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(完整word版)人工智能习题答案搜索推理技术

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?

图搜索的一般过程如下：

(1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。

(2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。

(3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。

(4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节

点n，它是CLOSED表中节点的编号

(5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径

而得到的(指针将在第7步中设置)

(6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。

(7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一

个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。

对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。

对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

(8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。

(9) GO LOOP。

重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。

重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。

3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

宽度优先搜索

(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。

(2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点表中。

(4) 扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。

(5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后继节点回到n的指针。

(6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，成功退出；否则转向第(2)

步。

有界深度优先搜索

(1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。如果此节点为一目标节点，则得到一个解。

(2) 如果OPEN为一空表，则失败退出。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。

(4) 如果节点n的深度等于最大深度，则转向(2)。

(5) 扩展节点n，产生其全部后裔，并把它们放入OPEN表的前头。如果没有后裔，则转向

(2)。

(6) 如果后继节点中有任一个为目标节点，则求得一个解，成功退出；否则，转向(2)。

等代价搜索方法以g(i)的递增顺序扩展其节点，其算法如下：

(1) 把起始节点S放到未扩展节点表OPEN中。如果此起始节点为一目标节点，则求得一个

解;否则令g(S)=0。

(2) 如果OPEN是个空表，则没有解而失败退出。

(3) 从OPEN表中选择一个节点i，使其g(i)为最小。如果有几个节点都合格，那么就要选

择一个目标节点作为节点i(要是有目标节点的话)；否则，就从中选一个作为节点i。

把节点i从OPEN表移至扩展节点表CLOSED中。

(4) 如果节点i为目标节点，则求得一个解。

(5) 扩展节点i。如果没有后继节点，则转向第(2)步。

(6) 对于节点i的每个后继节点j，计算g(j)=g(i)+c(i,j)，并把所有后继节点j放进OPEN

表。提供回到节点i的指针。

(7) 转向第(2)步。

3-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。

任一谓词演算公式可以化成一个子句集。其变换过程由下列九个步骤组成：

(1)消去蕴涵符号

将蕴涵符号化为析取和否定符号

(2)减少否定符号的辖域

每个否定符号最多只用到一个谓词符号上，并反复应用狄·摩根定律

(3)对变量标准化

对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑元

(4)消去存在量词

引入Skolem函数，消去存在量词

如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内，那么我们就用不含变量的Skolem 函数即常量。

(5)化为前束形

把所有全称量词移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。前束形= (前缀) (母式)

前缀= 全称量词串

母式= 无量词公式

(6)把母式化为合取范式

反复应用分配律，将母式写成许多合取项的合取的形式，而每一个合取项是一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取

(7)消去全称量词

消去前缀，即消去明显出现的全称量词

(8)消去连词符号(合取)

用{合取项1,合取项2}替换明显出现的合取符号

(9)更换变量名称

更换变量符号的名称，使一个变量符号不出现在一个以上的子句中

3-4 如何通过消解反演求取问题的答案?

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)应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。

3-5 什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系?

合式公式的递归定义为：

(1) 原子谓词公式是合式公式

(2) 若A为合式公式，则A的否定也是合式公式

(3) 若A、B都是合式公式，则A AND B, AOR B, A→B, A←>B 也都是合式公式

(4) 若A是合式公式，x为A中的自由变元，则(ANY x)A 和(EXT x)A 都是合式公式

(5) 只有按规则(1)~(4)求得的公式，才是合式公式

等价关系有：

否定之否定

蕴含与与或形式的等价

狄.摩根定律

分配律

交换律

结合律

逆否律

否定跨越量词

全称量词同与或连词

量词中的哑元

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

第一步

S→A→B

第二步

B→H

B→C

第三步

H→G

C→F

最终路径为S→A→B→C→F

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。

S g

图3-34八数码难题

按顺时针方向(上、右、下、左)试探，尝试移动空格，将最大深度定为5

S0(So)

S8(Sg)

