chapter04a人工智能：一种现代方法

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法

1.《人工智能一种现代的方法》(第3版)StuartJ.Russell,

1.《人工智能：一种现代的方法》第3版）Stuart J.Russell,PeterNorvig清华大 学出版社 本书的最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书仍分为八大部分：第一部分人工智能”第二部分问题求解”第三部分知识与推理”第四部分规划”第五部分不确定知识与推理”第六部分学习”第七部分通信、感知与行动”第八部分结论”本书既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。 2.《人工智能基础教程第二版）》朱福喜清华大学出版社 本书系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，用8章的篇幅系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法，内容包括状态空间和传统的图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法和Age nt技术等。 第2部分为知识与推理，用4章的篇幅讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术。第3部分为学习与发现，用3章的篇幅讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术。第4部分为领域应用，用2章分别讨论专家系统开发技术和自然语言处理原理和方法。 3.《人工智能及其应用第4版）》蔡自兴、徐光祐清华大学出版社tx3pgmgwLP 本书第4版共10章。第1章叙述人工智能的简况和不同学派的认知观。第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4章探讨不确定性推理的主要方法。第5章阐述计算智能的基本知识。第6章~第10章逐一讨论了人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，许多内容都是第一次出现的，如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学，以及路径规划和基于Web的专家系统等。其他章节也在第三版的基础上作了相应的修改、精简或补充。本书可作为高等院校有关专业本科生和研究生的人工智能课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。 4.《人工智能学习辅导与实验指导》周金海等清华大学出版社tx3pgmgwLP 人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门前沿和交叉学科。目前市面上人工智能”课程主教材已有多种不同的版本，但是辅导用书和实验用书比较缺乏。本书主要是人工智能”课程的配套教材。内容涉及知识表示、基本问题求解、基本推理方法、Visual Prolog语言、专家系统、机器学习、人工神经网络、Age nt等方面。本书对人工智能的知识要点进行了归纳，对典型例题进行了深入解析，并提供了一些自测题及部分参考答案，设计了Visual Prolog 等编程实验并有相应的提示，给出一个实现专家系统的小案例，最后的附录是近几年同等学力申请计算机硕士学位人工智能考试真题及参考答案。 5.《人工智能与专家系统导论》吴祖增清华大学出版社

人工智能研究方法的文献综述

人工智能研究方法的文献综述 1、前言 本文综述了人工智能的主要研究方法，并对各方法进行分析和总结，并阐述了目前人工智能研究方法日趋多样化的研究现状。 2、主题 研究方法，对一个问题的研究方法从根本上说分为两种：其一，对要解决的问题扩展到他所隶属的领域，对该领域做一广泛了解，研究该领域从而实现对该领域的研究，讲究广度，从对该领域的广泛研究收缩到问题本身；其二，把研究的问题特殊化，提炼出要研究问题的典型子问题或实例，从一个更具体的问题出发，做深刻的分析，研究透彻该问题，再一般化扩展到要解决的问题，讲究研究深度，从更具体的问题入手研究扩展到问题本身。 人工智能的研究方法主要可以分为三类：一、结构模拟，神经计算，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法，从微观上来模拟人脑，实现机器智能。采用结构模拟，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。二、功能模拟，符号推演，就是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，实现人工智能。功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。三、行为模拟，控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、控制论学派。 人工智能的研究方法，已从“一枝独秀”的符号主义发展到多学派的“百花争艳”，除了上面提到的三种方法，又提出了“群体模拟，仿生计算”“博采广鉴，自然计算”“原理分析，数学建模”等方法。人工智能的目标是理解包括人在内的自然智能系统及行为，而这样的系统在实在世界中是以分层进化的方式形成了一个谱系，而智能作为系统的整体属性，其表现形式又具有多样性，人工智能的谱系及其多样性的行为注定了研究的具体目标和对象的多样性。人工智能与前沿技术的结合，使人工智能的研究日趋多样化。 3、总结 人工智能的研究方法会随着技术的进步而不断丰富，很多新名词还会被提出，但研究的目的基本不变，日趋多样化的研究方法追根溯源也就是研究问题的两种方法的演变。对人工智能中尚未解决的众多问题，运用基本的研究问题的方法，结合先进的技术，不断实现智能化。人工智能与前沿技术密切联系，人工智能的研究方法必然日趋多样化。 4、参考文献 （1）人工智能技术导论廉师友西安电子科技大学出版社2007.8 （2）人工智能研究方法及途径熊才权2005年第三期 （3）人工智能学派及其在理论、方法上的观点蔡自兴1995.5 （4）人工智能研究的主要学派及特点黄伟聂东陈英俊2001第三期 （5）人工智能研究对思维学的方法论启示尹鑫苏国辉2002.10第四期

