人工智能(部分习题答案)..

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人工智能(部分习题答案)..

1.什么是人类智能?它有哪些特征或特点?

定义:人类所具有的智力和行为能力。

特点:主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。

2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?

解:人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会,第一次使用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科的诞生。

3.什么是人工智能?它的研究目标是?

定义:用机器模拟人类智能。

研究目标:用计算机模仿人脑思维活动,解决复杂问题;从实用的观点来看,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。

4.人工智能的发展经历了哪几个阶段?

解:第一阶段:孕育期(1956年以前);第二阶段:人工智能基础技术的研究和形成(1956~1970年);第三阶段:发展和实用化阶段(1971~1980年);第四阶段:知识工程和专家系统(1980年至今)。

5.人工智能研究的基本内容有哪些?

解:知识的获取、表示和使用。

6.人工智能有哪些主要研究领域?

解:问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。

7.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?

主要学派:符号主义和联结主义。

特点:符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递是并行分布进行的。

8.人工智能的近期发展趋势有哪些?

解:专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。

9.什么是以符号处理为核心的方法?它有什么特征?

解:通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。

特征:基于数学逻辑对知识进行表示和推理。

11.什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征?

解:用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。

特征:研究神经网络。

1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。

步骤:(1)定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义;(2)根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋予特定的值;(3)根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来,形成谓词公式。

2.设有下列语句,请用相应的谓词公式把它们表示出来:

(1)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。

解:定义谓词如下:

Like(x,y):x喜欢y。 Club(x):x是梅花。

Human(x):x是人。 Mum(x):x是菊花。

“有的人喜欢梅花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x)))

“有的人喜欢菊花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x)))

“有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) (1)他每天下午都去玩足球。

解:定义谓词如下:

PlayFootball(x):x玩足球。 Day(x):x是某一天。

则语句可表达为:(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta))

(2)太原市的夏天既干燥又炎热。

解:定义谓词如下:

Summer(x):x的夏天。 Dry(x):x是干燥的。 Hot(x):x是炎热的。

则语句可表达为:Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan))

(3)所有人都有饭吃。

解:定义谓词如下:

Human(x):x是人。 Eat(x):x有饭吃。

则语句可表达为:(?x)(Human(x)→Eat(x))

(4)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。

解:定义谓词如下:

Like(x,y):x喜欢y。 Human(x):x是人。

则语句可表达为:(?x)((Human(x)∧Like(x,basketball))→Like(x,volleyball))

(5)要想出国留学,必须通过外语考试。

解:定义谓词如下:

Abroad(x):x出国留学。 Pass(x):x通过外语考试。

则语句可表达为:Abroad(x)→Pass(x)

猴子问题:

2.7解:根据谓词知识表示的步骤求解问题如下:

解法一:

(1)本问题涉及的常量定义为:

猴子:Monkey,箱子:Box,香蕉:Banana,位置:a,b,c

(2)定义谓词如下:

SITE(x,y):表示x在y处;

HANG(x,y):表示x悬挂在y处;

ON(x,y):表示x站在y上;

HOLDS(y,w):表示y手里拿着w。

(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下:

问题的初始状态表示:

SITE(Monkey,a)∧HANG(Banana,b)∧SITE(Box,c)∧~ON(Monkey,Box)∧~HOLDS(Monkey,Banana) 问题的目标状态表示:

SITE(Monkey,b)∧~HANG(Banana,b)∧SITE(Box,b)

∧ON(Monkey,Box)∧HOLDS(Monkey,Banana)

解法二:

本问题涉及的常量定义为:

猴子:Monkey,箱子:Box,香蕉:Banana,位置:a,b,c

定义谓词如下:

SITE(x,y):表示x在y处;

ONBOX(x):表示x站在箱子顶上;

HOLDS(x):表示x摘到了香蕉。

(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下:

问题的初始状态表示:

SITE(Monkey,a)∧SITE(Box,c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey)

问题的目标状态表示:

SITE(Box,b)∧SITE(Monkey,b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey)

从上述两种解法可以看出,只要谓词定义不同,问题的初始状态和目标状态就不同。所以,对于同样的知识,不同的人的表示结果可能不同。

2.8解:本问题的关键就是制定一组操作,将初始状态转换为目标状态。为了用谓词公式表示操作,可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。条件易于用谓词公式表示,而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来,即由于动作的执行,当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态,通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。

定义四个操作的谓词如下,操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示:

(1)goto

条件:SITE(Monkey,x)

动作:删除SITE(Monkey,x);增加SITE(Monkey,y)

(2)pushbox (x,y):将箱子从x处推到y处。

条件:SITE(Monkey,x)∧SITE(Box,x)∧~ONBOX(Monkey)

动作:删除SITE(Monkey,x),SITE(Box,x);增加SITE(Monkey,y),SITE(Box,y)

(3)climbbox:爬到箱子顶上。

条件:~ONBOX(Monkey)

动作:删除~ONBOX(Monkey);增加ONBOX(Monkey)

(4)grasp:摘下香蕉。

条件:~HOLDS(Monkey) ∧ONBOX(Monkey) ∧SITE(Monkey,b)

动作:删除~HOLDS(Monkey);增加HOLDS(Monkey)

在执行某一操作前,先检查当前状态是否满足其前提条件。若满足,则执行该操作。否则,检查另一操作的条件是否被满足。检查的方法就是当前的状态中是否蕴含了操作所要求的条件。在定义了操作谓词后,就可以给出从初始状态到目标状态的求解过

程。在求解过程中,当进行条件检查时,要进行适当的变量代换。

SITE(Monkey,a)

SITE(Box,c)

~ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

?goto(x,y),用a代x,用c代y

SITE(Monkey,c)

SITE(Box,c)

~ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

? pushbox(x,y),用c代x,用b代y

SITE(Monkey,b)

SITE(Box,b)

~ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

?climbbox

SITE(Monkey,b)

SITE(Box,b)

ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

grasp

SITE(Monkey,b)

SITE(Box,b)

ONBOX(Monkey)

HOLDS(Monkey)

2.16. 用语义网络表示下列知识:

(1)所有的鸽子都是鸟;

(2)所有的鸽子都有翅膀;

