人工智能簡答題

1、簡答題1. 在什么情況下需要采用不確定推理或非單調(diào)推理？答：一般推理方法在許多情況下，往往無法解決面臨的現(xiàn)實問題，因而需要應用 不確定性推理等高級知識推理方法，包括非單調(diào)推理、時序推理和不確定性推理 等。例如，當一個人打開電燈的開關(guān)而發(fā)現(xiàn)燈泡未亮時，就會根據(jù)以往的經(jīng)驗而覺得 “停電了”。但當他打開另外一只燈的開關(guān)發(fā)現(xiàn)燈亮時，就否定了先前“停電了” 的結(jié)論，想到也許是開關(guān)或者燈具出問題了。這個改變原先推導結(jié)論的過程其實 就是一個非單調(diào)推理。即，隨著信息與知識的增加，并沒有在肯定原來的結(jié)論基 礎(chǔ)上，增加了更多并立的知識與結(jié)論，而是否定了原先結(jié)論并有了新的看法。 以下情況需要采用不確定推理：所需知識

2、 不完備 ,不精確所需知識描述模糊 , 多種原因?qū)е峦唤Y(jié)論 , 問題的背景知識不足 解題方案不唯一。不確定性推理，是指其推理過程中，由于各種偶然性誤差、干擾以及證據(jù)的不確 定性等因素，導致所獲得的結(jié)果或結(jié)論本身具有未置可否的不確定性。 一般來說，出現(xiàn)不精確推理的原因和特征可能有：證據(jù)不足或稱為證據(jù)的不確定性； 規(guī)則的不確定性； 研究方法的 不確定性。由于以上“三性”的存在，決定了推理的最后結(jié)果具有不確定但卻近乎合理的 特性，人們把這種性質(zhì)的推理及其理論和方法總稱為不確定推理 2產(chǎn)生式系統(tǒng)有哪幾種推理方式？各自特點為何？ 答：（ 1）正向推理（正向鏈接推理） ：從一組表示事實的謂詞或命題出發(fā)，

3、使用一 組產(chǎn)生式規(guī)則，用以證明該謂詞公式或命題是否成立。（ 2）逆向推理（后向鏈接推理） ：從表示目標的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產(chǎn)生 式規(guī)則證明事實謂詞或命題成立，即首先提出一批假設(shè)目標，然后逐一驗證這些 假設(shè)。（其基本原理是從表示目標的謂詞或命題出發(fā)，使用一組規(guī)則證明事實謂詞 或命題成立，即提出一批假設(shè)（目標） ，然后逐一驗證這些假設(shè)。（ 3）雙向推理：又稱為正反向混合推理，它綜合了正向推理和逆向推理的長處， 克服了兩者的短處。雙向推理的推理策略是同時從目標向事實推理和從事實向目 標推理，并在推理過程中的某個步驟，實現(xiàn)事實與目標的匹配。3. 算法A*直到一個目標節(jié)點被選擇擴展才會終止。然而，

4、到達目標節(jié)點的一條路 經(jīng)可能在那個節(jié)點被選擇擴展前早就找到了。一旦目標節(jié)點被發(fā)現(xiàn)，為什么不終 止搜索呢？用一個例子說明你的答案。4. 結(jié)合你的研究方向，論述哪些人工智能技術(shù)可以得到應用？解決什么問題？ 答：人工智能目前總結(jié)出了對實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)來說具有普遍意義的核心課題： 知識的模型化和表示方法，啟發(fā)式搜索理論，各種推理方法，人工智能系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 和語言。主要研究和應用領(lǐng)域：機器學習，知識表示和推理，智能搜索，模糊邏 輯，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，自然語言理解，博弈論，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。 5在選擇知識表示的方法時，應該考慮哪些因素？ 答：表示能力：能夠?qū)栴}求解所需的知識正確有效地表達出來 ，可

5、理解性：所 表達的知識簡單、明了、易于理解 ，可訪問性：能夠有效地利用所表達的知識 可擴充性：能夠方便靈活地對知識進行擴充。表示范圍是否廣泛、是否適于推理、 是否適于計算機處理、是否有高效的算法、能否表示不精確知識、能否模塊化、 知識和元知識能否用統(tǒng)一的形式表示、是否加入啟發(fā)信息、過程性表示還是說明 性表示、表示方法是否自然?？傊?，人工智能問題的求解是以知識表示為基礎(chǔ)的， 如何將已獲取的有關(guān)知識以計算機內(nèi)部代碼形式加以合理地描述、存儲、有效利 用便是知識表示所應解決的問題。6什么是語義網(wǎng)絡(luò)知識表示 ?給出這種表示方法的優(yōu)缺點。 答：語義網(wǎng)絡(luò)是一種用實體及其語義關(guān)系來表達知識的有向圖。結(jié)點代表實

