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人工智能考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 下列哪项不是人工智能的主要分支？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 神经网络D. 电子工程答案：D3. 深度学习是人工智能领域中的一种：A. 算法B. 编程语言C. 硬件D. 操作系统答案：A4. 以下哪个是人工智能的典型应用？A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交网络D. 以上都是答案：D5. 以下哪个不是人工智能的关键技术？A. 自然语言处理B. 语音识别C. 量子计算D. 图像识别答案：C6. 人工智能之父是：A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·明斯基D. 以上都是答案：B7. 人工智能中的“机器学习”主要指的是：A. 机器自己编写代码B. 机器通过经验改善性能C. 机器进行自我复制D. 机器执行预设任务答案：B8. 以下哪个不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 自动化失业C. 机器歧视D. 机器自我意识答案：D9. 人工智能在医疗领域的应用不包括：A. 辅助诊断B. 药物研发C. 手术治疗D. 心理治疗答案：D10. 以下哪个是人工智能的发展趋势？A. 单一任务执行B. 通用人工智能C. 人工情感D. 人工意识答案：B二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述人工智能的定义及其主要应用领域。
答案：人工智能是指使机器模拟人类智能行为的科学，包括学习、推理、感知、语言理解和创造力等。
其主要应用领域包括医疗、教育、交通、金融、制造业等。
2. 描述一下人工智能在自动驾驶汽车中的应用。
答案：在自动驾驶汽车中，人工智能技术通过机器学习和计算机视觉等技术，使汽车能够识别道路、交通信号、行人和其他车辆，实现自动导航、避障和决策，提高驾驶安全性和效率。
3. 人工智能在教育领域的应用有哪些？答案：人工智能在教育领域的应用包括个性化学习推荐、智能辅导、自动评分、学习行为分析等，可以提高教学效率，实现个性化教学，促进学生全面发展。
人工智能师考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. MLC. DLD. NN答案：A2. 以下哪个算法不是监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 遗传算法答案：D3. 在神经网络中，激活函数的作用是：A. 增加网络的深度B. 引入非线性C. 减少计算量D. 提高训练速度答案：B4. 以下哪个不是深度学习模型的特点？A. 需要大量数据B. 需要大量计算资源C. 模型参数较少D. 能够学习复杂的特征答案：C5. 卷积神经网络（CNN）主要用于处理：A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 时间序列数据答案：B6. 强化学习中的“状态”指的是：A. 智能体当前所处的环境B. 智能体的决策C. 智能体的奖励D. 智能体的行动答案：A7. 以下哪个是无监督学习算法？A. 线性回归B. K-均值聚类C. 逻辑回归D. 决策树答案：B8. 在机器学习中，过拟合是指：A. 模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现差B. 模型在训练集和新数据上表现都很好C. 模型在训练集上表现差D. 模型在新数据上表现很好答案：A9. 以下哪个是半监督学习算法？A. 支持向量机B. K-最近邻C. 自编码器D. 随机森林答案：C10. 以下哪个是迁移学习的应用场景？A. 从大量标注数据中训练模型B. 从少量标注数据中训练模型C. 从无标注数据中训练模型D. 从不同领域数据中训练模型答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 以下哪些是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 数据库管理答案：A, B, C12. 以下哪些是深度学习模型的常见优化器？A. SGDB. AdamC. RMSpropD. 决策树答案：A, B, C13. 以下哪些是神经网络中的常见损失函数？A. 交叉熵损失B. 均方误差损失C. Hinge损失D. 绝对误差损失答案：A, B, C14. 以下哪些是强化学习中的基本概念？A. 状态B. 动作C. 奖励D. 惩罚答案：A, B, C15. 以下哪些是无监督学习的应用场景？A. 聚类B. 异常检测C. 降维D. 回归分析答案：A, B, C三、判断题（每题2分，共10分）16. 神经网络中的权重和偏置是模型的参数。
人工智能语言试题及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. AIID. AAI答案：A2. 下列哪项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶汽车B. 语音识别C. 人工客服D. 传统制造业答案：D3. 人工智能的发展历程中，被称为“人工智能之父”的是：A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·明斯基D. 艾伦·纽厄尔答案：B4. 下列哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 快速排序答案：D5. 深度学习是人工智能的一个子领域，它主要基于：A. 决策树B. 神经网络C. 支持向量机D. 遗传算法答案：B二、填空题（每题2分，共10分）1. 人工智能的三大支柱是______、______和______。
