浙江大学研究生人工智能课件-PowerPointPre
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人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
浙江大学人工智能PPT1
1．2 人工智能研究的发展
• 1956年夏季，麦卡锡(McCarthy)等美国年轻学者 发起首次人工智能研讨会 •发展历程大致可划分为四个阶段：
• • • • 形成、 成长、 快速发展、 稳步增长
1 形成期（1956-1961）
这一时期，基于前人数学逻辑和形式推理方面取得的成果，建立在卡内基-梅 隆大学、麻省理工学院和IBM公司的研究组开始了AI的早期研究工作。这个时 期的成果主要是定理证明程序、GPS（General Problem Solving）、下棋程序、 LISP语言和模式识别系统等。这些早期成果充分表明，AI作为一门新兴的学科 正在茁壮成长。
课程安排
三、教学要求
• 重点掌握： 问题求解的基本方法、 知识表示方法、 KB系统设计、 智能规划的实现方法、 机器学习的实现方法。 • 课程难点 搜索算法、 演绎推理的实现方法、 结构化知识表示、 KB系统的设计、 自动规划技术、 机器学习技术。
课程安排
四、教材
• 人工智能基础，高济等，02年，高教出版社，新世纪计算机学科系列教材之一。 校门口科海书店 • 参考资料：人工智能原理和方法，王永庆，98年，西安交通大学。
• 80年代中期——AI热特别是专家系统热大大降温。
• 人工智能技术的不成熟性，对AI经济效益的期望值太高，结果不免令人失 望； • 更糟糕的是大部分草率上马的专家系统项目均未达实用化程度； • 对AI前景持悲观态度，甚至有人提出AI的冬天已经来临。
发展历程
4 稳步增长期（80年代后期以来）
• • • • 大部份AI研究者都还保持着清醒的头脑，扎实的研究工作； AI技术和方法论的发展始终保持了较高的速度； AI研究进入稳健的线性增长时期； 而人工智能技术的实用化进程也步入成熟时期。
浙江大学研究生人工智能引论课件ppt课件 47页PPT文档
贝叶斯网络的语义公式计算示例：
试计算：报警器响了，但既没有盗贼闯入，也 没有发生地震，同时John和Mary都给你打电话 的概率。
解：
P(j,m,a,~b,~e) = P(j|a)P(m|a)P(a|~b,~e) P(~b) P(~e)
= 0.9×0.7×0.001×0.999×0.998 = 0.00062
= 0.062%
贝叶斯网络的特性：
作为对域的一种完备而无冗余的表示，贝叶 斯网络比全联合概率分布紧凑得多
BN的紧凑性是局部结构化(Locally structured, 也称稀疏, Sparse)系统一个非常普遍特性的 实例
BN中每个节点只与数量有限的其它节点发 生直接的相互作用
假设节点数n=30, 每节点有5个父节点，则 BN需30x25=960个数据，而全联合概率分布 需要230= 10亿个！
贝叶斯网络中的条件独立关系：
给定父节点，一个节点与它的非后代节点是 条件独立的
给定一个节点的父节点、子节点以及子节点 的父节点——马尔可夫覆盖(Markov blanket)， 这个节点和网络中的所有其它节点是条件独 立的
“But his delight is in the law of the LORD, and on his law he meditates day and night.” From Psalms 1:2 NIV
7.1 何谓贝叶斯网络？
A. 贝叶斯网络的由来 B. 贝叶斯网络的定义 C. 贝叶斯网络的别名 D. 独立和条件独立 E. 贝叶斯网络示例
“Above all else, guard your heart, for it is the wellspring of life.” from Proverbs 4:23 NIV
人工智能概述ppt课件
人工智能概述ppt 课件
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
人工智能-PowerPointPresentation
《人工智能》 自然语言处理
胡鹤
A.《简明不列颠百科全书》（中国大百 科全书出版社1986年出版）
• 语言学（Linguistics）是对语言的科学 研究。语言学的名称始于19世纪中叶， 强调语言研究的新方法以区别于传统语 文学方法。
B.王宗炎 为《中国大百科全书·语言文 字》（1988年）写的语言学词条
两种方法
以上理论都是建立在基于规则的语言模型上的 。基于规则的理论模型用于指导语言信息处理 实践历史虽久，却常常捉襟见肘。与此同时， 计算机技术飞跃进步，这又推动了基于统计模 型的语料库语言学(corpus linguistics)的发展。 同样，基于统计的理论模型也有其自身的局限 性。有机结合两种模型，不断地实践，并吸收 相关学科（如脑科学，认知科学等）的成果， 人类理解语言的奥秘总会被逐步揭开，模拟这 个过程的自然语言处理系统也会逐渐接近真正 理解的目标。
