920094-人工智能导论(第4版)-第10章 自然语言理解

人工智能导论第四版课后答案1.作为计算机科学的一个分支，人工智能的英文缩写是（）。

AI2. 人工智能是研究、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交叉科学，它涉及（ D）。

A. 自然科学B. 社会科学C. 技术科学D. A、B 和 C3. 人工智能定义中的“智能”，涉及到诸如（ A）等问题。

A. B、C 和 DB. 意识C. 自我D. 思维4. 下列关于人工智能的说法不正确的是（ C ）。

A. 人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。

B. 人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。

C. 自 1946 年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用。

D. 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。

5. 人工智能经常被称为世界三大尖端技术之一，下列说法中错误的是（B ）。

A. 空间技术、能源技术、人工智能B. 管理技术、工程技术、人工智能C. 基因工程、纳米科学、人工智能D. 人工智能已成为一个独立的学科分支，无论在理论和实践上都已自成系统6. 人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系。

从思维观点看，人工智能不包括（ A）。

A. 直觉思维B. 逻辑思维C. 形象思维D. 灵感思维7. 强人工智能强调人工智能的完整性，下列（C ）不属于强人工智能。

A. （类人）机器的思考和推理就像人的思维一样B. （非类人）机器产生了和人完全不一样的知觉和意识C. 看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识D. 有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器8. 被誉为“人工智能之父”的科学大师是（D ）。

A. 爱因斯坦B. 冯·诺依曼C. 钱学森D. 图灵9. 电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。

下列说法中不正确的是（ C）。

A. 计算机是用于操纵信息的设备B. 计算机在可改变的程序的控制下运行C. 人工智能技术是后计算机时代的先进工具D. 计算机这个用电子方式处理数据的发明，为实现人工智能提供了一种媒介10. Wiener 从理论上指出，所有的智能活动都是（A ）机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。

3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。

6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。

第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。

3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。

第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。

《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。

基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。

二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。

包括规则学习、支持向量机以及深度学习。

2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。

它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。

3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。

它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。

三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。

1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。

第十一章自然语言理解教学内容：自然语言理解的一般概念、句法和语法的自动分析原理、句子的自动理解方法和语言的自动生成等。

教学重点：句法模式匹配、语义的分析、句子的自动理解和语言的自动生成。

教学难点：转移网络、词汇功能语法（LFG）。

教学方法：课堂教学为主。

注意结合学生已学的内容，及时提问、收集学生学习的情况。

并充分利用网络课程中的多媒体素材来表示比较抽象的概念。

教学要求：掌握句法分析方法，掌握句子的自动理解，初步了解语言的自动生成，一般了解自然语言理解系统的应用实例。

11.1 语言及其理解的一般问题教学内容：本小节主要讨论自然语言理解的概念、发展简史以及系统组成与模型等。

教学重点：语言和语言理解的概念、自然语言理解系统的模型。

教学难点：自然语言理解与人类智能的关系、理解自然语言的计算机系统的组成方式。

教学方法：课堂教学为主，结合网络课程中的多媒体素材来讲述。

教学要求：掌握语言和语言理解的概念、自然语言理解过程的四个层次；一般了解自然语言理解研究的国内外进展。

11.1.1 语言与语言理解1、语言的构成语言是人类进行通信的自然媒介，它包括口语、书面语以及动作语(如哑语和旗语)等。

语言由语句组成，每个语句又由单词组成；组成语句和语言时，应遵循一定的语法与语义规则。

语言是音义结合的词汇和语法体系，是实现思维活动的物质形式。

语言是以词为基本单位的，词汇又受到语法的支配才可构成有意义的和可理解的句子，句子按一定的形式再构成篇章等。

语法是语言的组织规律。

语法规则制约着如何把词素构成词，词构成词组和句子。

语言正是在这种严密的制约关系中构成的。

用词素构成词的规则叫构词规则。

语法中的另一部分就是句法。

句法也可分成两部分：词组构造法和造句法。

词组构造法是词搭配成词组的规则。

造句法则是用词或词组造句的规则。

图11.1就是上述构造的一个完整的图解。

图11.1 语言的构成另一方面，语言是音义结合的，每个词汇有其语音形式。

自然语言中所涉及的音素并不多，一种语言一般只有几十个音素。

人工智能导论课后习题答案人工智能导论课后习题答案人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、心理学、哲学等多个领域的学科。

它研究如何使计算机能够模拟人类智能，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。

人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活，从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

在人工智能导论课中，学生们通常会遇到一些习题，以帮助他们更好地理解和应用人工智能的概念和技术。

下面是一些常见的人工智能导论课后习题及其答案，供大家参考。

1. 什么是人工智能？人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能的方法和技术，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。

