人工智能教育总结

人工智能教育总结（精选6篇）

篇1：人工智能教育总结

智能交通系统党风廉政建设宣传教育月

活动总结

根据XX理工大学党委制定的《XX理工大学第十六个党风廉政建设宣传教育月活动方案》，智能交通系统研究中心党总支及时研究制定了“智能交通系统研究中心党风廉政建设宣传教育月活动方案”，并按照该方案组织开展了系列教育活动，活动开展情况总结如下：

一、落实全校党风廉政建设大会精神。

5月8日下午，中心党总支在航海楼八楼会议室召开全体党员大会，党总支书记传达了学校党风廉政建设大会精神，要求“全体党员领导干部要主动适应全面从严治党的新常态，进一步增强责任感、紧迫感和使命感，要强化有责、守责，负主责、负全责，不推责、不卸责的工作理念，强化‘知止’定力、强化担当意识、强化勤俭节约，进一步坚定理想信念，进一步筑牢全心全意为人民服务的宗旨意识，以自身的实际行动不断把党风廉政建设推向深入，努力营造学校山清水秀的政治生态”。

二、打造反腐倡廉“教育链”。

开展重点和关键岗位干部廉政教育活动，通过设立中心“监督小组”，开展中心廉洁教育与反腐监督通道。

三、开展集中学习活动。

5月21日下午，教工第一党支部和教工第二党支部分别利用休息时间在八楼会议室组织各支部党员学习了《习近平关于党风廉政建设和反腐败斗争论述摘编》以及《关于党内政治生活的若干准则》、《中国共产党党员领导干部廉洁从政若干准则》、《中国共产党纪律处分条例》等党内法规，引导中心各级党员干部明纪律、守纪律，懂规矩、讲规矩，把握角色定位，做清醒人和明白人。

四、集中开展党风廉政警示教育活动

5月13日，教工第一党支部和教工第二党支部分别利用休息时间在八楼会议室集中观看了党风廉政警示教育片《贪途欲海无归路》，片中一个个案件发人深省，令人震惊，给全体党员干部上了一堂深刻的廉政警示教育课，参加观看的中心党员纷纷表示将以开展党的群众路线教育实践活动为契机，切实把思想和行动统一到中央关于反腐倡廉的决策部署上来，坚定不移地把党风廉政建设和反腐败斗争引向深入，始终做到反腐倡廉常抓不懈，拒腐防变、警钟长鸣。

五、大力开展廉政文化活动

充分发挥“理工党员网”作用，组织党员干部积极上网开展学习活动，开展特色支部活动，积极传播廉洁观，着力营造清气正的中心廉政氛围，推进廉洁文化建设。

5月28日下午，中心党总支书记利用中心政治学习时间开展了本次活动的总结：中心这次党员教育活动虽然时间短，但取得了明显的效果，党员受到了教育。今后，中心党员要从廉洁自律做起，紧密团结在以习近平同志为核心的党中央的领导下，以优秀的共产党员为标杆，争作廉洁的共产党员，同时，加大纪律审查力度，强化监督执纪，严格责任追究，坚决纠正“四风”，努力构建“不敢腐、不能腐、不想腐”氛围，切实为学校改革发展保好驾护好航。

篇2：人工智能教育总结

2.什么是人工智能？人工智能的意义和目标是什么？ 人工智能就是人造智能，指用计算机模拟或实现的智能，同时人工智能作为学科，是研 究如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算机上实现或再 现的科学或技术。研究人工智能是电脑发展的必然趋势，是当前信息化社会的迫切要求，同 时智能化也是自动化发展的必然趋势，另外，研究人工智能，对探索人类自身智能的奥秘也 会提供有益的帮助。人工智能的目标分近期目标和远期目标，近期研究目标是实现机器智能，远期目标是制造智能机器，具体讲就是使计算机具有听、说、读、写等感知和交互能力，具 有联想、推理、理解、学习等高级思维能力。

3.人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 人工智能的主要研究和应用领域有：定理证明，专家系统，机器学习，自然语言理解，智能 检索，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，模式识别，机器视觉等。

4.人工智能有哪些主要研究途径与方法？简单描述其特点。人工智能有三种研究途径与方法：第一种是结构模拟，方法是神经计算。模拟人脑的生 理结构和工作机理，用人工神经元组成的神经网络作为信息和知识的载体，用神经计算的方 法实现学习、联想、识别和推理，使计算机表现某种智能。第二种是功能模拟，方法是符号 推演。具体讲就是模拟人的心理模型，将问题或知识表示程某种逻辑网络，采用符号推演的 方法，宏观上模拟人脑的思维实现机器智能。第三种途径是行为模拟，方法是控制进化。

5.什么是人工智能？人工智能的基本技术是什么？ 人工智能就是人造智能，指用计算机模拟或实现的智能，同时人工智能作为学科，是研 究如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算机上实现或再 现的科学或技术。表示、运算、搜索是三大基本技术。

6.人工智能可分为符号智能和计算智能，请简述人工智能的基本技术。答：表示、运算和搜索。符号智能的表示是知识表示，运算是基于知识表示的推理或符 号操作，采用搜索方法进行问题求解，一般在问题空间上进行； 计算智能的表示是对象表示，运算时给予对象的表示的操作或计算，采用搜索方法进行问题求解，一般是在解空间上进行。

