人工智能期末论文

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课程人工智能与认知科学

姓名李沛蔓

学号13121277

教师杨丽华

日期 2015年10月24日

《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号13121277姓名李沛蔓

人工智能导论读书报告

姓名李沛蔓学号 13121277 阅读书目：人工智能导论

编者：林尧瑞马少平

出版社：清华大学出版社

第一章

人工智能产生式系统

一个人工智能产生式系统的基本要素是：一个综合数据库，一组产生式规则和一个控制系统。

本书这一章通过八数码游戏和渡船游戏引例。对于任何一个问题，我们在建立产生式描述后，就可以通过控制策略进行描述，然后对所有状态空间进项搜索，求得一个相应问题的操作数列。

首先解决我之前的一个疑惑：到底什么事产生式系统。因为不管是控制策略还是后面的对所有状态空间进行搜索，都是在建立产生式系统的基础上实现的。

产生是系统最早是Post提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是类似于文法的规则，对符号串作替换运算的系统。

其中的用来表征描述的控制策略分为两种方式：不可撤回方式回溯方式

不可撤回方式（爬山法）只有在登单峰的山时才是有效的，即只能针对于单极值问题求解

回溯方式：虽然给足了徘徊空间，在我看来也就是说允许反悔，但是其中很重要的一个问题就是需要确定回溯条件（其实这一点某种程度上讲似乎是没有必要，但是从算法设计的基本原则，简化，提高解决问题的效率上讲，就是极为重要的了。就如很多时候我们使用智能设备，不是说因为我们不能解决问题而制造出它们来寻求帮助，而是因为我们希望用更快捷高效的方式来使问题得到解决）

图搜方式使用的是一种穷举的方式，对于每个状态的所有可能都会去试并记录结果。虽然这种穷举的方式大大降低了解决问题的效率，但是它的这种将变化过程用图形结构的形式记录下来的方式我个人是很喜欢的。节点图能使整个设计流程思路有更清晰的展示与呈现。

总之，高效地求解与有效控制策略密切相关

按推理方向划分，产生式系统可分为正向，逆向，双向式产生式系统。F规则、B规则把状态描述和目标描述合并构成综合数据库，F规则只适用于状态描述部分，B规则只适用于目标描述部分

可交换的产生式系统并不是所有使用的整个规则序列都可以重新排列，只有那些最初可以应用于初始数据库的规则才可交换，而对于生成的数据库所添加的其他可应用规则，则不能随意交换。

由于具有可交换性这一优势特点，使我们在求解过程中只需搜索其中任意一条路径，只要解存在就一定能找到目标，不必探索多条路径，因此不可撤回的控制方式在这种系统中使用很合适。

可分解的产生式系统

第八章

自然语言的理解

自然语言理解是人工智能的一个重要分支，也是极其活跃的一个研究领域。早在四十年代计算机刚出现，就有人考虑到了将计算机应用到语言学的研究中来，并导致了“计算机语言学”这一边缘学科的产生。从1949年美国工程师W．Weaver 通过“查字典”这一行为提出的计算机可能可以解决世界范围内的翻译问题开始，计算机语言的研究又迈向了一个新的纪元，人们慢慢发现，单纯的依靠每一个词汇对应一个等价语言的这种查字典的方法根本不能满足一个词可能代表很多意思这种情况的发生，从而意识到，只有在理解的基础上才能实现真正的翻译。什么是理解呢？从微观上讲，理解是指从计算机自然语言到机器内部表示之间的一种映射。从宏观上讲，理解指能够完成我们所希望的一些功能。（我的理解是计算机能够认知，分析，整合所得到的信息并执行的能力）书中举出的搬椅子，航班查询的例子也说明了这一点，理解可以认为是从语言到行为的一种映射，但是也有些片面，因为发出命令的不一定是有声语言，也可以是光信号，肢体语言等等，总之就是对信号分析处理以及做出一定有用反应的能力。

