人类智能是自然界的四大奥秘之一，目前还没有确切定义，目前主要有思维理论，知识阈值理论，进化理论等学派，而智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
1.2什么是人工智能发展经历哪些过程
人工智能是用人工的方式在机器上实现的智能,或者说是人们使机器具有类似人的智能
发展经历过孕育(1956年前),形成(1956-1969年),发展(1970-至今)三个阶段,外加一个目前的大数据驱动发展期(2011-至今)
1.3人工智能研究的主要内容有哪些
主要研究有:
知识表示:将人类知识形式化或模型化,知识表示的方法有:符号表示法和连接机制表示法
机器感知:使机器具有类似于人的感知能力,以机器视觉和机器听觉为主
机器思维:通过感知对于外部信息以及机器内部的各种工作信息进行有目的处理
机器学习:研究如何使得计算机具有自动学习的能力:分为三种:有监督学习,强化学习,无监督学习
机器行为:主要指计算机的表达能力,即“说”“写”“画”等能力
1.4人工智能主要研究领域有哪些
主要研究领域有
自动定理证明,博弈,国际象棋比赛,围棋比赛,模式识别,机器视觉,智慧医疗,自然语言理解,机器听觉,机器翻译,智能学习检索,数据挖掘与数据发现,专家系统,自动系统设计,机器人,无人驾驶,手术机器人,组合优化问题,智慧物流,人工神经网络,分布式人工智能与多智能,智能控制,智能仿真,智能CAD,智能CAI,智能管理与智能决策,智能多媒体,智能操作系统,智能计算机系统,智能通信,智能网络,人工生命等
2.1什么是知识？它有哪些特性？有哪几种分类方法？
知识的特性有:
知识的分类方法有:
2.2什么是知识表示？如何选择知识表示方法？
知识表示是将人类知识形式化或模型化
选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑：
充分表示领域知识
有利于对知识的利用
便于对知识的组织、维护和管理
便于理解和实现
2.3什么是命题？请写出三个真值为T及真值为F的命题。
命题是一个非真即假的陈述句。
例如:真值为T的命题:P:北京是中国的首都;P:李白是诗人；P:南昌是江西的省会
真值为F的命题:P:赣州是江西的省会；P:李白是歌手；P:杜牧是鼓手
2.4什么是谓词？什么是谓词个体及个体域？函数与谓词的区别是什么？
谓词:是用于刻画个体的性质、状态或个体间关系语句片段。
谓词个体:是某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。
个体域:是个体变元的取值范围。
函数与谓词的区别在于:函数无真值可言,仅仅是个体域中一个个体到另一个个体的映射,而谓词的真值是真或假。
2.5谓词逻辑和命题逻辑的关系如何？有何异同？
谓词逻辑是命题逻辑的扩充与发展，它将一个原子命题分解成谓词与个体两部分。
命题逻辑是谓词逻辑的基础，是谓词逻辑的一种特殊形式。
不同点：命题逻辑不能描述不同事物的共同特征，而谓词逻辑可以。命题逻辑中可以直接通过真值指派给岀解释，而谓词逻辑不行。
相同点：归结原理都是完备的，都可以用来表示事实性知识。
2.6什么是谓词的项？什么是谓词的阶？请写出谓词的一般形式。
项是个体常量,个体变元,函数的统称。
如果谓词个体是常量。变量,函数,则为一阶谓词,如果谓词的个体是一阶谓词,则为二阶谓词,以此类推为谓词的阶。
2.7什么是谓词公式？什么是谓词公式的解释？
谓词公司是：无论是命题逻辑还是谓词逻辑，均可用下列连接词把一些简单命题连接起来构成一个复合命题，以表示一个比较复杂的含义。
谓词公式的解释是：个体域中实体对谓词验算表达式的每个常量，变量，谓词和函数符号的指派
对于每一个解释，谓词公式都可以求出一个真值(T或F)
2.8一阶谓词逻辑表示法是结构化知识还是非结构化知识？适合于表示哪种类型的知识？它有哪些特点？
一阶谓词表示法是结构化知识
一阶谓词逻辑表示法适合表示事实性知识和逻辑性知识。
优点有：自然性，精确性，严密性，容易实现。
缺点有：不能表示不确定的知识，组合爆炸，效率低。
2.9请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
一般步骤为：
定义谓词以及个体
为变元赋值
用连接词连接各个谓词，形成谓词公式
2.10产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中蕴涵式有什么共同处和不同处？
产生式基本形式是$IFP~THEN~Q$，其中P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件，Q是一组结论或者操作，用于指出前提P所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。
产生式基本形式与谓词逻辑中蕴含式的共同之处是具有相同的形式。
它们的区别是：蕴含式只能表示精确性知识，其逻辑值要么为真，要么为假；而产生式不仅可以表示精确性知识，而且可以表示不精确知识。
