人工智能
第一章 绪论
1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2、人工智能（学科）
人工智能研究者们认为：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。它的近期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。
3、人工智能（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，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：
符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图
人类 计算机
认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：
1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。两者具有不可分割的关系，一方面，近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备，打下了必要的基础，并增强人们实现远期目标的信心。另一方面，远期目标则为近期目标指明了方向，强化了近期研究目标的战略地位。
8、人工智能研究的基本内容：（1）认知建模；（2）知识表示；（3）知识推理；（4）知识应用；（5）机器感知；（6）机器思维；（7）机器学习；（8）机器行为（9）智能系统构建
9、人工智能研究的主要方法：
（1）、功能模拟法（2）、结构模拟法（3）、行为模拟法（4）、集成模拟法
10、人工智能研究和应用领域：
（1）计算智能（2）专家系统（3）机器学习（4）机器视觉（5）神经网络
第二章知识表示方法
1、人工智能课程三大内容：
知识表示；知识推理；知识应用。
2、知识表示方法：（9种）
重点掌握这4种：状态空间法，谓词演算法，产生表示法，语义网络法（重点），
问题归约法、框架表示、面向对象表示、剧本表示和过程表示。
3、状态空间法
状态空间法三要点：
①状态：表示问题求解法中每一步问题状况的数据结构；
②算符：把问题从一种状态变换为另一种状态的手段；
③状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态与算符为基础来表示
和求解问题的。（看p29的图2.2）
4
有圆弧的表示“与”，无圆弧的表示“或”
或节点：只要解决某个问题就可以解决其父辈问题的节点集合，如图中（M\N\H）.
与节点：只有解决所有子问题，才能解决其父辈问题的节点八集合，如图中（B,C）和（D,E,F）各个节点之间用一段小圆弧连接标记。
5、谓词逻辑法
（1）连词
A、合取：就是用连词（∧）把几个公式连接起来而构成的公式。相当于“与”
B、析取：就是用连词（∨）把几个公式连接起来而构成的公式。相当与“或”
C、蕴涵：（→）表示“如果….那么”的语句。
D、非：表示否定，用符号（~，）表示。
（2）量词
A、全称量词：若一个原子公式P（x），对于所有可能变量x都具有T值，则用（?）表示。
B、存在量词：若一个原子公式P（x），至少有一个变元x，可使P（x）为T值，则用（?）P（x）表示。
6、置换与合一
（1）置换
例2.2表达式P[x,f(y),B]的4个置换为
s1={z/x,w/y}(出现x和y的地方，分别z和w替换，下同)
s2={A/y}
s3={q(z)/x,A/y}
s4={c/x,A/y}
用Es来表示一个表达式E 用置换s所得到的表达式的置换。于是，可得到P[x,f(y),B]的4个置换的例，如下：
P[x,f(y),B]s1＝P[z,f(w),B]
P[x,f(y),B]s2=P[x,f(A),B]
P[x,f(y),B]s3=P[q(z),f(A),B]
P[x,f(y),B]s4=P[c,f(A),B]
（2）合一
例2.3表达式集{P[x,f(y),B]，P[x,f(B),B]}的合一者为s={A/x,B/y}
因为P[x,f(y),B]s=P[x,f(B),B]s=P[A,f(B),B]
即s使表达式成为单一形式P[A,f(B),B]
7、二元语义网络的表示
（1）语义网络的组成：词法部分；结构部分；过程部分；语义部分。
例，所有的燕子（SW ALLOW）都是鸟（BIRD）。
建立两个节点SW ALLOW和BIRD，分别表示燕子和鸟。两个节点以“是一个”（ISA）链相连，如图一，如果再希望表示小燕（XIAOY AN）是一只燕子，那么，只需要在语义网络上增加一个节点（XIAOY AN）和一根ISA链。如图二
图一
,图二
除了按分类学对物体进行分类以外，人们通常需要表示有关物体性质的知识。假设希望表示小燕子有一个巢（NEST）这个事实，那么，可用所有权连（OWNS）连到表示是小燕子的巢的节点巢－１（NEST－１）。巢－１是巢中的一个，即NEST节点表示物体的各类，而NEST
－１表示这种物体中的一个例子。如下图
ISA
（2）语义网络中的推理过程主要有两种：继承和匹配。
（3）3种继承过程：①值继承；②“如果需要”继承；③“默认”继承。
值继承：除了ISA链以外，另外还有一种AKO（是某种）链也可被用于语义网络中的描述或特性的继承。AKO是A-KIND-OF的缩写。
NEST-1 NEST
Manager
第三章确定性推理
1、盲目搜索（无信息搜索）：图搜索策略、宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索。
2、宽度优先搜索和深度优先搜索的优缺点：并作图（简答题）
宽度优先搜索：这种搜索是从上到下逐层进行的，在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须先搜索完上层的所有节点。它是图搜索一般过程的特殊情况，实际是将OPEN表作为“先进先出”的队列进行操作。并能够保证在搜索树种找到一条通向目标节点的最短途径；这颗搜索树提供了所有存在的路径（缺点：如果没有路径存在，那么对有限图来说，该算法失败退出；对于无限图来说，则永远不会终止。）
深度优先搜索：首先扩展最新产生的（即最深的）节点，深度相等的节点可以任意排序。其中起始节点（即根节点）的深度为0，任何其他节点的深度等于其父辈节点深度加上1。深度优先搜索可能会使搜索过程沿着无益的路径扩展下去，造成路径太长，即使应用了深度界限来避免该问题，但所求得的解答路径并不一定就是最短路径。
