人工智能思维导图
2023-12-14 21:18:46 0 举报AI智能生成
人工智能导论期末复习
作者其他创作
大纲/内容
知识库（Knowledge Base）： 包含领域专家的知识，以规则、事实、图形等形式表示。
推理机（Inference Engine）： 根据知识库中的规则执行推理，生成问题解决的结果。
用户界面（User Interface）： 用户与专家系统进行交互的界面。
基本结构
开发者： Edward Shortliffe 和其团队。
基础理念： 基于规则的专家系统，使用产生式规则表示知识。
专家系统 MYCIN
CLIPS
Drools
Jess
Prolog
Expert System Development Environment (ESDE)
Exsys Corvid
Java Expert System Shell (JESS)
IBM Operational Decision Manager (ODM)
开发工具
专家系统
机器翻译是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的任务
主要任务： 翻译源语言到目标语言，可以是单句、段落或整篇文章。
方法： 统计机器翻译（SMT）、神经机器翻译（NMT）等。
机器翻译
对话系统旨在使计算机能够理解和生成人类对话。
主要任务： 自动问答、对话交互、智能助手等。
组成部分： 语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等。
对话系统
文本生成是指计算机根据给定的上下文生成新的文本。
主要任务： 生成摘要、文章、对话回复、创作等。
方法： 递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、预训练语言模型（如GPT）等。
文本生成
自然语言处理
感知（Perception）： 智能体通过传感器感知环境，获取信息。
推理（Reasoning）： 智能体进行决策和推理，基于感知和内部知识。
行动（Action）： 智能体执行行动，影响环境。
智能体结构
描述： 一种用于多智能体之间通信的协议或语言。
特点： 允许智能体传递信息、请求行动，并协调活动。
例子： KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）、FIPA-ACL等。
智能体通信语言ACL
协调（Coordination）： 指多个智能体在执行各自任务时保持一致性。
协作（Collaboration）： 指多个智能体共同合作以达到一个共同的目标。
方法： 协商、分工合作、任务分配等。
协调与协作
具有在环境中移动能力的智能体。
应用领域： 机器人、自动驾驶车辆等。
挑战： 环境感知、路径规划、协同移动等。
移动智能体
多智能体系统
视觉感知： 使用摄像头和图像处理技术实现环境感知。
听觉感知： 利用麦克风和声音处理技术识别声音。
触觉感知： 通过传感器获取环境物体的触觉信息。
智能感知技术
导航： 利用传感器和地图信息实现路径规划和避障。
规划： 使用算法规划机器人在环境中的行动。
智能导航与规划
控制： 使用反馈控制系统保持机器人在执行任务时的稳定性。
操作： 机器人可以执行复杂任务，如抓取、操纵物体。
智能控制与操作
情感模型： 使机器人能够识别和模拟人类情感。
情感交流： 通过语音、表情等方式与人类进行情感交互。
情感计算
学习能力： 机器人可以通过学习算法不断优化自身行为。
适应性： 具备适应环境变化和任务变化的能力。
智力发育
自然语言交互： 通过语音和自然语言处理实现与人的交互。
图像交互： 通过图像、表情等方式进行交互。
智能交互
机器人的智能技术
工业制造： 自动化生产线上的机器人执行任务。
服务机器人： 在医疗、餐饮、酒店等领域提供服务。
军事： 用于侦察、拆弹等危险任务。
智能机器人的应用
协作机器人： 机器人与人类共同工作，实现协同效应。
人工智能整合： 结合更先进的人工智能技术，提高智能机器人的认知水平。
个性化机器人： 针对特定任务或用户需求定制智能机器人。
智能机器人发展趋势
智能机器人
RDF（资源描述框架）： 描述资源之间关系的基础数据模型。
OWL（Web本体语言）： 用于定义和组织概念的语言，支持推理。
SPARQL（查询语言）： 用于在RDF数据上执行查询的语言。
RDF图： 数据以图的形式表示，节点表示资源，边表示关系。
层次模型
Web 1.0： 静态网页，以文档为主，用户主要是信息的消费者。
Web 2.0： 动态互动网页，用户参与度提高，社交媒体兴起。
