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人工智能复习总结讲解-共30页

第1章概述

1、重点掌握人工智能的几种定义。

2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。

3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。

人工智能的三大学派及其认知观：

(1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。

(2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。

(3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。

第2章确定性知识系统

?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决

问题；

?重点掌握归结演绎推理方法

谓词逻辑法

一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。

用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下：

（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。

（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。

（3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识：

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

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。

解：（1）人人爱劳动。

定义谓词如下：

Man(x):x是人。

Love(x,y):x爱y。

（?x)(Man(x)→Love(x,劳动））

解：（1）人人爱劳动。

定义谓词如下：

Man(x):x是人。

Love(x,y):x爱y。

（?x)(Man(x)→Love(x,劳动））

（2）自然数都是大于等于零的整数。

定义谓词如下：

N(x):x是自然数。

I(x):x是整数。

GZ(x):x大于等于零。

（?x)(N(x)→(GZ(x）∧I(x))）

(3) 西安市的夏天既干燥又炎热。

定义谓词：

SUMMER(x):x处于夏天。

DRY(x):x很干燥。

HOT(x):x很炎热。

SUMMER(Xi’an)→DRY(Xi’an)∧HOT(Xi’an)

（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。

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。

定义谓词及个体：

设TIME(x):x是下午。

PLAY(x,y):x去打y，

Liming表示李明，

Basketball表示足球，则:

（?x）TIME(x)→PLAY(Liming,Basketball)

产生式系统

?产生式系统的组成

?产生式系统由3个部分组成，即全局数据库、规则库和控制策略，

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

语义网络是1968年J.R.Quillian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。

语义网络的概念

每个语义基元可表示为三元组：

（结点1，弧，结点2）

?节点代表实体

?弧是有方向和标注的

?方向体现了结点所代表的实体的主次关系

?标注表示它所连接的两个实体之间的语义联系

?连接的两个节点间的某种语义联系或语义关系。

?语义网络表示一元关系、二元关系和多元关系：

?多元关系表示方法：通过增加关系结点、动作结点、事件结点或情况结点等的方法把多元关系转化为多个二元关系。

例1、用一个语义网络表示下列命题。

(1)树和草都是植物；

(2)树和草是有根有叶的；

(3)水草是草，且长在水中；

(4)果树是树，且会结果；

(5)苹果树是果树中的一种，它结苹果。

分析：

问题涉及的对象有：

植物、树、草、水草、果树、苹果树

各对象的属性分别为：

树和草的属性：有根、有叶；

水草的属性：长在水中；

果树的属性：会结果；

苹果树的属性：结苹果。

例2：这只小燕子从春天到秋天占有一个巢。

占有

2.2.4 框架表示

1974年，由Minsky在“A framework for representing knowledge”中提出。

框架是一种描述所论对象属性的数据结构。

所论对象可以是一个事物、一个事件或者一个概念

。一个框架由若干个“槽”组成，每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。

一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性

的一个方面。槽和侧面所具有的属性值分别称为槽值和侧面值。槽值可以是

逻辑型或数字型的，具体的值可以是程序、条件、默认值或是一个子框架。

（1）框架的基本结构

一个框架通常由若干个称为“槽”的结构组成

每一个槽又可以根据实际情况拥有若干个“侧面”

每一个侧面也可以拥有若干个“侧面值”

框架的槽值和侧面值，可以是数字、字符串、布尔值，也可以是一个在满足某个给定条件时需执行的动作或过程，还可以是另外一个框架。

槽或侧面值可附加约束信息。

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）

默认；3年

?例：用框架表示下述报道的地震事件

?【虚拟新华社3月15日电】昨日，在云南玉溪地区发生地震，造成财产损失约10

万元，统计部门如果需要详细的损失数字，可电询62332931。另据专家认为震级不会超过4级，并认为地处无人区，不会造成人员伤亡。

?提示：分析概括用下划线标出的要点，经过概念化形成槽（slot）、侧面（facet）值。

特别要注意，“值”（value）、“默认值”（default）、“如果需要值”（if-needed）、“如果附加值”（if-added）的区别与应用，建议采用格式如下，不用的侧面值可删。

