人工智能及其应用课程习题及解答.doc

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工智能原理习题

　　第一章人工智能概述

　　1.什么叫人工智能？

它的研究主要包含哪些内容？

　　2.你能列举出用蛋白质而不是硅片制造思维机器的实际好处吗？

　　3.假设你是图灵测试中的询问者，想出问X或Y的五个用于判断它们哪一个是人和哪一个不是人的问题。

　　4.批判地对用图灵测试来判定非人机器是否能思考进行评价，至少提出一种不同观点

　　5.给出你自己关于机器的定义。

你认为人类是机器吗？

不论你的看法如何，运用你的定义和有关人类各种能力的证据证明你的观点。

　　6.一些人工智能研究者主张人工智能的目标是建造能“帮助”人们进行智能任务的机器，而不是去“完成”那些任务。

不严格地讲，去“帮助”有时被称为“弱人工智能”，而去“完成”有时被称为“强人工智能”。

你怎样认为？

为什么？

第一章人工智能概述

　　1.答：

人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来完成能表现人类智能任务的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，总的目标是增强人的智能。

自然语言理解，专家系统，机器人学，自动程序设计，定理的证明，组合调度，感知问题。

　　2.答：

　　1）硅片组成的电子逻辑器件是二值的，而真正的智能系统应运用某种多值逻辑进行思考。

使用蛋白质可以更好的实现多值运算，能够更好的实现智能。

　　动物的神经元比逻辑门元件复杂，人们对其运作、组成等的了解并不是非常清楚，直接应用蛋白质制造智能机器可以节省大量对微观单元的研究工作，加速人工智能的发展。

　　3．答：

　　　1.你需要吃饭吗

　　　2.你晚上睡觉吗

　　　3.你有朋友吗

　　　4.你喜欢什么运动

　　　5.你喜欢聊天吗

　　4．答：

用图灵测试来判定非人机器是否能思考,这种方法虽然比较简单,但是现在一些比较笨拙的机器也会用一些空洞的话语来愚弄询问者,而且询问者要找到一些合适的问题用于判断是很困难的,因此用图灵测试来判定非人机器是否能思考并非是一个能产生较好效果的方法.

　　5．答：

机器是一个综合的复杂的由物理化学结构组成的物体.它是按照人所给定的程序及逻辑工作的,完成人类所指定的工作.

　　我认为人不是机器，因为人有自己的逻辑思维能力,能够能动的改造世界.人的智能是建立在人脑的生化结构上的,人要制造与自己智力相当的机器的前提是人对自己大脑的工作方式极其程序有非常全面的了解，但是目前的医学却表明人脑的物理结构我们了解比较清楚，但对于对于其逻辑结构则知之甚少.所以,人类不是机器.

