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人工智能问题求解策略

淮北师范大学

人工智能问题求解策略

学院计算机科学与技术

专业计算机科学与技术(师范)

研究方向问题求解策略

学生姓名孔锐

学号20111202018

任课教师姓名马艳芳

任课教师职称副教授

2013年6月25日

人工智能问题求解策略

摘要：本文以人工智能课程中问题求解策略的搜索算法为研究对象，阐述了图搜索算

法的方法设计，借助这些方法依次讨论图搜索策略的本质特点和相关数据结构，并讨论

了等代价搜索和A*搜索的执行过程及其效率。

关键词：人工智能问题求解搜索算法

1. 引言

人工智能原理是计算机专业本科及研究生教学的主要专业课之一。课程理论性强、知识点多、内容抽象、应用广泛，学习过程需要较强的数学和逻辑表达。知识表达及问题求解是人工智能领域的重要内容。问题求解包含搜索策略、推理和智能技术三种主要方法，其中搜索策略是问题求解的基础方法，多个搜索算法的描述非常抽象，容易使学生感觉枯燥且难以区分。

本文对图搜索内容进行有效的学习设计，其理论依据借助历史及生活事实进行类比，将算法思想进行形象表述；对各搜索算法冗长的内容设计表格进行对比和概括；使用数学公式表示，强化算法的可理解性；通过典型的八数码问题实例，展示图搜索算法的扩展过程，增强学生对算法的理解

2.搜索策略相关概念

问题求解过程就是从问题起始状态到终止状态的搜索过程。从问题的初始状态出发，构造一条使问题得到解决的推理路径，称为搜索。搜索包括盲目搜索和启发式搜索两种策略。盲目搜索包括宽度优先和深度优先搜索，按照预定策略搜索，很少考虑问题的相关信息，搜索结果生成较多状态，生成较大的状态空间显示图。启发式搜索包括等代价搜索和A*算法，考虑问题的领域知识，动态优先选择操作算子，生成较小的状态空间显示图。

采用框图和文字描述图搜索策略的传统教学方式，内容枯燥，学生难以快速领悟和掌握各方法的核心内容和本质区别。

将搜索策略的理论知识采用类比法、对比和案例法分层次推进，表格概括和数学抽象对搜索理论进行形式描述，用人工智能的典型实例与搜索理论融合，增强学习过程的可视性。

3.对比及概括

概括能力的培养对工科学生非常的重要，尤其是用数学表达式进行抽象和概括。以问题初始状态节点S0为起点逐步扩展，最后扩展到目的状态节点Sg的搜索过程，以八数码问题为例，对比搜索采用的代价函数g(x)和启发函数h(x)如表1和表2所示。

表中同时对比了各搜索算法扩展的节点数和生成的节点数，各搜索算法的特点和效率一目了然。

初始状态S0

目标状态Sg

图1 八数码问题

八数码问题的初始状态和目标状态如图1所示。将牌位于中心，初始状态与目标状态有3个码不同。牌，不能移动到边境外，不能移回祖父节点。g（x）表达为从初始节点S0到扩展节点x的深度。h（x）在等代价搜索中为0，在A*算法中表达为节点x与目标节点Sg的不同码的距离。等代价搜索的估价函数f（x）为深度加不同的码个数。A*算法的f（x）为深度加不同的码距。

由表3可知，由于扩展节点和总节点数的下降，启发式搜索比盲目搜索算法的效率高，A*算法比等代价搜索算法效率高。

搜索算法节点的动态扩展过程，采用数据结构OPEN表和CLOSED表进行存储。OPEN表存放待扩展的节点，由代价函数和启发函数决定，扩展过的节点移进CLOSED表。OPEN 表是搜索算法的核心，抽象描述如表3所示，数据结构分别采用队列、堆栈和链表。OPEN 表中待扩展节点、代价函数g(x)和启发函数h(x)用数学公式抽象描述。

4.结论

图搜索策略作为学习研究对象，生动描述图搜索策略的用途及差别。概括搜索算法的数据结构和函数，使搜索算法的本质和核心内容一目了然，将等代价搜索和A*算法进行对比。上述方法使图搜索策略的学习过程生动深刻，对于人工智能原理课程的其它内容同样具有很好的推广性。

