人工智能——二老师版PPT课件
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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
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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
人工智能上课课件(PPT 27页)
任务三：让电脑给我们当翻译助手
利用翻译软件翻译一段英文，然后再把翻译后的汉语再 翻译成英文，把两段英文进行对比，看有什么区别。
思考：
1. 感悟机器翻译的过程 2. 比较机译与人译的不同之处
机器翻译的的工作流程
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词 单词
确定语法结构 语法库
翻译
输出翻译后的 目标语言文本
人们还不知道电脑后面的她是位
残疾人。
我们身边的智能工具
• 手写板 • 语音识别系统 • 扫描仪+OCR（光学字符识别） • 双向翻译系统 • 机器人+自然语言理解
人工智能
人工智能：顾名思义就是人造的智能，是利用计算机
来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域：
模式识别:：是表征事物或现象的各种形式的信息（图片、文字、 符号、声音）等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有：
任务二：使用扫描仪与OCR软件进行文字识别
思考：
影响识别率的因素有哪些
光学字符识别（OCR技术）
OCR字符识别的操作步骤： • 1.将需要识别的内容扫描成图片 • 2.将扫描好的图片进行版面分析 • 3.分析完后进行文字识别 • 4.识别完成后导出
影响OCR识别准确率的因素
• 印刷质量 • 纸张质量 • 扫描或拍摄分辨率 • 对比度 • 污渍 • ……
3、翻译系统
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词
确定语法结构
翻译
单词库
语法库
机器翻译的工作流程
输出翻译后的目 标语言文本
智能处理工具与一般处理工具的异同点
相同点： 智能处理工具与一般处理工具一样都是计算机程序。
不同点：
2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
人工智能PPT课件
2024/1/17 Nhomakorabea11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
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。
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
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。
人工智能课件ppt
逻辑思维特点： 以抽象的概念、判断和推理作为思维的基本形式，以分析、综
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
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。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
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。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
《人工智能》课件
交通领域：自动驾驶、智 能交通系统、智能物流等
制造业：智能制造、智能 生产、智能检测等
金融领域：智能投资、风 险控制、智能客服等
家居领域：智能家居、智 能家电、智能安防等
人工智能的技术原 理
机器学习
概念：一种通过数据训练模型，使 模型能够自动学习并预测未知数据 的技术
应用：广泛应用于图像识别、语音 识别、自然语言处理等领域
智能机器人
工业生产：用于生产线上的自动化操作 服务行业：用于酒店、餐厅等场所提供接待、引导等服务 医疗领域：用于手术、康复等医疗操作 家庭生活：用于家务、陪伴等家庭服务
智能安防
智能监控：实时监 控，自动识别异常 情况
智能门禁：人脸识 别，提高安全系数
智能报警：自动报 警，及时响应紧急 情况
智能巡逻：自动巡 逻，提高巡逻效率
概念：人工智能是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应并执行人类的某些特定任 务。
起源：人工智能起源于20世纪50年代，由美国科学家约翰·麦卡锡提出。
发展：人工智能经历了三次发展浪潮，分别是20世纪50年代、80年代和21世纪初。
应用：人工智能广泛应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通等。
人工智能的发展阶段
添加标题
添加标干预，能够自动 学习并预测未知数据
技术：包括监督学习、无监督学习、 强化学习等
深度学习
概念：一种模拟人 脑神经网络的学习 方法
特点：多层次、非 线性、自适应
应用：图像识别、 语音识别、自然语 言处理等领域
发展：近年来深度 学习技术取得了显 著进展，成为人工 智能领域的重要分 支
1956年，达特茅斯会 议提出人工智能概念， 标志着人工智能的诞
生
1960年代，人工智能 进入黄金时期，出现 了许多重要的研究成
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。
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
《人工智能AI》课件
自然语言处理
01
02
03
自然语言处理定义
自然语言处理是人工智能 的一个子领域，它研究如 何让计算机理解和生成人 类语言。
自然语言处理技术
自然语言处理的技术包括 词法分析、句法分析、语 义理解和文本生成等。
自然语言处理应用
自然语言处理的应用非常 广泛，如智能客服、机器 翻译、语音助手等。
计算机视觉
《人工智能AI》PPT 课件
目录
• 引言 • 人工智能技术基础 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 结论
01
引言
人工智能的定义
01
人工智能：指让计算机模拟人类 的思考和行为过程，实现人机交 互，提升机器的智能化水平，为 人类提供更好的服务。
02
人工智能涉及多个学科领域，包 括计算机科学、数学、控制论、 语言学、心理学等。
深度学习
深度学习定义
深度学习是机器学习的一个分支 ，它利用深度神经网络来处理大
规模数据并实现复杂的功能。
深度学习原理
深度学习的原理是通过构建多层 次的神经网络结构，将输入数据 逐步抽象和表示，最终实现高级
别的任务。
深度学习应用
深度学习的应用非常广泛，包括 语音识别、图像识别、自然语言
处理、推荐系统等。
人工智能的发展将带动相关产业的发展，促进经济的增长。
我们如何适应和利用人工智能
培养人工智能人才
加强人工智能领域的教育和培 训，培养具备专业知识和技能
的人才。
制定合理政策
政府应制定合理的人工智能政 策，规范其发展，保护公众利 益。
鼓励企业创新
鼓励企业加大人工智能技术的 研发和应用，推动技术创新和 产业升级。
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PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
《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。
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
