《人工智能导论》习题解答(第1-2章)

1. AI的概念内涵可以从学科属性、技术实现、功能目标、哲学伦理、产业应用等不同视角进行阐释，你认为AI应当如何定义？尝试给出你的定义，并分析“智能”包含的核心要素。

2. 简述AI发展历史的主要阶段及关键事件，谈谈它们对AI后来的发展产生什么样的影响。

第一次兴起（1956—1970年代初）：1956年达特茅斯会议标志AI正式诞生，三个技术流派逐渐形成。

第2章 人工智能数学基础

1. 现代人工智能的学习问题通常由哪三个核心要素构成？请分别说明这三个要素在人工智能构建过程中的作用。

现代人工智能的学习问题可归纳为数据、模型与目标三个核心要素。

2. 简要说明现代人工智能的基本框架，并概括其主要包含的三个阶段及各自作用。

现代人工智能的基本框架本质上是一个基于数据驱动的闭环优化过程，旨在通过迭代计算将数据中蕴含的经验转化为模型参数的数值解。

该框架主要包含三个衔接的阶段：

首先是数据构建与划分，将数据划分为用于参数优化的训练集与用于公平评估性能的测试集，以确保性能评估的公平性；

其次是循环训练，模型通过“预测—评估—修正”的反复迭代来更新参数，直至误差收敛逼近最优解；

最后是推理测试，模型脱离标签引导，直接在测试集上评估表现，以验证其是否真正掌握了底层统计规律并具备可靠的泛化能力。

3. 回归问题与分类问题在输出形式、建模方式与常用损失函数上有何本质差异？请结合均方误差与交叉熵两种典型损失函数，说明它们为何分别适用于回归与分类任务。

在输出形式上，回归问题输出连续型数值，目标是预测实数范围内的具体数值（如房价、销量）；分类问题则输出离散类别标签，目标是对样本所属类别作出判别。