人工智能复习要点
人工智能期末复习
人工智能期末复习一、名词解释1、人工智能（学科）：人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2、语义网络：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
3、机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。
4、正向推理产生式系统：正向推理也称数据驱动方式，它是从初始状态出发，朝着目标状态前进，正向使用规则的一种推理方法。
所谓正向使用规则，是指以问题的初始状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前提时，该规则才被使用。
正向推理产生式系统简单明了，且能求出所有解，但是执行效率较低，具有一定的盲目性。
5、遗传算法：遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。
6、人工智能（能力）：是智能机器执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
7、机器学习系统：机器学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。
8、逆向推理产生式系统：逆向推理也称目标驱动方式，它是从目标状态出发，朝着初始状态前进，反向使用规则的一种推理方法。
所谓逆向使用规则，是指以问题的目标状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被使用。
逆向推理产生式系统不寻找无用数据，不使用与问题无关的规则。
9、演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。
10、启发式搜索：状态空间的启发式搜索是一种能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特性信息来引导搜索过程尽快达到目标的搜索方法。
二、填空题1、目前人工智能的主要学派有下列三家：符号主义、联结主义和行为主义。
2、常用的知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法和过程表示法。
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派：(1)符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
2.人工智能三个基本问题：知识获取、知识推理、知识利用。
3.常用的知识表示方法包括：状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。
4.机器学习分为：监督学习、无监督学习、强化学习。
5.遗传算法基本操作分为：选择、交叉和变异。
6.产生式系统的构成分为：规则库、综合数据库和推理机。
7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为：初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。
8.可信度方法中，不精确推理规则的一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))，其中(CF(H,E))是该规则的可信度，称为可信度因子或规则强度。
(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同，即-1 ≤ CF(E)≤ 1；(2)当证据以某种程度为真时，CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时，CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时，CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时，CF(E) = -1(6)当证据一无所知时，CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系：（classmate，Zhang，Li）10.模糊集合表示，例如有一组数据：85,90,82,70,98，模糊集合表示为：11.自然语言理解过程的层次有：语音分析、句词分析、语义分析。
12.人工生命研究实例有：人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。
13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
ai知识点总结
ai知识点总结一、人工智能的基本概念人工智能是一门涉及多个学科的交叉学科，包括计算机科学、机器人学、神经科学、哲学、数学等。
人工智能主要研究如何使机器能够具有智能，并进行自主的思考、学习、推理等行为。
人工智能可以分为弱人工智能与强人工智能。
弱人工智能指的是专门用于某一特定领域的人工智能系统，比如语音识别系统、推荐系统等。
而强人工智能则是具有类似于人类智能的综合智能系统，能够自主进行思考、学习、反思等行为。
人工智能的核心问题是智能的产生与表现。
这包括了如何使机器具有感知、认知、学习、推理、训练、规划、决策等能力。
为了解决这些问题，人工智能领域提出了多种方法和技术，其中包括机器学习、深度学习、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。
二、人工智能的相关技术1. 机器学习机器学习是人工智能的重要技术之一，主要用于构建模型并利用数据来进行学习和预测。
机器学习有监督学习、无监督学习和增强学习等不同类别。
在实际应用中，机器学习可以用于推荐系统、预测模型、分类器、聚类等任务。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种，它通过构建多层神经网络，用大量数据进行训练，从而实现模式识别、特征提取、语音识别、图像处理等任务。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
3. 语音识别语音识别是一种通过计算机对语音进行识别和理解的技术。
语音识别技术可以应用于语音助手、语音控制、语音翻译等领域。
4. 自然语言处理自然语言处理是一种将计算机理解和处理自然语言的技术。
自然语言处理可以用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
5. 计算机视觉计算机视觉是一种将计算机视觉感知和理解的技术。
通过计算机视觉技术，计算机可以进行图像识别、目标检测、图像生成等任务。
6. 强化学习强化学习是一种通过试错学习的技术，主要用于实现在复杂环境中进行决策和行动。
强化学习在智能游戏、机器人控制、自动驾驶等领域得到广泛应用。
7. 语义网语义网是一种通过语义标记实现互联网信息语义化、结构化的技术。
《人工智能》复习要点
名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域（ D ）A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门（ C ）A.数学和生理学B.心理学和生理学C.语言学D.综合性的交叉学科和边缘学科3.神经网络研究属于下列（ B ）学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是（ C ）A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的（ D ）A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU是（A）A.最一般合一B.最一般替换C.最一般谓词D.基替换7.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ B ）。
