人工智能及其应用
什么是人工智能及其应用
什么是人工智能及其应用人工智能这个概念经过多年发展，已经成为了现代科技的热门话题，而它的应用也越来越多地渗透进人类的生活中。
那么，什么是人工智能呢？简单来说，人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种由机器体现的智能，其目的是模拟人类思维和行为，并在此基础上做出决策。
AI主要有三种核心技术：机器学习、自然语言处理以及计算机视觉。
机器学习主要依赖于大数据来完成学习过程，机器会从数据中提取出模式并学习这些模式，进而做出预测和决策。
在过去的几年中，机器学习在图像、语音识别和自然语言处理方面已经达到了震惊人心的效果。
自然语言处理方面主要研究让机器可以像人类一样理解和使用自然语言。
比如，我们现在常用的语音助手就是这个技术的典型应用。
通过自然语言处理，机器可以实现说话、翻译和回答问题等多项功能。
还有一项核心技术是计算机视觉，指的是让机器可以像人类一样看到和理解世界。
比如，图像识别技术已经可以识别图像中的物体，并进行分类和注释。
那么，人工智能的应用有哪些呢？人工智能的应用非常广泛，可以在医疗、金融、交通、教育等领域中发挥作用。
以下是几个典型的应用场景。
首先是医疗方面，医疗AI可以用于疾病预测、新药研发、医学影像分析等。
比如，IBM的Watson可以从海量的医学文献中提取出有效的信息，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
其次是金融方面，金融AI可以用于风险管理、投资决策、欺诈检测等方面。
比如，一些金融机构正在使用机器学习技术来预测股市走势，或者识别信用卡欺诈。
第三是交通方面，交通AI可以用于智能交通控制、汽车自动驾驶等方面。
比如，谷歌的自动驾驶汽车已经在美国的部分地区进行测试，如果这项技术得到广泛应用，可以极大地减少交通事故和停车难题。
最后是教育方面，教育AI可以用于个性化教育、智能测评等方面。
无论是通过机器人帮助儿童学习编程，还是通过智能教育系统来帮助学生学习数学，都有着巨大的潜力。
人工智能对于未来的影响及其应用领域
人工智能对于未来的影响及其应用领域在当今信息时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为一项热门技术，并且对于未来的发展具有巨大的潜力。
人工智能的出现和发展将彻底改变我们的生活方式、工作模式以及经济格局。
本文将探讨人工智能对于未来的影响，以及它在各个应用领域的实际应用。
一、人工智能对于未来的影响随着科技的不断进步，人工智能已经发展成为现实。
它不仅能够模拟人类思维，还能够处理庞大的数据量，迅速做出决策。
人工智能在未来将在以下几个方面对我们产生深远的影响：1. 自动化生产：人工智能可以在工业制造领域发挥重要作用，提高生产效率和质量。
例如，机器人可以代替人力进行危险或重复性工作，降低生产成本，提高产品品质。
2. 智能交通：人工智能能够优化交通系统，提高交通效率和安全性。
智能交通系统可以通过分析大量交通数据，实时指导驾驶员选择最佳路线，避免拥堵情况的发生。
3. 医疗卫生：人工智能在医疗领域的应用具有重要意义。
它可以通过学习庞大的医学数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
同时，人工智能还有助于医学研究的进展，加速新药研发和治疗方法的发现。
4. 教育培训：人工智能可以帮助教育领域实现个性化教学。
通过分析学生的学习数据和行为，人工智能能够为每个学生提供最适合他们的教学内容和学习路径，提高教学效果。
5. 金融领域：人工智能可以在金融行业发挥重要作用，提高风险控制和交易效率。
通过分析市场数据和客户行为，人工智能能够预测市场走势，帮助金融机构做出更好的投资决策。
6. 客户服务：人工智能能够为客户提供更好的服务体验。
通过聊天机器人和语音助手等技术，人工智能能够实时解答客户问题，提供个性化的推荐和建议，提高客户满意度。
二、人工智能的应用领域人工智能是一项多领域的技术，其应用范围非常广泛。
以下是一些目前已经应用或有潜力应用人工智能的领域：1. 无人驾驶：人工智能在无人驾驶技术中的应用已经是热门的话题。
人工智能的基本术语及人工智能的应用领域
人工智能的基本术语及人工智能的应用领域
人工智能是计算机科学中研究人类智能的一门学科，可以模拟人类智
能来完成一系列的任务。
以下是人工智能的基本术语及其应用领域。
一、基本术语
1. 机器学习：指计算机程序通过从大量数据中学习来提高自身性能的
过程。
2. 深度学习：是机器学习的一种，通过多层神经网络模拟人脑的神经
网络，以实现模式识别和分类等复杂任务。
3. 人工神经网络：一种模拟人类神经网络的计算模型，是深度学习的
基础。
4. 自然语言处理：指计算机对人类自然语言进行的语义分析和文本理解。
5. 机器人学：研究机器人的感知、控制、规划和学习等方面的科学，
是解决智能机器人问题的基础。
6. 计算机视觉：利用计算机处理数字图像和视频，可以实现目标识别、
