《人工智能》复习要点总结
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派：(1)符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)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。
2.人工智能三个基本问题：知识获取、知识推理、知识利用。
3.常用的知识表示方法包括：状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。
4.机器学习分为：监督学习、无监督学习、强化学习。
5.遗传算法基本操作分为：选择、交叉和变异。
6.产生式系统的构成分为：规则库、综合数据库和推理机。
7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为：初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。
8.可信度方法中，不精确推理规则的一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))，其中(CF(H,E))是该规则的可信度，称为可信度因子或规则强度。
(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同，即-1 ≤ CF(E)≤ 1；(2)当证据以某种程度为真时，CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时，CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时，CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时，CF(E) = -1(6)当证据一无所知时，CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系：（classmate，Zhang，Li）10.模糊集合表示，例如有一组数据：85,90,82,70,98，模糊集合表示为：11.自然语言理解过程的层次有：语音分析、句词分析、语义分析。
12.人工生命研究实例有：人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。
13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
【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 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。
人工智能导论知识点总结
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。
人工智能重点知识总结
人工智能重点知识总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智
能的技术，包括机器研究、自然语言处理、计算机视觉等领域。
下
面是人工智能的重点知识总结：
1. 机器研究
机器研究是人工智能的重要分支，通过让计算机从数据中研究
和改进，来实现自主完成任务。
常见的机器研究算法包括决策树、
支持向量机、神经网络等。
机器研究在图像识别、语音识别、推荐
系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间的交互的领域。
它包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
自然语言处理的技
术可以帮助计算机理解和处理人类语言，从而实现智能的对话和交流。
3. 计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。
它包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
计算机视觉的应用
非常广泛，包括人脸识别、车牌识别、图像搜索等。
4. 深度研究
深度研究是一种机器研究的方法，通过构建具有多个隐层的神
经网络，使计算机可以从大量数据中研究特征和模式。
深度研究在
人脸识别、语音识别等领域取得了重大突破，被广泛应用于各个行业。
5. 强化研究
强化研究是一种通过试错和反馈机制来训练智能体的研究方法。
智能体通过与环境交互，根据奖励信号来调整自己的行为。
强化研
究在游戏、机器人等领域有重要应用。
以上是人工智能的重点知识总结，希望对您有所帮助。
人工智能复习总结讲解
LIKE(x,y): x 喜欢 y。
Meihua 表示梅花，Juhua 表示菊花，
(x)(MAN(x) ∧ LIKE(x, Meihua))∧
(y)(MAN(y) ∧ LIKE(y, Juhua))∧
(z)(MAN(z) ∧(LIKE(z, Meihua)
∧LIKE(z,Juhua)))
（6）他每天下午都去打篮球。
公式。 Computer(zhangxh)∧ ¬Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例 2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）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。 （6）他每天下午都去打篮球。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
默认：国家级 学籍：<硕学籍> 住址：单位（楼号，房间号） 电话：单位（ （区号），话机号） 入学时间：单位（年，月） 学制：单位（年）
➢ 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ➢ 李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x 是计算机系的学生。 Like(x,y):x 喜欢 y。 Higher(x,y):x 比 y 长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数 father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ➢ 第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ¬Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词
人工智能重点总结正式版pdf
