游戏中的人工智能技术(PDF 49页)

人工智能大作业

第一章 1、3 什么就是人工智能?它的研究目标就是什么? 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它就是研究、开发用于模拟、延伸与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。 研究目标:人工智能就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、自然语言处理与专家系统等。 1、7 人工智能有哪几个主要学派?各自的特点就是什么? 主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算, 从而思维就就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信 息传递,这种传递就是并行分布进行的。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复 杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。 1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域?其中有哪些就是新的研究热点? 1、研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器 学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发 现。 第二章 2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x就是人

西电人工智能大作业

人工智能大作业 学生:021151** 021151** 时间:2013年12月4号

一.启发式搜索解决八数码问题 1.实验目的 问题描述:现有一个3*3的棋盘,其中有0-8一共9个数字,0表示空格,其他的数字可以和0交换位置(只能上下左右移动)。给定一个初始状态和一个目标状态,找出从初始状态到目标状态的最短路径的问题就称为八数码问题。 例如:实验问题为

到目标状态: 从初始状态: 要求编程解决这个问题,给出解决这个问题的搜索树以及从初始节点到目标节点的最短路径。 2.实验设备及软件环境 利用计算机编程软件Visual C++ 6.0,用C语言编程解决该问题。 3.实验方法 (1).算法描述: ①.把初始节点S放到OPEN表中,计算() f S,并把其值与节点S联系 起来。 ②.如果OPEN表是个空表,则失败退出,无解。 ③.从OPEN表中选择一个f值最小的节点。结果有几个节点合格,当其 中有一个为目标节点时,则选择此目标节点,否则就选择其中任一节点作为节点i。 ④.把节点i从OPEN表中移出,并把它放入CLOSED的扩展节点表中。 ⑤.如果i是目标节点,则成功退出,求得一个解。 ⑥.扩展节点i,生成其全部后继节点。对于i的每一个后继节点j: a.计算() f j。 b.如果j既不在OPEN表中,也不在CLOSED表中,则用估价函数f

把它添加入OPEN表。从j加一指向其父辈节点i的指针,以便一旦 找到目标节点时记住一个解答路径。 c.如果j已在OPEN表或CLOSED表上,则比较刚刚对j计算过的f 值和前面计算过的该节点在表中的f值。如果新的f值较小,则 I.以此新值取代旧值。 II.从j指向i,而不是指向它的父辈节点。 III.如果节点j在CLOSED表中,则把它移回OPEN表。 ⑦转向②,即GO TO ②。 (2).流程图描述: (3).程序源代码: #include #include

MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计

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

游戏人工智能的发展与展望

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

人工智能大作业

内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业 课程号:67111317 考试方式:大作业 任课教师:陈淋艳 使用专业、年级 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么 是人工智能?人类研究人工智能的最终目标是什 么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三 个野人来到河边,河边只有一条一次最多可供两 个人过河的小船,传教士如何用这条小船过河才 能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数 目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法 律管制,所以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的 法律,受到官府追究;而达官贵人和恶少不受法 律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也违法,却 可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么?

试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归 结反演的方法回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部, ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山 运动员。登山运动员不喜欢下雨,而且任何不喜欢 雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所 喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东 西。TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱 乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动 员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么? 设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号:67111317、76807376 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机2011-1,2,3,4 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么是人工智能? 人类研究人工智能的最终目标是什么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三个野人来到河 边,河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船,传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法律管制,所 以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的法律,受到官府追究;而 达官贵人和恶少不受法律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也 违法,却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么? 试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归结反演的方法 回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部,ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨,而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么?

设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ,P(E2|S2)=0 ,P(E3|S3)=0.8,用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、(20分)结课报告题目:选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告,要有关键字,图要有图号,最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。(选取三种知识表达放法加以介绍,并进行比较) 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文,从文章所论述的问题,阐述的理论,其社会效益,与原有的方法相比,他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。(应用领域,人工神经元模型,学习方法) 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成,一至五题要求手写。

西安电子科技大学人工智能试题

1.(该题目硕士统招生做)请用框架法和语义网络法表示下列事件。(10分) 2015年2月20日上午11点40分,广东省深圳市光明新区柳溪工业园附近发生山体滑坡,经初步核查,此次滑坡事故共造成22栋厂房被掩埋,涉及公司15家,截至目前已安全撤离900人,仍有22人失联。 答:框架表示法(5分):(给分要点:确定框架名和框架槽,根据报道给出的相关数据填充,主要内容正确即可给分,不必与参考答案完全一致) <山体滑坡> 时间:2015年2月20日上午11点40分 地点:广东省深圳市光明新区柳溪工业园附近 掩埋厂房:22栋 涉及公司数目:15家 安全撤离人数:900人 失联人数:22人 语义网络表示法(5分):(给分要点:确定语义网络的节点及其连接关系,根据报道内容进行填充,主要内容正确即可给分,不必与参考答案完全一致) 1. (该题目全日制专业学位硕士做)请用一种合适的知识表示方法来表示下面知识。(10分) How Old Are YOU是微软推出的一款测年龄应用,该应用架设在微软服务平台Azure上,该平台具有机器学习的开发接口,第三方开发者可以利用相关的接口和技术,分析人脸照片。

