人工智能之基于知识的系统(PPT 69张)
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人工智能基础-PPT课件
人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。
20 世纪40 年代和50 年代，来自不同领域（数学、心理学、工程学、经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。
2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。
3. 认识人工智能未来的发展趋势。
1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现，该发现测试了感知（感官感知，物体识别）、注意力、记忆（短期和永久性）、抽象思维、面向目标的行为（决策、发起和监视行为）、情绪、社会关系、意识和自由意志。
AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。
人工智能手臂概念图如图1-2 所示。
1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础，并已被发现和发展了数千年。
1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。
特定时刻行为的合理性取决于以下几点：（1）定义成功标准的效率度量。
（2）代理对背景的了解。
（3）代理当前可能采取的行动。
（4）迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。
1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克（Warren McC ulloch）跟沃特·皮特斯（Walter Pitts）完成的。
1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。
1.2.3 知识应用期1977 年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。
1.2.4 综合集成期在专家系统方面，从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。
人工智能 ppt课件
（2）自然数都是大于等于零的整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数。 I(x):x是整数。 GZ(x):x大于等于零。 （x)(N(x)→(GZ(x）∧I(x))）
(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。 定义谓词： SUMMER(x):x处于夏天。 DRY(x):x很干燥。 HOT(x):x很炎热。
f4：从B瓶往C瓶倒油， 把C瓶倒满。
f5：从B瓶往A瓶倒油， 把B瓶倒空。
f6：从B瓶往C瓶倒油， 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
f1 f5
f7：从C瓶往A瓶倒油，
5,2
f4 f2
f3
4,3 f1 5,3
f7 f3
f8
4,0
f4
f5
0,1
f6 f8
f1
1,0
f7 f3
1,3
把C瓶倒空。
f8：从C瓶往B瓶倒油， 把C瓶倒空。
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程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。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为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。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
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
人工智能PPT
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中， 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息，如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本，并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力，能够 进行复杂的思维活动，解决各种问题，并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题，分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题，简单问题 可以通过基于规则的方法解决，而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习，以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式， 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ，能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理，如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中，如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
人工智能完整2ppt课件
COMPUTER(zhxh), ~LIKE(zhxh, programming),
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的，是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样，比如图像 数据蕴含的信息量就大，而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中，其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统， 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能将知识存储到计算机中去，供求解现实 问题使用
• 知识表示：对人类知识的一种描述，以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的，是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样，比如图像 数据蕴含的信息量就大，而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
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第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中，其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
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第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统， 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能将知识存储到计算机中去，供求解现实 问题使用