• ACL/DCI语料库
– The Association for Computational Linguistics
– Data Collection Initiative
• UPenn树库
• LDC（ Linguistic Data Consortium ）
超大规模（上亿词级）标准编码体系深度标注/多语种NLP应用
• 真实语料需要经过加工（分析和处理）， 才能成为有用的资源；
语料库示例
北京大学计算语言所富士通人民日报标注语料库样例：
历史/n 将/d 铭记/v 这个/r 坐标/n ：/w 北纬/b ４１．１/m 度/q 、/w 东经/b １１４．３/m 度/q ；/w 人们/n 将/d 铭 记/v 这/r 一/m 时刻/n ：/w １９９８年/t １月/t １０日/t １ １时/t ５０分/t 。/w ……
胡鹤
A.《简明不列颠百科全书》（中国大百 科全书出版社1986年出版）
• 语言学（Linguistics）是对语言的科学 研究。语言学的名称始于19世纪中叶， 强调语言研究的新方法以区别于传统语 文学方法。
B.王宗炎 为《中国大百科全书·语言文 字》（1988年）写的语言学词条
两种方法
以上理论都是建立在基于规则的语言模型上的 。基于规则的理论模型用于指导语言信息处理 实践历史虽久，却常常捉襟见肘。与此同时， 计算机技术飞跃进步，这又推动了基于统计模 型的语料库语言学(corpus linguistics)的发展。 同样，基于统计的理论模型也有其自身的局限 性。有机结合两种模型，不断地实践，并吸收 相关学科（如脑科学，认知科学等）的成果， 人类理解语言的奥秘总会被逐步揭开，模拟这 个过程的自然语言处理系统也会逐渐接近真正 理解的目标。
• ACL/DCI语料库
– The Association for Computational Linguistics
– Data Collection Initiative
• UPenn树库
• LDC（ Linguistic Data Consortium ）
超大规模（上亿词级）标准编码体系深度标注/多语种NLP应用
• 真实语料需要经过加工（分析和处理）， 才能成为有用的资源；
语料库示例
北京大学计算语言所富士通人民日报标注语料库样例：
历史/n 将/d 铭记/v 这个/r 坐标/n ：/w 北纬/b ４１．１/m 度/q 、/w 东经/b １１４．３/m 度/q ；/w 人们/n 将/d 铭 记/v 这/r 一/m 时刻/n ：/w １９９８年/t １月/t １０日/t １ １时/t ５０分/t 。/w ……
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
浙江大学研究生《人工智能引论》课件--第六讲 粗糙集理论及其应用.ppt
November 18, 2002第一稿 September 30, 2006第四次修改稿
2019年8月23
感谢你的观看
1
Outline
Rough sets理论的快速入门方法 Rough sets理论的发展概述 Rough sets理论的基本原理 计算举例 课后研读论文
2019年8月23
“模糊集”（Fuzzy Sets） 1965年美国数学家L. A. Zadeh首次提出 无法解决G. Frege提出的“含糊”问题 未给出计算含糊元素数目的数学公式
……
2019年8月23
感谢你的观看
6
粗糙集理论的提出（续2）
“粗糙集”（Rough Sets）
1982年波兰数学家Z. Pawlak首次提出 将边界线区域定义为“上近似集”与“下近似集”的差
2019年8月23
感谢你的观看
10
粗糙集理论的发展历程（续2）
1993和1994年，分别在加拿大、美国召开第二、三届 国际粗糙集与知识发现（或软计算）研讨会。
1995年，Pawlak等人在《ACM Communications》上 发表“Rough sets”，极大地扩大了该理论的国际影响。
评价某一分类（属性）的重要性
剔除冗余属性
数据集的降维
发现数据模式
挖掘决策规则
在其它领域的应用
金融商业
……
2019年8月23
感谢你的观看
18
6.3 粗糙集理论的基本原理
6.3.1 基本概念 “知识”的定义
使用等价关系集R对离散表示的空间U进行 划分，知识就是R对U划分的结果。
理论、Dempster-Shafer证据理论的关系和互补 粒度计算：粗糙集理论是其重要组成之一 高效算法：导出规则的增量式算法、简约的启发式
2019年8月23
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1
Outline
Rough sets理论的快速入门方法 Rough sets理论的发展概述 Rough sets理论的基本原理 计算举例 课后研读论文
2019年8月23
