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人工智能课件——第二章(老师版)228

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《人工智能教案》PPT课件

《人工智能教案》PPT课件

(2) 树和草是有根有叶的；
(3) 水草是草，且长在水中；
(4) 果树是树，且会结果；
(5) 苹果树是果树中的一种，它结苹果。
分析：
问题涉及的对象有： 植物、树、草、水草、果树、苹果树 各对象的属性分别为： 树和草的属性：有根、有叶； 水草的属性：长在水中； 果树的属性：会结果； 苹果树的属性：结苹果。
解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(b,c)表示B瓶和C瓶中的油量的状态。
其中：
b表示B瓶中的油量。
c表示C瓶中的油量。
初始状态集：S={(0,0)}
目标状态集：G={(4,0)}
第二步： 定义操作符：
操作：把瓶子倒满油，或把瓶子的油倒空。 f1：从A瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f2：从C瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f3：从A瓶往C瓶倒油，把C瓶倒满。
2.2 问题归约法
问题归约法的组成部分 （1）一个初始问题描述； （2）一套把问题变换为子问题的操作 符； （3）一套本原问题描述。
2.3 谓词逻辑法
一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性 的知识。它具有自然性、精确性、严密性 及易实现等特点。
2.3 谓词逻辑法
用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体 的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓 词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的 连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公 式。
2.2 问题归约法
问题归约法的概念
已知问题的描述，通过一系列变换把此问题 最终变为一个子问题集合；这些子问题的解 可以直接得到，从而解决了初始问题。 该方法也就是从目标(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。这就是问题归约的实质。

人工智能PPT

人工智能PPT

?
简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着 1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可 以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后， 研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概 念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能 的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年 前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知？
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知？
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化， 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界，就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说，获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是

人工智能(2)ppt课件

人工智能(2)ppt课件
具有记忆与思维能力：思维是智能的根本原因，思维是
一个动态的过程。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿
悟思维。
具有学习能力及自适应能力：适应环境的变换、积累经
验的能力
具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应
两个界定：图灵测试和中文屋子
图灵测试 Turing Test
英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing) 提出了现称为“图灵测
人工智能(2)
人工智能是一门交叉学科
脑科学 计算机 科学 哲学 逻辑学
认知科学
人工智能 心理学
语言学
学习目标

领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方法有较深刻的认识，从人工智 能的角度出发去思考问题，解决问题
了解人工智能的发展历史，国内外人工智能相关领域的发展动态 掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法 讨论一些新的和正在研究中的人工智能方法与技术 能够应用相应的人工智能技术解决实际应用问题
什么是人工智能
什么是人工智能
英文表示：“Artificial Intelligence”, for short AI。 字面解释( 一般解释) ：“人工智能”一词目前是指用计算机模 拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。 科学定义, 还没有统一的认识。 部分学者对AI概念的描述, 可以看做是他们各自对人工智能的 理解。
图灵测试 Turing Test
“快速的、按规矩行事的傻子机器。”
小于50%？
被测机器
测试主持人 被测人 ※如果测试主持人能分辨出人和机器的概率小于50%，则认为机器具有了智能
阿伦•图灵（Alan Turing）

计算机科学理论的创始人
1912年出生于英国伦敦，1954年去世，享年42岁 1936 年发表论文“论可计算数及其在判定问题中的应

人工智能及其应用完整版本ppt课件

人工智能及其应用完整版本ppt课件

精选ppt
32
2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
（111）（333）
•思考题：四圆盘问题
（111）（122） （122）（322）
（）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
精选ppt
精选ppt
19
解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约（简化）为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
精选ppt
20
2.2 问题规约法
解题过程（3个圆盘问题）
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c（ni，nj）来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
精选ppt
6
图的显示说明 对于显式说明，各节点及其具
有代价的弧线由一张表明确给出。此表可能列出 该图中的每一节点、它的后继节点以及连接弧线 的代价
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。
精选ppt
18
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考：用状态空间法有多少个节点？为什么？

人工智能完整2ppt课件

人工智能完整2ppt课件
COMPUTER(zhxh), ~LIKE(zhxh, programming),
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的，是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样，比如图像 数据蕴含的信息量就大，而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中，其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统， 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式， 只有这样才能将知识存储到计算机中去，供求解现实 问题使用
• 知识表示：对人类知识的一种描述，以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法

(完整版)人工智能介绍PPT课件_2

(完整版)人工智能介绍PPT课件_2
人的智能的理论、方法、技术及应用 系统的一门新的技术科学。
• 人工智能是计算机科学的一个分支，
它企图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然 语言处r vision
(John McCarthy)
• 萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定 义为“不显式编程地赋予计算机能力的研 究领域”。而能够进行机器学习的便是人工 智能。
2023/10/9
1 人工智能是什么？
计算机学家们对人工智能的定义：
2023/10/9
1
人工智能是什么？
定义小结
• 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/9
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器，可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律，也必将出现技 术失控的现象，而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器，至 于结果，从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用

