人工智能考点整理
第一章绪论
1、人工智能概念
人工智能就是让机器来完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学
2、智能有哪些具体特征？
●具有感知能力（系统输入）: 机器视觉，机器听觉，图像语音识别……
●具有记忆与思维能力：思维是智能的根本原因，思维是一个动态的过程。思
维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。
●具有学习能力及自适应能力：适应环境的变换、积累经验的能力
●具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应
3、AI的本质
研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
4、人工智能系统的三大基本问题
知识获取、知识表示和知识利用
5、人工智能研究形成了三大学派
●符号主义，认为符号是人类的认识基元，同时人的认识过程即是对符号的计
算推理的过程。其研究内容是基于逻辑的知识表示和推理技术。
●联结主义，认为人的认识基元是神经元，认识的过程就是人脑进行信息处理
的过程。主要研究内容是神经网络。
●行为主义，其主要原理是智能取决于感知和行为，它不需要知识，不需要表
示，不需要推理，智能行为是通过与现实外界环境的交互作用体现出来的。
研究重点是模拟人的各种控制行为。
三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。不同学派间的争论进一步促进了人工智能的发展。
6、人工智能的目的
●通过计算机技术模拟人脑智能，替代人类解决生产、生活中的具体问题。
●通过计算机技术延伸人类智力，提高人类解决生产、生活中的具体问题的能
力。
●通过计算机技术研究推动人类智力发展
7、人工智能的目标
人工智能是电脑科学的一个重要分支，它的近期目标是让电脑更聪明、更有用，它的远期目标是使电脑变成“像人一样具有智能的机器”。
8、人工智能研究的基本内容
Cognition modeling (认知建模)
Knowledge Representation(知识表示)
Knowledge Reasoning(知识推理)
Knowledge Application(知识应用)
Machine Perception(机器感知)
Machine thinking(机器思维)
Machine learning(机器学习)
Machine behavior(机器行为)
Intelligent system constructing(智能系统构建)
9、人工智能研究的主要方法
Function simulation (功能模拟法)
Construction simulation (结构模拟法)
Behavior simulation (行为模拟法)
Integration simulation (集成模拟法)
Mechanism simulation（机制模拟法）
10、人工智能的研究与应用领域
Problem Solving 问题求解
Logic Reasoning & Automatic Theorem Proving 逻辑推理与自动定理证明
Natural Language Understanding 自然语言理解
Automatic Programming 自动定理证明
Machine Learning 机器学习
Expert System (ES) 专家系统
Artificial Neural Network (ANN) 人工神经网络
Robotics 机器人学
Pattern Recognition 模式识别
Computer Vision 计算机视觉
Intelligent Control（智能控制）
第二章知识和知识表示方法
1、什么是知识
把有关的信息关联在一起的信息结构，就是知识。知识反映了客观世界中事物之间的关系。
2、知识的特性
1.相对正确性
知识是人们对客观世界认识的结晶，并且受到长期实践经验的检验。因此，在一定的条件及环境下，知识一般是正确的，可信任的。应该注意一定的条件及环境的条件约束。
2.不确定性
知识不总是具有“真”或“假”这两种状态，在真和假之间可能存在许多中间状态，这种特性称为知识的不确定性。
造成知识不确定性的原因有以下几种：
（1）由随机性引起的不确定性
（2）由模糊性引起的不确定性
（3）由不完全性引起的不确定性
（4）由经验性引起的不确定性
3.可表示性与可利用性
知识是可以用适当的形式表示出来的，如语言、文字、图形、神经元网络等。它是可利用的，我们每个人天天都在利用自己掌握的知识解决所面临的各种各样问题。
3、知识的分类
对知识从不同角度划分，可得到不同的分类方法：
1.按作用域划分:
常识性知识和领域性知识
2.按作用及表示划分：
