人工智能课后习题名词解释
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。
人工智能考试资料
人工智能考试资料一、名词解释1、人工智能(4)：用人工的方法在机器上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
人类智能(4)：即人类所具有的智力和行为能力，而这种智力和行为能力是以知识为基础的。
2、控制性知识(16)：指有关问题的求解步骤、技巧性知识，也包括当有多个动作被同时激活时，应该选择哪一个动作来执行的知识。
人工神经网络(12)：一个用大量称为人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。
3、类属关系(29)：指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系。
知识表示(17)：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。
4、算符(64)：引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。
综合数据库(25)：又称为事实数据库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实及中间结果和最后结果的工作区。
5、演绎推理(95)：指从一组已知为真的事实出发，运用命题逻辑或谓词逻辑中的推理规则推出结论的过程。
规则冲突(26)：同时有几条规则的前提条件与事实相匹配。
6、原子命题(85)：一个语句如果不能再进一步分解成更简单的语句，并且又是一个命题，则称此命题为原子命题。
P永假(90)：如果P在每个非空个体域上均永假，则称P永假。
7、前束型范式(98)：如果该谓词公式的所有量词均非否定地出现在公式的最前面，且它的辖域一直延申到公式之末，同时公式中不出现连接词→和↔，这种形式的公式称为前束型范式。
基例(103)：当子句集S中的某个子句C中的所有变元符号均以其H域中的元素替换时，所得到的基子句称为C的一个基例。
8、归结原理(105)：又称为消解原理，是Robinson提出的一种证明子句集不可满足性，从而实现了定理证明的一种理论及方法。
可信度：9、可信度(126)：就是人们在实际生活中根据自己的经验或观察对某一事件或现象为真的相信程度。
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。
人工智能常见名词解释
人工智能常见名词解释人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟和复制人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以使机器能够像人一样具备推理、学习、认知、创造和适应等能力。
1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能的分支领域，通过给机器提供大量数据和算法，使机器能够自动学习和改进性能。
机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
2. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建深层神经网络模型，模拟人脑的神经网络结构，从而实现更高级别的学习和推理能力。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面取得了显著的成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是将人类语言与计算机进行交互和通信的技术。
它涵盖了语音识别、机器翻译、情感分析和信息检索等领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。
4. 机器视觉（Computer Vision）机器视觉是指让计算机通过摄像头或其他传感器来感知和理解图像或视频的能力。
机器视觉在人脸识别、目标检测和图像分析等方面应用广泛，可以用于自动驾驶、安防监控等领域。
5. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大量数据中发现模式、关系和趋势的过程。
通过运用各种统计学和机器学习的方法，数据挖掘可以从原始数据中提取出有价值的信息，并应用于商业智能、市场分析和风险预测等领域。
6. 强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过试错和奖惩机制来训练智能体的学习方法。
智能体通过与环境的交互不断尝试，根据环境的反馈来调整自己的行为，以达到最大化奖励的目标。
强化学习在游戏、机器人控制和交通优化等领域具有广泛的应用潜力。
7. 语音识别（Speech Recognition）语音识别是将人类语音转换为文字或命令的技术。
人工智能一种现代方法,课后题名词解释
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。
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。
人工智能相关名词解释
人工智能相关名词解释人工智能是当今科技领域的热门话题，它在诸多领域取得了巨大的发展和应用。
在讨论人工智能时，我们经常会遇到许多相关的专业术语和名词。
本文将对其中一些常见的名词进行解释，以帮助读者更好地理解人工智能。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机系统自动从数据中学习和改进的技术。
通过训练算法，计算机可以识别和应用模式，以从各种数据中发现隐藏的信息，并做出预测和决策。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模拟人脑的工作方式。
通过深层次的神经网络结构，可以实现对大规模数据的高效处理和复杂问题的解决。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
它包括语音识别、文本分析、机器翻译等等，使得计算机能够与人类进行自然交流。
4. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
通过图像处理和模式识别，计算机可以自动识别物体、人脸、文字等，并进行分析和判断。
5. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是让计算机通过与环境互动来学习和改进行为的技术。
计算机根据环境的反馈来不断调整策略和行动，以最大化预期的奖励。
6. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大规模的数据集中发现模式和关联性的过程。
通过使用机器学习和统计等技术，可以提取出有用的信息，并用于预测、决策等应用领域。
7. 人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）：人机交互是研究人与计算机之间的相互作用方式和界面设计的领域。
它关注如何设计出更加人性化和有效的用户界面，以提高用户的体验和效率。
8. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型。
人工智能技术及应用习题答案第4-6章
习题4一、名词解释1.电子商务电子商务，简称电商，是指在互联网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。
2.动态定价动态定价算法通过持续地数据输入和机器学习训练，使商品的净利润和销售额目标达到一个平衡的状态，并计算出一个最科学合理的价格，从而促进交易效率的大幅度提升。
3.无人零售无人零售是指基于智能技术实现的无导购员和收银员值守的新零售服务。
未来，将是基于大数据基础上的物品售卖。
二、选择题1、下列不属于推荐引擎的三种数据源是（ D ）。
A.消费者的基本信息B.推荐商品的元数据C.消费者对商品的偏好信息D.消费者对商品的享受2、（ C ）不是人工智能将为电商带来5大改变之一。
