上海交通大学通识教育核心课程 环球科学 《料学黄国人》 30 ResearGtute of Robotics oLab 脑与机器人(5) GHAI JIAO TONG UNIVERS TE AAAAA 曹其新、栾楠 超 http://robolab.sjtu.edu.cn/home/zh-hans/node/117 上海交通大学机器人研究所
Research Institute of Robotics RoboLab 脑与机器人（ 5 ） 上海交通大学通识教育核心课程 曹其新、栾楠 http://robolab.sjtu.edu.cn/home/zh-hans/node/117 上海交通大学机器人研究所
0月 《脑与机器人》实验课 Kinematics NAO机器人自由度布置 HeadPitch HeadYaw RShoulderRoll LShoulderRoll Axis Convention RShoulderPitch LShoulderPitch RElbowRoll LElbowYaw RElbowYaw LEIbowRoll RWristYaw LWristYaw RHand LHand RHipYawPitch LHipYawPitch RHipPitch LHipPitch RHipRoll LHipRoll RKneePitch LKneePitch Actuated Hand RAnklePitch LAnklePitch RAnkleRoll LAnkleRoll 上图展示了机器人上全部可运动的关节位置。正是这些关节使No拥有25个自由度，再加上惯性导航仪、压力传感器、霍尔效应传感 器、红外接收器和超声波传感器，这一切保证了Nao的动作格外平稳和流畅
《脑与机器人》实验课
《脑与机器人》实验课 地点：在工程训练中心思源楼304室 CHOREGRAPHE SIMULATOR 可视化编程软件 三维实体模拟器 何因 第7周(10月23日) M MONITOR SOFTWARE DEVELOPEMENT KIT 获取NAO的数据 SDH 开发人员专用工具 第8周(10月30日) 的的是一个复面五装载作，提员来自4O特s后及关 C+ 第9周(11月6日) 比赛和实验成绩评定
第7周（10月23日） 第8周（10月30日） 第9周（11月6日） 比赛和实验成绩评定 《脑与机器人》实验课 地点：在工程训练中心思源楼304室
型第部章脑科学、人工智能与智能控制 机器人 自动机器 脑机接口 智能机器人 计算机 人工智能 脑科学 4
4 机器人 计算机 人工智能 脑科学 智能机器人 自动机器人 脑机接口 第3章 脑科学、人工智能与智能控制
0月N8 人工智能的研究目标 Artificial Intelligence goals higher level intelligence "ife as it could be" Christohr Langton,oundr of Artificia understanding principles of useful biological intelligent artifacts systems systems applications abstract theory
5 Artificial Intelligence goals understanding biological systems principles of intelligent systems useful artifacts applications abstract theory higher level intelligence “life as it could be” Christopher Langton, founder of Artificial Life 人工智能的研究目标
0月 人工智能的研究目标 探讨智能的基本机理，研究如何利用各种自动机来模拟 人的某些思维过程和智能行为 方向一：结构模拟，神经计算 方向二：功能摸拟，特号推演 方向三：行为摸拟，控制进化 目标创造 想像领导 逻辑思维 收缩思考 直觉思性 发散思考 体觉辨识 体觉感受 操作理解 艺术欣赏 听觉饼识 听觉感受 语言理解 音乐赏 视觉辨识 视觉感受 察理解 图像欣资
6 人工智能的研究目标 探讨智能的基本机理，研究如何利用各种自动机来模拟 人的某些思维过程和智能行为 方向－：结构模拟，神经计算 方向二：功能模拟，符号推演 方向三：行为模拟，控制进化
研究人工智能的途径 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智 能，及人工智能。人脑的生理结构是由大量的神经细胞组成的神经网络。由 于这个网络太庞大、太复杂-研究表明，人脑是由大约1011个神经细胞组成 的一个动态的、开放的、高度复杂的巨系统，以致于人们对它的生理结构和 工作机理还未完全弄清楚。因此，目前的结构模拟只是对人脑的局部或者近 似的模拟。具体来讲，就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和 知识的载体，用所谓神经计算的方法实现学习、联想、识别和推理等功能， 从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。 运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连 接主义。 年件B 代 映射瓶须解映射输出 图1自联想神经网络结构示意图 N代 第代 Fig.1 Structure diagram of AANN 南3 基丁种群交浓的连择方法
