万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
《人工智能及其应用》 教学讲义 第七章分布式人工智能 § 7.1分布式人工智能系统 一、什么是分布式人工智能 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligenee)，简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。DAI 的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作( CSCW)的需要。其目的主要研究在逻辑或物理上实现分散的智能群体Age nt的行为与方法，研究协调、操作它们的 知识、技能和规划，用以完成多任务系统和求解各种具有明确目标的问题。 目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解 (Distributed Problem Solving ，DPS);另一个是关于多智能体系统( Multi Age nt System，MAS )实现技术的研究。 所谓分布式问题求解，往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。这里，首先需要智能地确定一个分配的策略：如何把总工作任务在一群模块 (Module )或者节点(Node)之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的， 没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。
多智能体系统又常称为多Age nt系统或简称为MAS，主要研究不同的智能体之间的行为协调和进 行工作任务协同。即在一群自治的Age nt之间，通过协调它们的知识、目标、技能和系统规划，以确定 采取必要的策略与操作，达到求解多任务系统及解决各种复杂问题的目标。 MAS是单个的Age nt技术和分布式系统相结合的发展产物，也是分布式人工智能研究的一个前沿领域。目前，MAS的研究重点是：如何协调多个Age nt的行为，从而协同地完成大型复杂的工作任务。 二、分布式人工智能系统的特点 分析分布式人工智能系统，主要具有如下特性： 其一，具有分布的特性。 无论从逻辑上还是在物理上，系统中的数据和知识的布局都以分布式表示为主，既没有全局控制， 也没有全局的数据存储；系统中各路径和节点既能并发地完成信息处理，又能并行地求解问题，从而提 高了全系统的求解效率。 其二，具有独立、连接、开放的特性。 在系统中，既可把要求解的总任务划分为几个相对独立的子任务，降低各独立节点及子系统的复 杂度，降低开发与处理的复杂性；同时又通过节点及子系统的连接和网络的分布式互连，方便于系统规 模的扩充，使系统具有了比单个系统更大的开放性和灵活性。 其三，具有高效、容错、协同的特性。 分布式求解机构由计算机网络互连，使系统通信的代价小于求解问题的代价，并因此降低了问题 求解总代价；分布式系统具有较多的冗余度和调度处理的知识，能够使系统在出现故障时，仅仅通过调 度冗余路径或降低响应速度的代价，就可以保障系统正常工作，提高系统可靠性。尤其可依靠系统中诸机构的相互协同支持，以便解决单个机构难以或无法解决的困难问题。 比起传统的集中式结构来，DAI强调的是分布式智能处理，克服了集中式系统中心部件负荷太重，知识调度困难等弱点，因而极大地提高了系统知识的利用程度，提高了问题的求解能力和效率。同时，分布式人工智能系统具有并行处理或者协同求解能力，可以把复杂的问题分解成多个较简单的子问题，从而各自分别“分布式”求解，降低了问题的复杂度，改善了系统的性能。当然，也应该看到，分布式人工智能在某种程度上带来了技术的复杂性和系统实现的难度。 总之，分布式人工智能在于它能以时空协同系统的利用，克服单个智能机器资源贫乏和功能单一的局限性，具备并行、分布、开放和容错等优势，因而获得快速发展和越来越广泛的应用。 § 7.2分布式问题求解(DPS) 在分布式问题求解系统中，由于系统中没有一个节点拥有足够的数据和知识来求解整个问题，因此，要求各个节点能够共享问题的知识源及其答案，必要时节点间需要交换与问题有关的求解状态信息， 以便协同工作。 一、DPS系统的协同方式 分布式问题求解系统有两种协同工作方式，其一是任务分担，其二是结果共享。 在任务分担系统中，节点之间通过分担执行总任务的子任务而相互协作，系统中的控制以目标为指导，各节点的处理目标是求解整个问题的一部分。在结果共享系统中，各节点通过共享部分结果相互 协作，系统中的控制以数据为指导，各节点在任何时刻进行的求解取决于当时它所拥有的或从其他节点得到的数据和知
分布式人工智能系统的特点 分布式人工智能是近十年来才兴起的的、松散耦合的智能机构如何协调和组织一门新学科,是人工智能、知识工程、分其知识、技能、目标和规划以进行高效联布式计算、并行处理、计算机网络和通讯合求解.其研究包括并行人工智能、分布技术交叉发展的产物。分布式人工智能运式知识系统二大部分(如图所示)。用人工智能技术,研究一组在地理上分散分布式人工智能 xe 分布式知识系统并行人工智能/1\ 神经网络、并行分布处理等分布式知识分布式分布式库管理系统问题求解专家系统图分布式人工智能的研究范畴分布式人工智能系统具有潜在的并行何时中断其现行工作,以满足来自其它智处理能力,单个智能机构具有较高的自治能机构的请求,或何时接受其它任务。在性,整个系统具有较大的可扩展性和较高交替活动方面,智能机构应用有效的方法的可靠性,具有共享知识和资源的能力,来交替完成这些活动。在信息采集方面,对知识的处理速度快能力强等特点. 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence），简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。