人工智能概念简介说课讲解
人工智能基本知识讲座
人工智能基本知识讲座人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学领域的技术和方法，使机器能够模拟和执行类似于人类智能的任务和工作的学科。
它是计算机科学中的一个重要分支，因其在各行各业的应用日益普及，备受关注。
本文将为您详细介绍人工智能的基本知识。
一、定义与分类人工智能是从大脑机制中获得的智能引擎。
它可以模拟人类的思维和决策，更准确地理解和处理语言、图像和声音等信息。
人工智能的基本分类包括强人工智能和弱人工智能。
强人工智能是指能够拥有与人类一样智能水平的系统，而弱人工智能则是指在特定领域有较高水平表现的系统。
二、发展历程人工智能的发展经历了几个重要的阶段。
首先是符号主义阶段，人工智能研究主要集中在符号和规则的表示与推理。
然后是连接主义阶段，通过人工神经网络的模拟，实现了一定程度上的模拟智能。
接着是统计机器学习阶段，通过大量数据的训练和学习，实现了更强大的智能表现。
最近，深度学习作为人工智能的前沿技术，通过多层次的神经网络实现了更高水平的智能任务。
三、应用领域人工智能在各个领域的应用广泛。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和手术操作，提高医疗水平和效率。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和交易预测，提供智能化的投资建议。
在交通领域，人工智能可以实现自动驾驶和智能交通管理，提升交通运输的安全性和便捷性。
在教育领域，人工智能可以个性化地辅助学习和教学，帮助学生和教师实现更好的教育效果。
四、挑战与展望尽管人工智能取得了许多突破性进展，但仍存在一些挑战和争议。
首先是数据隐私和安全性问题，随着大数据的应用，如何保护个人信息的安全成为一个重要议题。
其次是人工智能对就业市场的影响，虽然它能够替代一些重复性的工作，但也有可能导致大量工作岗位消失。
此外，人工智能的伦理和法律问题也亟需解决，如何确保人工智能系统的公正性和道德性成为人们关注的焦点。
未来，人工智能仍然有很大的发展空间和潜力。
第1章人工智能概述精品PPT课件
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互
功能，具有联想、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。简言之，也就是使计算机像人 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能
(完整版)人工智能介绍PPT课件全
• 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。
Machine learning
Computer vision
1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了具有自学习、自组织和自适应 能力的西洋跳棋程序。
1957年,纽厄尔、肖(Shaw)和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机（LT)的 数学定理证明程序。
1958年,麦卡锡建立了行动规划咨询系统 1960年纽厄尔等研制了通用问题求解(GPS)程序。麦卡锡研制了人工智
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2024/9/24 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
2024/9/24
Part 4 人工智能的未来
2024/9/24
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能基础知识详解
人工智能基础知识详解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样具备智能的学科。
它以模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用为核心，旨在实现计算机的感知、认知、学习和决策等智能行为。
本文将详细介绍人工智能的基础知识，帮助读者更好地理解这一领域。
一、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，当时诞生了第一个能够模拟人类思维的计算机程序。
随着计算机技术的进步和理论研究的深入，人工智能逐渐发展为一个具有广泛影响的学科。
如今，人工智能已广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。
二、人工智能的基本原理1. 感知能力：感知能力是人工智能的基础，它使计算机能够接收和理解来自外部环境的信息。
感知能力主要依靠传感器设备来实现，如摄像头、麦克风等。
2. 认知能力：认知能力使计算机能够对感知到的信息进行处理和分析，以获取更深层次的理解。
认知能力主要包括知识表示、推理、学习和决策等方面。
3. 学习能力：学习能力是人工智能的核心，它使计算机能够通过观察和分析数据来不断改进自身的性能和表现。
学习能力主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
4. 决策能力：决策能力是人工智能的目标之一，它使计算机能够基于已有的知识和经验做出适当的决策。
