人工智能作业一(答案)
人工智能-复习及作业-参考答案
则称θ是F的一个合一。称F1 ,F2 ,…,Fn是可合一的。
例如，设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a, g(x), z)}，则
λ={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}
是它的一个合一。
一般情况下,一个公式集的合一不是惟一的。
21
Markov Decision Processes
作业
• 1、你对人工智能定义的理解？
• 2、解释什么是图灵测试？
• 3、简述人工智能的三大学派及其研究方法。
1
1.用5种搜索方法DFS、BFS、UCS、Greedy、
A*分别求解从A到E的搜索路径(访问过的节点
不再访问)
2
3
4
5
6
7
α-β剪枝
剪枝方法
MAX
(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大倒推值；
β剪枝
任何MIN节点n的β值小于或等于它先辈节点的α值，则n 以下的分枝可
停止搜索，并令节点n的倒推值为β。这种剪枝称为β剪枝。
8
α-β剪枝
3
3
3
≤2
12
8
2
2
14
5
2
9
2. 请用α-β剪枝算法进行剪枝，给出
根节点的数值
3
3
3
3
3
15
2
15
3
2
3
10
作业：用归结演绎推理的方法证明
下列问题
•
•
•
解：先定义谓词：
Poor(x) x是贫穷的
Smart(x) x是聪明的
Happy(x) x是快乐的
初识人工智能(练习+答案)
第八章专题一初识人工智能一、单选题1．人工智能的核心是（A）。
A．算法B．程序C．数据D．知识2．专业术语“AI”表示（ B ）。
A．虚拟现实B．人工智能C．增强现实D．神经网络3．从技术的角度划分，人工智能的发展分为三个阶段，以下哪项不是？（C ）A．计算智能B．认知智能C．完全智能D．感知智能4.被称为“人工智能之父”的科学家是（ B ）。
A.冯•诺依曼B.图灵C.乔布斯D.约翰•麦卡锡5.人脸识别的关键技术是（ D ）。
A.语音识别B.机器学习C.自然语言处理D.生物特征识别6．手机触摸屏的手写识别属于人工智能应用中的（ C ）。
A．指纹识别B．机器翻译C．模式识别D．光学字符识别7．到银行查询个人征信时，系统要求提供身份并提示本人靠近镜头进行比对，这主要应用了人工智能中的（ C ）。
A．语音识别技术B．指纹识别技术C．人脸识别技术D．文字识别技术8．以下不属于人工智能化应用的是（B ）。
A．虹膜识别B．视频编辑C．专家系统D．自然语言理解9．AlphaGo围棋程序对应的工人智能应用领域是（ A ）。
A．计算机博弈B．自动控制C．知识图谱D．生物特征识别10．使计算机能模拟或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，对应人工智能的研究领域属于（B）。
A．数据挖掘B．机器学习C．弱人工智能D．启发式搜索11．智能助手“小冰”擅长以拟人的语气和幽默的风格与人交谈，这主要运用了人工智能技术中的（D ）。
A．文字识别B．人脸识别C．智能代理D．自然语言理解12．以下不属于人工智能研究领域的是（ C ）。
A．人工神经网络B．生物特征识别C．电脑制图D．深度学习13．以下信息行为中，没有用到人工智能技术的是（ C ）。
A．购物时通过支付宝刷脸支付B．使用金山词霸翻译英语单词C．使用电子表格软件制作图表分析学生成绩D．使用“看图识字”手机App将图片识别成文字14．之所以把人工智能纳入国家发展战略的新兴产业，是因为（ D ）。
人工智能一级考试答案
人工智能一级考试答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. IAC. AIID. AAI答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶汽车B. 语音识别系统C. 人脸识别技术D. 机械钟表答案：D3. 人工智能的发展历程中，哪个阶段标志着机器学习的出现？A. 符号主义阶段B. 连接主义阶段C. 行为主义阶段D. 机器学习阶段答案：D4. 人工智能的三大支柱不包括以下哪一项？A. 数据B. 算法C. 硬件D. 能源答案：D5. 深度学习在哪个领域取得了显著的成就？A. 计算机视觉B. 自然语言处理C. 机器人技术D. 所有上述领域答案：D6. 人工智能中的“智能”主要体现在哪个方面？A. 计算速度B. 存储容量C. 学习能力D. 能源消耗答案：C7. 以下哪个算法不是监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 聚类算法D. 神经网络答案：C8. 在人工智能领域，哪个概念是指机器能够理解、学习和应用知识？A. 机器学习B. 深度学习C. 强化学习D. 自然语言处理答案：A9. 人工智能在医疗领域的应用不包括以下哪一项？A. 辅助诊断B. 药物研发C. 患者护理D. 法律咨询答案：D10. 以下哪个不是人工智能一级考试的科目？A. 人工智能基础B. 机器学习基础C. 深度学习基础D. 量子计算基础答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能的发展历程中，以下哪些阶段是按时间顺序排列的？A. 