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人工智能复习资料【转】
- 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
研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
- 18. 智能包含哪些能力？
（1） 感知能力
（2） 记忆和思维能力
（3） 学习和自适应能力
（4） 行为能力
- 19. 知识有哪几种表示方法？
（1） 一阶谓词逻辑表示法
（2） 产生式表示法
（3） 语义网络表示法
（4） 框架表示法
（5） 过程表示法
- 20. 演绎推理与归纳推理的区别
演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
- 21. 子句集的化简的步骤
（1） 消去连接词“→”和“↔”
（2） 减少否定符号的辖域
（3） 对变元标准化
（4） 化为前束范式
（5） 消去存在量词
（6） 化为Skolem标准形
（7） 消去全称量词
（8） 消去合取词
（9） 更换变量名称
- 22. 鲁滨逊归结原理基本思想
首先把欲证明问题的结论否定，并加入子句集，得到一个扩充的子句集S'。然后设法检验子句集S'是否含有空子句，若含有空子句，则表明S'是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。
- 23. 全局择优搜索A算法描述：
(1)把初始节点S0放入Open表中，f(S0)=g(S0)+h(S0)；
(2)如果Open表为空，则问题无解 ，失败退出；
(3)把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n；
(4)考察节点n是否为目标节点。若是，则找到了问题的解，成功退出；
(5)若节点n不可扩展，则转第(2)步；
(6)扩展节点n，生成其子节点ni(i=1, 2, …)，计算每一个子节点的估价值f(ni)(i=1, 2, …)，并为每一个子节点设置指向父节点的指针，然后将这些子节点放入Open表中；
(7)根据各节点的估价函数值，对Open表中的全部节点按从小到大的顺序重新进行排序；
(8)转第(2)步。
- 24. 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？
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。
- 25. 产生式系统的推理过程
(1) 初始化综合数据库，即把欲解决问题的已知事实送入综合数据库中；
(2) 检查规则库中是否有未使用过的规则，若无转 (7)；
(3) 检查规则库的未使用规则中是否有其前提可与综合数据库中已知事实相匹配的规则，若有，形成当前可用规则集；否则转(6)；
(4) 按照冲突消解策略，从当前可用规则集中选择一个规则执行，并对该规则作上标记。把执行该规则后所得到的结论作为新的事实放入综合数据库；如果该规则的结论是一些操作，则执行这些操作；
(5) 检查综合数据库中是否包含了该问题的解，若已包含，说明解已求出，问题求解过程结束；否则，转(2)；
(6) 当规则库中还有未使用规则，但均不能与综合数据库中的已有事实相匹配时，要求用户进一步提供关于该问题的已知事实，若能提供，则转(2)；否则，执行下一步；
(7) 若知识库中不再有未使用规则，也说明该问题无解，终止问题求解过程。
26. 列出下图中树的节点访问序列以满足下面的２个搜索策略 ( 在所有情况中都选择最左分枝优先访问 )
1) 深度优先搜索；
２) 广度优先搜索。
答：
（１）深度优先：1,2,5,6,10,11,3,7,12,13,4,8,9
（２）广度优先：
1 ， 2 ，3 ，4 ， 5 ，6 ，7 ， 8 ，9 ，10 ， 11 ，12 ，13
- 27. 八数码问题。问题的初态和目标状态如下图所示，要求用A*算法解决该问题
初始状态 目标状态
- 28. 图4-32是5个城市的交通图，城市之间的连线旁边的数字是城市之间路程的费用。要求从A城出发，经过其它各城市一次且仅一次，最后回到A城，请找出一条最优线路。
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|
解：这个问题又称为旅行商问题（travelling salesman problem, TSP）或货郎担问题，是一个较有普遍性的实际应用问题。根据数学理论，对n个城市的旅行商问题，其封闭路径的排列总数为：
(n!)/n=(n-1)!
其计算量相当大。例如，当n=20时，要穷举其所有路径，即使用一个每秒一亿次的计算机来算也需要350年的时间。因此，对这类问题只能用搜索的方法来解决。
下图是对图4-32按最小代价搜索所得到的搜索树，树中的节点为城市名称，节点边上的数字为该节点的代价g。其计算公式为
g(ni+1)=g(ni)+c(ni, ni+1)
其中，c(ni,ni+1)为节点ni到ni+1节点的边代价。
| ||||
| ||||
可以看出，其最短路经是
A-C-D-E-B-A
或
A-B-E-D-C-A
其实，它们是同一条路经。
- 29. 设有如图4-34的与/或/树，请分别按和代价法及最大代价法求解树的代价。
解：若按和代价法，则该解树的代价为：
h(A)=2+3+2+5+2+1+6=21
若按最大代价法，则该解树的代价为：
h(A)=max{h(B)+5, h(C)+6} = max{(h(E)+2)+5, h(C)+6}
= max{(max(2, 3)+2)+5, max(2, 1)+6}
=max((5+5, 2+6)=10
- 30. 判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最一般合一。
(1) P(a, b), P(x, y)
(2) P(f(x), b), P(y, z)
(3) P(f(x), y), P(y, f(b))
(4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))
(5) P(x, y), P(y, x)
解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为：σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一，其最一般和一为：σ={ y/x}。
5. 判断下列子句集中哪些是不可满足的：
(1) {¬P∨Q, ¬Q, P, ¬P}
(2) { P∨Q , ¬P∨Q, P∨¬Q, ¬P∨¬Q }
(3) { P(y)∨Q(y) , ¬P(f(x))∨R(a)}
(4) {¬P(x)∨Q(x) , ¬P(y)∨R(y), P(a), S(a), ¬S(z)∨¬R(z)}
(5) {¬P(x)∨Q(f(x),a) , ¬P(h(y))∨Q(f(h(y)), a)∨¬P(z)}
(6) {P(x)∨Q(x)∨R(x) , ¬P(y)∨R(y), ¬Q(a), ¬R(b)}
解：(1) 不可满足，其归结过程为：
(2) 不可满足，其归结过程为：
(3) 不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。
(4) 不可满足，其归结过程略
(5) 不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。
(6) 不可满
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