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人工智能重点汇报
人工智能重点总结
第一章:
进展简史(此处为简答题)
1.人工智能的萌芽(1956年往常)
1936年,图灵创立了自动机理论(后人称为图灵机),提出一个理论计算机模型,为电子计算机设计奠定了基础,促进了人工智能,特不是思维机器的研究。
麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型(MP模型),开创了从结构上研究人类大脑的途径。
1948年维纳发表《操纵论—关于动物与机器中的操纵与通信的科学》,不但开创了近代操纵论,而且为人工智能的操纵学派树立了里程碑。
1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的要紧贡献是为形式逻辑奠定了基础。
形式逻辑是一切推理活动的最差不多的动身点。
在他的代表作《工具论》中,就给出了形式逻辑的一些差不多规律,如矛盾律、排中律,同时实际上差不多提到了同一律和充足理由律。
此外亚里士多得还研究了概念、推断问题,以及概念的分类和概念之间的关系推断问题的分类和它们之间的关系。
其最闻名的制造确实是提出人人熟知的三段论。
2、英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),他的要紧贡献是系统地给出了归纳法,成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。
Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。
Bacon的闻名警句是"知识确实是力量"。
3、德国数学家、哲学家Leibnitz(莱布尼茨)(1646-1716),他提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机
4、英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864),他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。
5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel(哥德尔)(1906-1978),他证明了一阶谓词的完备性定理;任何包含初等数论的形式系统,假如它是无矛盾的,那么一定是不完备的。
此定理的意义在于,人的思维形式化和机械化的某种极限,在理论上证明了有些事是做不到的。
6、英国数学家Turing(图灵)(1912-1954),1936年提出了一种理想计算机的数学模型(图灵机),1950年提出了图灵试验,发表了"计算机与智能"的论文。
当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。
名词解释:
名词解释:
图灵试验。
当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时,假如他不能分辨自己问题的回答是计算机依旧人给出时,则称该机器是具有智能的。
以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准,然而从九十年代开始,现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议:
反对封闭式的,机器完全自主的智能;提出与外界交流的,人机交互的智能。
7、美国数学家Mauchly,1946发明了电子数字计算机ENIAC
8、美国神经生理学家McCulloch,建立了第一个神经网络数学模型。
从某种意义上能够讲近代人工智能的进展,首先是从人工神经网络研究开始的。
然而由于某种缘故,神经网络的研究一度进入低潮。
详细内容参见第六章《人工神经元网络》
9、美国数学家Shannon(香农),1948年发表了《通讯的数学理论》,标志着"信息论"的诞生。
10、美国数学家、计算机科学家McCarthy,人工智能的早期研究者。
1956年,他和其他一些学者联合发起召开了世界上第一次人工智能学术大会,在他的提议下,会上正式决定使用人工智能那个词来概括那个研究方向。
参加大会的有Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等数学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。
McCarthy也被尊为"人工智能之父"。
2.人工智能的形成(1956-1969年)