使自然语言理解起来变得复杂的几个原因：

1供选择的目标表示的复杂性

2映象的类型：一对多，一对一，多对多，多对一

3 源表达中个元素间的交联程度

8.2简单句理解

对于句子的理解并不是对其中的词一个一个地进行字典化解释，而是需要语法分析，并结合上下文关系等才能对句意做出最终的确定。这是因为词语中总是存在着一对多的现象。

如Diamond shining from the window 和 I will meet you at the diamond. 单看diamond有钻石，菱形，棒球场好几个的意思，但是由于一些词语的限定从而在其特定的语言环境中使我们能很清楚的知道，第一句中diamond指的是钻石而第二句中diamond指的是棒球场而不是钻石或者菱形。

一般将理解的过程分为三个部分：

句法分析，语义分析，语用分析

一些自然语言的理解方法：

关键字匹配

句法分析

语义分析

8.3复合句理解

简单句理解不涉及句与句之间的关系，他的理解过程首先是赋予单词以意义，再给整个语句以一种结构。而一组语句的理解，无论它是一个文章选段或者是一段对话节录，均要求发现句子之间的相互关系。

这些关系一般包括：

1相同事物（代词它对应气球）

2事物的一部分（书扉页：费也是输的一部分）

3行动的一部分（出差乘飞机：乘飞机是出差这一行动的一部分）

4 与行动有关的事物（自行车骑车去商店：骑车的行为的完成需要自行车）

5因果关系（下暴雪停课：因为下雪所以停课）

6 计划次序（买辆新车找工作：为了买辆新车，开始找工作挣钱）

要做到理解这些复杂的关系，必须具有相当广泛领域的知识才行，也就是要依赖于大型的知识数据库，而且知识数据库的组织形式对于能否正确理解这些关系，起到很重要的作用。如果知识库的容量较大，则有一点是比较重要的，即如何将问题的焦点集中于知识库的相关部分。

8.4 语言生成

所谓语言生成就是将在计算机里以某种形式存放的需要交流的信息，以自然语言的形式表达出来，因而从某种意义上说，语言生成是自然语言理解的一个逆过程。一般包括两个部分：

（1）建立一种结构，也就是进行“构思”，确定要“说”的内容

（2）以适当的词汇和相应的语法规则将要交流的信息以句子的形式表达出来。

8.5机器翻译

在机器翻译方面，人们做的较早的工作是希望借助于字典，将源语言直接映射为目的语言，但最终以失败告终。其原因是因为翻译必须建立在理解的基础上才能正确进行。

词的多义性

文法多义性

头语重复使用

成语

语言的理解和语言的生成是机器翻译的基础，这两个问题解决了，机器翻译也就容易实现了。

小结

从地球上第一个生命的出现至今，人类已经经历了6次信息革命。第一次信息革命，语言的产生让信息可以分享；第二次信息革命，文字的出现让信息可以被记录，从而使我们的思想文化得以传承，人类的古代文明也从此有迹可寻。第三次信息革命，信息可以远距离进行传输，随着纸和印刷术的出现古代文明到达了最高峰，同时也深远地影响了政治，经济，文化的发展。第四次信息革命，信息可以远距离实时传输，它和工业革命一样，再为我们世人创造了一个全新的世界，电报，电话的出现，尤其对于军事和经济有着重大的影响。第五次信息革命，电视让信息可以远距离，实时多媒体传输，改变了世界传媒业，也改变了世界政治。物联网的出现开启了第六次信息革命的大门，它让信息远距离，实时多媒体双向交互进行传输。

在我看来这前六次信息革命，都是建立在信息传输的基础上，让信息可以分享，记录，远距离传输，远距离实时多媒体传输，远距离实施多媒体双向传输。从某总程度上来说，到互联网时代，人类信息传输的一切问题几乎都得到了很好且有效地解决，而就在解决了这一系列传输问题后，我们又跨入了一个新时代，智能感应时代。

今年暑假由于到蓝老师的团队参与Kinect项目，一时看了很多部科幻电影，其中就包括AI这部电影，可能是之前很少有接触这类科幻影片，看完后一方面对于影片中所展现的人工智能技术觉得十分震撼，另一方面更多的是对这种“情感克隆”技术的思考。虽说电影中的夫妇由于失去了儿子，丈夫想要通过购买一个具有感情的机器人来还原以往的生活。但是我还是不太能接受这种完全拥有人类情感的机器人。其实通过这学期一些课外资料的阅读，关于为什么要机器人拥有情感呢？究竟要不要人工智能？不仅仅是我作为一个小个体，可以看到其实也是当前美国和日本在做机器人方面的一个分歧，日本人做仿真机器人，皮肤像人，情感模拟人，这种在我看来对于人来说其实并不需要，而且会产生很严重的社会伦理问题。首先一点，因为人本身就拥有这些；反而是美国的一些工具机器人，可以解决一些具体的问题，显得更实际，也理应是未来的方向。

