人工智能为游戏带来提升
人工智能为游戏带来提升1提升游戏体验提高吸引力
游戏中的****NPC
首先，出现和玩家相同水平（甚至超越人类的）的电脑玩家就已经足够吸引人了，尤其是一些游戏中如果可以产生一个和人类更加相似的NPC，无疑可以让玩家更好的沉浸到游戏中。
其次，如今游戏设计者和开发商能使用人工智能技术更好的理解玩家和了解游戏状况，从而方便其提升游戏的体验。在没有数据和AI的时代，设计者和开发商只能依靠经验和直觉来判断游戏的好玩与否，推测玩家是不是得到了正反馈。而通过大数据和数据智能,设计者和开发商可以更便捷地了解到玩家在游戏中的体验如何，并能够即时地对游戏做出提升，而且在游戏开发的时候，设计者和开发商可以更有自信判断好的方面还有需要改进的方面。
2降低游戏开发成本需要改进使用人工智能技术也可以减轻游戏开发的成本。比如说，现在GAN和Untiy3D的发展，可以方便快捷地生成众多不同类型的游戏场景，NPC角色和游戏道具等，这无疑减轻了在游戏公司中美术部门的人力成本。而有一些含有关卡的游戏，如果可以自动且随机地生成关卡，将可以既不单调还无穷无尽的玩下去。这相比原来无疑降低的成本还提升了体验。
3****玩家建模为游戏公司带来收益
玩家建模*
“如何理解用户，分析用户，从而改进自己的产品和服务”，在所有领域中都十分的重要，对游戏设计者和开发商也不例外。玩家的行为与游戏中的反馈能推动游戏设计者更好的优化产品设计。对公司运营而言，通过对玩家行为的预测，可以进行用户生命周期的管理。比如说，“预测模型”可以根据玩家历史数据，预测玩家未来的行为，譬如是否会流失、是否能够成长为付费用户等，进而实现针对目标用户进行精细化的干预，以提升游戏活跃和商业化的表现。
人工智能的发展历史：大事记“一台会思考的机器”这一构想最早可以追溯到古希腊时期。而自从电子计算技术问世以来（相对于本文中讨论的某些主题而言），人工智能进化过程中的重要事件和里程碑包括以下内容：
1950：艾伦·图灵发表了论文“计算机械和智能”。图灵因为在二战期间破译纳粹德国的ENIGMA码而闻名于世。在这篇论文中，他提出了问题“机器是否可以思考？”并进行回答，推出了图灵测试，用于确定计算机是否能证明具有与人类相同的智能（或相同智能的结果）。自此之后，人们就图灵测试的价值一直争论不休。1956：JohnMcCarthy在达特茅斯学院举办的首届AI会议上创造了“人工智能”一词。（McCarthy继续发明了Lisp语言。）同年晚些时候，AllenNewell、J.C.Shaw和HerbertSimon创建了LogicTheorist，这是有史以来第一个运行的AI软件程序。1967：FrankRosenblatt构建了Mark1Perceptron，这是第一台基于神经网络的计算机，它可以通过试错法不断学习。就在一年后，MarvinMinsky和SeymourPapert出版了一本名为《感知器》的书，这本书既成为神经网络领域的标志性作品，同时至少在一段时间内，成为反对未来神经网络研究项目的论据。1980年代：使用反向传播算法训练自己的神经网络在AI应用中广泛使用。1997：IBM的深蓝计算机在国际象棋比赛（和复赛）中击败国际象棋世界冠军GarryKasparov。2011：IBMWatson在《危险边缘！》节目中战胜冠军KenJennings和BradRutter。2015：百度的Minwa超级计算机使用一种称为卷积神经网络的特殊深度神经网络来识别图像并进行分类，其准确率高于一般的人类。2016：由深度神经网络支持的DeepMind的AlphaGo程序在五轮比赛中击败了围棋世界冠军LeeSodol。考虑到随着游戏的进行，可能的走法非常之多，这一胜利具有重要意义（仅走了四步之后走法就超过14.5万亿种！）。后来，谷歌以四亿美元的报价收购了DeepMind。
总结综上，不论是从游戏角度还是人工智能角度看，两者的结合都带来了许多机遇与挑战，同时两者也在互相影响中不断向前发展，可谓“天作之合”，我们有理由也有信心期待两者在未来的发展中取得更大的突破，为人类带来更多的欢乐。
人工智能：定义、历史与未来展望
1.引言人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一个旨在使计算机具有类似人类智能的领域。近年来，AI的发展以及在各个领域的应用取得了显著的成就，从而引起了广泛的关注。本文将对人工智能的定义、历史发展以及未来展望进行详细阐述。
2.人工智能的定义人工智能通常被定义为使计算机具有类似人类智能的能力，如学习、推理、解决问题、知识表达、计划、导航、自然语言处理、模式识别、感知等。人工智能的研究包括两个方向：强人工智能（StrongAI）和弱人工智能（WeakAI）。强人工智能指的是具有与人类类似的智能和意识的计算机系统；而弱人工智能则指的是针对特定任务的人工智能。
3 早期的人工智能早期的人工智能研究可以追溯到20世纪40年代和50年代。在这一时期，研究者们关注的主要是符号主义方法，试图通过基于逻辑和符号的形式体系来模拟人类智能。以下是早期人工智能的一些关键发展：
3.1.1图灵测试
