《人工智能导论》课程复习
人工智能导论复习资料
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。
云南-人工智能导论(07844)复习资料
人工智能导论（07844）复习资料一、单项选择题（本大题共**小题，每小题2分，共**分）1.现在的科技十分发达，警察破案大多数是通过指纹系统来辨认真凶，这是运用人工智能技术应用的。
【】A.机器学习B.自然语言系统C.专家系统D.人类感官模拟2.基于规则的正向演绎系统的子集形式是。
【】A.子句的析取式（析取范式）B.子句的合取式（合取范式）C.文字的析取式D.文字的合取式3.普遍推广机器学习的第一人是。
【】A.约翰·冯·诺依曼B. 唐纳德·赫布C.约翰·麦卡锡D.亚瑟·塞缪尔4.我国于年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。
【】A.2016年B.2017年C.2018年D.2019年5.专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是的过程。
【】A.思维B.思考C.递推D.推理6.专家系统是以为基础，以推理为核心的系统。
【】A.专家B.知识C.软件D.解决问题7.人工智能的目的是让机器能够，以实现某些脑力劳动的机械化。
【】A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能8.在图灵测试中，如果有超过的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能。
【】A. 30%B. 40%C. 50%D. 60%9.2016年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的。
【】A.甲状腺癌B.胰腺癌C.白血病D.淋巴癌10.不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容是。
【】A.机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为B.机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外C.机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触D.机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令，一旦冲突发生，以自保为先11.我国学者吴文俊院士在人工智能的领域作出了贡献。
《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。
【2024版】人工智能导论复习
可编辑修改精选全文完整版《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。
《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。
人工智能导论期末复习习题集
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。
人工智能导论(本科生) 复习大纲 -参考答案
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。
南京信息工程大学人工智能导论复习资料
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
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（），（），（），（），（）。
杭电 人工智能导论(本科生) 复习资料
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
答：解树 1：{Q0，A，t1，t2} g(t1)=g(t2)=0,g(A)=11,g(Q0)=13 解树 2：{Q0，B，D，G，t4，t5} g(t4)=g(t5)=0,g(G)=3,g(D)=4,g(B)=6,g(Q0)=8 所以，解树 2 为最优解树，即希望树
15. 比较极大极小算法与 α‐β 剪枝技术的区别。 答：极大极小算法是一种静态搜索算法，搜索树的生成与格局估值分开的，搜索效率低。α‐β
遗传算法
