人工智能原理32PPT课件
一章节人工智能概述 共74页PPT资料
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14.09.2019
人工智能
13
行为模拟,控制进化
行为模拟是一种基于感知-行为模型 的研究途径和方法,它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性,如自适应 ,自寻优、自学习、自组织等,来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者,被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人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。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)简称AI, 主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化 机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展 人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。
2024年度人工智能介绍ppt课件(1)
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目录•人工智能概述•机器学习原理及应用•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统设计与实现人工智能概述ABDC定义人工智能(AI )是计算机科学的一个分支,旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
萌芽期20世纪50年代,人工智能的概念被提出,并开始进行基础性的研究。
发展期20世纪60-80年代,专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。
成熟期20世纪90年代至今,机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展,使得人工智能在多个领域实现广泛应用。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为,实现对复杂问题的求解和自主学习。
其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能,能够自主地进行学习、推理、决策等任务。
这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望应用领域人工智能已经渗透到社会的各个领域,如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。
这些应用不仅提高了工作效率,也改善了人们的生活质量。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如,在智能制造、智慧城市等领域,人工智能将推动产业升级和转型;在医疗、教育等领域,人工智能将提供更加个性化、高效的服务。
同时,人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。
机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304将数据集划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。
从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征,作为模型的输入。
利用训练集数据,通过最小化损失函数来学习模型的参数。
使用测试集数据对训练好的模型进行评估,衡量模型的预测性能。
数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
人工智能ppt课件
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3. 智能交通事故预防和处理:人工智能能够通过识别和分析交通监控设备中的视频数据,自动检测 交通违法行为和危险驾驶行为。当发生交通违法或潜在危险时,智能交通管理系统能够及时报警并发 送警报给执法部门,以便快速处理交通事故和减少交通事故发生的可能性。此外,智能交通管理系统 还可以通过实时数据分析,识别道路安全隐患,并提出相应的改进措施,提高道路交通的安全性。
3. 提升医学研究与知识共享:人工智能可以对大规模的医学 文献进行数据挖掘和知识抽取,从中发现新的疾病模式和治 疗方法。此外,人工智能还能够实时跟踪世界各地的疫情和 流行病动态,帮助医学界更好地了解和应对不同疾病的传播 和治疗策略。
机器人手术助手
1. 机器人手术助手提高手术精确性: 机器人手术助手借助人工智能技 术,能够进行高精度的手术操作。由于其精确性高,可以减少手术中 对周围组织的伤害,降低手术风险,提高手术的成功率。 2. 机器人手术助手提升手术效率:机器人手术助手能够借助人工智能 进行快速而准确的诊断和决策,使外科医生能够更高效地执行手术。 其高速度和稳定性使得手术时间缩短,并减少手术过程中的疲劳,方 便外科医生进行长时间的手术操作。
智能生产线
1. 优势提高生产效率。通过人工智能技术的应用,智能生产线能够实现自动化、 智能化的生产过程,从而大大提高生产效率。智能生产线能够自动进行物料的搬 运、装配、检测等工作,减少了人工操作的时间和非生产性的等待时间,有效地 缩短了生产周期,并提高了产品质量的稳定性。
人工智能原理及其应用 ppt课件
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ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
1. 1990年至今:又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知 识表示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法
1) 连接主义 起源于仿生学,特别是人脑模型的研究。 从神经元开始进而研究神经网络模型和 脑模型,目前比较热门。
第一章 人工智能概述
1) 行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模 拟人在控制过程中的智能行为和作用, 后来偏重于智能控制和智能机器人系统 的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的 六足机器人。
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第二章 知识表示
1. 知识表示观点 1) 陈述性观点 2) 过程性观点
第二章 知识表示
1) 表示能力 2) 可利用性 3) 可组织性与可维护性 4) 可实现性 5) 自然性与可理解性
第一章 人工智能概述
一、研究目标
1. 计算机与人脑(硅脑与碳脑) 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来
不断提高信息处理能力;而存储程序式计算 机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它 的,与人脑相比是机械的、死板的和无法自 我提高的。
人工智能简介-课件(PPT演示)
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形成期(1956--1970年)
早期研究 心理学小组:1957年,纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题,如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组:1956年,塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习 、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习,也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习,该程序1959年击败了 塞缪尔本人,1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组:1958年,麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年,麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智能 的发展。 其他方面:1965年,鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结(消解)原理。 1965年,费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
2
物质、能量、信息、知识和智能
构成宇宙的三大要素: 三大要素:物质、能量与信息 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 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 三者之间的关系 信息:是形成知识的原料,是智能的加工对象 知识:是信息的关联,是由智能加工后的产品 智能:是信息到知识的一个加工器 产业革命和信息革命及其意义 产业革命:是物质与能量领域的革命,放大了人的体能 信息革命:是信息与智能领域的革命,需要放大人的智能
