哈工大人工智能课件chpt3
ChatGPT技术原理及解读PPT

推出
注册火爆
2022年11月底,人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出,迅速在社交媒体上走红,短短5天,注册用户数就超过 100万。
试点订阅计划 ChatGPT Plus
2023年2月2日,美国人工智能(AI)公司OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供,订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务,及尝试新功能和优化的优先权。
经校准合格的设备和工具,应贴上“合格”标签,注明“校验结果”和“有效期”并应在《监理项目部设施清单》中标明“校验结果”、“有效期”, b.幕墙板块,以竖叠包装安置于木箱中并规定好,玻璃是脆性材料,所以每一板块之间需用软性材料隔衬,以防止搬运过程中受碰撞破损,以及避免运输中摩擦和划伤镀膜表面。 b.检查表面喷涂层的厚度和质量是否符合幕墙施工合同技术要求。
目录
CONTENTS
01 名 词 定 义 02 ChatGPT发展历程 03 ChatGPT技术逻辑 04 社 会 运 用
l a).项目经理应按专用条款约定的日期,将施工组织设计和工程进度计划提交工程师,工程师按专用条款约定的时间预以确认或提出修改意见,逾期不确认也不提出书面意见的,视为同意。 1 确保全体监理人员严格执行法律、法规、规范和公司的各项规章制度,公正、独立和自主地开展监理工作,全力维护建设单位的合法权益。 检查预埋件是否齐全,位置是否正确,必要时采取补救措施;采用化学锚栓和膨胀螺栓时应在现场进行抗拉拔试验,经业主及监理认可后方能使用。
1.1.3 贯彻执行国家和地方政府颁发的技术法规、标准和规范,管理法规性文件,技术性文件的管理; 1.1.4 明确实施体系改进策划的职责和权限、所需的资源,以及相应的改进需求和评价改进业绩的指标。 1.1.1 负责公司员工的岗位资格和学历培训的管理,负责公司人才资源调配及信息管理;
人工智能AIChat产品介绍PPT模板(完美版)

人工智能Chat产S
目 录
01
03
产品概述
产品优势
2023年
02
04
产品功能
应用场景
CONTENTS
第一单元
产品概述
01.
2023年
单击此处输入你的正文,文字是您思想的提炼,为了最终演示发布的良好效果,请尽量言简意赅的阐述观点;根据需要可酌情增减文字,以便观者可以准确理解您所传达的信息。您的正文已经简明扼要,字字珠玑,但信息却错综复杂,需要用更多的文字来表述;但请您尽可能提炼思想的精髓,否则容易造成观者的阅读压力,适得其反。
产品概述
单击此处输入你的正文,文字是您思想的提炼,为了最终演示发布的良好效果,请尽量言简意赅的阐述观点;
产品概述
产品概述
第二单元
产品功能
02.
2023年
01.
产品功能
02.
产品功能
03.
产品功能
04.
产品功能
产品功能
产品功能
产品功能
产品功能
第三单元
产品优势
03.
2023年
产品优势
产品优势
产品优势
Product Overview
CHAT ROBOT
2.0版本
产品概述
单击此处输入你的正文,文字是您思想的提炼,为了最终演示发布的良好效果,请尽量言简意赅的阐述观点;根据需要可酌情增减文字,以便观者可以准确理解您所传达的信息。您的正文已经简明扼要,字字珠玑,但信息却错综复杂,需要用更多的文字来表述;
CHAT ROBOT
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人工智能 哈工大 第3 章 搜索推理技术2

2005-4-20IT&NLP Lily Shan1第3 章搜索推理技术讲师: 单丽莉IT&NLPhttp://2005-4-20IT&NLP Lily Shan 2第3 章搜索推理技术3.1 图搜索策略3.2 盲目搜索3.3 启发式搜索3.4 消解原理3.5 规则演绎系统3.6 产生式系统3.7 系统组织技术3.8 不确定性推理2005-4-20IT&NLP Lily Shan 33.1 图搜索策略3.1.1 问题求解的过程3.1.2 图搜索的一般过程443.1.1 问题求解的过程1.问题的表示: 主要采用状态空间法(状态空间图)和问题归约法(与或图).2.问题的求解: 通过在图(“状态空间图”或”与或图”)中进行搜索, 寻找一条路径的方法.–一般搜索: 从初始节点出发, 扩展节点, 并沿子节点推进, 继续扩展选择的子节点, 直到找到通向目标结点的路径, 或找到解树为止.肓目搜索:是按预定的控制策略进行搜索, 在搜索过程中获得的中间信息并不改变控制策略。
