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第七章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
更具体地说是信息的质量。
7-3 试解释机械学习的模式。
机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。
机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
是最基本的学习过程。
任何学习系统都必须记住它们获取的知识。
在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。
要研究的问题：(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。
因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。
(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。
7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。
归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。
归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。
人工智能习题库与参考答案一、多选题（共100题，每题1分，共100分）1.字典a={'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}，执行完a.setdefault('k1','v99')语句后，a的值为（）；执行完a.setdefault('k4','v4')语句后，a的值为（）。
A、{'k1':'v4','k2':'v4','k3':'v4'}B、{'k1': 'v99', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}C、{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3', 'k4': 'v4'}D、{'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}正确答案：CD2.公司级人工智能平台应集成（）、（）、（）、模型管理、模型验证、基础模型服务及部分实时性要求不高的业务模型服务模块A、样本管理B、数据训练C、语音识别D、推理计算正确答案：ABD3.基因遗传算法的组成部分包括()。
A、初始化编码B、交叉和变异C、适应度函数D、选择正确答案：ABCD4.为加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、（）等部门近日联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》A、教育部B、科技部C、商务部D、工业和信息化部正确答案：BD5.机器学习的要素有哪些？A、泛化能力B、样本空间划分C、一致性假设正确答案：ABC6.关于OLAP和OLTP的区别描述,正确的是?A、OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同B、与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C、OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.D、OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.正确答案：ABD7.常用的数据归约方法有（）。
人工智能各章小结及习题解答第一局部绪论习题解答：1．什么是人工智能？开展过程中经历了哪些阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在开展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科彼此渗透而开展起来的，目前正处于开展阶段尚未形成完整体系。
开展过程中经历的阶段有：第一阶段〔40年代中～50年代末〕神经元网络时代第二阶段〔50年代中～60年代中〕通用方法时代第三阶段〔60年代中～80年代初〕常识工程时代第四阶段〔80年代中～90年代初〕新的神经元网络时代第五阶段〔90年代初～此刻〕海量信息处置与网络时代2．人工智能研究的底子内容是什么？解：底子内容是：搜索技术、常识暗示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与常识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与常识发现、多Agent 系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能主要有哪几大研究学派？解：〔１〕符号主义学派：由心理学途径发生，符号主义认为人工智能发源于数理逻辑，人类认识〔智能〕的底子元素是符号，而智能行为那么是符号运算的成果。
〔２〕连接主义学派：由生理学途径发生，连接主义又称为仿生学派，认为人工智能的底子元素是神经元，智能发生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为那么是联结计算的成果。