A.专家系统B.机器学习C.神经网络D.模式识别8.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（ D ）A.事实B.规则C.控制D.关系9.语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（ C ）。
A.无悖性B.可扩充性C.继承性10.仅个体变元被量化的谓词称为（ A ）A.一阶谓词B.原子公式C.二阶谓词D.全称量词11.或图通常称为（ D ）A.框架网络B.语义图C.博亦图D.状态图12.不属于人工智能的学派是（ B ）A.符号主义B.机会主义C.行为主义D.连接主义。
13.所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
（ A ）A.不确定性, 不确定性B.确定性, 确定性C.确定性, 不确定性D.不确定性确定性14.C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的（ B ）A.可信度B.信度C.信任增长度D.概率15.已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
《人工智能导论》期末复习知识点
《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。
基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。
二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。
包括规则学习、支持向量机以及深度学习。
2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。
它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。
3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。
它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。
三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。
1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。
人工智能复习重点
填空：1、人工智能（Artificial Intelligence,AI）主要研究用人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。
2、人工智能之父：麦卡锡3、1973年基于一阶谓词逻辑中Horn自居理论的PROLOG语言4、产生式系统是1943年铂斯特提出，他用这种规则对符号串作替换运算产生式系统又：MYCIN、CLIPS、JESS5、语义网络是一种通过概念及其语义联系来表示知识的有向图，结点和弧必须带有标注6、问题求解系统的划分：知识贫乏系统知识丰富系统；前者依靠搜索技术解决问题，后者需求助推理技术7、盲目搜索有深度优先搜索和宽度优先搜索典型的启发式搜索有A算法A*算法为了节约计算机的存储容量，提高搜索效率，通常采用隐式存储方式进行隐式图搜索推理8状态空间很大的问题，设计搜索策略的关键是解决组合爆炸问题所谓组合爆炸是指：问题因素很多时，因素可能的组合个数会爆炸性增长，引起状态空间的急剧膨胀。
9所谓推理就是按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。
推理又程序实现的，称为推理机。
简答：一、人工智能定义：就是要让机器的行为看起来就像人所表现出来的智能行为一样。
也就是人造机器所表现出来的智能。
二、人工智能的应用领域：1.机器学习：就是要让计算机能够像人那样自动获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力，是的系统下一次执行相同或类似的任务时，会比现在做的更好或效率更高。
2.专家系统：在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，并能够达到或接近专家的水平3.模式识别：研究如何是机器具有感知能力，主要是研究视觉模式和听觉模式下信息的识别4.自然语言处理:5.智能决策支持系统三、什么是知识：知识就是人类认识自然界的精神产物，是人类进行智能活动的基础表示：为描述世界所做的一组约定，就是把知识符号化的过程。
重要性：知识的表示与知识的获取、管理、处理、解释等有直接关系，对于问题能否求解，以及问题的效率有重大的影响1973年基于一阶谓词逻辑中Horn自居理论的PROLOG语言四、命题的定义和举例：具有真假意义的陈述句：今天要下雨五、产生式系统的组成：规则库、综合数据库和推理机六、推理分类演绎推理：从全称判断推出特称判断或单称判断的过程。
人工智能 复习要点汇总
人工智能第一章1、什么是人工智能？从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2、物理符号系统的六种基本功能信息处理系统又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统(Physical Symbol System)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：(1)输入符号(input)；(2)输出符号(output);(3)存储符号(store);(4)复制符号(copy);(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程。
人和计算机具备这6种功能。
3、知识表示（Knowledge Representation）主要方法有：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法、神经网络表示法等。
第二章1、谓词逻辑。
2、设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?答：设X：传教士人数，Y：野人人数；设D(X,Y) 为运输过程，当X,Y为正时，表示去程；当X,Y为负时，表示返程。
另外还必须满足：，（X为0时除外）第三章1、1）宽度优先搜索定义: 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
特点：一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
2）深度优先搜索定义：首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
与宽度优先搜索算法最根本的不同在于：将扩展的后继节点放在OPEN表的前端。
人工智能重点知识总结
人工智能重点知识总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智
能的技术，包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等领域。
下
面是人工智能的重点知识总结：
1. 机器研究
机器研究是人工智能的重要分支，通过让计算机从数据中研究
和改进，来实现自主完成任务。
常见的机器研究算法包括决策树、
支持向量机、神经网络等。
机器研究在图像识别、语音识别、推荐
