人工智能与健康继续教育学习知识讲解
人工智能与健康继续
教育学习
一、判断题(每题2分)
1.智慧社区信息服务平台的作用比较全面，为生活带来更多便利。
正确√
错误
2.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效率。
正确
错误√
3.智慧养老绩效评估的建立可以有效地提高老年人在获取服务方面的便利性和准确性。
正确√
错误
4.大数据时代，数据使用的关键是数据再利用。
正确√
错误
5.大数据等于传统的数据库建设、传统的普查、数据中心建设、云计算建设。
正确
错误√
6.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。
正确√
错误
7.大数据的时代，个人隐私受到了前所未有的威胁。
正确√
错误
8.沃尔玛的尿布啤酒效应体现了大数据时代的关联性。
正确√
错误
9.习总书记指出，要推进“互联网+教育”、“互联网+医疗”等，让百姓少跑腿、数据多跑路，不断提升公共服务均等化、普惠化、便捷化水平。
正确√
错误
10.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。
正确√
错误
11.在很多大数据分析应用，如果有足够多的数据，就可以做一些统计，然后把结果报告出来，这就叫大数据分析，这些数据质量高、可靠。
正确
错误√
12.韩国制定了《智能机器人开发和普及促进法》。
正确√
错误
13.GDPR是人工智能在隐私保护方面典型法律之一。
正确√
错误
14.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确√
错误
15.2013—2015年间，与“深度学习”有关的期刊论文数量增加了6倍。
正确√
错误
16.无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗、智能机器人属于人工智能的下游运用场景。
正确√
错误
17.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。
正确√
错误
18.鼓励人工智能企业参与或主导制定国际标准，加强人工智能领域的知识产权保护，建立人工智能公共专利池，促进人工智能新技术的利用与扩散。
正确√
错误
19.建立健全私密性好的人工智能监管体系，促进人工智能行业和企业自律，加强人工智能网络安全技术研发。
正确
错误√
20.当前，新一轮科技革命与产业变革正在萌发，为了抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月8日国务院出台了《新一代创新科技发展规划》，为推动我国人工智能的长期发展指明了方向。
正确
错误√
二、单项选择(每题2分)
21.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（）紧密协同。
A.产、学、用
B.产、学、研
C.产、学、研、用√
D.社会分工
22.信息化三大战略分别是：（）“互联网+”行动、国家大数据战略。
A.强国强军战略
B.网络强国战略√
C.网络兴国战略
D.网络复兴战略
23.发展“互联网+医疗”要推动医疗健康与互联网（），优化医疗资源配置，提高服务体系整体效能。
A.多层次结合
B.高度融合
C.深度融合√
D.高度分离
24.人工智能技术涉及多个领域，包括（）、计算机、软件算法、机器学习等，是一门综合性的学科。
A.数学√
B.科学
C.编程
D.高数
25.城市数据大脑的数据交换中心是整个大脑的（），通过政府数据、互联网和社会数据的全面融合，提高数据的多维性和多样性。
A.“皮质层”
B.“大脑”
C.“小脑”
D.“脑核”√
26.人工智能发展促进政府社会治理向深度治理迈进，深刻改变政府的社会治理模式，开启了政府（）的时代。
A.共建共治共享
B.精准社会治理√
C.突出重点治理
D.新型治理模式
27.谷歌发展人工智能的途径二为：积累底层人工智能技术，研发更高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力，对信息进行（）、处理。
A.深层加工√
B.识别
C.收集
D.分析
28.2014年，Facebook推出的一款名为DeepFace的面部识别技术，可以不受拍摄者拍摄角度影响，即可进行精准的（）。
A.面部识别√
B.脸部识别
C.全身识别
D.语音识别
29.2016年8月，韩国政府敲定九大国家战略项目，作为发掘新经济增长动力和提升（）的新引擎。
A.国家影响力
B.国家综合实力
C.国际地位
D.国民生活质量√
30.人工智能发展的两次高峰原因不包括下列哪一个（）。
A.神经网络
B.P算法
C.核心创新都源于算法
D.互联网技术√
31.以前的神经网络，由于算法的局限性，只能处理（）的神经网络。
A.一层以内
B.两层以及两层以内√
C.三层以内
D.三层以及三层以内
32.为满足人们提高（）的需求，具有扫地、擦窗等功能的智能机器人已经面世，空调、电饭煲、微波炉等智能家电产品不断推出。
A.工作效率
B.家居生活质量√
C.生活质量
D.生活舒适度
33.科技部2014年（）支持的“基于大数据的类人智能关键技术与系统”项目，旨在研究类脑计算的关键技术。
A.“683”计划
B.“863”计划√
C.“853”计划
D.“583”计划
34.人工智能技术在农业领域主要是：（）。
A.全自动操作
B.个性化服务
C.智能化应用
D.智能化辅助√
35.万物互联时代正在开启，人工智能是（）时代的核心。
A.互联网
B.网络
C.大数据
D.物联网√
36.人工智能的（）为能够理解、模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
A.研究内容
B.研究方法
C.研究观点
D.研究形式√
37.智慧社区综合信息服务平台是一个核心的支撑平台，根据《打造智慧社区，优化居家养老（上）》，没有包括在这个平台内的是下列哪一个（）。
A.商务服务平台
B.公共服务平台
