人工智能基础04--推理技术
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人工智能ppt课件下载
辑推理和证明。
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深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
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深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
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04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
人工智能逻辑基础 摩根
人工智能的逻辑基础是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑是应用一套形式化规则对以符号表示的描述性陈述进行推理的系统。
原子命题是一个或真或假的描述性陈述，对原子命题的内部结构不做任何解析。
复合命题是多个原子命题通过逻辑运算符来构成。
谓词逻辑涉及个体、谓词和量词等概念，用于表示更复杂的陈述。
谓词公式在个体域上的解释可以取得真值或假值，根据其在个体域上的解释是真还是假，谓词公式有永真、永假、可满足和不可满足等性质。
此外，人工智能的逻辑基础还包括逻辑推理，如演绎推理、归纳推理和默认推理等。
总的来说，人工智能的逻辑基础是实现智能化的关键之一，它为人工智能的发展提供了理论基础。
如需更多信息，建议阅读人工智能相关书籍或论文。
人工智能(全套课件)
复苏期
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
人工智能课后习题答案
优化方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
人工智能培训
深度学习
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过构建多层神经网络，深度学 习模型能够自动学习和提取图像中的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得优异的表现 。
图像数据的预处理
图像预处理
在计算机视觉任务中，通常需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、增强图像对比度、调整图像大小等。这些预 处理步骤可以帮助提高后续处理的准确性和效率。
• 情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，如正面、负面或中立等，常用的算 法有基于词典的方法、机器学习算法等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，常用的算法有基于规则 的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、神经网络等）以及近年来兴起 的深度学习翻译方法（如Transformer、其衍生模型等）。
数据增强
为了提高模型的泛化能力，通常需要对训练数据进行数据增强。数据增强是通过随机变换图像（如旋转、平移、缩放 等）来生成新的训练样本。这可以增加模型的多样性，提高其对不同图像变体的适应能力。
数据标注
对于监督学习任务，需要对训练数据进行标注。标注是指将图像中的目标对象进行标记和分类。例如， 在图像分类任务中，需要对每个像素进行分类；而在目标检测任务中，需要对图像中的每个目标对象进 行边界框标注。
深度学习的基本原理
01 神经网络
深度学习的基础是神经网络，它是一种模拟人脑 神经元连接方式的计算模型，通过多个层次的神 经元连接实现复杂的数据处理和特征提取。
02 反向传播算法
深度学习中常用的算法是反向传播算法，它是一 种通过计算梯度来不断调整神经网络参数，使得 网络输出结果更加接近于真实结果的优化算法。
• 语义分割：语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务。它是指将图像中的每 个像素进行分类，以实现像素级的语义理解。常见的算法包括U-Net、FCN等 。这些算法通常使用深度学习技术来自动提取图像特征并进行像素级别的分类 。
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过构建多层神经网络，深度学 习模型能够自动学习和提取图像中的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得优异的表现 。
图像数据的预处理
图像预处理
在计算机视觉任务中，通常需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、增强图像对比度、调整图像大小等。这些预 处理步骤可以帮助提高后续处理的准确性和效率。
