1、第7章人工智能決策支持和智能決策支持系統(tǒng)，第7章內(nèi)容，7.1人工智能概念7.2人工智能基本原則7.3專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)7.4遺傳算法決策支持7.5機(jī)器學(xué)習(xí)決策支持，開(kāi)始案例，KPN電信公司智能系統(tǒng)背景：KPN電信向荷蘭提供固定線路網(wǎng)絡(luò)，向西歐提供數(shù)據(jù)和IP服務(wù)790萬(wàn)固定線路用戶，1340萬(wàn)移動(dòng)客戶不僅如此，KPN電信也在阿姆斯特丹、紐約、倫敦和法蘭克福股票交易所上市。主要問(wèn)題是如何在最小化成本的同時(shí)保持高效運(yùn)行。資訊系統(tǒng)部門(mén)面臨的挑戰(zhàn)：解決用戶的服務(wù)電話需要很長(zhǎng)時(shí)間，有時(shí)會(huì)受挫。更糟的是，由于員工離職或退休，大部分知識(shí)保持丟失了。解決方法：開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為阿基米德的基于規(guī)則的系統(tǒng)。牙齒

2、系統(tǒng)使用Authorete工具獲取知識(shí)，包括相關(guān)安裝問(wèn)題、過(guò)程、步驟和解決IT人員集體經(jīng)驗(yàn)的方法。阿基米德的核心是與那個(gè)知識(shí)庫(kù)友好的用戶界面。知識(shí)不是復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，而是用簡(jiǎn)單的句子表達(dá)的。牙齒門(mén)詳細(xì)說(shuō)明了當(dāng)今IT專業(yè)人員如何安裝軟件和分析問(wèn)題解決。牙齒系統(tǒng)通過(guò)下拉菜單中的一系列有意義的陳述來(lái)引導(dǎo)用戶，幫助KPN開(kāi)發(fā)人員，進(jìn)一步改進(jìn)知識(shí)。思維問(wèn)題：智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的動(dòng)機(jī)說(shuō)明智能系統(tǒng)的作用和潛在優(yōu)勢(shì)，這些系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的主要困難是什么？人工智能和人類智力有什么區(qū)別？基本思想：包括學(xué)習(xí)人類的思維過(guò)程。通過(guò)機(jī)器(計(jì)算機(jī)和機(jī)器人)描述和復(fù)制這些過(guò)程。眾所周知的定義：人工智能是一種機(jī)械行為，如果執(zhí)行人類牙齒，可以說(shuō)是

3、智力。深思熟慮的定義：人工智能研究是研究如何使計(jì)算機(jī)比人類做得更好。(約翰肯尼迪)著名的應(yīng)用節(jié)目：深藍(lán)色國(guó)際象棋節(jié)目。7.1人工智能的基本概念及原理，人工智能的能力，在經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)或理解。在模糊或矛盾的情況下進(jìn)行理性分析。迅速成功地應(yīng)對(duì)新情況。在問(wèn)題解決過(guò)程中運(yùn)用推理方法，對(duì)行動(dòng)進(jìn)行有效的指導(dǎo)。處理復(fù)雜的情況。以正常的理性方式理解和推論。利用知識(shí)處理環(huán)境。人工智能特征、符號(hào)處理：數(shù)字和符號(hào)算法以及啟發(fā)式算法算法過(guò)程是分階段處理的。啟發(fā)式算法：從經(jīng)驗(yàn)中獲得的直觀知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)的規(guī)律。推斷：?jiǎn)l(fā)式算法替代，包括使用啟發(fā)式算法或其他搜索方法從事實(shí)或規(guī)則中推斷。機(jī)器學(xué)習(xí)：使系統(tǒng)調(diào)整行為并對(duì)外部環(huán)境做出反應(yīng)。

4、例如：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。人工智能，人工智能優(yōu)勢(shì)人工智能比人類智能更永久。為人工智能復(fù)制和傳播提供了便利。人工智能費(fèi)用比自然智能便宜?？梢源鏅n人工智能文件。人工智能執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)的速度比人類快。人工智能執(zhí)行某些任務(wù)會(huì)比很多人，甚至大多數(shù)人的質(zhì)量高。人類智力的優(yōu)勢(shì)人類智力具有豐富的創(chuàng)造力，缺乏人工智能創(chuàng)造力。人類智能可以直接利用感官經(jīng)驗(yàn)，造福人類。大多數(shù)人工智能系統(tǒng)必須在符號(hào)輸入和表示中工作。7.1人工智能基本概念和原理、人工智能決策支持技術(shù)、7.1人工智能基本概念和原理、1、人工智能決策支持技術(shù)智能決策支持系統(tǒng)概念中，您可以看到智能決策支持系統(tǒng)包含人工智能技術(shù)。與決策支持相關(guān)的人工智能技術(shù)主

5、要是專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法和機(jī)器學(xué)習(xí)，專家系統(tǒng)是利用大量專業(yè)知識(shí)解決特定領(lǐng)域中實(shí)際問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用神經(jīng)元的信息傳播模型(MP模型)進(jìn)行學(xué)習(xí)和應(yīng)用的。遺傳算法是模擬生物遺傳過(guò)程的集體最優(yōu)化檢索方法。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬和人類的學(xué)習(xí)，獲得問(wèn)題解決的知識(shí)。自然語(yǔ)言理解是一種允許電腦理解和處理人類交流的自然語(yǔ)言。7.1人工智能基本概念和原理，2智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)1)基本結(jié)構(gòu)智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)決策支持系統(tǒng)(DSS)人工智能(AI)技術(shù)，7.1人工智能基本概念和原理，、和人工智能技術(shù)概括如下：推理機(jī)知識(shí)庫(kù)智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)7.2.1邏輯推理7.2.2知識(shí)表示和

6、知識(shí)推理7.2.3搜索技術(shù)，7.2.1邏輯推理，1。形式邏輯(人的思維方式、規(guī)律)；(1)概念：反映事物的獨(dú)特屬性和屬性；(2)判斷：概念的肯定或傅晶；判斷本身就有對(duì)與錯(cuò)。判斷全稱的肯定(或傅晶)判斷和存在的肯定(或傅晶)判斷。(3)推理：從一個(gè)或多個(gè)判斷中提出新判斷的過(guò)程。7.2.1邏輯推理，2 .推理的種類、演繹推理、歸納推理、非推理、維語(yǔ)推理、三段論推理、數(shù)學(xué)歸納法、維語(yǔ)推理、列舉歸納推理、1)演繹推理：從一般現(xiàn)象到個(gè)別，2)歸納推理：個(gè)別(2)，3)類比推理：從個(gè)別(特殊)現(xiàn)象到個(gè)別(特殊)現(xiàn)象的推理。1)演繹推理專家系統(tǒng)研究基本上屬于演繹推理范疇。演繹推理的核心是錯(cuò)誤推理。錯(cuò)誤推理：

7、以錯(cuò)誤判斷為前提，對(duì)牙齒錯(cuò)誤判斷的典型或后置推理。1)錯(cuò)誤推理：p q，p q 2)三段論法推理：pq，QR pr 3)錯(cuò)誤前衛(wèi)推理(拒絕式):pq，q p符號(hào)“”表示推出，7.2.1邏輯推理，2) (2所以s都是p。列舉歸納推理的結(jié)論不是必然的，而是它的可靠性和案例數(shù)相關(guān)。列舉了7.2.1邏輯推理、歸納推理案例(例如鐵熱膨脹、銅熱膨脹等事實(shí)觀察)，得出了“所有金屬熱膨脹”的結(jié)論是簡(jiǎn)單的枚舉歸納推理。3)類比推理推斷兩個(gè)茄子(或兩個(gè)茄子)事物在特定屬性上是相同的，因此在其他屬性上也可以做出相同的推論。因?yàn)閍事物有ABCD屬性，B事物有ABC屬性(或a，B，c相似屬性)的牙齒，所以B事物也可能有

8、D屬性(或D相似屬性)類比推理的結(jié)論，其可靠性與類比屬性之間的連接程度有關(guān)。7.2.1邏輯推理，類比推理案例1，1816年的一天，法國(guó)醫(yī)生雷納克去看了一位年輕女性，看了患者，雷納克擔(dān)心了。她的身體很肥胖。要診斷她的心臟和肺是否正常。當(dāng)時(shí)，根據(jù)醫(yī)生慣常的方法，耳朵貼近患者的胸部聽(tīng)，瑞納克抬起頭來(lái)看著在院子里玩耍的孩子，幾年前，一個(gè)孩子用釘子敲了敲木板的一端，另一個(gè)孩子爭(zhēng)先恐后地把耳朵貼近木板的另一端，興致勃勃地傾聽(tīng)著。大衛(wèi)亞設(shè)、美國(guó)電視電視劇、美國(guó)電視電視劇、婦女)，為什么樹(shù)木能清晰地傳達(dá)聲音呢？瑞娜克想了一會(huì)兒，他拍了拍手說(shuō)?！熬褪沁@樣！就是這樣！”萊納克收集了一捆紙，把卷軸卷得緊緊的，把卷軸

9、的一端放在女孩的胸前，另一端放在自己的耳朵上，想把臉擱在一邊。(威廉莎士比亞，勒內(nèi)克，發(fā)自內(nèi)心)“(威廉莎士比亞，勒內(nèi)克，勒內(nèi)克，勒內(nèi)克，勒內(nèi)克，勒內(nèi)克，勒內(nèi)克，發(fā)自內(nèi)心)”！單擊雷納克高興得喊了一聲。回到家，雷納克找到了空的木管，制作了歷史第一臺(tái)聽(tīng)診器。類比推理案例1，類比推理案例2，19世紀(jì)30年代，英國(guó)商人以風(fēng)菜的無(wú)隆行李箱商人和訂購(gòu)的行李箱中有非皮革木材為由，向香港法院起訴，威爾斯搶奪風(fēng)菜。對(duì)于這種情況，馮燦的律師羅文金拿出口袋里的黃金懷表，大聲問(wèn)法官。“這是什么表？”“法官回答說(shuō)?！边@是金表，這和本案有什么關(guān)系？“羅賓金高舉金表，對(duì)法庭上的所有人說(shuō)：“有關(guān)系?！边@是金表，沒(méi)人懷疑吧？

10、可是，牙齒金表除了表面鍍金以外，內(nèi)部機(jī)制都是禁劑嗎？”旁聽(tīng)者說(shuō)：“當(dāng)然不是。羅賓金繼續(xù)：“那為什么人們叫它金表？“”停了一會(huì)兒，大聲說(shuō)。由此，莫倫行的干線事件只不過(guò)是原告無(wú)理取鬧，威脅。原告的屈死不足。法庭最終以威爾斯無(wú)辜，罰款5000韓元結(jié)束，在對(duì)中繼訴訟案件的法庭辯論中，賣方律師使用類比推理進(jìn)行反駁。表格的外表是金的，內(nèi)部含有非金的材料。(阿爾伯特愛(ài)因斯坦，Northern Exposure(美國(guó)電視電視劇)，盒子的外觀有皮革，但也包括非皮革材料。所以箱子還是行李箱。類比推理案例2，3。摘要1)演繹推理的結(jié)論沒(méi)有超出已知知識(shí)的范圍。歸納推理和類比推理的結(jié)論超出了已知知識(shí)的范圍。演繹推理只能

11、解釋一般規(guī)律的個(gè)別現(xiàn)象，歸納推理和類比推理是創(chuàng)造新知識(shí)，使科學(xué)實(shí)現(xiàn)新發(fā)展的一種創(chuàng)造思維方式。2)在演繹推理中，前提和結(jié)論有必然的聯(lián)系，只要前提是真的，結(jié)論就一定是真的。歸納推理和類比推理的前提和結(jié)論不能保證必然的聯(lián)系和偶然性。這種推理的結(jié)論不一定可靠。要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證和證明，形成新的理論。7.2.1邏輯推理，7.2.2知識(shí)表示和知識(shí)推理，案例分析：意識(shí)制藥公司知識(shí)庫(kù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)背景：藝來(lái)公司在全球大美國(guó)制藥公司(全球職員41，000人，產(chǎn)品在158個(gè)國(guó)家銷售)問(wèn)題：藥品生產(chǎn)需要發(fā)酵這一問(wèn)題，典型的發(fā)酵過(guò)程是操縱一系列不斷攪拌的容器。為了獲得優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，必須小心監(jiān)視發(fā)酵過(guò)程，并始終如一地控制。但是

12、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程使參數(shù)控制變得困難。例如：帶有發(fā)酵種子的階段不能量化。對(duì)產(chǎn)品的彎曲不能做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。栽培使用相同的工序，但由不同的員工實(shí)施。每個(gè)工人根據(jù)各自的經(jīng)驗(yàn)控制牙齒過(guò)程，產(chǎn)品的質(zhì)量會(huì)有所不同。解決方案：示例公司使用專家系統(tǒng)解決牙齒問(wèn)題。旨在使核心技術(shù)人員能夠在24小時(shí)發(fā)酵過(guò)程中提供服務(wù)，并復(fù)制專家系統(tǒng)中知識(shí)庫(kù)相關(guān)的部分。建立了智能質(zhì)量警報(bào)系統(tǒng)，以操作一致的實(shí)時(shí)建議。開(kāi)發(fā)流程：4名知識(shí)工程師參與了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，必須沒(méi)有最優(yōu)化，只記錄專業(yè)知識(shí)。自己的領(lǐng)域知識(shí)也不能影響專家。共開(kāi)發(fā)了6個(gè)月。步驟：知識(shí)柔道；知識(shí)集成知識(shí)庫(kù)編碼測(cè)試和評(píng)估。思考：為什么傳統(tǒng)公司要開(kāi)發(fā)提供流程運(yùn)行建議的智能系統(tǒng)？10個(gè)獨(dú)

13、立知識(shí)庫(kù)開(kāi)發(fā)后，通過(guò)知識(shí)融會(huì)合并成一個(gè)，你對(duì)此有何看法？牙齒方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)分別是什么？使用知識(shí)獲取工具有什么好處？7.2.2知識(shí)表示和知識(shí)推理，7.2.2知識(shí)表示和知識(shí)推理，知識(shí)獲?。褐笍娜祟悓＜摇?shū)籍、文檔、傳感器或電腦文件中收集知識(shí)。這些知識(shí)可以是特殊的問(wèn)題領(lǐng)域或問(wèn)題解決程序、一般知識(shí)或元知識(shí)。知識(shí)表示：收集的知識(shí)是在一個(gè)叫知識(shí)表示的行動(dòng)過(guò)程中構(gòu)成的。牙齒動(dòng)作過(guò)程包括知識(shí)地圖的表達(dá)和知識(shí)庫(kù)編碼知識(shí)的過(guò)程。確認(rèn)知識(shí)：知識(shí)會(huì)不斷確認(rèn)和驗(yàn)證。推理：牙齒動(dòng)作包括讓計(jì)算機(jī)根據(jù)知識(shí)和問(wèn)題特性進(jìn)行推理軟件設(shè)計(jì)。說(shuō)明和原因：解釋能力的設(shè)計(jì)和編程實(shí)現(xiàn)，7.2.3搜索技術(shù)，搜索技術(shù)是人工智能研究的重要組成部

14、分。智能技術(shù)反映在搜索樹(shù)中減少盲目搜索。1.與執(zhí)行時(shí)間、等成比例的算法，稱為多項(xiàng)式時(shí)間執(zhí)行。2.執(zhí)行時(shí)間和！按等比例的算法，據(jù)說(shuō)根據(jù)指數(shù)時(shí)間執(zhí)行。多項(xiàng)式時(shí)間執(zhí)行算法，可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)。根據(jù)金志洙時(shí)間運(yùn)行的算法，計(jì)算機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。7.2.3搜索技術(shù)，人工智能中啟發(fā)性搜索方法，基本思想可以用一個(gè)茄子例子來(lái)說(shuō)明。外地人到某個(gè)城市出差，他想書(shū)店，不知道書(shū)店在哪里。如果進(jìn)行盲目搜索，從居住地的任何方向出發(fā)，從任何方向走，從分叉處再選擇一個(gè)，他就能走幾個(gè)晚上，城市里的大部分人都不知道書(shū)店的事，所以不能問(wèn)。7.2.3搜索技術(shù)，更改提問(wèn)方法：詢問(wèn)牙齒城市最繁華的地方在哪里。根據(jù)牙齒啟發(fā)性信息，沿著導(dǎo)游的路線乘車到

