計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)基礎(chǔ)PPT資料

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)(jìshù)基礎(chǔ)第一頁，共62頁。主要(zhǔyào)內(nèi)容6.1人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展6.2知識(shí)的表示方法6.3專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)(tèdiǎn)及分類2022/12/142第二頁，共62頁。6.6.1人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的定義人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖(qǐtú)了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。2022/12/143第三頁，共62頁。控制(kòngzhì)專家系統(tǒng)(expertsystemforcontrol)孕育期（1956年前）狀態(tài)：描述某類不同事物間的差別(chābié)而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。系統(tǒng)發(fā)出的警報(bào)要有很高的準(zhǔn)確性狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞(wèicí)邏輯法…控制策略是人工智能的核心問題(wèntí)。8模式識(shí)別(móshìshíbié)1問題(wèntí)求解就是在該表達(dá)式中用置換項(xiàng)置換變量☆在某種意義上講，編譯程序就是在做“自動(dòng)程序設(shè)計(jì)”的工作。80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制(yánzhì)，人工智能得到了很大發(fā)展。系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)地處理其輸入信息第四十三頁，共62頁。算符（operator）☆機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)和實(shí)現(xiàn)例:三數(shù)碼(shùmǎ)難題（3puzzleproblem）6.1.2人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的起源與發(fā)展孕育期（1956年前）30-40年代：產(chǎn)生了數(shù)學(xué)邏輯和關(guān)于計(jì)算的新思想?！钔评淼哪承┓矫婵梢杂帽容^簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)加以形式化?！ダ字危‵rege）、懷特赫德（Whitehead）、羅素（Russell）和塔斯基（Tarski）等。☆關(guān)于計(jì)算和符號(hào)處理的理論，預(yù)言了形式推理與后來發(fā)明的計(jì)算機(jī)之間的聯(lián)系?！鹌妫–hurch）、圖靈（Turing）等。被稱為人工智能之父的圖靈（Turing），不僅創(chuàng)造(chuàngzào)了一個(gè)簡(jiǎn)單而通用的非數(shù)字計(jì)算模型，而且直接證明了計(jì)算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作。2022/12/144第四頁，共62頁。圖靈簡(jiǎn)介(jiǎnjiè)1912年6月23日，出生于英國(guó)倫敦。1931年-1934年，在英國(guó)劍橋大學(xué)國(guó)王學(xué)院（King'sCollege）學(xué)習(xí)。1932年-1935年，主要研究量子力學(xué)、概率論和邏輯學(xué)。1935年，被選為劍橋大學(xué)國(guó)王學(xué)院院士(yuànshì)。1936年，研究可計(jì)算理論，并提出“圖靈機(jī)”的構(gòu)想。1936年-1938年，普林斯頓大學(xué)做博士研究，涉及邏輯學(xué)、代數(shù)和數(shù)論等。1938-1939年，加入英國(guó)政府破譯二戰(zhàn)德軍密碼的工作。1940年-1942年，成功破譯了德軍U-潛艇密碼。1943年-1945年，擔(dān)任英美密碼破譯部門的總顧問。1945年，在英國(guó)國(guó)家物理實(shí)驗(yàn)室從事計(jì)算機(jī)理論研究。1946年，被英國(guó)皇室授予OBE爵士勛銜。1947年-1948年，從事計(jì)算機(jī)程序理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的理論研究。1948年，擔(dān)任曼徹斯特大學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室副主任。1949年，成為世界上第一位把計(jì)算機(jī)實(shí)際用于數(shù)學(xué)研究的科學(xué)家。1950年，發(fā)表論文“計(jì)算機(jī)器與智能”；提出著名的“圖靈測(cè)試”理論。1951年，從事生物的非線性理論研究；被選為英國(guó)皇家學(xué)會(huì)會(huì)員。1953年-1954年，繼續(xù)在生物和物理學(xué)等方面的研究；1954年6月7日，氰化物中毒死于家中，年僅42歲。