人工智能论文(1)

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告

课程号：67111317

考试方式：报告

使用专业、年级：计算机应用2007

任课教师：陈淋艳

班级：08级-计算机-1班

学号：0867111116

姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。

关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架

一、知识和知识的表示

1、知识的概念

知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。

(1) 知识只有相对正确的特性。

常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。

只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。

例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。

通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。

(2) 知识的确定与不确定性

如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。

例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

的变化。有谚语曰：“东边日（晴天），西边雨。”但是，这只是一种常识性经验，并不能完全肯定或否定。

再如：家有一头秀发，一时两鬓如霜。我们则认为家一定是年轻人，乙就是老年人嘛？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白毛女就不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发也不足为奇。

2、知识表达及其映像原理

智能机器系统如同智能生物一样，在运用知识进行信息交流或只能问题求解时，都需要预先进行知识表示。进而实现知识调用，达到利用知识求解问题的目的。因而只是表示是知识信息处理系统必不可少的关键环节。

对智能机器系统而言,只是表示，实际上就是对知识的一种描述或约定。其本质，就是采用某种技术模式，八所要求解决的问题的相关知识，映射为一种便于找到该问题解的数据结构。

对知识进行表示的过程，实质上就是把相关只是映射（或称为变换：Transformation；或称为映像：Mapping；或称为编码：Coded）为该数据结构的过程。如图1。

图1 只是表达及其映射原理

如图，其目标是要对复杂的智能性问题实现机器求解，但机器直接对原始问题求解难度很大，可采用知识表达的映射原理，把原始问题映射为它的一种同构或同态问题，然后在对同构或同态问题求出它的解答，则相对容易而方便。

顺便指出：同构解答与原始问题有相同的形式解，然而对于同态问题，如果得到原始解，只需对同台解答再施行反运算即可。在自然科学实际应用研究中，利用映射（称之为变换）原理迂回求解的思想，是一种非常有效而广为使用的重要手段。

目前比较常见的知识表达方法主要有：常用的知识表示方法：一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，框架表示法，语义网络表示法，脚本表示法，过程表示法，面向对象表示法，神经网络表示法。如图2

图2 只是表达法的基本框架

二、常用知识表示法：

2.1一阶谓词逻辑表示法：

一阶谓词逻辑表示法是目前应用最广的方法之一，在AI系统上已经得到了应用。它是通过分析命题内容和谓词逻辑，尽可能正确地表述它的各种意境的过程。知识的谓词逻辑表示符合人的思维习惯，可读性好，逻辑关系表达简便。使用谓词逻辑既便于表达概念、状态、属性等事实性知识，又能方便地采用谓词公式的表达形式，进行各种智能行为的过程性描述与演绎推理。

一阶谓词的一般形式为P(x1，x2，…，xn) 其中P是谓词名，xi为个体常量、变元，或函数。

例如：STUDENT(zhangsan)：zhangsan是学生STUDENT(x)：x是学生Greater(x，5)：x>5TEACHER(father(Wanghong))：王宏的父亲是教师。

在一阶谓词表示法中连接词是非常重要的其中：

连接词：?、∨、∧、→、?

量词：?、?

(?x)P(x)为真、为假的定义

(?x)P(x)为真、为假的定义

结合具体事例可以看到一阶谓词逻辑在知识表示法中的优越性：

李明是计算机系的学生，但他不喜欢编

程。

定义谓词：

COMPUTER(x):x是计算机系的

学生

LIKE(x,y):x喜欢y

谓词公式为：

LIKE(liming，programming) COMPUTER(liming) ∧

谓词逻辑是一种传统经典也是最基本的形式化方法。谓词逻辑知识表示:规范性严，逻辑性强，自然性好，推理过程严密，易于实现。这些优良特性使得谓词逻辑最早用于人工智能机器定理证明，并获得了成功。但是必须看到，谓词逻辑属于标准的二值（T与F）逻辑，难以直接进行不确定性问题的处理。对于复杂系统的求解问题，容易陷入冗长演绎推理中，常常不可避免地带来求解效率低,甚至产生“组合爆炸”问题。因此，针对谓词逻辑，尚待人们不断加以改进，以便寻求自然性好而效率更高的技术方法。

