NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 人工智能 制造智能机器的科学与工程 一约翰麦卡锡(1955) 源自1956年的达特茅斯会议 逻辑学派(符号主义) 物理符号系统假设和有限合理性原理 仿生学派(连接主义) 人工神经网络和进化计算 控制论学派(行为主义 John Mccart 感知和行为之间的关系
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 人工智能 ▪ 源自1956年的达特茅斯会议 ▪ 逻辑学派（符号主义） - 物理符号系统假设和有限合理性原理 ▪ 仿生学派（连接主义） - 人工神经网络和进化计算 ▪ 控制论学派（行为主义） - 感知和行为之间的关系 制造智能机器的科学与工程. -----约翰·麦卡锡（1955） John McCarthy
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 符号主义 即传统的人工智能,认为人工智能源于数理逻辑,主张以知识为基础,通过推理来 进行问题求解,在硏究方法上采用计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法 Simon、 Minsky和Newe等认为,人和计算机都是一个物理符号系统,因此可用计 算机的符号演算来模拟人的认知过程;作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息 形式,因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处理过程。 人脑的反映形式化 现实信息t数据 物理系统物理符号系统 表现智能
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 符号主义 即传统的人工智能，认为人工智能源于数理逻辑，主张以知识为基础，通过推理来 进行问题求解，在研究方法上采用计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法 Simon、Minsky和Newell等认为，人和计算机都是一个物理符号系统，因此可用计 算机的符号演算来模拟人的认知过程；作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息 形式，因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处理过程
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络 生物神经元网络结构 树突 油突 大脑含约1011个神经元,它们通过1015个联结构成 细胞体 一个网络。每个神经元具有独立的接受、处理和传 递电化学信号的能力,这种传递由神经通道来完成 突触 树突是树状的神经纤维接收网络,它将电信号传送 到细胞体 °细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 轴突是单根长纤维,它把细胞体的输出信号导向其 他神经元 —个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合 点称为突触 神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决 定)确立了神经网络的功能
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络 ▪ 生物神经元网络结构 •大脑含约1011个神经元，它们通过1015个联结构成 一个网络。每个神经元具有独立的接受、处理和传 递电化学信号的能力，这种传递由神经通道来完成 •树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送 到细胞体 •细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 •轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其 他神经元 •一个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合 点称为突触 •神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决 定)确立了神经网络的功能
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络 适合大规模并行处理、容错性、自组织和自 适应能力和联想功能强 轴突 突触 内核 树突 轴突 Z=∑wx10 y=fΣwrO 神经元获得网络输入信号后,信号累计效果 整合函数u(x)大于某阈值θ时,神经元处于 激发状态;反之,神经元处于抑制状态。 Warren McCulloch Walter Pitts
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络 Warren McCulloch Walter Pitts 适合大规模并行处理、容错性、自组织和自 适应能力和联想功能强 神经元获得网络输入信号后，信号累计效果 整合函数u(x)大于某阈值 时，神经元处于 激发状态；反之，神经元处于抑制状态
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 连接主义 神经网络从四个方面刻画人脑的基本特征: 物理结枃:模仿生物神经元的功能,构造人工神经元的联结网络 计算模拟:ANN以具有局部计算能力的神经元为基础,同样实现信息的大 规模并行处理。 存储与操作:大脑对信息的记忆是通过改变突触的强度来实现并分布存储 。ANN模拟信息的大规模分布存储。 训练:后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。ANN根据人工 神经元网络的结构特性,使用不同的训练过程,自动从“实践”(即训练 样本)中获取相关知识,并存储在系统中
NVE and Computer Application 网络虚拟环境中的计算机科学 ▪ 连接主义 - 神经网络从四个方面刻画人脑的基本特征： ▪ 物理结构：模仿生物神经元的功能，构造人工神经元的联结网络 ▪ 计算模拟：ANN以具有局部计算能力的神经元为基础，同样实现信息的大 规模并行处理。 ▪ 存储与操作：大脑对信息的记忆是通过改变突触的强度来实现并分布存储 。ANN模拟信息的大规模分布存储。 ▪ 训练：后天的训练使得人脑具有很强的自组织和自适应性。ANN根据人工 神经元网络的结构特性，使用不同的训练过程，自动从“实践”（即训练 样本）中获取相关知识，并存储在系统中