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智能技术

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60年代以来,随着计算机技术的发展,许多控制技术新方法和技术进入工程化产品化阶段,显著促进了工业技术的进步。其中包括促进了智能理论在控制技术中的应用,形成了智能控制技术。目前,信息革命席卷全球,并将导致一场智能革命。21世纪便是智能革命的世纪,并会出现社会智能化。因此,从现在起,我们就要面向智能时代,选取智能决策,实施科教兴国战略,发展以人工智能为核心、以生命科学为主导的高科技,使之成为新一代智能生产力——最强大的第一生产力,推进以智能化为代表的现代化,迎接智能革命、创造未来。

1.智能技术的基本概念

智能理论是探索人类智慧的奥秘与规律及在机器中复现人类智能的科学,是现代科学研究的前沿。目前智能理论及技术在各个领域已得到广泛的应用。但对于智能理论的研究不外乎两个方面,一方面是对智能的产生、形成和工作机制的立接研究;另一方面是研究如何用人工的方法模拟,以及研究如何提高机器,特别是计算机的科能水平,使机器成为且合感知、报理、决策的智能机器系统。前者称为自然智能理论,主要是生理学和心理学研究者所从事的工作:而后者称为人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)理论,主要是理工学研究者所从事的工作。因此,本文主要介绍后者——人工智能。

人工智能(ArtificialIntelligence,简称A1)是相对于自然智能(即人脑智能)而言.人工智能研究的是怎样利用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考、学习等思维活动,解决迄今认为需由专家才能处理好的复杂问题。通俗一点说,就是:由计算机来表示和执行人类的智能活动。其目标是利用各种自动机器或智能机器,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些“机器思维”或脑力活动自动化。显然,对于人工智能的这种定义,受到了当前电子计算技术水平的制约,因此,它是一种暂时的、相对的定义。

AI是计算机研究和应用发展到一定阶段的产物,任何问题,用计算机程序进行计算分析,可以在很大程度上取代人的脑力劳动,它可加快解题运算速度和扩大记忆存储量,但这只能说是简单智能化。一个高水平的智能程序,应该与人的思考、求解方式相仿。譬如,计算机辅助设计(CAD),能不断修改、补充、构造出所需的设计对象,它通过计算系统、数据库与显示装置,配合辅助程序,与人一起完成设计工作。

2.制造智能技术的研究现状

早期,智能制造系统大量运用基于知识的专家系统来提高制造智能,例如基于ES的机床自适应控制,其智能行为体现在符号推理上。这些ES多数属于非实时型的系统,数据是静止的且与外部环境没有信息交互,是低水平的封闭式的智能系统。为了克服Es存在对领域专家的依赖性、知识获取困难、现代计算机依据VanNeumann原理,用逻辑知识表达不灵活以及通用性较差等缺陷,AI的最新研究已向基于数值计算的计算智能方向发展。

当前,用计算手段实现智能的较新方法和新理论,如FL,NN,GA,混沌,分形以及粗一集理论等科学,都属于计算智能的范畴。计算智能的灵活性、通用性及严密性明显优于基于知识的径。ES更能提高制造智能水平。现今,计算智能的研究应用重点在FL,NN,GA等方面,其在IM的研究领域主要有:智能传感器,加工过程的智能控制,制造系统的智能检测与监控,切削参数的智能优化,机械零件可靠性分析及最优化设计,机械故障智能诊断,智能学习、决策与预测等多个方面。

1943年,心理学家McCalloch与数学家Pitts合作提出了NN的第1个数学计算模型——MP模型,从而开创了NN理论研究的新时代。五十多年来,NN的研究虽一度陷入低谷,但自从1982年J.Hopfield提出HopfieldNN模型成功地解决了“旅行商问题以来,NN的研究再次进入高潮阶段,涌现了许多研究成果,并向自组织、自适应、自学习等方向发展

综合NN几十年的发展,其典型特征如下:并行处理机制具有众多可调参数,可以描述较为复杂的系统;神经之间的连接强度可调,具有自适应能力}信息存储是分布的,具有记忆和联想能力;集体计算,有较强的计算能力;高度的冗余能力,具有一定的容错能力;具有自组织和协调能力;学习能力较强;多层前馈型NN具有高度的非线性映射能力,能完成较为复杂的非线性系统的建模}组成NN的人工神经元较为简单,能用硬件实现;黑箱型工作模式,逻辑分析难;传统BP学习算法的学习时间长,易局部收敛,学习不稳定等。