艾伦·图灵（AlanTuring）是人工智能的奠基人之一。1948年，他提出了图灵测试（TuringTest），作为衡量一个计算机程序是否具有智能的标准。图灵测试的核心思想是，如果一个计算机程序能够在自然语言对话中模仿人类，使人类评估者无法区分它与真实人类的区别，那么这个计算机程序可以被认为具有智能。
3.1.2逻辑理论家
1955年，艾伦·纽厄尔（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertA.Simon）开发了世界上第一个人工智能程序——逻辑理论家（LogicTheorist）。逻辑理论家可以在一定程度上模拟人类的推理过程，实现自动证明数学定理。这一研究成果标志着人工智能领域的诞生。
3.1.3达特茅斯会议
1956年，达特茅斯会议（DartmouthConference）在美国举行，这是人工智能领域的第一个正式会议。会议的目的是探讨如何让计算机实现智能行为，包括学习、推理、自然语言处理等。达特茅斯会议汇集了众多领域的专家学者，为人工智能的发展奠定了基础。
3.1.4ELIZA
1964年，约瑟夫·维森鲍姆（JosephWeizenbaum）开发了ELIZA，这是一个模拟人类心理治疗师的自然语言处理程序。ELIZA通过模式匹配和替换技术来回应用户的输入，实现类似于自然语言对话的效果。虽然ELIZA的技术原理较为简单，但它在当时产生了很大的影响，启发了后来的聊天机器人和自然语言处理研究。
在早期的人工智能研究中，研究者们主要关注符号主义方法，试图通过逻辑推理和知识表示来模拟人类的智能。然而，随着时间的推移，这些方法在处理复杂数字和模糊问题方面遇到了困难。在20世纪80年代和90年代，随着神经网络和机器学习技术的发展，人工智能的研究重心逐渐转向了基于数据的方法。
3.2连接主义和神经网络连接主义是一种基于神经网络的人工智能方法。与符号主义方法不同，连接主义试图通过模拟人类大脑中神经元的连接和活动来实现智能行为。神经网络是由许多相互连接的神经元组成的模型，每个神经元都有一定的权重，权重会随着学习过程不断调整。
在20世纪80年代，反向传播算法（Backpropagation）的提出为神经网络的训练带来了突破性进展。反向传播算法通过计算输出层的误差并向前传递，实现了神经网络的自动学习。这一发现使得神经网络得以广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
3.3机器学习和深度学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它旨在开发能够从数据中自动学习和提升性能的算法。机器学习算法可以大致分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。监督学习是指从带标签的训练数据中学习模型，无监督学习则从未标记的数据中寻找结构，而强化学习是通过与环境的交互来学习策略。
深度学习是机器学习的一个子领域，主要关注多层神经网络的设计和训练。深度学习的出现使得神经网络能够在更多领域取得显著的成功，如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。2012年，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像识别竞赛中取得了突破性成果，引发了深度学习的研究热潮。
随着大数据和计算能力的提升，深度学习在各种应用场景中取得了巨大成功，推动了人工智能领域的发展。然而
，深度学习也面临着一些挑战，如模型的可解释性、计算效率和数据依赖等。为了解决这些问题，研究者们正在努力开发新的算法和技术，以提高深度学习的性能和适用范围。
3.4自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能的一个重要分支，致力于让计算机能够理解和生成人类的自然语言。自然语言处理涉及许多任务，如语法分析、机器翻译、情感分析、文本生成等。
在早期的自然语言处理研究中，研究者们主要依赖于规则和模式匹配方法。然而，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于数据驱动的方法逐渐成为自然语言处理的主流。近年来，预训练语言模型如BERT、GPT等在各种自然语言处理任务上取得了显著的成功，表明深度学习方法在自然语言处理领域具有巨大潜力。
3.5专家系统20世纪70年代至80年代，专家系统作为人工智能的一个重要分支，取得了显著的发展。专家系统是一种将领域专家的知识编码为一组规则，并通过计算机程序来进行推理的系统。这类系统在医学、地质勘探、金融等领域取得了一定的成功。然而，由于其依赖领域专家的知识，并且难以处理不确定性和大规模问题，专家系统的应用受到了一定的局限。
3.6 机器学习20世纪80年代至90年代，随着统计学习理论的发展和计算能力的提升，人工智能进入了机器学习阶段。机器学习是一种从数据中学习模式的方法，它通过在训练数据上建立模型，从而实现对新数据的预测或分类。这一阶段的研究主要关注支持向量机（SVM）、决策树、集成学习等方法。机器学习的发展极大地推动了人工智能在诸如文字识别、语音识别、推荐系统等领域的应用。