1966年，計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)(xiéhuì)設(shè)立“圖靈獎(jiǎng)”作為對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)家的最高獎(jiǎng)項(xiàng)2022/12/145第五頁，共62頁。6.1.2人工智能的起源(qǐyuán)與發(fā)展形成期（1956—1970年）1956年，在的達(dá)特茅斯（Dartmouth）大學(xué)舉辦第一次人工智能的研討會(huì)，首次提出了“人工智能”的術(shù)語；對(duì)人工智能學(xué)科的建立和發(fā)展具有十分重要的意義。1969年，第一屆國(guó)際(guójì)人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferenceonAI）召開；1970年，《人工智能》（InternationalJournalofAI）國(guó)際(guójì)雜志創(chuàng)刊。2022/12/146第六頁，共62頁。6.1.2人工智能的起源(qǐyuán)與發(fā)展發(fā)展期（1970年~）80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制(yánzhì)，人工智能得到了很大發(fā)展。1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制(yánzhì)計(jì)劃”，即”知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987年，召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。2022/12/147第七頁，共62頁。人工智能的各種(ɡèzhǒnɡ)認(rèn)知觀人類的認(rèn)知行為具有不同層次認(rèn)知生理學(xué)認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)知信息學(xué)認(rèn)知工程學(xué)符號(hào)(fúhào)主義（Symbolicism）基于物理符號(hào)(fúhào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理連接主義（Connectionism）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法行為主義（Actionism）基于控制論及感知—?jiǎng)幼餍涂刂葡到y(tǒng)2022/12/148第八頁，共62頁。6.1.3人工智能(rénɡōnɡzhìnénɡ)的研究及應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的基本技術(shù)知識(shí)表示（KnowledgeRepresentation）狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞(wèicí)邏輯法…推理搜索（Searching&Reasoning）啟發(fā)式搜索、消解原理、不確定性推理…計(jì)算智能（ComputationalIntelligence）模糊計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算…構(gòu)成技術(shù)（系統(tǒng)與語言）產(chǎn)生式系統(tǒng)、LISP語言、Prolog語言…2022/12/149第九頁，共62頁。1問題(wèntí)求解問題(wèntí)的表示、分解、搜索、歸約等；進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號(hào)運(yùn)算求解；☆如下棋程序中，把復(fù)雜困難的問題(wèntí)分成一些較容易的子問題(wèntí)等技術(shù)，已經(jīng)發(fā)展成為搜索和問題(wèntí)歸約等人工智能基本技術(shù)，得到廣泛的應(yīng)用?！钗唇鉀Q的問題(wèntí)：人類具有的但尚不能明確表達(dá)的能力（如人的洞察能力）問題(wèntí)的原概念，在人工智能中稱為問題(wèntí)表示的選擇。2022/12/1410第十頁，共62頁。2邏輯推理與定理(dìnglǐ)證明通過對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作(cāozuò)來證明定理多種證明方法幾何定理證明的“吳氏方法”☆邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一。探索一些新的方法，把注意力集中在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)事實(shí)上，重視可信的證明，在出現(xiàn)新信息時(shí)能適時(shí)修正這些證明。定理證明在人工智能方法的研究中是一個(gè)極其重要的論題。2022/12/1411第十一頁，共62頁。3自動(dòng)(zìdòng)程序設(shè)計(jì)根據(jù)不同目的描述來編寫的計(jì)算機(jī)程序促進(jìn)人工智能系統(tǒng)的發(fā)展★自動(dòng)程序設(shè)計(jì)：自動(dòng)程序設(shè)計(jì)是人工智能的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。在某種意義上講，編譯程序就是在做“自動(dòng)程序設(shè)計(jì)”的工作。

