智能控制：从学习控制到平行控制

20世纪60年代,学习控制开启了人类探究复杂系统控制的新途径,基于人工智能技术的智能控制随之兴起.本文以智能控制为主线,阐述其由学习控制向平行控制发展的历程.本文首先介绍学习控制的基本思想,描述了智能机器的架构设计与运行机理.随着信息科技的进步,基于数据的计算智能方法随之出现.对此,本文进一步简述了基于计算智能的学习控制方法,并以自适应动态规划方法为切入点分析非线性动态系统自学习优化问题的求解过程.最后,针对工程复杂性与社会复杂性互相耦合的复杂系统控制问题,阐述了基于平行控制的学习与优化方法求解思路,分析其在求解复杂系统优化控制问题方面的优势.智能控制思想经历了学习控制、计算智能控制到平行控制的演化过程,可以看出平行控制是实现复杂系统知识自动化的有效方法.     

Learning scheduling control knowledge through reinforcements

This paper introduces a method of learning search control knowledge in schedule optimization problems through application of reinforcement learning. Reinforcement learning is an effective approach for the problem faced by the agent that learns its behavior through trial-and-error interactions with a dynamic environment. Nevertheless, reinforcement learning has a difficulty of slow convergence when applied to the problems with a large state space. The paper discusses the case-based function approximation technique, which makes reinforcement learning applicable to the large scale problems such as a job-shop scheduling problem. To show effectiveness of the approach, reinforcement learning is applied to acquire search control knowledge in repair-based schedule optimization process. Preliminary experiment results show that repair-action selection made by learned search control knowledge succeeded in improving scheduling quality efficiently.     

Scenario-based knowledge representation in case-based reasoning systems

A scenario-based representation model for cases in the domain of managerial decision-making is proposed. The scenarios in narrative texts are converted to scenario units of knowledge organization. The elements and structure of the scenario unit are defined. The scenario units can be linked together or coupled with others. Compared with traditional case representation methods based on database tables or frames, the proposed model is able to represent knowledge in the domain of managerial decision-making at a much deeper level and provide much more support for case-based systems employed in business decision-making.     

多智能体博弈、学习与控制

近年来, 人工智能(Artificial intelligence, AI)技术在棋牌游戏、计算机视觉、自然语言处理和蛋白质结构解析与预测等研究领域取得了众多突破性进展, 传统学科之间的固有壁垒正在被逐步打破, 多学科深度交叉融合的态势变得越发明显. 作为现代智能科学的三个重要组成部分, 博弈论、多智能体学习与控制论自诞生之初就逐渐展现出一种“你中有我, 我中有你” 的关联关系. 特别地, 近年来在AI技术的促进作用下, 这三者间的交叉研究成果正呈现出一种井喷式增长的态势. 为及时反映这一学术动态和趋势, 本文对这三者的异同、联系以及最新的研究进展进行了系统梳理. 首先, 介绍了作为纽带连接这三者的四种基本博弈形式, 进而论述了对应于这四种基本博弈形式的多智能体学习方法; 然后, 按照不同的专题, 梳理了这三者交叉研究的最新进展; 最后, 对这一新兴交叉研究领域进行了总结与展望.     

协调机器学习的稳定性研究

传统的机器学习方法 ,学习过程不影响被学习系统 ,并且被学习系统通常不是可变的 ,本文提出的协调机器学习系统 ,把学习与被学习作为一个整体来研究 ,进一步丰富和发展了机器学习的基本内容     

深度学习在智能机器人中的应用研究综述

机器人发展的趋势是人工智能化,深度学习是智能机器人的前沿技术,也是机器学习领域的新课题。深度学习技术被广泛运用于农业、工业、军事、航空等领域,与机器人的有机结合能设计出具有高工作效率、高实时性、高精确度的智能机器人。为了增强智能机器人在各方面的能力,使其更智能化,介绍了深度学习与机器人有关的研究项目与深度学习在机器人中的各种应用,包括室内和室外的场景识别、机器人的工业服务和家庭服务以及多机器人协作等。最后,对深度学习在智能机器人中应用的未来发展、可能面临的机遇和挑战等进行了讨论。     

机器智能与模式识别研究中的统计学习方法

简要介绍了学习算法的发展状况;讨论了机器智能与模式识别研究中的统计学习方法和图模型的一般理论;重点叙述了图模型的统计推断过程和学习算法以及应用统计学习方法解决问题的一般步骤;最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例.     

