Ⅰ 人工智能的实现方法有哪些

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式：
一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。
另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

Ⅱ 人工智能a星算法猫捉老鼠实验代码

本来就不会动，只能和玩家玩

Ⅲ 谁能破解苹果siri的源代码 有其他同等级的人工智能代码

siri的没有，google、facebook都开源了自己的人工智能代码，tensor flow,torch，还有一个deeplearning4j挺容易上手

Ⅳ 人工智能实验 产生式系统的推理

人工智能规则性知识
1)在学习认知过程中，事实性知识是最常见而又浮于表面的一类知识，它包括有关领域内的概念、事实、事物的属性、状态以及其关系的描述。这一层面的知识对于一般认知者面前，是一种了解，或者说一览而过的学习方式，其原因也许是因为此类知识于实际的应用并不能在表面上联系起来，造成对其重要性的忽视，这里所说的重要性，来自于它在知识领域的根基作用，一切其他知识必须一定程度上需要构建在事实性知识的基础上。

2)规则性知识，是指有关问题中的与事物的行动、动作相联系的因果关系知识。常用“如果……则……”，最常见的一些推理规则。此点重要不言而喻。也是大家都很重视的一部分。

3)控制性知识，告诉我们何如做一件事情的知识。比如解题方法等，缺少此方面知识的学生表现出不能举一反三，缺乏概括和归纳能力。

4)元知识，包括怎样使用规则、解释规则、效验规则等知识。元知识是最常被忽视的知识，它是有关知识的知识，是形成如何使用知识的能力不可缺少的要素，缺少这方面知识的学生思维欠灵活，解决新出问题上，存在很大问题，无法创新。

要想在认知领域取得成绩，就不应该着眼于浮现在书本和题库中的知识，更应该从智力活动中获取控制性知识，元知识，一系列知识。从知识的结构体系中，了解知识的组成，可以提高学者的认知能力，希望大家在学习过程中，不要忽视对以上多种知识的并重获取。
控制性知识
根据模具设计知识的类型和特点，研究了CBR系统中冲模结构知识库知识与控制性知识的表示方法，导出了符合工程设计习惯的冲模结构知识库知识表示方法—典型冲模结构特征图和与其对应的适合于CBR推理的控制性知识表示方法—基于冲模结构特征的产生式规则表示。经开发的CBR 系统使用，效果较为理想，为工程技术领域CBR技术的应用提供了一个切实可行的方法
【作者单位】：上海交通大学塑性成形工程系!上海200030
【关键词】：知识表示;知识库;模具
【分类号】：TG385.2
【DOI】：cnki:ISSN:1001-4934.0.1999-06-021
【正文快照】：
0 引言机械产品的设计往往不能用一个公式或一个完整的模型来表述，它常常需要借助于以前设计事例中的知识来辅助新产品的设计。这样传统的人工智能（AI）技术如基于规则的专家系统不能很好地解决机械设计中的经验辅助设计问题。设计问题的解决主要取决于设计师的经验和创造能力。设计经验可以表述为专家知识，在机械设计过程中，设计师要回忆起过去成功与失败的例子，构思怎样用过去的事例修改成适用于新设计的方案，并完成新产品的设计。这个过程是通过经验推理的过程，也就是基于事例的推理CBR（Case

Ⅳ 跪求VC五子棋人工智能源代码

只要人工智能还是整个的程序。。。
智能的话，其实首先是考虑玩家上一步走的位置，
然后扫描周围有没有即将连成4子的情况。
有的话就堵上，没有就考虑调整自己的棋型
然而图形我一点也不会，写出来也只能用控制台拼凑图形所以还是算了= =
控制台真心丑死了。。。。。。

Ⅵ 求一个关于人工智能的小实验

人工智能第二次实验报告

1．实验题目：

遗传算法的设计与实现

2．实验目的：

通过人工智能课程的学习，熟悉遗传算法的简单应用。

3．实验内容

用遗传算法求解f (x) = x2 的最大值，x∈ [0,31]，x取整数。

可以看出该函数比较简单，只要是为了体现遗传算法的思想，在问题选择上，选了一个比较容易实现的，把主要精力放在遗传算法的实现，以及核心思想体会上。

4. 实验过程：

1. 实现过程

（1）编码
使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。针对该问题进行了简化，因为题设中x∈ [0,31]，所以将二进制长度定为5就够用了；

