人工智能与知识工程

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人工智能与知识工程课程复习题

“人工智能与知识工程”课程复习题一、辨析题1 .人工智能作为一门学科，在1956年诞生于美国Dartmouth 大学。

（正确）2 .英国数学家图灵1950年在思想（mind ）杂志上发表的论文“计算机与智力”是人工智能学科正式诞生的标志。

（错误）3 .人工智能是一门新兴的学科，对它的研究有逻辑学派、认知学派、知识工程学派等许多学派。

（正确）4 .关于人工智能研究的途径目前主要有两种观点，一种观点被称为符号主义，另一种观点被称为联结主义。

（正确）5 .谓词演算与命题演算在问题的描述和求解方面的能力是相同的。

（错误）6 .谓词逻辑只是在命题逻辑的基础上增加了谓词。

（错误）7 .如果两个谓词公式等价，则表明它们只是在形式上不同，其逻辑意义完全相同。

（正确）8 .由推理规则产生的谓词演算公式不是永真的。

（正确）9 .由文字组成的子句未必是逻辑命题。

（错误）10 . 一个谓词演算公式与它的Skolem 标准型在逻辑上是等价的。

（错误）11 .知识表示包括一个系统，该系统提供到知识体的通路和对知识体访问的手段（亦即计算处理过程），知识体是存放在存储器中的数据结构。

（正确）12 .蕴涵式和产生式在表示规则性知识时，虽然形式上相同，但功能上完全不同。

（正确） 13 .产生式规则就是命题逻辑或谓词逻辑中的蕴涵式。

（错误）14 .产生式知识表示方法属于陈述性知识表示的观点。

（错误）15 .产生式系统中只有规则库是用来表示知识的。

（错误）16 .产生式系统的推理机不包含知识。

（错误）二、单项选择题1 .与谓词演算公式」（D x ）（才）（P （x , y ） A Q （x , y ））等价的公式是（B ）A. (3x )(3y )(l P (x , y ) v 」Q (x , y ))B. (3x )(V y )(l P (x , y ) v 」Q (x , y ))C. (3x )(V y )(「P (x ,y )A 」Q (x ,y ))D. (V x )(3y )(「P (x ,y )v 」Q (x ,y ))2 .与谓词演算公式（3x ）（P （x ）） v （3y ）（Q （y ））等价的命题是（C ）B. (V x )(P (x )) A (V y )(Q (y ))3.谓词演算公式P （x , a , y ）和P （z , z , b ）的最一般合一式是（B ）A. (V x )(P (x ) A Q (x )) C. (3x )(P (x ) v Q (x ))D. (3x )(P (x ) A Q (x ))A. %/'z , by }B. L.x , a-z , by }C.k;z,by}D.不可合一，所以没有最一般合一式4.谓词演算公式P(f (X), y)和P(y, f (a))的最一般合一式是(C)B.f (x),/y, a/x}C.f (a)/y, a. x}D.不可合一，所以没有最一般合一式5.一个子句集在删除其中被包孕的子句后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意义下(A)A.等价B.不等价C.有时等价，有时不等价D.是否等价不能确定6.一个子句集在删除其中的重言式后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意义下(A)A.等价B.不等价C.有时等价，有时不等价D.是否等价不能确定7,子句集S = L R(x) v T(x,d),R(c) v「T(c,d)}，(B)A.是不可满足的B.是可满足的C.有时可满足，有时不可满足D.是否可满足不能确定8.对两个子句「R(x) v T(x,d)和R(c) v「T(c,d)进行消解，得到的结果是(B)A.空子句B.「R(c) v R(c)C. T(x, d)D, 「T(c, d)9.设J和C2是可以归结的两个子句，在某解释下C 1的真值为T，而C2的真值为F，则其归结式C在该解释下的真值(D)A.为TB.为FC.既不为T，也不为FD.不能确定10.设C1和C2是可以消解的两个子句，在某解释下C1和C2的真值都为T，则其消解式C 在该解释下的真值(A)A.为TB.为FC.既不为T，也不为FD.不能确定11. “黑色Buick车的引擎不能转动，并且电瓶内有电。

人工智能课件(PPT 85页)

