人工智能与知识工程

“人工智能与知识工程”课程复习题一、辨析题1 .人工智能作为一门学科，在1956年诞生于美国Dartmouth 大学。

（正确）2 .英国数学家图灵1950年在思想（mind ）杂志上发表的论文“计算机与智力”是人工 智能学科正式诞生的标志。

（错误）3 .人工智能是一门新兴的学科，对它的研究有逻辑学派、认知学派、知识工程学派等 许多学派。

（正确）4 .关于人工智能研究的途径目前主要有两种观点，一种观点被称为符号主义，另一种 观点被称为联结主义。

（正确）5 .谓词演算与命题演算在问题的描述和求解方面的能力是相同的。

（错误）6 .谓词逻辑只是在命题逻辑的基础上增加了谓词。

（错误）7 .如果两个谓词公式等价，则表明它们只是在形式上不同，其逻辑意义完全相同。

（正 确）8 .由推理规则产生的谓词演算公式不是永真的。

（正确）9 .由文字组成的子句未必是逻辑命题。

（错误）10 . 一个谓词演算公式与它的Skolem 标准型在逻辑上是等价的。

（错误）11 .知识表示包括一个系统，该系统提供到知识体的通路和对知识体访问的手段（亦即 计算处理过程），知识体是存放在存储器中的数据结构。

（正确）12 .蕴涵式和产生式在表示规则性知识时，虽然形式上相同，但功能上完全不同。

（正确） 13 .产生式规则就是命题逻辑或谓词逻辑中的蕴涵式。

（错误）14 .产生式知识表示方法属于陈述性知识表示的观点。

（错误）15 .产生式系统中只有规则库是用来表示知识的。

（错误）16 .产生式系统的推理机不包含知识。

（错误）二、单项选择题1 .与谓词演算公式」（D x ）（才）（P （x , y ） A Q （x , y ））等价的公式是（B ）A. (3x )(3y )(l P (x , y ) v 」Q (x , y ))B. (3x )(V y )(l P (x , y ) v 」Q (x , y ))C. (3x )(V y )(「P (x ,y )A 」Q (x ,y ))D. (V x )(3y )(「P (x ,y )v 」Q (x ,y ))2 .与谓词演算公式（3x ）（P （x ）） v （3y ）（Q （y ））等价的命题是（C ）B. (V x )(P (x )) A (V y )(Q (y ))3.谓词演算公式P （x , a , y ）和P （z , z , b ）的最一般合一式是（B ）A. (V x )(P (x ) A Q (x )) C. (3x )(P (x ) v Q (x ))D. (3x )(P (x ) A Q (x ))A. %/'z , by }B. L.x , a-z , by }C.k;z,by}D.不可合一，所以没有最一般合一式4.谓词演算公式P(f (X), y)和P(y, f (a))的最一般合一式是(C)B.f (x),/y, a/x}C.f (a)/y, a. x}D.不可合一，所以没有最一般合一式5.一个子句集在删除其中被包孕的子句后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意义下(A)A.等价B.不等价C.有时等价，有时不等价D.是否等价不能确定6.一个子句集在删除其中的重言式后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意义下(A)A.等价B.不等价C.有时等价，有时不等价D.是否等价不能确定7,子句集S = L R(x) v T(x,d),R(c) v「T(c,d)}，(B)A.是不可满足的B.是可满足的C.有时可满足，有时不可满足D.是否可满足不能确定8.对两个子句「R(x) v T(x,d)和R(c) v「T(c,d)进行消解，得到的结果是(B)A.空子句B.「R(c) v R(c)C. T(x, d)D, 「T(c, d)9.设J和C2是可以归结的两个子句，在某解释下C 1的真值为T，而C2的真值为F，则其归结式C在该解释下的真值(D)A.为TB.为FC.既不为T，也不为FD.不能确定10.设C1和C2是可以消解的两个子句，在某解释下C1和C2的真值都为T，则其消解式C 在该解释下的真值(A)A.为TB.为FC.既不为T，也不为FD.不能确定11. “黑色Buick车的引擎不能转动，并且电瓶内有电。

《人工智能》教学大纲人工智能原理及其应用一、说明（一）课程性质随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。

然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。

一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。

在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。

《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。

（二）教学目的使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。

了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。

通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。

增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。

（三）教学内容人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。

（四）教学时数36学时（五）教学方式课堂讲授和上机实验相结合。

二、本文第1章人工智能概述教学要点讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。

教学时数3学时教学内容1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时）了解人工智能的定义及其研究目标。

1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时）了解人工智能产生与发展的四个阶段。

1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时）了解人工智能研究的基本内容及特点。

1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时）了解人工智能研究和应用领域。

1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时）了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。

1.6 人工智能的近期发展分析（0.5学时）了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。

人工智能原理第一章概述人工智能及发展研究基础内容研究领域本学期内容和要求人工智能（Artificial Intelligence AI)人工智能：研究如何在机器上实现人类智能的学科。

