A. 以信息和知识为生产要素
B. 加强农机化新技术的推广应用
C. 实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入和工程化生产
D. 实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害预警
A. 深蓝
B. IBM
C. 深思
D. 蓝天
A. 祈使句
B. 疑问句
C. 感叹句
D. 陈述句
A. 萌芽期
B. 第一次繁荣期
C. 第一次低谷期
D. 复苏期
A. 产前
B. 产中
C. 产后
D. 全程
A. 1946 年
B. 1948 年
C. 1956年
D. 1961 年
A. 标准化
B. 数据化
C. 流程化
D. 网络化
A. 人工智能能够提升实体经济能级
B. 人工智能能够加快经济转型
C. 人工智能能够加快创新驱动发展
D. 人工智能能够促进数字经济繁荣
A. 自然学习系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
A. 知识表示与推理
B. 问题追求
C. 规划
D. 数据整合
A. 外科手术机器人
B. 康复机器人
C. 护理机器人
D. 精密加工机器人
A. 事实
B. 规则
C. 控制和元知识
D. 关系
A. 符号主义认为人的认知基元是符号
B. 符号主义认为认知过程即符号操作过程
C. 能够用计算机的符号操作模拟人的认知过程
D. 人的思维是不可操作的
A. 附加律
B. 拒收律
C. 假言推理
D. US
A. 机器感知
B. 机器学习
C. 机器行为
D. 机器思维
A. 有师学习
B. 增强学习
C. 观察与发现学习
D. 无师学习
A. 约翰·冯·诺依曼
B. 约翰·麦卡锡
C. 唐纳德·赫布
D. 亚瑟·塞缪尔
答案解析:作为备受尊敬的计算机科学家、认知科学家,麦卡锡在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”一词,并被誉为人工智能之父,并将数学逻辑应用到了人工智能的早期形成中。
A. 解释学习
B. 归纳学习
C. 类比学习
D. 机械学习
A. 一阶谓词
B. 原子公式
C. 二阶谓词
D. 全称量词
A. 框架和弧线
B. 状态和算符
C. 节点和链
D. 槽和值
A. 劳动就业问题
B. 社会结构的变化
C. 心理的威胁
D. 气候变暖
( ) 是一门用计算机模拟或实现人类视觉功能的新兴学科,其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。
A. 机器视觉
B. 语音识别
C. 机器翻译
D. 机器学习
A. 千万元级
B. 亿万元级
C. 百亿元级
D. 千亿元级
A. 暗淡期
B. 知识应用期
C. 集成发展期
D. 互联冲击期
A. 拉蒙·柳利
B. 马文·明斯基
C. 克劳德·香农
D. 艾伦·纽厄尔
A. Facebook
B. Apple
C. IBM
D. Google Deep Mind
A. 工业1.0
B. 工业2.0
C. 工业3.0
D. 工业4.0
A. 人工智能已经可以完全代替人类,其智力已经远远超过人类
B. 人工智能在某方面已经超过人类,它开创性的围棋算法是取胜的关键
C. 人工智能只是钻了人类无法长时间集中精力的空子,从而取胜
D. 人工智能的胜利为人类敲响了警钟,将来人类或将无法控制人工智能
A. 人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平
B. 成为世界主要人工智能创新中心
C. 人工智能产业成为新的重要经济增长点
D. 智能经济、智能社会取得明显成效
A. 约翰·冯·诺依曼
B. 约翰·麦卡锡
C. 唐纳德·赫布
D. 亚瑟·塞缪尔
A. 符号主义学派
B. 联结主义学派
C. 行为主义学派
D. 符号互动学派
A. 理论
B. 技术
C. 知识
D. 运算
A. 表达式变换的推理规则
B. 变量运算的推理规则
C. 一定的子句公式的推理规则
D. 规则演绎的推理规则
A. 多媒体专家系统
B. 实时专家系统
C. 军事专家系统
D. 分布式专家系统
A. 发展心理学
B. 认知心理学
C. 人工智能
D. 心理哲学
A. 1948 年香农发表《通信的数学理论》
B. 1950 年图灵发表《计算机器与智能》
C. 1956年达特茅斯夏季人工智能学术研讨会
D. 1982年霍普菲尔德提出Hopfield网络
若模糊推理结果为
根据最大隶属度平均法,模糊决策的结果为( )
A. -2
B. -1
C. -1.42
D. -1.5
A. 永真式
B. 包孕式
C. 空子句
A. 30%
