人工智能删减版
人工智能复习参考（2015工程硕士）
第1章绪论
1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？
人工智能，主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能行为。
近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分实现机器智能，使计算机灵活好用和更聪明有用。
远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。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。
1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。
一、传统划分法
1.符号主义：以人脑的心理为模型，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的
推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
2.连接主义：通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟。
3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。
二、现代划分法
1.符号智能：侧重于研究软件来模拟人的抽象思维过程，并把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。
2.计算智能：依靠数值计算解决问题，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：智能可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然有限，但通过个体之间的分工协
作和相互竞争，可以表现出很高的智能。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
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：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：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，把这个假设称为物理符号系统的假设。物理符号系统的假设伴随3个推论，
推论1：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个物理符号系统。
推论2：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。
推论3：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。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
研究领域：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，系统与语言工具。
研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与知识发现。
1-5.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和理解，从经济、社会和文化等方面加以说明？
1、人工智能对经济的影响：人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个
例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。
2、人工智能对社会的影响：劳务就业问题；社会结构变化；思维方式与观念的变化；心理上的威胁；技术失控
的危险。
3、人工智能对文化的影响：改善人类知识；改善人类语言；改善文化生活。
1-6.试评述人工智能的未来发展。
主要有以下两个发展方向：
1、计算机能直接在人类大脑实现人机交流。
使媒体技术中的感官媒体更真实化，对虚拟的事物不仅可以看见听见，更可以摸得，闻得着。
辅助人类做出一定的判断，储存大量信息，甚至可以以身体为媒介，执行电脑程序，是人类更快的学会各种技巧，掌握更多知识。
提高了生物验证的渠道，比如利用DNA染色体作为密码的载体，相信是很难伪造的。
2、电脑拥有机器思维：机器学会人类的思维方式，帮助人更好的思考问题。
第2章基于图的知识表示与图搜索技术
2-1.什么是知识？知识有哪些分类？知识的表示方法有哪些？掌握用状态图表示知识的方法。
知识是高度组织起来的信息集团，是人们在长期的生活和社会实践中、科学研究和科学实验中积累起来的经验或对客观世界规律的认识等。
知识的表示方法有：胃词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示法。
2-2.什么是盲目搜索？什么是启发式搜索？它们各有什么特点？
盲目搜索：无向导的搜索，也称穷举搜索。在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地或按预先规定的顺序生成树的节点，并判断是否为解，直到找到解或证明问题无解为止。
启发式搜索：利用“启发性信息”作为导航的搜索过程。用于问题有关的、有利于尽快找到问题解的信息或知识，如待解问题解的分布规律、求解该类问题的经验、窍门等，引导搜索。
对于较大或无限状态空间问题，盲目搜索效率太低，所以在实际当中往往是不可行的。启发式搜索广泛地应用于实际问题求解中，如博弈、机器学习、数据挖掘、智能检索等。
2-3.深度优先搜索和广度优先搜索各有什么特点？
广度优先搜索：广度优先搜索是严格按节点在树中的出现位置一层一层向下的搜索过程。
?广度优先策略是完备的，即如果问题的解存在，则它一定可以找到解，并且找到的解还是最优解。
?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。
深度优先搜索：深度优先搜索是一种一直向下的搜索过程，它优先在自己的子结点集合中选择下一个被考察的结点，不断向纵深方向前进，直到到达叶子结点或受到深度限制时，才返回到上一级结点沿另一方向继续前进。
?一般不能保证找到最优解。
2-4.什么是与或树？画出猴子摘香蕉问题的分解变换过程的与或树表示。（见例2.10）
与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。
2-5.什么是博弈树？有何特点？博弈树搜索有哪些方法？
博弈树：就是以状态为结点、以合法走步为边的一个树形图，称为博弈树。
特点：博弈的过程是双方轮流走步，因此，博弈树中的与、或结点就会按层交替出现。这就是博弈树的特点。
极小极大分析法是搜索方法是博弈树搜索的基本方法：对与结点求极小值、对或结点求极大值计算各先辈结点倒推值的方法。
2-6.P62， 8,13，14题
第3章基于谓词逻辑的知识表示与机器学习推理技术
3-1.如何用谓词逻辑法表示知识?