事实性知识，过程性知识，控制性知识
3.按确定性划分：
确定性知识和不确定性知识
4.按结构及表现形式划分：
逻辑性知识和形象性知识
5.若抛开知识涉及领域的具体特点，从抽象的、整体的观点来划分，知识可分为零级、一级和二级知识。
4、知识表示分类
知识表示方法可分为两大类：
符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次序组合起来表示知识
连接机制表示法：用神经网络技术表示知识的一种方法，相对于符号表示法而言是一种隐式表示法
5、状态空间法
从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的实验序列，直到达到目标状态止。如下棋、迷宫及各种游戏。
6、问题归约法
先把问题分解为子问题及子-子问题，然后解决较小的问题。对该问题的某个具体子集的解答就意味着对原始问题的一个解答
7、谓词逻辑表示方法的特点
主要优点
①符号简单，描述易于理解。②自然、严密、灵活、模块化。③具有严格的形式定义。④每项事实仅需表示一次。⑤具有证明过程中所使用的推理规则。
⑥利用定理证明技术可从旧事实推出新事实。
主要缺点：
①难于表示过程式和启发式知识。②由于缺乏组织原则，利用该方法表示的知识库难于管理。③由于是弱证明过程，当事实的数目增大时，在证明过程中决定使用哪条规则时可能产生组合爆炸。④不具有表示不精确和不确定知识的能力。
8、语义网络法
是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图。
用语义网络表示事物间的关系：（1）分类关系（2）聚集关系（3）推论关系（4）时间、位置关系（5）多元关系
9、语义网络的推理主要包括：
网络匹配：寻找与网络片断的语义网络模式
继承推理：使用节点的继承关系进行推理
网络演绎：使用节点间的推论关系确定不同结构网络片断间的语义等价关系10、语义网络求解问题的基本过程：
1)把待求解的问题构造为一个问题网络片段，其中有些节点或者有向弧的标识是空的，反映待求解问题
2)在语义网络知识库中搜寻可与问题网络片段匹配的网络片段。搜寻中，可能需要进行继承推理和网络演绎
3)当问题网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则由此可匹配的语义网络片段得到问题的解
11、框架表示法
框架表示法就是用来表示经验性知识的一种知识表示方法。框架通常由描述事务的各个方面的槽组成，每个槽可以拥有若干个侧面，而每个侧面可以拥有若干个值。
12、框架表示知识的系统组成
（1）知识库（提供求解问题所需要的知识）（2）推理机（针对用户提的问题，运用知识库中的知识完成问题求解）
13、框架表示法的特点：（1）结构性（2）继承性。框架表示法不足：不善于表示过程性知识
第三章确定性推理
1、问题求解技术
盲目与启发式搜索：状态空间法、图的搜索技术
与或树搜索：问题归约法、与或图的特例的搜索技术
消解原理：谓词逻辑法、推理技术
2、图的盲目搜索技术分成：宽度优先搜索技术、深度优先搜索技术、等代价（代价优先）搜索技术
3、三种盲目搜索技术的比较
主要差别：在于挑选要扩展节点的规则不同
宽度优先搜索技术：先扩展出来的节点随后先扩展，OPEN表是队列
深度优先搜索技术：后扩展出来的节点随后先扩展，OPEN表是堆栈
等代价搜索技术：选取OPEN表中代价最小的节点先扩展，OPEN表是线性表（以局部代价的递增顺序排列）
4、启发式搜索--- A*算法
设函数f是f*的一个估计
f(n)= g(n) + h(n)
其中g(n)是g*(n)的估计、h(n)是h*(n)的估计
1.A算法：在图搜索时，依据f(n)= g(n) + h(n) 重排OPEN表
在A算法中，如果对所有x存在h(x)≤h*(n)，则称h(x)为h*(n)的下界
2. A*算法采用h*(n)的下界h(x)为启发函数的A算法
5、消解原理的消解过程：
（1）将命题写成合取范式（2）求出子句集（3）对子句集使用消解推理规则（4）消解式作为新子句参加消解（5）消解式为空子句，S是不可满足的（矛盾），原命题成立。
6、化为子句集
1.消蕴涵符
理论根据：a →b => ~a ∨b
2.移动否定符减少否定符号的辖域(反复应用狄.摸根定律)
理论根据：
3. 变量标准化(让每个量词有自己唯一的哑元)
即：对于不同的约束，对应于不同的变量
4. 量词左移
5. 消存在量词(skolem化）
原则：对于一个受存在量词约束的变量，如果他不受全程量词约束，则该变量用一个常量代替，如果他受全程量词约束，则该变量用一个skolem函数代替。
若消去的存在量词不在任何一个全程量词的辖域内，skolem函数即是常数
6.化为合取范式
7.隐去全程量词
9、消解反演求解过程
●公式集S，目标公式L，通过反演求证目标公式L.
