人工智能2015复习资料解读
人工智能经典习题集及各章总结
人工智能经典习题集及各章总结第一部分绪论习题解答：1．什么是人工智能？进展过程中经历了什么阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在进展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、操纵论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而进展起来的，目前正处于进展阶段尚未形成完整体系。
进展过程中经历的阶段有：第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代第五阶段（90年代初～现在）海量信息处理与网络时代2．人工智能研究的基本内容是什么？解：基本内容是：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言懂得与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能要紧有哪几大研究学派？解：（１）符号主义学派：由心理学途径产生，符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认识（智能）的基本元素是符号，而智能行为则是符号运算的结果。
（２）连接主义学派：由生理学途径产生，连接主义又称之仿生学派，认为人工智能的基本元素是神经元，智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为则是联结计算的结果。
（３）行为主义学派：由生物演化途径产生，行为主义认为人工智能起源于操纵论，提出智能取决于感知与行为，取决于对外界复杂环境的习惯，而不是表示与推理。
４．人工智能有什么要紧的研究领域？解：（１）问题求解（２）逻辑推理与定理证明（３）自然语言懂得（４）自动程序设计（５）专家系统（６）机器学习（７）神经网络（８）机器人学（９）模式识别（１０）机器视觉（１１）智能操纵（１２）智能检索（１３）智能调度与指挥（１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ（１５）计算智能与进化计算（１６）数据挖掘与知识发现（１７）人工生命（１８）系统与语言工具第2部分知识与知识表示本章小结：习题解答：1 设有如下问题：（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图所示；（2）某人从A地出发，去其它四个城市各参观一次后回到A;（3）找一条最短的旅行路线请用产生式规则表示旅行过程。
人工智能复习资料
人工智能复习资料一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学与工程领域。
它涵盖了多个子领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势等方面进行复习。
二、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义和特点人工智能是指使计算机具备智能的能力，能够模拟和实现人类的思维和行为。
其特点包括自主学习、推理、问题解决、语言理解和感知等。
2. 人工智能的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指在特定领域内具备智能的计算机系统，而强人工智能则是指能够在各个领域都表现出与人类相当的智能水平的计算机系统。
三、人工智能的发展历程1. 人工智能的起源人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代。
当时，人们开始研究如何使计算机能够模拟人类的思维和行为，提出了“人工智能”这一概念。
2. 人工智能的发展阶段人工智能的发展可以分为符号主义阶段、连接主义阶段和混合主义阶段。
符号主义阶段主要研究基于逻辑和规则的推理和知识表示；连接主义阶段则侧重于神经网络和模式识别；混合主义阶段则将符号主义和连接主义相结合。
四、人工智能的应用领域1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支，它通过让计算机从数据中学习和改进，实现自主学习和决策能力。
机器学习在语音识别、图像识别、推荐系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的能力。
它在机器翻译、语音识别、智能客服等方面有着重要应用。
3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的能力。
它在人脸识别、目标检测、智能监控等领域有广泛应用。
4. 智能机器人智能机器人是指具备感知、决策和执行能力的机器人系统。
它在工业生产、医疗护理、军事作战等领域有着广泛应用。
五、人工智能的未来发展趋势1. 深度学习深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络实现对大规模数据的学习和分析。
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
三、以加代替取大
x= (0.21∧0.5) + (0.12∧0.3) + (0.13∧0.2) =0.21 + 0.12 + 0.13 = 0.46
y = (0.37∧0.5) + (0.57∧0.3) + (0.73∧0.2) =0.37 + 0.3 + 0.2 = 0.87
二、以乘代替取小
x= (0.21*0.5) V (0.12*0.3) V (0.13*0.2) =0.105 V 0.036 V 0.026 = 0.105
y = (0.37*0.5) V (0.57*0.3) V (0.73*0.2) =0.185 V 0.171 V 0.146 = 0.185
z = (0.45*0.5) V (0.31*0.3) V (0.48*0.2) =0.225 V 0.093 V 0.096 = 0.225
一、填空题(40分)
1.人工智能的主要学派：
(1)符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是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：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
2.采用宽度优先或深度优先搜索结果（CLOSE表和OPEN表）
以下搜索顺序必须理解：
宽度优先：A，B，C，D，E，F，G，H，I，J，K，L，M，N，O，P，Q，R，S，T，U
深度优先：A，B，E，K，S，L，T，F，M，C，G，N，H，O，P，U，D，I，Q，J，R
人工智能复习资料
⼈⼯智能复习资料1.3什么是⼈⼯智能？它研究的⽬标是什么？从能⼒的⾓度：⼈⼯智能是指⽤⼈⼯的⽅法在机器（计算机）上实现的智能。
从学科的⾓度：⼈⼯智能是⼀门研究如何构造智能机器或智能系统，去模拟、延伸和扩展⼈类智能的学科。
⽬标：1）对智能⾏为有效解释的理论分析。
2）解释⼈类智能。
3）构造具有智能的⼈⼯制品。