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。

對(duì)程序設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問題，先產(chǎn)生一個(gè)容易的有錯(cuò)誤(cuòwù)的解，然后再修改完善的做法，一般要比要求第一個(gè)解就完全沒有錯(cuò)誤(cuòwù)的做法有效得多。2022/12/1412第十二頁，共62頁。4專家系統(tǒng)(zhuānjiāxìtǒnɡ)☆專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域的人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決該領(lǐng)域內(nèi)的復(fù)雜問題。如：用戶與專家系統(tǒng)的“咨詢對(duì)話”☆如何表達(dá)和運(yùn)用專家知識(shí)是發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵☆專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序最本質(zhì)的區(qū)別：※要解決的問題一般(yībān)沒有算法解※經(jīng)常是在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上進(jìn)行決策。※專家系統(tǒng)可以解決的問題一般(yībān)包括解釋、預(yù)測(cè)、診斷、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)、控制等。2022/12/1413第十三頁，共62頁。5機(jī)器(jīqì)學(xué)習(xí)★機(jī)器學(xué)習(xí)：☆學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲取知識(shí)的基本手段，是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過程，其內(nèi)部表現(xiàn)為新知識(shí)結(jié)構(gòu)的不斷建立和修改，而外部表現(xiàn)為性能的改善?！顧C(jī)器的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究中最突出和最重要的一個(gè)方面?！钭詣?dòng)獲取新的事實(shí)(shìshí)及新的推理算法是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。2022/12/1414第十四頁，共62頁。6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)★人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：☆傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不能解決基于邏輯思維的知識(shí)(zhīshi)處理，無法求解信息不完整、不確定性的模糊問題?！钛芯拷Y(jié)果證明：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更有效地處理直覺和形象思維信息?！钅壳埃窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識(shí)別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動(dòng)控制、信息處理、機(jī)器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用?！钤谀撤N意義上講，編譯程序就是在做“自動(dòng)程序設(shè)計(jì)”的工作。2022/12/1415第十五頁，共62頁。7機(jī)器人學(xué)☆機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)和實(shí)現(xiàn)☆機(jī)器人目標(biāo)動(dòng)作序列的規(guī)劃方法☆操作機(jī)器人程序(chéngxù)的研究☆機(jī)器人視覺、觸覺、聽覺、力覺和控制2022/12/1416第十六頁，共62頁。8模式識(shí)別(móshìshíbié)☆模式識(shí)別是研究(yánjiū)計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界的感知能力的學(xué)科?！钇?，模式識(shí)別中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的有效應(yīng)用：手寫字符識(shí)別、汽車牌照識(shí)別、指紋識(shí)別、語音識(shí)別。2022/12/1417第十七頁，共62頁。9智能(zhìnénɡ)控制☆智能控制是驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程(guòchéng)，是自動(dòng)控制發(fā)展的最新方向，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域?！钅壳?，智能控制研究的六大領(lǐng)域：智能機(jī)器人規(guī)劃與控制、智能過程(guòchéng)規(guī)劃、智能過程(guòchéng)控制、專家控制系統(tǒng)、語音控制、智能儀器。2022/12/1418第十八頁，共62頁。10智能(zhìnénɡ)CAD☆智能CAD（ICAD）系統(tǒng)把專家系統(tǒng)等人工智能技術(shù)與優(yōu)化設(shè)計(jì)、有限元分析、計(jì)算機(jī)三維造型技術(shù)等結(jié)合起來，各取所長(zhǎng)，盡可能使計(jì)算機(jī)參與設(shè)計(jì)方案決策、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、性能分析、圖形處理等設(shè)計(jì)全過程?！領(lǐng)CAD的特征：擁有解決設(shè)計(jì)問題的知識(shí)庫(kù)；具有選擇知識(shí)、協(xié)調(diào)工程(gōngchéng)數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形庫(kù)等資源共同完成設(shè)計(jì)任務(wù)的推理決策機(jī)制。2022/12/1419第十九頁，共62頁。常用的問題表示方法有：狀態(tài)空間法、謂詞邏輯法、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架。6.2.1狀態(tài)空間法StateSpaceRepresentation問題求解技術(shù)主要是兩個(gè)(liǎnɡɡè)方面：?jiǎn)栴}的表示求解的方法狀態(tài)空間法狀態(tài)（state）算符（operator）狀態(tài)空間方法6.2知識(shí)(zhīshi)的表示方法2022/12/1420第二十頁，共62頁。問題狀態(tài)(zhuàngtài)描述定義狀態(tài)：描述某類不同事物間的差別(chābié)而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。算符：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。問題的狀態(tài)空間：是一個(gè)表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即三元狀態(tài)（S，F(xiàn)，G）。2022/12/1421第二十一頁，共62頁。2.狀態(tài)空間(kōngjiān)表示概念詳釋例如下棋、迷宮(mígōng)及各種游戲。OriginalStateMiddleStateGoalState2022/12/1422第二十二頁，共62頁。123123123312312312初始(chūshǐ)棋局目標(biāo)(mùbiāo)棋局例:三數(shù)碼(shùmǎ)難題（3puzzleproblem）2022/12/1423第二十三頁，共62頁。狀態(tài)空間表示(biǎoshì)舉例產(chǎn)生式系統(tǒng)（productionsystem）一個(gè)總數(shù)據(jù)庫(kù)：它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息隨著應(yīng)用情況的不同，這些數(shù)據(jù)庫(kù)可能(kěnéng)簡(jiǎn)單，或許復(fù)雜。一套規(guī)則：它對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作運(yùn)算。每條規(guī)則由左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件以及右部描述規(guī)則應(yīng)用時(shí)所完成的動(dòng)作。一個(gè)控制策略：它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)的終止條件滿足時(shí)，就停止計(jì)算。2022/12/1424第二十四頁，共62頁。狀態(tài)(zhuàngtài)空間表示舉例例：猴子(hóuzi)和香蕉問題2022/12/1425第二十五頁，共62頁。用一個(gè)四元表列（W，x，Y，z）來表示這個(gè)(zhège)問題狀態(tài).這個(gè)問題的操作（算符）如下(rúxià)：goto（U）表示猴子走到水平位置U或者用產(chǎn)生式規(guī)則表示為 （W，0，Y，z）goto（U）（U，0，Y，z）解題(jiětí)過程2022/12/1426第二十六頁，共62頁。pushbox（V）猴子把箱子推到水平(shuǐpíng)位置V，即有 （W，0，W，z）pushbox（V）（V，0，V，z）climbbox猴子(hóuzi)爬上箱頂，即有 （W，0，W，z）climbbox（W，1，W，z）grasp猴子(hóuzi)摘到香蕉，即有 （c，1，c，0）grasp（c，1，c，1）

