人工智能復習總結

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:通用有序對的集合s={t1/v1，…，tn/vn}來表任一置換，置換集的元素ti/vi的含義是表達式中的變量vi處處以項ti來替換，用s對表達式E作置換后的例簡記為Es。一般說，置換是不可交，兩個置換合成的結果與置換使用的次序有關4.產生式：產生式規(guī)則基本形式：P-Q或P是產生式的前提(前件)，用于指出該產生式是否可用的條件Q是一組結論或操作(后件)，用于指出當前提P所指示的條件滿足時，應該得出的結論或應該執(zhí)行的操作產生式規(guī)則的語義：如果前提P被滿足，則可推出結論Q或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作7、產生式系統(tǒng)的組成1)產生式規(guī)則庫：描述相應領域知識的產生式規(guī)則集2)數據庫：(事實的集合)存放問題求解過程中當前信息的數據結構(初始事實、外部數據庫輸入的事實、中間結果事實和最后結果事實)3)推理機：(控制系統(tǒng))是一個程序，控制協(xié)調規(guī)則庫與數據庫的運行，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°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。根據求MGU算法，MGU=51={g(A,y)/z}證明G是否是F1、F2的邏輯結論；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)結論的否定⑥R(a).②③歸結{a/y}⑦」R(a).④⑤歸結{a/z}⑧□.⑥⑦歸結得證.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)適當改名，使量詞間不含同名指導變元和約束變元。4.)消去存在量詞(形成Skolem標準型)5)消去所有全稱量詞6)化成合取范式7).適當改名，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。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。根據求MGU算法，MGU=52={z/y,z/x}13.證明G是否是F的邏輯結論①P(x).從F變換②Q(a)VQ(x).從F變換③」P(y)V「Q(y).結論的否定④」Q(x).①③歸結，｛x/y｝⑤□.②④歸結，置換｛a/x得證。16.設有如下關系：(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系？解:現定義如下謂詞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).結論的否定⑤?F(D,z)VG(L,z).①②歸結，置換｛L/x,D/y｝⑥G(L,X).③⑤歸結，置換｛X/z｝⑦口.④⑥歸結，置換｛L/u,X/v｝得證,說明存在祖孫關系。為了求解用一個重言式④..④?G(u,v)VG(u,v)...用重言式代替結論的否定,重言式恒為真⑤?F(D,z)VG(L,z)..①②歸結，置換｛L/x,D/y｝⑥G(L,X) .③⑤歸結，置換｛X/z｝⑦G(L,X).④⑥歸結，置換｛L/u,X/v｝得結果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。17解：設用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).結論的反(4)L(f(Fly),Fly).(1)(3)歸結，置換｛Fly/y｝(5)□.(2)(4)歸結，｛f(Fly)/x｝得證。人工智能：是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。它的近期主要目標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)相關理論和技術。聯(lián)結主義：聯(lián)結主義(Connectionism)，又稱為仿生學派(Bionicsism)或生理學派(Physiologism)，其原理主要為神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。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域之一，并引起了進一步的重視。語言的生成和理解是一個極為復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這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計算機系統(tǒng)所取得的某些進展，其基礎就是有關表示上下文知識結構的某些人工智能思想以及根據這些知識進行推理的某些技術。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，是一種數據結構與控制結構的統(tǒng)一體，既考慮知識的存儲又考慮知識的使用。什么是神經網絡：神經網絡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。神經網絡已在模式識別、圖象處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理、機器人學和人工智能的其它領域獲得日益廣泛的應用。產生式系統(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)定放入工作內存的新斷言。當then部分用于規(guī)定動作時，稱這種基于規(guī)則的系統(tǒng)為反應式系統(tǒng)(reactionsystem)或產生式系統(tǒng)(productionsystem)o證明G是否是F1、F2的邏輯結論；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).結論的否定⑥R(a).②③歸結{a/y}⑦」R(a).④⑤歸結{a/z}⑧□.⑥⑦歸結得證.產生式系統(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(數據)到總數據庫中。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，把其結論作為新的事實添加到總數據庫中。繼續(xù)上述過程，用更新過的總數據庫的所有事實再與規(guī)則庫中另一條規(guī)則匹配，用其結論再次修改總數據庫的內容，直到沒有可匹配的新規(guī)則，不再有新的事實加到總數據庫中。逆向推理從表示目標的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產生式規(guī)則證明事實謂詞或命題成立，即首先提出一批假設目標，然后逐一驗證這些假設。一般策略：首先假設一個可能的目標，然后由產生式系統(tǒng)試圖證明此假設目標是否在總數據庫中。若在總數據庫中，則該假設目標成立；否則，若該假設為終葉(證據)節(jié)點，則詢問用戶。若不是，則再假定另一個目標，即尋找結論部分包含該假設的那些規(guī)則，把它們的前提作為新的假設，并力圖證明其成立。這樣反復進行推理，直到所有目標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，實現事實與目標的匹配。30闡述語義網絡的基本語義聯(lián)系。：隸屬關系，包含關系，屬性關系，時間關系，位置關系，相近關系，因果關系，組成關系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對變量標準化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復制符號5建立符號結構：通過找出各符號間的關系，在符號系統(tǒng)中形成符號結構；6條件性遷移(conditionaltransfer):根據已有符號，繼續(xù)完成活動過程行為主義又稱進化主義(Evolutionism)或控制論學派(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)，其內部具有大量專家水平的某個領域知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領域的問題.發(fā)展專家系統(tǒng)的關鍵是表達和運用專家知識，即來自人類專家的并已被證明對解決有關領域內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域之一，并引起了進一步的重視。語言的生成和理解是一個極為復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這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計算機系統(tǒng)所取得的某些進展，其基礎就是有關表示上下文知識結構的某些人工智能思想以及根據這些知識進行推理的某些技術。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(anthropomorphictasks)的機器。符號主義:又稱為邏輯主義,心理學派(，或計算機學派,其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設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，是經過加工的信息，是由特定領域的描述、關系和過程組成的，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域專家系統(tǒng)；模式識別；機器人學；自動定理證明；自然語言理解；博弈；智能檢索；自動程序設計；組合調度問題；軟件集；分布式人工智能；數據挖掘;工智能的基本技術。：技術，搜索技術，歸納技術，聯(lián)想技術。架表示法的特點：繼承性，結構化，自然性，推理靈活多變。知識是大腦對現實世界認識的表達，它經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，非單調性推理等。不確定性推理過程實際