人工智能部分习题答案

人工智能部分习题答案 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

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：

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。

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

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y

SITE(Monkey，c)

SITE(Box，c)

~ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

? pushbox(x，y)，用c代x，用b代y

SITE(Monkey，b)

SITE(Box，b)

~ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

?climbbox

SITE(Monkey，b)

SITE(Box，b)

ONBOX(Monkey)

~HOLDS(Monkey)

?grasp

SITE(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：

. 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：

. 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：

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。

第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F

由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下：

L(i)表示农夫从左岸将第i 样东西送到右岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。

R (i)表示农夫从右岸将第i 样东西带到左岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。同样，对农夫的表示省略。

这样，所定义的算符组F 可以有以下8种算符：

L (0)，L (1)，L (2)，L (3)

R(0)，R(1)，R (2)，R (3)

第四步，根据上述定义的状态和操作进行求解。

该问题求解过程的状态空间图如下：

什么是谓词公式什么是谓词公式的解释设D ＝｛1,2｝，试给出谓词公式(?x)(?y)(P(x,y)?Q(x,y))的所有解释，并且对每一种解释指出该谓词公式的真值。 L(2(0,1,0,1(1,1,0,1R(0(0,0,0,1L(1(0,1,0,0L(3(1,0,1,1R(2(1,1,1,0R(2(0,0,1,0L(3L(2

(1,0,1,0R(0(0,0,0,0L(2

解：谓词公式是按照下述五个规则由原子公式、连接词、量词及圆括号所组成的字符串。

(1)原子谓词公式是合式公式。 (2)若A是合式公式，则?A也是合式公式。 (3)若A和B都是

合式公式，则A?B、A?B、A?B、A?B也都是合式公式。 (4)若A是合式公式，x是任一个体变元，则(?x)A和(?x)A也都是合式公式。 (5)只有按(1) ? (4)所得的公式才是合式公式。

谓词公式的解释：设D为谓词公式P的个体域，若对P中的个体常量、函数和谓词按照如下规定赋值：(1)为每个个体常量指派D中的一个元素；(2)为每个n元函数指派一个从Dn到D的映射，其中Dn=｛(x1，x2，…，xn)| x1，x2，…，xn ?D｝ (3)为每个n元谓词指派一个从Dn 到{F，T}的映射；则这些指派称为公式P在D上的解释。

下面给出本题的所有解释：

1.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

2.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为F。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

3.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为F；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

4.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为F；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为F。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为F。

5.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为F，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

6.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为F，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

7.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为F，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为F，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为F。

8.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

9.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为F，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为F。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为F。

10.对谓词指派的真值为：P(1,1)=T，P(1,2)=F，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为F，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

11.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为F；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为F，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为F。

12.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

13.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=T，P(2,2)=F，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为F，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

14.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=T，Q(1,2)=F，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为F；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。

15.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=T，Q(2,2)=F，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为F。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为F。

16.对谓词指派的真值为：P(1,1)=F，P(1,2)=T，P(2,1)=F，P(2,2)=T，Q(1,1)=F，Q(1,2)=T，

Q(2,1)=F，Q(2,2)=T，在此解释下，x=1时，P(1,1)?Q(1,1)为T，P(1,2)?Q(1,2)为T；x=2

时，P(2,1)?Q(2,1)为T，P(2,2)?Q(2,2)为T。所以在此解释下，本题谓词公式的真值为T。判断以下公式对是否可合一；若可合一，则求出最一般的合一。

（1）P(a,b)，P(x,y)

解：依据算法：

(1) 令W={P(a,b)，P(x,y)}。

(2) 令?0=?，W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集，得D0={a，x}。

(5) 取x0=x，t0=a，则

?1=?0?{ t0/ x0}=?0?{a/ x}={a/ x}

W1= W0?1={P(a,b)，P(a,y)}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集，得D1={b，y}。

(5’) 取x1=y，t1=b，则

?2=?1?{ t1/ x1}=?1?{b/ y}={a/ x}?{b/ y}={a/x，b/y}

W2= W1?2={P(a,b)，P(a,b)}

(3’’) W2已合一，因为其中包含相同的表达式，这时?2={a/x，b/y}即为所求的mgu。

（2）P(f(z)),b)，P(y,x)

