人工智能的分支领域与研究方向.ppt

1.7.14 智能人机接口 　　智能人机接口就是智能化的人机交互界面, 也就是将人工智能技术应用于计算机与人的交互界面, 使人机界面更加灵性化、拟人化、个性化。显然, 这也是当前人机交互的迫切需要和人机接口技术发展的必然趋势。 事实上, 智能人机接口已成为计算机、网络和人工智能等学科共同关注和通力合作的研究课题。该课题涉及到机器感知特别是图形图像识别与理解、 语音识别、自然语言处理、 机器翻译等诸多AI技术, 另外, 还涉及到多媒体、 虚拟现实等技术。 1.7.15 模式识别 　　识别是人和生物的基本智能信息处理能力之一。 事实上, 我们几乎无时无刻都在对周围世界进行着识别。而所谓模式识别, 则指的是用计算机进行物体识别。这里的物体一般指文字、符号、图形、 图像、语音、声音及传感器信息等形式的实体对象,而并不包括概念、思想、意识等抽象或虚拟对象, 后者的识别属于心理、认知及哲学等学科的研究范畴。也就是说, 这里所说的模式识别是狭义的模式识别,它是人和生物的感知能力在计算机上的模拟和扩展。经过多年的研究, 模式识别已发展成为一个独立的学科, 其应用十分广泛, 诸如信息、遥感、医学、影像、安全、军事等领域, 模式识别已经取得了重要成效, 特别是基于模式识别而出现的生物认证、数字水印等新技术正方兴未艾。 1.7.16 数据挖掘与数据库中的知识发现 　　数据挖掘(也称数据开采、 数据采掘等)和数据库中的知识发现的本质含义是一样的, 只是前者主要流行于统计、 数据分析、 数据库和信息系统等领域, 后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域, 所以现在有关文献中一般都把二者同时列出。  　　DM与KDD现已成为人工智能应用的一个热门领域和研究方向, 其涉及范围非常广泛, 如企业数据、商业数据、 科学实验数据、 管理决策数据、 Web数据等的挖掘和发现。 　 1.7.17 计算机辅助创新 　　计算机辅助创新(Computer Aided Innovation, CAI)是以“发明问题解决理论(TRIZ)”为基础, 结合本体论(Ontology)、 现代设计方法学、计算机技术而形成的一种用于技术创新的新手段。 近年来, CAI在欧美国家迅速发展, 成为新产品开发中的一项关键性基础技术。计算机辅助创新可以看做是机器发明创造的初级形式。 　　TRIZ是由俄语拼写的单词首字母组成, 用英语也可缩写为TIPS(Theory of Inventive Problem Solving)。 TRIZ的基本原理是: 企业和科学技术领域中的问题和解决方案是重复出现的; 企业和科学技术领域的发展变化也是重复出现的; 高水平的创新活动经常应用到专业领域以外的科学知识。因此技术系统的进化遵循客观的法则群, 人们可以应用这些进化法则预测产品的未来发展趋势, 把握新产品的开发方向。 在解决技术问题时, 如果不明确应该使用哪些科学原理法则, 则很难找到问题的解决对策。TRIZ就是提供解决问题的科学原理并指明解决问题的探索方向的有效工具。 　　基于TRIZ, 人们已经开发出了不少计算机辅助创新软件, 例如:  　　——发明机器(Invention Machine)公司开发出TechOptimizer就是一个计算机辅助创新软件系统。 TechOptimizer软件是基于知识的创新工具, 它以TRIZ为基础, 结合现代设计方法学、计算机辅助技术及多学科领域的知识, 以分析解决产品及其制造过程中遇到的矛盾为出发点, 从而可解决新产品开发过程中遇到的技术难题而实现创新, 并可为工程技术领域新产品、 新技术的创新提供科学的理论指导, 并指明探索方向。  　　——IWINT, Inc.(亿维讯)公司的计算机辅助创新设计平台(Pro/Innovator), 它基于TRIZ将发明创造方法学、 现代设计方法学与计算机软件技术融为一体。它能够帮助设计者在概念设计阶段有效地利用多学科领域的知识, 打破思维定势、拓宽思路、准确发现现有技术中存在的问题, 找到创新性的解决方案,保证产品开发设计方向正确的同时实现创新。 它已成为全球研究机构、知名大学、企业解决工程技术难题、 实现创新的有效工具。这种基于知识的创新工具能帮助技术人员在不同工程领域产品的方案设计阶段, 根据市场需求, 正确地发现并迅速解决产品开发中的关键问题, 高质量、 高效率地提出可行的创新设计方案, 并将设计引向正确方向, 为广大企业提高自主创新能力和实现系统化创新提供行之有效的方法和方便实用的创新工具。 　　——基于知识发现的计算机辅助创新智能系统(CAIISKD), 这是国内学者研制的一个以创新工程与价值工程为理论基础, 以知识发现为技术手段, 以专家求解问题的认知过程为主线, 以人机交互为贯穿的多层递阶、综