人工智能课后习题.docx

【人工智能概述】 1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指计算机科学的一个分支，专注于研究、设计和应用智能机器，旨在模拟和增强人类的智力功能。这个领域涉及到多个子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。 2. 人工智能的能力体现在智能机器能够执行与人类智能相似的任务，如学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划和问题解决。这是通过物理符号系统假设得以实现的，即具备特定六种功能的系统可以表现出智能。 3. 人工智能研究的主要内容包括： - 认识建模：探讨人类认知过程并尝试在机器中实现。 - 知识表示：将知识转化为机器可理解和处理的形式。 - 知识推理：包括确定性和不确定性的推理方法，是问题解决的关键。 - 知识应用：人工智能的实际应用是其价值的体现。 - 机器感知：让机器获取和理解环境信息。 - 机器思维：处理和分析感官及内部信息。 - 机器学习：使机器通过经验改进性能。 - 机器行为：机器对外界作出的反应和决策。 - 智能系统构建：设计和实现能执行智能任务的硬件和软件系统。 【知识表示方法】 1. 状态空间法：通过状态和操作符表示问题，逐步寻找从初始状态到目标状态的解决方案。 2. 问题归约法：将问题逆向分解成子问题，直到得到可以直接解决的简单问题。 3. 谓词逻辑法：使用一阶逻辑进行问题表示和推理，证明新语句的正确性。 4. 语义网络法：节点表示实体，弧线表示实体间的关系，用于表示复杂问题。 【图搜索过程】 图搜索是解决问题的一种方法，涉及 OPEN 和 CLOSED 表的管理。OPEN 表存放待扩展的节点，而 CLOSED 表记录已扩展的节点。重排 OPEN 表是为了优化搜索效率，通常遵循启发式原则，如最小耗费优先或最短路径优先，以更快找到目标节点。 以上内容涵盖了人工智能的基本概念、重要研究领域以及问题求解的方法。这些知识点构成了人工智能课程的基础，并为后续深入学习提供了必要的理论框架。