人工智能(AI)及其应用-搜索推理技术
人工智能推理芯片-解释说明
人工智能推理芯片-概述说明以及解释1.引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是现代科技领域中备受瞩目的技术。
近年来，随着计算机处理能力的不断提升和数据规模的快速增长，人工智能的发展取得了巨大的突破。
在人工智能的应用中，推理（Reasoning）起着至关重要的作用。
推理是指通过逻辑思考、归纳和演绎的方式，根据已有的信息和知识，从中得出新的结论或推断。
在人工智能领域中，推理能力是实现智能化的一个核心要素。
它使得计算机能够模拟人类的思维过程，从而能够进行复杂的问题求解、决策制定等任务。
然而，传统的计算硬件（如中央处理器CPU）在处理推理任务时存在一定的局限性。
传统芯片的设计主要是为了高效地进行逻辑运算和数据处理，而在处理大规模并行的推理任务时效率较低。
因此，为了更好地满足人工智能的需求，研究者们开始关注并致力于开发一种专门用于推理的人工智能推理芯片。
人工智能推理芯片是指专门用于进行人工智能推理任务的芯片。
它具有高并行计算能力、低能耗和高效率等特点，能够实现更加快速、准确和节能的推理过程。
这使得人工智能应用在各个领域中得以广泛应用，如自动驾驶、智能机器人、金融风控等。
本文将深入探讨人工智能推理芯片的发展，包括定义和特点、应用领域以及技术发展等方面。
同时，我们还将探讨人工智能推理芯片所面临的挑战和优势，并展望未来人工智能发展的前景和影响。
通过全面分析和讨论，我们将揭示人工智能推理芯片对于人工智能发展的重要性，并对未来的发展提出展望。
1.2 文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。
首先，在引言部分概述了人工智能推理芯片的背景和意义。
接着，正文分为三个主要部分。
第一部分将探讨人工智能的发展历程，包括其在科技领域中的重要性和影响。
第二部分将介绍传统芯片所面临的局限性，以引出人工智能推理芯片的发展必要性。
第三部分将详细介绍人工智能推理芯片的定义、特点以及在不同领域中的应用。
人工智能(AI)原理及其应用
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知识表 示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
– 人工的智能：使计算机具有和人相类似的，对 事件和环境的反应和行动的理性反映能力。研 究如何用计算机解决需要人的复杂智慧才能解 决的问题；难解问题的近似解决算法 。 – 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
– 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推理的 时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信等。没有 可靠的理论。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
人工智能原理及其应用
Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起，已 有40多年历史。目前人工智能在发展过程 中既有突破但也面临很大的困难
第一章 人工智能概述
第一章 人工智能概述
– 人工智能的DNA？ Nilsson,1974
• • • • 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式搜索； 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基 础性领域： • 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知 识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概 括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控 制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索技术、类 比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律 ，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求 解过程。
经典人工智能技术—知识表示、推理与搜索
candidate(L1,L2,L3,L4,L5):perm(L1), perm(L2), perm(L3),
perm(L4), perm(L5).
perm([h(_,A),h(_,B),h(_,C),h(_,D),h (_,E)]):-
自动推理示例：5个房28913611114牌匹897只5是间...01..424...西抽乌.挪挪英黄抽乌抽.抽....香马蜗日养抽中绿绿问班幸克威威国房幸克温切烟的牛本了库间房房牙运兰人人间运兰斯题斯房人一尔房间间人牌人住住在中香人顿菲间抽只斯间 中 在有香喝在在 红 的 烟 喝牌尔隔国狐牌的的白一烟茶左蓝房人的茶香德壁会狸烟人人房条的边房间在人烟牌牌的的喝喝间狗人第间中抽喝的香香人房牛咖的喝一旁库橘人烟烟的间奶啡左橘间边尔子有的邻在边子房斯汁一人居有汁里的
房间号
1
2
3
4
5颜色国籍挪威人 乌机克器兰真的英国能人自动日完本人 西班牙
香烟 库尔斯 切成斯菲这尔德样的温斯推顿理吗国？会
幸运
饮料
水
茶
牛奶
咖啡 橘子汁
宠物 狐狸
马
蜗牛
斑马
狗
自动推理示例 求 解
domains ID= symbol HOUSE = h(ID,NO) HLIST = reference HOUSE* NO = integer NOLIST = NO* CHARLIST = CHAR* CHARLISTS = CHARLIST*
5.1自动推理证明
机器真的能够自动推理吗？ 自动推理证明的发展史 谓词逻辑 消解原理
浅析人工智能及其应用
