人工智能复习要点Word文档格式.docx
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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)0
8.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
A.可信度B.信度C.信任增长度D.概率
15.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;
这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。
这是知识表示法叫(B)
A.状态空间法B.问题归约法C.谓词逻辑法D.语义网络法
16.在公式中yxp(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.依赖函数函数C.决定函数D.多元函数
17.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
18.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
19.子句〜PQ和P经过消解以后,得到(B)
A.PB.QC.~PQ
20.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
21.谓词逻辑下,子句,C1=LVC1'
C2=LVC2'
若c是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=(A)
1'
cVC2c1'
VC2'
1'
aAC2c1'
AC2
(ABA称为(),〜(AB〜A〜B称为(C)
A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律
23.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.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索的英文缩写是(A)
A)AutomaticIntelligeneeB)ArtificalIntelligenee
C)AutomaticeInformationD)ArtificalInformation
25.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)
A.正向推理B.反向推理C.双向推理
年5月,着名的“人机大战”,最终计算机以比的总比分将世界国际象棋棋王卡斯
1.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正向推理
是是ArtificalInteligenee的英文缩写_
3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术、归纳
技术、联想技术
4.归结法中,可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。
5.目前所用的知识表示形式有框架、语义网络、面向对象等。
6.产生式系统有三部分组成综合数据库,知识库和推理机。
其中推理可分为正向
推理和反向推理。
7.W锁WyX。
璇丈,刃TAbge©
轉化成子句形式为:
。
口仗’巧空肚“式。
8.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域,而
在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元,
其他变元称为自由变元
9.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是真。
10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为,则结论成
立。
11.若C1=nPVQ,C2=PVnQ,贝UC1和C2的归结式R(C1,C2)=。
(空集)
12.若C1=P(x)VQ(x),C2=nP(a)VR(y),贝UC1和C2的归结式R(C1,C2)=
PVP或门QVQ。
13.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略,支持集
策略,线性归结策略。
14.假言推理(ABAB,假言三段论(AB(BC)AC.
15.不确定性类型按性质分:
随机性,模糊性,不完全性,不一致性。
16.在删除策略归结的过程中删除以下子句:
含有纯文字的子句;
含有永真式的子句
子句集中被别的子句类含的子句。
17.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_正向推理_。
18.对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:
CF(〜A=-CF(A)、CF(A1AA2)二min{CF(A1),CF(A2)}、
CF(A1VA2)二max{CF(A1),CF(A2)}
19.在启发式搜索当中,通常用启发函数来表示启发性信息。
20.图:
指由节点和有向边组成的网络。
按连接同一节点的各边的逻
辑关系又可分为—或图—和与或图。
21.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—图林—
22.不确定性类型按性质分:
随机性,模糊性,不完全性,不一致
性_。
23^删除策略归结的过程中删除以下子句:
含有纯文字的子句;
含有永真式
的子句;
子句集中被别的子句类含的子句。
24.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,被执行的规则称为被触发规则。
年5月,着名的“人机大战”,最终名为“深蓝”的计算机以比的总比分将世
界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。
26.合一算法:
求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一(MGU
(B|A)表示在规则A-B中,证据A为真的作用下结论B为真的概率。
28.人工智能的远期目标是制造智能机器,近期目标是实现机器智能。
知识点
1.信息处理系统:
符号操作系统(SymbolOperationSystem),物理符号系统
(PhysicalSymbolSystem)。
所谓符号就是模式(pattern)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能:
(1)输入符号(input);
(2)输出符号(output);
(3)存储符号(store);
