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人工智能知识竞赛题库人工智能知识竞赛题库包括以下题目:1. 什么是人工智能?2. 人工智能有哪些应用?3. 机器学习是什么?4. 神经网络是什么?5. 深度学习是什么?6. 贝叶斯网络是什么?7. 什么是自然语言处理?8. 机器学习算法有哪些类型?9. 什么是数据驱动机器学习?10. 什么是深度学习中的GAN?11. 什么是生成对抗网络(GAN)?12. 什么是注意力机制(Attention Mechanism)?13. 什么是人工智能中的强化学习?14. 什么是人工智能的模型评估?15. 什么是人工智能的最大特征工程?16. 什么是人机交互?17. 什么是自然语言交互?18. 什么是人工智能中的自然语言生成?19. 什么是人工智能中的图像生成?20. 什么是人工智能中的语音识别?21. 什么是人工智能中的智能搜索?22. 什么是人工智能中的智能推荐?23. 什么是人工智能中的增强学习?24. 什么是人工智能中的无监督学习?25. 什么是人工智能中的强化学习策略?26. 什么是人工智能中的智能控制?27. 什么是人工智能中的智能交通?28. 什么是人工智能中的智能医疗?29. 什么是人工智能中的智能安防?30. 什么是人工智能中的智能物流?31. 什么是人工智能中的智能零售?32. 什么是人工智能中的智能农业?33. 什么是人工智能中的智能城市?34. 什么是人工智能中的智能安全?35. 什么是人工智能中的智能教育?36. 什么是人工智能中的智能翻译?37. 什么是人工智能中的智能客服?38. 什么是人工智能中的智能游戏?39. 什么是人工智能中的智能娱乐?40. 什么是人工智能中的智能创作?希望这些题目能够对您有所帮助!。
大学计算机人工智能练习题及答案1. 基础知识题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和决策的科学。
它涉及了计算机科学、心理学、哲学等多个领域。
以下是一些基础知识题，请选择正确的答案：1.1 下列哪个不属于人工智能的应用领域？A. 机器学习B. 机器人技术C. 基因工程D. 自然语言处理答案：C1.2 以下哪个算法常用于监督学习？A. K-均值算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 支持向量机算法答案：D1.3 以下哪个机器人不属于人工智能领域的研究重点？A. 工业机器人B. 情感机器人C. 智能家居机器人D. 洗衣机器人答案：D2. 编程题请使用Python语言完成以下编程题：2.1 编写一个函数，计算斐波那契数列的第n项。
斐波那契数列的定义如下：F(0) = 0，F(1) = 1，F(n) = F(n-1) + F(n-2)，其中n > 1。
```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return Noneelif n == 1:return 0elif n == 2:return 1else:a, b = 0, 1for i in range(3, n+1):a, b = b, a + breturn b# 测试print(fibonacci(10)) # 输出：34```2.2 编写一个函数，判断一个整数是否为素数（质数）。
素数的定义是只能被1和自身整除的整数。
```pythondef is_prime(n):if n <= 1:return Falsefor i in range(2, int(n**0.5) + 1):if n % i == 0:return Falsereturn True# 测试print(is_prime(17)) # 输出：Trueprint(is_prime(20)) # 输出：False```3. 算法题以下是一道经典的算法题，请编写代码实现。
ai面试题目及最佳答案人工智能（Artificial Intelligence）作为一门前沿的学科和技术领域，在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
对于想要从事人工智能相关工作的求职者而言，AI面试题目将是一个必不可少的环节。
本文将探讨一些常见的AI面试题目，并为每个问题给出最佳答案。
1. 请解释什么是人工智能（Artificial Intelligence）？最佳答案：人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿、执行人类智能的学科。
它致力于开发和构建能够感知、理解、学习、推理、决策和交互的智能系统。
人工智能的核心目标是模拟人类的认知和决策过程，以实现自动化的智能行为。
2. 请解释什么是机器学习（Machine Learning）？最佳答案：机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够通过分析和理解数据来学习和改进。
它通过构建和训练具有自适应能力的模型，让计算机能够从经验中学习，从而自动地进行分类、预测和决策。
机器学习是实现人工智能的关键技术之一。
3. 请解释什么是深度学习（Deep Learning）？最佳答案：深度学习是机器学习的一个分支，其目的是让计算机能够模拟人类大脑神经网络的工作原理。
它通过构建深层次的神经网络结构，让计算机能够自动地学习和提取数据中的特征，并进行高级的模式识别和决策。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
4. 请解释什么是监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）？最佳答案：监督学习是机器学习中的一种方法，它利用带有标签的训练数据来训练模型，并通过比较模型的输出和真实标签来进行学习和调整。
无监督学习则是利用没有标签的训练数据来学习和发现数据的内在结构和模式，不需要事先给定标签。
5. 请谈谈机器学习中的模型评估方法。
最佳答案：在机器学习中，模型评估是衡量模型性能和准确性的关键步骤。
常用的评估方法包括训练集和测试集的划分、交叉验证和混淆矩阵等。
