人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
主要研究内容有知识表示、搜索技术、机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉
# 1. 人工智能三要素
- 算法
- 算力
- 数据
# 2. 机器学习
https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html
从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
# 3. 知识表示和知识图谱
知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验
中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。
知识的特性：
1. 相对正确性
2. 不确定性
3. 可表示性和可利用性
知识表示（knowledge representation）：将人类知识形
式化或者模型化。
知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一
种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
# 4. 产生式
产生式的形式描述及语义 —— 巴科斯范式 BNF
（backus normal form）
<产生式>::=< 前提 >-->< 结论 >
<前 提>::=< 简单条件 >|< 复合条件 >
<结 论>::=< 事实 >|< 操作 >
<复合条件>::=< 简单条件 > AND < 简单条件 >[AND < 简单条件 >…
|<简单条件> OR < 简单条件 >[OR < 简单条件 >…
<操 作>::=< 操作名 >[(< 变元 >，…)]
（1）从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（2）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
（3）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则
把这些结论加入到综合数据库中：如果其右部是一个或多个
操作，则执行这些操作。
（4）对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定
的算法计算结论的不确定性。
（5）检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停
止系统的运行
产生式表示法的优点：
- 自然性
- 模块性
- 有效性
- 清晰性
产生式表示法的缺点：
- 效率不高
- 不能表示结构性知识
# 5. 框架表示
<框架名>
槽名 1： 侧面名 11 侧面值 111 ，… ，侧面值 11P1
┊ ┊
侧面名 1m 侧面值 1m1 ， … ，侧面值 1mPm
槽名 n： 侧面名 n1 侧面值 n11 ， … ，侧面值 n1P1
┊
侧面名 nm 侧面值 nm1 ， … ，侧面值 nmPm
约束： 约束条件 1
┊
约束条件 n
框架表示法的特点：
- 结构性
- 继承性
- 自然性
# 6. 知识图谱
知识图谱是一种互联网环境下的知识表示方法。
知识图谱（Knowledge Graph/Vault），又称科学知
识图谱，用各种不同的图形等可视化技术描述知识资
源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及
它们之间的相互联系。
知识图谱是由一些相互连接的实体及其属性构成的。
三元组是知识图谱的一种通用表示方式：
(实体 1 - 关系 - 实体 2)：中国 - 首都 - 北京
(实体 - 属性 - 属性值)：北京 - 人口 - 2069 万
- 知识图谱的逻辑结构：模式层与数据层。
数据层主要是由一系列的事实组成，而知识以事实为
单位进行存储。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心。 - 知识图谱的体系架构
获取知识的资源对象大体可分为：
结构化数据是指知识定义和表示都比较完备的数据。
半结构化数据是指部分数据是结构化的，但存在大量结
构化程度较低的数据。
非结构化数据是指没有定义和规范约束的 “自由” 数据。