DAI的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作（CSCW）的需要。其目的主要研究在逻辑或物理上实现分散的智能群体Agent的行为与方法，研究协调、操作它们的知识、技能和规划，用以完成多任务系统和求解各种具有明确目标的问题。 目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解（Distributed Problem Solving，DPS）；另一个是关于多智能体系统（Multi Agent System，MAS）实现技术的研究。 所谓分布式问题求解，往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。这里，首先需要智能地确定一个分配的策略：如何把总工作任务在一群模块（Module）或者节点（Node）之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。 多智能体系统又常称为多Agent系统或简称为MAS，主要研究不同的智能体之间的行为协调和进行工作任务协同。即在一群自治的Agent之间，通过协调它们的知识、目标、技能和系统规划，以确定采取必要的策略与操作，达到求解多任务系统及解决各种复杂问题的目标。 MAS是单个的Agent技术和分布式系统相结合的发展产物，也是分布式人工智能研究的一个前沿领域。目前，MAS的研究重点是：如何协调多个Agent的行为，从而协同地完成大型复杂的工作任务。 分布式问题求解系统的组织结构，是指节点之间信息与控制关系以及问题求解能力在节点中的分布模式。组织结构可分为层次、平行、混合三大类型。 (1) 层次类型层次类型的系统中，任务是分层的，即每个任务由若干下层
2、产生式系统有哪些类型？ 1正向、逆向、双向产生式系统 2可交换的产生式系统 3可分解的产生式系统 3、试举例说明不可撤|口|搜索方法的基本思想？ 这种方法相当于沿着单独一条路搜索下去，利用问题给出的局部知识决定如何选取规则, 就是说根据当前可靠的局部知识选一条可应用规则并作用于当前综合数据库。接着再根据新状态继续选取规则，搜索过程一直进行，不必考虑撤回用过的规则。 9、试说明产生式系统规则不一致的原因及解决方法。 原因：规则集中存在的不一致是影响系统性能的重要因素之一。系统建立初期，由于规则集较小，内容也比较简单，设计人员能对每一条规则的条件和结论部分反复推敲和精心构造，这类问题容易防止。但随着时间的推移，新的规则不断加入，规则集合越来越大，内容也越来越丰富，这时规则间的相互影响和相互联系就随之变得复杂。在此情况下，规则的不一致就将自然产生， 解决：(1) 对于循环规则，可构造规则集的IF-THEN图，从起始规则的条件部分开始搜索，如果搜索过程中遇到的THEN部分已在前面出现，就可以中断搜索，规则集中包含的循环规则子集合需设计人员检查，解决； (2)对于冲突规则，构造IF-IF表，对规则集内有相同的IF规则子句构造规则树，形成推理图。同时建立THEN-THEN表用以判断是否有冲突规则出现。对相同IF部分的规则继续用它的各自THEN部分作为其它可以匹配的IF前提条件，递归地构造，如发现两个推理图上分别有节点在THEN-THEN表上是矛盾的，则检测出冲突规则，人工予以解决。 (3)对冗余规则和从属规则的检查类似于冲突规则链的方法.不同之处是前者在推理图中的遍历是试图发现有THEN部分等价的两条规则。 1、机器翻译主要有娜些方法？这些方法各有什么特点？ 1基于分析和转换的机器翻译方法 这样的方法有两个特点：一是面向源语言分析，因为源语言中的一个句子已经由句法、语义分析等阶段分析完毕，生成了关于源语言句子的某种中间表示，转换以这种源语言中间表示作为输入；二是直接转换，即对于S表示，直接给出译文形式，一般不需要在目标语言内再作进一步转换，Tl~Tj可以直接包括目标语言的词汇，也可以是对应于Sl~Si的译文组块。 2基于中间语言的翻译方法 基于中间语言的机器翻译方法主要有两个优点。首先，独立的中间表示形式为多语种之间的互译的实现提供了一种经济有效的途径。假设要对N种语言进行互译，则有N*(N.1)个语言对。不同方向的翻译是不同的语言对。此时如果采用基于转换的方法，因为把一种语言翻译成另一种语言都需要一个不同的转换机制(或模块)，所以N火(N?l)个语言对共需要N*(N-1)个独立的转换机制。而采用中间语言的方法，由于对每一种语言只需实现将该种语言翻译成中间语言和把中间语言翻译成该种语言的目标语言这样两个模块，所以总共只需要2N个模块。其次，中间语言不仅是对基于中间语言的机器翻译方法这一特定目的有意义, 同时，作为一种通用的自然语言表示，也值得深入研究。 4.1.3基于统计的机器翻译方法 基于统计的机器翻译方法，一般不要任何语言学知识，它的基木原理是实现源语言词汇到目标语言浏汇的映射。其思路受到语音识别研究的启发，因而应用了类似的方法来实现。研究者用
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生
一、名词解释（5X3‘）15’ 1.兼类（P121）：一个单词既可以作名词动词又可以作其他词类 2.机器翻译：用计算机软件代替人做的书面翻译 3.组合型歧义：一个字与前面的字成词,与后面的字成词,合起来也成词。 4.交集型歧义（P117）：一个字与前面的字成词,与后面的字也成词。 5.人工智能：用计算机硬件、软件模拟人的行为，解决人类目前尚未认识清楚的问题。 6.人工智能软件的三大技术：知识表示、知识推理、知识获取。 7.语料库：单词、短语和句子组成的数据库。 8.知识工程：包括人工智能软件技术的工程。（知识工程是以知识为基础的系统，就是 通过智能软件而建立的专家系统） 9.深度学习：一步一步在丰富起来的特征规律引导下，由浅入深完成推理的方法。 10.语用分析：分析成语和习惯用语的方法。 二、题解P36 例2.1 、2.2 例2.1 设有下列语句： （1）高山比他父亲出名。 （2）刘水是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程序。 （3）人人爱劳动。 为了用谓词公式表示这些语句，应先定义谓词： BIGGER(x,y):x比y出名 COMPUTER(x):x是计算机系的学生 LIKE(x,y):x喜欢y LOVE(x,y):x爱y M(x):x是人 定义函数father(x)表示从x到其父亲的映射此时可用谓词公式把上述三个语句表示为：（1）BIGGER(高山，father(x)) （2）COMPUTER(刘水)∧∽LIKE（刘水，程序） （3）（?x）（M(x) →LOVE(x,劳动)） 例2.2 设有下列语句： （1）自然数都是大于零的整数。 （2）所有整数不是偶数就是奇数。 （3）偶数除以2是整数。 定义谓词如下： N(x):x是自然数 I(x):x是整数 E(x):x是偶数 O(x):x是奇数 GZ(x):x大于零 另外，用函数S（x）表示x除以2。此时，上述三个句子可用谓词公式表示为： （?x）(N(x) →GZ(x)∧I(x)) (?x)（I(x) →E(x)∨O(x）） （?x）(E(x) →I(S(x))) 三、论述（4X5‘）20’ 1.阐述深度、广度、代价驱动搜索方法。（P68） 答：广度优先搜索法：对全部节点沿广度进行横向扫描，按各节点生成的先后次序，
对人工智能的认识 班级： 姓名： 学号： 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系
统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial
【PT】[J]. 【AU:】shambour,Qusai Xu, Yisi Lin, Qing Zhang, Guangquan 【AB】The web provides excellent opportunities to businesses in various aspects of development such as finding a business partner online. However, with the rapid growth of web information, business users struggle with information overload and increasingly find it difficult to locate the right information at the right time. Meanwhile, small and medium businesses (SMBs), in particular, are seeking one-to-one e-services from government in current highly competitive markets. How can business users be provided with information and services specific to their needs, rather than an undifferentiated mass of information? An effective solution proposed in this study is the development of personalized e-services. Recommender systems is an effective approach for the implementation of Personalized E-Service which has gained wide exposure in e-commerce in recent years. Accordingly, this paper first presents a hybrid fuzzy semantic recommendation (HFSR) approach which combines item-based fuzzy semantic similarity and item-based fuzzy collaborative filtering (CF) similarity techniques. This paper then presents the implementation of the proposed approach into an intelligent recommendation system prototype called Smart BizSeeker, which can recommend relevant business partners to individual business users,particularly for SMBs. Experimental results show that the HFSR approach can help overcome the semantic limitations of classical CF-based recommendation approaches, namely sparsity and new cold start item problems. 【题目】：基于Web的个性化推荐系统使用的业务合作伙伴---模糊语义技术 【刊登杂志】: 计算智能 【摘要】网站为企业在各方面的发展提供了极好的机会，例如找到一个在线的业务合作 伙伴。然而，随着网络信息的快速增长，商业用户正在和信息过载做斗争，并且在正确的时间找到正确的信息的难度在不断增加。同时，特别是中小型企业（中小企业），在当前竞争激烈的市场中从政府寻求的是一对一的电子服务。怎么为企业用户提供他们需要的的信息和服务，而不是一种未分化的海量信息？本文中就为个性化服务发展提出了一个有效的解决方法。推荐系统是实施个性化的全方位服务的一种有效的方法，近年来在电子商务中得到了广泛的提及。相应的，本文首先提出了一种混合模糊语义推荐（HFSR）的方法，这种方法结合了基于项目的模糊语义相似度和基于项目的模糊协同过滤（CF）相似的技术。本文就介绍了在一个智能推荐系统原型中该方法的实现，这个实现方法称为智能bizseeker，它可推荐相关个人商务用户的业务合作伙伴，特别是对中小企业。实验结果表明，HFSR方法可以帮助克服基于推荐的经典CF语义的限制方法，即稀疏性和冷开始新项目问题。
