Ⅰ 人工智慧的實現方法有哪些

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

Ⅱ 人工智慧a星演算法貓捉老鼠實驗代碼

本來就不會動，只能和玩家玩

Ⅲ 誰能破解蘋果siri的源代碼 有其他同等級的人工智慧代碼

siri的沒有，google、facebook都開源了自己的人工智慧代碼，tensor flow,torch，還有一個deeplearning4j挺容易上手

Ⅳ 人工智慧實驗 產生式系統的推理

人工智慧規則性知識
1)在學習認知過程中，事實性知識是最常見而又浮於表面的一類知識，它包括有關領域內的概念、事實、事物的屬性、狀態以及其關系的描述。這一層面的知識對於一般認知者面前，是一種了解，或者說一覽而過的學習方式，其原因也許是因為此類知識於實際的應用並不能在表面上聯系起來，造成對其重要性的忽視，這里所說的重要性，來自於它在知識領域的根基作用，一切其他知識必須一定程度上需要構建在事實性知識的基礎上。

2)規則性知識，是指有關問題中的與事物的行動、動作相聯系的因果關系知識。常用「如果……則……」，最常見的一些推理規則。此點重要不言而喻。也是大家都很重視的一部分。

3)控制性知識，告訴我們何如做一件事情的知識。比如解題方法等，缺少此方面知識的學生表現出不能舉一反三，缺乏概括和歸納能力。

4)元知識，包括怎樣使用規則、解釋規則、效驗規則等知識。元知識是最常被忽視的知識，它是有關知識的知識，是形成如何使用知識的能力不可缺少的要素，缺少這方面知識的學生思維欠靈活，解決新出問題上，存在很大問題，無法創新。

要想在認知領域取得成績，就不應該著眼於浮現在書本和題庫中的知識，更應該從智力活動中獲取控制性知識，元知識，一系列知識。從知識的結構體系中，了解知識的組成，可以提高學者的認知能力，希望大家在學習過程中，不要忽視對以上多種知識的並重獲取。
控制性知識
根據模具設計知識的類型和特點，研究了CBR系統中沖模結構知識庫知識與控制性知識的表示方法，導出了符合工程設計習慣的沖模結構知識庫知識表示方法—典型沖模結構特徵圖和與其對應的適合於CBR推理的控制性知識表示方法—基於沖模結構特徵的產生式規則表示。經開發的CBR 系統使用，效果較為理想，為工程技術領域CBR技術的應用提供了一個切實可行的方法
【作者單位】：上海交通大學塑性成形工程系!上海200030
【關鍵詞】：知識表示;知識庫;模具
【分類號】：TG385.2
【DOI】：cnki:ISSN:1001-4934.0.1999-06-021
【正文快照】：
0 引言機械產品的設計往往不能用一個公式或一個完整的模型來表述，它常常需要藉助於以前設計事例中的知識來輔助新產品的設計。這樣傳統的人工智慧（AI）技術如基於規則的專家系統不能很好地解決機械設計中的經驗輔助設計問題。設計問題的解決主要取決於設計師的經驗和創造能力。設計經驗可以表述為專家知識，在機械設計過程中，設計師要回憶起過去成功與失敗的例子，構思怎樣用過去的事例修改成適用於新設計的方案，並完成新產品的設計。這個過程是通過經驗推理的過程，也就是基於事例的推理CBR（Case

Ⅳ 跪求VC五子棋人工智慧源代碼

只要人工智慧還是整個的程序。。。
智能的話，其實首先是考慮玩家上一步走的位置，
然後掃描周圍有沒有即將連成4子的情況。
有的話就堵上，沒有就考慮調整自己的棋型
然而圖形我一點也不會，寫出來也只能用控制台拼湊圖形所以還是算了= =
控制台真心醜死了。。。。。。

Ⅵ 求一個關於人工智慧的小實驗

人工智慧第二次實驗報告

1．實驗題目：

遺傳演算法的設計與實現

2．實驗目的：

通過人工智慧課程的學習，熟悉遺傳演算法的簡單應用。

3．實驗內容

用遺傳演算法求解f (x) = x2 的最大值，x∈ [0,31]，x取整數。

可以看出該函數比較簡單，只要是為了體現遺傳演算法的思想，在問題選擇上，選了一個比較容易實現的，把主要精力放在遺傳演算法的實現，以及核心思想體會上。

4. 實驗過程：

1. 實現過程

（1）編碼
使用二進制編碼，隨機產生一個初始種群。L 表示編碼長度，通常由對問題的求解精度決定，編碼長度L 越長，可期望的最優解的精度也就越高，過大的L 會增大運算量。針對該問題進行了簡化，因為題設中x∈ [0,31]，所以將二進制長度定為5就夠用了；

（2）生成初始群體
種群規模表示每一代種群中所含個體數目。隨機產生N個初始串結構數據，每個串結構數據成為一個個體，N個個體組成一個初始群體，N表示種群規模的大小。當N取值較小時，可提高遺傳演算法的運算速度，但卻降低種群的多樣性，容易引起遺傳演算法早熟，出現假收斂；而N當取值較大時，又會使得遺傳演算法效率降低。一般建議的取值范圍是20—100。
（3）適應度檢測
根據實際標准計算個體的適應度，評判個體的優劣，即該個體所代表的可行解的優劣。本例中適應度即為所求的目標函數；

