人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解

人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解
人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解

< 人工智能 > 实验报告 3

一、实验目的:

掌握汉诺塔的深度有界搜索求解算法的基本思想。

二、实验要求:

用C语言实现汉诺塔的深度有界搜索求解

三、实验语言环境:

C语言

四、设计思路:

含有深度界限的深度优先搜索算法如下:

(1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。如果此节点为一目标节点,则得到一个解。

(2) 如果OPEN为一空表,则失败退出。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。

(4) 如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2)。

(5) 扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。如果没有后裔,则转向(2)。

(6) 如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向(2)。

五、实验代码:

#include

#include

typedef struct node {

long map;

long floor; //记录第几层

} node;

node queue[362880 / 2 + 1]; //奇偶各一半

long tail, head;

long hash[362880 / 32 + 1];

int main()

{

void Solve();

while (scanf("%ld", &queue[0].map) && queue[0].map) {

memset(hash, 0, sizeof(hash));

queue[0].floor = 1; //(根节点)第一层

tail = head = 0;

Solve();

printf("max_floor == %d\n", queue[head].floor);

printf("total node == %d\n", head + 1);

printf("total node in theory [%d]\n", 362880 / 2);

}

return 0;

}

void Solve()

{

node e;

long i, map[9], space;

long Compress(long *);

int V isited(long *);

void swap(long &, long &);

while (tail <= head) {

e = queue[tail++];

for (i=8; i>=0; i--) {

map[i] = e.map % 10;

if (map[i] == 0) { space = i; }

e.map /= 10;

}

V isited(map); //根节点要置为访问过

if (space >= 3) { //can up

swap(map[space - 3], map[space]);

if (!Visited(map)) {

queue[++head].map = Compress(map);

queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

}

swap(map[space - 3], map[space]);

}

if (space <= 5) { //can down

swap(map[space + 3], map[space]);

if (!Visited(map)) {

queue[++head].map = Compress(map);

queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

}

swap(map[space + 3], map[space]);

}

if (space % 3 != 0) { //can left

swap(map[space - 1], map[space]);

if (!Visited(map)) {

queue[++head].map = Compress(map);

queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

}

swap(map[space - 1], map[space]);

}

if (space % 3 != 2) { //can right

swap(map[space + 1], map[space]);

if (!Visited(map)) {

queue[++head].map = Compress(map);

queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;

}

swap(map[space + 1], map[space]);

}

}

}

void swap(long &x, long &y)

{

x ^= y;

y ^= x;

x ^= y;

}

long Compress(long *map)

{

long t = 0, i;

for (i=0; i<9; i++) {

t = t * 10 + map[i];

}

return t;

}

int Visited(long *map)

{

long Hash(long *);

long n = Hash(map);

long a = n / 32;

long b = 1 << (n % 32);

if (hash[a] & b) {

return 1;

}

else {

hash[a] |= b;

return 0;

}

}

long Hash(long *map)

{

static long t, i, j;

static long formula[9] =

{ 1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320 };

static long temp[9];

for (i=0; i<9; i++) {

temp[i] = map[i];

}

t = 0;

for (i=0; i<9; i++) {

t += temp[i] * formula[8 - i];

for (j=i+1; j<9; j++) {

if (temp[j] > temp[i]) temp[j]--;

} } return t; }

人工智能实验4三-专家系统方案

《人工智能导论》实验报告

一、实验题目:识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言:C语言; 2.拟订的规则: (1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。 (2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。 (3)若某动物有羽毛,则它是鸟。 (4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。 (5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。 (6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。 (7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。 (8)若某动物是哺乳动物且反刍食物,则它是有蹄动物。 (9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。 (10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是金钱豹。 (11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。 (12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。 (13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。(14)若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色,则它是企鹅。 (15)若某动物是鸟且善飞,则它是海燕。 2、设计思路: 用户界面:采用问答形式; 知识库(规则库):存放产生式规则,推理时用到的一般知识和领域知识,比如动物的特征,动物的分类标准,从哺乳动物、食肉动物来分,再具体地添加一些附加特征得到具体动物;建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表,一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库:用来存放用户回答的问题,存放初始状态,中间推理结果,最终结果; 推理机:采用正向推理,推理机是动物识别的逻辑控制器,它控制、协调系统的推理,并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务:一是检查已有的事实和规则,并在可能的情况下增加新的事实;二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起,事实对象记录了当前的状态,规则对象首先拿出前提条件的断言(只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论),询问事实对象集,如事实对象集不知道,则询问用户,如所有前提条件都被证实为真则结论为真,否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图: 程序运行如下: 以老虎,金钱豹,长颈鹿为例画出程序流程图如下:

