人工智能一种现代方法,课后题名词解释
人工智能技术及应用习题答案第1章
习题1一、名词解释1.弱人工智能弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
2.强人工智能强人工智能系统包括了学习、语言、认知、推理、创造和计划，目标是使人工智能在非监督学习情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习。
强人工智能目标：会自己思考的电脑。
3.感知智能感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别。
4.认知智能认知智能则为理解、解释的能力。
5.计算智能计算智能即快速计算、记忆和储存能力6.符号主义符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，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7.联结主义联结主义，又称为仿生学派或生理学派，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8.行为主义行为主义，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。
二、选择题1、根据机器智能水平由低到高，（ A ）是正确的是。
A.计算智能、感知智能、认知智能B.计算智能、感应智能、认知智能C.机器智能、感知智能、认知智能D.机器智能、感应智能、认知智能2、三大流派的演化正确的是（ C ）。
A.符号主义->知识表示->机器人B.联结主义->控制论->深度学习C.行为主义->控制论->机器人D.符号主义->神经网络->知识图谱3、人工智能发展有三大流派，下列属于行为主义观点的包括（D）。
A.行为主义又叫心理学派、计算机主义B.行为主义又叫进化主义、仿生学派C.行为主义立足于逻辑运算和符号操作，把一些高级智能活动涉及到的过程进行规则化、符号化的描述，变成一个形式系统，让机器进行推理解释.D.基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主体之间的交互，提升他们的智能.4、（ B ）不是人工智能学派。
人工智能：一种现代的方法第3版罗素课后答案
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人工智能技术及应用习题答案第2章
习题2一、名词解释1. 物联网物联网（Internet of Things，IOT）就是把所有物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备与互联网连接起来（见图2-2），进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
2. 传感器传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
3. 云计算云计算是一种模型，它可以实现随时、随地、便捷、随需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用及服务），资源能够快速供应和释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。
4. 存储虚拟化虚拟化和分布式在共同解决一个问题，就是物理资源重新配置形成逻辑资源。
其中虚拟化做的是造一个资源池，而分布式做的是使用一个资源池。
虚拟化包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。
存储虚拟化通常做的是多虚一，除了解决弹性、扩展问题外，还解决备份的问题。
5. 公有云公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户。
6. 大数据大数据是指数量庞大而复杂，传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理的数据集合。
7. 区块链区块链是一种网络上多人记录的公共记账，记载所有交易记录。
8. 结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。
9. 非结构化数据非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。
包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
10.半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，如网页。
二、选择题1、人工智能赖以生存的土壤（ A ）。
A. 物联网B.大数据C. 区块链D. 云计算2、人工智能的血液（ B ）。
人工智能基础 名词解释
人工智能基础名词解释人工智能基础涉及的名词解释如下：1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）：指计算机系统模拟人类智能的能力，能够接收、理解和处理自然语言、感知环境、学习和推理、自主决策，并在执行任务时展现出智能行为。
2. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能方法，通过对大量数据的学习和模式识别，让计算机系统具备自主学习能力，并能根据数据进行预测和决策。
3. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习技术，通过建立深层神经网络模型，模拟人脑神经元的连接方式，实现对复杂数据的学习和分析，尤其在图像、语音和自然语言处理等领域取得了卓越成果。
4. 数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中发现隐藏模式、关联性和知识的过程，通过使用算法和技术，提取有价值的信息进行分析和预测。
5. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：人工智能领域的一个分支，研究计算机如何理解和处理人类自然语言，包括文本分析、语义理解、机器翻译等任务。
6. 专家系统（Expert System）：基于专家知识和推理规则构建的计算机应用系统，通过模拟专家的决策过程，解决复杂问题并提供咨询和决策支持。
7. 强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习方法，在一个试错环境中，通过试验和错误获得奖励信号，从而学习如何采取行动，以最大化奖励或达到特定目标。
8. 计算机视觉（Computer Vision）：人工智能领域的一个分支，研究如何使计算机理解和解释图像和视频数据的内容，包括图像识别、目标检测和图像生成等任务。
