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人工智能及其应用 习题参考答案 第1章
第一章绪论1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：人工智能（学科）：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。
其近期的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，并开发相关理论和技术。
人工智能（能力）：人工智能（能力）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。
2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 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；这种智能指的是人类所具有的那种智能。
推论：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，那么就能够用计算机来模拟人的活动。
因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。
３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。
认为人工智能源于数理逻辑。
连接主义，又称为仿生学派或生理学派。
认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义，又称为进化主义或控制论学派。
认为人工智能源于控制论。
４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究：（１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。
（２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。
（３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程（４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。
５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？答：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，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
人工智能作业解答廉师友课件
突破阶段
21世纪初，随着大数据、 云计算和深度学习等技术 的快速发展，人工智能技 术取得了重大突破。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
智能制造
实现智能制造系统的自主决策 和控制，提高生产效率和产品
质量。
智能家居
人工智能的核心
模拟人类的感知、认知、 学习和推理等智能行为， 实现机器的自主决策和智 能控制。
人工智能的层次
弱人工智能、强人工智能 和超强人工智能，分别对 应不同的智能水平和应用 场景。
人工智能的发展历程
起步阶段
20世纪50年代，人工智能 概念开始出现，机器开始 模拟人类的某些简单智能 行为。
发展阶段
提高生产效率
人工智能的应用将大幅提高生产效率，降低生产 成本，为经济发展注入新的活力。
改善生活质量
人工智能在医疗、教育、交通等领域的应用将为 人们的生活带来更多便利，提高生活质量。
推动创新发展
人工智能的发展将激发更多的科技创新，推动社 会各领域的发展与进步。
立体视觉
利用多个视角的图像来重建三维场景 和对象。
03 人工智能的实践应用
智能语音助手
智能语音助手是一种利用人工智能技术，通过语音交互为用户提供服务的系统。
智能语音助手可以实现语音搜索、语音翻译、语音提醒、语音导航等功能，为用户 提供便利。
智能语音助手的应用场景包括智能家居、车载设备、手机应用等，为用户提供高效、 便捷的语音交互体验。
通过智能家居系统实现家庭设 备的互联互通和智能化控制， 提高生活便利性和舒适度。
智慧医疗
(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。
6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
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：符号主义和联结主义。
特点：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；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。
8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答
第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
（2）他每天下午都去玩足球。
（3）太原市的夏天既干燥又炎热。
（4）所有人都有饭吃。
（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
（6）要想出国留学，必须通过外语考试。
2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。
请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。
图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。
2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。
请用产生式规则表示移动小方块的操作。
2831231684754765S0S g图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图2.13 推销员旅行问题：设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13所示，推销员从城市A出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A，请找出一条最短的旅行路线。
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{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) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：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))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？5.2 用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯一吗？5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？5.5 宽度优先搜索与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？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边，打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人，在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数，否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排，请使用状态空间搜索法，规划一使全部6人安全过河的方案。
（提示：应用状态空间表示和搜索方法时，可用(N m,N c)来表示状态描述，其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3)，而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
（提示：a.用四元组(农夫，狐狸，鸡，米)表示状态，其中每个元素都可为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸；b.把每次过河的一种安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
）5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上，每个圆盘上都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动，每次转动90°，初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示，用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
计算机导论第十章人工智能基础习题及参考答案
第十章 人工智能基础一、选择题1.人类智能的特性表现在4个方面（B ）。
A.聪明、灵活、学习、运用聪明、灵活、学习、运用B.能感知客观世界的信息、能通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识、增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激做出反应并传递信息做出反应并传递信息C.感觉、适应、学习、创新感觉、适应、学习、创新D.能捕捉外界环境信息，能利用外界的有利因素，能传递外界信息，能综合外界信息进行创新思维能综合外界信息进行创新思维2.人工智能的目的是让机器能够（D ），以实现某些脑力劳动的机械化。
