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1、博弈论与人工智能应用02105010021051张佳宾5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve人工智能（AI）是智能机和计算机科学的分支，其目的是创建它。 教科书将
2、该字段定义为“研究和设计的智能代理”，其中一个智能代理是一个系统，认为其环境，并采取行动，最大限度地提高成功的机会•2个问题2.1演绎，推理，问题解决2.2知识表示Ø2.3规划Ø2.4学习O2.5自然语言处理O2.6运动和操纵O2.7感知O2.8社会智力O2.9创造力O2.10智能•3个方法3.1控制论和脑模拟3.2符号3.3小符号3.4统计O3.5集成的方法•4个工具O4.1搜索和优化Ø4.2逻辑Ø4.3的概率不确定性推理方法Ø4.4分级和统计学习方法O4.5神经网络Ø4.6控制理论Ø4.7语言•评估进展情况•6个应用程序Ø6.1比赛及奖品Ø6.2平台•7个哲
3、学•8个预测演绎，推理，问题解决早期的人工智能研究人员开发的算法，模仿一步一步推理，这些人常常想当然地使用时，他们解决难题，玩棋盘游戏或进行逻辑推理。 5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalposi
4、tionandachieve到了20世纪80年代末和90年代，人工智能研究也开发了非常成功的方法处理不确定或不完整的资料，从概率论和经济学的用人理念。对于难以解决的问题，这些算法都需要巨大的计算资源-最有经验的“组合爆炸”：内存或电脑的时间需要天文数字的问题时，超过一定规模的量。寻找更有效的解决问题的算法是人工智能研究的一个高度优先事项。人类解决他们的问题，使用快速，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的演绎，早期人工智能的研究是能够模拟。 AI一直在模仿这种“子象征性”问题的解决取得了一些进展：体现剂的方法强调的重要性ofsensorimotor技能，以更高的
5、推理;神经网络的研究试图模拟人类和动物的大脑，让这个技能的内部结构。缺省推理和资格问题许多事情的人都知道的“工作假设的形式。”例如，如果一只鸟在谈话中，人们通常想象的动物，是拳头大小，唱歌，和苍蝇。这一切都不是真实的所有鸟类。约翰麦卡锡于1969年确定了这个问题的资格问题：任何常识性规则，人工智能研究人员关心的代表，往往是一个巨大的若干例外情况。几乎没有什么是简单的true或false的方式，抽象的逻辑要求。人工智能的研究，探索出了这个问题的解决方案。[51]常识性知识的广度，原子事实，一般人都知道的数量是个天文数字。尝试的手，建立一个完整的知识基础的常识性知识
6、（例如，CYC）需要大量的艰苦的本体论的工程-他们必须建立一个复杂的概念，在时间的研究项目。[52]一个主要目标是有计算机理解足够的能够读取来源，如互联网学习的概念，从而可以添加到自己的本体。子象征性的一些常识许多人都知道什么是没有代表的“事实”或“报表”，实际上，他们可以大声的说出来。例如，国际象棋大师将避免国际象棋一个特定的位置，因为它“感觉太暴露了”一名艺术评论家，可以采取一看，在一尊雕像，并立即意识到，这是假的。[54]这是直觉或倾向，表示不自觉地和子象征性的。[55]这样的知识在大脑中的通知，支持，并提供了一个象征性的，有意识的知识背景。与子符号推理的
7、相关问题，希望位于AI智能计算将提供这方面的知识的方式来表示。规划主要文章：自动规划与调度学习主要文章：学习机自然语言处理ASIMO使用传感器和智能算法，以避开障碍物和导航楼梯。主要文章：自然语言处理5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusp
8、rotectingthe
