1 The Origins of Inductive Logic Programming A Prehistoric Tale
人工智能领域的第一位哲学家：艾伦·图灵
人工智能领域的第一位哲学家：艾伦·图灵艾伦·图灵（Alan Turing）是机器学习的先驱，他的工作继续塑造着一个关键问题：机器能思考吗？当艾伦·图灵（Alan Turing）将注意力转向人工智能时，世界上可能没有人比他更适合这项任务。
他的论文“计算机与智能”（1950年）仍然是该领域最常被引用的论文之一。
然而，图灵英年早逝，在很长一段时间里，他的大部分作品要么被保密，要么无法进入。
因此，从他身上可以学到一些重要的教训，包括人工智能的哲学基础，这也许并不奇怪。
图灵对这个话题的思考远远领先于其他人，部分原因是他早在1936年就发现了现代计算机的基本原理——存储程序设计（比第一台现代计算机实际设计早了整整12年）。
图灵刚刚（1934年）在剑桥大学国王学院完成了数学的第一学位，当时他的文章“论可计算数（On Computable Numbers）”（1936年）发表 - 历史上最重要的数学论文之一- 其中他描述了一种抽象的数字计算机，今天被称为通用图灵机。
几乎所有的现代计算机都是以图灵的想法为蓝本的。
然而，他最初构思这些机器仅仅是因为他看到参与计算过程的人类可以用一个人进行类比，并且是以一种对数学有用的方式进行类比。
他的目标是定义原则上可计算的实数子集，独立于时间和空间。
出于这个原因，他需要他想象中的计算机能够发挥最大的功能。
艾伦·图灵（Alan Turing）于1951年由Elliott和Fry拍摄。
为了实现这一目标，他首先设想有无限的磁带供应（想象机器的存储介质）。
但最重要的是，他发现了一种设置机器中央机制的方法，该方法必须能够以无限多种不同的方式进行设置，以响应它在磁带上扫描的内容来做一件事或另一件事，以便能够模仿中央机制的任何可能设置。
这种方法的基本要素是存储程序设计：通用图灵机可以模仿任何其他图灵机，只是因为- 正如图灵所指出的那样- 中央机制的基本编程（即机制的设置方式）本身可以存储在磁带上，因此可以修改（扫描，写入，擦除）。
《形式逻辑》
形式逻辑教学大纲课程的性质目的和任务一、形式逻辑是研究思维的形式及其规律的科学。
是大学本（专）科各专业的专业基础课。
作为一门思维科学，它既有认识的作用，又有表达和论证思想的作用。
学习形式逻辑对于自觉地进行思维的逻辑训练，提高逻辑思维能力，增强逻辑论证的力量，具有重要意义。
二、本课程应坚持理论联系实际的学习原则和方法，要准确地理解和掌握形式逻辑的基本概念、逻辑规律和逻辑原理，同时，联系学习生活实际，自觉地运用学过的逻辑理论和知识去分析解决实际活动中碰到的各种逻辑问题。
通过学习本课程，提高逻辑思维能力。
三、就中文系而言，本课程应注意同现代汉语、古代汉语、写作等基础课程相联系，从形式逻辑的角度提高学生运用语言的能力。
四、本课程的一些内容比较抽象，教学中应注意重点突出、例证生动，在保证科学性的前提下加强趣味性。
教材一般都借用了数理逻辑的语言形式，应注意自然语言和形式语言的转换。
五、本课程讲授一学期，约32学时。
书面作业2次。
六、本大纲课程教学内容顺序依托华东师大《形式逻辑》教材内容顺序编排，教学重点为第二、三、四、五、六、十章，教师在完成大纲基本要求的前提下，根据课时多少及学生接受能力对教学内容可以适当调整。
由于选用教材不同，内容编排顺序以及个别内容、术语可能小异，教学中应作适当调整。
课程教学内容第一章形式逻辑的对象和意义第一节了解：形式逻辑的对象（思维形式及其规律）和性质（全民性、工具性）。
第二节理解：学习形式逻辑的意义和方法第二章概念第一节概念的概述一、了解：概念是通过揭示对象的特性或本质来反映对象的一种思维形式。
二、了解：概念与语词的关系第二节概念的内涵和外延一、了解：概念内涵、外延的定义二、掌握：概念内涵与外延的反变关系第三节概念的种类一、理解：单独概念和普遍概念二、理解：集合概念与非集合概念三、理解：正概念与负概念第四节概念外延间的关系一、理解：相容关系（全同、真包含、真包含于、交叉）二、理解：不相容关系（全异：矛盾、反对）第五节掌握：概念的限制和概括第六节掌握：定义及其规则第七节掌握：划分及其规则第三章简单命题及其推理（上）第一节了解：命题和推理的概述第二节性质命题一、了解：性质命题是断定事物具有（或不具有）某种性质的简单命题。
(完整word版)《人工智能导论》试卷库
人工智能试卷四一、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 Information2、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)US6、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)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。
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。
人工智能原理MOOC习题集及答案 北京大学 王文敏-精选.
