人工智能行业研究报告

概要人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机，到计算机拥有可以自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，这个变化的原因有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公AI不仅仅是「科技技术」（techforteh，也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。例如，在医疗保健中，图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开辟新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。革全球经济的技术，是提高生产力并结束美国生产率停滞增我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关影响。我们相信，AI技术将会驱动生产力的提高，就像20世纪90年代那样，驱动企业投资更多的资本和劳动密集型启示虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济，但对投资者而言，我们认为这其中有四这会有利于经济的增长，提升企业的盈利能力，资本回报率统计数据中捕捉到更有价值的东西，人工智能可以降低成本，减少对高附加值生产类型的劳动投入。举个例子，这些在商序的可用性和多用性更利于统计学家去捕获有价值的东西。考虑人工智能对商业部门的成本结构的广泛影响，我有理由相信它会被统计学家接受，并且会出现在整体生产力数据中。种在建设数据中心和网络服务时让硬件更便宜的趋势。我们认为这可能推动硬件，软件和服务支出的市场份额的大幅度竞争优势。我们看到了AI和机器学习具有重新调整每个行业的竞争秩序的潜力。未能投资和利用这些技术的管理团队在和受益于战略智能的企业竞争时，有很大可能会被淘汰掉，因为这些技术可以让企业的生产力提高，并为它们创造资本效益。在第41页开始的短文中，我们将研究这些竞争优势是如何在医疗保健、能源、零售、金融和农业等领域创办新公司。我们发现了150多家在过去十年中创建的人工智能和机器学习公司（附录69-75）。虽然我们相信人工智能的大部分价值都掌握在具有资源、数据和投资能力的大公司手中，但我们也期望风险投资家、企业家和技术专家可以继续推动新公司的创立，从而促进实质性的创新和价值创造，即使最后创业公司会被收购。当然我们也不能忽视机器学习的生态系统以及这些技术在行业和领头公司中的人工智能是做出能够以人类智能的方式学习并解决问题的智能机器和计算机程序的理工科。传统而言，该领域包括自然语言处理与翻译、视觉感知与模式识别，以及决策制定。但该领域以及应用的复杂度都在急剧扩展。在此报告中，我们的大部分分析集中在机器学习（人工智能的一个分支）与深度学习（机器学习的分支）上。我们简言之，机器学习是从样本和经验（即数据集）中进行也就是开发者不再告诉程序如何区分苹果和橘子，而是向算法输入数据（训练），然后自己学习如何区分苹果和橘子。深度学习的重大发展是人工智能拐点背后的主要驱动。深度学习是机器学习的一个子集。在大部分传统的机器学习方法中，特征（即有预测性的输入或属性）由人来设计。特重要特征并非由人预定义，而是由算法学习并创造。为了更加明了，我们不注重真人工智能、强人工智能或通用人工智能这样的概念，它们意味着复制人类智能，也经常出现在流行文化中。虽然已经有了一些有潜力的突破，比有实在经济的人工智能发展。深度学习能力的极大发展是如今人工智能拐点背后的催化剂之一。深度学习的底层技术框架——神经网络，已经1.数据。随着全球设备、机器和系统的连接，大量的无结构数据被创造出来。神经网络有了更多的数据，就变得更为有效，也就是说随着数据量增加，机器学习和处理（云）技术的成熟使得可用数据集的大小、结构英里的数据。此外，Jasper有一个平台，能让多家汽车制造商和电信公司进行机器间的交流，这家公司于今似的投资，宣布收购Fleetmatics，Fleetmatics做的是将汽车上的远程传感器通过无线网络连接到云软件。们正在见证应用这些技术的使用案例。普遍化，特别是通过云服务，以及建立新的神经网络模型，的训练机器学习系统。通过使用图像芯片，网络能更快的迭代，能在短期内进行更准确的训练。同时，特制硅的发展，戏显卡就有了类似于2002年之前最强大的超级计算机拥试图3：每单位计算的价格有了极大下降使得更多的研发是面向算法，从而支持深度学习的使用。例GitHub上有最多forkedrepositorie框架。虽然不是所有的人工智能发生于普遍可用的开源框架中，但开源确实在加速发展，而且也有更多先进的工具正在开源。方向虽然本报告的重点是人工智能的发展方向以及公司如何把握这个方向，但是了解人工智能对我们生活的影响程度在线搜索。就在一年多以前，谷歌透露，它们已经开始将大量的搜索工作移植到了RankBrain（一个人工智能系统），使其和链接（link以及内容（content）成为了谷歌搜索算法的三个最重要的标志。亚马逊开源了它们的深度可扩展稀疏传感网络引擎（the简称「Destiny」），它被用于产品推荐，同时可以被扩展以实现超越语言和语言理解以及异议识别的目的。都投入了大量的技术来确定您的照片中的人脸和真实的人脸是不是几乎完全吻合。1月，苹果采取了进一步措施，购情绪状态的AI创业公司）显然，这些技术远远不止于对照我们探讨企业该如何使用这些技术来加速增长，降低成本和控制风险。从这些技术及其使用这些技术的应用的发展速度来看，它们充其量不过可以为公司和投资者提供一些方向，以保持他们的竞争力。