解：依据算法：

(1) 令W={P(f(z),b)，P(y,x)}。

(2) 令?0=?，W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集，得D0={f(z)，y}。

(5) 取x0=y，t0=f(z)，则

?1=?0?{ t0/ x0}=?0?{f(z)/ y}={f(z)/y}

W1= W0?1={P(f(z),b)，P(f(z),x)}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集，得D1={b，x}。

(5’) 取x1=x，t1=b，则

?2=?1?{ t1/ x1}=?1?{b/ x}={ f(z)/ y}?{ b/ x}={f(z)/y，b/x}

W2= W1?2={P(f(z),b)，P(f(z),b)}

(3’’) W2已合一，因为其中包含相同的表达式，这时?2={f(z)/y，b/x}即为所求的mgu。

（3）P(f(x),y)，P(y,f(a))

解：依据算法：

(1) 令W={P(f(x),y)，P(y,f(a))}。

(2) 令?0=?，W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集，得D0={f(x)，y}。

(5) 取x0=y，t0=f(x)，则

?1=?0?{ t0/ x0}=?0?{f(x)/ y}={f(x)/y}

W1= W0?1={P(f(x),f(x))，P(f(x),f(a))}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集，得D1={y，f(a)}。

(5’) 取x1=y，t1=f(a)，则

?2=?1?{ t1/ x1}=?1?{f(a)/ y}={ f(x)/ y}?{ f(a)/ y}={f(x)/y}

W2= W1?2={P(f(x),f(x))，P(f(x),f(a))}

(6) 算法终止，W的mgu不存在。

（4）P(f(y),y,x)，P(x,f(a),f(b))

解：依据算法：

(1) 令W={P(f(y),y,x)，P(x,f(a),f(b))}。

(2) 令?0=?，W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集，得D0={f(y)，x}。

(5) 取x0=x，t0=f(y)，则

?1=?0?{ t0/ x0}=?0?{f(y)/ x}={f(y)/x}

W1= W0?1={P(f(y),y,f(y))，P(f(y),f(a),f(b))}

(3’) W1未合一。

(4’) 从左到右找不一致集，得D1={y，f(a)}。

(5’) 取x1=y，t1=f(a)，则

?2=?1?{ t1/ x1}=?1?{f(a)/ y}={ f(y)/ x}?{ f(a)/ y}={f(f(a))/x,f(a)/y}

W2= W1?2={P(f(f(a)),f(a),f(f(a)))，P(f(f(a)),f(a),f(b))}

(6) 算法终止，W的mgu不存在。

（5）P(x,y)，P(y,x)

解：依据算法：

(1) 令W={P(x,y)，P(y,x)}。

(2) 令?0=?，W0=W。

(3) W0未合一。

(4) 从左到右找不一致集，得D0={x，y}。

(5) 取x0=x，t0=y，则

?1=?0?{ t0/ x0}=?0?{y/ x}={y/ x}

W1= W0?1={P(y,y)，P(y,y)}

(3’) W2已合一，因为其中包含相同的表达式，这时?1={y/x}即为所求的mgu。

把下列谓词公式分别化为相应的子句集：

（1）(?z)(?y)(P(z,y)?Q(z,y))

解：所求子句集为S={P(z,y)，(z,y)}

（2）(?x)(?y)(P(x,y)?Q(x,y))

解：原式?(?x)(?y)(?P(x,y)?Q(x,y))

所求子句集为S={?P(x,y)?Q(x,y)}

（3）(?x)(?y)(P(x,y)?(Q(x,y)?R(x,y)))

解：原式?(?x)(?y)(P(x,y)?(?Q(x,y)?R(x,y)))

?(?x)(P(x,f(x))?(?Q(x,f(x))?R(x,f(x))))

所求子句集为S={ P(x,f(x))?(?Q(x,f(x))?R(x,f(x)))}

（4）(?x) (?y) (?z)(P(x,y)?Q(x,y)?R(x,z))

解：原式?(?x) (?y) (?z)(?P(x,y)?Q(x,y)?R(x,z))

?(?x) (?y) (?P(x,y)?Q(x,y)?R(x,f(x,y)))

所求子句集为S={?P(x,y)?Q(x,y)?R(x,f(x,y))}

（5）(?x) (?y) (?z) (?u) (?v) (?w)(P(x,y,z,u,v,w)?(Q(x,y,z,u,v,w)??R(x,z,w)))

