清华大学《人工智能导论》课程电子教案一.ppt
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《人工智能概论》课程教学大纲
《人工智能概论》课程教学大纲人工智能概论课程教学大纲一、课程简介《人工智能概论》是一门介绍人工智能基本概念、技术和应用的课程。
本课程旨在帮助学生了解人工智能的发展历程、基本原理和现实应用，培养学生的人工智能思维和解决问题的能力。
二、教学目标1. 掌握人工智能的基本概念和主要技术。
2. 理解人工智能的发展历程和应用领域。
3. 培养学生的人工智能思维和解决问题的能力。
4. 培养学生的团队合作和创新能力。
三、教学内容1. 人工智能概述- 人工智能的定义和发展历程- 人工智能的基本原理和分类- 人工智能的主要应用领域2. 机器学习- 监督学习、无监督学习和强化学习- 常见的机器学习算法和模型- 机器学习在实际问题中的应用3. 深度学习- 神经网络的基本原理和结构- 常见的深度学习算法和模型- 深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用4. 自然语言处理- 语言模型和文本表示方法- 常见的自然语言处理任务和技术- 自然语言处理在智能对话、机器翻译等领域的应用5. 计算机视觉- 图像特征提取和图像分类方法- 目标检测和图像分割技术- 计算机视觉在人脸识别、图像搜索等领域的应用6. 人工智能伦理与社会影响- 人工智能的伦理问题和挑战- 人工智能对社会、经济和就业的影响- 人工智能发展的道德约束和政策规范四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍人工智能的基本概念、原理和应用。
2. 实践操作：通过编程实践和案例分析，帮助学生掌握人工智能技术的具体应用。
3. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，促进学生之间的互动和合作。
4. 课外阅读：推荐相关书籍和论文，拓宽学生对人工智能领域的了解。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 实验报告：要求学生完成相关实验，并撰写实验报告。
3. 期末考试：对学生对课程内容的掌握情况进行考核。
六、参考教材1. 《人工智能导论》（第三版），罗纹军，清华大学出版社，2017年。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
人工智能导论课件第6章第4-5节
• 机械装置往往会有数百个零件，非常复杂。这将需要专业的领域知识来诊断和 维修机械。决策表（DT）是一种紧凑、快速、准确的求解问题的方法（见第7 章中的CarBuyer示例）。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
人工智能ppt课件
精选ppt
14
解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸 的状态。
其中：
M表示传教士在右岸的人数。
C表示野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=1表示在右岸，B=0表示在左岸)。
初始状态集：S={(3,3,1)}
目标状态集：G={(0,精0选,0pp)t }
精选ppt
19
的实质。
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。
精选ppt
20
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。
精选ppt
21
2.3 谓词逻辑法
精选ppt
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
L(1,0), L(2,0), L(精1选,1ppt), L(0,1), L(0,2) 16
第三步：求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)
L(2,0) 3,1,1 L(0,1) R(0,1)
3,0,0 L(0,2) R(0,2)
L(1,1) 2,2,1
L(2,0) R(2,0)
L(1,0)
所代表的对象的特性。弧线用于表示节点
《人工智能导论》课程教学大纲-电子科技大学
《人工智能导论》课程教学大纲课程标号：学时：32 学分：2先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、一．课程性质与目的本课程是自动化专业的选修课。
本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。
启发学生对人工智能的兴趣。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二．教学内容和要求1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智能的研究和应用领域。
2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。
3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。
4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理等。
5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。
6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、自然语言理解和智能控制等。
对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。
7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。
（根据学时需要决定是否讲授。
）三．教材和参考资料教材：1.蔡自兴，徐光祐。
人工智能及其应用，第三版，本科生用书。
清华大学出版社，2003。