人工智能复习题目

2016 人工智能复习重点 题型：选择、填空、简答、推理、计算。各20分 主要内容： AI三大学派、 AI应用领域、 图灵测试、 谓词逻辑表示法 语义网络表示法 产生式表示法 与或树，解树，可解节点的含义及解释、 归结\子句、置换、合一 状态空间\产生式系统 盲目搜索、启发式搜索(求解城市最短路径相关例题要着重看) 演绎推理和归结推理 可信度算法和bayse算法 ID3算法 【第一章绪论】 1、三大学派及其对人工智能发展历史的不同看法 符号主义：认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义：认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义：认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“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。 2.人工智能的研究及应用领域 人工智能研究及应用领域很多，主要研究领域包括问题求解、机器学习、专家系统、模式识别、自动定理证明、自然语言理解等。 问题求解：人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序，它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。 机器学习：学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段；机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。 专家系统：一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展

《人工智能》详细教学大纲

《人工智能》详细教学大纲 《人工智能》教学大纲 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容： （1） 人工智能的概念 （2） 人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………

《以C3I系统为例看人工智能技术在现代战争中的应用》

本科生课程论文 学年、学期： 2014 ~ 2015学年 春 学期 课程名称： 现代战争与国防技术 031M0010 题 目 ： 以C 3I 系统为例看人工智能技术在现代战争中的应用 姓名： 学号： 成绩： 教师签名：

以C3I系统为例看人工智能技术在现代战争中的应用 彭勃 3130104395 （控制科学与工程） 摘要：随着人工智能(AI)研究与应用的深入和推广，各先进国家越来越重视Al在军事中的应用。普遍认为，一旦在军事中应用AI技术获得成功，那么相应的军事力量就可在世界上占绝对优势。本文主要以C3I系统为例分析人工智能技术在现代战争中的应用及发展趋势关键词：人工智能技术；现代战争；C3I系统 1.人工智能技术概述 1.1.简介 在讨论人工智能技术的应用之前，先让我们来简单了解一下所谓的“人工智能技术”。 总的来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。它涉及到的的学科有哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观等。其研究的范围包括语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，以及是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升等。 1.2.相关基础技术 人工智能的基本问题是关于知识的获取、表示和利用问题。其基础技术主要包括知识表示技术、搜索推理技术以及系统构成技术。 1.2.1.知识表示技术 知识表示是指知识在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到知识的逻辑结构和物理结构。知识库类似于数据库，所以知识库技术包括知识的组织、管理、维护、优化等技术。对知识库的操作要靠知识库管理系统的支持。显然，知识库与知识表示密切相关。需说明的是，知识表示实际也隐含着知识的运用，知识表示和知识库是知识运用的基础，同时也与知识的获取密切相关。 1.2.2.搜索推理技术 搜索推理技术中包括：（1）推理。主要包括经典逻辑中的谓词逻辑和由它经某种扩充、发展而来的各种逻辑。后者通常称为非经典或非标准逻辑。（2）搜索。所谓搜索，就是为了达到某一“目标”，而连续地进行推理的过程。（3）归纳。所谓归纳技术，是指机器自动提取概念、抽取知识、寻找规律的技术。（4）联想。联想是最基本、最基础的思维活动，它几乎与所有的AI技术息息相关。 1.2.3.系统构成技术 系统构成技术主要研究如何将有关的知识、部件组织成一个高效的问题求解系统，以便在计算机中实现问题的解决。 2. C3I系统在现代战争中的应用 作为人工智能技术中的一种典型的代表，C3I 系统具有很强的人机交互功能，能对地理上分布很广的资源进行统一的管理和协调，或针对当前面临的各种各样问题，提供准确的实时情报，根据现有的情报对问题进行分析，并作出准确决策。C3I系统已成功应用于军队指挥自动化、空中交通管制、列车自动调度、城市交通管理、电力网输配电控制、民航订票服务、旅馆预约服务、银行电子支付系统、经济信息系统，以及大型工程项目计划协调等领域。与此同时，现在战争中也越来越多的会用到C3I系统。下面我们就将简要介绍C3I系统在现代战争中的应用情况。 2.1. C3I系统简介 C3I（Communication，Command，Control and Intelligence systems）系统就是指挥自动化技术系统，是用电子计算机将指挥、控制、通信和情报各分系统紧密联在一起的综合系统。因为指挥（command）、控制（control）、通信（communication）的英文第一个字母都是C和情报（intelligence）

