《人工智能》基础知识docx.docx
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《人工智能》基础知识docx
《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法
第一章：
1.人工•智能的定义：
P5
人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
2、人工智能研究的基本内容:
P10-P11
（1）知识表示
（2）机器感知
（3）机器思维
（4）机器学习
（5）机器行为
3..当前人T智能有哪些学派？
（白己查资料）
答：
H前人工智能的主要学派有下面三家：
⑴符号主义（symbolicism）,又称为逻辑主义（logicism）＞心理学派（psychologism）或计算机学派（computerism）,其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
（2）连接主义（connectionism）,又称为仿生学派（bionicsism）或生理学派（physiologism）,其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
（3）行为主义（actionism）,乂称为进化主义（evolutionism）或控制论学派（cyberneticsism）,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
4、他们对人工智能在理论上有何不同观？
（H己杳资料）
答：
（1）认为人工智能源于数理逻辑
（2）认为人工智能源于仿生学
（3）认为人工智能源于控制论
第二章
1•掌握一阶逻辑谓词的表示方法：
用于求解将谓词公式化为了句集
2.产生式系统的基木结构，各部分的功能以及主要工作过稈。
P38-P39
（1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致,表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将肓接到系统的性能。
（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。
它是一个用于存放问题求解过程屮备种当前信息的数据结构。
（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。
工作过程：
（Q从规则库屮选择与综合数据库屮的已知事实进行匹配。
（b）匹配成功的规则可能不止一条，讲行冲突消解。
（c）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则把这些结论加入到综合数据库屮：
如果其右部是一个或多个操作，则执行这些操作。
（d）对于不确定性知识，在执行毎一条规则时还要按一定的算法计算结论的不确定性。
（e）检杳综合数据库屮是否包含了最终结论，决定是否停止系统的运行。
3.框架表示的结构纟H•成
（1）框架（frame）：
—种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。
（2）一个框架由若干个被称为“槽”（slot）的结构组成，每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面”（faced）0
（3）—个槽用于描述所论对象某一方面的属性。
（4）一个侧面用于描述相应属性的一个方面。
（5）槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值。
4.语义网络的基木结构组成
第三章课件里的全部例题
第一题：
5个不同颜色的房间，每间有个不同国籍的人，每人有自己喜欢的饮料，香烟和宠物,知信息：
1.英国人住在红房间里；
2.西班牙人有一条狗；
3.挪威人住在左边笫一个房间里；
4.黄房间的人在抽库尔斯牌香烟；
5.抽切斯菲尔徳牌香烟的人是养了一只狐狸的人的邻居；
6.挪威人住在蓝房间隔壁；
7.抽温斯顿牌香烟的人有一只蜗牛；
&抽幸运牌香烟的人喝橘了汁；
9.乌克兰人喝茶；
10.日本人抽国会牌香烟;
11.抽库尔斯牌香烟的人的房间在有匹马的房间隔壁；
12.绿房间的人喝咖啡;
13.屮间房间的人喝牛奶
14.绿房间的人在片房间的隔壁
问题：
哪个房间的人喝水？
斑马在哪个房间？
第二题：
例1已知事实：
（1）凡是容易的课程小王（Wang）都喜欢；
（2）C班的课程都是容易的；
（3）ds是C班的一门课程。
求证：
小王喜欢ds这门课程。
证明：
定义谓词：
EASY（x）：
x是容易的
LIKE（x,y）：
x喜欢y
C（x）：
x是C班的一门课稈
已知事实和结论用谓词公式表示：
（X）（EASY（x）〜LIKE（Wang,x））
（x）（C（x）—EASY（x））
C（ds）
LIKE（Wang,ds）
第三题：
将谓词公式化为了句集
（1）消去谓词公式中的“—>”和“v・・>”符号
（2）把占定符号””移到紧靠谓词的位置上
（3x）P（x）三（咖P®）,（Vx）P（x）三（Vv）P（v）
（3）变最标准化
换元
（4）消去存在量词
a.存在量i司不出现在全称量词的辖域内
换元就可
b.存在量词出现在一个或者多个全称量词的辖域内
y=f（x）
■•
（5）化为前朿形
前束形=（前缀）｛母式｝
（前缀）：
全称量词串。
｛母式｝：
不含量词的谓词公式。
（6）化为Skolem标准形
Skolem标准形：
M：
子句的合取式，称为Skolem标准形的母式。
（7）略去全称量词
由于公式屮所有变量祁是全称量词量化的变量，因此，可以省略全称量词
（8）消去合取词，把母子用子句集表示
PV（2AA）O（PV0A（PV7?
）
Pa（2v/?
）O（Pa2）v（Pa/?