(3)信鸽是一种鸽子,它有翅膀。

解:本题涉及对象有信鸽、鸽子和鸟。鸽子和信鸽的属性是有翅膀。鸽子和鸟是ISA关系,信鸽和鸽子是AKO关系。根据分析得到本题的语义网络如下:

2.17. 请对下列命题分别写出它的语义网络:

(1)每个学生都有多本书。

解:根据题意可得本题的语义网络如下:

(2)孙老师从2月至7月给计算机应用专业讲《网络技术》课程。

解:根据题意可得本题的语义网络如下:

(3)雪地上留下一串串脚印,有的大,有的小,有的深,有的浅。

解:根据题意可得本题的语义网络如下:

(4)王丽萍是天发电脑公司的经理,她35岁,住在南内环街68号。

解:根据题意可得本题的语义网络如下:

2.18. 请把下列命题用一个语义网络表示出来:

(1)猪和羊都是动物;

(2)猪和羊都是偶蹄动物和哺乳动物;

(3)野猪是猪,但生长在森林中;

(4)山羊是羊,且头上长着角;

(5)绵羊是一种羊,它能生产羊毛。

解:本题涉及对象有猪、羊、动物、野猪、山羊和绵羊。猪和羊的属性是偶蹄和哺乳。野猪的属性是生长在森林中。山羊的属性是头上长着角。绵羊的属性是产羊毛。根据对象之间的关系得到本题的语

义网络如下:

2.27有一农夫带一条狼,一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸,但受到下列条件的限制:

(1) 船太小,农夫每次只能带一样东西过河;

(2)如果没有农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。

请设计一个过河方案,使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河,画出相应的状态空间图。

题示:(1) 用四元组(农夫,狼,羊,菜)表示状态,其中每个元素都为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。

解:第一步,定义问题的描述形式

用四元组S=(f,w,s,v)表示问题状态,其中,f,w,s和v分别表示农夫,狼,羊和青菜是否在左岸,它们都可以取1或0,取1表示在左岸,取0表示在右岸。

第二步,用所定义的问题状态表示方式,把所有可能的问题状态表示出来,包括问题的初始状态和目标状态。

由于状态变量有4个,每个状态变量都有2种取值,因此有以下16种可能的状态:S0=(1,1,1,1),S1=(1,1,1,0),S2=(1,1,0,1),S3=(1,1,0,0)

S4=(1,0,1,1),S5=(1,0,1,0),S6=(1,0,0,1),S7=(1,0,0,0)

S8=(0,1,1,1),S9=(0,1,1,0),S10=(0,1,0,1),S11=(0,1,0,0)

S12=(0,0,1,1),S13=(0,0,1,0),S14=(0,0,0,1),S15=(0,0,0,0)

其中,状态S3,S6,S7,S8,S9,S12是不合法状态,S0和S15分别是初始状态和目标状态。

第三步,定义操作,即用于状态变换的算符组F

由于每次过河船上都必须有农夫,且除农夫外船上只能载狼,羊和菜中的一种,故算符定义如下:

L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸(i=1表示狼,i=2表示羊,i=3表示菜,i=0表示船上除农夫外不载任何东西)。由于农夫必须在船上,故对农夫的表示省略。

R (i)表示农夫从右岸将第i样东西带到左岸(i=1表示狼,i=2表示羊,i=3表示菜,i=0表示船上除农夫外不载任何东西)。同样,对农夫的表示省略。

这样,所定义的算符组F 可以有以下8种算符:

L (0),L (1),L (2),L (3)

R(0),R(1),R (2),R (3)

第四步,根据上述定义的状态和操作进行求解。

该问题求解过程的状态空间图如下:

3.5什么是谓词公式?什么是谓词公式的解释?设D ={1,2},试给出谓词公式(?x)(?y)(P(x,y)→Q(x,y))的所有解释,并且对每一种解释指出该谓词公式的真值。

解:谓词公式是按照下述五个规则由原子公式、连接词、量词及圆括号所组成的字符串。

(1)原子谓词公式是合式公式。 (2)若A 是合式公式,则~A 也是合式公式。 (3)若A 和B 都是合式公式,则A ∧B 、A ∨B 、A →B 、A ?B 也都是合式公式。 (4)若A 是合式公式,x 是任一个体变元,则(?x)A 和(?x)A 也都是合式公式。 (5)只有按(1) ? (4)所得的公式才是合式公式。

谓词公式的解释:设D 为谓词公式P 的个体域,若对P 中的个体常量、函数和谓词按照如下规定赋值:(1)为每个个体常量指派D 中的一个元素;(2)为每个n 元函数指派一个从Dn 到D 的映射,其中Dn={(x1,x2,…,xn)| x1,x2,…,xn ∈D } (3)为每个n 元谓词指派一个从Dn 到{F ,T}的映射;则这些指派称为公式P 在D 上的解释。

下面给出本题的所有解释:

1. 对谓词指派的真值为:P(1,1)=T ,P(1,2)=F ,P(2,1)=T ,P(2,2)=F ,Q(1,1)=T ,Q(1,2)=F ,

Q(2,1)=T ,Q(2,2)=F ,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T ,P(1,2)→Q(1,2)为T ;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T ,P(2,2)→Q(2,2)为T 。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T 。

2. 对谓词指派的真值为:P(1,1)=T ,P(1,2)=F ,P(2,1)=F ,P(2,2)=T ,Q(1,1)=T ,Q(1,2)=F ,

Q(2,1)=T ,Q(2,2)=F ,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T ,P(1,2)→Q(1,2)为T ;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T ,P(2,2)→Q(2,2)为F 。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T 。

3. 对谓词指派的真值为:P(1,1)=F ,P(1,2)=T ,P(2,1)=T ,P(2,2)=F ,Q(1,1)=T ,Q(1,2)=F ,

Q(2,1)=T ,Q(2,2)=F ,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T ,P(1,2)→Q(1,2)为F ;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T ,P(2,2)→Q(2,2)为T 。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T 。

4. 对谓词指派的真值为:P(1,1)=F ,P(1,2)=T ,P(2,1)=F ,P(2,2)=T ,Q(1,1)=T ,Q(1,2)=F ,L(2) (0,1,0,1) (1,1,0,1) R(0) (0,0,0,1) L(1) (0,1,0,0) L(3) (1,0,1,1) R(2) (1,1,1,0) R(2) (0,0,1,0) L(3) L(2)