A.具有智能具有智能B.和人一样工作和人一样工作C.完全代替人的大脑完全代替人的大脑D.模拟、延伸和扩展人的智能模拟、延伸和扩展人的智能 3.下列关于人工智能的叙述不正确的有（C ）A.人工智能技术与其它科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平智能化水平B.人工智能是科学技术发展的趋势人工智能是科学技术发展的趋势C.因为人工智能的系统研究是从20世纪50年代开始的，非常新，所以十分重要所以十分重要D.人工智能有力地进了社会的发展人工智能有力地进了社会的发展4.人工智能研究的一项基本内容是机器感知。
以下叙述中的（C ）不属于机器感知的领域属于机器感知的领域A.使机器具有视觉，听觉，触觉，味觉和觉等感知能力使机器具有视觉，听觉，触觉，味觉和觉等感知能力B.使机器具有理解文字的能力·C.使机器具有能够获取新知识，学习新技巧的能力使机器具有能够获取新知识，学习新技巧的能力D.使机器具有听懂人类语言的能力使机器具有听懂人类语言的能力5.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，以下叙述中的（C ）不是它要实现的目标是它要实现的目标A.理解别讲的话理解别讲的话B.对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑C.欣赏音乐欣赏音乐D.机器翻译机器翻译6.为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（B ）A.专家系统专家系统B.人工神经网络人工神经网络C.模式识别模式识别D.智能代理智能代理7.如果把知识按照作用来分类，下述（B ）不在分类的范围内不在分类的范围内A.用控制策略表示的知识，即控制性知识用控制策略表示的知识，即控制性知识B.可以通过文字，语言，图形和声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识即显性知识C.提供有关状态变化，问题求解过程的操作，演算和行为的知识，即过程性知识即过程性知识D.用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性知识用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性知识 8.下述（A ）不是知识的特征不是知识的特征A.复杂性和明确性复杂性和明确性B.进化和相对性进化和相对性C.客观性和依附性客观性和依附性D.可重用性和共享性可重用性和共享性9.下述（D ）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。
（完整版）人工智能原理MOOC习题集及答案北京大学王文敏课件
（完整版）人工智能原理MOOC习题集及答案北京大学王文敏课件正确答案：A、B 你选对了Quizzes for Chapter 11 单选(1 分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/ 5 多选(1 分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分总分A. W eb搜索引擎A. 人类思考B.超市条形码扫描器B. 人工智能C.声控电话菜单该题无法得分/1.00C.机器智能 1.00/1.00D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案：A、D 你错选为C、DD.机器动作正确答案： C 你选对了6 多选(1 分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分2 多选(1 分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分A.人脸识别0.33/1.00A. 人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.专家系统0.33/1.00B. 人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00C.图像理解C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法D.分布式计算得分/1.00正确答案：A、B、C 你错选为A、BD.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通7 多选(1 分)考察人工智能(AI) 的一些应用，去发现目前下列哪些任务可以通过AI 来解决得分/总分常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案：A、B、D 你错选为A、B、C、DA.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.003 多选(1 分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分B.打一场像样的乒乓球比赛A. 经济学0.25/1.00C.在Web 上购买一周的食品杂货0.33/1.00B. 哲学0.25/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货C.心理学0.25/1.00正确答案：A、B、C 你错选为A、CD.数学0.25/1.008 填空(1 分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境下正确答案：A、B、C、D 你选对了做正确的事。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 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 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第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
人工智能课后习题答案
1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->11.2h(n)=∑每个W 左边B 的个数；h(n)满足A*条件；h(n)满足单调限制（大家分析）。
1.3h1(n)= c ij ，一般情况不满足A*条件，但此题满足；ACDEBA=34; h2(n)=|c ij -AVG{(c ij )|，不满足A*条件；ACBDEA=42; 1.4此题最优步数已定，具有A*特征的启发函数对搜索无引导作用。
1.5此题启发式函数见P41。
1.10规定每次一个圆盘按固定方向（如逆时针）转动45°；可用盲目搜索算法构造搜索树；也可构造启发式函数如：h(n)=8个径向数字和与12的方差。
1.11状态空间数：9！=362880；有用的启发信息：1）平方数为3位数的数字：10～31；2）平方的结果数字各位不能重复：13，14，16，17，18，19，23，24，25，27，28，29，31； 只需校验313C =286种状态。
2.1 解图：2.5后手只要拿走余下棋子-1的个数即可。
第3章 3.18以下符号中□表示⌝(1)证明：待归结的命题公式为)(P Q P →⌝∧，求取子句集为},,{P Q P ⌝，对子句集中的子句进行归结可得可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→ （，合取范式为：()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧ ，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① P Q R ∨∨ ② P Q ∨③ P ④ R ⑤ Q②③归结⑥ P R ∨ ①④归结 ⑦ R ③⑥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()(())Q P Q P Q →∧→→ ，合取范式为：()()Q P Q P Q ∨∧∨∧ ，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① Q P ∨ ② Q③ Q P ∨④ P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ ④⑤归结由上可得原公式成立。
(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。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论1.1 什么是人工智能? 它的研究目标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.1.3 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？ 1.5 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？1.7 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？第2章 知识表示方法2.1 什么是知识？分类情况如何？2.2 什么是知识表示？不同的知识表示方法各有什么优缺点? 2.4 人工智能对知识表示有什么要求? 2.5 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀2.6 用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
