人工智能基础：知识表示、问题求解与机器学习

"人工智能简介.ppt(共28张PPT).pptx" 本文将对人工智能（Artificial Intelligence, AI）进行简要介绍，涵盖其定义、历史、研究对象与内容、方法、研究领域，以及教学目标和要求。 1. 什么是人工智能？ 人工智能是指通过计算机系统来模拟、延伸和增强人类的智能行为。它旨在让机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务，如学习、理解、推理、问题解决、感知和自我改进。 2. 人工智能的历史 人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的研究集中在逻辑推理和问题解决。随后的发展包括专家系统、机器学习、神经网络和自然语言处理等领域，随着计算能力的提升和数据量的增加，AI经历了多次浪潮，特别是近年来的深度学习革命。 3. 研究对象与内容 AI的研究对象包括知识表示、问题求解、机器学习、智能控制、专家系统、自然语言处理、计算机视觉等。其内容涵盖了如何将知识结构化，如何处理不确定性，如何让机器自动获取和应用知识，以及如何实现智能化决策。 4. 研究方法 常用的方法包括符号主义（逻辑推理）、连接主义（神经网络）、进化计算、模糊逻辑、贝叶斯网络等。现代AI中，深度学习和强化学习成为主流，它们在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域取得了显著成果。 5. 研究领域 AI的研究领域广泛，包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能控制、模式识别、知识工程、情感计算等。近年来，AI在医疗、金融、教育、娱乐等领域的应用也越来越广泛。 6. 教学目标与要求 学习AI的目标是理解和掌握知识表示方法，如框架、语义网络、本体论等；熟悉问题求解技术，特别是不确定性推理；理解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习；了解专家系统的设计，以及神经网络等机器学习方法；掌握Lisp或Prolog等人工智能编程语言，具备智能控制和机器人技术的基础知识。 通过学习，期望学生能跟上人工智能的最新发展，具备分析和解决实际问题的能力，同时培养创新和探索精神。AI作为一门快速发展且充满挑战的学科，将持续推动科技和社会的进步。