人工智能复习资料终极版
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（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，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。即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更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。具体讲就是使计算机具有看、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：以人脑的心理模型为依据，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：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。人或某些动物所具有的智能皆
源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。
3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究
和实现人工智能。
二、现代划分法
1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机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：计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：它认同智能同样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很有限，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，这种智能指的是人类所具有的那种智能。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、计算机能直接而人类大脑实现人机交流。借助以上技术，人类可以用思维控制自己想看到的，想听到的，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。同时电脑可以进一步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。同时，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。
概括地说，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。
知识分类：
（1）从应用领域来划分
常识性知识
领域（专业）性知识
（2）从在问题求解中的作用来划分
叙述性知识
过程性知识
控制性知识
（3）从确定性来划分
确定性知识
非确定性知识
（4）从知识的表现形式来划分，可分为文字、符号、声音、图形、图像等。
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。通过将OPEN表设计为一个队列来实现，将新生成的子节点放在OPEN表的后面，保证先生成的节点先考察。
?广度优先中OPEN表是一个队列，CLOSED表是一个顺序表，表中各节点按顺序编号，正被考察的节点在表中编号最大。
?广度优先搜索又称为宽度优先或横向搜索。
?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。
?OPEN表为一个堆栈。
?深度优先又称纵向搜索。
?一般不能保证找到最优解。如下图所示：
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：博弈问题的状态空间就是以状态为结点、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。
子句集：由子句构成的集合称为子句集。子句集中子句和子句之间的关系是合取关系，所以，子句集就是一个合取范式。
谓词公式化为子句集步骤：
1. 消蕴含词和等值词
2. 移动否定词作用范围，使其仅作用于原子公式
3. 适当改名，使变量标准化
4. 消去存在量词(Skolem化）,同时进行变元替换
5. 消去所有全称量词
6. 化公式为合取范式
7. 适当改名，使子句间无同名变元
8. 消去合取词，以子句为元素组成一个集合S
3-4.掌握把谓词公式化为子句集的方法。如把下列句子变换成子句形式：
～(?x)｛P(x)→｛（? y）［p(y)→p(f(x,y))］∧(? y)［Q(x,y)→P(y)］｝
答案：
（1）消去蕴涵符号（只应用∨和～符号，以～A∨B替换A→B）
～(?x)｛～P(x)∨｛（? y）［～p(y)∨p(f(x,y))］∧(? y)［～Q(x,y)∨P(y)］｝｝
（2）减少否定符号的辖域（每个否定符号～最多只用到一个谓词符号上，并反复应用狄·摩根定律）(?x) ｛～｛～P(x)∨｛（? y）［～p(y)∨p(f(x,y))］∧(? y)［～Q(x,y)∨P(y)］｝｝｝
(?x) ｛P(x) ∧｛～｛（? y）［～p(y)∨p(f(x,y))］∧(? y)［～Q(x,y)∨P(y)］｝｝｝
(?x) ｛P(x) ∧｛｛～（? y）［～p(y)∨p(f(x,y))］∨｛～(? y)［～Q(x,y)∨P(y)］｝｝｝
(?x) ｛P(x) ∧｛（? y）［p(y)∧～p(f(x,y))］∨(? y)［Q(x,y)∧～P(y)］｝｝
（3）对变量标准化（对哑元（虚构变量）改名，以保证每个量词有其自己唯一的哑元）