7.列举人工智能的五个应用领域。答：应用领域有：难题求解、自动定理证明、自动程序设计、自动翻译、智能控制、智 能管理、智能决策、智能通信、智能仿真、智能 CAD 等。

8.遗传算法中的三种遗传操作是什么？试举例说明。答：遗传算法的三种操作：复制，交叉，变异。

9.遗传算法是一种什么样的算法？它适合解决哪一类问题？ 遗传算法时人们从生物界按自然选择和有性繁殖、遗传变异的自然进化现象中得到启 发，而设计出来的一种随机优化搜索算法。遗传算法适合解决先验知识缺乏，希望寻找最优 解，搜索空间不连续的这一类问题，如机器学习、规划、聚类、控制、调度等领

域的问题。

10.产生式系统的运行过程就 是推理机不断运用规则库中的规则，作用于动态数据库，不断进行推理并不断检测目标条件 是否满足的过程。当推理到某一步，目标条件被满足，则推理成功，于是系统运行结束；或 者再无规则可用，但目标条件仍未满足，则推理失败，系统运行结束。

11.产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何? 产生系统有两种推理方式：正向推理和反向推理。正向推理就是从初始事实数据出发，正向使用规则进行推理（即用规则前提与动态数据库中的事实匹配，或用动态数据库中的数 据测试推则的前提条件，然后产生结论或执行动作），朝目标方向前进；反向推理就是从目 标出发，反向使用规则进行推理（即用规则结论与目标匹配，又产生新的目标，然后对新目 标再做同样的处理），朝初始事实或数据方向前进。

15.产生式系统由哪几部分组成？各部分功能是什么？ 答：产生式系统由三部分组成：产生式规则库，推理机和动态数据库。产生式规则库也 称产生式规则集，由领域规则组成，在机器中以某种动态数据结构进行组织。推理机也称控 制执行机构，它是一个程序模块，负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度和选 取，规则体的解释和执行。动态数据库是一个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间 结果和最后结果等。

17.按照学习方式分，机器学习可以分为哪几类？分别具有什么特征？ 答：有导师学习，无导师学习，强化学习

18.从模拟人脑的角度出发，机器学习有哪两种方法？试简单描述其特点。按照学习途径分类，机器学习可以分为符号学习和连接学习两大类。符号学习是基于符号 处理的学习方法，连接学习或神经网络学习，则是基于神经网络的机器学习方法。

19.符号学习有哪些方法？试列举出五种。符号学习的方法：记忆学习、传授学习、演绎学习、类比学习、示例学习、发现学习、解释 学习。

20.模拟人脑的机器学习又分为符号学习和连接学习，对比符号学习和连接学习的不同，并 举出典型学习方法？ 答：符号学习是模拟人脑的宏观心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习目标为概念或规则 等。典型方法有记忆学习、示例学习、类比学习、解释学习等；连接学习或神经网络学习，是模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结 构模型，以数值数据为输入，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。

21.按照拓扑结构分，神经网络可分为哪几类？各具有什么网络特征？ 按照拓扑结构分，神经网络可分为四大类：分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网 络、广泛互连网络。分层前向网络的结构特征是网络由若干层神经元组成，分为输入层、中 间层和输出层，各层顺序连接；信息严格按照从输入层进，经过中间层，从输出层的方向流 动。反馈前向网络是一种分层前向网络，输出曾到输入层具有反馈连接。互连前向网络的同 层神经元之间有相互连接。广泛互连指在网络中任意两个神经元之间都是可以或可能是可达 的。

22.何为不确定性？不确定性有哪些类型？ 在我们所获得的、所处理的信息和知识中，往往含有不肯定、不准确、不完全甚至不一致的 成分，这就是所谓的不确定性。按性质来分，不确定性大致分为五种类型：随机性、模糊性、不完全性、不一致性。

23.为什么使用归结原理进行定理证明时要使用归结策略？ 答：把归结原理在机器上实现，就要把归结原理用算法表示，对于怎么样在已知子句集 中选取两个子句进行归结，最简单的方法就是采用穷举法。穷举法能够保证对于不可满足的 子句一定可以归结出空子句，但穷举法最大的缺点就是效率太低，当参加子句集中子句数目 过多时，所产生的中间子句将会呈现爆炸式增长，以致机器无法容纳，而采用相应的归结策 略之后就会使中间子句的数目减少，从而提高了归结效率，所以在使用归结原理进行定理证 明时要使用归结策略。

24.简述线性归结策略和单元归结策略。答：线性归结策略：在归结过程中，除第一次归结可都用给定的子句集 S 中的子句外，其后的各次归结则至少要有一个亲本子句是上次归结的结果。单元归结策略： 在归结过程中，每次参加归结的两个亲本子句中必须至少有一个是单元子句。

25.什么是启发函数、什么是启发式搜索？ 答：启发式搜索就是利用启发信息进行制导的搜索。在启发式搜索中，常用启发函数来表示 启发性信息，启发函数就是用来估计搜索树节点 x 与目标节点 Sg 接近程度的一种函数，通 常用 h（x）来表示。启发函数的定义一般可以参考：一个节点到目标节点的某种距离或差 异的亮度；一个节点处在最佳路径上的概率。

