人工智能导论-第三章02-2014
人工智能导论 第三章 机器学习
线性回归的最主要问题是对异常值敏感。
在真实世界的数据收集过程中，经常会遇到 错误的度量结果。而线性回归使用的是普通 最小二乘法，其目标是使平方误差最小化。 由于异常值误差的绝对值很大，因此会破坏 整个模型。这时就需要引入正则化项的系数 作为阈值来消除异常的影响，这个方法称为 岭回归。
线性回归的另一种正则化叫作最
回归算法的应用场景
（1）机场客流量分布预测 （2）新浪微博互动量预测 （3）青藏高原湖泊面积预测
聚类ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法
聚类就是将相似的事物聚集在一起，将不相 似的事物划分到不同类别的过程，是数据挖掘中一 种重要的方法。聚类算法的目标是将数据集合分成 若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大， 而不同簇间的数据点相似度尽可能小。
线性回归中使用的假设函数是一次
方程，假设数据集呈简单线性关系，但 在实际情况中很多数据集是非线性的关 系，直线方程无法很好地拟合数据的情 况，这时可以尝试使用多项式回归。多 项式回归中加入了特征的更高次方，也 相当于增加了模型的自由度，用来捕获 数据中非线性的变化。
逐步回归就是一步一步进行回归。我们知道多元
决策树算法
通过决策树学习到的函数被表示 为一棵决策树，学习得到的决策树也能 再被表示为多个决策树选择的规则以提 高可读性。决策树算法是最流行的归纳 推理算法之一，已经被成功地应用到从 学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信 用风险等的广阔应用领域中。
决策树通过把实例从根节点排列 （Sort）到某个叶子节点来分类实例，叶子 节点即为实例所属的分类。树上的每一个节 点说明对实例的某个属性（Attribute）的测 试，并且该节点的每一个后继分支对应于该 属性的一个可能值。分类实例的方法是从这 棵树的根节点开始，测试这个节点指定的属 性，按照给定实例的该属性值对应的树枝向 下移动，然后在以新节点为根的子树上重复 这个过程。
人工智能导论第四版第三章课后题答案
人工智能导论第四版第三章课后题答案3.8判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最- -般合一。
(1) P(a, b), P(x,y)(2) P(f(x), b), P(y,z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))(5) P(x, y), P(y, x)解:(1) 可合一，其最一般和一为: σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为: σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为: σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一，其最一-般和一为: σ={ y/x}。
3.11把下列谓词公式化成子句集:(1) (V x)( V y)(P(x, y)^Q(x, y))(2) (V x)( V y)(P(x, y)- +Q(x, y))(3) (V x)(3y)(P(x, y)V (Q(x, y)- +R(x, y))(4) (V x)(V y)(3z)[P(x, y)→Q(x, y)VR(x, z))解: (1) 由于(V x)(V y)(P(x, y)^Q(x, y)已经是Skolem标准型，且P(x, y)AQ(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{P(x,y)，Q(x, y)}再进行变元换名得子句集:S={ P(x, y)，Q(u, v)}(2)对谓词公式(V x)(V y)(P(x, y)→Q(x, y)，先消去连接词“→”得:(V x)(V y)( P(x, y)VQ(x, y)此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得子句集:s={P(x, y)VQ(x, y)}(3)对谓词公式(V x)( 3y)(P(x, y)V (Q(x, y)→R(x, y))，先消去连接词“→”得:(V x)(3 y)(P(x, y)V (-Q(x, y)V R(x, y))此公式已为前束范式。
人工智能导论课件第3章第4节
3.4.1 关联物，预测的关键
• 所谓相关关系，其核心是指量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指 当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。我们已经看到过 这种很强的相关关系，比如谷歌流感趋势：在一个特定的地理位置，越多的人 通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有更多的人患了流感。相反，相关关系弱 就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。例如，我们 可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关系，但会发现它们几乎扯不上什么关 系。
