人工智能的研究领域
人工智能的研究领域
人类对人工智能的研究可以分成两 种方式对应着两种不同的技术: 传统的人工智能技术—心理的角度 模拟 基于人工神经网络的技术—生理的 角度模拟
◼人类对人工智能的研究可以分成两 种方式对应着两种不同的技术： –传统的人工智能技术——心理的角度 模拟 –基于人工神经网络的技术——生理的 角度模拟
■人工神经网络( Artificial neural Networks,简记作ANN),简单地 讲,它是一个数学模型,可以用电 子线路来实现,也可以用计算机程 序来模拟,是人工智能研究的一种 方法
◼人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），简单地 讲，它是一个数学模型，可以用电 子线路来实现，也可以用计算机程 序来模拟，是人工智能研究的一种 方法
两种人工智能技术的比较 项目传统的A技术 ANN技术 基本串行处理;由并行处理;对样本数据进 实现程序实现控制行多目标学习;通过人工 方式 神经元之间的相互作用实 现控制
◼ 两种人工智能技术的比较 项目 传统的AI技术 ANN技术 基本 实现 方式 串行处理；由 程序实现控制 并行处理；对样本数据进 行多目标学习；通过人工 神经元之间的相互作用实 现控制
两种人工智能技术的比较(续) 基本设计规则、框定义人工神经网络的结构 开发架、程序;用|原型,通过样本数据,依 方法样本数据进行据基本的学习算法完成学 调试(由人根习—自动从样本数据中 据已知的环境抽取内涵(自动适应应用 去构造一个模环境) 型) 适应精确计算:符非精确计算:模拟处理 领域号处理,数值感觉,大规模数据并行处 计算 理 模拟左脑(逻辑思右脑(形象思维) 对象维)
基 本 开 发 方法 设计规则、框 架、程序；用 样本数据进行 调试（由人根 据已知的环境 去构造一个模 型） 定义人工神经网络的结构 原型，通过样本数据，依 据基本的学习算法完成学 习——自动从样本数据中 抽取内涵（自动适应应用 环境） 适应 领域 精确计算：符 号处理，数值 计算 非精确计算：模拟处理， 感觉，大规模数据并行处 理 模拟 对象 左脑（逻辑思 维） 右脑（形象思维） 两种人工智能技术的比较（续）
人工神经网络的概念 1)Hecht-Nielsen (1988) 人工神经网络是一个并行、分布处理结构, 它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道 互连而成。这些处理单 (PE— processing Element)具有局部内存,并可以完成局部操 作。每个处理单元有一个单一的输出联接, 这个输出可以根据需要被分枝成希望个数的 许多并行联接,且这些并行联接都输出相同 的信号,即相应处理单元的信号,信号的大 小不因分支的多少而变化
人工神经网络的概念 ◼1）Hecht—Nielsen（1988年） 人工神经网络是一个并行、分布处理结构， 它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道 互连而成。这些处理单元（PE—Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操 作。每个处理单元有一个单一的输出联接， 这个输出可以根据需要被分枝成希望个数的 许多并行联接，且这些并行联接都输出相同 的信号，即相应处理单元的信号，信号的大 小不因分支的多少而变化
人工神经网络的概念 ■(1) Hecht-Nielsen(1988年)(续) 处理单元的输出信号可以是任何需 要的数学模型,每个处理单元中进 行的操作必须是完全局部的。也就 是说,它必须仅仅依赖于经过输入 联接到达处理单元的所有输入信号 的当前值和存储在处理单元局部内 存中的值
人工神经网络的概念 ◼ （1）Hecht—Nielsen（1988年）（续） ◼处理单元的输出信号可以是任何需 要的数学模型，每个处理单元中进 行的操作必须是完全局部的。也就 是说，它必须仅仅依赖于经过输入 联接到达处理单元的所有输入信号 的当前值和存储在处理单元局部内 存中的值
人工神经网络的概念 ■强调: ①并行、分布处理结构; ②一个处理单元的输出可以被任意 分枝,且大小不变; ③输出信号可以是任意的数学模型 ④处理单元完全的局部操作
人工神经网络的概念 ◼强调： – ① 并行、分布处理结构； –② 一个处理单元的输出可以被任意 分枝，且大小不变； –③ 输出信号可以是任意的数学模型； –④ 处理单元完全的局部操作
人工神经网络的概念 ■别名 人工神经系统(ANS) 神经网络(NN) 自适应系统( Adaptive systems) 自适应网( Adaptive Networks) 联接模型( Connectionism) 神经计算机( Neurocomputer)
人工神经网络的概念 ◼ 别名 人工神经系统（ANS） 神经网络（NN） 自适应系统（Adaptive Systems）、 自适应网（Adaptive Networks） 联接模型（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
生物神经网 1、构成 枝蔓( Dendrite) 轴突(Axon) C胞体(Som 胞体Soma) 突触( Synapse)
生物神经网 1、构成 胞体(Soma) 枝蔓（Dendrite） 胞体(Soma) 轴突（Axon） 突触（Synapse）
