人工智能复习重点

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人工智能复习重点

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(注意不就是Rengongzhineng!!)2、任课老师得名字:郑波尽邮箱:zhengbojingmail、3、据说还会考亚里士多德得功绩……(您们自己去网上查查,老师说就是常识来着)4、可能会出选择题得几个点:黄帝得“指南车”、诸葛亮得“木牛流马”、亚里士多德得形式逻辑、布莱尼茨得关于数理逻辑得思想、“机器人”一词得来源。

5、AI(人工智能)得本质问题:研究如何制造出人造得智能机器或系统,来模拟人类智能活动得能力,以延伸人们智能得科学。

6、研究对象:模拟人类智能7、研究目标:研究瞧上去具有人类智能得系统,解决需要人类智能才能解决得问题二、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得正确率小于50%,则可以认为机器具有智能2、希尔勒得中文屋子:一个对中文一窍不通得,以英语作母语得人被关闭在一只有两个通口得封闭房间中。

房间里有一本中英翻译手册。

房外得人不断向房间内递进用中文写成得问题。

房内得人便按照手册得说明,用中文回答出问题,并将答案递出房间。

(希尔勒中文屋子得实验表明用图灵测试来定义智慧还就是远远不够充分得)3、人工智能得思想流派:(1)基于符号处理得符号主义(Symbolism)人类思维得基本单元就是符号,思维过程就是对符号得处理过程,自然语言也就是用符号表示得理论基础: 物理符号系统假设与有限合理性原理、物理符号系统假设:物理符号系统就是表现智能行为必要与充分得条件有限合理性原理:人类行为表现出有限得合理性(2)以人工神经网络为代表得连接主义(Connectionism)人工神经网络就是典型代表,其理论基础就是脑模型。

人工神经网络具有良好得自学习,自适应与自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储与处理得特点、可以处理不确定性问题、(3)以演化计算为代表得演化主义(Evolutionism)模拟自然界得生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习得问题、理论基础为达尔文得进化论。

人工智能期末复习

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》复习要点

《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。

人工智能重点

人工智能重点

1.AI学科体系分为三个层次: 人工智能理论基础,人工智能原理,人工智能工程系统
2.人工智能的定义:狭义-从计算机科学的角度来看,AI是用计算机来模拟人类的某些智能
活动,或是计算机具有人类的某些局部职能和功能;从应用的角度看,AI的最终目标是编制出具有智能的程序(推理、学习、思考)。

广义-人类智能行为规律、智能理论方面的研究。

3.同传统的计算机程序相比较:1.人工智能首先研究的是以符号表示的知识而不是数值数
据为研究对象.2.人工智能采用的是启发式推理方法而不是常规算法.3.人工智能的控制结构与知识领域是分离的,并允许出现不正确的解答
4.产生式系统组成三要素:1.一个综合数据库——存放信息2.一组产生式规则——知识3.
一个控制系统——规则的解释或执行程序(控制策略)
5.当前人工智能的研究热点:分布式处理、智能Agent、数据挖掘、环境自适应
6.人工智能的三个学派:符号主义、连接主义、行为主义
7.人工智能的九个最终目标:理解人类的认识、有效的自动化、有效的智能拓展、超人的
智力、通用问题求解、连贯性交谈、自治、学习、储存信息
8.。

人工智能复习重点

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 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。

