人工智能与专家系统(研究生课程)

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,1.1.1 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,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,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”,1.1 定义和发展,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三,1.2.1 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,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,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,1.2 人类智能和人工智能,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,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,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”,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,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,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,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,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,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,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,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,1.4 研究及应用,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,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,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,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）。,2.1 状态空间法,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,2.1 状态空间法,例:三数码难题 （3 puzzle problem）,初始棋局,目标棋局,2.1 状态空间法,有向图 路径 代价 图的显示说明 图的隐示说明,2.1.2 状态图示法,A,B,2.1 状态空间法,2.1.3 状态空间表示举例,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,状态空间表示举例,例：猴子和香蕉问题,2.1 状态空间法,解题过程,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,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,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,2.1 状态空间法,猴子和香蕉问题自动演示：,2.1 状态空间法,2.2 问题归约法 （Problem Reduction Representation）,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,2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）,梵塔难题,2.2 问题规约法,解题过程（3个圆盘问题）,2.2 问题规约法,多圆盘梵塔难题演示,2.2 问题规约法,2.2.2与或图表示,1.与图、或图、与或图,2.2 问题规约法,2.2 问题规约法,2.一些关于与或图的术语,2.2 问题规约法,3.定义,2.2 问题规约法,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,梵塔问题归约图,（322） （333）,2.2 问题规约法,2.3 谓词逻辑法,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,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,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,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,2.3.3 置换与合一,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,合一（Unification) 合一：寻找项对变量的置换，以使两表达式一致。 可合一：如果一个置换s作用于表达式集Ei的每个元素，则我们用Ei s来表示置换例的集。我们称表达式集Ei是可合一的。,2.3 谓词逻辑法,2.4 语义网络法 （Semantic Network Representation）,语义网络的结构 定义 组成部分 词法 结构 过程 语义,表示占有关系和其它情况 例： 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。,选择语义基元 试图用一组基元来表示知识，以便简化表示，并可用简单的知识来表示更复杂的知识。,2.4 语义网络法,2.4. 1 二元语义网络的表示,2.4.2 多元语义网络的表示,谓词逻辑与语义网络等效,2.4 语义网络法,多元语义网络表示的实质 把多元关系转化为一组二元关系的组合，或二元关系的合取。,2.4 语义网络法,2.4.3 连接词和量化的表示,合取 三元变为二元组合 析取 加注析取界限，并标记DIS，以免引起混淆。 否定 两种表示方式：或标注NEG界限。,2.4 语义网络法,蕴涵 在语义网络中可用标注ANTE和CONSE界限来表示蕴涵关系。ANTE和CONSE界限分别用来把与先决条件(antecedent)及与结果(consequence)相关的链联系在一起。 量化 存在量化ISA链 全称量化分割法,2.4 语义网络法,2.5其他方法（Others),框架（Frame）表示 框架是一种结构化表示法，通常采用语义网络中的节点-槽-值表示结构。 剧本（Script）表示 剧本是框架的一种特殊形式，它用一组槽来描述某些事件的发生序列。 过程（Procedure）表示 过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。,