人工智能+第一章、绪论

第一章绪论

教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观,接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。

教学重点:

1.从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义;

2.介绍人工智能的起源与发展过程;

3.讨论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;

5.简介人工智能所研究的范围与应用领域。

教学难点:

1.怎么样理解人工智能;

2.人工智能作为一门学科有什么意义;

3.人工智能的主要学派与其争论焦点;

教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。

教学要求:重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解,一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。

1.1 人工智能的定义与发展

教学内容:本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。

教学重点:几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。

教学难点:理解人工智能的定义与本质。

教学方法:课堂讲授为主。

教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义,初步了解人工智能的起源及其发展过程。

1.1.1 人工智能的定义

定义1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。

定义2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。

定义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,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。

为了让读者对人工智能的定义进行讨论,以便更深刻地理解人工智能,下面综述其它几种关于人工智能的定义。

定义4人工智能是一种使计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试(Haugeland,1985)。

定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化(Bellman,1978)。

定义6人工智能是用计算模型研究智力行为(Charniak和McDermott,1985)。

定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算

(Winston,1992)。

定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术(Kurzwell,1990)。

定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好(Rick和

Knight,1991)。

定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科(Schalkoff,1990)。

定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支(Luger 和Stubblefield,1993)。

其中,定义4和定义5涉及拟人思维;定义6和定义7与理性思维有关;定义8和定义9涉及拟人行为;定义10和定义11与拟人理性行为有关。

1.1.2 人工智能的起源与发展

人工智能的发展是以硬件与软件为基础的,经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界,发现了两件重要的事情:数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳(Wiener)、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想,为人工智能的形成产生了重要影响。

1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。

1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。

1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。

20世纪70~80年代,知识工程的提出与专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。

近十多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。

提问:为什么人工智能在1956年才正式诞生?

1.2 人类智能与人工智能

教学内容:本节主要讨论人类智能与人工智能的关系问题。

教学重点:智能信息处理系统,人类智能与人工智能的关系。

教学难点:智能信息处理系统的假设。

教学方法:课堂讲授为主。

教学要求:了解人类认知活动与计算机的比较关系,基本了解智能信息处理系统。

1.2.1 智能处理信息系统的假设

1、符号处理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)。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、可以把人看成一个智能信息处理系统

如果一个物理符号系统具有上述全部6种功能,能够完成这个全过程,那么它就是一个完整的物理符号系统。人具有上述6种功能;现代计算机也具备物理符号系统的这6种功能。

3、理符号系统的假设

任何一个系统,如果它能表现出智能,那么它就必定能够执行上述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;这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。

4、物理符号系统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。

人之所以能够表现出智能,就是基于他的信息处理过程。

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。这是人工智能的基本条件。

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,那么就能够用计算机来模拟人的活动。

4、人类的认知行为具有不同的层次

认知生理学研究认知行为的生理过程,主要研究人的神经系统(神经元、中枢神经系统和大脑)的活动,是认知科学研究的底层。

认知心理学研究认知行为的心理活动,主要研究人的思维策略,是认知科学研究的顶层。

认知信息学研究人的认知行为在人体内的初级信息处理,主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理,由生理活动变为心理活动及其逆过程,即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层,承上启下。

认知工程学研究认知行为的信息加工处理,主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统,对人的各种认知行为(如知觉、思维、记忆、语言、学习、理

解、推理、识别等)进行信息处理。这是研究认知科学和认知行为的工具,应成为现代认知心理学和现代认知生理学的重要研究手段。

提问:为什么能够把人看做一个物理符号系统?

1.2.2 人类智能的计算机模拟

1、机器智能可以模拟人类智能

物理符号系统假设的推论一告诉人们,人有智能,所以他是一个物理符号系统;推论三指出,可以编写出计算机程序去模拟人类的思维活动。这就是说,人和计算机这两个物理符号系统所使用的物理符号是相同的,因而计算机可以模拟人类的智能活动过程。

2、智能计算机的功能

如下棋、证明定理、翻译语言文字和解决难题等。神经计算机(neural computer)能够以类似人类的方式进行“思考”,它力图重建人脑的形象。一些国家对量子计算机的研究也已起步,希望通过对量子计算(quantum computing)的研究,产生量子计算机。

讨论:为什么能够用电脑模拟人脑智能?

