人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案之欧阳家百创编
第1章人工智能概述课后题答案
欧阳家百（2021.03.07）
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
1.6人工智能研究的基本内容有哪些？
解：
与脑科学与认知科学的交叉研究
智能模拟的方法和技术研究
1.7人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？
解：
符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号，认知过程是符号表示上的一种运算。
联结主义：又称为仿生学派或生理学派，是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。联结主义认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，是基于控制论和“感知-动作”控制系统的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论，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，而不是表示和推理。
1.8人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中哪些是新的研究热点？
解：
机器思维:推理、搜索、规划
机器学习：符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘
机器感知：机器视觉、模式识别、自然语言理解
机器行为：智能控制、智能制造
计算智能：神经计算、进化计算、模糊计算
分布智能
智能系统：专家系统、智能决策支持系统
人工心理与人工情感
研究热点：智能机器人、智能检索、智能游戏等。
1.9 人工智能未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题？
解：
多学科交叉研究
分布智能与社会智能研究
集成智能研究
智能网络研究
认知计算与情感计算研究
智能系统与智能服务
第2章确定性知识系统参考答案
2.1什么是知识？有哪几种主要的知识分类方法？
解：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验；知识是对信息进行智能性加工中形成的对客观世界规律性的认识。
分类：
按适用范围：常识性知识、领域性知识
按作用效果：陈述性知识、过程性知识、控制性知识
按确定性：确定性知识、不确定性知识
2.2什么是知识表示？知识表示有哪些要求？
解：知识表示就是对知识的描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组可以被计算机直接识别，并便于系统使用的数据结构
一介谓词逻辑表示法
非结构化方法
产生式
陈述性知识表示语义网络
结构化方法
框架结构
知识表示方法
过程性知识表示
要求：表示能力，可利用性，可组织性与可维护性，可理解性和可实现性
2.3从心理学的角度看，推理有哪两种比较典型的观点？它们的含义是什么？
解：结构观点：这种观点从结构的角度出发，认为推理由两个以上判断所组成，每个判断所揭示的是概念之间的联系和关系，推理过程是一种对客观事物做出肯定或否点的思维活动。
过程观点：这种观点从过程的角度出发，认为推理是在给定信息和已有知识的基础上所进行的一系列加工操作，其代表人物克茨提出了如下人类推理的公式：y=F（x，k）式中，x是推理时给出的信息，k是推理时可用的领域知识和特殊事例，F是可用的一系列操作，y是推理过程所得到的结论。
2.4什么是推理？它有哪些分类方法？
解：推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有的知识推出新的结论的思维过程
分为演绎法和归纳法
2.5推理中的控制策略包括哪几个方面的内容？主要解决哪些问题？
解：包括推理策略和搜索策略
推理策略主要解决推理方向，求解策略，限制策略，冲突消解策略等
搜索策略主要解决推理线路，推理效果，推理效率等问题
2.6什么是命题？什么是命题的真值？
解：一个陈述句称为一个断言，凡有真假意义的断言称为命题。
命题的意义通常称为真值，当命题的意义为真时，则称该命题的真值为真。
2.7什么是论域？什么是谓词
解：论域是由所讨论对象之全体构成的非空集合。论域中的元素称为个体，论域也常称为个体域。
在谓词逻辑中，命题是用谓词来表示的。一个谓词可分为谓词名和个体两部分。
2.8什么是自由变元？什么是约束变元？
解：当一个谓词公式含有量词时，区分个体变元是否受量词的约束是很重要的。通常，把位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称为该量词的辖域，辖域内与量词中受约束的变元称为约束变元，不受约束的变元称为自由变元。
2.9设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：
(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
P(x)：x是人
L(x,y)：x喜欢y
其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：
( x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨(L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)))
(2)有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词
P(x)：x是人
B(x)：x打篮球
A(y)：y 是下午
将知识用谓词表示为：
(?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x))
(3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词
NC(x)：x 是新型计算机
F(x)：x 速度快
B(x)：x 容量大
将知识用谓词表示为：
(?x) (NC(x)→F(x)∧B(x))
(4)不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词
S(x)：x 是计算机系学生
L(x, pragramming)：x 喜欢编程序
U(x,computer)：x 使用计算机
将知识用谓词表示为：
?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))
(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词
P(x)：x 是人
L(x, y)：x 喜欢y
将知识用谓词表示为：
(?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x,computer))
2.10 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。
解：(1) 先定义描述状态的谓词
CLEAR(x)：积木x 上面 是空的。 y)：积木x 在积木y 的
ON(x, 上面。
ONTABLE(x)：积木x 在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x 。
HANDEMPTY ：机械手是空的。
其中，x 和y 的个体域都是{A, B, C}。
图2.10 机器人摞积木问题 C A B A B C
问题的初始状态是：
ONTABLE(A)
ONTABLE(B)
ON(C, A)
CLEAR(B)
CLEAR(C)