加强未来的生产率美国的劳动生产率在90年代中期的快速增长和过去机器学习和人工智能的扩散有可能大幅度地改变全球产业在整个行业中，我们发现在自动化的促使下，劳动时间以随着时间同时提高生产率的分母和分子，不过我们认为最重要的是，早期的影响将是低工资任务的自动化，即以更少的劳动时间推动类似的产出增长水平。我们的基本案例AI/生态系统：云服务，开源在未来的AI投资周期中的关键受益人我们相信，在未来的几年中，一个公司利用人工智能技术的能力将成为体现公司在所有主要行业竞争力的一个属性。虽然战略会因公司规模和行业而有所不同，但如果管理团队不会把重心放在领导人工智能和在此基础上的利益上，那么未来产品创新、劳动效率和资本杠杆都会存在落后的风同时这将导致对人工智能所以依赖的人才、服务和硬件的空动了相应的激增。增加对技术的资本支出导致了新的企业和业务的增加来捕获这些资本支出。在不可避免的行业整合发增我们看到了由AI驱动的生产率具有产生下一个相似的繁荣周期的潜力，可以通过利用这些潜力，把软件、硬件、反映的那样，与AI相关的初创企业的风险投资在这十年中与AI相关的收购（下图）。的比较中，我们看到了前者的一些益处。与过去50年的其他主要技术的周期一样，计算（和摩尔定律）一直是进步的例如，在系统架构方面，我们目睹了从大型机系统转变为客户端-服务器模型的整个过程，并且近年来已经开始被云量和带宽的改进。每个转换都伴随着应用开发的转变，包括各种新编程语言的出现和演变（见图表15）和各种可能的应用程序各种的类型。如上下文中所提及的一样，AI这个概念已经存在几十年了，其中神经网络的概念出现在20世纪60年代，虽然直到最近几年，计算能力才开始让神经网络我们相信我们正处于AI平台的早期阶段，就如同20世纪50年代大型机才开始商业化到21世纪的智能手机应用程序、工具和服务驱动者（enabler）会爆炸式增长，我们将在下面更详细地讨论。程语言的采用的技术革命相比，尽管我们认为我们目前仍然处在人工智能发展和应用的早期阶段用各种开源和云技术图18：机器学习管道中的关键开源项目。可用的项目\支持公司和风险投资概览：机器学习API正在被开发以解决水平和垂直使用案例中国人工智能现状联网+」人工智能三年行动实施方案》。《方案》指出了人知识产权保护、人才培养、国际合作和组织实施。《方案》产业体系、创新服务体系、标准化体系应基本建立。发改委期望中国人工智能产业整体与国际同步，系统级别（system-level）的人工智能国已经超越美国（Exhibit。中国拥有世界领先的语音和视觉识别技术，其人工智能研究能力也令人印象深刻期刊文章者「深度神经网络」的期刊文章领导中国的人工智能市场，同时数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中，并在各种人工智能细分市场及应用领域建立服务模型。目前，中国的人工智能领域包括：基本服务，如数据资源和计算平台；硬件产品，如工业机器人和服务机器人；智能服务，如智能客户服务和商业智能；以及技术能力，如视觉识别和机器学习。根据iResearch，目前，语音和视觉识别技术分别占中我们认为，人工智能前沿的重要参与者可能会继续来自（整合进百度移动搜索应用）神经网络的语音技术，通过样本学会将声音与语词联系起来平台（整合进百度搜索和地图移动应用），在搜索广告方面有着广泛应用平台学习工具包 索应用，内含一个整合了智能搜索和个性化新闻推荐的系统，其背后采用了人工智能、自然语言处理和深度学习技术理机器学习过程，被该公司称为是中国的第一个人工智能平台一名方案套件，包括视频、图像和语音识别技术技术，以及优图科技的其他核心技术的智能计算和搜索实验室，专注于四个方面：搜索、自然语言处理、数据挖掘和人工智能闻报道机器人实验室：微信-香港科技大学人工智能生态：关键参与者人工智能生态：使用案例与潜在机会创新人工智能的驱动者：谷歌、亚马逊排名已经进化成人工智能驱动下的查询匹配系统，后者能够在云技术方面，公司五月份公布了针对平台的定制化硬进行了补充。过去三年中，在与人工智能相关的收购战中，Alphabet的神经网络功能并已经将其应用于各种人工智能在搜索中使用算法，谷歌可谓先行者。将自然语言处理应用到配备用户搜索意图和可欲结果方面，公司一直处于领先地位，这也不断加强了公司在该领域的竞争优势。在进一步推进人工智能领域的融合。在促进人工智能一经为其他云平台以及研究社区利用公司资源提供了先例。同为公司提供竞争优势，尽管其机器学习库是开源的。泛的研究社区，同时也通过软硬件方面的自身优势进行创新，个针对推荐深度学习模型的的库。通过改善搜索、定制化产品推荐以及语音识别、增加有质量的产品评价，公司内部也在使用机器学习改善端到端的用户体验。将复杂的推理能力带到之前几乎没有机器学习经验的公司习训练模型，评估以及优化潜力。亚马逊推荐引擎使用了机也为公司创造了商机。公司正更加高效地利用收集到的数据合理化用户购物体验，也让电子商务体验更具互动性。推动科技社区的人工智能进步。去年，苹果已经成为最活跃的人工智能公司收购商，比加速软件项目的负责人。人工智能研究总监，这也标志着公司人工智能战略的转型。在此之前，公司最初人工智能成果之一是Siri第,一款嵌入直到去年，苹果已经取得相对专有的机器学习成就；消费方面，苹果研究人员还没发过一篇与人工智能有关的论文。不过，这一策略转型多少与新的、与人工智能相关的雇一篇报道强调公司已经在人工智能领域活跃一段时间了。特别是，公司收购Turi突出了公司要按规模推进非结构数据和推论，以及开放给更为广泛的人工智能研究社区。这次收购，配以基于收购公司技术的较小应用，反映出苹果致力于用这些新技术创新公司产品。大约5千多），关注改变人类体验和与机器的互动。微软已经积极地将新的、融合人工智能的功能嵌入公司核心服务比如语音识别、图片识别以及自然语言处理当中，为机器学这个行业中的公司将研究计划甚至库开放给人工智能研究社区，微软发明了这一表述，用来解释许多领先的人工智能创新者的举动。