鲁滨逊归结原理

?重点掌握子句集的求解步骤和归结反演过程，掌握归结推理的规则。

归结反演求解过程

1、归结反演

给出一个公式集S和目标公式L，通过反证或反演来求证目标公式L，其证明步骤如下：

(1)否定目标L，得?L；

(2)把?L添加到S中去；

(3)把新产生的集合｛?L，S｝化成子句集；

(4)应用归结原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。

问题归约法

问题归约法的概念

已知问题的描述，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。

该方法也就是从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。这就是问

题归约的实质。

问题归约法的组成部分

（1）一个初始问题描述；

（2）一套把问题变换为子问题的操作符；

（3）一套本原问题描述。

第3章搜索推理技术

?重点掌握各种盲目搜索策略、A算法、A*算法、博弈树的α-β剪枝算法

?和搜索相对应的知识表示法一般有两种：

?状态空间法：（S，F，G）

?与或图表示法：基于一种分解与变换的思想，利用树状结构对复杂问题进行

表示，使复杂问题简单化。

3.2 盲目搜索

盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。宽度优先搜索和深度优先搜索，属于盲目搜索方法。

Open表、closed表

代价树的盲目搜索

宽度优先搜索的推广

用来解决从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。

从起始节点S到任一节点i的路径代价记为g(i)。

从节点i到它的后继节点j的连接弧线代价记为c(i，j)；

则节点j的路径代价为g(j)=g(i)+c(i,j)。

待扩展的节点是路径代价最小的节点。

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。

A算法

A算法：在状态空间搜索中，每一步都利用估价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序。

类型：

全局择优：从Open表的所有节点中选择一个估价函数值最小的进行扩展。

局部择优：仅从刚生成的子节点中选择一个估价函数值最小的进行扩展。

◆A算法存在的问题：

不能保证总是找到问题的最优解。

◆解决办法：对A算法的估价函数增加一些限制条件

应用：A*算法求解8数码问题

3.5 博弈树搜索过程

◆首先假定，有一个评价函数f(n) 可以对所有的棋局进行评估

◆考虑双方对弈若干步之后，从可能的走步中选一步相对好棋的着法来走，即在有限

的搜索深度范围内进行求解。

◆静态估计函数f

一般规定有利于MAX的势态，f(p)取正值

有利于MIN的势态，f(p)取负值

势均力敌的势态，f(p)取0值

若f(p)＝＋∞，则表示MAX赢

若f(p)＝－∞，则表示MIN赢

α-β搜索过程思想

◆极大节点的下界为α

◆极小节点的上界为β

◆剪枝的条件

后辈节点的β值≤祖先节点的α值时，α剪枝

后辈节点的α值≥祖先节点的β值时，β剪枝

◆简记为

极小≤极大，剪枝

极大≥极小，剪枝

◆α、β值的性质

MAX节点的α值永不减少

MIN节点的β值永不增加

第四章计算智能

遗传算法

结构组成、基本原理、算法步骤

第五章不确定性推理

掌握

?可信度推理

?主观Bayes推理

第二章语义练习

请对下列命题分别写出它们的语义网络： (1) 每个学生都有一台计算机。解：

(2) 高老师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。解：

(5) 红队与蓝队进行足球比赛，最后以3：2的比分结束。解：

请把下列命题用一个语义网络表示出来：

(1) 树和草都是植物；解：

(2) 树和草都有叶和根；解：

(3) 水草是草，且生长在水中；解：

(4) 果树是树，且会结果；解：

(5) 梨树是果树中的一种，它会结梨。解：

假设有以下一段天气预报：“北京地区今天白天晴，偏北风3级，最高气温12o，最低气温-2o，降水概率15%。”请用框架表示这一知识。解：

Frame<天气预报>

地域：北京

时段：今天白天

天气：晴

风向：偏北

风力：3级

气温：最高：12度

最低：-2度

降水概率：15%

按“师生框架”、“教师框架”、“学生框架”的形式写出一个框架系统的描述。

解：师生框架

Frame

Name：Unit（Last-name，First-name）

Sex：Area（male，female）

Default：male

Age：Unit（Years）

Telephone：Home Unit（Number）

Mobile Unit（Number）

教师框架

Frame

AKO

Major：Unit（Major-Name）

Lectures：Unit（Course-Name）

Field：Unit（Field-Name）

Project ：Area（National，Provincial，Other）

Default：Provincial

Paper：Area（SCI，EI，Core，General）

Default：Core

学生框架

Frame

AKO< Teachers-Students >

Major：Unit（Major-Name）

Classes：Unit（Classes-Name）

Degree：Area（doctor，mastor, bachelor）

Default：bachelor

一、填空：

1.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的

区别是__真值不唯一_。

2.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为_

重言式_。

