整理人工智能簡(jiǎn)答題[驕陽(yáng)教學(xué)]

1、一簡(jiǎn)答題1.在什么情況下需要采用不確定推理或非單調(diào)推理？答：一般推理方法在許多情況下，往往無(wú)法解決面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，因而需要應(yīng)用不確定性推理等高級(jí)知識(shí)推理方法，包括非單調(diào)推理、時(shí)序推理和不確定性推理等。例如，當(dāng)一個(gè)人打開(kāi)電燈的開(kāi)關(guān)而發(fā)現(xiàn)燈泡未亮?xí)r，就會(huì)根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)而覺(jué)得“停電了”。但當(dāng)他打開(kāi)另外一只燈的開(kāi)關(guān)發(fā)現(xiàn)燈亮?xí)r，就否定了先前“停電了”的結(jié)論，想到也許是開(kāi)關(guān)或者燈具出問(wèn)題了。這個(gè)改變?cè)韧茖?dǎo)結(jié)論的過(guò)程其實(shí)就是一個(gè)非單調(diào)推理。即，隨著信息與知識(shí)的增加，并沒(méi)有在肯定原來(lái)的結(jié)論基礎(chǔ)上，增加了更多并立的知識(shí)與結(jié)論，而是否定了原先結(jié)論并有了新的看法。 以下情況需要采用不確定推理：所需知識(shí)不完備,不精

2、確所需知識(shí)描述模糊,多種原因?qū)е峦唤Y(jié)論,問(wèn)題的背景知識(shí)不足,解題方案不唯一。 不確定性推理，是指其推理過(guò)程中，由于各種偶然性誤差、干擾以及證據(jù)的不確定性等因素，導(dǎo)致所獲得的結(jié)果或結(jié)論本身具有未置可否的不確定性。 一般來(lái)說(shuō)，出現(xiàn)不精確推理的原因和特征可能有： 證據(jù)不足或稱為證據(jù)的不確定性； 規(guī)則的不確定性； 研究方法的不確定性。 由于以上“三性”的存在，決定了推理的最后結(jié)果具有不確定但卻近乎合理的特性，人們把這種性質(zhì)的推理及其理論和方法總稱為不確定推理2 產(chǎn)生式系統(tǒng)有哪幾種推理方式？各自特點(diǎn)為何？答：（1）正向推理（正向鏈接推理）：從一組表示事實(shí)的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產(chǎn)生式規(guī)則，用以證明該

3、謂詞公式或命題是否成立。（2） 逆向推理（后向鏈接推理）：從表示目標(biāo)的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產(chǎn)生式規(guī)則證明事實(shí)謂詞或命題成立，即首先提出一批假設(shè)目標(biāo)，然后逐一驗(yàn)證這些假設(shè)。（其基本原理是從表示目標(biāo)的謂詞或命題出發(fā)，使用一組規(guī)則證明事實(shí)謂詞或命題成立，即提出一批假設(shè)（目標(biāo)），然后逐一驗(yàn)證這些假設(shè)。（3）雙向推理：又稱為正反向混合推理，它綜合了正向推理和逆向推理的長(zhǎng)處，克服了兩者的短處。雙向推理的推理策略是同時(shí)從目標(biāo)向事實(shí)推理和從事實(shí)向目標(biāo)推理，并在推理過(guò)程中的某個(gè)步驟，實(shí)現(xiàn)事實(shí)與目標(biāo)的匹配。3算法A*直到一個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)被選擇擴(kuò)展才會(huì)終止。然而，到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一條路經(jīng)可能在那個(gè)節(jié)點(diǎn)被選擇擴(kuò)展前早就

4、找到了。一旦目標(biāo)節(jié)點(diǎn)被發(fā)現(xiàn)，為什么不終止搜索呢？用一個(gè)例子說(shuō)明你的答案。4結(jié)合你的研究方向，論述哪些人工智能技術(shù)可以得到應(yīng)用？解決什么問(wèn)題？ 答：人工智能目前總結(jié)出了對(duì)實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)來(lái)說(shuō)具有普遍意義的核心課題：知識(shí)的模型化和表示方法，啟發(fā)式搜索理論，各種推理方法，人工智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和語(yǔ)言。主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)表示和推理，智能搜索，模糊邏輯，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，自然語(yǔ)言理解，博弈論，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。5在選擇知識(shí)表示的方法時(shí)，應(yīng)該考慮哪些因素？ 答：表示能力：能夠?qū)?wèn)題求解所需的知識(shí)正確有效地表達(dá)出來(lái) ，可理解性：所表達(dá)的知識(shí)簡(jiǎn)單、明了、易于理解 ，可訪問(wèn)性：能夠有效地利用

