则的系统基于一组if-then规则的软件系统推理引擎处理规则以得出结论的软件 23专家系统命名缩写代表结论NONE—此时不申请任何治疗TURF—应用草坪建筑处理WEED—应用杂草杀灭治疗BUG—applyabug-killingtreatmentFEED—适用基础肥料处理WEEDFEED—应用除草和肥料组合处理 24专家系统表示草坪状态所需的布尔变量BARE—草坪有很大的裸露区域SPARSE—草坪总体很薄WEEDS—草坪上有很多杂草BUGS—草坪上存在有虫子的证据 25专家系统可用的数据LAST—最后一次草坪治疗的CURRENT—当前日期SEASON—当前季节现在我们可以为我们的园艺专家系统制定一些规则。规则采用if-then语句的形式 26专家系统一些规则if(CURRENT–LAST<30)thenNONEif(SEASON=winter)thennotBUGSif(BARE)thenTURFif(SPARSEandnotWEEDS)thenFEEDif(BUGSandnotSPARSE)thenBUGif(WEEDSandnotSPARSE)thenWEEDif(WEEDSandSPARSE)thenWEEDFEED 27专家系统执行我们的推理引擎系统：草坪是否有大而裸的区域？用户：没有系统：草坪是否显示出有虫子的证据？用户：没有系统：草坪一般都很薄吗？用户：是的系统：草坪上是否含有大量杂草？用户：是的系统：你应该采用除草和肥料组合处理。 28人工神经网络人工神经网络试图模仿人体神经网络的知识的计算机表示但什么是人类神经网络？ 29神经网络Figure13.6生物神经元 30神经网络神经元单个细胞，传导基于化学的电子信号在任何时间点，神经元处于兴奋状态或抑制状态兴奋的状态神经元传导强烈信号抑制状态神经元传导微弱信号 31神经网络路径一系列连接的神经元树突输入触角轴突主要输出触手突触轴突和树突之间的空间 32神经网络突触的化学组成会降低其输入信号的强度。神经元接受许多输入信号，每个输入信号由相应的突触加权 33神经网络沿着神经网络的通路处于恒定的通量状态当我们学习新事物时，我们的大脑就会形成新的强大的神经通路 34人工神经网络人工神经网络中的每个处理元件类似于生物神经元元素接受一定数量的输入值（树突）并产生0或1的单个输出值（轴突）与每个输入值相关联的是数字权重（synapse） 35人工神经网络元素的有效权重是权重的总和乘以它们各自的输入值v1*w1+v2*w2+v3*w3每个元素都有一个数字阈值如果有效重量超过阈值，则单位产生的输出值为1如果它没有超过阈值，则产生输出值0 36人工神经网络训练在神经网络中调整权重和阈值的过程这一切都有用吗？训练神经网络以识别图片中的猫给定每个像素一个输出值，训练网络为每个有助于猫的像素产生1的输出值，为每个像素产生0的输出值 37自然语言处理在人/计算机语音交互期间发生三种基本类型的处理语音合成使用计算机重现人类语音的声音语音识别使用计算机识别人类所说的话自然语言理解使用计算机对人类交流应用有意义的解释 38语音合成一种语音合成方法动态语音生成计算机检查构成单词的字母并产生与这些字母相对应的声音序列，以试图发出单词音位人类语音被分类的声音单元 39语音合成Figure13.7PhonemesforAmericanEnglish 40语音合成另一种语音合成方法记录的语音以数字方式记录大量单词，并选择单个单词以构成消息必须多次记录许多单词以反映不同的发音和变形电话留言常见：对于NellDale，请按1对JohnLewis来说，按2 41语音识别理解言语的问题每个人的声音都是独一无二的每个人的口腔，舌头，喉咙和鼻腔的形状都会影响我们说话声音的音调和共鸣，这是独一无二的言语障碍，笨拙，音量，区域口音和演讲者的健康状况更加复杂 42语音识别其他问题人类以连续，流畅的方式说话，将单词串在一起发音类似的短语比如“icecream”和“Iscream”同音词比如“I”和“eye”或者“see”&“sea”人类通过语境澄清这些情况，但这需要另一层次的理解语音识别系统仍然存在连续语音的问题 43语音识别声纹频率曲线随时间变化，代表人类语音的声音人类通过多次说话来训练语音识别系统，以便计算机获得一个单词的平均声纹用于验证语音邮件的已声明发件人 44自然语言理解自然语言含糊不清！词汇含糊不清当代词可以应用于多个对象时产生的歧义句法歧义当句子可以以各种方式构建时产生的歧义参考模糊当词有多重含义时产生的歧义 45自然语言理解这句话是什么意思？Timeflieslikeanarrow.TimegoesbyquicklyTimeflies(usingastopwatch)asyouwouldtimeanarrowTimeflies(akindoffly)arefondofanarrow愚蠢？是的，但计算机不会知道 46自然语言理解词汇含糊不清Standupforyourcountry.Takethestreetontheleft.句法歧义Isawthebirdwatchingfromthecorner.Iatethesandwichsittingonthetable.参考模糊Thebicyclehitthecurb,butitwasnotdamaged.JohnwasmadatBill,buthedidn"tcare.你能想到其他的吗？ 47机器人移动机器人研究机器人相对于他们的环境移动，同时展现出一定程度的自治Sense-plan-act（SPA）范例机器人的世界以复杂的语义网络表示，其中机器人上的传感器用于捕获数据以构建网络Figure13.8Sense-plan-act（SPA）范例 48包容体系结构机器人不是一直试图对整个世界进行建模，而是给出了一组简单的行为，每个行为都与该行为所必需的世界部分相关联。Figure13.9新的控制范式 49包容体系结构Figure13.10阿西莫夫的机器人定律是有序的。 50机器人Sony"sAibo©ChrisWillson/Alamy 51机器人SojournerRoverCourtesyofNASA/JPL-Caltech. 52RobotsSpiritorOpportunityRoverCourtesyofNASA/JPL-Caltech. 53伦理道德问题政治与互联网：公众视角您是否曾使用互联网获取有关政治候选人的信息？互联网如何增加政治极端主义？你如何区分好的政治信息和坏的？ 54我是谁？我是一个看起来不像在cs领域的人.我获得什么诺贝尔奖？我在其他领域做过研究吗？CourtesyofCarnegieMellonUniversity 55你知道吗？什么语言被称为AI语言？PKC专家系统与大多数其他医学专家系统有何不同？自然语言翻译是否像早期专家预测的一样简单？作为中立心理治疗师的计划的名称是什么？