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人工智能 同等学力人员申请硕士学位 学科综合水平全国统一考试 考前辅导 人工智能的主要内容 人工智能的主要内容 概述 表示——知识表示 推理——确定性推理——非确定性推理 有哪些信誉好的足球投注网站 系统——专家系统 学习——机器学习——数据挖掘 理解——自然语言理解 优化——人工神经网络——遗传算法 1. 概述 大纲：了解人工智能的提出、几种智能观和主要研究领域。掌握人工智能求解方法的特点。 1.1 什么是人工智能 1.2 认识智能的不同观点 1.3 人工智能求解方法的特点 1.4 人工智能的主要研究途径 1.5 人工智能的研究和应用领域 1.1 什么是人工智能 定义：人工智能是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能 定义：人工智能学科研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 1956年夏季在美国Dartmouth大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。并由MacCarthy提议正式采用了“人工智能”这一术语。 1.2 认识智能的不同观点 思维理论：智能来源于思维活动 人的一切智慧或智能都来自于大脑的思维活动，人的一切知识都是思维的产物 阈值理论：智能取决于可运用的知识 智能就是在巨大的有哪些信誉好的足球投注网站空间中迅速找到一个满意解的能力。 进化理论：智能可由逐步进化来实现 智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，智能不需要知识，不需要表示，不需要推理，智能可以由逐步进化来实现。 1.3 人工智能求解方法的特点 重视知识 智能是需要知识的 使用大量的领域知识求解问题 使用元知识可以提高控制的层次 重视推理 注重使用启发式信息 求解满意解，而非最优解 1.4 人工智能的主要研究途径 符号主义 连接主义 行为主义 符号主义 Symbolicism 又称逻辑主义（Logicism）或计算机学派（Computerism） 基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。 符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知的基本元素是符号（Symbol），认知过程是符号表示上的一种运算。 符号主义者走过了一条启发式算法→专家系统→知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展。 符号主义一直是人工智能的主流派。 “classical AI”, “good-old-fashion AI” 联结主义 Connectionism 仿生学派（Bionicsism)、心理学派（Physiologism） 源于仿生学对人脑模型的研究 基本思想：思维的基元是神经元，而不是符号；思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程； 人工神经网络 感知机（Perceptron) 多层网络中反向传播算法（BP网络） Hopfield 网络 行为主义 Actionism 又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism）， 基本思想：人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。 “控制论动物”的研制和实验: Brooks 的六足行走机器人：基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 1.5 人工智能的研究和应用领域 典型题目：人工智能概述 1、人工智能注重启发式算法，因而人工智能程序所期求的解答是（ ）（2002） A．精确解 B 普遍解 C满意解 5、在诞生初期，人工智能被定义为这样一个计算机科学的分支：它是研究（ ）。人工智能程序与通常意义下的程序比较，它具有以下四个特点：（ ）、（ ）、（ ）、（ ）。（2000） 典型题目：人工智能概述 人工智能作为一门学科，在（ ）年诞生于（ ）。LISP语言是（ ）提出的。MYCIN的诞生地是（ ）。（1999） 计算机实现智能有些什么观点 ？（2004） 2.知识表示 大纲： 掌握知识表示的概念 表示方法：掌握逻辑表示法、产生式、语义网络、框架表示；各种表示方法的优缺点、适宜的应用对象。注意表示与推理的关系。 会使用知识表示方法对某一具体场景给出表示 2.1 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 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.1 知识表示的概念 2.1.1 知识表示观点 2.1.2 知识表示的要求 1）表示能力 一是知识表示范围的广泛性；二是领域知识表示的高效性；三是对非确定性知识表示的支持程度。 2）可利用性 包括对推理的适应性和对高效算法的支持性。 3）可组织性与可维护性 4）可实现性 5）自然性与可理解性 知识的表示方法 从四个方面学习： 概念：什么是？（注意其涵盖的范围） 方法：如何用来表示知识