2.11产生式系统由哪几部分组成？
规则库：用于描述相应领域内知识的产生式集合。
综合数据库：一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
推理机：由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对于问题的求解。
2.12试述产生式系统求解问题的一般步骤。
从规则库中取出r1，检查其前提是否可于综合数据库中的已知事实匹配。匹配失败则r1不能被用于推理。然后取r2进行同样的工作。匹配成功则r2被执行。
分别用r3，r4，…，rn与综合数据库中的已知事实进行匹配。
根据匹配结果进行输出。
2.13产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？
产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理3种。
在产生式推理过程中如果发生规则冲突则要利用冲突解决策略进行冲突消解，针对性排序、事实新鲜度排序、匹配度排序和条件个数排序是比较常见的冲突解决策略。
2.14试述产生式表示法的特点。
优点：自然性、模块性、有效性、清晰性
缺点：效率不高、不能表达结构性知识
2.15框架的一般表示形式是什么？
一个框架由若干个被称为“槽”(slot)的结构组成，每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面”(facet)。一个槽用于描述所讨论对象某一方面的属性。一个侧面用于描述相应属性的一个方面。槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值。
2.16框架表示法有何特点？请叙述用框架表示法表示知识的步骤。
特点：结构性、继承性、自然性
框架表示知识的步骤：
分析等表达知识中的对象及其属性，对框架中的槽进行合理设置。
对各对象间的各种联系进行考察。使用一些常用的或根据具体需要定义一些表达联系的槽名，来描述上下层框架间的联系。
对各层对象的“槽”及“侧面”进行合理的组织安排，避免信息描述的重复。
2.17试构一个描述读者的办公室或卧室的框架系统。
2.18试构造一个描述计算机主机的框架系统。
2.19请给出一个知识图谱实例
实体（Entities）:
关系（Relations）:
属性（Attributes）:
这个简单的知识图谱可以用图形表示如下：
(City_A)----(1,000,000)----(Company_X)||||(Bob)---(居住于)(工作于)||||(City_B)(Company_Y)||(Charlie)第三章思考题-确定性推理方法3.1什么是推理、正向推理、逆向推理、混合推理？试列出常用的几种推理方式并列出每种推理方式的特点。
从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已有知识，逐步推出结论的过程称为推理。
正向推理是以已知事实作为出发点的一种推理。
逆向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理。
既有正向又有逆向的推理称为混合推理。
3.2什么是冲突？在产生式系统中解决冲突的策略有哪些？
已知事实与知识库中的多个知识匹配成功称发生了冲突。
解决冲突的策略有
按针对性排序
按已知事实的新鲜性排序
按匹配度排序
按条件个数排序
3.3什么是子句？什么是子句集？请写出求谓词公式子句集的步骤。
子句就就是由一些文字组成得析取式。由子句构成得集合称为子句集。
步骤：
变量标准化：重新命名变元，使每个量词采用不同的变元，从而使不同量词的约束变元有不同的名字
把全称量词全部移到公式最前面,化为前束型，并使每个量词得辖域包括这个量词后面公式得整个部分。前束型=(前缀){母式}
化为skolem标准型，一般利用分配律
子句变量标准化(换元)
3.4谓词公式与它的子句集等价吗？在什么情况下它们才会等价？
谓词公式与它的子句集不一定是等价的。仅在在谓词公式不可满足的情况下是等价的。
3.5引入鲁宾孙归结原理有何意义？什么是归结原理？什么是归结式？
Robinson归结原理是一种证明子句集不可满足性，从而实现定理证明的方法，是对自动推理的重大突破，使机器定理证明变为现实。
3.6请写出利用归结原理求解问题答案的步骤。
4.1什么是不确定性推理？有哪几类不确定性推理方法？不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些？
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
不确定性推理方法有：可信度方法、证据理论、模糊推理方法
基本问题有：不确定性的表示与量度、不确定性匹配算法与阈值的选择、组合证据不确定性的算法、不确定性的传递算法、结论不确定性的合成
