人工智能原理与应用_(张仰森_著)_高等教育出版社_课后答案
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第二章知识表示方法2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。
当i为偶数时,dC,dY同时为非负数,表示船驶向对岸,i为奇数时,dC, dY同时为非正数,表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0, 0),目标状态为S0(3, 3),用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此,用图求法该问题,令横坐标为nY, 纵坐标为nC,可行状态为空心点表示,每次可以在格子上,沿对角线移动一格,也可以沿坐标轴方向移动1格,或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移,沿右方,上方,或右上方移动,第偶数次数状态转移,沿左方,下方,或左下方移动。
从(0,0)开始,依次沿箭头方向改变状态,经过11步之后,即可以到达目标状态(3,3),相应的渡河方案为:d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8( 0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1)2-6 把下列句子变换成子句形式:(1) (x){P(x)→P(x)}(2) xy(On(x,y)→Above(x,y))(3) xyz(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4) ~{(x){P(x)→{(y)[p(y)→p(f(x,y))]∧(y)[Q(x,y)→P(y)]}}}1.(ANY x) { P(x)→P(x) }(ANY x) {~P(x) OR P(x)}~P(x) OR P(x)最后子句为~P(x) OR P(x)(2) (ANY x) (ANY y) { On(x,y)→Above(x,y) }(ANY x) (ANY y) { ~On(x,y) OR Above(x,y) }~On(x,y) OR Above(x,y)最后子句为~On(x,y) OR Above(x,y)(3) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { Above(x,y) AND Above(y,z) → Above(x,z) }(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)(ANY x) (ANY y) (ANY z) { ~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z) }~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z)最后子句为~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z)(4) ~{ (ANY x) { P(x)→ { (ANY y) [ p(y)→p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ Q(x,y) → P(y) ] } } }~ { (ANY x) { ~P(x) OR { (ANY y) [ ~p(y) OR p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ ~Q(x,y) OR P(y) ] } } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT x) [ p(y) AND ~p(f(x,y)) ] OR (EXT y) [ Q(x,y) AND ~P(y) ] } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT w) [ p(y) AND ~p(f(w,y)) ] OR (EXT v) [ Q(x,v) AND ~P(v) ] } }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) ] OR [ Q(A,C) AND ~P(C) ] }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR Q(A,C) ] AND [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR ~P(C) ] }P(A) AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR Q(A,C) } AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C) }最后子句为P(A){ p(x), ~p(f(B,x)) } OR Q(A,C){ p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C)2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。
问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。
问题规约的实质:从目标(要解决的问题) 出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。
谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。
要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。
语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。
节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。
语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。
语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3 个传教士和3 个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i 次渡河后,河对岸的状态,nC 表示传教士的数目,nY 表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3 种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 ( 当nC 不等于0 或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY 表示,第i 次渡河后,对岸野人数目的变化。