1.3 人工智能的学派

教学内容:本节主要介绍人工智能的几个主要学派及认知观。

教学重点:符号主义(Symbolicism),联结主义(Connectionism),行为主义(Actionism)。

教学难点:各学派的对人工智能的不同观点。

教学方法:课堂讲授为主。

教学要求:了解各派别之间的关系及对人工智能发展历史的看法。

1、人工智能三大学派

·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。

·联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),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(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知椂餍涂刂葡低场?/P>

2、三大学派对人工智能发展历史的不同看法

符号主义认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。

这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。

联结主义认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

行为主义认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人,它被看做新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

1.4 人工智能的研究与应用领域

教学内容:本节主要讨论人工智能的研究与应用领域。

教学重点:人工智能的一些主要研究与应用领域。

教学难点:处理好各领域间的交叉关系。

教学方法:课堂讲授为主。

教学要求:初步了解人工智能的研究与应用领域。

1.4.1 问题求解

人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序,它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。

1.4.2 逻辑推理与定理证明

逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一,特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。

定理证明的研究在人工智能方法的发展中曾经产生过重要的影响。例如,采用谓词逻辑语言的演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理的某些子命题。许多非形式的工作,包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。

我国人工智能大师吴文俊院士提出并实现了几何定理机器证明的方法,被国际上承认为“吴氏方法”,是定理证明的又一标志性成果。

1.4.3 自然语言理解

语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,并引起了进一步的重视。语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。

一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展,其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。

1.4.4 自动程序设计

对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展,而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作对人工智能的所有研究工作都是很重要的。

自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。已经发现,对程序设计或机器人控制问题,先产生一个不费事的有错误的解,然后再修改它(使它正确工作),这种做法一般要比坚持要求第一个解就完全没有缺陷的做法有效得多。

1.4.5 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。

1.4.6 机器学习

学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段;机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径;机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程,其内部表现为新知识结构的不断建立和修改,而外部表现为性能的改善。

1.4.7 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。

1.4.8 机器人学

人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学,其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题,从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法,无所不包。目前已经建立了一些比较复杂的机器人系统。

机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。

智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉,涉及众多的课题,机器人已在各领域获得越来越普遍的应用。

1.4.9 模式识别

人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

1.4.10 机器视觉

实验表明,人类接受外界信息的80%以上来自视觉,视觉对人类是非常重要的。

机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科;在视觉方面,已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“看见”周围的东西。

机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。

1.4.11 智能控制

人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。

智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程,也往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程,并以知识进行推理,以启发来引导求解过程。

1.4.12 智能检索

随着科学技术的迅速发展,出现了“知识爆炸”的情况,研究智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。

智能信息检索系统的设计者们将面临以下几个问题。首先,建立一个能够理解以自然语言陈述的询问系统本身就存在不少问题。其次,即使能够通过规定某些机器能够理解的形式化询问语句来回避语言理解问题,但仍然存在一个如何根据存储的事实演绎出答案的问题。第三,理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

1.4.13 智能调度与指挥

确定最佳调度或组合的问题是人们感兴趣的又一类问题,求解这类问题的程序会产生一种组合爆炸的可能性,这时,即使是大型计算机的容量也会被用光。

人工智能学家们曾经研究过若干组合问题的求解方法。他们的努力集中在使“时间-问题大小”曲线的变化尽可能缓慢地增长,即使是必须按指数方式增长。

有关问题域的知识再次成为比较有效的求解方法的关键。为处理组合问题而发展起来的许多方法对其它组合上不甚严重的问题也是有用的。

1.4.14 分布式人工智能与Agent

分布式人工智能(Distributed AI, DAI)是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。

多agent系统(Multiagent System, MAS) 更能体现人类的社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放和动态的世界环境,因而倍受重视,已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。

1.4.15 计算智能与进化计算

计算智能(Computing Intelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。

进化计算(Evolutionary Computation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(Genetic Algorithms)、进化策略(Evolutionary Strategies)和进化规划(Evolutionary Programming)。

1.4.16 数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。

数据挖掘是通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法,从大量的数据中提炼出抽象的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。

数据挖掘和知识发现技术已获广泛应用。

1.4.17 人工生命

人工生命(Artificial Life, ALife)旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为,在“生命之所能”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)的实质。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。