人工智能重点总结(正式版).pdf 人工智能重点总结一、人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence，AI）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，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。
二、人工智能发展历程人工智能的发展经历了多个阶段。
最初，人工智能的概念和理论开始萌芽，并在20世纪50年代达成了初步的共识。
从20世纪60年代开始，人工智能进入了第一个繁荣期，但这个阶段的人工智能技术还比较初级。
在20世纪70年代，人工智能遭遇了瓶颈期，因为当时的计算机技术和算法无法满足人工智能的发展需求。
直到20世纪80年代，随着计算机技术的进步和神经网络的提出，人工智能再次迎来了发展高峰。
进入21世纪，随着大数据和云计算技术的发展，人工智能得到了更广泛的应用和发展。
三、人工智能的技术和应用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式，从而完成特定任务的方法。
深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经网络来实现。
自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机语言的方法，使得计算机能够理解和处理自然语言。
计算机视觉是一种通过图像和视频等视觉信息进行识别和分析的技术。
人工智能的应用非常广泛，包括机器人、智能家居、自动驾驶、医疗保健、金融等。
人工智能在机器人领域的应用可以实现自主行动和智能交互。
在智能家居领域，人工智能可以提高家居设备的智能化程度，提高生活质量和节约能源。
在自动驾驶领域，人工智能可以实现车辆的自主驾驶和安全驾驶。
在医疗保健领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和投资策略的制定等。
四、人工智能的未来发展随着技术的不断进步和发展，人工智能的未来发展前景非常广阔。
人工智能考试复习资料
人工智能第一章1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：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。
3、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，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、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是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。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、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。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称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：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。
两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。
《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。
人工智能基础必背知识点大全
人工智能基础必背知识点大全
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是指通过模拟人的思维过程和智能行为，以及具备类似人类研究、推理和创新等能力的一门科学和技术。
下面是人工智能基础知识点的大全，供参考：
1. 人工智能基本概念
- 人工智能的定义和基本原理
- 强人工智能和弱人工智能的区别
- 人工智能的发展历程和应用领域
2. 机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和强化研究的区别
- 常见的机器研究算法和模型
3. 神经网络
- 神经网络的基本原理和结构
- 前馈神经网络和反馈神经网络的区别
- 深度研究和卷积神经网络的概念及应用
4. 自然语言处理
- 自然语言处理的基本任务和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的概念和技术
- 常见的自然语言处理工具和框架
5. 计算机视觉
- 计算机视觉的基本任务和技术
- 物体检测、物体识别和图像分割的概念和方法
- 常见的计算机视觉算法和应用案例
6. 专家系统
- 专家系统的基本原理和结构
- 规则推理和知识表示的概念和方法
- 常见的专家系统开发工具和应用领域
以上是人工智能基础必背的知识点大全，希望能为你提供一些帮助和参考。
如有任何疑问，请随时向我提问。
人工智能知识点总结
人工智能知识点总结
一、AI技术的分类
1、模式识别
模式识别是人工智能的基础，主要处理有形实体及其模式之间的关系，大致可分为结构模式识别与表示模式识别。
结构模式识别以特征提取作为
基础，其拟合方式通常包括统计模型、模板匹配、算法拼接等，表示模式
识别则基于抽象表示，其研究关注如何用可以有效计算的抽象表示实体以
及它们之间的关系，包括深度学习、半监督学习、概率图模型等。
2、机器学习
机器学习是人工智能的重要研究领域，主要关注如何让机器通过数据
发现规则，从而做出智能化决策和推理。
它包括规则学习、学习、聚类学习、联合学习及其他未知学习方法，在机器学习的基础上，还有生成式模型、强化学习等方法。
3、计算机视觉
计算机视觉是人工智能的重要研究分支，它的目标是使计算机能够理
解图像和视频信息，大致可以归纳为图像分类与识别、图像检索、目标检
测与跟踪、图像分割、视频识别、视觉导航等。
4、自然语言处理
自然语言处理主要关注如何让计算机能够理解自然语言文本，主要包
括文本分析、语义分析、情感分析、语音识别等。
5、机器人技术。
人工智能复习总结讲解
➢ 综合数据库，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题是的初始状态、
事实或证据、中间推理结论和最后结果等。
➢ 规则库，用于存放与求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。
➢
其基本形式为
•
IF 前提 THEN 结论
➢ 控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则。
2.2.4 语义网络法
