人工智能原理课后习题（考试相关的）

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$h(n)$的强弱对搜索效率的影响？实用上如何使图搜索更有效？

• $h(n)<h^{\ast }(n)$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
• $h(n)>h^{\ast }(n)$且h(n)过强，A算法失去可采纳性，不能确保找到最短路径
• $h(n)=h^{\ast }(n)$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$h^{\ast }(n)$

10. 主观贝叶斯方法的优点是什么？有什么问题？试说明LS和LN的意义？
    优点是避免了大量的数据统计工作，是一种比较实用灵活的方法，但是要求两件事相互独立较为困难
    LS反应的是E的出现对H为真的影响程度，为知识的充分性度量
    LN反应的是E不存在时对H为真的影响程度，为知识必要性度量

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

$A^{\ast }算法$

机器学习