系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互的领域。
它包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
自然语言处理的技
术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现智能的对话和交流。
3. 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。
它包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉的应用
非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、图像搜索等。
4. 深度研究
深度研究是一种机器研究的方法，通过构建具有多个隐层的神
经网络，使计算机可以从大量数据中研究特征和模式。
深度研究在
人脸识别、语音识别等领域取得了重大突破，被广泛应用于各个行业。
5. 强化研究
强化研究是一种通过试错和反馈机制来训练智能体的研究方法。
智能体通过与环境交互，根据奖励信号来调整自己的行为。
强化研
究在游戏、机器人等领域有重要应用。
以上是人工智能的重点知识总结，希望对您有所帮助。
《人工智能》复习要点
名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域（ D ）A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门（ C ）A.数学和生理学B.心理学和生理学C.语言学D.综合性的交叉学科和边缘学科3.神经网络研究属于下列（ B ）学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是（ C ）A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的（ D ）A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU7.8.9.10.11.12.13.15.16.17.A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库18.产生式系统的推理不包括（ D ）A.正向推理B.逆向推理C.双向推理D.简单推理19.子句~P?Q和P经过消解以后，得到（ B ）A. PB. QC.~PD.P?Q20. 反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ C ）时，则定理得证。
A.永真式B.包孕式（subsumed）C.空子句21. 谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（ A ）A.C1’σ∨C2’σB.C1’∨C2’C.C1’σ∧C2’σD.C1’∧C2’22.A?（A?B）?A 称为（），~（A?B）?~A?~B称为（ C ）A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律23. 如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ A ）必然可以得到该最优解。
A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索24.AI的英文缩写是（A）A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information25. 从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是( A )A.正向推理B.反向推理C.双向推理26.1997年５月，着名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ）A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天27.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是( C )A.明斯基B.扎德C.图林D.冯.诺依曼二、填空题综合数据库，知识库和推理机。
人工智能基础必背知识点大全
人工智能基础必背知识点大全
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指通过模拟人的思维过程和智能行为，以及具备类似人类研究、推理和创新等能力的一门科学和技术。
下面是人工智能基础知识点的大全，供参考：
1. 人工智能基本概念
- 人工智能的定义和基本原理
- 强人工智能和弱人工智能的区别
- 人工智能的发展历程和应用领域
2. 机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和强化研究的区别
- 常见的机器研究算法和模型
3. 神经网络
- 神经网络的基本原理和结构
- 前馈神经网络和反馈神经网络的区别
- 深度研究和卷积神经网络的概念及应用
4. 自然语言处理
- 自然语言处理的基本任务和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的概念和技术
- 常见的自然语言处理工具和框架
5. 计算机视觉
- 计算机视觉的基本任务和技术
- 物体检测、物体识别和图像分割的概念和方法
- 常见的计算机视觉算法和应用案例
6. 专家系统
- 专家系统的基本原理和结构
- 规则推理和知识表示的概念和方法
- 常见的专家系统开发工具和应用领域
以上是人工智能基础必背的知识点大全，希望能为你提供一些帮助和参考。
如有任何疑问，请随时向我提问。
人工智能期末复习
人工智能原理期末考试复习1. 什么是人工智能?发展经历了几个阶段?人工智能指的是能够感知或推断信息，并将其作为知识而拥有，以应用于环境或语境中适合的行为;机器的智能称为人工智能，通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现.2. 人工智能研究的内容有哪些?机器学习、知识表示方法、搜索求解策略、进化算法及其应用、确定性及不确定性推理方法、群体智能算法及其应用。
3. 人工智能有哪些研究领域?安全防范、医疗诊断、语音识别、工业制造、计算机游戏、机器翻译。
4. 什么是知识?有哪些特性?有几种分类方法?知识是人们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。
相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性。
分类方法：(1)按知识的作用范围分为∶常识性知识和领域性知识﹔(2)按知识的作用及表示分为∶事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识;(3 )按知识的确定性分为：确定知识和不确定知识;(4) 按人类思维及认识方法分为：逻辑性知识和形象性知识。
5. 什么是知识表示、命题、谓词，一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络?知识表示就是将人类知识形式化或者模型化；命题是一个非真即假的陈述句；谓词的一般形式： ),...,,(21n x x x P )；n x x x ,...,,21是个体，某个独立存在的事物或者某个抽象的概念， P 是谓词名，用来刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
一阶谓词逻辑表示：谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”，有时称为“事实的函数”。
