人工智能导论课件
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第一讲(人工智能导论)
大师眼中的人工智能
• Bellman, 1978: 人工智能是那些与人的思维、 人工智能是那些与人的思维、 决策、 决策、问题求解和学习等有关活动的自动化进程。 问题求解和学习等有关活动的自动化进程。 • Haugeland, 1985: 人工智能是一种使计算机能 够思维， 够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。 使机器具有智力的激动人心的新尝试。 • Charniak和 Charniak和McDermott, 1985 人工智能是用计 算模型研究智力行为。 算模型研究智力行为。 • Kurzwell, 1990 人工智能是一种能够执行， 人工智能是一种能够执行，需 要人的智能的， 要人的智能的，创造性机器的技术。 创造性机器的技术。
哲学家们标志出了AI 哲学家们标志出了AI的大部分思想 AI的大部分思想， 的大部分思想，但 实现成为一门规范科学的飞跃就要求在三个 基础领域完成一定程度的数学形式化： 基础领域完成一定程度的数学形式化：逻辑、 逻辑、 计算和概率。 计算和概率。
• 结论： 结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓 词逻辑
– 可以被计算， 可以被计算，就要找到一个算法
– 算法本身的研究在 19世纪晚期， 世纪晚期，把一般的数学 推理形式化为逻辑演绎的努力 – 1900年，David Hilbert( 希尔伯特)著名的“23 个问题”的最后一个问题是： 的最后一个问题是：是否存在一个算法 可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。 可以判定任何涉及自然数的逻辑命题的真实性。 /有效证明过程的能力是否有基础的局限性 – 这一问题被Kurt Godel( 哥德尔)证明了， 证明了，确实 存在真实的局限（ 存在真实的局限（不完备性定理， 不完备性定理， 1931）
AI的理解是一个过程
人工智能导论全套精ppt课件
3. 机器思维
机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各 种工作信息进行有目的的处理。
19
21.3机人器工感智知能研究的基本内容
4. 机器学习
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。
获取知识并应用知识求解问题 的能力
6
1.1.2 智能的特征
1. 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官 感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2. 记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
对记忆的信息进行处理
7
1.1.2 智能的特征
20世纪三大科学技术成就：
空间技术
原子能技术
人工智能
3
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能的主要研究领域
4
第1章 绪论
✓ 1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能的主要研究领域
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福 大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教 授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔 实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大 学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫 以及兰德公司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名 年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨 论机器智能问题。
机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各 种工作信息进行有目的的处理。
19
21.3机人器工感智知能研究的基本内容
4. 机器学习
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。
获取知识并应用知识求解问题 的能力
6
1.1.2 智能的特征
1. 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官 感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2. 记忆与思维能力
存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
对记忆的信息进行处理
7
1.1.2 智能的特征
20世纪三大科学技术成就：
空间技术
原子能技术
人工智能
3
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能的主要研究领域
4
第1章 绪论
✓ 1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能的发展简史 1.3 人工智能研究的基本内容 1.4 人工智能的主要研究领域
13
1.2.2 形成（1956年－1969年）