规则驱动阶段B. 机器学习阶段C. 符号主义阶段D. 连接主义阶段答案：ACDB2. 人工智能在教育领域的应用包括哪些？A. 个性化学习B. 智能辅导C. 学生评估D. 课程设计答案：ABC3. 以下哪些是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器自主性D. 能源消耗答案：ABC4. 人工智能在金融领域的应用包括哪些？A. 风险管理B. 欺诈检测C. 客户服务D. 市场预测答案：ABCD5. 以下哪些是人工智能一级考试的考察内容？A. 人工智能的历史与发展B. 人工智能的伦理与社会影响C. 人工智能的数学基础D. 人工智能的编程实践答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能的发展完全依赖于大数据。
江南大学模式识别课后答案
课程作业十二 一、Agent 体系中的 Agent 联盟的工作方式？ 二、机器人规划的基本任务是什么？
３.树根的代价即为解树的代价，计算时是从树叶开始自下而上逐层 计算而求得的，根是指初始节点 S0。 X 是与节点的两种计算公式为： 《1》g(x)=∑{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为和代价法。
《2》g(x)=max{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为最大代价法。
课程作业五 一、写出下面命题的产生式规则： 1．如果学生的学习刻苦了，那成绩一定会上升。 2．如果速度慢了，则时间一定会长。
¬f(B)∨¬f(D)
--(5)
则：(1)、(4)èf(B) ∨¬f(C) --(6)
(2)、(6) èf(B)
--(7)
(5)、(7) è¬f(D)
--(8)
(8)、(3) èf(C) 所以，最后得出 C 是罪犯。
课程作业四 简答题： 1、什么是启发式搜索，什么是启发式信息。启发式搜索具体有哪些 搜索。 2、状态图表示中的三元组分别是什么？ 3、解树的代价是指什么？写出 X 是与节点的两种计算公式。
参考答案： １、SSP 即业务交换点，实际就是交换机，只用来完成基本呼叫处理。 SSP 即业务控制点，位于 SSP 之上，用来存放智能服务程序和数据。 SCP、SSP 的实时连接通过公共信道信令网实现。SSP 将业务请求提交 给 SCP，SCP 通过查询智能业务数据库，将业务请求解释为 SSP 所能够 进行的处理，这些处理再由 SCP 下达给 SSP。
人工智能作业题及答案
第一章1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
研究目标：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
1.7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义，联结主义和行为主义。
1.符号主义：认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；2.联结主义：认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
3.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动，取决于对外界复杂环境的适应，它不需要只是，不需要表示，不需要推理。
1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？1.研究领域：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，数据挖掘与知识发现，人工生命，系统与语言工具。
2.研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与知识发现。
第二章2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识：(1)有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。
三步走：定义谓词，定义个体域，谓词表示定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢yy的个体域：{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) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
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))2.18 请用语义网络表示如下知识：高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。
(完整版)人工智能作业一
作业一1.对于下列活动，分别给出任务环境的PEAS描述，并按照2.3.2节列出的性质进行分析:(a)(b)(c)2.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。
