人工智能复习总结：三大流派与确定性知识系统详解

该文档是一份详细的人工智能复习总结讲解材料，共包含30页，旨在帮助学习者系统地理解和掌握人工智能的基础知识。主要内容分为两章： 第1章 - 概述 本章首先介绍了人工智能的几种主要定义，强调了人工智能的起源和发展方向。其中，提到了人工智能的三大主要学派及其认知观： 1. 符号主义，源自数理逻辑，强调知识的结构化和规则性。 2. 连接主义，模仿人脑神经网络的工作原理，注重学习和经验的模拟。 3. 行为主义，基于控制论，关注如何通过观察行为来设计智能系统。 重点讲解了确定性知识系统的构建，包括谓词逻辑法、产生式表示法、语义网络法和框架表示法，这些都是描述和解决问题的基础工具。谓词逻辑法以一阶逻辑为基础，用于精确表达确定性知识，通过定义谓词、个体、赋值和逻辑连接词构建公式。例如，通过实例展示如何用谓词逻辑表示关于学生喜好、身高比较等具体情境。 第2章 - 确定性知识系统 本章深化了对确定性知识处理的理解，重点讲解了归结演绎推理方法。这种方法通过从已知的事实出发，逐步推导出新的结论。例如，通过例题展示了如何将自然语言的陈述转化为谓词公式，如"人人爱劳动"、"自然数的性质"等。 整个文档深入浅出，不仅介绍了理论知识，还通过实例帮助读者理解和记忆。这份资料对于准备考试或者希望进一步理解人工智能基础的学生来说，是一份宝贵的参考资料。阅读时，可以按照章节顺序，结合案例逐一学习，加深对人工智能概念、方法和技术的理解。