人工智能刷题（个人向）

第一章
1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？
什么是人工智能：
人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。
作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。
人工智能的研究目标：
根本目标：要求计算机不仅能模拟而且可以延伸、扩展人的智能，达到甚至超过人类智能的水平。
近期目标，使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。
作为工程技术学科，人工智能的目标是提出建造人工智能系统的新技术、新方法和新理论，并在此基础上研制出具有智能行为的计算机系统。
作为理论研究学科，人工智能的目标是提出能够描述和解释智能行为的概念与理论，为建立人工智能系统提供理论依据。
2.什么是图灵测试？讨论图灵关于计算机软件“智能”标准的不足。
图灵测试指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。
不足：图灵测试经常用来检验机器是否具备人的智能，但总体看，图灵测试的方法受人为因素干扰太多，严重依赖于裁判者和被测试者的主观判断，因此往往有人在没有得到严格验证的情况下宣称其程序通过图灵测试，例如2014年6月英国雷丁大学客座教授凯文•沃维克宣称一款名为“尤金•古特曼(Eugene Goostman)”的计算机软件通过了测试，但是测试结果充满争议，例如机器人只要能够通过30%的评判标准即可被判定通过图灵测试，另外这个计算机软件通过扮演一名年仅13岁，且第二外语为英语的男孩让参与测试的裁判大幅度降低了测试难度。
3.描述一下你自己的计算机软件“智能”的标准。
4.人工智能程序与传统的计算机程序之间有什么不同？
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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。人工智能学科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。
计算机或者软件程序（通常简称程序）是指一组指示计算机或其他具有信息处理能力装置每一步动作的指令，通常用某种程序设计语言编写，运行于某种目标体系结构上。打个比方，一个程序就像一个用汉语（程序设计语言）写下的红烧肉菜谱（程序），用于指导懂汉语和烹饪手法的人（体系结构）来做这个菜。通常，计算机程序要经过编译和链接而成为一种人们不易看清而计算机可解读的格式，然后运行。未经编译就可运行的程序，通常称之为脚本程序（script）5.人工智能研究有哪些主要学派？各有什么特点？
人工智能研究的三个学派:
（1）符号主义（主流学派）又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派。
原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理
起源：源于数理逻辑
认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程；
认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为；
认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。（2）连接主义又称：仿生学派或生理学派
原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究
认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程；
认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式
（3）行为主义又称：进化主义或控制论学派
原理：控制论及感知—动作型控制系统
起源：源于控制论
认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义)，提出智能行为的“感知—动作”模式；
认为智能不需要知识，不需要表示，不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化（所以称为进化主义）；智能行为智能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
6.人工智能学科建50 多年，列举你说知道的成功应用，以及失败的教训。
成功应用：
(1)苹果的私人助手Siri。是一种声控的智能助手，能够在日常生活中给人类提供帮助。她可以帮我们查找信息，
为我们提供指导，帮我们创建备忘录，帮我们发信息。Siri其实是一种伪智能的数字私人助手。她运用机器学习技术来提高自身智能性，以预测和理解我们的自然语言问题和命令。
(2)Alexa是新晋的智能家居中心，其发展速度令人瞠目。亚马逊刚刚推出Alexa项目时就在世界范围内获得了广
泛关注。它的实用性极强，我们在房间内任意角落发出指令，它都能解读我们的话语，由此它被誉为是具有革命性的产品，能够代替我们上网获取信息、购物、安排日程、设置闹钟等等，它还能为我们的智能家居提供能源，对于很多行动不便的人来说，这个产品确实是一大福音
(3)Boxever的CEO为大卫·欧弗拉纳根。该公司依靠机器学习提高旅游产业的用户体验，为用户的旅途增加愉快
