人工智能课后题答案
第一章课后习题答案
第1题
答：1，综合数据库
定义三元组：（m, c, b）
其中：，表示传教士在河左岸的人数。
，表示野人在河左岸的认输。
，b=1，表示船在左岸，b=0，表示船在右岸。
2，规则集
规则集可以用两种方式表示，两种方法均可。
第一种方法：按每次渡河的人数分别写出每一个规则，共(3 0)、(0 3)、(2 1)、(1 1)、(1 0)、(0 1)、(2 0)、(0 2)八种渡河的可能（其中(x y)表示x个传教士和y个野人上船渡河），因此共有16个规则（从左岸到右岸、右岸到左岸各八个）。注意：这里没有(1 2)，因为该组合在船上的传教士人数少于野人人数。
规则集如下：
r1：IF (m, c, 1) THEN (m-3, c, 0)
r2：IF (m, c, 1) THEN (m, c-3, 0)
r3：IF (m, c, 1) THEN (m-2, c-1, 0)
r4：IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0)
r5：IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
r6：IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0)
r7：IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0)
r8：IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)
r9 ：IF (m, c, 0) THEN (m+3, c, 1)
r10：IF (m, c, 0) THEN (m, c+3, 1)
r11：IF (m, c, 0) THEN (m+2, c+1, 1)
r12：IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1)
r13：IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1)
r14：IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1)
r15：IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1)
r16：IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)
第二种方法：将规则集综合在一起，简化表示。规则集如下：
r1：IF (m, c, 1) and 0< i+j〈=3 and (i>= j or i=0) THEN (m-i, c-j, 0)
r2：IF (m, c, 0) and 0< i+j〈=3 and (i>= j or i=0) THEN (m+i, c+j, 1)
3，初始状态：(5, 5, 1)
4，结束状态：(0, 0, 0)
第2题
答：1，综合数据库
定义两元组：（L5, L2）
其中：0<=L5<=5，表示容量为5升的壶的当前水量。
0<=L2<=2，表示容量为2升的壶的当前水量。
2，规则集
r1：IF (L5, L2) THEN (5, L2) /* 将L5灌满水*/
r2：IF (L5, L2) THEN (L5, 2) /* 将L2灌满水*/
r3：IF (L5, L2) THEN (0, L2) /* 将L5水到光*/
r4：IF (L5, L2) THEN (L5, 0) /* 将L2水到光*/
r5：IF (L5, L2) and L5+L2<=5 THEN (L5+L2, 0) /* L2到入L5中*/
r6：IF (L5, L2) and L5+L2>5 THEN (5, L5+L2-5) /* L2到入L5中*/
r7：IF (L5, L2) and L5+L2<=2 THEN (0, L5+L2) /* L5到入L2中*/
r8：IF (L5, L2) and L5+L2>5 THEN (L5+L2-2, 2) /* L5到入L2中*/
3，初始状态：(5, 0)
4，结束条件：(x, 1)，其中x表示不定。当然结束条件也可以写成：(0, 1)
第3题
答：1，综合数据库
定义三元组：(A, B, C)
其中A, B, C分别表示三根立柱，均为表，表的元素为1～N之间的整数，表示N个不同大小的盘子，数值小的数表示小盘子，数值大的数表示大盘子。表的第一个元素表示立柱最上面的柱子，其余类推。
2，规则集
为了方便表示规则集，引入以下几个函数：
first(L)：取表的第一个元素，对于空表，first得到一个很大的大于N的数值。
tail(L)：取表除了第一个元素以外，其余元素组成的表。
cons(x, L)：将x加入到表L的最前面。
规则集：
r1: IF (A, B, C) and (first(A) < first(B)) THEN (tail(A), cons(first(A), B), C)
r2: IF (A, B, C) and (first(A) < first(C)) THEN (tail(A), B, cons(first(A), C))
r3: IF (A, B, C) and (first(B) < first(C)) THEN (A, tail(B), cons(first(B), C))
r4: IF (A, B, C) and (first(B) < first(A)) THEN (cons(first(B), A), tail(B), C)
r5: IF (A, B, C) and (first(C) < first(A)) THEN (cons(first(C), A), B, tail(C))
r6: IF (A, B, C) and (first(C) < first(B)) THEN (A, cons(first(C), B), tail(C))
3，初始状态：（（1，2，...，N），（），（））
4，结束状态：（（），（），（1，2，...，N））
问题的状态规模：每一个盘子都有三中选择：在A上、或者在B上、或者在C上，共N个盘子，所以共有种可能。即问题的状态规模为。
第4题
答：1，综合数据库
定义5元组：（M, B, Box, On, H）
其中：
M：猴子的位置
B：香蕉的位置
Box：箱子的位置
On=0：猴子在地板上
On=1：猴子在箱子上
H=0：猴子没有抓到香蕉
H=1：猴子抓到了香蕉
2，规则集
r1: IF (x, y, z, 0, 0) THEN (w, y, z, 0, 0) 猴子从x处走到w处
r2: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (z, y, z, 0, 0) 如果猴子和箱子在一起，猴子将箱子推到z处
r3: IF (x, y, x, 0, 0) THEN (x, y, x, 1, 0) 如果猴子和箱子在一起，猴子爬到箱子上
r4: IF (x, y, x, 1, 0) THEN (x, y, x, 0, 0) 如果猴子在箱子上，猴子从箱子上下来
r5: IF (x, x, x, 1, 0) THEN (x, x, x, 1, 1) 如果箱子在香蕉处，猴子在箱子上，猴子摘到香蕉
其中x, y, z, w为变量
3，初始状态（c, a, b, 0, 0）
4，结束状态（x1, x2, x3, x4, 1）其中x1～x4为变量。
第5题
答：1，综合数据库
定义四元组：（x, y, z, n）
其中x,y,x∈[0,1]，1表示钱币为正面，0表示钱币为方面。n=0,1,2,3，表示当前状态是经过n次翻钱币得到的。
2，规则库
r1: IF (x, y, z, n) THEN (~x, y, z, n+1)