“模糊集”（Fuzzy Sets） 1965年美国数学家L. A. Zadeh首次提出 无法解决G. Frege提出的“含糊”问题 未给出计算含糊元素数目的数学公式
……
2019年8月23
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6
粗糙集理论的提出（续2）
“粗糙集”（Rough Sets）
1982年波兰数学家Z. Pawlak首次提出 将边界线区域定义为“上近似集”与“下近似集”的差
2019年8月23
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10
粗糙集理论的发展历程（续2）
1993和1994年，分别在加拿大、美国召开第二、三届 国际粗糙集与知识发现（或软计算）研讨会。
1995年，Pawlak等人在《ACM Communications》上 发表“Rough sets”，极大地扩大了该理论的国际影响。
评价某一分类（属性）的重要性
剔除冗余属性
数据集的降维
发现数据模式
挖掘决策规则
在其它领域的应用
金融商业
……
2019年8月23
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18
6.3 粗糙集理论的基本原理
6.3.1 基本概念 “知识”的定义
使用等价关系集R对离散表示的空间U进行 划分，知识就是R对U划分的结果。
理论、Dempster-Shafer证据理论的关系和互补 粒度计算：粗糙集理论是其重要组成之一 高效算法：导出规则的增量式算法、简约的启发式
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
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02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识，通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成 的不良影响。
浙江大学研究生人工智能引论课件-PowerPointP
证据理论方法
1967年Dempster首次提出，1976年Shafer完善 可表示并处理“不知道”等不确定性信息
关于不确定性推理方法的说明（续2）
模糊推理方法
可表示并处理由模糊性引起的不确定性 已广泛应用于不确定性推理
粗糙集理论方法
1981年Z. Pawlak首次提出 一种新的可表示并处理“含糊”等不确定性的数学方
4. 3 不确定性推理方法的分类
4.3.1 不确定性推理的两条研究路线 模型方法
在推理一级上扩展确定性推理 不确定证据和知识与某种度量标准对应 给出更新结论不确定性的算法 构成相应的不确定性推理模型
控制方法
在控制策略一级上处理不确定性 无统一的不确定性处理模型，其效果依赖于控制策略
(1) B() = 0, B(X) = 1;
(2) 对于X中任意子集A1，A2，…，An有
n
B( Ai)
(1)|I|1B( Ai)
i1
I{1,2,...,n}
iI
I
如果仅仅满足，对于X中任意两个子集A1及A2有
B ( A 1 A 2 ) B ( A 1 ) B ( A 2 ) B ell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 人民邮电出版社, 2002. pp413-522. （偏重贝叶 斯网络及其应用）
“Blessed is the nation whose God is the LORD, the people he chose for his inheritance.” From PSALMS 33:12 NIV
本章的主要参考文献
[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社, 1998. pp156-252. (偏重基本概念)
1967年Dempster首次提出，1976年Shafer完善 可表示并处理“不知道”等不确定性信息
关于不确定性推理方法的说明（续2）
模糊推理方法
可表示并处理由模糊性引起的不确定性 已广泛应用于不确定性推理
粗糙集理论方法
1981年Z. Pawlak首次提出 一种新的可表示并处理“含糊”等不确定性的数学方
4. 3 不确定性推理方法的分类
4.3.1 不确定性推理的两条研究路线 模型方法
在推理一级上扩展确定性推理 不确定证据和知识与某种度量标准对应 给出更新结论不确定性的算法 构成相应的不确定性推理模型
控制方法
在控制策略一级上处理不确定性 无统一的不确定性处理模型，其效果依赖于控制策略
(1) B() = 0, B(X) = 1;
(2) 对于X中任意子集A1，A2，…，An有
n
B( Ai)
(1)|I|1B( Ai)
i1
I{1,2,...,n}
iI
I
如果仅仅满足，对于X中任意两个子集A1及A2有