证明步骤：
1.否定L，得~L;
2.把~L添加到S中去；
3.把新产生的集合{~L，S}化成子句集；
4.应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句；
●提取回答的过程
1、先进行归结，证明结论的正确性；
2、用重言式代替结论求反得到的子句；
3、按照证明过程，进行归结；
4、最后，在原来为空的地方，得到的就是提取的回答。
10、规则演绎系统
将有关问题的知识和信息划分成规则与事实两种类型。规则有包含蕴涵形式的表达式表示，事实由无蕴涵形式的表达式表示，这种推理系统称为基于规则的演绎系统。
正向推理：从if部分向then部分推理的过程
11、规则正向演绎系统
（1）事实表达式的与或形变换
（2）事实表达式的与或图表示
（3）与或图的F规则变换
（4）作为终止条件的目标公式
12、与/或树的一般搜索过程：
1）把原始问题作为初始节点S0，并把它作为当前节点
2）应用分解或等价变换算符对当前节点进行扩展。
3）为每个子节点设置指向父节点的指针。
4）选择合适的子节点作为当前节点，反复执行第2）步和第3）步，在此期间要多次调用可解标示过程和不可解标示过程，直到初始节点被标示为可解节点或不可解节点为止。
第六章机器学习
1、机器学习的主要研究主要集中在以下方面：
认知模拟：通过对人类学习机理的研究和模拟，从根本上解决机器学习方面存在的种种问题
理论性分析：从理论上探索各种可能的学习方法，并建立起独立于具体应用领域的学习算法
面向任务的研究：根据特定任务的要求，建立相应的学习系统
2、机器学习系统特征
目的性：系统可以有目的的学习
结构性：具备适当的知识存储结构来记忆学到的知识，能够修改和完善知识表示和知识的组织形式
有效性：新近学到的知识应受到实践的检验，且必须能够改善系统的行为起到有益的作用
开放性：系统在实际的使用过程、交互过程中不断改进
3、机器学习的方法
归纳学习：指从特例推导一般规则的学习方法，在机器学习领域中，可把归纳学习形式地描述为使用训练实例以导出一般规则的搜索问题。
类比学习
基于解释的学习：是一种基于实例分析的学习方法。
遗传算法：是借鉴生物遗传机制的一种随机化搜索算法，其主要特点是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。
人工神经网络
4、消除候选者算法
（1）初始化概念空间H=
（2）接受一个新的训练实例。如果实例为正例，则从G中删去所有与该例不相容的概念，并更新集合S，尽可能小地对S进行一般化，以相容这个新的正实例；如果实例为反例，则首先从S中删去所有与该例相容的概念，并更新集合G，尽可能小地特殊化G中的元素，以便它们不相容这个反例。
（3）如果G <>S，则重复步骤（2）；否则输出H。
5、决策树构造算法CLS
(1)如果训练实例集T中所有实例的分类结果均为C，则返回C
(2)从属性表AttList中任选一个属性作为检测属性。
(3)若属性Ai的值域ValueType(Ai)中有s个不同的取值，则将T分成s个子集T1, T2,…, TS ，每个子集的所有元素的属性Ai的取值相同。
(4)更新属性表，从属性表Attrlist中删除检测属性Ai 。
(5)对每个子集Tk，若子集Tk中的所有实例的分类结果均为Cj ，则生成叶节点Cj ；若子集中Tk所有实例的分类结果有两个或两个以上，则对子集Tk和更新后的属性表转到步骤2），递归调用CLS构造算法，生成Tk的子树
6、基于解释的学习过程
（1）分析阶段，对训练实例提供的事实，使用领域理论的有关规则和目标概念规则生成一棵树，树的根节点是待学概念的一个事实，如果能得到树的所以叶节点都是已知的实例事实，那么称这棵树为这个训练实例的证明树，它解释了这个实例为什么是目标概念的一个实例，或称其为对目标概念的一个解释。（2）基于解释的泛化阶段，是将实例证明树中的谓词常量用相应的谓词变量进行替换，这一过程也称为解释的泛化，从而得到一棵基于解释的泛化树（EBG树）。
7、证明树生成算法
1）以目标概念事实作为根节点。
2）寻找一个匹配规则对当前节点扩展。
3）如果所以的叶节点都已经是已知事实，则成功地获得这个实例的证明树，算法终止；否则转步骤2）。
8、遗传算法中常用的编码方式:
（1）二进制编码（2）实数或浮点数编码（3）二维染色体编码（4）树结构编码对编码方式的评价主要有三条规划：1.完备性:问题空间所有的点(候选解)都能有效地表示;2.健全性:编码表示的所有点(染色体)能对应问题空间的所有候选解;3.非冗余性:染色体与候选解一一对应;
9、遗传算法的五个基本要素
1）参数编码的格式设定及参数编码。2）初始群体的设定。3）适应度函数的设
计。4）遗传操作的设计。5）控制参数设计，主要是指群体规模和遗传操作中所使用的有关控制参数的设定和设计。
《人工智能》观后感
《人工智能》讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。下面给大家分享《人工智能》范文，欢迎阅读！ 《人工智能》观后感1 故事设定在21世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。 影片中莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫，机器人大卫的生存使命就是爱她。一开始莫妮卡并不接受大卫，她认为大卫只是一个没有感情的机器人，到后来，在大卫一声声“妈妈”的呼唤中，莫妮卡接受了这个为爱而生的机器人大卫，把大卫当作自己的孩子。 莫妮卡真正的孩子马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。 在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他