去年，微软在人工智能领域颇为活跃，正式发布了产品以及研究计划，并宣布了一个新的人工智能和研个人带来什么；不到十分之一秒，它就翻译完了整个维基百科（30亿个单词和500万条条款）。而且Cortana,Siri,工智能研发融入广泛使用的产品中去，通过产品进步吸引客略是在更广泛的研究社区背景下研发技术。这个团队以推进无监督表征学习（比如，观察世界、而不是借助人类算法干预，借助对抗网络进行学习）的进步而为众人所知。应用机公司产品中，时间限制为月或季度（而不是年）。公司正将机器学习功能应用到各种垂直领域中，比如面部识别，机器公司已经发布了多个无监督学习方面的研究成果，随着机器学习超越从「正确答案」中学习，开始聚焦独立的模式识别，无监督学习已经成为一个重要的焦点领域。无监督学Lecun的带领下，正引领该领域的研究。今年五月，公司发流程、实验管理以及视觉化和比较输出）。公司的人工智能可以使用借鉴。这样一来，公司就可以利用研究部门之外所取得的人工智能进步。Apex开发平台如何可被用在Salesforce1云上完成机器个面向多平台的基于人工智能的云计划。该计划专注于将人SalesforceEinstein有潜力促进商业使用数据的方式。在销售云中，该公司希望让各个组织通过预测销售线索得分、洞见机会以及自动捕捉活动来优化销售机遇。市场和服务云将提供预测参与度得分，来分析消费者使用情况。还能提供预测客户，从而帮助定位市场，并基于趋势和用户历史通过自动案例分类更快解决消费者服务事件。Salesforce用微妙的使用案例将机器学习带到云中，强调它对公司核心竞争力算密集程度更低的推理和任务；这说明市场会根据实际应用学习一直是许多项目的前沿。英伟达所占据的市场份额意味着，随着人工智能越来越成为未来几年中大型商务的中心议题，公司可以从中获益。使用公司产品的一个例子，俄罗斯加速的深度学习框架来训练面部模拟可能的抗体突变，这种变异可能会击败进化中的伊波拉病毒，将来研究会进一步关注流感病毒。型的服务器网络和云端。在硬件不断进步的同时，公司也下），当处理大型数据库（微软等许多大公司用来测试大数据分析），的应用环境中，公司也宣布了一个计划，旨在将学习技术融人工智能的衔接有助于为公司和个人日常使用案例的数据搜集机制提供机器学习解决方案。点的准确性。为了实现这一点，需要数百万之前搭乘记录的数据点来探测常规交通模式，从而可以相应调整ETA/接送负责该项目，很多大型汽车制造商业参与了进来。该公司还和沃尔沃达成了一项合作（金额300万美元），研发协作也为这个试点项目提供了机遇。不过，公司并不止步于小轿供给公司的其他团队，这些团队无需具备机器学习背景就可以使用APIs。这也能让公司不同部门能高效利用机器学习驾驶工具都使用到了公司的人工智能技术。言处理机器学习技术识别模式，并提供在非结构数据上的洞者服务体验；Explorer，这是一个分析并连接大量不同数据的应用包括医疗中的病人治疗分析，基于twitter数据的股百度的人工智能研究由百度大脑所推进。它包含3个1）一个模拟人类神经网络的人工智能算法，有着在百十亿的样本上训练的大量参数；度学习算法。百度是首家宣布这种架构的公司，并正与3）标记数据，借此技术，百度收集到了数以亿计的网页，包括百亿的视频/音频/图像内容碎片，还有数十亿的搜索请求和百亿的定位要求。为特定模型训练一台机器可能需人工智能正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性，也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。建立一个内部平台来运行从网页搜索到广告投放的带有标签数据的深度学习实验，能够预测点击率（CTR这会直接影响百度的广告投放，因此也是它们目前的主要收益。此外，本的降低也能促进变现。P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y(x)(P(x)→L(x,梅花)∨L(x,菊花)∨L(x,梅花)∧L(x,菊花))P(x)：x是人B(x)：x打篮球(x)(y)(A(y)→B(x)∧P(x))F(x)：x速度快B(x)：x容量大(x)(NC(x)→F(x)∧B(x))S(x)：x是计算机系学生P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢yACON(A,B)(2)再定义描述操作的谓词Pickup(x)Stack(x,y)Upstack(x,y)Upstack(A,C)Stack(B,A)在要把他们全部送到河的右岸去，农夫有一条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。似规划出一个确保全部安全过河的计划。请写出所用要描述这个问题，需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置，为简化问题驶的状态，只描述左岸和右岸的状态。