常用的人工智能算法以及学派介绍分析

　　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。