(完整版)人工智能课后习题.doc

【人工智能概述】 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究和设计智能机器的学科，旨在通过计算机模拟人类的智力功能。从学科角度看，AI属于计算机科学的一个分支，它的研究内容包括理论探讨、技术开发以及实际应用。在能力层面，人工智能涉及到机器模拟人类的多种智能行为，如学习、感知、思考、理解和解决问题。 【物理符号系统假设】 物理符号系统假设是AI研究的基础，认为任何表现智能的系统都应具备处理符号的能力，包括输入、输出、存储、复制、建立结构和条件性迁移。这一假设推论出人、计算机都是物理符号系统，因此计算机可以通过特定的算法和程序模拟人类的智能行为。 【人工智能研究内容】 1) 认识建模：研究人类认知过程，为AI提供理论基础。 2) 知识表示：将知识转化为机器可理解的形式，是AI解决问题的关键。 3) 知识推理：包括确定性和不确定性推理，是AI决策制定的过程。 4) 知识应用：AI的实际应用，衡量其价值和实用性。 5) 机器感知：使机器获取和理解环境信息。 6) 机器思维：对输入信息进行处理，形成决策。 7) 机器学习：使机器通过数据自我改进和适应。 8) 机器行为：机器对外部世界的反应和行动。 9) 智能系统构建：开发能够实现AI功能的硬件和软件平台。 【知识表示方法】 1) 状态空间法：通过状态和操作符描述问题，逐步求解直至找到目标状态。 2) 问题归约法：从目标问题逆向推导，将问题简化为已知解的子问题。 3) 谓词逻辑法：使用逻辑公式证明新语句的正确性，适用于推理问题。 4) 语义网络法：图形结构表示概念和关系，方便处理复杂问题。 【语义网络的应用】 语义网络可用于表示各种关系，例如： (1) 所有人类都是会死的。 (2) 每朵云背后都有银边。 (3) DEC的所有部门经理都参与利润分享计划。 【图搜索过程】 图搜索是AI中的一个重要算法，用于寻找解问题的路径。重排OPEN表是为了优化搜索效率，通常遵循启发式原则，优先处理看起来最有可能通向目标节点的节点。当OPEN表为空时，表示没有解决方案；找到目标节点则搜索成功，通过已扩展节点形成的路径获取解。 以上内容详细介绍了人工智能的基本概念、研究内容和知识表示方法，这些都是构建和理解人工智能系统的关键知识点。这些理论和技术不仅对于开发AI应用程序至关重要，也是推动人工智能领域持续发展的基石。