人工智能+脑科学思考

各位昆虫大家好,欢迎收听金御良言,我是主播,严御坤。本节目由“问叶先生”冠名播出“问叶、寻茶、为您寻一杯好茶”。 最近有一档全国非常火的脑力类综艺节目刚刚结束,虽然节目已经成为过去式,但人工智能+脑科学的话题再一次被推上了至高点。没错这档节目就是最强大脑第三季。 人工智能大家可能不陌生,但脑科学可能大家对这个概念还比较模糊。那什么叫脑科学呢?从狭义维度讲,就是神经科学。从广义的维度讲,就是研究脑的结构和功能的科学,还包括认知神经科学等等。 所以今天我就跟大家分享一下,我近期一直在学习和关注的全新领域:人工智能和脑科学的话题,以及我个人的思考。 我们现在的中国已经进入内涵发展的阶段,从早期规模的发展到现在质量的进步,从有学上到上好学,从普及发展到提高,包括两会上我们提到的教育改革发展的话题,以及现在很多综艺节目也插上了中国传统文化的翅膀,例如:诗词大会、诗书中华、朗读者等等。 事实上关注过历史的中国人都知道,中国早在公元7世纪时就非常的发达,非常繁荣昌盛,那个时候全球70%的GDP来源于中国,那就是我们中国的唐朝。唐朝是人类历史上公认的三大文化中心,也是第一个世界文化中心。第一个是唐朝的长安、第二个是19世纪的巴黎和第三个是今天的纽约。所以在那时的唐朝,几乎人人都在写诗,上至太后下到船夫轿夫都写一首好诗,而且写得水平很高。中国古代在文学上非常著名的就是唐诗、宋词、元曲。《全唐诗》里面任何一首诗都超过乾隆皇帝写的那些自鸣得意的诗,所以唐朝是一个非常让

人羡慕的时代。后来中国的文化衰败是从明清两代开始,具体原因今天不细聊。之后更让中国文化衰败的一个时间点就是文革时期。看似仅仅只是短短的十年文革,却让我们中国出现了长达30年的文化断层。经过改革开放之后将近40年的努力,中国在习主席的领导下,再一次准备将中国的传统文化复兴起来,让中国重返世界舞台,成为最有影响力的国家。 我们中国自古就将就:天时、地利、人和。恰巧这个时候,人工智能时代来了,这个时代将赋予中国新的给予,更有利于我们的文化复兴,国民内涵的提升。 为什么这么说,原因有三:一、环境变了,就是地利。中国的教育在改革,中国新生代的孩子学习的品质和渠道越来越发达,越来越多元化,师资力量也大大提升; 二、环境的改变、体质的改变、学习的方式方法的改变,决定了人的改变。中国古代有四大发明,有唐诗宋词,为什么过去30年,大部分的发明创造不来源中国,大部分的文学创新不来源于中国,在2015年前中国连内地明星都不及香港、台湾。这都是基于环境、体质和方式方法的问题。这些问题一改变,我们发现:明星有了、文学家也会越来越多,未来还会有更多能够代表中国走向世界的科学家、艺术家、企业家等等等等。所以大家有没有发现,自从有了最强大脑这档栏目之后,脑科学的话题就越来越火了,现在有非常多的家长,他们已经不再让孩子去报补习班了,直接帮助孩子报开发大脑的课程,孩子大脑开发好了,学什么都不费劲儿,还需要去上补习班吗?