启发式搜索：（盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间）
（1）启发式搜索策略：用估价函数（evaluation function）来估算节点希望程度（promise）（2）有序搜索；（3）A*算法
新的智能搜索算法：遗传算法、模拟退火算法和免疫算法
3、谓词演算公式可以化成一个子句集的变换过程步骤：（1）消去蕴涵符号（2）减少否定符号辖域（3）对变量标准化（4）消去存在量词（5）化为前束形（6）把母式化为合取范式（7）消去全称量词（8）消去连词符号^（9）更换变量名称
4、(题4—4)基于规则的演绎系统和产生式系统，均有两种推理方式：正向推理和逆向推理正向推理：从if部分向then部分推理的过程，它是从事实或状况向目标或动作进行操作的。逆向推理：从then部分向if部分推理的过程，它是从目标或动作向事实或状况进行操作的。
5、规则演绎系统：
（1）正向规则演绎系统
（2）逆向规则演绎系统
（3）双向规则演绎系统
6、产生式的基本形式
（4）（1）产生式规则是一种因果关系或推理关系，通常形式如下：
（5）IF P THEN Q (如果P则Q) 或者P→Q
（6）其中，P称为条件、前向或产生式的左边，Q称为操作、结果或产生式的右边。其还可以是“如果P被满足，则可推出结论Q，或应该执行操作Q”。
（7）（2）产生式推理
（8）如果已有产生式规则P→Q
（9）并且观察到P，或者知识库中已p，则可得得到结论Q，或执行操作Q。
（10）这种推理的一个关键之处是如何有效解决规则匹配的冲突问题。
7、产生式系统的推理方式分为（按搜索方向）：
（1）正向推理
（2）反向推理
（3）双向推理
第四章非经典推理
1、不确定性推理：在推理过程中所使用的知识、证据等有不确定性。
第五章计算智能
1、人工神经网络
人工神经网络（ANN）或模拟神经网络是由人工神经元组成的，可把人工神经网络看成是以处理单元（PE）为节点、用加权的向弧（链）相互连接而成的有向图。它的三层结构：输入层、输出层、隐层。
2、模糊计算
3、遗传算法是仿真和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索法，从某种程度上来说遗传算法是对生物进化过程的数学方式仿真。
遗传算法的基本原理：
A、编码与译码：将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫编码；反之，将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫译码。位串形式编码表示称为染色体或个体。
B、适应度函数：为了体现个体的适应能力，引入了对问题中的每一个个体都能进行度量的函数，称为适应度函数。
C、遗传操作：主要有三种（选择、交叉、变异）
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传。
交叉操作：它的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
变异操作：它的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
D、控制参数（交叉概率取0.6~0.95之间的值，变异概率取0.001~0.01之间的值，种群规模为30~100）。
第六章专家系统
1、专家系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
2、专家系统的特点：（1）启发性（2）透明性（3）灵活性
3、专家系统的优点：
（1）能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
（2）解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
（3）能够不受时间和空间的限制，保存、推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
（4）能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼。
（5）能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。
4、专家系统简化结构图：
专家系统的主要组成部分：知识库、综合数据库、推理机、解释器、接口
知识库：用于存储某领域专家的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。建立知识库，需要解决知识获取和知识表示问题。包括两个部分内容一部分是已知的同当前问题有关的数信息，另一部分是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。
推理机：用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。
5、专家系统设计与建立步骤
重新阐述
建立系统的一般步骤：（1）设计初始知识库：包括问题知识化、知识概念化、概念形式化、形式规则化、规则合法化（2）原型机的开发与试验（3）知识库的改进与归纳
6、评价专家系统的内容（掌握5项）
当专家系统完成时，应对系统的以下各方面都做出正式的评价）：
（1）系统所做的决定和建议的质量；（2）所用推理技术的正确性；（3）人机对话的质量；（4）效率；（5）成本效果（或工程经济分析）。
7、专家系统开发工具：骨架型开发工具（又称外壳）、语言型开发工具、构造辅助工具、支
撑环境。
8、新型专家系统具有以下特征：
（1）并行与分布处理；（2）多专家系统协同工作；（3）高级语言和知识语言描述；（4）具有自学习功能；（5）引入新的推理机制；（6）具有自纠错和自完善能力；（7）先进的智能人机接口。
第七章机器学习
1、学习系统的基本结构（填图题或解答题）
环境向系统的学习的部分提供某些信息，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。
2、机器学习常见的几种学习方法：
（1）机械学习；（2）基于解释的学习；（3）基于事例的学习；（4）基于概念的学习；（5）基于类比的学习；（6）基于决策树的归纳学习；（7）强化学习。
第十章自然语言理解
