人工智能经典课件 第一章
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人工智能第1章 PPT课件
知识表示方法和常用搜索原理
高级知识推理理论和方法
热点人工智能技术和方法
人工智能的主要应用领域
人工智能研究中的争论
第 一 章
绪 论
高
级
人 工
参考书
智
能
1. 蔡自兴，徐光佑，人工智能及其应用，
清华 大学出版社（第三版），北京，
2004
2. 史忠植，高级人工智能，科学出版社，
1998
第 一 章
绪 论
高 级
“像人一样思考” “像人一样行动” “理性地思考” “理性地行动”
强AI：能制造出真正能推理（Reasoning）
和解决问题（Problem_solving）的智能机 器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉 的，有自我意识的。强人工智能可以有两类 ：类人的人工智能，即机器的思考和推理就 像人的思维一样。非类人的人工智能，即机 器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使 用和人完全不一样的推理方式。
用冯诺依曼型计算机模拟人类智力行为，
研制智能程序；
远期目标：
远期是研制全新的计算机，即智能
第
计算机。
一
章
绪 论
高 级
1.3.1人工智能的定义
人
工 ◆ 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟
智
能 人任务（anthropomorphic tasks）的机器。
◆ 计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机 器的一个分支，其近期目标在于研究用机器来模 仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论 和技术。
绪 象、概念形成、语言使用等。
论
高
级 人
认知
工
智
能
认知心理学家Dodd等则认为，认知应包
第1章人工智能概述精品PPT课件
智能设备： 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互
功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析 问题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互
功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析 问题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
人工智能ppt课件
精选ppt
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解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸 的状态。
其中：
M表示传教士在右岸的人数。
C表示野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=1表示在右岸，B=0表示在左岸)。
初始状态集：S={(3,3,1)}
目标状态集：G={(0,精0选,0pp)t }
精选ppt
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的实质。
2.2 问题归约法
➢问题归约法的组成部分 （1）一个初始问题描述； （2）一套把问题变换为子问题的操 作符； （3）一套本原问题描述。
精选ppt
20
2.3 谓词逻辑法
➢ 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定 性的知识。它具有自然性、精确性、严 密性及易实现等特点。
精选ppt
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2.3 谓词逻辑法
精选ppt
18
2.2 问题归约法
➢问题归约法的概念
❖已知问题的描述，通过一系列变换把此 问题最终变为一个子问题集合；这些子 问题的解可以直接得到，从而解决了初 始问题。
❖该方法也就是从目标(要解决的问题)出发
逆向推理，建立子问题以及子问题的子
问题，直至最后把初始问题归约为一个
平凡的本原问题集合。这就是问题归约
L(1,0), L(2,0), L(精1选,1ppt), L(0,1), L(0,2) 16
第三步：求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)
L(2,0) 3,1,1 L(0,1) R(0,1)
3,0,0 L(0,2) R(0,2)
L(1,1) 2,2,1
L(2,0) R(2,0)
L(1,0)
所代表的对象的特性。弧线用于表示节点
《人工智能基础》第一章课件
人工智能基础 第一章 绪论
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
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。源自Page .人工智能的定义
定义1 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。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 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。
定义8 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。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
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。源自Page .人工智能的定义
