人工智能考试整理.docx

智能定义（知识阈值理论）智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力智能的综合性定义:智能是知识和智力的总和。其中知识是智能行为的基础。智能的特征:1）具有记忆与思维能力存贮有感官得到的外界信息并加以处理（如分析计算联想、决策等）2）具有感知能力：通过感官获取外部信息的能力。3）具有自适应能力通过与外部世界交互学习积累经验增长知识以适应环境变化。4）具有表达能力通过语言、手势、表情等方式完成信息的输出。深蓝：能够模拟人的思维进行博弈的计算机。1997年5月12日一个名为“深蓝”（deepBlue）的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋冠军盖利.卡斯帕罗夫图灵测试：两个房间一个是人一个是机器测试者通过一系列的提问如果提问题的人无法分辨是人还是机器在回答问题则认为该机器具有智能人工智能（ArtificalIntelligence简称AI）又称机智能machineintelligence一般认为起源于美国1956年的一次夏季讨论（达特茅斯会议）在这次会议上第一次提出了“ArtificalIntelligence”这个词。AI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的智能活动的能力以延伸人们智能的科学。产生式系统由三个部分组成1）综合数据库（GlobeDatabase）也称为：事实库上下文等。作用:存放问题求解的过程中产生的状态描述信息。2）规则库（RuleBase）(问题本身知识、求解知识)也称为规则基、规则集等。作用：存放规则知识。产生式规则的一般表达形式：IF（前提）…THEN(结论)…即：如果…那么….例：1）数学定理2）IFA是一种动物ANDA是哺乳动物ANDA吃肉THENA是高级动物关于不精确推理当规则的前提成立时结论并非完全成立。这种推理称为不精确推理。通常采用阈值方法来解决此类问题。（3）控制策略（ControlStrategy）a选择规则库中的规则与综合数据库的已知事实进行匹配匹配成功的规则为可用规则否则为不可用规则。b规则冲突的解决（可用规则书>1）。c将选中的规则的结论放入综合数据库。产生式系统的特点：1模式化：所有规则具有相同的形式2结构化：规则见的关联比较简单容易维护。3自燃性：规则表达了因果关系比较符合人们的思维方式容易理解。4单一性：智能处理因果关系问题。5效率低规则匹配过程很大。产生式系统的适用范围：1）知识杂乱、事实众多、无统一理论的领域2）该领域的知识能够抽象出来3）该领域的知识可分解为一组独立的动作以便用规则加以表示。概括说的说：问题空间从一个状态到另一个状态的转移序列独立的领域可采用产生式系统模拟。产生式系统一般性算法：1DATA←初始数据库2untilDATA满足结束条件条件之前do：3Begin在规则集中选择某一可用于DATA的规则RDATA←R应用到DATA后得到的结果END例1字符转换问题：设字符转换规则A∧B→CA∧C→DB∧C→GB∧E→FD→E已知：AB求：F一、综合数据库{x}：其中x为字符二、规则集IFA∧BTHENCIFA∧CTHENDIFB∧CTHENGIFB∧ETHENFIFDTHENE三、控制策略顺序排队四、初始条件{AB}五、结束条件：例2八数码游戏问题：一个3×3棋盘有八张牌12…8及一个空格空格周围的牌可以向空格移动。求解：给定一个初始状态s一个目标状态G求S到G的走步序列。产生式系统的基本控制策略概括的讲：产生式系统控制策略---搜索1）不可撤回方式2）试探性方式a回溯方式（Backtracking）b图搜索方式（Graphsearch）1.不可撤回方式基本策略：选择规则时只依靠局部知识（信息）而不考虑是否全局最佳选择只能满足局部优化条件用过的规则不再撤回。特点：a方法简单容易实现b具有一定的局限性适用范围小（只可用于单极值情况）c可能会造成规则的多次重复使用。比如：‘爬山算法’不可用于解决多极值问题。关于局部知识的利用：设计局部评价函数W(n)根据W(n)最大为原则来选择规则。例：八数码问题设：-W(n):不在位的数码个数n：任意状态目标状态：-W(n)=0（每个数码就位）最不利状