人工智能导论：王万良版教材解析-智能概念与特征探析

"第二步根据结论不确定性的合成算法得到-人工智能导论全套课件-673-王万良(第3版)" 这篇资料是关于"人工智能导论"的讲义，出自王万良教授的第三版教材。王万良的《人工智能导论》是由高等教育出版社在2011年2月出版的。该课程涵盖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。 在第一章节的绪论部分，首先提到了1956年人工智能这一术语的正式提出，将其视为一门新兴的科学。20世纪的三大科技成就是空间技术、原子能技术和人工智能，显示出AI的重要性。接着，章节深入讨论了人工智能的基本概念，包括智能的概念和特征。 智能的概念至今没有统一的定义，但主要有三种主流观点：思维理论强调思维是智能的核心；知识阈值理论认为智能与知识的量和泛化程度密切相关；进化理论则主张用控制来替代知识的表示。智能通常被理解为知识与智力的总和，其中知识是智能行为的基础，包括感知、记忆、思维和学习能力。 1. 感知能力：这是获取信息的重要途径，大部分信息通过视觉和听觉获取。 2. 记忆与思维能力：包括逻辑思维和形象思维。逻辑思维侧重于形式化和线性处理，而形象思维依赖直觉，更适应非完整信息情况。 3. 行为能力（表达能力）：智能体能够将处理后的信息以行为或表达形式输出。 4. 学习能力：学习是智能的重要组成部分，可以是有意识或无意识的，有指导或自我实践的。 此外，还提到了顿悟思维（灵感思维），这是一种非线性和创新性的思维方式，常在形象思维和逻辑思维之间突然出现。 人工智能的目标是通过人工方法在机器上实现这些智能特性。资料中提到的“根据结论不确定性的合成算法得到”的部分可能是指在AI系统中，如何处理和合成不同来源的不确定信息，以提高决策的可信度。这涉及到概率推理、模糊逻辑或贝叶斯网络等不确定性处理技术，它们是人工智能中解决复杂问题的关键手段。 这篇资料提供了一个全面的视角来理解人工智能的基石，对于想要深入学习AI的学者来说，是一个宝贵的学习资源。它不仅探讨了智能的哲学层面，还涵盖了其在实际应用中的技术细节。