1、 什么是遗传算法？ 答： 遗传算法是你们从生物界按自然选择和有性繁殖、 遗传变异的自然进化现象中得到启发， 而设计出来的一种优化搜索算法。 2、 举例说明遗传算法的三种操作。 答：选择、交叉、变异。 3、 简述基本遗传算法的过程。 答：略。 4、 对某一问题的遗传算法的选择操作过程，初始种群为 S={ s1=13, s2=24，s3=8，s4=19}， 个体 s1，s2，s3，s4 的适应度函数计算分别为 169，576，64，361 a) 在从区间[0,1]产生 4 个随机数 r1=0.45, r2=0.11, r3=0.57, r4=0.98， 试用轮盘赌选择法 进行选择操作； b) 分析该过程的遗传优化机制。
g=3 h=4 f=7
1 2 8 7 6 3 5 4
g=4 h=6 f=10
1 2 8 6 3 7 5 4
g=4 h=5 f=9 10 2 8 3 1 4 7 6 5 g=5 h=3 f=8
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。
人工智能导论笔记
⼈⼯智能导论笔记⼈⼯智能导论1、概论 1.1⼈⼯智能介绍 ①⼈⼯智能1956年诞⽣；1997年IBM公司研发的深蓝超级计算机国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2017年阿尔法狗击败中国世界围棋冠军柯洁 ②⼈⼯智能的三步⾛战略：同步（2020）、突破（2025）、领先（2030） ③SIRI、指纹识别、⼈脸识别、⽆⼈驾驶等都涉及到了AI ④AI就是让机器实现原本只有⼈类才能完成的任务 ⑤⼈⼯智能分为三种形态 1.弱：没有⾃主意识，只能完成程序设定内的任务，⼴泛⽤于取代机械体⼒劳动 2.强：具有⾃我意识，可以像⼈脑⼀样独⽴思考，并制定解决问题的最佳⽅案 3.超：全⽅位碾压⼈类脑⼒体⼒ 1.2⼈⼯智能概念 ①⼈⼯智能的定义众说纷纭，⼀般的解释为⼈⼯智能就是⽤⼈⼯的⽅法在机器（计算机）上实现的智能⾏为，包括感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作⾏为 1.3⼈⼯智能的发展史 ①⼈⼯智能现状 1.⼈⼯智能的发展较为单⼀ 2.⼈⼯智能尚处于起步阶段 3.“智能+X”成为⼈⼯智能应⽤的创新模式 4.⼈⼯智能领域的国际竞争⽇益激烈 ②当前中国⼈⼯智能 1.⾼度重视—国家⼤⼒⽀持 2.态势喜⼈—中国AI企业数量全球第⼆，中国AI领域融资规模占全球60% 3.差距不⼩—尚处于“跟跑”地位，与世界领先⽔平还存在明显差距 4.前景看好 1.4⼈⼯智能三⼤学派 ①⼈⼯智能三⼤学派 1.符号主义学派 2.连接主义学派 3.⾏为主义学派 ②图灵测试 测试者与被测试者（⼀个⼈和⼀台机器）隔开的情况下，通过⼀些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
进⾏多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有⼈类智能。
（来源百度百科）2、状态搜索空间表⽰及其搜索技术 2.1状态空间法 ①问题求解过程实际上就是⼀个搜索的过程 问题求解技术主要涉及两个⽅⾯：问题的表⽰和求解的⽅法 ②状态空间表⽰法：⽤来表⽰问题及其搜索过程的⼀种⽅法，以状态和算符为基础来表⽰和求解问题 包括三要素：状态、算符和状态空间 状态—表⽰问题求解过程中每⼀步问题状况的数据结构 算符—当对⼀个问题状态使⽤某个可⽤操作时，它将引起该状态中某些分量值的变化，从⽽使问题从⼀个具体状态变为另⼀个具体状态 状态空间—⽤来描述⼀个问题的全部状态以及这些状态之间的相互关系；常⽤⼀个三元组表⽰：（S，F，G） S—问题的所有初始状态的集合；F—算符的集合；G—⽬标状态的集合 2.2图搜索 ①搜索的⽬的是为了寻找初始节点到⽬标节点的路径，所以要随时记录搜索轨迹 1.必须记住下⼀步还可以⾛哪些点，OPEN表 2.必须记住哪些点⾛过了，CLOSED表 3.必须记住从⽬标返回的路径 ②例题 2.3盲⽬式搜索 ①定义—按预定的控制策略进⾏搜索，在搜索⼯程中获得的中间信息不⽤来改进控制策略（没有启发信息的⼀种搜索形式） ②种类—宽度优先（⼴度）；深度优先；等代价搜索 ③不⾜—适合简单问题求解，问题较复杂时，效率低 ④宽度优先搜索 ⑤深度优先搜索 深度界限—⼀个节点扩展最⼤深度，防⽌搜索过程沿着⽆益的路径扩展下去；起始节点的深度为0 ⑥等代价搜索 等代价搜索是宽度优先搜索的⼀种推⼴，沿着等代价路径断层进⾏扩展 2.4启发式搜索 ①启发性信息—指那种与具体问题求解过程有关的，并可指导搜索过程朝着最有希望⽅向前进的控制信息 ②A算法 ③A*算法 A* 算法的搜索效率在很⼤程度上取决于h(n)，在满⾜h(n)<=h*(n)的前提下，h(n)的值越⼤越好3、问题归约知识表⽰及搜索技术 3.1问题归约法及与或图 ①问题归约法基本思想—从已知问题的描述出发，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（类似于递归） ②问题归约法组成 1.