人工智能解答题总结
人工智能课后答案解析
第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。
7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D'，试证明若R存在逆，则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。
人工智能概论(通识课)习题解答
《人工智能概论》习题解答编写习题一1. （略）2. （略）3. （略）4. （略）习题二1. （略）2. （略）习题三1. （略）2. （略）3. （略）4.解：设“0”为关，“1”为开，则初始状态为(010)，两个目标状态为(111)和(000)，状态空间图如下图所示：由图可以看出，以“关、开、关”为初始状态，连按三次会出现“关、关、关”而不会出现“开、开、开”状态。
5.提示：(1) 用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态，其中每个元素都可为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个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
解：方案一：Step1 农夫带羊过河；Step2 农夫返回带菜过河Step3 农夫带羊回去，然后带狼过河；Step4 农夫返回带羊过河设 A 农夫，B 羊，C 狼，D 菜，初始状态为（A0,B0,C0,D0）（未过河），最终状态为（A1, B1, C1, D1）(已过河）。
则相应的状态变化图如下：方案2：Step1：农夫带羊过河；Step2：农夫返回带狼过河；Step3：农夫带羊返回去，然后把菜带过河；Step4：农夫回去带羊过河；则相应的状态变化图为：6. （略）7.（略）习题四1.解：(1)white(雪)(2)greater_than(sum(a,b),c)(3)∀x(a_member_of(x , 201班)→∃y(PC(y)∧has(x, y)))或∀x(∃yPC(y)∧has(x, y))(4)fine(明天) ∧free(我们) →outing(我们)(5)isosceles_triangle(x) ↔∃y1a_angle_of(y1,x)∧∃y2a_angle_of(y2,x)∧equal(y1, y2)2. （略）3.解：所求语义网络亦即知识图谱如下图所示习题五1.（略）2.解：例如：“如果乌云密布并且雷鸣电闪，则天将下暴雨”就是一个不确定性产生式规则。
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
然而，尽管AI技术带来了许多便利和创新，但也伴随着一系列问题和挑战。
本文将介绍一些常见的AI问题，并提供相应的解决方案。
问题一：AI技术的可信度如何保证？解决方案：1. 严格的数据管理：确保AI系统使用的数据集具有代表性和多样性，避免数据的偏向性。
同时，建立有效的数据管理流程，确保数据的准确性和完整性。
2. 透明度和解释性：AI系统的决策过程应具有可解释性，人们能够了解系统是如何得出某个决策的。
这将帮助用户更好地理解和信任AI 技术。
3. 安全性和隐私保护：加密AI系统中的敏感数据，确保数据的安全性。
同时，遵循相关法律法规，并采取措施保护用户的隐私。
问题二：AI技术对就业市场的影响是积极的还是消极的？解决方案：1. 重新定位工作：一些简单重复性的工作可能会被自动化取代，但同时也会创造新的就业机会，如AI系统的维护和开发等。
2. 终身学习：随着AI技术的发展，不断学习和更新自己的技能和知识将成为一种重要的竞争优势，帮助人们适应就业市场的变化。
3. 政府政策：政府可以通过培训计划和职业转型支持来帮助受到AI 技术影响的人群重新就业。
问题三：如何确保AI技术的道德和伦理准则？解决方案：1. 建立规范：制定明确的AI伦理准则，规范技术的发展和使用。
这些准则可以涉及隐私保护、公平性、透明度、法律遵从等方面。
2. 伦理审查和监管：对使用AI技术进行审查和监管，确保其符合伦理要求。
建立独立的机构或委员会，对AI系统的开发和应用进行监督。
3. 公众参与：鼓励公众参与AI技术的讨论和决策过程，确保技术的发展符合社会的期望和价值观。
问题四：AI技术可能带来的风险和挑战是什么？解决方案：1. 人工智能的安全：加强AI系统的安全性，防止恶意攻击和利用。
提高系统的抗干扰能力，减少被攻击的风险。
整理人工智能简答题
一．简答题1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理答：一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。
例如，当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时，就会根据以往的经验而觉得“停电了”。
但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时，就否定了先前“停电了”的结论，想到也许是开关或者灯具出问题了。
这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。
即，随着信息与知识的增加，并没有在肯定原来的结论基础上，增加了更多并立的知识与结论，而是否定了原先结论并有了新的看法。
以下情况需要采用不确定推理：所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。
不确定性推理，是指其推理过程中，由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素，导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。
一般来说，出现不精确推理的原因和特征可能有：①证据不足或称为证据的不确定性；②规则的不确定性；③研究方法的不确定性。