浅析人工智能及其应用在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为了一个热门话题，它正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
人工智能并非是一个陌生的概念，但其真正的内涵和广泛的应用却并非为所有人所熟知。
那么，究竟什么是人工智能呢？简单来说，人工智能就是让计算机模拟人类的智能行为和思维方式。
它通过学习、推理和自我修正，来完成原本需要人类智慧才能完成的任务。
人工智能的实现依赖于大量的数据、强大的计算能力以及先进的算法。
人工智能的应用领域十分广泛。
在医疗领域，它发挥着重要的作用。
比如，通过对大量医疗影像数据的学习和分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
特别是在癌症的早期筛查中，AI 系统能够检测到细微的病变，为患者争取到宝贵的治疗时间。
而且，在药物研发方面，人工智能可以预测药物的效果和副作用，大大缩短研发周期，降低成本。
在交通领域，自动驾驶技术是人工智能的一个典型应用。
自动驾驶汽车依靠传感器、摄像头和强大的算法，能够感知周围环境，做出驾驶决策，避免交通事故。
这不仅可以提高交通效率，还能减少因人为失误导致的事故。
此外，智能交通管理系统可以根据实时交通流量数据，优化信号灯设置，缓解交通拥堵。
教育领域也因人工智能而发生着变革。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和特点，为他们制定专属的学习计划和课程内容。
智能辅导系统能够随时解答学生的问题，提供及时的反馈和指导。
通过对学生学习数据的分析，教育者可以更好地了解学生的学习进度和困难，从而调整教学策略。
在金融领域，人工智能用于风险评估和欺诈检测。
通过分析大量的交易数据和用户行为模式，AI 能够快速识别出异常交易和潜在的欺诈行为，保障金融机构和客户的资金安全。
同时，智能投资顾问可以根据客户的风险偏好和财务状况，提供个性化的投资建议。
在制造业中，人工智能实现了智能化的生产和质量控制。
通过对生产线上的数据监测和分析，能够提前预测设备故障，减少停机时间，提高生产效率。
人工智能技术的关键技术及其应用
人工智能技术的关键技术及其应用引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能思维和行为的技术，一直以来都备受关注。
随着科技的不断进步，人工智能正在成为各个领域中的关键技术。
本文将探讨人工智能技术的关键技术以及它们在各个应用领域的应用。
1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中的核心技术之一。
它通过让计算机自动学习和改进，实现对大量数据的分析和预测。
机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
1.1 监督学习监督学习（Supervised Learning）是一种通过训练样本进行学习的方法。
在监督学习中，计算机通过学习输入和输出之间的对应关系，从而能够对新的输入进行预测。
监督学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
1.2 无监督学习无监督学习（Unsupervised Learning）是一种在没有标记数据的情况下进行学习的方法。
在无监督学习中，计算机通过对数据的自动分析和聚类，从中发现隐藏的模式和关系。
无监督学习常用于数据挖掘、推荐系统等领域。
1.3 强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错和反馈来学习和改进的方法。
在强化学习中，计算机通过与环境进行交互，根据奖励和惩罚的反馈，逐步优化自己的行为策略。
强化学习被广泛应用于游戏、机器人等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
自然语言处理的关键技术包括文本分析、情感识别、语义理解等。
2.1 文本分析文本分析是指对文本进行结构化和语义分析的技术。
通过文本分析，计算机可以提取文本中的关键信息，如实体识别、关键词提取等。
文本分析在垃圾邮件过滤、舆情分析等方面有广泛的应用。
2.2 情感识别情感识别是指识别文本中的情感和情绪的技术。
信息新技术知识点总结归纳
信息新技术知识点总结归纳在现代社会中，信息新技术的快速发展与应用变得越来越重要。
这些新技术不仅改变了我们的生活方式，也对各行各业产生了深远的影响。
本文将总结和归纳一些关键的信息新技术知识点，帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、人工智能（AI）人工智能是信息新技术中最具代表性的领域之一。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
人工智能可以模拟、扩展和增强人的智能，具有自主学习、推理和决策的能力。
在医疗、金融、交通、教育等领域，人工智能已经取得了显著的成就。
例如语音助手、自动驾驶汽车等。
人工智能将为人们带来更多便利和创新，但也带来了一些伦理和隐私方面的挑战。
二、物联网（IoT）物联网是指通过互联网将各种传感器、设备和物体连接起来，实现信息的交互和数据的共享。
物联网可以将传感器和物体与云计算、大数据分析相结合，为人们提供更智能和便捷的服务。
例如智能家居、智能健康监测等。
物联网在智慧城市、工业自动化等领域中具有广阔的应用前景，但也面临着网络安全和隐私泄露的风险。
三、云计算云计算利用互联网技术，通过将计算资源和数据存储在云端服务器上，为用户提供各种计算和存储服务。
云计算具有高灵活性、可扩展性和成本效益高等特点。
用户可以根据需求快速获取和释放计算资源，无需投资大量硬件设备。
云计算在企业应用、大数据分析和人工智能等领域发挥着重要作用。
然而，云计算的安全性和数据隐私问题也需要引起重视。
四、大数据大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集，对常规数据库处理方法不适用。
大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等方面的技术。