該初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列為

{goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}2022/12/1427第二十七頁，共62頁。(b，1，b，0)（U，0，b，0）（V，0，V，0）（c，1，c，0）（U，0，V，0）（c，1，c，1）（a，0，b，0）目標(biāo)狀態(tài)goto（U）goto（U）U=b，climbboxgoto（U）U=bpushbox（V）猴子和香蕉問題的狀態(tài)空間圖goto（U）U=V2022/12/1428第二十八頁，共62頁。猴子和香蕉問題自動(dòng)(zìdòng)演示：

猴子香蕉箱子

猴子香蕉箱子

Ha!Ha!2022/12/1429第二十九頁，共62頁。6.2.2謂詞(wèicí)邏輯法邏輯(luójí)語句；形式語言1謂詞演算1.語法和語義基本符號(hào)謂詞符號(hào)、變量符號(hào)、函數(shù)符號(hào)、常量符號(hào)、括號(hào)和逗號(hào)原子公式連詞和量詞(Connective&Quantifiers)連詞與及合?。╟onjunction)或及析?。╠isjunction）蘊(yùn)涵（Implication）非（Not）量詞全稱(quánchēnɡ)量詞（UniversalQuantifiers)存在量詞(ExistentialQuantifiers)2022/12/1430第三十頁，共62頁。原子公式的的定義：用P(x1，x2，…，xn)表示一個(gè)n元謂詞公式，其中P為n元謂詞，x1,x2,…，xn為客體變量或變?cè)?。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做謂詞演算的原子公式，或原子謂詞公式。分子謂詞公式可以用連詞(liáncí)把原子謂詞公式組成復(fù)合謂詞公式，并把它叫做分子謂詞公式。合適公式（WFF，well-formedformulas）合適公式的遞歸定義合適公式的性質(zhì)合適公式的真值等價(jià)（Equivalence)謂詞(wèicí)公式2022/12/1431第三十一頁，共62頁。置換(zhìhuàn)與合一置換概念假元推理全稱化推理綜合推理定義就是在該表達(dá)式中用置換項(xiàng)置換變量性質(zhì)(xìngzhì)可結(jié)合的不可交換的合一（Unification)合一：尋找項(xiàng)對(duì)變量的置換，以使兩表達(dá)式一致?？珊弦唬喝绻粋€(gè)置換s作用于表達(dá)式集{Ei}的每個(gè)元素，則可以用{Ei}s來表示置換例的集。我們稱表達(dá)式集{Ei}是可合一的。2022/12/1432第三十二頁，共62頁。6.2.3產(chǎn)生(chǎnshēng)式規(guī)則（ProductionRule）產(chǎn)生式規(guī)則（ProductionRule）是根據(jù)客觀世界中各客體之間都存在依賴關(guān)系的實(shí)質(zhì)而形成的，是當(dāng)前智能系統(tǒng)中最常用的知識(shí)表示方法之一。用產(chǎn)生式規(guī)則表示的知識(shí)是一種過程型知識(shí)，它主要描述如何應(yīng)用其他知識(shí)進(jìn)行推理的過程，即專家在推理過程中所使用的原理(yuánlǐ)和規(guī)則。由它表示知識(shí)所構(gòu)成的知識(shí)庫(kù)稱為產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)，由產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)構(gòu)成的系統(tǒng)稱為產(chǎn)生式系統(tǒng)。2022/12/1433第三十三頁，共62頁。產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成：規(guī)則(guīzé)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、控制策略。2022/12/1434第三十四頁，共62頁。確定性知識(shí)的表示：

