人工智能重點(diǎn).doc

什么是人工智能？ 人工智能就是研究如何使一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有像人一樣的智能特征，使其能模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能。通俗地講，人工智能就是研究如何使得計(jì)算機(jī)會(huì)聽、說、讀、寫、學(xué)習(xí)、推理，能夠適應(yīng)環(huán)境變化，能夠模擬出人腦思維活動(dòng)。人工智能就是要使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣去思考和行動(dòng)，完成人類能夠完成的工作，甚至在某些方面比人更強(qiáng)。什么是圖靈測試？讓受試者和計(jì)算機(jī)回答一定數(shù)量的問題，如果審查答案的人在多數(shù)情況下不能正確的判斷哪邊回答的是計(jì)算機(jī)的話，就說明計(jì)算機(jī)的水平接近人的水平。人工智能研究方法？符號主義（Symbolicism） 聯(lián)結(jié)主義（Connectionism） 行為主義（Actionism）知識信息數(shù)據(jù)以及它們的關(guān)系？、 知識是人們在改造客觀世界的實(shí)踐中積累起來的認(rèn)識和經(jīng)驗(yàn) 數(shù)據(jù)是信息的載體，本身無確切含義，其關(guān)聯(lián)構(gòu)成信息 信息是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，賦予數(shù)據(jù)特定的含義，僅可理解為描述性知識 知識可以是對信息的關(guān)聯(lián)，也可以是對已有知識的再認(rèn)識已知事實(shí)：一動(dòng)物有毛，吃草，黑條紋，哺乳類，有蹄類，斑馬R1：動(dòng)物有毛 哺乳類 R2：動(dòng)物產(chǎn)奶 哺乳類 R3：哺乳類 吃肉 食肉類 R4：哺乳類 吃草 有蹄類 R5：食肉類 黃褐色 有斑點(diǎn) 獵狗 R6：食肉類 黃褐色 黑條紋 虎 R7：有蹄類 長脖 長頸鹿 R8：有蹄類 黑條紋 斑馬 用語義網(wǎng)絡(luò)表示： “小燕子這只燕子從春天到秋天占有一個(gè)巢” “每個(gè)學(xué)生都學(xué)習(xí)了所有的程序設(shè)計(jì)課程”正向推理：逆向推理;魯濱遜歸納原理： 例3.16 已知 F: (x)(y)(A(x, y)B(y)(y)(C(y)D(x, y) G: (x)C(x)(x)(y)(A(x, y)B(y)求證G是F的邏輯結(jié)論。 證明：先把G否定，并放入F中，得到的F, G為 ( x)( y)(A(x,y)B(y)( y)(C(y)D(x,y), ( x)C(x)( x)( y)(A(x,y) B(y) 再把F,G化成子句集，得到 (1) A(x,y) B(y) C(f(x) (2) A(u,v) B(v) D(u,f(u) (3) C(z) (4) A(m,n) (5) B(k)其中，(1)、(2)是由F 化出的兩個(gè)子句，(3)、(4)、(5)是由G化出的3個(gè)子句。 最后應(yīng)用謂詞邏輯的歸結(jié)原理對上述子句集進(jìn)行歸結(jié)，其過程為 (6) A(x,y) B(y) 由(1)和(3)歸結(jié)，取=f(x)/z (7) B(n) 由(4)和(6)歸結(jié)，取=m/x,n/y (8) NIL 由(5)和(7)歸結(jié)，取=n/k因此，G是F 的邏輯結(jié)論。 上述歸結(jié)過程可用如下歸結(jié)樹來表示 假設(shè)：任何通過計(jì)算機(jī)考試并獲獎(jiǎng)的人都是快樂的，任何肯學(xué)習(xí)或幸運(yùn)的人都可以通過所有考試，張不肯學(xué)習(xí)但他是幸運(yùn)的，任何幸運(yùn)的人都能獲獎(jiǎng)。 求證：張是快樂的。 解：先定義謂詞： Pass(x, y) x可以通過y考試 Win(x, prize) x能獲得獎(jiǎng)勵(lì) Study(x) x肯學(xué)習(xí) Happy(x) x是快樂的 Lucky(x) x是幸運(yùn)的 再將問題用謂詞表示如下： “任何通過計(jì)算機(jī)考試并獎(jiǎng)的人都是快樂的” (x)(Pass(x, computer)Win(x, prize)Happy(x) “任何肯學(xué)習(xí)或幸運(yùn)的人都可以通過所有考試” (x) ( y) (Study(x)Lucky(x)Pass(x, y) “張不肯學(xué)習(xí)但他是幸運(yùn)的” Study(zhang)Lucky(zhang) “任何幸運(yùn)的人都能獲獎(jiǎng)” (x) (Lucky(x)Win(x, prize) 結(jié)論“張是快樂的”的否定 Happy(zhang) 將上述謂詞公式轉(zhuǎn)化為子句集如下： (1) Pass(x, computer)Win(x, prize)Happy(x) (2) Study(y)Pass(y, z) (3) Lucky(u)Pass(u, v) (4) Study(zhang) (5) Lucky(zhang) (6) Lucky(w)Win(w, prize) (7) Happy(zhang) (結(jié)論的否定) 例3.18 “激動(dòng)人心的生活”問題 假設(shè)：所有不貧窮并且聰明的人都是快樂的，那些看書的人是聰明的。李明能看書且不貧窮，快樂的人過著激動(dòng)人心的生活。 求證：李明過著激動(dòng)人心的生活。 