人工智能与应用 复习总纲

8 •何为状态图和与或图？图搜索与问题求解有什么关系?状态图是描述寻找目标或路径问题的有向图，即描述一个实体基于事件反应的动态行为，显示了该实体如何根据当前所处的状态对不同的时间做出反应的。

与或图是一种系统地将问题分解为互相独立的小问题，然后分而解决的方法。

与或图中有两种代表性的节点：“与节点”和“或节点”，“与节点”指所有的后续节点都有解时它才有解；“或节点”指各个后续节点均完全独立，只要其中有一个有解它就有解。

关系：问题求解就是在一个图中寻找一个从初始节点到目标节点的路径问题，图搜索模拟的实际是人脑分析问题，解决问题的过程，它基于领域知识的问题求解过程。

11.什么是与或树？什么是可解节点？什么是解树？答：一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系，不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。

满足下列条件的节点为可解节点。

①终止节点是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其子节点至少有一个可解。

解树实际上是由可解节点形成的一棵子树，这棵子树的根为初始节点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树14.请阐述状态空间的一般搜索过程。

OPEN表与CLOSE表的作用是什么？答：先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展，生成一组子节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。

若出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，贝y再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。

重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。

所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用操作进行作用，生成该节点的一组子节点OPEN表用于存放刚生成的节点，对于不同的搜索策略，节点在OPEN表中的排序是不同的。

CLOSED表用于存放将要扩展或者已扩展的节点。

15.广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点？答：广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查，只有当同一级节点考查完之后,才考查下一级节点。

第一章绪论●人工智能的诞生：1965年夏季，在达特茅斯大学●人工智能的学派：符号主义，联结主义，行为主义第二章知识表示方法●知识的特性：1.相对正确性；2.不确定性；3.可表示性；4.可利用性●★用谓词公式表示知识的步骤：1.定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。

2.根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。

3.根据所要表达的知识的语义，用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。

●★★机器人搬弄积木块问题表示P19●★一阶谓词逻辑表示法的特点：1.自然性；2.适宜于精确性知识的表示；3.易实现；4.与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。

●产生式系统的组成：1.规则库；2.综合数据库；3.推理机●★产生式系统的推理方式：1.正向推理：①规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③执行启动规则的后件。

将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。

重复这个过程直至达到目标。

2.反向推理：①规则库中的规划后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；②使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；③将启用规则的前件作为子目标。

重复这个过程直至各子目标均为已知事实，则反向推理的过程成功结束。

●★★语义网络表示知识举例：P36 例2.5、2.6、2.7；P71 作业18●框架的定义及组成：一个框架由若干个“槽”组成，每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。

一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。

框架名<槽名><侧面><值>●脚本表示法：美国耶鲁大学的R.C.Schank及其同事们根据概念从属理论提出了一种知识表示方法——脚本表示法。

●问题状态空间的构成：1.状态；(2).算符；3.状态空间。

●★用状态空间表示问题的步骤1.定义状态的描述形式；2.用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来，并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述；3.定义一组算符。

1人工智能复习提纲单丽莉IT&NLP智能技术与自然语言处理shanlili8888@2人工智能复习提纲z学习目标通过对本课程的学习，了解人工智能的发展历史，人工智能的相关研究及应用领域。

初步掌握人工智能的基本理论、技术及其应用方法。

能够应用相应的人工智能技术解决简单的实际应用问题。

突破传统思想的束缚，逐步领略人工智能思想的精髓，对人工智能的思想和方法有初步的理解和认识，学会从人工智能的角度出发去思考问题，解决问题。

为将来在人工智能各个方向的进一步研究，及在相关领域中的应用打下良好基础。

3人工智能课程的基本内容第1 章人工智能概述第2 章知识表示第3 章确定性推理第4 章不确定性推理第5 章搜索策略第6 章机器学习第7 章神经网络及连接学习4第1 章人工智能概述z通过人工智能提出的过程理解人工智能的概念–什么是人工智能？–为什么要研究人工智能？z人工智能研究的内容及应用领域–人工智能都研究哪些问题？–人工智能技术当前的应用情况如何？z人工智能的三大学派–有哪三大学派？他们的基本思想是什么？5第2 章知识表示z理解知识及知识表示的概念，了解人工智能中对知识的分类及选择知识表示方法时的考虑因素。

