第2章 人工智能基础.pptx

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《ai基础认识》课件

《ai基础认识》课件
推动技术创新和应用。
提高公众认知
加强人工智能的科普宣传,提 高公众对人工智能的认识和理
解,促进社会共同参与。
加强国际合作
在全球范围内加强合作和交流 ,共同应对人工智能的挑战和
机遇。
THANKS
感谢观看
计算机视觉的应用
计算机视觉在人脸识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用,如人脸门 禁、智能安防等。
03
CATALOGUE
人工智能的实际应用
智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术,通过语音识别和自然语言处理技术,实现 人机交互的应用。
智能语音助手可以帮助用户查询信息、设置提醒、播放音乐等,为用户提供便利的 服务。
人工智能的发展历程
01
02
03
,机器开始 模拟人类的某些简单思维 和行为。
反思阶段
20世纪70年代,人工智能 发展遭遇瓶颈,人们开始 反思和调整研究方向和策 略。
应用阶段
20世纪80年代至今,随着 计算机技术和大数据的快 速发展,人工智能在各个 领域得到广泛应用。
人工智能可以通过分析大量的医疗数据, 辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定, 提高医疗效率和精度。
02
CATALOGUE
人工智能技术基础
机器学习
机器学习定义
机器学习是人工智能的一个重要分支 ,它利用算法使计算机系统能够从数 据中“学习”并进行自我优化和改进 。
机器学习分类
机器学习的应用
机器学习在语音识别、图像识别、自 然语言处理、推荐系统等领域有着广 泛的应用。
的突破。
强化学习
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。
自主智能系统

人工智能基础与应用课件

人工智能基础与应用课件
智能推荐系统是一种利用人工智能技术根据用户兴趣和行为推荐相关内容的系统,能够提高用户的满 意度和忠诚度。
通过人工智能技术,智能推荐系统能够分析用户的历史数据和行为习惯,推荐相关内容和服务,如音乐 、电影、商品等。
智能推荐系统的应用场景包括在线购物平台、社交媒体平台和内容分发平台等,能够提高用户的使用体 验和满意度。
01
自动驾驶汽车是一种具备高度自主驾驶能力的汽车,能够在不 需要人工干预的情况下完成行驶任务。
02
通过人工智能技术,自动驾驶汽车能够感知周围环境、进行路
径规划和决策控制,确保行驶的安全性和稳定性。
自动驾驶汽车的应用场景包括公共交通、物流运输、共享出行
03
等,能够提高交通效率和安全性。
智能医疗诊断
01
算法公平性与透明度
算法公平性
人工智能算法在决策过程中应避 免产生歧视和不公平现象。需要 建立公平性评估机制,确保算法 对所有人都是公正的。
算法透明度
人工智能算法应具备可解释性和 透明度,以便人们理解其决策过 程和逻辑。这有助于提高人们对 人工智能的信任度和接受度。
人工智能伦理问题
责任归属
在人工智能应用中,当出现错误或问题时,应明确责任归属,以避免责任推诿和纠纷。
01
Q-learning:通过建立一个Q表 来学习如何做出最优决策。
02
Policy Gradient Methods:基 于策略的方法,通过优化策略参
数来提高性能。
Actor-Critic Methods:结合策 略和值函数的方法,同时更新策 略和值函数。
03
Hierarchical Reinforcement Learning:将任务分解成多个层
智能医疗诊断是一种利用人工 智能技术辅助医生进行疾病诊 断的系统,能够提高诊断的准 确性和效率。

人工智能基础-PPT课件

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。

人工智能基础知识培训课件

人工智能基础知识培训课件

人工智能基础知识培训口人工智能的定义· 英文全称: artificial intelligence (人工的、人造的智能),简称Al 。

·定义:人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统 的一门综合性科学。

·目的:使计算机系统具备执行“通常需要人类智能才能完成的任务”的能力。

■ 人工智能的基本概念口人工智能的关键点·属于什么学科:AI的本质属性,是一门科学,是一个技术领域。

它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识。

但总体上,归类于计算机学科之下。

·研究什么对象:AI 的研究目的,是让一个“系统”具备智能。

这个“系统”,可以是一套软件程序,也可以是一台计算机,甚至是一个机器人。

·什么是智能:目前看来,能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策,就是实现了人工智能。

口智能的维度认知能力:理解、学习、推理、记忆等适应能力:解决问题、应对环境变化等自主能力:独立完成任务、自主决策等HELL0口人工智能的学派·符号主义学派:认为人类认知和思维的基本单元是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算。

