人工智能概述与发展
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Questions and Answers

人工智能的发展起点会议是什么，会议的重要性体现在什么方面？

  • 图灵测试的提出
  • 首次提出了‘人工智能’一词 (correct)
  • 人工智能与大数据的结合
  • 多智能体系统的兴起

    • 根据图灵测试，判断机器是否具备思维能力的依据是什么？

  • 人无法分辨出机器与人类 (correct)
  • 机器能够进行自我学习
  • 机器能解决复杂问题
  • 机器具有人类情感

    • 哪一位学者并不是达特茅斯会议的发起人？

  • 约翰·麦卡锡
  • 马文·明斯基
  • 阿兰·图灵 (correct)
  • 克劳德·香农

    • 人工智能的哪个研究方向是在1990年代初得到显著发展的？

    <p>多智能体研究</p> Signup and view all the answers

    在人工智能的历史发展中，‘逻辑理论家’是由谁提出的？

    <p>西蒙和纽厄尔</p> Signup and view all the answers

    对于激活函数，以下哪个描述是不正确的？

    <p>所有激活函数都是线性的。</p> Signup and view all the answers

    对称型Sigmoid函数的表达式中，β的作用是什么？

    <p>决定函数的增长速率。</p> Signup and view all the answers

    高斯函数描述中的μ代表什么含义？

    <p>输入值的均值。</p> Signup and view all the answers

    下列哪种激活函数会产生二元输出？

    <p>阶跃函数</p> Signup and view all the answers

    在激活函数中，θ的作用是什么？

    <p>作为输入的阈值，影响输出结果。</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    人工智能概述

    • 人工智能（AI）是计算机科学的分支，旨在使计算机像人一样思考。
    • AI 包括机器智能、仿生智能和群体智能等方面。
    • 机器智能：使机器具备计算和“判别”能力。
    • 仿生智能：让机器像人或生物一样思考。
    • 群体智能：机器重现与利用社会智能，通过大量智能代理的行为涌现。

    图灵测试

    • 图灵测试是一种测试机器是否具有人类智能的方法。
    • 一个人（C）在不接触另一个人（A和B）的情况下，通过一系列问答来判断A是人还是计算机。
    • 如果在相当长的时间内C无法区分A和B，那么就认为计算机具有类似人类的智能。

    达特茅斯会议

    • 1956年在达特茅斯学院召开的会议，被誉为人工智能研究的开端。
    • 会议提出“人工智能”一词。
    • 会议中，麦卡锡、明斯基等提出了一些重要的人工智能研究方向。

    人工智能路线图

    • 行为学派（1951年）：明斯基提出“智能体”。
    • 符号学派（1956年）：达特茅斯会议，提出“人工智能”。
    • 符号学派（1965年）：西蒙和纽厄尔提出“逻辑理论家”。
    • 计算学派（1950s）：卡拉克等人提出“人工神经网络”。

    人工神经网络

    • 激活函数：对神经元所获得的网络输入进行变换、控制神经元激活状态。
    • 线性函数：f(net) = k*net + c
    • 非线性斜面函数：f(net) = knet 如果net>=0，如果net<-0，那么f(net)=-knet
    • 阈值函数：f(net) = beta 如果net>0，如果net<=0，那么f(net)=-gamma
    • Sigmoid函数：f(x) = 1/(1 + e−x) 其他类型激活函数
    • 高斯函数：f(net) = (net - μ)²/2σ²

    前馈网络

    • 连接存在层与层之间,每层节点之间无连接。
    • 输入和输出的维数是固定的，无法处理可变长度的序列数据。

    循环神经网络 (RNN)

    • 循环神经网络通过使用带有反馈神经元来处理任意长度的时序数据。
    • RNN 的输出依赖于之前的输出和当前的输入。

    卷积神经网络 (CNN)

    • 将卷积层替换为全连接层。
    • 卷积核尺寸、输入通道数量和输出通道数量决定了时间和空间复杂度。

    知识表示

    • 语义网络、产生式规则框架系统、描述逻辑、语义网、图谱。

    知识抽取

    • 实体识别、关系抽取、事件抽取。

    社会最优

    • 帕累托最优：在现有资源分配下,若要提升某一个人/群体的效用则会损害另外一个人/群体的效用。
    • 社会最优：使得所有参与者效益的总和最大化的策略组合。

    强化学习

    • 目标：学习从环境状态到行动的映射，以最大化奖励。
    • 不同于监督学习 (需要标记的训练集) 和无监督学习 (无需标记)。
    • 强化学习需要与环境交互和学习。

    机制设计

    • 案例研究：田忌赛马，囚徒困境等。

    课堂思考题

    • 海盗分金：考虑海盗分配金币的策略。
    • 选择最优策略：为了自己获得最大利益，在制定策略时需要考虑其他参与者的策略选择。

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    高级人工智能 - 复习 PDF

    Description

    本测验涵盖人工智能的基本概念、图灵测试及其历史发展，包括达特茅斯会议和人工神经网络的介绍。通过回答问题，帮助您更好地理解人工智能的核心思想和发展历程。适合对人工智能感兴趣的学生和爱好者。

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