人工智能論述題.doc

精品文檔1.論述題：根據(jù)你對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)和了解談?wù)勅斯ぶ悄芏加心男┲饕芯款I(lǐng)域你認(rèn)為在哪些領(lǐng)域還可以進(jìn)一步應(yīng)用人工智能如何運(yùn)用？答：人工智能主要研究領(lǐng)域：博弈，自動(dòng)定理證明，專(zhuān)家系統(tǒng)，模式識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算智能，自然語(yǔ)言處理，分布式人工智能，機(jī)器人。在專(zhuān)家系統(tǒng)領(lǐng)域可以進(jìn)一步應(yīng)用人工智能，因?yàn)樵趯?zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，只是獲取是后續(xù)工作的基礎(chǔ)，在知識(shí)獲取的過(guò)程中可以采用自動(dòng)知識(shí)獲取的方法，在此獲取知識(shí)的過(guò)程中充分利用人工智能學(xué)科中相關(guān)知識(shí)以最高的效率來(lái)獲取，要得到的內(nèi)容。以及在專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)獲取的4個(gè)任務(wù)中（知識(shí)抽取、知識(shí)轉(zhuǎn)換、知識(shí)輸入、知識(shí)檢測(cè)）也可以進(jìn)一步應(yīng)用人工智能。引入新興的軟件開(kāi)發(fā)思想，如面向?qū)ο罄碚摗⒅悄蹵gent、構(gòu)件化編程思想等，使得專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)更加容易，代碼的重用性進(jìn)一步提高。2.從微觀(guān)宏觀(guān)的角度認(rèn)識(shí)人工智能：微觀(guān)上，考慮的是智能產(chǎn)生的根源或機(jī)理。人的智能產(chǎn)生于大腦中不同部位的神經(jīng)元分工、協(xié)作，產(chǎn)生或傳遞各種信號(hào)，并產(chǎn)生相應(yīng)的輸出結(jié)果，支配人的具體行為。/宏觀(guān)上，從智能產(chǎn)生的認(rèn)知過(guò)程來(lái)理解，人腦的智能都是某種心理活動(dòng)或思維過(guò)程的結(jié)果；也可以從智能的外在表現(xiàn)來(lái)理解，智能是人類(lèi)和一些動(dòng)物特有的在解決具體問(wèn)題所表現(xiàn)出的智力或行為能力。人工智能的基本內(nèi)容即知識(shí)的獲取、知識(shí)的處理以及知識(shí)的運(yùn)用。人工智能的研究途徑和方法：傳統(tǒng)劃分法：（1.符號(hào)主義學(xué)派、2.鏈接主義學(xué)派、3.行為主義學(xué)派。）現(xiàn)代劃分法：（1.符號(hào)智能流派2.計(jì)算智能流派3.群體智能流派）3.啟發(fā)性知識(shí)就是與被求解問(wèn)題自身特性相關(guān)的知識(shí)，包括被求解問(wèn)題的解的特性、解的分布規(guī)律和在實(shí)際當(dāng)中求解此類(lèi)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)技巧等。/啟發(fā)式函數(shù)的設(shè)計(jì)：?jiǎn)l(fā)式搜索的關(guān)鍵就是設(shè)計(jì)啟發(fā)函數(shù)，通常，啟發(fā)函數(shù)用來(lái)估計(jì)搜索樹(shù)中節(jié)點(diǎn)x與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)接近程度，記為h(x)。在實(shí)際設(shè)計(jì)過(guò)程中，啟發(fā)函數(shù)可以是：1.一個(gè)節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的某種距離或差異的量度。2.一個(gè)節(jié)點(diǎn)處在最佳路徑的概率。3.根據(jù)主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)給節(jié)點(diǎn)打分等。4.機(jī)器推理概述：推理是人腦的基本功能和重要功能，幾乎所有的人工智能領(lǐng)域都與推理有關(guān)。因此，要實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須將推理的功能測(cè)試的功能賦予機(jī)器，實(shí)現(xiàn)機(jī)器推理。機(jī)器推理也稱(chēng)為計(jì)算機(jī)推理或自動(dòng)推理。