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進口螞蟻 發問時間: 科學其他:科學 · 1 0 年前

關於人工智慧的種類及特性

我對人工智慧的認識還不夠深

想知道目前有哪些\"常用\"的人工智慧種類

也想知道他們之間不同的地方~特性~及應用

原理也稍稍介紹就可以

我可不想看到8,9千個轉貼的字在營幕上跑=.=\"

我對fuzzy跟類神經挺有興趣的~

希望能稍微點一下

更深入的內容我會自己查的

謝謝

10 個解答

評分
  • 1 0 年前
    最佳解答

    抱歉,剛才才看到你在另一篇寫的東西,我暫時沒時間回這邊的問題,想先確定一下你希望走研究路線還是實用路線,在ptt bbs上CSSE版有人提到一本書叫"創智慧",也許可以供你參考.

    你講那兩個方法都蠻古老的,它們能解的問題類型有些差異.

    如果希望對AI有廣泛的了解,可以隨便抓一本AI的課本來看,應該就可以對大部分的方法有一定程度的了解.

    有空我再對我比較熟悉的幾個方法做介紹好了.

    2006-08-02 05:22:10 補充:

    人工智慧的領域是很廣的,就不同的應用使用的方法也不同.

    在很多非資訊相關領域的人,對人工智慧的認定可能會是"讓電腦可以懂人話",這在人工智慧領域早期很多人研究,屬於"自然語言"的研究,而自然語言中,又分作語意分析跟語法分析兩大部分,語意分析是讓電腦懂人話的重點,早期很多研究是以邏輯學的方式來研究,這個部份可以參閱數學邏輯相關書籍.而語法分析在以往的研究重點會放在分析出關鍵詞,以套進數學邏輯中,找出整句話的語意,但是近年由於資料檢索的需求,很多語法分析會朝向搜尋出key word為主,語法分析大多是用統計的方式來處理,關於統計方式的人工智慧方法,我後面再描述.

    另外人工智慧早期還有一個重要的發展,就是博弈,例如下象棋的人工智慧,這類的問題有一個關鍵的地方,就在於很容易可以定義出目標,例如象棋目標就是把對方的王吃掉,也就是說,我們可以有function檢定目前結果是否是最佳解(吃掉對方的王),只要我們可以窮舉出對方所有可能的下子法,我們一定可以找出如何下子最有可能達到最佳解,但是窮舉是困難的,因此會有很多方法試圖找出較佳解,這類問題通常歸類為找最佳解問題,而找最佳解問題除了博弈類還有如funciton求極值之類的,這部份可用的方法很多,目前有些列入演算法或是數值分析課程內容中了.

    目前人工智慧比較多人從事研究的一類,應該稱為樣版識別(pattern recognition或pattern classification),這部份的問題我們可以想像成我們要找一個function用來將一堆輸入對應到一個輸出值,例如輸入一張影像(由一堆RGB的數值組成),對應到是否是人臉(輸出為"人臉","非人臉"兩種可能的數值).下面我們就來看看不同方法對應能解的問題.

    貝氏定理(Bayesian theorem):這是統計學相當有名的一個定理,用來計算以某特徵(例如某種RGB的一堆點數值組合)為基礎發生某類別(例如人臉或非人臉)的機率,當我們可以正確計算出基礎於目前輸入時每一類別的發生機率,只要比較所有類別的發生機率,機率最高的類別就是答案,如果這些機率可以統計的正確,這一定是最佳解,所以在大部分樣版識別的課程中,這都是最先要學習的方法,不過困難在於,我們絕大多數情況無法得知正確的機率,只能用一些方法來估計可能的機率分布.

    Principal component analysis(PCA):利用KL-transform求出類別分佈的主軸,以找出主要的成分,假如所有特徵是常態分布,這樣只要比對輸入特徵在主軸上的位置,就可以計算的出機率,當然就能套用貝氏定理求出解,但是絕大多數情況我們抽取的特徵不會是單一的常態分布,因此有些研究會專注在想辦法抽取會呈常態分布的特徵(例如用edge強度代替顏色),另外有些研究則針對KL-transform的部份做處理,以找出更有用的主軸,Fisher discriminate analysis (FDA), Independent component analysis(ICA)是這類的變化.