它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。

2. 人工智能的发展历程是怎样的？人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。

在那个时候，人们开始使用计算机来模拟人类的思维过程。

随着计算能力的提升和算法的改进，人工智能逐渐取得了一些重要的突破，如专家系统、机器学习等。

近年来，深度学习和大数据的兴起，进一步推动了人工智能的发展。

3. 人工智能的应用领域有哪些？人工智能的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个领域。

例如，医疗领域可以利用人工智能技术进行疾病诊断和药物研发；金融领域可以利用人工智能技术进行风险评估和投资决策；交通领域可以利用人工智能技术实现自动驾驶等。

4. 机器学习是什么？机器学习是一种人工智能的分支，它研究如何使计算机能够从数据中学习，并根据学习到的知识进行决策和预测。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

5. 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种方法，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层神经网络进行学习和决策。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重要的突破，如图像识别、语音识别等。

6. 人工智能是否会取代人类工作？人工智能在某些领域已经取得了很大的进展，但目前还不具备完全取代人类工作的能力。

《人工智能导论》课程教学大纲一、课程的性质和教学目标课程性质：人工智能是计算机科学中的重要内容，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

由于人工智能是模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都具有非常广泛的应用。

《人工智能导论》是计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业本科生的一门基础选修课程。

本课程主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想以及一些前沿内容，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，为进一步学习和研究人工智能理论与应用奠定基础。

教学目标：1. 了解人工智能的特点、主要研究领域、研究历史及未来发展动向。

2. 掌握人工智能的基本概念、基本原理和基本方法。

3. 了解应用人工智能技术解决实际问题的范例。

该课程的目标是把握计算机科学与技术的发展趋势，熟悉本专业的前沿知识和研究热点。

该课程讲述了人工智能的发展简史、人工智能研究的基本内容和主要研究领域、人工智能的研究热点包括人工神经网络及其应用和遗传算法及其应用等。

要求学生掌握基本创新方法，能够针对创新点开展切实有效的理论和应用研究。

该课程紧密联系计算机学科中的前沿内容和所涉及的新技术，例如模糊推理方法及其在计算机控制系统中的应用、人工神经网络及其改进方法在模式识别、软测量、联想记忆、优化计算中的应用，遗传算法及其改进算法在生产调度中的应用等，学生通过该课程的学习能够了解基本的人工智能新技术和有关问题求解的创新方法；课程要求完成A*算法应用实验、遗传算法应用实验、基于神经网络的优化计算实验等自主型实验项目，学生通过实验，能够发挥主动性，研究探讨人工智能系统的运行和实现过程，提出思路并积极验证和探索自己的思路，从而更好的掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力,逐步培养他们发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力。

课程支撑的毕业要求及其指标点：该课程支撑以下毕业要求和具体细分指标点：【毕业要求3】设计/开发解决方案：能够设计针对复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

自然语言理解教学大纲教材：自然语言理解赵海清华大学出版社第1章：自然语言处理概要1.概念和术语包括什么是自然语言、自然语言处理和自然语言理解的关系、以及计算语言学。

2.自然语言处理技术的挑战自然语言处理被迫需要承担两类知识一一常识知识与语言学知识的处理和解析任务。

后者属于自然语言处理这一领域独一无二的需求。

3.机器翻译4.语言处理层次形态分析、句法分析、语义分析、语用分析、篇章分析、世界知识分析5.应用型自然语言处理人机对话系统6.自然语言处理的学术出版体系国际计算语言学会(AC1)等第2章：n元语言模型1.概率论基础首先回顾概率论的基本知识，如联合概率、条件概率、贝叶斯等。

2.语言模型用于语言生成语言生成的过程称为解码。

n元语言模型给出的是n元组出现的概率，因此合理或正确的语言现象必然有更大的概率或似然，这一观察是语言模型能在预测性解码任务之中发挥作用的关键。

3.n元语言模型的工作方式n元机制、马尔可夫假设4.评价指标困惑度5.n元语言模型的平滑方法1aP1aCe平滑、Good-TUring平滑、Je1inek-MerCer平滑、KatZ平滑、KneSer-Ney平滑、Pitman-YOr平滑6.非n元机制的平滑方法缓存、跳词、聚类7.平滑方法的经验结果对比几种平滑技巧的组合效果，以及对比它们在困惑度和语音识别的单词准确率上的差异。

8.n元语言模型的建模工具介绍了一些常用的平滑工具包第3章：语言编码表示1.独热表示用独热码表示语言符号2.特征函数一个文本对象样本基于词一级的独热表示就是展示n元组本身，因此这个部分也称之为n元组特征，它也是自然语言最直接、最基本的特征。