用谓词公式既可表示事物的状态、属性和概念等事实性的知识，也可表示事物间具有因果关系的规则性知识。
用谓词公式表示知识的一般步骤
1. 分析定理中的对象、对象的属性及对象之间的关系，定义谓词和函数。
2. 定理中的事实通常用谓词公式的与或型表示，规则用蕴含式表示，据此定义谓词公式。
3. 注意：用谓词表示命题时，一般取全总个体域，再采用使用限定谓词的方法来指出每个个体变元的个体域
3-2.基于谓词逻辑的机器推理有哪几种方法？各有什么特点？
按推理的逻辑基础划分、所利用的知识划分、推出的结论的单调性划分。
基于谓词逻辑的机器推理有自然演绎推理、归结演绎推理以及基于规则的演绎推理。
自然演绎推理是模拟人的思维过程，从一组一直为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论。
归结演绎定理是使用归结原理进行自动定理证明。
基于规则的演绎推理则是根据推理的方向不同，把已知判断中的知识表示成规则的形式。
3-3.什么是子句？把谓词公式化为子句集有哪些步骤?
子句：任何文字的析取称为一个子句（即用公式连接，如或，与等）。
子句集：由子句构成的集合称为子句集。
3-4.什么是置换？什么是合一？什么是归结？
置换：在谓词逻辑中，有些推理规则应用于合式公式和合式公式集，以产生新的合式公式。
合一：寻找项对变量的置换，以使两表达式一致，叫做合一。归结：在谓词公式，某些推理规则以及置换合一等概念的基础上，能够进一步研究消解原理，有些专家把它叫做归结原理。
3-5.简述用归结法证明定理的过程（消解反演求解过程）。（见课本例题）会利用归结法证明定理或求取问题的解。
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，得到~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F；
（4）（以前）应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句
（现在ppt）反复归结子句集F中的子句，若出现了空子句，则停止归结，此时就证明了L永真
3-6.如何通过归结法求取问题的答案?
应用归结原理求取问题答案，其过程如下：
1.把已知前提用谓词公式表示出来，并且化为相应的子句集S。
2..为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词，化为相应的子句，再对子句以析取的形式增配一个辅助谓词构成新的子句，并入到子句集S中形成子句集S’。辅助谓词的谓词名没有要求，但是它的变量必须要与对应目标谓词中的变量完全一致。
3..对子句集S’应用归结原理进行归结。
4. 当归结式只剩下辅助谓词时，归结结束，辅助谓词中原变量位置上的项就是所求的结果。
3-7.与/或形演绎推理有哪几种推理方式? 简述推理过程（见课本例题）
与/或形演绎推理推理方式：正向演绎推理、反向演绎推理、双向演绎推理
正向演绎推理过程：
1用与/或树把已知事实表示出来
2用F规则的左部和与/或树的叶节点进行匹配，并将匹配成功的F规则加入到与/或树中
3重复第(2)步，直到产生一个含有以目标节点作为终止节点的解图为止
反向演绎推理过程：
1用与/或树把目标公式表示出来
2用B规则的右部和与/或树的叶节点进行匹配，并将匹配成功的B规则加入到与/或树中
3重复进行第 (2)步，直到产生某个终止在事实节点上的一致解图为止
双向演绎推理过程：
由表示目标及表示已知事实的两个与/或树结构组成，这些与/或树分别由正向演绎的F规则及逆向演绎的B规则进行操作，并且仍然限制F规则为单文字的左部，B规则为单文字的右部。
第4部分不确定知识的表示与推理技术
4-1.什么是不确定性推理？研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性?
不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程
意义：使计算机对人类思维的模拟更接近于人类的真实思维过程。不确定性推理是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理，它从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性知识，推出具有一定程度的不确定性的和合理的或近乎合理的结论。
不确定性分类：
1.随机不确定性
2.模糊不确定性
3.不完全性
4.不一致性
4-2.在什么情况下需要采用不确定性推理?