致力于使用某种符号来描述人类的认知过程,并把这种符号输入到能处理符号的计算机中,从而模拟人类的认知过程。

·联结主义学派:模拟人脑的工作方式,使用神经网络来模拟人脑神经元的连接方式和学习算法。

·行为主义学派:强调从行为的角度来理解智能。

认为智能体应该通过与环境的交互来学习和适应,而不是仅仅通过符号处理。

·进化学派:对生物进化进行模拟,使用遗传算法和遗传编程。

·贝叶斯学派:使用概率规则及其依赖关系进行推理。

·类推学派符号主义人工智能联结主义三大学派行为主义基于知识的方法·专家系统:基于规则、“知识+推理”· 知识图谱:结构化的知识表示、存储基于学习的方法·机器学习:通过数据进行训练,建立自动学习模型 ·深度学习:基于神经网络,构建自动学习方法基于仿生的方法· 行为主义:模拟生物行为,进行学习· 进化计算:模拟生物的进化过程,进行优化口人工智能的研究方法0203口人工智能的分类(按智能水平)· 弱人工智能 (Weak Al) : 只专精于单一任务或一组相关的任务,不具备通用智能能力。

人工智能基础课件资料PPT

人工智能基础课件资料PPT
人工智能基础课件资料 PPT
一个引人入胜的课件资料,介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例,适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具,包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征,以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数,以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围,以学习
通过已有的标记数据训练模 型,用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式,用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理,探索卷积神经网络(CNN)和循环神 经网络(RNN)等深度学习模型。

人工智能完整2ppt课件

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
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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
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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

人工智能简介PPT学习课件

人工智能简介PPT学习课件
机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则:牛肉—>鸡肉,购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习:一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支,它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
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5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功,进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点,“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例,支持高强度、复杂繁琐的办公业务,以帮助企业降低风险和成本。如,如机 器翻译是对文本数据的处理;使用自然语言处理和OCR(光学字符识别)技术从文档中提取关键信息。
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16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口,它可以执行语音指令,降低温控器或打开电视频道,如Siri。再如,接收病人入院,或推荐产品和服务, 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务,通过学习到的认知参与人类互动。

人工智能基础 (PPT 58张)

人工智能基础 (PPT 58张)
大学计算机基础——沈阳药科大学
章人工智能
医药院校药学类规划教材——计算机在药学中的应用
目录
沈 阳 药 科 大 学 计 算 中 心
第一节 人工智能基础
第二节 人工神经网络
第三节 生物医药机器人
大学计算机基础——沈阳药科大学
第一节 人工智能基础
第一节 人工智能基础
大学计算机基础——沈阳药科大学
一、人工智能的概念和由来
大学计算机基础——沈阳药科大学
二、人工智能的发展历程
1.孕育期(1956年以前) 1946年,在美国诞生了世界上第一台电子数字计算机 ENIAC。在同一时代,控制论和信息论创立,生物学家设计 了脑模型。这些成果都为人工智能学科的诞生奠定了理论与 实验基础。 2.形成期(1956年—1970年) 1956年,人工智能的研究取得了两项重大突破。第一项是 纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙研究组编制的逻辑理论程序LT (Logic Theory Machine),可以模拟人们用数理逻辑证 明定理的思想。第二项是IBM工程研究组的塞缪尔研制的西 洋跳棋程序。这个程序可以像一个优秀棋手那样,向前看几 步来下棋,并且能在下棋过程中积累经验,不断提高棋艺。 1959年,这个程序战胜了设计者本人,1962年它又击败了 美国一个州的跳棋冠军。
大学计算机基础——沈阳药科大学
四、我国人工智能研究的历史
人工智能研究在我国起步相对较晚,纳入国家 计划的“智能模拟”研究始于1978年;1984年召 开了智能计算机及其系统的全国学术讨论会;1986 年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处 理等重大项目列入国家高技术研究计划; 1981年 起,相继成立了中国人工智能学会(CAAI)等学 术团体;1989年首次召开的中国人工智能联合会议 (CJCAI);1993年起,又把智能控制和智能自动 化等项目列入国家科技攀登计划。进入21世纪后, 已有更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金 计划支持。

《人工智能课件》.pptx

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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

