python人工智能原理、实践及应用课后习题

视频：B站杨博雄老师课程

第一章

1. 什么是人工智能？人工智能的意义和目标是什么？

人工智能是能够感知、推理、行动和适应的程序。
人工智能的意义和目标是解放人类劳动，使机器能向人一样思考或劳动。

课程标准答案
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。对于世界经济，人工智能是引领未来的战略性技术，全球主要国家及地区都把发展人工智能作为提升国家竞争力、推动国家经济增长的重大战略。对于社会进步，人工智能技术为社会治理提供了全新的技术和思路，将人工智能运用于社会治理中，是降低治理成本、提升治理效率、减少治理干扰最直接、最有效的方式。对于日常生活，深度学习、图像识别、语音识别等人工智能技术已经广泛应用于智能终端、智能家居、移动支付等领域，未来人工智能技术还将在教育、医疗、出行等等与人民生活息息相关的领域里发挥更为显著的作用，为普通民众提供覆盖更广/体验感更优、便利性更佳的生活服务。
人工智能的一个主要目标是使计算机能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，包括理解人类的知识、有效的自动化、有效的智能扩展、超人的治理、通用问题求解、连贯性的交谈、自治、学习、存储信息。

2. 驱动新一代人工智能发展与进步的关键因素有哪些？

算力，算法，数据，移动AI应用四大关键因素。

标准答案
驱动新一代人工智能发展与进步的关键因素有大数据的出现、算法的进步、GPU计算设备的普及以及各种基于移动的智能化创新应用。以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的人工智能异军突起，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很好的效果，成为主导新一轮人工智能发展的主力军。大数据（Big Data）的发展为深度学习注入了新的燃料，极大地提高了深度学习的智能水平。计算能力的提升促进了深度学习模型训练效率，成为推动新一代人工智能发展的主要驱动力。移动互联网与智能手机的结合为新一代人工智能插上腾飞的翅膀，产生了全新的应用，如语音购物、人脸支付、视频理解、自然语言处理、无人超市、自动驾驶等。

3. 人工智能有哪三大流派？各种流派有哪些特点和代表性研究成果？

1.符号主义流派。
特点：研究人的思维过程来模拟智能活动
代表成果：知识图谱
2.连接主义流派。
特点：神经元的连接产生智能
代表成果：神经网络
3.行为主义流派。
特点：模拟人在控制过程中的智能行为和作用
代表成果：机器人和机器狗

标准答案
人工智能在其学科发展的进程当中，有许多不同学科背景的学者都曾对人工智能做出过各自的理解，提出不同的观点，由此产生了不同的学术流派。这其中，对人工智能研究影响较大的主要有符号主义、连接主义和行为主义三大学派：
（1）符号主义（symbolicism），又称为逻辑主义（logicism）、心理学派（psychologism）或者计算机学派（computerism），其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
符号主义的发展大概经历了几个阶段：推理期（20世纪50年代-20世纪70年代），知识期（20世纪70年代-）。“推理期”人们基于符号知识表示、通过演绎推理技术取得了很大的成就；“知识期”人们基于符号表示、通过获取和利用领域知识来建立专家系统取得了大量的成果。
（2）连接主义（connectionism），又称为仿生学派（bionicsism）或生理学派（physiologism）。连接学派通过算法模拟神经元，并把这样一个单元叫做感知机，将多个感知机组成一层网络，多层这样的网络互相连接最终得到神经网络。
连接主义学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。人类可以根据要解决的实际问题来构建神经网络，进而用数据不断训练这一网络，调整连接权重来模拟智能。20世纪60～70年代，连接主义，尤其是对以感知机（perceptron）为代表的脑模型的研究出现过热潮，由于受到当时的理论模型、生物原型和技术条件的限制，脑模型研究在20世纪70年代后期至80年代初期落入低潮。直到Hopfield教授在1982年和1984年发表两篇重要论文，提出用硬件模拟神经网络以后，连接主义才又重新抬头。1986年，鲁梅尔哈特（Rumelhart）等人提出多层网络中的反向传播算法（BP）算法。进入21世纪后，连接主义卷土重来，提出了“深度学习”的概念。
（3）行为主义（actionism），又称为进化主义（evolutionism）或控制学派（cyberneticsism），其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多人的兴趣。这一学派的代表作首推鲁克斯（Brooks）的六足行走机器人，它被看作新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

4. 新一代人工智能的关键技术有哪些？

1.机器学习
2.深度学习
3.大数据技术
4.计算机视觉
5.智能人机交互
6.知识图谱
7.GPU计算
8.自然语言理解
9.虚拟现实

标准答案
新一代人工智能的关键技术有：计算机视觉、自然语言处理、模式识别、问题求解、自然语言理解、逻辑推理和定理证明、专家系统、机器学习、机器人学、神经网络、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、SLAM及时定位与构图、VR/AR/MR等虚拟现实、混合现实技术、分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现等。

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