人工智能导论课件(李俊丽)ch3 知识表示_1
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人工智能_人工智能导论课件第1章绪论导论
4. 机器学习
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
20
第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
17
1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
22
1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
29
1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。
1957年，Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、 “画”等能力。
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
17
1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
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1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了 一场人机对抗赛，以1：1平局告终。
29
1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR ， 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
人工智能导论机工版教学课件第1章
✓ “人工智能”领域确立——“Dartmouth人工智 能夏季研究会”（1956，人工智能之父的John McCarthy组织）
图1-7 Norbert Wiener及自动调温器
1.3.3 人工智能程序积累阶段
✓ 20世纪50~60年代，积累了大量的程 序，如在60年代末出现的“STUDENT” 可以解决代数问题，“SIR”可以理 解简单的英语句子
1.5 人工智能的定义
✓ 定义3 人工智能 = 会运动 + 会看懂 + 会听懂 + 会思考
第三种主流的定义是将人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”，用“四会”进行界定。
1.6 人工智能的五个器官
v 交互（听/说）：人工智能解决方案的听 说读写能力，以及对用户做出响应的能力。
v 监控（视觉）：运用这一技术来查看和 记录关键业务数据。
图1-24 《机械姬》的艾娃
超人工智能
超人工智能的定义，其实质是相对于 人的另外一种智慧物种了，而这种物种， 不但具有人类的意识、思维和智能，更 可能的是具有了自我繁衍的能力。
如，《复仇者联盟》中的奥创、《神 盾特工局》中的黑化后的艾达。
图1-25《神盾特工局》的艾达
1.8 人工智能对人类的影响
图1-23 AlphaGo
强人工智能
强人工智能属于人类级别的人工智能， 在各方面都能和人类比肩，人类能干的 脑力活它都能胜任。它能够进行思考、 计划、解决问题、抽象思维、理解复杂 理念、快速学习和从经验中学习等操作， 并且和人类一样得心应手。
“强人工智能”系统包括了学习、语言、 认知、推理、创造和计划，目标是使人 工智能在非监督学习的情况下处理前所 未见的细节，并同时与人类开展交互式 学习。
图1-4 深蓝计算机下国际象棋
图1-7 Norbert Wiener及自动调温器
1.3.3 人工智能程序积累阶段
✓ 20世纪50~60年代，积累了大量的程 序，如在60年代末出现的“STUDENT” 可以解决代数问题，“SIR”可以理 解简单的英语句子
1.5 人工智能的定义
✓ 定义3 人工智能 = 会运动 + 会看懂 + 会听懂 + 会思考
第三种主流的定义是将人工智能分为两部分，即“人工”和“智能”，用“四会”进行界定。
1.6 人工智能的五个器官
v 交互（听/说）：人工智能解决方案的听 说读写能力，以及对用户做出响应的能力。
v 监控（视觉）：运用这一技术来查看和 记录关键业务数据。
图1-24 《机械姬》的艾娃
超人工智能
超人工智能的定义，其实质是相对于 人的另外一种智慧物种了，而这种物种， 不但具有人类的意识、思维和智能，更 可能的是具有了自我繁衍的能力。
如，《复仇者联盟》中的奥创、《神 盾特工局》中的黑化后的艾达。
图1-25《神盾特工局》的艾达
1.8 人工智能对人类的影响
图1-23 AlphaGo
强人工智能
强人工智能属于人类级别的人工智能， 在各方面都能和人类比肩，人类能干的 脑力活它都能胜任。它能够进行思考、 计划、解决问题、抽象思维、理解复杂 理念、快速学习和从经验中学习等操作， 并且和人类一样得心应手。
“强人工智能”系统包括了学习、语言、 认知、推理、创造和计划，目标是使人 工智能在非监督学习的情况下处理前所 未见的细节，并同时与人类开展交互式 学习。
图1-4 深蓝计算机下国际象棋
人工智能导论课件(李俊丽)ch1 绪论.
