人工智能復(fù)習(xí)總結(jié)

深度優(yōu)先方法特點:屬于圖搜索；是一個通用的搜索方法；如果深度限制不合適，有可能找不到問題的解；(4)不能保證找到最優(yōu)解置換:通用有序?qū)Φ募蟬={t1/v1，…，tn/vn}來表任一置換，置換集的元素ti/vi的含義是表達(dá)式中的變量vi處處以項ti來替換，用s對表達(dá)式E作置換后的例簡記為Es。一般說，置換是不可交，兩個置換合成的結(jié)果與置換使用的次序有關(guān)4.產(chǎn)生式：產(chǎn)生式規(guī)則基本形式：P-Q或P是產(chǎn)生式的前提(前件)，用于指出該產(chǎn)生式是否可用的條件Q是一組結(jié)論或操作(后件)，用于指出當(dāng)前提P所指示的條件滿足時，應(yīng)該得出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的操作產(chǎn)生式規(guī)則的語義：如果前提P被滿足，則可推出結(jié)論Q或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作7、產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成1)產(chǎn)生式規(guī)則庫：描述相應(yīng)領(lǐng)域知識的產(chǎn)生式規(guī)則集2)數(shù)據(jù)庫：(事實的集合)存放問題求解過程中當(dāng)前信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(初始事實、外部數(shù)據(jù)庫輸入的事實、中間結(jié)果事實和最后結(jié)果事實)3)推理機：(控制系統(tǒng))是一個程序，控制協(xié)調(diào)規(guī)則庫與數(shù)據(jù)庫的運行，包含推理方式和控制策略已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU：k=0;S0=S;50=￡;S0不是單元素集，求得差異集D0={g(A,y)},z}，其中z是變元，g(A,y)是項，且z不在g(A,y)中出現(xiàn)°k=k+1=1,有51=50?{g(A,y)/z}=￡?{g(A,y)/z}={g(A,y)/z}，S1=S0?{g(A,y)/z}={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是單元素集。根據(jù)求MGU算法，MGU=51={g(A,y)/z}證明G是否是F1、F2的邏輯結(jié)論；①」P(x)VQ(x).從F1變換②」P(y)VR(y).從F1變換③P(a).從F2變換④S(a).從F2變換⑤」S(z)V「R(z)結(jié)論的否定⑥R(a).②③歸結(jié){a/y}⑦」R(a).④⑤歸結(jié){a/z}⑧□.⑥⑦歸結(jié)得證.謂詞公式G通過8個步驟所得的子句集合S，稱為G的子句1)消去蘊含式和等價式一，<->2)縮小否定詞的作用范圍，直到其作用于原子公式:3)適當(dāng)改名，使量詞間不含同名指導(dǎo)變元和約束變元。4.)消去存在量詞(形成Skolem標(biāo)準(zhǔn)型)5)消去所有全稱量詞6)化成合取范式7).適當(dāng)改名，使子句間無同名變元8).消去合取詞八，用逗號代替，以子句為元素組成一個集合S已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU：k=0;S0=S;50=￡;S0不是單元素集，求得差異集D0={y,z}，其中y是變元，z是項，且y不在z中出現(xiàn)。k=k+1=1有51=50?{z/y}=￡?{z/y}={z/y}，S1=S0?{z/y}={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是單元素集，求得差異集D1={z,x},k=k+1=2;52=51?{z/x}={z/y,z/x},S2=S1?{z/x}={P(f(z),z,g(z))}是單元素集。根據(jù)求MGU算法，MGU=52={z/y,z/x}13.證明G是否是F的邏輯結(jié)論①P(x).從F變換②Q(a)VQ(x).從F變換③」P(y)V「Q(y).結(jié)論的否定④」Q(x).①③歸結(jié)，｛x/y｝⑤□.②④歸結(jié)，置換｛a/x得證。16.設(shè)有如下關(guān)系：(1)如果x是y的父親，y又是z的父親，則x是z的祖父；(2)老李是大李的父親；(3)大李是小李的父親；問上述人員中誰和誰是祖孫關(guān)系？解:現(xiàn)定義如下謂詞F(x,y)------x是y的父親;G(x,z)------x是y的祖父;用謂詞邏輯表示已知與求解：(1)F(x,y)AF(y,z)-G(x,z)(2)F(L,D)(3)F(D,X)(4)G(u,v),u=?,v=?其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。先證存在祖孫關(guān)系①?F(x,y)V?F(y,z)VG(x,z).從(1)變換②F(L,D).從(2)變換③F(D,X).從(3)變換④?G(u,v).結(jié)論的否定⑤?F(D,z)VG(L,z).①②歸結(jié)，置換｛L/x,D/y｝⑥G(L,X).③⑤歸結(jié)，置換｛X/z｝⑦口.