一、名词解释1. 弱人工智能弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜彖棋世界冠军的人工智能,但是它只会下彖棋,你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据,它就不知道怎么回答你了。
2. 强人工智能强人工智能系统包括了学习、语言、认知、推理、创造和计划,目标是使人工智能在非监督学习情况下处理前所未见的细节,并同时与人类开展交互式学习。
强人工智能目标:会自己思考的电脑。
3. 感知智能感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力,当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别。
4. 认知智能认知智能则为理解、解释的能力。
5. 计算智能计算智能即快速计算、记忆和储存能力6. 符号主义符号主义,又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,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7. 联结主义联结主义,又称为仿生学派或生理学派,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&行为主义行为主义,又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
二、选择题1、根据机器智能水平由低到高,(A )是正确的是。
A. 计算智能、感知智能、认知智能B.计算智能、感应智能、认知智能C.机器智能、感知智能、认知智能D.机器智能、感应智能、认知智能2、三大流派的演化正确的是(C )。
A.符号主义・> 知识表示・> 机器人B.联结主义・> 控制论-> 深度学习C.行为主义・> 控制论-> 机器人D.符号主义・>神经网络-> 知识图谱3、人工智能发展有三大流派,下列属于行为主义观点的包括(D) oA. 行为主义又叫心理学派、计算机主义B. 行为主义又叫进化主义、仿生学派C. 行为主义立足于逻辑运算和符号操作,把一些高级智能活动涉及到的过程进行规则化、符号化的描述,变成一个形式系统,让机器进行推理解释.D. 基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互,跟其他智能主体之间的交互,提升他们的智能.4、( B )不是人工智能学派。
人工智能原理及其应用(王万森)第3版课后习题答案第1章人工智能概述课后题答案1.1什么是智能?智能包含哪几种能力?解:智能主要是指人类的自然智能。
一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点?解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么?解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标:对智能行为有效解释的理论分析;解释人类智能;构造具有智能的人工产品;1.4什么是图灵实验?图灵实验说明了什么?解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。
测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。
在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,则认为该机器具有了智能。
1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段?解:孕育期,形成期,知识应用期,从学派分立走向综合,智能科学技术学科的兴起1.6人工智能研究的基本内容有哪些?解:与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究1.7人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?解:符号主义:又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
人工智能原理及其应用第三版答案【篇一:智能仪器原理及应用(第二版)课后习题部分答案】器成为智能仪器。
特点:(1)智能仪器使用键盘代替传统仪器中的旋转式或琴键式切换开关开实施对仪器的控制从而使仪器面板的布置和仪器内部有关部件的安排不再相互限制和牵连。
(2)微处理器的运用极大的提高了仪器的性能。
(3)智能仪器运用微处理器的控制功能,可以方便的实现量程自动转换、自动调零、触发电平自动调整、自动校准、自动诊断等功能,有力的改善了仪器的自动化测量水平。
(4)智能仪器具有友好的人机对话能力。
(5)智能仪器一般都配有gp-ib或rs-232等通信接口,是智能仪器具有可程控操作的能力1-2. 主机电路用来存储程序数据并进行一系列的运算和处理;模拟量输入/输出通道用来输入/输出模拟信号;人机接口电路的作用是沟通操作者和仪器之间的联系;通信接口电路用于实现仪器与计算机的联系,以便使仪器可以接收计算机的程序命令。
1-3. 监控程序是面向仪器面板键盘和显示器的管理程序,其内容包括:通过键盘输入命令和数据,以对仪器的功能、操作方式与工作参数进行设置;根据仪器设置的功能和工作方式,控制i/o接口电路进行数字采集、存储;按照仪器设置的参数,对采集的数据进行相关的处理;以数字、字符、图形等形式显示测量结果、数据处理的结果及仪器的状态信息。
1-4. 智能仪器广泛使用键盘,使面板的布置与仪器功能部件的安排可以完全独立的进行,明显改善了仪器面板及有关功能部件结构的设计,这样即有利于提高仪器技术指标,又方便了仪器的操作。
1-5. 智能仪器组成的自动测试系统是一个分布式多微型计算机系统,系统内的各智能仪器在任务一级并行工作,它们个子具备的硬件和软件,能相对独立的工作,相互间也可通信,它们之间通过外部总线松散耦合。
特点:自动测试系统具有极强的通用性和多功能性。
1-6. 个人仪器和个人仪器系统充分的利用pc机软件资源,相对于智能仪器来说,极大的降低了成本,大幅缩短了研制周期,显示出广阔的发展前景。
1.什么是人类智能?它有哪些特征或特点?定义:人类所具有的智力和行为能力。
特点:主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?解:人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会,第一次使用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能?它的研究目标是?定义:用机器模拟人类智能。
研究目标:用计算机模仿人脑思维活动,解决复杂问题;从实用的观点来看,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能有哪些主要研究领域?解:问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
