人工智能(AI)课程改革与建设—知识表示、推理与搜索
人工智能 专业书籍
人工智能专业书籍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、扩展和执行人类智能的计算机系统的学科。
它涵盖了许多领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和专家系统等。
人工智能被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、电子商务等。
为了更好地理解和应用人工智能，以下是一些相关的参考书籍：1.《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）这本书是人工智能领域的经典教材，由Stuart Russell和Peter Norvig所著。
它系统地介绍了人工智能的各个方面，包括问题求解、知识表示、推理与规划、机器学习和自然语言处理等。
它以全面且易于理解的方式讲解了关键的人工智能概念和方法。
2.《机器学习：实用案例解析》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）这本书由Aurélien Géron撰写，介绍了机器学习的实践技术和应用。
它涵盖了各种机器学习算法、工具和框架，并通过实际案例向读者展示如何应用这些技术解决实际问题。
这本书适合初学者和有一定机器学习基础的读者。
3.《计算机视觉：模型、学习和推理》（Computer Vision: Models, Learning, and Inference）这本书由Simon Prince撰写，主要介绍了计算机视觉的基本概念、技术和方法。
它涵盖了图像特征提取、目标检测、图像分割和三维重建等关键主题。
该书还介绍了机器学习在计算机视觉中的应用，并提供了大量实例和代码示例。
4.《深度学习》（Deep Learning）这本由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的书是深度学习领域的标杆教材。
它详细介绍了深度学习的基本概念、理论和算法，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
经典人工智能技术—知识表示、推理与搜索
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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
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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
AI机器人的知识表示与推理
AI机器人的知识表示与推理随着人工智能技术的不断发展，AI机器人已经逐渐成为我们生活中的一部分。
而要使得AI机器人能够更好地理解和应对人类需求，它需要具备知识表示和推理的能力。
本文将探讨AI机器人的知识表示与推理技术，并分析其在不同领域的应用。
一、知识表示知识表示是指将现实世界的知识以一种计算机可处理的形式进行表达和存储的过程。
AI机器人的知识表示需要满足以下要求：1. 适应性：知识表示应该能够适应不同领域知识的表达和存储需求。
例如，在医疗领域中，机器人需要能够理解和处理关于疾病、症状、治疗方法等知识。
2. 灵活性：知识表示应该具备灵活的表达和存储方式，以便于机器人能够根据不同的问题和情境进行查询和推理。
例如，通过图形表示可以直观地展示知识之间的关系。
3. 可理解性：知识表示应该能够使机器人能够理解和解释知识的含义。
这样，机器人在回答问题或进行推理时可以更准确地输出结果。
为了满足这些要求，目前常用的知识表示方法包括语义网络、本体论、规则表示等。
语义网络通过节点和边的方式表示事物之间的关系，本体论通过定义概念和关系来表示知识，规则表示通过逻辑规则表示知识之间的推理关系。
二、推理技术推理是AI机器人利用已有知识来进行逻辑推理和决策的过程。
AI机器人的推理技术需要具备以下特点：1. 有效性：推理技术应该能够高效地寻找出最优的解决方案。
例如，在自动驾驶领域，机器人需要能够通过推理来做出正确的行驶决策。
2. 完备性：推理技术应该能够覆盖尽可能多的情况和问题，以便机器人能够解决更加复杂的任务。
例如，在自然语言处理中，机器人需要通过推理来理解和生成具有语义逻辑的自然语言。
3. 鲁棒性：推理技术应该能够在不确定和噪声的环境中进行推理，以提高机器人在现实场景中的应用能力。
目前常用的推理技术包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。
基于规则的推理根据事先定义好的规则进行推理，适用于问题解决的场景。