〔３〕行为主义学派：由生物演化途径发生，行为主义认为人工智能发源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是暗示和推理。
４．人工智能有哪些主要的研究领域？解：〔１〕问题求解〔２〕逻辑推理与定理证明〔３〕自然语言理解〔４〕自动程序设计〔５〕专家系统〔６〕机器学习〔７〕神经网络〔８〕机器人学〔９〕模式识别〔１０〕机器视觉〔１１〕智能控制〔１２〕智能检索〔１３〕智能调剂与指挥〔１４〕分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ〔１５〕计算智能与进化计算〔１６〕数据挖掘与常识发现〔１７〕人工生命〔１８〕系统与语言东西第2局部常识与常识暗示本章小结：习题解答：1 设有如下问题：〔1〕有五个彼此可直达且距离的城市A、B、C、D、E，如以下图；〔2〕某人从A地出发，去其它四个城市各参不雅一次后回到A; 〔3〕找一条最短的旅行路线请用发生式规那么暗示旅行过程。
第7章思考题与习题参考答案1．计算机的I/O系统的功能是什么？它由哪几个部分组成？答：计算机的I/O系统，主要用于解决主机与外部设备间的信息通讯，提供信息通路，使外围设备与主机能够协调一致地工作。
计算机的I/O系统由I/O硬件和I/O软件两大部分组成。
其中I/O硬件包括：系统总线、I/O接口、I/O设备及设备控制器。
I/O软件包括：用户的I/O程序、设备驱动程序、设备控制程序。
2．I/O硬件包括哪几个部分？各部分的作用是什么？答：I/O硬件包括：系统总线、I/O接口、I/O设备及设备控制器。
系统总线的作用是为CPU、主存、I/O设备（通过I/O接口）各大部件之间的信息传输提供通路。
I/O接口通常是指主机与I/O设备之间设置的一个硬件电路及其相应的控制软件。
它用于在系统总线和外设之间传输信号，并起缓冲作用，以满足接口两边的时序要求。
I/O设备的作用是为主机与外部世界打交道提供一个工具。
设备控制器用来控制I/O设备的具体动作，不同的I/O设备需要完成的控制功能不同。
3．什么是用户I/O程序？什么是设备驱动程序？什么是设备控制程序？答：用户I/O程序是指用户利用操作系统提供的调用界面编写的具体I/O设备的输入输出程序。
例如用户编写的用打印机输出文本的程序。
设备驱动程序是一种可以使计算机和设备通信的特殊程序。
可以说相当于操作系统与硬件的接口，操作系统只有通过这个接口，才能控制硬件设备的工作，假如某设备的驱动程序未能正确安装，便不能正常工作。
设备控制程序就是驱动程序中具体对设备进行控制的程序。
设备控制程序通过接口控制逻辑电路，发出控制命令字。
命令字代码各位表达了要求I/O设备执行操作的控制代码，由硬件逻辑解释执行，发出控制外设的有关控制信号。
4．说明设计I/O系统的三个要素的具体内容。
答：设计I/O系统应该考虑如下三个要素：①数据定位： I/O系统必须能够根据主机提出的要求进行设备的选择，并按照数据在设备中的地址找到相应的数据。
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。
《人工智能原理》课程习题解答7.4 证明下列的每个断言：a. α是合法的当且仅当α=|Trueb. 对于任意的α，α=|Falsec. βα=|当且仅当)(βα⇒是合法的d. βα≡是合法的当且仅当)(βα⇔是合法的e. βα=|当且仅当)(βα⌝∧是不合法的说明：βα=|当且仅当在所有α为真的模型中，β也为真；当且仅当α为真且β为假时，βα⇒为假。
以下的证明将直接从上述定义出发进行。
使用集合论的表示方法可以更简洁的表示为)()(βαM M ⊆。
a. 一个语句合法即其在所有的模型中均为真。
语句True 在所有的模型中都是合法的。
因此当α合法则α=|True 成立（因为在所有的模型中True 和α都成立）；如果α=|True 成立，则α一定是合法的，因为在所有True 成立的模型中α必为真。
b. False 在所有的模型中均不成立，所以在所有False 成立的模型中有α成立(诡辩，其实没有这样的模型)。
c. 假设βα=|，考虑任意模型m 。
若在模型m 中α为真，则由假设可知β在模型m 中也为真，所以βα⇒在m 中也为真。
另外，当α在m 为假，则βα⇒在m 中为真。
因此βα⇒是合法的。
反过来，假设βα⇒是合法的。
考虑任意α为真的模型m ，β必定也为真，否则模型m 无法满足βα⇒。
所以有βα=|。
d. 应用c 的结论从两个方向进行证明可得。
e. 由c 推出，因为βα⌝∧是不可满足的只有当βα⇒是合法的。
7.5 考虑一个只有4个命题A 、B 、C 和D 的词表。
对于下列语句分别有多少个模型？a. )()(C B B A ∧∨∧b. B A ∨c. C B A ⇔⇔说明：通过计算真值表中为真的数目得到答案。
记住不要忘记计算那些语句中没有提到的命题；如果一个语句只提到A 和B ，那么不要忘记在},{B A 模型数目基础上乘上22(因为要考虑C 和D )。
a. 6 提示：仅考虑语句中出现的命题，即},,{C B A 模型数(语句为真)为3，考虑隐含的命题D ，所以应乘上21。
第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能事情科学。
人工智能是相对于人自然智能而言，即用人工方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有智力和行为能力。
智力是针对具体情况，根据不同情况有不同含义。
