史忠植高级人工智能：基于范例学习与逻辑、约束推理

"基于范例学习的一般过程-高级人工智能" 基于范例学习是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到如何通过已有示例来让机器学习并应用这些知识。本资源主要由史忠植教授讲解，涵盖了高级人工智能的多个关键概念。 首先，人工智能的基本问题被提出，包括是否知识与概念化是其核心，认知能力和载体是否可以分离，认知过程是否可以用类自然语言描述，学习能力是否独立于认知，以及是否存在一种统一的认知结构。这些问题探讨了人工智能的本质和构建方法。 接着，资源中区分了两种智能类型：符号智能和计算智能。符号智能强调基于知识的推理，而计算智能侧重于通过数据训练建立模型，如人工神经网络、遗传算法等。机器学习作为计算智能的一个重要部分，它由学习单元、知识库和执行单元构成，并与环境交互，通过反馈进行自我调整和优化。 在人工智能逻辑方面，提到了默认规则的概念，这是一种在规则推理中处理不确定性和不完整信息的方法。默认规则由前提条件、缺省条件和结论组成，当满足条件时可得出结论。非单调逻辑则描述了推理过程中可能出现的定理反转情况，新推导出的定理可能否定原有的知识，增加了推理的复杂性。 约束推理是解决问题的一种策略，特别是在存在约束条件的情况下。第三章中提到的约束传播，特别是弧一致性，是确保变量值满足特定约束的一种方法，通过这个过程可以减少搜索空间，提高问题求解的效率。 这个资源深入探讨了高级人工智能的理论基础，包括知识表示、学习机制、逻辑推理和约束处理，为理解和研究人工智能提供了一个全面的视角。对于想要深入了解人工智能原理，尤其是基于范例学习的学者或从业者来说，这是一份非常有价值的资料。