《人工智能》知识表示与推理(一)
人工智能知识表示与推理
知识表示与推理本课内容1.知识表示概述2.一阶谓词逻辑3.产生式和产生式系统4.框架5.自动推理1.知识表示概述知识与智能人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础。
为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用。
因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
知识的概念费根鲍姆Feigenbaum知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth知识是事实、信念和启发式规则。
知识的概念从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识是人们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。
知识的分类从内容上分原理（客观）性知识和方法（主观）性知识：⏹原理（客观）性知识具有抽象概括性；⏹方法（主观）性知识具有通用性。
从形式上分显式和隐式知识；从逻辑思维角度分逻辑型和直觉型知识；理论知识和经验知识。
从可靠性上分知识的要素事实事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等规则事物的行动、动作和联系的因果关系知识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知识的特性知识的相对正确性知识是人类对客观世界认识的结晶，并且受到长期实践的检验。
因此，在一定的条件及环境下，知识是正确的。
“一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。
因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。
知识的相对正确性西风昨夜过园林，吹落黄花满地金。
——（宋）王安石秋花不比春花落，说与诗人仔细吟。
——（宋）苏轼知识的相对正确性知识的不确定性由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的;关联可能是确定的，也可能是不确定的。
人工智能(AI)课程改革与建设—知识表示、推理与搜索
机器真的能自动完 国会 切斯菲尔德 温斯顿 成这样的推理吗？
茶 牛奶
乌克兰
英国人
日本人
西班牙 幸运 橘子汁 狗
咖啡
狐狸
马
蜗牛Βιβλιοθήκη 斑马domains ID= symbol HOUSE = h(ID,NO) HLIST = reference HOUSE* NO = integer NOLIST = NO* CHARLIST = CHAR* CHARLISTS = CHARLIST* predicates nondeterm solve nondeterm candidate(HLIST,HLIST,HLIST,HL IST,HLIST) nondeterm perm(HLIST) nondeterm constraints(HLIST,HLIST,HLIST,H LIST,HLIST) nondeterm permutation(NOLIST,NOLIST) nondeterm delete(NO,NOLIST,NOLIST) member(HOUSE,HLIST) nondeterm next(NO,NO) nondeterm lleft(NO,NO) clauses solve():constraints(Colours,Drinks,Nati onalities,Cigarettes,Pets), candidate(Colours,Drinks,Natio nalities,Cigarettes,Pets), member(h(water,WaterHouse), Drinks), member(h(WaterColour,Water House),Colours), member(h(zebra,ZebraHouse), Pets), member(h(ZebraColour,ZebraH ouse),Colours), write("They drink water in the ",WaterColour," house\n"), write("The zebra live in the ",ZebraColour," house\n"). candidate(L1,L2,L3,L4,L5):perm(L1), perm(L2), perm(L3),
人工智能导论课件(李俊丽)ch3 知识表示_1
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) )
合取项
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辖域： （教材P97）
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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。
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① STUDY (Zhang) LUCKY (Zhang)