第一章概述
• 1.1 什么是人工智能？人类的自然智能伴随着人类活动无
时不在、无处不在。人类的许多活动，如解题、下棋、猜谜、写作、编制计划和编程，甚至驾车骑车等，都需要智能。如果机器能够完成这些任务的一部分，那么就可以认为机器已经具有某种程度的“人工智能”。
什么是人工智能？
• 从思维基础上讲，它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果；从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果；从物质和技术基础上讲，它是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
AI的产生及主要学派
• 如果说符号主义是从宏观上模拟人的思维过程的话，那么联结主义则试图从微观上解决人类的认知功能，以探索认知过程的微观结构。联结主义从人脑模式出发，建议在网络层次上模拟人的认知过程。所以，联结主义本质上是用人脑的并行分布处理模式来表现认知过程。
AI的产生及主要学派
符号主义又称为逻辑主义（Logicis）、心理学派（ Psychlogism）或计算机学派（Computerism）。该学派认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑在19世纪获得迅速发展，到20 世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机产生以后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统，其代表的成果为启发式程序LT（逻辑理论家），人们使用它证明了38个数学定理，从而表明了人类可利用计算机模拟人类的智能活动。
什么是人工智能？
• 1983年 Elaine Rich “人工智能是研究怎样让电脑模拟人脑从事推
理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解决至今认为需要由专家才能处理的复杂问题。” • 1987年Michael R.Genesereth 和 Nils J.Nilsson

第一章人工智能概述

机视觉的组成部分。
６、机器行为

机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。

机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分１符号智能

符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。

符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。

知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列知识处理技术。

符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论以及相关的程序设计技术。

符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演

功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。

基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研究人工智能的初衷是为了让计算机（电脑）同人脑一样具有智能。

§３基于应用领域的领域划分

AI(AI语言)

人工智能语言
规则的一般形式为： p:-p1,p2,p3,……,pn．其中p1,p2,p3,……,pn均为命题，逗号“，”表示合取。规则的语义是：如果“p1Λp2Λ……Λpn”为真，则p 就为真，即规则头部就为真。在一条规则中，相同的变量代表了相同的客体，而在规则的不同使用时，变量可以代表不同的客体。但规则的同一次使用中，对一变量的解释必须完全一致。
人工智能语言
3、目标 Prolog语言是一种可会话式语言；执行一个Prolog程序实际上就是进行人机对话，在将事实和规则存入数据库或知识库中后，就可以向系统询问一些有关它们的问题，而问题就是系统求解的目标； Prolog语言的询问的一般形式为： ?－p1,p2,……,pn．其中“?－”是Prolog语言的询问的特殊符号， p1,p2,……,pn的意义与规则中的意义相同；询问的语义是：“p1Λp2Λ……Λpn是为真吗?”
项：所有的程序和数据均由项构成，并且都是树型结构。
(3)Prolog语言能够自动实现模式匹配和回溯 (4)递归是Prolog语言的重要特点之一一个大的数据结构常能由一小的程序来处理。 (5)语法简明程序结构非常简单，由三个部分（事实、规则、询问）组成。
人工智能语言
1、事实事实用来说明有关客体及客体之间的相互关系如：likes（john，mary）．可表示John喜欢Mary。谓词和确定的客体（常量）必须以小写字母开头，而变量客体用大写字母开头，如 likes（john，X）．，注意：最后用“．” 结束。语句意义的解释由编程员所确定如likes（john，mary），可解释成John喜欢 Mary，也可解释成Mary喜欢John
人工智能语言
四、人工智能语言的特点

《人工智能》教学大纲

《人工智能》教学大纲人工智能原理及其应用一、说明（一）课程性质随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。

然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。

一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。

在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。

《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。

（二）教学目的使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。

了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。

通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。

增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。

（三）教学内容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。

（四）教学时数36学时（五）教学方式课堂讲授和上机实验相结合。

二、本文第1章人工智能概述教学要点讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。

教学时数3学时教学内容1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时）了解人工智能的定义及其研究目标。

1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时）了解人工智能产生与发展的四个阶段。

1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时）了解人工智能研究的基本内容及特点。

1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时）了解人工智能研究和应用领域。

1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时）了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。

