声明：这个六十几页的Word由西安财经大学杨金库老师的画的重点，一个匿名的同学整理 总结。
第一章（选择填空）
1.2人工智能的定义
（1） .研究途径：
第一种观点主张运用计算机科学的方法进行人工智能的研究，通过研究逻辑演绎在计算机上的实现方 法，实现人类智能在计算机上的模拟。这种观点称为符号主义。其原理主要为物理符号系统假设和有限合 理性原理。
第二种观点主张用仿生学的方法进行研究，通过研究人脑的工作模型，搞清楚人类智能的本质，这种 观点称为联结主义。其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
第三种观点主张应用进化论的思想进行人工智能的研究，通过对外界事物的动态感知与交互，使计算 机智能模拟系统逐步进化，提高智能水平，这种观点称为行为主义。其原理主要是通过控制论和机器学习 算法实现智能系统的逐步进化。
（2） .技术途径：（了解）
专用路线，通用路线，硬件路线，软件路线
1.4人工智能的应用领域
问题求解，机器学习，专家系统，识别模式，自动定理证明，自动程序设计，自然语言理解，机器人学， 智能检索。
1.5课后习题
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？
定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.什么是人工智能？它的研究目标是什么？
定义：用机器模拟人类智能。
3.人工智能有哪些主要研究领域？
解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机 器人学、人工神经网络和智能检索等。
4.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？
主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就 是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传 递，这种传递是并行分布进行的。
5.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？
解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
6.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？
解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
第二章
2.1概述
2.1.2知识的特性
（1）相对正确性：（2）不确定性：（3）西安财经大学是一本吗可表示性：（4）可利用性
2.1. 3知识的分类
以知识的作用范围来划分，知识可分为常识性知识和领域性知识
就知识的作用及表示来划分，可分为事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识 以知识的确定性来划分，可分为确定知识和不确定知识
按照人类的思维及认识方法来分，可分为逻辑性知识和形象性知识
2.2. 1知识的谓词逻辑表示法
对事实性知识,谓词逻辑的表示法通常是由以合取符号（人）和析取符号（V）连接形成的谓词公式 来表示。例如，对事实性知识“张三是学生，李四也是学生”，可以表示为：
I SSTUDENT （张三）A I SSTUDENT （李四）
这里，I SSTUDENT （ x ）是一个谓词，表示x是学生； 对规则性知识,谓词逻辑表示法通常由以蕴涵符号连接形成的谓词公式（即蕴涵式）来表示。例如,
对于规则：
如果x,则y
可以用下列的谓词公式进行表示：
x f y
2. 2.3谓词公式表示知识的举例（重中之重）
设有下列事实性知识：
张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。
李晓鹏比他父亲长得高。
用谓词公式表示这些知识。
解：按照表示知识的步骤，用谓词公式表示上述知识。
第一步：定义谓词如下：
COMPUTER （x）： x是计算机系的学生
LIKE （x, y ）： x 喜欢 y
HIGHER （x, y ）： x 比y 长得高
这里涉及的个体有：张晓辉（zhangxh）,编程序（programming）,李晓鹏（1 i x p ）, 以函数father （ 1 i x p）表示李晓鹏的父亲。
第二步：将这些个体代入谓词中，得到
COMPUTER （zhangxh）,〜LIKE （zhangxh, p r o g r a mm i n g ）,
HIGHER （1 i x p , father （ 1 i x p ））
第三步：根据语义，用逻辑连接词将它们连接起来，就得到了表示上述知识的谓词公式：
COMPUTER (zhangxh)人〜LIKE (zhangxh, p r o g r a mm i ng)
HIGHER (1 i x p , fat h e r ( 1 i x p ))
下列知识是-些规则性知识: 人人爱劳动。
所有整数不是偶数就是奇数。
自然数都是大于零的整数。
用谓词公式表示这些知识。
解:定义谓词如下：
MAN ( x )： x 是人
LOVE ( x, y )： x 爱y
N ( x)： x是自然数
I ( X )： X是整数
E ( x )： x是偶数
O ( x)： x是奇数 G Z ( x )： x大于零
x ) (MAN ( x ) -► L O V E ( x , 1 a b o u r ))
x ) (N ( x ) -GZ ( x ) A I ( x )) 」)(I ( x ) - E ( x ) \/O ( x ))
2. 2. 4 一阶谓词逻辑表示法的特点
(1)自然性
(2 )适宜于精确性知识的表示，而不适宜于不确定性知识的表示
(3)易实现
(4)与谓词逻辑表示法相对应的推理方法
2.3产生式表示法(特点:清晰性、模块性、自然性)
2.3. 2知识的表示方法
(1)确定性规则知识的产生式表示
确定性规则知识的产生式形式为
P f Q
或者 IF P THEN Q
(2)不确定性规则知识的产生式表示
产生式可用于不确定知识的表示，不确定性规则知识的产生式形式为
P f Q (可信度)| |
或者IF P THEN Q (可信度)[ |
(3)确定性事实性知识的产生式表示
事实性知识的表示形式一般使用三元组来表示：
(对象，属性，僵如事实“老李年龄是4 0岁”，便可表示成
(Li, Age, 4 0 )
或者关系，对象1，对象2)“老李、老张是朋友”可写成
(Friend, L i , Zhang)
(4)不确定性事实性知识的产生式表示
不确定事实性知识的表示形式一般使用四元组来表示：
(对象，属性，值，可信度值)
或者关系，对象1,对象2,可信度值)
2. 3. 3产生式系统的组成
1.规则库：就是用于描述某领域内知识的产生式集合，是某领域知识（规则）的存储器，其中的规则是 以产生式形式表示的。
2.综合数据库：又称为事实库，用于存放输入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果（事实） 和最后结果的工作区。
3.推理机：是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式和控制策 略。通常从选择规则到执行操作分3步完成：匹配、冲突解决（专一性排序、规则排序、规模排序、就近 排序）和操作。
2. 3.4产生式系统的推理方式（正反向推理）
1.正向推理（数据驱动方式/自底向上的方式）
正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结论。
过程：1 ）规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；
（2 ）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；
（3 ）执行启用规则的后件，将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。 重复这个过程直至达到目标。
2.反向推理（目标驱动方式/自顶向下的方式）
反向推理是从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。
过程：1 ）规则库中的规则后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；
（2 ）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；
（3）将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为己知事实，则反向推理的过程就算成功结束。
3.双向推理
既自顶向下又自底向上从两个方向同时进行推理率更高
2.
2. 4.2语义网络中常用的语义联系 （各种关系重点看一下）
1.类属关系
常用的类属关系有：
AKO：含义为“是一种”（A —Ki n d -O f ）,表示一个事物是另一个事物的一种类型。
AM0：含义为“是一员”（A —M e m b e r —0 f ）,表示一个事物是另一个事物的一个成员。
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