人工智能技术发展及应用研究综述.pdf

第 3 O卷第 2期 2 0 0 9年 2月 煤矿机械 Co a l Mi ne Ma c h i n e V0 1 ． 3 0 No ． 2 F e b．2 0 o 9 人工智能技术发展及应 用研究综述 张妮 。徐文尚 。王文文 山东科技大学 信电学院， 山东 青岛 2 6 6 5 1 0 摘 要总结 了国内外人工智能技术的发展 历史， 介绍 了它的研 究现状、 领域以及 目前发展 水 平 ， 简要地探讨 了当前研究的热点 智能接 口以及数据挖掘技 术， 展望了人工智能的发展前景。 关键词 人工智能；前景；发展 综述 中图分类号 T P 1 8 文献标志码A文章编号1 0 0 3 0 7 9 4 2 0 0 9 0 2 0 0 0 3 0 4 S u m ma r y o n De v e l o p me nt a n d Ap p l i c a t i o n o f Ar t i fic i a l I n t e l l i g e n c e Te c h n o l o g y Z HANG ’ Ni ，XU W e n s h a n g 。 W ANG W e nwe n C o l l e g e o f I n f o r m a ti o n a n d E l e c t r i c E n g i n e e ri n g 。 S h a n d o n g U n i v e r s i ty o f S c i e n c e and T ech n o l o g y ， Q i n g d a o 2 6 6 5 1 0 ， C h i n a Ab s t r a c t T h e h i s t o ri c a l d e v e l o p me n t o f a r t i fi c i al i n t e l l i g e n c e t e c h n o l o g y i s s u mma r i z e d a t h o me a n d a b r o a d-a n d t I l e s t a t u s ，fi e l d s a n d t h e c u r r e n t l e v e l o f d e v e l o p me n t we r e i n t r o d u c e d-an d i n t e ll i g e n t i n t e r - f a c e a n d d a t a mi n i n g t e c h n o l o g y we r e d i s c u s s e d b r i e fl y 。a n d a d e v e l o p i n g f o r e g r o u n d o f a r t i fi c i al i n t e l l i ． g e n c e wa g．p o i n t e d o u t ． Ke y wo r d s a r t i fi c i al i n t e l l i g e n c e； f o r e g r o u n d；d e v e l o p me n t s u mma r y 1 人工智能的概念和发展简史 1 概念 美国斯坦福大学人工智能研究 中心尼尔逊教授 给人工智能下了这样一个定义 人工智能是关于知识 的学科 ， 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知 识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能 机器所执行的通常与人类智能有关的功能， 如判断、 推理、 证明、 识别学习和问题求解等思维活动。这些 反映了人工智能学科的基本思想和基本内容 ， 即人工 智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点 来看 ， 人工智能是一 门知识工程学 以知识为对象 ， 研究知识的获取 、 知识的表示方法和知识的使用。 2 发展简史 回顾人工智能的产生与发展过程 ， 可大致分为 孕育、 形成 、 知识应用和综合集成这 4个阶段。 孕育期一般认为 A I A r t i fi c i a l I n t e l l i g e n c e 的 最早工作是 Wa r r e n M c C u l l o c h跟 Wal t e r P i t t s完成 的。吸取了 3种资源后提 出一种人工神经元模型。 唐纳德． 海布阐述了一种简单的更新规则 ， 用于修改 神经元间的连接强度。2名普林斯顿的大学数学系 的研究生在 1 9 5 1年建造 了第 1台神经元 网络计算 机。还有不少早期工作 的例子 可 以被 当作人工智 能 ， 古希腊伟大的哲学家和思想家亚里斯多德创立 了演绎法。他提 出的三段论至今仍然是演绎推理的 最基本的出发点。 形成期人工智能诞生于 1 9 5 6年一次历史性 的聚会 。几位来 自美国数学 、 神经学、 心理学、 信息 科学和计算机科学方面的杰出年轻科学家， 在一起 探讨并 由麦卡锡提议正式采用 了“ 人工智能 A l ” 这 一 术语 。从而诞生了一个以研究如何用机器来模拟 人类智能的新兴学科 。1 9 6 9年的 国际人工智能联 合会议标志着人工智能得到了国际的认可。 正当人们在为人工智能所取得的成就而高兴的 时候 ， 人工智能却遇到了许多因难。人工智 能的先 驱者们在反思中认真总结了人工智能发展过程 中的 经验教训 ， 从而又开创 了一条以知识为中心 、 面 向应 用开发的研究道路。 知识应用期1 9 7 7年 ， 费根鲍姆在第五届国际 人工智能联合会议上正式提 出了知识工程 的概念。 从此之后 ， 各类专家系统得 以发展 ， 大量的商品化专 家系统和智能系统纷纷推出。知识专家系统在全世 界得到了迅速发展 ， 其应用范围也扩大到了人类各 个领域 ， 并产生了巨大的经济效益。 专家系统本身所存在_的应用领域狭窄 、 缺乏常 识性知识 、 知识获取 困难 、 不能访问现存数据库等问 题被逐渐暴露 出来 ， 人工智能又面临着一次考验。 综合集成期在专家 系统方面 ， 从 2 0世纪 8 0 年代末开始逐步向多技术、 多方法的综合集成与多 4 第 3 0卷第 2期 人工智能技术发展及应用研究综述张妮， 等 V o 1 ． 3 0 N o ． 2 学科、 多领域的综合应用型发展。大型专家系统开 发采用了多种人工智能语言 、 多种知识表示方法、 多 种推理机制和多种控制策略相结合的方式 ， 并开始 运用各种专家系统外壳 、 专家系统开发工具和专家 系统开发环境等。 目前 ， 人工智能技术正在 向大型分布式人工智 能、 大型分布式多专家协 同系统、 并行推理 、 多种专 家系统开发工具 、 大型分布式人工智能开发环境 和 分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。 但从 目前来看 ， 人工智能的理论 、 方法和技术都 不太成熟 ， 人们对它的认识也比较肤浅 ， 甚至连人工 智能能否归结、 如何归结为一组基本原理也还是个 问号， 这些都还有待于人工智能工作者的长期探索。 2 人工智能的研究与应用领域 人工智能存在许多不 同的研究领域 ， 如语言处 理、 自动定理证明、 计算智能、 智能数据检索系统、 视 觉系统、 问题求解 、 人工智能方法和程序语言以及 自 动程序设计等。在过去的 4 0 a中已经建立了一些具 有人工智能的计算机系统 ， 能够求解微分方程、 下棋、 设计和分析集成电路、 合成人类 自然语言 、 检索情报、 诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人等。 目前 ， 人工智能的研究是与具体领域相结合进 行的。基本上有如下领域 1 专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来 的知识系统 ， 是一种具有特定领域 内大量知识与经 验的程序系统。它应用人工智能技术 、 模拟人类专 家求解问题的思维过程求解领域 内的各种问题 ， 其 水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 目前专家系统是人工智能研究 中开展较早 、 最 活跃 、 成效最多的领域， 广泛应用于医疗诊断、 地质 勘探、 文化教育等各方面。它是在特定 的领域内具 有相应的知识和经验的程序系统 ， 它应用人工智能 技术 、 模拟人类专家解决问题时的思维过程， 来求解 领域 内的各种问题 ， 达到或接近专家的水平。 2 机器 学习 机器学习就是机器 自己获取知识。机器学习的 研究 ， 主要是研究人类学 习的机理 、 人脑思维 的过 程 ； 机器学习的方法 ； 建立针对具体任务 的学 习系 统。还有机器人学这个领域所研究的问题 ， 包括从 机器人手臂的最佳移动到实现机器人的 目标动作序 列的规划方法等。因此开发高智能机器人是一个重 要研究方面。 3 模式识别 模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ， 主 要研究视觉模式和听觉模式的识别 ， 如识别物体、 地 形 、 图像、 字体 如签字 等。在 日常生活各方 面以 及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应 用模糊数学模式、 人工神经网络模式的方法逐渐取 代传统的用统计模式和结构模式 的识别方法。特别 神经网络方法在模式识别中取得较大进展。 当前模式识别 主要集 中在图形识别 和语 音识 别。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写 体文字 ， 识别指纹、 白血球和癌细胞等的技术已经进 入实用阶段。