启发式搜索: 是在搜索过程中加入了与问题有关的启发性信息, 缩小问题的搜索范围,指导搜索朝着最有希望的方向前进,以尽快地找到问题的(最优)解.553.1.2 图搜索的一般过程数据结构: –OPEN: 未扩展节点表–CLOSED: 已扩展节点表算法过程(1)建立一个只含有起始节点S 的搜索图G, 把S 放到一个叫作OPEN 的未扩展节点表中;(2)建立一个叫做CLOSED 的已扩展节点表, 其初始为空表;(3)LOOP: 若OPEN 表是空表, 则失败退出;(4)选择OPEN 表上的第一个节点,把它从OPEN 表移出并放进CLOSED 表中,称此节点为节点n;(5)若n 为一目标节点,则有解并成功退出, 此解是追踪图G 中沿着指针从n 到S 这条路径而得到的(指针将在第(7)步中设置);2005-4-20IT&NLP Lily Shan 63.1.2 图搜索的一般过程(续)(6)扩展节点n, 同时生成不是n 的祖先的那些后继节点的集合M.把M 的这些成员作为n 的后继节点添入图G 中;(7)对那些未曾在G 中出现过的(即未曾在OPEN 表上或CLOSED 表中出现过的)M 成员设置一个通向n 的指针, 把M 的这些成员加进OPEN 表. 对已经在OPEN 或CLOSED 表上的每一个M 成员,确定是否需要更改通到n 的指针方向. 对已在CLOSED 表上的每个M 成员,确定是否需要更改图G 中通向它的每个后裔节点的指针方向;(8)按某一任意方式或按某个探试值, 重排OPEN 表;(9)Go Loop.7把S 放入OPEN 表OPEN 表为空?失败开始把第一个节点(n )从OPEN 表移至CLOSED 表n 是否为目标节点?成功把n 的后继节点n 放入OPEN 表的末端,提供返回节点n 的指针修改指针方向重排OPEN 表是否是否图3.1 图搜索过程框图2005-4-20IT&NLP Lily Shan 83.1.2 图搜索的一般过程(续)过程说明:①搜索图: 图搜索的一般过程生成一个明确图G, 称为搜索图.②搜索树: 图搜索的一般过程生成G 的一个子集T 称为搜索树. 由步骤(7)中设置的指针来确定.③G 中每个节点(S 除外)都有一个只指向G 中一个父辈节点的指针, 该父辈节点就定为树中那个节点的惟一父辈节点.④OPEN 表上的节点都是搜索图上未被扩展的端节点, 而CLOSED 表上的节点, 或者是已被扩展但没有生成后继节点的端节点, 或者是搜索树的非端节点.93.1.2 图搜索的一般过程(续)⑤步骤(8)对OPEN 表上的节点进行排序, 以便选出一个”最好”的节点作为步骤(4)扩展使用.①排序可以是任意的即肓目的(盲目搜索)②可以用启发信息为依据(启发式搜索)⑥当扩展某个节点时, 搜索图已经保存了从初始节点到该节点的搜索树.⑦每当被选作扩展的节点为目标节点时,这一过程就宣告成功结束. 这时, 从目标节点按指向父节点的指针不断回溯,能够重现从起始节点到目标节点的成功路径.⑧当搜索树不再剩有末被扩展的端节点时(即OPEN 表为空时), 过程就以失败告终. 从起始节点, 达不到目标节点.10⑨步骤(6)扩展节点时, 生成一个节点的所有后继节点.⑩步骤(7)的说明: 特别地用于启发式搜索S 0312图3.2 扩展节点1以前的搜索图45图3.3 扩展节点1以后的搜索图S 0312456788762005-4-20IT&NLP Lily Shan 113.2 盲目搜索3.2.1 宽度优先搜索3.2.1 深度优先搜索3.2.3 等代价搜索12宽度优先搜索: 如果搜索是以接近起始节点的程度来依次扩展节点, 那么这种搜索叫做宽度优先搜索(breadth -first search).SL OM FP FFQ N F图3.4 宽度优先搜索示意图2005-4-20IT&NLP Lily Shan133.2.1 宽度优先搜索(续)宽度优先搜索算法如下:(1)把起始节点放到OPEN 表中(如果该起始节点为一目标节点,则求得一个解答).(2)如果OPEN 是个空表, 则没有解,失败退出;否则继续.(3)把第一个节点(节点n) 从OPEN 表移出,并把它放入CLOSED 的扩展节点表中.(4)扩展节点n. 如果没有后继节点,则转向步骤(2).(5)把n 的所有后继节点放到OPEN 表的末端, 并提供从这些后继节点回到n 的指针.(6)如果n 的任一个后继节点是个目标节点, 则找到一个解答, 成功退出; 否则转向步骤(2);2005-4-20IT&NLP Lily Shan143.2.1 宽度优先搜索(续)宽度优先搜索算法说明:(1)搜索树: 搜索过程产生的节点和指针构成一棵隐式定义的状态空间图的子树, 称为搜索树.(2)如果问题有解, 宽度优先算法能够保证找到一条通向目标节点的最短路径(即找到最优解).(3)如要问题无解,对于有限图,该算法会失败退出;对于无限图,则永远不会终止15把S 放入OPEN 表OPEN 表是否为空表?失败起始把第一个节点n 从OPEN 表移至CLOSED 表扩展n , 把n 的后继节点n 放入OPEN 表的末端,提供返回节点n 的指针是否否图3.5 宽度优先算法框图是否有任何后继节点为目标节点?成功是2005-4-20IT&NLP Lily Shan16例: 八数码难题. 