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人工智能(11)
侯宏旭
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记忆学****br/>机械式学****br/>直接使用,不做任何的转换
两个观点
记忆是任何系统的一部分,不是学****过程
存储是复杂的,需要详细研究并模型化
折衷的观点
记忆学****是学****系统的一部分
Lenat的观点
记忆是最低层次的数据处理
记忆、计算、演绎、归纳
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记忆学****要考虑的问题
存储结构
记忆所需要的时间要少于计算需要的时间
环境的稳定性
记忆的有效性(时效性)
记忆与计算的权衡
记忆的代价和计算的代价
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传授学****br/>指点学****br/>环境提供更高层次、更抽象的知识
一个可以接受建议的系统
提供给系统抽象的高水平的建议
知识库编辑和调试系统
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接受建议的过程
要求
被动或主动地要求专家干预
解释
专家把建议转换成内部表示
实用化
把抽象的知识转换成具体的知识
归并
把新知识加入到知识库
评价
验证和修改(调试)
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类比学****br/>转化已有领域(情况)的知识为新领域(情况)的知识
两个步骤
找到类似的概念或技巧
转换成新形式
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类比学****的问题求解模型
学****也是一个搜索问题
规划变换问题空间
中间结局分析空间
可能问题状态的集合
一个初始状态
几个目标状态
操作的集合
计算状态差异的差别函数
由差别函数查找操作的方法
为使解有效需要满足的路径约束的集合
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标准中间结局分析
比较当前状态与目标状态
选择可以减少差异的操作
如果满足则应用这个操作,否则保存
用中间结局分析解决子问题
解决子问题后取出保存的状态继续处理原问题一个简单的例子
2*x2+7*x+2=0
=>x1=-7+sqrt(7*7-4*2*2)…
为了解决:3*y2+6*y-4=0
差异函数diff(符号,符号)=0,diff(数值,数值)=
操作replace(a,b)
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观察和发现学****br/>归纳学****的一种
和实例学****的差别
实例学****需要由专家区分正例和反例
观察和发现学****是无示教的
分类
被动观察
主动试验
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