人工智能原理与方法98精编版

《人工智能原理与方法98精编版》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能原理与方法98精编版（99页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、Department of Computer Science CCNU Email: C,人工智能原理与方法Artificial Intelligence,2020/8/14,1,Wei Changhua,内 容,第一章 绪论 什么是人工智能？ 人工智能研究的目标 人工智能研究途径 人工智能研究的内容 人工智能研究中的学派 人工智能研究的内容 人工智能研究领域,2020/8/14,2,Wei Changhua,内 容,第二章 人工智能的数学基础 命题逻辑和谓词逻辑 概率论 模糊理论,2020/8/14,3,Wei Changhua,内 容,第三章 知识表示 知识与知识表示 对知识表示的要求 知

2、识表示方法 一阶谓词逻辑 产生式规则 语义网络 框架 状态空间 脚本 Petri网,2020/8/14,4,Wei Changhua,内 容,第四章 基本的问题求解方法 基本概念 状态空间搜索 与/或树搜索 博弈树的启发式搜索,2020/8/14,5,Wei Changhua,内 容,第五章 基本推理方法 推理的基本概念 推理方式和分类 推理控制策略 归结反演 基于规则的演绎系统,2020/8/14,6,Wei Changhua,内 容,第六章 不确定性推理 不确定性推理的基本概念 确定因子法 主观Bayes方法 证据理论 可能性理论,2020/8/14,7,Wei Changhua,内 容,

3、第七章 专家系统 专家系统的基本概念 专家系统分类 专家系统的一般结构 专家系统的建造与评价 专家系统开发工具 专家系统开发环境 新一代专家系统的研究 几个著名的专家系统,2020/8/14,8,Wei Changhua,内 容,第八章 机器学习 机器学习的概念 学习系统模型 机器学习分类 机器学习研究历史 机器学习的研究目标 几个著名的学习系统,2020/8/14,9,Wei Changhua,第一章 绪论,1什么是人工智能？ 人工智能是研究知识的一门科学，即如何表示知识，如何获取知识和如何利用知识的科学。,2020/8/14,10,Wei Changhua,第一章 绪论,2人工智能研究的目

4、标 近期目标：在近期，人工智能研究的任务是利用冯.偌依曼型计算机模拟人类智力行为，研制智能程序； 远期目标：远期是研制全新的计算机，即智能计算机。,2020/8/14,11,Wei Changhua,第一章 绪论,3人工智能研究途径 人工智能研究可以有三种途径进行： 符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基本元素是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（一阶谓词逻辑） 连接主义：（阈值理论）连接主义认为人类认知的基本元素是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神经元的整体活动。（研究方法：人工神经网络） 行为主义：（进化理论）由美国麻省理工学院的R.A.Brook教授提出的。该理论认为人的本

5、质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力，正是这些能力对智能的发展提供了基础，因此智能是某种复杂系统所浮现的性质。,2020/8/14,12,Wei Changhua,第一章 绪论,4 人工智能研究的内容 （1） 人工智能研究中的学派 逻辑学派：以麦卡锡和尼尔逊为代表的研究基于逻辑的知识表示和推理机制。 认知学派：以纽厄尔和西蒙为代表的研究对人类认知功能的模拟，试图找出产生智能行为的原理。 知识工程学派：以费根鲍姆为代表的研究知识在人类智能中的作用和地位，提出了知识工程概念。 连接学派：以J.L.McClelland和J.D.Rumelhart为代表的研究

6、神经网络。 分布式学派：以C.Hewitt为代表的研究智能系统中的知识分布行为。 进化学派：R.A.Brook为代表。,2020/8/14,13,Wei Changhua,第一章 绪论,（2）人工智能研究的内容 机器感知：所谓的机器感知就是使机器具有类似于人的感知能力，其中以机器视觉与机器听觉为主。 机器思维：机器思维是指对通过感知得到的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目标的处理。 机器学习：研究使机器具有获取新知识、学习新技巧，并在实践中不断完善、改进的能力。 机器行为：与人的行为相对应，机器行为主要是指计算机的表达能力，即 “说”、“写”、“画”等。,2020/8/14,14,Wei

7、 Changhua,第一章 绪论,5 人工智能研究领域 模式识别（Pattern Recognition） 自然语言理解（Natural langrage Understanding） 专家系统（ Expert System） 机器学习（Machine Learning） 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） 自动程序设计（Automatic Programming） 机器人学（Robots） 博弈（Game） 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System） 人工神经网络（Artificial natural netwo

8、rks）,2020/8/14,15,Wei Changhua,第一章 绪论,思考题 1、什么是人工智能？ 2、人工智能研究的对象是什么？ 3、人工智能研究的途径有那些？ 4、人工智能研究的领域有那些？ 5、人工智能研究的近期目的和远期目的是什么？ 6、简述图灵试验。,2020/8/14,16,Wei Changhua,第二章 人工智能的数学基础,1 命题逻辑和谓词逻辑 命题：命题是具有真假意义的语句。 谓词：一个谓词由谓词名和个体两部分组成。 谓词公式：连接词、量词。 合适公式：原子是合适公式；若A是合适公式，则A也是合适公式；若A、B都是合适公式，则AB ，AB ，AB ，也都是合适公式；

