《人工智能》課程教學(xué)教案

1、PAGE219PAGE219人工智能課程教案第一章 緒 論教學(xué)內(nèi)容：本章首先介紹人工智能的定義、發(fā)展概況及相關(guān)學(xué)派和他們的認(rèn)知觀，接著討論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，最后簡介本書的主要內(nèi)容和編排。教學(xué)重點(diǎn)：1從不同科學(xué)或?qū)W科出發(fā)對人工智能進(jìn)行的定義；2介紹人工智能的起源與發(fā)展過程；3討論人工智能與人類智能的關(guān)系；4簡介目前人工智能的主要學(xué)派；5簡介人工智能所研究的范圍與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)難點(diǎn)：1怎么樣理解人工智能；2人工智能作為一門學(xué)科有什么意義；3人工智能的主要學(xué)派與其爭論焦點(diǎn)；教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來表示抽象概念。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握人工智能的幾種定義，掌握目前人工

2、智能的三個主要學(xué)派及對人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。1.1 人工智能的定義與發(fā)展教學(xué)內(nèi)容：本小節(jié)主要介紹目前對人工智能的幾種定義，并對人工智能的起源和發(fā)展進(jìn)行了總結(jié)和分析。教學(xué)重點(diǎn)：幾種人工智能的定義和人工智能發(fā)展的幾個重要時期。教學(xué)難點(diǎn)：理解人工智能的定義與本質(zhì)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：從學(xué)科和能力的角度深刻理解人工智能的定義，初步了解人工智能的起源及其發(fā)展過程。1.1.1 人工智能的定義定義1 智能機(jī)器能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphic tasks)的機(jī)器。定義2 人工智能(學(xué)科)人工智能(學(xué)科)是計算機(jī)科學(xué)

3、中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。定義3 人工智能(能力)人工智能(能力)是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。為了讓讀者對人工智能的定義進(jìn)行討論，以便更深刻地理解人工智能，下面綜述其它幾種關(guān)于人工智能的定義。定義4 人工智能是一種使計算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的新嘗試（Haugeland,1985）。定義5 人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化（Bellman,19

4、78）。定義6 人工智能是用計算模型研究智力行為（Charniak和McDermott,1985）。定義7 人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算（Winston,1992）。定義8 人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)（Kurzwell,1990）。定義9 人工智能研究如何使計算機(jī)做事讓人過得更好（Rick和Knight,1991）。定義10 人工智能是一門通過計算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科（Schalkoff,1990）。定義11 人工智能是計算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支（Luger和Stubblefield,1993）。其中，定義4和定義5

5、涉及擬人思維；定義6和定義7與理性思維有關(guān)；定義8和定義9涉及擬人行為；定義10和定義11與擬人理性行為有關(guān)。1.1.2 人工智能的起源與發(fā)展人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)的，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。特別是20世紀(jì)30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關(guān)于計算的新思想。以維納（Wiener）、弗雷治、羅素等為代表對發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻(xiàn)及丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關(guān)于計算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。1956年夏季，人類歷史上第一次人工智能研討會在美國的達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)舉行，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。1969年召開了第一屆國際

6、人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每兩年召開一次。提問：為什么人工智能在1956年才正式誕生？1970年人工智能國際雜志(International Journal of AI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學(xué)術(shù)活動和交流、促進(jìn)人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。20世紀(jì)7080年代，知識工程的提出與專家系統(tǒng)的成功應(yīng)用，確定了知識在人工智能中的地位。近十多年來，機(jī)器學(xué)習(xí)、計算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等和行為主義的研究深入開展，形成高潮。同時，不同人工智能學(xué)派間的爭論也非常熱烈。這些都推動人工智能研究的進(jìn)一步發(fā)展。1.2 人類智

7、能與人工智能教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人類智能與人工智能的關(guān)系問題。教學(xué)重點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)，人類智能與人工智能的關(guān)系。教學(xué)難點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：了解人類認(rèn)知活動與計算機(jī)的比較關(guān)系，基本了解智能信息處理系統(tǒng)。1.2.1 智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)1、符號處理系統(tǒng)的六種基本功能信息處理系統(tǒng)又叫符號操作系統(tǒng)(Symbol Operation System)或物理符號系統(tǒng)(Physical Symbol System)。所謂符號就是模式(pattern)。一個完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：(1)輸入符號(input)；(2)輸出符號(output);(3)

8、存儲符號(store);(4)復(fù)制符號(copy);(5)建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)；(6)條件性遷移(conditional transfer):根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動過程。2、可以把人看成一個智能信息處理系統(tǒng)如果一個物理符號系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個全過程，那么它就是一個完整的物理符號系統(tǒng)。人具有上述6種功能；現(xiàn)代計算機(jī)也具備物理符號系統(tǒng)的這6種功能。3、理符號系統(tǒng)的假設(shè)任何一個系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能。反之，任何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種智能。把這個假

9、設(shè)稱為物理符號系統(tǒng)的假設(shè)。4、物理符號系統(tǒng)3個推論提問：為什么能夠把人看做一個物理符號系統(tǒng)?推論一 既然人具有智能，那么他(她)就一定是個物理符號系統(tǒng)。人之所以能夠表現(xiàn)出智能，就是基于他的信息處理過程。推論二 既然計算機(jī)是一個物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出智能。這是人工智能的基本條件。推論三 既然人是一個物理符號系統(tǒng)，計算機(jī)也是一個物理符號系統(tǒng)，那么就能夠用計算機(jī)來模擬人的活動。4、人類的認(rèn)知行為具有不同的層次認(rèn)知生理學(xué) 研究認(rèn)知行為的生理過程，主要研究人的神經(jīng)系統(tǒng)（神經(jīng)元、中樞神經(jīng)系統(tǒng)和大腦）的活動，是認(rèn)知科學(xué)研究的底層。認(rèn)知心理學(xué) 研究認(rèn)知行為的心理活動，主要研究人的思維策略，是認(rèn)知科學(xué)