人工智能及未来的发展方向

人工智能及未来的发展方向 作者：XXX 琼州学院，海南省三亚市，电子信息工程学院软件工程，邮编：572000 人工智能（Artificial Intelligence, AI）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来，人工智能获得很大的发展，它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件功能均取得了长足进步，从而使人工智能获得进一步的应用。 人工智能的进一步发展，已超越了人们的早期预料。生物和自然智能在算法建模方面所取得的巨大成功，导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎推理、事例推理、符号学习系统和专家系统的传统领域相结合，拓宽了人工智能的研究领域，并丰富了人工智能的研究内容。 目前，人工智能的主要学派有下列三家： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。符号主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但遇到了不少暂时无法解决的困难，并受到了其他学派的否定。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为，已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑与批判，认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为，而无法创造出人的智能行为。 人工智能研究的领域有很多方面，这里重点介绍以下几种类型。 1、问题求解：人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程

2019人工智能与健康试题及答案85922

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 B.机器翻译 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.（）中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。

2018届高考政治热点专题---人工智能

2018届高考政治热点专题-----人工智能 【背景材料】： 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。【热点练习】： 1.阅读材料，完成下面要求。(12分) 从用“机械抓斗”替代工人肩执手提，到智能码头实现自动化操作。近年来，码头作业这个首经的劳动密条型行业，正逐潮向科技密集型转变。2017年12 月10 日，上海洋山港口期开港试运营。作为全球最大的自动化无人码头，量车流不息，却不见一人在操作，一个流程下来大概耗时5-10分钟，时效明显提高。人工智能是引领未来的战略性技术，它的发展，无疑为我国港口行业转型升级带来了机遇。 结合材料，运用经济生活知识，分析人工智能对我国港口行业转型升级的作用。(14分) 答：运用人工智能能够提高我国港口行业的技术水平和劳动效率，推动港口行业从劳动 密集型向技术密集型转变; (6 分) 降低港口行业生产成本，提高服务水平，提升我国 港口行业发展的质量和效益。(6 分) 2.（14分）智能家居是以住宅为平台，利用网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统。读图回答问题。

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能（ Artificial Intelligence，简称 AI）是 50 年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机 , 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外 , 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、 AI 的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，

相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有 A* 、AO* 算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域（如医疗诊断）的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、 AI 的研究方法

(公需科目)人工智能与健康【2020】考试题库(一)

（公需科目）人工智能与健康【2020】考试题库（一）、单项选择题1、（）的《公共卫生法案》开 启了国家干预卫生的历史。 A、英国 B、美国 C、德国 D、澳大利亚请选择本题答案： A B C D 正确答案： A 2、（）将统计过程控制的思想引入日本。 A、戴明 B、道奇 C、罗米格 D、休哈特 请选择本题答案：A B C D 正确答案： A 3、（）是实现人工智能的“ 引 擎” 。 A、数据 B、算法 C、计算能力 D、语音识别请 选择本题答案： A B C D 正确答案：B 4、“一心中国梦，万古下泉诗”的作者是（） A、李白

B、白居易 C、郑思肖 D、王安石 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 5、本讲中，不属于卫生应急管理体制原则的是（）。 A、统一领导 B、综合协调 C、属地管理为主 D、依靠科学 请选择本题答案： A B C D 正确答案： B 6、高档商品或奢侈品的价格主要由知识产权的高额附加值决定，知识产权就是它所用的商标和品牌。这体现了专利具有（）。 A、制度价值 B、市场价值 C、文化价值 D、经济价值 请选择本题答案： A B C D 正确答案： D 7、根据本讲，获取信息技术中属于点对点的是（） A、拉技术 B、推技术

C、P2P D、BT 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 8、根据本讲，加强网络环境下的知识产权保护，（）是根本 A、网络安全 B、信息安全 C、依法治理 D、创新驱动 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 9、根据本讲，有关域名的说法错误的是（） A、网站可以通过域名区分位置 B、域名可以商业性使用 C、域名容易和商标发生混淆 D、域名是一种特殊类型的知识产权 请选择本题答案： A B C D 正确答案： D 10、根据本课程内容，负性情绪中的（）是头脑中对当下和过往发生的、未来可能发生的消极的想象，导致对自己和环境过度敏感。 A、焦虑 B、恐惧 C、抑郁 D、易怒