参考资料：廉师友. 人工智能技术导论, 第二版. 西安电子科技大学出版社, 2002 ；沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003。
人工智能教育PPT模板
国内成功案例介绍
成果展示
经过一段时间的实践，该校学生在人工智能领域 取得了显著的成绩，包括在国际竞赛中获奖等。
案例二
YY公司的人工智能培训
背景介绍
YY公司是一家专注于人工智能技术的企业，其开 展的人工智能培训项目备受关注。
国内成功案例介绍
实施措施
该公司通过设计系统的培训课程 ，结合实践项目和案例分析，帮 助学员掌握人工智能技术。
教育部门对在线教育的监管趋严，将促使AI教育企业提高教学质量和服务水平，推 动行业健康发展。
行业合作共建良好生态环境
AI教育企业、学校、科研机构 等多方合作，共同研发适用于 不同场景的AI教育产品，推动 行业创新。
建立行业标准和质量评估体系 ，规范AI教育市场秩序，提高 行业整体水平。
加强人才培养和引进，培养具 备跨学科背景的AI教育人才， 推动AI教育产业的可持续发展 。
成果展示
剑桥大学的人工智能实验室在人工智 能领域取得了重要的科研成果，包括 发表高水平学术论文、申请专利等。
案例对比分析
教育理念对比
国内学校和企业更注重实践和应用能力的培养，而国外学 府则更注重理论研究和创方面相对匮乏，而国外学府则 拥有丰富的教育资源和先进的教育技术。
国外成功案例介绍
成果展示
斯坦福大学的人工智能课程培养了大量优秀的人才，他们 在学术和工业界都取得了杰出的成就。
案例二
英国剑桥大学的人工智能实验室
背景介绍
剑桥大学是欧洲著名学府，其在人工智能领域的研究和教 育也具有很高的声誉。
国外成功案例介绍
实施措施
该校设立了人工智能实验室，致力于 推动人工智能技术的创新和应用，吸 引了大量优秀的学者和学生前来研究 和学习。
《人工智能概述 》PPT课件
• 产生式系统的组成 • 产生式系统的组成过程 • 产生式系统的控制策略与常用算法
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
17
命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
10
a
11
替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
（正向，反向）
a
16
第7章 知识表示
• 框架 • 语义网络
a
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命题逻辑的归结原理
• 设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与 L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ， 再将剩余部分析取起来，记构成的新子句为 C1 2，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
C 1 C 2 (1 C {1 } L ( )2 C {2 } L )
a
9
化子句集的过程
• 1、消去蕴含词和等值词。 • 2、使否定词仅作用于原子公式。 • 3、适当改名使量词间不含同名指导变元。 • 4、消去存在量词。 • 5、消去全称量词。 • 6、化公式为合取范式。 • 7、适当改名，使子句间无同名变元。 • 8、消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。
a
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a
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替换与合一
• 一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合
• 设σ是原子公式集S的一个合一，如果
对S的任何一个合一θ都存在一个替换λ，
使得 θ ＝ σ •λ
则称σ为S的
最一般合一(Most General Unifier),简
称MGU。
• 与或树搜索
– 可解性判定 – 广度优先、有界深度优先
a
6
与或图搜索（续1）
• 有序搜索
– 解树（树根）代价的计算方法
• 和代价法 • 最大代价法
– 有序搜索过程
a
7
博弈树搜索
• 极小极大分析法 • α－ß剪枝技术
《人工智能技术导论》课程简介
人工智能技术导论
(IntroductiontoArtificia1Inte11igenceTechno1ogy)
总学时：48学时理论：48学时实验（上机、实习等）：0学时
学分：3
课程主要内容：
《人工智能技术导论》是计算机科学与技术专业的一门专业必修课程。
本课程主要内容包括人工智能的基本概念，人工智能技术的发展及应用领域，PRO1OG语言及基本程序设计，状态图搜索的基本概念及基本算法（启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等），遗传算法及应用，确定性及不确定性知识表示方法，产生式系统，确定性推理与不确定性推理，机器学习及专家系统等。
先修课程：
《离散数据》、《程序设计语言》、《数据结构》等。
适用专业：
计算机科学与技术专业
教材：
廉师友.《人工智能技术导论》（第三版）.西安：西安电子科技大学出版社，2007教学参考书：
[1]蔡自兴，徐光佑.《人工智能及其应用》.北京：清华大学出版社，1996
[2]沟口理一郎，石田亨编，卢伯英译.《人工智能》.北京：科学出版社，2003
[3]王万森.《人工智能原理及其应用》.北京：电子工业出版社，2000
[4]邵军力.《人工智能基础》.北京：电子工业出版社，2000
[5]田盛丰.《人工智能原理与应用：专家系统、机器学习、面向对象的方法》.北京:北京理
工大学出版社，1993。
人工智能(ArtificialIntelligence)PPT课件
• 在20世纪60年代AI的专家转向到研制感知 机或类似的人工神经网络，但感知机由于 是两层网络，其局限性只具有能进行“线 性分类”的功能，曾遭受到明斯基等人不 公正的批评。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
AI 专家的惊愕
