人工智能课件整理new

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1、第一章人工智能（AI）概述智能是知识与智力的总和，知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并应用知识求解问题的能力智能的特征：1、感知能力2、记忆（存储由感知器官感知到的外部信息以及思维所产生的知识）与思维（对记忆的信息进行处理）能力：（1）逻辑思维（抽象思维）（2）形象思维（直感思维）（3）顿悟思维（灵感思维）3、学习能力4、行为能力（表达能力）人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能研究的基本内容：1、知识表示，知识表示：将人类知识形式化或者模型化；知识表示方法：符号表示法（用各种包含具体含义的符号，以各种不同

2、的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一阶谓词逻辑、产生式等）、连接机制表示法（把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网络等）2、机器感知3、机器思维4、机器学习5、机器行为人工智能的主要研究领域：1、自动定理证明，实质：由前提P得到结论Q的永真性2、博弈3、模式识别（研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据）：文字识别（邮政编码、车牌识别、汉字识别），人脸识别（反恐、商业），物体识别（导弹、机器人）4、专家系统5、机器人6、机器识别7、自然语

3、言理解8、自动程序设计9、智能信息检索10、数据挖掘与知识发现11、组合优化问题12、人工神经网络13、分布式人工智能14、智能管理与智能决策……第二章知识表示知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，把有关信息关联在一起所形成的信息结构，反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识知识的特性：1、相对正确性（一定的条件及环境）2、不确定性（引起原因：随机性、模糊性、经验、不完全性）3、可表示性（知识可以用适当形式表示出来，如用语言、文字、图形、神经网络等）与可利用性（知识可以被利用）知识的分类

4、：1、按知识的作用范围：常识性知识（通用性知识），领域性知识（专业性知识）（如：一个字节由8个位构成）2、按知识的作用及表示：事实性知识（如：糖是甜的），过程性知识（如：乘火车），控制性知识（如：乘飞机较快，较贵）3、按知识的结构及表现形式：逻辑性知识，形象性知识（如：什么是树？）4、按知识的确定性：确定性知识，不确定性知识（给出知识，判断是以上哪种知识）知识表示：将人类知识形式化或者模型化一阶谓词逻辑表示法：命题：一个非真即假的陈述句命题逻辑：研究命题及命题之间关系的符号逻辑系统谓词的一般形式：P(x1,x2,…,xn)个体x1,x2,…,xn：某个独立存在的事物或者某

5、个抽象的概念；谓词名P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体例：“老张是一个教师”：一元谓词Teacher(Zhang)；“5>3”：二元谓词Greater(5,3)“Smith作为一个工程师为IBM工作”：三元谓词Works(Smith,IBM,engineer)（2）个体是变元（变量）：没有指定的一个或者一组个体例：“x<5”：Less(x,5)（3）个体是函数：一个个体到另一个个体的映射例：“小李的父亲是教师”：Teacher(father(Li))（4）个体是谓词例：“Smith作为一个工程师为IBM工作”：二阶谓词Works

6、(Engineer(Smith),IBM)谓词公式：1、连接词（连词）（1）﹁：“否定”或“非”eg：“机器人不在2号房间”：﹁Inroom(robot,r2)（2）∨：“析取”——或eg：“李明打篮球或踢足球”：Plays(Liming,basketball)∨Plays(Liming,football)（3）∧：“合取”——与eg：“我喜欢音乐和绘画”：Like(I,music)∧Like(I,painting)（4）→：“蕴含”或“条件”(condition)eg：“如果刘华跑得最快，那么他取得冠军。”：RUNS(Liuhua，faster)→WINS(Liuhua

7、，champion)（5）：“等价”或“双条件”：“P当且仅当Q”谓词逻辑真值表2、量词：（1）全称量词（universalquantifier）（）：“对个体域中的所有（或任一个）个体x”例：“所有的机器人都是灰色的”：()[ROBOT(x)→COLOR(x，GRAY)]（考试类型就是由汉字翻译成英文，或由英文译成汉字）（2）存在量词（existentialquantifier）（）：“在个体域中存在个体x”例：“1号房间有个物体”：（）INROOM（x，r1）举例：()()F(x,y)表示对于个体域中的任何个体x都存在个体