大学计算机教程-计算与人工智能导论（第4版）课件 顾彦慧 第6-10章 知识表示与知识图谱-云计算与大数据

第6章知识表示与知识图谱6.1知识和知识表示6.2知识表示方法6.3知识图谱应用场景方法概述0103在专家系统、自然语言处理等领域，知识表示技术显著提升信息处理效率。知识表示方法通过符号化、结构化和形式化手段，将现实世界知识转化为计算机可处理的模型。02常见技术包括符号逻辑、语义网络及框架表示法，支持知识推理与高效检索。技术解析知识表示方法知识是人类智慧的结晶，涵盖各领域信息、经验、规律和技能。知识定义01020304将知识转化为计算机可处理形式，便于存储、检索、推理和应用。知识表示知识数量指数级增长，需有效表示方法系统存储、管理和利用。信息时代挑战提高存储效率、检索速度和推理能力，支持智能系统开发应用。知识表示作用概述知识是人类在实践与认知中积累的宝贵财富，涵盖对自然、社会及思维的规律性认知与经验总结。知识定义揭示客观世界事物间的本质联系，帮助人类理解自然法则、社会发展及思维运作机制。知识价值包含科学原理如万有引力定律，社会文化如节日习俗，个人技能如病因诊断，体现多维认知体系。知识构成010203概述：何谓知识知识分类概述知识依性质用途分为陈述性、程序性和策略性三类，分别对应事实认知、操作方法与策略选择。策略性知识提供学习与问题解决方法论，如通过任务优先级划分提升时间管理效能的实践策略。陈述性知识程序性知识描述客观事实与原理，回答"是什么"问题，如"珠峰为世界最高峰"的地理认知。指导具体操作流程，解答"怎么做"疑问，例如红烧肉制作的步骤分解与火候控制。概述：何谓知识何谓知识知识兼具客观规律与主观认知，通过实践积累并传承，形成系统关联的动态体系，推动社会持续发展。知识本质特征知识随时代演进不断更新，新发现与技术创新驱动其发展，兼具实用价值与科学严谨性，成为改造世界的强大工具。知识动态发展知识特点积累性和传承性知识是人类在长期的实践和探索中逐渐积累起来的。从古代的四大发明到现代的高科技成果,人类的知识不断丰富和扩展。同时,知识具有传承性,通过教育、书籍、文化等方式传递下去。系统性和关联性知识不是孤立的信息点,而是相互关联、形成体系的。各个学科领域的知识相互交叉、相互渗透,共同构成了人类对世界的认识。知识的系统性和关联性使得人们能够从整体上把握世界,更好地理解和解决复杂的问题。客观性与主观性并存知识在一定程度上反映了客观世界的规律和现象,具有客观性。知识的形成和理解也离不开人类的认知和思维活动,具有主观性。动态性和发展性知识不是一成不变的,随着人类对世界的认识不断深入和社会的不断发展,知识也在不断更新和演变。新的科学发现、技术创新和社会变革都会推动知识的发展。实用性和价值性知识具有实际的应用价值和社会意义。它可以帮助人们解决实际问题,提高生产效率,改善生活质量。知识的特点概述：知识表示01将人类知识转化为计算机可处理形式，通过符号、数据结构与模型编码，实现存储、检索、推理及应用功能。02构建高效知识呈现方式，支撑人工智能系统运行，需兼顾知识特性与应用场景，确保结构化与可操作性。03结合知识特征与AI需求，采用动态编码策略，确保逻辑自洽性、扩展性及推理效率，避免信息冗余。04知识表示需符合计算机存储运算特点，便于机器推理决策。知识表示定义核心目标设计原则便于机器理解和处理人工智能系统需要处理各种类型的知识，知识表示方法应能够有效地表示这些不同类型的知识。支持多种知识类型的表示知识表示需精准表达现实复杂性，涵盖不确定性、模糊性及动态性。具有良好的表达能力人工智能需持续获取并更新知识，知识表示方法应便于此。便于知识的获取和更新知识共享与重用提升AI效率，需优化知识表示方法支持。支持知识共享和重用概述：知识表示知识表示的方法01谓词逻辑、产生式、框架、语义网络、面向对象等方法，为知识处理提供多元途径。02脚本与状态空间表示法，适应特定场景，满足复杂知识结构的表达需求。知识表示法种类特定表示法应用知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法定义以数理逻辑为基础，通过谓词、个体词和量词描述事物属性及关系1接近⾃然语⾔表达⽅式类似⼈类语⾔，易于理解2精确性可进⾏形式化推理和证明3历史地位最早应⽤于⼈⼯智能的表⽰⽅法基础组成三要素1命题具有真假意义的陈述句"地球是⾏星"→Planet(Earth)2谓词描述个体性质或关系"x喜欢y"→Like(x,y)3谓词公式由谓词、连接词和量词组成∀x(Bird(x)→CanFly(x))知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法命题定义具有真假意义的陈述句本质特征可判断真伪（⾮真即假）命题表⽰⽅法单个谓词公式基本形式谓词名(个体)复合命题通过连接词组合多个简单命题⽰例解析1例6-1解析命题："地球是⾏星"表⽰：Planet(Earth)谓词Planet（表⽰"是⾏星"）个体常量Earth（表⽰"地球"）练习题判断以下哪些是命题："地球是⾏星""今天天⽓真好""请打开窗⼾""2+2=4"谓词定义描述个体的性质、状态或个体之间的关系结构组成•谓词名•个体（变元或常量）⼀般形式谓词名(个体1,个体2,...)1⼀元谓词描述单个个体的性质⽰例Student(⼩明)表⽰"⼩明是学⽣"2多元谓词描述多个个体间的关系⽰例Like(x,y)表⽰"x喜欢y"Father(x,y)表⽰"x是y的⽗亲知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法谓词公式构成由谓词符号、常量、变量、函数符号通过逻辑连接词和量词组合，形成表达复杂逻辑关系的复合命题结构。逻辑连接词构成否定¬、合取∧、析取∨、蕴含→、等价↔五种连接词，分别对应非、且、或、若则、当且仅当的逻辑关系。