r2: IF (x, y, z, n) THEN (x, ~y, z, n+1)
r3: IF (x, y, z, n) THEN (x, y, ~z, n+1)
其中~x表示对x取反。
3，初始状态(1, 1, 0, 0)
4，结束状态(1, 1, 1, 3) 或者(0, 0, 0, 3)
第6题
提示：将十进制数分为整数部分和小数部分两部分。用四元组(a, b, c, d)表示综合数据库，其中a, b表示到目前为止还没有转换的十进制数的整数部分和小数部分，c, d表示已经转换得到的二进制数的整数部分和小数部分。然后根据十进制数转换二进制数的原理，分别定义整数的转换规则和小数的转换规则，一次规则的执行，转换得到二进制数的一位。
第7题
答：设规则R的逆用R'表示。由题意有R应用于D后，得到数据库D'，由可交换系统的性质，
有：rule(D)rule(D')
其中rule(D)表示可应用于D的规则集合。
由于R'是R'的逆，所以R'应用于D'后，得到数据库D。同样由可交换系统的性质，
有：rule(D')rule(D)
综合上述两个式子，有rule(D')＝rule(D)。
第8题
答：说明一个产生式系统是可交换的，就是要证明该产生式系统满足可交换产生式系统的三条性质。
（1）该产生式系统以整数的集合为综合数据库，其规则是将集合中的两个整数相乘后加入到数据库中。由于原来数据库是新数据库的子集，所以原来的规则在新数据库中均可以使用。所以满足可交换产生式系统的第一条性质。
（2）该产生式系统以某个整数的子集的出现为目标条件，由于规则执行的结果只是向数据库中添加数据，如果原数据库中已经满足目标了，即出现了所需要的整数子集，规则的执行结果不会破坏该整数子集的出现，因此新的数据库仍然会满足目标条件。满足可交换产生式系统的第二个性质。
（3）设D是该产生式系统的一个综合数据库。对D施以一个规则序列后，得到一个新的数据库D'。该规则序列中的有些规则有些是可以应用于D的，这些规则用R1表示。有些规则是不能应用于D的，这些规则用R2表示。由于R1中的规则可以直接应用与D，所以R1中规则的应用与R2中规则的执行结果无关，也与Ｒ1中其他的规则的执行无关。所以可以认为，先将R1中所有的规则对D应用，然后再按照原来的次序应用R2中的规则。因此对于本题的情况，这样得到的综合数据库与D'是相同的。而由于R1中一条规则的执行与其他的规则无关，所以R1中规则的执行顺序不会影响到最终的结果。因此满足可交换产生式系统的第三个条件。
因此这样一个产生式系统是一个可交换的产生式系统。
第二章课后习题
第1题
答：为了方便起见，我们用((AB)()())这样的表表示一个状态。这样得到搜索图如下：
第2题
提示：可定义h为：
h＝B右边的W的数目
设j节点是i节点的子节点，则根据走法不同，h(i)-h(j)的值和C(i, j)分为如下几种情况：
（1）B或W走到了相邻的一个空格位置，此时：h(i)-h(j)=0, C(i,j)=1；
（2）W跳过了1或2个W，此时h(i)-h(j)=0, C(i,j)=1或2；
（3）W向右跳过了一个B（可能同时包含一个W），此时：h(i)-h(j)=-1, C(i,j)=1或2；
（4）W向右跳过了两个B，此时：h(i)-h(j)=-2, C(i,j)=2；
（5）W向左跳过了一个B（可能同时包含一个W），此时：h(i)-h(j)=1, C(i,j)=1或2；
（6）W向左跳过了两个B，此时：h(i)-h(j)=2, C(i,j)=2；
（7）B跳过了1或2个B，此时h(i)-h(j)=0, C(i,j)=1或2；
（8）B向右跳过了一个W（可能同时包含一个B），此时：h(i)-h(j)=1, C(i,j)=1或2；
（9）B向右跳过了两个W，此时：h(i)-h(j)=2, C(i,j)=2；
（10）B向左跳过了一个W（可能同时包含一个B），此时：h(i)-h(j)=-1, C(i,j)=1或2；
（11）B向左跳过了两个W，此时：h(i)-h(j)=-2, C(i,j)=2；
纵上所述，无论是哪一种情况，具有:
h(i)-h(j)≤C(i,j)
且容易验证h(t)=0，所以该h是单调的。由于h满足单调条件，所以也一定有h(n)≤h*(n)，即满足A*条件。第3题
答：定义h1=n*k，其中n是还未走过的城市数，k是还未走过的城市间距离的最小值。h2＝，其中n是还未走过的城市数，k i是还未走过的城市间距离中n个最小的距离。显然这两个h函数均满足A*条件。
第4题
提示：对于四皇后问题，如果放一个皇后的耗散值为1的话，则任何一个解的耗散值都是4。因此如果h是对该耗散值的估计，是没有意义的。对于像四皇后这样的问题，启发函数应该是对找到解的可能性的评价。比如像课上讲到的，利用一个位置放皇后后，消去的对角线的长度来进行评价。
第5题
答：定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。B＝1表示船在左岸，B＝0表示船在右岸。
也可以定义h2=M+C。
h1是满足A*条件的，而h2不满足。
要说明h(n)＝M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。比如状态(1, 1, 1)，h(n)=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。所以不满足A*的条件。
下面我们来证明h(n)＝M+C-2B是满足A*条件的。
我们分两种情况考虑。先考虑船在左岸的情况。如果不考虑限制条件，也就是说，船一次可以将三人从左岸运到右岸，然后再有一个人将船送回来。这样，船一个来回可以运过河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三个人，则可以一次将他们全部从左岸运到右岸。所以，
在不考虑限制条件的情况下，也至少需要摆渡次。其中分子上的"－3"表示剩下三个留待最后一次运过去。除以"2"
是因为一个来回可以运过去2人，需要个来回，而"来回"数不能是小数，需要向上取整，这个用符号表示。而乘以"2"是因为一个来回相当于两次摆渡，所以要乘以2。而最后的"＋1"，则表示将剩下的3个运过去，需要一次摆渡。
化简有：
再考虑船在右岸的情况。同样不考虑限制条件。船在右岸，需要一个人将船运到左岸。因此对于状态(M，C，0)来说，其所需要的最少摆渡数，相当于船在左岸时状态(M+1，C，1)或(M，C+1，1)所需要的最少摆渡数，再加上第一次将船从右岸送到左岸的一次摆渡数。因此所需要的最少摆渡数为：(M+C+1)-2+1 。其中(M+C+1)的"＋1"表示送船回到左岸的那个人，而最后边的"＋1"，表示送船到左岸时的一次摆渡。
化简有：(M+C+1)-2+1=M+C。
综合船在左岸和船在右岸两种情况下，所需要的最少摆渡次数用一个式子表示为：M+C-2B。其中B＝1表示船在左岸，B＝0表示船在右岸。由于该摆渡次数是在不考虑限制条件下，推出的最少所需要的摆渡次数。因此，当有限制条件时，最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡次数。所以该启发函数h是满足A*条件的。
第6题
