hm-人工智能知识体系图谱

人工智能-知识表示方法

实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000

四、实验结果 四、实验心得 本次实验运用了状态空间表示法，这是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验强化我对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。

人工智能的核心技术【精选】整理版

人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向

整理人工智能简答题

一．简答题 1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？ 答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。 例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论， 而是否定了原先结论并有了新的看法。以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。 一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有： ①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。 由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理 2．产生式系统有哪几种推理方式？各自特点为何？ 答：（1）正向推理（正向链接推理）：从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组产生式规则，用以证明该谓词公式或命题是否成立。 （2）逆向推理（后向链接推理）：从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后逐一验证这些假设。（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。 （3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。 3．算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。然而，到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。一旦目标节点被发现，为什么不终止搜索呢？用一个例子说明你的答案。 4．结合你的研究方向，论述哪些人工智能技术可以得到应用？解决什么问题？ 答：人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题：知识的模型化和表示方法，启发式搜索理论，各种推理方法，人工智能系统结构和语言。主要研究和应用领域：机器学习，知识表示和推理，智能搜索，模糊逻辑，人工神经网络，遗传算法，自然语言理解，博弈论，知识发现和数据挖掘等。 5．在选择知识表示的方法时，应该考虑哪些因素？ 答：表示能力：能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来，可理解性：所表达的知

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

人工智能重点

人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能？试从能力和学科两方面加以说明。 答：学科：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 能力：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？ 答：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答：过程：①数据选择；②数据预处理；③数据变换；④数据挖掘；⑤知识评价方法：①统计方法；②机器学习方法；③神经计算方法；④可视化方法 ● 2.1状态空间法（重点）看例题 状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法（是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。S：所有可能的问题初始状态集合；F：操作符集合；G：目标状态集合。） 状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略（程序） ● 2.2问题规约法（重点） 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法；实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分：初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图；与或图的搜索：目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例：汉诺塔问题

人工智能

2016年3月谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）大战世界围棋冠军李世石，引发了全球范围内对于人工智能的讨论。探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成，是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”。 各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过投资的方式引导人工智能产业的发展，2013年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。 在技术方向上，美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。 现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。 高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。 谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资 1.5亿美元，历时5年的CALO （ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。

人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库

知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式

正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我

人工智能二级考试理论知识点

知识点一： 1、齿轮： 凸轮，棘轮 （一）凸轮： 凸轮指的是机械的回转或滑动件（如轮或轮的突出部分），它把运动传递给紧靠其边缘移动的滚轮或在槽面上自由运动的针杆，或者它从这样的滚轮和针杆中承受力。凸轮随动机构可设计成在其运动范围内能满足几乎任何输入输出关系一对某些用途来说，凸轮和连杆机构能起同样的作用（二学的取舍常随设计人而定——泽者注），对于两者都可以用的工作说，凸轮比连杆机构易于设计，并且凸轮还能做许多连杆机构所不能做的事情，从另一方面来说，凸轮构比连杆机易于制造。[ 凸轮机构（cam mechanism）一般是由凸轮、从动件（follower）和机架三个构件组成的高副机构。凸轮通常作连续等速转动，从动件根据使用要求设计使它获得一定规律的运动．凸轮机构能实现复杂的运动要求，广泛用于各种自动化和半自动化机械装置中。 简单凸轮结构 凸轮机构通常由两部份动件组成，即凸轮与从动子(follower)，两者均固定于座架上。凸轮装置是相当多变化的，故几乎所有任意动作均可经由此一机构产生。 凸轮可以定义为一个具有曲面或曲槽之机件，利用其摆动或回转，可以使另一组件—从动子提供预先设定的运动。从动子之路径大部限制在一个滑槽内，以获得往覆运动。在其回复的

