第21章智能計(jì)算機(jī)與智能化網(wǎng)絡(luò)

21.1智能計(jì)算機(jī)

21.2智能化網(wǎng)絡(luò)

21.1智能計(jì)算機(jī)21.1.1智能硬件平臺和智能操作系統(tǒng)

智能硬件平臺：指直接支持智能系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行的智能硬件設(shè)備。如已研制過的LISP機(jī)、PROLOG機(jī)等?，F(xiàn)在，又推出了適于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能專用芯片，同時(shí)又在開發(fā)、研制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)和其他新型智能計(jì)算機(jī)。

智能操作系統(tǒng)：指以智能計(jì)算機(jī)硬件為基礎(chǔ)，能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)硬軟件資源的智能管理與調(diào)度，具有智能接口，并能支撐外層的智能應(yīng)用程序的新一代操作系統(tǒng)。智能操作系統(tǒng)主要有三大特點(diǎn)：并行性、分布性和智能性。21.1.2LISP機(jī)和PROLOG機(jī)

LISP機(jī)是一種面向符號處理、直接以LISP語言為機(jī)器語言的計(jì)算機(jī)，由美國麻省理工學(xué)院AI實(shí)驗(yàn)室的R.格林布拉特于20世紀(jì)70年代初首先研制成功。

PROLOG機(jī)是一種面向邏輯推理、直接以PROLOG語言為機(jī)器語言的計(jì)算機(jī)。21.1.3人工智能芯片用于機(jī)器學(xué)習(xí)以提升程序運(yùn)行效率的人工智能專用芯片就是一般所稱的人工智能芯片。人工智能芯片現(xiàn)在已經(jīng)是AI領(lǐng)域的一個(gè)新的熱點(diǎn)。

從原理來看，目前所推出的AI芯片有：

GPU（GraphicsProcessingUnit）、FPGA（FieldProgrammableGateArray，現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）和TPU（TensorProcessingUnit）等幾種架構(gòu)類型。21.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，類腦芯片

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)也稱神經(jīng)計(jì)算機(jī)，是指由大量類似神經(jīng)元的基本處理單元相互連接所構(gòu)成，具有分布存儲和并行處理能力及自組織方式，能模擬人腦神經(jīng)信息處理功能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)又可分為三種類型，即基于超大規(guī)模集成電路的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)、基于光處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)和基于分子處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。但受當(dāng)前物質(zhì)條件和技術(shù)水平的限制，神經(jīng)計(jì)算機(jī)分全硬件和軟件模擬兩條途徑來實(shí)現(xiàn)。

類腦芯片（brain-inspiredchip）右圖所示的就是英特爾推出的類腦芯片系統(tǒng)PohoikiBeach。這是一個(gè)擁有830萬個(gè)人工神經(jīng)元的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。據(jù)英特爾介紹，其組成芯片在AI任務(wù)中的速度是傳統(tǒng)CPU的一千倍，能耗效率是一萬倍。而且這種類腦芯片越擴(kuò)展效率越高，這是傳統(tǒng)架構(gòu)無法企及的。

在類腦芯片的研發(fā)領(lǐng)域，還有一個(gè)重大事件：清華大學(xué)也推出了一款名為“天機(jī)”的類腦芯片。該成果已作為封面文章發(fā)表在2019年8月1日的《自然》上。據(jù)報(bào)道，這款“天機(jī)芯”既可支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又可支持人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是世界上首款異構(gòu)融合型類腦芯片。利用天機(jī)芯已實(shí)現(xiàn)了無人駕駛自行車的智能控制，包括自平衡、動態(tài)感知、目標(biāo)探測、跟蹤、自動避障、過障、語音理解、自主決策等功能。

21.1.5智能計(jì)算機(jī)發(fā)展展望人們試圖突破馮·諾依曼機(jī)的框架，開發(fā)、研制新一代計(jì)算機(jī)。基于不同的計(jì)算原理，提出了許多新型計(jì)算機(jī)的構(gòu)想。其中的生物計(jì)算機(jī)、分子計(jì)算機(jī)、光學(xué)計(jì)算機(jī)、量子計(jì)算機(jī)等等，已經(jīng)取得了初步的成果或不小的進(jìn)展。

21.2智能化網(wǎng)絡(luò)

21.2.1智能網(wǎng)

