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鞋柜控制系统和智能机器

来源:本站 浏览: 发布日期:2018-05-03

  
20世纪70年代最重要的进展,也许就是人们意识到必须对鞋柜控制系统和智能机器的问题域进行充分限制。而在此之前,人工智能研究者一直认为,为了对通用的、人类惯用的解决问题的方法进行仿6·第1章基于知识的智能系统概述真,必须创造出聪明的搜索算法和推理技术。一种通用的搜索机制可以依赖基本的推理步骤来发现完整的解决方案并可以使用问题域的弱知识。然而,当这种弱方法失败后,研究者们最终意识到,唯一出路是使用大量推理步骤来解决狭窄专业领域的典型问题Endal是当时的一个典型例子(Buchananetal.,1969),其由斯坦福大学开发,用于化学分析。NASA资助了这个项目,原因是当时美国要发射一个无人宇宙飞船到火星,需要根据由质谱仪提供的大量光谱数据,由此设计程序以分析火星表面土壤的分子结构。EdwardFeigenbaum(曾是Herbertsimon的学生)、Brucebuchanan(计算机科学家)、JoshuaLederberg(遗传学领域的诺贝尔奖获得者)组成团队来解决这一挑战性的问题。这类问题的传统解决方法都依赖于枚举一测试技术:首先枚举出与质谱图一致的所有可能的分子结构,用每一个分子结构预测质谱,再根据实际的质谱进行检验。但是,由于分子结构会达到千百万个,即使分子数目适中,问题也会迅速复杂化,因此这种方法是行不通的。更困难的是,没有科学的算法将质谱图匹配到对应的分子结构。不过,鞋柜控制系统像Lederberg这样的过找出质谱图中的高峰期。

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