人工智能原理及其应用课件
人工智能ppt课件免费
随着算法、算力和数据的发展,人工 智能将在各个领域发挥更大的作用, 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用,把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用,为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机 器能够模拟人类的智能行为,实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性,减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用, 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例,辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析,自动识别病变和异常情 况,提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为,实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代,人工智能概念开始出 现,主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今,人工智能技术广泛应 用于各个领域,包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代,随着计算 机技术和大数据的发展,人工智能技 术逐渐成熟,机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
人工智能(全套课件)
21世纪初至今,随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来,人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理,使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理,及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节,包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法, 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
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06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法,用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式,实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
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目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络(RPN)等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
人工智能与应用PPT课件
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数,如梅尔频率倒谱系数(MFCC )等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系,提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合,搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题,并从 知识库中检索相关信息, 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译,促进国际交流和合作 。
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自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
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01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
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、股票 价格等。
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监督学习算法介绍
2024/1/30
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 。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面,如智能家居、自动驾驶等,改 变了人们的生活方式和生活质量。
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THANKS
感谢观看
2024/1/26
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06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练,其中可能包含个人隐私信息,如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响,从而导致不公平的结果,如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征(如SIFT、HOG等)进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络(CNN)自动提取图像特征,实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上,提高识
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
人工智能原理及其应用 ppt课件
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。
2024年度《人工智能介绍》PPT课件
技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合, 避免技术滥用和误用,是AI在教育领 域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理:通过训练数据集学习出一个模型,该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本 都包含输入和对应的输出(标签),模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据,如个人身份信息、健康 记录等,一旦数据泄露或被滥用,将对个人隐私造成严重 威胁。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中,隐私权与商业利益之间往往存在冲突,如何 平衡二者关系,确保个人隐私得到尊重和保护,是一个亟 待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应 用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见,导致AI算法在决策时也可能产生偏 见,如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共 页
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能(AI)原理及其应用人工智能(AI)是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。
它涉及到模拟人类智能的各种方面,如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。
近年来,人工智能的发展迅猛,各个领域纷纷将其应用于实践中,带来了巨大的变革和突破。
一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。
机器学习是AI中的重要分支,其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习,并根据学习结果做出相应的决策。
神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型,它通过多个节点(也称为神经元)之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它通过构建多个层次的神经网络,进行更加复杂和深入的学习和推理。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一,主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。
它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。
例如,语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制,机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。
2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。
它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。
例如,人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控,无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。
3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域,使机器人能够感知环境、学习和决策,并执行相应的任务。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。
例如,工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制,医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。
4. 增强现实和虚拟现实增强现实(AR)和虚拟现实(VR)是人工智能的前沿领域,它们通过模拟和扩展人类的感知能力,实现与虚拟世界的交互。
人工智能原理及其应用介绍课件
安全风险
数据泄露:AI模型训练和使 用过程中可能泄露敏感信息
隐私侵犯:AI技术可能侵犯 个人隐私,如人脸识别、语 音识别等
决策偏见:AI算法可能存在 偏见,导致不公平决策
安全漏洞:AI系统可能存在 安全漏洞,被黑客攻击或操 纵
失控风险:AI系统可能失 控,对人类造成威胁
道德伦理问题:AI技术可能 引发道德伦理问题,如自动 驾驶汽车事故责任划分等
推理与决策:让机器根据知识和 信息进行推理和决策
机器学习:让机器从数据中学习 并改进其性能
强化学习:让机器通过试错和奖 励来学习
计算机视觉:让机器识别和理解 图像和视频
知识表示:让机器理解和表示知 识
机器人技术:让机器执行物理任 务和与人类交互