(1,0,1,0) R(0) (0,0,0,0) L(2)

Q(2,1)=T,Q(2,2)=F,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为F;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为F。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为F。

5.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=T,Q(1,2)=F,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为F,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

6.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=T,Q(2,2)=F,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为F,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

7.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为F,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为F,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为F。

8.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=T,Q(1,2)=F,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

9.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=T,Q(2,2)=F,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为F,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为F。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为F。

10.对谓词指派的真值为:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为F,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

11.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=T,Q(1,2)=F,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为F;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为F,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为F。

12.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=T,Q(2,2)=F,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

13.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=T,P(2,2)=F,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为F,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

14.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=T,Q(1,2)=F,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为F;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

15.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=T,Q(2,2)=F,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为F。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为F。

16.对谓词指派的真值为:P(1,1)=F,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=T,Q(1,1)=F,Q(1,2)=T,

Q(2,1)=F,Q(2,2)=T,在此解释下,x=1时,P(1,1)→Q(1,1)为T,P(1,2)→Q(1,2)为T;x=2

时,P(2,1)→Q(2,1)为T,P(2,2)→Q(2,2)为T。所以在此解释下,本题谓词公式的真值为T。

3.9判断以下公式对是否可合一;若可合一,则求出最一般的合一。

(1)P(a,b),P(x,y)

解:依据算法:

(1) 令W={P(a,b),P(x,y)}。

(2) 令σ0=ε,W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集,得D0={a,x}。

(5) 取x0=x,t0=a,则

σ1=σ0?{ t0/ x0}=σ0?{a/ x}={a/ x}

W1= W0σ1={P(a,b),P(a,y)}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集,得D1={b,y}。

(5’) 取x1=y,t1=b,则

σ2=σ1?{ t1/ x1}=σ1?{b/ y}={a/ x}?{b/ y}={a/x,b/y}

W2= W1σ2={P(a,b),P(a,b)}

(3’’) W2已合一,因为其中包含相同的表达式,这时σ2={a/x,b/y}即为所求的mgu。

(2)P(f(z)),b),P(y,x)

解:依据算法:

(1) 令W={P(f(z),b),P(y,x)}。

(2) 令σ0=ε,W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集,得D0={f(z),y}。

(5) 取x0=y,t0=f(z),则

σ1=σ0?{ t0/ x0}=σ0?{f(z)/ y}={f(z)/y}

W1= W0σ1={P(f(z),b),P(f(z),x)}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集,得D1={b,x}。

(5’) 取x1=x,t1=b,则

σ2=σ1?{ t1/ x1}=σ1?{b/ x}={ f(z)/ y}?{ b/ x}={f(z)/y,b/x}

W2= W1σ2={P(f(z),b),P(f(z),b)}

(3’’) W2已合一,因为其中包含相同的表达式,这时σ2={f(z)/y,b/x}即为所求的mgu。

(3)P(f(x),y),P(y,f(a))

解:依据算法:

(1) 令W={P(f(x),y),P(y,f(a))}。

(2) 令σ0=ε,W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集,得D0={f(x),y}。

(5) 取x0=y,t0=f(x),则

σ1=σ0?{ t0/ x0}=σ0?{f(x)/ y}={f(x)/y}

W1= W0σ1={P(f(x),f(x)),P(f(x),f(a))}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集,得D1={y,f(a)}。

(5’) 取x1=y,t1=f(a),则

σ2=σ1?{ t1/ x1}=σ1?{f(a)/ y}={ f(x)/ y}?{ f(a)/ y}={f(x)/y}

W2= W1σ2={P(f(x),f(x)),P(f(x),f(a))}

(6) 算法终止,W的mgu不存在。

(4)P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b))

解:依据算法:

(1) 令W={P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b))}。

(2) 令σ0=ε,W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集,得D0={f(y),x}。

(5) 取x0=x,t0=f(y),则

σ1=σ0?{ t0/ x0}=σ0?{f(y)/ x}={f(y)/x}

W1= W0σ1={P(f(y),y,f(y)),P(f(y),f(a),f(b))}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集,得D1={y,f(a)}。

(5’) 取x1=y,t1=f(a),则

σ2=σ1?{ t1/ x1}=σ1?{f(a)/ y}={ f(y)/ x}?{ f(a)/ y}={f(f(a))/x,f(a)/y}

W2= W1σ2={P(f(f(a)),f(a),f(f(a))),P(f(f(a)),f(a),f(b))}

(6) 算法终止,W的mgu不存在。

(5)P(x,y),P(y,x)

解:依据算法:

(1) 令W={P(x,y),P(y,x)}。

(2) 令σ0=ε,W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集,得D0={x,y}。

(5) 取x0=x,t0=y,则

σ1=σ0?{ t0/ x0}=σ0?{y/ x}={y/ x}

W1= W0σ1={P(y,y),P(y,y)}

(3’) W2已合一,因为其中包含相同的表达式,这时σ1={y/x}即为所求的mgu。

3.13把下列谓词公式分别化为相应的子句集:

(1)(?z)(?y)(P(z,y)∧Q(z,y))

解:所求子句集为S={P(z,y),(z,y)}

(2)(?x)(?y)(P(x,y)→Q(x,y))

解:原式?(?x)(?y)(~P(x,y)∨Q(x,y))

所求子句集为S={~P(x,y)∨Q(x,y)}

(3)(?x)(?y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))

解:原式?(?x)(?y)(P(x,y)∨(~Q(x,y)∨R(x,y)))

?(?x)(P(x,f(x))∨(~Q(x,f(x))∨R(x,f(x))))

所求子句集为S={ P(x,f(x))∨(~Q(x,f(x))∨R(x,f(x)))}

(4)(?x) (?y) (?z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))

解:原式?(?x) (?y) (?z)(~P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,z))

?(?x) (?y) (~P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y)))

所求子句集为S={~P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y))}

(5)(?x) (?y) (?z) (?u) (?v) (?w)(P(x,y,z,u,v,w)∧(Q(x,y,z,u,v,w)∨~R(x,z,w)))

