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示例:智能家居系统能自主调节室内温度,无需用户手动操作。
示例:自动驾驶汽车遇到突发障碍物时能立即减速或转向。
示例:象棋AI会预测对手的多种可能走法,并提前规划应对策略。
示例:智能客服系统能理解人类语言并进行有效对话。
示例:推荐系统会根据用户的历史行为不断优化推荐内容。
工作原理:条件-行动规则(IF-THEN) 示例:恒温器(温度低于设定值则加热)
工作原理:当前感知 + 内部模型 → 决策 示例:扫地机器人通过内部地图避开已清洁区域
工作原理:目标状态 → 规划行动序列 示例:导航系统规划从起点到终点的最优路径
工作原理:最大化效用函数 → 最优决策 示例:推荐系统综合考虑用户偏好、时效性等因素生成推荐列表
工作原理:经验 → 改进知识库 → 提高性能 示例:强化学习机器人通过试错学习完成复杂任务
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