人工智能概念简介.doc

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1、1,哈什么是人工智能?人工智能(ArtificialIntelligence)简称AI,主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问题求解和学习等的自动化(Bellman,1978);人工智能是一种计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试(Haugeland,1985);人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情(RichKnight,1991);人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究(Winston,

2、1992);广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为(Nilsson,1998)2,人工智能有哪些研究途径?说明其研究特点。1.心理模拟,符号推演:模拟人脑的逻辑思维,利用显式的知识和推理来解决问题。擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟,神经计算:具有高度的并行分布型,很强的鲁棒性和容错性,擅长人脑的形象思维,便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟,控制进化:具有自学习,自适应,自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟,仿生计算:成果可以直接付诸应用,解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴,自然计算:模仿

3、和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析,数学建模:纯粹用人的智能去实现机器智能3,给出人工智能的五个应用领域。难题求解,自动规划、调度与配置,机器定理证明,自动程序设计,机器翻译,智能控制,智能管理,智能决策,智能通信,智能仿真,智能CAD,智能制造,智能CAI,智能人机接口,模式识别,数据挖掘与数据库中的知识发现,计算机辅助创新,计算机文艺创作,机器博弈,智能机器人。4,枚举出各种搜索策略。盲目搜索:无向导的搜索,树式盲目搜索就是穷举搜索,不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索,回溯的线式搜索也是穷举式搜索。启发式搜索:是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息

4、”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略,如全局择优,局部择优,最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。5,人工智能的基本技术有哪些?表示:符号智能的表示是知识表示,计算智能的表示一般是对象表示运算:符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作,计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算搜索:符号智能在问题空间内搜索进行问题求解,计算智能在解空间搜索进行求解6,你认为人工智能未来的发展趋势是什么?多种途径齐头并进,多种方法协作互补。新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开拓。理论研究更加深入,应用研究愈加广泛。研究队伍日益壮大,

5、社会影响越来越大。7,你认为机器的智能会超过人类吗?为什么?8,归结原理进行定理证明的步骤有哪些?归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些?证明可编辑word,供参考版!1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S;2.然后对子句集S(一次或者多次)使用归结原理;3.若在某一步推出了空子句,即推出了矛盾,则说明子句集S是不可满足的,从而原否定式也是不可满足的,进而说明原公式是永真的。求解1.先为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词;2.再增配(以析取形式)一个辅助谓词,该谓词的变元必须与对应目标谓词中的变元完全一致;3.进行归结;4.当归结是刚好只剩下辅助谓词时,辅助谓词中原变

6、元位置上的项就是所求的结果。9,简要说明各种归结策略。删除策略:及早删除无用子句,以避免无效归结,缩小搜索规模;并尽量使归结式朝“小”的方向发展。从而尽早导出空子句。删除策略是完备的。支持集策略:尽量避免在可满足的子句集中做归结,因为从中导不出空子句。而求证公式的前提通常是一致的,所以支持集策略要求归结时从目标公式否定的子句出发进行归结。支持集策略实际是一种目标制导的反向推理。支持集策略是完备的。线性归结策略:线性归结策略是完备的,高效的。可与许多别的策略相兼容。输入归结策略:是一种自底而上的归结策略。输入归结策略是不完备的。输入归结策略常同线性归结策略结合,构成线性输入归结

7、策略。也可以与支持集策略相结合。单元归结策略:单元归结的思想是用单元子句归结可以使归结式含有较少的文字,因而有利于逼近空子句。单元归结策略是不完备的,但效率高。祖先过滤型策略:是线性输入策略的改进。是完备的10,说明与或图的在知识表示中的两种应用与或图一般表示问题的变换过程,就是从原问题出发,运用某些规则不断的进行问题的分解(得到与分支)和变换(得到或分支),而得到一个与或图,与或图的节点一般代表问题,整个图就表示问题空间。11,博弈问题状态空间图的特点是什么,为什么?博弈树的特点n博弈的初始格局是初始

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