答：题目的另一个说法是：当A*结束时，OPEN表中任何一个具有f(n) 用反证法证明。 假设在A*结束的时候，OPEN表中有一个节点n没有被扩展，且f(n) 第7题 答：因为A*选作扩展的任何一个节点n，均有f(n)≤f*(s)，因此f(n)>f*(s)的节点，不会被A*所扩展。所以如果从OPEN表中去掉f(n)>f*(s)的节点，不会影响A*的可采纳性。而F是f*(s)的上界范围，因此去掉f(n)>F的节点也同样不会影响A*的可采纳性。 第8题 提示：对于8数码问题，逆向搜索和正向搜索是完全一样的，只是把目标状态和初始状态对调就可以了。 第9题 提示：在搜索期间改善h函数，是一种动态改变h函数的方法。像改进的A*算法中，对NEST中的节点按g值的大小选择待扩展的节点，相当于令这些节点的h＝0，就是动态修改h函数的一种方法。 由定理6，当h满足单调条件时，A*所扩展的节点序列，其f是非递减的。对于任何节点i，j，如果j是i的子节点，则有f(i)≤f(j)。利用该性质，我们可以提出另一种动态修改h函数的方法： f(j)=max(f(i), f(j)) 以f(j)作为节点j的f值。f值的改变，隐含了h值的改变。 当h不满足单调条件时，经过这样修正后的h具有一定的单调性质，可以减少重复节点的可能性。 第10题 提示：很多知识对求解问题有好处，这些知识并不一定要写成启发函数的形式，很多情况下，也不一定能清晰的写成一个函数的形式。 为了叙述方便，我们将两个相对的扇区称为相对扇区，图中阴影部分的扇区称为阴影扇区，非阴影部分的扇区称为非阴影扇区。由题意，在目标状态下，一个扇区的数字之和等于12，一个相对扇区的数字之和等于24，而一个阴影扇区或者非阴影扇区的数字之和为48。为此，我们可以将目标进行分解，首先满足阴影扇区的数字之和为48（这时非阴影部分的数字和也一定为48）。为了这个目标我们可以通过每次转动圆盘45o实现。在第一个目标被满足的情况下，我们再考虑第二个目标：每一个相对扇区的数字和为24。在实现这个目标的过程中，我们希望不破坏第一个目标。为此我们采用转动90o的方式实现，这样即可以调整相对扇区的数字和，又不破坏第一个目标。在第二个目标实现之后，我们就可以实现最终目标：扇区内的数字和为12。同样我们希望在实现这个目标的时候，不破坏前两个目标。为此我们采用转动180o的方式实现。这样同样是即可以保证前两个目标不被破坏，又可以实现第三个目标。经过这样的分析以后，我们发现该问题就清晰多了。当然，是否每一个第一、第二个目标的实现，都能够实现第三个目标呢？有可能不一定。在这种情况下，就需要在发现第三个目标不能实现时，重新试探其他的第一、第二个目标。 第三章课后习题答案 第1题 答：此题要求按照课中例题的方式，给出算法，以下是每个循环结束时的搜索图。 上面这种做法比较简单，也可以如下做： 第2题 从该搜索图可以看出，无论先走者选择哪个走步，后走者都可以走到标记为A的节点，该节点只剩下一枚钱币，所以先走者必输。对于一般的具有n个钱币的情况，当n＝4×m＋1时，后走者存在取胜策略。因为后走者可以根据先走者的走法，选择自己的走法，使得双方拿走的钱币数为4，这样经过m个轮回后，共拿走了4×m个钱币，只剩下了一枚钱币，而此时轮到先走者走棋。所以在这种情况下，后走者存在取胜的策略。对于钱币数不等于4×m＋1的情况，先走者可以根据实际的钱币数选择取走的钱币数，使得剩下的钱币数为4×m ＋1个，此时先走者相当于4×m＋1个钱币时的后走者了。因此在这种情况下，先走者存在获胜的策略。 第3题 答： 第四章课后习题答案 第1题 答：（1）(x)[P(x)→P(x)] (x)[~P(x)∨P(x)] {~P(x)∨P(x)} （2）{~{(x)P(x)}}→(x)[~P(x)] {(x)P(x)}∨(x)[~P(x)] {(x)P(x)}∨(y)[~P(y)] (x)(y)[P(x)∨~P(y)] {P(x)∨~P(f(a))} （3）~(x){P(x)→{(y)[P(y)→P(f(x，y))]∧~(y)[Q(x，y)→P(y)]}} ~(x){P(x)→{(y)[~P(y)∨P(f(x，y))]∧~(y)[~Q(x，y)∨P(y)]}} ~(x){P(x)→{(y)[~P(y)∨P(f(x，y))]∧(y)[Q(x，y)∧~P(y)]}} ~(x){P(x)→{(y)[~P(y)∨P(f(x，y))]∧(z)[Q(x，z)∧~P(z)]}} ~(x){~P(x)∨{(y)[~P(y)∨P(f(x，y))]∧(z)[Q(x，z)∧~P(z)]}} (x){P(x)∧{(y)[P(y)∧~P(f(x，y))]∨(z)[~Q(x，z)∨P(z)]}} (x)(y)(z){P(x)∧{[P(y)∧~P(f(x，y))]∨[~Q(x，z)∨P(z)]}} (x)(y)(z){P(x)∧[P(y)∨~Q(x，z)∨P(z)]∧[~P(f(x，y))∨~Q(x，z)∨P(z)]} {P(a)∧[P(b)∨~Q(a，z)∨P(z)]∧[~P(f(a，b))∨~Q(a，z)∨P(z)]} {P(a), P(b)∨~Q(a，z1)∨P(z1), ~P(f(a，b))∨~Q(a，z2)∨P(z2)} （4）(x)(y){[P(x，y)→Q(y，x)]∧[Q(y，x)→S(x，y)]}→(x)(y)[P(x，y)→S(x，y)] (x)(y){[P(x，y)→Q(y，x)]∧[Q(y，x)→S(x，y)]}→(x)(y)[P(x，y)→S(x，y)] (x)(y){[~P(x，y)∨Q(y，x)]∧[~Q(y，x)∨S(x，y)]}→(u)(v)[~P(u，v)∨S(u，v)] ~{(x)(y){[~P(x，y)∨Q(y，x)]∧[~Q(y，x)∨S(x，y)]}}∨(u)(v)[~P(u，v)∨S(u，v)] (x)(y){[P(x，y)∧~Q(y，x)]∨[Q(y，x)∧~S(x，y)]}∨(u)(v)[~P(u，v)∨S(u，v)] (x)(y)(u)(v){[P(x，y)∧~Q(y，x)]∨[Q(y，x)∧~S(x，y)]}∨[~P(u，v)∨S(u，v)] (x)(y)(u)(v){[P(x，y)∨Q(y，x)]∧[P(x，y)∨~S(x，y)]∧[~Q(y，x)∨~S(x，y)]}∨[~P(u，v)∨S(u，v)] (x)(y)(u)(v)[P(x，y)∨Q(y，x)∨~P(u，v)∨S(u，v)]∧[P(x，y)∨~S(x，y)∨~P(u，v)∨S(u，v)]∧[~Q(y，x)∨~S(x，y)∨~P(u，v)∨S(u，v)] [P(a，y)∨Q(y，a)∨~P(f(y)，v)∨S(f(y)，v)]∧[P(a，y)∨~S(a，y)∨~P(f(y)，v)∨S(f(y)，v)]∧[~Q(y，a)∨~S(a，y)∨~P(f(y)，v)∨S(f(y)，v)] {P(a，y1)∨Q(y1，a)∨~P(f(y1)，v)∨S(f(y1)，v), P(a，y2)∨~S(a，y2)∨~P(f(y2)，v2)∨S(f(y2)，v2), ~Q(y3，a)∨~S(a，y3)∨~P(f(y3)，v3)∨S(f(y3)，v3)} 第2题 答：设有两个置换s1={a/x}和s2={x/y}，合适公式P(x, y)。则： P(x, y)s1s2=P(a, x) P(x, y)s2s1=P(a, a) 二者不相等。所以说，置换的合成是不可交换的。 第3题 答：{A/x, A./y, A/z, A/w, A/u} 第4题 答：（1）{P(f(x，x)，A)，P(f(y，f(y，A))，A)} 在合一时，f(x,x)要与f(y,f(y,a))进行合一，x置换成y后，y要与f(y,a)进行合一，出现了嵌套的情况，所以不能进行合一。 （2）{~P（A），P（x）} 一个是谓词P，一个是P的反，不能合一。 （3）{P（f（A），x），P（x，A）} 在合一的过程中，x置换为f(A)，而f(A)与A不能合一。 