3.4.3 通过因果关系了解世界
• 传统情况下，人类是通过因果关系了解世界的。首先，我们的直接愿望就是了 解因果关系。即使无因果联系存在，我们也还是会假定其存在。研究证明，这 只是我们的认知方式，与每个人的文化背景、生长环境以及教育水平无关。当 我们看到两件事情接连发生的封候，我们会习惯性地从因果关系的角度来看待 它们。
3.4.2 “是什么”，而不是“为什么”
• 如果只看到线性关系的话，那么政策重心应完全放在增加收入上，因为这样才 能增加全民的幸福感。而一旦察觉到这种非线性关系，策略的重心就会变成提 高低收入人群的收入水平，因为这样明显更划算。当相关关系变得更复杂时， 一切就更混乱了。
3.4.2 “是什么”，而不是“为什么”
3.4.3 通过因果关系了解世界
• 快速思维模式使人们偏向用因果联系来看待周围的一切，即使这种关系并不存 在。这是我们对已有的知识和信仰的执著。在古代，这种快速思维模式是很有 用的，它能帮助我们在信息量缺乏却必须快速做出决定的危险情况下化险为夷。 但是，通常这种因果关系都是并不存在的。
• 卡尼曼指出，平时生活中，由于惰性，我们很少慢条斯理地思考问题，所以快 速思维模式就占据了上风。因此，我们会经常臆想出一些因果关系，最终导致 了对世界的错误理解。
人工智能第三章
σ3= {a/z,f(a)/x,g(y)/u} 便是F1和F2的mgu。 算法的第(4)步，当不存在vk或不存在tk或出现差异
集为{x,f(x)},都会导致不可合一。此时，算法 返回失败。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第21页，共80页。
最一般合一（mgu）
谓词逻辑的归结方法和命题逻辑基本相同，但 在进行归结之前，应采用最一般合一方法对待归 结的一对子句进行置换。然后再判断是否可以进 行归结。
则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足的 意义上是一致的。即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足。
可以对一个复杂的谓词公式分而治之。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第10页，共80页。
求取子句集例(1)
例：对所有的x,y,z来说，如果y是x的父亲，z又是y的父
第12页，共80页。
置换与合一
• 一阶谓词逻辑得归结比命题逻辑的归 结要复杂的多，其中一个原因就是谓 词逻辑公式中含有个体变量与函数。
• 如P(x) ∨ Q(y)与~P(a) ∨ R(z)
• 所以要考虑置换与合一。即对变量作
适当的替换。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第13页，共80页。
置换
量词消去原则： • 存在量词。将该量词约束的变量用任意
常量（a，b等）或任意变量的函数（ f(x)，g(y)等）代替。 • 左边有任意量词的存在量词，消去时该 变量改写成为任意量词的函数；如没有 ，改写成为常量。 • 任意量词。简单地省略掉该量词。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第2页，共80页。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
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
2.4本章小结
2.5习题
1
3.0学习导言
2
3.1大脑的初 步认识
3
3.2脑神经系 统
4 3.3脑的视觉
与信息处理机 制
5 3.4脑的记忆
与信息处理机 制
3.5脑的学习机制 3.6脑功能新发现
3.7本章小结 3.8习题
4.0学习导言
4.1如何构建人工神 经网络
4.2神经网络的训 练—反向传播算法
4
5.8本章小结
5
5.9习题
6.1数字图像处理 技术
6.0学习导言
6.2计算机视觉与 机器视觉
01
6.3模式识 别与图像分 类
02
6.4人脸识 别
03
6.5深度学 习在目标检 测与识别中 的应用
04
6.6无人驾 驶汽车的环 境感知
06
6.8习题
05
6.7本章小 结
7.0学习导言 7.1逻辑推理
9.2工业机器人 9.3移动机器人
1
9.4无人飞行 器
2
9.5水下机器 人
3
9.6太空机器 人
4
9.7人形机器 人
5
9.8机器动物
01
9.9软体机 器人
02
9.10微型 机器人
03
9.11群体 机器人
04
9.12认知 发展机器人
06
9.14习题
05
9.13本章 小结
1
10.0学习导言
10.1混合智能 2
读书笔记