能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程…… 他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由，这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待，千年万载，轮回往复。 “让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。这个信念支撑着大卫在深海度过了两千年漫长岁月，一直到冰川侵蚀海洋，一直到人类灭绝，高智慧的机器人出现在地球。 我又怎么能忍住自己的泪水，为了他，为了他从出生就无法抹去的烙印。他是机器，它的程序是爱。 大卫听说了匹诺曹的故事，他坚信他会遇到美丽的蓝衣仙女，仙女会把他变成真正的孩子。然而两千年后，大卫触碰蓝衣仙女，她却在孩子的拥抱中风化瓦解，变成无数狰狞的碎片。仙女残破的面颊温柔依旧，但是她曾经优雅的身躯居然是一具空壳——童话和梦想的空壳，人类谎言铸就的残躯碎体，就这样冰冷冷地展现在孩子面前，残忍得决绝。 大卫被机器人解救后，他恳求再见一次妈妈，机器人答应了，但“复活”的妈妈仅能存活一天，之后什么都不剩下，大卫同意了。
人工智能考试复习
人工智能 第一章 1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。 2、人工智能（学科） 人工智能研究者们认为：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。 3、人工智能（能力） 人工智能（能力）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、行动和问题求解等活动。 4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。 5、人工智能的主要学派： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，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。 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—动作模式控制系统。 6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图 人类 计算机 认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。 研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。 7、人工智能研究目标为： 1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
人工智能经典考试题目,例题
基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z
D. L N X Y 3.关于专家系统，以下说法错误的是 A.允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错 C.当需要新知识时，很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点，下列说确的是 A.规则之间的关系透明
B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言
7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
《人工智能》测试题答案
测试题 ——人工智能原理 一、填空题 1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______；远期目标是___________________。 2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。 3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。 4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。 5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。 6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________；深度优先搜索是________________。 7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。 8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。 9.专家系统的瓶颈是________________________；它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。 10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。 11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。 12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。 13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。 14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。 15.问题的状态空间，可以记为三元组
