人工智能简答题.pdfVIP

人工智能简答题

1.什么是人工智能?它的研究目标是什么？

人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使用机器

模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的，因此又可称为机器智能。

人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、

学习、思考、规划及问题求解等思维活动，来解决需要人类专家才能处理的复杂问题，如

医疗诊断、石油测井解释、气象预报、交通运输管理等决策性课题。

2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？

a)符号主义

主张运用计算机科学的方法进行人工智能的研究，通过研究逻辑演绎在计算机上的实

现方法，实现人类智能在计算机上的模拟，称为符号主义。符号主义又称为逻辑主义或计

算机学派，认为人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号表示下的符号计算，从而

思维就是符号计算。其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。

b)联结主义

主张用仿生学的方法进行研究，通过研究人脑的工作模型，搞清楚人类智能的本质，

称为联结主义。联结主义又称为仿生学派，认为人类智能的基本单元是神经元，认知过程

是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布的。其原理主要为神经网络及神

经网络间的连接机制与学习算法。

c)行为主义

主张应用进化论的思想进行人工智能的研究，通过对外界事物的动态感知与交互，使

计算机智能模拟系统逐步进化，提高智能水平，称为行为主义。行为主义又称进化主义，

认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为（所以称为行为主义），取决于

对外界复杂环境的适应，它不需要知识、不需要表示、不需要推理。智能行为只能在与现

实世界的环境交互作用中表现出来，人工智能也会像人类智能一样通过逐步进化而实现

（所以称为进化主义）。其原理主要是通过控制论和机器学习算法实现智能系统的逐步进

化。

3.什么是人工神经元？它有哪几种主要模型？

人工神经网络是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统

的结构和功能。而这些处理单元称为人工神经元。人工神经网络可以看成是以人工神经元

为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。

根据激发函数的不同分为：阈值型（M-P模型）、分段线性型、Sigmoid函数型、

双曲正切型

4.什么是人工神经网络？它有哪些联结方式？

模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网

络系统。

人工神经网络中，各神经元的连接方式一般有很多种，不同的连接方式就构成了网络

的不同连接模型。常见的连接模型有前向网络、从输入层到输出层有反馈的网络、层内有

互连的网络和网络内任意两个神经元都可以互连的互连网络。

5.什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么?研究机器学习的意义何在?

机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。更严格地说，就是

研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。

机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任

务的专用学习系统的方法。（a）人类学习过程的认知模型。这一方向是对人类学习机理

的研究。这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。（b）

通用学习算法。这个方向是对人类学习过程的研究，探索各种可能的学习方法，建立起独

立于具体应用领域的通用学习算法。（c）构造面向任务的专用学习系统（工程目标）。

这一方向是要解决专门的实际问题，并开发完成这些专门任务的学习系统。

机器学习是人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习的研究取得

重大进展往往意味着人工智能，甚至整个计算机科学向前迈进了坚实的一步。机器学习速

度快、便于知识积累、学习结果易于传播，因此人类在机器学习领域的每一点进步，都会

使计算机的能力显著增强，从而对人类社会产生影响，尤其对今天信息化社会来说，这种

影响将是十分深远的。

6.什么是决策树？决策学习是如何利用决策树进行学习的？

决策树是一种展示类似“在什么条件下会得到什么值”这类规则的方法。

决策树是一种由节点和边构成的用来描述分类过程的层次数据结构，用于监督学习的

层次模型。该树的根节点表示分类的开始，叶节点表示一个实例的结束，中间节点表示相

应实例中的某一属性，而边则代表某一属性可能的属性值