3.3 启发式搜索 ➢ 盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间。 ➢ 宽度优先、深度优先搜索，或代价树搜索算法,其主要的差别是 OPEN 表中待扩展节 点的顺序问题。人们就试图找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有 希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。 ➢ 启发信息：进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 ➢ 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 ➢ 启发式搜索策略 ➢ 启发信息用于决定要扩展的下一个节点， ➢ 这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。
（4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。
定义谓词：
MAN(x)：x 是人。
LIKE(x,y)：x 喜欢读 y。
(x)(MAN(x)∧LIKE(x, 《SANGUOYANYI》)
→LIKE(x, 《SHUIHU》))
（5）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。
定义谓词：
MAN(x):x 是人。
例： 一个用来描述硕士生有关情况的框架 Frame <硕士生>
姓名: 单位（姓，名） 性别：范围（男，女）
默认：男 年龄：单位（岁）
条件：岁＞16 学习专业：单位（专业名）
研究方向：单位（方向名） 导师姓名：单位（姓，名） 参加课题：范围（国家级，省部级，其他）
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。
大学计算机人工智能知识点,人工智能期末考试知识点(考点)总结
点）总结1、智能所包含的能⼒(1)感知能⼒(2)记忆与思维能⼒(3)学习和⼒适应能⼒(4)⼒为能⼒2、⼒⼒智能分为五个阶段：(1)孕育期(2)形成期(3)知识应⼒期(4)从学派分⼒⼒向综合(5)智能科学技术学科的兴起3、⼒⼒智能研究的基本内容(1)与脑科学和认知科学的交叉研究(2)智能模拟的⼒法和技术研究4、⼒⼒智能研究中的不同学派(三⼒学派)(1)符号主义(2)联结主义(3)⼒为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。
有⼒认为，⼒个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习有多种不同的分类⼒法，如果按照对⼒类学习的模拟⼒式，机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。
演绎推理是在已知领域内的⼒般性知识的前提下，通过演绎求解⼒个具体问题或证明⼒个给定的结论。
这个结论实际上早已蕴涵在⼒般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其揭⼒出来，因此它不能增殖新知识。
⼒在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。
这种由个别事物或现象推出⼒般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识，其表⼒⼒法主要包含谓语逻辑表⼒法、产⼒式表⼒法、语义⼒络表⼒法、框架表⼒法等。
8、谓语逻辑表⼒⼒法P299、语义⼒络表⼒法P3410、框架表⼒法(鸟框架)P4111、产⼒式推理的基本结构产⼒式推理的基本结构如图所⼒，它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式P6913、状态空间的盲⼒搜索树搜索算法包括⼒般树和代价树的盲⼒搜索算法。
人工智能复习总结
1.深度优先方法特点:属于图搜索；是一个通用的搜索方法；如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；(4)不能保证找到最优解2.置换:通用有序对的集合s={t1/v1，…，tn/vn}来表任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般说，置换是不可交，两个置换合成的结果与置换使用的次序有关4.产生式：产生式规则基本形式：P-Q或P是产生式的前提(前件)，用于指出该产生式是否可用的条件Q是一组结论或操作(后件)，用于指出当前提P所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作7、产生式系统的组成1)产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集2)数据库：(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)3)推理机：(控制系统)是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略9.已知 W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求 MGU： k=0;S0=S;5 0=£;S0 不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z}，其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现°k=k+1=1, 有5 1=5 0 ・{g(A,y)/z } = £・{ g(A,y)/z } = { g(A,y)/z }，S1=S0 ・{ g(A,y)/z } = {P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1 是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=5 1={g(A,y)/z}10.证明G是否是F1、F2的逻辑结论；①」P(x) VQ(x).从F1变换②」P(y) VR(y).从F1变换③P(a).从F2变换④S(a).从F2变换⑤」S(z)V「R(z)结论的否定⑥R(a).②③归结{a/y}⑦」R(a) .④⑤归结{a/z}⑧□.⑥⑦归结得证.11.谓词公式G通过8个步骤所得的子句集合S，称为G的子句1)消去蕴含式和等价式一，<->2)缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:3)适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。
《人工智能》知识点整理