借助大数据技术，人们可以从海量数据中发现有价值的信息和模式，用于决策和优化。
大数据在金融、市场营销、医疗等领域具有广泛应用。
然而，大数据的隐私保护和伦理问题也需要引起重视。
五、区块链区块链是一种分布式账本技术，通过去中心化的方式确保数据的安全和可信。
区块链技术可以实现交易和信息的透明、去中介化和防篡改。
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共 页
人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能（AI）原理及其应用人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。
它涉及到模拟人类智能的各种方面，如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。
近年来，人工智能的发展迅猛，各个领域纷纷将其应用于实践中，带来了巨大的变革和突破。
一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。
机器学习是AI中的重要分支，其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习，并根据学习结果做出相应的决策。
神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它通过多个节点（也称为神经元）之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多个层次的神经网络，进行更加复杂和深入的学习和推理。
二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。
它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。
例如，语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制，机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。
2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。
它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。
例如，人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控，无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。
3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域，使机器人能够感知环境、学习和决策，并执行相应的任务。
智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。
例如，工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制，医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。
4. 增强现实和虚拟现实增强现实（AR）和虚拟现实（VR）是人工智能的前沿领域，它们通过模拟和扩展人类的感知能力，实现与虚拟世界的交互。
人工智能第二章 知识表示与推理
知识也是由符号组成，但是还包括了符号之间的关系以及处 理这些符号的规则或过程。
知识在信息的基础上增加了上下文信息，提供了更多的意 义因此也就更加有用和有价值。
知识是随着时间的变化而动态变化的，新的知识可以根据 规则和已有的知识推导出来。
机可接受的符号并以某种形式描述出来。诸如图表结构、
语法树、规则匹配模式、树形或网状表达等。简言之，知
识表示就是知识的符号化过程。即把相关问题的知识加以
形式化描述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和
调用的某种数据结构模式。
知识表示在智能Agent的建造中起到关键的作用。可以说正
是以适当的方法表示了知识，才导致智能Agent展示出了智
2019/8/2
安徽大学 计算机科学与技术学院
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知识表示方法的衡量
充分表示领域知识:首先考虑能不能充分 表示领域知识,要能反应出领域的特点
有利于知识的利用:表示的目的是为了利 用知识,求解问题
便于对知识的组织,维护和管理:便于今 后的更新,维护,保证其一致性和完整性
便于理解和实现:容易让人理解并符合人 的习惯;还有容易在计算机上实现
人工智能
Artificial Intelligence
第二章 知识表示与推理
主要内容
2.1 知识表示的一般方法 2.2 图搜索策略 2.3 一般搜索与推理技术 2.4 A*算法 2.5 消解原理 2.6 规则演义系统 2.7 产生式系统 2.8 系统组织技术
什么是知识
数据一般指单独的事实，是信息的载体，数据项本身没有什 么意义，除非在一定的上下文中，否则没有什么用处。
人工智能及其应用PPT课件
3）1948年美数学家创立了控制论
4）1948年美数学家创立了信息论
5）同期美籍奥地利生物学Badenlofe建立了系统论
2、人工智能的发展史-孕育期（1956年前）
物质基础
1）1946年美数学家莫克利发明了世界上第一台通用电子 计算机ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Calculator)
1、外显率(P):反映搜索过程中，从初始结点
向目标结点进行时搜索区域的宽度。
定义：P=L/T
L : 从初始结点到达目标的路径长度 T : 整个搜索过程中所生成的结点总数（不包括 初始结点）
不同搜索策略搜索效率的衡量指标
2、有效分枝因数(B):表示每个有效结点平均
生成的子结点数目。
定义：B+B2+B3+…+BL=T
第二节 搜索策略
