人工智能期末复习作业.doc
（完整word版）人工智能复习题
（完整word版）⼈⼯智能复习题1 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))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。
2 把下列谓词公式化成⼦句集：(1)(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))(2)(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))(3)(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))(4)(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))解：(1) 由于(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{ P(x, y), Q(x, y)}再进⾏变元换名得⼦句集：S={ P(x, y), Q(u, v)}(2) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得：(?x)(?y)(?P(x, y)∨Q(x, y))此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得⼦句集：S={?P(x, y)∨Q(x, y)}(3) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得：(?x)(?y)(P(x, y)∨(?Q(x, y)∨R(x, y)))此公式已为前束范式。
再消去存在量词，即⽤Skolem函数f(x)替换y得：(?x)(P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x)))此公式已为Skolem标准型。
人工智能期末考试复习
1、人工智能的概念及其发展历史上先后出现的主流学派2、传统搜索算法的优点和不足，会用宽度优先和深度优先求解问题答：宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。
换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。
在状态图搜索中，从初始节点出发，同层优先搜索，逐层进行搜索。
深度优先搜索是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从根节点开始一枝一枝逐渐形成的。
宽度优先搜索将新扩展的节点放在open表的尾部，而深度优先搜索将新扩展的节点放在open表的前面。
3、高级搜索算法的优点和不足4、A*算法的概念、步骤以及应用5、适值函数的作用和意义，会分析问题的适值函数（估价函数，如八数码问题的估价函数）6、谓词逻辑的概念、原理、优点和不足；能够用其描述知识和过程7、产生式系统概念、组成；能够用其进行逻辑推导。
8、语义网络概念、原理，会用（比较详细）语义网描述知识9、机器学习、聚类分类概念，了解其所采用四个策略。
10、SA原理，其计算过程中的三函数两准则，能够用SA求解实际问题11、GA原理，交叉、变异、选择操作，能够用GA求解实际问题12、人工神经网络的历史和要素13、递归网络结构和原理14、BP网络，能描述网络结构，解释其原理15、Hopfield网络，能描述网络结构，解释其工作机理16、博弈树原理，会利用α-β剪枝搜索（掌握生成节点倒推值的方法、判定剪枝）答：博弈策略假设我们对所讨论的博弈问题构造了一棵完整的博弈树，我们希望能从中找出棋手应采用的策略。
这种策略应当确保棋手会赢，或者起码能够得到和局的结果首先我们把该博弈树的每一个节点标上w（对应于赢）、d（对应于和局）或者l（对应于输）。
人工智能复习试题和答案及解析
一、单选题1. 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. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 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上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是（）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ D ）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（ C ）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A ）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（ A ）领域作出了贡献。
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
人工智能期末试题与答案完整版（最新）
人工智能期末试题与答案完整版（最新）一单项选择题（每小题 2 分，共 10 分）1.首次提出“人工智能”是在（ D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：BA. 专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A：计算机表示法B：“与 / 或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。
A：不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫， S0是入口， S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg 的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是C。
A： s0-s4-s5-s6-s9-sg B： s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC： s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空 2 分，共 20 分）1. 目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、2.问题的状态空间包含三种说明的集合，状态集合 G 。
进化主义初始状态集合S和连接主义、操作符集合。
F 以及目标3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释（每词 4 分，共20 分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（ 1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI 。
人工智能复习参考(带答案).doc