人工智能试题及答案# 人工智能基础试题及答案## 一、选择题1. 人工智能（AI）的起源可以追溯到哪个年代？A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案：B2. 以下哪个不是人工智能的分支？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理答案：C3. 神经网络是以下哪个领域的核心技术？A. 计算机视觉B. 语音识别C. 机器人技术D. 所有以上答案：D## 二、判断题1. 人工智能可以完全替代人类的工作。
（）答案：错误2. 机器学习是人工智能的一种实现方式。
（）答案：正确3. 深度学习不需要大量的数据进行训练。
（）答案：错误## 三、简答题1. 简述人工智能的定义。
答案：人工智能（Artificial Intelligence, AI）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。
2. 什么是机器学习？答案：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习并改进性能，而无需进行明确的编程。
机器学习算法可以基于数据进行预测或决策，无需人类干预。
3. 描述深度学习的基本原理。
答案：深度学习是一种机器学习方法，它使用类似于人脑的神经网络结构来模拟复杂的模式识别和数据表示。
这些网络由多层神经元组成，能够从原始数据中自动学习特征，从而实现图像识别、语音识别等高级任务。
## 四、论述题1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在影响。
答案：人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发和个性化治疗等。
AI技术可以帮助医生分析医学影像，提高诊断的准确性和效率。
在药物研发方面，AI可以加速新药的发现过程，降低研发成本。
此外，AI还可以通过分析大量患者数据，为患者提供个性化的治疗方案。
然而，人工智能在医疗领域的应用也引发了隐私保护、伦理和法律责任等问题，需要在技术发展的同时，制定相应的法规和标准。
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。
6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
《人工智能》测试题答案模板人工智能测试题答案模板一、简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样进行智能行为的学科，它包括了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
本文将针对《人工智能》测试题提供答案模板，以帮助读者更好地理解和掌握人工智能的相关知识。
二、选择题答案1. 答案选项A) 选项AB) 选项BC) 选项CD) 选项D2. 答案选项A) 选项AB) 选项BC) 选项CD) 选项D3. 答案选项A) 选项AB) 选项BC) 选项CD) 选项D三、填空题答案1. 答案一2. 答案二3. 答案三四、判断题答案1. 正确/错误2. 正确/错误3. 正确/错误五、简答题答案1. 简答题一答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2. 简答题二答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX3. 简答题三答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX六、论述题答案1. 论述题一答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2. 论述题二答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX3. 论述题三答案：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX七、编程题答案1. 编程题一答案：```pythoncode here...```2. 编程题二答案：```pythoncode here...```3. 编程题三答案：```pythoncode here...```八、综合题答案1. 综合题一答案：A) 步骤一：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXB) 步骤二：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXC) 步骤三：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXD) 步骤四：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2. 综合题二答案：A) 步骤一：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXB) 步骤二：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXC) 步骤三：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXD) 步骤四：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX3. 综合题三答案：A) 步骤一：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXB) 步骤二：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXC) 步骤三：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXD) 步骤四：XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX九、总结通过本文提供的《人工智能》测试题答案模板，读者可以清晰地了解各类题型的回答格式和写作要点。