　　6．答：

　　智能既包括总结、模仿、选择、理解和感觉的能力，也包括适应环境，适应偶然性事件，能分辨模糊的或者矛盾的信息、在孤立的情况下找出相似性，产生新概念和思想。

智能的多重性意味着实现智能的某些方面比另一方面容易。

一般来说，建造帮助人进行智能活动的机器比建造完成这些智能任务的机器要容易得多。

所以，研究“弱人工智能”更容易见效，也具有实际的应用价值。

但是，“强人工智能”的研究也能够提供很多的指导意义，对人工智能科学的发展具有重大意义。

第二章归结推理方法

　　1.命题逻辑的归结法与谓词逻辑的归结法的不同之处是什么？

请举例说明。

　　2.怎样用真值表来验证假言推理是正确的？

　　3.考虑下面7个子句：

　　为满足一个子句的集合而建立一个模型的GSAT过程有时候会在一个局部的最大值内结束。

说明这里有一个对A、B和C的真值指派，这个指派是一个由它所满足的子句数量的局部（不是全局）的最大值。

　　4．头，我赢；尾，你输。

在命题演算中表达这些陈述（加上别的你可能需要的陈述），然后用归结验证我赢（换一种方法，你可以改变这个问题，假如你喜欢：

头，你赢；尾，我输）

　　5．下面的合式公式有时被用在命题演算中作为原子的实例：

　　1）蕴含引入：

PÉ（QÉP）

　　2）蕴含分配：

（PÉ（QÉR））É（（PÉQ）É（PÉR））

　　3）矛盾体现：

（QɬP）É（（QÉP）ɬQ）

　　用归结反驳来验证这些公式中的每一个。

　　6．考虑下列不可满足的子句集合：

　　P∨Q

　　P∨¬Q

　　¬P∨Q

　　¬P∨¬Q

　　1）为下列的每一种策略导出归结反驳：

　　　（a）支持集归结（其中支持集是在上述的子句列表中的最后一个子句）。

　　　（b）祖先过滤形式归结。

　　　（c）一种既违反支持集也违反祖先过滤的策略。

　　2）验证不存在这种不可满足的子句集合的线性输入归结反驳。

　　7．就下列每一个谓词演算表达式，说出它是否在句法上能成为一个合法的句子（合式公式），并且，如果不能，为什么？

就每一个合法的句子，说出它是否永真（必然为真）、不可满足（必然为假）或是偶然的（依赖于解释）。

就每一个偶然的句子，给符号一种解释使句子为真。

　　8．一个做成尖塔形的机器人寻找两块上面都是空的积木，并把一块放在另一块的上面（假如被移动的积木可以被置于别的积木和地板上）。

请写出一个一阶谓词演算表达式，它可以用于决定这里是否存在两块这样的积木。

　　9．一个在网格世界中的机器人可以移到一个单元中，假如这个单元是四个相邻单元之一，并且是没有障碍的。

在这种情况下，我们说这个单元是可用的。

同时，网格世界没有“稠密空间”（如第2章中的定义）。

作出谓词演算表达式，它可以用来定义何时一个单元是可用的，并描述这个“非稠密空间”的条件。

　　10．判断下面的表达式对是否能够合一，并给出每个可能的合一对的最一般合一式：

　　　1）P（x，B，B）和P（A，y，z）

　　　2）P（g（f（v）），g（u））和P（x，x）

　　　3）P（x，f（x））和P（y，y）

　　　4）P（y，y，B）和P（z，x，z）

　　　5）2+3=x和x=3+3

第二章归结推理方法

　　1.答：

谓词逻辑比命题逻辑更复杂，由于谓词逻辑中的变量受到量词的约束，在归结之前需要对变量进行重命名即变量标准化，而在命题逻辑中的归结则不需要（举例略）。

　　2．答：

给定了组成原子的值,我们就可以用真值表来计算合式公式的值,从而可以验证假言推理是正确的.

　　3．答：

　　对A、B、C的真值指派和该指派满足的子句数如下：

　　可以看出当指派A=1，B=1，C=1时，改变任何一个变量的值其满足子句数的增加量均为-1。

而该指派的满足子句数为6<7，所以这个指派是由它所满足的子句数量的局部最大值。

　　4．答：

　　　1）头

　　　2）尾

　　　3）头我赢V尾你输

　　　4）第3式变为（头V我赢）V（尾V你输）

　　　5）我输

　　　6）我赢V（尾V你输）（1式和4式归结）

　　　7）我赢V你输=我赢（2式和6式归结）

　　　8）nil（5式和7式归结）

　　5．答：

　　　1）待证的合式公式取否得：

　　　2）待证的合式公式取否得：

　　　3）待证的合式公式取否得：

　　6．答：

　　　1）

　　　　（a）支持集

　　　　⑦Q（4和5式归结）

　　　　⑧nil（6和7式归结

　　　　（b）

　　　　（c）

　　　2）

　　7．答：

　　　1）合法，永假。

　　　2）不合法。

只有联结词不能叫合法句子。

　　　3）合法，偶然，

　　　4）合法，偶然，x指派为自然数集，句子为真。

　　　5）合法，偶然，所有x指派为P（x）为真，句子为真。

　　　6）合法，偶然，x指派为1，句子为真。

　　　7）合法，偶然，x，y指派为实数，z指派为0，句子为真。

　　　8）合法，永真。

　　　9）合法，永真。

　　8．答：

　　9．答：

　　令y表示当前的单元，x表示下一个单元。

West,East,North,South分别表示两个相邻单元格的位置关系。

　　何时单元可用的表达式为：

　　¬Occupied（x）∧（West（x,y）∨East（x,y）∨North（x,y）∨South（x,y））

　　非稠密空间的条件，令x表示单元格，e表示edges，即边界

　　（"x）¬{（（West（x,e）∧East（x,e））∨（（North（x,e）∧South（x,e）））

　　10．答：

　　　1）P（x,B,B）

　　　2）P（g（u）,g（u））

　　　3）不可以

　　　4）P（B,B,B）

　　　5）不能合一

第三章 不确定推理方法

　　1．假定有颜色的小球分别在三个不能区分的盒子B1、B2和B3中，如下所示：

随机选择一个盒子，再从该盒子随机地选一个球，球是红色。

被选择的盒子是B1、B2和B3的概率各是什么？

解释你的推理。

　　2．考虑下面显示的信念网络。

　　　1）推导出PÉQ的一个概率表达式。

　　　2）p（PÉQ）和p（Q|P）什么时候相等？

　　　3）假定不知道该网络的条件概率表，而是知道p（P）和p（PÉQ）的值。

关于p（Q）的值能说些什么？

　　3．一个大学的招生委员会试图决定一个接受的申请人真正合格的概率。

相关的概率给在如下的贝叶斯网中。

计算p（A|D）

　　4．下面显示的信念网络形式化如下的情形：

你有一个新的夜盗警铃按装在家里。

它预防盗贼相当可靠，且偶尔会对小地震做出反应。

你有两个邻居：

John和Mary，他们都答应当听到警铃时会叫你。

当John听到警铃时，他相当相信它，但有时却会混淆电话铃和警铃而叫你。

另一方面，Mary喜欢大声的音乐，结果有时错过了警铃。

　　练习一下使用信念网络定义的联合概率工作的能力，计算在同时有地震和盗贼的情况下，John和Mary都没有呼叫的概率。

即：

计算p（¬J，¬M，B，E）

　　5．在一个遥远的星球中。

90%的出租车是绿色的，10%的是蓝色的。

一个与一辆出租车有关的车祸发生了；我们假定绿车和蓝车的事故率相等。

一个法庭处理这个事故，现场的一个记者说：

“出事的出租车是蓝色的”。

记者常常是可信的；实际上，他的陈述在80%的时间内是正确的。

即，如果出事的出租车确实是蓝色（或绿色的），我们的目击者说：

蓝色（或绿色）的概率是0.8。

给定记者的陈述，出事出租车是蓝色的概率是多少？

　　6．证明

        0≤Bel（A）≤Pl（A）≤1

  成立。

　　7．研究不确定性推理有何意义？

有哪几种不确定性？

　　8．在什么情况下需要采用不确定推理？

第三章 不确定推理方法

　　1．答：

B1，B2，B3——选择盒子

r，w，b——选择球

P（B1|r）＝＝＝180/917=0.196

P（B2|r）＝＝＝440/917=0.480

P（B3