人工智能通识导论 课件全套 第1-9章 人工智能概论-电子游戏中的人工智能

人工智能通识导论教材：

王万良《人工智能通识导论》高等教育出版社，20252第1章人工智能概述人工智能通识导论教材：

王万良《人工智能通识导论》高等教育出版社，20253第1章人工智能概述1956年正式提出人工智能（artificialintelligence,AI）这个术语并把它作为一门新兴科学的名称。20世纪三大科学技术成就：空间技术原子能技术人工智能4第1章人工智能概述1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业5第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业1.1生物智能的概念与特征●人类之所以主宰地球，就是因为我们祖先早就有了比较高级的智能，但谁也不知道我们人类的智能是怎么产生的？●智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解。●智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界的四大奥秘。71.1生物智能的概念与特征●对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维

（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度

（3）进化理论：智能由系统总的行为以及行为与环境的联系所决定。

●智能是知识与智力的总和。知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力

8感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。

80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识对记忆的信息进行处理2.

记忆与思维能力1.1生物智能的概念与特征9（1）逻辑思维（抽象思维）依靠逻辑进行思维。思维过程是串行的。容易形式化。思维过程具有严密性、可靠性。（2）形象思维（直感思维）依据直觉。思维过程是并行协同式的。形式化困难。在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。1.1生物智能的概念与特征●2000多年前，希洛王让阿基米德鉴别皇冠是否为纯金制成。在那个时代皇冠的体积难以得到。●有一天，阿基米德泡入盛满水的澡盆中洗澡时，突然想到盆里溢出来的水的体积就是自己浸入水里的那一部分体积。●阿基米德由此揭开了金冠之谜，断定皇冠是掺了假的。●他发现了著名的浮力定律，开创了船舶浮沉理论。（3）顿悟思维（灵感思维）1.1生物智能的概念与特征●在科学发现史上有很多“灵感”故事，例如：●1830年奥斯特在指导学生实验时，看见电流能使磁针偏转，从而发现了电磁关系。●1928年8月2日，HaroldBlack(1898-1983)，在前往曼哈顿西街的Hudson河的渡船上，灵光一闪发明了控制理论中占核心地位的负反馈放大器。他将其发明记在了一份纽约时报上。这份早报珍藏在AT&T的档案馆中。顿悟思维（灵感思维）的特点：不定期的突发性。非线性的独创性及模糊性。穿插于形象思维与逻辑思维之中。

1.1生物智能的概念与特征124.行为能力（表达能力）

3.学习能力

学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。人们的感知能力：用于信息的输入。行为能力：信息的输出。机器人作画机器人装配机器人放牧1.1生物智能的概念与特征13第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业141.2.1人工智能的孕育期早在公元前，伟大的哲学家和思想家亚里斯多德提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。151.2.1人工智能的孕育期英国哲学家培根（F.Bacon）：归纳法莱布尼茨（G.W.Leibnitz）：万能符号、推理计算英国逻辑学家布尔（G.Boole）：用符号语言描述思维活动的基本推理法则英国图灵（A.M.Turing）：图灵机（1936年）美国神经生理学家麦克洛奇与匹兹：1943年建成第一个神经网络模型（M-P模型），为后来人工神经网络的研究奠定了基础。161956年夏，当时美国达特茅斯大学数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、现任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特、贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起，邀请普林斯顿大学莫尔和IBM公司塞缪尔、MIT的塞尔夫里奇和索罗莫夫以及兰德公司和卡内基－梅隆大学的纽厄尔、西蒙等10名年轻学者在达特莫斯大学召开了两个月的学术研讨会，讨论机器智能问题。会上麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父。1.2.2人工智能的诞生——达特茅斯会议17

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。1.2.3人工智能的定义与图灵测试

图灵测试：1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试，用以说明人工智能的概念。智者询问者●中国屋思想实验语言哲学家约翰.R.塞尔（JohnR.Searle，19801.2.3人工智能的定义与图灵测试19第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业201.3.1人工智能的形成期达特茅斯会议之后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的CarnegieRAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。1956年以后，人工智能在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统等方面都取得了许多引人瞩目的成就。机器学习：1957年Rosenblatt研制成功了感知机。定理证明：美籍华人数理逻辑学家王浩1958年在IBM-704机器上用3~5min证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理（220条），并且还证明了谓词演算中150条定理的85%；1965年鲁宾逊（J.A.Robinson）提出了归结原理，为定理的机器证明做出了突破性的贡献。

211.3.1人工智能的形成期专家系统：美国斯坦福大学的费根鲍姆1965年开始专家系统DENDRAL的研究，1968年完成并投入使用，在美、英等国得到了实际的应用，对人工智能的发展产生了深刻的影响。1969年，成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence，IJCAI）。