3.7深度学习自21世纪初以来，深度学习作为机器学习的一个子领域，受到了广泛的关注。深度学习主要关注使用深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）进行学习，这种网络具有多层隐藏层，并能自动学习多层次的特征表示。深度学习的发展得益于大数据、GPU计算能力的提升以及新算法的发明。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功，推动了人工智能的发展。
4.人工智能的未来展望虽然人工智能在过去的几十年里取得了令人瞩目的成就，但离实现强人工智能仍然有很长的路要走。未来的人工智能研究将面临以下挑战和机遇：
4.1可解释性与可信赖性随着深度学习模型变得越来越复杂，其决策过程也变得越来越难以理解。因此，在未来的人工智能研究中，提高模型的可解释性与
可信赖性将成为一个重要的方向。通过增加模型的透明度，我们可以更好地理解其决策过程，从而提高用户对人工智能系统的信任度。此外，可解释性也有助于发现模型的潜在缺陷，从而改进算法和提高性能。
4.2处理不确定性现实世界中的数据往往充满不确定性，如噪声、缺失值和异常值等。因此，未来的人工智能需要具备更强的抗干扰能力，能够在不确定环境中做出可靠的决策。概率图模型、贝叶斯网络等方法可能在这方面发挥重要作用。
4.3多模态数据处理现实世界的数据往往包含多种模态，如文本、图像、语音等。未来的人工智能需要能够处理这些多模态数据，从而实现更丰富、更自然的人机交互。多模态数据处理涉及到多种领域的知识，如自然语言处理、计算机视觉、语音处理等，因此需要跨学科的合作与研究。
4.4迁移学习与元学习迁移学习是指将在一个领域或任务上学到的知识应用到其他领域或任务。元学习（Meta-Learning）则是一种在多个任务上进行学习，从而能够更快地适应新任务的方法。这两种方法都试图模拟人类的学习能力，使人工智能能够在有限的数据和经验上实现快速学习。在未来的人工智能研究中，迁移学习和元学习将成为重要的研究方向。
4.5最强人工智能虽然当前的人工智能在特定任务上表现出色，但离实现强人工智能仍有很长的路要走。强人工智能需要具备类似人类的智能和意识，能够在多个领域和任务上进行泛化学习。要实现强人工智能，需要突破现有的计算模型和算法，探索新的学习理论和认知机制。
5.总结人工智能是一个充满挑战和机遇的领域，其发展已经深刻地影响了科技、经济、社会等方面。从早期的符号逻辑研究到现代的深度学习方法，人工智能已经取得了显著的进步。然而，实现强人工智能仍面临许多挑战，如提高模型的可解解释性与可信赖性、处理不确定性、多模态数据处理、迁移学习与元学习等。在未来，人工智能研究需要不断创新、跨学科合作，以期在这些领域取得突破，推动人工智能的发展。
随着技术的不断进步，人工智能将越来越多地融入我们的生活和工作，为人类带来巨大的便利。同时，我们也需要关注人工智能带来的伦理、法律、就业等问题，以确保科技的发展能够更好地造福人类社会。
在人工智能的发展过程中，我们将继续见证越来越多的技术突破和惊人的成果。然而，在追求科技进步的同时，我们也应该时刻保持警惕，关注人工智能可能带来的潜在风险。通过在科技发展和伦理道德间寻求平衡，我们有望在未来创造一个更加美好、智能和人性化的世界。
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人工智能会取代人类，让很多人失业吗
什么是人工智能?人工智能简称AI，它是计算机科学的一个分支，这项技术的最终目的是为了模拟、延伸和扩展人的智能，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，从而帮助人类更好、更快地发展，让人类过上更加美好幸福的生活。
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一些人将人工智能与机器人画等号，这很片面。研究人工智能是为了了解智能的实质，并据此创造出能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，并不单单只是制造出一种像人那样的机器人，像语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等，它们都是人工智能的研究和应用领域。
总之，需要人类的智慧来参与和处理的事情，都可以用到人工智能。像手机现在就已经应用了很多人工智能的研究成果，比如语音输入法，人工智能技术的应用也使得智能手机变得更加智能。
人类长久以来的梦想，就是希望能够让机械代替人力来干活，进行生产劳作，这不仅是体力方面，在脑力劳动方面也有这个需求。
人工智能的概念提出于1956年，在此之前，人类已经能够利用机械实现半自动，现在人类在一些工业生产领域还实现了自动化，但这远远不够，过去的自动化只是在已经预设好的程序下循环往复地运行，像新闻撰写、自动驾驶等领域就实现不了自动化。但在人工智能技术的帮助下，人类却可以完全实现自动化，因为机器或者软件在自动化运行的过程中还能自主学习，并根据反馈的数据实时作出决策，改进执行过程。