连接词含义运算规则否定（¬）对谓词进行否定¬P(x)与P(x)的真值相反合取（∧）表示“并且”P(x)∧Q(x)当且仅当P(x)和Q(x)同时为真时为真，否则为假析取（∨）表示“或者”P(x)∨Q(x)当且仅当P(x)和Q(x)至少一个为真时为真，当两者都为假时为假蕴含（→）表示“如果……那么……”P(x)→Q(x)当且仅当P(x)为真且Q(x)为假时为假，其他情况为真等价（↔）表示“当且仅当”P(x)↔Q(x)当且仅当P(x)和Q(x)真值相同（同真或同假）时为真，否则为假¬否定连接词含义"不是"、"⾮"运算规则¬P(x)与P(x)真值相反例6-3解析¬P表⽰"今天不是晴天"(P为"今天是晴天")∧合取连接词含义"并且"关系运算规则P∧Q仅当P和Q都为真时为真例6-3解析P∧Q表⽰"今天是晴天并且⽓温很⾼"真值表PQ¬PP∧Q真真假真真假假假假真真假假假真假∨析取连接词含义"或者"关系运算规则P∨Q仅当P和Q都为假时为假例6-3解析P∨R表⽰"今天是晴天或者今天是阴天"→蕴含连接词含义"如果...那么..."关系运算规则P→Q仅当P真Q假时为假例6-3解析P→Q表⽰"如果今天是晴天，那么⽓温很⾼"↔等价连接词含义"当且仅当"关系运算规则P↔Q仅当P和Q同真或同假时为真⽰例"今天是晴天当且仅当云量⼩于10%"∀全称量词含义"对于所有个体"，表⽰⼀类事物的普遍特征运算规则∀xP(x)当所有x使P(x)为真时为真⽰例∀x(Student(x)→Like(x,Math))表⽰"所有学⽣都喜欢数学"∃存在量词含义"存在某个个体"，强调特定个体的存在性运算规则∃xP(x)当⾄少⼀个x使P(x)为真时为真⽰例∃x(Student(x)∧GoodAt(x,Math))表⽰"存在⼀个学⽣擅⻓数学"量词对⽐表量词符号含义适⽤场景真值条件全称量词∀对于所有普遍规律所有个体满⾜条件存在量词∃存在⾄少⼀个特例存在⾄少⼀个个体满⾜条件谓词公示构建三步骤1步骤1：确定个体和谓词分析⽅法识别知识中的对象及描述其性质关系的词汇例6-5应⽤"所有的⻦都会⻜"中：•个体：各种⻦•谓词："是⻦（Bird）"和"会⻜（CanFly）"2步骤2：个体代⼊形成原⼦谓词公式操作⽅法将具体个体名称代⼊谓词的参数位置例6-5应⽤Bird(x)表⽰"x是⻦"CanFly(x)表⽰"x会⻜"3步骤3：使⽤连接词和量词组合原⼦公式操作原则根据知识的逻辑关系选择适当连接词量词选择指南•描述普遍规律→全称量词∀•描述存在现象→存在量词∃例6-5完整构建1.原⼦公式：Bird(x)，CanFly(x)2.逻辑关系：如果是⻦那么会⻜（蕴含关系）3.量词选择：所有⻦（全称量词）4.最终公式：∀x(Bird(x)→CanFly(x))问题表⽰“有些动物是哺乳动物且⽣活在陆地上”分析过程1确定知识类型存在现象陈述（适合存在量词）2识别逻辑关系并列关系（同时满⾜多个条件）3选择适当连接词合取连接词∧公式解析∃x(Animal(x)∧Mammal(x)∧LiveOnLand∃x"存在⼀个x"Animal(x)"x是动物"Mammal(x)"x是哺乳动物"LiveOnLand(x)"x⽣活在陆地上"与全称量词公式的对⽐存在量词强调"⾄少⼀个"，⽆需涵盖全部全称量词要求"所有个体"都满⾜条件问题表⽰"如果⼀个⼈是医⽣，那么他具有医学学位并且在医院⼯作"分析过程1多条件组合前提条件（是⼈且是医⽣）+结论（有学位且在医院⼯作）2嵌套关系全称量词范围内的蕴含关系，结论包含合取关系公式解析∀x(Person(x)∧Doctor(x)→HasMedicalDegree(x)∧WorkInHospital(x))公式结构分层展⽰外层全称量词∀x中层蕴含关系（前提→结论）内层前提合取关系（Person∧Doctor）内层结论合取关系（HasDegree∧WorkInHospital）公式可读性提升技巧•适当添加括号明确优先级•使⽤换⾏分隔不同层次•添加注释说明各部分含义知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法量词功能解析全称量词∀表示命题对所有个体成立，存在量词∃表示命题对至少一个个体成立，二者协同增强表达能力。运算规则应用否定取反命题真值，合取需两命题同真，析取存一真即真，蕴含仅在前提真结论假时为假，等价要求真值相同。通过明确谓词与逻辑连接词，确保知识描述无歧义，支持严格推理，结论准确可靠。01适用于数学、物理及人工智能等领域，不依赖特定场景，适应性强，应用范围广泛。02结构规则明确，公式含义确切，便于理解与验证，支持逻辑推理验证知识正确性。03支持归结推理、自然演绎等方法，可自动化处理定理证明与复杂问题诊断任务。04一阶逻辑优点通用领域适用语法语义清晰推理机制多样知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法知识表示的方法：一阶谓词逻辑表示法难以准确表达模糊概念与不确定性知识，如“天气较热”等动态或常识性内容。模糊知识局限需专业知识工程师手工构建，耗时耗力，对领域深度理解与逻辑能力要求高。知识获取难度大规模推理任务易引发计算资源瓶颈，时间复杂度与资源消耗问题突出。计算复杂度高固定表达方式缺乏灵活性，难以应对需动态调整的知识表示与实时变化场景。动态适应不足知识表示的方法：产生式表示法0120世纪40年代，美国数学家波斯特首倡，奠定基础理论。产生式概念起源0270年代起，人工智能领域广泛采纳，纽厄尔与西蒙贡献卓著。产生式应用历程03模拟人类问题解决策略，推动专家系统发展。专家系统中的角色04自然语言处理、机器学习等多领域持续演进，应用广泛。跨领域影响产生式以“前提→结论”形式表示知识，满足条件可推导结论或执行动作，支持确定性与不确定性知识表达。产生式定义01蕴含式仅表达精确逻辑关系，真值二元；产生式可融合置信度参数，如“绿脓杆菌识别（0.6）”体现知识模糊性。与蕴含式差异02产生式通过条件组合描述动态规则，如微生物鉴定案例，而蕴含式受限于非连续的布尔判断框架。知识表示类型03知识表示的方法：产生式表示法基于确定性事实知识，以四元组结构描述对象属性或关系，包含置信度参数量化可信程度。产生式表示法定义01对象属性结构为（对象，属性，值，置信度），关系结构为（关系，对象1，对象2，置信度），均需明确数值范围。四元组结构解析02知识表示的方法：产生式表示法产生式基本形式确定性规则知识形式：IFPTHENQ⽰例：如果动物有⽑发，那么它是哺乳动物IF动物有⽑发

