2016人工智能发展风潮与思考

<正>对人工智能来说,2016年是充满了纪念意义的特殊的一年:80年前的1936年,"人工智能之父"图灵提出了"可计算机器"的概念,为人工智能乃至现代信息科技奠定了基础;70年前的1946年,世界上第一台电子计算机ENIAC在美国宾州诞生;60年前的1956年,"人工智能"的概念首次被提出;50年前的1966年,第一次颁发"图灵     

献给图灵百年诞辰的礼物

 2012年6月23日是英国数学家图灵(Alan Mathison Turing,1912—1954)诞生100周年。图灵是世界科学史上罕见的具有非凡洞察力的奇才,他生前就已经名扬四海,死后更倍受尊崇,享有“计算机理论之父”、“人工智能之父”美誉。第二次世界大战中,图灵发明了能破译德军Enigma密码的译码机,从而挽救了千千万万盟军将士和普通百姓的生命,为战胜法西斯作出了重要贡献,因而获得大英帝国荣誉勋章。因此,在图灵诞生100周年之际,世界各国举行了多种形式的纪念活动。在中国,高等教育出版社推出《图灵和ACM图灵奖——纪念图灵百年诞辰》一书,为更好地了解图灵及其事业的众多继承者、了解计算机的发展史提供了难得的素材。     

书籍

<正>图灵的秘密作者:Charles Petzold图灵机是英国数学家阿兰·图灵提出的一种抽象计算模型,佩措尔德编著的《图灵的秘密:他的生平、思想及论文解读》深入剖析了图灵描述图灵机和可计算性的论文《论可计算数及其在判定性问题上的应用》。《图灵的秘密:他的生平、思想及论文解读》中在详解论文的同时,附带了大量的历史背景资料、图灵的个人经历,以及图灵机对人们理解计算机、人类意识和宇宙所产生的影响。     

谭铁牛: 2016人工智能发展风潮与思考

对人工智能来说,2016年是充满了纪念意义的特殊的一年:80年前的1936年,"人工智能之父"图灵提出了"可计算机器"的概念,为人工智能乃至现代信息科技奠定了基础;70年前的1946年,世界上第一台电子计算机ENIAC在美国宾州诞生;60年前的1956年,"人工智能"的概念首次被提出;50年前的1966年,第一次颁发"图灵奖",到现在已有64位获奖者;10年前的2006年,深度学习概念开始为大家所熟悉,并流行至今.     

一种多目标增量启发式搜索算法

提出一种多目标增量启发式搜索算法, 该算法结合启发式搜索与增量搜索的思想, 当多目标问题搜索图的状态格局发生改变时, 该算法并不是对变化后的问题进行完全重新求解, 而是部分利用了先前搜索保留的信息求解新问题的最优解集, 从而提高了问题求解的效率. 通过Gridworld标准测试问题上的实验测试, 验证了算法的效率.     

模糊输入自动机

现代数字电子计算机虽然部分地实现了人类的逻辑思维和抽象计算能力,在计算速度和精度方面达到了空前未有的水平,但由于它无法反映人类处理模糊信息的能力,因而不能有效地实现人工智能。本文引入模糊输入自动机概念,作为模糊模式识别和语义识别等过程的数学模型。本文讨论的是此类自动机的一种初级形式。第一部分提出问题。第二部分简单介绍与本文有关的模糊集理论。第三部分定义模糊输入自动机。第四部分讨论模糊输入自动机的一些重要性质。     

HowNet与意义的计算

语言是人类思想的基本承载者，而且是人类交流最重要的工具，当第一台计算机于20世纪40年代出现时，人们试图完成的第一个应用是处理的自然语言，例如开发自动翻译系统。自然语言处理是人工智能的一个子领域，它瞄准了两个紧密相关的目标；一个是使得计算机能够利用自然语言的能力与人类相互作用，第二是应用，包括自动文本理解、从数字化图书馆析取知识、信息检索、问题应答系统、机器翻译、自动文本概括、语音识别和语音合成等。与此同时，一门新的研究学科——计算语言学诞生了。HowNet不是本体论或类属词典，也不是类似于WordNet这样的词汇数据库。HowNet是适用于人类语言技术的意义计算在线附加语言知识系统。本书是对自然语言处理和HowNet全景描述及实例研究的进一步的语言知识理论探索。书中对有关高层次的HowNet规范定义作了极具特色的讨论，例如事物、部分、属性、时间、空间、事件和属性值以及它们之间的关系，对在HowNet背后创作者哲学的深入讨论是本书最有价值的部分。本书同时介绍了HowNet的意义可计算性的吸引力，描述了意义计算软件怎样能够收集这样多相关的词汇与表达式，并且在任何两个词或表达式之间给出它们的相似性值。     

启发式求满意解方法的研究

本文将H.A.Simon的满意解思想与启发式的形式相结合,提出了一种启发式求一类资源分配型计划问题满意解的方法。该法先将计划问题转化成一种子-格问题,然后对子-格问题求解,使一类难以用运筹学等精确方法解决的问题获得解决。本文所提出的方法是将计算机程序式的计算能力与人类启发式的选择能力相结合而产生的解题方法,具有形象化、计算简单、富有实际意义等优点。     

