一、人工智能是什么

1956年，一批有远见卓识的年轻科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
愿景是让具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类心智。
理想的人工智能应该是具备抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或者围棋这些具体问题的算法。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

二、知识

人工智能能够模拟行为的基础是具有知识，而知识本身也是抽象的概念，需要用计算机能够理解 的方式表示出来。
在人工智能中，常用的知识表示方法包括数据结构和处理算法。
数据结构用于静态存储待解决的问题、问题的中间解答，问题的最终解答以及解答中涉及的知识
处理算法用于在已有问题和知识之间进行动态交互。

形式逻辑

形式逻辑是研究人的认识性阶段思维规律的学说，狭义指演绎逻辑，广义还包括归纳逻辑。
人工智能早期研究者认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知的过程就是对符号的逻辑运算，这样一来，人类抽象的逻辑思维就可以通过计算机中逻辑门的运算模拟，进而实现机械化的人类认知。
形式逻辑也是智能行为的描述方式，任何能够将某些物理模式或符号转化成其他模式或符号的系统都有可能产生智能的行为.
在人工智能中，形式逻辑实现知识是一种普遍的方法。
最简单的实例就是由古希腊哲学家亚里士多德提出的三段论

• 科学是不断发展的（大前提）
• 人工智能是科学（小前提）
• 所以，人工智能是不断发展的（结论）

谓词逻辑

谓词是最基本的逻辑系统，也是形式逻辑的根本部分。

谓词逻辑的一个特例是命题逻辑。在命题逻辑中，命题是逻辑处理的基本单位，只能对其真伪做出判断。
但是命题这种表示法的局限性在于无法把其描述对象的结构及逻辑特征反映出来，也不能体现出不同事物的共同特征。
假如单独给出例子“C语言是PHP的爸爸”，没有上下文无法确定C语言和PHP的关系，这个命题没有意义。

为了扩展形式逻辑的表示能力，在命题逻辑的基础上诞生了谓词逻辑。谓词逻辑将命题拆分成了个体词、谓词和量词

• 个体词是可以独立存在的具体或抽象的描述对象，比例“C语言”和“PHP”
• 谓词用于描述个体词的属性与相互关系，比如“是...的爸爸”
• 量词用于描述个体词的数量关系，包括全称量词 ∀ 和存在量词 ∃。

逻辑联结词

不同的命题可以用逻辑联结词建立联系，按优先级的高低，包括以下5种：

• 否定(¬)： ¬P 表示“非 P”
• 合取(∧)： P∧Q 表示“P 且 Q”
• 析取(∨)： P∨Q 表示“P 或 Q”
• 蕴涵(→)：P→Q 表示如果 P，那么 Q”
• 等价(↔)：复 P↔Q 表示“如果 P，那么 Q 且如果 Q，那么 P”。

谓词动词可以用于表示事务的概念、状态、属性等实性知识，也可以用于表示事物间具有确定因果关系的规则性知识。
事实性知识通常使用析取与合取符号连接起来的谓词公式表示，规则性知识则通常使用由蕴涵符号连接起来的谓词公式来表示。

计算机识别抽象知识的步骤

1. 定义谓词及个体，确定每个谓词及每个个体的确切含义
2. 根据所要表达的事物或概念，为每个谓词的变量赋以特定的值
3. 根据所要表达的知识的语义，用适当的逻辑联结词将各个谓词连接起来。
   例如，要表示“所有的自然数都是大于零的整数”
   将所有关系定义为相应的谓词，N(X)表示x是自然数，P(x)表示x大于零，l(x)表示x是整数
   将谓词按照语义进行连接：
   \((∀x)(N(x)→P(x)∧I(x))\)
   使用形式逻辑进行知识表示只是手段，目的是让人工智能在知识的基础上实现自动化的推理、归纳与演绎，以得到新结论与新知识。

三、人类智能与人工智能的区别

推理

现阶段而言，人类智能与人工智能的主要区别体现在推理能力上。
人类的判断方式绝非一头扎进浩如烟海的数据中学习，而是基于少量数据的特征进行归纳与推理，得到一般性规律的判断作为基础。
而人工智能不同，例如在数字图像中稍微添加一点干扰，就可以让神经网络将海龟认成步枪，但是这不能欺骗具有思考能力的人类

常识

计算机没办法像人类一样在成长中达成理解 ，因而常识这一智能的先决条件只能以形式化的方式输出到硬盘与内存之中。这要求将一般成年人的知识和信念进行显式的表达，并加以灵活的组织和运用。
而常识性知识的表达和组织存在着难以想象的困难
从“张三捡起足球”和“张三在运动场上”这两个命题推断出“足球在运动场上”对人工智能来说就已经不可想象，更不用说道德观世界观这些复杂概念。
没有对常识和信念的清晰表达，人式智能法获得通用性和适应性较强的智能行为。

四、产生式系统

产生式是表征程序性知识的最小单位，是指人脑中贮存的一系列如果—那么形式表示的规则。一个产生式是一个由条件和动作组成的指令，即所谓的条件—活动规则。

人工智能实现自动推理的基础是产生式系统。
产生式系统可以描述为：当一组产生式规则相互配合、协同作用时，一个产生式规则 生成的结论可以为另一个产生式规则 作为已知前提或条件使用，进而解决更加复杂的问题。
产生式系统以产生式的规则描述符号来替代运算，把推理和行为的过程用于产生式规则表示，其机制类似人类的认知过程。产生式规则常用用于表示事物之间的因果关系，基本形式是 P→Q。

产生式系统包括规则 库、事实库和推理机三个基本部分

• 规则库
  专家系统的核心与基础，存储关以产生式形式表示的规则集合，其中规则的完整性、准确性和合理性都将对性能产生直接的影响
• 事实库
  存储的是输出事实、中间结果与最终结果，当规则库中的某条产生式的前提可与事实库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，其结论可以作为已知事实存储在事实库中。

• 推理机
  用于控制和协调规则库与事实库运行的程序，包括了推理方式和控制策略

  推理方式

• 正向推理
  自底向上，从已知事实出发，通过规则库中不断选择匹配的规则前件，得到匹配的规则后件，进而推演出目标结论
• 反向推理
  自顶向下，从目标假设出发，通过不断用规则库中规则的后件与已知事实匹配，选择出匹配的规则前件，进而回溯已知事实

• 双向推理
  利用正向推理和反向推理，从两个方向进行，直到在某个中间点汇合，这种方式更高效。