3.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释__G都为假_ 。

4.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为__空子句___，则结论成立。

5.若C1= ┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=__┐P

∨P或┐Q∨Q 。

6.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2= ┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）

= _ Q（a）∨R（y）_

7.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU=_{y/x} _。

8.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。。

9.(?x)(?y)(On(x,y) →Above(x,y))化成子句形式为：

┐on(x,y) →Above(x,y) 。

10.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

11.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。

12.假言推理（A→B）∧A? B ，假言三段论（A→B）∧（B→C）?A→C

13.某产生式系统中的一条规则：A（x）→B（x），则前件是A（x），

后件是B（x）。

14.在框架和语义网络两种知识表示方法中，框架适合于表示结构性强的

知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。

二、选择题：

1.在公式中?y?x p(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（）

A. 依赖函数

B. Skolem函数

C. 决定函数

D. 多元函数

2.产生式系统的推理不包括（）

A. 正向推理

B. 逆向推理

C. 双向推理

D. 简单推理

3.下列哪部分不是专家系统的组成部分（）

A. 用户

B. 综合数据库

C. 推理机

D. 知识库

4、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) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’

5. 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（）。

A.无悖性

B.可扩充性

C.继承性

D. 相似性

三、简答题

1.将下列自然语言转化为谓词表示形式：

(1)所有的人都是要呼吸的。

(2)每个学生都要参加考试。

(3)任何整数或是正的或是负的。

解：设M(x)：x是人,H(x)：x要呼吸。

P(x)：x 是学生， Q(x)：x 要参加考试。

J(x)：x 是整数， R(x)：x 是正数，N(x)：x 是负数。则上述三题就记为： (1) V-x(M(x)→H(x)) (2) V-x(P(x)→Q(x)) (3) V-x(I(x)→R(x)∨N(x)))

2.试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授）解：框架名：<大学教师> 类属：<教师>

学历：(学士、硕士、博士)

专业：（计算机、电子、自动化、…..）职称：（助教、讲师、副教授、教授）

3.用谓词逻辑形式化下列描述

“不存在最大的整数” 解：定义谓词G(x)：x 为整数

D(x,y)：x 大于y 形式化为：

()()),()()(y x D y G y x G x →?∧??

或者()()),()()(x y D y G y x G x ∧?→?

4 将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示答：谓词公式表示：

?x(student(x)∧read(x,三国演义)) 语义网络表示如图：

5将下列谓词公式化成子句集

()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,→?∧???

答：()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,~→∧???

()()()))(,,(,)(a f y x R z x ┐Q z P z y x ∨∧???? ()()))(,,(),()(a f y x R z x Q z P z y x ∨∨????

()()))a (f ,y ,b (R )z ,b (Q )z (P ~z y ∨∨?? //消去存在量词 ()()()()))a (f ,y ,b (R )y g ,b (Q )y g (P ~y ∨∨? //消去存在量词

子句集：()(){}))a (f ,y ,b (R )y g ,b (Q )y g (P ~∨∨

6．试用线性消解策略证明：子句集S={ P ∨Q, ﹁P ∨R, ﹁Q ∨R, ﹁R }是可消解的。解：

﹁Q ∨

﹁R

﹁Q

﹁R

P ∨Q,

﹁P ∨R

Q ∨R

NIL

7．设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老李是大李的父亲；（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系？

解:现定义如下谓词

F(x,y)------ x是y的父亲;

G(x,z)------ x是y的祖父;

用谓词逻辑表示已知与求解:

(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)

(2) F(L,D)

(3) F(D,X)

(4) G(u,v),u=?,v=?