解:原式?(?x) (?y) (?z) (?u) (?v) (P(x,y,z,u,v,f(z,v))∧(Q(x,y,z,u,v,f(z,v))∨~R(x,z,f(z,v))))

?(?x) (?y) (?z)(?v) (P(x,y,z,f(z),v,f(z,v))∧(Q(x,y,z,f(z),v,f(z,v))∨~R(x,z,f(z,v))))

?(?z)(?v) (P(a,b,z,f(z),v,f(z,v))∧(Q(a,b,z,f(z),v,f(z,v))∨~R(a,b,f(z,v)))) 所求子句集为S={ P(a,b,z,f(z),v,f(z,v)),Q(a,b,z,f(z),v,f(z,v))∨~R(a,b,f(z,v))}

3.14判断下列子句集中哪些是不可满足的:

(1)S={~P∨Q, ~Q,P, ~P }

解:使用归结推理:

(1) ~P∨Q (2) ~Q (3)P (4) ~P

(3)与(4)归结得到NIL,因此S是不可满足的。

(2)S={P∨Q, ~P∨Q,P∨~Q, ~P∨~Q }

解:使用归结推理:

(1) P∨Q (2) ~P∨Q (3) P∨~Q (4) ~P∨~Q

(1)与(2)归结得 (5)Q

(3)与(5)归结得 (6)P

(4)与(6)归结得 (7) ~Q

(5)与(7)归结得NIL,因此S是不可满足的。

(3)S={P(y)∨Q(y), ~P(f(x)) ∨R(a) }

解:使用归结推理:

设C1= P(y)∨Q(y),C2=~P(f(x)) ∨R(a),选L1= P(y),L2=~P(f(x)),则

L1与L2的mgu是σ={f(x)/y},C1 与C2的二元归结式C12=Q(f(x))∨R(a),因此S是可满足的。(4)S={~P(x)∨Q(x), ~P(y)∨R(y),P(a), S(a), ~S(z)∨~R(z) }

解:使用归结推理:

(1) ~P(x)∨Q(x) (2) ~P(y)∨R(y) (3) P(a) (4) S(a) (5) ~S(z)∨~R(z)

(2)与(3)归结得到 (6)R(a)

(4)与(5)归结得到 (7) ~R(a)

(6)与(7)归结得到NIL,因此S是不可满足的。

(5)S={~P(x)∨~Q(y) ∨~L(x,y), P(a), ~R(z) ∨ L(a,z) ,R(b),Q(b) }

解:使用归结推理:

(1) ~P(x)∨~Q(y) ∨~L(x,y) (2) P(a) (3) ~R(z) ∨ L(a,z) (4) R(b) (5) Q(b) (1)与(2)归结得到 (6) ~Q(y) ∨~L(a,y)

(5)与(6)归结得到 (7) ~L(a,b)

(3)与(4)归结得到 (8) L(a,b)

(7)与(8)归结得到NIL,因此S是不可满足的。

(6)S={~P(x)∨Q(f(x),a), ~P(h(y))∨Q(f(h(y)),a) ∨~P(z) }

解:使用归结推理:

令C1= ~P(x)∨Q(f(x),a),C2= ~P(h(y))∨Q(f(h(y)),a) ∨~P(z) 则

C2内部的mgu是σ={h(y)/z},合一后C2’=~P(h(y))∨Q(f(h(y)),a)

选L1=~P(x),L2=~P(h(y)) 则

L1与L2的mgu是σ={h(y)/x},

C1 与C2’的二元归结式C12=~P(h(y))∨Q(f(h(y)),a),因此S是可满足的。

(7)S={P(x)∨ Q(x) ∨ R(x), ~P(y) ∨ R(y) , ~Q(a), ~R(b) }

解:使用归结推理:

(1) P(x)∨ Q(x) ∨ R(x) (2) ~P(y) ∨ R(y) (3) ~Q(a) (4) ~R(b)

(1)与(3)归结得到 (5) P(a) ∨ R(a)

(2)与(4)归结得到 (6) ~P(b)

(5)与(6)归结得到 (7) R(b)

(4)与(7)归结得到NIL,因此S是不可满足的。

(8)S={P(x)∨Q(x), ~Q(y)∨R(y), ~P(z)∨Q(z) , ~R(u)}

解:使用归结推理:

(1) P(x)∨Q(x) (2) ~Q(y)∨R(y) (3) ~P(z)∨Q(z) (4) ~R(u)

(2)与(4)归结得到 (5) Q(u)

(1)与(5)归结得到 (6) P(u)

(3)与(6)归结得到 (7)Q(u)

(5)与(7)归结得到NIL,因此S是不可满足的。

4.5类似:设有如下一组推理规则:

r1: IF E1THEN E2 (0.6)

r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)

r3: IF E4THEN H (0.8)

r4: IF E5THEN H (0.9)

且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。求CF(H)=?

解:(1) 先由r1求CF(E2)

CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}

=0.6 × max{0,0.5}=0.3

(2) 再由r2求CF(E4)

CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}

=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21

(3) 再由r3求CF1(H)

CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}

=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168

(4) 再由r4求CF2(H)

CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}

=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63

(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成,求出CF(H)

CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)

=0.692

4.9设有如下推理规则

r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1

r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1

r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2

r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2

且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知:

P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36

请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?