第6题 答：（1）（x）{[P（x）→P（A）]∧[P（x）→P（B）]} 目标取反化子句集： ~（x）{[P（x）→P（A）]∧[P（x）→P（B）]} ~（x）{[~P（x）∨P（A）]∧[~P（x）∨P（B）]} （x）{[P（x）∧~P（A）]∨[P（x）∧~P（B）]} （x）{[P（x）∧~P（A）]∨P（x）}∧{[P（x）∧~P（A）]∨~P（B）}} （x）{P（x）∧[~P（A）∨P（x）]∧[P（x）∨~P（B）]∧[~P（A）∨~P（B）]} P（x）∧[~P（A）∨P（x）]∧[P（x）∨~P（B）]∧[~P（A）∨~P（B）] 得子句集： 1, P(x1) 2, ~P(A)∨P{x2} 3, P(x3)∨~P(B) 4, ~P(A)∨~P(B) （2）（z）[Q（z）→P（z）]→{（x）[Q（x）→P（A）]∧[Q（x）→P（B）]} 目标取反化子句集： ~{(z)[Q(z)→P(z)]→{(x)[Q(x)→P(A)]∧[Q(x)→P(B)]}} ~{(z)[~Q(z)∨P(z)]→{(x)[~Q(x)∨P(A)]∧[~Q(x)∨P(B)]}} ~{~{(z)[~Q(z)∨P(z)]}∨{(x)[~Q(x)∨P(A)]∧[~Q(x)∨P(B)]}} (z)(x){[~Q(z)∨P(z)]∧{[Q(x)∧~P(A)]∨[Q(x)∧~P(B)]}} (z)(x){[~Q(z)∨P(z)]∧{Q(x)∧[Q(x)∨~P(B)]∧[~P(A)∨Q(x)]∧[~P(A)∨~P(B)]} [~Q(z)∨P(z)]∧Q(x)∧[Q(x)∨~P(B)]∧[~P(A)∨Q(x)]∧[~P(A)∨~P(B)] 得子句集： 1, ~Q(z)∨P(z) 2, Q(x2) 3, Q(x3)∨~P(B) 4, ~P(A)∨Q(x4) 5, ~P(A)∨~P(B) （3）（x）（y）{[P（f（x））∧Q（f（B））]→[P（f（A））∧P（y）∧Q（y）]} 目标取反化子句集： ~(x)(y){[P(f(x))∧Q(f(B))]→[P(f(A))∧P(y)∧Q(y)]} ~(x)(y){~[P(f(x))∧Q(f(B))]∨[P(f(A))∧P(y)∧Q(y)]} ( x)( y){[P(f(x))∧Q(f(B))]∧[~P(f(A))∨~P(y)∨~Q(y)]} P(f(x))∧Q(f(B))∧[~P(f(A))∨~P(y)∨~Q(y)] 得子句集： 1，P(f(x1)) 2，Q(f(B)) 3，~P(f(A))∨~P(y3)∨~Q(y3) （4）（x）（y）P（x，y）→（y）（x）P（x，y） 目标取反化子句集： ~{(x)(y)P(x，y)→(y)(x)P(x，y)} ~{~[(x)(y)P(x，y)]∨(y)(x)P(x，y)} ~{~[(x)(y)P(x，y)]∨(v)(u)P(u，v)} [(x)(y)P(x，y)]∧(v)(u)~P(u，v) (x)(y)(v)(u)P(x，y)]∧~P(u，v) P(a，y)∧~P(u，f(y)) 得子句集： 1，P(a，y1) 2，~P(u，f(y2)) （5）（x）{P（x）∧[Q（A）∨Q（B）]}→（x）[P（x）∧Q（x）] 目标取反化子句集： ~{(x){P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]}→(x)[P(x)∧Q(x)]} ~{~{(x)P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]}∨(x)[P(x)∧Q(x)]} {(x)P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]}∧(x)[~P(x)∨~Q(x)]} {(x)P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]}∧(y)[~P(y)∨~Q(y)]} (x)(y){P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]∧[~P(y)∨~Q(y)]} P(x)∧[Q(A)∨Q(B)]∧[~P(y)∨~Q(y)] 得子句集： 1，P(x) 2，Q(A)∨Q(B) 3，~P(y)∨~Q(y) 第7题 答：（1）将（x）P（x）取反化为子句： ~（x）P（x）=（x）~P（x） 与条件[P（A1）∨P（A2）]合在一起得子句集： {~P（x）, P（A1）∨P（A2）} 所以，公式（x）P（x）是[P（A1）∨P（A2）]的逻辑推论。 （2）对于（x）P（x）的Skolem形，即P（A），取反后为~P（A），与条件[P（A1）∨P（A2）]合在一起得子句集：{~P（A）, P（A1）∨P（A2）} 该子句集不能进行归结，故P（A）不是[P（A1）∨P（A2）]的逻辑推论。 第8题 答：该问题用谓词公式描述如下： 已知： （1）(x){Food(x)→Like(John, x)} （2）Food(Apple) （3）(x)(y){[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]→Food(x)} （4）Eat(Bill, Peanut)∧~Kill(Penut, Bill) （5）(x){Eat(Bill, x)→Eat(Sue, x)} 目标1：Like(John, Peanut) 目标2：(x)Food(x)∧Eat(Sue, x) 已知条件化子句集： （1）(x){Food(x)→Like(John, x)} = (x){~Food(x)∨Like(John, x)} => {~Food(x)∨Like(John, x)} （2）Food(Apple) （3）(x)(y){[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]→Food(x)} = (x)(y){~[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]∨Food(x)} = (x)(y){~[Eat(y, x)∨Kill(x, y)]∨Food(x)} => {~Eat(y, x)∨Kill(x, y)∨Food(x)} （4）Eat(Bill, Peanut)∧~Kill(Penut, Bill) => {Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill)} （5）(x){Eat(Bill, x)→Eat(Sue, x)} = (x){~Eat(Bill, x)∨Eat(Sue, x)} => ~Eat(Bill, x)∨Eat(Sue, x) 目标1取反化子句集： ~Like(John, Peanut) 目标2取反化子句集： ~{(x)Food(x)∧Eat(Sue, x)} = (x)~Food(x)∨~Eat(Sue, x) => ~Food(x)∨~Eat(Sue, x) 对于目标1，经变量换名后，得子句集： {~Food(x1)∨Like(John, x1)，Food(Apple)，~Eat(y2, x2)∨Kill(x2, y2)∨Food(x2)，Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill), ~Eat(Bill, x3)∨Eat(Sue, x3), ~Like(John, Peanut)} 归结树如下： 对于目标2，经变量换名后，得子句集： {~Food(x1)∨Like(John, x1)，Food(Apple)，~Eat(y2, x2)∨Kill(x2, y2)∨Food(x2)，Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill), ~Eat(Bill, x3)∨Eat(Sue, x3), ~Food(x)∨~Eat(Sue, x)} 归结树如下： 修改证明树如下： 得到解答为：Food(Peanut)∧Eat(Sue, Peanut) 第9题 答：该归结过程存在错误。其原因是由于不同的子句用了相同的变量名引起的。如上图中A、B两个子句的归结，两个子句中的y应该是不同的变量，在归结时，如果用不同的变量分别表示，就不会出现这样的问题了。