这本感觉更侧重拟人，暂时没读，只为了更多人看到…这个月看完再修改吧。 介绍了人工智能的各个发展方向，对于初学者对人工智能的认识有总览全局的作用。 这本书从人工智能的哲学观、脑科学、神经网络、机器学习、感知智能、认知智能、语言智能、机器人种类、 混合智能、类脑、伦理与法律等方面全方位地介绍了人工智能，是一本易读好读的人工智能科普入门书籍。
人工智能导论第五版答案第三章
人工智能导论第五版答案第三章1. 什么是推理,请从多种角度阐述推理?(1)推理:按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。
(2)正向推理正向推理(事实驱动推理)是由已知事实出发向结论方向的推理。
基本思想是:系统根据用户提供的初始事实,在知识库中搜索能与之匹配的规则即当前可用的规则,构成可适用的规则集RS,然后按某种冲突解决策略从RS中选择一条知识进行推理,并将推出的结论作为中间结果加入到数据库DB中作为下一步推理的事实,在此之后,再在知识库中选择可适用的知识进行推理,如此重复进行这一过程,直到得出最终结论或者知识库中没有可适用的知识为止。
正向推理简单、易实现,但目的性不强,效率低。
需要用启发性知识解除冲突并控制中间结果的选取,其中包括必要的回溯。
由于不能反推,系统的解释功能受到影响。
(3)反向推理反向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。
反向推理的基本思想是:首先提出一个假设目标,然后由此出发,进一步寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则该假设成立,推理成功;若无法找到支持该假设的所有证据,则说明此假设不成立,需要另作新的假设。
与正向推理相比,反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性,若假设不正确,就有可能要多次提出假设,影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
(4)推理方式分类演绎推理、归纳推理、默认推理确定性推理、不精确推理单调推理、非单调推理启发式推理、非启发式推理2. 什么是逆向推理?它的基本过程是什么?解:逆向推理是以某个假设目标作为出发点的推理方法过程:(1)将问题的初始证据和要求证的目标(称为假设)分别放入综合数据库和假设集;(2)从假设集中选出一个假设,检查该假设是否在综合数据库中,若在,则该假设成立。
此时,若假设集为空,则成功退出。
人工智能导论-第3章 搜索求解1 - 启发式搜索
节点在搜索树中却是不同结点，因为它们分别代
表了从初始状态出发到达城市 A 的三条不同路径。
这三个结点表示的路径分别为：A → B → A、
A → D → A和A → E → A。因此需要注意的是，在
搜索树中，同一个标号一定表示相同的状态，其
含义为智能体当前所在的城市，但是一个标号可
达每个状态（城市）的最短路径。在处理通向相同状态的不同路径时，算法会更新当前的
前驱状态。
图3.7 修改后图搜索A*算法扩展A→E→G结点，红色实线表示
当前搜索树中的边，虚线表示不在搜索树中的边
搜索算法：A*算法性能分析
图搜索A*算法满足最优性（方法二）：
要求启发函数满足一致性
引理3.1：启发函数满足一致性条件时，给定一个从搜索树中得到的结点序列，每个结
ถ
=
+
评价函数 起始结点到结点代价
(当前最小代价)
B
5
5
3
D
4
I
C
A
5
7
6
4
E
4
H
G
J
3
3
3
F
7
K
5
6
L
()
ถ
结点到目标结点代价
(后续估计最小代价)
状态
A
h(n)
13 10 6 12 7 8 5 3 6 3 0 6
B C D
E F G H I J K L
A*算法
搜索算法：A*算法
搜索算法：启发函数与评价函数
贪婪最佳优先搜索
所求解问题之外、与所求解
问题相关的特定信息或知识。
人工智能导论-第3章 机器学习教案
机器学习和人类学习的比较
机器学习发展：
机器学习属于人工智能中一个较为年轻的分支，可以大致分为以下三个发展历程：
第一阶段：萌芽阶段
第二阶段：发展阶段
第三阶段：繁荣阶段
机器学习范围：
机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。
机器学习与相关学科
五、课前任务设计
思考：
第一、二节课:
1、阅读案例人工智能之机器学习
（1）自学成才——AlphaGo
（2）汽车自动驾驶系统——Apollo
（3东金融风控
2、查阅一个关于机器学习在医疗领域中的应用实例。
3、查阅国内开放的机器学习开放平台，并注册查阅相应的应用案例数据。
任务实施
1、视频、特斯拉无人驾驶宣传视频、新中国成立70周年阅兵无人机梯队视频，在亚马逊网站浏览一件商品查看其推荐的相关商品。通过这些案例介绍让学生相互讨论，对机器学习有一个初步的认识和接触。然后让学生查阅思考：（1）、查询机器学习在医疗领域中的应用。（2）、查医疗、科大讯飞语音识别）。最后教师总结，给出机器学习的定义，并介绍机器学期和人类学习的比较。
（四）归纳总结
教师总结机器学习的概念定义、发展历程和研究范围，让学生对机器学习有一个整体的认识，理解机器学习在人工智能领域中的地位，同时初步认识机器学习在日常生活中的应用。
三、四节
(一)引入
如何让机器具有学习能力呢？
