人工智能原理课后习题（考试相关的）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了人工智能原理课后习题（考试相关的）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

问答题

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。
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
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
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
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
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
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
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
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？

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