人工智能(6)

第六章人工智能及其应用课件(共16张PPT).ppt

什么是人工智能？
人工智能 Artificial Intelligence
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究计算机模拟人的某些感知能力、思维过程和智能行为的学科。人工智能是引领未来的战略性技术，将深刻改变人类生产生活方式。人们要保持对人工智能的控制能力，防范人工智能失控的风险和对人类社会未来发展的潜在威胁。
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《数据与计算》
初识人工智能
第六章导学课
6.1
认识人工智能
6.2
人工智能的应用
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PEPORT ON WORK
01
人工智能
什么是人工智能？人工智能的诞生和发展历程是怎样的？
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1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫 2006年深度学习的开始研究 2010年大数据时代到来 2016年3月AlphaGo以4比1战胜世界围棋冠军李世石
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人工智能的研究领域
图像识别
看
人脸识别
做机器人自动驾驶
语音识别听
机器学习学习
理解
机器翻译
思考
人机对弈
专家系统
在教育领域，人工智能成
为教师和学生的得力助手。
比如智能导师：主要通过自然语言处理和语音识别技术，
Hi
由计算机模拟教师教学的经验
和方法，对学生实施一对一的
教学，并向具有不同需求和特
征的学习者传递知识。
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4、智能交通智能交通系统是通信、信息和控
制技术在交通系统中集成应用的产物，它借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享，建立安全、高效、便捷和低碳的交通运输管理系统。

人工智能 AI6章符号学习

第6章符号学习
7.1 机器学习概述 7.2 记忆学习 7.3 示例学习 7.4 决策树学习
7.5 统计学习
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6.2 记忆学习
记忆学习也叫死记硬背学习，其基本过程是每当系统解决一个问题时，就系统就记住这个问题和它的解，当以后再遇到此类问题时，不必重新计算，直接找出原来的解即可使用。记忆学习的基本模型如下：
1261机器学习的基本概念62记忆学习63示例学习631示例学习的类型632示例学习的模型633示例学习的归纳方法64决策树学习65统计学习13按例子的来源分类例子来源于教师的示例学习例子来源于学习者本身的示例学习学习者明确知道自己的状态但完全不清楚所要获取的概念
第6章符号学习
按照机器学习对人类学习方式的模拟，可分为符号学习和联结学习两大类，符号学习本章讨论，联结学习下章讨论。
验证过程示例空间归纳过程
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规则空间
6.3.3 示例学习的归纳方法
1. 把常量转化为变量
把示例中的常量换成相应的变量即可得到一个一般性的规则。下面以扑克牌中同花的概念为例，进行讨论。假设例子空间中有以下两个关于扑克牌中“同花”概念的示例：示例1：花色(c1，梅花) ∧ 花色(c2，梅花) ∧ 花色(c3，梅花) ∧ 花色(c4，梅花)∧ 花色(c5，梅花) → 同花(c1, c2, c3, c4, c5) 示例2：花色(c1，红桃) ∧ 花色(c2，红桃) ∧ 花色(c3，红桃) ∧ 花色(c4，红桃)∧ 花色(c5，红桃) → 同花(c1, c2, c3, c4, c5) 其中，示例1表示5张梅花牌是同花，示例2表示5张红桃牌是同花。
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6.3.3 示例学习的归纳方法
4. 曲线拟合
对数值问题的归纳可采用曲线拟合法。假设示例空间中的每个示例(x, y, z) 都是输入x, y与输出z之间关系的三元组。例如，有下3个示例：示例10：(0, 2, 7) 示例11：(6, -1, 10) 示例12：(-1, -5, -16) 用最小二乘法进行曲线拟合，可得x, y, z之间关系的规则如下：规则4：z=2x+3y+1 说明：在上述前三种方法中，方法(1)是把常量转换为变量；方法(2)是去掉合取项（约束条件）；方法(3)是增加析取项。它们都是要扩大条件的适用范围。从归纳速度上看，方法(1)的归纳速度快，但容易出错；方法(2)归纳速度慢，但不容易出错。因此，在使用方法(1)时应特别小心。例如：对示例4、示例5及示例6，若使用方法(1) ,则会归纳出如下的错误规则：规则5：（错误）点数(c1, x)→脸(c1) 它说明，归纳过程是很容易出错的。

