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人工智能引论：资料对照与校订依据

原始资料覆盖

笔记的课程内容来自本地 课程资料/人工智能引论/，按主题重新组织。课件文字、公式、表格和课堂截图相互对照；口语识别中的同音词、断句与缺失符号按上下文恢复。原始资料没有随站点复制，下面的路径用于本地追溯。

原始资料 规模 知识用途
计算机101计划《人工智能引论》教材课件-第一周.pptx 70 页 学科起源、发展阶段、方法与知识体系、AI 应用及素养
计算机“101计划”《人工智能引论》教材课件-第一章绪论.pptx 26 页 计算模型、形式化、智能计算方法与基本概念
计算机“101计划”《人工智能引论》教材课件-第二章知识表达与推理.pptx 61 页 命题逻辑、谓词逻辑、FOIL、PRA、概率图与因果推理
lecture-record-01/course_content.md 与同目录截图 第一节；67 张图 绪论、计算方法及课程框架的课堂解释
lecture-record-02/course_content.md 与同目录截图 第二节；98 张图 命题范式、归结练习、量词推理、绪论补充
lecture-record-03/course_content.md 与同目录截图 第三节；55 张图 规则与路径学习、概率模型、因果推理、搜索入门

第二章课件与笔记对应

课件页码 内容 整理位置
5—15 命题、联结词、等价与推理 命题逻辑与归结，并入第二节课堂练习
16—23 谓词、量词与推理 一阶逻辑
24—34 知识图谱、FOIL、PRA 知识图谱推理
35—40 贝叶斯网络、马尔可夫逻辑 概率推理
41—58 辛普森悖论、干预与反事实 因果推理
59—60 推理、计算与搜索的联系 上述主题的关系说明

第三节课的搜索入门不在所提供的第二章 PPTX 中，依据该课堂 ppt_041.png—ppt_051.png 及对应识别文本整理。搜索算法表、最短路径小图与部分严格条件是帮助理解框架的补充，不表示课堂已完整讲授后续算法。

关键校订

原资料易误解处 笔记采用的表述
将原始递归函数与图灵可计算能力并列为完全等价 等价模型中的递归类别是一般／部分递归；原始递归只是子类
用费马方程“枚举找不到解”解释不可计算 分开无解、算法不停机、问题不可判定
把不完全性用于所有知识体系 写出有效公理化、一致与足够表达算术等条件
全称、存在实例化与概括的限制未展开 补充任意对象、新鲜见证与变量捕获限制
FOIL 某页正文中的负例数量与样本表不同 按完整表使用 1 个正例、4 个负例，保留真实计算
PRA 路径方向与反向边约定未明确 写明逆关系、Couple 与 Sibling 的对称约定及样本集合差异
贝叶斯网络局部马尔可夫性误写主语为父节点 主语改为“该节点”
MLN 用权重总分直接比较概率 区分分数、指数质量、归一化概率和条件证据
灯光秀与室外活动规则 保留“灯光秀”（Light Show）事件含义，不改成光照强弱
Berkeley 案例标为本科录取 校订为 1973 年研究生录取
条件概率口述分母不清 按定义使用条件事件概率作分母
干预表述为固定系统其他变量 固定被干预变量、保持其他机制；后代值可以变化
调整公式可能被理解为对所有变量成立 明确后门条件、充分混杂控制与正值性
辛普森例子先对恢复率取两位小数 使用人数分数计算，单列课件近似与差异
行星周期与轨道尺度的幂次混淆 采用开普勒第三定律 \(T^2\propto a^3\)

