人工智能理论从分立到统一的奥秘
人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案
第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起
北京师范大学模糊系统与人工智能方向简介(讨论稿)
北京师范大学模糊系统与人工智能方向简介（讨论稿） 北京师范大学模糊数学与人工智能方向是国内最早从事模糊数学及其应用研究的单位之一，可以说是国内模糊数学研究的重要基地。早在1979年北师大数学科学学院开始就开始招收模糊数学研究方向的硕士研究生，是我国最早从事模糊数学研究的硕士学科点。1986年，汪培庄先生牵头，以模糊数学为主申请下来应用数学博士点，这也是我国最早从事模糊数学研究的博士学科点。迄今为止，北师大数学科学学院已培养几十名硕士和博士研究生，并且在各种工作岗位已成为骨干力量。 北京师范大学模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统实时智能控制实验室创建于2000年。现任中心主任为国家级有突出贡献中青年专家李洪兴教授。目前，实验室拥有博导教授2人，副教授3人，博士后2人，在读博士生15人（其中具有教授职称者2人，副教授4人），硕士研究生19人。该研究中心现有一个应用数学的博士学位授权点，应用数学和控制理论与控制工程两个硕士学位授权点。 1982年至今，北京师范大学模糊数学与人工智能研究群体先后提出并研究了因素空间、真值流推理、随机集落影、模糊计算机、模糊摄动理论、幂结构提升理论、基于变权综合的智能信息处理、模糊系统的插值表示、变论域智能计算、复杂系统建模以及知识表示的数学理论模糊计算机等一些先进的理论方法。近期的主要研究成果包括： 1）给出因素空间理论，建立知识表示的数学框架，并系统研究概念的内涵与外延表示问题，为专家经验、领域知识在软件系统中的表示与计算提供了理论基础； 2）揭示了模糊逻辑系统的数学本质，给出常用模糊逻辑系统地插值表示，并系统研究了模糊逻辑系统的构造、分析以及泛逼近性等理论问题； 3）提出变论域自适应智能信息处理理论，设计了基于变论域思想的一类高精度模糊控制器，在世界上第一个实现了四级倒立摆控制实物系统，经教育部组织专家鉴定，确认这是一项原创性的具有国际领先水平的重大科研成果； 4）引入变权的概念，并给出基于自适应变权理论的智能信息处理方法； 5）提出模糊计算机的概念，并研究了模糊计算机设计的若干理论问题； 6）给出数学神经网络理论，从数学上揭示了模糊逻辑系统与人工神经网络之间的关系，首次定义了“输出返回”的模糊逻辑系统并证明了它与反馈式神经
智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案
智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案 第一章 1、第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。 A.AlphaGo B.AlphaGood C.AlphaFun D.Alpha 答案: AlphaGo 2、无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（） A.AlphaGo Fan B.AlphaGo Lee C.AlphaGo Master D.AlphaGo Zero 答案: AlphaGo Zero 3、世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这一术语 A.1954 B.1955 C.1956 D.1957 答案: 1956 4、以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）
A.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事 B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序 C.人工智能是通过机器或软件展现的智能 D.人工智能将其定义为人类智能体的研究 答案: 人工智能将其定义为人类智能体的研究 5、下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。 A.机器感知 B.机器学习 C.自动化 D.机器思维 答案: 自动化 6、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 A.智能 B.行为 C.语言 D.计算能力 答案: 智能 7、图灵测试的含义是（） A.图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 B.所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。
人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 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。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能： 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。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心
第一章人工智能与深度学习基础
附件：“图神经网络与知识图谱”课程大纲 第一天19:00-21:00第一章：人工智能与深度学习基础 1.1卷积神经网络结构； 1.2池化； 1.3激活函数； 1.4反向传播； 1.5AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogleLeNet等算法简介1.6决策树和随机森林 1.7卷积核与特征提取； 1.8卷积神经网络调参经验分享； 1.9Tf.keras核心高阶API； 1.10Tf.data输入模块； 第二天19:00-21:00第二章：深度学习发展热点 2.1生成对抗网络GAN； 2.2生成与判别； 2.3GAN对抗生成神经网络算法介绍； 2.4代码和案例实践： 图片生成、看图说话， 对抗生成神经网络调参经验分享2.5强化学习RL； 2.6强化学习基础、算法介绍 2.7实例： 基于增强学习的游戏学习 DQN的实现 第三天19:00-21:00第三章:图神经网络 3.1图神经网络(Graph Neural Network) 3.2不动点理论、模型学习、GNN与RNN、GNN的局限3.3门控图神经网络(Gated Graph Neural Network) 3.4状态更新、GNN与GGNN 3.5实例: 到达判断 语义解析 3.6图卷积 3.7图卷积框架 3.8实例: 掷骰子问题 第四章:图神经网络
第四天19:00-21:004.1空域卷积(Spatial Convolution) 4.2消息传递网络、图采样与聚合、图结构序列化 4.3频域卷积(Spectral Convolution) 4.4基础简介：图上的傅里叶变换 4.5频域卷积网络、切比雪夫网络 4.6图读出操作(ReadOut) 4.7基于统计的方法 4.8基于学习的方法： 采样加全连接、全局结点、可微池化、其他方法； 第五天19:00-21:00第五章:知识图谱 5.1知识图谱基础—知识表示与建模 5.2知识表示框架、数据模型设计方法 5.3金融企业数据主题域设计—企业风险知识图谱 5.4知识图谱核心技术：知识源数据的获取 5.5结构化数据的获取、非结构化数据的获取、将mysql数 据导出为图谱源数据 5.6案例实战： 股票吧信息爬取 使用爬虫获取企业法人等信息 获取企业风险知识图谱源数据 5.7知识图谱核心技术：知识抽取 5.8实体抽取技术、关系抽取技术、事件抽取技术 5.9案例实战： 使用hanlp抽取法人名称 企业名称等信息 使用TextRank算法完成知识抽取 使用句法依存算法关系抽取 基于模板完成事件抽取； 第六天19:00-21:00第六章:知识图谱 6.1知识图谱核心技术：知识融合 6.2知识融合概述，实体统一、实体消歧、知识合并6.3案例实战： 使用jieba完成公司名的实体统一 使用tf-idf完成实体消歧 6.4知识图谱核心技术：知识加工和存储 6.5知识加工概述，本体构建，知识推理 6.6知识存储常用数据库，图数据库neo4j 6.7实战操作：使用neo4j工具导入知识图谱 案例1：使用neo4j从零搭建简单的金融知识图谱案例2：基于金融知识图谱的问答机器人 案例3：基于法律领域的知识图谱
