人工智能原理与方法
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人工智能研究可以有三种途径进行：
符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基本元素 是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（一阶谓词逻 辑）
连接主义：（阈值理论）连接主义认为人类认知的基本元素 是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神经元的整体 活动。（研究方法：人工神经网络）
行为主义：（进化理论）由美国麻省理工学院的R.A.Brook教 授提出的。该理论认为人的本质能力是在动态环境中的行 走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的 能力，正是这些能力对智能的发展提供了基础，因此智能 是某种复杂系统所浮现的性质。
1 命题逻辑和谓词逻辑
命题：命题是具有真假意义的语句。
谓词：一个谓词由谓词名和个体两部分组成。
谓词公式：连接词、量词。 合适公式：原子是合适公式；若A是合适公式，则A也是
合适公式；若A、B都是合适公式，则 AB ，AB ， AB ，也都是合适公式； 若A是合适公式则，(x)A(x)、(x)A(x) 也是合适公式。 谓词公式的永真性、可满足性和不可满足性
连 接 学 派 ： 以 J.L.McClelland 和 J.D.Rumelhart 为 代 表 的 研 究神经网络。
分布式学派：以C.Hewitt为代表的研究智能系统中的知识 分布行为。
进化学派：R.A.Brook为代表。
2021/3/12
Wei Changhua
13
第一章 绪论
（2）人工智能研究的内容 ● 机器感知：所谓的机器感知就是使机器具有类似于人的 感知能力，其中以机器视觉与机器听觉为主。 ● 机器思维：机器思维是指对通过感知得到的外部信息及 机器内部的各种工作信息进行有目标的处理。 ● 机器学习：研究使机器具有获取新知识、学习新技巧， 并在实践中不断完善、改进的能力。 ● 机器行为：与人的行为相对应，机器行为主要是指计算 机的表达能力，即 “说”、“写”、“画”等。
2021/3/12
Wei Changhua
12
第一章 绪论
4 人工智能研究的内容
（1） 人工智能研究中的学派
逻辑学派：以麦卡锡和尼尔逊为代表的研究基于逻辑的 知识表示和推理机制。
认知学派：以纽厄尔和西蒙为代表的研究对人类认知功 能的模拟，试图找出产生智能行为的原理。
知识工程学派：以费根鲍姆为代表的研究知识在人类智 能中的作用和地位，提出了知识工程概念。
人工智能原理与方法
内容
第一章
绪论
● 什么是人工智能？ ● 人工智能研究的目标 ● 人工智能研究途径 ● 人工智能研究的内容
人工智能研究中的学派 人工智能研究的内容 ● 人工智能研究领域
2021/3/12
Wei Changhua
2
内容
第二章 人工智能的数学基础
● 命题逻辑和谓词逻辑 ● 概率论 ● 模糊理论
2021/3/12
Wei Changhua
3
内容
第三章 知识表示
● 知识与知识表示
● 对知识表示的要求
● 知识表示方法
一阶谓词逻辑
产生式规则
语义网络
框架
状态空间
脚本
Petri网
2021/3/12
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4
内容
第四章
基本的问题求解方法
● 基本概念 ● 状态空间搜索 ● 与/或树搜索
8
内容
第八章
机器学习
● 机器学习的概念 ● 学习系统模型 ● 机器学习分类 ● 机器学习研究历史 ● 机器学习的研究目标
● 几个著名的学习系统
2021/3/12
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第一章 绪论
1 什么是人工智能？ 人工智能是研究知识的一门科学，即如 何表示知识，如何获取知识和如何利用 知识的科学。
2021/3/12
Wei Changhua
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第一章 绪论
2 人工智能研究的目标 近期目标：在近期，人工智能研究的任务
是利用冯.偌依曼型计算机模拟人类智力 行为，研制智能程序； 远期目标：远期是研制全新的计算机，即 智能计算机。
2021/3/12
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第一章 绪论
3 人工智能研究途径
2021/3/12
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第二章 人工智能的数学基础
2 概率论
条件概率：设A，B是两个事件，P(B) 0，则称 P(A|B)P(AB)
P(B)
为在A事件已经发生的条件下B事件发生的概率。
2021/3/12
Wei Changhua
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第一章 绪论
思考题
1、什么是人工智能？ 2、人工智能研究的对象是什么？ 3、人工智能研究的途径有那些？ 4、人工智能研究的领域有那些？ 5、人工智能研究的近期目的和远期目的是什么？ 6、简述图灵试验。
2021/3/12
Wei Changhua
16
第二章 人工智能的数学基础
2021/3/12
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14
第一章 绪论
5 人工智能研究领域
● 模式识别（Pattern Recognition） ● 自然语言理解（Natural langrage Understanding） ● 专家系统（ Expert System） ● 机器学习（Machine Learning） ● 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） ● 自动程序设计（Automatic Programming） ● 机器人学（Robots） ● 博弈（Game） ● 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System） ● 人工神经网络（Artificial natural networks）
● 可能性理论
2021/3/12
Wei Changhua
7
内容
第七章 专家系统
● 专家系统的基本概念 ● 专家系统分类 ● 专家系统的一般结构 ● 专家系统的建造与评价 ● 专家系统开发工具 ● 专家系统开发环境 ● 新一代专家系统的研究
● 几个著名的专家系统
2021/3/12
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● 博弈树的启发式搜索
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5
内容
第五章
基本推理方法
● 推理的基本概念 ● 推理方式和分类 ● 推理控制策略 ● 归结反演
● 基于规则的演绎系统
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wk.baidu.com