解：先定義謂詞： Poor(x) x是貧窮的 Smart(x) x是聰明的 Happy(x) x是快樂的 Read(x) x能看書 Exciting(x) x過著激動(dòng)人心的生活 再將問題用謂詞表示如下： “所有不貧窮并且聰明的人都是快樂的” (x)(Poor(x)Smart(x)Happy(x) “那些看書的人是聰明的” (y) (Read(y) Smart(y) “李明能看書且不貧窮” Read(Liming)Poor(Liming) “快樂的人過著激動(dòng)人心的生活” (z) (Happy(z)Exciting(z) 目標(biāo)“李明過著激動(dòng)人心的生活”的否定 Exciting(Liming) 1. 廣度優(yōu)先策略（1/3） 廣度優(yōu)先是一種窮盡子句比較的復(fù)雜搜索方法。設(shè)初始子句集為S0，廣度優(yōu)先策略的歸結(jié)過程可描述如下： (1) 從S0出發(fā)，對S0中的全部子句作所有可能的歸結(jié)，得到第一層歸結(jié)式，把這些歸結(jié)式的集合記為S1; (2) 用S0中的子句與S1中的子句進(jìn)行所有可能的歸結(jié)，得到第二層歸結(jié)式，把這些歸結(jié)式的集合記為S2; (3) 用S0和S1中的子句與S2中的子句進(jìn)行所有可能的歸結(jié)，得到第三層歸結(jié)式，把這些歸結(jié)式的集合記為S3; 如此繼續(xù)，知道得出空子句或不能再繼續(xù)歸結(jié)為止。 S=I(x)R(x), I(a), R(y)L(y), L(a) 用寬度優(yōu)先策略證明S為不可滿足。 寬度優(yōu)先策略的歸結(jié)樹如下：支持集策略它要求每一次參加歸結(jié)的兩個(gè)親本子句中，至少應(yīng)該有一個(gè)是由目標(biāo)公式的否定所得到的子句或它們的后裔。設(shè)有如下子句集： S=I(x)R(x), I(a), R(y)L(y), L(a) 其中，I(x)R(x)為目標(biāo)公式的否定。用支持集策略證明S為不可滿足。 如果一個(gè)子句只包含一個(gè)文字，則稱此子句為單文字子句。單文字子句策略是對支持集策略的進(jìn)一步改進(jìn)，它要求每次參加歸結(jié)的兩個(gè)親本子句中至少有一個(gè)子句是單文字子句。S=I(x)R(x), I(a), R(y)L(y), L(a) 用單文字子句策略證明S為不可滿足。這種策略要求每次參加歸結(jié)的兩個(gè)親本子句中，至少應(yīng)該有一個(gè)是初始子句集中的子句。所謂初始子句集是指開始?xì)w結(jié)時(shí)所使用的子句集。子句集 S=Q(u)P(a), Q(w)P(w), Q(x) P(x), Q(y) P(y)從S出發(fā)很容易找到一棵歸結(jié)反演樹，但卻不存在線性輸入策略的歸結(jié)反演樹。 這種策略與線性輸入策略有點(diǎn)相似，但是，放寬了對子句的限制。每次參加歸結(jié)的兩個(gè)親本子句，只要滿足以下兩個(gè)條件中的任意一個(gè)就可進(jìn)行歸結(jié)： (1) 兩個(gè)親本子句中至少有一個(gè)是初始子句集中的子句。 (2) 如果兩個(gè)親本子句都不是初始子句集中的子句，則一個(gè)子句應(yīng)該是另一個(gè)子句的先輩子句。 例3.23 設(shè)有如下子句集： S=Q(x)P(x), Q(y)P(y)，Q(w)P(w) , Q(a)P(a) 用祖先過濾策略證明S為不可滿足 證明：從S出發(fā)，按祖先過濾策略歸結(jié)過程如下圖所示。 可以證明祖先過濾策略也是完備的。代價(jià)樹廣度優(yōu)先 例4.5 八數(shù)碼難題。在33的方格棋盤上，分別放置了表有數(shù)字1、2、3、4、5、6、7、8的八張牌，初始狀態(tài)S0，目標(biāo)狀態(tài)Sg，如下圖所示?？梢允褂玫牟僮饔?空格左移，空格上移，空格右移，空格下移即只允許把位于空格左、上、右、下方的牌移入空格。要求應(yīng)用廣度優(yōu)先搜索策略尋找從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的解路徑。城市交通問題。設(shè)有5個(gè)城市，它們之間的交通線路如左圖所示，圖中的數(shù)字表示兩個(gè)城市之間的交通費(fèi)用，即代價(jià)。用代價(jià)樹的廣度優(yōu)先搜索，求從A市出發(fā)到E市，費(fèi)用最小的交通路線。 解：代價(jià)樹如右圖所示。其中，紅線為最優(yōu)解，其代價(jià)為8 求下圖所示的旅行問題中，費(fèi)用最小的路線，設(shè)出發(fā)地是A城，目的地是E城，圖中各邊上的數(shù)字代表交通費(fèi)用。 例. 設(shè)H1,H2,H3分別是三個(gè)結(jié)論， E1,E2是支持這些結(jié)論的證據(jù)。已知：P(H1)=0.4, P(H2)=0.3, P(H3)=0.3P(E1|H1)=0.5, P(E1|H2)=0.6, P(E1|H3)=0.3P(E2|H1)=0.7, P(E2|H2)=0.9, P(E2|H3)=0.1求P(H1| E1,E2),P(H2| E1,E2)及P(H3| E1,E2)的值各是多少？P(H1| E1,E2)=0.45，P(H2| E1,E2)=0.52, P(H3| E1,E2)=0.03 例6.2 設(shè)有如下一組知識： r1：IF E1 THEN H (0.9) r2：IF E2 THEN H (0.6) r3：IF E3 THEN H (-0.5) r4：IF E4 AND ( E5 OR E6) THEN E1 (0.8) 已知：CF(E2)=0.8，CF(E3)=0.6，CF(E4)=0.5，CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF