（人工智能）人工智能习题

(人工智能)人工智能习题(1)符号主义(symbolicism)，nism(3)行为主义(actionism)，贡献，尤其是专家系程应用和实现理论联系实际具有特别重派(puterism)，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。符号主义认为工智能源于数理逻辑。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表了可以应用计算机研究人的思维多成，模类智能活动。这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表任务有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。系，但却遇到了“常题求解等难题，因此，受到一些研究人员的的批评与否定。之后出现了连接主义和行为主义。。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创，从理论分析到工程实现，伟神经网络计算机走向市场打下基础。洛克(McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，引起许多的代表作者首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看作是新一代的“控制论动物”，是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。取长补短，并走向融合和集成，共同为人工智能的发展作出贡献。基本BP网络的拓扑结构中，列数针对训练样本组数，所以输入输出的列数本，检验样本)卫机制。性免疫应答是先先天的，遗传的，只有比较初级的识别功能，它自身和非自身。对异物无特异性区别作用，没有再次反映，没有记忆，只能清除一般异物。2、非特异性免疫是特异性免疫的基础。发挥作用快，作用范围广，初次外作用，以后随着特异性免疫的形成，非特异性免疫又与特异性免疫与之起协同作用。、增殖、分化或失去活性潜能，并表现出一定生物学效应的全过程。异性免疫应答的类型：抗原特异性淋巴细胞受抗原刺激后被诱导活化，产生效应分子(如抗体、细胞因子)和效应细胞(如Tc细胞)，出现排异效应，此过程称正免疫应答。分或改变的自身成分。后者称自身免疫，引起组织损伤的则称自身免疫病。通常免疫系统对自身抗原表现为负免疫应答(即免疫耐受)。此外，在异常情况下，机体对“非己”抗原可产生过高应答、低应答，前者可引起超敏反应，后者导致免疫功能低下而致感染扩散或肿瘤发生。疫，均具有下列特征。之特异性结合，因而整个免疫应答过程以及其最终免疫产物始终保持着配体和受体的对应关系。物体出生时已存在数量极为庞大的淋巴细胞库(lymphocyterepertoire)。答快速和强度增大。减弱直至最后消失，从而表现为一定的自限性。体内潜在的自身抗原。对答 入冷静时期。时期。期的研究主要是针对符号概念获取，符号概念获取的主要研究目过程是通过分析一些概念的正例和反例构表示一般采用逻辑表达式、决策树、产生代表性工作有温斯顿的结构学习系统和海HayesRoth归纳学习系统。虽然这类学习系统取得了较大的成功，但它们只能学习单一概念，且未能投入实际应用。2，关于神经元网络模型的研究，明斯基在1969年发表的颇有影响的论著及神经元模型自身的局限性，致使神经元模型的研究落入低潮。模型研究的低落，使得不到失望，因此也有人把这一阶段称为机器学习的冷静时期。的任何行动都是需要经过其"大脑"进行信息加工后做出的，这就具有了显著的人类特征。如果我们能把电度上就像人一样，做事是是机器人与普通工具最大的区别。但他与普通的。谁也不知道，随着机器人科技？如果真有那么一天的话，机器人电路