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人工智能习题库与答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.（）问题更接近人类高级认知智能，有很多重要的开放问题。
A、计算机视觉B、自然语言处理C、语音识别D、知识图谱正确答案：B2.逻辑回归模型中的激活函数Sigmoid函数值范围是A、（0,1）B、[0,1]C、(-∞~∞)D、[-1,1]正确答案：A3.使用什么命令检测基本网络连接？A、routeB、pingC、netstatD、ifconfig正确答案：B4.关于bagging下列说法错误的是：（）A、为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集。
B、当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠。
C、最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。
D、各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练。
正确答案：D5.下列快捷键中能够中断（Interrupt Execution）Python程序运行的是A、F6B、Ctrl+QC、Ctrl+CD、Ctrl+F6正确答案：C6.下列关于深度学习说法错误的是A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合C、只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题正确答案：C7.传统GBDT以（）作为基分类器A、线性分类器B、CARTC、gblinearD、svm正确答案：B8.半监督支持向量机简称？A、S2VMB、SSVMC、S3VMD、SVMP正确答案：C9.以下不属于人工智能软件的是（）。
A、语音汉字输入软件B、百度翻译C、在网上与网友下棋D、使用OCR汉字识别软件正确答案：C10.云计算通过共享（）的方法将巨大的系统池连接在一起。
A、CPUB、软件C、基础资源D、处理能力正确答案：C11.下列哪项是自然语言处理的Python开发包？A、openCVB、jiebaC、sklearnD、XGBoost正确答案：B12.神经网络中最基本的成分是()模型。
人工智能习题库含参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.表达式 3 and not 5 的值为_______。
A、FALSEB、3C、TRUED、$2正确答案：A2.预测分析过程包括：数据的准备、预测模型开发、模型验收和评估、使用PMML实现大数据预测的有效部署。
（）是指对数据的采集和整理A、评估B、预测模型开发C、模型验收D、数据的准备正确答案：D3.关于级联相关网络描述错误的是(___)A、属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标；B、主要成分为级联、相关、归约；C、无需设置网络层数、隐层神经元数目；D、训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合；正确答案：B4.下面（）不是有效的变量名。
A、NumbrB、my-scoreC、bananaD、_demo正确答案：B5.下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是（）A、随机森林只能用于解决分类问题B、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率C、随机森林由随机数量的决策树组成D、随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择不是随机的正确答案：B6.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题（）A、关联规则发现B、自然语言处理C、分类D、聚类正确答案：A7.批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥？A、让每一层的输入的范围都大致固定B、它将权重的归一化平均值和标准差C、它是一种非常有效的反向传播(BP)方法D、这些均不是正确答案：A8.C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的A、可信度B、信度C、信任增长度D、概率正确答案：B9.以下()的说法是正确。
A、术语NoSQL是“No!SQL”的缩写B、术语NoSQL可以理解为“NotOnlySQL”的缩写C、NoSQL数据库始终遵循ACID原则D、NoSQL数据库属于关系数据库技术正确答案：B10.关于贝叶斯网的学习描述错误的为(___)A、网络结构为已知；B、贝叶斯的学习过程为对训练样本计数；C、评分搜索为求解的常用办法；D、估计出每个结点的条件概率；正确答案：A11.下面算法中哪个不是回归算法A、岭回归B、随机森林C、线性回归D、逻辑回归正确答案：D12.TensorFlow程序开发时经常会使用到placeholder，placeholder是指？A、张量B、常量C、占位符D、变量正确答案：C13.考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。
人工智能+智能家居智能家居的发展阶段不包括（）发展完善期智能家居的主要技术支撑不包括（）无线通信技术环境感知技术所依赖的最主要的硬件称为（D）传感器智能控制技术不包括（）人工智能技术基带芯片的生产位于智能家居产业链的（）上游下面那个例子不能直接体现人工智能在智能家居的应用（）使用智能手机打开电视机智能家具目前面临的问题不包括（）智能程度变高，解放人类双手世界上第一栋智能建筑出现于（）年1984天猫、京东等电商平台位于智能家居产业链的上游错误智能家电行业的新兴独角兽企业具有资本与流量资源充足的优势（）错误智能金融智能金融的产生动因不包括（）。
金融创新工具的扩大化以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。
广告领域金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括() 每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。
人工智能金融领域中信息来源途径不包括：_______. 基本自然信息金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. 数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景_______。
采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价；金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。
知识图谱金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。
正确区块链中的智能合约技术可以被用于各类金融交易，确保交易合规并符合监管要求。
人工智能试题答案及解析一、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. RL答案：A解析：人工智能的英文缩写是AI，即Artificial Intelligence。
2. 下列哪个选项是人工智能的典型应用之一？（）A. 语音识别B. 量子计算C. 云计算D. 区块链答案：A解析：语音识别是人工智能的典型应用之一，它涉及到将语音信号转换为文本信息的技术。
3. 机器学习的主要目标是（）。
A. 预测未来B. 自动驾驶C. 数据分析D. 使计算机能够利用数据进行学习答案：D解析：机器学习的主要目标是使计算机能够利用数据进行学习，从而提高其性能和智能。
4. 深度学习是机器学习的一个子集，它主要依赖于（）。