1.选择的不确定性；表示方法时应考虑的因素：充分考虑领域问题的特征；恰当地描述具体问。
2.题的不确定性；满足问题求解的实际需求；便于推理过程中对不确定性的推算。
3.在知识和信息中含有的不肯定、不可靠、不准确、不精确、不严格、不严密、不完全甚至不一致的成分情况下。4-3.简述确定性理论（可信度方法）的特点。
可信度方法：从不确定的初始证据出发，通过运用相关的不确定性知识，最终推出结论并求出结论的可信度值。4-4.简述主观Bayes推理方法。会应用主观贝叶斯方法推理（见课本例题）
根据不确定的信息做出决定时进行的推理。根据以往的经验和分析，结合专家先验知识，由已知的变量信息来推导未知变量的信息的过程。贝叶斯方法是将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯定理，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数。
4-5.简述主观Bayes方法中， LS和LN的意义。
LN表示E 对Ｈ的不支持程度。
LS表示E 对H 的支持程度。
4-6.什么是贝叶斯网络？按推理方向不同，贝叶斯网络推理包括哪几种推理模式？掌握贝叶斯网络的推理计算方法。
以随机变量为节点，以条件概率为节点间关系强度的有向无环网。
包括因果推理、诊断推理、辩解推理
4-7. P141 5,6，8题
第5章产生式表示与专家系统
5-1．什么是产生式规则？产生式系统由哪些部分组成？说明各部分的功能？
把一组产生式放在一起，让它们相互配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。产生式系统由：规则库、数据库、推理机组成。规则库：用于描述某领域内知识的产生式集合，是某领域知识（规则）的存储器。数据库：用来存放输入事实、外部数据库输入的事实以及中间结果和最后结果。推理机：由一组程序组成，用来控制协调规则库与数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。
5-2．说明产生式系统推理机的推理方式及推理过程。（见课本例题）
5-3．什么是专家系统？他有哪些特征和优点？专家系统有哪些分类？
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
特点：
(1)启发性
专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策
(2)透明性
专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。
(3) 灵活性
专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。
优点：
(1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
(4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。
(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经
验和更强的工作能力。
(6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。
(7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。
(8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
5-4. 专家系统由哪些部分组成？各部分的作用是什么？
(1) 知识库(knowledge base)
知识库用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。
(2) 综合数据库(global database)
综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据(信息)，即被处理对象的一些当前事实。
(3) 推理机(reasoning machine)
推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。推理机能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。
(4) 解释器(explanator)
解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其它候选解的原因。
(5) 接口(interface)
接口又称界面，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。
第6部分机器学习
6-1什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?
（课件）学习：是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。
机器学习：实现通过经验来提高对某任务处理性能的行为的计算机程序。
（课件）机器学习的重要性：机器学习是人工智能的主要核心研究领域之一, 也是现代智能系统的关键环节和瓶颈；很难想象: 一个没有学习功能的系统能被称具有智能的系统；来自生物、金融与网络等各领域的数据，迫切需要分析或建立模型。
6-2试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
基本结构：环境，学习环节，知识库，执行环节。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中，环境、知识库和执行部分
决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述三部分确定
6-3简述概念学习的基本过程，举一个例子说明。
概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。
已知：
实例集X：每个实例x由6个属性描述，每个属性的取值范围已确定
假设集H：每个假设h描述为6个属性的取值约束的合取
目标概念c：一个布尔函数，变量为实例
训练样例集D：目标函数（或目标概念）的正例和反例
求解：
H中的一假设h，使对于X中任意x，h(x)=c(x)
6-4简述决策树的概念、决策树学习方法及其使场合；在构造决策树的过程中，测试属性的选取采用什么原则？如何实现？
决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。
6-5简述朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯分类算法基于一个什么假设？
贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出最优的决策；
朴素贝叶斯分类器引入一个简单的假定避免数据稀疏问题：在给定目标值时，属性值之间相互条件独立。
6-6简述遗传算法的原理。遗传算法的遗传算子的作用是什么？什么是选择，交叉和变异？
简单遗传算法的基本原理是：
首先把问题的解表示成“染色体”，即以二进制编码的串。在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”（串），即假设解。然后，把这些假设解至于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较能适应环境的“染色体”进行复制、交叉、变异等遗传算子操作，从而产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的“染色体”上。这样问题的最优解就获得。
遗传算子：作用于染色体上的基因，得到新的染色体。
选择：从当前群体中选择一定比例的个体直接进入下一代群体。
交叉：将两个双亲染色体中对应的某些基因进行交换，从而产生新的后代。
变异：对染色体的某一基因或某些基因取反，得到新的染色体。
6-7主要的机器学习算法有哪些？
（1）C4.5 决策树
（2）K-Means
（3）SVM(Support Vector Machine)支持向量机
（4）Apriori算法，关联规则
（5）EM算法（Expectation Maximiztion）最大期望算法
（6）PageRank算法
（7）AdaBoost算法
（8）k-nearest neighbour classification算法
（9）贝叶斯分类器
（10）分类和回归树算法
（11）深度学习
6-8P192 第6题。
习题4 的5，6，8
习题6 第6题
人工智能的主要内容和方法
人工智能的主要内容和方法 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，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三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。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。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法
人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景