基于逻辑的推理通过一阶逻辑或谓词逻辑进行推理，适用于复杂的推理问题。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位 信息与网络工程学院 课程类别 个性拓展课程名称 人工智能课程编码 GT28101 开课对象 网络工程专业、计算机科学与技术专业开课学期第4或6学期学时学时//学分 36学时学时/2/2学分（理论课：学分（理论课：2828学时学时/1.5/1.5学分；实验课：学分；实验课： 8 8学时学时/0.5/0.5学分） 先修课程 离散数学、数据结构、程序设计课程简介：人工智能是计算机科学的重要分支，是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器学习、遗传算法等方面内容。
二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。
启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。
三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分配表章次 主要内容学时分配教学方法或手段 第一章 人工智能概述 3 讲授法、多媒体 第二章 智能程序设计语言 5 讲授法、多媒体 第三章 图搜索技术4 探究式、多媒体 第四章 基于谓词逻辑的机器推理 6 讲授法、多媒体 第五章 机器学习与专家系统 4 概述法、多媒体 第六章智能计算与问题求解6 启发式、多媒体合计28《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表序号实验项目名称实验内容教学要求学时分配实验类别实验类型每组人数实实验一 一分支与循环程序设计1) Prolog 运行环境； 2)2)利用利用PROLOG 进行事实库、规则库的编写； 3)3)分支程序设计；分支程序设计；4)4)循环程序设计；循环程序设计；5)5)输入出程序设计。
经典人工智能技术—推理与搜索
经典人工智能技术—推理与搜索简介推理与搜索是经典人工智能领域中的重要技术之一。
推理是指根据已知事实和逻辑规则来推导出新的结论，而搜索则是在一个问题空间中寻找解决方案的过程。
在人工智能的发展历程中，推理与搜索技术在解决复杂问题、优化决策和提供智能服务方面发挥了关键作用。
本文将从推理和搜索方面介绍经典的人工智能技术，包括规则推理、专家系统、搜索算法和智能代理等。
规则推理规则推理是一种基于逻辑规则推导的推理方法。
它通过事先定义一系列的规则，然后根据已知的事实和规则来推断出新的结论。
规则推理在计算机科学和人工智能中被广泛应用，特别是在专家系统中。
在规则推理中，推理引擎是核心组件。
它负责解释和应用规则，以达到推导出新的结论的目的。
推理引擎主要包括三个步骤：匹配、执行和回溯。
首先，推理引擎会将已知的事实与规则进行匹配，找出与当前状态匹配的规则。
然后，它会执行匹配到的规则，将结论添加到已知事实中。
最后，如果所有规则都已应用，但没有找到解决方案，则需要进行回溯，重新选择规则。
规则推理的优势在于它能够将专业知识形式化，使得可以通过推理引擎自动推导出结论。
然而，规则推理也存在一些挑战，比如规则的冲突解决、规则的不完备性和推理效率等问题。
专家系统专家系统是一种基于知识表示和推理机制的人工智能技术。
它模拟了人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。
专家系统通常由知识库、推理引擎和用户接口三个部分组成。
知识库是专家系统的核心组件，其中包含了领域专家提供的知识和规则。
推理引擎则负责解析和应用知识库中的规则，以进行推断。
用户接口则是专家系统与用户交互的界面，允许用户提出问题并得到解决方案。
专家系统在一些特定领域的问题求解中取得了较好的成效。
它可以将专业知识形式化，并通过推理引擎进行快速的推理和决策。
虽然专家系统存在知识获取困难和知识更新滞后等问题，但它在一些特定领域的应用仍然具有较大的潜力。
搜索算法搜索算法是解决问题空间中寻找解决方案的经典技术。
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。
人工智能基本概念、方法和技术
从结构上，人脑有1011-12 量级的神经元，广泛分布并行的巨复杂系统 从功能上，人脑具有记忆、思维、观察、分析等能力 其严格定义，有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识
4
1.1.1 何谓智能
2.智能的不同观点和层次结构
认识智能的不同观点 思维理论：智能来源于思维活动，智能的核心是思维，人的一切知识都是
第6章：符号学习
符号学习概述；记忆学习；示例学习；决策树学习；统计学习
第7章：联结学习
联结学习概述；感知器学习；BP网络学习；Hopfield网络学习
第8章： 分布智能
分布智能概述；Agent的结构；多Agent系统，移动Agent
第9章：智能应用简介
自然语言理解简介；专家系统简介
2
第1章 人工智能概述
第2章：确定性知识系统