人工智能习题答案-第6章-专家系统

⼈⼯智能习题答案-第6章-专家系统第六章专家系统6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点?专家系统是⼀种模拟⼈类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有⼤量的某个领域专家⽔平的知识与经验，能够利⽤⼈类专家的知识和解决问题的⽅法来处理该领域问题。

也就是说，专家系统是⼀个具有⼤量的专门知识与经验的程序系统，它应⽤⼈⼯智能技术和计算机技术，根据某领域⼀个或多个专家提供的知识和经验，进⾏推理和判断，模拟⼈类专家的决策过程，以便解决那些需要⼈类专家处理的复杂问题。

特点：(1)启发性专家系统能运⽤专家的知识与经验进⾏推理、判断和决策(2)透明性专家系统能够解释本⾝的推理过程和回答⽤户提出的问题，以便让⽤户能够了解推理过程，提⾼对专家系统的信赖感。

(3) 灵活性专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。

优点：(1) 专家系统能够⾼效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进⾏⼯作。

(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。

(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推⼴珍贵和稀缺的专家知识与经验。

(4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够⼴泛有⼒地传播专家的知识、经验和能⼒。

(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重⼤问题的能⼒，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的⼯作能⼒。

(6) 军事专家系统的⽔平是⼀个国家国防现代化的重要标志之⼀。

(7) 专家系统的研制和应⽤，具有巨⼤的经济效益和社会效益。

(8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。

专家系统对⼈⼯智能的各个领域的发展起了很⼤的促进作⽤，并将对科技、经济、国防、教育、社会和⼈民⽣活产⽣极其深远的影响。

6-2 专家系统由哪些部分构成?各部分的作⽤为何?(1) 知识库(knowledge base)知识库⽤于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可⾏操作与规则等。

人工智能_6过程表示法

2020表示法
1. 概述
在人工智能的发展史中，关于知识的表示方法曾存在两种不同的观点。
▪ 一种观点认为知识主要是陈述性的，其表示方法应着重将其静态特性，即事物的属性以及事物间的关系表示出来，称以这种观点表示知识的方法为陈述式或说明性表示方法；
➢ 说明性表示方法是一种静态表示方法，其主要特征是把领域内的
人工智能及其应用
知识表示之
语义网络、过程表示
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1
知识的表示方法
▪ 谓词逻辑法 ▪ 状态空间法 ▪ 问题归约法 ▪ 语义网络法 ▪ 框架表示法 ▪ 面向对象表示 ▪ 剧本(script)表示 ▪ 过程(procedure)表示 ▪ 小结
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2
知识的过程表示法
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8
▪ （1）首先移动棋牌，使得棋子1和空格均不在位
置c上。
▪ （2）依次移动棋牌，使得空格位置沿图(a)所示的箭头方向移动，直到棋子1位于a为止。
▪ （3）依次移动将牌，使得空可知沿图(b)所示的箭头方向移动，直到数码2位于b为止。若这时刚好数码3在位置c，则转(6)。
➢ 过程性知识与控制性知识（即问题求解策略）分离开来。
2020/2/25
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▪ 另一种观点认为知识主要是过程性的，其表示方法应将知识及如何使用这些知识的控制策略均表示为求解问题的过程，称以这种观点表示知识的方法为过程性表示法，或过程表示法。
➢ 过程性表示方法着重于对知识的利用，它把与问题有关的知识以及如何运用这些知识求解问题的控制策略都表述为一个或多个求解问题的过程，每一个
有可能影响到其它程序，对系统的维护带来诸多不利。

人工智能课后习题第6章参考答案

第6章不确定性推理参考答案6.8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1THEN E2 (0.6)r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)r3: IF E4THEN H (0.8)r4: IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。

求CF(H)=?解：(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}=0.6 × max{0,0.5}=0.3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0.6926.10 设有如下推理规则r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?解：(1) 由r1计算O(H1| S1)先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)=0.16682由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))= 0.15807(2) 由r2计算O(H1| S2)先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)=0.90918由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)=0.25464O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))=0.34163(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)先将H1的先验概率转换为先验几率O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011再根据合成公式计算H1的后验几率O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011= 0.53942再将该后验几率转换为后验概率P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))= 0.35040(4) 由r3计算O(H2| S3)先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)=0.09569由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)由当E3肯定不存在时有P(H2 | ¬ E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)= 0.00001因此有P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36=0.00600O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))=0.00604(5) 由r4计算O(H2| H1)先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)=0.33557由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)=0.10291O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)先将H2的先验概率转换为先验几率O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010再根据合成公式计算H1的后验几率O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010=0.06832再将该后验几率转换为后验概率P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395可见，H2原来的概率是0.01，经过上述推理后得到的后验概率是0.06395，它相当于先验概率的6倍多。