解：原式?(?x) (?y) (?z) (?u) (?v)

(P(x,y,z,u,v,f(z,v))?(Q(x,y,z,u,v,f(z,v))??R(x,z,f(z,v))))

?(?x) (?y) (?z)(?v)

(P(x,y,z,f(z),v,f(z,v))?(Q(x,y,z,f(z),v,f(z,v))??R(x,z,f(z,v))))

?(?z)(?v) (P(a,b,z,f(z),v,f(z,v))?(Q(a,b,z,f(z),v,f(z,v))??R(a,b,f(z,v)))) 所求子句集为S={ P(a,b,z,f(z),v,f(z,v))，Q(a,b,z,f(z),v,f(z,v))??R(a,b,f(z,v))}

判断下列子句集中哪些是不可满足的：

（1）S={?P?Q, ?Q,P, ?P }

解：使用归结推理：

(1) ?P?Q (2) ?Q (3)P (4) ?P

(3)与(4)归结得到NIL，因此S是不可满足的。

（2）S={P?Q, ?P?Q,P??Q, ?P??Q }

解：使用归结推理：

(1) P?Q (2) ?P?Q (3) P??Q (4) ?P??Q

(1)与(2)归结得 (5)Q

(3)与(5)归结得 (6)P

(4)与(6)归结得 (7) ?Q

(5)与(7)归结得NIL，因此S是不可满足的。

（3）S={P(y)?Q(y), ?P(f(x)) ?R(a) }

解：使用归结推理：

设C1= P(y)?Q(y)，C2=?P(f(x)) ?R(a)，选L1= P(y)，L2=?P(f(x))，则

L1与L2的mgu是?={f(x)/y}，C1 与C2的二元归结式C12=Q(f(x))?R(a)，因此S是可满足的。

（4）S={?P(x)?Q(x), ?P(y)?R(y),P(a), S(a), ?S(z)??R(z) }

解：使用归结推理：

(1) ?P(x)?Q(x) (2) ?P(y)?R(y) (3) P(a) (4) S(a) (5) ?S(z)??R(z)

(2)与(3)归结得到 (6)R(a)

(4)与(5)归结得到 (7) ?R(a)

(6)与(7)归结得到NIL，因此S是不可满足的。

（5）S={?P(x)??Q(y) ??L(x,y), P(a), ?R(z) ? L(a,z) ,R(b),Q(b) }

解：使用归结推理：

(1) ?P(x)??Q(y) ??L(x,y) (2) P(a) (3) ?R(z) ? L(a,z) (4) R(b) (5) Q(b)

(1)与(2)归结得到 (6) ?Q(y) ??L(a,y)

(5)与(6)归结得到 (7) ?L(a,b)

(3)与(4)归结得到 (8) L(a,b)

(7)与(8)归结得到NIL，因此S是不可满足的。

（6）S={?P(x)?Q(f(x),a), ?P(h(y))?Q(f(h(y)),a) ??P(z) }

解：使用归结推理：

令C1= ?P(x)?Q(f(x),a)，C2= ?P(h(y))?Q(f(h(y)),a) ??P(z) 则

C2内部的mgu是?={h(y)/z}，合一后C2’=?P(h(y))?Q(f(h(y)),a)

选L1=?P(x)，L2=?P(h(y)) 则

L1与L2的mgu是?={h(y)/x}，

C1 与C2’的二元归结式C12=?P(h(y))?Q(f(h(y)),a)，因此S是可满足的。

（7）S={P(x)? Q(x) ? R(x), ?P(y) ? R(y) , ?Q(a), ?R(b) }

解：使用归结推理：

(1) P(x)? Q(x) ? R(x) (2) ?P(y) ? R(y) (3) ?Q(a) (4) ?R(b)

(1)与(3)归结得到 (5) P(a) ? R(a)

(2)与(4)归结得到 (6) ?P(b)

(5)与(6)归结得到 (7) R(b)

(4)与(7)归结得到NIL，因此S是不可满足的。

（8）S={P(x)?Q(x), ?Q(y)?R(y), ?P(z)?Q(z) , ?R(u)}

解：使用归结推理：

(1) P(x)?Q(x) (2) ?Q(y)?R(y) (3) ?P(z)?Q(z) (4) ?R(u)

(2)与(4)归结得到 (5) ?Q(u)

(1)与(5)归结得到 (6) P(u)