1956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福 大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教 授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔 实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大 学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫 以及兰德公司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名 年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨 论机器智能问题。
第一讲(人工智能导论)
• John Watson领导的行为主义认为，内省不能提供 可靠的证据，拒绝任何涉及精神过程的理论，只研 究动物的感知及其反应
• 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装 置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组 使得认知模型得以繁荣
• 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 • 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程
计算机工程：如何制造能干的计算机？
• AI需要智能和人工制品，即计算机。 • AI对主流计算机科学的影响
– 分时技术 – 交互式翻译器 – 使用窗口和鼠标的个人计算机 – 面向对象的编程 …
语言学：语言和思维是怎样联系起来的？
• 现代语言学的诞生：Chomsky（乔姆斯基）理论
– 1957年《句法结构》出版，颠覆了行为主义，认为儿 童怎么能理解和构造他们以前没有听到过的句子，而 乔姆斯基关于语法模型的理论则能解释这个现象，并 且足够形式化
数学
• 什么是抽取合理结论的形式化规则？
– Boole逻辑（接近命题逻辑） – Frege扩展了Boole逻辑，使其包含对象
和关系，创建了一阶逻辑（当今最基本的 知识表示系统）
• 结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓 词逻辑
概率
• 概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所 有需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定 的测量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪什么AI有必要成为一个单独的领域？
• 认知心理学的主要特征是，把大脑当做信息处理装 置，Frederic Bartlett领导的剑桥大学应用心理小组 使得认知模型得以繁荣
• 心理学家普遍认为，认知理论就应该像计算机程序 • 结论：人类思考和活动应该是一个信息处理过程
计算机工程：如何制造能干的计算机？
• AI需要智能和人工制品，即计算机。 • AI对主流计算机科学的影响
– 分时技术 – 交互式翻译器 – 使用窗口和鼠标的个人计算机 – 面向对象的编程 …
语言学：语言和思维是怎样联系起来的？
• 现代语言学的诞生：Chomsky（乔姆斯基）理论
– 1957年《句法结构》出版，颠覆了行为主义，认为儿 童怎么能理解和构造他们以前没有听到过的句子，而 乔姆斯基关于语法模型的理论则能解释这个现象，并 且足够形式化
数学
• 什么是抽取合理结论的形式化规则？
– Boole逻辑（接近命题逻辑） – Frege扩展了Boole逻辑，使其包含对象
和关系，创建了一阶逻辑（当今最基本的 知识表示系统）
• 结论：形式化规则=命题逻辑和一阶谓 词逻辑
概率
• 概率起源于对赌博问题可能结果的描述，成为所 有需要定量的科学的无价之宝，帮助对付不确定 的测量和不完备的理论。（Cardano，16世纪）
深蓝
• 1997年5月11日北京时间早晨4时50分，一台名叫 “深蓝”的超级电脑在棋盘C4处落下最后一颗棋 子，全世界都听到了震撼世纪的叫杀声──“将 车”！这场举世瞩目的“人机大战”，终于以机 器获胜的结局降下了帏幕。
• “深蓝”是一台智能电脑，是人工智能的杰作。 新闻媒体以挑衅性的标题不断地发问：电脑战胜 是一个人，还是整个人类的智能？连棋王都认了 输，下一次人类还将输掉什么？智慧输掉了，人 类还剩些什么？于是，人工智能又一次成为万众 关注的焦点，成为电脑科学界引以自豪什么AI有必要成为一个单独的领域？
人工智能导论课件第1章人工智能概述
1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论课件第1章第2节
现代计算机之父，博弈论之父——冯·诺依曼
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示
产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型 知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应 该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前 提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 （frame），框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织 中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填 入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智 能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存 储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
人工智能导论 课件 PPT -第5章 智能识别
黑白图像
彩色图像
按图像时间变换分类
（1）活动图像：随着时间变化的动态图像。 （2）静止图像：不随时间变化的静止图片。
活动图像
静止图像
按图像空间关系分类
（1）二维图像：平面图像。 （2）三维图像：立体图像。
二维图像
