解决方案:《人工智能及其应用（第6版)》蔡自兴1-6章课后习题.【部分无答案】

　　解决方案:《人工智能及其应用（第6版)》蔡自兴1-6章课后习题.【部分无答案】

　　第一章简介：

　　1-1 什么是人工智能？试从纪律和能力两个方面来解释。

　　人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学的一个分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。其近期的主要目标是研究利用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并发展相关的理论和技术。

　　人工智能（能力）：人工智能（能力）是由智能机器执行的通常与人类智能相关的智能动作，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、交流、设计、思考、计划、学习、和解决问题的解决等思维活动。

　　1-5 为什么机器（计算机）可以模仿人的智能？

　　物理符号系统假说：任何系统，如果能够表现出智能，那么它一定能够执行以上六种功能。反之，如果任何系统具备这六种功能，它就可以表现出智能；这种智能指的是人类所拥有的那种智能。

　　推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么计算机就可以用来模拟人的活动。因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。

　　1-7 你认为应该从哪个层次研究认知行为？

　　答：对谁知行为的研究应从以下四个层面展开：

　　（1）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人体神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。

　　(2)认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要是研究人的思维策略。

　　(3) 认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息加工过程，主要研究人的认知行为如何通过初级信息的自然加工从生理活动转变为心理活动及其逆过程

　　(4) 认知工程：研究认知行为的信息处理，主要研究如何利用以计算机为中心的人工信息处理系统来控制人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习等），理解、推理、识别等）进行信息处理。

　　1-8 人工智能的主要研究和应用领域有哪些？

　　问题解决、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动编程、专家系统、机器学习、神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命。

　　1-9 人工智能研究包括哪些内容？这个内容有多重要？

　　知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智能的三大核心研究内容。其中，知识表示是基础，知识推理实现问题解决，知识应用是目的。

　　1-10 人工智能的基本研究方法有哪些？它们与AI学派有什么关系？

　　功能模拟法：符号学派结构模拟法：联结主义学派行为模拟法：行为主义学派

　　综合模拟法：各家学派紧密合作，取长补短

　　第二章知识表示方法：

　　2.1 状态空间法、问题约简法、谓词逻辑法、语义网络法的要点是什么？它们有什么本质联系和异同？

　　状态空间法是一种基于解空间的问题表示和求解方法，它以状态和算子为基础。当用状态空间图表示时，从一个初始状态开始，每次增加一个算子，不断地建立算子的测试序列，直到达到目标状态。因为状态空间法需要展开的节点太多，容易出现“组合爆炸”，所以只适合表达比较简单的问题。

　　问题约简法从目标（待解决的问题）出发，逆向推理，通过一系列变换，将初始问题转化为一组子问题和一组子子问题，直至最后为简化为一组普通的原创

问题。这些原创

问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题，并用AND或图来有效说明问题归约法的解。

　　谓词逻辑方法利用谓词适当公式和一阶谓词演算将待求解问题转化为待证明问题，然后利用归结定理和归结反演来证明新句子是由已知的推导出来的正确的句子，从而证明这个新的陈述也是正确的。

　　从本质上讲，它们都是提高解决人工智能问题效率的知识表示方法。在处理不同的问题时，应根据情况采用不同的方法。在表达和解决复杂问题时需要综合运用这些方法。语义网络是知识的图形表示，由节点和弧或链接组成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧用于表示节点之间的关系。语义网络的解决方案是一种经过推理匹配得到明确结果的新型语义网络。语义网络可用于表示多元关系，并可扩展以表示更复杂的问题。

　　2.5 用四元数序列结构表示四盘梵蒂冈塔问题

　　2-6 由谓词逻辑演算的公式表示：如果计算机系统能够执行一项任务，则该计算机系统是智能的，如果由人类执行，则需要智能。

　　P(x,y): x performs y task（x完成一个任务）

　　Q(y)：y需要智力（y需要智力）

　　C(x): x is a computer system (x is a computer system)

　　I(x): x is intelligent（x是一个智能系统）

　　(∀)(∃y)(()P(, )P(人类, )Q() → ())

