人工智能考试题目
人工智能智力测试题(3篇)
第1篇一、前言随着人工智能技术的飞速发展，人工智能的智力水平逐渐成为人们关注的焦点。
为了评估人工智能的智力水平，我们特此设计了一套人工智能智力测试题。
这套测试题旨在全面考察人工智能在逻辑思维、空间感知、语言理解、问题解决等方面的能力。
以下是测试题的具体内容：二、测试题第一部分：逻辑思维1. 题目：一个房间里有五个人，分别是甲、乙、丙、丁、戊。
已知甲比乙高，丙比丁矮，戊比甲矮。
请问，五个人中，谁是最高的？答案：甲。
2. 题目：一个篮子里有苹果、香蕉、橙子、梨四种水果，已知苹果比香蕉多，梨比橙子多。
请问，哪种水果的数量最少？答案：梨。
3. 题目：一个数列：2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024。
请问，下一个数是多少？答案：2048。
4. 题目：有一个人从A地出发，沿着一条直线向B地前进，每小时走10公里。
在走了30分钟后，他突然意识到自己走错了方向，于是立即掉头返回A地。
请问，他需要多长时间才能回到A地？答案：1小时。
5. 题目：一个正方体的每个面上都写有一个数字，分别是1、2、3、4、5、6。
请问，哪个数字不可能出现在正方体的一个角上？答案：4。
第二部分：空间感知1. 题目：以下哪个图形与左图相似？A. B. C. D.答案：A。
2. 题目：一个长方体的长、宽、高分别是6cm、4cm、3cm。
请问，长方体的体积是多少？答案：72cm³。
3. 题目：一个圆锥的底面半径是3cm，高是4cm。
请问，圆锥的体积是多少？答案：37.68cm³。
4. 题目：以下哪个图形的面积最大？A. B. C. D.答案：D。
5. 题目：一个圆柱体的底面半径是2cm，高是5cm。
请问，圆柱体的体积是多少？答案：62.8cm³。
第三部分：语言理解1. 题目：下列哪个成语的意思与其他三个不同？A. 水滴石穿B. 一箭双雕C. 画蛇添足D. 掩耳盗铃答案：A。
2. 题目：下列哪个句子是正确的？A. 他比我还高。
人工智能考试试题及答案
人工智能考试试题及答案人工智能经典考试试题及答案一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。
A)永真式 B)包孕式（subsumed）C)空子句 3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理 B)反向推理 C)双向推理 4、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（）。
A)无悖性 B)可扩充性 C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律 C)假言推理 D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句 B)疑问句 C)感叹句 D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词 B)原子公式 C)二阶谓词 D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一 B)最一般替换C)最一般谓词 D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（）A）深蓝 B）IBM C）深思 D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实 B)规则 C)控制和元知识 D)关系 11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（）A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络 B)语义图 C)博亦图 D)状态图13、不属于人工智能的学派是 A)符号 B)机会 C)行为 D)连接。
14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是 A)明斯基 B).扎德 C)图林 D)冯.诺依曼 15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
人工智能应用考试试题
人工智能应用考试试题一、选择题1. 以下哪项不是人工智能的应用领域？A. 机器视觉B. 自然语言处理C. 人机交互D. 区块链技术2. 人工智能技术最早起源于哪个年代？A. 1950年代B. 1970年代C. 1990年代D. 2010年代3. 以下哪个是深度学习算法的代表性模型？A. Linear Regression（线性回归）B. Naive Bayes（朴素贝叶斯）C. Random Forest（随机森林）D. Convolutional Neural Network（卷积神经网络）4. AlphaGo在2016年击败了世界围棋冠军，使用的是哪种技术？A. 机器学习B. 遗传算法C. 强化学习D. 关联规则挖掘5. 人工智能在医疗领域的应用主要包括以下哪些方面？A. 疾病诊断B. 健康管理C. 医学影像分析D. 以上皆是二、简答题1. 请简要介绍一下人工智能的定义和发展历程。