机器工作的模式是程序员向机器输入一连串指令（也可以理解为代码），然后机器按照这些指令一步一步的执行下去，程序的执行结果往往是可以预料的。这种逻辑在机器学习里面是行不通的，机器学习的过程是指向机器（实质是机器学习算法）输入数据，然后机器根据数据返还结果，这些结果是机器通过数据自我学习得到的，学习的过程通过算法完成。
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。
《人工智能导论》教学教案
《导论》教学教案第一章：概述1.1 教学目标让学生了解的定义、发展历程和应用领域。
让学生理解的基本原理和技术。
1.2 教学内容的定义和发展历程。
的应用领域和挑战。
的基本原理和技术。
1.3 教学方法采用讲授法，讲解的定义和发展历程。
采用案例分析法，分析的应用领域和挑战。
采用讨论法，探讨的基本原理和技术。
1.4 教学评估课堂讨论，了解学生对的理解程度。
第二章：机器学习2.1 教学目标让学生了解机器学习的定义、分类和应用。
让学生理解监督学习和无监督学习的基本原理。
2.2 教学内容机器学习的定义和分类。
监督学习和无监督学习的基本原理。
机器学习应用案例。
2.3 教学方法采用讲授法，讲解机器学习的定义和分类。
采用案例分析法，分析监督学习和无监督学习的基本原理。
采用实践操作法，让学生动手实践机器学习算法。
2.4 教学评估课堂讨论，了解学生对机器学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的机器学习项目。
第三章：深度学习3.1 教学目标让学生了解深度学习的定义、原理和应用。
让学生理解神经网络和卷积神经网络的基本概念。
3.2 教学内容深度学习的定义和原理。
神经网络和卷积神经网络的基本概念。
深度学习应用案例。
3.3 教学方法采用讲授法，讲解深度学习的定义和原理。
采用案例分析法，分析神经网络和卷积神经网络的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践深度学习算法。
3.4 教学评估课堂讨论，了解学生对深度学习的理解程度。
课后作业，让学生完成一个简单的深度学习项目。
第四章：自然语言处理4.1 教学目标让学生了解自然语言处理的定义、原理和应用。
让学生理解词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
4.2 教学内容自然语言处理的定义和原理。
词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
自然语言处理应用案例。
4.3 教学方法采用讲授法，讲解自然语言处理的定义和原理。
采用案例分析法，分析词性标注、句法分析和机器翻译的基本概念。
采用实践操作法，让学生动手实践自然语言处理算法。
【2024版】人工智能导论王万良第三章课后答案
可编辑修改精选全文完整版人工智能导论王万良第三章课后答案1、种子发芽的过程中最先出现的现象是（）。
[单选题] *A．长出嫩芽B．种皮破裂C．种子膨大(正确答案)2、傅科摆的故事能够说明地球在不停地（）。
[单选题] *A.自转(正确答案)B.公转C.旋转3、某农田为防止鸟类啄食农作物的种子，大肆捕杀了鸟类，后来发现农田中有大量害虫，其主要原因是（）。
[单选题] *A.农作物旺盛生长，食物充足B.食物链被破坏(正确答案)C.害虫生长速度加快4、太空椒是因为它的遗传物质发生了变异，所以才长得果大色艳，籽少肉厚。
[判断题] *对(正确答案)错5、宇宙中每时每刻都有许多恒星在诞生,同时也有许多恒星在消亡,宇宙充满着活力。
[判断题] *对(正确答案)错6、以下塔台整体造型最合理的是( )。
[单选题] *A.上小下大,上轻下重(正确答案)B.上小下大,上重下轻C.上大下小,上轻下重7、蜡烛燃烧发生的变化属于( )。
[单选题] *A.物理变化B.化学变化C.物理变化和化学变化(正确答案)8、(嘉兴市)地球上一年有四季的原因是（）。
[单选题] *A.地轴是倾斜的，且倾斜方向不变B.地轴是倾斜的，且倾斜方向不变，同时地球围绕太阳公转(正确答案)C.地球围绕太阳公转9、近视镜的镜片是凸透镜。
( ) [单选题]对错(正确答案)10、39 .一天中，太阳光下物体的影子变化的规律是( ) [单选题] *A.东→西；长短长B.西→东;长短长(正确答案)C.东→西；低高低11、32．使用过后的口罩应该丢弃到（）桶内。
[单选题] *A．可回收垃圾桶B．医疗或有害垃圾桶(正确答案)C. 不可回收垃圾桶12、下面关于飞机能够飞起来的原理，说法有误的是（）。
[单选题] *A.上凸下平的结构在气流中能够获得向上的升力B.机翼的凸面空气流动速度较慢，压强大;平面空气流动速度较快，压强小(正确答案)C.凸面和平面的压强不同，形成压力差，产生了向上的托举力，让飞机飞起来13、下列城市，在同一天中最先迎来黎明的是（）。
人工智能概论人工智能第三章
谓词归结原理基础
小王是个工程师。
8是个自然数。
我去买花。
小丽和小华是朋友。
其中，“小王”、“工程师”、“我”、“花”、“8”、 “小丽”、“小华”都是个体词;而“是个工程师”、 “是个自然数”、“去买”、“是朋友”都是谓词。