人工智能会超越甚至取代人类，让很多人失业吗?
这种担心，不无道理。毕竟不是每个人都是那么优秀，大部分人的能力都很一般，既没有雄厚的资产，也没有掌握什么高技术。这些底层工作，特别是那些没技术的体力劳动，以及一些简单的脑力劳动，在未来势必都会被人工智能所取代的。即使我们这几代人看不到，在几百年后也必然会出现这种情况。
现在人工智能在某些方面的能力已经超越了人类，比如围棋。再发展一些年头，人工智能的智慧水平必然会在很多领域超越人类。
更关键的是，这些拥有智慧的机器不仅不怕脏和累，在工作过程中出错的概率也更小。如果你是老板，你也想拥有这样的“员工”。可见，人工智能未来让很多人失业，并不是一句空谈。
技术革新确实会让一部分人失业，但同时也会创造新的职业。不过，人工智能带来的冲击，比一般的产业技术革新更震撼，触及到的行业非常多。有人说，我可以给机器抹机油，但这项工作也可以由机器代劳。大规模应用人工智能后，以往劳动密集型的产业就再也不需要那么多工人了，而创造出来的新职业，则是管理这些设备的高技术人才。显然，这并不需要太多人。
那剩余的人怎么办呢?其实，这个问题完全可以从税收和分配机制上进行解决。为了避免养懒人，以往一个人干的活，完全可以分给5个人干。而蛋糕做大了也并没有坏处，即使占比很小，你所分配的份额也比以前多。
这个世界上并没有永恒不变的行业和职业，厨师和理发师未来也有可能被智能机器替代。为了应对这种冲击，所有人都必须要不断地改变自己，努力学习，只有这样，社会才会进步。
除了失业方面的考虑，更为关键的是人工智能会取代人类，主宰未来社会吗?这样的主题，已经出现在了一些科幻电影中。我们赋予了机器智慧，到头来却不听使唤，甚至还反叛人类，这肯定不是我们所愿意看到的。
有些人可能不相信机器能够拥有自我意识，不过根据科学家对人脑以及思维意识的产生和运作机制的了解，机器确实可以拥有意识，但前提是硬件基础要达到一定水平才能实现。
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至于高级人工智能拥有自我意识后，还会听人类的使唤吗?人类该怎么办?真的很难给出答案。或许我们可以通过某种机制避免这样的事情发生，或者禁止创造拥有自我意识的智能机器。
人工智能的最终目的就是为了让人们的生活更美好，代替很多人的体力劳动，让大家有更多的时间去学习、去思考、去探索未来和未知!只有当我们不为生活发愁时，我们才会发展的更好。纵观科学技术的发展史，做出重大贡献的基本上都是位于社会金字塔中上部的那些人。
人工智能将会让我们的生活变成什么样?虽然人工智能已经发展了好几十年，但在初期发展的十分缓慢，现阶段我们还处于人工智能发展的初级阶段。不过，人工智能技术现阶段已经开始重塑多个行业的面貌。可以断定，我们现在就已经处于人工智能爆发的元年了，现在每一个人都能享受这项技术带来的巨大改变。
人工智能的应用领域有很多。结合城市交通出行大数据，利用人工智能进行自动决策，将为我们带来更加智慧的路，从而降低交通事故的发生概率，缓解拥堵。在科学研究领域，人工智能也有大显身手之处，因为科学研究往往需要进行大量的实验，产生大量的实验数据，如果利用人力进行分析，往往费时费力，这一过程完全可以交给机器。物联网和人工智能结合，智能生活也将走进千家万户。
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移动互联网的出现，仅仅用了10多年时间，就让我们的生活方式发生了巨大的改变。人工智能肯定会让我们的生活更上一层楼，未来可期。人工智能技术不仅可以改变一部手机、一辆车、一个家庭，还将改变整个社会的产业，促进经济飞速发展。
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在科学技术这个股力量的推动下，几百年前，人类总共进行了三次大的工业或者说科技革命，而人工智能则将带领我们步入第四次科技革命，从信息时代步入智能时代。而以人工智能为核心驱动力的智能经济也正在成为经济发展的新引擎。
人工智能和基因技术、空间技术、纳米技术等都是21世纪最为尖端的技术。正是因为人工智能技术对未来十分重要，所以各大科技公司都希望能够分一杯羹，这一行业也将成为竞争最为激烈的一个行业之一。
人工智能是什么
人工智能是什么？欢迎大家迈入人工智能的大门1.人工智能的定义2.人工智能的话题3.人工智能的四大技术分支4.人工智能的主要应用领域5.人工智能的三种形态5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？5.2.弱人工智能的前进方式5.3.强人工智能到超级人工智能之路5.4.智能爆炸——强人工智能时代微信公众号同步欢迎大家迈入人工智能的大门人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当前全球最热门的话题之一，是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。目前有大量群体对人工智能的定义、原理、分类、应用产生了极大地兴趣，可是网上媒体发布的一些资料信息大多具有极强的偏向性和导向性，很少有客观全面的总结。在这里，我做了一个详细的“人工智能图解笔记”，从人工智能的定义、分类和发展路径等角度，给大家展示了一个全面的人工智能图谱。