由于以上“三性”的存在，决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性，人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理2．产生式系统有哪几种推理方式各自特点为何答：（1）正向推理（正向链接推理）：从一组表示事实的谓词或命题出发，使用一组产生式规则，用以证明该谓词公式或命题是否成立。
（2）逆向推理（后向链接推理）：从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后逐一验证这些假设。
（其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发，使用一组规则证明事实谓词或命题成立，即提出一批假设（目标），然后逐一验证这些假设。
（3）双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处。
双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。
人工智能(部分习题解答)
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。
6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：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。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能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。
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？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）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）就一定是各物理符号系统；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.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？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），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（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
人工智能在智能家居中的使用常见问题解答
人工智能在智能家居中的使用常见问题解答智能家居是近年来受到广泛关注和推广的科技产品，它与人工智能的结合，使得家居变得更加智能化、便捷化。
然而，随着人工智能在智能家居中的广泛应用，也会引发一些问题和疑问。
本文将回答人工智能在智能家居中的常见问题，帮助读者更好地理解和使用智能家居产品。
问题一：智能家居的人工智能是如何工作的？答：智能家居的人工智能主要通过语音控制和机器学习技术实现。
通过语音控制，用户可以向智能家居设备发出指令，例如调节灯光、控制家电等。
这些指令会被智能家居设备的人工智能系统接收并解析，然后执行相关操作。
另外，智能家居还可以通过机器学习来学习用户的生活习惯和偏好。
通过分析和记录用户的行为模式，智能家居可以逐渐学习并预测用户的需求，为用户提供更加个性化的服务和建议。
问题二：智能家居的人工智能需要联网吗？答：是的，智能家居的人工智能需要联网才能发挥其全部功能。
联网使得智能家居能够实时获取最新的数据和信息，并与其他智能设备进行交互和通信。
只有在联网的情况下，智能家居才能与用户进行语音互动、自动执行任务、实现远程控制等功能。
问题三：智能家居的人工智能对用户的隐私安全有影响吗？答：智能家居的人工智能确实对用户的隐私安全产生一定的影响。
因为智能家居需要通过麦克风接收用户的语音指令，并将这些指令传输至云端的服务器进行处理和分析。
所以，用户的语音指令可能会被传输到云端，并被储存于服务器中。
为了保护用户的隐私安全，智能家居厂商通常会采取加密传输、匿名化处理等措施来保障用户的隐私。
另外，用户也可以通过设置权限或关闭语音功能等方式来限制智能家居设备可能对隐私的使用。
问题四：智能家居的人工智能如何区分不同的用户？答：智能家居的人工智能通常会通过声音识别和个人账户进行区分不同的用户。
当用户使用语音指令时，智能家居设备会通过声音识别技术辨别出当前用户的身份，然后提供相应的个性化服务。
另外，智能家居设备也通常会要求用户创建个人账户。
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案随着人工智能（AI）技术的快速发展，许多人对其潜在的影响和应用感到好奇。
然而，随之而来的是一系列常见问题和疑虑。
在本文中，我们将回答一些针对AI人工智能技术的常见问题，并给出相应的解决方案。
问题一：人工智能技术是否会取代人类工作？解决方案：AI的目标是协助人类工作，而非取代。
虽然AI在某些领域可以取得高效的结果，但它无法替代人的创造力、复杂的情感和道德判断。
因此，我们可以将AI视为人类工作的有力助手，通过任务自动化和数据处理来提高工作效率。
问题二：人工智能技术是否会引发就业危机？解决方案：虽然人工智能技术可能会导致一些工作的自动化，但同时也会创造出新的就业机会。
人们可以通过学习与AI技术相关的领域，如机器学习和数据科学，为人工智能技术的发展做出贡献。
此外，AI技术的广泛应用也将为创造更多的就业机会提供新的领域和机会。
问题三：人工智能技术是否存在隐私和数据安全的风险？解决方案：确实有一些数据安全和隐私风险需要注意。
为了减少这些风险，必须采取适当的数据保护措施，如数据加密、访问权限管理和安全审计。
此外，人们还可以通过加强数据安全意识和法律法规的制定来保护个人隐私。
问题四：人工智能技术是否具备伦理道德？解决方案：人工智能技术确实需要伦理和道德的考虑。
开发者和使用者应该遵循一定的道德标准和指导方针，在设计和应用中避免歧视、侵犯隐私和破坏社会价值观。
此外，政府和相关机构也应制定相应的规范和监管机制来保障人工智能技术的良性发展。