9. 自动驾驶（Autonomous Driving）：利用传感器、人工智能和控制系统等技术，使汽车在没有人类干预的情况下，能够自主感知和决策，并进行自主驾驶的过程。
10. 增强现实（Augmented Reality）：一种技术，通过计算机生成的虚拟信息和真实世界的融合，提供更加丰富和交互的用户体验，例如AR游戏和AR导航等应用。
《人工智能技术及应用》习题及参考答案
一、名词解释1. 弱人工智能弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜彖棋世界冠军的人工智能，但是它只会下彖棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
2. 强人工智能强人工智能系统包括了学习、语言、认知、推理、创造和计划，目标是使人工智能在非监督学习情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习。
强人工智能目标：会自己思考的电脑。
3. 感知智能感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别。
4. 认知智能认知智能则为理解、解释的能力。
5. 计算智能计算智能即快速计算、记忆和储存能力6. 符号主义符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，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7. 联结主义联结主义，又称为仿生学派或生理学派，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&行为主义行为主义，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。
二、选择题1、根据机器智能水平由低到高，（A ）是正确的是。
A. 计算智能、感知智能、认知智能B.计算智能、感应智能、认知智能C.机器智能、感知智能、认知智能D.机器智能、感应智能、认知智能2、三大流派的演化正确的是（C ）。
A.符号主义・> 知识表示・> 机器人B.联结主义・> 控制论-> 深度学习C.行为主义・> 控制论-> 机器人D.符号主义・>神经网络-> 知识图谱3、人工智能发展有三大流派，下列属于行为主义观点的包括（D） oA. 行为主义又叫心理学派、计算机主义B. 行为主义又叫进化主义、仿生学派C. 行为主义立足于逻辑运算和符号操作，把一些高级智能活动涉及到的过程进行规则化、符号化的描述，变成一个形式系统，让机器进行推理解释.D. 基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主体之间的交互，提升他们的智能.4、（ B ）不是人工智能学派。
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
人工智能导论课后习题答案
人工智能导论课后习题答案人工智能导论课后习题答案人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、心理学、哲学等多个领域的学科。
它研究如何使计算机能够模拟人类智能，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活，从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在人工智能导论课中，学生们通常会遇到一些习题，以帮助他们更好地理解和应用人工智能的概念和技术。
下面是一些常见的人工智能导论课后习题及其答案，供大家参考。
1. 什么是人工智能？人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能的方法和技术，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
2. 人工智能的发展历程是怎样的？人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，人们开始使用计算机来模拟人类的思维过程。
随着计算能力的提升和算法的改进，人工智能逐渐取得了一些重要的突破，如专家系统、机器学习等。
近年来，深度学习和大数据的兴起，进一步推动了人工智能的发展。
3. 人工智能的应用领域有哪些？人工智能的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个领域。
例如，医疗领域可以利用人工智能技术进行疾病诊断和药物研发；金融领域可以利用人工智能技术进行风险评估和投资决策；交通领域可以利用人工智能技术实现自动驾驶等。
4. 机器学习是什么？机器学习是一种人工智能的分支，它研究如何使计算机能够从数据中学习，并根据学习到的知识进行决策和预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
5. 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种方法，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层神经网络进行学习和决策。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重要的突破，如图像识别、语音识别等。
6. 人工智能是否会取代人类工作？人工智能在某些领域已经取得了很大的进展，但目前还不具备完全取代人类工作的能力。
人工智能的解释名词解释名词解释
人工智能的解释名词解释名词解释人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能特征的技术和方法，使机器能够完成智能化任务的一门学科。
它是计算机科学和认知科学的交叉领域，在过去几十年里取得了巨大的科学和技术进展。
人工智能的发展已经深刻地影响着我们的日常生活、经济和社会。
一、人工智能的起源与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50年代，当时计算机科学家开始思考如何使计算机拥有人类智能。
随着计算机硬件和算法的不断改进，人工智能技术逐渐成熟。
20世纪80年代，机器学习和专家系统成为人工智能的两个重要分支，并获得了广泛应用。
21世纪以来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的兴起，人工智能进入了一个全新的发展阶段。
二、人工智能的分类和应用领域根据不同的研究方向和应用领域，人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能是指拥有与人类相同或超越人类智能水平的机器，可以独立地进行思考和创造。