2. 请列举并简要描述人工智能的几个典型应用领域。
3. 请解释并区分机器学习、深度学习和强化学习。
4. 请说明人工智能在金融领域的应用。
5. 请举例说明人工智能在智能家居中的应用。
三、论述题请论述人工智能在交通领域的应用，并分析其对交通系统的影响和未来发展趋势。
四、实践题请设计一个基于人工智能技术的智能客服系统，能够回答用户的常见问题并具备自主学习和优化的能力。
请说明你所选择的人工智能算法、数据处理过程和系统设计结构。
注意事项：本试卷共四个部分，包括选择题、简答题、论述题和实践题。
请根据题目要求逐个作答，不要漏写或错误填写。
考试时间为120分钟，请合理安排时间。
答卷时请使用黑色或蓝色水笔，不得使用铅笔。
答卷结束后，请将试卷和答卷一并提交。
祝您顺利完成本次考试！。
人工智能期末考试试题
人工智能期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于：A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域，以下哪个概念与“深度学习”最不相关？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。
2. 解释什么是监督学习和无监督学习，并给出一个实际应用的例子。
3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。
三、论述题（每题25分，共50分）1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。
2. 讨论人工智能对就业市场的影响，包括正面和负面的影响。
四、案例分析题（共30分）阅读以下案例：某公司开发了一款智能客服机器人，能够处理客户咨询和解决问题。
请分析该机器人可能面临的技术挑战，并提出解决方案。
五、编程题（共20分）编写一个简单的Python程序，实现一个基于决策树的分类器，对以下数据集进行分类：数据集：```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求：- 使用sklearn库中的决策树分类器。
- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。
六、开放性问题（共10分）你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活？请给出你的观点和理由。
请注意：所有答案需根据题目要求，结合人工智能的相关知识进行回答。
人工智能考试题
人工智能考试题一、选择题1. 人工智能的定义是什么？A. 通过模仿人类智能行为，使机器具备智能B. 利用计算机技术开发能够自主学习和推理的系统C. 利用数据分析和算法来解决复杂的问题D. 开发用于人类智能提升的技术和工具2. 以下哪个不属于人工智能的应用领域？A. 机器翻译B. 自动驾驶C. 健康管理D. 音乐创作3. 以下哪个算法常用于监督学习？A. K均值算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 强化学习算法4. 人工智能的发展受到以下哪个因素的推动？A. 算法的提升B. 计算能力的增强C. 数据的丰富D. 以上都是5. 深度学习是一种基于什么原理的机器学习方法？A. 遗传算法B. 神经网络C. 决策树D. 支持向量机二、判断题1. 人工智能目前已经能够完全替代人类的工作。
( )2. 机器学习是人工智能的一个分支领域。
( )3. 人工智能只能通过编程实现，无法自主学习。
( )4. 人工智能技术不会对就业市场产生影响。
( )5. 目前还没有人工智能系统能够具备情感和意识。
( )三、简答题1. 请简述强化学习的基本原理和应用场景。
2. 人工智能如何在医疗领域发挥作用？请举例说明。
3. 请简述一下自然语言处理的研究内容和应用场景。
4. 人工智能技术对社会带来了哪些挑战？请列举并简要说明。
四、论述题人工智能在当今社会已经扮演了重要的角色，并且对未来的发展具有重要的影响力。
请你从以下几个方面进行论述：1. 人工智能技术的发展趋势和前景。
2. 人工智能对经济和产业的影响。
3. 人工智能对社会的影响和挑战。
4. 人工智能的道德和伦理问题。
五、综合题请你结合自己的学习和实践经验，给出一个你认为人工智能可以解决的实际问题，并且提出相应的解决方案。
你可以从以下几个方面进行阐述：1. 问题描述：清晰地描述你选择的实际问题。
2. 解决思路：简要介绍你的解决思路和采用的人工智能技术。
3. 实施方案：给出你的实施方案和步骤。
人工智能题材的行测题
人工智能题材的行测题
以下是一份关于人工智能题材的行测题，供参考：
1. 下列关于人工智能的描述，正确的是：
A. 人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以完全替代人类进行决策和思考
B. 人工智能只能应用于计算机科学领域，无法在其他领域发挥重要作用
C. 人工智能的应用场景广泛，包括但不限于医疗、金融、交通和制造业等领域