6、體， 表示各種事物、概念、情況、屬性、狀態(tài)、事件、動作等；弧代表語義關(guān)系，表 示它所連結(jié)的兩個實體之間的語義聯(lián)系，它必須帶有標識。主要優(yōu)點：結(jié)構(gòu)性 : 把事物的屬性以及事物間的各種語義聯(lián)系顯式地表示出來，是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。在這種方法中，下層結(jié)點可以繼承、新增、變異上層結(jié)點的屬 性。聯(lián)想性: 本來是作為人類聯(lián)想記憶模型提出來的，它著重強調(diào)事物間的語義聯(lián)系， 體現(xiàn)了人類的聯(lián)想思維過程。自索引性 : 把各接點之間的聯(lián)系以明確、簡潔的方式表示出來，通過與某一結(jié)點連 結(jié)的弧可以很容易的找出與該結(jié)點有關(guān)的信息，而不必查找整個知識庫。這種自 索引能力有效的避免搜索時所遇到的組合爆炸問題。自然性:

7、這種帶有標識的有向圖，可比較直觀地把知識表示出來，符合人們表達事 物間關(guān)系的習慣，并且與自然語言語義網(wǎng)絡(luò)之間的轉(zhuǎn)換也比較容易實現(xiàn)。主要缺點：非嚴格性 : 沒有象謂詞那樣嚴格的形式表示體系， 一個給定語義網(wǎng)絡(luò)的含義完全依 賴于處理程序?qū)λM行的解釋，通過語義網(wǎng)絡(luò)所實現(xiàn)的推理能保證其正確性。 復雜性: 語義網(wǎng)絡(luò)表示知識的手段是多種多樣的，這雖然對其表示帶來了靈活性， 但同時也由于表示形式的不一致，使得它的處理增加了復雜性。 組合爆炸問題和不充分性。7什么是產(chǎn)生式知識表示 ?給出這種表示方法的優(yōu)缺點。 答：早期產(chǎn)生式知識表示是一種計算形式體系里所使用的術(shù)語，主要是使用類似 文法的規(guī)則，對符號串做替

8、換運算。一般用三元組（對象，屬性，值）或（關(guān)系， 對象 1，對象 2）產(chǎn)生式的基本形式:P TQ或者IF P THENQ , P是產(chǎn)生式的前提，也稱為前件，它 給出了該產(chǎn)生式可否使用的先決條件，由事實的邏輯組合來構(gòu)成； Q 是一組結(jié)論 或操作，也稱為產(chǎn)生式的后件，它指出當前題 P 滿足時，應該推出的結(jié)論或應該 執(zhí)行的動作。 產(chǎn)生式的含義:如果前提P滿足，則可推出結(jié)論 Q或執(zhí)行Q所規(guī)定 的操作優(yōu)點：（1）模塊性：規(guī)則與規(guī)則之間相互獨立。 （2）靈活性：知識庫易于增加、 修改、刪除。（3）自然性：方便地表示專家的啟發(fā)性知識與經(jīng)驗。（ 4）透明性：易于保留動作所產(chǎn)生的變化、軌跡。缺點：知識庫維護難，

9、效率低，理解難。8寫出利用歸結(jié)原理求解問題答案的步驟。答：（1）寫出謂詞關(guān)系公式。（2）用反演法寫出謂詞表達式。（3）SKOLEM標準形 式。（4）命題表示成合取范式并求子句集So（5）將結(jié)論否定并加入 S中，對S中可歸結(jié)的子句做歸結(jié)。 （ 6）歸結(jié)式仍放入 S 中，反復歸結(jié)過程。 （ 7）得到空子 句。（8）得證。9什么是不確定性推理？不確定推理中需要解決的基本問題有哪些？ 答：不確定性推理是一種建立在非經(jīng)典邏輯基礎(chǔ)上的基于不確定性知識的推理， 它從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運用不確定性知識，推出具有一定程度的不確定性的和合理的或近乎合理的結(jié)論?；締栴}：不確定性的表示與度量，不確定性的匹

