人工智能技术在游戏中的应用
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2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用
前言：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸
和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机
科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出
反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系
统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。
我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。
关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命；
专家系统；神经网络；遗传算法
1. 电脑游戏与人工智能的关系
电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。
无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。
人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。
那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。
最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
型的知识表示与处理结构，其复杂度远比操作系统或编译原理要高得多。在网游中，目前人工智能的应用主要集中在外挂上，在游戏开发者手里，人工智能反而应用的不多，最多只有寻径算法等少数算法，而外挂中，各种自动化技术的应用，可以明显将玩家从复杂的操作中解放出来。可以这么说，任何正常玩家能够实现的功能，外挂全都可以实现，除非玩家本身就不知道如何玩。外挂不但可以模拟单个玩家的行为，甚至可以模拟团队活动。所以说，外挂在表达智能行为方面是足够的。在知识表示、知识发现与知识传播等等方面也远比现实中要简单的多。我们甚至可以这样改进图灵实验，如果在网游中，你不能成功区别哪些角色是普通玩家，哪些又是外挂角色的话，那么就可以认为该外挂掌握了足够的智能了。
2. 人工智能在游戏中的应用
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。
在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。
人工智能在游戏中应用的技术非常之多，如：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、产生式系统（production system）、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、决策树（Decision Tree）、专家系统（Expert system）、神经网络(Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具体介绍这八种较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、产生式系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。
2.1有限状态自动机
有限状态自动机（FSM "finite state machine"）是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。有限状态自动机可以表示为一个有向图。
有限状态自动机有多种类型：接受器判断是否接受输入；转换器对给定输入产生一个输出。常见的转换器有Moor机与Mealy机。Moore 机对每一个状态都附加有输出动作，Mealy 机对每一个转移都附加有输出动作。
有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种。非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。
有限状态自动机识别的语言是正规语言。有限状态自动机除了它在理论上的价值，还在数字电路设计、词法分析、文本编辑器程序等领域得到了应用。
2.2 模糊逻辑
模糊逻辑（Fuzzy Logic），模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题模糊逻辑通常使用IF/THEN 规则，或构造等价的东西比如模糊关联矩阵。规则通常表达为如下形式:
IF 模糊变量IS 模糊集合THEN 动作
例如，一个非常简单的使用风扇的温度调节器:IF 温度IS 非常冷THEN 停止风扇IF 温度IS 冷THEN 减速风扇IF 温度IS 正常THEN 保持现有水平IF 温度I S 热THEN 加速风扇注意没有"ELSE"。所有规则都被求值，因为温度在不同程度上可以同时是"冷"和"正常"。
2.3产生式系统
一个产生式系统（production system）由下列3部分组成：
一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。
一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。
一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。
产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是：
IF 条件 THEN 操作
即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。
控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。
2.4 决策树
决策树（Decision Tree）一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。
决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。
决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。
每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。举例如下：
假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入<￥40,000”但“工作时间>5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。
2.5人工生命
人工生命(Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2）、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。
虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。人工生命分为以下两种主导观念
强人工生命:主张"生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程."(John Von Neumann). Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。
弱人工生命:认为不通过基于碳"生命过程"的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。
2.6专家系统
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。
运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解
决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2.7神经网络
神经网络（Neural Networks）首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
网络学习的准则是：如果网络做出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
