人工智能考试复习题.docx

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人工智能考试复习题

1.什么叫智能?

什么叫人工智能?

智能一般称为智慧，泛指人运用知识、认识问题、解决问题的能力。

人工智能就是研究怎样让电脑模仿人脑从事推理、规则、设计、思考、学习等思维活动，解决迄今认为需要由专家才能处理好的复杂问题。

2.人工智能科学体系大致分哪几个层次?

人工智能学科体系大致分为三个层次：

⑴人工智能理论基础

包含：

①与人工智能有关的数学理论②认知科学理论③计算机工程理论与技术

⑵人工智能原理

智能的高低是以知识的拥有和有效的运用为其主要特征。

因此，人工智能的工作原理以知识的表示、知识的获取与学习、利用知识求解问题，以与系统构成技术作为主要的研究内容。

⑶人工智能工程技术

根据人工智能基础理论和工作原理而建立起来的工程系统。

如：

专家咨询系统、专家系统开发工具与环境、自然语言理解系统、图象理解与识别系统等，都属于人工智能原理的工程范畴。

3.人工智能的研究有大致可归结为哪三种途径?

⑴生物学途径

采用生物学的方法，直接模拟人的感官以与大脑的结构和机能，制成神精元模型和脑模型。

⑵心理学途径（或“启发式途径”）

应用实验心理学的方法，考察人在解决各种问题时采用的方法、策略，总结人们思维活动的规律，并把这些规律编成程序，作为心理模型，用计算机进行模拟。

⑶工程技术途径

从工程技术观点出发，研究如何用电子计算机从功能上模拟人所具有的智能行为。

4.人工智能领域中具有一般意义的核心课题是什么?

①知识的模型化和表示方法；②启发式搜索理论；③常识性推理、演绎和问题求解；④机器学习；⑤人工智能系统构成和语言。

5.人工智能领域主要有哪些?

1、专家系统2、自然语言处理3、机器人学4、自动定理证明5、自动程序设计

6、博弈和决策7、组合调度问题8、机器视觉（与模式识别）

6.知识处理学的三大课题?

（1）知识表示

（2）知识获取（3）知识运用

7.学过哪些知识表的方法?

各种方法大致用法?

（1）一阶谓词逻辑表示；

谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”，有时称为“事实的函数”。

进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与（∧）”、“或（∨）”、“非（┐）”和“蕴含（→）”等来组合已有知识，从而表示出更复杂的知识。