10、配，不確定性的傳播和更新， 不確定性的合成。10同傳統(tǒng)的計算機程序相比，人工智能程序有哪些特點？答：（ 1 ）人工智能首先研究的是以符號表示的知識，而不是數(shù)值數(shù)據(jù)為研究對 象 ?（ 2）人工智能采用的是啟發(fā)式推理方法 , 而不是常規(guī)算法（ 3）人工智能的控制結(jié)構(gòu)與知識領(lǐng)域是分離的，并允許出現(xiàn)不正確的解答11謂詞邏輯表示法為什么是應用最廣泛的表示方法之一？答：（1）謂詞邏輯與數(shù)據(jù)庫，特別是關(guān)系數(shù)據(jù)庫就有密切的關(guān)系。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫 中，邏輯代數(shù)表達式是謂詞表達式之一。因此，如果采用謂詞邏輯作為系統(tǒng)的理 論背景，則可將數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)擴展改造成知識庫。（2） 階謂詞邏輯具有完備的邏輯推理算法。如果對邏輯的某

11、些外延擴展后， 則可把大部分的知識表達成一階謂詞邏輯的形式。（ 3）謂詞邏輯本身具有比較扎實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，知識的表達方式?jīng)Q定了系統(tǒng)的 主要結(jié)構(gòu)。因此，對知識表達方式的嚴密科學性要求就比較容易得到滿足。這樣 對形式理論的擴展導致了整個系統(tǒng)框架的發(fā)展。（4）邏輯推理是公理集合中演繹而得出結(jié)論的過程。由于邏輯及形式系統(tǒng)具 有的重要性質(zhì)，可以保證知識庫中新舊知識在邏輯上的一致性（或通過相應的一 套處理過程檢驗）和所演繹出來的結(jié)論的正確性。而其它的表示方法在這點上還不能與其相比。12什么是過程性知識表示？給出它的優(yōu)缺點。 答：過程性知識是將有關(guān)某一問題領(lǐng)域的知識，連同如何使用這些知識的方法， 均隱式地表示

12、為一個求解問題的過程。其包含兩個含義： （ 1）把解決一個問題的 過程描述出來。可以稱它為解題知識的過程表示。 （ 2）把客觀事物的發(fā)展過程用 某種方式表示出來。優(yōu)點：控制系統(tǒng)就比較容易設(shè)計，過程表示用程序來描述問題，具有很高的問題 求解效率。 缺點：復雜、不直觀、容易出錯、不便于修改。由于知識隱含在程 序中，難于添加新的知識和擴充功能，所以適用范圍較窄。13簡述人工智能的研究目標。答：可分為兩個階段： （ 1）近期目標：近期目標的中心任務是研究如何使計算機 去做那些過去只有靠人的智力才能完成的工作。主要研究依賴于現(xiàn)有計算機去模 擬人類某些智力行為的基本理論、基本方法。 （ 2）遠期目標：探討

13、智能的基本機 理，研究如何利用自動機去模擬人的某些思維過程和智能行為，甚至做的比人還 要好。九個最終目標（從研究內(nèi)容出發(fā)） ：理解人類的認識、有效的自動化、有效的智 能拓展、超人的智力、通用問題求解、連貫性交談、自治、學習、儲存信息。 14簡述人工智能的新進展。 答：多學科基礎(chǔ)理論交叉研究，多學派融合研究，集成智能研究，智能機器人研 究。（腦科學為人工智能研究提供人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的本質(zhì)和機理； 認知科學為 人工智能研究提供感知、思維、學習和語言等基本原理心理學為人工智能研究提 供認知、情感、意識等心理過程及聯(lián)系。生物學為人工智能研究提供自然界生物 運行的機制； 邏輯學為人工智能研究提供思維規(guī)律

14、描述的理論和方法； ） 人工智能從以往的追求自主的系統(tǒng)，改變?yōu)槿藱C結(jié)合的系統(tǒng)?，F(xiàn)在是直覺、形象 思維與模式識別的結(jié)合、 Situated AI ， Sensing and Acting 的結(jié)合，并引入概率 論、遺傳算法等理論。計算機的定量與人的定性信息處理相結(jié)合，取長補短。 15什么是遺傳算法？解釋遺傳算法中的個體和種群的含義？ 答：遺傳算法思想來源于生物進化過程，它是基于進化過程中的信息遺傳機制和 優(yōu)勝劣汰的自然選擇原則的搜索算法。遺傳算法用概率搜索過程在該狀態(tài)空間中 搜索，產(chǎn)生新的樣本。遺傳算法是模仿生物遺傳學和自然選擇機理，通過人工方 式構(gòu)造一類優(yōu)化搜索算法，是對生物進化過程的一個數(shù)學仿