1970年，创刊了国际性的人工智能杂志（ArtificialIntelligence）。1978年，我国开始把“智能模拟”作为国家科技发展规划的主要研究课题。1981年成立了中国人工智能学会（CAAI）。221.3.2几起几落的曲折发展期20世纪60年代末，人工智能研究遇到困难，如机器翻译。1966年美国顾问委员会裁定：还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大部分机器翻译项目的资助。1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”概念，推动了知识为中心的研究。1986年之后也称为集成发展时期。计算智能（CI）弥补了人工智能中在数学理论和计算上的不足。231.3.3大数据驱动的飞速发展期随着大数据、云计算、物联网等发展，以及深度学习的提出，人工智能在算法、算力和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，直接支撑了图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能的复杂应用，人工智能进入以深度学习为代表的大数据驱动发展期。2006年，Hinton等根据生物学的重要发现，提出了著名的深度学习方法。2017年10月，Hinton等进一步提出了胶囊网络。2019年，牛津大学博士生AdamR.Kosiorek等提出了堆叠胶囊自动编码器（SCAE）。深度学习创始人、图灵奖得主Hinton称赞它是一种非常好的胶囊网络新版本。24人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。目前主要是面向特定任务的专用人工智能，处理的任务需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富，在局部智能水平的单项测试中往往能够超越人类智能。例如，阿尔法狗战胜人类围棋冠军，医学图片识别等达到专业医生水平。通用人工智能尚处于起步阶段。人工智能的发展方向应该是从专用智能向通用智能。1.3.4现代人工智能的发展趋势25第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业261.4人工智能的三大学派●不同背景的科学家对人工智能有着不同的认识和理解，在研究工作中采用了不同的方法，逐步形成了人工智能的三大学派：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。1.4.1符号主义●符号主义是人工智能最早的主流学派，从模拟人的心智入手，强调知识的表示和推理，经历了从启发式算法到专家系统，再到知识工程，为人工智能发展做出了重要贡献。●符号主义起源于数理逻辑，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，所以又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。●符号主义的开创性工作是自动定理证明，将数学知识表示为谓词公式，然后通过逻辑运算进行推理。●符号主义仍是人工智能主要研究领域之一，特别是进入21世纪，知识图谱的提出与广泛应用，使符号法又成为人工智能的热点前沿。27●连接主义学派：又称仿生学派或生理学派，是一种基于神经网络和网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。●连接主义模拟人脑的结构，采用人工神经网络模拟人脑工作机理，取得突出成果。连接主义认为，大脑神经元机器连接机制是一切智能的基础。●1943年，神经生理学家麦克洛克和数学家皮茨，提出了“M-P神经元模型”，开创了人工神经网络方法。●连接主义需要极其强大的算力，所以，这个流派到2012年才展示其威力。AI这次大爆发源自连接主义。1.4.2连接主义28●行为主义（Actionism）学派：又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派，它是控制论向人工智能领域渗透的产物，是一种基于"感知–行动"的行为智能模拟方法。●行为主义的试图把神经系统的工作原理与信息论联系在一起，着重研究模拟人在控制过程中的智能行为和作用。●行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的目标在于预测和控制行为。●行为主义学派的观点：感知周围环境，与现实进行交互的作用，通过进化算法适应环境。智能机器人就是行为主义的典型代表。1.4.3行为主义29第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业301.5人工智能研究的基本内容

知识表示

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。符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。例如，一阶谓词逻辑、产生式等。

连接机制表示法：把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。例如，神经网络等。

31

2.机器感知2.机器感知

使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉与机器听觉为主。1.5人工智能研究的基本内容3.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。4.机器学习

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。32

2.机器感知1.5人工智能研究的基本内容5.机器行为机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。33第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业341.6.1学习与机器学习●学习：一个有特定目的的知识获取过程。学习的内在行为：获取知识、积累经验、发现规律。学习的外部表现：改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。●机器学习：计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。主要研究内容:（1）学习机制

（2）学习方法（3）学习系统35●机器学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。萨利斯(Saris)的定义（1973年）：能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。施密斯等的定义（1977年）：在与环境相互作用时，能利用过去与环境作用时得到的信息，并提高其性能。1.6.1学习与机器学习36●学习系统的条件和能力（1）具有适当的学习环境（2）具有一定的学习能力（3）能应用学到的知识求解问题（4）能提高系统的性能1.6.1学习与机器学习37●机器学习系统的基本模型1.6.1学习与机器学习执行与评价环境学习知识库

学习系统的基本结构38

神经元学习研究（20世纪50年代中期------）●应用决策理论的方法研制可适应环境的通用学习系统。●1957年，罗森勃拉特提出感知器模型。●1969年，明斯基和佩珀特发表了论著《Perceptron》，对神经元模型的研究作出了悲观的论断。

●机器学习的发展1.6.1学习与机器学习2.符号学习的研究（20世纪70年代中期-------）●莫斯托夫的指导式学习。●温斯顿和卡鲍尼尔的类比学习。●米切尔等人的解释学习。393.连接学习的研究（20世纪80年代-------）●连接学习是一种以非线性大规模并行处理为主流的神经网络的研究，特别是深度学习研究目前仍在继续进行之中。●符号学习的研究同时取得很大进展，它与连接学习各有所长，具有较大的互补性。●连接学习适用于连续模式的识别；而符号学习在离散模式识别及专家系统的规则获取。现在把两者结合起来研究。●1980年召开了第一届机器学习国际研讨会。●1986年创刊了第一本机器学习杂志《MachineLearning》。1.6.1学习与机器学习40401.6.2监督学习监督学习（有教师学习）图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）著名的比喻：假设机器学习是一个蛋糕，强化学习是蛋糕上的一粒樱桃，监督学习是外面的一层糖衣，无监督学习才是蛋糕坯。411.6.3无监督学习无监督学习（无教师学习）421.6.4弱监督学习（1）弱监督学习的概念：●弱监督学习中的数据标签允许是不完全的，即训练集中只有一部分数据是有标签的，而其余的数据是没有标签的。●弱监督学习涵盖的范围很广泛，只要标注信息是不完全、不确切或者不精确的标记学习都可以看做是弱监督学习。●下面仅介绍半监督学习、迁移学习和强化学习这三种典型的弱监督学习。父母如何教婴儿认识汽车？431.6.4弱监督学习（2）半监督学习：只有少量有标注的数据，还有大量未标注的数据可供使用。（3）迁移学习：将已经学习过的知识迁移应用到新的问题中。