1.智能網(wǎng)的定義

按照CCITT對智能網(wǎng)的定義，智能網(wǎng)可描述為：在原有通信網(wǎng)絡(luò)（即交換與傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）基礎(chǔ)上，為快速、方便、經(jīng)濟(jì)、靈活地提供電信新業(yè)務(wù)（或稱增值業(yè)務(wù)）而設(shè)置的一種附加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。智能網(wǎng)的簡單原理如圖10-2所示?？梢钥闯觯悄芫W(wǎng)是建立在基礎(chǔ)通信網(wǎng)之上，為各種具體電信業(yè)務(wù)提供統(tǒng)一服務(wù)的一個(gè)平臺。

圖21-2智能網(wǎng)原理簡圖

2.智能網(wǎng)的結(jié)構(gòu)

3.智能網(wǎng)的特點(diǎn)

功能分離，集中控制

模塊編程，組合配置

4.智能網(wǎng)的意義

①可方便、快速、經(jīng)濟(jì)地生成新的電信業(yè)務(wù)（網(wǎng)）

②可適應(yīng)多種新業(yè)務(wù)的需要

③可實(shí)現(xiàn)客戶自己管理業(yè)務(wù)

5.智能網(wǎng)的發(fā)展從人工智能技術(shù)角度看，當(dāng)前的智能網(wǎng)的智能水平還需要進(jìn)一步提高。從智能網(wǎng)的原理來看，我們認(rèn)為對于智能網(wǎng)可以考慮引入自動規(guī)劃與配置、專家系統(tǒng)、知識庫、優(yōu)化搜索等智能技術(shù)以及語音識別、語音合成和機(jī)器翻譯等智能技術(shù)。譬如，可運(yùn)用SIB的組合排列知識、專家經(jīng)驗(yàn)知識、業(yè)務(wù)特征知識等，通過推理或搜索而生成相關(guān)業(yè)務(wù)的SIB程序。

21.2.2智能Web1.語義Web的基本概念語義Web是進(jìn)一步將（文檔中的）知識（數(shù)據(jù)）互聯(lián)（或者說將文檔變成機(jī)器可讀的知識結(jié)構(gòu)（元數(shù)據(jù)））而形成的一種數(shù)據(jù)Web。其目的是讓計(jì)算機(jī)能夠自己“理解”網(wǎng)頁中有關(guān)的內(nèi)容和用戶意圖，并能沿著數(shù)據(jù)鏈接進(jìn)行一定的推理和判斷，以便更好地為用戶提供各種智能化信息服務(wù)。就是說，語義Web是傳統(tǒng)文檔Web的擴(kuò)展和升級，是一種智能型Web。

2.語義Web的體系結(jié)構(gòu)

第1層是基礎(chǔ)層，主要包括Unicode和URI。這里Unicode是一種字符集，用于Web資源（如HTML文檔、程序、圖片、音視頻等）的編碼；URI（Uniform

Resource

Identifier）是統(tǒng)一資源標(biāo)識符，負(fù)責(zé)Web資源的定位。第2層是句法層，包括XML、NS和xmlsdhema。其中XML（Extensible

Markup

Language）是精簡的SGML（標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言），它綜合了標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言的豐富功能與HTML的易用性，允許用戶在文檔中加入任意的結(jié)構(gòu)，而無需說明這些結(jié)構(gòu)的含義；NS（NameSpace）是命名空間，由URI索引確定；xmlsdhema是XML模式規(guī)范。第3層是數(shù)據(jù)層，包括RDF和rdfsdhema，其中RDF（ResourceDescriptionFramework）是資源描述框架，它是一種描述信息資源的語言，其目標(biāo)是建立一種供多種元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)共存的框架，RDF解決的是如何采用XML標(biāo)準(zhǔn)語法無二義性地描述資源對象的問題，使得所描述的資源的元數(shù)據(jù)信息成為機(jī)器可理解的信息；rdfsdhema是RDF模式規(guī)范。第4層是語義層，Ontologyvocabulary，即本體詞匯。該層是在RDF基礎(chǔ)上定義的概念及其關(guān)系的抽象描述，用于描述應(yīng)用領(lǐng)域的知識，描述各類資源及資源之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對詞匯表的擴(kuò)展。在這一層，用戶不僅可以定義概念而且可以定義概念之間豐富的關(guān)系。第5至7層分別是邏輯層(Logic)、驗(yàn)證層(Proof)、信任層(Trust)。邏輯層在前面各層的基礎(chǔ)上進(jìn)行邏輯推理操作；驗(yàn)證層根據(jù)邏輯陳述進(jìn)行驗(yàn)證，以證明輸出的可靠性以及其是否符合用戶的要求；信任層是語義Web安全的組成部分，主要負(fù)責(zé)發(fā)布語義Web所能支持的信任評估。3.語義Web的關(guān)鍵技術(shù)

