2014人工智能导论1-4章作业
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能"一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1。
3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。
4答:自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。
1解答：（1）状态空间（State Space）是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S，O，S0，G）：S-状态集合；O—操作算子集合;S0—初始状态，S0⊂S；G—目的状态，G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
人工智能导论习题作业
习题：1·比较深度优先、宽度优先和爬山法的优缺点，说明在什么条件下某种方法最有效。
2·如果把估价函数写为f=(1-W)g+Wh, 其中 0<=W<=1，讨论W的大小对A算法的影响。
3·如图1所示，初始节点为S,目标节点为G,请分别用宽度优先和深度优先搜索树，并标明已扩展过的节点顺序（closed表中的节点顺序）。
4·有一堆火柴棒共9根，甲乙二人轮流玩，每人每次必须而且只能从其中取走1根2根或3根，取走最后一根者输，试用与或树法证明后玩者必胜。
5·对于图2.32所示的搜索树，以优先生成最右边的节点的顺序来进行a-b搜索。
指出在何处出现修剪，并与图2.32（以优先生成最左边的节点的顺序进行搜索）加以比较。
6·用状态空间图中的路径证明字符串（（（），（）），（），（（），（）））是由下列重写规则规定的语法中的一个句子S:(1). S <- ( ) (2). A <- S (3). A <- A,A (4). S <- (A)在这些重写规则中，我们规定箭号左边的符号可以代替箭号右边的子字符串，此子字符串可出现在该字符串中的任何位置上。
7·节点nj为节点ni的后继节点，如果从nj至ni是不可达的，则称ni和nj之间的连接弧线为不可撤回弧线。
试举出1个含有不可撤回弧线的状态空间图问题的例子。
8·对求解下述八皇后问题的产生式系统规定一个总数据库、规则和终止条件。
此问题叙述如下：把八个皇后摆在一个标准的国际象棋棋盘上，使得每行、每列以及每个对角线上都只包含不多于一个皇后。
画出部分状态空间图，用适当的描述来标记各节点和连接弧线。
9·请举例说明AI的宽度优先，深度优先，等费用方法，爬山法和A算法可以用于什麽实际问题。
S /|\/ | \B / | \|\ | \| \|____\ D| / C |E |/_______| F\ /\ /\ /G \/图1。
《人工智能导论》(李明) 习题详解
《人工智能导论》(李明) 习题详解
本文档旨在为读者提供对《人工智能导论》一书中题的详细解答。
以下是对每个题的解答概要：
题一
题目：请说明人工智能的定义和应用领域。
解答：人工智能是指计算机系统具备模仿人类智能行为、具备研究能力和自主思考能力的能力。
人工智能广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器研究等领域。
题二
题目：请列举几种常见的人工智能算法，并简要解释其原理。
解答：常见的人工智能算法包括支持向量机、决策树和神经网络。
支持向量机通过寻找一个最优超平面来将数据分类；决策树通
过一系列的决策节点构建一棵树来进行分类；神经网络通过模拟人
脑神经元的工作方式进行研究和分类。
题三
题目：请分析人工智能在未来社会中的影响和挑战。
解答：人工智能在未来社会中将会对各个行业产生深远的影响，例如自动驾驶汽车、智能医疗系统和智能家居等。
然而，人工智能
也面临着隐私保护、就业岗位的变化和伦理道德等挑战。
以上仅为对习题内容的简要解答，读者可以参考《人工智能导论》一书获取更详细的解答和讨论。
希望本文档对读者有所帮助。
人工智能 第4章 参考答案
第4章搜索策略部分参考答案4.5 有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制：(1) 船太小，农夫每次只能带一样东西过河；(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。
请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。
题示：(1) 用四元组（农夫，狼，羊，菜）表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。
(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=（f，w，s，v）表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。
第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。
由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。
第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下：L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。
由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。
《人工智能导论》第1章-绪论
20世纪80年代 中期至今
稳步增长期
形成及第一个兴旺期
20世纪50年代中 期至60年代中期
第二个兴旺期
20世纪70年代中 期至80年代中期
1.2.1 孕育期 (20世纪50年代中期以前)
人工智能的孕育期大致可以认为是1956年以前的时期。这个 时期的主要成就是数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、神 经计算、电子计算机等学科的建立和发展，为人工智能的诞生准 备了理论和物质的基础。
