1.深度优先方法的特点是什么？
答: （1）属于图搜索；（2）是一个通用的搜索方法；（3）如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；（4）不能保证找到最优解。
2.什么是置换？置换是可交换的吗？
答: 通常用有序对的集合s＝{t1/v1，t2/v2，…，tn/vn}来表示任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般来说，置换是不可交换的，即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。
3.填写下面的三值逻辑表。
其中T，F，U分别表示真，假，不能判定
4.什么是产生式？
答：产生式规则基本形式：P→Q 或者IF P THEN Q
P 是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件
Q 是一组结论或操作（后件），用于指出当前提P 所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作
5. 产生式规则的语义是什么？
产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q 或执行Q 所规定的操作
6.解释下列模糊性知识：
1) 张三，体型，（胖，0.9））。
2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧(患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) )
答：1）表示：命题“张三比较胖”2）解释为：如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感冒。
7、简单阐述产生式系统的组成：
答：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集。2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）。3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。
8、补齐产生式系统与图搜索的对比表
答：
9、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU
答：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z 是变元，g(A,y)是项，且z 不在g(A,y)中出现。k=k+1=1
有δ1=δ0·｛g(A,y)/z ｝=ε·｛g(A,y)/z ｝=｛g(A,y)/z ｝，
S1=S0·｛g(A,y)/z ｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z ｝
10.证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；
))
()(())
()((2))
()(()((1x R x S x G x S x P x F x R x Q x P x F ∧?∧?∧→?：：： 证:①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换
②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换
③P(a) ．．．从F2变换
④S(a) ．．．从F2变换
⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定
⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y ｝
⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z ｝
⑧□ ．．．⑥⑦归结
得证.
11.谓词公式G 通过８个步骤所得的子句集合S ，称为G 的子句集。请写出这些步骤。
答：1）消去蕴含式和等价式→，<->
2）缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:
3）适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。
4.）消去存在量词（形成Skolem 标准型）
5）消去所有全称量词
6) 化成合取范式
7). 适当改名，使子句间无同名变元
8). 消去合取词∧，用逗号代替，以子句为元素组成一个集合S
12.已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU
答：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={y,z},其中y 是变元，z 是项，且y 不在z 中出现。k=k+1=1
有δ1=δ0·｛z/y ｝=ε·｛z/y ｝=｛z/y ｝，
S1=S0·｛z/y ｝={P(f(x),z ,g(z )),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集，
求得差异集D1=｛z,x ｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛z/x ｝=｛z/y,z/x ｝,
S2=S1·｛z/x ｝=｛P(f(z ),z,g(z ))｝是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=δ2=｛z/y,z/x ｝
13.证明G 是否是F 的逻辑结论；
))
()((:))()()((:x Q x P x G x Q a Q x P x F ∧?∨∧?
证:①P(x) ．．．从F变换
②Q(a)∨Q(x) ．．．从F变换
③┓P(y)∨┓Q(y) ．．．结论的否定
④┓Q(x) ．．．①③归结,{x/y}
⑤□．．．②④归结,置换{a/x}
得证。
14. 某问题由下列公式描述：
试用归结法证明(x)R(x)；
15. 下图所示博弈树，按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索，试标明各生成节点的到推值，何处发生剪枝，及应选择的走步。10分
16. 设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老李是大李的父亲；
（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系？(10分)
解:现定义如下谓词
F(x,y)------ x是y的父亲;
G(x,z)------ x是y的祖父;
用谓词逻辑表示已知与求解:
(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)
(2) F(L,D)
(3) F(D,X)
(4) G(u,v),u=?,v=?