1.4.18 系统与语言工具

除了直接瞄准实现智能的研究工作外,开发新的方法也往往是人工智能研究的一个重要方面。人工智能对计算机界的某些最大贡献已经以派生的形式表现出来。计算机系统的一些概念,如分时系统、编目处理系统和交互调试系统等,已经在人工智能研究中得到发展。

1.5 本书概要

本书包括下列内容:

1、简述人工智能的起源与发展,讨论人工智能的定义、人工智能与计算机的关系以及人工智能的研究和应用领域。

2、比较概括地论述知识表示的各种主要方法,包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、结构化表示法(语义网络法、框架)、剧本和过程等。

3、讨论常用搜索原理,如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等;并研究一些比较高级的推理求解技术,如规则演绎系统、专家系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理等。

4、介绍近期发展起来的已成为当前研究热点的人工智能技术和方法,即分布式人工智能与agent、计算智能(含神经计算、逻辑计算与进化计算)、数据挖掘与知识发现、人工生命等。

5、比较详细地分析人工智能的主要应用领域,涉及专家系统、机器学习、自动规划系统和自然语言理解等。

6、叙述近年来人工智能研究中出现的争论,展望人工智能的发展。

1.6 辩论会

主题:人工智能能否超过人类智能?

正方观点:人工智能不会超过人类智能。

反方观点:人工智能能够超过人类智能。

人工智能の第一章

第一章绪论 人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。 本章首先介绍人工智能的诞生、定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域。 1.1 人工智能的诞生与发展 1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。 20世纪70～80年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展 1.2 人工智能的定义 ?定义1 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的机器。 ?定义2 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。 ?定义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，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。 为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。 ?定义4 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。 ?定义5 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。 ?定义6 人工智能是用计算模型研究智力行为。 ?定义7 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。 ?定义8 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。 ?定义9 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。 ?定义10 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。 ?定义11 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。 其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。 可以看出, 这些定义虽然都指出了人工智能的一些特征, 但用它们却难以界定一台计算机是否具有智能。因为要界定机器是否具有智能, 必然要涉及到什么是智能的问题,但这却是一个难以准确回答的问题。所以,尽管人们给出了关于人工智能的不少说法, 但都没有完全或严格地用智能的内涵或外延来定义人工智能。 1.2.2 关于如何界定机器智能, 早在人工智能学科还未正式诞生之前的1950年, 计算机科学创始人之一的英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)就提出了现称为“图灵测试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个被测者是人, 哪一个是计算机。如果交谈后测

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

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：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。其近期的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 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 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；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：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，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，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，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？

《人工智能》--课后习题答案讲解学习

《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 Ok S0→???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。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。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络：E-R图（实体-关系图）、语言语义网络等。

人工智能习题&答案-第1章-绪论

第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 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 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？ 控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。 著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展；到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮， 控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 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)。

人工智能课后习题

第一章绪论 1、什么就是人工智能？试从学科与能力两方面加以说明。 答:学科:就是计算机科学中涉及研究、设计与应用智能机器的一个分支,她的近期主要目标在于研究用机器来模仿与执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论与技术。 能力:就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、行为与问题求解等活动。 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,那么她(她)就一定就是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机就是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人就是一个物理符号系统,计算机也就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。认识科学就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、知识推理与知识应用就是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示就是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用就是目的。知识表示就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,包括不确定性推理与非经典推理等,似乎已就是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現与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就是衡量其生命力与检验其生存力的重要标志。 5)机器感知。机器感知就是机器获吹外部信息的基本途径。

人工智能习题作业绪论I习题答案

第1章绪论课后习题及其答案 1、选择题： 1.以下哪两种对人工智能的定义中涉及拟人思维 （ BD ） A 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。 B 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试 C 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。 D 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。 2.下列选项从学科的角度来说明什么是人工智能是 （ C ） A人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算 B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。C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力功能，并开发相关理论和技术。 D人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支 3.对于人工智能的发展来说，20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件最重要的事： （ AB ） A数理逻辑 B关于计算的新思想。

