人工智能清华大学课件
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ch2(2.1--2.5)-人工智能(第3版)-贲可荣-清华大学出版社
21
1.思维：感知的概念化和理性化
➢通过对概念外延的拓广和对概念内涵的修 正，完成思维的最基础的功能——概念化。
➢这一过程将物理对象抽象为思维对象，包 括对象本身的表示、对象性质的表示、对 象间关系的表示等。
22
➢ 在概念化的基础之上，思维进入更加高 级的层次——判断与推理。
➢判断包括：概念对个体的适用性判断， 个体对多个概念同时满足或选择地满足 的判断，概念对概念的蕴涵的判断等。
4个要素 包括
➢信息 ➢知识 ➢策略 ➢行为
11
➢ 4个能力包括
❖ 获取有用信息的能力 ❖ 由信息生成知识(认知)的能力 ❖ 由知识和目的生成策略(决策)的能力 ❖ 实施策略取得效果(施效)的能力
12
➢信息、知识、智能之间的关系： ➢信息是基本资源； ➢知识是对信息进行加工所得到的抽象化
产物； ➢策略是由客体信息和主体目标演绎出来
➢基于该推理机制，Agent可以从已知的语 句推导出结论，或判断某条信息是不是 已蕴涵在现有的知识当中。
18
▪知识表示语言
1)语法规则和语义解释， 2)用于演绎和推导的规则。 ➢程序设计语言比较善于描述算法和具体
的数据结构。 ➢知识表示语言应该支持知识不完全的情
况。 ➢不能表达这种不完全性的语言是表达能
人工智能
第2章 知识表示和推理
海军工程大学 贲可荣
1ห้องสมุดไป่ตู้
第2章 知识表示和推理
2.1 概述 2.2 命题逻辑 2.3 谓词逻辑 2.4 归结推理 2.5 产生式系统 2.6 语义网络 2.7 框架 2.8 脚本 2.9 知识图谱 2.10 基于知识的系统 2.11 小结
2
➢ 信息科学有机体系的分支学科：
1.思维：感知的概念化和理性化
➢通过对概念外延的拓广和对概念内涵的修 正，完成思维的最基础的功能——概念化。
➢这一过程将物理对象抽象为思维对象，包 括对象本身的表示、对象性质的表示、对 象间关系的表示等。
22
➢ 在概念化的基础之上，思维进入更加高 级的层次——判断与推理。
➢判断包括：概念对个体的适用性判断， 个体对多个概念同时满足或选择地满足 的判断，概念对概念的蕴涵的判断等。
4个要素 包括
➢信息 ➢知识 ➢策略 ➢行为
11
➢ 4个能力包括
❖ 获取有用信息的能力 ❖ 由信息生成知识(认知)的能力 ❖ 由知识和目的生成策略(决策)的能力 ❖ 实施策略取得效果(施效)的能力
12
➢信息、知识、智能之间的关系： ➢信息是基本资源； ➢知识是对信息进行加工所得到的抽象化
产物； ➢策略是由客体信息和主体目标演绎出来
➢基于该推理机制，Agent可以从已知的语 句推导出结论，或判断某条信息是不是 已蕴涵在现有的知识当中。
18
▪知识表示语言
1)语法规则和语义解释， 2)用于演绎和推导的规则。 ➢程序设计语言比较善于描述算法和具体
的数据结构。 ➢知识表示语言应该支持知识不完全的情
况。 ➢不能表达这种不完全性的语言是表达能
人工智能
第2章 知识表示和推理
海军工程大学 贲可荣
1ห้องสมุดไป่ตู้
第2章 知识表示和推理
2.1 概述 2.2 命题逻辑 2.3 谓词逻辑 2.4 归结推理 2.5 产生式系统 2.6 语义网络 2.7 框架 2.8 脚本 2.9 知识图谱 2.10 基于知识的系统 2.11 小结
2
➢ 信息科学有机体系的分支学科：
干货PPT清华教授深度讲解人工智能技术与产业发展下篇
01234545
6789231
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《人工智能》PPT课件
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13
发
➢ 人机对弈：
展
成
果
➢ 自动工程：
➢ 模式识别：
2
➢ 知识工程：
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14
人机对弈
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16
知识工程
2015
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18
统治？被统治?
