文档介绍：一人工智能是用人工的方法在机器上实现的智能。智能的特征:1 具有感知能力 2 具有记忆与思维能力 3 具有学习能力 4 具有行为能力。人工智能的发展史:孕育形成和发展三个阶段。人工智能的基本内容:1 知识表示 2 机器感知 3 机器思维 4 机器学习 5 机器行为。人类智能是自然界四大奥秘之一, 很难给出确切的定义, 目前有思维理论知识理论进化理论等学派。简单的说智能是知识和智力的总和。知识是一切智能行为的基础吗,智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。自动定理证明是人工智能中最先进行研究并得到成功应用的一个研究领域, 同时它也为人工智能的发展起到了重要的推动作用。博弈是一种智能性很强的竞争活动, 研究它来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟, 促进人工智能技术深入一步的研究。模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。传统的有统计模式识别, 结构模式识别。近来的模糊数学和人工神经网络技术应用到这里,形成了模糊模式识别,神经网络模式识别的方法。二知识的概念:把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识反映了客观世界中事物之间的关系,不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。知识的特性:1 相对正确性 2 不确定性 3 可表示性和可利用性。造成知识具有不确定性的原因:随机性模糊性经验认识不完全性。知识的分类:1 按知识的作用范围划分为常识性知识和领域性知识 2 按知识的作用及表示划分为事实性知识、过程性知识和控制性知识 3 按知识的结构及表现形式划分为逻辑性知识和形象性知识 4 按知识的确定性划分为确定性知识和不确定性知识。知识表示就是将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法:1 充分表示领域知识 2 有利于对知识的利用 3 便于对知识的组织、维护与管理 4 便于理解与实现。谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。一阶谓词逻辑表示法具有自然、精确严密容易实现等优点, 但有不能表示不确定的知识组合爆炸效率低等缺点。产生式表示法的主要优点:1 自然性 2 模块性 3 有效性 4 清晰性。缺点:1 效率不高 2 不能表达具有结构性的知识。一个产生式系统由规则库、综合数据库控制系统三部分组成。产生式系统求解问题的过程是一个不断地从规则库中选择可用规则与综合数据库中的已知事实进行匹配的过程,规则的每一次成功匹配都使综合数据库增加新的内容,并朝着问题的解决方向前进一步。这过程为推理,是专家系统中的核心内容。产生式通常用于表示事实规则以及它们的不确定性度量。谓词逻辑中的蕴含式只是产生式的一种特殊情况。框架表示法的特点:1 结构性 2 继承性 3 自然性。框架是一种描述所论对象属性的数据结构。语义网络是带标识的有向图。有以个体为中心组织知识的语义联系也有以谓词或关系为中心的。三推理的概念:从初始证据出发,按某种策略不断运用知识库中的已知知识,逐步推出结论额过程为推理。演绎推理是从一般性知识推出适合于某一具体情况的结论。这是一种从一般到个别的推理。归纳推理是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程是一种从个别到一般的推理。默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。确定性推理是指推理时所用的知识和证据都是确定的,推出的结论也是确定的。不确定性推理是指推理时所用的知识与证据不都是确定的,推出的结论也是不确定的。单调推理是在推理