《人工智能》影评
不一样的眼光看<人工智能> 初中开始就很喜欢科幻小说和电影，各种新老科幻题材作品看了不少，《星球大战》的宏大场面和亦神亦幻的原力，《黑客帝国》的炫酷动作和巧妙构思，还有《终结者》前三部对于人类未来的思考，《阿凡达》美妙的潘多拉星球...《人工智能》没有一般科幻片里火爆的打斗场面，但涵盖了大量科幻迷们一直探讨的问题，并带给我们别样的感动。 第一次看《人工智能》好像是高二的一个小假期，记得是晚上看了一遍不过瘾第二天又看了一遍。一晃几年过去，公选课上再看一遍，如今更成熟全面的眼光看这部经典，不得不说导演太给力了，电影里包含了大量科幻题材作品一直在探讨的问题，如人类的未来、永恒、人性、人类与机器人的关系等等，电影里围绕David对他妈妈执着的爱开展，网上对电影里人性的评价太多了，人性这么复杂的东西区区两千字怎么讲的清，这里我就主要站在一个工科学生的角度谈谈电影里的机器人吧。 首先，开始时一个女的机器人，为的是给一群公司内部人员展示老一代机器人所能达到的水平，并顺场带出了几个非常经典的关于人与机器人的伦理问题，这个机器人与后面大多数机器人一样，出厂就被设定了对人类惟命是从，甚至当众脱衣也是毫不犹豫，这完全是一个工具，不带有任何人类的感情与思想。但是有一个细节，就是当“她”的脸部被打开又装回去之后，导演给了一个特写，就是“她”掏出了一个小镜子在自己化妆！这是一个多么人性化的举动！但这终究还是“她”自身程序设定的一部分，不得不佩服导演，这一前一后的鲜明对比，更加突出了机器人的工具性，为后来电影的基调做了铺垫，也更突出了主角David 那种人类情感和思想产生的可贵性。 第二个出场的机器人就是我们电影里的主角David，关于David和她妈妈的感情纠结我觉得不是我这工科学生所能讲得清的（但我想我能理解），我也是上网看了些影评才知道什么俄狄浦斯情结，还有人说David对妈妈的爱，根本就不是儿子对母亲的爱，而是一种男女之间占有式的爱，我只能说“A hundred readers have a hundred Hamlet”。且抛开David 所具有的人类感情不说，单单看David 这部机器人的设计我觉得就有问题。首先是他吃东西会损坏自己，作为一个能拥有人类思想和情感的最先进机器人，居然连一个进食系统都没有，不就一根食管加一个食品收集装置嘛，我都能想出来要怎么做这么一个进食系统，那些设计师们真不知道干嘛去了。还有就是关于他睡觉的问题，作为一个以安慰人为目的而设计生产的智能机器人为什么就不能多设定一个程序让他可以“睡觉”呢，尽管机器人不用睡觉，但让一个妈妈哄她的孩子入睡绝对是一个绝好的“安慰”，看来那些设计师真不咋滴。不过我也知道这是导演的故意安排，不能吃东西是为了突出David为了争宠不惜自残，不用睡觉就能听到妈妈讲关于蓝衣仙女的故事，开始看的时候觉得合情合理，回头再看，作为一个学工科并看了那么多科幻作品里先进机器人的我，表示，无法接受。
人工智能期末试题及答案完整版
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
从人工智能看意识觉醒
从人工智能看意识觉醒 ——观电影《人工智能》有感 看电影《人工智能》真是思维上莫大的享受。在我看来，影片生动地呈现了机器人大卫意识觉醒的过程——开始大卫虽形似真人，但也只能做出程序预设的反应；后来启动了“爱”模式（姑且这么叫吧）之后，表现出了与人类情感几乎别无二致的特征，如对“妈妈”的依赖，对“真儿子”马丁的妒忌，被抛弃后的恐惧等；再后来，大卫通过自主思考产生了“愿望”——找到蓝湖仙女，把自己变成“真人”。在机器运算结果（大卫做出的判断）与外界实际情况的比对过程中，大卫发现了自己是异于外界的存在（类似于确认了自我），对所处的情境做出能动的判断，并且强有力地去执行判断所指向的活动——在这个意义上，我觉得可以认为大卫产生了自我意识，并且这也许会是机器人产生意识的一个可行机制。 那么机器人能否具有意识，或者说能否被赋予意识，再或者，能否实现意识的觉醒？此处的“意识”不局限于“人类意识”，而泛指一种能动的判断力（区别于基于预设程序的被动判断），基本上包括认知外界与判断主体（或者说，自我）。目前主流的并广泛应用的是“弱人工智能”，即人造机器表现出智能的行为特点。其智能的实现依赖于预设的程序以及庞大的经验数据，面对外界刺激（给定一个输入值），它只能做出确定的判断，而不夹带随机性的成分。换句话说，这样的机器只能给出人类预设的（或者依照程序所得到的）答案，不会给出能动的、个性化的判断，也就是不会像真正的人那样思考。如果要造出“真正能够推理并采取理性行动”的机器人（即“强人工智能”意义下的智能），那么我觉得要引进一些随机性的因素，允许机器人在既定法则之外有选择判断的空间，产生不确定的结果，用来模拟人能动的、个性化的思维。（这方面可以利用量子效应的随机性提供技术支持）如何定义并实现人工智能，我想最终都要归结为探索人类意识产生的机制，这个问题迷雾重重却又充满魅力。在这里我们姑且把意识限定为对外界的认知以及对认知主体的认识。到此我不禁发问，我们对于外界与自己的认知是被赋予的呢，还是我们进行自主思考的结果呢？我们的所谓的“意识”是不是已有观点在个体上的投射或者再现呢？这样的问题是会让人恐慌的，因为它毫不留情地直接指向了自我的身份确认。如果我所谓的认知并不是我自主思考的结果，甚至我根本没有自主思考的能力，那么我完全可以成为一个既有观点的载体，我的“意识”也仅仅是一个副本。这样的话，其实可以有千千万万个“我”，或者说“我”这个称呼已经没有意义了，身份识别也失去了意义。我想，片末大卫在看到许许多多个跟自己长得一模一样并且有可能产生一样的意识的机器人的场景，可以很好地展示这种自我身份确认的危机及其带来的恐惧。
