《人工智能初步》案例五_启发式搜索与人机博弈
“启发式搜索与人机博弈”的教学设计
- 监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。
学生活动：
- 自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解“启发式搜索与人机博弈”知识点。
- 思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。
八、典型例题讲解
1. 例题1：请简述启发式搜索的基本原理和评价函数的作用。
答案：启发式搜索是一种在问题空间中搜索问题解的方法，其基本原理是利用问题的某些信息来引导搜索，以减少搜索的盲目性。评价函数的作用是评估问题状态的重要性，指导搜索方向，提高搜索效率。
2. 例题2：请举例说明如何使用A*搜索算法解决一个实际问题。
（4）简单棋类游戏的人工智能实现：本节课将引导学生利用编程语言实现一个简单棋类游戏的人工智能。重点是让学生掌握人工智能的基本实现方法，如状态空间表示、搜索算法、胜负判断等。
2. 教学难点：
（1）启发式搜索的评价函数设计：评价函数是启发式搜索中的关键部分，其作用是评估问题状态的重要性。设计一个有效的评价函数需要深入理解问题的特点。本节课的难点是如何引导学生理解并设计一个合适的评价函数。
2. 案例分析法：通过分析典型的启发式搜索算法案例，如八数码问题、迷宫问题等，让学生亲身参与并理解算法的应用。引导学生思考和讨论如何改进算法以提高搜索效率。
3. 小组讨论法：将学生分成小组，让他们共同探讨和实现一个简单棋类游戏的人工智能。通过小组合作和讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
教学手段：
答案：实现一个简单棋类游戏的人工智能需要以下步骤：首先，定义棋盘的状态空间，包括棋子位置、棋局进展等。然后，实现搜索算法，如深度优先搜索或A*搜索，用于找到最优的走棋策略。接着，实现胜负判断，根据棋盘状态判断游戏的胜负。最后，将搜索算法和胜负判断结合起来，实现人工智能的走棋策略。
人工智能与人机博弈
人工智能与人机博弈第一点：人工智能的发展及其在人机博弈中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题，它指的是机器通过学习、推理和模仿等方式，模拟人类智能的能力。
人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，但直到最近几年，随着大数据、云计算和神经网络等技术的飞速发展，人工智能才真正取得了突破性的成果。
在人机博弈领域，人工智能的应用取得了令人瞩目的成绩。
从最早的“深蓝”在国际象棋比赛中战胜世界冠军，到“AlphaGo”在围棋领域战胜世界顶尖高手，人工智能在人机博弈中的应用展现出了强大的实力。
这些成果背后，离不开深度学习、强化学习等先进技术的支持。
深度学习是人工智能的一种重要方法，它通过构建深度神经网络模型，使机器能够自动学习和提取特征，从而实现对大量数据的理解和分析。
强化学习则是一种通过不断试错，使机器自主学习如何完成特定任务的方法。
在人机博弈中，人工智能可以利用这两种技术，不断学习和优化策略，提高自己的竞争力。
随着人工智能技术的不断进步，人机博弈的水平和趣味性也得到了极大的提升。
人工智能不仅在棋类游戏中表现出色，还可以应用于电子竞技、扑克牌类等多种博弈场景。
在未来，人工智能还将进一步拓展到其他领域，如金融、医疗、交通等，为人类社会带来更多的便利和创新。
第二点：人工智能对人机博弈产业的影响及挑战人工智能的发展对人机博弈产业产生了深远的影响。
首先，人工智能的出现提高了人机博弈的趣味性和观赏性，吸引了更多的用户参与。
例如，“AlphaGo”与人类的围棋对战，吸引了全球数百万观众在线观看，激发了人们对人工智能和人机博弈的兴趣。
其次，人工智能为人机博弈产业带来了新的商业模式和市场机遇。
随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的企业和投资者开始关注人机博弈领域，寻求与人工智能结合的新玩法和新产品。
这不仅为游戏开发商和平台运营商带来了丰厚的经济效益，也推动了相关技术的发展和创新。
《初识人工智能》教学案例
《初识人工智能》教学案例第一篇：《初识人工智能》教学案例《初识人工智能》教学案例教学思考：1、本课例通过学生对人工智能领域实例的亲身体验，将初步了解人工智能原理，激发学生对人工智能领域的学习兴趣2、本节内容与高中“人工智能初步”选修模块是相衔接的，所以在设计上要对学生将来的发展有一定的促进作用。
3、为了更好的创建一个学生自主学习的氛围，本课将在开放式的网络环境下授课，教学过程注重创设学生认知冲突，从而激发学生探究人工智能领域的积极性。
4、教材与建议：★模块：高中信息技术基础★适用年级：高中一年级★所用教材：中国地图出版社《信息技术基础》★建议学时数：1学时，非上机时间10分钟，上机操作时间35分钟。
一、教学设计（一）教学目标知识与技能目标：初步了解人工智能的简单知识及其发展趋势。
过程与方法目标：能采用适当的工具和方法呈现信息、发表观点、交流思想。
情感态度与价值观目标：关注计算机解决问题的思想方法和文化内涵，并通过体验计算机在人工智能方面的初步应用，展望信息技术的发展，形成科学的价值观。