2.2产生式表示法

目前，产生式表示方法是专家系统的第一选择的知识表达方式。是美国数学家Post在1943年提出了一种计算形式体系里所使用的术语。产生式表示的基本形式为：

（1）确定性知识的表示：

产生式形式：P→Q或者IF P THEN Q 它的含义：如果前提P满足，则可以推出结论Q或执行Q操作。例如：

IF CLEAR(B) AND HANDEMPTYTHEN Pickup(B)

如果积木B上是空的，且机械手空，则机械手从桌面上抓起积木B。

（2）不确定知识的表示：

产生式形式：P→Q （置信度）或者IF P THEN Q（置信度）

在不确定推理中，当已知事实与前提P不能精确匹配时，只要按照“置信

度”的要求达到一定的相似度，就认为已知事实与前提条件相匹配，再按照一定的算法将这种可能性（不确定性）传递到结论Q。

产生式表示法其优点在于模块性。规则与规则之间相互独立灵活性。知识库易于增加、修改、删除自然性。方便地表示专家的启发性知识与经验透明性。易于保留动作所产生的变化、轨迹，但仍有不少缺点：知识库维护难。效率低。为了模块一致性理解难。由于规则一致性彼此之间不能调用。

2.3 语义网络表达式

语义网络是人工智能常用的知识表示法之一。是一种使用概念及其语义关系来表达知识的有向图。它作为人类联想记忆的一个显示心理学模型，是由

J.R.Quillian于1968年在他的博士论文中首先提出，并用于自然语言处理。语义网络结构共使用了三种图形符号：框、带箭头及文字标识的线条和文字标识线。分别称为:

（1）节(结)点; 弧(又叫做边或支路); 指针。

（2）节点(Node)：也称为结点。用圆形、椭圆、菱形或长方形的框图来表示，用来表示事物的名称、概念、属性、情况、动作、状态等。

（3）弧(Arc)：这是一种有向弧，又称之为支路（Branch）。节点之间用带箭头及文字标识的有向线条来联结，用以表示事物之间的结构，即语义关系。

（4）指针(Pointer)：也叫指示器。是在节点或者弧线的旁边，另外附加必要的线条及文字标识，用来对节点、弧线和语义关系作出相宜的补充、解释与说明。

语义网络是一种结构化知识表示方法，具有表达直观，方法灵活，容易掌握和理解的特点。概括起来，主要优点在于采用语义关系的有向图来连接，语义、语法、词语应用兼顾，具有描述生动，表达自然，易于理解等。

虽然语义网络知识表示和推理具有较大的灵活性和多样性，但是没有公认严密的形式表达体系，却不可避免地带来了非一致性和程序设计与处理上的复杂性，这也是语义网络知识表示尚待深入研究解决的一个课题。

2.4．框架表式式

框架表示法诞生于1975年，这也是一种结构化的知识表示方法，并已在多种系统中得到成功的应用。框架理论是由人工智能科学创始人之一，美国著名的

人工智能学者M.L.Minsky(明斯基)提出来的。

自然界各种事物都可用框架(Frame)组织构成。每个被定义的框架对象分别代表着不同的特殊知识结构，从而可在大脑或计算机中表示、存储并予以认识、理解和处理。框架是一种被用来描述某个对象（诸如一个事物、一个事件或一个概念）属性知识的数据结构。下面是一个关于“大学教师”的框架设计模式。

n 框架名：〈大学教师〉

n 姓名：单位（姓，名）

n 年龄：单位（岁）

n 性别：范围(（男，女）缺省：男)

