人工智能导论：理解似然函数与智能特征

在"似然函数-人工智能导论全套课件-673-王万良(第3版)"中，课程涵盖了人工智能的基本概念和发展历程，强调了人工智能研究的核心内容和主要领域。第一章绪论部分深入探讨了人工智能的起源，将其视为20世纪三大科技成就之一。讲解了智能的多种理解角度，如思维理论、知识阈值理论和进化理论，指出智能是知识和智力的综合体现，其中知识是智能行为的基础。 课程特别关注感知能力，强调了视觉和听觉在信息获取中的重要性，指出大部分信息来自视觉。此外，还介绍了智能的三个主要特征：逻辑思维（抽象思维），其特点是序列化、形式化且可靠；形象思维（直感思维），并行且难以形式化，能在信息不足时提供满意结果；以及顿悟思维（灵感思维），具有突发性和创新性，常常贯穿于逻辑和形象思维之间。 学习能力被定义为人工智能的关键组成部分，它包括有意识和无意识、有指导和自我实践的学习方式。人工智能的目标是模仿人类的智能行为，通过人工方法使机器具备输入（感知能力）和输出（行为能力）的功能，从而解决复杂的问题。 似然函数在这门课程中可能作为统计学习或机器学习的一部分出现，它是用来衡量数据集中的某个参数设置如何匹配观测数据的概率，对于模型训练和决策过程中评估模型性能至关重要。然而，由于提供的部分内容没有直接涉及似然函数，这部分内容可能是在后续章节中深入讨论的，可能涉及概率模型、最大似然估计或贝叶斯方法等内容。 这门课程提供了全面的人工智能基础框架，从概念介绍到具体技能，旨在帮助学生理解和应用这一前沿领域。