HANDEMPTY
问题的目标状态是：
ONTABLE(C)
ON(B, C)
ON(A, B)
CLEAR(A)
HANDEMPTY
(2) 再定义描述操作的谓词
在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词：
Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。
Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。
Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。
Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。
其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：Pickup(x)
条件：ONTABLE(x)，HANDEMPTY，CLEAR(x)
动作：删除表：ONTABLE(x)，HANDEMPTY
添加表：HOLDING（x）
Putdown(x)
条件：HOLDING（x）
动作：删除表：HOLDING（x）
添加表：ONTABLE(x)，CLEAR(x) ，HANDEMPTY Stack(x, y)
条件：HOLDING（x），CLEAR(y)
动作：删除表：HOLDING（x），CLEAR(y)
添加表：HANDEMPTY，ON(x, y) ，CLEAR(x) Upstack(x, y)
条件：HANDEMPTY，CLEAR(x) ，ON(x,y)
动作：删除表：HANDEMPTY，ON(x, y)
添加表：HOLDING(x)，CLEAR(x)
(3) 问题求解过程
利用上述谓词和操作，其求解过程为：
ONTABLE(A)
ONTABLE(B) ON(C, A) Upstack(C,A)
ONTABLE(A)
ONTABLE(B)
HOLDING(C)
Putdown(C)
ONTABLE(A)
ONTABLE(B)
ONTABLE(C) Pickup(B)
2.11 用谓词表示法求解农夫、狼、山羊、白菜问题。农夫、狼、山羊、白菜全部放在一条河的左岸，现在要把他们全部送到河的右岸去，农夫有一条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。似规划出一个确保全部安全过河的计划。请写出所用谓词的定义，并给出每个谓词的功能及变量的个体域。
解：(1) 先定义描述状态的谓词
要描述这个问题，需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置，为简化问题表示，取消船在河中行驶的状态，只描述左岸和右岸的状态。并且，由于左岸和右岸的状态互补，因此可仅对左岸或右岸的状态做直接描述。本题选择对左岸进行直接描述的方法，即定义谓词如下：
AL(x)：x 在左岸
其中，x 的个体域是{农夫，船，狼，羊，白菜}。对应地，?AL(x)表示x 在右岸。
问题的初始状态：
AL(农夫)
AL(船)
AL(狼)
AL(羊)
AL(白菜)
问题的目标状态：
?AL(农夫)
?AL(船)
?AL(狼)
?AL(羊)
?AL(白菜)
(2) 再定义描述操作的谓词
本题需要以下4个描述操作的谓词：
L-R ：农夫自己划船从左岸到右岸
L-R(x)：农夫带着x 划船从左岸到右岸
R-L ：农夫自己划船从右岸到左岸
R-L(x) ：农夫带着x 划船从右岸到左岸
其中，x 的个体域是{狼，羊，白菜}。
对上述每个操作，都包括条件和动作两部分。它们对应的条件和动作如下：
Pickup(A) ONTABLE(A) ONTABLE(C) HOLDING(B) CLEAR(A) CLEAR(B) CLEAR(C) Stack(B,C) ONTABLE(A ) ONTABLE(C) ON(B,C) CLEAR(A) CLEAR(B) HANDEMPT Y
ONTABLE(C ) ON(B,C) CLEAR(A) CLEAR(B) HOLDING(A ) Stack(A,B) ONTABLE(C ) ON(B,C) ON(A,B) CLEAR(A) HANDEMPT
L-R ：农夫划船从左岸到右岸
条件：AL(船)，AL(农夫)，?AL(狼)∨?AL(羊)，?AL(羊)∨?AL(白菜)
动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)
添加表：?AL(船)，?AL(农夫)
L-R(狼)：农夫带着狼划船从左岸到右岸
条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)，?AL(羊)
动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)
添加表：?AL(船)，?AL(农夫)，?AL(狼)
L-R(羊)：农夫带着羊划船从左岸到右岸
条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)， AL(狼)，AL(白菜) 或：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)，?AL(狼)，?AL(白菜) 动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)
添加表：?AL(船)，?AL(农夫)，?AL(羊)
L-R(白菜)：农夫带着白菜划船从左岸到右岸
条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(白菜)，?AL(狼)
动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(白菜)
添加表：?AL(船)，?AL(农夫)，?AL(白菜)
R-L ：农夫划船从右岸到左岸
条件：?AL(船)，?AL(农夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)
或：?AL(船)，?AL(农夫) ，?AL(狼)，?AL(白菜)，AL(羊) 动作：删除表：?AL(船)，?AL(农夫)
添加表：AL(船)，AL(农夫)
R-L(羊) ：农夫带着羊划船从右岸到左岸
条件：?AL(船)，?AL(农夫)，?AL(羊) ，?AL(狼)，?AL(羊)，AL(白菜)
动作：删除表：?AL(船)，?AL(农夫)，?AL(羊)
添加表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)
(3) 问题求解过程
AL(农夫) AL(船) AL(
AL( AL(白菜)
2.12用谓词表示法求解修道士和野人问题。在河的北岸有三个修道士、三个野人和一条船，修道士们想用这条船将所有的人都L-R(羊) AL(狼
) AL(白菜) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(羊) R-L
AL(农夫) AL(船) AL(狼) AL(白菜) ?AL(羊) AL(农夫) AL(
船) AL(羊) AL(白菜) L-R(狼) R-L(羊) AL(白菜) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(狼) ?AL(羊) L-R(白菜) AL(羊) ?AL(农夫) ?AL(船) R-L AL(农夫) AL(船) AL(羊) ?AL(白L-R(羊) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(羊)
运过河去，但要受到以下条件限制：
(1) 修道士和野人都会划船，但船一次只能装运两个人。
(2) 在任何岸边，野人数不能超过修道士，否则修道士会被野人吃掉。
假定野人愿意服从任何一种过河安排，请规划出一种确保修道士安全的过河方案。要求写出所用谓词的定义、功能及变量的个体域。
