76人工智能原理及其应用.pptx

1、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1第一章 人工智能概述研究目标研究应用领域人工智能的特点人工智能的简单发展史2第一章 人工智能概述一、研究目标计算机与人脑（硅脑与碳脑） 人脑可以通过自学习、自组织、自适应来不断提高信息处理能力；而存储程序式计算机的所有能力都是人们通过编制程序赋予它的，与人脑相比是机械的、死板的和无法自我提高的。3第一章 人工智能概述人工智能的定义什么是智能 “智能”一词可以用作名词，也可以用作

2、形容词。 哲学和科学4第一章 人工智能概述智能科学 人工智能 人的智能智能机脑模型脑科学思维科学（工程技术途径）（生命科学途径）智能：感知、思维、行为知识：获取、处理、运用5第一章 人工智能概述人工智能 强定义： 可以让机器THINKING 、ACTING LIKE HUMAN ；（远期目标） 弱定义： 让计算机成为有效的TOOLS FOR SIMULATING AND MODELING HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES；（近期目标）6第一章 人工智能概述 AI是探讨HUMAN THINKING AND HUMAN ACTIVITIES中那些尚未算法化的功

3、能行为。7第一章 人工智能概述不同流派符号主义 源于数学逻辑，最早采用“人工智能”这一术语，后来又发展了启发式算法-专家系统-知识工程理论与技术，其重要应用是专家系统。主流学派。 连接主义 起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，目前比较热门。8第一章 人工智能概述行为主义 源于控制论。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，后来偏重于智能控制和智能机器人系统的研究。代表作是布鲁克斯(Brooks)的六足机器人。 9第一章 人工智能概述二、研究应用领域理论研究自然智能理论 对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究 人工智能理论 研究如何用人

4、工的方法模拟、延伸和扩展智能 10第一章 人工智能概述 自然智能理论并没有搞清一些基本智能活动的机制和结构，总体进展十分有限。因而人工智能理论的主流已经从结构模拟的道路走向了功能实现的道路。 广义的人工智能理论包含基于符号推理的经典人工智能，也包含基于结构演化的计算智能，还包含模式识别等其他智能理论。 11第一章 人工智能概述经典人工智能 应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面能力。知识表示、知识获取、知识利用是经典人工智能理论的研究重点。 计算智能 以生物进化的观点认识和模拟智能。主要方法有：人工神经网络、遗传算法等。12第一章 人工智能概述其他智能理论 如数据采掘和知识发现、

5、以智能体概念为核心的分布式人工智能、模式识别等。 13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。 14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。 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。 15第一章 人工智能概述知识应用。研究如何把各种

6、有关的知识组织成一个有效的问题求解系统，以便在计算机中实现问题的自动解决。包括人工智能语言和人工智能应用系统。 16第一章 人工智能概述应用领域 问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度指挥等。（p1218） 17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。18第一章 人工智能概述困难：知识的复杂性;

7、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。 19第一章 人工智能概述四、人工智能的简单发展史孕育期（1956年前） 图灵测试 冯.诺依曼 ENIAC 维纳 香农20第一章 人工智能概述辉煌期（1956至1965年） 1956年夏季，在美国的达特茅斯Dartmouth大学，麦卡锡（MacCarthy） 、明斯基（Minsky）、朗彻斯特（Lochester ）、香农 （Shannon） 低潮期（1965至1977） 组合爆炸迅速地吞噬掉计算机的有限资源。21第一章 人工智能概述知识期（1977至1990） 美国斯坦福大学的费根鲍姆（Feigenbaum）

8、第一个专家系统DENDRAL ；1977年，知识工程（Knowledge Engineering）的概念 。知识是人类智慧的源泉。人工智能系统应该是一个知识信息处理系统。 1990年至今：又一个低潮期 乐观派和反对派 挑战22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 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法23第二章 知识表示问题的解答 搜索 表示方法步骤：定义问题分析问题选择最佳技术求解24第二章 知识表示一、知识的

9、概念知识的定义 知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。也可以把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识的属性 真假性与相对性、不确定性、矛盾性和相容性、可表示性与可利用性25第二章 知识表示知识的类型按知识的性质按知识的作用范围按知识的作用叙述性知识如问题当前状态和目标状态等 过程性知识如引起状态改变的操作、算子等 控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等 26第二章 知识表示叙述性知识、过程性知识、控制性知识例：南京 北京 by air or train27第二章 知识表示按知识的层次按知识的确定性按知识的等级按知识的结构及表示形式28第二章 知识表示二、知识

10、表示的概念知识表示的定义 实际上就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。知识表示的要求 难点：知识太庞大；特征的刻划难于精确；知识经常变化.29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 2、谓词表示法 3、产生式表示法 4、语义网络法 5、框架表示法 6、脚本表示法 7、过程表示法 8、面向对象表示法30第二章 知识表示问题的解答 搜索 表示方法步骤：定义问题分析问题选择最佳技术求解31第二章 知识表示一、知识的概念知识的定义 知识是对信息进行智能性加

11、工所形成的对客观世界规律性的认识。也可以把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识的属性 真假性与相对性、不确定性、矛盾性和相容性、可表示性与可利用性32第二章 知识表示知识的类型按知识的性质按知识的作用范围按知识的作用叙述性知识如问题当前状态和目标状态等 过程性知识如引起状态改变的操作、算子等 控制性知识如从多个操作中选择最佳操作的知识等 33第二章 知识表示叙述性知识、过程性知识、控制性知识例：南京 北京 by air or train34第二章 知识表示二、知识表示的概念知识表示的定义 实际上就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。知识表