并且，由于左岸和右岸的状态互补，因此可仅对左岸或右岸的AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)(2)再定义描述操作的谓词L-R(x)：农夫带着x划船从左岸到右岸R-L(x)：农夫带着x划船从右岸到左岸条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)添加表：AL(船)，AL(农夫)L-R(狼)：农夫带着狼划船从左岸到右岸添加表：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)L-R(羊)：农夫带着羊划船从左岸到右岸或：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)，AL(狼)，AL(白菜)添加表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)L-R(白菜)：农夫带着白菜划船从左岸到右岸添加表：AL(船)，AL(农夫)，AL(白菜)条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)或：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)，AL(白菜)，AL(羊)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)R-L(羊)：农夫带着羊划船从右岸到左岸条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)，AL(狼)，AL(羊)，AL(白菜)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)G(x,y,S)：在状态S下x大于yGE(x,y,S)：在状态S下x大于或等于y其中，x,y分别代表修道士人数和野人数，他们的个Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))其中，z,x,y的含义同上。该谓词的含义是：状态S下，在z岸，保证修道士安全，当且仅当修道士不在该岸L-R(x,x1,y,y1,S)：x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L(x,x1,y,y1,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2)过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3,1,3,1,S0)L-R(3,0,Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3,0,2,2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L(3,0,0,1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3,2,1,0,S4)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(∧),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(f),1),EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(y),1),EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up3(R),S)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2,2,2,0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L(0,0,2,1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧BoatL-R(0,0,3,2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L(0,1,1,0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)L-R(1,1,1,1,S10)Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)FgISAso计算机c7月7月StartISA老师高老师讲课计算机网络计算机系学生讲课事件8月Participants1红队足球赛Participants2蓝队3:2植物植物树树草草叶叶植物是一种树根是一种草植物草水草水中植物树果树结果树果树梨树结梨Default：Provincial(1)P(a,b),P(x,y)(2)P(f(x),b),P(y,z)(3)P(f(x),y),P(y,f(b))(4)P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b))(5)P(x,y),P(y,x)解：(1)可合一，其最一般和一为：σ={a/x,b/y}。(2)可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x),b/z}。(3)可合一，其最一般和一为：σ={f(b)/y,b/x}。(4)不可合一。(5)可合一，其最一般和一为：σ={y/x}。(1)(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))(2)(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))(3)(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))(4)(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))解：(1)由于(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))已经是Skolem标准型，且P(x,y)∧Q(x,y)已经是合取范{P(x,y),Q(x,y)}S={P(x,y),Q(u,v)}(2)对谓词公式(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))，先消去连接词“→”