自考人工智能原理重点复习大纲

自考人工智能原理重点复习大纲

自考人工智能原理重点复习大纲
一、概述
- 人工智能的基本概念和定义
- 人工智能的发展历史和应用领域
- 人工智能的基本原理和方法
二、知识表示与推理
- 逻辑表示和推理的基本概念和方法
- 谓词逻辑与一阶谓词逻辑
- 归结推理和演绎推理
- 产生式规则与专家系统
三、机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和半监督研究的基本原理
- 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机的原理和应用
- 神经网络和深度研究的基本原理和应用
四、自然语言处理
- 自然语言理解和生成的基本概念和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的原理和技术
- 文本分类、信息抽取和机器翻译的基本原理和应用
五、计算机视觉
- 计算机视觉的基本概念和方法
- 图像特征提取和图像识别的原理和技术
- 目标检测、图像分割和人脸识别的基本原理和应用
六、智能系统与伦理
- 智能系统的发展现状和前景
- 人工智能在社会和经济中的应用
- 人工智能带来的伦理、法律和社会问题
七、人工智能的挑战和发展方向
- 当前人工智能面临的挑战和问题
- 未来人工智能的发展方向和趋势
- 人工智能与人类的关系和合作
以上为自考人工智能原理的重点复习大纲,希望能对你的学习有所帮助。

《人工智能》复习要点

《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》复习重点

《人工智能》复习重点

《人工智能》复习重点填空题:数据挖掘(KDD):概念:也可以称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出可信,新颖,有效,并能被人理解的的模式的高级处理过程数据挖掘的主要方法:分类,聚类,相关规则,回归,其他1.人工智能的表现形式:具有感知能力,具有记忆与思维能力,具有学习能力,具有行为能力2.人工智能涉及学科领域:人工智能是在计算机科学,控制论,信息论,神经心理学,哲学,语言学等学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科3. 机器行为:计算机的表达能力,即说,写,画等能力4.人工智能的研究目标:用机器实现人类的部分智能(或者建立一个能模拟人类智能行为的系统)5. 机器感知能力包括:机器视觉,机器听觉6. 数据挖掘逻辑思维的特点包括⑴数据的特征✓大容量✓含噪音(不完全、不正确)✓异质数据(多种数据类型混合的数据源,来自互联网的数据是典型的例子)⑵系统的特征✓知识发现系统需要一个前处理过程✓知识发现系统是一个自动/半自动过程✓知识发现系统要有很好的性能⑶知识(模式)的特征✓知识发现系统能够发现什么知识?✓现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识7.图形识别:图形识别主要是研究各种图形(如文字、符号、图形、图像和照片等)的分类。

8. 机器视觉应用范围:获取图形,图像信息9. 自动程序设计包括:程序综合,程序正确性验证10.K-means算法⑴该算法的最大优势在于简洁和快速。

算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

最常用是欧式距离:⑵算法步骤:①适当选择c个类的初始中心;②在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;③利用均值等方法更新该类的中心值;④对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。

⑶Kmeans方法的局限性Kmeans在数据有着不同特征时存在问题:①各类数据点数目差距太大②不同密度③非球型分布④其他元素(存在离群点,…… )11. 系统聚类法(谱系聚类法)谱系聚类法是根据植物分类学的思想对研究对象进行分类的方法.在植物分类学中,分类的单位是门、纲、目、科、属、种,其中种是分类的基本单位.分类单位越小,它所包含的植物就越少,植物间的共同特征就越多,利用这种分类思想,谱系聚类法首先视各样品自成一类。

人工智能期末复习

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。

初中人工智能知识点梳理

初中人工智能知识点梳理

初中人工智能知识点梳理
一:人工智能绪论
1、什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门探索、分析、设计和实现智能系统的科学。

它是一种复杂的研究,它涉及计算机科学,认知科学,数学,神经科学,系统建模,机器学习等其他相关技术。

它旨在尽可能模拟人类智力的方式来计算机系统中建立,理解和处理复杂问题。

2、主要技术原理
(1)概念演绎:它是通过从已知的个体/概念进行推理来推导新的概念。

(2)定理证明:它是一种确定有解的知识库或算法,用于证明一些定理或结论是否正确。

(3)知识表示:它是指表达/组织知识的形式,例如符号系统,逻辑表达,框架,机器可读的表示,图形表示等。

(4)机器学习:机器学习是研究计算机程序如何自动改变其输入的技术,它可以使用经验来改变系统的行为,从而使其更有效,更准确地完成其中一种任务。

3、人工智能的应用
(1)自动驾驶:自动驾驶是基于传感器,系统自我学习,以及机器学习等人工智能技术,为汽车提供全面自动化操作的技术。

(2)虚拟助手:虚拟助手是基于语音识别、语言理解和自然语言处理等技术。

人工智能期末复习重点

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。

人工智能导论重点

人工智能导论重点

《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。

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。

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。

人工智能(能力):人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为, 如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

2. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。

3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。

第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。

2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。

3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。

4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。

5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。

6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。

难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。

2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法(mgu算法)的定义与计算。

3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。

4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。

难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

人工智能考试复习重点

人工智能考试复习重点

厂盲目搜索状态空间「广度优先搜索深度优先搜索有界深度优先搜索代价树的广度优先搜索1-代价树的深度优先搜索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“感知一一动作”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一一机器思维,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、博弈、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晶,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、可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If P Then Q [Else S]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)

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。

人工智能考试复习重点.doc

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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。

人工智能考试重点

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一、名词解释(6*5分=30分)1.符号主义:起源于GPS,用于模拟人类问题求解过程的心理过程,逐渐形成为物理符号系统。

认为人类智能的基本单元是符号,认知过程就是符号操作过程,从而思维就是符号计算。

2.连接主义:属于非符号处理范畴。

认为人工智能可以通过仿生人类的大脑的结构来实现,它研究的内容就是神经网络。

3.行为主义:行为主义又称为进化主义或控制论学派,是基于控制论和“动作--感知”型控制系统的人工智能学派,属于非符号处理方法。

它不需要知识、不需要表示、不需要推理。

4.框架表示法:框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示,它适用于表达多种类型的的知识。

根据人头脑中形成的对于事物的抽象模型(框架),用“自顶向下”的方法先匹配一个现有的抽象模型(框架),再确定抽象模型(框架)中的细节。

5.盲目搜索:盲目搜索是指在问题的求解过程中,不运用启发性知识,只按照一般的逻辑法则或控制性知识,在预定的控制策略下进行搜索,在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。

6.启发式搜索:在选择节点时能充分利用与问题有关的特征信息,估计出节点的重要性,就能在搜索时选择重要性高的节点,以利于求得最优解。

这个过程称为启发式搜索。

7.问题归约:问题归约是人求解问题常用的策略,其步骤如下:把复杂的问题变换为若干需要同时处理的较为简单的子问题后再加以分别求解;只有子问题全部解决时,问题才算解决;问题的解答由子问题的解答联合构成。

8.不确定性推理:指推理中所使用的前提条件、判断是不确定的或者是模糊的情况,因而推理所得出的结论与判断也是不精确的、不确定的或模糊的。

9.主观贝叶斯方法:PROSPECTOR专家系统中使用的不确定推理模型,是对Bayes公式修正后形成的一种不确定推理方法,为概率论在不确定推理中的应用提供了一条途径。

二、简答题(7*5分=35分)1.目前人工智能的主要研究领域(五个以上)机器学习、知识发现和数据挖掘、专家系统、模式识别、自然语言处理、智能决策支持系统、人工神经网络、自动定理证明、机器人学、分布式人工智能与智能体2.产生式系统的组成(哪三部分、基本功能)①规则库:用于描述某领域内知识的产生式集合,是某领域知识(规则)的存储器,其中的规则是以产生式形式表示的。

人工智能复习

人工智能复习

人工智能复习人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为现代科技领域的热门话题。

它涉及到计算机科学、机器学习、神经网络等多个领域,被广泛应用于人脸识别、自然语言处理、智能驾驶等众多领域。

作为一名学习人工智能的学生,为了加深对这一领域的理解并备战考试,下面将对人工智能的相关知识进行复习梳理。

一、人工智能的定义与分类人工智能是指通过计算机技术模拟和实现人类智能的一门科学。

按照其实现方式和能力的不同,人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指在特定领域内模拟人类智能,如语音助手、推荐系统等;强人工智能则是具备与人类智能相当甚至超过人类智能的能力。