　　2-7 用语义网络描述下面的句子：

　　1. 人都会死。

　　2. 每一朵乌云都有一线希望。

　　3、东方电气所有分公司经理参与利润分享计划。

　　第3章搜索推理技术：

　　3-1 什么是图查找过程，其中，对OPEN表进行重排是什么意思，重排的原理是什么？

　　图搜索的一般过程如下：

　　(1) 创建一个搜索图G(最初只收录

起始节点S)，将S放入未展开节点表(OPEN表)。

　　(2) 建立扩展节点表（CLOSED表），初始为空表。

　　(3) LOOP：如果OPEN链表为空，则失败退出。

　　(4) 选择OPEN列表中的第一个节点，将其从OPEN列表中移除，放入CLOSED列表中。称这个节点为节点n，也就是CLOSED表中节点的编号

　　(5)若n为目标节点，则有解成功退出。这个解决方案是通过沿着图 G 中的路径沿着从 n 到 S 的指针获得的（指针将在步骤 7 中设置）

　　(6) 扩展节点 n 生成一个集合 M，这些后继节点不是 n 的祖先节点。将 M 添加到图 G。

　　(7) 为M中那些从未出现在G中（既不在OPEN表中，也不在CLOSED表中）的成员设置一个指向n的指针，并将它们加入到OPEN表中。

　　对于已经在 OPEN 或 CLOSED 列表中的每个 M 成员，确定是否需要更改指向 n 的指针的方向。对于已在 CLOSED 表上的 M 的每个成员，确定是否有必要更改图 G 中通向它的每个 优采云

节点的指针方向。

　　(8)按照任意方法或按照某个暂定值重新排列OPEN列表。

　　(9) 循环

　　重新排列OPEN表意味着在步骤(6)中先扩展哪个节点，不同的排序标准对应不同的搜索策略。

　　重排原则视具体需要而定。不同的原则对应不同的搜索策略。如果想尽快找到解，就应该把那些最有可能到达目标节点的节点安排在OPEN表的前部。如果想找到代价最小的解，应该按照代价从小到大的顺序重新排列OPEN列表。

　　3-3

　　任何谓词演算公式都可以转换为子句集。转换过程包括以下九个步骤：

　　(1)消去蕴涵符号，将蕴涵符号转化为析取和否定符号

　　(2) 缩小否定符号的范围，每个否定符号最多只能用在一个谓词符号上，重复应用德摩根定律

　　(3) 对变量进行标准化，重命名dummy，保证每个量词都有自己唯一的dummy

　　(4)消去存在量词，引入Skolem函数，消去存在量词+如果要消去的存在量词不在任何全称量词的管辖范围内，那么我们就使用不带变量即常量的Skolem函数。

　　(5)把它变成内八字形，把所有的全量词移到公式的左边，使每个量词的作用域都包括该量词后面的整个公式部分。

　　Toe-in = (prefix) (matrix) prefix = full quantifier string parent = 无量词公式

　　(6) 将母公式转化为合取范式+重复应用分配律，将母公式写成许多合取的合取，每一个合取都是某些谓词公式和（或）谓词公式的否定 Extract

　　(7) 去掉全量词+去掉前缀，即去掉明显的全量词

　　(8)去掉连词符号(conjunction)，将明显的连词符号替换为{conjunction item 1, conjunction item 2}

　　(9)替换变量名，替换变量符号名，使一个变量符号不出现在多个子句中

　　3-4 如何通过消化和反转得到问题的答案？

　　给定一组公式S和目标公式L，对目标公式L进行反驳或反演验证，证明步骤如下： (1)对L取反，得到~L；(2) 将 ~L 添加到 S；

　　