A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 随机森林答案：C解析：深度学习是机器学习的一个子集，它主要依赖于神经网络，尤其是深度神经网络。
5. 下列哪个算法不是监督学习算法？（）A. 线性回归B. 逻辑回归C. 聚类D. 支持向量机答案：C解析：聚类是一种无监督学习算法，它不依赖于标签数据，而是将数据点分组到多个簇中。
6. 在人工智能中，过拟合是指（）。
A. 模型在训练数据上表现太好B. 模型在训练数据上表现太差C. 模型在新数据上表现太好D. 模型在新数据上表现太差答案：A解析：过拟合是指模型在训练数据上表现太好，但在新数据上表现差，即模型对训练数据过度敏感。
7. 下列哪个选项是强化学习的特点？（）A. 需要大量标记数据B. 通过与环境的交互进行学习C. 通过反向传播算法进行学习D. 通过梯度下降算法进行学习答案：B解析：强化学习的特点是通过与环境的交互进行学习，以获得最大的累积奖励。
8. 在自然语言处理中，词嵌入的目的是（）。
A. 将文本转换为数值表示B. 将图像转换为数值表示C. 将音频转换为数值表示D. 将视频转换为数值表示答案：A解析：词嵌入的目的是将文本转换为数值表示，以便机器学习模型可以处理。
人工智能模拟习题及参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有。
A、用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B、“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C、“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D、能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
正确答案：D2.自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：A、标量B、向量C、有向图D、结构体正确答案：B3.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是A、归结推理B、单调推理C、演绎推理D、默认推理正确答案：C4.Keras是用哪种语言编写的神经网络库（）A、JavaB、CC、ScalaD、Python正确答案：D5.问答系统中的NLP技术，以下描述不正确的是：A、问答（QA）系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息，以满足用户的信息需求。
QA系统不是让用户阅读整个文档，而是更喜欢简短而简洁的答案。
B、QA系统相对独立很难与其他NLP系统结合使用，现有QA系统只能处理对文本文档的搜索，尚且无法从图片集合中提取信息。
C、大多数NLP问题都可以被视为一个问题回答问题。
范例很简单：我们发出查询指令，机器提供响应。
通过阅读文档或一组指令，智能系统应该能够回答各种各样的问题。
D、强大的深度学习架构（称为动态内存网络（DMN））已针对QA问题进行了专门开发和优化。
给定输入序列（知识）和问题的训练集，它可以形成情节记忆，并使用它们来产生相关答案。
正确答案：B6.下列说法中对专用人工智能理解正确的是（）。
A、在某一个特定领域应用的人工智能。
B、充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
C、不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。
人工智能试题与答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。
A、启发式搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、广度优先搜索正确答案：D2.关于python程序设计语言，下列说法不正确的是( )A、python源文件以***.py为扩展名B、python只能在文件模式中编写代码C、python的默认交互提示符是：>>>D、python具有丰富和强大的模块正确答案：B3.贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。
A、图形B、数学C、数据D、判断正确答案：B4.根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesiannetwork）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为(___)。
A、赫布网B、拉普拉斯网C、马尔科夫网D、塞缪尔网正确答案：C5.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。
A、模式识别B、神经网络C、专家系统D、机器学习正确答案：D6.使用似然函数的目的是什么（）A、改变目标函数分布B、求解目标函数C、得到最优数据样本D、找到最合适数据的参数正确答案：D7.关于Python的分支结构，以下选项中描述错误的是A、Python中if-elif-else语句描述多分支结构B、分支结构使用if保留字C、分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转D、Python中if-else语句用来形成二分支结构正确答案：C8.若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值，且小于右子树上的所有结点值，则该二叉树遍历序列中有序的是A、前序序列B、中序序列C、后序序列D、以上说法均不正确正确答案：B9.机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?A、人工程序B、历史数据C、神经网络D、训练算法正确答案：B10.操作系统主要是对计算机系统的全部()进行管理，以方便用户、提高计算机使用效率的一种系统软件。
第六章机器学习习题参考解答6.1练习题6.1 什么是学习？有哪几种主要观点?6.2 什么是机器学习? 机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在?6.3 机器学习的研究经历了哪几个阶段？6.4 机器学习有哪些主要学习策略？6.5 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
6.6 机械学习的基本思想是什么？在设计机械学习系统时，要考虑哪些问题？6.7 什么是传授式学习？传授式学习的学习过程包括哪些步骤？6.8 简述类比学习的基本思想。
利用类比学习可以学习哪些东西？利用类比学习策略学习新概念的步骤是什么？6.9 利用类比学习策略学习问题的求解方法时，一般有几种类比法？简述变换类比法的思想。
6.10 什么是归纳学习？归纳学习一般又可分为哪两种学习形式？6.11 实例学习的基本思想是什么？在实例学习中提供正、反例的信息源有哪些？简述实例学习的两个空间模型，这两个空间之间的关系如何？在设计例子空间和规则空间时要考虑哪些问题？6.12 对规则空间进行搜索的方法有几种？变形空间法的基本原理是什么？它有什么优点？6.13 观察与发现学习策略可以学习哪些方面的知识？6.14 什么是解释学习？其学习过程是什么?6.15请用ID3学习算法完成判断决策树的构建过程。
6.16 论述你对深度学习本质的认识，如何理解机器学习的两次跨越式发展？6.2习题参考解答6.1 什么是学习？有哪几种主要观点?答:（略）6.2 什么是机器学习? 机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在?答:机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。
更严格地说，就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。
机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任务的专用学习系统的方法。
（a）人类学习过程的认知模型。
这一方向是对人类学习机理的研究。