确定性知识 概述；确定性知识表示；确定性知识推理；确定性知识系统简例
第3章：搜索策略
搜索概述；搜索的盲目策略；状态空间的启发式搜索；与/或树的启发式搜索；博弈
树的启发式搜索
第4章：计算智能
计算智能概述；神经计算；进化计算；模糊计算；粗糙集
第5章：不确定性推理
不确定推理概述；可信度推理；主观Bayese推理；证据理论；模糊推理；概率推理
智能(自然智能)现象： 1、人是怎样思考问题的？例如：树上还有几只鸟？（常识推理） 2、人是怎样横穿马路的？（常识推理和逻辑问题的形象处理） 3、人是怎样识别景物的？例如：小孩能认识谁是妈妈？（形象思维） 4、人是怎样实现感知、学习、思维等的？（神经系统的心智活动） 5、人是怎样产生情绪、情感的？（神经系统的心理过程）
3. 智能包含的能力（1/2）
感知能力
通过感知器官感知外界的能力。是人类获得外界信息的基本途径，其处理
人工智能中的知识表示与推理方法
人工智能中的知识表示与推理方法人工智能（AI）是一门研究如何使计算机执行人类智力任务的学科。
其中，知识表示与推理方法是AI的重要领域之一。
知识表示是指将世界上的知识以一种计算机可以理解的形式表达出来，而推理方法则是通过对这些知识的推理和推断来达到一定的目的。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，包括不同的知识表示方法、推理的基本过程、以及推理任务中的一些常见挑战和解决方法。
一、知识表示方法知识表示是人工智能领域的一个核心问题，因为计算机需要以某种方式来存储和处理世界上的各种信息和知识。
在AI中，有多种知识表示方法，其中包括谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络、本体论等。
1.谓词逻辑谓词逻辑是一种使用谓词和变量来表达陈述的逻辑形式。
在谓词逻辑中，通过定义谓词和它们之间的关系以及变量的取值范围来表示知识。
谓词逻辑具有丰富的表达能力，可以描述丰富的知识和复杂的推理规则。
2.产生式规则产生式规则是一种使用条件-动作对来表示知识和推理规则的方法。
在产生式规则中，由条件部分和动作部分组成的规则可以描述丰富的知识和推理过程。
产生式规则通常用于专家系统等领域。
3.框架框架是一种使用槽位和值对来表示对象属性和关系的方法。
在框架中，通过定义对象和对象之间的属性和关系来表达知识。
框架具有良好的结构化表达能力，可以描述复杂的现实世界知识。
4.语义网络语义网络是一种使用节点和边来表示概念和关系的方法。
在语义网络中，节点表示概念，边表示概念之间的关系，通过构建网络来表示知识。
语义网络具有良好的图形表达能力，可以描述复杂的知识结构。
5.本体论本体论是一种使用概念、属性和关系来表示知识的方法。
在本体论中，通过定义概念和它们之间的属性和关系来表达知识。
本体论通常用于语义网和语义搜索等领域。
以上所述的知识表示方法各有优点和局限性，可以根据不同的应用场景和需求来选择合适的方法。
二、推理方法推理是人工智能中的一个核心问题，它是通过对知识和规则的处理和推理来达到一定的目的。
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机器真的能自动完 国会 切斯菲尔德 温斯顿 成这样的推理吗？
茶 牛奶
乌克兰
英国人
日本人
西班牙 幸运 橘子汁 狗
咖啡
狐狸
马
蜗牛Βιβλιοθήκη 斑马domains ID= symbol HOUSE = h(ID,NO) HLIST = reference HOUSE* NO = integer NOLIST = NO* CHARLIST = CHAR* CHARLISTS = CHARLIST* predicates nondeterm solve nondeterm candidate(HLIST,HLIST,HLIST,HL IST,HLIST) nondeterm perm(HLIST) nondeterm constraints(HLIST,HLIST,HLIST,H LIST,HLIST) nondeterm permutation(NOLIST,NOLIST) nondeterm delete(NO,NOLIST,NOLIST) member(HOUSE,HLIST) nondeterm next(NO,NO) nondeterm lleft(NO,NO) clauses solve():constraints(Colours,Drinks,Nati onalities,Cigarettes,Pets), candidate(Colours,Drinks,Natio nalities,Cigarettes,Pets), member(h(water,WaterHouse), Drinks), member(h(WaterColour,Water House),Colours), member(h(zebra,ZebraHouse), Pets), member(h(ZebraColour,ZebraH ouse),Colours), write("They drink water in the ",WaterColour," house\n"), write("The zebra live in the ",ZebraColour," house\n"). candidate(L1,L2,L3,L4,L5):perm(L1), perm(L2), perm(L3),
