人工智能
第一章：人工智能
(1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划
(2)人工智能的主要研究、应用领域
机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译
机器思维：机器推理
机器学习：符号学习；连接学习
机器行为：智能控制
智能机器：智能机器人；机器智能
智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计
专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI
智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等
(3)人工智能新技术
计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算
人工生命：人工脑；细胞自动机
分布智能：多Agent , 群体智能
数据挖掘：知识发现；数据挖掘
(4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习
机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。
机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。
机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。
所谓机器感知，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、味觉。
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。
知识表示:知识表示的观点
陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离
优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便
缺点：推理效率低、推理过程不透明
过程性观点：知识寓于使用知识的过程中
优点：推理效率高、过程清晰
缺点：灵活性差、知识维护不便
知识表示的方法
逻辑表示法：一阶谓词逻辑
产生式表示法：产生式规则
结构表示法：语义网络，框架
谓词逻辑表示的应用
机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词
描述状态的谓词：
TABLE(x)：x是桌子
EMPTY(y)：y手中是空的
AT(y, z)：y在z处
HOLDS(y, w)：y拿着w
ON(w, x)：w在x桌面上
变元的个体域：
x的个体域是{a, b}
y的个体域是{robot}
z的个体域是{a, b, c}
w的个体域是{box}
问题的初始状态：
AT(robot, c)
EMPTY(robot)
ON(box, a)
TABLE(a)
TABLE(b)
问题的目标状态：
AT(robot, c)
EMPTY(robot)
ON(box, b)
TABLE(a)
TABLE(b)
机器人行动的目标把问题的初始状态转换为目标状态，而要实现问题状态的转换需要完成一系列的操作
描述操作的谓词
条件部分：用来说明执行该操作必须具备的先决条件
可用谓词公式来表示
动作部分：给出了该操作对问题状态的改变情况
通过在执行该操作前的问题状态中删去和增加相应的谓词来实现需要定义的操作：
Goto(x, y)：从x处走到y处。
Pickup(x)：在x处拿起盒子。
Setdown(x)：在x处放下盒子。
各操作的条件和动作：
Goto(x，y)
条件：AT(robot，x)
动作：删除表：AT(robot，x)
添加表：AT(robot，y)
Pickup(x)
条件：ON(box，x)，TABLE(x)，AT(robot，x)，EMPTY(robot)
动作：删除表：EMPTY(robot)，ON(box，x)
添加表：HOLDS(robot，box)
Setdown(x)
条件：AT(robot，x)，TABLE(x)，HOLDS(robot，box)
动作：删除表：HOLDS(robot，box)
添加表：EMPTY(robot)，ON(box，x)
机器人每执行一操作前，都要检查该操作的先决条件是否可以满足。如果满足，
就执行相应的操作；否则再检查下一个操作。
这个机器人行动规划问题的求解过程如下：
状态1(初始状态)
AT(robot, c)
开始EMPTY(robot)
=========> ON(box, a)
TABLE(a)
TABLE(b)
状态2
AT(robot, a)
Goto(c, a) EMPTY(robot)
==========> ON(box, a)
TABLE(a)
TABLE(b)
状态3
AT(robot, a)
Pickup(a) HOLDS(robot,box)
=========> TABLE(a)
TABLE(b)
状态4
AT(robot, b)
Goto(a, b) HOLDS(robot,box)
==========> TABLE(a)
TABLE(b)
状态5
AT(robot, b)
Setdown(b) EMPTY(robot)
==========> ON(box, b)
TABLE(a)
TABLE(b)
状态6(目标状态)
AT(robot, c)
Goto(b, c) EMPTY(robot)
=========> ON(box, b)
TABLE(a)
TABLE(b)
第3章确定性推理
智能系统的推理过程实际上就是一种思维过程。按照推理过程所用知识的确定性，推理可分为确定性推理和不确定性推理。
正向推理: 从已知事实出发、正向使用推理规则，亦称为数据驱动推理或前向链推理。
算法描述
(1) 把用户提供的初始证据放入综合数据库；
(2) 检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步；
(3) 检查知识库中是否有可用知识，若有，形成当前可用知识集，执行下一步；否则转(5)。
(4) 按照某种冲突消解策略，从当前可用知识集中选出一条规则进行推理，并将推出的新事实加入综合数据库种，然后转(2)。
(5) 询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入综合数据库中，然后转(3)；否则表示无解，失败退出。
至于如何根据综合数据库中的事实到知识库中选取可用知识，当知识库中有多条知识可用时应该先使用那一条知识等。这些问题涉及到了知识的匹配方法和冲突消解策略，以后将会分别讨论。
逆向推理;