C.政务服务平台
D.老年相亲平台√
38.从智慧社区的概念里可以看出，智慧社区主要的部分是信息技术，下列选项不包含在这些技术里的是哪个？（）
A.互联网技术
B.运动康复技术√
C.收集信息的智能终端技术
D.物联网技术
39.（）被称为“数据仓库之父”。
A.埃德加·考特
B.詹姆斯·高斯林
C.冯·诺依曼
D.比尔·恩门√
40.按OECD统计的排位，中国国民的平均健康水平排在世界上排第（）位。
A.50
B.55√
C.25
D.30
三、多项选择(每题2分)
41.以（）等为代表的科技企业正在人工智能领域率先发力。
A.谷歌√
B.微软√
C.雅虎√
D.BM√
42.微软推出人工智能系统Adam、人工智能助理小冰和Cortana，通过深度学习大幅提升（）水平。
A.指纹识别
B.自然语言理解√
C.语音识别√
D.图像识别√
43.在医疗方面，以下（）得益于人工智能的发展。
A.辅助诊疗√
B.药物研发√
C.医疗机器人√
D.健康管理√
44.人工智能赋予基层医疗机构哪些能力（）。
A.人力资源
B.能力√
C.效率√
D.资金
45.大数据带来颠覆性价值的领域包括（）。
A.对因果性依赖低于自然科学和工程√
B.决策、管理√
C.涉及复杂的个体、组织行为√
D.基于数据的研究范式尚不成熟√
46.支付方式改革三部曲是哪三部（）。
A.数量付费法√
B.预付费法
C.质量付费法√
D.价值付费法√
47.近年新增的前十名的疾病包括（）。
A.肺结核
B.胃病
C.糖尿病√
D.老年痴呆√
48.社区老年服务集成平台的作用有（）。
A.创新，提高服务效率√
B.及时发现风险√
C.提供改进意见√
D.预测作用√
49.智慧社区在优化居家养老服务的作用有（）。
A.能够体现以人为本√
B.提高老年人的自理能力√
C.对养老服务链的影响√
D.丰富老年人的精神生活√
50.从过去的单机应用，到联网应用，到大数据时代，表明当今的信息化建设已经进入了（）的新时期。
A.广泛感知√
B.全民普及
C.智慧决策√
D.深度分析√
人工智能-知识表示方法
实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000
四、实验结果 四、实验心得 本次实验运用了状态空间表示法，这是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验强化我对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。
整理人工智能简答题
一．简答题 1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？ 答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。 例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论， 而是否定了原先结论并有了新的看法。以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。 一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有： ①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。 由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理 2．产生式系统有哪几种推理方式？各自特点为何？ 答：（1）正向推理（正向链接推理）：从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组产生式规则，用以证明该谓词公式或命题是否成立。 （2）逆向推理（后向链接推理）：从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后逐一验证这些假设。（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。 （3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。 3．算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。然而，到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。一旦目标节点被发现，为什么不终止搜索呢？用一个例子说明你的答案。 4．结合你的研究方向，论述哪些人工智能技术可以得到应用？解决什么问题？ 答：人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题：知识的模型化和表示方法，启发式搜索理论，各种推理方法，人工智能系统结构和语言。主要研究和应用领域：机器学习，知识表示和推理，智能搜索，模糊逻辑，人工神经网络，遗传算法，自然语言理解，博弈论，知识发现和数据挖掘等。 5．在选择知识表示的方法时，应该考虑哪些因素？ 答：表示能力：能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来，可理解性：所表达的知
人工智能考试必备知识点
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
人工智能重点