1.2 人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络
1.1intelligence智能:字典定义：有一种学习和应用知识的能力，一种思考和推理的本领，领会并且得益于经验的能力，这些都是有道理的。如果我们想量化一些东西，我们将用到一些东西，像为了在环境中更好的完成任务使能力适应知识 AI人工智能：作为一个学习和构造智能体程序，为了一个智能体结构在被给的环境中可以更好的完成任务 1.4Does this mean that AI is impossible?不是，人工智能系统应避免解决一些难驾驭的问题，通常这意味着人工智能系统只能作出最好的行为，有时人工智能擅长解决一些结构化的实例，也许需要一些背景知识的帮助，人工智能系统应尝试做一些相同的事情 1.11“surely computers cannot be intelligent-they can do only what their programmers tell them.”Is the latter statement true,and does it imply the former? This depends on your definition of “intelligent”and“tell.”In one sense computers only do what the programmers command them to do,but in another sense what the programmers consciously tells the computer to do often has very little to do with what the computer actually does. Anyone who has written a program with an ornery bug knows this,as does anyone who has written a successful machine learning program.So in one sense Samuel“told”the computer“learn to play checkers better than I do,and then play that way,”but in another sense he told the computer“follow this learning algorithm”and it learned to play. So we’re left in the situation where you may or may not consider learning to play checkers to be s sign of intelligence(or you may think that learning to play in the right way requires intelligence,but not in this way),and you may think the intelligence resides in the programmer or in the computer 2.1agent智能体:在一个环境中对一个对象作出反应的实体 Agent function:智能体函数：智能体相应任何感知序列所采取的行动 Agent program:智能体程序：与机器结构相结合，并且实现一个智能体函数的程序，在简单的设计下，程序将为一个新的感知调用，并返回一个动作。 Rationality理性:智能体的一个属性，即为当前的一个感知选择一个行动，并使期望效用最大化。 Autonomy自主:智能体的一个属性，是指他们的行为是由他们自己的经验决定而不是仅仅由最初的程序决定。 Reflex agent反射型智能体:一个智能体的行为仅仅依赖于当前的知觉 Model-based agent基于模型的智能体:一个智能体的行动直接得自于内在模型的状态，这个状态是当前世界通用的不断更新 Goal-based agent基于目标的智能体:智能体选择它相信能明确达到目标的行动 Utility-based agent基于效用的智能体：试图最大化他们自己期望的快乐Learning agent学习智能体：基于长期的经验提高自己的行为 2.2Both the performance measure and the utility function measure how well an agent is doing.Explain the difference between the two 性能度量是被用于通过外在观察度量一个智能体的成功效应函数，将历史记录变为真实数据的函数。效用函数和性能度量不同，此外，智能体可能没有效用函数，大多数都有一个性能度量 2.5For each of following agents,develop a PEAS description of the task environment: a.Robot soccer player; b.Internet book-shopping agent; c.Autonomous Mars rover; d.Mathematician’s theorem-proving assistant.
