Page 157 - 高校体育教育发展与管理创新

第五章 人工智能在体育教育领域的应用研究

的模式进行信息处理和控制实现。以美国国家航天局和美国国家标准局所提出的
NASR 人 MtI 为典型代表。这种体系结构的优点是系统的功能明了，层次清晰，
实现简单。但是申行的处理方式大大延长了系统对外部事件的响应时间，环境的
改变导致必须重新规划，从而降低了执行效率。因此，只适合在已知的结构化环

境下完成比较复杂的工作。
（2）基于行为来分解
基于行为分解的体系结构在人工智能上属于现代的反应式智能，在结构上体
现为并行（包容）分布，在执行方式上属于同步执行，即按照“感知—行动”的

模式并行进行信息处理和控制。以麻省理工的 R.A.Brooks 所提出的行为分层的
包容式体系结构（Subsumption Architecture）和 Arkin 提出的基于 Motor Schema
的结构为典型代表。其主要优点就是执行时间短、效率高、机动能力强。由于缺
乏整体的管理，很难适应于各种情况。因此，只适用于在沐淘环境下执行比较简

单的任务。
（3）基于智能分布来分解
基于智能分布的体系结构在人工智能上属于最新的分布式智能，在结构上体
现为分散分布，在执行上属于协同执行，既可以单独完成各自的局部问题求解，

又能通过协作求解单个或多个全局问题。基于多智能体的体系结构为典型代表，
这种体系结构的优点是既具有“智能分布”的特点，又有统一的协调机制，但是
如何在各个智能体之间合理的划分和协调仍然需要大量的研究和实践，该体系结
构在许多大型的智能信息处理系统上有着广泛的应用。

除以上三类主要的体系结构之外，还有一些改进的混合式体系结构，如带反
馈环节的行为分解模式、基于分布式智能的分层体系结构、基于功能分解的多智
能体结构等。但是从整体上来看，它们或是在功能模块的灵活性和扩展性上不足，
或是没能很好地协调慎思式智能与反应式智能，或是各层次之间的交流机制不够

完善。
2. 仿生式体系结构的思想原理
从本质上来讲，慎思式智能、反应式智能以及分布式智能，都是对生物控制
逻辑和推理方式的一种借鉴和仿生，由于客观条件的限制和需求目的的局限，它

们都只是从某一个角度和方向对生物智能的一种片面的、局部的模仿。仿生式体
系结构就是以生物控制逻辑和行为推理为基础，充分借鉴基于慎思式智能、反应

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