（2）关系表示（“特性表”表示）

用关系来表示推理规则，若在前提和结论中都不含变量的命题时，规则可容易地表为下列形式：

IF----THEN（前提1，前提2，……，前提N，结论）；其中的前提1与结论都取命题为值。

（3）框架表示

如下形式：

（框架1

（槽1（面1（数据1（标记1（信息1……）

………

（标记i…（…）

（数据2（标记1（信息…）…）

…………

（数据i…）…）

（面2（数据1（标记1…）…）…）

（槽2……）

…………

（槽i……）

其中，槽：

用来存放描述某事物性质的属性名与其它框架的关系。

面：

用来规定其下位结构中所具数据的性质。

数据：

用来描述属性名的值（含省略值），作为指向其它框架的指针与描述过程（论证）。

（4）产生式表示（规则表示）

在产生式系统中，论域中的知识被分成两部分：

凡是静态的知识，如事物、事件与它们之间的联系，用所谓的事实来表示；而把推理与其形式用所谓的产生式规则来表示。

（5）语义网表示

从图论的观点看，它其实就是“一个带标识的有向图”，由结点和弧（也称“边”）所组成。

其中，结点表示各种事实、概念、属性与知识实体等，而弧表示它们之间的相互关系。

一般，我们将关系的说明算作指示器或指针。

（6）.过程表示

它是通过函数符作用于某个状态，以产生出新状态，以致以初始状态变换至目标状态，即我们所需要的解答。

（7）脚本表示

一个脚本其实就是一个具有专门结构的框架，它象一个电影剧本一样，一场一场地表示一些特定的事件序列。

（8）面向对象的知识表示

8.推理的分类情况？

充分置信推理（或称演绎推理）、主观的不充分置信推理（或称归纳推理）、不精确推理（也可认为是一种不充分置信推理）和非单调推理等。

9．广度优先和深度优先的搜索方法？

广度优先算法：

①建一个空的OPEN表和CLOSE表；

②把初始状态S并入OPEN表中，若S是一个目标状态，则求得一个解答，否则继续向前搜索；

③若OPEN表为空，则没有解，搜索失败；否则继续进行；

④把OPEN表中的第一个状态n（处于最前端）移入CLOSE表中；

⑤按某种原则，选择一条恰当的规则作用于n，如不产生新的后继状态，则转③，否则转⑥；

⑥把由n产生的所有新后继并入OPEN表的最末端并加上指向n的指针；

⑦若n的任何一个后继状态是目标状态，则搜索成功，算法运行终止；否则转③。

这里状态即为结点，结点间的连线称弧，弧上的箭头指明只允许单向前进。

深度优先算法：

①建立空的OPEN表和CLOSE表；

②将起始点S并入OPEN表中，若S为目标结点，则得到一个解答，否则，继续向前搜索；

③若OPEN为空，则搜索失败，否则继续进行；

④把OPEN中的第一个结点n（最初是S）从OPEN中移至CLOSE表；

⑤如n的深度等于给定的深度界限或叶结点，则转③，否则转⑥；

⑥按某种原则选择可适用规则作用于n，则产生新的后裔结点，并将其全部并入OPEN表

的最前端，若无后裔，则转③，否则转⑦；

⑦若后裔中有任一个为目标结点，则求得一个解，搜索成功，否则转③。

10．机器感知有哪几途经？

机器感知是通过机器视觉、听觉、触觉等，直接感知外部世界，输入自然信息，获取感性和理性知识。

其中主要是机器视觉和听觉。

而视觉又是最主要的。

11．我们人们为什么愿意鉴别专家系统？

专家系统的好处：

①即使没有机会与专家直接接触的人，通过计算机也能得到接近于专家的咨询。

②成为专家自己进行判断有关问题时的辅助工具。

③因为收集了专家的知识，所以可防止知识的散失，容易进行知识的继承。

专家系统受人欢迎主要有两点：

①随叫随到。

②方便使用。

12.专家系统和数据库系统有何不同?

这两个结构，看起来相似，但在最本质的地方有很大的区别，那就是专家系统有利用知识库中的知识进行推理的推理机构，而数据库系统不具有这种推理机构。

（当然另外专家系统具有学习功能）

13．软件存在哪几问题？

要解决相应问题各靠什么？

软件存在功能、质量和生产率三大问题。

功能要有跃进要靠发展人工智能；

质量要有保证要靠发展软件理论；

生产率要提高要靠发展软件工程。

14.专家系统中公用数据库的作用是什么?

专家系统在执行与推理过程中用以存放中间结果或论据等的工作存储器。

15.人工智能研究中基础性生课题是什么?

研究知识表示、知识库、智能塔的结构。

广东省信息技术等级考试试题

人工智能初步

考试时间：

90分钟 满分：

100分 

说明：

.本卷分为第一卷和第二卷两部分，共8页。

第一卷为客观题，含单项选择题和判断题，单项选择题40小题，每小题1．5分，共60分；判断题10题，每小题1分，共10分；第二卷2页为主观题，共30分，全卷共100分，考试时间90分钟。

一、单选题：

1：

人类智能的特性表现在4个方面 。

A：

聪明、灵活、学习、运用。

B：

能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。

C：

感觉、适应、学习、创新。

D：

能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。

2：

人工智能的目的是让机器能够 ，以实现某些脑力劳动的机械化。

A：

具有智能 B：

和人一样工作 

C：

完全代替人的大脑 D：

模拟、延伸和扩展人的智能

3：

下列关于人工智能的叙述不正确的有：

 。

A：

人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。

B：

人工智能是科学技术发展的趋势。

C：

因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。

D：

人工智能有力地促进了社会的发展。

4：

人工智能研究的一项基本内容是机器感知。

以下列举中的 不属于机器感知的领域。

A：

使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。

B：

让机器具有理解文字的能力。

C：

使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。

D：

使机器具有听懂人类语言的能力

5：

自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的 不是它要实现的目标。

A：

理解别人讲的话。

 B：

对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。

C：

欣赏音乐。

 D：

机器翻译。

6：

为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是：

 。

A：

专家系统 B：

人工神经网络 C：

模式识别 D：

智能代理

7：

如果把知识按照作用来分类，下述 不在分类的范围内。

A：

用控制策略表示的知识，即控制性知识。

B：

可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。

C：

用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。

D：

用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性。

8：

下述 不是知识的特征。

A：

复杂性和明确性 B：

进化和相对性 

C：

客观性和依附性 D：

可重用性和共享性

9：

下述 不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

A：

框架表示法 B：

状态空间表示法 

C：

语义网络表示法 D：

形象描写表示法

10：

关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是：

 。

A：

“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。

B：

“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。

C：

“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。

D：

“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。

11：

构成状态空间的4个要素是：

 。

A：

开始状态、目标状态、规则和操作 

B：

初始状态、中间状态、目标状态和操作

C：

空间、状态、规则和操作 

D：

开始状态、中间状态、结束状态和其他状态

12：

关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有 。

A：

用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。

B：

“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。

C：

“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。

D：

能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。

13：

下列不是知识表示法的是 。

A：

计算机表示法 B：

“与/或”图表示法 

C：

状态空间表示法 D：

产生式规则表示法

14：

一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是 。

A：

VB B：

Pascal C：

Logo D：

Prolog

15：

Prolog语言的三种基本语句是：

 。

A：

顺序、循环、分支 B：

陈述、询问、感叹 

C：

事实、规则、询问 D：

肯定、疑问、感叹

16：

匹配是将两个知识模式进行 比较。

A：

相同性 B：

一致性 C：

可比性 D：

同类性

17：

下列程序的运行结果是 。

A：

ellen B：

john C：

eric D：

ellen、john、eric

predicates

likes（symbol,symbol） 

clauses

likes（ellen,reading）.