n 学历：范围（学士，硕士，博士）

n 职称：范围(（教授，副教授，讲师，助教）缺省：讲师) n 部门：范围（学院（或系、处））

n 住址：〈住址框架〉

n 工资：〈工资框架〉

n 参加工作时间：单位（年，月）

n 健康状况：范围（健康，一般，较差）

n 其它：范围（〈个人家庭框架〉，〈个人经济状况框架〉）

上述框架共有十一个槽，分别描述了关于“大学教师”的十一个方面的知识及其属性。在每个槽里都指定了一些说明性的信息，表明了相关槽的值的填写要有某些限制。框架表示法支持上层框架概念抽象和下层框架信息继承共享的思想，不仅减少了框架信息和属性知识表达的冗余，而且保证了上、下层框架知识表达的一致性。

主要缺点：框架表示法过于死板，难以描述诸如机器人纠纷等类问题的动态交互过程生动性。

三、各知识表达式的比较与展望

以上若知识表达方法，绝大多数在应用中得到了很好的应用。但实际工作中，如果要建立一个人工智能系统、专家系统时，还是要根据具体情况,提出一个混合性的知识表达方式。每一种知识表示方法各有特点，而且适用的领域也不同：

（1）谓词逻辑方法只适用于确定性、陈述性、静态性知识，而对动态的、变化性、模糊性知识则很难表示。

（2）产生式规则方法推理方法太单一，如果前提条件太多，或规则条数太多，则推理的速度将慢得惊人。

（3）语义网络方法表达的知识面比较窄。

（4）框架方法表示的知识横向关系不太明确。（纵向从属继承关系很明确）因此，对于复杂的、深层次的知识，应根据需要表示知识的特征，来决定用二种或三种方法联合表示，例如：

（1）逻辑与框架：框架里的槽值可以对应于谓词项。

（2）语义网络与框架：结点对应与框架，结点的参数就是框架的槽值。

（3）产生式与框架：框架的槽值对应于一条产生式规则。与神经网络结合。

参考文献：

[1] .蔡之华；模糊Petri网及知识表示 [J];计算机应用与软件；1994年03期

[2] .张科杰,袁国华,彭颖红；知识表示及其在机械工程设计中的应用探讨[J];机械设计；2004年06期。

[3] .刘晓霞。新的知识表示方法——概念图［Ｊ］。航空计算技术。1997（4）。

[4] .王永庆人工智能原理与方法［Ｍ］。西安交通大学出版社。1998。

人工智能论文

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15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（A） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、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 ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、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。 6、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C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、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 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,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 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B ） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

人工智能论文-3500字

研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目：人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师：罗亚波 学院班级：汽研1602班 学生姓名：张小涵 学号：1049721602405 2016年10月

人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。 关键词：人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method. Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中，fm的含义是到当前为止，扩展的节点中，f的最大值 2、对任意节点n，设m是n的子节点，当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时，称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答：化子句集如下：

归结树如下： 修改证明树：

得到问题的解答：R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答：搜索图如图所示，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。F(16) 得到的解路径为：S-B-F-J-T 第6题 答：如下的知识可以帮助求解该问题： （1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置； （2）第五个数为5。 综合数据库：

用一个1到9的序列表示：N = {x}，其中x为1到9的数字之一。规则集： r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度，In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态：{} 结束条件：得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。