10、研究的頂層。認(rèn)知信息學(xué) 研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級信息處理，主要研究人的認(rèn)知行為如何通過初級信息自然處理，由生理活動變?yōu)樾睦砘顒蛹捌淠孢^程，即由心理活動變?yōu)樯硇袨?。這是認(rèn)知活動的中間層，承上啟下。認(rèn)知工程學(xué) 研究認(rèn)知行為的信息加工處理，主要研究如何通過以計算機(jī)為中心的人工信息處理系統(tǒng)，對人的各種認(rèn)知行為（如知覺、思維、記憶、語言、學(xué)習(xí)、理解、推理、識別等）進(jìn)行信息處理。這是研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具，應(yīng)成為現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和現(xiàn)代認(rèn)知生理學(xué)的重要研究手段。1.2.2 人類智能的計算機(jī)模擬1、機(jī)器智能可以模擬人類智能物理符號系統(tǒng)假設(shè)的推論一告訴人們，人有智能，所以他是一個物理符號系統(tǒng)；推論三

11、指出，可以編寫出計算機(jī)程序去模擬人類的思維活動。這就是說，人和計算機(jī)這兩個物理符號系統(tǒng)所使用的物理符號是相同的，因而計算機(jī)可以模擬人類的智能活動過程。討論：為什么能夠用電腦模擬人腦智能？2、智能計算機(jī)的功能如下棋、證明定理、翻譯語言文字和解決難題等。神經(jīng)計算機(jī)(neural computer)能夠以類似人類的方式進(jìn)行“思考”，它力圖重建人腦的形象。一些國家對量子計算機(jī)的研究也已起步，希望通過對量子計算(quantum computing)的研究，產(chǎn)生量子計算機(jī)。1.3 人工智能的學(xué)派教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要介紹人工智能的幾個主要學(xué)派及認(rèn)知觀。教學(xué)重點(diǎn)：符號主義(Symbolicism)，聯(lián)結(jié)主義(C

12、onnectionism)，行為主義(Actionism)。教學(xué)難點(diǎn)：各學(xué)派的對人工智能的不同觀點(diǎn)。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：了解各派別之間的關(guān)系及對人工智能發(fā)展歷史的看法。1、人工智能三大學(xué)派符號主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計算機(jī)學(xué)派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。行為主義(Act

13、ionism)，又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知動作型控制系統(tǒng)。2、三大學(xué)派對人工智能發(fā)展歷史的不同看法符號主義 認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。符號主義仍然是人工智能的主流派。這個學(xué)派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。聯(lián)結(jié)主義 認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。行為主義 認(rèn)為人工智能源于控制論。這一學(xué)派的代表作首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機(jī)器人，它被看做新一代的“控制論動物”，是一個基于感知動作模式的模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。1.4 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人工智

14、能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)重點(diǎn)：人工智能的一些主要研究與應(yīng)用領(lǐng)域。教學(xué)難點(diǎn)：處理好各領(lǐng)域間的交叉關(guān)系。教學(xué)方法：課堂講授為主。教學(xué)要求：初步了解人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。1.4.1 問題求解人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋(如國際象棋)程序，它包含問題的表示、分解、搜索與歸約等。1.4.2 邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一，特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。定理證明的研究在人工智能方法的發(fā)展中曾經(jīng)產(chǎn)生過重要的影響。例如，采用謂詞邏輯語言的演繹過程的形式化有助于更清

15、楚地理解推理的某些子命題。許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。我國人工智能大師吳文俊院士提出并實現(xiàn)了幾何定理機(jī)器證明的方法，被國際上承認(rèn)為“吳氏方法”，是定理證明的又一標(biāo)志性成果。1.4.3 自然語言理解語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理解是一個極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。一個能理解自然語言信息的計算機(jī)系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計算機(jī)系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有

16、關(guān)表示上下文知識結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識進(jìn)行推理的某些技術(shù)。1.4.4 自動程序設(shè)計對自動程序設(shè)計的研究不僅可以促進(jìn)半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過修正自身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)習(xí)(即修正它們的性能)的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工作對人工智能的所有研究工作都是很重要的。自動程序設(shè)計研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對程序設(shè)計或機(jī)器人控制問題，先產(chǎn)生一個不費(fèi)事的有錯誤的解，然后再修改它(使它正確工作)，這種做法一般要比堅持要求第一個解就完全沒有缺陷的做法有效得多。1.4.5 專家系統(tǒng)一般地說，專家系統(tǒng)是一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水

17、平的某個領(lǐng)域知識與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識，即來自人類專家的并已被證明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實和過程。1.4.6 機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識的基本手段；機(jī)器學(xué)習(xí)(自動獲取新的事實及新的推理算法)是使計算機(jī)具有智能的根本途徑；機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭示人腦的奧秘。學(xué)習(xí)是一個有特定目的的知識獲取過程，其內(nèi)部表現(xiàn)為新知識結(jié)構(gòu)的不斷建立和修改，而外部表現(xiàn)為性能的改善。1.4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識別、圖象處理、組

18、合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。1.4.8 機(jī)器人學(xué)人工智能研究日益受到重視的另一個分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。目前已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，機(jī)器人已在各領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。1.4.9 模式識別人工智能所研究的模式識別是指用計算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計算機(jī)模式識別系統(tǒng)

19、，也就是使一個計算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。1.4.10 機(jī)器視覺實驗表明，人類接受外界信息的80%以上來自視覺，視覺對人類是非常重要的。機(jī)器視覺或計算機(jī)視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科；在視覺方面，已經(jīng)給計算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。1.4.11 智能控制人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需(或需要盡可能少的)人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動智

20、能機(jī)器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。智能控制是同時具有以知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控制過程，也往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數(shù)學(xué)過程，并以知識進(jìn)行推理，以啟發(fā)來引導(dǎo)求解過程。1.4.12 智能檢索隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“知識爆炸”的情況，研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。智能信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計者們將面臨以下幾個問題。首先，建立一個能夠理解以自然語言陳述的詢問系統(tǒng)本身就存在不少問題。其次，即使能夠通過規(guī)定某些機(jī)器能夠理解的形式化詢問語句來回避語言理解問題，但仍然存在一個如何根據(jù)存儲的事實演繹出答案的問題。第三，理解詢問

