成都理工-人工智能概论

人工智能概论课程论文论文题目人工智能课程体会及发展展望
学院名称核技术与自动化工程学院
专业名称机械工程及自动化
学生姓名刘鹏
学生学号201106040230
任课教师朱江老师
论文成绩
教务处制
2014年11月23日
目录
一、知识和知识的表示 .......................... 错误！未定义书签。

二、常用知识表示法 .............................. 错误！未定义书签。

三、各知识表达式的比较 ...................... 错误！未定义书签。

四、专家系统........................................... 错误！未定义书签。

五、机器学习........................................... 错误！未定义书签。

六、模式识别........................................... 错误！未定义书签。

七、人工神经网络 .................................. 错误！未定义书签。

八、人工智能发展及展望 ...................... 错误！未定义书签。

九、课程总结........................................... 错误！未定义书签。

人工智能原理课程体会及发展展望
摘要
知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。

本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。

并对其进行了优缺点分析及简单对比，及对人工智能的发展作出了展望。

关键词：知识；人工智能（AI）；一阶谓词逻辑；语义网络；发展；
一、知识和知识的表示
1.1知识的概念
知识是人类世界特有的概念，它是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。

1.1.1 知识只有相对正确的特性
常言道：实践出真理。

只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。

只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。

然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。

例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。

通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。

而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。

1.1.2 知识的确定与不确定性
如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。

这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。

例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气的变化。

有谚语曰：“东边日（晴天），西边雨。

”但是，这只是一种常识性经验，并不能完全肯定或否定。

2.2知识表达及其映像原理
智能机器系统如同智能生物一样，在运用知识进行信息交流或只能问题求解时，都需要预先进行知识表示。

进而实现知识调用，达到利用知识求解问题的目的。

因而只是表示是知识信息处理系统必不可少的关键环节。

对智能机器系统而言,只是表示，实际上就是对知识的一种描述或约定。

其本质，就是采用某种技术模式，八所要求解决的问题的相关知识，映射为一种便于找到该问题解的数据结构。

对知识进行表示的过程，实质上就是把相关只是映射（或称为变换：Transformation；或称为映像：Mapping；或称为编码：Coded）为该数据结构的过程。

如图1。

图1 只是表达及其映射原理
如图，其目标是要对复杂的智能性问题实现机器求解，但机器直接对原始问题求解难度很大，可采用知识表达的映射原理，把原始问题映射为它的一种同构或同态问题，然后在对同构或同态问题求出它的解答，则相对容易而方便。

顺便指出：同构解答与原始问题有相同的形式解，然而对于同态问题，如果得到原始解，只需对同台解答再施行反运算即可。

在自然科学实际应用研究中，利用映射（称之为变换）原理迂回求解的思想，是一种非常有效而广为使用的重要手段。

目前比较常见的知识表达方法主要有：常用的知识表示方法：一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，框架表示法，语义网络表示法，脚本表示法，过程表示法，面向对象表示法，神经网络表示法。

二、常用知识表示法
2.1一阶谓词逻辑表示法：
一阶谓词逻辑表示法是目前应用最广的方法之一，在AI系统上已经得到了应用。

它是通过分析命题内容和谓词逻辑，尽可能正确地表述它的各种意境的过程。

知识的谓词逻辑表示符合人的思维习惯，可读性好，逻辑关系表达简便。

使用谓词逻辑既便于表达概念、状态、属性等事实性知识，又能方便地采用谓词公式的表达形式，进行各种智能行为的过程性描述与演绎推理。

一阶谓词的一般形式为P(x1，x2，…，xn) 其中P是谓词名，xi为个体常量、变元，或函数。

例如：STUDENT(zhangsan)：zhangsan是学生STUDENT(x)：x是学生Greater(x，5)：x>5TEACHER(father(Wanghong))：王宏的父亲是教师。