智能, 还要具有看、听、说、写等感知和交流能力。 简言之, 就是要使计算机具有自主发现规律、解
决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人 的智能,实现人类社会的全面智能化。
2021/7/18
26Biblioteka 息工程与自动化学院近期目标： 建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标： 用自动机模仿人类的思维过程和智能行为
信息工程与自动化学院
前苏联研制的月球车一号 (1970年11月）
2021/7/18
“阿波罗”15 号飞船上宇航 员艾尔文在检 查月球车上的 设备 (1971年 7月）
17
信息工程与自动化学院
中国自主设计的月球车
2021/7/18
18
越野自主车
信息工程与自动化学院
2021/7/18
19
信息工程与自动化学院
人工智能导论
昆明理工大学信自学院 自动化系 李俊丽
2021/7/18
1
教 第1章 人工智能概述 学 第2章 搜索 内 第3章 知识表示 容 第4章 推理
2021/7/18
2
信息工程与自动化学院
参考书目
• 人工智能技术导论（第三版）.廉师友.西安 电子科技大学，2007 （教材）
• 人工智能及其应用.蔡自兴，徐光佑.清华大 学出版社
✓ 1965年开发出世界上第1个专家系统；
✓ 开发著名的专家系统MYCIN；
✓ 80年代合著四卷本的《人工智能手册》开设世界上第1家 以开发和将专家系统商品化的公司。
2021/7/18
45
信息工程与自动化学院
劳伊· 雷迪 – – 大型人工智能系统的开拓者
2021/7/18
1937年出生于印度，1966年在美国获 得
决问题和发明创造的能力, 从而大大扩展和延伸人 的智能,实现人类社会的全面智能化。
2021/7/18
26Biblioteka 息工程与自动化学院近期目标： 建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标： 用自动机模仿人类的思维过程和智能行为
信息工程与自动化学院
前苏联研制的月球车一号 (1970年11月）
2021/7/18
“阿波罗”15 号飞船上宇航 员艾尔文在检 查月球车上的 设备 (1971年 7月）
17
信息工程与自动化学院
中国自主设计的月球车
2021/7/18
18
越野自主车
信息工程与自动化学院
2021/7/18
19
信息工程与自动化学院
人工智能导论
昆明理工大学信自学院 自动化系 李俊丽
2021/7/18
1
教 第1章 人工智能概述 学 第2章 搜索 内 第3章 知识表示 容 第4章 推理
2021/7/18
2
信息工程与自动化学院
参考书目
• 人工智能技术导论（第三版）.廉师友.西安 电子科技大学，2007 （教材）
• 人工智能及其应用.蔡自兴，徐光佑.清华大 学出版社
✓ 1965年开发出世界上第1个专家系统；
✓ 开发著名的专家系统MYCIN；
✓ 80年代合著四卷本的《人工智能手册》开设世界上第1家 以开发和将专家系统商品化的公司。
2021/7/18
45
信息工程与自动化学院
劳伊· 雷迪 – – 大型人工智能系统的开拓者
2021/7/18
1937年出生于印度，1966年在美国获 得
人工智能导论全套课件
计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展，计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来，计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性，同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策，以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用，知识产权保护是一个重要问题，需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展，跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式，构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差，反向调整每个神经元的权重， 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等，提供 了丰富的深度学习算法和工具，方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等，用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略，适用于机器 人控制、游戏等领域。
人工智能导论课件第1章第2节
现代计算机之父，博弈论之父——冯·诺依曼
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑，简称计算机，是一种通用的信息处理机器，它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法，算 法可以变成软件（程序），确定硬件（物理机）能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命，计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础，但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一，反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器，它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应，将加热器开大或关小，从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于：维纳从理论上指出，所有的智能活 动都是反馈机制的结果，而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求，它的产生有其必要性。 – （1）人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比，人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术，推动了生产 力的发展。此外，与之前的生产工具相比，人工智能丰富了人的内心，强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能，它高度 模仿人类技能，拟人性强，具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期：60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切 实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的 发展走入了低谷。
人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念； 谓词名 P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
“老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang)
Human（Zhugeliang）
{ 1, 2 }
Die（Zhugeliang）
T规则
29
2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则：
④ 反证法： P Q，当且仅当 P Q F ，即Q为P
的逻辑结论，当且仅当 P Q 是不可满足的。
… ，P 的逻辑结论，当且仅当 定理：Q为 P ， ， P 1 2 n
2
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法 2.4 框架表示法
3
第2章 知识表示
2.1
知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
4
2.1.1 知识的概念
知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验 中积累起来的对客观世界的认识与经验。 知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。 知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者 信息关联形式：“如果„„，则„„” 相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
“5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) “Smith作为一个工程师为IBM工作”： 三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示
产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型 知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应 该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前 提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 （frame），框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织 中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填 入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智 能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存 储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
《人工智能导论》课件
深度学习
强化学习
随着算法和计算能力的提升，深度学习将 在语音识别、图像识别、自然语言处理等 领域取得更大突破。
强化学习在决策优化、游戏等领域的应用 将更加广泛，实现更高效的学习和决策。
边缘计算
数据隐私和安全
随着物联网设备的普及，边缘计算将与人 工智能结合，实现更快速、低延迟的处理 和响应。
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安 全问题将更加受到关注，需要加强数据保 护和加密技术的研究和应用。
CHAPTER
03
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是人工智能技术的一个重要应用，它能够识别和理解人类语音，并 作出相应的回应。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant 等。
智能语音助手在家庭、办公室等场景中广泛应用，可以帮助人们完成查询信息、 设置提醒、控制智能家居设备等多种任务。
智能机器人
智能机器人是人工智能技术的另一个重要应用，它们可以在 没有人工干预的情况下独立完成一系列复杂任务。例如，工 业机器人、服务机器人和家庭机器人等。
智能机器人已经在制造业、医疗保健、航空航天等领域得到 广泛应用，提高了生产效率、服务质量和工作安全性。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能技术在交通 领域的应用，它能够通过传感器、雷 达和摄像头等设备感知周围环境，并 自主完成驾驶任务。
人工智能的潜在风险和挑战
数据偏见
人工智能算法可能受到数据偏见的影 响，导致不公平和歧视性的决策。
失业问题
人工智能的发展可能导致部分职业的 消失，需要探索新的就业模式和培训 计划。
安全和隐私
人工智能技术可能被用于侵犯个人隐 私和安全，需要加强监管和法律约束 。
人工智能导论课件
04
计算机视觉
