人工智能初步（5）第三节人工智能语言与问题求解课程内容标准1.了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。2.初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。3.了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。4.通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。一、内容结构图：二、学习目标细目表学习内容学习结果行为指标(当学生获得这种学习结果时，他们能够)人工智能语言的基本结构·了解某种人工智能语言如Prolog语言的数据结构和程序结构；·描述该人工智能语言的编程思路；·用该人工智能语言表示简单的问题。人工智能语言的运行机理理解该种人工智能语言的匹配、递归等运行机理。人工智能语言的主要特征·列举人工智能语言的主要特征，如无固定的运行顺序、有强大的递归功能、能自动逻辑推理、数据和程序结构统一等；·描述人工智能语言与其它计算机程序设计语言如Basic、FoxPro等的不同。编写程序求解简单问题·初步使用该语言设计程序求解简单问题；·上机调试、执行相应的程序。搜索的类型·了解人工智能求解问题的实质是计算机搜索；·用状态空间法表示简单问题；·解释盲目搜索和启发式搜索的基本思路并说明它们的异同。盲目搜索·理解宽度优先搜索方法并结合实例说明宽度优先搜索的基本过程；·理解深度优先搜索方法并结合实例说明深度优先搜索的基本过程；·了解宽度优先搜索和深度优先搜索的异同和优缺点；·根据实际需要选择合适的搜索方法。启发式搜索·描述启发式搜索的基本思想及其优点；·能用启发式搜索算法求解一些简单的实际问题，如博弈问题。三、重点与难点分析（一）重点1.使用人工智能语言设计程序求解简单问题，并上机调试、执行相应的程序该部分内容实践性较强，重在培养学生用人工智能方法分析问题和解决问题的能力。2.宽度优先搜索的基本原理和基本方法需要学生扎实掌握该部分内容，因为对宽度优先搜索的基本算法掌握的好坏，会直接影响后面几种搜索方法的学习。3.启发式搜索的基本思想及其优点启发式搜索的方法是在搜索中加入启发性信息，用以指导搜索，以缩小搜索范围，提高搜索速度。（二）难点1.人工智能语言中递归的运行机理初学者会觉得递归思想比较抽象，较难理解，对大部分学生是个很大的挑战。2.使用该语言设计程序求解简单问题，并上机调试、执行相应的程序该部分要求学生会编写比较简单的程序解决常见问题，会调试和运行程序；实践性较强，对没有编程基础的同学有一定的难度。3.启发式搜索的基本思想及其优点通过具体的例子来介绍各算法的实际运用，使学生能灵活运用这些搜索的思想解决实际问题。教师不能局限于表面知识点的介绍，一定要结合现实生活中的具体问题，真正做到理论与实践相结合。=================================