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人工智能与专家系统

人工智能与专家系统. 研究生课程. 第一章 绪论. 1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要. 1.1 定义和发展. 1.1.1 人工智能的定义. 几种定义 智能机器（ intelligent machine ） 人工智能（学科） 人工智能（能力） 人工智能（ 拟人思维、行为 ） 人工智能（ 理性思维、行为 ）. 1.1 定义和发展. 1.1.2 人工智能的起源与发展.

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Presentation Transcript

  1. 人工智能与专家系统 研究生课程

  2. 第一章 绪论 1.1 人工智能的定义和发展 1.2 人类智能和人工智能 1.3 人工智能的各种认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.5 课程概要

  3. 1.1 定义和发展 1.1.1 人工智能的定义 几种定义 • 智能机器（intelligent machine） • 人工智能（学科） • 人工智能（能力） • 人工智能（拟人思维、行为 ） • 人工智能（理性思维、行为 ）

  4. 1.1 定义和发展 1.1.2 人工智能的起源与发展 • 孕育期（1956年前） • 数理逻辑学科（弗雷治、维纳等 ） • 计算的新思想（丘奇、图灵 等） • 形成期（1956--1970年） • 1956年，第一次人工智能的研讨会 • 1969年，第一届国际人工智能联合会议 • 1970年，《人工智能》国际杂志创刊

  5. 1.1 定义和发展 1.1.2 人工智能的起源与发展 • 发展期（1970年~） • 进一步研究AI基本原理方法和技术 • 进行实用化研究 • 专家系统与知识工程 • 机器定理证明 • 智能机器人 • 智能控制等 • 从“一枝独秀”到“百花齐放”

  6. 1.2 人类智能和人工智能 1.2.1 智能信息处理系统的假设 • 人是一种智能信息处理系统 • 物理符号系统的六种基本功能 • 物理符号系统的假设 • 推论一 • 推论二 • 推论三

  7. 1.2 人类智能和人工智能 1.2.1 智能信息处理系统的假设 • 人类的认知行为具有不同层次 • 认知生理学 • 认知心理学 • 认知信息学 • 认知工程学

  8. 1.2 人类智能和人工智能 1.2.2 人类智能的计算机模拟 • 机器智能可以模拟人类智能 • 智能计算机 • 下棋 • 定理证明 • 语言翻译 • 新型智能计算机 • 神经计算机 • 量子计算机

  9. 1.2 人类智能和人工智能 1.2.3 人工智能的研究目标 • 近期目标 建造智能计算机代替人类的部分智力劳动 • 远期目标 用自动机模仿人类的思维过程和智能行为

  10. 1.3 人工智能的各种认知观 • 符号主义（Symbolicism） 基于物理符号系统假设和有限合理性原理 • 连接主义（Connectionism） 基于神经网络及其间的连接机制与学习算法 • 行为主义（Actionism） 基于控制论及感知—动作型控制系统

  11. 1.4 人工智能的研究及应用领域 • 人工智能的基本技术 • 知识表示（Knowledge Representation） 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法… • 推理搜索（Searching & Reasoning） 启发式搜索、消解原理、不确定性推理… • 计算智能（Computational Intelligence） 模糊计算、神经计算、进化计算… • 构成技术（系统与语言） 产生式系统、LISP语言、Prolog语言…

  12. 1.4 研究及应用 1.4.1 问题求解 • 问题的表示、分解、搜索、归约等 • 进行复杂的数学公式符号运算求解 1.4.2 逻辑推理与定理证明 • 通过对事实数据库的操作来证明定理 • 多种证明方法 • 几何定理证明的“吴氏方法”

  13. 1.4 研究及应用 1.4.3 自然语言理解 • 语言 • 自然语言、人造语言、机器语言 • “理解”的标准 1.4.4 自动程序设计 • 根据不同目的描述来编写的计算机程序 • 促进人工智能系统的发展