(3)与(6)归结得到 (7)Q(u)

(5)与(7)归结得到NIL，因此S是不可满足的。

类似：设有如下一组推理规则:

r1: IF E1 THEN E2

r2: IF E2 AND E3 THEN E4

r3: IF E4 THEN H

r4: IF E5 THEN H

且已知CF(E1)=, CF(E3)=, CF(E5)=。求CF(H)=

解：(1) 先由r1求CF(E2)

CF(E2)= × max{0,CF(E1)}

= × max{0,}=

(2) 再由r2求CF(E4)

CF(E4)= × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}

= × max{0, min{, }}=

(3) 再由r3求CF1(H)

CF1(H)= × max{0,CF(E4)}

= × max{0, }=

(4) 再由r4求CF2(H)

CF2(H)= ×max{0,CF(E5)}

= ×max{0, }=

(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)

CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)

=

?设有如下推理规则

r1: IF E1 THEN (2, H1

r2: IF E2 THEN (100, H1

r3: IF E3 THEN (200, H2

r4: IF H1 THEN (50, H2

且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=, P(H1)=, P(H2)=, 又由用户告知：

P(E1| S1)=, P(E2|S2)=, P(E3|S3)=

请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=

解：(1) 由r1计算O(H1| S1)

先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)

P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)

=(2 × / ((2 -1) × +1)

=

由于P(E1|S1)= > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)

P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))

= + – / (1 – ) ×–

= + × =

O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))

=

(2) 由r2计算O(H1| S2)

先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)

P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)

=(100 × / ((100 -1) × +1)

=

由于P(E2|S2)= > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)

P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))

= + – / (1 – ) ×–

=

O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))

=

(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)

先将H1的先验概率转换为先验几率

O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = =

再根据合成公式计算H1的后验几率

O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)

= / × / ×

=

再将该后验几率转换为后验概率

P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))

=

(4) 由r3计算O(H2| S3)

先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)

P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)

=(200 × / ((200 -1) × +1)

=

由于P(E3|S3)= < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)

P(H2| S3) = P(H2 | ? E3) + (P(H2) – P(H2| ?E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)

由当E3肯定不存在时有

P(H2 | ? E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)

= × / ( - 1) × + 1)

=

因此有

P(H2| S3) = P(H2 | ? E3) + (P(H2) – P(H2| ?E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)

=+( / ×

=

O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))

=

(5) 由r4计算O(H2| H1)

先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)

P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)

=(50 × / ((50 -1) × +1)

=

由于P(H1| S1,S2)= > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察

S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)

P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1)) = + – / (1 – ) ×–

=

O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))

= (1 - =

(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)

先将H2的先验概率转换为先验几率

O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= / =

再根据合成公式计算H1的后验几率

O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)

= / × / ×

=

再将该后验几率转换为后验概率

P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))

= / (1+ =

可见，H2原来的概率是，经过上述推理后得到的后验概率是，它相当于先验概率的6倍多。

4．10设有如下推理规则

r1: IF E1 THEN (100, H1

r2: IF E2 THEN (50, H2

r3: IF E3 THEN (5, H3

且已知P(H1)=, P(H2)=, P(H3)=，请计算当证据E1，E2，E3存在或不存在时P(H i | E i)或P(H i |﹁E i)的值各是多少(i=1, 2, 3)

解：(1) 当E1、E2、E3肯定存在时，根据r1、r2、r3有

P(H1 | E1) = (LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)

= (100 × / ((100 -1) × +1)

=

P(H2 | E2) = (LS2× P(H2)) / ((LS2-1) × P(H2)+1)

= (50 × / ((50 -1) × +1)

=

P(H3 | E3) = (LS3× P(H3)) / ((LS3-1) × P(H3)+1)

= (5 × / ((5 -1) × +1)

=

(2) 当E1、E2、E3肯定存在时，根据r1、r2、r3有

P(H1 | ?E1) = (LN1× P(H1)) / ((LN1-1) × P(H1)+1)

= × / ( -1) × +1)

=

P(H2 | ?E2) = (LN2× P(H2)) / ((LN2-1) × P(H2)+1)

= × / ( -1) × +1)

=

P(H3 | ?E3) = (LN3× P(H3)) / ((LN3-1) × P(H3)+1)

= × / ( -1) × +1)