①样本迁移

②特征迁移

③模型迁移441.6.4弱监督学习（4）强化学习（再励学习）

强化学习中外部环境对系统输出结果只给出评价信息（奖励或者惩罚），而不是正确答案，学习系统通过那些受惩的动作改善自身的性能。马戏团的动物是如何学习的？45第1章人工智能概论1.1生物智能的概念与特征1.2人工智能的孕育与诞生

1.3人工智能的曲折历程与发展趋势1.4人工智能的三大学派

1.5人工智能研究的基本内容1.6机器学习的概念

1.7人工智能学科与专业461.7.1智能科学与技术学科与研究生专业《2022版全国学科和专业目录》的学科门类●人工智能是一门新兴的技术科学，具有高度复杂性，具有多学科综合、高度复杂的特征以及渗透力和支撑性强等特点。●人工智能涉及信息科学、认知科学、脑科学、神经科学、数学、心理学、人文社科与哲学等多学科的深度交叉融合，需要在交叉学科下开展研究。●“14.交叉学科”增加一级学科：

“1405智能科学与技术（可授理学、工学学位）”●智能科学与技术学科包含智能科学与智能技术两部分：

智能科学侧重于对自然智能机理的基础研究。

智能技术以机器为载体，侧重探索模拟/超越人类或其他生物的人工智能。

471.7.2人工智能类本科专业●计算机类本科专业目录下设置：“智能科学与技术专业”，以计算机类专业基础培养人工智能人才。●“智能科学与技术专业”学科基础课程为：程序设计、数据结构、计算机组成、操作系统、计算机网络、信息管理等。●电子信息类本科专业目录下设置：“人工智能专业”，以电子信息类专业基础培养人工智能人才。●

“人工智能专业”学科基础课程为：在电子信息类专业基础上，与计算机、自动化等专业交叉设置学科基础课程和专业基础课程。●“人工智能专业”“智能科学与技术专业”等人工智能类专业主要课程有：人工智能基础（导论）、机器学习、深度学习、计算智能、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、智能控制，以及自动控制理论、物联网技术、大数据分析、云计算等。第2章符号主义：

知识表示与知识图谱

教材：

王万良《人工智能通识导论》高等教育出版社，202549第2章符号主义：知识表示与知识图谱人类的智能活动主要是获得并运用知识。知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去，因此，知识的表示成为十分重要的研究课题。本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍产生式、框架等当前人工智能中应用比较广泛的知识表示方法，并简要介绍知识图谱的定义、架构与构建、知识抽取，为后面介绍推理方法、专家系统等奠定基础。2.1你了解人类知识吗

2.2计算机表示知识的方法2.3产生式表示法2.4专家系统2.5知识图谱50第2章符号主义：知识表示与知识图谱2.1.1什么是知识知识：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。知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。

51信息关联形式：“如果……，则……”

如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。

——

规则——事实例如：

“雪是白色的”。

“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”。2.1.2知识的相对正确性52

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。1+1=2

（十进制）1+1=10(二进制）王安石(1021～1086)

:西风昨夜过园林吹落黄花满地金苏轼(1037～1101):秋花不比春花落说与诗人仔细吟后来，王安石将苏轼贬到黄州任团练使，见到了落花的菊花。532.1.3知识的不确定性

随机性引起的不确定性“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”

《三国演义》火烧赤壁：操升帐谓众谋士曰：若非天命助吾，安得凤雏妙计？铁索连舟，果然渡江如履平地。程昱曰：彼若用火攻，难以回避，不得不防。操曰：凡用火攻，必借风力。方今隆冬之际，但有西风北风，安有东风南风耶？吾居于西北之上，彼兵皆在南岸，彼若用火，是烧自己之兵也，吾何惧哉？诸将皆拜服曰：丞相高见，众人不及。54模糊的概念②模糊性引起的不确定性2.1.3知识的不确定性55③经验性引起的不确定性老马识途：齐桓公应燕国的要求，出兵攻打入侵燕国的山戎，迷路了，放出老马，部队跟随老马找到了出路。作者：韩非（约前281年-前233年），是中国古代著名的哲学家、思想家，政论家和散文家，法家思想的集大成者，后世称“韩子”或“韩非子”，中国古代著名法家思想的代表人物。2.1.3知识的不确定性56④不完全性引起的不确定性火星上可能有水、生命？2.1.3知识的不确定性2.2计算机表示知识的方法

知识表示（knowledgerepresentation）：将人类知识形式化或者模型化。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。选择知识表示方法的原则：57（1）充分表示领域知识。（2）有利于对知识的利用。（3）便于对知识的组织、维护与管理。（4）便于理解与实现。58第2章符号主义：知识表示与知识图谱2.1你了解人类知识吗

2.2计算机表示知识的方法2.3产生式表示法2.4专家系统2.5知识图谱2.3产生式表示法2.3.1产生式2.3.2产生式系统2.3.3产生式表示法的特点592.3.1产生式“产生式”：1943年，美国数学家波斯特（E.Post）首先提出。

1972年，纽厄尔和西蒙在研究人类的认知模型中开发了基于规则的产生式系统。产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。602.3.1产生式

基本形式：IFPTHENQ

（置信度）或者：（置信度）

例如：IF发烧THEN感冒（0.6）61

确定性规则知识的产生式表示2.