人工智能相关知识点考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 以下哪个不是机器学习的主要应用领域？A. 语音识别B. 图像识别C. 自然语言处理D. 量子计算答案：D3. 神经网络的灵感来源于哪个生物结构？A. 神经元B. 心脏C. 肝脏D. 骨骼答案：A4. 下列哪项技术不属于深度学习？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 决策树D. 长短期记忆网络答案：C5. 人工智能的“图灵测试”是由谁提出的？A. 艾伦·图灵B. 马文·闵斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能研究的主要内容包括哪些？A. 机器学习B. 自动推理C. 知识表示D. 机器视觉E. 语音识别答案：ABCDE2. 下列哪些属于人工智能的典型应用？A. 智能客服B. 无人驾驶汽车C. 智能家居D. 电子游戏E. 医疗诊断答案：ABCDE3. 深度学习在以下哪些领域有显著应用？A. 语音识别B. 图像识别C. 自然语言处理D. 游戏AIE. 推荐系统答案：ABCDE4. 人工智能的伦理问题包括哪些？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 工作替代D. 决策透明度E. 责任归属答案：ABCDE5. 人工智能的发展历程中，哪些事件具有里程碑意义？A. 艾伦·图灵提出图灵测试B. 达特茅斯会议C. 深蓝战胜国际象棋冠军D. 谷歌AlphaGo战胜围棋冠军E. IBM Watson在医疗领域应用答案：ABCDE三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能的发展依赖于大数据。
（对）2. 机器学习是人工智能的一个子集。
（对）3. 深度学习是机器学习的一个子集。
（对）4. 人工智能可以完全替代人类工作。
（错）5. 人工智能的发展不会引发伦理问题。
（错）6. 神经网络是由多个神经元组成的。
人工智能考试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 人工服务D. 人工呼吸答案：D3. 人工智能之父是：A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C4. 下列哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 深度学习D. 快速排序答案：D5. 神经网络中，神经元的连接权重通常通过什么方法进行优化？A. 遗传算法B. 反向传播C. 模拟退火D. 贪心算法答案：B6. 以下哪个不是深度学习中的常见层类型？A. 卷积层B. 池化层C. 激活层D. 循环层答案：D7. 以下哪个是强化学习的关键组成部分？A. 状态B. 奖励C. 动作D. 所有选项答案：D8. 人工智能的三大支柱不包括：A. 数据B. 算法C. 计算能力D. 硬件答案：D9. 下列哪个是自然语言处理的常见任务？A. 机器翻译B. 图像识别C. 语音合成D. 视频分析答案：A10. 以下哪个不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类工作D. 机器自我复制答案：D二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能可以应用于以下哪些领域？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：A, B, C, D2. 以下哪些技术可以用于增强人工智能的决策能力？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 规则引擎答案：A, B, C3. 人工智能在发展过程中面临的挑战包括：A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：A, B, C, D4. 以下哪些是人工智能的常见算法类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 遗传算法答案：A, B, C, D5. 人工智能在自然语言处理中可以完成的任务包括：A. 文本分类B. 情感分析C. 语音识别D. 机器翻译答案：A, B, C, D三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能可以完全取代人类进行所有工作。
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。
人工智能复习题集及答案在此提供一份人工智能复习题集及答案，帮助大家巩固相关知识。
请注意，以下题目并非出自真实考试，仅供复习之用。
一、选择题（每题2分，共30分）1. 人工智能（AI）是指：A. 人类的智能表现B. 计算机的智能表现C. 机器具有的类似人类智能的能力D. 机器的高速计算能力2. 下列哪个不属于人工智能的应用领域？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 股票交易D. 图像识别3. 以下哪个算法被认为是人工智能的"父亲"？A. 卷积神经网络（CNN）B. 决策树（Decision Tree）C. 逻辑回归（Logistic Regression）D. 感知机（Perceptron）4. 人工智能的发展受到计算能力和以下哪个因素的制约？A. 数据量B. 算法复杂度C. 硬件性能D. 领域专家5. 在机器学习中，监督学习是指：A. 给模型提供明确的输入和输出标签B. 让模型自行学习数据的模式C. 通过奖励和惩罚教导模型D. 在模型训练过程中提供实时反馈6. 以下哪个不是强化学习中的组成部分？A. 环境B. 代理（Agent）C. 奖励信号（Reward Signal）D. 训练数据7. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）用于：A. 将文本转化为离散的词汇序列B. 将文本转化为连续向量表示C. 生成语法正确的句子D. 实现机器翻译功能8. AlphaGo是一款成功击败人类围棋大师的人工智能程序，其核心技术是：A. 深度强化学习B. 迁移学习C. 遗传算法D. 逻辑推理9. 机器学习中的交叉验证是用来评估模型的：A. 泛化能力B. 训练速度C. 拟合程度D. 特征选择能力10. 在图像识别中，卷积神经网络（CNN）的核心操作是：A. 卷积B. 加法运算C. 乘法运算D. 激活函数二、填空题（每题2分，共20分）11. 人工智能的发展密切相关的一个领域是__________。