关于人工智能的英语作文带翻译 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。下面是有关人工智能的英语作文，希望你喜欢。 Canmachinesreallythink?Theartificialintelligence,suchasaput erthatthinkslikeahumanbeingisscary.Isbuildingamachihatthink slikeahumanreallypossible?WeareeverclosertobuildinganAIthat thinkslikeahuman.Whenitestothisissues,differentpeopleofferd ifferentviews,somepeoplethinkthatmachinehasfeelingslikehuma nbeingsisinterestinganditmaybeabetterservertohuman;whilethe otherthinkitisdangerous,itmaycausesarevolt. 机械真的会思考么?人工智能，能像人类一样思考的电脑也许很可怕。制造一个能像人一样思考的机器有可能么?我们几乎能够创造一台像人类一样思考的人工智能了。每当说到这个话题，不同的人有不同的见解，有人认为有人一样感情的机器很有趣，也许能够更好的服务人类;然后有些人认为这很危险，有可能会造成叛乱。 Peoplewhoapprovedofhumanfeelingsmachihinkthatoncerobothassp ecificfeelings,suchashappy,sad,anger,theymightbemorehumaniz e.Forexample,maybeinthefuturearobotnannywillreplacearealhum annanny,whoareworkmoreeffectiveandwithoutanyplain.Iftheyhav
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
编号：8106 高级人工智能 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 类型：AB 学时/学分：60/3, 机时：20 预修课程 数理逻辑、人工智能原理 教学目的和要求 (1) 了解人工智能前沿研究领域 (2) 了解人工智能最新研究成果 (3) 掌握基本思想和关键技术 (4) 培养人工智能研究能力 内容提要和简要目录 本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有 非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、人工生命、大规模并行人工智能等。 简要目录 第一章绪论 1.1 人工智能的认知问题 1.2 思维的层次模型 1.3 符号智能 1.4 人工智能的发展概况 1.5 人工智能的研究方法 1.5.1 认知学派 1.5.2 逻辑学派 1.5.3 行为学派 1.6 自动推理 1.7 机器学习 1.8 分布式人工智能 1.9 人工思维模型 1.10 知识系统 第二章人工智能逻辑 2.1 逻辑-----重要的形式工具 2.1.1 逻辑程序设计 2.1.2 关于知识的表示与推理 2.2 非单调逻辑 2.3 默认逻辑
2.4 限定逻辑 2.5 自认知逻辑 2.5.1 Moore系统${\cal L}_{B}$ 2.5.2 $\cal O \cal L$ 逻辑 2.5.3 标准型定理 2.5.4 $\diamondsuit-$ 记号以及稳定扩张的一种判定过程2.6 真值维护系统 2.7 情景演算的逻辑基础 2.7.1 刻划情景演算的多类逻辑$\bf LR$ 2.7.2 $\bf LR$中的基本动作理论 2.7.3 多类逻辑$\bf LR$的改进 第三章约束推理 3.1 概述 3.2 回溯法 3.3 约束传播 3.4 约束传播在树搜索中的作用 3.5 智能回溯与真值维护 3.6 变量例示次序与赋值次序 3.7 局部修正搜索法 3.8 基于图的回跳法 3.9 基于影响的回跳法 3.10 约束关系运算的处理 3.10.1 恒等关系的单元共享策略 3.10.2 区间传播 3.10.3 不等式图 3.10.4 不等式推理 3.11 约束推理系统COPS 第四章定性推理 4.1 概述 4.2 定性推理的基本方法 4.3 定性模型推理 4.4 定性进程推理 4.5 定性仿真推理 4.5.1 定性状态转换 4.5.2 QSIM算法 4.6 代数方法 4.7 几何空间定性推理 4.7.1 空间逻辑 4.7.2 空间时间关系描述 4.7.3 空间和时间逻辑的应用 4.7.4 Randell算法 第五章基于范例推理 5.1 概述
