人工智能入门：搜索、逻辑与概率推理

"这是一份关于SFU大学CMPT310课程的PPT资料，主要探讨人工智能（AI）的相关主题。课程由Oliver Schulte教授讲授，涵盖了智能代理、搜索算法、逻辑推理、概率及不确定条件下的推理、贝叶斯网络、机器学习等内容。此外，还涉及多智能体决策制定和博弈论等选修话题。课程目标是让学生理解什么是人工智能，了解其目的、能力、方法论和应用，并教授如何通过编写和构建智能软件来解决实际问题。" 在当前数字化的时代，计算机和人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。人工智能旨在模拟人类的智慧，通过计算机系统实现智能行为，以此解决复杂的问题。课程首先介绍了智能代理的概念，这是AI研究的基础，智能代理能够感知环境并据此采取行动以最大化期望的结果。 接着，搜索算法是人工智能中的核心部分，它允许系统在大量可能的解决方案中寻找最优解。这些算法包括但不限于宽度优先搜索、深度优先搜索以及启发式搜索等，它们在路径规划、游戏策略等领域有着广泛的应用。 逻辑推理部分则涉及到形式逻辑系统，用于表达和验证知识，它是知识表示和推理的基础。而概率推理和贝叶斯网络则是处理不确定性的重要工具，特别是在数据挖掘、预测分析和决策支持系统中。 学习是人工智能的另一大关键领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。通过学习，机器可以从数据中提取模式，改进自身性能，如Siri和谷歌语音搜索的语音识别功能，就是机器学习的典型应用。 选修内容中，多智能体决策制定和博弈论则探讨了多个智能体如何在互动环境中做出决策，这在分布式系统、物联网以及多人在线游戏中有重要应用。例如，IBM的沃森在问答竞赛中的胜利，展示了高级AI在理解和处理自然语言方面的强大能力。 最后，课程引用了清洁机器人Roomba的例子，它不仅能执行清扫任务，还能通过不断学习和适应提高清洁效率。这个例子生动地展示了人工智能技术如何融入日常生活，以及通过研究人工智能如何帮助我们更好地理解人类智能的本质。