4.2什么是可信度？由可信度因子CF(H,E)的定义说明它的含义。
所谓可信度就是人们在实际生活中根据自己的经验或观察对某一事件或现象为真的相信程度。
4.3简述求取问题结论可信度的步骤。
4.4说明概率分配函数、信任函数、似然函数的含义。
它们分别表示对命题$A$信任程度的下限和上限。引入概率分配函数完全是为了定义信任函数和似然函数以便实现对命题$A$的不确定性的度量。也就是说信任函数和似然函数的定义是依赖于概率分配函数的概率分配函数是对一个命题的不确定性度量的基础。
4.5概率分配函数与概率相同吗？为什么？
不同，概率分配函数实际上是对$D$的各个子集进行信任分配，$M(A)$表示分配给$A$的那一部分。
4.6如何用D-S证据理论描述假设、规则和证据的不确定性，并实现不确定性的推理和组合？
基于证据理论的不确定性推理，大体可分为以下步骤：
建立问题的样本空间D。
4.7什么是模糊性？它与随机性有什么区别？试举出几个日常生活中的模糊概念。
模糊性通常是指对概念的定义以及语言意义的理解上的不确定性。例如老人、温度高、数量大等所含的不确定性即为模糊性。
模糊性主要是人的主观理解上的不确定性，而随机性则主要反映的是客观上的自然的不确定性，或者事件发生的偶然性。
4.8模糊推理的一般过程是什么？
模糊推理的一般过程包括以下几个步骤：
模糊化：赋予集合中元素隶属度（0-1）。
模糊推理：根据模糊关系和条件模糊向量的合成，得出结论的模糊向量。
去模糊化：采用模糊决策将模糊结论转换为精确量。
5.1什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？
搜索：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使得问题得以解决的过程称为搜索。
两大类不同的搜索方法：盲目搜索、启发式搜索。
两者的区别：在搜索过程中是否使用启发式信息。
5.2什么是启发式搜索？什么是启发信息？
启发式搜索又称有信息搜索，它是指在搜索求解过程中，根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解，并找到最优解。
可用于指导搜索过程且与具体问题求解有关的控制性信息称为启发信息。
5.3用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯一吗？
用状态空间法表示问题时问题的解就是有向图中从某一节点(初始状态节点)到另一节点(目标状态节点)的路径。
求解过程的本质就是对状态空间图的搜索即在状态空间图上寻找一条从初始状态到目标状态的路径。在不考虑搜索的代价时即假设状态空间图中各节点之间的有向边的代价相同时最优解就是解路径中长度最短的那条路径在考虑搜索代价时最优解则是解路径中代价最小的那条路径。
因为在状态空间图中可能存在几条长度或代价相等的最短解路径所以最优解可能会不唯一。
5.4请写出状态空间图的一般搜索过程。在搜索过程中open表和closed表的作用分别是什么？有何区别？
先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展，生成一组子节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。若出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，则再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用操作进行作用，生成该节点的一组子节点。
5.5什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？
盲目搜索又称无信息搜索，即在搜索过程中，只按预先规定的搜索控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略。
主要的盲目搜索策略有：宽度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索、代价树的宽度优先搜索和代价树的深度优先搜索。
5.6在深度优先搜索中，每个结点的子结点是按某种次序生成和扩展的，在决定生成子状态的最优次序时，应该用什么标准来衡量？
用路径长短来衡量。
5.7宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？分析深度和宽度优先的优缺点。在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？
深度优先搜索与宽度优先搜索的区别就在于：在对节点n进行扩展时其后继节点在OPEN表中的存放位置。宽度优先搜索是将后继节点放入OPEN表的末端；而深度优先搜索则是将后继节点放入OPEN表的前端。
即宽度优先搜索按照“先扩展出的节点先被考察”的原则进行搜索；而深度优先搜索则按照“后扩展出的节点先被考察”的原则进行搜索。
