智能导论期末重点复习
人工智能导论复习资料
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人工智能导论复习资料(课程代码:07844)知识点汇总:1.人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2.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灵。
3.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。
4.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机器学习。
5.编译原理不属于人工智能的研究的一个领域。
6.AI的英文缩写是Artifical intelligence。
7.“图灵实验”是为了判断一台机器是否具备智能的实验,实验由三个封闭的房间组成,分别放置主持人、参与人和机器。
8.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继承性。
9.(A->B)∧A => B是假言推理10.命题是可以判断真假的陈述句11.问题归约法是指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。
12.仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词13.MGU是最一般合一14.关系不在人工智能系统的知识包含的4个要素中15.当前归结式是空子句时,则定理得证。
16.或图通常称为状态图17.不属于人工智能的学派是机会主义18.所谓不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,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。
( )19.用户不是专家系统的组成部分20.产生式系统的推理不包括简单推理21.C(B|A) 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的信度22.在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种方法叫做有序搜索23.人工神经网络属于反馈网络的是BP网络24.使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做剧本表示法25.产生式系统的推理不包括简单推理26.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。
《人工智能导论》期末复习知识点
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《人工智能导论》期末复习知识点选择题知识点1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。
人工智能Artificial Intelligence,AI人工神经网络Artificial Neural Network,ANN机器学习Machine Learning,ML深度学习Deep Learning,DL2.什么是强人工智能?强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。
可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。
有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。
在某种意义上可以看作一种新的文明。
3.回溯算法的基本思想是什么?能进则进。
从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义?面向对象(Object Oriented)是软件开发方法,一种编程范式。
面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发,扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。
面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法,是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。
面向对象是相对于面向过程来讲的,面向对象方法,把相关的数据和方法组织为一个整体来看待,从更高的层次来进行系统建模,更贴近事物的自然运行模式。
把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同工作,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用,以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。