（二）教材分析本课属于第四单元“加工表达信息”中的第四节，在整个教材体系中处于核心地位，本节内容涉及到的自然语言理解技术属于人工智能研究领域的知识，对开拓学生视野，拓展知识面非常重要。
本课也是与选修模块“人工智能初步”相衔接的。
（三）重点和难点1、通过亲历与计算机进行象棋对弈和自然语言对话，感受信息技术的魅力。
2、教学本节内容主要是人工智能的简介，关键点在于正确理解人工智能的概念及简单的了解人机博弈，能通过有关网站解决自然语言对话的问题。
（四）学生分析作为初中刚进入高中学习的学生来说，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。
同时通过初中的信息技术课程学习，他们已掌握了信息获取和管理的策略、技巧，能够根据任务需求，选择恰当的工具软件处理信息，呈现主题，表达创意。
同时学生基础不同，对课堂要求也有不同。
（五）教学过程流程图教学流程分七个部分，其中“活动一“”活动二”并行，可选其中之一。
人工智能《启发式搜索》实验大作业
《人工智能》实验大作业实验题目：启发式搜索一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A算法求解九宫问题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验方法：1.先熟悉启发式搜索算法；2.用C、C++或JA V A 语言编程实现实验内容。
三、实验背景知识：1.估价函数在对问题的状态空间进行搜索时，为提高搜索效率需要和被解问题的解有关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。
这些控制信息反映在估价函数中。
估价函数的任务就是估计待搜索节点的重要程度，给这些节点排定次序。
估价函数可以是任意一种函数，如有的定义它是节点x处于最佳路径的概率上，或是x节点和目标节点之间的距离等等。
在此，我们把估价函数f(n)定义为从初始节点经过n节点到达目标节点的最小代价路径的代价估计值，它的一般形式是：f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始节点到节点n的实际代价，g(n)可以根据生成的搜索树实际计算出来；h(n)是从n到目标节点的最佳路径的代价估计，h(n)主要体现了搜索的启发信息。
2. 启发式搜索过程的特性（1）可采纳性当一个搜索算法在最短路径存在的时候能保证能找到它，我们就称该算法是可采纳的。
所有A*算法都是可采纳的。
（2）单调性一个启发函数h是单调的，如果a）对所有的状态n i和n j，其中n j是n i的子孙，h(n i )- h(n j )≤cost(n i,n j ),其中cost(n i,n j )是从n i到n j 实际代价。
b）目标状态的启发函数值为0，即h(Goal)=0.具有单调性的启发式搜索算法在对状态进行扩展时能保证所有被扩展的状态的f值是单调递增（不减）。
（3）信息性比较两个启发策略h1和h2，如果对搜索空间中的任何一个状态n都有h1(n) ≤h2(n)，就说h2比h1具有更多的信息性。
一般而言，若搜索策略h2比h1有更多的信息性，则h2比h1考察的状态要少。
但必须注意的是更多信息性需要更多的计算时间，从而有可能抵消减少搜索空间所带来的益处。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
启发式搜索策略的常见算法
Dijkstra算法
Dijkstra算法也是一种常见的启发式搜索算法，它主要用于解决带权图的最短路径问题。该算法通过不断扩展当前节点，并使用启发式函数来更新每个节点的距离。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种解决动态规划问题的启发式搜索算法，它通过迭代更新每个节点的距离来找到最短路径。与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
02
它将问题分解为若干个状态，并从初始状态开始搜索，通过不断迭代，寻找目标状态。
03
在每个迭代过程中，启发式搜索策略会评估当前状态到目标状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展，直到找到目标状态或确定无法找到目标状态。
A*算法
A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，它通过使用启发式函数来评估每个状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展。
xx年xx月xx日
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
引言启发式搜索策略的基本概念与原理启发式搜索策略在人工智能中的应用启发式搜索策略的优缺点分析未来展望与研究方向结论
contents
目录
引言
01
人工智能（Artificial Intelligence，简称 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。
鼓励探索该算法在实际应用场景中的应用价值和可能性