    Neural Network:剛才提到的分布,我們可以想像成在特徵空間中每一個類別都是一個不同顏色的點,只要找出分割的方法,將不同顏色的點分開就好了.如果兩個類別的問題,在空間中的點呈分開的兩群,且這兩群沒有重疊,我們一定可以找到個平面方程式代表一個切割的面,將兩個類別分開,這就是Neural Network的原型,如果要處理多類別,我們只要用多個平面方程式,也是可以分開,但如果這些類別在特徵空間所成的群分布不規律(例如二度空間中最左邊是紅色,最右邊也是紅色,只有中間一塊是藍色),則我們不容易找到單純的平面來切割出這些類別,我們可以先對輸入資料作一次隱含的分類,再對隱含的分類結果再做一次分類,就可以得到解了.由於平面方程式是對每一個輸入乘上一個常數的總和,因此可以把每一個輸入想像成外界的一種刺激,每一次乘上常數想像成是一條神經帶著某個數值的電位差,求總和就想像成一個許多神經連結到的一個神經末梢,而隱藏的分類就是經由一次神經末梢再將電位差又輸出成為新的神經的輸入,過去的研究者指出如此一來就很像人類神經的傳導(我對神經醫學不是很了解,不確定這是否真的像),因此稱為類神經網路,經由許多研究者的証明,只要一層隱藏的節點,一層輸入,一層輸出,就可以達到計算出任何函數的要求,但是前提是隱藏的節點數量要能夠符合待求解函數的要求,且乘上去常數能夠順利的求得(能夠有良好的訓練結果),但是這些都是有待研究的,而且都是很困難的問題.multi-layer perceptron(MLP)是一般稱呼這種多層架構的類神經網路的名稱.目前有些方法希望由分割function的方面著手,而不是由多層架構來解問題,例如Support vector machine (SVM).

    Decision Tree:前面提到可以將特徵空間做分割,我們可以不要朝function的方面去想,而由規則的方面來想,經由一連串規則不斷做分割,也是可以將所有類別分開的,Decision Tree就是基礎於這樣的構想而來,但是相對來講,Decision Tree這樣的分割,無法將類別的機率求出來,因此有些應用會希望計算出屬於某一類別的機率時,Decision Tree就會無法處理,此外,Decision Tree對於訓練資料很敏感,因為Decision Tree可以將特徵空間切割到很細,只要有幾筆訓練資料有錯,也可能在樣本空間中形成錯誤的切割.這類的方法有C4.5,CART,ID3.

    2006-08-02 05:24:53 補充:

    Markov Process:Markov Process是用來處理輸入資料長度不固定的情況,例如我們前面提到的語法分析,輸入的句子字數就不是固定的,我們要將某一個輸入的句子對應到某一種已經建立好的文法,就必須靠Markov Process,近年單純用Markov Process已經比較少了,常見用於一般辨識的是Markov Process的一種變化Hidden Markov Model(HMM),由於Markov Process只能處理一維有順序的特徵,在應用上會有限制,因此有些研究將Markov Process作二度空間的延伸定義.

    2006-08-02 05:25:12 補充:

    Genetic Algorithm(GA)和Simulated Annealing(SA):前面我們提到求最佳解,有時候我們有著評估解法的好壞程度的方式,但是不知道解法,常見的作法就是利用greedy或稱為爬山法的方式去逼近一個解,但是這種逼近的方法通常找到的都是區域的最佳解,當有更好的解不在我們初始搜尋解的範圍內,我們是難以找到的,GA跟SA就是幫助我們跳脫陷入區域最佳解,而試圖找到全域最佳解的方法,這些方法常常是用來作為其他辨識方法找較好的參數用,這類方法近年發展成一支名為演化式計算(Evolutionary Computaion)的學問,演化式計算我的涉獵不多,細節我就不是很清楚了.

    2006-08-02 05:25:31 補充:

    fuzzy:在我們處理的分類問題,前面提到的都是很明確的定義出每一類別,但是有的時候我們並沒辦法那麼明確的定義出類別,比如當收集到某人每天上網的網址當輸入,輸出希望是此人喜好玩網路遊戲的程度,這種程度的數值是不容易量化的,我們可以明確的定義出極端喜好玩網路遊戲,及極端討厭玩網路遊戲兩類,但大多數類別是楚於這兩類中間的模糊地帶,處理這種模糊地帶量化的問題,就是fuzzy要解的問題,(細節我不是很清楚,因為我沒有詳細閱讀過處理方法).

    2006-08-02 05:25:47 補充:

    當然前面所列的只是一些比較有名的方法,還有很多方法沒有列進去,而且在下所知也有限,頂多再列幾個,有需要再問好了,目前先回答到這裡吧.

    2006-08-02 05:26:35 補充:

    回答還有字數限制,害我只能把一些方法的介紹放到補充意見的地方.

    2006-08-02 23:26:11 補充:

    我個人是認為有人有興趣學,我把我知道的全都寫出來也可以.

    這些理論很多我自己也還在學習,試著用口語簡單描述出來,對自己寫論文也是有幫助的.

    參考資料: 自己及以前學過的AI和PR相關課程.
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  • 1 0 年前

    void實在太賣力了, 個人覺得從GA入手可能比較簡單一點, 類神經理的數學太多可能會嚇壞他.

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  • 1 0 年前

    我最近也很忙~沒空上網~

    我是比較喜歡~實用路線

    畢竟實用性比較重要

    抓課本~沒那耐性

    要等到真的發現什麼有趣的特性

    才會想唸~

    2006-08-02 16:47:42 補充:

    這些夠我研究了~

    用命拚來的文章~我一定會仔細看

    謝啦~囧rz

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