• 80年代人们对人工神经网络的热情增大，致力于 构建“人工神经网络模型”过程中，习惯于传统 人工智能方法的一些AI 专家感到惊愕。
• 这两个阶段往往称为传统的AI时期。
一件令震惊的事件
• 一件令人工智能研究领域中震惊的事件是 1991年8月在澳洲悉尼举行的国际人工智能 联合会议，世界上有23个国家的近1500人 参加了这次会议。
• 在这次会议上，美国MIT 的年轻教授布鲁 克斯(R. Brooks)获得了大会授予的“计算 机与思维”项目奖，他在会上做了题为 “没有推理的智能”的学术报告，提出人 工智能的一些新观点，与传统的看法大相 径庭。
• 对特定论域而言，即将输入模式中各抽象概念转 化为神经元网络的输人数据，并根据论域特点适 当解释神经元网络的输出数据。
从模拟人的思想的角度来考虑
• 当时有的学者把AI的研究途径概括为以符号处理 为核心的传统方法及网络连接为主的连接机制 （Connectionism）方法。
• 人的两种主要思维方式是逻辑思维和形象思维 （直感思维）。
• 这是AI最早的模型。早期以逻辑为基础的 AI研究，可以概括为符号表达、启发式编 程、逻辑推理或者称为“深思熟虑”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ思 维的模型，这可以说是AI研究的最初阶段， 或称传统的AI时期。
“Perceptron”（感知机）
• 在AI发展的过程中，由康奈尔大学的心理 学家Rosenblatt设计的“Perceptron” （感知机），通过训练可以对图像进行分 类。感知机代表了一种全新的AI研究方法。
人工智能PPT课件
F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物 的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系 的描述 R表示规则(Rules)——能表达在前提与结论之间的 因果关系的一种形式 C表示概念(Concepts)——事实的含义规则语义说 明等
5
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．2 知识表达技术
的冲突消解策略，这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键
逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式
在产生式系统中，一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关 系，因此，规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性 ，正是由于产生式规则的自含性特点，才使得知识的表示与控制的分 离成为可能。
S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述)
从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态
：
O1
O2
O3
Ok
S0S1S2……G
其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
0
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．5 产生式系统
规则解释（控制器）——根据有关问题的控制型知识，选择控制策略，将 规则与事实进行匹配，控制并利用知识进行推理并求解问题
通常从选择规则到执行操作分3步：
匹配、冲突消解和操作——由匹配器负责判断规则条件是否成立，冲 突消解器负责选择可调用的规则，解释器负责执行规则的动作，并在 满足结束条件时终止产生式系统的运行。
P311(f1) S0->S1
P312(f2) S1->S2
5
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．2 知识表达技术
的冲突消解策略，这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键
逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式
在产生式系统中，一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关 系，因此，规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性 ，正是由于产生式规则的自含性特点，才使得知识的表示与控制的分 离成为可能。
S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述)
从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态
：
O1
O2
O3
Ok
S0S1S2……G
其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
0
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．5 产生式系统
规则解释（控制器）——根据有关问题的控制型知识，选择控制策略，将 规则与事实进行匹配，控制并利用知识进行推理并求解问题
通常从选择规则到执行操作分3步：
匹配、冲突消解和操作——由匹配器负责判断规则条件是否成立，冲 突消解器负责选择可调用的规则，解释器负责执行规则的动作，并在 满足结束条件时终止产生式系统的运行。
P311(f1) S0->S1
P312(f2) S1->S2
人工智能讲义PPT
§1.2 人工智能发展的历史（1）
50年代人工智能的兴起与冷落
Dartmouth十人研讨会（1956） 消解法的提出和其局限性（1965） 跳棋程序Checkers的辉煌与停滞（1956） 机器翻译受挫
The spirit is willing but the flesh is weak. The wine is good but the meat is spoiled. Time flies like an arrow. Fruit flies like an apple.