大学人工智能期末考试题库
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，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。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能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。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 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，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
人工智能原理模拟试题
人工智能原理 一、名词解释 1.专家系统 2.产生式 3.启发式搜索 4.归结原理 5.原子集 二、选择题 1.非结构化的知识的表示法是（）。 A. 语义网络表示 B. 谓词逻辑表示 C. 框架表示法中 D. 面向对象表示 2.归结策略中，（）是完备的。 Ⅰ. 线性输入策略Ⅱ. 支持集策略Ⅲ. 单文字策略Ⅳ. 祖先过滤策略 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅰ, Ⅲ C. Ⅱ, Ⅳ D. Ⅲ, Ⅳ 3.在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（）。 A. A为真 B. 对A一无所知 C. A为假 D. 对A为真有一定信任 4.在主观Bayes方法中，专家给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况（）。 Ⅰ. LN<1, LS<1 Ⅱ. LN<1, LS>1 Ⅲ. LN>1, LS<1 Ⅳ. LN>1, LS>1 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅱ, Ⅲ C. Ⅰ, Ⅳ D. Ⅱ, Ⅳ 5.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。 A. Bel（A）≤Pl（A） B. Bel（A）＜Pl（A） C. Bel（A）≥Pl（A） D. Bel（A）＞Pl（A） 6.不完备的搜索过程是（） A．广度优先搜索 B．深度优先搜索 C．有界深度优先搜索 D．代价树广度优先搜索 7.在主观Bayes方法中，规则E→H,有LS=LN=1,这意味：（） A.E对H 没有影响 B. E支持H C. -E支持H D. E支持-H 8.在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（） A. 证据A不可信 B. 对证据A一无所知 C. 证据A可信 D.没有意义 9.人工智能研究的领域不包括（）。 A. 自然语言理解 B. 自动程序设计 C. 程序设计方法 D. 自动定理证明 10.用归结反演证明定理时，若当前归结式为（），则定理得证 A.永真式 B.包孕式（subsumed） C.原子谓词 D.空子句 11.在主观 Bayes方法中，证据E支持结论H时，有（）。 A. LS=0 B. LS<1 C. LS=1 D. LS>1 12.在可信度方法中，证据E的出现增加结论H为真时，有（）。
2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能
2018高考作文题目预测及范文2篇：我看 人工智能 导读：本文2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能 作文题目预测： 《人类简史》的作者有一种对未来的判定，人工智能———尤其是具有了“自学”或自我进化能力的人工智能机器人———有一天可能会取代人类;美国的实验室也发现智能机器人互相对话时，竟然发出人类无法理解的独特语言;甚至有媒体打出了“留给人类的时间不多了”的标题。 以“我看人工智能”为题，写一篇议论文。要求：观点明确，论据充分，论证合理。 范文一：我看人工智能 近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。 近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。 整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部
分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么? 不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息网络化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。 人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。 可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。 更糟糕的是，人工智能在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。 拼音联想功能让的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢? 人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。 教师点评： 这篇作文的特点是用了普通的常识,但写出了一篇很有水准的文