–什么是知识？–人工智能研究的知识如何分类？–根据哪些因素来进行知识的表示？z熟练掌握常用的知识表示方法，能够使用确定的方法正确的表示给定的知识。

–一阶谓词表示法–产生式表示法：产生式系统的基本结构–语义网络表示法6第3 章确定性推理z理解掌握推理的概念及其分类–什么是推理？–有哪些推理方法？其基本思想是什么？–推理策略有哪些？什么是冲突消解？z掌握归结演绎推理基本理论，理解掌握相关定义，掌握简单定理推论的证明过程。

能够熟练使用归结方法完成简单定理证明及问题求解。

–为证明F⇒G 反证法只要证明F∧￢G不可满足–F∧￢G不可满足⇔其标准子句集S不可满足–子句集S不可满足⇔S的一切H解释都为假：海伯伦理论–子句集S不可满足⇔由S可归结出空子句: 鲁宾逊归结原理7第3 章确定性推理z熟练掌握基于规则的正向演绎推理方法，能够进行简单定理证明和问题求解。

自考人工智能原理重点复习大纲
一、概述
- 人工智能的基本概念和定义
- 人工智能的发展历史和应用领域
- 人工智能的基本原理和方法
二、知识表示与推理
- 逻辑表示和推理的基本概念和方法
- 谓词逻辑与一阶谓词逻辑
- 归结推理和演绎推理
- 产生式规则与专家系统
三、机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和半监督研究的基本原理
- 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机的原理和应用
- 神经网络和深度研究的基本原理和应用
四、自然语言处理
- 自然语言理解和生成的基本概念和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的原理和技术
- 文本分类、信息抽取和机器翻译的基本原理和应用
五、计算机视觉
- 计算机视觉的基本概念和方法
- 图像特征提取和图像识别的原理和技术
- 目标检测、图像分割和人脸识别的基本原理和应用
六、智能系统与伦理
- 智能系统的发展现状和前景
- 人工智能在社会和经济中的应用
- 人工智能带来的伦理、法律和社会问题
七、人工智能的挑战和发展方向
- 当前人工智能面临的挑战和问题
- 未来人工智能的发展方向和趋势
- 人工智能与人类的关系和合作
以上为自考人工智能原理的重点复习大纲，希望能对你的学习有所帮助。

《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2・1 ^(Proposition),即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。

定义2. 2所谓个体，是指可以独立存在的某个事物。

定义2. 3谓词：由定义的谓词名、变元，共同构成了具有陈述性表达的形式化语句，称为谓词。

一个谓词可以有n (其中n=0,1, 2,……)个变元，并称之为n元谓词。

定义2. 3谓词中包含个体或变元的数目，称为谓词的元或谓词的目。

定义2. 4谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目，称为谓词的阶。

例2-2比较下列谓词或谓词形式的命题：©LIKE (John, mary)； ©ROBOT (John)；©ROBOT (mary) ；®ADDQ (x, y, z)。

试解释具体含义，并指出它们各是几元谓词。

解：上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”；②和③都只有一个个体，称为一元谓词; 相应①则称为二元谓词；④表示为表达式“x+y二z” ,其中包含有3个变元，故称为三元谓词。

依此类推，可推出关于n元谓词的概念。

例2-3为了说明谓词的阶，我们来比较下列谓词形式的命题：①LIFELESS (outers tars)；外星球没有智能生命。

②INCORRECT(1辻心ss (outer-stars)说“外星球没有智能生命”是不确切的。

解：在上述谓词形式的命题中，谓词①只有一层含义，称为一阶谓词；谓词②在前一层含义基础上，乂增加了一层新意，共有二层含义。

故把谓词②称为二阶谓词。

依此类推，可推出关于n阶谓词的概念。

注意：在谓词逻辑演算中，最重要的有三大类：即:命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。

命题逻辑表示比较简单，只能表达具体固定的情况，命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述，谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况；谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。

