人工智能一种现代方法,课后题名词解释

人工智能一种现代方法,课后题名词解释。

名词解释
Intelligence: 字典中定义为“获取知识和应用知识的能力”或“思考和推理的能力”或“理解和从经验中获益的能力”。这些都是合理的解释,但是如果我们想要量化的定义那就是“为了在一种环境下更好的执行而应用知识的能力”
Artificial intelligence: 智能体程序的研究和构建,对于一个给定的智能体体系,它可以在给定的环境下做正确的事。
Agent: 一个实体,它能感知环境并做出响应,采取相应的行动。
Agent function:一个函数,它指定了智能体在响应所有可能的感知序列时的行动。
Agent program: 智能体程序是结合机器体系结构,来实现智能体函数,在我们的简单设计中,程序的每次调用都获得一个新的感知并做出一个响应动作。
Rationality理性:智能体的特性,通过对数据的感知选择能达到最好预期效果的行为。
Autonomy自主:智能体的特性,它的行为由它自身的经验决定而不仅仅是由最初的程序决定。
Reflex agent 反射智能体:行为仅仅决定于当前感知的智能体。
Model-based agent:基于模型的智能体:响应取决于其内部世界状态模型,该状态是实时更新的。
Goal-based agent基于目标的智能体:选择行为的智能体,它相信它能明确的实现所描述的目标。
Utility-based agent基于效应的智能体:选择行为的智能体,它相信它能在结果状态中将期望效用最大化。
Learning agent学习智能体:通过累计经验,它的行为会得到改善。
state : 状态是智能体所处的一种情形。我们区别两种状态类型:世界状态(真实世界中实际具体情况)和具有代表性的状态(真实世界的抽象描述,在考虑有关做什么的情况下,智能体会使用它)
state space状态空间:一个状态空间是一个图表,它的结点是所有状态的集合,且它的连接是从一个状态转变为另一状态的行为。
search tree搜索树:搜索树是一棵树(有计划性循环的一个图表),在这棵树里,根结点是开始状态,每个结点的子集由通过采取行动可达到的状态组成。
search node搜索节点:搜索树上的节点
goal目标:一个智能体正试图达到的状态。
Action动作:一个动作是智能体可以选择去做的一些事情。
Successor function后继函数:它描述了智能体的选项:给定一个状态,它返回成对(动作,状态)的集合,在此每个状态是可以通过采取动作能达到的状态。
branching fact


or分支因子:搜索树中的分支因子是智能体可使用动作的数量。
constraint satisfaction problem约束满足问题:一个问题,其目标是为每一组变量选择一个值,在这种方法下所有所选值服从一组约束
constraint约束:一个约束是对两个或多个变量的可能值的限制。例

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