比如B中的y用y1代替，则归结结果如下： 第10题 答：化子句集： （u）LAST（cons（u，NIL），u） => LAST（cons（u，NIL），u） （x）（y）（z）（LAST（y，z）→LAST（cons（x，y），z）） = （x）（y）（z）（~LAST（y，z）∨LAST（cons（x，y），z）） => ~LAST（y，z）∨LAST（cons（x，y），z） 目标取反： ~（v）LAST（cons（2，cons（1，NIL）），v） =（v）~LAST（cons（2，cons（1，NIL）），v） => ~LAST（cons（2，cons（1，NIL）），v） 经变量换名后，得子句集： {LAST（cons（u，NIL），u）, ~LAST（y，z）∨LAST（cons（x，y），z）, ~LAST（cons（2，cons（1，NIL）），v）} 归结树如下： 修改证明树： 得到解答：LAST(cons(2，cons(1，NIL))，1)，表cons(2，cons(1，NIL))的最后一个元素为1。 通过以上归结过程，我们可以看出，该方法求解长表的最后一个元素的方法是，每次将长表去掉第一个元素，直到最后得到了只有一个元素的表，该元素就是长表的最后一个元素。 第12题 答：我们用Skier(x)表示x是滑雪运动员，Alpinist(x)表示x是登山运动员，Alpine(x)表示x是Alpine俱乐部的成员。 问题用谓词公式表示如下： 已知： (1) Alpine(Tony) (2) Alpine(Mike) (3) Alpine(John) (4) ( x){Alpine(x)→[Skier(x)∨Alpinist(x)]} (5) ( x){Alpinist(x)→~Like(x, Rain)} (6) ( x){~Like(x, Snow)→~ Skier(x)} (7) ( x){Like(Tony, x)→~Like(Mike, x)} (8) ( x){~Like(Tony, x)→Like(Mike, x)} (9) Like(Tony, Snow) (10) Like(Tony, Rain) 目标：(vx){Alpine(x)∧Alpinist(x)∧~Skier(x)} 化子句集： (1) Alpine(Tony) (2) Alpine(Mike) (3) Alpine(John) (4) ( x){Alpine(x)→[Skier(x)∨Alpinist(x)]} = ( x){~Alpine(x)∨[Skier(x)∨Alpinist(x)]} =>~Alpine(x)∨Skier(x)∨Alpinist(x) (5) ( x){Alpinist(x)→~Like(x, Rain)} = ( x){~Alpinist(x)∨~Like(x, Rain)} =>~Alpinist(x)∨~Like(x, Rain) (6) ( x){~Like(x, Snow)→~ Sk ier(x)} = ( x){Like(x, Snow)∨~ Skier(x)} => Like(x, Snow)∨~ Skier(x) (7) ( x){Like(Tony, x)→~Like(Mike, x)} = ( x){~Like(Tony, x)∨~Like(Mike, x)} =>~Like(Tony, x)∨~Like(Mike, x) (8) ( x){~Like(Tony, x)→Like(Mike, x)} = ( x){Like(Tony, x)∨Like(Mike, x)} => Like(Tony, x)∨Like(Mike, x) (9) Like(Tony, Snow) (10) Like(Tony, Rain) 目标取反： ~(vx){Alpine(x)∧Alpinist(x)∧~Skier(x)} = ( x){~Alpine(x)∨~Alpinist(x)∨Skier(x)} =>~Alpine(x)∨~Alpinist(x)∨Skier(x) 经变量换名后，得到子句集： {Alpine(Tony), Alpine(Mike), Alpine(John), ~Alpine(x1)∨Skier(x1)∨Alpinist(x1), ~Alpinist(x2)∨~Like(x2, Rain), Like(x3, Snow)∨~ Skier(x3), ~Like(Tony, x4)∨~Like(Mike, x4), Like(Tony, x5)∨Like(Mike, x5), Like(Tony, Snow), Like(Tony, Rain), ~Alpine(x)∨~Alpinist(x)∨Skier(x)} 归结树如下： 第13题 答：状态草图： 知识的谓词表示： (x)(y){[BIG(x)∧BLUE(x)]→ON(x, y)∧GREEN(y)} (x){[HEAVY(x)∧WOODEN(x)]→BIG(x)} (x){CLEAR(x)→BLU E(x)} (x){WOODEN(x)→BLUE(x)} 目标：(x)(y)GREEN(y)∧ON(x, y) 对规则Skolem化，对目标用对偶形式Skolem化后，整理得：事实： ONTABLE（A）CLEAR（E） ONTABLE（C）CLEAR（D） ON（D，C）HEAVY（D） ON（B，A）WOODEN（B） HEAVY（B）ON（E，B） 规则： r1:[BIG(x1)∧BLUE(x1)]→ON(x1,f(x1)) r2:[BIG(x2)∧BLUE(x2)]→GREEN(f(x2)) r3:[HEAVY(x3)∧WOODEN(x3)]→BIG(x3) r4:CLEAR(x4)→BLUE(x4) r5:WOODEN(x5)→BLUE(x5) 目标：GREEN(y)∧ON(x, y) 容易验证，只有一个解图是一致的，其合一复合为： {B/x, f(B)/y} 带入目标公式，得到解答：GREEN(f(B))∧ON(B, f(B)) 其含义是，积木B在绿色积木上边。这里的f(B)可以理解为B下面那个积木。 1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。 解：定义谓词如下： Human(x)：x是人。 Eat(x)：x有饭吃。 则语句可表达为：(?x)(Human(x)→Eat(x)) （4）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Human(x)：x是人。 1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图 （此文档为Word格式，下载后可以任意编辑修改！）试卷装订封面 1.1解图如下: 规则顺序定义如下: (1) 1->2 ⑵ 1->3 (3) 2->3 (4) 2->1 (5) 3->1 (6) 3->2 1 ((A),(),(B)) 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数启发函数为不在位的将牌数距离和 S(5) 2 8 3 1 6 4 7 5 2 8 3 1 6 4 7 5 2 3 1 8 4 7 6 5 E(5)F(6) 2 8 3 1 4 7 6 5 2 8 3 1 4 7 6 5 D(7) 2 3 1 8 4 7 6 5 E(5^ 2 8 3 1 4 7 6 5 2.1解图: 2 3 1 8 4 7 6 5 仙1(5) K(5) J(7) 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 F L(5) 1 2 3 7 8 4 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 J(5) A I(5) G(5)此 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 6 5 〔2)(0 (釘 肯 i 九?上 A ?