其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。
先证存在祖孙关系
①～F(x,y)∨～F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换
②F(L,D) ．．．从(2)变换
③F(D,X) ．．．从(3)变换
④～G(u,v) ．．．结论的否定
⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝
⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝
⑦□．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝
得证,说明存在祖孙关系。
为了求解用一个重言式④
④～G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真
⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝
⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝
⑦G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝
得结果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。
17 张某被盗，公安局派了五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员Ａ说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员Ｃ说：“孙与李中至少有一个作案”；侦察员Ｄ说“赵与孙至少一个与案无关”；侦察员Ｅ说“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的话都是可信的，试用消解原理推理求出谁是盗窃犯。（10分）
解：设用T(x)表示x是作案者，则
侦察员A的话可表示：T(赵)T(钱)
侦察员B的话可表示：T(钱)T(孙)
侦察员C的话可表示：T(孙)T(李)
侦察员D的话可表示：T(赵) T(孙)
侦察员E的话可表示：T(钱)T(李)
上面五个组成子句集S，求谁是作案者，把T(x)ANSWER(x)并入S1得到。即比S1多出如下一个子句：T(x)ANSWER(x)
然后利用消解原理对S1进行消解可得答案：钱和孙是作案者。
18.将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示
答：谓词公式表示：
?x(student(x)∧read(x,三国演义))
语义网络表示如图：
19.利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集：
（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；
（2）人们都不喜欢苍蝇
求证：苍蝇是不清洁的。
证：现定义如下谓词
L(x,y)------某人x喜欢某物y；
P(y)------ 某物y是清洁的东西
(1) ?y?x(P(y)→L(x,y)) ==> ┓P(y)∨L(f(y),y)
(2) ?x(┓L(x,Fly)) ==> ┓L(x,Fly)
(3) P(Fly) ．．．结论的反
(4) L(f(Fly), Fly) ．．．(1)(3)归结,置换{Fly/y}
(5) □．．．(2)(4)归结,{f(Fly)/x}
得证。
20.用语义网络表示下列信息：
(1)胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号
(2)清华大学与北京大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束。
答：
21.图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）
22. 什么是人工智能？
答：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。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力功能，并开发相关理论和技术。
23. 什么是联结主义？
答：联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
24. 什么是自然语言理解？
答：语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，并引起了进一步的重视。语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展，其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
25.什么是知识表示？
答：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
26. 什么是神经网络？
答：神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。27. 什么是产生式系统？
答：在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存的新断言。当then部分用于规定动作时，称这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统(production system)。
28、证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；
))
()(())()((2))
()(()((1x R x S x G x S x P x F x R x Q x P x F ∧?∧?∧→?：：：
证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；
证明：①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换
②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换
③P(a) ．．．从F2变换
④S(a) ．．．从F2变换
⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定
⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y ｝
⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z ｝
⑧□ ．．．⑥⑦归结
得证.
29.简述产生式系统推理的三种方式。
答：正向推理
从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组产生式规则，用以证明该谓词公式或命题是否成立。
一般策略：先提供一批事实（数据）到总数据库中。系统利用这些事实与规则的前提相匹配，触发匹配成功的规则，把其结论作为新的事实添加到总数据库中。继续上述过程，用更新过的总数据库的所有事实再与规则库中另一条规则匹配，用其结论再次修改总数据库的内容，直到没有可匹配的新规则，不再有新的事实加到总数据库中。
逆向推理
从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后逐一验证这些假设。
一般策略：首先假设一个可能的目标，然后由产生式系统试图证明此假设目标是否在总数据库中。若在总数据库中，则该假设目标成立；否则，若该假设为终叶（证据）节点，则询问用户。若不是，则再假定另一个目标，即寻找结论部分包含该假设的那些规则，把它们的前提作为新的假设，并力图证明其成立。这样反复进行推理，直到所有目标均获证明或者所有路径都得到测试为止。
双向推理
双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。
30 阐述语义网络的基本语义联系。
答：隶属关系，包含关系，属性关系，时间关系，位置关系，相近关系，因果关系，组成关系
31. 阐述求子句集的步骤。
(1) 消去蕴涵符号
(2) 减少否定符号的辖域
(3) 对变量标准化
(4) 消去存在量词
(5) 化为前束形
(6) 把母式化为合取范式
(7) 消去全称量词
(8) 消去连词符号∧
