人工智能导论PPT

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人工智能_人工智能导论课件第1章绪论导论

人工智能_人工智能导论课件第1章绪论导论
4. 机器学习
机器学习(machine learning):研究如何使计算机具有 类似于人的学习能力,使它能通过学习自动地获取知识。
1957年,Rosenblatt研制成功了感知机。 5. 机器行为
机器行为:计算机的表达能力,即“说”、“写”、 “画”等能力。
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第1章 绪论
1.1 人工智能的基本概念
1.4 人工智能的主要研究领域
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1.3 人工智能研究的基本内容
1. 知识表示
知识表示:将人类知识形式化或者模型化。 知识表示方法:符号表示法、连接机制表示法。
符号表示法:用各种包含具体含义的符号,以各种不同 的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如,一 阶谓词逻辑、产生式等。
连接机制表示法:把各种物理对象以不同的方式及顺序 连接起来,并在其间互相传递及加工各种包含具体意义 的信息,以此来表示相关的概念及知识。例如,神经网 络等。
我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代 数化,建立了一套机器证明方法,被称为“吴方法”。
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1.4 人工智能的主要研究领域
2. 博弈 下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。 1956年,塞缪尔研制出跳棋程序。
1991年8月,IBM公司研制的Deep Thought 2计算机 系统与澳大利亚象棋冠军约翰森(D.Johansen)举行了 一场人机对抗赛,以1:1平局告终。
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1.4 人工智能的主要研究领域
8. 专家系统
专家系统模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种 问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。 1965 年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统 —— 分析化 合物分子结构的DENDRAL,1968年完成并投入使用。 1971 年 MIT 开发成功求解一些数学问题的 MYCSYMA 专家系统。 拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。 1972 年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染 性疾病的专家系统MYCIN。 1976 年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统 PROSPECTOR , 1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料,发现了一个钼矿。 1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM,能模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理,发现某些数论的概念和定理。

Artificial Intelligence 第一章 人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件

Artificial Intelligence   第一章  人工智能的基本概念(导论) 《人工智能》课件
认为智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而 表现出来,因此用符号主义和联接主义来进行模拟。智能显得 有些不和事实相吻合。
第三节 人工智能的研究目标
AI的研究目标分近期目标和远期目标:
近期目标:研究如何使计算机去做那些过去只有靠
人的智力才能完成的工作。
远期目标:研究如何利用自动机去模拟人的某些思
可用模型 进行评价
2.智能的要素:
最重要的要素包括:适应环境、适应偶然性事件、能分 辩模糊的或矛盾的信息,在孤立的情况中找出相似性,产生新 概念和新思想。
3.智能的分类:
自然智能 有规律的智能行为:计算机能解决
人工智能 无规律的智能行为:如洞察力、创造力。 关于这些问题:计算机还不能解决。
三、如何判定智能?
第五节 AI的发展简史
第一阶段:孕育期(1956年以前) 第 二 阶 段 : AI 的 基 础 技 术 的 研 究 和 形 成 时 期 1956— 1970 第 三 阶 段 : AI 发 展 和 实 用 阶 段 ( 专 家 系 统 ) 1971— 1980 第四阶段:知识工程与机器学习发展阶段1981—1990 第五阶段:智能综合集成阶段,二十世纪90年代至今,
英国自然杂志主编坎贝尔博士说:目前信息技术和生命科学 有交叉融合的趋势,比如AI的研究就需要从生命科学的角度揭 开大脑思维的机理,需要利用信息技术模拟实现这种机理。 (参考文献:李凡长、佘玉梅:Agent的遗传算法研究,《计 算机科学》)
3.行为主义(Actionism):
又 称 进 化 主 义 ( Evolutionism ) 或 控 制 论 学 派 (Cyberneticisism)。其原理为控制论及感知再到动作型控 制系统。主要进行行为模拟,代表人物:布鲁克斯等。