實(shí)現(xiàn)語義Wbe的三大關(guān)鍵技術(shù)：

XML,不僅能提供對資源內(nèi)容的表示，也能描述資源的結(jié)構(gòu)信息。

RDF,是一種資源描述語言，是語義Web的數(shù)據(jù)建模語言，所有語義Web信息都用RDF存貯和表示。

Ontology,這一詞源于哲學(xué)領(lǐng)域，一直以來存在著許多不同的用法。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，其核心意思是指一種模型，用于描述由一套對象類型（概念或者說類）、屬性以及關(guān)系所構(gòu)成的世界。

21.2.3網(wǎng)絡(luò)的智能化管理與控制

1.在管理功能中引入智能技術(shù)

配置管理中，可以用人工智能中自動規(guī)劃與配置技術(shù)實(shí)

現(xiàn)優(yōu)化配置，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

故障管理中，可建立故障診斷專家系統(tǒng)。

性能管理中，性能分析可以采用知識庫和專家系統(tǒng)技術(shù)提高其水平和速度。

安全管理中，入侵檢測中可使用多種智能技術(shù)。

2.在管理方法中引入智能技術(shù)

3.智能網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)

智能網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)具有如下能力：(1)處理不確定性問題的能力

(2)協(xié)作能力(3)應(yīng)變能力

(4)解釋和推理能力(5)記憶和學(xué)習(xí)能力

此外，網(wǎng)絡(luò)管理還涉及網(wǎng)絡(luò)安全問題，包括對病毒、黑客、惡意軟件、垃圾郵件、虛假信息等的識別、防范與清理。顯然，這里也需要智能技術(shù)的支持?？梢钥闯?，模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)甚至機(jī)器博弈等智能技術(shù)則可在此派上用場。21.2.4網(wǎng)上信息的智能化檢索

1.搜索引擎（SearchEngine）

2.智能搜索引擎

智能搜索引擎的主要有以下研究課題：

(1)信息搜集方面主要是智能搜索算法，如啟發(fā)式搜索。(2)信息組織方面，又可分為以下幾種：

①信息分類技術(shù)（涉及模式分類、文本聚類等技術(shù)）

②基于內(nèi)容的自動索引技術(shù)（對信息文檔內(nèi)容進(jìn)行自動歸納和提取，涉及自然語言理解等技術(shù)）

③理解式自動文摘技術(shù)（在對文章進(jìn)行分析理解的基礎(chǔ)上提取摘要，涉及自然語言理解等技術(shù)）(3)信息檢索方面有模糊檢索、概念檢索、自然語言檢索等。3.基于Agent的網(wǎng)上信息搜索

設(shè)計(jì)一種網(wǎng)上信息查詢Agent

建立基于Agent的搜索引擎4.基于知識圖譜的語義搜索

基于知識圖譜的搜索引擎從語義層面理解用戶意圖，沿著知識圖譜進(jìn)行搜索和推理，因而能夠給用戶提供更準(zhǔn)確的期望信息，而且還可以提供相關(guān)信息。5.網(wǎng)頁排序技術(shù)

PageRank算法：將一個(gè)網(wǎng)頁與其他網(wǎng)頁的連接多寡作為該網(wǎng)頁的權(quán)重，然后對檢索到的網(wǎng)頁計(jì)算權(quán)值并按權(quán)值大小進(jìn)行排序。6.基于大語言模型的新一代搜索引擎

21.2.5推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)一般由用戶資料、物品資料、分析建模、用戶模型、物品模型、推薦算法等模塊組成，其邏輯關(guān)系如圖中箭頭所示。用戶資料包括顯式的注冊、表格、問卷以及隱式的上網(wǎng)記錄、瀏覽記錄、行為日志等。物品（items）是廣義的，包括出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上的各種各樣、包羅萬象的商品、資訊、服務(wù)等。分析建模就是利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)從用戶資料和物品資料中發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的特征和類型，從而建立用戶和物品的基本模型；在此基礎(chǔ)上進(jìn)而發(fā)現(xiàn)用戶與用戶、物品與物品、用戶與物品之間（在用戶偏好意義下）的關(guān)聯(lián)。

多種推薦算法：

協(xié)同過濾推薦（CollaborativeFilteringRecommendation）