人工智能导论：证据理论下的不确定性推理与基本概念

在"取样本空间-人工智能导论全套课件"中，这部分内容深入探讨了人工智能中的不确定性推理，特别是基于证据理论的部分。样本空间在概率论和人工智能中扮演着核心角色，它代表了所有可能的状态或事件集合，对于理解和构建决策模型至关重要。这里提到的三个情况——"感冒但非过敏性鼻炎"、"过敏性鼻炎但非感冒"以及"同时得了两种病"，是通过样本空间概念来区分和分析的实例。 4.3.5章节中，基本概率分配函数被用来量化不同事件发生的可能性，这在不确定环境中是至关重要的。证据理论（或称作Dempster-Shafer证据理论）是一种处理不确定性和不完备信息的工具，它不同于经典概率论中的确定性，允许存在多种可能性同时存在。在这个框架下，每个事件都有一个证据量，可以是支持或反对其他事件的证据，这样可以进行客观的推理和决策。 课程教材《人工智能导论》（王万良，第3版，高等教育出版社，2011年）为学生们提供了一个全面的视角，从第1章绪论开始，介绍了人工智能的历史背景、基本概念和发展历程，以及其研究内容和主要领域。课程涵盖了智能的几种理论观点，如思维理论、知识阈值理论和进化理论，强调了知识在智能中的基础地位，以及智能包括感知、记忆、思维、学习和行为等多个方面的表现。 感知能力，尤其是视觉和听觉的重要性被提及，因为它们提供了大部分信息输入。智能特征被进一步分类，如逻辑思维、形象思维和顿悟思维，展示了人类智能的不同层面和工作方式。此外，学习能力，无论是有意识的还是无意识的，都在人工智能的框架内得到了关注，因为它反映了系统自我改进和适应环境的能力。 通过这部分课程，学生不仅能够理解人工智能的基本原理，还能掌握如何在实际问题中运用证据理论来处理不确定性，这对于未来在人工智能领域从事研究或开发工作是非常有益的。