A.实时推荐B.动态定价C. 供应链管理D.体验个性化3、在电子商务过程中，利用到的信息技术不包括（ D ）。
A.互联网B.电子邮件C.数据库D.传感器4、无人零售商店Amazon Go是（）公司的。
A.深兰科技B.亚马逊C.阿里D.京东三、判断题1、eBay借聊天机器人提升客服体验。
T2、消费者对商品的评价、消费者对商品的评分等属于隐式的消费者反馈。
F四、填空题1、今日推荐通常是根据消费者的( 购买记录)和浏览记录，再结合当下流行的商品，为消费者提供一个比较折中的推荐。
2、（电子商务）是指在互联网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。
3、（动态定价）算法通过持续地数据输入和机器学习训练，使商品的净利润和销售额目标达到一个平衡的状态，并计算出一个最科学合理的价格，从而促进交易效率的大幅度提升。
4、（程序化广告）可以自动规划、购买并优化，帮助广告定主位具体受众和地理位置，可以用于在线展示广告、移动广告和社交媒体等一系列活动中。
5、（无人零售）是指基于智能技术实现的无导购员和收银员值守的新零售服务。
6、电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换、存货管理和（自动数据收集）系统。
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.。
（完整版）人工智能课后习题
（完整版）人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：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，他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。
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，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。
2、为什么能够用机器模仿人的智能？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、条件性迁移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)就一定是个物理符号系统。
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。
3、人工智能研究包括哪些内容？这些内容的重要性如何？答：1）认识建模。
认识科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的研究课题。
2）知识表示。
知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中，知识表示是基础，知识推理实现问題求解，而知识应用是目的。
知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。
3）知识推理。
知识推理，包括不确定性推理和非经典推理等，似乎已是人工智能的一个永恒研究课题，仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。
4）知识应用。
人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。
5）机器感知。
机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。
6）机器思维。
机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。
7）机器学习。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课題。
人工智能相关名词解释
⼈⼯智能相关名词解释
1、AI（artificial intelligence）：⼈⼯智能；
2、NLP(Natural Language Processing):⾃然语⾔处理；
3、KBQA（knowledge base question answering）：知识库问答；
4、FAQ（Frequently Asked Questions）：问答会话；
5、IVR(Interactive Voice Response)：互动式语⾳应答，您只须⽤电话即可进⼊服务中⼼；
6、IaaS（Infrastructure-as-a-Service）：基础设施即服务，提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利⽤，包括处理CPU、内存、存储、⽹络和其它基本的计算资源，⽤户能够部署和运⾏任意软件，包括操作系统和应⽤程序；
7、SaaS（ Software-as-a-Service）：软件即服务，提供给客户的服务是运营商运⾏在云计zhi算基础设施上的应⽤程序，⽤户可以在各种设备上通过客户端界⾯访问，如浏览器。
消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施，包括⽹络、服务器、操作系统、存储等等；
8、paas Platform-as-a-Service（平台即服务）提供给消费者的服务是把客户采⽤提供的开发语⾔和⼯具（例如
Java，python, .Net等）开发的或收购的应⽤程序部署到供应商的云计算基础设施上去；
9、ASR(Automatic Speech Recognition):⾃动语⾳识别。
10、TTS(Text To Speech):语⾳合成。
人工智能名词解释考研
人工智能名词解释考研Artificial Intelligence Terminology Explanation for Postgraduate Entrance Examination人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个重要领域，致力于通过模拟和复制人类智能的方式，使计算机能够具备类似于人类的思维和行为能力。
随着科技的不断进步，人工智能已经成为考研中一个重要的知识点。
以下是一些与人工智能有关的重要名词解释。
1. 机器学习（Machine Learning）：是人工智能的一个关键领域，旨在通过让计算机从数据中获取知识和经验，从而使其不需要明确编程即可自动进行学习和改进。
机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。
2. 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支，通过构建和模拟人脑的神经网络，使计算机能够进行更深入、更复杂的学习和分析。
深度学习广泛应用于图像识别、语音识别以及自然语言处理等领域。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing）：是人工智能的一个重要组成部分，用于使计算机能够理解、分析和处理人类的自然语言。
自然语言处理涉及词法分析、句法分析、语义理解等技术，广泛应用于机器翻译、智能客服等领域。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：是使计算机能够通过图像和视频来感知和理解世界的能力。
计算机视觉的应用包括图像识别、目标检测和图像生成等领域。
5. 自动驾驶（Autonomous Driving）：是人工智能技术在汽车领域的一种应用，通过传感器和算法，使汽车能够自动感知环境、理解路况并自主行驶。
自动驾驶技术涉及机器学习、计算机视觉等多个领域。
6. 人工智能伦理学（Ethics of Artificial Intelligence）：是研究人工智能技术对社会和人类的影响以及相应伦理问题的学科。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 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 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人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