定义1 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。
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AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 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。
定义8 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。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
人工智能1第一章绪论PPT课件
2020/8/10
4
第一章 人工智能概述
智能研究中一些难回答的问题
智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相 关联的能力的总称 ？
多大程度上可以说智能是学到的而不是先天存在的？
学习时发生什么？
什么是创造力？
什么是直觉？
可以从观察到的行为推断出具有智能，还是需要特定 内部机制的证据？
2020/8/10
3
第一章 人工智能概述
人工智能的定义
人工智能至今尚无统一的定义 我们给出的定义（狭义）：
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的 机器称为智能机器
从学科的角度看，人工智能是计算机科学的一个分支， 它研究、设计和应用智能机器，其目标是使智能行为自 动化。
从能力的角度看，人工智能是智能机器所执行的与人的 智能有关的功能，如判断、推理、理解、学习和问题求 解等思维活动
案的基础
2020/8/10
8
第一章 人工智能概述
图灵测试的反对意见
它偏向于纯粹的符号问题求解任务,不适用 于测试感知技能或要实现手工灵活性所需要 的能力
没有必要把机器智能强行套入人类智能的模 具中，或许机器智能就是不同于人类智能， 试图按照人类的方式来评价它，可能根本就 是一个错误。
也有人全面批评图灵测试，认为分散了我们 的注意力，应研究通用理论，解释人工智能 ，指导具体实践问题
逻辑的严谨性和普遍性 低效性
谓词演算 逻辑编程语言 启发式算法
2020/8/10
19
第一章 人工智能概述
专家系统
对特定领域知识的重视引发了对专家系统的研 究
基于规则的知识表示 基于模型的知识表示 推理
2020/8/10
20
第1章人工智能概述ppt-第1章人工智能概述
这一学派被称为符号主义学派、心理学派或逻辑 学派。
12页
第1章 人工智能概述
1.2.3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有一定 的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。 这一学派被称为行为主义、进化主 义或控制论学派。
5页
第1章 人工智能概述
智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
2页
第1章 人工智能概述
作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
12页
第1章 人工智能概述
1.2.3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)，曾引起人工智能界的轰动。这个机 器虫可以看作是新一代的“控制论动物”，它具有一定 的适应能力，是一个运用行为模拟即控制进化方法研究 人工智能的代表作。 这一学派被称为行为主义、进化主 义或控制论学派。
5页
第1章 人工智能概述
智能化也是自动化发展的必然趋势。自动化发展 到一定水平，再向前发展就是智能化，即智能化是继 机械化、自动化之后，人类生产和生活中的又一个技 术特征。
另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥 秘也可提供有益的帮助。因为我们可以通过电脑对人 脑进行模拟，从而揭示人脑的工作原理，发现自然智 能的渊源。
2页
第1章 人工智能概述
作为学科，人工智能研究的是如何使机器（计算机） 具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算 机上实现或再现的科学和技术。因此，从学科角度讲， 当前的人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的 研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、 神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科 学、行为科学、生命科学和数学，以及信息论、控制 论和系统论等许多学科领域。
实现机器推理要模拟人脑推理的宏观过程，按照符 号推演的方法，依据形式逻辑、数理逻辑的推理规则进 行，也可以采用数值计算的方法实现。还有采用并行推 理，如神经网络计算机，是重要的研究方向。
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
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第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
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第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
《人工智能概述 》PPT课件
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
10
a
11
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
（正向，反向）
a