总的看来，命题和谓词的知识表示形式可以相互转换，而谓词比命题有更强的表达能力。

人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的发展概述重要知识点回顾：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反应速度是来不及反应的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而发展的智能汽车就能在短时间内做出反应。

因此各发达国家早在20世纪70年代就开始了智能汽车的研究。

2.国内外智能汽车研究的重要事件。

从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。

我国从20世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。

1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

谷歌为自最先开始研究无人驾驶的企业。

3.早期自动驾驶汽车的应用环境。

从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。

4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术}计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。

第二节：国内外智能汽车应用与分析重要知识点回顾：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的发展机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。

车道保持系统则会实现上述功能。

3.车道保持系统工作方法简述。

车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界线，使车辆能够沿着道路边界线行驶，当车辆偏离边界线的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。

4.自动泊车辅助系统(APA) 的主要组成部分@自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。

5.自动泊车辅助系统工作流程。

激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种当前汽车主要配备的是哪一种半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。

总复习2内容提要•(一)各章重点及题型总结•(二)复习指南•(三)结束语(一)各章重点及题型总结第1章绪论•人工智能的定义和发展△฀•人类智能和人工智能•人工智能的主要学派△•人工智能的研究与应用领域•注: △表示重点内容•题型:识记类题(简答或论述)3(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•状态空间法△•问题归约法△•谓词逻辑法△•语义网络法△•其他方法4(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•题型:•识记类题(简答或论述);•用谓词演算公式表示句子(如2-6及课件例题);•用语义网络描述句子(如2-7及课件例题),注意语义网络表示存在量词和全称量词时的区别;•知识的框架法表示(如2-9及课件例题).5(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•图搜索策略△(知道open表,closed表的作用)•盲目搜索△(掌握其中三种搜索方法,会画搜索树,了解open表,closed表在搜索时的变化)฀฀•启发式搜索△(掌握有序搜索和A*算法,以及二者的区别,会画搜索树)•消解原理△(熟练掌握子句集的求解步骤,会利用消解反演进行证明和求解答案)฀฀•规则演绎系统△(重点掌握正向和反向演绎系统,会将表达式化为与或形,会画与或图,注意事实表达式和目标表达式在化与或形时存在对偶的特性,其步骤并不相同,不要混淆)•产生式系统•系统组织技术฀฀•不确定性推理与单调推理6(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•题型:•识记类题(简答或论述);•基于各类搜索方法的搜索类题,会画搜索树(见教材及课件例题);•将谓词公式化为子句形(如3-17及课件例题);•消解反演证明及问题求解(见教材及课件例题);•规则演绎系统,事实或目标表达式的与或形变换及与或图(见教材及课件例题).7(一)各章重点及题型总结•第5章计算智能•进化计算△฀฀•人工生命•题型:识记类题(简答或论述)89(二)复习指南•思考题汇总•1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。

人工智能原理及应用复习提纲第一章1.什么是人工智能？答：人工智能从学科角度说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。

2.人工智能的产生和发展过程有哪些？答：①孕育期（1956年以前）②形成期（1956年～1970年）③知识应用期（1971年～80年代末）④综合集成期3.人工智能的研究和应用领域答：机器学习；自然语言理解；专家系统；模式识别；计算机视觉；机器人学；博弈；自动定理证明；自动程序设计；智能控制；智能决策支持系统；人工神经网络；知识发现和数据挖掘；分布式人工智能第二章1.什么是知识表示？答：知识表示：就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。

2.常用的知识表示方法有哪些？答：目前使用较多的有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。

3.产生式系统的基本结构答：综合数据库；规则库；控制系统4. 什么是产生式系统？答：用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。

第三章1.什么是推理？答：所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程2.推理的控制策略包括哪些内容？分别解决什么问题？答：推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。

搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。

3.推理的方向有哪些？答：推理分为正向、逆向及混合推理。

4.冲突消解策略有几种？答：特殊知识优先；新鲜知识优先；差异性大的知识优先；领域特点优先；上下文关系优先；前提条件少者优先第四章1.什么是不确定性推理答：不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推理出具有一定程度的不确定性，但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。

2.C-F模型（大题）在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))例4.2 设有如下一组知识：r1: IF E1 THEN H (0.9)r2: IF E2 THEN H (0.6)r3: IF E3 THEN H (-0.5)r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)已知：CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF(H)=?解：由r4得到：CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}= 0.8xmax{0,0.5}= 0.4由r1得到：CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}=0.9x max{0,0.4}=0.36由r2得到：CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}=0.6x max{0,0.8}=0.48由r3得到：CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}= -0.5x max{0,0.6}= -0.3根据结论非精确性的合成算法得到：CF1,2(H)＝CF1(H) + CF2(H) － CF1(H) x CF2(H)＝0.36＋0.48－0.36x0.48＝0.84－0.17=0.67= 0.53CF(H)=0.53第五章1.什么是搜索？答：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。

⼈⼯智能考试复习资料⼈⼯智能第⼀章绪论1、智能（intelligence ）⼈的智能是他们理解和学习事物的能⼒，或者说，智能是思考和理解能⼒⽽不是本能做事能⼒。

2、⼈⼯智能（学科）⼈⼯智能研究者们认为：⼈⼯智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应⽤智能机器的⼀个分⽀。

它的近期主要⽬标在于研究⽤机器来模仿和执⾏⼈脑的某些智⼒功能，并开发相关理论和技术。

3、⼈⼯智能（能⼒）⼈⼯智能（能⼒）是智能机器所执⾏的通常与⼈类智能有关的智能⾏为，这些智能⾏为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、⾏动和问题求解等活动。

4、⼈⼯智能：就是⽤⼈⼯的⽅法在机器上实现的智能，或者说，是⼈们使⽤机器模拟⼈类的智能。

5、⼈⼯智能的主要学派：符号主义：⼜称逻辑主义、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。

代表⼈物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义：⼜称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：⼜称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。

6、⼈类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相⽐较，见图⼈类计算机认知活动的最⾼层级是思维策略，中间⼀层是初级信息处理，最低层级是⽣理过程，即中枢神经系统、神经元和⼤脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语⾔和硬件。

研究认知过程的主要任务是探求⾼层次思维决策与初级信息处理的关系，并⽤计算机程序来模拟⼈的思维策略⽔平，⽽⽤计算机语⾔模拟⼈的初级信息处理过程。

7、⼈⼯智能研究⽬标为：1、更好的理解⼈类智能，通过编写程序来模仿和检验的关⼈类智能的理论。

思维策略初级信息处理⽣理过程计算机程序计算机语⾔计算机硬件图：⼈类认知活动与计算机的⽐2、创造有⽤和程序，该程序能够执⾏⼀般需要⼈类专家才能实现的任务。

⼀般来说，⼈⼯智能的研究⽬标⼜可分为近期研究⽬标和远期研究⽬标两种。

人工智能与应用复习总纲：第一节：人工智能在智能汽车领域的开展概述重要知识点回忆：1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究?车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生，在许多事故中人类的反响速度是来不及反响的，但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而开展的智能汽车就能在短时间做出反响。

因此各兴旺国家早在20世纪70年代就开场了智能汽车的研究。

2.国外智能汽车研究的重要事件。

从20世纪70年代，美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究。

我国从20世纪80年代开场着手无人驾驶汽车的研制开发，并取得了阶段性成果。

1992年，国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

谷歌为自最先开场研究无人驾驶的企业。

3.早期自动驾驶汽车的应用环境。

从20世纪70年代，美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究，大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。

4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术?计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。

第二节：国外智能汽车应用与分析重要知识点回忆：1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的开展?机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别?区别在于：车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用，并不会干预方向使车辆回到正确路线。

车道保持系统那么会实现上述功能。

3.车道保持系统工作方法简述。

车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界限，使车辆能够沿着道路边界限行驶，当车辆偏离边界限的时候，系统将发出警报，或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者，并轻微干预方向盘，使汽车回归到正常路线。

