人工智能練習(xí)題答案及人工智能論文

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究領(lǐng)域？何時(shí)創(chuàng)建該學(xué)科，創(chuàng)始人是誰？（1）AI（ArtificialIntelligence）是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、仿生技術(shù)、電子技術(shù)以及其他技術(shù)仿制人類智能機(jī)制的學(xué)科（或技術(shù)），再具體地講就是利用這些技術(shù)仿制出一些具有人類智慧（能）特點(diǎn)的機(jī)器或系統(tǒng)（2）人工智能的研究領(lǐng)域主要有專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語言理解、自動(dòng)定力證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等（3）人工智能于1956年夏季，由麥卡錫，明斯基、洛切斯特、香農(nóng)等發(fā)起創(chuàng)建2、產(chǎn)生式系統(tǒng)的由哪三部分組成？各部分的功能是什么？課本29頁（1）產(chǎn)生式系統(tǒng)由綜合數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)生式規(guī)則和控制系統(tǒng)三部分組成（2）綜合數(shù)據(jù)庫用于存放當(dāng)前信息，包括初始事實(shí)和中間結(jié)果；產(chǎn)生式規(guī)則用于存放相關(guān)知識(shí)；控制系統(tǒng)用于規(guī)則的解釋或執(zhí)行程序。3、設(shè)有三枚硬幣，其初始狀態(tài)為（反，正，反），允許每次翻轉(zhuǎn)一個(gè)硬幣（只翻一個(gè)硬幣，必須翻一個(gè)硬幣）。必須連翻三次。用知識(shí)的狀態(tài)空間表示法求出到達(dá)狀態(tài)（反，反，反）的通路。畫出狀態(tài)空間圖。課本51頁問題求解過程如下：（1）構(gòu)建狀態(tài)用數(shù)組表示的話，顯然每一硬幣需占一維空間，則用三維數(shù)組狀態(tài)變量表示這個(gè)知識(shí)：Q=（q1,q2,q3）取q=0表示錢幣的正面;q=1表示錢幣的反面構(gòu)成的問題狀態(tài)空間顯然為：Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）,Q3=（0，1，1），Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1）（2）引入操作f1：把q1翻一面。f2：把q2翻一面。f3：把q3翻一面。顯然：F={f1，f2，f3}目標(biāo)狀態(tài)：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1）（3）畫出狀態(tài)圖00,0,01,0,00,0,11,1,00,1,01,0,10,1,11,1,1f3f2f1f3f2f1f3f1f2f3f2f1從狀態(tài)圖可知：從“反，正，反”（1，0,1）到“正，正，正”（0,0,0）沒有解題路徑；從“反，正，反”（1，0,1）到“反，反，反”（1,1,1）有幾條解題路徑f3f2f3,f1f2f1,…4、八數(shù)碼問題：已知八數(shù)碼的初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)如下：283=>1231648475765請(qǐng)畫出相應(yīng)的啟發(fā)式搜索樹。估價(jià)函數(shù)f(n)=g(n)+h(n),g(n)=d(n),h(n)=p(n)。d(n)表示節(jié)點(diǎn)n的深度。p(n)表示節(jié)點(diǎn)n的格局與目標(biāo)格局不相同的牌數(shù)。5、將謂詞公式化成子句集的步驟是什么？課本94、95頁將謂詞公式化成子句集共需9步：消蘊(yùn)涵符→否定深入﹁(3)變元標(biāo)準(zhǔn)化(4)消去存在量詞(5)把量詞移到公式最左邊(6)化為Skolem標(biāo)準(zhǔn)形——前束合取范式(7)消去全稱量詞(8)變元標(biāo)準(zhǔn)化——變元換名(9)表示為子句集——消去合取詞,用“,”代替“∧”6、魯濱遜歸結(jié)原理的基本思想是什么？魯賓遜的歸結(jié)原理基本思想方法是：首先把欲證明的問題的結(jié)論進(jìn)行否定，并加入到子句集，得到一個(gè)擴(kuò)充的子句集S’。然后設(shè)法檢查子句集S’中是否包含空子句，若包含，則S’不可滿足，若不包含，就要在子句集中選擇合適的子句進(jìn)行歸結(jié)，一旦能歸結(jié)出空子句，就說明子句集S’是不可滿足的。7、已知：F:(x){(y)[A(x,y)∧B(y)]→(y)[C(y)∧D(x,y)]}G:﹁(x)C(x)→(x)(y)[A(x,y)→﹁B(y)]求證：G是F的邏輯結(jié)論。8、某村農(nóng)民張某被害，有四個(gè)嫌疑犯A,B,C,D。公安局派出五個(gè)偵察員，他們的偵察結(jié)果分別是：A，B之中至少有一人作案，B，C中至少有一人作案，C，D中至少有一人作案，A，C中至少有一人與此案無關(guān)，B，D中至少有一人與此案無關(guān)，所有偵察結(jié)果都是可靠的。請(qǐng)用歸結(jié)原理求出誰是罪犯？解：設(shè)謂詞C(D)表示D為罪犯對(duì)于第一個(gè)偵察員：C(A)∨C(B)(1)對(duì)于第二個(gè)偵察員:C(B)∨C(C)(2)對(duì)于第三個(gè)偵察員:C(C)∨C(D)(3)對(duì)于第四個(gè)偵察員:﹁C(A)∨﹁C(C)(4)對(duì)于第五個(gè)偵察員:﹁C(B)∨﹁C(D)(5)結(jié)論：﹁C(U)∨ANSWER(U)(6)(1)與（4）歸結(jié)：C(B)∨﹁C(C)(7)(2)與（7）歸結(jié)：C(B)(8)(6)與（8）歸結(jié)：ANSWER(B).B是罪犯(3)與（5）歸結(jié)：C(C)∨﹁C(B)(7)(2)與（7）歸結(jié)：C(C)(8)(6)與（8）歸結(jié)：ANSWER(C).C是罪犯9、試用歸結(jié)原理證明結(jié)論成立。（7分）已知：任何能夠閱讀的人都是識(shí)字的，海豚不識(shí)字。