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1.人工智能概述

人工智能概述是人工智能導(dǎo)論課程的第一個模塊，它主要介紹了人工智能的定義、人工智能的發(fā)展歷史以及人工智能的研究方向。這一部分內(nèi)容旨在幫助學(xué)生了解人工智能的基本概念和背景知識。

1.1人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。根據(jù)人工智能之父約翰麥卡錫的說法，它是“制造智能機器的科學(xué)與工程，特別是智能計算機程序”

1.2人工智能的發(fā)展歷史

人工智能的歷史源遠流長。在古代的神話傳說中，技藝高超的工匠可以制作人造人，并為其賦予智能或意識?，F(xiàn)代意義上的AI始于古典哲學(xué)家用機械符號處理的觀點解釋人類思考過程的嘗試。20世紀40年代基于抽象數(shù)學(xué)推理的可編程數(shù)字電腦的發(fā)明使一批科學(xué)家開始嚴肅地探討構(gòu)造一個電子大腦的可能性。1956年，在達特茅斯學(xué)院舉行的一次會議上正式確立了人工智能的研究領(lǐng)域

1.3人工智能的研究方向

人工智能是一個多學(xué)科交叉融合的領(lǐng)域，其包含機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等多個子領(lǐng)域。目前，實際落地比較廣泛的AI領(lǐng)域有：計算機視覺（人臉識別、指紋識別、以圖搜圖、圖像語義理解、目標識別等）、自然語言處理（問答系統(tǒng)、機器翻譯等）、知識工程（知識圖譜在個性化推薦、問答系統(tǒng)、語義搜索等場景的應(yīng)用）、語音識別（AI音箱）、移動機器人（SLAM、路徑規(guī)劃）、工業(yè)機器人（motion planning、3D視覺）等等

2.一階謂詞邏輯知識表示法

一階謂詞邏輯知識表示法是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于知識表示的一個重要部分。它主要介紹了命題邏輯和謂詞邏輯兩種邏輯形式。

2.1命題邏輯

命題邏輯是一種形式邏輯系統(tǒng)，它主要研究命題及其之間的關(guān)系。命題是一種陳述句，它的真值只能是真或假。命題邏輯中的基本概念包括命題、真值、邏輯聯(lián)結(jié)詞和真值表。

2.1.1命題

命題是一種陳述句，它的真值只能是真或假。

2.1.2真值

真值指命題的真假性。在命題邏輯中，每個命題都有一個真值，它只能是真或假。

2.1.3邏輯聯(lián)結(jié)詞

邏輯聯(lián)結(jié)詞用于連接兩個或多個命題，構(gòu)成新的命題。常見的邏輯聯(lián)結(jié)詞包括“非”（not）、“與”（and）、“或”（or）、“蘊含”（implies）和“當(dāng)且僅當(dāng)”（if and only if）。

2.1.4真值表

真值表是一種用于邏輯學(xué)中的數(shù)學(xué)表，特別是在連接邏輯代數(shù)、布爾函數(shù)和命題邏輯時使用。它用于計算邏輯表達式在每種論證（即每種邏輯變量取值的組合）上的值。尤其是，真值表可以用來判斷一個命題表達式是否對所有允許的輸入值都為真，即是否為邏輯有效的。

以下為一個真值表示例：

2.1.5推理規(guī)則

推理規(guī)則用于從已知命題推導(dǎo)出新的命題。常見的推理規(guī)則包括肯定前件（modus ponens）、否定后件（modus tollens）和假言推理（hypothetical syllogism）等。

推理規(guī)則是用于構(gòu)造有效推理的方案。這些方案建立在一組稱為前提的公式和稱為結(jié)論的斷言之間的語法關(guān)系。這些語法關(guān)系用于推理過程中，新的真實斷言從其他已知的斷言得出。
下面是一個簡單的例子，說明了如何使用推理規(guī)則。