5.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?主要学派:符号主义和联结主义。
特点:符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递是并行分布进行的。
6.什么是以符号处理为核心的方法?它有什么特征?解:通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征:基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
7.什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征?解:用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。
特征:研究神经网络。
8.人工智能的发展经历了哪几个阶段?解:第一阶段:孕育期(1956年以前);第二阶段:人工智能基础技术的研究和形成(1956~1970年);第三阶段:发展和实用化阶段(1971~1980年);第四阶段:知识工程和专家系统(1980年至今)。
9.人工智能研究的基本内容有哪些?解:知识的获取、表示和使用。
10.人工智能的近期发展趋势有哪些?解:专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
人工智能原理及其应用第3版-课后习题答案第1章人工智能概述课后题答案1.1什么是智能?智能包含哪几种能力?解:智能主要是指人类的自然智能。
一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点?解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么?解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标:对智能行为有效解释的理论分析;解释人类智能;构造具有智能的人工产品;1.4什么是图灵实验?图灵实验说明了什么?解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。
测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。
在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,则认为该机器具有了智能。
1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段?解:孕育期,形成期,知识应用期,从学派分立走向综合,智能科学技术学科的兴起1.6人工智能研究的基本内容有哪些?解:与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究1.7人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?解:符号主义:又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么它们有何本质上的联系及异同点答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。
问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。
问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。
谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。
要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。
语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。
节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。
语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。
语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。
人工智能原理及其应用(王万森著)课后习题答案下载人工智能原理及其应用(王万森著)课后习题答案下载人工智能原理及其应用是一般高等教育"十一五'国家级规划教材和北京市精品教材立项项目,以下是阳光网我为大家搜集整理的人工智能原理及其应用(王万森著),希望能对你有关怀!点击此处下载人工智能原理及其应用(王万森著)课后答案人工智能原理及其应用(王万森著):内容简介本书共10章,除第1章人工智能概述外,其余内容可划分为四大部分。
第一部分为确定性人工智能的三大基本技术,包括第2, 3, 4章的学问表示、确定性推理和搜寻策略。
其次部分为计算智能和不确定性人工智能,包括第5, 6章的计算智能和不确定性推理。
第三部分为人工智能的两个重要争论领域,包括第7, 8章的机器学习和自然语言理解。
第四部分人工智能的两个重要应用技术,包括第9, 10章的分布智能和先进专家系统。
此外,还新增了人工智能试验,放在附录中。
本书还为任课老师免费供应电子课件及部分习题解答。
本书可作为高等院校计算机、自动化、通信、电子信息、信息管理、智能科学技术及其他相关学科专业的本科高班级同学和争论生教材,也可供从事相关领域争论、开发和应用的科技工参考。
人工智能原理及其应用(王万森著):名目第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义及其争论目标1.2 人工智能的产生与进展1.3 人工智能争论的基本内容1.4 人工智能争论中的不同学派1.5 人工智能的争论和应用领域1.6 人工智能近期进展分析习题1第2章学问表示方法2.1 学问表示的基本概念2.2 一阶谓词规律表示2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 过程表示法习题2第3章确定性推理3.1 推理的基本概念3.2 推理的规律基础3.3 自然演绎推理3.4 归结演绎推理3.5 基于规章的'演绎推理习题3第4章搜寻策略4.1 搜寻的基本概念4.2 状态空间的盲目搜寻4.3 状态空间的启发式搜寻4.4 与/或树的盲目搜寻4.5 与/或树的启发式搜寻4.6 博弈树的启发式搜寻习题4第5章计算智能第6章不确定性推理第7章机器学习第8章自然语言理解第9章分布智能第10章先进专家系统附录A 人工智能试验。
第2章知识表示方法部分参考答案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。
ABCCAB图机器人摞积木问题解:(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x):积木x上面是空的。
ON(x, y):积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x):积木x在桌子上。