(?x) ｛P(x) ∧｛（? y）［p(y)∧～p(f(x,y))］∨(?ω)［Q(x,ω)∧～P(ω)］｝｝
（4）消去存在量词（以Skolem函数代替存在量词内的约束变量，然后消去存在量词）
P(A) ∧｛［p(B)∧～p(f(A,B))］∨［Q(A, C)∧～P(C)］｝
（5）化为前束形：（把所有全称量词移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分）（6）把母式化为合取范式（任何母式都可写成由一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取的有限集组成的合取）P(A) ∧｛［p(B)∨Q(A, C)］∧［p(B)∨～P(C)］∧［～p(f(A,B))∨Q(A, C)］∧［～p(f(A,B))∨～P(C)］｝
P(A) ∧［p(B)∨Q(A, C)］∧［p(B)∨～P(C)］∧［～p(f(A,B))∨Q(A, C)］∧［～p(f(A,B))∨～P(C)］
（7）消去全称量词（所有余下的量词均被全称量词量化了。消去前缀，即消去明显出现的全称量词）
（8）消去连词符号∧（用{A,B}代替(A∧B)，消去符号∧。最后得到一个有限集，其中每个公式是文字的析取）P(A)
p(B)∨Q(A, C)
p(B)∨～P(C)
～p(f(A,B))∨Q(A, C)
～p(f(A,B))∨～P(C)
（9）更换变量名称（可以更换变量符号的名称，使一个变量符号不出现在一个以上的子句中）P(x1)
p(y1)∨Q(x2,ω1)
p(y2)∨～P(ω2)
～p(f(x3,y3))∨Q(x3,ω3)
～p(f(x4,y4))∨～P(ω4)
3-5.什么是置换？什么是合一？什么是归结？
置换：在谓词逻辑中，有些推理规则可应用于一定的合式公式和合式公式集，以产生新的合式公式。一个重要的推理规则是假元推理，这就是由合式公式和产生合式公式的运算。另一个推理规则是全称化推理，它是由合式公式产生合式公式，其中为任意常量符号。同时应用假元推理和全称化推理，例如，可由合式公式和生成合式公式。这就是寻找的对的置换，使与一致。
合一：寻找项对变量的置换，以使两表达式一致，叫做合一。如果一个置换作用于表达式集的每个元素，则用来表示置换例的集，称表达式集是合一的。如果存在一个置换使得：那么称此为的合一者，因为的作用是使集合成为单一形式。
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。
3-6.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
3-7.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。
3-8.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
现实世界中遇到的问题和事物间的关系往往比较复杂，客观事物存在的随机性、模糊性、不完全性和不精确性，往往导致人们认识上一定程度的不确定性。这是，若仍然采用经典的精确推理方法进行处理，必然无法反映事物的真实性。需要在不完全和不确定的情况下运用不确定知识进行推理，即进行不确定性推理。
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的情况下。4-3.简述确定性理论（可信度方法）的特点。
确定性推理：规约推理、消解演绎推理和规则演绎推理等。
可信度方法：（推理算法）组合证据的不确定性算法，不确定性的传递算法，多个独立证据推出同一假设的合成算法
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）
推理的一种形式。人们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。
贝叶斯推断的基本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表示必要性因子，它表示~E 对Ｈ的支持程度。
LS表示充分性因子，它表示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）
产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。
正向推理：从已知事实出发，通过规则求得结论。或称数据驱动方式也称作自底向上的方式。
正向推理的推理过程：
（1）规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。
（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。
（3）执行启用规则的后件。将该请用规则的后件送入数据库。
重复这个过程直至达到目标。
反向推理：从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。这种推理方式也称目标驱动方式或称自顶向下的方式。
反向推理的推理过程：
（1）规则库中的规则后件与目标事实进行匹配，得匹配的规则集合。
（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。
（3）将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为已知事实成功结束。
双向推理：
双向推理是一种既自顶向下、又自底向上的推理方式，推理从两个方向同时进行，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。这种双向推理较正向或反向推理所形成的推理网络小，从而有更高的推理效率。
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?
