人工智能(考点复习整理)
Homework #1
(搜索问题)
Ⅰ. 水壶问题
考虑以下问题:
“三个水壶里面装有水，水壶上没有任何的测量标记。可以把每个水壶都倒空；也可以把水
从一个水壶倒入到另一个水壶中，当一个倒空或者一个完全装满时，倒水会立即停止。此外，不
再允许其他的动作。三个水壶的容量分别为15，7和3升。需要量出正好2升水。”
1．将以上问题表达为一个搜索问题，即给出（1）状态的描述，（2）初始状态，（3）目标测试，及（4）后继函数。
[说明：不要列出所有的状态；对于后继函数，不需要把每个状态的所有后继都列出来，但是应
该描述清楚针对给定的任意状态如何得到其后继。此处不要求对问题的解进行描述。]
2．画出上述搜索问题的搜索树，画到深度为2即可（根节点深度为0）。在深度为0时分支因子是多少？深度为1时分支因子又是多少？
参考解答：
1.(1) 状态描述：[x, y, z], 其中x, y, z分别为3个水壶中水的重量（整数）。
(2) 初始状态：[15, 7, 3].
(3) 目标测试：对状态[x, y, z], 有x=2, or y=2, or z=2
(4) 后继函数：给定[x, y, z], 生成以下：
- [0, y, z], [x, 0, z], and [x, y, 0] (将某一壶里的水倒空)
- [x-min(x+y,7)+y, min(x+y,7), z] (将x倒入y)
- [x, y-min(y+z,3)+z, min(y+z,3)] (将y倒入z)
- [min(x+z,15), y, z-min(x+z,15)+x] (将z倒入x)
- [x-min(x+z,3)+z, y, min(x+z,3)] (将x倒入z)
- [min(x+y,15), y-min(x+y,15)+x, z] (将y倒入x)
- [x, min(y+z,7), z-min(y+z,7)+y] (将z倒入y)
2.搜索树根节点：[15,7,3]
深度1的节点：[0,7,3], [15,0,3], [15,7,0] (因为所有的水壶在初始时均装满了水，所以在唯一可能的动作是将壶里的水倒空)
深度2的节点：
[0,7,3] => [0,0,3], [0,7,0], [7,0,3], [3,7,0]
[15,0,3] => [0,0,3], [15,0,0], [8,7,3], [15,3,0]
[15,7,0] => [0,7,0], [15,0,0], [12,7,3], [15,4,3]
深度为0时分支因子为3，深度为1时分支因子为4。
Ⅱ 双8数码问题
考虑双8数码问题（这是8数码问题的组合，即要求将两个8数码牌经过移动使其布局到达各自的目标状态）。
a. 将双8数码问题进行问题形式化；
b. 整个状态空间有多少种状态？可到达的状态又有多少？（给出表达式，不需计算出具体
数值）
参考解答：
a. 初始状态：两个任意的8数码布局；后继函数：在未解决的8数码棋盘上移动一步；目标测试：两个8数码棋盘均到达目标状态；路径耗散：每一步为单位耗散。
b. 每一个8数码问题有9！个状态，其中一半是可达的；则两个8数码问题联合起来有（9！）2
/2个可达状态。
Homework #2
(盲目搜索)
Ⅰ. 考虑这样一个状态空间，每一个状态是一个不同的正整数，即为集合}3,2,1{ 中的一个元素。后
继函数为：状态n 返回两种状态：数字n 2和12 n ；初始状态为1。 (12分) a. 画出包含状态1至15状态的状态图。
b. 令目标状态为11。搜索算法在生成了搜索树的一个节点，该节点的状态为n 时，访问状态n 。分别列出以下搜索算法的访问次序。 a) 广度优先搜索
b) 深度限制搜索（限制深度为3）
c) 迭代深入搜索
参考解答：a.