图一首先，我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出)：(a).深度优先:我们知道深度优先搜索是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的(b).广度优先:我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索，按照编程的习惯，下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的(c).爬山法:对于爬山法我们需要了解的是，它是简单的循环过程，不断向最优方向移动。
该算法不需要维护搜索树，当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。
此外，爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。
从S出发，与S邻近最佳的状态为B，依次往下，一旦找到目标状态则算法终止，这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。
(d).最佳优先:最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的，评估价值最低的结点首先选择进行扩展。
最佳优先算法和一致代价搜索算法实现类似，不同的是最佳优先是根据f值而不是根据g值对优先级队列排队。
3.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。
图二(a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。
注意必须要有完整的计算过程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录：1.贪婪最佳优先搜索：首先，贪婪最佳优先算法是试图扩展离目标最近的节点，它只用到启发信息，也就是f(n)=h(n)。
如图，h(B)是未知的，但是根据三角不等式，我们可以知道7<=h(B)<=13。
因此，先扩展C结点。
2.一致代价搜索一致性代价搜索扩展的是路径消耗最小的结点。
大工22秋《人工智能》在线作业1-【答案】
大工22秋《人工智能》在线作业1试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.人工智能作为一门学科，诞生于（）年。
A.1956B.1999C.1966D.1963-此题解析选择-:A2.被称为人工智能之父的是（）。
A.比尔盖茨B.乔布斯C.图灵D.约翰麦卡锡-此题解析选择-:D3.目前人工智能的主要研究学派是（）。
A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.以上都对-此题解析选择-:D4.按知识的作用可把知识划分为（）知识。
A.描述性B.判断性C.过程性D.以上都对-此题解析选择-:D5.定义谓词如下：COMPUTER(x)：x是计算机系的学生；LIKE(x, y)：x喜欢y。
张晓辉是一名计算机系的学生，他喜欢编程序。
用谓词公式表示为（）。
PUTER(zhangxh)∧LIKE(zhangxh, programming)PUTER(programming)∧LIKE( programming, programming)PUTER(zhangxh)or LIKE(zhangxh, programming)D.以上都不对-此题解析选择-:A6.定义谓词如下：HIGHER(x, y)：x比y长得高，定义公式father（x）：x的父亲。
李晓鹏比他父亲长得高。
用谓词公式表示为（）。
A.HIGHER(lixp, father(lixp))B.HIGHER(father(lixp)，lixp )C.father(lixp)。
大工20秋《人工智能》作业汇总
大工20秋《人工智能》作业汇总1. 作业概述本作业汇总了大连理工大学2020年秋季《人工智能》课程的所有作业题目及其答案。
本次课程涵盖了人工智能的基本概念、原理、技术和应用，旨在帮助学生深入理解人工智能的核心内容，提高实际应用能力。
2. 作业题目2.1 作业一：基本概念理解1. 请简述人工智能的定义及其发展历程。
2. 请阐述机器学习、深度学习以及强化学习之间的关系。
3. 请列举三种常见的人工智能应用场景。
2.2 作业二：理论知识掌握1. 请详细解释感知机、神经网络以及卷积神经网络的工作原理。
2. 请简述K近邻算法、决策树以及支持向量机分类算法的原理及优缺点。
3. 请描述贝叶斯网络、隐马尔可夫模型以及生成对抗网络的基本概念及应用。
2.3 作业三：编程实践1. 利用Python实现一个简单的线性回归模型。
2. 基于TensorFlow框架，构建一个手写数字识别的卷积神经网络模型。
3. 使用scikit-learn库实现一个文本分类器，对给定的新闻数据集进行分类。
3. 作业答案3.1 作业一答案1. 人工智能的定义：人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术。
发展历程：早期（20世纪50年代-60年代）以基于逻辑的符号操作为主；中期（20世纪70年代-80年代）转向基于规则的专家系统；近期（20世纪90年代至今）以机器学习、深度学习为主导。