26.对比图搜索，谈谈遗传算法的主要特点是什么？ 答：遗传算法的搜索在解空间上进行，不像图搜索在问题空间上进行；遗传算法的搜索 随机地始于搜索空间的一个点集，图搜索固定地始于初始节点； 遗传算法的搜索过程从空间 一个点集到另一个点集，图搜索从空间的一个点到另一个点；遗传算法适应性强；擅长全局 搜索，不受搜索空间的限制性假设约束。

27.什么是盲目搜索，什么是启发式搜索？两者有何不同 答：盲目式搜索是指在搜索过程中，按规定的控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改 变这些控制策略。启发式搜索是根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地 改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解，并找到 最优解。

28.何谓专家系统？它有哪些基本特征？ 专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能象专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。基本特征有四：一应用于某专门领域；二拥有专家级知识；三能模拟专家的思维；四能达到 专家级水平。

29.专家系统包括那些基本部分？每一部分的主要功能是什么？ 专家系统包括如图所示的七部分,知识库用来存储知识推理机是用来实现推理的程序;动态数 据库是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所;人机界面指的是最终用户与专家系 统的交互界面； 解释模块负责向用户解释专家系统的行为和结果； 知识库管理系统用来管理 知识库。加上自学习模块功能是在系统运行过程中能够不断的自动化完善丰富知识库中的知识。

30.什么是专家系统？包含哪几部分？ 专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能象专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统，专家系统包括七部分,知识库;动态数据库;人机界面；解释模块；知识库管理系统；自学习模 块功能；推理机。

篇3：人工智能与现代体育教育技术

“教育要面向现代化、面向世界、面向未来”,其中面向现代化,一方面指的是为现代化建设事业服务;另一方面也包括要有现代化的教育思想、观念;还包括现代化教育技术手段的应用。随着人类社会的发展,越来越多的科学技术成果迅速进入体育教育教学领域。这不仅影响到体育教学内容、教学手段的改变,也影响到体育教育观念、教学模式的更新,进而引起体育教育体制、体育组织形式的变革。在现代教育技术实践中,如何处理好与教育技术有关的问题,其中包括如何利用已有的教育技术成果,充分发挥体育教育教学资源的整体效应,提高体育教学效果,为体育教育的整体改革服务,已成为一个迫切需要解决的问题。所以,对体育教育技术的研究既很必要,又很迫切。

人工智能自诞生之日起就引起人们无限美丽的想象和憧憬,伴随社会的进步和知识的不断积累创新,人工智能已经成为学科交叉发展的一盏启明灯,光芒四射,它的概念、方法和技术,正与各行各业广泛渗透、融合。体育教育技术本身是一门交叉学科,它涉及体育学、教育学、计算机科学等许多领域,人工智能作为计算机学科的一个分支,有许多应用领域和研究课题。它的许多研究课题和研究技术代表了计算机领域的技术发展,把这些先进技术和研究领域应用到体育教育技术中,就能解决体育教育领域中许多面临的实际问题。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展,体育教育技术也正在步入信息社会和网络经济时代,它为人工智能提出了更多具体的研究目标和研究课题。

2 人工智能的概念与研究范畴

2.1 人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门课。其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。人工智能能力是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、学习和问题求解等思维活动。

2.2 人工智能的研究范畴

人工智能是一门正在发展中的综合性的前沿学科,是计算机科学与技术学科领域的一个重要的研究方向,人工智能是一门极富挑战性的科学, 从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的,主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络等。总之,它是面向应用的,随着人工智能的发展, 人们开始把人工智能用于教育教学领域。

3 人工智能在现代体育教育技术中的应用前景与发展动向

3.1 多媒体计算机辅助教学MCAI

多媒体计算机辅助教学MCAI(Multimedia Computer Assisted Instruction,简称MCAI)是90年代多媒体技术发展起来以后,多媒体技术与CAI技术相结合的产物,所谓多媒体技术是指能够同时获取、处理、编辑、储存和显示两个以上不同类型信息媒体的技术。多媒体计算机辅助教学的实现需要应用人工智能技术及编制复杂的程序,如自然语言的理解、知识表示、推理方法及一些人工智能技术的特殊应用成果、代数说明、符号合成等均被应用于MCAI系统,以提高其智能性和实用性。

在体育教学过程中,利用多媒体计算机辅助教学可实现立体模拟、平面模拟、语言声音重现、静态实景重现、呈现动态过程以及促进教学双方进行交互作用。其主要目的是给学生在体育学习时提供不同的刺激,控制直接的教学环境。合理利用多媒体计算机辅助教学能使学生在不同的刺激下,保持神经系统的兴奋性,在轻松活泼的氛围中,掌握体育知识、技术,形成技能,克服传统教学容易出现的厌学情绪。另外,通过多媒体计算机辅助教学的运用,还能拓宽学生视野,培养学生智力,促进学生个性发展。多媒体计算机辅助教学用于体育教学中无疑具有极大的优越性,它代表了当今体育教育技术乃至整个教育技术发展的新潮流。

3.2 体育实用专家系统的研发

专家系统是人工智能的一个重要分支,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法的探讨转入运用专门知识求解专门问题的重大突破。人工智能可视为一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,其能力来自它所拥有的专家知识,它一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题,达到具有与专家同等解决问题能力的水平。

