人工智能复习1204.docx

人工智能：计算机科学中涉及研究、设计和应 用智能机器的一个分支，是智能机器所执行的 与人类智能有关的各种功能研究目标：近期：实现机器智能 远期：制造 智能机器 本质：研究如何制造出人造的智能机器或智能 系统，来模拟人类的智能活动，以延伸人们智 能的科学研究内容：机器感知、机器思维、机器推理、 机器学习、机器理解、机器行为 研究途径：符号主义和连接主义 命题：具有真假意义的语句没有真假意义的语句不是命题 谓词分为：谓词名与个体个体可以是常量、 变元、函数在用谓词表示客观事物时，谓词的语义是由使 用者根据需要人为地定义的命题公式的一个解释：在命题逻辑中，对命题 公式中各个命题变元的一次真假指派称为命题 公式的一个解释一个谓词公式的解释可能有 多个对每一个解释，谓词公式都可以求出一 个真值知识：是人类对客观世界及其内部运行规律的 认识与经验知识表示有多种方法：产生式表示法、框架表 示法、语义网络表示法、过程表示法、脚本表 示面向对象表示法、Petri网表示法知识的特征：相对正确性、不确定性、可表示 性、可利用性知识的分类：按内容：原理性知识(客观知识)， 方法性知识(主观知识)； 按形式：显式，隐式；按范围：常识性和专业 性； 按作用和表示：事实性和过程性；按确定性： 确定性和不确定性。

谓词：带有变量的命题在谓词逻辑中表示 n 元谓词，当 n 取 1 时便是一元谓词表达式：P (xl,x2...)一阶谓词表示法的特点 ：自然性、精确性、严 密性、容易实现性适合计算机存储、计算和 处理缺点： 1.对智能行为的描述依赖描述条件，若 描述有偏差，则结果可能出错2.不适用于对不确定性知识的描述 3. 在推理过程中无限次使用规则问题，导致规则 组合爆炸，推理过程长，系统效率低 什么是产生式？产生式的语义规则？ 答：产生式规则的基本形式： P-Q 或者 IF P THEN QP 是产生式的前提，用于指出该产生式是否可 用的条件Q 是一组结论或者操作，用于指出当前提 P 所 指示的条件满足时，应该得出的结论或者应该 执行的操作产生式的语义规则：如果前提 P 被满足，则可 推出结论Q或者执行Q所规定的操作 产生式：模型中的每一条规则就是一个产生式 产生式表示法：又称为产生式系统，用于描述 表示事物之间的因果关系的知识 A->B 产生式系统的组成： 1)产生式规则库：描述相 应领域知识的产生式规则集2)数据库：(事实 的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据 结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中 间结果事实和最后结果事实) 3)推理机：(控 制系统)是一个程序，控制协调规则库与数据 库的运行，包含推理方式和控制策略。

产生式系统的控制策略 ：不可撤回测略和试探 性策略试探性策略又分为：回溯策略和图搜 索策略产生式系统推理过程：前向推理、后向推理和 双向推理产生式系统产生式系统的优点：自然性，模块性，有效性， 清晰性，缺点：效率不高，不能表达结构性知 识产生式与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同及不 同之处一个产生式式系统由规则库、数据库和推理机 三个基本部分组成规则库由一组产生式规则组成，反映领域知识 数据又称为事实库、上下文、黑板等，是一个 类似于缓冲器的数据结构，用于存放问题求解 过程中的各种当前信息推理机是一种软件程序，负责整个产生式系统 的运行它的工作：匹配、冲突解决、操作框架表示法：是以框架理论为基础凡人一种结 构化知识表示方法框架是一种描述事件属性的数据结构，一种模 式框架比较适合表示具有结构性的知识，像概念、 对象框架表示法的特点：结构性、自然性、和继承 性(实现继承的操作有匹配，搜索，填槽) 语义网络：通过概念及其语义关系来表示知识 的一种网络图这种网络图由节点和有向弧构 成适合概念性或定义性知识表示语义网络分为 5 个级别：执行级，逻辑级，认 识论级，概念级，语言学级语义网络有七种类型：(命题、数据、语言、结 构、分类、推理和框架)语义网。

语义网络表示法的优点： 结构性、联想性、自然性 缺点：不严格性和 处理上比较复杂语义网络推理过程通过继承和匹配实现 Petri 网：有三种基本元素：位置、转换、标记 归结原理是以子句集为背景展开的研究，因此， 在讨论归结原理及其方法之前，先讨论关于子 句或子句集的概念子句：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 子句集：由子句构成的集合 求子句集：消去->,<->;让非~作用于原子式；重 命名，消去存在量词，变元替换(存在量词在 全称量词辖域内用函数替换，在辖域外用常量 符合)；消去全称量词，消人A->B ==~A V B； A<-->B ==(~A V B)人(A V ~B)； ~(AAB)==~A V ~B；~(A V B)==~A 人 ~B； ~ (任 x)P(x)==(存 x)~P( x)； ~(存 x) P( x) ==(任 x) ~P( x)；A V (BAC)==(A V B)人(A V C);;(A 人 B)V C==(A V C)A(B V C);基于归结问题的求解方法： 用谓词公式表示已知前提，化为子句集；否定 待求解问题并与谓词answer构成析取式； 把析取式化为子句集；并入子句集S，得到S'； 用归结原理归结。