学习（西蒙）：学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，比现在做的更好或效率更高。
（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。
机器学习进入新阶段的重要性表现在以下诸多方面：
（1）机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
（2）结合各种学习方法，取长补短的多种形式的继承学习系统研究正在兴起。
（3）机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
（4）各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。
（5）数据挖掘和知识发现的研究已形成热潮，并在生物医学、金融管理、商业销售等领域得到成功应用，给机器学习注入新的活力。
（6）与机器学习有关的学术活动空前活跃。
（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，可被看作一个对象或事件集合，它是从更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义：
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样例中逼近布尔函数。
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。学习得到的决策树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可读性。
决策树通过把实例从跟结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试，并且该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值。分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的数值向下移动。然后这个过程在以新结点为根的子树上重复。
决策树学习最适合具有一下特征的问题：
（1）实例是由“属性-值”对表示的；
（2）目标函数具有离散的输出值；
（3）可能需要析取的描述；
（4）训练数据可以包含错误；
（5）训练数据可以包含缺少属性值的实例。
最佳分类属性：
信息增益：
用来衡量给定的属性区分训练样例的能力
ID3算法在增长树的每一步使用信息增益从候选属性中选择属性
用熵度量样例的均一性：
熵刻画了任意样例集的纯度
属性选择度量标准－－分支指标：
信息增益：用信息增益度量期望的熵降低
增益比率：
基尼指数：
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；贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定量的方法；贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了基础，也为其他算法的分析提供了理论框架。
贝叶斯学习方法的特性：
人工智能影响生活作文
人工智能影响生活作文 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。下面小编为大家分享人工智能影响生活作文，欢迎大家参考借鉴。 人工智能影响生活作文一 韩国首尔举办的人机大赛以1：4的人机比分结束引起了巨大轰动。我们不难发现，科技进步的脚步越来越快，人工智能一点点的入侵我们的生活。看似遥不可及。可却近在咫尺。小到我们家中的自动扫地机，大到谷歌人工智能系统“阿尔法狗”，其实它早已无处不在。 那么问题便已然产生，关乎人工智能，亦关乎人工智能对人类生活的影响，甚至可以将人工智能的范围扩大至整个科学技术的存亡。这是一个无解的问题，因为它早已有了必然的答案。科技进步的步伐不会停止，也决不会放缓。那么应该关于如何呢? 霍金说：人工智能对人类产生威胁。李开复讲人工智能未来将创造更多的价值。这两个观点看似全然相反，事实上却并无任何矛盾。对人类有威胁不代表不去做，对人类有益不代表会全然实施。 霍金与李开复的言论是不可否认的事实。人类在计算一类事务上不可能超越机器，不肯超越人工智能。无论是逻辑思考还是科学推
理。可以说当人类面对上人工智能时将毫无胜算。然而，我们同样不可忽视的是，即使再强大的人工智能也是由人类开发设计的，由人类创造的。所以，若说人类在哪一方面对人工智能占绝对优势，那必然是思考，是思想。在人工智能这些科技产物中的世界是固定的，由一条条公式组成，不存在感情也不存在精神思考，是一个绝对的物质化世界。他们执行的再复杂的命令，最终的结果无非是0和1。他们的思考是单纯的且单薄的。可以一览无遗的展现在别人面前。正如《三体》中所刻画的三体人，他们拥有超水准的科学文明，可他们的精神文明却单薄的可怜，甚至无法理解人类的一个寓言故事。这便是他们，也是人工智能的局限性。他们没有自己的思想与思考，他们所能做的只有判断当前的情况，使用已有的命令去执行。 而人类不同。我们知道，有些鸟儿是绝对不会被关在笼子里的，因为他们没一片羽毛都闪烁着自由的光辉。这便是人类的思考，人类的不可入侵的精神世界。人之所以不同于人工智能，便在于拥有自我思考的能力。这种能力是他们能够不断创新的动力源泉，是他们精神文明发展的必要要求，也是人工智能永远无法理解与拥有的，更是人类能够掌握人工智能的重大筹码。所以日呢类决不能丢失，抑或是放弃这项能力。只要还有一个人在思考，在思索着，那么人类的进步便不会停止。所以思考不能停止! 科技发展史不可抗拒的历史必然，过高的科技水平需要同之相匹配的精神文明。谁缔造了今日人类文明的繁荣?是人类千万年来的思考的孕育。只要仍在发展，那么思考必然不可停止。