Quizzes for Chapter 11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、D3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、D6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、B7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、C8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。
逻辑的英文单词
逻辑的英文单词
逻辑是一种重要的思维工具，它有助于我们进行推理、分析和解决问题。
以下是一些常见的逻辑英语单词及其定义：
1. Deductive reasoning (演绎推理) - 从一般原理推理出特定结论的过程
2. Inductive reasoning (归纳推理) - 从特定事实或观察中推断出一般原理的过程
3. Premise (前提) - 用于推理的前提条件或假设
4. Conclusion (结论) - 推理的最终结果或结论
5. Fallacy (谬误) - 错误的推理或论证方式
6. Validity (有效性) - 推理或论证的正确性或逻辑性
7. Soundness (严密性) - 有效的推理或论证，且前提条件也正确
8. Syllogism (三段论) - 基于两个前提推导出结论的形式逻辑
9. Proposition (命题) - 可以被证明为真或假的声明
10. Inference (推论) - 基于已知事实或信息得出的结论或推断
以上这些单词是在逻辑学中经常使用的，了解它们的含义将有助于我们更好地理解逻辑学，提高我们的推理和分析能力。
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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。
(完整版)深圳牛津版英语最新八年级(上)课文(带翻译)
初二（上）课文（翻译）1—4Unit 1 Look it up! 查阅这里是两篇来自百科全书的文章。
t?k(?)l]文章 from an encyclopaedia [?n,sa?kl?'pid??]百科全书. Here are two articles['ɑ？达芬奇·莱昂纳多Da Vinci, Leanardo达芬奇·莱昂纳多（1452-1519）是意大利画家、发明家、音乐家、工程师和科学家。
Leanardo da Vinci (1452—1519) was an Italian painter['pe?nt?]画家, inventor[?n'vent?]发明家, musician [mju?'z??(?)n]音乐家, engineer [end??'n??] 工程师and scientist.达芬奇出生在农村。
从很小的时候，他就表现出极大的智慧和艺术能力。
随着年龄的增长，他学会了做很多不同的事情。
他的画是非常有名的，其中一副，《蒙娜丽莎》，也许是世界上最有名的画作。
他还有许多发明。
例如，他的笔记本里有一些关于飞行器的有趣的图纸。
Da Vinci was born in出生于 the countryside['k?ntr?sa?d]农村. From an early age从't?st?k] 早期开始, he showed great intelligence[?n'tel?d?(?)ns] 智慧and artistic ability[ɑ？[?'b?l?ti]艺术才能. As当；随着 he grew older, he learnt to do many different things. His paintings['pe?nt??]画作 are very famous, and one, the Mona Lisa, is perhaps the most famous painting in the world. He also had many inventions[?n'ven?(?)n]发明. For example, his notebooks['n??tb?k]笔记本include[?n'klu?d]包括some interesting drawings['dr??(r)??]绘画 of flying machines [m?'?i?n]飞行器.Dinosaurs['da?n?s??]恐龙恐龙比人类早 6000万年就生活在地球上。
国开人工智能专题形考1题库及答案汇总
人工智能专题·专题一测验（权重10%)一、判断题2. 世界上第一台通用计算机"EN IAC "千1956年在美国宾夕法尼亚大学诞生。
A. 对B. 错正确答案： B3. 认知模拟是指使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。
A. 对B. 错正确答案： A4. 超级智能时代是机器智能与移动互联网的深度结合。
A. 对B. 错正确答案： B5. 图灵测试一词来源千艾伦·图灵发表千1956年的一篇论文《计算机器与智。
\ 匕匕么目 A. 对B. 错正确答案： B6. 弱人工智能具备自我思考、自我推理和解决问题的能力。
A. 对B. 错正确答案： B二、选择题8. 在最初的图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能确定被测试者是人还是机器，则这台机器就通过了测试，并认为具有人类智能。
A. 20%B. 30%C.40%D. 50%正确答案： B9. 机器智能的标准于（）年提出。
A. 1950年B. 1956年C. 1970年D.2000年正确答案： A10. "电脑”一词是（）发明的？A. 冯·诺依曼B. 路易斯·蒙巴顿C. 艾伦·图灵D. 莫奇利和埃科特正确答案： B11. 第二代移动互联网的操作系统是()?A. I nterX86B.A RMC. WindowsD.Android正确答案： D12. ()是指机器智能和物联网(IOT)的深度结合。
A. 弱智能时代B. 高智能时代C. 强智能时代D. 超级智能时代正确答案： D人工智能专题·专题一测验（权重10%)一、判断题2. 1965年，美国M IT人工智能实验室的Ro berts编制了多面体识别程序，开创了计算机视觉的新领域。
A. 对B. 错正确答案： A3. 计算机的基本结构以真值函数理论为模型。
A. 对B. 错正确答案： A4. 第一台电子计算机的设计目的是：在二战中计算长程火炮的弹道轨迹。
数理逻辑发展简史
对数学基础的研究，产生了大量与逻辑 有关的问题。
计算机学院
计算机学院
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数理逻辑发展简介
史前时期 亚里土多德的三段论，斯多阿学派的命题逻辑和中世纪形式逻辑。 初创时期 莱布尼茨的数理逻辑思想 逻辑代数和关系逻辑 奠基时期