假設(shè)我們有以下兩個前提：

1. 如果下雨，我會帶傘。
2. 現(xiàn)在正在下雨。

我們可以使用一個稱為“假言推理”的推理規(guī)則來推斷出結(jié)論：我會帶傘。

假言推理規(guī)則的形式如下：

1. 如果P，則Q。
2. P。
3. 因此，Q。

在我們的例子中，P表示“下雨”，Q表示“我會帶傘”。因此，根據(jù)假言推理規(guī)則，我們可以得出結(jié)論：我會帶傘。

這只是一個簡單的例子，說明了如何使用推理規(guī)則。實際上，有許多不同類型的推理規(guī)則，它們可以用來構(gòu)造更復(fù)雜的推理。

2.1.6證明方法

證明方法用于證明命題的真假。常見的證明方法包括直接證明、間接證明和歸謬證明等。

2.1.7等價關(guān)系

等價關(guān)系用于表示兩個命題在真值上相同。常見的等價關(guān)系包括德摩根定律（De Morgan’s laws）和雙重否定（double negation）等。

這里有一篇不錯的文章，總結(jié)了這些等價關(guān)系的常用公式。

2.2謂詞邏輯

3.產(chǎn)生式表示法和框架表示法

產(chǎn)生式表示法和框架表示法是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于知識表示的另一個重要部分。它主要介紹了兩種常用的知識表示方法：產(chǎn)生式表示法和框架表示法。

3.1產(chǎn)生式表示法

產(chǎn)生式表示法是一種知識表示方法，它通常用于表示事實和規(guī)則。它可以表示確定性和不確定性知識。產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫和推理機三部分組成。它通過從規(guī)則庫中選擇可用規(guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實進行匹配來求解問題。
規(guī)則庫是產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題的基礎(chǔ)，它包含了一組產(chǎn)生式，用于描述相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的知識。綜合數(shù)據(jù)庫又稱為事實庫，用于存放問題的初始狀態(tài)、原始證據(jù)、推理中得到的中間結(jié)論及最終結(jié)論等信息。推理機由一組程序組成，除了推理算法，還控制整個產(chǎn)生式系統(tǒng)的運行，實現(xiàn)對問題的求解。

我舉個例子，用一個簡單的產(chǎn)生式表示法表示一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)中，規(guī)則庫包含了一組產(chǎn)生式，每個產(chǎn)生式都表示一個醫(yī)學(xué)規(guī)則。

IF 病人有發(fā)燒 AND 病人有咳嗽 THEN 病人可能患有感冒

在這個例子中，產(chǎn)生式的前提是“病人有發(fā)燒”和“病人有咳嗽”，結(jié)論是“病人可能患有感冒”。當(dāng)綜合數(shù)據(jù)庫中包含了“病人有發(fā)燒”和“病人有咳嗽”這兩個事實時，推理機會選擇這條規(guī)則進行匹配，并把它推出的結(jié)論“病人可能患有感冒”加入綜合數(shù)據(jù)庫中。

3.2框架表示法

框架表示法是一種描述固定情況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以把框架看成是一個節(jié)點和關(guān)系組成的網(wǎng)絡(luò)。它描述對于假定情況總是正確的事物，在框架的較低層次上有許多終端–被稱為槽（Slots）。在槽中填入具體值，就可以得到一個描述具體事務(wù)的框架，每一個槽都可以有一些附加說明–被稱為側(cè)面（Facet），其作用是指出槽的取值范圍和求值方法。

假設(shè)我們要描述一輛汽車。我們可以創(chuàng)建一個名為“汽車”的框架，其中包含諸如“顏色”、“品牌”和“型號”等槽。然后，我們可以在這些槽中填入具體的值，例如“紅色”、“寶馬”和“X5”。這樣，我們就得到了一個描述具體汽車的框架。
除此之外，我們還可以在每個槽中添加側(cè)面來指定取值范圍和求值方法。例如，在“顏色”槽中，我們可以添加一個側(cè)面來指定顏色只能是“紅色”、“藍色”或“綠色”等預(yù)定義的顏色。如果按照這個框架來描述汽車的話，就可以有如下的例子：

汽車
  顏色: 紅色
  品牌: 寶馬
  型號: X5

在這里，我們創(chuàng)建了一個名為“汽車”的框架，其中包含三個槽：“顏色”、“品牌”和“型號”。然后在這些槽中填入了具體的值，分別是“紅色”、“寶馬”和“X5”，這樣就完成對這輛車的描述。

4.基于謂詞邏輯的推理方法

基于謂詞邏輯的推理方法是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于推理方法的一個重要部分。它主要介紹了基于謂詞邏輯的推理方式及其分類，以及歸結(jié)演繹推理等內(nèi)容。