人工智能的发展现状与前景探析
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
大数据和人工智能在国内就业前景分析
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
人工智能与人类的思考
人工智能与人类的思考 如今，随着科技越来越发达，人工智能也越来越多，同时，也给我们带来了许许多多的方便。 最近，关于人工智能的报道也不少，例如有关 siri不可以问的问题，如果问了，那么siri就会回答一些让人看不懂或者是恐慌的答案；又比如Alphago，在围棋比赛中，他战胜了一个又一个高手，按照设计 者所设计的程序，一步一步地应对着棋手的出棋，他 有着许许多多有关围棋的解决策略，同时，他还可以 现场学习对方的出棋，变成他的另一个程序。越来越 多的报道似乎都在说着人工智能像人类一样思考，我 们对此感到恐惧，不安。但是，这对我们来说是一种 威胁，是不好的吗？ 记得之前看到的一则小故事，siri成为了这个世 界的统治者，而我们人类也害怕着siri，但是有一个 小女孩，她与siri分享着自己的快乐，害怕与期待，有一天，这个女孩遇到了危险，siri通知并让整个世 界的siri发出警告和求助，只是因为这个女孩在这段时间里让siri感受到了快乐。像人类一样有感情的思
考对我们来说真的是不好的吗？或许，在某些方面， 他们这样的思考能够有更好的解决方案。 再看我们，因为经验的原因，我们常常按部就班，遇到问题作文都按照以往的人的解决方法去应对着， 从来没有想过新的方案。或许，会有人说这样是为了 减少出错概率。可是，当一个问题有新的解决方案的 时候并且比现在的这个方法更简单，那为何不去尝试？不去思考呢？而这些经验，正如计算机的程序一样， 我们这样的思考又何尝不是像计算机呢？ 假使你是一位医生，有一位病人需要做手术，可 是手术的成功概率只有三成并且即使成功了，病人也 不过是有半年的存活时间，可如果不做这个手术，病 人有三个月的存活时间。那么，这个手术你是劝他做 还是劝他不做。如果是人工智能，他会按照之前所设 定的程序，去给这个病人做手术，而至于这个手术的 结果并不在他的考虑范围之内，他所要做的只是完成 这个程序而已。可是，你是一个人，你要考虑的不仅 仅是这个手术，做与不做既存在于病人的决定也存在 于你的决定。不能像计算机一样死板地去思考问题。 我们可以像计算机一样冷静地去解决，但并不是 像他一样没有同情心，失去自己的价值观去对待一切 问题。
浅析人工智能的现状及发展趋势
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3a6314782.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A.Reduce B. HashC.Clea nD.Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B. MllibC.GraphX D.SparkStreaming 4、在数据量一定的情况下,MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数 量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C. 移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef 的Metadata 的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
人工智能的哲学思考解读
关于人工智能的哲学思考 刘春浩 （地理与规划学院，1001班，2014110150） 摘要：人工智能从诞生之日起就备受社会各界的广泛关注，经过 50 多年的发展，现在已经成为一门综合性的前沿学科。人工智能的发展加速了科学技术的发展，同时对哲学的发展也起到了积极的推动作用。本文主要讲述了人工智能的发展过程以及广泛应用，并且通过对于人工智能的客观分析，对人工智能从哲学的角度进行了客观思考。同时本文主要采用了辩证思考的方法，对人工智能正反两面进行了阐述，并对人工智能的发展进行了展望。 关键词：人工智能；人类智能；人类；发展 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代，它的发展已成为 20 世纪最前沿、最热门的科学技术之一。经过几十年的深入研究，人工智能已经不仅仅局限于简单条件判断式智能设计模式，而是寻求制造出具有接近甚至超过人类智能的机器。因此，人工智能已经不再是纯技术上的研究，而更多是关注人脑智慧的由来、思维意识的产生、人脑内部工作原理及运行方式的科学研究。目前世界上很多研究小组或研究团体希望通过对人脑运行的情况来破解人类思维意识的奥秘。日本最新研制的阿西莫（Asimo）机器人能辨别人类简单的思想活动；美国英特尔公司公布能够探知人类“心思”的软件；日本研制的仿人类机器人，已达到了以假乱真的程度，它能在适合的场景中使人们在 10 分钟或更长时间里都不能将它分辨出来；瑞士研究人员开启了“蓝脑”计划，对哺乳动物大脑进行复制研究，旨在寻找意识来源。这些研究的成果，让人们耳目一新、叹为观止，但人工智能的巨大进步也带来了诸多哲学问题。 