4.自动泊车辅助系统(APA)的主要组成局部?自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。

5.自动泊车辅助系统工作流程。

激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度，自动泊车分为那三种?当前汽车主要配备的是哪一种?半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。

《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2.1 命题(Proposition)，即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。

定义2.2 所谓个体，是指可以独立存在的某个事物。

定义2.3 谓词：由定义的谓词名、变元，共同构成了具有陈述性表达的形式化语句，称为谓词。

一个谓词可以有n（其中n=0,1,2, ……）个变元，并称之为n元谓词。

定义2.3 谓词中包含个体或变元的数目，称为谓词的元或谓词的目。

定义2.4 谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目，称为谓词的阶。

例2-2 比较下列谓词或谓词形式的命题：①LIKE(john，mary)；②ROBOT(john)；③ROBOT(mary)；④ADDQ(x，y，z)。

试解释具体含义，并指出它们各是几元谓词。

解：上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”；②和③都只有一个个体，称为一元谓词；相应①则称为二元谓词；④表示为表达式“x+y=z”，其中包含有3个变元，故称为三元谓词。

依此类推，可推出关于n元谓词的概念。

例2-3 为了说明谓词的阶，我们来比较下列谓词形式的命题：①LIFELESS(outer-stars)；外星球没有智能生命。

②INCORRECT(lifeless(outer-stars))；说“外星球没有智能生命”是不确切的。

解：在上述谓词形式的命题中，谓词①只有一层含义，称为一阶谓词；谓词②在前一层含义基础上，又增加了一层新意，共有二层含义。

故把谓词②称为二阶谓词。

依此类推，可推出关于n阶谓词的概念。

注意：在谓词逻辑演算中，最重要的有三大类：即：命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。

命题逻辑表示比较简单，只能表达具体固定的情况，命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述，谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况；谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。

总的看来，命题和谓词的知识表示形式可以相互转换，而谓词比命题有更强的表达能力。

知识点1. 什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能的研究目标远期目标揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。

相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础2. 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？人工智能研究的三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。

符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。

例如，专家系统等。

联结主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，人工神经网络研究掀起了第二次高潮。

之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。

行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。

智能科学技术学科研究的主要特征(1) 由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2) 由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3) 由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4) 由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究；(5) 智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。

知识表示的类型按知识的不同存储方式：陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；知识本身和使用知识的过程相分离。

过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。

知识表示的基本方法非结构化方法：一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法：语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。

