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仅供内部人士专用 1 CHW: 一、概论 1. 人工智能是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等构成。 2. 智能科学研究智能的基本理论和实现技术,是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构 成的交叉学科。 3. 认知(cognition)是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。认知科学是研究人类感 知和思维信息处理过程的科学, 包括从感觉的输入到复杂问题求解, 从人类个体到人类社会 的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质。思维是客观现实的反映过程,是具有意识的 人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。智能是个体 认识客观事物和运用知识解决问题的能力。 4. 人类思维的形态:感知思维、形象思维、抽象思维、灵感思维。 5. 神经网络基本特点: 以分布式方式存储信息。 以并行方式处理信息。 具有自组 织、自学习能力。 符号智能:以知识为基础,通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能:以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、 模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能 6. 符号智能与
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仅供内部人士专用
1
CHW:
一、概论
1. 人工智能是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等构成。
2. 智能科学研究智能的基本理论和实现技术,是由脑科学、认知科学、人工智能等学科构
成的交叉学科。
3. 认知(cognition)是和情感、动机、意志等相对的理智或认识过程。认知科学是研究人类感
知和思维信息处理过程的科学,包括从感觉的输入到复杂问题求解,从人类个体到人类社会
的智能活动,以及人类智能和机器智能的性质。思维是客观现实的反映过程,是具有意识的
人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。智能是个体
认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
4. 人类思维的形态:感知思维、形象思维、抽象思维、灵感思维。
5. 神经网络基本特点:① 以分布式方式存储信息。② 以并行方式处理信息。③ 具有自组
织、自学习能力。
符号智能:以知识为基础,通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。
计算智能:以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、
模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能
6. 符号智能与计算智能区别:符号智能就是传统人工智能,以知识为基础,通过推理求解
问题;计算智能以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解。人工神经网络,遗传算
法、模糊等都是计算智能。
7. 非单调推理:一个正确的公理加到理论中,反而使得所得结论变无效。如封闭世界假设
CWA,限定逻辑;定性推理:把物理系统分成子系统,对每个子系统之间的作用建立联系,
通过局部因果性的行为合成获得实际物理系统的功能;不确定性推理:随机性、模糊性、不
确定性。如 DS 证据、模糊集、粗糙集、贝叶斯。
8. 知识、知识表示及运用知识的推理算法是人工智能的核心, 而机器学习则是关键问题。
机器学习的研究四个阶段:①无知识的学习:主要研究神经元模型和基于决策论方法的自适
应和自组织系统。②符号概念获取:给定某一类别的若干正例和反例,从中获得该类别的一
般定义。③实例学习:从实例学习结构描述。④有知识的学习:把大量知识引入学习系统做
为背景知识
9. 机器学习的风范:①归纳学习:研究一般性概念的描述和概念聚类;②分析学习:在领
域知识指导下进行实例学习, 包括基于解释的学习、 知识块学习等。③发现学习:根据实
验数据或模型重新发现新的定律的方法。④遗传学习:模拟生物繁衍的变异和自然选择,把
概念的各种变体当作物种的个体, 根据客观功能测试概念的诱发变化和重组合并, 决定哪
种情况应在基因组合中予以保留。⑤连接学习:是神经网络通过典型实例的训练, 识别输入
模式的不同类别。
10. 分布式人工智能:研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其智能行为,即协
调它们的知识、技能和规划, 求解单目标或多目标问题,为设计和建立大型复杂的智能系统
或计算机支持协同工作提供有效途径。
11. 人工思维将以开放式自主系统为基础,充分发挥各种处理范型的特长,实现集体智能,
才能达到柔性信息处理,解决真实世界的问题。
12. 知识系统包括:①专家系统:专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序
系统。这类计算机程序包括两部分:知识库。它表示和存储由任务所指定领域知识的一组数
据结构集合,包含有关领域的事实和专家水平的启发式知识。推理机,它是构造推理路径的
一组推理方法集合,以便导致问题求解、假设的形成、目标的满足等。由于推理采用的机理、
概念不同,推理机形成多种范型的格局。②知识库系统:把知识以一定的结构存入计算机,
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