• 情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，如正面、负面或中立等，常用的算 法有基于词典的方法、机器学习算法等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，常用的算法有基于规则 的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、神经网络等）以及近年来兴起 的深度学习翻译方法（如Transformer、其衍生模型等）。
数据增强
为了提高模型的泛化能力，通常需要对训练数据进行数据增强。数据增强是通过随机变换图像（如旋转、平移、缩放 等）来生成新的训练样本。这可以增加模型的多样性，提高其对不同图像变体的适应能力。
数据标注
对于监督学习任务，需要对训练数据进行标注。标注是指将图像中的目标对象进行标记和分类。例如， 在图像分类任务中，需要对每个像素进行分类；而在目标检测任务中，需要对图像中的每个目标对象进 行边界框标注。
深度学习的基本原理
01 神经网络
深度学习的基础是神经网络，它是一种模拟人脑 神经元连接方式的计算模型，通过多个层次的神 经元连接实现复杂的数据处理和特征提取。
02 反向传播算法
深度学习中常用的算法是反向传播算法，它是一 种通过计算梯度来不断调整神经网络参数，使得 网络输出结果更加接近于真实结果的优化算法。
• 语义分割：语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务。它是指将图像中的每 个像素进行分类，以实现像素级的语义理解。常见的算法包括U-Net、FCN等 。这些算法通常使用深度学习技术来自动提取图像特征并进行像素级别的分类 。
人工智能要考虑到溯因推理
自然语言处理技术
自然语言处理技术可以帮助溯因推理更好地处理自然语言文本数据，通过对文本数据的分 析和理解，可以提取出文本中的语义信息和情感信息，为溯因推理提供更多的信息和依据 。
强化学习技术
强化学习技术可以帮助溯因推理更好地优化决策过程，通过与环境的交互和反馈，可以自 动调整策略和参数，实现最优的决策效果。
人工智能与溯因推理
2023-11-11
目录
• 人工智能概述 • 溯因推理概述 • 人工智能与溯因推理的关系 • 基于人工智能的溯因推理方法 • 人工智能与溯因推理的应用案例 • 总结与展望
01
人工智能概述
Chapter
人工智能的定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统 的新技术科学。它涉及多个学科，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物 学、哲学等。
溯因推理的定义
溯因推理是一种推理类型，它从已知事实或结论出发，尝试寻找能够解释这些事实或结论的最可能原 因。
它是一种反推的思维方式，即从结果出发，推断出导致结果的可能原因。
溯因推理的逻辑结构
01
溯因推理的逻辑结构通常包括三个部分：观察到的现象、可能的解释和推断。
02
观察到的现象是已知的事实或结论，可能的解释是可能的导致现象的原因，推断 是根据现象和可能的解释得出结论。
04
基于人工智能的溯因推理方法
Chapter
数据驱动的溯因推理方法
基于数据统计的推理
利用大量数据统计，发现事件之间的相关性，并根据这些相关性 推断因果关系。
数据挖掘技术
利用数据挖掘技术，发现数据中的模式和规律，从而为溯因推理提 供支持。
大数据分析
自然语言处理技术可以帮助溯因推理更好地处理自然语言文本数据，通过对文本数据的分 析和理解，可以提取出文本中的语义信息和情感信息，为溯因推理提供更多的信息和依据 。
强化学习技术
强化学习技术可以帮助溯因推理更好地优化决策过程，通过与环境的交互和反馈，可以自 动调整策略和参数，实现最优的决策效果。
人工智能与溯因推理
2023-11-11
目录
• 人工智能概述 • 溯因推理概述 • 人工智能与溯因推理的关系 • 基于人工智能的溯因推理方法 • 人工智能与溯因推理的应用案例 • 总结与展望
01
人工智能概述
Chapter
人工智能的定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统 的新技术科学。它涉及多个学科，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物 学、哲学等。
溯因推理的定义
溯因推理是一种推理类型，它从已知事实或结论出发，尝试寻找能够解释这些事实或结论的最可能原 因。
它是一种反推的思维方式，即从结果出发，推断出导致结果的可能原因。
溯因推理的逻辑结构
01
溯因推理的逻辑结构通常包括三个部分：观察到的现象、可能的解释和推断。
02
观察到的现象是已知的事实或结论，可能的解释是可能的导致现象的原因，推断 是根据现象和可能的解释得出结论。
04
基于人工智能的溯因推理方法
Chapter
数据驱动的溯因推理方法
基于数据统计的推理
利用大量数据统计，发现事件之间的相关性，并根据这些相关性 推断因果关系。
数据挖掘技术
利用数据挖掘技术，发现数据中的模式和规律，从而为溯因推理提 供支持。
大数据分析
《人工智能逻辑》课件
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成 、转换等。
自然语言处理技术
