人工智能导论：基本概念、研究途径与目标解析

"本文主要介绍了八数码问题的图搜索式控制策略，以及可分解的产生式系统的图搜索式问题求解方法。同时，涵盖了人工智能的基本概念、意义和目标，以及研究途径和方法。" 在八数码问题的图搜索式控制策略中，重点在于通过构建搜索树来寻找从初始状态到目标状态的最优路径。这个过程涉及到几个关键点： 1. **路径产生**：在搜索过程中，如果产生了祖先节点，即已经访问过的状态，意味着回溯到之前的状态以寻找其他可能的路径。 2. **规则应用**：在所有状态下，应用全部可用的规则序列。每一步都考虑所有可能的下一步状态，并且优先选择深度较小的节点和左边的节点。 3. **深度限制**：如果在达到某个预设的深度m后仍然没有找到解，搜索将停止。 4. **终止条件**：当全局数据库中包含了问题的解或者所有可能的规则都已经尝试过且无法匹配时，搜索结束。 对于可分解的产生式系统，问题求解通常遵循以下步骤： 1. **初始化**：将问题的初始已知事实存入全局数据库。 2. **规则匹配**：检查规则库中是否存在尚未使用且前提与全局数据库匹配的规则，如果有，则执行该规则。 3. **规则应用与更新**：执行规则并将其标记为已使用，将规则的结论加入全局数据库。如果结论涉及操作，执行相应操作。 4. **解的检测**：检查全局数据库是否包含问题的解，若有解则结束，否则返回步骤2。 5. **用户交互**：若无法从全局数据库中找到解，请求用户提供额外信息，若用户提供则继续，否则结束。 6. **规则耗尽**：如果规则库中没有未使用的规则，问题求解结束。 人工智能作为一门学科，其基本概念包括对自然智能的模拟和延伸，旨在研究如何在计算机上实现智能。其意义在于： 1. **功能扩展**：智能计算机能增强人类大脑的功能，推动社会进入智能时代，如智能机器人。 2. **信息化需求**：智能技术是信息化社会的重要支撑，特别是在互联网和信息高速公路发展中。 3. **探索人类智能**：通过模拟人脑，研究人工智能有助于揭示人脑智能的工作原理。 人工智能的研究途径包括： 1. **结构模拟**：以神经计算为基础，模拟人脑的生理结构和工作机理。 2. **功能模拟**：通过符号推演，模仿人脑的思维过程，实现搜索、推理和学习。 3. **行为模拟**：控制进化方法，模拟人脑的行为特性，如自寻优、自适应和自学习。 人工智能的研究内容广泛，涵盖了机器学习、自然语言处理、知识表示、推理方法、视觉感知等多个领域。这些内容随着技术的发展而不断拓展，旨在不断提高人工智能系统的智能水平，使其更加接近人类的智能表现。