人工智能课件ppt

逻辑思维特点： 以抽象的概念、判断和推理作为思维的基本形式，以分析、综
合、比较、抽象、概括和具体化作为思维的基本过程，从而揭露事 物的本质特征和规律性联系。
11
2.1.2 智能的特征
（2）形象思维（直感思维）（是用直观形象和表象解决问题的思
维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。（“并排行走”或“同时实行或实
计师、软体研发等。
3.空间智能 (Visual/Spatial) :建筑师、摄影师、画家、
飞行员等。
4.身体运动智能 (Bodily/Kinesthetic)：运动员、演
员、舞蹈家等。
14
2.1.2 智能的特征
5.音乐智能 (Musical/Rhythmic) ：歌唱家、作 曲家、指挥家等。
6.人际智能(Inter-personal/Social) ：外交 家、领导者、推销等。
和“智能”。
● “人工”是人力所能制造的。也是“人工”制造 的模拟人的“智能”。
●
人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研
究。
●
人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智
能的地步。“人工系统”就是通常意义下的用人制
造的系统 。
16
2.1.3 人工智能的概念
● 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的 观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限。对 构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义 什么是“人工”制造的“智能”了。
22
2.1.3 人工智能的概念 人工智能研究的目标
●
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智
能才能完成的复杂工作。
●
目的就是让计算机这台机器能够像人一样什么是思考。

人工智能ppt课件


智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？

(完整版)人工智能介绍PPT课件


智能模拟
机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别， 虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信 息感应与辨证处理。
谢谢
主条目：GOFAI
基于逻辑不像艾伦 纽厄尔和赫伯特 西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟 人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的 算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表 示，智能规划和机器学习。致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他 地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学。“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如 马文 闵斯基和西摩尔 派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题， 需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行 为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 。常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一 个复杂的概念。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
集成方法
智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是 那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究 者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可 以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。 范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出 一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系 统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号 AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的 SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

人工智能讲稿ppt课件


第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
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知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则
• 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
•
认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识
•
经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
• 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
• 知识的有代表性的定义
•
（1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息
往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳动
物都是胎生繁殖后代等。
过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且 是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。
行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。行为性知识经 常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物 的内涵，而不是外延。如微分方程
•
（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成
•
（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
• 知识、信息、数据及其关系
•
数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
•
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
•
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
•
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
•
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作
•
自然性：符合人们的日常习惯
•
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
知识表示的一般方法
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络 • 另外还有框架表示以及剧本表示,过程表示,这
里不在一一详述. • 在表示和求解比较复杂的问题时,采用单一的表
•
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。
• 按知识的层次
•
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识
•
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识
• 按知识的确定性
•
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
•
不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识
•
元知识 有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
的知识。例如，一个好的专家系统应该知道自己能回答 什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的 知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
知识的分类
实例性知识 只给出一些实例。知识藏在实例中。感兴趣的不是
实例本身，而是隐藏在大量实例中的规律性知识。
类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事
物的某些相似之处。类比性知识一般不能完整地刻画事 物，但它可以启发人们在不同的领域中做到知识的相似 性共享。
如比喻，心如刀绞，谜语等
示方法是不够的,往往采用多种方法的混合表示 .目前这仍是人工智能专家感兴趣的研究方向.
状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。
在分析了人工智能研究中. 运用的问题求解方法之 后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索 方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能 的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于 解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间 法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和 求解问题的。
知识的要素
• 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、 客观事实等.是有关问题环境的一些事物的知识，常以“┅ 是┅”形式出现，也是最低层的知识。例如：雪是白色 的，人有四肢。
• 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。例如 启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
• 知识表示的要求
•
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：
•
表示范围的广泛性
•
领域知识表示的高效性
•
对非确定性知识表示的支持程度
•
可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：
•
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
•
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
•
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假
•
表示：用可信度、概率等描述
•
模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等
•
表示：用可能性、隶属度来描述
•
不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病
知识表示
• 每种以知识和符号操作为基础的智能系统，其 问题求解方法都需要某种对解答的搜索。
• 在搜索过程开始之前，必须先用某种方法或某 几种方法的混和来表示问题。
• 问题求解技术主要涉及两个方面： ������ 问题的表示
求解的方法 • 知识表示方式是学习人工智能的中心内容之一。
知识表示的概念
• 什么是知识表示
•
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某
种结构。其表示方法不唯一。
•
常用的关联方式： if …… then ……
什么是知识?
• 一般来说，我们把有关信息关联在一起所形成 的信息结构称为知识。知识表示就是对知识的 一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知 识的数据结构。知识反映了客观世界中事物之 间的关系。例如，雪是白色的、鸟有翅膀等都 是知识
知识的要素
• 知识的要素是指构成知识的必需元素。在这里， 我们关心的是一个人工智能系统所处理的知识的 组成成分。一般而言，人工智能系统的知识包含 事实、规则、控制和元知识。
第二节 知识表示方法
• 内容提要：
•
状态空间法
•
问题归约法
•
谓词逻辑法
•
语义网络法
•
其他方法
前言
• 在学习本章内容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础。 为了使计算机具有智能，就必须使它具 有知识。 那什么是知识呢？
知识一般概念