5、所表達(dá)的知識(shí) ，可擴(kuò)充性：能夠方便靈活地對(duì)知識(shí)進(jìn)行擴(kuò)充。表示范圍是否廣泛、是否適于推理、是否適于計(jì)算機(jī)處理、是否有高效的算法、能否表示不精確知識(shí)、能否模塊化、知識(shí)和元知識(shí)能否用統(tǒng)一的形式表示、是否加入啟發(fā)信息、過(guò)程性表示還是說(shuō)明性表示、表示方法是否自然?？傊?，人工智能問(wèn)題的求解是以知識(shí)表示為基礎(chǔ)的，如何將已獲取的有關(guān)知識(shí)以計(jì)算機(jī)內(nèi)部代碼形式加以合理地描述、存儲(chǔ)、有效利用便是知識(shí)表示所應(yīng)解決的問(wèn)題。6 什么是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示?給出這種表示方法的優(yōu)缺點(diǎn)。答：語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是一種用實(shí)體及其語(yǔ)義關(guān)系來(lái)表達(dá)知識(shí)的有向圖。結(jié)點(diǎn)代表實(shí)體，表示各種事物、概念、情況、屬性、狀態(tài)、事件、動(dòng)作等；弧代表語(yǔ)義關(guān)系，表示它所

6、連結(jié)的兩個(gè)實(shí)體之間的語(yǔ)義聯(lián)系，它必須帶有標(biāo)識(shí)。 主要優(yōu)點(diǎn)： 結(jié)構(gòu)性:把事物的屬性以及事物間的各種語(yǔ)義聯(lián)系顯式地表示出來(lái)，是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。在這種方法中，下層結(jié)點(diǎn)可以繼承、新增、變異上層結(jié)點(diǎn)的屬性。 聯(lián)想性:本來(lái)是作為人類(lèi)聯(lián)想記憶模型提出來(lái)的，它著重強(qiáng)調(diào)事物間的語(yǔ)義聯(lián)系，體現(xiàn)了人類(lèi)的聯(lián)想思維過(guò)程。 自索引性:把各接點(diǎn)之間的聯(lián)系以明確、簡(jiǎn)潔的方式表示出來(lái)，通過(guò)與某一結(jié)點(diǎn)連結(jié)的弧可以很容易的找出與該結(jié)點(diǎn)有關(guān)的信息，而不必查找整個(gè)知識(shí)庫(kù)。這種自索引能力有效的避免搜索時(shí)所遇到的組合爆炸問(wèn)題。 自然性:這種帶有標(biāo)識(shí)的有向圖，可比較直觀地把知識(shí)表示出來(lái)，符合人們表達(dá)事物間關(guān)系的習(xí)慣，并且與自然語(yǔ)言

7、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)之間的轉(zhuǎn)換也比較容易實(shí)現(xiàn)。 主要缺點(diǎn)： 非嚴(yán)格性:沒(méi)有象謂詞那樣嚴(yán)格的形式表示體系，一個(gè)給定語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的含義完全依賴于處理程序?qū)λM(jìn)行的解釋?zhuān)ㄟ^(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)所實(shí)現(xiàn)的推理能保證其正確性。復(fù)雜性:語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的手段是多種多樣的，這雖然對(duì)其表示帶來(lái)了靈活性，但同時(shí)也由于表示形式的不一致，使得它的處理增加了復(fù)雜性。組合爆炸問(wèn)題和不充分性。7什么是產(chǎn)生式知識(shí)表示?給出這種表示方法的優(yōu)缺點(diǎn)。答：早期產(chǎn)生式知識(shí)表示是一種計(jì)算形式體系里所使用的術(shù)語(yǔ)，主要是使用類(lèi)似文法的規(guī)則，對(duì)符號(hào)串做替換運(yùn)算。一般用三元組（對(duì)象，屬性，值）或（關(guān)系，對(duì)象1，對(duì)象2）產(chǎn)生式的基本形式:PQ或者IF P THEN Q