费根鲍姆于1968年研究成功第一个专家系统DENDRAL,用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。
1969年召开了第一届国际人工智能会议,标志着人工智能作为一门独立学科登上国际学术舞台。
1970年《人工智能国际杂志》创刊。
◆50年代初开始有了符号处理,搜索法产生。
人工智能的差不多方法是逻辑法和搜索法。
最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。
◆60年代Simon由试验得到结论:
人类问题的求解是一个搜索的过程,效果与启发式函数有关。
叙述了智能系统的特点:
智能表示、智能推理、智能搜索。
◆Nilson发表了A*算法(搜索方法)
◆McCarthy建立了人工智能程序设计语言Lisp
◆1965年Robinson提出了归结原理。
◆1968年Quillian提出了语义网络的知识表示方法
◆1969年Minsky出了一本书"感知机",给当时的神经网络研究结果判了死刑
3.人工智能的进展(1970年以后)
费根鲍姆1972-1976年成功开发MYCIN医疗专家系统,用于抗生素药物治疗
1987年在美国召开第一届神经网络国际会议,并发起成立国际神经网络学会(INNS)
1989年首次召开了中国人工操纵联合会议(CJCAI)
◆70年代,人工智能开始从理论走向实践,解决一些实际问题。
同时专门快就发觉问题:
归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。
现在,以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想,1977年提出了知识工程的概念,开展了以知识为基础的专家咨询系统研究与应用。
闻名的专家系统有:
DENDRAL化学分析专家系统(斯坦福大学1968);
MACSYMA符号数学专家系统(麻省理工1971);
MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统(斯坦福大学1973);
CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统(拉特格尔斯(Rutgers)大学70年代中);
CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统(匹兹堡大学);
HEARSAYI和II语音理解系统(卡内基-梅隆大学);
PROSPECTOR地质勘探专家系统(斯坦福大学1976);
XCON计算机配置专家系统(卡内基-梅隆大学1978)。
应该讲,知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。
◆80年代,人工智能进展达到时期性的顶峰。
87,89年世界大会有6-7千人参加。
硬件公司有上千个。
Lisp硬件、Lisp机形成产品。
同时,在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业--知识产业。
◆同年代,1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法,解决了神经网络分类能力有限这一全然问题。
从此,神经网络的研究进入新的高潮。
◆90年代,计算机进展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。
人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪慧、更有效、与人更接近。
二、三大学派:
1、符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理要紧为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
符号主义学派认为:
人工智能源于数学逻辑。
代表性成果:
是启发式程序LT逻辑理论家,证明了38条数学定理,表明我们能够应用计算机研究人的思维过程,模拟人类智能活动。
代表人物:
纽厄尔、肖·西蒙和尼尔逊。
2、联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理要紧为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
这一学派认为:
人工智能源于仿生学,特不是人脑模型的研究
代表性成果:
1943年由麦克洛奇和皮兹提出的形式化神经元模型,即M-P模型
代表人物:
麦克洛奇、皮兹、霍普菲尔特、鲁梅尔哈特
3、行为主义(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或操纵论学派(Cyberneticsism),其原理为操纵论。