而弱人工智能则是针对特定任务或领域，通过特定的算法和方法，使机器能够模拟人类的一些智能特征，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
人工智能的应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 自动驾驶：人工智能技术在汽车行业的应用已取得了长足的进展。
通过利用感知技术、决策算法和控制系统，汽车可以自动感知并应对交通环境，实现无人驾驶。
2. 医疗健康：人工智能可以帮助医生进行辅助诊断、药物研发、生命科学研究等工作。
例如，通过分析大量的医疗数据和基因组数据，人工智能可以帮助发现疾病的早期预警和治疗方案。
3. 金融服务：人工智能在金融领域的应用也十分广泛。
例如，利用机器学习算法和大数据分析技术，可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评级和欺诈检测等。
4. 智能家居：通过将人工智能技术与家居设备相结合，可以实现智能家居的自动化控制。
用户可以通过语音助手或手机应用程序来控制家庭电器、安防系统和能源管理等。
人工智能名词解释题
名词解释——人工智能答案解析人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等. 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等.人工智能, 英文单词artilect ,来源于雨果·德·加里斯的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是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.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科.人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.实际应用机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等. 学科范畴人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉. 涉及学科哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学, 研究范畴自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式应用领域智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂安全问题目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类.这种隐患也在多部电影中发生过.定义人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等.但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统. 关于什么是“智能”,就问题多多了.这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题.人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了.因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究.其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题. 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视.并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用. 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作.”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容.即人工智能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. 人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）.也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一.这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统. 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科,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次的应用.人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科.可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支.从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展.。
[笔记]人工智能一种现代的方法（第3版）第4章超越经典的搜索
![[笔记]人工智能一种现代的方法（第3版）第4章超越经典的搜索](https://img.taocdn.com/s3/m/d0c1cb000a4e767f5acfa1c7aa00b52acfc79cf2.png)
第4章超越经典的搜索1 局部搜索算法和最优化问题1.1 爬山法（贪婪局部搜索）1.1.1 爬山法（最陡上升版本）1.1.2 随机爬山法1.1.3 首选爬山法1.1.4 随机重启爬山法1.2 模拟退火搜索1.2.1 特点1.3 局部束搜索（Local beam search）1.4 遗传算法（Genetic algorithm，GA）1.4.1 例子：八皇后问题1.4.2 遗传算法伪代码：2 使用不确定动作的搜索2.1 与或搜索树3 使用部分可观察信息的搜索3.1 无观察信息的搜索3.2 部分可观察问题的搜索3.2.1 联机搜索4 总结1 局部搜索算法和最优化问题在第3章中讨论的无信息搜索和有信息搜索有如下性质：环境都是在可观察、确定的、已知的，问题解是一个行动序列。
本章将不受这些环境性质的约束，讨论局部搜索（local search）算法，考虑对一个或多个状态进行评价和修改，而不是系统地搜索从初始状态开始的路径。
局部搜索（local search）算法：从单个当前结点出发，通常只移动到它的邻近状态而不保留搜索路径局部搜索不关心路径代价，但是关注解状态。