8、，P是產(chǎn)生式的前提，也稱為前件，它給出了該產(chǎn)生式可否使用的先決條件，由事實(shí)的邏輯組合來(lái)構(gòu)成；Q 是一組結(jié)論或操作，也稱為產(chǎn)生式的后件，它指出當(dāng)前題 P滿足時(shí)，應(yīng)該推出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的動(dòng)作。 產(chǎn)生式的含義:如果前提P滿足，則可推出結(jié)論 Q或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作優(yōu)點(diǎn)：（1）模塊性：規(guī)則與規(guī)則之間相互獨(dú)立。（2）靈活性：知識(shí)庫(kù)易于增加、修改、刪除。（3）自然性：方便地表示專(zhuān)家的啟發(fā)性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。（4）透明性：易于保留動(dòng)作所產(chǎn)生的變化、軌跡。 缺點(diǎn)：知識(shí)庫(kù)維護(hù)難，效率低，理解難。8 寫(xiě)出利用歸結(jié)原理求解問(wèn)題答案的步驟。答：（1）寫(xiě)出謂詞關(guān)系公式。（2）用反演法寫(xiě)出謂詞表達(dá)式。（3）SKOLEM標(biāo)準(zhǔn)形式

9、。（4）命題表示成合取范式并求子句集S。（5）將結(jié)論否定并加入S中，對(duì)S中可歸結(jié)的子句做歸結(jié)。（6）歸結(jié)式仍放入S中，反復(fù)歸結(jié)過(guò)程。（7）得到空子句。（8）得證。9什么是不確定性推理？不確定推理中需要解決的基本問(wèn)題有哪些？答：不確定性推理是一種建立在非經(jīng)典邏輯基礎(chǔ)上的基于不確定性知識(shí)的推理，它從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過(guò)運(yùn)用不確定性知識(shí)，推出具有一定程度的不確定性的和合理的或近乎合理的結(jié)論?；締?wèn)題：不確定性的表示與度量，不確定性的匹配，不確定性的傳播和更新，不確定性的合成。10 同傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序相比，人工智能程序有哪些特點(diǎn)？答：（1）人工智能首先研究的是以符號(hào)表示的知識(shí)，而不是數(shù)值數(shù)據(jù)為

10、研究對(duì)象 （2）人工智能采用的是啟發(fā)式推理方法,而不是常規(guī)算法 （3）人工智能的控制結(jié)構(gòu)與知識(shí)領(lǐng)域是分離的，并允許出現(xiàn)不正確的解答11 謂詞邏輯表示法為什么是應(yīng)用最廣泛的表示方法之一？答：（1）謂詞邏輯與數(shù)據(jù)庫(kù)，特別是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就有密切的關(guān)系。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，邏輯代數(shù)表達(dá)式是謂詞表達(dá)式之一。因此，如果采用謂詞邏輯作為系統(tǒng)的理論背景，則可將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)擴(kuò)展改造成知識(shí)庫(kù)。 （2）一階謂詞邏輯具有完備的邏輯推理算法。如果對(duì)邏輯的某些外延擴(kuò)展后，則可把大部分的知識(shí)表達(dá)成一階謂詞邏輯的形式。 （3）謂詞邏輯本身具有比較扎實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，知識(shí)的表達(dá)方式?jīng)Q定了系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)。因此，對(duì)知識(shí)表達(dá)方式的嚴(yán)密科學(xué)性要求

11、就比較容易得到滿足。這樣對(duì)形式理論的擴(kuò)展導(dǎo)致了整個(gè)系統(tǒng)框架的發(fā)展。 （4）邏輯推理是公理集合中演繹而得出結(jié)論的過(guò)程。由于邏輯及形式系統(tǒng)具有的重要性質(zhì)，可以保證知識(shí)庫(kù)中新舊知識(shí)在邏輯上的一致性（或通過(guò)相應(yīng)的一套處理過(guò)程檢驗(yàn)）和所演繹出來(lái)的結(jié)論的正確性。而其它的表示方法在這點(diǎn)上還不能與其相比。12 什么是過(guò)程性知識(shí)表示？給出它的優(yōu)缺點(diǎn)。答：過(guò)程性知識(shí)是將有關(guān)某一問(wèn)題領(lǐng)域的知識(shí)，連同如何使用這些知識(shí)的方法，均隱式地表示為一個(gè)求解問(wèn)題的過(guò)程。其包含兩個(gè)含義：（1）把解決一個(gè)問(wèn)題的過(guò)程描述出來(lái)?？梢苑Q它為解題知識(shí)的過(guò)程表示。（2）把客觀事物的發(fā)展過(guò)程用某種方式表示出來(lái)。優(yōu)點(diǎn)：控制系統(tǒng)就比較容易設(shè)計(jì)，過(guò)程

