资 源 简 介
2 常用的人工智能的算法以及学派
2.1 基于知识库技术的专家系统
客观地讲,人工智能最成功的应用应该是知识库技术
的专家系统,早在 20 多年前,笔者研究室里就针对手写
文字如何看起来美观为题开发了手写文字的专家系统,把
美观的手写文字的规则输入到知识库中,运用这个系统可
解决苦于手写字不流畅的企业负责人手写书信问题,通过
专家系统的处理既保留了企业负责人书写文字的个性化,
同时看起来又具有一定的美观效果。
同 20 多年前落后的硬件环境相比,今天的科研环境
先进了许多。人们可以借助大型网络服务器构筑社会性的
大知识库系统,可以得到意想不到的应用效果。例如,最
近日本在网络服务器上建立了 10 万人的语音知识库 , 该
库可以实现完全无障碍的自动语音交流,目前用于外国游
客坐出租时的自动翻译系统中。
基于知识库技术的专家系统是把人的经过头脑加工
的知识通过标准的知识库的形式归纳起来,使专家系统能
够达到人脑所能实现的处理功能,因此可以解决传统算法
所解决不了的难题。
2.2 基于模糊数学的空间映射理论*
空间映射理论的倡导者至今才发现这个理论是属于
人工智能范畴的理论。空间映射理论的原理可以用来解决
类似人脸识别、图像识别或文字识别等复杂系的模式识别
问题。由于复杂系的问题往往很难找到可以直接解决的算
法,因此不能像传统的智能系统一样,直接通过传统的算
法进行处理;基于模糊数学的空间映射理论是把一个复杂
系空间的问题映射到若干个简单系空间的问题,虽然在每
一个简单系的空间中只能解决有限的问题,但是根据组合
理论,若干个简单系空间的组合却能解决复杂系空间的问
题;这里最重要的地方是由复杂系空间问题映射到简单系
空间,是基于人的大脑的处理,学术上称为人为介入的方
法;由于传统的数学方法非常死板,不易进行人为介入,
模糊数学则给我们提供了便利,可以根据人对处理对象的
理解,从若干个角度通过模糊数学的 Membership 函数进
行定式,从而实现对复杂系问题的解决。由于这样的算法
是按照人头脑处理的方式,再通过模糊数学的定式达到解
决复杂系问题的效果,因此应当属于人工智能的理
论范畴。
20 多年前,日本利用这个理论在手写体数字
的自动识别上得到了非常高水平的应用效果。比如,
在区别数字“9”和数字“4”的自动识别方面。那
个时候,普遍使用的扫描仪的解像度只有 100dpi,
扫描后的数字“9”和数字“4”很容易混淆:如果
数字“4”竖线下面的笔画较长,很容易被识别成
数字“9”,反过来手写的“9” 下半部分笔画较短时,
可能会被识别成数字“4”。于是,研究人员利用
空间映射理论中的 Membership 函数定式,把数字“9”
和数字“4”的模糊值进行量化,从而可以得到非
常高精度的识别结果。该技术主要用于超市传票的
自动高速读取系统中 , 成为当时日本颇具代表性的
手写文字识别方法。
该理论也可以用于其他应用。例如,利用这个理论,
日本电气化轨道交通的无人驾驶系统可以通过模糊推论,
成功地按照驾驶员的经验自动地处理在自动驾驶过程中可
能遇到的随机问题,从而可以平稳地自动驾驶列车在各种
条件下运行。