人工智能原理及其应用Chpt

第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
1. 人工的智能：使计算机ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ有和人相类似的， 对事件和环境的反应和行动的理性反映能 力。研究如何用计算机解决需要人的复杂 智慧才能解决的问题；难解问题的近似解 决算法 。 2. 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
3. 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推 理的时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信 等。没有可靠的理论。
第二章 知识表示
1) 2) 3) 4) 5) 6)
b) 连词和量词 连词： ﹁∨∧→ 真值表（p29） 量词： c) 谓词公式（合式公式） 项 原子谓词公式 合式公式
第二章 知识表示
d) 自由变元和约束变元 a) 量词的辖域 2) 谓词表示举例 1) 猴子摘香蕉问题（p35）
a
c
b
第二章 知识表示
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
GOYAL@ 2001.9
人工智能原理及其应用

Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起， 已有40多年历史。目前人工智能在发 展过程中既有突破但也面临很大的困难
第二章 知识表示
1) 2) 3) 4) 5) 表示能力 可利用性 可组织性与可维护性 可实现性 自然性与可理解性
第二章 知识表示
3. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 2) 3) 4) 5) 表示能力 可利用性 可组织性与可维护性 可实现性 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
3) 行为主义 1) 源于控制论。早期的研究工作重点 是模拟人在控制过程中的智能行为和作 用，后来偏重于智能控制和智能机器人 系统的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks) 的六足机器人。
第一章 人工智能概述
二、研究应用领域
1. 理论研究 1) 自然智能理论 对智能的产生、形成和工作的机制的直 接研究 2) 人工智能理论 3) 研究如何用人工的方法模拟、延伸 和扩展智能
第二章 知识表示
3. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
三、知识表示方法
1. 状态空间法(p169) 基于解答空间的问题表示和求解方法就是 状态空间法，它是以状态和操作为基础来 表示和求解问题的。 状态（state）：是为描述某类不同事物间 的差别而引入的一组最少变量 Sk0,Sk1,…,Skn的有序集合，其矢量形式如 下: Sk= {Sk0,Sk1,…,Skn}
第一章 人工智能概述
3) 知识应用。研究如何把各种有关的知识 组织成一个有效的问题求解系统，以便 在计算机中实现问题的自动解决。包括 人工智能语言和人工智能应用系统。
第一章 人工智能概述
3. 应用领域 4. 问题求解、逻辑推理与定理证明、自 然语言理解、自动程序设计、专家系统、 机器学习、人工神经网络、机器人学、模 式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、 智能调度指挥等。（p12~18）
第二章 知识表示


知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
问题的解答
步骤： 定义问题 分析问题 选择最佳技术求解
第二章 知识表示
1)
2) 3) 4) 5) 6)
目标： AT(monkey,c)、 AT(box,c)、 ONBOX、 HB c) 用谓词定义引起状态改变的操作 GOTO(u,v)、PUSHBOX(v,w)、 CLIMEBOX、GRASP 这些操作有相应的先决条件以及 动 作后的结果
第一章 人工智能概述
AI是探讨HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES中那些尚未算法化 的功能行为。
第一章 人工智能概述
3. 不同流派 1) 符号主义 源于数学逻辑，最早采用“人工智能” 这一术语，后来又发展了启发式算法--专家系统---知识工程理论与技术，其重 要应用是专家系统。主流学派。 2) 连接主义 3) 起源于仿生学，特别是人脑模型的 研究。从神经元开始进而研究神经网络 模型和脑模型，目前比较热门。
第二章 知识表示
叙述性知识、过程性知识、控制性知识 例：南京 北京 by air or train
第二章 知识表示
4) 5) 6) 7) 按知识的层次 按知识的确定性 按知识的等级 按知识的结构及表示形式
第二章 知识表示
二、知识表示的概念
1. 知识表示的定义 实际上就是对知识的一种描述，即用一些 约定的符号把知识编码成一组计算机可以 接受的数据结构。 2. 知识表示的要求 3. 难点：知识太庞大；特征的刻划难于 精确；知识经常变化.
第二章 知识表示
叙述性知识、过程性知识、控制性知识 例：南京 北京 by air or train
第二章 知识表示
二、知识表示的概念
1. 知识表示的定义 实际上就是对知识的一种描述，即用一些 约定的符号把知识编码成一组计算机可以 接受的数据结构。 2. 知识表示的要求 3. 难点：知识太庞大；特征的刻划难于 精确；知识经常变化
a) 经典人工智能 应用符号逻辑的方法模拟人的问题 求解、推理、学习等方面能力。知 识表示、知识获取、知识利用是经 典人工智能理论的研究重点。 b) 计算智能 c) 以生物进化的观点认识和模拟智 能。主要方法有：人工神经网络、 遗传算法等。
第一章 人工智能概述
c) 其他智能理论 d) 如数据采掘和知识发现、以智能 体概念为核心的分布式人工智能、 模式识别等。
第一章 人工智能概述
四、人工智能的简单发展史
1. 孕育期（1956年前） 图灵测试 冯.诺依曼 ENIAC 维纳 香农
第一章 人工智能概述
2. 辉煌期（1956至1965年） 3. 1956年夏季，在美国的达特茅斯 Dartmouth大学，麦卡锡（MacCarthy） 、 明斯基（Minsky）、朗彻斯特 （Lochester ）、香农 （Shannon） 3. 低潮期（1965至1977） 组合爆炸迅速地吞噬掉计算机的有限资源。
2) 人工智能 3) 强定义： 4) 可以让机器THINKING 、ACTING LIKE HUMAN ；（远期目标） 弱定义：
让计算机成为有效的TOOLS FOR SIMULATING AND MODELING HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES； （近期目标）
第二章 知识表示
操作（算符）：使问题从一种状态变化为 另一种状态的手段。 状态空间：用以描述该问题的全部可能状 态及其关系。三元状态（S,F,G）：初始状 态集合S，操作符集合F，目标状态集合G。 问题求解过程：用适当的“状态”及“操 作”描述问题；从初始状态出发，每次使 用一个“操作” ，直到目标状态为止；从 初始到目标状态所使用的算符序列就得到 该问题的一个解。
第一章 人工智能概述
自然智能理论并没有搞清一些基本 智能活动的机制和结构，总体进展十分 有限。因而人工智能理论的主流已经从 结构模拟的道路走向了功能实现的道路。 广义的人工智能理论包含基于符号 推理的经典人工智能，也包含基于结构 演化的计算智能，还包含模式识别等其 他智能理论。
第一章 人工智能概述
第二章 知识表示
1) 谓词演算： a) 语法和语义 问题的状态就是一批事实，它可以 用一组语句来描述。 谓词逻辑的基本组成部分：谓词符 号、变量符号、函数符号和常量符 号，并用园括弧、方括弧、花括弧 和逗号隔开，以表示论域内的关系。
第二章 知识表示
1) 谓词+客体（常量变量或函数） 例：INROOM(robot,r1) MARRIED(father(li),mother(li)) 谓词与函数的区别：谓词具有真值， 而函数值是论域中的某个个体。
第二章 知识表示