）
（9）了句变量标准化，即使每个了句中的变量符号不同
彳U了•屮变量要有所区别
第四章
1.主观Bayes方法的主要优缺点（P109）
主观Bayes方法的主要优点：
（1）具有较坚实的理论基础。
（2）知识的静态强度LS及LN是由领域专家根据实践经验
给出的，推出的结论有较准确的确定性。
（3）主观Bayes方法是一种比较实用且较灵活的不确定性推
理方法。
主观Bayes方法的主要缺点：
（1）要求领域专家在给出知识时，同时给出H的先验概率。
（2）Bayes定理屮关丁•事件独立性的要求使主观Bayes方法
的应用受到了限制。
2.证据理论的概率分配函数的作用（P115）；信任函数和似然函数的关系（P118）
（1）设样木空间D屮有n个元素，则D屮子集的个数为2个。
:
D的所有子集。
（2）概率分配函数：
把D的任意一个了集A部映射为［0,11上的一个数M（A）«
3.模糊推理：
给两个模糊集合,会计算模糊关系（P129例4.11,例4.12）
已知输入的模糊集合4和输岀的模糊集合B：
M=1.0/$+0.8/a2+0.5/a3+0.2/q+0.0/a5
B=0"b\+1.0/0+0.6/Z?
3+0.0/0
求A到B的模糊关系R
_0.7
1.0
0.6
0.0
0.7
0.8
0.6
0.0
R=
0.5
0.5
0.5
0.0
02
0.2
0.2
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
第五章：
1.搜索的方向
正向搜索（数据驷动）：
从初始状态出发的正向搜索，也称为数据驱动逆向搜索（目的驱动）：
从li的状态岀发的逆向搜索，也称为目的驱动双向搜索：
综合上述两种方式的搜索为双向搜索
2、状态空间表示法的四元纽.
（S,O,S°,G）
s:
状态集合。
O：
操作算子的集合。
S。
：
包含问题的初始状态是S的非空子集。
G:
若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。
3、•深度优先搜索和广度优先搜索的关系和区别
（1）宽度优先搜索：
以接近起始结点的程度为依据进行逐层扩展的搜索方法。
（用队列的存储结构，类似于树的按层次遍历的过程。
特点：
逐层搜索；高价搜索：
若解存在，必能找到。
（2）深度优先搜索：
首先扩展最新产生的节点，深度相等的节点可以任意排列的捜索方法。
（用堆栈的数据结构）
特点：
搜索沿着状态空间的某单一路径沿着起始点向下进行下去，仅当搜索到达一个没有后裔的状态时，才选择另一条替代路径。
4、OPEN表和CLOSE表的变化；
宽度优先搜索
open表（NPS表）：
已经生成出来但英了状态未被搜索的状态。
closed表（PS表和NSS表的合并）：
记录了己被生成扩展过的状态。
例题
例3卒子穿阵问题.要求一卒子从顶部通过下图所示的阵列到达底部。
卒子行进中不可进入到代表敌兵驻守的区域（点
注1）,并不准后退。
假定深度限制值为5。
重复
OPEN表
CLOSE表
0
So
[I
1
【9.%$8・九]
[%]
2
[$2・％$18】
%%]
3
[‘久$8.$48】
[$2・/.£（）]
4
［$4・％%禺8】
[%%]
5
[$5.S7t%$佃]
SySq.So]
6
［、6・》S&九］
[S*5»S^9S3,Sq.Sq.
7
[$8・®8】
[S7.%S5,S4,S3,S2.r.S°]
OOO
OOO
000
3.启发式搜索的A*算法的优点。
OPEN表和CLOSE表的变化
可采纳性
OPEN表中的节点按着估价函数f（n）=g（n）+h（n）的值从小到大排序
当一个搜索算法在最短路径存在时能保证找到它，就称它是％可采纳的。
2.单调性
搜索算法的单调性：
在整个搜索空间都是局部可采纳的。
一个状态和任一个子状态之间的差由该状态与其子状态之间的实际代价所限定。
3.信息性
在两个十启发策略的人和仏中，如果对搜索空间中的任一状态n都有^00<^（77）,就称策略仕比人具有更多的信息性。
例：
对于八数码难题按下式定义估价函数：
f（x）=d（x）+h（x）
其屮，d（x）为节点X的深度；h（x）是所有棋了偏离目标位置的曼哈顿距离（棋了偏离目标位置的水平距离和垂右•距离和），例如下图所示的初始状态弘8的曼哈顿距离为2；2的曼哈顿距离为1;1的曼哈顿距离为1;6的曼哈顿距离为1；h（S0）=5。
283
I123
初始状态（So）:
164
目标状态：
84
b5|
|76引
（1）用半搜索法搜索目标，列出头三步搜索屮的OPEN、CLOSED表的内容和当前扩展节点的f值。
（2）画出搜索树和当前扩展节点的f值。
第八早
专家系统包括那些基木部份?