⼀个初始问题的描述 2.⼀套把问题变换为⼦问题的操作符 3.⼀套本原问题 ③与或图 ④所有节点都是或节点，这时就是⼀般的图，即状态空间图 除了起始节点外，所有节点只有⼀个⽗节点，此时称为与或树 ⑤可解节点 1.终叶节点是可解节点 2.如果某个⾮终叶节点含有或后继节点时，只有当其后继节点⾄少有⼀个是可解的时，此⾮终叶节点才是可解的 3.如果某个⾮终叶节点含有与后继节点时，只有当其后继节点全部可解时，此⾮终叶节点才是可解的 ⑥不可解节点 1.没有后继节点的⾮终叶节点 2.全部后继节点为不可解的⾮终叶节点且含有或后继节点 3.后继节点⾄少有⼀个为不可解的⾮终叶节点且含有与后继节点 3.2与或图的盲⽬式搜索 ①与或图搜索—在与或图上执⾏搜索的过程，其⽬的在于标明起始节点是有解的，即搜索不是去寻找到⽬标节点的⼀条路径，⽽是寻找⼀个解树 解树—由能够证明初始节点时可解的可解节点构成的连通的⼦图 ②与或树—除初始节点，其余节点只有⼀个⽗节点 ③与或图—除初始节点，其余节点允许有多个⽗节点 ④与或树搜索过程 ⑤与或树的宽度优先搜索—先产⽣的节点先扩展 求解步骤为： 初始化：节点1送到OPEN表，且不为终叶节点OPEN CLOSED1 STEP1：把节点1放⼊CLOSED表，扩展，得到节点2、3OPEN CLOSED12，31 STEP2：扩展节点2后，得到节点4、t1；节点t1是终叶节点且为可解节点，对其先辈节点进⾏标志；t1的⽗结点是与节点，⽆法判断节点2是否可解，接着扩展节点3OPEN CLOSED12，313，4，t11，2 STEP3：扩展节点3，得到节点5、B；节点5、B都不是终叶节点，接着扩展节点4OPEN CLOSED12，313，4，t11，24，t1，5，B1，2，3t1，5，B1，2，3，4 STEP4：扩展节点4，得到节点A、t2；节点t2是终叶节点且为可解节点，对其先辈节点进⾏标志；节点4、2可解，但不确定1是否可解；从OPEN表中删除掉A；此时节点5是OPEN表第⼀个待考察的节点，下⼀步扩展节点5OPEN CLOSED12，313，4，t11，24，t1，5，B1，2，3t1，5，B，A，t21，2，3，45，B，t21，2，3，4，t1B，t21，2，3，4，t1，5 STEP5：扩展节点5后，得到节点t3、t4；节点t3、t4都是终叶节点且为可解节点，对其先辈节点进⾏标志；节点5可解，接着推出节点3可解，节点1可解，从OPEN表中删除B，成功退出OPEN CLOSED12，313，4，t11，24，t1，5，B1，2，3t1，5，B，A，t21，2，3，45，B，t21，2，3，4，t1B，t2，t3，t41，2，3，4，t1，5t2，t3，t41，2，3，4，t1，5 ⑥与或树深度优先搜索—新产⽣的节点先扩展 求解步骤为： 初始化：节点1送到OPEN表，且不为终叶节点OPEN CLOSED1 STEP1：把节点1放⼊CLOSED表，扩展，得到节点2、3；节点2、3都不是终叶节点，接着扩展节点2，此时OPEN表只剩节点3OPEN CLOSED12，3131，2 STEP2：扩展节点2后，得到节点4、t1；t1是终叶节点，但⽆法表⽰节点2；继续扩展节点4OPEN CLOSED12，314，t1，31，2t1，31，2，4 STEP3：扩展节点4后，得到节点A、t2；标志4、2为可解节点，但不能确定1是否可解；删掉OPEN表中的节点A，接着扩展节点3OPEN CLOSED12，314，t1，31，2A，t2，t1，31，2，431，2，4，t2，t1 STEP4：扩展节点3，得到节点5、B；接着扩展节点5OPEN CLOSED12，314，t1，31，2A，t2，t1，31，2，431，2，4，t2，t15，B1，2，4，t2，t1，3B1，2，4，t2，t1，3，5OPEN CLOSED STEP5：扩展节点5后，得到节点t3、t4；标志可解节点5、3，推出初始节点1可解，删掉节点B；成功退出OPEN CLOSED12，314，t1，31，2A，t2，t1，31，2，431，2，4，t2，t15，B1，2，4，t2，t1，3t3，t4，B1，2，4，t2，t1，3，5t3，t41，2，4，t2，t1，3，5 3.3博弈树搜索 ①机器博弈—机器参与的博弈，参与智⼒竞技 ②博弈树特点 ③Max-Min搜索 ④α-β剪枝搜索 对于⼀个与节点来说，它取当前⼦节点中的最⼩倒退值作为它倒退值的上界，称此为β值（β<=最⼩值） 对于⼀个或节点来说，它取当前⼦节点中的最⼤倒退值作为它倒退值的下界，称此为α值（α>=最⼤值）。