IF（前提條件）THEN（結(jié)論）；其中，結(jié)論也稱為操作，當(dāng)前提條件滿足時(shí)，則執(zhí)行某一操作。產(chǎn)生式規(guī)則(guīzé)還可以用來表示不確定或不完備的知識(shí)。給前提條件和規(guī)則(guīzé)本身賦予一定的信度值，在推理的同時(shí)，信度值以某種預(yù)定的方式進(jìn)行傳播，最后得到的結(jié)論也帶有一個(gè)信度值，它表示該結(jié)論成立的可信程度。不確定（或不完備）知識(shí)的表示：IF前提條件（信度）THEN結(jié)論（信度）2022/12/1435第三十五頁，共62頁。規(guī)則的三要素：前提、結(jié)論和信度信度是不精確(jīngquè)推理的依據(jù)，在推理過程中按某種計(jì)算方式傳播。2022/12/1436第三十六頁，共62頁。6.2.4語義網(wǎng)絡(luò)(wǎngluò)語義網(wǎng)絡(luò)從數(shù)學(xué)意義(yìyì)上講，就是對(duì)知識(shí)的圖解表示方法，是一種帶有標(biāo)記的有向圖，由節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)之間的弧線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示物理實(shí)體、概念和狀態(tài)?；【€表示它們之間的關(guān)系?；居^點(diǎn)：

☆認(rèn)為記憶是由概念的聯(lián)系實(shí)現(xiàn)的，如果用圖來描述，就形成了表示“事”和“物”相互關(guān)系的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，即語義網(wǎng)絡(luò)。

☆一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)由若干以有向圖表示的三元組（節(jié)點(diǎn)1，弧，節(jié)點(diǎn)2）連接而成。

☆用這些節(jié)點(diǎn)和弧可以把一些獨(dú)立的知識(shí)組織成巨大的網(wǎng)絡(luò)形式，并能從網(wǎng)絡(luò)知識(shí)結(jié)構(gòu)中組合出新的知識(shí)。2022/12/1437第三十七頁，共62頁。語義網(wǎng)絡(luò)的推理是通過繼承和匹配完成(wánchéng)的。語義網(wǎng)絡(luò)能較好地表示對(duì)象之間的繼承和變異的概念。語義網(wǎng)絡(luò)適合于表示推理、聯(lián)想、歸納等邏輯概念。2022/12/1438第三十八頁，共62頁。6.2.5框架(kuànɡjià)1975年，Minsky在語義網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，針對(duì)人們?cè)诶斫馇榫?、故事時(shí)提出的心理學(xué)模型，論證的是思想而不是具體實(shí)施。

框架是一種通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適于表達(dá)多種類型的知識(shí)，是廣泛用于人工智能系統(tǒng)中的知識(shí)表示形式。

基本觀點(diǎn)：人腦已經(jīng)存儲(chǔ)有大量的典型情景（框架），當(dāng)人們面臨新的情景時(shí)，就從記憶中選擇一個(gè)稱作框架的基本知識(shí)結(jié)構(gòu)與之相匹配，然后依照(yīzhào)新的情景進(jìn)行加工、修改和補(bǔ)充，形成新的知識(shí)2022/12/1439第三十九頁，共62頁。6.2.5框架(kuànɡjià)一個(gè)框架（Frame）由框架名和一組槽（Slots）構(gòu)成（若干節(jié)點(diǎn)和關(guān)系統(tǒng)稱為槽）。因此框架是一個(gè)多叉樹結(jié)構(gòu)。