P（181-183）
（1）知识库
（2）推理机
（3）数据库
（4）知识获取机构
（5）人机接口
（6）解释机构
每一部分的主要功能是什么？
（1）知识库：
主要用来存放领域专家提供的专门知识
（2）推理机：
模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。
（3）数据库：
主要用于存放初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息。
（4）知识获取机构：
基本任务是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题的需要。
（5）人机接口：
专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户之间进行交互的界面,由一组程序及相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。
（6）解释机构：
回答用户提出的问题，解释系统的推理过程。
（解释机构由一组
程序组成）
最后：
你认为《人工智能》课程的哪一部分内容对您的毕业设计或者您以后的工作特别有用？
如果有，请叙述其原理；如果没有，请谈谈人工智能的发展对人类有哪些的影响？
（自己查资料）
答：
人工智能对人类的影响
人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这些影响涉及人类的经济利益、社会作用和文化生活等方面。
1、人工智能对经济的影响
人工智能系统的开发和应用，己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。
（1）专家系统的效益
成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。
用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。
由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。
如果保护得为，软件能被长期地和完整地保存。
领域专业人员（如医生）难以同吋保持最新的实际建议（如治疗方案和方法），而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户（如病人）从屮受•益・。
（2）人工智能推动计算机技术发展
人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。
人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。
算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生积极影响。
所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，推动了计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠。
2、人工智能对社会的影响
（1）劳务就业问题
由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工种，共至造成失业。
人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动（如规划、诊断、理解和决策等）的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。
（2）•社会结构变化
人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另一方面乂担心它们的发展会引起新的社会问题。
实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。
〃人-机器〃的社会结构，终将为〃人-智能机器-机器“的社会结构所取代。
智能机器人就是智能机器Z—。
现在和将来的很多木来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
（3）•思维方式与观念的变化
人丁•智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。
例如，传统知识一般印在书木报刊或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。
又如，一旦专家系统的用户开始相信系统（智能机器）的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒你并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。
那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。
过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加谋解。
在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解屮的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。
C4）•心理上的威胁
人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。
人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。
如果有一天，这些人开始相信机器也能够思维和创作，那么他们可能会感到失望，羡至感到威胁。
他们扌H心：
有朝一口，智能机器的人工智能会超过人类的|'|然智能，使人类沦为智能机器和智能系统的奴隶。
对于人的观念（更具体地指人的精神）和机器的观念（更具体地指人丁•智能）Z间的关系问题，哲学家、神学家和其它人们Z间一育存在着争论。
按照人工智能的观点，人类有可能用机器来规划白己的未來，共至可以把这个规划问题想象为一类状态空间搜索。
当社会上一部分人欢迎这种新观念时，另一部分人则发现这些新观念是惹人烦恼的和无法接受的，尤其是当这些观念与他们钟爱的信仰和观念背道而驰时。
（5）•技术失控的危险
任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手屮。
有人担心机器人和人工智能的其它制品威胁人类的安全。
为此，著名的美国科幻作家阿西莫夫（I.Asimov）提出了〃机器人三守则〃：
（1）机器人必须不危害人类，也不允许它眼看人类受害而袖手旁观。
（2）机器人必须绝对服从人类，除非这种服从有害于人类。
（3）机器人必须保护H身不受伤害，除非为了保护人类或者是人类命令它作出牺牲。
我们认为，如果把这个〃机器人三守则〃推广到整个智能机器，成为〃智能机器三守则〃,
那么，人类社会就会更容易接受智能机器和人工智能。
人工智能技术是一种信息技术，能够极快地传递。
我们必须保持高度警惕，防止人工智能技术被用于反对人类和危害社会的犯罪（有的人称Z为〃智能犯罪“）。
同时，人类有足够的智慧和信心，能够研制出防范、检测和侦破各种智能犯罪活动的智能手段。
（6）•引起的法律问题
人T智能的应用技术不仅代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时共至行使着木应由人担任的职能，免不了引起法律纠纷。
比如医疗诊断专家系统力一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。
人丁•智能的应用将会越来越普及，正在逐步进入家庭，使用〃机顶盒“技术的智能化电器已问世。
可以预料，将会出现更多的与人工智能的应用有关的法律问题，需要社会在实践的基础上从法律角度作出对这些问题的解决方案。
要通过法律手段，对利用人工智能技术来反对人类和危害社会的犯罪行为进行惩罚，使人丁•智能技术为人类的利益作贡献。
3、人工智能对文化的影响
（1）•改善人类知识
在重新阐述我们的历史知识的过程屮，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。
这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。
（2）•改善人类语言
根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往〃只能意会，不可言传〃。
由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的口然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。
随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念來描述他们生活屮的口常状态和求解各种问题的过程。
人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。
（3）.改善文化生活
人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。
比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。
比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。
综上分析我们知道，人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。
随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。
还有一•些影响，可能是我们现在难以预测的。
可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
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