第一章计算机基础理论答案
计算机基础知识练习题 一．单选题： 1、计算机的应用领域是（D）。 A. 人工自能 B. 过程控制 C. 信息处理 D.数值计算 2、第二代计算机的主要电子逻辑元件是（B）。 A. 电子管 B. 晶体管 C. 集成电路 D.运算器 3、下列不是计算机应用主要领域的是（A）。 A. 文字处理 B. 科学计算 C. 辅助设计 D.数据处理 4、用计算机进行资料检索工作属于计算机应用中的（A）。 A. 数据处理 B. 科学计算 C. 实时控制 D.人工智能 5、功能最强大，计算精度最高的计算机类型是（D）。 A. 大型机 B. 微型机 C. 小型机 D.巨型机 6、电脑笔记本属于（A）。 A.微型机 B.小型机 C.大型机 D.巨型机 7、在计算机中，一个字节是有（C）二进制码表示。
A.4 B.2 C.8 D.16 8、十进制数130转换成对应的二进制数位（A）。 A.10000010 B.10000011 C.10000110 D.10000000 9、下列4个字符中，ASCII码值最小的是（A）。 A.B B.b C.N D.g 10、十进制数1025转换成对应的二进制数位（A ）。 A.10000000001 B.10000000000 C.10000000011 D.11000000001 11、8位字长的计算机可以表示的无符号整数的最大值是（C ）。28-1 A.8 B.16 C.255 D.256 12、下列使用不同数值表示的数中，数值最大的是（A ）。 A.二进制11011101 B.八进制334 C.十进制219 D.十六进制DA 13、目前，制造计算机所用的电子器件是（D）。 A.电子管 B.晶体管 C.集成电路 D.超大规模集成电路 14、八进制计数制中，各位数的权是以（B）为底的方幂。 A.2 B.8
人工智能原理及其应用(第二版)习题答案
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知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)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。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下： Pickup(x)
人工智能与机器人
江西蓝天学院 人工智能与机器人 系别：机械系 班级：09热动本（1）班 姓名：艾立强 学号:109202020001 人工智能 最近看了电影《终结者》，对其中的科幻生活有了憧憬，然而现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种是由知识工程师将 有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善。 人工智能并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，《终结者》的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习 机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
人工智能原理与应用_(张仰森_著)_高等教育出版社_课后答案
2.7解：根据谓词知识表示的步骤求解问题如下： 解法一： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； HANG(x，y)：表示x悬挂在y处； ON(x，y)：表示x站在y上； HOLDS(y，w)：表示y手里拿着w。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧HANG(Banana，b)∧SITE(Box，c)∧~ON(Monkey，Box)∧~HOLDS(Monkey，Banana) 问题的目标状态表示： SITE(Monkey，b)∧~HANG(Banana，b)∧SITE(Box，b) ∧ON(Monkey，Box)∧HOLDS(Monkey，Banana) 解法二： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； ONBOX(x)：表示x站在箱子顶上； HOLDS(x)：表示x摘到了香蕉。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧SITE(Box，c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey) 问题的目标状态表示： SITE(Box，b)∧SITE(Monkey，b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey) 从上述两种解法可以看出，只要谓词定义不同，问题的初始状态和目标状态就不同。所以，对于同样的知识，不同的人的表示结果可能不同。 2.8解：本问题的关键就是制定一组操作，将初始状态转换为目标状态。为了用谓词公式表示操作，可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。条件易于用谓词公式表示，而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来，即由于动作的执行，当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态，通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。 定义四个操作的谓词如下，操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示： (1)goto 模糊数学 第1节模糊聚类分析 第2节模糊模式识别 第3节模糊相似优先比方法 第4节模糊综合评判 第5节模糊关系方程求解 在自然科学或社会科学研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念。这里所谓的模糊性，主要是指客观事物的差异在中间过渡中的不分明性，如某一生态条件对某种害虫、某种作物的存活或适应性可以评价为“有利、比较有利、不那么有利、不利”；灾害性霜冻气候对农业产量的影响程度为“较重、严重、很严重”，等等。这些通常是本来就属于模糊的概念，为处理分析这些“模糊”概念的数据，便产生了模糊集合论。 根据集合论的要求，一个对象对应于一个集合，要么属于，要么不属于，二者必居其一，且仅居其一。这样的集合论本身并无法处理具体的模糊概念。为处理这些模糊概念而进行的种种努力，催生了模糊数学。模糊数学的理论基础是模糊集。模糊集的理论是1965年美国自动控制专家查德(L. A. Zadeh)教授首先提出来的，近10多年来发展很快。 模糊集合论的提出虽然较晚，但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明，模糊数学在农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面，在图像识别、天气预报、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展趋势来看，它具有极其强大的生命力和渗透力。 在侧重于应用的模糊数学分析中，经常应用到聚类分析、模式识别和综合评判等方法。在DPS系统中，我们将模糊数学的分析方法与一般常规统计方法区别开来，列专章介绍其分析原理及系统设计的有关功能模块程序的操作要领，供用户参考和使用。 