问题五：人工智能技术是否存在学习和推理的局限性？解决方案：尽管人工智能技术能够完成许多复杂的任务，但它们在学习和推理方面仍然存在局限性。
AI需要大量的样本数据和反馈才能改善表现，并且在处理未知领域的问题时可能会存在困难。
为了解决这些局限性，我们可以继续研究和改进AI算法以提高学习和推理能力。
问题六：人工智能技术是否具备创造力？解决方案：虽然人工智能技术可以通过生成和组合现有的内容来创造新的作品，但它们缺乏真正的创造力。
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人工智能解答题总结一、什么是人工智能？它有哪些特征答案：科学角度：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力功能，并开发相关理论和技术。
能力角度：人工智能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、行为和问题求解活动。
特征：1、具有感知能力；2具有记忆和思维能力；3、具有学习能力；4具有行为能力；二、简述人工智能的主要研究学派及认知观点？答：符号主义又称逻辑主义、心里学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程，人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，可以用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作过程来模拟人的认知过程。
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。
连接主义又称仿生学派或生理学派，其原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，人脑不同于电脑，提出连接主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。
行为主义又称进化主义或控制理论学派，其原理为控制论及感知-动作控制系统。
认为智能取决于感知和行为，认为智能不需要知识，不需要表示、不需要推理，人工智能可以像人类智能一样逐步进化，智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来，符号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，因而不能真实地反映客观存在的。
三、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，他们有何本质上的联系和异同？状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，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。
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，直到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，问题归约法能够比状态空间法更有效地表示问题。
状态空间法是问题归约法的一种特例，问题归约法的与或图中，包含有与节点和或节点，而状态空间法中只含有或节点谓语逻辑法是采用谓词合式公式和一阶谓词算法把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来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。
谓词逻辑是以一种形式语言，能够把数学中的逻辑论证符号化，谓词逻辑法常与其他表示方法混合使用，灵活方便，可以表示比较复杂的问题。
语义网络法是是一种结构化的表示方法，它由节点和弧线或链线组成，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，扩展后可以表示更加复杂的问题。
框架是一种结构化表示方法，框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值，大多数实用系统必须同时使用许多框架，并可把它们联成一个框架系统，框架表示已获广泛应用，然而并非所有问题都可以用框架表示。
四、人工智能主要研究和应用领域是什么？那些是新的研究热点？答案：问题求解与博弈、逻辑推理和定理证明、计算智能、分布式人工智能与Agent、自动程序设计、专家系统、机器学习、自然语言理解、机器人学、模式识别、机器视觉、神经网络、智能控制、智能调度与指挥、智能检索、系统与语言工具。
新热点：分布式人工智能与Agent、智能调度与指挥、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命。
五、什么是搜索？答案：搜索过程是否能够找到一个解，且是否终止运行或是否会陷入一个死循环，找到一个解时，找到的是否最佳解，搜索过程的时间和空间复杂性如何。
搜索过程：1、从初始或目的状态出发，并将它作为当前状态；2、扫描操作算子集，将适用当前状态的一些操作算子作用于当前状态而得到新的状态，并建立指向其父节点的指针。
3；检查所生成的新状态是否满足结束状态，如果满足，则得到问题的一个解，并可沿着有关指针从结束状态反向到达开始状态，给出一个解答路径，否则，将新状态作为当前状态，返回第二步再进行搜索。
其目的是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解。
六、盲目搜索和启发式搜索的区别是什么？答案：盲目搜索中，由于没有可参考的信息，只要能匹配的操作算子都需要运用，从而搜索出更多的状态。
生成较大的状态空间显示图。
而启发式搜索中，运用一些启发信息，只采用少量的操作算子，生成较小的状态空间显示图。
就能搜索到一个解，，启发式搜索要优于盲目搜索，但不可过于追求更多的甚至完整的启发信息。