VS
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机和算法来模拟人类视觉系统的功能，实现对图像和视频的感知、理解和分析。
详细描述
计算机视觉在人工智能领域中扮演着至关重要的角色，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是实现自动化和智能化的一项关键技术。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于工业自动化、安全监控、医疗诊断、智能交通、农业智能化等。
就业变革
人工智能技术的应用可能引发隐私保护问题，需要加强法律法规的制定和执行，保护个人隐私和数据安全。
隐私问题
人工智能技术的普及和应用可能加剧社会不公和贫富差距，需要关注弱势群体的利益和ANKS
感谢观看
在监督学习中，我们为机器提供了一组带有标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来预测新数据的标签。例如，在图像分类任务中，我们提供了一组带有标签的图像，让机器学习如何将新图像分类到相应的类别中。
在无监督学习中，我们只提供一组未带标签的训练数据，让机器通过学习这些数据来发现隐藏的模式或结构。例如，在聚类任务中，我们提供了一组数据点，让机器将这些数据点自动分成几个不同的组或簇。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们提供了一部分带有标签的训练数据和另一部分未带标签的训练数据，让机器结合两者来提高学习性能。
强化学习与监督学习和无监督学习不同，它关注的是如何基于环境的反馈来选择或优化行为的问题。在强化学习中，智能体通过与环境交互并从中获得奖励或惩罚信号来学习如何做出最优决策。
详细描述
总结词
语音识别和自然语言生成是自然语言处理的两个重要方面，前者是将语音转换为文本，后者是将文本转换为语音。
详细描述
语音识别是自然语言处理的一个重要方面，它是指将人类语音转换为文本的过程。通过语音识别技术，计算机可以自动地识别和转写人类的语音，从而实现语音到文本的转换。自然语言生成则是将文本转换为人类语音的过程，它使得计算机能够以人类可理解的方式生成语音输出。
人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37
▪定义2.3 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释 都取得真值T，则称P在D上是永真的；如果P在每个非空
个体域上均永真，则称P永真。
▪定义2.4 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释都 取得真值F，则称P在D上是永假的；如果P在每个非空个
体域上均永假，则称P永假。
▪定义2.5 对于谓词公式P，如果至少存在一个解释使得P 在此解释下的真值为T，则称P是可满足的，否则，则称P 是不可满足的。
RUNS (Liuhua，faster)→WINS (Liuhua ，champion)
5
：“等价”（equivalence）或“双条件”
（bicondition）。 P Q: “P当且仅当Q”。
21
2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词）
谓词逻辑真值表
22
2.2.3 谓词公式
2. 量词（quantifier） （1）全称量词（universal quantifier）（ x）：“对个体
29
2.2.4 谓词公式的性质
3. 谓词公式的等价性 ▪定义2.6 设P与Q是两个谓词公式，D是它们共同的个 体域，若对D上的任何一个解释，P与Q都有相同的真 值，则称公式P和Q在D上是等价的。如果D是任意个
体域，则称P和Q是等价的，记为P Q 。
▪（4）德.摩根律(De. Morgen)
▪（8）连接词化规律（蕴含、等价等值式）
▪ { 1 } x(Human(x) Die(x))
▪ {2}
Human（Zhugeliang）
▪ { 1, 2 } Die（Zhugeliang）
P规则 P规则 T规则
33
2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则： ④ 反证法： P Q，当且仅当 P Q F ，即Q为P
个体域上均永真，则称P永真。
▪定义2.4 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释都 取得真值F，则称P在D上是永假的；如果P在每个非空个
体域上均永假，则称P永假。
▪定义2.5 对于谓词公式P，如果至少存在一个解释使得P 在此解释下的真值为T，则称P是可满足的，否则，则称P 是不可满足的。
RUNS (Liuhua，faster)→WINS (Liuhua ，champion)
5
：“等价”（equivalence）或“双条件”
（bicondition）。 P Q: “P当且仅当Q”。
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2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词）
谓词逻辑真值表
22
2.2.3 谓词公式
2. 量词（quantifier） （1）全称量词（universal quantifier）（ x）：“对个体
29
2.2.4 谓词公式的性质
3. 谓词公式的等价性 ▪定义2.6 设P与Q是两个谓词公式，D是它们共同的个 体域，若对D上的任何一个解释，P与Q都有相同的真 值，则称公式P和Q在D上是等价的。如果D是任意个
体域，则称P和Q是等价的，记为P Q 。
▪（4）德.摩根律(De. Morgen)
▪（8）连接词化规律（蕴含、等价等值式）
▪ { 1 } x(Human(x) Die(x))
▪ {2}
Human（Zhugeliang）
▪ { 1, 2 } Die（Zhugeliang）
P规则 P规则 T规则
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2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则： ④ 反证法： P Q，当且仅当 P Q F ，即Q为P