1.6 人工智能的近期发展分析（0.5学时）了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。

知识工程

如同繁星闪烁的夜空，每一颗星星都象征着一种思想、一种知识的光芒。而知识工程，正是那夜空中最亮的一颗星，它照亮了人类前进的道路，引领我们探索未知的领域，追求更美好的未来。
在知识工程的探索中，我们不仅看到了机器与人类智慧的交融，更看到了未来可能的模样。这是一场人类智慧的盛宴，是一次知识探索的冒险，是一场科技与人文的对话。知识工程，让我们看到了科技的力量，也看到了人文的温暖。它既是一个强大的工具，也是一个富有诗意的梦想。
本体研究的出现为知识工程的研究注入了新的活力，但是本体在知识工程中究竟扮演什么样的角色呢?本体是知识表示的一种方式?本体工程将取代知识工程?本体(ontology)其实就是一种充分复杂的词表，有了本体固然可以解决很多问题，但本体如何来获取仍然是一大难点，正如知识获取一直是人工智能的瓶颈问题。本体的获取有三种方式：手工构建、词表转换、自动获取。而本体论(Ontology)是一种认知论。本体的表示语言比知识表示语言更具体，具有更强的可操作性。
知识管理中的知识组织以知识的序化为主，包括分类、检索、排序等操作。传统的知识组织借助文献单元的方法，依据检索语言中的结构模式，采用分类法、标题法、单元词法、关键词法和叙词法，并在这些方法的基础上编制出各种目录、索引、文献等。以关键词或主题词来实现知识从物理层次的文献单元向认知层次的知识单元转化是不现实的，因为词单元不足以完整地反映知识，能够完整地反映知识应该至少是句子层次的。知识地图揭示知识源以及知识之间的关系，它指向知识而不包含知识本身，是一个向导而不是一个知识的集合。所以知识地图实际上是知识的索引。但是知识地图不具备地理坐标这一基本属性。
提出
知识工程的概念是1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(E．A．Feigenbaum)在第五届国际人工智能会议上提出的。

人工智能原理-第1章概述

人工智能原理第一章概述人工智能及发展研究基础内容研究领域本学期内容和要求人工智能（Artificial Intelligence AI)人工智能：研究如何在机器上实现人类智能的学科。

20世纪的三大科学成就：人工智能、空间技术、原子能技术21世纪的三大科学前沿：人工智能、空间技术、生物技术不同定义：（1）人工智能是指由计算机实现的人造智能。

人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能。

作为一门学科，人工智能可定义为：人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。

（能力）（2）人工智能是一门交叉边缘学科，与人工智能有关的学科有：计算机科学、数学、哲学、语言学、神经生理学、神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等.（学科）3人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。

