人工智能——二老师版PPT课件
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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。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程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。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能完整2ppt课件
COMPUTER(zhxh), ~LIKE(zhxh, programming),
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的，是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样，比如图像 数据蕴含的信息量就大，而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中，其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统， 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能将知识存储到计算机中去，供求解现实 问题使用
• 知识表示：对人类知识的一种描述，以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
HIGHER(lxp, father(lxp))
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19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的，是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样，比如图像 数据蕴含的信息量就大，而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
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5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中，其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统， 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能将知识存储到计算机中去，供求解现实 问题使用
• 知识表示：对人类知识的一种描述，以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
人工智能上课课件(PPT 27页)
任务三：让电脑给我们当翻译助手
利用翻译软件翻译一段英文，然后再把翻译后的汉语再 翻译成英文，把两段英文进行对比，看有什么区别。
思考：
1. 感悟机器翻译的过程 2. 比较机译与人译的不同之处
机器翻译的的工作流程
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词 单词
确定语法结构 语法库
翻译
输出翻译后的 目标语言文本
人们还不知道电脑后面的她是位
残疾人。
我们身边的智能工具
• 手写板 • 语音识别系统 • 扫描仪+OCR（光学字符识别） • 双向翻译系统 • 机器人+自然语言理解
人工智能
人工智能：顾名思义就是人造的智能，是利用计算机
来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域：
模式识别:：是表征事物或现象的各种形式的信息（图片、文字、 符号、声音）等进行自动识别的技术。模式识别的研究范畴有：
任务二：使用扫描仪与OCR软件进行文字识别
思考：
影响识别率的因素有哪些
光学字符识别（OCR技术）
OCR字符识别的操作步骤： • 1.将需要识别的内容扫描成图片 • 2.将扫描好的图片进行版面分析 • 3.分析完后进行文字识别 • 4.识别完成后导出
影响OCR识别准确率的因素
• 印刷质量 • 纸张质量 • 扫描或拍摄分辨率 • 对比度 • 污渍 • ……
3、翻译系统
输入待翻译的 源语言文本
确定对应单词
确定语法结构
翻译
单词库
语法库
机器翻译的工作流程
输出翻译后的目 标语言文本
智能处理工具与一般处理工具的异同点
相同点： 智能处理工具与一般处理工具一样都是计算机程序。
不同点：
2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
人工智能PPT课件
2024/1/17 Nhomakorabea11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告， 最少只需5年，智能机器可能就会带来 极端危险。他认为，人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说： “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁，那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元， 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里，有一个超级“助理医生”— —“沃森”，它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家，医生在它 的界面中输入病人的信息，几秒钟之 内，它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案，供医生参考。 “沃森”能力超强：30个医生夜以继日 做上一个月的研究，它9分钟就能搞定； 它15秒就能吃透的病，人类医生即使 每天看150份病人的资料，也要花费一 万个星期。
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2024/1/17
12
阿特拉斯机器人
阿特拉斯机器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
