人工智能原理 智能体 2-3 工作环境
人工智能的工作原理
人工智能的工作原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能思维过程的技术，通过计算机系统来实现类似人类智能的功能。
人工智能的工作原理主要包括数据采集、数据处理、机器学习和决策输出等几个关键步骤。
一、数据采集数据是人工智能的基础，没有数据支撑就无法进行智能决策。
数据采集是指通过各种传感器、摄像头、麦克风等设备获取各类信息，将现实世界中的数据转化为计算机可识别的数字信号。
数据采集的方式多种多样，可以是结构化数据，也可以是非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。
二、数据处理数据处理是人工智能的第二个重要步骤，通过对采集到的数据进行清洗、整理、转换等操作，使其变得更加规范化和易于分析。
数据处理的过程中，通常会涉及到数据清洗、数据转换、数据集成、数据存储等技术，以确保数据的质量和完整性。
三、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机系统从数据中学习规律和模式，从而不断优化算法和提升性能。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习、强化学习等几种方法，通过大量的数据训练模型，使其具备智能决策和预测能力。
1. 监督学习监督学习是一种通过已标记的训练数据来训练模型的方法，模型通过学习输入和输出之间的映射关系，从而能够对新的数据进行预测和分类。
监督学习常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和规律的方法，模型通过发现数据之间的隐藏结构和关系，实现数据的聚类、降维、异常检测等功能。
无监督学习常用于数据挖掘、推荐系统、异常检测等领域。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来学习最优决策策略的方法，模型通过与环境的交互不断调整策略，以获得最大的累积奖励。
强化学习常用于游戏对战、自动驾驶、机器人控制等领域。
四、决策输出在经过数据采集、数据处理和机器学习等步骤之后，人工智能系统将根据学习到的模式和规律做出相应的决策和预测。
人工智能(AI)原理及其应用
第二章 知识表示
知识是一切智能行为的基础。知识表 示方法是人工智能的中心内容之一。 知识、知识表示的概念 各种知识表示方法及其特点
1、状态空间法 3、产生式表示法 5、框架表示法 7、过程表示法 2、谓词表示法 4、语义网络法 6、脚本表示法 8、面向对象表示法
第二章 知识表示
第一章 人工智能概述
三、人工智能的特点
– 人工的智能：使计算机具有和人相类似的，对 事件和环境的反应和行动的理性反映能力。研 究如何用计算机解决需要人的复杂智慧才能解 决的问题；难解问题的近似解决算法 。 – 研究方法的是：逻辑，数学和工程方法。
第一章 人工智能概述
– 困难：知识的复杂性; 表达不完整知识; 推理的 时空爆炸性; 学习; 规划; 多主体通信等。没有 可靠的理论。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
人工智能原理及其应用
人工智能原理及其应用
Artificial Intelligence （AI） 人工智能是一门广泛的交叉和前沿科学， 从1956年正式提出人工智能学科算起，已 有40多年历史。目前人工智能在发展过程 中既有突破但也面临很大的困难
第一章 人工智能概述
第一章 人工智能概述
– 人工智能的DNA？ Nilsson,1974
• • • • 知识的模型化和表示； 常识性推理、演绎和问题求解； 启发式搜索； 人工智能系统和语言。
第一章 人工智能概述
我们认为，一般来说，人工智能可以分为三个基 础性领域： • 知识表示。研究各种适合在计算机上表示各类知 识的形式化方法，求解问题需要的各种知识，概 括起来分为三类：叙述性知识、过程性知识、控 制性知识。 2) 知识获取。包括推理技术、启发式搜索技术、类 比推理技术等等。主要研究各种问题的求解规律 ，设计可机械地执行的智能算子用以实现问题求 解过程。
人工智能原理 智能体 2-5 智能主体类别
人工智能原理智能体 2-5 智能主体类别在探讨人工智能的领域中，智能体是一个核心概念。
智能体可以被理解为能够感知环境、进行决策并采取行动以实现特定目标的实体。
而智能主体类别则是对不同类型智能体的分类和描述，这有助于我们更深入地理解智能体的特性和应用场景。
首先，让我们来认识一下反应式智能主体。
这类智能体的行为完全基于当前的感知输入，它们不会对过去的经验进行记忆或对未来进行规划。
反应式智能主体的决策过程非常迅速，适用于那些需要实时响应且环境相对简单的场景。
比如说，在一些简单的游戏中，如贪吃蛇，游戏中的蛇就是一个反应式智能主体。
它只根据当前屏幕上的食物位置和自身的身体位置来决定移动方向，而不会考虑之前的移动路径或者未来可能出现的情况。
与反应式智能主体相对的是基于模型的智能主体。