– 谓词逻辑表示与推理技术 – 状态空间表示与搜索技术
本讲授课要点
• 宜用问题带出内容，通过问题引发学生 思考：“这样的问题机器能解决吗？可 以怎么做？”以增加兴趣。
引言——经典人工智能
• 出色的老式人工智能（Good Old Fashioned AI，GOFAI）——哲学家约翰. 豪格兰德 • 一个用规则和事实来程序化的高速数字计 算机可能表现出智力行为 ——图灵 • 人类是借助事实与规则来产生智力行为的 • 经典人工智能技术主要以符号表示、符号 处理为实现智能的主要手段，推理和搜索 是其中的核心技术
自动推理示例
perm(L4), perm(L5). perm([h(_,A),h(_,B),h(_,C),h(_,D),h (_,E)]):permutation([A,B,C,D,E],[1,2,3 ,4,5]). constraints(Colours,Drinks,Nationali ties,Cigarettes,Pets):member(h(englishman,H1),Nati onalities), member(h(red,H1),Colours), member(h(spaniard,H2),Nation alities), member(h(dog,H2),Pets), member(h(norwegian,1),Nation alities), member(h(kools,H3),Cigarettes ), member(h(yellow,H3),Colours) , member(h(chesterfields,H4),Ci garettes), next(H4,H5), member(h(fox,H5),Pets), member(h(norwegian,H6),Nati onalities), next(H6,H7), member(h(blue,H7),Colours), member(h(winston,H8),Cigaret tes), member(h(snails,H8),Pets), member(h(lucky_strike,H9),Ci garettes), member(h(orange_juice,H9),Dr inks), member(h(ukrainian,H10),Nati onalities), member(h(tea,H10),Drinks), member(h(japanese,H11),Natio nalities), member(h(parliaments,H11),Ci garettes), member(h(kools,H12),Cigarette s), , ,
自动推理示例：5个房间问题
房间号
颜色 国籍 香烟 饮料 宠物 挪威人 库尔斯 水
1
2
4.黄房间中的人在抽库尔斯 2.西班牙人有一条狗 牌香烟 3. 挪威人住在左边第一间房里 8. 抽幸运牌香烟的人喝橘子汁 12. 绿房间中的人喝咖啡 7. 抽温斯顿牌香烟的人有一 11. 抽库尔斯牌烟的房间在有 6. 1. 挪威人住在蓝房间旁边 英国人在红房间中 8. 5. 抽幸运香烟的人喝橘子汁 抽切斯菲尔德牌香烟的人的 9. 乌克兰人喝茶 14. 绿房间在白房间的左边 只蜗牛 匹马的房间隔壁 14. 中间房间的人喝牛奶 9. 是养了一只狐狸的人的邻居 乌克兰人喝茶 10. 日本人抽国会牌香烟 3 4 5
人工智能课程改革与建设
经典人工智能技术 ——推理与搜索
Traditional Technology of AI
• 讲授基于符号主义的经典人工智能技术。 • 符号主义的研究以知识为核心。知识的 表示是问题求解的基础，但单纯介绍知 识表示容易让学生感觉枯燥，且无法直 观理解其作用，可考虑将表示与求解放 在一起讲授，例如：
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
5.1.1 机器真的能够自动推理吗？ • 5个房间问题
– 有5间不同颜色的房间，每间住个不同国籍的人，每人有自己喜 欢的饮料、香烟和宠物。已知信息：
1. 英国人在红房间中 2. 西班牙人有一条狗 3. 挪威人住在左边第一间房里 4. 黄房间中的人在抽库尔斯牌香烟 5. 抽切斯菲尔德牌香烟的人是养了一只狐狸的人的邻居 6. 挪威人住在蓝房间隔壁 7. 抽温斯顿牌香烟的人有一只蜗牛 8. 抽幸运牌香烟的人喝橘子汁 问题：斑马在哪个房间中？ 9. 乌克兰人喝茶 哪个房间中的人喝水？ 10. 日本人抽国会牌香烟 11. 抽库尔斯牌烟的房间在有匹马的房间隔壁 12. 绿房间中的人喝咖啡 13. 绿房间在白房间的左边 14. 中间房间的人喝牛奶