晓新比他父亲长得高。
2.8 产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?2.9 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。
2.10简述产生式系统的优缺点。
2.11 简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 2.12框架表示法有什么特点？2.13试构造一个描述你的卧室的框架系统。
2.14 试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师> ：宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>2.16把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
大学课程《人工智能》课后习题及答案
大学课程《人工智能》课后答案第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。
人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答
第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
（2）他每天下午都去玩足球。
（3）太原市的夏天既干燥又炎热。
（4）所有人都有饭吃。
（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
（6）要想出国留学，必须通过外语考试。
2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。
请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16 所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。
图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7 中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。
2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3× 3的方框内放有8 个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12 所示）。
请用产生式规则表示移动小方块的操作。
图2.12 习题2.12 的图图2.13 习题2.13 的图2.13 推销员旅行问题：设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13 所示，推销员从城市A 出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A ，请找出一条最短的旅行路线。
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• 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
• 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。
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• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异
等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
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• 4-10什么是模糊集合和隶属函数或隶属度？
• 模糊集合（fuzzy sets） 论域U到[0,1]区间 的任一映射，即，都确定U的一个模糊子集 F；称为F的隶属函数（membership function）或隶属度（grade of membership）。在论域U中，可把模糊子 集表示为元素u与其隶属函数的序偶集合， 记为：
• 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
• 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。
• 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。
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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。 • 神经网络的结构是由基本处理单元及其互连方法决定的。 • 图4.2所示神经元单元由多个输入，i=1,2,...,n和一个输出y组成。中间 状态由输入信号的权和表示，而输出为： • 图4.2 神经元模型
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13
第五章 计算智能(2)
• 5-2试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。 • 遗传算法的基本原理如下：通过适当的编码方式把问题结构变为位串
形式（染色体），在解空间中取一群点作为遗传开始的第一代，染色 体的优劣程度用一个适应度函数来衡量，每一代在上一代的基础上随 机地通过复制、遗传、变异来产生新的个体，不断迭代直至产生符合 条件的个体为止。迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的 解。 • 一般遗传算法的主要步骤如下： • (1)随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始群体。 • (2)对该字符串群体迭代的执行下面的步 (a) 和 (b) ，直到满足停止标 准： • (a) 计算群体中每个个体字符串的适应值； • (b) 应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。 • (3) 把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果， 这个结果可以表示问题的一个解。
人工智能习题参考答案
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1
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
• 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
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• 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。
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第六章 专家系统
• 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? • 答：专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，
能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 • 专家系统的特点： • 启发性：专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。 • 透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够
• 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
• 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。
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• 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。
• 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。
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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。
• 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。
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3
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?
• 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)
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• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。
• （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入）
间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。