b. a) BFS: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
b) DFS: 1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11 c) IDS: 1; 1, 2, 3; 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7; 1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11
Ⅱ. 简述广度优先搜索、深度优先搜索、迭代深入搜索的基本原理，及其算法性能分析。
参考解答：自己对照课本及课件理解自行总结。
Homework #3
(启发搜索) Ⅰ. 用A*算法解决下图所示八数码问题。
参考解答：
Ⅱ. 某问题的状态空间图如下图所示，其中括号内标明的是各节点的h值，弧线边的数字是该弧线的
耗散值，试用A算法求解从初始节点S到目标节点T的路径。要求给出搜索图，标明各节点的f值，及各节点的扩展次序，并给出求得的解路径。
参考解答：搜索图如下页图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。得到的解路径为：S-B-F-J-T。
附加题：考虑下图所示搜索问题
a. 对于表中所列出的3个启发函数，哪（几）个是可纳的？请做简要分析。
b. 分别使用上述三个启发函数，进行A*搜索，请分别给出它们返回的解路径。
h 0: h 1: h 2: 参考解答：
a. h 0和h 1是可纳的，因为h 2(C)>h *
(C),所以h 2不是可纳的。 b. G C B S h →→→:
G C B S h →→→:1
G D B S h →→→:2
Homework #4
(约束满足问题)
Ⅰ. 你负责安排计科专业的课程的授课教师，课程安排在星期一、星期三和星期五。计科专业共有
5
个班，邀请校外3位资深教授来讲授课程。你需要确定哪个班级由哪位教授上课，你的安排计划要满足
以
下
约
束
：
同
一
时
刻
每
个
教
授
只
能
上
1
个
班
的
课
。
（12分）
具体的班级课程对应关系如下： 1班：程序设计（上午8:00-9:00） 2班：人工智能（上午8:30-9:30）
3班：自然语言处理（上午9:00-10:00）
4班：计算机视觉（上午9:00-10:00）
5班：机器学习（上午9：30-10：30）
资深教授具体讲授课程如下：
A教授可以上3和4班的课
B教授可以上2、3、4和5班的课
C教授可以上1、2、3、4和5班的课
a.将上述问题形式化为CSP问题，每个班作为一个变量，进行满足约束关系的赋值（注：形式化不需
要给出具体的赋值）。
变量及其值域：
C1 {C}
C2 {B,C}
C3 {A,B,C}
C4 {A,B,C}
C5 {B,C}
约束关系：C1≠C2, C2≠C3, C3≠C4, C4≠C5, C2≠C4, C3≠C5.
b.根据你形式化的CSP问题，画出相应的约束图。
c.根据约束图应用弧约束关系后，各变量的值域将发生变化，请写出应用约束关系后的值域。
值域变化如下：
C1 {C}
C2 {B}
C3 {A,C}
C4 {A,C}
C5 {B,C}
d.给出该CSP问题的一个解。
C1 = C, C2 = B, C3 = C, C4 = A, C5 = B 是问题的一个解。
e 简述约束满足问题形式化的过程步骤？
Homework #5
(对抗搜索和博弈)
Ⅰ. 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回推值，何处发生剪枝，及应选择的走步。
参考解答：
Ⅱ. 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回推值，何处发生剪枝，及应选择的走步。
附加题：考虑下图所示的极大极小树：
α-剪枝算法不会访问到的结点（假设子结点的访问顺序为从左至右）。
请用X在图上标出应用β
参考解答：
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》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。 答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。 答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 答： 自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列
机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 解答： （1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）： S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态： O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 （3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络：E-R图（实体-关系图）、语言语义网络等。 解答： （1）
《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
人工智能课后习题
第一章绪论 1、什么是人工智能试从学科和能力两方面加以说明。 答：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，他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：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、行为和问题求解等活动。 2、为什么能够用机器模仿人的智能 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、条件性迁移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)就一定是个物理符号系统。 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。 3、人工智能研究包括哪些内容这些内容的重要性如何 答：1）认识建模。认识科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的研究课题。 2）知识表示。知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中，知识表示是基础，知识推理实现问題求解，而知识应用是目的。知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。 3）知识推理。知识推理，包括不确定性推理和非经典推理等，似乎已是人工智能的一个永恒研究课题，仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。 4）知识应用。人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。 ）机器感知。机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。5． 6）机器思维。机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。7）机器学习。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课題。 8）机器行为。机器行为与机器思维密切相关，机器思维是机器行为的基础。9）智能系统构建。实现智能研究，离不开智能计算机系统或智能系统，离不开对新理论、新技术和新方法以及系统的硬俥和软陴支持． 第二章知识表示方法 1、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它们有何本质上的联系及异同点 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开
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。
人工智能复习题和答案
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（）。
人工智能复习题汇总(附答案)
一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基B. 图灵 C. 麦卡锡D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence C. Automatic Information B. Artificial Intelligence D. Artificial Information 3.下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) C子句中可以有析取词(∨) 4.下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目 搜索和（A） A启发式搜索 B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知 识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7.下面不属于人工智能研究基本内容的是（ C） A. 机器感知 B. 机器学习 B子句通过合取词连接句子(∧) D子句间是没有析取词的(∨) C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将 子句（A）从 S中删去 A. P∨Q∨R C. Q B. ┑Q∨R D.┑R 9.下列不属于框架中设置的常见槽的是（ B ）。 A. ISA槽 B.if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10.常见的语意网络有 （ D ）。 A. A-Member-of联系 C. have 联系 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进 先出B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般 到一般 3. 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