我们耳熟能详的著名天体物理学家史蒂芬霍金，自从患上运动性神经元病之后，他本人就是利用某种形式的人工智能帮助自己发音。包括前段时间我在和蓝剑老师讨论Kinect开发时聊到的霍金现在正在使用的眼球追踪系统等等。我们常常谈人工智能的风险，其实人工智能真正的风险不在于它是否邪恶，而是在于它的能力。超级智慧的人工智能能出色地完成一些目标，那么当这些目标与我们的利益不一致，那么我们可能就惹上麻烦了。而且，对于该领域的再开发，我觉得首先探索不是坏事，一方面探索不仅仅是让我们能制造出拥有一些超能力的机器人，更多的是通过这个过程我们其实是能更好的认知我们人类本身的，所以从这个出发点讲对于人工智能的研究是双丰收的。但是同时我也很担心，因为从历史上看，一件事物变得比他们的发明者更聪明似乎是一种趋势，我们人类就比祖先类人猿聪明，爱因斯坦也比他的父母聪明吧（当然后面这个例子存在偶然性）那么这样畅想下去，如果机器人能够自己设计自己，我们可能就面临着一场智能大爆炸，而且这种超越最终可能就像人类智能远超于蜗牛的智能一样可怕。

当这一切最终发生，对于人类而言可能是好事，也可能是坏事。如果利用得当，那就会创造出巨大的价值。因此我觉得最重要的事就是我们要把创造人工智能的目的从单纯的创造转变为创造有益的人工智能机器人。

再来谈谈这个具有巨大潜力的智能感应时代。在由移动互联、智能感应、大数据共同形成的智能互联网这个体系中，信息不再仅仅是人类获取之后，进行加工、分析，再进行传输这样来传递。信息的获取很大程度上不再是人类通过自己的器官来完成，大量的智能感应器，不但可以完成人类器官可以完成的信息收集，同时还有一些感应器可以完成人类器官不能感应到的信息。此前，所有的信息需要通过人脑进行加工、分析，而大数据却可以通过各种算法，对大量的数据进行收集、挖掘、分析，从而直接做出判断，并在这个判断基础上进行干预。这个技术已经在很多方面得以实现，我也很是看好这个技术这个体系，特别是每次想到自己现在学的专业和这块领域密切相关就很有动力，更有兴趣去思考探究。

之前看中国人工智能学会微信号的推广文章中谈到智能化的最极致的阶段，里面说人工智能的终极状态就是大量的智能感应器能进入人体内，它可以取代的人

某些器官，甚至和人的神经系统进行连接，帮助提升人的能力，减少人类的病痛。可以说这是人工智能的最高境界，同时也是人类走向灭亡最踏实的一步。

很多人说到这里，对于人工智都会是非常抵触的，我也同样觉得很可怕。试想如果我们的身体内装了数个人工智能的产品，它甚至和我们的神经系统连接起来，影响我们的正常思考和判断，我们还是人吗？确实，这个问题非常现实，这已经不再是技术问题，它已经是哲学和伦理。但是我又相信，虽有担心，这一切我们又是挡不住的，这个世界的改变，不会因为我们质疑而有任何停滞。几千年以来，对于工业化，对于信息技术，从来就是有各种各样的质疑，但是人类社会从来没有因为这些质疑，稍微放慢这些领域的进展。但是，如果可以设想，我更希望这些智能产品在非必须情况下不是进入，而是融入我们身体。我用融入也许就像是现在的智能穿戴一样，不需要进入身体而带给我们痛苦。

当然除非是像一个人的心脏出现了问题这样，我们能想到这个人需要心脏起搏器，在这种情况下，若是这个起搏器还可以通过无线进行远程管理，可以进行心脏情况的记录，在紧急情况下可以发出警报，甚至可以有针对性的改善心脏的情况。对于这样一个植入体内，影响人身运行，甚至人的生命的设备，你是什么态度呢？也许面对这样的提问，回答基本上都是可以接受的。