7 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智 能，及人工智能。人脑的生理结构是由大量的神经细胞组成的神经网络。由 于这个网络太庞大、太复杂－研究表明，人脑是由大约1011个神经细胞组成 的一个动态的、开放的、高度复杂的巨系统，以致于人们对它的生理结构和 工作机理还未完全弄清楚。因此，目前的结构模拟只是对人脑的局部或者近 似的模拟。具体来讲，就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和 知识的载体，用所谓神经计算的方法实现学习、联想、识别和推理等功能， 从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。 运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连 接主义。 研究人工智能的途径
研究人工智能的途径 》功能模拟，特号推演 以人脑的生理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用 特号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来 模拟人脑的思维，实现机器智能。 以功能模拟和待号推演研究人工智能者，被成为心理学派、逻 辑学派、符号主义。 原因： 人脑的生理结构和工作机理还没有完全弄清楚 前的计算机可方便地实现高速的待号处理；此种方法可显式 地表示知识，容易表达人的心理模型；智能行为也并非仅神经 网络那样的结构形式所独有。 计算 信息处理 知识生成 可用信息 知识 策略创建智能 智能 信息 智能策略 通信信息传递 策略传递通信 信息 智能策略 传感 信息获取 信息 环境/约束 智能行为 策略执行控制
8 功能模拟，符号推演 以人脑的生理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用 符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来 模拟人脑的思维，实现机器智能。 以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被成为心理学派、逻 辑学派、符号主义。 原因： 人脑的生理结构和工作机理还没有完全弄清楚 当前的计算机可方便地实现高速的符号处理；此种方法可显式 地表示知识，容易表达人的心理模型；智能行为也并非仅神经 网络那样的结构形式所独有。 研究人工智能的途径
研究人工智能的途径 行为模拟，控制进化 是一种基于感知一行为模型的研究途径和方法。行为模拟法 是模拟人在控制过程中的智能话动和行为特征，如字寻优、滋 适应、自学习、自组织等，来研究人工智能。 主要观点： 智能取决于感知和行为，智能行为可以不需要知识，提出 “没有表示的智能”，“没有推理的智能”的观点，主张智能 行为的“感知一动作”模型，认为人的智能、机器智能可以逐 步进化，但只能在现实世界中与周围的环境的交互中体现出来。 行为主义、进化主义、控制论学派 GA 控制品质浮价 自适应 被控对象 模捌控制器
9 行为模拟，控制进化 是一种基于感知－行为模型的研究途径和方法。行为模拟法 是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特征，如字寻优、滋 适应、自学习、自组织等，来研究人工智能。 主要观点： 智能取决于感知和行为，智能行为可以不需要知识，提出 “没有表示的智能”，“没有推理的智能”的观点，主张智能 行为的“感知－动作”模型，认为人的智能、机器智能可以逐 步进化，但只能在现实世界中与周围的环境的交互中体现出来。 行为主义、进化主义、控制论学派 研究人工智能的途径
分布式人工智能 10 多领域专家系统可以协作求解单领域或者单个专家系统 无法解决的问题，提高求解能力，扩大应用领域，这样就提 出了分布式人工智能。 分布性：整个系统的信息，包括数据、知识和控制等，无论 在逻辑上或者物理上都是分布的，不存在全局控制和全高数 据存储。 连接性：在问题求解过程中，各个子系统和求解机构通过计 算机网络相互连接。 协作性：各子系统协调工作。 开放性：通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模， 具有比单个系统广大得多的开发性和灵活性。 容错性：，系统具有较多的冗余处理结点、通讯路径和知识， 能够使系统在出现故障时，仅仅降低响应速度或求解精度， 以保持系统正常工作，提高工作可靠性。 必 独立性：系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，从 而降低了各个处理结点和子系统问题求解的复杂性，也降低 了软件设计开发的复杂性
10 分布式人工智能 多领域专家系统可以协作求解单领域或者单个专家系统 无法解决的问题，提高求解能力，扩大应用领域，这样就提 出了分布式人工智能。 分布性：整个系统的信息，包括数据、知识和控制等，无论 在逻辑上或者物理上都是分布的，不存在全局控制和全局数 据存储。 连接性：在问题求解过程中，各个子系统和求解机构通过计 算机网络相互连接。 协作性：各子系统协调工作。 开放性：通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模， 具有比单个系统广大得多的开发性和灵活性。 容错性：系统具有较多的冗余处理结点、通讯路径和知识， 能够使系统在出现故障时，仅仅降低响应速度或求解精度， 以保持系统正常工作，提高工作可靠性。 独立性：系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，从 而降低了各个处理结点和子系统问题求解的复杂性，也降低 了软件设计开发的复杂性