答案：算法、数据、计算力2. 机器学习中的监督学习需要______数据进行训练。
答案：标注3. 人工智能的一个重要分支是______，它模仿人类大脑的结构和功能。
答案：神经网络4. 人工智能的另一个重要分支是______，它强调通过进化算法来优化解决方案。
答案：遗传算法5. 人工智能在医疗领域的应用包括______、______和______。
答案：疾病诊断、药物研发、患者监护三、简答题（每题5分，共20分）1. 请简述人工智能的定义。
答案：人工智能是指由机器或软件系统展现出的智能行为，包括学习、推理、自我修正等能力。
2. 请列举人工智能在日常生活中的三个应用实例。
答案：智能家居、智能客服、推荐系统。
3. 请解释什么是深度学习。
答案：深度学习是一种机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的神经网络结构，以处理复杂的数据模式。
4. 请简述人工智能的发展历程。
答案：人工智能的发展历程可以追溯到20世纪40年代，经历了多次高潮和低谷，包括早期的符号主义、连接主义，到现代的深度学习和大数据驱动的智能系统。
人工智能试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 下列哪项不是人工智能的主要应用领域？A. 语音识别B. 机器翻译C. 网络购物D. 自动驾驶答案：C3. 深度学习是人工智能的哪一种技术？A. 机器学习B. 神经网络C. 知识表示D. 专家系统答案：B4. 人工智能之父是谁？A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C5. 下列哪项技术不属于自然语言处理？A. 文本分类B. 情感分析C. 机器翻译D. 图像识别答案：D6. 人工智能的发展历程中，第一次“人工智能的冬天”发生在哪个年代？A. 20世纪50年代B. 20世纪70年代C. 20世纪90年代D. 21世纪初答案：B7. 人工智能的三大支柱是什么？A. 数据、算法、计算力B. 知识、算法、硬件C. 计算力、算法、网络D. 数据、硬件、网络答案：A8. 下列哪项不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类D. 机器的自我意识答案：D9. 人工智能的“图灵测试”是由谁提出的？A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：A10. 下列哪项是人工智能的典型应用？A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交媒体D. 网络广告答案：A二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能的应用可以包括以下哪些领域？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：ABCD2. 以下哪些是人工智能的核心技术？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 强化学习答案：ABCD3. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：ABCD4. 人工智能的发展历程中，有哪些重要的里程碑？A. 达特茅斯会议B. 深蓝战胜国际象棋冠军C. 谷歌自动驾驶汽车D. AlphaGo战胜围棋世界冠军答案：ABCD5. 人工智能的伦理原则通常包括哪些？A. 透明度B. 公平性C. 隐私保护D. 可解释性答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能试题及答案# 人工智能基础试题及答案## 一、选择题1. 人工智能（AI）的起源可以追溯到哪个年代？A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案：B2. 以下哪个不是人工智能的分支？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理答案：C3. 神经网络是以下哪个领域的核心技术？A. 计算机视觉B. 语音识别C. 机器人技术D. 所有以上答案：D## 二、判断题1. 人工智能可以完全替代人类的工作。
（）答案：错误2. 机器学习是人工智能的一种实现方式。
（）答案：正确3. 深度学习不需要大量的数据进行训练。
（）答案：错误## 三、简答题1. 简述人工智能的定义。
答案：人工智能（Artificial Intelligence, AI）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. 什么是机器学习？答案：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习并改进性能，而无需进行明确的编程。
机器学习算法可以基于数据进行预测或决策，无需人类干预。
3. 描述深度学习的基本原理。
答案：深度学习是一种机器学习方法，它使用类似于人脑的神经网络结构来模拟复杂的模式识别和数据表示。
这些网络由多层神经元组成，能够从原始数据中自动学习特征，从而实现图像识别、语音识别等高级任务。