21、和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。1.4.13 智能調(diào)度與指揮確定最佳調(diào)度或組合的問題是人們感興趣的又一類問題，求解這類問題的程序會產(chǎn)生一種組合爆炸的可能性，這時，即使是大型計算機(jī)的容量也會被用光。人工智能學(xué)家們曾經(jīng)研究過若干組合問題的求解方法。他們的努力集中在使“時間-問題大小”曲線的變化盡可能緩慢地增長，即使是必須按指數(shù)方式增長。有關(guān)問題域的知識再次成為比較有效的求解方法的關(guān)鍵。為處理組合問題而發(fā)展起來的許多方法對其它組合上不甚嚴(yán)重的問題也是有用的。 分布式人工智能與Agent分布式人工智能(Distributed AI, DAI)是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)

22、果。DAI系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。多agent系統(tǒng)(Multiagent System, MAS) 更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。計算智能與進(jìn)化計算計算智能(Computing Intelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等研究領(lǐng)域。進(jìn)化計算(Evolutionary Computation)是指

23、一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法(Genetic Algorithms)、進(jìn)化策略(Evolutionary Strategies)和進(jìn)化規(guī)劃(Evolutionary Programming)。 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。數(shù)據(jù)挖掘是通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)已獲廣泛應(yīng)用。 人工生命人工生命(Artificial Life, AL

24、ife)旨在用計算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”(life as it could be)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”(life as we know it)的實質(zhì)。人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。1.4.18 系統(tǒng)與語言工具除了直接瞄準(zhǔn)實現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的

25、方法也往往是人工智能研究的一個重要方面。人工智能對計算機(jī)界的某些最大貢獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計算機(jī)系統(tǒng)的一些概念，如分時系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到發(fā)展。1.5 本書概要本書包括下列內(nèi)容：1、簡述人工智能的起源與發(fā)展，討論人工智能的定義、人工智能與計算機(jī)的關(guān)系以及人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。2、比較概括地論述知識表示的各種主要方法，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、結(jié)構(gòu)化表示法（語義網(wǎng)絡(luò)法、框架）、劇本和過程等。3、討論常用搜索原理，如盲目搜索、啟發(fā)式搜索和消解原理等；并研究一些比較高級的推理求解技術(shù)，如規(guī)則演繹系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、系統(tǒng)組織技術(shù)、不確定性推

26、理和非單調(diào)推理等。4、介紹近期發(fā)展起來的已成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)的人工智能技術(shù)和方法，即分布式人工智能與agent、計算智能（含神經(jīng)計算、邏輯計算與進(jìn)化計算）、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、人工生命等。5、比較詳細(xì)地分析人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，涉及專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃系統(tǒng)和自然語言理解等。6、敘述近年來人工智能研究中出現(xiàn)的爭論，展望人工智能的發(fā)展。1.6 辯論會主題：人工智能能否超過人類智能？正方觀點(diǎn)：人工智能不會超過人類智能。反方觀點(diǎn)：人工智能能夠超過人類智能。第二章 知識表示方法教學(xué)內(nèi)容：本章討論知識表示的各種方法，是人工智能課程三大內(nèi)容（知識表示、知識推理、知識應(yīng)用）之一，也是學(xué)習(xí)人工智能其他內(nèi)

27、容的基礎(chǔ)。教學(xué)重點(diǎn)：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法。教學(xué)難點(diǎn)：狀態(tài)描述與狀態(tài)空間圖示、問題歸約機(jī)制、置換與合一。教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，同時結(jié)合離散數(shù)學(xué)等已學(xué)的內(nèi)容實時提問、收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來表示抽象概念。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡(luò)法來描述問題；解決問題；掌握幾種主要方法之間的差別；并對其它幾種表示方法有一般了解。2.1 狀態(tài)空間法教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)是通過狀態(tài)空間法來求解問題，它是以狀態(tài)和算符(operator)為基礎(chǔ)來表示和求解問題的。教學(xué)重點(diǎn)：問題的狀態(tài)描述，操作符。教學(xué)難點(diǎn)：選擇一個好的狀態(tài)描述與狀態(tài)空間表

28、示方案。教學(xué)方法：以課堂教學(xué)為主；充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來闡述抽象概念。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握對某個問題的狀態(tài)空間描述，學(xué)會組織狀態(tài)空間圖，用搜索圖來求解問題。2.1.1 問題狀態(tài)描述1、狀態(tài)（State）的基本概念狀態(tài)(state)是為描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量q0，q1，qn的有序集合，其矢量形式如下：Q=q0,q1,qnT (2.1)提問： 1. 列舉已經(jīng)學(xué)習(xí)過的“狀態(tài)”概念，并比較之。2. 列舉算符。舉例： 列舉幾個日常生活中狀態(tài)與算符的例子，如：棋局。討論： 每走一步后，棋局都變化了，以此來理解問題的狀態(tài)空間。式中每個元素qi(i=0,1，n)為集合的分量，稱為

29、狀態(tài)變量。給定每個分量的一組值就得到一個具體的狀態(tài)，如Qk=qk,q1k,，qnkT (2.2)算符：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。操作符可為走步、過程、規(guī)則、數(shù)學(xué)算子、運(yùn)算符號或邏輯符號等。問題的狀態(tài)空間(state space)是一個表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即所有可能的問題初始狀態(tài)集合S、操作符集合F以及目標(biāo)狀態(tài)集合G。因此，可把狀態(tài)空間記為三元狀態(tài)(S，F(xiàn)，G)。2、狀態(tài)空間的表示法舉例：講解初始狀態(tài)、算符、中間狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間的關(guān)系；講解三數(shù)碼難題的狀態(tài)變化過程。對一個問題的狀態(tài)描述，必須確定3件事：(1) 該狀態(tài)描述方式，

