人工智能概述
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统和机器模拟人类智能思维和行为的能力。
它涉及许多领域，包括机器学习、专家系统、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。
人工智能的发展具有重大意义，可以帮助人类解决各种复杂的问题和改变我们的生活方式。
一、人工智能的历史与发展人工智能的研究起源可以追溯到上个世纪五十年代，当时计算机科学家们开始思考如何使机器能够具备智能。
在过去的几十年里，人工智能得到了长足的发展，取得了重要的突破。
例如，IBM的深蓝计算机在1997年击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，引起了全球的轰动。
而如今，许多领域都开始应用人工智能技术，如医疗保健、金融、交通和农业等。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让机器从大量的数据中学习和改进，使得机器能够做出准确的预测和决策。
例如，在金融领域，机器学习可以用来进行风险评估和投资管理。
在医疗领域，机器学习可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类的语言的能力。
这一领域的发展使得机器能够进行智能对话、语音识别和机器翻译等任务。
例如，智能助手可以根据语音指令执行操作，并能够回答用户的问题。
3. 计算机视觉：计算机视觉使得机器能够“看”和识别图像和视频。
它在自动驾驶、安防监控和医学影像分析等领域中具有广泛的应用。
例如，无人驾驶汽车可以通过计算机视觉技术感知和理解道路和交通情况。
4. 专家系统：专家系统是一种能够模拟人类专家知识和经验的计算机程序。
通过将专家的知识输入到系统中，可以使机器能够解决复杂的问题和提供专业的建议。
例如，在医学诊断中，专家系统可以根据患者的症状和病史来给出诊断结果和治疗建议。
三、人工智能的挑战与前景尽管人工智能在许多领域都取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，人工智能系统的可靠性和安全性是一个重要问题，因为错误的决策可能会造成严重的后果。
人工智能知识大全
人工智能知识大全人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在模拟和复制人类智能的理论、方法、技术和应用。
自20世纪50年代起，人工智能的发展经历了多个里程碑式的突破，如机器学习、专家系统、语音识别、计算机视觉等。
本文将全面介绍人工智能的各个方面，并以实例来说明其应用于现代社会的重要性。
一、人工智能的概述人工智能是指计算机通过模仿人类智能，实现一定程度的自主学习、推理、判断和决策的能力。
它通过构建算法和模型，对大量数据进行处理和分析，并从中提取有用的信息。
人工智能分为弱人工智能和强人工智能两种形式，前者仅在特定任务上能超过人类智能，后者则能在各种领域全面超越人类智能。
二、人工智能的核心技术1. 机器学习机器学习是人工智能的重要技术之一，其通过让计算机学习和优化算法，使其能够根据已有数据进行自主学习和适应性调整。
机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过模仿人脑的神经网络结构，构建多层次的神经网络模型。
深度学习在大规模数据集上进行训练和学习，能够自动提取特征并进行复杂的模式识别。
目前，深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。
3. 自然语言处理自然语言处理是指计算机对人类自然语言进行理解和处理的技术。
它可以识别语义、搭建语言模型、实现机器翻译等功能。
自然语言处理的发展使得机器能够更好地与人进行沟通，为聊天机器人、智能助手等应用提供了支持。
4. 计算机视觉计算机视觉是指计算机通过感知和理解图像和视频，模拟人类对视觉信息的处理过程。
它可以包括图像识别、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉在自动驾驶、人脸识别等领域具有广泛应用。
三、人工智能的应用领域1. 自动驾驶人工智能在自动驾驶领域的应用越来越广泛。
利用计算机视觉和深度学习技术，自动驾驶汽车可以实时感知和分析道路环境，并做出决策与控制。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
人工智能概述
人工智能概述
(4)应用研究愈加深入而广泛。当今的人工智能研 究与实际应用的结合越来越紧密，受应用的驱动越来 越明显。事实上，现在的人工智能技术已同整个计算 机科学技术紧密地结合在一起了，其应用也与传统的 计算机应用越来越相互融合了。
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人工智能概述
1.2 人工智能的研究途径与方法
1. 结构模拟，神经计算 所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作 机理，实现计算机的智能，即人工智能。 2. 功能模拟，符号推演 由于人脑的奥秘至今还未彻底揭开，所以，人们
就在当前的数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，
实现人工智能。
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人工智能概述
3 行为模拟，控制进化
除了上述两种研究途径和方法外，还有一种基于感 知-行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。 这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性， 如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现 人工智能。基于这一方法研究人工智能的典型代表要算 MIT的R.Brooks教授，他研制的六足行走机器人(亦称为 人造昆虫或机器虫)
对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究。逻辑是人脑
思维的规律，从而也是推理的理论基础。机器推理或 人工智能用到的逻辑，主要包括经典逻辑中的谓词逻 辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑。后者通 常称为非经典或非标准逻辑。
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人工智能概述
1.4.2 搜索技术
所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续 地进行推理的过程。搜索技术就是对推理进行引导和 控制的技术，它也是人工智能的基本技术之一。事实 上，许多智能活动的过程，甚至所有智能活动的过程， 都可看作或抽象为一个“问题求解”过程。而所谓 “问题求解”过程，实质上就是在显式的或隐式的问 题空间中进行搜索的过程。即在某一状态图，或者与
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能行为的学科，旨在模拟人类智能的思维和行为。
它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近些年来，人工智能在各行各业得到了广泛应用，如医疗诊断、智能交通、智能家居等。
一、人工智能的背景与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，随着计算机科学的发展，人们开始尝试开发能够模拟人类思维的计算机程序。
随着硬件技术与算法的不断进步，人工智能得到了长足的发展，逐渐具备了一定的自主学习和推理能力。