人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020第1章人工智能概述课后题答案什么是智能智能包含哪几种能力解:智能主要是指人类的自然智能。
一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力人类有哪几种思维方式各有什么特点解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。
抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。
灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。
什么是人工智能它的研究目标是什么解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
研究目标:对智能行为有效解释的理论分析;解释人类智能;构造具有智能的人工产品;什么是图灵实验图灵实验说明了什么解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。
其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。
测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。
测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。
被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。
在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。
如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,则认为该机器具有了智能。
人工智能的发展经历了哪几个阶段?解:孕育期,形成期,知识应用期,从学派分立走向综合,智能科学技术学科的兴起人工智能研究的基本内容有哪些?解:与脑科学与认知科学的交叉研究智能模拟的方法和技术研究人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么解:符号主义:又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派,是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
第一章课后习题1、对N=5、k≤3时,求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述(给出综合数据库、规则集合的形式化描述,给出初始状态和目标条件的描述),并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述,并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶,分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸,可用来向水壶灌水或倒出水,两个水壶之间,水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶,2升壶为空壶,问如何通过倒水或灌水操作,使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述,并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中,有三根立柱,柱子上可套放直径不等的N个圆盘,开始时所有圆盘都放在第一根柱子上,且小盘处在大盘之上,即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去(不许暂搁地上等),且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上(其余两根柱子,有一根可作过渡盘子使用)。
求N=2时,求解该问题的产生式系统描述,给出其状态空间图。
讨论N为任意时,状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题,给出产生式系统描述。
一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为a,箱子位置为b,香蕉位置为c),如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币,其排列处在"正、正、反"状态,现允许每次可翻动其中任意一个钱币,问只许操作三次的情况下,如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数,并通过转换141.125这个数为二进制数,阐明其运行过程。
7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D',试证明若R存在逆,则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。
第二章知识表示方法2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。
当i为偶数时,dC,dY同时为非负数,表示船驶向对岸,i为奇数时,dC, dY同时为非正数,表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0, 0),目标状态为S0(3, 3),用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此,用图求法该问题,令横坐标为nY, 纵坐标为nC,可行状态为空心点表示,每次可以在格子上,沿对角线移动一格,也可以沿坐标轴方向移动1格,或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移,沿右方,上方,或右上方移动,第偶数次数状态转移,沿左方,下方,或左下方移动。