解:(1) 由r1计算O(H1| S1)

先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)

P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)

=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)

=0.16682

由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1),使用P(H | S)公式的后半部分,得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)

P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))

= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)

=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492

O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))

= 0.15807

(2) 由r2计算O(H1| S2)

先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)

P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)

=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)

=0.90918

由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2),使用P(H | S)公式的后半部分,得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)

P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))

= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)

=0.25464

O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))

=0.34163

(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)

先将H1的先验概率转换为先验几率

O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011

再根据合成公式计算H1的后验几率

O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)

= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011

= 0.53942

再将该后验几率转换为后验概率

P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))

= 0.35040

(4) 由r3计算O(H2| S3)

先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)

P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)

=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)

=0.09569

由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3),使用P(H | S)公式的前半部分,得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)

P(H2| S3) = P(H2 | ? E3) + (P(H2) – P(H2| ?E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)

由当E3肯定不存在时有

P(H2 | ? E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)

= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)

= 0.00001

因此有

P(H2| S3) = P(H2 | ? E3) + (P(H2) – P(H2| ?E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)

=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36

=0.00600

O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))

=0.00604

(5) 由r4计算O(H2| H1)

先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)

P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)

=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)

=0.33557

由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1),使用P(H | S)公式的后半部分,得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)

P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))

= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)

=0.10291

O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))

=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472

(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)

先将H2的先验概率转换为先验几率

O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010

再根据合成公式计算H1的后验几率

O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)

= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010

=0.06832

再将该后验几率转换为后验概率

P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))

= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395

可见,H2原来的概率是0.01,经过上述推理后得到的后验概率是0.06395,它相当于先验概率的6倍多。

4.10设有如下推理规则

r1:IF E1THEN (100, 0.1) H1

r2: IF E2THEN (50, 0.5) H2

r3: IF E3THEN (5, 0.05) H3

且已知P(H1)=0.02, P(H2)=0.2, P(H3)=0.4,请计算当证据E1,E2,E3存在或不存在时P(H i | E i)或P(H i |﹁E i)的值各是多少(i=1, 2, 3)?

解:(1) 当E1、E2、E3肯定存在时,根据r1、r2、r3有

P(H1 | E1) = (LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)

= (100 × 0.02) / ((100 -1) × 0.02 +1)

=0.671

P(H2 | E2) = (LS2× P(H2)) / ((LS2-1) × P(H2)+1)

= (50 × 0.2) / ((50 -1) × 0.2 +1)

=0.9921

P(H3 | E3) = (LS3× P(H3)) / ((LS3-1) × P(H3)+1)

= (5 × 0.4) / ((5 -1) × 0.4 +1)

=0.769

(2) 当E1、E2、E3肯定存在时,根据r1、r2、r3有

P(H1 | ?E1) = (LN1× P(H1)) / ((LN1-1) × P(H1)+1)

= (0.1 × 0.02) / ((0.1 -1) × 0.02 +1)

=0.002

P(H2 | ?E2) = (LN2× P(H2)) / ((LN2-1) × P(H2)+1)

= (0.5 × 0.2) / ((0.5 -1) × 0.2 +1)

=0.111

P(H3 | ?E3) = (LN3× P(H3)) / ((LN3-1) × P(H3)+1)

= (0.05 × 0.4) / ((0.05 -1) × 0.4 +1)

=0.032

A*算法:

修道士和野人问题。

解:用m表示左岸的修道士人数,c表示左岸的野人数,b表示左岸的船数,用三元组(m, c, b)表示问题的状态。

对A*算法,首先需要确定估价函数。设g(n)=d(n),h(n)=m+c-2b,则有

f(n)=g(n)+h(n)=d(n)+m+c-2b

其中,d(n)为节点的深度。通过分析可知h(n)≤h*(n),满足A*算法的限制条件。

M-C问题的搜索过程如下图所示。

人工智能(部分习题答案)

1.什么是人类智能?它有哪些特征或特点? 定义:人类所具有的智力和行为能力。 特点:主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的? 解:人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会,第一次使用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能?它的研究目标是? 定义:用机器模拟人类智能。 研究目标:用计算机模仿人脑思维活动,解决复杂问题;从实用的观点来看,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段? 解:第一阶段:孕育期(1956年以前);第二阶段:人工智能基础技术的研究和形成(1956~1970年);第三阶段:发展和实用化阶段(1971~1980年);第四阶段:知识工程和专家系统(1980年至今)。 5.人工智能研究的基本内容有哪些? 解:知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域? 解:问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么? 主要学派:符号主义和联结主义。 特点:符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些? 解:专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法?它有什么特征? 解:通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征:基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征? 解:用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。 特征:研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤:(1)定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义;(2)根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋予特定的值;(3)根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来,形成谓词公式。 2.设有下列语句,请用相应的谓词公式把它们表示出来: (1)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解:定义谓词如下: Like(x,y):x喜欢y。 Club(x):x是梅花。 Human(x):x是人。 Mum(x):x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为:(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) (1)他每天下午都去玩足球。 解:定义谓词如下: PlayFootball(x):x玩足球。 Day(x):x是某一天。 则语句可表达为:(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) (2)太原市的夏天既干燥又炎热。 解:定义谓词如下: Summer(x):x的夏天。 Dry(x):x是干燥的。 Hot(x):x是炎热的。 则语句可表达为:Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) (3)所有人都有饭吃。 解:定义谓词如下: Human(x):x是人。 Eat(x):x有饭吃。 则语句可表达为:(?x)(Human(x)→Eat(x)) (4)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。 解:定义谓词如下: Like(x,y):x喜欢y。 Human(x):x是人。

人工智能试题2010

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期 《人工智能》试题 课程号:67111317 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机应用2007 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(12分)什么是人类智能?它有哪些特征或特点?什么是人工 智能?人工智能有哪些研究领域? 二、(18分)分别用语义网络表示法,产生式表示法,谓词逻辑表 示法,表示下列知识。 1,所有的鸽子都是鸟。 2,所有的鸽子都有翅膀。 3,信鸽是一种鸽子,它有翅膀,能识途。 三、(20分)用状态空间搜索法求解农夫,狐狸,鸡,小米问题。农 夫,狐狸,鸡,小米都在一条河的左岸,现在要把他们全部送 到左岸去,农夫有一条船,过河时,除农夫外,船上至多能载 狐狸,鸡和小米中的一样。狐狸要吃鸡,鸡要吃小米,除非农 夫在那里。试规划出一个确保全部安全过河的计划。(提示:a:用四元组(农夫,狐狸,鸡,小米)表示状态,其中每个元素的 取值为0或1,0表示在左岸,1表示在右岸。b:每次过河的 一种安排作为一个算子,每次过河必须有农夫,因为只有他可 以划船。) 四、(15-分)试用归结反演的方法证明G为F1,F2,F3的逻辑结论, 并画出归结树(要求写出化字句集的过程)。 F1:))) z A z y z∧ B → ? ∧ D ? ? , ( )) ( ) ( ( ) y C ((y ( z F2:))) A z z y D E z→ ? ( ∧ ? z ∧ ( , ) y ) ( (y ( E ) ( F3:)) E z z? → ? (z ( ) ( B G:)) E z∧ z ? ) ( ( (z C