复习参考题一、填空I•构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类，分为止向、逆向、双向三类。
2•归结过程中控制策略的作用是给出控制策略，以使仅对选择合适的子句间方可做归结，避免多余的、不必要的归结式出现或者说，少做些归结仍能导出空子句。
常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。
3.公式G和公式的子句集并不等值，但它们在不可满足的意义下是一致的。
4.与或图的启发式搜索算法(A0*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。
5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点，一种观点称为符号主义,认为人类智能基木单元是符号。
另一种观点称为连接主义(仿牛主义)，认为职能的基本单元是神经元。
6.集合｛P(a, x, f (g(y))? P(z, f (z) ,f(u)))的mgu (最一般合一置换)为｛z/a, f(x)/x, u/g(y)｝o7•语义网络是对知识的有向图表示方法，一个最简单的语义网络是一个形如节点1、弧、节点2的三元组，语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类屈的分类关系。
语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。
常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。
一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。
9•常用的知识表示法有逻辑表示法、产牛式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。
10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息，贝9hl(n)>h2(n)oII.关于A算法与A*算法,若规定h(n)M0,并J1定义启发函数:P|c(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S。
经点n到Fl标状态Sg最优路径的费用。
其屮g*(n)为So到n的最小费用，h*(n)为到Sg的实际最小费用。
人工智能期末复习
人工智能原理期末考试复习1. 什么是人工智能?发展经历了几个阶段?人工智能指的是能够感知或推断信息，并将其作为知识而拥有，以应用于环境或语境中适合的行为;机器的智能称为人工智能，通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现.2. 人工智能研究的内容有哪些?机器学习、知识表示方法、搜索求解策略、进化算法及其应用、确定性及不确定性推理方法、群体智能算法及其应用。
3. 人工智能有哪些研究领域?安全防范、医疗诊断、语音识别、工业制造、计算机游戏、机器翻译。
4. 什么是知识?有哪些特性?有几种分类方法?知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性。
分类方法：(1)按知识的作用范围分为∶常识性知识和领域性知识﹔(2)按知识的作用及表示分为∶事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识;(3 )按知识的确定性分为：确定知识和不确定知识;(4) 按人类思维及认识方法分为：逻辑性知识和形象性知识。
5. 什么是知识表示、命题、谓词，一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络?知识表示就是将人类知识形式化或者模型化；命题是一个非真即假的陈述句；谓词的一般形式： ),...,,(21n x x x P )；n x x x ,...,,21是个体，某个独立存在的事物或者某个抽象的概念， P 是谓词名，用来刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
一阶谓词逻辑表示：谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”，有时称为“事实的函数”。
进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与()”、“或(v)"、“非(┐)”和“蕴含(→)”等来组合已有知识，从而表示出更复杂的知识。
产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。
框架是一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。
语义网络：从图论的观点看，它其实就是“一个带标识的有向图”，由结点和弧（也称“边”)所组成。
人工智能期末大作业
也可以表示为 arc(a_kind_of，"苹果"，"水果").
人工智能期末考查
学号：2010118504150 姓名：朱胜强 专业：2010 级电子信息工程 1012 班
几种结构化知识表示及其推理
一、框架及其推理
1、框架的概念 <槽名 1><侧面值 111 ,侧面值 112 , …>
<侧面名 12> <侧面值 121 ,侧面值 122 , …>
<槽名 2><槽值 2>|<侧面名 21><侧面值 211 ,侧面值 212 ， …> <侧面名 22> <侧面值 221 ,侧面值 222 ， …> …
<槽名 k><槽值 k>|<侧面名 k1><侧面值 k11 ,侧面值 k12 ， …> <侧面名 k2> <侧面值 k21 ，侧面值 k22 ， …>
课后习题解答
1、试写出“学生框架”的描述，并用 Prolog 语言实现。 框架名：<学生> 类属：<受教育者> 专业：范围：（计算机，英语，音乐，数学）
人工智能导论期末试题及答案
人工智能导论期末试题及答案在人工智能导论课程的期末考试中，考生需要回答以下试题，每道题后面附有答案供参考。
试题一：请简述人工智能的定义及其应用领域。
(10分)答案：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发和实现用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
其应用领域包括但不限于机器学习、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等。
试题二：简述机器学习的基本原理和常用算法。
(15分)答案：机器学习是人工智能的重要分支，其基本原理是通过对大量数据的学习和分析，从中发现并建立数据之间的模式和规律，以便用于预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
试题三：简述深度学习的原理及其在计算机视觉领域的应用。
(20分)答案：深度学习是机器学习的一种特殊形式，其核心是使用神经网络进行模式识别和决策。
其原理是通过多层次的神经网络结构，从大量数据中自动提取特征，并进行分类和回归分析。
在计算机视觉领域，深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