这类智能体会构建一个关于环境的内部模型，并利用这个模型来进行预测和决策。
它们能够考虑过去的经验和未来的可能性，从而做出更加复杂和明智的决策。
一个常见的例子是自动驾驶汽车。
汽车需要感知周围的路况、交通信号等信息，并基于这些信息以及事先建立的交通规则和车辆动力学模型，来规划行驶路线和控制速度。
接下来是目标驱动智能主体。
这类智能体具有明确的目标，并会不断努力去实现这些目标。
它们会评估不同的行动方案，选择那些最有可能帮助它们达成目标的行动。
比如在一个物流配送系统中，智能体的目标是在最短的时间内将货物准确地送达各个目的地。
为了实现这个目标，它会考虑货物的数量、配送地点、交通状况等因素，制定最优的配送路线。
然后是学习型智能主体。
这种智能体能够通过与环境的交互和经验的积累来不断改进自己的行为。
学习型智能主体可以使用各种机器学习算法，如监督学习、强化学习等，来提升自己的性能。
例如，一个智能客服系统通过不断接收用户的问题和反馈，逐渐学习如何更准确地回答各种问题，提供更好的服务。
除了以上几种常见的智能主体类别，还有一些其他类型的智能主体。
比如社交智能主体，它们能够理解和响应其他智能体的情感和意图，从而更好地在社交环境中进行交互。
人工智能原理
人工智能原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和智能决策的学科。
随着计算机技术的不断进步，人工智能在各个领域得到了广泛的应用，并对我们的生活、工作产生了深远的影响。
本文将重点介绍人工智能的原理及其应用，以及对社会的影响。
一、人工智能的原理人工智能的原理主要包括机器学习、深度学习和自然语言处理等技术。
1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它通过让计算机从大量的数据中学习并自动提取特征，从而实现自动化的信息处理和决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和增强学习等不同的学习方式。
监督学习通过已有的标记数据来进行学习和预测；无监督学习则是对无标记数据进行学习和模式识别；增强学习则通过试错的方式来进行学习，以获得最优的决策策略。
2. 深度学习深度学习是机器学习中的一种技术方法，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元之间的连接来实现信息的处理和决策。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果，使得计算机能够更加准确地理解和处理复杂的数据。
3. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，它主要研究如何让计算机能够理解和处理人类的语言。
自然语言处理包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等技术，可以实现机器翻译、智能问答和文本自动摘要等功能。
自然语言处理的发展使得计算机能够与人进行更加自然和智能的交互。
二、人工智能的应用人工智能的应用已经渗透到各个行业和领域，为我们的生活和工作带来了许多便利和改变。
1. 交通运输人工智能在交通运输领域的应用主要体现在智能交通系统、自动驾驶和交通预测等方面。
智能交通系统能够通过智能信号灯和智能调度系统，优化交通流量，减少交通拥堵；自动驾驶技术则可以实现无人驾驶，提高交通安全性和效率；交通预测可以通过分析大数据和智能算法，预测交通状况和出行需求。
2. 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用包括医学影像诊断、个性化医疗和健康管理等方面。
人工智能的基本原理
人工智能的基本原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能，它是计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学等多学科交叉的产物。
人工智能的基本原理包括以下几个方面：1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机通过学习数据和经验，自动提高其性能的过程。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指通过已知的输入和输出数据来训练模型，使其能够预测新的输入数据的输出结果；无监督学习是指通过未标记的数据来训练模型，使其能够自动发现数据中的模式和规律；强化学习是指通过与环境的交互来训练模型，使其能够在不断试错中逐步提高性能。
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人类语言的技术。
它包括语音识别、文本分析、机器翻译等多个方面。
自然语言处理的目标是让计算机能够像人类一样理解和使用语言，从而实现人机交互和智能化的应用。
3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。
它包括图像识别、目标检测、人脸识别等多个方面。
