天津大学人工智能基础期末复习要点：知识表示与推理

在天津大学计算机科学与技术专业的人工智能基础期末复习总结中，主要涵盖了人工智能的基本概念、研究对象、方法以及发展历程。以下是详细的内容： 1. **人工智能定义**： - 人工智能被定义为用人工制造的机器来模仿或替代人类智能。这里的“机器”通常指的是计算机，目标是通过计算机模拟人脑的功能，构建能够处理复杂问题的系统。 2. **研究对象与方法**： - 知识是人工智能的核心研究对象，涉及知识的表示（如谓词逻辑、状态空间、产生式等）、组织和管理（知识库），以及推理（演绎性和归纳性推理）。 - 人工智能研究方法包括符号主义（关注思维形式的表示，如形式逻辑）、连接主义（基于人脑神经网络，如MP模型，强调信息论和深度学习）和行为主义（关注外部行为和控制论）。 3. **三大学派**： - 结构主义（连接主义）代表人物有麦克洛奇、皮兹、香农等，涉及神经网络和信息论。 - 符号主义以亚里士多德和怀特海、罗素的逻辑为基础，强调知识的逻辑表示和推理。 - 行为主义由维纳提出，关注机器对外部环境的响应和控制，如控制论和agent模型。 4. **人工智能发展历史**： - 萌芽期：亚里士多德的逻辑、神经网络的出现、信息论、图灵测试等概念标志着不同学派的诞生。 - 初期： - 麦卡锡发起的达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，讨论了模拟人类智能的可能性。 - 第一次高潮：人工智能三大流派（符号主义、连接主义、行为主义）兴起，机器博弈、机器翻译、模式识别和专家系统等领域取得进展。 - 知识工程阶段：费根鲍姆提出知识工程，专家系统成为焦点，强调知识的获取、表示和管理。 5. **知识工程与专家系统**： - 专家系统以知识为核心，包含知识库（事实库和规则库）和推理引擎，如符号主义的知识表示方法。专家系统具有知识管理功能，通过知识库系统实现知识的持久性组织。 总结来说，这个期末复习总结全面覆盖了人工智能的基础理论、研究方法和历史发展，对于准备考试的学生来说，这部分内容对于理解人工智能的关键概念和框架至关重要。通过复习这些知识点，学生能够更好地掌握人工智能领域的核心原理和技术应用。