計(jì)算機(jī)導(dǎo)論教師：第11章云計(jì)算與大數(shù)據(jù)11目錄CONTENTS1云計(jì)算基礎(chǔ)2云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)3云計(jì)算的應(yīng)用4云計(jì)算與其他集群計(jì)算比較5大數(shù)據(jù)簡介目錄CONTENTS6云計(jì)算與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)7大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)實(shí)例8大數(shù)據(jù)的應(yīng)用本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解云計(jì)算的服務(wù)類型和部署方式了解云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)及云計(jì)算的應(yīng)用理解大數(shù)據(jù)處理的主要過程本章學(xué)習(xí)目標(biāo)云計(jì)算

云計(jì)算是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合發(fā)展的產(chǎn)物，它涉及網(wǎng)絡(luò)存儲（NetworkStorageTechnologies）、分布式計(jì)算（Distributedcomputing）、并行計(jì)算（ParallelComputing）、虛擬化（Virtualization）、負(fù)載均衡（LoadBalance）、效用計(jì)算（UtilityComputing）、熱備份冗余（HighAvailable）等。除此之外，云計(jì)算還要關(guān)注系統(tǒng)的擴(kuò)展及方便管理、降低成本等方面的問題。

云計(jì)算簡介云計(jì)算發(fā)展歷程1983年SunMicrosystems提出“網(wǎng)絡(luò)是電腦”。2006年3月Amazon推出彈性計(jì)算云（ElasticComputeCloud，EC2）服務(wù)。2006年8月9日Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特在搜索引擎大會（SESSanJose2006）首次提出“云計(jì)算”的概念。2007年10月Google與IBM開始在美國大學(xué)校園推廣云計(jì)算計(jì)劃。2008年1月30日Google宣布在臺灣啟動(dòng)“云計(jì)算學(xué)術(shù)計(jì)劃”。2008年2月1日Yahoo、HP和Intel宣布了一項(xiàng)涵蓋美國、德國和新加坡的聯(lián)合研究計(jì)劃，推出了云計(jì)算研究測試床，以推進(jìn)云計(jì)算。2008年8月3日美國專利商標(biāo)局網(wǎng)站信息顯示，Dell正在申請“云計(jì)算”商標(biāo)，此舉旨在加強(qiáng)對這一未來可能重塑技術(shù)架構(gòu)的術(shù)語的控制權(quán)。2010年3月5日Novell與云安全聯(lián)盟（CSA）共同宣布了一項(xiàng)供應(yīng)商中立計(jì)劃，名為“可信任云計(jì)算計(jì)劃”。2009年1月阿里軟件在江蘇南京建立了中國首個(gè)“電子商務(wù)云計(jì)算中心”。2009年7月中國首個(gè)企業(yè)云計(jì)算平臺“中化企業(yè)云計(jì)算平臺”誕生2009年11月中國移動(dòng)云計(jì)算平臺“大云”計(jì)劃啟動(dòng)。

云計(jì)算的服務(wù)類型

按照提供服務(wù)的層次和類別，云計(jì)算可以包括以下幾個(gè)層次的服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（InfrastructureasaService，IaaS）、平臺即服務(wù)（PlatformasaService，PaaS）、軟件即服務(wù)（Softwareasaservice，SaaS）。不同服務(wù)類型下，用戶通過云計(jì)算獲取的服務(wù)內(nèi)容云計(jì)算的服務(wù)類型1．IaaS

IaaS能為用戶提供計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)，通常指提供物理機(jī)、虛擬機(jī)、網(wǎng)絡(luò)資源及其他資源，如虛擬機(jī)映像庫、塊存儲或基于文件的存儲、防火墻、負(fù)載均衡、IP地址、虛擬局域網(wǎng)等。目前主要的IaaS提供商和產(chǎn)品包括：Amazon的AWS、Microsoft的Azure、Rackspace的OpenStack、IBM的SoftLayer、VMware的VCloud等。中國有阿里云、青云及大云等，他們都是采用虛擬技術(shù)來提供虛擬機(jī)IaaS。云計(jì)算的服務(wù)類型2．PaaS

PaaS也被稱為中間件服務(wù)，為用戶提供的服務(wù)平臺包括操作系統(tǒng)、編程語言運(yùn)行環(huán)境、數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)集處理、Web服務(wù)器等。PaaS把開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)來提供，可以使用中間商的設(shè)備和軟件開發(fā)自己的程序，通過服務(wù)器和Internet傳給用戶。主要的服務(wù)平臺包括Amazon的AWSElasticBeanstalk、Google的GAE（GoogleAppEngine）、新浪的ASE、百度云的開發(fā)引擎、大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)hadoop等。云計(jì)算的服務(wù)類型3．SaaS

SaaS是為用戶提供按需支付費(fèi)用的應(yīng)用軟件。用戶不必操心各種應(yīng)用程序的安裝、設(shè)置和運(yùn)行維護(hù)，一切都由SaaS提供商來完成。

用戶只需要支付費(fèi)用，通過可視化的客戶端來使用它，如Google的Apps、Microsoft的Office365、Citrix的CloudStack，以及目前流行的各種云存儲（網(wǎng)盤）、云相冊、云備份、云打印、云監(jiān)控等針對個(gè)人使用的云服務(wù)產(chǎn)品。公有云公有云是當(dāng)前最主流且最受歡迎的云計(jì)算部署形式之一。公有云由服務(wù)供應(yīng)商運(yùn)行，為用戶提供各種各樣的信息技術(shù)資源。社區(qū)云社區(qū)云是指在一定的地域范圍內(nèi)，或面向兩個(gè)及兩個(gè)以上組織開放的云計(jì)算服務(wù)，該范圍內(nèi)的用戶一般具有共同的需求，如云服務(wù)模式、安全級別等。私有云私有云主要為企業(yè)內(nèi)部提供云服務(wù)，在企業(yè)的防火墻內(nèi)工作，由企業(yè)自行管理。混合云混合云是公有云和私有云的融合，是近年來云計(jì)算的主要模式和發(fā)展方向。目前可供選擇的混合云產(chǎn)品較少。云計(jì)算的部署云計(jì)算的部署在云部署與云計(jì)算的應(yīng)用過程中，不同階段存在不同角色，他們分別能提供云服務(wù)和使用云服務(wù)。云計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈圖如下圖所示。云計(jì)算的特點(diǎn)超大規(guī)模虛擬化高可靠性高可擴(kuò)展通用性按需部署高性價(jià)比動(dòng)態(tài)資源池支持海量信息處理可計(jì)量的服務(wù)云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)海量分布式存儲技術(shù)彈性計(jì)算技術(shù)云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)并行編程模式分布式資源管理技術(shù)云計(jì)算平臺管理技術(shù)數(shù)據(jù)管理技術(shù)云計(jì)算的應(yīng)用1．云計(jì)算平臺Google云計(jì)算平臺：Google是云計(jì)算最大的實(shí)踐者之一，運(yùn)營較接近云計(jì)算特征的商用平臺——在線應(yīng)用服務(wù)托管平臺Google應(yīng)用引擎（GAE）。軟件開發(fā)者可以在此之上編寫應(yīng)用程序。開源云計(jì)算平臺：Hadoop是Apache基金會的開源云計(jì)算平臺項(xiàng)目

（分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)），

是從Nutch項(xiàng)目發(fā)展而來的，專門負(fù)責(zé)分布式存儲及分布式運(yùn)算的項(xiàng)目。Hadoop已成為目前應(yīng)用最廣、最成熟的云計(jì)算開源項(xiàng)目之一。Amazon的AWS云服務(wù)：Amazon是以在線書店和電子零售業(yè)發(fā)展起來的，

如今已在業(yè)界享有盛譽(yù)，它的云計(jì)算服務(wù)不涉及應(yīng)用層面的計(jì)算，主要是基于虛擬化技術(shù)提供底層的可通過網(wǎng)絡(luò)訪問的存儲、計(jì)算機(jī)處理、信息排隊(duì)和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等租用式服務(wù)。云計(jì)算的應(yīng)用2．云計(jì)算衍生產(chǎn)品