1.人工智能的定义人工智能的定义主要有以下几种：
人工智能的一种定义：《人工智能，一种现代的方法》笔记：人工智能是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；人工智能的另一种定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；人工智能是一门什么科学？：人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。工程的一些基础学科自不用说，数学、逻辑学、归纳学、统计学，系统学、控制学、工程学、计算机科学，还包括对哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、仿生学、经济学、语言学等其它学科的研究，可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。2.人工智能的话题人工智能的话题有且不限于以下几种：
我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。JohnMcCarthy在1956年最早使用的人工智能(ArtificialIntelligence)这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。”；一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。3.人工智能的四大技术分支人工智能的四大技术分支如下所示：
模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；机器学习：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是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。4.人工智能的主要应用领域人工智能的主要应用领域有哪些呢？
机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况、调整自己的动作来达到特定的目的；语音识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息，如语音开锁（特定语音识别）、语音邮件以及未来的计算机输入等方面；图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等等；专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库，相当于人脑具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。5.人工智能的三种形态人工智能具体有哪三种形态呢？
弱人工智能：弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI)是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；强人工智能：强人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；超人工智能：超人工智能(ArtificialSuperIntelligence,ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
一个大困难：人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西，至今我们都还没完全搞清楚；可以简单解决的：可简单解决的造一个能在瞬间算出10位数乘法的计算器；目前比较难以解决的：选一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机；已经成功的：造一个能战胜世界象棋冠军的电脑；还没做出来的：谷歌目前花了几十亿美元在做一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑；逻辑容易感知难：一些我们觉得困难的事情——微积分，金融市场策略、翻译等等，对于电脑来说都太简单了；而且我们觉得容易的事情——视觉、动态、转移、直觉——对电脑来说太难了；计算机科学家DonaldKnuth：人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上还差得很远；人工智能的一个典型目标例子：要想达到人类级别的智能电脑，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。5.2.弱人工智能的前进方式弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
