人工智能复习题

一、将下面的公式化成Skolem标准型(∀x) ((∀y) P(x,y)→～(∀y)(Q(x,y)→R(x,y)))将下式化为Skolem标准形：～(∀x)(∃y)P(a, x, y) →(∃x)(～(∀y)Q(y, b)→R(x))解：第一步，消去→号，得：～(～(∀x)(∃y)P(a, x, y)) ∨(∃x) (～～(∀y)Q(y, b)∨R(x))第二步，～深入到量词内部，得：(∀x)(∃y)P(a, x, y) ∨(∃x) ((∀y)Q(y, b)∨R(x))第三步，变元易名，得(∀x)((∃y)P(a, x, y) ∨(∃u) (∀ v)(Q(v, b) ∨R(u))第四步，存在量词左移，直至所有的量词移到前面，得：(∀x) (∃y) (∃u) (∀ v)P(a, x, y) ∨(Q(v, b) ∨R(u))由此得到前束范式第五步，消去“∃”（存在量词），略去“∀”任意量词消去(∃y)，因为它左边只有(∀x)，所以使用x的函数f(x)代替之，这样得到：(∀x)(∃z)( P(a, x, f(x)) ∧～Q(z, b)∧～R(x))消去(∃z)，同理使用g(x)代替之，这样得到：(∀x) ( P(a, x, f(x)) ∧～Q(g(x), b)∧～R(x))则，略去任意变量，原式的Skolem标准形为：P(a, x, f(x)) ∧～Q(g(x), b)∧～R(x)二、谓词表示法表示修道士和野人渡河问题修道士和野人渡河问题：在河左岸有三个修道士、三个野人河一条船，修道士要把所有的人都运到河对岸，但是a) 修道士和野人都会划船，但是船一次只能装两个人b) 在两个岸边，野人数目不能超过修道士的数目，否则后者被吃掉野人完全服从修道士的任何渡河方案。

试图求出一种确保修道士安全的渡河方案。

要写出谓词的定义，功能和变量的个体域。

（提示：写出必须的谓词和初始状态，修道士cenobite野人wildness）三、下列子句是否可以合一，如果可以，写出最一般合一置换a) P(x, B, B) 和 P(A, y, z)b) P( g( f (v)) , g(u) ) 和 P(x , x)c) P( x , f(x) ) 和 P(y, y)d) P(y, y , B) 和 P( z, x , z)e) P(f(a) , g(x)) 和 P(y , y) 不能合一f) P(a , x , f(g(y))) 和 P(z , h(z , u) , f(u)) 可以合一，最一般合一置换σ3＝{a/z , h(a , g(y))/x , g(y)/u}四、简答题1.什么是人工智能？人工智能有哪几个主要学派？AI的主要学派：(l)符号主义(2)连接主义(3)行为主义2.什么是博弈问题？它具有哪些特点？博弈问题a)双人对弈，对垒的双方轮流走步；b)信息完备，对垒双方所得到的信息是一样的，不存在一方能看到，而另外一方看不到的情况；c)零和，即对一方有利的棋，对另一方肯定是不利的，不存在对双方均有利或均无利的棋，对弈的结果是一方赢，而另一方输，或者双方和棋。

特点：双方的智能活动，任何一方都不能单独控制博弈过程，而是由双方轮流实施其控制对策的过程3.简述谓词逻辑归结过程。

命题归结过程将命题写成合取范式求出子句集对子句集使用归结推理规则归结式作为新子句参加归结归结式为空子句□，S是不可满足的（矛盾），原命题成立。

（证明完毕）谓词的归结：除了有量词和函数以外，其余和命题归结过程一样4.什么是知识？它有哪些特性？5.什么是机器学习？机器学习有哪些方法？Simon（1983）：学习就是系统中的变化，这种变化使系统比以前更有效地去做同样的工作。

Minsky (1985)：学习是在我们头脑中（心里内部）进行有用的变化。

学习是一种具有多侧面的现象。

学习的过程有：获取新的陈述性知识、通过教育或实践发展机械技能和认知能力、将新知识组织成为通用化和有效的表达形式、借助观察和实验发现新的事实和新的理论。

6.人工智能中什么是知识表示观？有哪些主要的知识表示观？知识表示的定义a)知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。

b)知识表示是理智推理的部分理论。

c)知识表示是有效计算的载体。

d)知识表示是交流的媒介（如语义网络）。

知识表示的分类知识表示方法种类繁多,而且分类的标准也不大相同。

按照人们从不同角度进行探索和对问题的不同理解，知识表示方法可分为陈述性知识表示和过程性知识表示两大类。

7.何谓语义网络？它有哪些基本的语义关系？语义网络是一种通过概念及其语义联系（或语义关系）来表示知识的有向图，结点和弧必须带有标注。

其中有向图的各结点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等；结点上的标注用来区分各结点所表示的不同对象，每个结点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特性。