=

A*算法：

修道士和野人问题。

解：用m表示左岸的修道士人数，c表示左岸的野人数，b表示左岸的船数，用三元组(m, c, b)表示问题的状态。

对A*算法，首先需要确定估价函数。设g(n)=d(n)，h(n)=m+c-2b，则有

f(n)=g(n)+h(n)=d(n)+m+c-2b

其中，d(n)为节点的深度。通过分析可知h(n)≤h*(n)，满足A*算法的限制条件。

M-C问题的搜索过程如下图所示。

人工智能(部分习题答案)

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。

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下： (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。 (2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n，它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

人工智能习题&答案-第8章-机器人规划

第八章机器人规划 8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景? 基于谓词逻辑的规划是用谓词逻辑来描述世界模型及规划过程的一种规划方法 (1) 规划演绎法。用F规则求解规划序列。 (2) 逻辑演算和通用搜索法。STRIPS和ABSTRIPS系统。 (3) 具有学习能力的规划系统。如PULP-I系统 (4) 分层规划方法。如NOAH规划系统，它特别适用于非线性规划 (5) 基于专家系统的规划。如ROPES规划系统，它具有更快的规划速度，更强的规划能力和更大的适应性。 发展前景？ 8-2 让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果这样的单元存在的话)。试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B等动作。 8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。 (1) 写出一套可能要用的STRIPS型操作符。当你描述这些操作符时，要考虑到下列情况： ·清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。 ·要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后搬走此清洗器。 ·在清扫地板之前，必须先行打扫。 ·在打扫地板之前，必须先把垃圾筒拿出去。 ·清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏。 ·清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。 (2) 写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述，并写出一个可描述的(但很可能难以得

到的)目标描述。 (3) 说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问题。(提示：你可能想修正添加条件的定义，以便当某个条件添加至数据库时，如果出现它的否定的话，就能自动删去此否定)。 8-4 曲颈瓶F1和F2的容积分别为C1和C2。公式CONT(X，Y)表示瓶子X含有Y容量单位的液体。试写出STRIPS规划来模拟下列动作： (1) 把F1内的全部液体倒进F2内。 (2) 用F1的部分液体把F2装满。 8-5 机器人Rover正在房外，想进入房内，但不能开门让自已进去，而只能喊叫，让叫声促使开门。另一机器人Max在房间内，他能够开门并喜欢平静。Max通常可以把门打开来使Rover停止叫喊。假设Max和Rover各有一个STRIPS规划生成系统和规划执行系统。试说明Max和Rover的STRIPS规则和动作，并描述导致平衡状态的规划序列和执行步骤。 用来描述状态的谓词公式有： INROOM(X): X在房间里 OUTROOM(X): X不在房间里 SOUND(X): X在喊叫 QUIET(X): X保持安静 OPENED(X): X处于打开状态 CLOSED(X): X处于关闭状态 Rover可执行的动作有： Shout(X): X喊叫 先决条件：OUTROOM(X) AND CLOSED(Door) AND QUIET(X) 删除表：QUIET(X) 添加表：SOUND(X) ComeIn(X): X走进房间

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图

2020人工智能试题及答案

A.约翰·冯·诺 依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 2.当我们需要寻求健康咨询服务时，应该拨打的热线电话是（）。（分） 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动, 围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现, 在此背景下, 将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生, 并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。（分） 世纪70年代 世纪80年代 世纪90年代 世纪初 4.我国于（）年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（分）

5.在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。（分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 6.（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。（分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（分） ～80 ～90 ～100 ～120 年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（分） A.甲状腺 癌

B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 9.智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。（分） A.标准化 B.数据化 C.流程化 D.网络化 10.目前，人工智能发展存在的问题不包括（）。（分） A.泡沫化 B.重复化 C.与应用结合不够紧 密 D.缺乏热情 11.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（分） 天 个月 个月 D.一年

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

人工智能作业一(答案)

作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。 2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树：

深度: 宽度：

爬山法：优先搜索：

4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是 可采纳的。 【Answer】: 假设n为任意一个状态，G是任意一个目标状态。n,n1,n2,....,nm,G为从状态n到达状态G的一条最优路径，我们已知

