1、信号处理的信号处理的智能方法需求智能方法需求内内 容容问题的提出问题的提出1人脑的信息处理人脑的信息处理2现有智能方法及其局限性现有智能方法及其局限性3解决途径解决途径41 问题的提出问题的提出在信息处理中，人脑具有明显的优越性在信息处理中，人脑具有明显的优越性，如如:n人脸识别人脸识别n信号功率谱估计信号功率谱估计n信号带宽的分析等信号带宽的分析等 1 问题的提出问题的提出信息获取信息获取通信通信信息处理信息处理1 问题的提出问题的提出v香农香农的的信息论信息论 针对信息的通信过程，反映通信的基本规律针对信息的通信过程，反映通信的基本规律 对信息处理过程对信息处理过程仅仅有某些影响有某些影响
2、 没有没有覆盖以认知为目的的信息处理活动覆盖以认知为目的的信息处理活动1 问题的提出问题的提出v寻找寻找信息处理的基本规律信息处理的基本规律v思路：思路：“识物识物” “物物”凝聚了客观世界的极多信息，与凝聚了客观世界的极多信息，与“物物”相相关联的某些信息是认知活动所追关联的某些信息是认知活动所追寻寻索的目标，索的目标，“识物识物”就是认知的基础。就是认知的基础。2 人脑信息处理人脑信息处理两个信息处理中心两个信息处理中心2.1两个中心的处理机制两个中心的处理机制2.2人脑信息处理的特点人脑信息处理的特点2.32.1 人脑信息处理的特点人脑信息处理的特点大脑的思维过程实质上是信息处理过程大脑
3、的思维过程实质上是信息处理过程，复杂而，复杂而多样，难给出精确的描述多样，难给出精确的描述 分布存储与冗余性分布存储与冗余性 并行处理并行处理 信息处理与存储合一信息处理与存储合一 可塑性与自组织性可塑性与自组织性 鲁棒性鲁棒性 2.2 两个信息处理中心两个信息处理中心快速脑快速脑非逻辑脑非逻辑脑图像脑图像脑右脑右脑人脑人脑慢速脑慢速脑逻辑脑逻辑脑学术脑学术脑左脑左脑2.2 两个信息处理中心两个信息处理中心v快速脑快速脑 非凡的学习能力非凡的学习能力 过目不忘的记忆能力过目不忘的记忆能力 超级超级(快速快速)计算能力计算能力 拥有本能和直觉的反应拥有本能和直觉的反应2.2 两个信息处理中心两个
4、信息处理中心v快速脑采用潜意识和直觉的方式学习和记忆，快速脑采用潜意识和直觉的方式学习和记忆，信息存储量信息存储量极大极大，可以不假思索地掌握知识；，可以不假思索地掌握知识；v主要用图像的方式来处理问题；主要用图像的方式来处理问题；v非逻辑非逻辑处理处理。2.2 两个信息处理中心两个信息处理中心v慢速脑慢速脑 记忆容量和学习速度有限记忆容量和学习速度有限 用符号和逻辑的方式处理问题用符号和逻辑的方式处理问题 记忆效率低下记忆效率低下意义：依靠它，人类才具有分析和逻辑能力，知意义：依靠它，人类才具有分析和逻辑能力，知识才可以传递和学习！人类的文明才可以发展！识才可以传递和学习！人类的文明才可以发
5、展！2.2 两个信息处理中心两个信息处理中心v左脑和右脑左脑和右脑的称谓的称谓不完全准确不完全准确v左脑左脑：低速的逻辑脑（意识脑）低速的逻辑脑（意识脑）v右脑右脑：高速的图像脑（潜意识脑）高速的图像脑（潜意识脑）2.2 两个中心的处理机制两个中心的处理机制v成年人的大脑，习惯了主要使用逻辑脑成年人的大脑，习惯了主要使用逻辑脑。v所谓思考的功能，一般都是由低速脑来完成！所谓思考的功能，一般都是由低速脑来完成！v具有良好的逻辑记忆功能，负责逻辑判断和推具有良好的逻辑记忆功能，负责逻辑判断和推理，具有短时记忆，总体记忆容量比较小理，具有短时记忆，总体记忆容量比较小。v经常出现经常出现的的信息，逻辑