人工智能ppt课件
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随着超级智能的发展,人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险,一旦失去控制,人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源,而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密,实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式,从日常生活中的各种便利设施,如智能家居、智能交通,到更广泛的社会问题,如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展,形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会,如果数据存在偏见或歧视,那么算法也可能会继承这些偏见和歧视,导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视,需要提高算法的透明度,让人们了解算法的工作原理和决策依据,以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力,但其行为可能变得不可预测,甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规,以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才,以适应这个快速发展的领域。同时,我们也需要提高公众对AI的认识和理解,以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用,以充分利用AI的潜力。同时,我们也需要关注AI的负面影响,并采取措施来减少这些影响。
人工智能PPT课件
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工业机器人:
语言识别
日本发那科(FANUC)
2024/1/17
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阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神),是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米,体重150千克,由头部、躯干和四肢组成,像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告, 最少只需5年,智能机器可能就会带来 极端危险。他认为,人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说: “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁,那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元, 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON(魔爪小型移动机器人),曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸, 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人, 可以实现自主双腿行走,并规划行走路线, 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里,有一个超级“助理医生”— —“沃森”,它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家,医生在它 的界面中输入病人的信息,几秒钟之 内,它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案,供医生参考。 “沃森”能力超强:30个医生夜以继日 做上一个月的研究,它9分钟就能搞定; 它15秒就能吃透的病,人类医生即使 每天看150份病人的资料,也要花费一 万个星期。
人工智能智慧公安解决方案培训课件(PPT32页)
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大数据
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能 具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信 息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据 指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。 大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、 Value(价值)。
日趋复杂的公共安全问题 “平安城市”的政策导向 “3111工程”的重点推广
科技 强警
信息数字化 信息精确、高效化 公安工作一体化
公安监控需解决的问题
原有监控系统各自独立、呈信息孤岛态势 原有设备种类繁多,技术规范、标准统一 缺乏有效的系统管理,图像利用率低 系统功能单一,不能满足用户现代业务需求 网络带宽的限制,使移动视频监控的应用受到制约
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分信息搜集方式和大数据应 用的创新突破。技术核心是自然英国《自然》杂志网络版发表报告说,他们新研 发的“深度Q网络”计算程序有望将人工智能技术往前推进一大步。这一计 算程序突破了以往单一算法只能对应单一任务的限制,可让计算机实现更接 近人类的独立学习和推理能力。
治安监 控视频
海量视频管理和应用
移动执 法指挥
交通监 控视频
能随时随地查看辖区内 的交通监控视频
实现远程化、移动化的执法
应用场景(一)——移动监控、指挥
重大活动、游行、集会 进行现场实时监控、维 稳;
外出领导实时监控、指 挥重大案件现场。
应用场景(二)——快速抓捕
可对案发现场公安监控视频进行调用,迅速获取案件过程信息,了解案发过程,锁 定犯罪嫌疑人;
人工智能培训课程PPT授课课件
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思维过程
从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才 能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向, 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ,至今 不肯忘 怀。
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向, 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ,至今 不肯忘 怀。
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向, 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ,至今 不肯忘 怀。
仿生学
忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向, 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ,至今 不肯忘 怀。
语言学
生物学 哲学
研究方法
如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题 是:是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样
人工智能
人工智能是计算机学科 的一个分支,二十世纪 七十年代以来被称为世 界三大尖端技术之一, 这是因为近三十年来它 获得了迅速的发展,在 很多学科领域都获得了
广泛应用
智能行为
人工智能将涉及到计算机科学心理学、哲学和语言学等学科可以说几乎是自 然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴
人工智能讲义ppt课件
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【十亿】颗人脑运算能力的计算机,计算机
届时将拥有所谓的“强人工智能”,并能代替人类 思考。科学家称,科技发展将由机器接管,机器也
可敏捷地思考和沟通,快到正常人无法理解的地步
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f ll will we
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of
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THANKS!!!