1.1.2 人工智能的定义
人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由 计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学 等多种学科相互渗透而发展起来。
人工智能研究的近期目标是：使现有的计算机不仅能做一般 的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问 题，能模拟人类的部分智能行为。
过高预言的失败，给AI造成重大伤害
“20 年内，机器将能做人所能做的一切。”
——西蒙，1965
“在3～8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这 样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治 权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无以伦比。”
——明斯基，1977
1.2.3 萧条波折期 (20世纪60年代中期至70年代中期)
➢ 1955 年年末，纽厄尔和西蒙编写了一个 名为“逻辑专家”的程序，被许多人认为 是第一个人工智能程序。它将问题表示成 一个树形模型，然后选择最可能得到正确 结论的那一支来求解问题。
1.2.2 形成及第一个兴旺期 (20世纪50年代中期至60年代中期)
AI诞生于一次历史性的聚会——达特茅斯会议
1956年夏季，由美国学者麦卡锡、 明斯基、朗彻斯特和香农共同发起，在 美国达特茅斯大学举办了一次长达2个 多月的研讨会，讨论用机器模拟人类智 能的问题。会上，首次使用了“人工智 能”这一术语。这是人类历史上第一次 人工智能研讨会，标志着人工智能学科 的诞生，具有十分重要的历史意义。
人工智能课后习题答案(清华大学出版社)
第1章1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->1 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数启发函数为不在位的将牌数距离和S(4)S(5)第2章2.1 解图：第3章3.18(1)证明：待归结的命题公式为()∧∧ ，求取子句集，合取范式为：P Q PP Q P∧→为{,,}= ，对子句集中的子句进行归结可得：S P Q P①P②Q③P④ ①③归结由上可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())（，合取范式为：P Q R P Q P R→→∧→→→S P Q R P Q P R=∨∨∨，求取子句集为{,,,}，对子∨∨∧∨∧∧()()P Q R P Q P R句集中的子句进行归结可得：①P Q R∨∨②P Q∨③P④R⑤Q②③归结⑥P R①④归结∨⑦R③⑥归结⑧ ④⑦归结由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())，合取范式为：Q P Q P Q→∧→→=∨∨，对子句集中的子句进S Q P Q P Q∨∧∨∧()()Q P Q P Q，求取子句集为{,,}行归结可得：①Q P∨②Q③Q P∨④P①②归结⑤P②③归结⑥ ④⑤归结由上可得原公式成立。
3.19 答案(1) {/,/,/}=mgu a x b y b z(2) {(())/,()/}=mgu g f v x f v u(3) 不可合一(4) {/,/,/}=mgu b x b y b z3.23 证明R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()())∀∧→x Poor x Smart x Happy x R2：那些看书的人是聪明的：(()())∀→x read x Smart xR3：李明能看书且不贫穷：()()read Li Poor Li∧R4：快乐的人过着激动人心的生活：(()())∀→x Happy x Exciting x 结论李明过着激动人心的生活的否定：()Exciting Li将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下：由R1可得子句：①()()()∨∨Poor x Smart x Happy x由R2可得子句：②()()read y Smart y∨由R3可得子句：③()read Li④()Poor Li由R4可得子句：⑤()()∨Happy z Exciting z有结论的否定可得子句：⑥()Exciting Li根据以上6条子句，归结如下：⑦()⑤⑥Li/zHappy Li⑧()()∨ ⑦①Li/xPoor Li Smart Li⑨()Smart Li⑧④⑩()⑨②Li/yread Li⑪ ⑩③由上可得原命题成立。
人工智能导论第一章绪论
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义，与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步，有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清楚什 么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力，是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理
人工智能习题集及各章小结
人工智能各章小结及习题解答第一局部绪论习题解答：1．什么是人工智能？开展过程中经历了哪些阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在开展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科彼此渗透而开展起来的，目前正处于开展阶段尚未形成完整体系。