## 四、论述题1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在影响。
答案：人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发和个性化治疗等。
AI技术可以帮助医生分析医学影像，提高诊断的准确性和效率。
在药物研发方面，AI可以加速新药的发现过程，降低研发成本。
此外，AI还可以通过分析大量患者数据，为患者提供个性化的治疗方案。
然而，人工智能在医疗领域的应用也引发了隐私保护、伦理和法律责任等问题，需要在技术发展的同时，制定相应的法规和标准。
人工智能的试题及答案一、选择题1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 以下哪个是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 深度学习C. 神经网络D. 所有选项答案：D3. 人工智能的发展历程中，第一个人工智能程序是什么？A. AlphaGoB. Deep BlueC. ElizaD. SHRDLU答案：D二、填空题4. 人工智能之父是________。
答案：艾伦·图灵5. 人工智能的三大支柱包括数据、算法和________。
答案：计算能力三、简答题6. 请简述人工智能在医疗领域的应用。
答案：人工智能在医疗领域主要应用于辅助诊断、患者监护、药物研发、手术机器人等方面，通过数据分析和模式识别提高诊断的准确性和效率。
四、论述题7. 论述人工智能对教育行业的影响。
答案：人工智能对教育行业的影响主要体现在个性化教学、智能辅导、教学资源的智能化管理等方面。
AI可以根据学生的学习习惯和能力提供定制化的学习计划，智能辅导系统可以辅助教师进行作业批改和学习进度跟踪，同时，教学资源的智能化管理可以提高资源的利用效率和教学质量。
五、案例分析题8. 某公司开发了一款基于人工智能的客服机器人，请分析其可能面临的挑战及应对策略。
答案：该客服机器人可能面临的挑战包括理解复杂用户需求的能力、处理多轮对话的连贯性、以及在特定情境下的适应性等。
应对策略可以是不断优化自然语言处理算法，增加机器学习的训练数据，以及通过用户反馈进行持续的系统迭代和优化。
六、计算题9. 如果一个人工智能系统在训练集上的准确率为95%，在测试集上的准确率为90%，请计算其准确率的平均值。
答案：(95% + 90%) / 2 = 92.5%七、判断题10. 人工智能可以完全替代人类进行创造性工作。
答案：错误。
人工智能在某些创造性工作中可以辅助人类，但不能完全替代人类的创造性思维和情感表达。
人工智能的试题及答案一、选择题1. 人工智能是一门研究如何使计算机能够_____________的学科。
A. 算术运算B. 理解和模拟人类智能行为C. 存储大量数据2. 目前广泛应用于人工智能领域的技术是_____________。
A. 机器学习B. 人类思维C. 抽象推理3. 以下哪个不属于人工智能的基本类型？A. 强人工智能B. 弱人工智能C. 超级人工智能4. 当计算机程序拥有自己进行思维决策的能力时，称之为_____________人工智能。
A. 强B. 弱C. 超级二、填空题1. 人工智能的最早起源可以追溯到19世纪末期的_____________。
2. 目前人工智能的核心领域是_____________。
3. 机器学习是指计算机通过_____________，自动获取新的知识和技能。
4. Deep Blue是一款在1997年击败_____________的国际象棋计算机程序。
三、简答题1. 什么是机器学习？请举例说明其应用领域。
2. 简要介绍一下人工智能的发展历程。
3. 强人工智能和弱人工智能有何区别？4. 人工智能在医疗领域有哪些应用？答案：一、选择题1. B2. A3. C4. A二、填空题1. 工业革命2. 机器学习3. 数据分析和模式识别4. 国际象棋世界冠军三、简答题1. 机器学习是一种让计算机通过数据和模型进行训练，以实现自主学习和改进的方法。
例如，在广告推荐系统中，机器学习可以通过对用户行为数据的分析，预测用户可能喜欢的广告，并进行推荐。
2. 人工智能的发展经历了三个阶段。
第一阶段是符号主义人工智能，重点研究通过规则推理实现人类智能。
第二阶段是连接主义人工智能，关注神经网络和模式识别。
第三阶段是统计学习人工智能，侧重于机器学习和数据驱动。
3. 强人工智能指的是计算机程序能够自主思考、决策，并在大多数智力任务上胜过人类。
弱人工智能只能在特定领域内执行特定任务，并且对其他任务基本上没有能力。
一．简答题1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。
例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。
但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。
这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。
即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论，而是否定了原先结论并有了新的看法。
以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。
不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。