Agent不知道前面的状态，只知道当前的状态。
比如八皇后问题，不关心是怎么到目的状态的，只关心最终布局对不对，许多重要应用都有这样的性质，如作业空间调度，自动程序设计等。
虽然局部搜索算法不是系统化的，但是有两个关键优点：占用内存少，通常只用常数级的内存通常能在系统化算法不适用的很大或无限的（连续的）状态空间中找到合理的解。
此外，局部搜索算法对于解决纯粹的最优化问题十分有用，其目标是根据目标函数找到最佳状态。
如果存在解，最优的局部搜索算法总能找到全局最大/最小值？？？1.1 爬山法（贪婪局部搜索）定义：不断向值增大的方向移动，直到到达局部最优。
也被称为贪婪局部搜索，因为它只选择邻居中状态最好的一个，而不考虑下一步怎么走。
贪婪算法很容易改善一个坏的状态，但却经常陷入局部最优无法跳出。
人工智能常见名词解释
人工智能常见名词解释人工智能（AI）是指通过计算机程序模拟人类智能的技术，包括机器学习、语义理解等，是当今计算机技术的重要发展方向。
目前，人工智能是一个巨大的领域，其中有许多不同的名词和术语，本文将对其中一些常见名词进行解释。
1、机器学习：机器学习是一门用于研究计算机如何通过经验，从而提高其解决特定问题的性能的学科。
它被用于许多不同的领域，如机器人、计算机视觉、语音识别、自然语言处理，以及计算机围棋等。
2、深度学习：深度学习是一种机器学习技术，它使用一系列多层神经网络来模拟人类的学习能力，它可以用于许多领域，如机器人、计算机视觉、语音识别等。
3、神经网络：神经网络是一种可以在任何输入下进行非线性函数拟合的计算模型，它使用节点和连接来模拟大脑结构，以计算机的方法来建立深度学习的模型。
4、自然语言处理：自然语言处理是指利用计算机来处理人们之间的自然语言沟通的技术。
它涉及自动文本分类，自动文本摘要，机器翻译，语音识别，语音理解等。
5、机器人：机器人是一类可以实现各种功能的机器，如自主移动、语言处理、视觉处理、人机交互等。
机器人可以依靠人工智能技术来实现机械功能，包括规划、路径搜索、定位、跟踪和语义理解等。
6、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机来模拟人类视觉系统的技术，它可以实现图像处理、目标检测、识别和行为分析等功能。
7、语音识别：语音识别是指通过计算机处理人类语言，从声音中提取有意义信息的技术。
它包括自动语音识别、语音合成和语音对话系统等。
8、强化学习：强化学习是一种机器学习方法，它学习一个智能体（例如机器人）如何通过与环境的交互来优化奖励。
9、机器人运动控制：机器人运动控制是指使机器人能够运动的技术。
它使用计算机控制机器人的运动，可以用于机器人移动、执行任务等。
10、自动驾驶：自动驾驶是指使用人工智能和计算机视觉技术来控制汽车的移动，以及实现驾驶员看不到的功能的技术。
它可以根据地图上的数据实现自主道路编程，以及路径规划、避障、定位等。
(完整版)人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：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。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能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。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，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，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
《人工智能》 课后习题答案
据语义用逻辑连接词将它们联结起来就得到表示上述知识的谓词公式：
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2.11 解答： 在产生式系统中，随着产生式规则的数量的增加，系统设计者难以理解规则间的相互作
用，究其原因，在于每条规则的自含性使得知识表示的力度过于细微。因此要提高产生式系 统的可理解性，就应当按照软件工程的思想，通过对规则的适当划分，将规则组织诚易于管 理的功能模块。由于框架系统具有组织成块知识的良好特性，因此将两者进行有机结合，可 以为产生式系统的开发、调试和管理提供有益的帮助。
g
ISA
ISA
动作 M 主体 P
动作 对象
PLAN ISA
PROFIT-SHARING PLAN
ISA S
2
2.3 解答：设有如下四个谓词：
HUMAN(X) X 是人
LAWED(X) X 受法律管制
COMMIT(X) X 犯法
PUNISHED(X) X 受法律制裁
前两个谓词可以变为：HUMAN(X)
2.5 解答：符号微积分基本公式为
b a
f (x)
F(b) F(a) F(x) |ba
用产生式表示为：If f(x) and (a,b) Then F(b)-F(a)
2.6 解答：题中描述的情况用谓词形式可表达如下： DOG(X) X 是狗 SOUND(X) X 会吠叫 BIT(X,Y) X 咬 Y ANIMAL(X) X 是动物
C)； 将 1 个金片直接从 A 移到 B 上，转换为基本操作就是 move-one(1,A,B)； 将 N-1 个金片从 C 移到 B 上，中间可借助于 A，转换为基本操作就是 move(N-1, C,
《人工智能一种现代方法》第四版习题答案
• Model-based agent基于茹苦型的主FifS 体: an agent wbose actioD is derived directly from an internal model ofthe c田rent world state that is updated over time.
ac挝on. 实现了智能函数。有各种基本的智能体程序设计 ， 反应出现实表现的 一级用于决策过程的 信息 种类。 设计可能在效率 、 压缩性和灵活性方面有变化 。 适 当 的智能体程序设计取决于环境的本性
• Rationali句; 王军放 : a property of agents that choose actions that maximize tbeir expected u创坷， given the percepts to date. • Autonomy fJ主: a property of agenωwhose bebavior is determined by tbeir own experience rather than solely by their initial programming. .R伪'x agent反射却在FSE体: an agent whose action depends only on the current percept.
