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第7章认知智能体主讲：赵春晓

7.1认知科学7.2认知智能的基本实现技术7.3基于目标的城市智能交通模型7.4基于效用的高速公路交通模型第7章认知智能体

7.1认知科学7.1.1认知智能 7.1.2认知科学的兴起及发展 7.1.3基于认知科学的人工智能

智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作。智能体包括感知智能、认知智能和行动智能。认知智能包括理解、分析、决策三个环节（图7.1）。7.1.1认知智能

7.1认知科学7.1.1认知智能 7.1.2认知科学的兴起及发展 7.1.3基于认知科学的人工智能

前人工智能时期的主要研究内容是控制论、机器翻译、自组织系统的研究，控制论和现代符号逻辑为其做了技术基奠。它的学派代表人物有冯·诺伊曼、乔姆斯基等。1.前人工智能时期

认知科学研究的第二阶段是经典符号处理模型阶段，也被称为经典认识学和符号处理模型时期，认知科学的真正定义也在此时被提出。1978年，认知科学现状委员会将认知科学定义为智能实体同它所处环境作用的原理研究，认知科学的界定集中在“符号处理”范式。2.经典符号处理模型时期

20世纪80年代心理学和计算机科学的结合带来了认知科学的新发展。心理学上将大量神经元相互作用产生信号、神经元网络形成信息网络的模式类比到人工智能中，认知或智能就是大量单元的相互作用，联结的权重变化即为思维、运动过程。联结主义相对于符号主义对认知科学内涵定义有一定的影响。3.认知科学发展的第三阶段一一联结主义模型阶段。

7.1认知科学7.1.1认知智能 7.1.2认知科学的兴起及发展 7.1.3基于认知科学的人工智能

人工智能为人类认知活动提供了新思维模式。人工智能作为计算机学科的一个分支，已经应用到我们生活、工作的各个方面。人工智能的主要研究领域有专家系统、机器学习、自然语言处理、机器人、数据挖掘、知识图谱等。7.1.3基于认知科学的人工智能

专家系统模拟人类处理事情的方法，基于一定规则知识，根据给出的前提条件进行推理得出结论。专家系统涉及到许多不同的学科，但认知科学是它的理论基础，这是由于认知科学研究人类是如何处理信息即研究人是如何通过思考处理问题的学科。1.专家系统

机器学习是研究机器如何模拟人类学习的活动，识别已有知识、获取新知识，并不断完善知识库的应用。机器学习的系统模型能够从认知活动过程或者认知环境中获取一定的信息，并对这部分信息进行分析加工，并运用到自身的性能的提升上，使自己能够完成一些以往不能完成的事情或者优化自身，这与人类的认知过程是非常相似的。2.机器学习

知识图谱的概念是由Google公司在2012年提出的，指代其用于提升有哪些信誉好的足球投注网站引擎性能的知识库。知识图谱的出现是人工智能对知识需求所导致的必然结果，但其发展又得益于很多其他的研究领域，涉及专家系统、语言学、语义网、数据库，以及信息抽取等众多领域，是交叉融合的产物而非一脉相承。3.知识图谱

7.1认知科学7.2认知智能的基本实现技术7.3基于目标的城市智能交通模型7.4基于效用的高速公路交通模型第7章认知智能体

7.2.1知识图谱 7.2.2知识图谱架构及基本要素7.2.3知识图谱构建技术第7章认知智能体

知识图谱实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物、某一种商品等等。世界万物由具体事物组成，此指实体。如“中国”、“美国”、“日本”等。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。7.2.1知识图谱

所谓让机器具备认知智能，其核心就是让机器具备理解和解释能力。这种能力的实现与知识库、符号化的知识是密不可分的。一直以来，社会科学家还不能精准回答什么是理解、什么是解释。但是，人工智能的研究迫切需要定义这些问题。所谓的理解离不开知识库，机器理解数据在某种程度上就是建立起从数据到知识库中实体、概念、关系的映射。解释数据，是指利用知识库中实体、概念、关系解释现象的过程。7.2.1知识图谱

知识图谱其实就是存储被结构化表达的语义知识的一种知识库，这些知识通常以三元组的形式进行表述，随着知识库的不断扩大，实体与实体之间的关系就会逐渐增多，领域知识库也会逐渐完整。知识图谱作为知识工程在大数据时代成功应用的典型代表，其本质上是一种大规模语义网络，当前己成为人工智能研究领域的一个重要分支。7.2.1知识图谱

7.2.1知识图谱 7.2.2知识图谱架构及基本要素7.2.3知识图谱构建技