人工智能笔记
第一章1.1什么是人工智能，它的发展过程中经历了哪些阶段？所谓人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
发展阶段：孕育（1956年之前）形成（1956-1969）发展（1970年后）
1.2人工智能研究的基本内容有哪些？知识表示机器感知机器思维机器学习机器行为第二章2.1什么是知识，它有哪些特性，有哪几种分类方法？把有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
知识有如下一些特性：
相对正确性不确定性可表示性与可利用性知识的分类方法：
按知识的作用范围划分为常识性知识和领域性知识按知识的作用及表示划分为事实性知识、过程性知识和控制性知识按知识的结构及表现形式划分为逻辑性知识和形象性知识按知识的确定性划分为确定性知识和不确定性知识2.2什么是知识表示，如何选择知识表示方法？知识表示就是将人类知识形式化或者模块化。
人工智能用到的逻辑可分为：一阶谓词逻辑，经典命题逻辑
选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑：
充分表示领域知识有利于对知识的利用便于对知识的组织、维护和管理便于理解和实现2.3产生式系统的组成部分有哪些？规则库、综合数据库、控制系统（推理机）
2.4产生式表示法的特点？主要优点：
自然性模块性有效性清晰性
主要缺点：
效率不高不能表达具有结构性的知识
第三章3.1什么是子句？什么是子句集？请写出谓词公式子句集的步骤。任何文字的析取式称为子句，任何文字本身也都是子句。
由子句构成的集合称为子句集。
步骤：
消去蕴含符号把否定词移到每个谓词前面变量标准化消去存在量词化为前束形化为Skolem标准形略去全称量词消去合取词，把母式用子句集表示子句变量标准化，即使每个子句中的变量符号不同3.2谓词公式与它的子句集等价吗？在什么情况下它们才会等价？不一定等价
谓词公式不可满足的情况下
3.3海伯伦定理子句集S不可满足的充要条件是存在一个有限的不可满足的基子句S’
第四章4.1什么是不确定性推理，有哪几类不确定性推理方法，不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些？不确定推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
不确定性推理方法：
概率方法主观Bayes方法可信度方法证据理论模糊推理方法模糊控制不确定性推理中需要解决的基本问题有：
推理方向推理方法控制策略4.2不确定性的表示与度量包括？知识不确定性的表示证据不确定性的表示7不确定性的度量4.3什么是可信度？根据经验对一个事务或现象为真的相信程度称为可信度。
第五章f(n)=g(n)+h(n)g(n):代表从初始结点经过n结点到达目的结点的总代价.h(n):代表从n结点到目的结点的最佳路径的估计代价
搜索是根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造出一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满解决的过程。5.1什么是启发搜素？什么是启发信息？启发搜索是考虑特定问题领域可应用的知识，动态地确定调用操作算子的步骤，优先选择较适合的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以求尽快地结束状态，提高搜索效率。
启发信息：在具体求解中，启发式搜索能够利用该问题有关的信息来简化搜索过程，称此类信息为启发信息。
启发信息按运用方法不同分为：
陈述性启发信息控制性启发信息过程性启发信息第六章6.1遗传算法的交叉方法包括？一点交叉二点交叉均匀交叉选择个体方法：1.赌轮盘选择根据生成随机数落在累积概率的区间，取右值。
第七章7.1群智能算法的基本思想是什么？群智能算法的基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造随机优化算法，它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体，将求解问题的目标函数度量为个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中好的可行解取代较差可行解的迭代过程。
7.2粒子群优化的权重因子有？惯性权重：ω加速度常数：ϕ1,ϕ2惯性权重：omega加速度常数：phi_1,phi_2惯性权重：ω加速度常数：ϕ1,ϕ2
第八章8.1神经网络的工作方式同步，异步
8.2Hopfield神经网络VLSI实现中参数表示ui表示神经元i的膜电位状态,vi表示它的输出,Ri表示细胞膜的传递电阻u_i表示神经元i的膜电位状态,v_i表示它的输出,R_i表示细胞膜的传递电阻ui表示神经元i的膜电位状态,vi表示它的输出,Ri表示细胞膜的传递电阻
第九章9.1机器学习的研究范畴学习机理学习方法学习系统9.2知识发现的数据预处理过程包括？消除噪声