  14. 1.4 研究及应用 1.4.5 专家系统 • 是一个智能化的计算机程序系统 • 和传统的计算机程序之间有本质区别 1.4.6 机器学习 • 是机器获取智能的途径 • 学习是一个有特定目的的知识获取过程 • 学习的本质是对信息的理解与应用 • 有多种学习方法

  15. 1.4 研究及应用 1.4.7 神经网络 • 神经计算机 • 在其它领域中的广泛应用 1.4.8 机器人学 • 操作机器人 • 智能机器人 • 机器人的广泛应用 • 促进人工智能的发展

  16. 1.4 研究及应用 1.4.9 模式识别 • 是计算机对环境识别的需要 • 是对人类环境的感知模拟 1.4.10 机器视觉 • 人类80％以上的外部信息来自视觉 • 低层视觉与高层视觉 • 前沿研究领域 • 广泛应用

  17. 1.4 研究及应用 1.4.11 智能控制 • 驱动智能机器自主地实现其目标的过程 • 是一个定性和定量的混合控制过程 • 是当今自动控制的最高水平 1.4.12 智能检索 • 是信息时代来临的需要 • 智能检索系统所面临的三大问题

  18. 1.4 研究及应用 1.4.13 智能调度与指挥 • 寻找最佳调度和组合 • NP完全类问题的求解 • 军事指挥系统等领域 1.4.14 分布式人工智能与Agent • 是传统人工智能的延伸和扩展 • 研究目标是创建一种能描述自然系统和社会系统的精确概念模型

  19. 1.4 研究及应用 1.4.15 计算智能与进化计算 • 计算智能 • 包括神经计算、模糊计算、进化计算等 • 进化计算的理论基础是生物进化论 1.4.16 数据挖掘与知识发现 • 知识获取 • 数据库知识挖掘 • 数据库中知识发现的四个特征

  20. 1.4 研究及应用 1.4.17 人工生命 • 人工生命概念的提出 • 理论基础与研究方法 • 研究内容 1.4.18 系统与语言工具 • 计算机系统的一些概念得到发展 • 新的编程语言与专用开发工具

  21. 1.5 课程概要 • 简述人工智能的起源与发展 • 概括地论述知识表示的各种主要方法 • 讨论常用的搜索原理和推理求解技术 • 介绍近期人工智能技术和方法的热点 • 详细地分析人工智能的主要应用领域 • 叙述人工智能的争议与展望

  22. 第二章 知识表示方法 2.1 状态空间法 2.2 问题归约法 2.3 谓词逻辑法 2.4 语义网络法 2.5 其他方法 2.6 小结

  23. 2.1状态空间法（State Space Representation） • 问题求解技术主要是两个方面： • 问题的表示 • 求解的方法 • 状态空间法 • 状态（state） • 算符（operator） • 状态空间方法

  24. 2.1 状态空间法 2.1.1问题状态描述 • 定义 • 状态：描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。 • 算符：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。 • 问题的状态空间：是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。

  25. 2.1 状态空间法 Original State 2.状态空间表示概念详释 • 例如下棋、迷宫及各种游戏。 Middle State Goal State

  26. 2.1 状态空间法 1 2 2 2 2 3 3 3 2 1 1 2 1 3 3 1 1 3 例:三数码难题（3 puzzle problem） 初始棋局 目标棋局

  27. 2.1 状态空间法 2.1.2 状态图示法 • 有向图 • 路径 • 代价 • 图的显示说明 • 图的隐示说明 A B

  28. 产生式系统（production system） 一个总数据库：它含有与具体任务有关的信息随着应用情况的不同，这些数据库可能简单，或许复杂。 一套规则：它对数据库进行操作运算。每条规则由左部鉴别规则的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时所完成的动作。 一个控制策略：它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。 2.1 状态空间法 2.1.3 状态空间表示举例