B ( A 1 A 2 ) B ( A 1 ) B ( A 2 ) B ell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 人民邮电出版社, 2002. pp413-522. （偏重贝叶 斯网络及其应用）
“Blessed is the nation whose God is the LORD, the people he chose for his inheritance.” From PSALMS 33:12 NIV
本章的主要参考文献
[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社, 1998. pp156-252. (偏重基本概念)
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•[8] Voorbraak, F. On the justification of Dempster’s rule of combination. Artificial Intelligence, 1991, 48:171-197.
•[9] Smets, P. The combination of evidence in the transferable model. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(5): 447-458.
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• 3、证据理论的核心、优点及适用领域
• 核心：Dempster合成规则，这是Dempster在研究
统计问题时首先提出的，随后Shafer把它推广到更为一 般的情形。
• 优点：由于在证据理论中需要的先验数据比概率 推理理论中的更为直观、更容易获得，再加上Dempster 合成公式可以综合不同专家或数据源的知识或数据，这 使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广 泛应用。
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• 2、证据理论的诞生和形成
• 诞生：源于20世纪60年代美国哈佛大学数学家A. P.
Dempster在利用上、下限概率来解决多值映射问题方面的 研究工作。自1967年起连续发表了一系列论文，标志着证 据理论的正式诞生。
• 形成：Dempster的学生G. Shafer对证据理论做了进一 步的发展，引入信任函数概念，形成了一套基于“证据”和“ 组合”来处理不确定性推理问题的数学方法，并于1976年 出版了《证据的数学理论》(A Mathematical Theory of Evidence)，这标志着证据理论正式成为一种处理不确定性 问题的完整理论。
• 适用领域：信息融合、专家系统、情报分析、法 律案件分析、多属性决策分析，等等。
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• 4、证据理论的局限性 证据合成规则没有非常坚固的理论支持，其合理 性和有效性还存在较大的争议 • 计算上存在着潜在的指数爆炸问题
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• 5、证据理论的发展概况
• “Zadeh悖论”：对证据理论的合成公式的合理性进行质
• Smets等人：将信任函数推广到识别框架的所有模糊 子集上，提出Pignistic概率和可传递信度模型（TBM）。
疑。
• 例子：利用Dempster证据合成规则对两个目击证人（ W1, W2）判断某宗“谋杀案” 的三个犯罪嫌疑人（Peter, Paul, Mary）中究竟谁是真正的凶手，得到的结果（认定Paul是凶 手）却违背了人的常识推理结果，Zadeh认为这样的结果无法 接受。
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Peter
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Paul
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•本章的主要参考文献（续1）
•[5] Zadeh, L. A. Review of Shafer’s a mathematical theory of evidence. AI Magazine, 1984, 5:81-83. 【对证据理论进行质疑的经典文献之一】
•[6] Shafer, G. Perspectives on the theory and practice of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 323-362.