3-8 应用最新的方法来表达传教士和野人问题，编写一个计算机程序，以求得安全渡过全部6个人的解答。

提示：在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)和(3，2)等。

3-9 试比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。

3-10 一个机器人驾驶卡车，携带包裹(编号分别为＃1、＃2和＃3)分别投递到林(LIN)、吴(WU)和胡(HU)3家住宅处。规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的drive(x,y)和表示卸下包裹的unload(z)

明状态空间问题求解系统如何能够应用谓词演算求得一个操作符序列，该序列能够生成一个满足AT(#1，LIN)∧AT(#2，WU)∧AT(#3,HU)的目标状态。

初始状态可描述为：AT(#1, ~LIN) AND AT(#2, ~WU) AND AT(#1, ~HU) AND AT(#1, CAR) AND AT(#2, CAR) AND AT(#3, CAR)

目标状态可描述为：AT(#1, LIN) AND AT(#2, WU) AND AT(#1, HU) AND AT(#1, ~CAR) AND AT(#2, ~CAR) AND A T(#3, ~CAR)

对每个操作符都有一定的先决条件和结果，详细如下

drive(x, y)

先决条件：AT(CAR, x)

结果：AT(CAR, y)

unload(z)

先决条件：AT(z, CAR) AND A T(CAR, x)

结果：AT(z, ~CAR) AND AT(z, x)

原问题就转换为寻找一个可将初始状态转换到目标状态的操作序列

如何求得该操作序列???

3-11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?

规则演绎系统的推理方式有正向推理、逆向推理和双向推理

双向推理组合了正向推理和逆向推理的优点，克服了各自的缺点，具有更高的搜索求解效率。

产生式系统的推理方式有正向推理、逆向推理和双向推理

双向推理结合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处，其控制策略比两者都要复杂

3-12 为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术?

如果不采用系统组织技术，而直接写出包含所有知识的规则，并让系统利用这些规则，找出一条从给定状态到目标状态的路径，这种方法有严重的缺点：

(1) 随着规则的增加，既要加入新的规则，又要使新规则不与现有规则产生冲突，这将使问题变得愈来愈困难

(2) 在问题求解过程中，由于每一步都必须考虑所有规则，效率就会大大降低，然而，实际上却往往是只有应用完一组规则之后，才考虑另一组别的规则

(3) 一种问题求解技术和知识表达形式可能对问题的某一部分是最好的，而对另一部分却不是最好的

因此，采用系统组织技术，将一个大系统中的知识分成一组相对独立的模块比较合适。

有3种系统组织技术：议程表、黑板法和Delta极小搜索法

3-13 研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性?

不确定性推理是研究复杂系统不完全性和不确定性的有力工具。

有3种不确定性，关于证据的不确定性(观测有误差)，关于结论的不确定性和多个规则支持同一事实时的不确定性。

3-14 单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性?

单调系统不能很好地处理常常出现在现实问题领域中的3类情况，即不完全的信息、不断变化的情况、以及求解复杂问题过程中生成的假设

有两种方法可以证实节点的有效性：

(1)支持表。

( SL (IN-节点表) (OUT- 节点表) )

如果某节点的IN节点表中提到的节点当前都是IN, 且OUT节点表中提到的节点当前都是OUT，则它是有效的

(2) 条件证明。

( CP(结论)

(IN-假设)

(OUT-假设) )

条件证明(CP)的证实表示有前提的论点，无论何时，只要在IN假设中的节点为IN, OUT假设中的节点为OUT, 则结论节点往往为IN，于是条件证明的证实有效。

3-15 在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理?