15、真，屬于進化計算中 的一類方法。 個體：個體就是模擬生物個體而對問題中的對象（一般就是問題的解）的一種稱 呼，一個個體也就是搜索空間中的一個點。遺傳算法先將搜索結(jié)構(gòu)編碼為字符串 形式，每個字符串結(jié)構(gòu)被稱為個體。 種群：就是模擬生物種群而由若干個體組成的群體，它一般是整個搜索空間的一 個很小的子集。一組字符串結(jié)構(gòu)，被稱為一個群體。16人工智能研究主要有哪三大學派，其特點是什么？ 答：（1）符號主義：又稱為功能模擬學派，主要觀點認為智能活動的基礎(chǔ)是物理 符號系統(tǒng)，思維過程是符號模式的處理過程。其特點： （a） 立足于邏輯運算和符號 操作,適合于模擬人的邏輯思維過程 ,解決 需要邏輯推理的復雜問題。

16、 （b） 知識可 用顯示的符號表示 ,在已知基本規(guī)則的情況下 , 無需輸入大量的細節(jié)知識。 （c） 便于 模塊化,當個別事實發(fā)生變化時 ,易于修改。 （d） 能與傳統(tǒng)的符號數(shù)據(jù)庫進行連接。 （e） 可對推理結(jié)論進行解釋 , 便于對各種可能性進行選擇。 （2）連接主義：又稱為結(jié)構(gòu)模擬學派，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機制和學 習算法的人工智能學派。主要觀點認為大腦是一切智能活動的基礎(chǔ)，因而從大腦 神經(jīng)元及其連接機制出發(fā)進行研究，渴望揭示人類智能的奧秘，從而真正實現(xiàn)人 類智能在機器上的模擬。其特點： （a） 通過神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實現(xiàn)信息處理 , 處理過程具有并行性 ,動態(tài)性,全局性。 （b）

17、可以實現(xiàn)聯(lián)想的功能 ,便于對有噪聲的 信息進行處理。 （c） 可以通過對神經(jīng)元之間連接強度的調(diào)整實現(xiàn)學習和分類等。 （d） 適合模擬人類的形象思維過程。 （e） 求解問題時 , 可以較快的得到一個近似解。 （3）行為主義：又稱為模擬學派、進化主義或控制論學派，認為智能行為的基礎(chǔ) 是“感知 - 行為”的反應機制?；谥悄芸刂葡到y(tǒng)的理論、方法和技術(shù)，研究擬人 的智能控制行為。其特點：（a）知識和形式化表達和模型化方法是人工智能的重 要障礙之一。（b）智能取決于感知和行動，應直接利用機器對環(huán)境作用后，以環(huán) 境對作用的響應為原型。（c）智能行為只能體在世界中，通過與周圍環(huán)境交互而 表現(xiàn)出來。（d）人工

18、智能可以像人類智能一樣逐步進化，分階段發(fā)展和增強。 17知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘可以應用在很多領(lǐng)域中，它們具有哪些公共特征？ 答：（ 1）海量數(shù)據(jù)集（ 2）數(shù)據(jù)利用非常不足（ 3）在開發(fā)知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時，領(lǐng)域 專家對該領(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要（ 4）最終用戶專門知識缺乏 18試述數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢。答：（ 1）視頻和音頻數(shù)據(jù)挖掘（ 2）科學和統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘（ 3）數(shù)據(jù)挖掘的應用探 索（4）可伸縮的數(shù)據(jù)挖掘方法（5）數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和Web數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的集成（ 6）數(shù)據(jù)挖掘語言的標準化（ 7）可視化數(shù)據(jù)挖掘（ 8）復雜數(shù)據(jù) 類型挖掘的方法（9） Web挖掘（10）數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護與信息安全

19、19試述第三代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的特征 及其關(guān)鍵技術(shù)。答：特點：（1）和預測模型系統(tǒng)之間能無縫的集成，使得由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的 模型的變化能夠及時反映到預測模型系統(tǒng)中。（ 2）由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的預測模型能夠自動地被操作型系統(tǒng)吸收，從而與操作型系統(tǒng)中的預測模型相聯(lián)合提供決 策支持的功能。 （ 3）能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠 有效地和操作型系統(tǒng)集成。第三代的特征是能夠挖掘 Internet/Extranet 的分布 式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠有效地和操作型系統(tǒng)集成。這一代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 關(guān)鍵的技術(shù)之一是提供對建立在異質(zhì)系統(tǒng)上的多個預測模型以及管理這些預測模 型的元數(shù)據(jù)提供第一