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第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
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a
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替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
人工智能概述ppt课件
是机器具有智能的重要标志，同时也是获取知识的根 本途径。
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
7
人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
它主要研究如何使得计算机能够模拟或实现人类的学习功能。 为此，需要重点开展人类学习机理、机器学习方法和学习系统 构造技术三方面的研究工作。
6
人工智能的定义及研究目标(2)
什么是人工智能？
从能力方面定义
人工智能是指相对于人的自然能力而言的，用人 工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
从学科的角度定义
人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系 统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
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人工智能的定义及研究目标(3)
人工智能的研究目标
第一章 概述
1
课程说明（一）
课程简介：
人工智能（AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学 、心理学、哲学、语言学等多种学科互相渗透的基础上发展起来的一 门新兴边缘学科。主要研究如何使用机器（计算机）来模仿和实现人 的智能行为。即使得机器具有智能：能听、能说、能看、能写、长 于计算、善于规划、优化设计、严格推理、会思考、会学习、会决策、 会像人类专家那样解决疑难问题，这就是人工智能这门新兴学科的研 究任务。人工智能、原子能和空间技术被誉为是20世纪三大尖端科 技成就之一。预言家们说：说掌握了人工智能，谁就能征服世界。
在众多的挫折面前，人工智能的研究陷于了困境，处于低谷。
13
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
第1章-人工智能概述PPT课件
⑥ 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和 Knight,1991）
⑦ 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）
⑧ 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）
8种定义的比较
• 哲学（公元前428年—现在） • 数学（约800年—现在） • 经济学（1776年—现在） • 神经科学（1861年—现在） • 心理学（1879年—现在） • 计算机工程（1940年—现在） • 控制论（1948年—现在） • 语言学（1957年—现在）
• 中文屋子假设是说: 有一台计算机阅读了一段故事并且能 正确回答相关问题, 这样这台计算就通过了图灵测试。
• 而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述(因为他本人不懂中文 ), 然后将自己封闭在一个屋子里, 代替计算机阅读这段故事并且回 答相关问题。描述这段故事和问题的一连串中文符号只能通过一个很 小的缝隙被送到屋子里。 西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理 方式和过程(如符号匹配、查找、照抄等)对这些符号串进行操作, 然 后把得到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。
主要内容包括: 神经计算(Neural Computation, NC)、 进化 计算(亦称演化计算, Evolutionary Computation, EC, 包括遗传 算 法 (Genetic Algorithm, GA) 、 进 化 策 略 (Evolutionary Strategies, ES)等)、免疫计算(immune computation)、 粒群算 法(Particle Swarm Algorithm, PSA)、 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)、等。 计算智能主要研究各类优化搜索算法, 是当前人工智能学科 中一个十分活跃的分支领域。
⑦ 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）
⑧ 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）
8种定义的比较
• 哲学（公元前428年—现在） • 数学（约800年—现在） • 经济学（1776年—现在） • 神经科学（1861年—现在） • 心理学（1879年—现在） • 计算机工程（1940年—现在） • 控制论（1948年—现在） • 语言学（1957年—现在）
• 中文屋子假设是说: 有一台计算机阅读了一段故事并且能 正确回答相关问题, 这样这台计算就通过了图灵测试。
• 而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述(因为他本人不懂中文 ), 然后将自己封闭在一个屋子里, 代替计算机阅读这段故事并且回 答相关问题。描述这段故事和问题的一连串中文符号只能通过一个很 小的缝隙被送到屋子里。 西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理 方式和过程(如符号匹配、查找、照抄等)对这些符号串进行操作, 然 后把得到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。