在3×3的方格棋盘上,分别放置了标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的八张牌, 初始状态如图3.6 S 0所示, 目标状态如图3.6 S g 所示, 要求应用宽度优先搜索策略寻找从初始状态到目标状态的解路径.2831476512384765图3.6 八数码难题S 0S g177652834765231476528317652831475184683247652837465112314765231476588832476512837465112347658234176588324765183247651283746512837465112347658123476582834175628137652831576442831475283147566281376542831576428317546图3.7 八数码难题的宽度优先搜索树2005-4-20IT&NLP Lily Shan18深度优先搜索: 在搜索过程中, 首先扩展最新产生的(即最深的)节点, 这种搜索叫做深度优先搜索.SL OM FP FFQ N F图3.8 宽度优先搜索示意图193.2.2 深度优先搜索(续)节点深度定义:(1) 起始节点(即根节点)的深度为0.(2) 任何其他节点的深度等于其父辈节点的深度加1.深度界限:–为了避免考虑太长的路径(防止搜索过程沿着无益的路径扩展下去), 往往给出一个节点扩展的最大深度, 称为深度界限.–任何节点如果达到了深度界限,那么都将把它们作为没有后继节点来处理.–即使应用了深度界限, 深度优先搜索所求得的解答路径也不一定就是最短路径.2005-4-20IT&NLP Lily Shan203.2.2 深度优先搜索(续)含有深度界限的深度优先搜索算法:(1)把起始节点S 放到未扩展节点OPEN 表中. 如果此节点为一目标节点,则得到一个解.(2)如果OPEN 为一空表,则失败退出.(3)把第一个节点(节点n)从OPEN 表移到CLOSED 表.(4)如果节点n 的深度等于最大深度,则转向步骤(2).(5)扩展节点n, 产生其全部后裔,并把它们放入OPEN 表的前头.如果没有后裔,则转向步骤(2);(6)如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向步骤(2);21OPEN 表是否为空?失败把OPEN 表中的第一个节点n 移入CLOSED 表扩展节点n , 把其后裔n 放入OPEN 表的前端,提供返回节点n 的指针是否否是否有任何后继节点为目标节点?成功是图3.9 有界深度优先搜索算法框图S 是否为目标节点?成功是否节点n 的深度是否等于深度界限?是否22765283476523147652831765283147518462314765231476588123476582341765812347658123476582834175628314752831475662813765283157644281376542831576428317546234176582341576828137654248137652813754628316754...图3.10 八数码难题深度界限为4的深度优先搜索树Return to f233.2.3 等代价搜索宽度优先的局限:–在宽度优先搜索中作了一种假设, 认为状态空间中各边的代价都相同, 且都为一个单位量.从而可用路径的长度代替路径的代价.–然而, 对许多问题这种假设是不现实的, 它们的状态空间中的各个边的代价不可能完全相同.例: 城市交通问题.–为此, 需要在搜索树中给每条边都标上其代价.代价树: 在搜索树中给每条边都标上其代价. 这种边上标有代价的树称为代价树.等代价搜索: 寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题, 叫做等代价搜索.–在等代价搜索算法中, 是沿着等代价路径断层进行扩展的.2005-4-20IT&NLP Lily Shan24例: 城市交通问题. 设有5个城市, 它们之间的交通路线如图3.11所示, 图中的数字表示两个城市之间的交通费用,即代价. 用等代价搜索, 求从A 市出发到E 市, 费用最小的交通路线.ABCDE342453图3.11 城市交通图2005-4-20IT&NLP Lily Shan 25解: 其代价搜索树如右下图:最优解: A,C,D,E AC1D134B2E2E3图3.12 城市交通图的代价搜索树2434523B1E1D2C2ABC DE342453图3.11 城市交通图2005-4-20IT&NLP Lily Shan 263.2.3 等代价搜索(续)记号–c (i , j ): 从节点I 到其后继节点j 的连接弧线代价.–g (i ):从起始节点S 到任一节点i 的路径代价(即是从起始节点S 到节点i 的最少代价路径上的代价).2005-4-20IT&NLP Lily Shan273.2.3 等代价搜索(续)等代价搜索算法:(1)把起始节点S 放到未扩展节点有OPEN 中.如果此起始节点为一目标节点,则求得一个解;否是令g(S )=0.(2)如果OPEN 是个空表,则没有解而失败退出.(3)从OPEN 表中选择一个节点I,使其g(i )为最小.