从弗雷格的《概念文字》到希尔伯特的元数学纲领 逻辑演算的建立，素朴集合论、公理集合论 逻辑类理论，直觉主义数学基础和逻辑，形式公理学和证明论。 发展初期 哥德尔的几项重大结果—完全性定理、不完全性定理和连续统假设的一致性等 计算机学院 形式语言中真值概念的定义 一般递归函数和图灵机理论，判定问题的重要成果等。 现代时期 各种非经典逻辑演算 模型论、集合论、递归论和证明论。
计算机学院
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史前时期
古代希腊最伟大的哲学家，古典形式 逻辑的创始人； 在命题中引进了主谓项的变元，建立 了三段论的理论； 在逻辑史上第一次应用了形式化、公 理化的的演绎系统，开创了逻辑的形 式化研究； 构造了模态三段论系统，开创了模态 逻辑的研究； 在《工具论》中，总结了正确的推理 计算机学院 方法，建立了形式逻辑；在《分析篇 》提出公理学理论的基础。
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DeMorgan 1806-1871
计算机学院
初创时期
布尔—英国数学家
1847年，发表了《逻辑的数学分 析，论演绎推理演算》，1854年 出版了《思维法则的探讨，作为 逻辑与概率的数学理论的基础》 建立了“布尔代数”，并创造一 套符号系统，利用符号来表示逻 辑中的各种概念，这是一种新的 逻辑。 计算机学院 建立了一系列的运算法则，利用 代数的方法研究逻辑问题，初步 奠定了数理逻辑的基础。
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院武汉学院第一章测试1.一般公认人工智能的鼻祖是谁？（）答案:图灵2.人工智能这一学科正式产生是（）。
答案:1956年3.智力包括（）。
答案:集中精力的能力;学习的能力;控制情绪的能力第二章测试1.用搜索求解问题的方法，就是数学中的建模方法。
（）答案:错2.用搜索求解问题一定可以找到最优解。
（）答案:错3.启发式信息按其形式可分为（）和（）。
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答案:null4.通过搜索实现问题求解的基本步骤是定义（）、（）和（）。
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答案:null5.搜索图分为（）和（）两种。
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答案:null6.状态表示可以是（）。
答案:矩阵;列表;树结构第三章测试1.与或图中包含的关系有（）。
答案:And/Or;And;Or2.如果问题有解，即S0→Sg存在一条路径，A*算法一定能找到最优解（）答案:对3.根据图对应的实际问题背景，图又可分为（）和（）。
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答案:null4.在通用图搜索算法的第6步，为什么产生n的一切后继节点构成的集合M中，其中不包括n的先辈点？答案:null5.在通用图搜索算法的第7.2步，若P∈G，为什么要确定是否更改Tree中P到n的指针。
null6.什么是A算法答案:null第四章测试1.下棋是非零和博弈。
（）答案:错2.极小极大搜索算法在扩展搜索树时，是以深度优先的方式。
（）答案:错3.极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树，以自底向上的方式倒推评价值（）答案:对4.α-β剪枝法的搜索过程中，α值永不上升，β值永不下降（）错5.下棋的评价函数的要求是有利于程序方的势态，f(P)取（）值，有利于对方的势态，f(P)取（）值。
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答案:null6.博弈算法MinMax的基本思想，当轮到Min走步的结点时，Max应考虑f(p)取极（）值；当轮到Max走步的结点时，Max应考虑f(p)取极（）值。
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The Origins of Inductive Logic Programming:A Prehistoric Tale
Claude SammutDepartment of Artificial IntelligenceSchool of Computer Science and EngineeringUniversity of New South WalesSydney Australia 2052claude@cse.unsw.edu.au
AbstractThis paper traces the development of the main ideas that have led to thepresent state of knowledge in Inductive Logic Programming. The storybegins with research in psychology on the subject of human conceptlearning. Results from this research influenced early efforts in ArtificialInelligence which combined wih he formal mehods of induciveinference to evolve into the present discipline of Inductive LogicProgramming.
INTRODUCTIONInductive Logic Programming is often considered to be a young discipline.However, it has its roots in research dating back nearly 40 years. This papertraces the development of ideas beginning in psychology and the effect
they had on concept learning research in Artificial Intelligence.Independent of any requirement for a psychological basis, formal methodsof inductive inference were developed. These separate streams eventuallygave rise to Inductive Logic Programming.
