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智能與智能建筑-2
來源:m.658btt.com 發(fā)布時間:2023年09月21日
1.1人的智能(HI)
人的智能,通常是指人在認識與改造客觀世界的過程中,通過思維和腦力勞動所體現(xiàn)出的能力,它包括如下三個方面:
(1)感知能力
人們通過視覺、聽覺、觸覺等感覺系統(tǒng),感知客觀世界、獲取感性知識,稱之為感知。例如,通過眼、耳等感覺器官,可接受如文字、圖像、聲音、語言等各種信息。由感知所產(chǎn)生的相應(yīng)刺激,沿外周神經(jīng)傳入中樞神經(jīng)——腦,并進行信息處理、模式識別、語言理解等智能活動的能力,稱之為感知能力。
(2)行為能力
人們通過手、足、喉等感應(yīng)器官,對來自外界刺激的輸入信息將作出相當(dāng)于輸出信息的反應(yīng)或行動的能力,稱之為行為能力。例如,負責(zé)溫度控制的運行工,將根據(jù)儀表顯示的溫度信息,進行閥門操作;大廈管理人員,針對客戶提出的意見給予解釋等。行為智能特性,表現(xiàn)在反應(yīng)的靈活性與適應(yīng)性,即當(dāng)環(huán)境和干擾是變化的、不確定的或不確知的情況下,仍能靈活地作出適宜反應(yīng)。
(3)思維能力
人通過大腦,完成記憶、聯(lián)想、推理、計算、分析、比較、判斷,決策、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、探索等思維活動,從而實現(xiàn)對各種信息的加工處理,將感性知識上升為理性知識,在此基礎(chǔ)上,進行積累與總結(jié)經(jīng)驗,形成概念、確定方法、制訂計劃、作出決策;通過推理、論證或分析、計算,求解問題、作出結(jié)論;通過學(xué)習(xí)、培訓(xùn),增長知識、豐富經(jīng)驗、促進工作。上述全部活動,均屬“思維能力”范疇。
人的智能之核心是知識。其中,包括感性知識與理性知識、經(jīng)驗知識與理論知識,感性知識是通過感覺器官,對客觀事物之片面的、表面的、局部的認識所獲取的知識。經(jīng)驗知識是直接源于實踐的對客觀世界的認識。理性認識則是在感性知識基礎(chǔ)上,將所獲得的感性知識,經(jīng)過思考、推理、分析等過程,實現(xiàn)去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里的整理和改造,從而形成的概念,并具備判斷、推理等特點。理性知識是人們由實踐概括出來的。對客觀世界全面和系統(tǒng)的認識。
Serendipity:
1.2人工智能(AI)
人工智能,是研究使機器具備人所具有的智能功能的一門高新技術(shù)學(xué)科。其目的是模擬、延伸和擴展人的智能,以實現(xiàn)某些腦力勞動的自動化。實質(zhì)上,它是開拓計算機應(yīng)用、研制新一代計算機和擴展計算機應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ),也是探索人腦奧秘的重要科學(xué)途徑。人工智能、原子能技術(shù)、空間技術(shù),被稱為20世紀(jì)的三大尖端科技。進入21世紀(jì)后,人工智能仍是適應(yīng)信息時代需求的關(guān)鍵技術(shù)之一。
1.2.1人工智能的必要性
人類只有在改造客觀世界的過程中,才能創(chuàng)造社會財富與人類文明。而這一切活動都必須借助于機器。因而賦予機器以智能功能,使之更好地為人類服務(wù)是十分迫切的,這也是研究人工智能的主要目的。概括講,人工智能有如下優(yōu)點:
(1)智能互補
“智能互補”系指人的智能與機器智能間相互“取長補短”。人的長處體現(xiàn)在創(chuàng)造性、靈活性、主動性,適宜從事非常規(guī)的、不確定的、未確知的管理活動,如高層決策、總體規(guī)劃、發(fā)展預(yù)測等;人的短處是易疲勞、會遺忘、有情緒,其腦力和體力勞動能力受到心理和生理條件的限制,不適于進行重復(fù)性、繁瑣性、單調(diào)性的工作,如大量記憶、計算、高速查詢等。相反地,計算機的長處是抗疲勞、不遺忘、無情緒,適宜擔(dān)負重復(fù)的、繁瑣的、單調(diào)的,需要大量記憶、計算、高速查詢的工作;計算機的短處是規(guī)范性、呆板性、被動性,不適于處理非常規(guī)、不確定、未確知的管理問題,而適于處理常規(guī)的、確定的、確知的問題,如信息查詢、管理、辦公事務(wù)處理等。
(2)智能移植