1、语言的构成
语言
词汇语法
词熟语词法句法
词素构形法构形法造句法词组构造法
语音和文字是构成语言的两个基本属性
语言是以词为基本单位，词汇又受到语法的支配才可以构成有意义和可理解的句子，词汇又可分为词和熟语。熟语就是一些词的固定组合，如汉语中的成语。词又由词素构成，“教室”是由“教”和“师”这两个词素所构成的。词素是构成词的最小的有意义的单位。语法是是语言的组织规律，语法规则制约着如何把词素构成词，词构成词组和句子。用词素构成词的规则叫构词法，一个词又有不同的词形、单数、复数、阴性、阳性等，这种构造词形的规则称为构形法。句法分为词组构造法和造句法。
音素是指一个发音动作所构成的最小的语音单位。
2、自然语言理解过程的层次（从低到高）：
（1）语音分析（最低）（2）词法分析（3）句法分析（4）语义分析（5）语用分析（最高）的解释。
人工智能 第一章 1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。 2、人工智能（学科） 人工智能研究者们认为：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。它的近期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。 3、人工智能（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，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。 4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。 5、人工智能的主要学派： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。 6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图 人类 计算机 认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。 研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。 7、人工智能研究目标为： 1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
人工智能复习重点 一、选择题。(30分) 1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!） 2、任课老师的名字：郑波尽邮箱：zhengbojin@https://www.doczj.com/doc/ce16683273.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形 式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能 活动的能力，以延伸人们智能的科学。 6、研究对象：模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题 二、简答题。 1、图灵测试：三个重点 （1）一个测试者，一个受试者，一台机器 （2）所有交流信息无泄漏 （3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子： 一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。 （希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的） 3、人工智能的思想流派： （1）基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的 理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件 有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性 （2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. （3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。 （4）以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前，不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始，逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题（14分） 一个10升的桶里有10升水，现有3升和4升两个空桶，如何得到5升的水？用程序实现。
人工智能习题
1、将下列谓词公式化成子句集 ?x?y(?z(P(z) ∧Q(x,z))→R(x,y,f(a))) ?x?y(??z(P(z) ∧Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?x?y(?z(P(z) ∨Q(x,z)) ∨R(x,y,f(a))) ?y(?z(P(z) ∨Q(b,z)) ∨R(b,y,f(a))) ?y((P(g(y)) ∨Q(b,g(y))) ∨R(b,y,f(a))) 结果为：{P(g(y)) ∨Q(b,g(y)) ∨R(b,y,f(a))} 2、可信度推理的推理方法 带有阈值限度的不确定性推理； 加权的不确定性推理； 前提条件中带有可信度因子的不确定性推理。 3、现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？ 答：人工智能的学派及其认知观如下：符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智能源于控制论。 4.什么叫人工智能？它的研究主要包含哪些内容？ 人工智能:是一门研究如何用人工的方法去模拟和实现人类智能的科学。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。 该领域的的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、自动程序设计、定理的证明、组合调度和专家系统等。 5.命题逻辑的归结法与谓词逻辑的归结法的不同之处是什么？请举例说明。 答：谓词逻辑比命题逻辑更复杂，由于谓词逻辑中的变量受到量词的约束，在归结之前需要对变量进行重命名即变量标准化，而在命题逻辑中的归结则不需要。 6、什么是推理？它有哪些分类方法？ 答：