某些海豚是有智力的。求證：某些有智力者不能閱讀。定義謂詞R(x)—x是能閱讀的L(x)—x能識(shí)字D(x)—x是海豚I(x)—x是有智力的已知條件和結(jié)論的謂詞公式已知公式集 (x)(R(x)→L(x)) (x)(D(x)→﹁L(x)) (x)(D(x)∧I(x))求證(x)(I(x)∧﹁R(x))事實(shí)化子句集(x)(R(x)→L(x))(x)(﹁R(x)∨L(x))﹁R(x)∨L(x)(1)(x)(D(x)→﹁L(x))(x)(﹁D(x)∨﹁L(x))﹁D(x)∨﹁L(x)(2)(x)(D(x)∧I(x))D(A)∧I(A)D(A)(3) I(A)(4)目標(biāo)求反﹁(x)(I(x)∧﹁R(x))(x)﹁(I(x)∧﹁R(x))(x)(﹁I(x)∨R(x))﹁I(x)∨R(x)(5)10、已知事實(shí)和規(guī)則的描述如下：事實(shí)：P(x,y)∨(Q(x,A)∧R(B,y))規(guī)則：P(A,B)→(S(A)∨X(B))Q(B,A)→U(A)R(B,B)→V(B)用正向演繹推理推出目標(biāo)：S(A)∨X(B)∨V(B)，同時(shí)保證解圖的一致性。11、設(shè)有子句集S={﹁Q(x)∨﹁P(x),Q(y)∨﹁P(y),﹁Q(w)∨P(w),Q(A)∨P(A)}用祖先過濾策略進(jìn)行歸結(jié)。12、試用基于規(guī)則的演繹方法證明下題。設(shè)事實(shí)和規(guī)則描述如下：事實(shí)：Fidobarksandbites，orFidoisnotadog.規(guī)則：Allterriersaredogs.Anyonewhobarksisnoisy.要證明的目標(biāo)是：Thereexistssomeonewhoisnotaterriersorwhoisnoisy.課本111頁例4-29解事實(shí)和規(guī)則描述如下：F:﹁DOG(FIDO)∨[BARKS(FIDO)∧BITES(FIDO)]R1:﹁DOG(x)﹁TERRIER(x)R2：BARKS(y)NOISY(y)目標(biāo)公式：﹁TERRIER(z)∨NOISY(z)13、設(shè)子句集S={P(x),Q(f(x)),R(g(y))},求S的海伯倫域H（S）。設(shè)S為子句集，則按下述方法構(gòu)造成的域H∞稱為海伯倫域，簡記為H域（也有記為H（S）），在此域中子句處處不可滿足，則認(rèn)為子句集處處不可滿足。（1）令H0是S中所有個(gè)體常量的集合，若S中不包含個(gè)體常量，則令H0={a}，其中a為任意指定的一個(gè)個(gè)體常量。（2）令Hi+1=Hi∪{S中出現(xiàn)的所有n元函數(shù)f(x1,x2,…xn)|xj(j=1,2,…,n)是Hi中的元素},其中i=0,1,2……14、寫出語句“每個(gè)學(xué)生都讀過《紅樓夢》這本書”的語義網(wǎng)絡(luò)表示。閱讀閱讀學(xué)生書（名著）r是一種主體s是一個(gè)客體《紅樓夢》是一種GSg是一個(gè)F15、用框架表示法描述“學(xué)生框架”，要求槽名不少于8個(gè)。框架名：<學(xué)生>姓名：單位(姓，名)性別：范圍(男，女)默認(rèn)(男)年齡：單位(歲)條件(歲>16)學(xué)習(xí)專業(yè)：單位(專業(yè)名)研究方向：單位(方向名)住址：單位(樓號(hào)，房間號(hào))入學(xué)時(shí)間：單位(年，月)學(xué)制：單位(年)默認(rèn)(4年)16、什么是專家系統(tǒng)？專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)是什么？開發(fā)專家系統(tǒng)有哪些階段？（1）專家系統(tǒng)：是一個(gè)計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)擁有某個(gè)領(lǐng)域人類專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蚶萌祟悓＜业闹R(shí)和解決問題的方法處理該領(lǐng)域問題能夠在運(yùn)行過程中不斷地增長新知識(shí)和修改原有知識(shí)（2）(3)專家系統(tǒng)的開發(fā)階段有：認(rèn)識(shí)階段、概念化階段、形式化階段、實(shí)現(xiàn)階段、測試修改階段17、已知如下事實(shí)：（1）凡是容易的課程小王（wang）都喜歡（2）C班的課程都是容易的（3）ds是C班的一門課程證明：小王喜歡ds這門課程。(1)定義謂詞easy(x):x是容易的課程like(x,y):x喜歡yc(x):x是c班的一門課程(2)用謂詞表示已知事實(shí)和問題(1)easy(x)→like(wang,x)(2)(x)(c(x)→easy(x))(3)c(ds)(3)應(yīng)用推理規(guī)則進(jìn)行推理c(y)→easy(y)全稱固化c(ds),c(y)→easy(y)easy(ds)假言推理easy(ds),easy(x)→like(wang,x)like(wang,ds)假言推理因此小王喜歡ds這門課18、什么是個(gè)體？什么是個(gè)體域？函數(shù)與謂詞的區(qū)別是什么？個(gè)體(個(gè)體詞)是指所研究對(duì)象中可以獨(dú)立存在的具體事物、狀態(tài)或個(gè)體之間的關(guān)系。個(gè)體域(論域)：個(gè)體變量的值域（取值范圍），常用D表示謂詞與函數(shù)的區(qū)別：1.謂詞的真值是真和假，而函數(shù)無真值可言，其值是個(gè)體域中的某個(gè)個(gè)體。2.謂詞實(shí)現(xiàn)的是從個(gè)體域中的個(gè)體到T或F的映射，而函數(shù)實(shí)現(xiàn)的是同一個(gè)個(gè)體域中從一個(gè)個(gè)體到另一個(gè)個(gè)體的映射。3.在謂詞邏輯中，函數(shù)本身不能單獨(dú)使用，它必須嵌入到謂詞中。19、請(qǐng)將下面的謂詞公式F化為子句集。F:(x){(y)[A(x,y)∧B(y)]→(y)[C(y)∧D(x,y)]}20、寫出三階梵塔問題的prolog程序。