工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革，用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作，不仅可以节省人工费，还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量，也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了，工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世，工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子！ ●那什么是工业机器人系统操作员呢？ 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么？ 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换； 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与
复位； 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备； 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配； 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调； 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等； 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展，作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示，2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元，在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒，工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗？ 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破，实况应用下，工业机器人维护人才的缺口较为突出，而机器人工程师的就业薪资也是
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
AI人工智能英语作文
Present a written argument or case to an educated reader with no specialist knowledge of the following topic. In 2016, Google’s AlphaGo defeated Lee Sedol, the World Go Champion, 4 to 1 in a five-game match. The machine’s sweeping victories have once again made AI（artificial intelligence）a hot topic. Some people fear that AI will eventually get out of control. To what extent do you agree or disagree with the opinion？Give reasons for your answer and include any relevant examples from your own knowledge or experience. A lphaGo’s great triumph over Lee Sedol once again draw s persons’ attention to artificial intelligence. And some people assert that AI will pose a threat to human existence if human lose control of it. In my opinion, it will be a long time before artificial intelligence has consciousness itself, not to mention defying human. But in the more distant future, we have reasons to believe that AI will have no distinction from human and disobey human’s orders. Artificial intelligence, in essence, is simulation of human ways of thinking. And its development deals with interdisciplinary of computer
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 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。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 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。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
电影《人工智能》英语赏析
Appreciating in English Movies The Everlasting Existence—Artificial Intelligence 罗欢 Class 7 Grade 3 Number：201105140715 China West Normal University 2014/5/4
The Everlasting Existence---A.I Abstract:Human create the robot and make them to love,but they are also scared by the robots if they do something out of control.The human are selfish,so is their love while the love from robots is everlasting. Key words: robot ; human ;existence&love Commentary text: After seeing the movie A.I by Steven Spielberg and Kubrick.I am lost in the deep thinking, there are too many things contained in it and makes me moved. In the film,there is a very special artificial intelligent robot named David, just as the movie said, David is 11 years old. He weighs 60 pounds. He is 4 feet and 6 inches tall. He has brown hair, his love is real but he is not. This is a story about the process that David seek for the love from his mother,Monica. He experiences the abandonment and persecution and at last he successes, just like the ending of Pinocchio and Blue Fairy, he becomes a real boy, though it compared with other robots and he gains the love from his mother though it only last for one day. It is not a very long story but it makes us think a lot. Because of the climate change, there exist enormous problems and crisis. In order to reduce the burden then the low-cost robot has been came into use in a large scale. To meet the vanity of human, these robots own the same appearance as human, even the feelings and memories.To some degree, this shows the loneliness of human and the robot just like David who can love is the extremely showing of this. About David, he is very unique for he is the first robot child and he was made by very special reasons. When he is started by Monica, David would love Monica forever and only love her in the world. When he first comes into Monica’s home, his bright smile brings the happiness to this home. But when Martin, the real child of Monica comes back, all are ruined. For Monica, this is the perfect thing in the world but for David, the tragedies just begins. When Martin asks David when is your birthday or what is the first thing that you can remember, all the questions emphasized that David is not a real boy but just a robot. In order to win more love from Monica, David does many things, some are even crazy. However, all things have to stop in the birthday party of Martin. For