用今天我们的眼光看人工智能人的时代，这样一个世界我们很难理解。但是地球上一切的变化，真不是以某些物种的意志为转移的，如果以恐龙的眼光看今天地球，这个地球已经被人这种动物破坏的满目疮夷了。这些曾经完全无法被接受的一切，今天不但慢慢被接受了，它已经成为了我们生活的一部分。这个世界不是一样在一点点往前走吗？

当然在我觉得我们现在离真正的智能机器人的出现还需要很多路要走，包括机器的自诊断，自修复不同领域的技术嫁接以及如何实现人类跟机器做更深入的沟通。

也许，对于人工智能人这样新人类的出现，今天我们的眼光和理解能力、感情都是还很难接受，但是，我相信这一切是无法阻挡的，世界的发展，是不以我们今天的感情为标准的，时间一点点流逝，我们的感情和眼光也会一点点变化。

参考文献：《中国人工智能学会学报》 2015-10-16期

思考与质疑：

1.产生式系统如何解决八数码问题以及产生式系统在现实中的应用实例

（通过学习希望自己能够想到一种能通过产生式系统得以解决问题或

现象）

用二维数组来表示将牌的布局，然后建立规则集合，并从规则集中选取

相应的规则并运用作用到执行过程中。

2.通过阅读，了解产生式系统的综合数据库作为调用数据源起到的重要作

用，但是在很多时候一些数据实时在发生着一些改变这时是否就会意味

着面临着数据库数据更新的问题？那么这些数据又是如何更新的呢？

3.产生式系统如何能够实现求解的高效性？

关于这方面我觉得如何让机器中的数据能实时的更新也许目前通过大

数据，物联网能部分实现，完全的实现还需要继续展望。

思考与质疑：

1.什么叫理解，机器理解与人类理解的区别？

从微观上说理解是指从自然语言到机器内部表示之间的一种映射。从宏观上讲，是指能完成我们所希望的一些功能。

我的理解就是执行体在通过自己的对信息的判断，处理，分析后对于命令的执行输出的这样一个过程。

机器理解用的是计算机语言程序而人类理解用的是一个在人类大脑神经系统控制下的对于自然语言的分析，判定过程。

2.从简单句到复合句，他们的理解的差异在哪里？

我的理解是碎片化的简单句可以通过一定的逻辑关系复合而成复合句的。简单句可以单独存在而复合句涉及句与句之间的关系，它甚至涉及到对于上下文，短语段之间的理解。

3.本章讲自然语言的理解应该是着重在理解与翻译工作为什么会谈语言

的生成？

我觉得应该是一个逆过程，就像数学里求解题目一样，我们研究一门语言，首先要知道他是怎么来的，它的最基本要素，它的构成都是我们去理解和翻译它的一个重要环节。

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15分） 1、97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） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、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 ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、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C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、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（B ） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B ） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中，fm的含义是到当前为止，扩展的节点中，f的最大值 2、对任意节点n，设m是n的子节点，当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时，称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答：化子句集如下：

归结树如下： 修改证明树：

得到问题的解答：R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答：搜索图如图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为：S-B-F-J-T 第6题 答：如下的知识可以帮助求解该问题： （1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置； （2）第五个数为5。 综合数据库：

用一个1到9的序列表示：N = {x}，其中x为1到9的数字之一。规则集： r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度，In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态：{} 结束条件：得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。

《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)

一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是任意形式（2）规则形式为L→W或L1∨L2→W，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是文字合取形（2）规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为任意形式 3、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答：

得解图：

第2题 第3题 答：综合数据库： (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸，其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟，5分钟和9分钟的人，在河左岸的人数。b＝1表示船在左岸，b＝0表示船在右岸。规则集： 初始状态：(2, 1, 1, 1) 结束状态：(0, 0, 0, 0) h函数：h(n) = m - b，其中m为在左岸的人数，b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj，其中nj是ni的子节点。 当ni中b＝1时，则nj中b＝0，因此：max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1， 因此h(ni)-h(nj)