一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有：①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。
由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理2．产生式系统有哪几种推理方式各自特点为何答：（1）正向推理（正向链接推理）：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。
（2）逆向推理（后向链接推理）：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。
（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。
（3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。
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。
人工智能考试题一、选择题1. 人工智能的定义是什么？A. 通过模仿人类智能行为，使机器具备智能B. 利用计算机技术开发能够自主学习和推理的系统C. 利用数据分析和算法来解决复杂的问题D. 开发用于人类智能提升的技术和工具2. 以下哪个不属于人工智能的应用领域？A. 机器翻译B. 自动驾驶C. 健康管理D. 音乐创作3. 以下哪个算法常用于监督学习？A. K均值算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 强化学习算法4. 人工智能的发展受到以下哪个因素的推动？A. 算法的提升B. 计算能力的增强C. 数据的丰富D. 以上都是5. 深度学习是一种基于什么原理的机器学习方法？A. 遗传算法B. 神经网络C. 决策树D. 支持向量机二、判断题1. 人工智能目前已经能够完全替代人类的工作。
( )2. 机器学习是人工智能的一个分支领域。
( )3. 人工智能只能通过编程实现，无法自主学习。
( )4. 人工智能技术不会对就业市场产生影响。
( )5. 目前还没有人工智能系统能够具备情感和意识。
( )三、简答题1. 请简述强化学习的基本原理和应用场景。
2. 人工智能如何在医疗领域发挥作用？请举例说明。
3. 请简述一下自然语言处理的研究内容和应用场景。
4. 人工智能技术对社会带来了哪些挑战？请列举并简要说明。
四、论述题人工智能在当今社会已经扮演了重要的角色，并且对未来的发展具有重要的影响力。
请你从以下几个方面进行论述：1. 人工智能技术的发展趋势和前景。
2. 人工智能对经济和产业的影响。
3. 人工智能对社会的影响和挑战。
4. 人工智能的道德和伦理问题。
五、综合题请你结合自己的学习和实践经验，给出一个你认为人工智能可以解决的实际问题，并且提出相应的解决方案。
你可以从以下几个方面进行阐述：1. 问题描述：清晰地描述你选择的实际问题。
2. 解决思路：简要介绍你的解决思路和采用的人工智能技术。
3. 实施方案：给出你的实施方案和步骤。
1．在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？
2．规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自特点为何？
3．算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。
然而，到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。
一旦目标节点被发现，为什么不终止搜索呢？用一个例子说明你的答案。
4．结合你的研究方向，论述哪些人工智能技术可以得到应用？解决什么问题？
5．在选择知识表示的方法时，应该考虑哪些因素？
6．什么是语义网络知识表示?给出这种表示方法的优缺点。
7．什么是产生式知识表示?给出这种表示方法的优缺点。
8．写出利用归结原理求解问题答案的步骤。
9．什么是不确定性推理？不确定推理中需要解决的基本问题有哪些？
10．同传统的计算机程序相比，人工智能程序有哪些特点？
11．谓词逻辑表示法为什么是应用最广泛的表示方法之一？
12．什么是过程性知识表示？给出它的优缺点。
13．简述人工智能的研究目标。
14．简述人工智能的新进展。
15．试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
16．什么是专家系统？专家系统的基本结构？。
17．什么是Agent?什么是多Agent系统？
18．什么是本体？设计本体的准则是什么？
19．什么是自然语言理解？自然语言理解的准则是什么？
20．简述自然语言理解的层次划分及对应的技术。
21.什么是遗传算法？如何用神经网络求解优化问题？
22．什么是神经网络？试举例说明二种神经网络模型的结构？。
一．简答题1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。
例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。
但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。
这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。
即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论，而是否定了原先结论并有了新的看法。
以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。