THANKS
谢谢您的观看
定义
AI 技术正在改变人类的生活方式和社会结构，应用在各个领域如医疗、金融、交通、制造等，帮助人们解决复杂的问题和提高效率。
重要性
人工智能的定义与重要性
VS
启发式搜索策略是一种基于问题特定的信息搜索策略，它利用问题特定的知识来指导搜索方向，从而减少搜索范围，提高搜索效率。
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答
⼈⼯智能教程习题及答案第5章习题参考解答第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两⼤类不同的搜索⽅法？两者的区别是什么？5.2 ⽤状态空间法表⽰问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯⼀吗？5.3 请写出状态空间图的⼀般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作⽤分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲⽬搜索？主要有⼏种盲⽬搜索策略？5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 ⽤深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所⽰的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道⼠和野⼈问题。
设有3个修道⼠和3个野⼈来到河边，打算⽤⼀条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个⼈，在任何岸边野⼈的数⽬都不得超过修道⼠的⼈数，否则修道⼠就会被野⼈吃掉。
假设野⼈服从任何⼀种过河安排，请使⽤状态空间搜索法，规划⼀使全部6⼈安全过河的⽅案。
（提⽰：应⽤状态空间表⽰和搜索⽅法时，可⽤(N m,N c)来表⽰状态描述，其中N m和N c分别为传教⼠和野⼈的⼈数。
初始状态为(3,3)，⽽可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 ⽤状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、⼩⽶问题。
农夫、狐狸、鸡、⼩⽶都在⼀条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有⼀条船，过河时，除农夫外，船上⾄多能载狐狸、鸡和⼩⽶中的⼀样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃⼩⽶，除⾮农夫在那⾥。
试规划出⼀个确保全部安全的过河计划。
（提⽰：a.⽤四元组(农夫，狐狸，鸡，⽶)表⽰状态，其中每个元素都可为0或1，0表⽰在左岸，1表⽰在右岸；b.把每次过河的⼀种安排作为⼀个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
人工智能--启发式搜索
人工智能-----启发式搜索一．问题背景人工智能的宗旨是寻找一种有效的方式把智能的问题求解、规划和通信技巧应用到更广泛的实际问题中，集中于不存在算法解的问题，这也是为什么启发式搜索是一种主要的AI问题求解技术的原因。
对于人工智能系统而言，问题可能状态的数量随搜索的深入呈现指数或阶乘增长，为了明智地找出正解，将沿最有希望的路径穿越空间来降低这种复杂性，这便是启发式求解。
把没有希望的状态及这些状态的后代排除，这样便可以克服组合爆炸，找到可接受的解。
二．基本简介启发式求解对问题求解过程中下一步要采取的措施的一种精明猜测，是建立于强大的知识库的由经验总结出的求解方式。
简单的启发可以排除搜索空间的绝大部分。
启发式搜索由两部分组成：启发度量及是有这个度量进行空间搜索的算法。
下面介绍两种算法1.爬山法爬山策略在搜索中现扩展当前状态，然后再评估它的“孩子”。
而后选择“最佳的”孩子做进一步扩展；而且过程中既不保留它的兄弟姐妹，也不保留它的双亲。
因为这种策略不保存任何历史记录，所以它不具有从失败中恢复的能力。
图1 使用3层预判的爬山方法遇到的局部最大化问题爬山策略的一个主要问题是容易陷入局部最大值。
如果这种策略达到了一个比其他任何孩子都好的状态，它便停止。
因此为了提高性能，需要局部改进评估多项式。
2.最佳优先搜索算法最佳优先搜索算法使用了优先级队列，使得从诸如陷入局部优先等情况中恢复成为可能，从而使启发式搜索更加灵活。
最佳优先搜索算法使用列表来维护状态：用open列表来记录搜索的当前状态，用close列表记录已经访问过的状态。
在这种算法中新加的一步是对open 中的状态进行排序，排序的依据是对状态与目标“接近程度”的某种启发性估计。
最佳优先搜索算法总是选择最有希望的状态做进一步扩展。
然而由于他正在使用的启发可能被证明是错误的，所以它并不抛弃所有状态而是把他们维护在open中。
一旦发现启发将搜索引导到一条证明不正确的路径，那么算法会从open 中取出一些以前产生的“次优先”的状态，从而把搜索的焦点转移到空间的另一部分。
《启发式搜索与人机博弈》教学设计
《启发式搜索与人机博弈》教学设计
李永前