盲目的图搜索策略：盲目的、无信息引导的搜索 2、深度优先搜索：从根节点开始，首先扩展最新产生的
节点，即沿着搜索树的深度方向发展， 直到没有后继节点再返回。
0
1
7
2 46
8
11
3
5
9 10
特点：不完备的搜索。有时会陷入“死胡同”，可进行“界”的
限制
第二节 搜索策略
启发式的图搜索策略：有信息引导的搜索 启发信息：特定问题领域的信息能有效引导搜索，使搜索简化。 启发信息的作用： 1、用它来决定下一步先扩展哪一个节点，不是盲目、随意地扩展
扩展节点
nsm
第二节 搜索策略
搜索策略：指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。 回溯策略 图搜索策略： 盲目的图搜索 启发式搜索
第二节 搜索策略
人工智能技术及应用(带答案)
习题1一、名词解释1.弱人工智能弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
2.强人工智能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。
强人工智能目标：会自己思考的电脑。
3.感知智能感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别。
4.认知智能认知智能则为理解、解释的能力。
5.计算智能计算智能即快速计算、记忆和储存能力6.符号主义符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，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7.联结主义联结主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法8.行为主义行为主义，又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
二、选择题1、根据机器智能水平由低到高，（ A ）是正确的是。
A.计算智能、感知智能、认知智能B.计算智能、感应智能、认知智能C.机器智能、感知智能、认知智能D.机器智能、感应智能、认知智能2、三大流派的演化正确的是（ C ）。
A.符号主义->知识表示->机器人B.联结主义->控制论->深度学习C.行为主义->控制论->机器人D.符号主义->神经网络->知识图谱3、人工智能发展有三大流派，下列属于行为主义观点的包括（ D）。
A.行为主义又叫心理学派、计算机主义B.行为主义又叫进化主义、仿生学派C.行为主义立足于逻辑运算和符号操作，把一些高级智能活动涉及到的过程进行规则化、符号化的描述，变成一个形式系统，让机器进行推理解释.D.基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主体之间的交互，提升他们的智能.4、（ B ）不是人工智能学派。
人工智能的逻辑推理技术
人工智能的逻辑推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的逻辑推理技术在近年来得到了快速的发展和应用。
逻辑推理是指通过分析和判断给定的前提条件，并利用逻辑规则和规范的推理方法来得到结论的过程。
在人工智能领域，逻辑推理技术被广泛应用于问题求解、决策制定和知识推理等方面。
本文将从逻辑推理的基本原则和方法入手，介绍人工智能中的逻辑推理技术及其应用。
第一部分逻辑推理的基本原则和方法1.1 逻辑推理的基本原则逻辑推理的基本原则包括前提-结论关系、规则的可信度、逻辑范式等。
前提-结论关系要求结论必须根据前提进行推断，并且推断的过程必须符合规则和规范。
规则的可信度是指推理过程中对于规则的使用和使用的结果的可信程度。
逻辑范式是指将推理过程中的严格逻辑转化为数学形式，以便计算机进行计算和推理。
1.2 逻辑推理的方法逻辑推理的方法主要包括演绎推理和归纳推理两种。
演绎推理是指从一般到特殊的推理过程，根据已知的规则和条件来推断出结论。
归纳推理是指从特殊到一般的推理过程，根据已知的个别事实和实例推断出一般规律和结论。
第二部分人工智能中的逻辑推理技术2.1 基于规则的推理技术基于规则的推理技术是指通过描述和表示规则，利用规则的推理能力进行推理和决策。
基于规则的推理技术主要包括规则库、推理引擎和推理机制等。
规则库是存储和管理规则的系统，推理引擎是执行和控制推断过程的组件，推理机制是通过规则的匹配和应用来得到结论的方法。
基于规则的推理技术在专家系统、决策支持系统和自然语言处理等领域有着广泛的应用。
2.2 基于搜索的推理技术基于搜索的推理技术是指通过搜索和探索问题空间，找到问题的解空间，并从中选择最优解的一种推理方式。
基于搜索的推理技术主要包括深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法和剪枝策略等。
深度优先搜索是从根节点开始，先搜索到最深的节点，然后再回溯回来，广度优先搜索是按层次来搜索节点，A*算法是综合利用启发函数和代价函数来进行搜索的。
人工智能算法及其应用案例
人工智能算法及其应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴的技术，已经成为当今互联网领域中最热门的话题之一。
随着计算机算力、数据存储设备等硬件技术的不断进步，各种智能算法得以快速发展，从而推动了人工智能技术在各个领域的广泛应用。
一、人工智能算法人工智能算法主要可以分为三类：基于规则的方法、基于概率的方法和基于学习的方法。
基于规则的方法是指通过定义逻辑规则，告诉计算机如何处理特定的任务。
这种方法主要用于专家系统、推理引擎等领域。
基于概率的方法则是通过利用数学概率模型，对计算机进行训练，从而使计算机能够更好地理解和处理数据。
这种方法被广泛用于自然语言处理、机器翻译等领域。
基于学习的方法是指通过让计算机从大量的数据中学习知识，从而改善其智能水平。
这种方法在计算机视觉、语音识别等领域具有广泛应用。
二、人工智能应用案例1. 人工智能医疗随着人们健康意识的不断加强，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。