宽度优先搜索是一种完备搜索即只要问题有解就一定能够求出；而深度优先搜索是不完备搜索。
在不要求求解速度且目标节点的层次较深的情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，因为宽度优先搜索效率低但却一定能够求得问题的解；在要求求解速度且目标节点的层次较浅的情况下深度优先搜索优于宽度优先搜索。因为当搜索算法在一个扩展的很深但又没有解的分支上进行搜索是一种无效搜索，降低了求解的效率有时甚至不一定能求得问题的解。
6.1遗传算法的基本步骤和主要特点是什么？
遗传算法的基本步骤：
主要特点：
可以直接对结构对象进行操作；
遗传算法不是无方向的随机搜索，而是一个利用随机技术来指导对一个编码的参数空间进行高效率搜索的方法；
遗传算法采用群体搜索策略，采用同时处理群体中多个个体的方法，同时对搜索空间中的多个解进行评估；
遗传算法的适应度函数不受连续可微的约束，定义域也可以任意设定。
6.2适应度函数在遗传算法中的作用是什么？试举例说明如何构造适应度函数。
适应度函数是用来区分群体中个体好坏的标准，是算法演化过程的驱动力，是进行自然选择的唯一依据。
适应度函数的构造例子:
旅行商问题：旅行商问题的目标是找到一条最短的路径，访问所有城市并返回起点。对于旅行商问题，适应度函数可以设置为路径的总长度的倒数。
6.3选择的基本思想是什么？
选择的基本思想是从当前群体中按照一定概率选出优良的个体，使它们有机会作为父代繁殖下一代子孙。
6.4简述多种群遗传算法与基本遗传算法的异同。
多种群遗传算法与基本遗传算法是两种演化算法，它们在解决优化问题上有一些共同之处，但也存在一些显著的差异。
相同点：
不同点：
种群结构：
搜索策略：
收敛速度和全局搜索能力：
参数设置和控制：
多种群遗传算法通常需要更多的参数调节和控制，如种群数量、种群大小、种群间的交流策略等，因此设计和调整起来可能更加复杂。
基本遗传算法的参数相对较少，更容易实现和调节。
6.5简述多倍体遗传算法与基本遗传算法的异同。多倍体遗传算法（PolyploidGeneticAlgorithm,PGA）与基本遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）都是用于解决优化问题的演化算法，但它们在某些方面有明显的差异。
染色体结构：
遗传操作的实现：
搜索空间的探索：
收敛速度和搜索效率：
适用性：
多倍体遗传算法在处理复杂的优化问题时可能更有效，特别是那些涉及多个变量或多个优化目标的问题。
基本遗传算法可能更适用于简单的优化问题，或者对搜索空间的结构不那么敏感的问题。
6.6群智能算法的基本思想是什么？
群智能算法的基本思想是通过模拟生物群体的集体行为和智能，利用群体中个体之间的交互和协作来解决复杂的问题或优化任务
6.7群智能算法的主要特点是什么？
群智能算法是一类基于群体行为和智能的计算模型，其主要特点包括：
集体行为：群智能算法模拟了生物群体在解决问题时的集体行为。这些算法通常通过模拟个体之间的相互作用和协作来实现问题的求解，而不是依赖于集中式的控制或全局信息。
分布式计算：群智能算法是一种分布式计算模型，个体在算法执行过程中相互独立地运行，并通过与邻近个体的交互来调整自身的状态和行为。
自组织性：群智能算法具有自组织性，即整个群体在没有中央指导的情况下能够通过局部交互和协作来达成一定的全局目标或优化任务。
适应性：群智能算法具有适应性，能够根据环境的变化和问题的复杂性进行自适应调整，从而更好地适应问题的求解需求。
并行性：由于群智能算法的分布式特性，它们通常具有较高的并行性，能够利用多个处理单元或多个计算节点并行地进行求解，从而提高算法的效率和性能。
容错性：群智能算法具有一定的容错性，即在个体之间的相互作用中，某些个体的失效或异常不会影响整个群体的求解效果，群体能够通过自身的协作机制进行自我修复和恢复。
6.8列举几种典型的群智能算法，分析它们的主要优点、缺点。
群智能算法是一类基于群体行为和智能的计算模型，它们模拟了生物群体在解决问题时的集体行为。以下是几种典型的群智能算法以及它们的主要优点和缺点：
蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）
优点：
缺点：
对于多峰性函数，容易陷入局部最优解。
随机性较强，收敛性和稳定性不如其他算法。
参数的设置对算法的性能影响较大，需要仔细调节。
6.9简述群智能算法与进化算法的异同。
首先进化算法和群智能算法都是受自然现象的启发，基于抽取出的简单自然规则而发展的自然模型。
相同处：这两种算法都是受自然现象的启发，两者都是基于种群的方法，且种群中的个体之间、个体与环境之间存在相互作用。两者都是一种元启发式随机搜索方法。
不同之处：进化算法方法强调种群的达尔文的进化模型，而群智能算法优化方法则注重对群体中个体之间的相互作用与分布式协同的模拟。
6.10简述粒子群算法的流程。
初始化每个粒子，即在允许范围内随机设置每个粒子的初始位置和速度。
