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《人工智能基礎》考試重點(diǎn)
人工智能的考試重點(diǎn)
參考書(shū)目：《人工智能基礎》第二版，高等教育出版社
人工智能定義：（P2,3）
�。▽W(xué)科）是智能科學(xué)中涉及研究、設計和應用智能機器和智能系統的一個(gè)分支，而智能科學(xué)是一門(mén)與計算機科學(xué)并行的學(xué)科。
�。芰Γ┦侵悄軝C器所執行的通常與人類(lèi)有關(guān)的職能行為，這些智能行為涉及學(xué)習、感知、思考、理解、識別、判斷、推理、證明、通信、設計、規劃、行動(dòng)和問(wèn)題求解等活動(dòng)。
人工智能的主要學(xué)派和研究的主要方法：（P7，P9）
1、符號主義：主要研究方法是功能模擬方法，通過(guò)分析人類(lèi)認知系統所具備的功能和機能，然后用計算機模擬這些功能，實(shí)現人工智能。
2、連接主義：主要研究方法是結構模擬方法，主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )間的連接機制與學(xué)習算法。認為功能、結構和智能行為是密切相關(guān)的，不同的結構表現出不同的功能和行為。
3、行為主義：主要研究方法是采用行為模擬方法，認為功能、結構和智能行為是不可分的，不同行為表現出的功能和不同控制結構。
模式識別定義：(P19)是指計算機代替人類(lèi)或幫助人類(lèi)感知模式，是對人類(lèi)感知外界功能的模擬，研究的是計算機模式識別系統，也就是使一個(gè)計算機系統具有模擬人類(lèi)通過(guò)感官接受外界信息、識別和理解周?chē)h(huán)境的感知能力。
知識表示定義：(P28)是研究用機器表示知識的可行性、有效性的一般方法，是一種數據結構和控制結構的統一體，既考慮知識的存儲有考慮知識的使用。知識表示可看成是一組描述事物的約定，以便把人類(lèi)知識表示成機器能處理的數據結構。
狀態(tài)空間法定義：（P29）基于解答空間的問(wèn)題表示和求解方法就是狀態(tài)空間法。
狀態(tài)空間法的要素：（P29)
1、狀態(tài)：表示問(wèn)題解法中每一步問(wèn)題狀況的數據結構。
2、算符：把問(wèn)題從一種狀態(tài)變換為另一種狀態(tài)的手段。
3、狀態(tài)空間方法：基于解答空間的問(wèn)題表示和求解方法，它是以狀態(tài)與算符為基礎來(lái)表示和問(wèn)題求解的。
置換：（P46）一個(gè)表達式的置換就是在該表達式中用置換項置換變量。
合一：(P47)尋找項對變量的置換，以使兩個(gè)表達式一致，叫做合一。
Mgu：(P47)如果 s 是{Ei}的任一合一者，又存在某一個(gè) s’,使得 {Ei}s={Ei}gs’成立，則稱(chēng) g為{Ei}的最通用的合一者，記為mgu
語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )的定義、組成和特點(diǎn)(P48)
定義：是知識的一種結構化圖解表示，他由節點(diǎn)和弧線(xiàn)鏈線(xiàn)組成。節點(diǎn)用于表示實(shí)體、概念和情況等，弧線(xiàn)用于表示節點(diǎn)的關(guān)系。
組成：1、詞法部分：決定表示詞匯列表中允許有哪些符號，它涉及各個(gè)節點(diǎn)和弧線(xiàn)。
2、結構部分：敘述符號排列的約束條件，指定各弧線(xiàn)連接的節點(diǎn)對。
3、過(guò)程部分：說(shuō)明訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程，這些過(guò)程能用來(lái)建立和修正描述，以及回答相關(guān)問(wèn)題。
4、語(yǔ)義部分：確定與描述相關(guān)的意義的方法即確定有關(guān)節點(diǎn)的排列及其占用物和對應弧線(xiàn)。
特點(diǎn)：1、能把實(shí)體的結構，屬性與實(shí)體間的因果關(guān)系顯式地和簡(jiǎn)明地表達出來(lái)，與實(shí)體有關(guān)的事實(shí)、特征和關(guān)系可以通過(guò)相應的節點(diǎn)弧線(xiàn)推導出來(lái)。
2、由于在一個(gè)節點(diǎn)中組織與概念相關(guān)屬性和聯(lián)系，因而易于訪(fǎng)問(wèn)和學(xué)習概念。
3、表現問(wèn)題更加直觀(guān)，更易于理解，適用于知識工程師與領(lǐng)域專(zhuān)家溝通。