显然,前两个谓词表示的是事物的性质，第三个谓词 “去买”表示的一个动作也表示了主、宾两个个体词的 关系，最后一个谓词“是朋友”表示两个个体词之间的 关系。
命题逻辑
命题逻辑基础： 定义： 合取式：p与q，记做p Λ q 析取式：p或q，记做p ∨ q 蕴含式：如果p则q，记做p → q
等价式：p当且仅当q，记做p <=> q 。。。。。。
命题逻辑基础
定义：
若A无成假赋值，则称A为重言式或永真式； 若A无成真赋值，则称A为矛盾式或永假式； 若A至少有一个成真赋值，则称A为可满足的； 析取范式：仅由有限个简单合取式组成的析取
子句集 S：S = {P, P∨Q, ～P∨Q}
命题逻辑的归结法
归结式
消除互补对，求新子句→得到归结式。 如子句：C1, C2， 归结式：R(C1, C2) = C1ΛC2
注意：C1ΛC2 → R(C1, C2) ， 反之不一定成 立。
命题逻辑的归结法
归结过程
将命题写成合取范式 求出子句集 对子句集使用归结推理规则 归结式作为新子句参加归结 归结式为空子句□ ，S是不可满足的（矛盾），原命题成立。
命题变元。
命题表示公式
将陈述句转化成命题公式。
如：设“下雨”为p，“骑车上班”为q 1．“只要不下雨，我骑自行车上班”。～p
是 q的充分条件，因而，可得命题公式： ～p → q
人工智能导论 第2版 第3章-确定性推理
是 的，
的。
• 任何谓词公式都可通过等价关系及推理规则化成 相应的子句集。
26
把谓词公式化成子句集的步骤(1)
例如公式
(x)((y)P(x, y)(y)(Q(x, y)R(x, y)))
可等价变换成
(x)((y)P(x, y)(y)(Q(x, y) R(x, y)))
上式经等价变换后
再无可使用的知识为止。
6
开始
正向推理示意图 把初始已知事实送入DB
Y DB中包含问题的 解？
N
N KB中有可适用的 知识？
Y 把KB中所有使用知识都
选出来送入KS
将该新事实加入DB中
Y
N
推出的是新事
实？
按冲突消解策略从KS中 选出一条知识进行推理
KS为空？
N
把用户提供的新 事实加入DB中
Y
Y 用户可补充新事 实？
该假设在DB中？
Y
N
该假设是证据？
Y
该假设成立 询问用户
N 在KB中找出所有能导出
该假设的知识送入KS
从KS中选出一条知 识，并将该知识的 一个运用条件作为
新的假设目标
有此事实？ N
Y 该假设成立， 并将此事实存
入数据库
Y 还有假设？
N 退出
9
其他控制策略
• 先正向后逆向推理 • 先逆向后正向推理
它们的相似程度又
。
，但是
11
变量代换
定义3.1 是一个形如
{t1/x1, t2/x2, …, tn/xn} 的有限集合。
其中
t1,t2,…,tn是 ； x1,x2,…,xn是互不相同的
ti/xi表示
，
人工智能导论课件第3章第3节
3.3.2 纷繁的数据越多越好
• 有时候，当我们掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，我们同样可 以掌握事情的发展趋势。大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实 现精确性。然而，除了一开始会与我们的直觉相矛盾之外，接受数据的不精确 和不完美，我们反而能够更好地进行预测，也能够更好地理解这个世界。
3.3.1 允许不精确
• 对“小数据”而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。因为收 集的信息量比较少，所以我们必须确保记录下来的数据尽量精确。为了使结果 更加准确，很多科学家都致力于优化测量的工具。在采样的时候，对精确度的 要求就更高更苛刻了。因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至 有可能影响整个结果的准确性。
3.3.1 允许不精确
• 结果有点令人吃惊。他们发现，随着数据的增多，4种算法的表现都大幅提高 了。当数据只有500万的时候，有一种简单的算法表现得很差，但当数据达10 亿的时候，它变成了表现最好的，准确率从原来的75％提高到了95％以上。与 之相反地，在少量数据情况下运行得最好的算法，当加入更多的数据时，也会 像其他的算法一样有所提高，但是却变成了在大量数据条件下运行得最不好的。 它的准确率会从86%提高到94％。
• 这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所 以我们必须尽可能精准地量化我们的记录。在某些方面，我们已经意识到了差 别。例如，一个小商店在晚上打烊的时候要把收银台里的每分钱都数清楚，但 是我们不会、也不可能用“分”这个单位去精确度量国民生产总值。随着规模 的扩大，对精确度的痴迷将减弱。
• 混乱还指格式的不一致性，因为要达到格式一致，就需要在进行数据处理之前 仔细地清洗数据，而这在大数据背景下很难做到。当然，在萃取或处理数据的 时候，混乱也会发生。因为在进行数据转化的时候，我们是在把它变成另外的 事物。
人工智能导论
人工智能导论人工智能是目前迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品中的核心技术，也是计算机游戏等数字媒体产品中的重要设计技术。
