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从控制论视角看人工智能
、控制论的产生和一般原理
控制论的诞生一般认为是以美国数学家诺波特 ?维纳发表于 1948年的《控制论一或关于在动物和机器控制和通讯的科学》
书发表为标志。 维纳把控制论看作是一门研究机器、 生命社会 中控制和通讯的一般规律科学， 是研究动态系统在变的环境下如 何保持平衡状态或稳定状态的科学。 根据：“维纳的定义一一控 制论是关于动物和机器中控制和通讯的科学。” [1] 所以控制论 是关于机器、机器人和人的科学。
二、人工智能中包含的控制原理及方法 一）人工大脑的反馈机制
大脑的复杂性随着神经科学的发展日益被科学家所揭示。 尽 管大脑具有极其复杂的神经网络， 但是根据控制论的观点我们可 以全面而高度低模拟天然智能的结构。 控制理论视角中的人类大 脑有以下特征： 1 、非线性即极大数量的非线性的基本运算元件； 2、非局限性即一个神经网络通常有多个神经元广泛连接而成并 且在一个系统神经网络中的整体行为不仅取决于单个神经元特
征并且要有单元之间的相互作用相互连接所决定； 3、神经互动 的感知运行行为； 4、可以进行思维运作。 [3] 基于大脑的这些生 理机制， 可以构造出类似的人工大脑。 这种人工大脑包含着控制 论中重要的反馈控制原理，它的图如下：
如图所示反馈控制范式是将被控对象的输出端的信息馈入 控制器的输入端作为控制指令的来源对被控对象的一种控制方
式。但在控制系统中， 由于各种环境的干扰以及系统内部的扰动 都会对系统状态发生影响， 使它偏离系统目标值的要求， 离在被控对
象的输出端集中表现出来， 因此， 将这个输出信息反 馈到控这种偏 制器中与目的信息进行比较， 导出偏差信息， 作为控制信 息抵消干扰的作用， 纠正干扰引起的偏离， 从而使系统恢复稳定， 达到或接近达到它的目标状态，这个过程原理称为反馈控制原 理。基于这种反馈控制要求人工大脑系统必须产生即时知觉的双 向运动，这就意味着大脑要对输入设备的控制的本质是要将输入 解释为自然感知模式。 即大脑要根据信息的输入进行反馈， 而且 这种反馈还要尽可能的使系统处于稳定状态， 从而把此系统变成 人类心灵与身体的扩展。
二）人工智能的模式识别的系统分析
模式识别是人工智能最为重要的研究领域之一。 模式识别研 究主要集中在两方面： 一是研究生物体 （包括人 ）是如何感知对象 的，属于认识科学的范畴；二是在给定的任务下 , 如何用电子计 算机对某些复杂的系统进行鉴别和分类。 它在理论构建和实践操 作中都极大地应用了控制论中的复杂系统分析方法。 模式识别一 般有三种 [5] ：一是统计模式识别（ Statistics Pattern
Recognition ）是指被识别对象首先数字化，变换为适于计算机 处理的数字信息； 二是神经网络法。 神经网络分析法是指从神经
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2023-02-19