人工智能第六章行为主义

第六章行为智能行为能力是人类智能的重要组成部分，是指人们具有对外界环境刺激做出反应的能力。

这种反应似乎不经大脑推理，而直接发生，存在所谓的“感知-行为”模式。

行为智能试图模拟人类的这种行为能力，将智能系统置于真实的场景中，使其直接感知外界环境并在此基础上做出合理的反应。

因此，行为智能也被称为“现场式人工智能”，以区别于传统的通过键盘、鼠标、显示器、打印机等输入输出设备与外界交互的无实体智能系统。

行为智能的别称还包括行为主义、行为途径、控制学派等。

行为智能中的开创性工作是美国麻省理工学院人工智能实验室（MIT-AI）的布鲁克斯对机器虫的研究。

他在1991年第12届国际人工智能联合会议（IJCAI）上发表的论文《没有表示的智能》（Intelligence without Representation）引起了人们对行为智能的极大关注，进而形成为目前独立于符号主义和连接主义的第三种主要人工智能研究学派。

在这一学派的影响下，智能体的研究得以兴起和发展。

早期智能体的概念是狭义的，指自主智能体，即具有行为智能，从而表现出自主特性的机器或系统。

布鲁克斯就将他所研究的机器虫称为自主智能体。

随着智能体技术的发展，特别是多智能体技术的出现，智能体的概念逐渐变得越来越宽泛，有时被用来泛指一切相对独立的智能机器或系统。

目前，智能体更多地被作为实现群体智能的基础，强调在完成某一共同任务时智能体之间的相互协调与协作。

行为智能系统中的关键构成成分包括传感器、控制器和学习器。

传感器用于感知外部环境；控制器用于控制智能体做出行动；学习器用于学习从环境状态到系统行为的控制策略。

传感和学习是行为智能中的主要难点。

对外界环境的感知是行为智能的前提和基础，但传感技术本质上是对人类感知能力的模拟，真正的行为智能体现在系统对于环境刺激所做出的正确反应上，即体现在其控制策略上。

因此，如何自动学习系统控制策略是行为智能中的核心问题。

目前，这一问题的解决方法主要包括强化学习和进化学习，二者都试图在智能系统的运行过程中逐渐提高其行为能力，但实现的方式不同。

中国人工智能六类标准

在中国，人工智能（AI）标准主要分为以下六类：
1. 基础性标准：这类标准主要涉及人工智能领域的基本概念、术语、分类和方法等。

如《人工智能通用技术术语》（GB/T 38357-2019）等。

2. 技术规范类标准：这类标准针对人工智能技术的具体实现和应用，包括算法、模型、数据处理等。

如《人工智能软件工程规范》（GB/T 36291.1-2018）等。

3. 产品与服务类标准：这类标准关注人工智能产品和服务的性能、质量、安全等。

如《人工智能辅助诊疗系统通用技术要求》（GB/T 38361-2019）等。

4. 安全与隐私类标准：这类标准主要关注人工智能系统在设计、开发、运行等过程中的安全与隐私保护。

如《人工智能安全与隐私保护指南》（GB/T 38628-2019）等。

5. 行业应用类标准：这类标准针对人工智能在各个行业的具体应用，如智能制造、智能交通、智能医疗等。

如《智能制造工业控制系统信息安全》（GB/T 33628-2017）等。

6. 人才培养与评价类标准：这类标准关注人工智能领域的人才培养、技能评价等。

如《人工智能技术人才培训大纲》（GB/T 38370-2019）等。

人工智能的发展

人工智能的发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和实现人类智能的科学与技术。

近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能领域取得了巨大的发展。

本文将从人工智能的定义、发展历程、应用领域和未来趋势等方面进行详细介绍。

一、人工智能的定义人工智能是一门涉及多个学科的交叉学科，包括计算机科学、数学、心理学、神经科学等。

其核心目标是使计算机能够模拟和实现人类的智能行为，包括感知、学习、推理、决策等能力。

人工智能的研究内容主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。

二、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始尝试构建能够模拟人类智能的计算机程序。

经过几十年的发展，人工智能取得了一系列重要的突破。

例如，20世纪80年代，专家系统成为人工智能领域的热点，它利用专家知识来解决复杂的问题。

随着计算机处理能力的提升，机器学习成为人工智能的核心技术之一。

近年来，深度学习技术的快速发展使得人工智能在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。

三、人工智能的应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗、金融、交通、教育等。

