王万良《人工智能导论》(第3版)概览

"人工智能导论全套课件-王万良(第3版) 讲义" 这篇摘要涉及的是王万良编著的《人工智能导论》第三版的课程内容，主要介绍了人工智能的基本概念、发展简史、研究内容以及主要研究领域。同时，还深入讨论了概率分配函数这一数学工具在人工智能中的应用。 首先，课程提到了样本空间D及其子集的计数原理。如果样本空间D有n个元素，那么其子集的总数为2^n个。这个概念在概率论和统计学中至关重要，因为它涉及到所有可能事件的集合。 接着，讲解了概率分配函数，它是一种将样本空间的任意子集映射到[0,1]区间内的数的函数。这个数代表了对应命题的信任度或置信度。例如，如果D={红，黄，蓝}，那么M({红})=0.3表示命题“x是红色”的信任度为0.3。概率分配函数与传统的概率有所不同，它允许子集的概率之和不等于1，这在某些非经典概率模型如模糊逻辑或不确定推理中常见。 在人工智能领域，概率分配函数可以用来表示对知识或信息的不确定性。例如，当系统对某个对象的颜色信息不确定时，可以通过概率分配函数来量化这种不确定性。在上述例子中，D的子集被赋予了不同的信任度，这些信任度可以反映系统对颜色信息的掌握程度。 此外，课程还提及了智能的几个关键特征，包括感知能力、记忆与思维能力、学习能力和行为能力。这些特征是构成智能的基础，其中感知能力负责获取信息，记忆和思维能力处理信息，学习能力使系统能够适应新环境，而行为能力则体现在系统如何对外部世界作出反应。 人工智能的研究内容广泛，包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。而主要研究领域可能涵盖知识表示、推理方法、机器学习算法、智能系统设计等。这些领域都是人工智能理论与实践的重要组成部分，旨在模拟和扩展人类的智能行为。 通过学习这样的导论课程，学生可以建立起对人工智能基础知识的理解，并为进一步深入学习和研究人工智能的各种技术和应用打下坚实的基础。