2.8遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。遗传算法的基本运算过程如下:
a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。
f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算
3.结论
本文主要简介了电脑游戏中的人工智能技术，提出了通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的理念，介绍了目前网络游戏中流行的外挂技术以及部分人工智能在游戏中应用的技术。
就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多，人的情感是极其复杂的，并非是简单的数理关系就能表现出来的；二是现有的硬件和计算机网络水平还不是很高。
目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事，而更有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。
随着游戏制作技术和计算机技术日趋发达，这些问题终将被解决，我们未来的游戏也将会更加完善。我曾经见过很多这样的玄幻小说，就是带着个头盔便可以进入一个虚拟的游戏世界，人在里面的感觉和真实世界一样，例如游戏里挨打身体真的会疼。也许，在不久的将来，游戏中的一串代码和人的感觉会具有相似的效果。
参考文献
百度百科https://www.doczj.com/doc/c24314947.html,/
维基百科https://www.doczj.com/doc/c24314947.html,/
Tom Meigs. 顶级游戏设计[M].北京:电子工业出版社,2004年5月
John David Funge. 人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法[M].北京:清华大学出版社,2004年6月
David M. Bourg, Glenn Seeman. 游戏开发中的人工智能[M].南京:东南大学出版社,2006年9月
MMORPG游戏的人工智能（AI）和行为树设计 什么是MMORPG的AI？ 玩MMORPG的地球人都知道，MMORPG的AI实在是弱智的要死。即使是在WOW这样顶级的游戏中，AI也是有限得掉渣，绝大部分NPC都像一个木桩一样，哪怕是精心设计的BOSS也就只有一些战斗AI。尽管有很多人把动画，或者自动寻路之类的功能也叫做AI，但是我们并不讨论这种基本功能。我们讨论的AI是指，可以使得NPC好像一个真人一样活动的AI。拥有这样AI的NPC 看起来就不再是那个只有血条和攻击力的模型，而给玩家的感受会是一个有信念、欲望和意图的生命。从更广泛的意义上说，如果整个游戏世界是“高AI”的，那么这个游戏世界会充满着自由度。这意味着玩家可以在游戏中“创造”出前所未有的武器、科技甚至会有能力改变整个游戏世界外貌和文明。如果真正出现这样一款MMORPG，那么赢得粉丝们的惊声尖叫应该并不意外。品管中心孕育中的项目“失落的大陆”目前就正在向这个方向努力中，希望能够取得一定水准的突破。 AI系统 一个典型的AI系统包括，感知，导航和决策三个字系统。对于游戏来说，感知系统是可以“作弊”的，不需要NPC去“感知”世界，系统可以直接告诉NPC 世界是怎样的。而导航系统，不属于今天的讨论范围。而决策系统才是让NPC 看起来可以有自己的意图和信念，所以我们接下来主要讨论一下决策系统。
AI决策系统的常见模型 最早，游戏AI决策系统往往是这样写的：1.switch(自己){ 2. 3.case"血量充足": 4. 5.打怪(); 6. 7.break;
8. 9.case"快死了": 10. 11.补血(); 12. 13.break; 14. 15.case"死了": 16. 17.游戏全局->Gameover(); 18. 19.break; 20. 21.} 复制代码 随着硬件的提高，可以分给AI执行的CPU时间越来越长，老板们对AI的要求自然也提高了，比如说老板可能会想出这样的策略：血量80的时候用魔法补一补就行了，血量60的时候吃个小血瓶，血量40的时候吃大血瓶，血量20的时候赶快逃跑。 于是AI程序员就需要找到上面这个switch，然后修改里头的case。想象一下，万一碰到了一个Dota高手当老板，心中有着各种很NB的杀敌策略，需要随时根据环境状态判断利用哪种策略。当策略越来越多，很快，一个带有上万行代码的函数就横空出世了！如果这个时候遇到bug了，甭说修复了，仅仅是阅读这个函数就恐怕就得呕吐了。。。 毫无疑问，上面的方法在遇到大量的状态的时候会让代码崩溃，不过经过无数前辈前仆后继用各种切身努力，帮我们提出了一种又一种精简代码的手段。目
XXXX大学 人工智能专题研究 游戏人工智能的发展与展望 学院计算机科学与技术学院 学生姓名 学号 指导教师姓名 2011年12月26日
目录 课题研究背景及问题的提出 (3) 一、人工智能及游戏人工智能简介 (4) 1、人工智能简介 (4) 2、游戏人工智能简介 (4) 二、游戏AI设计目的 (4) 1、增加游戏的挑战性 (5) 2、增加游戏可玩性 (5) 3、帮助展开游戏情节 (5) 三、定性与非定性AI (5) 1、定性的游戏AI (5) 2、非定性的游戏AI (6) 四、现有的一些游戏AI技术 (6) 五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI (7) 1、魔兽世界的一些小AI (7) 2、即时战略强大的AI (7) 3、战棋类AI和即时战略AI的比较 (7) 六、游戏AI的展望 (8) 1、我所希望的游戏AI的改观 (8) 2、未来的游戏AI发展 (8) 七、总结 (9) 参考资料 (9)
课题研究背景及问题的提出 1、游戏产业的飞速发展 游戏是一项新兴事物，但游戏的发展十分迅速。在国外，游戏开发经历了20余年的风雨，现在已成为一个高技术，高利润和高速发展的行业。在中国，游戏特别是网络游戏，构成了IT 行业中新型的利润增长点，中国游戏产业也开始蓬勃发展。由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户，使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。 2、游戏离不开人工智能 我们从小就接触了电子游戏，可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。我们玩的游戏越来越高级，越来越精彩。从最早的俄罗斯方块，到小霸王，到魔兽，到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。我们不禁要问：这些游戏吸引我们的是什么，为什么有的游戏经久不衰，令人乐此不疲，一遍又一遍的玩；有的却索然无味，最多玩两遍就不去再碰？毫无疑问，游戏人工智能是极其重要的一个方面。 我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中，与电脑操纵的部队进行战斗。在魔兽争霸出现之前，国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战，那类的游戏也是各种各样层出不穷。但当魔兽争霸出现后立即占领了市场，因为它允许玩家进行局域网联机对战，也就是说，玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”，而不是那些死板的，摸透了的，低级的“电脑”----它们需要进化。可以看出，正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。 3、问题的提出 在游戏业长久的发展中，游戏人工智能在不断进步，带给我们一个又一个惊喜。作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生，使得我对游戏人工智能在游戏中的作用，玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。因此我对这方面进行了一些简单的研究。 关键字：人工智能游戏AI 发展非定性
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
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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
