人工智能基础知识与学科分类:2020华科大AI试卷解析
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更新于2024-08-05
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本资源是一份2020年华中科技大学人工智能课程的期末考试试卷A卷,涵盖了人工智能的基础概念和理论知识。试卷包含了选择题,旨在测试学生对AI领域的理解。
1. 人工智能三大学派:题目未直接给出三大学派的名称,但通常提及的人工智能三大主要学派是符号主义、连接主义和行为主义。符号主义(也称逻辑主义或认知主义),强调通过符号和规则进行推理;连接主义(或称神经网络学派)借鉴了人脑神经元的工作方式,通过大量数据和权重调整学习;行为主义关注如何让机器通过与环境的交互来学习和适应。
2. 语义网络:在语义网络中,如果节点间的联系是ISA(is-a,即“是-一种”)或AKO(also known as,即“也称为”),这意味着下层节点继承并扩展上层节点的属性,下层节点具有上层节点的内涵,体现了层次性和继承性。
3. 推理方法:经典逻辑在人工智能中的应用主要体现在逻辑推理,尤其是通过演绎逻辑,即从一系列前提事实推导出必然的结论,这是一种基于规则和演绎的推理方法。
4. 符号系统与智能:题目探讨了符号系统与智能之间的关系,提到了一个完善的符号系统应该具备的功能(输入、输出、存储、复制、符号结构处理和条件性迁移),但并未直接决定是否所有具备这些功能的系统都能展现出智能。实际上,这些功能是基础,但智能涉及到更复杂的认知过程和行为表现,单纯的功能并不能完全代表智能。
5. 问题求解方法:提到的状态空间法(State Space Search)是一种常用的求解问题的方法,通过构建状态空间图,系统从初始状态出发,通过一系列的操作(动作)逐步探索可能的状态,直到找到目标状态。这种方法常用于搜索算法,如深度优先搜索、广度优先搜索等。
这份试卷考察了学生对人工智能核心概念的理解,包括不同学派的区分、语义网络的结构、逻辑推理的应用以及问题求解策略,这些都是理解人工智能不可或缺的基础知识。
2021-11-10 上传
2021-11-21 上传
2021-09-21 上传
2022-08-08 上传
2022-08-03 上传
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2021-11-30 上传
LauraKuang
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