二、人工智能的基本原理与方法1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中进行学习和预测，从而使其具备自动识别和分类的能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
它可以用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机能够感知和理解图像和视频内容，从而实现人机交互、图像识别等应用。
三、人工智能的应用领域1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破，能够辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定等。
2. 智能交通：人工智能可以优化交通运输系统，提高路况监测、交通信号控制等效率，减少交通拥堵和事故发生。
3. 智能家居：通过人工智能技术，可以实现家居设备的智能化管理，如语音控制、自动化调控等。
4. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，可以进行风险评估、投资建议、反欺诈等工作。
四、人工智能的挑战与展望尽管人工智能在许多领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、算法的不透明性、伦理和道德问题等。
未来，人工智能将继续发展并与更多领域相结合，为人们创造更多智能化、便捷化的应用。
总结：人工智能是一门致力于实现计算机智能化的学科，经过多年的发展，已经在各个领域得到了广泛应用。
人工智能概述
书面语言的理解；口语（声音）的理解系统；手书文字识别；机 器翻译等。
关于自然语言的理解的详细讨论，将在第10章进行。
人工智能研究和应用领域（三）
进展。 1977年，在第5届国际人工智能联合会议上，费根鲍姆正是
提出了知识工程的概念。
专家系统的成功，使得人们更清楚地认识到人工智 能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识 获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。
人工智能的产生与发展—综合集成期（80年代末-今）
随着专家系统应用的不断深入和计算机技术的飞速发 展，专家系统本身存在应用领域狭窄、缺乏常识性知识、 知识获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能 访问现存数据库等问题暴露出来。要摆脱困境，必须走 综合集成的发展道路。低谷。
人工智能的产生与发展—知识应用期（1971-80年 代末）（2）
以知识为中心的研究
在处于困境的情况下，人们从费根鲍姆以知识为中心 开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
专家系统的发展和应用。专家系统是人工智能发展是上的一 次重大转折。
计算机视觉和机器人，自然语言理解与机器翻译的发展。 在知识的表示，不精确推理，人工智能语言等方面也有重大
人工智能的产生与发展——形成期（19561970）
1956年，在一次有关为使得计算机变得更“聪明”的学术研讨会上， 麦卡斯正式采用了“人工智能”这一术语。从此一个研究以机器来 模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。之后，形成了三个 研究小组：心理学小组、IBM工程课题研究小组、MIT小组。人工智 能在诞生后十余年很快在定理证明、问题求解、博弈等领域取得了 重大进展。主要研究大致包括以下几个方面：
人工智能基本知识介绍
人工智能基本知识介绍一、人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，其主要目标是让机器能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。
人工智能的应用领域十分广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等等。
人工智能的发展历程可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。
符号主义以知识表示和推理为基础，连接主义以神经元之间的连接为基础，深度学习则以神经网络深度层的嵌套为基础。
目前，深度学习在人工智能领域的应用最为广泛。
二、人工智能技术体系人工智能技术体系主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
1.机器学习：机器学习是一种基于数据的学习方法，通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对新数据的预测和分析。
机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它基于神经网络模型，通过对大量数据进行学习，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习的代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
3.自然语言处理：自然语言处理是一种让机器理解和处理人类语言的方法。
自然语言处理的主要技术包括文本分类、情感分析、信息抽取等。
4.计算机视觉：计算机视觉是一种让机器能够像人类一样看待和识别图像和视频的技术。
计算机视觉的主要应用包括目标检测、图像识别、人脸识别等。
三、人工智能基本算法人工智能的基本算法包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、K 最近邻算法、神经网络等。
这些算法在人工智能领域的应用非常广泛，可以根据不同的任务和场景选择合适的算法进行应用。
1.决策树：决策树是一种常见的分类算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或回归分析。
决策树的优点是易于理解和实现，同时可以有效地处理非线性关系的数据。
人工智能概述
第 1 章 人工智能概述
2019-6-6
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、目标和策略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
现在, 人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。
因为该学科研究的是如何使机器(计算机)具有智能或者说如何
利用计算机实现智能的理论、 方法和技术, 所以, 当前的人
工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域, 也属于信息处
理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到
“智能”, 因此,人工智能又不局限于计算机、信息和自动化
2019-6-6
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第 1 章 人工智能概述
——人工智能是那些与人的思维相关的活动, 诸如决策、 问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978年)。
——人工智能是一种计算机能够思维, 使机器具有智力的 激动人心的新尝试(Haugeland,1985年)。
——人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做 得好的事情(Rich Knight, 1991年)。
2019-6-6
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8
第 1 章 人工智能概述
1.1.4
1.