人工智能导论复习题(1)
●1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。
无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡互联网●2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。
1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。
2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜)用0表示在左岸，1表示在右岸初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸；i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸；定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸；约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸；(0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸；(0，0，0，0)/ L(2)(1，0，1，0)/ R(0)(0，0，1，0)/ L(1) \ R(3)(1，1，1，0) (1，0，1，1)/ R(2) \ R(2)(0，1，0，0) (0，0，0，1)\ L(3) / L(1)(1，1，0，1)\ R(0)(0，1，0，1)\ L(2)(1，1，1，1)解一：解二：1.带羊过河 (1，0，1，0) 1.带羊过河 (1，0，1，0)2.农夫回来 (0，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0)3.带狼过河 (1，1，1，0) 3.带菜过河 (1，0，1，1)4.带羊回来 (0，1，0，0) 4.带羊回来 (0，0，0，1)5.带菜过河 (1，1，0，1) 5.带狼过河 (1，1，0，1)6.农夫回来 (0，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1)7.带羊过河 (1，1，1，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1)4、书上P158—4.10、4.13、4.174.10 用语义网络表示：动物能运动，会吃；鸟是一种动物，鸟有翅膀，会飞；鱼是一种动物，鱼生活在水里，会游泳。
人工智能导论笔记
人工智能导论笔记人工智能导论是一门介绍人工智能基础知识的课程，它涵盖了人工智能的各个方面，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。
以下是一些可能有用的人工智能导论笔记的示例:1. 人工智能的定义和历史：人工智能导论课程通常会介绍人工智能的定义和历史。
人工智能的定义是指通过计算机程序和算法模拟人类智能的过程。
人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时科学家们开始研究如何使用计算机来模拟人类智能。
2. 机器学习的定义和原理：机器学习是人工智能导论中的一个重要部分。
机器学习的定义是指使用算法和统计模型来自动化地学习数据并做出预测。
机器学习的原理是指通过让计算机从数据中自动学习规律和模式，从而能够对未知数据进行预测和决策。
3. 数据挖掘的定义和原理：数据挖掘是人工智能导论中的另一个重要部分。
数据挖掘的定义是指使用算法和技术来从大量数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的原理是指通过分析数据之间的关系和模式，找到数据中的隐藏信息和规律，从而做出正确的决策。