试题四：请简述自然语言处理的基本概念和常见技术。
(15分)答案：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，其基本概念是研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
常见的自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、问答系统等。
试题五：简述智能机器人的发展现状及其未来发展方向。
(20分)答案：智能机器人是人工智能技术在机器人领域的应用，其发展现状是机器人技术与人工智能技术的融合不断加深，智能机器人在工业生产、服务机器人、医疗护理、军事等领域得到了广泛应用。
未来发展方向包括智能机器人的普及与个性化定制、人机协同合作、情感计算等。
试题六：谈谈人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战。
(20分)答案：人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战包括人机关系的重新定义、就业的变革与职业转型、隐私和安全问题、道德与伦理问题等。
人工智能期末复习资料
人工智能技术期末复习纲要一、填空（20分）+判断(10分)1、人工智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算人工智能, 它是模拟（群智能）的人工智能。
计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。
3、（判断）人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。
5、（判断）符号智能采用搜索方法进行问题求解，一般是在（问题空间）搜索；计算智能也采用搜索方法进行问题求解，一般是在（解空间）搜索。
6、（填空）表示、运算和搜索是人工智能的三个最基本、最核心的技术。
7、PROLOG语言只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。
8、（填空）PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程9、（填空）一个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序一般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（目标段）和（子句段）等六个部分。
10、（填空）按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两大类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两大类。
或图通常称为（状态图）。
11、（填空）用计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的方式：（树式搜索）和（线式搜索）。
12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索又可分为（广度优先）和（深度优先）两种类型。
13、（填空）与或图搜索也分为（盲目搜索）和（启发式搜索）两大类。
前者又分为穷举搜索和盲目碰撞搜索。
14、（填空）遗传算法中有三种关于染色体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。
15、（判断、填空）遗传算法是一种随机搜索算法，遗传算法又是一种优化搜索算法。
16、（填空、判断）基于谓词逻辑的机器推理也称（自动推理）。
人工智能期末考试题及答案
1.什么是人工智能？人工智能有哪几个主要学派？人工智能是指研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何使计算机变得更聪敏、更能干；如何设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。
①符号主义学派 ②联结主义学派 ③行为主义学派2.什么是博弈问题？它具有哪些特点？博弈是一类具有竞争性的智能活动特点双方的智能活动，任何一方都不能单独控制博弈过程，而是由双方轮流实施其控制对策的过程3.简述谓词逻辑归结过程。
写出谓词关系公式→用反演法写出谓词表达式→SKOLEM标准形→子句集S →对S中可归结的子句做归结→归结式仍放入S中，反复归结过程→得到空子句 ，得证4．什么是知识？它有哪些特性？知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
知识是事实、信念和启发式规则。
知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识就是人们对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。
知识：不完全性不一致不确定性相对性5. 人工智能中什么是知识表示观？有哪些主要的知识表示观认识论表示观认为表示是对自然世界的表述，表示自身不显示任何智能行为。
其唯一的作用就是携带知识。
这意味着表示可以独立于启发式来研究。
本体论表示观（即表示与推理为一体）；知识工程表示观6. 何谓语义网络？它有哪些基本的语义关系？语义网络是一种通过概念及其语义联系（或语义关系）来表示知识的有向图，结点和弧必须带有标注。
其中有向图的各结点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等；结点上的标注用来区分各结点所表示的不同对象，每个结点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特性。
类属关系；包含关系；属性关系；位置关系；相近关系；时间关系；因果关系；组成关系；多元逻辑关系7. 简述α-β过程的剪支规则。
如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为α-β剪枝。
(完整word版)人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案
人工智能期末考试卷（1）标准答案及评分标准一、填空题（每空1分，共10分）1智能具有五个特征，分别为①学习能力、自适应能力、②记忆与思维能力、表达能力和感知能力.2．机器的③感知能力是让机器自动获取知识的基本条件,而知识的自动获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一.3．从研究的角度不同，对人工智能的研究可分两大阵营：④联接和⑤符号。
其中⑤符号的理论基础为数理逻辑.4。
⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题,子问题再转换为更简单的子问题，最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。
5。
鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。