决策能力主要借助于专家系统、推理引擎和优化算法等技术来实现。
三、人工智能的主要应用领域1. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
自然语言处理已广泛应用于机器翻译、智能客服和文本挖掘等领域。
2. 机器学习：机器学习是基于统计学和概率论的一种方法，通过训练模型来使计算机能够从数据中学习和进行预测。
机器学习已被应用于图像识别、推荐系统和金融风控等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频。
(2024年)(完整版)人工智能介绍课件
多层感知器（MLP）
由多个神经元组成的多层网络，具有 强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络（CNN）
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据 的局部特征，实现参数共 享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度，提高模型 泛化能力，如最大池化、 平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合，输出最终 结果。
13
循环神经网络（RNN）
01
循环神经单元
具有记忆功能，能够处理序列数 据，如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到 循环神经单元中，实现信息的传 递和积累。
03
序列到序列（ Seq2Seq）
由编码器和解码器组成的模型结 构，实现输入序列到输出序列的 映射。
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深度确定性策略梯度（ Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG ）
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2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
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神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能，实现输 入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素，提高神经网络的表 达能力，如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发展 和大数据时代的到来，机器学习、深度学习等算法取得重 大突破，人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今，人工智能技术在语音识别、图像识别、 自然语言处理等领域取得显著成果，并开始渗透到金融、 医疗、教育等各行各业。
人工智能概论课件完整版
自然语言处理
研究如何让计算机理解和生成人类自然语言 文本。
深度学习
研究如何构建和训练深度神经网络模型，以 模拟人脑处理信息的方式。
人工智能的应用领域
智能家居
通过人工智能技术实现家庭设备 的自动化和智能化控制，提高生
活便利性和舒适度。
智能交通
利用人工智能技术提高交通系统 的效率和安全性，如自动驾驶汽 车、智能交通信号控制等。
05
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护问题
01
数据采集与使用的透明度不足
在人工智能应用中，大量个人数据被采集和使用，但很多时候用户并不
清楚自己的数据是如何被使用的，于网络安全威胁和技术漏洞的存在，人工智能系统所处理的数据可能
面临泄露和滥用的风险，对个人隐私造成侵害。
人工智能概论课件完整版
目录
• 人工智能概述 • 人工智能基础知识 • 人工智能算法与模型 • 人工智能技术应用 • 人工智能伦理与安全问题 • 人工智能发展趋势与挑战
01
人工智能概述
人工智能的定义与发展
人工智能的定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和 扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
恶意使用风险
人工智能技术可能被恶意使用，如用于网络攻击、欺诈行为或制造虚假信息，这对社会和个 人都构成了安全威胁。
人工智能与人类未来关系探讨
劳动力市场变革
人工智能的发展将导致劳动力市 场的深刻变革，一些传统职业可 能会消失，而新的职业和就业机 会将出现。
社会伦理挑战
随着人工智能技术的广泛应用， 社会将面临一系列伦理挑战，如 人类与机器的权利关系、责任归 属以及道德准则的制定等。
第1讲人工智能概述
第1讲人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence,AI）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。
它是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，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。