人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能？试从能力和学科两方面加以说明。 答：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。 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。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？ 答：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答：过程：①数据选择；②数据预处理；③数据变换；④数据挖掘；⑤知识评价方法：①统计方法；②机器学习方法；③神经计算方法；④可视化方法 ● 2.1状态空间法（重点）看例题 状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法（是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。S：所有可能的问题初始状态集合；F：操作符集合；G：目标状态集合。） 状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略（程序） ● 2.2问题规约法（重点） 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法；实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分：初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图；与或图的搜索：目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例：汉诺塔问题
人工智能
2016年3月谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）大战世界围棋冠军李世石，引发了全球范围内对于人工智能的讨论。探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成，是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题与解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“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”。 各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过投资的方式引导人工智能产业的发展，2013年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。 在技术方向上，美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。 现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。 高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。 谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资 1.5亿美元，历时5年的CALO （ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
大学计算机基础知识点复习总结
大学计算机基础知识点总结 第一章计算机及信息技术概述（了解） 1、计算机发展历史上的重要人物和思想 1、法国物理学家帕斯卡(1623-1662)：在1642年发明了第一台机械式加法机。该机由齿轮组成，靠发条驱动，用专用的铁笔来拨动转轮以输入数字。 2、德国数学家莱布尼茨：在1673年发明了机械式乘除法器。基本原理继承于帕斯卡的加法机，也是由一系列齿轮组成，但它能够连续重复地做加减法，从而实现了乘除运算。 3、英国数学家巴贝奇：1822年，在历经10年努力终于发明了“差分机”。它有3个齿轮式寄存器，可以保存3个5位数字，计算精度可以达到6位小数。巴贝奇是现代计算机设计思想的奠基人。 英国科学家阿兰 图灵(理论计算机的奠基人) 图灵机：这个在当时看来是纸上谈兵的简单机器，隐含了现代计算机中“存储程序”的基本思想。半个世纪以来，数学家们提出的各种各样的计算模型都被证明是和图灵机等价的。 美籍匈牙利数学家冯 诺依曼(计算机鼻祖) 计算机应由运算器、控制器、存储器、 输入设备和输出设备五大部件组成； 应采用二进制简化机器的电路设计； 采用“存储程序”技术,以便计算机能保存和自动依次执行指令。 七十多年来，现代计算机基本结构仍然是“冯·诺依曼计算机”。 2、电子计算机的发展历程 1、1946年2月由宾夕法尼亚大学研制成功的ENIAC是世界上第一台电子数字计算机。“诞生了一个电子的大脑”致命缺陷：没有存储程序。 2、电子技术的发展促进了电子计算机的更新换代：电子管、晶体管、集成电路、大规模及超大规模集成电路 3、计算机的类型 按计算机用途分类：通用计算机和专用计算机 按计算机规模分类：巨型机、大型机、小型机、微型机、工作站、服务器、嵌入式计算机 按计算机处理的数据分类：数字计算机、模拟计算机、数字模拟混合计算机 1.1.4 计算机的特点及应用领域 计算机是一种能按照事先存储的程序，自动、高速地进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子设备。（含义） 1、运算速度快 2、计算精度高 3、存储容量大 4、具有逻辑判断能力 5、按照程序自动运行 应用领域：科学计算、数据处理、过程与实时控制、人工智能、计算机辅助设计与制造、远程通讯与网络应用、多媒体与虚拟现实 1.1.5 计算机发展趋势：巨型化、微型化、网络化、智能化
人工智能二级考试理论知识点