因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答：对事实和规则进行skolem化： （1）(s) ~P(a) （2）(s)(P(g(s))) P(g(s)) （3）(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b，x，s))→H(y) (P(s)∧Q(b，c，s))→H(f(s)) （4）(x)(s)(Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s))) Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s)) （5）(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b，x，y)) ~P(s)→Q(b，x，h(x, s)) 经变量换名后，有事实和规则如下： ~P(a) P(g(s1)) r1: (P(s2)∧Q(b，c，s2))→H(f(s2)) r2: Q(b，x3，s3)→Q(b，x3，g(s3)) r3: ~P(s4)→Q(b，x4，h(x4, s4)) 用对偶形式对目标skolem 化： (x)H(x) H(x) 演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。

《人工智能导论》试卷

一、填空： 1.人工智能的研究途径有（1）、（2）和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域（3）、（4）、（5）、（6）。 3.人工智能的基本技术包括（7）、（8）、（9）归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是 （10）。 5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。 6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（12）。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味 着13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。 8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。 9.谓词公式与其子句集的关系是（17）。 10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。 12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。 13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。 14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。 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（24），（25），（26）。 16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。 17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（28），深度优先搜索算 法中，OPEN表的数据结构实际是一个（29）。 18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。其中推理可分为（32）和 （33）。 19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解 释模块。

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN 机器学习Machine Learning，ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能？ 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么？ 能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？ 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么？ 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？

人工智能导论复习题

●1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？ 自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡互联网 ●2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和 目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。 1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜 要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。 2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜) 用0表示在左岸，1表示在右岸初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸； i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸； 定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸； 约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸； (0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸； (0，0，0，0) / L(2) (1，0，1，0) / R(0) (0，0，1，0) / L(1) \ R(3) (1，1，1，0) (1，0，1，1) / R(2) \ R(2) (0，1，0，0) (0，0，0，1) \ L(3) / L(1) (1，1，0，1) \ R(0) (0，1，0，1) \ L(2) (1，1，1，1) 解一：解二： 1.带羊过河 (1，0，1，0) 1.带羊过河 (1，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 3.带狼过河 (1，1，1，0) 3.带菜过河 (1，0，1，1) 4.带羊回来 (0，1，0，0) 4.带羊回来 (0，0，0，1) 5.带菜过河 (1，1，0，1) 5.带狼过河 (1，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 4、书上P158—4.10、4.13、4.17 4.10 用语义网络表示：动物能运动，会吃；鸟是一种动物，鸟有翅膀，会飞；鱼是一种 动物，鱼生活在水里，会游泳。

人工智能导论期末复习习题集

第二章知识表示 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。

《人工智能导论》试卷A(答案)

2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.

3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：

状态空间图：

3.

4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。

《人工智能导论》试卷库

人工智能试卷四 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)控制和元知识D)关系 11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1…, C2= ? L∨C2…, 若ζ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1?ζ∨C2?ζB)C1?∨C2?C)C1?ζ∧C2?ζD)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 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：指由和组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和。 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。 三、简答及计算题(每题5分，共25分) 1、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 2、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？ 答： 3、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。 4、已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU 解： 5、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 ∧ ? ∨ ∧ ? 四、应用题(共30分) 1、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： 2、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） 3、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？ 解： 答案： 一、1、B 2、C3、A4、C5、C 6、D 7、A 8、A 9、A10、D 11、A12、D13、B14、C 15、B 二、1、随机性，模糊性，不完全性，不一致性 2、纯文字，永真式，类含 3、-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)} 4、节点，有向边，或图，与或图 5、最一般合一（MGU） 6、被触发规则 7、A→B，概率

《人工智能导论》试卷库-20

安徽理工大学《人工智能》试卷库（二） 一、选择题：（13小题，共13分） 1.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. 图灵 D. 冯.诺依曼 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