视频监控、自动驾驶、医学影像诊断等应用。
二、应用领域
1. 人机交互：如语音识别、图像识别、手势识别、智能问答系统等。
2. 智能制造：如自动生产线、无人仓储物流等。
3. 自动驾驶：如车辆自动驾驶、船只自动驾驶、飞行器自动驾驶等。
4. 医疗健康：如医学影像诊断、智能辅助诊疗、医护机器人等。
5. 金融领域：如风险预测、信用评估、自动化投资等。
6. 游戏娱乐：如虚拟现实、增强现实、智能音箱等。
7. 教育领域：如智能教育、在线知识库、个性化学习等。
总之，人工智能正在快速发展，它将深刻地改变我们的生活方式和工作方式，未来的应用场景将会更加广泛。
人工智能及其应用-概论
《人工智能及其应用》教学讲义第一章人工智能概论第一章人工智能概论一、人工智能的基本概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。
AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。
AI是一个广义词，各有说法，很难给出准确的定义或一般性的定义。
其基本含义是：AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。
AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策）、行为功能（如说、写、画）及学习、记忆等功能。
所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似，还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认为具有某种智能。
人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究，因此，它从根本上提供了一个全新的理论基础。
作为一门学科，人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理；作为一门技术，它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。
到目前为止，计算机作为一种最有效的信息处理工具，人们已片刻离不开它。
但是，与人脑相比，计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。
如果计算机具有一定的智能，能够模拟人类的智能活动，成为人脑的延伸，那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响，人类将步入智能机器人的时代。
尽管科学家们尚未达到这个目的，但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展，许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺，如计算机可以下出极高水平的象棋，用来诊断某种疾病，用来发现数学概念。
AI是使技术适应于人类的钥匙，是自动化技术向智能技术方向发展的关键，也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。
人工智能技术的关键技术及其应用
人工智能技术的关键技术及其应用引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能思维和行为的技术，一直以来都备受关注。
随着科技的不断进步，人工智能正在成为各个领域中的关键技术。
本文将探讨人工智能技术的关键技术以及它们在各个应用领域的应用。
1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中的核心技术之一。
它通过让计算机自动学习和改进，实现对大量数据的分析和预测。
机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
1.1 监督学习监督学习（Supervised Learning）是一种通过训练样本进行学习的方法。
在监督学习中，计算机通过学习输入和输出之间的对应关系，从而能够对新的输入进行预测。
监督学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
1.2 无监督学习无监督学习（Unsupervised Learning）是一种在没有标记数据的情况下进行学习的方法。
在无监督学习中，计算机通过对数据的自动分析和聚类，从中发现隐藏的模式和关系。
无监督学习常用于数据挖掘、推荐系统等领域。
1.3 强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错和反馈来学习和改进的方法。
在强化学习中，计算机通过与环境进行交互，根据奖励和惩罚的反馈，逐步优化自己的行为策略。
强化学习被广泛应用于游戏、机器人等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