符号智能就是符号人工智能, 它是模拟脑智能的人工智能, 也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 符号智能以符 号形式的知识和信息为基础, 主要通过逻辑推理, 运用知识进 行问题求解。符号智能的主要内容包括知识获取(knowledge acquisition)、 知识表示(knowledge representation)、 知 识组织与管理和知识运用等技术(这些构成了所谓的知识工程 (Knowledge Engineering, KE))以及基于知识的智能系统等。
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化子句集的过程
• • • • • • • • 1、消去蕴含词和等值词。 2、使否定词仅作用于原子公式。 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 4、消去存在量词。间无同名变元。 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
命题逻辑的归结原理
– 广度优先 – 深度有限 – 有界深度优先
• 启发式搜索（九宫重排为例）
– 局部择优 – 全局择优
状态图搜索（续1）
• 加权状态图搜索
– 分支界限 – 最近择优（瞎子爬山）
与或图搜索
• 与或图相关概念
– 本原问题、终止节点、端节点、与节点、 或节点 –与或图也是一个三元组 Q0 , F , Qn） –博弈树知识表示
• 博弈树搜索
状态图知识表示
• 状态空间（State Space）
–问题的状态空间是一个表示该问题全部 的可能状态及相互关系的图。 –一般用赋值有向图，包含
• S：问题的可能有的初始状态的集合； • F：操作的集合； • G：目标状态的集合。 • 状态空间常记为三元序列<S，F，G>
状态图搜索
• 穷举式搜索
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合 • 设σ是原子公式集S的一个合一，如果 对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ， 使得 θ ＝ σ •λ 则称σ为S的 最一般合一(Most General Unifier),简 称MGU。
谓词逻辑中的归结原理
• C1，C2为无相同变元的子句； L1，L2为其中的两个文字， L1和¬L2有最一般合一σ； C1，C2的二元归结式（二元消解式） 为： C1 σ －{L1 σ}） ∪ （ C2 σ－ {L2 σ}）
应用归结原理求取问题答案
（1）先为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词； （2）再对目标否定子句增配（以析取形式）一个辅助 谓词，该谓词的变元必须与对应目标谓词中的变元 完全一致； （3）进行归结； （4）当归结是刚好只剩下辅助谓词时，辅助谓词中原 变元位置上的项就是所求的结果。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α －ß剪枝技术
第5章基于谓词逻辑的机器推理
• • • • • • • 相关定义及概念 化子句集的过程 命题逻辑的归结原理 替换与合一 谓词逻辑中的归结原理 应用归结原理求取问题答案 归结策略
第一章 人工智能概述
• 什么是人工智能？人工智能的研究目 标和意义？ • 人工智能的研究途径与方法 • 人工智能的分支领域（基于应用领域） • 人工智能基本技术
第3章 图搜索技术
• 状态图知识表示 • 状态图搜索
– 穷举式搜索 – 启发式搜索 – 加权状态图搜索
• 与或图知识表示 • 与或图搜索
– 启发式与或树搜索
归结策略
• • • • • • 删除策略 支持集策略 线性归结策略 输入归结策略 单元归结策略 祖先过滤型策略
第6章 产生式系统
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法 （正向，反向）
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络