这一学派认为:
人工智能源于操纵论
代表性成果:
布鲁克斯的六足机器人,它被看做新一代的“操纵论动物”,是一个基于感知——动作模式的模拟昆虫行为的操纵系统。
代表人物:
布鲁克斯
第二章知识表示
1.状态空间(在搜索那儿考一个大题)
了解个三元状态(S,F,G),其中S:
初始状态集,F:
操作符集合
G:
目标状态集合(那个地点只用了解个大概就能够了,详细在搜索部分介绍)
2.问题归约(只考一个名词解释)
解树:
由可解节点构成,同时由这些可解节点可推出初始节点(对应初始问题)为可解节点的子树称为解树
3.谓词表示法(会在第二道大题中考4-5个应用)
用谓词公式表示知识时,需要首先定义谓词,然后再用连接词把有关的谓词连接起来,形成一个谓词公式表达一个完整的意义。
例题设有下列知识:
①刘欢比他父亲出名。
②高扬是计算机系的一名学生,但他不喜爱编程。
为了用谓词公式表示上述知识,首先需要定义谓词:
BIGGER(x,y):
x比y出名
COMPUTER(x):
x是计算机系的
LIKE(x,y):
x喜爱y
解答:
现在可用谓词公式把上述知识表示为:
BIGGER(liuhuan,father(liuhuan))(个人觉得那个father
函数最好也定义下,保险一点)
COMPUTER(gaoyang)∧¬LIKE(gaoyang,programing)
总结:
(上面的例题应该确实是考试的形式)
A)首先必须明白什么是合取、析取、蕴含、否定以及两种量词的用法
B)全称量词后面跟蕴含,存在量词后面跟合取
C)必须先定义(切记),再表示。
一般步骤为
1>提取谓词,使用类似于P(x,y):
谓词内容的格式定义谓词
2>用连接词和量词加以表示
D)置换和合一那会用就OK了。
只会在归结演绎推理那块最后的证明时用一下,不理解的话看那个“黄书”P81中那个反演树里用到的置换。
4.语义网络(会考画图题)
只考二元关系网络
例题小燕是一只燕子,燕子是鸟;巢-1是小燕的巢,巢-1是巢中的一个。
”
注意:
A)语义网络中可不能考量词、继承、匹配
B)就依照题目所描述的写,不要蛋疼的写什么小明ISA人ISA动物ISA生物……题目上如何讲如何写就能够(老师原话)
5.框架表示(只有概念题)
1>框架:
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里,而只能以一个通
用的数据结构的形式存储以往的经验。
如此的数据结构称为
框架
2>框架的构成:
框架通常由描述事物的各个方面的槽组成,每个槽能够拥有若干个侧面,而每个侧面又可拥有若干个值。
一个框架的一般结构如下:
<框架名>
<槽1><侧面11><值111>…<侧面12><值121>……
<槽2><侧面21><值211>…
…
…
<槽n><侧面n1><值n11>…
…
<侧面nm><值nm1>…
3>一个框架系统(我觉得应该可不能考那个,保险起见因此放上来了) 下图所示为表示立方体的一个视图的框架。
图中,最高层的框架,用isa槽讲明它是一个立方体,并由region槽指示出它所拥有的3个可见面A、B、E。
而A、B、E又分不用3个框架来具体描述。
用mustbe槽指示出它们必须是一个平行四边形。
为了能从各个不同的角度来描述物体,能够对不同角度的视图分不建立框架,然后再把它们联系起来组成一个框架系统。
下图所示的确实是从3个不同的角度来研究一个立方体的例子
6.过程、剧本表示不考
第三章经典逻辑推理
3.1归结演绎推理(问题求解&证明)
定理证明即证明P→Q(¬P∨Q)的永真性。
依照反证法,只要证明其否定(P∧¬Q)不可满足性即可。
海伯伦(Herbrand)定理为自动定理证明奠定了理论基础;鲁滨逊(Robinson)提出的归结原理使机器定理证明成为现实。
在谓词逻辑中,把原子谓词公式及其否定统称为文字。
如:
P(x),¬P(x,f(x)),Q(x,g(x)),任何文字的析取式称为子句,不包含任何文字的子句称为空子句。
3.1.1化简子句集
(1)合取范式:
C1∧C2∧C3…∧Cn
(2)子句集:
S={C1,C2,C3…,Cn}
(3)任何谓词公式F都可通过等价关系及推理规则化为相应的子句集S。
◆子句集的性质:
(1)子句集中子句之间是合取关系。
(2)子句集中的变元受全称量词的约束。
◆把谓词公式化成子句集的步骤:
1)利用等价关系消去“→”和“↔”
例如公式
可等价变换成
2)利用等价关系把“¬”移到紧靠谓词的位置上
上式经等价变换后
3)重新命名变元,使不同量词约束的变元有不同的名字
上式经变换后
4)消去存在量词
a.存在量词不出现在全称量词的辖域内,则只要用一个新的个体常量替换受该量词约束的变元。