行程中，有时依靠其本身之重量，但有些机构为获得确切的动作，常以弹簧作为回复之力，有些则利用导槽,使其在特定的路径上运动。[3] 作用 凸轮机构主要作用是使从动杆按照工作要求完成各种复杂的运动，包括直线运动、摆动、等速运动和不等速运动。 结构分类 凸轮是一个具有曲线轮廓或凹槽的构件。 一般按外形可分为三类： ①盘形凸轮：凸轮为绕固定轴线转动且有变化直径的盘形构件； ②移动凸轮：凸轮相对机架作直线移动； ③圆柱凸轮：凸轮是圆柱体，可以看成是将移动凸轮卷成一圆柱体。 按从动件的形状分类： ①顶尖式从动件； ②滚子式从动件； ③平底式从动件； 凸轮间歇分度机构 ④曲底式从动件。 按从动件的运动形式分类： ①直动从动件； ②摆动从动件。 按凸轮与从动件维持运动副接触的方式分类： ①力封闭方式； ②几何形封闭方式； 胶印机中应用最多的是盘形凸轮、滚子式从动杆凸轮。 用途应用 1.气阀杆的运动规律规定了凸轮的轮廓外形。当矢径变化的凸轮轮廓与气阀杆的平底接触时，气阀杆产生往复运动；而当以凸轮回转中心为圆心的圆弧段轮廓与气阀杆接触时，气阀杆将静止不动。因此，随着凸轮的连续转动，气阀杆可获得间歇的、按预期规律的运动。 2.当圆柱凸轮回转时，凹槽侧面迫使摆动从动件摆动，从而驱使与之相连的刀架运动。至于刀架的运动规律则完全取决于凹槽的形状。 注意问题

什么是人工智能计算机

什么是人工智能计算机 )查看。 什么是人工智能计算机 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“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。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成

为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能的三道坎 首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。 大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业

领域知识图谱的技术与应用

领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一

项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。

2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用 “状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S 0，F，S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n。

⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解即可从图G中沿着指针从n到S 的这条路径得到。 ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的(即 开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进行最深的)节点，即从初始节点S 考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择一个节点进行考察。依此类推，一直搜索下去，当到达某个既非目标节点又无法继续扩展的节点时，才选择其兄弟节点进行考察。

《人工智能》知识点整理

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《人工智能》知识点整理 第二讲知识表示 2.0.知识表示的重要性 知识是智能的基础：获得知识、运用知识 符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念 2.1.1 数据、信息与知识 数据(Data) ?信息的载体和表示 ?用一组符号及其组合表示信息 信息(Information) ?数据的语义 ?数据在特定场合下的具体含义 知识(Knowledge) ?信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则 ?经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息 2.1.2 知识的特性 ?相对正确性 ?一定条件下 ?某种环境中 ?...... ?不确定性 ?存在“中间状态” ?“真”（“假”）程度 ?随机性 ?模糊性 ?经验性 ?不完全性 ?...... ?可表示性& 可利用性 ?语言 ?文字 ?图形 ?图像 ?视频 ?音频 ?神经网络 ?概率图模型 ?...... 2.1.3 知识的分类 ?常识性知识、领域性知识（作用范围） ?事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示） ?确定性知识、不确定性知识（确定性） ?逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式） ?零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度） 2.1.4 常用的知识表示方法 ?一阶谓词（First Order Predicate）?产生式（Production） ?框架（Framework） ?语义网络（Semantic Network）?剧本（Script）?过程（Procedure） ?面向对象（Object-Oriented）?Petri网（Petri Network） ?信念网（Belief Network） ?本体论（Ontology）…… 2.1.5 如何选择合适的表示方法？ ?充分表示领域知识 ?有利于对知识的利用 ?便于理解和实现 ?便于对知识的组织、管理与维护 2.2 一阶谓词表示法 1. 优点 ?自然性 ?接近自然语言，容易接受?精确性

2020-2021年中国知识图谱行业研究报告

中国知识图谱行业研究报告 2019-2020年

场中以金融领域和公安领域应用份额占比最大。 摘要 人工智能本质是解决生产力升级的问题，人类生产力可以归类为知识生产力和劳动生产力，人工智能走入产业后，可以分为感知智能、认知智能和行为智能，后两者更与生产力相对应，NLP 和知识图谱是发展认知智能的基础。 原始数据通过知识抽取或数据整合的方式转换为三元组形式，然后三元组数据再经过实体对齐，加入数据模型，形成标准的知识表示，过程中如产生新的关系组合， 通过知识推理形成新的知识形态，与原有知识共同经过质量评估，完成知识融合， 最终形成完整形态上的知识图谱。 在面对数据多样、复杂，孤岛化，且单一数据价值不高的应用场景时，存在关系深度搜索、规范业务流程、规则和经验性预测等需求，使用知识图谱解决方案将带来最佳的应用价值。 2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP 应用的大数据智能市场规模约为 106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率为30.8%，其中2019年市 随着整体市场数据基础的完善和需求唤醒，大数据智能领域规模持续走高，但在行业可落地性和理性建设的限制下，预计市场增速将呈现下降趋势，期间咨询性需求将会大量出现，从整体发展来看增速处于良性区间，对真正有价值的公司和产品有正向意义。 4 5 1 3 2