人工智能的发展依然处于非常初级的阶段，现状基 本就是 ——
“没有人工，就没有智能”
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19
0和1两个 数字能构成世间万物的一切逻辑，却无法创造灵感、拥有直 觉、获得情感。
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5
“能存会算” ——快速计算与 存储
一、语音识别：
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程 把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩 掉键盘，通过语音命令进行操作。
基本原理：首先在计算机 中存放所有字词的读音建立一 个样本数据库，然后通过话筒 将用户说话的声音输入计算机， 计算机将输入的声音和数据库 中的所有声音样本逐一进行对 照找出最接近的声音样本最终 确定输入的声音是哪个词或字。
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9
日本研发成功驾车人形智能机器人
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10
中国的CR—01水下机器人
1995年我国研制的“CR-01”6000米水下机器人，能在深水中 录像、进行海底地势勘察和水文测量、自动记录各种数据等，曾两 次在太平洋圆满完成了各项海底调查任务。
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11
“能听会说，能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
人工智能
艺术系： 魏富强 王生晶 马韵雅 班级：艺术系 2016级室内一班
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LOGO HERE
1
人工智能是研究使机器具备人所具有的智能功能的一门高 新技术 学科。其目的是模拟、延伸和扩展人的智能，以实现某些 脑力劳动的 自动化。实质上，它是开拓计算机应用、研制新一代 计算机和扩展计 算机应用领域的技术基础，也是探索人脑奥秘 的重要科学途径。人工 智能、原子能技术、空间技术，被称为20 世纪的三大尖端科技。进入 21世纪后，人工智能仍是适应信息 时代需求的关键技术之一。
《人工智能基础》第一章课件
人工智能基础 第一章 绪论
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
Page .
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科 学的一个分支，是研究智能的实质并且使计算机表现出 类似人类智能的学科。
人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习 等有关活动的自动化。源自Page .人工智能的定义
定义1 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的 激动人心的新尝试。
Page .
AlphaGo与“深蓝” 的区别
“深蓝”是“教”出来的——IBM的程序员们从国际象棋大师那 里获得信息、提炼出特定的规则和领悟，再通过预编程灌输给机器 ，即采用传统的人工智能技术。 AlphaGo是自己“学”出来的——DeepMind的程序员为它灌 输的是学习如何学习的能力，随后它通过自己不断的训练和研究学 会围棋，即采用深度学习技术。某种程度上讲，AlphaGo的棋艺不 是开发者教给他的，而是自学成才。
1950年，他还提出了著名的“图灵实验”，给 智能的标准提供了明确的定义：
把人和计算机分两个房间，并且相互对话，如
果作为人的一方不能判断对方是人还是计算机，
那这台计算机就达到了人的智能。
Page .
麦卡锡（John McCarthy），美国数学家、计算机科学家，“人工 智能之父”。
➢ 首次提出“人工智能” （AI）概念； ➢ 发明Lisp语言； ➢ 研究不寻常的常识推理； ➢ 发明“情景演算”。
定义7 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的 学科。
定义8 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个 分支。
其中，定义1和定义2涉及拟人思维；定义3和定义4与理性思维
有关；定义5和定义6涉及拟人行为；定义7和定义8与拟人理性行为
人工智能-马少平 清华大学出版社 chp4
概述
• 知识表示的定义
–知识表示研究用机器表示知识的可行 性、有效性的一般方法。 –知识表示是理智推理的部分理论。
–知识表示是有效计算的载体
–知识表示是交流的媒介（如语义网络 ）
《人工智能原理》第四章 知识表示
概述
• 选取知识表示的因素
– – – – – – 表示范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的算法 能否表示不精确知识 能否模块化 总之 ………
《人工智能原理》第四章 知识表示
概述
• 研究内容
– 表示观的研究： 认识论、本体论、知识工程 – 表示方法的研究： 直接法、代替法(局部、分布，…….)