不完全的信息、不断变化的情况、以及求解复杂问题过程中生成的假设

3-16 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：

(1) 两个全等三角形的各对应角相等。

(2) 两个全等三角形的各对应边相等。

(3) 各对应边相等的三角形是全等三角形。

(4) 等腰三角形的两底角相等。

规则(1): IF 两个三角形全等

THEN 各对应角相等

规则(2): IF 两个三角形全等

THEN 各对应边相等

规则(3): IF 两个三角形各对应边相等

THEN 两三角形全等

规则(4): IF 它是等腰三角形

THEN 它的两底角相等

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对

人工智能不确定性推理部分参考答案教学提纲

人工智能不确定性推理部分参考答案

不确定性推理部分参考答案 1．设有如下一组推理规则: r1: IF E1 THEN E2 (0.6) r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.7) r3: IF E4 THEN H (0.8) r4: IF E5 THEN H (0.9) 且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。求CF(H)=? 解：(1) 先由r1求CF(E2) CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)} =0.6 × max{0,0.5}=0.3 (2) 再由r2求CF(E4) CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}} =0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21 (3) 再由r3求CF1(H) CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)} =0.8 × max{0, 0.21)}=0.168 (4) 再由r4求CF2(H) CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)} =0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63 (5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H) CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H) =0.692

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(四)

眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四）一、单选题 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度

我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D√答对 10.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑

(整理)人工智能-模糊推理.

目录引言 1不確定性與模糊逻辑 1.1古典逻辑 1.2 模糊逻辑 1.2.1 一维隶属函数参数值 1.2.2 二维隶属函数参数值 2 模糊关系 2.1 模糊关系的定义 2.2 模糊关系的表示 3 模糊集合 3.1 模糊集合的概念 3.2 模糊集合的表示 3.3 模糊集合的运算性质 4 模糊逻辑 5 简单遗传算法 6 模糊遗传算法 7 关于模糊遗传算法的新方法

引言模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。一、不確定性與模糊逻辑 ? 妻子： Do you love me ? ? 丈夫： Yes .(布林逻辑) ? 妻子： How much ? (模糊逻辑) 布林逻辑(Boolean Logic)：二值，布林逻辑：{真，假} {0，1}；模糊逻辑(Fuzzy Logic)：多值，模糊逻辑：部分为真(部分为假)，而不是非真即假。模糊逻辑取消了二值之间非此即彼的对立，用隶属度表示二值间的过度状态（1---完全属于这个集合；0---完全不属于这个集合）。 1.1 古典逻辑对于任意一个集合A ，论域中的任何一个元素x ，或者属于A ，或者不属于A ，集合A 也可以由其特征函数定义： 1.2 模糊逻辑论域上的元素可以“部分地属于”集合A 。一个元素属于集合A 的程度称为隶属度，模糊集合可用隶属度函数定义。 1.2.1 一维隶属函数参数化 1) 三角形隶属函数：（如图1.1） 1,()0,A x A f x x A ∈?=???

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么!

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

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D.虹膜识别我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分）我的答案：正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分）我的答案：正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分）我的答案：正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分）我的答案：正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日亲爱的用户：烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，感谢你的阅读。

通用人工智能与机器的意识问题

通用人工智能与机器的意识问题南开大学黄彧

?意识是什么——意识的哲学思考？?Conscious AGI Agent是否可能？ ?Conscious AGI Agent如何构建自己的身体？?Conscious AGI Agent是怎样与环境互动的？ ?如何理解AGI Agent中的时间问题？?Conscious AGI Agent实现自由意志的途径是什么？?AGI Agent如何具有主观经验？ ?AGI Agent中意识和创造力有何种联系？

?Antonio Chella University of Palermo 研究领域：Artificial Intelligence; Oncology; Machine Learning & Pattern Recognition; Cardiology; Multimedia antonio.chella@unipa.it ?Riccardo Manzotti Iulm University of Milan 研究领域：Artificial Intelligence; Computer Vision; Human-Computer InteractionNetworks & Communications; Neuroscience riccardo.manzotti@iulm.it One's conscious experience of an object is identical with the object one experiences