支撑机器学习的数据管理技术综述

应用驱动创新,数据库技术就是在支持主流应用的提质降本增效中发展起来的.从OLTP、OLAP到今天的在线机器学习建模无不如此.机器学习是当前人工智能技术落地的主要途径,通过对数据进行建模而提取知识、实现预测分析.从数据管理的视角对机器学习训练过程进行解构和建模,从数据选择、数据存储、数据存取、自动优化和系统实现等方面,综...     

强化学习可解释性基础问题探索和方法综述

强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术,已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而,作为一类机器学习算法,强化学习也面临着机器学习领域的公共难题,即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用,如医疗、驾驶等,并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案.为了克服强化学习的这一弱点,涌现了大量强化学习可解释性(explainable reinforcement learning,XRL)的研究.然而,学术界对XRL尚缺乏一致认识.因此,探索XRL的基础性问题,并对现有工作进行综述.具体而言,首先探讨父问题——人工智能可解释性,对人工智能可解释性的已有定义进行了汇总;其次,构建一套可解释性领域的理论体系,从而描述XRL与人工智能可解释性的共同问题,包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分解释的直观性;然后,根据强化学习本身的特征,定义XRL的3个独有问题,即环境解释、任务解释、策略解释;之后,对现有方法进行系统地归类,并对XRL的最新进展进行综述;最后,展望XRL领域的潜在研究方向.     

深度学习模型可解释性的研究进展

深度学习在很多人工智能应用领域中取得成功的关键原因在于,通过复杂的深层网络模型从海量数据中学习丰富的知识。然而,深度学习模型内部高度的复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,从而限制了模型的实际部署。因此,亟需提高深度学习模型的可解释性,使模型透明化,以推动人工智能领域研究的发展。本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路。     

Declarative representation of strategic control knowledge

Strategic (control) knowledge typically specifies how a target task is solved. Representing such knowledge declaratively remains a difficult and practical knowledge engineering challenge. The key to addressing this challenge rests on two observations. One, strategic knowledge comprises two finer types of knowledge: subgoaling knowledge used to construct the goal structure for each problem situation pertaining to a target task, and goal-sequencing knowledge used to choose which subgoal in this goal structure is to be pursued at any given moment. Second, when subgoaling knowledge is explicit and expressed in declarative ontological terms, it is possible to fully express goal-sequencing knowledge in the same declarative terms. Building on these observations, we achieve three things. First, we analyse several conventional knowledge-based applications whose subgoaling and goal-sequencing knowledge is implicit, showing that making their subgoaling knowledge explicit permits (re)representing their goal-sequencing knowledge declaratively. Among the applications analysed are MORE and NEOMYCIN. Second, upon studying the roles of goal-sequencing knowledge vis-á-vis subgoaling knowledge, we develop a declarative formalism for representing goal-sequencing knowledge. Finally, we discuss and illustrate key benefits from using our declarative formalism, including an enhanced ability to validate and reuse goal-sequencing knowledge.     

深度学习在游戏中的应用

综述了近年来发展迅速的深度学习技术及其在游戏(或博弈)中的应用. 深度学习通过多层神经网络来构建端对端的从输入到输出的非线性映射, 相比传统的机器学习模型有显见的优势. 最近, 深度学习被成功地用于解决强化学习中的策略评估和策略优化的问题, 并于多种游戏的人工智能取得了突破性的提高. 本文详述了深度学习在常见游戏中的应用.     

深度强化学习在智能制造中的应用展望综述

深度强化学习作为机器学习发展的最新成果,已经在很多应用领域崭露头角。关于深度强化学习的算法研究和应用研究,产生了很多经典的算法和典型应用领域。深度强化学习应用在智能制造中,能在复杂环境中实现高水平控制。对深度强化学习的研究进行概述,对深度强化学习基本原理进行介绍,包括深度学习和强化学习。介绍深度强化学习算法应用的理论方法,在此基础对深度强化学习的算法进行了分类介绍,分别介绍了基于值函数和基于策略梯度的强化学习算法,列举了这两类算法的主要发展成果,以及其他相关研究成果。对深度强化学习在智能制造的典型应用进行分类分析。对深度强化学习存在的问题和未来发展方向进行了讨论。     

平行学习——机器学习的一个新型理论框架

本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计.     