从某个假设目标出发，逆向使用规则，亦称为目标驱动推理或逆向链推理。
算法描述：
(1) 将要求证的目标（称为假设）构成一个假设集；
(2) 从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设成立，此时，若假设集为空，则成功退出，否则仍执行(2)；若该假设不在数据库中，则执行下一步；
(3) 检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，若不能由某个知识导出，则询问用户该假设是否为可由用户证实的原始事实，若是，该假设成立，并将其放入综合数据库，再重新寻找新的假设，若不是，则转(5)；若能由某个知识导出，则执行下一步；
(4) 将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集；
(5) 检查可用知识集是否为空，若是，失败退出；否则执行下一步；
(6) 按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续；
(7) 将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，然后转(2)。
自然演绎推理:自然演绎推理
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理。
自然演绎推理最基本的推理规则是三段论推理，它包括：
假言推理P, P→Q ?Q
拒取式﹁Q, P→Q ?P
假言三段论P→Q, Q→R ?P→R
自然演绎推理的例子
例3.5 设已知如下事实：
A, B, A→C, B∧C→D, D→Q
求证：Q为真。
证明：因为A, A→C? C 假言推理
B, C?B∧C 引入合取词
B∧C，B∧C→D ? D 假言推理
D, D→Q ?Q 假言推理
因此，Q为真
鲁滨逊归结原理:第一，子句集中的子句之间是合取关系。因此，子句集中只要有一个子句为不可满足，则整个子句集就是不可满足的；
第二，空子句是不可满足的。因此，一个子句集中如果包含有空子句，则此子句集就一定是不可满足的。
鲁滨逊归结原理基本思想
首先把欲证明问题的结论否定，并加入子句集，得到一个扩充的子句集S'。然后设法检验子句集S'是否含有空子句，若含有空子句，则表明S'是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。
状态空间的启发式搜索，全局择优搜索A算法描述：
(1)把初始节点S0放入Open表中，f(S0)=g(S0)+h(S0)；
(2)如果Open表为空，则问题无解，失败退出；
(3)把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n；
(4)考察节点n是否为目标节点。若是，则找到了问题的解，成功退出；
(5)若节点n不可扩展，则转第(2)步；
(6)扩展节点n，生成其子节点ni(i=1, 2, …)，计算每一个子节点的估价值f(ni)(i=1, 2, …)，并为每一个子节点设置指向父节点的指针，然后将这些子节点放入Open表中；
(7)根据各节点的估价函数值，对Open表中的全部节点按从小到大的顺序重新进行排序；
(8)转第(2)步。
A*算法
A*算法是对A算法的估价函数f(n)=g(n)+h(n)加上某些限制后得到的一种启发式搜索算法假设f*(n)是从初始节点出发，约束经过节点n达到目标节点的最小代价，估价函数f(n)是对f*(n)的估计值。且
f*(n)=g*(n)+h*(n)
A*算法对A算法（全局择优的启发式搜索算法）中的g(n)和h(n)分别提出如下限制：第一，g(n)是对最小代价g*(n)的估计，且g(n)>0；
第二，h(n)是最小代价h*(n)的下界，即对任意节点n均有h(n)≤h*(n)。
即满足上述两条限制的A算法称为A*算法。
不确定性推理
CF模型：表示形式：
在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：
IF E THEN H (CF(H, E))
其中，E是知识的前提条件；H是知识的结论；CF(H, E)是知识的可信度。
说明：
(1) E可以是单一条件，也可以是复合条件。例如：
E=(E1 OR E2) AND E3 AND E4
(2) H可以是单一结论，也可以是多个结论
(3) CF是知识的静态强度，CF(H, E)的取值为[-1, 1]，表示当E为真时，证据对H的支持程度，其值越大，支持程度越大。
机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。主要目的是要通过对人类学习机理的研究和模拟，从根本上解决机器学习方面存在的种种问题。
按学习策略来分类，即按学习中所使用的推理方法来分，可分为记忆学习、传授学习、演绎学习、归纳学习等。
按应用领域分类，专家系统学习、机器人学习、自然语言理解学习等。
按对人类学习的模拟，符号主义学习、连接主义学习等。
环境
是学习系统所感知到的外界信息集合，也是学习系统的外界来源。信息的水平（一般化程度）和质量（正确性）对学习系统影响较大。
学习环节
对环境提供的信息进行整理、分析归纳或类比，形成知识，并将其放入知识库。
知识库
存储经过加工后的信息（即知识）。其表示形式是否合适非常重要。
执行环节
根据知识库去执行一系列任务，并将执行结果或执行过程中获得的信息反馈给学习环节。学习环节再利用反馈信息对知识进行评价，进一步改善执行环节的行为。
神经学习：神经生理学研究表明，人脑的神经元既是学习的基本单位，同是也是记忆的基本单位。目前，关于人脑学习和记忆机制的研究有两大学派：
化学学派：认为人脑经学习所获得的信息是记录在某些生物大分子之上的。例如，蛋白质、核糖核酸、神经递质，就像遗传信息是记录在DNA（脱氧核糖核酸）上一样。
突触修正学派：认为人脑学习所获得的信息是分布在神经元之间的突触连接上的。
按照突触修正学派的观点，人脑的学习和记忆过程实际上是一个在训练中完成的突触连接权值的修正和稳定过程。其中，学习表现为突触连接权值的修正，记忆则表现为突触连接权值的稳定。
突触修正假说已成为人工神经网络学习和记忆机制研究的心理学基础，与此对应的权值修正学派也一直是人工神经网络研究的主流学派。
突触修正学派认为，人工神经网络的学习过程就是一个不断调整网络连接权值的过程。纠错学习
是一种有导师的学习过程，其基本思想：利用神经网络的期望输出与实际输出之间的偏差作为连接权值调整的参考，并最终减少这种偏差。
最基本的误差修正规则为：连接权值的变化与神经元希望输出和实际输出之差成正比。其联结权值的计算公式为：
其中，wij(t)表示时刻t的权值；wij(t+1)表示对时刻t的权值修正一次后所得到的新的权值；η是一正常量，也称为学习因子；yj(t)为神经元j的实际输出;dj(t)为神经元j的希望输出；dj(t)-yj(t)表示神经元j的输出误差；xi(t)为第i个神经元的输入