其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。

先证存在祖孙关系

①～F(x,y)∨～F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换

②F(L,D) ．．．从(2)变换

③F(D,X) ．．．从(3)变换

④～G(u,v) ．．．结论的否定

⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦□．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得证,说明存在祖孙关系。

为了求解用一个重言式④

④～G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真

⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得结果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

学习心得程宇涵11312016011716物联网在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。下面以问答的形式，记录学习心得。 1.人工智能是什么？在哪里？其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）： 1)在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基B. 图灵 C. 麦卡锡D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence C. Automatic Information B. Artificial Intelligence D. Artificial Information 3.下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) C子句中可以有析取词(∨) 4.下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和（A） A启发式搜索 B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7.下面不属于人工智能研究基本内容的是（ C） A. 机器感知 B. 机器学习 B子句通过合取词连接句子(∧) D子句间是没有析取词的(∨) C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将子句（A）从 S中删去 A. P∨Q∨R C. Q B. ┑Q∨R D.┑R 9.下列不属于框架中设置的常见槽的是（ B ）。 A. ISA槽 B.if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10.常见的语意网络有（ D ）。 A. A-Member-of联系 C. have 联系 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进先出B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 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

人工智能完成总结报告

完成总结报告项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴人工智能研究最新进展综述一、研究领域在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能

够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体分布式人工智能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。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解

人工智能学习心得

人工智能学习心得目录第一篇：人工智能学习心得第二篇：人工智能学习论文第三篇：《人工智能》学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五篇：人工智能学习正文第一篇：人工智能学习心得人工智能学习心得对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。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，人工智能得到了很大发展。日本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

(完整)人工智能复习总结讲解,推荐文档

第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决问题； ?重点掌握归结演绎推理方法谓词逻辑法 ?一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 ?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。（3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： ?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。

人工智能学习心得

人工智能学习心得对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。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

人工智能及其应用总结

人工智能及其应用总结 1、感知能力、 2、记忆与思维能、 3、学习能力、 4、行为能力（表达能力）人工智能的研究内容：知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为人工智能的研究目标：近期目标：使现有的电子数字计算机更聪明、更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。建造智能机器人代替人类的部分智力劳动。远期目标：用自动机模仿人类的思维过程和智能行为。最终目标：机器智能实现生物智能的各项功能。智能行为：感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作行为知识发现的处理过程：数据挖掘、数据选择、知识评价人工智能的主要学派：符号主义、连接主义和行为主义人工智能的研究途径：心理模拟、生理模拟和行为模拟人工智能的应用领域：智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。人工智能的基本技术：表示、运算、搜索归纳技术、联想技术人工智能（机器智能）、学科和能力：（书）所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能，或者说是人们使机器具有类似于人的智能。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。对认知

行为进行研究：心理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，与此相应的是计算机程序、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。人工智能新的研究热点：新的研究热点：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 (超市市场商品数据分析)，人工生命第二章：知识表示方法知识的一般概念：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验知识表示：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。知识表示的要求：表示能力、可利用性、可实现性、可组织性、可维护性、自然性、可理解性状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法问题求解技术：问题的表示和求解的方法二种不确定性：关于证据的不确定性和关于结论的不确定性原子公式：由若干谓词符号和项组成问题的状态空间包含三种说明的集合：初始状态集合S、操作符集合以及目标状态集合“我听音乐或者绘画”的谓词表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子变换成子句形式：(x)｛P(x)→P(x)｝ (ANY x) { P(x)P(x) } (ANY x) {~P(x)

人工智能与机器人制造培训心得

1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能一、人工智能技术前瞻再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。二、智能制造的应用也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但