对于需要分析方法,诸如深度优先搜索和广度优先搜索(穷尽的方法)以及启发式搜索(例如最佳优先搜索和A*算法),这样的问题使用搜索树表示最合适。
5.机器学习的基本定义是什么?机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。
《人工智能导论》期末复习知识点
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《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。
人工智能导论期末复习习题集
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第二章知识表示2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来:(1)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。
解:定义谓词P(x):x是人L(x,y):x 喜欢y其中,y的个体域是{梅花,菊花}。
将知识用谓词表示为:(3 x )(P(x)f L(x,梅花)V L(x,菊花)V L(x,梅花)A L(x,菊花))(2)有人每天下午都去打篮球。
解:定义谓词P(x):x是人B(x):x打篮球A(y):y是下午将知识用谓词表示为:(3x )(V y) (A(y)-B(x) A P(x))(3)新型计算机速度又快,存储容量又大。
解:定义谓词NC(x):x是新型计算机F(x):x速度快B(x):x容量大将知识用谓词表示为:(V x) (NC(x)f F(x)A B(x))(4)不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解:定义谓词S(x):x是计算机系学生L(x, pragramming):x 喜欢编程序U(x,computer):x使用计算机将知识用谓词表示为:-(V x) (S(x)f L(x, pragramming)A U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解:定义谓词P(x):x是人L(x, y):x 喜欢y将知识用谓词表示为:(V x) (P(x) A L(x,pragramming)f L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解:(1)先定义描述状态的谓词CLEAR(x):积木x上面是空的。
ON(x, y):积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x):积木x在桌子上。
南京信息工程大学人工智能导论复习资料
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人工智能导论复习资料一、单项选择题1-5CDBBB6-10BAABC11-15CCDDB16-20BCDBA1、与大数据密切相关的技术是:()A、wifiB、蓝牙C、云计算D、博弈论2、把环境数据转化为嵌入式系统可以识别的电信号的是()A、红外线B、读写器C、互联网I)、传感器3、在M-P神经元模型中,利用神经元模型的公式,假设xl=l,x2=2,x3=0,权重值依次是1,2,-2,阈值是0.4,在未加上激活函数的时候,当前输出是结果是()oA、3.4B、4.6C、4.4D、5.94、每个神经元与其他多个神经元相连,当它“兴奋”时,就会通过轴突向其他神经元发送(),从而改变这些神经元内的();如果某个神经元的()超过了某个特定值(),那么它就会被(),即进入“兴奋”状态,向下一个神经元发送()oA、电流、化学物质、电位、阈值、激活、电流B、化学物质、电位、电位、阈值、激活、化学物质C、电压、化学物质、电位、电量、激活、电压D、化学物质、电位、电位、电量、激活、电压;5、物联网的实践最早可以追溯到1990年施乐公司的什么产品?()A、鼠标B、网络可乐贩售机C、抓娃娃机D、扫描仪6、行为主义,又称进化主义或控制论学派,其原理为()A、进化主义及感知信息系统B、控制论及感知动作型控制系统C、相对论及感知信息系统D、进化主义及感知控制系统7、下列哪种情况是图灵测试的内容?()A、机器与人作为一方,分别与另一方询问者对话,双方相互质问,询问者分不清对方是人还是机器,说明机器通过了图灵测试B、当机器骗过测试者,使得询问者分不清是人还是机器时,说明它通过了图灵测试C、当人与人对话,其中一人的智力超过另一人时,说明智者通过了图灵测试D、两机对话,其中一机的智力超过另一机时,说明智者机器通过了图灵测试8、人工神经网络的相关研究最早可以追溯到上世纪40年代,由心理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨提出的()。