评价每个粒子的适应度，计算每个粒子的目标函数。
更新粒子的速度和位置
检查终止条件。如果未达到设定条件（预设误差或者迭代的次数），则返回第2步。
6.11简述粒子群算法位置更新方程中各部分的影响。
6.12举例说明粒子群算法的搜索原理，并简要叙述粒子群算法有哪些特点。
粒子群算法的基本原理是粒子种群在搜索空间以一定的速度飞行，每个粒子在搜索时，考虑自己搜索到的历史最优位置和种群内其他粒子的历史最优位置，在此基础上进行位置的变化。
粒子群算法的特点是简单易行，收敛速度快，设置参数少
6.13粒子群算法的寻优过程包含哪几个阶段？寻优的准则有哪些？
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）的寻优过程一般包含以下几个阶段：
在粒子群算法中，寻优的准则主要体现在以下几个方面：
最优解的确定：粒子群算法通过优化目标函数来确定最优解。通常情况下，最优解是使得目标函数取得最小值或最大值的解。
全局最优解和个体最优解的更新：在更新阶段，粒子群算法根据个体历史最优解和全局最优解来更新粒子的速度和位置，以期望找到更优的解。
收敛性和稳定性的考量：粒子群算法在寻优过程中需要考虑算法的收敛性和稳定性，即在有限的迭代次数内，算法能够找到足够接近最优解的解，并且不会出现震荡或发散的情况。
6.14粒子群算法中的参数如何选择？
粒子群算法的参数可以直接设置固定值，也可以通过模糊系统进行调节。
蚁群算法的特点包括：
分布式计算：蚁群算法是一种分布式计算模型，各个蚂蚁相互独立地搜索解空间，并通过信息素的共享和更新来实现集体智能的搜索。
自适应性：蚁群算法具有一定的自适应性，蚂蚁会根据路径上的信息素浓度和自身的探索经验来调整行为，从而实现在解空间中的自适应搜索。
全局搜索能力：蚁群算法能够较好地应对全局优化问题，通过信息素的共享和路径选择机制，有利于发现全局最优解。
适用性广泛：蚁群算法适用于解决各种优化问题，尤其在组合优化、路径规划、排课等领域具有良好的应用效果。
容易并行化：由于蚁群算法的分布式特性，各个蚂蚁的搜索过程可以很容易地并行化，从而提高算法的效率和性能。
6.16蚁群算法的寻优过程包含哪几个阶段？寻优的准则有哪些？
蚁群算法的寻优过程一般包括以下几个阶段：
蚁群算法的寻优准则主要包括以下几个方面：
信息素浓度：蚂蚁在路径选择时会受到路径上信息素浓度的影响，信息素浓度较高的路径更有可能被选择，这是蚁群算法的主要寻优准则之一。
启发式信息：启发式信息是指蚂蚁在路径选择时可能会受到的一些启发式指导，比如距离、可行性等。这些启发式信息可以帮助蚂蚁更好地选择路径。
全局最优解：蚁群算法追求全局最优解，通过蚂蚁的协作和信息素的更新，整个蚁群会向全局最优解的方向进化。
收敛性和稳定性：算法需要具有良好的收敛性和稳定性，即在有限的迭代次数内，能够找到接近最优解的解，并且不会出现震荡或发散的情况。
6.17蚁群算法中的参数如何选择？
蚁群算法中的参数选择对算法的性能和收敛速度具有重要影响，但其选取的方法和原则，目前没有理论上的依据，通常根据经验而定
7.1什么是专家系统？它有哪些基本特征？
专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。同时专家系统也是一类包含知识和推理的智能计算机程序。
专家系统的基本特征是：
7.2专家系统有哪几部分组成？各部分的功能和结构如何？
专家系统的一般结构有;人机系统，推理机，知识库，数据库，知识获取机构和解释机构六部分。其中专家系统的核心是知识库和推理机
知识库：主要用于存放领域专家提供的有关问题求解的专门知识。
推理机:是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。
综合数据库：主要用于存放初始事实，问题描述以及系统运行过程得到的中间结果，最后结果等信息
知识获取结构：把知识转换为计算机可存储的内部形式，然后把它们存入数据库。
解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程。
7.3专家系统与传统程序有何不同和相似之处？
不同性：
相同性：
7.4什么是学习和机器学习？
学习是一个特定目的的知识获取过程，其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律；外在表示是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。
机器学习是使得计算机模拟人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。
7.5试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
一个机器学习系统应该包含4个基本部分：环境，学习，知识库，执行与评价。
