中科院讲义 人工智能 9.Chapter_8
人工智能の第一章
第一章绪论 人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。 本章首先介绍人工智能的诞生、定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域。 1.1 人工智能的诞生与发展 1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。 1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。 20世纪70～80年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展 1.2 人工智能的定义 ?定义1 智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。 ?定义2 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。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。 ?定义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，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。 为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。 ?定义4 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。 ?定义5 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。 ?定义6 人工智能是用计算模型研究智力行为。 ?定义7 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。 ?定义8 人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。 ?定义9 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。 ?定义10 人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。 ?定义11 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。 其中，定义4和定义5涉及拟人思维；定义6和定义7与理性思维有关；定义8和定义9涉及拟人行为；定义10和定义11与拟人理性行为有关。 可以看出, 这些定义虽然都指出了人工智能的一些特征, 但用它们却难以界定一台计算机是否具有智能。因为要界定机器是否具有智能, 必然要涉及到什么是智能的问题,但这却是一个难以准确回答的问题。所以,尽管人们给出了关于人工智能的不少说法, 但都没有完全或严格地用智能的内涵或外延来定义人工智能。 1.2.2 关于如何界定机器智能, 早在人工智能学科还未正式诞生之前的1950年, 计算机科学创始人之一的英国数学家阿兰·图灵(Alan Turing)就提出了现称为“图灵测试”(Turing Test)的方法。简单来讲, 图灵测试的做法是: 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈(当时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个被测者是人, 哪一个是计算机。如果交谈后测
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: 。
华南理工大学《人工智能》复习资料
华南理工大学《人工智能》复习资料 Ch 2. 【状态空间表示】 S F G <>，， S ：初始状态的集合 F ：操作的集合 G ：目标状态的集合 例如：507{}{}{}Q a b c Q Q <>，，，，， 【状态空间图】 【状态空间图搜索使用的数据结构】 OPEN 表：已生成但没考察的节点(待考察节点) CLOSED 表：考察过的节点及节点间关系(搜索树) 【广度/深度优先搜索特点】 广度优先：完备的(一定能找到最优解)，搜索效率低，OPEN 表为队列结构 深度优先：不能保证找到最优解，OPEN 表为堆栈结构 有界深度优先搜索：即使能求出解，也不一定是最优 可变界深度优先搜索算法：深度可变，每次深度超过阈值 的点，都被当作待考察点(在CLOSED 表中) 【启发式搜索算法分类】 按选择范围分类： 全局择优搜索：考虑所有待考察节点 局部择优搜索：只考虑当前节点的子节点 【A*算法】 f （x ） ＝ g （x ）＋ h （x ） g(x)为当前点的代价 h(x)为距离目标的距离 A*对A 算法的改进： 对h(x)作限制，使其总是小于实际最小距离h （x ）≤ h* （x ）， 具有完备性 【与或图】 Q 与Q1，Q2与等价（即Q 可以分解为Q1+Q2） Q1与{Q1i},{Q1i’}或等价（即Q1可以转换为{Q1i}或{Q1i’}） 【与或图中的概念】 本原问题：直接可解的问题。 终止节点：本原问题对应的节点 端节点： 无子节点的节点 与节点： 子节点为与关系 或节点： 子节点为或关系 【与或图的广度/深度搜索】 Step1:S0放入OPEN 表 Step2:OPEN 表第一个点（记为N ）取出放入CLOSED 表，冠以编号n 。 Step3:若n 可扩展： (1)扩展N ，其子节点放入OPEN 表(深度:尾部，广度:首部) (2)考查这些节点是否终止节点。若是，放入CLOSED 表，标为可解节点，并对先辈点标示。若S0被标可解，得解。 (3)从OPEN 表删除具有可解先辈的节点。转Step2。 Step4:若N 不可扩展： (1)标示N 为不可解。 (2)标示先辈节。若S0被标不可解，失败。 (3)从OPEN 表删除具有不可解先辈的节点。转Step2。
人工智能复习题
人工智能复习题 注意的句子： 1、PROLOG程序一般由一组事实、规则和问题组成。问题是程序执行的起点,称为程序的目标。PROLOG就是一种基于Horn子句的逻辑程序。 PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程。其特点是：推理方式为反向推理,控制策略是深度优先,且有回溯机制。 2、遗传算法中有三种关于染色体的运算:选择-复制、交叉和变异,这三种运算被称为遗传操作或遗传算子(genetic operator)。 3、例5.7求下面谓词公式的子句集（看书本） x{yP(x,y)→y［Q(x,y)→R(x,y)］} 解 由步(1)得x{乛yP(x,y)∨乛y［Q(x,y)∨R(x,y)］} 由步(2)得x{yP(x,y)∨y［Q(x,y)∧乛R(x,y)］} 由步(3)得x{yP(x,y)∨z［Q(x,z)∧乛R(x,z)］} 由步(4)得x{乛P(x,f(x))∨［Q(x,g(x))∧乛R(x,g(x))］} 由步(5)得乛P(x,f(x))∨［Q(x,g(x))∧乛R(x,g(x))］ 由步(6)得［乛P(x,f(x))∨Q(x,g(x))］∧［乛P(x,f(x))∨乛R(x,g(x))］ 由步(7)得［乛P(x,f(x))∨Q(x,g(x))］∧［乛P(y,f(y))∨乛R(y,g(y))］ 由步(8)得{乛P(x,f(x))∨Q(x,g(x)),乛P(y,f(y))∨乛R(y,g(y))} 或 乛P(x,f(x))∨Q(x,g(x)) 乛P(y,f(y))∨R(y,g(y)) 为原谓词公式的子句集。
4、几种常用的归结策略 1.删除策略2支持集策略。 5贝叶斯全概率公式。 6、机器学习按照是否需要对学习的数据进行标记可分为有监督的机器学习方法和无监督的机器学习算法，其中人工神经网络，SVM是有监督的学习算法，聚类算法是无监督的学习算法。 一、选择 1、比起极小--极大法来，α-β剪枝法增大了找不到最佳走步的危险性，但其效率较高。 A对 B错 2、在A算法中，满足单调条件的h必然满足A*算法的条件。 A对 B错 3、设有机器人走迷宫问题，其入口坐标为(x0,y0)，出口坐标为(xt,yt)，当前机器人位置为(x,y)，若定义，当从入口到出口存在通路时，用A算法求解该问题，定能找到从入口到出口的最佳路径。 A对 B错 答案：B A A 一、【单项选择题】(本大题共5小题，每小题2分，共10分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在答题卷相应题号处。 1、AI的英文缩写是（B）。 [A]Automatic Intelligence[B]Artificial Intelligence
