人工智能-最全考试总结.docx

【人工智能全面考试总结】 1. 人工智能（AI）的英文全称是Artificial Intelligence，它代表着计算机科学的一个分支，致力于创建能够模拟人类智能或学习、适应和改进的系统。 2. 反演归结（消解）是证明定理的一种方法，当归结式为永真式（Tautology）时，意味着定理得证。这意味着可以从一组前提推导出矛盾，表明原假设不成立。 3. 正向推理是指在产生式系统中，从已知事实出发，通过应用规则库中的规则来推导新结论的过程。 4. 语义网络是一种知识表示法，AKO链和ISA链用于表示节点间的继承关系，使得一个节点的属性可以传递给其他节点。 5. (A→B)∧A => B 是假言推理，遵循蕴含推理的规则，即如果A为真，A蕴含B，则B也为真。 6. 命题是能判断真假的陈述句。祈使句、疑问句和感叹句则不属于命题范畴。 7. 仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词，它们是逻辑表达中最基础的单位。 8. 最一般合一（Most General Unifier, MGU）是逻辑推理中用于找到两个谓词公式共享的最一般的形式。 9. 1997年，IBM的计算机"深蓝"在国际象棋比赛中击败了世界冠军卡斯帕罗夫，展现了人工智能在特定领域的强大能力。 10. 人工智能系统的知识包含四个要素：事实、规则、控制和元知识，关系是事实的一种形式。 11. 子句C1=L∨C1‘和C2= ¬ L∨C2‘通过互补文字的最一般合一置换σ归结得到C=C1’σ∨C2’σ。 12. 或图通常指的是博奕图，它在决策分析和博弈论中用于表示不同选择及其可能结果。 13. 机会主义不属于人工智能的主要学派，通常的人工智能学派包括符号主义、行为主义和连接主义。 14. 图灵在1950年提出了人工智能的概念，并提出了图灵测试作为评估机器是否具有智能的标准。 15. 机器学习是人工智能的一个重要分支，研究如何使计算机自动获取知识和技能，实现自我完善。 【填空题】 1. 不确定性类型的四种性质：主观不确定性、客观不确定性、模糊不确定性、随机不确定性。 2. 删除策略归结过程：含有常数的子句；含有变量的子句；子句集中被别的子句包含的子句。 3. 证据可信度关系：CF(~A)=1-CF(A)；CF(A1∧A2)=min(CF(A1), CF(A2))；CF(A1∨A2)=max(CF(A1), CF(A2))。 4. 图由顶点和边组成，分为有向图和无向图。 5. 合一算法的目标是找到非空有限原子公式集的最一般合一。 6. 在产生式系统中，被选择执行的规则称为触发规则。 7. P(B|A)表示在规则A条件下，B的后验概率或条件概率。 8. 人工智能的远期目标是实现完全自主的智能，近期目标是解决特定领域的智能问题。 【简答及计算题】 1. 三值逻辑表包含T（真）、F（假）和U（不确定）三种状态。 2. 产生式是一条规则，通常形式为"条件->行动"，表示如果满足条件，就执行相应的行动。产生式规则的语义是当条件部分为真时，执行动作部分。 3. 谓词公式G到子句集S的8个步骤涉及子句分解、消解、简化等操作。 4. 求MGU涉及到最一般合一的过程，需要找到所有变量的通用替换以使两个谓词公式等价。 5. 判断G是否是F的逻辑结论需要进行逻辑推理，包括子句化、消解等步骤。 【应用题】 1. 语义网络表示信息通常涉及实体（如人、地点、事件）及其关系的表示。 2. α-β剪枝是用于优化搜索算法的技术，通过比较节点估值来减少不必要的分支，以提高效率。 3. 根据关系推理，老李是小李的祖父，因为老李是大李的父亲，大李是小李的父亲，所以按照关系推导，老李是小李的祖父。