知识点一： 1、齿轮： 凸轮，棘轮 （一）凸轮： 凸轮指的是机械的回转或滑动件（如轮或轮的突出部分），它把运动传递给紧靠其边缘移动的滚轮或在槽面上自由运动的针杆，或者它从这样的滚轮和针杆中承受力。凸轮随动机构可设计成在其运动范围内能满足几乎任何输入输出关系一对某些用途来说，凸轮和连杆机构能起同样的作用（二学的取舍常随设计人而定——泽者注），对于两者都可以用的工作说，凸轮比连杆机构易于设计，并且凸轮还能做许多连杆机构所不能做的事情，从另一方面来说，凸轮构比连杆机易于制造。[ 凸轮机构（cam mechanism）一般是由凸轮、从动件（follower）和机架三个构件组成的高副机构。凸轮通常作连续等速转动，从动件根据使用要求设计使它获得一定规律的运动．凸轮机构能实现复杂的运动要求，广泛用于各种自动化和半自动化机械装置中。 简单凸轮结构 凸轮机构通常由两部份动件组成，即凸轮与从动子(follower)，两者均固定于座架上。凸轮装置是相当多变化的，故几乎所有任意动作均可经由此一机构产生。 凸轮可以定义为一个具有曲面或曲槽之机件，利用其摆动或回转，可以使另一组件—从动子提供预先设定的运动。从动子之路径大部限制在一个滑槽内，以获得往覆运动。在其回复的
行程中，有时依靠其本身之重量，但有些机构为获得确切的动作，常以弹簧作为回复之力，有些则利用导槽,使其在特定的路径上运动。[3] 作用 凸轮机构主要作用是使从动杆按照工作要求完成各种复杂的运动，包括直线运动、摆动、等速运动和不等速运动。 结构分类 凸轮是一个具有曲线轮廓或凹槽的构件。 一般按外形可分为三类： ①盘形凸轮：凸轮为绕固定轴线转动且有变化直径的盘形构件； ②移动凸轮：凸轮相对机架作直线移动； ③圆柱凸轮：凸轮是圆柱体，可以看成是将移动凸轮卷成一圆柱体。 按从动件的形状分类： ①顶尖式从动件； ②滚子式从动件； ③平底式从动件； 凸轮间歇分度机构 ④曲底式从动件。 按从动件的运动形式分类： ①直动从动件； ②摆动从动件。 按凸轮与从动件维持运动副接触的方式分类： ①力封闭方式； ②几何形封闭方式； 胶印机中应用最多的是盘形凸轮、滚子式从动杆凸轮。 用途应用 1.气阀杆的运动规律规定了凸轮的轮廓外形。当矢径变化的凸轮轮廓与气阀杆的平底接触时，气阀杆产生往复运动；而当以凸轮回转中心为圆心的圆弧段轮廓与气阀杆接触时，气阀杆将静止不动。因此，随着凸轮的连续转动，气阀杆可获得间歇的、按预期规律的运动。 2.当圆柱凸轮回转时，凹槽侧面迫使摆动从动件摆动，从而驱使与之相连的刀架运动。至于刀架的运动规律则完全取决于凹槽的形状。 注意问题
什么是人工智能计算机
什么是人工智能计算机 )查看。 什么是人工智能计算机 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“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。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“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。” 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成
为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能的三道坎 首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。 大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业
人工智能知识点归纳-老王知识点归纳
?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，
人工智能重点总结
人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
《人工智能》知识点整理
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《人工智能》知识点整理 第二讲知识表示 2.0.知识表示的重要性 知识是智能的基础：获得知识、运用知识 符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念 2.1.1 数据、信息与知识 数据(Data) ?信息的载体和表示 ?用一组符号及其组合表示信息 信息(Information) ?数据的语义 ?数据在特定场合下的具体含义 知识(Knowledge) ?信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则 ?经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息 2.1.2 知识的特性 ?相对正确性 ?一定条件下 ?某种环境中 ?...... ?不确定性 ?存在“中间状态” ?“真”（“假”）程度 ?随机性 ?模糊性 ?经验性 ?不完全性 ?...... ?可表示性& 可利用性 ?语言 ?文字 ?图形 ?图像 ?视频 ?音频 ?神经网络 ?概率图模型 ?...... 2.1.3 知识的分类 ?常识性知识、领域性知识（作用范围） ?事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示） ?确定性知识、不确定性知识（确定性） ?逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式） ?零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度） 2.1.4 常用的知识表示方法 ?一阶谓词（First Order Predicate）?产生式（Production） ?框架（Framework） ?语义网络（Semantic Network）?剧本（Script）?过程（Procedure） ?面向对象（Object-Oriented）?Petri网（Petri Network） ?信念网（Belief Network） ?本体论（Ontology）…… 2.1.5 如何选择合适的表示方法？ ?充分表示领域知识 ?有利于对知识的利用 ?便于理解和实现 ?便于对知识的组织、管理与维护 2.2 一阶谓词表示法 1. 优点 ?自然性 ?接近自然语言，容易接受?精确性
人工智能复习题及答案84329
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