人工智能导论分析课件
通过NLP技术对文本进行情感倾向性分析，判断文本所表达的情感是积极还是消极，应用于舆情监控、产品评价等领域。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
智能客服
利用NLP技术实现智能问答、自动回复等功能，提高客户服务的质量和效率。
04
计算机视觉
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟或实现人类视觉功能的科学。它通过图像处理、图像识别、图像理解等技术，使计算机具备了像人一样观察、理解和分析图像的能力。
特征提取是从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等，这些特征可以用于后续的识别和分类。
特征提取
分类器设计是指根据提取出的特征，设计出能够自动识别和分类的算法。常见的分类器有支持向量机、神经网络等。
分类器设计
三维重建是指通过多幅图像或视频，重建出三维场景或物体的几何形状和纹理信息。
三维重建
深度学习是近年来发展迅速的一种机器学习方法，它在计算机视觉领域取得了很大的成功。深度学习通过构建深度神经网络，自动学习图像中的特征表示，提高了分类和识别的准确率。
知识工程阶段
20世纪80年代，专家系统、知识表示、推理等技术在企业、医疗等领域得到广泛应用。
智能制造
智慧医疗
智慧金融
智慧教育
01
02
03
04
实现自动化生产线、智能物流等，提高生产效率和产品质量。
辅助医生诊断疾病、预测病情发展，提高医疗服务的准确性和效率。
实现智能投顾、风险评估、反欺诈等，提升金融服务的智能化水平。
总结词
深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型进行学习和预测。深度学习的基本原理是通过构建多层次的神经网络结构，将输入数据逐步抽象和转化，最终实现复杂的数据分类和识别任务。
详细描述
深度学习基于神经网络模型，通过模拟人脑神经元的连接方式进行信息处理。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并输出处理结果。深度学习的关键在于构建多层神经网络结构，每一层神经元将前一层的输出作为输入，并输出到下一层。通过逐层传递和转化，深度学习能够自动提取数据的特征并进行分类或识别。训练过程中，通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，以最小化预测误差。
人工智能导论课件(李俊丽)ch3 知识表示_1
合取项
28
信息工程与自动化学院
辖域： （教材P97） 紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓
词公式称为该量词的辖域。
全称量词辖域
（1）对于全称量词：
x( P( x) G( x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP( x) B( x)
29
信息工程与自动化学院
• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
39
信息工程与自动化学院
例2: (1) (2) (3) (4)
马科斯是男人。 马科斯是庞贝人。 所有庞贝人都是罗马人。 每个罗马人都有一个父亲。
使用谓词逻辑表达为：
(1) MAN(Marcus);
(2) POMPEIAN(Marcus);
(3) (x)( POMPEIAN x) ROMAN x)); ( (
3.1 知识与知识表示
知识是人类智能的基础。
智能活动过程主要是一个获取知识并运用知 识的过程。 人工智能问题的求解也是以知识为基础的， 知识的获取、知识的表示和运用知识进行推 理是人工智能学科研究的3个主要问题。
5
信息工程与自动化学院
人工智能研究中的基本问题之一---知识表示
–
“如何表示知识?”
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体）
谓词符号（大写字母）
24
信息工程与自动化学院
为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数： f（x1,x2,……,xn)
个体变元
函数符号（小写字母）
25
信息工程与自动化学院
量
词：
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
28
信息工程与自动化学院
辖域： （教材P97） 紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓
词公式称为该量词的辖域。
全称量词辖域
（1）对于全称量词：
x( P( x) G( x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP( x) B( x)
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• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
39
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例2: (1) (2) (3) (4)
马科斯是男人。 马科斯是庞贝人。 所有庞贝人都是罗马人。 每个罗马人都有一个父亲。
使用谓词逻辑表达为：
(1) MAN(Marcus);
(2) POMPEIAN(Marcus);
(3) (x)( POMPEIAN x) ROMAN x)); ( (
3.1 知识与知识表示
知识是人类智能的基础。
智能活动过程主要是一个获取知识并运用知 识的过程。 人工智能问题的求解也是以知识为基础的， 知识的获取、知识的表示和运用知识进行推 理是人工智能学科研究的3个主要问题。
5
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人工智能研究中的基本问题之一---知识表示
–
“如何表示知识?”