② 定义谓词：HAVE(x, y):x有y； EAT（X，Y）：x吃y。
(x)(HAVE(x, rice) EAT(x, rice))
③ 定义谓词：PLAY(z, y, x):z 在x时间玩y。
(x)(PLAY (he, football, afternoon(x))
– 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
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• 费根鲍姆
知识是经过消减、塑造、解释和
转换的信息。
• Bernstein
知识是由特定领域的描述、关系
和过程组成的。
• Hayes-roth 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
(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)
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例2: (1) 马科斯是男人。 (2) 马科斯是庞贝人。 (3) 所有庞贝人都是罗马人。 (4) 每个罗马人都有一个父亲。
人工智能中的知识推理与推理机制
人工智能中的知识推理与推理机制人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于使计算机能够模拟和执行人类智力活动的科学与技术。
知识推理是AI领域中的一个重要研究方向，旨在让计算机能够从已有的知识中进行推理，以获得新的知识或解决问题。
本文将从知识推理的定义、推理机制的分类、应用实例以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、知识推理的定义知识推理是指从已有的知识中进行推理，以推断出新的知识或解决问题的过程。
在人工智能领域，知识可以用规则、约束、知识库等形式进行表示和存储，而知识推理则是基于这些表示形式进行的。
知识推理主要包括两方面的内容：一是推理机制，即通过对已有知识的运算和推导，从中得出新的知识或解决问题；二是知识表示和存储，即如何将现实世界的知识用计算机可以理解的方式进行表示和存储。
二、推理机制的分类推理机制是指人工智能系统利用已有的知识进行推理的方法和策略。
根据不同的推理方式和目标，推理机制可以分为以下几类：1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于形式逻辑和命题演算的推理方法，主要通过推理规则和命题之间的逻辑关系进行推导。
逻辑推理通常使用形式化的逻辑系统，如谓词逻辑、一阶逻辑等。
2. 归纳推理归纳推理是基于已有事实和观察结果，从中发现一般规律或者范例，并推断出新的结论。
它通过从特殊到一般的逻辑关系进行推导，可以帮助系统从已有的具体实例中抽象出一般的规则和知识。
3. 演绎推理演绎推理是基于已有的一般规则或定理，通过逻辑关系的推导和运算，推导出特定的结论。
演绎推理通常使用推理规则和推理机制，从一般规则到特殊情况的推导。
4. 概率推理概率推理是基于不确定性和概率的推理方法，主要通过概率理论和统计学方法进行推导。
它可以帮助系统在面对不确定性和不完全信息的情况下，进行推理和决策。
5. 模糊推理模糊推理是基于模糊逻辑和模糊集合理论的推理方法，主要用于处理模糊信息和模糊关系。
模糊推理可以帮助系统在处理不精确和不确定性的知识和数据时，进行推理和决策。
人工智能技术中的知识表示和推理
人工智能技术中的知识表示和推理在当今高科技时代，人工智能技术的发展已经引起了人类社会的广泛关注和瞩目。
与此同时，人工智能技术的核心部分——知识表示和推理技术也逐渐成为了研究热点。
本文将从多个角度探讨知识表示和推理在人工智能技术中的应用和意义。
一、人工智能中的知识表示知识表示是人工智能技术（AI）中的一个重要分支，它的目的是将现实世界中的复杂事物和关系转化为计算机易于处理的形式。
知识表示技术可以将这些实体和关系更好地组织起来，使得计算机能够利用这些信息来完成各种任务。
目前，知识表示技术在许多领域（例如机器视觉、自然语言处理等）中都得到了广泛应用。
知识表示技术代表了人工智能领域里对信息组织、存储、加工的一种范例。
在这个范例中，知识被表示成一个叫做知识图的结构。
这些知识图采用了语义网的思想，描述了各种实体之间的关系、实体的性质和其他信息。
知识图可以用于各种领域，包括大规模的知识库服务、人机交互、自动问答和其他领域的问题解决。
二、人工智能中的推理技术推理是人工智能技术中智能决策的核心，其主要任务是根据已知事实之间的关系推导出新知识。
推理技术是人工智能领域的重要组成部分，是实现人工智能的关键技术之一，它在各种领域的应用也日益丰富。
在人工智能技术的发展过程中，推理技术的应用范围也得到了不断拓展。
推理技术是从根本上改变了人们对计算机的审视方式。
当前的人工智能技术不再是一种“程序”式的操作方式，而是可以从已有的信息中“学习”到新的知识，从而更好地适应当下的环境。
通过推理技术，计算机能够模拟人类的思维和判断过程，并且能够将推理结果转化为计算机可执行的指令，完成涉及知识和理解的复杂任务。
三、人工智能中的深度学习在知识表示和推理技术的背景下，深度学习成为了一个备受关注的领域。
与传统神经网络相比，深度学习可以模拟人类大脑对信息的处理过程，通过大规模数据训练和自适应学习，不断地提高模型的性能和准确率。
深度学习技术的成功在很大程度上得益于知识表示和推理技术的进步。
人工智能_知识表示