关于人工智能的展望
关于人工智能的展望 人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。 随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 一、何谓“人工智能”?“智能”源于拉丁语Legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称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。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。 二、人工智能的研究领域人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的
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？
人工智能复习资料
一、选择填空 1.产生式系统由综合数据库，规则库，控制策略三个部分组成 2.α-β剪枝中，极大节点下界是α，极小节点是β。 3.发生β剪枝的条件是祖先节点β值<=后辈节点的α值。 4.发生α剪枝的条件是后辈节点β值<=祖先节点的α值。 5.在证据理论中，信任函数Bel(A)与似然函数Pl(A)的关系为0<=Bel(A)<=Pl(A)<=1。 6.深度优先算法的节点按深度递减的顺序排列OPEN中的节点。 7.宽度优先算法的节点按深度递增的顺序排列OPEN中的节点。 8.A 算法失败的充分条件是OPEN 表为空。 9.A算法中OPEN中的节点按f值从小到大排序。 10.爬山算法（不可撤回方式）是只考虑局部信息，没有从全局角度考虑最佳选择。f(n)= g(n) 只考虑搜索过的路径已经耗费的费用 11.分支界限算法（动态规划算法）：f(n)= h(n)只考虑未来的发展趋势。仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g 值升序排序。12.回溯策略是试探性地选择一条规则，如发现此规则不合适，则退回去另选其它规则。定义合适的回溯条件①新产生的状态在搜索路径上已经出现过。②深度限制(走到多少层还没有到目标，就限制往回退) ③当前状态无可用规则。 13.A*选中的任何节点都有f(n)<=f*(s)
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 B. Artificial Intelligence C. Automatic Information 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(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 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 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 B. ┑Q∨R C. Q 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 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 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能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）
什么是人工智能计算机
什么是人工智能计算机 )查看。 什么是人工智能计算机 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。” 这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成
为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。 从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能的三道坎 首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。 大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业
人工智能习题&答案-第2章-知识表示方法
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? 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。 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) 2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。 7 10 7 10 13 9 6 6 5 10 B E D A C 图 2.3
《人工智能》--课后习题答案讲解学习
《人工智能》课后习题答案 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的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。 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的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。 1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的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，表示系统或问题的有关知识的符号体系，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—目的状态,G?S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述) 从S0结点到G结点的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 Ok S0→???S1→???S2→???……→???G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的) （2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，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的一种逻辑。 （3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络：E-R图（实体-关系图）、语言语义网络等。
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
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人工智能 第一章 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
