探索基于规则的人工智能

目录

🧠 引言

🎯 了解基于规则的人工智能

🔍 规则的定义和推理过程

🔧 规则基础人工智能系统的构建

🌟 早期尝试和发展

🛠️ 基于规则的人工智能优缺点

🌐 规则与神经网络的对比

🚀 未来展望：符号和子符号智能的融合

🔎 结束语

引言

在我们的系列讲座中，我们将探讨人工智能的应用。今天，我们将讨论基于规则的人工智能。在开始之前，我想提出一些简要的观点。1930年代，计算机的最早数学模型诞生了，因此，人们长期以来一直在思考如何精确表达计算机。你们许多人可能听说过图灵机，以图灵的名字命名。他的计算机数学描述是所有原始计算概念中最著名的一个。而今天，我们所称的大部分编程都是从过去的概念中继承而来的。程序员们使用编程语言来表达算法的规则，这些编程语言是合成语言，意味着我们发明了它们来进行编程。他们使用这些编程语言将算法的规则表达为编译器可以转换为机器码的形式。

🎯 了解基于规则的人工智能

最早的人工智能程序旨在自动化人类的思维过程和问题解决过程。因为许多人将人类智能与问题解决联系在一起，所以这些应用被视为逻辑应用和一些数值计算应用的问题。我们将逻辑应用和数值计算应用混合在一起，构成了算法。相当早期就有了许多计算机语言，旨在帮助那些试图编写人工智能算法的人。你们中的一些人可能听说过Lisp语言，这是一个非常著名的语言，我认为它仍然存在。另一个是Prolog，这是另一种用于进行人工智能棋类游戏逻辑计算的著名语言，比如象棋和跳棋，因为人们普遍认为，如果让计算机下棋，就需要智能，因为毕竟人类智慧是赢得象棋比赛所必需的。首台跳棋机器是在1952年由一位名叫阿瑟·塞缪尔斯的IBM员工制造的，这是一台称职的机器，但激发了其他人去制作更复杂的游戏。国际象棋就是最早的目标之一。自那时以来，几乎每个时代都有人在研究国际象棋程序。你们中的一些人可能知道，在1997年，IBM的深蓝计算机击败了世界大师加里·卡斯帕罗夫。使国际象棋程序取得如此高的水平需要很多年的努力，但近年来他们实际上已经做到了。我们听说了其他一些程序，比如围棋程序，最近也开始使用这些游戏。在人工智能早期探索的最有雄心的系统是专家系统。专家系统是一种软件系统，它包含专家用来解决问题的所有规则，因此可以重现专家的专业知识，而无需专家亲自在场。

🔍 规则的定义和推理过程

规则只是在符号之间建立关系。规则可以建立蕴含关系，也可以建立事实，还可以建立前提。通过这些规则，我们可以进行推理，这意味着如果我们有一些规则或事实，我们可以得出一些结论。在基于规则的人工智能系统中，主要有两种方式可以获得这些信息，一种是通过称为后向链接的过程，另一种是通过前向链接