人工智能实验报告大全

人工智能课内实验报告 (8次) 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(34) 学号: 06153034

目录 课内实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6:字句集消解实验 (46) 课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(33) 学号: 06153034 日期: 2017-3-8 10:15-12:00

实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 (1)熟悉谓词逻辑表示法; (2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

人工智能综述

人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称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,是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支,但它的研究却不仅涉及到计算机科学,而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此,人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起,这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的,在此以后.因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速,因为人工智能的基本理论还不完整.我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前,人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]: 1)问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而

2019年度人工智能与健康考试答案 (2)

2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。( 2.0分) A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 2.在大数据隐私保护生命周期模型中,大数据使用的风险是()。(2.0分) A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 3.()宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。(2.0分) A.中国 B.日本 C.美国 D.德国

4.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。(2.0分) A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 5.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。(2.0分) A.18% B.22% C.45% D.70% 6.到()年,几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。(2.0分) A.2012 B.2014 C.2016 D.2018 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件

C.核心要义 D.根本目的 8.据《中国心血管病报告2017》(概要)显示,中国现有心血管病患()。(2.0分) A.1300万人 B.1100万人 C.450万人 9.50年前,人工智能之父们说服了每一个人:“()是智能的钥匙。”(2.0分) A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 10.在()年,AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。(2.0分) A.2006 B.2012 C.2016 D.2017

人工智能实训室建设方案

人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司

人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能(Artificial Intelligence),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。 人工智能的实际应用有:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界,受到了众多企业的追捧。截至2019年6月,中国人工智能企业超过1200家,位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板,专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》,中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求,国家相继出台了多项政策方针,引导高校尽快设置人工智能相关专业,加大人工智能人才培养力度。2019年3月,35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中,增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育(专科)专业设置管理办法》,在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上,教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个,自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中,正式宣布人工智能技术服务专业诞生,专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础,以人工智能技术与应用能力为培养主线,将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合,构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式,通过实施“双证书”和“多证书”制,培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此,在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

当脑科学研究与未来机器人技术展望

当脑科学研究与未来机器人技术展望 近年来,发达国家纷纷发布各自的“脑计划”,而我国也早已对该研究进行布局,并发布了中国版“脑计划”。各国对于人脑的研究到底进展几何?脑科学研究又对于机器人技术的发展起到了何种关键作用?本文带你笃学一番。 现在,信息通信技术与生物学的融合已经到达了一定高度,所以让研究者们梦寐以求的、能够掌握人类大脑的愿景,有望成为现实。 方兴未艾的“脑计划” 2013年6月,美国白宫公布了“推进创新神经技术脑研究计划”;而在同年初,欧盟委员会也宣布“人脑工程”为欧盟未来10年的“新兴

旗舰技术项目”;紧接着,2014 年9月,日本科学省亦宣布了大脑研究计划的首席科学家和组织模式。 美国侧重于绘制脑图并试图弄清人脑结构,欧洲则侧重于使用计算机模拟人脑……发达国家纷纷投入巨资,并将各自的“脑计划”提升至战略高度,可见这项工作的意义非常重大。 美国“脑计划” 美国的“脑计划”名为“推进创新神经技术脑研究计划”(Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies,简称“BRAIN”),其进程有可能持续10年之久,以加速研发和应用新技术,使研究者看到脑的动态图景,显示各个脑细胞和复杂的神经回路如何以“思维的速度”相互作用。 “BRAIN”的脑模拟包含以下的研究内容:统计大脑细胞类型,建立大脑结构图,开发大规模神经网络记录技术,开发操作神经回路的工具,了解神经细胞与个体行为之间的联系,整合神经科学实验与理论、模型、统计学等,描述人类大脑成像技术的机制,为科学研究建立收集人类数据的机制,知识传播与培训等。 在欧洲的“人类脑计划”(Human Brain Project)和美国“脑计划”(BRAIN)中,大脑模拟是其重要的内容之一。 美国国家卫生研究院宣布,美国脑计划(BRAIN)将重点资助9个大脑研究领域(见图1)。这是美国相关政府科研机构首次公布“脑计划”的具体研究和实施细节。