云存儲：云存儲是在云計(jì)算概念上延伸和發(fā)展出來的一個(gè)新的概念，是指通過集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能，將網(wǎng)絡(luò)中大量不同類型的存儲設(shè)備通過應(yīng)用軟件集合起來協(xié)同工作，共同對外提供數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務(wù)訪問功能的一個(gè)系統(tǒng)。典型的云存儲包括百度云、阿里云、網(wǎng)盤等，為用戶提供存儲和下載大容量文件服務(wù)。云安全：云安全是在Internet和云計(jì)算融合時(shí)代，信息安全的最新發(fā)展之一，包括以下兩方面內(nèi)容：1、云計(jì)算技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用；2、安全技術(shù)在云計(jì)算平臺的應(yīng)用。其他：在游戲、教育、通信和娛樂、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域，云計(jì)算同樣應(yīng)用廣泛。如交通云、醫(yī)療云、購物云和高性能計(jì)算云等。云計(jì)算與其他集群計(jì)算比較1．云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算

網(wǎng)格計(jì)算（GridComputing）是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來的所謂下一代Internet核心技術(shù)。網(wǎng)格技術(shù)的開創(chuàng)者IanFoster將之定義為“在動(dòng)態(tài)、多機(jī)構(gòu)參與的虛擬組織中協(xié)同共享資源和求解問題”。網(wǎng)格在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，基于SOA（Service-OrientedArchitecture，面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)），使用互操作、按需集成等技術(shù)手段，將分散在不同地理位置的資源虛擬成一個(gè)有機(jī)整體，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲、數(shù)據(jù)、軟件和設(shè)備等資源的共享，從而大幅提高資源的利用率，使用戶獲得前所未有的計(jì)算和信息能力。云計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算的一個(gè)重要區(qū)別在于資源調(diào)度模式。云計(jì)算采用集群來存儲和管理數(shù)據(jù)資源，運(yùn)行的任務(wù)以數(shù)據(jù)為中心，調(diào)度計(jì)算任務(wù)到數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)運(yùn)行；網(wǎng)格計(jì)算以計(jì)算為中心。

云計(jì)算與其他集群計(jì)算比較2．云計(jì)算與分布式計(jì)算

分布式計(jì)算（DistributedComputation）是指在一個(gè)松散或嚴(yán)格約束條件下使用硬件和軟件系統(tǒng)處理任務(wù)，系統(tǒng)包含多個(gè)處理器單元或存儲單元、多個(gè)并發(fā)過程、多個(gè)程序。一個(gè)程序先被分成多個(gè)部分，再通過網(wǎng)絡(luò)連接起來在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。分布式計(jì)算類似于并行計(jì)算，但并行計(jì)算通常指一個(gè)程序的多個(gè)部分同時(shí)運(yùn)行于某臺計(jì)算機(jī)上的多個(gè)處理器上。因此，分布式計(jì)算通常需要處理異構(gòu)環(huán)境、多樣化的網(wǎng)絡(luò)連接、不可預(yù)知的網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算機(jī)錯(cuò)誤。云計(jì)算屬于分布式計(jì)算的范疇，是以提供對外服務(wù)為導(dǎo)向的分布式計(jì)算形式。

云計(jì)算與其他集群計(jì)算比較3．云計(jì)算與并行計(jì)算

并行計(jì)算（ParallelComputing）是指同時(shí)使用多種計(jì)算資源解決計(jì)算問題的過程，是提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)計(jì)算速度和處理能力的一種有效手段。它的基本思想是用多個(gè)處理器來協(xié)同求解同一問題，即將被求解的問題分解成若干個(gè)部分，各部分均由一個(gè)獨(dú)立的處理機(jī)來并行計(jì)算。并行計(jì)算系統(tǒng)既可以是專門設(shè)計(jì)的、含有多個(gè)處理器的超級計(jì)算機(jī)，也可以是以某種方式互連的若干臺獨(dú)立計(jì)算機(jī)構(gòu)成的集群。

云計(jì)算是并行計(jì)算的一種形式，也屬于高性能計(jì)算、超級計(jì)算的形式之一。

云計(jì)算與其他集群計(jì)算比較4．云計(jì)算與效用計(jì)算

效用計(jì)算（UtilityComputing）是一種提供服務(wù)的模型，在這個(gè)模型里服務(wù)提供商能提供客戶需要的計(jì)算資源和基礎(chǔ)設(shè)施管理，并根據(jù)應(yīng)用所占用的資源情況進(jìn)行計(jì)費(fèi)，而不僅按照速率進(jìn)行收費(fèi)。效用計(jì)算理念發(fā)展的進(jìn)一步延伸就是云計(jì)算技術(shù)，該技術(shù)正在逐步成為技術(shù)發(fā)展的主流。云計(jì)算以服務(wù)的形式提供計(jì)算、存儲，應(yīng)用資源的思想與效用計(jì)算非常類似。兩者的區(qū)別不在于思想背后的目標(biāo)，而在于組合到一起，使這些思想成為現(xiàn)實(shí)的技術(shù)。

大數(shù)據(jù)簡介1．大數(shù)據(jù)的定義

“大數(shù)據(jù)（BigData）”是指大量數(shù)據(jù)的集合，可以使用數(shù)據(jù)量來區(qū)分和判斷。維基百科對“大數(shù)據(jù)”的定義為：巨量資料或大數(shù)據(jù)，是指所涉及的資料量規(guī)模巨大。由于數(shù)量太大，想要通過目前的主流軟件，在合理的時(shí)間把這些數(shù)據(jù)采集、管理、處理、整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策的資訊，是無法做到的。

在今天，不同行業(yè)中“大數(shù)據(jù)”的范圍可以從TB到PB，但在20年前，1GB的數(shù)據(jù)已然是大數(shù)據(jù)。可見，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展，符合大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集容量也會增長，其數(shù)據(jù)集規(guī)模已經(jīng)超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件獲取、存儲、分析和管理的能力。

大數(shù)據(jù)簡介2．大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型包括以下4種。（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括預(yù)定義的數(shù)據(jù)類型、格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。例如，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。（2）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是具有可識別模式并可解析的文本數(shù)據(jù)文件。例如，自描述和具有定義模式的可擴(kuò)展標(biāo)記語言數(shù)據(jù)文件。（3）準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是具有不規(guī)則數(shù)據(jù)格式的文本數(shù)據(jù)，使用工具可進(jìn)行格式化。例如，包含不一致的數(shù)據(jù)值和格式化的網(wǎng)站點(diǎn)擊數(shù)據(jù)。（4）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是沒有固定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，通常保存為不同類型的文件。例如，文本文檔、圖片、音頻和視頻。

3．大數(shù)據(jù)的特征

數(shù)據(jù)量大速度快類型繁多價(jià)值密度低大數(shù)據(jù)簡介大數(shù)據(jù)簡介4．大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)按照“大數(shù)據(jù)”處理的實(shí)時(shí)性，大數(shù)據(jù)處理可分為實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理和離線大數(shù)據(jù)處理兩種。

大數(shù)據(jù)處理的一般過程為：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)是在處理大數(shù)據(jù)的各個(gè)階段使用的相關(guān)技術(shù)。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)處理大數(shù)據(jù)各階段的對應(yīng)技術(shù)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)1．大數(shù)據(jù)的采集技術(shù)

“大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)”一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層和基礎(chǔ)支撐層。大數(shù)據(jù)智能感知層相關(guān)技術(shù)，是指對海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理的技術(shù)。

ApacheFlume是Apache旗下的一款開源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，F(xiàn)lume最初是由Cloudera的工程師設(shè)計(jì)用于合并日志數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，后來逐漸用于處理流數(shù)據(jù)事件。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)2．大數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)

