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关于人工智能,计算机领域的尖端(四)

2016-01-27 来源:编玩边学团队

上次给大家讲述了人工智能三大流派的事情,但其实那都是陈年旧事了,现今的人工智能早已不拘泥于三大流派的范围了,它拓展的更深且相互融合。然而今天我不打算说什么高新技术,今天我们从人工智能的基础讲起吧。

产生式系统

E.Post1943年提出的一种计算机形式体系,他将其命名为产生式系统,主要是使用类似于文法的规则对符号串进行替换运算。在60年代,产生式系统被应用于心理学,用于构建人类心理活动的认知模型。到现在产生式系统已经成为了人工智能系统中最典型体系结构之一。

产生式系统由三部份组成:综合数据库(global database),产生式规则(set of rules)以及控制系统(control system)。

综合数据库,它含有与具体任务有关的信息;随着应用情况的不同,这些数据库可能很简单,也很复杂。

产生式规则它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成,左部鉴别规则的适用性或先决条件,右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。

产生式规则的一般表现形式很简单:

IF 条件 THEN 操作:

即满足条件后,就对数据库执行后面的操作。

控制系统,它确定应该采用哪一条适用规则,而且当数据库的终止条件满足时,就停止计算。


经典问题:传教士与野人问题

N个传教士和N个野人要过河,现在有一条船只能承载K个人(包括野人),K,在任何时刻,如果有野人和传教士在一起,必须要求传教士的人数多于或等于野人的人数。


大家可以想想当N=3 k=2的情况,在你的思考过程中受到规则限制,
而每趟处理过后的情况就是数据库里的情况了。
什么时候停止?当
N个传教士和N个野人都过河了,控制系统就开始叫停这个工作了。



图搜索策略

根据产生式系统我们可以把产生的每一种结果根据其是否能到达连在一起,于是就产生了一种重要的数据结构——图(Graph)。

然后我们可以根据不同的搜索策略对图进行搜索,从而获得最优结果(或最快得到结果)。

于是这里有两种大方向的搜索策略。其一为把所有结果走一遍,然后计算,得到最优结果的盲目搜索。显然这不是我们想要的。


其二就是人工智能的重点研究课题——启发式搜索。

这里我们不谈盲目搜索,而重点讲讲启发式搜索。在进行启发式搜索之前我们需要有一个估价函数,然后我们根据估价函数得到的结果选出我们“最爱的人”(前提是你可以选)。依此最终得到的结果我们就认为它是“最优”结果。

然后这就有一个问题了,这个最后得到的“最优”结果其实并不一定。根据不同的估价函数我们可以得到不同的结果,然而我们都认为它是“最优”的。为什么?

因为启发式搜索的目的其实不是寻找最优解,而是找到它心仪的另一半啊,它在时间与优化之间找到了最平衡的结果(当然这个最平衡也是它认为的)。


好了,今天就讲到这里了,下次的话题不说这么深奥的东西了,我们来谈谈人生吧。


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