9、若A是合适公式则， 、 也是合适公式。 谓词公式的永真性、可满足性和不可满足性,2020/8/14,17,Wei Changhua,第二章 人工智能的数学基础,2 概率论 条件概率：设A，B是两个事件， ，则称 为在A事件已经发生的条件下B事件发生的概率。 全概率公式和Bayes公式的条件概率：设 事件满足： 两两互不相容，即当 时，有 则对任何事件有下式成立： 为全概率公式，它提供了一种计算的方法。,2020/8/14,18,Wei Changhua,第二章 人工智能的数学基础,Bayes公式：称公式 为Bayes公式。,2020/8/14,19,Wei Changhua,第二章 人工智能的

10、数学基础,3 模糊理论 模糊集：设 是论域， 是把任意 映射为0，1上某个值的函数，即 ，则称 由所构成的集合A,称为U上的一个模糊集。 隶属函数：称 为定义在 U上的一个隶属函数。 语言变量：用自然语言表示变量的值和描述变量之间的内在联系的一种变量。比如，年龄就是个语言变量，它可以取值为年轻、很年轻、不很年轻、老、很老、不很老等。 语言真值 模糊推理,2020/8/14,20,Wei Changhua,第二章 人工智能的数学基础,思考题 1、什么是合适公式？ 2、试写出Bayes公式。 3、什么是语言变量？ 4、试论述信息（知识）不确定性及其处理的途径,2020/8/14,21,Wei Ch

11、anghua,第三章 知识表示,1 知识与知识表示 知识是人类认识自然界的精神产物，是人类进行智能活动的基础。知识可以分为五类： 描述性知识 判断性知识 过程性知识 对象级知识，或称为领域相关的知识 元级知识,2020/8/14,22,Wei Changhua,2 对知识表示的要求 表示能力 可理解性 可访问性 可扩展性 3 知识表示方法 一阶谓词逻辑：它是一种描述性的表示方法，它的推理机制是归结原理。主要应用于定理证明。 语义网络：是由Quillian等人于1968年提出的，它在知识表示中可以表示对象、概念及其相互间的关系。它广泛用于基于知识的系统。 产生式规则：产生式系统把知识表示成“模式

12、动作”对，表示方式自然、简洁。它的推理机制以演绎为基础。它是专家系统的知识表示的主要方法。,2020/8/14,23,Wei Changhua, 框架：框架理论是Minsky于1974年提出的，它将知识表示成高度模块的结构，它是把关于一个概念或对象的所有信息和知识都存储在一起的数据结构。框架的层次结构可以表示对象之间的相互关系，用框架表示知识的系统称为框架的系统。 状态空间：状态空间表示法把求解问题表示成问题状态、操作、约束、初始状态和目标状态。状态空间是所有状态的集合。 脚本：脚本也称为剧本。它是用来描述固定事件序列，它的结构类似于框架。剧本更强调事件间的因果关系。 Petri网：Petri

13、网是由德国计算机科学家Petri提出的，由于它很好的模拟异步操作，所以在并行处理和分布式计算机领域中应用很多。,2020/8/14,24,Wei Changhua, 一阶谓词逻辑表示法：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事物之间的知识，也可以用来表示事物之间的因果关系，谓词公式一般用合适公式表示。 谓词的选取 量词的选取（作用的范围） 从自然语言翻译成谓词公式不能丢失信息 易于理解 谓词公式表示法的特点：自然性、精确性、严密性、容易实现。,2020/8/14,25,Wei Changhua,产生式表示法：产生式表示具有因果关系的知识，其基本形式是 或者 其中P是产生式前提，Q是一组结论

14、或操作。 产生式组成：规则库，综合数据库，控制系统。 产生式系统分类：可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统 产生式表示法的特点：自然性，有效性，模块性，清晰性，效率不高，不能表示具有结构性的知识,2020/8/14,26,Wei Changhua,框架：框架是一种描述所论对象（一个事物、一个事件、一个概念）属性的数据结构。 框架的结构：一个框架是由若干槽组成，每个槽又可以有若干个侧面。槽用来描述所论对象的某方面的属性，侧面用来描述相应属性的一个方面。槽和侧面所具有的属性值分别称为槽值和侧面值。 框架网络：框架中的槽值或侧面值可以是另一个框架的名字，这就在框架之间建立了联系

15、，构成了框架网络。通过框架网络可以找到另一个框架。 继承性是框架表示法的一个重要特征。它不仅可以在两层框架之间实现继承关系，而且可以通过两两的继承关系，从最底层追溯到最高层，使最高层的信息逐层向底层传递。 框架中槽的设置与组织：,2020/8/14,27,Wei Changhua, 充分表达事物个有关方面的属性 充分表达相关事物间的各种关系 ISA槽 AKO槽 Subclass槽 Instance槽 Part of槽 Infer槽 Possible-Reason槽 有利于进行框架的推理,2020/8/14,28,Wei Changhua,框架表示法的特点 结构性 继承性 自然性 语义网络表示法：语义网络是通过概念及其语义关系表达知识的一种网络图。最简单的语义网络是如下的三元组： （节点1，弧，节点2） 知识的语义网络表示 用语义网络表示有关事实间的关系：分类关系；聚集关系；推论关系；时间、位置关系；多元关系 用语义网络表示比较复杂的知识：把一个复杂的知识命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个较简单的语义网络表示，称为子空间，多个子空间构成一个大空间。,2020/8/14,29,Wei Changhua,常用的语义联系 A-Member-of Composed-of Have Bef