人工智能5

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计算机与人工智能

"智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件,而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。

我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

问: 目前人工智能研究出现了新的高潮,那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢?

答: ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

问: 您在人工智能领域研究了几十年,参与了许多国家重点研究课题,非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何?

答: 我国开始"863计划"时,正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统",其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈",用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是: 课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走; 立项论证时,惯于考虑国外怎么做; 落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全; 再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。

今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?

答: 技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

什么是人工智能?

人工智能也称机器智能,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出人造的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。

ai理论的实用性

在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的"球员"都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。

我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

未来的ai产品

安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asci white电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力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,预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。

麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

据网站https://www.360docs.net/doc/9f12588130.html,报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于2002年制作完成。

人工智能の第一章

第一章绪论 人工智能的发展是以硬件与软件为基础的,经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界,发现了两件重要的事情:数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳(Wiener)、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想,为人工智能的形成产生了重要影响。 本章首先介绍人工智能的诞生、定义、发展概况及相关学派和他们的认知观,接着讨论人工智能的研究和应用领域。 1.1 人工智能的诞生与发展 1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。 20世纪70~80年代,知识工程的提出与专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。近十多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展 1.2 人工智能的定义 ?定义1 智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。 ?定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。 ?定义3 人工智能(能力) 人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 为了让读者对人工智能的定义进行讨论,以便更深刻地理解人工智能,下面综述其它几种关于人工智能的定义。 ?定义4 人工智能是一种使计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试。 ?定义5 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。 ?定义6 人工智能是用计算模型研究智力行为。 ?定义7 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。 ?定义8 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。 ?定义9 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。 ?定义10 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。 ?定义11 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。 其中,定义4和定义5涉及拟人思维;定义6和定义7与理性思维有关;定义8和定义9涉及拟人行为;定义10和定义11与拟人理性行为有关。 可以看出, 这些定义虽然都指出了人工智能的一些特征, 但用它们却难以界定一台计算机是否具有智能。因为要界定机器是否具有智能, 必然要涉及到什么是智能的问题,但这却是一个难以准确回答的问题。所以,尽管人们给出了关于人工智能的不少说法, 但都没有完全或严格地用智能的内涵或外延来定义人工智能。 1.2.2 关于如何界定机器智能, 早在人工智能学科还未正式诞生之前的1950年, 计算机科学创始人之一的英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)就提出了现称为“图灵测试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个被测者是人, 哪一个是计算机。如果交谈后测

人工智能导论1-4章作业

《人工智能导论》作业(1-4章) 1.人工智能有哪几个主要的学派?各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同?2.用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 (定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列) 3.请给出下列描述的语义网络表示: 1)11月5日,NBA常规赛火箭主场对阵小牛,火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物;树和草都有根和叶;水草是草,生活在水中;果树是树,会结果; 苹果树是果树,结苹果。 4.请用相应谓词公式描述下列语句: 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球;有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝,他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨,汤姆就会去爬山。 5.什么是谓词公式的解释?对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1,2,3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6.什么是合一?求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7.把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))

?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8.证明下面各题中,G是否是F的逻辑结论? F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9.已知:John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员(也可以都是)。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的,John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的,John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问:高山俱乐部是否有一个成员,他是登山运动员,但不是滑雪运动员?如果有,他是谁?10.为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论? 11.何为完备的归结策略?有哪些归结策略是完备的? 12.何谓搜索?有哪些常用的搜索方法?盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么?13.用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?什么是最优解?在图搜索算法中,OPEN 表和CLOSED表的作用是什么?f(x)有何不同含义? 14.宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索,何种情况反之? 15.什么是启发式搜索,g(x)与h(x)各有什么作用?A*算法的限制条件是什么?

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

第一章绪论 1 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。 答:人工智能(学科):人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。 人工智能(能力):人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能? 答:物理符号系统假设: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。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。 推论: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。 因此,计算机可以模拟人类的智能活动过程。 3.现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么? 答:符号主义,又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义,又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

行为主义,又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 4.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究? 答:应从下面4个层次对谁知行为进行研究: (1)认知生理学:研究认知行为的生理过程,主要研究人的神经系统(神经元、中枢神经系统和大脑)的活动。 (2)认知心理学:研究认知行为的心理活动,主要研究人的思维策略。 (3)认知信息学:研究人的认知行为在人体内的初级信息处理,主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理,由生理活动变为心理活动及其逆过程 (4)认知工程学:研究认知行为的信息加工处理,主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统,对人的各种认知行为(如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等)进行信息处理。 5.人工智能的主要研究和应用领域是什么? 答: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。 6、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何理解,从经济、社会何文化等方面加以说明?