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能?人工智能有哪些研究领域?何时创建该学科,创始人是谁? (1)AI(Artificial Intelligence)是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科(或技术),再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧(能)特点的机器或系统 (2)人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等(3)人工智能于1956年夏季,由麦卡锡,明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成?各部分的功能是什么? 课本29页 (1)产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 (2)综合数据库用于存放当前信息,包括初始事实和中间结果; 产生式规则用于存放相关知识; 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币,其初始状态为(反,正,反),允许每次翻转一个硬币(只翻一个硬币,必须翻一个硬币)。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态(反,反,反)的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下: (1)构建状态 用数组表示的话,显然每一硬币需占一维空间,则用三维数组状态变量表示这个知识:Q=(q1 , q2 , q3) 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为: Q0=(0,0,0),Q1=(0,0,1),Q2=(0,1,0), Q3=(0,1,1), Q4=(1,0,0),Q5=(1,0,1),Q6=(1,1,0),Q7=(1,1,1) (2)引入操作 f1:把q1翻一面。 f2:把q2翻一面。 f3:把q3翻一面。 显然:F={f1,f2,f3} 目标状态:(找到的答案)Qg=(0,0,0)或(1,1,1) (3)画出状态图

人工智能课后习题答案(清华大学出版社)

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1.1解图如下: 规则顺序定义如下: (1) 1->2 ⑵ 1->3 (3) 2->3 (4) 2->1 (5) 3->1 (6) 3->2 1 ((A),(),(B)) 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数启发函数为不在位的将牌数距离和 S(5) 2 8 3 1 6 4 7 5 2 8 3 1 6 4 7 5 2 3 1 8 4 7 6 5 E(5)F(6) 2 8 3 1 4 7 6 5 2 8 3 1 4 7 6 5 D(7) 2 3 1 8 4 7 6 5 E(5^ 2 8 3 1 4 7 6 5 2.1解图: 2 3 1 8 4 7 6 5 仙1(5) K(5) J(7) 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 F L(5) 1 2 3 7 8 4 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 J(5) A I(5) G(5)此 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 6 5

〔2)(0 (釘 肯 i 九?上 A ?一 、丄:丿<1 」 上 d 丿11 丿 第3章 3.18 (1)证明:待归结的命题公式为 P A L (Q T P),合取范式为:P A Q A U P ,求取子句集 为S ={ P,Q ,L P},对子句集中的子句进行归结可得: P Q L P 匸 ①③归结 ① ② ③ ④ 由上可得原公式成立。 ⑵证明:待归结的命题公式为 (P T (Q T R))A L ((P T Q)T (P T R)),合取范式为: (L P V 」 Q V R)A (_P V Q)A P A _ R ,求取子句集为 S={L P v 」Q V R,L P V Q, P L R},对子 句集中的子句进行归结可得: U P v_ Q V R U P v Q P L R Q L P v R R 匚 ③④⑤ ⑥⑦⑧ ②③归结 ①④归结 ③⑥归结 ④⑦归结 由上可得原公式成立。 (3)证明:待归结的命题公式为 (L Q V _ P)A (」 Q V P)A Q ,求取子句集为 S ={L Q V _ P,」Q v P,Q},对子句集中的子句进 (Q T L P)A _((Q T P)T L Q),合取范式为: 行归结可得: ① U Q V L P ② Q ③ U Q V P ④ L P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ 匚 ④⑤归结 由上可得原公式成立。 3.19答案 (1) mgu ={a/X, b/y, b/z} ⑵ mgu ={g(f(v))/x, f(v)/u} (3)不可合一 u? e." 汙」〔佥 fn G 'H J*- A 注 1…

人工智能习题&答案-第8章-机器人规划

第八章机器人规划 8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景? 基于谓词逻辑的规划是用谓词逻辑来描述世界模型及规划过程的一种规划方法 (1) 规划演绎法。用F规则求解规划序列。 (2) 逻辑演算和通用搜索法。STRIPS和ABSTRIPS系统。 (3) 具有学习能力的规划系统。如PULP-I系统 (4) 分层规划方法。如NOAH规划系统,它特别适用于非线性规划 (5) 基于专家系统的规划。如ROPES规划系统,它具有更快的规划速度,更强的规划能力和更大的适应性。 发展前景? 8-2 让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果这样的单元存在的话)。试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B等动作。 8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。 (1) 写出一套可能要用的STRIPS型操作符。当你描述这些操作符时,要考虑到下列情况: ·清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。 ·要清扫烘箱,必须应用烘箱清洗器,然后搬走此清洗器。 ·在清扫地板之前,必须先行打扫。 ·在打扫地板之前,必须先把垃圾筒拿出去。 ·清扫电冰箱造成垃圾污物,并把工作台弄脏。 ·清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。 (2) 写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述,并写出一个可描述的(但很可能难以得

到的)目标描述。 (3) 说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问题。(提示:你可能想修正添加条件的定义,以便当某个条件添加至数据库时,如果出现它的否定的话,就能自动删去此否定)。 8-4 曲颈瓶F1和F2的容积分别为C1和C2。公式CONT(X,Y)表示瓶子X含有Y容量单位的液体。试写出STRIPS规划来模拟下列动作: (1) 把F1内的全部液体倒进F2内。 (2) 用F1的部分液体把F2装满。 8-5 机器人Rover正在房外,想进入房内,但不能开门让自已进去,而只能喊叫,让叫声促使开门。另一机器人Max在房间内,他能够开门并喜欢平静。Max通常可以把门打开来使Rover停止叫喊。假设Max和Rover各有一个STRIPS规划生成系统和规划执行系统。试说明Max和Rover的STRIPS规则和动作,并描述导致平衡状态的规划序列和执行步骤。 用来描述状态的谓词公式有: INROOM(X): X在房间里 OUTROOM(X): X不在房间里 SOUND(X): X在喊叫 QUIET(X): X保持安静 OPENED(X): X处于打开状态 CLOSED(X): X处于关闭状态 Rover可执行的动作有: Shout(X): X喊叫 先决条件:OUTROOM(X) AND CLOSED(Door) AND QUIET(X) 删除表:QUIET(X) 添加表:SOUND(X) ComeIn(X): X走进房间

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号:67111317、76807376 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机2011-1,2,3,4 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么是人工智能? 人类研究人工智能的最终目标是什么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三个野人来到河 边,河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船,传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法律管制,所 以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的法律,受到官府追究;而 达官贵人和恶少不受法律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也 违法,却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么? 试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归结反演的方法 回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部,ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨,而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么?

