人工智能模拟试题一
（150分钟）
1. 填空题（共12分，每小题2分）
1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和
________________。
2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们
是
______________________________________________________。
3）KB系统通常由以下三个部分组成：
__________________________________________；KB系统的开发工具和
环境可分为以下三类：____________________________________。
4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。
5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比，
__________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。
6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。
2、问答题（共20分，每小题5分）
1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。
2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？
3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。
4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？
3、简单计算题（共35分，每小题7分）
1）按书上图8.5中给定的文法规则，再追加2条：N →football, V →play；
画出英语句子”The boy play little football”的句法分析树。
2）已知有如下不确定推理规则：
r1：C11∨C12 ? H1 0.7；
r2：H1 ? H 0.5；
r3：C21∧C22 ? H －0.6；
r4：(C31∧C32)∨C33 ? H 0.8；
CF(C11) = 0.8， CF(C12) = 0.9，CF(C21) = 0.3，CF(C22) = 0.6，
CF(C31) = 0.9，CF(C32) = 0.5，CF(C33) =0.7；
请应用MYCIN的确定性方法求出CF(H)。
3）把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课。”表示为语义网络。
4）设计八数码游戏的评价函数f(n)，使其满足A*算法的要求；设初始和目
8 1 3 1 2 3
标棋盘布局分别为2 4 和 8 4 ，画出使用该评价函数的搜索图，并
7 6 5 7 6 5
标注每个节点的f(n)值。
5）化简以下目标公式（用在基于规则的逆向演绎中），并画出相应的与或图：
?（?x）（?y）{P(x) ? [(Q(x) ∨ R(x,y)) ? W(x)]}
4、假设已知下列事实：
（1）超市（Supermarket）卖（Sail）的商品(Goods)便宜(Cheap)。
（2）王（Wang）买（Buy）需要的（Want）便宜商品。
（3）自行车（Bicycle）是商品且超市卖自行车。
（4）王需要自行车。
（5）赵（Zhao）跟随王买同样的商品。
请应用归结反演证明方法回答以下问题：
（1）王买自行车吗？
（2）赵买什么商品？（18分）5、请使用NOAH系统采用的最少承诺(Least Commitment)策略作下图积木块世
界的层次规划,画出规划过程示意图，并举例说明如何应用最少承担策略去解决冲突和利用有益的交互作用。(假定可使用的操作只有STACK(x, y)和UNSTACK(x, y)) （15分）
人工智能初步
考试时间：70分钟满分：100分
说明：.本卷分为第一卷和第二卷两部分，共8页。第一卷为客观题，含单项选择题和判断题，单项选择题40小题，每小题1．5分，共60分；判断题10题，每小题1分，共10分；第二卷2页为主观题，共30分，全卷共100分，考试时间70分钟。
一、单选题：
1：人类智能的特性表现在4个方面。
A：聪明、灵活、学习、运用。
B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。
C：感觉、适应、学习、创新。
D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。
2：人工智能的目的是让机器能够，以实现某些脑力劳动的机械化。
A：具有智能B：和人一样工作
C：完全代替人的大脑D：模拟、延伸和扩展人的智能
3：下列关于人工智能的叙述不正确的有：。
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。
4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的不属于机器感知的领域。A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。
B：让机器具有理解文字的能力。
C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。
D：使机器具有听懂人类语言的能力
5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的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。
6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是：。
A：专家系统B：人工神经网络C：模式识别D：智能代理
7：如果把知识按照作用来分类，下述不在分类的范围内。
A：用控制策略表示的知识，即控制性知识。
B：可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。
C：用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。D：用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性。
8：下述不是知识的特征。
A：复杂性和明确性B：进化和相对性
C：客观性和依附性D：可重用性和共享性
9：下述不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。
A：框架表示法B：状态空间表示法
C：语义网络表示法D：形象描写表示法
10：关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是：。
A：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。
B：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。C：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。D：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。11：构成状态空间的4个要素是：。
A：开始状态、目标状态、规则和操作
B：初始状态、中间状态、目标状态和操作
C：空间、状态、规则和操作
D：开始状态、中间状态、结束状态和其他状态
12：关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有。
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。13：下列不是知识表示法的是。
A：计算机表示法B：“与/或”图表示法
C：状态空间表示法D：产生式规则表示法
14：一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是。A：VB B：Pascal C：Logo D：Prolog
15：Prolog语言的三种基本语句是：。
A：顺序、循环、分支B：陈述、询问、感叹
C：事实、规则、询问D：肯定、疑问、感叹
16：匹配是将两个知识模式进行比较。
A：相同性B：一致性C：可比性D：同类性
17：下列程序的运行结果是。
A：ellen B：john C：eric D：ellen、john、eric predicates
likes(symbol,symbol)
clauses
likes(ellen,reading).