人工智能方法故障诊断

人工智能方法故障诊断。 2基于人工智能的故障诊断方法的应用现状基于人工智能的故障诊断方法不需要知道被控对象的精确模型，能很好的应对不确定性和模糊性的随机故障。目前基于人工智能的故障诊断方法主要有以下几个方向：基于模糊的方法、基于神经网络的方法、专家系统故障诊断方法、基于遗传算法、支持向量机的方法、基于数据挖掘的方法、基于图论的模型推理方法等，以下是对几种故障诊断方法的具体论述。 2.1基于模糊的故障诊断方法 在模糊诊断中，各种故障征兆和故障成因之间都存在不同程度的因果关系，但表现在故障与征兆之间并非存在一一对应的关系，故障征兆信息的随机性、模糊性加上某些信息的不确定性，造成了故障形式复杂多样性。这种模糊性和随机性往往不能用精确的数学公式来描述，然而用模糊逻辑、模糊诊断矩阵等模糊理论来分析其故障与现象之间的不确定性关系是可行的，从模糊数学的角度看，故障诊断是一个模糊推理问题。因而基于模糊的诊断方法得到了长足的发展［2-4］。 故障诊断通常是基于一定的征兆，做出可能引起这些征兆的故障判别，而模糊逻辑系统是应用模糊理论解决问题的重要形式。研究表明，通过建立模糊逻辑系统，采用模糊推理的方法能够实现故障诊断。不过，成熟地应用基于模糊逻辑系统的故障诊断方法，需要解决好如何建立模糊诊断规则库等关键问题。 常用的模糊逻辑诊断方法一般步骤是检测信号经过模糊化单元处理后，输入到模糊推理规则库中进行分析，其输出即为故障信息的模糊输出，经过解模糊单元处理后即可得出故障原因。 另外一种基于模糊理论的诊断方法是用模糊诊断矩阵来描述故障原因和故障征兆之间关系的方法。其模糊关系矩阵的数学模型为［3］: T T Y 二RX 丫…y「— X :=(P X]-4，) -r 1 1r 1 2 r 1 …1 1 m R =r1 2 「2 2…r 2 m =(r ij ) n xm 「1r n2…r n m _ 1 式中 :丫为诊断矩 阵, 'yi 为对象具有故障丫，的 隶属度（i= 1,2,…,n). X为起因矩阵, u Xj为对象 具有症状X j的隶属度（j =1,2,…，m）；R为征兆矩 阵，描述了故障征兆与故障原因之间的关系。 m 乞= 1 i 4 ij（0乞乞1;1乞i空n;1乞j空m） 。 基于模糊的故障诊断方法的优点在于：可将人类的 语言化的知识嵌入系统；可模拟人类的近似推理能力， 且通用性好，只要针对不同的故障类型对推理规则进行 修改就可以应当不同的故障诊断。但与传统的故障诊断 理论和方法相比，仍有不成熟之处：基于模糊逻辑的故 障诊断方法缺少在线学习能力，不适应被控对象变化的 需要；模糊隶属函数和模糊推理规则无法保证任何情况 下都为最优；尚未建立起有效的方法来分析和设计模糊 系统，主要还是依赖专家经验和试凑。 2.2基于人工神经网络的故障诊断方法 从故障诊断的过程来讲，故障诊断实质上也是一类 模式分类问题，而人工神经网络（ANN）作为一 种自适应的模式识别技术，非常适合用于建立大型复杂 系统的智能化故障诊断系统。神经网络通过输入层、隐 含层和输出层来建立故障类型和故障原因之间复杂的映 射关系。基于神经网络的故障诊断 方法具有强大的自学习和数据处理能力，其分类方式通 过网络学习来确定系统参数和结构来完成训练过程。将 样本库的知识以网络的形式存储在神经网络的连接权中 是神经网络的独特之处。待检测故障信息经已训练好的 网络处理后可自动对被识别对象进行分类。故障诊断中 神经网络所采用的模型大多为BP网络，这主要由于对 BP模型的研究比 较成熟［5-6］。神经网络故障诊断技术被广泛应用于

