目 錄 第1章 人工智能與智能社會：人類新時代 1 1.1 人類智能與知識型社會 2 1.2 人工智能的**縷霞光 2 1.3 人工智能是什么 3 1.4 人工智能的“進化史” 3 1.5 人工智能研究什么 5 1.6 百花齊放的人工智能應用 6 本章小結 7 參考文獻 8 思考題 8 第2章 知識與知識表示：智能的“血液” 10 2.1 概念與本體：人類知識的基礎構架 11 2.1.1 概念與概念系統 11 2.1.2 知識本體 12 2.2 知識的計算機表示：計算機心里的知識 13 2.2.1 分布表示方法 14 2.2.2 預訓練語言模型 16 2.3 產生式表示法：因果知識的表示 17 2.3.1 產生式規則 17 2.3.2 產生式系統 18 2.3.3 產生式表示法的優缺點及適用領域 22 2.4 框架表示法：把知識裝進“框” 22 2.4.1 框架的構成 23 2.4.2 框架系統 24 2.4.3 框架的應用案例 24 2.5 語義網絡：知識的“網”狀化表示 25 2.5.1 語義網絡的發展歷史 26 2.5.2 語義網絡的定義和特征 26 2.5.3 語義網絡的分類 27 2.5.4 語義網絡的構建方法 28 2.5.5 語義網絡的優勢 28 2.5.6 語義網絡應用面臨的困難和挑戰 29 2.6 知識圖譜：知識的“譜”系化表示 30 2.6.1 知識圖譜的發展 30 2.6.2 知識圖譜表示方法 31 2.6.3 知識圖譜的構建 34 本章小結 39 參考文獻 40 思考題 42 第3章 推理技術：機器真的能舉一反三嗎 43 3.1 先來入個門 44 3.1.1 概況 44 3.1.2 基本概念 44 3.2 確定性推理：讓機器幫你做決策 45 3.3 正向推理和逆向推理：在事實與結論之間來回奔跑 46 3.3.1 正向推理 46 3.3.2 逆向推理 46 3.4 推理方法與沖突消解策略：糟糕，選擇困難癥又犯了 47 3.5 不確定性推理靠譜嗎 48 3.5.1 模糊邏輯與模糊推理：推理技術發展中的一面大旗 48 3.5.2 模糊思維表達：模糊集合的“精確”存在 49 3.5.3 模糊關系及其運算：把0～1的灰色地帶表示出來 51 3.5.4 模糊