30、特別是初始狀態(tài)描述；(2) 操作符集合及其對狀態(tài)描述的作用；(3) 目標(biāo)狀態(tài)描述的特性。2.1.2 狀態(tài)圖示法圖的基本概念圖由節(jié)點(diǎn)(不一定是有限的節(jié)點(diǎn))的集合構(gòu)成。一對節(jié)點(diǎn)用弧線連接起來，從一個節(jié)點(diǎn)指向另一個節(jié)點(diǎn)。這種圖叫做有向圖(directed graph)。提問：舉已經(jīng)學(xué)習(xí)過的“有向圖”、“路徑”及“代價”等的概念。舉例：針對三數(shù)碼難題的狀態(tài)變化過程講解圖的幾個基本概念。某個節(jié)點(diǎn)序列(ni1,ni2,nik)當(dāng)j=2，3，k時，如果對于每一個ni，j-1都有一個后繼節(jié)點(diǎn)nij存在，那么就把這個節(jié)點(diǎn)序列叫做從節(jié)點(diǎn)ni1至節(jié)點(diǎn)nik的長度為k的路徑。代價(cost) 是給各弧線指定數(shù)值以表示

31、加在相應(yīng)算符上的代價。圖的顯式說明 是指各節(jié)點(diǎn)及其具有代價的弧線由一張表明確給出。圖的隱式說明 是指各節(jié)點(diǎn)及其具有代價的弧線不能由一張表明確給出。2.1.3 狀態(tài)空間表示舉例1、產(chǎn)生式系統(tǒng)一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由下列3部分組成：一個總數(shù)據(jù)庫(global database)，它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息。一套規(guī)則，它對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作運(yùn)算。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件，右部描述規(guī)則應(yīng)用時所完成的動作。應(yīng)用規(guī)則來改變數(shù)據(jù)庫。一個控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時，就停止計算。2、狀態(tài)空間表示舉例猴子與香蕉的問題狀態(tài)空間表示 用四元組（W，x，y，

32、z）其中：W猴子的水平位置；x當(dāng)猴子在箱子頂上時取x=1；否則取x=0；Y箱子的水平位置；z當(dāng)猴子摘到香蕉時取z=1；否則取z=0。算符goto(U)猴子走到水平位置U；（2） pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V；（3） climbbox猴子爬上箱頂；（4） grasp猴子摘到香蕉。舉例：針對多媒體上的猴子與香蕉問題的狀態(tài)空間圖，講解問題的狀態(tài)空間表示和產(chǎn)生式規(guī)則的應(yīng)用。求解過程 令初始狀態(tài)為(a,0,b,0)。這時，goto(U)是唯一適用的操作，并導(dǎo)致下一狀態(tài)(U，0，b,0)?，F(xiàn)在有3個適用的操作，即goto(U)，pushbox(V)和climbbox(若U=b)。把所有適用

33、的操作 繼續(xù)應(yīng)用于每個狀態(tài)，我們就能夠得到狀態(tài)空間圖，如圖所示。從圖不難看出，把該初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列為：goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp2.2 問題歸約法教學(xué)內(nèi)容：知識表示的歸約法，即已知問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合；這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題的方法。教學(xué)重點(diǎn)：問題歸約的基本思想，問題描述，問題變換的操作符，與或圖表示。教學(xué)難點(diǎn)：如何把初始問題變換為子問題，與或圖表示方法。教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的相關(guān)多媒體素材來表示抽象概念。教學(xué)要求：通過梵塔難題重點(diǎn)掌握問題歸約法的機(jī)理和問題歸

34、約描述方法。學(xué)會用與或圖表示歸約問題。2.2.1 問題歸約描述1、問題歸約法的概念已知問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合；這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題。該方法也就是從目標(biāo)(要解決的問題)出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直至最后把初始問題歸約為一個平凡的本原問題集合。這就是問題歸約的實質(zhì)。2、問題歸約法的組成部分（1）一個初始問題描述；（2）一套把問題變換為子問題的操作符；（3）一套本原問題描述。3、示例：梵塔難題問題 有3個柱子(1，2，3)和3個不同尺寸的圓盤(A，B，C)。在每個圓盤的中心有個孔，所以圓盤可以堆疊在柱子上。最初，全部3個圓

35、盤都堆在柱子1上：最大的圓盤C在底部，最小的圓盤A在頂部。要求把所有圓盤都移到柱子3上，每次只許移動一個，而且只能先搬動柱子頂部的圓盤，還不許把尺寸較大的圓盤堆放在尺寸較小的圓盤上。歸約過程 講述：梵塔問題的來源。提問：一圓盤問題要走幾步兩圓盤問題要走幾步三個、四個等（1）移動圓盤A和B至柱子2的雙圓盤難題；（2）移動圓盤C至柱子3的單圓盤難題；（3）移動圓盤A和B至柱子3的雙圓盤難題。由上可以看出簡化了難題每一個都比原始難題容易，所以問題都會變成易解的本原問題。4、歸約描述問題歸約方法是應(yīng)用算符來把問題描述變換為子問題描述?？梢杂脿顟B(tài)空間表示的三元組合(S、F、G)來規(guī)定與描述問題；對于梵塔

36、問題，子問題（111）=(122)，(122)=(322)以及(322)=(333)規(guī)定了最后解答路徑將要通過的腳踏石狀態(tài)(122)和(322)。問題歸約方法可以應(yīng)用狀態(tài)、算符和目標(biāo)這些表示法來描述問題，這并不意味著問題歸約法和狀態(tài)空間法是一樣的。2.2.2 與或圖表示舉例：含有與圖與或圖的混合圖。提問：對于一個與或圖如何引入附加節(jié)點(diǎn)，使得后繼問題的每個集合能夠聚集在它們各自的父輩節(jié)點(diǎn)之下。1、與或圖的概念用一個類似圖的結(jié)構(gòu)來表示把問題歸約為后繼問題的替換集合，畫出歸約問題圖。例如，設(shè)想問題A需要由求解問題B、C和D來決定，那么可以用一個與圖來表示；同樣，一個問題A或者由求解問題B、或者由求解