A 、M-P 神经元模型 B 、B-P 神经元模型C 、M-N 神经元模型 D 、Nd 神经元模9、每个神经元与其他多个神经元相连,当它“兴奋”时,就会通过轴突向其他神经元发送),从而改变这些神经元内的();如果某个神经元的()超过了某个特定值11、数字图像是用一个数字阵列来表示图像,数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为( )Λ^色号B 、像素C 、尺寸标记12、自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目 标。
人工智能导论复习
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⼈⼯智能导论复习⼈⼯智能导论复习题⼈⼯智能导论复习题第⼀章绪论1.智能是()和()的总和。
正确答案:(1) 知识,智⼒2.()是⼀切智能⾏为的基础正确答案:(1) 知识3.()是获取知识并应⽤知识求解问题的能⼒。
正确答案:(1) 智⼒4.智能的特征有()、()、()、()。
正确答案:(1) 具有感知能⼒(2) 具有记忆与思维能⼒(3) 具有学习能⼒(4) 具有⾏为能⼒5.(填空题)⼈⼯智能的长期⽬标是()正确答案:(1) 实现⼈类⽔平的机器智能6.⼈⼯智能的主要研究内容有()、()、()、()、()正确答案:(1) 知识表⽰(2) 机器感知(3) 机器思维(4) 机器学习(5) 机器⾏为7.⼈⼯智能的定义是什么?正确答案:⼈⼯智能主要研究⽤⼈⼯的⽅法和技术,模拟、延伸和扩展⼈的智能,实现机器智能。
8.简述“图灵测试”?正确答案:让⼈与机器分别在两个房间⾥,两者之间可以通话,但彼此看不到对⽅,如果通过对话,⼈的⼀⽅不能分辨对⽅是⼈还是机器,那么就可以认为对⽅的那台机器达到了⼈类智能的⽔平。
第⼆章知识表⽰与知识图谱1.造成知识具有不确定性的原因主要有()、()、()、()。
正确答案:随机性模糊性经验不完全性2.知识的特性有()、()、()。
正确答案:(1) 相对正确性(2) 不确定性(3) 可表⽰性与可利⽤性3.在⼈⼯智能领域内显式的知识表⽰⽅法主要有()、()、()、()。
正确答案:(1) ⼀阶谓词逻辑表⽰法(2) 产⽣式表⽰法(3) 语义⽹络表⽰法(4) 框架表⽰法4.谓词的⼀般形式是()。
(1) P(x1,x2,...,xn)5.⼀个产⽣式系统由()、()和()三部分组成正确答案:(1) 规则库(2) 推理机(3) 综合数据库6.位于量词后⾯的单个谓词或者⽤括弧括起来的谓词公式称为量词的(),域内与量词中同名的变元称为(),不受约束的变元称为()。
正确答案:(1) 辖域(2) 约束变元(3) ⾃由变元7.在谓词公式中,连接词的优先级别从⾼到低排列是(),(),(),(),()。
人工智能期末复习重点
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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。
(参考资料)人工智能导论(本科生) 复习大纲 -参考答案
![(参考资料)人工智能导论(本科生) 复习大纲 -参考答案](https://img.taocdn.com/s3/m/d066cdfd0066f5335b812195.png)
目录绪论 (1)搜索技术 (1)遗传算法 (8)谓词逻辑 (8)结构化知识表示 (12)绪论1、什么是人工智能?答:人工智能又称机器智能,是用计算机模拟或实现的智能;(人工智能是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)2、什么是符号智能与计算智能?并举例说明。
答:符号智能是模拟闹智能的人工智能,是以符号形式的知识和信息为基础,主要通过逻辑推理,运用知识进行问题求解。
如搜索技术、专家系统、定理证明等;计算智能是模拟群智能的人工智能,以数值数据为基础,主要通过数值计算,运用算法进行问题求解。
搜索技术1.状态图是由什么组成的?答:状态图是由节点与有向边组成;2.简述图搜索的方式和策略。
答:搜索方式:线式搜索和树式搜索;搜索策略:盲目搜索和启发式搜索;3.阐述图搜索策略中OPEN表与CLOSED表的作用。
答:OPEN表用来保存当前待考察的节点,并按照某种排列,来控制搜索的方向和顺序;CLOSED表用来记录搜索过程中已考察过的节点,保存全局搜索信息,并可根据节点返回指针得到搜索解路径。
4.简述广度优先策略与深度优先策略的不同点。
答:广度优先搜索是始终在同一级节点中考查,当同一级节点考查完毕,才考查下一级节点。
因此,是自顶向下一层一层逐渐搜索的,属于横向搜索策略,其搜索是完备的,得到的解为最优解;深度优先搜索是在搜索树的每一层始终只扩展一个子节点,不断向纵深前进,直到不能再前进时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。
因此,是从树根开始一枝一枝逐渐搜索的,属于纵向搜索策略,其搜索是不完备的,得到的解不一定为最优解。
5.什么是启发式搜索?并以八数码难题为例,说明其原理。