主要内容包括: 神经计算(Neural Computation, NC)、 进化 计算(亦称演化计算, Evolutionary Computation, EC, 包括遗传 算 法 (Genetic Algorithm, GA) 、 进 化 策 略 (Evolutionary Strategies, ES)等)、免疫计算(immune computation)、 粒群算 法(Particle Swarm Algorithm, PSA)、 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)、等。 计算智能主要研究各类优化搜索算法, 是当前人工智能学科 中一个十分活跃的分支领域。
人工智能课件 第一章
13
何谓人工智能（ 何谓人工智能（二）
----Turing测试 测试
被测机器 小于50%？ ？ 小于
测试主持人
被测人
14
人工智能的研究目标
远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、 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 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控 制论等多种学科， 制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明， 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识 去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 相互关系 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
物质、能量、 物质、能量、信息和智能
构成宇宙的三大要素： 构成宇宙的三大要素： 三大要素：物质、 三大要素：物质、能量与信息 信息：是物质和能量的表现形式， 信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在 三大要素的基本关系： 三大要素的基本关系： 能量与物质之间的相互转换 能量之间的转换（电能--热能），物质之间的转换 粮食--酒 热能），物质之间的转换（ 能量之间的转换（电能 热能），物质之间的转换（粮食 酒） 能量转换为物质 （电--光），物质转换为能量 （煤--电） 光），物质转换为能量 电 信息是物质与能量的表现形式 物质与能量表现为信息， 物质与能量表现为信息，或者产生信息 信息可控制物质与能量的转换 信息能够控制物质、 信息能够控制物质、能量自身及相互之间的转换 三大要素与智能 人类的智能：物质( )+能量 生物电)→(生物) 能量( )→(生物 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能：物质( )+能量 物理电)→(电子) 能量( )→(电子 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 产业革命及其意义 是物质与能量领域的革命， 是物质与能量领域的革命，放大了人的体能 4
何谓人工智能（ 何谓人工智能（二）
----Turing测试 测试
被测机器 小于50%？ ？ 小于
测试主持人
被测人
14
人工智能的研究目标
远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、 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 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控 制论等多种学科， 制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明， 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识 去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 相互关系 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
物质、能量、 物质、能量、信息和智能
构成宇宙的三大要素： 构成宇宙的三大要素： 三大要素：物质、 三大要素：物质、能量与信息 信息：是物质和能量的表现形式， 信息：是物质和能量的表现形式，是以物质和能量为载体的客观存在 三大要素的基本关系： 三大要素的基本关系： 能量与物质之间的相互转换 能量之间的转换（电能--热能），物质之间的转换 粮食--酒 热能），物质之间的转换（ 能量之间的转换（电能 热能），物质之间的转换（粮食 酒） 能量转换为物质 （电--光），物质转换为能量 （煤--电） 光），物质转换为能量 电 信息是物质与能量的表现形式 物质与能量表现为信息， 物质与能量表现为信息，或者产生信息 信息可控制物质与能量的转换 信息能够控制物质、 信息能够控制物质、能量自身及相互之间的转换 三大要素与智能 人类的智能：物质( )+能量 生物电)→(生物) 能量( )→(生物 人类的智能：物质(碳)+能量(生物电)→(生物)信息 人造的智能：物质( )+能量 物理电)→(电子) 能量( )→(电子 人造的智能：物质(硅)+能量(物理电)→(电子)信息 产业革命及其意义 是物质与能量领域的革命， 是物质与能量领域的革命，放大了人的体能 4
人工智能的定义课件
路漫漫其悠远
Thinking theory
• 思维科学是一门综合性的交叉学科，故需要多种学科的 配合研究。可以从心理学、人工智能、计算机科学、数 学、生理学及文学艺术等方面着手来研究人的思维过程 的规律。思维科学的应用领域十分广泛，涉及科学语言 学、模式识别、人工智能、教育学、情报学、管理学、 文字学等学科的研究