之所以选择专家系统作为人工智能研究在体育教育技术应用领域的突破口,是因为不论从理论上、技术上,专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支,是人工智能在实际应用中最引人注目的研究成果,也是人工智能研究最活跃最富有成效的研究领域。体育实用专家系统的开发,能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体,引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术,逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此,才能符合事物发展的客观规律,才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。

3.3 虚拟现实技术的开发与应用

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机系统仿真技术,它融合了计算机图形学、多媒体技术、人工智能技术、人机接口技术、动感器网络以及并行处理技术等多个信息技术分支的最新发展成果,为我们创建和体验虚拟世界提供了有力的支持。虚拟现实技术不只是一种媒介或一个高层终端用户界面,借助于虚拟技术,人有可能从定性和定量综合集成的虚拟环境中得到感性和理性的认识,进而使人深刻地理解概念,产生新意,主动探索接收信息,极大地发挥人类的想象力。近几年,虚拟现实技术已开始在军事、教育、设计、房地产、考古、艺术、娱乐等诸多领域得到越来越广泛的应用。

虚拟现实技术在体育教学中的应用主要集中在:利用虚拟现实技术的人工智能特性建立模拟“专家”系统,如邵桂华等建立的基于专家系统的体育运动处方网站;利用虚拟现实技术的三维空间表现力建立人体运动模型;虚拟现实技术不仅可以利用它来模拟现实世界、仿真现实世界,而且更可利用它来超越现实世界,增强参与者对现实环境的感受,从而丰富感性认识,加强对教学内容的理解和掌握。

3.4 人工智能在体育教育技术基础理论中的应用研究

人工智能作为一门学科最初是由博弈和定理证明提出的,并且从其它学科获得了大量的养料而不断发展壮大的。但是作为一门相对年轻的学科还有很多值得去研究的问题,特别是在现代体育教育教学应用领域的基础理论研究。

人工智能在现代体育教育技术中的应用,综合了多门相关学科的相关理论,特别是许多随着信息技术的发展而建立起来的新观念、新理论,它们交叉渗透,形成了两者特有的基础理论体系,推动着人工智能在体育教育技术应用领域的可持续发展。如果脱离了这个基础理论体系,这种可持续发展就会变成无源之水、无本之木。因此,加强这一基础理论体系研究,是人工智能在现代体育教育技术应用领域生存和发展的根基所在。

4 在现代体育教育技术中运用人工智能的基本策略

体育教学是学校体育工作的主旋律,是培养全面发展人才的重要组成部分,它具有示范性、直观性、重复性等特点,运用人工智能等现代教育技术,不仅能从理论上丰富体育教学内容,改变传统的教育教学模式和人们的观念,更能从实际出发指导实践,推动并促进体育教育教学改革的不断深入和发展,同时,体育教育教学的特点,决定了人工智能在体育方面的应用比其它学科具有更加广阔的发展前景。

4.1 正确认识人工智能对现代体育教育技术引起的思想变革

正确认识人工智能技术首先要正视现代科技给体育教育带来的机遇与挑战,既看到科技革命给体育教育带来的巨大的能动作用,又不把问题绝对化从而走向“技术决定论”。人工智能是现代体育教育技术创新的产物,它是人的创造、综合能力以及想象力的对象化物,它反过来又促进着人的创造性思维和能力,从而更为突出地体现任的价值。四十多年来,人工智能获得很大发展,引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,特别是在教育领域中的应用,取得了很大进展,如基于人工智能的知识表示与访问;包括数值计算、符号计算和函数作图的符号计算,这些技术的应用无疑会极大地促进现代教育技术的发展。

4.2 积极推进体育教师教育信息化,转变观念提高认识

我国体育教师教育信息化的含义是指在体育教育教学的各个领域中,在现代体育教育理论的指导下,广泛应用以计算机多媒体和网络通讯为基础的现代教育技术,积极开发并充分应用信息技术和信息资源,以实现体育教育的优化。在信息技术环境中,体育教师不仅需要现代化的技术手段,更需要用全新的观念和理论去重新审视和指导体育教育教学活动的各个领域和环节,可以说,观念层面的现代化是实现我国体育教师教育现代化的关键和核心。因此,只有实现体育教师知识观、人才观、师生观、学习观、课堂观、评价观等观念的转变,才能发挥出“以人为本”的教育理念,从而培养出信息时代所需的、高素质的创新型体育人才。

4.3 全面提高体育教师教育技术素养

教育技术素养是指一个人对教育技术理论和方法的掌握、运用和评价的总体水平,包括对教育技术的基础知识和基本技能的掌握、运用教育技术解决问题的能力和对教育技术的意识、态度、和社会责任的理解。体育教育技术是体育教育改革的突破口。新的教育观念的确立、教育模式的创新和教育体制的改革,都离不开体育教育技术的参与。一切参与体育教育过程的人,包括教师、学生、体育管理者以及体育教育技术职业人员,都需要具备一定程度的教育技术素养,才能有效地促进体育教育改革的深入发展。