定义4 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。

定义5 人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。

定义6 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。

定义7 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。

定义8 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。

定义9 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。

定义10 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。

为什么要研究人工智能1、现有计算机系统的局限性。

智能低下、缺乏自学习、自适应能力。

2、人类智能的局限性。

学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。

3、信息化社会的迫切要求。

人工智能现代方法

人工智能现代方法人工智能是一种新兴的技术领域，它正在快速发展，正在全球范围内影响着不同领域的人们。

它可能是未来最重要的技术，所以了解它的现代方法是非常重要的。

那么，什么是它的现代方法？人工智能的一个重要方法是机器学习。

它涉及创建一个算法，它可以根据给定的输入数据和预设目标来学习和做出决策。

有许多不同的机器学习算法，比如决策树，支持向量机和神经网络。

它们的原理是基于统计学的，它们从数据中创建一个模型，然后预测输入数据。

另一个现代方法是自然语言处理。

它使用人工智能技术来处理自然语言，以便它可以被电脑理解和分析。

有许多不同的算法使用自然语言处理，比如文本分类，语义分析和语音识别。

它们用来处理现实世界中的文字，并将其转化为可以被机器理解的数据。

人工智能还可以运用到无人驾驶技术中。

无人驾驶技术是利用传感器，处理器和机器学习算法的自动驾驶技术。

它可以帮助自动车辆驾驶者感知环境，根据环境中的改变来做出反应。

它还可以学习和表现更多，比如如何预测交通流量，以及如何在特定条件下驾驶安全。

另一个很重要的现代人工智能方法是神经网络。

它是一个由一系列可以学习和表现的多层模型，可以用来解决各种复杂的问题，比如识别图像，语音识别和机器翻译等。

与其他技术相比，神经网络有更强的性能，但也比较复杂。

此外，人工智能还可以运用到知识工程中。

它是一种处理知识的方法，可以用来构建知识库，以便从中提取所需的信息，并从复杂的系统中提取有价值的模式。

以上就是人工智能现代方法的几个主要内容。

在未来，也许我们会看到更多新的现代方法出现，以及更多应用利用这些新方法来解决实际问题。

但是，不管未来会发生什么，现代人工智能的确是一个非常有趣的技术领域。

人工智能_ch1

• 特征
– 通过神经元间的并行协同作用实现信息处理。 – 通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性。 – 通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人类学习、分类等能力的较好模拟。 – 适合于模拟人类的形象思维 – 求解问题时，可以比较快的获得满意的近似解。
– 系统集成方法
• 观点：
§2、人工智能的研究方法与目标
• 研究方法
– 以符号处理为核心的方法——符号主义
• 观点：
– 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。
• 特征：
– 立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题 – 知识可用显示的符号表示，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识 – 便于模块化，易于修改 – 能于传统的符号数据库进行很好的连接 – 可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择
• 扩展：比人更广泛，面更广（横向）
– 个体的智能机器与个体的人——机器可能更强 – 群体的智能机器与群体的人——人更强• 图灵Fra bibliotekTuring）测试
– 目的：机器是否有智能及智能水平 – 方法：分别让人与机器位于两个房间，它们可以通话，但彼此看不到对方。如果通过对话，作为人的一方分辨不出对方是机器还是人，那么可以认为被测试的机器具有智能，且达到了人类智能的水平。 – 测试实例
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
IBM的“深蓝”（续1）
• 96年2月第一次比赛结果： • “深蓝”：胜、负、平、平、负、负 • 97年5月第二次比赛结果： • “深蓝”：负、胜、平、平、平、胜

李德毅：知识工程才是人工智能时代最有意义的课题之一,我乐此不疲｜中国机器人峰会_47

5月16日至17日，以“智能+时代，智胜未来”为主题的第四届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会在宁波余姚举行，此次峰会主题涉及人工智能、机器人最新前沿技术、创新创业等多个当前被热议的话题。

在5月16日上午的主论坛中，中国人工智能学会理事长李德毅发表了《从知识工程到认知工程》的主题演讲，提出如今的人工智能的发展离不开智能科学和技术的研究，知识工程才是人工智能时代最有意义的课题之一。

本文由雷锋网进行整理，在未改变原意的基础上略有删减。

李德毅，中国人工智能学会理事长、中国指挥和控制学会名誉理事长。

李德毅参加了多项电子信息系统重大工程的研制和开发；最早提出“控制流—数据流”图对理论和一整套用逻辑语言实现的方法；获国家和省部级二等奖以上奖励9项，获得10项发明专利，发表论文130多篇，出版中文著作5本、英文专著3本。

现为北京邮电大学计算机学院院长。

现任中国电子系统工程研究所副所长，国家自然科学基金委员会信息科学部主任。

大家上午好！我的演讲主题是《从知识工程到认知工程》，我想特别提醒大家今年是全世界的知识工程诞生40周年。

我今天重点讲讲知识工程这方面的内容。

智能学科的诞生方式最近我们中国人工智能学会做了一件重要的事，北京开了一个一百人的论证大会，论证智能科学和技术在科学史上是一个什么样的地位。

智能学科的诞生方式到底是怎么样产生的？智能科学与技术是人类进入智能社会后，科学技术自身发展催生出来的一级学科。

在座的不少是老师，现在在你们的学校里面是三级学科，我告诉你它应该有它的位置，我们不能因为软件工程和安全的学科搞得大家有意见，就不进行科学的认知。

有人说智能科学是多学科交叉出来的，我的观点是交叉渗透仅仅起了助催的作用。

这个观点很重要。

科学技术的历史就是人类认识世界、改造世界能力的拓展史，就是人类劳动工具的发展史。

我们想一想智能的单位是什么？智力的单位是什么？认知拿什么来度量？作为一个智能科学技术研究者就必须回答这样的问题。

人工智能与知识工程

成功地证明这个沟壑的存在。
什么是人工智能？
人工智能最初是作为计算机技术（尤其是软件技术）的一个分支
而出现的，经过几十年的理论与实践活动，取得了巨大的成就。在其
发展过程中，哲学、心理学、语言学、神经科学等领域的大量竟什么是人工智能？"时，
即使让有权威的专家们来回答，答案也是不尽相同的。
许多人以及大量哲学文献都注意到，图灵提出的智能观念是行为主义的。哲学上的行为主义主张，在内部的心理状态和外部行为之间存在着概念上的联系，也就是说，我们在谈论心理状态时，只不过是谈论行为或行为的倾向。但是，图灵的设想并非简单地建立在行为主义预设上。图灵对一般意义上的行为并无太大兴趣，他并未主张，如果一台机器在行为模式上与真人无法区分，那么这台机器就像真人一样具有心理状态，或者更具体地讲，具有智能。在图灵的模仿游戏中，机器只需展示一种特殊的行为--言语行为（verbal behavior），而在许多理论家看来，单有在语言方面与人类无法区分的表现，既不是一个东西具有智能的必要条件，也不是充分条件。实际上，图灵并没有主张，不能通过图灵试验的系统就是没有智能的。图灵的意思是，
想。
（3）作为哲学的分支，人工智能是一种实验认识论：知识是什么？
在计算机或人的心灵中知识如何被表达？
（4）作为一门心灵（mind）科学，人工智能体现了这样一个思想：心灵基本上是一种处理信息的机制。在最深的层次上，人工智能试图对这个伟大的未决问题做出(网学)贡献：心灵如何从非心灵中产生出来？
站在不同的角度看人工智能，它就会呈现出不同的图像。在上面的前两个定义中，人工智能被当作一门技术，而后两个定义将人工智能看作一种思想。但在种种差异背后隐藏着一种原始的一致性，即人工智能作为一种科学探究，它正在或试图达到什么目的。一般说来，贯穿人工智能的全部历史，它的目标在两个方面：