THEN它是哺乳动物不确定性规则知识形式：IFPTHENQ（置信度）⽰例：如果患者咳嗽发烧，那么感冒（80%）IF患者咳嗽发烧

THEN感冒（置信度0.8）确定性事实知识形式：（对象，属性，值）⽰例：（苹果，颜⾊，红⾊）不确定性事实知识形式：（对象，属性，值，置信度）⽰例：（汽⻋，品牌，宝⻢，0.85）表⽰该汽⻋有85%的可能性是宝⻢品牌知识表示的方法：产生式表示法规则库存储领域知识的规则集合，采⽤"条件→动作"或"前提→结论"的结构⽰例规则：如果动物有⽻⽑，那么它是⻦类综合数据库动态存储问题状态和求解信息，包含初始状态、中间状态和⽬标状态类⽐：类似厨师的备料台，存放所有可⽤⻝材推理机控制规则匹配与执⾏的核⼼引擎，负责匹配、冲突消解和执⾏规则•匹配：规则条件与事实⽐对•冲突消解：多规则匹配时的选择•执⾏：应⽤规则更新事实库推理执行流程匹配规则条件后，通过专一性或规模排序等策略消解冲突，执行动作更新数据库，直至达到目标状态或无法继续推导。0102冲突消解机制启用专一性、规则排序等策略筛选匹配规则，医疗诊断中优先执行高置信度规则，确保推理路径符合领域知识优先级。知识表示的方法：产生式表示法以目标为导向进行假设验证，具有明确搜索方向但可能产生无效目标，适用于结论单一的验证系统。反向推理03从已知事实出发进行数据驱动推理，算法简单但存在盲目搜索问题，适用于初始数据明确但目标模糊的场景。正向推理02基于规则库的推理系统，通过条件与结论的产生式规则实现知识表达，支持正向、反向及双向推理路径。产生式表示法定义01知识表示的方法：产生式表示法结合正向与反向推理路径，在中间环节匹配时终止，显著缩小推理网络规模并提升效率。双向推理特点04规则1：IF动物有毛发THEN该动物是哺乳动物。规则2：IF动物有奶THEN该动物是哺乳动物。规则3：IF动物有羽毛THEN该动物是鸟。规则4：IF动物会飞AND会下蛋THEN该动物是鸟。规则5：IF动物会游泳THEN该动物是水生动物。规则6：IF动物有鳃THEN该动物是水生动物。规则7：IF动物有鳞片THEN该动物是鱼类或爬行动物。规则8：IF动物有四肢THEN该动物可能是哺乳动物、爬行动物或两栖动物。规则库结构示例知识表示的方法：产生式表示法规则9：IF动物是哺乳动物AND有蹄THEN该动物是有蹄类哺乳动物。规则10：IF动物是哺乳动物AND是食肉动物AND黄褐色AND有暗斑点THEN该动物是豹。规则11：IF动物是哺乳动物AND是食肉动物AND黄褐色AND有黑色条纹THEN该动物是虎。规则12：IF动物是有蹄类哺乳动物AND有长脖子AND有长腿AND有暗斑点THEN该动物是长颈鹿。规则13：IF动物是有蹄类哺乳动物AND有黑色条纹THEN该动物是斑马。规则14：IF动物是鸟AND有长脖子AND有长腿AND是黑色和白色THEN该动物是鸵鸟。规则15：IF动物是鸟AND会游泳AND有蹼THEN该动物是水鸟。规则16：IF动物是鱼类AND有鳍AND有侧线THEN该动物是典型鱼类。假设我们观察到一种动物，它有毛发、是食肉动物、黄褐色、有暗斑点、有四肢。知识表示的方法：产生式表示法推理过程：首先，根据规则2，由于动物有毛发，可得出该动物是哺乳动物。接着，因为该动物是哺乳动物且是食肉动物、黄褐色、有暗斑点，结合规则10，可推断该动物是豹。如果观察到另一种动物，有羽毛、会飞、会下蛋、有长脖子、有长腿、是黑色和白色。知识表示的方法：产生式表示法推理过程：根据规则3和规则4，可确定该动物是鸟。再结合规则14，可推断该动物是鸵鸟。知识表示的方法：产生式表示法产生式以“如果…那么…”形式直观表达知识，支持确定性规则与不确定性可信度设定，便于推理与知识管理。知识表示优势产生式擅长因果关系过程性知识，但无法有效表达分类、属性等结构性知识，适用性受限。知识表达局限规则库庞大时匹配耗时增加，可能引发效率下降与组合爆炸，影响问题求解性能。效率问题分析规则结构清晰，便于一致性检查与错误诊断，通过前提与结论合理性验证提升系统可靠性。规则结构特性知识表示的方法：框架表示法•⼼理学基础：基于⼈类经验的组织⽅式，模拟⼈脑对典型情境的记忆结构•核⼼思想：⽤框架存储典型情境的结构化描述，包含对象属性及相互关系•提出背景：1975年明斯基提出，最初⽤于理解视觉场景和⾃然语⾔•本质：⼀种层次化的结构化知识表⽰⽅法，⽀持属性继承和默认值框架通过槽值关联形成网络，下层框架继承上层属性并可修改。如学科教师框架继承通用属性，补充学科特定内容。继承性特点02框架模拟人类认知过程，调用已有框架类比新事物，通过修改细节快速构建新知识，符合直觉与思维逻辑。自然性特点03知识表示的方法：框架表示法框架显式表达知识结构，通过槽与侧面层级关系展示内部联系，避免产生式规则的碎片化，支持复杂问题处理。结构性特点01知识表示的方法：框架表示法<教育⼯作者>框架（顶层）•通⽤属性：姓名、年龄、⼯作单位•基本⽅法：教学、科研<教师>框架（中层）继承属性：•姓名、年龄、⼯作单位新增槽：•学历（范围：中专/⼤专/本科/研究⽣）•职称（范围：助教/讲师/副教授/教授）•研究⽅向<⼤学教师>框架（底层）继承属性：•教师框架的所有属性特化属性：•学历默认值=研究⽣•新增专业槽（如：计算机科学、数学等）•新增科研要求槽继承机制优势：减少冗余，提⾼知识⼀致性使用框架表示法分别描述“教师”、“大学教师”。大学教师是教师的下层框架，教师又是教育工作者的下层框架。下层框架可以继承上层框架的属性或者值，因此相同的信息可以不需要重复储存，大大节省了存储空间。知识表示的方法：框架表示法框架基本结构•框架名：唯⼀标识，表⽰对象类别•槽：描述事物某⽅⾯属性•侧⾯：槽的细化描述（范围、默认值等）教师框架⽰例框架名：<教师>•槽1：学历-侧⾯：范围=中专/⼤专/本科/研究⽣-侧⾯：默认值=本科•槽2：职称-侧⾯：范围=助教/讲师/副教授/教授分析对象属性→设置槽识别对象的关键特征，为每个特征创建槽原则：系统⽬标导向，避免冗余属性↓考察对象联系→定义关系槽分析对象间的关系，使⽤预定义槽名建⽴连接ISA类属关系（是⼀个）AKO具体类属关系（是⼀种）Part-of部分-整体关系↓组织槽和侧⾯→优化结构合理组织槽和侧⾯，减少信息重复，提⾼⼀致性⽬标：建⽴层次清晰、⽆冗余的框架结构技巧：使⽤继承机制减少重复定义123知识表示的方法：框架表示法灵活性强可按需扩展或修改框架结构，适应知识变化和领域扩展⽰例：新增"在线教学能⼒"槽，适应数字化教育发展需求易于理解层级结构符合⼈类认知模式，降低知识获取和表达难度优势：领域专家可直接参与知识建模，