_知识表示1. 简介1.1 定义在领域中，知识表示是指将现实世界的事物、概念和关系转化为计算机可以理解和处理的形式。
1.2 目的知识表示旨在构建一个可用于推理、学习和问题求解等任务的表达方式，以便让计算机具备类似于人类思维过程一样进行分析与决策。
2. 常见方法及技术2.1 符号逻辑（Predicate Logic）- 概述：使用谓词来描述对象之间的关系，并通过规则对这些谓词进行操作。
常用语言包括Prolog。
- 应用场景：符号逻辑主要应用于专家系统、自然语言处理等领域。
2.2 图结构（Graph-based Representation）- 概述：利用图论模型来存储并展示各种实体之间复杂而动态变化着得联系。
节点代表实体或者事件,边代表它们之间存在某种类型/属性上的连接.- 应用场景: 图结构广泛应该网络搜索引擎(如Google Knowledge Graph) 和社交网络分析.3.本体论 (Ontology)- 概述：本体是一种对于某个领域中概念和关系的形式化描述，以便计算机能够理解并进行推理。
常用语言包括OWL、RDF等。
- 应用场景: 本体论主要应用于知识图谱构建与维护,智能搜索引擎.4. 知识表示学习4.1 带标签数据（Supervised Learning）- 概述：通过给定输入和输出样例来训练模型，并利用该模型预测新的未见过的实例。
- 应用场景：带标签数据适合处理分类问题，如垃圾邮件检测、情感分析等。
4.2 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)- 概述: 利益已有少量(相较总数) 样品被打上了正确类别后, 使用这些信息去估计剩下大部分没有label 的样品.- 应当使用范围 : 当我们很难获得足够多可靠严格准确label时候 , 可采取半监督方式5.附件：[在此处添加相关附件]6.法律名词及注释:a）(): 是指由程序控制而不需要直接干涉的计算机系统，这些程序可以通过学习和适应来执行任务。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和机器思维”解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：智能”一词源于拉丁Legere ”意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4 答:自然语言处理一语言翻译系统，金山词霸系列机器人一足球机器人模式识别一Microsoft Cartoon Maker博弈一围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间（State Space是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S, 0, S0, G）：S—状态集合；0—操作算子集合;S0—初始状态,S0 S;G —目的状态,G S,（G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述）从SO结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0 S1 S2 ……G其中O1 ,…，Ok即为状态空间的一个解（解往往不是唯一的）（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧（也称联想弧）代表概念之间的关系。
人工智能-第2章 知识表示和推理 (2.1--2.3)
基于现代逻辑学可构成形式化的数学系 统或其他理论系统，它们与现代逻辑学 系统不同的只是 (1)表示对象更为广泛的形式语言； (2)抽象公理系统中还包括对象理论 (例如数论)的公理——非逻辑学公理。
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对形式系统的研究包括： （1）对系统内定理推演的研究。这类研究 被看作是对形式系统的语构 (syntax) 的 研究。 （2）语义(semantic)研究。公理系统、形 式系统并不一定针对某一特定的问题范 畴，但可以对它作出种种解释 —— 赋予它 一定的个体域，赋予它一定的结构，即 用个体域中的个体、个体上的运算、个 体间的关系去解释系统中的抽象符号。 （3）语构与语义关系的研究。
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2.1.4 知识的分类
效用性知识 知识 内容性知识 形态性知识
三者的综合，构成了知识的完整概念。
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2.1.5 知识表示语言问题
对世界的建模方式：
基于图标的方法 基于特征的方法
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知识表示语言
语法：语言的语法描述了组成语句的可 能的搭配关系。 语义：语义定义了语句所指的世界中的 事实。 从语法和语义，可以给出使用该语言的 Agent的必要的推理机制。 基于该推理机制，Agent可以从已知的语 句推导出结论，或判断某条信息是不是 已蕴涵在现有的知识当中。
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2.2.1 语法