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体）
谓词符号（大写字母）
24
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为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数： f（x1,x2,……,xn)
个体变元
函数符号（小写字母）
25
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量
词：
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
人工智能导论课件第1章第4-6节
1.5.1 安全问题不容忽视
• 人工智能最大的特征是能够实现无人类干预的，基于知识并能够自我修正地自 动化运行。在开启人工智能系统后，人工智能系统的决策不再需要操控者进一 步的指令，这种决策可能会产生人类预料不到的结果。设计者和生产者在开发 人工智能产品的过程中可能并不能准确预 知某一产品会存在的可能风险。因此，对 于人工智能的安全问题不容忽视。
• 现在，每个行业都希望能应用人工智能技术，对于机器学习专业知识的需求也 就无处不在，因此，人工智能也将继续推动社会对于机器学习工程师高需求趋 势的发展。除此之外，图像识别、语音识别、医药和网络安全等类型的企业， 也面临着缺乏合适技能和知识的劳动力这一问题的挑战。
1.4.1 未来的五个重要岗位
• （3）数据标签专业人员。随着数据收集几乎在每个领域实现普及，数据标签 专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在人工智能时代，数据标 签可能会成为蓝领工作。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工亨瑞和他的妻 子的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷 冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐 成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，一系列意想不 到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。
1.5.3 强力保护个人隐私
• 涉及的安全、伦理和隐私问题是人工智能发展面临的挑战。安全问题是让技术 能够持续发展的前提。技术的发展给社会信任带来了风险，如何增加社会信任， 让技术发展遵循伦理要求，特别是保障隐私不会被侵犯是亟需解决的问题。为 此，需要制订合理的政策、法律、标准基础，并与国际社会协作。建立一个令 人工智能技术造福于社会、保护公众利益的政策、法律和标准化环境，是人工 智能技术持续、健康发展的重要前提。
人工智能导论 模型与算法 课件
04
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
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
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
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
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。
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课 堂 练 习
① 小张不肯学习但他是幸运的。 ② 所有人都有饭吃。
③ 他每天下午都去玩足球。
45
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掌握各种知识表示法表示知识的步骤和方法。
（重点：一阶谓词表示法、语义网络表示法）
了解各种知识表示方法具体表示形式的优缺点及
适宜的应用对象。
3
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3.1
知识与知识表示 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法
主 要 内 容
3.2 3.3 3.4
3.5
框架表示法
4
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9
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相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，
蕴涵不同的信息；
并不是所有的数据都蕴涵着信息； 不同格式的数据所蕴涵的信息量是不同的。
10
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知识、数据和信息的关系
一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构 称为知识。
知识、数据、信息是3个层次的概念。
xA(x) xB(x) pxP(x)
仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词； 不仅个体变元被量化，函数符号和谓词符号也被量
化的谓词称为二阶谓词。
37
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• 谓词公式表示知识的步骤：
①定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切 含义；
②根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的 变元赋以特定的值； ③根据所要表达的知识的语义，用适当的联接符 号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
3.1 知识与知识表示
知识是人类智能的基础。
智能活动过程主要是一个获取知识并运用知 识的过程。 人工智能问题的求解也是以知识为基础的， 知识的获取、知识的表示和运用知识进行推 理是人工智能学科研究的3个主要问题。
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人工智能研究中的基本问题之一---知识表示
–
“如何表示知识?”
42
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③ 要想出国留学，必须通过外语考试。
定义谓词：PASS(x, y): x通过y
EXAM(z):关于z的考试
WANT(x, y): x想到y学习
定义个体：abroad:出国 English:外语 表示为：
(x)[PASS( x, EXAM( English (W ANT( x, abroad )) ))]
和过程组成的。
知识是事实、信念和启发式规则。
• 知识库观点
知识是某领域中所涉及的各有关
方面的一种符号表示。
7
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元 知识 知 识
信 息
数 据
知识、信息与数据 • 数据
是记录信息的符号，是信息的载体和表示。
• 信息
是对数据的解释，是数据在具体的场合下 具体的含义。
怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以 一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 – 在AI系统中，对知识要给出一个清晰简洁的
描述很困难。
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3.1.1 知识的含义和结构 • 费根鲍姆 • Bernstein • Hayes-roth 知识是经过消减、塑造、解释和