对在设计有意识的智能体时面临的主要问题，进行回顾。

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ，F， S g )。利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解的这条路径得到。即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进(即最深的)节点，即从初始节点S 行考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择

web搜索引擎基于人工智能的应用

web搜索引擎基于人工智能的应用班级：计算机应用２班姓名：邢朝阳学号：07120547 目前，Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型：（1）基于人工建立的搜索引擎，如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面，将其编制成HTML 文件，对其进行分类，并按某种次序加以排列组合，使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确，缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐，建立的搜索索引覆盖面也受到限制。（2）基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源，并自动建立索引，如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快，自动生成的索引覆盖面广，但精确度差，人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。（3）元搜索引擎，如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎，而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利，但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来，其效果远不能令人满意。知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式，以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的，它具有如下特点：（１）通过综合多个搜索引擎的结果，扩大了信息资源覆盖面；（２）对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”，大大地提高了检索质量；（３）对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素和经验因素，优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索，从而充分利用信息资源；（４）不需要维护庞大的数据库，开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。一、系统结构基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。（１）用户接口Agent。在搜索引擎系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口，它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块，并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来，用户接口Agent 是一个半自主的应用程序，一方面，它了解用户的需求和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制，用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤消。（２）变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求，将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式，并利用中介索引信息，对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素（最佳查询时间）和经验因素（即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳），优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外，可根

人工智能伦理学慕课题库

人工智能伦理学慕课题库 1.1人工智能的历史 1. [多选题] 对人工智能常见的误解有哪些?( ) A.人工智能就是机器学习 B.机器学习只是人工智能中的一个方向 C.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D.人工智能就是深度学习我的答案：AD 2. [判断题] 哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 我的答案：对 3. [判断题] 深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 我的答案：错 1.2符号人工智能 1. [单选题] 人工智能作为一门学科的建立时间是( )。 A.1956年 B.1930年 C.1960年 D.1952年我的答案：A 2. [单选题] 人工智能与计算机学科的关系是( )。 A.计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B.计算机是人工智能研究的一个领域 C.人工智能是计算机学科的一个分支 D.人工智能与计算机学科没有联系我的答案：C 3. [单选题] 计算机之父是( )。 A.约翰·麦卡锡 B.艾伦·图灵 C.赫尔伯·西蒙 D.马文·明斯基我的答案：B 4. [判断题] 符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。( ) 我的答案：对 5. [判断题] 通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 我的答案：错 1.3人工神经网络

1. [单选题] ( )是现在新出现的人工智能的研究方向。 A.深度学习 B.人工神经元网络 C.贝叶斯网络 D.类脑人工智能我的答案：D 2. [单选题] 深度学习中的“深度”是指( )。 A.计算机理解的深度 B.中间神经元网络的层次很多 C.计算机的求解更加精准 D.计算机对问题的处理更加灵活我的答案：B 3. [多选题] 人工神经元网络与深度学习的关系是( )。 A.人工神经元网络是深度学习的前身 B.深度学习是人工神经元网络的一个分支 C.深度学习是人工神经元网络的一个发展 D.深度学习与人工神经元网络无关我的答案：AC 4. [判断题] 符号AI不是人工智能的正统。( ) 我的答案：错 5. [判断题] 相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。( ) 我的答案：对 1.4框架问题 1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制我的答案：B 2. [判断题] 计算机具有触类旁通的能力,可以根据具体语境对事件进行分类。( ) 我的答案：错 3. [判断题] 人工神经元网络会遭遇“框架问题”。( ) 我的答案：错 4. [判断题] 推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱的结论。( ) 我的答案：对1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制我的答案：B

搜索技术在人工智能领域的实际应用

搜索技术在人工智能领域的实际应用摘要：介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口。基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块: Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。关键字：人工智能；搜索技术；应用； The practical application of search technology in artificial intelligence field Liao Yongqi （institution of Mechanical Engineering and shanghai institution of technology and shanghai）Abstracts：The classification and operating principles of the search engine are introduced in this paper,and its systematic structure is analyzed concretely, including the systems of collection and index andthe input of inquiries. The application ofArtificial Intelligence(AI) technology to search engine isstudied, especially the intelligentization of the importantmodules of the search engine such asRobot,agents, and the input of inquires, and the direction and means of the intelligentization are described.The future development of the intelligent search engine and the challenges are also discussed. Key Words:Artificial intelligence; search technology; application; 0 引言随着Internet的发展,网络已经是信息发布和传输的重要方式,Web已经发展成为拥有几亿页面的分布式信息空间,而且仍以每120～240d翻一倍的速度增加。虽然Internet上