4.4 开展形式多种多样的体育教育技术培训工作

面对以多媒体、计算机网络为代表的信息技术在体育教育中的应用,广大体育教师还缺乏准备,对信息技术的发展引起的教育思想、教学模式、教学方法的重大变革的意义还要有一个明确的理论认识。因此,需要对体育教师加强信息技术知识的传授,应当让他们认识到教师是信息技术的直接使用者和受益者,信息技术的出现为教师施展才华提供了契机。国家的振兴在教育,教育的振兴在教师。对于广大体育教师来说,加强现代教育理论及人工智能等现代教育技术的学习与培训是十分必要的。

4.5 集中教育技术研究力量,形成统一的研究队伍

我国教育技术事业在教育信息化的大潮下发展很快。大批专家、教师从不同研究领域,带着不同学科背景加入到现代教育技术研究工作中来,使研究队伍不断壮大。各方面专家基于自身工作实际和对教育技术的理解,开展教育教学和研究活动,这些研究活动也主要在本单位展开。各单位之间学术交流少,信息沟通差,研究力量分散,特别是体育教育技术研究与其他学科的交叉应用还存在着一系列问题,但同时又充满着希望,为迎接这一机遇与希望共存的挑战,广大体育工作者和管理者必须从体育教育的实际出发,集中教育技术研究力量,形成统一的研究队伍,并建立健全现代化的教育技术环境,从而提高人工智能等现代教育技术在体育领域中的全面应用,进而促进和深化体育教育教学的全面发展与改革。

摘要：人工智能是一门正在发展中的综合性的前沿学科,是计算机科学与技术学科领域的一个重要的研究方向。本文运用人工智能的原理与方法,在简要阐述人工智能的概念与研究范畴的基础上,重点对人工智能在现代体育教育技术中的应用前景与发展动向进行了深入的分析、研讨,并对人工智能在现代体育教育技术中的运用提出了相应的发展策略,以求为现代体育教育技术学科的建立与发展提供理论支持。

关键词：人工智能,体育教学,技术

参考文献

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篇4：浅谈人工智能与教育

关键词 人工智能 网络 专家系统

中图分类号：TP27 文献标识码：A

0引言

20 世纪以来，计算机的发展日新月异，不断更新换代，以最早期的机械运行方式为基础，经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路，时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面，伴随着计算机的出现并逐步普及应用，人们又开始力图根据认识水平和技术条件，试图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，并以此解决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说，人工智能可以分为两部分来理解，即“人工”和“智能”，顾名思义就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

2人工智能和教育的关系

（1）人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面，并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中，促进教育的工作效率（减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能）。还可以产生新的教学模式，如网上学习共同体、合作学习等。（2）人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育，其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。

ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲，它是在保证学生和程序灵活性的方式下，应用人工智能原理和技术，组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作，而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准，是依赖本身的知识结构和近期活动事件，如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点，即能够实现与学生的自然语言对话。

3人工智能与网络教育的融合

随着人工智能的理论与技术发展，其在教育中的应用日渐扩大，例如Internet上的web站点，其网页的组织形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面：

（1）ICAI。计算机辅助教学（CAI）是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的CAI课件，在推理机制和学生模型方面存在不足，因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整，缺乏灵活的应变能力。

借鉴人工智能中的专家系统知识，由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块，在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块，就构成智能计算机辅助教学（ICAI）系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师，它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平，根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导，提高教学效果。

（2）智能代理。在我们传统的教学过程中，最经典的教学模式是以教师为主，教师讲、学生听，它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥，便于教师组织、监控整个教学活动进程，便于师生之间的情感交流，因而有利于系统的科学知识的传授，并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。

上世纪90年代以来，随着多媒体和网络技术的迅速发展，强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习，即一种“主导——主体”教学结构。在这种教学并重的结构中，教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者；学生是信息加工与情感体验的主体，是知识意义的主动建构者；教学媒体既是辅助教师教的演示工具，又是促进学生自主学习的工具。

在网络远程教学中，为实现上述教学模式，把人工智能中的智能体（Agent）技术应用到网络远程教学中，并逐渐成為在教学领域实现智能化的一种主流技术。

实现智能化信息服务。Agent技术应用于信息服务领域可以充分发挥其主动性、智能性和协作性，为用户提供方便简单的信息搜索、处理手段，提高学习者的信息获取、处理能力。将Agent技术应用于网络信息搜索，其最主要的特征是具有学习功能，能够在信息交互中获得用户的信息，包括用户的兴趣、爱好和思维方式，在此前提下，系统可以主动、定期地为用户查找信息，并根据用户搜索信息的变化调整“知识库”中的通用字和关键字，使之能够有效地适应专门领域的信息搜索。

篇5：人工智能总结(精华版)

PROLOG程序的运行是从目标出发，并不断进行匹配、合一、归结，有时还要回溯，直到目标别完全满足或不能满足时为止。

PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程。其特点是：推理方式为反向推理, 控制策略是深度优先, 且有回溯机制。

3、简述用A*算法求解问题时为什么会出现重复扩展节点问题，解决的方法有哪些？

答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，这样，随着经验的丰富，系统的性能自然就会不断改善和提高。

24、机器学习的三个要素：信息，发展和知识。对应于机器学习的对象、方法和目标。

25、基于学习策略的分类：符号学习和神经网络学习。

26、决策树：也称判断树，它由对象的若干属性、属性值和有关决策组成的一棵树。其中的节点为属性，分支为属性值，从同一节点出发的各个分支之间是逻辑或关系，根节点为对象的一个属性；从根节点出发到每一个叶子节点的所有节点和边，按顺序串联成一条分支路径，位于同一分支路径上的各个属性-值对之间是逻辑与关系，叶子节点是这个与关系的对应结果，即决策。

