人工智能-北航6系人工智能课件 精品
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《人工智能》课件

我们将讨论机器人技术的 发展趋势,例如智能助手、 无人机和机器人外科手术。
深入研究人工智能可能导 致的伦理和法律问题,例 如数据隐私、人工智能武 器和就业市场变革。
人工智能技术的现状
机器学习
我们将介绍机器学习的基本原理 和主要方法,以及机器学习在各 个领域的应用案例。
自然语言处理
我们将探索自然语言处理技术, 包括文本分析、语音识别和机器 翻译的现状和发展。
我们将研究人工智能对就业、教育和社会结构等方面的深远影响。
2
生活影响
我们将讨论人工智能在日常生活中的应用,例如智能助手、智能家居和虚拟现实。
3
伦理考量
最后,我们将探讨人工智能的伦理考量,引发大家思考如何在发展人工智能的同 时保护人类价值和权益。
金融服务
深入了解人工智能在金融行业中的应用,例如风险评估、欺诈检测和智能投资顾问。
交通运输
我们将研究人工智能在自动驾驶汽车、智能交通管理和物流优化等领域的创新应用。
人工智能的未来发展趋势
1 增强学习
2 机器人技术
3 伦理和法律问题
探索增强学习的前沿技术, 了解如何使机器能够通过 反馈与环境互动自主学习 并改进。
计算机视觉
我们将介绍计算机视觉的进展, 包括图像识别、物体检测和人脸 识别等应用。
人工智能的优缺点
优点
我们将讨论人工智能的优点,例如提高效率、 创造新的机会和改善决策等方面的优势。
缺点
我们也将探讨人工智能的一些挑战和风险,例 如失业问题、不可靠的算法和伦理考量。
人工智能对社会和生活的影响
1
社会影响
2
发展阶段
我们将探索人工智能的发展阶段,从符号主义到神经网络,从弱人工智能到强人 工智能的演进。
人工智能 ppt课件

(2)自然数都是大于等于零的整数。 定义谓词如下: N(x):x是自然数。 I(x):x是整数。 GZ(x):x大于等于零。 (x)(N(x)→(GZ(x)∧I(x)))
(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。 定义谓词: SUMMER(x):x处于夏天。 DRY(x):x很干燥。 HOT(x):x很炎热。
f4:从B瓶往C瓶倒油, 把C瓶倒满。
f5:从B瓶往A瓶倒油, 把B瓶倒空。
f6:从B瓶往C瓶倒油, 把B瓶倒空。
f1 f5 f7 0,0
f7
f1 f5
f7:从C瓶往A瓶倒油,
5,2
f4 f2
f3
4,3 f1 5,3
f7 f3
f8
4,0
f4
f5
0,1
f6 f8
f1
1,0
f7 f3
1,3
把C瓶倒空。
f8:从C瓶往B瓶倒油, 把C瓶倒空。
0,1,0 L(0,1)
L(1,0) L(0,1)
2,2,0
3,1,0
L(1,1)
R(1,1)L(0,2) R(0,2)
3,3,1
R(1,0) R(0,1)
1,1,1
0,2,1
L(1,1)R(0,2)
R(1,1)
L(0,2)
0,0,0
L(0,1) R(0,1)
R(0,1) L(0,1)
3,2,0
0,1,1
➢例1:设有下列事实性知识: 张晓辉是一名计算机系的学生,但他不喜欢 编程序。李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
(1)定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。
人工智能培训课件