《智能时代》读书笔记 随着互联网技术和大数据技术的快速发展，人工智能近年来也再次引起了全世界各行各业的极大关注。《智能时代》这本书所讨论的正是当下最热的大数据技术、人工智能技术及二者技术对各行业带来的积极影响和未来的应用方向，是我个人非常感兴趣的内容。通过对本书的阅读，谈如下两个方面的认识和启发。 一、本书中个人比较关注的几个核心观点： 1.大数据带来了思维革命 作者认为，获得和利用数据的水平反映了文明的水平。如果把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力，那么数据就是下一次技术革命和社会变革的核心动力。作者强调大数据是一种思维方式，对于大数据的认识不应停留在统计、改进产品、销售或者提供决策支持上，现在的数据量已经由量变引起了质变，它导致了机器智能的产生，这也使得全球兴起了智能革命。 2.现有产业+新技术=新产业 各行各业结合大数据思维均能产生新的产业，大数据将像水电一样普及，成为社会基础资源。作者举了一个利用大数据进行酒吧经营的例子，感觉效果很好，其实就是在每个酒架上安装了RFID进行数据采集，一方面统计酒类的消耗情况，另外一方面也起到了监督的作用，同时利用大数据做精准的营销，我觉得完全可以移植到其他行业。大数据的完备性也有助于新产品的开发，比如无人驾驶汽车、比如阿法狗、比如语音识别。基于此，作者提出：现有产业+新技术=新产业，
因此：现有产业+大数据=新产业，现有产业+机器智能=新产业。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业需要跟上，我们作为个人也应该不断学习，才能提升自我。 3.争当2%的人 机器智能给社会带来了产业结构变革，给我们带来了美好社会。与前几次技术革命相比，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分——人类的大脑，在各行各业机器逐步取代98%的人后，人类怎么办，我们个人怎么办，作者提到，我们能做的只能是拥抱变化，努力去争当2%的人，我们应该去做社会的引领者，否则就会被淘汰。我们应该拥抱变化，努力学习、研究、利用大数据和智能技术，让自己成为2%的受益者，也去帮助那些被淘汰的人。 二、对个人工作的触动和思考： 1.借助新的营销思维，更加有效的制定并策划符合市场主流营销的 营销策划方案 在营销策划过程中，抓住客户痛点和潜在需求，挖掘客户兴趣点，将是营销策划案中非常难以把握的点。传统的营销方案在这方面比较忽视。要解决以上这个问题，则需要有创新性的营销思维，并结合当前最新的大数据和智能技术，才能更加准确的把握客户真实需求。经过对《智能时代》的学习，进一步强化了自身大数据和人工智能的认知，对其的应用场景和带来的变化也有了较清楚的认识，希望能够结合自己岗位的工作，在今后的工作中能够把大数据和人工智能的思想融入到对一线的营销策划方案中，以大数据应用的思维和智能化的方
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能:是边缘学科.主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能. 符号主义(主流学派):认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程;认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为;认为知识是信息的一种形式,是构成智能的基础.人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用. 连结主义:认为思维基元是神经元,而不是符号处理过程;认为人脑不同于电脑,并提出连结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义:认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),提出智能行为的“感知—动作”模式;认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义);智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来. 确定性推理是建立在确定性知识和证据的基础上的推理.从确定的初始证据出发,通过运用确定性知识,最终推出具有一定程度的确定性但却又是合理或基本合理的结论. 知识是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识. 知识表示方式(把知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出来)一阶谓词逻辑、产生式表示、状态空间图表示、与或图表示、语义网络、框架结构表示,还有问题归纳法、面向对象法等. 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎. 机器学习的基本系统结构:环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分.在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定.下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响. 所有的人都是要死的,苏格拉底是人,所以苏格拉底是要死的. 令P(x):x是人,Q(x):x是要死的:(x)(P(x)→Q(x))∧P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 证明(1) ( x)(P(x)→Q(x)) 前提 (2) P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 全称量词消去 (3) P(苏格拉底) 前提 (4) Q(苏格拉底) (2)(3) 分离 每个学术会议的成员是专家,有些成员是年轻人,所有有的成员是年轻专家. 令P(x):x是专家,Q(x):x是年轻人,R(x)表x是学术会议成员: (X)(R(x)→P(X));(?X) (R(x)∧Q(X));(?X)(Q(X)∧P(X)) 证明(1)(?X) (R(x)∧Q(X)) P (2) R(a)∧Q(a)ES(1) (3)R(a)T(1)I (4) (X)(R(x)∧P(X))P (5)R(a)→P(a)US(4) (6) P(a) T(3) (5)I (7)Q(a) T(2)I (8)Q(a)∧P(a) T(6) (7)I (9)(?X) (Q(x)∧P(X)) EG(8) 任何鸵鸟都不会飞,多有雌鸵鸟都是鸵鸟,所以,所有雌鸵鸟都不会飞. 设P(x):x是鸵鸟;Q(x):x会飞;R(x):x是雌鸟. ?x(P(x)→?Q(x)),
