人工智能复习总结：三大学派与确定性知识系统详解

本资源是一份全面的人工智能复习总结讲解文档，适合备考或想要深入理解人工智能领域的读者。文档首先从第1章开始，概述了人工智能的基础概念，强调了理解和掌握不同学派的理论，包括符号主义、连接主义和行为主义，这些学派分别强调逻辑推理、神经网络模拟和行为控制在AI发展中的角色。 符号主义，即基于数理逻辑的方法，认为人工智能起源于形式逻辑的结构，通过一阶谓词逻辑来表示确定性的知识。这种方法强调精确性和严密性，通过定义谓词和个体，例如"Computer(x)"代表"x是计算机系学生"，然后通过连接符号构建谓词公式，如例1所示，表达了张晓辉的学习和喜好情况。 连接主义关注的是模仿人脑神经网络的工作原理，它强调学习和经验在解决问题中的作用。行为主义则关注如何通过控制论来设计能适应环境变化的智能系统。 第2章着重介绍确定性知识系统，包括谓词逻辑法、产生式表示、语义网络和框架表示等知识表示方法。谓词逻辑法是核心内容，如例2展示了如何用逻辑方式表达诸如普遍性原则（如"人人爱劳动"）、数学性质（如"自然数都是大于零的整数"）以及复杂的条件关系（如阅读偏好）。 文档提供了丰富的实例和练习，帮助读者实际操作和理解这些理论，并且覆盖了人工智能的主要研究范围，如机器学习、自然语言处理、专家系统等领域及其在现实生活中的广泛应用。对于希望系统复习人工智能或准备相关考试的人来说，这是一份非常有价值的参考资料。