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cost
cutting
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于 2010诞年生的“人脑输入计算机”
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2011年2月18日
超级电脑“沃森”(watson)打
败了人类,站在了与人类智力竞赛的最
高领奖台上。
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还有各种展示了我们的成果以及我们的恐慌的电影……
FONTS
14
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飞速发展的人工智能
.
科学家如是说
根据程序计算获知,人类在2045年仅用1000
一部分民众及图灵的拥趸者认可并广为传颂。
5
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你知道截止到现在
人工智能
已经发展到什么地步了吗?
6
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1956年
正式提出人工智能学科
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1996年2月10~17日
国际象棋大师卡斯帕洛夫 (Kasparov)以4:2战胜“深蓝” (Deep Blue)。
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1997年5月
深蓝(Deep Blue)计算机 3.5:2.5战胜了卡斯帕洛夫( Kasparov)。
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40
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#^%#^@!?
this guys seems to be
lost
41
.
are you excited about presentations?
人工智能原理(PPT 26页)

参考书
1. 人工智能 (史忠植 王文杰) 国防工业出版社 2. 人工智能原理与方法(王永庆) 西安交大出版社 3. 人工智能-一种现代方法(第二版)(Stuart Russell .
Peter Norvig) 人民邮电出版社 4. 4.人工智能及其应用(蔡自兴 徐光祐) 清华大学出
版社
第1章 绪论
Artificial Intelligence Principle
人工智能原理
Sep ,2010 Graduate students of 2010 College of Computer Science & Engineering
Changchun University of Technology
17
基于研究途径与实现技术的领域划分
符号智能:智能系统可以理解为某种符号逻辑运算系统,以符 号形式的知识和信息为基础,主要通过逻辑推理,运用知识进 行问题求解。以知识为基础。即所谓传统人工智能。
自然计算:是模拟自然界的生物或者物理现象而设计的各种计算系 统的统称。是模拟群智能的。计算智能以数值数据为基础,主要 通过数值计算进行问题求解。基础多为数据而非知识。
19
AI牛人Newell, Simon等早期所吹的“牛皮”
• 不出10年,计算机将成为世界象棋冠军。 • 不出10年,计算机将发现和证明重要的数学定理。 • 不出10年,计算机将能谱写具有优秀作曲家水平的乐曲。 • 不出10年,大多数心理学理论将在计算机上形成。 • 有人甚至断言,20世纪80年代将全面实现AI,2000年机
脑智能和群智能
脑(主要指人脑)的宏观心理层次的智能表现称为脑智能。 由群体行为所表现出的智能称为群智能。
脑智能和群智能是属于不同层次的智能: 脑智能是一种个体智能。 群智能是一种社会智能, 或者说系统智能。
(完整版)人工智能介绍PPT课件_3

2023/10/8
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/8
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2023/10/8
人工智能课件
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机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学 习等类别。其中,监督学习是指根据已知输入和输出数据进行训 练,无监督学习是指在没有已知输出数据的情况下进行训练,半 监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的方法,强化学习是 指通过与环境的交互进行学习。
常见的机器学习算法
K最近邻算法
人工智能课件
目
CONTENCT
录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习入门 • 自然语言处理 • 计算机视觉基础 • 人工智能的伦理和社会影响
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能是一种模拟人类智能的技术和系统,旨在使计算机具有 类似于人类的思考、学习、推理和决策等能力。
人工智能包括机器学习、自然语言处理、图像识别等多个领域, 是当前计算机科学和信息技术领域的重要发展方向。
经济结构变化
人工智能的发展将改变劳 动力需求,促进产业结构 升级,但也可能引发失业 问题。
社会关系影响
人工智能在社交、娱乐等 领域的应用可能导致人们 过度依赖技术,影响人际 交往能力。
法律与道德规范
随着人工智能技术的进步 ,需要制定相应的法律和 道德规范来规范其应用。
人工智能的未来发展趋势和挑战
技术创新
03
深度学习入门
深度学习的定义和特点
深度学习的定义
深度学习是机器学习的一个分支 ,它使用人工神经网络模拟人脑 神经网络的工作方式,从而实现 对数据的分析和处理。
深度学习的特点
深度学习具有强大的特征学习和 抽象能力,能够自动提取输入数 据的特征,并能够处理复杂的非 线性问题。
常见的深度学习模型
01
随着算法、算力、数据等技术 的不断进步,人工智能将在更
人工智能ppt课件

人工智能的技术原理:强化学习
人工智能通过模拟生物学习过程,实现自我优化。 以AlphaGo为例,其利用深度学习和强化学习技术,从人类围棋大师的棋局中学习,不 断优化策略,最终击败了世界冠军李世石。 强化学习是人工智能的一种重要技术手段。 强化学习通过给予智能体奖励或惩罚来驱动其行动,使其在与环境的交互中获得最优 解。例如,自动驾驶车辆通过强化学习算法,能在各种复杂环境中自主驾驶。 人工智能的发展推动了强化学习的广泛应用。 随着AI技术的发展,如深度学习、自然语言处理等,为强化学习提供了丰富的数据来 源和应用场景,使得强化学习在游戏、机器人控制等领域得到了广泛应用。 强化学习的未来研究方向包括提高学习效率、扩大应用领域等。 为了提高强化学习的学习效率,研究者们正在探索更有效的算法和模型;同时,也正 在尝试将强化学习应用到更广泛的领域,如医疗、金融等。
深度学习
监督学习的应用领域广 泛