自然语言处理的关键技术包括文本分析、情感识别、语义理解等。
2.1 文本分析文本分析是指对文本进行结构化和语义分析的技术。
通过文本分析，计算机可以提取文本中的关键信息，如实体识别、关键词提取等。
文本分析在垃圾邮件过滤、舆情分析等方面有广泛的应用。
2.2 情感识别情感识别是指识别文本中的情感和情绪的技术。
人工智能及其应用2(蔡自兴)
人工智能的发展可能导致劳动力市场出现失衡现象，一些高技能岗位需求增加， 而低技能岗位则面临更大的就业压力。需要采取措施促进劳动力市场的均衡发展 。
算法偏见与歧视
数据偏见
人工智能算法在训练过程中可能受到数据偏见的影响，导致 算法决策存在不公平和歧视现象。需要采取措施确保数据来 源的多样性和公正性，以及在算法设计过程中考虑公平性和 公正性。
模型透明度
通过可视化、解释性算法等方式提高AI模型的透明度，帮 助人们更好地理解AI决策过程。
因果推理
利用因果推理方法，探索AI决策背后的因果关系，提高AI 决策的可信度和可靠性。
AI与人类的和谐共生
AI与人类的和谐共生
未来的人工智能技术将更加注重与人类的和谐共生，而非简单地 替代人类。
人类与AI的协同工作
AI技术可以支持在线课程、远程教育 等模式，打破地域限制，让更多人接 受优质教育资源。
AI技术可以辅助教师进行教学管理、 作业批改等日常工作，减轻教师负担。
个性化学习
在线教育
教育评估
智能助教
AI算法可以根据学生的学习习惯、能 力水平等信息，为学生提供个性化的 学习方案。
AI算法可以分析学生的学习成果、能 力表现等信息，为教育评估提供客观、 准确的数据支持。
通过发展人机协同技术，实现人类和AI的共同协作，提高工作效率 和创造力。
AI伦理与法律
为确保AI与人类的和谐共生，需要制定相应的AI伦理和法律规范， 保障人类的权益和利益。
THANKS
感谢观看
03
机器学习技术不断发展，深度学习、强化学习等技术在解决复杂问题 方面表现出色。
04
机器学习面临数据隐私、算法公平性等问题，需要加强伦理和法律监 管。
人工智能及其应用(第四版)
（5）增加了实验指导书。目前部分学校开设了实验，为了方便实验教学，附录B中给出了人工智能课程常用 的实验指导书﹐供开设实验时使用。
（6）制作微视频，供读者自学。为了配合该教材的教与学，作者制作了高质量的教学课件，录制了由作者 主讲的该教材全部教学内容的录像，制作成微视频，通过扫描二维码可以在线观看，供读者自学使用。
人工智能及其应用（第四版）
2020年高等教育出版社出版的图书
01 成书过程
03 教学资源 05 教材使用
目录
02 内容简介 04 教材特色 06 作者简介
基本信息
《人工智能及其应用（第四版）》是由王万良编著，高等教育出版社2020年出版的教材。适用于计算机类、 自动化类、电气类、电子信息类、机械类等专业本科生、研究生，特别是智能科学与技术、人工智能、数据科学 与大数据技术专业本科生学习人工智能基础课程。
谢谢观看
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（2）内容基本实用，注重应用。由于人工智能正处于迅速发展阶段，内容非常庞杂。该教材在内容选择上， 既考虑基本实用的内容，又兼顾先进的人工智能方法，如深度学习、群智能优化算法等。教材中尽可能理论联系 实际，引导学生学习应用新理论解决工程问题的方法。
（3）精选例题和习题，引导学生解答。该教材精选了一些例题，有助于读者加深对人工智能理论与方法的 理解。精选了习题，并在教材末给出了答案，对有些难题给出了解答，也弥补了人工智能教材中习题少的缺陷。
教材使用
教材使用
（1）看作者的讲课视频。通过扫描书中的二维码，能够观看相应内容的讲课录像。作者将慕课的思想引进 教材，每段视频为5~15分钟，讲解一个概念或者方法。
列举身边人工智能的应用场景并阐述其应用原理
列举身边人工智能的应用场景并阐述其应用原理
1. 语音识别：如Siri、语音搜索、智能客服等。
原理是通过声音采集和转换成数字信号，然后通过机器学习算法进行语音识别和语义理解。
2. 人脸识别：如人脸解锁、人脸支付、人脸考勤等。
原理是将人脸图像转化为数字化数据，然后通过深度学习算法进行特征检测、特征提取和分类识别。
3. 自然语言处理：如智能翻译、智能客服、智能写作等。
原理是通过机器学习算法分析语言的语法、语义和上下文等信息，实现语言理解和生成。
4. 机器视觉：如自动驾驶、无人机导航、工业检测等。
原理是通过机器学习算法和深度学习算法分析图像信息，实现智能识别和分析。
5. 推荐系统：如网购推荐、视频推荐、音乐推荐等。
原理是通过机器学习算法和大数据分析用户行为和偏好，然后进行个性化推荐。
6. 自动化控制：如智能家居、智能工厂等。
原理是通过传感器采集环境信息，然后通过控制算法实现自动化控制和优化。
以上是部分人工智能的应用场景及其应用原理。
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第一章绪论1：人工智能各学派的认知观（填空）P/9-10 (1)符号主义(2) 连接主义(3) 行为主义2：人类认知活动与计算机的比较P/11人类：生理过程→初级信息处理→思维策略计算机：计算机硬件→计算机语言→计算机程序3：信息处理系统又叫符号处理系统或物理符号系统。