减少知识⼯程师中介结构化表⽰复杂信息组织清晰有条理，⽀持⾼效的知识检索和推理应⽤：适合表⽰分类体系、

部件组成等结构化知识知识表示的方法：框架表示法计算复杂度⾼核⼼问题：⼤规模框架应⽤时效率低，推理速度慢影响分析：•框架层次深→继承计算耗时•槽和侧⾯多→匹配效率低•实时系统响应延迟改进⽅向：优化继承算法，采⽤索引技术加速查询数据要求⾼核⼼问题：需要⼤量⾼质量数据训练优化框架结构影响分析：•数据不⾜→框架覆盖不全•数据质量差→框架准确性低•领域知识获取成本⾼改进⽅向：结合机器学习⾃动优化框架结构鲁棒性差核⼼问题：对⾮结构化数据处理能⼒弱影响分析：•难以处理模糊、不确定信息•对异常数据敏感•缺乏灵活适应能⼒改进⽅向：结合概率模型增强不确定性处理能⼒知识图谱源于20世纪50年代末语义网络，应用于机器翻译与自然语言处理，奠定早期技术基础。01知识图谱起源70年代随人工智能兴起，专家系统推动知识工程发展，成为知识库构建的核心方法论。02知识工程发展80年代市场需求驱动大规模知识库建设，推动结构化数据存储与推理技术体系完善。03知识库规模化知识图谱：什么是知识图谱2005年后研究者探索半自动化知识获取，结合规则与统计方法提升信息处理效率。自动化知识获取012010年代初期，知识表示学习成为研究热点，推动知识表示与深度学习方法深度融合。知识表示学习02Google于2012年提出知识图谱概念，用于构建下一代搜索引擎，后广泛应用于各领域。搜索引擎革新03知识图谱：什么是知识图谱知识图谱：什么是知识图谱定义以实体-关系-实体三元组为基础的语义⽹络，对现实世界中的实体、概念、属性及其关系进⾏建模知识图谱：什么是知识图谱核⼼要素实体（对象）、关系（连接）、属性（特征）本质结构化表⽰现实世界中事物的关联关系，形成⽹络状知识结构知识图谱以节点表实体/类/属性，边联关系如包含、因果。知识图谱的结构解析人物知识图谱以实体-关系-实体及实体-属性-属性值结构呈现，如毕业、生日示例。人物知识图谱示例知识图谱以三元组为基本单元，通过"实体-关系-实体"和"实体-属性-属性值"结构唯一标识实体。知识图谱的三元组表示010203知识图谱：知识图谱的表示知识图谱：什么是知识图谱实体-关系-实体章⼦怡与中央戏剧学院通过毕业关系连接(章⼦怡,毕业,中央戏剧学院)实体-属性-属性值章⼦怡的⽣⽇属性值为1979.02.09(章⼦怡,⽣⽇,1979.02.09)实体类型⼈物实体：章⼦怡机构实体：中央戏剧学院关系类型教育经历：毕业时间属性：⽣⽇知识图谱：知识图谱的构建人工质量评估人工评估确保知识图谱准确性，通过人工检查纠错，保障信息完整一致，避免自动化构建中的错误与偏差。知识推理应用基于已有实体关系推理新知识，如关联人物与企业推断领域影响力，支持规则、图谱或深度学习方法扩展知识。知识图谱：什么是知识图谱步骤1：数据处理处理结构化、半结构化和⾮结构化数据，进⾏数据清洗和预处理步骤2：实体/关系/属性抽取从⽂本中识别实体、确定实体间关系、提取属性信息步骤3：实体对⻬与消歧合并不同来源的相同实体，解决同名实体歧义问题步骤4：本体构建定义概念体系、关系约束和属性规范步骤5：质量评估与知识推理⼈⼯审核知识质量，基于规则或图结构进⾏知识推理知识图谱如同智慧的整理师，有序梳理繁杂信息，提升知识价值，广泛服务于各行业。知识图谱应用在搜索、推荐系统、智能问答及数据分析等领域，知识图谱发挥着核心作用，优化用户体验，驱动业务创新。应用场景知识图谱：知识图谱的应用知识图谱：知识图谱的应用知识图谱应用优势通过分类、属性与关系描述，支持多源数据语义搜索，突破传统关键词限制，精准关联人物、机构及作品等实体信息。数据整合与处理整合文本、图片、视频、IoT设备等异构数据，构建结构化知识库，实现事物直接索引与跨模态关联分析。语义搜索实例解析如搜索“达芬奇作品”，系统识别实体后，自动关联《蒙娜丽莎》等关联作品，替代传统网页列表返回模式。知识图谱：知识图谱的应用IBMWatson整合DBpedia、Yago及WordNet实现深度问答，AmazonAlexa依托TrueKnowledge图谱，智能助手如Siri进化版Viv均以知识图谱为核心支撑。知识图谱产业应用通过结构化知识库解析用户提问，如车辆故障查询时，系统调用图谱关联发动机异常数据，生成诊断建议并引导用户排查隐患。智能问答技术实现智能驾驶、家居及厨房设备中，知识图谱驱动语音交互，如车载系统解析“发动机图标”含义，实时反馈故障解决方案。多领域场景渗透知识图谱赋能医疗、教育、交通等多领域智能解决方案。行业应用解决方案03知识图谱整合企业资源，优化流程，提升效率与创新，辅助战略决策。企业知识管理与辅助决策02个性化推荐通过知识图谱分析用户行为与兴趣，提供精准内容服务。个性化推荐与服务01知识图谱：知识图谱的应用网络安全与金融领域通过分析用户行为及多媒体数据，识别威胁并优化反欺诈模型，提升系统安全性与可靠性。知识图谱应用01基于用户社交关系与属性匹配，结合电影主演、题材等语义关联，实现精准推荐并保持结果多样性。推荐策略分析02知识图谱：知识图谱的应用知识图谱：知识图谱的应用用户是社交网络中的实体，其具有姓名、性别、所在地、购买记录等相关属性。此外，还有图像、视频、音频、文本等多媒体信息，例如商品图片、电影预告片、音乐、新闻标题等。此外，还有用户与物品交互的时间、地点、当前会话信息等上下文信息。如何通过上述的知识图谱给用户推荐电影？知识图谱：知识图谱的应用知识图谱为物品引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣；知识图谱提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散，避免推荐结果局限于单一类型。根据相同的主演推荐《阿飞正传》，根据相同的题材推荐《末代皇帝》，根据相同的导演推荐《搜索》。通过本案例可以发现，知识图谱推荐的结果具有较高的精确性和多样性，同时还有很强的可解释性。整合用户属性、多媒体信息及上下文数据，通过知识图谱构建多维度关系网络，强化兴趣预测准确性。01数据关联机制利用导演、演员等深层语义标签，突破传统推荐限制，增强结果可解释性与跨类型内容覆盖能力。02语义关系优势知识图谱：知识图谱的应用知识图谱：知识图谱的挑战和优势知识图谱应用领域连接学者、机构与课题，呈现合作与引用关系，助力研究动态追踪与学术脉络梳理。良好的可解释性识和关系是明确可见的，这对于一些对结果解释性要求较高的场景非常重要。企业管理优化清晰展示员工、部门及项目关联，支持组织架构分析与流程优化，提升管理效率。知识图谱在知识获取与整合能够将来自不同数据源的结构化、半结构化和非结构化数据进行高效整合，打破数据孤岛，实现知识的统一管理和利用知识图谱：知识图谱的挑战知识表示局限三元组结构难以表达时间、空间、因果等多维度属性，主观感受与模糊概念无法通过传统形式准确呈现。知识获取也面临着准确性和完整性现实知识具有强动态性与不确定性，如何及时捕捉变化并精准更新图谱信息成为关键挑战。知识融合的复杂性也是一个重大挑战来自不同数据源的知识可能存在冲突和矛盾，如何有效地识别和解决这些冲突是知识融合的关键。大规模知识图谱还面临着计算效率的问题大规模知识图谱包含海量的实体和关系，对存储和计算资源的需求非常大。如何在有限的资源条件下高效地存储和处理大规模知识图谱，是一个技术难题。本章小结知识与知识表示知识表示方法知识图谱第7章机器学习与深度学习7.1概述7.2机器学习7.3深度学习7.4大模型与人工智能生成内容机器学习（MachineLearning）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。百度百科Machine

learningisthestudyofalgorithmsandmathematicalmodelsthatcomputersystemsusetoprogressivelyimprovetheirperformanceonaspecifictask.Machinelearningalgorithmsbuildamathematicalmodelofsampledata,knownas“trainingdata”,inordertomakepredictionsordecisionswithoutbeingexplicitlyprogrammedtoperformthetask.Wikipedia机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键。机器学习概述机器学习经历了萌芽期（上世纪50-60年代）、兴起期（80年代）、发展期（21世纪初）和繁荣期（当前~），技术不断进步，应用范围不断扩大。机器学习发展历程1机器学习方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和自监督学习，每种方法适用于不同类型的任务和数据。机器学习方法类型2监督学习基于带标签数据的预测模型核⼼特征使⽤带标签的数据集进⾏训练，每个样本都有明确的输⼊和对应的输出标签学习⽬标学习从输⼊到输出的映射函数，能够对新数据做出准确预测典型任务分类任务：回归任务：⽆监督学习探索⽆标签数据的隐藏结构核⼼特征使⽤⽆标签的数据集，只有输⼊数据，没有对应的输出标签学习⽬标发现数据中的隐藏模式、结构或关系，⽆需预先定义的输出典型任务聚类任务：降维任务：图像识别（猫vs狗）•垃圾邮件检测•疾病诊断•房价预测•股票价格趋势•销售额预测•客⼾细分•新闻主题分组•基因序列分析•数据可视化•特征提取•数据压缩•半监督学习部分标签数据的智能利⽤核⼼特征结合少量有标签数据和⼤量⽆标签数据进⾏学习学习⽬标利⽤⽆标签数据的分布信息，增强模型泛化能⼒典型应⽤强化学习通过环境反馈学习核⼼特征智能体在环境中试错学习，通过奖励信号优化⾏为策略学习⽬标学习最⼤化⻓期累积奖励的最优策略典型应⽤⾃监督学习数据⾃⾝创造监督信号核⼼特征利⽤数据⾃⾝结构⽣成监督信号，⽆需⼈⼯标注学习⽬标学习数据的内在表⽰和特征，⽤于下游任务典型应⽤推荐系统（⽤⼾偏好预测）•医学影像分析•⽹络内容分类•游戏AI（AlphaGo）•机器⼈控制与导航•⾃动驾驶决策系统•语⾔模型预测下⼀词•图像补全与修复•视频帧预测•机器学习方法有监督学习（supervisedlearning）：从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时可以根据这个函数预测结果。常见任务包括分类与回归。分类：输出是类别标签回归：输出是实数机器学习方法无监督学习（unsupervisedlearning）：没有标注的训练数据集，需要根据样本间的统计规律对样本集进行分析，常见任务如聚类等。机器学习概述训练数据未知测试数据训练应用