基于计算机科学、语言学、心理学等多学科交叉的领域，旨在实现 人机交互的无障碍沟通。
自然语言处理的应用
在语音识别、机器翻译、智能客服、智能家居等领域有广泛应用。
自然语言处理在人工智能中的应用
态系统。
感谢您的观看
THANKS
《人工智能逻辑》ppt课件
目 录
• 人工智能概述 • 人工智能逻辑基础 • 人工智能中的知识表示与推理 • 机器学习与人工智能 • 自然语言处理与人工智能 • 人工智能的未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
知识表示与推理
介绍知识表示与推理的基 本原理和方法，以及其在 人工智能领域的应用和挑 战。
机器学习与逻辑
探讨机器学习与逻辑之间 的关系，以及机器学习算 法中如何应用逻辑推理的 方法。
03
人工智能中的知识表示与 推理
知识表示方法
1 2
陈述性表示法
将知识表示为一系列的事实或规则，便于理解和 推理。
过程性表示法
在计算机视觉领域，机器 学习可以用于图像识别、 人脸识别、自动驾驶等。
ABCD
在自然语言处理领域，机 器学习可以帮助识别语音 、翻译文本、回答问题等 。
机器学习还可以用于推荐 系统、预测分析等领域， 提高用户体验和商业价值 。
深度学习与神经网络
深度学习是机器学习的一个分支，通 过构建深度神经网络来模拟人类的神 经网络。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
人工智能课程简介
人工智能课程简介
课程目标：
人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动,来解决需要用人类智能才能解决的问题,以延伸人们智能的科学;掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术,以及机器学习的技术方法. 掌握人工智能的一个问题和三大技术,即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术;
课程主要内容：
1.搜索技术
✧图搜索技术
✧盲目搜索算法宽度优先搜索、深度优先搜索、均一代价搜索
✧启发式搜索算法登山法、分支界限法、动态规划法、A算法、A算法
✧与或图搜索AO搜索
✧博弈树搜索极大极小法,剪枝的α-β剪枝法
✧高级搜索技术遗传算法
2. 归结推理方法
✧谓词逻辑表达式
✧谓词逻辑归结原理
✧Herbrand定理;
3.知识表示方法
✧产生式规则表示法
✧语义网络表示法
✧框架表示法
✧脚本方法
✧过程表示
✧直接表示
4.机器学习
✧实例学习
✧解释的学习
✧决策树学习
✧神经网络学习人工神经网络的结构、模型,解BP算法。
《人工智能》详细教学大纲
基于多视图的三维重建、基于深度学习的三维重建（如体素网格、 点云处理）等。
视频理解技术
视频分类、视频目标跟踪、视频行为识别等任务解决方法。
前沿技术动态
光场成像与显示、神经渲染与三维生成模型等前沿技术介绍。
06 强化学习与智能决策支持 系统
强化学习基本原理和方法论述
强化学习基本概念
智能体、环境、状态、动作、奖励等。
强化学习基本原理
通过与环境交互，智能体学习从状态到动作的映 射，以最大化累积奖励。
强化学习方法分类
基于值的方法、基于策略的方法、基于模型的方 法等。
马尔科夫决策过程及其求解方法
马尔科夫决策过程定义
01
具有马尔科夫性质的决策过程，即未来状态仅与当前状态有关，
而与过去状态无关。
马尔科夫决策过程求解方法
《人工智能》详细教学大纲
目录
• 课程介绍与教学目标 • 基础知识与技能 • 机器学习原理及应用 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 强化学习与智能决策支持系统 • 伦理、法律和社会影响讨论
01 课程介绍与教学目标
人工智能定义及发展历程
人工智能的定义
介绍人工智能的基本概念、定义和 主要研究领域。
自主性与责任
讨论AI系统是否具有自主性及其决策所带来的责任归属问题。
隐私保护
分析AI技术如何影响个人隐私权，并探讨如何在AI应用中保护个人 隐私。
偏见与歧视
研究AI算法可能产生的偏见和歧视，以及如何消除或减少这些影响。
相关法律法规和政策解读
国际法规与政策
介绍与AI相关的国际法规和政策，如数据保护、知识产权等。
1 2
图像处理基础 像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念。
视频理解技术
视频分类、视频目标跟踪、视频行为识别等任务解决方法。
前沿技术动态
光场成像与显示、神经渲染与三维生成模型等前沿技术介绍。
06 强化学习与智能决策支持 系统
强化学习基本原理和方法论述
强化学习基本概念
智能体、环境、状态、动作、奖励等。
强化学习基本原理
通过与环境交互，智能体学习从状态到动作的映 射，以最大化累积奖励。
强化学习方法分类
基于值的方法、基于策略的方法、基于模型的方 法等。
马尔科夫决策过程及其求解方法
马尔科夫决策过程定义
01
具有马尔科夫性质的决策过程，即未来状态仅与当前状态有关，
而与过去状态无关。
马尔科夫决策过程求解方法
《人工智能》详细教学大纲
目录
• 课程介绍与教学目标 • 基础知识与技能 • 机器学习原理及应用 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 强化学习与智能决策支持系统 • 伦理、法律和社会影响讨论