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。

人工智能基础ppt

人工智能基础ppt

避免过度依赖AI
1. 鼓励开发者更加注重机器学习算法与人类智能的结合,使得机器学习能够更好地服务于人类社会, 而非代替人类思考。 2. 加强对人工智能技术的监管,规范人工智能运用的范围和标准,避免人工智能技术出现恶意用途, 进一步保障社会公共利益和个人隐私。
数据安全保护重要
1. 数据泄露的风险
在信息化时代,各种机构和个人的数据都存储在互联网上。但是,随着网络 的快速发展,网络安全问题日益凸显,数据泄露的风险也越来越高。一旦数 据泄露,就可能导致严重的后果,如身份盗用、财务损失甚至人身安全问题 等。
人工智能基本概念
1. 人工智能的定义:简单介绍人工智能的定义,主要涵盖包括计算机在模仿人类 智能方面所取得的进展,以及在这一过程中所使用的算法和技术等。 2. 人工智能的发展历程:概括性介绍人工智能的历史,以及其中所包含的关键事 件和重要人物,揭示人工智能从狭义上的符号主义到广义上的机器学习、深度学 习等的演进过程。 3. 人工智能的应用场景:从生活实践和工业应用两方面,列举人工智能所涉及的 众多应用场景,比如智能家居、自动驾驶、机器翻译等等。并对其在行业领域中 所取得的经济效益和社会效益作适当阐述。
深度学习基础
1.神经网络基础:神经元的结构与功能、前向传播、反向传播算法 等。 2.深度学习中的优化算法:梯度下降法、随机梯度下降法、自适应 学习率、动量优化算法等。
人工神经网络
人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型,是一种基于多个相互连接的简单处理单元 (神经元)来模拟大脑处理信息的数学模型。它的基本单位是神经元,其输入通过加权和形成输出,通过不同的激活函数进行输出映射。通常,人工 神经网络可以用于模式识别、数据挖掘、自然语言处理、人脸识别、图像识别、语音识别等领域。人工神经网络的学习算法包括反向传播算法、 Hopfield网络、Boltzmann机等。

人工智能PPT课件

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AI的教案pptx

人工智能AI的教案pptx

3
语义分割 将图像中的每个像素都赋予一个语义标签,如天 空、草地、建筑等,实现对图像的精细理解。
视频处理和分析技术
视频压缩和编码
通过去除视频中的冗余信息,降低视频数据的存 储和传输成本。
视频内容分析
提取视频中的关键信息,如目标运动轨迹、场景 变化等,用于视频摘要、异常检测等应用。
视频增强和修复
改善视频质量,如去噪、超分辨率、色彩增强等。
法律法规对AI产业的约束和引导
国内外相关法律法规概述
介绍国内外针对AI产业的主要法律法规,包括数据保护法、知识 产权法、网络安全法等。
法律法规对AI产业的约束
分析法律法规对AI产业的主要约束,如数据使用限制、算法歧视禁 止、安全保障要求等。
法律法规对AI产业的引导
探讨法律法规如何引导AI产业健康发展,如鼓励创新、保护知识产 权、推动行业自律等。
词法分析
研究单词的内部结构和构词规则,包 括词性标注、词干提取、词形还原等。
语义理解
研究语言所表达的含义和概念,包括 词义消歧、实体识别、关系抽取等。
句法分析
研究句子中词语之间的结构关系,建 立词语之间的依存关系和短语结构等。
情感分析、文本生成等自然语言处理应用
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和 情感表达,用于产品评论、社交
02
基础知识与技能
数学基础:线性代数、概率论等
01
02
03
线性代数
矩阵运算、向量空间、特 征值与特征向量等
概率论
概率分布、随机变量、贝 叶斯定理等
最优化理论
梯度下降、牛顿法等优化 算法
编程基础:Python、C等编程语言
Python编程