37、問題C來決定，則可以用一個或圖來表示。2、與或圖的有關(guān)術(shù)語父節(jié)點(diǎn) 是一個初始問題或是可分解為子問題的問題節(jié)點(diǎn)；舉例：對于一個與或圖。提問：指出圖中的父節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)、或節(jié)點(diǎn)、與節(jié)點(diǎn)、弧線和終葉節(jié)點(diǎn)。子節(jié)點(diǎn) 是一個初始問題或是子問題分解的子問題節(jié)點(diǎn)；或節(jié)點(diǎn) 只要解決某個問題就可解決其父輩問題的節(jié)點(diǎn)集合；與節(jié)點(diǎn) 只有解決所有子問題，才能解決其父輩問題的節(jié)點(diǎn)集合；弧線 是父輩節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)的圓弧連線；終葉節(jié)點(diǎn) 是對應(yīng)于原問題的本原節(jié)點(diǎn)。3、與或圖的有關(guān)定義舉例：對于一個與或圖。提問：指出圖中的終葉節(jié)點(diǎn)、可解節(jié)點(diǎn)、不可解節(jié)點(diǎn)?？山夤?jié)點(diǎn) 與或圖中一個可解節(jié)點(diǎn)的一般定義可以歸納如下：(1) 終葉節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)

38、點(diǎn)(因為它們與本原問題相關(guān)連)。(2) 如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有或后繼節(jié)點(diǎn)，那么只有當(dāng)其后繼節(jié)點(diǎn)至少有一個是可解的時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是可解的。舉例：對于三圓盤梵塔難題根據(jù)構(gòu)圖規(guī)則畫出其歸約圖。提問：指出圖中的終葉節(jié)點(diǎn)、可解節(jié)點(diǎn)、不可解節(jié)點(diǎn)。課后作業(yè)：教材第二章習(xí)題22與25(3) 如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有與后繼節(jié)點(diǎn)，那么只要當(dāng)其后繼節(jié)點(diǎn)全部為可解時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是可解的。不可解節(jié)點(diǎn) 不可解節(jié)點(diǎn)的一般定義歸納于下：(1) 沒有后裔的非終葉節(jié)點(diǎn)為不可解節(jié)點(diǎn)。(2) 如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有或后繼節(jié)點(diǎn)，那么只有當(dāng)其全部后裔為不可解時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是不可解的。(3) 如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有與后繼節(jié)點(diǎn)，那

39、么只要當(dāng)其后裔至少有一個為不可解時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是不可解的。4、與或圖構(gòu)圖規(guī)則(1) 與或圖中的每個節(jié)點(diǎn)代表一個要解決的單一問題或問題集合。圖中所含起始節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于原始問題。(2) 對應(yīng)于本原問題的節(jié)點(diǎn)，叫做終葉節(jié)點(diǎn)，它沒有后裔。(3) 對于把算符應(yīng)用于問題A的每種可能情況，都把問題變換為一個子問題集合；有向弧線自A指向后繼節(jié)點(diǎn)，表示所求得的子問題集合。(4) 一般對于代表兩個或兩個以上子問題集合的每個節(jié)點(diǎn)，有向弧線從此節(jié)點(diǎn)指向此子問題集合中的各個節(jié)點(diǎn)。(5) 在特殊情況下，當(dāng)只有一個算符可應(yīng)用于問題A，而且這個算符產(chǎn)生具有一個以上子問題的某個集合時，由上述規(guī)則3和規(guī)則4所產(chǎn)生的圖可以得到簡化

40、。2.3 謂詞邏輯法教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要講述問題的謂詞邏輯表示的基本方法。教學(xué)重點(diǎn)：謂詞邏輯、謂詞公式、謂詞演算、置換與合一。教學(xué)難點(diǎn)：如何選擇謂詞，問題的謂詞邏輯表示及運(yùn)算。教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的示例程序。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握謂詞邏輯表示的語言與方法，掌握謂詞公式的性質(zhì)及謂詞演算，學(xué)會謂詞公式的置換與合一，運(yùn)用謂詞推理來解決問題。2.3.1 謂詞演算1、語法和語義謂詞邏輯的基本組成部分是謂詞符號、變量符號、函數(shù)符號和常量符號，并用圓括弧、方括弧、花括弧和逗號隔開，以表示論域內(nèi)的關(guān)系。原子公式是由若干謂詞符號和項組成，只有當(dāng)其對應(yīng)的語句在定義域內(nèi)為真時，才具有值T(真)；而當(dāng)

41、其對應(yīng)的語句在定義域內(nèi)為假時，該原子公式才具有值F(假)。2、連詞和量詞連詞有(與)、(或)，全稱量詞(x)，存在量詞(x)。原子公式是謂詞演算的基本積木塊，運(yùn)用連詞能夠組合多個原子公式以構(gòu)成比較復(fù)雜的合適公式。3、幾個有關(guān)定義用連詞把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式叫做合取，而此合取式的每個組成部分叫做合取項。一些合適公式所構(gòu)成的任一合取也是一個合適公式。用連詞把幾個公式連接起來所構(gòu)成的公式叫做析取，而此析取式的每一組成部分叫做析取項。由一些合適公式所構(gòu)成的任一析取也是一個合適公式。用連詞=連接兩個公式所構(gòu)成的公式叫做蘊(yùn)涵。蘊(yùn)涵的左式叫做前項，右式叫做后項。如果前項和后項都是合適公式，那么蘊(yùn)涵也