(9) 更换变量名称
32. 什么叫信息处理系统？
答：又叫符号操作系统(Symbol Operation System)或物理符号系统(Physical Symbol System)。所谓符号就是模式(pattern)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：
(1)输入符号(input)；
(2)输出符号(output);
(3)存储符号(store);
(4)复制符号(copy);
(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；
(6)条件性迁移(conditional transfer):根据已有符号，继续完成活动过程
33. 什么是行为主义？
答：又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知
34. 什么是专家系统？
答：一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
35.什么是自然语言理解？
答：语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，并引起了进一步的重视。语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展，其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
36.什么是智能机器？
答：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
37.什么是符号主义？
答：又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
38.什么是知识？以及特点和分类
答：是人类智能的基础，是经过加工的信息，是由特定领域的描述、关系和过程组成的，是事实、信念和启发式规则。
知识的特点：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性。
知识的分类：事实性知识，过程性知识，行为性知识，实例性知识，类比性知识，元知识。
39. 简述人工智能的研究领域。
答：专家系统；模式识别；机器人学；自动定理证明；自然语言理解；博弈；智能检索；自动程序设计；组合调度问题；软件集；分布式人工智能；数据挖掘；
40.简述工智能的基本技术。
答：技术，搜索技术，归纳技术，联想技术。
41.简述架表示法的特点
答：继承性，结构化，自然性，推理灵活多变。
42.知识是大脑对现实世界认识的表达，它经过对信息的加工整理、解释、挑选和改造而成。通常知识可以从范围、目的和有效性三个方面来描述，其中知识的范围是由具体到一般，知识的目的是由说明性到指定性，知识的有效性是由确定到不确定。
43. 不确定性推理：不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。包括不完备、不精确知识的推理，模糊知识的推理，非单调性推理等。不确定性推理过程实际上是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程
44. 证据理论是由德普斯特(A.P.Dempster)首先提出，并有沙佛(G.Shafer)进一步发展起来的用于处理不确定
性的一种理论，也称DS (Dempster-Shafer)理论。它将概率论中的单点赋值扩展为集合赋值，可以处理由“不知道”所引起的不确定性，比主观Bayes方法有着更大的灵活性。在DS理论中，可以分别用信任函数、似然函数及类概率函数来描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度。
习题2 一、名词解释 1. 物联网 物联网（Internet of Things，IOT）就是把所有物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备与互联网连接起来（见图2-2），进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。 2. 传感器 传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。 3. 云计算 云计算是一种模型，它可以实现随时、随地、便捷、随需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用及服务），资源能够快速供应和释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。 4. 存储虚拟化 虚拟化和分布式在共同解决一个问题，就是物理资源重新配置形成逻辑资源。其中虚拟化做的是造一个资源池，而分布式做的是使用一个资源池。 虚拟化包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。 存储虚拟化通常做的是多虚一，除了解决弹性、扩展问题外，还解决备份的问题。 5. 公有云 公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户。 6. 大数据 大数据是指数量庞大而复杂，传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理的数据集合。 7. 区块链 区块链是一种网络上多人记录的公共记账，记载所有交易记录。 8. 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。
9. 非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 10.半结构化数据 介于结构化数据和非结构化数据之间，如网页。 二、选择题 1、人工智能赖以生存的土壤（ A ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 2、人工智能的血液（ B ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 3、人工智能的算力（ D ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 4、人工智能的安全保障（ C ）。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 5、（ D ）不是人工智能核心要素。 A. 算法 B.算力 C. 数据 D. 网络 6、（ D ）不是物联网具有的特点。 A.全面感知 B. 实时传送 C.智能控制 D. 存储 7、物联网技术架构一般采用（A ）层。 A.4 B.5 C.6 D.8 8、物联网技术架构最低层是（ A ）。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 9、物联网技术架构最高层是（ D ）。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 10、（ D ）不是物联网感知层技术。
作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树： 深度: 宽度： 爬山法： 优先搜索： 4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
《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）
第一章 1、3 什么就是人工智能？它的研究目标就是什么？ 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它就是研究、开发用于模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 研究目标:人工智能就是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理与专家系统等。 1、7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点就是什么？ 主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算, 从而思维就就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信 息传递,这种传递就是并行分布进行的。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复 杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。 1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域？其中有哪些就是新的研究热点？ 1、研究领域: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,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发 现。 第二章 2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x就是人