人工智能_人工智能导论课件第4章不确定性推理方法导论

人工智能_人工智能导论课件第4章不确定性推理方法导论
r5 : CF ( E3 ) 0.9 max{ 0, CF ( E7
AND E8 )} 0.9 max{ 0, min{ CF ( E7 ),CF ( E8 )}} 0.9 max{ 0, min{ 0.6,0.9}} 0.9 max{ 0,0.6} 0.54
r1 :
M ( ) 0
M ( A) 1 ∑
A⊆ D
则 M: 2 D 上的基本概率分配函数,M(A): A的基 本概率数。
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4.2 可信度方法
例4.1 设有如下一组知识:
r1 :
r2 :
r3 : r4 :
r5 :
IF
IF
IF IF
IF
E1
E2
E3 E4
E7
THEN
THEN
THEN AND
AND
H
H
H OR
(0.8)
(0.6)
(0.5) E6 ) THEN
E3
(E5
E8
E1
(0.9)
(0.7)
THEN
已知: CF (E2 ) 0.8, CF (E4 ) 0.5,CF (E5 ) 0.6, CF (E6 ) 0.7,
0.7 max{ 0, min{ CF ( E4 ), max{ CF ( E5 ),CF ( E6 )}}}
0.7 max{ 0, min{ 0.5, max{ 0.6,0.7}}} 0.7 max{ 0,0.5}
0.35
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4.2 可信度方法
解:
第一步:对每一条规则求出CF(H)。
4. 不确定性的传递算法
C-F模型中的不确定性推理:从不确定的初始证据出发, 通过运用相关的不确定性知识,最终推出结论并求出结 论的可信度值。结论 H 的可信度由下式计算:

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件

人工智能导论第9章 智能体与多智能体系统-PPT课件
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9.1 智能体的概念与结构
9.1.4 反应式Agent
反应式Agent是一种具备对当时处境的实时反应能
力的Agent。
Agent

环境
传感器
9
9.1 智能体的概念与结构
9.1.5 慎思式Agent
慎思式Agent是一种基于知识的系统,包括环境描
述和丰富的智能行为的逻辑推理能力。
统可以协作求解单一专家系统难以解决的问题。
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9.2 多智能体系统的概念与结构
13
第9章 智能体与多智能体系统

9.1 智能体的概念与结构
9.2多智能体系统的概念与结构

9.3 多智能体系统的通信


9.4 多智能体系统的协调
9.5 多智能体系统的协作
9.6 多智能体系统的协商
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9.2 多智能体系统的概念与结构
9.2.1 多智能体系统的特点
MAS中每个智能体具有独立性和自主性。
紧急和 简单情 况
通信
动作
决策生成
建模
一般 情况
请求/应答信息
执行器
反射
感知器
环境
其他Agent
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9.1 智能体的概念与结构
9.1.7 Agent的应用
(1)电信。利用Agent的特性解决复杂系统和网络管理方面的 任务,包括负载均衡、故障预测、问题分析和信息综合等。
(2)兴趣匹配。Agent更多应用于商业网站向用户提供建议。
(3)用户助理。用Agent协助用户更好地完成特定的任务。 (4)组织结构。由多个Agent构造一个类似于人类组织的系统, 不同的Agent代表着系统内的不同角色,通过这些Agent之间的 通信和协作来完成具体的任务。目前主要应用于电子商务。

人工智能导论课件第1章人工智能概述

人工智能导论课件第1章人工智能概述

1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲,就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述,计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以, 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”,它能够对高 级描述进行处理,通过规划过程,生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容,它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证,即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题,包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中,有些是组合数学理论中所称的NP( Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式)问题或 NP完全(Nondeterministic Polynomial Complete, NPC )问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界,但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能(Statistical Intelligence) 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能(Interactional Intelligence) 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手,以智能行为的心理模型为依据,将 问题或知识表示成某种逻辑网络,采用符号推演的方法,模 拟人脑的逻辑思维过程,实现人工智能。
1.5.2 生理模拟,神经计算
从人脑的生理层面,即微观结构和工作机理入手,以智能行 为的生理模型为依据,采用数值计算的方法,模拟脑神经网 络的工作过程,实现人工智能。

人工智能导论全套课件

人工智能导论全套课件

计算机视觉技术的挑战与未来发展
挑战
计算机视觉技术面临的挑战包括光照变 化、噪声干扰、遮挡问题、运动模糊等 。
VS
未来发展
随着深度学习技术的不断发展,计算机视 觉技术将更加成熟和高效。未来,计算机 视觉技术将更加注重实时性、鲁棒性和自 适应性,同时将更加广泛地应用于各个领 域。
06
人工智能伦理、法律与社会影响
01
各国政府正在制定相关法律和监管政策,以确保人工智能技术
的合法、合规和安全使用。
知识产权保护
02
对于人工智能技术和应用,知识产权保护是一个重要问题,需
要建立相应的法律制度。
跨国合作与国际法规
03
随着人工智能技术的全球化发展,跨国合作和国际对社会的影响与未来趋势
1 2
应用场景
如图像识别、语音识别、自然语言处理、推 荐系统等。
深度学习原理与框架介绍
神经网络模型
通过模拟人脑神经元之间的连接 方式,构建多层神经网络模型。
反向传播算法
通过计算输出层与目标值之间的误 差,反向调整每个神经元的权重, 使整个网络的输出结果更加准确。
深度学习框架
如TensorFlow、PyTorch等,提供 了丰富的深度学习算法和工具,方 便用户进行模型训练和部署。
深度学习
神经网络结构、反向传播 算法、卷积神经网络等。
03
机器学习与深度学习
机器学习算法与应用场景
监督学习算法
如线性回归、逻辑回归、支持向量机等,用 于根据输入特征预测输出结果。
非监督学习算法
如聚类分析、关联规则挖掘等,用于发现数 据中的模式和结构。
强化学习算法
通过与环境的交互来学习策略,适用于机器 人控制、游戏等领域。