三维图像
图像的表示与描述
图像的表示与描述
图像的表示与描述方法种类繁多，人眼所看到的图像是由于光线 照射在图像上并经过漫反射作用映入眼睛中成像，可以数字化公 式描述为I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空间的位置，λ为波 长，t为时间。若图像是静止的灰度图，就可以描述为I=f(x,y)。
计算机视觉的相关学科
图像处理
图像处理通常是把一幅图像变换成另外一幅图像，也就是说，图 像处理系统的输入是图像，输出仍然是图像，信息恢复任务则留 给人来完成，与计算机视觉有相同的目标。
计算机图形学
通过几何基元，如线、圆和自由曲面，来生成图像，它在可视化 （Visualization）和虚拟现实(Virtual Reality）中起着很重要的作 用。计算机视觉正好是解决相反的问题，即从图像中估计几何基 元和其它特征。因此，计算机图形学属于图像综合，计算机视觉 属于图像分析。
计算机视觉工作原理
计算机视觉的工作原理就是对事物进行图片或者视频采集、预处 理和高级处理的过程，即借助摄影机和计算机的识别、追踪、测 量、感知等方法来捕捉目标对象，在此基础上进行图像信息处理， 使计算机处理后的图像更加适合人眼观察或者传输给仪器进行检 测等高级处理。
计算机视觉工作原理
计算机视觉技术的工作原理
第三部分 计算机视觉的
相关学科
计算机视觉技术简介
计算机视觉系统
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
人工智能导论 课件 PPT -第八章 智能体与智能机器人
智能体的PEAS分析
智能体
性能
环境
执行器
传感器
无人驾驶汽 安全性、时间、 道路、其他 转向、加速器、 相机、声呐、GPS、速度计、
车
合法驾驶、舒适 汽车、行人、 制动器、信号、 里程计、加速度计、引擎传感
性
路标
喇叭、显示器 器、操作盘
网上购物
价格、质量、合 网站、厂商、 商品展示、跟随 网页（文本、图像、脚本）
8.2.1多智能体协商
在多智能体系统中，如果每个智能体都是自利的(使 自身获利最大)，那么每个智能体的最优策略组合未 必是多智能体系统的最优策略。这反映了多智能体系 统中个体利益与集体利益相冲突的矛盾本质。
1、纳什均衡
纳什均衡
假设有两个小偷A和B一起私闯民宅偷盗被警察抓获。警方将两 人分别置于不同的两个房间内进行审讯，针对每一个犯罪嫌疑人， 警方给出的政策是： ➢ 如果一个犯罪嫌疑人坦白了罪行，交出了赃物，于是证据确凿，
完全 单个 确定 阵发 半动态 连续
网上购物 部分 单个 随机 顺序 半动态 离散
8.1.2智能体的结构
智能体的结构是建构智能体的方法学，即将智能体分 为不同的模块并描述模块之间的交互关系。
1、智能体的抽象结构
智能体的抽象结构
2、智能体的分类
智能体的分类
简单反射智能体
基于模型的反射智能体
智能体的定义
著名智能体理论研究学者Wooldridge（伍德里奇）博士等在 讨论智能体时，则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法： 弱定义智能体是指具有自治性、反应性、主动性、社会性和进化 性等基本特性的智能体；强定义智能体是指不仅具有弱定义中的 基本特性，而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能 体。
人工智能导论课件
04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。
大学课程《人工智能导论》PPT课件：第4章 分类与聚类
➢ python -m pip freeze # to see all packages installed in the active virtualenv
➢ conda list scikit-learn # to see which scikit-learn version is installed
引言
➢ML基本步骤
➢模型评估
➢ fowlkes_mallows_score：精确率和召回率的几何平均值，[0,1]，越大，越相似。
➢ silhouette_score：轮廓系数，[-1,1]同类别越近，不同类别越远，系数越大。
➢ calinski_harabaz_score：类内部协方差越小，类之间协方差越大，该数值越大，聚类
➢数据清洗
➢构建模型
➢评估模型
➢模型应用
--[1]https:///oldwitch/p/12089884.html
引言
➢ML基本步骤
➢提出问题
➢ 分类
➢ 回归
➢ 聚类
➢ 降维
➢…
引言
➢ML基本步骤
➢ 理解数据
➢ 采集数据
➢ sklearn.datasets中有练习数据（数据要有代表性，数据量要合适）
➢ 导入数据
➢ pd.csv...
➢ 查看数据集信息
➢ data.shape查看数据集大小；.shape[0]查看行数；.shape[1]查看列数
➢ df.head()查看前几行；
➢ df.describe()查看数值数据的描述统计信息；
➢ ()根据行数查看数据是否有缺失值，数据类型是否合适
➢ Z-core，化为均值为0，方差为1：(x-mean(x))/std(x)/sklearn.preprocessing.scale()，适合最大/最小值未
➢ conda list scikit-learn # to see which scikit-learn version is installed
引言
➢ML基本步骤
➢模型评估
➢ fowlkes_mallows_score：精确率和召回率的几何平均值，[0,1]，越大，越相似。
➢ silhouette_score：轮廓系数，[-1,1]同类别越近，不同类别越远，系数越大。
➢ calinski_harabaz_score：类内部协方差越小，类之间协方差越大，该数值越大，聚类
➢数据清洗
➢构建模型
➢评估模型
➢模型应用
--[1]https:///oldwitch/p/12089884.html
引言
➢ML基本步骤
➢提出问题
➢ 分类
➢ 回归
➢ 聚类
➢ 降维
➢…
引言
➢ML基本步骤
➢ 理解数据
➢ 采集数据
➢ sklearn.datasets中有练习数据（数据要有代表性，数据量要合适）
➢ 导入数据
➢ pd.csv...