《人工智能原理》第四章 知识表示
概述
• 知识表示研究的特点
–智能行为特有的灵活性。“常识问题”不能 概括为一类简洁的理论，是大量小理论的集 合。 –AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所 采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现 象”与“计算装置可以接受”，这两个有时 是矛盾的条件。
《人工智能原理》第四章 知识表示
表示方法 —直接表示
• 但，长期以来直接表示没有得到长足发展。原因如下：
– 计算机对直接表示的信息难以处理。 – 直接表示难以表示定量信息（语言设计失败） – 直接表示不能描述自然世界的全部信息
• 这两年直接表示有所发展，因为，现在认识到，可以用 其它媒体表示的方法去补充直接表示的不足。——将被 发展成多媒体。 • 引申的研究是临场AI与临境技术。近几年AI对自主智能 系统研究（完全机器做人不干预）的失望，导致对建立 人机一体智能系统的尝试。这样系统所需环境的要求是 直接表示兴起的原因之一。
《人工智能原理》第四章 知识表示
概述
2024版人工智能(全套课件)
•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础（Neural NetworkBasics）循环神经网络（RecurrentNeural Networks）生成对抗网络（GenerativeAdversarial Networks）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks）深度学习优化算法（DeepLearning OptimizationAlgorithms）03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程（MDP ）的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程，解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
人工智能PPT课件
估风险。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
反欺诈
AI技术可以监测和识别金融交 易中的欺诈行为，保障用户资
金安全。
客户服务
AI可以提供智能客服服务，快 速响应用户的问题和需求。
教育领域
个性化学习
AI可以根据学生的学习特点和需求，提供个 性化的学习资源和建议。
在线辅导
AI可以提供在线辅导服务，帮助学生解决学 习中的疑难问题。
智能评估
AI可以对学生的学习成果进行评估和反馈， 帮助教师了解学生的学习情况。
工业领域
智能制造
AI技术可以实现自动化生产流程，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人
AI可以控制和协调工业机器人的工作，提高 生产线的自动化水平。
智能供应链管理
AI可以对供应链数据进行挖掘和分析，优化 库存和物流管理。
预测性维护
AI可以对设备运行数据进行监测和分析，预 测设备故障和维护需求。
04
Alexa在智能家居中的应用
人工智能在家庭生活的普及化ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Alexa是亚马逊公司推出的一款智能语音助手，广泛应用于智能家居领域。通过 与各种智能家居设备的连接，用户可以通过语音指令实现对灯光、空调、电视等 家电的控制，提升了家庭生活的便利性和智能化水平。
IBM的Watson在医疗诊断中的应用
人工智能在医疗领域的创新应用
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
《人工智能清华大学》课件
清华大学人工智能 科研成果转化
清华大学人工智能研究院：负责科研成果的转化和推广 清华大学科技园：提供创业孵化和投资支持 清华大学校友会：提供校友资源和人脉支持 清华大学与政府、企业合作：共同推动科研成果的转化和应用
案例：清华大学研发的智能 语音助手“小冰”，已广泛应 用于手机、智能家居等领域
清华大学人工智能研究院在自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域取得了重 要成果
清华大学与国内外知名企业合作，推动人工智能技术的应用和发展
清华大学在人工智能领域的研究成果多次获得国际奖项和认可
学科历史悠久，底 蕴深厚
师资力量雄厚，拥 有众多知名教授和 学者
科研实力强大，拥 有多个国家级重点 实验室和研究机构
清华大学在人工智能领域的研究：清华大学在人工智能领域有着深厚的研究基础和实力，特别 是在自然语言处理方面，有着许多重要的研究成果和突破。
研究方向：图像处 理、模式识别、计 算机视觉等
研究内容：图像分 类、目标检测、图 像分割、三维重建 等
研究成果：在CVPR 、ICCV、ECCV等顶 级会议上发表多篇 论文
清华大学人工智能 未来发展
加强人工智能基础 研究，推动人工智 能理论创新
建设人工智能创新 平台，推动人工智 能技术应用
培养人工智能人才 ，推动人工智能产 业发展
加强人工智能国际 合作，推动人工智 能全球发展
自然语言处理：研究语言理解和生成技术， 提高机器与人类的交互能力