42、是合適公式。前面具有符號的公式叫做否定。一個合適公式的否定也是合適公式。量化一個合適公式中的某個變量所得到的表達(dá)式也是合適公式。如果一個合適公式中某個變量是經(jīng)過量化的，就把這個變量叫做約束變量，否則就叫它為自由變量。在合適公式中，感興趣的主要是所有變量都是受約束的。這樣的合適公式叫做句子。2.3.2 謂詞公式1、謂詞合適公式的定義舉例：試把下列命題表示為謂詞公式：任何整數(shù)或者為正或者為負(fù)。提問：指出此例題謂詞公式中的量詞、連詞及蘊(yùn)涵符號。在謂詞演算中合適公式的遞歸定義如下：(1) 原子謂詞公式是合適公式。(2) 若A為合適公式，則A也是一個合適公式。(3) 若A和B都是合適公式，則(AB)，(

43、AB)，(A=B)和(AB)也都是合適公式。(4) 若A是合適公式，x為A中的自由變元，則(x)A和(x)A都是合適公式。(5) 只有按上述規(guī)則(1)至(4)求得的那些公式，才是合適公式。2、合適公式的性質(zhì)(1) 否定之否定(P)等價于P(2) PQ等價于P=Q(3) 狄摩根定律(PQ)等價于PQ(PQ)等價于PQ(4) 分配律P(QR)等價于(PQ)(PR)P(QR)等價于(PQ)(PR)(5) 交換律PQ等價于QPPQ等價于QP(6) 結(jié)合律(PQ)R等價于P(QR)(PQ)R等價于P(QR)(7) 逆否律P=Q等價于Q=P此外，還可建立下列等價關(guān)系：(8) (x)P(x)等價于(x)P(

44、x)(x)P(x)等價于(x)P(x)(9) (x)P(x)Q(x)等價于(x)P(x)(x)Q(x)證明：否定之否定，(P)等價于P。(x)P(x)Q(x)等價于(x)P(x)(x)Q(x)(10) (x)P(x)等價于(y)P(y)(x)P(x)等價于(y)P(y)2.3.3 置換與合一1、置換假元推理，就是由合適公式W1和W1=W2產(chǎn)生合適公式W2的運(yùn)算。全稱化推理，是由合適公式(x)W(x)產(chǎn)生合適公式W(A)，其中A為任意常量符號。一個表達(dá)式的置換就是在該表達(dá)式中用置換項置換變量。一般說來，置換是可結(jié)合的，但置換是不可交換的。舉例：表達(dá)式Px,f(y),B的一個置換為s1=z/x,w

45、/y，則：Px,f(y),Bs1=Pz,f(w),B2、合一尋找項對變量的置換，以使兩表達(dá)式一致，叫做合一(unification)。如果一個置換s作用于表達(dá)式集Ei的每個元素，則用Eis來表示置換例的集。稱表達(dá)式集Ei是可合一的。如果存在一個置換s使得：E1s=E2s=E3s=那么稱此s為Ei的合一者，因為s的作用是使集合Ei成為單一形式。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要講述知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示法。教學(xué)重點(diǎn)：語義網(wǎng)絡(luò)表示的詞法、結(jié)構(gòu)、過程、語義。教學(xué)難點(diǎn)：如何選擇節(jié)點(diǎn)和弧線來構(gòu)成語義網(wǎng)絡(luò)。教學(xué)方法：課堂教學(xué)。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握語義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，掌握二元語義網(wǎng)絡(luò)表示方法，了解語義網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。2

46、.4.1 二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念語義網(wǎng)絡(luò)是知識的一種結(jié)構(gòu)化圖解表示，它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示實體、概念和情況等，弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)表示由下列4個相關(guān)部分組成：(1) 詞法部分 決定表示詞匯表中允許有哪些符號，它涉及各個節(jié)點(diǎn)和弧線。(2) 結(jié)構(gòu)部分 敘述符號排列的約束條件，指定各弧線連接的節(jié)點(diǎn)對。(3) 過程部分 說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關(guān)問題。(4) 語義部分 確定與描述相關(guān)的(聯(lián)想)意義的方法即確定有關(guān)節(jié)點(diǎn)的排列及其占有物和對應(yīng)弧線。語義網(wǎng)絡(luò)具有下列特點(diǎn)：(1) 能把實體的結(jié)構(gòu)、屬性與實體間的因果關(guān)系顯式地和簡明地表達(dá)

47、出來，與實體相關(guān)的事實、特征和關(guān)系可以通過相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)弧線推導(dǎo)出來。(2) 由于與概念相關(guān)的屬性和聯(lián)系被組織在一個相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中，因而使概念易于受訪和學(xué)習(xí)。(3) 表現(xiàn)問題更加直觀，更易于理解，適于知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜覝贤ā?4) 語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語義解釋依賴于該結(jié)構(gòu)的推理過程而沒有結(jié)構(gòu)的約定，因而得到的推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。(5) 節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的，甚至是遞歸狀的結(jié)構(gòu)，使相應(yīng)的知識存儲和檢索可能需要比較復(fù)雜的過程。二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示用兩個節(jié)點(diǎn)和一條弧線可以表示一個簡單的事實，對于表示占有關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)，是通過允許節(jié)點(diǎn)既可以表示一個物體或一組物體，也可以表示情況和動作

48、。每一情況節(jié)點(diǎn)可以有一組向外的弧(事例弧)，稱為事例框，用以說明與該事例有關(guān)的各種變量。舉例：用二元語義網(wǎng)絡(luò)表示：小燕是一只燕子，燕子是鳥；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個。在選擇節(jié)點(diǎn)時，首先要弄清節(jié)點(diǎn)是用于表示基本的物體或概念的，或是用于多種目的的。否則，如果語義網(wǎng)絡(luò)只被用來表示一個特定的物體或概念，那么當(dāng)有更多的實例時就需要更多的語義網(wǎng)絡(luò)。選擇語義基元就是試圖用一組基元來表示知識。這些基元描述基本知識，并以圖解表示的形式相互聯(lián)系。2.4.2 多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示舉例：用”Liming is a man”的語義網(wǎng)絡(luò)和謂詞邏輯表示說明謂詞邏輯與語義網(wǎng)絡(luò)的等效性。語義網(wǎng)絡(luò)是一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。節(jié)點(diǎn)之