➢ 查看数据集信息
➢ data.shape查看数据集大小；.shape[0]查看行数；.shape[1]查看列数
➢ df.head()查看前几行；
➢ df.describe()查看数值数据的描述统计信息；
➢ ()根据行数查看数据是否有缺失值，数据类型是否合适
➢ Z-core，化为均值为0，方差为1：(x-mean(x))/std(x)/sklearn.preprocessing.scale()，适合最大/最小值未
大学课程《人工智能导论》PPT课件：第7章 深度学习
即单个神经元所反应的一定范围的输入刺激区域。
• 以视觉为例， 直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体
为该特定神经细胞的感受野；视觉感受野往往呈现中心兴奋、周围抑制
或者中心抑制、周围兴奋的同心圆结构。
• 1980年，福岛邦彦在感受野概念的基础上提出了“神经认知”模型用于模
式识别任务，该模型是一种层次化的多层人工神经网络。
第7章 深度学习
主要内容
• 深度学习的历史和定义
• 几种深度学习模型
• 深度学习主要开发框架
• 深度学习的应用
• 深度学习的展望
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 1957年，感知机
• 1980年代，BP算法
• 2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了深度信念网络（Deep Belief
• 深度学习的定义
• 和传统的机器学习（称之为浅层学习）相比较，深度学习更接近人类处
理信息的方式。
• 深度学习通过构造深层结构的人工神经网络，模拟这种多层表示，每层
对应于一类特定特征，高层特征取决于底层特征，每类特征由一个隐含
层表示，隐含层从最初的几层发展到十多层，甚至目前的上千层。
• 以图像处理为例，低层提取边缘特征，更高层在此基础上形成简单图形，
Network, DBN）模型——深度学习元年。
• 2009年，Bengio又提出了堆叠自动编码器（Stacked Auto-Encoder,
SAE），用自动编码器来代替受限玻尔兹曼机构造深度网络，取得了很
好的效果。
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 2011年，微软研究院和Google的语言识别研究人员先后采用深度学习技
• 以视觉为例， 直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体
为该特定神经细胞的感受野；视觉感受野往往呈现中心兴奋、周围抑制
或者中心抑制、周围兴奋的同心圆结构。
• 1980年，福岛邦彦在感受野概念的基础上提出了“神经认知”模型用于模
式识别任务，该模型是一种层次化的多层人工神经网络。
第7章 深度学习
主要内容
• 深度学习的历史和定义
• 几种深度学习模型
• 深度学习主要开发框架
• 深度学习的应用
• 深度学习的展望
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 1957年，感知机
• 1980年代，BP算法
• 2006年，Hinton和Salakhutdinov提出了深度信念网络（Deep Belief
• 深度学习的定义
• 和传统的机器学习（称之为浅层学习）相比较，深度学习更接近人类处
理信息的方式。
• 深度学习通过构造深层结构的人工神经网络，模拟这种多层表示，每层
对应于一类特定特征，高层特征取决于底层特征，每类特征由一个隐含
层表示，隐含层从最初的几层发展到十多层，甚至目前的上千层。
• 以图像处理为例，低层提取边缘特征，更高层在此基础上形成简单图形，
Network, DBN）模型——深度学习元年。
• 2009年，Bengio又提出了堆叠自动编码器（Stacked Auto-Encoder,
SAE），用自动编码器来代替受限玻尔兹曼机构造深度网络，取得了很
好的效果。
深度学习的历史和定义
• 深度学习的历史
• 2011年，微软研究院和Google的语言识别研究人员先后采用深度学习技
人工智能导论课件(李俊丽)ch3 知识表示_1
合取项
28
信息工程与自动化学院
辖域： （教材P97） 紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓
词公式称为该量词的辖域。
全称量词辖域
（1）对于全称量词：
x( P( x) G( x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP( x) B( x)
29
信息工程与自动化学院
• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
39
信息工程与自动化学院
例2: (1) (2) (3) (4)
马科斯是男人。 马科斯是庞贝人。 所有庞贝人都是罗马人。 每个罗马人都有一个父亲。
使用谓词逻辑表达为：
(1) MAN(Marcus);
(2) POMPEIAN(Marcus);
(3) (x)( POMPEIAN x) ROMAN x)); ( (
3.1 知识与知识表示
知识是人类智能的基础。
智能活动过程主要是一个获取知识并运用知 识的过程。 人工智能问题的求解也是以知识为基础的， 知识的获取、知识的表示和运用知识进行推 理是人工智能学科研究的3个主要问题。
5
信息工程与自动化学院
人工智能研究中的基本问题之一---知识表示
–
“如何表示知识?”