• 知识表示：对人类知识的一种描述，以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
人工智能AI2章确定性知识系统共134页PPT资料
5
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
9
2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
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2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
人工智能之知识图谱
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
2024版人工智能概述ppt课件
02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的 个人标识符，保护用户隐 私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随 机噪声，使得攻击者无法 推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、 语义网络、框架表示法等。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少 样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别 等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业 自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉 技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更 多的创新应用涌现。
人工智能AIPPT课件(24页)
人工智能技术是关于人造物的智能行为，这 种智能行为一般包括知觉、学习、推理、交 流 以 及 在 复 杂 环 境 中 的 行 为 （ Nilsson ， 1998）
通过用人工的方法使机器具有与人类智慧有 关的功能，如判断、推理、证明、感知、理 解、思考、识别、规划、设计、学习和问题 求解等思维活动
2020/10/8
2020/10/8
投融资--企业巨头抢滩人工智能产业链
• 谷歌在2013年收购8家机器人公司，2014斥资6亿美元收购人工智 能初创企业
• 雅虎收购深度学习公司lookflow和图像标注公司iqengine • Facebook收购语音识别及机器翻译公司mobile technologies • IBM投资10亿美元组建Watson人工智能部门
•
6.第二个答案告诉我们，要学会快乐 ，必须 充满想 象，享 受过程 ；第三 个答案 告诉我 们，要 学会快 乐，一 定要心 中有爱 ，有爱 才有快 乐；第 四个答 案告诉 我们， 要学会 快乐， 一定要 有助人 为乐的 技能， 帮助他 人是最 大的快 乐。
•
7.写作时可以选取一点，从点上突破 ；也可 以综合 阐释， 从面上 把握。 而在写 作时， 不能只 是单纯 地谈自 己对快 乐的感 受，尽 可能从 具体的“形象”和 “意境”中，把 自己对 快乐的 感受表 现出来 。具体 立意， 可以有 以下几 个角度 ：
•
4.文学独特的“味外之旨”、“韵外 之致” ，其丰 富性和 多重意 义，依 靠图像 是永远 无法接 近的。 图像的 直观性 正好切 断了这 种对文 字魅力 的省思 和想象 。
•
5.写好这篇文章，首先要读懂材料。 总体来 说，上 述材料 对什么 是“最大 的快乐”加以形 象的阐 释，要 使自己 成为快 乐的人 ，从第 一个答 案中， 我们知 道必须 工作， 耕耘与 创造会 使人快 乐；
人工智能之知识库PPT
• 人工神经网络(Anificial Neural Network，简称ANN) （神经网络故障诊断虽然有它独 特的优越性，但也存在一些困难。主要表现在三方面：一是训练样本获取困难； 二是忽视了领域专家的经验知识；三是网络权值形式表达方式难以理解。）
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
• 第三类是混合智能推理(Integrating Reasoning)方法
• 目前对人类知识的结构及机制的研究还没有完全成熟。
• 总体可以分为两大类：符号表示法和连接机制表示法：
• 符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次 序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识。
• 连接机制表示法是用神经网络技术表示知识的一种方法。它把各种 物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工 各种包含有具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
基于规则的推理
• 规则是可分解为前提和结论两部分的，能表达因果关系的知识，一般表 示形式为：“如果A则B，其中A为前提，B为结论。
• 基于规则的诊断方法具有知识表示简单、自然、一致性好、推理过程易 于理解，诊断速度快等优点。
• 该方法一般采用BNF(Backus-Naur Form)语法形式，将知识表示为一组规 则的有序集合，非常接近于人类思维方式和自然形式的 “if．．then．．．”结构，易实现求解过程中的分析、综合和推理。
• a、由随机性引起的不确定性： • b、由模糊性引起的不确定性；
• c、由不完全性引起的不确定性； • d、由经验性引起的不确定性。
• (3)知识的可表示与可利用性
• 知识可以用语言、文字、图形、神经元网络等，并通过相应形式加以利 用和掌握。
知识的表示
• 对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
人工智能总结PPT
AI主要技术分支简介
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过训练模型使计算机具备预测和决策 能力。它涉及监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解和处理人类语言，包括语音识别、文 本分类、机器翻译等任务。
计算机视觉
计算机视觉关注于让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策， 如目标检测、图像识别等。
未来家庭服务机器人展望
多功能集成
未来的家庭服务机器人将具备更 多的功能，如清洁、烹饪、看护 等，以满足不同家庭成员的需求
。
智能化提升
随着人工智能技术的不断进步， 家庭服务机器人将更加智能化， 能够主动学习和适应家庭成员的
生活习惯和喜好。
情感交互与陪伴
未来的家庭服务机器人将更加注 重与家庭成员之间的情感交互和 陪伴，成为家庭生活中不可或缺 的一部分。同时，它们还将具备 更高的安全性和隐私保护能力，
健康管理
AI可以根据个人的健康数据，提供 个性化的健康管理和预防保健建议 。
教育行业：个性化教学和评估
个性化教学
AI可以根据学生的学习情 况和兴趣爱好，提供个性 化的教学资源和辅导方案 。
在线教育
AI技术可以支持在线教育 平台的智能推荐、语音识 别、虚拟教师等功能，提 升在线教育效果。
智能评估
AI可以自动批改作业和试 卷，减轻教师负担，同时 提供更客观、准确的评估 结果。
为了提高目标检测与跟踪的准确性和实时性，研究者们不断探索新的算法和优化方法，如引入注意力机制、 利用时序信息等。
三维重建和虚拟现实结合探讨
01.
02.
03.
三维重建技术
三维重建是指从二维图像中恢复出三 维场景或物体的过程，是计算机视觉 领域的重要研究方向，可应用于虚拟 现实、增强现实等领域。
人工智能演示文稿(共35张PPT)优选全文