命题逻辑的符号： （ 1 ）命题常元： True(T) 和 False(F)； （2）命题符号：P、Q、R等； （ 3 ） 联 结 词 ： ¬ ； ∧；∨； →； ←→。 （4）括号：( )。
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2.2.2 语义
复合命题的意义是命题组成成份的函数。 联结词的语义可以定义如下： ¬P为真，当且仅当P为假。 P∧Q为真，当且仅当P和Q都为真。 P∨Q为真，当且仅当P为真，或者Q为真。 P→Q为真，当且仅当P为假，或者Q为真。 P ←→ Q为真，当且仅当P→Q为真，并且 Q→P为真。
人工智能_第2章知识表示方法(1)
框架间的继承
◆框架的继承性，就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时，可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性，它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系，而且还可以通过两两的继承关系，从 最低层追搠到最高层，使高层的信息逐层向低层传递。 例如，椅子一般都有4条腿，如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿，则可以通过一般椅子的特性，得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时，则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明，那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
缺省：男
框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
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标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员>
缺省：教师 开始工作时间：单位(年，月) 截止工作时间：单位(年，月)
缺省：现在 离退休状况：范围(离休，退休)
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框架络-例
教师框架为： 框架名：<教师> 继承：<教职工> 部门：单位(系，教研室) 语种：范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省：英语 外语水平：范围(优，良， 中，差)
缺省：良 职称：范围(教授,副教授,讲师,
《人工智能》基础知识
《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法第一章：1.人工智能的定义：P5人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
2、人工智能研究的基本内容：P10-P11（1）知识表示（2）机器感知（3）机器思维（4）机器学习（5）机器行为3..当前人工智能有哪些学派？（自己查资料）答：目前人工智能的主要学派有下面三家：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
4、他们对人工智能在理论上有何不同观？（自己查资料）答：（1）认为人工智能源于数理逻辑（2）认为人工智能源于仿生学（3）认为人工智能源于控制论第二章1.掌握一阶逻辑谓词的表示方法：用于求解将谓词公式化为子句集2.产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。
P38-P39（1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致，表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将直接到系统的性能。
（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。
它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。
工作过程：(a) 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（b）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
人工智能》教学大纲
人工智能》教学大纲2．掌握Prolog语言的基本语法和常用操作；3．能够编写简单的Prolog程序，并能够运行和调试；4．了解Prolog语言在人工智能中的应用。
第三章搜索算法基本内容和要求：1．掌握深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等搜索算法的基本思想和实现方法；2．能够应用搜索算法解决一些典型问题；3．了解搜索算法在人工智能中的应用。
第四章知识表示与推理基本内容和要求：1．掌握命题逻辑、一阶逻辑等知识表示方法；2．了解基于规则、框架、语义网络等知识表示方法；3．掌握归结方法、前向推理、后向推理等推理方法；4．能够应用知识表示与推理解决一些典型问题。
第五章不确定性推理基本内容和要求：1．了解不确定性推理的基本概念和方法；2．掌握贝叶斯定理及其应用；3．掌握条件概率、独立性、条件独立性等概念；4．能够应用不确定性推理解决一些典型问题，如垃圾邮件过滤等。