Chapter 2
2.1 Defme in yo町 own words the following terms: agent, agent function, agent program , rationality, reflex agent, model-b ased agent, goal-based agent, utility-based agent, learning agent. The following are just some of the many possible defmitions that can be written:
人工智能--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，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，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0S1S2……G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
《人工智能》--课后习题问题详解
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，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，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
人工智能常见名词解释
人工智能常见名词解释人工智能（AI）是指使用软件、硬件或其他技术来模拟人类智能的一类技术和领域，它不仅用于处理复杂的日常任务，还可以让计算机自动学习，具备更强大的智能功能。
一、人工智能：人工智能是指使用计算机和相关技术，通过模拟人类智能从而实现特定目标的研究和开发。
它常常使用特定的算法和数据集，来尝试解决复杂的问题，有助于提高人类的工作效率和精度。
二、机器学习：机器学习是一种人工智能技术，它可以通过大量的训练数据，来帮助计算机自动收集，分析和应用信息，从而达到对特定情况做出有效的反应。
机器学习被广泛用于研究和预测，改善计算机程序的性能、分析和改进关键任务，甚至提高你的日常工作效率。
三、自动执行：自动执行是一种能够自动执行某些功能的计算机系统，主要应用于处理或可控制的任务，如机器人控制、认知处理、家用设备的控制和过程自动化等。
自动执行能够无需人工干预便可完成任务，能极大利用人力，提高工作效率及降低工作开销。
四、深度学习：深度学习是人工智能领域中的重要研究分支，基于多层神经网络进行机器学习，利用深层特征抽取，综合多个特征获得高精度模型，进行推荐、分类等任务。
深度学习让计算机能更加准确地识别和理解语言，图像和声音，已广泛应用于图像处理、机器视觉、自然语言处理等领域。
五、自然语言处理：自然语言处理（NLP）是自然语言的计算机处理的一种技术，主要应用于模拟人类语言文本，使机器能够理解和处理自然语言，如提取信息、识别语义等。
它可以用于文本分类、语音识别、聊天机器人等任务，可帮助机器获取和理解人类自然语言，使机器具备智能化的功能和能力。
六、计算机视觉：计算机视觉是利用机器学习算法来理解和识别图像的科学，它能够将图像中的物体、场景和行为转换为可以被机器所理解的信息，从而让机器实现自动的事物分类、检测、跟踪等任务。
计算机视觉技术广泛应用于机器人、安防、图像识别、自动驾驶汽车等各种场景，以支持设备对实时图像的分析和处理。
人工智能常见名词解释
人工智能常见名词解释人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)是指计算机科学和人工智能学科所开发出来的一系列技术，目的是让计算机具备人类通常定义的智力功能。
AI技术一直是计算机科学领域的一个主要分支，近几十年来，它也已经发展成为一个与其他多种学科密切联系的领域。
人工智能的术语可以追溯到1950年代的数学家，其中包括知识表示和算法、搜索和规划、学习和推理。
知识表示和算法是AI中最基本的概念，是它的基石。
知识表示的数学结构用于建立AI系统，从而模拟人类思维的机会和认知行为，从而让计算机系统实现自动化。
算法是AI领域中，用于实现特定任务，像排序和解决数学问题的一系列运算步骤的技术。
搜索和规划是一种AI技术，主要应用于求解高复杂度的问题。
它允许AI系统根据给定条件，提出一系列假设，从而有效地找出最佳解决方案。