/自然演繹方法模擬人思維的過(guò)程，從一組已知為真的事實(shí)出發(fā)，直接運(yùn)用經(jīng)典邏輯的推理規(guī)則推出結(jié)論。歸結(jié)演繹推理就是使用歸結(jié)原理進(jìn)行自動(dòng)定理證明。5.根據(jù)不確定性產(chǎn)生的原因及表現(xiàn)形式，可以將不確定性大致分為以下四個(gè)類(lèi)型。1.隨機(jī)不確定性，是基于概率的一種衡量，即已知一個(gè)時(shí)間有多個(gè)可能的結(jié)果。2.模糊不確定性3.不完全性，就是指人們對(duì)某事物了解還不完全，或者認(rèn)識(shí)不夠完整、不充分。4.不一致性，就是在推理過(guò)程中隨著時(shí)間或空間的推移，得到了前后不相容的結(jié)論。6.機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)現(xiàn)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)提高對(duì)某任務(wù)處理性能的行為的計(jì)算機(jī)程序。/機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的要素：學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)、性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及使性能不斷完善的學(xué)習(xí)機(jī)制或算法。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)：1.環(huán)境：提供外界信息，類(lèi)似于教師的角色。2.學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)：處理環(huán)境提供的信息并接收?qǐng)?zhí)行環(huán)節(jié)的反饋信息，以便得到并改善知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，直到滿(mǎn)足性能標(biāo)準(zhǔn)，相當(dāng)于各種學(xué)習(xí)算法。3.知識(shí)庫(kù)：即學(xué)習(xí)到的知識(shí)，通常是要學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)的逼近，以某種知識(shí)表示形式存儲(chǔ)，以便擴(kuò)充和改善。4.執(zhí)行環(huán)節(jié)：利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)完成某種任務(wù)，目的是測(cè)試所學(xué)習(xí)到的知識(shí)的性能，并把執(zhí)行中的某種情況回送給學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)（進(jìn)行評(píng)價(jià)），進(jìn)一步可以運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。7.專(zhuān)家系統(tǒng)的四個(gè)特征：1.應(yīng)用于某專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域。專(zhuān)家系統(tǒng)是針對(duì)某一特定領(lǐng)域的具體問(wèn)題進(jìn)行處理的智能程序系統(tǒng)，求解的問(wèn)題也僅僅局限于一個(gè)較窄的范圍，而不是通用問(wèn)題求解程序。2.擁有專(zhuān)家級(jí)知識(shí)。專(zhuān)家系統(tǒng)擁有的知識(shí)豐富、質(zhì)量越高，解決問(wèn)題的能力就越強(qiáng)。3.能模擬人類(lèi)專(zhuān)家思維和決策過(guò)程。除了擁有專(zhuān)家級(jí)知識(shí)之外，為求解領(lǐng)域內(nèi)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，專(zhuān)家系統(tǒng)還必須能模擬人類(lèi)專(zhuān)家在解決問(wèn)題時(shí)的思維方式和決策過(guò)程，能夠依據(jù)用戶(hù)提供的已知事實(shí)，進(jìn)行有效的推理。4.達(dá)到專(zhuān)家級(jí)水平。專(zhuān)家系統(tǒng)擁有大量高質(zhì)量的專(zhuān)家知識(shí)，可使問(wèn)題求解達(dá)到較高的水平，即專(zhuān)家水平。