人工智能导论课件第1章第2节

人工智能导论课件第1章第2节
现代计算机之父,博弈论之父——冯·诺依曼
1.2.1 大师与通用机器
• 电子计算机通称电脑,简称计算机,是一种通用的信息处理机器,它能执行可 以充分详细描述的任何过程。用于描述解决特定问题的步骤序列称为算法,算 法可以变成软件(程序),确定硬件(物理机)能做什么和做了什么。创建软 件的过程称为编程。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 人工智能甚至可以追溯到古埃及。电子计算机的出现使信息存储和处理的各个 方面都发生了革命,计算机理论的发展产生了计算机科学并最终促使了人工智 能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能的可能实现提 供了一种媒介。
1.2.2 人工智能学科的诞生
• 虽然计算机为人工智能提供了必要的技术基础,但人们直到上个世纪50年代早 期才注意到人类智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳是最早研究反馈理论的美 国人之一,反馈控制的一个大家熟悉的例子是自动调温器,它将收集到的房间 温度与人们希望的温度比较并做出反应,将加热器开大或关小,从而控制环境 温度。这项对反馈回路的研究重要性在于:维纳从理论上指出,所有的智能活 动都是反馈机制的结果,而反馈机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期 人工智能的发展影响很大。
1.2.4 人工智能的社会必然性
• 人工智能技术的发展反映了生产力发展的要求,它的产生有其必要性。 – (1)人工智能是工具进化的结果。与以前的劳动工具相比,人工智能的进 步之一是它可以对大脑模拟。人工智能技术超越以往的技术,推动了生产 力的发展。此外,与之前的生产工具相比,人工智能丰富了人的内心,强 壮了人类的身体。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢体功能,它高度 模仿人类技能,拟人性强,具有拟人装置的特征。
• 二是反思发展期:60 ~70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了 人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切 实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的落空(例如无法用机器 证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使人工智能的 发展走入了低谷。

人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论

人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论

P:老李是小李的父亲
P:李白是诗人 Q:杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式: P (x1, x2,…, xn)
个体 x1, x2,…, xn :某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念; 谓词名 P:刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
(1)个体是常量:一个或者一组指定的个体。
“老张是一个教师”:一元谓词 Teacher (Zhang)
Human(Zhugeliang)
{ 1, 2 }
Die(Zhugeliang)
T规则
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2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则:
④ 反证法: P Q,当且仅当 P Q F ,即Q为P
的逻辑结论,当且仅当 P Q 是不可满足的。
… ,P 的逻辑结论,当且仅当 定理:Q为 P , , P 1 2 n
2
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法 2.4 框架表示法
3
第2章 知识表示
2.1
知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
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2.1.1 知识的概念
知识:在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验 中积累起来的对客观世界的认识与经验。 知识:把有关信息关联在一起所形成的信息结构。 知识反映了客观世界中事物之间的关系,不同事物或者 信息关联形式:“如果„„,则„„” 相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
“5>3” :二元谓词 Greater (5, 3) “Smith作为一个工程师为IBM工作”: 三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
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蕴含或条件(若…,则…。→) 双条件:当且仅当(←→) 逻辑运算真值表
P T
T F F
Q T
F T F
﹁P F
F T T
P∨Q P∧Q P→Q P←→Q T T T T
T T F F F F F T T F F T
可以验证: P→Q=﹁P∨Q P←→Q=(P→Q) ∧(Q→P)
P T
T F F
函数 设D是个体域,f:Dn→D是一个映射,则 称f是一个n元函数,记为f (x1, x2 , …, xn)。 例:王宏的父亲是教师。 谓词表示:TEACHER(father(王宏)) TEACHER表示“是教师” father是函数(父子对应)。
连接词和量词
连接词是用于连接简单命题或谓词构成复 杂命题或谓词的逻辑运算符号。 连接词有 非(否定,﹁) 析取(或,∨) 合取(与,∧)
2-2-3 谓词逻辑表示的应用
1 机器人移盒子问题(p.31) 定义谓词 初始状态 目标状态 操作(条件,动作)
2-2-4 谓词逻辑表示的特性
优点:自然,明确,精确,灵活,模块
化; 不足:知识表示能力差,知识库管理困 难,存在组合爆炸,系统效率低。
作业(p.62)
2-9
存在量词()表示“有个体” (x )P( x )为真当且仅当存在 x,P( x )为真 (x )P( x ) P( x )
x
例:P( x )表示“x是坏人” (x )P( x )的真值为T
项与合式公式