3.通用特征模板在实际机器学习模型建立过程中，会用到成千上万维的特征向量，故而涉及成千上万个特征函数，如果这些函数要一个个定义，建模过程将会变得烦琐不堪。

因此，实际上，特征函数可以按照定义属性进行分组，这样统一定义的一组特征函数（对应于特征向量维度上的一个片段）称之为特征模板。

《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。

人工智能(学科): 人工智能(学科)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功能, 并开发相关理论和技术。

人工智能(能力)：人工智能(能力)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。

2. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。

3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。

第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。

2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。

3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。

4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。

5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。

6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。

难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。

2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法（mgu算法）的定义与计算。

3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。

4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。

难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

人工智能导论课后答案第四版1、在机器学习中，机器可以自行通过样本总结规律，不需要人工干预，就可以总结规律的方向以及参数的维度。

[判断题] *对错(正确答案)2、知识图谱已经成为推动人工智能发展的唯一核心驱动力。

[判断题] *对错(正确答案)3.快递无人车配送主要是根据雷达控制、GPS定位、图像识别、路径规划、道路监控来实现快递车的运行及环境感知。

[判断题] *对(正确答案)错4. 无人机航拍主要利用遥感操控平台。

[判断题] *对(正确答案)错5.惯性导航系统测量运动载体的线加速度和角速率数据，再对这些数据对距离进行微分运算。

[判断题] *对错(正确答案)6. 全局路径规划的主要规划内容是避免碰撞和保持安全距离。

[判断题] *对错(正确答案)7.2010年美国颁布了以IEEE802.11P作为底层通信协议和以IEEE1609系列规范作为高层通信协议的V2X网联通通信标准。

[判断题] *对(正确答案)错8. 无人车自主避障的第一阶段是规划合理路线。

[判断题] *对错(正确答案)9.三维自动目标识别（ATR）是指从三维成像的传感器数据中自动检测并识别目标。

[判断题] *对(正确答案)错10. 无人船分为自主无人船、非自主无人船两种。

[判断题] *对错(正确答案)1、现阶段的机器感知是计算机通过（）来辨别周围世界。

*A. 图像(正确答案)B. 声音(正确答案)C. 感觉D. 信息2、图像识别经历的阶段有（） [单选题] *A. 文字识别B. 数字图像处理C. 识别、物体识别D. 以上都是(正确答案)3、机器学习包括（） *A. 监督学习(正确答案)B. 无监督学习(正确答案)C. 半监督学习(正确答案)D. 强化学习(正确答案)4、模式识别的主要目标就是（） [单选题] *用计算机来模拟人的各种识别能力(正确答案)用语言来模拟人的各种识别能力用机器来模拟人的各种识别能力用感觉来模拟人的各种识别能力5、图像识别是指利用计算机对图像进行（） [单选题] *分析、解决、感受处理、分析、理解(正确答案)认知、感受、分析6、( )是以数字图像处理与识别为基础并结合人工智能、系统学等学科的研究,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。

人工智能导论（一）
引言概述：
人工智能 (AI) 是一门研究如何设计和构建智能机器的学科，它已经成为了当今科技领域的热门话题之一。

尽管AI在过去几十年中已经取得了许多突破性的发展，但我们还只是触及了其表面。

本文将介绍人工智能的基本概念和原理，具体包括：定义和历史、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统。

通过深入研究这些内容，我们能更好地理解人工智能的工作原理和应用领域，并为进一步探索人工智能科技奠定坚实基础。

正文内容：
1. 定义和历史：
- 人工智能的定义和范畴
- 人工智能的发展历史和里程碑事件
- 当前人工智能的应用领域
2. 机器学习：
- 机器学习的基本概念和框架
- 监督学习、无监督学习和强化学习的区别和应用
- 机器学习算法的常见类型和应用案例
3. 自然语言处理：
- 自然语言处理的定义和目标
- 文本分析和情感分析的基本原理
- 机器翻译和语音识别的应用
4. 计算机视觉：
- 计算机视觉的基本原理和技术
- 特征提取和图像分类的方法
- 人脸识别和物体检测的应用
5. 专家系统：
- 专家系统的定义和原理
- 知识表示和推理机制
- 专家系统在医疗和金融领域的应用案例
总结：
人工智能正以惊人的速度改变着我们的世界，它在各行各业中发挥着越来越重要的作用。

通过本文的介绍，我们对人工智能的定义、历史和基本原理有了更深入的了解，并了解了机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等核心概念和应用。

然而，人工智能领域仍面临着许多挑战和机遇，进一步的研究和发展将为我们带来更多创新和惊喜。

人工智能导论人工智能是目前迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品中的核心技术，也是计算机游戏等数字媒体产品中的重要设计技术。