解：（1）定义谓词
先定义修道士和野人人数关系的谓词：
G(x,y,S)：在状态S下x大于y
GE(x,y,S)：在状态S下x大于或等于y
其中，x,y分别代表修道士人数和野人数，他们的个体域均为{0,1,2,3}。
再定义船所在岸的谓词和修道士不在该岸上的谓词：
Boat(z,S)：状态S下船在z岸
EZ(x,S)：状态S下x等于0，即修道士不在该岸上
其中，z的个体域是{L,R}，L表示左岸，R表示右岸。
再定义安全性谓词：
Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))
其中，z,x,y的含义同上。该谓词的含义是：状态S下，在z岸，保证修道士安全，当且仅当修道士不在该岸上，或者修道士在该岸上，但人数超过野人数。该谓词同时也描述了相应的状态。
再定义描述过河方案的谓词：
L-R(x, x1, y, y1,S)：x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸
条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)
动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)
R-L (x, x1, y, y1,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸
条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)
动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)
(2) 过河方案
Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)
L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)
∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)
Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)
R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’) Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)
L-R(3, 0, 2, 2,S2)
Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)
R-L (3, 0, 0, 1,S3)
Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)
L-R(3, 2, 1, 0,S4)
Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)
R-L (1, 1, 1, 1,S5)
Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)
L-R(2, 2, 2, 0,S6)
Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)
R-L (0, 0, 2, 1,S7)
Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)
L-R(0, 0, 3, 2,S8)
Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)
R-L (0, 1, 1, 0,S9)
Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)
L-R(1, 1, 1, 1,S10)
Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)
2.13 什么是产生式？它的基本形式是什么？代表什么含义？
解：“产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
产生式的基本形式P→Q 或者IF P THEN Q。P是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。产生式的含义如果前提P满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
2.14 产生式表示的特征是什么？
解：优点：自然性、模块性、有效性
缺点：效率低性、不方便表示结构性知识的有向图
2.15 何谓语义网络？它有哪些基本的语义关系？
解：语义网络：用实体以及语义关系来表达知识的有向图
基本的语义关系：
①实例关系（ISA）:(是一个)(一个事物是另一个事物的具体例子)
② 分类关系（AKO ）:(是一种)子类与超类
③ 成员关系 (A-member-of): 是一名
④ 属性关系:Have 有、Can 能、Age 年龄
⑤ 包含关系 part-of-部分 (不具备属性)
⑥ 位置关系:Before ，after
⑦ located-on located-under located-outside located-at located-inside
⑧ 相近关系 similar-to 相似 near-to 接近
2.16 请对下列命题分别写出它们的语义网络：
(1) 每个学生都有一台计算机。
月给计算机系学生讲《计算机网络》课。
解：
(3)
解：
(4) 32岁、硕士学位。
(5) 3：2的比分结束。 解：
ISA 高老师 老师 Subjec t 计算机系学生 3:2 2
56号 经理 Work-for Address 创新公司
2.17 请把下列命题用一个语义网络表示出来：
(1) 树和草都是植物；
解：
(2) 树和草都有叶和根；
解：
(3)
解：
(4)
解：
(5)
解：
2.18
解：语义网络的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。
继承是指把对事物的描述从抽象节点传递到具体节点。
匹配是指在知识库的语义网络中寻找与待求解问题相符的语义网络模式。
2.19 试述语义网络表示法的特点
解：结构性
联想性
自然性
缺点：非严格性，复杂性
2.20 何谓框架？框架的一般形式是什么？
解：框架表示法是在框架理论的基础上发展起来的一种结构化知识表示方法。
框架通常由描述事物各个方面的若干槽组成，每一个槽也可以根据实际情况拥有若干个侧面，每一个侧面又可以拥有若干个值。
2.21 何谓实例框架？它与框架有什么关系？
解：当人们把观察或认识到的具体细节填入框架后，就得到了
植物 草 树 AKO AKO
该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。
通用结构与具体实例，抽象与具体。
2.22 何谓框架系统？何谓框架系统的横向联系？何谓框架系统的纵向联系？
解：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关的框架连接起来便可形成一个框架系统。在框架系统中，系统的行为由该系统内框架的变化来实现，系统的推理过程由框架之间的协调完成。
纵向联系：表示那种具有演绎关系的知识结构，下层框架与上层框架之间具有一种继承关系，这种具有继承关系的框架之间的联系称为纵向联系。
横向联系：由于一个框架的槽值或侧面值可以是另外一个框架的名字，这就在框架之间建立了另外一种联系，称为横向联系。
2.23 假设有以下一段天气预报：“北京地区今天白天晴，偏北风3级，最高气温12o，最低气温-2o，降水概率15%。”请用框架表示这一知识。
解：
Frame<天气预报>
地域：北京
时段：今天白天
天气：晴
风向：偏北
风力：3级