第一步：增加电脑处理速度：要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力，如果一个人工智能要像人脑一般聪明，他至少要能达到人脑的运算能力。从人脑的发展速度来看，预计到了2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了；第二步：让电脑变得更智能：抄袭人脑，参考人脑范本做一个复杂的人工神经网络，科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这个神奇的东西的，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务，我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了；模仿生物演化，除了抄袭人了，也可以像制造飞机、模拟小鸟那样模拟类似的生物形式。不全部复制，包括部分人工的设计干预，因为人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使演化模拟成为可行的策略。让电脑来解决这些问题，如果抄学霸的答案和模拟学霸备考的方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头，却是最有希望的一种。总的思路是我们建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码，这样他就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务，前期会很慢，但一旦上路，后面会飞速发展。5.3.强人工智能到超级人工智能之路从强人工智能到强人工智能，还有哪些需要改进和增强的地方呢？
发展的观点：总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑。到了这个时候，人工智能不会停下来，考虑到强人工智能之于人脑的种种优势，人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留，然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去；超级人工智能比人类牛逼的地方：硬件上，运算速度往着几何级的速度增长；容量和存储空间也会迅速提升，远超人类，而且不断拉开距离；可靠性、持续性，不会疲惫，能持续不断的思考；软件上，可编辑性、升级性，以及更多的可能性。和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正，并且很容易做测试，另外一个则是集体能力，人类的集体智能是我们统治其它物种的重要原因之一，而电脑在这方面比我们要强得很多，一个运行特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得，而电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。5.4.智能爆炸——强人工智能时代如果强人工智能时代来临，地球将是一幅怎样的景象呢？
人类统治地球观：人类对于地球的统治教给我们一个道理——智能就是力量，也就是说一个超人工智能，一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西，而所有生物，包括人类都只能屈居于其下——而这一切有可能在未来几十年就发生。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说，就像一个全能的上帝降临地球一般；递归的自我改进概念：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制，当它完成一次自我改进后，她比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平，而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使它比爱因斯坦还要聪明很多，但它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极体现；当人工智能达到人类水平：以下的情景可能会发生：一个人工智能系统，花了几十年时间到达了人类脑残智能水平，而这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而这个节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理理论；而在这之后一个半小时，这个超人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍；科技大佬警惕人工智能的原因：现在很多科技大佬包括科学家都在提出警惕人工智能，要建立和完善法律法规，目的就是担心未来人类会因此毁灭。那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力，对于一个超人工智能来说，可能就像按下一个电灯开关那么简单，防止人类衰老、治疗各种不治之症、解决世界饥荒、甚至让人类永生、操纵气候来保护地球未来什么的，这一切都将变得可能，同样可能的是地球上所有生命的终结。微信公众号同步小编在这里通知大家，关注微信公众号“机器学习和人工智能”，干货多多~ 我们会定期推送Python编程，人工智能基础算法，学术界、工业界最新动态，让更多的人了解人工智能~ 欢迎扫描下方二维码关注哈~
