人工智能基础：知识表示与机器智能详解

"这份文档是针对大学《人工智能》课程的重点知识复习资料，旨在将复杂的人工智能概念转化为易于理解的语言，帮助大学生进行期末复习。文档涵盖了人工智能的定义、学科概述、智能的理论流派、人工智能历史以及关键知识点，如知识表示、机器感知、机器思维、机器学习和机器行为。此外，还介绍了谓词逻辑在知识表示中的应用，以及人工智能领域的重要会议和期刊。" 在人工智能领域，我们首先要理解的是人工智能的本质，即通过人工方法在计算机上实现类似于人类的智能。这门学科不仅关注如何构建智能机器，还关注如何使这些机器能够模拟、扩展人类的智能。智能的定义在学术界有多种观点，包括思维理论、知识阈值理论和进化理论。思维理论认为智能的核心是思维过程，知识阈值理论强调知识的数量和泛化程度对智能的影响，而进化理论则关注控制系统替代知识表示。 人工智能的发展历程中，1956年被认为是正式提出人工智能的年份，与空间技术和原子能技术一起被列为20世纪的三大技术成就。在人工智能的研究中，知识表示是核心内容之一，它涉及如何将人类的知识结构化并模型化。常见的知识表示方法有两种：符号表示法，如一阶谓词逻辑，以及连接机制表示法，如神经网络。 机器感知是指让计算机具备类似人类的感知能力，如视觉和听觉；机器思维则是对获取的信息进行处理和决策；机器学习研究如何使计算机通过学习来获取知识；而机器行为则涉及到计算机的输出能力，如语言生成和图像创作。 谓词在知识表示中扮演重要角色，它描述了个体的属性、状态或关系。谓词连接符包括非（否定）、析取（或）、合取（与）、蕴含（如果...那么）和等价。量词（全称量词∀和存在量词∃）用于限定谓词的范围。谓词逻辑知识表示方法通常包括定义谓词和个体，为变元赋值，连接谓词并形成谓词公式，最后根据语义解释这些公式。 国际人工智能联合会议自1969年开始举办，而《人工智能》杂志自1970年起发行，这些都是人工智能领域的重要交流平台。谓词逻辑知识表示方法的运用是人工智能推理和知识管理的关键，它帮助计算机理解和处理复杂的逻辑关系。 通过这份复习资料，学生可以深入理解人工智能的基本概念和技术，为期末考试做好充分准备。