五、教材和参考书目1）主教材：Stuart Russell。
Peter Norvig。
Artificial Intelligence: A Modern Approach。
3rd n。
Prentice Hall。
2009.2）参考书目：___。
机器研究。
___。
2016.___。
统计研究方法。
___。
2012.___。
___。
2017.六、教学进度安排第一周人工智能概述第二周逻辑程序设计语言Prolog第三周搜索算法第四周知识表示与推理第五周不确定性推理第六周期中考试第七周至第十周课程实验第十一周至第十三周课程实验第十四周课程总结与复第十五周期末考试一实验（实训）内容产生式系统实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
实验（实训）内容：主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
二实验（实训）内容搜索策略实验学时分配4目的与要求：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
人工智能导论课程的教材和参考书
人工智能是当今世界上备受瞩目的研究领域之一，其在各个领域的应用越来越广泛。
无论是学术界还是工业界，对人工智能的需求都在不断增长。
在许多大学和科研机构中，人工智能导论课程也成为了不可或缺的一部分。
在学习人工智能导论课程时，教材和参考书的选择对学生的学习起着至关重要的作用。
本文将对人工智能导论课程的教材和参考书进行介绍和分析，希望能够帮助广大学生和教师更好地选择适合的教材和参考书。
一、教材1.《人工智能：一种现代方法》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）这本书是较为经典的人工智能导论教材之一，由著名的人工智能专家Stuart Russell和Peter Norvig合著。
该书系统地介绍了人工智能领域的基本概念、方法和技术，并且结合了大量的案例和实践经验。
书中内容丰富，涉及到了搜索、知识表示与推理、规划、不确定性、学习、自然语言处理等多个领域，是一本较为全面的人工智能导论教材。
2.《人工智能：一种现代方法（第3版）》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）《人工智能：一种现代方法》的第3版于2020年出版，更新和完善了一些内容，更加贴近当今人工智能领域的最新发展。
该书增加了对深度学习、增强学习等最新技术的介绍，还增加了一些案例和练习题，帮助学生更好地理解和掌握人工智能的知识。
3.《Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents》（David Poole and Alan Mackworth 著）这本书是一本比较适合高年级本科生和研究生使用的人工智能教材，内容更加深入和严谨。
该书从计算代理的角度出发，介绍了人工智能的基本概念、建模和解决问题的方法，包括了对知识表示、规划、学习等内容的详细介绍，适合希望深入了解人工智能原理和方法的学生使用。
二、参考书1.《人工智能基础：知识表示与推理（第2版）》（George F. Luger 著）这本书是针对人工智能领域中的知识表示和推理问题进行深入介绍的参考书。
人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。
ai人工智能包括哪些
ai人工智能包括哪些AI人工智能（Artificial Intelligence）是一种模拟人类智能思维和行为的技术，它通过模拟、实现和扩展人类智能的各种能力，将人类的认知过程应用到机器中。
随着科学技术的不断进步，AI人工智能应用已经变得广泛，涵盖了许多领域和应用场景。
本文将介绍AI人工智能的几个主要方面。
一、机器学习（Machine Learning）机器学习是AI人工智能的重要组成部分，它通过让机器从数据中学习和改进算法，以实现自主学习和提升性能。
机器学习分为监督学习和无监督学习两种类型。
监督学习是指机器从带有标签的训练数据中学习，并利用这些标签来进行预测和分类。
而无监督学习则是从未标记的数据中发现隐藏的模式和结构。
二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过多层神经网络模拟人类大脑的工作原理，从而实现对复杂数据的处理和学习。
深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了重大突破，并被广泛应用于人工智能产品和服务中。
三、自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是AI人工智能中的一个重要领域，它涉及将人类语言转化为机器可以理解和处理的形式。
自然语言处理使得机器可以理解和回应自然语言输入，实现机器翻译、语音识别、情感分析等功能。
通过自然语言处理，人与机器之间的交互变得更加自然和智能化。
四、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是AI人工智能的另一个重要领域，它涉及机器通过摄像头或传感器来理解和解释图像和视频。
计算机视觉可用于图像识别、目标检测、人脸识别等任务，使得机器能够像人类一样“看见”世界。
五、强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过与环境交互来学习和优化决策策略的方法。