“大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)”主要完成對已接收數(shù)據(jù)的抽取、清洗等操作。（1）抽取：獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取可以將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或便于處理的結(jié)構(gòu)和類型，以達(dá)到快速分析和處理的目的。（2）清洗：大數(shù)據(jù)并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是人們所關(guān)心的內(nèi)容，或是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，因此要對數(shù)據(jù)過濾、去噪，提取出有效的數(shù)據(jù)。該步驟對后續(xù)的數(shù)據(jù)分析非常重要，它能夠提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)3．大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)“大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)”是解決大數(shù)據(jù)的存儲、表示、處理、可靠性及有效傳輸?shù)汝P(guān)鍵問題的技術(shù)，包括如下技術(shù)：（1）數(shù)據(jù)庫技術(shù)。數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和NewSQL數(shù)據(jù)庫。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要是指NoSQL數(shù)據(jù)庫，分為鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫及文檔數(shù)據(jù)庫等。（2）大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。大數(shù)據(jù)安全技術(shù)包括數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數(shù)據(jù)審計(jì)、隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)4．大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)

“數(shù)據(jù)挖掘”是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又有潛在價(jià)值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘算法能以很高的速度處理大量數(shù)據(jù)，通過分割、集群、孤立點(diǎn)分析，以及其他各種方法精煉數(shù)據(jù)、挖掘價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，包括很多分類。5．大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)重點(diǎn)應(yīng)用于商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)三大領(lǐng)域，如應(yīng)用于商業(yè)智能技術(shù)、政府決策技術(shù)、電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)、電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)、氣象信息分析技術(shù)、環(huán)境監(jiān)測技術(shù)、警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)（道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安系統(tǒng)）、大規(guī)模基因序列分析比對技術(shù)、Web信息挖掘技術(shù)。

1．大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能

云計(jì)算與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)能夠存儲隨時(shí)間變化不斷變大的數(shù)據(jù)，多種數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以存儲極大的數(shù)據(jù)個(gè)體，也可以存儲很小的數(shù)據(jù)個(gè)體。并行服務(wù)快速開發(fā)

系統(tǒng)必須提供并行服務(wù)的開發(fā)框架，讓開發(fā)人員能夠依據(jù)此框架迅速開發(fā)出面向大數(shù)據(jù)的程序代碼，并可在動(dòng)態(tài)分布集群上實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算。可在廉價(jià)機(jī)器搭建的集群上運(yùn)行

實(shí)現(xiàn)廉價(jià)是大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要達(dá)到的重要目標(biāo)之一，系統(tǒng)可以安裝并運(yùn)行在廉價(jià)的機(jī)器上，還具有將規(guī)模龐大的廉價(jià)機(jī)器組成集群并協(xié)調(diào)工作的功能。高速處理

系統(tǒng)能滿足用戶對響應(yīng)速度的要求。在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大、數(shù)據(jù)量短時(shí)間內(nèi)快速增大時(shí)，系統(tǒng)的處理速度不受影響。實(shí)用性可靠性可擴(kuò)展性完整性安全性云計(jì)算與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)2．大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的特性云計(jì)算與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)3．云計(jì)算與大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)屬于云計(jì)算的PaaS。PaaS能為用戶提供計(jì)算平臺系統(tǒng)、編程語言的運(yùn)行環(huán)境、數(shù)據(jù)庫、Web服務(wù)器等，把開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)來提供。用戶可以使用中間商的設(shè)備開發(fā)和運(yùn)行自己的程序，并通過Internet及其服務(wù)器傳輸?shù)狡渌脩羰种小．?dāng)然，用戶也可以構(gòu)建自己私有的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，搭建一個(gè)服務(wù)器集群，安裝大數(shù)據(jù)處理軟件，如Hadoop，使用命令行方式，或者調(diào)用Hadoop的API對靜態(tài)大數(shù)據(jù)文件進(jìn)行處理，或者安裝Spark軟件，對前臺的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)實(shí)例1．Google大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Google擁有全球較強(qiáng)大的搜索引擎，能為全球用戶提供基于海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)搜索服務(wù)。Google為了解決海量數(shù)據(jù)的存儲和快速處理問題，設(shè)計(jì)了一種簡單而又高效的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，讓多達(dá)百萬臺計(jì)算機(jī)協(xié)同工作，共同完成對海量數(shù)據(jù)的存儲和快速處理。Google大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的核心技術(shù)包括Google文件系統(tǒng)（GFS）、分布式計(jì)算編程模式（MapReduce）和分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)（BigTable）。GFS能提供大數(shù)據(jù)的存儲訪問服務(wù)，MapReduce能實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，BigTable能管理和組織結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。1．GFSGoogle大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)GFS是一個(gè)可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于大型的、分布式的、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。它與MapReduce及BigTable結(jié)合得非常緊密，是基礎(chǔ)的底層系統(tǒng)，可以運(yùn)行于價(jià)格較低的普通硬件上，提供容錯(cuò)功能。GFS將整個(gè)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)分為Client（客戶端）、Master（主服務(wù)器）和ChunkServer（數(shù)據(jù)塊服務(wù)器）三類。客戶端在訪問GFS時(shí)，首先訪問Master主服務(wù)器，獲取將要與之進(jìn)行交互的ChunkSever信息，然后直接訪問ChunkServer來完成數(shù)據(jù)存取。GFS的這種設(shè)計(jì)模式，在實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲與處理的目標(biāo)的同時(shí)，做到了在一定規(guī)模下使成本降到最低，且保證了系統(tǒng)的可靠性及其他性能。2．MapReduceGoogle大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

MapReduce是處理大數(shù)據(jù)的并行編程模式，用于大數(shù)據(jù)（大于1TB）的并行計(jì)算，Map（映射）、Reduce（化簡）是從函數(shù)式編程語言和矢量編程語言中借鑒來的，這種編程模式適用于非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的搜索、挖掘、分析和智能機(jī)器學(xué)習(xí)。與傳統(tǒng)的分布式程序相比，MapReduce封裝了并行處理、容錯(cuò)處理、本地化計(jì)算、負(fù)載均衡等細(xì)節(jié)。3．BigTableGoogle大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)BigTable是一個(gè)為管理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的分布式存儲系統(tǒng)，可以擴(kuò)展到PB級數(shù)據(jù)和上千臺服務(wù)器。Google的很多數(shù)據(jù)，包括Web索引、衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)等在內(nèi)的海量結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都存儲在BigTable中。BigTable是通過一個(gè)行關(guān)鍵字、一個(gè)列關(guān)鍵字和一個(gè)時(shí)間戳進(jìn)行索引的。BigTable由客戶端、主服務(wù)器和子表服務(wù)器三部分構(gòu)成。大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)實(shí)例2．HadoopHadoop是一個(gè)開源分布式計(jì)算平臺。用戶可以利用Hadoop輕松地組織計(jì)算機(jī)資源，從而搭建自己的分布式計(jì)算平臺，并且可以充分利用集群的計(jì)算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理，Hadoop已廣泛被企業(yè)用于搭建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全球已經(jīng)有數(shù)以萬計(jì)的Hadoop被安裝和使用，中國移動(dòng)、百度、阿里巴巴都在大規(guī)模地使用Hadoop。1．基礎(chǔ)部分Hadoop是支撐Hadoop的公共部分，包括文件系統(tǒng)、遠(yuǎn)程過程調(diào)用RPC和序列化函數(shù)庫等。HadoopCommon可以提供高吞吐量的可靠分布式文件系統(tǒng)，是GFS的開源實(shí)現(xiàn)。HDFS是大型分布式數(shù)據(jù)處理模型，是GoogleMapReduce的開源實(shí)現(xiàn)。MapReduce2．配套部分Hadoop01HBase支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的分布式數(shù)據(jù)庫，是GoogleBigTable的開源實(shí)現(xiàn)。02Hive提供數(shù)據(jù)摘要和查詢功能的數(shù)據(jù)倉庫。03Pig在MapReduce上構(gòu)建的一種腳本式開發(fā)方式，大大簡化了MapReduce的開發(fā)工作。2．配套部分Hadoop04Cassandra由Facebook支持的開源、可擴(kuò)展分布式數(shù)據(jù)庫，是Amazon庫層架構(gòu)Dynamo的全分布和GoogleBigTable的列式數(shù)據(jù)存儲模型的有機(jī)結(jié)合。05Chukwa用來管理大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。06Zookeeper用于解決分布式系統(tǒng)中的一致性問題，是GoogleChubby的開源實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”最本質(zhì)的應(yīng)用在于預(yù)測，即從海量數(shù)據(jù)中分析出一定的特征，進(jìn)而預(yù)測未來可能會發(fā)生什么，包括體育賽事預(yù)測、股票市場預(yù)測、市場物價(jià)預(yù)測、用戶行為預(yù)測、人體健康預(yù)測、疾病疫情預(yù)測、災(zāi)害災(zāi)難預(yù)測、環(huán)境變遷預(yù)測、交通行為預(yù)測、能源消耗預(yù)測等。“大數(shù)據(jù)”有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)多樣性等特征，實(shí)際是將各個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析進(jìn)而進(jìn)行一定的預(yù)測。簡單地講，就是先通過大量數(shù)據(jù)找規(guī)律，找到規(guī)律再根據(jù)規(guī)律和當(dāng)下的數(shù)據(jù)推測將要發(fā)生的事情。當(dāng)大量的數(shù)據(jù)被整合到大型數(shù)據(jù)庫中后，預(yù)測的廣度和精度都會大規(guī)模的提高。典型大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例精準(zhǔn)廣告投放