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. 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“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示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
《人工智能导论》作业（1-4章） 1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 （定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列） 3．请给出下列描述的语义网络表示： 1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果； 苹果树是果树，结苹果。 4．请用相应谓词公式描述下列语句： 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝，他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨，汤姆就会去爬山。 5．什么是谓词公式的解释？对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7．把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))
?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？ F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？如果有，他是谁？10．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？ 11．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？ 12．何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么？13．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，OPEN 表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？ 14．宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，何种情况反之？ 15．什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。 初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。 在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为： d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1) 2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。 7 10 7 10 13 9 6 6 5 10 B E D A C 图 2.3
第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (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 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：
1、用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1) 有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x 是人。 L(x,y)：x 喜欢y 其中，y 的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (Ex )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x 是计算机系学生 L(x, pragramming)：x 喜欢 编程序 U(x,computer)：x 使用计算机 将知识用谓词表示为： ? (Ex) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) 2. 请用语义网络表示如下知识： 高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。 3. 什么是产生式系统？它由哪几个主要部分组成？ 答：产生式系统是指以产生式知识表示方法和产生式推理方法所实现的系统。J 具体而言，就是一组产生式一起相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以解决问题，这样的系统称为产生式系统。它是由规则库、综合数据库和推理机三个部分组成。 4. 判断以下子句集是否为不可满足 {P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)} 老师 讲课事件 7月 8月 高老师 讲课 计算机网络 计算机学生 ISA Subject Start End Object Action Caurse
5. 证明G是F的逻辑结论 F: (?x)(?y)(P(f(x))∧(Q(f(y))) G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y) 解：(1) 先将F和?G化成子句集：S={P(a,b), ?P(x,b)} 再对S进行归结： {a/x} 所以，G是F的逻辑结论P(a,b) -P(x,b) NIL P(x) v Q(x) v R(x) ?Q(a) ?R(b) P(x) v R(x) P(x) NIL ?P(y) ?P(y) v R(y) a/x b/y a/x , b/y
第一章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。 ?A、AlphaGo ?B、DeepMind ?C、Deepblue ?D、AlphaGo Zero 我的答案:A得分: 10、0分 2 【单选题】首个在新闻报道的翻译质量与准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统就是()。?A、苹果 ?B、谷歌 ?C、微软 ?D、科大讯飞 我的答案:C得分: 10、0分 3 【多选题】属于家中的人工智能产品的有()。 ?A、智能音箱 ?B、扫地机器人 ?C、声控灯 ?D、个人语音助手 我的答案:ABD得分: 10、0分 4 【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。 ?A、定位误差小 ?B、手术创口小 ?C、不需要人类医生进行操作 ?D、能够实时监控患者的情况 ?E、可以帮助医生诊断病情