知识工程和人工智能的关系

知识工程和人工智能的关系知识工程和人工智能是两个相互依存的领域，两者建立了紧密的合作关系。

知识工程旨在从人类专家的头脑中抽取出易于计算的知识，将其表达为可执行的计算机程序。

人工智能则是一种应用计算机技术模仿和拓展人类智能的方法。

知识工程通常使用专家系统技术，将专业知识从人类专家的头脑中进行提取，存储并表达为可执行的计算机程序。

它使得机器能够像人类一样分析和解决复杂的问题。

这些程序还可以通过推理、逻辑推断和数据挖掘等技术，从复杂的信息中提取有用的信息。

人工智能则利用这些计算机程序，让计算机自己思考、学习、推理和解决问题。

知识工程和人工智能的合作表现在以下几个方面：1. 知识库的设计知识库是知识工程的核心内容，是存储知识的地方。

人工智能则通过对知识库的分析和处理，实现智能分类、推理和决策等功能。

人工智能技术可以让知识库更加智能化，快速地从中提取有用的信息，并在需要时协助专家系统进行决策。

2. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以让计算机从数据中自动学习规律和模式。

知识工程可以提供有用的数据，帮助机器学习模型更加精准地预测和分类。

反之，机器学习也可以帮助知识工程对大量知识进行智能分类和优化。

3. 推理推理是人工智能的另一个核心功能，它可以从先前学到的知识中推断出新的结论。

知识工程可以将专家的知识转化为可执行的规则和逻辑，为推理提供基础。

人工智能技术则可以对这些规则和逻辑进行快速的推理和优化。

4. 自然语言处理自然语言处理是人工智能中的重要领域之一，它可以让计算机理解和处理人类的语言。

知识工程可以为自然语言处理提供良好的语义基础，从而让计算机更加准确地理解和处理语言。

反之，自然语言处理技术也可以为知识工程提供更加智能化的交互方式、快速的数据抽取和知识提取等功能。

综上所述，知识工程和人工智能是两个紧密关联的领域。

它们之间的合作关系可以帮助计算机更加智能地处理和解决问题，与人类密切地互动和合作。

人工智能概述

根据给出的标准模式不同，模式识别技术可由多种不同的识别方法。常用的有：模板匹配法；统计匹配法；句法匹配法；模糊模式法；神经网络法等。
人工智能研究和应用领域（四）
计算机视觉
计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科。其主要研究目标是使得计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。
人工智能概述
人工智能的定义及研究目标人工智能的产生与发展人工智能研究的基本内容及其特点人工智能的研究和应用领域人工智能研究的不同学派及其争论人工智能的近期发展分析
人工智能的定义及其研究目标(1)
人工智能的定义
– 什么是智能？
智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。认识智能的不同观点。
了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得人们更清楚地认识到人工智能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
人工智能的产生与发展—综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发展，专家系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数据库等问题暴露出来。要摆脱困境，必须走综合集成的发展道路。
专家系统
专家系统是一个能在某特定的领域内，以专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。
专家系统是人工智能中最活跃、发展最快的一个分支，已得到广泛的应用。目前正向多专家协同的分布式专家系统发展。
有关专家系统的详细讨论将在第8章进行。
模式识别
所谓模式识别是使得计算机能够对给定的事物进行鉴别，并把它归于与其相同或相似的模式中。
人工智能的定义及研究目标(2)

人工智能与知识工程

人工智能与知识工程课程复习题

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第一章 人工智能概述

AI(AI语言)

《人工智能》教学大纲

知识工程

人工智能原理-第1章概述

人工智能 现代方法

人工智能_ch1

李德毅：知识工程才是人工智能时代最有意义的课题之一,我乐此不疲｜中国机器人峰会_47

人工智能与知识工程

知识工程和人工智能的关系

人工智能概述

第一章人工智能概述

人工智能现代方法