得：(x)(y)(P(x,y)∨Q(x,y))S={P(x,y)∨Q(x,y)}(3)对谓词公式(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))，先消去连接词“→”得：(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)∨R(x,y)))(x)(P(x,f(x))∨Q(x,f(x))∨R(x,f(x)))S={P(x,f(x))∨Q(x,f(x))∨R(x,f(x))}(4)对谓词(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))，先消去连接词“→”得：(x)(y)(z)(P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,z))(x)(y)(P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y)))S={P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y))}(1){P∨Q,Q,P,P}(3){P(y)∨Q(y),P(f(x))∨R(a)}(4){P(x)∨Q(x),P(y)∨R(y),P(a),S(a),S(z)∨R(z)}(5){P(x)∨Q(f(x),a),P(h(y))∨Q(f(h(y)),a)∨P(z)}(6){P(x)∨Q(x)∨R(x),P(y)∨R(y),Q(a),R(b)}QQQ(4)不可满足，其归结过程略(6)不可满足，其归结过程略3.14对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论：(1)F:(x)(y)(P(x,y)G:(y)(x)(P(x,y)(2)F:(x)(P(x)∧(Q(a)∨Q(b)))G:(x)(P(x)∧Q(x))(3)F:(x)(y)(P(f(x))∧(Q(f(y)))G:P(f(a))∧P(y)∧Q(y)(4)F1:(x)(P(x)→(y)(Q(y)→L(x.y)))F2:(x)(P(x)∧(y)(R(y)→L(x.y)))G:(x)(R(x)→Q(x))(5)F1:(x)(P(x)→(Q(x)∧R(x)))2F:(x)(P(x)∧S(x))2G:(x)(S(x)∧R(x))S={P(a,b),P(x,b)}P(a,b)P(x,b){a/x}由于G为：(x)(P(x)∧Q(x))，即(x)(P(x)∨Q(x))，={P(x)∨Q(x)}S={P(x)，(Q(a)∨Q(b))，P(x)∨Q(x)}{a/b}{a/x}P(a)P(x){a/x}同理可求得(3)、(4)和(5)，其求解过程略。F(x,y)：x是y的父亲已知F1：(x)(y)(z)(F(x,y)∧F(y,z))→GF(x,z))F2：(y)(P(x)→F(x,y))求证结论G：(u)(v)(P(u)→GF(v,u))①F(x,y)∨F(y,z)∨GF(x,z)②P(r)∨F(s,r)③P(u)④GF(v,u))F(x,y∨)F(x,y∨)F(y,z∨)GF(x,z)GF(v,u){x/v,z/u}F(x,y∨)F(y,z)P(r∨)F(s,r){x/s,y/r}F(y,)P(y)P(r∨)F(s,r){y/s,z/r}P(y)∨P(z){y/z}P(y)P(u){y/u}(2)将已知事实用谓词公式表示出来孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L)赵与孙中至少有一个人与此案无关：(C(Z)∧C(S))，即C(Z)∨C(S)钱与李中至少有一个人与此案无关：(C(Q)∧C(L))，即C(Q)∨C(L)C(u)∨C(u)C(Q)∨C(S)C(Q)∨C(S)C(Q)C(u)∨C(u)C(S)∨C(L)C(S)∨C(L)C(Q)(L)C(S)(Q)C(Q)∨C(S)C(S)C(u)∨C(u){S/u}C(S){P(x)∨Q(a,b),P(a)∨Q(a,b),Q(a,f(a)),P(x)∨Q(x,b)}P(x)∨Q(a,P(x)∨Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}P(a)P(x)∨Q(x,b){a/x}Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}Q(a,b)P(x)∨Q(a,P(x)∨Q(a,b)P(a)∨Q(a,b){a/x}P(a)P(x)∨Q(x,b){a/x}Q(a,b)Q(a,f(a)){b/f(a)}能阅读的人是识字的：(x)(R(x))→K(x))海豚不识字：(y)(K(y))有些很聪明的人并不识字：(x)(W(z)∧K(x))R(x))∨K(x)W(z)∨K(x))W(z)∨K(x)W(z)∨K(x)W(z)K(z)W(z)((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))S→(X∧Y)∨ZP∨Q∨T∨UP∨Q∨X∨ZP∨Q∨Y∨ZR∨T∨UR∨X∨ZR∨Y∨ZF则S已事实((P∨Q)∧R)(S∧(T∨U))((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))动员是登山运动员，不喜欢雪的运动员不是滑雪运动员。王不喜欢张所喜欢的一切东西，而喜欢“高山俱乐部中有没有一个成员，他是一个登山运动员，但不是一个滑雪运动员？”S(x)表示x是滑雪运动员L(x,y)表示x喜欢y(2)将问题用谓词表示出来“张、王和李都属于高山协会(x)(A(x)∧S(x)→C(x))(x)(L(x,Rain)→C(x))(x)(L(x,Snow)→S(x))(3)将问题要求的答案用谓词表示出来(x)(A(x)→C(x)∧S(x))(x)(A(x)∧S(x)→C(x))(x)(L(x,Rain)→C(x))(x)(L(x,Snow)→S(x))(5)把已知事实、规则和目标化成推理所需要的形式f2:Lr1:A(x)∧S(x)→C(x))2r:L(x,Rain)→C(x)2r3:L(x,Snow)→S(x)r5:L(Zhang,y)→A(x)∨(C(x)∧S(x))(6)进行逆向推理A(x)C(x)C(x)∧S(x)S(x)rrr3L(x,Rain)L(x,Snow)r4r4{Rain/y}0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)(1,1,l,1)L(2)L(2)(0,1,0,1)R(0)(1,1,0,1)L(1)(0,0,0,1)R(2)(1,0,1,1)L(3)L(2)(0,0,1,0)R(0)(1,0,1,0)L(2)(0,0,0,0)L(3)(0,1,0,0)R(2)(1,1,1,0)且每个圆盘都可以独立的绕轴做逆时针转动，每次转动90°,其初始状态S0和目标状态Sg如图4-31所示，请BA4243222444i=0,1,2,…，为按节点被扩展的顺序给出的该节点的状态标识。qA22244qA2231444qB2212344qB2112334214123420B4422434qCqB211324qC142434.7题的广度优先搜索树qC143322438422442qC9解：这个问题又称为旅行商问题（travellings(n!)/n=(n-1)!89862图4.32的最小代价搜索树96或个启发函数产生的搜索树。你能否判别这个启发函数是否满足下解要求？再求出的搜索树中，对所有节点是否AA5B2E3t2ttt(2)利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。0ABFIJ≥4≥4≤0≥4E≥3H≤3I≥6FG≤4≤0≤6≥0习题4.15的倒推值和剪枝情况编号个体串x适应值百分比累计百分比选中次数47个体串1021x475.18设某小组有5个同学，分别为S1,S2,S3,S4,S5。若对每个同学的“学习好”程度打分：EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(S),1)或EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(S),1),u2,u3,u4,u5}EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),3)5解：F∩G=(0.9∧0)/u1+(0.7∧0)/u2+(0.5∧0.6)/u3+(0.3∧0.8)/u4+(0∧1)/u5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),3)4F∪G=(0.9∨0)/u1+(0.7∨0)/u2+(0.5∨0.6)/u3+(0.3∨0.8)/u4+(0∨1)/u5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)5EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(u),1)50.30.70.20.2R1100.4R20.600.510.9RR解：R(1,1)=(0.3∧0.2)∨(0.7∧0.6)∨(0.2∧0.9)=0.2∨0.6∨0.2=0.6R(1,2)=(0.3∧0.8)∨(0.7∧0.4)∨(0.2∧0.1)=0.3∨0.4∨0.1=0.4R(2,1)=(1∧0.2)∨(0∧0.6)∨(0.4∧0.9)=0.2∨0∨0.4=0.4R(2,2)=(1∧0.8)∨(0∧0.4)∨(0.4∧0.1)=0.8∨0∨0.1=0.8R(3,1)=(0∧0.2)∨(0.5∧0.6)∨(1∧0.9)=0.2∨0.6∨0.9=0.9R(3,2)=(0∧0.8)∨(0.5∧0.4)∨(1∧0.1)=0∨0.4∨0.1=0.4R{0.40.10.60.40.80.6,0.40.30.60.60.80.30.40.50.60.80.80}={0.1∨0.4∨0.6,0.3∨0.6∨0.3,0.4∨0.6∨0}={0.6,0.6,0.6}(0.6)4(0.7)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),3)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)CF(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),4))=0.7×max{0,min{CF(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)),CF(E3)}}=0.7×max{0,min{0.3,0.6}}=0.21EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(F),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)r4:IF(50,0.1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)S1)=0.84,P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2)|S2)=0.68,P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),