B. 40%
C. 50%
D. 60%
A. 约翰·冯·诺依曼
B. 约翰·麦卡锡
C. 唐纳德·赫布
D. 亚瑟·塞缪尔
A. 1949
B. 1950
C. 1951
D. 1940
A. 等代价搜索
B. 宽度优先搜索
C. 深度优先搜索
D. 有序搜索
A. 信息传递
B. 人工处理
C. 到账确认
D. 转出授权
A. Automatic Intelligence
B. Artificial Intelligence
C. Automatice Information
D. Artifical Information
A. 智能工厂
B. 智能生产
C. 智能管理
D. 智能物流
A. 正向推理
B. 反向推理
C. 双向推理
A. 无悖性
B. 可扩充性
C. 继承性
A. 数据
B. 应用
C. 逻辑
D. 算法
A. 专家系统、自动规划
B. 专家系统、机器学习
C. 机器学习、智能控制
D. 机器学习、自然语言理解
(1) 行为能力
(1) 控制论
(1)图灵;艾伦·麦席森·图灵;阿兰·麦席森·图灵;Alan Mathison Turing;Turing
(1) 人工神经网络
约翰·麦卡锡; 麦卡锡
萌芽期
(1) 机器学习
计算智能是人工智能研究的新内容,涉及__________、__________和______________等。
(1)神经计算
(2)模糊计算
(3)进化计算
(1)数理逻辑
(1) 符号主义
(2) 连接主义
(3) 行为主义
(1) 可解节点
(2) 不可解节点
(1) 2017
(1) 知识
(2) 推理
(1) 空子句
(1) 连接主义
(1) 正向推理
(1)仿生学
(1)问题归约法
(1) 继承性
(1) Artificial Intelligence
(1) 节点
(2) 链
(1)启发式
(2) 估计节点位于解路径上的希望;估计节点位于解路径上的代价;
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则,只包括人工智能研发、应用的基本原
则,不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
目前,将人工智能与教育结合的主要一些私利的教育机构,其中真正有技术含量的智
能教育已经非常多。
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
知识的表示方式有:状态空间表示(状态空间图)、问题规约表示(与或图)、谓词逻辑表示、语义网络表示、框架表示、产生式表示等。
我的答案:0分
当前人工智能有符号主义、联结主义、和行为主义三大学派。
符号主义在理论上认为:认知的基元是符号;认知的过程就是符号运算过程;智能行为的充要条件是物理符号系统,人脑、计算机都是物理符号系统;智能的基础是知识,其核心是知识表示和知识推理;知识可用符号表示,也可用符号进行推理,因而可以建立基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系。
联结主义认为:思维的基元是神经元,而不是符号;思维过程是神经元的联结活动过程,而不是符号运算过程;反对符号主义关于物理符号系统的假设,认为人脑不同于电脑;提出联结主义的人脑工作模式,以取代符号主义的电脑工作模式。
行为主义认为:智能取决于感知和行动,提出了智能行为的“感知—动作”模型;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那样逐步进化,智能只有在现实世界中通过与周围环境的交互作用才能表现出来;指责传统人工智能(主要指符号主义,也涉及联结主义)对现实世界中客观事物的描述和复杂智能行为的工作模式做了虚假的、过于简单的抽象,因而,是不能真实反映现实世界的客观事物的。
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域,它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势,计算智能取决于制造者提供的数值数据,不依赖于知识。
神经元的基本结构:神经元由一个细胞体和突两部分组成。突分两类,轴突和树突。
树突和轴突共同作用实现神经元之间的信息传递。
人工神经网络由神经元模型构成,这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。
每个神经元具有单一输出,并且能够与其它神经元连接。