如果有几个节点都合格,那么就要选择一个目标节点作为节点i(如果有目标节点的话);否则,就从中选一个作为节点i ,把节点i 从OPEN 表移至扩展节点表CLOSED 中.2005-4-20IT&NLP Lily Shan283.2.3 等代价搜索(续)等代价搜索算法:(4)如果节点i 为目标节点,则求得一个解.(5)扩展节点i .如果没有后继节点,则转向步骤(2);(6)对于节点i 的每个后继节点j ,计算g (j )=g (i )+c (i ,j ), 并把所有后继节点j 放进OPEN 表.提供回到节点i 的指针.(7)转向步骤(2).29OPEN 表是否为空?失败把具有最小g(i )值的节点i 从OPEN 表移至CLOSED 表扩展节点i , 计算其后继节点j 的g(j)值.把后继节点j 放进OPEN 表是否否i 是否为目标节点?成功是图3.13 等代价搜索算法框图S 是否为目标节点?成功是否否令g(s)=02005-4-20IT&NLP Lily Shan 303.3 启发式搜索3.3.1 启发式搜索策略和估价函数3.3.2 有序搜索3.3.3 A*算法2005-4-20IT&NLP Lily Shan 313.3 启发式搜索(续)盲目搜索存在的问题–扩展节点数目较多.–效率低, 耗费过多的计算时间和空间.–如果选择最有希望的节点加以扩展, 搜索效率将会大为提高.2005-4-20IT&NLP Lily Shan 323.3.1 启发式搜索策略和估价函数 启发性信息: 指那种与具体问题求解过程有关的, 并可指导搜索过程朝着最有希望方向前进的控制信息.–有效地帮助确定扩展节点的信息;–有效的帮助决定哪些后继节点应被生成的信息;–能决定在扩展一个节点时哪些节点应从搜索树上删除的信息.启发式搜索: 利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索.2005-4-20IT&NLP Lily Shan 333.3.1 启发式搜索策略和估价函数(续)估价函数(evaluation function): 用于度量节点的”希望”(此节点在通向目标结点的最佳路径上的”希望”)的量度. 记号f (n ) : 表示节点n 的估价函数值.–用函数f (n )的值来排列图搜索的一般算法中的OPEN 表中节点.–节点按递增顺序排列, 即优先扩展具有低估价值的节点, 根据低估价值节点更有可能处在最佳路径上.2005-4-20IT&NLP Lily Shan 343.3.2 有序搜索有序搜索: 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN 表上具有最小f 值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法.–有序搜索总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点.2005-4-20IT&NLP Lily Shan 353.3.2 有序搜索(续)有序状态空间搜索算法:(1)把起始节点S 放到OPEN 表中, 计算f (S ),并把其值与节点S 联系起来.(2)如果OPEN 表是个空表,则失败退出,无解.(3)从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i .结果有几个节点合格,当其中有一个为目标节点时,则选择此目标节点,否则就选择其中任一个节点作为节点i .(4)把节点i 从OPEN 表中移出,并把它放入CLOSED 的扩展节点表中.(5)如果i 是个目标节点,则成功退出,求得一个解.363.3.2 有序搜索(续)(6)扩展节点i , 生成其全部后继节点.对于i 的每一个后继节点j :a)计算f (j ).b)如果j 既不在OPEN 表中,也不在CLOSED 表中,则用估价函数f 把它添入OPEN 表.从j 加一指向父辈节点i 的指针(以便找到目标节点时记住一个解答路径).c)如果j 已在OPEN 表或CLOSED 表上,则比较刚刚对j 计算过的f 值和前面计算过的该节点在表中的f 值.如果新的f 值较小,则I.以此新值取代旧值.II.从j 指向i ,而不是指向它的父辈节点III.如果节点j 在CLOSED 表中,则把它移回OPEN 表(7)转向(2),即GOTO(2);37把S 放入OPEN 表,计算f (s )OPEN 表=NIL?失败开始选取OPEN 表中f 值最小的节点i 放入CLOSED 表扩展节点i , 计算其后继节点j 的f (j)值.提供返回指针,利用f 值对OPEN 表重新排序,调整亲子关系及指针是否否i=S g成功是图3.14 有序搜索算法框图383.3.2 有序搜索(续)在有序搜索中–定义f (i )为节点i 的深度, 则退化为宽度优先算法搜索.–定义f (i )为从起始节点至节点i 这段路径的代价, 则退化为等代价搜索.估价函数的作用–f 的选择直接决定了有序搜索中被扩展节点的数目,即直接影响了搜索算法的效率.–对搜索结果具有决定性的作用.估价函数的选择–一个节点处在最佳路径上的概率;–求出任意一个节点与目标节点集之间的距离度量或差异度量;–根据格局(博弈问题)或状态的特点来打分。
人工智能全套课件.

