《人工智能及其应用(第6版)》蔡自兴1-6章课后习题.【部分无答案】.pdf
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更新日期:2025-04-08
《人工智能及其应用(第6版)》蔡自兴1-6章课后习题

资源内容介绍
《人工智能及其应用(第6版)》是由蔡自兴教授编著的一本深入探讨人工智能的教材,涵盖了从基础概念到具体应用的广泛内容。书中的第一章主要介绍了人工智能的基本定义和理念,强调了人工智能作为计算机科学分支的研究方向,旨在通过机器模拟人类智力功能。智能机器的能力包括判断、推理、识别、感知等多个方面。物理符号系统假设是核心理论之一,它认为具备特定六种功能的系统就能展现智能,而人和计算机都是物理符号系统,因此可以用计算机来模拟人的智能行为。认知行为的研究可以从认知生理学、认知心理学、认知信息学和认知工程学四个层次进行。这些层次分别关注智能行为的生理基础、心理活动、信息处理过程以及人工信息处理系统的应用。人工智能的应用领域广泛,包括问题求解、逻辑推理、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、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等。第二章重点讨论知识表示方法,包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法。状态空间法基于状态和操作符解决问题,适用于简单问题;问题归约法从目标问题出发,逆向推理,将问题转化为子问题集合;谓词逻辑法则用逻辑公式来证明问题;语义网络则是一种图形化的知识表示方式,适合表达复杂的实体关系。这些方法各有特点,根据问题类型选择合适的知识表示方法对于提高人工智能问题求解效率至关重要。例如,四圆盘梵塔问题可以使用四元数列结构来表示,而计算机系统的智能性可以用谓词逻辑公式来表达,即:如果一个系统能完成一项任务,而这项任务若由人来完成则需要智力,那么这个系统就是智能的。语义网络可以用来描述更为复杂的语句和关系,如实体之间的属性和交互。总结起来,人工智能是一门研究如何让机器模拟和执行人类智能的学科,涉及众多理论和方法。掌握好这些基础知识对于理解和开发人工智能系统至关重要。通过学习和实践,我们可以利用这些工具解决现实世界中的各种复杂问题,推动科技的发展。预览图1

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