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人工智能原理与应用 PPT课件

  人工智能原理与应用 PPT课件_药学_医药卫生_专业资料。人工智能原理与应用 主讲:杨昌仁 2006年9月 ? 课程性质:专业基础课。 ? 学科性质:计算机科学的一个分支;同时是一个涉 及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲 学等学科的交叉和边缘

  人工智能原理与应用 主讲:杨昌仁 2006年9月 ? 课程性质:专业基础课。 ? 学科性质:计算机科学的一个分支;同时是一个涉 及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲 学等学科的交叉和边缘学科。 ? 讲授学时:72学时 第一章 绪论 1.1 人工智能的诞生和发展 ? 诞生: 1956年的一次学术讨论会,用到“人工智能”术语 ? 50年代:游戏、博论为对象 ? 60年代: (1)Lisp语言(1960年) (2)问题求解程序(1963年),将领域知识与求解方法分离(如GPS 程序,可求解11种不同类型的问题) (3)定理证明(1965年),提出归结原理 (4)知识表示的语义网络模型(1968年) ? 70年代: (1)逻辑程序设计语言Prolog(1972年) (2)专家系统Mycin(1972年) (3)人工智能杂志创刊(1970年) (4)提出知识工程的概念(1977年) ? 80年代: (1)推理技术(确定性推理、不确定性推理、非单调推理) (2)知识获取和表示 (3)自然语言理解 (4)机器视角 (5)提出了第五代计算机的研究计划. ? 90年代: (1)专家系统 (2)机器翻译 (3)问题求解 (4)机器视角 (5)机器学习 (6)人工神精网络 1.2 人工智能的定义 ? 人工智能 (描述性定义):用机器模拟人类的智能,也称为机器智能。 ? 人类智能 (描述性定义):人类所拥有的智力和行为能力,并以知识 为基础。 ? 智力 (描述性定义):获取知识并运用知识去求解问题的能力,包括: 感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力与行 为能力。 ? 人工智能学科(描述性定义):计算机科学中涉及研究、设计、应用 智能机器的一个分支。 1.3 人工智能研究的方法和途径 1、各种学派及其理论: 包括:逻辑学派、认识学派、知识工程学派、联结学派、分 布式学派、进化论学派。但主要有以下三种学派: (1)符号主义: 主要观点: ? 人对客观世界认识的认知基元为符号; ? 认知过程即是对符号进行操作(主要是推理)的过程,主要 工具是数学逻辑 ? 知识是人们在实践中获得的信息关联在一起所形成的信息 结构,是构成智能的基础。 ? 人工智能的核心问题是知识表示、知识推理、知识运用。 (2)联结主义:(仿生学派) 主要观点: ? 人工智能可以通过仿生人脑的结构来实现; ? 人脑的思维基元是神经元而主是符号; ? 要搞清楚大脑神经元及其连接机制,以及它进行信息处理 的过程和机理。 (3)行为主义:(进化学派) 主要观点: ? 人工智能起源于控制论,智能取决于感知和行为 2、实现人工智能的技术路线: ? 专用路线: 研制一些专用智能计算机或专用软件系统或专用计算机语言。 ? 通用路线: 现有的软硬件系统即可支持人工智能系统的开发;在开发过 程中充分应用知识工程的思想,把知识工程作为软件工程的一 个分支。 ? 硬件路线: 智能机器的开发有赖于各种智能硬件、智能工具、固化技术。 ? 软件路线: 智能机器的开发有赖于各种智能软件和工具的开发和运用。 1.4 人工智能的研究及应用领域 1、问题求解: 研究解决难题的方法,主要包括:状态空间、搜索策略、 归约策略的研究。如国际象棋程序。 2、机器学习: 研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断 改善性能、实现自我完善的方法。 研究目标有:人类学习的认知模型;通用学习算法;构 造面向任务的专用学习系统。 3、专家系统: 是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。 4、模式识别: 研究如何使机器具有感知能力的一个研究领域,主要研究 对视觉模式和听觉模式的识别。模式即为标准样式或标本。 5、自动定理证明: 研究对前提P和结论Q,证明P-Q的永真性(用反证法)。 目前用的主要方法是归结原理。 6、自动程序设计: 包括程序综合和程序验证。 7、自然语言理解: 研究如何使计算机理解人类自然语言。包括: ? 回答有关问题; ? 摘要生成和文本释义; ? 自动翻译 8、机器人学: 研究机器人。包括: ? 第一代机器人:可再编程序控制机器人; ? 第二代机器人:自适应机器人 ? 智能机器人:有感觉器官,有思维能力。 9、人工神经网络: 是一个用大量称做神经元的简单处理单元经广泛连接而 组成的人工网络,用来模拟大脑的神经系统的结构和功能。 10、智能检索: 包括: ? 基于“词”的检索; ? 基于概念的检索; ? 自然语言理解(理解询问); ? 能推导或演绎出答案。 