C数理逻辑 D存储程序控制 4.被称为人工智能之父的 （ C ） A图灵 B丘奇 C香农 D赫伯特?西蒙 5.属于图灵提出或参与的成果有 （ BCD ） A把数理关系理论简化为类理论 B逻辑机 C关于计算本质的思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系。D不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。 6.在人工智能发展过程中具有重要意义的（）的提出和兴起,使人工智能发展成为一门具有比较坚实理论基础和广泛应用领域的学科。他是信息科学与生命科学相互交叉、相互渗透和相促进的产物,是生物信息学的主要研究内容之一。 ( A ) A计算智能 B专家系统 C智能控制 D模糊计算 7.除了以神经网络为基础的神经计算外，计算智能还包括模糊计算、模糊集理论、

人工智能第一章

第一章 绪论
主要内容：
□ □ □ □ 人工智能的定义和发展□ 人类智能和人工智能 人工智能的主要学派 人工智能的研究与应用领域
人工智能定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）学 科从1956年正式提出，目前已取得长足的发 展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。 总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台 机器能够象人一样思考。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须 知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。 什么样的机器才是智慧的呢？它们能不能模仿 人类大脑的功能呢？
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当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模 拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学 家为这个目标努力着。 现在全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研 究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这 样一门课程。 在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得 十分聪明了。
“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国 际象棋电脑。是一台超级并行处理计算机，计 算能力惊人，平均每秒可计算棋局变化2OO万步。 1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue） 计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫 （Kasparov)
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图灵测试（Turning Test）
1950年10月，图灵的一篇划时代论文《计算机与智能》 发表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》。 在“第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可 以作为“第五代电脑”和“第六代电脑”的宣言书。 图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人 们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是： 与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。 更有趣的是，图灵还设计了一个“图灵测试”，试图通 过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
图灵测试
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备 智能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个 是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答 者是人还是机器。
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人工智能第一章总结

人工智能：Artificial Intelligence，简称AI，主要研究如何使用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能化机器模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器的智能行为。 人工智能的研究目标及其意义：1目标：远期目标是要制造智能机器，即探索智能的基本机理，研究使用各种机器，各种方法模拟人的思维过程或智能行为，最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统；近期目标是实现机器智能，即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能，在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。2意义：普遍的计算机智能低下，无法满足社会需求；研究AI是当前信息化社会的迫切需求；智能化是自动化发展的必然趋势；研究AI，对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。 人工智能的科学范畴：当前的人工智能既属于计算机技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学等，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 人工智能的划分：1传统划分方法：符号主义学派、链接主义学派、行为主义学派2现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派 人工智能的研究途径与方法：1心里模拟，符号推演2生理模拟，神经计算3行为模拟，控制进化4群体模拟，仿生计算5博采广鉴，自然计算6原理分析，数学建模 人工智能的研究领域：1博弈2自动定理证明3专家系统4模式识别5机器学习6计算智能7自然语言处理8分布式人工智能9机器人 人工智能的基本技术：1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。符号智能的表示是知识的表示，运算是基于知识表示的推理或符号操作，采用搜索方法进行问题求解，一般在问题空间上进行，计算智能的表示是对象表示，运算时给予对象的表示的操作或计算，采用搜索方法进行问题求解，一般是在解空间上进行。 人工智能的基本内容：1从人工智能的定义出发包括（感知与交流的模拟，记忆，联想，计算，思维的模拟，输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括（知识的获取，知识的处理以及知识的运用） 人工智能诞生1956年夏，达特莫斯大学的研究会，麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。发展：推理期，知识期，学习期 ＡＩ的现状与发展趋势：１多种途径齐头并进，多种方法协作互补２新思想、新技术不断涌现，新领域新方向不断开拓3理论研究更加深入，应用研究愈加广泛4研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。以上展现了AI繁荣景象和光明前景，虽有困难，问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。

人工智能论文

人工智能论文 摘要: 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。 关键词: 人工智能计算机神经网络 0.引言 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。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。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。 1.人工智能是什么？ 1.1.人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。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与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 1.2. 人工智能的运用范畴 人工智能可以运用到自然语言的处理，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，人工生命，复制系统、遗传算法人类思维方式等多个领域。 1.3. 简单来说，现阶段的人工智能便是人类采用各种技术手段，将机器智能化，