华南理工大学《人工智能》复习资料 Ch 2. 【状态空间表示】 S F G <>，， S ：初始状态的集合 F ：操作的集合 G ：目标状态的集合 例如：507{}{}{}Q a b c Q Q <>，，，，， 【状态空间图】 【状态空间图搜索使用的数据结构】 OPEN 表：已生成但没考察的节点(待考察节点) CLOSED 表：考察过的节点及节点间关系(搜索树) 【广度/深度优先搜索特点】 广度优先：完备的(一定能找到最优解)，搜索效率低，OPEN 表为队列结构 深度优先：不能保证找到最优解，OPEN 表为堆栈结构 有界深度优先搜索：即使能求出解，也不一定是最优 可变界深度优先搜索算法：深度可变，每次深度超过阈值 的点，都被当作待考察点(在CLOSED 表中) 【启发式搜索算法分类】 按选择范围分类： 全局择优搜索：考虑所有待考察节点 局部择优搜索：只考虑当前节点的子节点 【A*算法】 f （x ） ＝ g （x ）＋ h （x ） g(x)为当前点的代价 h(x)为距离目标的距离 A*对A 算法的改进： 对h(x)作限制，使其总是小于实际最小距离h （x ）≤ h* （x ）， 具有完备性 【与或图】 Q 与Q1，Q2与等价（即Q 可以分解为Q1+Q2） Q1与{Q1i},{Q1i’}或等价（即Q1可以转换为{Q1i}或{Q1i’}） 【与或图中的概念】 本原问题：直接可解的问题。 终止节点：本原问题对应的节点 端节点： 无子节点的节点 与节点： 子节点为与关系 或节点： 子节点为或关系 【与或图的广度/深度搜索】 Step1:S0放入OPEN 表 Step2:OPEN 表第一个点（记为N ）取出放入CLOSED 表，冠以编号n 。 Step3:若n 可扩展： (1)扩展N ，其子节点放入OPEN 表(深度:尾部，广度:首部) (2)考查这些节点是否终止节点。若是，放入CLOSED 表，标为可解节点，并对先辈点标示。若S0被标可解，得解。 (3)从OPEN 表删除具有可解先辈的节点。转Step2。 Step4:若N 不可扩展： (1)标示N 为不可解。 (2)标示先辈节。若S0被标不可解，失败。 (3)从OPEN 表删除具有不可解先辈的节点。转Step2。
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一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收 集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最 终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确
错误
3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没 有根本改变的。
正确
错误
4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确
错误
5.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
6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日 常独立生活。
正确
错误
7.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
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正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与 管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
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一、选择填空 1.产生式系统由综合数据库，规则库，控制策略三个部分组成 2.α-β剪枝中，极大节点下界是α，极小节点是β。 3.发生β剪枝的条件是祖先节点β值<=后辈节点的α值。 4.发生α剪枝的条件是后辈节点β值<=祖先节点的α值。 5.在证据理论中，信任函数Bel(A)与似然函数Pl(A)的关系为0<=Bel(A)<=Pl(A)<=1。 6.深度优先算法的节点按深度递减的顺序排列OPEN中的节点。 7.宽度优先算法的节点按深度递增的顺序排列OPEN中的节点。 8.A 算法失败的充分条件是OPEN 表为空。 9.A算法中OPEN中的节点按f值从小到大排序。 10.爬山算法（不可撤回方式）是只考虑局部信息，没有从全局角度考虑最佳选择。f(n)= g(n) 只考虑搜索过的路径已经耗费的费用 11.分支界限算法（动态规划算法）：f(n)= h(n)只考虑未来的发展趋势。仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g 值升序排序。12.回溯策略是试探性地选择一条规则，如发现此规则不合适，则退回去另选其它规则。定义合适的回溯条件①新产生的状态在搜索路径上已经出现过。②深度限制(走到多少层还没有到目标，就限制往回退) ③当前状态无可用规则。 13.A*选中的任何节点都有f(n)<=f*(s)
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 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 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
