人工智能復習題(答案)

：單選題1.化。A.具有完全的智能C.完全代替人人工智能的目的是讓機器能夠（D）,以實現(xiàn)某些腦力勞動的機械B.和人腦一樣考慮問題D.模擬、延伸和擴展人的智能下列關于人工智能的敘述不正確的有（C）。人工智能技術它與其他科學技術相結合極大地提高了應用技術的智能化水平。人工智能是科學技術發(fā)展的趨勢。因為人工智能的系統(tǒng)研究是從上世紀五十年代才開始的,非常新,所以十分重要人工智能有力地促進了社會的發(fā)展。自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下面列舉中的（C）不是它要實現(xiàn)的目標。理解別人講的話。B.對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯。C.欣賞音樂。D.機器翻譯。下列不是知識表示法的是（A）。計算機表示法B.謂詞表示法C.框架表示法D.產生式規(guī)則表示法關于“與/或”圖表示知識的敘述，錯誤的有（D）。用“與/或”圖表示知識方便使用程序設計語言表達，也便于計算機存儲處理?！芭c/或”圖表示知識時一定同時有“與結點”和“或結點”。“與/或”圖能方便地表示陳述性知識和過程性知識。能用“與/或”圖表示的知識不適宜用其他方法表示。一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是（D）。A.VJB.C#C.FoxproD.LISP專家系統(tǒng)是一個復雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程是（C的過程。A.思考B.回溯C.推理D.遞歸確定性知識是指（A）知識。A.可以精確表示的B.正確的C.在大學中學到的知識D.能夠解決問題的下列關于不精確推理過程的敘述錯誤的是（B）。不精確推理過程是從不確定的事實出發(fā)不精確推理過程最終能夠推出確定的結論不精確推理過程是運用不確定的知識不精確推理過程最終推出不確定性的結論我國學者吳文俊院士在人工智能的（A）領域作出了貢獻。A.機器證明B.模式識別C.人工神經網(wǎng)絡D.智能代理

1997年5月12日，轟動全球的人機大戰(zhàn)中，更深的藍”戰(zhàn)勝了國際象棋之子卡斯帕羅夫，這是（0。A■人工思維B■機器思維C■人工智能D■機器智能能對發(fā)生故障的對象（系統(tǒng)或設備）進行處理，使其恢復正常工作的專家系統(tǒng)是（A）。修理專家系統(tǒng)B.診斷專家系統(tǒng)C.調試專家系統(tǒng)D.規(guī)劃專家系統(tǒng)下列（D）不屬于艾莎克阿莫西夫提出的機器人三定律”內容？機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為機器人應服從人的一切命令，但命令與A相抵觸時例外機器人必須保護自身的安全，但不得與A，B相抵觸機器人必須保護自身安全和服從人的一切命令。一旦沖突發(fā)生，以自保為先人工智能誕生于什么地方？（A）D.LasVegasA.DartmouthB.LondonC.NewYorkD.LasVegas一些聾啞為了能方便與人交通，利用打手勢方面來表達自己的想法，這是智能的（C）方面。A■思維能力B■感知能力C■行為能力D■學習能力16.的范圍內A.元知識B■16.的范圍內A.元知識B■顯性知識自然語言理解是人工智C）不是它要實現(xiàn)的C.自然語言理解是人工智C）不是它要實現(xiàn)的17.能的重要應用領域，下面列舉中的（目標。A■A■理解別人講的話B■對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯C.自動程序設計D■機器翻譯下述（D）不是人工智能中常用的知識格式化表示方法。A■框架表示法B.