人工智能之搜索技术

《人工智能、搜索技术》课程笔记
搜索技术 的 知识表示基础
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求解问题的搜索技术
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一、知识表示
1.什么是知识?
人具有智能,知识起到非常重要的作用,知识储存后会直接去应用,人工智能去研究就是让计算机去接近人的智能,即符号主义这一块,专注于研究逻辑思维这条路。
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经过人的大脑将粗略的接受的信息进行加工处理后成为知识
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知识、信息、数据及其关系
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知识表示就是对知识的一种描述,一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
(把知识描述为计算机能够理解的信息)

知识的要素
(1)事实
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(2)规则
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(3)控制
(技巧性地提示,如何使用)
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(4)元知识(解释规则,层次很高,指导使用)
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元学习与元知识的这种概念就很像,会指导如何学习,研究前景很大,可以关注一下。

2.在知识表示基础上加入符号操作,同时加入求解的过程
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问题求解技术两方面
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知识表示方式是人工智能学习的中心任务之一

知识表示
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要求
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知识表示的一般方法
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3.状态空间法(基于解答空间)
通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题
以状态和操作为基础
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(1)状态
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通过四元表列的不同取值,可以唯一确定状态

(2)算符
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这一操作对两个变量产生了变化
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(3)状态空间
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三数码难题(最终状态为顺时针)
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八数码难题
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上述的算符设计十分浪费资源
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难度提升
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状态图示法
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隐式图用的比较多
猴子香蕉问题
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传教士野人问题
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使用状态描述这一问题
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上述表示有点冗余(左岸确定, 右岸人数也可确定)
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4.问题规约法
把很难的问题一步一步分解为很多简单的问题,问题的不断拆解
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组成部分
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与或图表示
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空间构造一定要完备
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二.搜索技术
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深搜,广搜
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盲目搜索
(1)宽度优先搜索
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策略框图
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目标A->E
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