开展过程中经历的阶段有：第一阶段〔40年代中～50年代末〕神经元网络时代第二阶段〔50年代中～60年代中〕通用方法时代第三阶段〔60年代中～80年代初〕常识工程时代第四阶段〔80年代中～90年代初〕新的神经元网络时代第五阶段〔90年代初～此刻〕海量信息处置与网络时代2．人工智能研究的底子内容是什么？解：底子内容是：搜索技术、常识暗示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与常识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与常识发现、多Agent 系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能主要有哪几大研究学派？解：〔１〕符号主义学派：由心理学途径发生，符号主义认为人工智能发源于数理逻辑，人类认识〔智能〕的底子元素是符号，而智能行为那么是符号运算的成果。
〔２〕连接主义学派：由生理学途径发生，连接主义又称为仿生学派，认为人工智能的底子元素是神经元，智能发生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为那么是联结计算的成果。
〔３〕行为主义学派：由生物演化途径发生，行为主义认为人工智能发源于控制论，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，而不是暗示和推理。
４．人工智能有哪些主要的研究领域？解：〔１〕问题求解〔２〕逻辑推理与定理证明〔３〕自然语言理解〔４〕自动程序设计〔５〕专家系统〔６〕机器学习〔７〕神经网络〔８〕机器人学〔９〕模式识别〔１０〕机器视觉〔１１〕智能控制〔１２〕智能检索〔１３〕智能调剂与指挥〔１４〕分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ〔１５〕计算智能与进化计算〔１６〕数据挖掘与常识发现〔１７〕人工生命〔１８〕系统与语言东西第2局部常识与常识暗示本章小结：习题解答：1 设有如下问题：〔1〕有五个彼此可直达且距离的城市A、B、C、D、E，如以下图；〔2〕某人从A地出发，去其它四个城市各参不雅一次后回到A; 〔3〕找一条最短的旅行路线请用发生式规那么暗示旅行过程。
人工智能导论课后习题答案
人工智能导论课后习题答案人工智能导论课后习题答案人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、心理学、哲学等多个领域的学科。
它研究如何使计算机能够模拟人类智能，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
人工智能的发展已经深刻地改变了我们的生活，从语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在人工智能导论课中，学生们通常会遇到一些习题，以帮助他们更好地理解和应用人工智能的概念和技术。
下面是一些常见的人工智能导论课后习题及其答案，供大家参考。
1. 什么是人工智能？人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能的方法和技术，实现像人类一样的思考、学习和决策能力。
它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
2. 人工智能的发展历程是怎样的？人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，人们开始使用计算机来模拟人类的思维过程。
随着计算能力的提升和算法的改进，人工智能逐渐取得了一些重要的突破，如专家系统、机器学习等。
近年来，深度学习和大数据的兴起，进一步推动了人工智能的发展。
3. 人工智能的应用领域有哪些？人工智能的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个领域。
例如，医疗领域可以利用人工智能技术进行疾病诊断和药物研发；金融领域可以利用人工智能技术进行风险评估和投资决策；交通领域可以利用人工智能技术实现自动驾驶等。
4. 机器学习是什么？机器学习是一种人工智能的分支，它研究如何使计算机能够从数据中学习，并根据学习到的知识进行决策和预测。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
5. 什么是深度学习？深度学习是机器学习的一种方法，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层神经网络进行学习和决策。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多重要的突破，如图像识别、语音识别等。
6. 人工智能是否会取代人类工作？人工智能在某些领域已经取得了很大的进展，但目前还不具备完全取代人类工作的能力。
人工智能导论-各章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
人工智能导论: 第1次阶段作业
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
12.
一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。
13.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
1Байду номын сангаас.0
提示:
14.
一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
7.
框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。
8.
9.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
10.
产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配—冲突消解--执行”的过程。
一、判断题（共8道小题，共80.0分）
1.
产生式是蕴含式。
2.
3.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
4.