人工智能引言

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来 1006010101 计算机1班董楠楠 【摘要】 人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。 【关键词】 人工智能、应用、发展 【引言】 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 【正文】 1.人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段 : 20世纪 50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在 1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题 s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段 : 60年代末到 70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议 ( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即 IJCAI)。 第三阶段 : 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在 1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段 : 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段 : 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于 Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 2.1 人机大战 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 2001年，一家德国公司开发的国际象棋软件“更弗里茨”击败了卡斯帕罗夫、阿南德以及除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手；2002年10月，“更弗里茨”与克拉姆尼克在巴林进行“人机大战”，思考速度为每秒600万步，双方以4比4战平；2003年1至2月由两位以色列电脑专家研究出的“更年少者”与卡斯帕罗夫举行人机大战，双方3比3战平。而中国也有中国象棋大师对阵超级电脑“浪潮天梭”的“人机大战”，最终大师输了。 今天一台装载有磁盘程序的个人电脑可以击败99.999%人类棋手。对于人类来说，值得安慰的是剩下的0.001%最高级别的人类棋手，对于完全被电脑占优势的国际象棋领域依然代表了一种不道逾越的障碍。运行在高速机器上最强大的

人工智能[第一章绪论]山东大学期末考试知识点复习

第一章绪论 1.人工智能的诞生及发展 人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。 1 956年夏季，美国一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者们，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真、热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。 自从人工智能学科诞生到现在已有50多年的历史，50多年来人工智能的发展经历了不少的曲折。 20世纪50年代，以游戏、博弈为对象开始了人工智能的研究工作，其间以电子线路模拟神经元及人脑的研究均告失败。 20世纪60年代前期，人工智能以研究搜索方法和一般问题的求解为主。1 960年，美国的麦卡锡(John McCarthy)发明了人工智能程序设计语言(LISt Processing Language，LISP)，它是一种函数式语言(Functional Language)，适合对符号进行处理，其处理的唯一对象就是符号表达式。1963年A．Newell 发表了问题求解程序，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把问题的领域知识与求解方法分离开来。20世纪60年代后期，在机器定理证明方面取得了重大进展，并在规划问题方面开展了相应的研究。1 965年R0binson提出了归结原理，实现了自动定理证明的重大突破。1 968年，Quillian在研究人类联想记忆时，认为记忆是由概念间的联系实现的，提出了知识表示的语义网络模型。 20世纪70年代，人工智能的研究在世界许多国家相继展开，研究成果大量涌现。1972年法国马赛大学的Alain Co1merauer及其研究小组提出并实现了一

人工智能本科习题

人工智能本科习题 第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 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？ 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 1-6. 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？ 第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 2-2 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? 2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R、L 或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。 图2.28 2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。 2-6 把下列句子变换成子句形式： (1) ( x)｛P(x)→P(x)｝

(2) x y(On(x,y)→Above(x,y)) (3) x y z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z)) (4) ～｛( x)｛P(x)→｛（y）［p(y)→p(f(x,y))］∧( y)［Q(x,y)→P(y)］｝｝｝ 2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。) 2-8 把下列语句表示成语义网络描述： (1) All man are mortal. (2) Every cloud has a silver lining. (3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan. 2-9 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。 2-10 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。 第三章搜索推理技术 3-1 什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。 3-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。 3-4 如何通过消解反演求取问题的答案? 3-5 什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系? 3-6 用宽度优先搜索求图3.33所示迷宫的出路。 图3.33 迷宫一例 3-7 用有界深度优先搜索方法求解图3.34所示八数码难题。 2 8

智慧树知到人工智能基础章节测试答案

智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案 第一章 1、第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。 A. AlphaGo B. AlphaGood C. AlphaFun D. Alpha 答案: AlphaGo 2、无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（） A. AlphaGo Fan B. AlphaGo Lee C. AlphaGo Master D. AlphaGo Zero 答案: AlphaGo Zero 3、世界上第一次正式的AI 会议于（）年召开，John McCarthy 正式提出“ Artificial Intelligence ”这一术语 A. 1954 B. 1955 C. 1956 D. 1957 答案: 1956 4、以下哪些不是人工智能概念的正确表述（） A. 人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事

B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序 C. 人工智能是通过机器或软件展现的智能 D. 人工智能将其定义为人类智能体的研究 答案: 人工智能将其定义为人类智能体的研究 5、下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。 A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 答案: 自动化 6、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的 一门新的技术科学。 A. 智能 B. 行为 C. 语言 D. 计算能力 答案: 智能 7、图灵测试的含义是（） A. 图灵测试是测试人在与被测试者（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。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个 是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 B. 所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态，还有