人工智能读后感 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 行业的创业概况 时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。 搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。 那讲了这么多现象，到底什么是人工智能 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚
D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱
答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？
《人工智能》读后感李开复人工智能读后感关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，以下是分享的《人工智能》读后感的相关资料，欢迎阅读! 关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。 还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机， 而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维;而“弱人工智慧”理论，则认为 计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可
能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。 “人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。 “机器思维”同人类思维的本质区别：
《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN 机器学习Machine Learning，ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能？ 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么？ 能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？ 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么？ 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
人工智能 第一章：人工智能 (1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划 (2)人工智能的主要研究、应用领域 机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译 机器思维：机器推理 机器学习：符号学习；连接学习 机器行为：智能控制 智能机器：智能机器人；机器智能 智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计 专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等 (3)人工智能新技术 计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算 人工生命：人工脑；细胞自动机 分布智能：多Agent , 群体智能 数据挖掘：知识发现；数据挖掘 (4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习 机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。 机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。 机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。 所谓机器感知，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、味觉。 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。 知识表示:知识表示的观点 陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明 过程性观点：知识寓于使用知识的过程中 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便 知识表示的方法 逻辑表示法：一阶谓词逻辑 产生式表示法：产生式规则 结构表示法：语义网络，框架 谓词逻辑表示的应用 机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词 描述状态的谓词： TABLE(x)：x是桌子 EMPTY(y)：y手中是空的 AT(y, z)：y在z处
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在
●1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？ 自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡互联网 ●2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和 目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。 1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜 要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。 