人工智能技术被用于帮助医生进行快速、准确的诊断，并且可以通过对大量医疗数据的分析，帮助提高疾病预防和治疗的效果。
以癌症诊断为例，人工智能能够快速诊断出患者是否患有癌症，从而为治疗提供及时的参考建议。
此外，基于深度学习的医疗影像分析系统也能够对医学影像进行自动化分析，从而挖掘出病变信息，提供依据诊断和辅助治疗的数据支持。
2. 人工智能教育随着新一轮教育改革的到来，人工智能技术也迅速地应用到了教育领域。
AI动态测试能够对学生的学习情况进行及时跟踪，并提供有针对性的学习动态分析，从而帮助学生更好地掌握知识点。
同时，在人工智能教学平台上，学生可以通过自动化智能问答，快速掌握知识点的答题技巧，使得学习效果得到更好的提升。
3. 智能家居随着智能家居设备的越来越广泛地应用，人工智能技术也慢慢地渗透到了家庭生活中。
智能家居设备可以通过自动识别人脸，提供个性化的家庭服务。
此外，家居设备还可以通过自动控制家庭灯光、温度和门窗等环境设施，提供更加舒适的生活体验。
人工智能原理及其应用
层次结构
高层智能：以大脑皮层为主，主要完成记忆、思维等活动。 中层智能：以间脑为主，主要完成感知活动。 低层智能：以小脑、脊髓为主，主要完成动作反应活动。
不同观点与层次结构的关系
思维理论 知识阈值理论 进化理论 高层智能 中层智能
大脑 间脑 小脑 脊髓
低层智能
10
1.1.1 智能的概念
3. 智能包含的能力 感知能力：通过感知器官感知外界的能力。 感知--动作：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
感知方式
记忆能力：对感知到的外界信息和由思维产生的内部知识的存储过程 思维能力：对已存储信息或知识的本质属性、内部知识的认识过程 抽象思维（逻辑思维）：根据逻辑规则对信息和知识进 行处理的理性思维方式。 形象思维（直感思维）：基于形象概念，根据感性形 象认识材料对客观现象进行处理的一种思维方式。 灵感思维（顿悟思维）：是一种显意识和潜意识相互 作用的思维方式。
3
第1章 人工智能概述
1.1 AI的基本概念
1.1.1 智能的概念 1.1.2 人工智能的概念
1.1.3 人工智能的研究目标
1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究中的不同学派 1.5 AI的研究和应用领域
4
1.1.1 智能的概念
1.自然智能(1/5) 智能是对自然智能的简称，其确切含义还有待于对人脑奥秘的彻底揭示。 因此，因此下面先从智能的现象谈起。
人工智能
Artificial Intelligence；简称AI
用机器模拟和实现人类智能
人工智能原理及其应用
人工智能的基本内容
人工智能基本技术 基本技术：机器感知、学习、推理、搜索、决策、行为 人工智能的研究内容 智能机理：神经机理；认知机理；情感机理 机器感知：机器视觉；机器听觉；环境感知；跨媒体感知 机器学习：符号学习；统计学习；连接学习（含深度学习）；发现学习；强化学习； 集成学习；迁移学习等 机器思维：机器推理；智能搜索；机器规划；模式识别；智能决策；知识图谱；知 识工程与服务；跨媒体分析与推理 机器行为：智能机器人；智能无人系统；自主协同控制；人机对话交流；人机协同 交互等 人工智能新技术 类脑智能：类脑模型；类脑信息处理；类脑器件；类脑计算机 数据智能：大数据分析与挖掘；据驱动与知识引导相结合的智能方法；自然语言与 图形图像理解为核心的认知计算；… 群体智能：蚁群算法；粒群算法；蜂群算法；群智空间 混合智能：脑机接口（BCI）；脑机协同；人机智能共生 人工智能应用技术与领域 智能应用技术：专家系统技术；智能决策支持技术；自然语言处理技术；智能机器 人技术；… 智能应用领域：智能医疗；智能教育；智能金融；智能交通；…
人工智能(AI)推理技术
3、冲突解决策略
• 在推理过程中，系统要不断地用数据库中的事实与 知识库中的规则进行匹配，当有一个以上规则的条 件部分和当前数据库相匹配时，就需要有一种策略 来决定首先使用哪一条规则，这就是冲突解决策略。 冲突解决策略实际上就是确定规则的启用顺序。 • （1）专一性排序(条件部分更具体的规则) • （2）规则排序(规则编排顺序) • （3）数据排序(所有条件按优先级次序编排起来) • （4）就近排序(最近使用的规则优先) • （5）上下文限制(在某种上下文条件下) • （6）按匹配度排序(计算这两个模式的相似程度) • （7）按条件个数排序(条件少的优先)
-- 推理的控制策略
• 主要是指推理方向的选择、推理时所用的搜索策 略及冲突解决策略等。一般推理的控制策略与知 识表达方法有关 (产生式系统) . • 1、推理方向：用于确定推理的驱动方式。分为正 向推理(由已知事实出发)、反向推理(以某个假设 目标作为出发点)和正反向混合推理(正向推理和 反向推理相结合).系统组成: 知识库（KB）+初始 事实和中间结果的数据库（DB）+ 推理机 • 2、搜索策略:推理时要反复用到知识库中的规则， 而知识库中的规则又很多，这样就存在着如何在 知识库中寻找可用规则的问题(代价小,解好). 可 以采用各种搜索策略有效地控制规则的选取.
7．2 基于规则的演绎推理
• 许多AI系统中所用到的知识一般是由蕴含式直接表示的， 但在归结反演中，必须首先将它们转化为子句的形式，所 以这种推理是比较低效的。 • 基于规则的演绎推理则是直接的推理方法。它把有关问题 的知识和信息划分为规则与事实两种类型。规则由包含蕴 含形式的表达式表示，事实由无蕴含形式的表达式表示， 并画出相应的与或图，然后通过规则进行演绎推理。 • 可分为正向、反向和正反向演绎推理。在正向推理中，作 为F规则用的蕴含式对事实的总数据库进行操作运算，直至 得到该目标公式的一个终止条件为止；在反向推理中，作 为B规则用的蕴含式对目标的总数据库进行操作运算，直至 得到包含这些事实的一个终止条件为止；在双向推理中， 分别从两个方向应用不同的规则（F和B）进行操作运算。
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用
