參考書目：《人工智慧基礎》第二版，高等教育出版社
人工智慧定義：（P2,3）
（學科）是智慧科學中涉及研究、設計和應用智慧機器和智慧系統的一個分支，而智慧科學是一門與電腦科學並行的學科。
（能力）是智慧機器所執行的通常與人類有關的職能行為，這些智慧行為涉及學習、感知、思考、理解、識別、判斷、推理、證明、通訊、設計、規劃、行動和問題求解等活動。
人工智慧的主要學派和研究的主要方法：（P7，P9）
1、符號主義：主要研究方法是功能模擬方法，通過分析人類認知系統所具備的功能和機能，然後用計算機模擬這些功能，實現人工智慧。
2、連線主義：主要研究方法是結構模擬方法，主要是神經網路及神經網路間的連線機制與學習演算法。認為功能、結構和智慧行為是密切相關的，不同的結構表現出不同的功能和行為。
3、行為主義：主要研究方法是採用行為模擬方法，認為功能、結構和智慧行為是不可分的，不同行為表現出的功能和不同控制結構。
模式識別定義：(P19)是指計算機代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計算機模式識別系統，也就是使一個計算機系統具有模擬人類通過感官接受外界資訊、識別和理解周圍環境的感知能力。
知識表示定義：(P28)是研究用機器表示知識的可行性、有效性的一般方法，是一種資料結構和控制結構的統一體，既考慮知識的儲存有考慮知識的使用。知識表示可看成是一組描述事物的約定，以便把人類知識表示成機器能處理的資料結構。
狀態空間法定義：（P29）基於解答空間的問題表示和求解方法就是狀態空間法。
狀態空間法的要素：（P29)
1、狀態：表示問題解法中每一步問題狀況的資料結構。
2、算符：把問題從一種狀態變換為另一種狀態的手段。
3、狀態空間方法：基於解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態與算符為基礎來表示和問題求解的。
置換：（P46）一個表示式的置換就是在該表示式中用置換項置換變數。
合一：(P47)尋找項對變數的置換，以使兩個表示式一致，叫做合一。
Mgu：(P47)如果 s 是{Ei}的任一合一者，又存在某一個 s’,使得 {Ei}s={Ei}gs’成立，則稱 g為{Ei}的最通用的合一者，記為mgu
語義網路的定義、組成和特點(P48)
定義：是知識的一種結構化圖解表示，他由節點和弧線鏈線組成。節點用於表示實體、概念和情況等，弧線用於表示節點的關係。
組成：1、詞法部分：決定表示詞彙列表中允許有哪些符號，它涉及各個節點和弧線。
2、結構部分：敘述符號排列的約束條件，指定各弧線連線的節點對。
3、過程部分：說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關問題。
4、語義部分：確定與描述相關的意義的方法即確定有關節點的排列及其佔用物和對應弧線。
特點：1、能把實體的結構，屬性與實體間的因果關係顯式地和簡明地表達出來，與實體有關的事實、特徵和關係可以通過相應的.節點弧線推匯出來。
2、由於在一個節點中組織與概念相關屬性和聯絡，因而易於訪問和學習概念。
3、表現問題更加直觀，更易於理解，適用於知識工程師與領域專家溝通。
4、語義網路的語義解釋依賴於該結構的推理過程而沒有結構的約定，因而得到的推理不能保證和謂詞邏輯法一樣有效。
5、節點間的聯絡可能是線狀、樹狀或網狀的，甚至是遞迴狀的結構，是相應的知識儲存和檢索可能需要比較複雜的過程。
圖搜尋的一般過程：（P75）
1、建立一個只含有起始節點S的搜尋樹G，把S放到一個叫做OPEN的未擴充套件節點表中。
2、建立一個叫做CLOSED的以擴充套件的節點表，其初始為空表。
3、LOOP:若OPEN表為空，則失敗退出。
4、選擇OPEN表上的第一個節點，把它從OPEN表移出並放進CLOSED表中。稱此節點為n,它是CLOSED表中幾點的編號。
5、若n為一目標節點，則有解併成功地退出，此解是追蹤圖G中沿著指標從n到S這條路徑而得到的。
6、擴充套件節點n，同時生成不是n的祖先的那些後繼節點的集合M。把M的這些成員作為n的後繼節點新增到圖G中。
7、對那些未曾在G中出現過的M成員設定一個通向n的指標。把M的這些成員加進OPEN表。對已經在OPEN表上的每一個M成員，確定是否需要更改通到n的指標方向。對已在CLOSED表上的每個M成員，確定是否需要更改圖G中通向它的每個後裔節點的指標方向。
8、按某一任意方式或按某個試探值，重排OPEN表。
9、GO LOOP.
啟發式資訊的定義與分類：（P82）
定義：進行搜素一般需要某些有關具體問題領域的特性的資訊，叫啟發式資訊。 按用途分為三類：
1、用於確定要擴充套件下一個節點，以免像在寬度優先或深度優先搜素中那樣盲目的擴充套件。
2、在擴充套件一個節點的過程中，用於確定要生成哪一個或哪幾個後繼結點，以免盲目的同時生成所有可能的節點。
3、用於確定某些應該從搜尋樹中拋棄或修剪的節點。
估價函式：（P82）
定義：用來估計節點希望程度的函式。
一個節點的的希望程度有幾種不同定義方法，狀態空間問題中有兩種：一是估算目標節點到此節點的距離；另一種方法則認為，解答路徑包括被估價過的節點，並計算整條路徑的長度或難度。
適應度函式定義：（P92）為了體現個體的適應能力，引入了對問題中的每一個個體都能進行度量的函式，成為適應度函式。
遺傳演算法的求解步驟:(P94)
1、初始化種群；
2、計算種群上每個個體的適應度值；
3、按由個體適應度值所決定的某個規則選擇將進入下一代的個體；
4、按概率Pc進行交叉操作；
5、按概率Pc進行突變操作；
6、沒有滿足某種停止條件，則轉第二部，否則轉第七步；
7、輸出種群中適應度值最優的染色體作為問題的滿意解或最優解。
進化演算法的定義：（P94）進化演算法包括遺傳演算法，進化程式設計，進化規則和進化策略等，進化演算法的基本框架還是簡單遺傳演算法所描述的框架，但在進化的方式上有較大的差異，選擇、交叉、變異、種群控制等很多變化。
歸結原理（消解原理P106）
將普通形式邏輯中充分條件的假言聯鎖推理形式符號化，並向一階謂詞邏輯推廣的一種推理法則。
消解式：（P109）令L1和L2為原子公式，它們具有相同的謂詞符號，但一般具有不同的變數。已知兩個子句L1∨α和~L2∨β，如果L1和L2具有最一般合一者σ,那麼通過消解可以從這兩個父輩子句推到出一個新子句(α∨β)σ ss ,這個新子句叫做消解式。