likes(john,computers).
likes(john,swimming).
likes(leonard,badminton).
likes(eric,swimming).
likes(eric,reading).
goal
likes(Person,reading),likes(Person,swimming). 18：下列Prolog程序的运行结果是：。
A：xiaohua B：xiaoming C：xiaofang Dpingpong predicates
likes(symbol,symbol)
friend(symbol,symbol)
clauses
likes(xiaofang,swimming).
likes(xiaoming,pingpong).
friend(X,x iaohua):-likes(X,pingpong). goal
friend(X,x iaohua).
19：下列程序的运行结果是。
predicates
male(symbol)
female(symbol)
parent(symbol,symbol)
clauses
male(bill).
male(joe).
female(sue).
female(tammy).
parent(bill,joe).
parent(sue,joe).
parent(joe,tammy).
goal
parent(Parent,_).
20：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，处理的过程是的过程。
A：思维B：思考C：推理D：递推
21：进行专家系统的开发通常采用的方法是。
A：逐步求精B：实验法C：原型法D：递推法
22：在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的和通用专家系统工具两类。
A：模型工具B：外壳C：知识库工具D：专用工具
23：专家系统是以为基础，以推理为核心的系统。
A：专家B：软件C：知识D：解决问题
24：是专家系统的重要特征之一。
A：具有某个专家的经验B：能模拟人类解决问题
C：看上去像一个专家D：能解决复杂的问题
25：一般的专家系统都包括个部分。
A：4 B：2 C：8 D：6
26：人类专家知识通常包括两大类：。
A：理科知识和文科知识B：书本知识和经验知识
C：基础知识和专业知识D：理论知识和操作知识
27：确定性知识是指知识。
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
28：下列关于不确定性知识描述错误的是。
A：不确定性知识是不可以精确表示的
B：专家知识通常属于不确定性知识
C：不确定性知识是经过处理过的知识
D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
29：知识获取的目的是将人类专家的知识转换为专家系统知识库中的知识，知识获取的方法通常有种。
A：2 B：3 C：4 D：5
30：专家系统的推理机的最基本的方式是。
A：直接推理和间接推理B：正向推理和反向推理
C：逻辑推理和非逻辑推理D：准确推理和模糊推理
31：专家系统的正向推理是以作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。
A：需要解决的问题B：已知事实
C：证明结论D：表示目标的谓词或命题
32:下列关于不精确推理过程的叙述错误的是。
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
33：下列不属于专家系统的解释功能的主要作用是。
A：对用户说明为什么得到这个结论B：对用户说明如何得到这个结论
C：提高专家系统的信赖程度D：对用户说明专家系统的知识结构
34：在重排九宫问题的状态树中（如下图），以下选项中全是分支节点的是。
A：B2、C2、D2、E2 B：B4、C2、D3、D8
C：B3、C5、D7、E7 D：C6、D1、E5、E14
35：在重排九宫问题中，启发函数H（x）+D（x）中的D（x）表示。
A：节点x与目标状态位置不同的棋子个数B：节点x与目标状态位置相同的棋子个数C：节点x的子节点数D：节点x所在的层数
36：有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。但是船很小，只够农夫带一样东西过河。用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼运到南岸）。初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是。
A：000-010-100-101-111 B：000-010-001-101-111
C：000-100-110-111 D：000-001-011-111
37：下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg
C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg
38：井字棋对弈中，假设甲乙双方采用博弈策略的启发函数为：
若摆的棋子能增加自己得分机会的摆子：得1分；
若摆的棋子能减少对方取胜机会的摆子：得1分；
若摆的棋子能增加自己得分机会且能减少对方得分机会：得2分；
则下列对弈中，● 代表甲方，×代表乙方。乙方能得2分的步骤是。
39：人工智能的发展历程可以划分为。
A：诞生期和成长期B：形成期和发展期
C：初期和中期D：初级阶段和高级阶段
40：我国学者吴文俊院士在人工智能的领域作出了贡献。
A：机器证明B：模式识别C：人工神经网络D：智能代理
二、判断题（每题2分共20分）
1、广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（）。
2、人工智能的一个重要分支是Pattern Recognition，中文名称是模式识别。它主要研究视觉和听觉的识别（）。
3、人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上，知识是智能的基础。于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库，开发出许多专家系统（英文缩写为ES），在领域获得成功（）。
4、知识的框架表示法中，一个框架由若干个称为“槽”的结构组成，而每一个这样的结构又可拥有若干个侧面（）。
5、在知识的规则表示法中，产生式的基本形式是P<->Q（）。
6、人工智能语言只有Prolog语言（）。
7、知识获取的方法有手动获取知识、自动获取知识这两种方法（）。
8、反向推理是以已知事实作为出发点，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推断出结论的过程（）。
9、知识工程属于人工智能科学的范畴（）。
10、框架表示法是马文.明斯基首创（）。
三、简答题：（每题5分共20分）
1：为什么机机器人会踢足球？试分析机器人要会踢足球必须具有哪些能力。
2：把下知识用格式化的形式表示，并且用Prolog语言表示这些知识。
