大学计算机人工智能知识点,人工智能期末考试知识点(考点)总结
1、智能所包含的能力
(1)感知能力(2)记忆与思维能力(3)学习和自适应能力(4)行为能力
2、人工智能分为五个阶段:
(1)孕育期(2)形成期(3)知识应用期(4)从学派分立走向综合(5)智能科学技术学科的兴起
3、人工智能研究的基本内容
(1)与脑科学和认知科学的交叉研究
(2)智能模拟的方法和技术研究
4、人工智能研究中的不同学派(三大学派)
(1)符号主义(2)联结主义(3)行为主义
5、机器学习
机器学习是机器获取知识的根本途径,同时也是机器具有智能的重要标志。有人认为,一个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。机器学习有多种不同的分类方法,如果按照对人类学习的模拟方式,机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别
演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下,通过演绎求解一个具体问题或证明一个给定的结论。这个结论实际上早已蕴涵在一般性知识的前提中,演绎推理只不过是将其揭示出来,因此它不能增殖新知识。而在归纳推理中,所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程,是增殖新知识的过程。
7、确定性知识
确定性知识是指其真假可以明确给出的知识,其表示方法主要包含谓语逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。
8、谓语逻辑表示方法
P29
9、语义网络表示法
P34
10、框架表示法(鸟框架)
P41
11、产生式推理的基本结构
产生式推理的基本结构如图所示,它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式
P69
13、状态空间的盲目搜索
根据状态空间采用的数据结构的不同,它可分为图搜索算法和树搜索算法。
树搜索算法包括一般树和代价树的盲目搜索算法。
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