20世纪的三大科学成就：人工智能、空间技术、原子能技术21世纪的三大科学前沿：人工智能、空间技术、生物技术不同定义：（1）人工智能是指由计算机实现的人造智能。

人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能。

作为一门学科，人工智能可定义为：人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。

（能力）（2）人工智能是一门交叉边缘学科，与人工智能有关的学科有：计算机科学、数学、哲学、语言学、神经生理学、神经心理学、脑科学、认知科学、逻辑学、控制论等.（学科）3人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）。

定义4 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。

定义5 人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）。

定义6 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）。

定义7 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）。

定义8 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。

定义9 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）。

定义10 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）。

为什么要研究人工智能1、现有计算机系统的局限性。

智能低下、缺乏自学习、自适应能力。

2、人类智能的局限性。

学习能力因人而异、学习速度慢、效率低。

3、信息化社会的迫切要求。

人工智能现代方法人工智能是一种新兴的技术领域，它正在快速发展，正在全球范围内影响着不同领域的人们。

它可能是未来最重要的技术，所以了解它的现代方法是非常重要的。

那么，什么是它的现代方法？人工智能的一个重要方法是机器学习。

它涉及创建一个算法，它可以根据给定的输入数据和预设目标来学习和做出决策。

有许多不同的机器学习算法，比如决策树，支持向量机和神经网络。

它们的原理是基于统计学的，它们从数据中创建一个模型，然后预测输入数据。

另一个现代方法是自然语言处理。

它使用人工智能技术来处理自然语言，以便它可以被电脑理解和分析。

有许多不同的算法使用自然语言处理，比如文本分类，语义分析和语音识别。

它们用来处理现实世界中的文字，并将其转化为可以被机器理解的数据。

人工智能还可以运用到无人驾驶技术中。

无人驾驶技术是利用传感器，处理器和机器学习算法的自动驾驶技术。

它可以帮助自动车辆驾驶者感知环境，根据环境中的改变来做出反应。

它还可以学习和表现更多，比如如何预测交通流量，以及如何在特定条件下驾驶安全。

另一个很重要的现代人工智能方法是神经网络。

它是一个由一系列可以学习和表现的多层模型，可以用来解决各种复杂的问题，比如识别图像，语音识别和机器翻译等。

与其他技术相比，神经网络有更强的性能，但也比较复杂。

此外，人工智能还可以运用到知识工程中。

它是一种处理知识的方法，可以用来构建知识库，以便从中提取所需的信息，并从复杂的系统中提取有价值的模式。

以上就是人工智能现代方法的几个主要内容。

在未来，也许我们会看到更多新的现代方法出现，以及更多应用利用这些新方法来解决实际问题。

但是，不管未来会发生什么，现代人工智能的确是一个非常有趣的技术领域。

5月16日至17日，以“智能+时代，智胜未来”为主题的第四届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会在宁波余姚举行，此次峰会主题涉及人工智能、机器人最新前沿技术、创新创业等多个当前被热议的话题。

在5月16日上午的主论坛中，中国人工智能学会理事长李德毅发表了《从知识工程到认知工程》的主题演讲，提出如今的人工智能的发展离不开智能科学和技术的研究，知识工程才是人工智能时代最有意义的课题之一。

本文由雷锋网进行整理，在未改变原意的基础上略有删减。

李德毅，中国人工智能学会理事长、中国指挥和控制学会名誉理事长。

李德毅参加了多项电子信息系统重大工程的研制和开发；最早提出“控制流—数据流”图对理论和一整套用逻辑语言实现的方法；获国家和省部级二等奖以上奖励9项，获得10项发明专利，发表论文130多篇，出版中文著作5本、英文专著3本。

现为北京邮电大学计算机学院院长。

现任中国电子系统工程研究所副所长，国家自然科学基金委员会信息科学部主任。

大家上午好！我的演讲主题是《从知识工程到认知工程》，我想特别提醒大家今年是全世界的知识工程诞生40周年。

我今天重点讲讲知识工程这方面的内容。

智能学科的诞生方式最近我们中国人工智能学会做了一件重要的事，北京开了一个一百人的论证大会，论证智能科学和技术在科学史上是一个什么样的地位。

智能学科的诞生方式到底是怎么样产生的？智能科学与技术是人类进入智能社会后，科学技术自身发展催生出来的一级学科。

在座的不少是老师，现在在你们的学校里面是三级学科，我告诉你它应该有它的位置，我们不能因为软件工程和安全的学科搞得大家有意见，就不进行科学的认知。

有人说智能科学是多学科交叉出来的，我的观点是交叉渗透仅仅起了助催的作用。

这个观点很重要。

科学技术的历史就是人类认识世界、改造世界能力的拓展史，就是人类劳动工具的发展史。

我们想一想智能的单位是什么？智力的单位是什么？认知拿什么来度量？作为一个智能科学技术研究者就必须回答这样的问题。