§1.4 人工智能的研究领域（1）
1，专家系统 2，机器学习 3，模式识别 4，自然语言理解 5，自动定理证明
§1.4 人工智能的研究领域（2）
6，自动程序设计 7，机器人学 8，博弈 9，智能决策支持系统 10，人工神经网络
本课程的目的
• 掌握人工智能的基本原理与方法 • 分析问题解决问题方法的学习 • 进一步开展人工智能的研究 • 一般应用系统的开发
有关人工智能的思考早在几个世纪 前就存在了。“从几世纪前出现的神话 般复杂的巨钟和机械自动机开始，人们 已对机器操作的复杂性与自身的某些智 能活动进行直观的联系。” (Pamela McCorduck: Machines Who Think, 1979) 现代计算机要比人们建造过的任 何机器复杂千万倍，因此真正兴起对人 工智能的研究是从本世纪五十年代才开 始的。
§1.3目前人工智能研究的发展方向（1）
现场人工智能（Situated AI）
生命系统在复杂的自然环境中所具有的生存和 反应能力的本质就是适应环境的“感知-运动” 模式。 Rodney A. Brooks: “没有推理的智能”获12届 国际人工智能联合大会“计算机与思维”奖。
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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）
（控制策略） （推理引擎）
2
规则的一般形式
IF <前提> THEN <结论> IF <条件> THEN <行动> 或者简写为：
<前提> －> <结论> <条件> －> <行动>
3
1.2 产生式系统的基本过程
过程PRODUCTION 1，DATA←初始数据库 2，until DATA满足结束条件，do 3，{ 4， 在规则集中选择一条可应用于DATA
11
M-C问题（续3）
4，规则集
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
搜索方式：
– 盲目搜索 – 启发式搜索
关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
21
产生式系统的搜索策略（续1）
S0
Sg
22
产生式系统的搜索策略（续2）
讨论的问题：
– 有哪些常用的搜索算法。 – 问题有解时能否找到解。 – 找到的解是最佳的吗？ – 什么情况下可以找到最佳解？ – 求解的效率如何。
23
2.1 回溯策略
例：皇后问题
Q Q
Q Q
24
()
25
Q () ((1,1))
26
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q Q
27
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q
28
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
Q Q
29
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
M：猴子的位置 B：香蕉的位置 Box：箱子的位置 On=0：猴子在地板上 On=1：猴子在箱子上 H=0：猴子没有抓到香蕉 H=1：猴子抓到了香蕉
16
猴子摘香蕉问题（续2）
2，初始状态 （c, a, b, 0, 0）
3，结束状态 （x1, x2, x3, x4, 1）
其中x1～x4为变量。
17
猴子摘香蕉问题（续3）
其中x, y, z, w为变量
18
1.4 产生式系统的特点
数据驱动 知识的无序性 控制系统与问题无关 数据、知识和控制相互独立
19
1.5 产生式系统的类型
正向、逆向、双向产生式系统 可交换的产生式系统 可分解的产生式系统
20
第二章 产生式系统的搜索策略
内容： 状态空间的搜索问题。
的规则R 5， DATA ←R应用到DATA得到的结果 6，}
4
一个简单的例子
问题：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E
已知：A，B 求：F
5
一个简单的例子（续1）
一、综合数据库 {x}，其中x为字符
二、规则集
1，IF A∧B THEN C 2，IF A∧C THEN D 3，IF B∧C THEN G 4，IF B∧E THEN F 5，IF D THEN E
Q Q
Q
30
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
4，规则集 r1: IF (x, y, z, 0, 0) THEN (w, y, z, 0, 0) r2: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (z, y, z, 0, 0) r3: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (x, y, x, 1, 0) r4: IF (x, y, x, 1, 0) THEN (x, y, x, 0, 0) r5: IF (x, x, x, 1, 0) THEN (x, x, x, 1, 1)
第一章 产生式系统
1943年Post首先在一种计算形式体系中提出 60年代开始，成为专家系统的最基本的结构 形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类
思考的过程
1
1.1 产生式系统的基本组成
组成三要素：
– 一个综合数据库——存放信息 – 一组产生式规则——知识 – 一个控制系统——规则的解释或执行程序
6
一个简单的例子（续2）
三、控制策略 顺序排队
四、初始条件 {A，B}
五、结束条件 F∈{x}
7
数据库
求解过程
可触发规则
A，B A，B，C A，B，C，D
A，B，C，D，G A，B，C，D，G，E
（1） （2）（3）
（3）（5） （5） （4）
A，B，C，D，G，E，F
被触发规则
（1） （2） （3） （5） （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）
（控制策略） （推理引擎）
2
规则的一般形式
IF <前提> THEN <结论> IF <条件> THEN <行动> 或者简写为：
<前提> －> <结论> <条件> －> <行动>