一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本原理,掌握主要的分类和回归算法。
2. 学习神经网络的架构,了解深度学习在多个领域的应用。
三、教学难点与重点教学难点:神经网络的结构与训练过程,深度学习的具体应用。
教学重点:机器学习的基本概念,各类算法的原理及实现。
四、教具与学具准备1. 电脑及投影设备,用于展示课件和实例。
3. 笔记本和教材,供学生记录重点内容。
五、教学过程2. 理论讲解:介绍机器学习的基本概念,讲解各类算法原理。
3. 实例演示:以图像识别为例,展示神经网络的构建与训练过程。
4. 随堂练习:让学生运用所学知识,完成简单的分类和回归任务。
5. 深度学习应用:介绍深度学习在自然语言处理等领域的应用案例。
六、板书设计1. 机器学习基础:分类算法、回归算法。
2. 神经网络与深度学习:结构、训练、优化。
3. 应用案例:图像识别、自然语言处理。
七、作业设计1. 作业题目:(1)简述机器学习的基本概念及其应用。
(2)比较线性回归和逻辑回归的异同点。
2. 答案:(1)机器学习是指让计算机通过数据学习,不断提高性能的过程。
应用领域包括:搜索排名、推荐系统、语音识别等。
(2)线性回归和逻辑回归的异同点:同:都是回归算法,通过优化目标函数求解参数。
异:线性回归适用于连续型输出,逻辑回归适用于二分类输出。
(3)神经网络训练过程:输入数据、前向传播、计算损失、反向传播、更新权重。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思:关注学生在课堂上的参与度,及时解答疑问,提高教学效果。
2. 拓展延伸:鼓励学生深入学习相关领域知识,如计算机视觉、自然语言处理等,提高实际应用能力。
组织课外实践活动,让学生在实际项目中锻炼技能。
重点和难点解析:1. 教学难点:神经网络的结构与训练过程。
2. 实例演示:以图像识别为例,展示神经网络的构建与训练过程。
3. 作业设计:神经网络训练过程的详细解答。
详细补充和说明:一、神经网络的结构与训练过程1. 初始化:为神经网络中的权重和偏置赋予随机值。
人工智能-哈工大人工智能课件chpt3124 精品

第3章 逻辑系统
命题逻辑的特点
• 命题逻辑:使用陈述性、上下文无关、无歧义 性、合成性的形式语言
• 陈述性—使用符号描述(语句形式)显式地表示知 识 ( 相对于过程性—将需要的知识直接编写为程 序代码 )
• 上下文无关—其含义不因环境而改变 • 无歧义性—含义唯一 • 合成性—语句的含义是其各部分含义的一个函数
• AI要使用逻辑推理,就必然涉及数理逻 辑 / 数理逻辑的经典部分—经典的命题 逻辑和一阶谓词逻辑,同时作为人工智 能的知识表示方法和推理方法而存在; 因此数理逻辑是人工智能的一个基础
3
第3章 逻辑系统
逻辑智能体
• 基于知识的智能体的核心部件是知识库, 当这些知识以逻辑形式表示并进行相应 的推理时,就是逻辑智能体
11
第3章 逻辑系统
命题逻辑基础
• 基本等值式(24个)
• 摩根律: ~ (p∨q) ~ p ∧ ~ q ; ~ (p ∧q) ~ p ∨ ~ q
• 吸收律: p∨(p∧q ) p ; p ∧(p∨q ) p
• 同一律: p∨0 p ; p∧1 p
• 蕴含等值式:p → q ~ p∨q
• 假言易位式: p → q ~ p → ~ q
• 知识表示:命题逻辑、一阶谓词逻辑 • 推理(一阶谓词逻辑)—主要有3类推理算法:
前向链接和演绎系统、反向链接和逻辑程序 设计(本章)、归结反演和定理证明系统(第4 章)
• 采用命题和谓词演算进行推理的系统(如 演绎系统)是一种典型的逻辑智能体
4
第3章 逻辑系统
3.1 命题逻辑和一阶谓词逻辑
命题、真值、原子公式、合式公式 谓词、论域、个体 量词、变量、函数
(也是一种唯一性)
人工智能培训课程授课课件ppt

阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着 “人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司 “深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
符号 处理
子符 号法
统计 学法
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
集成 方法
阅读能力,对一个学生来说,是一种 十分重 要的能 力,同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ,与学 生获取 知识, 提高学 习兴趣 ,增长 见识, 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
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(4)按知识的层次
•表层知识是指客观事物的现象以及这些现象与结论之间关 系的知识。
•深层知识是指事物本质、因果关系内涵、基本原理之类的 知识。例如,理论知识、理性知识等。
(5)按知识的确定性
(4)可实现性