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　　(3) 将新生成的集合{~L,S}变成子句集合；

　　(4) 应用消解原理，尝试推导出一个表示矛盾的空子句NIL。

　　3-7 用有界深度优先搜索法求解图 3.34 所示的八位数问题。

　　3-9 尝试比较广度优先搜索。尝试比较广度优先搜索、有界深度优先搜索和有序搜索的搜索效率，并举例说明。

　　广度优先搜索：广度优先搜索是基于树层次的搜索。如果不搜索该层，则不会搜索下一层。以二叉树为例，

　　深度优先搜索：深度优先搜索是根据树的深度进行搜索，所以也叫垂直搜索。每一层只展开一个节点，直到达到树的指定深度或叶节点。这称为深度优先搜索。

　　广度优先搜索适用于所有情况下的搜索，但深度优先搜索不一定适用于所有情况下的搜索。因为一棵求解的问题树可能收录

无限个分支，如果深度优先搜索误入无限个​​分支（即深度无限大），就不可能找到目标节点。因此，深度优先搜索策略是不完备的。广度优先搜索适用范围：在树深度未知的情况下，使用该算法安全可靠。当树系统比较小，不是很大的时候，广度优先会好一些。深度优先搜索的适用范围：刚才说了深度优先搜索有其自身的缺陷，但并不代表深度优先搜索没有自身的价值。当树的深度已知并且树系统非常大时，深度优先搜索往往优于广度优先搜索，因为比如在一个8*8的走马棋盘中，如果使用广度搜索，就必须记录所有节点的信息。这种存储量对于计算机来说通常是不可用的。但是，如果使用深度优先搜索，则可以在确定棋盘后释放前一个节点内存。在让具体情况或者根据具体实际问题的时候，没有绝对的好。关于寻找最优解的问题，如果不依赖其他辅助算法，广度优先搜索和深度优先搜索其实是一样的。说白了，找最优解就是一个遍历的过程，所以没有算法 找最优解更好。

　　3-12

　　第 4 章计算智能：

　　4-1 计算智能是什么意思？它涉及哪些研究分支？

　　根据 Bezdek 的说法，计算智能取决于制造商提供的数字数据，而不是知识。计算智能是智能的低层次认知。

　　主要研究领域为神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命。

　　4-2 描述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）之间的关系。

　　计算智能（Computational Intelligence）是指仿生学的思想，基于人们对生物智能机理的认识，采用数值计算的方法来模拟和实现人的智能。

　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。

　　生物智能是指各种生物体、动植物，尤其是动物和人类表现出的智能。在这篇文章中，我们关注简单生物体的智能。

　　4-3 为什么人工神经网络具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？

　　人工神经网络具有以下关键特性：

　　(1) 并行分布式处理

　　适用于实时和动态处理

　　(2) 非线性映射

　　处理非线性问题的新希望

　　(3) 在培训中学习

　　经过适当训练的神经网络具有泛化所有数据的能力，可以解决数学模型或描述规则难以处理的问题

　　(4) 适应与融合

　　神经网络强大的适应性和信息融合能力，使其能够同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适用于复杂、*敏*感*词*、多变量的系统

　　(5) 硬件实现

　　一些 VLSI 电路实现的硬件已经问世，使神经网络变得快速且功能强大。

　　4-4 简述生物神经元和人工神经网络的结构和主要学习算法。

　　生物学：树突、轴突、突触

　　人造的：

　　递归（反馈）网络（feedback network，递归网络）多个神经元相互连接组织成一个相互连接的神经网络

　　前馈（多层）网络（feedforward network）具有分层的层次结构，同一层神经元之间没有互连

　　主要学习算法：

　　基于教师的学习算法：能够根据期望和实际网络输出（对应于给定输入）之间的差异来调整神经元之间连接的强度或权重。

　　无教师学习算法：无需知道预期输出。

　　强化学习算法：使用“评论家”对给定输入的神经网络输出的优度（品质因数）进行评级。

　　强化学习算法的一个例子是遗传算法 (GA)。

　　4-6 构造一个神经网络来计算具有 2 个输入的 XOR 函数，指定所用单元的类型。

　　4-14 尝试描述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。

　　遗传算法的基本原理是：将问题结构通过适当的编码方法变成位串形式（染色体），在解空间中取一组点作为第一代遗传，其程度染色体质量由适应度函数决定。衡量时，每一代在上一代的基础上，通过复制、继承、变异，随机产生新的个体，不断迭代，直到产生合格的个体。在迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的解。