泛化问题机器学习任务语音识别

动物识别

围棋

对话系统机器学习就是对于一个具体的任务，学习输入到输出的映射。关键概念：

训练数据⽤于模型学习，

测试数据⽤于评估模型性能，

核⼼是学习输⼊到输出的映射函数f(x)1确定问题类型分类、回归、聚类等2数据采集与预处理收集、清洗、特征⼯程3训练模型学习映射函数f(x)4评估与调优测试数据验证与优化机器学习一般需要如下几个步骤分类算法分类算法定义给数据"贴标签"的过程，根据特征将数据分到预定义类别核⼼⽬标：基于已知特征，预测新数据所属类别常⻅分类算法分类vs回归⽐较维度分类回归输出类型离散类别（如：猫/狗）连续数值（如：房价）预测⽬标类别归属数值⼤⼩算法⽰例决策树、SVM线性回归、岭回归应⽤场景垃圾邮件识别、疾病诊断房价预测、销量预测分类算法家族树分类算法K近邻算法（KNN）•决策树算法•⻉叶斯分类算法•⽀持向量机（SVM）•基于实例K近邻(KNN)基于树决策树随机森林GBDT基于概率朴素⻉叶斯逻辑回归基于边界⽀持向量机(SVM)分类算法分类问题是监督学习的一个核心问题，它从数据中学习一个分类决策函数或分类模型(分类器（classifier）)，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。分类在我们日常生活中很常见二分类问题核心算法决策树、贝叶斯、SVM、逻辑回归多分类问题垃圾邮件正常邮件科技军事娱乐K近邻分类算法k-最近邻算法，也称为KNN（K-NearestNeighbor）算法优点简单无需训练缺点对参数选择敏感计算量大工作原理：计算待测样本和所有训练样本点距离，用前K个距离最小的样本点进行投票，待测样本点的类别为得票最多的类决策树分类算法决策树（decisiontree）是一个树结构，每个非叶节点表示一个特征属性，每个分支边代表这个特征属性在某个值域上的输出，每个叶节点存放一个类别。决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。✔️示例：假如我买了一个西瓜，它的特点是纹理清晰、根蒂硬挺，如何根据决策树判断是好瓜还是坏瓜？决策树分类算法直观易懂if-then规则形式，可解释性强，决策过程透明⽆需数据预处理能处理混合类型数据（数值型、类别型），⽆需标准化计算速度快训练和预测效率⾼，适合⼤规模数据特征选择能⼒⾃动选择重要特征，忽略不相关特征易过拟合树深度过⼤时，过度拟合训练数据，泛化能⼒下降类别不平衡敏感对少数类别识别能⼒弱，需要平衡处理忽略特征相关性假设特征独⽴，忽略特征间潜在关联稳定性问题数据微⼩变化可能导致树结构剧变决策树优势算法核⼼优势分析决策树局限性算法主要挑战与不⾜贝叶斯分类算法贝叶斯分类是基于贝叶斯定理和属性特征条件独立性的分类方法。贝叶斯流派的核心：Probabilitytheoryisnothingbutcommonsensereducedtocalculation.案例：假设春季感冒流行，你同桌打了一个喷嚏，那你同桌感冒了的概率是多少？概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯计算先验概率：你同桌没有任何症状的情况下可能得感冒的概率是多少？为每个属性计算条件概率：如果你同桌感冒了，那么他会打喷嚏的概率是多少，如果他没感冒，出现打喷嚏症状的概率有多少？

计算后验概率：根据1和2求解最终问题，这才是拥有贝叶斯思想的你该做的分析。贝叶斯分类算法贝叶斯公式：推广到多个类别：朴素贝叶斯：条件独立假设贝叶斯分类算法为每个属性计算条件概率P(xi|c)计算后验概率估计先验概率P(c)一对男女朋友，男生向女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？p(嫁)=6/12（总样本数）=1/2p(性格不好|嫁)=1/6p(不帅|嫁)=3/6=1/2

p（不帅）=4/12=1/3不嫁(1/6*1/2*1*1/2)>嫁(1/2*1/6*1/6*1/6*1/2)分析结果：不嫁！贝叶斯分类算法⻉叶斯算法应⽤场景⾼效解决实际问题垃圾邮件过滤基于关键词概率分析，⾼效识别垃圾邮件计算"免费"、"促销"等词在垃圾邮件中的出现概率，结合先验概率判断邮件类别⽂本分类新闻分类、情感分析等⾃然语⾔处理任务根据词频统计，判断⽂档属于"体育"、"财经"还是"科技"类别医疗诊断基于症状和疾病概率关系辅助诊断根据患者症状(发烧、咳嗽)计算患流感、感冒等疾病的概率注意事项关键使⽤要点特征独⽴性假设假设特征相互独⽴，但实际数据中可能存在相关性在医疗诊断中，症状之间可能存在关联，需考虑半朴素⻉叶斯改进先验概率准确性依赖先验概率的准确性，错误先验导致结果偏差当实际男⼥⽐例变化时，需及时更新P(男)、P(⼥)值数据分布变化需要及时更新模型以适应数据分布变化垃圾邮件特征随时间变化，需定期重新计算条件概率零概率问题未出现过的特征组合会导致概率为零使⽤拉普拉斯平滑处理未出现的特征组合支持向量机算法在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱人，但魔鬼和他玩了一个游戏。1.魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：“你用一根棍分开它们？要求：尽量在放更多球之后，仍然适用。”于是大侠这样放，干的似乎还不错？2.然后魔鬼，又在桌上放了更多的球，似乎有一个球站错了阵营。3.SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。4.魔鬼看到大侠已经学会了一个trick，于是魔鬼给了大侠一个新的挑战。5.现在，大侠没有棍可以很好帮他分开两种球了，现在怎么办呢？当然像所有武侠片中一样大侠桌子一拍，球飞到空中。然后，凭借大侠的轻功，抓起一张纸，插到了两种球的中间。再之后，人们把这些球叫做「data」，把棍子叫做「classifier」,最大间隙trick叫做「optimization」，拍桌子叫做「kernelling」,那张纸叫做「hyperplane」。支持向量机算法⽀持向量机优势算法核⼼优势分析泛化能⼒强基于结构⻛险最⼩化原则，最⼤化分类间隔，提⾼模型泛化能⼒⾼维空间表现优异通过核函数处理，在⾼维特征空间中有效解决复杂分类问题⼩样本数据有效对⼩规模数据集表现良好，适合样本量有限的应⽤场景边界清晰通过⽀持向量明确定义决策边界，分类结果可解释性强⽀持向量机局限性算法主要挑战与不⾜⼤规模数据训练慢处理⼤规模数据集时训练时间⻓，内存消耗⼤对噪声敏感对噪声和异常值敏感，可能影响决策边界核函数选择困难核函数及参数选择依赖经验，调优过程复杂类别不平衡问题对不平衡数据集表现不佳，需要额外处理适⽤场景建议⽀持向量机特别适合中⼩规模数据集、⾼维特征空间和需要强泛化能⼒的分类任务，

