开课时间： 2021年10月11日 ~ 2022年01月07日

第7次开课

"道法自然”——借鉴自然界信息处理机制设计智能计算新方法，是智能科学与技术研究的重要的研究哲学思想。本课程从自然界丰富多彩的“自然智能”到模拟自然的“机器智能”，从形式多样的“智能系统”到日新月异的“智能前沿”，展开一幅横跨生物、医学、遗传、社会与智能科技等学科之间知识关联图。

—— 课程团队

授课教师：

李智勇，湖南长沙人，工学博士，教授、博士生导师，于2014年入选湖南省普通高校学科带头人培养对象。李智勇教授主要研究方向为智能优化算法及应用、视觉认知计算、大数据机器学习，在该领域有深入的研究积累与成果，主持了以“智能技术”为核心的国家自然科学基金项目三项，其研究团队研制的“无人驾驶智能车”于2009年获得国家自然科学基金委“智能车未来挑战”比赛冠军，教学团队指导的湖南大学足球机器人“麓山队”获得2014年国内比赛一等奖，主讲课程于2015年入选教育部视频精品公开课。

课程概述

课程主要介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”与由此启发的“自然计算”模型与方法，以及形式多样的“智能机器与系统”与日新月异的智能科技“前沿方向”，建立横跨生物、医学、遗传、物理、社会与人工智能之间的多学科文化素质与科技视野，增强学习者的学科知识、科技兴趣与创新意识。课程主要特色在于学科交叉，以多学科融合的文化知识启发科技兴趣与创新精神。

智能科学技术研究的是受自然智能的启发而得到知识的过程，先认识自然世界的信息处理机制, 然后实现计算模型抽取、算法设计,最后应用于具体问题的解决方案。因此自然智能认知、计算模型抽取、智能算法设计是本课程介绍的重点部分，其中计算模型抽取与算法设计较为抽象，是学习的难点部分。学习者如对所涉及重难点内容需要深入了解，可以进一步参考课程所提供的参考文献。

课时：无处不在的“自然智能”

知识点一：课程引入与自然智能

学习大自然的智能

自然界经过亿万年物竞天择。优胜劣汰的演化，形成了复杂多样的生命现象，其间疆合着丰富的信息处理机制。虽说地球是人类王字，一切，但开不代表这个世界只有人的脑袋是最好的，其他的生物及组织也有它们的智慧以及生存本领。既然上帝创造了它们，它们自然会向合看上节的驾慧。

人类可否借鉴它们的智能来强大我们自身的力量？

答案是肯定的！而且我们已经取得了不错的表垫。下面将介绍一些人类学习大自然智能的实例。

（仿生蜻蜓，图源中国大学慕课MOOC）

蜻蜓——直升飞机

蜻蜓通过翅膀振动可产生不同于周围大气的局部不稳定气流，利用气流产生的涡流来使自己上升，科学家据此结构基础研制成功了直升飞机。

人类受蝙蝠使用超声波来探测物体的方法启示，发明适用于军事、航空等领域的雷达，极大延伸了人类“声”的感知能力；利用人眼的结构，我们发明摄像头，由此让我们的世界进入了“天眼”世界，可以实时看到千里之外的朋友，可以实时监控城市的状态等。

视觉仿生

蚂蚁在觅食过程中可以找出到食物源的最短路径，人们从蚁群的社会行为活动中受到启发，提取出了可应用于求解复杂问题的计算方法一蚁群优化算法。

蚁群优化算法

无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称为轮式滚动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无大驾驶汽车采用相应的仿生计算技术，通过车载情感系统感知道路环境，自动控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶

知识点二：自然智能研究的兴起，发展与分类

自然智能定义：

自然智能是指自然界（包括生态系统、物理、化学、经济以及社会系统等），特别是生物体的功能、特点和作用机理中所蕴含的丰富的信息处理机制
自然计算定义:

自然计算是研究自然界的信息处理机制，抽取出相应的计算模型，设计出相应的算法并应用于各个领域，是一种表示受自然界启发的计算。

自然计算具有模仿自然界的特点，通常是一类具有自适应、自组织、自学习能力的模型与算法，能够解决传统计算方法难于解决的各种复杂问题。自然计算的应用领域包括复杂优化问题求解、智能控制、模式识别、网络安全、硬件设计、社会经济、生态环境等方面的应用。

随着信息技术、生物技术、光量子技术等尖端技术的发展，计算机科学与其他学科不断交叉和融合，产生和发展的一批崭新的、生命力强、功能强大的计算分支，如进化计算、免疫计算、DNA计算、量子计算等；吸引了研究者对自然智能的广泛关注。

遗传算法是模拟达尔文生物进化论自然选择和遗传学机理的计算模型。它由美国Michigan 大学Holland 教授于1975年提出，出版了颇有影响的专著《 Adaptation in Natural and Artificial》

（蛙眼与摄像头，图源中国大学慕课MOOC）

1994 年美国计算机科学家阿德勒曼博士第一次利用现代分子生物技术， 成功地在DN A溶液中完成了哈密尔顿有向路问题的试管中进行了实验。

人工免疫系统最初是由免疫学理论和观察到的免疫功能、原理和模型启发而产生的道应性系统。

1990年伯西尼《Bersini）首次使用免疫算法来解决实际问题。

20世纪未福雷斯特（Forrest）等人开始将免疫算法应用于计算机安全领域：同期亨特（Hunt）等人开始将免疫算法应用于机器学习领域。

1997年美国 1BM 公司的研究员、华裔科学家女萨克 主等人率先研制成功两个量子比特的核磁共振量子逻辑门。艾萨克庄群组在2001年《自然》余志的论文利用了7个量子位元的液态磁振量子电脑进行了秀尔算法，对15做因式分解为3和5的示范，为一代表作。艾萨克:庄博士认为，在可以预见的未来，量子电脑的神威可能首次应用于大量数据查素和复杂的加密领域。

（螳螂与镰刀，图源中国大学慕课MOOC）

知识点三：典型的自然计算案例

自然计算研究的发展

类将自然智能与计算机技术相结合，提出许多自然计算方法，其发展历程如下

1953 Simulated Annealin模拟退火

1969 Expert System 专家系统

1975 遗传算法 Genetic Algorithm

1989 Swarm Intelligence 禁忌拽索 Tabu Search 1991 Swarm Intelligence配群算法Ants Syster 1995 Particle Swarm Optimization 粒子群优化算法2005 Artificial Bee Colony Algorithm 人工蜂群算法

2010Chemical Reaction Optimization 化学反应优化贫法

在年案，模拟自然的计算模式正成为人工智能研究的量要方法与手段，自然人工智能最重要的数学基础之一。

人工智能需要坚实的数学基础，自然计算是奥借总论、概率论。优化计题为背景的理论与方法。

自然计算研究的是如何使用数学工具槟拟自然世界的智能表示、推理、学习

2 从自然到智能的研究方法

观察对象：生物体、白然生态系统通过日身演化解快优化问题的过程。

观察目的：模拟自然生态系统求解复杂优化问题。

主要自然计算方法:

生物启发计算

进化计算

群体面能

视听觉感知计算元胞白动机神经网络人工免疫系鲩DNA计翼

遗传驿法进化策略进化规则遗传编程

粒子群算法

课后习题一：

直升飞机是由哪种生物独特的飞行特点启发南发明的

A.蝙蝠

B.苍蝇

C蜻蜓

D.蜂鸟

课后习题二：

雷达由哪种生物独特的飞行特点启发而发明的

A.蝙蝠

B.若蝇

C.蜂鸟

D.蜻蜓

正确答案：CA

课程感悟：自然智能如璀璨星河，生物特性与信息处理机制深藏奥秘。从蜻蜓到蚁群，诸多实例彰显其魅力。自然计算应运而生，免疫算法尤具巧思，模拟免疫功能求解难题。此课程让我彻悟自然乃无尽智慧源泉，人类借鉴创新之路，必将越走越宽，前景无限。