人的智能不斷向機器轉(zhuǎn)移,稱之為智能“移植”。在智能技術(shù)的研究、開發(fā)、應(yīng)用過程中,人的智能不斷地向機器智能轉(zhuǎn)移,將逐步提高機器的人工智能水平。例如,在研究、開發(fā)智能專家管理系統(tǒng)過程中,將專家的專業(yè)知識與工作經(jīng)驗,轉(zhuǎn)移到計算機的知識庫和推理機中,從而使計算機能夠求解相應(yīng)專業(yè)領(lǐng)域的專門問題,具有類似于專家本人的智商和能力。1997年電子計算機與國際象棋大師比賽,計算機首次戰(zhàn)勝大師,證明智能移植已達到相當(dāng)高的水平。隨著計算機的人工智能水平不斷提高,計算機將能夠承擔(dān)更多的管理工作,從而可以減輕人們的腦力和體力勞動。
(3)智能共生
人的智能和機器智能共同發(fā)展,稱之為“智能共生”。智能管理系統(tǒng)是人-機共生系統(tǒng),人和計算機在同一系統(tǒng)中協(xié)同工作,進行各種智能管理活動。通過多媒體信息的人-機交互,人的智能和機器智能可以相互促進、共同發(fā)展。通過智能轉(zhuǎn)移,將人的某些智能“移植”到計算機,使計算機的推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想能力提高,從而促進了機器人工智能的發(fā)展。與此同時,由于人-機分工界面轉(zhuǎn)移,人的勞動任務(wù)減少,使管理人員有更多的精力和時間從事更高級的、更富有創(chuàng)造性的活動,井通過多媒體信息交互,獲得更友好、更有效的信息服務(wù)和支持環(huán)境。智能共生有助于更好地發(fā)揮人的創(chuàng)造性、主動性與靈活性,促進人的智能發(fā)展,并向更高境界的智慧升華。
廣義的人工智能,包括專家系統(tǒng)(Expert systern,筒稱ES)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificiaI NeuraI Network,簡稱ANN)、模式識別(Pattern Recognition,簡稱PR)、智能機器人(Intelligent Robot,簡稱IR)等諸多領(lǐng)域。
1.2.2人工智能的范疇
在人工智能學(xué)科理論領(lǐng)域中,存在著不同的學(xué)派,如符號主義學(xué)派,聯(lián)結(jié)主義學(xué)派、行為主義學(xué)派等。但是,從廣義智能信息系統(tǒng)論的觀點和“智能建筑”行業(yè)發(fā)展的需求出發(fā),可將人工智能的主要研究內(nèi)容概括為如下三個方面。
(1)機器感知與感知機器
機器感知,即賦予機器以感知能力,如文字、圖像、聲音等模式識別與自然語言理解,以及具有視覺。聽覺、觸覺等功能。
感知機器,即該設(shè)備已具備了感知能力。其中,包括文字、圖像、聲音、語言的識別機、感知機;還包括觸覺感知器、平衡感知器、各種智能傳感器等等。
(2)機器思維與思維機器
機器思維,即賦予機器以智能功能,如啟發(fā)式程序、專家系統(tǒng)、知識工程、機器學(xué)習(xí)、機器證明、機器博弈等等。
思維機器,即該設(shè)備已具備了智能思維功能。如智能計算機、學(xué)習(xí)機,推理機、博棄機、邏輯機、自動機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等等。
(3)機器行為與行為機器
機器行為,即賦予機器以智能行為能力。其中包括自適應(yīng)、自整定。自尋優(yōu)等智能控制、管理、決策行力,還包括機器人在不確定的、動態(tài)環(huán)境中的“漫游”行為等等。
行為機器,是已具備了智能行為能力的設(shè)備,如智能控制器、智能效應(yīng)器、智能執(zhí)行機構(gòu)、智能機械手、智能機器人等等。
人工智能廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、科技、國防及國民經(jīng)濟各部門,其中包括計算機控制、計算機管理、計算機輔助設(shè)計與生產(chǎn)過程自動化等各個領(lǐng)域。人工智能的廣泛應(yīng)用,反過來又促進了智能控制、智能管理,智能建筑、智能通信、智能儀表與智能自動化等各種智能化新技術(shù)、新方法、新產(chǎn)品的發(fā)展。
實際系統(tǒng)往往是復(fù)雜的、相互關(guān)連的,因而人工智能的研究、開發(fā)和應(yīng)用,需要采取多學(xué)科結(jié)合、多途徑協(xié)同的綜合研究方法。
1.3集成智能(II)
人-機智能結(jié)合是指人的智能與具有人工智能的機器的結(jié)合,其中包含兩方面的含義:
(I)智能集成
將人的智能與人工智能相結(jié)合,取長補短,產(chǎn)生更高層次的集成智能。相互關(guān)系可表示為式3:
HI+ AI→II (3)
式中十——表示“集成”;
→——表示“產(chǎn)生”。
例如,將國際象棋大師的創(chuàng)造才能與計算機的邏輯運算能力相結(jié)合,設(shè)計出啟發(fā)式的程序,甚至能戰(zhàn)勝頭號國際象棋大師。
(2)智能開發(fā)
人的智能與人工智能相結(jié)合,相互促進,從而導(dǎo)致了進一步的智能開發(fā)。相互關(guān)系可表示為式4:
HI×AI→D1 (4)
式中Dl——開發(fā)智能(Developing lntel ligence,簡稱DI);
×——表示“促進”;
→——表示“開發(fā)”。
例如,利用智能知識工程技術(shù),集中多個專家的知識和經(jīng)驗,構(gòu)成多專家系統(tǒng),可能具有高于任何一個專家的智能水平。利用人的智能,加入啟發(fā)信息,能提高專家系統(tǒng)的知識推理效率。該領(lǐng)域成果可廣泛用于智能建筑的控制與管理系統(tǒng)。
實現(xiàn)人- 機智能結(jié)合包括兩大內(nèi)容,一方面通過智能集成,提高人- 機系統(tǒng)的綜合智能水平;另一方面通過智能開發(fā),促進人的智能的升華和機器智能的開發(fā)。
集成智能實質(zhì)是通過人的智能與人工智能的有機結(jié)合,達到人- 機系統(tǒng)的高度智能化、協(xié)調(diào)化,從而使上述兩大智能的優(yōu)勢互補,并更有效、更充分地發(fā)揮出來。
2.智能的特點
眾所周知,人的智能隨先天智商與后天努力而不同。同樣,人工智能也因應(yīng)用對象、技術(shù)手段與路線、軟與硬件特點及其集成方法不同而差異很大。但無論何種應(yīng)用,凡屬智能,均保留如下共性:
(1)智能的基本要素是“信息”。
(2)智能是普遍存在的,可以使機器具有智能功能。
(3)智能是多層次的。一般可分為三個層次:高層次智能(思維)、中層次智能(感知)、低層次智能(行為)。
(4)智能是進化的。可分為:通過遺傳、變異所獲得的先天進化,通過學(xué)習(xí)、訓(xùn)練所獲得的后天進化。
(5)智能是相對的。隨不同的主體、客體、時間、空間、環(huán)境、條件的不同,必然存在著智能水平的差異。
(6)“智能“(Intelligence)與“智慧”(Wisdom)是有區(qū)別的,從“智能”到“智慧", 意味著智力發(fā)展、智商提高、智能升華。
(7)智能系指智能系統(tǒng)的整體功能。就像人具有不同的智商那樣,應(yīng)承認并允許不同的智能系統(tǒng)具有不同的“智商系數(shù)”。
(8)智能管理系統(tǒng)是人- 機智能結(jié)合的管理系統(tǒng),這種“結(jié)合不是簡單的“相加”,而是有機地融合。
上述普遍原則同樣適用于智能建筑。也就是說,凡屬智能建筑范疇,均應(yīng)具有一定的智能特點。但中國屬發(fā)展中國家,對信息的需求與經(jīng)濟實力有限,更應(yīng)針對具體工程的實際需求,恰當(dāng)確定“智商系數(shù)”,只要留有充分的發(fā)展余地,就不失為現(xiàn)代化的智能建筑。
3 智能優(yōu)化方法
3.1 智能優(yōu)化方法的目標(biāo)
智能優(yōu)化方法,是智能管理方法中具有共性的關(guān)鍵技術(shù)。優(yōu)化是管理的核心,既是管理的目的,又是管理的手段。在管理活動過程中的各個環(huán)節(jié),如:規(guī)劃、決策、指揮、調(diào)度、協(xié)調(diào)等,都存在優(yōu)化問題。優(yōu)化的思想貫穿于管理話動的全過程,優(yōu)化的方法應(yīng)用于管理活動各方面。
現(xiàn)代化管理的主要目的和任務(wù),就是實現(xiàn)最優(yōu)化管理。即在一定的約束條件下,取得管理效益的最優(yōu)化或次優(yōu)化。
傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法主要是基于數(shù)學(xué)模型建立的,例如,包括基于代數(shù)方程(線性、非線性)模型、運籌學(xué)線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃等的靜態(tài)優(yōu)化方法;基于微分方程或差分方程模型與最優(yōu)控制理淪中的極大值原理及動態(tài)規(guī)劃等的動態(tài)優(yōu)化方法。由于數(shù)學(xué)模型的描述能力和求解方法存在著局限性,使傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法在工程中的實際應(yīng)用受到了很大的限制。目前,仍存在井急待解決的主要問題如下:
(1)人的因素
人是管理系統(tǒng)的第一重要因素,在優(yōu)化問題中,必須首先考慮人的因素。例如,在優(yōu)化目標(biāo)和約束條件中,如何符合國家政策、貫徹領(lǐng)導(dǎo)意圖、符合業(yè)主需求?又如何考慮人的文化技術(shù)素質(zhì)與民俗?在優(yōu)化方法中,如何發(fā)揮專家和“智囊團”的作用?如何利用管理人員的寶貴工作經(jīng)驗等等。
(2)多目標(biāo)問題
實際管理系統(tǒng)的優(yōu)化,往往是多目標(biāo)的。例如,優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗、節(jié)能、少污染等目標(biāo)之間通常是存在矛盾的,我們的任務(wù)是如何正確處理這些矛眉,以求得多目標(biāo)優(yōu)化問題的滿意解。
(3)局部解問題
復(fù)雜的優(yōu)化問題可能存在多個解。其中,往往有若干個具有局部極大值或極小值的局部解。智能優(yōu)化方法的任務(wù)是,如何避開或跳出局部解以求得所需的全局解。
(4)不確定性
管理活動過程存在許多不確定性。例如,關(guān)系到人的思想、認識、情緒、愛好、語言、行為等問題時均具有模糊性,是不能用確定性數(shù)學(xué)模型描述的。優(yōu)化的任務(wù)是:如何建立不確定系統(tǒng)的優(yōu)化模型,以求解不確定性優(yōu)化問題。
(5)未確知性
由于人們的認識能力與觀測手段的限制,即使客觀事物本身是確定性的,也未必能完全地認識和了解。因而不可避免地存在數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確、知識的不充分、信息的不完備等問題。上述“未確知性”導(dǎo)致建立數(shù)字模型的困難。
(6)維數(shù)災(zāi)
即使能建立可用的數(shù)學(xué)模型,但由于系統(tǒng)的復(fù)雜性,將出現(xiàn)因狀態(tài)變量數(shù)目太多而導(dǎo)致的模型維數(shù)過高,或者由于存在非線性、變系數(shù)、變結(jié)構(gòu)、分布參數(shù)、非平穩(wěn)特性等復(fù)雜因素,導(dǎo)致優(yōu)化計算的工作量急劇上升,出現(xiàn)所謂“維數(shù)災(zāi)”、“組合爆炸”或“病態(tài)解”等現(xiàn)象,最終造成求最優(yōu)解的困難。
提出智能優(yōu)化的概念和方法,就是為了尋求解決上述問題的新途徑。智能優(yōu)化方法,實質(zhì)是人工智能的知識推理方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法與運籌學(xué)、控制理論的靜態(tài)、動態(tài)優(yōu)化方法相結(jié)合的優(yōu)化方法。例如,啟發(fā)式線性規(guī)劃方法、啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃方法、自學(xué)習(xí)非線性規(guī)劃方法。自學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)度方法、自尋優(yōu)風(fēng)險決策方法等。該類方法適用于智能建筑工程的全過程,已開始用于通信自動化系統(tǒng)(CAS)、樓宇設(shè)備自動控制系統(tǒng)(BAS)與辦公自動化系統(tǒng)(OAS)。
3.2智能優(yōu)化方法的技術(shù)路線
為了解決上述優(yōu)化任務(wù),在人工智能與運籌學(xué)、控制理論、大系統(tǒng)理論等學(xué)科相結(jié)合的基礎(chǔ)上,提出了智能化方法(Intelligent Optimization Method,簡稱IOM)。
智能優(yōu)化方法的基本思路在于:運用人工智能、思維科學(xué)的啟發(fā)推理、學(xué)習(xí)訓(xùn)練、聯(lián)想識別與模糊邏輯等方法,并與運籌學(xué)、控制理論及大系統(tǒng)理論中的靜態(tài)優(yōu)化、動態(tài)優(yōu)化、多級優(yōu)化等方法相結(jié)合,以尋求解決包括人的因素、多目標(biāo)、局部解、不確定、未確知、維數(shù)災(zāi)等問題的集成新途徑.