如图像识别、⽂本分类和⽣物信息学等领域聚类算法聚类问题是无监督学习的问题，算法的思想就是“物以类聚，人以群分”。聚类算法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。可以作为一个单独过程，用于寻找数据内在的分布结构可以作为分类、稀疏表示等其他学习任务的前驱过程k-均值聚类算法K-means（又称k-均值或k-平均）聚类算法。算法思想就是首先随机确定k个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给最邻近的中心点，分配完成后形成k个聚类，计算各个聚类的平均中心点，将其作为该聚类新的类中心点，然后重复迭代上述步骤直到分配过程不再产生变化。

随机选择K个随机的点（称为聚类中心）；对与数据集中的每个数据点，按照距离K个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与同一中心点关联的所有点聚成一类；计算每一组的均值，将该组所关联的中心点移动到平均值的位置；重复执行2-3步，直至中心点不再变化；K-Means的主要优点：原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快聚类效果较优算法的可解释度比较强主要需要调参的参数仅仅是簇数kK-Means的主要缺点：K值的选取不好把握不平衡数据集的聚类效果不佳采用迭代方法，得到的结果只是局部最优对噪音和异常点比较的敏感。K-means算法流程密度聚类算法密度聚类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定，算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。

DBSCAN通过检查数据集中每个点的Eps邻域来搜索簇，如果点p的Eps邻域包含的点多于MinPts个，则创建一个以p为核心对象的簇；然后，DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象，这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并；当没有新的点添加到任何簇时，该过程结束DBSCAN算法流程深度学习定义和核心思想深度学习定义深度学习是基于数据表征学习的AI分⽀，通过多层神经⽹络⾃动提取复杂模式。

其核⼼在于构建多层次的抽象表⽰，直接从原始数据中学习特征表⽰，

⽆需依赖⼈⼯设计的特征⼯程。与传统机器学习的区别•特征提取：⾃动学习vs⼈⼯设计•数据处理：端到端学习vs多阶段处理•模型复杂度：深层⾮线性模型vs浅层线性模型核⼼特点对⽐核⼼特点说明多层次特征学习通过多层神经⽹络结构⾃动学习数据的层次化特征表⽰端到端训练直接从原始输⼊到最终输出，⽆需中间处理模块⼤规模数据依赖需要海量标注数据训练深层⽹络参数计算资源密集依赖GPU等硬件加速模型训练过程深度学习发展1940s-1980s：早期探索神经⽹络概念提出，受限于计算资源和数据不⾜，发展缓慢。

感知机模型成为早期重要成果，但⽆法解决⾮线性问题。1990s-2000s：低⾕与积累⽀持向量机等传统机器学习⽅法主导，神经⽹络研究进⼊低⾕。反向传播算法提出为后续突破奠定理论基础。2012年：历史性突破AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠，Top-5错误率降⾄15.3%，

⽐传统⽅法提升超过10%，开启深度学习新时代。关键技术驱动GPU并⾏计算提供强⼤算⼒，互联⽹产⽣海量训练数据，

优化算法改进解决梯度消失问题。⽣物神经元的结构与信息传递机制

基本结构•树突：接收来⾃其他神经元的信号输⼊•细胞体：整合输⼊信号，决定是否激活•轴突：传递电化学信号到其他神经元•突触：神经元间的连接点，实现信号传递信息传递机制1树突接收化学神经递质刺激2细胞体整合信号，达到阈值时产⽣动作电位3电信号沿轴突传导⾄突触末端4突触释放神经递质，传递给下⼀神经元5全或⽆特性：信号要么完全传递，要么不传递树突细胞体轴突突触⼈⼯神经元模型与数学表达

数学表达式各组成部分作⽤•输⼊(xᵢ)：来⾃前层神经元的信号•权重(wᵢ)：表⽰连接强度，通过训练调整•阈值(θ)：神经元激活的临界值•激活函数(f)：引⼊⾮线性变换激活函数为什么引入激活函数为了增强网络的表达能力，我们需要激活函数来将线性函数->非线性函数非线性的激活函数需要有连续性。因为连续非线性激活函数可以可导的，所以可以用最优化的方法来求解人工神经网络结构输⼊层接收原始数据输⼊，每个节点对应⼀个输⼊特征。

在⽰例结构中，输⼊层有2个神经元节点。隐藏层负责特征提取与转换，通过⾮线性激活函数实现复杂特征表⽰。层数越多表⽰能⼒越强，⽰例中有2个隐藏层。输出层产⽣最终预测结果，节点数取决于任务类型（如分类数）。

⽰例中输出层有2个神经元，适⽤于⼆分类任务。连接⽅式•前向连接：信息从输⼊层流向输出层•全连接：每层神经元与下⼀层所有神经元连接•⽆层内连接：同⼀层内神经元⽆连接•⽆跨层连接：信息不跳过中间层传递浅层、深层人工神经网络对比浅层神经⽹络典型结构：1-2个隐藏层深度神经⽹络典型结构：3+个隐藏层对⽐维度浅层⽹络深度⽹络特征学习依赖⼈⼯特征⼯程⾃动学习层次化特征表⽰能⼒有限，适合简单问题强⼤，可建模复杂函数关系数据需求相对较少需要⼤规模标注数据计算资源CPU即可满⾜需GPU加速训练典型应⽤简单分类、回归任务图像识别、⾃然语⾔处理等复杂任务人工神经网络优缺点⾃适应性强⾃动从数据学习模式，⽆需⼿动设计特征适⽤场景：处理原始数据（图像、⾳频等）泛化能⼒好训练后可对新数据进⾏准确预测适⽤场景：预测分析、推荐系统并⾏处理能⼒适合GPU加速计算，⼤幅提升训练速度适⽤场景：⼤规模数据处理⾮线性建模能⼒有效处理复杂⾮线性关系适⽤场景：复杂模式识别任务⿊箱模型决策过程难以解释，缺乏透明度限制场景：医疗诊断等需解释性领域训练复杂需⼤量数据和计算资源，训练时间⻓限制场景：资源有限环境过拟合⻛险参数过多易导致过拟合训练数据限制场景：⼩数据集应⽤超参数敏感性能⾼度依赖超参数选择限制场景：⾃动化部署场景优点缺点卷积神经网络设计灵感•模拟⽣物视觉系统的局部感受野机制•分层处理：从简单特征到复杂特征•平移不变性：相同特征在不同位置被同等识别解决传统神经⽹络问题•保留空间信息：处理图像等⽹格结构数据•参数共享：⼤幅减少参数量•局部不变性：提取局部特征不受位置影响典型应⽤•图像识别：物体分类与识别•⽬标检测：定位图像中的多个物体•⼈脸识别：⾝份验证与特征分析•医学影像：病灶检测与诊断参数共享机制•同⼀卷积核在图像所有位置使⽤相同权重•⼤幅减少参数量（相⽐全连接层减少90%以上）•实现平移不变性：相同特征在不同位置被同等识别•多卷积核组合提取不同特征（边缘、纹理、形状等）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的由来可以追溯到对生物视觉系统的研究以及信号处理领域的发展。科学家们对生物视觉系统的研究发现，动物的视觉皮层具有分层结构和局部感受野的特性。感受野（ReceptiveField）主要是指听觉、视觉等神经系统中一些神经元的特性，即神经元只接受其所支配的刺激区域内的信号。在生物视觉系统中，视网膜上的光感受器只对视野中的局部区域敏感，然后通过多个层次的神经元逐步对视觉信息进行处理和整合。卷积——特征提取大部分的特征提取都依赖于卷积运算利用卷积算子对图像进行滤波，可以得到显著的边缘特征。卷积——特征提取池化——减少参数●通过卷积获得了特征之后，如果直接利用这些特征训练分类器，计算量是非常大的。●对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化(pooling)。●池化常用方法：平均池化、最大池化。●卷积神经网络在池化层丢失大量的信息，从而降低了空间分辨率，导致了对于输入微小的变化，其输出几乎是不变的。选取局部区域中的最⼤值作为输出，保留区域的最佳匹配结果计算局部区域的平均值作为输出，反映区域的总体匹配情况全连接层每个神经元与前⼀层的所有神经元相连接前⼀层有m个神经元，当前层有n个神经元连接参数数量：m×n特征整合机制将卷积层提取的局部特征（形状、纹理等）整合为完整特征表⽰分类决策原理根据整合后的特征向量进⾏分类决策，判断物体类别全连接层结构卷积神经网络优势⾃动特征提取卷积层⾃动从原始数据中学习有效特征表⽰，⽆需⼈⼯设计特征提取器。