人工智能试验 结课报告

人工智能结课报告 学号:姓名: 一、课题:机器视觉及机器视觉系统的运用 二、摘要:科技在不停的发展,很多智能的东西在我们生活中随处可见,随着人工智能的不断发展,我们可以制造出真正的智能机器,而且这个领域也将成为下一个技术革命。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。 机器视觉系统适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉不会有人眼的疲劳,有着比人眼更高的精度和速度,借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术,机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时,更具有其突出的优点。机器视觉技术现已得到广泛的应用。 机器视觉技术的诞生和应用,极大地解放了人类劳动力,提高了生产自动化水平,改善了人类生活现状,其应用前景极为广阔。目前在国外,机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中,而我国正处于起步阶段,急需广大科技工作者的共同努力,来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平,为我国的现代化建设做出自己的贡献。 三、三个问题回答 (1)应用价值(10分):为什么跟踪这个人、项目、技术或者算法? 答:在学习人工智能时,从老师的课堂扩充中,我了解到了“机器视觉”这个词,所以我就对这项技术产生了兴趣,也对此进行了跟踪。 在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。 目前国内随着经济水平的提高,3D机器视觉也开始进入人们的视野。目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力,在生产过程的早期就报废劣质产品,从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

2019年度人工智能与健康考试答案95分

2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有 265 万人死于(),占死亡人数的28% 。( 2.0 分) A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案: A √答对 2.在 2017 年国务院印发的()中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。( 2.0 分) A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案: D √答对 3.在国际评判健康的标准中,空腹血糖值低于()才是健康的。( 2.0 分) A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl

D.110mg/dl 我的答案: C √答对 4.生物特征识别技术不包括()。( 2.0 分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案: A √答对 5.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。( 2.0 分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案: C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是()。(2.0 分) A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案: C √答对

7.在大数据隐私保护生命周期模型中,大数据使用的风险是()。( 2.0 分) A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案: B √答对 8.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变,可以推断出()。( 2.0 分) A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺 癌我的答案: A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于()。( 2.0 分) A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案: A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明,在男性的所有死亡原因中,排在第 二位的是()。( 2.0 分)

人工智能与未来

人工智能与未来 摘要:5盘人机围棋大战,让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家,伴随这股热潮,国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间,从智能客服、投资指导再到人脸识别,多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 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。 其实,人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示,2015年,我国投资人工智能的机构数量已经高达48家,投资额为14.2亿元,同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力,上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层,形成产业链模型。目前,中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层,智能客服、商业智能等软件与服务层,视觉识别、机器学习等技术层,数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么,又将怎样改变我们的生活? 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术,每一通电话,可以节约客服人员225秒的时间,以一个客服一天接听200通电话计算,人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日,网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”,其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求,大量的常见问题会被智能机器人准确解答,节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习,完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别,从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”,的确是现阶段人工智能最主要的应用。

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题,是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ,F, S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G,把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表,且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大,搜索效率低,这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的,即只要问题有解,用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3.深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略,其基本思想是:首先扩展最新产生的 开始,在其后继节点中选择一个节点,对其进(即最深的)节点,即从初始节点S 行考察,若它不是目标节点,则对该节点进行扩展,并再从它的后继节点中选择

web搜索引擎基于人工智能的应用

web搜索引擎基于人工智能的应用班级:计算机应用2班姓名:邢朝阳学号:07120547 目前,Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型:(1)基于人工建立的搜索引擎,如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面,将其编制成HTML 文件,对其进行分类,并按某种次序加以排列组合,使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确,缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐,建立的搜索索引覆盖面也受到限制。(2)基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源,并自动建立索引,如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快,自动生成的索引覆盖面广,但精确度差,人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。(3)元搜索引擎,如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎,而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利,但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来,其效果远不能令人满意。 知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术,帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式,以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的,它具有如下特点: (1)通过综合多个搜索引擎的结果,扩大了信息资源覆盖面; (2)对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”,大大地提高了检索质量; (3)对用户提交的查询,通过分析影响性能的时间因素和经验因素,优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索,从而充分利用信息资源; (4)不需要维护庞大的数据库,开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。 一、系统结构 基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。 (1)用户接口Agent。在搜索引擎系统中,用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性,传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口,它为用户提供可视化接口,将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块,并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来,用户接口Agent 是一个半自主的应用程序,一方面,它了解用户的需求 和爱好,能够代表用户智能地完成某个任务,并具有学习和适应能力;另一方面,它受用户的控制,用户可以观察它的活动状态,也可以临时性地暂停或恢复其活动,甚至将它永久性地撤消。 (2)变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求,将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式,并利用中介索引信息,对用户提交的查询,通过分析影响性能的时间因素(最佳查询时间)和经验因素(即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳),优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外,可根

