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1 单元 1 人工智能 (AI)
很难对人工智能给出一个精确的定义。一些人工智能科学家最近尝试用各种方式来定义人工智能（简称 AI）。根据 Haugeland 的说法，人工智能是“使计算机思考的令人兴奋的新尝试……具有思想的机器，在完整和字面意义上（1985）”对于 Bellman 来说，它是“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动……（1978）。” Charniak 和 McDermett 将 AI 定义为“通过使用计算模型对心理能力的研究（1985）。”而对于 Winston 来说，它是“对使感知、推理和行动成为可能的计算的研究（1984）”对于 Kurzweil 来说，AI 是“创造机器的艺术，这些机器在需要智能时执行功能
注释：人工智能(MSc/MCA)
人工智能 UNIT-1 人工智能简介：什么是 AI？AI 的重要性。AI 及相关领域。自然语言处理简介。UNIT-2 知识：一般概念、知识的定义和重要性、基于知识的系统、知识的表示、知识组织、知识操作、知识获取。UNIT-3 LISP 和 AI 编程语言：LISP 简介：语法和数值函数、LISP 中的基本列表操作函数、函数、谓词和条件、输入、输出和局部变量、迭代和递归、属性列表和数组、PROGLOG 和其他 AI 编程语言。UNIT-4 形式化符号逻辑：介绍、命题逻辑的语法和语义、FOPL 的语法和语义、Wffs 的属性、转换为子句形式、推理规则、解析原则、使用规则的表示。UNIT-5 专家系统简介、专家系统的特征、专家系统的应用。专家系统的重要性。书籍：1.Clockskin, W.F.和 Mellish, C.S.：Prolog 中的编程，Narosa 出版。House。2.Charniak, E. : 人工智能导论, Narosa 出版。House。3.Winston,P.H.: LISP, NArosa 出版。House。4.Milner : 通用 LISP：教程，Prentice Hall Inc. 1988。5.Marcellus : TURBO PROLOG 中的专家系统编程，P.H.I.1989.6.Elaime R. : 人工智能, 1983.7.Hunt, E.B.: 人工智能, Academic Press 1975 8.Lloyd,J.: 逻辑编程基础, Springer-Verlag 1982.9. clark, K.L.: Micro Prolog, Prentice Hall india.1987.
调查Chatgpt的学生经历 -
这项研究的目的是确定大学生在在线课程中使用Chatgpt的经验。样本由来自土耳其一所州立大学的84位副学位学生组成。在研究中使用了一种多方法方法。尽管使用聊天机器人可用性量表收集了定量数据，但使用我们开发的半结构化访谈表收集了定性数据。使用描述性和内容分析方法分析数据。根据调查结果，ChatGpt具有优势，例如用户友好的界面以及快速，简洁，相关的响应。强调了其对学习过程的贡献，提供的信息足够且面向主题。强调了聊天机器人功能的可理解性及其沟通的清晰度。但是，存在缺点，例如绩效问题，错误频率和提供误导信息的风险。对聊天机器人可能面临的潜在困难在模棱两可的对话中可能会遇到的问题，并且提供了有关隐私问题的信息不足。总而言之，基于积极的可用性印象，Chatgpt被公认为是一种潜在的教育工具。但是，需要更多的研究来安全使用。对实践或政策的影响•基于积极的可用性印象，学生和讲师可以使用CHATGPT来支持教育活动。•CHATGPT可以促进和增强学生的个性化学习经历。•CHATGPT可用于所有高等教育课程。•用户应该对Chatgpt提供的答案的准确性和可靠性谨慎。•决策者应采取预防措施，以应对隐私，道德，机密性和安全性等风险，这可能是由于在教育中使用人工智能而产生的。关键字：人工智能，聊天机器人，在线学习，学生经验，可用性介绍人工智能的概念（AI），首次由麦卡锡（1956年，Russell＆Norvig，2010年）引用，以各种方式定义了诸如Charniak和McDermott（1985年）（1989年）（1989年）（1999年）（1999年）（1999年） （1992）。Bellman（1978）将AI定义为与人类思想有关的过程的自动化，例如决策，解决问题和学习。Kurzweil等。 （1990）将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。Kurzweil等。（1990）将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。
![arXiv:2005.02963v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 6 日](/simg/1\1ff46bc4a4991cc3fcff22a53e9f44928e73b335.png)
arXiv:2005.02963v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 6 日
人类参与者根据解释者对被解释者 1 的信念，向不同的被解释者（即解释的接受者）给出了不同的解释。当然，玛丽的解释好坏取决于她能否模拟室友的心理状态，以及他们如何根据她的解释改变自己的心理状态。玛丽对鲍勃和汤姆的信念的信念，或者她对他们每个人如何修改信念的信念，很可能是错误的，在这种情况下，她对他们的解释可能无法解释为什么地板是湿的。解释已在多种学科中得到研究。Miller [28] 对人工智能中的解释进行了广泛的调查，其中包括一系列哲学历史著作（例如，Hempel 和 Oppenheim [19]；Peirce [32]；Harman [17]），主张哲学和社会科学在未来解释研究中的重要作用。在人工智能领域，早期的解释研究包括各种基于逻辑和概率的溯因推理方法或所谓的最佳解释推理，包括 Pople [35]、Charniak 和 McDermott [10]、Poole [33] 和 Levesque [24] 的早期作品。在 20 世纪 80 年代中期，解释在专家系统的背景下得到普及，其中解释通常通过对一组符号推理步骤进行反向链接而生成（例如，[18, 40]）。在此之后，解释成为符号 AI 推理各种应用中的共同元素（例如，[26、3、42]）。最近对解释兴趣的复苏主要是以所谓的可解释 AI (XAI) 为幌子，其动机是需要为黑箱分类和基于机器和深度学习的决策系统中的决策提供人类可解释的解释（例如，Samek 等人[39]；Gunning 等人[14]）。许多研究人员已经承认心智理论在解释中的重要性。在 20 世纪 80 年代和 90 年代，G¨ardenfors [12] 和 Chajewska 和 Halpern [7] 等学者提出的正式解释理论认为，对一个代理的解释可能不适用于对另一个代理的解释，因此解释者必须根据被解释者的信念为其量身定制解释。在用户建模和对话领域，同样设定在 20 世纪 80 年代和 90 年代，Weiner 的 [46] BLAH 系统和 Cawsey 的 [6] EDGE 系统都根据假定的用户模型定制解释。[16]；Kaptein 等人。[22]）。最近，Westberg 等人。最近，研究人员利用信念-愿望-意图 (BDI) 架构作为反映心智理论的自然解释框架。此类软件架构可使解释者明确表达自己的信念、愿望和意图，以及被解释者的信念、愿望和意图，并将解释与其自己的信念和目标或被解释者的信念和目标联系起来（例如，Harbers 等人。[47] 认为，结合认知科学对心智理论的各种观点将有助于创建更适合与人类交流和解释自己的代理。此外，Miller [28] 调查了这方面的工作，并强调了解释者的重要性