“学校有4个活动社团：舞蹈队、戏剧社、体操队和义工团。曹毅参加了戏剧社，刘中参加了义工团，张萍参加了体操队，义工团的人都是张萍的朋友。”
四、操作题：（每题10分共20分）
1：在Prolog中编程实现，N的阶乘。
2：利用专家系统实验外壳，按照下面的规则，建立一个简单的专家系统。
规则1：如果无动力源，则是人力车
规则2：如果有动力源，是动力车
规则3：如果是动力车，动力源是汽油，则是摩托车
规则4：如果是动力车，动力源是电，则是电动车
规则5：如果是人力车，则是自行车
基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z
D. L N X Y 3.关于专家系统，以下说法错误的是 A.允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错 C.当需要新知识时，很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点，下列说确的是 A.规则之间的关系透明
B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言
7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 学科：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力能力功能，并开发相关理论和技术。能力：人工智能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。 1-3.在过去20年中，人工智能发生了什么变化？ 传统人工智能（AI）的数学计算体系仍不够严格和完整。除了模糊计算外，近年来，许多模仿人脑思维、自然特征和生物行为的计算方法（如神经计算、进化计算、自然计算、免疫计算和群计算等）已被引入人工智能学科。我们把这些有别于传统人工智能的智能计算理论和方法称为计算智能（Computational Intelligence，CI）。计算智能弥补了传统人工智能的理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。人工智能不同观点、方法和技术的集成，是人工智能发展所必需，也是人工智能发展的必然。 1-4.为什么能够用机器模仿人的智能？ 一个完善的符号系统应具有6种基本功能：（1）输入符号；（2）输出符号；（3）存储符号；（4）复制符号；（5）建立符号结构；（6）条件性迁移。如果一个物理符号具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的符号系统。人具有上述6种功能，现代计算机也具有上述6种功能。任何一个系统，如果他能够表现出智能，那他就必定能够执行上述6种功能，那么他就能够表现出智能，这种智能指的就是人类所具有的那种智能，因此，机器能模仿人的智能1-5.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 主要学派有三家：（1）符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。源于数理逻辑。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。（2）连接主义，又称为仿生学派或生理学派。源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。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。（3）行为主义，又称为进化主义或控制论学派。源于控制论。其原理为控制论及感知——动作型控制系统。 1-7.你是如何理解人工智能的研究目标的？ 人工智能的一般研究目标为：（1）更好的理解人类智能。通过编写程序来模仿和检验有关人类智能的理论。（2）创造有用的灵巧程序。该程序能够执行一般人类专家才能实现的任务。 一般地，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期目标两种。 人工智能的近期研究目标是建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。远期研究目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。 李艾特（Leeait）和费根鲍姆提出人工智能研究的9个“最终目标”，包括深入理解人类认知过程、实现有效的智能自动化、有效的智能扩展、建造超人程序、实现通用问题求解、实现自然语言理解、自主执行任务、自学与编程、大规模文本数据的存储和处理技术、 索罗门（Sloman）给出人工智能的3个主要研究目标：智能行为的有效理论分析、解释人类智能、构造智能的人工制品。 5-6.构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的XOR函数。指定所用神经网络单元的种类。5-11.模糊集合有哪些运算？满足哪些规律? 有并、交、补等运算，满足幂等律，交换律，结合律，分配律，吸收律，同一律，复原律，对偶律等。 5-14.遗传算法的基本原理，说明它的求解步骤。 答：遗传算法的基本原理是，通过随机方式产生若干个所求解问题 的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函给每个个体 一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗 传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。再对这 个新的种群进行下一轮的进化。 遗传算法的求解步骤：（1）初始化种群； （2）计算种群上每个个体的适应度值； （3）按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个 体； （4）按概率Pc进行交叉操作； （5）按概率Pc进行变异操作； （6）若没有满足某中停止条件，则转（2），否则进入下一步： （7）输出中群中适应度最优的染色体作为问题的满意解或最优解。 6-1 什么叫专家系统？它具有哪些优点与特点？ 所谓专家系统，就是一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序 系统，这些程序软件具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验 水平，同时具有处理该领域问题的能力. 专家系统的优点存在八个方面 (1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。 专家系统特点: 1启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。 2透明性:专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题3灵活性。 6-2 专家系统由哪些部分构成？各部分的作用为何？ 专家系统由知识库，全局数据库，推理机，解释机构，知识获取机构，人机交互界面。 知识库用来存放专家提供的知识。 