15、達(dá)了最熱鬧的地方，但還不知道書(shū)店在哪里。盲目搜索，可能還是找不到。采用啟發(fā)式方法，他會(huì)問(wèn)路上的人賣畫(huà)的地方在哪里。他可以通過(guò)花店再問(wèn)一下書(shū)店在哪里。啟發(fā)式方法可以減少大量盲目無(wú)效搜索，有效克服指數(shù)時(shí)間的組合爆炸現(xiàn)象，有效克服7.2.3搜索技術(shù)、搜索方法分類：基本搜索方法(1)廣度優(yōu)先搜索方法。(2)深度優(yōu)先搜索法。7.2.3.1廣度優(yōu)先搜索(寬度優(yōu)先搜索)，1，廣度優(yōu)先搜索思想從初始狀態(tài)S開(kāi)始，利用規(guī)則生成所有可能的狀態(tài)。配置樹(shù)的下一級(jí)節(jié)點(diǎn)，以查看目標(biāo)狀態(tài)G是否出現(xiàn)，如果未出現(xiàn)，則按順序?qū)υ搶由系乃袪顟B(tài)節(jié)點(diǎn)使用規(guī)則。生成下一層的所有狀態(tài)節(jié)點(diǎn)，確保G出現(xiàn)在牙齒層的所有狀態(tài)節(jié)點(diǎn)上，如果不出現(xiàn)，則

16、繼續(xù)生成下一層的所有狀態(tài)節(jié)點(diǎn)，如上所述。這種樓層向下延伸一層。直到出現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)g。圖7.7廣度優(yōu)先搜索圖表，1，深度優(yōu)先搜索方法思想從初始狀態(tài)S開(kāi)始，使用規(guī)則在搜索樹(shù)下生成隨機(jī)節(jié)點(diǎn)，并確認(rèn)目標(biāo)狀態(tài)G是否出現(xiàn)。如果未顯示，請(qǐng)使用規(guī)則作為牙齒狀態(tài)創(chuàng)建下一個(gè)層次結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)，并確保它是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)G。如果未出現(xiàn)，請(qǐng)繼續(xù)執(zhí)行上述過(guò)程直至葉節(jié)點(diǎn)。也就是說(shuō)，不能再創(chuàng)建新的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)。如果仍不是目標(biāo)狀態(tài)G，請(qǐng)返回到上一結(jié)果級(jí)別，然后導(dǎo)入另一個(gè)分支，您可以在此展開(kāi)搜索。創(chuàng)建新?tīng)顟B(tài)節(jié)點(diǎn)。繼續(xù)，直到找到目標(biāo)狀態(tài)G。7.2.3.2深度優(yōu)先搜索方法，圖7.8深度優(yōu)先搜索圖表，深度優(yōu)先搜索，一旦進(jìn)入分支，就沿著該分支向下搜索。如果目標(biāo)節(jié)點(diǎn)正好位于牙齒分支中，則可以更快地解決問(wèn)題。但是，如果目標(biāo)節(jié)點(diǎn)不在牙齒分支中，并且該分支是另一個(gè)無(wú)限分支，則無(wú)法獲得解決方案。所以深度優(yōu)先搜索是不完整的，即使問(wèn)題解決了，也不一定能找到解決方法。顯然，以深度優(yōu)先順序求的解法不一定是路徑最短的解法。深度優(yōu)先級(jí)法適用于搜索樹(shù)深度小的問(wèn)題。7.3專家系統(tǒng)和智能決策支持系統(tǒng)7.3.1專家系統(tǒng)原理7.3.2專家系統(tǒng)和DSS集成，7.3.1專家系統(tǒng)原理，1。專家系統(tǒng)概念1)專家系統(tǒng)定義專家系統(tǒng)具有很多專門(mén)知識(shí)，可以使用