答:启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少搜索范围,降低问题复杂度的目的。
对于八数码难题,可以利用不在位将牌数或者与目标距离信息来作为启发函数,可以加快搜索目标的步数。
6.简述启发函数的单调性判别。
人工智能导论期末试题及答案
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人工智能导论期末试题及答案在人工智能导论课程的期末考试中,考生需要回答以下试题,每道题后面附有答案供参考。
试题一:请简述人工智能的定义及其应用领域。
(10分)答案:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发和实现用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
其应用领域包括但不限于机器学习、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等。
试题二:简述机器学习的基本原理和常用算法。
(15分)答案:机器学习是人工智能的重要分支,其基本原理是通过对大量数据的学习和分析,从中发现并建立数据之间的模式和规律,以便用于预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
试题三:简述深度学习的原理及其在计算机视觉领域的应用。
(20分)答案:深度学习是机器学习的一种特殊形式,其核心是使用神经网络进行模式识别和决策。
其原理是通过多层次的神经网络结构,从大量数据中自动提取特征,并进行分类和回归分析。
在计算机视觉领域,深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
试题四:请简述自然语言处理的基本概念和常见技术。
(15分)答案:自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域,其基本概念是研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
常见的自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、问答系统等。
试题五:简述智能机器人的发展现状及其未来发展方向。
(20分)答案:智能机器人是人工智能技术在机器人领域的应用,其发展现状是机器人技术与人工智能技术的融合不断加深,智能机器人在工业生产、服务机器人、医疗护理、军事等领域得到了广泛应用。
未来发展方向包括智能机器人的普及与个性化定制、人机协同合作、情感计算等。
试题六:谈谈人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战。
(20分)答案:人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战包括人机关系的重新定义、就业的变革与职业转型、隐私和安全问题、道德与伦理问题等。
人工智能导论重点
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《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。
人工智能导论复习
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《人工智能导论》期末复习一、题型:填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点:第一章:1.什么是人工智能?人工智能的三种观点分别是什么?2.实现人工智能的技术路线是哪四种?3.人工智能要研究的三个主要问题是什么?4.人工智能有哪些主要研究领域?第二章:1.什么是知识?何谓知识表示?2.用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3.产生式系统推理机的推理形式有哪三种?4.产生式系统一般由哪三个基本部分组成?5.用语义网络表示:“苹果树枝繁叶茂,上结了很多苹果,有大的,也有小的,有红的,也有绿的” 。
6.用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章:1.推理的含义是什么?2.应用归结原理求解下列问题:任何兄弟都有同一个父亲, John 和Peter 是兄弟,且 John 的父亲是 David ,问 Peter 的父亲是谁?第四章:1.可信度方法:例 4.1 ,例 4.22.主观 Bayes 方法:例 4.8 ,例 4.93.证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量?第五章:1.什么叫搜索?搜索的两层含义是什么?2.用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3.用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章:1.