产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
人工智能导论第1章人工智能概述
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近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
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人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
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人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
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厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能
人工智能教程习题及答案第4章习题参考解答
人工智能教程习题及答案第4章习题参考解答第四章不确定性推理习题参考解答4.1 练习题4.1什么是不确定性推理？有哪几类不确定性推理方法？不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些？4.2什么是可信度？由可信度因子CF(H，E)的定义说明它的含义。
4.3什么是信任增长度？什么是不信任增长度？根据定义说明它们的含义。
4.4当有多条证据支持一个结论时，什么情况下使用合成法求取结论的可信度？什么情况下使用更新法求取结论可信度？试说明这两种方法实际是一致的。
4.5设有如下一组推理规则：r1：IF E1THEN E2(0.6)r2：IF E2AND E3THEN E4 (0.8)r3：IF E4THEN H (0.7)r4：IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5，CF(E3)=0.6，CF(E5)=0.4，结论H的初始可信度一无所知。
求CF(H)=？4.6已知：规则可信度为r1：IF E1THEN H1(0.7)r2：IF E2THEN H1(0.6)r3：IF E3THEN H1(0.4)r4：IF (H1 AND E4) THEN H2(0.2)证据可信度为CF(E1)=CF(E2)=CF(E3)=CF(E4)=CF(E5)=0.5H1的初始可信度一无所知，H2的初始可信度CF0(H2)=0.3计算结论H2的可信度CF(H2)。
4.7设有三个独立的结论H1，H2，H3及两个独立的证据E1与E2，它们的先验概率和条件概率分别为P(H1)=0.4，P(H2)=0.3，P(H3)=0.3P(E1/H1)=0.5，P(E1/H2)=0.6，P(E1/H3)=0.3P(E2/H1)=0.7，P(E2/H2)=0.9，P(E2/H3)=0.1利用基本Bayes方法分别求出：（1）当只有证据E1出现时，P(H1/E1)，P(H2/E1)，P(H3/E1)的值各为多少？这说明了什么？（2）当E1和E2同时出现时，P(H1/E1E2)，P(H2/E1E2)，P(H3/E1E2)的值各是多少？这说明了什么？4.8在主观Bayes方法中，请说明LS与LN的意义。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是先验概率？举例说明。
先验概率是指在考虑新的证据之前，先已知一些先前的概率，然后根据这些先前的概率来计算得到新的概率。
例如，在掷硬币的情况下，如果每个面出现的概率都是50%，那么在扔出正面之前，出现正面的先验概率为0.5。
2. 什么是后验概率？举例说明。
后验概率是指在获得新的证据后，重新计算概率。
例如，在掷硬币的情况下，如果前10次硬币都是正面朝上，那么出现正面的后验概率已经不再是0.5，而是根据已有的数据计算得出的新概率。
3. 什么是朴素贝叶斯分类器？其基本假设是什么？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器。
它假设特征之间相互独立，即给定类别C，所有特征之间都是条件独立的。
这个假设使得朴素贝叶斯分类器能够通过简单的计算得出后验概率，从而进行分类。
4. 什么是决策树分类器？请描述它的工作过程。
决策树分类器是一种基于树形结构的分类器。
它通过不断地对特征进行分类来最终确定样本所属的类别，其工作过程如下：1.在样本集中找到一个关于分类问题的最好特征进行划分。
2.根据该特征将样本集分成若干个子集，每个子集对应该特征的一个取值。
3.对每个子集重复第1步和第2步操作，直到子集内所有样本的类别均相同，或者子集样本过小无法继续划分。
4.构建出一棵树模型，将每个子集对应于树上的一个节点。
5.对于新的样本，从根节点开始沿着树的路径不断前进，直到达到一个叶子节点，该叶子节点的类别即为样本的预测类别。
5. 什么是神经网络分类器？请描述其基本结构和工作原理。
神经网络分类器是一种基于人工神经网络的分类器。
它基于反向传播算法学习样本，通过不断调整网络权重使得输出结果接近真实标签。
神经网络分类器的基本结构由多个神经元组成，其在输入和输出层之间包括若干个隐藏层。
神经元通过输入层接受输入信号，该信号被赋予权值，然后被传递到下一层。
每个神经元接受到多个输入信号，经加权处理后只输出一个值，该值将作为输入传递到下一层。
人工智能导论_第1章
OPEN表用于存放刚生成的节点，CLOSED表 用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。
18
一般回溯搜索算法
1. 把初始节点S0放入OPEN表，并建立目前只包含S0的 图，记为G; 2. 检查OPEN表是否为空，若为空则问题无解，退出; 3. 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSED表，并记 该节点为节点n; 4. 考察节点n是否为目标节点，若是，则求得了问题的 解，退出; 5. 扩展节点n，生成一组子节点。把其中不是节点n先 辈的那些子节点记作集合M，并把这些子节点作为节 点n的子节点加入G中; 6. 针对M中子节点的不同情况，分别进行如下处理：
3
1.1 回溯策略
• 例：皇后问题
Q Q Q Q
4
()
5
Q ()
((1,1))
6
Q () Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
7
Q ()
((1,1))
((1,1) (2,3))
8
Q () Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