1什么是人工智能 顾名思义,人工智能就是人造智能, 其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。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。 人工智能, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性的新学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共同的基本特点是让机器学会“思考”，成为智能机器。 人工智能分为弱人工智能、强人工智能两种形式，弱人工智能是指通过编程实现机器的逻辑判断、数据存储和搜索等过程；强人工智能是指使机器能够产生思维意识，并具有与人类相当甚至超过人类的智能。 2人工智能的发展历程 2.1人工智能的孕育期 早在 17 世纪的帕斯卡（B.Pascal）和莱布尼兹（G.W.Leibniz），就萌生了
大数据和人工智能哪个好
大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败
了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。 学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记
关于人工智能的哲学思考
关于人工智能的哲学思考 （杨成义计算机学院120100113） 摘要人工智能是用计算机模拟人的某些智力活动的专门技术，除了技术本身，它与人的思想、行为有着密切关系，从而影响到人与人之间以及个人与社会之间存在的行为规范和道德准则。本文在人工智能界定的基础上就人工智能与人类智能的区别提出自己的观点，对人工智能对人类社会的影响阐述自己的理解。由此提出人类关于人工智能要思考和解决的问题。 关键词人工智能形式化技术失控伦理道德 一人工智能的界定 人工智能的英文表示是“Artificial Intelligence”。简称AI。从字面上理解，人工智能就是用人工的方法在计算机上实现人类的智能。人工智能既是一门综合性学科．又是一项广泛应用的技术。作为科学，它除了与计算机科学技术紧密联系外，还涉及数学、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；作为技术，它运用于各行各业。减轻了人们体力脑力的劳动。德国著名哲学家海德格尔认为：技术不仅仅是手段，“乃是一种解蔽方式。”，技术的发展逐渐沿着从肢体、器官的延长到躯干、直到大脑的延长的逻辑轨道行进[1]。人工智能即是思维研究成果的运用，又是人脑思维的延伸。 人工智能分为强、弱两种形式。弱人工智能(Weak AI)旨在发展研究人类和动物智能的理论，并能通过程序来测试这些理论，而强人工智能(Strong AI)是人工智能的最高形式，它的目标是建造能够思考、拥有意识和感情的机器。 二人工智能和人类智能的关系 要真正看清楚人工智能与人类智能的关系，必须从哲学高度上分析。分析哲学家曾提出：语言的界限即为(可认识)世界的界限。因为无法用语言表述的对象是不能进入意识的，因而是不可思维的。同样，凡是不能被形式化的任务，都无
探索大数据和人工智能-97分
以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习
B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型
C.集群计算资源管理框架
《关于人工智能的思考》
人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。长久以来,人工智能对于普通人来 说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 人工智能是指在现今社会，提供某种程序让计算机能够拥有人类大脑的一些思维活动。在能执行告诉计算能力的同时，增加自己学习并且通过自己的学习积累，达到能自己解决一些非程序化事件。这是一种创新，一种挑战，因为，就目前的发展水平而言，要想达到人工智能，计算机业的发展还源远流长。人工智能最初有两个定义，其一：美国斯坦福大学教授尼尔逊说“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”；其二：MIT教授温斯顿则认为“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”。 从以上的解释，我们应该可以从中看出：人工智能是研究怎样让计算机去做以前人才能做的事，让计算机通过软硬件来完成人类的某种智能行为。人工智能英文为Artificial Intelligence，简称AI，是二十世纪七十年代以来世界三大尖端技术之一，也是二十一世界三大尖端技术之一。人工智能通过近四十年的发展，已然形成了自己独立的分支，在理论和实践上都自成一个体系。 人工智能是一门新兴的学科，它通过模拟、延伸、扩展人的智能，来实现计算机的更智能化。其中，这需要借助计算机软件的应用，因为只有通过计算机软件才能实现计算机的智能运行，同时，计算机软件可以通过人工智能，提高自己的操作效率。两者相辅相成，在一定程度上相互促进发展。 说起人工智能软件，我突然想到了我很喜欢的奇虎360公司于1个月前发布的360杀毒2.0尝鲜版。它加入了具有革命性意义的第三代杀毒引擎——360QVM人工智能引擎。我也有幸正在体验中。与前两代杀毒引擎不同的是，QVM引擎采用人工智能算法，具备“自学习、自进化”能力，无需频繁升级特征库，就能免疫90%以上的加壳和变种病毒，在全球范围内属于首创。360QVM人工智能引擎对未曾提取特征码的病毒具有极高的识别率，可以在第一时间发现最新恶意程序。看过了网上对此款软件的测评后，我觉得，集成360安全研究院自主研发的QVM人工智能杀毒引擎，再加上原有的360云查杀引擎、Bitdefender反病毒引擎、系统文件智能修复引擎的360“四核”杀毒软件的病毒查杀能力确实非常出众，性价比确实无敌了，现在我更加支持360了。 从心理学的角度来说，人的智能体现为思维、感知、行为三个层次，那么，如果我们要研究人工智能，也就得从这三个方面来实现。 （1）机器思维。包括计算机思维、计算机学习、计算机诊断、计算机设计、计算机空间模拟、计算机编程、计算机写作等等。 （2）机器感知。就是说让计算机像人一样对周围世界有感觉，包括味觉，嗅觉，触觉等。（3）机器行为。即研究计算机模拟、延伸和扩展人的智能行为，例如语言、动作、智能检