所谓可实现性是指知识表示要便于在计算机上实现,便 于直接由计算机对其进行处理。
(5)自然性与可理解性
自然性是指知识表示形式要符合人们的日常习惯和思维 方式。可理解性是指所表示的知识应易读、易懂、易获取、 易维护。
2).知识表示观点:
(1)陈述性观点
陈述性知识表示(Declarative knowledge representation)是指以陈述的方式把知识用一定的数据结 构表示出来,即把知识看作一种特殊的数据,知识表示说明 描述的对象是什么,不涉及如何运用知识的问题。
•确定性知识:是可以给出其真值为“真”或“假”的知识。 这些知识是可以精确表示的知识。
•不确定性知识:是指具有“不确定”特性的知识。不确定 性的概念包含不精确、不完备和模糊。
(6)按知识的结构及表现形式
• 逻辑性知识:是反映人类逻辑思维过程的知识,例如人 类的经验性知识。它对应着逻辑思维。
• 形象性知识:是通过事物的形象建立起来的知识,它对 应着形象思维。例如,一个人的相貌,要用文字来描述非 常困难,但要亲眼见到这个人,就很容易在头脑中形成这 个人的概念。
(4)可表示性与可利用性
• 可表示性是指知识可以用适当的形式表示出来。例如语言 、文字、图形、神经元网络等。 • 可利用性是指知识可以被用来解决各种各样的问题。
2).知识的类型:
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• 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(2)
• 把AI研究视为理性智能体的设计过程好处: • 普遍性:比“思维法则” 方法(理性地思维)更
广 / 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法) 上的方法更形式化, 因为相比具有清楚的定义 或标准
创造机器来执行人需要智能才能 完成的功能(Kurzweil, 1990)
研究如何让计算机能够做到那些 目前人比计算机做得更好的事情 (Rich & Knight, 1991)
计算智能是对设计智能化智能体 的研究(Poole et al., 1998)
AI关心的是人工制品中的智能行 为(Nilsson, 1998)
• 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 • “原则上”可以解决问题和实际解决问题二者之
间存在巨大差异
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(1)
• 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具 有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等
• 理性智能体:要通过自己的行动获得最佳结果, 或者在不确定的情况下,获得最佳期望结果
• 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不会 比较AI技术和人类认知之间的异同
定义1—类人思考(认知模型方法)
• 应用于视皮层假体的图像处理
第1章 人工智能概述
定义2—类人行为(1)
• 类人行为:图灵测试(1950) • 图灵建议:不是问“机器能否思考”,而是问
“机器能否通过关于行为的智能测试”
[使之自动化]与人类的思维相关 的活动,诸如决策、问题求解、学 习等活动(Bellman, 1978)
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第3章 逻辑系统
逻辑智能体
• 基于知识的智能体的核心部件是知识库, 当这些知识以逻辑形式表示并进行相应 的推理时,就是逻辑智能体
• 知识表示:命题逻辑、一阶谓词逻辑 • 推理(一阶谓词逻辑)—主要有3类推理算法: 前向链接和演绎系统、反向链接和逻辑程序 设计(本章)、归结反演和定理证明系统(第4 章)
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第3章 逻辑系统
论域与个体
• 论域和个体:在一阶逻辑中,被研究对 象构成的非空集称为论域;论域中的每 个元素称为个体
• 论域例子:前面例子中的论域是“人” / 所 有的有理数都是实数:其论域为有理数 • 一阶逻辑还研究个体之间的关系(或个体的 性质)及作用于个体的函数 • 论域/个体/个体间关系/作用于个体函数 这4 个成分构成了一阶逻辑的结构
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第3章 逻辑系统
一阶语言的公式(2) 一阶语言的公式(2)
• 一阶谓词公式的例子
• 数学命题的表示:5只被1和5整除 • 设Q(x,y)表示x被y整除,N(x)表示x是自然数 ⇒ ∀x(Q(5,x)→N(5)∨N(1)) • 自然语言语句的表示:他不能在所有时刻欺 骗所有人 • 设F(x)表示“x是人”/G(x)“x是一个时 刻”/H(x,y)“他能在y时刻欺骗x” ⇒ ¬ ∀x ∀y (F(x)∧G(y) → H(x,y)) 或者 ∃x∃y(¬H(x,y)∧F(x)∧G(y))