Q期末成绩----70分 Q 以本课程期末考试成绩为主要依据。
Q学期成绩----100分 Q学期成绩(100)=平时成绩(30) +期末考试
(70)
路漫漫其悠远
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义 1.2 人工智能的诞生及发展
路漫漫其悠远
第一章 绪 论
1.1 人工智能的定义
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
定义 8 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(“The branch of computer science that is concerned with the automation of intelligent behavior”)(Luger和Stubblefield ，1993)。
intelligence
when
performed
by
people”)(Kurzweil ，1990)。
定义2 人工智能是研究如何让计算机做现阶段人 类才能做得更好的事情 (The study of how to
make computers do things at which ,at the moment, people are better”)(Rick 和 Knight ， 1991)。
路漫漫其悠远
C4 : 理 性 行 为 系 统 ( Systems that act
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(1,1) A(1,2) (2,1) B(1,3) (2,3) A(2,3) A(1,3) (3,1) B(1,2) (3,2) A(3,2)
(3,3)
(1,3)
(1,2)
(2,2)
二阶梵塔的状态空间图
从初始节点(1, 到目标节点 到目标节点(2, 及 从初始节点 1)到目标节点 2)及(3, 3)的任何一条路径都是问题的一 的任何一条路径都是问题的一 个解。其中，最短的路径长度是3，它由3个操作组成 例如， 个操作组成。 开始， 个解。其中，最短的路径长度是 ，它由 个操作组成。例如，从 (1, 1)开始， 开始 通过使用操作A(1, 3)、B(1, 2)及A(3, 2)，可到达 (3, 3)。 通过使用操作 、 及 ， 。
• 对任何一个状态，可使用的算符可能不止一个， 这样由一个状态所生成的后继状态就可能有多个。当 对这些后继状态使用算符生成更进一步的状态时，首 先应对哪个状态进行扩展呢？这取决于搜索策略，不 同的搜索策略的扩展顺序是不同的，这正是本章要讨 论的问题。 • 除了少数像“传教士与野人”这样的简单的问题 外，描述状态空间的图一般都很大，无法直观地画出， 只能将其视为隐含图，在搜索解答路径的过程中只画 出搜索时直接涉及到的节点和弧线，构成所谓的搜索 图。状态空间、搜索图和解答路径之间的关系，可以 用下图表示。
种状态并非全有意义， 这32种状态并非全有意义，除去不合法状态和修道士被野人吃 种状态并非全有意义 掉的状态，有意义的状态只有16种 掉的状态，有意义的状态只有 种： S0=(3, 3, 1) S1=(3, 2, 1) S2=(3, 1, 1) S3=(2, 2, 1) S4=(1, 1, 1) S5=(0, 3, 1) S6=(0, 2, 1) S7=(0, 1, 1) S8=(3, 2, 0) S9=(3, 1, 0) S10=(3, 0, 0) S11=(2, 2, 0) S12=(1, 1,0) S13=(0, 2, 0) S14=(0, 1, 0) S15=(0, 0, 0) 有了这些状态，还需要考虑可进行的操作。 有了这些状态，还需要考虑可进行的操作。 操作是指用船把修道士或野人从河的左岸运到右岸 是指用船把修道士或野人从河的左岸运到右岸， 操作是指用船把修道士或野人从河的左岸运到右岸，或从河的 右岸运到左岸。 右岸运到左岸。 每个操作都应当满足如下条件： 每个操作都应当满足如下条件： 一是船至少有一个人 船至少有一个人（ 或 ）操作，离开岸边的m和 的减少数 一是船至少有一个人（m或c）操作，离开岸边的 和c的减少数 目应该等于到达岸边的m和 的增加数目 的增加数目； 目应该等于到达岸边的 和c的增加数目； 二是每次操作船上人数不得超过 每次操作船上人数不得超过2个 二是每次操作船上人数不得超过 个； 三是操作应保证不产生非法状态 操作应保证不产生非法状态。 三是操作应保证不产生非法状态。 因此，操作应由条件部分和动作部分： 因此，操作应由条件部分和动作部分： 条件： 条件：只有当其条件具备时才能使用 动作：刻划了应用此操作所产生的结果。 动作：刻划了应用此操作所产生的结果。
1. 状态
状态是描述问题求解过程中任一时刻状况的数据 结构，一般用一组变量或多维数组 Sk=(Sk0,Sk1,…,Skn) 表示，当给每个分量以确定的值时，就得到了一个具 体的状态。
2. 算符
引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个 状态变为另一个状态的操作称为算符。操作可以是一 个机械的步骤、过程、规则或算子，指出了状态之间 的关系。
操作的表示： 操作的表示： 用符号P 用符号 ij表示从左岸到右岸的运人操作 用符号Q 用符号 ij表示从右岸到左岸的操作 其中： 其中： i表示船上的修道士人数 表示船上的修道士人数 表示 j表示船上的野人数 表示船上的野人数 表示 操作集 本问题有10种操作可供选择 种操作可供选择： 本问题有 种操作可供选择： F={P01, P10, P11, P02, P20,Q01, Q10, Q11, Q02, Q20} 下面以P 为例来说明这些操作的条件和动作。 下面以 01和Q01为例来说明这些操作的条件和动作。 操作符号 条件 动作 P01 b=1, m=0或3, c≥1 b=0, c=c-1 或 Q01 b=0, m=0或3，c≤2 b=1, c=c+1 或 ，