Web 3.0（语义Web）： 强调数据的语义化，使机器能够更好地理解和使用信息。
Web技术演化
语义Web
本体是一种形式化的、共享的概念模型，用于表达特定领域的知识。
概念定义： 定义领域内的类别和实例。
属性定义： 描述实体之间的关系和特征。
关系定义： 规定实体之间的关联。
本体建模过程
本体知识管理
搜索引擎是一种通过自动程序检索互联网上的信息并将其展示给用户的系统。
爬取： 网络爬虫通过遍历互联网，将网页内容抓取到搜索引擎的数据库中。
索引： 将抓取的网页内容建立索引，以加速搜索过程。
检索： 用户输入查询后，搜索引擎通过索引匹配相关网页，并按相关性排序。
搜索引擎工作原理
PageRank： Google的排名算法，基于页面的链接结构。
TF-IDF： 词频-逆文档频率，衡量词语在文档中的重要性。
机器学习： 使用机器学习算法进行个性化搜索和结果排序。
搜索引擎算法
搜索引擎
知识图谱是一种表示实体之间关系的图形化结构，用于组织和表示知识。
定义
实体（Entity）： 表示现实世界中的对象或概念。
属性（Property）： 描述实体的特征或关系。
关系（Relationship）： 连接实体之间的关联。
架构
数据抽取： 从结构化和非结构化数据中抽取实体、属性和关系。
实体链接： 将抽取的实体与已有知识图谱中的实体进行关联。
关系抽取： 从文本中提取实体之间的关系。
构建
语义搜索： 提供更精准的搜索结果。
智能推荐： 基于用户兴趣和关系推荐相关内容。
智能问答： 通过知识图谱回答用户提出的问题。
智能助手： 基于图谱的虚拟助手，理解和执行用户指令。
应用
知识图谱
集体智能指的是多个个体或组织通过协同合作，形成一种集体的智慧和能力，超越了单个个体的智力水平。
社群智能是一种集体智能的形式，发生在社群或群体层面，成员通过互动和协作来产生集体智慧。
例子： 开源软件开发社群、在线协作平台、社交媒体群体等。
社群智能
全球脑是一种超越个体大脑的概念，指的是全球人类社会形成的庞大网络，通过信息和知识的交流形成的巨大智慧网络。
利用全球互联网和信息通信技术，将全球人类连接成一个巨大的信息处理系统。
全球脑
集体智能
互联网智能
大数据智能利用大规模数据集进行分析和学习，以提取有用的模式和知识，用于支持智能决策和应用。
特点： 结合机器学习和大数据技术，处理庞大、复杂的数据集。
大数据智能
脑科学： 研究大脑的结构、功能和行为，以揭示认知、感知和学习等神经机制。
类脑研究： 通过理解脑科学的原理，将这些原理应用于人工智能和类脑智能的研究中。
脑科学与类脑研究
神经形态芯片是一种模拟神经元和突触结构的芯片，旨在模拟人脑的神经网络。
应用： 用于实现类脑智能、神经网络计算，具备并行处理和能效优势。
例子： IBM的TrueNorth芯片、神经形态处理器等。
神经形态芯片
类脑智能
人工智能是指机器通过学习和适应，能够执行类似人类智能的任务
早期计算机智能研究
引入机器学习和神经网络的发展
当代人工智能的兴起
历史
数据挖掘
模式识别
人工智能的应用
绪论
谓词逻辑是一种常用于知识表示的形式化语言，它用于描述关于世界的陈述和关系。
设P(x)表示x喜欢学习。量化为∀x P(x)，表示对于所有个体x，P(x)为真。
谓词逻辑表示法
由前提和结论组成的规则，通常写作“IF 条件 THEN 结果”。例子：IF 温度高 THEN 打开空调。
产生式表示法
代表实体（对象、概念）的点。
例子：人、动物、城市。
节点
代表实体之间的关系。
例子：工作在、属于、是朋友。
边
语义网络表示法
一个简单的框架表示法，表示“汽车”这个概念：[汽车] - 品牌: Toyota - 颜色: 蓝色 - 发动机类型: 汽油
框架表示法
状态空间表示法
知识表示
深度优先搜索
宽度优先搜索
盲目搜索
一种评估当前状态与目标状态之间距离或代价的函数。提供对解决方案的估计，用于指导搜索。
启发式函数
用于评估状态的价值，通常是启发式函数的一部分。
估价函数
结合实际代价和启发式估计，选择最有希望的路径。
公式：f(n)=g(n)+h(n)，其中 f(n)是总代价，g(n)是从初始状态到状态 n的实际代价， h(n)是启发式函数估计的代价。
A*搜索算法
启发式搜索
代表当前轮到最大玩家（Max Player）行动的节点。
在其子节点中选择最大值。
极大值节点
代表当前轮到最小玩家（Min Player）行动的节点。
在其子节点中选择最小值。
极小值节点
极小极大搜索
通过递归地搜索博弈树，选择最大化最小化值的行动。
考虑到对手的最优反应，追求最优策略。