2. 关系：机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是机器学习的一个子领域，强化学习是机器学习的一种方法。
3. 应用场景：语音识别、图像识别、自动驾驶等。
3.2 作业二答案1. 感知机：通过感知机模型对输入进行二值化处理，实现分类任务。
神经网络：通过多层神经元相互连接，实现对输入的高维特征的非线性变换。
卷积神经网络：在神经网络的基础上，引入卷积层和池化层，实现对图像等数据的特征提取和分类。
2. K近邻算法：通过计算测试样本与训练样本之间的距离，选取最近的K个样本进行分类。
《人工智能》 离线作业及答案_东北师范大学
期末作业考核《人工智能》满分100分一、判断题（每题3分，共30分）1. 从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。
对2. 遗传算法的编码方法常用编码方式有二进制编码、浮点数编码方法、格雷码、几何图形方法。
错3. 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫做宽度优先搜索。
对4. 在宽度优先搜索中，OPEN表的数据结构是栈。
错5. 目前，人工智能的主要学派有下列3家：符号主义、分割主义和现实主义。
错6. 行为主义认为人工智能源于控制论。
对7. 在前馈网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络。
错8. 问题归约法是从中间状态出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
对9. 在问题归约图中，终叶节点是可解节点。
对10. 子句是由文字的析取组成的公式。
对二、简答题（每题15分，共45分）1. 当前人工智能有哪些学派，他们的认知观是什么？答：目前，人工智能的主要学派有下列3家：符号主义、连接主义和行为主义。
各学派的认知观如下：(1)符号主义符号主义(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。
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。
如今，符号主义仍然是人工智能的主流派。
这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
(2)连接主义连接主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
(3)行为主义行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派( Cyberneticsism )，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
(完整版)人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能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。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
《人工智能》(答案)
测 试 题 答 案——人工智能原理一、填空题1.知识 研究模拟智能程序 研制智能计算2.模式识别 问题求解 定理证明 专家系统 机器视觉和机器学习3.一阶谓词逻辑 框架 语义网络 脚本和Petri 网络4.规则库 综合数据库 控制系统5.删除策略 支持集策略 线性输入策略 单文字子句策略 祖先过滤策略6.队列 堆栈7.确定因子法 主观Bayes 法 D-S 证据理论 可能性理论8.符号主义 联想主义 行为主义9.知识获取 人类领域专家获取知识 系统运行过程中的知识获取10.信任程度的增长 不信任程度的增长11.模式识别 定理证明 程序自动设计 专家系统 机器学习 自然语言理解12.否定 合取 析取 蕴涵13.正向演绎 逆向演绎 双向演绎14.∑⊆=A b b m A Bel )()( )(1)(A Bel A Pl ⌝-=15.初始状态集合 算符集合 目标状态集合16.机器感知 机器思维 机器行为 智能机构造技术 机器学习17.一阶谓词逻辑 语义网络 框架 脚本 产生式18.DENDRAL 1965 Fengenbum 关幼波肝病诊断与治疗专家系统 197819. 分层前向网络 反馈层向网络 互连前向网络20.槽 侧面21.综合数据库 规则库 控制系统22.叙述性表示 过程性表示二、选择题1.B2.C3.C4.C5.A6.B7.A8.B9.C 10.D11.D 12.B 13.C 14.A 15.D 16.B 17.A 18.B 19.B 20.A三、判断题1.错误2.错误3.正确4.错误5.错误6.正确7.正确8.正确9.正确10.错误11.正确12.正确13.错误14.错误15.错误16.正确17.正确18.错误19.正确20.正确21.正确22.错误23.错误24.正确25.正确26.正确27.错误28.错误29.正确30.正确31.正确四、名词解释1．可解结点：对应本原问题的终端节点是可解节点；或节点的后继节点并非全部不可解，那么该或节点是可解的；与节点的后继节点均为可解节点时，那么该与节点为可解节点。
人工智能课后作业答案