(给分要点:采用合适的知识表示方法,正确即可给分,不必与参考答案完全一致) 答: 类属(继承):<应用程序> 用途:测年龄 开发者:微软 服务平台: 开发接口:机器学习 用途:分析人脸照片 2.(该题目硕士统招生做)请用归结反演的方法求解下述问题。(15分) 已知:张和李是同班同学,如果x和y是同班同学,则x的教室也是y的教室,现在张在302教室上课。 问:现在李在哪个教室上课? 解:第一步:定义谓词;(谓词不一定与参考答案完全相同,只要正确表示即可给分)(3分)C(x, y) x和y是同班同学; At(x, u) x在u教室上课。 第二步:根据定义的谓词写出上述知识的谓词表示,并化成子句集;(6分) 把已知前提用谓词公式表示如下: C(zhang, li) (?x) (?y) (?u) (C(x, y)∧At(x, u)→At(y,u)) At(zhang, 302) 把目标的谓词公式表示如下: (?v)At(li, v) 把上述公式化为子句集: (1) C(zhang, li) (2) ﹁C(x, y)∨﹁At(x, u)∨At(y, u) (3) At(zhang, 302) 把目标的否定化成子句式: (4) ﹁At(li,v) ∨Answer(v) 第三步:使用归结原理对子句集进行归结;(6分)(注意:具体的归结顺序不一定和参考答案完全一致,只要归结过程正确,最后得到的答案正确即可给分)

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人:丁长松 审定人:*** 学院负责人:*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一:谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

西电电院人工智能课程大作业

西电人工智能大作业

八数码难题 一.实验目的 八数码难题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。例如: (a) 初始状态 (b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法(深度优先搜索或宽度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(A 算法或 A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选),并对实验结果进行分析,得出合理的结论。 本实验选择宽度优先搜索:选择一个起点,以接近起始点的程度依次扩展节点,逐层搜索,再对下一层节点搜索之前,必先搜索完本层节点。 二.实验设备及软件环境 Microsoft Visual C++,(简称Visual C++、MSVC、VC++或VC)微软公司的C++开发工具,具有集成开发环境,可提供编辑C语言,C++以及C++/CLI 等编程语言。 三.实验方法 算法描述: (1)将起始点放到OPEN表; (2)若OPEN空,无解,失败;否则继续; (3)把第一个点从OPEN移出,放到CLOSE表; (4)拓展节点,若无后继结点,转(2); (5)把n的所有后继结点放到OPEN末端,提供从后继结点回到n的指针; (6)若n任意后继结点是目标节点,成功,输出;否则转(2)。

流程图:

代码: #include #include typedef struct Node { int num[9]; //棋盘状态 int deepth; //派生的深度 g(n) int diffnum; //不在位的数目 h(n) int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n) struct Node * pre; struct Node * next; struct Node * parent; }numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */ int origin[9]; //棋盘初始状态 int target[9]; //棋盘目标状态 int numNode_num,total_step; numNode *open,*close; //Open表和Close表 numNode *create_numNode() { return (numNode *)malloc(sizeof(numNode)); } numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项,并从Open表中删除

人工智能大作业

人工智能基础 大作业 —---八数码难题 学院:数学与计算机科学学院 班级:计科14—1 姓名:王佳乐 学号:12 2016、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格就是空得,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求:1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用; 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具:VC++ 6、0 2.实验环境:Windows7 64位 四、实验方法:启发式搜索 1、算法描述 1.将S放入open表,计算估价函数f(s)

2.判断open表就是否为空,若为空则搜索失败,否则,将open表中得第 一个元素加入close表并对其进行扩展(每次扩展后加入open表中 得元素按照代价得大小从小到大排序,找到代价最小得节点进行扩展) 注:代价得计算公式f(n)=d(n)+w(n)、其中f(n)为总代价,d(n)为节点得度,w(n)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功,否则拓展i,计算后续节点f(j),利用f(j)对open表重新排序 2、算法流程图: 3、程序源代码: #include<stdio、h> # include<string、h> # include # include〈stdlib、h> typedef struct node{ ?int i,cost,degree,exp,father; ?int a[3][3]; ?struct node *bef,*late;