任务
计算机视觉的主要任务包括图像和视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分类与识别、场景理 解等。
图像处理与特征提取
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础,包括图像的灰度化、去噪、增强、变换等操作,旨在改善图像的质量 和可读性,为后续的视觉任务提供更好的输入。
特征提取
特征提取是从原始图像中提取出有用的信息,如边缘、角点、纹理等,为后续的分类、识别等任务提 供特征描述。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
分类
根据学习方式的不同,机器学习 可以分为监督学习、无监督学习 、半监督学习和强化学习等。
深度学习的定义与原理
定义
深度学习是机器学习的一种分支,它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程 。深度学习模型由多个层次的神经元组成,每个神经元都有一个权重,用于将 输入信号转换为输出信号。
原理
深度学习的原理是通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重,以最小化 预测结果与实际结果之间的误差。当模型训练完成后,它可以用于预测新的数 据。
05
人工智能实践案例
人脸识别系统设计与实现
总结词
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息 进行身份认证的生物识别技术。
详细描述
人脸识别系统包括人脸检测、人脸定位、人 脸特征提取和人脸匹配等步骤。在实现过程 中,需要选择合适的算法和模型,并进行大 量的训练和优化,以提高识别准确率和效率 。
智能推荐系统设计与实现
详细描述
自动驾驶系统包括感知、决策、控制等多个 模块,通过传感器、雷达等设备获取车辆周 围环境信息,再通过算法和模型进行决策和 控制,实现车辆的自主驾驶。在实现过程中 ,需要解决各种复杂场景下的自动驾驶问题
,并保证系统的可靠性和安全性。
计算机视觉的主要任务包括图像和视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分类与识别、场景理 解等。
图像处理与特征提取
图像处理
图像处理是计算机视觉的基础,包括图像的灰度化、去噪、增强、变换等操作,旨在改善图像的质量 和可读性,为后续的视觉任务提供更好的输入。
特征提取
特征提取是从原始图像中提取出有用的信息,如边缘、角点、纹理等,为后续的分类、识别等任务提 供特征描述。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。
分类
根据学习方式的不同,机器学习 可以分为监督学习、无监督学习 、半监督学习和强化学习等。
深度学习的定义与原理
定义
深度学习是机器学习的一种分支,它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程 。深度学习模型由多个层次的神经元组成,每个神经元都有一个权重,用于将 输入信号转换为输出信号。
原理
深度学习的原理是通过反向传播算法来不断调整神经元之间的权重,以最小化 预测结果与实际结果之间的误差。当模型训练完成后,它可以用于预测新的数 据。
05
人工智能实践案例
人脸识别系统设计与实现
总结词
人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息 进行身份认证的生物识别技术。
详细描述
人脸识别系统包括人脸检测、人脸定位、人 脸特征提取和人脸匹配等步骤。在实现过程 中,需要选择合适的算法和模型,并进行大 量的训练和优化,以提高识别准确率和效率 。
智能推荐系统设计与实现
详细描述
自动驾驶系统包括感知、决策、控制等多个 模块,通过传感器、雷达等设备获取车辆周 围环境信息,再通过算法和模型进行决策和 控制,实现车辆的自主驾驶。在实现过程中 ,需要解决各种复杂场景下的自动驾驶问题
,并保证系统的可靠性和安全性。
人工智能PPT

言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争,生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中, 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息,如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本,并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力,能够 进行复杂的思维活动,解决各种问题,并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题,分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题,简单问题 可以通过基于规则的方法解决,而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习,以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式, 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ,能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理,如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中,如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争,生成高质量的数据。
自然语言处理
文本分类
将文本分类到不同的类别中, 如情感分析、主题分类等。
信息抽取
从文本中提取关键信息,如命 名实体识别、关系抽取等。
机器翻译
将一种语言的文本自动翻译成 另一种语言。
语音识别
将语音转换成文本,并识别说 话人的意图。
特点
人工智能具有强大的信息处理能力、自主学习能力、推理能力和创造力,能够 进行复杂的思维活动,解决各种问题,并且能够适应不同的环境和任务。
人工智能的类型
基于问题类型的分类
分为确定性推理问题和不确定性推理 问题,分别对应于传统的人工智能和 现代的人工智能。
基于问题复杂性的分类
分为简单问题和复杂问题,简单问题 可以通过基于规则的方法解决,而复 杂问题则需要通过基于统计的方法解 决。
通过与环境的交互进行 学习,以实现长期目标
。
迁移学习
将在一个任务上学到的 知识应用于另一个任务
。
深度学习
01
02
03
04
神经网络
模拟人脑神经元的工作方式, 通过多层网络结构处理和传递
信息。
卷积神经网络
适用于图像识别和处理等任务 ,能够有效地提取图像特征。
循环神经网络
适用于序列数据和时间序列数 据处理,如语音识别和自然语
计算机视觉
图像分类
将图像分类到不同的类别中,如人脸识别、 物体识别等。
图像分割
将图像中的每个对象或区域分割出来。
目标检测
在图像中检测并定位目标对象。
立体视觉
通过多视角图像获取物体的三维信息。
03
人工智能机器人
(完整版)人工智能介绍PPT课件全

人的智能的理论、方法、技术及应用 系统的一门新的技术科学。
• 人工智能是计算机科学的一个分支,
它企图了解智能的实质,并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器,该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么?
What is Artificial Intelligence?
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度,这是保证科学技术“以 人为本”的根本,面对人类日益强大的科研能力,人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展,强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性,我们不难发现,它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器,这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展,并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
• 人工智能是计算机科学的一个分支,
它企图了解智能的实质,并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器,该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么?
What is Artificial Intelligence?
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度,这是保证科学技术“以 人为本”的根本,面对人类日益强大的科研能力,人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展,强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性,我们不难发现,它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器,这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展,并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能概论课件完整版

自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型,以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制,提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性,如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中,大量个人数据被采集和使用,但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的,于网络安全威胁和技术漏洞的存在,人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险,对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用,如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息,这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革,一些传统职业可 能会消失,而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用, 社会将面临一系列伦理挑战,如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
人工智能简介PPT学习课件

