资源简介

八年级（下）第二单元智能技术初体验
第8课 人工智能中的算法
【核心知识】
1.通过对九宫格拼图游戏、植物专家系统、考试成绩预测等案例的体验和分析，初步了解搜索、推理和预测在人工智能中的应用。
2.通过与传统方法处理同类问题效果的对比，体会人工智能的高效便捷。
【玩一玩】
九宫格拼图游戏又称“八数码问题”，请你打开数字资源包中“九宫格拼图游戏”，玩一玩游戏，并简单描述自己的方法和策略。
目标棋盘 方法和策略
【写一写】
搜索是人工智能解决问题的基本方法之一，搜索策略的优势将直接影响智能系统的性能与效率。搜索一般可分为盲目搜索和启发式搜索。
一、盲目搜索
盲目搜索的策略为：每次移动一个与空格相邻的数字，将它的位置与空格位置进行替换，且按照数字从小到大的顺序依次进行，最终得到目标棋盘。相邻数字多则会生成多种替换结果，如下列棋盘移动方案中，初识状态6、7、8与空格相邻，则替换生成三种结果。
棋盘移动方案
12348576
12385476
12345786
12348576
12348576
12483765
12348765
12348765
12345786
12345786
13425786
此类搜索算法称为广度优先搜索算法，只有每一层所有状态都搜索完成后，才进行到下一层进行搜索，直到当前状态符合目标棋盘。 广度优先搜索（Breadth First Search）又名宽度优先搜索，属于一种盲目搜索算法。
二、启发式搜索
在每一步中加入评价策略，例如估价函数F(n)=G(n)+H(n)，G(n)为从初始节点到当前节点的步数(层数)，H(n)为当前节点“不在位”的方块数，总是选择一个估价函数值最小的节点进行拓展。请完善以下方案。
棋盘移动方案
12348576
12345786
12348576
12348576
F(n)=G(n)+H(n)
F(n)=0+4
F(n)= 1+5 F(n)= 1+3 F(n)= 1+4
F(n)=
此类搜索算法称为A*（A-star）搜索算法，该算法通过计算每个节点的F值（F(n) = G(n) + H(n)），选择具有最小F值的节点进行扩展。这样，在搜索过程中，A*算法会优先探索那些更有可能接近目标节点的路径，并在每一步选择最优的扩展方向。
【试一试】
专家系统是逻辑推理在人工智能领域的一个重要应用，一种基于人工智能技术的计算机程序，旨在模拟和应用领域专家的知识和推理能力。它通过使用专家领域的知识和规则，帮助用户解决特定领域的问题或做出决策。
请你打开并体验数字资源包中的“专家系统”，连一连。
专家系统一般包括：人—机交互界面、知识库和推理机。
人—机交互界面 存储了专家领域的知识和规则。知识库包含了关于问题域的事实、规则和推理机制，以及与问题解决相关的背景知识。
知识库 专家系统的核心部分，负责根据用户提供的问题和已知事实，推理出结论或解决方案。
推理机 用户与专家系统进行交互的界面。用户接口可以是文本界面、图形界面或其他形式，
【选做】
人工智能技术在预测学领域发挥出越来越重要的作用，通过预测未来发展趋势，帮助人们做出科学合理的决策。
下表是学习时间与考试成绩之间的数据关系，以此数据作为参考，预测考试成绩。
学习时间/h 考试成绩/分 学习时间/h 考试成绩/分
0.5 10 1.75 22
0.75 22 1.75 24
1 13 2 33
1.25 43 2.25 50
1.5 20 4 ？
在众多数据中,找出一条直线，较为精确地代表已有数据的走向和数据之间的关系，称为线性回归。请你根据如下方法推测学习时间4h的成绩。 在图中标注各个数据点，将各数据点连接； 调整直线； 找到最佳直线（回归线）。
【试一试】
利用创建数据集、训练模型、预测结果的步骤，打开数字资源包中“预测考试成绩”并运行测试。
（1）利用程序和自己绘制线性回归线的预测结果是一样的吗？ _________________________________________________________________
（2）当无法拟合出一条直线时，还有什么回归策略吗？ ________________________________________________________________
【知识库】
一、启发式搜索
在启发式搜索中，除了当前节点的代价（例如实际代价或距离），还使用了启发式函数来估计从当前节点到目标节点的代价。这个启发式函数提供了对问题的启发式信息，它可以指导搜索算法朝着最有希望的方向前进，避免探索无关紧要的路径，从而加快搜索过程。
A*搜索算法是一种基于图形的搜索算法，常用于寻找最短路径或最优解。
A*搜索算法的基本思想是同时考虑两个因素：从起点到当前位置的实际代价（表示已经走过的距离）和从当前位置到目标点的估计代价（启发式函数提供的估计值）。算法每次选择具有最小总代价的节点进行扩展，直到找到目标节点或无法继续扩展。
专家系统
专家是一种基于知识的推理系统，结合了领域专家的经验和规则，通过推理和推断来提供问题求解和决策支持。
专家系统的工作流程通常如下：
①用户向系统提供问题描述、输入数据或查询。
②推理引擎根据用户提供的信息和知识库中的规则，进行推理和推断。
③推理引擎生成问题的答案、解决方案或建议，并将其呈现给用户。
④用户根据系统提供的结果进行决策或采取进一步的行动。
专家系统在许多领域中得到广泛应用，如医学诊断、工程设计、法律咨询、金融分析等。它们能够利用专家级别的知识和推理能力，辅助人们在复杂的领域中做出准确的决策和问题求解。
三、回归分析
回归分析是一种统计分析方法，用于探索和建立变量之间的关系。它用于预测一个或多个自变量对因变量的影响，并量化它们之间的关系。
回归分析的主要目标是找到最佳拟合线（或曲线），使得模型能够在自变量和因变量之间达到最小的预测误差。常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
回归分析在实践中广泛应用于各个领域，如经济学、社会科学、医学、工程等。它可以帮助研究人员和决策者理解变量之间的关系、预测未来趋势、制定决策或评估因素对结果的影响。

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