语音识别主要研究各种语音信号的分 类。语音识别技术近年来发展很快 ， 现已有商品化 产品如扫描仪的上市。 4 人工神经网络 人工神经 网络是在研 究人脑 的奥秘 中得 到启 发 ， 试图用大量 的处理单元 人工神经元 、 处理元 件 、 电子元件等 模仿人脑神经系统工程结构和工 作机理。是通过范例 的学习， 修改 了知识库和推理 机的结构 ， 达到实现人工智能的 目的。 在人工神经网络 中， 信息的处理是由神经元之 间的相互作用来实现的 ， 知识与信息的存储表现为 网络元件互连间分布式的物理联系， 网络的学习和 识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。 人工神经网络也许永远也无法代替人脑 ， 但是 他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。 多年来 ， 人工神经网络的研究取得了较大的进展 ， 成 为具有一种独特风格的信息处理学科 。目前 ， 人工 神经网络的发展趋势有如下特点 ①新的人工神经 网络模型产生频率非常之快 。②现有的人工神经 网 络模型的完善改进速度喜人。③人工神经网络结合 和其他一些现代优化计 算方法 的结合运用 日见增 多。如结合混沌理论、 遗传 神经、 模拟退火 神经 算法等成功运用的实例。 5 智能决策支持系统 决策支 持系统是 属于管 理科 学 的范畴， 它与 “ 知识 一智能” 有着极其密切的关系。自2 0世纪 8 0 年代以来专家系统在许多方面取得成功， 将人工智 能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系 统， 扩大 了决策支持系统的应用范围， 提高了系统解 决问题的能力 ， 这就成为智能决策支持系统 。 6 自动定理证 明 自动定理证明是指利用计算机证明非数值性的 结果， 即确定真假值 。早期研究数学系统的机器是 1 9 2 6年由美 国加州大学伯里克分校制作的。 如不断开发能够对某些问题或事物进行推理证 明， 这些程序能够借助于对事实数据库的操作来证 明和作推理判断。 一 5 一 宣篮堇 星垦应用研究综述张 妮， 等 第3 o 卷第2 期 7 自然语言理解及 自动程序设计 自然语言理解方面已经开发出能够从 内部数据 库 回答英语提出问题 的程序 ， 此外 ， 这些程序通过阅 读文本材料 ， 还能够把其 中的句子从一种语 言翻译 为另一种语言 ， 执行用英语给出的指令和获取知识 等。自动程序方面的 目的在 于， 使计算机 自身能够 根据各种不同 目的和要求来 自动编写计算机程序 ， 既可用高级语言编程 ， 又可用英语 描述算法。 目前 已经可以 自动编写出一些简单的程序 。 3 人工智能的目前发展水平 确切回答今 日的人工智能能做什 么是很 困难 的， 因为有太多的子领域跟太多相关的活动 ， 在很多 领域都成功地实现了人工智能 ‘ 1 自主规划和调度 在远离地球几百万公里 的太空 ， N A S A 美 国航 空航天局 的远程智能体程序成为第 1个船载 自主 规划程序 ， 用于航天器的操作调度。远程智能体根 据地面指定的高级 目标生成规划 ， 并且在规划的执 行过程中监视航天器的运转一 当发生问题的时候进 行检测 、 诊断 以及恢复。 2 博弈 在下棋程序中应用 的某些技术 ， 如向前看几步， 把复杂的问题分解成一些 比较容易 的子问题等等， 均发展演变为搜索和问题归纳这样 的人工智能基本 技术 。目前 ， 该项 目技术发展很快并且惊人 。 3 自主控制 A L V I N N计算机视觉系统被训练用于驾驶汽车 沿车道行进 。它安置在 C MU的 N A V L A B计算机控 制微 型汽车上 ， 并 用来导航穿越美 国一行程 2 8 5 0 k m， 其中 9 8 ％的时间由这个系统掌控方 向盘。另外 2 ％的时间由人驾驶。几乎都是在告诉公路 出 口车 道的地方 。N A V L A B装有传送道 路图像给 A L V I N N 的视频摄像机 ， A L V I N N在 以前训练行驶获得经验 的基础上计算 出最佳 的驾驶方 向。 4 诊 断 基于概率分析的医学诊断程序 已经能够在某些 医药学领域达到专家医师 的水平。有一个案例 ， 一 个淋巴结病理学方面的权威专家嘲笑程序对一个特 别困难的病例 的诊断。程序的创造者建议他听听计 算机对诊断的解释。机器指 出了影响判断的主要因 素 ， 并解释 了该病例 中的一些微 妙的病发症状 ， 最 终 ， 专家同意了程序的诊断。 5 后勤规划 在 1 9 9 1年的波斯湾危机中， 美 国军队配备了一 个动态规划和重规划工具 ， D A R T， 用于 自动的后勤 规划和运输调度。这项工作同时涉及到 5万个车辆 货物以及人 ， 而且可 以必须考虑起点 、 目的地 、 路径 以及解决所有参数之 间的冲突。