机器学习传统的算法包括关联规则、决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。机器学习已广泛应用于 数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场 分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
规则:牛肉—>鸡肉,购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习:一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支,它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功,进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点,“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例,支持高强度、复杂繁琐的办公业务,以帮助企业降低风险和成本。如,如机 器翻译是对文本数据的处理;使用自然语言处理和OCR(光学字符识别)技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口,它可以执行语音指令,降低温控器或打开电视频道,如Siri。再如,接收病人入院,或推荐产品和服务, 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务,通过学习到的认知参与人类互动。
规则:牛肉—>鸡肉,购买牛肉的顾客当中也购买了鸡肉可信度是3/4。
现阶段人工智能本质
深度学习:一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支,它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列特定 形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。
计算机系统的理论和发展能够执行 通常需要人类智能参与的任务。
AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、 感知、移动和操作物体的能力等。
2024/6/5
4
2 人工智能历史与现状
2024/6/5
5
发展历程
深度学习算法在语音和视觉识别上取得成功,进入感知智能时代。
2006年杰弗里辛顿提出学习生成模型的观点,“深度学习”神经网络使得人工 智能性能获得突破性进展。
手写和字符识别是认知自动化应用的范例,支持高强度、复杂繁琐的办公业务,以帮助企业降低风险和成本。如,如机 器翻译是对文本数据的处理;使用自然语言处理和OCR(光学字符识别)技术从文档中提取关键信息。
2024/6/5
16
应用领域
认知参与
系统通过认知技术与人类建立密切交互关系。
语音识别接口,它可以执行语音指令,降低温控器或打开电视频道,如Siri。再如,接收病人入院,或推荐产品和服务, 需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务,通过学习到的认知参与人类互动。
人工智能ArtificialIntelligence精品课件完整版

