人工智能复习进度表

人工智能

• 待记忆：知识表示和机器学习部分。

一、问题求解

• 问题求解：表示$~P(I,G,O)~\to~$求解(搜索)$~\to~$结论
  
  • 四皇后
  • 农夫和鹅
  • 九点问题
  • 归约
  • 七根火柴问题
  • $\alpha\textrm{-}\beta~$剪枝：$dfs~$过程，按照极大极小$(max\textrm{-}min)$剪枝
  • 约束满足问题$(CSP)$

二、逻辑与推理

• 逻辑与推理
  
  • 归结原理(消解原理)：嫌疑犯问题、置换、项、合一、最一般合一、合一算法
  • 合式公式$(wff)$化为子句集：
    
    • 去符号$``\to"$
    • 减少否定符号的辖域
    • 变量标准化
    • 化前束范式
    • 消去存在量词$~\exists \,x$
    • 化为合取范式
    • 消去全称量词和合取连接词，成为子句集
    • 变量代换，使得子句间变量均不同
  • 归结反演：每次从子句集中选$2$个子句，如果归结结果为$~nil$，得证，否则把归结结果加入子句集继续演算。格林技巧$(green\ trick)$：给待求解子句添加一个$~answer(x)~$的析取，其中$~x~$是所求的答案变量。这样最后求出的结果将是$~answer(某某)$。如在张狗问题中，未使用格林技巧只能得出“狗在某处”，使用格林技巧可以得出“狗在火车上”。

三、博弈论

• $Agent$
  
  • 定义：为达到目的，能够作出独立的或自主的行动的实体。其它界定：具有$~BDI\left(Belief,Desire,Intention\right)~$的对象
  • 基本属性：自主性、社会性、反应性、能动性。
  • 收益矩阵：优势策略、纳什均衡、$Patero$均衡、社会福利最大化。

四、知识表示

• 知识表示
  
  • 表示观
    
    • 认识论表示观：认识论表示观是对自然世界的描述，表示自身不显示任何智能行为，其唯一的作用就是携带知识，表示研究与“启发式”研究无关。
    • 本体论表示观：表示是对自然世界的一种近似，它规定了看待自然世界的方式，即一个约定的集合。表示知识描述了在这个世界中，观察者当前所关心的那部分，其它部分则被忽略。
    • 知识工程表示观：表示是对自然世界描述的计算机模型，它应该满足计算机这一实体的具体限制，因此，表示可以理解为一类数据结构及其上的一组操作。
  • 分类体系：在$~AI~$中经常使用的表示方法，几乎都是来源于研究者对智能行为在微观和宏观不同科学层次的观察与分析而抽象出来的模型。根据这些表示方法的原理可以将它们分为$~3~$类。
    
    • 局部表示类：逻辑、产生式系统、语义网络、框架、脚本、过程等。
    • 分布表示法：基因、联接机制。
    • 直接表示法：各种图形、图像、声音和人造环境等。
  • 各类表示方法的基本特点
    
    • 局部表示：是$~AI~$研究最充分也是正统$~AI~$最经常使用的表示方法。
    • 分布表示：是对局部表示方法在智能行为描述上不够充分而作的表示方法。
    • 直接表示：是与自然世界一致的表示方法。基于这类表示的系统以对实体的你真描述直接或间接参与推理为特点。
  • 知识表示是人工智能的基本原理之一
    
    • 表示是刻画智能行为的理论。这暗示,无论采用什么样的工具（包括数学的或程序的）来建立表示方法和立足于什么样的表示观来研究表示均需要满足与智能现象相一致的条件,这是智能研究的科学原则。
    • 表示是推动AI进展的动力。鉴于智能现象的复杂性及人工实现的智能描述需要借助某种工具（计算机）,因此,在 AI 的研究中,采用“本体论表示观”还是“认识论表示观”甚至“知识工程表示观”应当取决于所面临的问题,笼统地强调其好坏是没有什么意义的。这样,对智能系统的研究,应该根据不同的需要集成各种表示观所提供的思想以解决复杂的智能行为的描述问题集成的研究不仅仅是技术问题,而更大程度上是理论问题。
    • 这三种表示观在很多基本观点上是相互对立的,这是研究者从不同的角度与不同的科学层次对智能行为研究而导致在哲学、方法论、理论与技术等诸多方面不同看法的结果。它们分别对应了存在、构造与实现等不同科学层次的研究，这促使我们将这三类表示观的主要思想罗列出来,并以存在、构造与实现这些科学层次来看待 AI 研究的方方面面。

五、机器学习

• 机器学习
  
  • 基本类型
    
    • 按映射类型：归纳、演绎、类比、转导
    • 按反馈类型：有监督学习、无监督学习、再励学习、半监督学习。前三类是基本类。
  • 基本问题：可学习型、适用性、罗生门、理论基础、技术支持。
  • 最小表示长度$(MDL)$

附一 逻辑符号表