產生式表示法C■語義網(wǎng)絡表示法D■形象描寫表示法關于與/或”圖表示法的敘述中，正確的是（D）o與/或”圖就是用AND和OR連續(xù)各個部分的圖形，用來描述各部分的因果關系與/或”圖就是用AND和OR連續(xù)各個部分的圖形，用來描述各部分之間的不確定關系與/或”圖就是用與”結點和或”結點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題的層次關系與/或”圖就是用與”結點和或”結點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題的求解過程一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是（D）A.VBB.PascalC.LogoD.Prolog不確定推理過程的不確定性不包括（D。A■證據(jù)的不確定性B■規(guī)則的不確定性C.推理過程的不確定性D■知識表示方法的不確定性下列關于不確定性知識描述錯誤的是（C。不確定性知識是不可以精確表示的專家知識通常屬于不確定性知識不確定性知識是經過處理過的知識不確定性知識的事實與結論的關系不是簡單的是”或不是能通過對過去和現(xiàn)在已知狀況的分析，推斷未來可能發(fā)生的情況的專家系統(tǒng)是（B）。A.修理專家系統(tǒng)B.預測專家系統(tǒng)C.調試專家系統(tǒng)D.規(guī)劃專家系統(tǒng)Prolog語言的三種基本語句是（C）。A.順序；循環(huán)；分支B.陳述；詢問；感嘆C.事實；規(guī)則；詢問D.肯定；疑問；感嘆下列哪種情況是圖靈測試的內容？（A）當機器與人對話，兩者相互詢問，人分不清機器是人還是機器，說明它通過了圖靈測試當機器騙過測試者，使得詢問者分不清是人還是機器時，說明它通過了圖靈測試當人與人對話，其中一人的智力超過另一人時，說明智者通過了圖靈測試兩機對話，其中一機的智力超過另一機時，說明智者機器通過了圖靈測試人工智能誕生于哪一年？（C）A.1955B.1957C.1956D.1965盲人看不到一切物體，他們可以通過辨別人的聲音識別人，這是智能的（B）方面。A■行為能力B■感知能力C■思維能力D■學習能力人類智能的特性表現(xiàn)在4個方面（B）。聰明、靈活、學習、運用。能感知客觀世界的信息、能對通過思維對獲得的知識進行加工處理、能通過學習積累知識增長才干和適應環(huán)境變化、能對外界的刺激作出反應傳遞信息。感覺、適應、學習、創(chuàng)新。能捕捉外界環(huán)境信息、能夠利用利用外界的有利因素、能夠傳遞外界信息、能夠綜合外界信息進行創(chuàng)新思維。專家系統(tǒng)的推理機的最基本的方式是（B）。A.直接推理和間接推理B.正向推理和反向推理

C■C■邏輯推理和非邏輯推理D.準確推理和模糊推理知識，推斷出結論的過程。專家系統(tǒng)的正向推理是以B）作為出發(fā)點，按照一定的策略，應用知識庫中的A■需要解決的問題B.已知事實C■證明結論D■表示目標的謂詞或命題中的g（x）表示（D）B■結點x的子結點數(shù)D■結點x中的g（x）表示（D）B■結點x的子結點數(shù)D■結點x所在的層數(shù)A■結點x與目標狀態(tài)位置不同的棋子個數(shù)C?結點x與目標狀態(tài)位置相同的棋子個數(shù)32?人工智能的發(fā)展歷程可以劃分為（B）A.A■誕生期和成長期B■形成期和發(fā)展期C■初期和中期D.初級階段和高級階段機器人之父是指：（D）A阿蘭■圖靈B.伯納斯■李C.莎佩克D■英格伯格和德沃爾下列哪個應用領域不屬于人工智能應用？（B）A.人工神經網(wǎng)絡B.自動控制C.自然語言學習D■專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是以（C）為基礎，以推理為核心的系統(tǒng)。A■專家B■軟件C■知識D■解決問題人工神經網(wǎng)絡特點和優(yōu)越性主要表現(xiàn)在（ACD。A.自學習功能B.自動識別功能C.咼速尋找優(yōu)化解的能力D.聯(lián)想存儲功能能根據(jù)學生的特點、弱點和基礎知識，以最適當?shù)慕贪负徒虒W方法對學生進行教學和輔導的專家系統(tǒng)是（D）。A.解釋專家系統(tǒng)B.調試專家系統(tǒng)C.監(jiān)視專家系統(tǒng)D.教學專家系統(tǒng)用于尋找出某個能夠達到給定目標的動作序列或步驟的專家系統(tǒng)是（D）。A.