人工智能重点总结

人工智能重点总结第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派：符号主义/逻辑主义学派--符号智能；连接主义--计算智能；行为主义-低级智能。人工智能的主要研究领域（一）自动推理（二）专家系统（三）机器学习（四）自然语言理解（五）机器人学和智能控制（六）模式识别（七）基于模型的诊断产生式系统是人工智能系统中常用的一种程序结构，是一种知识表示系统。三部分组成：综合数据库:存放问题的状态描述的数据结构,动态变化的。产生式规则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示综合数据库：以状态为节点的有向图。状态描述：3×3矩阵产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>；依次控制系统：选择规则:按左、上、右、下的顺序移动空格。终止条件：匹配成功。产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的，只要求选出一条可用的规则R，至于这条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点是多数情况找不到解 2.试探性控制策略：回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解；和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间空间复杂度高。产生式系统工作方式：正向、反向和双向产生式系统可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用一个由可应用于D的规则所构成的规则序列所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综合数据库的状态描述分解为若干组成部分，产生式规则可以分别用在各组成部分上，并且整个系统的终止条件可以用在各组成部分的终止条件表示出来的产生式系统，称为可分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束（解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n，令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度递减排序。深度最大的节点放在表的前面，

人工智能技术导论(廉师友)考试复习重点总结

第一章人工智能：主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。为什么要研究人工智能：1)普通计算机智能低下，不能满足社会需求。2)研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。3)智能化是自动化发展的必然趋势。4)研究人工智能，对人类自身智能的奥秘也提供有益帮助。远期目标是要制造智能机器。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。近期目标：是实现机器智能。即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。人工智能的研究内容1)搜索与求解2)学习与发现3)知识与推理4)发明与创造5)感知与交流6)记忆与联想7)系统与建造8)应用与工程研究途径与方法：1)心理模拟，符号推演法就是以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现人工智能。2)生理模拟，神经计算就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体，用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。3)行为模拟，控制进化是一种基于感知－行为模型的研究途径和方法，它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。4)群体模拟，仿生计算模拟生物群落的群体智能行为，从而实现人工智能。5)博采广鉴，自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。6)原理分析，数学建模就是通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型。人工智能的基本技术1)表示a符号智能的表示是知识表示b计算智能的表示一般是对象表示2)运算a符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作b计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算3)搜索a符号智能在问题空间内搜索进行问题求解b计算智能在解空间搜索进行求解第三章 1广度优先搜索的特点广度优先中OPEN表是一个队列，CLOSED表是一个顺序表，表中各节点按顺序编号，正被考察的节点在表中编号最大，广度优先策略是完备的广度优先搜索策略与问题无关，具有通用性。缺点搜索效率低。 2. 深度优先搜索的特点OPEN表为一个堆栈。一般不能保证找到最优解。当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制，即有界深度优先搜索。最坏情况时，搜索空间等同于穷举。 3. 加权状态图与代价树边上附有数值的状态图称为加权状态图或赋权状态图，这种数值称为权值。加权状态图的搜索：加权状态图的搜索与权值有关，并且要用权值来导航。具体来讲，加权状态图的搜索算法，要在一般状态图搜索算法基础上再增加权值的计算与传播过程，并且要由权值来确定节点的扩展顺序。 4。综述图搜索的方式和策略。用计算机来实现图的搜索有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。图搜索的策略可分为：盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索就是无向导的搜索。树式盲目搜索就是穷举式搜索。而线式盲目搜索，对于不回溯的就是随机碰撞式搜索，对于回溯的则也是穷举式搜索。启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。启发式搜索又可分为许多不同的策略，如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。第四章三种遗传操作:1)选择-复制从种群中选择适应度高的染色体进行复制，以生成下一代种群。2)交叉就是互换两个染色体某些位上的基因。3)变异就是改变染色体某个(些)位上的基因。遗传算法就是对种群中的染色体反复做三种遗传操作，使其朝着适应度增高的方向不断更新换代，直至出现了适应度满足目标条件的染色体为止。遗传算法的主要特点1)遗传算法一般是直接在解空间搜索, 而不像图搜索那样一般是在问题空间搜索, 最后才找到解。2)遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集, 所以遗传算法是一种随机搜索算法。3)遗传算法总是在寻找优解, 所以遗传算法又是一种优化搜索算法。4)遗传算法的搜索过程是从空间的一个点集(种群)到另一个点集(种群)的搜索。5)遗传算法的适应性强, 除需知适应度函数外, 几乎不需要其他的先验知识。6)遗传算法长于全局搜索, 它不受搜索空间的限制性假设的约束,不要求连续性, 能以很大的概率从离散的、多极值的、含有噪声的高维问题中找到全局最优解。第六章产生式系统的基本结构产生式规则库：作用在全局数据库上的一些规则的集合。每条规则都有一定的条件，若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。一般可形成一个称为推理网络的结构图。对应过程性知识。推理机：负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度和选取，规则体的解释和执行。即推理机实施推理，并对推理进行控制，它也是规则的解释程序。对应控制性知识。全局数据库：人工智能系统的数据结构中心。是一个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果。对应叙述性知识。