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体）
谓词符号（大写字母）
24
信息工程与自动化学院
为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数： f（x1,x2,……,xn)
个体变元
函数符号（小写字母）
25
信息工程与自动化学院
量
词：
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
28
信息工程与自动化学院
辖域： （教材P97） 紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓
词公式称为该量词的辖域。
全称量词辖域
（1）对于全称量词：
x( P( x) G( x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP( x) B( x)
29
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• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
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例2: (1) (2) (3) (4)
马科斯是男人。 马科斯是庞贝人。 所有庞贝人都是罗马人。 每个罗马人都有一个父亲。
使用谓词逻辑表达为：
(1) MAN(Marcus);
(2) POMPEIAN(Marcus);
(3) (x)( POMPEIAN x) ROMAN x)); ( (
3.1 知识与知识表示
知识是人类智能的基础。
智能活动过程主要是一个获取知识并运用知 识的过程。 人工智能问题的求解也是以知识为基础的， 知识的获取、知识的表示和运用知识进行推 理是人工智能学科研究的3个主要问题。
5
信息工程与自动化学院
人工智能研究中的基本问题之一---知识表示
–
“如何表示知识?”
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体）
谓词符号（大写字母）
24
信息工程与自动化学院
为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数： f（x1,x2,……,xn)
个体变元
函数符号（小写字母）
25
信息工程与自动化学院
量
词：
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
人工智能导论机工版教学课件第1章
✓ “人工智能”领域确立——“Dartmouth人工智 能夏季研究会”（1956，人工智能之父的John McCarthy组织）
图1-7 Norbert Wiener及自动调温器
1.3.3 人工智能程序积累阶段
✓ 20世纪50~60年代，积累了大量的程 序，如在60年代末出现的“STUDENT” 可以解决代数问题，“SIR”可以理 解简单的英语句子
1.5 人工智能的定义
✓ 定义3 人工智能 = 会运动 + 会看懂 + 会听懂 + 会思考
第三种主流的定义是将人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”，用“四会”进行界定。
1.6 人工智能的五个器官
v 交互（听/说）：人工智能解决方案的听 说读写能力，以及对用户做出响应的能力。
v 监控（视觉）：运用这一技术来查看和 记录关键业务数据。
图1-24 《机械姬》的艾娃
超人工智能
超人工智能的定义，其实质是相对于 人的另外一种智慧物种了，而这种物种， 不但具有人类的意识、思维和智能，更 可能的是具有了自我繁衍的能力。
如，《复仇者联盟》中的奥创、《神 盾特工局》中的黑化后的艾达。
图1-25《神盾特工局》的艾达
1.8 人工智能对人类的影响
图1-23 AlphaGo
强人工智能
强人工智能属于人类级别的人工智能， 在各方面都能和人类比肩，人类能干的 脑力活它都能胜任。它能够进行思考、 计划、解决问题、抽象思维、理解复杂 理念、快速学习和从经验中学习等操作， 并且和人类一样得心应手。
“强人工智能”系统包括了学习、语言、 认知、推理、创造和计划，目标是使人 工智能在非监督学习的情况下处理前所 未见的细节，并同时与人类开展交互式 学习。
图1-4 深蓝计算机下国际象棋
图1-7 Norbert Wiener及自动调温器
1.3.3 人工智能程序积累阶段
✓ 20世纪50~60年代，积累了大量的程 序，如在60年代末出现的“STUDENT” 可以解决代数问题，“SIR”可以理 解简单的英语句子
1.5 人工智能的定义
✓ 定义3 人工智能 = 会运动 + 会看懂 + 会听懂 + 会思考
第三种主流的定义是将人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”，用“四会”进行界定。
1.6 人工智能的五个器官
v 交互（听/说）：人工智能解决方案的听 说读写能力，以及对用户做出响应的能力。
v 监控（视觉）：运用这一技术来查看和 记录关键业务数据。
图1-24 《机械姬》的艾娃
超人工智能
超人工智能的定义，其实质是相对于 人的另外一种智慧物种了，而这种物种， 不但具有人类的意识、思维和智能，更 可能的是具有了自我繁衍的能力。
如，《复仇者联盟》中的奥创、《神 盾特工局》中的黑化后的艾达。
图1-25《神盾特工局》的艾达
1.8 人工智能对人类的影响
图1-23 AlphaGo
强人工智能
强人工智能属于人类级别的人工智能， 在各方面都能和人类比肩，人类能干的 脑力活它都能胜任。它能够进行思考、 计划、解决问题、抽象思维、理解复杂 理念、快速学习和从经验中学习等操作， 并且和人类一样得心应手。
“强人工智能”系统包括了学习、语言、 认知、推理、创造和计划，目标是使人 工智能在非监督学习的情况下处理前所 未见的细节，并同时与人类开展交互式 学习。
图1-4 深蓝计算机下国际象棋
人工智能导论课件第1章第4-6节
1.5.1 安全问题不容忽视
• 人工智能最大的特征是能够实现无人类干预的，基于知识并能够自我修正地自 动化运行。在开启人工智能系统后，人工智能系统的决策不再需要操控者进一 步的指令，这种决策可能会产生人类预料不到的结果。设计者和生产者在开发 人工智能产品的过程中可能并不能准确预 知某一产品会存在的可能风险。因此，对 于人工智能的安全问题不容忽视。