什么是机器学习?机器学习研究的目标是什么?研究机器学习的意义何在?2.机器学习有哪些主要学习策略?3.机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节?4.实例学习的含义是什么?它包含哪两个空间模型?对规则空间进行搜索的方法有几种?第七章:1.什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次?各层次的功能如何?2.对汉语语料库加工的方法是什么?汉语自动分词的方法有哪些?其难点何在?第八章:1.什么是专家系统?它有哪些基本特点?一般专家系统由哪些基本部分构成?2.知识获取的主要任务是什么?3.有哪几类专家系统开发工具?各有什么特点?第九章:1.解答 B-P 学习算法的流程图,并说明其优缺点。
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一、智能化智能体1.什么是智能体?什么是理性智能体?智能体的特性有哪些?智能体的分类有哪些?智能体定义:通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
理性智能体定义:给定感知序列(percept sequence)和在知识(built-in knowledge),理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。
智能体的特性:自主性(自主感知学习环境等先验知识)、反应性(Agent为实现自身目标做出的行为)、社会性(多Agent及外在环境之间的协作协商)、进化性(Agent自主学习,逐步适应环境变化)智能体的分类:简单反射型智能体:智能体寻找一条规则,其条件满足当前的状态(感知),然后执行该规则的行动。
基于模型的反射型智能体:智能体根据部状态和当前感知更新当前状态的描述,选择符合当前状态的规则,然后执行对应规则的行动。
基于目标的智能体:为了达到目标选择合适的行动,可能会考虑一个很长的可能行动序列,比反射型智能体更灵活。
基于效用的智能体:决定最好的选择达到自身的满足。
学习型智能体:自主学习,不断适应环境与修正原来的先验知识。
2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS,并说明各任务环境的属性。
答题举例:练习:给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。
o机器人足球运动员o因特网购书智能体o自主的火星漫游者o数学家的定理证明助手二、用搜索法对问题求解1.简述有信息搜索(启发式搜索)与无信息搜索(盲目搜索、非启发式搜索)的区别。
非启发式搜索:按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。
具有较大的盲目性,产生较多的无用节点,搜索空间大,效率不高。
启发式搜索:要用到问题自身的某些信息,以指导搜索朝着最有希望的方向前进。
由于这种搜索针对性较强,因而原则上只需搜索问题的部份状态空间,搜索效率较高。
2.如何评价一个算法的性能?(度量问题求解的性能)▪完备性:当问题有解时,算法是否能保证找到一个解;▪最优性:找到的解是最优解;▪时间复杂度:找到一个解需要花多长时间▪搜索中产生的节点数▪空间复杂度:在执行搜索过程中需要多少存▪在存中存储的最大节点数3.简述几种搜索方式的思想。
人工智能技术导论复习大纲
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⼈⼯智能技术导论复习⼤纲⼀、⼈⼯智能概述1、什么是⼈⼯智能?谈谈你对⼈⼯智能的认识。
“ArtificialIntelligence”,简称AI。
⽬前的“⼈⼯智能”⼀词是⼈造智能,指⽤计算机模拟或实现的智能,同时,⼈⼯智能⼜是⼀个学科名称。
研究⼈⼯智能也是当前信息化社会的迫切要求。
我们知道, ⼈类社会现在已经进⼊了信息化时代。
信息化的进⼀步发展, 就必须有智能技术的⽀持。
例如, 当前迅速发展着的互联⽹(Internet)、万维⽹(WWW)和⽹格(Grid)就强烈地需要智能技术的⽀持。
也就是说,⼈⼯智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作⽤。
智能化也是⾃动化发展的必然趋势。
⾃动化发展到⼀定⽔平, 再向前发展就必然是智能化。
事实上,智能化将是继机械化、⾃动化之后, ⼈类⽣产和⽣活中的⼜⼀个技术特征。
⼈⼯智能作为⼀门学科, 其研究⽬标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会。