学习环节：系统的学习机构，将根据反馈信息决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习。
7.6试述机器学习的模式。机器学习有哪些重要问题需要研究？
机器学习的模式通常可以分为以下几个步骤：
机器学习中一些重要的问题包括但不限于：
7.7机械式学习的基本思想是什么？机械式学习有哪些重要问题需要研究？在设计机械式学习系统时，要考虑哪些问题？
机械式学习（rotelearning）的基本思想是通过直接记忆或者存储外部环境所提供的信息达到学习的目的，并在以后通过对知识库的检索得到相应的知识直接用来求解问题。
机械学习的主要问题：
存储组织信息：要采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快。
环境的稳定性与存储信息的适用性问题：机械学习系统必须保证所保存的信息适应于外界环境变化的需要。
存储与计算之间的权衡：对于机械学习来说很重要的一点是它不能降低系统的效率。
7.8什么是指导式学习？指导式学习的学习过程包括哪些步骤？
指导式学习（learningbybeingtold）又称嘱咐式学习或教授式学习：由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中。在学习过程中要反复对形成的知识进行评价，使其不断完善。
指导式学习的学习过程：
征询指导者的指示或建议、把征询意见转换为可执行的内部形式、加入知识库、评价。
7.9什么是归纳学习？它与演绎学习主要有哪些区别？
归纳学习是一种从具体的观察、实例和经验中推导出一般性规律或者概念的学习方式。它基于从数据中发现模式、规律和结构，然后通过这些已知的模式和规律来进行预测和泛化。在归纳学习中，学习过程是从特定到一般的，通过对大量的样本数据进行学习，得出普遍适用的规律或者模型。
归纳学习与演绎学习的区别：
7.10假设把桌子这个概念定义为一切具有大而平的顶部和至少有三条分开的腿的物体。试说明归纳算法如何学习这个概念，并给出一张桌子和其他近似物的描述序列。
归纳算法学习桌子这个概念的过程通常涉及以下步骤：
下面是一张描述桌子和其他近似物的描述序列：
在这个序列中，物体1符合桌子的描述，因为它具有大而平的顶部和至少四条腿，而其他物体则不符合完全符合桌子的定义规则。归纳算法通过观察这些不同的物体特征，学习到了描述桌子的一般性规则，并且能够区分桌子和其他物体。
7.11元示例学习的基本思想是什么？在示例学习中提供正、反例的信息源有哪些？
示例学习（LearningFromExamples）又称为实例学习或从例子中学习。示例学习是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。
在这种学习方法中，外部环境（教师）提供一组例子（正例和反例），然后从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。例如，如果我们用一批动物作为示例，并且告诉学习系统哪一个动物是“马”，哪一个动物不是，当示例足够多时，学习系统就能概括出关于“马”的概念模型，使自己能识别马，并且能把马与其他动物区别开来，这一学习过程就是示例学习。
7.12个简述类比学习的基本思想。利用类比学习可以学到哪些东西？利用类比学习策略学习新概念的步骤是什么？
类比学习的基本思想是通过发现和应用不同领域之间的相似性和类比关系来推广已有的知识，从而学习新的知识或解决新的问题。在类比学习中，人们利用已经掌握的知识和经验来理解和解决新的情境或问题，通过将已知领域的知识迁移到新的领域，从而推广应用知识。
利用类比学习，可以学到以下东西：
利用类比学习策略学习新概念的步骤通常包括以下几个阶段：
7.13专家系统设计中要注意哪些问题？
在设计专家系统时，需要注意以下一些关键问题：
领域建模：对目标领域进行深入的分析和建模是设计专家系统的首要任务。这包括确定领域的范围、概念、规则、知识源等，并将这些信息形式化地表示出来。
知识获取：知识获取是专家系统设计中的一项关键任务。它涉及从领域专家那里获取知识并将其形式化地表示为规则、逻辑、语义网络或其他形式，以便专家系统能够利用这些知识进行推理和决策。
知识表示和推理：知识表示是专家系统的核心之一。选择合适的知识表示形式（如规则、框架、神经网络等）以及推理机制（如前向推理、后向推理、深度学习等）对于系统的性能至关重要。
不确定性处理：在专家系统中，往往会涉及到不确定性的因素。因此，需要设计有效的方法来处理不确定性，包括使用概率方法、模糊逻辑等技术。
解释性和可信度：专家系统的解释性和可信度对于用户接受和信任系统是至关重要的。系统应该能够提供清晰的解释和推理过程，以便用户理解系统的决策过程和推理结果。
系统集成和部署：在设计专家系统时，需要考虑系统与现有系统的集成以及系统的部署和维护问题。系统的部署应该考虑到用户的需求和使用环境，并确保系统的稳定性和可靠性。
知识更新和维护：专家系统的知识通常需要不断更新和维护，以保持系统的准确性和适应性。因此，需要设计有效的知识更新和维护机制，确保系统能够及时反映领域知识的变化。
