最新人工智能原理及其应用课后习题答案Word下载.docx

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其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。

测试规则为：

测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。

测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。

被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。

在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。

如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。

1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？

孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起

1.6人工智能研究的基本内容有哪些？

与脑科学与认知科学的交叉研究

智能模拟的方法和技术研究

1.7人工智能有哪几个主要学派？

各自的特点是什么？

符号主义：

又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。

符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号，认知过程是符号表示上的一种运算。

联结主义：

又称为仿生学派或生理学派，是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。

联结主义认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

行为主义：

又称进化主义或控制论学派，是基于控制论和“感知-动作”控制系统的人工智能学派。

行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。

1.8人工智能有哪些主要研究和应用领域？

其中哪些是新的研究热点？

机器思维:

推理、搜索、规划

机器学习：

符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘

机器感知：

机器视觉、模式识别、自然语言理解

机器行为：

智能控制、智能制造

计算智能：

神经计算、进化计算、模糊计算

分布智能

智能系统：

专家系统、智能决策支持系统

人工心理与人工情感

研究热点：

智能机器人、智能检索、智能游戏等。

1.9人工智能未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题？

多学科交叉研究

分布智能与社会智能研究

集成智能研究

智能网络研究

认知计算与情感计算研究

智能系统与智能服务

第2章确定性知识系统参考答案

2.1什么是知识？

有哪几种主要的知识分类方法？

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；

知识是对信息进行智能性加工中形成的对客观世界规律性的认识。

分类：

按适用范围：

常识性知识、领域性知识

按作用效果：

陈述性知识、过程性知识、控制性知识

按确定性：

确定性知识、不确定性知识

2.2什么是知识表示？

知识表示有哪些要求？

知识表示就是对知识的描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组可以被计算机直接识别，并便于系统使用的数据结构

一介谓词逻辑表示法

非结构化方法

产生式

陈述性知识表示语义网络

结构化方法

框架结构

知识表示方法

过程性知识表示

要求：

表示能力，可利用性，可组织性与可维护性，可理解性和可实现性

2.3从心理学的角度看，推理有哪两种比较典型的观点？

它们的含义是什么？

结构观点：

这种观点从结构的角度出发，认为推理由两个以上判断所组成，每个判断所揭示的是概念之间的联系和关系，推理过程是一种对客观事物做出肯定或否点的思维活动。

过程观点：

这种观点从过程的角度出发，认为推理是在给定信息和已有知识的基础上所进行的一系列加工操作，其代表人物克茨提出了如下人类推理的公式：

y=F（x，k）式中，x是推理时给出的信息，k是推理时可用的领域知识和特殊事例，F是可用的一系列操作，y是推理过程所得到的结论。

2.4什么是推理？

它有哪些分类方法？

推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有的知识推出新的结论的思维过程

分为演绎法和归纳法

2.5推理中的控制策略包括哪几个方面的内容？

主要解决哪些问题？

包括推理策略和搜索策略

推理策略主要解决推理方向，求解策略，限制策略，冲突消解策略等

搜索策略主要解决推理线路，推理效果，推理效率等问题

2.6什么是命题？

什么是命题的真值？

一个陈述句称为一个断言，凡有真假意义的断言称为命题。

命题的意义通常称为真值，当命题的意义为真时，则称该命题的真值为真。

2.7什么是论域？

什么是谓词

论域是由所讨论对象之全体构成的非空集合。

论域中的元素称为个体，论域也常称为个体域。

在谓词逻辑中，命题是用谓词来表示的。

一个谓词可分为谓词名和个体两部分。

2.8什么是自由变元？

什么是约束变元？

当一个谓词公式含有量词时，区分个体变元是否受量词的约束是很重要的。

通常，把位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称为该量词的辖域，辖域内与量词中受约束的变元称为约束变元，不受约束的变元称为自由变元。

2.9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。

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。

B（x）：

x打篮球

A（y）：

y是下午

（x）（y）（A（y）→B（x）∧P（x））

（3）新型计算机速度又快，存储容量又大。

NC（x）：

x是新型计算机

F（x）：

x速度快

x容量大

（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。

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

¬

（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。

L（x,y）：

（x）（P（x）∧L（x,pragramming）→L（x,computer））

2.10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。

A

B

C

CA

图2.10机器人摞积木问题

（1）先定义描述状态的谓词

CLEAR（x）：

积木x上面是空的。

ON（x,y）：

积木x在积木y的上面。

ONTABLE（x）：

积木x在桌子上。

HOLDING（x）：

机械手抓住x。

HANDEMPTY：

机械手是空的。

其中，x和y的个体域都是{A,B,C}。

问题的初始状态是：

ONTABLE（A）

ONTABLE（B）

ON（C,A）

CLEAR（B）

CLEAR（C）

HANDEMPTY

问题的目标状态是：

ONTABLE（C）

ON（B,C）

ON（A,B）

CLEAR（A）

HANDEMPTY

（2）再定义描述操作的谓词

在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词：

Pickup（x）：

从桌面上拣起一块积木x。

Putdown（x）：

将手中的积木放到桌面上。

Stack（x,y）：

在积木x上面再摞上一块积木y。

Upstack（x,y）：

从积木x上面拣起一块积木y。

其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：

Pickup（x）

条件：

ONTABLE（x），HANDEMPTY，CLEAR（x）

动作：

删除表：

ONTABLE（x），HANDEMPTY

添加表：

HOLDING（x）

Putdown（x）

ONTABLE（x），CLEAR（x），HANDEMPTY

Stack（x,y）

HOLDING（x），CLEAR（y）

HANDEMPTY，ON（x,y），CLEAR（x）

Upstack（x,y）

HANDEMPTY，CLEAR（x），ON（x,y）

HANDEMPTY，ON（x,y）

HOLDING（x），CLEAR（x）

（3）问题求解过程

利用上述谓词和操作，其求解过程为：

ONTABLE（C）

CLEAR（A）

CLEAR（B）

CLEAR（C）

ONTABLE（A）

CLEAR（C）HANDEMPTY

ONTABLE（B）

HOLDING（C）

Upst