27、决策树学习首先要有一个实例集，基本方法和步骤：（1）选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例集进行分类；并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分支，进行画树；（2）考察所得的每一个子类，看其中的实例的结论是否完全相同。如果相同，则以这个相同的结论作为相应分支路径末端的叶子节点；否则，选取一个非父节点的属性，按这个属性的不同取值对孩子集进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为节点的分支，继续进行画树。如此继续，直到所分的子集全都满足：实则可以减少重复扩展节点问题。

4、简述回溯策略与深度优先策略的不同点。

答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。

5、不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性

6、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有纯文字的子句;含 有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。

7、图：指由节点和有向边组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。

8、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一（MGU）。

9、人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能。

10、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？

产生式规则基本形式：P→Q 或者 IF P THEN Q P 是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件 Q 是一组结论或操作（后件），用于指出当前提 P 所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作

产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论 Q 或执行 Q 所规定的操作

11、谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤：1）消去蕴含式和等价式→，<-> ；2）缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式: ；3）适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。；4.）消去存在量词（形成Skolem标准型）；5）消去所有全称量词 ；6)化成合取范式；7).适当改名，使子句间无同名变元；8).消去合取词∧，用逗号代替，以子句为元素组成一个集合S

12、人工智能的基本技术包括搜索技术 推理技术 知识表示和知识库技术、归纳技术、联、想技术

13、产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。其中推理可分为正向推理和反向推理。

14、在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略 支持集策略 线性归结策略、输入归结策略、单元归结策略

15、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答

16、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有AKO 和ISA。

17、α－β剪枝的条件是：α剪枝：若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。

β剪枝：若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值，即α（后继层）≥β（先辈层），则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。

18、知识表示的方法主要有逻辑表示法（谓词表示法）框架 产生式和语义网络，类和对象，模糊集合，因果网络，脚本，过程等

19、知识的分类：（1）就形式而言：显示和隐式。显示知识是指可用语言文字符号形象声音及其他人能直接识别和处理的形式，明确的在其载体上表示出来的知识。隐式知识只可用神经网络存储和表示（2）就严密性和可靠性而言：理论知识和经验知识（3）就确定性而言：确定性知识和不确定知识（4）就确切性而言：确切描述的知识和非确切描述的知识。

20、知识表示是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。具体的讲就是要用某种约定的形式结构来描述知识，而且这种形式结构还要能够转换为机器的内部形式，使的计算机能方便的存储、处理和应用。------知识表示是建立专家系统级各种知识系统的重要环节，也是知识工程的一个重要方面。

21、基于谓词逻辑的推理主要是演绎方式的推理；基于框架、语义网络和对象知识表示的推理是一种称为继承的推理。

22、机器学习：主要指机器对自身行为的修正或性能的改善和机器对客观规律的发现。（让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力）

23、机器学习的流程：（1）对于输入的信息，系统根据目标和经验做出决策予以响应，即执行相应的动作；（2）对目标的实现或任务的完成情况进行评估；（3）将本次的输入、响应和评价作为经验予以存储记录。可以看出，第一次决策时系统中还无任何经验，但从第二此决策开始，经验便开始积累。

例结论完全相同，而得到所有的叶子节点为止。这样一棵决策树就被生成。

28、神经网络分为四大类：分层前向网络、反馈前向网络、互联前向网络、广泛互联网络。

29、网络学习一般是利用一组称为样本的数据，作为网络的输入（和输出），网络按照一定的规则自动调节神经元之间的连接强度或拓扑结构，当网络的实际输出满足期望的要求，或者趋于稳定是，则认为学习成功。

30、神经网络学习的规则是权值修正规则：相关规则和误差修正规则。

31、神经网络学习方法分类：（外部影响）有导师学习，强化学习，无导师学习；（内部变化）权值修正，拓扑变化，权值与拓扑修正；（算法性质）确定性学习，随机性学习；（输入要求）基于相似性学习，基于命令学习。

32、专家系统：应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，像专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机（软件）系统。

33、专家系统的基本要素：专家拥有丰富的专业知识和实践经验或者说拥有丰富的理论知识和经验知识，特别是经验知识。

34、专家系统与一般的软件系统开发无异，其开发过程同样要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段的工作。

但由于它是专家系统，而不是一般的软件系统，所以，又有其独特的地方，主要包括以下几个步骤：

系统总体分析与设计；知识获取；知识表示与知识描述语言设计；知识库设计、知识库管理系统设计；推理机与解释模块设计；总控与界面设计；编程与调试；测试与评价；运行与维护。可以看出它有如下特点：知识获取和知识表示设计是一切工作的起点；知识表示与知识描述语言确定后，其他设计可同时进行；

35、对涉及人工智能的一些问题的认识：首先人工智能把人脑更有效的扩大和延伸是人类智能扩大的延伸，人工智能的应用十分广泛：机器翻译、智能控制、模式识别、机器博弈等，运用智能技术解决很多的实际问题从而使现有的计算机更有效更灵活成为人类智能化信息处理的工具。人工智能用计算机模拟人的思维活动包含理解能力、学习能力、推理能力，主要是脑功能的结构模拟和功能模拟。然而人类不能赋予机器同等的情感，无法确保责任问题，此外生物物种灭绝新型细菌的出现，人类的未来难以预料

