第2章 知識推理與問題求解

開篇的第1章詳盡勾勒了人工智能技術的宏偉藍圖，從基礎概念到歷史演進，再到當前的發展態勢及其在多元化領域的廣泛應用，為讀者提供了一個關于人工智能的廣闊視角，奠定對其技術本質的初步認知。然而，洞悉AI的全貌僅是探索之旅的起點。要深入掌握人工智能的核心技術，需要詳細探討其中的具體方法和技術。本章將聚焦于人工智能的兩個關鍵領域——知識推理與問題求解，它們是實現智能行為的重要基礎。知識推理涉及如何表示和推理知識，使計算機能夠模擬人類的思維過程，進行邏輯推理和決策；而問題求解則涉及如何利用這些知識和推理方法解決實際問題，如路徑搜索、游戲策略、診斷推理和博弈等。

本章首先將通過知識表示將現實世界中的信息轉化為計算機可以理解和處理的形式，以便人工智能系統能夠進行后續的推理和決策。隨后，將介紹知識推理的三種典型方法——概率推理、因果推理和知識圖譜推理。概率推理通過處理不確定性和概率信息，使人工智能系統能夠在不確定環境中做出合理決策。因果推理則關注事物之間的因果關系，幫助人工智能系統理解和預測因果事件。知識圖譜推理則是利用知識圖譜中的結構化信息進行復雜的推理和知識發現。接著，將討論人工智能中的基本問題求解方法——搜索求解，該方法已被廣泛應用于求解路徑規劃、組合優化和博弈問題等。最后，將介紹博弈論的起源與發展、定義與基礎，并分析經典的博弈案例，為讀者呈現更直觀的博弈論的研究內容。