(4)复制符号(copy);
(5)建立符号结构:
通过找出各符号间的关系,在符号系统中形成符号结构;
(6)条件性迁移(conditionaltransfer):
根据已有符号,继续完成活动过程
2.证据理论是由德普斯特首先提出,并有沙佛进一步发展起来的用于处理不确定
性的一种理论,也称DS(Dempster-Shafer)理论。
它将概率论中的单点赋值扩展为集合赋值,可以处理由“不知道”所引起的不确定性,比主观Bayes方法有着更大
的灵活性。
在DS理论中,可以分别用信任函数、似然函数及类概率函数来描述知
识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度。
3.符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)
或计算机学派(Computerism),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。
4.专家系统:
一般地说,专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识,即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
5.知识是人类智能的基础,是大脑对现实世界认识的表达,它经过对信息的加工整
理、解释、挑选和改造而成,是由特定领域的描述、关系和过程组成的,是事实、
信念和启发式规则。
知识的特点:
相对正确性,不确定性,可表示性,可利用性。
知识的分类:
事实性知识,过程性知识,行为性知识,实例性知识,类比性知识,元知识。
通常知识可以从范围、目的和有效性三个方面来描述:
知识的范围是由具体到一般,知识的目的是由说明性到指定性,知识的有效性是由确定到不确定。
6.人工智能:
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,并幵发相关理论和技术。
7.不确定性推理:
不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。
包括不完备、不精确知识的推理,模糊知识的推理,非单调性推理等。
不确定性推理过程实际上是一种从不确定的初始证据出发,通过运用不确定性知识,最终推出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程
8.知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,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。
9.神经网络
神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人
学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
10.在基于规则系统中,每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言
匹配,then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时,
称这种基于规则的系统为反应式系统(reactionsystem)或产生式系统(production
system)。
11.产生式系统:
在基于规则系统中,每个if可能与某断言(assertion)集中的一
个或多个断言匹配,then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时,称这种基于规则的系统为反应式系统(reactionsystem)或产生式系
统(productionsystem)。
12.自然语言理解
语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,并引起了进一步的重视。
语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。
理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展,其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
三、简答及计算题
1.深度优先方法的特点是什么
答:
(1)属于图搜索;
(2)是一个通用的搜索方法;
(3)如果深度限制不合适,有可能找不到问题的解;
(4)不能保证找到
最优解。
2•什么是置换置换是可交换的吗
通常用有序对的集合s={t1/v1,t2/v2,…,tn/vn}来表示任一置换,
置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换,用s对表
达式E作置换后的例简记为Es。
一般来说,置换是不可交换的,即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。
3.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
4.什么是产生式产生式规则的语义是什么
答:
产生式规则基本形式:
PtQ或者IFPTHENQ
P是产生式的前提(前件),用于指出该产生式是否可用的条件
Q是一组结论或操作(后件),用于指出当前提P所指示的条件满足时,应该得出的结论或应该执行的操作
产生式规则的语义:
如果前提P被满足,则可推出结论Q或执行Q所规定
的操作
5.解释下列模糊性知识:
1)张三,体型,(胖,))。
2)(患者,症状,(头疼,)A(患者,症状,(发烧,)t(患者,疾病,(感冒,)
1)表示:
命题“张三比较胖”2)解释为:
如果患者有些头疼并且发高烧,
则他患了重感冒。
6.简单阐述产生式系统的组成:
1)产生式规则库:
描述相应领域知识的产生式规则集
2)数据库:
(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)
3)推理机:
(控制系统)是一个程序,控制协调规则库与数据库的运行,包含推理方式和控制策略。
7.补齐产生式系统与图搜索的对比表
8.已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)},求MGU
解:
k=0;
S0=S;
30=£
;
S0不是单元素集,求得差异集DO二{g(A,y)},z},其中z
是变元,g(A,y)是项,且z不在g(A,y)中出现。
k=k+1=1
有31=30•{g(A,y)/z}二£
•{g(A,y)/z}二{g(A,y)/z},
S1=SO-{g(A,y)/z}={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGI算法,MGU容1二{g(A,y)/z}
9.