設計專家系統(tǒng)B.診斷專家系統(tǒng)C.預測專家系統(tǒng)D.規(guī)劃專家系統(tǒng)人工智能研究的一項基本內容是機器感知，以下列舉中的（C）不屬于機器感知的領域。使機器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。讓機器具有理解文字的能力。使機器具有能夠獲取新知識、學習新技巧的能力。使機器具有聽懂人類語言的能力機器翻譯屬于下列哪個領域的應用？（A）A.自然語言系統(tǒng)B■機器學習C■專家系統(tǒng)D.人類感官模擬智能機器人可以根據(jù)（C）得到信息。A■思維能力B■行為能力C■感知能力42.領域？(D■學習能力自動識別系統(tǒng)屬于人工智能哪個應用D)A.自然語言系統(tǒng)B■機器學習C■專家系統(tǒng)D.人類感官模擬二：填空題1956年夏季，美國的一些年青科學家在美國的Dartmouth大學召開了一個夏季討論會，在該次會議上，第一次提出了人工智能(artificialintelligenee,AI)這一術語。知識表示的方法主要有：產生式表示、語義網(wǎng)絡表示、框架表示、腳本知識表示方法、過程性知識表示法以及直接性知識表示方法等。人工智能的主要應用領域有：自然語言理解、數(shù)據(jù)庫的智能檢索、專家咨詢系統(tǒng)、定理證明、博弈、機器人學、自動程序設計、組合調度問題、感知問題等。AI研究的三條主要途徑為：符號主義、連接主義、行為主義。搜索算法，根據(jù)其是否使用與問題有關的知識，分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索。組成產生式系統(tǒng)的三要素：數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫和推理機。人工智能是關于知識的科學，主要研究的核心課題包括如下四個方面：知識的模塊化和表示方法、啟發(fā)式搜索理論、各種推理方法(演繹推理、規(guī)劃、常識性推理、歸納推理等)和人工智能系統(tǒng)結構和語言。盲目搜索的方法有深度優(yōu)先搜索、寬度優(yōu)先搜索和有界深度優(yōu)先搜索等。簡單遺傳算法的遺傳操作主要有選擇、交配和變異。按照學習風格分類，機器學習可以分為：記憶學習、演繹學習、歸納學習、類比學習、基于解釋學習和連接學習。人工神經網(wǎng)絡具有的基本屬性：非線性、非局域性、非定常性和非凸性歸結過程的控制策略包括：刪除策略、采用支撐集策略、語義歸結策略、線性歸結策略、單元歸結策略、輸入歸結策略等。謂詞邏輯中，重言式(tautlogy)的值是1(真)設P是謂詞公式，對于P的任何論域，存在P為真的情況，則稱P為永真式在著名的醫(yī)療專家系統(tǒng)MYCIN中規(guī)定，若證據(jù)A的可信度CF(A)=0，貝憶味著對前提一無所知，CF(A)=-1，貝憶味著前提肯定假，CF(A)=1,則意味著前提肯定真。謂詞公式G是不可滿足的，當且G都為假G都為假謂詞公式與其子句集的關系是謂詞公式G是不可滿足的，當且僅當其子句集S是不可滿足的。利用歸結原理證明定理時，若得到的歸結式為矛盾式(永假式)，則結論成立。若Ci=nPVQ,C2=PVnQ,則Ci和C2的歸結式RQ,C2)=1。若C1=P(x)VQ(x),C2=nP(a)VR(y),則C1和C2的歸結式R(C1?C2)=Q(a)VR(y)。廣度優(yōu)先搜索算法中，OPEN表的數(shù)據(jù)結構實際是一個隊列，深度優(yōu)先搜索算法中,OPEN表的數(shù)據(jù)結構實際是一個堆棧。在MYCIN推理中，對證據(jù)的可信度CF(A)、CF(AJ、CF(A2)之間，規(guī)定如下關系：CF(~A)二—CF(A),CF(A1AA2)=min{CF(A1),CF(A2)},CF(A1VA2)=max{CF(A1),CF(A2)}。MYCIN系統(tǒng)中使用不確定推理，規(guī)則A-B由專家指定其可信度CF(B,A)，若A真支持B真，貝V指定CF(B,A)(與零比較)應〉0;若A真不支持B真，則指定CF(B,A)應＜0。