人工智能引发的思考-范文
人工智能引发的思考
人工智能是喜还是忧？ 这几天，看了篇推文《再见了，快递员！北京打响第一枪》。乍一看，以为国家又出台什么利国利民的新政策，点开看完，欣喜之余不觉冷汗直冒。原来是京东的智能配送机器人正式上路了。一早的北京市海淀区，20多台京东配送机器人整装待发，随着调度平台发出命令，首批载有618订单的配送机器人自动发出。试想如果运营成功，在未来的几年会迅速普及，那时真的看不到快递员了！就在几天前，我还看到一视频，青岛小哥行走在高温天气，因送货的地方是步行街，只能走路送货上门。倘若有配送机器人，那我们的快递员就不用遭此苦役了吧!据说，京东正式立项了超重型无人机项目。现在，京东的无人“机、车、仓、配送站”已经实现无缝衔接。也就是说，消费者在京东购物，从下单到配送的全流程无人化，已然实现。 智能化的大力发展，将会使一些产业永远消失。悲观的人认为，未来我们将面对一个三无世界：无生意可做、无工可打、无缝可钻。原来的社会“供给”与“需求”始终错位，需要“生意人”对接，从中牟利。但是互联网使“供给”与“需求”精准连接，“中间环节”和“赚差价”就不存在了。长期从事重复性、单一性工作的工人与机器人相比，更是甘拜下风呀！机器人不吃不喝不休息，且不用缴纳五险一金等各类费用，一次投资终身受益。对老板来说，用机器人比请工人来的更实惠。智能化系统的渗透，使法律、法规变得越来越完善，每个人都应适应在公开、透明的情况下展开活动。 乐观的人则认为：智能化的普及能够提高我们的生活质量。不用为了做危险性大、单一枯燥的工作而胆战心惊、心烦意乱。我首先想到的是如果机器人能够代替监盘人员，那我们夜班人员不是可以免去昼伏夜出的工作方式了吗？无人化的普及是不是生产成本就降低了，我们是不是可以花很少的钱就能享受更高级的服务呢？虽然智能化会使一些产业消失，但一定也会有新的产业应运而生。任何一个行业、任何一个职业都会有它的“生老病死”。所以，担忧是没有用的，它阻止不了人们追求高科技发展的脚步。当务之急，我们应该未雨绸缪，抓住机会学习，努力提升自己。与时俱进，把握命运，赶上潮流的脚步！
(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景
人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也
就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域
人工智能中大数据技术的应用分析
新材料与新技术 化 工 设 计 通 讯 New Material and New Technology Chemical Engineering Design Communications ·64· 第44卷第7期 2018年7月 1 人工智能中大数据技术应用的目的及意义 在现代科学技术的迅速发展下，人工智能在目前的人类日常生活中得到了更高的关注热度并被广泛应用。人工智能技术是通过对人类智能活动的规律分析发展而来的，在机器人、控制系统和仿真模拟等领域都有着较高程度的应用，而在这一技术当中应用大数据技术可以挖掘大量数据中的内在规律，通过对数据的分析与总结可以找出一些发展规律，并完成数据转化为知识和知识再转化为大数据，从而推动人工智能技术进一步的发展。 2 大数据技术应用的关键点 2.1 收集数据 随着计算机技术的不断发展，数据信息的数量越来越庞大，平均增长速度已经达到了每年50%，这使得数据的收集工作变得相当繁琐，而应用大数据技术则可以解决这些难题，传统信息技术的发展得到了转换，在查找或者分类方面的数据处理工作，应用大数据技术可以节约大量的人力和物力资源，并且通过人工智能来读取所收集的数据，实现数据处理的智能化，可以让人工智能的精准度得到进一步提升。 2.2 存储数据 存储大数据主要是通过对并行数据库的应用，这种方法应用广泛，并且性能作用都比较高。通过对人工机器人的利用，可以将原有数据块中比较有价值的信息提取出来，与智能机器人相融合，而没有价值的数据块则可以直接删除，在这样的情况下，就有了更多的存储空间可以利用，并且机器人在吸收了核心数据后让大数据储存的风险也得到了有效的降低。 2.3 表示和检索以及随机访问数据 大数据的特性使得数据表示非常的复杂麻烦，在传统的数据管理系统中进行数据检索时，系统会在不同的服务器中对检索的关键词进行平行搜索，但是这并不方便进行对大数据的处理工作，查找出的信息结果也没有达到用户的预期理想效果，为了解决这些问题，必须要转变现有的方式，比如说有些用户会利用HDFS 系统来进行大数据信息开源，这种系统是属于Apache Hadoop 框架之下的，通过这种系统应用可以让大数据的随机访问目标实现。 