第一章

1. 什么是人工智能？
人工智能又称机器智能，主要研究人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。
人工智能的定义分四类：
（1）像人一样思考地系统
（2）像人一样行动的系统
（3）理性地思考的系统
（4）理性地行动的系统

2. 人工智能的研究目标是什么
现阶段：是研究机器智能，即研究如何使现有的计算机具备更高的智能，在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。
远期目标：是研究智能机器，即探索智能的基本机理，研究使用各种机器、各种方法模拟人的思维过程或智能行为，最终制造出和人有相似智力水平和行为能力的综合智能系统。

3. 人工智能的基本技术有哪些？
（1）知识表示技术
（2）知识推理、计算和搜索技术
（3）系统实现技术

4.人工智能的三大研究学派
传统划分方法：
（1）符号主义学派（Symbolicism）（功能模拟）
（2）连接主义学派（Connectionism）（结构模拟）
（3）行为主义学派（Evolutionism）（行为模拟）
现代划分方法：
（1）符号智能流派
（2）计算智能流派
（3）群体智能流派

5. 人工智能的研究领域
（1）博弈
（2）自动定理证明
（3）专家系统
（4）模式识别
（5）机器学习
（6）计算智能
（7）自然语言处理
（8）分布式人工智能
（9）机器人
6.专家系统
是一种智能计算机系统，在一定程度上辅助、模拟或代替人类专家解决某一领域内的问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。

7. 机器学习
实现通过经验来提高对某任务处理性能的行为的计算机程序。

8. 人工智能发展的最新、最典型代表是什么？为什么？
人工智能发展的最新、最典型代表是生成式人工智能（也称为AIGC）。生成式人工智能凭借其技术进阶、市场规模、应用领域和竞争格局等方面的优势，成为当前人工智能发展的最新、最典型代表。它不仅代表了人工智能技术的最新趋势和发展方向，也为经济社会的发展注入了新的动能和活力。

9. 人工智能的最新代表研究成果及其意义、对人类的影响。
最新代表研究成果

1. 生成式大语言模型：如OpenAI的GPT-4，这类模型能够生成高质量的语言文本，进行对话、文本创作等任务。GPT-4不仅在自然语言处理领域取得了突破，还展示了跨模态理解和生成的能力，如图像描述生成等。

2. AI在医疗健康领域的应用：AI技术在医疗领域的应用日益广泛，包括智能诊断系统、药物研发等。智能诊断系统能够利用深度学习和大数据分析，快速准确地分析医疗影像和病历数据，为医生提供辅助诊断。药物研发方面，AI系统能模拟和预测药物分子结构和作用机制，加快药物研发进程。

3. AI在智能制造和自动化中的应用：在工业领域，AI技术推动了自动化和智能制造的革新。智能机器人和自动化生产线的应用提高了生产效率，改变了制造业的就业结构。

意义

1. 技术进步：上述成果代表了人工智能技术的最新发展，展示了AI在深度学习、自然语言处理、跨模态理解等方面的强大能力。

2. 应用拓展：AI技术的应用领域不断拓宽，从最初的图像识别、语音识别等任务，发展到现在的医疗、金融、制造等多个领域，为各行各业带来了深刻的变革。

3. 社会发展：AI技术的发展对社会产生了深远的影响，推动了社会生产力的提高，改善了人们的生活质量，同时也带来了新的就业模式和挑战。

对人类的影响

1. 便利性和效率提升：AI技术的应用使得许多任务变得更加便捷和高效，如智能家居、智能客服等，提高了人们的生活品质和工作效率。

2. 就业模式变革：AI技术的发展改变了传统的就业模式，一方面创造了新的就业机会，如AI算法工程师、数据科学家等；另一方面也导致了一些传统岗位的消失或变革。

3. 伦理和社会问题：随着AI技术的广泛应用，也带来了一些伦理和社会问题，如隐私保护、数据安全、AI决策的公正性等。这些问题需要人类共同面对和解决。

4. 促进创新和进步：AI技术的发展促进了创新和进步，推动了科技、经济、文化等多个领域的发展。同时，AI技术也为人类提供了更多的可能性，如探索未知领域、解决复杂问题等。