b.存在量词位于一个或者多个全称量词的辖域内,现在要用Skolem函数f(x1,x2,…,xn)替换受该存在量词约束的变元。
上式中存在量词($y)及($z)都位于("x)的辖域内,因此需要用Skolem函数替换,设替换y和z的Skolem函数分不是f(x)和g(x),则替换后得到
5)把全称量词全部移到公式的左边
6)利用等价关系把公式化为Skolem标准形
Skolem标准形的一般形式是
其中,M是子句的合取式,称为Skolem标准形的母式。
上式化为Skolem标准形后得到:
7)消去全称量词
8)对变元更名,使不同子句中的变元不同名.上式化为
9)消去合取词,就得到子句集
3.1.2替换的定义
推论1设C1与C2是子句集S中的两个子句,C12是它们的归结式。
若用C12代替C1和C2后得到新子句集S1,则由S1的不可满足性可推出原子句集S的不可满足性,即:
S1的不可满足性
S的不可满足性
推论2设C1与C2是子句集S中的两个子句,C12是它们的归结式。
若把C12加入S中得到新子句集S2,则S与S2在不可满足的意义上是等价的,即:
S2的不可满足性
S的不可满足性
推论1及推论2保证了我们能够用归结的方法来证明子句集S的不可满足性。
为了要证明子句集S的不可满足性,只要对其中可进行归结的子句进行归结,并把归结式加入子句集S,或者用归结式替换它的亲本子句,然后对新子句集(S1或者S2)证明不可满足性就能够了。
假如通过归结能得到空子句,则立即可得原子句集S是不可满足的结论。
在命题逻辑中,对不可满足的子句集S,归结原理是完备的。
即,若子句集不可满足,则必定存在一个从S到空子句的归结演绎;若存在一个从S到空子句的归结演绎,则S一定是不可满足的。
3.1.3归结
◆命题逻辑中的归结原理
定义4.9若P是原子谓词公式,则称P与¬P为互补文字。
在命题逻辑中,P为命题。
定义4.10设C1与C2是子句集中的任意两个子句。
假如C1中的文字L1与C2中文字L2互补,那么从C1和C2中分不消去L1和L2,并将两个子句中余下的部分析取,构成一个新子句C12,则称这一过程为归结。
称C12为C1和C2的归结式,C1和C2为C12的亲本子句。
例4.9设C1=¬P∨Q,C2=¬Q∨R,C3=P
C1与C2归结得到:
C12=¬P∨R
C12与C3归结得到:
C123=R
◆谓词逻辑中的归结原理
在谓词逻辑中,由于子句中含有变元,因此不能像命题逻辑那样直接消去互补文字,而需要先用最一般合一对变元进行代换,然后才能进行归结。
例如,设有两个子句
C1=P(x)∨Q(x),C2=¬P(a)∨R(y)
由于P(x)与P(a)不同,因此C1与C2不能直接进行归结。
然而若用最一般合一
σ={a/x}
对两个子句分不进行代换:
C1σ=P(a)∨Q(a)C2σ=¬P(a)∨R(y)
就可对它们进行归结,得到归结式:
Q(a)∨R(y)
◆归结反演及其示例*
如欲证明Q为P1,P2,…,Pn的逻辑结论,只需证
(P1∧P2∧…∧Pn)∧¬Q
是不可满足的,或证明其子句集是不可满足的。
而子句集的不可满足性可用归结原理来证明。
Ø应用归结原理证明定理的过程称为归结反演。
Ø设F为已知前提的公式集,Q为目标公式(结论),用归结反演证明Q为确实步骤是:
a)否定Q,得到¬Q;
b)把¬Q并入到公式集F中,得到{F,¬Q};
c)把公式集{F,¬Q}化为子句集S;
d)应用归结原理对子句集S中的子句进行归结,并把每次归结得到的归结式都并入S中。
如此反复进行,若出现了空子句,则停止归结,现在就证明了Q为真。
例4.12已知
求证:
G是F的逻辑结论。
证明:
首先把F和¬G化为子句集:
然后进行归结:
(6)¬A(x,y)∨¬B(y)由
(1)与(3)归结,{f(x)/z}
(7)¬B(b)由(4)与(6)归结,{a/x,b/y}
(8)NIL由(5)与(7)归结
因此G是F的逻辑结论。
上述归结过程如下图归结树所示。
◆应用归结原理求取问题的答案及其示例
Ø归结时,并不要求把子句集中所有的子句都用到。
Ø在归结过程中,一个子句能够多次被用来进行归结。
求解的步骤:
1.把已知前提用谓词公式表示出来,同时化为相应的子句集。
设该子句集的名字为S。
2.把待求解的问题也用谓词公式表示出来,然后把它否定并与谓词Answer构成析取式。
Answer是一个为了求解问题而专设的谓词。
3.把此析取式化为子句集,同时把该子句集并入到子句集S中,得到子句集S`。
4.对S`应用归结原理进行归结。
5.若得到归结式Answer,则答案就在Answer中。
例4.16设A,B,C三人中有人从不讲真话,也有人从不讲假话。
某人向这三人分不提出同一个问题:
谁是讲谎者?
A答:
“B和C差不多上讲谎者”;B答:
“A和C差不多上讲谎者”;C答:
“A和B中至少有一个是讲谎者”。
求谁是老实人,谁是讲谎者?