人工智能导论练习题（下）
文章目录@[toc]练习题五一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题六一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题七一、选择题二、填空题三、判断题四、简答题练习题八一、选择题二、判断题三、简答题练习题五一、选择题1.【单选题】以下不是正确置换的是（C）A.{a/x,f(b)/y,w/z}
B.{g(a)/x,f(b)/y}
C.{g(y)/x,f(x)/y}
D.{z/x,b/y}
2.【单选题】置换是一个形如{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的有限集合：xi可以是（B）A.常量B.变元
C.函数D.谓词
3.【多选题】置换是一个形如{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的有限集合：其中ti是项，可以是（ABC）
A.常量B.变量C.函数D.谓词
二、填空题1.设C1、C2是两个无相同变元的子句，且L1、L2分别是C1、C2中的文字，若L1与~L2合一为σ，则称C12={C1σ-{L1σ}}∪{C2σ-{L2σ}}为C1与C2的二元归结式
2.设σ是公式集F的一个合一，如果对于F的任何一个合一θ，都存在替换λ，使得：θ=σ·λ，则称σ是F的最一般合一
3.设有替换,θ={f(y)/x,z/y},λ={a/y,b/z},求：θ·λ是{f(a)/x,b/y,b/z}
三、判断题1.（T）任何一个可合一的非空有限公式集一定存在最一般合一
2.（T）最一般合一是唯一的
3.（T）最一般合一者：置换最少，限制最小，产生的置换结果最具一般性
4.（F）置换是一个形如{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的有限集合，xi可以循环出现在tj中
四、简答题1.对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论
2.对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论
3.对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论
4.对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论
5.对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论
练习题六一、选择题1.【多选题】博弈树算法包括（CD）A.A*算法B.与或树搜索C.极大极小分析法D.α-β剪枝技术
2.【单选题】本原问题所对应的节点称为（B）A.端节点B.终叶节点C.子节点D.父节点
3.【单选题】基于状态空间的搜索算法是（A）A.A*算法B.与或树搜索C.极大极小分析法D.α-β剪枝技术
4.【单选题】状态空间的三元组（S，F，G）代表（C）
A.算法符，初始状态集，目标状态集
B.目标状态集，初始状态集，算法符
C.初始状态集，算法符，目标状态集
D.初始状态集，目标状态集，算法符
5.【多选题】关于状态描述正确的是（AB）A.描述事物的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合
B.表示问题解法中每一步问题状况的数据结构
C.把问题从一种状态变换为另一种状态的手段集合
D.状态可以是走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等
二、填空题1.搜索是依靠经验,利用已有知识,根据问题的实际情况,不断寻找可利用知识,从而构造一条代价最小的推理路线,使问题得以解决的过程
2.从问题的初始状态集，经过一系统列的算符运算，到达目标状态，所经过算符的序列叫一个问题的解
3.把一个复杂问题分解或变换为一组本原问题的过程称作归约
4.解树可解节点的子图，这些节点能够证明其初始节点是可解的
三、判断题1.（T）本原问题不需要再进行分解或变换便可以直接解决
2.（T）状态空间方法是以状态和算符为基础来表示和求解问题的知识表示方法
3.（T）问题归约从目标问题出发，将目标问题分解成若干子问题，直至最后把初始问题归约为本原问题集合
4.（T）终叶节点一定是端节点，但端节点不一定是终止节点