人工智能论文

马克思主义科技观视域下正确对待“人工智能”引发的 伦理冲突 ——以苹果公司Siri智能语音系统为例 摘要：随着现代科学技术的飞速发展，人工智能已经开始进入人类的日常生活。比如使用较多的苹果Siri的逐渐智能为我们带来了许多便捷。但同时，人工智能的社会应用也面临诸多的伦理缺失，并发展成为人们不容小觑的现实性问题。主要体现在两方面：情感问题和责任问题。马克思主义科技观辩证地看待科技发展，认为科学技术是第一生产力，但同时科技具有多重属性，会带来许多困扰人类的全球性问题。应该以马克思主义科技观为理论武器，从科学技术层面和人类社会层面两方面来尽力规避或解决人工智能引发的伦理冲突。笔者认为，未来的人工智能发展必须构建坚实的道德根基。 关键词：马克思主义科技观、人工智能、伦理冲突、Siri 一、前言 卢梭曾有句名言:“人是生而自由的，却无往不在枷锁中”。这反映了人生所面临的种种冲突与无奈。同样，人在道德领域也时常面临着难以逾越的伦理冲突，这种冲突伴随着人的一生，让我们哪怕在临终时都难以释怀；这种冲突无处不在，几乎充满了我们生活的每个角落······如今的21世纪是电子科技和信息技术的时代，日渐发达的信息技术已经改变并影响着我们生活方式和思维模式。但是，随着科技到发展，新的社会伦理问题也逐渐地一一显露出来。本文试图以人们接触比较多的苹果Siri智能语音系统为例，来进行一些关于科技发展与社会伦理冲突问题的探究。 之所以选择探究“人工智能及其伦理”问题，主要是因为前段时间看到凤凰网科技频道刊登了一条关于苹果Siri的新闻，这条新闻的题目是《开放Siri 的背后，是苹果实打实的野心》，报道中给了一个数据，个人认为非常值得关注并且应该被深入思考:“今年苹果给出的数据是Siri周均提供20亿次服务，去年这个数字仅为10亿次，100%的增长算是比较喜人。”1 这样的数字是可怕的，一年到时间就实现了翻一倍到增长，至少说明了两个1凤凰网，开放Siri的背后，是苹果实打实的野心[EO/BL]. https://www.docsj.com/doc/f512272472.html,/a/20160614/41622607_0.shtml

《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)

一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是任意形式（2）规则形式为L→W或L1∨L2→W，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是文字合取形（2）规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为任意形式 3、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答：

得解图：

第2题 第3题 答：综合数据库： (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸，其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟，5分钟和9分钟的人，在河左岸的人数。b＝1表示船在左岸，b＝0表示船在右岸。规则集： 初始状态：(2, 1, 1, 1) 结束状态：(0, 0, 0, 0) h函数：h(n) = m - b，其中m为在左岸的人数，b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj，其中nj是ni的子节点。 当ni中b＝1时，则nj中b＝0，因此：max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1， 因此h(ni)-h(nj)

因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答：对事实和规则进行skolem化： （1）(s) ~P(a) （2）(s)(P(g(s))) P(g(s)) （3）(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b，x，s))→H(y) (P(s)∧Q(b，c，s))→H(f(s)) （4）(x)(s)(Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s))) Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s)) （5）(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b，x，y)) ~P(s)→Q(b，x，h(x, s)) 经变量换名后，有事实和规则如下： ~P(a) P(g(s1)) r1: (P(s2)∧Q(b，c，s2))→H(f(s2)) r2: Q(b，x3，s3)→Q(b，x3，g(s3)) r3: ~P(s4)→Q(b，x4，h(x4, s4)) 用对偶形式对目标skolem 化： (x)H(x) H(x) 演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。

人工智能论文

人工智能 人工智能是 20 世纪 50 年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50 年代人工智能兴起，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序 LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且 1969 年成立了国际人工智能联合会议。 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本 1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 KIPS ，”其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80 年代末。神经网络飞速发展。 1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90 年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。 、人工智能的优越性 人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领

《人工智能导论》试卷

一、填空： 1.人工智能的研究途径有（1）、（2）和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域（3）、（4）、（5）、（6）。 3.人工智能的基本技术包括（7）、（8）、（9）归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是 （10）。 5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。 6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（12）。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味 着13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。 8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。 9.谓词公式与其子句集的关系是（17）。 10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。 12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。 13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。 14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。 15.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是（24），（25），（26）。 16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。 17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（28），深度优先搜索算 法中，OPEN表的数据结构实际是一个（29）。 18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。其中推理可分为（32）和 （33）。 19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解 释模块。