计算机视觉：研究图像和视频识别技术， 提高机器对环境的感知能力
清华大学举办 了多次国际人 工智能学术会
议和论坛
清华大学与国 际知名高校和 企业开展了多 项人工智能领 域的联合研究
项目
跨学科融合：人工智能与其他学科的交叉融合，培养复合型人才 实践导向：注重实践能力的培养，提高学生的动手能力和创新能力 国际化视野：加强国际交流与合作，培养具有国际视野的人才 产学研结合：加强产学研合作，培养适应市场需求的人才
清华大学人工智能导论课件_高级搜索2
1 T * voff _ line f (t ) T t 1
其中T是到目前为止的进化代数，f*(t)是 第t代中，染色体的最好指标函数值。
适应函数
一般情况下，我们可以直接选取问题的 指标函数作为适应函数。如求函数f(x)的 最大值，就可以直接采用f(x)为适应函数。 但在有些情况下，函数f(x)在最大值附近 的变化可能会非常小，以至于他们的适 应值非常接近，很难区分出那个染色体 占优。在这种情况下，希望定义新的适 应函数，要求该适应函数与问题的指标 函数具有相同的变化趋势，但变化的速 度更快。
在线比较法
该方法用当前代中染色体的平均指标函 数值来刻划算法的变化趋势。计算方法 如下：
1 von _ line f (t ) T t 1
其中T为当前代中染色体的个数 。
T
离线比较法
该方法与在线比较法有些相似，但是用 进化过程中每代最好解的指标函数值的 平均值，来评价算法的进化过程。计算 方法如下：
交配
交配发生在两个染色体之间，由两个被 称之为双亲的父代染色体，经杂交以后， 产生两个具有双亲的部分基因的新的染 色体。当染色体采用二进制形式编码时， 交配过程是以这样一种形式进行的：
交配位置
a1 a2 ... ai ai+1 ... an b1 b2 ... bi bi+1 ... bn
a1 a2 ... ai bi+1 ... bn b1 b2 ... bi ai+1 ... an
p ( xi )
F ( xi )
F (x j )
j 1
N
x1 x6 x2
x5 x4
x3
模拟“轮盘赌” 算法
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为 ，实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
人工智能清华大学PPT课件
37
植物 AKO
树 AKO
有根 有叶
果树 会结果
AKO
苹果树 结苹果
AKO
草ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
有根 有叶
AKO
水草 长在水中
38
例：用语义网络表示下列知识： 猎狗是一种狗，而狗是一种动物。狗
33
2.4 语义网络法
➢ 语义网络表示知识的方法及步骤 （a）确定问题中的所有对象以及各对象
的属性。 （b）确定所讨论对象间的关系。 （c）语义网络中，如果节点间的联系是
ISA/AKO，则下层节点对上层节点的 属性具有继承性。整理同一层节点的 共同属性，并抽出这些属性，加入上
34
（d）将各对象作为语义网络的一个节点，而 各对象间的关系作为网络中各节点间的 弧，连接形成语义网络。节点可代表一 个事物或一个具体概念，也可代表某种 情况、事件或某一动作。当节点表示某 种事件或某一动作时，可以从该节点引 出一组向外的弧，用于指出事件的因果 或动作的主体及客体。
18
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
∧LIKE(z,Juhua)))
30
（6）他每天下午都去打篮球。 定义谓词及个体：
设TIME(x):x是下午。 PLAY(x,y):x去打y，
Liming表示李明， Basketball表示足球，则: （x）TIME(x)PLAY(Liming,Basketball)
植物 AKO
树 AKO
有根 有叶
果树 会结果
AKO
苹果树 结苹果
AKO
草ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
有根 有叶
AKO
水草 长在水中
38
例：用语义网络表示下列知识： 猎狗是一种狗，而狗是一种动物。狗
33
2.4 语义网络法
➢ 语义网络表示知识的方法及步骤 （a）确定问题中的所有对象以及各对象
的属性。 （b）确定所讨论对象间的关系。 （c）语义网络中，如果节点间的联系是
ISA/AKO，则下层节点对上层节点的 属性具有继承性。整理同一层节点的 共同属性，并抽出这些属性，加入上
34
（d）将各对象作为语义网络的一个节点，而 各对象间的关系作为网络中各节点间的 弧，连接形成语义网络。节点可代表一 个事物或一个具体概念，也可代表某种 情况、事件或某一动作。当节点表示某 种事件或某一动作时，可以从该节点引 出一组向外的弧，用于指出事件的因果 或动作的主体及客体。
18
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
∧LIKE(z,Juhua)))
30
（6）他每天下午都去打篮球。 定义谓词及个体：
设TIME(x):x是下午。 PLAY(x,y):x去打y，
Liming表示李明， Basketball表示足球，则: （x）TIME(x)PLAY(Liming,Basketball)
清华大学人工智能导论课件_第七章