设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ,P(E2|S2)=0 ,P(E3|S3)=0.8,用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、(20分)结课报告题目:选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告,要有关键字,图要有图号,最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。(选取三种知识表达放法加以介绍,并进行比较) 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文,从文章所论述的问题,阐述的理论,其社会效益,与原有的方法相比,他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。(应用领域,人工神经元模型,学习方法) 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成,一至五题要求手写。

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。 答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。 答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 答: 自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列

机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 解答: (1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G): S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态: O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)

(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 (3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络:E-R图(实体-关系图)、语言语义网络等。 解答: (1)

人工智能原理及其应用第3版-课后习题答案

第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力? 解:智能主要是指人类的自然智能。一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点? 解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么? 解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标: 对智能行为有效解释的理论分析; 解释人类智能; 构造具有智能的人工产品; 1.4什么是图灵实验?图灵实验说明了什么? 解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段? 解:孕育期,形成期,知识应用期,从学派分立走向综合,智能科学技术学科的兴起

人工智能考试题.doc

名词解释: 1,、什么是人工智能?人工智能的研究有哪些学派?他们的观点是什么? 一:主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。 国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。 有多种定义:⑴智能机器。能够在各类环境中自主的或交互的执行各种拟人任务的机器。 ⑵是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。 ⑶从人工智能所实现的功能来定义: ·人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 ⑷从“研究如何在机器上实现人类智能”角度讲,人工智能被定义为是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地说,人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种面临的实际问题等功能的学科。 ⑸人工智能是研究如何让计算机做现阶段人类才能做得更好的事情”。 ⑹人工智能是计算机科学的分支,它用符号的、非算法的方法进行问题求解”。 ?二:符号主义(主流学派):又称:逻辑主义、心理学派或计算机学派 原理:物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理起源:源于数理逻辑,学派代表:纽厄尔、西蒙和尼尔逊等 认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程; 认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为; 认为知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 连结主义:又称:仿生学派或生理学派。原理:神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。起源:源于仿生学,特别是人脑模型的研究 学派代表:卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等 认为思维基元是神经元,而不是符号处理过程; 认为人脑不同于电脑,并提出连结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义:又称:进化主义或控制论学派。原理:控制论及感知—动作型控制系统。起源:源于控制论

人工智能考试题目

名词解释: 1状态空间法 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点,容易出现“组合爆炸”,因而只适用于表示比较简单的问题。 2问题归约法 问题归约法从目标(要解决的问题)出发,逆向推理,通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合,直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题,用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 3有序搜索 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法. 实质:选择OPEN表上具有最小f值的节点(即最有希望的节点)作为下一个要扩展的节点。 4可解节点 可解节点:与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下: 1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。 2、如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时,此非终叶节点才是可解的。 3、如果某个非终叶节点含有与后继节点,那么只要当其后继节点全部为可解时,此非终叶节点才是可解的。 5不可解节点 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 如果某个非终叶节点含有与后继节点,那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 6规则正向演绎系统 正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的,即从状况条件到动作进行推理的,也就是从if到then的方向进行推理的。 7规则逆向演绎系统 逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。 8等代价搜索 是宽度优先搜索的一种推广,不是沿着等长度路径断层进行扩展,而是沿着等代价路径断层进行扩展,寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。搜索树中每条连接弧线上的有关代价,表示时间、距离等花费。

《人工智能》测试题答案

测试题 ——人工智能原理 一、填空题 1.人工智能作为一门学科,它研究的对象是______,而研究的近期目标是____________ _______;远期目标是___________________。 2.人工智能应用的主要领域有_________,_________,_________,_________,_______和__________。 3.知识表示的方法主要有_________,_________,_________,_________和________。 4.产生式系统由三个部分所组成,即___________,___________和___________。 5.用归结反演方法进行定理证明时,可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。 6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________;深度优先搜索是________________。 7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。 8.AI研究的主要途径有三大学派,它们是________学派、________学派和________学派。 9.专家系统的瓶颈是________________________;它来自于两个阶段,第一阶段是,第二阶段是。 10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。 11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。 12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。 13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。 14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。 15.问题的状态空间,可以记为三元组,其中S为________,F为________,G 为________。 16.人工智能研究的主要内容有____ _____、____ _____、____ _____、_______和_____________。 17.知识表示的方法主要有_________、_________、_________、_________和________。 18.世界上第一个专家系统是在年由主持研制成功的; 我国的第一个专家系统是在年研制成功的。 19.神经网络可分为____________、____________、______________和广泛前向网络。 20.在框架表示法中,用若干个___________描述对象的属性,用若干个_________描述属

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是(C )。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点(D) A.子句间是没有合取词的(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是(C )。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和(A) A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程,即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是(B) A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是(C )

A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字,因此可将子句(A)从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D.┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是(B )。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有(D )。 A. A-Member-of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中,open表是(B )的数据结构 A.先进先出 B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是(B )的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫(B )

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第7章

第七章机器学习 7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科,是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”,指的就是计算机。 现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。 7-2 试述机器学习系统的基本结构,并说明各部分的作用。 环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中,知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的,不需要系统进行过多的加工。 要研究的问题: (1) 存储组织信息 只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时,机械学习才有意义,检索的越