如果用戶曾使用瀏覽器在淘寶、京東等購物網(wǎng)站上購買了一本關(guān)于孕產(chǎn)的書籍，可以發(fā)現(xiàn)在之后十個(gè)月的時(shí)間里，瀏覽器兩側(cè)的廣告欄里將不斷出現(xiàn)與孕產(chǎn)相關(guān)的產(chǎn)品。個(gè)性化教育

在“大數(shù)據(jù)”的支持下，教育將有可能呈現(xiàn)另外的特征：彈性學(xué)制、個(gè)性化輔導(dǎo)、社區(qū)和家庭學(xué)習(xí)等。交通行為預(yù)測

基于用戶和車輛的定位數(shù)據(jù)，分析人、車出行的個(gè)體和群體特征，進(jìn)行交通行為的預(yù)測。精密醫(yī)療衛(wèi)生體系

通過分析大量用戶的搜索記錄，如“咳嗽”“發(fā)燒”等特定詞條，Google能準(zhǔn)確預(yù)測美國冬季流感傳播趨勢。擴(kuò)展閱讀

人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以為各個(gè)行業(yè)提供廣泛的應(yīng)用支撐。聯(lián)想集團(tuán)自主研發(fā)的智能化運(yùn)維解決方案AIOps保障了公司從產(chǎn)品研發(fā)、市場營銷、供應(yīng)鏈到售后服務(wù)，端到端的全球業(yè)務(wù)在幾千個(gè)信息技術(shù)系統(tǒng)上高效平穩(wěn)的運(yùn)行，并為全球各地員工提供智能、便捷的辦公體驗(yàn)。聯(lián)想信息技術(shù)智能化運(yùn)維解決方案AIOps擴(kuò)展閱讀