二、人工智能的发展历程人工智能的发展经历了几个重要阶段。

首先是符号主义阶段,该阶段注重通过符号推理来模拟人脑的思维过程;接着是连接主义阶段,该阶段强调构建神经网络以模拟人脑神经元的工作方式;随后是统计学习阶段,该阶段重视通过大数据和统计方法来实现智能化;最近是深度学习阶段,该阶段利用深度神经网络来提高模型的准确性。

三、人工智能的关键技术及应用1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。

它通过从大量数据中学习并自动优化模型,以实现智能化的功能。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。

通过自然语言处理技术,计算机可以进行语音识别、机器翻译、情感分析等任务。

3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够模拟人眼的视觉系统,理解和处理图像和视频。

计算机视觉技术在人脸识别、物体检测、图像生成等方面有广泛的应用。

4. 智能推荐智能推荐系统是通过分析用户的行为和兴趣,为用户推荐个性化内容。

这种技术在网购平台、音乐播放器等应用中得到了广泛应用。

四、人工智能的伦理与社会问题随着人工智能的飞速发展,相关的伦理和社会问题也日益凸显。

其中,隐私与安全问题、就业与职业变革、人工智能对社会造成的影响等是我们应该关注的重点。

人工智能考点整理

人工智能考点整理

1965 年 Robinson 提出了归结原理, (与传统的自然演绎法完全不同的消解法) 。 1968 年 Quillian 提出了语义网络的知识表示方法 1969 年 Minsky 出了一本书“感知机” ,给当时的神经网络研究结果判了死刑 70 年代: 开始从理论走向实践,解决一些实际问题。同时很快就发现问题:归结法费时、下棋赢不了全 国冠军、机器翻译一团糟。 以 Feigenbaum 为首的一批年轻科学家改变了战略思想,1977 年提出了知识工程的概念,以知 识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。 80 年代: 人工智能发展达到阶段性的顶峰 1986 年 Rumlhart 领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法,解决了神 经网络的根本问题之一。从此,神经网络的研究进入新的高潮 90 年代 计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化,人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等 主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近 3. 人工智能的主要学派及观点 返回目录 符号主义 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。 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、 西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义 称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机 制与学习算法。认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。 行为主义 又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人, 它被看做新 一代的“控制论动物” ,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 4. 人工智能所研究的范围与应用领域 返回目录 智能感知 1. 模式识别 是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟 2. 自然语言理解 就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的 过程, 其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些 技术 智能推理 1. 问题求解 它包含问题的表示、分解、搜索与归约等 2. 逻辑推理与定理证明 重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证 明, 并在出现新信息时适时修正这些证明。 定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过重 要的影响 3. 专家系统 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,关键是表达和运用专家知识