一個(gè)框架可以通過其槽中所含下一級(jí)框架的名稱與下一級(jí)框架相連，構(gòu)成樹狀結(jié)構(gòu)的框架系統(tǒng)。對(duì)一個(gè)待求解的問題而言，它可以分解為若干個(gè)子問題，而子問題又可再分為若干子問題。因此，框架系統(tǒng)可用于表達(dá)任何復(fù)雜的問題。

知識(shí)(zhīshi)從大的框架依次到小的框架（槽）分層進(jìn)行描述，它在表示知識(shí)(zhīshi)的過程中自然形成一個(gè)層次，使得對(duì)知識(shí)(zhīshi)的描述既可以很概括、抽象，又可以很具體、詳細(xì)。2022/12/1440第四十頁，共62頁。6.2.6其他(qítā)方法劇本（Script）表示劇本是框架的一種特殊形式(xíngshì)，它用一組槽來描述某些事件的發(fā)生序列。過程（Procedure）表示過程式表示就是將有關(guān)某一問題領(lǐng)域的知識(shí)，連同如何使用這些知識(shí)的方法，均隱式地表達(dá)為一個(gè)求解問題的過程。2022/12/1441第四十一頁，共62頁。知識(shí)(zhīshi)的利用符號(hào)性知識(shí)利用的最主要形式是推理，推理機(jī)是智能(zhìnénɡ)系統(tǒng)必不可少的一個(gè)構(gòu)件。

推理機(jī)的基本任務(wù)是在一定的控制策略指導(dǎo)下，搜索知識(shí)庫(kù)中可用的知識(shí)，與數(shù)據(jù)庫(kù)匹配，產(chǎn)生或論證新的事實(shí)。一、推理機(jī)的基本性能★高效率的搜索和匹配機(jī)制★可控制性☆內(nèi)部動(dòng)態(tài)控制：限制搜索的寬度和深度，使其既完備又收斂。

☆外部動(dòng)態(tài)控制：允許外部中斷，并接受外部控制，能進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)保護(hù)和設(shè)置返回點(diǎn)。★可觀測(cè)性：控制系統(tǒng)應(yīng)具有靈活的接口與用戶交流信息?！飭l(fā)性：能在不確定、不完全的知識(shí)環(huán)境下工作，能夠在信息不充分的條件下進(jìn)行試探性求解。2022/12/1442第四十二頁，共62頁。二、控制策略什么是控制策略？

推理方法研究的是前提與結(jié)論之間的種種邏輯關(guān)系及其信度傳遞的規(guī)律；而控制策略就是指導(dǎo)從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行的搜索。為什么要采用控制策略？

為了使系統(tǒng)更有效、更靈活地利用對(duì)象級(jí)知識(shí)；從問題(wèntí)求解的角度講，是為了限制和縮小搜索空間?？刂撇呗允侨斯ぶ悄艿暮诵膯栴}(wèntí)。2022/12/1443第四十三頁，共62頁。三、推理方法的分類(fēnlèi)在知識(shí)集合上進(jìn)行各種推理是知識(shí)利用的最重要形式之一，其主要特征表現(xiàn)為前提與結(jié)論之間的邏輯關(guān)系。按標(biāo)準(zhǔn)的不同，推理方法可作以下劃分：★從方式上分：演繹推理、歸納推理。

演繹推理：從已知的判斷出發(fā)，通過演繹推出結(jié)論的一種推理方式。結(jié)論蘊(yùn)涵在已知的判斷中，是一種由一般到個(gè)別的推理。

歸納推理：是由一類事物的大量事例推出該類事物普遍規(guī)律的一種推理方法。先從已知事實(shí)中猜測(cè)一個(gè)結(jié)論，而后對(duì)該結(jié)論的正確性加以證明確認(rèn)。如：枚舉法、類比法、統(tǒng)計(jì)法等。

★從確定性上分：精確(jīngquè)推理、不精確(jīngquè)推理。

★從單調(diào)性上分：?jiǎn)握{(diào)推理、非單調(diào)推理。2022/12/1444第四十四頁，共62頁。幾個(gè)(jǐɡè)人工智能(1)

://中國(guó)(zhōnɡɡuó)人工智能網(wǎng)人工智能研究者俱樂部(3)

://MITAILab.(4)