在此框架下，多種智能應(yīng)用、算法組件可以靈活組合、互聯(lián)互通，為不同的應(yīng)用場景提供智能解決方案。例如，將用戶畫像技術(shù)、智能推薦技術(shù)與知識庫系統(tǒng)及信息技術(shù)服務(wù)門戶相結(jié)合，為不同用戶群體提供千人千面的使用體驗(yàn)與智能服務(wù)。智能化用戶服務(wù)場景謝謝聆聽THANKS計(jì)算機(jī)導(dǎo)論教師：第12章人工智能12目錄CONTENTS12.1人工智能的起源與發(fā)展12.2人工智能的定義與研究意義12.3人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解人工智能的起源與發(fā)展理解人工智能的定義了解人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域本章學(xué)習(xí)目標(biāo)《列子·湯問》中記載了有關(guān)西周時(shí)期的巧匠偃師制造的能歌舞的機(jī)器人的傳說故事。公元850年，古希臘傳說中有關(guān)于利用制造的機(jī)器人幫助人們勞動(dòng)的故事記載。在近代史中，關(guān)于制造具有智能行為機(jī)器人的記載更是層出不窮。這說明，在人類歷史的發(fā)展過程中，人們從未間斷對人工智能的探索和研究。古希臘哲學(xué)家亞里士多德（Aristotle）是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他所提出的三段論（大前提、小前提和結(jié)論）奠定了演繹推理的基礎(chǔ)。17世紀(jì)世界上第一臺會演算的機(jī)械——加法器，由法國物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家帕斯卡（B.Pascal）研制成功。在此基礎(chǔ)上，德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲（G.W.Leibniz）研制了能進(jìn)行四則運(yùn)算的計(jì)算器，并提出了“萬能符號”和“推理計(jì)算”的思想，成為現(xiàn)代“思考”機(jī)器的設(shè)計(jì)思想萌芽。進(jìn)入20世紀(jì)后，人工智能領(lǐng)域相繼出現(xiàn)了若干個(gè)開創(chuàng)性的工作成果。其中，英國數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者艾倫·麥席森·圖靈對人工智能的發(fā)展做出了杰出貢獻(xiàn)。12.1.1萌芽期1950年，艾倫·麥席森·圖靈發(fā)表了《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，這篇?jiǎng)潟r(shí)代之作為他贏得了“人工智能之父”的美譽(yù)。為了證明機(jī)器是否真的能思考，他又提出了“圖靈測試”。所謂圖靈測試，是一種測試機(jī)器是不是具備智能的方法。被測試者中有一個(gè)人和一個(gè)聲稱具有智能的機(jī)器。測試時(shí)，測試人與被測試者分開，測試人通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者提問。經(jīng)過一段時(shí)間的提問后，如果測試人無法分辨回答問題的是人還是機(jī)器，則該機(jī)器就通過了圖靈測試，可認(rèn)為該機(jī)器具有智能。圖靈測試至今仍被沿用。可惜到目前為止，還沒有一臺機(jī)器能夠通過圖靈測試。不過有些軟件可以通過圖靈測試的子測試。1946年，第一臺通用計(jì)算機(jī)ENIAC由美國數(shù)學(xué)家莫克利（JW.Mauchly）和艾克特（J.P.Eckert）合作研制成功。12.1.1萌芽期1947年，美國數(shù)學(xué)家維納（N.Wiener）創(chuàng)立了控制論，揭示了機(jī)器中的通信和控制機(jī)能與人的神經(jīng)、感覺機(jī)能的共同規(guī)律，為現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)研究提供了嶄新的科學(xué)方法。1948年，美國貝爾實(shí)驗(yàn)室的數(shù)學(xué)家香農(nóng)（C.E.Shannon）創(chuàng)立了信息論，信息論是運(yùn)用概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法研究信息、信息熵、通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)壓縮等問題的應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科。1952年，美籍奧地利生物學(xué)家貝塔朗菲（L.V.Bertalanffy）創(chuàng)立了系統(tǒng)論。系統(tǒng)論是研究系統(tǒng)的一般模式、結(jié)構(gòu)和規(guī)律的學(xué)問，它能研究各種系統(tǒng)的共同特征，用數(shù)學(xué)方法定量地描述其功能，尋求并確立適用于一切系統(tǒng)的原理、原則和數(shù)學(xué)模型，是具有邏輯和數(shù)學(xué)性質(zhì)的一門新興科學(xué)。人類在這一時(shí)期的主要成就是創(chuàng)立了數(shù)理邏輯、自動(dòng)機(jī)理論、控制論、信息論和系統(tǒng)論，并發(fā)明了通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)。這些成就為人工智能的誕生和迅速發(fā)展提供了充足的思想、理論和實(shí)驗(yàn)工具等物質(zhì)技術(shù)條件。12.1.1萌芽期1956年，達(dá)特茅斯會議的召開標(biāo)志著人工智能學(xué)科的正式誕生。該會議由麥卡錫（JohnMcCarthy，1971年的圖靈獎(jiǎng)獲得者）、明斯基（MarvinMinsky，1969年圖靈獎(jiǎng)獲得者）、香農(nóng)（C.E.Shannon）、羅切斯特（NathanielRochester）4個(gè)年輕人發(fā)起，普林斯頓大學(xué)的莫爾（Trenchardmore）、IBM的塞繆爾（ArthurSamuel）、麻省理工的索羅蒙夫（RaySolomonoff）和塞爾夫里奇（OliverSelfridge）、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的紐厄爾（A.Newel，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者）和西蒙（Simon，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者）共10人參加，探討了用機(jī)器模擬智能的各種相關(guān)問題，并正式提出了人工智能這一術(shù)語。東道主麥卡錫有一個(gè)宏偉的目標(biāo)：組織十來個(gè)人，用兩個(gè)月的時(shí)間共同努力設(shè)計(jì)一臺具有真正智能的機(jī)器。雖然他們沒有實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，但是他們卻創(chuàng)立了一個(gè)嶄新的學(xué)科——人工智能。麥卡錫也被譽(yù)為“人工智能之父”。麥卡錫的主要研究方向是計(jì)算機(jī)下棋，其發(fā)明了著名的α-β搜索算法。在該算法中，麥卡錫巧妙地將節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生與求評價(jià)函數(shù)值結(jié)合起來，從而使某些子樹節(jié)點(diǎn)根本不必產(chǎn)生和搜索。該算法至今仍是人工智能領(lǐng)域中一種高效、常用的求解方法。12.1.2形成期卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的紐厄爾和西蒙在會議上展示了啟發(fā)式程序“邏輯理論家”，它可以證明數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》一書第2章52個(gè)定理中的38個(gè)定理。該程序模擬了人類用數(shù)理邏輯證明定理時(shí)的思維特點(diǎn)，把認(rèn)知理論、人機(jī)交互等結(jié)合起來，建立了一個(gè)“智能問題解決和學(xué)習(xí)”模型，只要事先在機(jī)器中存儲一組公理和推理規(guī)則，該程序就可以自己去探索解決方案。這是利用機(jī)器對人的高級思維活動(dòng)實(shí)現(xiàn)模擬的第一個(gè)重大成果。另外，在開發(fā)“邏輯理論家”的過程中，他們首次提出并成功應(yīng)用了“鏈表”（List）作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了表處理語言IPL。IPL是最早的表處理語言，也是最早使用遞歸子程序的語言。明斯基在會議上展示了名為Snarc的學(xué)習(xí)機(jī)的雛形。Snarc是世界上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器，主要用于學(xué)習(xí)如何穿過迷宮。其組成包括40個(gè)智能體（Agent）和1個(gè)對成功給予獎(jiǎng)勵(lì)的系統(tǒng)。在Snarc的基礎(chǔ)上，明斯基解決了如何讓機(jī)器利用過去的知識實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前行為結(jié)果的預(yù)測這一問題。塞繆爾在1952年運(yùn)用博弈理論和狀態(tài)空間搜索技術(shù)研制了世界上第一個(gè)跳棋程序，經(jīng)過不斷完善，1959年該程序擊敗了它的設(shè)計(jì)者塞繆爾，1962年該程序擊敗了美國的一個(gè)州冠軍。該程序具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，可以像一個(gè)真正的棋手那樣學(xué)習(xí)棋譜和積累下棋經(jīng)驗(yàn)。12.1.2形成期1956年，喬姆斯基（N.Chomsky）發(fā)表了用形式語言方法研究自然語言的第一篇論文，創(chuàng)立了形式語言。形式語言與自動(dòng)機(jī)結(jié)合，用來描述和研究思維過程。這樣的組合在自然語言的理解和翻譯、計(jì)算機(jī)語言的描述和編譯、社會和自然現(xiàn)象的模擬、語法制導(dǎo)的模式識別等方面有廣泛的應(yīng)用。1959年，麥卡錫開發(fā)了著名的表處理語言LISP，LISP是一種函數(shù)式的符號處理語言，其程序由一些函數(shù)子程序組成。LISP還具有自編譯能力。該語言成為人工智能界第一個(gè)廣泛流行的語言。1960年，西蒙夫婦通過一個(gè)有趣的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)表明，人類解決問題的過程是一個(gè)搜索的過程，其效率取決于啟發(fā)式函數(shù)。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，西蒙、紐厄爾和肖（J·Shaw）等人成功地開發(fā)了“通用問題求解系統(tǒng)”（GeneralProblemSolver，GPS）。GPS是根據(jù)人在解題中的共同思維規(guī)律編制而成的，可以求解11種不同類型的問題，從而使啟發(fā)式程序有了更普遍的意義。人們在這一時(shí)期的主要成就是人工智能學(xué)科的正式誕生，人工智能學(xué)科在定理證明、問題求解、博弈、LISP及模式識別等許多領(lǐng)域取得了眾多突破成果，其作為一門新興學(xué)科迅速受到人們的關(guān)注。12.1.2形成期20世紀(jì)60年代以來，人工智能的研究活動(dòng)越來越受到國內(nèi)外專家學(xué)者的重視。其不僅在問題求解、博弈、定理證明、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器視覺、自然語言理解等領(lǐng)域的研究取得了深入進(jìn)展，而且開始走向?qū)嵱没膽?yīng)用研究。人工智能的理論和成果廣泛地被應(yīng)用于化學(xué)、醫(yī)療、氣象、地質(zhì)、軍事、教學(xué)等諸多領(lǐng)域。1972年，法國馬賽大學(xué)的科麥瑞爾（A.Comerauer）提出并實(shí)現(xiàn)了邏輯程序設(shè)計(jì)語言PROLOG。同年，斯坦福大學(xué)的肖特利夫（E.H.Shortliffe）等人開始研制MYCIN專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)是用于診斷和治療細(xì)菌感染性疾病的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠識別51種病菌，處理23種抗菌素，能夠?yàn)榛颊咛峁┳罴烟幏健?991年8月在悉尼召開的第12屆國際人工智能聯(lián)合會議上，澳大利亞國際象棋冠軍約翰森（D.Johansen）與IBM研制的“深藍(lán)”（DeepThought）計(jì)算機(jī)進(jìn)行了一場人機(jī)大戰(zhàn)，最終以1∶1平局結(jié)束。1996年2月，IBM邀請國際象棋棋王卡斯帕羅夫（Kasparov）與“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)，不過最終棋王卡斯帕羅夫以4∶2贏得了比賽。但1997年5月，“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)再次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫，并以3.5∶2.5的總分擊敗了卡斯帕羅夫。12.1.3發(fā)展期2016年3月，AlphaGo以4∶1的戰(zhàn)績戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石。2017年5月，它以3∶0的戰(zhàn)績擊敗了圍棋排名世界第一的柯杰。在中國，類人形機(jī)器人的研究受到機(jī)械和自動(dòng)控制工作者的重視。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)一直從事兩足步行機(jī)器人、類人形機(jī)器人的研究，于1990年成功研制出中國第一臺兩足步行機(jī)器人。同時(shí)，經(jīng)過10年的辛苦鉆研，于2000年11月，又成功研制出中國第一臺類人形機(jī)器人，并使其具備了一定的語言能力。它的行走頻率從過去的6s/步，加快到2步/s；從只能平靜地靜態(tài)步行，到能快速自如地動(dòng)態(tài)步行；從只能在已知的環(huán)境中步行，到能在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項(xiàng)重大研究成果。目前，人工智能技術(shù)發(fā)展十分迅速，在人臉識別、語音識別、圖像理解、步態(tài)識別、自動(dòng)控制等領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。12.1.3發(fā)展期歷史上，人工智能的定義歷經(jīng)了多次轉(zhuǎn)變。一些膚淺的、未能揭示內(nèi)在規(guī)律的定義很早就被研究者拋棄。