人工智能复习题及答案

一、填空: 1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟与行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。 3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑就是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点与命题逻辑的区别就是(10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值就是(11) 。 6.设P就是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1, 则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。 8.谓词公式G就是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。 9.谓词公式与其子句集的关系就是 (17)。 10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (20) 。 13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21) ,δ·ε= (22) 。 14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝,其MGU= (23) 。 15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的就是 (24), (25) , (26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点就是 (27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际就是一个 (28),深度优先搜索算法中,OPEN表 的数据结构实际就是一个 (29) 。 18.产生式系统有三部分组成 (30), (31) 与推理机。其中推理可分为 (32) 与 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、 (34) , (35) , (36) , (37) 与解释模块。 20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38) ,CF(A1∧A2 )= (39) ,CF(A1∨A2 )= (40) 。 21.开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就就是知识的获取、知识的表示与(41),知识表 示的方法主要有 (42) , (43) , (44) 与语义网络等,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 (45) 与 (46) 。 22.MYCIN系统中使用不确定推理,规则A→B由专家指定其可信度CF(B,A),若A真支持B真,则指 定CF(B,A)(与零比较)应 (47) ;若A真不支持B真,则指定CF(B,A)应 (48) 。 23.机器学习的含义就是 (49) 。 24.自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息 中的有关问题,而且还包括 (50) 、 (51) 、 (52) 。 25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},m(A)=0、6,m(U)=0、4,U的其它子集的基本概率分配函 数m值均为0,则Bel(A)= (53) ,Bel(B)= (54) 。 26.证据理论中集合A的信任区间为[1,1],则其语意解释为 (55) 。 27.人工智能三大学派就是。 28.化成子句形式为: 。

人工智能复习试题和答案及解析

一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D ）。 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。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C ）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

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=0 2. nC=3 3. 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。

人工智能习题答案

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第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能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能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 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？控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉?麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979) 中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算 模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。数理逻辑从19 世纪末起就获迅速发展；到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过 热潮， 控制论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到 60-70 年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系 统如果具有这 6 种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计 算机来模拟人的活动。 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？符号主义(Symbolicism) ，又称为逻辑主义(Logicism) 、心理学派(Psychlogism) 或计算机学派(Computerism) [ 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。] 认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过

人工智能期末试题及标准答案完整版(最新)

xx学校 ??201２—2０13学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师: 考试专业: 考试班级: 一单项选择题（每小题2分,共１0分) 1．首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.19４６ B.1９60 C．1916??D.１95６ 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：Ｂ A．专家系统、自动规划B．专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 Ａ：计算机表示法Ｂ:“与/或”图表示法 C：状态空间表示法??D:产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的?? Ｂ:专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 ５.下图是一个迷宫，S0是入口，Ｓg是出口,把入口作为初始节点，出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口Ｓ0出发,寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 Ａ:s０-ｓ４-ｓ5－ｓ6－s9-sg ?B：s0－s4-s１-s2－ｓ3-s6－ｓ9－sg C：s0-s4-ｓ1-s２－s３－s５-s6-s８－s９-ｓg ?D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-ｓg 二填空题(每空2分,共2０分) １.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。2．问题的状态空间包含三种说明的集合, 初始状态集合S、操作符集合Ｆ以及目标

状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heu ｒiｓtic）信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定 性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答:（1）人工智能 人工智能（ＡrtificiａｌＩnteｌlｉｇeｎcｅ) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法,它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法,反复交叉,以突变方式的操作,模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(ＥHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路,特别是ＧA独特的全局优化性能,使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于ＥPＧA的函数级ＥHW,解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习（Mａchine Ｌearning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

中南大学人工智能考试试卷及答案

中南大学考试试卷 20XX年第2学期,考试时间110分钟 人工智能课程48学时，3学分，考试形式：开卷 专业年级：计算机03级总分100分，占总评成绩70 % 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、选择题（共20分，每题2分） 1、消解原理是一种用于 A、表达式变换的推理规则 B、变量运算的推理规则 C、一定的子句公式的推理规则 D 、规则演绎的推理规则 2、下列哪个系统属于新型专家系统？ A、多媒体专家系统 B、实时专家系统 C、军事专家系统 D、分布式专家系统 3、示例学习属于下列哪种学习方法？ A. 解释学习 B. 归纳学习 C. 类比学习 D. 机械学习 4、不属于神经网络常用学习算法的是： A.有师学习 B.增强学习 C.观察与发现学习 D.无师学习 5、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为： A. 专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 6、下列搜索方法中不属于盲目搜索的是： A. 等代价搜索 B.宽度优先搜索 C.深度优先搜索 D.有序搜索 7、被认为是人工智能“元年”的时间应为： A、1948年 B、1946年 C、1956年 D、1961年 8、被誉为国际“人工智能之父”的是： A、图灵（Turing） B、费根鲍姆（Feigenbaum） C、傅京孙（K.S.Fu） D、尼尔逊（Nilsson） 9、语义网络的组成部分为： A、框架和弧线 B、状态和算符 C、节点和链 D、槽和值 10、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：

