人工智能基础：学派、定义与核心概念解析

"人工智能考试题.doc - 教育" 这篇文档是关于人工智能的考试题，涵盖了人工智能的基本概念、学派及其观点。以下是详细的知识点解析： 1. **人工智能定义**： - 人工智能是一个广义的概念，涉及用计算机模仿人类智能的各个层面，包括学习、理解、判断、问题解决等。 - 它可以定义为设计和应用智能机器的计算机科学分支，旨在模拟和扩展人类智能。 - 智能机器指的是能在各种环境下独立或交互地完成拟人任务的设备。 - 人工智能研究如何构建能够听、说、看、写、思考、学习和适应环境变化的机器。 - 人工智能的目标是让计算机执行目前只有人类能做得更好的任务。 2. **人工智能学派**： - **符号主义（主流学派）**：起源于数理逻辑，代表人物有纽厄尔、西蒙和尼尔逊。符号主义认为，知识是信息的一种形式，通过符号操作来实现认知过程。 - **连结主义（仿生学派）**：基于神经网络和学习算法，代表人物有卡洛克、皮茨等。连结主义者认为，智能源自神经元之间的连接，强调模拟大脑的神经网络结构。 - **行为主义（进化主义或控制论学派）**：以布鲁克斯的六足行走机器人为例，该学派关注感知-动作型控制系统，认为智能体现在与环境的互动中。 3. **各学派的核心观点**： - 符号主义认为知识是智能的基础，重点在于知识表示、推理和运用。 - 连结主义主张通过模拟神经网络实现智能，强调学习和适应性。 - 行为主义则侧重于智能体的环境适应性和控制论原理，如感知-动作循环。 4. **人工智能的应用**： - 人工智能不仅限于理论研究，还广泛应用于各个领域，如自动驾驶、语音识别、图像分析、机器翻译、游戏策略等。 - 人工智能的发展促进了深度学习、强化学习和自然语言处理等技术的进步。 5. **人工智能的挑战**： - 尽管取得了显著成就，但人工智能仍面临诸多挑战，如理解复杂情境、情感计算、道德伦理问题以及解释性（AI可解释性）等。 这些知识点涵盖了人工智能的基本概念、主要学派及其核心思想，对于理解和研究人工智能具有重要的参考价值。