人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码

游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别八种游戏人物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是: 规则1: 如果:暴风公司出品的单机角色类游戏 则:该游戏是暗黑破坏神 规则2: 如果:暴风公司出品的单机对抗类游戏 则:该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果:暴风公司出品的网络游戏 则:该游戏是魔兽世界 规则4: 如果:网易游戏出品的网络游戏 则:该游戏是梦幻西游 规则5: 如果:暗黑破坏神版本1 则:该游戏是暗黑破坏神1 规则6: 如果:是暗黑破坏神2 则:该游戏是暗黑破坏神2 规则7: 如果:是暗黑破坏神3 则:该游戏是暗黑破坏神3 规则8: 如果:暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则:该人物是德鲁伊 规则9: 如果:暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则:该人物是亡灵法师 规则10:

如果:暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则:该人物是巫师 规则11: 如果:暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物 则:该人物是圣骑士 规则12: 如果:暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则:该人物是野蛮人 规则13: 如果:暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则:该人物是刺客 规则14: 如果:暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则:该人物是亚马逊 规则15: 如果:梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则:该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成,可以识别八种动物,在15条规则中,共出现 37个概念(也称作事实),共37个事实,每个事实给一个编号,从编号从1到37,在规则对象中我们不存储事实概念,只有该事实的编号,同样规则的结论也是事实概念的编号,事实与规则的数据以常量表示,其结构如下:Char *str{}={"暴风公司出品 ","网易游戏出品","单机游戏","网络游戏", "角色类游戏","对抗类游戏","版本1","版本2","版本3","男性","女性", "暗黑破坏神","梦幻西游","暗黑破坏神1","暗黑破坏神2","暗黑破坏神3","单身武器","双手武器","使用木棒","是用手杖","使用法杖","使用长剑","使用盾牌","使用斧头","使用爪子","使用鞭子","巫师","德鲁伊","亡灵法师","法师","圣骑士","野蛮人","刺客","亚马逊","飞燕女","魔兽争霸","魔兽世界","\ 0"} 程序用编号序列的方式表达了产生式规则,如资料中规则15,如果动物是鸟,且善飞,则该动物是信天翁。相应的规则数组第八条是{26,17,13,11,0,0},第26个是“使用鞭子”,如果事实成立,询问使用者下一个事实,第17 个“单手武器”,如果也成立,询问使用者下一个事实,第13个是“梦幻西游”则,如果事实成立,询问使用者下一个事实,第11个是“女性”,如果事实成立,查找结论断言编号数组{28,29,30,31,32,33,34,35,14,15,16,1 3,12,36,37}中第八个“35”,这里35对应事实数组中的“飞燕女”。 上述就是程序的推理过程,也是程序中的重点,该部分是由规则类(类rul e)中的Query方法实现。 三、流程图及分析 主程序的流程主要是:1、实例化各个类 2、初始化事实集 3、初始化规则集

