章XIII
13.1
人工知能：研究人間の思考をモデル化の対象と人間の知能コンピュータシステムの応用
チューリング・テスト：コンピュータ・システムは、インテリジェントであるかどうかを決定するための行動方法
二つのシステムのこの結果を達成する結果に基づいて等価処理方法：強い同値
弱い同値：の結果に基づいて、2つのシステムの等価性
13.2
セマンティックWeb：知識表現の一種で、オブジェクト間の関係に重点を置きました。意味ネットワークは有向グラフで表し、グラフのノードがオブジェクトであり、矢印はノード間の関係を示し、矢印は関係のタイプのラベルを示しています
セマンティックWebではより多くの関係を表すことができ、
メソッドの関係を構築するために多くの方法があります。
難易度は、右の関係モデルを確立し、完全かつ正確なデータをネットワーク全体を埋めるためにあります
ツリーを検索：拮抗作用の選択したすべての例で示される構造
パスは、プレイヤーによって行われた一連の決定を表し、
深さ優先法：国の経路探索に沿って優先ツリーではなく、各横検索された検索方法の優先順位
幅優先方法：各検索ツリーの優先順位、優先下方特定の経路探索方法を取得するのではなく
13.3
知識ベースシステム：特定のソフトウェア情報収集の使用
エキスパートシステム：人間の専門家の知識に基づいてソフトウェアシステム
ルールベースのシステム：IF-THENルールのセットに基づいてソフトウェアシステム
推論エンジン：結論ソフトウェアを描画するためのルールを扱います
エキスパートシステムは、任意の彼の質問の情報で見つけることができません。
エキスパートシステムの利点：1.それがゴール指向であります
2.彼女は非常に有効である：無関係な質問をしていません
あなたが特定の質問に対する答えを知っていない3.場合であっても、本当のエキスパートシステムはまたによって作られたルールのセットの有益な指標を提供します
13.4
人工ニューラルネットワーク：模倣ヒト神経ネットワークコンピュータの知識表現してみてください
有効性：人工神経回路の入力値の積と権利の対応する要素と
重量は、有効な出力が閾値1よりも大きいよりも大きい場合にはそうでなければ0を出力します。
トレーニング：プロセスの所望の結果を達成するために、ニューラルネットワークの重みとしきい値を調整
13.5
音声認識：使用のコンピュータが話され、人間の言葉を理解します
理解する自然言語：メッセージの合理的な説明を行うためには、人間のコンピュータによって搬送されます
音声合成：コンピュータと人間の言語を作成します
自然言語：と人とのコミュニケーションの言語
音素：言語の基本的な音の単位の任意のセット
音声認識の難しさ：一人一人異なる発音、道のスピーチを滑らかにするために使用人。
声紋：図の時間的人間の声の周波数が変化します。
困難な自然言語理解：語彙的曖昧さ、構文上のあいまいさ、あいまいさを参照してください。
13.6
私たちは、移動ロボットが環境に対して移動することができ勉強し、いくつかの自己制御ロボットを持つことができます
計画システムの移動ロボット計画の世界をモデル化する元のメソッドを使用すると、ロボットのセンサ入力からドメイン知識を多数、ドメイン知識を兼ね備え
ロボットの物理的構成要素：センサー、アクチュエータ、算出手段