推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。 人机界面是系统与用户进行交流时的界面。综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。 知识获取机构负责建立、修改与扩充知识库，以及对知识库的一致性、完整性等进行维护。 解释机构负责对求解过程作出说明和解释。 全局数据库又称综合数据库或简称数据库，它是问题求解过程中符号或数据的集合。 6-3 建立专家系统的关键步骤是什么？ 建立系统的一般步骤如下: 1设计初始知识库问题(五个小步骤知识知识概念化概念形式化形式规则化规则合法化 2原型机（prototype）的开发与实验 3知识库的改进与归纳 7-1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？13 答：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；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。 机器学习为人工智能的发展做出重要贡献，其中，对结构模型、计算理论、算法和混合学习的发展至关重要，所以我们要研究机器学习。 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。 7-5说明学习的模式和学习的方法 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。7-13什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有什么关系？ 根据费亚德的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的，新颖的，潜在有用的，并可被理解的模式的高级处理过程。 数据挖掘是知识发现中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关的知识。 7-14说明知识发现的处理过程 费亚德的知识发现过程包括 (1) 数据选择：根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据 (2) 数据预处理：检查数据的完整性与数据的一致性，对噪音数据进行处理，对丢失的数据利用统计方法进行填补，进行发掘数据库 (3) 数据变换：利用聚类分析和判别分析，从发掘数据库里选择数据 (4) 数据挖掘 (5) 知识评价：对所获得的规则进行价值评定，以决定所得到的规则是否存入基础知识库 知识发现的全过程，可进一步归纳为三个步骤，即数据挖掘预处理，数据挖掘，数据挖掘后处理。9-2什么是艾真体？16 答：在信息技术，尤其是人工智能和计算机领域，Agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的任何物体。 9-4艾真体为什么需要通信？ 答：通信是一种广泛存在的现象。一般来说，来自传统信号的共享系统和信号产生和理解所引发有意的信息交换，就是通信。通信的双重目的就是建立信任和创建社会联系，对于艾真体来说，它有一个能够产生语言的行为，思做说话行为，叫做说话行为或交谈，决定何时调用、交谈以及决定在各种可能在哪个多谈是正确的，这些是艾真体的难点，一个艾真体有许多工作可能的行为可供选择，并且必须努力选择实现与其他艾真体进行信息通信的目标行为。当艾真体采取某一动作以影响另一艾真体的认识结构时，就可以说该艾真体已参与了一个通信行为了。 9-8多艾真体系统有哪几种基本模型？其体系结构又有哪几种？ 答：多艾真体系统有4种基本模型，分别是BDI模型，协商模型，协作规划模型和自协调模型。多艾真体系统的体系结构有3种：艾真体网络，艾真体联盟，黑板结构。 （13级）填空题： 1.支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信围值最小化作为（优化）目标 2.反应式只是简单地对外部刺激产生响应，没有任何（内部状态） 3.（人工）生命试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系统 4.BDI关系图描述的是信念、愿望、意图与（行为）的因果关系 5.物理符号系统假设之推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个（物理符号系统） 6.计算智能包括（神经计算），模糊计算，进化计算等 7.自然计算具有（模仿）自然界的特点 8.专家系统的优点之一是可以使专家的专长不受时间和（空间）的限制 9.BP算法中有几个常用的参数，包括（学习率和形状因子），动量因子及收敛误差界值等 10.免疫算子有两种类型，全免疫和（目标）免疫 简答题 5.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中哪些是新的研究热点？ 主要是：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。或：问题求解，逻辑推理和定理证明，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，系统与语言工具。其中研究热点为：机器人学、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，系统与语言工具。 7.举例说明一两个特别感兴趣的人工智能研究领域。 神经网络：用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。神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机——神经计算机。 机器学习：学习能力无疑是人工智能研究中最突出和最重要的一个方面。学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。 4-1．计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 答：第一个关于计算智能的定义是计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识；另一方面，人工智能则应用知识精品。计算智能是以模型（计算模型、数学模型）为基础、以分布式并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论的方法。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域。 4-3. 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 答：关于神经网络的研究自1943年以来，几起几落，走过一段波浪式的发展道路。直到20世纪80年代后期才在人工智能学科领域占有一席之地，成为人工智能的一个新学派。由于人工神经网
高级人工智能训练师 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