人工智能作业一(答案)

作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统,该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译,讨论 该系统的性能度量,环境,执行器,感知器,并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量:翻译的正确率 环境:电话线路 传感器:麦克风 执行器:音响 完全可观察的,单agent,确定的(无噪音条件下),片段的,静态的,离散的。 2.考虑一个医疗诊断系统的agent,讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种,系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先; (b).宽度优先; (c).爬山法; (d).最佳优先; 图一 【Answer】: 建立树:

深度: 宽度: 爬山法: 优先搜索:

4.图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录: 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先:如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索:B,D,E,F,G,H,C A*树搜索:如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态,证明如果h是一致的,那么它是 可采纳的。 【Answer】: 假设n为任意一个状态,G是任意一个目标状态。n,n1,n2,....,nm,G为从状态n到达状态G的一条最优路径,我们已知 评估代价f(n)=g(n)+h(n)

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1. 当产品参数中没有对应的参数信息,想要回复给买家比较精确的答案,我们可以通过 以下哪个方法来配置商品属性问题 话术中设置固定属性,配置不同答案关联对应商品 2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确 否 3. 欢迎语卡片的问题点击情况,我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正确 否 4. 关于转人工率的计算方法,以下哪个说法是正确的 转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数 5. 询单转化率中的店小蜜接待UV,包含以下哪些人群的UV 都包 含 6.关于尺码表和官方知识库选码场景关系,以下哪个说法是正确的 7. 优先匹配尺码表,官方选码场景兜底 8. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中,不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确 否 9. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否 正确 否 10. 关于变量标签规范的使用方式,以下哪个选项是正确的答 案编辑框点击插入 11. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题,精简到短语。以上这种说法是否正 确否 12. 柳柳想要在知识库中快速找到关联某一时效的答案,那么她应该按照以下哪个方法进 行操作 点击知识库左上角的“搜时效”,输入时效名称搜索 13. 冷门自定义问法的定义是指:连续两周该自定义知识的所有问法,热度均几乎为0。以 上这种说法是否正确 是 14. 某条知识配置了一条任意类型的答案,那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人 工”的列表里。以上这种说法是否正确 否

《人工智能》--课后习题答案讲解学习

《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。 1.2答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。 1.3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 1.4答: 自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列 机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 2.1解答: (1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G): S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0?S;G—目的状态,G?S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述) 从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态: O1 O2 O3 Ok S0→???S1→???S2→???……→???G 其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的) (2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 (3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络:E-R图(实体-关系图)、语言语义网络等。

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题,是推理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用 “状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S 0,F,S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G,把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表,且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,将此节点记为节点n。

⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解即可从图G中沿着指针从n到S 的这条路径得到。 ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大,搜索效率低,这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的,即只要问题有解,用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3.深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略,其基本思想是:首先扩展最新产生的(即 开始,在其后继节点中选择一个节点,对其进行最深的)节点,即从初始节点S 考察,若它不是目标节点,则对该节点进行扩展,并再从它的后继节点中选择一个节点进行考察。依此类推,一直搜索下去,当到达某个既非目标节点又无法继续扩展的节点时,才选择其兄弟节点进行考察。

高级人工智能训练师认证答案

1单项选择题 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中,不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确? 是 否 2单项选择题 某商家在官方知识库中只配置了一个关联部分商品的答案,导致买家咨询该问题后转人工,且该问题出现在了“无答案问题”列表中,以下哪一个是可以进行优化的方法? 添加一条针对所有商品都生效的通用答案 删除关联部分商品的答案 添加答案的时效性,保持长期有效 答案中增加关联买家问的商品 3单项选择题 转人工率越低,解决能力越高。以上这个说法是否正确? 是 否 4单项选择题 冷门自定义问法的定义是指:连续两周该自定义知识的所有问法,热度均几乎为0。以上这种说法是否正确? 是 否