• 现在，每个行业都希望能应用人工智能技术，对于机器学习专业知识的需求也 就无处不在，因此，人工智能也将继续推动社会对于机器学习工程师高需求趋 势的发展。除此之外，图像识别、语音识别、医药和网络安全等类型的企业， 也面临着缺乏合适技能和知识的劳动力这一问题的挑战。
1.4.1 未来的五个重要岗位
• （3）数据标签专业人员。随着数据收集几乎在每个领域实现普及，数据标签 专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在人工智能时代，数据标 签可能会成为蓝领工作。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨瑞和他的妻 子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷 冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐 成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，一系列意想不 到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 涉及的安全、伦理和隐私问题是人工智能发展面临的挑战。安全问题是让技术 能够持续发展的前提。技术的发展给社会信任带来了风险，如何增加社会信任， 让技术发展遵循伦理要求，特别是保障隐私不会被侵犯是亟需解决的问题。为 此，需要制订合理的政策、法律、标准基础，并与国际社会协作。建立一个令 人工智能技术造福于社会、保护公众利益的政策、法律和标准化环境，是人工 智能技术持续、健康发展的重要前提。
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– 在AI系统中，对知识要给出一个清晰简洁的描 述很困难。
6
3.1.1 知识的含义和结构
信息工程与自动化学院
• 费根鲍姆
知识是经过消减、塑造、解释和
转换的信息。
• Bernstein
知识是由特定领域的描述、关系
和过程组成的。
• Hayes-roth 知识是事实、信念和启发式规则。
• 知识库观点
知识是某领域中所涉及的各有关
13
信息工程与自动化学院
加工后的信息
GOLD 438+
14
信息工程与自动化学院
信息所表示的知识 黄金价格为438，并且在升值（+）。
15
信息工程与自动化学院
元知识
所谓元知识，就是指使用知识的知识。
如果：黄金价格低于500 且价格正在上涨（+）
那么：购买黄金
16
3.1.2 知识的种类
信息工程与自动化学院
– 研究的主要内容 • 表示观 • 表示方法
19
• 知识表示方法
信息工程与自动化学院
知识表示方法
替代表示
直接表示
局部表示
分布表示
陈述性表示
过程性表示
状态空间表示
与或图表示
谓词逻辑表示 语义网络表示
产生式表示 框架表示
20
信息工程与自动化学院
•选取知识表示方法的影响因素：
• 表示知识的能力 • 与推理方法的匹配 • 知识和元知识的一致 • 是否自然 • 过程性表示还是说明
形式
知识
严密性 与可靠性
确定性
确切性
显隐
理
经
确不
式式
论
验
定确
知知
知
知
性定
识识
识
识
知知
识识
确 切 描 述 知 识
不 确 切 描 述 知 识
17
3.1.3 知识的特性
＊ 相对正确性 ＊ 不确定性 ＊ 可表示性 ＊ 可利用性
信息工程与自动化学院
18
3.1.4 知识表示
信息工程与自动化学院
– 什么是知识表示？ • 面向计算机的知识描述或表达形式和方法。 • 知识表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的 过程。
信息工程与自动化学院
(1) 所有的人都是要死的。 (2) 有的人活到100岁以上。 在个体域D为人类集合时，可符号化为：
(1)(x)P(x),其中P(x)表示 x 是要死的。 (2)(x)Q(x),其中Q(x)表示 x 活到100岁以上。
27
个体域：（教材P96）
信息工程与自动化学院
个体变元的变化范围称为个体域（或论述域）。
（1）对于全称量词：
Байду номын сангаас
全称量词辖域
x(P(x) G(x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP(x) B(x)
29
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• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
信息工程与自动化学院
第3 章 知识表示
1
信息工程与自动化学院
本章知识结构
知识的表示 知识与知识表示基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法 语义网络表示法 框架表示法
2
信息工程与自动化学院
本章学习要点
了解知识、信息和数据的概念，以及它们之间的 关系。
了解知识的特性、分类及它们的表示方法。 掌握各种知识表示法表示知识的步骤和方法。
一阶谓词逻辑表示法是一种重要的知识表 示方法，它以数理逻辑为基础，是到目前为止 能够表达人类思维活动规律的一种最精确的形 式语言。
23
信息工程与自动化学院
3.2.1 谓词、函数、量词（参见教材95页）
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体） 谓词符号（大写字母）
24
信息工程与自动化学院
❖ 智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识 的过程。
❖ 人工智能问题的求解也是以知识为基础的，知 识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是 人工智能学科研究的3个主要问题。
5
信息工程与自动化学院
❖ 人工智能研究中的基本问题之一---知识表示 – “如何表示知识?” 怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一 种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
性表示
• 是否加入启发信息 • 能否模块化 • 能否表示不精确知识 • 是否适于计算机处理 • 是否有高效的算法