第1节模糊聚类分析 1. 模糊集的概念 对于一个普通的集合A，空间中任一元素x，要么x∈A，要么x?A，二者必居其一。这一特征可用一个函数表示为： A x x A x A ()= ∈ ?? ? ? 1 A(x)即为集合A的特征函数。将特征函数推广到模糊集，在普通集合中只取0、1两值推广到模糊集中为[0, 1]区间。 定义1 设X为全域，若A为X上取值[0, 1]的一个函数，则称A为模糊集。 如给5个同学的性格稳重程度打分，按百分制给分，再除以100，这样给定了一个从域X=｛x1 , x2 , x3 , x4, x5｝到[0, 1]闭区间的映射。 x1：85分，即A(x1)=0.85 x2：75分，A(x2)=0.75 x3：98分，A(x3)=0.98 x4：30分，A(x4)=0.30 x5：60分，A(x5)=0.60 人工智能基础（8017）考试大纲 一、课程性质与设置目的 （一）课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。 （二）本课程的基本要求（课程总目标） 《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。 （三）本课程与相关课程的联系、分工或区别 与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。 离散数学中的命题逻辑、谓词逻辑、树/图、表等知识是本课程的数学基础之一。本课程中的知识表示需要利用矩阵、表、树/图、多元组等手段，因此学生前期的离散数学学习，对于本课程起到了基础作用。 -1- 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 绪论单元测试 1、1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificial intelligence（人工智能）”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括： A:研究如何用计算机表示人类知识 B:研究智能学习的机制 C:研究人类大脑结构和智能起源 D:研究如何用计算机来模拟人类智能 答案: 【研究人类大脑结构和智能起源】 2、在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标： A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能 B:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能 C:研究机器智能与人类智能的本质差别 D:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说 答案: 【研究机器智能与人类智能的本质差别】 3、下面哪个不是人工智能的主要研究流派？ A:符号主义 B:经验主义 C:连接主义 D:模拟主义 答案: 【模拟主义】 4、从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于： A:经验主义，行为主义 B:符号主义，连接主义 C:连接主义，经验主义 D:理性主义，符号主义 答案: 【理性主义，符号主义】 5、从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于： A:理性主义，符号主义 B:符号主义，连接主义 C:经验主义，行为主义 D:连接主义，经验主义 答案: 【连接主义，经验主义】 6、“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质 A:错 B:对 答案: 【错】 7、人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划 A:对 B:错 答案: 【对】 8、人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类 A:对 B:错 答案: 【错】 人工智能解读 人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。 AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能定义： 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。[1] 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））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 第一章 绪论 Quizzes for Chapter 1 1单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分 ? A.人类思考 ? B.人工智能 ? C.机器智能1.00/1.00 ? D.机器动作 正确答案：C你选对了 2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分 /总分 ? A.人工智能旨在创造智能机器 该题无法得分/1.00 ? B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的 智能体程序该题无法得分/1.00 ? C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法 得分/1.00 ? D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通 常由人类所能做的事该题无法得分/1.00 正确答案：A、B、D你错选为A、B、C、D 3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分 ? A.经济学0.25/1.00 ? B.哲学0.25/1.00 ? C.心理学0.25/1.00 ? D.数学0.25/1.00 正确答案：A、B、C、D你选对了 4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案？ 得分/总分 ? A.指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的 能力0.50/1.00 ? B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算 机，因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00 ? C.指的是一种机器，仅针对一个具体问题 ? D.其定义为无知觉的计算机智能，或专注于一个狭 窄任务的AI 正确答案：A、B你选对了 5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总 分 ? A.Web搜索引擎 ? B.超市条形码扫描器 ? C.声控电话菜单该题无法得分/1.00 ? D.智能个人助理该题无法得分/1.00 正确答案：A、D你错选为C、D 6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域 得分/总分 ? A.人脸识别0.33/1.00 ? B.专家系统0.33/1.00 ? C.图像理解 ? D.分布式计算 正确答案：A、B、C你错选为A、B 7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用，去发现目前下列哪些 任务可以通过AI来解决得分/总分 ? A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00 ? B.打一场像样的乒乓球比赛 ? C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00 ? D.