人工智能学习心得

第一篇、人工智能心得体会大作业人工智能学习心得我眼中的人工智能人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。

人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。

人工智能化学习心得

学习心得程宇涵 113120160117 16物联网在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离开它的时候，它会不会难过，会不会想我？通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。

下面以问答的形式，记录学习心得。 1. 人工智能是什么？在哪里？其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1) 在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。

人工智能课程知识总结

Agent：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。感知信息：表示任意给定时刻Agent的感知输入/感知序列：该Agent所收到的所有输入数据的完整历史Agent函数：把任意给定感知序列映射到Agent行动的描述/ Agent程序：抽象的Agent函数的一个具体实现，该程序在Agent自身结构上运行。性能度量：通常由理性设计者给出，根据实际在所处的环境中希望得到的结果来设计度量，而不是根据Agent 应该表现的行为。理性的判断取决于：性能度量、Agent对环境的先验知识、Agent可执行的行动、Agent 到那时为止的感知序列。理性Agent应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。任务环境的属性:完全可观察的vs 部分可观察的；确定性的vs 随机的；片段式的vs 延续式的；静态的vs 动态的；离散的vs 连续的；单Agent vs 多Agent。有4种类型的Agent程序：简单反射型Agent、基于模型的反射型Agent、基于目标的Agent、基于效用的Agent。 A算法八数码问题令：g(n)=d(n)——节点深度h(n)=w(n)——不在位的数码个数（启发函数）则f(n)=d(n)+w(n) 如：初始节点s的f值计算结果为f(n)=d(n)+w(n)=0+4=4 有4个数码不在位对于f(n)= g(n) + h(n) ，如果单独考虑g(n)或h(n) ，既：①f(n)= g(n) 只考虑搜索过的路径已经耗费的费用②f(n)= h(n) 只考虑未来的发展趋势那么可以得到两种特殊的算法：爬山算法和分支界限算法。动态规划算法：仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g 值升序排序。 ①动态规划与分支界限的差别在于去掉公共路径中的冗余部分，提高效率。 ②如果问题空间是树结构，动态规划与分支界限相同。 A*算法迷宫问题给定迷宫图如下，找出从入口到出口得最短路径。规则集：右移、下移、左移、上移A*算法f 函数定义f(n) ＝g(n) ＋h(n) g(n) ＝d(n) 从初始节点s到当前节点n的搜索深度 h(n) ＝| Xg－Xn | ＋| Yg－Yn | 当前节点n与目标节点间的坐标距离与或图搜索①从节点n开始，正确选择一个外向连接符。②从该连接符指向的每个后继节点出发，继续选择一个外向连接符。③依次类推，直到由此产生的每个后继节点都是N中的一个元素为止，N为终节点集合。其耗散值：K(n,N) ＝Cn+ K(n1,N)+ K(n2,N)+ …+ K(ni,N) 极大极小值搜索策略在极大极小值算法基础上增加了剪枝功能, 并采用深度优先策略进行搜索。剪枝条件：极小≤极大，剪枝；极大≥极小，剪枝。注意：只有一个结点的值“固定”以后，其值才能向其父结点传递，如下图所示：谓词公式标准化：将一个给定的公式化成一个合取前束范式，最终得到一个子句集。 1 消去蕴含符号。 2 缩小否定符号的辖域：利用De Morgan 定律。 3 变量标准化：利用变量代换使不同的量词所约束的变元各不相同。 4 消去存在量词：（斯托林标准化）。 5 化成前束形式。 6 将母式化成