所谓符号就是模式。
4：一个完整的符号系统应具有下列6种基本功能（简答）P/12（1）输入符号（2）输出符号（3）存储符号（4）复制符号（5）建立符号结构：、、、、、（6）条件性迁移：、、、、※5：人工智能研究的主要方法（填空）P/18-19 （1）功能模拟法又称为功能模拟学派（2）结构模拟法也可称结构模拟学派（3）行为模拟法也可称行为模拟学派（4）集成模拟法6：计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
P/21第二章知识表示方法1：状态空间表示法P/28这种基于解答空间的问题表示和求解法方法就是状态空间法，它是以状态和算法为基础来表示和求解问题的。
要完成某个问题的状态描述，必须确定3件事：P/30（1）该状态描述方式，特别是初始状态描述；（2）操作符集合及其对状态描述的作用；（3）目标状态描述的特性。
2：状态图示法P/30图由节点的集合构成。
※如果某条弧线从节点n i指向节点n j，那么节点n j就叫做节点n i 的后继节点或后裔，而节点n i叫做节点n j的父辈节点或祖先。
※3：问题归约表示可由以下3部分组成：（简答）P/31（1）一个初始问题描述；（2）一套把问题变换为子问题的操作符；（3）一套本原问题描述。
※4：谓词逻辑表示（选择或填空）P/36谓词逻辑的基本组成部分是谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号，并用圆括弧、方括弧、花括弧和逗号隔开，以表示论域内的关系。
当一个原子公式含有变量符号时，对定义域内实体的变量可能有几个设定。
对某几个设定的变量，原子公式取值T；而对另外几个设定的变量，原子公式则取值F。
本书用到的谓词演算为一阶谓词演算，不允许对谓词符号或函数符号进行量化。
5：谓词逻辑中，重要的推理规则（填空）P/39（1）假元推理（2）全称化推理※6：语义网络是知识的一种结构化图解表示，它由节点和弧线或链线组成。
（填空/简答）语义网络表示由以下4个相关部分组成：P/41（1）词法部分（2）结构部分（3）过程部分（4）语义部分※7：语义网络中的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。
（填空）P/45第三章确定性推理1：是否重新安排OPEN表，即是否安照某个试探值重新对未扩展节点进行排序，将决定该图搜索过程是无信息搜索或启发式搜索。
2：不需要重新安排OPEN表的搜索叫做无信息搜索或盲目搜索，它包括宽度优先搜索、深度优先搜索和等代价搜素等。
P/64 ※宽度优先搜索：如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫做宽度优先搜索。
P/65※深度优先搜索：首先扩展最新产生的（即最深的）节点。
P/66等代价搜索：是宽度优先搜索的推广。
P/68 3：利用启发信息来决定哪个是下一步要扩展的节点。
这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。
这种搜索叫做有序搜索。
P/70※4：消解原理（大题目）P/76-77字句定义为由文字的析取组成的公式。
（一个原子公式或其否定都是）任何母式都可写成由一些谓词公式和谓词公式的否定的析取的有限集组成的合取。
这种母式叫做合取范式。
可以反复应用分配律。
把任一母式化成合取范式。
（填空）5：在所有基于规则系统中，每个if可能与某断言集中的一个或多个断言匹配。
有时把该断言集称为工作内存。
P/846：在基于规则的系统中，无论是规则演绎系统或规则产生式系统，均有两种推理方式，即正向推理和逆向推理。
P/847：正向演绎系统能够处理任意形式的if表达式，但被限制在then 表达式为由文字析取组成的一些表达式上。
逆向演绎系统能够处理任意形式的then表达式，但被限制在if表达式为文字析取组成的一些表达式上。
P/92 8：正向和逆向组合系统是建立在两个系统相结合的基础上的。
此组合系统的总数据库由表示目标和表示事实的两个与或图结构组成。
这些与或图结构分别用正向系统的F规则和逆向系统的B规则来修正。
9：论域的知识分为两部分：P/93（1）用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；（2）用产生式规则表示推理过程和行为。
※10：产生式系统由3个部分组成，即数据库（或全局数据库），产生式规则和控制策略。
P/9311：总数据库有时也称为上下文、当前数据库或暂时存储器。
总数据库是产生式规则的注意中心。
P/94※12：控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则，也就是如何应用规则。
通常从选择规则到执行操作分为3步：匹配、冲突解决和操作。