人工智能论文

浅谈人工神经网络学习 1、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。 1.1人工神经网络学习发展简史： 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch & Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow & Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky & Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。 在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart & McClelland 1986;Parker 1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos 1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。 2、人工神经网络学习的国内外研究状况 随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加． 在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN 机器学习Machine Learning，ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能？ 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么？ 能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？ 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么？ 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？

人工智能导论复习题

●1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？ 自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡互联网 ●2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和 目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。 1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜 要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。 2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜) 用0表示在左岸，1表示在右岸初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸； i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸； 定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸； 约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸； (0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸； (0，0，0，0) / L(2) (1，0，1，0) / R(0) (0，0，1，0) / L(1) \ R(3) (1，1，1，0) (1，0，1，1) / R(2) \ R(2) (0，1，0，0) (0，0，0，1) \ L(3) / L(1) (1，1，0，1) \ R(0) (0，1，0，1) \ L(2) (1，1，1，1) 解一：解二： 1.带羊过河 (1，0，1，0) 1.带羊过河 (1，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 3.带狼过河 (1，1，1，0) 3.带菜过河 (1，0，1，1) 4.带羊回来 (0，1，0，0) 4.带羊回来 (0，0，0，1) 5.带菜过河 (1，1，0，1) 5.带狼过河 (1，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 4、书上P158—4.10、4.13、4.17 4.10 用语义网络表示：动物能运动，会吃；鸟是一种动物，鸟有翅膀，会飞；鱼是一种 动物，鱼生活在水里，会游泳。

人工智能论文

人工智能的发展与未来 很多人都想问，人工智能是什么？ 一直以来，人们总是把人工智能当做是科幻小说，但是现在我们却拿着课 本一本正经的讨论这个问题。这使我们很困惑，我们的困惑大致来自下面几个 方面： 1.我们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001：太空漫 游等等。电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智 能缺乏真实感。 2.人工智能是个很宽泛的话题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来 可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑。 3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）这个词。他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工 智能了。” 因为这种效应，所以人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是 身边已经存在的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实 现过的流行理念。 Kurzweil（谷歌技术总监）提到经常有人说人工智能在80 年代就被遗弃了，这种说法就好像“互联网已经在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。 最后，人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能 的实力将其分成三大类： 1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅 长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只 会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2.强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人 工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑 力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知 名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可 以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。 人工智能正飞速发展着。而人类的生活也因此飞速的变化着。大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病

人工智能导论期末复习习题集

第二章知识表示 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (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 P(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： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer)) 2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。

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重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日

进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。

《人工智能导论》试卷A(答案)

2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.

3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：

状态空间图：

3.

4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。

关于人工智能的论文

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。 但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮 最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。 人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽

《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 Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、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)US 6、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ζ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1?ζ∨C2?ζB)C1?∨C2?C)C1?ζ∧C2?ζD)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。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（）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：，， ，。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系： CF（~A）=、CF（A1∧A2 ）=、 CF（A1∨A2 ）= 4、图：指由和组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和。 5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为。 7、P(B|A) 表示在规则中，证据A为真的作用下结论B为真的。 8、人工智能的远期目标是，近期目标是。 三、简答及计算题(每题5分，共25分) 1、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 2、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？ 答： 3、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。 4、已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU 解： 5、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 ∧ ? ∨ ∧ ? 四、应用题(共30分) 1、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： 2、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） 3、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？ 解： 答案： 一、1、B 2、C3、A4、C5、C 6、D 7、A 8、A 9、A10、D 11、A12、D13、B14、C 15、B 二、1、随机性，模糊性，不完全性，不一致性 2、纯文字，永真式，类含 3、-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)} 4、节点，有向边，或图，与或图 5、最一般合一（MGU） 6、被触发规则 7、A→B，概率