现代文阅读一人工智能
一、现代文阅读(15分) (一)现代文阅读I(本题共3小题，9分) 阅读下面的文字，完成1～3题。 材料一： 国外媒体报道，人类在下个世纪可能面临人工智能机器人的大规模崛起，这些机器人的智力可能超过人类。据霍金教授称，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心的是，人工智能到底愿不愿意受人类控制。他曾向人们发出警告：人工智能可能会导致人类的灭绝，可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。他说道，我们的未来是一场不断增长的科技力量与人类使用科技的智慧之间的竞争。 霍金和埃隆·马斯克共同签署了一封公开信，信中表示，人类不应任由人工智能发展，而不加以控制：如果不对智能机器严加控制，人类的前景可能会相当晦暗。 人工智能潜在的好处是巨大的，但人类在研究人工智能带来的好处时，必须努力避免其可能引致的风险。例如，从短期来说，人工智能可能导致数百万人失业。而从长期来说，一旦人工智能的智力超过了人类，它们就可能产生反抗，不按程序设定行事。我们的人工智能系统必须严格按照我们的想法行动。 (摘编自叶怡萱《霍金：人工智能100年内取代人类》) 材料二： 人工智能对人类劳动的替代引发了人们的恐慌，但也有人认为它使人类摆脱劳动的束缚，由此人类将得到彻底的全面解放。那么，它的本质是什么?它究竟是魔鬼还是天使?从技术本质来说，人工智能无非也是人类的一种技术发明与创新。马克思认为各种技术从本质上来说无非是人体器官的延长。技术哲学的奠基人恩斯特·卡普认为人类的各种技术发明、创新都是对人类自身器官的模仿，是人体器官的投影。由此可以说，任何技术从其根源与本质来说都是对人体器官的模仿，目的都是代替人体器官，减轻人体器官在劳动中的艰辛程度。人工智能对人类劳动的替代本身，与过去的各种技术相比并没有本质的区别。 既然技术的本质都是人体器官的延长或投影，最终目的都是替代人类劳动，那么为什么人们对过去的各种技术习以为常，对人工智能技术却忧虑不安?在工具技术时代，各种工具仅仅取代了人类作为工具性的肢体；在机器技术时代，各类机器不但代替了人类的工具功能，而且还战胜了人类的有限气力。如果说工具和机器还仅仅取代人的体力劳动，那么智能机器则因为其快速的信息处理能力取代了人类的脑力劳动，这样劳动工具和劳动者合二为一，人类的劳动功能被彻底取
人工智能考试必备知识点
第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，
人工智能考试题目
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。
人工智能考试模拟试题
西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 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（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、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=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索 C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索 二、填空题（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?
人工智能观后感
观人工智能有感 今天看了人工智能这部电影。之前也有看，但是只是不完整的片段，真的不清楚这部片子是讲的什么，今天看过真的很感动，也有意一丝的遗憾。正是这不算圆满的结局让我百感交集。 似乎每一部描写未来的电影都有一样的情节，人工智能超越了人类，然后努力追求成为人的过程——这其实是天马博士的故事吧。裘德洛的冒险却不是，但最后过了无数年，到人类都灭绝了，才由外星人用无法理喻的高科技给了他们真正的生命。那么真正的生命是什么呢？或是生命存在的意义在于哪里呢？ 小男孩DA VID从被哈比博士制造出来到进入亨利的家，再在到被莫妮卡扔到外面自生自灭，是一个描写关于信任和抛弃的故事。DA VID经过不可能的艰辛最终找到属于他的蓝仙女，一直看着她2000年，再次醒来看到蓝仙女那一刻无法比拟的惊喜。是关于坚持和梦想的过程。小心翼翼的触碰却摧毁了她。蓝仙女破碎的瞬间是那样令人震撼！我甚至可以感觉到，就像打破了自己小心翼翼珍藏了多年的宝贝那样痛心。最后外星人帮助DA VID实现了他一直没有实现的愿望。故事最终定格在了不算太圆满的这刻。这一切都源于一个字——“爱”！ 看完整部片子自己也想回到那样的年龄，没有负担的爱，很简单，很平淡。对梦想的执着，无条件的信任似乎会只会定格在那个年幼的岁月。也许只有如此单纯的情感才能反衬出成人头脑中荒唐的欲望。几十年就是我们对人生全部的理解，其实生命的轨迹虽然远离却是不可复制的。爱，也是唯一的存在，哪怕过了千百年。 对于感情，人类的理解就是依赖，安慰，安全感。但是对于机器人更过的付出，信任，当然也需要回报。