12、表示用程序來(lái)描述問(wèn)題，具有很高的問(wèn)題求解效率。 缺點(diǎn)：復(fù)雜、不直觀、容易出錯(cuò)、不便于修改。由于知識(shí)隱含在程序中，難于添加新的知識(shí)和擴(kuò)充功能，所以適用范圍較窄。13簡(jiǎn)述人工智能的研究目標(biāo)。答：可分為兩個(gè)階段：（1）近期目標(biāo)：近期目標(biāo)的中心任務(wù)是研究如何使計(jì)算機(jī)去做那些過(guò)去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依賴于現(xiàn)有計(jì)算機(jī)去模擬人類(lèi)某些智力行為的基本理論、基本方法。（2）遠(yuǎn)期目標(biāo)：探討智能的基本機(jī)理，研究如何利用自動(dòng)機(jī)去模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為，甚至做的比人還要好。 九個(gè)最終目標(biāo)（從研究?jī)?nèi)容出發(fā)）：理解人類(lèi)的認(rèn)識(shí)、有效的自動(dòng)化、有效的智能拓展、超人的智力、通用問(wèn)題求解、連貫性交談、自治、

13、學(xué)習(xí)、儲(chǔ)存信息。14 簡(jiǎn)述人工智能的新進(jìn)展。答：多學(xué)科基礎(chǔ)理論交叉研究，多學(xué)派融合研究，集成智能研究，智能機(jī)器人研究。（腦科學(xué)為人工智能研究提供人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的本質(zhì)和機(jī)理； 認(rèn)知科學(xué)為人工智能研究提供感知、思維、學(xué)習(xí)和語(yǔ)言等基本原理心理學(xué)為人工智能研究提供認(rèn)知、情感、意識(shí)等心理過(guò)程及聯(lián)系。生物學(xué)為人工智能研究提供自然界生物運(yùn)行的機(jī)制； 邏輯學(xué)為人工智能研究提供思維規(guī)律描述的理論和方法；）人工智能從以往的追求自主的系統(tǒng)，改變?yōu)槿藱C(jī)結(jié)合的系統(tǒng)?，F(xiàn)在是直覺(jué)、形象思維與模式識(shí)別的結(jié)合、Situated AI，Sensing and Acting的結(jié)合，并引入概率論、遺傳算法等理論。計(jì)算機(jī)的定量與人的

14、定性信息處理相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短。15什么是遺傳算法？解釋遺傳算法中的個(gè)體和種群的含義？答：遺傳算法思想來(lái)源于生物進(jìn)化過(guò)程，它是基于進(jìn)化過(guò)程中的信息遺傳機(jī)制和優(yōu)勝劣汰的自然選擇原則的搜索算法。遺傳算法用概率搜索過(guò)程在該狀態(tài)空間中搜索，產(chǎn)生新的樣本。遺傳算法是模仿生物遺傳學(xué)和自然選擇機(jī)理，通過(guò)人工方式構(gòu)造一類(lèi)優(yōu)化搜索算法，是對(duì)生物進(jìn)化過(guò)程的一個(gè)數(shù)學(xué)仿真，屬于進(jìn)化計(jì)算中的一類(lèi)方法。個(gè)體：個(gè)體就是模擬生物個(gè)體而對(duì)問(wèn)題中的對(duì)象（一般就是問(wèn)題的解）的一種稱呼，一個(gè)個(gè)體也就是搜索空間中的一個(gè)點(diǎn)。遺傳算法先將搜索結(jié)構(gòu)編碼為字符串形式，每個(gè)字符串結(jié)構(gòu)被稱為個(gè)體。種群：就是模擬生物種群而由若干個(gè)體組成的群體，它一般

15、是整個(gè)搜索空間的一個(gè)很小的子集。一組字符串結(jié)構(gòu)，被稱為一個(gè)群體。16人工智能研究主要有哪三大學(xué)派，其特點(diǎn)是什么？答：（1）符號(hào)主義：又稱為功能模擬學(xué)派，主要觀點(diǎn)認(rèn)為智能活動(dòng)的基礎(chǔ)是物理符號(hào)系統(tǒng)，思維過(guò)程是符號(hào)模式的處理過(guò)程。其特點(diǎn)：(a)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程,解決 需要邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題。(b)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無(wú)需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí)。(c)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改。(d)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行連接。(e)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇。（2） 連接主義：又稱為結(jié)構(gòu)模擬學(xué)派，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間