在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等工作，提高医疗水平和效率。

在金融领域，人工智能可以分析大量的金融数据，预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。

在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通安全性。

在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况，提供个性化的教学内容和方法。

四、人工智能的未来趋势人工智能的发展前景非常广阔。

随着技术的不断进步，人工智能将在更多的领域发挥重要作用。

未来，人工智能有望在自动驾驶、机器人、智能家居等方面取得更大的突破。

同时，人工智能也面临一些挑战，例如数据隐私、伦理道德等问题，需要加强法律法规和伦理规范的建设。

综上所述，人工智能是一门涉及多个学科的交叉学科，其发展历程丰富多样，应用领域广泛。

人工智能论文6篇

人工智能论文6篇《论人工智能的发展作文800字》现代生活中，人工智能能给人类的生活带来莫大的好处，这好处越多，一些人便开始担心人工智能的发展会不会威胁到人类的生活。

但也有一个人，他的想法与他们相反，库克作为苹果公司的总裁，他发出了对人工智能会使人类像计算机一样思考的担忧。

在越来越科技发达的现代生活中，手机、电脑变成了每家每户，甚至是每个人的必需品。

走在路上，随处可见低头族，每个人都专注于手机上的内容，不愿抬头看看他们身边，仿佛手机是眼睛，是耳朵，一切的所见所闻，所听所想都可以从手机中得来。

每个人都开始变得“冷静”，他们学会了在遇到事时思考利弊，如同计算机一般减少对自身的威胁，但却不是每件事都可以给你犹豫思考的时间。

由此看来，这种担忧不无道理。

如果人类都像计算机一样思考，那就会失去价值观和同情心，罔顾后果。

计算机的思考方式是程序，没有生命，没有情感，它像法则一样严格执行，可人不同，人类是一种有着七情六欲，有着人生追求的生命个体。

人无法像程序一样对自己的人生做出完美正确的选择。

就像西楚霸王项羽，他在作文乌江边选择自刎来结束他的生命，这种选择让他保留了颜面，死得有尊严。

可若是让他苟且偷生，聚集力量，东山再起，这又将是另一番景象。

不同的选择是由每个人的个人追求和向往所做出的，这一点是计算机永远无法做到的。

又比如写出《陈情表》的李密，他在尽忠与尽孝间艰难抉择，可计算机不会，它会通过一系列的判定给出一个最合适的答案，但这个答案始终无法做到两全，是舍弃亲情？亦或是做个忘恩负义之人？这两者都不可取。

因此，作为一个人有血有肉的人，我们不应像计算机一样思考。

程序是死的，人工智能的发展也是不可避免的，但人是活的，且人的思想是不受限制的，我们应在这个信息爆炸的时代，认清人类和计算机的主次，追求内心的渴望，遵守真实的轻感，在取舍中留下一片属于自己的净土。

究其根本，人工智能与人类的发展其实并不冲突，只因人们的过度依赖才导致了库克的担忧，幸而我们已发现了问题，那么解决问题便不再是难事，我有信心相信科技发展会有的，人类思想境界的提升也是会有的，两者的和谐并进将是必然的结果。

人工智能 ai

人工智能 ai人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机模拟人的智能和行为的一门科学。

它的目标是使计算机系统能够感知、理解、学习、推理和应用知识，以达到人类智能水平或更高水平的能力。

AI的发展有着广阔的应用前景，它已经深入到我们生活的方方面面。

一、人工智能的概述人工智能是一门多领域交叉学科，涉及了计算机科学、心理学、哲学等多个学科。

它的研究领域包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。

人工智能技术的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、交通、金融、安防等多个行业。

二、人工智能的应用领域1. 医疗领域：人工智能在医疗领域的应用已经取得了重要进展。

例如，AI可以辅助医生进行疾病诊断，提供个性化的治疗方案；还可以通过大数据分析，预测疾病的发生和传播趋势，帮助制定应对策略。

2. 交通领域：人工智能在交通领域的应用可以提高交通效率、减少交通事故。

例如，智能交通系统可以通过感知、分析和控制技术，优化交通信号配时，减少拥堵；自动驾驶技术可以提高行车安全性，并降低驾驶员的工作负担。

3. 金融领域：人工智能在金融领域的应用也非常广泛。

比如，AI可以通过对金融市场的大数据进行分析，预测股票和期货的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策；还可以通过智能风控系统，识别和预防风险。