参考文献

〔1〕蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29

〔2〕李长青.人工智能[M].北京:中国矿业大学出版社,2006

〔3〕陈爱斌.《人工智能》课程教学的实践与探讨[J].株洲工学院学报,2006,20(6):137-139

〔4〕蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003

〔5〕王文同.人工智能教程[M].北京:电子工业出版社,2006

高级人工智能训练师

高级人工智能训练师 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

1. 当产品参数中没有对应的参数信息，想要回复给买家比较精确的答案，我们可以通过以下哪个方法来配置商品属性问题话术中设置固定属性，配置不同答案关联对应商品 2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确否 3. 欢迎语卡片的问题点击情况，我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正确否 4. 关于转人工率的计算方法，以下哪个说法是正确的转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数 5. 询单转化率中的店小蜜接待UV，包含以下哪些人群的UV 都包含 6.关于尺码表和官方知识库选码场景关系，以下哪个说法是正确的 7. 优先匹配尺码表，官方选码场景兜底 8. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确否 9. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确否 10. 关于变量标签规范的使用方式，以下哪个选项是正确的答案编辑框点击插入 11. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题，精简到短语。以上这种说法是否正确否 12. 柳柳想要在知识库中快速找到关联某一时效的答案，那么她应该按照以下哪个方法进行操作点击知识库左上角的“搜时效”，输入时效名称搜索 13. 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以上这种说法是否正确是 14. 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确否

人工智能报告

人工智能论文班级：计算机0901 姓名：李佳林学号：3070602044

人工智能摘要：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。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。关键词：人工智能发展；机器学习；专家系统一：人工智能的定义人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是：一个电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是：对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应，以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些基本步骤，再透过程序设计，将这些人类解问题的过程模组化或公式化，使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统，即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术，而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。一、研究方向 1.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。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

最全初级人工智能训练师的考试答案补充版经典版.doc

在“转人工分析”的“转人工知识高频列表”里，有一部分“给出回复但转人工”的问题，关于这一部分问题出现的原因，以下描述哪一个是正确的？ A.商家没有配置该问题的答案 B.只配置了一个关联商品的答案，买家提问的商品不在关联商品列表中 C.商家配置了通用答案，但是答案内容比较笼统 D.该场景商家配置勾选了“人工直连” 训练师柳柳发现，很多买家来咨询时，会习惯性先发送一个宝贝链接，如果她想在买家发送宝贝链接的时候，推送对应的宝贝介绍给买家，那么她该按照以下哪一个方法来进行配置？ A.在“有没有货”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 B.在“发送了一个宝贝链接”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 C.在“商品当前什么价格？”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 D.在“你好，在吗”中配置宝贝的介绍并关联对应商品训练师鸿鸿想要在搜索框里搜索官方知识库，她可以通过以下哪一个选项中的方法来进行搜索？ A.搜分类、搜问题、搜答案 B.搜问题、搜商品ID、搜时效 C.搜时效、搜分类 D.搜商品ID、搜咨询量、搜问题

白天开启小蜜助手优先模式，机器人已解决部分的咨询量会记录到客服的接待量里。以上这种说法是否正确？是否如果换货场景配置了答案，同时也勾选了人工直连，那么在测试窗输入“我要换货”，会回复提示命中人工直连。以上这种说法是否正确？备注:参考章节：《“测试窗”使用讲解》本题考点：测试窗可以命中测试的场景。答案解析：是否目前店小蜜已经能够识别简单的图片了，比如快递单等。以上这种说法是否正确？备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库问题相关知识。答案解析是否白天店小蜜后，店小蜜是通过以下哪一个账号来给买家进行服务的？服务助手账号子账号机器人账号店铺名：服务助手 “北京发什么快递？”是否属于“默认快递”场景？是否 “请问鞋子几天能收到货？”应该归属于下列哪一个分类？通常发货时间通常到货时间指定快递催促快递关于测试窗的描述，以下哪个说法是错误的？ 124

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告产生背景人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了“理想自动机”的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由“图灵机”完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年，匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想，在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年，美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作，成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

人工智能练习题(完善版)

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统，代替人类作一些重复性工作，特别是代替人从事一些危险场所或人类目前无法到达的场所的工作。研究范畴：专家系统、自然语言理解、模式识别、机器学习、自动程序设计、自动定理证明、机器人学、计算机视觉、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等 1956年夏季，麦卡锡、明斯基、洛切斯特、香农 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？p29 组成：综合数据库（或全局数据库）、产生式规则、控制策略综合数据库：用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果产生式规则：存放相关知识，存储有关问题的状态转移、性质变化等规则的过程型知识控制策略：规则的解释或执行程序，为一个推理机构，有一组程序组成，用来控制产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路，实现对问题的求解 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识： Q=（q1 , q2 , q3）取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面；引入操作： f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。显然：F={f1，f2，f3} 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1），Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，

2017年人工智能+网络安全分析报告

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正文目录人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能练习题