解:
设用T(x)表示x讲真话。
T(C)∨T(A)∨T(B)
¬T(C)∨¬T(A)∨¬T(B)
T(A)→¬T(B)∧¬T(C)
¬T(A)→T(B)∨T(C)
T(B)→¬T(A)∧¬T(C)
¬T(B)→T(A)∨T(C)
T(C)→¬T(A)∨¬T(B)
¬T(C)→T(A)∧T(B)
把上述公式化成子句集,得到S:
(1)¬T(A)∨¬T(B)
(2)¬T(A)∨¬T(C)
(3)T(C)∨T(A)∨T(B)
(4)¬T(B)∨¬T(C)
(5)¬T(C)∨¬T(A)∨¬T(B)
(6)T(A)∨T(C)
(7)T(B)∨T(C)
下面先求谁是老实人。
把¬T(x)∨Ansewer(x)并入S得到S1。
即多一个子句:
(8)¬T(x)∨Ansewer(x)
应用归结原理对S1进行归结:
(9)¬T(A)∨T(C)
(1)和(7)归结
(10)T(C)(6)和(9)归结
(11)Ansewer(C)(8)和(10)归结
因此C是老实人,即C从不讲假话。
下面证明A不是老实人,即证明¬T(A)。
对¬T(A)进行否定,并入S中,得到子句集S2,即S2比S多如下子句:
(8)¬(¬T(A)),即T(A)
应用归结原理对S2进行归结:
(9)¬T(A)∨T(C)
(1)和(7)归结
(10)¬T(A)
(2)和(9)归结
(11)NIL(8)和(10)归结
因此A不是老实人。
同样能够证明B也不是老实人。
◆应用归结原理的练习
1.设已知:
(1)假如x是y的父亲,y是z的父亲,则x是z的祖父;
(2)每个人都有一个父亲。
试用归结演绎推理证明:
关于某人u,一定存在一个人v,v是u的祖父。
2.张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时,侦察员A讲“赵与钞票中至少有一人作案”;侦察员B讲“钞票与孙中至少有一人作案”;侦察员C讲“孙与李中至少有一人作案”;侦察员D讲“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员E讲“钞票与李中至少有一人与此案无关”。
假如这五个侦察员的话差不多上可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
3.2不确定性------只考模糊理论
◆简单模糊推理
知识中只含有简单条件,且不带可信度因子的模糊推理称为简单模糊推理。
合成推理规则:
关于知识
IFxisATHENyisB
首先构造出A与B之间的模糊关系R,然后通过R与证据的合成求出结论。
假如已知证据是
xisA’
且A与A’能够模糊匹配,则通过下述合成运算求取B’:
B’=A’◦R
假如已知证据是
yisB’
且B与B’能够模糊匹配,则通过下述合成运算求出A’:
A’=R◦B’
◆模糊集的运算
模糊集上的运算要紧有:
包含、交、并、补等等。
1.包含运算
定义2.14设A,B∈F(U),若对任意u∈U,都有
μB(u)≤μA(u)
成立,则称A包含B,记为。
2.交、并、补运算
定义2.15设A,B∈F(U),以下为扎德算子
例2.9设U={u1,u2,u3},
A=0.3/u1+0.8/u2+0.6/u3
B=0.6/u1+0.4/u2+0.7/u3
则:
A∩B=(0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3
=0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B=(0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
=0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3
¬A=(1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3
=0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
3.3搜索--广度优先、深度优先、全局择优三选一
◆状态空间的一些差不多概念
1)专门多问题的求解过程都能够看作是一个搜索过程。
问题及其求解过程能够用状态空间表示法来表示。
2)状态空间用“状态”和“算符”来表示问题。
状态
状态用以描述问题在求解过程中不同时刻的状态,一般用一个向量表示:
SK=(Sk0,Sk1,…)
算符
使问题从一个状态转变为另一个状态的操作称为算符。
在产生式系统中,一条产生式规则确实是一个算符。
状态空间
由所有可能出现的状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。
3)采纳状态空间求解问题,能够用下面的一个三元组表示:
(S,F,G)
其中S是问题初始状态的集合;F是算符的集合;G是目标状态的集合。
采纳状态空间表示方法,首先要把问题的一切状态都表示出来,其次要定义一组算符。
问题的求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程。
假如在使用某个算符后得到的新状态是目标状态,就得到了问题的一个解。
那个解确实是从初始状态到目标状态所采纳算符的序列。
使用算符最少的解称为最优解。
对任何一个状态,可使用的算符可能不止一个。
如此由一个状态所生成的后继状态就可能有多个。
现在首先对哪一个状态进行操作,就取决于搜索策略。
◆OPEN表和CLOSE表
OPEN表用于存放刚生成的节点。
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