安全和隐私：专家系统处理的信息可能涉及用户的隐私和机密信息，因此需要设计安全和隐私保护措施，确保系统和用户数据的安全性。
7.14简述专家系统的开发过程。
专家系统的开发步骤一般分为问题识别，概念化，形式化，实现和测试等阶段。
7.15专家系统的主要类型和主要的应用领域有哪些？
主要类型有：解释型专家系统，诊断型专家系统，预测型专家系统，设计型专家系统，规划型专家系统，控制型专家系统，监督型专家系统，修理型专家系统，教学型专家系统，调试型专家系统。
主要应用领域有：医学、计算机、电子学、工程、地质学、军事科学、过程控制等
7.16描述专家系统中常用的正向推理和反向推理的算法流程。
正向推理（ForwardChaining）：
正向推理是一种自底向上的推理方法，从已知事实出发逐步推导出结论，直到达到目标为止。
反向推理（BackwardChaining）：
反向推理是一种自顶向下的推理方法，从目标出发，逐步分解为子目标，直到所有子目标都能通过已知事实推导出来或无法达成为止。
8.1为什么说人工神经网络是一个非线性系统？如果BP神经网络中所有结点都为线性函数，那么，BP神经网络还是一个非线性系统吗？
事实上，神经网络之所以被称为非线性系统，是因为它们不像传统的线性回归或逻辑门等函数一样，只依赖于输入变量之间的线性关系。相反，它们的输出结果取决于输入变量之间的关系以及它们自身的内部结构。这种非线性性质使得神经网络能够更好地适应复杂的数据模式和任务，从而提高了它们的性能和准确性。
如果BP神经网络中所有结点都为线性函数，那么它还是一个非线性系统吗？
答案是仍然不是。虽然BP神经网络的所有结点都是线性函数，但是它们通过加权和、激活函数等方式相互作用，从而形成了一个非线性的整体结构。这意味着，即使这些结点本身是线性的，整个神经网络仍然是一个非线性系统。
8.2简述人工神经网络的知识表示形式和推理机制，试举例说明。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的知识表示形式和推理机制是基于神经元模型的，并且通常涉及前向传播和反向传播两个主要过程。
示例说明：假设我们有一个简单的人工神经网络，用于学习一个二进制加法的任务。输入是两个二进制数（如0110和1011），输出是它们的和。
通过反复迭代前向传播和反向传播过程，人工神经网络能够学习并逐渐优化加法任务的输出，实现了推理功能。
8.3BP学习算法是什么类型的学习算法？它主要有哪些不足？
BP（Backpropagation）学习算法是一种监督学习算法，属于基于梯度下降的优化算法。它主要用于训练人工神经网络，在神经网络中通过计算误差并反向传播这个误差来更新网络参数，以最小化损失函数。
BP学习算法的主要不足包括：
局部最小值问题：BP算法容易陷入局部最小值而无法找到全局最小值。这是因为梯度下降算法只能保证找到局部最小值，而无法保证找到全局最小值。
梯度消失问题：在深层神经网络中，由于梯度在反向传播过程中多次相乘，导致梯度逐渐变小，甚至消失。这使得网络底层的参数更新缓慢，从而影响了整个网络的训练效果。
过拟合问题：BP算法容易导致过拟合现象，特别是在训练数据量不足或者网络复杂度过高的情况下，网络容易记住训练数据的细节而无法泛化到新数据。
超参数选择困难：BP算法中涉及到的超参数选择较多，例如学习率、正则化参数等，这些超参数的选择对于网络的训练效果有着重要影响，但往往需要通过反复尝试和调整来确定合适的取值。
8.4Hopfield神经网络分为哪两类？两者的区别是什么？
分为离散型和连续性两类
区别：
输入类型：离散型Hopfield网络处理的是离散值输入，通常是二进制值；而连续型Hopfield网络处理的是连续值输入，可以是实数范围内的任意值。
激活函数：离散型Hopfield网络使用阈值逻辑单元，输出为离散值；而连续型Hopfield网络使用连续的激活函数，如Sigmoid函数，输出是连续的。
更新规则：离散型Hopfield网络使用离散的状态更新规则，通常是异步更新或同步更新；而连续型Hopfield网络的更新规则是基于微分方程的，通常使用微分方程来描述网络状态的动态演化过程。
8.5Hopfield神经网络优化方法的基本步骤和主要特点是什么？
基本步骤：
8.6Hopfield神经网络与BP神经网络结构有什么区别？
8.7简述卷积神经网络的学习机理。
8.8简述卷积神经网络的结构。
8.9什么是卷积神经网络中的局部连接？
神经网络中的神经元只对与局部进行感知，然后在更高层对应局部信息进行信息综合得到全局信息。
8.10什么是卷积神经网络中的权值共享？
在学习中将一部分的学习特征作用与另一部分上，每个映射面上的神经元共享权重，因此减少了网络自由参数的数量。
8.11为什么要采用多卷积核？
添加多卷积核可以提取更多的不同特征
8.12什么是卷积神经网络中的池化？常用的有哪些方法？池化过程有什么缺点？
池化是将不同位置的特征进行聚合统计
主要有平均池化和最大池化两种方法