80年代以来旳实用化和工程化
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面,人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法-语义分析为主旳思想来自于规则旳措施,而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法-语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言,首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识,对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型,可用于词类旳 自动标注,以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点:
– 没有真正意义上旳语法分析,主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式,每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子,系统便查找与之匹配旳模式,一旦匹配成功, 系统就输出相应旳解释,不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析:将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法
• 主要特点是开始走向实用化和工程化。其主要标志之一是 有一批商品化旳自然语言人机接口系统和机器翻译系统推 向了市场。
• 另一方面,人们已经开始对大规模真实文本进行了解 • 句法-语义分析为主旳思想来自于规则旳措施,而规则不
可能把全部旳知识表达出来 –自然语言在数量上浩瀚无际 –在性质上具有不拟定性和模糊性。
Artificial Intelligence
NLP: 15
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
自然语言了解旳一般问题(13)
• 自然语言了解旳研究大致上经历了三个 时期
– 萌芽时期 – 发展时期
• 早期: 60年代以关键词匹配为主流 • 中期: 70年代以句法-语义分析为主流 • 近期: 80年代以来开始走向实用化和工程化
了解自然语言,首先要让计算机能从库存旳大规模语料中 自动或半自动地获取语言了解所需旳多种知识,对语言现 象作出客观旳、细致旳描述。
• 目前采用旳主要手段是建立多种统计模型,可用于词类旳 自动标注,以及句法语义旳更高层次旳分析。该措施能够 和规则措施相互补充。
Artificial Intelligence
自然语言了解旳一般问题(14)
• 60年代以关键词匹配为主流
特点:
– 没有真正意义上旳语法分析,主要依托关键词匹配技术来辨认输入 句子旳意义
– 在系统中事先存储了大量包括某些关键词旳模式,每个模式与一种 或多种解释(响应式)相相应。
– 每当输入一种句子,系统便查找与之匹配旳模式,一旦匹配成功, 系统就输出相应旳解释,不考虑其他成份对句子意义旳影响
– 语法分析:将单词之间旳线性顺序变换成一种显示单词 怎样与其他单词有关联旳构造。拟定语句是否合乎语法
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蕴含等价式: P Q P Q
…….; 量词转换律:
(x)P(x) ( x) P(x)
( x)P(x) ( x) P(x) 全称量词消去规则: (x)P(x) P(y)
存在量词消去规则:( x)P(x) P(c) c为常元 …….。
演绎推理方法
推理:根据一定准则,由前提判断导出称为结论的思维过程。
解释与赋值
解释定义:
一个解释 I 由以下四部分组成。
(1)指定一个非空集合 DI,称为 I 的论域; (2)对于每个常元 a,指定 DI 中的一个元素 aI; (3)对于每个n元函数符号 f,指定DI上的一个n元运算符 fI (4)对于每个n元谓词符号 P,指定DI上的一个 n 元谓词 PI
解释与赋值
▪子句集:
S = A11 A12 … A1n ,…, Am1 Am2 … Aml
子句的标准范式
合式谓词公式化子句集步骤 ( p43 )
▪ 合式公式 A 变换成子句集 SA 实例:
A=( x) ( P(x) (y) (R(y) S(x,y) ) )
合式公式化子句集实例
A (x)(P(x) (y)(R(y) S(x,y)) (x)(P(x) (y)( R(y) S(x,y)) 消 (x) (y)(P(x) ( R(y) S(x,y)) 前束 (x) (P(x) ( R(f(x)) S(x, f(x)))消
常元:
a, b, c,….,…..;
函数(词)符: Fn, gm, …..; e.g., f1(x): x的父亲。
谓词符:
Pn, Qm, R, …..; e.g., brother2(x, y)。
逻辑联词: , , , , 。
量词:
, 。
类自然语言的形式化的符号语言 (谓词公式描述) 强有力的推理方法(公理化推理方法、归结法); 坚实的理论证明基础(语义模型、推理的可靠性、
完备性研究等)。
逻辑是人工智能的重要基础
一阶逻辑对AI的贡献:
提出了陈述性知识表示方式 ; 将知识描述与知识处理相分离; 基于一阶逻辑扩展了多种应用逻辑
第8周
第三章 基于逻辑的问题求解方法
认知学派的层次划分
认知区域
功能
研究学派
------------------------------------------------------
理- 性带
逻辑学派、知 识工程学派
认知带
10s: 目标实现 1s: 简单操作合成 100ms:初级熟练操作 10ms: 符号存取
A,AB,AB,AB, (x) A 是合式谓词公式。 例:( x) ( P(x) (y) (R(y) S(x,y) ) )
等价公式
等价公式
( p41-42 )
得摩根定律: (P Q) P Q
分配律:
(P Q) P Q R ( P Q ) (R P ) ( R Q )
R ( P Q ) (R P) ( R Q )
基于逻辑的问题求解方法
逻辑是人工智能的重要基础 一阶逻辑的基本概念回顾 机器演绎推理技术 应用逻辑系统
机器演绎推理技术 – 归结法
谓词公式的规范化 谓词公式的合取范式 合取范式的子句集形式
推理过程规范化 命题逻辑归结原理 变量置换与合一 谓词归结证明系统的相关技术
谓词公式的子句形式
演绎推理、归纳推理、类比推理
演绎推理
推理方式:{A1,A2,…,An} |= B, iff
推理规则: ( x)( P(x) Q(x) )
P(a)
--------------------------------------
Q(a)
,
归原 理结
推理过程:反复运用等价公式、推理规则对已
知的谓词公式进行变换,得到所需的逻辑结论的 过程。
认知学派
(代表作:--SOAR)
神经带
联结学派
基于逻辑的问题求解方法
逻辑是人工智能的重要基础 一阶逻辑的基本概念回顾 基于一阶逻辑的演绎推理技术 应用逻辑系统
逻辑是人工智能的重要基础
人工智能遵循符号原理:将所有与问题有关的对象、
关系以及概念等进行形式化的表示和处理。
一阶逻辑满足形式化表达和处理要求 :
子句集SA={A1, A2,…, An } 无 型前束合取范式
子句的标准范式
无 型前束合取范式: (Q1x1)(Q2x2)…(Qnxn)M 其中, Qi:全称量词; xi:变元 母式:M = (A11 A12… A1n ) … (Am1 Am2… Aml )
是合取范式, 其中, Aij是文字。
其它:
(, ), ,。
一阶逻辑的基本概念回顾
一阶谓词逻辑的符号体系
字符表 项、谓词合式公式 等价公式 演绎推理方法
项、谓词合式公式
项:
合适谓词公式
常元: a,b,…; 变元: x,y,….; 函词: fn(x1,x2,…xn) ,其中, xi是项。
原子公式 Pn(x1,x2,…xn)是合式谓词公式 ,其中, xi 是项。 设: A,B是合式谓词公式,则
赋值定义:
设 I 是一个解释,将所有变元组成的集合映射到论
域 DI 的函数称为 I 中的赋值v。
解释和赋值共同规定了项和公式的意义。
例:设 DI 为自然数集合,fI 是自然数乘法,gI 是自然 数加法,aI = 2,I中赋值 v 使 v(x) = 1。 项 f(g(a,x),a)在 I 和 v 下的意义: I(f(g(a,x),a))(v) = ?
文字: 原子公式及其否定: P(x1,x2,…xn) , Q(x1,x2,…xm) 子句: 文字的有穷集合:{ P(x1,x2,…xn) , Q(x1,x2,…xm)} 空子句: 不含任何文字的子句: 基子句: 不含任何变元的子句:P(A), R(b, f(b))
▪ 空子句 永假公式 F 子句与合适 公式对应关系 非空子句{L1, L2,… , Ln } 析取式 L1 L2… Ln
--- 如时序 ( p53 )、模糊、非单调等多种应用逻辑。
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