我的答案:AB得分: 10、0分 5 【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要就是基于统计模型的翻译。() 我的答案:√得分: 10、0分 6 【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,就是实现通用人工智能算法的基础。() 我的答案:√得分: 10、0分 7 【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。() 我的答案:×得分: 10、0分 8 【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。() 我的答案:√得分: 10、0分 9 【判断题】智能音箱本质上就是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。() 我的答案:√得分: 10、0分 10 【判断题】基于句法的机器翻译就是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。() 我的答案:× 第二章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的就是()。 ?A、图灵 ?B、费根鲍姆
作业三 1. 下列两个一阶逻辑的语句有什么问题？如果错误，请给出正确的表示: (a) ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? (要表达的意思: 所有的男孩都是高的) (b) ) ( ) (x Tall x xBoy? ? (要表达的意思：一些男孩是高的) [Answer]: ) ( ) (x Tall x xBoy? ? ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? 2.已知如下的两个命题“任何一个选了人工智能(AI)课程的人都是聪明的”，“任 何一门课只要教授人工智能相关知识它就是人工智能(AI)课程”，其相应的一阶 逻辑表达式如下： ? x (? y AI course(y) ∧ Takes(x,y)) ? Smart(x) ? x (? y AI topic(y) ∧ Teaches(x,y)) ? AI course(x) 现在已知事实：John选了课程CS3243，CS3243课教授的推理知识属于人工智 能相关知识，请将该事实表达成一阶逻辑句子，并且将该语句转换成CNF的形式， 然后用归结算来证明“john是聪明的”。 [Answer]: CNF形式： ) 3243 , ( ) , 3243 ( ) ( _CS John Takes Inference CS Teaches Inference topic AI∧ ∧
3.考虑从一副标准的52张纸牌（不含大小王）中分发每手5张牌的扑克牌域。假设发牌人是公平的。 (a)在联合概率分布中共有多少个原子事件（即，共有多少种5张手牌的组合）？每个原子事件的概率是多少？ (b)拿到大同花顺（即同花的A、K、Q、J、10）的概率是多少？四同张（4张相同的牌，分别为4种花色）的概率是多少？ [Answer]: (a) C552,1/C552 (b) 4/C552, C113C148/C552 4.文本分类是基于文本内容将给定的一个文档分类成固定的几个类中的一类。朴素贝叶斯模型经常用于这个问题。在朴素贝叶斯模型中，查询（query）变量是这个文档的类别，而结果（effect）变量时语言中每个单词的存在与否；假设文档中单词的出现是独立的，单词的出现由文档类别决定。 1）给定一组已经被分类的文档，准确解释如何构造这样的模型。 2）准确解释如何分类新文档。 3）题目中的条件独立性假设合理吗？请讨论。 [Answer]: 1) P(category|document)= P(document|category)P(category)/P(document) 2)P(document|category),P(category)根据已有条件可以统计计算出，因此，给定一个新的测试文档，只需将P(document|category)P(category)最大的category赋给该文档即可。 3）不合理，单词之间不具有独立性。 5.“三一”重工想某工程投标，计划采取两种策略：一种是投高标，中标概率为0.2，不中标概率为0.8；另一种是投低标，中标与不中标的概率均为0.5。投标
人工智能第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示，
表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 7 10 9 10 D 图2.3 2-3 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。 用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。 初始状态为1111，目标状态为3333
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第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能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。 从能力角度来看：人工智能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 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉?麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979) 中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算 模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。数理逻辑从19 世纪末起就获迅速发展；到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过 热潮， 控制论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到 60-70 年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移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(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 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，那么我们就能够用计 算机来模拟人的活动。 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？符号主义(Symbolicism) ，又称为逻辑主义(Logicism) 、心理学派(Psychlogism) 或计算机学派(Computerism) [ 其原理主要为物理符号系统( 即符号操作系统)假设和有限合理性原理。] 认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过
作业一 1.对于下列活动，分别给出任务环境的PEAS描述，并按照 2. 3.2节列出的性质进行分析: (a) (b) (c) 2.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。
图一 首先，我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出)： (a).深度优先: 我们知道深度优先搜索是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的 (b).广度优先: 我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的
(c).爬山法: 对于爬山法我们需要了解的是，它是简单的循环过程，不断向最优方向移动。该算法不需要维护搜索树，当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。此外，爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。从S出发，与S邻近最佳的状态为B，依次往下，一旦找到目标状态则算法终止，这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。 (d).最佳优先: 最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的，评估价值最低的结点首先选择进行扩展。最佳优先算法和一致代价搜索算法实现类似，不同的是最佳优先是根据f值而不是根据g值对优先级队列排队。