软件开发与应用Software Development And Application电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering人工智能（Al ）技术在搜索引擎中的应用罗啥骞石月鑫（中国农业大学 北京市 100083 ）摘 要：本文通过介绍常用的搜索引擎的类别，其如何工作以及相关技术，对搜索引擎的系统结构进行了简单分析。
我们期待着搜索引擎发展的更加智能的方向和方法以及智能搜索引擎的挑战和未来的发展。
关键词：人工智能；搜索引擎；启发式搜索；智能代理；智能查询随着Internet 网络技术的飞速发展，Internet 已成为人们日常生 活中不可或缺的一部分。
网络是信息公开和传播的主要途径，它拥有一个分布着数亿个页面的信息空间，倍增速度从130d 增加到 200do Internet ±的信息非常广泛，涉及面极广，很难快速找到所 需的信息。
因此，我们研究和开发了各种搜索工具，以帮助人们快 速、轻松地找到所需要的内容。
搜索引擎使用特定的策略来收集、 发现、提取和处理Internet ±的信息，为用户提供搜索服务。
他们 在信息探索中发挥着极其重要的作用，产生了深远的影响。
伴随着 社会生产力的不断发展，社会信息的需求量越来越大，这也导致信 息也会越来越丰富且复杂，因此在线搜索技术，就是所谓的搜索引擎会持续发展。
1各种各样的搜索引擎技术1. 1搜索引擎的类别1.1.1目录搜索引擎目录搜索引擎的主要功能是手动或半自动收集相关信息，例如“Yahoo ! ” o 当发布者访问网站时，需要创建信息摘要，然后根 据网站的内容和网站上的信息将其分类为预设类别，描述和URL 包含在此类别中。
当用户需要查询特定的关键字时，搜索软件将搜 索先前保存的描述。
一些目录还接受用户提交的注释。
发布者批准 此描述后，会将其分类为相关类别，以供其他用户参考。
计算机科学中的人工智能算法与应用案例
计算机科学中的人工智能算法与应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为计算机科学的重要分支，致力于研究和开发能够模拟人类智能的技术和方法。
随着计算能力的提升和大数据的快速发展，人工智能在各个领域的应用也日益广泛，为人们的生产生活带来了巨大的便利和创新。
本文将介绍人工智能算法及其应用案例。
一、机器学习算法机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心技术之一，通过让计算机系统从大量的数据中自动学习并改进性能，实现对未知数据的预测和推理。
以下是几种常见的机器学习算法及其应用案例：1.1 监督学习监督学习是指通过给计算机提供已经标注好的数据样本（包括输入和输出），使其能够学习出一种由输入到输出的映射关系，从而进行预测和分类。
典型的监督学习算法包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
在医疗诊断领域，监督学习算法被广泛应用于疾病诊断和预测。
例如，基于神经网络的深度学习算法可以对医学影像进行分析，帮助医生精准地诊断疾病。
此外，监督学习算法还可以用于金融行业的信用评估、交通领域的交通预测等。
1.2 无监督学习无监督学习是指利用未标注的数据样本进行模型训练，从而发现其中的规律和模式。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则挖掘等。
在市场细分中，聚类算法可以对用户进行分类，从而为企业提供更加个性化的产品和服务。
另外，在自然语言处理中，无监督学习算法可以用于文本聚类、话题发现等。
二、深度学习算法深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种特殊形式，通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现对复杂非线性问题的建模和求解。
以下是几种常见的深度学习算法及其应用案例：2.1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中常用的一种网络结构，广泛应用于计算机视觉和图像识别领域。
通过多层卷积和池化层的组合，CNN可以从图像中提取出不同层次的特征，并进行分类和识别。
人工智能技术在搜索引擎中的应用
人工智能技术在搜索引擎中的应用[ 摘要]文章介绍了搜索引擎的分类、工作原理以及体系结构。
并且基于人工智能技术，对搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究和分析。
描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法，对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。
文中对网络搜索引擎的搜索策略进行了分析，介绍了如何在网络中搜集和发现信息，以及如何对信息进行理解、提取、组织和处理，并为用户提供检索服务。
本文首先第一部分介绍了搜索引擎技术，第二部分介绍了搜索引擎的工作原理，第三部分对人工智能技术及其在搜索引擎中的应用进行了研究。
展望了搜索引擎中查询接口的智能化发展趋势，尤其是基于关键词匹配搜索技术到自然语言查询，自然语言查询具有智能分词功能，使得查询变得更为简单、易于操作。
[ 关键词]搜索引擎人工智能智能代理自然语言查询[abstract]The thesis illuminates the classification, the systemic structure of the searching engine, makes a research and analysis to the artificial intelligence technology which is applied to the searching engine. It also describes the intelligent way of the development of the searching engine, the challenge to the intelligent searching engine and the prospect of the future development. In this article, it makes a analysis to the