七、何为盲目搜索，何为启发式搜索？答案：盲目搜索是指在对特定问题不具有任何有关信息的条件下，按固定的步骤进行的搜索，它能快速地调用一个操作算子；启发式搜索考虑特定问题领域可应用的知识，动态地确定调用操作算子的步骤，优先选择比较合适的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以求尽快到达结束状态，提高搜索效率。
七、简述宽度优先搜索算法和深度优先搜索算法？并说明两者的优缺点答案：宽度优先搜索算法：如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫宽度优先搜索。
其搜索过程为：1.把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)；2.如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出，否则继续；3.把第一个节点（节点n）从OPEN表移出，并把它放入CLOSED 的扩展节点表中。
4.扩展节点n，如果没有后继节点，则转向上述第2步。
5.把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后继节点回到n的指针；6.如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，并成功退出，否则转向第2步。
特点：能找到最优解，但存在组合爆炸，如果解的路径较长，搜索过程占用空间较大，无法进行搜索。
深度优先算法：当搜索到某一状态时，它所有子状态以及子状态后裔状态都必须先于该状态的兄弟状态被搜索，只有在找不出该状态的后裔状态时，才能考虑它的兄弟状态。
其算法过程为：1.把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中，如果此节点为一目标节点，则得到一个解；2.如果OPEN为空表，则失败退出；3.把第一个节点（节点n）从OPEN表中移到CLOSED表。
4.如果节点n的深度等于最大深度，则转向2；5.扩展节点n，产生其全部后裔，并把它们放入OPEN表的前头，如果没有后裔，则转向2；6.如果后继节点中有任一一个为目标节点，则求得一个解，成功退出，否则，转向2；特点：如果已知解的路径长度，深度优先算法就不会在浅层状态上浪费时间。
深度优先算法可能会迷失方向，找不到通向目的的更短路径或陷入一个不能通向目的的无限长路径中，在搜索有大量分支的状态空间时有相当高的效率，它不需要把某一层上所有节点都进行扩展。
八、什么叫盲目搜索，什么叫启发式搜索？答案：盲目搜索：指在对特定问题不具有任何有关信息的条件下，按固定的步骤进行的搜索，它能快速地调用一个操作算子，启发式搜索：考虑特定问题领域可应用的知识，动态地确定调用操作算子的步骤，优先选择比较合适的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以求尽快到达结束状态，提高搜索策略。
九、什么叫估价函数？其函数表达式是怎样的？答案：应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中的所有节点顺序，然后搜索就可能沿着某个被认为最有希望的边缘区段向外扩展，应用这种排列顺序过程，需要某些估算节点希望的度量，这种度量叫做估价函数。
估价函数值越大，其节点希望程度越小。
表达式：)gnf+=n((h))(n其中)h为从n节点到目标节(n(ng是从初始节点到n节点实际代价，)点的最佳路径的估价代价。
十、什么叫产生式系统？其适用特点？答案：产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念是产生式规则或产生式条件和操作对的概念，论域的知识分为两部分，用事实表示静态知识，用产生式规则表示推理过程和行为。
又叫基于规则的系统。
产生式系统表达自然直观，便于推理，可进行模块化处理，格式清晰，设计和检测方便，表示灵活，产生式系统因求解效率低和无法表示结构性知识，不适用于求解复杂系统。
十一、产生式系统组成？各个组成的作用是什么？答案：三部分组成：总数据库、产生式规则和控制策略总数居库用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如初始状态、事实、证据、中间推理或最后结论。
产生式规则用于存放与求解问题有关的某个领域的知识的规则集合及其交换规则。
控制策略用来控制产生式系统的运行，决定求解过程的推理路线，实现对问题的求解。
十二、产生式系统有哪些推理方式，各自有什么特点？答案：正向推理：算法简单，容易实现，允许用户一开始把有关事实数据存入到数据库，在执行过程中系统能够很快地获取这些数据，而不必等到系统需要数据时才向用户询问，其主要特点具有盲目搜索。
推理效率低，适用面：主要适用于已知初始数据，无法提供推理目标，或解空间很大的一类问题，如监控，设计，规划。
逆向推理：搜索目的强，推理效率高，缺点是目标的选择具有盲目性，可能会求解许多假的目标，当可能的结论数多，即目标空间很大时，推理效率不高。
适用范围：主要用于结论单一或者已知目标结论，而要求验证的系统，如选择、分类、故障诊断。
双向推理综合了正向推理和逆向推理的特点，综合了各自优点，克服了各自缺点，具有更高的搜索策略。
十三、经典推理和非经典推理的区别是什么？答案：在推理方法上：经典逻辑采用演绎逻辑推理，非经典逻辑采用归纳逻辑推理；在瞎域取值上：经典逻辑都是二值逻辑，即只有真和假两种，非经典逻辑都是多值逻辑；在运算法则上，属于经典逻辑的形式逻辑和数理逻辑，许多运算法则在非经典逻辑中就是不成立的。
在逻辑算符上，非经典逻辑具有更多的逻辑算符。
在是否单调上，两者也截然有别，经典逻辑是单调的。
十四、什么是不确定性推理？为什么要采用不确定性推理？答案：不确定推理也叫不精确推理，是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性的知识的推理，它从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性知识，推出具有一定程度的不确定性的合理的或近乎合理的结论。
现实世界中遇到的问题和事物的关系，往往比较复杂，客观事物存在的随机性、模糊性、不完全性和不精确性，往往导致人们认识上一定程度的不确定性，采用经典的精确推理，必然无法反应事物的真实性。