一 、丄:丿＜1 」 上 d 丿11 丿 第3章 3.18 (1)证明：待归结的命题公式为 P A L (Q T P)，合取范式为：P A Q A U P ，求取子句集 为S ={ P,Q ，L P},对子句集中的子句进行归结可得: P Q L P 匸 ①③归结 ① ② ③ ④ 由上可得原公式成立。 ⑵证明：待归结的命题公式为 (P T (Q T R))A L ((P T Q)T (P T R))，合取范式为: (L P V 」 Q V R)A (_P V Q)A P A _ R ，求取子句集为 S={L P v 」Q V R,L P V Q, P L R}，对子 句集中的子句进行归结可得： U P v_ Q V R U P v Q P L R Q L P v R R 匚 ③④⑤ ⑥⑦⑧ ②③归结 ①④归结 ③⑥归结 ④⑦归结 由上可得原公式成立。 (3)证明：待归结的命题公式为 (L Q V _ P)A (」 Q V P)A Q ，求取子句集为 S ={L Q V _ P,」Q v P,Q}，对子句集中的子句进 (Q T L P)A _((Q T P)T L Q)，合取范式为: 行归结可得： ① U Q V L P ② Q ③ U Q V P ④ L P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ 匚 ④⑤归结 由上可得原公式成立。 3.19答案 (1) mgu ={a/X, b/y, b/z} ⑵ mgu ={g(f(v))/x, f(v)/u} (3)不可合一 u? e." 汙」〔佥 fn G 'H J*- A 注 1… 《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。 答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。 答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 答： 自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列 机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 解答： （1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）： S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态： O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的) （2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 （3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络：E-R图（实体-关系图）、语言语义网络等。 解答： （1） 第八章机器人规划 8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景? 基于谓词逻辑的规划是用谓词逻辑来描述世界模型及规划过程的一种规划方法 (1) 规划演绎法。用F规则求解规划序列。 (2) 逻辑演算和通用搜索法。STRIPS和ABSTRIPS系统。 (3) 具有学习能力的规划系统。如PULP-I系统 (4) 分层规划方法。如NOAH规划系统，它特别适用于非线性规划 (5) 基于专家系统的规划。如ROPES规划系统，它具有更快的规划速度，更强的规划能力和更大的适应性。 发展前景？ 8-2 让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果这样的单元存在的话)。试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B等动作。 8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。 (1) 写出一套可能要用的STRIPS型操作符。当你描述这些操作符时，要考虑到下列情况： ·清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。 ·要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后搬走此清洗器。 ·在清扫地板之前，必须先行打扫。 ·在打扫地板之前，必须先把垃圾筒拿出去。 ·清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏。 ·清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。 (2) 写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述，并写出一个可描述的(但很可能难以得 到的)目标描述。 (3) 说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问题。(提示：你可能想修正添加条件的定义，以便当某个条件添加至数据库时，如果出现它的否定的话，就能自动删去此否定)。 8-4 曲颈瓶F1和F2的容积分别为C1和C2。公式CONT(X，Y)表示瓶子X含有Y容量单位的液体。试写出STRIPS规划来模拟下列动作： (1) 把F1内的全部液体倒进F2内。 (2) 用F1的部分液体把F2装满。 8-5 机器人Rover正在房外，想进入房内，但不能开门让自已进去，而只能喊叫，让叫声促使开门。另一机器人Max在房间内，他能够开门并喜欢平静。Max通常可以把门打开来使Rover停止叫喊。假设Max和Rover各有一个STRIPS规划生成系统和规划执行系统。试说明Max和Rover的STRIPS规则和动作，并描述导致平衡状态的规划序列和执行步骤。 用来描述状态的谓词公式有： INROOM(X): X在房间里 OUTROOM(X): X不在房间里 SOUND(X): X在喊叫 QUIET(X): X保持安静 OPENED(X): X处于打开状态 CLOSED(X): X处于关闭状态 Rover可执行的动作有： Shout(X): X喊叫 先决条件：OUTROOM(X) AND CLOSED(Door) AND QUIET(X) 删除表：QUIET(X) 添加表：SOUND(X) ComeIn(X): X走进房间 第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起 测试题 ——人工智能原理 一、填空题 1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______；远期目标是___________________。 2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。 3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。 4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。 5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。 6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________；深度优先搜索是________________。 7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。 8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。 9.专家系统的瓶颈是________________________；它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。 