((1,1) (2,4))
9
Q () Q Q
((1,1))
((1,1) (2,4))
((1,2) (2,4))
((1,1) (2,4) (3.2))
15
Q () Q Q
((1,1))
((1,2))
((1,1) (2,3))
((1,1) (2,4))
((1,2) (2,4))
((1,2) (2,4) (3,1))
((1,1) (2,4) (3.2))
16
Q () Q Q
42
代价树的宽度优先搜索
1, 把初始节点S0放入OPEN表，令g(S0)=0; 2, 如果OPEN表为空，则问题无解，退出; 3, 把OPEN表的第一个节点（记为节点n） 取出 放入CLOSED表中; 4, 考察节点n是否为目标节点，若是，则求得了 问题的解，退出; 5, 若节点n不可扩展，则转第2步; 6, 扩展节点n，将其子节点放入OPEN表中，并 为其配置父节点的指针；计算各子节点的代价， 并按各节点的代价对OPEN表中的全部节点进行 43 排序（按从小到大的顺序），然后转第2步。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是模型训练？为什么要进行模型训练？模型训练指的是利用现有数据集对模型进行训练，从而优化模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据，提高其预测能力。
模型训练的主要目的是通过数据挖掘，寻找数据中的规律和模式，从而构建出一个能够更好地解释现象和预测未来的模型。
为什么要进行模型训练？主要原因就是数据的复杂性和多样性。
对于人类来说，我们很难直接从数据中发现规律和模式，而模型可以通过训练学习到这些模式，并将其应用于未来的数据中。
另外，模型训练可以帮助我们更好地理解数据和现象，预测未来的趋势和变化，从而帮助我们更好地做出决策。
2. 什么是分类模型？举例说明。
分类模型是一种可以将输入数据分为不同类别的数学模型。
它基于已知的数据集建立一个用于分类的函数，从而将新的数据分成不同的类别。
举个例子，假设我们有一些狗狗的图片，我们希望利用分类模型将它们分为不同的品种。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练出一个分类器，然后利用测试集来测试分类器的准确率。
最后，我们可以利用这个分类器对新的狗狗图片进行分类，从而判断它们的品种。
3. 什么是回归模型？举例说明。
回归模型是一种可以预测数值型变量的数学模型，它可以通过已知的数据集来预测未知的数值。
举个例子，假设我们有一些房屋数据，包括房屋的面积、房间数、地段等信息，我们希望通过这些数据来预测房价。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练出一个回归模型，然后利用测试集来测试回归模型的准确率。
最后，我们可以利用这个回归模型对新的房屋数据进行预测，从而预测出它的价格。
4. 什么是聚类模型？举例说明。
聚类模型是一种可以将输入数据分为不同组或簇的数学模型。
聚类模型通过特定的算法，将数据集中相似的数据分成一组，从而将不同的组或簇区分开来。
举个例子，假设我们有一些顾客的数据，包括顾客的年龄、性别、消费行为等信息，我们希望通过聚类模型将这些顾客分为不同的群体，以便于我们更好地为他们提供个性化的服务。
北语《人工智能导论》作业1
(单选题) 1: 在A算法中，当h(n)≡0时，则A算法演变为＿。
A: 爬山法B: 动态规划法C: A*算法D: 深度优先算法正确答案:(单选题) 2: 要用产生式系统来求解一个具体的问题，需要把这个问题的叙述转化为产生式系统的三个组成部分，在人工智能中通常称为＿。
A: 问题的表示B: 产生式规则集C: 控制系统D: 综合数据库正确答案:(单选题) 3: 基于规则的正向演绎系统的初始综合数据库是＿。
A: 事实表达式的与或树B: 目标公式的与或树C: 与或树D: 证明树正确答案:(单选题) 4: 在搜索解图的过程中，若解图的耗散值记为k（n，N），则若n是一个外向连接符指向后继节点{n1，…，ni}，并设该连接符的耗散值为Cn，则k（n，N）＝。
A: CnB: k（n1，N）+ … + k（ni，N）C: 0D: Cn+ k（n1，N）+ … + k（ni，N）正确答案:(单选题) 5: 在搜索解图的过程中，若解图的耗散值记为k（n，N），则若n是N的一个元素，则k（n，N）＝。
A: nB: NC: N-nD: 0正确答案:(单选题) 6: 将结论的否定所对应的子句s在归结树中的位置，用重言式s ~s代替s，并参予归结树中所有的置换，所得到的树称为＿。
A: 归结树B: 证明树C: 修改证明树D: 置换正确答案:(单选题) 7: 用产生式系统来描述一个具体问题。
设字符转换问题规则如下：1. A∧B→C；2. A∧C→D；3. B∧C→G；4. B∧E→F；5. D→E；已知：A，B 求：F。
设综合数据库用集合{x}表示，其中x为字符。
采用顺序排队的控制策略。
初始状态{A，B}。
当可触发规则为(3)(5)时，执行被触发规则为＿。
A: (2)B: (3)C: (4)D: (5)正确答案:(单选题) 8: 基于规则的逆向演绎系统的子句形式：＿。
A: 子句的合取式（合取范式）B: 子句的析取式（析取范式）C: 文字的析取式D: 文字的合取式正确答案:(单选题) 9: ＿是根据给定的文法重写规则，判断一个字串是否是符合该重写规则的句子。
2014人工智能导论1-4章作业
《人工智能导论》作业1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．请就你感兴趣的某个人工智能领域（例如模式识别、机器人学智能决策、博弈等），讨论其相关的技术、应用和发展前景。
3．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。
（定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列）4．用你认为合适的方式描述求解“猴子香蕉”问题5．请给出下列描述的语义网络表示：1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。
2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。
李老师从10至12月给计算机专业学生教授《操作系统原理》。
3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果；苹果树是果树，结苹果。
4)自控系每间学生宿舍都有一台联网的计算机6．请用相应谓词公式描述下列语句：1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。