从专用人工智能迈向通用人工智能

论坛Forum 本次大会主题是“智联世界，无限可能”，我们感觉到AI领域热度不减，突破连连。腾讯建立的四大AI 实验室涵盖了从全面的基础研究到多种应用开发，涵盖机器人、量子计算、边缘计算、IoT物联网等等，打造面向未来的科技引擎。第一，通用人工智能发展趋势越来越清晰。AI向人类社会继续靠近，从专才向通才发展，实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越发展，这也是下一阶段的重要趋势。其中重要的一步就是“人工+智能”向自主智能转化，以AlphaGo的后续版本AlphaZero为代表，人的干预减少，机器自我学习能力大大增强。从2016年起，腾讯的AI Lab连续多年打造世界冠军围棋AI，随后和王者荣耀合作开发了AI绝悟，绝悟不依赖人类的经验，它从零到一自学成才，目前绝悟已经达到了职业水平，这是从专用人工智能迈向通用人工智能的重要一步。虚拟世界作为真实世界的模拟和仿真，一直是检验和提升AI能力的试金石，而复杂的虚拟环境被业界认为是攻克AI的难题，也就是关键一步。如果我们在模拟真实世界的虚拟游戏中，AI学会跟人一样进行快速分析决策和行动，那么AI就能够执行更加困难和更加复杂的任务。举一个例子，大家知道可观测宇宙原子的数量是10的 80次方，到了王者荣耀，决策的复杂度可以高达10的2万次方，在如此复杂的虚拟环境，如果AI都能表现得类似或者超越人类，在真实世界里要实现通用就非常值得期待了。这个得益于我们游戏的物理引擎具有强大的仿真能力，让AI有了逼真的训练效果。目前，我们在人工智能研究的人工模拟方面表现也是全球比较领先的。我们从绝艺到绝悟，不断累积强大的算法，让AI有了超强大脑。第二，在AI应用方面，AI与各行各业日益融合，人工智能发展将会给我们带以“AI+”为标志的普惠型智能社会。人工智能产业未来十年在我国将进入高速发展期，目前AI和各个行业结合之后形成的智慧制造、智慧安防、智慧零售、智慧医疗、智慧交通等方面全方位的行业解决方案正在全国落地生根。智慧医疗是我们最关注的重点，我们建设了医疗营销人工智能平台，辅助医生诊断多种癌症和疾病，可以对700多种疾病进行识别和预测，目前已经成为了国家级的标杆项目。我们还通过互联网医院、电子健康卡等专业医学科普项目构成了医疗领域AI应用的小生态。第三，AI治理方面，以科技向善引领全方位治理，确保AI可知、可用、可控、可靠，这是我在去年大会当中提出来的。过去一年我们看到 AI治理的紧迫性越来越高，我们也在思考。我们今年提出了科技向善，作为腾讯的新的使命，探索AI与人的探索之道。今年6月，国家提出“发展负责任的人工智能”，这是我国首次发布发展人工智能治理的原则。智能科技要维护伦理道德底线，实现行业和企业的伦理自律准则。政府、企业、社会在AI治理大原则上有高度共识。另外，我还想强调加强全球治理和合作是AI发展当中必不可少的一环，今天没有哪一个国家拥有全部的资源、技术和能力。产业割裂、技术脱钩会损害人类的长期利益，面对种种矛盾，我们应该拿出智慧和胸怀，努力跨越这些壁垒。最后，感谢大会组织方以卓越的远见和热情，把政府、科技、人文、教育、企业、投资等各个方面的力量凝聚在一起探讨AI的发展前景。（本文系作者在2019世界人工智能大会上的演讲）从专用人工智能迈向通用人工智能 ◎ 腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾 9 2019.09