3)|S3)=0.361)))S1)–P(E1))6))×(0.84–0.6)|S1))EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2),使用P(H|P(H1))/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(E),2))))×(P(E2|S2)|S2))S1,S2)1)S2)/|S1,S2)|S1,S2)/|S1,S2))EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|E3)E3))/P(E3))×P(E3|S3)|E3)|E3)E3))/P(E3))×P(E3|S3)|S3)/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S3))1)1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1),使用P(H|S1,S2)|S1,S2)1)–S1,S2)0.091)|S1,S2)|S1,S2)/(1-P(EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S1,S2))S1,S2,S3)和P(H2|S1,S2,S3)2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)|S1,S2)/))|S1,S2,S3)))r1:IFE1EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),1)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),2)EQ\*jc3\*hps27\o\al(\s\up0(H),3)的值各是多少(i=1,2,3)？=(0.1×0.02)/((0.1-1)×0.02+1)|E2)=(0.5×0.2)/((0.5-1)×0.2+1)|E3)=(0.05×0.4)/((0.05-1)×0.4+1)解：其推理过程参考例6.9xis较少“较少”的模糊集为RR(1,2)=(0.9∧0.3)∨(1-0.9)=0.3m(1,3)=(0.9∧0.7)∨(1-0.9)=0.7m(1,4)=(0.9∧0.9)∨(1-0.9)=0.7R(2,1)=(0.7∧0)∨(1-0.7)=0.3m(2,2)=(0.7∧0.3)∨(1-0.7)=0.3m(2,3)=(0.7∧0.7)∨(1-0.7)=0.7m(2,4)=(0.7∧0.9)∨(1-0.7)=0.7R(3,1)=(0.4∧0)∨(1-0.4)=0.6m(3,2)=(0.4∧0.3)∨(1-0.4)=0.6m(3,3)=(0.4∧0.7)∨(1-0.4)=0.6m(3,4)=(0.4∧0.9)∨(1-0.4)=0.6R(4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1m(4,2)=(0∧0.3)∨(1-0)=1m(4,3)=(0∧0.7)∨(1-0)=1R(3,4)=(0∧0.9)∨(1-0)=10.10.30.70.90.30.30.70.7R0.10.30.70.90.30.30.70.7Y'0.8,0.5,0.2,00.60.60.60.60.3,0.3.0.7,0.8Y’={0.3,0.3,0.7,0.8}r1：IFxisF22r3：IFxisFR1c,R,R2c,RR,,R,RTTFFTT++-+ _123456TTTFFF+P(-)log2P(-))(3/6))H(S|xi)=(|ST|/|S|)*H()+(|SF|/|S|)*H()TSF(-))H(S|x1)=(|ST|/|S|)H(ST)+(|SF|/|S|)H(SF)ST(-)log2PST(-))H(S|x2)=(|ST|/|S|)H(ST)+(|SF|/|S|)H(SF)SS扩展x2后得到的完整决策树(0)=0.4,θ(0)=0.3,η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。2X=[0,1,0,1]21(0)=0.2,w2(0)=0.4,X(0)=(-1,(0),x2(0))(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1(0)x2(0)-θ(0))=f(0.2*1+0.4*0-0.3)=f(-0.1)=0θ(1)=θ(0)+η(d(0)-y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)=-0.1η(d(0)-y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6η(d(0)-y(0))(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4(1)x2(1)-θ(1))=f(1.1)=1(1)x2(1)-θ(1))θ(2)=θ(1)+η(d(1)-y(1))*(-1)=-0.1+0.4*(0-1)*(-1)=0.3η(d(1)-y(1))x1(1)=0.6+0.4*(0-1)*0=0.6η(d(1)-y(1))(1)=0.4+0.4*(0-1)*0=0.4(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*1+0.4*0-0.3)=f(0.3)=1(2)x2(2)-θ(2))=f(0.6*1+0.4*1-0.3)=f(0.7)=1 2.何谓“图灵实验”？简单描述之(1)深度优先搜索(2)广度优先搜索2137485.