不确定性规则知识的产生式表示

基本形式：IFPTHENQ

或者：例如：

r4：IF动物会飞

AND会下蛋

THEN该动物是鸟2.3.1产生式

四元组表示：（对象，属性，值，置信度）

或者：（关系，对象1，对象2，置信度）例：老李年龄很可能是40岁：（Li，age，40，0.8）老李和老王不大可能是朋友：（friend，Li，Wang，0.1）623.确定性事实性知识的产生式表示4.不确定性事实性知识的产生式表示

三元组表示：（对象，属性，值）

或者：（关系，对象1，对象2）例：老李年龄是40岁：（Li，age，40）

老李和老王是朋友：（friend，Li，Wang）2.3.2产生式系统63控制规则库推理机综合数据库产生式系统的基本结构2.3.2产生式系统64控制规则库推理综合数据库

规则库:用于描述相应领域内知识的产生式集合。

综合数据库(事实库、上下文、黑板等)：一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。

控制系统（推理机构）：由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。2.3.2产生式系统65控制系统做以下几项工作：（1）从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。（2）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。（3）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则把这些结论加入到综合数据库中：如果其右部是一个或多个操作，则执行这些操作。对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性。（4）检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系统的运行。

2.3.3产生式表示法的特点661.产生式表示法的优点（1）自然性（2）模块性

（3）有效性

（4）清晰性

2.产生式表示法的缺点（1）效率不高（2）不能表达结构性知识

3.适合产生式表示的知识（1）领域知识间关系不密切，不存在结构关系。（2）经验性及不确定性的知识，且相关领域中对这些知识没有严格、统一的理论。（3）领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则。67第2章符号主义：知识表示与知识图谱2.1你了解人类知识吗

2.2计算机表示知识的方法2.3产生式表示法2.4专家系统2.5知识图谱2.4专家系统2.4.1专家系统的概念2.4.2专家系统的工作原理2.4.3简单动物识别专家系统682.4.1专家系统的概念第一阶段

:初创期（20世纪60年代中期－20世纪70年代初）

69DENDRAL系统（1968年，斯坦福大学费根鲍姆等人）——推断化学分子结构的专家系统

MYCSYMA系统（1971年，麻省理工学院

）——用于数学运算的数学专家系统

特点：高度的专业化。专门问题求解能力强。结构、功能不完整。移植性差。缺乏解释功能。2.4.1专家系统的概念第二阶段:成熟期（20世纪70年代中期－20世纪80年代初）

70

MYCIN系统（斯坦福大学）——血液感染病诊断专家系统

PROSPECTOR系统（斯坦福研究所）——探矿专家系统

CASNET系统（拉特格尔大学）：用于青光眼诊断与治疗。

AM系统（1981年，斯坦福大学）：模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。

HEARSAY系统（卡内基－梅隆大学）——语音识别专家系统2.4.1专家系统的概念第二阶段:成熟期（20世纪70年代中期－20世纪80年代初）

71

特点：（1）单学科专业型专家系统。（2）系统结构完整，功能较全面，移植性好。（3）具有推理解释功能，透明性好。（4）采用启发式推理、不精确推理。（5）用产生式规则、框架、语义网络表达知识。（6）用限定性英语进行人－机交互。2.4.1专家系统的概念第三阶段：发展期（20世纪80年代至今）

72专家系统XCON（DEC公司、卡内基－梅隆大学）：为VAX计算机系统制订硬件配置方案。专家系统开发工具：骨架系统：EMYCIN、KAS、EXPERT等。通用型知识表达语言：OPS5等。专家系统开发环境：AGE等。2.4.1专家系统的概念第三阶段：发展期（20世纪80年代至今）73我国研制开发的专家系统：施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所）新构造找水专家系统（南京大学）勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学）服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江大学）关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）2.4.1专家系统的概念1.专家系统的定义74

费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。”

专家系统：一类包含知识和推理的智能计算机程序

。2.4.1专家系统的概念752.专家系统的基本组成2.4.1专家系统的概念（1）具有专家水平的专业知识。（2）能进行有效的推理。（3）启发性。（4）灵活性。（5）透明性。（6）交互性。76一个计算机程序系统的透明性：系统自身及其行为能被用户所理解。

3.专家系统的特点2.4.1专家系统的概念专家系统与传统程序的比较（1）编程思想：

77传统程序=数据结构+算法专家系统=知识+推理（2）传统程序：关于问题求解的知识隐含于程序中。专家系统：知识单独组成知识库，与推理机分离。

（3）处理对象：

传统程序：数值计算和数据处理。专家系统：符号处理。

2.4.1专家系统的概念专家系统与传统程序的比较（4）传统程序：不具有解释功能。专家系统：具有解释功能。78（5）传统程序：产生正确的答案。专家系统：通常产生正确的答案，有时产生错误的答案。例如:AlphaGo对决李世石的第4局中，犯了连小学生都不会犯的错误。（6）系统的体系结构不同。专家系统的类型79802.4.2专家系统的工作原理人机接口用户领域专家知识工程师解释机构知识获取机构数据库推理机知识库专家系统核心