4. 安防领域：人工智能在安防领域的应用可以提升安全防范能力。

例如，智能监控系统可以通过计算机视觉技术，自动识别异常行为，并及时报警。

此外，AI还可以通过人脸识别技术进行身份验证，提高人员进出的安全性。

三、人工智能的挑战与未来展望尽管人工智能在各个领域都有重要的应用，但是人工智能的发展仍然面临一些挑战。

首先，人工智能技术的发展需要大量的数据支持，而数据的质量和隐私安全问题是亟待解决的。

其次，人工智能的学习和推理过程往往是黑盒操作，存在不可解释性的问题，这给人们带来了信任的挑战。

然而，随着技术的不断进步和突破，人工智能的前景仍然十分广阔。

人工智能第6章课后习题参考答案

第6章不确定性推理部分参考答案6.8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1THEN E2 (0.6)r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)r3: IF E4THEN H (0.8)r4: IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。

求CF(H)=?解：(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}=0.6 × max{0,0.5}=0.3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0.6926.10 设有如下推理规则r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?解：(1) 由r1计算O(H1| S1)先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)=0.16682由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))= 0.15807(2) 由r2计算O(H1| S2)先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)=0.90918由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)=0.25464O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))=0.34163(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)先将H1的先验概率转换为先验几率O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011再根据合成公式计算H1的后验几率O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011= 0.53942再将该后验几率转换为后验概率P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))= 0.35040(4) 由r3计算O(H2| S3)先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)=0.09569由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)由当E3肯定不存在时有P(H2 | ¬ E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)= 0.00001因此有P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36=0.00600O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))=0.00604(5) 由r4计算O(H2| H1)先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)=0.33557由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)=0.10291O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)先将H2的先验概率转换为先验几率O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010再根据合成公式计算H1的后验几率O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010=0.06832再将该后验几率转换为后验概率P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395可见，H2原来的概率是0.01，经过上述推理后得到的后验概率是0.06395，它相当于先验概率的6倍多。

人工智能有哪些领域

人工智能有哪些领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，正在广泛应用于各个领域。

它利用计算机系统模拟人类智能的能力，以解决复杂的问题和任务。

随着科技的进步和算法的不断改进，人工智能已经涉及到如下几个领域。

1. 自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在使机器能够理解、处理和生成人类的自然语言。

通过NLP技术，机器能够识别语音指令，进行智能翻译、情感分析、文本分类和问答等任务。

近年来，利用NLP技术，智能语音助手（如Siri和Alexa）已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

2. 机器学习(Machine Learning，简称ML)机器学习是人工智能的核心技术之一，通过构建和训练模型，使计算机具备从数据中学习和自主决策的能力。

机器学习应用广泛，包括图像和语音识别、推荐系统、风险评估等。

深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络，实现对复杂数据的有效学习和分析。

3. 计算机视觉(Computer Vision，简称CV)计算机视觉旨在让计算机模拟人类的视觉系统，可以识别、理解和分析图像和视频。

计算机视觉在图像分类、目标检测、人脸识别和图像生成等领域有广泛的应用。

例如，自动驾驶汽车通过计算机视觉技术识别道路标志和行人，实现智能辅助驾驶。

4. 面部识别(Facial Recognition)面部识别技术广泛应用于人脸解锁、安全监控和身份验证等领域。

通过采集和分析面部特征，计算机可以对人脸进行准确的识别和辨认。

面部识别在社交媒体和人脸支付等场景中获得了广泛应用，提高了用户体验的便捷性和安全性。

5. 自动化和机器人(Automation and Robotics)人工智能在自动化和机器人领域发挥着重要作用。

机器人通过感知和学习，可以自主完成复杂的任务，如无人车辆、物流自动化和医疗机器人等。

人工智能的工作原理

人工智能的工作原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能思维过程的技术，通过计算机系统来实现类似人类智能的功能。

人工智能的工作原理主要包括数据采集、数据处理、模型训练和决策输出等几个关键步骤。

一、数据采集数据是人工智能的基础，没有数据就无法进行智能决策。

数据采集是指通过各种传感器、设备或者网络等方式，收集各种形式的数据，包括文本、图像、视频、声音等。

这些数据可以来自于传感器监测、用户输入、网络爬虫等多种渠道，数据的质量和多样性对人工智能系统的性能有着重要影响。

二、数据处理数据处理是指对采集到的原始数据进行清洗、转换和整理，以便后续的分析和建模。

在数据处理过程中，通常会涉及到数据清洗、特征提取、数据转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。