（4）選擇
從當前群體中選擇優良（適應度高的）個體，使它們有機會被選中進入下一次迭代過程，舍棄適應度低的個體。本例中採用輪盤賭的選擇方法，即個體被選擇的幾率與其適應度值大小成正比；

（5）交叉
遺傳操作，根據設置的交叉概率對交配池中個體進行基因交叉操作，形成新一代的種群，新一代中間個體的信息來自父輩個體，體現了信息交換的原則。交叉概率控制著交叉操作的頻率，由於交叉操作是遺傳演算法中產生新個體的主要方法，所以交叉概率通常應取較大值；但若過大的話，又可能破壞群體的優良模式。一般取0.4到0.99。

（6）變異
隨機選擇中間群體中的某個個體，以變異概率大小改變個體某位基因的值。變異為產生新個體提供了機會。變異概率也是影響新個體產生的一個因素，變異概率小，產生新個體少；變異概率太大，又會使遺傳演算法變成隨機搜索。一般取變異概率為0.0001—0.1。

（7）結束條件
當得到的解大於等於900時，結束。從而觀看遺傳的效率問題

Ⅶ 人工智慧實驗報告

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文檔介紹：「人工智慧」實驗報告專業智能科學與技術班級學號姓名日期：2015.實驗一搜索策略一實驗內容熟悉和掌握啟發式搜索的定義、估價函數和演算法過程；比較不同演算法的性能。2. 修改八數碼問題或路徑規劃問題的源程序，改變其啟發函數定義，觀察結果的變化，分析原因。3. 熟悉和掌握各種搜索策略的思想，掌握A*演算法的定義、估價函數和演算法過程，理解求解流程和搜索順序。二實驗思路1．分別以各種搜索演算法為例演示搜索過程，分析各種演算法中的OPEN表CLOSE表的生成過程，分析估價函數對搜索演算法的影響，分析某種啟發式搜索演算法的特點。進入演示系統後，選擇搜索策略演示程序，可從多種不同搜索演算法選擇裝載相

Ⅷ 求國際象棋的人工智慧演算法實現代碼，高分求

象棋巫師的網站有。象棋代碼是公開的

Ⅸ 誰能給個簡單人工智慧的源代碼

|//在gcc-4.7.2下編譯通過。//命令行：g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest#include<iostream>usingnamespacestd;voidinput(int&oper,constboolmeth){//meth為true則只判斷1，為false則判斷1或0while(true){cin>>oper;if(meth&&oper==1)break;elseif(oper==0||oper==1)break;cout<<"輸入錯誤，請重新輸入。"<<endl;//判斷參數cin.sync();//避免極端輸入導致死循環cin.clear();}}intmain(void){cout<<"1+1=2嗎？那要看您怎麼教我了，不要驚訝我會學習的"<<endl;intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定義輸入與結果，正確次數與錯誤次數cout<<"開始學習……"<<endl;for(inti(0);i!=10;++i){cout<<"參數1（必須是1）："<<flush;//提示輸入參數input(ladd,true);cout<<"參數2（必須是1）："<<flush;input(radd,true);cout<<"結果："<<(ladd+radd)<<endl;//輸出結果cout<<"您對這滿意嗎（滿意輸入1，不滿意輸入0）："<<flush;//評價等級input(aprs,false);if(aprs)//判斷用戶評價++rcnt;else++wcnt;cout<<"正確次數："<<rcnt<<"錯誤次數："<<wcnt<<endl;//錯誤次數}if(rcnt>wcnt)//判斷學習結果cout<<"主人告訴我1+1=2。"<<endl;elseif(rcnt<wcnt)cout<<"主人告訴我1+1!=2。"<<endl;elsecout<<"我不明白主人是什麼意思。"<<endl;intterm;//退出部分cout<<"您對我的表現滿意嗎？滿意請輸入1不滿意請輸入0："<<flush;input(term,false);if(term)cout<<"謝謝我會繼續努力學習"<<endl;elsecout<<"謝謝我會繼續努力學習D"<<endl;//cin>>term;//在Windows上測試時啟用return0;}

本程序將根據您的評價判斷執行結果 "1+1=2"
實際上僅用了最簡單的 if else for 語句
這就是一個機器學習的例子，通過環境影響來進行學習。
通過本例我們不難看出，在人工錯誤的引導下，機器會給出錯誤的答案 1+1不等於2。
所以此類學習方法，一定要在正確引導下實踐，否則會得到最壞的結果。
學習完畢後，計算機會記錄本次學習結果，存入資料庫，下次執行相應任務時，再將結果調出執行。

Ⅹ 人工智慧基礎（高中版）書中有很多的實驗是需要下載什麼操作程序才能完成么

把致同學閱讀一遍，你會發現目前還沒辦法操作