/優(yōu)點(diǎn)、特點(diǎn)：專(zhuān)家系統(tǒng)主要依靠知識(shí)和推理來(lái)解決那些不確定性的、非結(jié)構(gòu)化的、沒(méi)有算法解或雖有算法解但在現(xiàn)有的機(jī)器上無(wú)法實(shí)施的困難問(wèn)題；在專(zhuān)家系統(tǒng)中，強(qiáng)調(diào)知識(shí)與推理的分離，因而系統(tǒng)具有很好的靈活性和可擴(kuò)充性；現(xiàn)代專(zhuān)家系統(tǒng)還具有“自學(xué)習(xí)”能力，即不斷對(duì)自己的知識(shí)進(jìn)行擴(kuò)充、完善和提煉，這一點(diǎn)是傳統(tǒng)系統(tǒng)無(wú)法比擬的；另外專(zhuān)家系統(tǒng)不會(huì)像人那樣容易疲勞、遺忘，易受環(huán)境、情緒等的影響，它可以始終如一地以專(zhuān)家級(jí)的高水平求解問(wèn)題。8.知識(shí)獲?。壕褪前讶祟?lèi)領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)以及領(lǐng)域理論知識(shí)經(jīng)過(guò)識(shí)別,理解，篩選，歸納等抽取出來(lái)，建立知識(shí)庫(kù)。/知識(shí)獲取的方式：按照知識(shí)獲取的自動(dòng)化程度，大致可以分為人工知識(shí)獲取，半自動(dòng)知識(shí)獲取和自動(dòng)知識(shí)獲取三種方式。人工知識(shí)獲取途徑中，主要是通過(guò)只是工程師或計(jì)算機(jī)人員和領(lǐng)域?qū)＜医涣鱽?lái)獲取知識(shí)。半自動(dòng)知識(shí)獲取途徑中，通過(guò)只是工程師和領(lǐng)域?qū)＜业慕涣鳙@取知識(shí)，知識(shí)工程師按照專(zhuān)門(mén)的知識(shí)獲取系統(tǒng)通過(guò)交互方式輸入規(guī)則的前提條件，結(jié)論及規(guī)則強(qiáng)度，系統(tǒng)能自動(dòng)將其翻譯為對(duì)應(yīng)的只是表達(dá)形式，并能給出自然語(yǔ)言的描述形式，供知識(shí)工程師或領(lǐng)域?qū)＜覚z驗(yàn)知識(shí)的正確性，同時(shí)，知識(shí)獲取系統(tǒng)還能自動(dòng)檢驗(yàn)新規(guī)則與原有知識(shí)是否一致，對(duì)不一致的知識(shí)及時(shí)報(bào)告，便于領(lǐng)域?qū)＜液椭R(shí)工程師及時(shí)修正。自動(dòng)知識(shí)獲取途徑是指系統(tǒng)時(shí)自身具有知識(shí)獲取能力，能夠在系統(tǒng)自身的運(yùn)行實(shí)踐中總結(jié)，歸納出新的知識(shí)，并能發(fā)現(xiàn)只是中可能存在的錯(cuò)誤，不斷自我完善，建立起性能優(yōu)良，知識(shí)完善的知識(shí)庫(kù)。/知識(shí)獲取的任務(wù)主要是抽取知識(shí)，知識(shí)的轉(zhuǎn)換，知識(shí)的輸入和知識(shí)的檢測(cè)四部分。抽取知識(shí)。主要是指把領(lǐng)域?qū)＜一蛳嚓P(guān)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)文獻(xiàn)中的知識(shí)進(jìn)行挑選，從而得到所需要的知識(shí)。另外，還需要系統(tǒng)具有自動(dòng)從實(shí)踐中學(xué)習(xí)，總結(jié)出新知識(shí)的能力。知識(shí)的轉(zhuǎn)換。就是把一種知識(shí)表達(dá)形式轉(zhuǎn)換為另一種知識(shí)表現(xiàn)形式。知識(shí)的輸入。把適當(dāng)模式表示的知識(shí)經(jīng)編輯，編譯送入知識(shí)庫(kù)。知識(shí)的檢測(cè)。在建立知識(shí)庫(kù)任何環(huán)節(jié)的失誤都會(huì)造成知識(shí)的錯(cuò)誤，因此必須對(duì)知識(shí)進(jìn)行檢測(cè)。知識(shí)的檢測(cè)包括邏輯等價(jià)式的檢測(cè)，冗余的檢測(cè)，矛盾規(guī)則及矛盾規(guī)則鏈的檢測(cè)，從屬規(guī)則的檢測(cè)以及環(huán)路檢測(cè)等，通過(guò)這些檢測(cè)來(lái)保證知識(shí)的一致性，完整性和正確性1、人工智能定義 答：從能力的角度看，人工智能是指用人工的方法在機(jī)器(計(jì)算機(jī)；上實(shí)現(xiàn)的智能。從學(xué)科的角度看，人工智能是一門(mén)研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的學(xué)科。2、人工智能的目標(biāo) 答:遠(yuǎn)期目標(biāo)：揭示人類(lèi)智能的根本機(jī)理，用智能機(jī)器去模擬、擴(kuò)展和延伸人類(lèi)智能。