5.（F）将一个复杂的问题分解为几个子问题的过程称为分解。可用或树表示，将一个复杂的问题变换成若干个等价的问题的过程称为等价变换。可用与树表示
6.（T）智能搜索与搜索的区别在于可以利用搜索过程中的信息来引导搜索项向最优方发展
四、简答题1.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解问题的与或图
2.状态空间图与与或图有什么区别及联系？
（1）状态空间图是描述寻找目标或路径问题的有向图，即描述一个实体基于事件反应的动态行为，显示了该实体如何根据当前所处的状态对不同的时间做出反应的。（2）与或图是一-种系统地将问题分解为互相独立的小问题,然后分而解决的方法。（3）与或图中有两种代表性的节点:“与节点"和“或节点",“与节点指所有的后续节点都有解时它才有解;“或节点’指各个后续节点均完全独立,只要其中有一一个有解它就有解。
3.有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制：
(1)船太小，农夫每次只能带一样东西过河；
(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。
请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图
练习题七一、选择题1.【多选题】决定人工神经网络性能的三大要素是（ACD）A.神经元的特性B.神经元个数C.神经元之间的连接形式，即拓扑结构D.学习规则
二、填空题1.多层前馈网络是指那种除拥有输入、输出层外，还至少含有一个、或更多个隐含层
2.按拓扑结构分，人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络
3.神经网络的工作方式有同步方式与异步方式
4.神经元的工作状态有兴奋状态和抑制状态
5.1943年，麦克洛奇和皮兹提出MP模型
三、判断题1.（T）BP网络是多层前馈网络，Hopfield网络是全互联反馈网络
2.（T）单层前馈网络中，如果有i个输入，j个输出，则连接权值W可以表示成一个i*j的矩阵
3.（T）神经网络是一种隐式的知识表示方法
4.（F）卷积神经网络是Hopfield神经网络的延伸与拓展
5.（T）人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟
6.（T）由于的神经元的可塑性，突触的传递作用可以增强或者减弱，而机器学习的过程，也是神经元之间连接强度的变化过程
四、简答题1.简述神经元模型工作过程是怎样的？
（1）从各输入端接收输入信号，包括外界刺激与接收其它神经元的输出（2）根据连接权值求出所有输入的加权和（3）用非线性激励函数进行转换，得到输出
练习题八一、选择题1.【多选题】BP算法的局限（ABCD）A.计算量大，运算过程复杂B.通过Delta学习算法修正连接权值，会收敛到局部极小点C.最优隐层数与隐层神经元数不易确定D.隐层多时，误差信号过小会影响权值的调整
2.【多选题】BP网络的优点是（ABC）A.很好的逼近特性
B.具有较强的泛化能力
C.具有较好的容错性
D.收敛效率高
二、判断题1.（F）BP神经网络层与层的连接是双的，信息的传播是单向的
2.（T）一定存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数
三、简答题1.简述BP算法的实现过程
(1)初始化:对所有连接权和阈值赋以随机任意小值;(2)从N组输入输出样本中取一组样本:x=[x1，x2,.，.xp1]T，d=[d1，d2,.,.dpm]T,把输入信息x=[x1，x2,.，.xp1]到BP网络中;(3)正向传播:计算各层节点的输出;(4)计算网络的实际输出与期望输出的误差;(5)反向传播:从输出层方向计算到第一一个隐层，按连接权值修正公式向减小误差方向调整网络的各个连接权值;(6)让t+1→t,取出另一-组样本重复(2)一(5)，直到N组输入输出样本的误差达到要求时为止。
2.在BP学习算法实现时，应注意哪些问题？
(1)隐层数及隐层中神经元数的确定,无确定的指导方法，需要通过经验调整;(2)初始权值的设置,一般设为一个均值为0的随机分所布初始权值;(3)训练数据的预处理，常使用线性特征比例变换把所有特征变换到[0,1].或者[-1.1]区间之间，使得在每个训练集上,每个特征的均值为0,并且具有相同的方差。(4)后处理过程，当应用神经网络进行分类操作时，通常把输出值编码成所谓的名义变量，具体的值对应类别符号
3.请简要解释BP学习算法的正向传播与反向传播的含义？
（1）正向传播:输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出。（2）反向传播:修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
4.BP学习算法的基本思想是什么？
BP学习算法的基本思想是调整权值，使得神经网络的实际输出能够逼近样本与函数的实际输出。
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