在图像分类中⾃动提取边缘、纹理、形状等特征，减少⼈为⼲扰。参数共享机制卷积核在整个输⼊数据的不同位置共享权重参数。

⼤幅减少模型参数数量，处理⾼分辨率图像时显著降低计算成本。平移不变性对输⼊数据的平移具有⼀定不变性。

当图像中的物体在⼀定范围内平移时，仍能准确识别。

在⼈脸识别等应⽤中具有重要价值。123卷积神经⽹络的局限性与挑战

全局信息整合不⾜主要关注局部特征提取，对精确全局信息理解有限，

在语义分割等任务中难以准确理解整个场景的语义关系。超参数调整困难确定卷积核⼤⼩、数量，池化层类型等需要⼤量实验和经验，模型结构复杂导致构建和优化困难。数据需求量⼤需要⼤量标记数据进⾏有效训练，数据不⾜时容易过拟合，

在复杂任务中尤为明显。可解释性差内部特征提取和决策过程复杂，难以直观解释预测原因，

在医疗诊断等场景中受到限制。1234生成对抗网络开创性突破2014年，蒙特利尔⼤学Goodfellow等研究者提出⽣成对抗⽹络通过两个神经⽹络相互博弈的⽅式进⾏学习。

YannLeCun的⾼度评价深度学习权威专家YannLeCun称其为过去10年机器学习领域最有趣的想法,开启了⽣成式模型的新纪元。

核⼼组成GAN由⽣成⽹络与判别⽹络组成：•⽣成⽹络：模仿真实样本⽣成数据•判别⽹络：区分真实样本与⽣成样本生成对抗网络⽣成器与判别器博弈⽣成器（造假者）：根据随机噪声⽣成逼真样本判别器（鉴定师）：区分真实样本与⽣成样本双⽅在对抗中不断提升能⼒纳什均衡状态当⽣成样本⾜够逼真，判别器⽆法准确分辨时达到平衡训练动态过程初始阶段⽣成样本不逼真→逐步提升⽣成质量→最终达到平衡12345生成对抗网络卓越的数据⽣成能⼒•⽣成⾮常逼真的数据样本•在FID、IS等评估指标上表现优异•⽀持⾼分辨率图像⽣成⽆假设数据分布•不需要对数据分布进⾏先验假设•适应各种复杂的数据分布情况•处理⾮结构化数据能⼒强半监督学习优势•有效利⽤⼤量⽆标签数据•通过对抗训练提⾼模型泛化能⼒•在数据标记成本⾼的场景价值显著多领域适⽤性•图像、⾳频、⽂本等多模态⽣成•跨领域知识迁移能⼒强•⽀持创造性内容⽣成生成对抗网络训练不稳定性⽣成器与判别器难以达到动态平衡，容易出现梯度消失或爆炸问题，

导致训练过程震荡甚⾄崩溃。模式崩溃(ModeCollapse)⽣成器陷⼊只⽣成特定类型样本的情况，⽆法覆盖完整数据分布，

导致⽣成样本多样性不⾜。评估指标缺失缺乏统⼀、可靠的评估标准衡量⽣成结果质量，

难以客观⽐较不同GAN模型的性能优劣。计算资源需求训练⾼分辨率图像需要⼤量GPU资源和时间，

⼤规模GAN模型训练成本⾼昂。⼤模型的概念与技术特征

海量参数规模参数数量在数亿到数万亿级别，接近⼈脑神经突触规模，

为迈向通⽤⼈⼯智能奠定基础。Transformer核⼼架构基于⾃注意⼒机制构建，有效捕捉⻓距离依赖关系，

⽀持并⾏计算⼤幅提升训练效率。⽆监督预训练范式利⽤⼤规模未标注数据⾃动学习数据结构和规律，

通过微调适应各种下游任务。多模态处理能⼒统⼀架构处理⽂本、图像、⾳频等多种数据类型，

实现跨模态信息融合与理解。Transformer架构⽰意图（⼤模型核⼼基础）⼤模型四⼤类型与应⽤场景

语⾔⼤模型•处理⼩说、新闻、论⽂等各类⽂本•关键信息提取与情感分析•智能客服系统⾃动问答•⽂本创作与翻译视觉⼤模型•图像分类与⽬标检测•⼈脸识别与⾃动驾驶•医学影像分析•视频内容理解⾳频⼤模型•语⾳识别与合成•智能语⾳助⼿•⾳乐分类与⽣成•⾳频内容分析多模态⼤模型•图像描述⽣成•视觉问答系统•跨模态检索•多媒体内容理解国际主流⼤模型技术对⽐

模型名称开发机构参数规模核⼼特点关键性能GPT-4OpenAI约1.8万亿多模态处理，强逻辑推理MMLU基准测试86.4%准确率Claude3Anthropic未知（⼤于GPT-3.5）⻓⽂本处理，强对话能⼒HumanEval编码测试74.5%通过率Gemini1.5ProGoogle未知（多模态架构）多任务语⾔理解，上下⽂⻓度100万token⼤规模多任务理解评测领先Llama3Meta700亿开源模型，⾼效推理同等规模模型推理速度领先20%GPT-4TurboOpenAI优化版GPT-4响应速度提升，成本降低推理速度⽐GPT-4快3倍中国⼤模型的发展现状与特⾊

模型名称开发机构中⽂处理优势典型应⽤场景⽂⼼⼀⾔百度中⽂语境理解优化，⽂化适配性强智能客服、知识问答、⽂本创作通义千问阿⾥云逻辑推理能⼒突出，中⽂代码理解企业智能助⼿、⾏业解决⽅案GLM-4智谱AI中⽂综合表现接近国际⼀流⽔平科研辅助、专业领域知识服务Baichuan3百川智能⽂理能⼒均衡，知识百科突出教育、医疗、⾦融垂直⾏业⾖包字节跳动⽂本创作流畅，逻辑清晰内容创作、营销⽂案⽣成讯⻜星⽕科⼤讯⻜语⾳交互与多轮对话优化教育辅导、虚拟⼈交互KimiChat⽉之暗⾯⻓⽂本处理能⼒强专业⽂档分析、知识管理⼈⼯智能⽣成内容(AIGC)

AIGC定义利⽤⼈⼯智能技术⾃动创建各种类型的内容，

包括⽂字、图像、⾳乐等，⽆需⼈类直接参与创作过程。创作流程1输⼊指令：⽤⼾提供创作主题或要求2模型处理：⼤模型理解语义并⽣成内容3输出结果：返回符合要求的创作内容AIGC内容⽣成界⾯（展⽰提⽰词输⼊与结果输出）提示词人像摄影风格，邻家女孩，白天城市街景背景，特写脸部，转头，佳能胶片色系，卡其色毛衣，披肩长头发，阳光左侧照头发丝上很细腻写实的光，比例2:3AIGC应用《华盛顿邮报》体育报道案例使⽤AIGC⼯具⾃动⽣成体育赛事报道框架：

