人工智能导论 知识点
.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是图灵。
.要让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫机械学习
.人工智能的远期目标是制造智能机器,近期目标是实现机器智能。
.1997年5月,注明的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为深蓝
.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫机器学习。
.谓词逻辑下,子句, ,若是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=
.编译原理不属于人工智能的研究的一个领域。
.在机器证明、模式识别、人工生命、中不是人工智能的研究领域是编译原理
.启发式搜索是寻求问题满意解的一种方法。
.用户不是专家系统的组成部分。
.“图灵实验”是为了判断一台机器是否具备智能的实验,实验由三个封闭的房间组成,分别放置主持人、 参与人和机器。
.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题,这种知识表示法叫(问题归约法 )
.语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的继承性。
.在公式中,存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的可能依赖于值。令这种依赖关系明显地由函数所定义,它把每个值映射到存在的那个。这种函数叫做( Skolem函数 )
.(A->B)∧A => B是假言推理
.子句和经过消解以后,得到
.命题是可以判断真假的陈述句
.称为吸收律
.问题归约法是指已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合,这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。
.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中广度优先搜索必然可以得到该最优解。
.仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词
.人工智能产生于1956年
.MGU是最一般合一
.产生式系统的推理不包括简单推理
.关系不在人工智能系统的知识包含的4个要素中
. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的继承性
.当前归结式是空子句时,则定理得证。
.Alpha Go的策略网络所采用的学习算法模型是深度卷积神经网络。
.或图通常称为状态图
.进化策略不属于进化计算。
. 机会主义不属于人工智能的学派。
.在遗传算法中,变量x的定义域为[-2,5],要求其精度为10-6,现用二进制进行编码,则码长为23。
.所谓不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
.人工智能的含义最早是由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是图林。
.用户不是专家系统的组成部分
.人工智能三大学派是符号主义、关联主义、行为主义。
.产生式系统的推理不包括简单推理
.C(B|A) 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的信度
.在删除策略归结的过程中删除以下子句:含有纯文字的子句;含有永真式的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
.在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种方法叫做有序搜索
.人工神经网络属于反馈网络的是BP网络
.产生式的推理过程中,从可触发规则中选择一个规则来执行,被执行的规则称为
被触发规则
. 图灵最早提出了机器智能的测试模型,并提出了人工智能的含义。
.表示在规则 中,证据A为真的作用下结论B为真的概率。
.产生式系统的推理不包括简单推理
.在启发式搜索当中,通常用启发函数来表示启发性信息。。
.从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正向推理。
.化成子句形式为:
. 如果一位人类询问者在提出一些书面问题以后不能区分书面回答是来自人还是计算机,那么这台计算机通过图灵测试。
.AI是 Attifical inteligence 的英文缩写。
.对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:
.人工智能的基本技术包括:搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术、归纳技术、
联想技术。
.是假言推理。
. (~A)=-CF(A)、CF(A1∧A2 )= min{CF(A1),CF(A2)}、CF(A1∨A2 )= max{CF(A1),CF(A2)}
.图,指由节点和有向边组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。
.合一算法:求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一(MGU)。
.目前所用的知识表示形式有框架、语义网络、面向对象
.1997年5月,著名的“人机大战”,最终名为“深蓝”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。
.产生式系统有三部分组成综合数据库,知识库和推理机,其中推理可分为
正向推理和反向推理。
.计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为对强人工智能的描述不准确。
.状态空间表示法的两个基本概念是状态和操作符。
.智能的研究领域包括机器证明、模式识别、人工生命,但不包括编译原理。
.产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、一套规则、一个控制策略。
.不是人工智能的研究领域是编译原理。
.ANN中文意义是人工神经元网络。
.反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是永真式时,则定理不一定得证。
.设有如下关系:(1)如果是的父亲,又是的父亲,则是的祖父;(2)老李是大李的父亲;(3)大李是小李的父亲。问上述人员中谁和谁是祖孙关系
—— 是的父亲;
—— 是的父亲;
设L为老李,D为大李,X为小李。
用谓词逻辑表示已知与求解:
先证存在祖孙关系:
证:
①......从(1)变换
② ......从(2)变换
③ ......从(3)变换
④ ......结论的否定
⑤ ......①②归结,置换
⑥ ......③⑤归结,置换
⑦£ ......④⑥归结,置换
得证,说明存在祖孙关系。
求解用一个重言式④:
④ ......用重言式代替结论的否定,重言式恒为真
⑤ ......①②归结,置换
⑥ ......③⑤归结,置换
⑦ ......④⑥归结,置换
∴得证:L是X的祖父,即老李是小李的祖父。
.反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的连接权值,使误差信号减至最小,所以称为“反向传播”。
.如果问题存在最优解,则启发式搜索不一定可以得到该最优解。
.消解反演证明定理时,若当前归结式是空子句,则定理得证。
.子句和P经过消解以后,得到Q。
.人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为L→W或L1∨L2→W,其中前项要满足的条件是L为单文字。
.人工智能系统的知识包含事实、规则、控制和元知识4个要素,其中关系不属于。
.人工智能产生于1956年。
.语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
.语义图不能称为或图。
.进化策略是在父矢量xi,i=1,2,……p中,通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。
.在诸如走迷宫、下期、八数码游戏等游戏中,常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术。
.启发式搜索不是寻求问题最坏解的一种方法