2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜) 用0表示在左岸，1表示在右岸初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸； i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸； 定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸； 约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸； (0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸； (0，0，0，0) / L(2) (1，0，1，0) / R(0) (0，0，1，0) / L(1) \ R(3) (1，1，1，0) (1，0，1，1) / R(2) \ R(2) (0，1，0，0) (0，0，0，1) \ L(3) / L(1) (1，1，0，1) \ R(0) (0，1，0，1) \ L(2) (1，1，1，1) 解一：解二： 1.带羊过河 (1，0，1，0) 1.带羊过河 (1，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 3.带狼过河 (1，1，1，0) 3.带菜过河 (1，0，1，1) 4.带羊回来 (0，1，0，0) 4.带羊回来 (0，0，0，1) 5.带菜过河 (1，1，0，1) 5.带狼过河 (1，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 4、书上P158—4.10、4.13、4.17 4.10 用语义网络表示：动物能运动，会吃；鸟是一种动物，鸟有翅膀，会飞；鱼是一种 动物，鱼生活在水里，会游泳。
李开复的《人工智能》读后感1500字 导读：读书笔记李开复的《人工智能》读后感1500字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 李开复的《人工智能》读后感1500字： 首先感谢刘莉莉的赠送李开复的《人工智能》书本，谢谢其的信任，正因为如此，及个人的薄稀能力未能读懂书中的全部内容，也无法从书中内容里提炼出对自己的工作价值的赋能关键合作点。特此写一份读后感，以便于自己的总结和深度思考，同时也发到朋友圈分享使得感兴趣的朋友、特别对AI有一定期望的人，可建议其阅读一下。 书本总共分为六章，主要涵盖了从身边日常应用的弱人工智能，如头条、客服AI助理、图片人脸视觉识别、电子商务评价信息应用、搜索广告等功能，揭示了人工智能已经是普及的技术应用，且是相对性的成熟。 所以我们有必要放下“固有的偏见”，无论是从高纳德(Gartner)的技术成熟度曲线去评估，即在2015年和2016年间，基于AlphaGo 事件和AI基金的盈利、提前预知金融危机准确性正式推动了AI从曲线中低谷期进入了攀升阶段；而都应做好准备接受这一现实，并基于AI这个是工具论的方式下，第四章论述了AI即将对社会、组织结构、工作流程的改变和机遇，同时在第五章中预防传统的管理模式和“商业利益出发”，系统数据碎片化、孤岛性下，“也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界”。
当然高级AI模式，或许还要攀升阶段中需求几年、甚至一、二十年攀升。正如书中第三章中抽象定义了弱AI、强AI、超级AI三种阶段，质疑AI挑战人类的悲观、乐观论中，明确了计算机在情感跨域推理的缺陷。及第二张的AI定义和第五、六章中讲述了特别成功的场景案例和对个人的教育及发展机会、如何学习。特此总结如下： 一、“AI=大数据+深度学习”，其实深度学习是神经网络算法中经典，主要分为"DNN、CNN、RNN、ResNet（深度残差）、LSTM之外，还有很多其他结构的神经网络。如因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM，同时利用历史和未来的信息"。当然不同的深度学习算法是用于不同的领域场景解决范围。如图片、视频和文本、数字。网上一些资料如下： 二、基于成熟曲线下拥抱成熟AI开源技术，因自己不是科研类型，固然无需研究AI背后的科学原理，更多应是拥抱AI应用。如开源可直接免费应用于商业的框架： 基于以上框架，对当前AI的人力需求则可在几个人下就可完成一个乃至一系列的AI平台快速实现能力。 三、“运筹就是AI的灵魂”，对是否能够驾驽AI并结合传统下常规的软件应用，我们应知道AI的灵魂就是运筹，如FaceBook和亚马逊、谷歌等，他们对AI工程师的入门就是面试为一个“动态规划算法”的应用基础。当然很多的运筹就是应用统计学和数学的结合，加上算法编程能力。读后感·而对算法库的支持中最好应该就是R语
2018届高考政治热点专题-----人工智能 【背景材料】： 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 【热点练习】： 1.阅读材料，完成下面要求。(12分) 从用“机械抓斗”替代工人肩执手提，到智能码头实现自动化操作。近年来，码头作业这个首经的劳动密条型行业，正逐潮向科技密集型转变。2017年12 月10 日，上海洋山港口期开港试运营。作为全球最大的自动化无人码头，量车流不息，却不见一人在操作，一个流程下来大概耗时5-10分钟，时效明显提高。人工智能是引领未来的战略性技术，它的发展，无疑为我国港口行业转型升级带来了机遇。 结合材料，运用经济生活知识，分析人工智能对我国港口行业转型升级的作用。(14分)答：运用人工智能能够提高我国港口行业的技术水平和劳动效率，推动港口行业从劳动
第二章知识表示 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer)) 2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。
人工智能读书笔记范文（精选3篇） ent learning）——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作。这些动作导致机器获得收益或者惩罚。机器通过增强学习优化它的动作策略，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。 深度学习——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。 人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。 人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。 不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。 人工智能读书笔记2 翻开这本书读到的第一句话，就对这本书产生了好感…… “即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。——阿兰·图灵” 这句话放在几年前，恐怕有太多人是不认同的，但是今日，人工智能已经走进每个人的生活，它似乎不止可以帮助人类，甚至要替代