不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。
一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有：①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。
由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理2．产生式系统有哪几种推理方式？各自特点为何？答：（1）正向推理（正向链接推理）：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。
（2）逆向推理（后向链接推理）：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。
（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。
（3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。
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。
3．算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。
然而，到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。
一旦目标节点被发现，为什么不终止搜索呢？用一个例子说明你的答案。
4．结合你的研究方向，论述哪些人工智能技术可以得到应用？解决什么问题？答：人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题：知识的模型化和表示方法，启发式搜索理论，各种推理方法，人工智能系统结构和语言。
主要研究和应用领域：机器学习，知识表示和推理，智能搜索，模糊逻辑，人工神经网络，遗传算法，自然语言理解，博弈论，知识发现和数据挖掘等。
5．在选择知识表示的方法时，应该考虑哪些因素？答：表示能力：能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来，可理解性：所表达的知识简单、明了、易于理解，可访问性：能够有效地利用所表达的知识，可扩充性：能够方便灵活地对知识进行扩充。
表示范围是否广泛、是否适于推理、是否适于计算机处理、是否有高效的算法、能否表示不精确知识、能否模块化、知识和元知识能否用统一的形式表示、是否加入启发信息、过程性表示还是说明性表示、表示方法是否自然。
总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的，如何将已获取的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效利用便是知识表示所应解决的问题。
6．什么是语义网络知识表示?给出这种表示方法的优缺点。
答：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
结点代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等；弧代表语义关系，表示它所连结的两个实体之间的语义联系，它必须带有标识。
主要优点：结构性:把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表示出来，是一种结构化的知识表示方法。
在这种方法中，下层结点可以继承、新增、变异上层结点的属性。
联想性:本来是作为人类联想记忆模型提出来的，它着重强调事物间的语义联系，体现了人类的联想思维过程。
自索引性:把各接点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来，通过与某一结点连结的弧可以很容易的找出与该结点有关的信息，而不必查找整个知识库。
这种自索引能力有效的避免搜索时所遇到的组合爆炸问题。
自然性:这种带有标识的有向图，可比较直观地把知识表示出来，符合人们表达事物间关系的习惯，并且与自然语言语义网络之间的转换也比较容易实现。
主要缺点：非严格性:没有象谓词那样严格的形式表示体系，一个给定语义网络的含义完全依赖于处理程序对它所进行的解释，通过语义网络所实现的推理能保证其正确性。
复杂性:语义网络表示知识的手段是多种多样的，这虽然对其表示带来了灵活性，但同时也由于表示形式的不一致，使得它的处理增加了复杂性。
组合爆炸问题和不充分性。
7．什么是产生式知识表示?给出这种表示方法的优缺点。
答：早期产生式知识表示是一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似文法的规则，对符号串做替换运算。
一般用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）产生式的基本形式:P→Q或者IF P THEN Q ，P是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q 是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题 P满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。
产生式的含义:如果前提P满足，则可推出结论 Q或执行Q所规定的操作优点：（1）模块性：规则与规则之间相互独立。
（2）灵活性：知识库易于增加、修改、删除。
（3）自然性：方便地表示专家的启发性知识与经验。