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
学科：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力能力功能，并开发相关理论和技术。
能力：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-3.在过去20年中，人工智能发生了什么变化？传统人工智能（AI）的数学计算体系仍不够严格和完整。
除了模糊计算外，近年来，许多模仿人脑思维、自然特征和生物行为的计算方法（如神经计算、进化计算、自然计算、免疫计算和群计算等）已被引入人工智能学科。
我们把这些有别于传统人工智能的智能计算理论和方法称为计算智能（Computational Intelligence，CI）。
计算智能弥补了传统人工智能的理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。
人工智能不同观点、方法和技术的集成，是人工智能发展所必需，也是人工智能发展的必然。
1-4.为什么能够用机器模仿人的智能？一个完善的符号系统应具有6种基本功能：（1）输入符号；（2）输出符号；（3）存储符号；（4）复制符号；（5）建立符号结构；（6）条件性迁移。
如果一个物理符号具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的符号系统。
人具有上述6种功能，现代计算机也具有上述6种功能。
任何一个系统，如果他能够表现出智能，那他就必定能够执行上述6种功能，那么他就能够表现出智能，这种智能指的就是人类所具有的那种智能，因此，机器能模仿人的智能1-5.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？主要学派有三家：（1）符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。
源于数理逻辑。
其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
（2）连接主义，又称为仿生学派或生理学派。
源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。
其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
（3）行为主义，又称为进化主义或控制论学派。
源于控制论。
其原理为控制论及感知——动作型控制系统。
1-7.你是如何理解人工智能的研究目标的？人工智能的一般研究目标为：（1）更好的理解人类智能。
通过编写程序来模仿和检验有关人类智能的理论。
（2）创造有用的灵巧程序。
该程序能够执行一般人类专家才能实现的任务。
一般地，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期目标两种。
人工智能的近期研究目标是建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。
远期研究目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
李艾特（Leeait）和费根鲍姆提出人工智能研究的9个“最终目标”，包括深入理解人类认知过程、实现有效的智能自动化、有效的智能扩展、建造超人程序、实现通用问题求解、实现自然语言理解、自主执行任务、自学与编程、大规模文本数据的存储和处理技术、索罗门（Sloman）给出人工智能的3个主要研究目标：智能行为的有效理论分析、解释人类智能、构造智能的人工制品。
5-6.构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的XOR函数。
指定所用神经网络单元的种类。
5-11.模糊集合有哪些运算？满足哪些规律?有并、交、补等运算，满足幂等律，交换律，结合律，分配律，吸收律，同一律，复原律，对偶律等。
5-14.遗传算法的基本原理，说明它的求解步骤。
答：遗传算法的基本原理是，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。
再对这个新的种群进行下一轮的进化。
遗传算法的求解步骤：（1）初始化种群；（2）计算种群上每个个体的适应度值；（3）按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体；（4）按概率Pc进行交叉操作；（5）按概率Pc进行变异操作；（6）若没有满足某中停止条件，则转（2），否则进入下一步：（7）输出中群中适应度最优的染色体作为问题的满意解或最优解。
6-1 什么叫专家系统？它具有哪些优点与特点？所谓专家系统，就是一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软件具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验水平，同时具有处理该领域问题的能力.专家系统的优点存在八个方面(1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
(4) 专家系统能促进各领域的发展。
(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。
(6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。
(7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。
(8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
专家系统特点:1启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。