【期刊名称】《中小学信息技术教育》
【年(卷),期】2003(000)010
【总页数】4页(P14-17)
【作者】李永前
【作者单位】浙江师范大学附属中学
【正文语种】中文
【中图分类】G633.670.2
【相关文献】
1.基于博弈论的启发式搜索算法的改进研究 [J], 汪孔斌;尹弼民
2.人工智能烽火点燃中国象棋——记"浪潮杯"首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨2006中国机器博弈学术研讨会、"浪潮杯"首届中国象棋人机大战 [J], 林健;黄鸿;刘进长
3.博弈树启发式搜索的α-β剪枝技术研究 [J], 张聪品;刘春红;徐久成
4.基于人机实训室的安全人机工程实践教学设计 [J], 尚胜美
5.基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划 [J], 吴玉文;牛智越;韩倩倩
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《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。
第四单元《人工智能初步》单元教学设计 2023—2024学年沪科版(2019)高中信息技术必修1
第四单元人工智能初步教学设计一、单元基本信息二、单元教学规划1．主题名称了解手写数字识别——体验人工智能2．主题概述人工智能是社会热点也是学生非常感兴趣的内容，学生通过电影等媒体已经对人工智能有了一定的认识。
但这些认识大多是感性的，更多的是一种基于科幻色彩的认识，学生对生活中普通的人工智能应用往往并不了解。
因此，将生活中常见的“手写数字识别”这个看似简单的应用作为项目，有利于学生认识人工智能技术的普遍性，同时感受人工智能的巨大价值，关注人工智能对社会发展的影响，并初步形成积极、安全使用人工智能技术的观念，发展信息社会责任。
此外，通过学习手写数字识别项目，学生进一步学习人工智能的兴趣有可能被激发，有兴趣的学生后续还可以继续学习选修课内容。
3．主题学情分析本节课面对的教学对象是高中一年级的学生，对知识的获取已经开始由感性认识提升到理性认识，已经具有一定的研究能力，探究新知的欲望也比较强烈。
在日常的学习和生活中，也或多或少的接触过人工智能技术的应用，对这项技术充满好奇。
但是，他们对人工智能的了解更多的停留在日常学习和生活中的所见所闻，对人工智能的起源、概念以及机器学习缺乏系统的理解。
所以本单元将从宏观到微观带领学生体验人工智能。
4．开放性学习环境软硬件环境：网络机房、电子教室、手写板、python、opencv 等软件。
教学素材：教学课件、教学网页、教学视频等。
5．单元学习目标通过本单元的学习，使学生：（1）了解什么是人工智能及机器学习。
（2）了解人工智能的发展。
（3）认识人工智能对社会的作用及影响。
（4）了解机器学习的一般过程。
6．单元教学内容分析本项目的教学目的是让学生通过了解手写数字识别的核心技术机器学习，感受人工智能技术。
学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任;学生通过使用Python 及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验,在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。
教科版高中信息技术选修5人工智能初步：启发式搜索与博弈
三、博弈问题中的启发式搜索
3、极大极小分析法，其基本思想： (1) 设博弈双方分别为A和B，然后为其中一方寻找一个最 优行动方案；
（2）为了找到当前的最优行动方案，需要对各个方案可能 产生的结果进行比较，并计算可能的得分；
（3）为了计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估 价函数，用来估算当前博弈树端节点的得分；
一、启发式搜索
2、特点： （1）大多数是深度优先搜索的改进； （2）在有多条路径可走时，会给出该走哪条路径的建议； （3）利用问题求解的先验知识，使之尽快找到问题的解； （4）可采用估值的方法进行搜索指导； （5）生产的状态空间小，搜索时间短且效率高、控制性好， 使问题易于得到解。
一、启发式搜索
3、类型，按其用途可以分为以下三类： （1）有效地帮助确定扩展节点的信息； （2）有效地帮助确定后继节点生成的信息； （3）有效地帮助确定节点删除的信息。
一、启发式搜索
4、估价函数： 估价函数是用来估价节点重要性程度的函数。其一般形
式是：
f(n)=g(n)+h(n)
二、如何进行启发式搜索
1、启发式搜索的一般搜索流程
三、博弈问题中的启发式搜索
2、基本特点
(1) 博弈的初始格局是初始节点。
(2) 在博弈树中，"或"节点和"与"节点是逐层交替出现的 。自己一方扩展的节点之间是"或"关系，对方扩展的节点之 间是"与"关系。双方轮流地扩展节点。
(3) 所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点 是可解节点；所有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。
三、博弈问题中的启发式搜索