监督学习 自然语言处理
BERT
监督学习的发展推动了 人工智能的进步
监督学习 人工智能 AlphaGo
监督学习的未来发展方向 是自我学习和强化学习
人工智能 自我学习 强化学习
OpenAI GPT-4模型
人工智能的技术原理:无监督学习
无监督学习通过发现数据中的规律。 无监督学习是机器学习的一种方法,其核心在于让模型在没有标签或反馈的情况下自动学习和理解数据的内在规律,如聚类分析、关联规则挖掘等。 无监督学习在人工智能的发展历程中起到关键作用。 从20世纪50年代开始,人工智能的研究者们就开始探索无监督学习的理论与应用,例如在图像处理领域,无监督学习的自编码器技术已被广泛应用。 无监督学习为人工智能提供了更广泛的应用场景。 随着深度学习技术的发展,无监督学习已经可以处理包括语音识别、自然语言处理等多个领域的复杂任务,极大地拓展了人工智能的应用范围。
【2024版】《人工智能原理》PPT课件
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第4章 状态空间法
(2)知识表达:用一阶谓词逻辑表达相关知识, 构造公理系统A; (3)谓词演算:利用归结原理求解问题,求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤:
(1)把问题的已知条件用谓词公式表示出来, 并化为相应的子句集;
(2)把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来,并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意: 化简后的子句之间是合取关系,即
与的关系,所以只要有一个子句是假的, 则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的,所以一个子 句集中只要含有一个空子句,则子句集 就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想: 有一个二元组<A,T>,其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。 要证明T是A的逻辑结论,即 A T 。 采用的思想是: 如果要证明T是A的逻辑结论,则证明T的否定T
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符:
符号名称 运算符
与(合取)
或(析取)
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义: 语义网络是一种用实体及其语义关系
来表达知识的有向图。其基本要素是: (1)结点:描述实体,表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 (2)有向弧:描述事物间的关系。
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概况三
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overview
• 1. Rule based deduction system • 2. Production system • 3. Uncertainty knowledge and reasoning
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归结反演的策略
以上讨论的几种基本的归结策略,在具体应用时可 把几种策略组合在一起使用。归结演绎推理是在自 动定理证明领域影响较大的一种推理方法,它比较 简单且又便于在计算机上实现。但由于它要求把逻 辑公式转化成子句集,就可能丢失蕴含式含有的逻
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规则逆向演绎系统
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规则逆向演绎系统
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规则双向演绎系统
• 规则双向演绎系统的主要复杂之处在于 其终止条件,终止涉及两个图结构之间的 适当交接处。这些结构可由标有合一文字 的节点上的匹配棱线来连接。用对应的mgu 来标记匹配。
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代换的一致性
• 无论对于正向演绎、逆向演绎还是双向演绎,
都要求推理过程中所用的代换集合具有一致性。
与/或形表示,其变换过程与正向演绎推理中对已 知事实的变换相似,只是要用存在量词约束的变 元的Skolem函数替换由全称量词约束的相应变元, 并且消去全称量词,然后再消去存在量词,且使 各主要析取式中的变元不同名。
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规则逆向演绎系统
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规则逆向演绎系统
• 2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱB规则的表示形式
B规则的表示形式为: W→L 其中,W为任 一与/或形公式,L为文字。如果已知的B规则不是 所要求的形式,可以把它化成规定的形式。
辑控制信息。例如下列逻辑公式:
(┐A∧┐B) →C
(┐A∧┐C) →B
(┐B∧┐C) →A ┐A→(B∨C)
A∨B∨C
┐B→(A∨C)
┐C→(A∨B)
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1 规则演绎系统
• 对于许多公式来说,子句形是一种低效 率的表达式,因为一些重要信息可能在求 取子句形过程中丢失。可以采用易于叙述 的if then规则来求解问题,这种基于规则的 系统叫做规则演绎系统。
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规则正向演绎系统
• 基于规则的演绎系统和产生式系统,均有 两种推理方式:正向推理(forward chanining)和逆向推理(backward chaining)。 正向推理:从if部分向then部分推理的过程, 它是从事实或状况向目标或动作进行操作 的。 逆向推理:从then部分向if部分推理的过程, 它是从目标或动作向事实或状况进行操作 的。
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剪枝策略
• 剪枝策略的基本思想:每当选用一条规 则时,就进行一次一致性检查,如果当前 的部分解图是一致的,则继续向下扩展, 否则就放弃该规则而选用其他侯选规则。
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剪枝策略
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2 产生式系统
• 美国数学家Post,1943年提出了一种计算形式体 系里所使用的术语。主要是使用类似文法的规则, 对符号串做替换运算。这就是最早的一个产生式 系统。
比如:W→(L1∧L2)
W→(L1∨L2)?
