人工智能的试题及答案?人工智能的考试题目及答案

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大家好,今天给各位分享人工智能的试题及答案的一些知识,其中也会对人工智能的考试题目及答案进行解释,文章篇幅可能偏长,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在就马上开始吧!

本文目录

  1. 人工智能与大数据导论考试内容
  2. 人工智能导论新版课后答案
  3. 人工智能的发展历史答案
  4. 人工智能的历史答案

人工智能与大数据导论考试内容

人工智能研究的基本内容

(1)知识表示

人工智能研究的目的是要建立一个能模拟人类智能行为的系统,但知识是一切智能行为的基础,因此首先要研究知识表示方法。只有这样才能把只是存储到计算机中去,供求解现实问题使用。知识表示方法可分为两类:符号表示法(用各种包含具体含义的符号以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的方法)和连接机制表示法(用神经网络表示知识)。

(2)机器感知

所谓机器感知就是使机器(计算机)具有类似于人的感知能力,其中以机器视觉和机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。

(3)机器思维

所谓机器思维是指通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。

(4)机器学习

机器学习就是研究如何使计算机具有类似于人的学习能力,使它能通过学习自动的获取知识。

(5)机器行为

机器行为主要是指计算机的表达能力,即“说”、“写”、“画”等能力。对于智能机器人,它还应具有人的四肢功能,即能走路、能取物、能操作等。

人工智能导论新版课后答案

1956年正式提出人工智能

20世纪三大科学技术成就

人工智能

原子能技术

空间技术

智能的特征

(1)感知能力

(2)记忆与思维能力(会思考)【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】(灵感思维)

(3)学习能力

(4)行为能力(输出能力)

人工智能的定义:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能

人工智能研究的内容

1知识表示(将人类的知识表示模型化,形象化)【通用】

(1)符号表示法谓词专家系统

(2)连接机制表示法神经网络

2机器感知(机器视觉,机器听觉)【机器提东西】

3机器思维(提取知识)

4机器学习(通过大数据学习)

5机器行为

人工智能的主要研究领域

1自动定理证明

归结原理吴方法

2博弈(下棋)

3模式识别

4机器视觉

5自然语言的理解(语言的翻译,语言的理解,小度,小爱)

6智能信息检索

7数据挖掘与知识发现(淘宝推送)

8专家系统(医疗上,由相关zheng)

9自动程序设计

10机器人

11组合优化问题(调度,合理智能交通)

12人工神经网络

13分布式人工智能与多智能体

14智能控制

15智能仿真

16智能教学(售后服务)

17智能管理和智能决策

人工智能的发展历史答案

一、孕育期

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平。

二、诞生

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会,标志着人工智能的诞生。

此后20年,人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家',能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言,发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题,这些有限域称为微观世界,比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

三、第一次低谷(1974-1980)

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容,导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题,放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题,导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987):专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL,引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转,该程序帮助为新计算机系统配置订单,到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

五、第二次AI寒冬1987-1995

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机',以研制运行Prolog语言的智能计算,始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

六、第三次兴起(1995-现在)

人工智能的历史答案

一、孕育期

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平,

二、诞生

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会,标志着人工智能的诞生。

此后20年,人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家',能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言,发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题,这些有限域称为微观世界,比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

三、第一次低谷(1974-1980)

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容,导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题,放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题,导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987):专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL,引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转,该程序帮助为新计算机系统配置订单,到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

五、第二次AI寒冬1987-1995

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机',以研制运行Prolog语言的智能计算,始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

六、第三次兴起(1995-现在)

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