1、什么是博弈树
博弈树是指由于动态博弈参与者的行动有先后次序，因 此可以依次将参与者的行动展开成一个树状图形。[1]
粤教版高中信息技术选修5人工智能初步：求解博弈问题
二人对弈问题实际情况变化复杂，需运用比较多的知识与 经验，因此，启发函数也比较复杂。这里，我们只是讨论了一 种简单的情况，来说明用启发函数指导对弈策略的意义。
（1）同学们以两人一组，选择“井字棋问题树图”中的 B2、B3分支进行对弈，比比谁先取胜。
（2）试着寻找对弈井字棋的其他启发函数。
THE END
2
井字棋问题
井字棋的游戏规则为： （1）井字棋的棋盘上有三行三列，两个棋手轮流摆棋 子。 （2）如果我们用“ ”代表棋手甲的棋子，用“×” 代表棋手乙的棋子，每人每次摆一个棋子，先形成三子一线 者获胜，如图所示。
获胜棋盘状态示意图
假设甲、乙双方釆用博弈策略的启发函数为： 若摆的棋子能增加自己取胜的机会，得1分； 若摆的棋子能减少对方取胜的机会，得1分； 若摆的棋子能增加自己取胜的机会且能减少对方取胜的机会， 得2分。 例如： 如图所示，如果甲方在第三行第二列摆子，造成取胜机会，启 发函数值为1。
甲方摆棋子
如图所示，如果乙方在第三行第三列摆子，造成取胜机会， 且能减小对方取胜的机会，启发函数值为2。
乙方摆棋子
如图所示，如果乙方在第一行第二列摆子，减小对方取胜 的机会，启发函数值为1。
乙方摆棋子
假如，乙先走，右图画 出了甲、乙双方对弈示意图 的一部分，树的奇数层为乙 方摆棋子后的可能状态，树 的偶数层为甲方摆棋子后的 可能状态。
井字棋问题树
在井字棋博弈问题中，如果把上图看成是一棵对应于井字 棋各个状态而构成的状态树，那么，求解博弈问题的方法是： 把根节点作为棋盘的初始状态，把取胜的棋盘状态作为棋盘的 目标状态，用启发函数指导搜索，找寻从棋盘的初始状态到棋 盘的目标状态的路径。
上述对弈井字棋时，我们把得分值作为启发函数值，摆棋 子时，启发函数值应尽可能取得最大，以求多得分，从而增加 取胜机会。
《人工智能初步》课件
智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用人 工智能技术开发的客户服务机 器人，它能够自动回答客户的
问题和解决客户的问题。
智能客服机器人在客户服务、 售前咨询、售后支持等领域有 广泛应用，能够提高客户满意
度和服务效率。
智能客服机器人的优点包括快 速响应、高效解决问题、降低 人工客服成本等。
智能客服机器人的缺点是对于 复杂和个性化问题处理能力有 限，同时需要不断更新和优化 以提高准确性和可靠性。
自动驾驶汽车在提高交通安 全、缓解交通拥堵、提高出 行效率等方面具有巨大潜力 。
自动驾驶汽车的优点包括减 少人为因素导致的事故、提 高出行效率、降低交通拥堵 等。
自动驾驶汽车的缺点是技术 难度高、成本高昂、法律法 规限制等。
人脸识别技术
人脸识别技术是一种利用人工智能技术进行人脸特征 识别和身份验证的技术，它通过采集和分析人脸图像
我们如何适应与利用人工智能
适应人工智能
随着人工智能的普及和应用，我们需要不断学习和掌握相关的知识和技能，以便更好地适应这个时代 的发展。同时，我们也需要保持开放的心态，积极拥抱人工智能带来的变化。
利用人工智能
我们可以利用人工智能技术来优化我们的工作和生活，例如利用智能语音助手来提高工作效率，利用 智能家居来改善生活品质，利用智能安防来保障家庭安全等。
数据隐私
人工智能需要大量数据训 练，如何保护个人隐私成 为重要问题。
就业影响
自动化和智能化可能导致 部分工作岗位消失，对劳 动力市场产生冲击。
安全与伦理
人工智能的决策过程缺乏 透明度，可能导致不公平 和伦理问题。
人工智能与人类的和谐共生
教育普及
Байду номын сангаас
人工智能-启发式搜索
实验报告姓名：***学号：**********班级：软件二班实验名称：启发式搜索课程名称：人工智能实验日期：2015.11.09实验环境：Visual C++实验目的以及内容：1、实验内容：使用启发式搜索算法求解八数码问题。
（1）编制程序实现求解八数码问题A*算法，采用估价函数其中：d(n)是搜索树中节点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的棋子个数；p(n)为节点n的数据库中的每个棋子与其目标位置之间的距离的总和。
（2）分析上述（1）中的两种估价函数求解八数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界的h(n)的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。
2、实验目的：熟练的掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。
3. 实验原理：八数码问题是在3行和3列构成的九宫棋盘上放置数码为1到8的8个棋盘，剩下一个空格的移动来不断改变棋盘的布局，求解这类问题的方法是：给定初始布局（即初始状态）和目标布局（即目标状态），定义操作算子的直观方法是为每个棋牌制定一套可能的走步》上，下，左，右四种移动，再根据所定义的启发式搜索函数在搜索过程中选择最合适的操作算子，得到最优的路径。
