人工智能基础(导论)

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人工智能基础(导论)

2023-12-20 15:31| 来源: 网络整理| 查看: 265

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第一章1.1

人工智能领域: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

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。

人工智能定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。

1.2人工智能各学派的认知观:

符号主义认为人工智能源于数理逻辑

连接主义认为人工智能源于仿生学。

行为主义认为人工智能源于控制论

1.5人工智能的研究目标和内容:

近期研究目标:建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。

远期研究目标:用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。

第二章

2.1 状态空间表示

状态空间法要点:1.该状态描述方式,特别是初始状态描述2.操作符集合及其对状态描述的作用3.目标状态描述的特性

状态(state):是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量                                         的有序集合,

算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等

问题的状态空间:即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G

问题的解:从问题的初始状态集出发,经过一系列的算符,达到目标状态。

用状态空间方法表示知识或问题步骤如下:1.定义状态的描述形式。2.把问题的所有可能的状态表示出来。3.定义一组算符,使得利用这组算符可把问题由一种状态转变为另一种状态

状态图示法:

节点 (node):图形上的汇合点,用来表示状态和时间关系的汇合,也可以用来指示通路的汇合弧线 :节点间的连接线。有向图 :一对节点用弧线连接起来,从一个节点指向另外一个节点。

后继节点(descendant node)与父辈节点 (parent node):如果某条弧线从节点n指向节点n,那么节点n,就称为节点之的后继节点,而节点之称为节点j的父辈节点或祖先。

路径:某个节点序列 (ni1,ni2······,nik)当分=2,3,···,k时,如果对于每一个ni,j-1都有一个后继节点nij存在,那么就把这个节点序列称为从节点n

i1至节点nik的长度为k的路径

代价(cost)是给各弧线指定数值以表示加在相应算符上的代价。产生式系统:1.一个总数据库2.一套规则3.一个控制策略

2.2 问题归约表示

问题归约法的组成部分(要点):1.一个初始问题描述2.一套把问题变换为子问题的操作符3.一个本原问题描述

父节点 是一个初始问题或是可分解为子问题的问题节点;

子节点 是一个初始问题或是子问题分解的子问题节点;

或节点 只要解决某个问题就可解决其父辈问题的节点集合;

与节点 只有解决所有子问题,才能解决其父辈问题的节点集合;

弧线 是父辈节点指向子节点的圆弧连线;

终叶节点 是对应于原问题的本原节点。

终叶节点是可解节点

2.3 谓词逻辑表示

 谓词逻辑法采用谓词合适公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。

原子谓词公式也是合式公式

2.4语义网络法

语义网络的基本概念:语义网络是知识的一种图解表示,它由节点和弧线或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络表示:1.词法部分 2.结构部分 3.过程部分 4.语义部分

2、合式公式的性质

  (1) 否定之否定

  ~(~P)等价于P

  (2) P∨Q等价于~P→Q

  (3) 狄·摩根定律

  ~(P∨Q)等价于~P∧~Q

  ~(P∧Q)等价于~P∨~Q

  (4) 分配律

  P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R)

  P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R)

(5) 交换律

  P∧Q等价于Q∧P

  P∨Q等价于Q∨P

(6) 结合律

  (P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R)

  (P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R)

(7) 逆否律

  P→Q等价于~Q→~P

  此外,还可建立下列等价关系:

3.3 启发式搜索

 

3.6产生式系统

产生式系统的组成:  产生式规则库(知识库) 总数据库(工作存储器,综合数据库)

推理机(控制器,规则解释器)

产生式系统工作周期:匹配,选择,执行

产生式系统优点:(1)模块性:产生式规则是规则库中最基本的知识单元,各规则之间只能通过综合数据库发生联系,不能相互调用,增加了规则的模块性,有利于对知识的增加、删除和修改(2) 有效性:产生式表示法既可以表示确定性

知识,又可以表示不确定性知识,既有利于表示启发性知识,又有利于表示过程性知识。

(3) 自然性:产生式表示法用if···· · · then的形式表示知识,这种表示形式与人类的判断性

知识基本 一致,直观、自然,便于推理。

(4)模拟性:人们在研究人工智能问题时,发现产生式系统可以较好模拟人类推理的思维

过程

产生式系统的推理:

反向/正向推理算法:无信息,启发式

4.2概率推理

条件改路,乘法公式,贝叶斯公式

 

 

 

 

(3)LS与LN的关系

由于E和~E不会同时的支持或者同时排斥H,因此只有以下三种情况:

LS>1且LN



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