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？机器思维、机器学习、机器感知、机器⾏为计算智能、分布智能、智能系统、⼈⼯⼼理与⼈⼯情感⼈⼯智能的典型应⽤：智能机器⼈、智能检索、智能游戏问题求解(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)，系统与语⾔⼯具新的研究热点：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(超市市场商品数据分析)，⼈⼯⽣命1.9⼈⼯智能有未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题？1. 多学科交叉研究2. 分布智能与社会智能研究3. 集成智能研究4. 智能⽹络研究5. 认知计算与情感计算研究6. 智能系统与智能服务2.2什么是知识表⽰？知识表⽰有哪些要求？知识表⽰是对知识的描述，即⽤⼀组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
要求：1）表⽰能⼒。
2）可利⽤性。
3）可组织性与可维护性。
4）可理解性与可实现性。
2.4什么是推理？它有哪些分类⽅法？推理是由具体事例归纳出⼀般规律，或者根据已有知识推出新的结论的思维过程。
分类⽅法：按推理的逻辑基础：演绎推理和归纳推理按知识的确定性：确定性推理和不确定性推理按推理的控制策略：推理策略和搜索理策略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？推理的控制策略是指如何使⽤领域知识使推理过程尽快达到⽬标的策略解决推理⽅向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略等2.6什么是命题？什么是命题的真值？断⾔：⼀个陈述句称为⼀个断⾔.命题：具有真假意义的断⾔称为命题.命题的意义通常称为真值，它只有真、假两种情况。
人工智能导论复习资料
人工智能导论复习资料一、什么是人工智能人工智能，简单来说，就是让机器像人一样思考和行动。
它不是一种单一的技术，而是一个涵盖了多种学科和技术的领域，包括计算机科学、数学、统计学、心理学、语言学等等。
想象一下，你有一个智能助手，它能理解你的需求，回答你的问题，甚至帮你完成一些复杂的任务，比如规划旅行、管理财务。
这就是人工智能在日常生活中的一种应用。
人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
这些任务包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音等等。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就，它经历了几个重要的阶段。
在早期，科学家们就开始思考机器能否像人类一样思考。
20 世纪50 年代，人工智能的概念被正式提出，当时的研究主要集中在基于规则的系统和符号推理上。
然而，由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足，人工智能在20 世纪 70 年代遭遇了第一次寒冬。
到了 20 世纪 80 年代，随着专家系统的出现，人工智能迎来了一次小的复兴。
专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统，可以解决特定领域的问题。
但随着问题的复杂度增加，专家系统的局限性也逐渐显现。
近年来，由于大数据的出现、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破，人工智能再次取得了巨大的进展。
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成果。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它让计算机通过数据自动学习模式和规律。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
监督学习是最常见的一种，比如通过大量已标记的图片（比如猫和狗的图片）来训练计算机识别新的猫和狗的图片。
无监督学习则是让计算机在没有标记的数据中自己发现模式，例如将相似的客户分组。
强化学习是通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出最优决策，比如让机器人学会走路。
（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来学习数据的表示。
人工智能复习资料终极版
⼈⼯智能复习资料终极版⼈⼯智能复习参考（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。
ai2015期末复习_new
名词解释：1.人工智能2.专家系统3.机器学习4.符号主义5.联结主义6.行为主义7.模式识别8.神经计算9.进化计算10.智能检索11.命题12.规划13.Skolem范式14.鲁滨逊归结原理15.自由变元16.约束变元简答题：1.人工智能三个学派是如何理解人工智能？2.自立估价函数，用A或A*算法给出下图启发信息优先搜索树。
初始状态目标状态解：f(n)=d(n)+P(n) ,d(n)为搜索树深度，P(n)为定义为每一数码到其目标位置之间距离和，显然满足P(n)<=h*(n)3.在选择知识表示方法时，应考虑哪些因素？答：（1）是否充分表示相关的领域知识（2）是否有利于对知识的利用（3）是否便于知识的组织、维护和管理（4）是否便于理解和实现4.什么是产生式系统，它的基本组成及各部份作用。
答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。
产生式系统由3个部分构成：规则库、综合数据库、推理机规则库：是用于描述某领域内知识的产生式集合，是某领域知识的存储器。
综合数据库：又称事实库。
用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实以及中间结果和最后结果的工作区。
推理机：是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含推理方式和控制策略。
5.一阶谓词表示：P29 例2.1-例2.3设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：s(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dP(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：a(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
人工智能复习资料
1.人工智能概念：人造智能，其英文表示是“Artifical Intelligence”，简称AI。
“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实验的智能，因此人工智能又称机器智能。