气温：最高：12度
最低：-2度
降水概率：15%
2.24 按“师生框架”、“教师框架”、“学生框架”的形式写出一个框架系统的描述。
解：师生框架
Frame
Name：Unit（Last-name，First-name）
Sex：Area（male，female）
Default：male
Age：Unit（Years）
Telephone：Home Unit（Number）
Mobile Unit（Number）
教师框架
Frame
AKO
Major：Unit（Major-Name）
Lectures：Unit（Course-Name）
Field：Unit（Field-Name）
Project ：Area（National，Provincial，Other）
Default：Provincial
Paper：Area（SCI，EI，Core，General）
Default：Core
学生框架
Frame
AKO< Teachers-Students >
Major：Unit（Major-Name）
Classes：Unit（Classes-Name）
Degree：Area（doctor，mastor, bachelor）
Default：bachelor
2.25在框架系统中，问题求解的一般过程是什么？
解：特性继承
框架的匹配与填槽
2.26框架表示法的特点有哪些？
解：优点：结构性，深层性，继承性，自然性。
缺点：缺乏框架的形式理论，缺乏过程性知识表示，清晰性难以保证
2.27何谓产生式系统？产生式推理的基本结构由哪几部分组成？
解：利用产生式知识表示方法所进行的推理称为产生式推理，由此产生的系统为产生式系统
基本结构：综合数据库，规则库，控制系统
2.28什么是产生式的正向推理？其基本过程是什么？
解：从已知事实出发，正向使用推理规则的推理方法。
过程：
（1）把用户提供的初始证据放入综合数据库；
（2）检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，则求解结束，并成功推出，否则，执行下一步；
（3）检查知识库中是否有可用知识。若有，形成当前可用知识集，执行下一步，否则转（5）；
（4）按照某种冲突消解策略，从当前可用知识集中选出一条知识进行推理，并将推出的新事实加入综合数据库中，然后转
（2）；
（5）询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入综合数据库中，然后转（3），否则表示无解，失败退出。
2.29 什么是逆向推理？其基本过程是什么？
解：以某个假设目标作为出发点的推理方法
过程：
（1）将问题的初始证据和要求证的目标（称为假设）分别放入综合数据库和假设集；
（2）从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设成立。此时，若假设集为空，则成功退出。否则，扔执行（2）。若该假设不在数据库中，则执行下一步；
（3）检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，若不能由某个知识导出，则询问用户寻找新的假设。若不是，则转（5），若能由某个知识导出，则执行下一步；
（4）将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集；
（5）检查可用知识集是否为空，若空，失败退出。否则执行下一步；
（6）按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续执行下一步；
（7）将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，转（2）。
2.30什么是混合推理？它由哪几种实现方式？
解：正向推理和逆向推理结合起来所进行的推理称为混合推理实现：先正后逆，先逆后正，随机
2.31什么是置换？什么是合一？
解：在不同谓词公式中，往往会出现多个谓词的谓词名相同但个体不同的情况，此时推理过程是不能直接进行匹配的，需要先进行变元的替换。这种利用项对变元进行替换叫置换。
合一利用置换使两个或多个谓词的个体一致。
2.32判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其相应的置换
解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。(2) 可合一，其最一般和一为：σ={f(x)/y, b/z}。(3) 可合一，其最一般和一为：σ={f(b)/y, b/x}。(4) 不可合一。(5) 可合一，其最一般和一为：
σ={ y/x}。
2.33什么是自然演绎推理？它所依据的推理规则是什么？
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理
推理规则：等价式，永真蕴涵式，置换，合一
2.34什么是谓词公式的可满足性？什么是谓词公式的不可满足性？
教材P55.56页
2.35什么是谓词公式的前束范式？什么是谓词公式的Skolem范式？
教材P56
2.36什么是字句集？如何将谓词公式化为字句集？
教材P56.57
2.37 把下列谓词公式化成子句集：
(1)(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))
(2)(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))
(3)(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))
(4)(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))
解：(1) 由于(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得
{ P(x, y), Q(x, y)}
再进行变元换名得子句集：
S={ P(x, y), Q(u, v)}
(2) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得：
(?x)(?y)(?P(x, y)∨Q(x, y))
此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得子句集：
S={?P(x, y)∨Q(x, y)}
(3) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得：
(?x)(?y)(P(x, y)∨(?Q(x, y)∨R(x, y)))
此公式已为前束范式。
再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：
(?x)(P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x)))
此公式已为Skolem标准型。
最后消去全称量词得子句集：
S={P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x))}
(4) 对谓词(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))，先消去连接
词“→”得：
(?x) (?y) (?z)(?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z))再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：(?x) (?y) (?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y)))
此公式已为Skolem标准型。
最后消去全称量词得子句集：
S={?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))}