的“微瞬间”和优质体验。通过机器学习和人工智能，这家公司已经成为这个行业的佼佼者，帮助他们的客户设计和体验他们的旅程。
(4)John Paul是一家高端豪华旅游礼宾公司，其创始人为大卫·安赛朗(David Amsellem)。John Paul是人工智能应
用的另一成功案例，它运用预测算法来维护与现有客户之间的联系，能够准确明白和了解客户的意愿和需求。
(5)Netflix基于用户对不同电影的反应，能够准确预测他们对视频的喜好。Netflix分析了数十亿的观看记录，根
据你以往对电影视频的反馈和选择，为你推荐你可能会喜欢的电影。随着数据越来越多，Netflix的预测也越来越准确。
(6)Pandora的人工智能可能是当今最具革命性的技术之一。人们称之为音乐DNA。由专业音乐家组成的团队按
照400个音乐特征，将每首歌进行了深入分析。这个系统能够根据人们对音乐的偏好，为他们推荐被他们忽略的好歌。
失败教训：
（1）在去年的深圳高交会上，一台名为“小胖”的机器人在没有指令的情况下突然自行打砸展台玻璃，最终导致部分展台破坏。与此同时，该机器人撞向展台玻璃致使玻璃倒地、摔碎，并划伤一名现场观众，致其脚踝被划破流血送医。
7.未来人工智能的可能突破有哪些方面？
突破：
（1）非人类模式识别
通过与自身的对抗，或者说“自学”方式来进行训练，这是一种被称为强化学习的方法，从头开始构建自己的
知识，没有人类的偏见。
（2）使用机器学习进行诊断和治疗；
一组中美研究人员最近建立了一个人工智能系统，可以诊断从流感到脑膜炎等常见的儿童疾病。通过对近60万名患者、130万次门诊就诊的电子病历进行培训，这一项目产生了前所未有的准确诊断结果。
此外，我们还可以看到，加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康博士创建了能够精确诊断致盲性视网膜疾病与肺炎的人工智能工具。与医生相比，这一系统同样展示出了非常高的准确率。
（3）量子计算
量子计算将带来重大的产业影响，不是通过破坏加密，而是通过大规模并行处理进入设计领域，这种处理可以利用量子叠加、量子干涉和量子纠缠，并且可以大大超过经典计算。
（4）原子精确制造。
随着人工智能设计系统的飞速发展，这将大大加速材料的发现和创造过程，使我们能够以创纪录的速度解决诸如气候变化等紧迫问题。
（5）网络攻击
随着人工智能融入到我们生活的方方面面，网络攻击变得越来越具有威胁性，而“深度攻击（Deep attacks）”可以通过利用人工智能生成的内容来避免人类和人工智能的控制。
8.人工智能的长期目标是人类水平的人工智能，我们应该如何努力实现这个目标？
这里列出5个需要精通的领域：
（1）感知：像我们人类一样，一台电脑也需要五官来与世界进行互动。但它并不仅仅局限于这五个方面。它可以有人不具备的感觉。
（2）自然语言处理（NLP）：超越感知世界，AI需要懂得解释语言和写字。他们需要解析句子和理解它们之间的细微差别、口音和含义。同一个句子根据上下文不同可以有不同的含义，所以这个任务的难度是众所周知的。
（3）知识表达：既然它可以感知到物体，人，概念，词语和数学符号，它需要一种方式来表示它们大脑中的世界。（4）推理：一旦它通过其感官收集到数据并和概念连起来，它就可以使用该数据来按照逻辑解决问题。例如，一个象棋软件检测到棋盘上的棋子走动，就可以计算出应对的策略。
（5）规划和导航：要想做到真正像人类一样，AI不仅要像人类一样思考。还应该在我们中间生活。因此，研究人员的一个大问题就是帮助人工智能在三维世界中移动和规划最佳路径。
第二章
9.什么是知识？它有什么特性？
知识是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的规律性的东西。是指经过加工的信息，包括事实、信念和规则。知识一般可分为陈述性知识、过程性知识和控制性知识。
知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性、可利用性
10.人工智能对知识表示有什么要求？
（1）表示能力。要求能够正确、有效地将问题求解所需要的各类知识都表示出来。
（2）可理解性。所表示的知识应易懂、易读。
（3）便于知识的获取，使得智能系统能够渐进得增加知识，逐步进化。同时在吸取新知识的同时应便于消除可能引起新老知识之间的矛盾，便于维护知识的一致性。
（4）便于搜索。表示知识的符号结构和推理机制应支持对知识库的高效搜索，使得智能系统能够迅速地感知事物之间的关系和变化；同时很快地从知识库中找到有关的知识。
（5）便于推理。要能够从已有的知识中推出需要的答案和结论。
11.用一阶逻辑为此表示下面的句子。
（1）并不是所有的学生选修了历史和生物。
（2）历史考试中只有一个学生不及格。
（3）只有一个学生历史和生物考试都不及格。
（4）历史考试的最高分比生物考试的最高分还要高。
（5）星期六，所有的学生或者去了舞会，或者去工作，但是没有两者都去的。
（6）只有两个学生去了舞会。
（7）每个力都存在一个大小相等，方向相反的反作用力。
12.Hanoi问题表示：
13.产生式系统由哪几部分组成？他们的作用是什么？
组成：规则库、综合数据库或工作区、控制系统；
规则库：描述某领域内知识的产生式规则的集合。
数据库或工作区：产生式系统的数据结构中心，用以存放初始事实、中间事实和最后结果。
控制系统：用来控制和协调规则库和全局数据库的运行，包括推理方式和控制策略。

仅供参考使用

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