5单项选择题 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确? 是 否 6单项选择题 某条知识配置了一条任意类型的答案,那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确? 是 否 7单项选择题 自定义知识库每个问法都必须要进行划词。以上这种说法是否正确? 是 否 8单项选择题 训练师柳柳想要将店小蜜离线消息分流给人工客服,她可以按照以下哪个维度进行筛选? 是否请求转人工 是否下单 是否接待

都不对 9单项选择题 关于一个店铺可以订阅行业包的个数,以下哪个选项是正确的? 最多1个 最多5个 最多3个 不限制 10单项选择题 关于答案回复优先级排序,以下哪个选项是正确的? 人工直连-关键词-官方知识库 关键词-人工直连-官方知识库 人工直连-官方知识库-关键词 关键词-官方知识库-人工直连 11单项选择题 在知识库配置答案时,我们只需要引导买家去宝贝详情页面进行查看就可以了。以上这种说法是否正确? 是 否 12单项选择题

人工智能课后习题

第一章绪论 1、什么就是人工智能?试从学科与能力两方面加以说明。 答:学科:就是计算机科学中涉及研究、设计与应用智能机器的一个分支,她的近期主要目标在于研究用机器来模仿与执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论与技术。 能力:就是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为与问题求解等活动。 2、为什么能够用机器模仿人的智能? 答:物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。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(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 推论一: 既然人具有智能,那么她(她)就一定就是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机就是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人就是一个物理符号系统,计算机也就是一个物理符号系统,那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。 3、人工智能研究包括哪些内容?这些内容的重要性如何? 答:1)认识建模。认识科学就是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。 2)知识表示。知识表示、知识推理与知识应用就是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示就是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用就是目的。知识表示就是把人类知识概念化、形式化或模型化。 3)知识推理。知识推理,包括不确定性推理与非经典推理等,似乎已就是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現与解决的问题值得研究。 4)知识应用。人工智能能否获得广泛应用就是衡量其生命力与检验其生存力的重要标志。 5)机器感知。机器感知就是机器获吹外部信息的基本途径。

高级人工智能 史忠植

编号:8106 高级人工智能 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 类型:AB 学时/学分:60/3, 机时:20 预修课程 数理逻辑、人工智能原理 教学目的和要求 (1) 了解人工智能前沿研究领域 (2) 了解人工智能最新研究成果 (3) 掌握基本思想和关键技术 (4) 培养人工智能研究能力 内容提要和简要目录 本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有 非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、人工生命、大规模并行人工智能等。 简要目录 第一章绪论 1.1 人工智能的认知问题 1.2 思维的层次模型 1.3 符号智能 1.4 人工智能的发展概况 1.5 人工智能的研究方法 1.5.1 认知学派 1.5.2 逻辑学派 1.5.3 行为学派 1.6 自动推理 1.7 机器学习 1.8 分布式人工智能 1.9 人工思维模型 1.10 知识系统 第二章人工智能逻辑 2.1 逻辑-----重要的形式工具 2.1.1 逻辑程序设计 2.1.2 关于知识的表示与推理 2.2 非单调逻辑 2.3 默认逻辑

2.4 限定逻辑 2.5 自认知逻辑 2.5.1 Moore系统${\cal L}_{B}$ 2.5.2 $\cal O \cal L$ 逻辑 2.5.3 标准型定理 2.5.4 $\diamondsuit-$ 记号以及稳定扩张的一种判定过程2.6 真值维护系统 2.7 情景演算的逻辑基础 2.7.1 刻划情景演算的多类逻辑$\bf LR$ 2.7.2 $\bf LR$中的基本动作理论 2.7.3 多类逻辑$\bf LR$的改进 第三章约束推理 3.1 概述 3.2 回溯法 3.3 约束传播 3.4 约束传播在树搜索中的作用 3.5 智能回溯与真值维护 3.6 变量例示次序与赋值次序 3.7 局部修正搜索法 3.8 基于图的回跳法 3.9 基于影响的回跳法 3.10 约束关系运算的处理 3.10.1 恒等关系的单元共享策略 3.10.2 区间传播 3.10.3 不等式图 3.10.4 不等式推理 3.11 约束推理系统COPS 第四章定性推理 4.1 概述 4.2 定性推理的基本方法 4.3 定性模型推理 4.4 定性进程推理 4.5 定性仿真推理 4.5.1 定性状态转换 4.5.2 QSIM算法 4.6 代数方法 4.7 几何空间定性推理 4.7.1 空间逻辑 4.7.2 空间时间关系描述 4.7.3 空间和时间逻辑的应用 4.7.4 Randell算法 第五章基于范例推理 5.1 概述