10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。 11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。 12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。 13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。 14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。 15.问题的状态空间，可以记为三元组 第七章机器学习 7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。 现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。 要研究的问题： (1) 存储组织信息 只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越 快，其意义也就越大。因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。 (2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题 机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况 (3) 存储与计算之间的权衡 如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。 归纳学习的一般模式为： 给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识 求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习 它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习 它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。 7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 类比是一种很有用和很有效的推理方法，它能清晰，简洁地描述对象间的相似性，是人类认识世界的一种重要方法。 类比推理的目的是从源域S中，选出与目标域T最近似的问题及其求解方法，解决当前问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。 类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。 类比推理过程如下： (1) 回忆与联想 第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下： (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。 (2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n，它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。 第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：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。其近期的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）：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。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。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，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，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，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。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？ 一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理 黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标 研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 本页面为作品封面，下载文档后可自由编辑删除！ 精 品 文 档 知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer)) 2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下： Pickup(x) 第1章 1.1 解图如下： 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数 启发函数为不在位的将牌数距离和 第2章 2.1 解图： 第3章 3.18 (1)证明：待归结的命题公式为()P Q P ∧ →，合取范式为：P Q P ∧∧，求取子句集为 {,,}S P Q P =，对子句集中的子句进行归结可得： ① ①③归结 由上可得原公式成立。 (2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧ →→→（，合取范式为： ()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧ ，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨ ∨∨，对子句集中 的子句进行归结可得： ① Q ②③归结 ② P R ∨ ①④归结 ③ R ③⑥归结 ④ ④⑦归结 由上可得原公式成立。 (3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧ →→，合取范式为： ()()Q P Q P Q ∨ ∧∨∧，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨ ∨，对子句集中的子句进行归结可 得： ① P ①②归结 ② P ②③归结 ③ ④⑤归结 由上可得原公式成立。 3.19 答案 (1) {/,/,/}mgu a x b y b z = (2) {(())/,()/}mgu g f v x f v u = (3) 不可合一 (4) {/,/,/}mgu b x b y b z = 3.23 证明 R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()())x Poor x Smart x Happy x ?∧→ R2：那些看书的人是聪明的：(()())x read x Smart x ?→ R3：李明能看书且不贫穷：()()read Li Poor Li ∧ R4：快乐的人过着激动人心的生活：(()())x Happy x Exciting x ?