W→L1, W→L2
• 3、已知事实的表示形式
在逆向演绎推理中,要求已知事实是文字的 合取形式,即形如F1∧F2∧…∧Fn
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规则逆向演绎系统
• 4、推理过程 应用B规则进行逆向演绎推理的目的是求解问
题,从目标公式的与/或树出发,通过运用B规则 来进行求解。其推理过程为: 1) 先用与/或树把目标公式表示出来。 2) 用B规则的右部和与/或树的叶节点进行匹配,将 匹配成功的B规则加入到与/或树中。 3) 重复进行步骤2),直到产生某个终止在事实节点 上的一致解图为止。
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规则正向演绎系统
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规则正向演绎系统
2、F规则的表示形式 在与/或形正向演绎推理中,要求F规则
具有如下形式:L→W 其中,L为单文字,W为与/或形。如果领 域知识的表示形式不是所要求的形式,则 需通过变换将它变成规定的形式。 3、目标公式的表示形式 在与/或形正向演绎推理中,要求目标公式 用子句表示,否则就需要化成子句形式。
• 到了60年代,产生式系统成为认知心理学研究人 类心理活动中信息加工过程的基础,由此心理学 家认为,人脑对知识的存储就是产生式形式。因 此,用它来建立人类认知模型。
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规则正向演绎系统
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规则逆向演绎系统
• 与/或形逆向演绎推理是从待证明的问题出发,逆 向使用蕴式(B规则)进行演绎推理,直至得到包含 已知事实的终止条件为止。
• 1、目标公式的与/或形及其与/或树表示 在与/或形逆向演绎推理中,要求目标公式用
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规则正向演绎系统
1.事实表达式的与或形变换 在基于规则的正向演绎系统中,我们把事实表示为非蕴涵
形式的与或形,要把一个公式化为与或形,可采用下列步骤 (1) 利用(W1→W2)和(┐W1∨W2)的等价关系,消去符号→ (2) 用狄·摩根(De Morgan)定律把否定符号移进括号内,直到
每个否定符号的辖域最多只含有一个谓词为止。 (3) 对所得到的表达式进行Skolem化和前束化。 (4) 对全称量词辖域内的变量进行改名和变量标准化,而存
在量词量化变量用Skolem函数代替。 (5) 删去全称量词,且使各主要合取式中的变元不同名。
例如,我们有事实表达式 ( x ) y ( ) Q ( { y ,x ) [ R ( y ( ) P ( y ) S ) ( x ,y )]}
按上述步骤进行转化后得到与/或形表达式:
Q ( z ,a ) { R [ ( y ) ( P ( y ) ]S ( a ,y )]}
Review
• 1、Search Engine ---- PageRank • 2、Data Mining ----Association Rule • 3、Resolution --- based on clause
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整体概述
概况一
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概况二
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规则正向演绎系统
4、推理过程
应用F规则进行推理的目的在于证明某个目标公 式。其推理过程为: 1) 首先用与/或树把已知事实表示出来。 2) 用F规则的左部和与/或树的叶节点进行匹 配,将
匹配成功的F规则加入与/或树中。 3) 重复进行步骤2),直到产生一个含有以目标节点 作
为终止节点的解图为止。