人工智能：定义、学派与知识表示方法详解

人工智能及其应用.pptx文件深入探讨了人工智能这一复杂且前沿的领域，它涵盖了计算机科学中关于智能机器的研究、设计和应用。首先，会议强调了对人工智能的理解，包括其学科定义和能力概念。学科意义上的AI旨在通过机器模仿和实现人的智力功能，如判断、推理和学习，而能力层面的人工智能则指智能机器执行的各种与人类智能相关的任务。 在认知观方面，文件介绍了人工智能的三大学派：符号主义、连接主义和行为主义。符号主义强调AI源于数理逻辑，注重规则和符号的处理；连接主义受仿生学启发，尤其是大脑神经网络模型，关注模拟人脑的学习过程；行为主义则源自控制论，关注机器如何通过反馈机制和环境交互实现智能行为。 接着，知识表示方法成为核心内容，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法和框架表示法。状态空间法是基础，它将问题视为一系列状态的转换，通过描述初始状态、操作符和目标状态来解决问题。例如，分油问题是该方法的应用实例，通过定义状态变量（B瓶和C瓶的油量）、操作符（倒油动作）以及初始和目标状态，构建出求解策略。 在整个课程中，参与者不仅要掌握这些理论，还要具备实际操作能力，比如运用这些方法解决实际问题。这表明，人工智能的应用不仅限于理论探讨，而是紧密联系实际场景，旨在推动科技进步和社会发展。 此外，数据仓库作为另一个标签，可能意味着课程还涉及到人工智能在大数据背景下数据管理、分析和挖掘的应用，以及如何利用AI技术提升数据仓库的效率和价值。这个PPTX文档提供了一个全面的框架，让学生和专业人士能够系统地理解和应用人工智能技术。