补充核验资料

补充只用于恢复严格定义、澄清条件与解释例题。课程中的人物轶事、教学安排、考核、机构与教材宣传内容没有编入知识笔记。

图示均是概念、图结构或课堂数值的原创绘制；没有复制课件截图作为发布图片。详见 图示来源与复现。

第四节课资料与知识覆盖

第四节课使用 课程资料/人工智能引论/第4课/ 中的全部两份文件：

资料 内容与处理
计算机“101计划”《人工智能引论》教材课件-第三章 搜索探寻与问题求解.pptx 53 页；读取文字与公式，并对照内嵌交通图、启发值表、剪枝树、UCB 和 MCTS 伪代码图
人工智能搜索算法课程完整整理.docx 包含正文、页面 AI 纪要和带时间戳的原始转写；全部作为互相核对的来源，不把机器纪要单独当作正确结论
课件页码 录像相对位置 知识主题 笔记
5—13 03:10—19:29 状态、搜索树、前沿、评测与去重 搜索基础及本课回顾
14—17 19:29—39:51 贪婪最佳优先、失败路径与性质 启发式搜索
18—25 39:51—01:07:49 A*、可容性、一致性、完备与最优 启发式搜索
26—34 01:07:49—01:29:42 Minimax、剪枝窗口与完整树 对抗搜索
35—50 01:29:42—02:07:23 多臂老虎机、遗憾、UCB1、UCT、四步骤与统计回传 MCTS
课件之外的助教演示 02:07:23—02:26:23 黑白棋规则、代码对象、算法实现与运行性能 黑白棋实现
51—52 正课末尾延伸 组合爆炸、前瞻深度限制及搜索与学习结合 对抗搜索与 MCTS 的范围说明

位置采用原始转写中的录像相对时间，不使用页面 AI 纪要的时刻标记。页面发言人标签不能直接用于判断教师身份，故笔记不按该标签做个人归因。

第四节关键校订与补充

原资料表述／缺失 笔记处理
路线字母 G、J 在纪要与转写中混淆 以课件图 3.1、3.4、3.5 为准；贪婪 AEHJK=20，最短 AEGK=14
图 3.5 最后面板把 B 写成 \(5+10=17\) 改为 15；交通边与启发值不变
当前节点“选择相邻后继”的口语表达 明确从整个前沿集合取节点，扩展动作才生成邻接后继
有回路路径一定不是最短 非负回路不会改善；零代价回路可能与无回路路径等价；正代价回路才严格增加成本
贪婪去环便一定完备 写明有限状态等条件，不推广到无限空间
A* 的 \(g\) 被叫作全局最短代价 \(g\) 是当前路径代价，需比较并更新重复状态
直线距离直接用于最短时间 对齐单位；时间下界可用距离除以速度上限
可容性保证 A* 的语句未区分树／图 补充重新打开条件及目标出队时终止
两人得分固定和称作零和 分开常和与零和定义
剪枝条件只有 \(\alpha>\beta\) 常用实现采用 \(\alpha\ge\beta\)，不保证枚举全部并列最优动作
无穷空间不能剪枝、A* 必访问全部空间 有限深度仍可剪；A* 不必访问全部状态
UCB 根号在 Word 与转写中丢失 对照课件公式恢复 \(C\sqrt{2\ln T/N_i}\)
遗憾的“上帝视角”被说成知道每步随机结果 基准是固定的最佳期望收益，不是未来奖励预知
“UCB2 不存在” 原始 UCB 论文确有 UCB2；本课主线仍为 UCB1
任意探索系数都被暗示具有同一遗憾保证 分开标准 UCB1 与调参变体，不把老虎机保证直接搬到树
Max 层全负、Min 层全正 解释父行动方存储约定；符号取决于收益，不是层级固有属性
[0,1] 胜负奖励与每层取负混用 [0,1] 视角转换为 \(1-r\)，对称收益才取负；Pass 需要按实际行动方处理
模拟“扩展至终局” 区分临时 rollout 与永久树扩展，回传只更新存储路径

道路图、完整剪枝树和课件的一次 MCTS 计数例均保留原始数据。可采纳但不一致的三状态小例、UCB 探索项图、实现伪代码与工程核对表是明确的教学补充。未纳入直播安排、考核、作业提交次数或未经证实的项目传闻。

核验补充：UCB1 / UCB2 原始论文、UCT 原始论文及已有搜索教材。图示来源与复现见 附件说明。