从(0,0)开始,依次沿箭头方向改变状态,经过11步之后,即可以到达目标状态(3,3),相应的渡河方案为:d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8( 0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1)2-6 把下列句子变换成子句形式:(1) (x){P(x)→P(x)}(2) xy(On(x,y)→Above(x,y))(3) xyz(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4) ~{(x){P(x)→{(y)[p(y)→p(f(x,y))]∧(y)[Q(x,y)→P(y)]}}}1.(ANY x) { P(x)→P(x) }(ANY x) {~P(x) OR P(x)}~P(x) OR P(x)最后子句为~P(x) OR P(x)(2) (ANY x) (ANY y) { On(x,y)→Above(x,y) }(ANY x) (ANY y) { ~On(x,y) OR Above(x,y) }~On(x,y) OR Above(x,y)最后子句为~On(x,y) OR Above(x,y)(3) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { Above(x,y) AND Above(y,z) → Above(x,z) }(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)(ANY x) (ANY y) (ANY z) { ~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z) }~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z)最后子句为~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z)(4) ~{ (ANY x) { P(x)→ { (ANY y) [ p(y)→p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ Q(x,y) → P(y) ] } } }~ { (ANY x) { ~P(x) OR { (ANY y) [ ~p(y) OR p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ ~Q(x,y) OR P(y) ] } } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT x) [ p(y) AND ~p(f(x,y)) ] OR (EXT y) [ Q(x,y) AND ~P(y) ] } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT w) [ p(y) AND ~p(f(w,y)) ] OR (EXT v) [ Q(x,v) AND ~P(v) ] } }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) ] OR [ Q(A,C) AND ~P(C) ] }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR Q(A,C) ] AND [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR ~P(C) ] }P(A) AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR Q(A,C) } AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C) }最后子句为P(A){ p(x), ~p(f(B,x)) } OR Q(A,C){ p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C)2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
2.7解:根据谓词知识表示的步骤求解问题如下:解法一:(1)本问题涉及的常量定义为:猴子:Monkey,箱子:Box,香蕉:Banana,位置:a,b,c(2)定义谓词如下:SITE(x,y):表示x在y处;HANG(x,y):表示x悬挂在y处;ON(x,y):表示x站在y上;HOLDS(y,w):表示y手里拿着w。
(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下:问题的初始状态表示:SITE(Monkey,a)∧HANG(Banana,b)∧SITE(Box,c)∧~ON(Monkey,Box)∧~HOLDS(Monkey,Banana)问题的目标状态表示:SITE(Monkey,b)∧~HANG(Banana,b)∧SITE(Box,b)∧ON(Monkey,Box)∧HOLDS(Monkey,Banana)解法二:(1)本问题涉及的常量定义为:猴子:Monkey,箱子:Box,香蕉:Banana,位置:a,b,c(2)定义谓词如下:SITE(x,y):表示x在y处;ONBOX(x):表示x站在箱子顶上;HOLDS(x):表示x摘到了香蕉。
(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下:问题的初始状态表示:SITE(Monkey,a)∧SITE(Box,c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey)问题的目标状态表示:SITE(Box,b)∧SITE(Monkey,b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey)从上述两种解法可以看出,只要谓词定义不同,问题的初始状态和目标状态就不同。
所以,对于同样的知识,不同的人的表示结果可能不同。
2.8解:本问题的关键就是制定一组操作,将初始状态转换为目标状态。
为了用谓词公式表示操作,可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。
条件易于用谓词公式表示,而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来,即由于动作的执行,当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态,通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。
定义四个操作的谓词如下,操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示:(1)goto<x,y):从x处走到y处。
条件:SITE(Monkey,x)动作:删除SITE(Monkey,x);增加SITE(Monkey,y)(2)pushbox (x,y):将箱子从x处推到y处。
条件:SITE(Monkey,x)∧SITE(Box,x)∧~ONBOX(Monkey)动作:删除SITE(Monkey,x),SITE(Box,x);增加SITE(Monkey,y),SITE(Box,y)(3)climbbox:爬到箱子顶上。
条件:~ONBOX(Monkey)动作:删除~ONBOX(Monkey);增加ONBOX(Monkey)(4)grasp:摘下香蕉。
条件:~HOLDS(Monkey) ∧ONBOX(Monkey) ∧SITE(Monkey,b)动作:删除~HOLDS(Monkey);增加HOLDS(Monkey)在执行某一操作前,先检查当前状态是否满足其前提条件。
若满足,则执行该操作。
否则,检查另一操作的条件是否被满足。
