人工智能概念简介
人工智能概念
人工智能概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门致力于研究和开发智能机器的科学与技术。
它的目标是使机器能够像人类一样感知、理解、推理、学习和决策，在某些任务上能够超越人类的智能表现。
人工智能已经渗透到我们生活和工作的各个领域，如智能机器人、语音识别、自动驾驶、智能助手等。
本文将从人工智能的概念、应用、技术和未来发展等方面进行探讨。
首先，人工智能的概念是广义的，涵盖了包括感知、学习、推理和决策等方面。
其中，感知是指机器通过传感器获取外部环境的信息；学习是指机器通过数据和算法不断积累知识和经验；推理是指机器根据已有的知识和规则进行逻辑推理；决策是指机器基于推理的结果做出合理的决策。
人工智能的狭义定义是指那些能够模拟人类一些智能行为的机器，如自动驾驶汽车、人工智能助手等。
人工智能的应用非常广泛，涉及到很多领域。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平；在金融领域，人工智能可以通过大数据分析和风险评估，提高金融风控能力；在制造业领域，人工智能可以实现智能化生产和自动化控制，提高生产效率。
此外，人工智能还可以应用在教育、交通、安全等领域，带来更多的便利和效益。
为了实现人工智能的目标，需要依靠一系列的技术和算法。
其中，机器学习是人工智能的核心技术之一。
机器学习通过对数据的分析和学习，使机器能够从中发现规律和模式，并通过这些规律和模式进行预测和决策。
深度学习是机器学习的一种重要方法，它模仿了人脑神经网络的结构和工作原理，通过训练大量的样本数据，实现对复杂问题的学习和解决。
另外，还有自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等技术也是人工智能的重要组成部分。
对于人工智能的未来发展，有人持乐观态度，认为人工智能将会带来巨大的进步。
他们认为，随着技术的不断进步和数据的不断积累，人工智能将能够解决更加复杂和高级的问题，如创造艺术、进行科学研究等。
而另一些人则担心人工智能的发展可能会对人类造成威胁，他们担心人工智能可能会取代人类的工作，造成社会不稳定。
人工智能的概念及关键技术
人工智能的概念及关键技术在当今数字时代的大背景下，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这个名词已经成为了热门话题。
人工智能是指让计算机拥有和人类一样的智能、学习和推理能力的领域。
它不止与信息技术有关，还覆盖了计算机科学、心理学、哲学等多个学科的内容。
本文将介绍人工智能的概念以及其关键技术。
一、人工智能概念人工智能，顾名思义，是指通过在计算机中嵌入模仿人类智能的技术，使计算机能够模拟、延伸人类的思维和行为，并能自主地学习和适应新的环境。
其目的是让机器具备类似人类的智能水平，通过感知、推理、学习和决策，来解决现实世界中的问题。
人工智能通过模拟人类的思维过程，采用了一系列相对独立的技术。
下面将介绍其中的几个关键技术。
二、机器学习机器学习（Machine Learning）可以说是人工智能的核心技术之一。
它是通过让计算机从大量数据中学习并自动改进算法的方法，从而使计算机能够自主地通过“经验”进行学习和决策。
机器学习的核心是建立模型，通过对输入和输出数据进行学习，生成适应各种情况的算法。
这些模型可以是监督学习、无监督学习或强化学习等不同类型的学习方式，可以用于图像识别、语音识别、自动驾驶等多个领域。
三、深度学习深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，是指通过建立神经网络模型，让计算机能够自动分析和理解数据的技术。
与传统机器学习相比，深度学习通过多层次的神经网络结构进行特征提取和抽象，能够更好地处理大规模、复杂的数据。
深度学习已经在图像识别、自然语言处理、游戏智能等领域取得了重大突破，也成为当前人工智能发展的热点。
四、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指让计算机能够理解、分析和生成人类语言的技术。
由于自然语言的复杂性和语义的多义性，自然语言处理一直是人工智能的难点之一。
通过使用机器学习和深度学习等技术，可以让计算机能够自动理解和处理人类语言，实现文本分类、机器翻译、问答系统等功能。
人工智能的概念、内容和方法
人工智能的概念、内容和方法1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的方法和技术的学科。
2. 人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两种类型。
弱人工智能只能在特定任务中表现出智能，而强人工智能则具备与人类智能相当的广泛能力。
3. 人工智能主要依靠机器学习（Machine Learning）进行智能决策和行为。
机器学习通过让机器自动学习和改进，使其具备分析、推理和决策能力。
4. 机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同方法。
监督学习通过训练数据和标签来进行模型训练和预测，无监督学习则是通过发现数据中的模式和结构来进行学习，而强化学习则是让机器通过试错和奖惩来学习最优策略。
5. 人工神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，在人工智能中被广泛使用。
深度神经网络（Deep Neural Networks）是一种特殊的神经网络，通过多层次的连接和模型优化来实现更复杂的学习任务。
6. 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方法。
NLP常用于机器翻译、语音识别和文本分析等任务。
7. 计算机视觉（Computer Vision）是将计算机系统赋予从数字图像或视频中提取高层次信息的能力。
计算机视觉常用于图像识别、物体检测和人脸识别等应用。
8. 推荐系统（Recommendation System）是一种通过分析用户的行为和偏好来推荐个性化内容的方法。