专家系统的一般结构人机接口解释机构知识获取机构数据库推理机知识库专家系统核心知识库：存放领域专家提供的专门知识。知识库为推理机提供求解问题所需的知识。推理机：模拟领域专家的思维过程，根据当前已知的事实，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，直到得出相应的结论为止。综合数据库或动态数据库，又称为黑板：存放初始事实、问题描述及系统运行中得到的中间结果、最终结果等信息。知识获取机构：把求解问题的专门知识从某些知识源中提炼出来，并转化为计算机内表示存入知识库。解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程。人机接口：专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户之间进行交互的界面，用于完成输入输出工作。812.4.2专家系统的工作原理82例如：动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。2.4.3简单动物识别专家系统1.规则库建立83r1：

IF该动物有毛发

THEN该动物是哺乳动物r2：

IF该动物有奶

THEN该动物是哺乳动物r3：

IF该动物有羽毛

THEN该动物是鸟r4：

IF该动物会飞

AND会下蛋

THEN该动物是鸟r5：

IF该动物吃肉

THEN该动物是食肉动物r6：

IF该动物有犬齿

AND有爪

AND眼盯前方

THEN该动物是食肉动物r7：IF该动物是哺乳动物AND有蹄

THEN该动物是有蹄类动物r8：IF该动物是哺乳动物AND是反刍动物

THEN该动物是有蹄类动物2.4.3简单动物识别专家系统84r9：IF该动物是哺乳动物AND是食肉动物AND是黄褐色

AND身上有暗斑点THEN该动物是金钱豹

r10：IF该动物是哺乳动物AND是食肉动物AND是黄褐色

AND身上有黑色条纹THEN该动物是虎

r11：IF该动物是有蹄类动物AND有长脖子AND有长腿

AND身上有暗斑点THEN该动物是长颈鹿

r12：IF该动物有蹄类动物AND身上有黑色条纹

THEN该动物是斑马r13：IF该动物是鸟AND有长脖子AND有长腿AND不会飞

AND有黑白二色THEN该动物是鸵鸟r14：IF该动物是鸟AND会游泳AND不会飞

AND有黑白二色THEN该动物是企鹅

r15：IF该动物是鸟AND善飞THEN该动物是信天翁2.4.3简单动物识别专家系统

2.综合数据库建立和推理过程设已知初始事实存放在综合数据库中：

该动物身上有：暗斑点，长脖子，长腿，奶，蹄推理机构的工作过程：（1）从规则库中取出r1，检查其前提是否可与综合数据库中的已知事实匹配。匹配失败则r1不能被用于推理。然后取r2进行同样的工作。匹配成功则r2被执行。综合数据库：

该动物身上有：暗斑点，长脖子，长腿，奶，蹄，哺乳动物852.4.3简单动物识别专家系统（2）分别用r3，r4，r5，r6综合数据库中的已知事实进行匹配，均不成功。r7匹配成功，执行r7

。

综合数据库：

该动物身上有：暗斑点，长脖子，长腿，奶，蹄，哺乳动物，有蹄类动物（3）r11匹配成功，并推出“该动物是长颈鹿”。

86

2.综合数据库建立和推理过程推理机构的工作过程：2.4.3简单动物识别专家系统872.4.3简单动物识别专家系统88第2章符号主义：知识表示与知识图谱2.1你了解人类知识吗

2.2计算机表示知识的方法2.3产生式表示法2.4专家系统2.5知识图谱2.5.1知识图谱的提出由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。谷歌于2012年5月16日首先发布了知识图谱（KnowledgeGraph）。知识图谱是一种互联网环境下的知识表示方法。知识图谱的目的是为了提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。Google、百度和搜狗等搜索引擎公司构建的知识图谱，分别称为知识图谱、知心和知立方。892.5.2知识图谱的定义知识图谱（KnowledgeGraph/Vault），又称科学知识图谱：用各种不同的图形等可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。902.5.2知识图谱的定义知识图谱也可被看作是一张图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。91纬度面积人口首都面积首都面积国家……法国英国中国美国963万平方公里北京1.6万平方公里北纬39°54′华盛顿13.6亿亿人口2069万人口纬度东经116°25′

经度937万平方公里面积3.1亿亿178平方公里北纬9°53′西经77°02′25′

经度2.5.3知识图谱的表示92知识图谱是由一些相互连接的实体及其属性构成的。三元组是知识图谱的一种通用表示方式：(实体1-关系-实体2)：中国-首都-北京(实体-属性-属性值)：北京-人口-2069万知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个主谓宾SPO)三元组。SubjectObjectPredicate2.5.4知识图谱的典型应用93维基百科（Wikipedia）由维基媒体基金会负责运营的一个自由内容、自由编辑的多语言知识库。DBpedia由2007年德国柏林自由大学以及莱比锡大学的研究者从维基百科里萃取结构化知识的项目开始建立YAGO由德国马克斯-普朗克研究所（MPI）构建的大型多语言的语义知识库，从10个维基百科以不同语言提取事实和事实的组合。XLORE是清华大学构建的基于中、英文维基和百度百科的开放知识平台，是第一个中英文知识规模较为平衡的大规模中英文知识图谱。THEEND94IntroductionofArtificialIntelligence第3章符号主义：搜索求解策略教材：

王万良《人工智能通识导论》高等教育出版社，2025第3章符号主义：搜索求解策略在求解一个问题时，涉及到两个方面：一是该问题的表示，二是选择一种相对合适的求解方法。由于绝大多数需要人工智能方法求解的问题缺乏直接求解的方法，因此，搜索不失为一种求解问题的一般方法。搜索求解的应用非常广泛，例如，在下棋等游戏软件中。下面首先讨论搜索的基本概念，然后着重介绍状态空间知识表示和搜索策略，主要有回溯策略、宽度优先搜索、深度优先搜索等盲目的图搜索策略，以及A及A*搜索算法等启发式图搜索策略。第3章符号主义：搜索求解策略3.1搜索的概念3.2如何将搜索对象用状态空间表示3.3回溯策略3.4盲目的图搜索策略3.5启发式图搜索策略3.1搜索的概念

