人工智能中的知识发现与逻辑推理

"这篇资料主要讨论了高级人工智能中的知识发现任务，包括数据总结、分类和聚类，并提及了人工智能的基本问题、智能的两种类型、机器学习的概念，以及人工智能逻辑、非单调逻辑和约束推理的概览。" 在高级人工智能领域，知识发现是一个核心任务，它涉及从大量数据中提取有用信息并转化为可理解的知识。首先，数据总结是这个过程的起点，通过对数据库中的数据进行统计分析，如计算字段的总和、平均值、方差等，或者使用图形工具如直方图和饼图来直观展示数据分布。这些方法帮助我们理解数据的基本特性。 接着，知识发现中的分类任务是运用有导师学习的方法，基于已有的训练样本数据集，构建分类模型，以对新的数据进行预测或归类。这通常涉及到各种机器学习算法，如决策树、支持向量机或神经网络。 聚类则是无导师学习的一种，关注于根据数据的内在特征将数据分组，无需预先知道结果类别。常见的聚类算法有K-means、DBSCAN等，它们能揭示数据的自然分组结构。 在人工智能的基本问题中，史忠植提出了五个关键议题：知识与概念化的重要性、认知与载体的分离、认知过程的描述方式、学习与认知的关系，以及是否存在统一的认知结构。这些问题反映了对AI本质的深度思考。 智能被区分为了符号智能和计算智能。符号智能依赖知识库和推理机制解决问题，而计算智能侧重于通过数据驱动的训练来建立模式。机器学习作为计算智能的一个分支，强调从环境中学习并反馈，由学习单元、知识库和执行单元构成其基本架构。 逻辑在人工智能中扮演重要角色，非单调逻辑描述了推理过程中可能出现的定理推翻现象，即新知识可能导致原有解释的失效。约束推理，尤其是弧一致性，是解决约束满足问题的一种有效策略，通过约束传播来确保变量的值满足特定条件。 这份资料涵盖了高级人工智能的多个重要方面，从基础理论到具体的技术应用，为理解和研究AI提供了丰富的知识框架。