2024/1/17
19
特斯拉CEO伊隆·马斯克提出警告， 最少只需5年，智能机器可能就会带来 极端危险。他认为，人工智能就像“召 唤恶魔”是人类“最大的生存威胁”。他说： “我认为我们对人工智能应该保持高度 警惕。如果让我猜测人类生存的最大威 胁，那可能就是人工智能。”
马斯克甚至投资了1000万美元， 用于研究如何让机器智能处于控制之下。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
在安德森癌症中心这一全球最好的肿 瘤医院里，有一个超级“助理医生”— —“沃森”，它是一台超级计算机。 “沃 森”就像躺在口袋里的专家，医生在它 的界面中输入病人的信息，几秒钟之 内，它就会结合最新研究为病人量身 定制出多种诊疗方案，供医生参考。 “沃森”能力超强：30个医生夜以继日 做上一个月的研究，它9分钟就能搞定； 它15秒就能吃透的病，人类医生即使 每天看150份病人的资料，也要花费一 万个星期。
人工智能课件ppt
逻辑思维特点： 以抽象的概念、判断和推理作为思维的基本形式，以分析、综
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智
能才能完成的复杂工作。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智
能才能完成的复杂工作。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。
《人工智能》课件
交通领域：自动驾驶、智 能交通系统、智能物流等
制造业：智能制造、智能 生产、智能检测等
金融领域：智能投资、风 险控制、智能客服等
家居领域：智能家居、智 能家电、智能安防等
人工智能的技术原 理
机器学习
概念：一种通过数据训练模型，使 模型能够自动学习并预测未知数据 的技术
应用：广泛应用于图像识别、语音 识别、自然语言处理等领域
智能机器人
工业生产：用于生产线上的自动化操作 服务行业：用于酒店、餐厅等场所提供接待、引导等服务 医疗领域：用于手术、康复等医疗操作 家庭生活：用于家务、陪伴等家庭服务
智能安防
智能监控：实时监 控，自动识别异常 情况
智能门禁：人脸识 别，提高安全系数
智能报警：自动报 警，及时响应紧急 情况
智能巡逻：自动巡 逻，提高巡逻效率
概念：人工智能是指由人制造出来的系统能够理解、学习、适应并执行人类的某些特定任 务。
起源：人工智能起源于20世纪50年代，由美国科学家约翰·麦卡锡提出。
发展：人工智能经历了三次发展浪潮，分别是20世纪50年代、80年代和21世纪初。
应用：人工智能广泛应用于各个领域，如医疗、金融、教育、交通等。
人工智能的发展阶段
添加标题
添加标干预，能够自动 学习并预测未知数据
技术：包括监督学习、无监督学习、 强化学习等
深度学习
概念：一种模拟人 脑神经网络的学习 方法
特点：多层次、非 线性、自适应
应用：图像识别、 语音识别、自然语 言处理等领域
发展：近年来深度 学习技术取得了显 著进展，成为人工 智能领域的重要分 支
1956年，达特茅斯会 议提出人工智能概念， 标志着人工智能的诞
生
1960年代，人工智能 进入黄金时期，出现 了许多重要的研究成
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第二节 知识表示方法
• 内容提要：
•
状态空间法
•
问题归约法
•
谓词逻辑法
•
语义网络法
•
其他方法
前言
• 在学习本章内容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础。 为了使计算机具有智能，就必须使它具 有知识。 那什么是知识呢？
知识一般概念
知识的要素
• 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、 客观事实等.是有关问题环境的一些事物的知识，常以“┅ 是┅”形式出现，也是最低层的知识。例如：雪是白色 的，人有四肢。
• 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。例如 启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物 的内涵，而不是外延。如微分方程
知识的分类
实例性知识 只给出一些实例。知识藏在实例中。感兴趣的不是
实例本身，而是隐藏在大量实例中的规律性知识。
类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事
物的某些相似之处。类比性知识一般不能完整地刻画事 物，但它可以启发人们在不同的领域中做到知识的相似 性共享。
不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假
•
表示：用可信度、概率等描述
•
模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等
•
表示：用可能性、隶属度来描述
•
不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病
知识表示
• 每种以知识和符号操作为基础的智能系统，其 问题求解方法都需要某种对解答的搜索。
• 在搜索过程开始之前，必须先用某种方法或某 几种方法的混和来表示问题。
• 问题求解技术主要涉及两个方面： ������ 问题的表示
求解的方法 • 知识表示方式是学习人工智能的中心内容之一。
知识表示的概念
• 什么是知识表示
•
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某
种结构。其表示方法不唯一。
•
（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成
•
（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
• 知识、信息、数据及其关系
•
数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
•
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
•
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
•
常用的关联方式： if …… then ……
什么是知识?
