人工智能习题参考答案
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❖ 关于证据的不确定性主要包括：以模糊集理论为 基础的方法、以概率为基础的方法。关于结论的 不确定性推理的主要方法有：可信度方法、证据 理论、主观概率论（又称主观Bayes方法）等。
第四章 计算智能（1）
❖ 4-4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
❖ 生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群 体。人类大脑的神经细胞大约在1011-1013个左右。神经细胞也称神 经元，是神经系统的基本单元，它们按不同的结合方式构成了复杂的 神经网络。通过神经元及其联接的可塑性，使得大脑具有学习、记忆 和认知等各种智能。
第一章 绪论
❖ 1-4 现在人工智能有哪些学派？它们的认知 观是什么？
❖ (1)符号主义(symbolicism) ❖ (2)连接主义(connectionism) ❖ (3)行为主义(actionism) ❖ 符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；
连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别 是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智 能源于控制论
❖ 新的研究热点：概率图模型（隐马尔可夫模型、 贝叶斯网络）、统计学习理论(SLT) & 支持向量 机(SVM)、数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数 据分析)，人工生命。
第二章 知识表示方法
❖ 2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？ 它们有何本质上的联系及异同点?
❖ 状态空间法是基于解答空间的问题表示和求解方法，是以状态和操作符 为基础的。需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用 于表示比较简单的问题。
❖ 设（m,n）表示左岸上有m个野人，n个传教士。
❖ x（m,n）表示船上有m个野人，n个传教士（L-R）
❖ y(m,n) 表示船上有m个野人，n个传教士（R-L）
❖ (3,3) x(2,0) (1,3) y(1,0) (2,3) x (2,0) (0,3) y(1,0) (1,3) x(0,2) (1,1)
❖ 2-9 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。
❖ 开场条件：1wenku.baidu.com我想去看电影
❖
2 我有买电影票的钱
❖
3 我能去看电影
❖
4 电影院有电影放映
❖ 角色：
❖
我 电影放映员 售票员 检票员
❖ 道具：
❖
电影院 放映机 电影票 钱 银幕 椅子
❖ 场景一 进入电影院
❖ 1 走进电影院 2买票 3检票 4找到自己的座位
多无用的节点，搜索效率低。 ❖ 有界深度优先搜索，主要是深度限制值的选取。如果dm取得太小，有可能找不到一个解，太大，搜索
过程会产生过多的无用节点。
❖ 有序搜索，是选择OPEN表上具有最小F值的节点作为下一个要扩展的节点，利用问题自身的一些特 征、信息来指导搜索过程，则可以缩小搜索范围，提高搜索效率。
❖ 语义网络法是用“节点”代替概念，用节点间的“连接弧”代替概念之 间的关系。语义网络表示法的优点：结构性、联想性、自然性。
❖ 它们的本质都是对一具体事实知识表示，只是表示的方法不同。
❖ 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从 右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候， 如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃 掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
❖ 1-6人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中， 哪些是新的研究热点？
❖ 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。
❖ 2-8 把下列语句表示成语义网络描述 ❖ (1) All man are mortal. ❖ (2) Every cloud has a silver lining. ❖ (3) All branch managers of DEC
participate in a profit-sharing plan.
❖ 问题归约法是从目标(要解决的问题)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。 状态空间法是问题归纳法的一种特例。这些本原问题的解可以直接得到， 从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。
❖ 谓词逻辑法是采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一 个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是 从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的
❖
Y(1,1) (2,2) x(0,2) (2,0) y(1,0) (1,0) x(2,0) (0,0)
❖ 2野人过河----1野人划船回来----2野人过河----1野人回来--2传教士过河----1野人和1传教士回来---2传教士过河---1 野人回来---2野人过河---1野人回来---2野人过河
❖
1
❖
❖ 23
4
❖
5
❖
67 8 11 12
设搜索结点9
❖ 9 10 ❖ 1：宽度1-2-3-4-5-6-7-8-9 ❖ 2 有界深度优先dm=0 失败 ❖ dm=1 1-2-3-4 失败 ❖ dm=2 1-2-3-5-6-4-7-8失败 ❖ dm=3 1-2-3-5-6-9 成功 ❖ 3 有序搜索 1-3-6-9
❖ 3-15在什么情况下需要采用不确定推理 ? 不确定 推理的主要方法有哪些？
❖ 一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临 的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级 知识推理方法。
❖ 不确定推理是研究复杂系统不完全性和不确定性 的有力工具。有两种不确定性，即关于证据的不 确定性和关于结论的不确定性。
❖ 场景二 看电影
❖ 1放映员开始放映 2观众看电影
❖ 场景三 离开电影院
❖
1电影放映完 2离开
❖ 结果：
❖ 我花钱买票看了电影，知道了电影的情节。
❖ 电影院工作人员播放了电影，付出了劳动。
❖ 电影院获得了收入。
第三章 搜索推理技术
❖ 3-9比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。 ❖ 宽度优先搜索是一种盲目搜索，时间和空间复杂度都比较高，当目标节点距离初始节点较远时会产生许
第四章 计算智能（1）
❖ 4-4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
❖ 生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群 体。人类大脑的神经细胞大约在1011-1013个左右。神经细胞也称神 经元，是神经系统的基本单元，它们按不同的结合方式构成了复杂的 神经网络。通过神经元及其联接的可塑性，使得大脑具有学习、记忆 和认知等各种智能。
第一章 绪论
❖ 1-4 现在人工智能有哪些学派？它们的认知 观是什么？
❖ (1)符号主义(symbolicism) ❖ (2)连接主义(connectionism) ❖ (3)行为主义(actionism) ❖ 符号主义认为人工智能起源于数理逻辑；
连接主义认为人工智能起源于仿生学，特别 是对人脑模型的研究；行为主义认为人工智 能源于控制论
❖ 新的研究热点：概率图模型（隐马尔可夫模型、 贝叶斯网络）、统计学习理论(SLT) & 支持向量 机(SVM)、数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数 据分析)，人工生命。
第二章 知识表示方法
❖ 2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？ 它们有何本质上的联系及异同点?