domainsloc=right;middle;leftpredicateshanoi(integer)move(integer,loc,loc,loc)inform(loc,loc)clauseshanoi(N):-move(N,left,middle,right).move(1,A,_,C):-inform(A,C),!.move(N,A,B,C):-N1=N-1,move(N1,A,C,B),inform(A,C),move(N1,B,A,C).inform(Loc1,Loc2):-write("\nMoveadiskfrom",Loc1,"to",Loc2).21、寫出N的階乘的prolog程序。domainsn,f=integerpredicatesfactorial(n,f)goalreading(I)factorial(I,F),write(I,”!=”,F)clausesfactorial(1,1).factorial(N,Res):-N>0,N1=N-1,factorial(N1,FacN1),Res=N*FacN1.22、用語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)：Everydoghasbittenapostman。課本130頁圖5-1923、設(shè)S={P(x)∨Q(a),R(f(y))},求S的海伯倫全域H(S)。解：H0={a}H1={a,f(a)}H2={a,f(a),f(f(a))}……H(S)={a,f(a),f(f(a)),...}人工智能論文班級(jí)學(xué)號(hào)姓名人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢摘要：介紹了人工智能的概念及其目前發(fā)展概況,對(duì)人工智能的幾種類型及應(yīng)用，如：模式識(shí)別、專家系統(tǒng)作了簡要的介紹。并對(duì)人工智能今后的發(fā)展前景進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞：人工智能1.引言人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。2.目前人工智能技術(shù)的研究和發(fā)展?fàn)顩r目前，人工智能技術(shù)在美國、歐洲和日本依然飛速發(fā)展。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司，已經(jīng)為加州勞倫斯·利佛摩爾國家實(shí)驗(yàn)室制造了ASCIWhite電腦，號(hào)稱具有人腦的千分之一的智力能力，而正在開發(fā)的更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦——“藍(lán)色牛仔”（BlueJean），據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。3.技術(shù)應(yīng)用隨著AI的技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代幾乎各種技術(shù)的發(fā)展都涉及到了人工智能技術(shù)，可以說人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域，其典型的應(yīng)用包括：3.1符號(hào)計(jì)算計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算,科學(xué)計(jì)算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計(jì)算,例如求函數(shù)的值;另一類是符號(hào)計(jì)算,又稱代數(shù)運(yùn)算,這是一種智能化的計(jì)算,處理的是符號(hào)。符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項(xiàng)式,函數(shù),集合等。隨著計(jì)算機(jī)的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematic和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的,所以可以在絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)上使用。3.2模式識(shí)別模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動(dòng)處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。論文參考網(wǎng)。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動(dòng)識(shí)別，是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)關(guān)鍵的突破口，也為人類認(rèn)識(shí)自身智能提供線索。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“語音識(shí)別”為例：語音識(shí)別就是讓計(jì)算機(jī)能聽懂人說的話，一個(gè)重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)后，人們出國預(yù)定旅館、購買機(jī)票、在餐館對(duì)話和兌換外幣時(shí)，只要利用電話網(wǎng)絡(luò)和國際互聯(lián)網(wǎng)，就可用手機(jī)、電話等與“老外”通話。3.3機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。目前，國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發(fā)音，為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利。3.4機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志，同時(shí)也是機(jī)器獲取知識(shí)的根本途徑。有人認(rèn)為，一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如果不具備學(xué)習(xí)功能，就不能稱其為智能系統(tǒng)。