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1，有幾個關(guān)于MAI人工智能的問題求解答
2，小小的人工智能問題求解
3，關(guān)于人工智能的問題

1，有幾個關(guān)于MAI人工智能的問題求解答

人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

1。死去的女子是真人，但是不是女機器人殺死的，而是被她丈夫殺死的。當時喬進去以后就看到那個男的了啊。他自己也承認了啊。他是因為妒忌自己的妻子背著他和機器人約會。2。喬被通緝是因為，他與死去那個女子有生意關(guān)系，按照那時的法律機器人是為人服務(wù)的，現(xiàn)在他的客戶死了，他會被送回去銷毀重組。再加上對比人與機器人，人們更愿意相信自己的同類所以喬雖然知道兇手不是自己，但是還是會被送走。但是他不愿意束手就擒，就自己把與生產(chǎn)上的聯(lián)系晶體切除，所以就成了無證機器人，再加上與那個案子，所以一直被通緝。艷都那里是喬一出廠時作舞男的地方，他曾經(jīng)在那里確實很受歡迎。但是片子里也講了，機器人的更新速度很快，喬自己也說那些最新最先進的的機器舞男只會說瑞典語，在最高級的也總會跳舞。所以他被通緝，使因為無法和生產(chǎn)商聯(lián)系，要知道他的生意和下一步都是應該由生產(chǎn)商告訴他，這也是管理機器人的一個方法。還有就是和那位女子的死有關(guān)系。3。如果你看仔細一點，泰迪一直都在。當外星人給大衛(wèi)一天時間和媽媽相處的是候，泰迪也一直陪在他們身邊。有一個鏡頭還是大衛(wèi)和媽媽一起從衣櫥里沖出來嚇泰迪的呢。在片尾，大衛(wèi)和媽媽沉睡的時候，泰迪也搖搖擺擺地爬上床，坐在床尾看著這對幸福的母子沉沉睡去。所以泰迪一直都在的。

有幾個關(guān)于MAI人工智能的問題求解答

2，小小的人工智能問題求解

#include int main(){ int A; int B; int C; int count = 0; for (A=0; A<2; A++) { for (B=0; B<2; B++) { for (C=0; C<2; C++) { count += ((A == 1 && B == 0) || (A == 0 && B ==1)); count += ((B == 1 && C == 0) || (B == 0 && C == 1)); count += ((C == 1 && A == 0 && B == 0) || (C == 0 && A == 1 && B== 1)); if (count==3) goto finish;//怎么的算法我不知道，但是根據(jù)你的意思，你看這樣可以不？ } } } finish: printf("A is saying %s word\n", (A == 1) ? "true" : "false"); printf("B is saying %s word\n", (B == 1) ? "true" : "false"); printf("C is saying %s word\n", (C == 1) ? "true" : "false"); return 0;}

c是清白的。#include int main(){ int A; int B; int C; int count = 0; for (A=0; A<2; A++) { for (B=0; B<2; B++) { for (C=0; C<2; C++) { count += ((A == 1 && B == 0) || (A == 0 && B ==1)); count += ((B == 1 && C == 0) || (B == 0 && C == 1)); count += ((C == 1 && A == 0 && B == 0) || (C == 0 && A == 1 && B== 1)); if (count == 2) goto finish; } } } finish : printf("A is saying %s.word\n", (A == 1) ? "true" : "false"); printf("B is saying %s.word\n", (B == 1) ? "true" : "false"); printf("C is saying %s.word\n", (C == 1) ? "true" : "false"); return 0;}

小小的人工智能問題求解

3，關(guān)于人工智能的問題

1。人工智能（Artificial Intelligence）, 計算機科學與心理學相結(jié)合而產(chǎn)生的研究用計算機實現(xiàn)人的智能行為和功能的一門學科。人工智能的智能范疇一般包括人的智能行為，如圖像和聲音識別、學習、計劃、決策、解決問題、自然語言理解等；也可指人的內(nèi)部認知反映功能和過程，如知覺、記憶、思維等。人工智能研究編制模擬上述行為功能的計算機程序。2?，F(xiàn)在，人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個系統(tǒng)，可以模仿由上百億個[[神經(jīng)元]]組成的人腦的行為, 去思考宇宙中最復雜的問題?；蛟S衡量機器智能程度的最好的標準是英國計算機科學家[[阿倫·圖靈]]的試驗。他認為，如果一臺計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那么它就應當被稱作有智能。3。被稱為第六代計算機的生物計算機，其主要原材料是借助生物工程技術(shù)（特別是蛋白質(zhì)工程）生產(chǎn)的蛋白質(zhì)分子，以它作為生物集成電路——生物芯片。在生物芯片中，信息以波的形式傳遞。當波沿著蛋白質(zhì)分子鏈傳播時，會引起蛋白質(zhì)分子鏈中單鍵、雙鍵結(jié)構(gòu)順序的改變。因此，當一列波傳播到分子鏈的某一部位時，它們就像硅集成電路中的載流子（電流的載體叫做載流子）那樣傳遞信息。由于蛋白質(zhì)分子比硅芯片上的電子元件要小得多，彼此相距很近很近，因此，生物元件可小到幾十億分之一米，元件的密集度可達每平方厘米10——100萬億個，甚至1 000萬億個門電路。生物芯片具有天然的立體化結(jié)構(gòu)，它的密集度比平面型的硅集成電路高3——5個數(shù)量級。這就意味著，生物計算機每完成一項運算，所需的時間僅為目前硅集成電路計算機的萬分之一。與普通計算機不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白質(zhì)分子，所以，生物計算機既有自我修復的功能，又可直接與生物活體結(jié)合。同時，生物芯片具有發(fā)熱少、功耗低、電路間無信號干擾等優(yōu)點。4，5。不知道最后，建議您去詢問專業(yè)人士，或者查詢相關(guān)書籍。

ai簡介ai(artificial intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年dartmouth學會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確, 因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務(wù)”, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有a*、ao*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `

關(guān)于人工智能的問題