人工智能期末复习（简答）
第1章人工智能概述1.什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence,AI）,又称机器智能（MI，MachineIntelligence），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。简略概括：用机器模拟或实现人类智能。注：人工智能定义分为四类：（1）像人一样思考的系统（2）像人一样行动的系统（3）理性地思考的系统（4）理性地行动的系统
2.人工智能的研究目标和意义是什么？近期目标：部分或某种程度实现机器智能，使现有的计算机更灵活好用、更聪明有用。远期目标：制造智能机器，使其具有看、听、说、写等感知和交互能力，联想、学习、推理、理解等高级思维能力，分析、解决问题和发明创造的能力。
3.人工智能的基本技术有哪些？（1）知识表示技术（2）知识推理、计算和搜索技术（3）系统实现技术
4.人工智能何时何地怎么诞生？发展史1956年夏，十位来自数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机方面的专家在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的会议，讨论了机器智能有关问题，会上麦卡锡提议用“人工智能”一词，标志人工智能学科的正式诞生。发展：（1）推理期（2）知识期（3）学习期
5.人工智能的三大研究学派、途径与方法传统划分方法：
符号主义学派（Symbolicism）（功能模拟）连接主义学派（Connectionism）（结构模拟）行为主义学派（Evolutionism）（行为模拟）现代划分方法：1.符号智能流派2.计算智能流派3.群体智能流派6.人工智能的基本技术有哪些？大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分
第4章不确定知识的表示和推理技术不确定性推理：指从不确定的初始证据出发，运用不确定性知识，推出既保持一定程度的不确定性又合理或基本合理结论的推理过程。不确定性推理=符号推演+不确定性计算
1.不确定性类型及特点（1）随机不确定性即知道会发生的所有结果，但不知道发生哪个，而且知道每个发生的概率。（2）模糊不确定性就是指没有标准（例如：小王是高个子）。（3）不完全性就是指对某事物了解不完全。（4）不一致性就是指随着时间推移，前后结论不相容。
2.不确定性推理中要解决哪些问题？（1）不确定性的表示与度量（2）不确定性的匹配算法（3）不确定性的计算与传播注：确定性理论和证据理论解决随机不确定性模糊推理解决模糊不确定性
第6章机器学习1.学习与机器学习的定义学习：系统在不断重复的工作中对本身能力的增强和改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时会比现在做得更好或效率更高（西蒙）。机器学习：实现通过经验来提高对某任务处理性能的行为的计算机程序。
2.机器学习系统的基本结构和作用注：模型可换为知识库环境：提供外界信息学习环节：处理环境提供的信息并接收执行环境的反馈信息，以便改善知识库中的知识，满足性能要求知识库：学到的知识执行环节：测试所学习到的知识的性能
第8章自然语言处理1.什么是自然语言处理？是指用计算机来分析、处理自然语言，让计算机理解并能表达自然语言，实现人与计算机的自然语言交流。（IBMWatson核心）
2.自然语言处理涉及的层次（语言有语音和文字两个属性）（1）语音分析：（2）词法分析：识别和词性判断汉语分词有哪些方法（1）基于词的方法（与已有的词表进行匹配）（2）基于字的方法（根据字在词中的位置进行标记，然后扫描）
（3）句法分析（语法分析）：判断是否合法分为句法结构分析和依存关系分析（4）语义分析：一段文字的意义A.词义消歧方法：基于知识的方法基于监督学习的方法基于无监督学习的方法B.语义角色标识（5）语用分析3.自然语言的特点（1）新词不断出现，很难完全收入词典（2）自然语言的表达非常灵活，很难完全形式化（3）自然语言充满歧义，很难完全消解读音、分词、词性、句法结构、词义歧义（4）自然语言中有各种语言创新，机器很难应付
3.自然语言处理的应用（1）语音识别和合成（2）机器翻译（3）信息检索（4）问答系统（5）信息抽取（6）文本摘要（7）文本分类（8）社会计算
4.语言知识库（1）语法知识库（现代汉语语法信息词典）（2）语义知识库（语义网络->知网）
人工智能导论
兴智开发者社区人工智能导论--浙江工业大学--王万良人工智能导论--浙江工业大学--王万良人工智能导论一、第一讲人工智能概述1.一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。true2.人类智能的特征包括（）。感知能力记忆与思维能力学习能力行为能力3.人工智能中通常把（）作为衡量机器智能的准则。图灵测试4.电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。true5.人工智能研究的基本内容包括（）。机器行为机器感知机器思维机
小里奥15393人浏览·2021-04-1315:42:11小里奥 · 2021-04-1315:42:11发布人工智能导论一、第一讲人工智能概述1.一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。true2.人类智能的特征包括（）。感知能力记忆与思维能力学习能力行为能力3.人工智能中通常把（）作为衡量机器智能的准则。图灵测试4.电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。true5.人工智能研究的基本内容包括（）。机器行为机器感知机器思维机器学习6.人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。模拟、延伸和扩展人的智能二、第二讲一阶谓词逻辑知识表示法1.一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。true2.命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。false3.李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是函数4.（）表示“每个人都有喜欢的人”。(Vx)(彐y)Like(x,y)5.对于谓词公式彐x(P(x,y)->Q(x,y))VR(x,y)，以下说法错误的是R(x,y)中的x是约束变元。6.一阶谓词逻辑表示的优点是自然性精确性严密性易实现7.下列（）是谓词公式。是P(x)非P(x)P(x)Q(x)8.一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。false三、第三讲产生式表示法和框架表示法1.产生式是蕴含式。false2.不适合用产生式表示法表示的知识是（）具有结构关系的知识3.框架表示法不能表示具有因果关系的知识。false4.产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配--冲突消解--执行”的过程。true5.下列不是框架表示法特点的是（）模块化6.框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。false7.一个产生式系统由规则库、推理机、综合数据库三部分组成。true8.产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。true四、第四讲4.1基于谓词逻辑的推理方法1.从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。true2.任何文字的合取式称为子句。false3.空子句是可以满足的false4.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。true5.对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。true6.对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。false4.2基于谓词逻辑的推理方法作业已知:(1)能阅读者是识字的;(2)海豚不识字;(3)有些海豚是聪明的;已知谓词R（x）表示x能阅读,L(x)表示识字，D（x）表示x是海豚，I（x）表示聪明的，请用归结原理证明：有些聪明者并不能阅读。证明：①、R（x）：x是【能阅读的】；x——命题变元,属于全总个体域②、L（x）：x是【识字的】；③、I（x）：x是【有智力的】；（1）∏（x）（R（x）→L（x））；（2）∏（d）（┐L（d））；∏——全称量词；d——命题变元,个体域为海豚；（3）∑（d）（I（d））；∑——存在量词；（4）∑（x）（I（x）∧┐R（x））；五、第五讲可信度方法和证据理论1.如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子0兴智开发者社区更多推荐
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