人的智能,通常是指人在認識與改造客觀世界的過程中,通過思維和腦力勞動所體現(xiàn)出的能力,它包括如下三個方面:
(1)感知能力
人們通過視覺、聽覺、觸覺等感覺系統(tǒng),感知客觀世界、獲取感性知識,稱之為感知。例如,通過眼、耳等感覺器官,可接受如文字、圖像、聲音、語言等各種信息。由感知所產(chǎn)生的相應(yīng)刺激,沿外周神經(jīng)傳入中樞神經(jīng)——腦,并進行信息處理、模式識別、語言理解等智能活動的能力,稱之為感知能力。
(2)行為能力
人們通過手、足、喉等感應(yīng)器官,對來自外界刺激的輸入信息將作出相當(dāng)于輸出信息的反應(yīng)或行動的能力,稱之為行為能力。例如,負責(zé)溫度控制的運行工,將根據(jù)儀表顯示的溫度信息,進行閥門操作;大廈管理人員,針對客戶提出的意見給予解釋等。行為智能特性,表現(xiàn)在反應(yīng)的靈活性與適應(yīng)性,即當(dāng)環(huán)境和干擾是變化的、不確定的或不確知的情況下,仍能靈活地作出適宜反應(yīng)。
(3)思維能力
人通過大腦,完成記憶、聯(lián)想、推理、計算、分析、比較、判斷,決策、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、探索等思維活動,從而實現(xiàn)對各種信息的加工處理,將感性知識上升為理性知識,在此基礎(chǔ)上,進行積累與總結(jié)經(jīng)驗,形成概念、確定方法、制訂計劃、作出決策;通過推理、論證或分析、計算,求解問題、作出結(jié)論;通過學(xué)習(xí)、培訓(xùn),增長知識、豐富經(jīng)驗、促進工作。上述全部活動,均屬“思維能力”范疇。
人的智能之核心是知識。其中,包括感性知識與理性知識、經(jīng)驗知識與理論知識,感性知識是通過感覺器官,對客觀事物之片面的、表面的、局部的認識所獲取的知識。經(jīng)驗知識是直接源于實踐的對客觀世界的認識。理性認識則是在感性知識基礎(chǔ)上,將所獲得的感性知識,經(jīng)過思考、推理、分析等過程,實現(xiàn)去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里的整理和改造,從而形成的概念,并具備判斷、推理等特點。理性知識是人們由實踐概括出來的。對客觀世界全面和系統(tǒng)的認識。
Serendipity:
1.2人工智能(AI)
人工智能,是研究使機器具備人所具有的智能功能的一門高新技術(shù)學(xué)科。其目的是模擬、延伸和擴展人的智能,以實現(xiàn)某些腦力勞動的自動化。實質(zhì)上,它是開拓計算機應(yīng)用、研制新一代計算機和擴展計算機應(yīng)用領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ),也是探索人腦奧秘的重要科學(xué)途徑。人工智能、原子能技術(shù)、空間技術(shù),被稱為20世紀(jì)的三大尖端科技。進入21世紀(jì)后,人工智能仍是適應(yīng)信息時代需求的關(guān)鍵技術(shù)之一。
1.2.1人工智能的必要性
人類只有在改造客觀世界的過程中,才能創(chuàng)造社會財富與人類文明。而這一切活動都必須借助于機器。因而賦予機器以智能功能,使之更好地為人類服務(wù)是十分迫切的,這也是研究人工智能的主要目的。概括講,人工智能有如下優(yōu)點:
(1)智能互補
“智能互補”系指人的智能與機器智能間相互“取長補短”。人的長處體現(xiàn)在創(chuàng)造性、靈活性、主動性,適宜從事非常規(guī)的、不確定的、未確知的管理活動,如高層決策、總體規(guī)劃、發(fā)展預(yù)測等;人的短處是易疲勞、會遺忘、有情緒,其腦力和體力勞動能力受到心理和生理條件的限制,不適于進行重復(fù)性、繁瑣性、單調(diào)性的工作,如大量記憶、計算、高速查詢等。相反地,計算機的長處是抗疲勞、不遺忘、無情緒,適宜擔(dān)負重復(fù)的、繁瑣的、單調(diào)的,需要大量記憶、計算、高速查詢的工作;計算機的短處是規(guī)范性、呆板性、被動性,不適于處理非常規(guī)、不確定、未確知的管理問題,而適于處理常規(guī)的、確定的、確知的問題,如信息查詢、管理、辦公事務(wù)處理等。
(2)智能移植