但直到今天，被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義，通常取決于我們討論問題的語境和關(guān)注的焦點(diǎn)。簡要列舉幾種歷史上有影響的，或目前仍然流行的人工智能的定義。定義1：人工智能是讓人覺得不可思議的計(jì)算機(jī)程序。定義2：人工智能是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序。定義3：人工智能是與人類行為相似的計(jì)算機(jī)程序。定義4：人工智能是會學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。定義5：人工智能是根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。以上，我們列舉了5種常見的人工智能的定義。其中，定義2（與人類思考方式相似）特別不可取。人們對大腦工作機(jī)理的認(rèn)識尚淺，而計(jì)算機(jī)走得幾乎是完全不同的技術(shù)路線。12.2.1人工智能的定義《維基百科的人工智能詞條采用的是斯圖爾特·羅素（StuartJ.Russell）與彼得諾維格（PeterNorvig）在《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》一書中的定義，他們認(rèn)為人工智能是有關(guān)“智能主體（IntelligentAgent）的研究與設(shè)計(jì)”的學(xué)問，而“智能主體是指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并做出行動(dòng)以達(dá)到目標(biāo)的系統(tǒng)”。基本上，這個(gè)定義將前面幾個(gè)實(shí)用主義的定義都涵蓋了進(jìn)去，既強(qiáng)調(diào)人工智能可以根據(jù)環(huán)境感知做出主動(dòng)反應(yīng)，又強(qiáng)調(diào)人工智能所做出的反應(yīng)必須達(dá)到目標(biāo)，同時(shí)不再強(qiáng)調(diào)人工智能對人類思維方式或人類總結(jié)的思維法則（邏輯學(xué)規(guī)律）的模仿。人工智能不是“模仿人類”，而通常是“遠(yuǎn)超人類”。幾年后，你能和這樣的計(jì)算機(jī)競爭嗎？每天自我對弈100萬盤棋，并從中學(xué)習(xí)的AlphaGo？每天從100萬輛車實(shí)際行駛中吸收所有經(jīng)驗(yàn)的Tesla？一秒內(nèi)對比全世界所有機(jī)場攝像頭視頻和所有通緝犯人臉的計(jì)算機(jī)？12.2.1人工智能的定義國家戰(zhàn)略（2017年政府工作報(bào)告）要全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快人工智能等技術(shù)的研發(fā)和轉(zhuǎn)化，做大做強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集群，把發(fā)展智能制造作為主攻方向，以推進(jìn)國家智能制造示范區(qū)、制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)。人工智能必將成為計(jì)算機(jī)專業(yè)的重要研究方向。由此，我們給出了人工智能的概念。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。12.2.1人工智能的定義人工智能有哪些類型呢？弱人工智能，包含基礎(chǔ)的、特定場景下的角色型的任務(wù)，如Siri等聊天機(jī)器人和AlphaGo等下棋機(jī)器人。通用人工智能，包含人類水平的任務(wù)，涉及機(jī)器的持續(xù)學(xué)習(xí)。強(qiáng)人工智能，指比人類更聰明的機(jī)器。12.2.1人工智能的定義研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會的迫切要求。信息化的進(jìn)一步發(fā)展，必須有智能技術(shù)的支持。例如，當(dāng)前迅速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)（Internet）、萬維網(wǎng)（WWW）和網(wǎng)格（Grid）計(jì)算就越來越多地需要智能技術(shù)的支持。事實(shí)上，人工智能技術(shù)在上述領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)揮了和正在發(fā)揮著重要作用。另外，智能化也是自動(dòng)化發(fā)展的必然趨勢。自動(dòng)化發(fā)展到一定水平，再向前發(fā)展必然是智能化。事實(shí)上，智能化是繼機(jī)械化、自動(dòng)化之后，人類生產(chǎn)和生活中的又一個(gè)技術(shù)特征。此外，研究人工智能對探索人類自身智能的奧秘也能提供有益的幫助。我們可以通過計(jì)算機(jī)對人腦進(jìn)行模擬，從而揭示人腦的工作原理，發(fā)現(xiàn)自然智能的淵源。事實(shí)上，現(xiàn)在有一門稱為“計(jì)算神經(jīng)科學(xué)”的學(xué)科正迅速崛起，它從整體水平、細(xì)胞水平和分子水平對人腦進(jìn)行模擬研究，以揭示其智能活動(dòng)的機(jī)理和規(guī)律。人工智能作為一門學(xué)科，其研究目標(biāo)就是制造智能機(jī)器和智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能化社會。具體來講，就是使計(jì)算機(jī)具有自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力，從而大大擴(kuò)展和延伸人的智能，實(shí)現(xiàn)人類社會的全面智能化。12.2.2研究人工智能的意義專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統(tǒng)，是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序相比，專家系統(tǒng)以知識為中心，注重知識本身而不是確定的算法，根據(jù)專家的理論知識和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，對人們還沒有進(jìn)行精確描述和嚴(yán)格分析的問題，在不確定或不精確的信息基礎(chǔ)上做出判斷。標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)程序能精確地區(qū)分每個(gè)任務(wù)應(yīng)該如何完成，而專家系統(tǒng)則是告訴計(jì)算機(jī)做什么。它能應(yīng)用人工智能技術(shù)，模擬人類專家解決問題時(shí)的思維過程，求解特定領(lǐng)域中的各種問題，以達(dá)到或接近專家的水平。專家系統(tǒng)能突出知識的價(jià)值，大大減少了知識傳授和應(yīng)用的代價(jià)，使專家的知識迅速變成社會財(cái)富。另外，專家系統(tǒng)采用的是人工智能的原理和技術(shù)，如符號表示、符號推理、啟發(fā)式搜索等，與一般的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)不同。12.3.1專家系統(tǒng)人類具有智能的一個(gè)重要標(biāo)志就是人類擁有學(xué)習(xí)能力。同樣，機(jī)器的智能性也可通過機(jī)器學(xué)習(xí)來體現(xiàn)。作為人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）能研究如何使計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲得新的知識或技能，從而實(shí)現(xiàn)自身的不斷完善。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究與認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等學(xué)科都有密切的聯(lián)系，并對人工智能的其他分支，如專家系統(tǒng)、自然語言理解、自動(dòng)推理、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)聽覺等起到了重要的推動(dòng)作用。機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對人的學(xué)習(xí)機(jī)理的理解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計(jì)算模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，開發(fā)通用的學(xué)習(xí)算法，建立面向任務(wù)的具有一定應(yīng)用性的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。12.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了許多學(xué)習(xí)方法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、傳授學(xué)習(xí)、機(jī)械學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、事例學(xué)習(xí)、連接學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)習(xí)等。而目前，人工智能領(lǐng)域最熱門的科目之一是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)已在筆跡識別、面部識別、語音識別、自動(dòng)駕駛、自然語言處理、生物信息數(shù)據(jù)分析等方面取得了成功應(yīng)用。AlphaGo中也應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)。AlphaGo的優(yōu)勢之一就是能夠自我學(xué)習(xí)，也就是說，AlphaGo能夠和不同版本的“自己”下棋，從而每次都可以獲得一點(diǎn)小的進(jìn)步，由此，AlphaGo獲得了“思維”能力。具體來說，AlphaGo具有一套針對圍棋而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，將增強(qiáng)學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、策略網(wǎng)絡(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛樹搜索進(jìn)行整合，同時(shí)利用Google強(qiáng)大的硬件支撐和云計(jì)算資源，依靠CPU+GPU運(yùn)算，通過增強(qiáng)學(xué)習(xí)和自我博弈學(xué)習(xí)不斷提高自身水平。因此，AlphaGo也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)成功案例。12.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)模式識別（PatternRecognition）是根據(jù)研究對象的特征或?qū)傩裕靡杂?jì)算機(jī)為中心的機(jī)器系統(tǒng)運(yùn)用一定的分析算法認(rèn)定它的類別，系統(tǒng)應(yīng)使分類識別的結(jié)果盡可能地符合真實(shí)。模式識別是一門綜合性、交叉性學(xué)科，在理論上涉及代數(shù)、矩陣論、概率論、圖論、模糊數(shù)學(xué)、最優(yōu)化理論等眾多學(xué)科知識，在應(yīng)用上與其他許多領(lǐng)域的工程技術(shù)密切相關(guān)，其內(nèi)涵可以概括為信息處理、分析與決策，它既是人工智能研究領(lǐng)域的重要分支，又是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能必不可少的技術(shù)手段。目前，模式識別理論和技術(shù)已成功應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、科研、公安、生物醫(yī)學(xué)、氣象、天文學(xué)等許多領(lǐng)域，如信件自動(dòng)分撿、指紋識別、生物醫(yī)學(xué)的細(xì)胞或組織分析、遙感圖片的機(jī)器判讀、系統(tǒng)的故障診斷及文字與語言的識別等。雖然現(xiàn)在機(jī)器識別的水平還遠(yuǎn)不如人腦，但隨著模式識別理論及其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，可以預(yù)言，它的功能將會越來越強(qiáng)，應(yīng)用也會越來越廣泛。12.3.3模式識別自動(dòng)定理證明（AutomaticTheoremProving）是最典型的邏輯推理問題之一，它對人工智能的發(fā)展曾經(jīng)產(chǎn)生過重要影響。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域中對已測得定理尋求一個(gè)證明或反證，是一項(xiàng)艱巨的智能任務(wù)。在定理證明過程中，不僅要根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹，還需要某些直覺和技巧。例如，為了證明一個(gè)定理，首先數(shù)學(xué)家要設(shè)想需要證明哪些引理，并運(yùn)用他的判斷力推測已證明的哪些結(jié)論會在這個(gè)定理的證明中起作用，把主要問題分解成若干個(gè)子問題，然后對各個(gè)子問題進(jìn)行求解。自動(dòng)定理證明是讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)地進(jìn)行推理和證明數(shù)學(xué)定理，自動(dòng)模擬人類證明非數(shù)值符號的演算過程。很多非數(shù)值領(lǐng)域的任務(wù)，如醫(yī)療診斷、信息檢索、規(guī)劃制度和難題求解等都可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)定理證明問題，因此自動(dòng)定理證明的研究在人工智能領(lǐng)域具有普遍意義。12.3.4自動(dòng)定理證明自然語言是人們相互之間進(jìn)行信息交流的主要媒介，人們之所以能夠輕松自如地進(jìn)行交流，是因?yàn)槿祟愑泻軓?qiáng)的自然語言理解能力。自然語言充滿歧義，結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，語義表達(dá)千變?nèi)f化，結(jié)構(gòu)和語義之間有千絲萬縷、錯(cuò)綜復(fù)雜的聯(lián)系，這使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與人類的交互只能限制在各種非自然語言上。