人工智能概念簡介12

人工智能概念簡介用各種自動化機器或智能機器(主要指計算機)模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)某些機器思維或腦力勞動自動化。人工智能是那些與人的思維相關的活動，諸如決策、問題求解和學習等的自動化 (Bellman,1978)；人工智能是一種計算機能夠思維，使機器具有智力的激動人心的新嘗試(Haugeland,1985)；人工智能是研究如何讓計算機做現(xiàn)階段只有人才能做得好的事情(RichKnight,1991)；人工智能是那些使知覺、推理和行為成為可能的計算的研究(Winston,1992)；廣義地講，人工智能是關于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環(huán)境中的行為(Nilsson，1998)1.心理模擬，符號推演:模擬人腦的邏輯思維，利用顯式的知識和推理來解決問，自適應，自組織特性的智能控制系統(tǒng)和智能機器人。4.群體模擬，仿生計算：成果可以直接付諸應用，解決工程問題和實際問題。5.博采廣鑒，自然計算:模仿和借鑒自然界的某種機理而設計技術模型。7.原理分析，數(shù)學建模：純粹用人的智能去實現(xiàn)機器智能難題求解，自動規(guī)劃、調(diào)度與配置，機器定理證明，自動程序設計，機器翻譯，智能控制，智能管理，智能決策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人機接口，模式識別，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，計算機輔助創(chuàng)新，計算機文藝創(chuàng)作，機器博弈，智能機器人。盲目搜索：無向?qū)У乃阉?，樹式盲目搜索就是窮舉搜索，不回溯的線式搜索是隨機碰撞式搜索，回溯的線式搜索也是窮舉式搜索。題有關的有利于盡快找到問題解的信息或知識。啟發(fā)式搜索分為不同的策略，如全局擇優(yōu)，局部擇優(yōu)，最佳圖搜索。按擴展順序不同分為廣度優(yōu)先和深度優(yōu)先。的表示是知識表示，計算智能的表示一般是對象表示運算：符號智能的運算是基于知識表示的推理或符號操作，計算智能的運算是基于對象表示的操作或計算搜索：符號智能在問題空間內(nèi)搜索進行問題求解，計算智能在解空間搜索進行求解為人工智能未來的發(fā)展趨勢是什么多種途徑齊頭并進，多種方法協(xié)作互補。新思想、新技術不斷涌現(xiàn)，新領域、新方向不斷開拓。理論研究更加深入，應用研究愈加廣泛。研究隊伍日益壯大，社會影響越來越大。認為機器的智能會超過人類嗎為什么8，歸結原理進行定理證明的步驟有哪些歸結原理進行求解問題的答案的步驟有哪些證明1.先求出要證明的命題公式的否定式的子句集S；2.然后對子句集S(一次或者多出了空子句，即推出了矛盾，則說明子句集S是不可滿足的，從而原否定式也是不可滿足的，進而說明原公式是永真的。1.先為待求解的問題找一個合適的求證目標謂詞；2.再增配(以析取形式)一個輔是剛好只剩下輔助謂詞時，輔助謂詞中原變元位置上的項就是所求的結果。支持集策略：盡量避免在可滿足的子句集中做歸結，因為從中導不出空子句。而求證公式的前提通常是一致的，所以支持集策略要求歸結時從目標公式否定的子句出發(fā)進行歸結。支持集策略實際是一種目標制導的反向推理。支持集策略是完備的。輸入歸結策略：是一種自底而上的歸結策略。輸入歸結策略是不完備的。輸入歸結策略常同線性歸結策略結合，構成線性輸入歸結策略。也可以與支持集策略相結單元歸結策略：單元歸結的思想是用單元子句歸結可以使歸結式含有較少的文祖先過濾型策略：是線性輸入策略的改進。是完備的與或圖一般表示問題的變換過程，就是從原問題出發(fā)，運用某些規(guī)則不斷的進行問題的分解(得到與分支)和變換(得到或分支)，而得到一個與或圖，與或圖的節(jié)博弈樹的特點n博弈的初始格局是初始節(jié)點。n展的節(jié)點之間是“或”關系，對方擴展的節(jié)點之間是“與”關系。