令 W0 W P f ( x), y , P y, f ( a) ， 0 由于 W0 中包含两个表达式，所以未合一。 从左到右找出不一致集，得 D0 f ( x), y 取 x0 y, t0 f ( x) ，则
1 0 f ( x) / y f ( x) / y W1 W0 1 P f ( x), f ( x ), P f ( x), f (a) 循环第一次， W1 中包含两个表达式，未合一 从左到右找出不一致集： D1 x, a 取 x1 x, t1 a ，则 2 1 a / x f ( x) / y, a / x W2 W1 2 P f (a ), f (a ) , P f (a ), f (a) 第二次循环， W2 已合一，这时即为最一般合一， 2 f ( x) / y, a / x
(2)根据题意得到如图 2．22 所示的语义网络。这里需要指出的是，设立“讲课”很有必要， 由它向外引出的弧不仅可以指出讲课的主体，而且可以指出讲课的起止时间。
(3)根据题意，这是一个有合取和析取的语义网络，如图 2．23 所示。
(4)此题较简单，根据题意，其语义网络如图 2．24 所示
2．18 解：按照语义网络知识表示步骤，首先进行解题分析： (1)问题涉及的对象有动物、偶蹄动物、哺乳动物、猪、羊、野猪、山羊、绵羊共 8 个对象。 各对象的属性可以根据常识给出，不过，这里特别给出了山羊有角、绵羊能产羊毛 的特点。 (2)羊和猪与偶蹄动物、哺乳动物间是类属关系，偶蹄动物、哺乳动物与动物间也是 类属关系，野猪与猪，山羊、绵羊与羊之间都是类属关系，可用 AKO 表示。 (3)根据信息继承性原则，各上层节点的属性下层都具有，在下层都不再标出，以避 免属性信息的重复。 (4)根据以上分析，本题共涉及 8 个对象，各对象的属性以及它们之间的关系已在上 面指出，所以本题的语义网络应是由 8 个节点构成的有向图，弧上的标注以及各节点的 标注如上所述。语义网络图如图 2．25 所示。
人工智能作业(一)答案
《人工智能》作业（一）答案
客观题部分：
一、选择题（每题2分，共10题）
参考答案：
1B，2A，3B，4D，5C
主观题部分：
一、简答题（10分）
参考答案：
答：首先，选取一个属性，按这个属性的不同取值对实例集进行分类；并以该属性作为根节点，以这个属性的诸取值作为根节点的分枝，进行画树。
然后，考察所得的每一个子类，看其中的实例的结论是否完全相同。
如果完全相同，则以这个相同的结论作为相应分枝路径末端的叶子节点；否则，选取一个非父节点的属性，按这个属性的不同取值对该子集进行分类，并以该属性作为节点，以这个属性的诸取值作为节点的分枝，继续进行画树。
如此继续，直到所分的子集全都满足：实例结论完全相同，而得到所有的叶子节点为止。
二、论述题（20分）
参考答案：
答：1）该语句的语义是：某个学生读过《三国演义》。
其语义网络表示如下：
2）该语句的语义网络如下图所示：。
人工智能一级考试答案
人工智能一级考试答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. IAC. SID. AII答案：A2. 下列哪项不是人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 神经科学D. 计算机视觉答案：C3. 人工智能之父是谁？A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·闵斯基D. 艾伦·纽厄尔答案：B4. 深度学习在哪个领域取得了显著进展？A. 语音识别B. 图像识别C. 游戏D. 所有以上答案：D5. 以下哪个算法不是监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 遗传算法答案：D6. 以下哪个是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 自动化失业D. 所有以上答案：D7. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 医疗诊断B. 金融风控C. 教育辅导D. 法律咨询答案：D8. 以下哪个是人工智能的核心技术？A. 机器学习B. 大数据分析C. 云计算D. 区块链技术答案：A9. 以下哪个是人工智能的发展趋势？A. 增强现实B. 虚拟现实C. 混合现实D. 机器自主学习答案：D10. 以下哪个是人工智能的挑战？A. 技术复杂性B. 伦理和法律问题C. 社会接受度D. 所有以上答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能可以应用在以下哪些领域？A. 医疗健康B. 交通运输C. 教育D. 娱乐答案：ABCD2. 以下哪些是人工智能的关键技术？A. 机器学习B. 知识表示C. 自然语言处理D. 机器人技术答案：ABCD3. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：ABCD4. 以下哪些是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法透明度C. 就业影响D. 责任归属答案：ABCD5. 人工智能的发展对以下哪些行业有影响？A. 制造业B. 服务业C. 教育D. 医疗答案：ABCD三、判断题（每题2分，共10分）1. 人工智能可以完全替代人类工作。