人工智能在Internet时代获得了前所未有的发展机遇，Web环境下智能信息处理技术成为推动人工智能在网络环境中发展的一大动力。
由于人工智能是模拟人类智能解决问题的方法，在众多领域都具有非常广泛的应用，所以，目前不仅许多专业的研究生开设人工智能课程，而且许多专业的本科生，特别是计算机类、自动化类、电气类以及电子信息类、机械类等专业的本科生，都开设了人工智能课程。
1.本书的形成本书作者于1989年开始从事人工智能及其应用方面的研究，从1993年开始从事人工智能方面的教学。
为控制科学与工程、计算机科学与技术、机械工程等专业研究生讲授“人工智能原理与应用”课程，为计算机、自动化等专业本科生讲授“人工智能导论”课程，还为全校工学、理学、经济学、管理学、哲学、文学、法学等专业学生开设“人工智能及其应用”公选课。
在多年的教学实践中，深感需要编著一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。
本书作者在自己多年来的讲稿基础上，于2005年编写出版了《人工智能及其应用》，作为研究生和本科生的人工智能教材，被许多高校选用。
随着人工智能技术的发展，越来越多的本科专业开设了人工智能课程。
因此，面向本科生的人工智能课程的教材建设具有重要意义。
作者选择基础、实用的内容，并充实了一些应用性内容，编写了用于本科教学的《人工智能导论》，其目的是使学生学习和掌握人工智能的基本概念和基本原理，了解人工智能的一些前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为今后在相关领域应用人工智能技术奠定基础。
本书的第4版被国内众多高校选作人工智能基础课程教材，这次修订，进一步增加了一些人工智能的前沿、实用算法，并扩充了实验指导书，方便实验教学。
2.主要内容全书共11章。
第1章除了介绍人工智能的基本概念、发展简史，着重介绍目前人工智能的主要研究内容与各种应用，以开阔读者的视野，引导读者进入人工智能各个研究领域。
人工智能第三章ppt课件
〔5〕排除自然言语的二义性。
〔6〕参与必要的常识。
3.2 逻辑表示法
逻辑表示法主要用于定理的自动证明、 问题求解、机器 人学等领域。
逻辑表示学的主要特点是它建立在某种方式逻辑的根底上 。优点：自然；明确：灵敏；模块化。
缺乏：它所表示的知识属于表层知识，不易表达过程性知 识和启发式知识；另外它把推理演算和知识的含义截然 分开，丢弃了表达内容中含有的语义信息，往往使推理 难以深化，特别是当问题比较复杂、系统知识量比较大 的时候，容易产生组合爆炸问题。
3.1.3 AI对知识表示方法的要求
首先，要求有较强的表达才干和足够的精细程度， 可以从三方面思索：表示才干；可了解性；自然性。
然后，从知识利用上讲，衡量知识表示方法可以从 以下3个方面调查：便于获取和表示新知识，并以适宜 方式与以后知识相衔接；便于搜索，在求解问题时，可 以较快地在知识库中找到相关知识；便于推理，要可以 从已有知识中推出需求的答案或结论。
3.4.4 衔接词和量词的表示
1.合取 链GIVER,OBJ以及RECIP之间是合取关系
2.析取 将“或〞关系的弧用一条封锁虚线包围起来，并标志DIS
3.否认 采用¬ISA和¬PART-OF关系或标注出NEG界限。
4.蕴涵 可用标注ANTE和CONSE界限来表示蕴涵关系。
5.量化 〔1〕存在量词的量化 用ISA链来表示 〔2〕全称量词的量化 整个语义网络或者把语义网络分割后的 某个范围
2.知识表示
知识表示是指将知识符号化，并输入计算机的 过程和方法。它包含两层含义： 〔1〕用给定的构造，按一定的原那么、组织方法表示知 识。 〔2〕解释所表示知识的含义。 详细表现为：选取适宜的数据构造描画用于求解某问题 所需的知识。 在AI领域，研讨知识表示方法的目的是用知识来改善程 序的性能，详细表现为： ①利用知识来协助选择或限制程序搜索的范围。 ②利用知识来协助程序识别、判别、规划与学习。
人工智能导论 第3章 确定性推理方法(导论) [兼容模式]
![人工智能导论 第3章 确定性推理方法(导论) [兼容模式]](https://img.taocdn.com/s3/m/459b6ef6336c1eb91b375d99.png)
①足球运动员的身体都是强壮的;
（大前提）
②高波是一名足球运动员；
（小前提）
③所以，高波的身体是强壮的。 （结 论）
9
3.1.2推理方式及其分类
1.演绎推理、归纳推理、默认推理 (2)归纳推理(inductive reasoning):个别一一般
完全归纳推理(必然性推理) 不完全归纳推理(非必然性推理)
14
3.1推理的基本概念
H3.1.1推理的定义 -3.1.2推理方式及其分类 , 3.1.3推理的方向 .3.1.4冲突消解策略
15
3.1.3推理的方向
正向推理
逆向推理
推
（反向推理）
理
方
向
混合推理
双向推理
16
3.1.3推理的方向
1.正向推理
.正向推理（事实驱动推理）：已知事实一 结论
-基本思想
27
3.1.4冲突消解策略
■已知事实与知识的三种匹配情况:
(1) 恰好匹配成功(一对一)； (2) 不能匹配成功；
28
3.1.4冲突消解策略
-多种冲突消解策略：