在一阶谓词表示法中连接词是非常重要的其中：
连接词：¬、∨、∧、→、↔
量词：∀、∃
(∀x)P(x)为真、为假的定义
(∃x)P(x)为真、为假的定义
结合具体事例可以看到一阶谓词逻辑在知识表示法中的优越性：
李明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。

定义谓词：
COMPUTER(x):x是计算机系的学生
LIKE(x,y):x喜欢y
谓词公式为：
LIKE(liming，programming) COMPUTER(liming) ∧
谓词逻辑是一种传统经典也是最基本的形式化方法。

谓词逻辑知识表示:规范性严，逻辑性强，自然性好，推理过程严密，易于实现。

这些优良特性使得谓词逻辑最早用于人工智能机器定理证明，并获得了成功。

但是必须看到，谓词逻辑属于标准的二值（T与F）逻辑，难以直接进行不确定性问题的处理。

对于复杂系统的求解问题，容易陷入冗长演绎推理中，常常不可避免地带来求解效率低,甚至产生“组合爆炸”问题。

因此，针对谓词逻辑，尚待人们不断加以改进，以便寻求自然性好而效率更高的技术方法。

2.2产生式表示法
目前，产生式表示方法是专家系统的第一选择的知识表达方式。

是美国数学家Post在1943年提出了一种计算形式体系里所使用的术语。

产生式表示的基本形式为：
（1）确定性知识的表示：
产生式形式：P→Q或者IF P THEN Q 它的含义：如果前提P满足，则可以推出结论Q或执行Q操作。

例如：
IF CLEAR(B) AND HANDEMPTYTHEN Pickup(B)
如果积木B上是空的，且机械手空，则机械手从桌面上抓起积木B。

（2）不确定知识的表示：
产生式形式：P→Q（置信度）或者IF P THEN Q（置信度）
在不确定推理中，当已知事实与前提P不能精确匹配时，只要按照“置信度”的要求达到一定的相似度，就认为已知事实与前提条件相匹配，再按照一定的算法将这种可能性（不确定性）传递到结论Q。

产生式表示法其优点在于模块性。

规则与规则之间相互独立灵活性。

知识库易于增加、修改、删除自然性。

方便地表示专家的启发性知识与经验透明性。

易于保留动作所产生的变化、轨迹，但仍有不少缺点：知识库维护难。

效率低。

为
了模块一致性理解难。

由于规则一致性彼此之间不能调用。

2.3 语义网络表达式
语义网络是人工智能常用的知识表示法之一。

是一种使用概念及其语义关系来表达知识的有向图。

它作为人类联想记忆的一个显示心理学模型，是由
J.R.Quillian于1968年在他的博士论文中首先提出，并用于自然语言处理。

语义网络结构共使用了三种图形符号：框、带箭头及文字标识的线条和文字标识线。

分别称为:
（1）节(结)点; 弧(又叫做边或支路); 指针。

（2）节点(Node)：也称为结点。

用圆形、椭圆、菱形或长方形的框图来表示，用来表示事物的名称、概念、属性、情况、动作、状态等。

（3）弧(Arc)：这是一种有向弧，又称之为支路（Branch）。

节点之间用带箭头及文字标识的有向线条来联结，用以表示事物之间的结构，即语义关系。

（4）指针(Pointer)：也叫指示器。

是在节点或者弧线的旁边，另外附加必要的线条及文字标识，用来对节点、弧线和语义关系作出相宜的补充、解释与说明。

语义网络是一种结构化知识表示方法，具有表达直观，方法灵活，容易掌握和理解的特点。

概括起来，主要优点在于采用语义关系的有向图来连接，语义、语法、词语应用兼顾，具有描述生动，表达自然，易于理解等。

虽然语义网络知识表示和推理具有较大的灵活性和多样性，但是没有公认严密的形式表达体系，却不可避免地带来了非一致性和程序设计与处理上的复杂性，这也是语义网络知识表示尚待深入研究解决的一个课题。