://AAAI(5)://IEEECISociety2022/12/1445第四十五頁，共62頁。專家系統(tǒng)(expertsystem)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之一定義：是一個(gè)(yīɡè)含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。6.3專家系統(tǒng)(zhuānjiāxìtǒnɡ)2022/12/1446第四十六頁，共62頁。推理機(jī)根據(jù)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)和用戶提供的事實(shí)，不斷由已知前提推出未知結(jié)論，并把這些(zhèxiē)結(jié)論納入工作存儲(chǔ)空間，作為已知的新的事實(shí)繼續(xù)進(jìn)行推理，從而把被求解的問題由未知狀態(tài)轉(zhuǎn)換為已知狀態(tài)的過程。

知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)是專家系統(tǒng)的核心部分。

一種專家系統(tǒng)的好與差，主要取決于如何建立強(qiáng)大的知識(shí)庫(kù)和采用什么樣的推理算法。專家系統(tǒng)的工作(gōngzuò)過程2022/12/1447第四十七頁，共62頁?！锞哂袉l(fā)性

用啟發(fā)方法幫助人們找出關(guān)于解決問題的一種提示或經(jīng)驗(yàn)估計(jì)。

★具有透明性

能解釋本身的推理過程和作出的決定，能回答(huídá)用戶提出的問題。

★具有靈活性

具有總結(jié)規(guī)則、發(fā)現(xiàn)問題的自學(xué)習(xí)功能。

★具有處理不確定知識(shí)的能力

能利用客觀世界中不確定的因果關(guān)系和不精確推理來得出近乎合理的結(jié)論。專家系統(tǒng)(zhuānjiāxìtǒnɡ)的特點(diǎn)2022/12/1448第四十八頁，共62頁。一般(yībān)應(yīng)用程序 專家系統(tǒng)把問題求解的知識(shí)隱含地編入程序(chéngxù)把知識(shí)組織為兩級(jí)：數(shù)據(jù)級(jí)和程序(chéngxù)級(jí)。把其應(yīng)用領(lǐng)域的問題(wèntí)求解知識(shí)單獨(dú)組成一個(gè)實(shí)體。即為知識(shí)庫(kù)。將知識(shí)組織成三級(jí)；數(shù)據(jù)、知識(shí)庫(kù)和控制。一般應(yīng)用程序與專家系統(tǒng)的區(qū)別：2022/12/1449第四十九頁，共62頁。任務(wù)通過對(duì)過去和現(xiàn)在已知狀況的分析，推斷未來可能發(fā)生的情況特點(diǎn)數(shù)據(jù)量很大，常不準(zhǔn)確、有錯(cuò)誤、不完全能從不完全的信息中得出解釋，并能對(duì)數(shù)據(jù)做出某些假設(shè)推理過程可能很復(fù)雜(fùzá)和很長(zhǎng)例子語音理解、圖象分析、系統(tǒng)監(jiān)視、化學(xué)結(jié)構(gòu)分析和信號(hào)解釋等1.解釋(jiěshì)專家系統(tǒng)expertsystemforinterpretation2022/12/1450第五十頁，共62頁。任務(wù)通過對(duì)已知信息和數(shù)據(jù)的分析與解釋，確定它們的涵義。特點(diǎn)系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化，且可能(kěnéng)是不準(zhǔn)確和不完全系統(tǒng)需要有適應(yīng)時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)模型例子有氣象預(yù)報(bào)、軍事預(yù)測(cè)等2.預(yù)測(cè)(yùcè)專家系統(tǒng)(expertsystemforprediction)2022/12/1451第五十一頁，共62頁。任務(wù)根據(jù)觀察到的情況(數(shù)據(jù))來推斷出某個(gè)對(duì)象機(jī)能失常(即故障)的原因特點(diǎn)能夠了解被診斷(zhěnduàn)對(duì)象或客體各組成部分的特性以及它們之間的聯(lián)系能夠區(qū)分一種現(xiàn)象及其所掩蓋的另一種現(xiàn)象能夠向用戶提出測(cè)量的數(shù)據(jù)，并從不確切信息中得出盡可能正確的診斷(zhěnduàn)例子有醫(yī)療診斷(zhěnduàn)等3.診斷(zhěnduàn)專家系統(tǒng)(expertsystemfordiagnosis)2022/12/1452第五十二頁，共62頁。任務(wù)尋找出某個(gè)能夠(nénggòu)達(dá)到給定目標(biāo)的動(dòng)作序列或步驟特點(diǎn)從多種約束中得到符合要求的