极小极大搜索（Minimax）
优化极小极大搜索，减少不必要的搜索。
利用上下界值（alpha和beta）进行剪枝。
Alpha-Beta剪枝
博弈搜索算法
博弈搜索
搜索算法
自动推理是指计算机系统通过应用逻辑和规则来从已知事实中推导出新的结论的过程。
主张命题，即我们希望从前提中得出的结论。
中项命题，它在前提的两个部分中都出现，并连接着前提和结论。
两个前提命题，其中一个与中项在第一个前提中相连，另一个在第二个前提中相连。
三段论推理
自然演绎推理依赖于个体的常识和直观认知，而不是形式逻辑的规则。
基于常识
不受形式逻辑的约束，具有更宽泛的适用性。
非形式化
结论可能受到个体主观看法和经验的影响。
主观性
自然演绎推理
归结是一种基于逻辑的推理规则，它通过合并两个子句来得出新的子句。
归结规则
子句是一个逻辑表达式，它可以是一个事实或规则的陈述。
子句
归结的目标是找到一个空子句，即一个永真命题，从而证明所需的结论。
目标
归结演绎推理
产生式是一种规则形式，描述了系统中的某种状态、动作或推理步骤。
产生式
所有产生式的集合，构成了系统的知识库。
规则库
系统在推理过程中使用的临时存储区域，存储当前状态和中间结果。
工作内存
产生式系统
自动推理
用于构建决策树的经典算法，基于信息熵进行特征选择。
ID3算法
用于关联规则挖掘，发现数据中的频繁项集。
Apriori算法
基于贝叶斯理论，用于构建概率图模型。
贝叶斯推断
归纳学习
利用不同领域的相似性进行学习和问题解决。
将一个领域的知识（源领域）映射到另一个领域（目标领域）中，发现二者之间的共同特征。
类比学习
用于建模线性关系的模型。
线性回归
用于分类问题的模型。
逻辑回归
通过定义超平面实现分类和回归。
支持向量机
使用树形结构进行分类和回归。
决策树
统计学习
将数据集划分为K个簇，每个簇以其质心为中心。
K均值聚类
通过逐步合并或分裂样本来构建聚类层次。
层次聚类
根据样本在空间中的密度划分聚类。
DBSCAN（基于密度的空间聚类）
基于数据的图表示，将聚类问题转化为图划分问题。
谱聚类
聚类
基于动作值函数（Q值）的强化学习算法，用于离散动作空间。
Q学习
将深度神经网络用于近似Q值，适用于复杂的状态和动作空间。
深度Q网络（DQN）
直接学习策略，通过梯度上升优化参数。
策略梯度方法
强化学习
进化计算
解决旅行商问题、调度问题等。
蚁群算法（Ant Colony Optimization）
优化问题、神经网络训练等。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization）
解决函数优化、路径规划等问题。
人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm）
群体智能
机器学习
输入层（Input Layer）： 接收输入特征的层。
隐藏层（Hidden Layer）： 位于输入层和输出层之间的一层或多层，进行特征的非线性变换。
输出层（Output Layer）： 产生模型的输出。
神经元（Neuron）： 神经网络中的基本单元，接收输入、进行加权求和和激活操作。
权重（Weight）： 连接输入和神经元的参数，表示输入对神经元的影响程度。
神经元与权重
前馈神经网络
卷积神经网络（CNN）： 用于图像处理和计算机视觉任务
长短时记忆网络（LSTM）： 一种改进的RNN结构，用于解决梯度消失问题
循环神经网络（RNN）： 用于处理序列数据，具有记忆性
深度学习
卷积层（Convolutional Layer）： 通过卷积操作提取图像特征。
池化层（Pooling Layer）： 降采样，减少数据维度。
全连接层（Fully Connected Layer）： 对提取的特征进行分类或回归
卷积神经网络
生成器（Generator）： 生成模型输入空间中的样本，试图生成与真实数据相似的样本。
判别器（Discriminator）： 区分生成器生成的样本和真实数据，试图将它们区分开。
对抗训练： 通过生成器和判别器的对抗学习，使生成器生成更逼真的数据，同时判别器更难以区分真实和生成的样本。
生成对抗网络
Q-learning： 基本的强化学习算法，用于学习值函数。
深度Q网络： 使用深度神经网络来估计Q值函数，适用于复杂的状态和动作空间。
经验回放： 存储并从以前的经验中学习，提高样本的效率和稳定性。
深度强化学习
人工神经网络与深度学习
人工智能
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