计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样理解和处理图像和视频，从而实现智能化的视觉应用。
4. 知识表示与推理知识表示与推理是指将人类知识转化为计算机可处理的形式，并通过逻辑推理等方式来实现智能化的决策和推理。
它包括知识表示、知识推理、专家系统等多个方面。
知识表示与推理的目标是让计算机能够像人类一样理解和应用知识，从而实现智能化的决策和推理。
总之，人工智能的基本原理涉及多个方面，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理等。
这些技术的不断发展和应用，将为人类带来更多的便利和创新。
人工智能原理
人工智能原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习、理解和决策的科学。
它涉及多个学科领域，包括计算机科学、数学、心理学、神经科学和哲学等，旨在开发出具备类似人类智能的智能系统。
本文将介绍人工智能的基本原理，并探讨其应用和发展趋势。
一、人工智能的基本原理1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它是指让计算机从数据中学习，并通过训练和优化算法，改进自身的性能。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
监督学习通过给计算机输入标记好的数据和相应的标签，让其学习到输入和输出之间的关系。
无监督学习则不需要标记好的数据，计算机会自动挖掘数据中的模式和结构。
强化学习是通过给计算机设定奖励机制，让其通过试错来学习和优化决策策略。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，主要利用人工神经网络来模拟人类大脑的运作方式。
它由多个神经网络层级组成，每一层级都从前一层级接收输入并输出处理结果。
通过深度学习，计算机可以学习到更加复杂抽象的特征和模式，实现更高级别的认知任务，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和生成自然语言的能力。
它结合了计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的知识，旨在实现机器能够像人类一样理解和处理语言信息。
自然语言处理的应用非常广泛，包括机器翻译、文本分类、问答系统和情感分析等。
二、人工智能的应用1. 无人驾驶无人驾驶是人工智能在交通领域的一大应用。
借助感知技术、决策算法和控制系统，无人驾驶汽车可以在不需要人类干预的情况下完成自主导航和驾驶任务。
无人驾驶技术的发展对交通安全、能源消耗和交通拥堵等方面都具有重要意义。
2. 聊天机器人聊天机器人是一种模拟人类对话的计算机程序。
它通过自然语言处理和机器学习等技术，能够理解用户的问题并给出相应的回答。
聊天机器人可以应用于客服、虚拟助手和语言学习等场景，为用户提供便捷的服务和沟通渠道。
智能体的基本工作原理
智能体的基本工作原理
智能体是机器人研究中的一个重要概念，它是一种完全自主的、具有决策能力
的机器人。
它能自主处理问题，能够从源环境中获取足够的信息，从而提升其自身的能力和解决能力，并灵活地完成解决任务的需求。
智能体作为“通用移动机器人”，可以在各种特定环境中运行，实现智能决策
与控制。
它是一类完全自主机器，通过自身可见或不可见的传感器收到和处理外界环境中信息，以及根据自身计划完成指定任务。
智能体的结构通常包括一种移动机器人体、传感器、计算机控制、等等。
这提
供了一种灵活的、可设计的算法，通过识别和处理信息自主地完成任务。
为了实
现更佳的动态表现，智能体需要更加高级的传感器，如环境传感器和控制传感器，可实时地提供不断变化的环境信息以帮助机器人作出更好的判断和决策。
智能体的最终依赖的是机器学习，即模式识别方法。
模式识别是人工智能技术
的核心，它指的是机器能够从大量真实数据中学习，理解出一些模式，从而实现自主的行为表现。
机器学习具有物理计算结构和模型技术，可以运用统计技术进行数据分析与预测，从而使智能体拥有自动感知、自动决策以及自动行动能力，实现持续自我更新及改良。
智能体是现代技术发展中具有重要作用的一类机器人，它具有智能决策的能力，可以通过模式识别和机器学习，不断获取和更新来自环境信息，从而不断提升自身的解决能力和能力，可实现复杂任务的独立执行。
人工智能机器人的工作原理
人工智能机器人的工作原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展已经引领了科技领域的巨大变革，其中最引人关注的就是人工智能机器人。
人工智能机器人是一种能够模拟和执行人类行为的自动化机器，其背后蕴含着复杂而精准的工作原理。
本文将探讨人工智能机器人的工作原理及其相关技术。
一、感知与识别人工智能机器人具备感知环境以及对环境中的信息进行识别和理解的能力。
为了实现这一功能，机器人通常搭载了各种传感器，如摄像头、麦克风、声纳等。
这些传感器能够获取环境中的图像、声音、距离等数据，并通过信号处理和算法分析，将其转化为可理解的信息。