"在[⽐赛名称]中，[球队A]以[⽐分]战胜[球队B]，

其中[球员名字]表现出⾊，他/她在⽐赛的[具体时段]完成了[关键动作]"⼯作流优化价值效率提升快速⽣成基础报道框架，节省记者撰写常规内容的时间质量保障确保基本事实准确⽆误，减少⼈为错误资源优化释放编辑时间⽤于深度报道和故事挖掘腾讯元宝⽣成案例输⼊提⽰词：森林中的动物们在举⾏⾳乐会，

⽣成不同艺术⻛格的插画⽅案。提⽰词⼯程技巧•添加⻛格描述：⽔彩⻛格，柔和⾊调•指定元素：兔⼦拉⼩提琴，⻦⼉唱歌•氛围设定：欢乐场景，⾃然光照•细节要求：⾼分辨率，精细纹理艺术⻛格参数对⽐⽔彩⻛格•笔触透明度:0.7•⾊彩扩散度:0.8•边缘模糊度:0.63D质感•材质反射率:0.5•光影对⽐度:0.9•模型细节度:0.85⼤模型与AIGC的挑战技术局限性挑战：依赖海量数据，易受数据偏差影响；

可解释性不⾜，⿊箱决策难理解；泛化能⼒有限。对策：开发可解释AI⼯具；采⽤联邦学习减少数据依赖；

设计模块化架构提升泛化能⼒。安全与可靠性挑战：⾯临数据泄露、投毒⻛险；

对抗攻击漏洞；⽣成内容不可信。对策：实施差分隐私保护；开发鲁棒性训练⽅法；

建⽴内容可信度评估体系。伦理与社会问题挑战：数据偏⻅导致歧视；责任归属难定；

对社会结构和就业的冲击。对策：建⽴算法公平性审查机制；

制定AI责任框架；推动⼈机协作模式。应⽤与落地成本挑战：训练成本⾼昂；⾏业适配性差；

⽤⼾认知与接受度低。对策：开发模型压缩技术；构建⾏业专⽤微调⽅案；

加强公众科普教育。未来展望与创新思考

开放性思考问题如何平衡AI⽣成内容的效率与创造性？当AI能创作艺术，⼈类艺术家的价值何在？如何防⽌⼤模型加剧社会不平等？AI伦理责任应如何界定与分配？技术发展趋势预测多模态融合：⽂本、图像、⾳频统⼀理解⼩型化与边缘计算：轻量级模型部署具⾝智能：AI与物理世界交互能⼒突破神经符号结合：逻辑推理与深度学习融合⼤学⽣创新应⽤⽅向跨学科研究：AI+⽣物/艺术/社会学教育创新：个性化AI学习助⼿开发社会公益：AI辅助弱势群体服务⽂化遗产：AI驱动的历史⽂物数字化本章小结机器学习概述机器学习深度学习大模型与人工智能生成内容第8章计算机视觉8.1计算机视觉概述8.2计算机视觉任务8.3计算机视觉任务实战8.1计算机视觉概述8.1.1人类视觉vs.计算机视觉人类获取外部信息主要依赖视觉系统，在充满图像的世界中，我们能够自然、高效地识别物体和理解复杂场景。然而，对计算机而言，图像理解是一项复杂而具有挑战性的任务。2552542502452412552552512452452001992412402451931952422412411931941852552551911921902552558.1计算机视觉概述8.1.1人类视觉vs.计算机视觉计算机必须依赖算法和模型来解析视觉信息，而现实世界的场景建模充满复杂性与不确定性。为了解决这些问题，研究者们开始从人类视觉系统中汲取灵感，以提升计算机视觉系统的适应能力与鲁棒性。视网膜视觉通路视觉场景电信号感知传感器数学运算视觉场景电信号感知人类视觉系统计算机视觉系统8.1计算机视觉概述8.1.1人类视觉vs.计算机视觉计算机视觉是一门通过技术手段模拟人类视觉系统的科学，旨在让机器具备类似人类的“看”的能力。它通过成像设备采集图像，以计算机代替人脑对图像进行处理、分析与理解，实现对环境的自动感知与认知。核心任务包括图像和视频内容的识别、分类与解释。为此，计算机视觉不仅要解决图像的获取与处理问题，还需依靠算法支持，实现从像素级特征提取到语义层内容理解的全过程。8.1计算机视觉概述8.1.2计算机视觉发展史1959年，神经生理学家DavidHubel和TorstenWiesel发表研究成果，首次发现视觉皮层中的神经元会对线条和边缘的运动产生反应，揭示了视觉系统感知特征的机制。这一发现奠定了视觉神经科学的基础，也为计算机视觉领域的兴起提供了重要启发和理论支持。8.1计算机视觉概述8.1.2计算机视觉发展史1963年，LarryRoberts在其博士论文《三维实体的机器感知》中提出了开创性观点：将现实世界简化为基本几何图形，通过计算机识别和重组这些图形来理解三维场景。这一思想奠定了以理解三维结构为核心的计算机视觉研究基础。8.1计算机视觉概述8.1.2计算机视觉发展史1966年，麻省理工学院AI实验室举办了“SummerVisionProject”，研究团队一度乐观地认为暑假内即可解决计算机视觉难题，但最终发现构建实用的视觉系统远比预想复杂。尽管未达预期，该项目标志着计算机视觉作为独立科学领域的正式诞生，随后MITAI实验室开设了首个计算机视觉课程。8.1计算机视觉概述8.1.2计算机视觉发展史1982年，DavidMarr发表《愿景：对人类表现和视觉信息处理的计算研究》，受Hubel和Wiesel“视觉处理由局部到整体”理论启发，提出将边缘、角点等低级特征检测作为视觉高级理解基础的框架。同年，Marr出版《Vision》，标志计算机视觉作为独立学科正式确立。8.1计算机视觉概述8.1.2计算机视觉发展史21世纪以来，卷积神经网络的出现开启了计算机视觉的新纪元。与生物视觉系统类似，物体识别不依赖显式特征提取，而是通过多层自组织网络逐层抽象局部信息。每个神经元聚焦局部特征，经过层层整合，最终实现对图像全局信息的感知与理解。2018年图灵奖获得者：

YoshuaBengio、GeoffreyHinton和YannLeCun8.1计算机视觉概述8.1.3计算机视觉的基本任务图像分类是计算机视觉中的核心任务之一，目标是依据图像中所包含的语义信息，将图像自动归入预定义的类别中。这一过程要求模型能够理解图像的整体内容，并从中提取判别性特征，以实现准确分类。男人图像分类模型你能举出生活中常见的图像分类应用吗？8.1计算机视觉概述8.1.3计算机视觉的基本任务目标检测是计算机视觉中的关键任务，旨在从图像中自动识别出所有目标的位置，并确定其所属类别。该任务不仅要求准确分类每个目标，还需精确定位其在图像中的位置。通过模型处理，输入图像后可获得每个目标的检测框及其对应的类别标签，实现目标的同时定位与识别。目标检测模型目标检测模型在现实生活中可以应用于哪些场景？8.1计算机视觉概述8.1.3计算机视觉的基本任务图像分割是计算机视觉中的高级任务，相较于目标检测，其精度要求更高。目标检测仅需标出目标的大致位置，而图像分割需对图像中的每一个像素进行分类，精确区分目标与背景，或不同目标之间的边界。通过像素级的语义分组，图像分割能够实现更细致、结构化的图像理解，为精密视觉分析提供关键支持。图像分割模型8.1计算机视觉概述8.1.4计算机视觉与其他学科的联系计算机视觉与图像处理是密切相关的研究领域，均依赖于成像技术，并建立在数学、物理学与信号处理等理论基础之上。计算机视觉通过模拟人眼的视觉机制，融合神