(1) 按针对性排序
(2) 按已知事实的新鲜性排序
/ r1: IF A1 AND A2
THEN H1
(3) 按匹配度排序& |F A1 AND A2 AND A3 AND A4 THEN H2
1 （ ） 从初始已知事实出发，在知识库幽屮找出当前可
适 用的知识，构成可适用知识集KS。
2 （ ） 按某种冲突消解策略从KS屮选出一条知识进行推
理, 并将推出的新事实加入到数据库DB屮作为下一步推理 的 已知事实，再在KB屮选取可适用知识构成KS。
3 2 （ ） 重复（ ），直到求得问题的解或KB屮再无可适
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4
76 5
（目标状态）
可以使用的操作：空格左移，空格上移，空格右 移，空格下移。 要求应用深度优先搜索策略寻找从初始状态到目 标状态的解路径。
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人工智能导论 - 刘珊
14
28 3
1 14
76 5
3.5 盲目搜索
28 3
2
14
76 5
6
7
23
3 18 4
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8
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4 16 4
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4 16 4
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28 3 28 3
16 4 16 4
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17 5 75 4
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76 5 76
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28 14 3 76 5
28 3 14 5
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22
23 24
– 宽度优先搜索（广度优先搜索） – 深度优先搜索 – 等代价搜索
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3.5 盲目搜索
8
状态空间的宽度优先搜索
3.5 盲目搜索
• 定义
– 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方 法
• 基本思想
– 从初始节点S0开始逐层向下扩展，在第n层节 点还没有全部搜索完之前，不进入第n+1层节 点的搜索。
– 首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
• 基本思想
– 从初始节点S0开始，选择最新产生的节点考察 扩展，直到找到目标节点为止。
– OPEN表中总是将新产生的节点放在OPEN表的 前端。
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13
八数码难题
3.5 盲目搜索
28 3
1
4
76 5
（初始状态）
12 3
8
是否有后继节点
是
为目标节点？
否
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3.5 盲目搜索
失败
成功
10
八数码难题
3.5 盲目搜索
28 3
1
4
76 5
（初始状态）
12 3
8
4
76 5
（目标状态）
可以使用的操作：空格左移，空格上移，空格右 移，空格下移。 要求应用宽度优先搜索策略寻找从初始状态到目 标状态的解路径。
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12 3 12 3 78 4 8 4
6 5 76 5
八数码难题的 深度优先搜索树
右图：
父节点
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第三章 确定性推理
• 3.1 推理概述 • 3.2 自然演绎推理 • 3.3 消解原理 • 3.4 图搜索概述 • 3.5 盲目搜索 • 3.6 启发式搜索
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7
盲目搜索
• 特点：不需重排OPEN表 • 状态空间的盲目搜索 • 与或图的盲目搜索 • 类型
第三章 确定性推理
• 3.1 推理概述 • 3.2 自然演绎推理 • 3.3 消解原理 • 3.4 图搜索概述 • 3.5 盲目搜索 • 3.6 启发式搜索
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1
搜索
3.4 图搜索概述
• 定义