前馈型神经网络的工作过程:它从样本数据中取得训练样本及目标输出值,然后将这些训练样本当做网络的输入,利用最速下降法反复调整网络的连接权值,使网络的实际输出和目标输出值一致。当输入一个非样本数据时,以学习的神经网络就可以给出系统最可能的输出值,前馈网络的信号由输入层到输出层单向传输,每层的神经元仅与前一层的神经元相连,仅接受前一层传输来的信息。
(1)并行分布处理 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力,因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。
(2)非线性映射 神经网络具有固有的非线性特性,这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
(3)通过训练进行学习 神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。
(4)适应与集成 神经网络能够适应在线运行,并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号,解决输入信息间的互补和冗余问题,并实现信息集成和熔合处理。
(5)硬件实现 神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来,一些超大规模集成电路实现硬件已经问世,而且可从市场上购到。
(1)能感知客观世界的信息;
(2)能对通过思维对获得的知识进行加工处理;
(3)能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化;
(4)能对外界的刺激作出反应传递信息。
确定性推理是指在经典逻辑基础上,运用确定性知识进行精确推理,得到确定性的结果。
不确定性推理是指运用不确定性知识和证据进行推理,得到具有一定程度的不确定性但却又是合理或基本合理的结论。
计算智能是一种智力方式的低层认知,它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。中层系统含有知识(精品),低层系统则没有。
当一个系统只涉及数值(低层)数据,含有模式识别部分,不应用人工智能意义上的知识,而且能够呈现出:
(1)计算适应性;
(2)计算容错性;
(3)接近人的速度;
(4)误差率与人相近,
则该系统就是计算智能系统。
当一个智能计算系统以非数值方式加上知识(精品)值,即成为人工智能系统。
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。
知识是一个抽象术语,用于尝试描述人对某种特定对象的理解。
一般性解释:知识是人们在改造客观世界实践中积累起来的认识和经验。
信息加工观点:知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。即:知识 = 信息 + 关联。
某单位派遣出国人员,有赵、钱、孙三位候选人,经讨论后决定:
(1)三人中至少派遣一人;
(2)如果赵去而钱不去,则一定派孙去;
(3)如果钱去,则一定派孙去;
求证: 一定会派孙出国。
设用P(x)表示派x出国,zhao、 qian、 sun 分别表示三人,将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来,并用消解反演进行证明。
已知下述事实:
(1)小李只喜欢较容易的课程;
(2)工程类课程是较难的;
(3)PR系的所有课程都是较容易的;
(4)PR150是PR系的一门课程;
请应用归结演绎推理回答:小李喜欢什么课程?
用语义网络表示下面的知识:
(1) 我是一个人;
(2)我有一台计算机;
(3)我的计算机是PC/PIV1.8G;
(4) PC机是计算机;
(5) PC/PIV1.8G是PC机;
(6) PC/PIV1.8G包括硬盘、显示器、CPU、内存。
已知有A、B两个箱子和27号、28号两个房间,且A不在27号房中就在28号房中,假设机器人知道:
(1) 27号房间中的所有箱子都比28号房间中的小;
(2)箱子B在27号房间中且B不比A小;
请用给定谓词表示已知条件和结论,并用消解反演证明A在27号房间中。
给定谓词:I(x,y):x在y号房中;S(x,y):x 比y小。
对于八数码难题定义估价函数:f(x)=d(x) +h(x)
其中,d(x)为节点x的深度;h(x)是所有棋子偏离目标位置的曼哈顿距离(棋子偏离目标位置的水平距离和垂直距离和)。
如下图所示的初始状态So: 8的曼哈顿距离为2;2的曼哈顿距离为1;1的曼哈顿距离为1;6的曼哈顿距离为1; h(So)= 5。
(1)用A°搜索法搜索目标,列出头三步搜索中的OPEN、 CLOSED表的内容和当前扩展节点的f值。
(2)画出搜索树和当前扩展节点的f值。