缺点主要有：
8.13简述生成对抗网络的结构和基本原理。
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。
GAN的基本原理是通过让生成器和判别器相互博弈来学习数据的分布，最终使得生成器能够生成逼真的样本数据。
8.14为什么生成对抗网络中的生成网络能够生成以假乱真的图片？
生成对抗网络（GAN）中的生成网络之所以能够生成以假乱真的图片，是通过不断的对抗学习、梯度下降优化以及合适的网络结构设计，使得生成网络能够逐渐学习到真实数据的分布特征，并生成与真实数据相似的逼真样本。
9.1Agent有哪些类型的结构？各有什么特点？
反应式Agent：特点是简单、高效，适用于对环境变化快速做出反应的情景，但缺乏长期计划和学习能力。
慎思式Agent：特点是具有较高的智能型，但是无法对于环境的变化做出快速反应，且执行效率往往较低。
复合式Agent：特点是具有较强的灵活性和快速的响应性。
9.2多Agent系统有哪些类型的结构？各有什么特点？
9.3多Agent系统中为什么需要通信？目前有哪几种通信方式？
进行通信是为了实现信息的交换，协调行动和共享知识，以达成共同的目标或解决复杂的问题。
目前有:
9.4什么是多Agent系统的协调？列举几种协调方法。
协调是指一组Agent完成一些集体活动时相互作用的性质。
协调方法有：
基于集中规划的协调
基于协商的协调
基于对策论的协调
基于社会规则的协调
9.5什么是多Agent系统的协作？列举几种协作方法。
多Agent系统的协作是指系统中的各个代理体相互合作，共同完成某项任务、达成共同的目标或解决特定的问题。
协作方法有：
合作网协作方法
黑板模型协作方法
市场机制协作方法
9.6什么是多Agent系统的协商？列举几种协商方法。
协商是MAS实现协调，协作，冲突消解和矛盾处理的关键环节
协商方法有：
协商协议
协商策略
协商处理
9.7选择一个你熟悉的领域，编写程序描述Agent与环境的作用，并对环境初始状态、Agent的结构、类型、工作目标加以说明。
领域选择：智能交通系统
在智能交通系统中，Agent是指可以感知交通环境并做出决策的实体，例如自动驾驶汽车、交通信号灯控制器、交通管理中心等。下面我将描述一个Agent与环境的交互过程，并说明环境初始状态、Agent的结构、类型以及工作目标。
程序描述：
环境初始状态：
Agent结构与类型：
Agent与环境的作用：
这样的智能交通系统可以在实时监测和调整下，实现交通流量的优化、交通拥堵的缓解，并提高交通系统的安全性和效率。
代码演示了Agent与环境的交互过程，以及Agent根据环境状态做出相应的决策的过程。
10.1什么是自然语言理解？
自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU）是指计算机系统对人类自然语言进行理解和解释的过程
10.2自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？
10.3什么是机器翻译？有几种主要类型？
机器翻译（MachineTranslation，MT）是指利用计算机技术实现的一种自动化翻译过程，将一种自然语言的文本自动翻译成另一种自然语言的文本。
机器翻译系统有：
10.4什么是语音识别？有几种主要方法？
语音识别是完成语音到文字的转换。
主要的语音识别方法包括：
11.1什么是人工智能游戏？什么是游戏人工智能？
应用人工智能技术设计的游戏称为人工智能游戏。
适合于游戏开发的人工智能技术称为游戏人工智能。
11.2指导角色行动有哪两种方法？分析两者的优点和缺点。
预定义行为和目标导向行为
预定义行为
缺乏灵活性：预定义行为可能限制了游戏角色的灵活性和自由度，使得玩家的选择和互动受到一定程度的限制，降低了游戏的交互性和重玩性。
削弱探索性：如果游戏中的角色行为都是预定义的，玩家可能会感到缺乏探索和发现的乐趣，降低了游戏的探索性和自由度。
可能导致重复性：如果游戏中的预定义行为过于单一和重复，玩家可能会感到乏味和失去兴趣，导致游戏体验的质量下降。
难以应对玩家行为的变化：由于预定义行为通常是固定的，游戏可能难以应对玩家意外的行为和决策，导致游戏体验的不完整和不自然。
目标导向行为
限制玩家自由度：目标导向行为可能限制了玩家的自由度和选择权，使得玩家感觉受到束缚和限制，降低了游戏的开放性和交互性。
可能导致线性体验：如果游戏过于依赖目标导向行为，可能导致玩家在游戏中体验到线性的游戏过程，缺乏新鲜感和探索空间。
可能造成单调性：过多的重复性目标和任务可能会使游戏变得单调乏味，降低玩家的兴趣和参与度。
可能导致目标不明确：如果目标设置不清晰或不具有挑战性，玩家可能会感到迷茫和沮丧，降低了游戏的吸引力和可玩性。
11.3设计一个简单的智能游戏。
游戏名称：宝藏寻找者
游戏简介：
玩家将扮演一名宝藏猎人，任务是找到地图上隐藏的宝藏。但是，宝藏被埋藏在迷宫中，玩家必须在规定的步数内找到宝藏。