人类，这让大家不禁开始恐慌，当机器有了人的思想，世界将会怎样？ 翻开这本厚重的书，我们可以从技术、产业、战略、法律、伦理、治理、未来，7个篇章中了解人工智能，可以说这事一本在人工智能上及其全面的书，它带着我从了解人工智能，解释人们对人工智能的误区，介绍人工智能的过去现在未来，到人工智能的产业，众所周知的自动驾驶、智能机器人、智能家居，还有在这些背后的一些问题，比如法律问题，当AI犯法，应该由谁负责，如何负责？等等等等…… 作为一个外行，在人工智能刚刚进入大家的视野时，我们注意到的恐怕只有AI机器人、自动驾驶、智能家居……这些看似对生活产生便利的方面，但是读了这本书，我再次体会了，对于机器，要产生敬畏，同时，国家也一应该制定相关的法律法规。在互联网如此发达的今日，必须要把那些妄想利用AI犯罪逃脱法网犯罪分子扼杀在摇篮里。 希望在不远的将来，我们可以因为人工智能时代的到来而庆幸。 人工智能读书笔记3 时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。”我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不
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
《人工智能》读书笔记700字以后养成看完一本书后，及时写点笔记、读后感的习惯。 李开复的《人工智能》读完最大感触是，开阔了眼界，科普了一些现在大热的机器人、智能制造、大数据、无人驾驶、深度学习等前沿科学技术概念。同时也让我站在宏观角度看待社会的发展趋势。 试着回忆十年前你的生活是什么样子，对比一下，那时有没有想过世界会变成现在这样？那时诺基亚手机处于垄断，我还不知道苹果手机，无法接受触摸屏，用手机上网也很少；那时知道淘宝的存在，但很少网上购物；那时没有动车、高铁，Z字开头的火车就算快的了；那时我刚办了信用卡，父辈不习惯用储蓄卡，用的是存折本子；那时刚接触博客，还没有微博和微信…… 近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。下一个十年，社会还会发生怎样的变化？本书作者李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风向。 将来无人驾驶和共享汽车模式的组合，会改变我们的出行方式，家用汽车不再是必备品，拿出手机，说出自己想去哪儿，共享汽车自动来接你，送你到达目的地。 很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会
随之发生改变。 家政服务人员、收银员、车间从事机械性劳作的工人等，需求量会降低，慢慢被取缔。就像我们家，买了扫地机器人和擦地机器人后，之前保洁每周上门来服务，现在是一个多月来一次就够了。人工智能再厉害，也不能取代人类的思想，读书笔记人与机器最大区别是有感情。所以未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显珍贵。不管怎样，保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长的心态，就不会被时代淘汰。 人工智能会让自己从事的工作带来什么改变？如何做好准备迎接改变？如何指导晚辈学习、就业的方向？这些与自己息息相关的现实问题，值得深思。
我国人工智能的发展战略是() 战略重点之一：建立完善的数据生态系统 海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。 首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。潜在的庞大数据体量是中国的天然优势，使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。而且，在与中文语言相关的数据规范制定方面，中国也应起到主导作用。 对于特定行业数据，政府可要求现有的监管机构制定必要规则。比如美国证券交易委员会在2009年出台规定，要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业 报告语言)格式发布财报，确保所有公开数据的机器可读性。 其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见，从而带来额外益处。比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站，为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。 2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》，要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口)，方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。 最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。麦肯锡全球研究院的调查表明，2014年，跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值，对经济增长的贡献已经超过实体贸易。此外，研究还指出，由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例，数据流入和流出都能十分重要。 数据是未来的货币。例如在医学研究中，如果没有全球海量临床数据的支持，人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业，导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。 战略重点之二：拓宽人工智能在传统行业的应用 只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。提升各行各业的生产力水平将创造巨大的价值，但中国首先需要克服重重障碍。
2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.
3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：
状态空间图：
3.
4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。