37、能解节点定义如下： ①（终节点）是能解节点； ②若非终节点有（“或”）子节点时，当且仅当其子节点至少有一能解，该非终节点才能解； ③若非终节点有（“与”）子节点时，当且仅当其子节点均能解，该非终节点才能解。

18、局部图的耗散值定义如下： ①若n是局部图的一个叶节点，则k（n，N）=（h(n)），其中（h(n)）表示节点n到目标节点集的最佳解图耗散值的估计； ②若n由一个外向连接符指向后继节点{n1，…，ni}，并设该连接符的耗散值为Cn，则k（n，N）=（Cn+ k（n1，N）+ … + k（ni，N））。

19、耗散值最小的解图称为（最佳）解图

20、AO*算法是一种用于对（与或图）进行搜索的启发式搜索算法，该算法对目前找到的局部图进行评价，选择（耗散值最小）的局部图进行优先搜索，直到找到一个解图为止。当启发函数h满足（单调）条件时，在问题有解的情况下，AO*算法一定能找到最佳解图结束。

21、所谓“图灵实验”，是为了判断一台机器是否具备智能的实验。实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、参与人和机器。主持人向参与人和机器提问，通过提问的结果来判断谁是人，谁是机器。如果主持人无法判断谁是人，谁是机器，则这台机器具备智能，即所谓的“智能机器”。

22/深度优先方法的特点是什么？属于图搜索；是一个通用的搜索方法；如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；不能保证找到最优解。

篇6：人工智能考试简答题总结

地用图灵测试来判定非人机器是否能思考进行评价，至少提出一种不同观点。

答(1):Marvin Minsky, John McCarthy ,Herbert Simon, Allen Newell, Raj Reddy

(2)人工智能之父：John McCarthy

(3)国际人工智能联合会议的英文全称与简称：International Joint Conference on AI: IJCAI 是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。一种测试机器是不是具备人类智能的方法。

写出图搜索过程的A算法。

分别指出一般情况下A*和AO*算法是否可采纳，若不是，给出可采纳的条件。

答：对于某些问题，我们可以使用与问题有关的信息帮助减少搜索量，这种信息叫做

启发信息。

A算法（GraphSearch图搜索算法）：

1．G←{s}，OPEN ←（s）．

2．CLOSED ←NIL．

3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL．

4．n ← FIRST(OPEN)，OPEN ←TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED)．

5．IF TERM(n)，THEN 成功结束

（解路径可通过追溯G中从n到s的指针获得）。

6．扩展节点n，令M={m︱m是n的子节点，且m不是n的祖先}，G ←G ∪M

7．（设置指针，调整指针）对于mM,(1)若mCLOSED, mOPEN, 建立m到n的指针，并CONS(m, OPEN).(2)(a)mOPEN, 考虑是否修改m的指针.(b)mCLOSED,考虑是否修改m及在G中后裔的指针。