李开复人工智能演讲稿李开复励志演讲稿【--励志演讲稿】 引导语：励志的话语总会给人以前进的力量。在我们失败踌躇彷徨时，听一听励志的演讲，尤其是一些成功人士的演讲稿，可能就会成为我们继续前行的力量。以下是的为大家找到的李开复励志演讲稿。希望能够让大家充满力量勇敢前行! 今天分享这个故事，是“给未来的你”，希望你能看到未来你能成为什么样的人。有人可能会说，我未来称为什么养的人，开复怎么会知道呢?其实我不是确切地知道每个人未来会怎么样，但是你们要相信我，在过去的十多年里和大学生的交流，在创新工场，google、微软这三个地方我们所雇佣的每个员工，我们招聘的每个毕业生，来申请项目希望得到投资的每位年轻的创业者，在微薄上留言的每位求助者，他们都是二十来岁，在他们的身上我看到了未来的你。所以今天我想跟大家分享一下，如果今天是9月2日，XX年，我跟在座的各位会谈什么事情，你们心中的困惑又是什么，你们要发展成为的人在XX年的今天还有什么不满意的地方。这就是我想跟大家探讨的：XX年的你可能会成为什么样的人。 我的演讲一共分4个部分。
1. 首先我认为，有可能XX年你会成为一个迷茫困惑的人。 在创新工场去年做校招的时候，我们去了15所高校，找到了顶尖的计算机系毕业的学生，发出了200份offer，然后我一一打电话，看他们是否愿意加入创新工场，来学习创业。在说服他们之前，我不想误导任何的学生，所以我的第一个问题总是会问：你有没有想过，在你人生的未来，创业是否是你想做的一件事情。当时我的想法是，既然是顶尖学校的顶尖学生，这个问题总应该想透宗应该知道答案吧?如果你不想创业，我可能就不希望你太努力地来创新工场，因为也许你会在一个大企业或者政府里得到更好的发展。但是，我们还是得到了许多回答。常见的回答有： ——啊?你真的是开复吗?是真的开复吗? ——是的，我想跟你谈谈创新工场对你的邀请。在谈offer前，我想先知道，你是否想过创业的事情? ——这时80%的回答是，不知道，没想过。 其实这就是一种迷茫。80%来创新工场申请工作并成功得到offer的人都没有想过创业是否是你自己的道路，这一点就是一种迷
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，
1.什么是智能体？什么是理性智能体？智能体的特性有哪些？智能体的分类有哪些？ 智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。 理性智能体定义：给定感知序列(percept sequence)和内在知识(built-in knowledge)，理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。 智能体的特性：自主性（自主感知学习环境等先验知识）、反应性（Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性（多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习，逐步适应环境变化） 智能体的分类： 简单反射型智能体：智能体寻找一条规则，其条件满足当前的状态（感知），然后执行该规则的行动。 基于模型的反射型智能体：智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则，然后执行对应规则的行动。 基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。 基于效用的智能体：决定最好的选择达到自身的满足。 学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识。 2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性。 答题举例： 练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。 o机器人足球运动员 o因特网购书智能体 o自主的火星漫游者 o数学家的定理证明助手 二、用搜索法对问题求解 1.简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。 非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。具有较大的盲目性，产生较多的无用节点，搜索空间大，效率不高。 启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间，搜索效率较高。 2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能） 完备性：当问题有解时，算法是否能保证找到一个解； 最优性：找到的解是最优解； 时间复杂度：找到一个解需要花多长时间 搜索中产生的节点数 空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存 在内存中存储的最大节点数 3.简述几种搜索方式的思想。 非启发式搜索： 广度优先搜索：首先扩展根节点，接着扩展根节点的所有后续，然后在扩展它们的后续，依
1、利用启发式搜索算法A 解决以下8数码(如下图所示)：设评价函数 表的内容。 10、将以下语句： (1)会朗读者是识字的，(2)海豚都不识字， (3) 有些海豚是很机灵的， (4) 有些很机灵的东西不会朗读。 形式化表示为合适公式。 答：令谓词R 、L 、D 、I 分别指示朗读、识字、海豚和机灵，则这些语句可 形式化表示如下：(1(x[R(xL(x](2(x[D(xL(x](3(x[D(xl(x](4(x[l(xR(x]13 、将题 10 中的 前三个语句作为已知事实(公理)，最后一语句作为目标(待证定理)，应用归结 反演方法，证明 目标成立。 答：将前三个语句和最后一语句的取反化简，并标准化为合取范式的子句 集:(1R(xL(x(2D(yL(y(3D(A(4l(A (5l(zR(z 2、有三个积木块(A 、B 、C )放在桌子上，且可以叠放 f(n=d(n+p(n ，画出搜索图，并给出各搜索循环结束时 OPEN 和