A I 规划技术使一 个规划可以在几小时内产生 ， 而用 旧的方法需要花 费几个星期 。美国国防部高级研究计划局称此一项 就足以补偿 D A R T在 A I 方面 3 0 a的投资。 6 机器人技术 现在很多外科 医生在显微外科手术中使用机器 人助手 。H i p n a v是一个 使用计算机视觉技术创建 病人的内部解剖三维模型系统， 然后 系统利用机器 人控制引导插入股骨假体。设计一个能完成上述操 作任务的机器人则很难 ， 因此开发高智能机器人是 一 个重要研究方面。 7 语言理解和问题求解 P R O V E R B是一个可 以解纵横字谜的计算机程 序 ， 能比大多数人解 得都好。它使用 了对可能 的填 充词的约束、 一个 以前字谜的庞大数据库 ， 以及多种 信息资源 ， 包括词典 、 诸如包含电影及演出演员清单 的联机数据库。 参照人在各种活动中的功能 。 可以得到人工智 能的领域也就是代替人的活动 。有人进行智力活动 的领域就是人工智能研究 的领域。人工智能就是为 了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。 4 人工智能的当前研究热点 1 数据挖掘与知识实现 数据挖掘和知识发现是 2 O世纪 9 0年代初期新 崛起 的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现 的知识发现系统 ， 通 过综合运用多种学 习手段和方 法 ， 从大量的数据中提炼 出抽象的知识 ， 从而揭示出 蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质 规律 ， 实现知识的 自动获取。这是一个 富有挑战性 并具有广阔应用前景的研究课题 。 从数据库获取知识 ， 即从数据 中挖掘并发现知 识 ， 首先要解决被发现知识 的表达问题 。最好 的表 达方式是 自然语言 ， 因为它是人类 的思维和交流语 言。知识表示的最根本问题就是如何形成用 自然语 言表达的概念 。概念 比数据更确切 、 直接和易于理 解。自然语言的功能就是用最基本的概念描述复杂 的概念、 用各种方法对概念进行组合 ， 以表示所认知 的事件。到 2 0世纪 8 0年代末 ， 数据挖掘取得突破。 越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研 究行列。客户档案就是应用数据挖掘的一个例子。 数据挖掘的研究还会深入下去，研究焦点可能 会集 中到以下几个方面 ①数据挖掘算法的效率和可扩展性； ②数据的时序性 ； ③互联网上知识的发现 。 一 6 一 第 3 O卷第 2期 2 0 0 9年 2月 煤矿机械 Co a l Mi n e Ma e h i n e Vo 1 ． 3 O No ． 2 F e b ．2 o o 9 矿 用乳化 液 配制 和 浓度检 测技 术 的进展 刘实现 。朱华 。王勇 ，朱丰沛 中国矿业大学 机 电学院 ， 江苏 徐州 2 2 1 l l 6 摘要 为了系统地 了解煤矿综采工作面液压 系统乳化液的配制和浓度检测技 术的发展概 况， 在 阐述矿用乳化液配制和浓度检测传统方法的基础上， 详细综述 了乳化液 自动配制和浓度在线 检测技术的研究进展， 提出了一种乳化液多参数在线检测系统， 并指出了其应用意义。 关键词 乳化液；浓度；配制；检测 中图分类号 T D 3 5 5 文献标志码 A文章编号 1 0 0 3 0 7 9 4 2 0 0 9 O 2 0 0 0 7一 o 4 Pr o g r e s s o f Pr e p a r a t i o n a n d Co n c e n t r a t i o n De t e c t i o n Te c h no l o g y o f M i n e Emu l s i o n LI U S h i x i a n，ZHU Hu a。W ANG Yo n g，ZHU Fe n gp e i M e c h a n i c a l a n d E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g C o l l e g e ，C h i n a Mi n i n g a n d T e c h n o l o g y U n i v e r s i t y I X u z h o u 2 2 1 1 1 6 。