它是指机器通过试错、反馈和奖励来不断改进自己的行为，以实现特定的目标。
强化学习在游戏、自动驾驶等领域有广泛的应用，能够让机器在复杂的环境中做出智能决策。
人工智能知识表示方法
2020/8/15
相关概念
命题逻辑 所谓命题就是具有真假意义的陈述句。如“今天下雨”、 “1+100=101”，真或假用符号T或F表示。
命题的分类
•原子命题：不能分解成更简单的陈述语句。 •复合命题：由联结词、标点符号和原子命题等复合构成的命题。
命题逻辑
命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。通常用大写字母P、Q 、R、S等来表示命题。如： P：今天下雨 P是命题的名或命题标识符 命题常量：命题标识符表示一个确定的命题。 命题变元：命题标识符只表示任意命题的位置标志。当命题变元P用一个特定的 命题取代时，P才能确定真值，这时称为对P进行指派。
2020/8/15
举例
产生式系统 设计
(1)帽色(聪明人A，红)∧帽色(聪明人B，红) ∧ AǂB → 帽色(自己，白)
(2)帽色(聪明人A，红) ∧帽色(聪明人B，白) ∧答不出(聪明人B) → 帽色(自己，白)
(3)帽色(聪明人A，红) ∧帽色(聪明人B，白) ∧答出(聪明人B) → 帽色(自己，红)
元知识 有关知识的知识，是知识库中的高层知识。例如，怎样使用规则，解释 规则、校验规则、解释程序结构等知识。 它可以决定哪一个知识库适 用。
2020/8/15
2.1.1 知识
知识分类
事实性知识 过程性知识 行为性知识 实例性知识 类比性知识
元知识
例如
北京是中国的首都；太湖在苏州的西边 怎样制作松鼠桂鱼；手机维修法。 微分方程刻划了一个函数的行为。 燕子低飞；南京是江苏省的省会。
第二步
将个体代入谓词中，得到 BCity(wuhan), HCity(wuhan), Boy(mal), Girl(zhangh), High(mal,zhangh)
人工智能的学习理论与方法
人工智能的学习理论与方法人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过机器学习、深度学习和其他技术让机器具备人类智能的能力。
人工智能的学习理论和方法是指为了实现人工智能的目标，研究和开发的相关理论和方法。
本文将介绍。
一、机器学习机器学习是人工智能领域最重要的学习方法之一，也是实现智能的关键。
机器学习通过让机器从数据中学习和自动优化模型，使机器能够从实例中学习到规律和知识，然后应用这些知识进行预测和决策。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
1. 监督学习监督学习是机器学习中最常用的学习方法之一。
它通过使用已知的输入和输出样本对模型进行训练，使模型能够学习到输入和输出之间的映射关系。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。
2. 无监督学习无监督学习是一种让机器从未标记的数据中学习的方法。
它主要用于发现数据中的模式和结构，进而进行聚类、降维和异常检测等任务。
常见的无监督学习算法包括k-means聚类、主成分分析和关联规则挖掘。
3. 强化学习强化学习是一种通过持续与环境交互，通过观察环境的奖励信号来学习最优行为的方法。
它通过试错和反馈机制，让机器逐渐探索和学习到环境中的最佳决策策略。
强化学习在游戏、机器人控制和智能交通等领域有广泛应用。
二、深度学习深度学习是近年来兴起的一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人类大脑神经元之间相互连接的方式，能够处理复杂的非线性关系和大规模数据。
深度学习由浅层神经网络逐渐演化成为多层神经网络，可以通过多个隐藏层进行特征提取和抽象表示，从而极大地提高了模型的学习能力和表达能力。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了重大突破。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器网络（Transformer）等。
三、知识表示与推理知识表示与推理是人工智能学习的核心内容之一，它研究如何将世界知识表示为计算机能够理解和操作的形式，并基于这些知识进行推理、决策和问题求解。
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电脑或机器人，如果没有知识的
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《人工智能》第二章 知识表示与推理
知识表示概述
③ 知识的分类
亚里士多德将人类知识分为三大类，即纯粹理性、实践理 性和技艺。 纯粹理性大致是指几何、代数、逻辑之类可以精确研究的 学科，还包括某些自然科学(如传统的物理、化学) ， 而不是所有的自然科学( 如宇宙起源理论和生物进化 理论) 。 实践理性则是人们在实际活动中用来做出选择的方法，用 来确定命题之真伪、对错，行为善良与否。 技艺则是那些无法或几乎无法用言辞传达的,似乎只有通 过实践才可能掌握的知识。
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知识表示概述