6、脑就会把它转移到信息，逻辑脑就会把它转移到图像图像脑脑，深层记忆中保存下来！，深层记忆中保存下来！2.2 两个中心的处理机制两个中心的处理机制v逻辑脑主宰人的思维，人们最重视的就是这个逻辑脑主宰人的思维，人们最重视的就是这个大脑！大脑！v长期以来，以为长期以来，以为人人只有这个大脑存在，它代表只有这个大脑存在，它代表理性和思维。理性和思维。v逻辑脑容易遗忘！逻辑脑容易遗忘！2.3 两个中心的处理机制两个中心的处理机制v对非逻辑脑的研究对非逻辑脑的研究始于始于弗弗洛伊洛伊德德(Sigmund Freud)的潜意识理论，目前已经是一门很重的潜意识理论，目前已经是一门很重要的学科！要的学科！v研究表
7、明：信息量特别大的图像，如运动，音研究表明：信息量特别大的图像，如运动，音乐和快速的信息处理，必然是由高速脑乐和快速的信息处理，必然是由高速脑、也就也就是非逻辑脑来完成的！是非逻辑脑来完成的！2.3 两个中心的处理机制两个中心的处理机制v高速脑具有庞大而快速的记忆能力，可以过目高速脑具有庞大而快速的记忆能力，可以过目不忘，在不经意中完成学习和记忆！不忘，在不经意中完成学习和记忆！v非逻辑脑很难通过有意识的控制来学习知识；非逻辑脑很难通过有意识的控制来学习知识；v大多数人都不善于使用自己的快速脑；大多数人都不善于使用自己的快速脑；v有些人经过训练，可以用高速脑来完成普通人有些人经过训练，可以用高
8、速脑来完成普通人用低速脑做的事情，感觉他们就是天才用低速脑做的事情，感觉他们就是天才。v“不假思索不假思索”3 现有智能方法及其局限性现有智能方法及其局限性人工智能人工智能(Artificial Intelligence ， AI) ，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。学。基于人的慢速脑基于人的慢速脑研究研究；思维观点思维观点: AI不仅限于逻辑思维，还应考虑形象不仅限于逻辑思维，还应考虑形象思维、灵感思维，才能促进思维、灵感思维，才能促进AI的突破性的发展
9、。的突破性的发展。3 现有智能方法及其局限性现有智能方法及其局限性人工智能人工智能神经网络神经网络小波分析小波分析模式识别模式识别模糊聚类模糊聚类专家系统专家系统遗传算法遗传算法3.1 神经网络的方法神经网络的方法人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。人工神经元网络是生物神经网络的一种模拟和近人工神经元网络是生物神经网络的一种模拟和近似，它从结构、实现机理和功能上模拟生物神似，它从结构、实现机理和功能上模拟生物神经网络。经网络。3.1 神经网络的方法神经网络的方法神经网
10、络优点神经网络优点(1)强的鲁棒性和容错性强的鲁棒性和容错性，并行处理方法；并行处理方法；(2)自学习、自组织、自适应性，可以处理不确自学习、自组织、自适应性，可以处理不确定或不知道的系统；定或不知道的系统；(3)充分逼近任意复杂的非线性关系；充分逼近任意复杂的非线性关系；(4)强的信息综合能力，能同时处理定量和定性强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，协调多种输入信息关系的信息，协调多种输入信息关系。3.1 神经网络的方法神经网络的方法神经网络缺点神经网络缺点(1)难于精确分析神经网络的各项性能指标；难于精确分析神经网络的各项性能指标；(2)不宜用来求解必须得到正确答案的问题：自不宜
11、用来求解必须得到正确答案的问题：自发的集体行为；发的集体行为；(3)不宜用来求解用数字计算机解决得很好问题；不宜用来求解用数字计算机解决得很好问题； (4)体系结构的通用性差。体系结构的通用性差。3.1 神经网络的方法神经网络的方法神经网络主要应用：神经网络主要应用：如如自动控制领域自动控制领域、处理组合处理组合优化问题优化问题、模式识别模式识别、图像处理图像处理、传感器信号传感器信号处理处理、机器人控制机器人控制、信号处理信号处理、数据挖掘数据挖掘等等。神经网络与其他方法相结合，取长补短神经网络与其他方法相结合，取长补短：如：如神经神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波网络与模糊逻辑、