一、填空题 1、人工智能三大学派是（符号主义）、（联结主义）和（行为主义）。 2、设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（永真式）。 3、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（G都为假）。 4、广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（二叉树），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（单链表）。 5、产生式系统由三部分组成（综合数据库）、（知识库）和推理机，其中推理可分为（正向推理）和（反向推理）。 6、专家系统的结构包含人机界面、（知识库）、（推理机）、（动态数据库）、（知识库答理系统）和解释模块。 7、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有（逻辑表示法或称谓词表示法）、（框架）、（产生式）和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有（AKO）和（ISA）。 8、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（正向推理）。 9、AI是（Artifical Inteligence）的缩写。 10、在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的（辖域），而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为（约束变元），其他变元称为（自由变元）。 11、假言推理（A→B）∧A?（ B ），假言三段论（A→B）∧（B→C）?（A→C ）。 12、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为（图搜索）技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称为（状态空间图或状态图）。 13、在启发式搜索当中，通常用（启发函数）来表示启发性信息。 14、某产生式系统中的一条规则：A（x）→B（x），则前件是（A（x）），后件是（B（x））。 15、在框架和语义网络两种知识表示方法中，（框架）适合于表示结构性强的知识，而（语义网络）则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。（面向对象）不仅仅是一种知识表示方法，也是一种流行的软件设计和开发技术。 16、产生式系统的推理可以分为（正向推理）和（反向推理）两种基本方式。 17、产生式系统是由（综合数据库）、（知识库）和（推理机）三部分组成的。 18、人工智能的远期目标是（制造智能机器），近期目标是（实现机器智能）。 19、机器学习系统由环境、（学习）、（知识库）和（执行）几部分构成。 20、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，它的近期目标在于研究用机器来（模仿和执行人脑）的某些智力功能。 21、规则演绎系统根据推理方向可分为（规则正向演绎系统）、（规则逆向演绎系统）以及（规则双向演绎系统）等。 22、计算智能是人工智能研究的新容，涉及（神经计算）、（模糊计算）和（进化计算）等。 23、启发式搜索是一种利用（启发式信息）的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是（估计节点位于解路径上的希望）。 24、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是（可解节点），含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是（不可解节点）。二、选择题： 1、如果把知识按照作用来分类，下述（ B ）不在分类的围。 A、用控制策略表示的知识，即控制性知识。 B、可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。 C、用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。 D、用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即述性。

人工智能报告分析

江苏大学《人工智能》报告设计题目人工智能报告学生姓名叶澔鹏指导老师赵跃华学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班学号 3120604053 完成时间2015年10月25日

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架一．知识的概念知识（Knowledge）是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物，不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分，还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识，人们获取、运用和创造知识的知识，以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。知识=事实+规则+概念事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描述。规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式；概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必

初级人工智能训练认证与答案

智能辅助常用话术会通过算法，自送更新近30天内的常用话术，以下对于更新时间的描述，哪一个是正确的？每周二、周四下午15点每周一、周五下午15点每周一、周四下午15点每周三、周日下午15点单项选择题 2017.12.18上线店小蜜0.9.2.2版本，新增了自定义知识库的自定义问题分组设置，关于可设置分组的个数，以下哪一个选项是正确的？最多可以分5组最多可以分10组最多可以分15组最多可以分20组单项选择题 “什么时候发货”和“明天可以发货么”是否都属于咨询“发货时间”？是否单项选择题 "小小鲁班有活动吗？"是否属于“店铺活动”场景？是否单项选择题关于测试窗的描述，以下哪个说法是错误的？您可以直接在店小蜜后台测试问答效果，不会影响线上客服接待测试窗可以帮助定位命中的场景是属于官方知识库、自定义知识库或无命中如发现问法匹配错误的，无需再联系小二反馈，线上提交反馈直接流转至算法同学进行评估优化通过测试窗可以直接跟在线的买家进行聊天，帮助买家解决问题单项选择题训练师柳柳发现“离线消息”板块中，“批量分配”和“一键分配当天全部”的按钮是灰色的，无法点击，可能是由于以下哪一个原因导致的？因为选择了人工优先服务模式因为关闭了店小蜜人工客服全部挂起无法分配因为人工客服服务量超过负荷单项选择题 “最低多少钱？”是否属于“店铺活动”场景？是否

“今天能给我发吗”这句话与下列哪一句话的语义接近？到杭州要多少天退回去的衣服发出来了么衣服我不要了，不要给我发货了衣服裤子要什么时候才发货？单项选择题 “我这里挺偏的，你们都发什么快递的”，与这句话意思相似的是以下哪一个选项？我这里挺偏的，你们发的快递到不了你们可以给我发我指定的快递吗我想要后天收到货，你们快点发货你们通常发货都是什么快递单项选择题 “帮我发顺丰吧？”是否属于“指定快递”场景？是否单项选择题 “我想换一件，这件太大了”和“我想换货，怎么换”是否属于咨询同一类问题？是否单项选择题白天开启店小蜜助手优先模式，机器人已解决部分的咨询量会记录到客服的接待量里。以上这种说法是否正确？是否单项选择题 “这个上次打电话申请退款了，退全款。”是否属于“准备或者已经申请退款”场景？是否单项选择题 “官方知识库某问题的答案中有3个变量，只要其中任何1个变量值在“宝贝参数”中获取不到答案，就会转人工。”这种说法是否正确？是否单项选择题关于转人工方式的说法，以下哪一个选项是错误的？手动转人工是指当店小蜜无法回复买家问题时,出现转人工引导按钮,需要买家点击后才能转接到人工直连人工问题场景可以自定义添加