01 课程介绍与教学目标
人工智能定义及发展历程
人工智能的定义
介绍人工智能的基本概念、定义和 主要研究领域。
自主性与责任
讨论AI系统是否具有自主性及其决策所带来的责任归属问题。
隐私保护
分析AI技术如何影响个人隐私权，并探讨如何在AI应用中保护个人 隐私。
偏见与歧视
研究AI算法可能产生的偏见和歧视，以及如何消除或减少这些影响。
相关法律法规和政策解读
国际法规与政策
介绍与AI相关的国际法规和政策，如数据保护、知识产权等。
1 2
图像处理基础 像素、分辨率、色彩空间、图像变换等基本概念。
人工智能第四章(1)
无论论域是有限的还是无限的，连续的 还是离散的，扎德都用如下记号作为模 糊子集的一般表示形式：
这里的积分号不是数学中的积分，也不 是求和，只是表示论域中各元素与其隶 属度对应关系的总括，是一个记号。
19
20
1
µ B (u) ≤ µ A(u )
µ B (u ) = µ A(u )
21
22
例：设U={ u1,u2,u3 } A=0.3/ u1+0.8/ u2+0.6/ u3
31
2 普通集合上的“关系”
例3、设U={ 红桃， 红桃，方块， 方块，黑桃， 黑桃，梅花 } V={ A，2，3，4，5，6，7，8，9，10， J, Q, K } 求 U× V 解： U×V ＝ { ( 红桃 ， A) ， （ 红 桃 , 2 ） ， …… ， （梅花, K） }，共52个元素。 个元素。
例:设有模糊集： 设有模糊集： A=0.3/u1+0.7/u2+1/u3+0.6/u4+0.5/ u5 且λ分别为1，0.6，0.5，0.3,分别求其相应的 λ截集、 截集、核及支集。 核及支集。
A=0.3/u1+0.7/u2+1/u3+0.6/u4+0.5/u5
解： （1）λ截集 A1={ u3 } A0.6={ u2,u3,u4 } A0.5={ u2,u3,u4,u5 } A0.3={ u1,u2,u3,u4,u5 } （2）核、支集 KerA={ u3 } SuppA={ u1,u2,u3,u4,u5 }
模糊推理
含有模糊概念、模糊数据的语句称为模糊命题。它 的一般表示形式为： x is A 或者 x is A (CF) 其中，A是模糊概念或者模糊数，用相应的模糊集 及隶属函数刻画； x是论域上的变量，用以代表所 论述对象的属性； CF是该模糊命题的可信度，它既 可以是一个确定的数，也可以是一个模糊数或者模 糊语言值。
04-2第四章 推理技术-谓词逻辑
第4章 推理技术
解 释(语义)
语言的解释是在某个论域(domain)中定义非逻辑 符号。语句的语义是在解释下定义出语言L的真假值。 I是L的一个解释，且在I中为真，则记为 I ⊨ ，称作I满足 ，或者I 是的一个模型。 类似地，给定一个语句和一个语句 ，如果对 每个解释I ，有I ⊨ 蕴含I ⊨ ，换言之，如果I 是 的一个模型则I也是的一个模型，则记为 ⊨ ，我 们称为的一个逻辑结果。
推理、证明等问题的学科就叫做数理逻辑。也叫做符号逻
辑。 20世纪30年代，数理逻辑广泛发展，成为数学和计算 机科学基础。
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第4章 推理技术
逻辑系统
一个逻辑系统是定义语言和它的含义的方法。
逻辑系统中的一个逻辑理论是该逻辑的语言的一个语句集合，它包括： • 逻辑符号集合：在所有该逻辑的逻辑理论中均出现的符号；
逻辑学与计算机科学
• 逻辑学：研究思维规律的科学 • 计算机科学：模拟人脑行为和功能（思维）的科学 • 思维：大脑、逻辑、语言、计算机 • 逻辑是知识表示和推理的重要形式和工具
第4章 推理技术
逻辑的历史
• Aristotle——逻辑学 • Leibnitz——数理逻辑： 逻辑+数学 • Gottlob Frege (1848-1925)——一阶谓词演算系统 逻辑是探索、阐述和确立有效推理原则的学科，最早 由古希腊学者亚里士多德创建的。用数学的方法研究关于
1、在一条街上，有5座房子，喷了5种颜色； 2、每个房里住着不同国籍的人； 3、每个人喝不同的饮料，抽不同品牌的香烟，养不同的 宠物。
问题是：谁养鱼？
第4章 推理技术
爱因斯坦的世界难题（2）
条件是：
1、英国人住红色房子； 2、瑞典人养狗； 3、丹麦人喝茶； 4、绿色房子在白色房子左面； 5、绿色房子主人喝咖啡； 6、抽PallMall香烟的人养鸟； 7、黄色房子主人抽Dunhill香烟；
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
远期目标为近期目标指明了方向，近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
ai人工智能人工智能介绍PPT
2 、三大要素与智能 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→ (生物)信息 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→ (电子)信息
一 、人工智能的基本内容
3 、信息 、知识和智能
信息 是由数据表达的
客观事实