这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？5.2 用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯一吗？5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边，打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人，在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数，否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排，请使用状态空间搜索法，规划一使全部6人安全过河的方案。
（提示：应用状态空间表示和搜索方法时，可用(N m,N c)来表示状态描述，其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3)，而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
（提示：a.用四元组(农夫，狐狸，鸡，米)表示状态，其中每个元素都可为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸；b.把每次过河的一种安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
）5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上，每个圆盘上都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动，每次转动90°，初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示，用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
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）。
5.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。
6.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。
7.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。
8.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。
9.什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。
11.什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。
1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
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予特定的值；（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。
2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（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：定义谓词如下：Like(x,y)：x喜欢y。
Club(x)：x是梅花。
Human(x)：x是人。
Mum(x)：x是菊花。
“有的人喜欢梅花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x)))“有的人喜欢菊花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x)))“有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。
解：定义谓词如下：PlayFootball(x)：x玩足球。
Day(x)：x是某一天。
则语句可表达为：(∀x)(D(x)→PlayFootball(Ta))（2）太原市的夏天既干燥又炎热。
解：定义谓词如下：Summer(x)：x的夏天。
Dry(x)：x是干燥的。
Hot(x)：x是炎热的。
则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan))（3）所有人都有饭吃。
解：定义谓词如下：Human(x)：x是人。
Eat(x)：x有饭吃。
则语句可表达为：(∀x)(Human(x)→Eat(x))（4）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
解：定义谓词如下：Like(x,y)：x喜欢y。
Human(x)：x是人。
则语句可表达为：(∀x)((Human(x)∧Like(x,basketball))→Like(x,volleyball))（5）要想出国留学，必须通过外语考试。
解：定义谓词如下：Abroad(x)：x出国留学。
Pass(x)：x通过外语考试。
则语句可表达为：Abroad(x)→Pass(x)、猴子问题：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：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)2．16. 用语义网络表示下列知识：（1）所有的鸽子都是鸟；（2）所有的鸽子都有翅膀；（3）信鸽是一种鸽子，它有翅膀。
解：本题涉及对象有信鸽、鸽子和鸟。
鸽子和信鸽的属性是有翅膀。
鸽子和鸟是ISA关系，信鸽和鸽子是AKO关系。
根据分析得到本题的语义网络如下：2.17. 请对下列命题分别写出它的语义网络：（1）每个学生都有多本书。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：（2）孙老师从2月至7月给计算机应用专业讲《网络技术》课程。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：（3）雪地上留下一串串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：（4）王丽萍是天发电脑公司的经理，她35岁，住在南内环街68号。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：2.18. 请把下列命题用一个语义网络表示出来：（1）猪和羊都是动物；（2）猪和羊都是偶蹄动物和哺乳动物；（3）野猪是猪，但生长在森林中；（4）山羊是羊，且头上长着角；（5）绵羊是一种羊，它能生产羊毛。
解：本题涉及对象有猪、羊、动物、野猪、山羊和绵羊。
猪和羊的属性是偶蹄和哺乳。
野猪的属性是生长在森林中。
山羊的属性是头上长着角。
绵羊的属性是产羊毛。
根据对象之间的关系得到本题的语义网络如下：2.27有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制：(1) 船太小，农夫每次只能带一样东西过河；(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。
请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。
题示：(1) 用四元组（农夫，狼，羊，菜）表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。
(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=（f，w，s，v）表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。
第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。
由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。