人工智能+脑科学

薛贵,中国教育学会脑科学与教育分会副理事长,北京师范大学教授长江学者特聘教授 最近有一档全国非常火的脑力类综艺节目刚刚结束,虽然节目已经成为过去式,但人工智能+脑科学的话题再一次被推上了至高点。没错这档节目就是最强大脑第三季。 人工智能大家可能不陌生,但脑科学可能大家对这个概念还比较模糊。那什么叫脑科学呢?从狭义维度讲,就是神经科学。从广义的维度讲,就是研究脑的结构和功能的科学,还包括认知神经科学等等。 而且大家有没有发现,同样与脑科学有些关联文化和知识类的综艺节目,比如:朗读者、中国诗词大会、诗书中华等等。在2017年也突然横空出世。所以教育+脑科学的话题也被炒得沸沸扬扬。 所以今天我就跟大家分享一下,我近期一直在学习和关注的全新领域:人工智能、脑科学和中国教育的问题,以及我个人的思考。 首先我们来说一说脑科学+教育。 教育是社会面临的一个重大问题,无论国家、社会还是每一个家庭,都会思考这个问题。而互联网的技术支撑、脑科学可能是提高教育质量很有效的手段。 所以,脑科学是21世纪教育的必然趋势 我们现在的教育已经进入内涵发展的阶段,从早期规模的发展到现在质量的进步,从有学上到上好学,从普及发展到提高,包括两会上我们提到的教育改革发展的话题,其核心的任务就是要提高教学质量,以提高质量为核心注重教育的内涵发展,鼓励学校办出特色、办出水平,出名师、立风采。 中国教育学会脑科学与教育分会副理事长薛贵教授说过:教育质量的衡量标准就是能培养出全面发展以适应社会的需求的人才,这也是我们现在核心素养提出的一个很重要的背景。让每个人都能有平等享受教育的机会,坚持教育公平性和普惠性,除了需要国家政策层面上的支持以外,互联网的技术支撑、脑科学可能是提高教育质量很有效的手段。 所以,脑科学虽然看似离我们很远,但却是21世纪教育的必然趋势。从科学的角度看,21世纪已经进入一个脑科学的时代,像人工智能,大脑开发等已经离我们非常近了。看过最强大脑的朋友们,有没有发现现在很多孩子的大脑开发已经从学前开始,还记得心算兄弟吴仁竣、项天佑吗?还记得今年的酱油小弟,数读天才胡宇轩吗?还记得去年的全球脑王,超星星男孩陈志强吗?这些孩子正在改变中国的未来。

来自MIT人工智能实验室

8447 麻省理工学院 人工智能实验室 AI Working Paper 316 1988年10月来自MIT人工智能实验室:如何做研究? 作者:人工智能实验室全体研究生 编辑:David Chapman 版本:1.3 时间:1988年9月 译者:柳泉波北京师范大学信息学院2000级博士生 摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议,对做研究本身(阅读、写作和程序设计),理解研究过程以及开始热爱研究(方法论、选题、选导师和情感因素),都是极具价值的。 备注:人工智能实验室的Working Papers用于内部交流,包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样,会列出所有的参考文献。 1. 简介 这是什么? 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。 目标读者是谁? 本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写,但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者,也可以从中发现对自己有价值的部分。 如何使用? 要精读完本文,太长了一些,最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有效:先快速通读一遍,然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。 本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能:阅读,写作和程序设计,等等。第二部分讨论研究过程本身:研究究竟是怎么回事,