3.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 图二 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索： 首先，贪婪最佳优先算法是试图扩展离目标最近的节点，它只用到启发信息，也就是f(n)=h(n)。如图，h(B)是未知的，但是根据三角不等式， 我们可以知道7<=h(B)<=13。因此，先扩展C结点。 2.一致代价搜索 一致性代价搜索扩展的是路径消耗最小的结点。所以一致代价搜索接 下 来扩展结点的顺序为BDEFGHC 3.A*树搜索 A*搜索对结点的评估结合了g(n)，即到达此结点已经花费的代价，和h(n)，从该结点到目标结点所花的代价:f(n)=g(n)+h(n)。由于都是从A结点开始扩展，所以对于下一步可扩展的结点的f(D)=18，f(C)=21,10<=f(B)<=16。 因此，当先扩展B结点，否则先扩展D结点。 (b) 讨论以上三种算法的完备性和最优性。 贪婪最佳优先搜索试图扩展离目标最近的结点，理由是这样可以很快找到解。 贪婪最佳优先搜索于深度优先搜索类似，即使是有限状态空间，他也是不完备的， 容易陷入死胡同或者导致死循环； 一致代价搜索按结点的最优路径顺序扩展结点，这是对任何单步代价函数都是最优的算法，它不再扩展深度最浅的结点。一致代价搜索与宽度优先搜索类似，是 完备的； A*搜索是完备的，此外，A*算法对于任何给定的一致的启发函数都是效率最优的。 4.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是 可采纳的。 一致性（单调性）的定义： 如果对于每个结点n和通过任意行动a生成的n的每个后继结点n’，从结点n到
第一章 1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 研究目标：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 1.7 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，联结主义和行为主义。 1.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； 2.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。 3.行为主义：认为，人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行动，取决于对外界 复杂环境的适应，它不需要只是，不需要表示，不需要推理。 1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？ 1.研究领域：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，数据挖掘与知识发现，人工生命，系统与语言工具。 2.研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与 知识发现。 第二章 2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1)有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走：定义谓词，定义个体域，谓词表示 定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y y的个体域：{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 定义谓词 S(x)：x是计算机系学生
人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法 第二章知识表示方法 2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC,nY)表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1.nC=0 2.nC=3 3.nC=nY>=0(当nC不等于0或3) 用d i(dC,dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC,dY同时为非正数，表示船驶回岸边。 初始状态为S0(0,0)，目标状态为S0(3,3)，用深度优先搜索的
方法可寻找渡河方案。 在此，用图求法该问题，令横坐标为nY,纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。 从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为： d1(1,1)--àd2(-1,0)--àd3(0,2)--àd4(0,-1)--àd5(2,0)--àd6(-1,-1)--àd7(2,0)--àd8(0,-1)--àd9(0,2)--àd10(-1,0)--àd11(1,1)2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其 他城市不多于一次，并返回A 。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从
人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速
的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上，经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量，知识就是智能，发现客观规律，运用知识解决问题都是有智能的表现，而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识，因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:
第一章：P23 1.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 第二章：P51 5.（1）有的人喜欢打篮球，有的人喜欢踢足球，有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。 定义谓词：LIKE(x,y):x喜欢y。 PLAY(x,y):x打（踢）y。 MAN(x):x是人。 定义个体域：Basketball，Soccer。 （?x)(MAN(x) →LIKE(x,PLAY(x,Basketball))) ∨（?y)(MAN(y) →LIKE(y,PLAY(y,Soccer))) ∨（?z)(MAN(z) →LIKE(z,PLAY(z,Basketball)) ∧LIKE(z,PLAY(z,Soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。 定义谓词：LIKE（x,y)：x喜欢y。 P(x)：x是人 定义个体词：flower ?(?x)(P(x) →LIKE(x,flower)) (3)欲穷千里目，更上一层楼。 定义谓词：S(x)：x想要看到千里远的地方。 H(x):x要更上一层楼。 （?x)(S(x) →H(x)) 6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是： P→Q 或者 If P Then Q [Else S] 其中，P是前件，用于指出该产生式是否可用的条件。Q是一组结论或者操作，用于指出当前提P满足时，应该得出的结论或者应该执行的操作。 区别：蕴含式只能表示精确知识；而产生式不仅可以表示精确知识，还可以表示不精确知识。 产生式中前提条件的匹配可以是精确的，也可以是非精确的；而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。 7.一个产生式系统一般由三部分组成：规则集、全局数据库、控制策略。 步骤：1）初始化全局数据库，把问题的初始已知事实送入全局数据库中 2）若规则库中存在尚未使用的规则，而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配，则转3），若不存在则转5） 3）执行当前选中的规则，并对该规则做标记，把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。如果该