证明G是否是F1、F2的逻辑结论;
10.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
1)消去蕴含式和等价式I,<
->
2)缩小否定词的作用范围,直到其作用于原子公式:
3)适当改名,使量词间不含同名指导变元和约束变元。
4)消去存在量词(形成Skolem标准型)
5)消去所有全称量词
6)化成合取范式
7)适当改名,使子句间无同名变元
8)消去合取词A,用逗号代替,以子句为元素组成一个集合S
11.已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))},求MGU
30=e;
S0不是单元素集,求得差异集D0={y,z},其中y是变元,z是项,且y不在z中出现。
有31=30•{z/y}=£
•{z/y}={z/y},
S1=S0-{z/y}={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集,
求得差异集D1={z,x},k=k+1=2;
32=31•{z/x}={z/y,z/x},S2=S1•{z/x}={P(f(z),z,g(z))}是单元素集。
根据求MGI算法,MGU32二{z/y,z/x}
12.证明G是否是F的逻辑结论;
证:
①P(x)...从F变换
2Q(a)VQ(x)...从F变换
P(y)VQ(y)...结论的否定
Q(x)...①③归结,{x/y}
四、应用题
1.某问题由下列公式描述:
⑴丹)I
⑵(孚烦旳)[汛7)->也「呂艰y»
]
⑶(Yx)[P(W]
(4)(転)[P(劭Q®
肿”取住))]
⑶WX呵〔能爲MQ®
逐劇1⑴、试用归结法证明(弓x)R(x);
2.下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行a-B剪枝搜索,试标明各生成节点的
到推值,何处发生剪枝,及应选择的走步。
10分
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(10分)
解:
现定义如下谓词
F(x,y)------x是y的父亲;
G(x,z)x是y的祖父;
用谓词逻辑表示已知与求解:
(1)F(x,y)AF(y,z)G(x,z)
⑵F(L,D)
⑶F(D,X)
⑷G(u,v),u=,v=
其中丄表示老李,D表示大李,X表示小李先证存在祖孙关系
1〜F(x,y)V〜F(y,z)VG(x,z)...从
(1)变换
2F(L,D)...从⑵变换
3F(D,X)...从⑶变换
4〜G(u,v)...结论的否定
5〜F(D,z)VG(L,z)...①②归结,置换{L/x,D/y}
6G(L,X)...③⑤归结,置换{X/z}
7口…④⑥归结,置换{L/u,X/v}
得证,说明存在祖孙关系。
为了求解用一个重言式④
4〜G(u,v)VG(u,v)...用重言式代替结论的否定,重言式恒为真
5〜F(D,z)VG(L,z)...①②归结,置换{L/x,D/y}
8G(L,X)...④⑥归结,置换{L/u,X/v}
得结果丄是X的祖父,即老李是小李的祖父。
4.张某被盗,公安局派了五个侦察员去调查。
研究案情时,侦察员A说:
“赵与钱
中至少有一人作案”;
侦察员D说:
“钱与孙至少有一人作案”;
侦察员C说:
“孙
与李中至少有一个作案”;
侦察员D说“赵与孙至少一个与案无关”;
侦察员E说
“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的,试用消
解原理推理求出谁是盗窃犯。
(10分)
设用T(x)表示x是作案者,则
侦察员A的话可表示:
T(赵)T(钱)
侦察员B的话可表示:
T(钱)T(孙)侦察员C的话可表示:
T(孙)T(李)侦察员D的话可表示:
-T(赵)-T(孙)侦察员E的话可表示:
-T(钱)-T(李)
上面五个组成子句集S,求谁是作案者,把T(x)打ANSWER(X并入S得到。
即
比Si多出如下一个子句:
T(x)ANSWER(x)
然后利用消解原理对Si进行消解可得答案:
钱和孙是作案者。
5•将命题:
“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示
谓词公式表示:
x(student(x)Aread(x,三国演义))
语义网络表示如图:
6.利用谓词逻辑表示下列知识(包括已知和结论),然后化成子句集:
(1)凡是清洁的东西就有人喜欢;
2)人们都不喜欢苍蝇
求证:
苍蝇是不清洁的。
L(x,y)------某人x喜欢某物y;
P(y)------某物y是清洁的东西
(1)yx(P(y)TL(x,y))==>
nP(y)VL(f(y),y)
(2)x(nL(x,Fly))==>
nL(x,Fly)
(3)P(Fly)...结论的反
(4)L(f(Fly),Fly)...
(1)(3)归结,置换{Fly/y}
(5)□...⑵(4)归结,{f(Fly)/x}
得证。
7.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。
8.图示博弈树,其中末一行的数字为假设的估值,请利用a-B剪枝技术剪去不必要的分枝。
(在节点及边上直接加注释)论述题
1、自动驾驶技术将给人类生活带来哪些变化
2、阐述人工智能对人类社会的正负面影响
3、阐述人工智能、生物技术与人类未来
4、随着人工智能的发展,畅想100年后人类的生活状况,从衣食住行各个方面进
行阐述