代码：#include"stdio.h"#define num 3void show(int begin[num][num]){for(int i = 0; i < num; i++){for(int j = 0; j < num; j++)printf("%d ", begin[i][j]);printf("\n");}printf("\n");}void exchange(int begin[num][num], int row_one, int column_one, int row_two, int column_two){int temp;temp = begin[row_two][column_two] ;begin[row_two][column_two] = begin[row_one][column_one];begin[row_one][column_one] = temp;}int judge(int begin[num][num], int end[num][num]){int count=0;for(int i = 0; i < num; i++)for(int j = 0; j < num; j++){if(begin[i][j] == end[i][j] && end[i][j] != 0)count++;}return count;}int yidong(int begin[num][num], int end[num][num], int right, int jishu, int ji_shu[50][3][3], int biaoji, int row, int column){int temp_zhi;show(begin);if(jishu >= 20)return 0;int node;int temp;for(int q=0; q<jishu; q++){node = 1;for(int w=0; w<num && node; w++)for(int r=0; r<num && node; r++)if(ji_shu[q][w][r] != begin[w][r])node = 0;if(node == 1){return 0;}}for(int i = 0; i < num; i++)for(int j = 0; j < num; j++)ji_shu[jishu][i][j] = begin[i][j];if(right == num * num - 1)return 1;if(row > 0 && biaoji != 0){exchange(begin, row - 1, column, row , column);temp = judge(begin, end);if(temp < right)exchange(begin, row - 1, column, row , column);else if(temp >= right){temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 2, row-1, column);if( temp_zhi == 1)return 1;exchange(begin, row - 1, column, row , column);}}if(column > 0 && biaoji != 1){exchange(begin, row, column - 1, row , column);temp = judge(begin, end);if(temp < right)exchange(begin, row, column - 1, row , column);else if(temp >= right){temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu ,3, row, column -1);if(temp_zhi == 1)return 1;exchange(begin, row, column - 1, row , column);}}if(row < num-1 && biaoji != 2){exchange(begin, row + 1, column, row , column);temp = judge(begin, end);if(temp < right)exchange(begin, row + 1, column, row , column);else if(temp >= right){temp_zhi =yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 0, row+1, column);if(temp_zhi == 1)return 1;exchange(begin, row + 1, column, row , column);}}if(column < num-1 && biaoji != 3){exchange(begin, row, column + 1, row , column);temp = judge(begin, end);if(temp < right)exchange(begin, row, column + 1, row , column);else if(temp >= right){temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 