它也在计算机游戏应用中得到了广泛使用，帮助AI系统识别出游戏中最有效的决策。
机器学习是指AI系统可以通过学习，探索现有数据，从而建立一种能够识别出模式、综合洞察以及做出基于模式的决策的能力。
机器学习包括了非监督学习、监督学习、强化学习等。
机器学习的主要目的是让AI系统自动学习能力，从而可以不断改进其自身的行为。
自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)是一种用于理解人类语言的技术，是一种AI技术，它把人类语言转化为能够反映其真实含义的机器表示形式。
计算机程序可以通过自然语言处理技术，理解用户的输入，并给出一个恰当的回应。
NLP可以被用于检索信息、建立机器翻译系统、解决问题以及分析文本，从而是AI技术发展的重要组成部分。
机器视觉(Machine Vision)是一种AI技术，利用机器视觉系统，可以让计算机通过分析图像或视频，自动采集和处理信息，以达到辨识一定对象的目的。
机器视觉系统的功能范围非常广泛，可以应用于家庭机器人，公共安全，健康检测，金融支付，图像识别，工业控制等多种领域。
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constraint约束：一个约束是对两个或多个变量的可能值的限制。例如，一个约束可能是，当会同B=b时A= a是不允许的。
Backtracking search回溯搜索：回溯搜索是一种形式的深度优先搜索，这种状态有一个单一的表现，即从每个后继获得更新然后必须在查找结束后恢复。
名词解释
Intelligence: 字典中定义为“获取知识和应用知识的能力”或“思考和推理的能力”或“理解和从经验中获益的能力”。这些都是合理的解释，但是如果我们想要量化的定义那就是“为了在一种环境下更好的执行而应用知识的能力”
Artificial intelligence: 智能体程序的研究和构建，对于一个给定的智能体体系，它可以在给定的环境下做正确的事。
state space状态空间：一个状态空间是一个图表，它的结点是所有状态的集合，且它的连接是从一个状态转变为另一状态的行为。
search tree搜索树：搜索树是一棵树（有计划性循环的一个图表），在这棵树里，根结点是开始状态，每个结点的子集由通过采取行动可达到的状态组成。
search node搜索节点：搜索树上的节点
Arc consistent：弧相容指在CSP中从变量A到变量B的一个定向弧，对于当前A值域中的每一个值，在B中存在它的相容值。
Backjumping向后跳转：向后跳转是使回溯搜索更有效的方法，当一个结束点到来时，通过不止一级的向后跳转（使回溯搜索更有效）
Min-conflicts最小冲突：最小冲突是一个在使用本地搜索解决CSP问题时的启发式。启发式的大意是，当给定一个要修改的变量，选择那些与其他变量冲突最少的值。
Goal-based agent基于目标的智能体：选择行为的智能体，它相信它能明确的实现所描述的目标。
Utility-based agent基于效应的智能体：选择行为的智能体，它相信它能在结果状态中将期望效用最大化。
Learning agent学习智能体：通过累计经验，它的行为会得到改善。
state : 状态是智能体所处的一种情形。我们区别两种状态类型：世界状态（真实世界中实际具体情况）和具有代表性的状态（真实世界的抽象描述，在考虑有关做什么的情况下，智能体会使用它）
Rationality理性:智能体的特性，通过对数据的感知选择能达到最好预期效果的行为。
Autonomy自主：智能体的特性，它的行为由它自身的经验决定而不仅仅是由最初的程序决定。
Reflex agent 反射智能体：行为仅仅决定于当前感知的智能体。
Model-based agent:基于模型的智能体：响应取决于其内部世界状态模型，该状态是实时更新的。
goal目标：一个智能体正试图达到的状态。
Action动作：一个动作是智能体可以选择去做的一些事情。
Successor function后继函数：它描述了智能体的选项：给定一个状态，它返回成对（动作，状态）的集合，在此每个状态是可以通过采取动作能达到的状态。
branching factor分支因子：搜索树中的分支因子是智能体可使用动作的数量。
Agent: 一个
Agent function：一个函数，它指定了智能体在响应所有可能的感知序列时的行动。
Agent program: 智能体程序是结合机器体系结构，来实现智能体函数，在我们的简单设计中，程序的每次调用都获得一个新的感知并做出一个响应动作。