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一、绪论

智能是知识与智力的总和。

智能的特征：感知能力、记忆与思维能力、学习能力、行为能力（表达能力）。

人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。

知识表示：将人类知识形式化或者模型化。

知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。

人工智能研究的基本内容

1.机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。

2.机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。

3.机器学习（machine learning）：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。

4.机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。

5.知识表示：将人类知识形式化或者模型化。

人工智能的主要研究领域

1.自动定理证明

2.博弈

3.模式识别（pattern recognition）：研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。

4.机器视觉

5.自然语言理解

6.智能信息检索

7.数据挖掘与知识发现

8.专家系统

9.自动程序设计

10.机器人

11.组合优化问题

12.人工神经网络

13.分布式人工智能与多智能体：分布式人工智能系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中，具有交换信息和协同工作的能力。

14.智能控制

15.智能仿真

16.智能CAD（简称ICAD）就是把人工智能技术引入计算机辅助设计领域，建立智能CAD系统。

17.智能CAI就是把AI引入计算机辅助教学领域。

18.智能管理与智能决策

19.智能多媒体系统

20.智能操作系统

21.智能计算机系统

22.智能通信

23.智能网络系统

24.人工生命

二、知识表示

知识的概念

知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。 事实知识：有关问题环境的一些事物的知识。 规则知识：问题中与事物的行动、动作相关联的因果关系知识。 控制知识：问题的求解步骤、技巧性知识。 元知识：知识的知识，知识库中的高层知识使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等。

知识的特性

1.相对正确性：任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，在这种条件及环境下才是正确的。

2.不确定性：① 随机性引起的不确定性② 模糊性引起的不确定性③ 经验引起的不确定性④ 不完全性引起的不确定性

3.可表示性与可利用性

知识的表示

知识表示（knowledge representation）：将人类知识形式化或者模型化。

1.一阶谓词逻辑表示法

命题（proposition）：一个非真即假的陈述句。

 若命题的意义为真，称它的真值为真，记为 T。  若命题的意义为假，称它的真值为假，记为 F。  一个命题可在一种条件下为真，在另一种条件下为假。

命题逻辑：研究命题及命题之间关系的符号逻辑系统。

命题逻辑表示法：无法把它所描述的事物的结构及逻辑特征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。

谓词逻辑：允许表达无法用命题逻辑表达的命题。

谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)

个体 x1, x2,…, xn：某个独立存在的事物或者某个抽象的概念；个体可以是常量、变量、函数、谓词。 谓词名 P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系。

1.连接词（连词）

（1）﹁： “否定” （ negation ）或 “非”。 （2）∨： “析取”（disjunction）——或。 （3）∧： “合取”（conjunction）——与。 （4）→：“蕴含”(implication)或 “条件”(condition)。 （5）↔ ：“等价” （equivalence）或 “双条件”（bicondition）。 P↔Q: “P当且仅当Q”。

2. 量词

（1）全称量词（universal quantifier）（ x）：“对个体域中的所有（或任一个）个体 x ”。

（2）存在量词（existential quantifier）（ x）：“在个体域中存在个体 x ”。 全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。

3.谓词公式

4.量词的辖域

量词的辖域：位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的谓词公式。

约束变元与自由变元：辖域内与量词中同名的变元称为约束变元，不同名的变元称为自由变元。