A、连接主义 B、符号主义 C、行为主义 D、经验主义 二、填空题（共20分，每一填空处1分） 1、机器学习系统由____________、____________、____________和____________几部分构成。 2、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用____________的一个分支，它的近期目标在于研究用机器来____________的某些智力功能。 3、规则演绎系统根据推理方向可分为____________、____________以及____________等。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及____________、____________和____________等。 5、启发式搜索是一种利用____________信息的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是________________________。 6、模糊判决的常用方法有____________、____________、____________和____________等。 7、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是____________，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是____________。 三、回答下列问题（共60分） 1、（10分）当前人工智能有哪些学派？他们对人工智能在理论上有何不同观？ 2、（10分）请说明神经元的基本结构和前馈型神经网络的工作过程。 3、（10分）试说明产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。 4、（10分）专家系统包括那些基本部份?每一部分的主要功能是什么? 5、（10分）某单位派遣出国人员，有赵、钱、孙三位候选人，经讨论后决定： （1）三人中至少派遣一人。 （2）如果赵去而钱不去，则一定派孙去。 （3）如果钱去，则一定派孙去。 求证：一定会派孙出国。 设用P(x)表示派x出国，zhao、qian、sun分别表示三人，将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来，并用消解反演进行证明。 6、（10分）对于八数码难题按下式定义估价函数： f(x)=d(x)+h(x) 其中，d(x)为节点x的深度；h(x)是所有棋子偏离目标位置的曼哈顿距离（棋子偏离目标位置的水平距离和垂直距离和），例如下图所示的初始状态S0：8的曼哈顿距离为2；2的曼哈顿距离为1；1的曼哈顿距离为1；6的曼哈顿距离为1；h(S0)= 5。 初始状态（S0） （ 1）用A*搜索法搜索目标，列出头三步搜索中的OPEN、CLOSED表的内容和当前扩展节点的f值。（2）画出搜索树和当前扩展节点的f值。

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：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。其近期的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。 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，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基B. 图灵 C. 麦卡锡D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence C. Automatic Information B. Artificial Intelligence D. Artificial Information 3.下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) C子句中可以有析取词(∨) 4.下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目 搜索和（A） A启发式搜索 B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6.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（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7.下面不属于人工智能研究基本内容的是（ C） A. 机器感知 B. 机器学习 B子句通过合取词连接句子(∧) D子句间是没有析取词的(∨) C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将 子句（A）从 S中删去 A. P∨Q∨R C. Q B. ┑Q∨R D.┑R 9.下列不属于框架中设置的常见槽的是（ B ）。 A. ISA槽 B.if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10.常见的语意网络有 （ D ）。 A. A-Member-of联系 C. have 联系 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进 先出B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般 到一般 3. 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

2019年度人工智能与健康试题及答案

2019年度人工智能与健康试题及答案 一、单选题 1.生物特征识别技术不包括（）。（ 2.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 2.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 3.MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 我的答案：D √答对 4.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为 210/100mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年

B.1984年 C.1993年 D.2016年 我的答案：D ×答错 5.在国际评判健康的标准中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（2.0分） A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl D.110mg/dl 我的答案：C √答对 6.人工智能是（）的一个分支，它试图揭示人类智能的实质和真相，并以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。（2.0分） A.自然科学 B.社会科学 C.语言科学 D.计算机科学 我的答案：D √答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D √答对

人工智能复习题答案

一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 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“与结点”和“或结点”。 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。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理 11. 1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是（C）。 A. 人工思维 B. 机器思维 C. 人工智能 D. 机器智能 12. 能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统 是（A）。 A．修理专家系统 B．诊断专家系统 C．调试专家系统 D．规划专家系统 13. 下列（D）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容？ A. 机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为 B. 机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外