雙方輪流地擴展節(jié)n所有自己一方獲勝的終局都是本原問題，相應的節(jié)點是可解節(jié)點；所有使對方獲勝的終局都是不可解節(jié)點。設博弈的雙方中一方為A，另一方為B。然后為其中的一方(例如A)尋后果估算想為：對于一個與節(jié)點MIN,若能估計出其倒推值的上確界β,并且這個β值不MIN推值的下確界α,即α≥β,則擴展該MIN節(jié)點的其余子節(jié)點了(因為這些節(jié)點的估值對MIN。對于一個或節(jié)點MAX,若能估計出其倒推值的下確界α,并且這個α值不MAX的父節(jié)點(一定是與節(jié)點)的估計倒推值的上確界β,即α≥β,則就不必再擴展該MAX節(jié)點的其余子節(jié)點了(因為這些節(jié)點的估值對MAX)。這一過程稱為β剪枝。法。用某種還要能轉換為機器的顯式的知識表示形式(局部表示)隱式的知識表示形式(分布表示)職稱：講師推推理機(控制)工作:15，請設計某種游戲程序(重排九宮和井字棋以外的)的啟發(fā)函數(shù)及其深度優(yōu)用啟發(fā)函數(shù)來導航，其搜索算法就要在狀態(tài)圖一般搜索算法基礎上再增加啟發(fā)函數(shù)值的計算與傳播過程，并且由啟發(fā)函數(shù)值來確定節(jié)點的全局數(shù)據(jù)庫——人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結構中心。是一個動態(tài)數(shù)據(jù)結構，用一20，代價樹如下圖所示：分別給出寬度優(yōu)先及深度優(yōu)先(即分支界限法和瞎子424DHA2C1E1EF21J2IKI21，(1)求下圖中與／或樹的解樹并用和代價法則求最佳解樹。其中，端結HH2C32MDE2MIJKL131O：)先將A放入OPEN表中，g(A)=0； C 深度優(yōu)先搜索過程： C (2)分別用－剪枝和極小極大化分析求根結點N的最佳走步。N22A22B2≥12C32-11C32-1323-1-214346541323-1-21434D1x23 (1)N(x)GZ(x) (2)N(y)I(y) (3)I(z)E(z)O(z) (4)E(u)I(s(u)) (5)N(a) (6)O(a) (7)I(s(a))F1x(P(x)y(Q(y)L(x,y)))Gx(R(x)Q(x))FPx)Q(y)L(x,y)③R(z)L(a,z)⑤Q(b)⑥Q(y)L(a,y)[①,②,{a/x}]FF2∨⑦L(a,b)⑧、F1x(P(x)Q(x)∧R(x))求子句集：P(x)∨Q(x)P(z)∨R(z)利用歸結原理進行歸結F1Ra,σ2={a/y}]件限制： (1)農(nóng)夫每次只能帶一樣東西過河； (2)人不在的時候，狼會吃羊、羊會吃草。不合法的狀態(tài):(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1，P2，P3，P4，Q1，Q2，Q3，Q4}動作異異pppqpppq)qp)q03q23q))q2p2q3q1p1q2230))))p2CD”；消解原理求出誰是盜竊犯。則題意可表述為如下的謂詞公式：F3:P(sun)P(li)FPzhaoF5:P(qian)P(li)子句集如下：nPqianPsun)③P(sun)P(li)④P(zhao)⑤P(qian)P(li)⑥P(x)GA(x)Psun[①,④]P(li)[②,⑤]n解：用T(x)表示x說真話。如果A說的是真話則有：T(A)(T(B)∧T(C))如果A說的是假話則有：T(A)(T(B)∨T(C))T(B)(T(A)∧T(C))T(B)(T(A)∨T(C))T(C)(T(A)∨T(B))T(C)(T(A)∧T(B))(1)T(A)∨T(B)(2)T(A)∨T(C)(3)T(A)∨T(B)∨T(C)T(C)(5)T(A)∨T(B)∨T(C)(6)T(C)∨T(A)ABC(7)T(C)∨T(B)(8)T(x)∨ANS(x)(9)T(A)∨T(C)[(1),(7)])T(C)[(6),(9)]ANSC](8)’(T(A))即T(A)利用歸結原理對進行歸結：(9)’T(A)∨T(C)[(1),(7)])’T(C)