16、的連接機(jī)制和學(xué)習(xí)算法的人工智能學(xué)派。主要觀點(diǎn)認(rèn)為大腦是一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制出發(fā)進(jìn)行研究，渴望揭示人類(lèi)智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能在機(jī)器上的模擬。其特點(diǎn)：(a)通過(guò)神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過(guò)程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性。(b)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理。(c)可以通過(guò)對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類(lèi)等。(d)適合模擬人類(lèi)的形象思維過(guò)程。(e)求解問(wèn)題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解。（3）行為主義：又稱為模擬學(xué)派、進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，認(rèn)為智能行為的基礎(chǔ)是“感知-行為”的反應(yīng)機(jī)制。基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術(shù)，研究擬人的

17、智能控制行為。其特點(diǎn)：（a）知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一。（b）智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，以環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原型。（c）智能行為只能體在世界中，通過(guò)與周?chē)h(huán)境交互而表現(xiàn)出來(lái)。（d）人工智能可以像人類(lèi)智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。17知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有哪些公共特征？答：（1）海量數(shù)據(jù)集（2）數(shù)據(jù)利用非常不足（3）在開(kāi)發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)，領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)該領(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要（4）最終用戶專(zhuān)門(mén)知識(shí)缺乏18 試述數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(shì)。答：（1）視頻和音頻數(shù)據(jù)挖掘（2）科學(xué)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘（3）數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用探索（4）可伸縮的

18、數(shù)據(jù)挖掘方法（5）數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Web數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的集成（6）數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言的標(biāo)準(zhǔn)化（7）可視化數(shù)據(jù)挖掘（8）復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘的方法（9）Web挖掘（10）數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護(hù)與信息安全19 試述第三代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的特征及其關(guān)鍵技術(shù)。答：特點(diǎn)：（1）和預(yù)測(cè)模型系統(tǒng)之間能無(wú)縫的集成，使得由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的模型的變化能夠及時(shí)反映到預(yù)測(cè)模型系統(tǒng)中。（2）由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的預(yù)測(cè)模型能夠自動(dòng)地被操作型系統(tǒng)吸收，從而與操作型系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)模型相聯(lián)合提供決策支持的功能。（3）能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠有效地和操作型系統(tǒng)集成。第三代的特征是能夠挖掘Internet/E

19、xtranet的分布式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠有效地和操作型系統(tǒng)集成。這一代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)關(guān)鍵的技術(shù)之一是提供對(duì)建立在異質(zhì)系統(tǒng)上的多個(gè)預(yù)測(cè)模型以及管理這些預(yù)測(cè)模型的元數(shù)據(jù)提供第一級(jí)別（first class）的支持。20 什么是問(wèn)題歸約？問(wèn)題歸約的操作算子與一般圖搜索有何不同？答：?jiǎn)栴}規(guī)約是在問(wèn)題求解過(guò)程中，將一個(gè)大的問(wèn)題變成若干個(gè)子問(wèn)題，子問(wèn)題又可以分解成更小的子問(wèn)題，這樣一直分解到可以直接求解為止，全部子問(wèn)題的解就是原問(wèn)題的解；并稱原問(wèn)題為初始問(wèn)題，可直接求解的問(wèn)題為本原問(wèn)題。問(wèn)題規(guī)約的操作算子是一組變換規(guī)則，通過(guò)一個(gè)操作算子把一個(gè)問(wèn)題化成若干個(gè)子問(wèn)題。而一般圖搜索的操作算子是引起狀態(tài)中的

20、某分量發(fā)生改變，從而使問(wèn)題由一個(gè)具體狀態(tài)A變化為另一個(gè)具體狀態(tài)B的作用。使問(wèn)題一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符，操作符可為走步、過(guò)程、規(guī)則、數(shù)學(xué)算子、運(yùn)算符號(hào)或邏輯符號(hào)等。21 什么是自然語(yǔ)言理解？自然語(yǔ)言理解的準(zhǔn)則是什么？答：自然語(yǔ)言理解與“智能”一樣，存在各種各樣的理解和解釋?zhuān)抢糜?jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行理解。自然語(yǔ)言理解的準(zhǔn)則：給計(jì)算機(jī)輸入一段自然語(yǔ)言文本，如果計(jì)算機(jī)能問(wèn)答機(jī)器能正確地回答輸入文本中的有關(guān)問(wèn)題；文摘生成機(jī)器有能力產(chǎn)生輸入文本的摘要；釋義機(jī)器用不同的詞語(yǔ)和語(yǔ)句復(fù)述輸入文本；翻譯機(jī)器把一種語(yǔ)言（源語(yǔ)言）翻譯為另一種語(yǔ)言（目標(biāo)語(yǔ)言）22 簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言理解的層次劃分及