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第3章 逻辑系统
简单命题与复合命题
• 简单命题:一个被视为整体的、具有真 或假的命题是简单命题 • 复合命题:使用联结词将简单命题联结 起来的命题是复合命题
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第3章 逻辑系统
命题逻辑基础
• 定义:
• 合取式:p与q,记做p ∧ q • 析取式:p或q,记做p ∨ q • 蕴含式:如果p则q,记做p → q • 等价式:p当且仅当q,记做p q
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第3章 逻辑系统
命题逻辑的合式公式
• 合式公式(well-formed formula),简称公 式,记作wff:一个表达式是一个公式, 当且仅当它能通过有限次地使用下述步 骤生成:
(1)原子公式是公式; (2)如果A是公式,则(¬A)是公式; (3)如果A、B均为公式,则A*B是公式,其中* 表示∧∨→≡中的任意一个 • 公式的形成规则
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第3章 逻辑系统
一阶语言(1) 一阶语言(1)
• 一阶语言L:是一阶逻辑使用的形式语言, 可以和任何结构(论域)没有联系,也可以 与某个结构有联系
• 与结构没有联系的一阶语言由8类符号组成: (1)无限序列的个体符号(个体常量) (2)无限序列的谓词符号,有确定的元数n≥1 有一个特殊的谓词符号称为相等符号(等式), 记为=。 L可含或不含=,如果含有,即称为 含=的一阶逻辑
• 命题逻辑的主要研究对象是公式
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例子
• 将陈述句转化成命题公式。 • 如:设“下雨”为p,“骑车上班”为q • 1 “只要不下雨,我就骑车上班”。 ~p是q的充分条件,因而可得命题公式: ~p q • 2 “只有不下雨,我才骑车上班”。 ~p是q的必要条件,因而可得命题公式: q ~p
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例子
• 1 “如果我进城我就去看你,除非我很累” 设:p, 我进城,q,去看你,r,我很累,则有命 题公式: ~r (p q) • 2”应届高中生,得过数学或物理竞赛的一等奖, 保送上大学“ 设:p,应届高中生;q,保送上大学;r,得过数学 竞赛的一等奖;t,得过物理竞赛的一等奖。则有命 题公式: p ∧(r∨t) q
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第3章 逻辑系统
3.3 逻辑推理举例
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第3章 逻辑系统
一阶语言(2) 一阶语言(2)
(3)无限序列的函数符号,有确定的元数m≥1 (4)无限序列的自由变量:用u/v/w等表示自由 变量 (5)无限序列的约束变量:用x/y/z等表示约束 变量 (6)联结词:¬∧∨→≡ (7)量词: ∀、∃ (8)标点:左右括号、逗号 ( ) ,
• 一阶逻辑:描述对象和关系的陈述性、合 成性的形式语言
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第3章 逻辑系统
变量与量词
• 变量(变元):表示论域内的任意一个个体 / 常量(常元),表示确定的个体 • 量词与变量:量词用来表示谓词的判断特性 • 全称量词∀:对所有的x ∀x P(x) • 存在量词∃:存在x ∃x P(x) • 约束变量:∀、∃中x的变量,量词所管辖的 公式如P(x)称为量词辖域 • 自由变量:不在量词辖域内的变量为自由变 量
• 是命题的例子: • 2+2=4 / 二月份有30天 / 2002年威海有地 震 / 北京是中国首都 • 不是命题的例子: • 快点走吧 / 张三比李四聪明 / 公共汽车内 非常拥挤(各人认识不同)
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第3章 逻辑系统
命题变量与真值
• 命题变量(变元):一个命题用符号表示,称为 命题符号 • 当命题符号代表任一个命题时,即为命题变量 • 真值:真或假 – 一个命题或命题变量具有真值 • 真值连接词(5个):否定/合取/析取/蕴涵/等价 • 真值函数:真值联结词可以视为一元或二元映射 (真值函数),¬是从{T,F}到{T,F},其余是{T,F}2 到{T,F}的映射 / 其函数定义由真值表确定
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例子
• • • • • 小王是个工程师 8是个自然数 我去买花 小丽和小华是朋友 其中,“小王”、“工程师”、“8”、“我”、“花”、 “小丽”、“小华”都是个体,而“是个工程师”、 “是个自然数”、“去买花”、“是朋友”都是谓词。 显然前两个谓词表示的是事物的性质,第三个谓词表 示的是一个动作,也表示了主、宾两个个体的关系, 最后一个谓词“是朋友”表示两个个体之间的关系。