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电影人工智能英文简介 电影人工智能英文简介 AI - Artificial Intelligence is the hardest kind of movie to review-but it s also the most enjoyable kind of movie to watch. It s been over three weeks since my screening of Steven Spielberg s emotionally harrowing epic about a robot boy. Before writing my review, I wanted to let its themes, content, and characters sink into my head and make a solid impact. The film was based on an idea by Stanley Kubrick, but when he died in 1999, Speilberg took charge of the project. I could spend pages discussing the techniques of Kubrick s intentions and Spielberg s decisions, but I will not. Stanley Kubrick and Steven Spielberg are two of the greatest directors American cinema has to offer; it s pure pleasure watching their ideas clash and flow. I am not going to examine each individual theme here, either. That would ruin the movie for you. AI - Artificial Intelligence presents many themes on screen, but it s important to take what you get out of it. Whenever I read a review of Kubrick s A Clockwork Orange or 2001: A Space Odyssey I feel influenced by the reviewer s interpretation of the movie s themes. Every time I watch either of those movies I get something new out of it. I hate it when other critics state the movie s themes on paper as if it s a fact. There is far too much room for interpretation to reveal this movie s message, or the message of any Kubrick film for that matter. Ask 100 people, and you might get 100 different answers. AI - Artificial Intelligence is that kind of movie-one of the year s best. Critics and audiences alike have torn apart this movie s ending-a clear miscalculation by Spielberg. If Kubrick were in charge, the movie would have called it quits about twenty minutes earlier in an unsettling sequence that takes place in the ocean. But Speilberg, who always seems entranced by science fiction, injects an additional segment into the mix that does not work quite as well, but isn t so completely awful that it deserves such harsh criticism. It still leaves us with an open, startled emotional disorientation. I left the theater with tears in my eyes. The movie before the conclusion is so
人工智能概念简介
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，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。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 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。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S； 2.然后对子句集S（一次或者多次）
人工智能高科技影响利弊-英语作文
Artificial Intelligence The last decade has witnessed great change all over the world, especially about high-tech, artificial intelligence and so on. Artificial intelligence and technology has found its way into our daily life. Today, we give a topic about what and how they affect every aspect in life. 过去十年见证了世界各地的巨大变化，特别是关于高科技，人工智能等。人工智能和技术已经进入我们的日常生活。今天，我们来谈一谈，他们如何影响生活的每一个方面。 Undoubtedly, advanced technology has make contribution to our daily life. In some special work environment, AI can help human to get the job done, like dangerous work, high labor work etc. AI not only reduce the burden of work, but also they tend to be more efficient, save more time and labor costs. In additional, It is AI that bring our life unprecedented convenience, quick and comfort. Even separated by thousands of miles, we can still easily communicate through high-tech. 毫无疑问，先进的技术为我们的日常生活做出了贡献。在一些特殊的工作环境中，人工智能可以帮助人们完成工作，比如危险的工作，高劳动力等。人工智能不仅减轻了工作负担，而且它们往往更有效率，节省更多的时间和劳动力成本。另外，人工智能带给我们的生活前所未有的方便，快速和舒适。即使分开数千英里，我们仍然可以通过高科技轻松通信。 However, it is more like double-edged sword. it's likely to lead to certain
谷歌人工智能文章中英文对照详解