2.框架的概念：顾名思义，框架（frame）就是一种结构，一种模式，其一般形式是：<框架名><曹名1><槽值1>|<侧面名11><侧面值111，侧面值112，···><侧面名12><侧面值121，侧面值122，···>·<曹名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，···><侧面名22><侧面值221，侧面值222，···>·<曹名k><槽值k>|<侧面名k1><侧面值k11，侧面值k12，···><侧面名k2><侧面值k21，侧面值k22，···>·即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值或者有若干个侧面3.人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
4.数据挖掘（也称数据开采、数据采掘等）和数据库中的知识发现的本质含义是一样的，只是前者主要流行于统计、数据分析、数据库和信息系统等领域，后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域。
5.PROLOG语言只有三种语句，分别称为事实、规则和问题。
6. PROLOG中称无值的变量为自由变量，有值的变量为约束变量。
7.一个完整的Turbo PROLOG程序一般包括常量段、领域段、数据字段、谓词段、目标段和子句段等六个部分。
（加粗字体为常用部分）8.在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。
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1.深度优先方法的特点是什么？答: （1）属于图搜索；（2）是一个通用的搜索方法；（3）如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；（4）不能保证找到最优解。
2.什么是置换？置换是可交换的吗？答: 通常用有序对的集合s＝{t1/v1，t2/v2，…，tn/vn}来表示任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般来说，置换是不可交换的，即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。
3.填写下面的三值逻辑表。
其中T，F，U分别表示真，假，不能判定4.什么是产生式？答：产生式规则基本形式：P→Q 或者IF P THEN QP 是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件Q 是一组结论或操作（后件），用于指出当前提P 所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作5. 产生式规则的语义是什么？产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q 或执行Q 所规定的操作6.解释下列模糊性知识：1) 张三，体型，（胖，0.9））。
2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧(患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) )答：1）表示：命题“张三比较胖”2）解释为：如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感冒。
7、简单阐述产生式系统的组成：答：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集。
2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）。
3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。
8、补齐产生式系统与图搜索的对比表答：9、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU答：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z 是变元，g(A,y)是项，且z 不在g(A,y)中出现。
k=k+1=1有δ1=δ0·｛g(A,y)/z ｝=ε·｛g(A,y)/z ｝=｛g(A,y)/z ｝，S1=S0·｛g(A,y)/z ｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z ｝10.证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；))()(())()((2))()(()((1x R x S x G x S x P x F x R x Q x P x F ∧∃∧∃∧→∀：：： 证:①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换③P(a) ．．．从F2变换④S(a) ．．．从F2变换⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y ｝⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z ｝⑧□ ．．．⑥⑦归结得证.11.谓词公式G 通过８个步骤所得的子句集合S ，称为G 的子句集。
请写出这些步骤。
答：1）消去蕴含式和等价式→，<->2）缩小否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:3）适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。
4.）消去存在量词（形成Skolem 标准型）5）消去所有全称量词6) 化成合取范式7). 适当改名，使子句间无同名变元8). 消去合取词∧，用逗号代替，以子句为元素组成一个集合S12.已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU答：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={y,z},其中y 是变元，z 是项，且y 不在z 中出现。
k=k+1=1有δ1=δ0·｛z/y ｝=ε·｛z/y ｝=｛z/y ｝，S1=S0·｛z/y ｝={P(f(x),z ,g(z )),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集，求得差异集D1=｛z,x ｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛z/x ｝=｛z/y,z/x ｝,S2=S1·｛z/x ｝=｛P(f(z ),z,g(z ))｝是单元素集。
根据求MGU 算法，MGU=δ2=｛z/y,z/x ｝13.证明G 是否是F 的逻辑结论；))()((:))()()((:x Q x P x G x Q a Q x P x F ∧∃∨∧∀证:①P(x) ．．．从F变换②Q(a)∨Q(x) ．．．从F变换③┓P(y)∨┓Q(y) ．．．结论的否定④┓Q(x) ．．．①③归结,{x/y}⑤□．．．②④归结,置换{a/x}得证。