例如，机器人利用摄像头获取图像信息，经过图像处理技术可以识别出物体、人脸等。
二、决策与规划在感知与识别的基础上，人工智能机器人需要具备决策与规划的能力，即能够根据感知到的信息制定合理的行动策略。
这一过程依赖于深度学习和机器学习等技术，通过分析和比对大量的数据，机器人能够学习并提取出规律和模式，并在未知情况下做出决策。
例如，机器人在进行路径规划时，可以通过学习周围环境的数据，并基于算法判断出最优路径。
三、执行与交互人工智能机器人工作的关键在于能够执行任务和与人类交互。
基于感知、识别、决策与规划的结果，机器人能够通过操控机械手臂、驱动轮子等实现任务的执行。
同时，机器人还能通过显示屏、语音合成器等交互方式与人进行沟通和交流。
这一过程需要涉及到机械设计、电子技术以及自然语言处理等多个领域的知识。
四、学习与优化人工智能机器人具备学习和优化的能力，即可以通过与环境的交互来不断改进和提升自身性能。
这需要依赖于反馈机制和强化学习等技术。
机器人能够通过与环境的不断互动获取更多的数据，并通过分析和评估这些数据来优化自己的行为和决策。
例如，在自动驾驶领域，机器人可以通过不断积累驾驶数据，并进行模拟和训练，以提高驾驶的准确性和安全性。
综上所述，人工智能机器人的工作原理涵盖了感知与识别、决策与规划、执行与交互以及学习与优化等多个方面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2. Intelligent Agents Contents:☐2.1. Approaches for Artificial Intelligence☐2.2. Rational Agents☐2.3. Task Environments☐2.4. Intelligent Agent Structure☐2.5. Category of Intelligent Agents2.3. Task Environments Contents:☐2.3.1. PEAS Description☐2.3.2. Environment Types☐PEAS is a task environment specification,stands for:PEAS 是一种任务环境的规范，代表：What is PEAS 什么是PEAS☐In the simple vacuum-cleaner agent, we had to specify the performance measure, the environment, and the agent’s actuators and sensors.在真空吸尘器智能体这个例子中，我们曾经详述了性能指标、环境、智能体的动作器和感受器。
☐For building rational agents, we must think about task environments, which are the “problems” to which agents are the “solutions”.为了构建理性智能体，我们必须思考关于任务环境，这是“问题”，而智能体是“解决方式”。
P erformance E nvironment A ctuators S ensors ⏹性能⏹环境⏹动作器⏹感受器Agent Type: Taxi driver智能体类型：的士司机Performance Environment Actuators Sensorssafefastlegal comfortableprofits 安全快速守法舒适收益roadstrafficpedestrianscustomers道路交通行人顾客steeringacceleratorbrakesignalhorndisplay方向盘油门刹车器信号喇叭显示器camerassonarspeedometerGPSodometeraccelerometerengine sensorskeyboard摄像头声纳速度仪GPS里程表加速度计引擎传感器操作盘Agent Type: Satellite image analysis system智能体类型：卫星图像分析系统Performance Environment Actuators Sensorscorrect image categorization.downlink from orbitingsatellite.display of scenecategorization.color pixel arrays.正确的图像归类轨道卫星的下行信道场景归类的显示颜色像素阵列Agent Type: Internet shopping智能体类型：网上购物Performance Environment Actuators Sensorspricequality appropriatenessefficiency 价格质量合理性效率Websitesvendorsshippers网站厂商货主display to userfollow URLfill in form商品展示跟随URL填单Webpages(text,image,scripts)网页(文本、图像、脚本)2.3. Task Environments Contents:☐2.3.1. PEAS Description☐2.3.2. Environment Types☐Fully observable vs. partially observable 完全可观测与部分可观测An agent’s sensors give it access to the complete state of the environment at each point in time, then the task environment is fully observable.一个智能体的传感器在每个时间点上可访问环境的完整状态，则该任务环境是完全可观测的。