知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
问题的解答
步骤： 定义问题 分析问题 选择最佳技术求解
搜索
表示方法
第二章 知识表示
一、知识的概念
1. 知识的定义 知识是对信息进行智能性加工所形成的对 客观世界规律性的认识。也可以把有关信 息关联在一起所形成的信息结构称为知识。 2. 知识的属性 真假性与相对性、不确定性、矛盾性和相 容性、可表示性与可利用性
第二章 知识表示
3. 知识的类型 1) 按知识的性质 2) 按知识的作用范围 3) 按知识的作用 a) 叙述性知识——如问题当前状态和目标 状态等 b) 过程性知识——如引起状态改变的操作、 算子等 c) 控制性知识——如从多个操作中选择最 佳操作的知识等
搜索
表示方法
第二章 知识表示
一、知识的概念
1. 知识的定义 知识是对信息进行智能性加工所形成的对 客观世界规律性的认识。也可以把有关信 息关联在一起所形成的信息结构称为知识。 2. 知识的属性 真假性与相对性、不确定性、矛盾性和相 容性、可表示性与可利用性
第二章 知识表示
3. 知识的类型 1) 按知识的性质 2) 按知识的作用范围 3) 按知识的作用 a) 叙述性知识——如问题当前状态 和目标状态等 b) 过程性知识——如引起状态改变 的操作、算子等 c) 控制性知识——如从多个操作中 选择最佳操作的知识等
第二章 知识表示
例：八数码难题（p178） 2
1 7 6
8
3
4 5
1
8
2
3
4
7
6
5
第二章 知识表示
2. 谓词逻辑法 一阶谓词演算是一种形式语言，其根本目 的在于把数学中的逻辑论证符号化。它是 命题逻辑的扩展。 1) 逻辑基础 命题：一个陈述句称为一个断言。凡有 真假意义的断言称为命题。 优点：简单、明确； 缺点：无法描述事物结构、逻辑特征、 共性。
第一章 人工智能概述

研究目标 研究应用领域 人工智能的特点 人工智能的简单发展史
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来 不断提高信息处理能力；而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
第一章 人工智能概述
2. 人工智能的定义 1) 什么是智能 “智能”一词可以用作名词，也可以用 作形容词。 哲学和科学
第一章 人工智能概述
智能科学 人工智能 智能机 人的智能
脑模型
脑科学
思维科学
（工程技术途径） 智能：感知、思维、行为 知识：获取、处理、运用
（生命科学途径）
第一章 人工智能概述
1) 2) 3) 4) 5)
6)
a) 根据问题，定义所需谓词： AT(x,y)、ONBOX、HB 其中x的个体域是 {monkey,box,bannana}， y的个体域是{a,b,c} b) 用谓词描述初始和目标状态： 初始：AT(monkey,a)、 AT(box,b)、 ﹁ ONBOX、 ﹁ HB
第一章 人工智能概述
2. 人工智能的DNA？ Nilsson,1974 1) 知识的模型化和表示； 2) 常识性推理、演绎和问题求解； 3) 启发式搜索； 4) 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分 为三个基础性领域： 1) 知识表示。研究各种适合在计算机上表 示各类知识的形式化方法，求解问题需 要的各种知识，概括起来分为三类：叙 述性知识、过程性知识、控制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索 技术、类比推理技术等等。主要研究各 种问题的求解规律，设计可机械地执行 的智能算子用以实现问题求解过程。
第一章 人工智能概述
4. 知识期（1977至1990） 美国斯坦福大学的费根鲍姆（Feigenbaum） 第一个专家系统DENDRAL ；1977年，知 识工程（Knowledge Engineering）的概念 。 知识是人类智慧的源泉。人工智能系统应 该是一个知识信息处理系统。 5. 1990年至今：又一个低潮期 6. 乐观派和反对派 7. 挑战