對自然語言理解（NaturalLanguageUnderstanding）的研究是用計(jì)算機(jī)模擬人的語言交際過程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類社會的自然語言，如漢語、英語等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)，包括查詢資料、解答問題、摘錄文獻(xiàn)、匯編資料及一切有關(guān)自然語言信息的加工處理。這在當(dāng)前新技術(shù)革命的浪潮中占有十分重要的地位。研制第5代計(jì)算機(jī)的主要目標(biāo)之一，就是使計(jì)算機(jī)具有理解和運(yùn)用自然語言的功能。與自然語言理解密切相關(guān)的另一個(gè)領(lǐng)域是機(jī)器翻譯，即用計(jì)算機(jī)把一種語言翻譯成另一種語言。12.3.5自然語言理解近年來，在自然語言理解的研究方面，有了長足的進(jìn)展。ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer），美國OpenAI研發(fā)的聊天機(jī)器人程序，于2022年11月30日發(fā)布。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯等任務(wù)。翻譯軟件在近年來也得到了快速發(fā)展，特別是在中國，隨著互聯(lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展，翻譯技術(shù)的使用越來越廣泛。越來越多的翻譯從業(yè)人員開始重視翻譯技術(shù)的使用和翻譯引擎的應(yīng)用，使得機(jī)器翻譯在翻譯行業(yè)中的身影越來越多。這種技術(shù)進(jìn)步使得翻譯從業(yè)者可以將更多的重復(fù)勞動(dòng)交給機(jī)器來完成，從而提高了翻譯服務(wù)的效率和質(zhì)量。12.3.5自然語言理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork）是指用大量的簡單計(jì)算單元（神經(jīng)元）構(gòu)成的非線性系統(tǒng)，在一定程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲及檢索功能，因而具有學(xué)習(xí)、記憶和計(jì)算等智能處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究內(nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。目前，主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面。（1）生物原型研究。從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等生物科學(xué)方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。（2）建立理論模型。根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型，其中包括概念模型、知識模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。12.3.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究。在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或硬件化實(shí)現(xiàn)。這方面的研究也包括對網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)特性分析、學(xué)習(xí)算法構(gòu)建等內(nèi)容的研究。近年來，憶阻器件的出現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件化實(shí)現(xiàn)開辟了新的研究方向。（4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究的基礎(chǔ)上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)。例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)推理決策或作為自動(dòng)化系統(tǒng)的控制器等。特別是最近幾年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別等領(lǐng)域中的應(yīng)用取得了令人矚目的效果。12.3.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策系統(tǒng)是管理科學(xué)的一個(gè)分支，把人工智能中的專家系統(tǒng)和決策系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合就形成了智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem）。它是近年來新興的一個(gè)研究領(lǐng)域。智能決策支持系統(tǒng)是在20世紀(jì)80年代初提出來的，它是決策支持系統(tǒng)與人工智能，特別是專家系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物。它既充分發(fā)揮了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中數(shù)值分析的優(yōu)勢，又充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)中知識及知識處理的特長，既可以進(jìn)行定量分析，又可以進(jìn)行定性分析，能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題，從而擴(kuò)大決策支持系統(tǒng)的范圍，提高決策支持系統(tǒng)的能力。智能決策支持系統(tǒng)是在傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)加上相應(yīng)的智能部件就構(gòu)成了智能決策支持系統(tǒng)。智能部件可以有多種模式，如專家系統(tǒng)模式、知識庫系統(tǒng)模式等。12.3.7智能決策支持系統(tǒng)博弈（GamePlaying）是在多決策主體之間的行為具有相互作用時(shí)，各主體根據(jù)所掌握的信息及對自身能力的認(rèn)知，做出有利于自己的決策的一種行為。博弈論是二人或多人在平等的對局中各自根據(jù)對方的策略變換自己的對抗策略，達(dá)到取勝目標(biāo)的理論，是研究互動(dòng)決策的理論。由于博弈可以分析自己與對手的利弊關(guān)系，從而確立自己在博弈中的優(yōu)勢，因此有不少博弈理論，可以幫助對弈者分析局勢，從而釆取相應(yīng)策略最終達(dá)到取勝的目的。博弈的類型分為合作博弈、非合作博弈、完全信息博弈、非完全信息博弈、靜態(tài)博弈、動(dòng)態(tài)博弈等。在機(jī)器博弈方面，1956年，人工智能的先驅(qū)程序能夠從棋譜中學(xué)習(xí)，并能從實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)時(shí)較轟動(dòng)的一條新聞是塞繆爾的跳棋程序贏了美國一個(gè)州的跳棋冠軍。12.3.8博弈1997年，IBM的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)以2勝3平1負(fù)的戰(zhàn)績擊敗了蟬聯(lián)12年之久的世界國際象棋冠軍。2001年，德國的“更弗里茨”國際象棋軟件擊敗了當(dāng)時(shí)世界排名前十棋手中的9位。2004年，中國首屆國際象棋“人機(jī)大戰(zhàn)”中，當(dāng)時(shí)筆記本電腦最高水平的“紫光之星”險(xiǎn)些戰(zhàn)勝棋后。這些事實(shí)說明機(jī)器在博弈方面已具有相當(dāng)高的智能性。與象棋不同，圍棋的棋盤空間更大，變化也更加復(fù)雜，因此在AlphaGo出現(xiàn)以前，一直沒有與圍棋高手相抗衡的計(jì)算機(jī)軟件。AlphaGo的開發(fā)團(tuán)隊(duì)是DeepMind，DeepMind是由人工智能程序師兼神經(jīng)科學(xué)家戴密斯·哈薩比斯等人于2010年9月在英國創(chuàng)立的人工智能企業(yè)，它將深度學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的先進(jìn)技術(shù)結(jié)合起來，建立了強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法。2014年，Google以將近4億美元的價(jià)格收購了該公司，在不到6年的時(shí)間里，DeepMind開發(fā)了能夠戰(zhàn)勝人類專業(yè)圍棋選手的AlphaGo，展示了人工智能不可阻擋的發(fā)展趨勢。12.3.8博弈智能仿真是指將人工智能技術(shù)引入仿真領(lǐng)域，建立智能仿真系統(tǒng)。我們知道，仿真是對動(dòng)態(tài)模型的實(shí)驗(yàn)，即行為產(chǎn)生器在規(guī)定的實(shí)驗(yàn)條件下驅(qū)動(dòng)模型，從而產(chǎn)生模型行為。具體來說，仿真是在3種類型的知識，即描述性知識、目的性知識及處理知識的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的另一種形式的知識——結(jié)論性知識。因此可以將仿真視為一個(gè)特殊的知識變換器，從這個(gè)意義上講，人工智能與仿真有密切關(guān)系。利用人工智能技術(shù)對整個(gè)仿真過程（包括建模、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行及結(jié)果分析）進(jìn)行指導(dǎo)，以改善仿真模型的描述能力。在仿真模型中引進(jìn)知識，一方面表示將為研究面向目標(biāo)的建模語言打下基礎(chǔ)，提高仿真工具面向用戶、面向問題的能力；另一方面仿真與人工智能相結(jié)合可使仿真更有效地用于決策，更好地用于分析、設(shè)計(jì)及評價(jià)知識庫系統(tǒng)，從而推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。正是基于這兩方面，將人工智能特別是專家系統(tǒng)與仿真相結(jié)合，就成為仿真領(lǐng)域一個(gè)十分重要的研究方向。12.3.9智能仿真計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（ComputerAidedDesign，CAD）指利用計(jì)算機(jī)及其圖形設(shè)備幫助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行設(shè)計(jì)工作。智能CAD（簡稱ICAD）就是把人工智能技術(shù)引入CAD領(lǐng)域，建立ICAD系統(tǒng)。事實(shí)上，人工智能幾乎可以應(yīng)用到CAD技術(shù)的各個(gè)方面。智能制造是在數(shù)控技術(shù)、柔性制造技術(shù)和計(jì)算機(jī)集成制造技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入智能技術(shù)。智能制造系統(tǒng)由智能加工中心及材料傳送檢測和實(shí)驗(yàn)裝置等智能設(shè)備組成。它具有一定的自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能在不可預(yù)測的環(huán)境下，基于不確定、不精確、不完全的信息，完成擬人的制造任務(wù)，并進(jìn)行高度自動(dòng)化生產(chǎn)。12.3.10智能設(shè)計(jì)與制造計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（ComputerAidedInstruction，CAI）是在計(jì)算機(jī)輔助下進(jìn)行的各種教學(xué)活動(dòng)，以對話方式與學(xué)生討論教學(xué)內(nèi)容、安排教學(xué)進(jìn)程、進(jìn)行教學(xué)訓(xùn)練的方法與技術(shù)。智能CAI就是把人工智能技術(shù)引入CAI領(lǐng)域，建立智能CAI系統(tǒng)，即ICAI。ICAI的特點(diǎn)是能對學(xué)生因材施教，它具備下列智能特征。（1）具有自然語言的生成和理解能力。（2）對教學(xué)內(nèi)容有解釋咨詢能力。（3）能診斷學(xué)生錯(cuò)誤，分析原因并采取糾正措施。（4）能評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為。（5）能在教學(xué)中不斷改善教學(xué)策略。ICAI可以自動(dòng)生成各種問題與練習(xí)，根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況自動(dòng)選擇與調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度，在理解教學(xué)內(nèi)容的基礎(chǔ)上自動(dòng)解決問題，生成解答。為了實(shí)現(xiàn)上述ICAI系統(tǒng)，一般把整個(gè)系統(tǒng)分成專業(yè)知識、教導(dǎo)策略和學(xué)生模型3個(gè)基本模塊和1個(gè)自然語言的智能接口。12.3.11智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)智能機(jī)器人（IntelligentRobot）是指具有人類所特有的某種智能行為的機(jī)器，它是在電子學(xué)、人工智能、控制理論、系統(tǒng)工程、機(jī)械工程、仿生學(xué)及心理學(xué)等各個(gè)學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的綜合性學(xué)科。由于它是直接面向應(yīng)用的，社會效益強(qiáng)，所以發(fā)展非常迅速，顯示出其強(qiáng)大的生命力。智能機(jī)器人按照智能化程度的高低，可以分為外部受控機(jī)器人、半自主機(jī)器人和全自主機(jī)器人。從行業(yè)應(yīng)用的角度來講，智能機(jī)器人可分為智能工業(yè)機(jī)器人和智能娛樂機(jī)器人，如圖12.3和圖12.4所示。智能工業(yè)機(jī)器人，包括工作在電焊、弧焊、噴漆、搬運(yùn)、碼垛等工業(yè)現(xiàn)場中的機(jī)器人。在不同的應(yīng)用場合又有水下機(jī)器人、空間機(jī)器人和農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、醫(yī)用機(jī)器人等。按移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方式，智能機(jī)器人又可分為輪式移動(dòng)機(jī)器人、步行移動(dòng)機(jī)器人、履帶式機(jī)器人、爬行式機(jī)器人和空氣推進(jìn)機(jī)器人、水下推進(jìn)機(jī)器人等。12.3.12智能機(jī)器人12.3.12智能機(jī)器人