24■設U一{a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c}m(A)=06m(U)=0,4,U的其它子集的基本概率分配函數(shù)m值均為0,則Bel(A)—二0.6,Bel(B)—二06證據(jù)理論中集合A的信任區(qū)間為［1,1］，則其語意解釋為A為真。在謂詞公式中，緊接于量詞之后被量詞作用的謂詞公式稱為該量詞的轄域，而在一個量詞的轄域中與該量詞的指導變元相同的變元稱為約束變元，其他變元稱為自由變元。27.論(27.論(A-B)A(B-C)假言推理(A-B)AA(A-C)B,假言三段在諸如走迷宮、下棋、八數(shù)碼游戲等游戲中，常用到的一種人工智能的核心技術稱為圖搜索技術，解這類問題時，常把在迷宮的位置、棋的布局、八數(shù)碼所排成的形勢用圖來表，這種圖稱為狀態(tài)空間圖(或狀態(tài)圖)。在啟發(fā)式搜索當中，通常用啟發(fā)函數(shù)來表示啟發(fā)性信息在一人博弈問題中，最常用的一種分析技術是極大極小搜索方法，這種方法的思想是先生成一棵博弈樹，然后再計算其倒推值。但它的效率較低，因此人們在此基礎上，又提出了a-B剪枝搜索方法。不確定性類型按性質分：隨機性、模糊性、不完全性、不一致性和時變性等。合一算法：求非空有限具有相同謂詞名的原子公式集的最一般合一三：簡答題A算法中，是如何判斷算法成功結束的？只要出現(xiàn)了目標結點就立即結束對嗎？答：每次從OPEN表中取出第一個結點，在擴展該結點之前，判斷該結點是否是目標結點，如果是目標結點，則算法成功結束。如果目標結點雖然出現(xiàn)了，但它還不是OPEN表中f值最小的結點，則不能立即結束，需要繼續(xù)擴展下去，直到目標結點的f值在OPEN表中最小為止。什么是合一？什么是合一者？答：若存在一個置換s使得表達式集｛Ei｝中每個元素經置換后的例有：E1s=E2s=E3s二???,則稱表達式集｛Ei｝是可合一的，這個置換s稱作｛Ei｝的合一者。AO*算法的特點是什么？答：(1)AO*算法不能像A算法那樣，單純靠評價某一個結點來評價局部圖；由于k-連接符連接的有關子結點，對父結點能解與否以及耗散值都有影響，因而不能像A算法那樣優(yōu)先拓展其中具有最小耗散值的結點；AO*算法僅適用于無環(huán)圖的假設，否則耗散值遞歸計算不能收斂，因而在算法中還必須檢查新生成的結點已在圖中時，是否是正在被拓展結點的先輩結占；八、、5A算法設有OPEN表和CLOSE表，而AO*算法只用一個結構G,它代表到目前為止已顯式生成的部分搜索圖，圖中每個結點的h(n)值是估計最佳解圖，而不是估計解路徑。h是單調的條件是什么？答:如果對于任何結點ni和nj,其中nj是ni的后繼結點，h滿足條件：h(ni)-h(nj)<C(ni,nj),且h(t)二0,其中t為目標結點，則稱為h是單調的。當h滿足單調條件時，就可以完全避免重復結點擴展問題嗎？為什么？答：是的。因為當h是單調的時，當A*算法擴展結點n時，就已經找到了從初始結點到結點n的最優(yōu)路徑,因此在以后的搜索過程中,不會出現(xiàn)需要修改到n的路徑問題,因此也就不會出現(xiàn)重復擴展結點問題了。什么是人工智能？答：人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。寬度優(yōu)先方法的特點是什么？答：所謂深度優(yōu)先搜索,就是在每次擴展一個結點時,選擇到目前為止深度最淺的結點優(yōu)先擴展。寬度有限搜索有如下特點：屬于圖搜索；是一個通用的搜索方法；當問題有解時,一定能找到解；在單位耗散值的情況下,問題如果有解,一定能找到最優(yōu)解。A算法中的f(n)、g(n)和h(n)各代表什么含義？答：g(n)表示從初始結點當結點n的最優(yōu)路徑耗散值的估計。h(n)表示從結點n到目標結點最優(yōu)路徑耗散值的估計。f(n)=g(n)+h(n)表示從初始結點出發(fā)，經過結點n,到達目標結點的最優(yōu)路徑的耗散值的估計。在與或圖中，什么是不能解結點？答：不能解結點：(1)沒有后裔的非終結點是不能解結點；(2)若非終結點有"或"子結點時，當且僅當所有子結點均不能解時，該非終結點才不能解；(3)若非終結點有"與"子結點時，當至少有一個子結點不能解時，該非終結點才不能解。