进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与()”、“或(v)"、“非(┐)”和“蕴含(→)”等来组合已有知识，从而表示出更复杂的知识。
产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。
框架是一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。
语义网络：从图论的观点看，它其实就是“一个带标识的有向图”，由结点和弧（也称“边”)所组成。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结
一、AI技术的分类
1、模式识别
模式识别是人工智能的基础，主要处理有形实体及其模式之间的关系，大致可分为结构模式识别与表示模式识别。
结构模式识别以特征提取作为
基础，其拟合方式通常包括统计模型、模板匹配、算法拼接等，表示模式
识别则基于抽象表示，其研究关注如何用可以有效计算的抽象表示实体以
及它们之间的关系，包括深度学习、半监督学习、概率图模型等。
2、机器学习
机器学习是人工智能的重要研究领域，主要关注如何让机器通过数据
发现规则，从而做出智能化决策和推理。
它包括规则学习、学习、聚类学习、联合学习及其他未知学习方法，在机器学习的基础上，还有生成式模型、强化学习等方法。
3、计算机视觉
计算机视觉是人工智能的重要研究分支，它的目标是使计算机能够理
解图像和视频信息，大致可以归纳为图像分类与识别、图像检索、目标检
测与跟踪、图像分割、视频识别、视觉导航等。
4、自然语言处理
自然语言处理主要关注如何让计算机能够理解自然语言文本，主要包
括文本分析、语义分析、情感分析、语音识别等。
5、机器人技术。
人工智能期末复习重点
人工智能复习重点1绪论1.1人工智能-理论基础。
从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果。
1.2 什么是人工智能？从思维基础上讲，它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果；• 从理论基础上讲，它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果；• 从物质和技术基础上讲，它是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
1.3 人工智能的研究途径和方法1．利用搜索采用尝试－检验（try－and－test）的方法，对问题进行试探性的求解，直到成功。
这就是AI问题求解的基本策略中的生成－测试法。
2．利用知识知识有几大难以处理的属性：①非常庞大②难于精确表达③经常变化所以，对于知识的处理必须做到：①抓住一般性，以免浪费大量时间，空间；②要能够被提供和接受知识的人所理解；③易于修改；④能够通过搜索技术来减少知识的巨大容量。
3．利用抽象抽象用以区分重要与非重要的特征，借助于抽象可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使对知识的处理变得更有效、更灵活。
4．利用推理目前，AI 工作者以研究出各种逻辑推理、概率推理、定性推理、模糊推理、非单调推理和次协调推理等各种推理技术和各种控制策略，它为人工智能的应用开辟了广阔的应用前景。
5．遵循有限合理性原则西蒙在20世纪50年代在研究人的决策制定中总结出一条关于智能行为的基本原则，因此而获得诺贝尔奖。
爆炸性的搜索量，仍要做好决策，而不是放弃，这时，人将在一定的约束条件下作机遇性的搜索，以制定尽可能好的决策。
这样的决策的制定具有一定的机遇性，往往不是最优的。
1.4 人工智能三大学派1. 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。
2. 联结主义（Connetionism）认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究，神经元与神经元之间的连接。
人工智能重点总结
人工智能重点总结
一、人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指以计算机为基础，使用人工智能和人工智能技术对动物、人类、机器人、系统等进行智能控制和自主操作的一组系统。
它的最终目标是开发机器具备人类智能，即机器具有识别、判断、分析、规划和自主行动等功能，给人们创造更优质的生活环境。
二、人工智能发展历程
1960年，丹麦数学家斯诺提出了AI诞生的第一个理论：可以使用有限的算法在有限的时间内解决任何复杂的问题。
1966年，美国计算机科学家斯坦福大学的教授约翰·古德里安提出了人工智能，被定义为“利用自然语言处理、机器视觉、语音识别、机器学习和机器思维等技术，使计算机具有人类智慧的研究领域”。
1976年，经美国国家科学基金会联合基金会的资助，美国麻省理工学院正式开设人工智能课程。
1984年，英国著名科学家克劳斯·斯特鲁普提出了“模式识别”的概念，详细定义了人工智能的基本概念和技术细节，并提出了人工智能的发展目标。
1989年，伯克利大学计算机与科学研究所的英国科学家山德森将智能机器比作同位素，开发出观察、建模、推理和学习的智能机器，发表的《机器智能：它的结构。
人工智能复习总结讲解
➢ 综合数据库，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题是的初始状态、
事实或证据、中间推理结论和最后结果等。
➢ 规则库，用于存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。
➢
其基本形式为
•
IF 前提 THEN 结论
➢ 控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则。
2.2.4 语义网络法
3.3 启发式搜索 ➢ 盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间。 ➢ 宽度优先、深度优先搜索，或代价树搜索算法,其主要的差别是 OPEN 表中待扩展节 点的顺序问题。人们就试图找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有 希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。 ➢ 启发信息：进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 ➢ 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 ➢ 启发式搜索策略 ➢ 启发信息用于决定要扩展的下一个节点， ➢ 这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。
（4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。
定义谓词：
MAN(x)：x 是人。
LIKE(x,y)：x 喜欢读 y。
(x)(MAN(x)∧LIKE(x, 《SANGUOYANYI》)
→LIKE(x, 《SHUIHU》))
（5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
定义谓词：
MAN(x):x 是人。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
人工智能考试复习重点.doc
1.人工智能研究途径有：（1）符号主义（Symbolicism）基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