圖12.3智能工業(yè)機(jī)器人

圖12.4智能娛樂機(jī)器人隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟和數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，人類積累的數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)級速度迅速增長，但是浩瀚無垠的信息海洋，數(shù)據(jù)洪水正向人們滾滾涌來。當(dāng)數(shù)據(jù)量極度增長時(shí)，如果沒有有效的方法提取有用的信息和知識，人們處理問題時(shí)就會像大海撈針一樣。相對于“數(shù)據(jù)過剩”和“信息爆炸”，人們反而會感到信息貧乏。于是數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)運(yùn)而生，其能幫助人們在數(shù)據(jù)汪洋中去粗存精、去偽存真。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘提取的知識可以表示為概念、規(guī)律、模式、約束、可視化等。數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞會直接影響所發(fā)現(xiàn)的知識的質(zhì)量。12.3.13數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)是所謂數(shù)據(jù)挖掘的一種更廣義的說法，即可從各種媒體表示的信息中，根據(jù)不同的需求獲得知識。知識發(fā)現(xiàn)的目的是向使用者屏蔽原始數(shù)據(jù)的煩瑣細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提煉有意義的、簡潔的知識，直接向使用者報(bào)告。知識發(fā)現(xiàn)過程由以下3個(gè)階段組成。（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。（2）數(shù)據(jù)挖掘。（3）結(jié)果表達(dá)和解釋。目前，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)（DataMiningandKnowledgeDiscovering）的應(yīng)用十分廣泛。政府管理、商業(yè)經(jīng)營、工業(yè)企業(yè)決策支持、市場銷售預(yù)測、金融投資、社會保險(xiǎn)、醫(yī)學(xué)、天文、地質(zhì)及科學(xué)研究等各個(gè)領(lǐng)域都會用到數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)。12.3.13數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新是以“發(fā)明問題解決理論（TRIZ）”為基礎(chǔ)，結(jié)合本體論（Ontology）、現(xiàn)代設(shè)計(jì)方法學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)而形成的一種用于技術(shù)創(chuàng)新的新技術(shù)手段。近年來，計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新在歐美國家迅速發(fā)展，成為新產(chǎn)品開發(fā)中的一項(xiàng)關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)。計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新可以視為機(jī)器發(fā)明創(chuàng)造的初級形式。TRIZ是由俄語拼寫的單詞首字母組成的，用英語可縮寫為TIPS（TheoryofInventiveProblemSolving）。TRIZ是由GenrichAltshuller等人在分析了全世界近250萬件高水平的發(fā)明專利，并綜合多學(xué)科領(lǐng)域的原理和法則后建立起來的一種發(fā)明創(chuàng)造理論和方法。TRIZ是由解決技術(shù)問題和實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新開發(fā)的各種方法、算法組成的綜合理論體系。TRIZ的基本原理如下：企業(yè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中的問題和解決方案是重復(fù)出現(xiàn)的；企業(yè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展變化也是重復(fù)出現(xiàn)的；高水平的創(chuàng)新活動(dòng)經(jīng)常應(yīng)用到專業(yè)領(lǐng)域以外的科學(xué)知識。因此，技術(shù)系統(tǒng)的進(jìn)化遵循客觀的法則群，人們可以應(yīng)用這些進(jìn)化法則預(yù)測產(chǎn)品