人工智能与机器人培训讲义.pptxVIP

人工智能与机器人;人类智能;人工智能;我们为何需要人工智能

一、做人类做不到事情

二、做人类做不好事情

三、做对人类有危险事情

;人工智能可认为我们做什么;

语音识别

语音识别研究目标就是让机器“听懂”人类口述语言。包含两方面含义：其一是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字；其二是对口述语言中所包含要求或问询加以了解，做出正确响应，而不拘泥于全部词正确转换。语音识别系统从讲叙方式角度可分为孤立词、连接词和连续语音三种。从服务对象角度可分为特定人与非特定人。即系统只针对一个用户或可用于任意用户。

;一个完整语音识别系统可大致分为三部分：

（1）语音特征提取：其目标是从语音波形中提取出随时间改变语音特征序列。

（2）声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常将获取语音特征经过学习算法产生。在识别时将输入语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最正确识别结果。

（3）语言模型与语言处理：语言模型包含由识别语音命令组成语法网络或由统计方法组成语言模型，语言处理能够进行语法、语义分析。对小词表语音识别系统，往往不需要语言处理部分。

;图像识别

图形刺激作用于感觉器官，人们识别出它是经验过某一图形过程。也称图像再认。在图像识别中，既要有当初进入感官信息，也要有记忆中存放信息。只有经过存放信息与当前信息进行比较加工过程，才能实现对图像再认。;自然语言了解;机器翻译

自然语言了解大致可分为机器翻译、语义了解及人机会话技术几个方面。其中机器翻译(machinetranslation)，又称机译(MT)，就是利用“机器”把一个自然语言转变成另一个自然语言过程。

翻译机器所依赖自动翻译技术包含语音翻译和文字翻译，主要关键技术有四个方面：单词分析，语法分析，意义分析和文理分析。;机器学习;教授系统

教授系统是一个含有大量专门知识与经验程序系统。它应用人工智能技术，依据某个领域一个或多个教授提供知识和经验进行推理和判断，模拟人类教授决议过程，以处理那些需要教授决定复杂问题。???前机器学习研究结果中，教授系统是发展比较快一个分支。

教授系统与传统计算机程序有着本质不一样,教授系统所要处理问题普通没有算法解，而且经常要在不完全、不准确或不确定信息基础上做出结论。所以，发展教授系统关键是提升“机器”自学习能力，这种能力越高，对教授知识表示和利用就越好，教授系统作用也就越显著。;问题求解

人工智能第一个大成就是发展了能够求解难题下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天在网上都能够找到各种各样人机对弈软件。在下棋程序中，应用到一些技术，如向前看几步，还有把困难问题分成一些比较轻易子问题等，其实就是数据库搜索和问题归纳这么人工智能基本技术。

问题求解程序不但是能够下棋，还有一个主要应用就是符号运算，能够把各种数学公式符号汇编在一起，其性能到达很高水平，这就极大地方便了科学家和工程师们工作，帮助他们从繁重手工计算劳动中解脱出来，集中精力做好对问题分析和对工作整体把握上。有些高级问题求解程序，已经具备了一定“机器学习”智能，能够利用在被使用过程中积累起来“经验”，自动地来改进和提升其本身性能。;智能机器人;第一代（程序控制）机器人：

这种机器人普通是按以下二种方式“学会”工作。一个是由设计师预先按工作流程编写好程序，存贮在机器人内部存放器，在程序控制下工作。另一个是被称为“示教—再现”方式，这种方式是在机器人第一次执行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将整个操作过程一步一步地统计下来，每一步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令次序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，就要重新进行程序设计。这种机器人能尽心尽责在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。;第二代（自适应）机器人：

这种机器人配置有对应感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能取得作业环境、操作对象等简单信息，并由机器人体内计算机进行分析、处理，控制机器人动作。即使第二代机器人含有一些初级智能，但还是需要技术人员协调工作。当前这种机器人已经有了一些商品化产品，我们在后面所讲述内容中，也将主要以这一类产品作为课堂学习器材。;;1.5人工智能发展目标;走进机器人世界;机器人定义;;2.2机器人发展历程;2.3机器人分类及应用;观察与思索：

1、机器人一定要做成像人一样形状吗？

2、举几个例子，看看机器人都能帮助我们人类做什么？

3、经过学习，你能正确了解“将有形机器人无形化”这句话意思吗？;机器人;传感系统;机器人大脑—主控系统;机器人感官—传感系统;轨迹识别传感器功效及原理;声音传感器功效及原理;