•[10] Smets, P, and Kennes, R. The transferable belief model. Artificial
Intelligence, 1994, 66: 191-234.
•
•本章的主要参考文献（续2）
•[11] Voobraak, F. A computationally efficient approximation of DempsterShafer theory. International Journal of Man-Machine Study, 1989, 30: 525536.
•[14] Simard, M. A., et al. Data fusion of multiple sensors attribute information for target identity estimation using a Dempster-Shafer evidential combination algorithm. In: Proceedings of SPIE-International Society for Optical Engineering, 1996, Vol.2759: 577-588. 【提出了一种实现证据理论 的“修剪算法”】
•[22] 徐从富 等. 解决证据推理中一类“0绝对化”问题的方法. 计算机科 学, 2000, 27(5): 53-56.
•[23] 李岳峰 等. 证据理论中的近似计算方法. 吉林大学自然科学学报, 1995, (1):28-32.
•[24] 刘大有 等. 广义证据理论的解释. 计算机学报, 1997, 20(2): 158164.
•[7] Shafer, G. Rejoinder to comments on “Perspectives on the theory and practice of belief functions”. International Journal of Approximate Reasoning, 1992, 6: 445-480.
浙江大学研究生人工智 能课件-PowerPointPre
2020年6月1日星期一
•Outline
本章的主要参考文献 证据理论的发展简况 经典证据理论 关于证据理论的理论模型解释 证据理论的实现途径 基于DS理论的不确定性推理 计算举例
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•本章的主要参考文献
•[1] Dempster, A. P. Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. Annals of Mathematical Statistics, 1967, 38(2): 325339. 【提出证据理论的第一篇文献】 •[2] Dempster, A. P. Generalization of Bayesian Inference. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 30, 1968:205-247. •[3] Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976. 【证据理论的第一本专著，标志其正式成为一门理论】 •[4] Barnett, J. A. Computational methods for a mathematical theory of evidence. In: Proceedings of 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-81), Vancouver, B. C., Canada, Vol. II, 1981: 868-875. 【 第一篇将证据理论引入AI领域的标志性论文】
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•本章的主要参考文献（续3）
•[15] Josang, A. The consensus operator for combining beliefs. Artificial Intelligence, 2002, 141(1-2): 157-170. •[16] Yang, Jian-Bo, Xu, Dong-Ling. On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, 2002, 32(3): 289-304. •[17] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: I. The marginal case. International Journal of Approximate Reasoning, 2002, 29(1): 47-70. •[18] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: II. The conditional case. International Journal of Approximate Reasoning, 2002, 31: 31-75.
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•证据理论的发展概况（续1）
• 专家系统MYCIN的主要开发者之一Shortliffe：对证
据理论的理论模型解释和算法实现进行了研究。
• AI专家Dubois & Prade ：指出证据理论中的信任函 数（Belief function）是一种模糊测度，以集合论的观点研 究证据的并、交、补和包含等问题。
•[25] 刘大有 等. 凸函数证据理论模型. 计算机研究与发展, 2000, 37(2):
175-181.
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•本章的主要参考文献（续5）
•[26] 杨莹 等. 对一种基于证据理论的不确定性处理模型的重要扩充. 计算机学报, 1990, (10): 772-778. •[27] 刘大有 等. 一种简化证据理论模型的研究. 计算机研究与发展, 1999, 36(2): 134-138. •[28] 肖人彬 等. 相关证据合成方法的研究. 模式识别与人工智能, 1993, 6(3): 227-234. •[29] 孙全 等. 一种新的基于证据理论的合成公式. 电子学报, 2000, 28(8): 117-119. •[30] 曾成, 赵保军, 何佩昆. 不完备框架下的证据组合方法. 电子与信息 学报, 2005, 27(7): 1043-1046. •[31] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社, 1998. pp. 185-197. （第5章第5.5节 “证据理论”）