20、級別（ first class ）的支持。20什么是問題歸約？問題歸約的操作算子與一般圖搜索有何不同？ 答：問題規(guī)約是在問題求解過程中，將一個大的問題變成若干個子問題，子問題 又可以分解成更小的子問題，這樣一直分解到可以直接求解為止，全部子問題的 解就是原問題的解；并稱原問題為初始問題，可直接求解的問題為本原問題。 問題規(guī)約的操作算子是一組變換規(guī)則，通過一個操作算子把一個問題化成若干個 子問題。而一般圖搜索的操作算子是引起狀態(tài)中的某分量發(fā)生改變，從而使問題 由一個具體狀態(tài) A 變化為另一個具體狀態(tài) B 的作用。使問題一種狀態(tài)變化為另一 種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符，操作符可為走步、過程、規(guī)則、

21、數(shù)學算子、運 算符號或邏輯符號等。21什么是自然語言理解？自然語言理解的準則是什么？ 答：自然語言理解與“智能”一樣，存在各種各樣的理解和解釋，是利用計算機 對自然語言進行理解。自然語言理解的準則：給計算機輸入一段自然語言文本，如果計算機能 問答機器能正確地回答輸入文本中的有關(guān)問題； 文摘生成機器有能力產(chǎn)生輸入文本的摘要； 釋義機器用不同的詞語和語句復述輸入文本； 翻譯機器把一種語言（源語言）翻譯為另一種語言（目標語言） 22簡述自然語言理解的層次劃分及對應的技術(shù)。答：語音分析：根據(jù)音位規(guī)則，從語音流中區(qū)分出獨立的音素，根據(jù)音位形態(tài)規(guī) 則找出音節(jié)及其對應的詞素或詞。對應技術(shù)：模式匹配詞法分析：

22、找出詞匯的各個詞素（詞根） ，從中獲得語言學信息 對應技術(shù)： 詞典結(jié)構(gòu)句法分析：對句子和短語的結(jié)構(gòu)進行分析，找出詞、短語等的相互關(guān)系以及 各自在句子中的作用等。在語言自動處理的研究中，句法分析的研究是最為集中 的，這與喬姆斯基的貢獻是分不開的，主要方法有：短語結(jié)構(gòu)語法、格語法、擴 充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)、功能語法等。語法分析：將單詞之間的線性次序變換成一個顯示單詞如何與其它單詞相關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)。確定語句是否合乎語法。對應技術(shù)：擴展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)，CF規(guī)則語義分析：通過分析找出詞義，結(jié)構(gòu)意義及其結(jié)合意義，從而確定語言所表 達的真正（實際）含義或概念。在語言自動理解中，語義越來越成為一個重要的 研究內(nèi)容，尤其是對話系統(tǒng)

23、。對應技術(shù)：產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框 架、語義網(wǎng)絡(luò)、邏輯語用分析：研究語言所在的外界環(huán)境對語言使用所產(chǎn)生的影響。描述語言的 環(huán)境知識、語言與語言使用者在某個給定語言環(huán)境中的關(guān)系。為確定真正含義， 對表達的結(jié)構(gòu)重新加以解釋。對應技術(shù)：產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框 架、語義網(wǎng)絡(luò)、邏輯23什么是本體？ 設(shè)計本體的準則是什么？答：本體理論屬于人工智能的內(nèi)容理論范疇，是共享概念模型的明確形式化規(guī)范 說明，研究特定領(lǐng)域知識的對象分類、對象屬性和對象間的關(guān)系，它為領(lǐng)域知識 的描述提供術(shù)語。簡單說，可以將本體理解為公共認同的關(guān)于領(lǐng)域知識的明確描 述?！氨倔w是關(guān)于某個主題的形式化和說明性表示，包括它的論域、論域中諸對象 的名稱、定義及相互關(guān)系。設(shè)計準則：1）明確性和客觀性（Clarity） | :用本體應該有效地傳達所定義的術(shù)語的內(nèi)涵。2） 致性（Coherenee）: 個本體應孩是前后一致的，也就是說，由它推斷出來 。所有的公理應該具有邏輯一致的概念定義應該與本體中的概念定義一致。至少性I土。3）可擴展性（ Exten 理機ility） 任務范圍內(nèi)提供概念的基礎(chǔ)， 門化對這個詞匯的說明； 以這組存在的詞匯為基礎(chǔ)定義新術(shù)語4）最小編碼偏差（Mini”定的符號級編碼無關(guān)。5） 最小本體承諾（Minimal commitm