（4）透明性：易于保留动作所产生的变化、轨迹。
缺点：知识库维护难，效率低，理解难。
8．写出利用归结原理求解问题答案的步骤。
答：（1）写出谓词关系公式。
（2）用反演法写出谓词表达式。
（3）SKOLEM标准形式。
（4）命题表示成合取范式并求子句集S。
（5）将结论否定并加入S中，对S 中可归结的子句做归结。
（6）归结式仍放入S中，反复归结过程。
（7）得到空子句。
（8）得证。
9．什么是不确定性推理？不确定推理中需要解决的基本问题有哪些？答：不确定性推理是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理，它从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性知识，推出具有一定程度的不确定性的和合理的或近乎合理的结论。
基本问题：不确定性的表示与度量，不确定性的匹配，不确定性的传播和更新，不确定性的合成。
10．同传统的计算机程序相比，人工智能程序有哪些特点？答：（1）人工智能首先研究的是以符号表示的知识，而不是数值数据为研究对象 ???（2）人工智能采用的是启发式推理方法,而不是常规算法（3）人工智能的控制结构与知识领域是分离的，并允许出现不正确的解答11．谓词逻辑表示法为什么是应用最广泛的表示方法之一？答：（1）谓词逻辑与数据库，特别是关系数据库就有密切的关系。
在关系数据库中，逻辑代数表达式是谓词表达式之一。
因此，如果采用谓词逻辑作为系统的理论背景，则可将数据库系统扩展改造成知识库。
（2）一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法。
如果对逻辑的某些外延扩展后，则可把大部分的知识表达成一阶谓词逻辑的形式。
（3）谓词逻辑本身具有比较扎实的数据基础，知识的表达方式决定了系统的主要结构。
因此，对知识表达方式的严密科学性要求就比较容易得到满足。
这样对形式理论的扩展导致了整个系统框架的发展。
（4）逻辑推理是公理集合中演绎而得出结论的过程。
由于逻辑及形式系统具有的重要性质，可以保证知识库中新旧知识在逻辑上的一致性（或通过相应的一套处理过程检验）和所演绎出来的结论的正确性。
而其它的表示方法在这点上还不能与其相比。
12．什么是过程性知识表示？给出它的优缺点。
答：过程性知识是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用这些知识的方法，均隐式地表示为一个求解问题的过程。
其包含两个含义：（1）把解决一个问题的过程描述出来。
可以称它为解题知识的过程表示。
（2）把客观事物的发展过程用某种方式表示出来。
优点：控制系统就比较容易设计，过程表示用程序来描述问题，具有很高的问题求解效率。
缺点：复杂、不直观、容易出错、不便于修改。
由于知识隐含在程序中，难于添加新的知识和扩充功能，所以适用范围较窄。
13．简述人工智能的研究目标。
答：可分为两个阶段：（1）近期目标：近期目标的中心任务是研究如何使计算机去做那些过去只有靠人的智力才能完成的工作。
主要研究依赖于现有计算机去模拟人类某些智力行为的基本理论、基本方法。
（2）远期目标：探讨智能的基本机理，研究如何利用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，甚至做的比人还要好。
九个最终目标（从研究内容出发）：理解人类的认识、有效的自动化、有效的智能拓展、超人的智力、通用问题求解、连贯性交谈、自治、学习、储存信息。
14．简述人工智能的新进展。
答：多学科基础理论交叉研究，多学派融合研究，集成智能研究，智能机器人研究。
（脑科学为人工智能研究提供人脑神经系统功能的本质和机理；认知科学为人工智能研究提供感知、思维、学习和语言等基本原理心理学为人工智能研究提供认知、情感、意识等心理过程及联系。
生物学为人工智能研究提供自然界生物运行的机制；逻辑学为人工智能研究提供思维规律描述的理论和方法；）人工智能从以往的追求自主的系统，改变为人机结合的系统。
现在是直觉、形象思维与模式识别的结合、Situated AI，Sensing and Acting的结合，并引入概率论、遗传算法等理论。
计算机的定量与人的定性信息处理相结合，取长补短。
15．什么是遗传算法？解释遗传算法中的个体和种群的含义？答：遗传算法思想来源于生物进化过程，它是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原则的搜索算法。
遗传算法用概率搜索过程在该状态空间中搜索，产生新的样本。
遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造一类优化搜索算法，是对生物进化过程的一个数学仿真，属于进化计算中的一类方法。
个体：个体就是模拟生物个体而对问题中的对象（一般就是问题的解）的一种称呼，一个个体也就是搜索空间中的一个点。
遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式，每个字符串结构被称为个体。
种群：就是模拟生物种群而由若干个体组成的群体，它一般是整个搜索空间的一个很小的子集。
一组字符串结构，被称为一个群体。
16．人工智能研究主要有哪三大学派，其特点是什么？答：（1）符号主义：又称为功能模拟学派，主要观点认为智能活动的基础是物理符号系统，思维过程是符号模式的处理过程。
其特点：(a)立足于逻辑运算和符号操作,适合于模拟人的逻辑思维过程,解决需要逻辑推理的复杂问题。
(b)知识可用显示的符号表示,在已知基本规则的情况下,无需输入大量的细节知识。
(c)便于模块化,当个别事实发生变化时,易于修改。