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人工智能复习参考（2015工程硕士） 第1章绪论 1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。 近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。 远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。 1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。 一、传统划分法 1.符号主义：以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑 的推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。 2.连接主义：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。人或某些动物所具有的智能皆 源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。 3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究 和实现人工智能。 二、现代划分法 1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并 把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。 2.计算智能：计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。 3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之 间的分工协作和相互竞争，可以表现出很高的智能。 1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 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 ：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：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。把这个假设称为物理符号系统的假设。物理符号系统的假设伴随3个推论， 推论1：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个物理符号系统。 推论2：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3：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。 1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 研究领域：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，系统与语言工具。 研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与知识发现。 1-5.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和理解，从经济、社会和文化等方面加以说明？ 1、人工智能对经济的影响：人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个 例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 2、人工智能对社会的影响：劳务就业问题；社会结构变化；思维方式与观念的变化；心理上的威胁；技术失控 的危险。 3、人工智能对文化的影响：改善人类知识；改善人类语言；改善文化生活。
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人工智能及其应用(2) 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
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程。认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。
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第一章绪论 1、什么就是人工智能？试从学科与能力两方面加以说明。 答:学科:就是计算机科学中涉及研究、设计与应用智能机器的一个分支,她的近期主要目标在于研究用机器来模仿与执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论与技术。 能力:就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、行为与问题求解等活动。 2、为什么能够用机器模仿人的智能？ 答: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,那么她(她)就一定就是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机就是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人就是一个物理符号系统,计算机也就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。 3、人工智能研究包括哪些内容？这些内容的重要性如何？ 答:1)认识建模。认识科学就是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。 2)知识表示。知识表示、知识推理与知识应用就是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示就是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用就是目的。知识表示就是把人类知识概念化、形式化或模型化。 3)知识推理。知识推理,包括不确定性推理与非经典推理等,似乎已就是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現与解决的问题值得研究。 4)知识应用。人工智能能否获得广泛应用就是衡量其生命力与检验其生存力的重要标志。 5)机器感知。机器感知就是机器获吹外部信息的基本途径。
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1.什么是智能体？什么是理性智能体？智能体的特性有哪些？智能体的分类有哪些？ 智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。 理性智能体定义：给定感知序列(percept sequence)和内在知识(built-in knowledge)，理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。 智能体的特性：自主性（自主感知学习环境等先验知识）、反应性（Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性（多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习，逐步适应环境变化） 智能体的分类： 简单反射型智能体：智能体寻找一条规则，其条件满足当前的状态（感知），然后执行该规则的行动。 基于模型的反射型智能体：智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则，然后执行对应规则的行动。 基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。 基于效用的智能体：决定最好的选择达到自身的满足。 学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识。 2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性。 答题举例： 练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。 o机器人足球运动员 o因特网购书智能体 o自主的火星漫游者 o数学家的定理证明助手 二、用搜索法对问题求解 1.简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。 非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。具有较大的盲目性，产生较多的无用节点，搜索空间大，效率不高。 启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间，搜索效率较高。 2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能） 完备性：当问题有解时，算法是否能保证找到一个解； 最优性：找到的解是最优解； 时间复杂度：找到一个解需要花多长时间 搜索中产生的节点数 空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存 在内存中存储的最大节点数 3.简述几种搜索方式的思想。 非启发式搜索： 广度优先搜索：首先扩展根节点，接着扩展根节点的所有后续，然后在扩展它们的后续，依