在一起，要求在任意初始状态，按自上而下 A 、 B 、C 的顺序叠放这三个积木块。搬动积木块应遵从以下约束：( 1)每次只能搬一块，( 2)只有顶空的积木块才能搬动。 请为机器人搬动积木块设计一个产生式系统，包括综合数据库、规则库和冲突解法(不必设计控制系统)；若初始状态和目标状态分别为：答案：1)综合数据 库 用谓词公式On(x,y 描述积木块的放置状态，x {A,B,C},y{A,B,C,Table} ；谓词公式Top-Clear(x 描述积木块x 顶空，x {A,B,C} 。问题状态就由这些谓词公式描述。2)规则库 为每个积木块的搬动设计规则，共有 5 个可能的搬动操作：Put-On(C,Table，Put-0 n(B,C,Put-0 n(B,Table,Put-0 n(A,B,Put-0 n(A,Table。规则依次排列如下(并采用First 冲突解法)： if Top-Clear(C0n(C,TablePut-0n(C,Table,revise；if Top-Clear(BTop- Clear(C0n(C,TablePut-0n(B,C,revise；if Top-Clear(B0n(B,C0n(C,Table Put-0n(B,Table，revise ； if Top-Clear(ATop-Clear(B0n(B,CPut-0n(A,B,revise ；if Top- Clear(A0n(A,B0n(B,CPut-0n(A,Table ，revise 。 其中Put-0n 操作符号指示Put-0n 操作并在计算机屏幕上显示该操作，函数revise 修改问题状态的描述到反映实际状态。作为解答的操作序列为： Put-0n(A,Table,Put-0n(C,Table,Put-0n(B,C,Put-0n(A,B。 3、表示包含下面句子含义的语义网络： ⑴典型的哺乳动物有毛发。⑵狗是哺乳动物，且吃肉。⑶Fido是John
第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决 问题； ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 ?一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 ?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： ?张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ?李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ?第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）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。 （6）他每天下午都去打篮球。
2019 年人工智能公需科考试多项选择题答案 二、多选择题 1.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（ 2.0 分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案： B √答对 2.根据国际评判健康的标准，（）的韩国中年人心血管呈理想状态。（ 2.0 分） A.0.1% B.0.2% C.0.4% D.0.67% 我的答案： D √答对 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一 二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（ 2.0 分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州
我的答案： B √答对 4.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO 统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。（ 2.0 分） A.18% B.22% C.45% D.70% 我的答案： D √答对 5.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： B √答对 6.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（ 2.0 分） A.横向 B.纵向
D.立体 我的答案： B ×答错 7.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智 能的各个领域。（ 2.0 分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案： B √答对 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（ 2.0 分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法 我的答案： B √答对 10.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据 WTO 统计，在 45% 的肿瘤治愈率中，比重最高的治疗方式是（）。（ 2.0 分） A.手术 B.放疗 C.化疗
2019年度人工智能与健康考试答案 1.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（分） 2.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（分） 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 4.生物特征识别技术不包括（）。（分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 6.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 7.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为
9.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。（分） A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 10.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 11.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年 12.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 13.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故