1, row, column+1);if(temp_zhi == 1)return 1;exchange(begin, row, column + 1, row , column);}}return 0;}void shuru(int begin[][num],int blank[]){int temp, node, zero = 0;for (int i = 0; i < num; i++)for(int j = 0; j < num; j++){node = 1;printf("请输入第%d行，第%d列的元素的值：", i+1, j+1);scanf("%d", &temp);for (int q = 0; q <= i && node == 1; q++)for (int w = 0; w < j; w++)if(temp == begin[q][w]){printf("输入重复，请重新输入\n");node = 0;j--;break;}if(temp < 0 || temp > num*num-1){printf("请输入从%d到%d的数\n", zero, num*num-1);node = 0;j--;}if(node == 1){if(temp == 0){blank[0] = i;blank[1] = j;}begin[i][j] = temp;}}}int main(){int jishu = 0, ji_shu[50][3][3];int row;int column;int begin[num][num], blank[2],count=1;int end[num][num] = {1, 2, 3, 8, 0, 4, 7, 6, 5};printf ("-------8数码游戏开始！--------\n");shuru(begin, blank);row = blank[0];column = blank[1];if(yidong (begin, end,judge(begin,end),jishu,ji_shu,4,row,column) == 0)printf("\n此8数码的问题可能无解！");elseshow(begin);getchar();getchar();return 0;}实验截图：实验总结：1、A*搜索算法：取g(n)=d(n)，h(n)=w(n)，其中w(n)表示以目标为基准，结点n的状态中每一个数码牌与其目标位置之间的距离（不考虑夹在其间的数码牌）的总和，由于从结点n转换成目标结点至少需要w(n)步，所以对任意n，恒有w(n) ≤h*(n)。
人工智能入门课件第4章博弈与搜索
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法
人工智能与人机博弈
在前5局里，卡斯帕罗夫为了避免在计算力方面用人脑 与“更深的蓝”进行直接较量，他采取了独特的行棋 策略来对付“更深的蓝”，但是这个奇招并没有取得 明显的效果 ，“更深的蓝”总是能够凭借准确无误的 局面判断和精确的计算给出最强的应手。
在最后一局中，卡斯帕罗夫失去耐心，回到了 “正常”的下法，在第七回合就犯了一个不可挽 回的低级错误，局势急转直下，最终在第六盘决 胜局中仅仅走了19步就向“更深的蓝”俯首称臣。
剪枝搜索
即使按照一盘棋平均走80步，每步棋可能的落子位置为35个计 算，其状态复杂度和博弈树复杂度也远非超级计算机所能穷举，为了 在合理的时间内完成走棋任务，必须要进行剪枝搜索。
象棋知识
团队还丰富了象棋加速芯片中的象棋知识，使它能够识别不同的棋局， 并从众多可能性中找出最佳行棋方案。“更深的蓝”每秒可检索1亿到2亿 个棋局，系统能够搜寻和估算出当前局面往后的12步行棋方案，最多可达 20步，而人类棋手的极限是10步。
1996年2月10日至17日，为了纪 念首台通用计算机ENIAC诞生50 周年，“深蓝”在美国费城向国 际象棋世界冠军、世界排名第一 的加里•卡斯帕罗夫发起了挑战。
在6局的人机对弈比赛中，“深 蓝”并未占到什么便宜，棋王卡 斯帕罗夫以4比2的总比分轻松获 胜，但“深蓝”赢得了六场比赛 中的一场胜利，这也是计算机第 一次在与顶级选手的对弈中取得 胜局。
人与机器的国际象棋之争已胜负分明，国际象棋领域的 人机博弈也画上了句号，取而代之的是2010年开始举 办的机机博弈——国际象棋引擎竞赛TCEC（Thoresen Chess Engine Competition）。
加速芯片：“深蓝”的成功秘诀
97型深蓝与1996年相比，运算速度差 不多提高了两倍，象棋加速芯片的升 级功不可没。升级后的象棋加速芯片 能够从棋局中抽取更多的特征，并在 有限的时间内计算出当前盘面往后12 步甚至20步的行棋方案，从而让“深 蓝”更准确地评估盘面整体局势。
《人工智能初步-用搜索解决问题》AI培训教案ppt-幻灯共29页文档
搜索及其类型
2、可以用搜索解决的问题
8数码问题 猴子和香蕉问题 旅行商问题 走迷宫 博弈问题 规划问题 …………
搜索及其类型
3、常用的搜索技术
◆ 盲目搜索
又称无信息/穷举式搜索，只能按照预先规定的搜索控制策略进行 搜索，没有任何中间信息来改变这些控制策略。
具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。 具体可以分为宽度优先搜索和深度优先搜索两种。