转换的信息。
知识是由特定领域的描述、关系
32
3.2.2 谓词公式
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用谓词联接符号将一些谓词联接起来所形成的公式。
例如：
ISSTUDENT(张三）∧ ISSTUDENT(李四）
xy
谓词 联接符号
33
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• 常用的谓词联接符号：
：否定（非）
∧ ：合取（与） ∨ ：析取（或）
(或记为～)
：蕴含（IF„ THEN） ：等价（当且仅当）
27
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个体域：（教材P96）
个体变元的变化范围称为个体域（或论述域）。
包揽一切事物的集合称为全总个体域。
用谓词表示时，一般取全总个体域，然后再
采取使用限定谓词的方法指出每个个体变元的
个体域。
蕴含式
（1）对于全称量词： x( P( x) ) （2）对于存在量词： x( P( x) )
谓词逻辑中的n元谓词： P（x1,x2,……,xn)
参量（项/个体）
谓词符号（大写字母）
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为了表达个体之间的对应关系，引入 n元个体函数，简称函数： f（x1,x2,……,xn)
个体变元
函数符号（小写字母）
25
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量
词：
“所有”、“一切”、“任一”、“全体”、“凡 是”
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例2: (1) (2) (3) (4)
马科斯是男人。 马科斯是庞贝人。 所有庞贝人都是罗马人。 每个罗马人都有一个父亲。
使用谓词逻辑表达为：
(1) MAN(Marcus);
(2) POMPEIAN(Marcus);
(3) (x)( POMPEIAN x) ROMAN x)); ( (
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xP( x, y, z ) yQ( x, y, z )
利用换名规则： uP(u, y, z ) yQ( x, y, z ) uP(u, y, z ) vQ( x, v, z ) 利用代替规则： xP( x, u, z ) yQ( x, y, z ) xP( x, u, z ) yQ(v, y, z )
形式
确定性
确切性
显 式 知 识
隐 式 知 识
理 论 知 识
经 验 知 识
确 定 性 知 识
不 确 定 知 识
确 切 描 述 知 识
不 确 切 描 述 知 识
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3.1.3 ＊ ＊
知识的特性 相对正确性 不确定性
＊
＊
可表示性
可利用性
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3.1.4
知识表示
– 什么是知识表示？ • 面向计算机的知识描述或表达形式和方法。
合取项
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辖域： （教材P97） 紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓
词公式称为该量词的辖域。
全称量词辖域
（1）对于全称量词：
x( P( x) G( x, y))
（2）对于存在量词：
存在量词辖域
xP( x) B( x)
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• 指导变元、约束变元、自由变元（教材P97）
•选取知识表示方法的影响因素：
• 表示知识的能力
• 与推理方法的匹配 • 是否加入启发信息 • 能否模块化 • 能否表示不精确知 识
• 知识和元知识的一 致
• 是否自然 • 过程性表示还是说明 性表示
• 是否适于计算机处 理 • 是否有高效的算法
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3.1
知识与知识表示 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法
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【实例】 一阶谓词逻辑表示 例1：张三与李四打网球 (Zhang and Li play tennis)
解：① 定义谓词： PLAY（x,y,z): x和y进行运动z
定义个体： Zhang（张三）；Li（李四）； tennis（乒乓球） ② 将个体代入谓词中 PLAY(Zhang,Li,tennis)
GOLD 438+
14
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信息所表示的知识 黄金价格为438，并且在升值（+）。
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元知识
所谓元知识，就是指使用知识的知识。
如果：黄金价格低于500 且价格正在上涨（+） 那么：购买黄金
16
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3.1.2
知识的种类
知 识
严密性 与可靠性
主 要 内 容
3.2 3.3 3.4
3.5
框架表示法
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3.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻辑表示法是一种重要的知识表 示方法，它以数理逻辑为基础，是到目前为止
能够表达人类思维活动规律的一种最精确的形
式语言。
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3.2.1 谓词、函数、量词（参见教材95页）
35
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：“如果小王跑得最快，那么他获得冠军。” RUN(Wang, Faster) WIN(Wang, Champion)
：“燕子飞回南方，春天来了。”，表示为：
FLY(Swallow, South) COME(Spring)
36
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3.2.3 一阶谓词(教材P97） 在谓词前面加上量词，称作谓词中的所有个体 变元被量化。 例如：
(z)(LIKE( z, meihua LIKE( z, juhua ) ))
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② 喜欢玩篮球的人必喜欢踢足球。
定义谓词：
LIKEPLAY(x, y): x喜欢玩y。 定义个体： basketball:篮球 football:足球 表示为：
(x)( LIKEPLAY( x, basketball LIKEPLAY( x, football ) ))
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第3 章
知识表示
1
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本章知识结构
知识的表示
知识与知识表示基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法
语义网络表示法 框架表示法
2
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本章学习要点
了解知识、信息和数据的概念，以及它们之间的 关系。