当前课程知识点:人工智能 > 2.知识表示 > 2.1知识的基本概念 > 2.1.2知识的属性
真伪性
知识是客观事物及客观世界的反映,它具有真伪性,可以通过实践检验其真伪,或用逻辑推理证明其真伪。
相对性
一般知识不存在绝对的真假,都是具有相对性的。在一定条件下或特定时刻为真的知识,当时间、条件或环境发生变化时可能变成假。
不完全性
知识往往是不完全的。这里的不完全大致分为条件不完全和结论不完全两大类。
不确定性,即模糊性和不精确性。
现实中的知识的真与假,往往并不总是“非真即假”,可能处于某种中间状态,即所谓具有真与假之间的某个“真度”,即模糊度和不精确度。例如“人老了就可能糊涂”,“老了”、“可能”和“糊涂”都是一些模糊概念。在知识处理中必须用模糊数学或统计方法等来处理模糊的或不精确的知识。
可表示性
知识作为人类经验存在于人脑之中,虽然不是一种物质东西,但可以用各种方法表示出来。一般表示方式包括符号表示法、图形表示法和物理表示法。
可存储性、可传递性和可处理性。
既然知识可以表示出来,那么就可以把它存储起来;知识既可以通过书本来传递,也可以通过教师的讲授来传播,还可以通过计算机网络等来传输,知识可以从一种表示形式转换为另一种表示形式;知识一旦表示出来,就可以同数据一样进行处理。
相容性
相容性是关于知识集合的一个属性。即存在于一体(如专家系统的知识库)的所有知识之间应该是相互不矛盾的,即从这些知识出发,不能推出相互矛盾的命题。
-1.1人工智能的定义与发展
--人工智能的诞生
--定义
--发展
-1.2智能的本质
--人类智能
--人工的智能
-1.3人工智能各学派的认知观
--AI的萌芽
-1.4人工智能的研究与应用领域
--AI的研究范围
--AI在中国
-资源推荐
--有趣的资源
-章节习题
-2.1知识的基本概念
-2.2状态空间法
--习题
-2.3问题归约法
-2.4谓词逻辑法
-章节习题
-3.1图搜索策略
--图搜索策略概述
-3.2盲目搜索策略
-3.3启发式搜索策略
-3.4消解原理
-章节习题
-4.1概述
--计算智能定义
-4.2神经网络
-4.3进化计算
-4.4蚁群算法
-4.5模拟退火算法
-4.6博弈搜索策略
--教师讲解:博弈树
--教师讲解:剪枝
-章节习题
-5.1专家系统概述
-5.2专家系统结构
--5.4 黑板模型
-5.3专家系统的应用与发展概况
-5.4专家系统实例
-6.1机器学习的基本概念
-6.2记忆学习
-6.3归纳学习
-- 6.3.3决策树学习
-6.4解释学习
-6.5神经学习
-章节习题
-7.1自然语言理解概述
--7.1.1概述
-7.2词法分析
--词法分析
-7.3句法分析
-7.4 统计语言建模
-7.5信息检索