主要技术
机器学习:通过数据训练模型, 实现自主学习
深度学习:模拟人脑神经网络, 实现复杂任务处理
人工智能原理及其应用 介绍课件
演讲人
பைடு நூலகம் 目录
01. 人工智能原理 02. 人工智能应用 03. 人工智能未来趋势 04. 人工智能伦理与安全
人工智能原理
基本概念
人工智能:模拟人类智能的机器 系统
深度学习:一种特殊的机器学习 方法,模拟人脑神经网络
自然语言处理:让机器理解并生 成人类语言
语音识别:让机器识别和理解语 音
04
智能决策:利用AI算法进行生产计划、库存管理等决策,提高生产效益
医疗诊断
01 02 03 04
01
利用AI技术进行疾病诊断,提 高诊断准确性
02
辅助医生进行病历整理和病历 分析,提高工作效率
03
利用AI技术进行药物研发,缩 短研发周期,降低研发成本
《人工智能原理》-PPT P1C2-体系论
是专家系统(Expert systems)。
人工智能原理
6
人工智能的研究途径
符号与亚符号
符号系统无法模拟人类认知的全部过程,在智能感知、机器人技术、机器学习和
模式识别方面表现尤为突出。
亚符号人工智能(Sub-symbolic AI)学者认为,智能行为可以通过语义上无意义
本章试图追本溯源、由表及里,做一些探讨。
人工智能原理
3
第2章 体系论
目录
人工智能原理
人工智能的研究途径
人工智能的主体论点
智能主体的环境
智能主体的构成
人工智能的研究体系
智能主体的思维
智能主体的交互
智能主体的类型
4
人工智能的研究途径
控制论与人工智能
1940年代至1950年代,许多学者探讨了神经学(Neurology)、信息论
决实际问题。例如,知识系统和专家系统。
逻辑、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、以及产生式系统(Production
System)成为主要研究对象。
现代人工智能(Modern AI)
将一些智能的基本模块整合在一起。如:人工神经网络(Artificial
Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)、进化计算
概率与统计方法
1990年代起,将概率论和统计学方法作为人工智能的框架。
概率论是统计学的理论基础,而统计学是概率论的实际应用。
概率(Probability)可用于表示和处理不确定性,常用的方法:
概率规划(Probabilistic programming)
2024年人工智能ppt课件
像素准确率、均交并比(MIoU)等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境,为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
研究单词的内部结构,包括词根、词 缀、词干等,以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中,词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签,如名 词、动词、形容词等,以便理解单词 在句子中的角色和含义。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
22
06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
23
语音信号处理基础
语音信号特性
阐述语音信号的物理特 性、时域特性、频域特 性以及倒谱特性等。
第三次浪潮
21世纪初至今,深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力,人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
计算机视觉
通过图像处理和计算机图形学等技术,将图像转换为机器可理解的信 息,应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
人工智能及其应用PPT课件
3)1948年美数学家创立了控制论
4)1948年美数学家创立了信息论
5)同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论
2、人工智能的发展史-孕育期(1956年前)
物质基础
1)1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子 计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Calculator)
1、外显率(P):反映搜索过程中,从初始结点
向目标结点进行时搜索区域的宽度。
定义:P=L/T
L : 从初始结点到达目标的路径长度 T : 整个搜索过程中所生成的结点总数(不包括 初始结点)
不同搜索策略搜索效率的衡量指标
2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均
生成的子结点数目。
定义:B+B2+B3+…+BL=T
第二节 搜索策略
盲目的图搜索策略:盲目的、无信息引导的搜索 2、深度优先搜索:从根节点开始,首先扩展最新产生的
节点,即沿着搜索树的深度方向发展, 直到没有后继节点再返回。
0
1
7
2 46
8
11
3
5
9 10
特点:不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”,可进行“界”的
限制
第二节 搜索策略
启发式的图搜索策略:有信息引导的搜索 启发信息:特定问题领域的信息能有效引导搜索,使搜索简化。 启发信息的作用: 1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点,不是盲目、随意地扩展
扩展节点
nsm
第二节 搜索策略
搜索策略:指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。 回溯策略 图搜索策略: 盲目的图搜索 启发式搜索
第二节 搜索策略
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。
《人工智能课件》.pptx
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。
【2024版】《人工智能原理》PPT课件
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED;将 SUBNODES 的成员放入 OPEN;
Step 8. 转向 Step 2。
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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指导老师:热西旦木 学 生:第五组
人工智能简介
人工智能,英文单词 artilect,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 <The Artilect War> 。 “人工智能”一词最初是在1956 年 Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和 原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性 的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器 学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目 标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机 不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之 当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂 任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而 变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而 发展 。 人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。
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割草机器人"能辨别割草范围 割草机器人 能辨别割草范围 没电了还能跑去充电
不用手推,可以自动割草;不用遥控,能自动避开障碍,还 可以辨别割草的范围,甚至,没电了它还能自己跑回去充电…… 嘉兴鼎美电器和浙江大学合作研制的这种“割草机器人”,引起 了世界500强企业的强烈兴趣。
在一块草坪上,负责示范的工作人员在一块区域内放 上一圈电线,按下机器人上的启动按钮,它就开始稳稳当 当地跑起来,速度不快,但很“精明”,碰到前面有障碍 物,马上能停下来,并调整方向继续前进。从这个机器人 “嘴”里吃进去的草,马上从后面吐出来,并不影响它继 续工作。在身上带的电快用完的时候,机器人掉转方向, 往放置在角落里的充电卡座跑去,对准卡座,稳稳地靠了 上去。据说,这样充上一次电,可以用2个小时左右。 2 今天,记者亲眼看到了最新试制出来的这种“割草机器 人”:个头不大,只有80厘米左右长、60厘米左右宽,高 度也仅30厘米上下,重量在20斤左右。
最早的机器人
具有人工智能的机 器人
美国首创的模糊逻辑 人工智能机器人
“机器思维”同人类思维的本质区别:
1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程,人类智能主要是生 理和心理的过程。 2.人工智能没有社会性。 3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。 4.两者总是人脑的思维在前,电脑的功能在后。
PYGMY – 机器人戒指,加强沟通
• Keio大学的研究人员研究出了一个很新奇的事物。他们打破了人与机器 甚至人与人之间沟通的新的领域。指环的显示可通过广泛的数字,设计, 或配置来定制 – 像上图中所示的嘴唇。
• PYGMY机器人戒指,在当前阶段是用来表达情感,并加强互动, 通过一个小型显示器的电磁阀或伺服环来演绎。每个机器人指环 都包含一个微型的电子包,其中包括一个Arduino处理器,电池, 蓝牙模块。
强人工智能和弱人工智能:
强人工智能观点认为有可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。 弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和 解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起 来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。
Siri(音:C 瑞)是苹果公司在其产品iPhone 4S上应 用的一项语音控制功能。长按Home键就能启动。Siri可以 令iPhone4S变身为一台智能化机器人,利用Siri用户可以通 过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。 Siri可以支持自然语言输入,并且可以调用系统自带的天 气预报、日程安排、搜索资料等应用。还能够不断学习新 的声音和语调,提供对话式的应答。 siri说简单些就是一种语音识别技术,应用在苹果最新 发布的iphone 4S上,通过siri可以让你的iphone变得非常智 能,你可以利用siri读短信、介绍餐厅、询问天气、语言设 置闹钟等。同时四日支持自然语言输入,并且可以调用系 统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用。还能够 不断学习新的声音和语调,提供对话式的应答。非常智能, 可以说是一种革命。