在语义网络中，结点还可以是一个语义子网络；弧是有方向和标注的，方向表示结点间的主次关系且方向不能随意调换。

标注用来表示各种语义联系，指明它所连接的结点间的某种语义关系。

语义网络的基本语义关系⏹语义网络除了可以描述事物本身之外，还可以描述事物之间的错综复杂的关系。

⏹基本语义关系是构成复杂语义联系的基本单元，也是语义网络表示知识的基础，因此从一些基本的语义关系组合成任意复杂的语义关系是可以实现的。

这里只给出一些经常使用的最基本语义关系。

8.简述α-β过程的剪支规则。

极大节点的下界为α。

极小节点的上界为β。

剪枝的条件：a)后辈节点的β值≤祖先节点的α值时，α剪枝b)后辈节点的α值≥祖先节点的β值时，β剪枝简记为：c)极小≤极大，α剪枝d)极大≥极小，β剪枝9.什么是贝叶斯网络？简述贝叶斯网络的构造过程。

一系列变量的联合概率分布的图形表示。

一个表示变量之间的相互依赖关系的数据结构；图论与概率论的结合。

构造：⏹确定为建立网络模型有关的变量及其解释。

⏹建立一个表示条件独立断言的有向无环图。

⏹指派局部概率分布p(xi|pai)。

其中，pai表示变量xi的父结点集。

贝叶斯网络的构造过程如下：⏹选择变量，生成结点⏹从左至右（从上到下），排列结点⏹填充网络连接弧，表示结点之间的关系⏹得到条件概率关系表10.简述神经网络的优缺点。

a)优点：i.信息处理的并行性ii.知识的分布存储iii.对于系统本身及环境变化的容错性iv.学习能力b)缺点：不适合高精度计算；学习问题没有根本解决，慢；目前没有完整的设计方法，经验参数太多。

五、请用LISP语言写出深度优先算法1, G:=G0(G0=s), OPEN:=(s), CLOSED:=( );2, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT (FAIL);3, n:=FIRST(OPEN);4, IF GOAL(n) THEN EXIT (SUCCESS);5, REMOVE(n, OPEN), ADD(n, CLOSED);6, IF DEPTH(n)≥Dm GO LOOP;7, EXPAND(n) →{mi}, G:=ADD(mi, G);8, IF 目标在{mi}中 THEN EXIT(SUCCESS);9, ADD(mj, OPEN), 并标记mj到n的指针;10, GO LOOP;六、请用LISP语言写出宽度优先算法1, G:=G0(G0=s), OPEN:=(s), CLOSED:=( );2, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT (FAIL);3, n:=FIRST(OPEN);4, IF GOAL(n) THEN EXIT (SUCCESS);5, REMOVE(n, OPEN), ADD(n, CLOSED);6, EXPAND(n) →{mi}, G:=ADD(mi, G);7, IF 目标在{mi}中 THEN EXIT(SUCCESS);8, ADD(OPEN, mj), 并标记mj到n的指针;9, GO LOOP;七、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。

②树和草都有叶和根。

③水草是草，且生长在水中。

④果树是树，且会结果。

⑤梨树是果树中的一种，它会结梨。

八、请把下列命题用一个语义网络表示出来。

①我椅子的颜色是咖啡色的。

②椅子包套是皮革。

③椅子是一种家具。

④椅子是座位的一部分。

⑤椅子的所有者是X，X是个人。

九、用启发式搜索算法A画出如下八数码问题的搜索树，要求在每个牌局的旁边标出对应的评价函数值。

八数码问题（Eight-Puzzle）描述如下：在3×3九宫棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8 数码中的某一个数码。

棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌布局。

这种游戏的求解问题是：给定一种初始的将牌布局和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。

（提示：用“不在位的将牌数”作为为评价函数）定义评价函数：f(n) = g(n) + h(n)g(n)为从初始节点到当前节点的耗散值h(n)为当前节点“不在位”的将牌数。