• 一般来说，我们把有关信息关联在一起所形成 的信息结构称为知识。知识表示就是对知识的 一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。知识反映了客观世界中事物之 间的关系。例如，雪是白色的、鸟有翅膀等都 是知识
知识的要素
• 知识的要素是指构成知识的必需元素。在这里， 我们关心的是一个人工智能系统所处理的知识的 组成成分。一般而言，人工智能系统的知识包含 事实、规则、控制和元知识。
•
知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
•
认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识
•
经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
• 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
• 知识的有代表性的定义
•
（1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息
往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳
动物都是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且
是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。行为性知识经
•
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。
• 按知识的层次
•
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识
•
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识
• 按知识的确定性
•
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
•
不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识
•
•
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
•
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作
•
自然性：符合人们的日常习惯
•
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
知识表示的一般方法
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络 • 另外还有框架表示以及剧本表示,过程表示,这
里不在一一详述. • 在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的表
示方法是不够的,往往采用多种方法的混合表示. 目前这仍是人工智能专家感兴趣的研究方向.
状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。
在分析了人工智能研究中. 运用的问题求解方法之 后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索 方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能 的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于 解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间 法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和 求解问题的。
如比喻，心如刀绞，谜语等
元知识 有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
的知识。例如，一个好的专家系统应该知道自己能回答 什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的 知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 知识表示的要求
•
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：
•Leabharlann 表示范围的广泛性•
领域知识表示的高效性
•
对非确定性知识表示的支持程度
•
可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：
•
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
•
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
•
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则
• 内容提要：
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状态空间法
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问题归约法
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谓词逻辑法
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语义网络法
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其他方法
前言
• 在学习本章内容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础。 为了使计算机具有智能，就必须使它具 有知识。 那什么是知识呢？
知识一般概念
知识的要素
• 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、 客观事实等.是有关问题环境的一些事物的知识，常以“┅ 是┅”形式出现，也是最低层的知识。例如：雪是白色 的，人有四肢。
• 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。例如 启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物 的内涵，而不是外延。如微分方程
知识的分类
实例性知识 只给出一些实例。知识藏在实例中。感兴趣的不是
实例本身，而是隐藏在大量实例中的规律性知识。
类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事
物的某些相似之处。类比性知识一般不能完整地刻画事 物，但它可以启发人们在不同的领域中做到知识的相似 性共享。
不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假
•
表示：用可信度、概率等描述
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模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等
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表示：用可能性、隶属度来描述
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不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病
知识表示
• 每种以知识和符号操作为基础的智能系统，其 问题求解方法都需要某种对解答的搜索。
• 在搜索过程开始之前，必须先用某种方法或某 几种方法的混和来表示问题。
• 问题求解技术主要涉及两个方面： ������ 问题的表示
求解的方法 • 知识表示方式是学习人工智能的中心内容之一。
知识表示的概念
• 什么是知识表示
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是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某
种结构。其表示方法不唯一。
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（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成
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（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
• 知识、信息、数据及其关系
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数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
•
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
•
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
•
常用的关联方式： if …… then ……
什么是知识?
• 一般来说，我们把有关信息关联在一起所形成 的信息结构称为知识。知识表示就是对知识的 一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。知识反映了客观世界中事物之 间的关系。例如，雪是白色的、鸟有翅膀等都 是知识
知识的要素
• 知识的要素是指构成知识的必需元素。在这里， 我们关心的是一个人工智能系统所处理的知识的 组成成分。一般而言，人工智能系统的知识包含 事实、规则、控制和元知识。
•
知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
•
认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识
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经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
• 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
• 知识的有代表性的定义
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（1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息
往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳
动物都是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且
是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。行为性知识经
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领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。
• 按知识的层次
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表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识
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深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识
• 按知识的确定性
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确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
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不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识
•
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可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
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可维护性：便于对知识的增、删、改等操作
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自然性：符合人们的日常习惯
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可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
知识表示的一般方法
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络 • 另外还有框架表示以及剧本表示,过程表示,这
里不在一一详述. • 在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的表
示方法是不够的,往往采用多种方法的混合表示. 目前这仍是人工智能专家感兴趣的研究方向.
状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。
在分析了人工智能研究中. 运用的问题求解方法之 后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索 方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能 的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于 解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间 法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和 求解问题的。
如比喻，心如刀绞，谜语等
元知识 有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
的知识。例如，一个好的专家系统应该知道自己能回答 什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的 知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 知识表示的要求
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表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：
•Leabharlann 表示范围的广泛性•
领域知识表示的高效性
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对非确定性知识表示的支持程度
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可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：
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对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
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对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
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可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则