searching strategy of the searching engine in internet, explaining how to gather and find information, how to understand, obtain, organize and deal with the information, meanwhile offering the consumer with the searching service. The thesis introduces the search engine technology in first part, the operating principles in the second part and studies the artificial intelligence technology and its application in the search engine in the third part. Prospect the trend of the intelligent development of search interfaces in the search engine, especially for natural language inquiry, which is based on keyword matching search technology and have intelligent divided-word function, making the inquiry simpler and operation easier.[keywords] searching engine artificial intelligence intelligent agencynatural language inquiry.目录1引言 . (1)2搜索引擎技术 . (1)2.1搜索引擎的分类 (1)2.2搜索引擎的工作原理与主要技术 (2)3人工智能技术及其在搜索引擎中的应用研究 . (3)3.1 智能代理技术 (3)3.2智能代理的优势 (4)3.3搜索引擎中的客户端智能代理和服务器端智能代理 (4)3.4搜索引擎中查询接口的智能化 (4)4结束语 . (5)5致谢 . (5)6参考文献 . (5)人工智能技术在搜索引擎中的应用1 引言近年来，由于网络技术的飞速发展，网络成为信息发布和传输的重要方式。
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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科学。
人工智能是运算机科学的一个分支，它妄图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，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。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，进展成为搜索和问题归约如此的人工智能差不多技术。
今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有依照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动运算机界。
3.自然语言明白得NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，差不多编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和猎取知识等。
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• 图搜索过程（GraphSearch）
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3.1 图搜索策略
图搜索的一般过程如下：
• 1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个 叫做OPEN 的未扩展节点表中。 • 2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为空 表. • 3）LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 • 4）选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出 并放进CLOSED表中。称此节点为节点n • 5）若n为一目标节点，则有解并成功退出，此解是追踪 图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7 步中设置)。
• 5）把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。
• 6）如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
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3.2 盲目搜索 开始
把S放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
失败
否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表 扩展n，把n的后继节点放入OPEN 表的末端，提供返回节点n的指针
是 是否有后继节点 成功 为目标节点？ 否 图3.2 宽度优先算法框图
思考：与原始算法比较异同，宽度优先的体现？
15
3.2 盲目搜索
• 例子 八数码难题（8-puzzle problem）
2 1 8 3 4 1 8 2 3 4
7 6
5
7 6
5
（初始状态）
（目标状态）
规定：将牌移入空格的顺序为：从空格左边 开始顺时针旋转。不许斜向移动，也不返回 先辈节点。从图可见，要扩展26个节点，共 生成46个节点之后才求得解（目标节点）。