– 依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情 况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价 最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为 搜索。
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28 3
1 14
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3.5 盲目搜索
28 3
2
14
76 5
6
7
23
3 18 4
76 5
8
9
8 3 28 3
21 4 71 4
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65
14
15
83 21 4 76 5
28 3 71 4
65
23 1 8 44 76 5
23 18 4 76 5
16 17
12 3 84
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3.4 图搜索概述
4
图 搜 索 过 程 框 图
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开始
3.4 图搜索概述
把S0放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
否
把OPEN表中第一个节点(n)移至CLOSED表
失败
n为目标节点吗？
是 成功
否 扩展n，把其后继节点放入OPEN表
的末端，提供返回节点n的指针
– 顶点或节点、边、环 – 有限图、简单图、带权图、连通图、网络
• 隐式图
– 子集树、排列树
• 图的存储
– 邻接矩阵：表示顶点之间相邻关系的矩阵 – 邻接表：由边表和顶点表两部分组成
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图搜索
• 穷举搜索 • 启发式搜索 • 术语
– 问题状态、状态空间 – 解状态：一些问题状态 – 答案状态：一些解状态 – 状态空间树：解空间的树结构 – 活节点、E-节点、死节点 – 节点深度 – 路径、路径代价 – 节点扩展
• 类型
– 盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜 索过程中获得的中间信息并不改变控制策略。
– 启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启 发性信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向 前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
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2
图
3.4 图搜索概述
• 一种限制最少的数据结构。 • 显式图
75
28 3
5
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76 5
8 3 28 3 21 4 71 4
76 5
65
14
15
83 21 4 76 5
28 3 71 4
65
23 18 4
76 5
16
12 3 84
76 5
23 18 4 76 5
22
23 24
25 26
27
83 81 3 21 4 2 4 76 5 76 5
28 3 28 3 7 4 714 61 5 6 5
– Open表中的节点总是按进入的先后排序。
• 特点
– 一种高代价搜索，但若有解存在，必能找到
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宽 度 优 先 算 法 框 图
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开始
把S0放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
否
把第一个节点(n)从OPEN表移至 CLOSED表
扩展n，把n的后继节点放入OPEN 表的末端，提供返回节点n的指针
25 26
27Leabharlann 8 3 8 1 3 2 8 3 2 8 3 12 3 12 3
21 4 2 4 7 4 7 1 4 7 8 4 8 4
76 5 76 5 61 5 6 5
6 5 76 5
八数码难题的 宽度优先搜索树
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状态空间的深度优先搜索
3.5 盲目搜索
• 定义
修改指针方向
S0
Path1
n
Path2
m
重排OPEN表
提高效率 p
的关键
人工智能导论 - 刘珊
5
图搜索
3.4 图搜索概述
OPEN表：存放刚生成的节 状态节点 父节点
点，也称为未扩展节点表。 OPEN表的一般形式如右图：
CLOSED表：存放已经扩
展或将要扩展的节点。
编号
状态节点
CLOSED表的一般形式如