如何做研究,如何选题和选导师,如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映,从长远看,第二部分比第一部分更有价值,也更让人感兴趣。 .. 小节2 如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊,并给出了一些阅读的诀窍。 .. 小节3 如何成为AI研究领域的一员:与相关人员保持联系,他们可以使你保持对研究前沿的跟踪,知道应该读什么材料。 .. 小节4 学习AI相关领域的知识。对几个领域都有基本的理解,对于一个或者两个领域要精通。 .. 小节5 如何做研究笔记。 .. 小节6 如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见,如何利用别人的评审意见。如何发表论文。 .. 小节7 如何做研究报告。 .. 小节8 是有关程序设计的。AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同。 .. 小节9 有关研究生涯最重要的问题,如何选导师。不同的导师具有不同的风格,本节的意见有助于你找到合适的导师。导师是你必须了解如何利用的资源。 .. 小节10 关于毕业论文。毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间,本部分涉及如何选题,以及如何避免浪费时间。 .. 小节11 有关研究方法论,尚未完成。 .. 小节12 或许是最重要的一节:涉及研究过程中的情感因素,包括如何面对失败,如何设定目标,如何避免不安全感,保持自信,享受快乐。 2. 阅读 很多研究人员花一半的时间阅读文献。从别人的工作中可以很快地学到很多东西。本节讨论的是AI中的阅读,在第四小节将论述其他主题相关的阅读。 阅读文献,始于今日。一旦你开始写作论文,就没有多少时间了,那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。在研究生的头两年,大部分的时间要用于做课程作业和打基础。此时,阅读课本和出版的期刊文章就可以了。(以后,你将主要阅读文章的草稿,参看小节三)。 在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量,是令人望而却步的。但既然AI只是一个很小的研究领域,因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文中最本质的那部分。一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文。此时可以参考一些有用的书目:例如研究生课程表,其他学校(主要是斯坦福大学)研究生录取程序的建议阅读列表,这些可以让你有一些初步的印象。如果你对AI的某个子领域感兴趣,向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么,如果可以,借过来复印。最近,出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集,尤其是Morgan-Kauffman出版的。 AI实验室有三种内部出版物系列:Working Papers,Memos和Technical Reports,正式的程度依次增加,在八层的架子上可以找到。回顾最近几年的出版物,将那些非常感兴趣的复制下来。这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文,对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。

人工智能实验报告7

《人工智能》课外实践报告 项目名称:剪枝法五子棋 所在班级: 2013级软件工程一班 小组成员:李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师:薛笑荣 起止时间: 2016-5-10——2016-6-18

项目基本信息 一、系统分析 1.1背景

1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活,五子棋更成为了智力游戏的经典,它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏,让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋,陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究,本游戏的可行性有以下三方面作保障 (1)技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台,使用人工智能进行算法设计,利用剪枝法进行编写,大大减少了内存容量,而且不用使用数据库,便可操作,方便可行,因此在技术上是可行的。 (2)经济可行性 开发软件:SublimText (3)操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好,具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表: 1.2.1 估值函数:

估值函数通常是为了评价棋型的状态,根据实现定义的一个棋局估值表,对双方的棋局形态进行计算,根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势,定义一个分值来反映其优势程度,来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下: 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说,我们采用的是15×15的棋盘,棋盘的每一条线称为一路,包括行、列和斜线,4个方向,其中行列有30路,两条对角线共有58路,整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜,这样对于斜线,可以减少8路,即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说,第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i),其中Ec(i)为计算机的i路估分,Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断,即估值函数: 72 F(n)= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程,这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程,定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值,通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例,甲为max,乙为min。当甲走棋时,自然在博弈树中寻找最大点的走法,轮到乙时,则寻找最小点的走法,如此反复,这就是一个极大极小搜索过程,以此来寻找对机器的最佳走法。

人工智能实验二图搜索

人工智能技术基础图搜索问题求解 实验报告

一、实验目的 加强对图搜索技术的理解,初步掌握图搜索基本编程方法,并能运用图搜索技术解决一些应用问题。 二、实验要求 (1)可使用第3章中的状态图搜索通用程序,这时只需编写规则集程序;也可以用PROLOG 语言或其他语言另行编写。 (2)程序运行时,应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验内容或题目 实验题目:迷宫求解 实验内容:利用状态图搜索方法求解下列迷宫图 入口 出口12345 12345 四、实验步骤与源程序 实验步骤: (1) 理解题目; (2) 对状态进行编码;

(3)转换规则集; (4)编写程序; (5)调试运行; 源程序: /*状态图搜索通用程序*/ DOMAINS state=symbol %例如:state=symbol DATABASE-mydatabase open(state,integer) %用动态数据库实现OPEN表 closed(integer,state,integer) %和CLOSED表 res(state) open1(state,integer) min(state,integer) mark(state) fail_ PREDICATES solve road(state,state) search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:- search(s,e),result. /*例如 solve:- search(st(0,1,2,3,4,5,6,7,8),st(0,2,8,3,4,5,6,7,1)),result. */ search(Begin,End):- %搜索 retractall(_,mydatabase),

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