归结策略：解决子句集归结问题的方法分类： 删除策略(删除无用子句来缩小归结范围)，限 制策略(限制子句来减小归结的盲目性) 删除策略：(1)纯文字删除(2)重言式删除发( 3 )包孕删除法第七章： 人工智能研究的四个核心问题 ：知识模型化和 表示；常识性推理、演绎和问题求解，启发式 搜索，人工智能系统和语言搜索的概念：根据问题的实际情况不断寻找可 利用的知识，从而构造一条代价较少的推理路 线，使问题得到圆满解决的过程 搜索的分类：非启发式搜索和启发式搜索 状态图表示法：用“状态”和“操作”组成的 “状态空间”来表示问题求解的一种方法 状态图：一种描述问题的有向图状态图求解：寻找从初始节点到目标节点的路 径状态空间的一般搜索过程OPEN与CLOSED 表的作用与区别？1，定义状态描述形式， 2.定义一组操作， 3.不 断把操作应用与状态，由初始状态到目标状态 OPEN 表用于存放刚生成的节点，对于不同的 搜索策略，节点在 OPEN 表中的排序是不同的 CLOSED 表用于存放将要扩展或者已扩展的节 点OPEN 表是一个有进有出的动态数据结构；CLOSED表是一个有进无出的动态数据结构 什么是与或树？什么是可解节点？ 什么是解 树？ 答：一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关 系,不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与 关系又有或关系，因此被称为与或树满足下列条件的节点为可解节点 ①终止节点 是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其 子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其 子节点至少有一个可解解树实际上是由可解 节点形成的一棵子树 ,这棵子树的根为初始节 点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树 博弈树：用与或树对博弈过程的知识表达，这 种表达形式称为博弈树博弈树是一种与或节 点交替的与或树博弈树主要特点：a、与或节点逐级交替出现， 敌我双方轮流扩展节点B、所有敌方节点都是 与节点，所有我方节点都是或节点C、所有能 使我方胜利的终局都是本源问题，端节点是可 解节点，所有使敌方胜利的结局都是不可解节 点D、先走的一方的初始状态相应于根节点 宽度优先搜索基本思想： 宽度优先搜索是指从初始节点 S0 开始，向下逐 层搜索，在n层节点未搜索完之前，不进入n+1 层搜索同层节点的搜索次序可以任意即先 按生成规则生成第一层节点，在该层全部节点 中沿着宽度进行横向扫描，检查目标节点 Sg 是 否在想、这些子节点中若没有，则再将所有 第一层节点逐一展开，得到第二层节点，并逐 一检查第二层节点中是否包含有Sg,如此依次 按照先生成，先检查、先扩展的原则进行下去， 知道发现Sg为止。

深度优先搜索基本思想：它从初始节点 S0 开始，按生成规则生成下一级 各子节点，检查是否出现目标节点Sg;若未出 现，则按“最晚生成的子节点优先扩展”的原 则，再用生成规则生成下一规则的子节点，再 检查是否出现Sg;若任未出现，则再扩展最晚生 成的子节点，如此下去，沿着最晚才、生成的 子节点分支，逐级“纵向”深入搜索专家系统的概念：专家系统是一种模拟人类专 家解决领域问题的计算机程序系统专家系统特点：启发性、灵活性、透明性、不 稳定性、高性能、实用性存放知识和使用知识是专家系统的两个基本功 能，用于分别实现这两个基本功能的知识库和 推理机构成了专家系统的两个核心部件 专家系统理想结构包括六部分 ：知识库、推理 机、综合数据库、人机接口、解释机器和知识 获取机构专家系统的一般结构应具有的功能：a、存储求 解问题所需知识；b、存储具体领域内的初始数 据和推理过程正涉及的信息；c、根据输入的数 据，利用已有知识按一定的推理策略去解决问 题；d、对推理过程，结论或系统自身作出必要 的解释e、提供知识获取、机器学习等维护手 段；f、提供一种人机接口，既便于用户使用又 能分析理解用户需求专家系统的工作原理：一般的专家系统是通过 推理机与知识库的综合数据库的交互作用来求 解领域问题。

步骤如下：(1) 根据用户问题搜索知识库；(2)形成解决 问题途径；( 3)对假设方案排序，挑选最优方 案；(4)根据方案求解问题；(5)若该方案不能 解决问题，回去重新选择假设方案，重复求解 问题；(6)循环上述步骤直至问题解决 各部分功能： (1)知识库：存储和管理专家系 统中的知识2) 推理机：协调控制整个系统，其任务是模 拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的 求解3) 综合数据库：用于存放专家系统工作过程 中所需领域或问题的初始数据、系统推理过程 中得到的中间结果、最终结果和控制运行的一 些描述信息的存储集合4) 解释模块：负责回答用户提出的各种问题5) 知识获取模块：将某专业领域内的事实性 知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计 算机可利用的形式并送入知识库的功能模块 同时也负责知识库中知识的修改、删除和更新， 并对知识库的完整性和一致性进行维护 6)人机接口：负责把领域专家、知识工程师 或一般用户输入的信息转化为系统内规范化的 表示形式，然后把这些内部表示交给相应的模 块去处理 有哪几种主要推理方式，每一种推理方式的特 点① 、演绎推理 演绎推理是前提与结论之间有蕴含关系的推 理，或前提与结论之间有必然联系的推理，也 就是说，其结论就蕴含在已知的判断之中，所 以只是一种由一般到个别的推理。

② 、归纳推理 归纳推理是指由个别事物或现象推出该类事物 或现象一般性知识的过程即，结论的置信度 小于前提的置信度常见的归纳推理方法有枚 举法、类比法、统计法等③ 、非单调推理 默认推理是指在认知不完全的情况下，默认某 些条件已经具备所进行的推理在推理过程中， 如果发现原来的默认不正确，就撤销原来的默 认条件以及由默认条件所推出的结论，重新按 新情况进行推理默认推理在很多智能问题中 起着很重要的作用图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值， 请利用a - 0剪枝技术剪去不必要的分枝在 节点及边上直接加注释。