近期目標(biāo)：研究如何使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明，即使她能夠運(yùn)用知識(shí)去處理問(wèn)題，能夠模擬人類(lèi)的智能行為。3、人工智能的三大學(xué)派 答：人工智能發(fā)展中的3個(gè)主要學(xué)派：符號(hào)主義、連接主義、行為主義。符號(hào)主義認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯；人的認(rèn)知基元是符號(hào)，認(rèn)知過(guò)程即符號(hào)操作過(guò)程。連接主義認(rèn)為源于仿生學(xué)；人的思維基元是神經(jīng)元，不是符號(hào)處理過(guò)程。行為主義認(rèn)為源于控制論。智能取決于感知和行動(dòng)，提出智能行為的“感知?jiǎng)幼鳌蹦Ｊ?、什么是知識(shí)？有哪幾種主要的知識(shí)分類(lèi)方法 答：知識(shí)是人們?cè)诟脑炜陀^(guān)世界的實(shí)踐中積累起來(lái)的認(rèn)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。1、按知識(shí)的性質(zhì)：概念、命題、公理、定理、規(guī)則、方法2、按知識(shí)的適應(yīng)范圍：常識(shí)性知識(shí)、領(lǐng)域性知識(shí)3、按知識(shí)的作用效果：事實(shí)性知識(shí)、過(guò)程性知識(shí)、控制性知識(shí)4、按知識(shí)的層次：表層知識(shí)、深層知識(shí)5按知識(shí)的等級(jí)：零級(jí)知識(shí)、一級(jí)知識(shí)、二級(jí)知識(shí)6按知識(shí)的結(jié)構(gòu)及表現(xiàn)形式：邏輯性知識(shí)、形象性知識(shí)5、知識(shí)表示及其要求答：知識(shí)表示就是對(duì)知識(shí)的描述，即用一些約定的符號(hào)把知識(shí)編碼成一組可以被計(jì)算機(jī)接收并便于系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。要求：1；表示能力2；可利用性3；可組織性與可維護(hù)性4；可實(shí)現(xiàn)性5；自然性與可理解性。6、產(chǎn)生式的基本形式是什么？它與謂詞邏輯中的蘊(yùn)涵式有什么相同和不同處?答：P-QIFPTHENQ。蘊(yùn)涵式僅是產(chǎn)生式的一種特殊情況。1；蘊(yùn)涵式智能表示確定性知識(shí)，其真值只能取真或假。而產(chǎn)生式不僅可以表示確定性知識(shí)，也可以表示不確定性知識(shí)。2；在產(chǎn)生式表示法中，決定一個(gè)產(chǎn)生式是否可用，是通過(guò)檢查已知事實(shí)是否與前提中所規(guī)定的條件匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)的，并且匹配可以是精確度的，也可以是不精確的。而謂詞邏輯中的蘊(yùn)涵式，其匹配規(guī)則要求一定是精確的。7、何為產(chǎn)生式系統(tǒng)，它由哪幾部分構(gòu)成？ 答：通常把產(chǎn)生式知識(shí)表示方法構(gòu)造的智能系統(tǒng)稱(chēng)為產(chǎn)生式系統(tǒng)。一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)包括綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)和控制系統(tǒng)這三部分。8、什么是推理？它有那些分類(lèi)方法？答:推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)推出結(jié)論的過(guò)程。主要有演繹推理和歸納推理。9、推理中的控制策略包括哪幾方面的內(nèi)容？主要解決那些問(wèn)題？答：主要包括推理策略和搜索策略。主要解決推理方向、沖突消解等問(wèn)題。10、何為正向推理？何為逆向推理？何為混合理？答：正像推理是一種從一種從已知事實(shí)出發(fā)、正向使用推理規(guī)則的推理方式，也稱(chēng)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)推理或向前鏈推理。逆向推理是一種以某個(gè)假設(shè)目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)的推理方法，也稱(chēng)為目標(biāo)驅(qū)動(dòng)推理或逆向鏈推理。