ai人工智能人工智能介绍PPT

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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1常识性知识
1 事实性知识
2领域性知识
2 过程性知识
3 控制性知识
4 元知识
• 人们描述客观世界的数据、信息、知识等 具有如下的金字塔型层次结构。
元知识 知识 信息 数据 噪声
什么是知识表示?
• 知识表示是对知识的一种描述,或者说是 将知识编码为一组计算机可以接受的数据 结构的过程。
• 衡量标准:可实现性、表示能力、可利用 性、可组织性、可维护性、自然性
• 例子:
– 南京是江苏的省会城市。(T)
– 南京名与个体两个部分。个体表示 某个独立存在的事物或者某个抽象的概念,谓词 名用于刻画个体的性质、状态或个体之间的关系。
• 一般形式: P(x1,x2,…,xn).其中, P为谓词名, x1,x2,…,xn为个体,个体可以是变量、变元、函数, 个体取值范围称为个体域.
第2章 人工智能基础
机器人足球比赛不仅仅起源于人工智能的发 展、依赖于人工智能的理论和技术,而且以
促进人工智能的发展为主要目的之一。
• 2.1 知识与推理 • 2.2 搜索
目录
2.1 知识与推理
• 主要内容: 1. 什么是知识? 2. 什么是知识表示? 3. 如何表示知识?常用知识表示和推理
数据、信息、知识
– 匹配综合数据库中已知事实与规则条件部分; – 多于一条规则匹配成功时,选择哪条规则执行
(点燃); – 如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库
(是直接添加到数据库中,还是替换其中的某 些东西); – 决定系统何时终止;
产生式规则
综合数据库
控制机制
三、产生式系统的基本过程
• 产生式系统的问题求解步骤:
• 数据是信息的载体和表示 • 信息是数据在特定场合下的含义,或数据
的语义,是对客观事物的一般性描述 • 知识是对信息进行加工所形成的对客观世
界规律性的认识。 • ①是经过精简、塑造、解释、选择和转换
的信息 • ②是由特定领域的描述、关系和过程组成。
知识的类型
• 按知识的作用范围分: • 按知识的作用分:
• 例如:
– 所有人会死∧甲是人→甲会死
• 规则与蕴涵式的主要区别: 规则表示的知识或匹配可以是不确定的, 而蕴涵式只能表示确定性知识,并且匹配要求是确
定的。 <产生式>::=<前提> <结论> <前提>::=<简单条件> |<复合条件> <结论>::=<事实> |<操作>
二、产生式系统的基本结构
5. “双条件”
• 量词 1. : 全称量词
x: 所有x, 每个x;
2. : 存在量词
x: 存在一个x;
二、谓词逻辑表示法
• 对事物的状态、属性、概念等事实性知识, 通常可以用否定、析取或合取符号连接起 来的谓词公式表示;对事物间的关系通常 用蕴含式表示
三、谓词逻辑表示的特性
• 自然 • 精确 • 严密 • 容易实现
1、事实
事实可看作是一个断言。常用三元组表示 • 确定性知识可用一个多元组: (对象,属性,值) 或 (关系,对象1,对象2)来表示。 如(snow,color,white):”雪的颜色是白的
2、规则
• 规则描述事物间的因果关系。规则的产生式表示 形式称为产生式规则,简称规则,或产生式
• 形式:
– 条件 行动 – 前提 结论 – “if……then……”
1. 将已知的事实放入综合数据库;
2. 检查规则库中是否存在未使用过的规则,若有执 行3,否则转5
3. 检查规则库中未使用的规则中是否有其前提可与 综合数据库中已知事实相匹配的规则,若有则从 中选择一个,否则转6.
4. 执行当前规则,并对规则作上标记,规则的结论 放入综合数据库;如该规则的结论是一些操作, 则执行这些操作
• 按推理方向分:正向、逆向、双向 • 按规则库的性质及结构分类:可交换、可
分解、可恢复
五、产生式系统的特点
• 自然性: • 模块性: • 有效性 • 清晰性:规则分为左半部分和右半部分;
• 说明
• 具体实现时,用DBMS和文件等都可以。 • 数据是广义的,可以是常量、变量、谓词、图像等。
2、规则库
• 存放所有规则的集合 • 这些规则描述了问题领域中的一般性知识 • 设计时注意: 1. 有效的表达领域内的过程性知识 2. 对知识进行合理的组织与管理
3、控制机构
• 控制机构完成的工作有:
产生式系统的基本过程(续)
5.检查综合数据库中是否包含了该问题的解,若 包含,问题求解结束,否则转2
6.当规则库中还有未使用的规则,但不能和已知 事实相匹配时,要求用户进一步提供关于该 问题的事实,若能提供,转2,否则终止问题 求解
7.若知识库中不再有未使用的规则,终止问题求 解
四、产生式系统的类型
– 例子: Man(x)
函数
• 定义(函数)
– 设D是个体域, f: Dn → D是一个映射,则称f是D 上的一个n元函数,记作:
F(x1,x2,…, xn)
– 例子:
• father(x, y)
连接词和量词
• 连接词 1. ﹁ “非”“否定” 2. ∧ “合取” 3. ∨ “析取” 4. →“条件”“蕴含”
• 知识表示能力差 • 存在组合爆炸 • 系统效率低
小结问题
• 你认为什么是逻辑?逻辑解决什么问题? • 如何用逻辑表示守门员相关状态知识?
产生式表示法内容
一、产生式表示的基本方法及特性 二、产生式系统的基本结构 三、产生式系统的基本过程 四、产生式系统的类型 五、产生式系统的特点
一、产生式表示的基本方法及特性
• 产生式系统:把一组产生式放在一起,并 让它们相互配合,协同作用以求解问题的 系统称为产生式系统。
• 基本结构包括三个部分: ➢综合数据库(global database) ➢规则库(set of rules) ➢控制系统(control system)
1、综合数据库
• 也称事实库,存放已知的事实和推导出的 中间事实;
常用的知识表示法与推理
• 谓词逻辑表示法 • 产生式表示法 • 语义网络表示法 • 面向对象表示法 • 框架表示法 • 脚本表示
谓词逻辑(predicate logic)
一、逻辑基础 二、谓词逻辑表示法 三、谓词逻辑表示的特性
一、逻辑基础
• 命题:
– 一个陈述句称为断言.凡是有真假意义的断言称为命题. – 命题的意义通常称为真值,它有真假两种情况.
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