人工智能的主题演讲稿 我在的部门在百度叫做深度学习实验室，这是xx年的时候在百度成立的专注于深度学习的实验室，应该是全世界在工业里面第一个专注于深度学习研究的实验室。我今天要和大家分享的首先是看一下最近几年来人工智能在图像语言方面的最新的进展，以及分享一下我对人工智能目前它缺少的东西，以及以后我们未来可以去继续工作的方向。 人工智能这个概念最近几年非常火，我们看到人工智能传统的一些研究方向，像计算机视觉，还有语音识别，这些方面在最近几年都有了过去几十年不可想象的巨大进展。尤其是上个月Googel的AlphaGo和李世石下的那盘棋以后，更是激起了大家对人工智能高度的热情。为什么人工智能在最近几年有快速的发展呢?一个最重要的原因就是我们通过了几十年的积累，我们现在已经有了非常可观的计算能力，同时在这个计算能力的基础上，可以在一个可接受的时间内处理大数据。我们最近几年因为深度学习的发展，给我们提供了一个非常灵活的，非常具有建模能力的学习系统，正是因为这两者的结合，它能够把我们大数据后面蕴藏各种丰富复杂的关系，能够把它提取出来。从而成为我们人工智能快速前进的巨大推动力。 因为看到深度学习的巨大潜力，百度也投入了非常多的力量来开发一个深度学习的训练和运算平台。这个平台叫做PADDLE。那它的目的就是为了把深度学习更好的应用到百度的各种产品里面去，让它更方便的，更好的提高我们的用户体验，提高智能度。我们这个深
度学习的平台能支持各种丰富的数据类型，比如说像二维图像数据，或者是词的训练数据，尤其像工业界非常重要的上千亿的稀疏数据，也能非常有效的支持。 另外也提供了非常灵活的建模表达能力，能非常方便地根据他 应用的需求，配置出不同的深度学习的模型。比如说一个循环网络，或者是处理图像的卷积网络，任何灵活的组合都可以在我们这个平台上面很方便的配置出来。 因为在百度我们有非常大量的运算资源，为了能够充分的应用 我们的运算资源，我们这个平台也非常高效的进行多机的训练，这样也能很有效的处理我们的大量的数据。 因为有了这么一个非常高效，非常灵活的计算深度学习的平台。百度最近几年把深度学习运用到了产品的方方面面。比如说核心的搜索和广告这样的产品，还有可能不太想到的，像数据中心的智能控制，病毒的查杀，这种产品里面我们都成功的把深度学习应用到上面去，提高我们产品的体验。 随着深度学习的逐步在各种人工智能问题里面的更深入的使用，我们现在开始看到机器在一些很特定的感知问题上，它的能力已经在逐渐接近甚至超过了人类的水平。比如语音识别，我们百度的语音搜索，在比较短的文字，和上下文没有太大关系的语音识别这种任务，我们百度的语音识别系统做到明显比人好的程度，错误率不到6%， 而人的任务上的错误率可以是接近了10%。因为实际上在没有上下文关系的情况下，这是非常难的任务。
2019年度人工智能与健康考试答案 一．单选题 1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg 以下更受益。（ 2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 署和设想。（2.0分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 A.110/70mmHg B.120/80mmHg C.140/90mmHg 种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。（2.0分） A.立体视觉 B.图像理解 C.姿态估计
7.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（2.0分） A.横向 B.纵向 C.交叉 （2.0分） A.25% B.50% C.75% 言）的过程。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。（2.0分） A.五子棋 B.国际象棋 C.德州扑克 A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 A.1948年 B.1971年 C.1989年 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展
C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 A.0.1% B.0.2% C.0.4% A.预测 B.统计 C.分析 息。（2.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 学、工程、计算机技术等领域的知识。（2.0分）
同学们： 大家早上好!今天我们组准备的课题是人脸识别(Face Rｅcog ｎitioｎ)。我想大家都知道,至今为止，人脸识别还是一个比较热门的话题。随着人工智能(Artiｆicial Iｎtelliｇenｃe）技术的兴起,以及人类视觉研究的进展，人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。这也是我们组选择这个课题的原因。 如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、ＤNA鉴定等更具方便性，开发研究的实际意义更大。然而人脸图像受很多因素的干扰,给识别带来很大难度。国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世,只是对于成像条件要求较苛刻,应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外,还其有许多潜在的应用前景,利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像,而其它的身份验证手段,如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合,这些识别手段就会有不便之处。就从目前和将来来看，可以预测到人脸图像识别将具有广阔的应用前景，
