人工智能基础知识：清华大学知识表示方法讲义

"这篇文档是清华大学关于人工智能课程的PPT资料，主要涵盖了人工智能的定义、主要学派及其认知观，以及知识表示方法中的状态空间法。文档内容详细讲解了如何用谓词逻辑法描述和解决问题，并给出了实际的分油问题作为示例。" 在人工智能的定义中，它被分为学科和能力两个方面。人工智能学科是计算机科学的一个分支，专注于研究、设计和应用智能机器，旨在模拟和实现人脑的智力功能。而人工智能能力则是指智能机器执行的与人类智能相似的行为，如推理、识别、学习等。 在人工智能的三大主要学派中，符号主义强调数理逻辑的作用，认为智能源于符号的处理和推理；连接主义主张从生物神经网络的角度出发，尤其是对人脑的研究，以此为基础构建人工智能；行为主义则关注于控制论，认为智能体现在机器对外部环境的适应和行为响应。 知识表示方法是人工智能研究的重要部分，状态空间法是一种常用的问题求解策略。它通过状态和算符来描述和解决各种问题。状态代表问题在不同步骤中的状况，算符则用来在状态之间进行转换。为了有效使用状态空间法，我们需要明确初始状态、操作符集合及其对状态的影响，以及目标状态的特性。例如，在分油问题中，我们定义了瓶子中的油量状态，并设计了倒油的操作符来达到目标状态。 在谓词逻辑法中，个体被代入谓词中形成逻辑表达式，如"Computer(zhangxh)"表示张XH是电脑专家，"~Like(zhangxh, programming)"表示张XH不喜欢编程，"Higher(lixp, father(lixp))"表示李XP比他的父亲高。这些逻辑表达式可以结合逻辑联结词（如合取"∧"）来描述更复杂的关系或知识。 总结来说，这份资料详细介绍了人工智能的基本概念、学派观点以及如何用状态空间法和谓词逻辑法来表示和解决实际问题，对于理解人工智能原理和方法具有很高的价值。