摘要：人工智能是当前一个非常热门的话题，其技术的学习方法也是举足轻重。本文以计算机科学与技术专业学生的编程学习为讨论对象，从人工智能符号主义观点的角度，介绍知识获取和表示的一些学习方式。通过抽象与形象两类实例差异的对比，来阐述编程学习中目标问题真实性的重要意义。
　　关键词：编程学习;目标问题;人工智能
　　中图分类号：TP393 文献标识码：A
　　文章编号：1009-3044（2020）14-0140-02
　　知识获取是指人类利用感官对外部环境、社会、物体等知识源进行基础的数据捕捉。基础数据可以是人类反映目标对象的记号、文字、图像等媒体形式，从而形成了知识的表示。数据作为相关对象的信息载体，其具体的表示与组合中蕴含着更深层次且丰富的内容，即信息。信息在长期的规范化的描述和使用中，逐渐被发掘出其本质的规律和结构，即知识。所以，知识的形成所表现出来的是一个漫长而又复杂的演变过程，掌握基础的知识获取和表示方法，是学习人工智能程序设计的一种有效的途径。
　　知识表示多种多样，其不同的表现形式，对人工智能编程的学习会有很大的差异。现以计科专业中一个常见的题目为例来展开介绍——迷宫问题。本文以抽象和形象两种形式来展开，对比两类编程中需要考量的部分设计内容：
　　1抽象模型
　　1）抽象模型迷宫的设计一般较为简单，如二维坐标系，利用行和列的坐标把迷宫等分为四边相互连接的正方形单元格。迷宫的单元格通常分类为通道单元格和障碍物单元格。迷宫问题要求移动体由起点位置出发，沿连续的通道单元格行走，找到迷宫的终点（如图1）。编程代码中可以用数据结构的二维数组和单元格标识来表示。
　　2）抽象模型的移动体可以没有具体的形状，一般设计成在某一个单元之内，并由所在位置单元格的坐标来表示。移动体寻径设计如下。
　　（1）移动体的移动方向。参考迷宫的单元格四边形的特点，可以简单地分为四个方向（上下左右）。如移动体向下移动，行坐标x 0，列坐标y-1，其他三个方向坐标变化同理可得。坐标系变化时还需要做越界检测，看看移动体是否异常走出迷宫的坐标范围。
　　（2）方向优先顺序。在方向抉择时，会出现多个方向同时都可通行的状况，那么采用冲突消解的策略来优先其中一个移动方向。如简单的顺时针方向策略，方向选择优先级顺序可为上一