21、對(duì)應(yīng)的技術(shù)。答：語(yǔ)音分析：根據(jù)音位規(guī)則，從語(yǔ)音流中區(qū)分出獨(dú)立的音素，根據(jù)音位形態(tài)規(guī)則找出音節(jié)及其對(duì)應(yīng)的詞素或詞。對(duì)應(yīng)技術(shù)：模式匹配詞法分析：找出詞匯的各個(gè)詞素（詞根），從中獲得語(yǔ)言學(xué)信息 對(duì)應(yīng)技術(shù)：詞典結(jié)構(gòu)句法分析：對(duì)句子和短語(yǔ)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，找出詞、短語(yǔ)等的相互關(guān)系以及各自在句子中的作用等。在語(yǔ)言自動(dòng)處理的研究中，句法分析的研究是最為集中的，這與喬姆斯基的貢獻(xiàn)是分不開(kāi)的，主要方法有：短語(yǔ)結(jié)構(gòu)語(yǔ)法、格語(yǔ)法、擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)、功能語(yǔ)法等。語(yǔ)法分析：將單詞之間的線性次序變換成一個(gè)顯示單詞如何與其它單詞相關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)。確定語(yǔ)句是否合乎語(yǔ)法。對(duì)應(yīng)技術(shù)：擴(kuò)展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)，CF規(guī)則語(yǔ)義分析：通過(guò)分析找出詞義，結(jié)構(gòu)意

22、義及其結(jié)合意義，從而確定語(yǔ)言所表達(dá)的真正（實(shí)際）含義或概念。在語(yǔ)言自動(dòng)理解中，語(yǔ)義越來(lái)越成為一個(gè)重要的研究?jī)?nèi)容，尤其是對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)應(yīng)技術(shù)：產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、邏輯語(yǔ)用分析：研究語(yǔ)言所在的外界環(huán)境對(duì)語(yǔ)言使用所產(chǎn)生的影響。描述語(yǔ)言的環(huán)境知識(shí)、語(yǔ)言與語(yǔ)言使用者在某個(gè)給定語(yǔ)言環(huán)境中的關(guān)系。為確定真正含義，對(duì)表達(dá)的結(jié)構(gòu)重新加以解釋。對(duì)應(yīng)技術(shù)：產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框架、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、邏輯23 什么是本體？設(shè)計(jì)本體的準(zhǔn)則是什么？答：本體理論屬于人工智能的內(nèi)容理論范疇，是共享概念模型的明確形式化規(guī)范說(shuō)明，研究特定領(lǐng)域知識(shí)的對(duì)象分類(lèi)、對(duì)象屬性和對(duì)象間的關(guān)系，它為領(lǐng)域知識(shí)的描述

23、提供術(shù)語(yǔ)。簡(jiǎn)單說(shuō)，可以將本體理解為公共認(rèn)同的關(guān)于領(lǐng)域知識(shí)的明確描述?！氨倔w是關(guān)于某個(gè)主題的形式化和說(shuō)明性表示，包括它的論域、論域中諸對(duì)象的名稱、定義及相互關(guān)系。設(shè)計(jì)準(zhǔn)則： 1）明確性和客觀性(Clarity)：本體應(yīng)該有效地傳達(dá)所定義的術(shù)語(yǔ)的內(nèi)涵。 2）一致性(Coherence)：一個(gè)本體應(yīng)該是前后一致的，也就是說(shuō)，由它推斷出來(lái)的概念定義應(yīng)該與本體中的概念定義一致。至少。所有的公理應(yīng)該具有邏輯一致性。3）可擴(kuò)展性(Extensibility)：一個(gè)本體提供一個(gè)共享的詞匯，它應(yīng)該在預(yù)期的任務(wù)范圍內(nèi)提供概念的基礎(chǔ)，同時(shí)，它的表示應(yīng)該使得人們能夠單調(diào)地?cái)U(kuò)展和專(zhuān)門(mén)化對(duì)這個(gè)詞匯的說(shuō)明；也就是說(shuō)，人們應(yīng)該能夠在不改變?cè)卸x的前提下，以這組存在的詞匯為基礎(chǔ)定義新術(shù)語(yǔ)。 4）最小編碼偏差(Minimal encoding bias)：本體應(yīng)該處于知識(shí)的層次，而與特定的符號(hào)級(jí)編碼無(wú)關(guān)。 5）最小本