《人工智能》(答案)
测 试 题 答 案——人工智能原理一、填空题1.知识 研究模拟智能程序 研制智能计算2.模式识别 问题求解 定理证明 专家系统 机器视觉和机器学习3.一阶谓词逻辑 框架 语义网络 脚本和Petri 网络4.规则库 综合数据库 控制系统5.删除策略 支持集策略 线性输入策略 单文字子句策略 祖先过滤策略6.队列 堆栈7.确定因子法 主观Bayes 法 D-S 证据理论 可能性理论8.符号主义 联想主义 行为主义9.知识获取 人类领域专家获取知识 系统运行过程中的知识获取10.信任程度的增长 不信任程度的增长11.模式识别 定理证明 程序自动设计 专家系统 机器学习 自然语言理解12.否定 合取 析取 蕴涵13.正向演绎 逆向演绎 双向演绎14.∑⊆=A b b m A Bel )()( )(1)(A Bel A Pl ⌝-=15.初始状态集合 算符集合 目标状态集合16.机器感知 机器思维 机器行为 智能机构造技术 机器学习17.一阶谓词逻辑 语义网络 框架 脚本 产生式18.DENDRAL 1965 Fengenbum 关幼波肝病诊断与治疗专家系统 197819. 分层前向网络 反馈层向网络 互连前向网络20.槽 侧面21.综合数据库 规则库 控制系统22.叙述性表示 过程性表示二、选择题1.B2.C3.C4.C5.A6.B7.A8.B9.C 10.D11.D 12.B 13.C 14.A 15.D 16.B 17.A 18.B 19.B 20.A三、判断题1.错误2.错误3.正确4.错误5.错误6.正确7.正确8.正确9.正确10.错误11.正确12.正确13.错误14.错误15.错误16.正确17.正确18.错误19.正确20.正确21.正确22.错误23.错误24.正确25.正确26.正确27.错误28.错误29.正确30.正确31.正确四、名词解释1．可解结点：对应本原问题的终端节点是可解节点；或节点的后继节点并非全部不可解，那么该或节点是可解的；与节点的后继节点均为可解节点时，那么该与节点为可解节点。
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即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。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
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。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
人工智能——课后练习的答案.doc
人工智能——课后练习的答案答:人工智能是一门允许机器做需要智能的事情的科学，如果它们是由人类做的话。
人工智能是相对于人类的自然智能而言的，即利用人工方法和技术开发智能机器或智能系统来模仿、扩展和拓展人类智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家处理的问题。
1.2回答: “情报”一词来自拉丁语“传说”，意思是收集和收集。
智力通常用来表达选择、理解和感受。
所谓自然智能是指人类和某些动物所拥有的智能和行为能力。
智力因具体情况而异，根据不同情况有不同的含义。
“智力”是指学习某项技能的能力，而不是技能本身。
1.3回答:专家系统是一种智能计算机程序，它使用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
也就是说，任何达到同一领域人类专家水平的计算机编程程度都可以称为专家系统。
1.4回答: 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-微软动画制作游戏-围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解决方案:(1)状态空间是一个符号系统，它使用状态变量和操作符号来表示关于系统或问题的知识。
状态空间是一个四元组(S，O，S0，G): s-状态集；算子的o集；S0-初始状态，S0；G—目的地状态，GS，(G可以是多个特定状态，也可以满足某些属性的路径信息描述)从S0节点到G节点的路径称为解决方案路径。
状态空间解是将初始状态转换成目标状态的有限算子序列:O1O2 O3正常S0S1S2.其中O1、(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩展和发展，它将原子命题分解为两部分:对象和谓词。
与命题逻辑中的命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式和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。
(3)语义网是以网络形式表达人类知识的一种方式。
也就是说，有向图用于表示概念之间的关系，其中节点表示概念，节点之间的连接弧(也称为关联弧)表示概念之间的关系。
常见的语义网络形式包括命题语义网络和数据语义网络；人工智能是一门允许机器做需要人工智能的事情的科学。
《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(部分习题答案及解析)
1。
什么是人类智能?它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2。
人工智能是何时、何地、怎样诞生的?解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能"这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义:用机器模拟人类智能.研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956～1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段(1971～1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些?解：知识的获取、表示和使用.6。
人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等.7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
8。
人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9。
什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11。
什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。
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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。
Agent:一个实体，它能感知环境并做出响应，采取相应的行动。
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。
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-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）
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
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。
constraint satisfaction problem约束满足问题：一个问题，其目标是为每一组变量选择一个值，在这种方法下所有所选值服从一组约束
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。
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。