家用机器人的未来

自从计算机诞生那天起，人类就在不断探寻一个问题的答案，那就是机器人会不会有一天自己思考，美国电影《人工智能》再一次唤起了人们对这个问题的思考。其实人工智能远不只是进行机械动作，人工智能包括识别字迹和语音，同时还包括对语言学、经常学和少量心理学知识的掌握。最近美国一位名叫华莱士的人编写了一套人工智能语言系统，安装了这套系统的机器人能够理解人类95%的话语。     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题,利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力,发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法,并将其应用于求解标准Job-shop调度问题,计算结果以及与其他算法的比较说明,该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法。     

人工智能与专家系统(一)

本文是根据Robert I.Levine等的著作《A Comprehensive Guide to AI andExpert Systems》编译而成。 1.1 人类和人工智能人工智能是计算机科学研究的重要领域,第五代计算机的核心技术。它涉及到专家系统、知识工程、自然语言理解和模式识别等学科。人工智能的研究和应用,给人类带来了广泛的社会效益。     

多车辆直运越库调度的建模与启发式算法

以最小化客户的最晚交货时间为目标,建立了多车辆直运越库物流调度问题的混合整数线性规划模型,并使用优化工具ILOG CPLEX求解得到了适当规模问题和小规模问题的精确最优解;基于最大加工时间(LPT)规则,提出求解多车辆直运越库物流调度问题的启发式算法,通过对中等以及大规模实例的数值计算,比较了混合整数线性规划模型和启发式算法之间的计算性能.结果表明,启发式算法具有良好的近似性能,所测24组实例中的相对误差不超过9.5%,接近于精确解.     

与或图数据库的可达算法和寻根算法

与或图数据库是利用与或图描述数据库的关系模式 ,从而建立起新的一套数据库理论。这种数据库理论采用图论作为数学基础 ,将可达算法、搜索算法和分块算法引入关系数据库 ,来解决规范化算法中关键字求解和依赖蕴涵的问题。该文提出了利用宽度搜索、深度搜索、分块搜索和启发式搜索四种搜索算法判断依赖蕴涵问题 ,以及利用生成子图的方法求解候选关键字的问题。最后进一步证明了这些算法在复杂度上比传统算法更加优越。由此可见与或图数据库的算法更加高效直观易于编程 ,还为图论和人工智能与数据库的结合提供了可能     

基于智能规划的自动化概念设计综合方法

为进一步提高计算机辅助概念设计(CACD)系统的求解效率,基于人工智能中智能规划的思想,提出了一种新的启发式自动化概念设计综合方法.该方法基于状态-动作的表达方法对原理解的功能知识进行表达,并利用规划图原理对原理解进行组织和存储.结合提出的前向链集成策略、后向链集成策略和前后向链综合集成求解策略,可以高效率地对设计问题进行求解.最后,以海浪发电照明系统的概念设计为例.对该方法的可行性和求解效率进行了验证.     

人工智能与计算机

本文提出了人工智能与计算机的关系,以及人工智能的研究范围。针对人工智能领域中问题的求解既宽度优先搜索和深度优先搜索进行了讨论,它是人工智能程序实现的理论依据。     

星际转移发射机会搜索方法

针对星际探测任务发射机会搜索中,等高线图法计算量大和基于遗传算法的搜索方法难以得到精确最优解的问题,提出了一种混合搜索方法.该方法根据探测任务要求,定义待搜索目标函数,并确定搜索域;结合Lam-bert定理与Gauss算法对该问题进行降维;采用全局-局部混合搜索方法求解,解决了传统方法计算量大、计算效率低、求解最优解困难的问题.以1627 Ivar小行星的交会任务为例验证了该方法,其结果表明,采用混合搜索方法可以快速获得最优的星际转移发射机会.     

消息

中国人工智能协会副会长、中欧人工智能协会主席、我院计算机科学系兼职教授、北京航空学院计算机科学系渠川璐教授,应我院计算机系的邀请,于1987年2月16日来我院作人工智和专家系统的报告。 渠教授在报告中结合实例介绍了目前国内外关于人工智能的研究情况。人工智能是利用自动机通过模拟人类宏观/外显思维过程以高效率解决事实世界问题的科技。从原理上,它     

越库作业调度模型与算法研究

针对暂存区容量有限的越库中心的作业调度问题,以暂存成本、额外搬运成本和换车成本总和最小化为目标,建立数学模型。构建分支定界算法对问题进行精确求解;结合贪婪算法和遗传算法构建混合启发式算法对问题进行近似求解。大、小规模情形下的数值实验结果表明：分支定界算法可以有效求得小规模问题的精确解,但随着问题规模的增大,难以在较短时间内求得精确解;混合启发式算法在小规模情形下与分支定界算法的求解误差最小为0,最大为0.58％;大规模情形下,在给定1800 s内,混合启发式算法的求解质量均优于分支定界算法,两者差距最大为7.16％。这表明所构建的混合启发式算法是有效的。     

A*算法的探讨及其对八数码问题的实现

对人工智能中的经典启发式搜索算法进行了比较详细的介绍,在启发式搜索算法缮进行了解释,并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍,详细的描述了启发式A 搜索算法,并以八数码问题为例,用A*算法的C语言程序解决了八数码问题,取得了预期的搜索解,提高了搜索效率.