神经网络知识表示与推理：计算智能的核心技术

在"基于神经网络的知识表示与推理 - 计算智能PPT"中，讨论了神经网络在知识表示与推理中的独特方法。不同于传统人工智能系统的显式规则表示，神经网络采用的是隐式表示方式。这种表示方法不依赖于独立的规则，而是将问题相关的知识整合到一个网络结构中，比如通过邻接矩阵和阈值向量来表示。以异或逻辑神经网络为例，其邻接矩阵体现了知识的内在联系。 知识表示在神经网络中通常是分布式和并行的，这使得它们能够处理大量的输入和复杂的非线性关系。神经网络能够自动学习和适应，通过调整权重和激活函数来模拟人类大脑的学习过程，从而实现知识的隐性学习和表示。这种表示方式允许神经网络在没有明确编程的情况下，通过大量数据驱动来解决问题，具有很强的适应性和泛化能力。 4.2.5节深入剖析了计算智能的概念，它是人工智能的一个分支，涵盖了神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等多个领域，这些领域反映了科技多学科交叉和集成的发展趋势。计算智能与传统人工智能的主要区别在于，计算智能更侧重于数据驱动和计算能力，而人工智能更依赖于显式知识和规则库。 人工神经网络、生物神经网络和计算神经网络之间的关系也得到了澄清。人工神经网络(AI)强调的是人工制造，而生物神经网络(BNN)则是生物学上的基础。计算神经网络(CNN)则将两者结合，利用计算机技术进行模拟。贝兹德克提出的ABC概念和图4.1的分类系统帮助我们理解这些术语的层次关系和区别，以避免混淆和误用。 计算智能被视为一种较低层次的认知智力活动，它在智能的层级结构中位于人工智能之下，但在实际应用中，它在模式识别、机器学习和自动化决策等方面扮演着核心角色。通过理解神经网络的知识表示与推理机制，研究人员可以开发出更为高效和灵活的智能系统，推动人工智能技术的发展。