④⑥歸結(jié)，置換｛L/u,X/v｝得證,說明存在祖孫關(guān)系。為了求解用一個重言式④..④?G(u,v)VG(u,v)...用重言式代替結(jié)論的否定,重言式恒為真⑤?F(D,z)VG(L,z)..①②歸結(jié)，置換｛L/x,D/y｝⑥G(L,X) .③⑤歸結(jié)，置換｛X/z｝⑦G(L,X).④⑥歸結(jié)，置換｛L/u,X/v｝得結(jié)果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。17解：設(shè)用T(x)表示x是作案者，則偵察員A的話可表示：T(趙)偵直錢)偵察員B的話可表示：T(錢ET(孫)偵察員C的話可表示：T(孫)町(李)偵察員D的話可表示：「T(趙E-T(孫)偵察員E的話可表示：「T(錢)▼-T(李)上面五個組成子句集S,求誰是作案者，把「T(xP/ANSWER(x)并入5］得到。即比S：多出如下一個子句：「T(x)vANSWER(x)然后利用消解原理對S］進(jìn)行消解可得答案：錢和孫是作案者。x(student(x)Aread(x三國演義))19.利用謂詞邏輯表示下列知識(包括已知和結(jié)論)，然后化成子句集：1凡是清潔的東西就有人喜歡；2人們都不喜歡蒼蠅求證：蒼蠅是不清潔的。證：現(xiàn)定義如下謂詞L(x,y) 某人x喜歡某物y；P(y) 某物y是清潔的東西(1)Vy3x(P(y)一L(x,y))==>nP(y)VL(f(y),y)(2)Vx(qL(x,Fly))==>nL(x,Fly)(3)P(Fly).結(jié)論的反(4)L(f(Fly),Fly).(1)(3)歸結(jié)，置換｛Fly/y｝(5)□.(2)(4)歸結(jié)，｛f(Fly)/x｝得證。人工智能：是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。它的近期主要目標(biāo)在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。聯(lián)結(jié)主義：聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)，又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。什么是自然語言理解？：語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理解是一個極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。一個能理解自然語言信息的計算機系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計算機系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識進(jìn)行推理的某些技術(shù)。知識表示：是研究用機器表示知識的可行性、有效性的一般方法，是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與控制結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一體，既考慮知識的存儲又考慮知識的使用。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機器人學(xué)和人工智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。產(chǎn)生式系統(tǒng)：在基于規(guī)則系統(tǒng)中，每個if可能與某斷言(assertion)集中的一個或多個斷言匹配，then部分用于規(guī)定放入工作內(nèi)存的新斷言。當(dāng)then部分用于規(guī)定動作時，稱這種基于規(guī)則的系統(tǒng)為反應(yīng)式系統(tǒng)(reactionsystem)或產(chǎn)生式系統(tǒng)(productionsystem)o證明G是否是F1、F2的邏輯結(jié)論；證明：①」P(x)VQ(x).從F1變換②「P(y)VR(y).從F1變換③P(a).從F2變換④S(a).從F2變換⑤」S(z)VnR(z).結(jié)論的否定⑥R(a).②③歸結(jié){a/y}⑦」R(a).④⑤歸結(jié){a/z}⑧□.⑥⑦歸結(jié)得證.產(chǎn)生式系統(tǒng)推理的三種方式：正向推理從一組表示事實的謂詞或命題出發(fā)，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。一般策略：先提供一批事實(數(shù)據(jù))到總數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)利用這些事實與規(guī)則的前提相匹配，觸發(fā)匹配成功的規(guī)則，把其結(jié)論作為新的事實添加到總數(shù)據(jù)庫中。繼續(xù)上述過程，用更新過的總數(shù)據(jù)庫的所有事實再與規(guī)則庫中另一條規(guī)則匹配，用其結(jié)論再次修改總數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，直到?jīng)]有可匹配的新規(guī)則，不再有新的事實加到總數(shù)據(jù)庫中。