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)功能。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)難度較大的研究領(lǐng)域，它與認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等學(xué)科都有著密切的聯(lián)系，并對(duì)人工智能的其他分支，如專家系統(tǒng)、自然語言理解、自動(dòng)推理、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)聽覺等方面，也會(huì)起到重要的推動(dòng)作用。3.5問題求解人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù),今天的計(jì)算機(jī)程序已能夠達(dá)到下各種方盤棋和國際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是,尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個(gè)問題是涉及問題的原概念,在人工智能中叫問題表示的選擇,人們常能找到某種思考問題的方法,從而使求解變易而解決該問題。到目前為止,人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題,即搜索解答空間,尋找較優(yōu)解答。3.6邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一,其中特別重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一個(gè)大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上,留意可信的證明,并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修正這些證明。醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中定理證明是一個(gè)極其重要的論題。3.7自然語言處理自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例,經(jīng)過多年艱苦努力,這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是:計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對(duì)話情境為基礎(chǔ),注重大量的常識(shí)——世界知識(shí)和期望作用,生成和理解自然語言。這是一個(gè)極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。3.8分布式人工智能分布式人工智能在20世紀(jì)70年代后期出現(xiàn)，是人工智能研究的一個(gè)重要分支。分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個(gè)Agent（智能體）組成，每一個(gè)Agent又是一個(gè)半自治系統(tǒng)，Agent之間以及Agent與環(huán)境之間進(jìn)行并發(fā)活動(dòng)，并通過交互來完成問題求解。3.9計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺是一門用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學(xué)科。其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力，這種能力不僅包括對(duì)三維環(huán)境中物體形狀、位置、運(yùn)動(dòng)等幾何信息的感知，而且還包括對(duì)這些信息的描述、存儲(chǔ)、識(shí)別與理解。目前，計(jì)算機(jī)視覺已在人類社會(huì)的許多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。例如，在圖像、圖形識(shí)別方面有指紋識(shí)別、染色體識(shí)字符識(shí)別等；在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導(dǎo)、景物識(shí)別、目標(biāo)檢測等；在醫(yī)學(xué)方面有圖像的臟器重建、醫(yī)學(xué)圖像分析等；在工業(yè)方面有各種監(jiān)測系統(tǒng)和生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)等。3.10智能信息檢索技術(shù)信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。3.11專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識(shí),所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計(jì)算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識(shí),也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯(cuò),現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。如在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。4.人工智能研究展望人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。

人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現(xiàn)在下列幾個(gè)方面：

（1）宏觀與微觀隔離

一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。

（2）全局與局部割裂

人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特