史忠植讲授：高级人工智能-机器学习与智能逻辑

"该资源是关于‘机器学习-高级人工智能’的课程资料，由专家史忠植教授讲解，涵盖了人工智能的基本问题、智能的分类、机器学习的构成元素、人工智能逻辑、非单调逻辑以及约束推理等内容。" 在高级人工智能领域，机器学习是一个至关重要的组成部分。机器学习涉及到学习单元、知识库和执行单元的互动，通过反馈机制来适应环境并不断优化其行为。在这个过程中，学习单元负责获取和处理数据，知识库存储了模型和规则，执行单元则根据学习结果做出决策。 人工智能的基本问题包括五个核心讨论点：第一，知识与概念化在AI中的核心地位；第二，认知能力是否可独立于物理载体研究；第三，认知过程是否可以用类似自然语言的方式描述；第四，学习和认知是否可以分开考虑；最后，是否存在一种统一的认知结构。这些问题是人工智能理论探讨的基础。 智能被分为两种主要类型：符号智能和计算智能。符号智能强调知识基础和推理，而计算智能侧重于数据驱动的学习，如人工神经网络、遗传算法和模糊系统等。机器学习作为计算智能的一部分，它通过训练数据来构建模型，从而解决问题。 在逻辑方面，人工智能逻辑探讨了默认规则的运用。默认规则由前提条件、检验条件和结论组成，当前提满足且无法推翻检验条件时，可以得出结论。非单调逻辑则指出，推理过程中可能会出现新推出的定理否定或改变原有的定理，这种现象在处理不确定性和动态信息时尤为常见。 约束推理是人工智能中的另一个关键概念，特别是约束传播。在约束满足问题中，弧一致性是一种保证局部一致性的方法，用于确保每个变量的值与其相关变量的值之间满足预设的限制条件。在解决复杂的优化问题时，弧一致性扮演着关键角色。 这门课程深入探讨了高级人工智能的多个关键概念，包括机器学习的结构、人工智能的逻辑基础以及如何处理不确定性问题。对于希望深入了解人工智能和机器学习的学生或从业者来说，这是一份宝贵的学习资料。