人工智能原理课后习题(考试相关的)

文章目录

  • 问答题
  • 知识表示
    • 一阶谓词逻辑表示法
    • 语义网络表示法
  • 确定推理
    • 谓词公式永真和可满足性内容
    • 归结演绎推理
  • 不确定推理
    • 主观贝叶斯
    • 可信度方法
    • 证据理论
  • 搜索策略
  • 机器学习

问答题

  1. 什么是人工智能?
    人工智能就是让机器看起来像人类表现出的智能水平一样
    人工智能就是人工实现人类智能,通过将初始信息生成和调度知识,在目标的引导下,生成求解问题的策略,并由推理策略转换成智能行为,从而生成解决问题的能力。

  2. 什么是图灵测试?他必须具备那些能力?
    图灵测试就是,让一个人和一台计算机在一个房间里,而另一个人在另一个房间,后者称为询问者,询问者通过提出问题,并根据收到的回答进行判断哪个是人哪个是计算机,如果无法判断出那么就说这台计算器具有智能。
    至少具备的能力为:1. 自然语言处理 2. 知识表示 3. 自动推理 4. 机器学习

  3. 人工智能有那几个学派,主要特点是什么?

    • 符号主义:强调物理符号逻辑,特点是具有暴力的思想,可解释性强,更善于解决逻辑问题,不善于形象思维,知识表示的时候会造成信息丢失
    • 连接主义:强调对人类神经元的仿生,特点是生成过程是并行、全局、动态的, 擅长解决形象思维问题,不善于逻辑问题,对噪音的处理更好,可以更快生成近似解
    • 行为主义:知识基于感知与行动,强调知识是在与环境交互的过程中形成的
  4. 简述一阶谓词逻辑表示法的优缺点?
    优点:严密性,自然性,通用性,知识易表达,易于实现
    缺点:效率低,灵活性差,组合爆炸

  5. 什么是语义网络?它的基本语义关系有哪些?
    语义网络是通过概念及其语义联系来表示知识的有向图,结点与弧要有标注。
    类属关系,包含关系,属性关系,位置关系,时间关系,因果关系,组成关系,相近关系

  6. 什么是框架?框架表示法的特点是什么?
    框架是某类场景的结构化表达的数据结构,特点:继承性,结构性,自然性,推理灵活多变

  7. 什么是推理、正向推理、反向推理?试列出常用的几种推理方式,并列出每种推理方式的特点。
    推理是按魔种推理策略从事实和知识推出结论的过程,正向推理:是一种从条件出发向结论方向的推理
    反向推理:是以某种目标向条件推理的方向

    1. 演绎推理、归纳推理、默认推理 2. 确定性推理、不确定性推理 3. 单调推理、非单调推理 4. 启发式推理、非启发式推理
  8. 归结的策略有哪些?
    宽度优先搜索、支持集策略、删除策略(单文字、包孕、重言式)、单文字子句策略、线性输入策略、祖先过滤策略

  9. 说明启发式函数 h ( n ) h(n) h(n)的强弱对搜索效率的影响?实用上如何使图搜索更有效?

  • h ( n ) < h ∗ ( n ) h(n) < h^*(n) h(n)<h(n)且差距过大,排序误差较大,产生更大的搜索图,无用节点更多
  • h ( n ) > h ∗ ( n ) h(n) > h^*(n) h(n)>h(n)且h(n)过强,A算法失去可采纳性,不能确保找到最短路径
  • h ( n ) = h ∗ ( n ) h(n) = h^*(n) h(n)=h(n)可以确保生成最小的搜素图,找到最短路径
    而实际情况下g(n)容易在已经生成搜索树中计算出来,但是h(n)具有未知性,只能尽可能靠近 h ∗ ( n ) h^*(n) h(n)

知识表示

一阶谓词逻辑表示法

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语义网络表示法

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确定推理

谓词公式永真和可满足性内容

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归结演绎推理

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不确定推理

主观贝叶斯

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可信度方法

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证据理论

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搜索策略

A ∗ 算 法 A^*算法 A

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机器学习

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