风景园林研究中的人工智能方法综述

风景园林研究中的人工智能方法综述 摘要：目前我国经济发展的十分迅速，城市建设速度加快，风景园林施工项目越来越多。随着社会与科技的不断进步，人类对人工智能的理解不断加深，智能技术也逐步融入生活的各方面。基于此，本文以人工智能在现代风景园林为分析要点，浅谈当前风景园林设计存在的问题及现代风景园林设计中运用人工智能的基本情况，以此来供相关人士进行交流参考。 关键词：风景园林；人工智能；方法综述 引言 现代风景园林设计手段因现代文明发展而日渐丰富化。同时，社会经济及科技的稳健发展，使得人们对现代城市风景园林建设要求也随之日渐提高。而现阶段现代风景园林设计中，因设计理念落后、设计方案与现实出入等问题的制约，不利于提高现代风景园林设计质量和效率，进而无法满足人们日益增长精神、娱乐等需求。因此，现代风景园林设计中，加强现代前沿人工智能技术应用尤为重要。 1现代风景园林设计概述 现代风景园林设计的概念，是指设计者通过艺术思维与现代科学技术有机结合的方式，对城市中的某个指定地域区间进行人为改造，营造出人与自然和谐相处、赏心悦目、自然优美的城市氛围。风景园林设计内容主要包含地形、水体造景、植物造景、夜景照明和公共设施等内容。人们常说科学技术是第一生产力，可是在快速发展的科技背景下，伴随着制造生产活动而来的还有工业污染、生活污水肆意排放、空气质量下降等诸多问题。针对这些问题，科学研究发现，通过在城市中建设人造园林、人工种植绿色植被、建设可循环园林绿化系统等便可以净化空气、净化水体，因此，现代城市中的风景园林设计，承担着改善居民生活环境、净化空气、提高生活舒适度的重要使命。 随着居民对生活品质的追求，以及审美情趣的提高，风景园林设计已经成为现代城市建设必不可少的一部分，除了要完成改善环境的使命以外，还要能够在提高大众审美、促进以人为本等方面有所作为。所以，设计者在从事风景园林设计时，需要运用新颖的设计理念和先进的生产技术，在改善生态环境和提高大众审美的基础上，通过景观园林设计达到功能性与审美性统一的目的。 2现代风景园林设计存在的问题 现代风景园林设计需要符合满足感性和理性思维，然而在现实生活中，风景园林设计却存在诸多问题。首先，当前风景园林设计的理念较为落后，园林设计多处于模仿和借鉴阶段，难有创新，抄袭痕迹明显。设计人员意识层面仅停留在口号和指令，缺少环保和创新意识。我国幅员辽阔民族众多，各个民族特点不尽相同，城市与城市间的底蕴、景观各有差异，标准化、批量生产方式显然与时代要求不符。因此景观园林设计过程中的无差异特点显然无法满足时代要求。技术落后也是现代风景园林设计中的重要问题，风景园林在设计过程中覆盖的知识面广、建筑学、土壤学、生物学、计算机科学等等都是设计中的重要参考因素，然而技术落后导致的实施与设计步调不一致问题使得施工限制、难以实现。不仅如此，设计与实际脱离算得上是现代风景园林设计中的最突出问题，气候、地形、温度等自然状况不同，千篇一律的设计方式自然也就难以满足景观的经济效益需求，这样一来，即使设计者设计出较好的作品，作品无法满足现实，那么作品本身就失去了它该有的价值。设计是为生活服务，温馨或乐趣均为设计要求之一，

人工智能的利与弊分析

人工智能的利与弊分析 随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，使得生产力获得了大幅度的提高，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。整理了人工智能的利与弊分析，欢迎查阅! 人工智能的利与弊分析 随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，使得生产力获得了大幅度的提高，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。下一次生产力飞跃的突破口在哪里?目前越来越多的科学家把希望寄托于人工智能。 人工智能，可能众多人第一反应就是机器人。因为在各种文学著作，电影，电视剧中人工智能的形象以机器人居多，比较出名的就有“终结者”这种脍炙人口的经典。 人工智能并不是局限于机器人这一个品种。理想中的人工智能应该是包含着各种形态的智能体，以我们人类可见可概括的形体来说，可以是计算机程序、机器人、车载硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在与这些硬件当中的软体内。然而，万事皆有利有弊。使机器有自己的思维是否会对人类自身产生威胁，这是人们需要考虑的事情。电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。同时，大量人工智能的产生会造成大量的失业。由此而见，我们需要做的还