⼈⼯智能技术导论复习⼤纲⼀、⼈⼯智能概述1、什么是⼈⼯智能？谈谈你对⼈⼯智能的认识。

“ArtificialIntelligence”，简称AI。

⽬前的“⼈⼯智能”⼀词是⼈造智能，指⽤计算机模拟或实现的智能，同时，⼈⼯智能⼜是⼀个学科名称。

研究⼈⼯智能也是当前信息化社会的迫切要求。

我们知道, ⼈类社会现在已经进⼊了信息化时代。

信息化的进⼀步发展, 就必须有智能技术的⽀持。

例如, 当前迅速发展着的互联⽹(Internet)、万维⽹(WWW)和⽹格(Grid)就强烈地需要智能技术的⽀持。

也就是说,⼈⼯智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作⽤。

智能化也是⾃动化发展的必然趋势。

⾃动化发展到⼀定⽔平, 再向前发展就必然是智能化。

事实上,智能化将是继机械化、⾃动化之后, ⼈类⽣产和⽣活中的⼜⼀个技术特征。

　⼈⼯智能作为⼀门学科, 其研究⽬标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会。

随着⼈⼯智能的发展⼈类社会会更加智能化，更加美好！2、⼈⼯智能有哪些应⽤领域或课题？1）、难题求解2）、⾃动规划、调度与配置3）、机器定理证明4）、⾃动程序设计5）、机器翻译6）、智能控制7）、智能管理8）、智能决策9）、智能通讯10）、智能仿真11）、智能CAD（计算机辅助设计Computer Aided Design）12）、智能制造13）、智能CAI（计算机辅助教学Computer Aided Instruction）14) 、智能⼈机接⼝15) 、模式识别16）、数据挖掘与数据库中的知识发现17）、计算机辅助创新18）、计算机⽂艺创作19）、机器博弈20）、智能机器⼈⼆、逻辑程序设计语⾔PROLOGPROLOG是⼀种逻辑型智能程序设计语⾔，以horn⼦句逻辑为基础，因此⽤它编写的程序就是逻辑程序，即在PROLOG程序中⼀般不需告诉计算机“怎么做”，只需要告诉它“做什么”。

1.试编写⼀个描述亲属关系的PROLOG程序，然后再给出⼀些事实数据，建⽴⼀个⼩型演绎数据库。

复习提纲：第二章：1.一个表的表头和表尾的求法；2.Prolog程序的基本构成部分:给出几个部分,能够通过添加补充成一个完整的可运行的程序；3.Prolog程序的基本运行过程；4.Prolog程序的中关于循环控制的实现方法：读程序，写出程序结果.第三章：1.搜索算法中,OPEN表和CLOSE表的作用；2.掌握画出问题的状态空间搜索图（不断扩展节点的方法），并给出解路径.3.按和代价法及最大代价法求解树的代价.第五章：1.文字,互补文字;纯文字；2.子句，求一个命题逻辑公式的子句集,求一个谓词逻辑的子句集,求一个命题（有前提和结论）的子句集；3.求一个公式在一个替换下的例;求两个公式之间的所有差异集;求一个公式集的最一般合一.4.判断一个子句集是否不可满足；5.命题逻辑中的归结原理；谓词逻辑中的归结原理,有归结原理进行推理.6.Horn子句归结方法；7.课本后面所有的习题.第/、章：1.产生式系统的三个组成部分；2.推理机的正向推理基本过程；3.产生式系统常推理方法；4.产生式系统常用的产生式规则冲突消解策略.第七章：知识表示：1.常见事物之间8种关系的语义网络表示方法；2.用语义网络表示命题.(习题七:4, 5题)一、填空题1、文字P (X)与文字____________________ 互补。

2、产生式系统由产生式规则库、动态数据库和_________________ 三部分组成。

3、己知表：[[a,b], [c], [d,e]],则表头是：_____________ ,表尾是：______________4、设谓词公式:G= 3xVyVz (P(x, y, z) A -.Q(x, y, z)),则G 的子句集为：5、命题“不是毎个计算机系的都喜欢计算机程序设计语言”，用谓词公式表达为:2.试用Horn子句归结法,证明P(a, c)是子句集｛(1), (2)，(3), (4)｝的逻辑结论.(1)P(x, z) <—Pi(x, y), P2(y, z)(2)Pi (u, v) <—Pu (u, v)(3)Pn(a, b) <—(4)P“b，c) e(5)<-P(a, c)3.计算机科学系要招聘一名教师，侖A, B, C三人前來应聘，经面试后，计算机系表示如下想法：①如果录用B，则一定录用C;②如果录用A而不录用B，则一定录用C;③三人中至少录用一人。

考试：9周二晚7点，5下单选题15×2分推理问答题7×10分人工智能复习资料第二章3、谓词★（预测大题：谓词的表示）谓词逻辑法采用谓词合式公式和一阶谓词演算把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来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。

谓词逻辑的组成：谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号。

用谓词公式表示知识的一般步骤：(1).定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义(2).根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。

(3).根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。

二元语义网络（预测大题）语义网络是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成。

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。

（1）常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。

AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。

ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。

（2）常用的包含关系的有：Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。

（3）常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述性。

Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。

·····用语义网络表示知识的步骤：确定问题总所有对象和各对象的属性。

确定所讨论对象间的关系。

根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧和归并节点等。

将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点的弧，连接形成语义网络。

框架（预测大题）框架是一种结构化表示方法。

框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。

常用槽名：Part-of槽——用于指出部分和全体的关系。