知识 是由智力对信息进行 加工后所形成的对客 观世界规律性的认识
智能 是指人类在认识客观世界 中， 由思维过程和脑力活 动所表现出的综合能力
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
一 、人工智能的基本内容
3 、信息 、知识和智能
信息 是由数据表达的
客观事实
知识 是由智力对信息进行 加工后所形成的对客 观世界规律性的认识
智能 是指人类在认识客观世界 中， 由思维过程和脑力活 动所表现出的综合能力
洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)， 贝尔实验室信息部数学研究员
参加人 会议结果
莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel)， IBM公司 塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff) ， MIT 纽厄尔(A.Newell)，兰德(RAND)公司 西蒙(H.A.Simon)，卡内基(Carnagie)工科大学
· 对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示 ，进一步认识
二 、AI的定义及其研究目标
（一 ）AI的定义
2 、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动 ，智能的核 心是思维 ，人的一切知识都是思 维的产物 。可望通过对思维规律 和思维方法的研究 ，来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度 。一个系统所具有的可运用知识越
古希腊伟大的哲学家和思想家 ，创立了演绎法。 德国数学家和哲学家把形式逻辑符号化 ， 奠定了数理逻辑的基础。
图灵 （ 1912—— 1954）
莫克利 （ 1907—— 1980）
英国数学家 ， 1936年创立了自动机理论 ， 自动机理论亦称图灵机 ，是一个理论计算机 模型。
美国数学家、 电子数字计算机的先驱 ，他与埃克特(J.P.Eckert)合作 ， 1946年研制成 功了世界上第一 台通用电子计算机ENIAC
人工智能基础知识
要点二
深度学习应用场景
深度学习在许多领域都有着广泛的应用，如计算机视觉、 语音识别、自然语言处理等。在计算机视觉领域，深度学 习可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务；在语 音识别领域，深度学习可以实现语音转文字、语音合成等 任务；在自然语言处理领域，深度学习可以实现文本分类 、情感分析、机器翻译等任务。
人脸识别、行人检测、车辆识别、 文字识别等。
05 语音识别与合成技术
语音识别基本原理和流程
语音信号预处理
包括预加重、分帧、加窗等，目的是消除 声门激励和口鼻辐射影响，提高语音信号 质量。
声学特征提取
将语音信号转换为特征参数序列，如线性预 测系数（LPC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC） 等。
声学模型建立
文本相似度计算
计算不同文本之间的相似度， 用于文本聚类、信息检索等任 务。
知识图谱与语义网络
构建大规模知识图谱，实现实 体链接、关系推理等功能，提
升语义理解能力。
ห้องสมุดไป่ตู้
04 计算机视觉技术
计算机视觉定义与任务类型
定义
计算机视觉是一门研究如何让机器“ 看”的科学，即让机器能够自动地获 取并分析图像，以得到关于图像的某 种解释或理解。
人工智能基础知识
目 录
• 人工智能概述 • 机器学习原理简介 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 语音识别与合成技术 • 人工智能伦理、法律和社会问题探讨
01 人工智能概述
人工智能定义与发展历程
人工智能定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，它是计算机 科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式 做出反应的智能机器。
程序在人工智能中有哪些应用？
程序在人工智能中有哪些应用？一、机器学习- 机器学习是人工智能的核心技术之一，通过程序让计算机能够从数据中学习并模仿人类的行为和决策过程。
机器学习可以应用于无人驾驶、语音识别、推荐系统等领域，不断提升人工智能系统的智能水平。
- 无人驾驶：通过机器学习算法，使得自动驾驶汽车能够识别交通标志、判断行驶路况、做出安全的决策。
- 语音识别：利用机器学习模型，使计算机能够准确地理解人类的语音指令，实现自然语言交互。
- 推荐系统：通过机器学习算法，分析用户的行为和兴趣，为其提供个性化的推荐信息，提高用户体验。
二、图像识别- 图像识别是人工智能中的重要应用之一，通过程序让计算机能够自动识别和分析图像中的内容。
图像识别可以应用于安防监控、医学影像分析、智能交通等领域，大大提高了自动化和智能化的水平。
- 安防监控：通过图像识别技术，监控摄像头可以自动识别异常行为、侵入者，并及时报警。