❖ 状态空间法是基于解答空间的问题表示和求解方法，是以状态和操作符 为基础的。需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用 于表示比较简单的问题。
❖ 设（m,n）表示左岸上有m个野人，n个传教士。
❖ x（m,n）表示船上有m个野人，n个传教士（L-R）
❖ y(m,n) 表示船上有m个野人，n个传教士（R-L）
❖ (3,3) x(2,0) (1,3) y(1,0) (2,3) x (2,0) (0,3) y(1,0) (1,3) x(0,2) (1,1)
❖ 2-9 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。
❖ 开场条件：1wenku.baidu.com我想去看电影
❖
2 我有买电影票的钱
❖
3 我能去看电影
❖
4 电影院有电影放映
❖ 角色：
❖
我 电影放映员 售票员 检票员
❖ 道具：
❖
电影院 放映机 电影票 钱 银幕 椅子
❖ 场景一 进入电影院
❖ 1 走进电影院 2买票 3检票 4找到自己的座位
多无用的节点，搜索效率低。 ❖ 有界深度优先搜索，主要是深度限制值的选取。如果dm取得太小，有可能找不到一个解，太大，搜索
过程会产生过多的无用节点。
❖ 有序搜索，是选择OPEN表上具有最小F值的节点作为下一个要扩展的节点，利用问题自身的一些特 征、信息来指导搜索过程，则可以缩小搜索范围，提高搜索效率。
❖ 语义网络法是用“节点”代替概念，用节点间的“连接弧”代替概念之 间的关系。语义网络表示法的优点：结构性、联想性、自然性。
❖ 它们的本质都是对一具体事实知识表示，只是表示的方法不同。
❖ 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从 右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候， 如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃 掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
❖ 1-6人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中， 哪些是新的研究热点？
❖ 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。
❖ 2-8 把下列语句表示成语义网络描述 ❖ (1) All man are mortal. ❖ (2) Every cloud has a silver lining. ❖ (3) All branch managers of DEC
participate in a profit-sharing plan.
❖ 问题归约法是从目标(要解决的问题)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。 状态空间法是问题归纳法的一种特例。这些本原问题的解可以直接得到， 从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。
❖ 谓词逻辑法是采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一 个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是 从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的
❖
Y(1,1) (2,2) x(0,2) (2,0) y(1,0) (1,0) x(2,0) (0,0)
❖ 2野人过河----1野人划船回来----2野人过河----1野人回来--2传教士过河----1野人和1传教士回来---2传教士过河---1 野人回来---2野人过河---1野人回来---2野人过河
❖
1
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❖ 23
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❖
5
❖
67 8 11 12
设搜索结点9
❖ 9 10 ❖ 1：宽度1-2-3-4-5-6-7-8-9 ❖ 2 有界深度优先dm=0 失败 ❖ dm=1 1-2-3-4 失败 ❖ dm=2 1-2-3-5-6-4-7-8失败 ❖ dm=3 1-2-3-5-6-9 成功 ❖ 3 有序搜索 1-3-6-9
❖ 3-15在什么情况下需要采用不确定推理 ? 不确定 推理的主要方法有哪些？
❖ 一般推理方法在许多情况下，往往无法解决面临 的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级 知识推理方法。
❖ 不确定推理是研究复杂系统不完全性和不确定性 的有力工具。有两种不确定性，即关于证据的不 确定性和关于结论的不确定性。
❖ 场景二 看电影
❖ 1放映员开始放映 2观众看电影
❖ 场景三 离开电影院
❖
1电影放映完 2离开
❖ 结果：
❖ 我花钱买票看了电影，知道了电影的情节。
❖ 电影院工作人员播放了电影，付出了劳动。
❖ 电影院获得了收入。
第三章 搜索推理技术
❖ 3-9比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。 ❖ 宽度优先搜索是一种盲目搜索，时间和空间复杂度都比较高，当目标节点距离初始节点较远时会产生许