在市场上购买一周的食品杂货 正确答案：A、B、C你错选为A、C 8填空(1分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境 下做正确的事。得分/总分 正确答案：已知 1单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。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。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做出反应的智能机器，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。 目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学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。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 智能模拟 机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。 学科范畴 人工智能目前是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。 研究范畴 语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。 应用领域 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。 绪论单元测试 1 【单选题】(5分) 人工智能的名字是 A. AirJorden B. ArtificialIntelligence C. AllenLverson D. A-ClassIntelligence 第一章测试 1 【单选题】(5分) 第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。 A. AlphaFun B. Alpha C. AlphaGo D. AlphaGood 2 【单选题】(5分) 无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（） A. AlphaGoFan B. AlphaGoLee C. AlphaGoMaster D. AlphaGoZero 3 【单选题】(5分) 世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligenc e”这一术语 A. 1956 B. 1954 C. 1955 D. 1957 4 【单选题】(5分) 以下哪些不是人工智能概念的正确表述（） A. 人工智能是通过机器或软件展现的智能 B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序 C. 人工智能将其定义为人类智能体的研究 D. 人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事 5 【单选题】(5分) 下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。 A. 机器思维 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器感知 6 【单选题】(5分) 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 A. 智能 B. 行为 C. 计算能力 D. 语言 7Fuzzy模糊数学-共5节-电子书---讲义
《人工智能基础》教学大纲(自考)
人工智能简介及发展趋势
智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试答案
人工智能解读
人工智能第一章
主要内容：
□ □ □ □ 人工智能的定义和发展□ 人类智能和人工智能 人工智能的主要学派 人工智能的研究与应用领域
人工智能定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）学 科从1956年正式提出，目前已取得长足的发 展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。 总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台 机器能够象人一样思考。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须 知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。 什么样的机器才是智慧的呢？它们能不能模仿 人类大脑的功能呢？
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当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模 拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学 家为这个目标努力着。 现在全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研 究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这 样一门课程。 在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得 十分聪明了。
“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国 际象棋电脑。是一台超级并行处理计算机，计 算能力惊人，平均每秒可计算棋局变化2OO万步。 1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue） 计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫 （Kasparov)
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图灵测试（Turning Test）
1950年10月，图灵的一篇划时代论文《计算机与智能》 发表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》。 在“第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可 以作为“第五代电脑”和“第六代电脑”的宣言书。 图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人 们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是： 与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。 更有趣的是，图灵还设计了一个“图灵测试”，试图通 过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
图灵测试
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备 智能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个 是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答 者是人还是机器。
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6人工智能原理MOOC习题集及答案 北京大学
人工智能
2020年秋冬智慧树知道网课《人工智能基础》课后章节测试答案