1.2.1 人工智慧的基本概念
- 人工智慧的基本概念
+ 智慧型：知識與智力的總和
知識：一切智慧型行為的基礎
智力：獲取知識和運用知識解決問題的能力
1.2.2 智慧型的特徵
- 感知能力
- 記憶與思維能力
+ 記憶能力：儲存感知到的和思維產生的知識
+ 思維能力：對記憶的資訊進行處理
※思維：邏輯思維（易形式化）、形象思維（直覺）、頓悟思維（靈感）
- 學習能力
- 行為能力：資訊的輸出
1.2.3 人工智慧的定義
- 人工智慧：用人工的方法在計算機上實現的智慧型；人使機器具有類似人的智慧型
- 人工智慧學科：研究如何構造智慧型機器或智慧型系統，以模擬延伸、擴充套件人類智慧型的學科
- 人工智慧的三大流派：符號主義（邏輯推理）、連線主義（神經網路）、行為主義（自適應）
- 圖靈測試：圖靈設計的用以說明人工智慧概念的測試（1950《計算機與智慧型》）
觀點：機器智慧型追求的是外部表現，不必拘泥於智慧型產生的過程
中文屋實驗：即是通過了圖靈測試，也不能說明機器具有智慧型
1.3.1 人工智慧的發展
萌芽時期（2023年以前）：三段論、歸納法……
形成時期（1956-1961）：2023年夏，達特莫斯大學兩個月的學術研討會，麥卡錫提出，成立了研究組織
發展時期（2023年以後）：人們對問題求解、博弈、定理證明、程式設計、機器視覺、自然語言理解等問題進行了深入了研究
1.4.1 人工智慧研究的基本內容
知識表示：將人類知識形式化或模型化（符號表示法、連線機制表示法）
機器感知：讓機器具有像人一樣的感覺（視覺、聽覺）
機器思維：對獲取的知識進行處理
機器學習：使機器具有類似人的學習能力
監督學習：將實際響應與正確響應做對比，以修正自己
強化學習：學習系統從環境中獲取知識，輸出乙個動作，並根據環境給出的【評價】調整自己的引數
無監督學習
機器行為：計算機的表達能力（說，寫字，畫畫……）
- 人工智慧核心課題（馬）
+ 知識的模型化和表示方法
+ 啟發式搜尋理論
+ 各種推理方法（演繹推理、規劃、常識性推理、歸納推理）
+ 人工智慧系統結構和語言
- 人工智慧主要應用領域（馬）
+ 自然語言理解
+ 資料庫的智慧型檢索：能理解自然語言、具有推理能力、擁有一定常識性知識以補充專業知識
+ 專家諮詢系統：主要採用基於規則的推理系統，關鍵問題是知識表示、應用、獲取技術
+ 定理證明
+ 博弈：主要是下棋程式，為搜尋策略和機器學習等研究提供了良好的實際背景
+ 機械人學
+ 自動程式設計
+ 組合排程問題：確定最佳排程或最佳組合的問題
+ 感知問題：主要是視覺和聽覺
人工智慧第一章 緒論
1 像人一樣思考 2 像人一樣行動 3 合理地思考 4 合理地行動 提倡的定義 合理地行動 圖靈測試 如果一位人類詢問者在提出一些書面問題以後，不能區分書面回答是來自人類還是計算機，那麼這台計算機通過了圖靈測試。通過完全的圖靈測試，計算機需具備以下能力 1 自然語言處理 2 知識表示 3 自動推理 ...
人工智慧導論 緒論
1956 年 正式提出人工智慧這個術語並把他當做一門新興科學的名稱。20 世紀三大科學技術成就 1.1.1 智慧型的概念 自然界的四大奧秘 對智慧型還沒有確切的定義，主要流派有 智慧型是知識與智力的總和。知識 是一切智慧型行為的基礎 智力 是指獲取知識並應用知識求解問題 1.1.2 智慧型的特徵 1...
第一章 緒論（筆記）
程式設計的實質是資料表示和資料處理。計算甲能夠求解的問題一般可以分為數值問題和非數值問題。1.3 1 資料是資訊的載體。2 資料可分為兩類 一類是整數 實數等數值資料 另一類是文字 聲音 圖形和影象等非數值資料。3 資料元素是資料的基本大小。構成資料元素大小的不可分割的最小單位是資料項。4 資料結構...