21
信息工程与自动化学院
3.1 知识与知识表示
主
3.2 一阶谓词逻辑表示法
要
3.3 产生式表示法
内
3.4 语义网络表示法
容 3.5 框架表示法
22
信息工程与自动化学院
3.2 一阶谓词逻辑表示法
方面的一种符号表示。
7
信息工程与自动化学院
元 知识 知识 信息 数据 噪声
知识的金字塔结构 8
❖ 知识、信息与数据
信息工程与自动化学院
• 数据 是记录信息的符号，是信息的载体和表示。
• 信息 是对数据的解释，是数据在具体的场合下
具体的含义。
9
信息工程与自动化学院
相同的数据在不同的环境下表示不同的含义， 蕴涵不同的信息； 并不是所有的数据都蕴涵着信息； 不同格式的数据所蕴涵的信息量是不同的。
（重点：一阶谓词表示法、语义网络表示法） 了解各种知识表示方法具体表示形式的优缺点及
适宜的应用对象。
3
信息工程与自动化学院
3.1 知识与知识表示
主
3.2 一阶谓词逻辑表示法
要
3.3 产生式表示法
内
3.4 语义网络表示法
容 3.5 框架表示法
4
3.1 知识与知识表示
信息工程与自动化学院
❖ 知识是人类智能的基础。
包揽一切事物的集合称为全总个体域。
用谓词表示时，一般取全总个体域，然后再
采取使用限定谓词的方法指出每个个体变元的个
体域。
蕴含式
（1）对于全称量词： x(P(x) )
（2）对于存在量词： x(P(x) )
合取项
28
辖域： （教材P97）
信息工程与自动化学院
紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓 词公式称为该量词的辖域。
为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数：
f（x1,x2,……,xn)
个体变元 函数符号（小写字母）
25
量 词：
信息工程与自动化学院
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
全称量词，记为x
“存在”、“有些”、“至少有一个”、“有 的”
存在量词，记为 x
26
【实例】关于量词的使用
10
❖ 知识、数据和信息的关系
信息工程与自动化学院
一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构 称为知识。
知识、数据、信息是3个层次的概念。
知识
信息
抽象
有格式的数据
11
【实例】知识的形成
信息工程与自动化学院
137178766832525156430015
12
信息工程与自动化学院
数据加工
① 将每两位数字分为一组； ② 忽略那些小于32的两位数； ③ 把余下的每组两位数用ASCII字符代替。
6
3.1.1 知识的含义和结构
信息工程与自动化学院
• 费根鲍姆
知识是经过消减、塑造、解释和
转换的信息。
• Bernstein
知识是由特定领域的描述、关系
和过程组成的。
• Hayes-roth 知识是事实、信念和启发式规则。
• 知识库观点
知识是某领域中所涉及的各有关
13
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加工后的信息
GOLD 438+
14
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信息所表示的知识 黄金价格为438，并且在升值（+）。
15
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元知识
所谓元知识，就是指使用知识的知识。
如果：黄金价格低于500 且价格正在上涨（+）
那么：购买黄金
16
3.1.2 知识的种类
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– 研究的主要内容 • 表示观 • 表示方法
19
• 知识表示方法
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知识表示方法
替代表示
直接表示
局部表示
分布表示
陈述性表示
过程性表示
状态空间表示
与或图表示
谓词逻辑表示 语义网络表示
产生式表示 框架表示
20
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•选取知识表示方法的影响因素：
• 表示知识的能力 • 与推理方法的匹配 • 知识和元知识的一致 • 是否自然 • 过程性表示还是说明
形式
知识
严密性 与可靠性
确定性
确切性
显隐
理
经
确不
式式
论
验
定确
知知
知
知
性定
识识
识
识
知知
识识
确 切 描 述 知 识
不 确 切 描 述 知 识
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3.1.3 知识的特性
＊ 相对正确性 ＊ 不确定性 ＊ 可表示性 ＊ 可利用性
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3.1.4 知识表示
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– 什么是知识表示？ • 面向计算机的知识描述或表达形式和方法。 • 知识表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的 过程。
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(1) 所有的人都是要死的。 (2) 有的人活到100岁以上。 在个体域D为人类集合时，可符号化为：
(1)(x)P(x),其中P(x)表示 x 是要死的。 (2)(x)Q(x),其中Q(x)表示 x 活到100岁以上。
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个体域：（教材P96）
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个体变元的变化范围称为个体域（或论述域）。
（1）对于全称量词：
Байду номын сангаас
全称量词辖域
x(P(x) G(x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP(x) B(x)