初识人工智能-知识点
初识人工智能 理解人工智能的含义； 初步了解和感受人工智能的应用； 了解简单的程序控制思想。 一、人工智能（Artificial Intelligence，AI） 1.人工智能：是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科。 2.研究领域：模式识别、自然语言处理、智能机器人、机器证明、神经网络、博弈和符号运算等。总之研究人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。 二、与人工智能发展相关的几个重要人物 1.阿兰·图灵(Alan Turing)----“人工智能之父” 主要贡献：图灵测试，计算机理论和人工智能的主要奠基人。 “计算机界诺贝尔奖”：图灵奖 2.约翰·麦卡锡(John McCarthy)：“人工智能”这一术语的提出者。 3.吴文俊(中国院士)：在人工智能的机器证明领域做出了突出贡献。 三、感受人工智能的魅力 1.人机博弈 “深蓝”(Deep Blue)---由国际商用机器公司(IBM)技术人员经历6年时间研制成功。 2.访问智能网站：http://www-ai.ijs.si.eliza/eliza.html 3.了解模式识别 模式识别主要包括语音、图像和文字识别技术。 图像识别技术---主要利用计算机，采用数学技术方法，对系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。其应用主要包括：条码识别、生物特征识别(如指纹识别)、智能交通中的动态对象识别和手写识别等。人类视觉认知的延伸。 语音识别技术---让计算机能“听懂”人说话，将人说出的话转换成计算机文本。 文字识别技术---例如：OCR技术 相关网站
中国人工智能网 机器人天空 机器人爱好者 人工智能教育在线 实践活动： 1.登陆以下两个网址，与Eliza和Cybelle进行对话。 http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html https://www.360docs.net/doc/ec13292298.html,/ 2.人机博弈：https://www.360docs.net/doc/ec13292298.html,/game/chess 3.专家系统小游戏：https://www.360docs.net/doc/ec13292298.html,/index.html 4.智能机器人：https://www.360docs.net/doc/ec13292298.html, https://www.360docs.net/doc/ec13292298.html, 2.畅想人工智能的未来 主题：畅想人工智能的未来分类：我的感受
人工智能习题答案-第2章-知识表示方法
第二章知识表示方法 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 （答案并不唯一，意思正确即可） 用S i(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=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(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) 2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。 用四元数列 (nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA 表示A 盘落在第nA 号柱子上，nB 表示B 盘落在第nB 号柱子上，nC 表示C 盘落在第nC 号柱子上，nD 表示D 盘落在第nD 号柱子上。 初始状态为 1111，目标状态为 3333 1 nC nY 2 3 1 3 2
初级人工智能训练师
"优惠顺序是什么"是否属于“店铺活动”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “什么时候到货”是否属于“通常到货时间”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： 胖环要进行店铺店小蜜双十二的配置，发现活动玩法跟双十一时关联“双十一活动”时效的内容一致，话术不需要修改，只需要修改关联的时效，那么按照以下哪种方法操作可以最快速地完成配置 备注:参考章节：《如何使用“时效设置”》本题考点：时效管理方法。答案解析： “我退回一件大的又拍了一件小的，有差价，请退款”这句话与下列哪一句话的语义接近 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： 以下哪一个选项的功能，在官方知识库中却不在自定义知识库中 备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》、《自定义知识的配置与使用》本题考点：答案解析：“圆通可以到吗”是否属于“指定快递”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： 配置欢迎语卡片问题时，添加关联知识，若该条知识无答案，那么是无法勾选关联的，这个时候，可以在当前页面点击“立即添加”按钮来添加答案。以上这种说法是否正确 备注:参考章节：《欢迎语规则设置》本题考点：欢迎语卡片配置实操。