《人工智能原理及其应用》(王万森)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
人工智能原理及其应用(第二版)习题答案
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知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (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 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下： Pickup(x)
人工智能原理与应用_(张仰森_著)_高等教育出版社_课后答案
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： (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； 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 计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009 前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作 第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (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 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： ( x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer)) 2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 《人工智能理论与应用》课程简介 课程编号：A0940111 课程名称：人工智能理论与应用 学分/学时：3/48 先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》 适用专业：计算机科学与技术 课程性质：限选 考核方式：考查 考核形式：大作业、实验评估 建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版 内容简介：（200字以内）（黑体五号） 1、人工智能研究的发展和基本原则：人工智能的研究和应用；人工智能研究的发展；人工智能研究的成果；人工智能研究的基本原则；存在的问题和发展前景 2、一般图搜索：回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。 3、与或图搜索问题：与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。 4、谓词逻辑与归结原理：命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。 5、知识表示：知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。 6、不确定性推理方法：不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。 7、机器学习：机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。 8、高级搜索：基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。 人工智能理论与应用 Artificial Intelligence Theory and Application 课程编号：A0940111 学分：3 学时：48 学时（讲课学时：32 实验学时：16） 先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》 适用专业：计算机科学与技术 建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版 主要参考书： （1）高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012 （2）人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光祐清华大学出版社 2010 开课学院：计算机科学与工程学院 修订日期：2015年4月 一、课程说明（黑体五号） 人工智能是一门综合性前沿学科，是计算机学科的重要分支。通过对人工智能课程的学习，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。 二、课程目标（黑体五号）（需对应于本专业2014级培养方案中的毕业要求进行细化分解） 根据课程在知识结构中的作用，教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次，具体要求如下。 1．掌握部分:一般图搜索（回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程）；与或图搜索问题包括与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索；谓词逻辑与归结原理（谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理）；知识表示（产生式表示方法、语义网络表示、框架表示）；不确定性推理方法（不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法）(对应毕业要求中的、、 2．熟悉部分： 不确定性推理方法之证据理论；机器学习（机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习）。(对应毕业要求中的、 正确答案：A、B 你选对了 Quizzes for Chapter 1 1 单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 5 多选(1 分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分总分 A. Web搜索引擎 A. 人类思考 B.超市条形码扫描器 B. 人工智能 C.声控电话菜单该题无法得分/1.00 C.机器智能 1.00/1.00 D.智能个人助理该题无法得分/1.00 正确答案：A、D 你错选为C、D D.机器动作 正确答案： C 你选对了 6 多选(1 分)选择下列哪些是人工智能的研究领域 得分/总分 2 多选(1 分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分 A.人脸识别0.33/1.00 A. 人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00 B.专家系统0.33/1.00 B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的 智能体程序该题无法得分/1.00 C.图像理解 C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法 D.