　　一般遗传算法的主要步骤如下：

　　(1) 随机生成一个由一定长度的特征串组成的初始组。

　　(2) 对字符串填充迭代执行以下步骤 (a) 和 (b)，直到满足停止条件：

　　(a) 计算种群中每个个体串的适应度值；

　　(b) 应用复制、交叉和变异等遗传算子生成下一代种群。

　　(3) 指定后代中出现的最好的个体串作为遗传算法的执行结果，这个结果可以代表问题的一个解。

　　第五章专家系统：

　　5-1 什么是专家系统？它的特点和优势是什么？

　　专家系统是模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统。它收录

了某一领域专家级的大量知识和经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。也就是说，专家系统是具有大量专业知识和经验的程序系统。它利用人工智能技术和计算机技术，根据某一领域的一个或多个专家提供的知识和经验，模拟人类专家进行推理和判断。决策过程，以解决需要人类专家处理的复杂问题。

　　特征：

　　(1) 鼓舞人心

　　专家系统可以利用专家的知识和经验进行推理、判断和决策

　　(2) 透明度

　　专家系统可以解释自己的推理过程并回答用户提出的问题，使用户了解推理过程，提高对专家系统的信任度。

　　(3) 灵活性

　　专家系统可以不断增加知识，修改原有知识，不断更新。

　　优势：

　　(1)专家系统工作高效、准确、周到、快捷、不知疲倦。

　　(2)专家系统在解决实际问题时不受周围环境的影响，不可能忘记。

　　(3) 专家的专业知识可以不受时间和空间的限制，从而促进宝贵和稀缺的专家知识和经验。

　　(4)专家系统可以促进各领域的发展，它可以总结和提炼各领域专家的专业知识和经验，可以广泛有效地传播专家的知识、经验和能力。

　　(5) 专家系统可以汇集多领域专家的知识和经验，协同解决重大问题的能力。知识更渊博，经验更丰富，工作能力更强。

　　(6)军事专家体系水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。

　　(7)专家系统的开发和应用具有巨大的经济效益和社会效益。

　　(8) 研究专家系统可以促进整个科学技术的发展。专家系统极大地推动了人工智能各个领域的发展，必将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

　　5-2 专家系统由哪些部分组成？各部分的作用是什么？

　　

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　　(1) 知识库

　　知识库用于存储专家系统在某一领域的专业知识，包括事实、可行操作和规则等。

　　(2) 全球数据库

　　综合数据库，又称全局数据库或总数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实.

　　(3)推理机

　　推理机用于记忆所采用的规则和控制策略，使整个专家系统能够逻辑协调地工作。推理引擎可以根据知识推理得出结论，而不是简单地寻找现成的答案。

　　(4)解释器(explanator)

　　解释器可以向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。

　　(5)接口（interface）

　　界面也叫接口，使系统能够与用户进行对话，让用户输入必要的数据，提出问题，了解推理过程和推理结果。系统通过界面要求用户回答问题，并对用户提出的问题进行解答，并给予必要的解释。

　　5-3 构建专家系统的关键步骤是什么？

　　是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因此知识表示成为专家系统设计的关键

　　(1) 设计初始知识库

　　问题智能化、知识概念化、概念形式化、形式规则化、规则法制化

　　(2) 样机开发与测试

　　构建整个系统所需的实验子集，包括整个模型的典型知识，并且仅涉及与实验相关的足够简单的任务和推论

　　(3) 知识库的完善与归纳

　　反复完善知识库和推理规则，总结出更完美的结果

　　5-4 专家系统程序与一般的问题解决软件程序有何不同？开发专家系统的任务与开发其他软件的任务有何不同？

　　一般应用程序与专家系统的区别在于，前者将解决问题的知识隐式编程，而后者在其应用领域形成一个独立的问题解决知识实体，即知识库。知识库的处理是通过与知识库分开的控制策略来进行的。

　　更具体地说，通用应用程序将知识分为两个层次：数据层次和程序层次；大多数专家系统将知识分为三个层次；数据、知识库和控制。

　　在数据层面，它是已解决的特定问题的陈述性知识以及需要解决的问题的当前状态。

　　在知识库层面是专家系统的专业知识和经验。是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因此知识表示成为专家系统设计的关键。