（2）联结/连接主义（Connectionism）基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。
（3）行为主义（Actionism）基于控制论和“感知——动作”型控制系统的人工智能学派P. S：知识和推理是人工智能的核心，学习是人工智能的关键。
命题是能表达判断并具有确定真值的陈述句。
人工智能的研究内容——机器思维，机器感知，决策与行为，其目的即实现人的智能！人工智能研究的基本内容是机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。
2.人工智能的研究途径主要有以符号处理为核心的方法、以网络连接为主的连接机制方法及系统集成。
3.人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、的.弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。
2.人工智能研究方法：采集，预处理，推理，机器学习和反馈。
3.知识的特性：相对正确性,知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结品，故相应于一定的客观环境与条件下，知识无疑是正确的。
然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至全部更新而取而代之。
不确定性,如前所述，知识由若干信息关联的结构组成。
但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。
这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定或不确定的特征。
可表示性与可利用性,可发展性。
知识的可利用性使得计算机或智能机器能利用知识成为现实；而知识的机器可学习、E表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
4.产生式的基本形式：产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是： P—Q 或者IfP Then QlElse SJ其中，P是前件，用于指出该产生式是否可用的条件。
人工智能知识点总复习(附答案)
知识点1. 什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能的研究目标远期目标揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础2. 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？人工智能研究的三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。
例如，专家系统等。
联结主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，人工神经网络研究掀起了第二次高潮。
之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
智能科学技术学科研究的主要特征(1) 由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2) 由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3) 由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4) 由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究；(5) 智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。
知识表示的类型按知识的不同存储方式：陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；知识本身和使用知识的过程相分离。
过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。
知识表示的基本方法非结构化方法：一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法：语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。
人工智能复习重点
人工智能复习重点一、选择题。
(30分)1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!）2、任课老师的名字：波尽：zhengbojingmail.3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着)4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸亮的“木牛流马”、亚里士多德的形式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。
5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
6、研究对象：模拟人类智能7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题二、简答题。
1、图灵测试：三个重点（1）一个测试者，一个受试者，一台机器（2）所有交流信息无泄漏（3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能2、希尔勒的中文屋子：一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。
房间里有一本中英翻译手册。
房外的人不断向房间递进用中文写成的问题。
房的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。
（希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的）3、人工智能的思想流派：（1）基于符号处理的符号主义(Symbolism)人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理.物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性（2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism)人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。
人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题.（3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism)模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题.理论基础为达尔文的进化论。
人工智能导论知识
人工智能导论知识
1. 人工智能的定义、发展历史及应用领域；
2. 人工智能的核心技术包括：机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示与推理等；
3. 机器学习领域的主要算法包括：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等；