人工智能大作业翻译

Adaptive Evolutionary Artificial Neural Networks for Pattern Classification 自适应进化人工神经网络模式分类 Abstract—This paper presents a new evolutionary approach called the hybrid evolutionary artificial neural network (HEANN) for simultaneously evolving an artificial neural networks (ANNs) topology and weights. Evolutionary algorithms (EAs) with strong global search capabilities are likely to provide the most promising region. However, they are less efficient in fine-tuning the search space locally. HEANN emphasizes the balancing of the global search and local search for the evolutionary process by adapting the mutation probability and the step size of the weight perturbation. This is distinguishable from most previous studies that incorporate EA to search for network topology and gradient learning for weight updating. Four benchmark functions were used to test the evolutionary framework of HEANN. In addition, HEANN was tested on seven classification benchmark problems from the UCI machine learning repository. Experimental results show the superior performance of HEANN in fine-tuning the network complexity within a small number of generations while preserving the generalization capability compared with other algorithms. 摘要——这片文章提出了一种新的进化方法称为混合进化人工神经网络(HEANN),同时提出进化人工神经网络(ANNs)拓扑结构和权重。进化算法(EAs)具有较强的全局搜索能力且很可能指向最有前途的领域。然而,在搜索空间局部微调时,他们效率较低。HEANN强调全局搜索的平衡和局部搜索的进化过程,通过调整变异概率和步长扰动的权值。这是区别于大多数以前的研究,那些研究整合EA来搜索网络拓扑和梯度学习来进行权值更新。四个基准函数被用来测试的HEANN进化框架。此外,HEANN测试了七个分类基准问题的UCI机器学习库。实验结果表明在少数几代算法中,HEANN在微调网络复杂性的性能是优越的。同时,他还保留了相对于其他算法的泛化性能。 I. INTRODUCTION Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a powerful tool for pattern classification [1], [2]. The optimization of ANN topology and connection weights training are often treated separately. Such a divide-and-conquer approach gives rise to an imprecise evaluation of the selected topology of ANNs. In fact, these two tasks are interdependent and should be addressed simultaneously to achieve optimum results. 人工神经网络(ANNs)已经成为一种强大的工具被用于模式分类[1],[2]。ANN 拓扑优化和连接权重训练经常被单独处理。这样一个分治算法产生一个不精确的评价选择的神经网络拓扑结构。事实上,这两个任务都是相互依存的且应当同时解决以达到最佳结果。

人工智能大作业

第一章 1.3 什么是人工智能?它的研究目标是什么? 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。 研究目标: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。 1.7 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,联结主义和行为主义。 1.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; 2.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。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行动,取决于对外界 复杂环境的适应,它不需要只是,不需要表示,不需要推理。 1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域?其中有哪些是新的研究热点? 1.研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系 统,机器学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2.研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与 知识发现。 第二章 2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x是人 L(x,y):x喜欢y y的个体域:{梅花,菊花}。 将知识用谓词表示为: (?x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 定义谓词 S(x):x是计算机系学生

新兴人工智能应用(练习一:人工智能游戏)

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。

人工智能大作业

人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 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。 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速

的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence,AI)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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上,搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上,经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量,知识就是智能,发现客观规律,运用知识解决问题都是有智能的表现,而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识,因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用,机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:

西安电子科技大学人工智能复习课习题

1.请选用框架法和语义网络法表示下述报道的沙尘暴灾害事件。 (虚拟新华社3月16日电)昨日,沙尘暴袭击韩国汉城,气场与高速公路被迫关闭,造成的损失不详。此次沙尘暴起因中韩专家认为是由于中国内蒙古地区过分垦牧破坏植被所致。 (提示:分析概况用下划线标出的要点,经过概念化形成槽或节点) 2. 请用归结反演的方法求解下述问题。 已知:(1)John 是贼。 (2)Paul 喜欢酒(wine )。 (3)Paul 也喜欢奶酪(cheese )。 (4)如果Paul 喜欢某物,那么John 也喜欢某物。 (5)如果某人是贼,而且他喜欢某物,那么他就会偷窃该物。 请回答下面的问题:John 会偷窃什么? 3. MYCIN 是一个用于细菌感染性疾病诊断的专家系统,它的不确定性推理模型中采用可信度作为不确定性量度。请简述什么是不确定性推理及不确定性推理几个关键问题,并按照MYCIN 系统的推理方法计算结论B1和B2的可信度。 已知初始证据A1,A2,A3的可信度值均为1,推理规则如下: R1: IF A1 THEN B1 (0.8) R2: IF A2 THEN B1 (0.5) R3: IF A3∧B1 THEN B2 (0.8) 求CF(B1)和CF(B2)的值。 ()()()(),()0,()0121212 ()()()()(),()0,()012121212 ()()12,()()0121min{|()|,|()|}12CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H ????????????????? +-?≥≥=++?<<+?<- 4.设A 、B 分别是论域U 、V 上的模糊集, U=V={1,2,3,4,5}, A=1/1+ 0.5/2, B=0.4/3+0.6/4+1/5 并设模糊知识及模糊证据分别为: IF x is A THEN y is B x is A ’ 其中,A ’的模糊集为:A ’=1/1+ 0.4/2+ 0.2/3 假设A 和A ’可以匹配,请利用模糊推理的方法求出该模糊知识和模糊证据能得出什么样的模糊结论。

2020年新兴人工智能应用试题及答案

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)

人工智能技术在游戏中的应用解读

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

游戏AI介绍

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。

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