“智力”是指学会某种技能能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题有关知识符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质路径信息描述)从S0结点到G结点路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间一个解(解往往不是唯一)（2）谓词逻辑是命题逻辑扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识方法。
即用一个有向图表示概念和概念之间关系，其中节点代表概念，节点之间连接弧(也称联想弧)代表概念之间关系。
第七章自然语言处理习题参考解答7.1练习题7.1什么是自然语言？自然语言是由哪些构成的？7.2什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何?7.3 自然语言理解和自然语言自动生成的关系是什么?研究这两者时有什么共同点.7.4自然语言理解的发展分几个阶段?各阶段的研究重点是什么?7.5语言学家乔姆斯基的论文《语言描述的三个模型》的意义如何?7.6句法分析的目的是什么? 基于规则的句法分析理论和方法主要有哪些?7.7什么是乔姆斯基语法体系？它包含几个语法？各型语法之间有何不同？它们与短语结构语法的关系如何？7.8自动句法分析的常用算法有哪些？自顶向下分析算法的思想是什么？7.9下面是一个符合短语结构语法定义的受限英语子集的语法P: S→NP VP (a)NP→the NP1 (b)NP→NP1 (c)NP1→ADJS N (d)ADJS→Ф|ADJ ADJS (e)VP→V (f)VP→V NP (g)N→boy | Johnson | blackball (h)ADJ→little|dig (i)V→play|run (j)其中，大写的是非终结符，而小写的是终结符，Ф表示空字符串。
请依据该语法对句子the boy plays the blackball进行自顶向下的句法分析，并建立相应的句法分析树。
7.10写出下列乔姆斯基2型语法（上下文无关语法）所对应的递归转移网络:S→NP VPNP→Adjective NounNP→Determiner Noun PPNP→Determiner NounVP→Verb Adverb NPVP→VerbVP→Verb AdverbVP→Verb PPPP→Preposition NP7.11设有下列语法：G=(Vt，Vn，P，S)Vn={S, NP, VP, Det, N, V, Prep, PP}Vt={the, boy, dog, hits}S=SP: S→NP VP (a)NP→Det N (b)VP→V NP (c)VP→VP PP (d)PP→Prep NP (e)Det→the (f)N→boy | dog (g)V→hits (h)利用自底向上的分析算法对句子“the boy hits the dog”进行分析，并写出它的分析推导过程。
7.12语义分析的目的是什么？什么是语义文法？它对语义分析的作用如何？7.13建立语料库的意义是什么？一般对汉语语料库要做哪些基本的加工处理？7.14 汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？7.15 自动词性标注的意义何在？有什么难点？一般采用什么方法实现词性标注？7.2习题参考解答7.1答:（略）7.2答: 自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语言的一个研究领域。
从宏观上看，自然语言理解就是指使计算机能够执行人类所期望的某些语言功能，包括理解并回答人们用自然语言提出的有关问题；生成文本摘要和对文本进行释义；把一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言等等。
从微观上讲，自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。
自然语言理解过程有3个层次：词法分析、句法分析和语义分析。
词法分析的主要目的是找出词汇的各个词素，从中获得语言学信息，如unchangeable是由un-change-able构成的。
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将这些关系用层次结构加以表达。
语义分析就是通过分析找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念。
7.3 答: （略）7.4答: （略）7.5答:（略）7.6答:句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析，以确定构成句子的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等，并将这些关系用层次结构加以表达。
基于规则的句法分析理论和方法主要有短语结构语法、乔姆斯基语法、语言串分析法、递归转移网络和扩充转移网络、范畴语法、依存语法和配价语法、管辖和约束理论、词汇功能语法、功能合一语法、蒙太格语法、广义短语结构语法等等。
其中短语结构语法是各种理论和方法的基础。
7.7答: 乔姆斯基语法体系是一组受限的短语结构语法。
它包含四种语法：0型语法、1型语法、2型语法和3型语法。
这四种语法的区别就是所受的约束不同，型号越高，所受到的约束就越多，其生成语言的能力就越弱，因而生成的语言集就越小，也更易于对其生成的语言进行计算机自动分析。
0型语法就是一种无约束的短语结构语法。
1型语法、2型语法和3型语法都是一种受约束的短语结构语法，而且3型语法受的约束最强。
有关详细的约束条件可参阅前面的内容简介。
7.8答：基于短语结构语法的自动分析算法主要有自顶向下回溯算法、自底向上并行算法、富田算法、左角分析算法和CYK算法等等。