3
1.2 产生式系统的基本过程
过程PRODUCTION 1，DATA←初始数据库 2，until DATA满足结束条件，do 3，{ 4， 在规则集中选择一条可应用于DATA
11
M-C问题（续3）
4，规则集
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
搜索方式：
– 盲目搜索 – 启发式搜索
关键问题： 如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
21
产生式系统的搜索策略（续1）
S0
Sg
22
产生式系统的搜索策略（续2）
讨论的问题：
– 有哪些常用的搜索算法。 – 问题有解时能否找到解。 – 找到的解是最佳的吗？ – 什么情况下可以找到最佳解？ – 求解的效率如何。
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2.1 回溯策略
例：皇后问题
Q Q
Q Q
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()
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Q () ((1,1))
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() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q Q
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() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q
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() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
Q Q
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() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
M：猴子的位置 B：香蕉的位置 Box：箱子的位置 On=0：猴子在地板上 On=1：猴子在箱子上 H=0：猴子没有抓到香蕉 H=1：猴子抓到了香蕉
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猴子摘香蕉问题（续2）
2，初始状态 （c, a, b, 0, 0）
3，结束状态 （x1, x2, x3, x4, 1）
其中x1～x4为变量。
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猴子摘香蕉问题（续3）
其中x, y, z, w为变量
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1.4 产生式系统的特点
数据驱动 知识的无序性 控制系统与问题无关 数据、知识和控制相互独立
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1.5 产生式系统的类型
正向、逆向、双向产生式系统 可交换的产生式系统 可分解的产生式系统
20
第二章 产生式系统的搜索策略
内容： 状态空间的搜索问题。
的规则R 5， DATA ←R应用到DATA得到的结果 6，}
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一个简单的例子
问题：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E
已知：A，B 求：F
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一个简单的例子（续1）
一、综合数据库 {x}，其中x为字符
二、规则集
1，IF A∧B THEN C 2，IF A∧C THEN D 3，IF B∧C THEN G 4，IF B∧E THEN F 5，IF D THEN E
Q Q
Q
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() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
4，规则集 r1: IF (x, y, z, 0, 0) THEN (w, y, z, 0, 0) r2: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (z, y, z, 0, 0) r3: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (x, y, x, 1, 0) r4: IF (x, y, x, 1, 0) THEN (x, y, x, 0, 0) r5: IF (x, x, x, 1, 0) THEN (x, x, x, 1, 1)
第一章 产生式系统
1943年Post首先在一种计算形式体系中提出 60年代开始，成为专家系统的最基本的结构 形式上很简单，但在一定意义上模仿了人类
思考的过程
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1.1 产生式系统的基本组成
组成三要素：
– 一个综合数据库——存放信息 – 一组产生式规则——知识 – 一个控制系统——规则的解释或执行程序
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一个简单的例子（续2）
三、控制策略 顺序排队
四、初始条件 {A，B}
五、结束条件 F∈{x}
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数据库
求解过程
可触发规则
A，B A，B，C A，B，C，D
A，B，C，D，G A，B，C，D，G，E
（1） （2）（3）
（3）（5） （5） （4）
A，B，C，D，G，E，F
被触发规则
（1） （2） （3） （5） （4）