这可能是导演在小男孩身上赋予了对人类感情的期许吧。最初的爱恋总是无附加美好且坚定的。我能理解莫里卡的选择，在最初和代替的选择中谁都会选择前者吧。 人类的自私，残忍相信已经是老生常谈，我不想对此再多说什么。但是在这部电影中我看到更多的是“爱”“希望”以及坚持所要付出的代价。我们都希望可以活在个完美的乌邦式的世界，付出和收获等价。但是现实中往往令我们失望，所以有了代替品—机器人。但是难道因为他不是真实的所以就不需要回报吗？！记得在电影的开始，研究人员提出了一个问题“我们怎么保证他爱的人可以爱他们”。我与他们都陷入了沉思。我们不能保证付出的爱可以得到等价回报，但是我们却可以像DA VID一样，坚持信仰，不断的努力，爱不可复制，但是可以被唤起。 ，“Dear mommy, I love you and Henry, and the sun is shinning, ……I’m your little boy, and so is Martin but not Teddy。”这是DA VID对爱的理解和寄望。真的很简单，仅仅是承认和同等特别的存在。相信也是斯导对爱的注解。爱。其实很简单。 张庆旸（无抄袭） 0816105027 PS;之前不知道要写在课上看过的影评，所以一共写了两份，请老师见谅。谢谢！！！
人工智能复习试题和答案及解析
一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（ D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ D ）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（ C ）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论
人工智能考试必备整理
1、利用启发式搜索算法A 解决以下8数码(如下图所示)：设评价函数 表的内容。 10、将以下语句： (1)会朗读者是识字的，(2)海豚都不识字， (3) 有些海豚是很机灵的， (4) 有些很机灵的东西不会朗读。 形式化表示为合适公式。 答：令谓词R 、L 、D 、I 分别指示朗读、识字、海豚和机灵，则这些语句可 形式化表示如下：(1(x[R(xL(x](2(x[D(xL(x](3(x[D(xl(x](4(x[l(xR(x]13 、将题 10 中的 前三个语句作为已知事实(公理)，最后一语句作为目标(待证定理)，应用归结 反演方法，证明 目标成立。 答：将前三个语句和最后一语句的取反化简，并标准化为合取范式的子句 集:(1R(xL(x(2D(yL(y(3D(A(4l(A (5l(zR(z 2、有三个积木块(A 、B 、C )放在桌子上，且可以叠放 f(n=d(n+p(n ，画出搜索图，并给出各搜索循环结束时 OPEN 和
在一起，要求在任意初始状态，按自上而下 A 、 B 、C 的顺序叠放这三个积木块。搬动积木块应遵从以下约束：( 1)每次只能搬一块，( 2)只有顶空的积木块才能搬动。 请为机器人搬动积木块设计一个产生式系统，包括综合数据库、规则库和冲突解法(不必设计控制系统)；若初始状态和目标状态分别为：答案：1)综合数据 库 用谓词公式On(x,y 描述积木块的放置状态，x {A,B,C},y{A,B,C,Table} ；谓词公式Top-Clear(x 描述积木块x 顶空，x {A,B,C} 。问题状态就由这些谓词公式描述。2)规则库 为每个积木块的搬动设计规则，共有 5 个可能的搬动操作：Put-On(C,Table，Put-0 n(B,C,Put-0 n(B,Table,Put-0 n(A,B,Put-0 n(A,Table。规则依次排列如下(并采用First 冲突解法)： if Top-Clear(C0n(C,TablePut-0n(C,Table,revise；if Top-Clear(BTop- Clear(C0n(C,TablePut-0n(B,C,revise；if Top-Clear(B0n(B,C0n(C,Table Put-0n(B,Table，revise ； if Top-Clear(ATop-Clear(B0n(B,CPut-0n(A,B,revise ；if Top- Clear(A0n(A,B0n(B,CPut-0n(A,Table ，revise 。 其中Put-0n 操作符号指示Put-0n 操作并在计算机屏幕上显示该操作，函数revise 修改问题状态的描述到反映实际状态。作为解答的操作序列为： Put-0n(A,Table,Put-0n(C,Table,Put-0n(B,C,Put-0n(A,B。 3、表示包含下面句子含义的语义网络： ⑴典型的哺乳动物有毛发。⑵狗是哺乳动物，且吃肉。⑶Fido是John
- 人工智能考试+人工只能考试重点归纳
- 2019年人工智能考试多项选择题答案
- 人工智能经典习题集及各章总结(期末考试必备)
- 人工智能考点整理
- 人工智能技术导论(廉师友)考试复习重点总结
- 人工智能公需课考试题目整理
- (完整word版)人工智能期末考试试卷
- 人工智能经典习题集及各章总结(期末考试必备).doc
- 人工智能人工智能考试整理
- 人工智能考试复习题及答案
- (人工智能)人工智能经典习题集及各章总结(期末考试必备)
- 人工智能考试必备知识点
- 人工智能考试复习题
- 人工智能 经典考试试题及答案
- 人工智能经典习题集及各章总结(期末考试必备).
- 2019年人工智能与健康公需科目考试试题及答案(整理一)
- 人工智能考试整理
- 人工智能经典习题集及各章总结(期末考试必备)
- 人工智能考点整理
- 人工智能考试必备知识点