2.4 使用数据和挖掘数据 在使用和发展大数据技术的过程当中，必须要注重对大 数据的挖掘，通常的数据库都具有规模大、信息不全面和随机性强的特点，要在这种数据库中提取出一些有价值的信息，可以让企业和个人在行业或者生活当中遇到的风险概率得到有效降低，并且保障企业和个人决断的科学性和正确性。 3 人工智能领域中大数据技术的使用 各种数据的涌入使得人们逐渐进入了大数据时代，尤其是在人工智能领域中，大数据发挥着重要的作用[5]。 3.1 智能机器人 对人工智能机器人的感知层面、操作层面以及认知层面等进行设计，可以让机器人帮助老人以及儿童找出需要的号码，为用户播放音乐，同时为用户提供与之相关的实时信息等，通过人工智能和大数据的融合，能够让机器人做出类似人类大脑的决策。通过信息传感器收集数据，利用模式识别引擎分析大数据的结构化以及系统化，设定人工智能机器人的学习技能时，采用数据以及学习算法对其进行完善，在操作过程中使得相对应的训练资料数据随之增多，随着神经元节点的增多，加强了智能机器人的语义识别。 3.2 智能制造 针对于智能制造而言，其中包含了智能制造系统以及智能制造技术两方面，在进行制造的过程中，可以进行推理、分析以及决策等相关的智能活动，通过智能制造，对自动化的理念进行了创新，使其更加的智能化、高度化以及柔性化。大数据则是制造业的基础，在智能化制造以及定制的相关平台，都离不开大数据的支撑。 3.3 智能电网 大数据技术可以应用于各个电网环节，通过对用户用电情况的分析来完善对电网的配电和供电计划，并且让网络监控更加完善，使供电具备更高的可靠性，当智能电网在人民生活当中应用更加广泛时，智能电网大数据服务的发展会更加全面高效，国家的电网效率也能够得到更进一步的提升。4 结束语 在大数据时代人工智能技术飞速发展的背景下，应用和推广人工智能技术必须要认识到其现有的局限性，并通过与人们的实际生活生产情况的结合，采取相应的改进和完善措施，找到正确有效的发展人工智能技术的路径，使人工智能技术可以与社会的发展相适应，从而通过对大数据技术的利用来为人类生活提供更优质的服务。 参考文献 [1] 闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用，2016，（36）：98.[2] 陈岭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].环球市场，2016，（32）：34.[3] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，（16）：112. 摘 要：首先分析了人工智能中大数据技术应用的目的和意义，其次阐述了大数据技术应用的关键点所在，然后总结了人工智能领域中大数据的使用，旨在通过对大数据时代人工智能发展的分析与探讨，促进人工智能的发展和应用。 关键词：人工智能；大数据技术；技术应用中图分类号：TP18；TP311.13 文献标志码：A 文章编号：1003–6490（2018）07–0064–01 Application Analysis of Big Data Technology in Artificial Intelligence Gao Ta ，Chen Yong-tao ，Meng Lian-xing Abstract ：The article ?rst analyzes the purpose and signi ?cance of the application of big data technology in arti ?cial intelligence.Secondly ，it discusses the key points of the application of big data technology.Then it summarizes the use of big data in the ?eld of arti ?cial intelligence.It aims to pass the era of big data.The analysis and discussion of arti ?cial intelligence development promotes the development and application of arti ?cial intelligence. Key words ：arti ?cial intelligence ；big data technology ；technology application 人工智能中大数据技术的应用分析 高?塔，陈勇涛，孟连星 （河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定?071000） 收稿日期：2018–04–12作者简介： 高塔（1996—），女，河北廊坊人，本科在读，主要研究 方向为人工智能。
对人工智能现状及发展思考
《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在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。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，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。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。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"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现