（课程代码：07844）
知识点汇总：
1.人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是图灵。
3.人工智能的远期目标是制造智能机器，近期目标是实现机器智能。
4.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫机器学习。
5.编译原理不属于人工智能的研究的一个领域。
6.AI的英文缩写是Artifical intelligence。
7.“图灵实验”是为了判断一台机器是否具备智能的实验，实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、 参与人和机器。
8.语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的继承性。
9.(A->B)∧A => B是假言推理
10.命题是可以判断真假的陈述句
11.问题归约法是指已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合，这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。
12.仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词
13.MGU是最一般合一
14.关系不在人工智能系统的知识包含的4个要素中
15.当前归结式是空子句时，则定理得证。
16.或图通常称为状态图
17.不属于人工智能的学派是机会主义
18.所谓不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。( )
19.用户不是专家系统的组成部分
20.产生式系统的推理不包括简单推理
21.C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的信度
22.在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种方法叫做有序搜索
23.人工神经网络属于反馈网络的是BP网络
24.使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做剧本表示法
25.产生式系统的推理不包括简单推理
26.从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正向推理。
27.不确定性类型按性质分：随机性，模糊性，不完全性，不一致性。
28.对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：
CF（~A）=-CF(A)、CF（A1∧A2 ）= min{CF(A1),CF(A2)}、CF（A1∨A2 ）= max{CF(A1),CF(A2)}
29.图，指由节点和有向边组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为或图和与或图。
30.合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一（MGU）。
31.1997年５月，著名的“人机大战”，最终名为“深蓝”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。
32.在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式为：
LIMING
MAN
ISA
33.状态空间表示法的两个基本概念是状态和操作符。
34.产生式系统由三个部分组成：一个总数据库、一套规则、一个控制策略。
35.ANN中文意义是人工神经元网络。
36.反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小，所以称为“反向传播”。
37.消解反演证明定理时，若当前归结式是空子句，则定理得证。
38.子句和P经过消解以后，得到Q。
39.基于规则的正向演绎系统，其规则形式为L→W或L1∨L2→W，其中前项要满足的条件是L
为单文字。
40.语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
41.进化策略是在父矢量xi，i=1,2,……p中，通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。
42.启发式搜索不是寻求问题最坏解的一种方法
43.语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的继承性。
44.表达式对中P（q（f（v）），g（u））和P（x，x）是能够合一的。
45.在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，则码长为21。错。
46.在人工神经学习算法中，无师学习是能够根据期望的和实际的网络输出之间的差来调整神经元之间连接的强度或权。错。
47.遗传算法、进化编程、进化策略都属于进化计算。
48.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域， 主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫神经网络。错。
49.产生式系统的推理不包括简单推理。
50.如果问题存在最优解， 则广度优先搜索必然可以得到该最优解，启发式搜索可以认为在这几种算法中是“智能程度相对比较高”的算法。
51.A （A B） A 称为结合律， ~（A B） ~A ~B 称为吸收律。错。
52.在公式中 y xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的 x 可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义， 它把每个 y 值映射到存在的那个 x。这种函数叫做Skolem 函数。
53.神经网络研究不属于符号主义学派。
54.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域 ，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元。
55.从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式不是反向推理。
56.在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术。
57.极大极小分析法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。
58.策略迭代与值迭代是求解马尔科夫决策过程的两个最基本方法，均非基于静态规划。
59.产生式系统的组成：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集。2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）。3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。
60.产生式系统与图搜索的对比表：
61.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？(至少列出7个)其中，哪些是新的研究热点？
答：（1）自然语言理解 （2）人工神经元网络
数据库智能检索 智能控制
专家咨询系统 智能调度和指挥
定理机器证明 智能决策支持系统
博弈 知识发现和数据发掘
机器人学 分布式人工智能
自动程序设计
组合调度问题
感知问题
模式识别
62.给出表示包含下面句子含义的语义网络：孙老师从2月至7月给软件工程专业讲授“人工智能”课程。
63.已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU。
解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现。k=k+1=1
有δ1=δ0·｛g(A,y)/z｝=ε·｛g(A,y)/z｝=｛g(A,y)/z｝，
S1=S0·｛g(A,y)/z｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGU算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z｝
64.下图所示博弈树，按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索，标明了各生成节点的倒推值，何处发生剪枝（用“/” 在图上标记），及应选择的走步。
1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？
自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。 无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡 互联网
2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。
1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜
要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。
要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。
2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜)
用0表示在左岸，1表示在右岸 初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1)
定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸；i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸；
定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸；
约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸；
(0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸；
用0表示在左岸，1表示在右岸 初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1)
定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸；i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸；
定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸；
约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸；
(0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸；
(0，0，0，0)
/ L(2)
(1，0，1，0)
左岸右岸 / R(0)
(0，0，1，0)
/ L(1) \ R(3)
(1，1，1，0) (1，0，1，1)
/ R(2) \ R(2)
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