第7章高级搜索在第一章、第二章，我们分别介绍了深度优先、宽度优先、A*算法和AO*算法等常规的搜索算法。
深度优先、宽度优先等盲目搜索算法就不用说了，即便是A*算法，一般情况下，其算法复杂性仍然是指数时间级的。
因此，当问题的规模大到一定程度之后，这些常规的搜索算法就显得无能为力了。
本章将介绍一些相对比较新的搜索方法，如局部搜索、模拟退火和遗传算法等。
这些算法的一个共同特点是引入了随机因素，每次运行并不能保证求得问题的最优解，但经过多次运行之后，一般总能得到一个与最优解相差不太大的满意解。
以放弃每次必然找到最佳解，换取了算法时间复杂度的降低，以适合于求解大规模的优化问题。
7.1 基本概念7.1.1 组合优化问题在现实世界中，很多问题属于优化问题，或者可以转化为优化问题求解。
比如我们前面介绍过的旅行商问题（TSP），就是求解旅行商在满足给定的约束条件下的最短路径问题。
这里的约束条件是“从某个城市出发，经过n个指定的城市，每个城市只能且必须经过一次，最后再回到出发城市”。
还有皇后问题，它要求在一个n×n的国际象棋棋盘上，摆放n个皇后，使得n个皇后之间不能相互“捕捉”，即在任何一行、一列和任何一个斜线上，只能有一个皇后。
皇后问题本身并不是一个优化问题，但可以转化为优化问题来求解。
比如我们可以定义指标函数为棋盘上能够相互“捕捉”的皇后数，显然该指标函数的取值范围是一个大于等于0的整数，当棋盘上摆放了n个皇后，且其指标函数取值为最小值0时，刚好是问题的解。
因此皇后问题转变成了求解该指标函数最小的优化问题。
设x是决策变量，D是x的定义域，f(x)是指标函数，g(x)是约束条件集合。
则优化问题可以表示为，求解满足g(x)的f(x)最小值问题。
即())(|)(fxmin xg（7.1）x∈D如果在定义域D上，满足条件g(x)的解是有限的，则优化问题称为组合优化问题。
现实世界中的大量优化问题，属于组合优化问题。
清华大学《人工智能导论》课程电子教案一.ppt
问题（续4）
IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
5，控制策略：（略）
13
M-C问题（第二种方法）
4，规则集： IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0) IF (m, c, 0) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m+i, c+j, 1)
14
猴子摘香蕉问题
ca
b
15
猴子摘香蕉问题（续1）
1，综合数据库 （M, B, Box, On, H）
1，IF A∧B THEN C 3，IF B∧C THEN G 5，IF D THEN E
2，IF A∧C THEN D 4，IF B∧E THEN F
8
1 .3 问题表示举例
例1：传教士与野人问题（M-C问题） 问题：N个传教士，N个野人，一条船，可同 时乘坐k个人，要求在任何时刻，在河的两岸， 传教士人数不能少于野人的人数。 问：如何过河。
以N=3，k=2为例求解。
9
M-C问题（续1）
初始 LR m3 0 c3 0 B1 0
目标 LR m0 3 c0 3 B0 1
10
M-C问题（续2）
1，综合数据库 （m, c, b)， 其中：0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
2，初始状态 （3，3，1）
3，目标状态（结束状态） （0，0，0）
IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
5，控制策略：（略）
13
M-C问题（第二种方法）
4，规则集： IF (m, c, 1) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m-i, c-j, 0) IF (m, c, 0) AND 1 ≤i+j≤2 THEN (m+i, c+j, 1)
14
猴子摘香蕉问题
ca
b
15
猴子摘香蕉问题（续1）
1，综合数据库 （M, B, Box, On, H）
1，IF A∧B THEN C 3，IF B∧C THEN G 5，IF D THEN E
2，IF A∧C THEN D 4，IF B∧E THEN F
8
1 .3 问题表示举例
例1：传教士与野人问题（M-C问题） 问题：N个传教士，N个野人，一条船，可同 时乘坐k个人，要求在任何时刻，在河的两岸， 传教士人数不能少于野人的人数。 问：如何过河。
以N=3，k=2为例求解。
9
M-C问题（续1）
初始 LR m3 0 c3 0 B1 0
目标 LR m0 3 c0 3 B0 1
10
M-C问题（续2）
1，综合数据库 （m, c, b)， 其中：0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
2，初始状态 （3，3，1）
3，目标状态（结束状态） （0，0，0）
人工智能演示文稿(共35张PPT)优选全文
人工智能演示文稿
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
内容提要
➢ Agents和环境
➢ 理性Agent
➢ 环境的性质
➢ Agent的类型与结构
Agent
➢ Agent通过感知器感知环境并通过执行器对所处的环
境产生影响
➢ 人类Agent
➢ 眼睛，耳朵为感知器