答案解析： “无门槛优惠券什么时候发放”是否属于“活动时间”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “红包怎么用”；“能叠加用吗”；“红包用不了”，用以下哪个场景描述上述问题更为贴切 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： "双十二多少钱"是否属于“店铺活动”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “请问可以现在付钱几个月后寄送货物吗”是否属于“花呗期付”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： 在“咨询能否加急发货，买家催促发货”场景中配置了按顺序回复的答案：第一次回复：亲，15点前付款的订单，会在当天完成发货；15点后付款的订单，会在24小时内完成发；第二次回复：亲亲，我们这边会安排帮亲尽快发货的哦~；第三次回复：亲，我们会尽快发的，暂时没有办法帮亲加急呢~抱歉呢~ 若消费者小微昨天已经催促过一次发货，今天一早又来催，请问系统应该回复以下哪个答案 备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库中可配置回复顺序的问题，其答案的回复规则。答案解析： 关于转人工方式的说法，以下哪一个选项是错误的 备注:参考章节：《欢迎语规则设置》本题考点：转人工方式相关知识。答案解析： 关于官方知识库的描述，以下哪一个选项是正确的 备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库相关知识。答案解析： 一个答案只能添加一张图片。以上这种说法是否正确 备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：知识答案配置的方法。答案解析： “200-100优惠券”是否属于“领取优惠券”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “最低多少钱”是否属于“店铺活动”场景 备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： 如果换货场景配置了答案，同时也勾选了人工直连，那么在测试窗输入“我要换货”，会回复提示命中人工直连。以上这种说法是否正确
人工智能中知识获取技术
§4.1 知识获取的概念和途径 “知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。 一、知识获取的基本概念 所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。有二种定义： 1．狭义知识获取 指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。 2．广义知识获取 除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。 二、知识获取的主要途径 在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类： 1．人工移植 所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。 人工移植的方式可分为二种： (1) 静态移植。在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。 (2) 动态移植。在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。故称“动态移植”或“运行移植”。 2．机器学习 所谓“机器学习”，是人工智能系统在运行过程中，机器通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。
(人工智能)人工智能教案章知识表示概述
（人工智能）人工智能教案章知识表示概述
4.1概述 4.1.1知识的定义 很难给知识以明确的定义，只能从不同侧面加以理解，不同的人有不同的理解。 知识表示是人工智能研究中最基本的问题之壹。于知识处理中总要问到：如何表示知识，怎样使机器能懂这些知识，能对之进行处理，且能以壹种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 于AI系统中，给出壹个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。 下面是壹些专家的见法： Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。 Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。 Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。 从知识库的观点见，知识是某领域中所涉及的各有关方面的壹种符号表示。 另外有壹种三维的描述方法：（范围，目的，有效性）,其中知识的范围由具体到壹般，知识的目的从说明到指定，知识的有效性从确定到不确定。例如，“今天下雨”这种知识是具体的、说明性、不确定的，而“要证A→B，只需证明A∧～B是不可满足的”这种知识是壹般性的、指示性、确定性的。 4.1.2知识的分类 从不同的角度、不同的侧面对知识有着不同的分类方法。
于此，我们根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类：事实性知识 知识的壹般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述壹般性的事实，如凡是冷血动物均要冬眠，哺乳动物均是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它于某方面的行为。行为性知识经常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物的内涵，而不是外延。 如微分方程 实例性知识 只给出壹些实例。知识藏于实例中。感兴趣的不是实例本身，而是隐藏于大量实例中的规律性知识。 举例说明 类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它和其它事物的某些相似之处。类比性知识壹般不能完整地刻画事物，但它能够启发人们