人工智能复习考试

1、Al : 20世纪70年代以来被称为三大科学技术成就之一，21世纪三大尖端技术之一； 是一门研究如何使计算机系统显示智能行为的学科，即研究如何让计算机完成那些过去 只有人才能做的富有智能的工作。Nilsson （知识）Winston （功能） Feigenbaum （系统）。 研究目标:近期:使计算机更聪明、更有用主要研究依赖于用计算机去模拟人类某 些 智能行为的基本理论、基本技术和基本方法；远期：探讨智能的基本机理，研究如何利 用自动机去模拟人的某些思维过程和智能行为，最终构造智能机器，使其高效率地解决 问题。 发展概况:1956达特茅斯产生；表处理语言LISP、PROLOG系统。 研究领域

2、:自然语言理解、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉、机器人 技 术。 研究成果：博弈方面。1991年8月悉尼举行的第12届国际人工智能联合会议上IBM 的DeeThought 2以1:1战平澳大利亚象棋冠军约翰森。卡斯珀罗夫和“深蓝”的人 机大战，虽然，“深蓝”以24输掉了第一次的比赛，但在一年后的第二次比赛中以 3.5:2.5击败世界棋王，可见，在博弈方面，人工智能取得了很出色的成绩。 三个流派:符号智能、计算智能、群体智能。 产生式表示形式:前提结论、事实。基本结构：综合数据库、产生式规则、控制系 统。 特点：综合数据库：依据推理情况内容动态变化，存放初始状态、已知事实、推理的中 间

3、结果及结论等。规则库：存放一系列规则，有相对固定的格式，规则独立，具有高度 模块化。用于描述状态的转换关系、前提与结论间的因果关系等。控制系统：如何应 用规则，与问题无关，可分匹配、选择（冲突解决）和应用（操作）三步。 关系：综合数据库是基础，产生式规则是进行推理的依据，控制系统是中枢。 控制策略分类:不可撤回方式：利用问题给出的局部知识来决定如何选取规则，不必 考虑撤回已用过的规则；试探方式：回溯方式，建立一个回溯点和图搜索方式，状态变 化过程用图结构记录下来。 产生式系统的类型:正向、逆向、双向产生式系统；可交换的产生式；可分解的产生 式系统。 爬山法停滞三种情况：局部极大点、平顶、山脊。

4、 搜索策略的任务：确定选择规则的方式两种基本方式:盲目搜索（无信息引导：按固定 的步骤；启发式搜索（有：考虑领域的知识。 状态空间:求任一解路：回溯、爬山、宽度、深度、限定范围搜索、好的优先搜索. 求最佳解路：大英博物馆法、分支限界法、动态规划法、最佳图搜索法A*. 问题归约：求与或图：A0极大极小法、mB剪支法、启发式剪支法 搜索：通过搜索某部分状态空间，以求得由规则序列组成的一个解答的过程，它对应于 将一个隐式图中包含目的节点的一部分状态变为显式图的过程。 回溯策略:按规则的一个固定排序，系统地尝试状态空间中各种不同路径的技术是一 种盲目搜索。从初始状态出发，不停地、试探地寻找路径，当遇到

5、“死胡同”就回溯到 路径中最近的父节点上，查看该节点是否还有其他的子节点未被扩展，如有，则沿这些 子节点继续搜索；如果找到目标，就成功退出搜索，返回解的路径。呈现出递归的 图搜索策略：分3种情况考虑mi=mj U mk U ml ； mj为Open和Closed中 未出 现过的 mk表示已出现在Open中的子节点，ml表示已出现在Closed中的子节点。 宽度优先：按生成次序加入到Open表后端，先进先出；有解时，一定能找到解。 深度优先：按生成次序加入到Open表前端，后进先出；可能找不到解。 A算法：控制策略，OPEN中的节点按f值从小到大排序；结论，A是好优先搜索策 略。 AJ在算法A中，当h (n) w h*(n) o完备性：如果问题有解，贝U算法一定能找至I 解；可采纳性：如果问题有解，则算法一定能找到最佳解；最优性：设A1和A2为某问 题求解的两个A*算法，若对所有非目标节点均有hi (n)0,则 ri RB) - X HAHBI A) 全概率公式： I B)=7 刃 /= L2山 f “旧日*) Bayes公式: 摩根律：(AVB) =AAB 吸收率：AV (A A B=A , A A (A V B=A 归谬论：(A f B A (AB)=A 附加: A=(