D. 人工智能的发展已经超越了人类的智能水平，成为了世界上最先进的技术
2. 关于人工智能的发展趋势，以下哪种描述不正确？
A. 人工智能技术将越来越成熟，应用场景将越来越广泛
B. 人工智能将会与物联网、大数据等技术深度融合，形成更加智能化的解决方案
C. 人工智能的发展将导致大量人类失业，因为机器可以完全替代人类的劳动
D. 人工智能将会在教育、医疗等领域发挥更加重要的作用，提高人们的生活质量
3. 下列关于人工智能伦理问题的描述，正确的是：
A. 人工智能的发展不应该受到任何限制，因为这会阻碍技术的进步
B. 人工智能的发展应该完全由政府来掌控，以确保技术的安全和可控性
C. 人工智能的应用应该注重保护个人隐私和数据安全，避免滥用和侵犯个人权益
D. 人工智能的发展不应该考虑伦理问题，因为这会影响技术的商业化进程。
人工智能岗位招聘笔试题及解答(某世界500强集团)
招聘人工智能岗位笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪项不属于人工智能的基本技术？A、机器学习B、自然语言处理C、计算机视觉D、基因编辑2、以下哪种算法不适合用于分类问题？A、决策树B、支持向量机C、K-最近邻（KNN）D、神经网络3、以下哪个技术不属于人工智能领域常用的机器学习算法？A. 决策树B. 深度学习C. 搜索算法D. 贝叶斯网络4、在以下机器学习模型中，哪个模型适用于处理非线性关系？A. 线性回归B. 支持向量机（SVM）C. K-最近邻（KNN）D. 线性判别分析（LDA）5、以下哪个算法不属于深度学习中的神经网络算法？A. 卷积神经网络（CNN）B. 支持向量机（SVM）C. 隐马尔可夫模型（HMM）D. 递归神经网络（RNN）6、在以下机器学习任务中，哪个任务通常需要较高的计算资源？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 半监督学习7、题干：以下哪项技术不是人工智能领域的关键技术之一？A、机器学习B、自然语言处理C、量子计算D、神经网络8、题干：在以下哪种情况下，人工智能系统最有可能出现“过拟合”现象？A、数据集较大，特征较多B、数据集较小，特征较少C、数据集适中，特征适中D、数据集较大，特征适中9、以下哪种技术不属于深度学习中的卷积神经网络（CNN）常用的激活函数？A. ReLUB. SigmoidC. SoftmaxD. Tanh二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术属于人工智能领域的基础技术？（）A、机器学习B、自然语言处理C、计算机视觉D、神经网络E、数据挖掘2、以下关于人工智能伦理的表述中，哪些是正确的？（）A、人工智能系统应确保用户隐私和数据安全B、人工智能系统应避免歧视和偏见C、人工智能系统应具备自我意识和情感D、人工智能系统应遵循法律法规和道德规范E、人工智能系统应完全替代人类工作3、以下哪些技术属于人工智能领域？（）A. 机器学习B. 深度学习C. 自然语言处理D. 机器视觉E. 云计算4、以下关于人工智能伦理问题的描述，哪些是正确的？（）A. 人工智能系统应确保用户数据隐私B. 人工智能系统应避免歧视C. 人工智能系统应具备自我意识D. 人工智能系统应保证决策透明度E. 人工智能系统应具备情感识别能力5、以下哪些是人工智能领域中常见的机器学习算法？（）A. 神经网络B. 决策树C. 随机森林D. 暴力破解6、以下哪些是人工智能领域中常用的深度学习框架？（）A. TensorFlowB. PyTorchC. KerasD. Caffe7、题目：下列哪些技术属于监督学习的例子？A. 决策树B. K-均值聚类C. 支持向量机D. 主成分分析（PCA）E. 随机森林8、题目：在构建机器学习模型时，以下哪些方法可以用来处理数据中的缺失值？A. 删除含有缺失值的数据行B. 使用统计方法如平均数、中位数填充缺失值C. 使用插值法在时间序列数据中填补空缺D. 通过机器学习算法预测缺失值E. 不做任何处理直接建模9、以下哪些技术属于人工智能领域的关键技术？（）A、机器学习B、自然语言处理C、神经网络D、遗传算法E、数据库技术三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、人工智能中的深度学习模型只能用于图像识别任务。
人工智能公需课考试题目整理
人工智能公需课考试题目整理1.人工智能技术对农业生产影响不大。
（×）对错2.AI研究三大主要途径为：符号主义、联结主义、行为主义。
（√）对错3.惯性导航系统是一种有源的自主导航系统，依赖于外部信息。
（×）对错4.自动驾驶共可以分为6个阶段。
（×）对错5.使用除草机器人完全避免了除草剂的使用。
（×）对错6.人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则，只包括人工智能研发、应用的基本原则，不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。
（×）对错7.简单遗传法的三种遗传操作是：选择、交配和变异。
（√）对错8.机器研究有多种不同的分类方法，可以分为符号研究、分析研究、遗传研究、联结研究等。