6
内容
第六章
不确定性推理
● 不确定性推理的基本概念 ● 确定因子法 ● 主观Bayes方法 ● 证据理论
符号主义：（思维理论）符号主义认为人类认知的基本元素 是符号，认知的过程就是符号处理的过程。（一阶谓词逻 辑）
连接主义：（阈值理论）连接主义认为人类认知的基本元素 是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神经元的整体 活动。（研究方法：人工神经网络）
行为主义：（进化理论）由美国麻省理工学院的R.A.Brook教 授提出的。该理论认为人的本质能力是在动态环境中的行 走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的 能力，正是这些能力对智能的发展提供了基础，因此智能 是某种复杂系统所浮现的性质。
1 命题逻辑和谓词逻辑
命题：命题是具有真假意义的语句。
谓词：一个谓词由谓词名和个体两部分组成。
谓词公式：连接词、量词。 合适公式：原子是合适公式；若A是合适公式，则A也是
合适公式；若A、B都是合适公式，则 AB ，AB ， AB ，也都是合适公式； 若A是合适公式则，(x)A(x)、(x)A(x) 也是合适公式。 谓词公式的永真性、可满足性和不可满足性
连 接 学 派 ： 以 J.L.McClelland 和 J.D.Rumelhart 为 代 表 的 研 究神经网络。
分布式学派：以C.Hewitt为代表的研究智能系统中的知识 分布行为。
进化学派：R.A.Brook为代表。
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第一章 绪论
（2）人工智能研究的内容 ● 机器感知：所谓的机器感知就是使机器具有类似于人的 感知能力，其中以机器视觉与机器听觉为主。 ● 机器思维：机器思维是指对通过感知得到的外部信息及 机器内部的各种工作信息进行有目标的处理。 ● 机器学习：研究使机器具有获取新知识、学习新技巧， 并在实践中不断完善、改进的能力。 ● 机器行为：与人的行为相对应，机器行为主要是指计算 机的表达能力，即 “说”、“写”、“画”等。
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第一章 绪论
4 人工智能研究的内容
（1） 人工智能研究中的学派
逻辑学派：以麦卡锡和尼尔逊为代表的研究基于逻辑的 知识表示和推理机制。
认知学派：以纽厄尔和西蒙为代表的研究对人类认知功 能的模拟，试图找出产生智能行为的原理。
知识工程学派：以费根鲍姆为代表的研究知识在人类智 能中的作用和地位，提出了知识工程概念。
人工智能原理与方法
内容
第一章
绪论
● 什么是人工智能？ ● 人工智能研究的目标 ● 人工智能研究途径 ● 人工智能研究的内容
人工智能研究中的学派 人工智能研究的内容 ● 人工智能研究领域
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内容
第二章 人工智能的数学基础
● 命题逻辑和谓词逻辑 ● 概率论 ● 模糊理论
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内容
第三章 知识表示
● 知识与知识表示
● 对知识表示的要求
● 知识表示方法
一阶谓词逻辑
产生式规则
语义网络
框架
状态空间
脚本
Petri网
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内容
第四章
基本的问题求解方法
● 基本概念 ● 状态空间搜索 ● 与/或树搜索
8
内容
第八章
机器学习
● 机器学习的概念 ● 学习系统模型 ● 机器学习分类 ● 机器学习研究历史 ● 机器学习的研究目标
● 几个著名的学习系统
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第一章 绪论
1 什么是人工智能？ 人工智能是研究知识的一门科学，即如 何表示知识，如何获取知识和如何利用 知识的科学。
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10
第一章 绪论
2 人工智能研究的目标 近期目标：在近期，人工智能研究的任务
是利用冯.偌依曼型计算机模拟人类智力 行为，研制智能程序； 远期目标：远期是研制全新的计算机，即 智能计算机。
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第一章 绪论
3 人工智能研究途径
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第二章 人工智能的数学基础
2 概率论
条件概率：设A，B是两个事件，P(B) 0，则称 P(A|B)P(AB)
P(B)
为在A事件已经发生的条件下B事件发生的概率。
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第一章 绪论
思考题
1、什么是人工智能？ 2、人工智能研究的对象是什么？ 3、人工智能研究的途径有那些？ 4、人工智能研究的领域有那些？ 5、人工智能研究的近期目的和远期目的是什么？ 6、简述图灵试验。
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第二章 人工智能的数学基础
2021/3/12
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14
第一章 绪论
5 人工智能研究领域
● 模式识别（Pattern Recognition） ● 自然语言理解（Natural langrage Understanding） ● 专家系统（ Expert System） ● 机器学习（Machine Learning） ● 自动定理证明（Automatic Theorem Proving） ● 自动程序设计（Automatic Programming） ● 机器人学（Robots） ● 博弈（Game） ● 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System） ● 人工神经网络（Artificial natural networks）
● 可能性理论
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7
内容
第七章 专家系统
● 专家系统的基本概念 ● 专家系统分类 ● 专家系统的一般结构 ● 专家系统的建造与评价 ● 专家系统开发工具 ● 专家系统开发环境 ● 新一代专家系统的研究
● 几个著名的专家系统
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● 博弈树的启发式搜索
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5
内容
第五章
基本推理方法
● 推理的基本概念 ● 推理方式和分类 ● 推理控制策略 ● 归结反演
● 基于规则的演绎系统
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内容
第六章
不确定性推理
● 不确定性推理的基本概念 ● 确定因子法 ● 主观Bayes方法 ● 证据理论