1知识图谱技术概述 中国知识图谱市场概述2中国知识图谱细分市场分析3中国数据智能代表企业案例展示4

人工智能技术分类和趋势 三种流派的融合应用，使人工智能向想象更进一步 人工智能是对一类能够实现机器模拟智慧生命某些特征的技术统称，从学术上可以分为，对人类已有知识进行组织编辑的 符号主义、通过数学理论公式推导聚类和预测问题的连接主义，以及利用机器模仿生物活体行为的行为主义三个流派，分 别以知识工程、机器学习和仿生机器人为时代代表，而知识图谱就是新一代知识工程的具体体现。2012年，深度学习在计算机视觉和智能语音上产生重大突破，打开了人工智能商业化的大门，使得连接主义一度成为人工智能的代名词，但随着 应用落地成为主旋律，缺位行业逻辑和理论概念的连接主义，往往找不到最佳的应用场景而止步于浅层尝试，在此背景下， 人工智能技术应当走向融合，符号主义需要连接主义提供强大的计算支撑，连接主义需要符号主义的逻辑指导，二者又共 同作用于行为主义，充当机器人的大脑和“记忆宫殿”，在多种技术综合利用下的垂直领域智能解决方案才是当今最符合 市场期待的方向。 人工智能三大流派分类与融合趋势 机器学习 控制论 知识图谱 智能机器人系统 信息理论 控制理论 知识工程 深度学习 神经系统 智 能 语 音计算机视觉 自然语言理解 …… 专家系统 控制逻辑 计算机 智能控制系统 生物控制论 启发式算法 自组织系统 工程 控制论 行为主义 符号主义 连接主义

初识人工智能-知识点

初识人工智能 理解人工智能的含义； 初步了解和感受人工智能的应用； 了解简单的程序控制思想。 一、人工智能（Artificial Intelligence，AI） 1.人工智能：是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科。 2.研究领域：模式识别、自然语言处理、智能机器人、机器证明、神经网络、博弈和符号运算等。总之研究人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。 二、与人工智能发展相关的几个重要人物 1.阿兰·图灵(Alan Turing)----“人工智能之父” 主要贡献：图灵测试，计算机理论和人工智能的主要奠基人。 “计算机界诺贝尔奖”：图灵奖 2.约翰·麦卡锡(John McCarthy)：“人工智能”这一术语的提出者。 3.吴文俊(中国院士)：在人工智能的机器证明领域做出了突出贡献。 三、感受人工智能的魅力 1.人机博弈 “深蓝”(Deep Blue)---由国际商用机器公司(IBM)技术人员经历6年时间研制成功。 2.访问智能网站：http://www-ai.ijs.si.eliza/eliza.html 3.了解模式识别 模式识别主要包括语音、图像和文字识别技术。 图像识别技术---主要利用计算机，采用数学技术方法，对系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。其应用主要包括：条码识别、生物特征识别(如指纹识别)、智能交通中的动态对象识别和手写识别等。人类视觉认知的延伸。 语音识别技术---让计算机能“听懂”人说话，将人说出的话转换成计算机文本。 文字识别技术---例如：OCR技术 相关网站

中国人工智能网 机器人天空 机器人爱好者 人工智能教育在线 实践活动： 1.登陆以下两个网址，与Eliza和Cybelle进行对话。 http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html https://www.360docs.net/doc/2417259967.html,/ 2.人机博弈：https://www.360docs.net/doc/2417259967.html,/game/chess 3.专家系统小游戏：https://www.360docs.net/doc/2417259967.html,/index.html 4.智能机器人：https://www.360docs.net/doc/2417259967.html, https://www.360docs.net/doc/2417259967.html, 2.畅想人工智能的未来 主题：畅想人工智能的未来分类：我的感受