深度優(yōu)先方法的特點是什么？答：所謂深度優(yōu)先搜索，就是在每次擴展一個結點時，選擇到目前為止深度最深的結點優(yōu)先擴展。深度有限搜索有如下特點：(1)屬于圖搜索；(2)是一個通用的搜索方法；如果深度限制不合適，有可能找不到問題的解；不能保證找到最優(yōu)解。11?什么是A算法？什么是A*算法？A*算法有什么特點？答：定義評價函數(shù)：f(n)=g(n)+h(n)對OPE表中的元素按照f值，從小到大進行排列，每次從OPE表中取出f值最小的結點擴展，這種圖搜索算法成為A算法。如果對于任何結點n，有h(n)<h*(n)，貝V此時的A算法稱為A*算法。A*特點:(1)是一種啟發(fā)式的圖搜索算法；(2)當問題有解時，A*算法一定能找到解，并且能保證找到最佳解。12.在與或圖中，什么是能解結點？答：能解結點：(1)代表本原問題的終結點是能解結點；(2)若非終結點有"或"子結點時，當且僅當其子結點至少有一個能解，該非終結點才能解；(3)若非終結點有"與"子結點時，當且僅當其子結點均能解，該非終結點才能解。13?什么是歸結？簡述用謂詞歸結法證明定理的過程。答：設C1和C2是子句集中的任意兩個子句，如果C1中的文字L1與C2中的文字L2互補，那么可從C1和C2中分別消去L1和L2,并將C1和C2中余下的部分按析取關系構成一個新子句C12,則稱這一個過程為歸結，稱C12為C1和C2的歸結式，稱C1和C2為C12的親本子句。過程：(1)將已知條件化作子句集；(2)將結論的否定化作子句集；(3)從所有子句集中選取兩個可歸結的子句進行歸結；(4)重復過程(3),直到出現(xiàn)空子句NIL為止。這時，就證明了在所給已知條件下結論成立。在歸結過程中，可以刪除包含純文字的子句以及永真式子句。都不會影響子句集的不可滿足性，并且可以縮小歸結的范圍，提高歸結的效率。簡述回溯策略與深度優(yōu)先策略的不同點答：(1)深度優(yōu)先搜索屬于圖搜索，而回溯搜索則不是圖搜索；(2)在回溯搜索中，只保留從初始結點到當前結點的搜索路徑，而深度優(yōu)先搜索中則保留了所有已經搜索過的路徑。產生式系統(tǒng)由哪些部分組成？產生式知識表示方法的優(yōu)缺點是什么?答：把一組產生式放在一起，讓它們相互配合，協(xié)同作用，一個產生式生成的結論可以供另一個產生式作為已知事實使用，以求得問題的解，這樣的系統(tǒng)稱為產生式系統(tǒng)。組成產生式系統(tǒng)的三要素:（1）數(shù)據(jù)庫；（2）規(guī)則庫；（3）推理機。優(yōu)點：表示的格式固定、形式單一、規(guī)則間相互獨立，整個過程只是前件匹配，后件動作；模塊性好；自然性好；推理方式單純。缺點：求解效率低，不能表示結構性的知識。什么是語義網(wǎng)絡知識表示給出這種表示方法的優(yōu)缺點答：語義網(wǎng)絡是通過概念及其語義關系來表示知識的一種網(wǎng)絡圖，它是一個帶標注的有向圖。其中，有向圖的各結點用來表示各種概念、事物、屬性、情況、動作、狀態(tài)等，結點上的標注用來區(qū)分各結點所表示的不同對象，每個結點可以帶有若干個屬性，以表征其所代表的對象之特性；弧是有方向、有標注的，方向用來體現(xiàn)結點間的主次關系，而其上的標注則表示被連接的兩個結點間的某種語義聯(lián)系或語義關系。優(yōu)點：結構性、自然性、聯(lián)想性和非嚴格性。缺點：推理規(guī)則不十分明了；表達范圍有限，一旦結點個數(shù)太多，網(wǎng)絡結構復雜，推理就難以進行。17什么是置換？置換是可交換的嗎？答：通常用有序對的集合s二｛t1/v1,t2/v2,…，tn/vn｝來表示任一置換，置換集的元素ti/vi的含義是表達式中的變量vi處以項ti來替換，用s對表達式E作置換后的例簡記為Es。一般來說，置換是不可交換的，即兩個置換合成的結果與置換使用的次序有關。為什么A*算法會出現(xiàn)重復擴展結點的問題？解決的方法有哪些？答：一般情況下，當A*算法擴展結點n時，并不能保證已經找到了從初始結點到結點n的最短路徑，所以在以后的搜索中，當找到了更短的從初始結點到結點n的路徑時，就要對n進行