4.1推理方式及其分類

推理是指依據(jù)一定的規(guī)則從已有的事實推出結(jié)論的過程。根據(jù)不同的標準，可以對推理進行不同的分類。常見的分類方法有以下幾種：

1. 演繹推理：**演繹推理是從一般性知識的前提出發(fā)，通過推導(dǎo)即“演繹”，得出具體陳述或個別結(jié)論的過程。**它是前提蘊涵結(jié)論的推理，即在推理形式有效的情況下，由真前提能夠必然推出真結(jié)論的推理。
2. 歸納推理：歸納推理是一種由個別到一般的推理。由一定程度的關(guān)于個別事物的觀點過渡到范圍較大的觀點，由特殊具體的事例推導(dǎo)出一般原理、原則的解釋方法。
3. 類比推理：類比推理亦稱“類推”。它是根據(jù)兩個對象在某些屬性上相同或相似，通過比較而推斷出它們在其他屬性上也相同的推理過程。

4.2歸結(jié)演繹推理

歸結(jié)演繹推理是一種基于邏輯“反證法”的機械化定理證明方法。其基本思想是把永真性的證明轉(zhuǎn)化為不可滿足性的證明。即要證明 P → Q 永真，只要能夠證明 P ∧ ﹁Q 為不可滿足即可。謂詞公式不可滿足的充要條件是其子句集不可滿足。因此，要把謂詞公式轉(zhuǎn)換為子句集，再用魯濱遜歸結(jié)原理求解子句集是否不可滿足。如果子句集不可滿足，則 P → Q 永真。

接下來舉一個例子來說明如何使用歸結(jié)演繹推理來證明一個命題。

假設(shè)我們有以下三個前提：

所有人都會死亡。
蘇格拉底是人。
蘇格拉底不會死亡。

我們想要證明第三個前提是錯誤的。我們可以使用歸結(jié)演繹推理來完成這個任務(wù)。

首先，我們將前提轉(zhuǎn)換為子句集的形式：

{人(x) → 死亡(x)}
{人(蘇格拉底)}
{?死亡(蘇格拉底)}

然后，我們使用魯濱遜歸結(jié)原理來對子句集進行歸結(jié)。我們可以將第一個和第二個子句進行歸結(jié)，得到： {死亡(蘇格拉底)}

接下來，我們可以將這個新的子句與第三個子句進行歸結(jié)，得到： {}

這是一個空子句，表示子句集不可滿足。所以，就可以證明了第三個前提是錯誤的。

5.可信度方法和證據(jù)理論

可信度方法和證據(jù)理論是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于不確定性推理的一個重要部分。它主要介紹了不確定推理、可信度方法和證據(jù)理論等內(nèi)容。

5.1不確定推理

不確定推理是指從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運用不確定性的知識，推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或近乎合理的結(jié)論的思維過程。

所有的不確定性推理方法都必須解決3個問題：表示問題、語義問題和計算問題。

1.表示問題指的是采用什么方法描述不確定性。
在專家系統(tǒng)中，“知識不確定性”一般分為兩類：一是規(guī)則的不確定性，二是證據(jù)的不確定性。 一般用 (E→H, f (H,E))來表示規(guī)則的不確定性，其中 E 是規(guī)則的前提，H 是規(guī)則的結(jié)論，f (H,E)即相應(yīng)規(guī)則的不確定性程度，稱為規(guī)則強度。規(guī)則強度表示了規(guī)則的可靠程度，它通常是一個數(shù)值，取值范圍和具體方法取決于所采用的不確定性推理方法。 一般用 (命題E, C (E))表示證據(jù)的不確定性，C (E)通常是一個數(shù)值，代表相應(yīng)證據(jù)的不確定性程度，稱為動態(tài)強度。 規(guī)則和證據(jù)不確定性的程度常用可信度來表示。

2.語義問題指的是對表示和計算的含義進行解釋。 在不確定性推理中，我們需要定義一些概念和方法來描述不確定性，例如規(guī)則強度、動態(tài)強度、不確定性傳遞算法等。 語義問題就是要求我們對這些概念和方法進行解釋，指出它們的具體含義。