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第3章 逻辑系统
命题逻辑基础
• 定义:
• • • • • 若A无成假赋值,则称A为重言式或永真式; 若A无成真赋值,则称A为矛盾式或永假式; 若A至少有一个成真赋值,则称A为可满足的; ………… 析取范式:仅由有限个简单合取式组成的析取 式 • 合取范式:仅由有限个简单析取式组成的合取 式
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第3章 逻辑系统
(1)F(t1…tn),F是n元谓词,t1…tn是项; (2)=(t1,t2)或t1=t2, t1、t2是项
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第3章 逻辑系统
一阶语言的公式(1) 一阶语言的公式(1)
• L的公式:一阶语言中的一个表达式是一 个公式,当且仅当它能通过有限次使用 下述步骤生成:
(1)原子公式是公式; (2)如果A是公式,则(¬A)是公式; (3)如果A、B均为公式,则A*B是公式,其中* 表示∧∨→≡中的任意一个 (4)如果A(u)是公式,且x不在A(u)中出现,则 ∀x A(x)、∃x A(x)都是公式
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第3章 逻辑系统
一阶谓词逻辑
• 从命题到一阶谓词:命题内部逻辑结构 的分解 → 对判断的分解,把判断中的具 体内容抽出,称为个体;剩下的判断即 为谓词 • 谓词可看作是从个体域或个体域的笛卡 儿乘积到真值集合{T/F}的映射 • 典型的推理例子:(1)凡人皆有死;(2)苏 格拉底是人;(3)苏格拉底有死。(三段 论式)M(x)→D(x), M(s)├ D(s)
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第3章 逻辑系统
函数
• 函数:表示个体之间的运算,可作用于 一个或数个个体(用小写字母)
• 给定一个或若干个体(对象),产生一个新 / 的个体(对象)/ 函数的元数 • 例子:x的父亲 father(张三) • 两数之和仍是一个数 add(e1, e2)
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第3章 逻辑系统
函数与谓词的区别
• 谓词和函数的区别:谓词代表语句,结 果是关系(具有真假值);函数代表关 系运算,结果是一个新个体 • 例子:谓词SUM(e1, e2, e3) 说明e1、e2、 e3之间的关系是e1与e2的和是e3 , • 函数add(e1, e2)说明e1与e2相加的结果仍 是一个数
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第3章 逻辑系统
一阶语言的公式(3) 一阶语言的公式(3)
• 一阶谓词公式的例子
• 1 所有人都是要死的 • 2 有的人活到一百岁以上 • 在个体域D为人类集合时,可符号化为: ∀x 1 ∀ P(x), 其中P(x)表示x是要死的 2 ∃xQ(x), 其中Q(x)表示x活到一百岁以上 • 在个体域D是全总个体域时,引入特殊谓词R(x)表 示x是人,可符号化为 1 ∀x (R(x) P(x)) 2 ∃x (R(x) ∧Q(x))
命题逻辑基础
• 基本等值式(24个)
• 交换律:p∨q q ∨p p∧q q∧p • 结合律: (p∨q) ∨ r p∨(q ∨r); (p ∧ q) ∧ r p ∧(q ∧ r) • 分配律: p∨(q ∧ r) p ∧(q ∨ r) (p∨q)∧(p ∨r) ; (p ∧ q) ∨(p ∧ r)
• 采用命题和谓词演算进行推理的系统(如 演绎系统)是一种典型的逻辑智能体 4
第3章 逻辑系统
3.1 命题逻辑和一阶谓词逻辑
命题、真值、原子公式、合式公式 谓词、论域、个体 量词、变量、函数 一阶语言、一阶语言的项
第3章 逻辑系统
命题
• 命题:描述客观世界的可区分真假的陈 述句, 即一个判断(经典二值逻辑:非 真即假)
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第3章 逻辑系统
命题语言与原子公式
• 命题逻辑:研究复合命题之间的推导关系 • 命题语言:是命题逻辑使用的形式语言, 是符号的集合,用Lp表示
• 包括:命题符号、连接词、左右括号
• 原子公式:命题语言中的一个表达式是原 子公式,当且仅当它是一个命题符号 / 原 子公式也称为文字(包括正文字和负文字)
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第3章 逻辑系统
一阶语言的项和公式
• L的项:一阶语言中的一个符号是项t, 当且仅当它能通过有限次使用下述步骤 生成:
(1)个体常量、自由变量是项; (2)如果t1…tn是项,且f是n元函数,则f(t1…tn) (2) t f n f(t )是项