人的智能不斷向機器轉(zhuǎn)移,稱之為智能“移植”。在智能技術(shù)的研究、開發(fā)、應(yīng)用過程中,人的智能不斷地向機器智能轉(zhuǎn)移,將逐步提高機器的人工智能水平。例如,在研究、開發(fā)智能專家管理系統(tǒng)過程中,將專家的專業(yè)知識與工作經(jīng)驗,轉(zhuǎn)移到計算機的知識庫和推理機中,從而使計算機能夠求解相應(yīng)專業(yè)領(lǐng)域的專門問題,具有類似于專家本人的智商和能力。1997年電子計算機與國際象棋大師比賽,計算機首次戰(zhàn)勝大師,證明智能移植已達到相當(dāng)高的水平。隨著計算機的人工智能水平不斷提高,計算機將能夠承擔(dān)更多的管理工作,從而可以減輕人們的腦力和體力勞動。
(3)智能共生
人的智能和機器智能共同發(fā)展,稱之為“智能共生”。智能管理系統(tǒng)是人-機共生系統(tǒng),人和計算機在同一系統(tǒng)中協(xié)同工作,進行各種智能管理活動。通過多媒體信息的人-機交互,人的智能和機器智能可以相互促進、共同發(fā)展。通過智能轉(zhuǎn)移,將人的某些智能“移植”到計算機,使計算機的推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想能力提高,從而促進了機器人工智能的發(fā)展。與此同時,由于人-機分工界面轉(zhuǎn)移,人的勞動任務(wù)減少,使管理人員有更多的精力和時間從事更高級的、更富有創(chuàng)造性的活動,井通過多媒體信息交互,獲得更友好、更有效的信息服務(wù)和支持環(huán)境。智能共生有助于更好地發(fā)揮人的創(chuàng)造性、主動性與靈活性,促進人的智能發(fā)展,并向更高境界的智慧升華。
廣義的人工智能,包括專家系統(tǒng)(Expert systern,筒稱ES)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificiaI NeuraI Network,簡稱ANN)、模式識別(Pattern Recognition,簡稱PR)、智能機器人(Intelligent Robot,簡稱IR)等諸多領(lǐng)域。
1.2.2人工智能的范疇
在人工智能學(xué)科理論領(lǐng)域中,存在著不同的學(xué)派,如符號主義學(xué)派,聯(lián)結(jié)主義學(xué)派、行為主義學(xué)派等。但是,從廣義智能信息系統(tǒng)論的觀點和“智能建筑”行業(yè)發(fā)展的需求出發(fā),可將人工智能的主要研究內(nèi)容概括為如下三個方面。
(1)機器感知與感知機器
機器感知,即賦予機器以感知能力,如文字、圖像、聲音等模式識別與自然語言理解,以及具有視覺。聽覺、觸覺等功能。
感知機器,即該設(shè)備已具備了感知能力。其中,包括文字、圖像、聲音、語言的識別機、感知機;還包括觸覺感知器、平衡感知器、各種智能傳感器等等。
(2)機器思維與思維機器
機器思維,即賦予機器以智能功能,如啟發(fā)式程序、專家系統(tǒng)、知識工程、機器學(xué)習(xí)、機器證明、機器博弈等等。
思維機器,即該設(shè)備已具備了智能思維功能。如智能計算機、學(xué)習(xí)機,推理機、博棄機、邏輯機、自動機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等等。
(3)機器行為與行為機器
機器行為,即賦予機器以智能行為能力。其中包括自適應(yīng)、自整定。自尋優(yōu)等智能控制、管理、決策行力,還包括機器人在不確定的、動態(tài)環(huán)境中的“漫游”行為等等。
行為機器,是已具備了智能行為能力的設(shè)備,如智能控制器、智能效應(yīng)器、智能執(zhí)行機構(gòu)、智能機械手、智能機器人等等。
人工智能廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)、科技、國防及國民經(jīng)濟各部門,其中包括計算機控制、計算機管理、計算機輔助設(shè)計與生產(chǎn)過程自動化等各個領(lǐng)域。人工智能的廣泛應(yīng)用,反過來又促進了智能控制、智能管理,智能建筑、智能通信、智能儀表與智能自動化等各種智能化新技術(shù)、新方法、新產(chǎn)品的發(fā)展。
實際系統(tǒng)往往是復(fù)雜的、相互關(guān)連的,因而人工智能的研究、開發(fā)和應(yīng)用,需要采取多學(xué)科結(jié)合、多途徑協(xié)同的綜合研究方法。
1.3集成智能(II)
人-機智能結(jié)合是指人的智能與具有人工智能的機器的結(jié)合,其中包含兩方面的含義:
(I)智能集成
將人的智能與人工智能相結(jié)合,取長補短,產(chǎn)生更高層次的集成智能。相互關(guān)系可表示為式3:
HI+ AI→II (3)
式中十——表示“集成”;
→——表示“產(chǎn)生”。
例如,將國際象棋大師的創(chuàng)造才能與計算機的邏輯運算能力相結(jié)合,設(shè)計出啟發(fā)式的程序,甚至能戰(zhàn)勝頭號國際象棋大師。
(2)智能開發(fā)
人的智能與人工智能相結(jié)合,相互促進,從而導(dǎo)致了進一步的智能開發(fā)。相互關(guān)系可表示為式4:
HI×AI→D1 (4)
式中Dl——開發(fā)智能(Developing lntel ligence,簡稱DI);
×——表示“促進”;
→——表示“開發(fā)”。
例如,利用智能知識工程技術(shù),集中多個專家的知識和經(jīng)驗,構(gòu)成多專家系統(tǒng),可能具有高于任何一個專家的智能水平。利用人的智能,加入啟發(fā)信息,能提高專家系統(tǒng)的知識推理效率。該領(lǐng)域成果可廣泛用于智能建筑的控制與管理系統(tǒng)。
實現(xiàn)人- 機智能結(jié)合包括兩大內(nèi)容,一方面通過智能集成,提高人- 機系統(tǒng)的綜合智能水平;另一方面通過智能開發(fā),促進人的智能的升華和機器智能的開發(fā)。
集成智能實質(zhì)是通過人的智能與人工智能的有機結(jié)合,達到人- 機系統(tǒng)的高度智能化、協(xié)調(diào)化,從而使上述兩大智能的優(yōu)勢互補,并更有效、更充分地發(fā)揮出來。
2.智能的特點
眾所周知,人的智能隨先天智商與后天努力而不同。同樣,人工智能也因應(yīng)用對象、技術(shù)手段與路線、軟與硬件特點及其集成方法不同而差異很大。但無論何種應(yīng)用,凡屬智能,均保留如下共性:
(1)智能的基本要素是“信息”。
(2)智能是普遍存在的,可以使機器具有智能功能。
(3)智能是多層次的。一般可分為三個層次:高層次智能(思維)、中層次智能(感知)、低層次智能(行為)。
(4)智能是進化的。可分為:通過遺傳、變異所獲得的先天進化,通過學(xué)習(xí)、訓(xùn)練所獲得的后天進化。
(5)智能是相對的。隨不同的主體、客體、時間、空間、環(huán)境、條件的不同,必然存在著智能水平的差異。
(6)“智能“(Intelligence)與“智慧”(Wisdom)是有區(qū)別的,從“智能”到“智慧", 意味著智力發(fā)展、智商提高、智能升華。
(7)智能系指智能系統(tǒng)的整體功能。就像人具有不同的智商那樣,應(yīng)承認并允許不同的智能系統(tǒng)具有不同的“智商系數(shù)”。
(8)智能管理系統(tǒng)是人- 機智能結(jié)合的管理系統(tǒng),這種“結(jié)合不是簡單的“相加”,而是有機地融合。
上述普遍原則同樣適用于智能建筑。也就是說,凡屬智能建筑范疇,均應(yīng)具有一定的智能特點。但中國屬發(fā)展中國家,對信息的需求與經(jīng)濟實力有限,更應(yīng)針對具體工程的實際需求,恰當(dāng)確定“智商系數(shù)”,只要留有充分的發(fā)展余地,就不失為現(xiàn)代化的智能建筑。
3 智能優(yōu)化方法
3.1 智能優(yōu)化方法的目標(biāo)
智能優(yōu)化方法,是智能管理方法中具有共性的關(guān)鍵技術(shù)。優(yōu)化是管理的核心,既是管理的目的,又是管理的手段。在管理活動過程中的各個環(huán)節(jié),如:規(guī)劃、決策、指揮、調(diào)度、協(xié)調(diào)等,都存在優(yōu)化問題。優(yōu)化的思想貫穿于管理話動的全過程,優(yōu)化的方法應(yīng)用于管理活動各方面。
現(xiàn)代化管理的主要目的和任務(wù),就是實現(xiàn)最優(yōu)化管理。即在一定的約束條件下,取得管理效益的最優(yōu)化或次優(yōu)化。
傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法主要是基于數(shù)學(xué)模型建立的,例如,包括基于代數(shù)方程(線性、非線性)模型、運籌學(xué)線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃等的靜態(tài)優(yōu)化方法;基于微分方程或差分方程模型與最優(yōu)控制理淪中的極大值原理及動態(tài)規(guī)劃等的動態(tài)優(yōu)化方法。由于數(shù)學(xué)模型的描述能力和求解方法存在著局限性,使傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法在工程中的實際應(yīng)用受到了很大的限制。目前,仍存在井急待解決的主要問題如下:
(1)人的因素
人是管理系統(tǒng)的第一重要因素,在優(yōu)化問題中,必須首先考慮人的因素。例如,在優(yōu)化目標(biāo)和約束條件中,如何符合國家政策、貫徹領(lǐng)導(dǎo)意圖、符合業(yè)主需求?又如何考慮人的文化技術(shù)素質(zhì)與民俗?在優(yōu)化方法中,如何發(fā)揮專家和“智囊團”的作用?如何利用管理人員的寶貴工作經(jīng)驗等等。
(2)多目標(biāo)問題
實際管理系統(tǒng)的優(yōu)化,往往是多目標(biāo)的。例如,優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗、節(jié)能、少污染等目標(biāo)之間通常是存在矛盾的,我們的任務(wù)是如何正確處理這些矛眉,以求得多目標(biāo)優(yōu)化問題的滿意解。
(3)局部解問題
復(fù)雜的優(yōu)化問題可能存在多個解。其中,往往有若干個具有局部極大值或極小值的局部解。智能優(yōu)化方法的任務(wù)是,如何避開或跳出局部解以求得所需的全局解。
(4)不確定性
管理活動過程存在許多不確定性。例如,關(guān)系到人的思想、認識、情緒、愛好、語言、行為等問題時均具有模糊性,是不能用確定性數(shù)學(xué)模型描述的。優(yōu)化的任務(wù)是:如何建立不確定系統(tǒng)的優(yōu)化模型,以求解不確定性優(yōu)化問題。
(5)未確知性
由于人們的認識能力與觀測手段的限制,即使客觀事物本身是確定性的,也未必能完全地認識和了解。因而不可避免地存在數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確、知識的不充分、信息的不完備等問題。上述“未確知性”導(dǎo)致建立數(shù)字模型的困難。
(6)維數(shù)災(zāi)
即使能建立可用的數(shù)學(xué)模型,但由于系統(tǒng)的復(fù)雜性,將出現(xiàn)因狀態(tài)變量數(shù)目太多而導(dǎo)致的模型維數(shù)過高,或者由于存在非線性、變系數(shù)、變結(jié)構(gòu)、分布參數(shù)、非平穩(wěn)特性等復(fù)雜因素,導(dǎo)致優(yōu)化計算的工作量急劇上升,出現(xiàn)所謂“維數(shù)災(zāi)”、“組合爆炸”或“病態(tài)解”等現(xiàn)象,最終造成求最優(yōu)解的困難。
提出智能優(yōu)化的概念和方法,就是為了尋求解決上述問題的新途徑。智能優(yōu)化方法,實質(zhì)是人工智能的知識推理方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法與運籌學(xué)、控制理論的靜態(tài)、動態(tài)優(yōu)化方法相結(jié)合的優(yōu)化方法。例如,啟發(fā)式線性規(guī)劃方法、啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃方法、自學(xué)習(xí)非線性規(guī)劃方法。自學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)度方法、自尋優(yōu)風(fēng)險決策方法等。該類方法適用于智能建筑工程的全過程,已開始用于通信自動化系統(tǒng)(CAS)、樓宇設(shè)備自動控制系統(tǒng)(BAS)與辦公自動化系統(tǒng)(OAS)。
3.2智能優(yōu)化方法的技術(shù)路線
為了解決上述優(yōu)化任務(wù),在人工智能與運籌學(xué)、控制理論、大系統(tǒng)理論等學(xué)科相結(jié)合的基礎(chǔ)上,提出了智能化方法(Intelligent Optimization Method,簡稱IOM)。
智能優(yōu)化方法的基本思路在于:運用人工智能、思維科學(xué)的啟發(fā)推理、學(xué)習(xí)訓(xùn)練、聯(lián)想識別與模糊邏輯等方法,并與運籌學(xué)、控制理論及大系統(tǒng)理論中的靜態(tài)優(yōu)化、動態(tài)優(yōu)化、多級優(yōu)化等方法相結(jié)合,以尋求解決包括人的因素、多目標(biāo)、局部解、不確定、未確知、維數(shù)災(zāi)等問題的集成新途徑.
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