1. 当产品参数中没有对应的参数信息，想要回复给买家比较精确的答案，我们可以通过 以下哪个方法来配置商品属性问题 话术中设置固定属性，配置不同答案关联对应商品 2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确 否 3. 欢迎语卡片的问题点击情况，我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正确 否 4. 关于转人工率的计算方法，以下哪个说法是正确的 转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数 5. 询单转化率中的店小蜜接待UV，包含以下哪些人群的UV 都包 含 6.关于尺码表和官方知识库选码场景关系，以下哪个说法是正确的 7. 优先匹配尺码表，官方选码场景兜底 8. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确 否 9. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否 正确 否 10. 关于变量标签规范的使用方式，以下哪个选项是正确的答 案编辑框点击插入 11. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题，精简到短语。以上这种说法是否正 确否 12. 柳柳想要在知识库中快速找到关联某一时效的答案，那么她应该按照以下哪个方法进 行操作 点击知识库左上角的“搜时效”，输入时效名称搜索 13. 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以 上这种说法是否正确 是 14. 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人 工”的列表里。以上这种说法是否正确 否
最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本 --------------------- 方便更改 一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 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 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、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 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以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，这台计算机被称为（） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制与元知识D)关系
11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是 A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 15.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与技能，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 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：，， ，。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系： CF（~A）=、CF（A1∧A2 ）=、 CF（A1∨A2 ）= 4、图：指由与组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为与。 5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为。 7、P(B|A) 表示在规则中，证据A为真的作用下结论B为真的。 8、人工智能的远期目标是， 近期目标是。
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）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 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
在“转人工分析”的“转人工知识高频列表”里，有一部分“给出回复但转人工”的问题，关于这一部分问题出现的原因，以下描述哪一个是正确的？ A.商家没有配置该问题的答案 B.只配置了一个关联商品的答案，买家提问的商品不在关联商品列表中 C.商家配置了通用答案，但是答案内容比较笼统 D.该场景商家配置勾选了“人工直连” 训练师柳柳发现，很多买家来咨询时，会习惯性先发送一个宝贝链接，如果她想在买家发送宝贝链接的时候，推送对应的宝贝介绍给买家，那么她该按照以下哪一个方法来进行配置？ A.在“有没有货”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 B.在“发送了一个宝贝链接”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 C.在“商品当前什么价格？”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 D.在“你好，在吗”中配置宝贝的介绍并关联对应商品 训练师鸿鸿想要在搜索框里搜索官方知识库，她可以通过以下哪一个选项中的方法来进行搜索？ A.搜分类、搜问题、搜答案 B.搜问题、搜商品ID、搜时效 C.搜时效、搜分类 D.搜商品ID、搜咨询量、搜问题
白天开启小蜜助手优先模式，机器人已解决部分的咨询量会记录到客服的接待量里。以上这种说法是否正确？ 是 否 如果换货场景配置了答案，同时也勾选了人工直连，那么在测试窗输入“我要换货”，会回复提示命中人工直连。以上这种说法是否正确？ 备注:参考章节：《“测试窗”使用讲解》本题考点：测试窗可以命中测试的场景。答案解析： 是 否 目前店小蜜已经能够识别简单的图片了，比如快递单等。以上这种说法是否正确？ 备注:参考章节：《官方知识库的配置与使用》本题考点：官方知识库问题相关知识。答案解析 是 否 白天店小蜜后，店小蜜是通过以下哪一个账号来给买家进行服务的？ 服务助手账号 子账号 机器人账号 店铺名：服务助手 “北京发什么快递？”是否属于“默认快递”场景？ 是 否 “请问鞋子几天能收到货？”应该归属于下列哪一个分类？ 通常发货时间 通常到货时间 指定快递 催促快递 关于测试窗的描述，以下哪个说法是错误的？ 124
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。