有很多。但有一点事确定的，只要正确运用人工智能，它将极大程度上推动人类文明的进步。 人工智能给我们带来的利益 当扫地机器人、削面机器人、做饭机器人、工业机器人、消防机器人、战斗机器人等开始运用于我们的生活中时，不得不说给我们的生活带来了极大便利。首先，人工智能在能源发展过程中会间接地提高能源的利用率。这个功能在日常生活中的表现是有些智能硬件，可以根据你以往的习惯，判断你什么时候到家，这样在你进入房子之前它就可以把室内气温调节到相宜的温度，这样就是一种节约能源的方式。像这样的方面还有很多，如果这种智能设备能够被成千上万的家庭使用的话，那能源利用率就会极大地提高，能源就会得到极大的节省。其次，人工智能和人类智慧越来越明显的分工会极大地节省人力资源成本，这必然会成为人工智能在未来工业领域的一大趋势有些效率低的工作由智能机器人做更好。比如有些重复性的工作，这些工作由智能机器人来做不但节约了人力成本而且提高了工作的效率。如果把人工智能应用在工业中，去调节一些不可控的因素，而不需要消耗大量的人力。比如风车发电，有了人工智能，就不需要浪费大量人力在不确定的风向上，人工智能设备会根据不同的风向对风车做出相应的并且是及时的调整。 人工智能的利1--商业价值很高

人工智能中的知识表示方法

人工智能中的知识表示方法 1.一阶谓词逻辑表示方法 2.产生式表示方法 3.语义网络表示方法 4.框架表示方法、 5.过程表示方法 除了以上五种表示方法，比较常用的还有以下几种表示方法：6.面向对象表示方法： 对象是有一组数据和该数据相关的操作构成的实体。 类由一组变量和一组操作组成，它描述了一组具有相同属性和操作的对象。每个对象都属于某一个类，每个对象都可由相关的类生成，类的生成过程就是例化。 面向对象的基本特征主要体现在模块性、封装性、继承性、多态性、易维护性等。 7.状态空间表示方法： 状态空间表示法是以状态和运算符为基础来表示和求解问题的一种方法。 （1）状态 描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构，一般用一组变量的有序组合表示。 （2）算符

引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。 （3）状态空间 由问题的全部状态以及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。 空间状态表示方法的应用举例： 猴子与香蕉的问题 状态空间表示用四元组（W，x,y,z）其中：W-猴子的水平问题；x-当猴子在箱子顶上时取x=1；否则x=0；y-箱子的水平位置；z-当猴子摘到香蕉时取1，否则取0。 算符 （1）g oto(U)猴子走到水平位置U； （2）p ushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V； （3）c limbbox猴子爬上箱顶； （4）g rasp猴子摘到香蕉。 求解过程令初始状态为（a,0,b,0）。这时，goto(U)是唯一使用的操作，并导致下一状态（U，0，b，0）。现在有三个适用的操作，若把所有适用操作继续应用于每个状态，就能得到状态空间图。8.问题归约表示法： 问题归约法的基本思想是从目标出发进行逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。

快速学习人工智能的方法

快速学习人工智能的方法 毫无疑问，人类当前正处于人工智能黄金时代来临前的黎明，2017年，阿尔法狗战胜人类围棋世界冠军、无人超市开店以及无人驾驶汽车上路，标志着人工智能时代的即将到来！ 随着互联网与移动终端的普及、传感网的渗透、大数据的涌现和网上社区等新的信息环境兴起，智能城市、经济、制造、医疗、家居、驾驶等智能化需求也在不断的诞生，与此相对应，政府机构也不断出台相应人工智能发展规划政策，推动人工智能的快速发展与应用！ 人工智能神秘面纱以及良好的发展前景，吸引着一大批想要进入该领域的有志之士，那么，人工智能难学吗？需要如何学习？ 任何一门知识，只要您感兴趣，能够坚持不懈的去学习，就一定是能够学好的！对于人工智能的学习，需要具有良好的数学基础，主要包括高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学以及数值分析等知识，如果您想学好人工智能，最好是能够打牢以上数学基础！ 人工智能采用的编程语言主要是Python，因此需要掌握Python基础知识，以下是老男孩教育Python全栈开发与人工智能学习内容： 阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python 基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。 阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql 数据库开发等。 阶段三：前端开发 Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。 阶段四：WEB框架开发 Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。 阶段五：爬虫开发 Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。 阶段六：全栈项目实战 Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。 阶段七：数据分析 Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。 阶段八：人工智能 Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。 阶段九：自动化运维&开发 Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管