人工智能演示文稿
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
ai人工智能人工智能介绍PPT
（三）人工智能新技术
计算智能
神经计算； 模糊计算； 进化计算； 自然计算
01
02
人工生命
人工脑； 细胞自动机
03
分布智能 多Agent , 群体智能
04
数据挖掘 知识发现； 数据挖掘
一、人工智能的基本内容
（四）物质、能量、信息、知识和智能
1、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
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
（一）AI的定义
1、AI的一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化 定义的理由
即要定义人工智能，首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年，斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期，与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人，自然语言理解与机 器翻译等。 新的问题： 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、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被逐渐暴露出来。
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
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领域专家
知识工程取过程
领域专家
推理机 智能的 知识获取界面 知识库 KB系统
知识获取的自动化
通过知识工程师来开发KB系统可归纳为五个阶段。
识别阶段，知识工程师和领域专家一起判别问题的类型 和特征。 概念化阶段，阐明重要的概念、关系和信息流特征，并 用以描述问题求解的概念模型，包括问题求解方法、推 理控制要求和约束条件。 形式化阶段，决定知识表示形式和推理机制。 实现阶段，以概念模型作为语义框架获取问题求解所需 的详细知识，以形式化阶段决定的知识表示语言编写并 存放进知识库。新建立的知识库和推理机一起构成KB系 统的第一个原型。
测试阶段，通过各种测试手段评价原型系统的性能。
重新描述
重新设计 重新完善
必要条件
概念
结构
规则
认识问题 的特征
识别
找出表达 知识的概念
概念化
设计组织 知识的原则
形式化
形成概括 知识的规则
实现
验证组织 知识的原则
测试
KB系统的开发步骤
4. KB系统的开发工具和环境
开发工具和环境可以分为三类：外壳(骨架系 统)、表示语言、开发工具箱(开发环境)。
任务特征与 外壳不匹配 时不行！ 编程语言不 能直接描述 控制结构！
外壳：给知识工程师提供现成的实现KB系统的骨 架，只要按骨架规定的表示方式编写专门知识，就 可形成应用领域的KB系统。 表示语言类工具：为知识工程师提供面向知识处理 的高级编程语言。典型：OPS5 开发工具箱(或称开发环境)：为KB系统的生命周期 中各个阶段提供工具，甚至可以提供多种外壳和表 示语言，以及综合它们建立复杂KB系统的手段。 典型：KEE(Knowledge Engineering Environment)
产生式系统由三个部分组成：规则库、综 合数据库和控制系统。
1. 规则的表示
<规则> := <规则名> {<匹配模式>}*{<操作>}+ 可以用规则定义函数Define-Rule定义一条新规 则，并将其置于规则库。例如： (Define-Rule Eat (Hungry ?Person) (Edible ?Food) (Write '(?Person eats the ?Food)) )
推理解释
解释问题求解过程及结果的合理性是KB系 统应具备的能力。 简单的解释方式：规则追踪就是把问题求解 过程中激活使用的规则按激活的次序显示给 用户。 高级的解释方式：按领域基本原理和常识重 构解答。
KB系统的评价
KB系统有多个方面的评价，其中有三个最重要： 计算、感观和性能 对MYCIN性能的评价 评价方式：
时间标签按事实元素进入综合数据库的顺序，从1开始， 依次加1。
3. 控制系统
控制机制采用前述的识别-行动循环控制流。 在每个识别-行动循环的识别阶段均有可能激活多条规则， 且每条激活的规则可有多个激活例，这些规则激活例构成 了所谓冲突集。 例如上述有关饮食问题的规则就存在多个满足综合数据库 的激活例，并由此建立了以下冲突集： 规则名 激活例序号 Eat 1 {Peter/Person, Hot-Dog/Food} (1 3) Eat 2 {Peter/Person, Turkey-Leg/Food} (1 4) Eat 3 {Peter/Person, Muffin/Food} (1 5) Eat 4 {Paul/Person, Hot-Dog/Food} (2 3) Eat 5 {Paul/Person, Turkey-Leg/Food} (2 4) Eat 6 {Paul/Person, Muffin/Food} (2 5) 其中，时间标签表记载了与规则条件部分匹配模式匹 配的事实元素的时间标签。
1.KB系统的一般概念
KB系统的特点
具有求解问题所需的专门知识
基本原理和常识 领域专家经验知识
具有使用专门知识的符号推理能力 KB系统的基本结构可视为由三个部分组成： 知识库、推理机和用户界面
KB系统的组成
KB系统执行的一些常见问题求解任务：
1) 解释 2) 诊断 3) 监控 4) 预测 5) 规划 6) 设计
章基于知识的系统
4.1KB系统的开发 4.2设计基于产生式表示的KB系统 开发工具
4.3专家系统实例——MYCIN
4.1 KB系统的开发
KB系统是基于知识的问题求解系统，当其表 现出专家级问题求解能力时称为专家系统。 KB系统的研究起始于20世纪60年代中期。 通用问题求解方法的一味追求导致了人工智 能的研究陷入黑暗摸索期！
首先由KB系统的设计者用各种可能的实验测试，确保 无误后再交给用户； 用户以大量实际案例运行KB系统，并与原有方式执行 的结果相比较； 一旦发现错误就立即作修改，直到用户信服KB系统的 有效性，然后才正式投入应用。
对于任何类型的错误，其容许出现的程度必须通 过权衡错误导致的损失和正确解答带来的利益来 决定。
2. KB系统的体系结构原则
本节内容面向研究生，可以不看了
3. KB系统的开发过程
知识获取：就是把用于问题求解的专门知识从 某些知识源提炼出来，转化为推理机使用形式 的过程。
潜在的知识源包括领域专家、书本、数据库以及普 通人的经验。
目前，知识获取的主要方式：以知识工程师作 为中间人从领域专家处获取专门知识。 为实现知识获取的自动化，就要努力取消知识 工程师的中介作用，让一个智能的知识获取界 面直接与领域专家对话。
2. 综合数据库的表示
综合数据库的内容表示为以列表形式描述的谓词公式。 可以用存储函数DB-Store将它们插进综合数据库。
例如，在初始化有关饮食问题的综合数据库时，若执行： (DB-Store '(Hungry Peter)) (DB-Store '(Hungry Paul)) (DB-Store '(Edible Hot-Dog)) (DB-Store '(Edible Turkey-Leg)) (DB-Store '(Edible Muffin)) 则综合数据库的初始内容就由这5个事实元素构成，且 每个元素附加一个时间标签以指示它们进入综合数据库的先 后顺序.
4.2 设计基于产生式表示的KB 系统开发工具
最著名的基于产生式表示的KB系统开发 工具就是产生式系统语言OPS5。 OPS5采用条件-动作型产生式规则，只 允许正向推理，规则的右部可以是任何 操作函数的序列。 下面介绍一个命名为Xps的实验型产生 式系统，它模拟了OPS5的实现。
4.2.1 总体设计