人工智能导论试卷

一、选择题(每题1分，共15分) 1、人工智能是一门D 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 2、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（C）。 A)无悖性B)可扩充性C)继承性 3、(A->B)∧A=>B是C A)附加律B)拒收律C)假言推理 D)US 4、命题是可以判断真假的D A)祈使句B)疑问句C)感叹句 D)陈述句 5、仅个体变元被量化的谓词称为A A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词 D)全称量词 6、MGU是A A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 最一般合一 7、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制 D)关系 8、当前归结式是（）时，则定理得证。C A)永真式B包孕式（subsumed）C)空子句 9、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 10、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义 D)连接主义。 11、所谓不确定性推理就是从(A)的初始证据出发，通过运用()的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。 A)不确定性,不确定性B)确定性,确定性 C)确定性,不确定性D)不确定性确定性 12.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）。A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 13、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机 D）知识库 14、产生式系统的推理不包括（D） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 15、C(B|A)表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 二、填空题(每题1分，共30分) 1、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，请问这个科学家是图灵 2、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 正向推理。 3、AI的英文缩写是ArtificalIntelligence 。 4、不确定性类型按性质分：不确定性，模糊性， 不完全性，不一致性。 6、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）=。-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)}) 7、图：指由节点和有向边组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和或图与或图。 8、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的MGU。 9、1997年５月，着名的“人机大战”，最终名为“深蓝”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制造智能机器，近期目标是实现机器智能。 三、简答及计算题(每题5分，共25分)

《人工智能导论》试卷

. . 人工智能试卷四 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)控制和元知识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 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。 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：指由和组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和。 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。 三、简答及计算题(每题5分，共25分) 1、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 2、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？ 答： 3、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。 4、已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU 解： 5、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 ∧ ? ∨ ∧ ? 四、应用题(共30分) 1、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： 2、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） 3、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？ 解： 答案： 一、1、B 2、C3、A4、C5、C 6、D 7、A 8、A 9、A10、D 11、A12、D13、B14、C 15、B 二、1、随机性，模糊性，不完全性，不一致性 2、纯文字，永真式，类含

(完整word版)人工智能导论试卷二 (上海交大)

《人工智能导论》试卷二 一、选择 1、只有在单位耗散值的情况下，当问题有解时，宽度优先算法才能保证找到最优解。 A 对 B 错 2、在A*算法结束之前，OPEN表中任何满足f(n)

2、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。 3、有四人过河，只有一条船，最多可乘坐两人。若单个过，各需1，1，5，9分钟，若两人一起过，则需要的时间以多的为准（如需要5分和9分的两人同时乘坐，则需要9分）。问最少需要多少分钟。 (1)、用产生式系统描述该问题，要求给出综合数据库的定义，规则集，初始状态和结束状态。 (2)、定义一个h函数，并说明是否满足A*条件。 (3)、用A算法求解该问题，给出状态搜索图，标出扩展次序、各节点的f值、解路径及解路径的耗散值。 4、某问题由下列公式描述： (1)、（s）~P（s） (2)、（s）（P（g（s））） (3)、（x）（s）（y）（（P（s）∧Q（b，x，s））→H（y） (4)、（x）（s）（Q（b，x，s）→Q（b，x，g（s））） (5)、（x）（s）（y）（~P（s）→Q（b，x，y）） 求证：( x)H(x) 请用基于规则的逆向演绎系统求解( x)H(x)成立。要求给出一个求得的一致解图，并说明为什么它是一致的；给出目标的解答。 5、简述为什么修正的A*算法有可能会减少重复节点的扩展，而又不会比A*多扩展节点。

福州大学人工智能导论试卷

福州大学2014～2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后，可以化为 。

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A） 8. 在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，

人工智能导论考试答案

人工智能导论 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D 4、(单选，4分) （）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D 5、(单选，4分) 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 答案：D 6、(单选，4分) 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。答案：C 7、(单选，4分) 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。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、 Go C、R D、汇编语言 答案：D 9、(单选，4分) 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 答案：A 10、(单选，4分) 阿尔法狗打败柯洁，用的是（） A、人工思维 B、机器思维