东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1-辅导资料答案
东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1
试卷总分:100 得分:100
第1题,脑的宏观心理层次的智能表现称为（）
[A.]符号智能
[B.]计算智能
[C.]脑智能
[D.]群智能
[答案选择]:C
第2题,不属于VR虚拟课堂和AR技能实训室构建技术的是（）
[A.]虚拟现实技术
[B.]WEB网络技术
[C.]信息加密技术
[D.]智能问答系统
[答案选择]:A
第3题,下列几项生活中的应用哪项属于语音识别的应用范畴？智能音箱语音输入法语音导航（）
[A.]
[B.]
[C.]
[D.]
[答案选择]:D
第4题,下列不属于阿莫西夫提出的“机器人三定律”的是（）
[A.]机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令；一旦发生冲突，以自保为先
[B.]机器人不得伤害人类，或者目睹人类将遭受危险时袖手不管
[C.]机器人必须服从人类发出的命令，当该命令与B冲突时例外
[D.]机器人在不违反
[B.]C的情况下，要尽可能保护自身的安全
[答案选择]:A
第5题,人工智能技术的应用对商家的改变不包含（）
[A.]市场需求分析
[B.]产品品质把控
[C.]广告精准投放
[D.]满足所有用户需求
[答案选择]:D
第6题,A算法中所用的函数是（）
[A.]特性函数
[B.]能量函数
[C.]隶属函数。
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作业一
1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论
该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。
【Answer】
性能度量：翻译的正确率
环境：电话线路
传感器：麦克风
执行器：音响
完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。
2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent,
基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。
【Answer】
utility-based agent。
能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人
3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态
的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。
(a).深度优先；
(b).宽度优先；
(c).爬山法；
(d).最佳优先；
图一
【Answer】: 建立树：
深度: 宽度：
爬山法：优先搜索：
4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到
达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。
(a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。
注意必须要有完整的计算过
程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录：
1.贪婪最佳优先搜索
2.一致代价搜索
3.A*树搜索
(b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。
【Answer】:
贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C
一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C
A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D
如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C
图二
5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
可采纳的。
【Answer】:
假设n为任意一个状态，G是任意一个目标状态。
n,n1,n2,....,nm,G为从状态n到达状态G的一条最优路径，我们已知
评估代价f(n)=g(n)+h(n)
真实代价f’(n)=g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+….c(nm,am+1,G) 目标：证明f(n)<=f’(n)
证明：
f(n)=g(n)+h(n)<=g(n)+c(n,a1,n1)+h(n1)
<= g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+h(n2)
<=…..
<=g(n)+c(n,a1,n1)+c(n1,a2,n2)+….c(nm,am+1,G)+h(G)
=f’(n)。