12、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。和灰色系统等的融合。3.2 遗传算法遗传算法遗传算法（遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。各种通用问题都可以使用。3.2 遗传
13、算法遗传算法遗传算法遗传算法的的特点：特点： (1)从问题解的串集开始从问题解的串集开始搜搜索，覆盖面大，利于索，覆盖面大，利于全局择优全局择优；(2)同时处理群体中的多个个体，减少了陷入局同时处理群体中的多个个体，减少了陷入局部最优解的风险，易于实现并行化部最优解的风险，易于实现并行化； (3)采用概率的变迁规则来采用概率的变迁规则来指导它的指导它的搜索方向搜索方向； (4)具有自组织、自适应和自学习性。具有自组织、自适应和自学习性。 3.3 小波分析小波分析小波分析小波分析：数学显微镜，具有放大、缩小和平移数学显微镜，具有放大、缩小和平移功能，通过检查不同放大倍数下的变化来研究功能，通过检
14、查不同放大倍数下的变化来研究信号的动态特性。信号的动态特性。小波小波分析分析是对是对Fourier分析方法的突破，不但在分析方法的突破，不但在时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且时域和频域同时具有良好的局部化性质，而且对低频信号在频域对低频信号在频域和和高频信号在时域都有很好高频信号在时域都有很好的分辨率，从而可以聚集到对象的任意细节的分辨率，从而可以聚集到对象的任意细节。3.3 小波分析小波分析小波分析两大优点：小波分析两大优点：(1)时频联合分析方法，自适应地调节时频窗口，时频联合分析方法，自适应地调节时频窗口，同时具有时频域局部化的性能；同时具有时频域局部化的性能；(2)小波函数可作
15、为许多经典函数空间的无条件小波函数可作为许多经典函数空间的无条件基，通过快速离散小波变换能够实现这些空间基，通过快速离散小波变换能够实现这些空间中的函数逼近。中的函数逼近。3.4 局限性局限性本质而言，本质而言，AI是对人的思维过程的模拟，是对人的思维过程的模拟， 人的人的思维模拟可以从两条路进行思维模拟可以从两条路进行: 1. 结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑类人脑”的机器；的机器；2. 功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。从其功能过程进行模拟。3.4 局限性局限性(1)理论基点：思维即
16、计算理论基点：思维即计算(2)理论框架：理论框架： 演绎逻辑背景下的形式系统演绎逻辑背景下的形式系统(3)手手 段：形式化方法段：形式化方法(4)执行环境：冯执行环境：冯 诺依曼计算机系统诺依曼计算机系统3.4 局限性局限性(1)思维思维即即计算：计算：发展过程发展过程图灵机图灵机: 能模拟人类所能进行的任何计算过程能模拟人类所能进行的任何计算过程主要内涵是抽象思维，而人的思维有多种方式，主要内涵是抽象思维，而人的思维有多种方式，即使是抽象思维，即使是抽象思维，不能完全不能完全归结为计算。归结为计算。n数学中解题思想是如何产生的数学中解题思想是如何产生的?这一思维过这一思维过程能否通过计算实现
