第2章答案 人工智能概述课后题答案 王万森

### 第2章答案 人工智能概述课后题答案 王万森 #### 2.1 什么是知识？有哪几种主要的知识分类方法？ **解答**：知识是指在人们改造客观世界的过程中积累起来的认识和经验。它是对信息进行智能性加工过程中形成的对客观世界规律性的认识。 **知识的主要分类方法**： - **按适用范围分类**： - **常识性知识**：广泛适用于日常生活和社会现象的认知； - **领域性知识**：专门针对某个专业领域内的知识，如医学知识、工程学知识等。 - **按作用效果分类**： - **陈述性知识**：关于事实、概念和原理的知识，用于描述世界的状态； - **过程性知识**：涉及完成任务所需的操作步骤和算法的知识； - **控制性知识**：指导如何使用其他类型知识的规则，帮助决定何时、何地以及如何使用特定知识。 - **按确定性分类**： - **确定性知识**：明确且精确的知识，如数学公式； - **不确定性知识**：在不确定条件下获取的知识，可能包含概率性或模糊性因素。 #### 2.2 什么是知识表示？知识表示有哪些要求？ **解答**：知识表示是指使用一定的符号系统将知识编码成计算机可以直接识别和使用的数据结构。它是知识工程的核心环节之一，通过知识表示可以让计算机理解并应用这些知识。 **知识表示的要求**： 1. **表示能力**：能够充分表达各种类型的知识； 2. **可利用性**：易于计算机理解和使用； 3. **可组织性与可维护性**：便于管理和更新； 4. **可理解性**：对于人类来说容易理解； 5. **可实现性**：实际可行的技术方案支持。 **常用的知识表示方法**： - **一阶谓词逻辑表示法**：使用逻辑表达式来表示知识； - **非结构化方法**：如自然语言文本； - **产生式**：使用IF-THEN规则表示知识； - **陈述性知识表示**：如语义网络，表示实体间的关系； - **结构化方法**：如框架结构，描述对象属性及其相互关系； - **过程性知识表示**：表示算法或过程的步骤。 #### 2.3 从心理学角度看，推理有哪两种比较典型的观点？它们的含义是什么？ **解答**：推理是指基于已知信息得出新结论的过程。从心理学角度来看，推理有两种典型的视角： - **结构观点**：认为推理是由多个判断组成的，每个判断反映了概念之间的联系。推理过程是通过这些联系进行的肯定或否定思维活动。 - **过程观点**：认为推理是一系列的操作过程，在给定信息和现有知识的基础上进行。这一观点强调了推理的操作性和动态性。 #### 2.4 什么是推理？它有哪些分类方法？ **解答**：推理是指从已知事实出发，依据一定的规则或模式得出新结论的过程。推理是人工智能中非常重要的一种思维方式，主要用于模拟人类的逻辑思考过程。 **推理的分类**： - **演绎法**：从普遍性原则出发推导出具体的结论； - **归纳法**：从具体实例中总结出普遍性原则。 #### 2.5 推理中的控制策略包括哪几个方面的内容？主要解决哪些问题？ **解答**：推理中的控制策略主要指在推理过程中如何有效地选择和执行推理步骤，以达到预期的目标。 **控制策略的内容**： - **推理策略**：包括推理方向、求解策略、限制策略和冲突消解策略等； - **搜索策略**：涉及推理路径的选择、效果评估和效率优化等。 **主要解决问题**： - 如何高效地找到正确的推理路径； - 如何在众多候选解决方案中选择最佳的方案； - 如何平衡推理的速度和准确性。 #### 2.6 什么是命题？什么是命题的真值？ **解答**：命题是指具有真假意义的陈述句。命题的真值是指命题的真假性，如果命题的意义为真，则命题的真值为真；反之为假。 #### 2.7 什么是论域？什么是谓词？ **解答**：论域是指所讨论对象的全体集合。谓词则是用来表示论域中对象性质或对象间关系的语言表达式。 #### 2.8 什么是自由变元？什么是约束变元？ **解答**：在谓词逻辑中，变元是指可以在一定范围内取不同值的符号。如果一个变元出现在量词（如全称量词∀或存在量词∃）的辖域内，则该变元是约束变元；若不在任何量词的辖域内，则为自由变元。 #### 2.9 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**。 - 定义谓词：\(P(x)\) 表示 \(x\) 是人；\(L(x,y)\) 表示 \(x\) 喜欢 \(y\)。 - 谓词公式：\((∃x)(P(x) ∧ (L(x,梅花) ∨ L(x,菊花) ∨ (L(x,梅花) ∧ L(x,菊花))))\)。 2. **有人每天下午都去打篮球**。 - 定义谓词：\(P(x)\) 表示 \(x\) 是人；\(B(x)\) 表示 \(x\) 打篮球；\(A(y)\) 表示 \(y\) 是下午。 - 谓词公式：\((∃x)(∃y)(A(y) ∧ B(x) ∧ P(x))\)。 3. **新型计算机速度又快，存储容量又大**。 - 定义谓词：\(NC(x)\) 表示 \(x\) 是新型计算机；\(F(x)\) 表示 \(x\) 速度快；\(B(x)\) 表示 \(x\) 容量大。 - 谓词公式：\((∃x)(NC(x) ∧ F(x) ∧ B(x))\)。 4. **不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序**。 - 定义谓词：\(S(x)\) 表示 \(x\) 是计算机系学生；\(L(x,programming)\) 表示 \(x\) 喜欢编程；\(U(x,computer)\) 表示 \(x\) 使用计算机。 - 谓词公式：\((¬(∀x)(S(x) → (L(x,programming) ∧ U(x,computer))))\)。 5. **凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机**。 - 定义谓词：\(P(x)\) 表示 \(x\) 是人；\(L(x,y)\) 表示 \(x\) 喜欢 \(y\)。 - 谓词公式：\((∀x)((P(x) ∧ L(x,programming)) → L(x,computer))\)。 #### 2.10 用谓词表示法求解机器人摞积木问题 **问题描述**：假设有一个机器人，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。机器人的任务是按照指令将积木进行堆叠。积木世界的初始状态如下： - ONTABLE(A)：积木 A 在桌子上； - ONTABLE(B)：积木 B 在桌子上； - ON(C,A)：积木 C 在积木 A 上面； - CLEAR(B)：积木 B 上面是空的； - CLEAR(C)：积木 C 上面是空的； - HANDEMPTY：机器人的手是空的。 **解**： - **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。 - **典型动作**： - 拣起积木； - 放下积木； - 在积木上再摞上一块积木； - 从积木上面拣起一块积木。 - **初始状态**： - ONTABLE(A) - ONTABLE(B) - ON(C,A) - CLEAR(B) - CLEAR(C) - HANDEMPTY - **目标状态**（需具体指定）。 通过上述解析，我们不仅深入了解了知识的概念和分类，还掌握了知识表示的基本要求和方法，以及推理的基本原理。同时，通过对具体例子的学习，我们也能够运用所学的知识来解决实际问题，例如通过谓词逻辑来描述和解决机器人摞积木的问题。