（填空）P/9413：这种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。
P/102第四章非经典推理1：非经典逻辑和非经典推理与经典逻辑和经典推理的区别：（1）（2）（3）（4）（5）P/111※2：不确定性推理中存在三种不确定性，即关于知识的不确定性、关于证据的不确定性和关于结论的不确定性。
P/1113：不确定性的量度：在确定量度方法及其范围时，必须注意到：（1）量度要能充分表达相应知识和证据不确定性的程度。
（2）量度范围的指定应便于领域专家和用户对不确定性的估计。
（3）量度要便于对不确定性的传递进行计算，而且对结论算出的不确定性量度不能超出量度规定的范围。
（4）量度的确定应当是直观的，并有相应的理论依据。
P/112 4：概率推理目前用得较多的不精确推理模型有概率推理、可信度方法、证据理论、贝叶斯推理和模糊推理等。
P/114※5：主观贝叶斯方法（必考计算填空）P/117-120 几率的取值范围为[0，∞] P/118插值计算图P/120※6：可信度因子CF（H，E）作用域[-1，1] P/123 CF（H，E）>0，表示该证据增加了结论为真的程度CF（H，E）<0，表示该证据增加了结论为假的程度CF（H，E）=0，表示证据E和结论H没有关系。
第五章计算智能1：计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降到低层而已。
若一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。
P/146 2：人工神经网络的特性：（简答）P/147 （1）并行分布处理。
（2）非线性映射。
（3）通过训练进行学习。
（4）适应与集成。
（5）硬件实现。
※3：人工神经网络的结构基本上分为两类，即递归网络和前馈网络P/148 （填空）4：前馈网络的例子有多层感知器（MLP）、学习矢量量化（LVQ）网络、小脑模型连接控制（CMAC）网络和数据处理方法（GMDH）网络等。
（填空）P/149※5：人工神经网络的主要学习方法（1）有师学习（有监督）（2）无师学习（无监督）（3）强化学习。
（填空）P/149 6：通常定义神经网络的泛化能力，也称推广能力，是指神经网络在训练完成之后输入其训练样本以外的新数据时获得正确输出的能力。
影响泛化能力的因素主要有：P/155（2）训练样本的质量和数量（2）网络结构（3）问题本身的复杂程度7：编码方法：P/162（1）二进制编码（2）浮点数编码（3）格雷码（4）符号编码方法8：适应度函数：为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行量度的函数，叫做适应度函数。
P/162※9：简单遗传算法的遗传操作主要有三种：选择、交叉、变异。
（填空）P/16210：遗传算法的特点：（简答）P/164（1）遗传算法是对参数集合的编码而非针对参数本身进行进化；（2）遗传算法是从问题解的编码组开始而非从单个解开始搜索；（3）遗传算法利用目标函数的适应度这一信息而非利用导数或其他辅助信息来指导搜索。
（4）遗传算法利用选择、交叉、变异等算子而不是利用确定性规则进行随机操作。
课后习题答案2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况：1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用di(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i 为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为：d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7 (2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1)2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。
)A computer system is intelligent if it can perform a task which, if performed by a human, requires intelligence.先定义基本的谓词INTLT(x) means x is intelligentPERFORM(x,y) means x can perform yREQUIRE(x) means x requires intelligenceCMP(x) means x is a computer systemHMN(x) means x is a human上面的句子可以表达为(任意x){ (存在t) (存在y) [ HMN(y) 合取PERFORM(y,t) 合取REQUIRE(t)合取CMP(x) 合取PERFORM(x,t) ]→ INTLT(x) }3-6 用宽度优先搜索求图3.33所示迷宫的出路。