个性化学习路径推荐综述

近年来,伴随着现代信息技术的迅猛发展,以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用,引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下,在线学习超越了时空的限制,为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性,从而得到了蓬勃发展.然而,在线学习中师生时间、空间分离的特征,导致教师无法及时掌握学生的学习状态,一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源,如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而,传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了,需要一个更高效、更科学的个性化教育模式,以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景,如何自动高效识别学习者特征,高效地组织和分配学习资源,为每一位学习者规划个性化路径,成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状,并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路,同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后,强调当前研究存在的主要不足之处.     

模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用

模仿学习一直是人工智能领域的研究热点。模仿学习是一种基于专家示教重建期望策略的方法。近年来，在理论研究中，此方法和强化学习等方法结合，已经取得了重要成果；在实际应用中，尤其是在机器人和其他智能体的复杂环境中，模仿学习取得了很好的效果。主要阐述了模仿学习在机器人学领域的研究与运用。介绍了和模仿学习相关的理论知识；研究了模仿学习的两类主要方法：行为克隆学习方法和逆强化学习方法；对模仿学习的成功应用进行总结；最后，给出当前面对的问题和挑战并且展望未来发展趋势。     

深度学习中的后门攻击综述

随着深度学习研究与应用的迅速发展,人工智能安全问题日益突出。近年来,深度学习模型的脆弱性和不鲁棒性被不断的揭示,针对深度学习模型的攻击方法层出不穷,而后门攻击就是其中一类新的攻击范式。与对抗样本和数据投毒不同,后门攻击者在模型的训练数据中添加触发器并改变对应的标签为目标类别。深度学习模型在中毒数据集上训练后就被植入了可由触发器激活的后门,使得模型对于正常输入仍可保持高精度的工作,而当输入具有触发器时,模型将按照攻击者所指定的目标类别输出。在这种新的攻击场景和设置下,深度学习模型表现出了极大的脆弱性,这对人工智能领域产生了极大的安全威胁,后门攻击也成为了一个热门研究方向。因此,为了更好的提高深度学习模型对于后门攻击的安全性,本文针对深度学习中的后门攻击方法进行了全面的分析。首先分析了后门攻击和其他攻击范式的区别,定义了基本的攻击方法和流程,然后对后门攻击的敌手模型、评估指标、攻击设置等方面进行了总结。接着,将现有的攻击方法从可见性、触发器类型、标签类型以及攻击场景等多个维度进行分类,包含了计算机视觉和自然语言处理在内的多个领域。此外,还总结了后门攻击研究中常用的任务、数据集与深度学习模型,并介绍了后门攻击在数据隐私、模型保护以及模型水印等方面的有益应用,最后对未来的关键研究方向进行了展望。     

强化学习与生成式对抗网络结合方法研究进展

强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题，在众多领域表现非常出色。近期出现较多关于两者结合的工作与报道，将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合。对两者结合的最新进展进行了梳理、比较与实验分析。对强化学习与生成式对抗网络的理论进行了概述；从强化学习改进生成式对抗网络、生成式对抗网络改进强化学习两个研究方向进行了阐述与比较，通过实验方式分析了这些方法在自然语言、机器控制领域的应用情况；展望了可能的发展趋势。     

基于牵引控制的深度强化学习路由策略生成

当前网络规模的高速增长带来网络流量复杂度的日益提高,增加了对流量特征精确建模的难度.近年来业界提出使用深度强化学习技术实现网络路由的智能化生成,一定程度上克服了人工进行流量分析和建模的缺点.然而,目前提出的解决方案普遍存在可扩展性差等问题.对此,提出了一种基于牵引控制理论的深度强化学习路由策略生成技术Hierar-DRL,通过引入牵引控制理论并结合深度强化学习的自动策略搜索能力,提高了智能路由算法可扩展性.仿真实验结果表明：所提方案相比当前最优方案的端到端时延最多降低了28.5%,证明了所提智能路由方案的有效性.     

逾期风险预测的宽度和深度学习

逾期风险控制是信用贷款服务的关键业务环节,直接影响放贷企业的收益率和坏账率.随着移动互联网的发展,信贷类金融服务已经惠及普罗大众,逾期风控也从以往依赖规则的人工判断,转为利用大量客户数据构建的信贷模型,以预测客户的逾期概率.相关模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型,前者可解释性强、预测能力较弱;后者预测能力强、可解...