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人工智能通识:第二章 知识推理与问题求解
  • 点击数:34     发布时间:2026-05-17 23:37:59
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本章系统介绍人工智能中知识推理与问题求解的核心方法。首先阐述知识表示方法,包括符号表示法、语义网络、框架表示法和本体论,并讲解逻辑推理与规则推理的基础。接着深入概率推理,涵盖贝叶斯网络与马尔可夫模型,以及因果推理中的辛普森悖论、因果干预和反事实推理。还介绍了知识图谱推理的多种技术路径。在问题求解方面,详细对比盲目搜索(广度优先、深度优先)与启发式搜索(贪心最佳优先、A*算法)。最后,通过猜拳游戏和囚徒困境等经典案例,讲解博弈论的基本概念与纳什均衡。本章为理解AI智能体的决策与推理能力奠定理论基础。
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