49、間以鏈相連。從本質(zhì)上講，接點(diǎn)之間的連接是二元關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)從本質(zhì)上來說，只能表示二元關(guān)系，如果所要表示的事實是多元關(guān)系，則把這個多元關(guān)系轉(zhuǎn)化成一組二元關(guān)系的組合，或二元關(guān)系的合取。具體來說，多元關(guān)系R(X1，X2，Xn)總可以轉(zhuǎn)換成R1 (X11，X12)R2 (X21，X22)Rn (Xn1,Xn2)。要在語義網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行這種轉(zhuǎn)換需要引入附加節(jié)點(diǎn)。2.4.3 連詞和量化的表示可以用語義網(wǎng)絡(luò)表示謂詞邏輯法中的各種連詞及量化。合取多元關(guān)系可以被轉(zhuǎn)換成一組二元關(guān)系的合取，從而可以用語義網(wǎng)絡(luò)的形式表示出來。析取在語義網(wǎng)絡(luò)中，為與合取關(guān)系相區(qū)別，在析取關(guān)系的連接上加注析取界限，并標(biāo)記DIS。否定采用IS

50、A和PART OF關(guān)系或標(biāo)注NEG界限來表示否定。蘊(yùn)涵在語義網(wǎng)絡(luò)中可用標(biāo)注ANTE和CONSE界限來表示蘊(yùn)涵關(guān)系。量化存在量化在語義網(wǎng)絡(luò)中可直接用ISA鏈來表示。而全稱量化就要用分割方法來表示。2.5 其他方法教學(xué)內(nèi)容：簡介知識表示的其他三種表示方法，即框架表示法、劇本表示法和過程表示法，闡述了三種表示法的原理和應(yīng)用范圍。教學(xué)重點(diǎn)：各方法的基本原理及基本結(jié)構(gòu)。教學(xué)難點(diǎn)：各方法的推理過程。教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主。適當(dāng)提問，加深學(xué)生對概念的理解。教學(xué)要求：初步了解三種方法的基本原理。2.5.1 框架1、框架的構(gòu)成框架通常由描述事物的各個方面的槽組成，每個槽可以擁有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面又可以擁有若

51、干個值。一個框架的一般結(jié)構(gòu)如下： 框架名槽1側(cè)面11值111側(cè)面12值121 槽2側(cè)面21值211 槽n側(cè)面n1值n11 側(cè)面nm值nm1較簡單的情景是用框架來表示諸如人和房子等事物。例如，一個人可以用其職業(yè)、身高和體重等項描述，因而可以用這些項目組成框架的槽。當(dāng)描述一個具體的人時，再用這些項目的具體值填入到相應(yīng)的槽中。表2.2給出的是描述John的框架。表2.2 簡單框架示例JOHNIsa:PERSONProfession:PROGRAMMERHeight:1.8mWeight:79kg框架是一種通用的知識表達(dá)形式，對于如何運(yùn)用框架系統(tǒng)還沒有一種統(tǒng)一的形式，常常由各種問題的不同需要來決定。2

52、、框架的推理如前所述，框架是一種復(fù)雜結(jié)構(gòu)的語義網(wǎng)絡(luò)。因此語義網(wǎng)絡(luò)推理中的匹配和特性繼承在框架系統(tǒng)中也可以實行。除此以外，由于框架用于描述具有固定格式的事物、動作和事件，因此可以在新的情況下，推論出未被觀察到的事實?？蚣苡靡韵聨追N途徑來幫助實現(xiàn)這一點(diǎn)：框架包含它所描述的情況或物體的多方面的信息?？蚣馨矬w必須具有的屬性。在填充框架的各個槽時，要用到這些屬性?？蚣苊枋鏊鼈兯淼母拍畹牡湫褪吕?。用一個框架來具體體現(xiàn)一個特定情況的過程，經(jīng)常不是很順利的。但當(dāng)這個過程碰到障礙時，經(jīng)常不必放棄原來的努力去從頭開始，而是有很多辦法可想的：(1) 選擇和當(dāng)前情況相對應(yīng)的當(dāng)前的框架片斷，并把這個框架片斷和候

53、補(bǔ)框架相匹配。選擇最佳匹配。(2) 盡管當(dāng)前的框架和要描述的情況之間有不相匹配的地方，但是仍然可以繼續(xù)應(yīng)用這個框架。(3) 查詢框架之間專門保存的鏈，以提出應(yīng)朝哪個方向進(jìn)行試探的建議。(4) 沿著框架系統(tǒng)排列的層次結(jié)構(gòu)向上移動(即從狗框架哺乳動物框架動物框架)，直到找到一個足夠通用，并不與已有事實矛盾的框架。2.5.2 劇本劇本是框架的一種特殊形式，它用一組槽來描述某些事件的發(fā)生序列，就像劇本中的事件序列一樣，故稱為“劇本”或腳本。一個劇本一般由以下各部分組成：(1) 開場條件 給出在劇本中描述的事件發(fā)生的前提條件。(2) 角色 用來表示在劇本所描述的事件中可能出現(xiàn)的有關(guān)人物的一些槽。(3)

54、道具 這是用來表示在劇本所描述的事件中可能出現(xiàn)的有關(guān)物體的一些槽。(4) 場景 描述事件發(fā)生的真實順序，可以由多個場景組成，每個場景又可以是其它的劇本。(5) 結(jié)果 給出在劇本所描述的事件發(fā)生以后通常所產(chǎn)生的結(jié)果。例子：以餐廳劇本為例說明劇本各個部分的組成。根據(jù)劇本的重要性，可以有二種準(zhǔn)備劇本的方法。(1) 對于不屬于事件核心部分的劇本，只需設(shè)置指向該劇本的指針即可，以便當(dāng)它成為核心時啟用。(2) 對于符合事件核心部分的劇本，則應(yīng)使用在當(dāng)前事件中涉及到的具體對象和人物去填寫劇本的槽。劇本的前提、道具、角色和事件等常能起到啟用劇本的指示器的作用。一旦劇本被啟用，則可以應(yīng)用它來進(jìn)行推理。其中最重要

