南开大学人工智能导论期末复习精华：算法与大数据解析

"这篇资料是2020年南开大学人工智能导论课程的期末复习总结，涵盖了所有重要知识点，特别强调极大极小算法和A*算法，整合了课本、PPT以及代课老师的讲义内容，旨在帮助学生取得90分以上的成绩。" 在人工智能领域，自动控制和计算科学虽然与AI有交集，但并不完全等同于人工智能。图灵机作为计算理论的基础，是一个抽象的数学模型，由七个元素组成，它定义了一种理想的计算过程。图灵测试是评估机器是否具有人类智能的标准，符号主义学派则基于此理念，认为通过符号操作可以模拟人类思维。 人工智能的三大主流学派分别是符号主义、连接主义和行为主义。符号主义强调用符号来表达和处理现实世界的问题，通过逻辑推理来解决问题；连接主义，也称为神经网络学派，模仿人脑神经元的连接方式来处理信息；行为主义则注重机器与环境的交互，通过试错学习来实现智能。 超级计算机（超算）在浮点运算能力方面表现出色，对于大数据处理尤其有效。GPU（图形处理器）通常需要CPU的控制来协同工作，擅长处理大规模并行计算任务，如图像处理和深度学习。中国的"天河一号"是首个采用GPU进行主要计算的异构超级计算机。 大数据的特性，即5V原则，包括大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）和真实性（Veracity）。这些特性挑战了传统的数据处理方式，需要新的技术手段来挖掘其潜在价值。 在人工智能的搜索算法中，盲目搜索策略包括回溯、宽度优先搜索和深度优先搜索。回溯算法是一种遇到无效解就返回尝试其他路径的策略，通常用于解决约束满足问题。宽度优先搜索保证了找到最短路径，但占用较多存储空间。八数码问题是一个经典的搜索问题，它的状态空间树根据空格的位置不同而有所不同。 在搜索算法中，Open表和Close表是用于路径搜索的数据结构。Open表存放待搜索的状态，采用FIFO（先进先出）的队列管理，而Close表记录已搜索过的状态，避免重复工作。宽度优先搜索虽然可能消耗大量内存，但它始终保证在所有路径中优先探索距离起点最近的那些，因此在寻找最短路径时非常有效。