C h i n a Ab s t r a c t I n o r d e r t o h a v e a s y s t e ma t i c a l l y u n d e r s t a n d i n g o f t h e d e v e l o p me n t o f p r e p a r a t i o n a n d c o n c e n t r a - t i o n d e t e c t i o n t e c h n o l o g y o f e mu l s i o n a b o u t me c h a n i z e d mi n i n g f a c e - o n t h e b a s e o f rev i e w e d t h e t r a dit i o n al me t h o d o f p rep a r a t i o n an d c o n c e n t r a t i o n d e t e c t i o n o f e mu l s i o n，an d the n the r e s e a r c h d e v e l o p me n t o f a u t o ma t i c p rep a r a t i o n and O i l l i n e d e t e c t i o n o f e mu l s i o n i s i n t r o d u c e d i n d e t a i l ， p u t s f o r w a r d a mu l t i p a r a me t e r e muls i o nd e t e c t i o n s y s t e m I an d p o i n t e d o u t the s i g n i fic an c e o f the a p p l i c a t i o n． Ke y wo r d s e muls i o n ；c o n c e n t r a t i o n；p rep a r a t i o n；d e t ect i o n 0引言 综采工作面液压系统工作的可靠性直接关系到 煤矿的高产、 高效和安全生产 ， 作为液压系统工作介 质的乳化液， 在液压系统中起着血液的作用 ， 其浓度 的适当与否， 对支护等设备的使用寿命、 工作可靠性 和生产成本起着关键性作用。 煤矿安全规程 规定， 乳化液的配比浓度应严格控制在 3 ％ ～5 ％， 如果浓 度过低会降低其润滑性、 防锈性、 稳定性和抗硬水能 力， 使液压元件受到水的侵蚀而生锈， 影响液压系统 的工作寿命， 甚至导致液压支架失去支承能力而引起 重大的恶性事故。反之 ， 如果乳化液的浓度过高， 则 会降低消泡能力 ， 增大对橡胶密封材料的容胀性 ， 同 时使乳化油用量增加 ， 生产成本提高。因此 ， 必须严 格控制乳化液的浓度， 对于综采工作面乳化液的配比 2 智能接 口技术 智能接 口技术是研究如何使人们能够方便 自然 地与计算机交流。而交流的实现又依赖于知识表示 方法的研究。因此， 智能接口技术的研究既有巨大的 应用价值 ， 又有基础的理论意义。目前， 智能接 口技 术已经取得了显著成果， 文字识别、 语音识别、 语音合 成、 图像识别、 机器翻译以及 自然语言理解等技术已 经开始实用化。 5 人工智能的前景 人工智能的近期研究目标是研制可代替人类从 事脑力劳动的智能计算机， 要准确地预测人工智能的 未来是不可能的。但是， 从 目前的一些前瞻性研究可 以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展 模糊处理、 并行化、 神经网络和机器情感。 人工神经网络是未来人工智能应用的新领域， 而 人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情 感能力。情感能力对于计算机与人的 自然交往至关 重要 。 参考文献 [ 1 ] R o b C a l l a n ． 人工智能[ M] ． 黄厚宽， 田盛丰， 译． 北京 电子工业出 版社 ， 2 O O 4 ． [ 2 ] 蔡 自兴． 人工智能基础[ M] ． 北京 高等教育出版社 ， 2 O O 5 ． [ 3 ] 尚福华 ， 李军 ， 王梅 ， 等． 人工智能及其应用 [ M] ． 北京 石油工业出 版社 ， 2 0 0 5 ． [ 4 ] 李陶深． 人工智能 [ M] ． 重庆 重庆大学出版社 ， 2 0 0 2 ． [ 5 ] S t u a r t R u s s e l ， P e t e r N o i g ． 人工智能[ M] ． 姜哲， 金奕江， 译． 北京 人民出版社 ， 2 O O 6 ． [ 6 ] 余玉梅， 段鹏． 人工智能应用[ M ] ． 上海 上海交大出版社， 2 O 0 7 ． [ 7 ] 田金萍． 人工智能发展综述[ J ] ． 科技广场 ， 2 O O 7 ． 1 ． 作者简介 张妮 1 9 8 3一 ， 山东潍坊人 ， 在读硕士研 究生 ， 控制 理论与控制工程专业， 主要研究方向 智能故 障诊断 、 神经 网络研究 ， 电子信箱 1 1 7 z lm n g n i 1 6 3 ． c o n 1 ． 一 7 一 收稿 日期 ．, 2 0 0 81 0 2 9