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大，另外人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。 特征脸算法(PCA)使得压缩前后的均方误差最小，且变换后的低维空间有很好的分辨能力,但是在种方法在处理人脸图像时，要将二维图像矩阵转换成一维的列向量,使图像的维数达到上万维，计算工作量非常大，特征提取速度慢。为了克服传统PCA的不足，研究者们相继提出了二维ＰCA(２DPCA)方法、ＰCA+2DPCA等一些方法。这些方法的提出不仅有效地解决了图像处理的高维问题，而且大大提高了人脸的识别率。
第一章 人工智能：主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 为什么要研究人工智能：1)普通计算机智能低下，不能满足社会需求。2)研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。3)智能化是自动化发展的必然趋势。4)研究人工智能，对人类自身智能的奥秘也提供有益帮助。 远期目标是要制造智能机器。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。 近期目标：是实现机器智能。即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。 人工智能的研究内容1)搜索与求解2)学习与发现3)知识与推理4)发明与创造5)感知与交流6)记忆与联想7)系统与建造8)应用与工程 研究途径与方法：1)心理模拟，符号推演法就是以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现人工智能。2)生理模拟，神经计算就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体，用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。3)行为模拟，控制进化是一种基于感知－行为模型的研究途径和方法，它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。4)群体模拟，仿生计算模拟生物群落的群体智能行为，从而实现人工智能。5)博采广鉴，自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。6)原理分析，数学建模就是通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型。 人工智能的基本技术1)表示a符号智能的表示是知识表示b计算智能的表示一般是对象表示2)运算a符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作b计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算3)搜索a符号智能在问题空间内搜索进行问题求解b计算智能在解空间搜索进行求解 第三章 1广度优先搜索的特点广度优先中OPEN表是一个队列，CLOSED表是一个顺序表，表中各节点按顺序编号，正被考察的节点在表中编号最大，广度优先策略是完备的广度优先搜索策略与问题无关，具有通用性。缺点搜索效率低。 2. 深度优先搜索的特点OPEN表为一个堆栈。一般不能保证找到最优解。当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制，即有界深度优先搜索。最坏情况时，搜索空间等同于穷举。 3. 加权状态图与代价树边上附有数值的状态图称为加权状态图或赋权状态图，这种数值称为权值。加权状态图的搜索：加权状态图的搜索与权值有关，并且要用权值来导航。具体来讲，加权状态图的搜索算法，要在一般状态图搜索算法基础上再增加权值的计算与传播过程，并且要由权值来确定节点的扩展顺序。 4。综述图搜索的方式和策略。用计算机来实现图的搜索有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。图搜索的策略可分为：盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索就是无向导的搜索。树式盲目搜索就是穷举式搜索。而线式盲目搜索，对于不回溯的就是随机碰撞式搜索，对于回溯的则也是穷举式搜索。启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。启发式搜索又可分为许多不同的策略，如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。 第四章 三种遗传操作:1)选择-复制从种群中选择适应度高的染色体进行复制，以生成下一代种群。2)交叉就是互换两个染色体某些位上的基因。3)变异就是改变染色体某个(些)位上的基因。 遗传算法就是对种群中的染色体反复做三种遗传操作，使其朝着适应度增高的方向不断更新换代，直至出现了适应度满足目标条件的染色体为止。 遗传算法的主要特点1)遗传算法一般是直接在解空间搜索, 而不像图搜索那样一般是在问题空间搜索, 最后才找到解。2)遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集, 所以遗传算法是一种随机搜索算法。3)遗传算法总是在寻找优解, 所以遗传算法又是一种优化搜索算法。4)遗传算法的搜索过程是从空间的一个点集(种群)到另一个点集(种群)的搜索。5)遗传算法的适应性强, 除需知适应度函数外, 几乎不需要其他的先验知识。6)遗传算法长于全局搜索, 它不受搜索空间的限制性假设的约束,不要求连续性, 能以很大的概率从离散的、多极值的、含有噪声的高维问题中找到全局最优解。 第六章 产生式系统的基本结构 产生式规则库：作用在全局数据库上的一些规则的集合。每条规则都有一定的条件，若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。一般可形成一个称为推理网络的结构图。对应过程性知识。 推理机：负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度和选取，规则体的解释和执行。即推理机实施推理，并对推理进行控制，它也是规则的解释程序。对应控制性知识。 全局数据库：人工智能系统的数据结构中心。是一个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果。对应叙述性知识。