按照人工智能的技术，可以将其分为逻辑推理AI和机器学习AI。
逻
辑推理AI是基于特定的规则或知识，通过运用一定的推理方式来解决特
定问题的技术。
它可以用于无人驾驶、虚拟助手、语音识别和智能家居等
应用场景。
机器学习AI是基于深度学习而形成的，它可以从数据中学习
特征，并运用这些学习到的特征来预测结果。
目前在机器视觉、自然语言
处理和安全等环境中应用较多。
人工智能技术的发展也为大规模应用奠定了基础。
目前，AI技术的
应用已遍及医疗、金融、游戏、城市建设等领域。
医疗领域，AI技术可
以帮助医生诊断疾病和预测治疗结果；金融领域，AI技术可以用于金融
欺诈检测、市场研究等；游戏领域，通过AI技术可以实现超强的智能游
戏对手。
人工智能介绍ppt课件
2. 人才培养与教育
AI技术的快速发展对人才的需求也日益增强。教育领域需要将AI技术引入到课程内容中，培养学生的创新思维 和实践能力。除了传统的计算机科学课程，还应重视数学、统计、物理等基础学科的教育。此外，实践环节也 非常重要，如提供实习机会、举办AI竞赛等，让学生在实践中提升技能。还可以尝试AI+教育的创新教学模式， 如通过虚拟现实、增强现实等技术，让学生更好地理解AI概念和应用。
保人工智能技术为人类带来积极的影响。
4. 未来展望与发展趋势
2. 机器视觉
将在自动驾驶、安防监 控等领域发挥更大作用。
1. 自然语言处理
将更加精确，实现与人 类更自然的交流。
3. 人工智能伦理
需更加重视，制定相应法律 法规，以保障人类利益。
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5
4. 量子计算
助力AI发展，将实现更 高效的学习和决策。
5. AI芯片
更强大的性能和更低的 能耗，推动AI计算普及。
总结与建议
1. 关注人工智能技术与应用
1. 深度学习
是AI领域的核心技 术，已应用于图像识 别、自然语言处理、
语音识别等领域。
4. 医疗诊断
AI辅助诊断系统能 快速筛查疾病，提
高诊断准确性。
2. 自动驾驶
深度学习算法驱动下 的自动驾驶技术实现 了复杂路况下的安全
人工智能技术
1. 机器学习
深度学习与神经网络
深度学习是一种神经网络， 通过模拟人脑的神经网络结 构，实现对大量数据的高效
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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）使用归结原理；3.若在某一步推出了空子句，即推出了矛盾，则说明子句集S是不可满足的，从而原否定式也是不可满足的，进而说明原公式是永真的。
求解1.先为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词；2.再增配（以析取形式）一个辅助谓词，该谓词的变元必须与对应目标谓词中的变元完全一致；3.进行归结；4.当归结是刚好只剩下辅助谓词时，辅助谓词中原变元位置上的项就是所求的结果。
9，简要说明各种归结策略。
删除策略：及早删除无用子句，以避免无效归结，缩小搜索规模；并尽量使归结式朝“小”的方向发展。
从而尽早导出空子句。
删除策略是完备的。
支持集策略：尽量避免在可满足的子句集中做归结，因为从中导不出空子句。
而求证公式的前提通常是一致的，所以支持集策略要求归结时从目标公式否定的子句出发进行归结。
支持集策略实际是一种目标制导的反向推理。
支持集策略是完备的。
线性归结策略：线性归结策略是完备的，高效的。
可与许多别的策略相兼容。
输入归结策略：是一种自底而上的归结策略。
输入归结策略是不完备的。
输入归结策略常同线性归结策略结合，构成线性输入归结策略。
也可以与支持集策略相结合。
单元归结策略：单元归结的思想是用单元子句归结可以使归结式含有较少的文字，因而有利于逼近空子句。
单元归结策略是不完备的，但效率高。
祖先过滤型策略：是线性输入策略的改进。
是完备的10，说明与或图的在知识表示中的两种应用与或图一般表示问题的变换过程，就是从原问题出发，运用某些规则不断的进行问题的分解（得到与分支）和变换（得到或分支），而得到一个与或图，与或图的节点一般代表问题，整个图就表示问题空间。
11，博弈问题状态空间图的特点是什么，为什么？博弈树的特点n 博弈的初始格局是初始节点。
n 在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。
自己一方扩展的节点之间是“或”关系，对方扩展的节点之间是“与”关系。
双方轮流地扩展节点。
n 所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都是不可解节点。
12，博弈问题求解有哪些方法，简述其过程。
极小极大分析法的基本思想设博弈的双方中一方为A，另一方为B。
然后为其中的一方(例如A)寻找一个最优行动方案。
为了找到当前的最优行动方案，需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较。
为计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函数，用来估算当前博弈树端节点的得分。
这时估算出来的得分为静态估值。
当端节点的估值计算出来后，再推算出父节点的得分，推算的方法是：对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案；对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。
