人工智能考试关键知识点梳理：问题归约、搜索算法与智能定义

人工智能考试必备之简答题2.pdf涵盖了多个关键知识点，旨在帮助考生准备相关的考试内容。以下是详细解析： 1. 问题归约：问题归约是将复杂问题简化为更易解决的子问题的过程。它包括三个核心要素：初始问题描述，一组操作符用于转换问题，以及一套本原问题描述。通过这种方式，问题可以逐步分解，直到找到一个可直接求解的基本形式。 2. 宽度优先搜索算法（Breadth-First Search, BFS）：这是一种用于图搜索的算法，从起始节点开始，按照广度优先的方式逐层探索，确保先遍历所有相邻节点再深入。该算法包含以下步骤：将起始节点加入开放列表，检查开放列表是否为空，对当前节点进行扩展并将其后继节点加入开放列表，若找到目标节点则成功，否则继续搜索。 3. 计算智能：计算智能强调的是模仿人类智能的机械实现，其基于数值数据而非知识，与传统人工智能有别。它涉及的研究分支包括神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等，这些领域探索如何构建模拟人类智能行为的模型。 4. 智能与智能机器：智能定义为理解和学习的能力，包括思考和理解，而不仅仅是本能反应。智能机器则是能执行拟人任务，如人类思考的机器，它们展现出人类智能的行为模式。 5. 符号系统：一个完整的符号系统具备输入、输出、存储、复制符号的功能，以及符号结构的建立和条件性迁移。符号系统通过符号间的逻辑关系和规则来处理信息和解决问题。 6. 反演树求解：反演树用于证明定理或求解逻辑问题。首先，将目标公式的否定子句添加到反演树中，然后通过递归地应用消解法则，直到在树的根节点得到一个子句，该子句即作为答案。 7. 人工智能应用领域：人工智能广泛应用在多个领域，包括问题求解，如在游戏、推荐系统中的决策支持；逻辑推理与定理证明，如数学证明辅助工具；自然语言理解，用于语音识别、机器翻译；自动程序设计，自动生成代码；专家系统，模拟人类专家知识；机器学习，如深度学习和监督学习；神经网络，模拟人脑神经元工作；以及机器人技术、图像识别和自动驾驶等。 以上知识点展示了人工智能的基础理论和实际应用，考生在备考时需全面掌握这些概念及其背后的原理。