用谓词逻辑形式化下列描述“不存在最大的整数”8.谓词公式G通过8个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤。9.（1）已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))求MGU（2）已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)求MGU姚明是一位年近半百的男教师，中等身材，他在本学年第二学期给计算机专业学生讲授“人2)(患者，症状，(头疼，0.95))∧(患者，症状，(发烧，1.1))→(患者，疾病，(感冒，1.2))HHE0.30.50.40.20.822.求子句R(x,y)∨﹁Q(B,y)∨W(x,f(y))和R(x,C)∨Q(y,C)的归结式。25.给1～9九个数字排一个序列，使得该序列的前n(n=1,...,9)个数字组成的整数能被n整除。26..α-β剪枝的条件是什么？（2）把下列谓词公式分别化成相应的子句集：x(yP(x,y)→~y(Q(x,y)→R(x,y)))2.若谓词公式E=P(x,f(y),z),置换s1=｛f(x,y)/z,z/ws2=｛a/x,b/y,w/z求E（s1·s2E（s2·s1）。EThief(X)-----某人X贼；32DLikes(X,Y)------某人X喜欢某物Y；May-steal(X,Y)------某人X可II.Paul喜欢酒（wine）III.Paul(也)喜欢奶酪（cheese）9.1）设已知:(1)能阅读者是识字的;(2)海豚不识字;(3)有些海豚是聪明的;求证:有些聪明者并不能阅读.），r2:IF工作两年以上and作过相关工作then有r8:做过相关工作：员：0.4另有一社会招聘人员乙，参加工作三年，曾做过根据确定性理论，问该公司应该招聘谁？如果你是该本科生，为了能在招聘中胜出，你应该加强哪门试用归结法证明(x)R(x)；2.化下列逻辑表达式为不含存在量词的前束范式3.求下列谓词公式的子句集xy((~P(x,y)~(Q(x,y))R(x,y)xy((~P(x,y)R(x,y))(~Q(x,y)R(x,y)))AAD证明：设梯形顶点依次为a,b,c,d,定义谓词:T(x,y,u,v):表示xy为上底,uv为下底的梯形.P(x,y,u,v):表示xy||uvxyuv[T(x,y,u,v)→P(x,y,u,v)]...梯形上下底平行子句：～T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v)xyuv[P(x,y,u,v)→E(x,y,v,u,v,y)]...平行则内错交相等T(a,b,c,d)...已知子句：T(a,b,c,d)E(a,b,d,c,d,b)...要证明的结论子句E(a,b,d,c,d,b)~T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v)~~P(x,y,u,v)∨E(x,y,v,u,v,y)~T(a,b,c,d)~E(a,b,d,c,d,b)~P(a,b,c,d)（1）和（3）归结，置换{a/x,b/y,c/u,d/v}E(a,b,d,c,d,b)S1=S0·｛a/z｝=｛P(a,x,f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u))),S1不是单元素集，S2=S1·｛h(a,u)/x｝=｛P(a,h(a,u),f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u)))，ACEDB7.用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件造成的损失不详。韩国官方示，如果需要直接损失情况，可待一周后Slot1：Slot2：Slot3：……4.(10分)请把下述事实用一个语义网络表示8.(10分)任何通过了历史考试并中了彩票的人都是快乐的。任何肯学习或幸运的人可以通过所有考试，小张9.(10分)已知：海关职员检查每一个入境的不重要人物，某些贩毒者入境，并且仅受到贩毒者的检查，没有然而，在短短一年之内，很多企业及投资人都摇身一变为“人工是真的追逐趋势，或者是为了融资而融资?第一部分基本情况简介人工智能（ArtificialIntelligence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、技术及应第二部分人工智能产业链及五大商业模式标签样本数据。模式识别偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非方式二，公共数据。例如美国、英国、加拿大、新西兰，以及我国的香港、上海、北京、武汉、无锡、佛山和南海等城市都有自己的人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。随着数据和应用范围显著拓宽，人机完全融合，人工智能全面超过人类，无所不三、人工智能产业链数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要五、未来人工智能竞争格局关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权第三部分人工智能的资本市场状况云丁科技人工智能项目。百度风投专注于投资人工智能领域的早期项目，覆盖智能底层技术、智能机器平台、行业智能化三层生态。以资本，也司。其中，旷视科技、驭势科技、第四范式、地平线机器人、小鱼儿代表项目：钛米机器人、连心医疗、上海乂学、用钱宝、瀚思代表项目：第四范式依图、格灵深瞳地平线、出想科技、蔚来汽车平安好医生、科沃斯机器人、傅利叶智能等。多轮跟进极智嘉科技