☐Single agent vs. multi-agent 单智能体与多智能体An agent operating by itself in an environment, then it is fully single agent.一个智能体在一个环境内自运行，则他就是一个单智能体。
☐Deterministic vs. stochastic 确定性与随机性The next state of the environment is completely determined by the current state and the action executed by the agent, then the environment is deterministic.环境的下一个状态完全由当前的状态和由该智能体执行的动作所决定，则该环境是确定性的。
☐Episodic vs. sequential 阵发性与连续性The agent’s experience is divided into atomic episodes, and the choice of action in each episode depends only on the episode itself.智能体的动作过程被分为原子的片段，并且每个片段的动作选择仅仅依赖于片段本身。
☐Dynamic vs. static 动态与静态If the environment can change while an agent is deliberating, then the environment is dynamic for that agent; otherwise it is static.如果环境随智能体的行为而改变，则该智能体的环境是动态的；否则是静态的。
⏹Semi-dynamic半动态If the environment itself does not change with the passage of time but theagent‘s performance score does.如果环境本身不随时间的推移而改变，但该智能体的性能发生变化。
☐Discrete vs. continuous 离散与连续⏹The discrete/continuous distinction applies to the state of the environment, tothe way time is handled, and to the percepts and actions of the agent.离散与连续的区别在于环境的状态、时间处理的方式、以及感知和智能体的动作。
☐Known vs. unknown 已知与未知⏹In a known environment, the outcomes for all actions are given.在一个已知的环境下，所有动作的结果是给定的。
⏹Obviously, if the environment is unknown, the agent will have to learn how itworks in order to make good decisions.显然，如果环境是未知的，则该智能体将需要学习如何动作，以便做出正确的决策。
Example: Task environments and their characteristics 任务环境及其特性2.3.2. Environment TypesEnvironment Types环境类型Example Agents智能体举例Taxi driving的士司机Image analysis图像分析Internet shopping网上购物ObservableAgents DeterministicEpisodicDynamicDiscrete 可观测智能体确定性阵发性动态离散PartiallyMultiStochasticSequentialDynamicContinuous部分多个随机顺序动态连续FullySingleDeterministicEpisodicSemiContinuous完全单个确定阵发半动态连续PartiallySingleStochasticSequentialSemiDiscrete部分单个随机顺序半动态离散Artificial Intelligence::Basics::Agent45。