3.計算問題主要指不確定性的傳播和更新。即計算問題定義了一組函數(shù)，求解結(jié)論的 不確定性度量。 計算問題主要指不確定性的傳播和更新。 在不確定性推理中，我們需要從初始證據(jù)出發(fā)，通過運用不確定性的知識，最終推出結(jié)論。 在這個過程中，證據(jù)和知識的不確定性會傳播到結(jié)論上，因此我們需要定義一組函數(shù)來計算結(jié)論的不確定性度量。 這個過程包括不確定性的傳遞算法、結(jié)論不確定性合成和組合證據(jù)的不確定性算法等方面。
不確定性的傳遞算法指的是在每一步推理中，如何把證據(jù)及知識的不確定性傳遞給結(jié)論。 在多步推理中，如何把初始證據(jù)的不確定性傳遞給結(jié)論。 這個過程需要定義一個函數(shù)，使得結(jié)論的不確定性度量能夠根據(jù)前提的不確定性和規(guī)則強度計算出來。
結(jié)論不確定性合成指的是由兩個獨立的證據(jù)求得的假設(shè)的不確定性，求證據(jù)的組合導(dǎo)致的假設(shè)的不確定性。 這個過程需要定義一個函數(shù)，使得結(jié)論的不確定性能夠根據(jù)兩個獨立證據(jù)求得的假設(shè)的不確定性計算出來。
組合證據(jù)的不確定性算法指的是已知兩個證據(jù)的不確定性，求兩個證據(jù)的析取和合取的不確定性。 這個過程需要定義兩個函數(shù)，分別用于計算兩個證據(jù)的析取和合取的不確定性。
下面我舉一個簡單的例子：

假設(shè)我們有兩條規(guī)則：

如果天氣晴朗，則小明會去公園玩。(E1→H1, f(H1,E1)=0.8)
如果天氣陰天，則小明會在家看書。(E2→H2, f(H2,E2)=0.9)
其中 E1 表示天氣晴朗，E2 表示天氣陰天，H1 表示小明去公園玩，H2 表示小明在家看書。 f(H1,E1) 和 f(H2,E2) 分別表示規(guī)則 1 和規(guī)則 2 的規(guī)則強度。

現(xiàn)在我們知道天氣晴朗這一初始證據(jù) (E1, C(E1)=0.7)，我們想要推斷出小明是否會去公園玩。

首先我們需要使用不確定性傳遞算法來計算結(jié)論 H1 的不確定性。由于我們只知道天氣晴朗這一初始證據(jù) (E1, C(E1)=0.7)，并沒有關(guān)于天氣陰天 E2 的證據(jù)，所以我們無法計算出結(jié)論 H2 的不確定性。 所以我們假設(shè) C(H2)=0。假設(shè)我們使用最大最小法，則
C(H1) = min{C(E1),f(H1,E1)} = min{0.7, 0.8} = 0.7。
然后我們可以使用結(jié)論不確定性合成來計算 H1 和 H2 的組合導(dǎo)致的結(jié)論 H 的不確定性。 假設(shè)我們使用最大最小法，則 C(H) = max{C(H1), C(H2)} = max{0.7, 0} = 0.7。

最后我們可以使用組合證據(jù)的不確定性算法來計算 E1 和 E2 的析取和合取的不確定性。 假設(shè)我們使用最大最小法，則 C(E1∧E2) = min{C(E1), C(E2)} = min{0.7, 0} = 0，C(E1∨E2) = max{C(E1), C(E2)} = max{0.7, 0} = 0.7。

5.2可信度方法

可信度方法使用可信度因子（CF）來表示規(guī)則和證據(jù)的不確定性。CF 取值范圍為 [-1,1]。當(dāng) CF>0 時，表示證據(jù)的存在使得結(jié)論的可能性增大；當(dāng) CF<0 時，表示證據(jù)的存在使得結(jié)論的可能性減??；當(dāng) CF=0 時，表示證據(jù)的存在對結(jié)論的可能性無影響。
可信度方法具有簡潔、直觀的優(yōu)點。通過簡單的計算，不確定性就可以在系統(tǒng)中傳播，并且計算具有線性的復(fù)雜度，推理的近似效果也比較理想。但是，由于可能導(dǎo)致計算的累計誤差，如果多個規(guī)則邏輯等價于一個規(guī)則，則采用一個規(guī)則和多個規(guī)則計算的 CF 值可能就不相同。還有組合規(guī)則使用的順序不同，可能得出不同的結(jié)果。