进化计算(EvolutionaryComputation,EC),也称为行为主义的AI,是自60年代开始发展的一门新兴学科。它仿照生物的进化过程,按优胜劣汰的自然选择优化规律和方法,来解决难以用传统方法解决的优化计算问题。其中GA是应用最普遍的一种EC技术。GA是根据生物进化的模型提出的一种优化算法,是一种全局意义上的自适应启发式搜索技术它依照自然界优胜劣汰的自然选择规律,经过遗传、变异演变出满足给定精度的较优解GA的中心问题是鲁棒性(Robustness)。所谓鲁捧性,是指能在许多不同环境中通过效率及功能之间的协调平衡以求生存的能力。

3.智能研究途径和方法

智能是脑,特别是人脑所具有的。那么,要实现人工智能,自然就离不开入人脑的借鉴,其中包括对人脑的结构、功能相人脑具有智能的原因、过程等的借鉴。于是就产生了如下几种人工智能研究途径和方法。

(1).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,即人工智能。就是用人工神经元(神经细胞)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。

(2).功能模拟,符号推演

具体来讲,功能模拟法就是以人脑的心理模型,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。基于功能模拟的符号推演,是人工智能研究中最早使用且直至目前还主要使用的方法。

以上两种方法,是当前人工智能研究的两条主要途径。它们各有所长,也各有所短。从这两种方法所擅长处理的问题来看,它们都有一定的局限性,而且刚好互为补充。从当前的研究现状来看,人们将模糊推理与神经计算相结合,已展现出相得益彰的喜人前景。因此,将功能模拟与结构模拟相结合是当前人工智能研究的总趋势,

(3).行为模拟,控制进化

除了上述两和研究途径和方法外,还有一种基于感知行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性,如自寻优、自适应、自学习、自组织等,来研究和实现人工智能。

4.智能技术的未来

智能革命的时空动力是网络革命,使信息网络发展为智能网络。智能网络的发展趋势:一是实现计算机网络的智能化,二是建造智能机网络——真正意义上的智能网络。显然,当计算机发展为智能机,智能机网络就会应运而生。

工厂智能化的关键是采用智能制造系统(IMS)。随着计算机向智能机发展,计算机集成制造系统(CIMS)必然要发展为智能机集成制造系统(IIMS),成为真正的智能制造系统。目前,一般是实现计算机集成制造系统的智能化,即将人工智能技术、专家系统、智能机器人运用于计算机集成制造系统,使之成为智能化的计算机集成制造系统(ICIMS)。这样的制造系统,也是一种智能制造系统。

农业生产也能像未来工厂那样,那么农业生产也可由自动控制进入智能控制,实现生产过程的智能化。现在,日本已经出现了植物工厂,展示了农业工厂化、自动化,乃至智能化的广阔前景。

智能机器不仅进入工厂和田间,还要进入办公室和家庭,现在已经在建造“智能大厦”和“智能住宅”,实现计算机控制、机器人服务和网络通讯,使办公室和家庭自动化推而广之,最终实现城市智能化。

正像蒸汽机的能量革命魔术般地创造出工业社会一样,智能机的智能革命也会奇迹般地创造出智能社会。智能机、智能机器人和智能网络推动社会智能化,一个全面智能化的社会,便是智能社会。

结束语:

作为高技术核心的智能技术(如人工智能、智能计算机、智能机器人等),其关键是人工智能。它们的相互作用会引发智能“核爆炸”,把人工智力和人类智力的潜能爆发出来,导致智能革命;也会奇迹般地创造出一个智能社会。因此,工业社会之后不是“信息社会”。“信息社会”无非是由工业社会向智能社会转变过程中的一个过渡阶段,而不是一种独立的社会形态。

摘要:介绍人工智能理论的基本理论体系和智能技术的应用概况,追索其理论的本原和发展现状,并就主要智能理论的应用特点进行论述。

关键词:智能技术;智能革命

智能技术责任编辑:刘老师    阅读:人次