2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。
3)不是每个自控系的学生都喜欢在计算机上编程。
4)所有的兔子都跑得比乌龟快。
7．什么是谓词公式的解释？对于公式∃x ∀y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。
8．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。
9．把下面谓词公式化为子句集∀x ∃y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y))∀x (P(x) →∃y(P(y)∧R(x,y)))∃x (P(x)∧∀y(P(y) →R(x,y)))10．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？F1: ∀x (P(x) →∀y(Q(y)→L(x,y)))F2: ∃x (P(x)∧∀y(R(y) →L(x,y)))G: ∀x (R(x) →~Q(x))F1: ∀z (~B(z)→∃y(D(z,y)∧C(y)))F2: ∃x (E(x)∧A(x)∧∀y (D(x,y) →E(y)))F3: ∀y(E(y) →~B(y))G: ∃z (E(z) ∧C(z))11．已知：凡是清洁的东西就有人喜欢。
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《人工智能导论》作业
1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？
2．请就你感兴趣的某个人工智能领域（例如模式识别、机器人学智能决策、博弈等），讨论其相关的技术、应用和发展前景。
3．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。
（定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列）
4．用你认为合适的方式描述求解“猴子香蕉”问题
5．请给出下列描述的语义网络表示：
1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。
2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。
李老师从10
至12月给计算机专业学生教授《操作系统原理》。
3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会
结果；苹果树是果树，结苹果。
4)自控系每间学生宿舍都有一台联网的计算机
6．请用相应谓词公式描述下列语句：
1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。
2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。
3)不是每个自控系的学生都喜欢在计算机上编程。
4)所有的兔子都跑得比乌龟快。
7．什么是谓词公式的解释？对于公式∃x ∀y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。
8．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。
9．把下面谓词公式化为子句集
∀x ∃y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y))
∀x (P(x) →∃y(P(y)∧R(x,y)))
∃x (P(x)∧∀y(P(y) →R(x,y)))
10．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？
F1: ∀x (P(x) →∀y(Q(y)→L(x,y)))
F2: ∃x (P(x)∧∀y(R(y) →L(x,y)))
G: ∀x (R(x) →~Q(x))
F1: ∀z (~B(z)→∃y(D(z,y)∧C(y)))
F2: ∃x (E(x)∧A(x)∧∀y (D(x,y) →E(y)))
F3: ∀y(E(y) →~B(y))
G: ∃z (E(z) ∧C(z))
11．已知：凡是清洁的东西就有人喜欢。
没有人喜欢苍蝇。
证明：苍蝇是不清洁的。
12．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。
高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。
登山运动员不喜欢雨。
滑雪运动员都喜欢雪。
凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。
凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。
Mike喜欢雨和雪。
问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？
如果有，他是谁？
13．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？
14．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？
第四章
1.何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什
么？
2.用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，
OPEN表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？
3.画出“狼羊菜”问题的状态空间。
（农夫，狼，羊，菜过河，有一只船，农夫每
次只能带一样。
狼要吃羊，羊要吃菜）。
4.宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度
优先搜索，何种情况反之？
5.什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？
6.什么是希望树？它是如何构成的？
7.讨论状态空间的图搜索、与或树搜索、博弈树搜索各有什么特点？有什么区别？
8.对于下面与或树，分别按和法及最大法求出代价，标出解解树。
9.对于下面博弈树，最后一行行是节点的估计值。
请计算各节点的倒退值，并应用
α-β剪枝法剪去不必要的分枝
2 4 1 –
3 6 2
4
5 2 3 1 2 5 3 7 9 8
10.编写程序实现8数码问题，并提交实验报告。