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、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能介绍PPT参考幻灯片
➢人工智能是计算机科学的一个分支
，它企图了解智能的实质，并生产出 一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自 然语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
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]
2
13
Part 4 人工智能的未来
2
14
4
人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25
，它企图了解智能的实质，并生产出 一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自 然语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
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]
2
13
Part 4 人工智能的未来
2
14
4
人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25
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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第二节 知识表示方法
• 内容提要：
•
状态空间法
•
问题归约法
•
谓词逻辑法
•
语义网络法
•
其他方法
前言
• 在学习本章内容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础。 为了使计算机具有智能，就必须使它具 有知识。 那什么是知识呢？
知识一般概念
知识的要素
• 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、 客观事实等.是有关问题环境的一些事物的知识，常以“┅ 是┅”形式出现，也是最低层的知识。例如：雪是白色 的，人有四肢。
• 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。例如 启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物 的内涵，而不是外延。如微分方程
知识的分类
实例性知识 只给出一些实例。知识藏在实例中。感兴趣的不是
实例本身，而是隐藏在大量实例中的规律性知识。
类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事
物的某些相似之处。类比性知识一般不能完整地刻画事 物，但它可以启发人们在不同的领域中做到知识的相似 性共享。
不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假
•
表示：用可信度、概率等描述
•
模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等
•
表示：用可能性、隶属度来描述
•
不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病
知识表示
• 每种以知识和符号操作为基础的智能系统，其 问题求解方法都需要某种对解答的搜索。
• 在搜索过程开始之前，必须先用某种方法或某 几种方法的混和来表示问题。
• 问题求解技术主要涉及两个方面： ������ 问题的表示
求解的方法 • 知识表示方式是学习人工智能的中心内容之一。
知识表示的概念
• 什么是知识表示
•
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某
种结构。其表示方法不唯一。
•
（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成
•
（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
• 知识、信息、数据及其关系
•
数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
•
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
•
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
•
常用的关联方式： if …… then ……
什么是知识?
• 一般来说，我们把有关信息关联在一起所形成 的信息结构称为知识。知识表示就是对知识的 一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。知识反映了客观世界中事物之 间的关系。例如，雪是白色的、鸟有翅膀等都 是知识
知识的要素
• 知识的要素是指构成知识的必需元素。在这里， 我们关心的是一个人工智能系统所处理的知识的 组成成分。一般而言，人工智能系统的知识包含 事实、规则、控制和元知识。
•
知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
•
认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识
•
经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
• 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
• 知识的有代表性的定义
•
（1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息
往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳
动物都是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且
是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。行为性知识经
•
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。
• 按知识的层次
•
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识
•
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识
• 按知识的确定性
•
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
•
不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识
•
•
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
•
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作
•
自然性：符合人们的日常习惯
•
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
知识表示的一般方法
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络 • 另外还有框架表示以及剧本表示,过程表示,这
里不在一一详述. • 在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的表
示方法是不够的,往往采用多种方法的混合表示. 目前这仍是人工智能专家感兴趣的研究方向.