→ 结论李明过着激动人心的生活的否定：()Exciting Li 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： 1 ．设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。答：定义谓词：MAN（X）：X是人，LIKE（X，Y）：X喜欢Y ((?X)(MAN(X)∧LIKE(X, 梅花)) ∧((?Y)(MAN(Y)∧LIKE(Y,菊花))∧((?Z)(MAN(Z)∧(LIKE(Z,梅花)∧LIKE(Z,菊花)) （2）他每天下午都去打篮球。 答：定义谓词：TIME(X):X是下午 PLAY(X,Y):X去打Y （?X）TIME(X) PLAY(他,篮球) （3）并不是每一个人都喜欢吃臭豆腐。 定义谓词：MAN（X）：X是人 LIKE（X，Y）：X喜欢吃Y ┐（（?X）MAN（X）LIKE（X，CHOUDOUFU）） 2 ．请对下列命题分别写出它的语义网络： （1）钱老师从6 月至8 月给会计班讲《市场经济学》课程。 （2）张三是大发电脑公司的经理，他35 岁，住在飞天胡同68 号。 （3）甲队与乙队进行蓝球比赛，最后以89 ：102 的比分结束。 3. 框架表示法 一般来讲，教师的工作态度是认真的，但行为举止有些随便，自动化系教师一般来讲性格内向，喜欢操作计算机。方园是自动化系教师，他性格内向，但工作不刻苦。试用框架写出上述知识，并求出方圆的兴趣和举止？ 答： 框架名：<教师> 继承：<职业> 态度：认真 举止：随便 框架名：<自动化系教师> 继承：<教师> 性格：内向 兴趣：操作计算机框架名：<方园> 继承：<自动化系教师> 性格：内向 态度：不刻苦 兴趣：操作计算机 举止：随便 4. 剧本表示法 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。 答： (1) 开场条件 (a) 顾客想看电影 (b) 顾客在足够的钱 (2) 角色 顾客，售票员，检票员，放映员 (3) 道具 钱，电影票 （4) 场景 场景1 购票 1. 顾客来到售票处 2. 售票员把票给顾客 3. 顾客把钱给售票员 4. 顾客走向电影院门 场景2 检票 1. 顾客把电影票给检票员 2. 检票员检票 3. 检票员把电影票还给顾客 4. 顾客进入电影院 场景3 等待 1. 顾客找到自己的座位 2. 顾客坐在自己座位一等待电影开始 场景4 观看电影 第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。 1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg 以下更受益。（ 2.0分） A.1949 年 B.1984 年 C.1993年 D.2016 年 我的答案：D√答对 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（ 2.0分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为 我的答案：A√答对 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一 二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（ 2.0分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 我的答案：B√答对 4.MIT教授TomasoPoggio 明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 我的答案：D√答对 5.1997年，Hochreiter&Schmidhuber 提出（）。（2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 我的答案：D√答对 6.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（2.0 分） A.2018 年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019 年1月31日 我的答案：B√答对 7.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（ 2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0 分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 我的答案：A√答对 第1章 1.1 解图如下： (1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2 (5) 3->1(4) 2->1 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数 启发函数为不在位的将牌数距离和 S(4) S(5) 第2章 2.1 解图： 第3章 3.18 (1)证明：待归结的命题公式为()P Q P ∧ →，合取范式为：P Q P ∧∧，求取子句集 为{,,}S P Q P =，对子句集中的子句进行归结可得： ① P ② Q ③ P ④ ①③归结 由上可得原公式成立。 (2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→（，合取范式为： ()()P Q R P Q P R ∨ ∨∧∨∧∧ ，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨，对子 句集中的子句进行归结可得： ① P Q R ∨ ∨ ② P Q ∨ ③ P ④ R ⑤ Q ②③归结 ⑥ P R ∨ ①④归结 ⑦ R ③⑥归结 ⑧ ④⑦归结 由上可得原公式成立。 (3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→，合取范式为： ()()Q P Q P Q ∨ ∧∨∧，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨ ∨，对子句集中的子句进 行归结可得： ① Q P ∨ ②Q ③Q P ∨ ④P①②归结 ⑤P②③归结 ⑥④⑤归结 由上可得原公式成立。 3.19 答案 (1) {/,/,/} mgu a x b y b z = (2) {(())/,()/} = mgu g f v x f v u (3) 不可合一 (4) {/,/,/} mgu b x b y b z = 3.23 证明 R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()()) x Poor x Smart x Happy x ?∧→R2：那些看书的人是聪明的：(()()) ?→ x read x Smart x R3：李明能看书且不贫穷：()() ∧ read Li Poor Li R4：快乐的人过着激动人心的生活：(()()) ?→ x Happy x Exciting x 结论李明过着激动人心的生活的否定：() Exciting Li 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： ①()()() ∨∨ Poor x Smart x Happy x 由R2可得子句： ②()() ∨ read y Smart y 由R3可得子句： ③() read Li ④() Poor Li 由R4可得子句： ⑤()() ∨ Happy z Exciting z 有结论的否定可得子句： ⑥() Exciting Li