这样计算出的父节点的得分称为倒推值。
如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的行动方案。
α－ß剪枝技术。
基本思想为：对于一个与节点MIN,若能估计出其倒推值的上确界β,并且这个β值不大于MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α,即α≥β,则就不必再扩展该MIN节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MIN父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为α剪枝。
对于一个或节点MAX,若能估计出其倒推值的下确界α,并且这个α值不小于MAX的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β,即α≥β,则就不必再扩展该MAX节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MAX父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为β剪枝。
13，什么是知识表示？列举4种知识表示方法。
知识表示是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。
用某种约定的形式结构来描述知识，而且这种形式结构还要能转换为机器的内部形式，使得计算机能方便的存储、处理和利用。
按知识表示的形式分类显式的知识表示形式（局部表示）隐式的知识表示形式（分布表示）按特征，知识表示分为陈述表示过程表示14，分别给出事实：“MARY是郑州大学计算机系的女讲师，30岁，身体健康，1990年硕士毕业于北京大学计算机系，参加工作时间是1995年7月，工资级别是四级”的语义网络表示法和框架表示法。
框架名：<MARY>类属：<大学教师>姓别：女年龄：30职业：教师职称：讲师专业：计算机部门：计算机系毕业学校：北京大学计算机系工作:参加工作时间：1995年7月工资级别：四级15，请设计某种游戏程序（重排九宫和井字棋以外的）的启发函数及其深度优先搜索过程。
16. 什么是启发性知识？什么是启发式搜索启发式搜索要用启发函数来导航，其搜索算法就要在状态图一般搜索算法基础上再增加启发函数值的计算与传播过程，并且由启发函数值来确定节点的扩展顺序。
17.产生式系统的结构及工作原理。
产生式规则库(知识库)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、中间结构和最后结果。
对应叙述性知识。
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。
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。
对应控制性知识。
18，生产系统推理有哪几种方式？19，分别用一阶谓词逻辑和用语义网络标识“每个计算机专业的学生都学习过一门程序语言”。
20，代价树如下图所示：分别给出宽度优先及深度优先（即分支界限法和瞎子爬山法）搜索策略下的搜索过程和解。
其中，F、I、 J是目标节点。
H宽度优先搜索过程：A－﹥B－﹥C－﹥G－﹥E－﹥D－﹥K，G（K）=5，解为：A－﹥C－﹥ G－﹥ K深度优先搜索过程为：A－﹥ C－﹥ G－﹥E－﹥M－﹥P，G（P）=7，解为：A－﹥ C－﹥ G－﹥E－﹥M－﹥P21，（1）求下图中与／或树的解树并用和代价法则求最佳解树。
其中，端结点中，I、J、F、K、L是可解结点，其余结点是不可解结点。
解答、宽度优先搜索过程：（1）先将A放入OPEN表中，g(A)=0；（2）将A放入CLOSED表中，扩展A节点，得节点B、C，g(B)=1,g(C)=2，将B、C按代价从小到大放入OPEN中；（3）将B放入CLOSED表中，扩展B节点得节点D、E，g（D）=5,g(E)=4,将C、D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中；（4）将C放入CLOSED表中，扩展C得节点F、G，g(F)=6,g(G)=3，将D、E、F、G按代价从小到大排列放入OPEN表中；（5）将G放入CLOSED表中，扩展G得L，M，g（L）=4,g(M)=5, 将D、E、F、L，M按代价从小到大排列放入OPEN表中；（6）将L放入CLOSED表中，L为目标节点，搜索成功。
解为A－﹥ B－﹥ C－﹥ G－﹥ L，g（L）＝4深度优先搜索过程：（1）先将A放入OPEN表中，g(A)=0；（2）将A放入CLOSED表中，扩展A节点，得节点B、C，g(B)=1,g(C)=2，将B、C按代价从小到大放入OPEN表中；（3）将B放入CLOSED表中，扩展B节点得节点D、E，g（D）=5,g(E)=4,将D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中；（4）将E 放入CLOSED 表中，扩展E 节点得节点J 、K ，g （J ）=5,g(K)=6,将J 、K 按 代价从小到大排列放入OPEN 表中；（5）将J 放入CLOSED 表中，J 为目标节点，搜索成功。
解为A －﹥ B －﹥ E －﹥ J ，g （J ）＝4（2）分别用α－β剪枝和极小极大化分析求根结点N 的最佳走步。