1.1 状态空间表示法
状态空间表示法是人工智能中最基本的形式 状态空间表示法 化方法，是讨论问题求解技术的基础。状态空 间表示法是用“状态”和“算符”来表示问题 的一种方法。其中“状态”用以描述问题求解 过程中不同时刻的状况；“算符”表示对状态 的操作，算符的每一次使用就使问题由一种状 态变换为另一种状态。当到达目标状态时，由 初始状态到目标状态所用算符的序列就是问题 的一个解。
二阶梵塔问题 二阶梵塔问题
设用Sk=(Sk0,Sk1)表示问题的状态，Sk0表示 设用Sk=(Sk0,Sk1)表示问题的状态，Sk0表示 金片A所在钢针号，Sk1表示金片B 金片A所在钢针号，Sk1表示金片B所在钢针 号，全部可能的状态有九种： S0=(1,1), S1=(1,2), S2=(1,3) S3=(2,1),S4=(2,2), S5=(2,3) S6=(3,1), S7=(3,2),S8=(3,3)
13
问题的初始状态集合为S={S0} 问题的初始状态集合为 目标状态集合为G={S4, S8} 目标状态集合为 初始状态S 和目标状态S 初始状态 0和目标状态 4、S8如图所示
A B 1 2 3 1
S0=(1, 1)
A B 2
S4=(2, 2)
A B 3 1 2
S8=(3, 3)
3
二阶梵塔问题的初始状态和目标状态
(331)o 01 o(320) 331)o o(320) 320 02 01 o(310) o(310) 310
02 o(010)(011)o 01 o(000) o(010)(011)o o(000) 010)(011 000 10 11 o(111) o(111) 111
图1.1 传教士与野人问题的状态空间图
2
基本概念
1.什么是搜索？
根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而 构造一条代价较少的求解路线，使问题得到圆满解决 搜索。 的过程称为搜索 搜索
2.盲目搜索
盲目搜索是按预定的控制策略进行搜索，在搜索过 盲目搜索 程中获得的中间信息不用来改进控制策略。
基本概念
3. 启发式搜索
启发式搜索是在搜索中加入了与问题有关的启发 启发式搜索 式信息，用以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。 由于搜索总是按预先规定的路线进行，没有考虑 到问题本身的特性，所以这种搜索具有盲目性，效率 不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索优于盲目 搜索。但由于启发式搜索需要具有与问题本身特性有 关的信息，而这并非对每一类问题都可方便地抽取出 来,因此盲目搜索仍不失为一种应用较多的搜索策略。
传教士与野人问题
例：设N个传教士带领N个野人划船渡河，且 为安全起见，渡河需遵循两个约束：（1）船上 的人数不得超过载重限量，设为K个人；（2） 为预防野人攻击，任何时刻（包括两岸、船上） 野人数目不得超过传教士数目。应如何规划渡 河方案？ 为便于理解状态空间表示法，可简化该问 题到一个特例：N=3，K=2。
第一章
搜索问题
搜索是人工智能中的一个基本问题， 搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切 是人工智能中的一个基本问题 相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的 相关，搜索策略的优劣， 性能与推理效率。 性能与推理效率。
内容： 状态空间的搜索问题 搜索方式： 盲目搜索 启发式搜索 关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题的解 （最佳解）。
状态空间表示法的几点说明
• 用状态空间方法表示问题时，首先必须定 义状态的描述形式，通过使用这种描述形式可 把问题的一切状态都表示出来。其次，还要定 义一组算符，通过使用算符可把问题由一种状 态转变为另一种状态。 • 问题的求解过程是一个不断把算符作用于 状态的过程。如果在使用某个算符后得到的新 状态是目标状态，就得到了问题的一个解。这 个解是从初始状态到目标状态所用算符构成的 序列。
于是，从初始状态出发，可画出该问题的状 态空间有向图，见图1.1。
o(220) o(220) 220 11 10 o(321) o(321) 321 02 (110)o 110)o 20 o(311) o(311) 311 01 o(300) o(300) 300 11 o(221)(031)o o(221)(031)o 221)(031 20 01 o(020) o(020) 020 01 o(021) o(021) 021 02
解：首先选取描述问题状态的方法。在这个问题中，需要 首先选取描述问题状态的方法。在这个问题中， 考虑两岸的修道士人数和野人数， 考虑两岸的修道士人数和野人数，还需要考虑船在左岸还是在 右岸。 右岸。从而可用一个三元组来表示状态 S=(m, c, b) 其中， 表示左岸的修道士人数 表示左岸的野人数 表示左岸的修道士人数， 表示左岸的野人数， 表示 其中，m表示左岸的修道士人数，c表示左岸的野人数，b表示 左岸的船数。 左岸的船数。 右岸的状态可由下式确定： 右岸的状态可由下式确定： 右岸修道士数 m'=3-m 右岸野人数 c'=3-c b'=1-b 右岸船数 在这种表示方式下， 和 都可取 都可取0、 、 、 中之一 中之一， 可取 在这种表示方式下，m和c都可取 、1、2、3中之一，b可取 0和1中之一。因此，共有 ×4×2=32种状态。 中之一。 种状态。 和 中之一 因此，共有4× × 种状态
• 算符的一次使用，就使问题由一种状态转 变为另一种状态。可能有多个算符序列都可使 问题从初始状态变到目标状态，这就得到了多 个解。把其中使用算符最少的解称为最优解。 例如在上例中，问题有无数条解答路径(因为划 船操作可逆),但只有4个最优解，都包含了11个 操作算子。这只是从解中算符的个数来评价解 的优劣，今后将会看到评价解的优劣不仅要看 使用算符的数量，还要看使用算符时所付出的 耗散值，只有总耗散值最小的解才是最优解。