人工智能研究报告

人工智能研究报告成员： E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞

基本信息概念各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。原理设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？问题蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况：在最初的时候，一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径，随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多，更多的蚂蚁也选择这条路径，但这条路径并不是最优（即最短）的，所以，导致了迭代次数完成后，蚂蚁找到的不是最优解，而是次优解，这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。一数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。二应用程序的优化应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。四SQL优化技术的发展历程第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

初级人工智能训练师

"优惠顺序是什么"是否属于“店铺活动”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “什么时候到货”是否属于“通常到货时间”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析：胖环要进行店铺店小蜜双十二的配置，发现活动玩法跟双十一时关联“双十一活动”时效的内容一致，话术不需要修改，只需要修改关联的时效，那么按照以下哪种方法操作可以最快速地完成配置备注:参考章节：《如何使用“时效设置”》本题考点：时效管理方法。答案解析： “我退回一件大的又拍了一件小的，有差价，请退款”这句话与下列哪一句话的语义接近备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析：以下哪一个选项的功能，在官方知识库中却不在自定义知识库中备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》、《自定义知识的配置与使用》本题考点：答案解析：“圆通可以到吗”是否属于“指定快递”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析：配置欢迎语卡片问题时，添加关联知识，若该条知识无答案，那么是无法勾选关联的，这个时候，可以在当前页面点击“立即添加”按钮来添加答案。以上这种说法是否正确备注:参考章节：《欢迎语规则设置》本题考点：欢迎语卡片配置实操。答案解析： “无门槛优惠券什么时候发放”是否属于“活动时间”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “红包怎么用”；“能叠加用吗”；“红包用不了”，用以下哪个场景描述上述问题更为贴切备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： "双十二多少钱"是否属于“店铺活动”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “请问可以现在付钱几个月后寄送货物吗”是否属于“花呗期付”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析：在“咨询能否加急发货，买家催促发货”场景中配置了按顺序回复的答案：第一次回复：亲，15点前付款的订单，会在当天完成发货；15点后付款的订单，会在24小时内完成发；第二次回复：亲亲，我们这边会安排帮亲尽快发货的哦~；第三次回复：亲，我们会尽快发的，暂时没有办法帮亲加急呢~抱歉呢~ 若消费者小微昨天已经催促过一次发货，今天一早又来催，请问系统应该回复以下哪个答案备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库中可配置回复顺序的问题，其答案的回复规则。答案解析：关于转人工方式的说法，以下哪一个选项是错误的备注:参考章节：《欢迎语规则设置》本题考点：转人工方式相关知识。答案解析：关于官方知识库的描述，以下哪一个选项是正确的备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库相关知识。答案解析：一个答案只能添加一张图片。以上这种说法是否正确备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：知识答案配置的方法。答案解析： “200-100优惠券”是否属于“领取优惠券”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析： “最低多少钱”是否属于“店铺活动”场景备注:参考章节：《官方知识库场景分类方法》本题考点：场景打标-通用包答案解析：如果换货场景配置了答案，同时也勾选了人工直连，那么在测试窗输入“我要换货”，会回复提示命中人工直连。以上这种说法是否正确

人工智能实验分析报告

江苏科技大学实验报告（2012/2013学年第2学期）课程名称：人工智能学生姓名：陈嘉生学生学号： 1040501211 院系：数理学院专业：信息与计算科学 2013年5月 18日实验一：知识表示方法一、实验目的状态空间表示法是人工智能领域最差不多的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人

工智能后续环节的课程奠定基础。二、问题描述有n个牧师和n个野人预备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求不管在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。三、差不多要求输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed 输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如：

Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求本实验采纳集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。五、实验条件每人一台计算机独立完成实验。六、实验代码 Main.cpp #include #include"RiverCrossing.h" using namespace std; //主函数 void main() { RiverCrossing::ShowInfo(); int n, c; cout<<"Please input n: "; cin>>n; cout<<"Please input c: "; cin>>c; RiverCrossing riverCrossing(n, c); riverCrossing.solve(); system("pause"); }

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ，F， S g )。利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解的这条路径得到。即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进(即最深的)节点，即从初始节点S 行考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择

人工智能问题求解策略

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人工智能的研究方向和应用领域

最全初级人工智能训练师的考试答案补充版经典版.doc

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人工智能练习题(完善版)

2017年人工智能+网络安全分析报告

探索大数据和人工智能最全试题

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