华南师范⼤学⼈⼯智能复习
⼈⼯智能复习
(2011/5/30更新)
（该部分习题答案请参考书《⼈⼯智能原理辅导与练习》王⽂杰，清华⼤学出版社）
⼀、问答
第0章概论
1.什么是智能？
智能是脑特别是⼈脑的属性或者说产物
智能的基础是知识（没有知识的智能不可想象）
2.⼈⼯智能的定义？
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。它的近期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)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。
3.图灵实验内容
Turing 提出的智能实验，参加者是计算机、被实验的⼈以及主持实验的⼈。由主持⼈提出问题，计算机和被实验的⼈来回答，被实验者在回答问题时尽可能地向主持⼈表⽰他是"真正的"⼈，计算机也尽可能逼真地模仿⼈的思维。如果主持⼈通过听取对问题的回答分辨不出哪个是⼈的回答时，便可认为被试验的计算机是有智能的了。有⼈对这样设计的实验提出了疑义：认为这种实验只反映了结果的⽐较⽽没有涉及思维的过程，⽽且也没明确此⼈是个孩⼦还是有良好素质的成年⼈参加了实验。
4.⼈⼯智能三⼤学派
符号主义，连接主义，⾏为主义
（1）符号主义主要特征
●⽴⾜于逻辑运算和符号操作，适合于模拟⼈的逻辑思维过程，解决需要逻辑推理的复
杂问题
●知识可⽤显式的符号表⽰，在已知基本规则的情况下，⽆需输⼊⼤量的细节知识
●便于模块化，当个别事实发⽣变化时，宜于修改
●能于传统的符号数据库进⾏连接
●可对推理结论进⾏解释，便于对各种可能性进⾏选择
缺点：
●可以解决逻辑思维，但对于形象思维难于模拟
●信息表⽰成符号后，在处理和转换时有丢失的情况
（2）连接主义主要特征
●通过神经元直接的并⾏协作实现信息处理，处理过程具有并⾏性，动态性和全局性
●可以实现联想的功能，便于对有噪声的信息进⾏处理
●可以通过对神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等
●适合模拟⼈的形象思维过程
●求解问题时，可以较快的得到⼀个近似解
缺点
●不适合解决逻辑思维
5.⼈⼯智能三⼤学派对⼈⼯智能发展历史的不同看法
符号主义认为⼈⼯智能源于数理逻辑。符号主义仍然是⼈⼯智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
联结主义认为⼈⼯智能源于仿⽣学，特别是⼈脑模型的研究。
⾏为主义认为⼈⼯智能源于控制论。这⼀学派的代表作⾸推布鲁克斯(Brooks)的六⾜⾏⾛机器⼈，它被看做新⼀代的“控制论动物”，是⼀个基于感知－动作模式的模拟昆⾍⾏为的控制系统。
6.⼈⼯智能的研究与应⽤领域
●问题求解
●逻辑推理与定理证明
●⾃然语⾔理解查符合两个条件之一的字符串函数
●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（搜索）
●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
7.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。简⽽⾔之，专家系统是⼀种模拟⼈类专家解决领域问题的计算机程序系统。
8.专家系统特点?
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，以便让⽤户能够了解推理过程，提⾼对专家系统的信赖感。
灵活性：专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。
9.专家系统的优点?