14. 某问题由下列公式描述：试用归结法证明(x)R(x)；15. 下图所示博弈树，按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索，试标明各生成节点的到推值，何处发生剪枝，及应选择的走步。
10分16. 设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老李是大李的父亲；（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系？(10分)解:现定义如下谓词F(x,y)------ x是y的父亲;G(x,z)------ x是y的祖父;用谓词逻辑表示已知与求解:(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)(2) F(L,D)(3) F(D,X)(4) G(u,v),u=?,v=?其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。
先证存在祖孙关系①～F(x,y)∨～F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换②F(L,D) ．．．从(2)变换③F(D,X) ．．．从(3)变换④～G(u,v) ．．．结论的否定⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝⑦□．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝得证,说明存在祖孙关系。
为了求解用一个重言式④④～G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真⑤～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝⑦G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝得结果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。
17 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：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员Ｃ说：“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关”；侦察员Ｅ说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的，试用消解原理推理求出谁是盗窃犯。
（10分）解：设用T(x)表示x是作案者，则侦察员A的话可表示：T(赵)T(钱)侦察员B的话可表示：T(钱)T(孙)侦察员C的话可表示：T(孙)T(李)侦察员D的话可表示：T(赵) T(孙)侦察员E的话可表示：T(钱)T(李)上面五个组成子句集S，求谁是作案者，把T(x)ANSWER(x)并入S1得到。
即比S1多出如下一个子句：T(x)ANSWER(x)然后利用消解原理对S1进行消解可得答案：钱和孙是作案者。
18.将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示答：谓词公式表示：∃x(student(x)∧read(x,三国演义))语义网络表示如图：19.利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集：（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；（2）人们都不喜欢苍蝇求证：苍蝇是不清洁的。
证：现定义如下谓词L(x,y)------某人x喜欢某物y；P(y)------ 某物y是清洁的东西(1) ∀y∃x(P(y)→L(x,y)) ==> ┓P(y)∨L(f(y),y)(2) ∀x(┓L(x,Fly)) ==> ┓L(x,Fly)(3) P(Fly) ．．．结论的反(4) L(f(Fly), Fly) ．．．(1)(3)归结,置换{Fly/y}(5) □．．．(2)(4)归结,{f(Fly)/x}得证。
20.用语义网络表示下列信息：(1)胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号(2)清华大学与北京大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束。
答：21.图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。
（在节点及边上直接加注释）22. 什么是人工智能？答：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。
23. 什么是联结主义？答：联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，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。
24. 什么是自然语言理解？答：语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，并引起了进一步的重视。
语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。
理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展，其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
25.什么是知识表示？答：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
26. 什么是神经网络？答：神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
27. 什么是产生式系统？答：在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时，称这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统(production system)。
28、证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；))()(())()((2))()(()((1x R x S x G x S x P x F x R x Q x P x F ∧∃∧∃∧→∀：：：证明G 是否是F1、F2的逻辑结论；证明：①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换③P(a) ．．．从F2变换④S(a) ．．．从F2变换⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y ｝⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z ｝⑧□ ．．．⑥⑦归结得证.29.简述产生式系统推理的三种方式。