為了更好地發(fā)揮這兩種算法各自的長(zhǎng)處，避免各自的短處，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短，可以將它們結(jié)合起來(lái)使用。這種推理方法稱(chēng)為混合推理。11、什么是謂詞公式的可滿(mǎn)足性？什么是謂詞公式的不可滿(mǎn)足性？答：對(duì)于謂詞公式P，如果至少存在D上的一個(gè)解釋?zhuān)构絇在此解釋下的真值為T(mén)，則稱(chēng)公式P在D上是可滿(mǎn)足的?？蓾M(mǎn)足性又稱(chēng)為相容性。15、什么是搜索?有哪兩大類(lèi)不同的搜索方法?兩者的區(qū)別是什么？答：根據(jù)問(wèn)題的實(shí)際情況，不斷尋找可利用知識(shí)，從而構(gòu)造一條代價(jià)最小的推理路線(xiàn)，使問(wèn)題得以解決的過(guò)程稱(chēng)為搜索。盲目搜索和啟發(fā)式搜索。狀態(tài)空間搜索和與或樹(shù)搜索。狀態(tài)空間法和問(wèn)題規(guī)約法是最基本的兩種求解方法。狀態(tài)空間法和與或樹(shù)表示法則是人工智能中最基本的的兩種問(wèn)題表示方法。16、什么是狀態(tài)空間？用狀態(tài)空間表示問(wèn)題時(shí)，什么是問(wèn)題的解？什么是最優(yōu)解？最優(yōu)解唯一嗎？答：狀態(tài)空間法的基本思想是用狀態(tài)和操作來(lái)表示和求解問(wèn)題的。由初始狀態(tài)到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)所用的運(yùn)算符序列就是該問(wèn)題的一個(gè)解。18、在狀態(tài)空間一般搜索過(guò)程中，Open表與Closed表的作用與區(qū)別是什么？答：1；存放結(jié)點(diǎn)不同。Open表存放未擴(kuò)展的結(jié)點(diǎn)，Closed表存放已經(jīng)擴(kuò)展過(guò)的借點(diǎn)。2；Open Open表為空時(shí)，算法停止。表里結(jié)點(diǎn)的順序?qū)λ惴ㄐ视杏绊?20、什么是不確定性推理?為什么要采用不確定性推理?答：不確定性推理實(shí)際上是一種從不確定的初始證據(jù)出發(fā)。通過(guò)運(yùn)用不確定性知識(shí)，最終推出具有一定程度的不確定性但卻又是合理或基本合理的結(jié)論的思維過(guò)程。1；所需知識(shí)不完備、不精確2；所需知識(shí)描述模糊3；多種原因?qū)е峦唤Y(jié)論4；解決方案不唯一。21、不確定性推理需要解決的基本問(wèn)題有哪些？ 答:1；定性的表示(知識(shí)的不確定性和證據(jù)的不確定性；2；不確定性的匹配3；組合證據(jù)不確定性的計(jì)算4；不確定性的更新5；不確定性結(jié)論的合成。22、統(tǒng)的基本模型 答1；環(huán)境與學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)2)知識(shí)庫(kù)3；執(zhí)行環(huán)節(jié)(復(fù)雜度、反饋、透明性；。23、專(zhuān)家系統(tǒng)的概念和基本結(jié)構(gòu)。答:主要特點(diǎn)：靈活性、啟發(fā)性、透明性。1；知識(shí)庫(kù)2；數(shù)據(jù)庫(kù)3；推理機(jī)4；解釋模塊5；知識(shí)獲取模塊6)人機(jī)接口。1.什么是人類(lèi)智能？它有哪些特征或特點(diǎn)？定義：人類(lèi)所具有的智力和行為能力。特點(diǎn)：主要體現(xiàn)為感知能力、記憶與思維能力、歸納與演繹能力、學(xué)習(xí)能力以及行為能力。2.人工智能是何時(shí)、何地、怎樣誕生的？解：人工智能于1956年夏季在美國(guó)Dartmouth大學(xué)誕生。此時(shí)此地舉辦的關(guān)于用機(jī)器模擬人類(lèi)智能問(wèn)題的研討會(huì)，第一次使用“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。3.什么是人工智能？它的研究目標(biāo)是？定義：用機(jī)器模擬人類(lèi)智能。研究目標(biāo)：用計(jì)算機(jī)模仿人腦思維活動(dòng)，解決復(fù)雜問(wèn)題；從實(shí)用的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以知識(shí)為對(duì)象，研究知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示方法和知識(shí)的使用。4.人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了哪幾個(gè)階段？