17、程能否通过计算实现?n人脸识别中，特征信息的选取人脸识别中，特征信息的选取3.4 局限性局限性(2)演绎逻辑背景下的形式系统演绎逻辑背景下的形式系统形式系统形式系统形式系统的语义单一性形式系统的语义单一性记忆的事物记忆的事物可能不止可能不止一个含义，一个意义一个含义，一个意义人的思维有极大的灵活性，能去伪存真、由表及人的思维有极大的灵活性，能去伪存真、由表及里、广泛联想里、广泛联想仅仅依靠形式系统这一理论框架是不够的仅仅依靠形式系统这一理论框架是不够的3.4 局限性局限性(3)形式化方法形式化方法形式化方法要求首先将待处理的问题形式化，而形式化方法要求首先将待处理的问题形式化，而这种转变本身有
18、要求形式化，这就是一种无穷这种转变本身有要求形式化，这就是一种无穷递递归。归。人在处理问题时，具有学习、适应的能力，不完人在处理问题时，具有学习、适应的能力，不完全是形式化的。全是形式化的。3.4 局限性局限性(4)冯冯 诺依曼计算机系统诺依曼计算机系统v只有问题是可形式化的、可计算的，只有问题是可形式化的、可计算的，并且具有并且具有求解这一个计算问题的具体算法，计算机才有求解这一个计算问题的具体算法，计算机才有可能代替人去执行。可能代替人去执行。v还存在还存在着着计算复杂性计算复杂性问题问题。3.4 局限性局限性与人类思维相比，与人类思维相比，“机器思维机器思维”1. AI系无意识的机械的物
19、理的过程，人类智能系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程；主要是生理和心理的过程；2. AI没有社会性；没有社会性；3. AI没有人类的意识所特有的能动性；没有人类的意识所特有的能动性；4. 人脑的思维在前，电脑的功能在后。人脑的思维在前，电脑的功能在后。4 解决途径解决途径1继承及改造继承及改造2研究非形式系统研究非形式系统3集成与互补集成与互补4 向物理科学、生物科学寻求新的计算或信息向物理科学、生物科学寻求新的计算或信息处理的原理。处理的原理。4 解决途径解决途径1继承及改造继承及改造形式系统、形式化方法是从人的抽象思维中抽取形式系统、形式化方法是从人的抽象思维中抽取
20、的一种思维模型，是极为有效的工具，的一种思维模型，是极为有效的工具，v赋予系统以学习、创造的功能赋予系统以学习、创造的功能v将形象信息引入形式系统将形象信息引入形式系统v引入更多的开放性系统的特征引入更多的开放性系统的特征这种系统将更接近人的思维。这种系统将更接近人的思维。4 解决途径解决途径2研究非形式系统研究非形式系统v在继续研究、改造现有的形式系统的同时，注在继续研究、改造现有的形式系统的同时，注意研究非形式系统的规律，对意研究非形式系统的规律，对AI的发展将具的发展将具有重大的理论意义。有重大的理论意义。v未来的智能系统的理论基底很可能是改造过的未来的智能系统的理论基底很可能是改造过的
21、新形式系统同非形式系统的结合体。新形式系统同非形式系统的结合体。4 解决途径解决途径3集成与互补集成与互补思维层面思维层面：将逻辑（抽象）思维与形象（直感）将逻辑（抽象）思维与形象（直感）思维结合起来，思维结合起来，理论模型层面理论模型层面：将将形式系统与非形式系统结合形式系统与非形式系统结合技术层面技术层面：将多种技术手段方法综合起来，就有将多种技术手段方法综合起来，就有希望构造出新一代的更高级的智能系统。希望构造出新一代的更高级的智能系统。4 解决途径解决途径4. 向物理科学、生物科学寻求新的计算或信息向物理科学、生物科学寻求新的计算或信息处理的原理。处理的原理。生命科学生命科学:特征信息的表征与提取特征信息的表征与提取研究人高速脑工作机制研究人高速脑工作机制开发人的高速脑学习开发人的高速脑学习