逆向推理從表示目標(biāo)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(biāo)，然后逐一驗證這些假設(shè)。一般策略：首先假設(shè)一個可能的目標(biāo)，然后由產(chǎn)生式系統(tǒng)試圖證明此假設(shè)目標(biāo)是否在總數(shù)據(jù)庫中。若在總數(shù)據(jù)庫中，則該假設(shè)目標(biāo)成立；否則，若該假設(shè)為終葉(證據(jù))節(jié)點，則詢問用戶。若不是，則再假定另一個目標(biāo)，即尋找結(jié)論部分包含該假設(shè)的那些規(guī)則，把它們的前提作為新的假設(shè)，并力圖證明其成立。這樣反復(fù)進(jìn)行推理，直到所有目標(biāo)均獲證明或者所有路徑都得到測試為止。雙向推理的推理策略是同時從目標(biāo)向事實推理和從事實向目標(biāo)推理，并在推理過程中的某個步驟，實現(xiàn)事實與目標(biāo)的匹配。30闡述語義網(wǎng)絡(luò)的基本語義聯(lián)系。：隸屬關(guān)系，包含關(guān)系，屬性關(guān)系，時間關(guān)系，位置關(guān)系，相近關(guān)系，因果關(guān)系，組成關(guān)系31.闡述求子句集的步驟1消去蘊涵符號2減少否定符號的轄域3對變量標(biāo)準(zhǔn)化4消去存在量詞5化為前束形6把母式化為合取范式7消去全稱量詞8消去連詞符號八9更換變量名稱信息處理系統(tǒng)？：又叫符號操作系統(tǒng)(SymbolOperation或物理符號系統(tǒng)(Physical所謂符號就是模式，一個完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能1輸入符號2輸出符號3存儲符號4復(fù)制符號5建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)；6條件性遷移(conditionaltransfer):根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動過程行為主義又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知專家系統(tǒng)：一般地說，專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個領(lǐng)域知識與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題.發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運用專家知識，即來自人類專家的并已被證明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實和過程自然語言理解:語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理解是一個極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。一個能理解自然語言信息的計算機系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計算機系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)這些知識進(jìn)行推理的某些技術(shù)。智能機器：能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphictasks)的機器。符號主義:又稱為邏輯主義,心理學(xué)派(，或計算機學(xué)派,其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理知識？以及特點和分類：是人類智能的基礎(chǔ)，是經(jīng)過加工的信息，是由特定領(lǐng)域的描述、關(guān)系和過程組成的，是事實、信念和啟發(fā)式規(guī)則。特點：相對正確性，不確定性，可表示性，可利用性。分類：事實性知，過程性知，行為性知，實例性知，類比性知，元知人工智能的研究領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)；模式識別；機器人學(xué)；自動定理證明；自然語言理解；博弈；智能檢索；自動程序設(shè)計；組合調(diào)度問題；軟件集；分布式人工智能；數(shù)據(jù)挖掘;工智能的基本技術(shù)。：技術(shù)，搜索技術(shù)，歸納技術(shù)，聯(lián)想技術(shù)。架表示法的特點：繼承性，結(jié)構(gòu)化，自然性，推理靈活多變。知識是大腦對現(xiàn)實世界認(rèn)識的表達(dá)，它經(jīng)過對信息的加工整理、解釋、挑選和改造而成。通常知識可以從范圍、目的和有效性三個方面來描述，其中知識的范圍是由具體到一般，知識的目的是由說明性到指定性，知識的有效性是由確定到不確定。43.不確定性推理：泛指除精確推理以外的其它各種推理問題。包括不完備、不精確知識的推理，模糊知識的推理，非單調(diào)性推理等。不確定性推理過程實際