随着⼈⼯智能的发展⼈类社会会更加智能化,更加美好!2、⼈⼯智能有哪些应⽤领域或课题?1)、难题求解2)、⾃动规划、调度与配置3)、机器定理证明4)、⾃动程序设计5)、机器翻译6)、智能控制7)、智能管理8)、智能决策9)、智能通讯10)、智能仿真11)、智能CAD(计算机辅助设计Computer Aided Design)12)、智能制造13)、智能CAI(计算机辅助教学Computer Aided Instruction)14) 、智能⼈机接⼝15) 、模式识别16)、数据挖掘与数据库中的知识发现17)、计算机辅助创新18)、计算机⽂艺创作19)、机器博弈20)、智能机器⼈⼆、逻辑程序设计语⾔PROLOGPROLOG是⼀种逻辑型智能程序设计语⾔,以horn⼦句逻辑为基础,因此⽤它编写的程序就是逻辑程序,即在PROLOG程序中⼀般不需告诉计算机“怎么做”,只需要告诉它“做什么”。
1.试编写⼀个描述亲属关系的PROLOG程序,然后再给出⼀些事实数据,建⽴⼀个⼩型演绎数据库。
人工智能导论知识点总结
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人工智能导论知识点总结
1、人工智能(AI):是研究计算机思维活动及其表示一类问题的理论,它旨在制作模拟人类智能的计算机程序。
2、学习:是指计算机从所给数据中推导出模式并应用该模式解决未知问题的能力。
3、机器学习:是计算机从经验学习规律流程及行为模式的一种技术,是人工智能中很重要的一类技术。
4、神经网络:是人工智能研究的重要方向,目的是模仿神经系统的思想、情感关系和记忆,对大脑进行推理。
5、机器人:是指具有人工智能技术与控制技术的机械装置或者软件系统,其功能是模拟或超越人类的肢体机能,从而具有实现复杂控制任务和职责的能力。
6、自然语言处理:是指用计算机来处理人类的自然语言,研究如何处理及应用自然语言的各种理论体系,并实现自然语言的语言技术。
7、智能搜索:是一类将机器学习和节点搜索结合的智能技术,可以根据输入条件,有效地搜索到所需要的解决方案,并在搜索过程中调整输入条件,以不断优化搜索结果。
人工智能技术导论总复习
![人工智能技术导论总复习](https://img.taocdn.com/s3/m/dc471c4ea8956bec0975e3ce.png)
设C1, C2是命题逻辑中的两个子句 C1 中有文字L1 ,C2中有文字L2 ,且L1与L2互补, 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ,再将剩余部分 析取起来,记构成的新子句为C12,则C1 2为C1 、 C2的归结式。
替换与合一
一个替换(Substitution)是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合 设σ是原子公式集S的一个合一,如果对S的任 何一个合一θ都存在一个替换λ,使得 θ= σ •λ 则称σ为S的最一般合一(Most General Unifier),简称MGU。
如果一个行动方案能获得较大的倒推值,则它 就是当前最好的行动方案。
极小极大分析示例
3
2 2 2 -1 2 -2 4 3 4 -5
3 3 3 1 3 2
倒推值的计算
α -ß剪枝技术
对于一个与节点 MIN, 若能估计出其倒推值的上确界 β , 并且 这个 β 值不大于 MIN 的父节点 ( 一定是或节点 ) 的估计倒推值 的下确界 α , 即 α ≥β , 则就不必再扩展该 MIN 节点的其余子 节点了(因为这些节点的估值对 MIN父节点的倒推值已无任何 影响了)。这一过程称为α 剪枝。 对于一个或节点 MAX, 若能估计出其倒推值的下确界 α , 并且 这个 α 值不小于 MAX 的父节点 ( 一定是与节点 ) 的估计倒推值 的上确界 β , 即 α ≥β , 则就不必再扩展该 MAX 节点的其余子 节点了(因为这些节点的估值对 MAX父节点的倒推值已无任何 影响了)。这一过程称为β 剪枝。
b4 3
b5
启发式与或树搜索
补充示例:如下图所示的与或树,其解树和节点相应代价如下
左 解 树
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Author:lm学校:西安邮电大学智能科学技术导论重点复习汇总一,填空题形式:总分30分,共30个填空,分A,B卷,每空1分。
第四章:1,学习原理和学习方法都是在学习过程中不可或缺的两个重要因素。
2,系统学习能力主要包括基本学习能力,自学能力,实践操作能力,表达能力。
3,系统学习能力是大学生能力结构的核心,其中自学能力是关键。
4,创新能力是能力结构的核心要素和最高层次,是人才的本质特征。
5,从事创新不但需要有创新能力,而且需要有创新精神。
6,科学创新能力的锻炼从身心潜质,事业激情,思维活动,科学素养方面进行。
7,科学素养是创新能力的基础。
8,大学生的创新学习,主要形式是科研或创作。
第五章:1,以信息作为主要研究对象,这是信息科学区别于其他科学的最根本特点之一。
2,信息科学的研究目标是扩展人类的信息功能,后者的有机整体便是智力智能。
3,信息,能量,物质是构成世界的三大基本要素。
4,自动化科学所研究的就是物质世界的信息运动规律以及信息处理方法和控制原理。
5,自动化科学的理论基础是控制理论,控制理论的发展大致经过了经典控制,现代控制以及大系统控制和智能控制三个阶段。
6,计算机科学是研究计算机及其周围各种现象与规模的科学,主要包括理论计算机科学,计算机系统结构,软件和人工智能等。
7,软件的研究领域主要程序设计,基础软件,软件工程这三个方面。
第六章:1,好的智能制造系统,要有三个子系统:a,虚拟制造系统,实现模拟制造过程。
b,全息制造系统,系统的元素是“自治,自主”的模块,协作完成给定的任务。
c,全球同步系统,使产品的不同部分能够在世界上不同的生产研究基地进行制造,保证产品质量,降低生产成本。
2,智能运输系统ITS,就是集信息处理,通讯,控制及高科技的电子技术等最新的科研成果,应用于交通运输网络中。
3,发展ITS系统的主要技术中,其核心部分就是GPS技术。
4,从智能革命论的观点来看,信息化必然发展为智能化,主要体现在三个方面:智能革命,智能生产力,智能社会。
5,社会信息化A3会逐渐向社会智能化I3转变,A3表示三个自动化,即工厂自动化,办公自动化,家庭自动化。
I3表示三个智能化,即工厂智能化,办公智能化,家庭智能化。
第七章:1,信息网络技术使得人们的工作方式由集中式办公向分布式办公转变。
2,赛伯空间即指由因特网联接的电子信息网络。
3,机器翻译即MT是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。
第八章:1,智能工具的社会应用形态是大规模智能信息网络。
它包括两大组成部分,一是共用的通信网络;二是集成在公用网络上的大量的专门领域的应用信息系统(专用信息系统)。
2,“智能信息网络”的实质是一个智能化的生产工具,面对给定的问题和目标,能够以类似于人的方式去获得信息,从中提炼有用的知识,生成解决问题的智能策略,并把智能策略转化为智能行为,解决问题,达到目标。
3,“智能机器人”是大规模智能信息网络体系的微观形态,代表了微观场合的具体智能应用。
4,我国的机器人专家从应用环境出发,将机器人分为两大类:工业机器人和特种机器人。
5,智能机器人的发展方向大致有两种:一种是类人型智能机器人;另一种是外形不像人,但具有机器智能。
6,智能机器人的硬件系统主要包括视觉系统,行走机构,机械手,控制系统和人机接口。
7,视觉系统可分为图像获取,图像处理,图像理解三个部分。
第九章:1,智能科学技术关注的两个点是自然智能和人工智能,前者是基础,后者是手段。
2,人工智能研究的领域包括问题求解,自然语言处理,口语识别,智能信息检索,专家系统,机器视觉,神经网络,智能Agent技术和分布式协同工作,遗传与演化计算,人工生命,智能大厦,智能机器人等。
二,简答及论述题说明:简答题共4题,40分;论述题共2题,30分。
智能优化算法定义,举例分述至少5种?定义:智能优化算法又称为现代启发式算法,是一种具有全局优化性能,通用性强且且适合于并行处理的算法,它是通过程序来模拟自然界已知的进化方法来进行优化的方法,其具有严密的理论依据,而不是单纯凭借专家经验,理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解的算法。
举例分述:其分类如下,a,遗传算法,是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
b,蚁群算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。
c,模拟退火算法,是基于迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。
d,人工神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型,是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理的算法。
e,进化算法是以达尔文的进化论思想为基础,通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术,尽管进化算法有很多的变化,有不同的遗传基因表达方式,不同的交叉和变异算子,特殊算子的引用,以及不同的再生和选择方法,但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。
综上而言,他们共同的特点就是,都从任一解出发,按照某种机制,以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。
由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间,因而具有全局优化的性能。
第四章:智能科学的学习方法,研究现状,为什么要特别强调创新学习?回答:对于智能科学的学习,我们可以选择的学习方法有(1).听讲法;(2).直观法;(3).实践法;(4).复现法;(5).问题探索法;(6).归纳法;(7).演绎法。
为什么智能科学特别强调创新学习?智能科学技术本身处在创新发展时期,特别需要培养具有创新精神的人才;智能科学技术是一个高度综合又非常深邃的学科,依靠常规的学习方法很难把握;智能科学技术是研究思维规律的学科,思维规律之中最重要的是创新思维;人工智能的研究现状国内:对人工智能的研究,我国科学技术工作者已经从跟踪学习进入自主研究重大科学问题,独立进行重大科学创新的新阶段。