- 医学影像分析：利用图像识别算法，医学影像可以自动分析肿瘤、病变等病理信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
- 智能交通：通过图像识别技术，交通摄像头可以实时监控交通情况，识别拥堵情况、违规行为等，优化交通管理。
三、自然语言处理- 自然语言处理是人工智能中的一项重要技术，通过程序让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理可以应用于机器翻译、文本分类、智能客服等领域，极大地提高了人与计算机之间的交互效率和质量。
- 机器翻译：通过自然语言处理技术，计算机可以自动将一种语言翻译成另一种语言，实现语言之间的无障碍交流。
- 文本分类：利用自然语言处理算法，可以自动识别和分类文本信息，实现快速的信息筛选和整理。
- 智能客服：通过自然语言处理技术，智能客服系统可以自动理解客户问题，并给出准确的回答和解决方案，提供更高效的客户服务体验。
四、智能推理- 智能推理是人工智能中的一项关键技术，通过程序让计算机能够具备推理和判断能力。
智能推理可以应用于智能决策、智能咨询等领域，使计算机能够模拟人类的思维过程，做出合理的决策和推断。
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退出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假，没有第 三种情况出现。
不确定性推理：是指推理时所用的知识与证据不都是确定 的，推出的结论也是不确定的。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘来自究室4/1014.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（3） 按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来 划分，推理可分为：
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（4）双向推理 双向推理：是指正向推理与逆向推理同时进行，且在推
理过程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。 基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不
推倒最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但 不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得 到的中间结论恰好是逆向推理此时所需求的证据，这时推理就 可以结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。
默认推理（default resoning）：是在知识不完全的情 况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（2） 按推理时所用的知识的确定性来划分，推理可分为： 确定性推理：是指推理时所用的知识与证据都是确定的，
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（2）逆向推理 是以某个假设目标为出发点的一种推理。
基本思想：首先选择一个假设目标，然后寻找支持该假设 的证据，若需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无 论如何都找不到所需的证据，则说明原假设不成立，为此需要 另作新的假设。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（1） 按推出结论的途径来划分，推理可分为： 演绎推理（deductive resoning）：是从全称判断推导
出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合某一具体情 况的结论。一般到个别。
归纳推理（inductive resoning）：是从足够多的事例中 归纳出一般性结论的推理过程。个别到一般。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
系统将当前已知事实与KB中知识匹配的三种情况： （1）已知事实恰好只与KB中的一个知识匹配成功。 （2）已知事实不能与KB中的任何知识匹配成功。 （3）已知事实可与KB中的多个知识匹配成功；或者多个（ 组）事实都可与KB中的某一个知识匹配成功；或者多个（组 ）事实都可与KB中的多个知识匹配成功；
第3种情况称为发生了冲突。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
消解冲突的基本思想：对知识进行排序： （1）按针对性排序：优先选择针对性强的知识（规则）， 即要求条件多的规则。 （2）按已知事实的新鲜性排序：后生成的事实具有较大的 新鲜性。 （3）按匹配度排序：在不确定推理中，需要计算已知事实 与知识的匹配度。 （4）按条件个数排序：优先应用条件少的产生式规则。
