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人工智能
人工智能的建设始终充满争议，不仅关于它的局限性，而且关于其追求的目标。对人工智能 (AI) 的研究似乎有两种根本不同的风格：一方面是经验风格，这种风格受到对生物的生物学和心理学观察的强烈支持，并准备接受由许多不同模块的相互作用而产生的复杂架构；另一方面，分析风格受到一般和组织原则的支持，对抽象的智力概念感兴趣，并受到数学和逻辑论证的支持。 1980 年左右，人们创造了“邋遢”和“整洁”两个词来分别指代这两种工作风格。 Robert P. Abelson (1981) 显然是第一份讨论这两个术语的出版物，他将这种区别归因于一位未具名但根据 Abelson 的说法很容易识别的同事——根据文献，此人应该是 Roger Schank (Nilsson, 2009)。邋遢 和 整洁 这两个词并不完全是褒义词。从某些方面来看，每个术语都特别适合一个球队用来对抗另一个球队。邋遢的人衣冠不整，迷失在令人困惑的复杂系统中。新人很古板，只在象牙塔里进行理论研究，与现实世界的细节脱节。阿贝尔森在人类的许多活动、艺术、政治、科学中都发现了这些普遍态度。有些人喜欢通过实验获得的结果，而并不关心解决方案是否偏离预先设定的惯例，而另一些人则在广泛的理论中寻求秩序和和谐。在其他领域也可以找到类似的论点：例如，Sergiovanni (2007) 讨论了管理教育中的邋遢与整洁的观点，并将它们与一种理解该职业的方式联系起来。在过去的几十年中，AI文献中反复讨论了 disheveled 和 prim 之间的区别，但并不总是统一的。有时，第一种立场只是简单地表明愿意处理高度复杂的系统；从这个意义上说，人工智能几乎不可避免地会变得混乱，因为没有人想象智能
室友成功计划 – 第 1 部分
清洁 我很邋遢，所以我不介意房间乱糟糟的。 我喜欢干净的房间，也不介意打扫它。 我喜欢干净的房间，而且我希望室友打扫他们那一份。 我不喜欢打扫，会尽可能拖延。 我不介意作为一个团体帮忙购买清洁用品等。 我宁愿我们都有自己的清洁用品等... 我经常洗衣服。我不喜欢衣服堆积如山。 当我真的没有其他衣服可穿或衣服有异味时，我才会洗衣服。 我自己购买洗衣皂和洗衣用品，也不介意与他人分享。 我宁愿每个人都有自己的洗衣用品。 访客和客人 我宁愿你的朋友/另一半不要每天都来访。 我喜欢经常邀请朋友/另一半来家里做客。 我希望期末考试周期间我们的房间“不接待客人”。 如果你打算邀请朋友来家里做客，我希望你能和他们在一起，而不是一个人留在房间里。 我希望你能提前告诉我有客人要来。 我希望客人在过夜前提前一天通知我。 我不在乎谁住在我们的房间里。你不必问，我也不会问你。 如果我需要学习时间、安静的空间，或者我感觉不舒服，我希望你的客人另找地方休息。
R22 M.Tech AI JNTUH
1. 解决基于人工智能的基本问题。2. 定义人工智能的概念。3. 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。4. 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、最小-最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。教科书：
R19M.Tech. 人工智能 JNTU 海得拉巴
解决基于人工智能的基本问题。 定义人工智能的概念。 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。 第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。 第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、极小最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。 第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。