人工智能知识题库，作业题人工智能有两个具代表性观点1人工智能只是皇帝的新

来源：整理时间：2023-05-02 09:27:36 编辑：传声筒科技手机版

1，作业题人工智能有两个具代表性观点1人工智能只是皇帝的新

人工智能是一个工具，可以使用到很多方面。是一种模仿人类思考问题的角度和方式，来处理问题的方法。短时间内，电脑诞生自己的独立意识，是不太可能的。制作出来有独立意识的电脑，人类就接替了上帝的工作。

任务占坑

作业题人工智能有两个具代表性观点1人工智能只是皇帝的新

2，一个简单的人工智能题用问题归约法求解野人与修道士的问题

问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。已知条件1：最后一次乘船的一定是两人。已知条件2：往与返的组合不能重复，否则没有意义。已知条件3：左岸人数除最末次外，不为零。目标0：右岸有3个野人3个修道士，船在右。逆向推理：最后一次乘船到右岸的组合有以下几种：1个野人1个修道士；2个野人。目标-1：a、左岸1野1修，右岸2野2修，船在左；b、左岸2野，右岸1野3修，船在左。逆向推理：a、左岸1野，1修驶向左岸，右岸2野2修；b、左岸1野，1野驶向左岸，右岸1野3修。目标-2：左岸1野，右岸2野3修，船在右。逆向推理：c、左岸1野，1修驶向右岸，右岸2野2修；d、左岸1野，1野驶向右岸，右岸1野3修；e、左岸1野，2野驶向右岸，右岸3修。目标-3：左岸3野，右岸3修，船在左。逆向推理：f、左岸1野，2野驶向左岸，右岸3修；g、左岸2野，1野驶向左岸，右岸3修。目标-4：左岸2野，右岸1野3修，船在右。逆向推理：h、左岸2野，1野驶向右岸，右岸3修；i、左岸2野，2修驶向右岸，右岸1野1修。目标-5：左岸2野2修，右岸1野1修，船在左。逆向推理：j、左岸2野，2修驶向左岸，右岸1野1修；k、左岸1野1修，1野1修驶向左岸，右岸1野1修。目标-6：左岸1野1修，右岸2野2修，船在右。（与目标-5对称）逆向推理：l、左岸1野1修，2修驶向右岸，右岸2野。目标-7：左岸1野3修，右岸2野，船在左。（与目标-4对称）逆向推理：m、左岸3修，1野驶向左岸，右岸2野。目标-8：左岸3修，右岸3野，船在右。（与目标-3对称）逆向推理：n、左岸3修，2野驶向右岸，右岸1野。目标-9：左岸3修2野，右岸1野，船在左。（与目标-2对称）逆向推理：左岸3修1野，1野驶向左岸，右岸1野。目标-10：左岸3修1野，右岸2野，船在右。逆向推理：左岸3修1野，2野驶向右岸，右岸无人。达到期望的初始状态^^结论：1、2野向右：结果左3修1野，右2野，船在右。（目标-10）2、1野向左：结果左3修2野，右1野，船在左。（目标-9）3、2野向右：结果左3修，右3野，船在右。（目标-8）4、1野向左：结果左3修1野，右2野，船在左。（目标-7）5、2修向右：结果左1修1野，有2修2野，船在右。（目标-6）6、1修1野向左：结果左2修2野，右1修1野，船在左。（目标-5）7、2修向右：结果左2野，右3修1野，船在右。（目标-4）8、1野向左：结果左3野，右3修，船在左。（目标-3）9、2野向右：结果左1野，右2野3修，船在右。（目标-2）10、1野向左：结果左2野，右1野3修，船在左。或1修向左：结果左1野1修，右2野2修，船在左。（目标-1）11、2野向右，或1修1野向右，达到目的。

虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

一个简单的人工智能题用问题归约法求解野人与修道士的问题

3，关于人工智能的问题

1。人工智能（Artificial Intelligence）, 计算机科学与心理学相结合而产生的研究用计算机实现人的智能行为和功能的一门学科。人工智能的智能范畴一般包括人的智能行为，如图像和声音识别、学习、计划、决策、解决问题、自然语言理解等；也可指人的内部认知反映功能和过程，如知觉、记忆、思维等。人工智能研究编制模拟上述行为功能的计算机程序。2。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个[[神经元]]组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家[[阿伦·图灵]]的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。3。被称为第六代计算机的生物计算机，其主要原材料是借助生物工程技术（特别是蛋白质工程）生产的蛋白质分子，以它作为生物集成电路——生物芯片。在生物芯片中，信息以波的形式传递。当波沿着蛋白质分子链传播时，会引起蛋白质分子链中单键、双键结构顺序的改变。因此，当一列波传播到分子链的某一部位时，它们就像硅集成电路中的载流子（电流的载体叫做载流子）那样传递信息。由于蛋白质分子比硅芯片上的电子元件要小得多，彼此相距很近很近，因此，生物元件可小到几十亿分之一米，元件的密集度可达每平方厘米10——100万亿个，甚至1 000万亿个门电路。生物芯片具有天然的立体化结构，它的密集度比平面型的硅集成电路高3——5个数量级。这就意味着，生物计算机每完成一项运算，所需的时间仅为目前硅集成电路计算机的万分之一。与普通计算机不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白质分子，所以，生物计算机既有自我修复的功能，又可直接与生物活体结合。同时，生物芯片具有发热少、功耗低、电路间无信号干扰等优点。4，5。不知道最后，建议您去询问专业人士，或者查询相关书籍。

ai简介ai(artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有a*、ao*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

关于人工智能的问题