从初始证据出发，按某种策略不断应用知识库中的已 知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理 机。
已知事实和知识是构成推理的两个基本要素。
事实又称为证据，用以指出推理的出发点及推理时应 该使用的知识。
知识是使推理得以向前推进，并逐步达到最终目标的 依据。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（3）混合推理 正向推理具有盲目、效率低等缺点，推理过程中可能会
推出许多与问题无关的子目标。逆向推理中，若提出的假设目 标不符合实际，也会降低系统效率。可以把正向推理与逆向推 理结合起来，使其各自发挥自己的优势，取长补短。这种既有 正向推理又有逆向推理称为混合推理。
对，以便产生一个导出子句。例如，如果存在某个公理 E1∨E2和另一公理～E2∨E3，那么E1∨E3在逻辑上成立。 这就是消解，而称E1 ∨ E3为E1∨E2和～E2∨E3的消解式。
基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库 KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按 某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出 的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，此后再 在KB中选取可适用的知识进行推理，如此重复这一过程，直 到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
单调推理：是指在推理过程中随着推理向前推进及新知识 的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅 没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面 的某一步，然后重新开始。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
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4.1 消解原理
4.1.1 子句集的求取
消解原理是针对谓词逻辑知识表示的问题求解方法。
消解原理的基础知识： （1）谓词公式、某些推理规则以及置换合一等概念。 （2）子句：由文字的析取组成的公式(一个原子公式和原子
公式的否定都叫做文字)。 （3）消解：当消解可使用时，消解过程被应用于母体子句
目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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1/101
4.0 推理的基本概念
4.0.1 推理的定义
（4） 按推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分， 推理可分为：
启发性推理：是指在推理过程中运用与推理有关的启发性 知识。
非启发性推理：是指在推理过程中未运用与推理有关的启 发性知识。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（1）正向推理 是以事实作为出发点的一种推理。
不确定性推理：是指推理时所用的知识与证据不都是确定 的，推出的结论也是不确定的。
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4.0.2 推理方式及其分类
（3） 按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来 划分，推理可分为：
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（4）双向推理 双向推理：是指正向推理与逆向推理同时进行，且在推
理过程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。 基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不
推倒最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但 不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得 到的中间结论恰好是逆向推理此时所需求的证据，这时推理就 可以结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。
默认推理（default resoning）：是在知识不完全的情 况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（2） 按推理时所用的知识的确定性来划分，推理可分为： 确定性推理：是指推理时所用的知识与证据都是确定的，
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（2）逆向推理 是以某个假设目标为出发点的一种推理。