對于知識不確定性的表示

產(chǎn)生式規(guī)則表示：
IF E THEN H(CF(H,E))
CF(H,E)即可信度因子
接下來用一個簡單的例子來演示可信度方法的過程。

假設(shè)我們有兩條規(guī)則：

如果天氣晴朗，則小明會去公園玩。(E1→H1, CF(H1,E1)=0.8)
如果天氣陰天，則小明會在家看書。(E2→H2, CF(H2,E2)=0.9)

也可以寫成`:

IF 天氣晴朗 THEN 小明會去公園玩 (CF=0.8)
IF 天氣陰天 THEN 小明會在家看書 (CF=0.9)

其中 E1 表示天氣晴朗，E2 表示天氣陰天，H1 表示小明去公園玩，H2 表示小明在家看書。 CF(H1,E1) 和 CF(H2,E2) 分別表示規(guī)則 1 和規(guī)則 2 的可信度。

現(xiàn)在我們知道天氣晴朗這一初始證據(jù) (E1, CF(E1)=0.7)，天氣陰天這一初始證據(jù)(E2, CF(E2)=0.5)，我們想要推斷出小明是否會去公園玩。

根據(jù)可信度方法的計算公式，CF(H2) = CF(H2,E2)×max{0,CF(E2)} = 0.9×max{0,0.5} = 0.45。

然后我們可以使用結(jié)論不確定性合成來計算 H1 和 H2 的組合導(dǎo)致的結(jié)論 H 的不確定性。 根據(jù)可信度方法的計算公式，當(dāng) CF(H1)>0 且 CF(H2)>0 時，CF(H) = CF(H1)+CF(H2)-CF(H1)×CF(H2)；當(dāng) CF(H1)<0 且 CF(H2)<0 時，CF(H) = CF(H1)+CF(H2)+CF(H1)×CF(H2)；否則，CF(H) = (CF(H1)+CF(H2))/(1-min{|CF(H1)|,|CF(H2)|})。 在這個例子中，由于 CF(H1)>0 且 CF(H2)>0，所以我們可以計算出 CF(H) = CF(H1)+CF(H2)-CF(H1)×CF(H2) = 0.56+0.45-0.56×0.45 = 0.749。

最后我們可以使用組合證據(jù)的不確定性算法來計算 E1 和 E2 的析取和合取的不確定性。 根據(jù)可信度方法的計算公式，當(dāng)兩個證據(jù)都是合取時，CF(E) = min{CF(E1),CF(E2)}；當(dāng)兩個證據(jù)都是析取時，CF(E) = max{CF(E1),CF(E2)}。 在這個例子中，我們可以計算出 CF(E1∧E2) = min{CF(E1),CF(E2)} = min{0.7,0.5} = 0.5，以及 CF(E1∨E2) = max{CF(E1),CF(E2)} = max{0.7,0.5} = 0.7。

5.3證據(jù)理論

證據(jù)理論（Theory of Evidence）是由Dempster首先提出，由Shafer進一步發(fā)展起來的一種不精確推理理論，也稱為Dempster-Shafer (DS) 證據(jù)理論。證據(jù)理論可以在沒有先驗概率的情況下，靈活并有效地對不確定性建模
證據(jù)理論的核心——Dempster合成規(guī)則，能綜合不同專家或者數(shù)據(jù)源的知識或者數(shù)據(jù)，這就使得證據(jù)理論在專家系統(tǒng)、信息融合等領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。例如，在醫(yī)學(xué)診斷、目標識別、軍事指揮等許多應(yīng)用領(lǐng)域，需要綜合考慮來自多源的不確定信息，如多個傳感器的信息、多位專家的意見等等，以完成問題的求解，而證據(jù)理論的聯(lián)合規(guī)則在這方面的求解發(fā)揮了重要作用

6.模糊推理方法

模糊推理方法是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于模糊推理的一個重要部分。它主要介紹了模糊邏輯提出、模糊集合與隸屬函數(shù)、模糊關(guān)系及其合成等內(nèi)容。

6.1模糊邏輯提出

6.2模糊集合與隸屬函數(shù)

6.3模糊關(guān)系及其合成

7.搜索求解策略

搜索求解策略是人工智能導(dǎo)論課程中關(guān)于搜索算法的一個重要部分。它主要介紹了搜索的概念、狀態(tài)空間知識表示法等內(nèi)容。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791499.html

7.1搜索的概念

7.2狀態(tài)空間知識表示法

到了這里，關(guān)于人工智能概論復(fù)習(xí)筆記的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！