8．重排OPEN表中的节点（按某一任意确定的方式或者根据探索信息）。

9．GO LOOP

一般情况下，A*算法可采纳的，即如果解路径存在，A*算法一定能找到最佳解路径而

终止；

AO*算法：如果一个与或图存在解图，如果对于图中所有的节点n都有h(n)<=h*(n),并

且启发函数h满足单调限制，则AO*算法必然终止于找出最佳解图。

3.命题逻辑中，常用哪两种公式凡是？一阶逻辑中，常用哪两种公式范式？

答：命题逻辑中是吸取范式和和取范式。一阶逻辑中中：前束范式，Skolem范式

4.叙述一阶逻辑解释的定义；什么叫子句集S的Herbrand解释？在语义上证明子句集恒

假时，仅考虑该子句集的Herbrand解释是否够用？为什么？

答：（1）谓词逻辑中公式G的一个解释I，是由非空区域D和对G中常量符号，函数符号，谓词符号以下列规则进行的一组指定组成：

1.对每个常量符号，指定D中一个元素；

2.对每个n元函数符号，指定一个函数，即指

定Dn到D的一个映射；

3.对每个n元谓词符号，指定一个谓词，即指

定Dn到{T，F}的一个映射。

（2）定义（Herbrand域）设S为子句集，令H0是出现于子句集S的常量符号集。如果S中无常量符号出现，则H0由一个常量符号a组成。

5.2.3.4.对于i＝1，2，…，令Hi = Hi-1｛所有形如f(t1，…，tn)的项｝ 其中f(t1，…，tn)是出现在S中的所有n元函数符号，tj Hi-1，j＝1，…，n． 称Hi为S的i级常量集，H称为S的Herbrand域，简称S的H域。(3)在语义上证明子句集恒假时，仅考虑该子句集的Herbrand解释是够用的，因为 因为子句集S恒假，当且仅当S被其所有的H解释弄假什么是可分解的产生式系统？产生是系统求解的一般步骤，控制策略可以在哪些步骤中使用。答：能够把产生式系统综合数据库的状态描述分解为若干组成部分，产生式规则可以分别用在各组成部分上，并且整个系统的终止条件可以用各组成部分的终止条件表示出来的产生式系统，称为可分解的产生式系统。Procedure SPLIT 1.DATA ← 初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成是独立的状态描述 3.until 对所有的Di {Di}，Di都满足终止条件，do: 4.begin5.在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6.从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则R 8.D ← 把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.EndSPLIT的控制策略：在步骤5中如何选取D*，在步骤7如何选取R。搜索算法的可采纳性定义，并分别指出一般情况下A*算法。AO*算法是否可采纳，若不是，给出可采纳性的条件。(1)如果一个搜索算法对于任何具有解路径的图都能找到一条最佳路径，则称此算法为可采纳的。(2)A*算法是可采纳的（如果解路径存在，A*一定由于找到最佳解路径而结束）AO*算法不可采纳，采纳的条件：如果一个AND/OR图存在解图，如果对于图中所有节点n都有h(n)<= h*(n),并且启发函数h满足单调限制，则AO*算法必然终止于找到最佳解图。博弈树搜索极小极大（MINMAX过程），并写出减枝规则

答：极小极大过程：

(1)按宽度优先生成0至L层的所有节点

(2)使用静态估计值函数（e(p)）计算第L层节点的函数值

(3)按照极小极大原则计算各层节点的到推值，直到求出初始节点的倒推为止，实现该倒推的走步就是相对好的走步

α剪枝：

如果一个MIN节点的β值小于或等于他的某一个MAX祖先节点的α值，则剪枝发生在该MIN节点之下；终止这个Min节点之下的搜索过程，这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值

β剪枝：如果一个MAX节点的α值大于或等于他的某一个MIN祖先节点的β值，则剪枝发生在该MAX节点之下；终止这个MAX节点之下的搜索过程，这个MAX节点最终的倒推值就确定为这个α值

5.谓词逻辑中，对字句进行归结推理时，若被归结子句C1和C2中有相同的变元（变量），请举例说明一定要改名的原因

C1=P(x)VQ(x),C2=~P(f(x))

C1与C2有相同的变量x，若不改名，归结时，会出现替换：{f(x)/x}，这是不允许的1.归结反证系统的产生式系统表示

2.子句集S的Herbrand域和普通解释的关系

子句集s的H解释是s的普通解释，S的普通解释不一定是s的H解释：普通解释不是必须定义在H域上的，即使定义在H域上，也不一定是一个H解释

3.判断集合合一

4.C1,C2归结式

定义设C1, C2是两个无公共变量的子句(称为亲本子句),L1, L2分别是C1, C2中的两个文字。

如果L1和～L2有最一般合一，则子句

(C1-{L1})(C2-{L2})

称为C1和C2的二元归结式，L1和L2称为归结文字

例.设C1=P(x)Q(x),C2=～P(a)R(x)

将C2中x改名为y。取L1＝P(x), L2=～P(a),={a/x},于是(C1-{L1})(C2-{L2})

＝({P(a), Q(a)}-{P(a)})({～P(a), R(y)}-{～P(a)})

={Q(a), R(y)}= Q(a) R(y)----C1和C2的二元归结式.5.原子集和封闭语义树

Davis-Putnam方法证明可满足（纯文字即只有L（~L）；删除纯文字的基字句后为空则S可满足，否则不满足；分裂规则，单文字规则L：删除但文字和包含单文字的基字句，为空则可满足的，否则删除~L的文字（注意不是删除基字句））

1.人工智能的主要研究学派，以及主要研究领域：

（1）符号主义/逻辑主义学派--符号智能

（2）连接主义--计算智能

（3）行为主义--低级智能

2.产生式系统组成部分，产生式系统求解问题的一般步骤

答：（1）综合数据库

（2）产生式规则集

（3）控制系统

Procedure PRODUCTION

1.DATA←初始状态描述

2.until DATA 满足终止条件，do：

3.begin

4.在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则R

5.DATA←把R应用于DATA所得的结果

6.End

4.产生式系统的控制策略有哪几种方式，简述各自的优缺点

答：（1）不可撤回的控制策略

优点：空间复杂度很低，速度快。

缺点：爬山函数有多个局部最大值时，会失败有很多局限性

（2）回溯控制策略

优点：占空间较少，应用最广。

缺点：时间复杂性一般；如果系统不包括有关解的知识，则规则选取是盲目的，要多次回溯，如果深度限制定的很低，可能找不到解。

（3）图搜素控制策略

优点：如果有解，一定能找到解

缺点：占空间大，速度较慢

6.与或图启发式搜素算法AO*的可采纳性条件

1.无信息的图搜索方法主要有哪两种？

深度优先搜索和宽度优先搜索

2.影响A算法启发能力的因素有哪些？

（1）算法A所找到的解路径的费用

（2）算法A在寻找这条解路径的过程中所需要扩展的节点数

（3）计算启发函数所需要的计算量

7.什么叫子句集的Herbrand域？

定义（Herbrand域）设S为子句集，令H0是出现于子句集S的常量符号集。如果S中无常量符号出现，则H0由一个常量符号a组成。

对于i＝1，2，…，令

Hi = Hi-1｛所有形如f(t1，…，tn)的项｝

其中f(t1，…，tn)是出现在S中的所有n元函数符号，tj Hi-1，j＝1，…，n．