下载文档原格式
人工智能导论第四版第三章课后题答案3.8判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最- -般合一。
(1) P(a, b), P(x,y)(2) P(f(x), b), P(y,z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))(5) P(x, y), P(y, x)解:(1) 可合一，其最一般和一为: σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为: σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为: σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一，其最一-般和一为: σ={ y/x}。
3.11把下列谓词公式化成子句集:(1) (V x)( V y)(P(x, y)^Q(x, y))(2) (V x)( V y)(P(x, y)- +Q(x, y))(3) (V x)(3y)(P(x, y)V (Q(x, y)- +R(x, y))(4) (V x)(V y)(3z)[P(x, y)→Q(x, y)VR(x, z))解: (1) 由于(V x)(V y)(P(x, y)^Q(x, y)已经是Skolem标准型，且P(x, y)AQ(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{P(x,y)，Q(x, y)}再进行变元换名得子句集:S={ P(x, y)，Q(u, v)}(2)对谓词公式(V x)(V y)(P(x, y)→Q(x, y)，先消去连接词“→”得:(V x)(V y)( P(x, y)VQ(x, y)此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得子句集:s={P(x, y)VQ(x, y)}(3)对谓词公式(V x)( 3y)(P(x, y)V (Q(x, y)→R(x, y))，先消去连接词“→”得:(V x)(3 y)(P(x, y)V (-Q(x, y)V R(x, y))此公式已为前束范式。
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
人工智能导论第五版答案第三章1. 什么是推理,请从多种角度阐述推理?(1)推理:按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。
(2)正向推理正向推理(事实驱动推理)是由已知事实出发向结论方向的推理。
基本思想是:系统根据用户提供的初始事实,在知识库中搜索能与之匹配的规则即当前可用的规则,构成可适用的规则集RS,然后按某种冲突解决策略从RS中选择一条知识进行推理,并将推出的结论作为中间结果加入到数据库DB中作为下一步推理的事实,在此之后,再在知识库中选择可适用的知识进行推理,如此重复进行这一过程,直到得出最终结论或者知识库中没有可适用的知识为止。
正向推理简单、易实现,但目的性不强,效率低。
需要用启发性知识解除冲突并控制中间结果的选取,其中包括必要的回溯。
由于不能反推,系统的解释功能受到影响。
(3)反向推理反向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。
反向推理的基本思想是:首先提出一个假设目标,然后由此出发,进一步寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则该假设成立,推理成功;若无法找到支持该假设的所有证据,则说明此假设不成立,需要另作新的假设。
与正向推理相比,反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性,若假设不正确,就有可能要多次提出假设,影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
(4)推理方式分类演绎推理、归纳推理、默认推理确定性推理、不精确推理单调推理、非单调推理启发式推理、非启发式推理2. 什么是逆向推理?它的基本过程是什么?解:逆向推理是以某个假设目标作为出发点的推理方法过程:(1)将问题的初始证据和要求证的目标(称为假设)分别放入综合数据库和假设集;(2)从假设集中选出一个假设,检查该假设是否在综合数据库中,若在,则该假设成立。
此时,若假设集为空,则成功退出。