基本思想：首先选择一个假设目标，然后寻找支持该假设 的证据，若需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无 论如何都找不到所需的证据，则说明原假设不成立，为此需要 另作新的假设。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（1） 按推出结论的途径来划分，推理可分为： 演绎推理（deductive resoning）：是从全称判断推导
出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合某一具体情 况的结论。一般到个别。
归纳推理（inductive resoning）：是从足够多的事例中 归纳出一般性结论的推理过程。个别到一般。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
系统将当前已知事实与KB中知识匹配的三种情况： （1）已知事实恰好只与KB中的一个知识匹配成功。 （2）已知事实不能与KB中的任何知识匹配成功。 （3）已知事实可与KB中的多个知识匹配成功；或者多个（ 组）事实都可与KB中的某一个知识匹配成功；或者多个（组 ）事实都可与KB中的多个知识匹配成功；
第3种情况称为发生了冲突。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
消解冲突的基本思想：对知识进行排序： （1）按针对性排序：优先选择针对性强的知识（规则）， 即要求条件多的规则。 （2）按已知事实的新鲜性排序：后生成的事实具有较大的 新鲜性。 （3）按匹配度排序：在不确定推理中，需要计算已知事实 与知识的匹配度。 （4）按条件个数排序：优先应用条件少的产生式规则。
从初始证据出发，按某种策略不断应用知识库中的已 知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理 机。
已知事实和知识是构成推理的两个基本要素。
事实又称为证据，用以指出推理的出发点及推理时应 该使用的知识。
知识是使推理得以向前推进，并逐步达到最终目标的 依据。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（3）混合推理 正向推理具有盲目、效率低等缺点，推理过程中可能会
推出许多与问题无关的子目标。逆向推理中，若提出的假设目 标不符合实际，也会降低系统效率。可以把正向推理与逆向推 理结合起来，使其各自发挥自己的优势，取长补短。这种既有 正向推理又有逆向推理称为混合推理。
对，以便产生一个导出子句。例如，如果存在某个公理 E1∨E2和另一公理～E2∨E3，那么E1∨E3在逻辑上成立。 这就是消解，而称E1 ∨ E3为E1∨E2和～E2∨E3的消解式。
基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库 KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按 某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出 的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，此后再 在KB中选取可适用的知识进行推理，如此重复这一过程，直 到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
单调推理：是指在推理过程中随着推理向前推进及新知识 的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅 没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面 的某一步，然后重新开始。
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4.0.2 推理方式及其分类
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4.1 消解原理
4.1.1 子句集的求取
消解原理是针对谓词逻辑知识表示的问题求解方法。
消解原理的基础知识： （1）谓词公式、某些推理规则以及置换合一等概念。 （2）子句：由文字的析取组成的公式(一个原子公式和原子
公式的否定都叫做文字)。 （3）消解：当消解可使用时，消解过程被应用于母体子句
目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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4.0 推理的基本概念
4.0.1 推理的定义
（4） 按推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分， 推理可分为：
启发性推理：是指在推理过程中运用与推理有关的启发性 知识。
非启发性推理：是指在推理过程中未运用与推理有关的启 发性知识。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（1）正向推理 是以事实作为出发点的一种推理。