状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。
在分析了人工智能研究中. 运用的问题求解方法之 后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索 方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能 的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于 解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间 法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和 求解问题的。
如比喻，心如刀绞，谜语等
元知识 有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
的知识。例如，一个好的专家系统应该知道自己能回答 什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的 知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 知识表示的要求
•
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：
•Leabharlann 表示范围的广泛性•
领域知识表示的高效性
•
对非确定性知识表示的支持程度
•
可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：
•
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
•
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
•
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则
• 内容提要：
•
状态空间法
•
问题归约法
•
谓词逻辑法
•
语义网络法
•
其他方法
前言
• 在学习本章内容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础。 为了使计算机具有智能，就必须使它具 有知识。 那什么是知识呢？
知识一般概念
知识的要素
• 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、 客观事实等.是有关问题环境的一些事物的知识，常以“┅ 是┅”形式出现，也是最低层的知识。例如：雪是白色 的，人有四肢。
• 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。例如 启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物 的内涵，而不是外延。如微分方程
知识的分类
实例性知识 只给出一些实例。知识藏在实例中。感兴趣的不是
实例本身，而是隐藏在大量实例中的规律性知识。
类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事
物的某些相似之处。类比性知识一般不能完整地刻画事 物，但它可以启发人们在不同的领域中做到知识的相似 性共享。
不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假
•
表示：用可信度、概率等描述
•
模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等
•
表示：用可能性、隶属度来描述
•
不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病
知识表示
• 每种以知识和符号操作为基础的智能系统，其 问题求解方法都需要某种对解答的搜索。
• 在搜索过程开始之前，必须先用某种方法或某 几种方法的混和来表示问题。
• 问题求解技术主要涉及两个方面： ������ 问题的表示
求解的方法 • 知识表示方式是学习人工智能的中心内容之一。
知识表示的概念
• 什么是知识表示
•
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某
种结构。其表示方法不唯一。
•
（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成
•
（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
• 知识、信息、数据及其关系
•
数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
•
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
•
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
•
常用的关联方式： if …… then ……
什么是知识?
• 一般来说，我们把有关信息关联在一起所形成 的信息结构称为知识。知识表示就是对知识的 一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。知识反映了客观世界中事物之 间的关系。例如，雪是白色的、鸟有翅膀等都 是知识
知识的要素
• 知识的要素是指构成知识的必需元素。在这里， 我们关心的是一个人工智能系统所处理的知识的 组成成分。一般而言，人工智能系统的知识包含 事实、规则、控制和元知识。
•
知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
•
认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识
•
经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
• 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
• 知识的有代表性的定义
•
（1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息
往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳
动物都是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且
是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。行为性知识经
•
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。
• 按知识的层次
•
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识
•
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识
• 按知识的确定性
•
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
•
不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识
•
•
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
•
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作
•
自然性：符合人们的日常习惯
•
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
知识表示的一般方法
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络 • 另外还有框架表示以及剧本表示,过程表示,这
里不在一一详述. • 在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的表
示方法是不够的,往往采用多种方法的混合表示. 目前这仍是人工智能专家感兴趣的研究方向.
状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。
在分析了人工智能研究中. 运用的问题求解方法之 后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索 方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能 的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于 解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间 法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和 求解问题的。
如比喻，心如刀绞，谜语等
元知识 有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
的知识。例如，一个好的专家系统应该知道自己能回答 什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的 知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 知识表示的要求
•
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：
•Leabharlann 表示范围的广泛性•
领域知识表示的高效性
•
对非确定性知识表示的支持程度
•
可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：
•
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
•
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
•
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则