This account is not entirely unbiased. More attention is given to the workof those researchers who most influenced my own interest in machinelearning. Being a retrospective paper, I do not attempt to describe recentdevelopments in ILP. This account only includes research prior to 1991 theyear in which the term Inductive Logic Programming was first used(Muggleton, 1991). This is the reason for the subtitle ‘A Prehistoric Tale’.The major headings in the paper are taken from the names of periods inthe evolution of life on Earth.ARCHÆOZOIC (PRE-LIFE)In 1956, Bruner, Goodnow and Austin published their book A Study ofThinking. This was a landmark in psychology and would later have amajor impac on machine learning. The book marked a reacion obehaviourism which dominated psychology for many years. Bruner andhis colleagues emphasised cognitive processes and were particularlyinterested in the information processing model of the brain. The focus fortheir experiments was the human ability to categorise observations. Intheir preface they state:
We begin with what seems a paradox. The world of experience of anynormal man is composed of a tremendous array of discriminablydifferent objects, events, people, impressions...But were we to utilizefully our capacity for registering the differences in things and to respondto each event encountered as unique, we would soon be overwhelmed bythe complexity of our environment... The resolution of this seemingparadox ... is achieved by man’s capacity to categorize. To categorise isto render discriminably different things equivalent, to group objects andevents and people around us into classes... The process of categorizinginvolves ... an act of invention... If we have learned the class “house” asa concept, new exemplars can be readily recognised. The categorybecomes a tool for further use. The learning and utilization of categoriesrepresents one of the most elementary and general forms of cognition bywhich man adjusts to his environment.
The experiments reported by Bruner, Goodnow and Austin were directedtowards understanding a human’s ability to categorise and how categoriesare learned. The results of the experiments were reported as decision-making strategies which, today, we would call algorithms.
The first question that they had to deal with was that of representation:what is a concept? They assumed that objects and events could bedescribed by a set of attributes and were concerned with how inferencescould be drawn from attributes to class membership. Categories wereconsidered to be of three types: conjunctive, disjunctive and relational.
...when one learns to categorise a subset of events in a certain way, one isdoing more than simply learning to recognise instances encountered. Oneis also learning a rule that may be applied to new instances. The conceptor category is basically, this “rule of grouping” and it is such rules thatone constructs in forming and attaining concepts.
Bruner, Goodnow and Austin were also interested in the cost of conceptlearning. In particular, they noted an increase in strain on subjects as thenumber of attributes increased. They also noted methods used to deal with