. 先生成一颗博弈树,然后再计算其倒退值不是剪枝技术方法的思想。
.语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的继承性。
.在遗传算法中,变量x的定义域为[-2,5],要求其精度为10-6,现用二进制进行编码,则码长为23。
.表达式对中P(q(f(v)),g(u))和P(x,x)是能够合一的。
.人工神经网络的构成与特性是: ①能较好的模拟人的形象思维;②具有大规模并行协同处理能力;③具有较强的学习能力;④具有较强的容错能力和联想能力;⑤是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。
.遗传算法、进化编程、进化策略都属于进化计算。
.简述搜索技术中深度优先策略与广度优先策略的区别:
(1)广度优先搜索是始终在同一级节点中考查,当同一级节点考查完毕,才考查下一级节点。因此,是自顶向下一层一层逐渐搜索的,属于横向搜索策略,其搜索是完备的,得到的解为最优解;
(2)深度优先搜索是在搜索树的每一层始终只扩展一个子节点,不断向纵深前进,直到不能再前进时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。因此,是从树根开始一枝一枝逐渐搜索的,属于纵向搜索策略,其搜索是不完备的,得到的解不一定为最优解。
.产生式系统的推理不包括简单推理。
.将下列谓词公式化成子句集。
:
已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)},求MGU。
方法为k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元,g(A,y)是项,且z不在g(A,y)中出现。k=k+1=1
有δ1=δ0·{g(A,y)/z}=ε·{g(A,y)/z}={g(A,y)/z},
S1=S0·{g(A,y)/z}={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGU算法,MGU=δ1={g(A,y)/z}
.要让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫神经网络。
.请符号化下列各命题,并证明结论是否有效(用推理规则)。任何人如果他喜欢数学,他就不喜欢体育。每个人或喜欢体育,或喜欢艺术,有的人不喜欢艺术,因而有的人不喜欢数学
命题形式化:
前提:,,
结论:
证明:(1) P
ES(1)
P
US(4)
T(2)(4)I
P
US(6)
T(5)(7)I
EG(8)
.假设:所有不贫穷而且聪明的人是快乐的,读书的人不愚蠢,约翰能读书而且很富有,快乐的人过着幸福的生活。请通过消解反演推理方法求证:能找到过着幸福生活的人。
证:R1:所有不贫穷且聪明的人都快乐:
R2:那些读书的人是聪明的:
R3:约翰能读书且不贫穷:
R4:快乐的人过着幸福的生活:
结论:约翰过着幸福的生活的否定:
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:
由R2可得子句:
由R3可得子句:
由R4可得子句
由结论的否定可得子句:
根据以上6条子句,归结如下
⑤⑥
⑦①
⑧④
⑨②
⑩③
由上可得原命题成立。
.AÙ(AÚB) ÛA 称为结合律, ~(AÙB) Û~AÚ~B 称为吸收律。错。
.在公式中"y$xp(x,y)),存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的 x 可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义, 它把每个 y 值映射到存在的那个 x。这种函数叫做Skolem 函数。
.神经网络研究不属于符号主义学派。
.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域 ,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元,其他变元称为自由变元。
.冯.诺依曼计算机的五个组成部分不包括处理器。
.在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中,常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术。
.极大极小分析法的思想是先生成一棵博弈树,然后再计算其倒推值。
.人工智能:是研究如何制造人造的智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力以延伸人类智能的科学。
.人工智能与计算机程序的区别:
(1)AI研究的是符号表示的知识而不是数值数据为研究对象;
(2)Al采用启发式搜索方法而不是普通的算法;
(3)控制结构与知识是分离的;
(4)允许出现不正确的答案。
.策略迭代与值迭代是求解马尔科夫决策过程的两个最基本方法,均非基于静态规划。
.产生式系统的组成:1)产生式规则库:描述相应领域知识的产生式规则集。2)数据库:(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)。3)推理机:(控制系统)是一个程序,控制协调规则库与数据库的运行,包含推理方式和控制策略。
.填写下面的三值逻辑表。
其中T,F,U分别表示真,假,不能判定。
∧ |
T |
F |
U |
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∨ |
T |
F |
U |
|
∧ |
T |
F |
U |
T |
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T |
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T |
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F |
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F |
|
F |
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||||||||
U |
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U |
U |
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答:
∧ |
T |
F |
U |
|
∧ |
T |
F |
U |
|
P |
~P |
|||
T |
T |
F |
U |
T |
T |
T |
T |
T |
F |
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F |
F |
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F |
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F |
T |
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U |
U |
F |
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U |
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U |
U |
U |
.人工智能的主要研究和应用领域有哪些?(至少列出7个)其中,哪些是新的研究热点?
答:(1)自然语言理解 (2)人工神经元网络
数据库智能检索 智能控制
专家咨询系统 智能调度和指挥
定理机器证明 智能决策支持系统
博弈 知识发现和数据发掘
机器人学 分布式人工智能
自动程序设计
组合调度问题
感知问题
模式识别
.给出表示包含下面句子含义的语义网络:孙老师从2月至7月给软件工程专业讲授“人工智能”课程。
.下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索,标明了各生成节点的倒推值,何处发生剪枝(用“/” 在图上标记),及应选择的走步。
.遗传算法的选择策略:1.轮盘赌选择;2.随机遍历抽样;3.局部选择;4.截断选择;5.锦标赛选择。俄罗斯轮盘赌:比如说种群中有50个个体,那么每个个体的适应度除以50个个体适应度的和得到的就是该个体的被选择的概率。轮盘赌选择时,每个个体类似于轮盘中的一小块扇形,扇形的大小与该个体被选择的概率成正比。那么,扇形越大的个体被选择的概率越大。这就是轮盘赌选择法。