(1)数据驱动：从初始状态出发的正向搜索。正向搜索——从问题给出的条件出发。逆向搜索：从想达到的目的入手，看哪些操作算子能产生该目的以及应用这些操作算子产生目的时需要哪些条件。(2)目的驱动：从目的状态出发的逆向搜索。双向搜索：从开始状态出发作正向搜索，同时又从目的状态出发作逆向搜索，直到两条路径在中间的某处汇合为止。(3)双向搜索：3.1搜索的概念

（1）盲目搜索：在不具有对特定问题的任何有关信息的条件下，按固定的步骤（依次或随机调用操作算子）进行的搜索。（2）启发式搜索：考虑特定问题领域可应用的知识，动态地确定调用操作算子的步骤，优先选择较适合的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以求尽快地到达结束状态。第3章符号主义：搜索求解3.1搜索的概念3.2如何将搜索对象用状态空间表示3.3回溯策略3.4盲目的图搜索策略3.5启发式图搜索策略3.2如何用状态空间表示搜索对象3.2.1状态空间知识表示方法3.2.2状态空间的图描述3.2.1状态空间知识表示方法状态：表示系统状态、事实等叙述型知识的一组变量或数组：

操作：表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数：T

：状态集合。：操作算子的集合。：包含问题的初始状态是的非空子集。：若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。状态空间：利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组：3.2.1状态空间知识表示方法求解路径：从结点到结点的路径。

：状态空间的一个解。

状态空间的一个解：一个有限的操作算子序列。例3.1

八数码问题的状态空间。

3.2.1状态空间知识表示方法状态集

：所有摆法操作算子：将空格向上移Up将空格向左移Left将空格向下移Down将空格向右移Right3.2.2状态空间的图描述例3.2给出八数码问题的初始状态，用图描述其状态空间。八数码状态空间图

3.2.2状态空间的图描述

例3.3旅行商问题（TSP）或邮递员路径问题。

（家）（单位：km）可能路径：费用为375的路径（A，B，C，D，E，A）

3.2.2状态空间的图描述

旅行推销员状态空间图（部分）

ABCDEA

375

A

A

A

A

B

B

C

C

C

C

D

D

D

D

A

E

E

E

E

E

E

E

D

路径:

路径:

路径:

路径:

ABCEDA

ABDCE

ABDECA

费用:

费用:

费用:

费用:

425

525

475

525

475

375

325

400

400

300

275

275

250

225

150

100

75

125

175

225

250

100

175

225

425

.......

第3章符号主义：搜索求解3.1搜索的概念3.2如何将搜索对象用状态空间表示3.3回溯策略3.4盲目的图搜索策略3.5启发式图搜索策略3.3回溯策略

带回溯策略的搜索：

●从初始状态出发，不停地、试探性地寻找路径，直到它到达目的或“不可解结点”，即“死胡同”为止。

●若它遇到不可解结点就回溯到路径中最近的父结点上，查看该结点是否还有其他的子结点未被扩展。若有，则沿这些子结点继续搜索；如果找到目标，就成功退出搜索，返回解题路径。3.3回溯策略回溯搜索示意图第3章符号主义：搜索求解3.1搜索的概念3.2如何将搜索对象用状态空间表示3.3回溯策略3.4盲目的图搜索策略3.5启发式图搜索策略

宽度优先搜索(breadth-firstsearch，广度优先搜索):以接近起始节点的程度（深度）为依据，进行逐层扩展的节点搜索方法。3.4.1宽度优先搜索策略

特点:1)每次选择深度最浅的节点首先扩展，搜索是逐层进行的；2)一种高价搜索，但若有解存在，则必能找到它。3.4.1宽度优先搜索策略

例3.4通过搬动积木块，希望从初始状态达到一个目的状态，即三块积木堆叠在一起。3.4.1宽度优先搜索策略操作算子为MOVE（X，Y）：把积木X搬到Y（积木或桌面）上面。MOVE（A，Table）：“搬动积木A到桌面上”。

操作算子可运用的先决条件：1）被搬动积木X的顶部必须为空；2）如果Y是积木，则积木Y的顶部也必须为空；3）同一状态下，运用操作算子的次数不得多于一次。3.4.1宽度优先搜索策略3.4.2深度优先搜索策略

深度优先搜索（Depth-firstSearch):首先扩展最新产生的节点,深度相等的节点按生成次序的盲目搜索。特点：扩展最深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下进行下去；仅当搜索到达一个没有后裔的状态时，才考虑另一条替代的路径。3.4.2深度优先搜索策略在深度优先搜索中，当搜索到某一个状态时，它所有的子状态以及子状态的后裔状态都必须先于该状态的兄弟状态被搜索。