推荐系统常用于电子商务、社交媒体和音乐平台等领域。
9. 专家系统（Expert System）是一种基于知识库和推理机制来模拟专家决策和问题解决过程的技术。
10. 机器人学（Robotics）是研究和开发机器人的学科，结合了人工智能、机械工程和电子工程等领域的知识。
请简述人工智能的概念及其研究内容。
人工智能的概念及其研究内容一、人工智能概念1. 人工智能的定义人工智能（Artificial Intelligence，本人）是指能够执行与人类智能相关的任务的智能系统。
这些任务包括但不限于学习、推理、问题解决、语言理解、感知和运动控制等。
2. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，经过几个阶段的发展，如符号主义、联结主义和统计学习等，人工智能技术已经逐渐成熟，并在各个领域得到了广泛应用。
3. 人工智能的分类人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。
强人工智能是指能够进行一切人类智力活动的智能系统，而弱人工智能则指专门完成某些特定任务的智能系统。
二、人工智能的研究内容1. 机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，其研究内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
在监督学习中，系统根据已有的输入和输出数据进行学习；在无监督学习中，系统通过对输入数据进行模式识别和分类来进行学习；在强化学习中，系统通过试错来学习最优的决策策略。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的另一个重要领域，其研究内容包括语音识别、文本理解、语义分析、机器翻译等。
通过自然语言处理技术，可以使计算机理解和处理人类语言，实现人机交互的自然化。
3. 计算机视觉计算机视觉是人工智能的又一重要研究领域，其研究内容包括图像识别、目标检测、图像生成等。
通过计算机视觉技术，可以使计算机像人类一样理解和处理图像信息，实现包括人脸识别、行人检测、医学影像分析等在内的诸多应用。
4. 专家系统专家系统是一种模拟人类专业知识和经验进行推理和决策的智能系统。
其研究内容包括知识表示、推理机制、知识获取等。
专家系统在医疗诊断、金融风险评估、工业控制等领域有着广泛的应用。
5. 智能控制智能控制是人工智能在自动控制领域的应用，其研究内容包括神经网络控制、模糊控制、遗传算法优化等。
智能控制技术可以帮助系统根据环境变化和内在要求实现自适应、自组织和自主的控制。
简述人工智能的含义或概念
简述人工智能的含义或概念人工智能的含义或概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟人类智能的技术和方法，使计算机系统具备感知、理解、推理、学习和自主决策的能力。
它不仅仅是计算机科学的一个分支，更是涉及哲学、心理学、神经科学、经济学等多个学科的交叉研究领域。
近年来，人工智能的发展日新月异，引起了广泛的关注和讨论。
一、人工智能的概念人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代，当时人们开始研究如何使机器能够模拟人类的智能行为。
人工智能研究的核心是构建智能代理系统，使其能够通过感知和理解环境信息，进行推理和决策，并具备自主学习的能力。
二、人工智能的技术和方法1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
通过机器学习，计算机系统可以从大量数据中学习和发现规律，提取有用的特征，并进行分类、回归、聚类等任务。
机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解和处理人类自然语言的技术。
它包括文本分析、信息检索、机器翻译、语音识别等任务，可以使计算机能够理解和生成人类语言，实现与人类进行自然交互。
3. 计算机视觉计算机视觉致力于让计算机具备感知和理解视觉信息的能力。
它涉及图像处理、目标检测、图像识别等一系列领域，可以实现图像内容的理解、分析和理解。
4. 机器人技术机器人技术结合了人工智能和机械工程，旨在实现机器人的自主感知、决策和交互能力。
机器人可以通过传感器获取环境信息，通过计算与规划实现动作控制和路径规划，从而完成各种任务。
三、人工智能的应用领域人工智能技术的应用涵盖了各个领域，正在改变我们的生活和工作方式。
以下是人工智能在几个典型领域的应用示例：1. 医疗健康人工智能可以通过分析医学图像、辅助诊断和制定治疗方案，提高医疗诊断的准确性和效率。
同时，人工智能也有助于研发新药物，并提供精准医疗服务。
2. 金融人工智能在金融行业中的应用包括风险管理、信用评估、投资决策和交易辅助等。
人工智能基本知识介绍
人工智能基本知识介绍一、人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及多个学科的交叉学科，其主要目标是让机器能够像人类一样思考、学习、推理、决策、交流等，从而完成一些复杂的任务。
人工智能的应用领域十分广泛，包括但不限于机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能家居等等。
人工智能的发展历程可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。
符号主义以知识表示和推理为基础，连接主义以神经元之间的连接为基础，深度学习则以神经网络深度层的嵌套为基础。
目前，深度学习在人工智能领域的应用最为广泛。
二、人工智能技术体系人工智能技术体系主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术。
1.机器学习：机器学习是一种基于数据的学习方法，通过分析大量数据并自动发现规律和模式，从而实现对新数据的预测和分析。
机器学习的主要算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它基于神经网络模型，通过对大量数据进行学习，实现对复杂数据的处理和分析。
深度学习的代表算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
3.自然语言处理：自然语言处理是一种让机器理解和处理人类语言的方法。
自然语言处理的主要技术包括文本分类、情感分析、信息抽取等。
4.计算机视觉：计算机视觉是一种让机器能够像人类一样看待和识别图像和视频的技术。
计算机视觉的主要应用包括目标检测、图像识别、人脸识别等。
三、人工智能基本算法人工智能的基本算法包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、K 最近邻算法、神经网络等。
这些算法在人工智能领域的应用非常广泛，可以根据不同的任务和场景选择合适的算法进行应用。
1.决策树：决策树是一种常见的分类算法，它通过构建一棵树状结构来对数据进行分类或回归分析。
决策树的优点是易于理解和实现，同时可以有效地处理非线性关系的数据。
人工智能详细介绍100字
人工智能详细介绍一、人工智能定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门新兴的技术科学，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。
AI旨在让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。
根据智力水平的不同，人工智能可分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能专注于特定领域的问题解决，而强人工智能则具备全面的认知能力，能在多种领域胜过人类专家。
二、人工智能发展历程AI的发展历程大致可以分为以下几个阶段：1. 起步阶段（20世纪50年代-60年代）：此阶段主要关注基于逻辑的演绎推理，出现了首个AI程序“逻辑理论家”。
2. 反思阶段（20世纪70年代）：由于早期AI研究的局限性和难度，人们开始反思AI的研究方法和目标。
3. 应用阶段（20世纪80年代）：随着计算机技术的进步，AI开始在特定领域取得应用成果。
4. 稳步发展阶段（20世纪90年代-2010年）：随着专家系统、机器学习等技术的涌现，AI在多个领域得到广泛应用。
5. 高速发展阶段（2011年至今）：随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，AI进入高速发展期，并在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得显著成果。
三、人工智能技术原理AI技术主要基于机器学习、深度学习等领域。
机器学习使计算机系统能够从数据中“学习”和提取规律，进行预测和决策。
深度学习是机器学习的一种，通过建立类似人脑的神经网络结构来实现高度复杂的模式识别和预测能力。
此外，自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术也是AI的重要支柱。
四、人工智能应用领域AI已广泛应用于医疗、金融、交通、工业等领域。
在医疗领域，AI 用于疾病诊断、药物研发和辅助手术；在金融领域，AI用于风险评估、欺诈检测和投资顾问；在交通领域，AI用于智能驾驶、交通流量管理和交通安全预警；在工业领域，AI用于智能制造、自动化生产线和质量控制。
五、人工智能未来发展随着技术的不断进步，AI将在更多领域得到应用，如智能家居、智慧城市和智能农业等。
计算机基础知识之人工智能概述
计算机基础知识之人工智能概述人工智能是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到模拟和模仿人类智能的理论、方法和技术。
随着计算机技术和数据处理能力的快速发展，人工智能已经成为当今社会的热门话题。
本文将对人工智能的概念、发展历程和应用进行概述，以帮助读者了解计算机基础知识中的人工智能。
一、人工智能的概念人工智能，简称AI，是指通过使机器能够模拟和实现人类智能的一门科学。
它基于计算机科学、信息工程、数学和其他相关学科，致力于研究和开发能够进行推理、学习、理解和识别的智能系统。
人工智能可以被分为强人工智能和弱人工智能两种类型。
强人工智能指的是能够在各种复杂环境中以人类水平的智能进行任务的系统，而弱人工智能则是指在特定任务上能够表现出人类智能的系统。
二、人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50年代中期，随后在60年代到80年代得到了较大的发展。
这个时期，人工智能的研究重点主要是基于知识的推理系统和专家系统的开发。
然而，由于技术水平和计算能力的限制，人工智能面临着发展的瓶颈。
直到90年代以后，随着计算机性能的提升和机器学习算法的兴起，人工智能迎来了新的发展机遇。
近年来，由于大数据和深度学习技术的广泛应用，人工智能取得了惊人的进展，涉及领域逐渐扩展到自然语言处理、图像识别、语音识别等。
三、人工智能的应用领域人工智能已经渗透到了各个领域，并且对各行各业产生了深远的影响。
1. 自然语言处理（NLP）：NLP是人工智能的一个重要分支，主要研究计算机如何理解和处理人类自然语言。
它的应用包括机器翻译、语音识别、智能客服等。
2. 图像识别：图像识别是指计算机通过分析和识别图像中的内容和特征，来达到对图像的自动理解和判断。
它在人脸识别、安防监控、智能驾驶等领域有着广泛的应用。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中学习和发现规律，使计算机具备智能。
它在金融风控、个性化推荐、医疗诊断等方面发挥着重要作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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。
产生式规则库(知识库)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。