  29. 2.1 状态空间法 状态空间表示举例 • 例：猴子和香蕉问题

  30. 用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个问题状态.用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个问题状态. 这个问题的操作（算符）如下： 2 goto（U）表示猴子走到水平位置U 或者用产生式规则表示为 （W，0，Y，z） goto（U） （U，0，Y，z） 2.1 状态空间法 解题过程

  31. pushbox（V）猴子把箱子推到水平位置V，即有 （W，0，W，z） pushbox（V） （V，0，V，z） climbbox猴子爬上箱顶，即有 （W，0，W，z） climbbox （W，1，W，z） 2.1 状态空间法

  32. grasp猴子摘到香蕉，即有 （c，1，c，0） grasp （c，1，c，1） 该初始状态变换为目标状态的操作序列为 {goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp} 2.1 状态空间法

  33. 2.1 状态空间法 （a，0，b，0） goto（U） goto（U） （U，0，b，0） U=b，climbbox pushbox（V） U=b (b，1，b，0) （V，0，V，0） goto（U） U=V （c，1，c，0） （U，0，V，0） goto（U） （c，1，c，1） 目标状态 猴子和香蕉问题的状态空间图

  34. 2.1 状态空间法 香蕉 箱子 Ha!Ha! 猴子 香蕉 箱子 猴子 猴子和香蕉问题自动演示：

  35. 子问题1 本 原 问 题 子问题集 原始问题 子问题n 2.2 问题归约法（Problem Reduction Representation）

  36. 问题归约表示的组成部分： 一个初始问题描述； 一套把问题变换为子问题的操作符； 一套本原问题描述。 问题归约的实质： 从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。 2.2 问题规约法

  37. 梵塔难题 2.2 问题规约法 2 3 1 A B C 2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）

  38. 2.2 问题规约法 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 解题过程（3个圆盘问题）

  39. 2.2 问题规约法 多圆盘梵塔难题演示

  40. 1.与图、或图、与或图 2.2 问题规约法 A A B C D B C 与图 或图 2.2.2与或图表示

  41. 2.2 问题规约法 A G C B A E F D H N M C B E F G D

  42. 2.2 问题规约法 父节点 或节点 A 子节点 弧线 H N M 与节点 C B E F G D 终叶节点 2.一些关于与或图的术语

  43. 2.2 问题规约法 有解节点 t t t t t t t （b） （a） t t 与或图例子 终叶节点 无解节点 3.定义

  44. 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后继节点，此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的。 与或图构成规则 2.2 问题规约法

  45. 2.2 问题规约法 （111） （333） （111） （122） （122） （322） （321） （331） （111） （113） （113） （123） （331） （333） （123） （122） （322） （321） 梵塔问题归约图 （322） （333）

  46. 逻辑语句 形式语言 2.3.1 谓词演算 1. 语法和语义 基本符号 谓词符号、变量符号、函数符号、 常量符号、括号和逗号 原子公式 2.3 谓词逻辑法

  47. 连词和量词(Connective &Quantifiers) 连词 与及合取（conjunction) 或及析取（disjunction） 蕴涵（Implication） 非（Not） 量词 全称量词（Universal Quantifiers) 存在量词(Existential Quantifiers) 2.3 谓词逻辑法

  48. 2.3.2 谓词公式 原子公式的的定义： 用P(x1，x2，…，xn)表示一个n元谓词公式，其中P为n元谓词，x1,x2,…，xn为客体变量或变元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做谓词演算的原子公式，或原子谓词公式。 分子谓词公式 可以用连词把原子谓词公式组成复合谓词公式，并把它叫做分子谓词公式。 2.3 谓词逻辑法

  49. 合适公式（WFF，well-formed formulas） 合适公式的递归定义 合适公式的性质 合适公式的真值 等价（Equivalence) 2.3 谓词逻辑法

  50. 置换 概念 假元推理 全称化推理 综合推理 定义 就是在该表达式中用置换项置换变量 性质 可结合的 不可交换的 2.3 谓词逻辑法 2.3.3 置换与合一

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