（2）生成初始群体
种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。
（3）适应度检测
根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数；

（4）选择
从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比；

（5）交叉
遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概率通常应取较大值；但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式。一般取0.4到0.99。

（6）变异
随机选择中间群体中的某个个体，以变异概率大小改变个体某位基因的值。变异为产生新个体提供了机会。变异概率也是影响新个体产生的一个因素，变异概率小，产生新个体少；变异概率太大，又会使遗传算法变成随机搜索。一般取变异概率为0.0001—0.1。

（7）结束条件
当得到的解大于等于900时，结束。从而观看遗传的效率问题

Ⅶ 人工智能实验报告

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文档介绍：“人工智能”实验报告专业智能科学与技术班级学号姓名日期：2015.实验一搜索策略一实验内容熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程；比较不同算法的性能。2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序，改变其启发函数定义，观察结果的变化，分析原因。3. 熟悉和掌握各种搜索策略的思想，掌握A*算法的定义、估价函数和算法过程，理解求解流程和搜索顺序。二实验思路1．分别以各种搜索算法为例演示搜索过程，分析各种算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程，分析估价函数对搜索算法的影响，分析某种启发式搜索算法的特点。进入演示系统后，选择搜索策略演示程序，可从多种不同搜索算法选择装载相

Ⅷ 求国际象棋的人工智能算法实现代码，高分求

象棋巫师的网站有。象棋代码是公开的

Ⅸ 谁能给个简单人工智能的源代码

|//在gcc-4.7.2下编译通过。//命令行：g++-Wall-ansi-O2test.cpp-otest#include<iostream>usingnamespacestd;voidinput(int&oper,constboolmeth){//meth为true则只判断1，为false则判断1或0while(true){cin>>oper;if(meth&&oper==1)break;elseif(oper==0||oper==1)break;cout<<"输入错误，请重新输入。"<<endl;//判断参数cin.sync();//避免极端输入导致死循环cin.clear();}}intmain(void){cout<<"1+1=2吗？那要看您怎么教我了，不要惊讶我会学习的"<<endl;intladd,radd,aprs,rcnt(0),wcnt(0);//定义输入与结果，正确次数与错误次数cout<<"开始学习……"<<endl;for(inti(0);i!=10;++i){cout<<"参数1（必须是1）："<<flush;//提示输入参数input(ladd,true);cout<<"参数2（必须是1）："<<flush;input(radd,true);cout<<"结果："<<(ladd+radd)<<endl;//输出结果cout<<"您对这满意吗（满意输入1，不满意输入0）："<<flush;//评价等级input(aprs,false);if(aprs)//判断用户评价++rcnt;else++wcnt;cout<<"正确次数："<<rcnt<<"错误次数："<<wcnt<<endl;//错误次数}if(rcnt>wcnt)//判断学习结果cout<<"主人告诉我1+1=2。"<<endl;elseif(rcnt<wcnt)cout<<"主人告诉我1+1!=2。"<<endl;elsecout<<"我不明白主人是什么意思。"<<endl;intterm;//退出部分cout<<"您对我的表现满意吗？满意请输入1不满意请输入0："<<flush;input(term,false);if(term)cout<<"谢谢我会继续努力学习"<<endl;elsecout<<"谢谢我会继续努力学习D"<<endl;//cin>>term;//在Windows上测试时启用return0;}

本程序将根据您的评价判断执行结果 "1+1=2"
实际上仅用了最简单的 if else for 语句
这就是一个机器学习的例子，通过环境影响来进行学习。
通过本例我们不难看出，在人工错误的引导下，机器会给出错误的答案 1+1不等于2。
所以此类学习方法，一定要在正确引导下实践，否则会得到最坏的结果。
学习完毕后，计算机会记录本次学习结果，存入数据库，下次执行相应任务时，再将结果调出执行。

Ⅹ 人工智能基础（高中版）书中有很多的实验是需要下载什么操作程序才能完成么

把致同学阅读一遍，你会发现目前还没办法操作