12、示的要求 难点：知识太庞大；特征的刻划难于精确；知识经常变化35第二章 知识表示表示能力可利用性可组织性与可维护性可实现性自然性与可理解性36第二章 知识表示知识表示观点陈述性观点过程性观点37第二章 知识表示表示能力可利用性可组织性与可维护性可实现性自然性与可理解性38第二章 知识表示知识表示观点陈述性观点过程性观点39第二章 知识表示三、知识表示方法状态空间法(p169) 基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法，它是以状态和操作为基础来表示和求解问题的。 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Sk0,Sk1,Skn的有序集合，其矢量形式如下:Sk= S

13、k0,Sk1,Skn 40第二章 知识表示 操作（算符）：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段。 状态空间：用以描述该问题的全部可能状态及其关系。三元状态（S,F,G）：初始状态集合S，操作符集合F，目标状态集合G。 问题求解过程：用适当的“状态”及“操作”描述问题；从初始状态出发，每次使用一个“操作” ，直到目标状态为止；从初始到目标状态所使用的算符序列就得到该问题的一个解。41第二章 知识表示例：八数码难题（p178）283147651238476542第二章 知识表示谓词逻辑法 一阶谓词演算是一种形式语言，其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化。它是命题逻辑的扩展。逻辑基础 命题：一个

14、陈述句称为一个断言。凡有真假意义的断言称为命题。 优点：简单、明确； 缺点：无法描述事物结构、逻辑特征、共性。43第二章 知识表示 谓词演算：语法和语义 问题的状态就是一批事实，它可以用一组语句来描述。 谓词逻辑的基本组成部分：谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号，并用园括弧、方括弧、花括弧和逗号隔开，以表示论域内的关系。 44第二章 知识表示 谓词+客体（常量变量或函数） 例：INROOM(robot,r1) MARRIED(father(li),mother(li) 谓词与函数的区别：谓词具有真值，而函数值是论域中的某个个体。45第二章 知识表示连词和量词 连词： 真值表（p29） 量词

15、：谓词公式（合式公式） 项 原子谓词公式 合式公式46第二章 知识表示自由变元和约束变元 量词的辖域谓词表示举例 猴子摘香蕉问题（p35）acb47第二章 知识表示根据问题，定义所需谓词： AT(x,y)、ONBOX、HB 其中x的个体域是 monkey,box,bannana， y的个体域是a,b,c用谓词描述初始和目标状态： 初始：AT(monkey,a)、AT(box,b)、 ONBOX、 HB48第二章 知识表示 目标： AT(monkey,c)、AT(box,c)、 ONBOX、 HB用谓词定义引起状态改变的操作 GOTO(u,v)、PUSHBOX(v,w)、 CLIMEBOX、GR

16、ASP 这些操作有相应的先决条件以及动 作后的结果49第二章 知识表示应用谓词公式求解该问题 这里只给出结果。具体求解的方法， 可以是状态空间搜索或是问题归约 求解等。50第二章 知识表示谓词逻辑表示的特点 优点：自然、明确、精确、灵活、模块 缺点：知识表示能力差、知识库管理困 难、存在组合爆炸、系统效率低51第二章 知识表示产生式表示法基本组成：事实库 它含有与具体任务有关的信息。 事实的表示：确定性知识和非确定性知识（p37）规则集 它对数据库进行操作运算。 52第二章 知识表示 产生式规则：左部（前件）右部（后件） 与蕴含式的区别控制器 它确定应该采用哪一条适用规则。工作过程控制系统规则

17、库综合数据库53第二章 知识表示事实库初始化若存在规则前提能与事实库相匹配则转c，否则转e使用规则，更新事实库事实库是否包含解。否则转b要求更多的关于问题的信息，更新，转b。否则失败。54第二章 知识表示控制策略（冲突消解）不可撤回方式 优点：控制过程简单 缺点：有多个解时不一定能找到最优解。试探方式 回溯方式与图搜索方式55第二章 知识表示系统分类按推理方向正向推理产生式系统逆向推理产生式系统双向推理产生式系统按规则库性质及结构可交换产生式系统可分解产生式系统可恢复产生式系统56第二章 知识表示产生式系统的特点 优点：自然、模块性、有效性、一致性 缺点：效率较低、不能表示结构性知识57第二章

18、 知识表示语义网络表示法概念：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。其中，结点代表实体；弧线代表结点间语义关系。语义基元：（结点1，弧，结点2） 与二元谓词的比较 ABR58第二章 知识表示 基本语义关系：类属关系包含关系属性关系时间关系位置关系相近关系推论关系59第二章 知识表示事物和概念的表示（p47 ） 一元关系 二元关系 多元关系情况和动作的表示（p49） 情况的表示 事件和动作的表示60第二章 知识表示逻辑关系的表示（p51） 合取、析取（DIS）、否定(NEG)、蕴涵(ANTE/CONSE) 量化（存在量词与全称量词）语义网络的推理过程 值继承的一般过程（例p50图2-26） 匹配61第二章 知识表示语义网络法的特点 优点：结构性、联想性、自索引性、自然性 缺点：非严格性、复杂性62第二章 知识表示框架表示法 用以表示某种事物的通用的数据结构。框架的基本结构：槽、侧面 . 63第二章 知识表示框架系统 框架之间的横向联系 槽值、侧面值 框架之间的纵向联系 继承槽框架系统的推理 事实证据 候选框架 具体化实例 64第二章 知识表示框架表示的特点 优点：结构性、深层性、继承性、自然性 缺点：缺乏框架的形式理论、清晰性难以保证65第二章 知识表示脚本表示法（剧本） 它是框架的一种特殊形式，