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• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
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第3 章 知识表示
1
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本章知识结构
知识的表示 知识与知识表示基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法 语义网络表示法 框架表示法
2
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本章学习要点
了解知识、信息和数据的概念，以及它们之间的 关系。
了解知识的特性、分类及它们的表示方法。 掌握各种知识表示法表示知识的步骤和方法。
一阶谓词逻辑表示法是一种重要的知识表 示方法，它以数理逻辑为基础，是到目前为止 能够表达人类思维活动规律的一种最精确的形 式语言。
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3.2.1 谓词、函数、量词（参见教材95页）
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体） 谓词符号（大写字母）
24
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❖ 智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识 的过程。
❖ 人工智能问题的求解也是以知识为基础的，知 识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是 人工智能学科研究的3个主要问题。
5
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❖ 人工智能研究中的基本问题之一---知识表示 – “如何表示知识?” 怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一 种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
性表示
• 是否加入启发信息 • 能否模块化 • 能否表示不精确知识 • 是否适于计算机处理 • 是否有高效的算法
21
信息工程与自动化学院
3.1 知识与知识表示
主
3.2 一阶谓词逻辑表示法
要
3.3 产生式表示法
内
3.4 语义网络表示法
容 3.5 框架表示法
22
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3.2 一阶谓词逻辑表示法
方面的一种符号表示。
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元 知识 知识 信息 数据 噪声
知识的金字塔结构 8
❖ 知识、信息与数据
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• 数据 是记录信息的符号，是信息的载体和表示。
• 信息 是对数据的解释，是数据在具体的场合下
具体的含义。
9
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相同的数据在不同的环境下表示不同的含义， 蕴涵不同的信息； 并不是所有的数据都蕴涵着信息； 不同格式的数据所蕴涵的信息量是不同的。
（重点：一阶谓词表示法、语义网络表示法） 了解各种知识表示方法具体表示形式的优缺点及
适宜的应用对象。
3
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3.1 知识与知识表示
主
3.2 一阶谓词逻辑表示法
要
3.3 产生式表示法
内
3.4 语义网络表示法
容 3.5 框架表示法
4
3.1 知识与知识表示
信息工程与自动化学院
❖ 知识是人类智能的基础。
包揽一切事物的集合称为全总个体域。
用谓词表示时，一般取全总个体域，然后再
采取使用限定谓词的方法指出每个个体变元的个
体域。
蕴含式
（1）对于全称量词： x(P(x) )
（2）对于存在量词： x(P(x) )
合取项
28
辖域： （教材P97）
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紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓 词公式称为该量词的辖域。
为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数：
f（x1,x2,……,xn)
个体变元 函数符号（小写字母）
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量 词：
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“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
全称量词，记为x
“存在”、“有些”、“至少有一个”、“有 的”
存在量词，记为 x
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【实例】关于量词的使用
10
❖ 知识、数据和信息的关系
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一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构 称为知识。
知识、数据、信息是3个层次的概念。
知识
信息
抽象
有格式的数据
11
【实例】知识的形成
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137178766832525156430015
12
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数据加工
① 将每两位数字分为一组； ② 忽略那些小于32的两位数； ③ 把余下的每组两位数用ASCII字符代替。