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
人工智能考试单选择题答案
2019 年人工智能公需科考试单选择题答案 1?现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（ 2.0分） A.1872年B 1896年C 1970 D 2005年我的答案：B?V答对 2?关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（ 2.0分） 我的答案：D Q答对D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 3.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（ 2.0分） A 1000 B 1200 C 1400 D 1500我的答案：D?V答对 4.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 我的答案：B?V答对 B.机器翻译 5.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” （ 2.0分） 6.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（2.0分） 我的答案：AQ答对 A.深度学习 7.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0分） 我的答案： A 6 B 7 C 8 D 9 B?V答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（ 2.0分） 我的答案：c?v答对c循环神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常 健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（ 2.0分） 我的答案：A 1 B 2 C 3 D 4 C?"答对 10.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。（ 2.0分） 我的答案：B?V答对 B.50% 11.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分） 我的答案：D?V答对 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用
(人工智能)人工智能模拟试题(分钟)
人工智能模拟试题(120分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分） 1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和________________。 2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是 ______________________________________________________。 3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________； KB系统的开发工具和环境可分为以下三类： ____________________________________。 4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。 5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比， __________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。 6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。 2、问答题（共20分，每小题5分） 1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。 2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？ 3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。 4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？ 3、简单计算题（共35分，每小题7分）
2019年人工智能考试多项选择题答案
2019 年人工智能公需科考试多项选择题答案 二、多选择题 1.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（ 2.0 分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案： B √答对 2.根据国际评判健康的标准，（）的韩国中年人心血管呈理想状态。（ 2.0 分） A.0.1% B.0.2% C.0.4% D.0.67% 我的答案： D √答对 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一 二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（ 2.0 分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州
我的答案： B √答对 4.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO 统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。（ 2.0 分） A.18% B.22% C.45% D.70% 我的答案： D √答对 5.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： B √答对 6.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（ 2.0 分） A.横向 B.纵向
D.立体 我的答案： B ×答错 7.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智 能的各个领域。（ 2.0 分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案： B √答对 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（ 2.0 分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法 我的答案： B √答对 10.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据 WTO 统计，在 45% 的肿瘤治愈率中，比重最高的治疗方式是（）。（ 2.0 分） A.手术 B.放疗 C.化疗
人工智能复习试题和答案
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知
就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。 11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.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。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标
2019年人工智能与健康公需科目考试试题及答案(整理一)
2019年度人工智能与健康考试答案 一．单选题 1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg 以下更受益。（ 2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 署和设想。（2.0分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 A.110/70mmHg B.120/80mmHg C.140/90mmHg 种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。（2.0分） A.立体视觉 B.图像理解 C.姿态估计
7.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。（2.0分） A.横向 B.纵向 C.交叉 （2.0分） A.25% B.50% C.75% 言）的过程。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。（2.0分） A.五子棋 B.国际象棋 C.德州扑克 A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 A.1948年 B.1971年 C.1989年 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展
C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 A.0.1% B.0.2% C.0.4% A.预测 B.统计 C.分析 息。（2.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 学、工程、计算机技术等领域的知识。（2.0分）