➢ 手，脚，声道为执行器
➢ 机器人Agent
➢ 摄像头，红外距测仪为感知器
➢ 马达为执行器
➢ 理性agent：对于每一可能的感知数据序列，一
个理性的agent应该采取一个行为以达到最大的 性能。
➢ 理性判断的4个因素
➢性能度量 ➢先验知识
➢ 可以完成的行动
➢截至到此刻的感知序列
理性Agent
➢ 一个Agent应该根据它感知的信息和它能够进 行的行为而做正确的事情
➢ 正确的行为将使得Agent能够取得最大的成功 ➢ 性能度量：一个客观的标准来评价Agent的行为
的成功性
➢ Eg.真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的 数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等 等
➢ Eg.真空洗尘器8个小时内清理的灰尘总量来度量性
能？ ➢以行为来度量性能不如以结果来度量性能
理性Agent
➢ 全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且 仅仅以当前感知为输入而不是以整个历史感知为输入
真空器agent的性能度量可以是它清洗区域的数量，花费的时间，消耗的能量，产生的噪音等等
作出相应的动作 除了根据感知信息之外，还要根据目标信息来选择行动
理性是使期望的性能最大化 环境的性质决定了agent的设计
➢ 理性不等同于全知(已知的知识都是有限的) 以传感器得到的当前感知信息为输入
全知：明确知道它的行动产生的实际结果并且作出相应的动作 一个目标有多种行为可以达到时 执行器：方向盘，加速油门，刹车，语音合成器
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第1章绪论定义2人工智能（学科人工智能（学科）是计算机科学中涉及研—究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相矢理论和技术。
定义3人工智能（能力入工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有尖的智能行为，如判断、推理、证明、识别•感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活劫°第2章知识表不方法重点掌握用状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法来描述问题‘解决问题；2・1状态空间法许多问题求解方法是釆用试探搜索方法的。
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)为基础来表示和求鯉问题的。
状态空间法三要点⑴状态(state):表示问题解法中每」步问题状况的数据结构；(2)算符(operator):把问题从一种状态变换为另一种状态的手段; _________________________ (3)状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
例2：（分油问题）有ABC三个不带刻度的瓶子，分别能装8kg, 5kg和3kg油。
如果A 瓶装满油，B和C是空瓶，怎样操作三个瓶，使A中的油平分两份？（假设分油过程中不耗油）解：第一步：定义问题状态的描述形式：设SMb©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= { ( (M) ) }目标状态油例：设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数'那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去？解：第一步：定义问题状态的描述形式：设S,=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸的状态。
其中：M表不传教士在右岸的人数。
C表不野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=l表示在右岸，B=0表示在左岸)°初始状态集：S二｛(331)｝目标状态集：G=｛( (MM))｝第二步：定义算符。
算符R(i, j)表示划船将i个传教士和j个野人送到左岸的操作。
算符L(i, j)表示划船从左岸将i个传教士和j 个野人带回右的操作。
由于过河的船每次最多载两个人，所以i+j<2o 这样定义的算符集F中只可能有如下10 人Ave个鼻付°F: R(l,0), R⑵0), R(I,1), R(0U), R(0,2)L(2,0), L(1,I), L( (M)」(0,2)第三步：求解过程。
由上述状态空间图，可见从初始状态(331) 到目标状态((MM))的任何一条通路都是问题的一个解。
其中：{R(1,I )」()，R(0,2K L(O,1), R(2M L(IJ), R(2,0), L(04K R(0,2\ L(I,O), R(1」)}是算符最少的解之一。
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。
这就是问题归约问题归约法的组成部分t) 一个初始问题描述；(2)一套把问题变换为子问题的操作Ave ■付，(3)—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'形虚追询公式。