为了保证找到解，应选择合适的深度限制值，或采取不断加大深度限制值的办法，反复搜索，直到找到解。

深度优先搜索并不能保证第一次搜索到的某个状态时的路径是到这个状态的最短路径。

对任何状态而言，以后的搜索有可能找到另一条通向它的路径。如果路径的长度对解题很关键的话，当算法多次搜索到同一个状态时，它应该保留最短路径。

3.4.2深度优先搜索策略例3.5

卒子穿阵问题。要求一卒子从顶部通过下图所示的阵列到达底部。卒子行进中不可进入到代表敌兵驻守的区域（标注1），并不准后退。假定深度限制值为5。

阵列图

3.4.2深度优先搜索策略0S1S)1,1(2S)2,1(3S)2,2(4S)1,2(5S)1,3(6S)2,3(7S)3,2(8S)3,1(9S)2,1(14S)4,1(10S)2,2(11S)1,2(12S)1,3(13S)3,2(15S)4,2(16S)4,3(17S)4,4(18S)4,1(死死死死深度限制解

0S1S)1,1(2S)2,1(3S)2,2(4S)1,2(5S)1,3(6S)2,3(7S)3,2(8S)3,1(9S)2,1(14S)4,1(10S)2,2(11S)1,2(12S)1,3(13S)3,2(15S)4,2(16S)4,3(17S)4,4(18S)4,1(死死死死深度限制解卒子穿阵的深度优先搜索树第3章符号主义：搜索求解3.1搜索的概念3.2如何将搜索对象用状态空间表示3.3回溯策略3.4盲目的图搜索策略3.5启发式图搜索策略3.5启发式图搜索策略3.5.1启发式策略3.5.2启发信息和估价函数3.5.3A搜索算法3.5.4A*搜索算法及其特性分析3.5.5蒙特卡洛树搜索算法3.5.1启发式策略什么是启发式信息？用来简化搜索过程有关具体问题领域的特性的信息叫做启发信息。启发式图搜索策略（利用启发信息的搜索方法）的特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展。种类：A、A*算法等。3.5.1启发式策略运用启发式策略的两种基本情况：（1）一个问题由于存在问题陈述和数据获取的模

糊性，可能会使它没有一个确定的解。（2）虽然一个问题可能有确定解，但是其状态空间特别大，搜索中生成扩展的状态数会随着搜索的深度呈指数级增长。3.5.1启发式策略

例3.6一字棋。在九宫棋盘上，从空棋盘开始，双方轮流在棋盘上摆各自的棋子

或

（每次一枚），谁先取得三子一线（一行、一列或一条对角线）的结果就取胜。

和

能够在棋盘中摆成的各种不同的棋局就是问题空间中的不同状态。

9个位置上摆放{空，

，

}有39

种棋局。可能的走法：。

3.5.1启发式策略

启发式策略的运用

3.5.1启发式策略启发式搜索下缩减的状态空间3.5.2启发信息和估价函数

求解问题中能利用的大多是非完备的启发信息：（1）求解问题系统无法知道该问题的全部状态空间，也不可能用一套算法来求解所有的问题。（2）有些问题在理论上虽然存在着求解算法，但是在工程实践中，这些算法不是效率太低，就是根本无法实现。一字棋：9！，西洋跳棋：1078，国际象棋：10120，围棋：10761。假设每步可以搜索一个棋局，用极限并行速度（10-104年/步）来处理，搜索一遍国际象棋的全部棋局也得1016年即1亿亿年才可以算完！在具体求解中，能够利用与该问题有关的信息来简化搜索过程，称此类信息为启发信息。启发式搜索：利用启发信息的搜索过程。3.5.2启发信息和估价函数

估价函数（evaluationfunction）：估算节点“希望”程度的量度。

估价函数值f(n)

：从初始节点经过n节点到达目标节点的路径的最小代价估计值，其一般形式是

g(n)：从初始节点S0到节点n的实际代价；

h(n)：从节点n到目标节点Sg的最优路径的估计代价，称为启发函数。h(n)

比重大：降低搜索工作量，但可能导致找不到最优解；h(n)

比重小：一般导致工作量加大，极限情况下变为盲目搜索，但可能可以找到最优解。3.5.2启发信息和估价函数

例3.7八数码问题的估价函数：启发函数1:取一棋局与目标棋局相比，其位置不符的数码数目，例如h(S0)=5;启发函数2:各数码移到目标位置所需移动的距离的总和,例如h(S0)=6;

启发函数3：对每一对逆转数码乘以一个倍数,例如3倍，则h

(S0)=3;启发函数4：将位置不符数码数目的总和与3倍数码逆转数目相加，例如h(S0)=8。2137648512384765初始棋局目标棋局3.5.3A搜索算法估价函数f(n)=g(n)+h(n)

如何寻找并设计启发函数h(n)

，然后以f(n)

的大小来排列待扩展状态的次序，每次选择f(n)值最小者进行扩展。A搜索算法：使用了估价函数f的最佳优先搜索。A搜索搜索ng(n)：状态n的实际代价，例如搜索的深度；h(n)：对状态n与目标“接近程度”的某种启发式估计。3.5.3A搜索算法

例3.8利用A搜索算法求解八数码问题，问最少移动多少次就可达到目标状态？估价函数定义为f(n)=g(n)+h(n

)g(n)：节点n的深度，如g(S0)=0。

h(n)：节点n与目标棋局不相同的位数（包括空格），简称“不在位数”，如

h(S0)=5。2831647512384765初始状态S0目标状态2831647528314765283164752831647523184765283147652831476523184765231847651238476512384765S（0+5=5）A（1+3=4）B（1+6=7）C（1+6=7）D（2+4=6）E（2+5=7）F（2+4=6）G（3+5=8）H（3+3=6）I（4+2=6）K（5+0=5）12378465J（5+3=8）操作算子集：↑,↓,→,←123847652831647528314765283164752831647523184765283147652831476523184765231847651238476512384765S（0+5=5）A（1+3=4）B（1+6=7）C（1+6=7）D（2+4=6）E（2+5=7）F（2+4=6）G（3+5=8）H（3+3=6）I（4+2=6）K（5+0=5）12378465J（5+3=8）问题：A搜索算法能不能保证找到最优解（路径最短的解）？g(n)：从初始节点S