(1) 专家系统能够⾼效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进⾏⼯作。
(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。
(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推⼴珍贵和稀缺的专家知识与经验。
(4) 专家系统能促进各领域的发展。
(5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重⼤问题的能⼒。
(6) 军事专家系统的⽔平是⼀个国家国防现代化的重要标志之⼀。
(7) 专家系统的研制和应⽤，具有巨⼤的经济效益和社会效益。
(8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
第⼀章搜索、第⼆章与或树
1.基本的盲⽬搜索算法有两种？
宽度优先搜索
深度优先搜索
2.什么是状态空间法，什么是评价函数
3.⽐较宽度优先搜索与深度优先搜索？
4.什么是启发式搜索的启发信息？可分哪⼏种？
启发信息：进⾏搜索技术⼀般需要某些有关具体问题领域的特性的，与具体问题求解过程有关的，并可指导搜索过程朝着最有希望⽅向前进的控制信息，把此种信息叫做启发信息。
启发信息按其⽤途可分为下列3种： (1) ⽤于决定要扩展的下⼀个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲⽬地扩展。 (2) 在扩展⼀个节点的过程中，⽤于决定要⽣成哪⼀个或哪⼏个后继节点，以免盲⽬地同时⽣成所有可能的节点。 (3) ⽤于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。
5.什么是A*算法？
采⽤h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法。
6.⽐较A 算法与A*算法的特点。
答：A 算法为⼀种启发式搜索算法，当A 算法的启发函数满⾜h(x)≤h*(x)时，该A 算法即为A*算法。
A*算法可以保证搜索取得最优解。
7.什么是与或图的终⽌节点？什么是能解节点？什么是解树？
答：本原问题对应的节点为终⽌节点；
当⼀个节点满⾜以下三个条件时，该节点为能解节点：1)该节点为终⽌节点；2）当该节点
为与节点时，当且仅当其所有⼦节点能解；3）当该节点为或节点时，只要其任⼀⼦节点能解皆可。
解树是在⼀个与或图中从初始节点到⽬标节点的图或树形路径。
8.什么是解树的代价？
答：解树的代价即树根的代价，是从树叶开始⾃下⽽上逐层计算⽽求得的。
9.什么是希望树？
答：希望树是当前与或图中具有最⼩代价的解树。
10.判断下图各节点的能解性，并确定解树。
11.指出下图的解树，并计算每个解树的代价，以及希望树。
答：解树1：{Q0，A，t1，t2}
g(t1)=g(t2)=0,g(A)=11,g(Q0)=13
解树2：{Q0，B，D，G，t4，t5}
g(t4)=g(t5)=0,g(G)=3,g(D)=4,g(B)=6,g(Q0)=8
所以，解树2 为最优解树，即希望树
12.什么是博弈树？有什么特点
第三章谓词逻辑
1.⼦句（⼦句集）
逻辑公式，是⼀些⽂字的析取（⼦句的集合）。
2.不确定性推理
知识的不精确性、模糊性、随机性统称为不确定性，在不确定意义下的推理为不确定推理。
3.反演
采⽤证明A～B的不可满⾜性来证明A B，是⼀种反演（反驳）证明法。
4..可满⾜性
指⼀个逻辑公式，若在某个解释下取值为真，便说这个公式是可满⾜的。
5.归纳
是⼀种由实例得出⼀般性结论的推理。
6.归结
是定理证明的⼀种⽅法。
7.产⽣式系统
是⼀种以产⽣式表⽰知识的专家系统，是最常⽤的⼀种专家系统。
8.合⼀
对两个原⼦谓词，通过变量置换⽽合⼀化的过程。
9.合取范式
对⼀个谓词公式，通过等值演算化成如(···) (····) (··)形式，称原公式的合取范式。
10.过程性知识
是⼀种表⽰和求解为⼀体的知识表⽰类型。
11.启发式搜索
是⼀种试探性的、不精确的、模糊的依于经验知识的搜索⽅法，常能明显化简问题求解的复杂性。
12.规则
⼀种形式为 "如果A那么B"的语句为规则，专家系统中通过使⽤规则进⾏推理，即若条件A成⽴，使⽤这条规则便可推得出B。
⾮单调推理⼀种⾮标准逻辑下的推理⽅法，随知识的增加原有结论不⼀定随之增加，甚⾄会减少，就是⾮单调推理要研究的内容。
13.知识获取
从书本、专家等信息源寻求有⽤的知识便是知识获取，是知识⼯程的三⼤任务(知识获取、知识表⽰和知识利⽤)之⼀。
14.控制策略
问题求解过程中，为提⾼效率⽽采取的技术⼿段。
15.说明归结法完备性的含义，并简述其证明的思路。
第四章知识表⽰⽅式
1.知识的定义
知识是⼈们在长期的⽣活及社会实践中积累起来的对客观世界的认识与经验，⼈们把实践中获得的信息关联在⼀起，就获得了知识。
2.知识的特性
相对正确性
不确定性
可表⽰性与可利⽤性
3.什么是知识表⽰？
所谓知识的表⽰实际上是对知识的⼀种描述，或者说⼀种约定，⼀种计算机可以接受的⽤
于描述知识的数据结构。
4.对知识表⽰有哪些要求？
充分性：能够将问题求解所需的知识正确有效的表达出来；

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