2020公需课《人工智能技术及其发展趋势》答案

1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C √答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：B √答对 3.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D √答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分）

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A √答对 5.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日我的答案：B √答对 6.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：A √答对 7.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别我的答案：C √答对

8.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A √答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C √答对 10.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉我的答案：D √答对未答标记 1.量子计算加速人工智能的好处包括（）。（4.0分）） A.处理速度快 B.所需数据量更小

浅谈人工智能中的启发式搜索策略

浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常

大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间

第 04 章搜索策略人工智能课件

第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索作业

第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。状态空间：三元组〈S，F，G〉 ①S：初始状态集合。 ②F：一组合法的状态转换操作 ③G：目标状态集合。

状态空间搜索 ●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示： s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S G

例2．分水问题：给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。问：如何在4升水杯中恰好装2升水？

●状态描述：二元组（x,y） x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3 ●初态：（0，0） ●目标态：（2，y）

状态转换规则： ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中

关于人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势单选题 1.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 3.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（10.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日

D.2019年1月31日我的答案：B√答对 4.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：B√答对多选题 1.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（10.0分）） A.图像获取 B.图像处理 C.图像分析 D.图像识别我的答案：ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括（）。（10.0分）） A.轨迹跟踪

B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法我的答案：BCD √答对判断题 1.决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。（10.0分）我的答案：错误 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分）我的答案：正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分）我的答案：正确 √答对 4.增强现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。（10.0分）我的答案：错误 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.10.1110.11.202010:2110:21:21Oct -2010:21 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年十月十一日2020年10月11日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。10:2110.11.202010:2110.11.202010:2110:21:2110.11.202010:2110.11.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。10.11.202010.11.202010:2110:2110:21:2110:21:21 5、三军可夺帅也。Sunday, October 11, 2020October 20Sunday, October 11, 202010/11/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。10时21分10时21分11-Oct -2010.11.2020 7、人生就是学校。20.10.1120.10.1120.10.11。2020年10月11日星期日二〇二〇年十月十一日亲爱的用户：烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，感谢你的阅读。

人工智能检索报告

人工智能的现状与发展的检索报告作者：陈吉学院：计算机学院学号：2009302530040 目录一：检索课题名称：人工智能的现状与发展二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 三：检索工具：维普四：检索策略五：检索过程六：检索结果七：电子图书数字图书馆一：检索课题名称：人工智能的现状与发展二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 关键词：人工智能Artificial intelligence 现状status 发展development 其中主要关键词为：“人工智能” 三：检索工具：维普万方 Cambridge Science Abstracts 百度 Google 武汉大学博硕士学位论文数据库万方学术会议论文全文数据库

中国数字图书馆电子图书四：检索策略：主要使用题名途径和关键词途径方式一：检索方法：题名途径检索式：人工智能的现状与发展方式二：检索方式：关键字途径检索式：“人工智能”*（现状+发展）备注：方式一主要用于收索引擎方式二可用于收索引擎和数据库五：检索过程选题确定为“人工智能的现状与发展”，我们主要关注的是人工智能这一主体，因此将：“人工智能“定为主要关键词。而“现状”与“发展“是关注的两个方面，定为次要关键词.在检索过程中，发现在学位论文，会议论文，季电子图书中，使用关键字“人工智能”*（现状+发展）检索的结果几乎没有，于是将关键字调整为人工智能。六：检索结果一、利用搜索引擎进行收索 1：在百度，使用检索式：人工智能的现状与发展结果：

；选用1 条。【题目】人工智能的现状及今后发展趋势展望【作者】杨状元林建中【刊名】《科技信息》2009年04期 2：在google，使用检索式：人工智能的现状与发展结果：