4. 自然语言处理领域的主要技术包括：词法分析、句法分析、语义分析等；
5. 计算机视觉领域的主要技术包括：图像处理、图像识别、目标检测等；
6. 知识表示与推理领域的主要技术包括：本体论、谓词逻辑、归纳推理等；
7. 人工智能的发展趋势包括：深度学习、云计算、边缘计算、物联网等；
8. 人工智能的应用主要集中在：智能制造、智能交通、智慧医疗、智慧城市等领域；
9. 人工智能面临的挑战包括：数据安全、伦理问题、人工智能的误用等；
10. 人工智能的发展需要多方努力，包括政府、企业和个人的积极参与和贡献。
人工智能复习总结
1.深度优先方法特点:属于图搜索；是一个通用的搜索方法；如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；(4)不能保证找到最优解2.置换:通用有序对的集合s={t1/v1，…，tn/vn}来表任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般说，置换是不可交，两个置换合成的结果与置换使用的次序有关4.产生式：产生式规则基本形式：P-Q或P是产生式的前提(前件)，用于指出该产生式是否可用的条件Q是一组结论或操作(后件)，用于指出当前提P所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作7、产生式系统的组成1)产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集2)数据库：(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)3)推理机：(控制系统)是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略9.已知 W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求 MGU： k=0;S0=S;5 0=£;S0 不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z}，其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现°k=k+1=1, 有5 1=5 0 ・{g(A,y)/z } = £・{ g(A,y)/z } = { g(A,y)/z }，S1=S0 ・{ g(A,y)/z } = {P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1 是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=5 1={g(A,y)/z}10.证明G是否是F1、F2的逻辑结论；①」P(x) VQ(x).从F1变换②」P(y) VR(y).从F1变换③P(a).从F2变换④S(a).从F2变换⑤」S(z)V「R(z)结论的否定⑥R(a).②③归结{a/y}⑦」R(a) .④⑤归结{a/z}⑧□.⑥⑦归结得证.11.谓词公式G通过8个步骤所得的子句集合S，称为G的子句1)消去蕴含式和等价式一，<->2)缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:3)适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。
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名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域（ D ）A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门（ C ）A.数学和生理学B.心理学和生理学C.语言学D.综合性的交叉学科和边缘学科3.神经网络研究属于下列（ B ）学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是（ C ）A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的（ D ）A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU是（A）A.最一般合一B.最一般替换C.最一般谓词D.基替换7.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ B ）。
A.专家系统B.机器学习C.神经网络D.模式识别8.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（ D ）A.事实B.规则C.控制D.关系9.语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（ C ）。
A.无悖性B.可扩充性C.继承性10.仅个体变元被量化的谓词称为（ A ）A.一阶谓词B.原子公式C.二阶谓词D.全称量词11.或图通常称为（ D ）A.框架网络B.语义图C.博亦图D.状态图12.不属于人工智能的学派是（ B ）A.符号主义B.机会主义C.行为主义D.连接主义。
13.所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
（ A ）A.不确定性, 不确定性B.确定性, 确定性C.确定性, 不确定性D.不确定性确定性14.C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的（ B ）A.可信度B.信度C.信任增长度D.概率15.已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
这是知识表示法叫（ B ）A.状态空间法B.问题归约法C.谓词逻辑法D.语义网络法16.在公式中y xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。
令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。
这种函数叫做（ B ）A.依赖函数B.Skolem函数C.决定函数D.多元函数17.下列哪部分不是专家系统的组成部分（ A ）A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库18.产生式系统的推理不包括（ D ）A.正向推理B.逆向推理C.双向推理D.简单推理19.子句~P Q和P经过消解以后，得到（ B ）A. PB. QC.~PD.P Q20. 反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ C ）时，则定理得证。
A.永真式B.包孕式（subsumed）C.空子句21. 谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘,若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（ A ）A.C1’σ∨C2’σB.C1’∨C2’C.C1’σ∧C2’σD.C1’∧C2’22.A（A B） A 称为（），~（A B）~A~B称为（ C ）A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律23. 如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ A ）必然可以得到该最优解。