例1:设有下列事实性知识：张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。
李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
_0)定义谓词及个体。
二Coinputer(x):x是计算机系的学生©Like(x,y):x 喜欢y。
Higher(x,y):x 比y 长得高。
二里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming),李晓鹏(lixp),以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父素°例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：(1)(2)(3)(4)(5)的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
(6)他每天下午都去打篮球。
解：(1)人人爱劳动。
定义谓词如下：Man (X): X 是人0 Love (X, y): x 爱(Vx) (Man (x) - ► Love (x,劳动))I(X)：X是整数。
GZ (X): X大于等于零。
(Vx) (N(x)f (GZ(x) Al (X))) (3)西安市的夏天既干燥又炎热。
定义谓词:MAN(x)： X 是人。
LIKE(x,y): X 喜欢读*(Vx)(MAN(x)ALIKE(x,《SANGUOYANY1》)T LIKE(M《SHUIHU》))(5)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
定义谓词：MAN(x):x 是人。
LIKE(x,y): X 喜欢y。
Meihua 表示梅花，Juhua 表示菊花，(3x)(MAN(x) A IJKK(x, Meihua))A (3y)(MAN(y) A LIKE(y, Juhua))A (3z)(MAN(z) A(LIK 玖无，Meihua) ATJKE(z A Tuhua)))(6)他每天下午都去打篮球。
定义谓词及个体：设TIME(x):x是下午。
PLAY(x,y):x 去打y, Liming 表示李明，Basketball表示足球，贝【」：(Vx) TlME(x)A PLAY(Limmg,Basketball)2.4语义网络法语义网络是1968年JRQuillia n在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。
2.4语义网络法语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义尖系来表示知识的一种结构化网络图，它由节点和弧线或链线组成，节点用来表示各种概念、事物、属性、情况、动作、状态等，每个节点可以带有若干个属性，以表征其所代表的对象的特性。
弧线用于表示节点间的矢系，其上的标注则表示被连接的两个节点间的某种语义联系或语义尖系。
2.4语义网络法语义网络表示知识的方法及步骤(a)确定问题中的所有对象以及各对象的属性。
(b)确定所讨论对象间的尖系。
(C)语义网络中，如果节点间的联系是ISA/AKO,则下层节点对上层节点的属性具有继承性。
整理同一层节点的共同属性，并抽出这些属性'加入上层书fdt中.KKh 诰ifeB件信宜flcnn会.例1、用一个语义网络表示下列命题。
(1) (2) (3) (4)(5)有根有叶的； 水草是草且长在水中；果树是树，且会结果；苹果树是果树 树和草都是植物；树和分析：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。
AKOAKO壬黠AKD AKOI果树L会结果I水草I—长在水中例：用语义网络表示下列知识：猎狗是一种狗，而狗是一种动物。
狗除了动物的有生命、能吃食物.有繁殖能力、能运动外，还有以下特点：身上有毛.有尾巴.四条腿；猎狗的特点是吃肉、奔跑速度快、能狩猎、个头大；而狮子狗也是一种狗，它的特点是吃饲料、身体小、奔跑速度慢、不咬人、供观赏。
解题分析（1）本知识涉及的对象有4个：猎狗、狮子狗、狗、动物. 猎狗和狮子狗都是一种狗，除了它们木身的属性外，具有狗的一般特性：身上有毛、有尾巴、四条腿•而狗是一种动物，动物所具有的属性它也具有。
（2）猎狗与狗之间是一种类属尖系，狗和动物之间也是一种类属尖系，它们都可以用AKO表示。
（3）整理各对象节点之间的属性，使上层节点所具有的属f生不在下层节点中标出。
（4）将各对象作为一个节点，而它们之间的尖系作为弧，得到如下图所示的语义网络。
身上有毛厂 7 ?-\KO吃肉猎站匕莘饗有四条腿 AKFrame地廉框架名：V地震1>时间"：地皆：震级：伤亡人数：财产损失：3月h云南玉专家经验专家经验值大约损失：_FI_溪地区值：£4级：010万元if-准确值：needed :NIL ASK（电谨62332931）第3章搜索推理技术从问题表示到问题的解决，有一个求解的过程。
而实现求解的过程，釆用的基本方法包括搜索和推理。
和搜索相对应的知识表示法一般有两种：状态空间法:(S,F,G)与或图表示法：基于一种分解与变换的思想，利用树状结构对复杂问题进行表示，。