快,其意义也就越大。因此,采用适当的存储方式,使检索速度尽可能地快,是机械学习中的重要问题。 (2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题 机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况 (3) 存储与计算之间的权衡 如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多,那么机械学习就失去了意义。 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 归纳是一种从个别到一般,从部分到整体的推理行为。 归纳学习的一般模式为: 给定:观察陈述(事实)F,假定的初始归纳断言(可能为空),及背景知识 求:归纳断言(假设)H,能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述,并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习 它属于有师学习,是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子,经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识,它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习 它属于无师学习,其目标是确定一个定律或理论的一般性描述,刻画观察集,指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种,前者用于对事例进行聚类,形成概念描述,后者用于发现规律,产生定律或规则。 7-5 什么是类比学习?其推理和学习过程为何? 类比是一种很有用和很有效的推理方法,它能清晰,简洁地描述对象间的相似性,是人类认识世界的一种重要方法。 类比推理的目的是从源域S中,选出与目标域T最近似的问题及其求解方法,解决当前问题,或者建立起目标域中已有命题间的联系,形成新知识。 类比学习就是通过类比,即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。 类比推理过程如下: (1) 回忆与联想

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

第一章绪论 1 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。 答:人工智能(学科):人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。 人工智能(能力):人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能? 答:物理符号系统假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之,任何系统如果具有这6种功能,那么它就能够表现出智能;这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论:既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此,计算机可以模拟人类的智能活动过程。 3.现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么? 答:符号主义,又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义,又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

行为主义,又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 4.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究? 答:应从下面4个层次对谁知行为进行研究: (1)认知生理学:研究认知行为的生理过程,主要研究人的神经系统(神经元、中枢神经系统和大脑)的活动。 (2)认知心理学:研究认知行为的心理活动,主要研究人的思维策略。 (3)认知信息学:研究人的认知行为在人体内的初级信息处理,主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理,由生理活动变为心理活动及其逆过程 (4)认知工程学:研究认知行为的信息加工处理,主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统,对人的各种认知行为(如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等)进行信息处理。 5.人工智能的主要研究和应用领域是什么? 答:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学,模式识别,机器视觉,智能控制,智能检索,智能调度与指挥,分布式人工智能与 Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现,人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响?试结合自己了解的情况何理解,从经济、社会何文化等方面加以说明?

人工智能复习题(答案)

一:单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够(D),以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有(C)。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是(A)。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D)。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D)。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C)的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指(A)知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是(B)。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

2019年人工智能考试题答案.docx

1.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为120/8OmmHg 以下更受益。( 2.0分) A. 1949 年 B. 1984 年 C. 1993 年 D. 2016 年 我的答案:D √答对 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是()。(2.0分) A. 科大讯飞 B. 图谱科技 C. 阿里巴巴 D. 华为 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。(2.0分) A. 上海 B. 北京 我的答案:B √答对

C. 深圳 D. 杭州 4.MIT教授Tomaso POggiO 明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。(2.0分) A. 计算机视觉 B. 语音识别 C. 博弈论 D. 机器学习 我的答案:D √答对 5.1997 年,HOChreiter&Schmidhuber 提出()。(2.0 分) A. 反向传播算法 B. 深度学习 C. 博弈论 D. 长短期记忆模型 6.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习分) (2.0 A. 2018年3月15日 B. 2018 年10 月31 日 C. 2018 年12 月31 日 我的答案:B √答对

D. 2019 年1月31日我的答案:B √答对

7.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。( 2.0 分) A. 超人工智能 B. 强人工智能 C. 弱人工智能 D. 人工智能 我的答案:B √答对 8.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有265万人死于(),占死亡人数 的28%。( 2.0 分) A. 癌症 B. 心脑血管疾病 C. 神经退行性疾病 D. 交通事故 9.2005 年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。(2.0 分) A. 1/4 B. 1/3 C. 2/3 D. 3/4 我的答 A √答对 案:

人工智能复习题及答案84329

黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识? 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的,其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标,不断寻找推理线路,以引导和控制推理,使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发,寻找并建立一个操作序列,直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力,如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别,并把它归入与其相同或相似的模式中。11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力,如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述,即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用? 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理,用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科,并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明,即使它能够运用知识去处理问题,能够模拟人类的智能行为。

大学人工智能试卷

人工智能试卷 一、选择题(15小题,共15分) 1. 人工智能产生于哪一年()。 A. 1957 B. 1962 C. 1956 D. 1979 2.下列哪个不是人工智能的研究领域() A.机器证明 B.模式识别 C. 人工生命 D. 编译原理 3.神经网络研究属于下列()学派 A. 符号主义 B. 连接主义 C. 行为主义 D. 都不是 4.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。这是知识表示法叫() A. 状态空间法 B. 问题归约法 C. 谓词逻辑法 D. 语义网络法 5.在公式中?y?xp(x,y)),存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义,它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做() A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 6.子句~P∨Q和P经过消解以后,得到() A. P B. Q C. ~P D. P∨Q 7、8.A∧(A∨B)?A 称为(),~(A∧B)?~A∨~B称为() A. 结合律 B.分配律 C.吸收律 D.摩根律 9、10.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解,()可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。 A. 广度优先搜索 B. 深度优先搜索 C. 有界深度优先搜索 D. 启发式搜索 11.产生式系统的推理不包括()

A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 12.下列哪部分不是专家系统的组成部分() A. 用户 B. 综合数据库 C. 推理机 D. 知识库 13. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。 A. 专家系统 B. 机器学习 C. 神经网络 D. 模式识别 14、人工智能是一门 A)数学和生理学B)心理学和生理学C)语言学 D)综合性的交叉学科和边缘学科 15、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的()。 A) 无悖性B) 可扩充性C) 继承性 二、填空题(共30分): 1. 归结法中,可以通过---------的方法得到问题的解答。 2.化成子句形式为:。 3.从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 4.AI是是的英文缩写 5. 人工智能的基本技术包括、、、归纳技术、联想技术。 6.目前所用的知识表示形式有、、等。 7.产生式系统有三部分组成,和推理机。其中推理可分为和。 8.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为,其他变元称为 9、1997年5月,著名的“人机大战”,最终名为“”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。 10、人工智能的远期目标是,近期目标是。 11、谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是。 12、利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为,则结论成立。 13、若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= 。 14、若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= 。 15、在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是,,。 16、在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息。 17、假言推理(A→B)∧A?,假言三段论(A→B)∧(B→C)? . 三、简答与应用题 1、剪枝方法只是极小极大方法的一种近似,剪枝可能会遗漏掉最佳走步。这种说法是否正

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