推导计算缺值数据
消除重复记录
完成数据类型转换
第十一章11.1分析自然语言的方法有哪几类？基于规则的方法
基于统计的方法
11.2语言处理过程分为哪几个层次？词法分析句法分析语义分析答案ABCCBCDBCBCDCAC
ABC
AB
ACD
ABCD
AB
最后一题：KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:matrixatposition9:left[̲m̲a̲t̲r̲i̲x̲{0.9611&1.…
人工智能在政务中的应用
原标题：人工智能在政务中的应用人工智能是什么？目前在发展人工智能技术方面，我们还处于盲人摸象阶段，为什么？因为人工智能的概念多种多样，而且还在不断的变化中。人工智能的术语第一次出现在1956年，并被第一次定义。至今人工智能的定义在60年的发展历程中不断变化，目前我们把人工智能定义为，一个专注于开发技术的研究成果。而且由于人工智能应用领域广泛，其他领域也不断对人工智能进行再定义，为了让人们更容易理解人工智能，人们把人工智能进行了诸多分类，主要分为强人工智能和弱人工智能，但这种定义在系统应用方面再次被重新定义。
1980年之前，人工智能的概念主要是合理思维和人工思维，在上世纪90年代，人工智能的概念逐步转向行动概念，强调了人的行动和人的合理行动，并作为人工智能主要的发展目标。
但是，在2016年，各机构和学者重新对人工智能进行定义，所谓人工智能，就是在完成某项任务时能够替代人，或是提高人工智能的认知能力，以及能与人进行自由沟通的能力，同时还具备理解复杂内容的技术。为什么对人工智能的定义在不断变化？随着计算机技术的不断发展，计算机能够实现很多AI技术的细节在不断进步和发展，所以人工智能的概念，以前是以抽象的方式进行定义，而现在开始进入到系統形态。
人工智能的定义还处在不断变化中，全世界对人工智能日后的发展方向也在进行预测。在不久的将来，AI算法将超过特定领域，开始进入到包括学术领域在内的特殊领域，人工智能可以依靠形态数据对市场进行推测或者自主学习，并且可以自行搜索所需数据，并对搜索到的数据进行学习和计算。
那么人工智能的发展怎样改变政务？目前世界各国政府都以IT为基础建立电子政务。韩国通过依靠投资和技术储备，使得电子政务发展良好，但是随着IT的不断发展人工智能也已开始逐渐影响各国政府，因为人工智能技术可能会超过组织的具体分工，通过人工智能技术可以把大量复杂的数据进行整合，帮助政府更科学地制定具体政策。
如果将智能政府从结构上进行归纳，则分为四个政策部分。第一，政策智能。政策智能就是将政务中的相关业务，运用到政务决策中，例如，社会正在发生什么现象，为什么会发生，政府应该怎样去对应等，对于社会所发生和将要发生的现象，通过人工智能技术预测出结果。第二，公共智能，在构建民主政府方面，人工智能为国民提供信息支持，使国民对当前社会发展进行合理判断，来制定相应政策。第三智能办公。公务员在日常当中，简单的工作可由AI进行处理，而公务员本人可处理复杂的工作。例如，美国公务员20%的工作量来自重复性工作，如果利用AI技术帮助公务员处理重复性工作，则会节省20%的时间成本。第四智能化服务，通过AI技术对政府信息系统进行改革，而这类系统即可由政府主导，可也由国民主导。
现在韩国的智能政府发展到什么水平？实际调查结果显示，由于AI技术学习能力较差，导致人工智能在工作中正确率偏低。所以韩国政府经过半年时间构建机器人的结果并不理想，导致政府最终放弃依靠机器人来解决问题的想法。
实际上从人工智能的系统架构来看，可简单划分为三个部分：认知、认识和学习。只有具备这三个部分，才能形成真正的人工智能。对于提高人工智能的自主学习能力，最重要的是通过数据整理来提高人工智能的学习能力，由于构建数据和数据整理需要花费很长时间，不能一蹴而就。若只想在短时间内建立数据，而不考虑人工智能自主学习过程，最终都会面临失败的局面。
我对谷歌、IBM、微软和三星等大型企业的开放代码进行考察发现，人工智能代码的封闭性阻碍了人工智能的发展，所以我认为人工智能的代码比算法更加重要。只有将人工智能的代码和算法公开化，之后逐步完善人工智能的功能，才能改善和发展人工智能系统。所以很多公司基于这样的原因推行OSS系统，来确保人工智能代码的开放性，同时利用代码和算法建立人工智能生态圈，企业可利用生态圈有效地进行商业活动，但目前只有大型企业才能掌握这种技术。
所以韩国的人工智能框架，应该考虑整个韩国人工智能发展的均衡性，政府必须通过源代码对各企业制定出一个统一标准。目前我们对包括中小企业在内的200家企业的500多个源代码进行测试和整合，并构筑出标准的源代码框架，到目前为止这些源代码已被使用了十年之久。在开发源代码的项目中，韩国鼓励中小企业和个人参与其中，一同开发源代码系统，并取得了较大成就。我认为人工智能将来的发展方向，就是把人工智能的各个系统制定出统一标准，并把源代码开放，建立生态系统，使更多企业和个人参与其中，这也是韩国对于人工智能的发展要去完善的事情。返回搜狐，查看更多
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