《人工智能》知识点整理第二讲知识表示2.0.知识表示的重要性知识是智能的基础：获得知识、运用知识符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念2.1.1 数据、信息与知识数据(Data)⏹信息的载体和表示⏹用一组符号及其组合表示信息信息(Information)⏹数据的语义⏹数据在特定场合下的具体含义知识(Knowledge)⏹信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则⏹经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息2.1.2 知识的特性⏹相对正确性⏹一定条件下⏹某种环境中⏹......⏹不确定性⏹存在“中间状态”⏹“真”（“假”）程度⏹随机性⏹模糊性⏹经验性⏹不完全性⏹...... ⏹可表示性& 可利用性⏹语言⏹文字⏹图形⏹图像⏹视频⏹音频⏹神经网络⏹概率图模型⏹......2.1.3 知识的分类⏹常识性知识、领域性知识（作用范围）⏹事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示）⏹确定性知识、不确定性知识（确定性）⏹逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式）⏹零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度）2.1.4 常用的知识表示方法⏹一阶谓词（First Order Predicate）⏹产生式（Production）⏹框架（Framework）⏹语义网络（Semantic Network）⏹剧本（Script）⏹过程（Procedure）⏹面向对象（Object-Oriented）⏹Petri网（Petri Network）⏹信念网（Belief Network）⏹本体论（Ontology）……2.1.5 如何选择合适的表示方法？⏹充分表示领域知识⏹有利于对知识的利用⏹便于理解和实现⏹便于对知识的组织、管理与维护2.2 一阶谓词表示法1. 优点⏹自然性⏹接近自然语言，容易接受⏹精确性⏹用于表示精确知识⏹严密性⏹有严格的形式定义和推理规则⏹易实现性⏹易于转换为计算机内部形式2. 缺点⏹无法表示不确定性知识⏹所能表示的知识范围太狭窄⏹难以表示启发性知识及元知识⏹未能充分利用与问题本身特性有关的知识⏹组合爆炸⏹经常出现事实、规则等的组合爆炸⏹效率低⏹推理与知识的语义完全割裂2.3 产生式表示法⏹1943年E. Post第一次提出⏹称为“Post机”的计算模型（《计算理论》）⏹一种描述形式语言的语法⏹AI中应用最多的知识方法之一⏹Feigenbaum研制的化学分子结构专家系统DENDRAL⏹Shortliffe研制的的诊断感染性疾病的专家系统MYCIN⏹……2.3.1 产生式的基本形式P → Q 或IF P THEN Q CF = [0, 1]其中，P是产生式的前提，Q是一组结论或操作，CF(Certainty Factor)为确定性因子，也称置信度。
《人工智能》知识点整理
《人工智能》知识点整理
一、人工智能介绍
人工智能（Artificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并利用计算机模拟或延伸人的智能。
人工智能在机器学习、计算机视觉、语音识别、机器人技术等多个领域展现出惊人的发展和进步。
人工智能的技术领先程度被称为“AI热潮”或“AI革命”，并受到了世界各国的高度关注。
人工智能既是一种技术，也是一种学科，它涉及了多学科交叉的广泛与深入的理论研究和实践应用。
二、人工智能的分类
1、通用AI
通用AI是指拥有能力完成多种任务的AI，它可以在不同的任务和领域中有效地解决问题。
2、深度学习
深度学习（Deep learning）是一种机器学习技术，它利用计算机仿真神经网络的行为，从大量原始数据中学习有用知识和特征。
深度学习可以用于认知科学、图像处理、语音识别、机器翻译等研究领域。
3、机器学习
机器学习（Machine Learning）是AI中的一个分支，它是利用计算机系统从大量数据中发现有用的知识，而不需要人为干预。
机器学习包括聚类、线性回归、决策树、神经网络等技术。
4、自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是计算机科学的一个研究领域，它研究如何理解和处理自然语言中的文本。
人工智能复习材料
之间存在同构映射，那么这两个结构叫做是同构的。
假设 M，M′是两个乘集，也就是说 M 和 M′是两个各具有一个闭合的结合法（一般写成乘法）的代数系，σ
是 M 射到 M′的双射，并且任意两个元的乘积的像是这两个元的像的乘积，即对于 M 中任意两个元 a,b,满足 σ（a·b）
=σ（a）·σ（b）；也就是说，当 a→σ（a），b→σ（b）时，a·b→σ（a·b），那么这映射 σ 就叫做 M 到 M′
数据仓库的解决方法包括：将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来。数据按照一定的周期（通 常在每晚或者每周末），从事务型数据库中导入决策支持型数据库——既“数据仓库”。数据仓库是按回答企业某方面 的问题来分“主题”组织数据的，这是最有效的数据组织方式。
数据仓库与数据库的区别 数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以
事务型数据库可以为这些问题作出解答，但是它所给出的答案往往并不能让人十分满意。在运用有限的计算 机资源时常常存在着竞争。在增加新信息的时候我们需要事务型数据库是空闲的。而在解答一系列具体的有关信息分 析的问题的时候，系统处理新数据的有效性又会被大大降低。另一个问题就在于事务型数据总是在动态的变化之中的。 决策支持型处理需要相对稳定的数据，从而问题都能得到一致连续的解答。
状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表
示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于
状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。
四、 算法
1. 九宫图描述性算法（考试时可能变题）
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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。
这是知识表示法叫（ B ）A.状态空间法B.问题归约法C.谓词逻辑法D.语义网络法16.在公式中∀y∃xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。
令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。