人工智能期末总结

1、谈谈你对于人工智能的认识。人工智能就是人造智能，目前指用计算机模拟或实现的智能，因此人工智能又称机器智能。人工智能在我看来，应该是像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统，是像人一样具有感知的系统，是可以独立思考、独立判断的系统2、人工智能有哪些研究途径和方法？它们的关系如何？心理模拟,符号推演;生理模拟,神经计算;行为模拟,控制进化;群体模拟,仿生计算;博采广鉴,自然计算;原理分析,数学建模; 它们各有所长,也都有一定的局限性，因此这些研究途径和方法并不能互相取代,而是并存和互补的关系。 3、人工智能有哪些研究内容？搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建造、应用与工程等八个方面。 4、人工智能有哪些分支领域和研究方向？从模拟的智能层次和所用的方法看，可分为符号智能和计算智能两大领域；从模拟的脑智能或脑功能看，可分为机器学习、机器感知、机器联想、机器推理、机器行为等分支领域；从应用角度看，可分为难题求解、自动规划、调度与配置、机器定理证明、自动程序设计、机器翻译、智能控制、智能管理、智能决策、智能通信、智能仿真、智能CAD、智能制造、智能CAI、智能人机接口、模式识别、数据挖掘与数据库中的知识发现、计算机辅助创新、计算机文艺创作、机器博弈、智能机器人；从系统角度看，可分为智能计算机系统和智能应用系统；从基础理论看，可分为数理逻辑和多种非标准逻辑、图论、人工神经网络、模糊集、粗糙集、概率统计和贝叶斯网络、统计学习理论与支持向量机、形式语言与自动机等领域； 5、人工智能有哪些应用领域或课题？试举例说明难题求解、自动规划、调度与配置、机器定理证明、自动程序设计、机器翻译、智能控制、智能管理、智能决策、智能通信、智能仿真、智能CAD、智能制造、智能CAI、智能人机接口、模式识别、数据挖掘与数据库中的知识发现、计算机辅助创新、计算机文艺创作、机器博弈、智能机器人。就机器博弈方面，在1997年IBM的“深蓝”计算机以2胜3平1负的战绩击败了蝉联12年之久的直接国际象棋冠军加里卡斯帕罗夫，比如先如今中的五子棋对弈，能实现人与电脑之间的下棋，电脑自动搜索棋步，还可根据人们所选的电脑难度来决定电脑的难易程度。 6、简述人工智能的发展状况人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 7、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。 domains name=symbol. sex=symbol. age=integer. predicates person(name,sex,age) mother(name,name) father(name,name) brother(name,name) sister(name,name) grandfather(name,name) grandmother(name,name) goal brother(Name1,Name2),write(Name1," is ",Name2,"'s brother!\n "), sister(Name3,Name4),write(Name3," is ",Name4,"'s sister!\n "), grandfather(Name5,Name6),write(Name5," is ",Name6,"'s grandfather!\n "), grandmother(Name7,Name8),write(Name7," is ",Name8,"'s grandmother!\n "). clauses person(alan,m,21). person(john,m,22). person(marry,w,23). person(ann,w,24). mother(alice,alan). mother(alice,john). mother(alice,marry). mother(alice,ann). mother(marry,jane). father(alan,tom). father(tom,ben).

人工智能复习总结讲解-共30页

【参考借鉴】人工智能学习心得.doc

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