4、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )的語(yǔ)義解釋依賴(lài)于該結構的推理過(guò)程而沒(méi)有結構的約定，因而得到的推理不能保證和謂詞邏輯法一樣有效。
5、節點(diǎn)間的聯(lián)系可能是線(xiàn)狀、樹(shù)狀或網(wǎng)狀的，甚至是遞歸狀的結構，是相應的知識存儲和檢索可能需要比較復雜的過(guò)程。
圖搜索的一般過(guò)程：（P75）
1、建立一個(gè)只含有起始節點(diǎn)S的搜索樹(shù)G，把S放到一個(gè)叫做OPEN的未擴展節點(diǎn)表中。
2、建立一個(gè)叫做CLOSED的以擴展的節點(diǎn)表，其初始為空表。
3、LOOP:若OPEN表為空，則失敗退出。
4、選擇OPEN表上的第一個(gè)節點(diǎn)，把它從OPEN表移出并放進(jìn)CLOSED表中。稱(chēng)此節點(diǎn)為n,它是CLOSED表中幾點(diǎn)的編號。
5、若n為一目標節點(diǎn)，則有解并成功地退出，此解是追蹤圖G中沿著(zhù)指針從n到S這條路徑而得到的。
6、擴展節點(diǎn)n，同時(shí)生成不是n的祖先的那些后繼節點(diǎn)的集合M。把M的這些成員作為n的后繼節點(diǎn)添加到圖G中。
7、對那些未曾在G中出現過(guò)的M成員設置一個(gè)通向n的指針。把M的這些成員加進(jìn)OPEN表。對已經(jīng)在OPEN表上的每一個(gè)M成員，確定是否需要更改通到n的指針?lè )较�。對已在CLOSED表上的每個(gè)M成員，確定是否需要更改圖G中通向它的每個(gè)后裔節點(diǎn)的指針?lè )较颉?/p>
8、按某一任意方式或按某個(gè)試探值，重排OPEN表。
9、GO LOOP.
啟發(fā)式信息的定義與分類(lèi)：（P82）
定義：進(jìn)行搜素一般需要某些有關(guān)具體問(wèn)題領(lǐng)域的特性的信息，叫啟發(fā)式信息。 按用途分為三類(lèi)：
1、用于確定要擴展下一個(gè)節點(diǎn)，以免像在寬度優(yōu)先或深度優(yōu)先搜素中那樣盲目的擴展。
2、在擴展一個(gè)節點(diǎn)的過(guò)程中，用于確定要生成哪一個(gè)或哪幾個(gè)后繼結點(diǎn)，以免盲目的同時(shí)生成所有可能的節點(diǎn)。
3、用于確定某些應該從搜索樹(shù)中拋棄或修剪的節點(diǎn)。
估價(jià)函數：（P82）
定義：用來(lái)估計節點(diǎn)希望程度的函數。
一個(gè)節點(diǎn)的的希望程度有幾種不同定義方法，狀態(tài)空間問(wèn)題中有兩種：一是估算目標節點(diǎn)到此節點(diǎn)的距離；另一種方法則認為，解答路徑包括被估價(jià)過(guò)的節點(diǎn)，并計算整條路徑的長(cháng)度或難度。
適應度函數定義：（P92）為了體現個(gè)體的適應能力，引入了對問(wèn)題中的每一個(gè)個(gè)體都能進(jìn)行度量的函數，成為適應度函數。
遺傳算法的求解步驟:(P94)
1、初始化種群；
2、計算種群上每個(gè)個(gè)體的適應度值；
3、按由個(gè)體適應度值所決定的某個(gè)規則選擇將進(jìn)入下一代的個(gè)體；
4、按概率Pc進(jìn)行交叉操作；
5、按概率Pc進(jìn)行突變操作；
6、沒(méi)有滿(mǎn)足某種停止條件，則轉第二部，否則轉第七步；
7、輸出種群中適應度值最優(yōu)的染色體作為問(wèn)題的滿(mǎn)意解或最優(yōu)解。
進(jìn)化算法的定義：（P94）進(jìn)化算法包括遺傳算法，進(jìn)化程序設計，進(jìn)化規則和進(jìn)化策略等，進(jìn)化算法的基本框架還是簡(jiǎn)單遺傳算法所描述的框架，但在進(jìn)化的方式上有較大的差異，選擇、交叉、變異、種群控制等很多變化。
歸結原理（消解原理P106）
將普通形式邏輯中充分條件的假言聯(lián)鎖推理形式符號化，并向一階謂詞邏輯推廣的一種推理法則。
消解式：（P109）令L1和L2為原子公式，它們具有相同的謂詞符號，但一般具有不同的變量。已知兩個(gè)子句L1∨α和~L2∨β，如果L1和L2具有最一般合一者σ,那么通過(guò)消解可以從這兩個(gè)父輩子句推到出一個(gè)新子句(α∨β)σ ss ,這個(gè)新子句叫做消解式。
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