4. 自然语言处理的定义和原理：自然语言处理是人工智能导论中的一个重要领域，它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。
自然语言处理的定义是指使用计算机程序来处理和理解人类语言的过程。
自然语言处理的原理是指通过分析人类语言的语法、语义和结构，使得计算机能够理解人类语言并做出相应的响应。
5. 计算机视觉的定义和原理：计算机视觉是人工智能导论中的另一个重要领域，它涉及到计算机对图像和视频的理解和处理。
计算机视觉的定义是指使用计算机程序来理解和分析图像和视频的过程。
计算机视觉的原理是指通过分析图像和视频的像素和模式，使得计算机能够理解图像和视频并做出相应的响应。
6. 智能控制的定义和原理：智能控制是人工智能导论中的一个重要领域，它涉及到计算机对人类行为的模拟和控制。
智能控制的定义是指使用计算机技术和算法来控制和优化系统的过程。
智能控制的原理是指通过模拟人类的思维方式，使得计算机能够对系统进行控制和优化，从而实现更高效、更准确、更快速的操作。
人工智能技术导论复习大纲
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。
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第四章 经典逻辑推理
• 推理的基本概念
– 推理 – 推理的分类
• 命题逻辑的归结推理
– 归结原理证明定理成立的思想和步骤 – 概念：子句，归结式
• 一阶谓词逻辑定理的归结证明
– 子句集：斯柯林标准型，合取范式 ，消去存在量词 – 谓词逻辑的归结 – 置换和合一 – 归结策略
• 与/或形演绎推理（不要求）
– 算法和过程 – 搜索效率
• 外显率 • 有效分枝因数
第二章 搜 索
状态空间的盲目搜索
广度优先搜索法
思想，搜索过程，数据结构，特点
深度优先搜索法 有界深度优先搜索法 分支界限搜索法（代价树的广度优先搜索法） 瞎子爬山法（代价树的深度优先搜索法） 代价树的有界深度搜索法
《人工智能导论》 课程复习
中国科学技术大学 自动化系 郑志刚
课程主要内容
• 第一章 绪论
– 人工智能产生发展历史，AI的几个时期中出现的著名 人物和事件
– 人工智能的学科范畴
• 研究任务 • 研究路线 • 核心问题 • 学派
– 智能和人工智能的含义 – 人工智能中的研究和应用领域
• 模式识别 • 自然语言理解 • 博弈 •…
• 边：归约 • 节点：问题
– 归约策略
• 关键状态法 • 关键操作法
第二章 搜 索
• 博弈问题的状态空间
– 节点表示棋局
• 开局，终局，中间棋局 • MAX走棋：或节点 • MIN走棋：与节点
– 边表示走法
– 博弈问题的状态空间
第二章 搜 索
• 搜索
– 搜索的基本概念 – 搜索分类
• 盲目搜索及其特点 • 启发式搜索及其特点
第五章 人工智能语言
• 不要求
第六章 非精确性推理
• 非精确性推理的含义 • 非精确性推理系统的几个基本问题
– 非精确性度量 – 非精确性传播 – 条件部分非精确性的确定 – 非精确性的匹配算法与阈值选择
• 可信度方法
– 规则的不确定性度量 – 证据的非精确性度量 – 非精确性的传播
• 主观Bayes方法
状态空间的启发式搜索
概念 估计函数和启发式函数 最好择优法和局部择优法
Байду номын сангаас
第二章 搜 索
• 与/或树的搜索
– 基本概念：端节点，终止节点，可解节点，应用可解 过程，解树，不可解节点，应用不可解过程，部分解 树，解树的代价
– 与/或树的搜索的一般过程 – 赋值树的广度优先搜索
• 部分解树，一般搜索过程
– 赋值树的启发式搜索
• 希望解树，估计函数，一般过程
• 博弈树的启发式搜索
– 极大极小分析方法 – α－β剪枝
第三章 知识与知识表示方式
1. 基本概念
知识 知识表示法
2. 一阶谓词逻辑表示法的方式和特点 3. 产生式表示法… 4. 框架表示法… 5. 语义网络表示法… 6. 脚本表示法… 7. 过程表示法…
第七章 专家系统
• 专家系统的功能，特点 • 专家系统的类型 • 专家系统的一般结构和工作原理
考试时间、地点
• 12月5日9：45在3C304教室考试
第二章 搜 索
• 状态空间表示法
– 状态 • 定义，一些特定的状态
– 操作 • 定义，要素：条件和动作
– 状态空间 – 问题的解 – 状态空间的隐式图
• 状态描述的知识 • 状态变换的知识
第二章 搜 索
• 与/或图表示法
– 本原问题 – 归约法求解问题的思路 – 与图（分解）和或图（替换）表示归约的过程 – 与或图