A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索24.AI的英文缩写是（A）A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information25. 从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是( A )A.正向推理B.反向推理C.双向推理26.1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ）A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天27.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是( C )A.明斯基B.扎德C.图林D.冯.诺依曼二、填空题1.从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正向推理2.AI是是 Artifical Inteligence 的英文缩写3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术、归纳技术、联想技术4.归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。
5.目前所用的知识表示形式有框架、语义网络、面向对象等。
6.产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
7.化成子句形式为：。
8.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元9.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。
10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为，则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= 。
（空集）12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2= ┐P∨P或┐Q∨Q 。
13.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略，支持集策略，线性归结策略。
14.假言推理（A B）A B ，假言三段论（A B）（B C） A C .15.不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。
16.在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
17.从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式正向推理。
18.对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）= -CF(A) 、CF（A1∧A2 ）= min{CF(A1),CF(A2)} 、CF（A1∨A2 ）= max{CF(A1),CF(A2)}19.在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。
20.图：指由节点和有向边组成的网络。
按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。
21.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是图林22.不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。
23.在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
24.产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为被触发规则。
25.1997年５月，著名的“人机大战”，最终名为“深蓝”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。
26.合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一（MGU）27.P(B|A) 表示在规则A→B 中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。
28.人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能。
知识点1.信息处理系统：符号操作系统(Symbol Operation System)，物理符号系统(Physical Symbol System)。
所谓符号就是模式(pattern)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：(1)输入符号(input)；(2)输出符号(output);(3)存储符号(store);(4)复制符号(copy);(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程2. 证据理论是由德普斯特(A.P.Dempster)首先提出，并有沙佛(G.Shafer)进一步发展起来的用于处理不确定性的一种理论，也称DS (Dempster-Shafer)理论。
它将概率论中的单点赋值扩展为集合赋值，可以处理由“不知道”所引起的不确定性，比主观Bayes方法有着更大的灵活性。
在DS理论中，可以分别用信任函数、似然函数及类概率函数来描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度。
3.符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
4.专家系统：一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
5.知识是人类智能的基础，是大脑对现实世界认识的表达，它经过对信息的加工整理、解释、挑选和改造而成，是由特定领域的描述、关系和过程组成的，是事实、信念和启发式规则。
知识的特点：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性。
知识的分类：事实性知识，过程性知识，行为性知识，实例性知识，类比性知识，元知识。
通常知识可以从范围、目的和有效性三个方面来描述：知识的范围是由具体到一般，知识的目的是由说明性到指定性，知识的有效性是由确定到不确定。
6. 人工智能：人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
7.不确定性推理：不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。
包括不完备、不精确知识的推理，模糊知识的推理，非单调性推理等。
不确定性推理过程实际上是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程8.知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
9.神经网络神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
10.在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时，称这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统(production system)。