自顶向下分析算法的思想就是从起始符开始向着被分析的句子进行推导，推导过程的语法树建立从根节点开始，自上而下进行。
每次推导只选择一种路径进行尝试，并保留其它可选择的路径，当推导失败时，进行回溯，尝试另一种推导路径。
7.9解：下面采用自顶向下回溯算法是对句子“the boy plays the blackball”进行分析。
搜索步骤搜索对象所使用的规则输入句子中遗留部分(1) S (a) the boy plays the blackball(2) NP VP (b) the boy plays the blackball(3) the NP1 VP the boy plays the blackball(4) NP1 VP (d) boy plays the blackball(5) ADJS N VP (e) boy plays the blackball(6) ФN VP boy plays the blackball(7) N VP (h) boy plays the blackball(8) boy VP boy plays the blackball(9) VP (f) plays the blackball(10) V (j) plays the blackball(11) play plays the blackball(12) the blackball这时，句子中还有遗留部分，但搜索对象中却已变空，分析过程已无法继续，只得回溯。
回溯到第（9）步，看看是否还能利用别的规则进行分析。
(9′) VP (g) plays the blackball(13) V NP (j) plays the blackball(14) play NP plays the blackball(15) NP (b) the blackball(16) the NP1 the blackball(17) NP1 (d) blackball(18) ADJS N (e) blackball(19) ФN blackball(20) N (h) blackball(21) blackball blackball(22) NIL NIL在应用规则(h)、(i)和(j)对搜索对象进行替换时，由于规则的右边有多个单词可供选择，这时，可根据句子遗留部分的第一个单词确定。
和此分析推导过程相对应的句子“the boy plays the blackball”的句法分析树如图7.6所示。
图7.6 “the boy plays the blackball ”的句法分析树7.10解：该文法的递归转移网络如图7.7：图7.7 题7.10的递归转移网络7.11解：采用移进-归约算法对句子“the boy hits the dog”进行自底向上分析的过程如下：步骤栈操作输入句子中的遗留部分(1) the boy hits the dog(2) the 移进boy hits the dog(3) Det 用规则(f)归约boy hits the dog(4) Det boy 移进hits the dog(5) Det N 用规则(g)归约hits the dog(6) NP 用规则(b)归约hits the dog(7) NP hits 移进the dog(8) NP V 用规则(h)归约the dog(9) NP V the 移进dog(10) NP V Det 用规则(f)归约dog(11) NP V Det dog 移进(12) NP V Det N 用规则(g)归约(13) NP V NP 用规则(b)归约(14) NP VP 用规则(c)归约(15) S 用规则(a)归约这时，输入句子串已空，且栈中只剩下起始符S，该句子被接受，分析成功。
其句法分析树如图7.8：图7.8 “the boy hits the dog ”的句法分析树7.12答：语义分析的目的就是通过对句子和词的分析，找出词义、句子的结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念。
所谓语义文法，是在传统的短语结构语法的基础上将N（名词）、V（动词）等语法类别的概念，用某种专门的语义类别来代替。
也就是说，可以将语义文法表示成类似短语结构语法的四元组，也有终结符集合、非终结符结合和语义规则。
在有了这种表示形式的语义文法之后，就可以使用和分析短语结构语法相类似的方法来对语义进行分析。
例如，可以使用类似于句法分析的自顶向下和自底向上的分析方法对语义进行分析。
7.13答：传统的句法-语义分析技术，所采取的主要研究方法是基于规则的方法，也就是说，将理解自然语言所需的各种知识用规则的形式加以表达，然后再进行分析推理达到理解的程度。
但由于自然语言理解的复杂性，各种知识的“数量”浩瀚无际，而且具有高度的不确定性和模糊性，利用规则不可能完全准确地表达理解自然语言所需的各种知识。
理解自然语言所需的各种知识恰恰蕴涵在大量的真实文本当中，20世纪80年代后期，自然语言理解的研究进入了一个新纪元，其重要标志就是，在基于规则的技术中引入语料库的方法，通过对语料库中大量真实文本的分析处理，从中获取理解自然语言所需的各种知识，从而实现以知识为基础的智能型自然语言理解系统。
这种建立在大规模语料库基础上的研究方法将自然语言处理的研究推向一个崭新的阶段。
由于书面汉语不同于英语、法语、德语等印欧语言，词与词之间没有空格。
汉语自然语言处理的难度显然要大于英语，因为词是进行自然语言理解的基本单位，所以必须要对汉语语料库进行基本的加工，这些基本的加工包括：分词、词性标注、词义标注（或概念标注）等。
7.14 答：汉语自动分词的方法主要有基于词典的机械匹配分词法、无词典分词法、基于专家系统和人工神经网络的分词法等。