likes（john,computers）.

likes（john,swimming）.

likes（leonard,badminton）.

likes（eric,swimming）.

likes（eric,reading）.

goal

likes（Person,reading）,likes（Person,swimming）.

18：

下列Prolog程序的运行结果是：

 。

A：

xiaohua B：

xiaoming C：

xiaofang Dpingpong 

predicates 

likes（symbol,symbol） 

friend（symbol,symbol） 

clauses

likes（xiaofang,swimming）.

likes（xiaoming,pingpong）.

friend（X,xiaohua）:

-likes（X,pingpong）.

goal

friend（X,xiaohua）.

19：

下列程序的运行结果是 。

A：

bill 

tammy 

sue

B：

tammy

joe 

sue

C：

bill 

sue 

joe

D：

bill 

joe 

tammy

predicates

male（symbol）

female（symbol）

parent（symbol,symbol）

clauses

male（bill）.

male（joe）.

female（sue）.

female（tammy）.

parent（bill,joe）.

parent（sue,joe）.

parent（joe,tammy）.

goal

parent（Parent,_）.

20：

专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是

的过程。

A：

思维 B：

思考 C：

推理 D：

递推

21：

进行专家系统的开发通常采用的方法是 。

A：

逐步求精 B：

实验法 C：

原型法 D：

递推法

22：

在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的 和通用专家系统工具两类。

A：

模型工具 B：

外壳 C：

知识库工具 D：

专用工具

23：

专家系统是以 为基础，以推理为核心的系统。

A：

专家 B：

软件 C：

知识 D：

解决问题

24：

 是专家系统的重要特征之一。

A：

具有某个专家的经验 B：

能模拟人类解决问题 

C：

看上去像一个专家 D：

能解决复杂的问题

25：

一般的专家系统都包括 个部分。

A：

4 B：

2 C：

8 D：

6

26：

人类专家知识通常包括两大类：

 。

A：

理科知识和文科知识 B：

书本知识和经验知识 

C：

基础知识和专业知识 D：

理论知识和操作知识

27：

确定性知识是指 知识。

A：

可以精确表示的 B：

正确的 

C：

在大学中学到的知识 D：

能够解决问题的

28：

 下列关于不确定性知识描述错误的是 。

A：

不确定性知识是不可以精确表示的 

B：

专家知识通常属于不确定性知识

C：

不确定性知识是经过处理过的知识 

D：

不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。

29：

知识获取的目的是将人类专家的知识转换为专家系统知识库中的知识，知识获取的方法通常有 种。

A：

2 B：

3 C：

4 D：

5

30：

专家系统的推理机的最基本的方式是 。

A：

直接推理和间接推理 B：

正向推理和反向推理 

C：

逻辑推理和非逻辑推理 D：

准确推理和模糊推理

31：

专家系统的正向推理是以 作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。

A：

需要解决的问题 B：

已知事实 

C：

证明结论 D：

表示目标的谓词或命题

32:

下列关于不精确推理过程的叙述错误的是 。

A：

不精确推理过程是从不确定的事实出发 

B：

不精确推理过程最终能够推出确定的结论

C：

不精确推理过程是运用不确定的知识 

D：

不精确推理过程最终推出不确定性的结论

33：

下列不属于专家系统的解释功能的主要作用是 。

A：

对用户说明为什么得到这个结论 B：

对用户说明如何得到这个结论

C：

提高专家系统的信赖程度 D：

对用户说明专家系统的知识结构

34：

在重排九宫问题的状态树中（如下图），以下选项中全是分支节点的是 。

A：

B2、C2、D2、E2 B：

B4、C2、D3、D8 

C：

B3、C5、D7、E7 D：

C6、D1、E5、E14

35：

在重排九宫问题中，启发函数H（x）+D（x）中的D（x）表示 。

A：

节点x与目标状态位置不同的棋子个数 B：

节点x与目标状态位置相同的棋子个数

C：

节点x的子节点数 D：

节点x所在的层数

36：

有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。

如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。

但是船很小，只够农夫带一样东西过河。

用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：

100表示只有狼运到南岸）。

初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。

用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是 。

A：

000-010-100-101-111 B：

000-010-001-101-111 

C：

000-100-110-111 D：

000-001-011-111

37：

下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。

根据深度优先搜索方法搜索的路径是 。

A：

s0-s4-s5-s6-s9-sg B：

s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg 

C：

s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：

s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg

39：

人工智能的发展历程可以划分为 。

A：

诞生期和成长期 B：

形成期和发展期

C：

初期和中期 D：

初级阶段和高级阶段

40：

我国学者吴文俊院士在人工智能的 领域作出了贡献。

A：

机器证明 B：

模式识别 C：

人工神经网络 D：

智能代理

二、判断题（每题2分 共20分）

1、广度优先搜索方法的原理是：

从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（ ）。

2、人工智能的一个重要分支是Pattern Recognition，中文名称是模式识别。

它主要研究视觉和听觉的识别（ ）。

3、人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上，知识是智能的基础。

于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库，开发出许多专家系统（英文缩写为ES），在领域获得成功（ ）。

4、知识的框架表示法中，一个框架由若干个称为“槽”的结构组成，而每一个这样的结构又可拥有若干个侧面（ ）。

5、在知识的规则表示法中，产生式的基本形式是P<->Q（ ）。

6、人工智能语言只有Prolog语言（ ）。

7、知识获取的方法有手动获取知识、自动获取知识这两种方法（ ）。

8、反向推理是以已知事实作为出发点，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推断出结论的过程（ ）。

9、知识工程属于人工智能科学的范畴（ ）。

10、框架表示法是马文.明斯基首创（ ）。

三、简答题：

（每题5分 共20分）

1：

为什么机机器人会踢足球？

试分析机器人要会踢足球必须具有哪些能力。

2：

把下知识用格式化的形式表示，并且用Prolog语言表示这些知识。

“学校有4个活动社团：

舞蹈队、戏剧社、体操队和义工团。

曹毅参加了戏剧社，刘中参加了义工团，张萍参加了体操队，义工团的人都是张萍的朋友。

”

四、操作题：

（每题10分 共20分）

1：

在Prolog中编程实现，N的阶乘。

2：

利用专家系统实验外壳，按照下面的规则，建立一个简单的专家系统。

规则1：

如果无动力源，则是人力车

规则2：

如果有动力源，是动力车

规则3：

如果是动力车，动力源是汽油，则是摩托车

规则4：

如果是动力车，动力源是电，则是电动车

规则5：

如果是人力车，则是自行车

考试模拟题参考答案

一、 选择题

1、 B 2、D 3、C 4、C 5、C 6、B 7、B 8、A 9、D 10、D

11、B 12、D 13、A 14、D 15、C 16、B 17、C 18、B 19、C 20、C

21、C 22、B 23、C 24、B 25、D 26、B 27、A 28、C 29、B 30、B

31、B 32、B 33、D 34、B 35、D 36、B 37、C 38、D 39、B 40、A

二、 判断题

1、对 2、对 3、对4、对 5、错 6、错 7、错 8、错 9、对 10、对

三、 简答题

1：

（1）因为机器人具有了类似人类的某些能力，所以机器人会踢足球。

（2）机器人踢足球应具有以下能力：

能够感觉到足球的位置和自己所处的位置

能够根据感觉的的信息，分析、判断

能够根据自己的判断，作出快速反应，做出踢球、射门等动作。

2：

shetuan（wudan）.

Shetuan（xiju）.

Shetuan（ticao）.

Shetuan（yigong）.

Canjia（caoyi,xiju）.

Canjia（liuzhong,yigong）.

Canjia（zhangping,ticao）

Pengyou（zhangping,X）:

-caojia（X,yigong）.

四、 操作题

1 ：

参考答案

predicates

factorial（real,real） - nondeterm （i,o）

clauses

factorial（0,1）.

factorial（1,1）.

factorial（X,Y）:

-X>1,X1=X-1,factorial（X1,Y1）,Y=X*Y1.

goal

readreal（X）,factorial（X,Y）,write（X,"!

=",Y）,nl.

2：

参考答案

（1） 专家系统名称设置：

交通工具识别

（2） 谓词设置：

含义

谓词

交通工具是

jiaotong_is

类别是

it_is

事实

positive

（3） 知识库设置：

it_is（"动力车"）:

-positive（"有动力源"）

it_is（"人力车"）:

-positive（"无动力源"）

jiaotong_is（"电动车"）:

-it_is（"动力车"）,positive（"耗电"）

jiaotong_is（"摩托车"）:

-it_is（"动力车"）,positive（"耗汽油"）

jiaotong_is（"自行车"）:

-it_is（"人力车"）

说明：

专家系统的谓词设置可以不同，但必须和知识库中规则中使用的谓词相匹配。