北大核心論文發(fā)表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能信息處理

關(guān)鍵詞：北大核心論文發(fā)表,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),智能信息處理

　　摘要：80年代初，在美國、日本、接著在我國國內(nèi)都掀起了一股研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和神經(jīng)計算機的熱潮，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理應(yīng)用于圖象處理、模式識別、語音綜合及機器人控制等領(lǐng)域。近年來，美國等先進國家又相繼投入巨額資金，制定出強化研究計劃，開展對腦功能和新型智能計算機的研究。

　　人腦是自生命誕生以來，生物經(jīng)過數(shù)十億年漫長歲月進化的結(jié)果，是具有高度智能的復(fù)雜系統(tǒng)，它不必采用繁復(fù)的數(shù)字計算和邏輯運算，卻能靈活處理各種復(fù)雜的，不精確的和模糊的信息，善于理解語言、圖象并具有直覺感知等功能。

　　人腦的信息處理機制極其復(fù)雜，從結(jié)構(gòu)上看它是包含有140億神經(jīng)細胞的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。單個神經(jīng)細胞的工作速度并不高(毫秒級)，但它通過超并行處理使得整個系統(tǒng)實現(xiàn)處理的高速性和信息表現(xiàn)的多樣性。

　　因此，從信息處理的角度對人腦進行研究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過對人腦的基本單元---神經(jīng)元的建模和聯(lián)結(jié)，來探索模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的模型，并研制一種具有學習、聯(lián)想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統(tǒng)。本文介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點以及近年來有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論、模糊計算和遺傳算法等相結(jié)合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的動態(tài)。

　　一.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義

　　回顧認知科學的發(fā)展，有所謂符號主義和聯(lián)結(jié)主義兩大流派。符號主義從宏觀層次上，撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和機制，僅從人腦外在表現(xiàn)出來的智能現(xiàn)象出發(fā)進行研究。例如，將記憶、判斷、推理、學習等心理活動總結(jié)成規(guī)律、甚至編制成規(guī)則，然后用計算機進行模擬，使計算機表現(xiàn)出各種智能。

　　符號主義認為，認識的基本元素是符號，認知過程是對符號表示的運算。人類的語言，文字的思維均可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換和輸入、輸出而已。以這種方法實現(xiàn)的系統(tǒng)具有串行、線性、準確、簡潔、易于表達的特點，體現(xiàn)了邏輯思維的基本特性。七十年代的專家系統(tǒng)和八十年代日本的第五代計算機研究計劃就是其主要代表。

　　聯(lián)接主義則與其不同，其特點是從微觀出發(fā)。聯(lián)接主義認為符號是不存在的，認知的基本元素就是神經(jīng)細胞(神經(jīng)元)，認知過程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，以及這種聯(lián)接所引起的神經(jīng)元的不同興奮狀態(tài)和系統(tǒng)所表現(xiàn)出的總體行為。八十年代再度興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)計算機就是這種聯(lián)接主義的代表。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征是：大規(guī)模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應(yīng)、自組織性，以及很強的學習功能、聯(lián)想功能和容錯功能。與當今的馮.諾依曼式計算機相比，更加接近人腦的信息處理模式。主要表現(xiàn)如下：

　　☆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理連續(xù)的模擬信號。例如連續(xù)灰度變化的圖象信號。

　　☆能夠處理混沌的、不完全的、模糊的信息。

　　☆傳統(tǒng)的計算機能給出精確的解答，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的是次最優(yōu)的逼近解答。

　　☆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行分布工作，各組成部分同時參與運算，單個神經(jīng)元的動作速度不高，但總體的處理速度極快。

　　☆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息存儲分布于全網(wǎng)絡(luò)各個權(quán)重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整，具有魯棒性。

　　☆傳統(tǒng)計算機要求有準確的輸入條件，才能給出精確解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯性。

　　☆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理自然語言理解、圖象模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機器人控制等方面有優(yōu)勢。

　　符號主義和聯(lián)接主義兩者各有特色，學術(shù)界目前有一種看法：認為基于符號主義得傳統(tǒng)人工智能和基于聯(lián)接主義得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分別描述人腦左、右半腦的功能，反映了人類智能的兩重性：精確處理和非精確處理，分別面向認識的理性和感性兩個方面，兩者的關(guān)系應(yīng)該是互補而非互相代替。理想的智能系統(tǒng)及其表現(xiàn)的智能行為應(yīng)是兩者相互結(jié)合的結(jié)果。

　　接下去的問題是，符號AI和聯(lián)接AI具體如何結(jié)合，兩者在智能系統(tǒng)中相互關(guān)系如何?分別扮演什么角色?目前這方面發(fā)表的文獻很多，大致有如下幾種類型：

　　1.松耦合模型：符號機制的專家系統(tǒng)與聯(lián)接機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一個中間媒介(例如數(shù)據(jù)文件)進行通訊。

　　2.緊耦合模型：與松耦合模型相比較，其通訊不是通過外部數(shù)據(jù)進行，而是直接通過內(nèi)部數(shù)據(jù)完成，具有較高的效率。其主要類型有嵌入式系統(tǒng)和黑板結(jié)構(gòu)等。

　　3.轉(zhuǎn)換模型：將專家系統(tǒng)的知識轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成專家系統(tǒng)的知識，轉(zhuǎn)換前的系統(tǒng)稱為源系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的系統(tǒng)稱為目標系統(tǒng)，由一種機制轉(zhuǎn)成另一種機制。如果源系統(tǒng)是專家系統(tǒng)，目標系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則可獲得學習能力及自適應(yīng)性;反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當然，轉(zhuǎn)換需要在兩種的機制之間，確定結(jié)構(gòu)上的一致性，目前主要問題是還沒有一種完備而精確的轉(zhuǎn)換方法實現(xiàn)兩者的轉(zhuǎn)換。有待進一步研究。