公需科目人工智能导论包括答案.docx

2019 年公需科目答案80 分 《人工智能导论》测评题 1、(单选， 4 分)下列 ( D)不属于艾莎克 .阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容 ? A 、机器人应服从人的一切命令,但命令与 A 相抵触时例外 B、机器人必须保护自身的安全,但不得与 A,B 相抵触 C、机器人不得伤害人 ,或任人受到伤害而无所作为 D、机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生,以自保为先 2、(单选， 4 分)人工神经网络不具有的基本属性是（B） A 、非局域性B、凸性C、非定常性D、非线性 3、(单选， 4 分)下列哪个应用领域不属于人工智能应用?( C ) A 、人工神经网络B、自然语言学习C、自动控制D、专家系统 4、(单选， 4 分)机器翻译属于下列哪个领域的应用 ?( B) A 、机器学习B、自然语言系统C、人类感官模拟D、专家系统 5、(单选， 4 分)确定性知识是指 ( D )知识。 A 、能够解决问题的B、正确的C、在大学中学到的知识D、可以精确表示的 6、(单选， 4分)人工智能诞生于哪一年 ?( C) A 、1977 B 、1997C、1956D、1965 7、(单选， 4分)计算机视觉主要任务不包含（ D ）。 A 、人脸识别B、语义分割C、目标检测D、自动程序设计 8、(单选，4 分)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 、机器翻译。 B、理解别人讲的话。 C、欣赏音乐。 D 、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 9、(单选， 4 分)下列哪个不是人工智能的研究领域( A) A 、编译原理B、机器学习C、自然语言处理D、图像处理 10、(单选， 4 分)下列关于人工智能的叙述不正确的有( B) A、人工智能有力地促进了社会的发展。 B、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。 C、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。 D、人工智能是科学技术发展的趋势。 11、(单选， 4 分)自动识别系统属于人工智能哪个应用领域?( B ) A 、机器学习B、人类感官模拟C、专家系统D、自然语言系统 12、(单选， 4 分)当前最流行的深度学习属于（C） A 、符号注意B、行为主义C、经验主义D、连接主义 13、(单选， 4 分)（B）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智 能的含义 A 、爱因斯坦B、图灵C、波尔D、霍金 14、(单选， 4 分)人工智能诞生于什么地方?(A) A 、达特茅斯B、北京C、华盛顿D、伦敦 15、(单选，4 分)一些聋哑为了能方便与人交通 ,利用打手势方面来表达自己的想法,这是智能的（ E） A 、感知能力B、学习能力C、()方面。D、思维能力E、行为能力 欢迎下载2

人工智能导论 本科生 复习大纲 参考答案

目录 绪论 (1) 搜索技术 (1) 遗传算法 (8) 谓词逻辑 (8) 结构化知识表示 (12) 绪论 1、什么是人工智能？ 答：人工智能又称机器智能，是用计算机模拟或实现的智能；(人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学) 2、什么是符号智能与计算智能？并举例说明。 答：符号智能是模拟闹智能的人工智能，是以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。如搜索技术、专家系统、定理证明等；计算智能是模拟群智能的人工智能，以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。 搜索技术 1.状态图是由什么组成的？ 答：状态图是由节点与有向边组成； 2.简述图搜索的方式和策略。 答：搜索方式：线式搜索和树式搜索；搜索策略：盲目搜索和启发式搜索； 3.阐述图搜索策略中OPEN表与CLOSED表的作用。 答：OPEN表用来保存当前待考察的节点，并按照某种排列，来控制搜索的方向和顺序；CLOSED表用来记录搜索过程中已考察过的节点，保存全局搜索信息，并可根据节点返回指针得到搜索解路径。

4.简述广度优先策略与深度优先策略的不同点。 答：广度优先搜索是始终在同一级节点中考查，当同一级节点考查完毕，才考查下一级节点。因此，是自顶向下一层一层逐渐搜索的，属于横向搜索策略，其搜索是完备的，得到的解为最优解； 深度优先搜索是在搜索树的每一层始终只扩展一个子节点，不断向纵深前进，直到不能再前进时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。因此，是从树根开始一枝一枝逐渐搜索的，属于纵向搜索策略，其搜索是不完备的，得到的解不一定为最优解。 5.什么是启发式搜索？并以八数码难题为例，说明其原理。 答：启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围，降低问题复杂度的目的。对于八数码难题，可以利用不在位将牌数或者与目标距离信息来作为启发函数，可以加快搜索目标的步数。 6.简述启发函数的单调性判别。 答：设m是n的子节点，t为目标节点，当h(n)‐h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0成立时，则可称启发函数h是单调的。 7.分别用深度优先搜索方法、宽度优先算法、启发式搜索算法求解下图所示八数码难题。 2 8 123 1 6 3 84 7 5 4 765 初始状态 目标状态 答：略 设定启发式函数 h(n)为当前节点“不在位”的将牌数； 对于空格，有向左、向上、向下，向右的启发式规则； （根据启发函数定义以及启发式规则使用顺序的不同，答案不唯一）