分布式计算 得分/1.00 正确答案：A、B、C 你错选为A、B D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通7 多选(1 分)考察人工智能(AI) 的一些应用，去发现目前下列哪些 任务可以通过AI 来解决得分/总分 常由人类所能做的事该题无法得分/1.00 正确答案：A、B、D 你错选为A、B、C、D A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00 3 多选(1 分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分 B.打一场像样的乒乓球比赛 A. 经济学0.25/1.00 C.在Web 上购买一周的食品杂货0.33/1.00 B. 哲学0.25/1.00 D.在市场上购买一周的食品杂货 C.心理学0.25/1.00 正确答案：A、B、C 你错选为A、C D.数学0.25/1.00 8 填空(1 分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境下正确答案：A、B、C、D 你选对了做正确的事。得分/总分 正确答案：已知 4 多选(1 分)下列陈述中哪些是描述强AI (通用AI )的正确答案？得 1 单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 分/总分 总分 A. 指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的 A.人类思考 能力0.50/1.00 B.人工智能 B. 是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算 机，因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00 C.机器智能 1.00/1.00 C.指的是一种机器，仅针对一个具体问题 D.机器动作 人工智能各学派简介目前人工智能的主要学派有下面三家： (1) 符号主义(symbolicism) ，又称为逻辑主义(logicism) 、心理学派(psychologism) 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。 (2) 连接主义(connectionism) ，又称为仿生学派(bionicsism) 或生理 学派(physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3) 行为主义(actionism) ，又称为进化主义(evolutionism) 或控制论 学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 1、符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19 世纪末起得以迅速发展,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。其有代表性的成果为启发式程序LT 逻辑理论家,证明了38 条数学定理,表明了可以应用计算机研究人的思维,模拟人类智能活动。 正是这些符号主义者,早在1956 年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法-＞专家系统-＞知识工程理论与技术, 并在20世纪80年代取得 很大发展。 符号主义曾长期一枝独秀, 为人工智能的发展做出重要贡献, 尤其是专家系统的成功开发与应用, 为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。 在人工智能的其他学派出现之后, 符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。 2、连接主义认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。 它的代表性成果是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，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途 Quizzes for Chapter 1 1单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分 ? A.人类思考 ? B.人工智能 ? C.机器智能1.00/1.00 ? D.机器动作 正确答案：C你选对了 2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分 /总分 ? A.人工智能旨在创造智能机器 该题无法得分/1.00 ? B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的 智能体程序该题无法得分/1.00 ? C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法 得分/1.00 ? D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通 常由人类所能做的事该题无法得分/1.00 正确答案：A、B、D你错选为A、B、C、D 3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分 ? A.经济学0.25/1.00 ? B.哲学0.25/1.00 ? C.心理学0.25/1.00 ? D.数学0.25/1.00 正确答案：A、B、C、D你选对了 4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案？ 得分/总分 ? A.指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的 能力0.50/1.00 ? B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算 机，因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00 ? C.指的是一种机器，仅针对一个具体问题 ? D.其定义为无知觉的计算机智能，或专注于一个狭 窄任务的AI 正确答案：A、B你选对了 5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总 分 ? A.Web搜索引擎 ? B.超市条形码扫描器 ? C.声控电话菜单该题无法得分/1.00 ? D.智能个人助理该题无法得分/1.00 正确答案：A、D你错选为C、D 6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域 得分/总分 ? A.人脸识别0.33/1.00 ? B.专家系统0.33/1.00 ? C.图像理解 ? D.分布式计算 正确答案：A、B、C你错选为A、B 7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用，去发现目前下列哪些 任务可以通过AI来解决得分/总分 ? A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00 ? B.打一场像样的乒乓球比赛 ? C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00 ? D.在市场上购买一周的食品杂货 正确答案：A、B、C你错选为A、C 8填空(1分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境 下做正确的事。得分/总分 正确答案：已知 1单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 总分 模式识别与智能系统 摘要：人工智能(Artifical Intelligence)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。