人工智能在Internet时代获得了前所未有的发展机遇，Web环境下智能信息处理技术成为推动人工智能在网络环境中发展的一大动力。

由于人工智能是模拟人类智能解决问题的方法，在众多领域都具有非常广泛的应用，所以，目前不仅许多专业的研究生开设人工智能课程，而且许多专业的本科生，特别是计算机类、自动化类、电气类以及电子信息类、机械类等专业的本科生，都开设了人工智能课程。

1.本书的形成本书作者于1989年开始从事人工智能及其应用方面的研究，从1993年开始从事人工智能方面的教学。

为控制科学与工程、计算机科学与技术、机械工程等专业研究生讲授“人工智能原理与应用”课程，为计算机、自动化等专业本科生讲授“人工智能导论”课程，还为全校工学、理学、经济学、管理学、哲学、文学、法学等专业学生开设“人工智能及其应用”公选课。

在多年的教学实践中，深感需要编著一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。

本书作者在自己多年来的讲稿基础上，于2005年编写出版了《人工智能及其应用》，作为研究生和本科生的人工智能教材，被许多高校选用。

随着人工智能技术的发展，越来越多的本科专业开设了人工智能课程。

因此，面向本科生的人工智能课程的教材建设具有重要意义。

作者选择基础、实用的内容，并充实了一些应用性内容，编写了用于本科教学的《人工智能导论》，其目的是使学生学习和掌握人工智能的基本概念和基本原理，了解人工智能的一些前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为今后在相关领域应用人工智能技术奠定基础。

本书的第4版被国内众多高校选作人工智能基础课程教材，这次修订，进一步增加了一些人工智能的前沿、实用算法，并扩充了实验指导书，方便实验教学。

2.主要内容全书共11章。

第1章除了介绍人工智能的基本概念、发展简史，着重介绍目前人工智能的主要研究内容与各种应用，以开阔读者的视野，引导读者进入人工智能各个研究领域。

人工智能导论笔记人工智能导论是一门介绍人工智能基础知识的课程，它涵盖了人工智能的各个方面，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。

以下是一些可能有用的人工智能导论笔记的示例:1. 人工智能的定义和历史：人工智能导论课程通常会介绍人工智能的定义和历史。

人工智能的定义是指通过计算机程序和算法模拟人类智能的过程。

人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时科学家们开始研究如何使用计算机来模拟人类智能。

2. 机器学习的定义和原理：机器学习是人工智能导论中的一个重要部分。

机器学习的定义是指使用算法和统计模型来自动化地学习数据并做出预测。

机器学习的原理是指通过让计算机从数据中自动学习规律和模式，从而能够对未知数据进行预测和决策。

3. 数据挖掘的定义和原理：数据挖掘是人工智能导论中的另一个重要部分。

数据挖掘的定义是指使用算法和技术来从大量数据中提取有价值的信息和知识。

数据挖掘的原理是指通过分析数据之间的关系和模式，找到数据中的隐藏信息和规律，从而做出正确的决策。

4. 自然语言处理的定义和原理：自然语言处理是人工智能导论中的一个重要领域，它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。

自然语言处理的定义是指使用计算机程序来处理和理解人类语言的过程。

自然语言处理的原理是指通过分析人类语言的语法、语义和结构，使得计算机能够理解人类语言并做出相应的响应。

5. 计算机视觉的定义和原理：计算机视觉是人工智能导论中的另一个重要领域，它涉及到计算机对图像和视频的理解和处理。

计算机视觉的定义是指使用计算机程序来理解和分析图像和视频的过程。

计算机视觉的原理是指通过分析图像和视频的像素和模式，使得计算机能够理解图像和视频并做出相应的响应。

6. 智能控制的定义和原理：智能控制是人工智能导论中的一个重要领域，它涉及到计算机对人类行为的模拟和控制。

智能控制的定义是指使用计算机技术和算法来控制和优化系统的过程。

智能控制的原理是指通过模拟人类的思维方式，使得计算机能够对系统进行控制和优化，从而实现更高效、更准确、更快速的操作。

人工智能导论一、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。

二、人工智能的主要研究领域目前，随着智能科学和技术的发展和计算机网络技术的广泛应用，人工智能技术应用到越来越多的领域。

下面简要介绍几个主要领域：（1）自动定理证明自动定理证明是人工智能中最先进行研究并得到成功应用的一个研究领域，同时它也为人工智能的发展起到了重要的推动作用。

实际上，除了数学定理证明以外，医疗诊断、信息检索、问题求解等许多非数学领域问题，都可以转化为定理证明问题。

（2）博弈诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈(game playing)。

人工智能研究博弈的目的并不是为了让计算机与人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对博弈的研究来检验某些人工智能技术是否能实现对人类智慧的模拟，促进人工智能技术的深入研究。

（3）模式识别模式识别（pattern recognition）是一门研究对象描述和分类方法的学科。

分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。