到节点n的实际代价；h(n)：对状态n与目标节点接近程度的某种启发式估计12384765操作算子集：↑,↓,→,←3.5.3A搜索算法3.5.4A*搜索算法A*搜索算法由著名的人工智能学者Nilsson提出，是目前最有影响的启发式图搜索算法，也称为最佳图搜索算法。如果某一问题有解，那么利用A*搜索算法对该问题进行搜索则一定能搜索到解，并且一定能搜索到最优的解而结束。上例中八数码A搜索树也是A*搜索树，所得解路（s，B，E，I，K，L）为最优解路，其步数为状态L（5）上所标注的5

。能否保证找到最短路径（最优解），关键在估价函数中

的选取。3.5.4A*搜索算法估价函数的选取：（1）如果h(n)<h*(n)，能得到最优解。（2）如果h(n)=h*(n)，能得到最优解。（3）如果h(n)>h*(n)，不能保证得到最优解。第（1）和（2）两种情况就是我们这里要介绍的A*搜索算法。定义：为状态n到目的状态的最优路径的代价，则当A搜索算法的启发函数h(n)小于等于h*(n)，即满足

时，被称为A*搜索算法。如果某一问题有解，A*搜索算法一定能搜索到解，并且一定能搜索到最优解。3.5.5蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索（MonteCarlotreesearch，MCTS）算法是RemiCoulom在2006年在围棋人机对战引擎CrazyStone中首次发明并使用的。蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术，除游戏之外，它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。蒙特卡洛树搜索算法是一种基于树数据结构的启发式搜索算法，是一类树搜索算法的统称。蒙特卡洛树搜索和蒙特卡洛方法不是同一种算法。蒙特卡洛树搜索算法是利用蒙特卡洛方法估计每个动作优劣。3.5.5蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡罗树搜索大概可以被分成四步。（1）选择：从搜索树的根结点开始，也就是要做决策的局面R出发，向下选择一个最急需被拓展的结点N。1）完全展开结点：该结点所有可行动作都已经被拓展过。计算该结点所有子结点的UCT值，找到一个值最大的子结点继续检查。反复向下迭代。2）未完全展开结点：该结点有可行动作还未被拓展过，找出还未被拓展的结点执行“拓展”步骤。3）未访问结点：该结点所有可行动作都未被拓展过。那么从该结点直接执行“回溯”步骤。3.5.5蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡罗树搜索大概可以被分成四步。（2）拓展：如果结点不是一个终止结点，则随机选择一个尚未拓展的结点A，在搜索树中创建一个新的结点M。（3）模拟：从新结点M出发，模拟拓展搜索树，直到找到一个终止结点。一般使用胜利或者失败的次数作为评分。（4）反向传播：模拟结束后，父结点N以及从根结点到N的路径上所有结点根据模拟结果添加累计评分。如果“选择”中直接发现一个游戏结局，根据该结局来更新评分。每次迭代都会拓展搜索树，随着迭代次数增加，搜索树的规模也不断增加。最后选择根结点下最好的子结点作为本次决策的结果。最佳走法一般是有最高访问次数的结点。THEEND140IntroductionofArtificialIntelligence第4章连接主义：人工神经网络教材：

王万良《人工智能通识导论》高等教育出版社，2025142第4章连接主义：人工神经网络人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。神经网络理论为许多问题的研究提供了一条新的思路，目前已经在模式识别、机器视觉、语音识别、机器翻译、图像处理、联想记忆、自动控制、信号处理、软测量、决策分析、智能计算、组合优化、数据挖掘等方面获得成功应用。本章着重介绍人工神经元数学模型、应用广泛的BP神经网络、Hopfield神经网络、随机神经网络及其应用，也为下一章介绍深度学习奠定基础。第4章连接主义：人工神经网络143●

19世纪末20世纪初，西班牙神经解破学家卡哈尔，在意大利医学家高尔基发现神经细胞的基础上，描绘了神经元的组织结构和它们之间的联系。人类大脑的活动是由这种联系产生的。为此，1906年他们共同获得了诺贝尔生理学或医学奖。●

生物神经网络(naturalneuralnetwork,NNN):由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。●人工神经网络(artificialneuralnetworks,ANN):模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。神经网络方法：隐式的知识表示方法第4章连接主义：人工神经网络4.1人工神经元与人工神经网络4.2机器学习的先驱——Hebb学习规则4.3掀起人工神经网络第一次高潮的感知器4.4掀起人工神经网络第二次高潮的BP学习算法4.5BP学习算法的应用4.6Hopfield神经网络与玻尔兹曼机4.7Hopfield神经网络联想记忆4.8Hopfield神经网络优化方法1444.1人工神经元与人工神经网络4.1.1生物神经元的结构4.1.2生物神经元数学模型4.1.3人工神经网络结构与学习1454.1.1生物神经元的结构146●人脑由一千多亿（1011亿－1014亿）个神经细胞（神经元）交织在一起的网状结构组成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000亿个神经元。●神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。●人脑构造:

皮层（cortex）中脑（midbrain）