人工智能总复习

人工智能总复习
G中通向天它的每个后裔节点的指针方向。
(8) 按某一任意方式或按某个探试值,对OPEN表重 新排序,然后转步3循环。 在步8中: 如果令f(x)=d(x),且按f(x)递减方式排序(相同 d(x)可以任意),则是深度优先法;如按f(x)递增 排序,则是广度优先搜索法。
如果令f(x)=g(x)(必按f(x)递增排序),则是分 支界限法;
第一章 绪论
1.1 什么是人工智能 1.3. AI的研究目标 1.4. AI的研究途径与流派
1.1 什么是人工智能
AI是计算机科学的一个分支,是研究 机器智能的学科,即用人工的方法和技术, 研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和 扩展人的智能,实现智能行为(机器智能)。 总之, AI是指用人工的方法在机器( 计算机)上模拟或实现的智能,即机器智 能。
及过去的历史。
4.5.3 极小极大分析法
在二人博弈问题中,为了从众多可供选择的行动 方案中选出一个对自己最为有利的行动方案,就需 要对当前的情况以及将要发生的情况进行分析,从 中选出最优的走步。最常使用的分析方法是极小极 大分析法。按照 MAX的观点看: 所有属于MIN的结点都是与结点。因为 MIN必然选择 最不利于MAX的一着,只要该点的合法走法中有一 着对MAX不利,该结点就对MAX不利。 所有属于 MAX的结点都是或结点。因为选择策略的主 动权在 MAX手上,他必然选择最有利于自己的走法。 只要该结点有一着对MAX有利,该结点就对 MAX是 有利的。
1.4 AI的研究途径、方法和流派
研究途径
对人工智能的研究必然借鉴天然智能—人 脑的研究成果,根据侧重点的不同,可分为三 大类:
– 结构模拟,神经计算,生理学派,连接主义 – 功能模拟,符号推演,心理学派,符号主义 – 行为模拟,控制进化,控制论学派,行为主义, 进化主义
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基,80%)→战略导弹(Y) / 发射方式和比例(Z,陆基,20%)→战术导弹(Z)
(4)战术导弹可以由陆基发射、飞机发射和军舰发射。
表示为:战术导弹(Z)→发射方式(Z,陆基) 发射方式(Z,飞机) 发射方式(Z,军
舰)
2、语义网络
(1)二元谓词用语义网络来表示(实际上 n 元谓词都可以用二元谓词表示)
}
算法流程: • 定义三个变量,分别代表三个水壶。int h3,h4,h10; • 定义一个规则集执行方法:void Rules(); • 定义一个冲突解决机制:
h3 =0; h4 =0;h10=10;
while ((h3!=2 ) && (h4!=2)) // (h10!=5) {
Rules(); printf("RST: %d, %d, %d\n",h3,h4,h10); } 8 条规则的规则集 • case 1: if (h4<4) {h10 -= 4-h4; h4=4;}break; • case 2: if(h3 <3) {h10-=3-h3;h3 =3;}break; • case 3: if (h4>0){h10+=h4;h4=0;}break; • case 4: if (h3>0){h10+=h3;h3=0;}break; • case 5: if ((h3 + h4) >=4 ){h3 = h3+h4 -4; h4=4;}break; • case 6: if ((h3 + h4) >=3 ){h4 = h3+h4 -3; h3=3;}break; • case 7: if ((h3 + h4) <=4 ){h4=h3+h4;h3 = 0; }break; • case 8: if ((h3 + h4) <=3 ){h3 = h3+h4;h4=0; }break;
例(1)吴小菲喜欢狗
(2)李云给了吴小菲一本书
3、框架表示 框架具有以下 6 条主要特征 (1)每个框架有一个框架名(可带参数) (2)每个框架有一组属性,每个属性称一个槽,存放属性值 (3)属性有一定的数据类型,不同属性类型不同 (4)属性值可以是子框架调用,调用可以带参数 (5)有些属性值可以事先确定,有些属性值需要在生成实例时代入 (6)属性值在代入时需要满足一定条件,不同属性值之间有时也要满足一定的约束条
表示为: Girl(吴小菲) Is A(吴小菲,女孩)
(2)李云给了吴小菲一本书
表示为: Gave(李云,吴小菲,书)
或 ∃x(Gave(李云,吴小菲,x)∧Book(x))
(3)潜艇发射的导弹都是战略导弹,而陆基发射的 80%是战略导弹,20%是战术导弹
表示为:发射方式和比例(Y,潜艇,100%)→战略导弹(Y) / 发射方式和比例(Y,陆
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:郑波尽 邮箱:zhengbojin@ 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”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形
∃(x)Q(x)
(10) ∀(x)P(x)等价于∀(y)P(y), ∃(x)P(x)等价于∃(y)P(y)
例如:(1)所有的人都是要死的。
(2) 有的人活到一百岁以上。
在个体域 D 为人类集合时,可符号化为:
(1) xP(x),其中 P(x)表示 x 是要死的。
(2) x Q(x), 其中 Q(x)表示 x 活到一百岁以上。