非专业人士翻译，如有错误请谅解。 Google's AI Reasons Its Way around the London Underground 谷歌人工智能推导出环绕 伦敦地铁系统的路线 DeepMind?s latest technique uses external memory to solve tasks that require logic and reasoning—a step toward more humanlike AI 深度思维最新技术使用了外部存储来解决需要逻辑思 维和推理能力的任务 By Elizabeth Gibney, Nature magazine on October 14, 2016 伊丽莎白.吉布尼2016年10月14日发表于《自然》杂志 Artificial-intelligence (AI) systems known as neural networks can recognize images, translate languages and even master the ancient game of Go. But their limited ability to represent complex relationships between data or variables has prevented them from conquering tasks that require logic and reasoning.
人工智能(AI)系统被认为是神经网络，可以识别图片，翻译，甚至精通古老的游戏。但他们描绘数据或变量之间的复杂关系的能力有限，这妨碍了他们克服需要逻辑思维和推理能力的任务。 In a paper published in Nature on October 12, the Google-owned company DeepMind in London reveals that it has taken a step towards overcoming this hurdle by creating a neural network with an external memory. The combination allows the neural network not only to learn, but to use memory to store and recall facts to make inferences like a conventional algorithm. This in turn enables it to tackle problems such as navigating the London Underground without any prior knowledge and solving logic puzzles. Though solving these problems would not be impressive for an algorithm programmed to do so, the hybrid system manages to accomplish this without any predefined rules. 在10月12日《自然》杂志中发表的一篇论文中，谷歌在伦敦的子公司深度思维展示了他们通过结合外部存储创造了一个神经网络，来进一步克服这些障碍。这种和外部存储的结合不仅允许神经网络学习，还可以通过存储器来存储和回忆事件，并以此来像正常情况那样做推断。这反过来能够让它解决难题，比如在没有任何经验的情况下操控伦敦地铁，比如解决逻辑谜题。尽管对于一个算法程序来说做到这点并不会令人印象深刻，但这个混合系统在没有任何先决条件的情况下做到了这点。 Although the approach is not entirely new—DeepMind itself reported attempting a similar feat in a preprint in 2014—“the progress made in this paper is remarkable”, says Yoshua Bengio, a computer scientist at the University of Montreal in Canada. 虽然这个方法不是一个全新的技术——深度思维自己就在2014年报告过他们尝试了一种相似的技术——但“在论文中的这个进步是非凡的”，加拿大蒙特利尔的计算机学家本吉奥.本希奥赞叹道。
人工智能简介
一、人工智能概述 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。它是研究、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。作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。 二．人工智能的发展 人工智能的发展历史可归结为孕育、形成和发展三个阶段。 1.人工智能孕育期 这个阶段主要是指1956年以前。. 计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机. 1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. 1955年 末,Newell和Simon做了一个名为逻辑专家(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序. 1956年,被认为是人工智能之父的 John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到Vermont参加Dartmouth人工智能夏季研究会.从那时起,这个领域被命名为人工智能. 2.人工智能的形成时期 这个阶段是指1956—1969年。 1957年一个新程序,通用解题机(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP语言. LISP 到今天还在用.LISP的意思是表处理(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 3.人工智能发展 这个阶段主要是70年代以后
人工智能技术在航空航天领域的应用
人工智能技术在航空航天领域的应用 2013年06 月 15 日
人工智能技术在航空航天领域的应用 摘要:随着人工智能技术的迅速发展逐渐成熟，已经成为许多高新科技产品中的核心技术。本文对人工智能技术在航空航天领域中的一些应用进行了简要介绍，并对人工智能技术在未来航空航天中的应用进行了展望。 关键词:航空航天；人工智能；自动化；专家系统 一、引言 “开发天疆”已成为美、俄、中、日及欧空局的科学家们最热门的话题，这些国家和地区先后制定了各自的空间开发计划，规模相当庞大，技术也非常复杂，多样，对可靠性的要求也越来越高。这就要求进一步提高机械化和自动化的水平，人工智能技术是达到这一目的的重要手段之一。它可以使一系列的复杂操作，管理和应用实现高可靠性，产生惊人的经济效益。人工智能在航天领域中得到了广泛的应用在美国，一些著名的公司及大学，如麦道公司、波音公司、麻省理工学院、卡内基梅隆大学及美国陆、海、空三军等均已开始研究人工智能在航天领域的应用。在欧洲，欧洲经济共同体的欧洲信息技术研究与发展战略计划与法国发起的尤里卡计划合作开发人工智能技术。英国皇家飞行研究院研究将人工智能用于航天器和其它航天活动，用于故障分析及卫星，空间平台和空间站的辅助工作系统。航空航天工业是最前沿技术领域，因此最有可能采用先进技术，对人工智能系统需求量最大。 下面分几个方面详细介绍人工智能在航空航天领域中的应用，以及在未来航空航天中应用的展望。 二、人工智能在无人飞行器上的应用 1、自动化和智能机器人 为使卫星顺利完成飞行任务，大幅度降低造价，人们在卫星上大量地采用了自动化和机器人技术。早在1967 年美国发射的勘测者 3 号飞行器上就装有机械臂，它在月球上完成了掘沟，地质调查和采集标本等工作，1 9 7 0 年苏联发射了“月球”16 号和 17 号两个飞行器，飞行器上装有月球车，月球车在地面遥控下完成月面行走和摄影任务，车上的掘岩机还完成了标本采集工作。1978 年美国海资号火星着陆飞船(一种先进的空间机器人) ，通过搭载计算机不仅成功地控制飞船安垒着陆，而且还在没有地面指令的情况下实现了长达 58 个火星日(每个火星日相当于 24 小时 37 分 26。4 秒)的探测， 19 7 7-1986 年，美国在旅行者探测器上采用了人工智能技术，完成了精密导航，科学观测任务，其上计算机收集和处理了木星和土星等各种不同数据。 2、专家系统
人工智能技术课程综述
人工智能技术课程综述 1 人工智能的定义与发展 1.1 人工智能的定义 40多年来，人工智能获得了很大的发展，已引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前言学科。进十年来，现代计算机的发展已能够存储及其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现军取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的一种智能。同时人工智能又是一个学科名称，作为一个学科，人工智能研究的如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算机上实现或再现的科学技术。从科学的角度讲，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作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解
是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 1.2 人工智能的研究发展 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：数理逻辑和关于计算的新思想。而人工智能的总体发展阶段大致可以分为以下五大阶段： 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。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。