2透明性:专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题3灵活性。
6-2 专家系统由哪些部分构成？各部分的作用为何？专家系统由知识库，全局数据库，推理机，解释机构，知识获取机构，人机交互界面。
知识库用来存放专家提供的知识。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
人机界面是系统与用户进行交流时的界面。
综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。
知识获取机构负责建立、修改与扩充知识库，以及对知识库的一致性、完整性等进行维护。
解释机构负责对求解过程作出说明和解释。
全局数据库又称综合数据库或简称数据库，它是问题求解过程中符号或数据的集合。
6-3 建立专家系统的关键步骤是什么？建立系统的一般步骤如下: 1设计初始知识库问题(五个小步骤知识知识概念化概念形式化形式规则化规则合法化2原型机（prototype）的开发与实验3知识库的改进与归纳7-1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？13答：按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科；机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
机器学习为人工智能的发展做出重要贡献，其中，对结构模型、计算理论、算法和混合学习的发展至关重要，所以我们要研究机器学习。
7-2.试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
更具体地说是信息的质量。
7-5说明学习的模式和学习的方法归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。
归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。
学习方法 (1) 示例学习它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。
示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。
(2) 观察发现学习它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。
它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。
7-13什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有什么关系？根据费亚德的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的，新颖的，潜在有用的，并可被理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘是知识发现中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关的知识。
7-14说明知识发现的处理过程费亚德的知识发现过程包括(1) 数据选择：根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据(2) 数据预处理：检查数据的完整性与数据的一致性，对噪音数据进行处理，对丢失的数据利用统计方法进行填补，进行发掘数据库(3) 数据变换：利用聚类分析和判别分析，从发掘数据库里选择数据(4) 数据挖掘(5) 知识评价：对所获得的规则进行价值评定，以决定所得到的规则是否存入基础知识库知识发现的全过程，可进一步归纳为三个步骤，即数据挖掘预处理，数据挖掘，数据挖掘后处理。
9-2什么是艾真体？16答：在信息技术，尤其是人工智能和计算机领域，Agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的任何物体。
9-4艾真体为什么需要通信？答：通信是一种广泛存在的现象。
一般来说，来自传统信号的共享系统和信号产生和理解所引发有意的信息交换，就是通信。
通信的双重目的就是建立信任和创建社会联系，对于艾真体来说，它有一个能够产生语言的行为，思做说话行为，叫做说话行为或交谈，决定何时调用、交谈以及决定在各种可能在哪个多谈是正确的，这些是艾真体的难点，一个艾真体有许多工作可能的行为可供选择，并且必须努力选择实现与其他艾真体进行信息通信的目标行为。
当艾真体采取某一动作以影响另一艾真体的认识结构时，就可以说该艾真体已参与了一个通信行为了。
9-8多艾真体系统有哪几种基本模型？其体系结构又有哪几种？答：多艾真体系统有4种基本模型，分别是BDI模型，协商模型，协作规划模型和自协调模型。
多艾真体系统的体系结构有3种：艾真体网络，艾真体联盟，黑板结构。
（13级）填空题：1.支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信围值最小化作为（优化）目标2.反应式只是简单地对外部刺激产生响应，没有任何（内部状态）3.（人工）生命试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系统4.BDI关系图描述的是信念、愿望、意图与（行为）的因果关系5.物理符号系统假设之推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个（物理符号系统）6.计算智能包括（神经计算），模糊计算，进化计算等7.自然计算具有（模仿）自然界的特点8.专家系统的优点之一是可以使专家的专长不受时间和（空间）的限制9.BP算法中有几个常用的参数，包括（学习率和形状因子），动量因子及收敛误差界值等10.免疫算子有两种类型，全免疫和（目标）免疫简答题5.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中哪些是新的研究热点？主要是：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、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。