（√）对错9.自动泊车辅助体系英文简称为APA。
（√）对错10.平日情况下风险施展阐发是滞后的，智能金融以大数据和智能算法为基础的反狡诈和风控体系实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理。
（√）对错11.目前，将人工智能与教诲结合的主要一些私利的教诲机构，其中真正有技术含量的智能教育已经非常多。
（×）对错12.智能医疗可以实现疾病的早期风险预测，以及干预治疗效果监测。
（√）对错13.机器研究有多种不同的分类方法，如果按照对人类研究的模拟方式划分，可以分为符号研究、（B）、分析研究、遗传研究等。
A、逻辑研究B、联结研究C、言语研究D、进化研究14.智能时代的机器人拥有智能化人格。
（√）对错15.国内哪所大学首次研究出真正意义上的无人驾驶汽车？（D）A、XXXB、XXX、XXXD、XXX16.自动紧急制动系统的英文简称（B）。
A、ABSB、AEBC、ASRD、ADAS17.认知信息学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为心理活动及其逆过程。
（√）对错17.机器人的开展目前经历了几个阶段？（C）A、一B、二C、三D、四18.（D）是信息技术革命的集大成者，在这方面遥遥领先于其他国家。
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名词解释：1状态空间法状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。
在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。
由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。
2问题归约法问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。
这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。
3有序搜索应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法.实质：选择OPEN表上具有最小f值的节点（即最有希望的节点）作为下一个要扩展的节点。
4可解节点可解节点：与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下：1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。
2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。
3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的。
5不可解节点不可解节点的一般定义没有后裔的非终叶节点为不可解节点。
如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。
如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。
6规则正向演绎系统正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的，即从状况条件到动作进行推理的，也就是从if到then的方向进行推理的。
7规则逆向演绎系统逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。
8等代价搜索是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径断层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展，寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。
搜索树中每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离等花费。
9扩充转移网络(ATN)扩充转移网络ATN是由一组网络所构成的，每个网络都有一个网络名，每条弧上的条件扩展为条件和操作两部分。
它采用状态图来控制自然语言的分析过程。
每幅状态图相当于一个网络，由状态和边构成，在状态图的各条边上，可以注明所分析的词，或词组类型符号（如名词词组注为NP，介词词组注为PP）。
每一个词组类型符号又可以作为一个子网络的开头，因而当采用扩充转移网络来分析自然语言的句子时，如果分析到某一词组类型符号，就可以转移到相应的子网络，如果处理结束或处理失败，可再回到原来的网络继续进行分析，直到分析完整个句子为止。
ATN的每个寄存器由两部分构成：句法特征寄存器、句法功能寄存器。
10宽度优先搜索宽度优先搜索以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
特点：一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
