11_人工智能

1、图灵测试：允许一个人与一个测试对象通过一个打字机系统进行通信，而没有告知询问者测试对象究竟是一个人还是一台机器，在这环境中，如果询问者没能够把一台机器与一个人区分开来，可以宣称这台机器的行为是智能的。


2、理解图像的任务通常采取两步进行处理：
（1）图像处理：指标识图像的特征
（2）图像分析：指对这些特征代表什么意思的理解过程。


图像处理的研究主题包括
（1）轮廓增强：使用数学技术使图像中区域间的边界线变得更清晰。
（2）滤波：使图像中存在的错误不会混淆其他图像处理步骤，即去除图像中缺陷的过程，但是太多的滤波会导致重要信息的丢失。
图像分析是确定这些特征代表什么，一个方法是开始假定一个图像大概是什么，然后尝试把图像中的成分与那些猜测的对象相联系。


3、语言处理
理解语言是感知问题的另一个已证明的具有挑战性的问题。要弄明白一种自然语言中的一个句子的意思需要几个层次的分析：
（1）第一层是语法分析，其主要成分是语法分析。
（2）第二层是语义分析。语法分析仅标识每个词法上的作用，与语法分析不同，语义分析担负的任务是标识句子中的每个词在语义上的作用。
（3）第三层上下文分析。


4、自然语言处理的另一个研究领域关系到整个文档，而不是单个句子。
这里涉及到的问题分为两类：信息检索和信息提取。
信息检索的任务是标识与手头论题有关的文档；
信息提取是指从文档中提取信息这样的任务，并采用一种形式以方便用于其他应用程序。




5、推理
有一大类推理问题具有共性，这些共性被孤立在一个抽象的实体中，该实体称为产生式系统，这种系统由三个主要部分组成：
（1）状态集合：开始状态、目标状态
（2）产生式集合：产生式是指能在应用环境中执行的一个操作，并使系统从一个状态转移到另一个状态。
（3）控制系统：是由解决问题使其从开始状态到目标状态的逻辑组成的。


6、搜索树
在产生式系统的环境中，控制系统的工作涉及到搜索状态图，找出从开始节点到目的节点的一条路径。
这种策略的结果实际上是建立一个树，称作搜索树，它由被控制系统分析后得到的部分状态图构成。


7、启发
改变搜索构建的次序：不用广度优先的方式，而采用最佳优先结构，在搜索中被选中的垂直路径是看起来能提供最好潜能的。
对于一个目标来说，我们需要一个方法来鉴别几个状态中哪一个看上去是最有希望的：我们的方法是采用启发，这是每个状态赋予的一个量化值，用来衡量这个状态与最近目标之间的距离。
一个启发值应具备两个特征：
第一个，如果达到相应的状态，它必须包含一个在所关联的状态到达后离最终解决还剩余工作量的合理估计。
第二个，启发值应容易计算。


8、人工资能的另外两个主题：知识处理和学习。


学习：
第一层是模仿
第二层是监督学习
第三层是强化学习


与开发单一智能体的学习技术相对应，另外一种对学习进行研究的方向是开发一种智能体的后代能够通过进化过程来学习的技术。这个领域成为遗传算法，它搜索如何把自然进化理论用在智能体的开发上，其目标是通过应用适者生存法则设计问题的解决方法。


9、人工神经网络
（1）处理单元：人工神经网络由许多单个的处理器以模仿活的生物体神经元网络的方式构成，这些处理器称为处理单元。
人工神经网络的一个处理单元是模仿对生物神经元这种基本了解的一个简单装置，根据其有效输入是否超过了一个给定的值（即阈值）产生0或1作为输出。