解：第一階段：孕育期（1956年以前）；第二階段：人工智能基礎(chǔ)技術(shù)的研究和形成（19561970年）；第三階段：發(fā)展和實(shí)用化階段（19711980年）；第四階段：知識(shí)工程和專(zhuān)家系統(tǒng)（1980年至今）。5.人工智能研究的基本內(nèi)容有哪些？解：知識(shí)的獲取、表示和使用。7.人工智能有哪幾個(gè)主要學(xué)派？各自的特點(diǎn)是什么？主要學(xué)派：符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義。特點(diǎn)：符號(hào)主義認(rèn)為人類(lèi)智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)識(shí)過(guò)程就是符號(hào)表示下的符號(hào)計(jì)算，從而思維就是符號(hào)計(jì)算；聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人類(lèi)智能的基本單元是神經(jīng)元，認(rèn)識(shí)過(guò)程是由神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞，這種傳遞是并行分布進(jìn)行的。8.人工智能的近期發(fā)展趨勢(shì)有哪些？解：專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能檢索。9.什么是以符號(hào)處理為核心的方法？它有什么特征？解：通過(guò)符號(hào)處理來(lái)模擬人類(lèi)求解問(wèn)題的心理過(guò)程。特征：基于數(shù)學(xué)邏輯對(duì)知識(shí)進(jìn)行表示和推理。11.什么是以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法？它有什么特征？解：用硬件模擬人類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能在機(jī)器上的模擬。特征：研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。12.人工智能的近遠(yuǎn)期目標(biāo)：現(xiàn)階段人工智能的研究目標(biāo)是，研究機(jī)器智能，即研究如何使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)具備更好的智能，在一定領(lǐng)域或一定程度上去完成需要人的復(fù)雜腦力勞動(dòng)才能完成的工作，人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)是智能機(jī)器，即探索智能的基本機(jī)理，研究如何使用各種機(jī)器，各種方法模擬人的思維過(guò)程或智能行為，最終制造出和人有相似智力水平和行為能力的綜合智能系統(tǒng)。1什么是人工智能？試從學(xué)科和能力兩方面加以論述。人工智能又稱(chēng)機(jī)器智能。主要研究用人工的方法和技術(shù)開(kāi)發(fā)智能機(jī)器或智能系統(tǒng)。以模仿，延伸和擴(kuò)展人的智能，生物質(zhì)能，自然智能實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能行為。能力：用機(jī)器模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能。學(xué)科：人工智能是一門(mén)結(jié)合性極強(qiáng)的交叉性學(xué)科。當(dāng)前的人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的前沿。也是信息處理和自動(dòng)化技術(shù)的前沿領(lǐng)域。2為什么使用歸結(jié)原理進(jìn)行定理證明時(shí)要使用歸結(jié)策略。在歸結(jié)原理進(jìn)行定理證明時(shí)要用到歸結(jié)策略，主要是因?yàn)闅w結(jié)策略是一種線(xiàn)性策略，將上一步終得結(jié)論運(yùn)用到下一步的證明中，使得歸結(jié)證明更加方便簡(jiǎn)單。3什么是啟發(fā)函數(shù)什么是啟發(fā)式搜索？啟發(fā)式搜索過(guò)程：是一啟發(fā)知識(shí)為導(dǎo)航指導(dǎo)搜索朝著最有希望解的方向前進(jìn)，獲得較高的搜索效率和近似最優(yōu)解。啟發(fā)函數(shù)：要實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式搜索需要把啟發(fā)知識(shí)形式化。