(1)单独一个个体词是项; (2)若t1, t2, …, tn是项,f是n元函数,则 f(t1, t2, …, tn)是项; (3)由(1)、(2)生成的表达式是项。
(x )(P( x, y) Q( x, y)) R ( x, y) P( x, y) Q( x, y)是x的辖域,辖域内的 x是约束变 元;R ( x, y)中的x是自由变元;所有 y是自由变元。
2-2-2 谓词逻辑表示方法
事实性知识:事物的状态、属性、概念等。 用否定、析取、合取连接词连接谓词公 式表示知识。 因果关系用蕴含或当且仅当表示。
例2-3
王宏是计算机系的一名学生。 王宏和李明是同班同学。 凡是计算机系的学生都喜欢编程序。
解:定义谓词: COMPUTER(x):x是计算机系的学生。 CLASSMATE(x,y):x和y是同班同学。 LIKE(x,z):x喜欢z。
谓词表示: COMPUTER(W ang Hong) CLASSMATE( Wang Hong, Li Ming) (x)(COMPUTER ( x) LIKE( x, programmin g))
用谓词逻辑表示知识时, (1) 定义谓词; (2) 用连接词或量词连接谓词构造谓词公式
例2-1:所有教师都有自己的学生。 解:定义谓词:TEACHER(x):x是教师; STUDENT(y):y是学生; TEACHES(x,y):x是y的老师。 谓词表示:
(x)(y)(TEACHER( x) STUDENT ( y) TEACHES( x, y))
谓词定义: 设D是个体域,P:Dn→{F,T}是一个映射, Dn={(x1, x2 , …, xn)| xi∈D},则称P是一个n 元(一阶)谓词,记为P (x1, x2 , …, xn)。 例:x>6。 (二元)谓词表示:GREATER(x,6) 命题是谓词的一个特例。例: 5>6 (F)。 二阶谓词
Q T
F T F
﹁P F
F T T
﹁P∨Q T
F T T
P→Q T
F T T
量词 量词是对谓词中变量的 说明。 全称量词()表示“所有个体” (x )P( x )为真当且仅当对所有 x , P( x )为真 (x )P( x ) P( x )
x
例:P( x )表示“x是坏人” (x )P( x )的真值为F
例 : lim f ( x ) b x x
0
定义:对每个 0,存在 0,当0 | x x0 | , 则 | f(x) b | 。 定义谓词: P( x, y ):x大于y; Q( x, y ):x小于y。 谓词表示: ( )( )(x)((( P( ,0) P( ,0)) P(| x x0 |, 0) Q(| x x0 |, )) Q(| f ( x) b |, ))
第二章 知识表示方法
2-2 一阶谓词逻辑表示法
2-2-1 一阶谓词逻辑表示的逻辑学基础
命题与真值
断言:一个陈述句。 命题:有真假的断言。 例:雪是白的。(T) 今天下雨。(T或F)
论域和谓词
论域:讨论对象的全体。 个体:论域的元素。 谓词:谓词名(命题的谓语)+个体(命 题的主语) 例:王宏是学生。 用STUDENT表示“是学生”。 谓词表示:STUDENT(王宏)。
一些合式公式: P ( x , y ) Q ( y ) (x )(A ( x ) B( x )) ( P Q) P (Q R ) ( P Q ) (Q R )
合式公式中连接词的优先级
, , , , A R B
自由变元、约束变元、量词辖域 自由变元:不受量词约束的变元。 约束变元:受量词约束的变元。 量词辖域:量词后(括号内)的合式公式。
原子谓词
若t1, t2, …, 是项,P是n元谓词,则 P(t1, t2, …, tn)是原子谓词。
合式公式
(1)原子谓词公式是合式公式; (2)若A、B是合式公式,则﹁A, A∨B, A∧B, A→B, A←→B合式公式;
(3)若A(x)是合式公式, x是项,则(x)A( x) 和(x)A(x)是合式公式。
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