2023年复旦大学博士生入学考试人工智能题库的知识点涵盖了人工智能领域的多个重要方面，包括人工智能的基本概念、发展历程、智能控制、知识表达、搜索推理技术等。 题库对人工智能的定义进行了探讨，包括学科定义和能力定义，强调了计算机模拟人类智能的可行性。同时，也提到了推动人工智能发展的关键思想、思潮和重要人物，以及人工智能发展过程中的重要进展。 在智能控制方面，题库要求考生理解智能控制的发展过程及其对自动控制的影响，探讨了智能控制的理论基础和构造，以及智能控制器的构成和特点。此外，还涉及了傅京孙等人的贡献，以及智能控制学科内不同构造理论的内容。 在知识表达措施方面，题库介绍了多种知识表示方法，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法，并探讨了它们之间的本质联系和异同点。此外，还涉及了多个经典问题的求解，例如传教士和野人的过河问题、旅行商问题、与或树的应用、谓词演算公式的构造等。 搜索推理技术部分则深入探讨了图搜索过程、搜索措施的效率比较、子句化过程、估价函数的作用等。这部分内容要求考生运用状态空间表达和搜索策略来求解问题，如迷宫出路的寻找、八数码难题的解决等。 题库的这些内容充分体现了对考生理论知识和问题解决能力的综合考察，为复旦大学博士生入学考试的考生提供了全面的复习和准备材料。通过对这些知识点的掌握，考生可以更加深入地了解人工智能学科的核心内容，为未来的研究和学术发展奠定坚实的基础。

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