华工人工智能历年试题精华：阶段回顾与解题技巧

华工人工智能试题涵盖了多个章节的内容，旨在帮助学生了解历年考试的题型和重点。首先，试卷分为选择题和简答题两大类，选择题主要考察基础概念的理解，如人工智能的定义及其发展历程，包括五个主要阶段： 1. 第一阶段是神经元网络时代，代表性模型如双层网络、M-P模型和感知器模型，但遇到XOR问题的挑战。 2. 第二阶段是通用方法时代，研究问题广泛如GPS和翻译，但对复杂性估计不足。 3. 知识工程时代侧重于专家系统，涉及各国的发展计划如美国的"星球大战"计划。 4. 新的神经元网络时代引入了BP网和Hopfield网，解决了学习问题，但也面临理论基础和大规模问题的局限。 5. 最后阶段是海量数据处理与网络时代，AI与网络结合，推动了知识发现、数据挖掘，趋向于实用化。 简答题则深入探讨了不确定性推理的概念，包括证据、规则和推理的不确定性，以及不确定性推理中的基本问题，如表示、计算和语义问题。此外，还要求考生理解谓词归结过程，这是一个逻辑推理的关键步骤，通过一系列转换最终达到证明目的。 符号主义与连接主义是人工智能的两种主要学派，前者基于逻辑和规则，后者则模仿人脑神经网络，二者各有特点。常规搜索如回溯搜索和广度/深度优先搜索是基础搜索算法，它们在有限空间中寻找最优解，而高级搜索如模拟退火、遗传变异和局部搜索则是针对复杂问题的优化策略，强调启发式方法和概率论的应用。 这份试题不仅测试学生的理论知识，还要求他们理解和应用这些理论在实际问题中的解决方法。对于华工的学生来说，这是一份宝贵的参考资料，可以帮助他们掌握人工智能课程的核心概念，并熟悉考试形式。