人工智能计算机导论总结.ppt

人工智能 2 人工智能 1 人工智能概述 2 基于符号推理的传统人工智能 3 基于连接机制的计算智能 4 人工智能主要应用与研究领域 3 1 人工智能概述 一、 人工智能定义 图灵 1950 麦卡锡 1956 二、 人工智能的研究方法 1 ）符号主义（ Symbolism ）学派：理论基础主要是物理符号系 统假设和有限合理性原理。 2 ）连接主义（ Connectionism ）学派 ： 以网络连接为基础 三、 人工智能的研究目标 根本目标 近期目标 远期目标 四、 人工智能发展简史 4 2 基于符号推理的传统人工智能 ? 2.1 知识表示 知识表示＝数据结构＋处理机制 ? 一阶谓词逻辑表示法 ? 谓词的一般形式为： P （ x 1 , x 2 , … , x n ） ? 谓词逻辑符号集 ：常量 变量符号 谓词符号 例： TABLE （ x ） AT （ robot, c ） Graduate （张三） ? 例 1 ? （ 1 ）定义相关谓词如下： ? （ 2 ）利用连接词、量词等符号和已定义的谓词表示问题的状态。 ? （ 3 ）从初始状态到目标状态的变迁 5 2.2 推理方法 ? 推理都包括两种判断： ? 已知的判断 ? 由已知判断推出的新判断，即推理的结论 ? 推理的源头 ? 演绎推理 通常是指从全称判断推导出特称判断的过程 三段论形式 ? 归纳推理 是指从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过 程，是一种从个别到一般的推理。 完全归纳推理 不完全归纳推理 ? 类比推理 是由新情况与已知情况在某些方面的相似来推出它 们在其他相关方面的相似。 6 2.3 匹配方法 ? 在推理过程中，已知初始知识与知识库中的知识要进行比较 和耦合，以便检查这两个知识模式是否完全 — 致或近似一致。 ? 两条知识的匹配涉及到知识模式的相似度问题 7 2.4 冲突消解策略 冲突消解策略解决如何在多条可用知识中合理地选择 一条知识的问题，是一种基本的推理控制策略。 ? 三种情况 ： （ 1 ）已知事实不能与知识库中的任何知识成功匹配。 （ 2 ）已知事实恰好只与知识库中的一个知识匹配成功。 （ 3 ）已知事实可与知识库中的多个知识匹配成功；或者有多个 （组）已知事实都可与知识库中某一个知识匹配成功；或者 有多个（组）已知事实可与知识库中的多个知识匹配成功。 ? 冲突消解： 对知识进行排序：新鲜性排序、针对性强度、匹配度等等 8 2.5 搜索策略 ? 盲目搜索 启发式搜索 ? 状态空间搜索 与 / 或树搜索 ? 状态空间表示的搜索 ? 状态 ? 操作 ? 状态空间 ? 状态空间图搜索求解 例 2 设有分别由形状控制的一字排开的 3 盏信号灯，处在“亮、暗、亮” 的初始状态。每次操作允许并必须扳动一只开关，问：如果连扳三 次开关后，是否可以出现“亮、亮、亮”或“暗、暗、暗”的状态？ 9 3 基于连接机制的计算智能 ? 3.1 计算智能基本概念 ? 贝兹德克 1992 ? 计算智能的三个主要内容：模糊计算（ Fuzzy computing ）、神 经计算（ Neural computing ）和进化计算（ Evolution computing ） ? 软计算（ Soft computing ） ? 3.2 模糊计算 扎德（ Zadeh ） 1965 可能性理论 模糊知识的表示方法 ? 模糊集合 ? 隶属函数 ? 模糊命题的一般形式是： A ： e is F （或 e 是 F ） 10 3.3 神经计算 20 世纪 40 年代 心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts MP 模型 1982 年 Hopfield 提出了 Hopfield 神经网络模型 ? 生物神经元的结构 ? 人工神经元及其特性 ? 人工神经网络的基本特性和结构 ? 人工神