数据处理的质量直接影响到后续模型训练和决策的准确性。

三、模型训练模型训练是人工智能系统的核心环节，通过训练模型来学习数据之间的关系和规律。

在模型训练过程中，通常会使用各种机器学习算法和深度学习技术，通过大量的数据样本来不断调整模型参数，使模型能够更好地拟合数据。

模型训练的目的是为了让人工智能系统能够从数据中学习到知识和经验，从而实现智能决策和预测。

四、决策输出在模型训练完成后，人工智能系统就可以进行决策输出，根据输入的数据进行智能分析和预测。

通过对输入数据进行处理和计算，人工智能系统可以输出各种形式的决策结果，包括分类、预测、推荐等。

这些决策结果可以帮助人们更好地理解数据和问题，指导实际工作和生活中的决策。

总的来说，人工智能的工作原理是通过数据采集、数据处理、模型训练和决策输出等环节来实现智能决策和预测。

随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能系统的工作原理也在不断完善和优化，为人类社会的发展带来了许多新的机遇和挑战。

希望未来人工智能能够更好地为人类社会的发展和进步做出贡献。

人工智能6作业答案

人工智能有哪些主要的研究领域？
问题求解机器学习自然语言理解专家系统模式识别计算机视觉机器人学搏弈计算智能人工生命
自动定理证明自动程序设计智能控制智能检索智能调度与指挥智能决策支持系统人工神经网络数据挖掘和知识发现
第二章作业
1、常用的知识表示方法都有哪些？ 2、请把下列命题表示为谓词公式。
Kasparov • 2000:中科院计算所多主体环境MAGE知识发现系统
MSMiner
人工智能有哪些学派？各自认知观是什么？
符号主义，又称为逻辑主义、心理学派、计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。连接主义，又称为仿生学派、生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。行为主义，又称为进化主义、控制论学派，其原理为控制论及感知－动作型控制系统。
第一章作业及解答
1、什么是人工智能？发展过程中经历了哪些阶段？每个阶段列举出其中有代表性的人物。
2、人工智能有哪些学派？各自认知观是什么？
3、人工智能有哪些主要的研究领域？
什么是人工智能？
人工智能（顾名思义）：就是用人工的方法在计算机上实现的智能。人工智能（学科）：人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能（能力）：智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
◆ 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法，强调了知识的作用，著名警句“知识就是力量”。
◆ 德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理，做出了能进行四则运算的手摇计算机。

人工智能第6章专家系统

专家系统实例
每个上下文有一组属性(Attribute)，也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征，如病人的姓名、培养物的地点、机体的形态、药物的剂量等等。临床参数用二元组＜属性，上下文，值＞来表示。例如，三元组(形态、机体—1、杆状)表示机体1的形态为杆状。临床参数按其所属的上下文类型可分为六类：
专家系统实例
PIP
应用领域：医学主要研制人员： S．G．Pauker，P．Szolovits (麻省理工学院) 功能：模拟肾脏病专家采集肾病患者现病史的活动病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
专家系统实例
INTERNIST - 1
应用领域：医学主要研制人员： J．D．Mvers，H．E ． Pople (匹兹堡大学，1982年) 功能：内科学诊断病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
PROSPECTOR
应用领域：地质学主要研制人员： Gaschnig，1982年； Duda等， 1979 Reboh，1981年,(斯坦福大学国际研究所) 功能：帮助地质学家评价储矿地点以寻找潜在的矿物资源。概述 PROSPECTOR是用来帮助地质学家评价某个勘探地点或地区在寻找特定类型矿床方面是否有利的专家系统。该系统通过对话接受用户的野外勘探资料，在诊断过程结束时提供一份清单，列出可能储有的矿床类型以及它们的似然性大小。如果储有矿床的似然性足够大，那么该系统就继续确定最有利的钻探地点。同某一类矿床有关的一般知识用一组产生式规则表示，这些规则都附有不确定性系数。
专家系统实例
MYClN系统
MYClN系统是由斯坦福大学开发的，从1972年开始，于1974年基本完成。它是一个用于诊断和治疗血液感染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面，是一个典型的基于规则的专家系统。