11深度优先搜索深度优先搜索首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
深度相等的节点可以任意排列。
首先，扩展最深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下进行下去；只有当搜索到达一个没有后裔的状态时，它才考虑另一条替代的路径。
12机器学习机器学习是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。
机器学习系统是根据人工智能的学习原理和方法，应用知识表达、知识存储、知识推理等技术设计并构成的，具有知识获取功能，并能逐步改善其性能的系统。
问答题：1什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明？(1)人工智能（学科）①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。
如：神经计算机研究：它与中子计算机、量子计算机、光子计算机、生物计算机共同形成下一代计算机研究的热点。
②人工智能是工程技术与理论研究的统一作为工程技术学科：人工智能的目的是：提出建造人工智能系统的新技术、新方法和新理论，并在此基础上研制出具有智能行为的计算机系统。
作为理论研究学科：人工智能的目的是：提出能够描述和解释智能行为的概念与理论，为建造人工智能系统提供理论依据。
(2)人工智能（能力）是智能机器所执行的与人类智能有关的功能，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。
如：专家系统模拟人类领域专家进行智能活动的能力、智能机器的模式识别、自然语言理解与处理等等。
2人工智能不同学派在理论、方法和技术路线上各有何争论？⑴对人工智能理论的争论：①符号主义认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。
②联结主义认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。
它对物理符号系统假设持反对意见，认为人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。
③行为主义认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），提出智能行为的“感知-动作”模式。
行为主义者认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；行为主义还认为：符号主义（还包括联结主义）对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象，因而是不能真实地反映客观存在的。
⑵对人工智能方法的争论：①符号主义认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法。
②联结主义主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。
③行为主义认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分开的。
⑶对人工智能技术路线的争论：①专用路线强调研制与开发专用的智能计算机、人工智能软件、专用开发工具、人工智能语言和其它专用设备。
②通用路线认为通用的计算机硬件和软件能够对人工智能开发提供有效的支持，并能够解决广泛的和一般的人工智能问题。
③硬件路线认为人工智能的发展主要依靠硬件技术，智能机器的开发主要有赖于各种智能硬件、智能工具及固化技术。
④软件路线强调人工智能的发展主要依靠软件技术，智能机器的研制主要在于开发各种智能软件、工具及其应用系统。
3宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？宽度优先搜索以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
宽度优先搜索是按照树的层次进行的搜索，如果此层没有搜索完成的情况下不会进行下一层的搜索。
深度优先搜索首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
深度优先搜索是按照树的深度进行搜索的，所以又叫纵向搜索，在每一层只扩展一个节点，直到为树的规定深度或叶子节点为止。
这个便称为深度优先搜索。
深度优先搜索与广度优先搜索的区别在于：在对节点n进行扩展时，其后继节点在OPEN表中的存放位置不同。
广度优先搜索是将后继节点放入OPEN表的末端，而深度优先搜索则是将后继节点放入OPEN表的前端。
广度优先搜索是一种完备搜索，即只要问题有解就一定能够求出，而深度优先搜索是不完备搜索。
在不要求求解速度且目标节点的层次较深的情况下，广度优先搜索优于深度优先搜索；在要求求解速度且目标节点的层次较浅的情况下，深度优先搜索优于广度优先搜索。
广度优先的正例：积木问题；深度优先的正例：邮递员问题，反例：国际象棋。
