第四講人工智能與知識工程

第四講人工智能與知識工程第1頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.1智能的概念和定義（1）“智能”釋義

1）牛津現(xiàn)代高級英語詞典的解釋：“Intelligenceisthepoweroflearning，understandingandreasoning”。

2）Albus的“系統(tǒng)智能”觀點：“TheintelligenceofasystemisitsKnowledgeablehelmsmanofbehavior”。（2）智能概念的定義之一智能就是系統(tǒng)在不確定環(huán)境下，為了恰當(dāng)?shù)匦袆?，針對特定的目?biāo)而有效地獲取信息（知識），處理信息（知識）和利用信息（知識），從而成功地達(dá)到目標(biāo)的能力．第2頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三（３）關(guān)于“智能”的分類第3頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.2人工智能的內(nèi)涵和概念的演化（１）基本內(nèi)涵

狹義的觀點：人工智能是研究如何用機器來模擬，延伸和擴展人的智能的一門技術(shù)科學(xué)．

廣義的觀點：人工智能是多學(xué)科交叉形成的邊緣學(xué)科，研究運用各種人造系統(tǒng)方法來模擬自然智能系統(tǒng)，包括模擬自然智能系統(tǒng)的宏觀外在功能和行為表現(xiàn)（如思維，推理，下棋，學(xué)習(xí)等），以及模擬自然智能系統(tǒng)的微觀組織結(jié)構(gòu)和控制機理（如神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，激勵和反饋機制等）．廣義且概括的定義：人工智能是自然科學(xué)與社會科學(xué)交叉形成的邊緣學(xué)科，主要研究如何以各種人造系統(tǒng)技術(shù)和工具模擬自然智能系統(tǒng)的理論方法和實現(xiàn)技術(shù)．第4頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三（２）兩種有代表性的定義

１）AIisthestudyofthemechanismsunderlyingintelligentbehaviorthroughtheconstructionandevaluationofartifactsthatattempttoenactthosemechanism.（GeorgeF.Luger,ArtificialIntelligence:StructuresandStrategiesforComplexProblemSolving,p.781）２）Intelligenceisanystrategyforadvancingtheinterestsoftheindividualorganismthroughitsactionuponitsenvironment.(V.Babovic,Emergence,EvolutionandIntelligence,p.258)第5頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.３人工智能在生產(chǎn)力發(fā)展過程中的作用和關(guān)系圖1從人類勞作方式的沿革看工具、機械化與智能化的關(guān)系第6頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.4人工智能的發(fā)展進(jìn)程及涉及領(lǐng)域和層次關(guān)系圖3人工智能發(fā)展進(jìn)程中的浪潮波動19501960197019801990200020102020神經(jīng)網(wǎng)弱方法啟發(fā)式搜索產(chǎn)生式系統(tǒng)專家系統(tǒng)分布式系統(tǒng)知識工程神經(jīng)網(wǎng)綜合集成自主智能化第7頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三圖3人工智能的研究領(lǐng)域和層次關(guān)系第8頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.5知識的表達(dá)（模型和語言）四種類型的知識模型（１）邏輯心理模型

１）一階謂詞邏輯模型；２）產(chǎn)生式規(guī)則模型；３）語義網(wǎng)絡(luò)模型；４）框架結(jié)構(gòu)模型．（２）定性物理模型（３）可視知識模型１）描述知識的形態(tài)；２）解釋知識的含義．實體:pp，意義mp，關(guān)系R.（４）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

Prolog,Lisp,andothers.

第9頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.６知識的獲?。C器學(xué)習(xí)）

（１）狹義的知識獲取把已有的知識（事實，經(jīng)驗，規(guī)則等）從知識源中總結(jié)提煉出來，并轉(zhuǎn)換成某種形式的表達(dá)．（２）廣義的知識獲取在人工知識獲取的基礎(chǔ)上，通過機器學(xué)習(xí)，自動或半自動地產(chǎn)生并獲取新的知識，其中包含了知識發(fā)現(xiàn)．第10頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.7知識的處理（機器推理）推理方法和控制策略

（１）三段論：大前提；小前提；結(jié)論．（２）歸納推理：簡單枚舉法；類比推理．（３）演繹推理：正向演繹推理；逆向演繹推理；雙向聯(lián)合演繹推理．（４）不精確推理：模糊推理等．（５）非單調(diào)性推理．第11頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.8知識庫及其管理系統(tǒng)（１）知識庫：將獲取的知識以一定的形式進(jìn)行存儲和管理，從而構(gòu)成智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)．（２）知識庫管理系統(tǒng)的目的１）實現(xiàn)知識共享２）保持知識的相對獨立性

知識庫的邏輯結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時并不影響應(yīng)用程序的改變．３）保持知識的完整性

保證知識庫中數(shù)據(jù)的正確性，有效性和相容性．

第12頁，共16頁，2023年，2月20日，星期三§4.9從經(jīng)典人工智能到知識工程—專家系統(tǒng)（１）人工智能從實驗室走向工程應(yīng)用（２）專家系統(tǒng)得到迅速發(fā)展的原因１）能夠解決實際工程問題的周密性和獨特性；２）對應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展產(chǎn)生巨大的促進(jìn)作用；３）能夠獲得巨大的經(jīng)濟效益和／或社會效益．（３）專家系統(tǒng)的三大特點

１）啟發(fā)性：運用規(guī)范的專門知識和知覺的評判知識進(jìn)行問題求解；２）透明性：不需要了解系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，可和專家直接交往，了解其知識內(nèi)容和推理思路；３）靈活性：可不斷進(jìn)行知識更新，增強解決問題的能力．第13頁，共16頁，2023年，2月2