人工智能模拟试题一21秋西电答案
一 名词解释（共4题，每题5分，合计20分）
1. 模糊集合
答案：论域U到区间的任一映射μF ,即μF：U→, 都确定U的一个模糊子集F，μF称为F的隶属函数或隶属度，它表示论域U中的元素u属于F的程度。在论域U中，模糊集F可表示为元素u与其隶属函数μ(u)的序偶集合，记为：
F={(u,μ(u) )|u ∈U)
评分标准：答对题目要点得5分，答错或不答得0分。
2. 知识表示
答案：知识表示就是对知识的一种描述，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
评分标准：答对题目要点得5分，答错或不答得0分。
3. 状态空间
答案：状态空间用“状态”和“算符”来表示问题。状态用以描述问题在求解过程中不同时刻的属性。使问题从一个状态转变为另一个状态的操作称为算符。由所有可能出现的状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。
评分标准：答对题目要点得5分，答错或不答得0分。
4. 逆向推理
答案：逆向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理。它首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若找不到所需的证据，说明原假设不成立，此时需要另作新的假设。
评分标准：答对题目要点得5分，答错或不答得0分。
二 问答：请把下列命题表示为谓词公式（共4题，每题5分，合计20分）
1. 李丽喜爱音乐和绘画。
答案：
定义谓词：LIKE(x,y)：x喜欢y。
谓词公式:
评分标准：定义好谓词得2分，写出谓词公式得3分。
2. 所有动物都吃肉。
答案：
定义谓词： A(x): x是动物。R(x): x吃肉。
谓词公式：
评分标准：定义好谓词得2分，写出谓词公式得3分。
3. 如果该书包是何平的，那么它是蓝色的。
定义谓词：BELONG(x, y)：x是y的。BLUE(x)：x是蓝色的。
谓词公式：
评分标准：定义好谓词得2分，写出谓词公式得3分。
4. 杨扬打篮球或踢足球。
答案：
定义谓词：PLAY(x，y)：x做y运动。
谓词公式：
评分标准：定义好谓词得2分，写出谓词公式得3分。
三 推理（30分）
设A,B,C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话。某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者？A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”。 请用归结原理（消解原理）求谁是老实人，谁是说谎者？
答案：
设用T(x)表示x说真话，根据题意可得：
¬T(C)∨¬T(A)∨¬T(B)
T(C)∨T(A)∨T(B)
T(A)→¬T(B)∧¬T(C)
¬T(A)→T(B)∨T(C)
T(B)→¬T(A)∧¬T(C)
¬T(B)→T(A)∨T(C)
T(C)→¬T(A)∨¬T(B)
¬T(C)→T(A)∧T(B)
把上述公式化成子句集，得到S：
(1)¬T(A)∨¬T(B)
(2)¬T(A)∨¬T(C)
(3)T(C)∨T(A)∨T(B)
(4)¬T(B)∨¬T(C)
(5)¬T(C)∨¬T(A)∨¬T(B)
(6) T(A)∨T(C)
(7)T(B)∨T(C)
下面先求谁是老实人。
把¬T(x)∨Ansewer(x)并入S得到S1。即多一个子句：
(8)¬T(x)∨Ansewer(x)
应用归结原理对S1进行归结：
(9)¬T(A)∨T(C) (1)和(7)归结
(10)T(C) (6)和(9)归结
(11)Ansewer(C) (8)和(10)归结
所以C是老实人，即C从不说假话。
在上面的归结中，归结不出Ansewer(A)和Ansewer(B)。下面证明A不是老实人，即证明¬T(A)。
对¬T(A)进行否定，并入S中，得到子句集S2，即S2比S多如下子句：(8)¬(¬T(A)), 即T(A)
应用归结原理对S2进行归结：
(9)¬T(A)∨T(C) (1)和(7)归结
(10)¬T(A) (2)和(9)归结
(11)NIL (8)和(10)归结
所以A不是老实人。同理可以证明B也不是老实人。
评分标准：根据题意定义好谓词并写出谓词公式得5分，化出子句集得5分，求出谁是老实人得10分，求出谁是说谎者得10分。
四 简答（每题15分 合计30分）
1. 什么是智能？什么是人工智能？
答案：（1）智能是知识与智力的总和。知识是智能行为的基础，智力是获取知识、运用知识的能力，它来自于人脑的思维活动。同时，对外界事物的感知能力，是智能的重要基础及组成部分。
（2）人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能。从学科角度来看，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、扩展人类智能的学科。从能力角度来看，人工智能是指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、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
评分标准：（1）答出要点得7分，（2）答出要点得8分。
2. 人工智能的发展过程中经历了萌芽、诞生和发展三个阶段，这些发展离不开哲学、数学、数理逻辑学、心理学、神经生理学、计算机科学和认知科学等领域的科学家，请列举每个阶段代表性的科学家及其主要贡献。
答案：在人工智能的发展过程中经历了孕育、形成和发展三个阶段，在这些不同阶段中，都发生过许多事件，对人工智能的发展起到了很重要的作用：
1）孕育（1956年之前）：
