探索人工智能：起源、学派与知识表示

人工智能.doc **第一章：人工智能基础** 1. **定义与特点** - 人工智能（AI）是利用人工方法在机器上实现的智能，旨在模仿人类智能。核心在于机器智能，研究内容主要包括知识获取、知识表示和推理应用。 2. **历史与起源** - AI起源于1956年的美国达特茅斯会议，标志着这一领域的正式诞生。 3. **研究领域** - AI涉及众多领域，如问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自然语言处理、人工神经网络、机器人技术、智能检索和智能控制等。 4. **学派与方法** - 主要有符号主义（逻辑演绎）、联结主义（仿生学）、行为主义（进化论）三大学派。符号主义强调逻辑处理，联结主义关注神经网络模型，行为主义则侧重于动态感知和交互。 5. **符号处理与网络连接方法** - 符号主义基于逻辑知识表示，通过符号处理模拟人类思维；联结主义采用神经网络，侧重网络连接机制。 **第二章：知识理论** 1. **知识的定义与特性** - 知识是关联实践信息形成的信息结构，是智能的基础，包含信息和数据，具有相对正确性、不确定性、可表示性和可利用性。 2. **知识分类** - 知识按应用范围分为常识性和领域性知识；按功能和表示形式分为事实性、规则性、控制性及元知识；按确定性可分为确定和不确定知识；按思维方法分为逻辑和形象知识。 3. **知识表示与选择** - 知识表示研究如何以计算机可理解的方式存储和使用知识，选择方法需考虑领域知识的覆盖、知识利用、组织与管理以及实现难度。 4. **一阶谓词逻辑** - 适用于表示确定性知识，特点是自然、确定、严密和易于实现，通过定义谓词和个体，确定变元值并连接形成公式。 5. **产生式系统** - 由规则库、综合数据库和推理机组成，推理方式包括正向、反向和双向推理，冲突解决策略如专一性排序等。 6. **语义网络与表示方法** - 语义网络是一种知识表示法，强调概念间的联系，特点包括直观性和灵活性，与谓词逻辑和产生式表示法相辅相成。 总结：本文档详细介绍了人工智能的基本概念、发展历程、主要研究领域、不同的学派理论、知识理论及其表示方法，包括符号主义、联结主义的特征，以及一阶谓词逻辑、产生式系统和语义网络在知识处理中的应用。这些内容为理解人工智能的原理和应用提供了坚实的基础。