int h3,h4,h10; void Rules(); int main() {
#include "time.h" srand( (unsigned)time( NULL ) );
h3 =0; h4 =0;h10=11;
while ((h3!=2 ) && (h4!=2)) // (h10!=5)
合适公式。
(3)、几个定律
(1) 否定之否定 ~(~P)等价于 P
(2) P∨Q 等价于~P→Q
(3) 狄·摩根定律 ~(P∨Q)等价于~P∧~Q
~(P∧Q)等价于~P∨~Q
(4) 分配律 P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R)
(5) 交换律 P∧Q 等价于 Q∧P
case 4: if (h3>0) {
h10+=h3; h3=0; } break; case 5: if ((h3 + h4) >=4 ) { h3 = h3+h4 -4; h4=4; } break; case 6: if ((h3 + h4) >=3 ) { h4 = h3+h4 -3; h3=3; } break; case 7: if ((h3 + h4) <=4 ) { h4=h3+h4; h3 = 0; } break; case 8: if ((h3 + h4) <=3 ) { h3 = h3+h4; h4=0; } break; default: printf("ERROR!"); }
{ int i =rand() % 8 + 1; Rules(i); printf("RST: %d, %d, %d,
RULE: %d\n",h3,h4,h10,i); }
return 0; }
void Rules(int i) {
switch (i) {
case 1: if (h4<4) {
h10 -= 4-h4; h4=4; } break; case 2: if(h3 <3) { h10-=3-h3; h3 =3; } break; case 3: if (h4>0) { h10+=h4; h4=0; } break;
(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内递进用中文写成的问题。房内的人便 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)
2、演化算法 演化算法本质上是一种迭代算法 是一种生成测试法 生成新个体的规则是统一的
pop= rand(20,1)*10; %随机产生初始群体
objvalue =10*sin(5*pop)+7*cos(4*pop)
for i=1:200 %200 为迭代次数
for j=1:19
a =rand();
(1)真值 0 和 1 是命题公式 (2)命题变量、命题常量是命题公式 (3)如果 A 是命题公式,则¬A 也是命题公式 (4)如果 A,B 是命题公式,则 A(∨或→或↔或∧)也是命题公式 (5)有限次使用以上规则构成的符号串也是命题公式
1、谓词逻辑
(1)、语法和语义
谓词逻辑的基本组成部分是谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号,并用圆括弧、
两项合并后化为合取范式:
(~P ∨ Q)∧~Q ∧ P
(3)则子句集为:
{ ~P∨Q,~Q,P}
(4)对子句集中的子句进行归结可得:
• ① ~P∨Q
• ② ~Q
• ③P
• ④ Q,
(1,3 归结)
• ⑤ ,
(2,4 归结)
由上可得原公式成立。
2、若已知公理集:~P→Q, Q→R, P→T, ~T,求证:R 答:(1)将命题转换成合取范式
P∨Q 等价于 Q∨P
(6) 结合律 (P∧Q)∧R 等价于 P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R 等价于 P∨(Q∨R)
(7) 逆否律 P→Q 等价于~Q→~P
此外,还可建立下列等价关系:
(8) ~∃(x)P(x)等价于∀(x)[~P(x)] ~∀(x)P(x)等价于∃(x)[~P(x)]
(9) ∀(x)[P(x)∧Q(x)]等价于∀(x)P(x)∧ ∀(x)Q(x), ∃(x)[P(x)∨Q(x)]等价于∃(x)P(x)∨
即由(~P→Q)∧(Q→R) ∧ (P→T) ∧ (~T) ∧ (~R) 转变为(P∨Q)∧(~Q ∨ R) ∧ (~P ∨ T) ∧ (~T) ∧ (~R) (2)建立子句集 S={P∨Q, ~Q ∨ R, ~P ∨ T, ~T, ~R} (3)对子句集归结,归结过程如归结树.由于算法最终找到了空子句.定理成立. (归结 树略)
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。 (4)以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前,不可能准确地理解构造 更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始,逐步构造出更为复杂的系统理论基础 为控制论 Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题(14 分) 一个 10 升的桶里有 10 升水,现有 3 升和 4 升两个空桶,如何得到 5 升的水?用程序实 现。
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