在人工智能研究方面已经取得了一系列令人鼓舞的成果。
包括几何定理证明的吴方法、开放复杂巨系统理论、仿生模式识别、云模型、开放逻辑、广义智能理论、泛逻辑学、信息-知识-智能的转化理论、仿人智能控制、变论域模糊控制、主体网格智能理论等中国的人工智能品牌,表现出了旺盛的创新能力。
国外:目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。
IBM公司正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔”,据称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
第五章:智能科学与信息科学,自动化科学,计算机科学的关系。
研究对象:信息科学以信息作为主要研究对象;自动化科学所研究的是物质世界的信息运动规律以及信息处理方法和控制原理。
计算机科学的主要研究对象是计算机及其周围各种现象和规律。
智能科学的研究对象是智能的本质和研究扩展人类智力功能的原理和方法。
研究内容:信息科学的研究内容主要包括探讨信息的定型本质;研究信息的定量测度;阐明信息过程的基本规律;执行信息的基本规律;揭示利用信息来优化系统的方法和原理;归纳和总结信息科学的方法论。
自动化科学的研究内容是自动控制和信息处理。
对于计算机科学,理论计算机科学主要研究计算机的基本理论,计算机的系统结构着重于计算机的概念结构和功能特性,硬件,软件和固件子系统的功能分配及其界面的确定,软件的主要研究程序设计,基础软件,软件工程三个方面。
人工智能主要研究的问题是如何使计算机变现智能化,使计算机能灵活高效的为人类服务。
智能科学的研究内容是智能的基本理论和实现技术,是脑科学,认知科学,人工智能等学科共同学科共同研究的交叉学科。
研究方法:信息科学的研究方法是信息科学方法论体系,主要包括信息系统方法,信息系统综合方法,信息系统进化方法,功能准则和整体准则。
自动化科学常用的研究方法有,反馈的方法,黑箱的方法,功能模拟的方法和系统的方法。
计算机科学的研究方法在理论计算机领域主要是基于数学的方法,在软件工程的方法是工程的方法,以及其他来自物理学等学科的方法。
智能科学的研究方法主要吸收以上三个学科的已有的方法论成果,且遵守共同的方法论原则,同时也有其独立的方法论。
研究目标:信息科学的研究目标是扩展人类的信息功能。
自动化科学的研究目标是为自动化技术和控制工程提供科学理论基础。
计算机科学的研究目标是使人类在数值计算,信息处理,实时控制,辅助设计和智能模拟等领域实现更加复杂,更加人性化,更加智能的服务。
智能科学的研究目标是能模拟人类的部分智能行为,使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作,并且可以延伸,扩展人的智能,达到甚至超过人类智能的水平。
第六章:智能交通运输系统定义:是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。
组成部分:(1).先进的交通信息系统;(2).先进的交通管理系统;(3).先进的车辆系统;(4).先进的公共运输系统;(5).商用车辆运营系统。
第七章:机器翻译:定义:是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程。
分类:机器翻译从工作原理上可以分为传统派和现代派。
传统机器翻译从总体模式上可以分为三类:直接翻译法,中间语言法和转换法。
现代派机器翻译是基于语料库,其工作原理是基于一个含有各种句型的源语言和目标语言双语对照的语料库。
搜索引擎:定义:搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
分类:全文索引,从互联网提取各个网站的信息,建立起数据库,并能检索与用户查询条件相匹配的记录,按一定的排列顺序返回结果。
国外代表有Google,国内代表有百度。
目录引擎:用户按照分类目录找到所需要的信息,不依靠关键词进行查询。
目录索引中最具代表性的莫过于大名鼎鼎的Yahoo、新浪分类目录搜索。
元搜索引擎:将多个单一搜索引擎集成在一起,提供统一的检索界面,将用户的检索提问同时提交给多个独立的搜索引擎,同时检索多个数据库;并根据多个独立搜索引擎的检索结果进行二次加工。
著名的代表有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo。
第九章:问题:人工智能的定义,学派及近期,远期目标。
答案:定义:人工智能就是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的活动的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论,方法和技术,主要包括计算机实现智能的原理,制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层层次的应用。