6．当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时，此算符为⑧关键算符。
7。
宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生⑨组合爆炸.8。
语义网络⑩方法是1968年由J。
R.Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型.1972年，Simon 首先将⑩用于自然语言理解系统.二、简答题（共30分)1．什么是A＊算法的可纳性?(4分)答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找到最短（代价最小)的解答路径,则称算法具有可采纳性。
2．在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可分为三类,请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
(8分）答：把SNS中的子节点分为三类：(1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，(3)已出现于CLOSE表的节点; / 后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；(3分)·加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；（1分)·比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小, 则移动子节点指向新父节点（2分）·对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE表中移出，重新加入OPEN 表；(2分)3．请简述不确定性推理的含义.(4分）是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。
人工智能及应用期末复习资料
考试：9周二晚7点，5下单选题15×2分推理问答题7×10分人工智能复习资料第二章3、谓词★（预测大题：谓词的表示）谓词逻辑法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。
谓词逻辑的组成：谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号。
用谓词公式表示知识的一般步骤：(1).定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义(2).根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。
(3).根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。
二元语义网络（预测大题）语义网络是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成。
节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。
（1）常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。
AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。
ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。
（2）常用的包含关系的有：Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。
（3）常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述性。
Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。
·····用语义网络表示知识的步骤：确定问题总所有对象和各对象的属性。
确定所讨论对象间的关系。
根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧和归并节点等。
将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点的弧，连接形成语义网络。
框架（预测大题）框架是一种结构化表示方法。
框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。
常用槽名：Part-of槽——用于指出部分和全体的关系。
AI期末考试整理纯文字版
第一章人工智能概述1. 什么是人工智能（AI）？它的研究目标是什么？问题一：人工智能：用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,研究如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，是计算机科学的一个分支。
问题二：强人工智能：使机器像人类一样想和做（THINKING，ACTING LIKE HUMAN ）弱人工智能：主张人类智能能够被模拟，但是进行模拟的机器并不需要有意识的思想或思考2. 什么是图灵测试？图灵测试的作用是什么？问题一：1950年英国数学家图灵(Turing)在“计算机器与智力”一文中提出测试规则提问方：不能问受试者的物理特征回答方：尽量使测试者相信自己是人有智能：测试者分辨人和机器的正确率<50%要求：自然语言处理, 知识表示, 自动推理, 机器学习不明点：问题标准是什么？对被测人的智力要求？强调行为结果，轻视思维过程问题二：（网查）图灵测试对机器智能的问题做了深入的研究，提出了机器能思考吗这类问题最漂亮的测试方法—图灵测试，这种方法为机器能不能思考的争论双方找到了一种公认的判决准则。
补充：图灵，人工智能之父，计算机思想奠基人3. AI有哪几个主要学派？各自特点是什么？符号主义（Symbolicism）：基于数理逻辑、物理符号系统假设（认知心理层：中层）特征：逻辑网络，符号推演，逻辑思维（搜索，推理，学习）连接主义（Connectionism）：基于神经网络及其间的连接机制与学习算法（生物物理层:底层）特征：神经网络，数值计算，形象思维（联想，识别，学习）行为主义（Actionism）：基于控制论及感知—动作型控制系统（行为控制层：表层）特征：智能系统与环境的交互，控制进化（自适应，自学习，自组织）4. AI有哪些主要研究领域？AI的基础学科：哲学与认知科学，数学，心理学么，计算机科学，脑科学AI研究主题：机器推理，机器学习，机器感知，机器行为，知识获取，智能搜索，人工生命，分布智能，模式识别AI应用领域：自然语言处理，图像识别，生物识别，定理证明，机器博弈，机器人，数据挖掘与知识发现，智能系统人工智能的基本研究内容：（认知建模：认识过程的模型）（机器感知：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。
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1.什么是智能？什么是人工智能?