亚里斯多德(Anstot1e，公元前384—322)就在他的名著：《上具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。英国哲学家培根(F．Bacon，1561—1626)曾系统地提出了归纳法，还提出了“知识就是力量”的警句，这对于研究人类的思维过程，以及自20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要影响。德国数学家莱布尼茨(G．Leibniz，1646-1716)提出了万能符号和推理计算的思想，他认为可以建立一种通用的符号语言以及在此符号语言上进行推理的演算。这一思想不仅为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，而且是现代机器思维设计思想的萌芽。英国逻辑学家布尔(G．Boole，1815-1864)创立了布尔代数，他在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。英国数学家图灵在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机，这为后来电子数字计算机的问世奠定了理论基础。美国数学家莫克利(J．W．Mauchly)和埃柯特(J．P．Eckert)在1946年研制出了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，这项划时代的研究成果为人工智能的研究奠定了物质基础。美国神经生理学家麦克洛奇(W．McCulloch)与匹兹(W．Pitts)在1943年建成了第一个神经网络模型(M-P模型)，开创了微观人工智能的研究工作，为后来人工神经网络的研究奠定了基础。
2）形成（1956～1969），1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组：如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组；Samuel和Gelernter的IBM公司工程课题研究组；Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面：
A. 1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，当时该程序明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的"数学原理"一书第二章中的38个定理。
B． 基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS（General Problem Solving）。另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。
C． 和这些工作有联系的Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型（1959年）、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。
D． 1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。
E． 在MIT小组，1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。这些早期成果，充分表明人工智能作为一门新兴学科正在茁壮成长。
F．1965年J.A.Robinson提出了归结（消解）原理，推动了自动定理证明这一课题的发展。
3）发展（1970年以后）
A. 70年代初，T.Winograd、R.C.Schank和R.F.Simmon等人在自然语言理解方面做了许多发展工作，较重要的成就是Winograd提出的积木世界中理解自然语言的程序。关于知识表示技术有C.Green（1996年）的一阶谓词演算语句，M.R.Quillian(1996年)的语义记忆的网络结构，R.F.Simmon（1973年）等人的语义网结构，R.C.Schank（1972年）的概念网结构，M.Minsky(1974年)的框架系统的分层组织结构等。关于专家系统，自1965年研制DENDRAL系统以来，一直受到人们的重视，这是人工智能走向实际应用最引人注目的课题。1977年E.A.Feigenbaum提出了知识工程（Knowledge Engineering）的研究方向，导致了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。
B.从80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了”旅行商（TSP）”问题。1986年Rumelhart提出了反向传播（back propagation-BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。从此，掀起了新的人工神经元网络的研究热潮，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛的应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。
C.1997年5月，IBM公司研制的"深蓝"计算机，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在世界范围内引起了轰动。
D. 20世纪末，行为主义的出现引起了很多人的兴趣。这一学派的代表首推步鲁克斯（Brooks）的六足行走机器人，它被看成是新一代的“控制论动物”，无需知识表示及理性的智能。
E．近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。知识发现、数据挖掘和agent，将人工智能技术推向了崭新的空间，必将极大地推动人工智能的发展。
评分标准：每一阶段答出其中一点得5分，答出其他不在参考答案中的要点也可得分。
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