人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能
【原文】 【材料一】 人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解，也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能之内。 人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《SocietyofMind（思维社会）》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以Mccarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。Mccarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。 ——节选自学科网《人工智能》 【材料二】 大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，这些都标志着人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。 人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。 ——节选自国务院《新一代人工智能发展规划》 【材料三】 近年来，一款名为“天玑”的骨科手术机器人也引来了不少观众驻足参观。这款传统人工智能机器人由北京一家公司研发，是世界上唯一能够开展四肢、骨盆骨折以及脊柱全节段手术的骨科机器人。据介绍，目前该骨科机器人已在全国不同层级医院应用，累计完成了3200余例机器人辅助骨科手术，在同类型机器人中达到了世界领先水平。 ——节选自《人民日报》之《机器人走进智能时代》 【材料四】 自动驾驶技术是一项综合运用了人工神经网络、遗传算法、模糊系统等技术的人工智能技术。一旦普及，那整个城市的生态将发生彻底改变，出租车司机将会失业，自动驾驶的出租车价格会大幅下降，这会导致绝大多数家庭不再购买车辆，而是随时随地租用无人驾驶的汽车。整个汽车行业保守估计将萎缩三分之二。与之相关的产业如石油、车险、4S店等将面临市场大幅缩小，无数人将面临失业。由于小区、商场和写字楼将不需要再修建停车位，房地产也会重新估价。 ——节选自廖雪峰《人工智能时代的危机》
【问题】 7.下列对材料相关内容的梳理，不正确的一项是（ ）（3分）
8.下列对材料相关内容的概括和分析，正确的一项是（ ）（3分） A.材料一简述人工智能的研究对象、分类、发展进程；材料二简述人工智能在我国的发展现状、将产生的作用；材料三、四简述人工智能对社会的影响。 B.根据材料一、三、四可以推知，“天玑”骨科手术机器人，自动驾驶技术都应该属于人工智能中的计算智能范畴。 C.逻辑学派认为，如果能把人类所有思维方式翻译成程序语言输入机器，有朝一日机器就能产生像人类一样的思维能力，甚至能战胜人类。这一理论是人类研究人工智能的指导思想。 D.根据材料二，我国人工智能以大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统，类脑智能等为发展重点，且芯片化硬件化平台化趋势明显。 9.根据上述材料，请指出人工智能的迅猛发展将给我们的生活带来哪些影响。（6分）
【参考答案】 7.B（材料一说的是“提出”框架知识表示方法，并非“发明”；后面用“认为”连接，因果颠倒；原文说的是以“类似框架结构”的形式存在于大脑中，并非“框架结构”。） 8.A（B项中，根据材料三，“天玑”属于传统智能技术，而根据材料一“符号智能也即传统的人工智能”可推知“天玑”属于符号智能。另据材料四，自动驾驶技术融合了人工神经网络、遗传算法、模糊系统等技术，据材料一可知，这些技术都属于计算智能范畴，故可推知，自动驾驶属于“计算智能”。因此本项错误。C项中，前一句无中生有，原文无据，后一句中“这一理论是人工智能的研究的指导思想”与原文不符，材料一说的是“早期人工智能”。D项中，据材料二可知，“类脑智能”目前并非我国人工智能的发展重点，与原文不符。） 9.①可以推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。 ②将大大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。 ③可以及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，有效维护社会稳定。 ④使用智能机器人给病人做手术，可以大大提高手术效率。 ⑤自动驾驶技术的迅猛发展，将会使大量货车，出租车司机失业，降低物流成本，冲击汽车销售行业与房地产行业。（有利影响每点1分，不利影响2分）
人工智能简答预测
简答预测1，什么是人工智能？从学科和能力两个角度说明它的近期目标和远期目标是什么？答：学科角度：人工智能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，近期目标在于研究用机器模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术能力角度：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断，推理，证明，问题求解等思维活动近期目标：建造智能计算机以代替人类的某些智力活动远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
2，什么是机器学习？机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或者技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，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。
3，当前人工智能有哪些学派?他们对人工智能在理论上有何不同观符号主义：认为人工智能源于数理逻辑符号主义是人工智能的主流学派连接主义：认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型行为主义：认为人工智能源于控制论
4，神经网络的特性有哪些？１）并行分布处理神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。（２）非线性映射神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射（变换）能力。（３）通过训练进行学习神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。（４）适应与集成神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。（５）硬件实现神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到
5,知识的表示方式有哪些？状态空间表示（状态空间图），问题规约表示（与或图），谓词逻辑表示，语义网络表示，框架表示，产生表示6，请简述确定性推理与不确定性推理确定性推理是指在经典逻辑基础上，运用确定性知识进行精确推理，得到确定性的结果。不确定性推理是指运用不确定性知识和证据进行推理，得到具有一定程度的不确定性但却又是合理或基本合理的结论。 7，什么是知识知识是一个抽象术语，用于尝试描述人对某种特定对象的理解。一般性解释：知识是人们在改造客观世界实践中积累起来的认识和经验。信息加工观点：知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。即：知识=信息+关联8，述计算智能（CI）和人工智能（AI）的关系？计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：（1）计算适应性；（2）计算容错性；（3）接近人的速度；（4）误差率与人相近，则该系统就是计算智能系统。当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。9，智能的特性表现在哪4个方面1）能感知客观世界的信息；2）能对通过思维对获得的知识进行加工处理；3）能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化；4）能对外界的刺激作出反应传递信息。
10计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势，计算智能取决于制造者提供的数值数据，不依赖于知识
状态空间三元状态初始状态集合，操作符集合，目标状态集合简单遗传算法:选择交叉变异专家系统的特点透明启发灵活专家系统的组成:知识库，综合数据库，推理机，解释器接口计算智能：神经计算模糊计算进化计算
人工智能的三大学术流派有哪些
今天无意间听到了一位同事说起人工智能的三大流派，这个也有流派？想先了解一下，就在网上搜索了一下相关的基础知识进行补充。
前世今生人工智能在其学科发展的60余年历史中，有许多不同学科背景的学者都曾对人工智能做出过各自的理解，提出不同的观点，由此产生了不同的学术流派。这其中，对人工智能研究影响较大的主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
三大学派一、符号主义(symbolicism)-数理逻辑符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑，人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。
符号主义致力于用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。
符号主义的发展大概经历了几个阶段：推理期（20世纪50年代–20世纪70年代），知识期（20世纪70年代—-）。“推理期”人们基于符号知识表示、通过演绎推理技术取得了很大的成就；“知识期”人们基于符号表示、通过获取和利用领域知识来建立专家系统取得了大量的成果
二、联结主义(connectionism)-仿生学连接学派通过算法模拟神经元，并把这样一个单元叫做感知机，将多个感知机组成一层网络，多层这样的网络互相连接最终得到神经网络。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。我们可以根据要解决的实际问题来构建神经网络，进而用数据不断训练这一网络，调整连接权重来模拟智能。
20世纪60~70年代，连接主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等人提出多层网络中的反向传播算法(BP)算法。进入21世纪后，连接主义卷土重来，提出了“深度学习”的概念。
三、行为主义(actionism)-控制论是一种基于“感知—行动”的行为智能模拟方法。行为主义学派认为，行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。
行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的,引起许多人的兴趣。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人,它被看作新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
备注：https://www.toutiao.com/a6639167420290302467/