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机 科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能
未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
新兴人工智能应用（练习一：人工智能游戏） 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C
OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练AI，这种技术看似简单，却能让AI 学习复杂的行为。 A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，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Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
人工智能技术在电子商 务中的应用 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
人工智能技术在电子商务中的应用 摘要：人工智能技术和电子商务的飞速发展推动了全球科技经济领域的进步，基于人工智能技术的电子商务更趋向完美和成熟。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。 关键词：电子商务；人工智能；数据挖掘 电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好的为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。下面，我将从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。 1．人工智能技术与电子商务的国内外动态 人工智能技术的国内外动态 从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功
能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人
2020年新兴人工智能应用试题及答案 练习一：人工智能游戏 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
4、(单选，10分) 决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C 7、(单选，10分) OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练 AI，这种技术看似简单，却能让 AI 学习复杂的行为。 A、决策树
B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。 A、正确 B、错误 答案：A 练习二：人工智能安全 1、(单选，10分)
10.501v2 《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 ( 一) 单选题，每题 2 分，共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情
(C) 读搏知情 (D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A) 1986 年启动“863计划” (B) 1977 年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957 年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986 年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo 通过（）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A) 制造 (B) 教育
(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013 年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21 天，但在工业 4.0 时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2 天 (B) 24 小时 (C) 12 小时 (D) 6 小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A) 驾驶辅助 (B) 部分自动驾驶
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题2 分，共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 人工智能是相对于动物的智能 (C) (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 分析性知识 (C) (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 逻辑智能 (C) (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。
(A)读音知情 (B)读脸知情 读搏知情 (C) (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (C) (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 听觉感知 (C) (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化
教育智能化 (C) (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育 艺术 (C) (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 智能围棋 (C) (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 12小时 (C)
期末作品报告 课程名称：专业英语 学号： 姓名： 班别：
填写须知 一、个人独立完成作品和报告，不得抄袭。 二、报告字体用小四号宋体，单倍行距，要求统一用A4纸双面打印。
1.全文翻译 游戏AI介绍 在广义上说，大多数游戏都包含一些人工智能（AI）的运用。例如，开发人员多年来都使用AI来给游戏中无数的人物以生命力，从经典的街机游戏Pac Man的鬼魂到第一人称射击游戏中的机器人，还有很多其他游戏。各种各样的游戏类型和游戏人物对什么是游戏AI给出了一个相当广泛的解释。事实上，AI也在其他传统的科学领域得到广泛的运用。 一些开发商认为路径搜索是游戏AI的一部分，有些则认为碰撞检测是游戏AI 的一部分。显然，广义上来说游戏AI是无处不在的。我们要继续解释什么是游戏AI，包括从简单的追逐和逃避在内的一切运动模式，以及神经网络和遗传算法。游戏AI 属于弱AI的范畴是最适合的，但是，在某个意义上，你可以想象游戏AI应用领域的广泛程度。 在游戏中，我们不一定对给参与游戏的机器方以人水平的智能感兴趣。也许我们可通过写代码来控制非人类的生物，比如龙、机器人，甚至老鼠。另外，谁说我们必须赋予机器方智慧呢？不赋予机器方智慧以增加游戏内容的多样性和丰富性。虽然游戏AI经常被呼吁解决相当复杂的问题，但我们可以利用AI去尝试给机器方以个性模样、不同的性格，或塑造情感和各种性情，如，害怕，焦虑，等等。 游戏AI的定义是相当广泛和灵活的。凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真，有挑战性，最重要的是使游戏变得更加有趣的东西，都可以被当做为游戏AI。正像在游戏中使用真实的物理现象那样，优良的AI增加了游戏的沉浸性，吸引游戏者，使他们一度置身于虚拟世界中。 定性与非定性的AI 游戏AI技术一般有两种形式：定性和非定性。 定性 定性的行为表现是具有指定和可预见性。不含有任何的不确定性。一个简单的追逐算法就是定性行为的一个例子。您可以在代码中设定机器方角色朝某一目标点沿x 和y坐标轴推进，直到角色的X和Y坐标与目标位置一致。 非定性 非定性行为和定性行为正好相反。这些行为具有一定程度的不确定性并且是不可预测性（不确定性的程度取决于AI方法的应用以及这些方法的执行情况）。机器方学习并适应玩家的战斗策略就是一个非定性行为的例子。这种学习方法可以使用神经网络算法、贝叶斯算法，或遗传算法完成。