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，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。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，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，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
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？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，代替人类作一些重复性工作，特别是代替人从事一些危险场所或人类目前无法到达的场所的工作。 研究范畴：专家系统、自然语言理解、模式识别、机器学习、自动程序设计、自动定理证明、机器人学、计算机视觉、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等 1956年夏季，麦卡锡、明斯基、洛切斯特、香农 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？p29 组成：综合数据库（或全局数据库）、产生式规则、控制策略 综合数据库：用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果 产生式规则：存放相关知识，存储有关问题的状态转移、性质变化等规则的过程型知识 控制策略：规则的解释或执行程序，为一个推理机构，有一组程序组成，用来控制产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路，实现对问题的求解 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。 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； 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} 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，
一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 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 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、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 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以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，这台计算机被称为（） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制与元知识D)关系 11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是 A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 15.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与技能，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 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：，， ，。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系： CF（~A）=、CF（A1∧A2 ）=、 CF（A1∨A2 ）= 4、图：指由与组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为与。 5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为。
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
符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，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，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。 早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它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,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。 从符号主义的观点来看，知识是信息的一种形式,是构成智能的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心，知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程，推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程，而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的同一理论体系. 符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑. 数学逻辑从19 世纪末起就获得迅速发展,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。 符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT。LT的成功，说明了可以用计算机来研究人的思维过程，，模拟人的智能活动。以后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展。 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能. 符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但却遇到了“常识”问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到其他学派的批评与否定。 连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 这一方法从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。人工神经网络（简称神经网络）就是其典型代表性技术，因此，我们可以把连接主义的思想简单地称为“神经计算”。