人工智能第一章

第一章 绪论
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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人工智能习题&答案-第1章-绪论

第一章绪论 1-1. 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看:人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。 从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用? 控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论,根据这一理论,一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出:在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。 著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型,而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展;到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP模型。60-70年代,联结主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮, 控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代,控制论系统的研究取得一定进展,播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能? 物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。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(人类所具有的智能)。

2014人工智能导论1-4章作业

《人工智能导论》作业 1.人工智能有哪几个主要的学派?各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同? 2.请就你感兴趣的某个人工智能领域(例如模式识别、机器人学智能决策、博弈等),讨论其相关的技术、应用和发展前景。 3.用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 (定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列) 4.用你认为合适的方式描述求解“猴子香蕉”问题 5.请给出下列描述的语义网络表示: 1)11月5日,NBA常规赛火箭主场对阵小牛,火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10 至12月给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物;树和草都有根和叶;水草是草,生活在水中;果树是树,会 结果;苹果树是果树,结苹果。 4)自控系每间学生宿舍都有一台联网的计算机 6.请用相应谓词公式描述下列语句: 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球;有的人既喜欢足球又喜欢篮球。

2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢在计算机上编程。 4)所有的兔子都跑得比乌龟快。 7.什么是谓词公式的解释?对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1,2,3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 8.什么是合一?求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 9.把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))) ?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 10.证明下面各题中,G是否是F的逻辑结论? F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 11.已知:凡是清洁的东西就有人喜欢。没有人喜欢苍蝇。证明:苍蝇是不清洁的。 12.已知:John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员(也可以都是)。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的,John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的,John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。

人工智能及其应用,王万良第五章答案

5.1.什么是搜索?有哪两大类不同的搜索方法?二者的区别是什么? 根据实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程,就称为搜索搜索一般分为盲目搜索和启发式搜索。 盲目搜索又称为无信息搜索,即在搜索过程中,只按预先规定的搜索控制策略进行搜索,而没有任何中间信息来改变这些控制策略。由于这种搜索的控制策略都是预定的,不管什么问题都采用这样的控制策略,这就使得搜索带有盲目性,效率不高。只适用于解决较简单问题。 启发式搜索又称有信息搜索,它是指在求解过程中,根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地改变或调整搜索的方向,使搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题的求解,并找到最优解。启发式搜索由于考虑到问题本身的特性并利用这些特性,从而使搜索求解的效率更高,更易于求解复杂问题 5.2什么是启发式搜索,什么是启发信息? 5.3请阐述状态空间的一般搜索过程。OPEN表与CLOSED表的作用是什么?有何区别? 1) 把初始节点S0放入OPEN表,并建立只含S0的图,记为G 2) 检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出 3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSE表,记该节点为节点n 4) 观察节点n是否为目标节点,若是,则求得问题的解,退出 5) 扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些节点作为节点n的子节点加入G中。 6)针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理 对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点(n)的指针,并把它放入OPEN 表 对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否要修改指向父节点的指针 对于那些先前已在G中出现,并且已经扩展了的M成员,确定是否需要修改其后继结点指向父节点的指针 7) 按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序 8) 转第2步 OPEN表:用于存放刚生成的节点 CLOSE表:用于存放将要扩展或已扩展的节点 区别:存放节点节点不同,open表存放未扩展的节点,closed表存放已经扩展的节点。5.