检查的方法就是当前的状态中是否蕴含了操作所要求的条件。
在定义了操作谓词后,就可以给出从初始状态到目标状态的求解过程。
在求解过程中,当进行条件检查时,要进行适当的变量代换。
SITE(Monkey,a)SITE(Box,c)~ONBOX(Monkey)~HOLDS(Monkey)⇓goto(x,y),用a代x,用c代ySITE(Monkey,c)SITE(Box,c)~ONBOX(Monkey)~HOLDS(Monkey)⇓ pushbox(x,y),用c代x,用b代ySITE(Monkey,b)SITE(Box,b)~ONBOX(Monkey)~HOLDS(Monkey)⇓climbboxSITE(Monkey,b)SITE(Box,b)ONBOX(Monkey)~HOLDS(Monkey)⇓graspSITE(Monkey,b)SITE(Box,b)ONBOX(Monkey)HOLDS(Monkey)2.12 解:首先建立棋盘变换的产生式规则。
如果把棋盘的每一种布局看做是一个状态矩阵,本题就变成了从初始状态矩阵到目标状态矩阵的一种变化。
所谓棋盘状态的变化就是希望棋盘上空格周围的棋子能走进空格,这也可以理解为移动空格,只要实现空格的上、下、左、右四种移动即可。
可通过建立四个条件一操作型的产生式规则,来实现这四种移动。
设Sij为状态矩阵中的第i行和第j列的数码,i0、j0表示空格所在的行和列,如果在状态矩阵中用0来表示空格的话,则建立如下四条产生式规则:R1:if (jo – 1≥1) then begin Siojo: = Sio(jo-1); Sio(jo-1): =0 end空格左移R2:if (io – 1≥1) then begin Siojo: = S(io-l)jo; S(io-l)jo: =0 end空格上移R3:if (Jo + 1≤3) then begin Siojo: = Sio(jo+1); Sio(jo+1): = 0 end空格右移R4: if (io + 1≤3) then begin Siojo: = S(io+l)jo; S(io+l)jo: = 0 end空格下移然后,建立综合数据库。
将棋盘的布局表示为状态距阵的形式存入综合数据库,例如,可以将本题的初始布局和目标布局以矩阵形式表示为:2 83 1 2 3S0= 1 6 0 Sg= 8 0 47 5 4 7 6 5综合数据库中,存放着初始状态矩阵和目标状态矩阵以及变换过程中的中间矩阵。
在建立了规则集和综合数据库后,就可以按照产生式规则进行状态变换,实现推理求解。
在进行推理时,可能会有多条产生式规则的条件部分和综合数据库中的已有事实相符,这样就有可能激活多条规则。
究竟采用哪一条规则作为启用规则,这就是冲突解决策略问题。
解决冲突的策略有专一性排序、规则顺序等多种,也可以使用一些启发性的信息,根据具体问题选择。
在本题中,我们采用一个启发式函数h(x),它表示节点x所对应的棋盘中与目标节点对应的棋盘中棋子位置不同的个数。
这里,综合数据库中的初始状态矩阵,能满足规则R1、R2、R4的条件,所以有三条匹配规则。
利用启发式函数决定哪一条规则为启用规则。
因为规则R4的启发式函数值h(x)=5,规则R1的h(x)=6,规则R2的h(x)=7,也就是说,规则R4所得到的新状态与目标状态差距最小,所以启用规则R4,依此类推,可以得到到达目标状态的规则执行序列如下:R4,R1,R2,R2,R1,R4,R3其执行过程如图2.19所示。
2.13解:设综合数据库中包含了已访问过的城市名的列表、未访问过的城市名的列表和各城市间的距离表。
初始时刻,已访问过的城市名列表中只有A,未访问过的城市名列表中有B、C、D、E。
定义如下谓词:not—visit(x):表示未访问过城市x;visit—all():表示已无未访问过的城市;goto(x):表示去访问城市x,并将x加入已访问的城市列表中,从未访问过的城市列表中删除它。
则建立如下的产生式规则:R1:not—visit(x)→goto(x)R2:visit—all()→goto(A)当未访问过的城市列表不为空时,激活规则R1;否则,激活规则R2。
如果未访问过的城市列表中的城市个数多于一个时,这时规则R1的实例就不止一个。
例如,在刚开始时,就有四条规则(分别针对x=A,x=B,x=C,x=D)被激活,这时可以根据综合数据库中的城市间距离,构造一个启发式函数h(x)来解决规则冲突,决定某一条规则为启用规则。
例如,在刚开始从A出发时,决定下一访问城市,由于B与A的距离最近,所以x:=B。
依此类推,推销员走的路径为E、D、C。
这时未访问过的城市列表中S经为空,规则R2被激活,返回城市A。
2.15答:从谓词逻辑表示法来看,一个基本网元相当于一组一阶二元谓词。
因为三元组(节点1,弧,节点2)可写成P(个体1,个体2)。
其中,个体1、个体2分别对应节点1、节点2,而弧及其上标注的节点1与节点2的关系由谓词P来体现。
产生式表示法以一条产生式规则作为知识的单位,各条产生式规则之间没有直接的联系。
而语义网络则不同,它不仅将基本网元视做一种知识的单位,而且各个基本网元之间又是相互联系的。
人脑的记忆便是由存储大量的这种基本网元来体现的。
2.16解:(1)本知识涉及的对象有3个:鸟、鸽子、信鸽。
信鸽是一种鸽子,除了其本身的属性外,理应具有鸽子的一般特性。
而鸽子又是一种鸟,鸟所具有的属性它也具有。
(2)信鸽与鸽子之间是一种类属关系,鸽子和鸟之间也是一种类属关系,它们都可以用AKO 表示。
(3)整理各对象节点之间的属性,使上层节点所具有的属性不再在下层节点中标出。
(4)将各对象作为一个节点,而它们之间的关系作为弧,则得到如图2.20所示的语义网络。
2.17解:(1)这是一个带有全称量词的语义网络,如图2.21所示。
其中,s是全称变量,代表任一个学生;h是存在变量,表示某次拥有;bs也是存在量词,代表多本书;s、h、bs 及其语义联系构成一个子网,是一个子空间,表示每个学生都拥有多本书;节点g代表该子空间,由弧F指向其所代表的子空间的具体形式,弧 指出s是一个全称变量。
节点GS代表整个空间。
(2)根据题意得到如图2.22所示的语义网络。
这里需要指出的是,设立“讲课”很有必要,由它向外引出的弧不仅可以指出讲课的主体,而且可以指出讲课的起止时间。
(3)根据题意,这是一个有合取和析取的语义网络,如图2.23所示。
(4)此题较简单,根据题意,其语义网络如图2.24所示2.18解:按照语义网络知识表示步骤,首先进行解题分析:(1)问题涉及的对象有动物、偶蹄动物、哺乳动物、猪、羊、野猪、山羊、绵羊共8个对象。
各对象的属性可以根据常识给出,不过,这里特别给出了山羊有角、绵羊能产羊毛的特点。
(2)羊和猪与偶蹄动物、哺乳动物间是类属关系,偶蹄动物、哺乳动物与动物间也是类属关系,野猪与猪,山羊、绵羊与羊之间都是类属关系,可用AKO表示。
(3)根据信息继承性原则,各上层节点的属性下层都具有,在下层都不再标出,以避免属性信息的重复。
(4)根据以上分析,本题共涉及8个对象,各对象的属性以及它们之间的关系已在上面指出,所以本题的语义网络应是由8个节点构成的有向图,弧上的标注以及各节点的标注如上所述。
语义网络图如图2.25所示。
2.26解:用状态空间法进行表示。