人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 ①、人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。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。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都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。 人工智能各学派简介 目前人工智能的主要学派有下面三家： (1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism) 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。 (2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派 (physiologism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 (3)行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派 (cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。 他们对人工智能发展历史具有不同的看法。 1、符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，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。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维，模拟人类智能活动。 正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。 符号主义曾长期一枝独秀，为人工智能的发展做出重要贡献，尤其是专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用和实现理论联系实际具有特别重要的意义。 在人工智能的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙(Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。 2、连接主义 认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 人工智能的原理及应用 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落……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，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 关键词 人工智能；专家系统；模式识别 ABSTRACT AI (Artificial Intelligence, AI) has been at the forefront of computer technology, has experienced severa l ups and downs several…… a long time, the ordinary people of artificial intelligence is so elusive, but it has attracted countless It dedicated intelligence researchers, from the U.S. Massachusetts Institute of Technology (MIT), Carnegie - Mellon University (CMU) to IBM, and then to Japan's Honda, SONY, as well as domestic companies of QingHua University, China Branch Hospitals and other research institutes, laboratories around the world are carrying out the AI technology experiments. Not long ago, the fam ous director Steven Spielberg will be the subject ? onto the screen, sci-fi film "artificial intelligence" (AI) on many people's minds once again produced a shock, caused some people to understand and explore Interest in the field of artificial intelligence. Key words Artificial Intelligence(AI); Expert System ; Pattern Recognition 引言 人工智能的发展已达到很高水平，电子计算机将更接近大脑的功能了，虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性，计算机万能论者的理论依据也是有问题的。计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实，目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体，他预见这是人类进化史上的一个飞跃。在这样一个结合体形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，这个结合体中，人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片，这个芯片是人机的桥梁，而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。 1.介绍什么是人工智能 由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。所以，要想在他们之间找出一个什么是人工智能的共同的看法还是有一定的困难的。 如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了：这样，人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 除了上述的观点以外，人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上．也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情，就好保人脑一样去“思考问题”。 y 值。 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则，诚 信 考 试，绝 不 作 弊 二、人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点（10分） 三、将下列命题写出其语义网络（10分） 1.每个学生都喜欢老师上的一门课. 2．人工智能课程的学生中有男有女，有数学系的学生也有外系的学生。 