即一定的形式表示出來(lái)，并用函數(shù)計(jì)算來(lái)評(píng)價(jià)每種選擇的價(jià)值大小，用以指導(dǎo)搜索過(guò)程這樣的函數(shù)稱(chēng)為啟發(fā)函數(shù)。4什么是不確定性推理，不確定性推理中需要解決的問(wèn)題有哪些？一不確定性推理是建立在非經(jīng)典邏輯的基礎(chǔ)之上從不確定性的事實(shí)出發(fā)運(yùn)用不確定性的知識(shí)推理出一定程度的不確定的近乎合理的。二不確定性推理要解決的問(wèn)題不確定性的表示和肚量不確定性的匹配算法不確定性的計(jì)算和傳播。5根據(jù)你的理解給出機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其各部分的主要作用。學(xué)習(xí)環(huán)境：提供外界信息類(lèi)似教師的角色。學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)：處理環(huán)境提供的信息并接收?qǐng)?zhí)行環(huán)節(jié)的反饋信息。知識(shí)庫(kù)：即學(xué)習(xí)的知識(shí)通常學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)得的逼近。執(zhí)行環(huán)節(jié)：利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)來(lái)完成某種任務(wù)檢測(cè)所學(xué)到的知識(shí)性能并把執(zhí)行中某種情況送給學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)。6知識(shí)獲取是專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中一切后續(xù)工作的基礎(chǔ)，談?wù)勚R(shí)獲取的任務(wù)和知識(shí)獲取的方法。知識(shí)獲取的任務(wù)知識(shí)抽取從專(zhuān)家系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域抽取相關(guān)的知識(shí)，知識(shí)轉(zhuǎn)化從一種形式轉(zhuǎn)化為另一種形式，知識(shí)輸入，將專(zhuān)家系統(tǒng)中的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行輸入，知識(shí)檢測(cè)對(duì)獲取系統(tǒng)中的知識(shí)進(jìn)行檢測(cè)，知識(shí)獲取的方法：人工知識(shí)獲取，半自動(dòng)知識(shí)獲取，自動(dòng)知識(shí)獲取。2. 證據(jù)傳遞的不確定性指什么? 答:在推理過(guò)程中常常有這種情況:一條規(guī)則的結(jié)論又是另一條規(guī)則的前提.這樣.不確定的初始證據(jù)就會(huì)沿著這條推理鏈向下傳遞.其不確定性在傳遞的過(guò)程中會(huì)伴隨著規(guī)則的不確定性不斷地放大或縮小。3.什么是知識(shí)?知識(shí)有什么特性?什么是知識(shí)表示? 答:有格式的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理、解樣過(guò)程會(huì)形成信息.而把有關(guān)的信息關(guān)聯(lián)到一起，經(jīng)過(guò)處理過(guò)程就形成了知識(shí)。知識(shí)的特性有:相對(duì)正確性，不確定性，可表示性和可利用性.知識(shí)表示是研究用機(jī)器表示知識(shí)的可行性、有效性的一般方法，是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與控制結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一體.既考慮知識(shí)的存儲(chǔ)又考慮知識(shí)的使用。7.什么是搜索?有哪兩大類(lèi)不同的搜索方法?答:搜索是一種求解問(wèn)題的方法.是尋找從問(wèn)題初始事實(shí)最終答案的推理路線(xiàn)的一種過(guò)程。在利用這種方法求解問(wèn)題，要按照一定的策略.從知識(shí)庫(kù)中尋找可利用的知識(shí).從而構(gòu)造一條使問(wèn)題獲得解決的推理路線(xiàn).有兩大類(lèi)搜索方法.即盲目搜索和啟發(fā)式搜索.8.什么是盲目搜索?主要有幾種盲目搜索策略? 答:盲目搜索又稱(chēng)無(wú)信息搜索，即在搜索過(guò)程中，只按預(yù)先規(guī)定的搜索控制策略進(jìn)行搜索，而沒(méi)有任何中間信息來(lái)改變這些控制策略. 主要的盲目搜索策略