人工智能导论：探索智能的三大问题

"该资源是一套关于人工智能导论的全套课件，主要讲解了如何解决三个基本问题，涉及隐马尔可夫模型(HMM)在语音识别中的应用。课程作者为王万鹏，并引用了王万良的《人工智能导论》（第3版）作为教材。" 在这套课件中，重点探讨了人工智能的基本概念和发展历程，特别是针对隐马尔可夫模型(HMM)的应用。首先，课件提到了人工智能的三个核心问题： 1. 输出概率计算问题：给定一个观察序列和HMM模型，我们需要计算出该序列的输出概率。这是HMM模型中的基础计算，对于理解和评估模型与实际数据的匹配程度至关重要。 2. 状态序列解码问题：在已知观察序列和HMM模型的前提下，我们需要找到最可能的内部状态转移序列。这通常通过维特比算法(Viterbi Algorithm)来实现，用于找出最有可能生成给定观测序列的状态路径。 3. 模型参数估计问题：调整HMM模型的参数以最大化某个准则，如最大似然估计或贝叶斯估计，目的是使模型更好地拟合数据，提高预测准确性。 接着，课件还提及了人工智能的历史，1956年正式提出AI这一概念，将其视为一门新兴的科学，并将其与20世纪的其他两大科技成就——空间技术和原子能技术相提并论。课件还概述了人工智能研究的基本内容和主要研究领域，包括智能的基本概念和特征。 智能的特征被分为四个方面：感知能力、记忆与思维能力、学习能力和行为能力。其中，逻辑思维和形象思维是两种主要的思维方式，而学习能力涵盖了从有意识到无意识，从有指导到自我实践的多种学习方式。最后，课件指出人工智能旨在通过人工方法模拟和扩展这些智能特性，实现机器的智能化。 在第10页，课件提到人工智能关注的是如何用人工的方法在机器中实现这些智能行为，这包括了模仿人类的感知、思考、学习和行为表达。这四个部分共同构成了人工智能研究的核心，也是构建智能系统的基础。通过这样的课件学习，学生将能够深入理解人工智能的基本原理及其在实际问题中的应用，如HMM在语音识别中的作用。