四、假设已知下列事实： 张某被盗，公安局派了五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员Ａ说： ”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察“孙与李中至少有一个作案”；侦察员Ｄ说“赵与孙至少一个与案无“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的（15分） 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则，诚 信 考 试，绝 不 作 弊 五、.写出图中树的结点两个访问序列，要求分别满足以下两个搜索策略：(10分) 1．深度优先搜索 2.广度优先搜索 六、将下列谓词公式化成子句集 ()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,~→∧???。（10分） 七、已知有如下不确定推理规则： r1：C 11∨C 12 ? H 1 0.7； r2：H 1 ? H 0.5； r3：C 21∧C 22 ? H －0.6； r4：(C 31∧C 32)∨C 33 ? H 0.8； 11) = 0.8， CF(C 12) = 0.9，CF(C 21) = 0.3，CF(C 22) = 0.6， ) = 0.9，CF(C 32) = 0.5，CF(C 33) =0.7； 求CF(H)。（10分） 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则，诚 信 考 试，绝 不 作 弊 人脸识别人工智能系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。 《人工智能原理及应用》课程 期末考核补考题目与设计要求 专业：级物联网班时间：第学期任课老师：陈建峡 一、目的 《人工智能原理及应用》课程设计是针对学习完《人工智能原理及应用》课程后进行的一次对学生综合知识应用能力可动手实践能力的考查。其成绩将作为本课程的期末考核成绩。通过课程设计，使学生能够得到较系统的技能训练，从而巩固和加深对人工智能的基础理论知识的理解，培养学生综合运用所学理论解决实际问题的能力，使学生成为具有扎实的计算机理论基础和较强的独立动手能力的应用型人才。 二、要求 、课程设计项目完成后，应提交如下设计成果：源程序（打包成如下文档名：课题名称本人姓名）；数据库文件；用户指南即如何运行系统以及你在本系统中的具体工作的文件；字数不少于英文单词（不含源码）的课程设计报告（格式按照任课老师提供的英文格式排版，撰写内容均为英语表达，格式模板可在课程群上下载）。 、课程设计报告分以下几部分： [1]封面（包括题目，完成人姓名，班级，指导教师，完成时间）（分） [2]背景介绍（分） [3]相关工作调研（分） [4]测试数据集合（分） [5]数据预处理与特征提取（分） [6]设计所用机器学习算法（分） [7]实验结果与分析（分） [8]结论与展望（分） [9]致谢（分） [10]参考文献：不少于篇文献(分） 三、设计验收及评分标准 .验收时间： 补考日期后一周内上交课程设计报告并答辩。 .验收内容： 系统完成及运行情况；系统演示、答辩情况和课程设计报告三部分，最后成绩以三部分综合评定。各部分所占比例为：系统完成及运行情况（）、系统演示和答辩情况（）、课程设计报告（）。 四、人员分组 （）人题。 （）选题时在课代表处选题并登记。选题不能重复，已被其它组选定的题目不能再选。五、待选题目（程序设计中的文字内容均为英语表达，若用中文表示扣分） 1. 2. 3. 4. 5. 人工智能原理与应用 Principles and Application of Artificial Intelligence 课程简介 本课程主要讲述人工智能的基本概念、基本方法，会用搜索算法、推理方法和机器学习求解简单问题，如证明定理、机器推理、建造简单的专家系统，自然语言分析和理解。 要求 了解人工智能的提出，几种智能观，人工智能重要的研究领域，以及人工智能求解问题的方法与传统的数学方法的不同； 掌握启发式搜索概念，会用搜索方法求解简单问题 掌握归结推理方法，会用归结法证明定理，求解问题。 掌握一种不确定推理方法，会建造带有不确定推理的专家系统。 了解其它的推理方法； 掌握知识的表示方法，会用来表达某一具体的场景； 掌握机器学习概念和学习模型，会用实例学习方法进行学习， 了解数据挖掘的过程，会用关联规则挖掘算法做数据挖掘； 掌握自然语言理解的过程，会用基本的切分和语法分析方法做自然语句分析； 理解神经网络实现智能的另一种观点。掌握BP神经网的工作原理，会用来求解（如识别）问题； 了解遗传算法（GA）概念及如何使用遗传算法 参考资料： 《人工智能原理与应用》，张仰森，高等教育出版社 《人工智能》，蔡自兴 《人工智能原理》，石纯一黄昌宁王家钦编著，清华大学出版社《人工智能》（上下册），陆汝铃编著，科学出版社，1996 《人工智能与知识工程》，田盛丰、黄厚宽，中国铁道出版社，1999 《高级人工智能》，史忠植，科学出版社，1998 《人工智能基础》，高济、朱森良、何钦铭，高等教育出版社，2002 第一章人工智能概述 1.1 人工智能的起源与发展 ?计算机所能处理对象的改变：纯粹数值计算→非数值计算（自然语言理解、图象语音识别、专家系统、机器博弈系统等等符号知识处理） ?试探性搜索、启发式搜索、不确定性推理方法更符合人类思维过程。也就是说在解决这类问题时，没有算法解或即使有算法解但在当今计算技术不能实现。对这类问题可行的解决方法是搜索、试探，加上经验的启发式知识。这是一种来自专门领域的经验知识，限于特定场合，经常会取得成功但又不能保证必然成功，常能求得有关问题的满意解答。 医生一定能根据病人的症状诊断出是何种疾病吗？我们能用传统的算法设计一个程序进行疾病诊断吗？能用传统的算法设计一个程序能理解自然语言所组成的文档的含义吗？ 以上原因促使人工智能学科的诞生。 主要经历了以下几个阶段： ?孕育期（1956年以前）——从理论、技术和物质上奠定基础 ?成长期（1956－1972）——逻辑推理机程序、跳棋程序、通用问题求解（GPS：General Problem Solver）、人工智能程序设计语言 LISP/PROLOG ?发展期（1972－）——知识工程、专家系统（MYCIN，探矿系统）?学习期 1.2 什么是人工智能 1.什么是人类智能？有何特点？计算机到底能不能有人类智能？ 英国数学家Turing于1950提出的著名的Turing实验。 识别、推理、联想、自学习...（人脑的智能很复杂！） 计算机到底能不能有人类智能，至今没有完整的论证（人工智能是一门正在探索和发展的学科，至今还没有完全形成完整的理论体系。目前人工智能与人脑的智能还相差很远） 人工智能原理及其应用王 万森第版课后习题答案 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020 第1章人工智能概述课后题答案 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 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。 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； 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。 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 人工智能研究的基本内容有哪些？ 解： 与脑科学与认知科学的交叉研究 智能模拟的方法和技术研究 人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么 解：人工智能简介及发展趋势
人工智能原理及其应用(第2版)》王万森编著电子工业出版社课后习题答案37
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