55、的是運(yùn)用劇本可以預(yù)測沒有明顯提及的事件的發(fā)生。劇本結(jié)構(gòu)，比起框架這樣的一些通用結(jié)構(gòu)來，要呆板得多，知識表達(dá)的范圍也很窄，因此不適用于表達(dá)各種知識，但對于表達(dá)預(yù)先構(gòu)思好的特定知識，如理解故事情節(jié)等，是非常有效的。2.5.3 過程語義網(wǎng)絡(luò)、框架和劇本等知識表示方法，均是對知識和事實的一種靜止的表達(dá)方法，是知識的一種顯式表達(dá)形式。而對于如何使用這些知識，則通過控制策略來決定。和知識的陳述式表示相對應(yīng)的是知識的過程式表示。所謂過程式表示就是將有關(guān)某一問題領(lǐng)域的知識，連同如何使用這些知識的方法，均隱式地表達(dá)為一個求解問題的過程。它所給出的是事物的一些客觀規(guī)律，表達(dá)的是如何求解問題。知識的描述形式就是程序

56、，所有信息均隱含在程序之中。從程序求解問題的效率上來說，過程式表達(dá)要比陳述式表達(dá)高得多。但因其知識均隱含在程序中，因而難于添加新知識和擴(kuò)充功能，適用范圍較窄。2.6 小結(jié)知識表示方法很多，本章介紹了其中的7種，有圖示法和公式法，結(jié)構(gòu)化方法，陳述式表示和過程式表示等。狀態(tài)空間法是一種基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和操作符為基礎(chǔ)的。在利用狀態(tài)空間圖表示時，從某個初始狀態(tài)開始，每次加一個操作符，遞增地建立起操作符的試驗序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)為止。由于狀態(tài)空間法需要擴(kuò)展過多的節(jié)點(diǎn)，容易出現(xiàn)“組合爆炸”，因而只適用于表示比較簡單的問題。問題歸約法從目標(biāo)(要解決的問題)出發(fā)，逆向推理，通過一

57、系列變換把初始問題變換為子問題集合和子子問題集合，直至最后歸約為一個平凡的本原問題集合。這些本原問題的解可以直接得到從而解決了初始問題，用與或圖來有效地說明問題歸約法的求解途徑。問題歸約法能夠比狀態(tài)空間法更有效地表示問題。狀態(tài)空間法是問題歸約法的一種特例。在問題歸約法的與或圖中，包含有與節(jié)點(diǎn)和或節(jié)點(diǎn)，而在狀態(tài)空間法中只含有或節(jié)點(diǎn)。謂詞邏輯法采用謂詞合適公式和一階謂詞演算把要解決的問題變?yōu)橐粋€有待證明的問題，然后采用消解定理和消解反演來證明一個新語句是從已知的正確語句導(dǎo)出的，從而證明這個新語句也是正確的。謂詞邏輯是一種形式語言，能夠把數(shù)學(xué)中的邏輯論證符號化。謂詞邏輯法常與其它表示方法混合使用，靈

58、活方便，可以表示比較復(fù)雜的問題。語義網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)構(gòu)化表示方法，它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示物體、概念和狀態(tài)，弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)的解答是一個經(jīng)過推理和匹配而得到的具有明確結(jié)果的新的語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)可用于表示多元關(guān)系，擴(kuò)展后可以表示更復(fù)雜的問題?？蚣苁且环N結(jié)構(gòu)化表示方法?？蚣芡ǔＳ芍付ㄊ挛锔鱾€方面的槽組成，每個槽擁有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面又可擁有若干個值。大多數(shù)實用系統(tǒng)必須同時使用許多框架，并可把它們聯(lián)成一個框架系統(tǒng)?？蚣鼙硎疽勋@廣泛應(yīng)用，然而并非所有問題都可以用框架表示。劇本是框架的一種特殊形式，它使用一組槽來描述事件的發(fā)生序列。劇本表示特別適用于描述順序性動作或事件

59、，但使用不如框架靈活，因此應(yīng)用范圍也不如框架那么廣泛。過程是一種知識的過程式表示，它將某一有關(guān)問題領(lǐng)域知識同這些使用方法一起，隱式地表示為一個問題求解過程。過程表示用程序來描述問題，具有很高的問題求解效率。由于知識隱含在程序中難以操作，所以適用范圍較窄。在表示和求解比較復(fù)雜的問題時，采用單一的知識表示方法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。往往必須采用多種方法混合表示。例如，綜合采用框架、語義網(wǎng)絡(luò)、謂詞邏輯的過程表示方法(兩種以上)，可使所研究的問題獲得更有效的解決。此外，在選擇知識表示方法時，還要考慮所使用的程序設(shè)計語言所提供的功能和特點(diǎn)，以便能夠更好地描述這些表示方法。第三章 搜索推理技術(shù)教學(xué)內(nèi)容：本章在上一章

60、知識表示的基礎(chǔ)上研究問題求解的方法，是人工智能研究的又一核心問題。內(nèi)容包括早期搜索推理技術(shù)，如圖搜索策略和消解原理；以及高級搜索推理技術(shù)，如規(guī)則演繹系統(tǒng)、產(chǎn)生式系統(tǒng)、系統(tǒng)組織技術(shù)、不確定性推理和非單調(diào)推理。教學(xué)重點(diǎn)：圖搜索策略、消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)、產(chǎn)生式系統(tǒng)。教學(xué)難點(diǎn)：啟發(fā)式搜索、規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)等。教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，輔以恰當(dāng)?shù)膶嶒灐Ｗ⒁饨Y(jié)合前面所學(xué)知識表示的基礎(chǔ)內(nèi)容，將其與問題求解方法融為一體。及時提問、收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況。盡量使用實例和網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材進(jìn)行講解。教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握一般圖搜索策略和消解原理，掌握各種搜索方法和產(chǎn)生式系統(tǒng)原理，了解規(guī)則演繹系統(tǒng)的基本原理，對系統(tǒng)組織