这种函数叫做（ B ）A.依赖函数B.Skolem函数C.决定函数D.多元函数17.下列哪部分不是专家系统的组成部分（ A ）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，著名的“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1.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2.AI是是 Artifical Inteligence 的英文缩写3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术、归纳技术、联想技术4.归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。
5.目前所用的知识表示形式有框架、语义网络、面向对象等。
6.产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
7.化成子句形式为：。
8.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元9.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。
10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为，则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= 。
（空集）12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2= ┐P∨P或┐Q∨Q 。
13.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略，支持集策略，线性归结策略。
14.假言推理（A→B）∧A⇒ B ，假言三段论（A→B）∧（B→C）⇒ A→C .15.不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。
16.在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
17.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正向推理。
18.对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）= -CF(A) 、CF（A1∧A2 ）= min{CF(A1),CF(A2)} 、CF（A1∨A2 ）= max{CF(A1),CF(A2)}19.在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。
20.图：指由节点和有向边组成的网络。
按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。
21.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林22.不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。
23.在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
24.产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为被触发规则。
25.1997年５月，著名的“人机大战”，最终名为“深蓝”的计算机以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。
26.合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一（MGU）27.P(B|A) 表示在规则A→B 中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。
28.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。
知识点1.信息处理系统：符号操作系统(Symbol Operation System)，物理符号系统(Physical Symbol System)。
所谓符号就是模式(pattern)。
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2. 证据理论是由德普斯特(A.P.Dempster)首先提出，并有沙佛(G.Shafer)进一步发展起来的用于处理不确定性的一种理论，也称DS (Dempster-Shafer)理论。
它将概率论中的单点赋值扩展为集合赋值，可以处理由“不知道”所引起的不确定性，比主观Bayes方法有着更大的灵活性。
在DS理论中，可以分别用信任函数、似然函数及类概率函数来描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度。
3.符号主义(Symbolicism)，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。
4.专家系统：一般地说，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。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
5.知识是人类智能的基础，是大脑对现实世界认识的表达，它经过对信息的加工整理、解释、挑选和改造而成，是由特定领域的描述、关系和过程组成的，是事实、信念和启发式规则。
知识的特点：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性。
知识的分类：事实性知识，过程性知识，行为性知识，实例性知识，类比性知识，元知识。
通常知识可以从范围、目的和有效性三个方面来描述：知识的范围是由具体到一般，知识的目的是由说明性到指定性，知识的有效性是由确定到不确定。
6. 人工智能：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。
7.不确定性推理：不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。
包括不完备、不精确知识的推理，模糊知识的推理，非单调性推理等。
不确定性推理过程实际上是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程8.知识表示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。
9.神经网络神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
10.在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时，称这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统(production system)。