Intelligence is the computational part of the ability to
achieve goals in the world.Varying kinds and degrees of intelligence occur in people, many animals and some machines.
人类为实现某一口标所做的思维活动：
计算，分析，推理，综合，决策，诊断，游戏，学习，谈话…
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能, 但能像人那样思考、也口J能超过人的智能。
It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but Al does not have to confine itself to methods that are biologically observable. 2.简要说明人工智能的研究领域.
领域的研究包括专家系统、机器人、神经网、遗传算法、智能规划、诊断、智能代理；
3.什么是机器学习？谈谈机器学习的理论对人类自身的学习的影响？
机器学习是人造系统有了自我完善能力
机器学习加快了学习的进程，它有延续性，快速传播性，自身学习也应为终身学习，延续下去，可以让自身学习的思想与方法与人分享，即是传播。
4.智能机器人是否能战胜人类？谈谈你的看法.
我想智能机器人能战胜人类。
虽然智能机器人是由人类创造和编写的。
若机器人排除了断电，死机的状态。
它拥有神经网络，机器学习能力，专家系统等等，也会像个人类一样理性思考和拥有情
感。
一个智能机器人，它懂得的一切比普通一个人类多的多，储存了海量信息。
它可以饰演人类生活中的任何一种角色。
以前也看过一部情景喜剧叫《电脑娃娃》主人公就是一个智能机器人
,不仅比所有的小孩，乃至的大人都厉害，也有防御攻击的技能。
无论是下棋，武术，哪怕军事，智能机器人也是懂得最多的。
1.什么是子句？什么是命题逻辑归结式？举例说明。
命题原子称作正文字，例如P, Q, R・・・.，带有非符号的命题原子叫做负文字，例如—I P,―I Q,―I R・・・.，把正文字和负文字统称为文字。
单个文字，文字的析取构成的命题逻辑公式叫做了句。
例如，P,—I Q, - P VQ V―I R都是子句.
命题逻辑归结式：
设cl,c2是两个子句,cl=PVcl‘，c2=~PVc2' ,P,=~P也称作互补文字，cl',和c2'为子句.贝Ucl'Vc2\称作cl,c2的归结式，记为R(cl, c2), cl, c2称做是归结式的亲本子句.实质:R(cl,c2)是cl,c2的逻辑结果。
举例：cl=PVS c2=〜pVQ p=〜p为互补文字，S, Q为子句，SVQ为cl,c2的归结式。
2.简述命题归结的主要步骤和主要依据。
主要步骤：设KB={fl,f2,…,fn}是命题逻辑公式集合，w是命题逻辑公式, 为了证明从KB能推导出w,
1.先把逻辑公式fl, f2,…，fn转换成子句或子句集，把g的否定〜g也转换成了句或了句集，然后把这些了句放在一起，组成一个了句集，称为初始子句集SOo
2.令S=SO,在子句集S上应用归结，把所得到的归结式不断地加入到子句
集S中,
3.继续进行归结，当了句集S中包含空了句时，则认为是已经从F推导出g 主要依
据：
这种归结反驳证明的核心思想是反证法，空子句表示矛盾。
在证明过程中用口表示。
如果把要证的结论的否定加入到前提集合中能导出矛盾，即导出空子句口，则证明了该结论。
3.用命题归结证明
{P T(QVR),(S T「R), R S}nQ
画出归结反驳图。
什么是一阶逻辑的全称量词？如何表示？
对于口常生活和数学中出现的“一切的”、“任意的”、“所有的”、“每一个”、“都”、“凡”等词统称为全称量词，用符号““表示。
什么是一阶逻辑的存在量词？如何表示？
对日常生活和数学中常用的“存在”、“存在一个”、“有一个”、“至少有一个”、
“有些，，、“有的，，等词统称为存在量词，用符号“"表示。
什么是一阶逻辑公式的解释？
什么是一阶逻辑公式的在解释下的真值？举例说明。
给出一个恒真的一阶逻辑公式的例。