人工智能第一章总结

人工智能:Artificial Intelligence,简称AI,主要研究如何使用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能化机器模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器的智能行为。 人工智能的研究目标及其意义:1目标:远期目标是要制造智能机器,即探索智能的基本机理,研究使用各种机器,各种方法模拟人的思维过程或智能行为,最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统;近期目标是实现机器智能,即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能,在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。2意义:普遍的计算机智能低下,无法满足社会需求;研究AI是当前信息化社会的迫切需求;智能化是自动化发展的必然趋势;研究AI,对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。 人工智能的科学范畴:当前的人工智能既属于计算机技术的一个前沿领域,也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学等,是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 人工智能的划分:1传统划分方法:符号主义学派、链接主义学派、行为主义学派2现代划分方法:符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派 人工智能的研究途径与方法:1心里模拟,符号推演2生理模拟,神经计算3行为模拟,控制进化4群体模拟,仿生计算5博采广鉴,自然计算6原理分析,数学建模 人工智能的研究领域:1博弈2自动定理证明3专家系统4模式识别5机器学习6计算智能7自然语言处理8分布式人工智能9机器人 人工智能的基本技术:1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。符号智能的表示是知识的表示,运算是基于知识表示的推理或符号操作,采用搜索方法进行问题求解,一般在问题空间上进行,计算智能的表示是对象表示,运算时给予对象的表示的操作或计算,采用搜索方法进行问题求解,一般是在解空间上进行。 人工智能的基本内容:1从人工智能的定义出发包括(感知与交流的模拟,记忆,联想,计算,思维的模拟,输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括(知识的获取,知识的处理以及知识的运用) 人工智能诞生1956年夏,达特莫斯大学的研究会,麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。发展:推理期,知识期,学习期 AI的现状与发展趋势:1多种途径齐头并进,多种方法协作互补2新思想、新技术不断涌现,新领域新方向不断开拓3理论研究更加深入,应用研究愈加广泛4研究队伍日益壮大,社会影响越来越大。以上展现了AI繁荣景象和光明前景,虽有困难,问题和挑战,但前进和发展毕竟是大势所趋。

人工智能第五章状态空间搜索策略山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略搜索是人工智能的一个基本问题,是推 理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S,F, 0S)。g利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S的搜索图G,把S放入OPEN表中。00表,且置为空表。CLOSED②建立 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解即可从图G中沿着指针从n到S的这条路径得到。0⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排

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

高级人工智能训练师认证答案

高级人工智能训练师认 证答案 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

1单项选择题 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中,不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确是 否 2单项选择题 某商家在官方知识库中只配置了一个关联部分商品的答案,导致买家咨询该问题后转人工,且该问题出现在了“无答案问题”列表中,以下哪一个是可以进行优化的方法 添加一条针对所有商品都生效的通用答案 删除关联部分商品的答案 添加答案的时效性,保持长期有效 答案中增加关联买家问的商品 3单项选择题 转人工率越低,解决能力越高。以上这个说法是否正确 是 否 4单项选择题 冷门自定义问法的定义是指:连续两周该自定义知识的所有问法,热度均几乎为0。以上这种说法是否正确 是 否 5单项选择题 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确 是 否 6单项选择题 某条知识配置了一条任意类型的答案,那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确 是 否 7单项选择题 自定义知识库每个问法都必须要进行划词。以上这种说法是否正确 是 否 8单项选择题 训练师柳柳想要将店小蜜离线消息分流给人工客服,她可以按照以下哪个维度进行筛选 是否请求转人工 是否下单 是否接待

都不对 9单项选择题 关于一个店铺可以订阅行业包的个数,以下哪个选项是正确的 最多1个 最多5个 最多3个 不限制 10单项选择题 关于答案回复优先级排序,以下哪个选项是正确的 人工直连-关键词-官方知识库 关键词-人工直连-官方知识库 人工直连-官方知识库-关键词 关键词-官方知识库-人工直连 11单项选择题 在知识库配置答案时,我们只需要引导买家去宝贝详情页面进行查看就可以了。以上这种说法是否正确 是 否 12单项选择题 若机器人回复给买家的答案与买家问题不符,那么我们可以通过以下哪个方法来进行优化 删除掉问题的答案,让店小蜜不会回复这个答案给买家 删除掉问题,让店小蜜不会针对这个问题回复买家 新增一个答案,使答案灵活多变 将不符的情况提交到测试窗中的“定位错误反馈”进行模型优化 13单项选择题 “未解决榜”和“转人工知识高频列表”的内容可以进行下载。以上这种说法是否正确 是 否 14单项选择题 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题,精简到短语。以上这种说法是否正确 是 否 15单项选择题 Y店铺想要实现店小蜜回答买家答案的时候,带上店小蜜昵称,那么应该按照以下哪个方法来进行操作 机器人资料页中配置好标签 店小蜜回答买家的答案中无法增加店小蜜昵称 每条答案中都手动配置好店小蜜的昵称 在机器人资料页配置好店小蜜昵称,并且在答案中插入{昵称} 16单项选择题

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