④ 知识的表示 知识的概念 知识是信息接收者通过对信息的提炼和推理而获得得 的正确结论；是人对自然世界、人类社会以及思 维方式与运动规律的认识与掌握，是人的大脑通 过思维重新组合和系统化的信息集合。 过程性知识，即不光有当前状态和行为的描述，还要 有对其发展的变化及其相关条件、因果关系等描 述的知识。 元知识，即关于刻画知识的知识。
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知识表示概述
③ 知识的分类
专家知识( 个人显性专门知识) 这是一种正式的、理性的、 被人们所认可的知识，它基于多年的教育和培训，有 比较规范的概念体系和框架及其相应的评价标准，运 用这类知识可以独立地完成某个任务。这类知识具有 较高的传递性、可测性和编码性，在律师事务所、财 务公司、医院、学校等组织中比较常见。 以这类知识占主导地位的组织，常对应于专家依赖型组织。 在这种组织里，专家知识构成内部工作准则和职务边 界的基础，问题的解决总是用已存的知识通过逻辑一 贯的方式来进行( Lam，2000) 。
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知识表示概述
③ 知识的分类
环境知识(组织显性综合知识) 这类知识集中体现为企业组 织对于竞争对手、供应商、经销商、顾客、市场渠道、 配送网络、政府政策等一系列外部要素所掌握的信息， 以及组织自身的体系知识。前者为组织战略提供背景 知识，后者为组织的人力资源提供保障，如果离开了 这种体系知识，个人即使拥有很高的智力资本，也无 法充分发挥( Bontis，2002) 。组织所拥有的环境知识 充足与否，直接反映了组织对信息的综合把握能力。 环境知识的传递性、可测性和编码性均属一般。这类 知识是所有组织都必须拥有的。
组织知识。个人拥有大量的、极其复杂的知识，这些 知识不仅包括专业知识、工作技能、诀窍、个人专利 和发明以及个人的生活常识和体验，还包括更高层次 的思想和价值观。一般可将组织知识分为环境知识、 市场知识、产权知识和组织管理知识四大类。
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知识表示概述
③ 知识的分类
企业知识划分方法： 按静态的观点来看待知识，则将知识看成是一个个物 质实体。把知识看作为一个实体，在管理实体知识的 过程中，重点在于识别、组织、收集、测度知识。 按动态的观点来看待知识，则将知识看成是一个过程。 持这种观点，意味着将注意力更多地集中于知识的共 享、创新、适应、学习、运用和沟通这一动态过程， 意味着把知识看成是一个充满不断转变、融合、合并 的动态体。
知识。内部知识是指企业内部所拥有的各种知识，包 括: 品牌、商标、专利、发明、报告、商业秘诀以及 员工所拥有的知识; 外部知识是指组织以外的、有利 于企业发展并能为企业所获取的各类知识。
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知识表示概述
③ 知识的分类
企业知识划分方法：
根据知识的所有权不同，将知识划分为个人知识和
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知识表示概述
③ 知识的分类
企业知识划分方法：
依据知识的属性，将知识划分为显性知识和隐性知
识。显性知识是指以专利、发明创造、文件、规章制 度、设计图、报告等形式存在的知识; 而隐性知识则 是指工作诀窍、经验、视点、形象、价值体系等。
从知识的范围来看，将知识划分为内部知识和外部
《人工智能》第二章 知识表示与推理
主讲：夏幼明
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《人工智能》第二章 知识表示与推理
“知识表示与推理”核心内容
① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ 知识表示概述 命题逻辑的知识表示与推理 谓词逻辑的知识表示与推理 产生式系统知识表示与推理 语义网络知识表示与推理 框架知识表示与推理 脚本知识表示与推理 面向Agent的知识表示与推理
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知识表示概述
④ 知识的表示 知识表示（knowledge representation）是指把知识客 体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别 和理解知识。 知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方 法都是要建立在知识表示的基础上。 知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。
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知识表示概述
③ 知识的分类
文化知识( 组织隐性综合知识) 这类知识就是人们通常所 说的组织文化，它嵌入在一个复杂的正式或非正式的 人群关系里，存在于不能言说的信念和规范之中( 转 引自Cabrera，2002) 。Nelson 和Winter( 1982) 的组织 惯例中的隐性部分就是文化知识，正是这种组织隐性 知识维持着组织的结构和连贯性，它不仅引导着人们 的行为方式、价值取向和思维倾向，甚至影响着组织 知识本身，它可以判定哪种知识是重要的和有价值的， 也可以调和不同层次间与不同类型间知识的关系，并 且创造出一个交互作用的情境( Long & Fahey，2000) 。