B 规则B-rule F 规则F-rule NP 完全问题 NP-complete problem 本原问题primitive problem 博弈game 不可解标示过程unsolvable-labeling procedure 不可解节点unsolvable node 不可满足集unsatisfiable set 不确定性uncertainty 差别difference 产生式production 产生式规则production rule 冲突解决conflict resolution 存在量词existential quantifier 代换substitution 代换例substitution instance 倒退值backed-up value 等价equivalence 定理证明theorem-proving 动作action 反演refutation 反演树refutation tree 费用cost 估计费用estimated cost 估值函数evaluation function 归结resolution 归结反演resolution refutation 归结式resolvent 归结原理resolution principle 归约reduction 合取conjunction 合取范式conjunctive normal form 合取式conjunct 合适公式、合式公式well-formed formula (wff) 合一unifier 回答语句answer statement 回溯backtracking 机器学习machine learning 节点的扩展expansion of node 解释器interpreter 解树solution tree 解图solution graph 句子sentence 可解标示过程solvable labeling procedure 可解节点solvable node 可满足性satisfiability 空子句empty clause 控制策略control strategy 宽度优先搜索 breadth-first search 扩展节点expending node 连词，连接词 connective 量词quantifier 量词辖域scope of quantifier 论域，文字域domain of discourse 逻辑logic 逻辑连词logic connective 逻辑推理logic reasoning 盲目搜索，无信息搜 blind search 模式匹配match pattern 模式识别Pattern recognition 母式matrix 逆向推理backward reasoning 匹配match 启发函数heuristic function 启发式搜索Heuristic search 启发搜索heuristic search 启发信息heuristic information 前缀prefix 全称量词universal quantifier 全局数据库Global database 人工神经网络artificial neural network 人工智能artificial intelligence,AI 人工智能语言AI language 深度优先搜索 depth-first search 事实fact 搜索search, searching 搜索策略searching strategy 搜索树searching tree 搜索算法searching algorithm 搜索算法的效率 efficiency of search algorithm 搜索图searching graph 算符、算子、操作符 operator 图graph 图表示法graph notation 图搜索graph search 图搜索控制策略 graph-search control strategy 推导表，引导图 derivation graph 推理inference 推理reasoning 推理机reasoning machine 谓词predicate 谓词逻辑predicate logic 谓词演算predicate calculus 谓词演算公式wffs of predicate calculus 谓词演算辖域domain in predicate calculus 文字literal 问题归约 problem-reduction 问题求解problem solving 析取disjunction 析取式disjunct 线形输入形策略 linear-input form strategy 项term 学习learning 演绎deduction 一阶谓词演算first order predicate calculus 一致解图consistant solution graph 遗传算法genetic algorithm 永真式validity 有向图directed graph 有序搜索ordered search 与或树AND/OR tree 与或图AND/OR graph 与节点AND node 原子公式atomic formula 蕴涵，蕴涵式 implication 正向推理forward reasoning 知识knowledge 知识工程knowledge engineering 知识获取knowledge acquisition 知识库knowledge base 智能intelligence 重言式tautology 专家系统Expert system 状态state 状态空间state space 子句clause 自动定理证明 automatic theorem proving 组合爆炸combinatorial explosion 祖先过滤形策略 ancestry-filtered form strategy 最一般合一most general unifier 最一般合一者most general unifier 最优解树optimal solution tree