第二章

给出一个状态图各种搜索策略的分类体系：

什么是盲目搜索，特点？什么是启发式搜索，特点？启发函数？：

1. 盲目搜索：无向导的搜索，在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地按预先规定的顺序机械地生成树的结点。特点：效率太低。
2. 启发式搜索：利用启发性信息作为导航的搜索。启发性信息是与问题有关的，有利于尽快找到问题解的信息或知识。
3. 启发函数：用来估计搜索树中结点x与目标节点接近程度，记为h（x）。
   在图搜索算法中，OPEN表和CLOSED表的作用
4. OPEN表：记录已生成但未考察的节点。
5. CLOSED表：记录考察过的节点及节点之间关系

第三章

基于谓词逻辑的机器推理有哪几种方法？各有什么特点？

1. 自然演绎推理：
   • 特点：自然演绎推理是一种形式化的推理系统，它使用推理规则来构建有效论证和证明定理。它“自然”地反映了人类的实际思维方式，允许从前提或公理出发，运用演绎推理得出新的结论。
2. 归结演绎推理（通常指的是逻辑归结或证明归结）：
   • 特点：归结演绎推理是一种在逻辑学和自动定理证明中常用的方法。它通过一系列转换规则（如消解规则）将问题转化为更简单的形式，最终归结为一个已知为真的事实或公理。
3. 基于规则的演绎推理：
   • 特点：基于规则的演绎推理是一种较为直接的推理方法，它可以把有关问题的知识和信息划分成为规则与事实两种。规则由有蕴含形式的表达式表示，而事实则由无蕴含形式的表达式表示。基于规则的推理可以通过正向、反向或混合的方式进行。

总结来说，这三种演绎推理方法各有其优缺点和适用场景。自然演绎推理强调推理的自然性和灵活性，归结演绎推理注重问题的系统处理和自动证明，而基于规则的演绎推理则侧重于利用规则进行逻辑严密的推理。

第四章

不确定性类型及特点：

1. 随机性
2. 模糊性
3. 不完全性：对某事物了解不完全、不完备
4. 不一致性：随着事件推移前后得到了不相容的结论

不确定性推理中要解决哪些基本问题：

1. 不确定性的表示与度量
2. 不确定性的匹配算法
3. 不确定性的计算与传播

第六章

机器学习的定义：
实现通过经验来提高对某任务处理性能的行为的计算机程序。

机器学习系统的基本结构：

1. 环境：提供外界信息，类似于教师的角色。
2. 学习环节：处理环境提供的信息并接收执行环节的反馈信息，以便得到并改善知识库中的知识，知道满足性能标准，相当于各种算法。
3. 知识库：即学到的知识，通常是要学习的目标函数的逼近，以某种知识表示形式存储，以便扩充和改善。
4. 执行环节：利用知识库中的知识完成某种任务，目的是测试所学到的知识的性能，并把执行中的某种情况送回给学习环节（进行评价），进一步可以运用所学知识解决实际问题。
   

概念学习：
概念学习是最典型的归纳学习，形式地讲，是指从有关某个布尔函数f（位置，待学习）的训练样例<输入，输出>中推断出该布尔函数f或该布尔函数的逼近。最终，该布尔函数g对未见实力能判断其为正例或反例。
例如：
我们有训练集
Training Examples:<非洲人，False>，<美国人，False>，<亚洲人，True>，<欧洲人，False>，
<南极人，False>
对此训练集进行概念学习后，学习器会给我们几个假设h的集合H，
其中，h(x) = IsAsian(x)是我们的一个假设，它表示：
对所有亚洲人返回True，其余返回False

第八章

什么是自然语言处理？：
是指用计算机来分析、处理自然语言，让计算机理解并能表达自然语言，实现人与计算机的自然语言交流。

自然语言的特点：
1.新词不断出现，很难完全收入词典
2.自然语言的表达非常灵活，很难完全形式化
3.自然语言充满歧义，很难完全消解
4.句法结构歧义
5.词义歧义

自然语言处理设计的层次：
1.语音分析：包括声音到文字，文字到声音，声音信号的处理等声音到文字的转换称为语音识别，文字到声音的转换称为语音合成。
2.词法分析：确定词语的词性信息，为句法分析和语义分析做准备。
3.语法分析：结合句法信息得到整个句子的信息，再结合篇章结构获得篇章所表达的意思。
4.语义分析：确定文字所表达的意思。
5.语用分析：结合语境知识来更充分地理解语言的含义。

汉语分词有哪些方法？简述其过程：
1.基于词的方法
2.基于字的方法

自然语言处理有哪些应用？：