人工智能 共有 467 個詞條內(nèi)容

    本章首先討論了什么是人工智能的問題。人工智能是研究可以理性地進(jìn)行思考和執(zhí)行動作的計(jì)算模型的學(xué)科,它是人類智能在計(jì)算機(jī)上的模擬。人工智能作為一門學(xué)科,經(jīng)歷了孕育、形成和發(fā)展等幾個階段,并且還在不斷地發(fā)展。盡管...[繼續(xù)閱讀]

    1.什么是不確定推理?不確定性推理的基本問題是什么?2.在主觀貝葉斯方法中,如何引入規(guī)則的強(qiáng)度的似然率來計(jì)算條件概率?這種方法優(yōu)點(diǎn)是什么?主觀貝葉斯方法有什么問題?試說明LS和LN的意義。3.設(shè)有如下知識:已知H、H1的先驗(yàn)概率...[繼續(xù)閱讀]

    模式模型是由斯托雅諾夫(Stojanov G) 提出的一種發(fā)育模型 [Stojanov 2001],其思想主要來源于發(fā)展心理學(xué)家皮亞杰 (Piaget J)的發(fā)生認(rèn)識理論。發(fā)生認(rèn)識論將人的認(rèn)知發(fā)育劃分為以下3個階段 [Piaget 1972]: ①通過遺傳,具備先天的認(rèn)知反應(yīng)模式序...[繼續(xù)閱讀]

    專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖7-1所示,其中箭頭方向?yàn)樾畔⒘鲃拥姆较颉＜蚁到y(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識庫、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫和知識獲取6個部分構(gòu)成。圖7-1 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)知識庫是問題求解所需要的領(lǐng)域知識的集...[繼續(xù)閱讀]

    其中,|A|、|Ω|分別表示A和Ω中包含元素的個數(shù)。類概率函數(shù)f(A)也可以用來度量證據(jù)A的不確定性。f(A)具有如下性質(zhì):1)f(&248;)=0,f(Ω)=1。2) 對于任何A&xf3e7;Ω, 0≤f(A)≤1。3)對于任何A&xf3e7;Ω, Bel(A)≤f(A)≤Pl(A)。4)對于任何A&xf3e7;Ω, f(&8969;A)...[繼續(xù)閱讀]

    在討論A*算法之前,首先討論通用的圖搜索算法。在回溯策略中,控制系統(tǒng)實(shí)際上忘掉了引起失敗的任何試探路徑,只有當(dāng)前要擴(kuò)展的路徑才明確地被保留下來。在圖搜索策略中,則明確保存所有的試探路徑,使得任何一條路徑可被候選作...[繼續(xù)閱讀]

    限制推理是研究得最早的非單調(diào)推理之一,是由人工智能的創(chuàng)始人之一麥卡錫提出的[McCarthy 1980]。該理論也許是非單調(diào)推理研究中最富有成果的一個方面。限制理論的核心思想是: 如果一個句子敘述一個命題,那么它敘述的僅僅是這個...[繼續(xù)閱讀]

    在概率論中,一個事件或命題的概率是在大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上計(jì)算出來的,并且要處理?xiàng)l件概率中復(fù)雜的證據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系。在使用概率進(jìn)行不確定推理中,需要收集大量的樣本事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以便獲得事件發(fā)生的概率用來表示命題...[繼續(xù)閱讀]

    Aglet是最早基于Java的移動智能體開發(fā)平臺之一,Aglet的名字來源于智能體和Applet,可以簡單地將其看成具有智能體行為的Applet對象。Aglet的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖9-15所示。Aglet以線程的形式產(chǎn)生于一臺機(jī)器,需要時可以隨時暫停正在執(zhí)行的工作...[繼續(xù)閱讀]

    大型互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的數(shù)據(jù)中心一般運(yùn)行數(shù)千臺甚至數(shù)十萬臺計(jì)算機(jī),而且每天向計(jì)算機(jī)集群里添加數(shù)十臺機(jī)器,以保持與網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的同步。搜集機(jī)器自動搜集網(wǎng)頁信息,平均速度每秒數(shù)十個網(wǎng)頁,檢索機(jī)器則提供容錯的可縮放的體系架...[繼續(xù)閱讀]