4何谓问题归约法？问题归约法的实质是什么？问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。
这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。
问题归约的实质：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，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
5何谓语义网络?语义网络表示法的特点是什么?(1)概念：语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
形式上:是一种用结点和弧来表达实体之间语义关系的有向图。
其中结点表示实体、事物、概念、属性、事件，情况等。
弧线（联想弧）用于表示结点间的语义关系。
内容组织上：由4个相关部分组成①词法部分：决定表示词汇表中允许有哪些符号，它涉及各个节点和弧线②结构部分：叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连接的节点对③过程部分：说明访问过程，能用来建立和修正描述，以及回答相关问题④语义部分：确定与描述相关的（联想）意义的方法，即确定有关结点的排列及其占有物和对应弧线(2)语义网络具有下列特点：①显式/简明表达实体结构、属性与实体间因果关系利于以联想方式对系统的解释②与概念相关的属性和联系被组织在一结点中易于被访问和学习③更加直观，更易于理解（继承方式）符合人类思维习惯④语义解释依赖于结构的推理过程（无结构约定）推理不很有效⑤结点联系有线状/树状/网状/递归状知识存储/检索需较复杂的过程(3)语义网络表示法的特点①语义网络表达法的优点自然性——直接而明确地表达概念之间的语义关系，接近于人类的语义记忆方式联想性——着重于表达语义关系知识，体现了联想思维过程，如通过正例、反例的比较，进行学习的过程效率较高——可通过语义关系检索和推理，较快导出与问题有关的概念和事实，不必历遍整个知识库②语义网络表达法的缺点不能象逻辑方法那样保证推理的严格性和有效性不便于表达判断性知识不便于表达深层知识，如与时间因素有关的动态知识6谓词逻辑和命题逻辑的关系如何?有何异同?(1)关系：谓词逻辑是命题逻辑的扩充与发展,它将一个原子命题分解成谓词与个体两部分。
命题逻辑是谓词逻辑的基础,是谓词逻辑的一种特殊形式。
谓词优于命题，谓词比命题有更强的表达能力。
一个谓词通过个体的变换可以表达不同命题的意义。
(2)不同点：命题逻辑不能描述不同事物的共同特征，而谓词逻辑可以。
命题逻辑中可以直接通过真值指派给出解释，而谓词逻辑不行。
谓词可以代表变化着的情况，而命题只能代表某种固定的情况。
谓词的真值随个体的变化而变化，而命题的真值是固定的。
(3)相同点：归结原理都是完备的，都可以用来表示事实性知识。
7请写出状态空间图的一般搜索过程,在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么?(1)把初始节点S0放进open表，并建立只包含S0的图，记为G．(2)检查open表是否为空，若为空则问题无解，退出．(3)把open表的第一个节点取出放入closed表，并记该节点为n.(4)考察节点n是否为目标节点，若是，则求得了问题的解，退出．(5)扩展节点n，生成一组子节点．把其中不是节点n的先辈的那些子节点记作集合M，并把这些子节点作为节点n的子节点加入Ｇ中．(6)针对M中子节点的不同情况，分别进行如下处理：a)对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点（即节点n）的指针，并把它们放入open表．b)对于那些先前已在G中出现的M成员，确定是否需要修改它指向父节点的指针．c)对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了的M成员，确定是否是需要修改其后继节点指向父节点的指针．(7)按某种搜索策略对open表中的节点进行排序．(8)转第2步说明：上面对状态空间的搜索过程具有通用性，后面讨论的各种搜索策略都可看作是它的一个特例．各种搜索策略的主要区别仅在于open表中节点的排序准则不同．例如在宽度优先搜索中是先生成的节点排在前，在深度优先搜索中是后生成的节点排在前等．一个节点经一个算符操作后一般只生成一个子节点，但适用于一个节点的算符可能有多个，此时就会生成一组子节点．在这些子节点中可能有些是当前扩展节点(即节点n)的父节点，祖父节点等，此时不能把这些先辈节点作为当前扩展节点的子节点．余下的子节点记作集合Ｍ，并加入图Ｇ中．一个新生成的节点，它可能是第一次被生成的节点，也可能是先前已作为其它节点的后继节点被生成过，当前又作为另一个节点的后继节点被再次生成．此时，它应该作为哪一个节点的后继呢？一般由原始节点到该节点上所付出的代价来决定，哪条路径付出的代价小，相应的节点就作为它的父节点．其中open表存放刚生成的节点，对于不同的搜索策略，节点在open表中的排列顺序是不同的．例如对宽度优先搜索是先生成的节点排在前面，而对深度优先搜索则是后生成的节点排在前面。