补充内容 逻辑基础 一、命题逻辑与谓词逻辑 1、命题 定义1 命题是具有真假意义的语句,常常用来表示一个判断 或一个结论。命题通常用大写字母表示。 命题的特点:命题有确定的真值,为真时记为T,为假时记为 F。 命题变元:抽象的命题。如:“x5”。只有用具体的值代替 后才有确定的线、谓词 ? 谓词:是命题的一表示方式,一个谓词可分为谓词名和个 体两个部分。 谓词名------刻画个体的性质、状态或个体间的关系的。 个体------某一独立存在的事物或概念。 ? 谓词的一般形式: P(x1,x2,…,xn) 其中,P是谓词名,可自定义,xi为个体。个体可以是常量、 变元、函数等。n为谓词的元数,为1时称为一元谓词,为2时 称为二元谓词。当个体为常量、变元、函数时,称为一阶谓 词;当某个体为一阶谓词时,谓词称为二阶谓词。个体变元 的取值范围称为个体域 3、谓词公式 (1)连接词: ? 非:~ ? 或(析取):V ? 与(合取):^ ? 蕴含:? ? 等价:? (“P ? Q”仅?? 当P真而Q假时为假,其余为线)量词 ? 全称量词:( x) ? 存在量词: ( x) (3)谓词公式 ? 定义(合式公式): ? 连接词的优先级 ? 量词的辖域、约束变元 ? 命题公式 4、谓词公式的解释 (1) 命题公式的解释-------对命题公式中的命题变元的一次线) 公式P在D上的一个解释----? 指派常量; ? 指派函数; ? 指派谓词。 例:P21-22 5、谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性 ? P在D上永真 ? P永真 ? P是可满足的 ? P在D上永假 ? P永假(不可满足) 6、谓词公式的等价性与永真蕴含 ? P与Q在D上等价; ? P与Q等价 ? 常用等价式(P23) ? 永真蕴含 ? 常用永线) ? 一些推理规则(P24) ? 反证法定理(P24) 第二章 知识表示法 内容: 讨论知识及其表示的有关概念和常用的知识表示法(而 知识的获取、表示(存储)和运用是人工智能的三个主要问题) 2.1 概述 1、知识、信息和数据 ? 信息------事物(或现象)的特征描述;是对数据的解释,是数据 在特定场合下的具体含义。 ? 数据------记录信息的符号、是信息的载体和表示,是信息的 解释。有格式的数据蕴含着某种信息。 ? 知识------把有关信息关联在一起所形成的信息结构。是人对 客观世界的认识和经验。关联方式多种多样。 2、知识的特性 ? 相对正确性; ? 不确定性------“真”或“假”有程度可言;(及其原因) ? 可表示性; ? 可利用性。 3、知识的分类 (1) 以知识的作用范围来分 ? 常识性知识 ? 领域性知识 (2)就知识的作用及表示来分 ? 事实性知识-------有关领域内的概念、事实、事物的属性、状 态及其关系的描述,常以“……是……”形式出现。 ? 规则性知识-------表示因果关系的知识,常以“如果…则…” 形式出现。 ? 控制性知识-------描述问题求解步骤、技巧性的知识。 ? 元知识-------有关知识的知识,包括怎样使用规则、解释规则、 校验规则、解释程序结构等知识。 (3) 以知识的确定性来分 ? 确定性知识------其逻辑值为“真”或“假”的知识 ? 不确定性知识-----其“真”或“假”的程度由一个概率值表示的 知识 (4) 以人类的思维和认识方式来分 ? 逻辑性知识-----通过逻辑思维而产生的知识 ? 形象性知识-----通过形象思维而产生的知识,如牛的样子的知 识。 4、知识的表示 ? 知识表示------研究用机器表示知识的可行性和有效性的一般 方法,是一种数据结构和控制结构的统一体。是把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构。 ? 陈述性知识表示-------主要表示事实性知识; ? 过程性知识表示-------主要表示规则性知识和控制结构知识, 表示形式是一个“过程”。 实际常用的表示方法有十种,可以根据实际需要使用。 2.2 一阶谓词逻辑表示法 1、知识的谓词逻辑表示法 ? 对事实性知识------用谓词的合取式或析取式表示,如: ISSTUDENT(张三)? ISSTUDENT(李四) ? 对规则性知识的表示------用谓词的蕴含式表示,如P-Q 2、用谓词公式表示知识的步骤 (1)定义谓词及个体,确定其含义。 (2)为每个谓词中的个体变元赋予特定的值。 (3)构造谓词公式。 3、知识的谓词逻辑表示法举例------见P20-24 4、知识的谓词逻辑表示法的特点 ? 自然性; ? 适宜表示精确性知识,而不适宜表示不确定性知识; ? 易实现; ? 易于推理。有数理逻辑为基础。 局限性: ? 不能表示不确定性知识 ? 组合爆炸; ? 效率低。 2.3 产生式表示法 由美国数学家Post提出(1943年),也称为产生式规则表示法。 1、表示的知识种类及其基本形式 (1)可表示的知识种类: ? 确定性规则知识; ? 不确定性规则知识; ? 确定性事实知识; ? 不确定性事实知识; (2)基本形式

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