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知识表示概述
③ 知识的分类
结构知识这类知识具有高传递性、可测性和编码性，在那 些善于数据和信息分析的组织中比较容易积累起来， 如安阳公司的文件系统、爱克思公司的门诊决策系统、 戴尔公司的知识管理系统等等。 以这类知识占主导地位的组织，常对应于符号分析型组织， 在这类组织里，知识的获取有正式的结构和程序，对 知识的创造和运用有明确的划分。这类组织比较善于 处理常规问题。
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知识表示概述
③ 知识的分类
局域知识( 组织隐性专门知识) 如果知识是属于某个特定团队的生产 过程，那么知识的创造就不能抽离于这个知识的应用环境，它必 须发生在那个组织的情境下( Grant，1996) ，这种内涵于特定工 艺、任务和协作中的团队知识就是局域知识，它是组织专有的和 路径依赖的。 以这类知识为主导的企业的组织模式，常对应于J- form 组织(Lam， 2000) ，即所谓 日本式组织 。这类组织有非正式的知识网络，成 员间工作中的知识共享比较多，它比自我决定型组织和自适应型 组织具有更高的稳定性，信息技术手段在这种组织的知识管理中 只能起到有限的作用。
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知识表示概述
④ 知识的表示 知识表示的结构 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识 的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据 结构及其处理机制的综合：表示= 数据结构+处理 机制。因此在专家系统中知识表示是专家系统中 能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列 技术手段。常见的有产生式规则、语义网络、框 架法等。
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知识表示概述
③ 知识的分类
关系知识( 个人显性综合知识) 这主要表现为个人对人际 关系和组织关系的一种熟知，包括对组织内外专家的 知晓、客户网络的知晓、供应商网络及组织现有问题 的知晓等，这类知识蕴含着一种协调把握能力。 这类知识的传递性、可测性、编码性均属一般，在猎头公 司、贸易公司等中介公司中比较常见，而以这类知识 占主导地位的组织，则常对应于专家合作型组织，鼓 励合作，特别是跨部门的合作，组织结构扁平化，淡 化职能界限。
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知识表示概述
① ② ③ ④ 知识、信息和数据 知识的特性 知识的分类 知识的表示
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知识表示概述
① 知识、信息和数据
数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这 些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等； 数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好 地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息。 信息是对客观世界各种事物的特征的反映，是关于客 观事实的可通讯的知识。信息是经过加工以后、并对 客观世界产生影响的数据。 知识是反映各种事物的信息进入人们大脑，对神经细 胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。
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知识表示概述
③ 知识的分类 自发知识(个人隐性专门知识) 这是一种行动中的知识， 难于表达，具有因果模糊性，依赖于具体情境。 亚里斯多德早在2000 多年前就已经关注到这种知 识，他称之为技艺。 超越知识( 个人隐性综合知识) 这种知识是一种直觉、 想象和灵感。如果说自发知识 是建立在行动经验 上，那么超越知识则是建立在审美情趣上。
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知识表示概述
① 知识、信息和数据 在管理过程中，同一数据，每个人的解释可能不同， 其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经 过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能 失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确， 即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得 到准确的信息。 知识的4个“W”概念，即对于任何一件事物都要“知 道是什么” 、“知道为什么” 、“知道怎么 做” 、“ 知道谁” 。
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