9
开始
3.1 图搜索策略
(1) (3)
把S放入OPEN表
(4)
是 OPEN表为空表？ 失败 否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表
(5) (6) (7)
n为目标节点吗？
是
成功
否 把n的后继节点放入OPEN表的 末端，提供返回节点n的指针
(7) (9) (8)
(1)
修改指针方向
重排OPEN表 图3.1 图搜索过程框图 宽度优先
特点：
一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
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宽度优先搜索示意图
S
L M N F
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O F P F Q F
3.2 盲目搜索
宽度优先搜索算法：
• 1）把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点， 则求得一个解答)。 • 2）如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 • 3）把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入 CLOSED的扩展节点表中。 • 4）扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。
• 算符：
– Goto（U），
• （W，0，Y，z） – Pushbox（V）， • （W，0，W，z） – Climbbox， • （W，0，W，z） – Grasp， • （ c ， 1， c， 0）
goto（U）
（U，0，Y，z） （V，0，V，z） （ W ， 1， W ， z ）
pushbox（V）
猴子和香蕉问题的状态空间图
提问：人工搜索求解的解答？
5
3.1 图搜索策略
猴子和香蕉问题自动演示：
•
香蕉
Ha!Ha!
箱子
猴子
思考：计算机的搜索策略？
6
3.1 图搜索策略
• 图搜索控制策略:一种在图中寻找路径的方法。
– 图中每个节点对应一个状态; – 每条连线对应一个操作符。
• 用产生式系统的数据库和规则来标记：
• 思考：状态空间法的基本特点？基本推理方法？其 求解结果是什么？简单回顾实例：猴子与香蕉。
3
3.1 图搜索策略
• 用一个四元表列（W，x，Y，z）表示这个问题状态
– W 猴子的水平位置 – x 当猴子在箱子顶上时取 x = 1；否则取 x = 0 – Y 箱子的水平位置 – z 当猴子摘到香蕉时取 z=1；否则取 z=0
• 提出：盲目搜索与启发式搜 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较 简单的问题。
– 特点：不需重排OPEN表； – 种类：宽度优先、深度优先、等代价搜索等。
3.2.1 宽度优先搜索（Breadth-first）
定义：
以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
climbbox
grasp
（ c ， 1， c， 1）
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3.1 图搜索策略
goto（U）
（ a ， 0 ， b， 0 ） goto（U） （ U ， 0 ， b， 0 ）
U=b, pushbox（V） U=b，climbbox pushbox（V） V≠c，climbbox （ V， 0， V， 0） V=c，climbbox （c，1，c，0） goto（U） （ U， 0， V， 0） goto（U） （c，1，c，1） 目标状态 (b，1，b，0)
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3.1 图搜索策略
• 6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的 集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。 • 7）对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个通向n的指 针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或 CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需更改通到n的 指针方向。对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是 否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 • 8）按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 • 9）GO LOOP。
(2)
OPEN CLOSED
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3.1 图搜索策略
图搜索的生成结果：
– 搜索图（G） – 搜索树（T）
• 修正算法：
– 一次只生成一个后继节点；
• 思考：
– – – – （1）结果路径的形成中，为什么其节点顺序是明确的？ （2）OPEN表中的节点具有什么特点？ （3）CLOSED表中的节点具有什么特点？ （4）对OPEN表节点的排序有何意义？
人工智能
搜索推理技术
问题：知识表示有那些方法？知识表示的目的是
什么？构建智能系统的关键是什么？
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 不确定性推理 3.9 非单调推理 3.10 小结
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3.1 图搜索策略