2.4．框架表式式
框架表示法诞生于1975年，这也是一种结构化的知识表示方法，并已在多种系统中得到成功的应用。

框架理论是由人工智能科学创始人之一，美国著名的人工智能学者M.L.Minsky(明斯基)提出来的。

自然界各种事物都可用框架(Frame)组织构成。

每个被定义的框架对象分别代表着不同的特殊知识结构，从而可在大脑或计算机中表示、存储并予以认识、
理解和处理。

框架是一种被用来描述某个对象（诸如一个事物、一个事件或一个概念）属性知识的数据结构。

下面是一个关于“大学教师”的框架设计模式。

n 框架名：〈大学教师〉
n 姓名：单位（姓，名）
n 年龄：单位（岁）
n 性别：范围(（男，女）缺省：男)
n 学历：范围（学士，硕士，博士）
n 职称：范围(（教授，副教授，讲师，助教）缺省：讲师) n 部门：范围（学院（或系、处））
n 住址：〈住址框架〉
n 工资：〈工资框架〉
n 参加工作时间：单位（年，月）
n 健康状况：范围（健康，一般，较差）
n 其它：范围（〈个人家庭框架〉，〈个人经济状况框架〉）
上述框架共有十一个槽，分别描述了关于“大学教师”的十一个方面的知识及其属性。

在每个槽里都指定了一些说明性的信息，表明了相关槽的值的填写要有某些限制。

框架表示法支持上层框架概念抽象和下层框架信息继承共享的思想，不仅减少了框架信息和属性知识表达的冗余，而且保证了上、下层框架知识表达的一致性。

主要缺点：框架表示法过于死板，难以描述诸如机器人纠纷等类问题的动态交互过程生动性。

三、各知识表达式的比较
以上若知识表达方法，绝大多数在应用中得到了很好的应用。

但实际工作中，如果要建立一个人工智能系统、专家系统时，还是要根据具体情况,提出一个混合性的知识表达方式。

每一种知识表示方法各有特点，而且适用的领域也不同：（1）谓词逻辑方法只适用于确定性、陈述性、静态性知识，而对动态的、变化性、模糊性知识则很难表示。

（2）产生式规则方法推理方法太单一，如果前提条件太多，或规则条数太
多，则推理的速度将慢得惊人。

（3）语义网络方法表达的知识面比较窄。

（4）框架方法表示的知识横向关系不太明确。

（纵向从属继承关系很明确）因此，对于复杂的、深层次的知识，应根据需要表示知识的特征，来决定用二种或三种方法联合表示，例如：
1）逻辑与框架：框架里的槽值可以对应于谓词项。

2）语义网络与框架：结点对应与框架，结点的参数就是框架的槽值。

3）产生式与框架：框架的槽值对应于一条产生式规则。

与神经网络结合。

四、专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。

它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。

五、机器学习
机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。

机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。

依赖于这些学科而共同发展。

目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。

六、模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。

如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。

在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。

近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。

特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

七、人工神经网络
人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。

八、人工智能发展及展望
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。

按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。

例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。

随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的，但是，正如《科学画报》所预测的一样，人工智能发展将在四个阶段中不断发展，进步：
一、应用阶段（1980—2010）：
在这一阶段里，人工智能技术在军事、工业和医学等领域中的应用显示出了它具有明显的经济效益潜力。

适合人们投资的这一新天地浮出了水面。

二、融合阶段（2010—2020年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。

比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、量子计算机和DNA计算机会有更大发展，能够提高智能化水平的新型材料会不断问世。

7、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

8、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类
健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。

比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

三、自我发展阶段（2020—2030年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

四、升华阶段（2030—2040年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

九、论文总结
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，
数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。

它主要模拟眼神、扩展人的智能。

其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。

人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。

我们至少要经历几代人的坚持奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开“人工智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高水平。

参考文献
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[2] 张科杰,袁国华,彭颖红；知识表示及其在机械工程设计中的应用探讨[J];机械设计；2004年06期。

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新的知识表示方法——概念图［Ｊ］。

航空计算技术。

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西安交通大学出版社。

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