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
培训教案ppt-幻灯
全国高中AI课程研修班
用搜索解决问题
主讲：张家华
E-mail: zjnuzjhzjnu
浙江师范大学教育技术学系
主要内容
启发式搜索的算法
启发式搜索算法 有很多种，如局 部择优搜索、全 局择优搜索等等 。 右图表示了全局 择优的启发式搜 索流程 。
启发式搜索示例
设估价函数为 f (n)=g (n)+h (n)，
其中g (n)表示节点 n的搜索深度， h (n)表示节点n与 目标节点两个棋局 之间位置不相同的 棋子数 。 每个节点左边的蓝 色数字表示其估价 值。
◆ 有效地帮助决定哪些后继节点应被生成的信息，即用于决定应生成 哪些后继节点，以免盲目地生成过多无用节点。
◆ 能决定在扩展一个节点时哪些节点应从搜索树上删除的信息，即用 于决定应删除哪些无用节点，以免造成时空浪费。
❖ 估价函数
◆ 用来估价节点重要性的函数 ◆ f (n)=g (n)+h (n) ◆ g (n)是从初始节点So到节点n的已经实际付出的代价； ◆ h (n)是从节点n到目标节点Sg的最优路径的估计代价
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“启发式搜索与人机博弈”的教学设计
浙江师范大学附属中学李永前
一、前言
人工智能是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学等学科，即使在大学里，也是一门深奥难学的学科。
因此，在高中阶段开展人工智能教学，相比大学，虽然教学侧重点不同，难度降低，但教学难度还是可想而知的。
高中阶段的人工智能课程教学，一旦处理不当，将会使学生失去兴趣，又会成为一门学生不喜欢的枯燥的课程。
因此，我们试图在人工智能的教学过程中，创设一些学生能够接收的、有兴趣的实践活动。
通过各种活动，让学生进行思考，并让学生自己得出一些结论。
同时，希望学生得出的结论是无固定答案的，能体现学生想象力、创造力的结论。
同时将学生的结论发布在网络的论坛上，在师生讨论这些结论的过程中，进一步提升全体学生对人工智能的认识，感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往。
下面就“启发式搜索与人机博弈”的两节课，通过上述的设想进行教学设计。
“启发式搜索与人机博弈”教学之前，学生已经学习了穷举式搜索的知识，如宽度优先搜索和深度优先搜索；已经了解了状态空间、状态空间搜索及启发式搜索等概念。
在“启发式搜索与人机博弈”的教学中，将通过各种活动，让学生进一步了解启发式搜索的过程，启发式搜索与穷举式搜索的不同之处，并让学生在人机博弈中，如何通过启发式搜索，引入“人”的思维。
在“启发式搜索与人机博弈”的任务驱动法中，如何设计学生活动是至关重要的。
好的学生活动将激发学生的学习兴趣，活跃学生的思维，因此，在下面的具体的教学设计中，重点给出我们设计的教学活动。
抛砖引玉，希望同行们能给出更多更好的学生活动，使人工智能教学在中学里，能优质高效地开展。
二、“启发式搜索与人机博弈”第一节课
教学任务：
任务1：让学生实际操作文曲星等电子字典符带的黑白棋游戏，写出该游戏的规则，并在“玩”的过程中，总结出自己设想的“致胜”法则。
任务2：进入Internet，查找人机博弈的相关资料。
课前准备：
·让学生准备带有黑白棋的电子字典。
（或者在网络教室的每一台学生机上，安装黑白棋程序。
）·在教师机中，设置“教学资料”只读共享文件夹，存放有表格一和表格二的Word文档。
·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。
教学过程：
表格一：黑白棋的游戏规则
在备注中说明。
图一：黑白棋的某一状态图，现在由黑棋下棋。
参考网址：
·中国黑白棋联盟/
·黑白棋世界
·中青在线的电脑历史/gb/it/2000-11/28/node_721.htm ·赛伯时空网的电脑下棋传奇/1/old07.htm
·电脑中国象棋软件AI评/book/dnai.html
附：参考答案
表格一：黑白棋的游戏规则
注：上述“致胜”并不是最优的法则，仅为一种较为可行的“致胜”法则，供大家讨论。
三、“启发式搜索与人机博弈”第二节课
教学任务：
任务1：写出在理想状态下，对黑白棋走两步后的评价函数。
任务2：进入Internet，查找资料，讨论在人机博弈中的一些问题。
如：
·“致胜”法则的好坏与评价函数的关系。
·在博弈搜索中，为什么会产生节点爆炸问题。
·在人机博弈中，除了采用启发式搜索外，还会用到哪些搜索策略？
·通过前面的实践操作和分析，谈谈在人机对弈游戏中所指“棋力”的含义是什么？
课前准备：
·整理学生前一节课上交的作业，将学生提出的“致胜”法则上传到校园网的论坛上。
·或将前一节课学生上交的作业所在的文件夹，设置成只读共享文件夹，供大家浏览讨论。
·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。
图二：黑白棋的某一状态图。
注：图中的数值，是“WZebra”黑白棋程序提供的在该位下子的估算值。
图三：黑白棋的空间状态图。
………。