　　在控制程序层面，根据既定的控制策略和待解决问题的性质，决定应用知识库中的哪些知识。

　　5-5 基于规则的专家系统如何工作？它的结构是什么？

　　系统的主要部分是知识库和推理机。

　　知识库由关于讨论主题的谓词演算事实和规则组成。“知识工程师”与应用领域的专家一起工作，将专家的相关知识表示成一种形式，在知识获取子系统的辅助下，输入到知识库中。

　　推理引擎由操纵知识库以推断用户请求的信息的所有过程组成——例如解析、正向链接或反向链接。

　　用户界面可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户以有限形式的自然语言与系统交互。也可以使用带有菜单的图形界面。

　　解释子系统分析系统执行的推理结构并将其解释给用户。

　　5-6 什么是基于框架的专家系统？它与面向对象编程有什么关系？

　　基于框架的专家系统采用面向对象的编程技术，提高了系统的能力和灵活性。它们具有许多共同特征。

　　在面向对象编程中，所有的数据结构都以对象的形式出现，每个对象收录

两个基本信息：描述对象的信息和描述对象能做什么的信息。面向对象编程提供了一种自然的方式来表示真实世界的对象。

　　在专家系统术语中，每个目标都具有声明性和程序性知识。

　　5-7 基于框架的专家系统结构有何特点？它的设计任务是什么？

　　基于框架的专家系统结构的主要特点是基于框架的专家系统使用框架而不是规则来表示知识。框架提供了比规则更丰富的获取问题知识的方式，不仅提供了一些目标的包描述，还指定了该目标的工作方式。

　　开发基于框架的专家系统的主要任务是

　　(1) Defining the problem（对问题和结论的审查和审查）

　　（2）分析领域（事物定义、事物特征、事件及框架结构）

　　(3) 定义类及其特性

　　(4) 定义示例及其框架结构

　　(5) 确定模式匹配规则

　　(6) 指定事物的通信方式

　　(7) 设计系统界面

　　(8) 评价系统

　　(9) 拓展系统，深化和拓宽知识面。

　　5-8 为什么要提出基于模型的专家系统？描述神经网络专家系统的一般结构。

　　人工智能有一种观点认为，人工智能是对各种定性模型的获取、表达和使用的计算方法的研究。按照这种观点，一个知识系统中的知识库是由各种模型综合而成的，而这些模型往往是定性模型。

　　各种定性模型用于设计专家系统。一方面增加了系统的功能，提高了性能指标。另一方面，能够独立深入研究各种模型及相关问题，并利用所获得的结果改进系统设计。.

　　第 6 章机器学习：

　　6-1 什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

　　在人工智能大师西蒙看来，学习是系统在重复工作中自身能力的增强或提高，使系统在下次执行相同或类似任务时，会比现在表现得更好或更有效率。

　　机器学习是一门研究如何使用机器来模拟人类学习活动的学科。机器学习是一门研究机器以获取新知识和技能并识别现有知识的学科。这里所说的“机器”指的就是计算机。

　　现有的计算机系统和人工智能系统没有学习能力，充其量只有非常有限的学习能力，不能满足技术和生产的新要求。

　　6-5 尝试解释归纳学习的模型和学习方法。

　　归纳是一种从特殊到一般，从部分到整体的推理行为。归纳学习的一般模式是：

　　给定：观察陈述（事实）F，假设初始归纳断言（可能为空），以及背景知识求：归纳断言（假设）H，可以重言式暗示或弱暗示观察陈述，并满足背景知识。学习方法（一）以身作则

　　它属于跟师傅学习，是从环境中获取若干与某一概念相关的例子，归纳出一个通用概念的一种学习方法。实例学习就是从这些特殊知识中归纳出适用范围更广的一般知识，这种知识会覆盖所有的正例，排除所有的反例。(2) 观察与发现学习

　　它属于无辅导学习，其目标是确定一个规律或理论的一般描述，表征观察集，并指定某些类型对象的属性。它分为观察学习和机器发现。前者用于对案例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，生成规律或规则。

　　6-7 尝试解释学习的基本原理、学习形式和功能

　　基于解释的学习（Explanation-Based Learning，简称EBL）是一种分析性学习方法。在领域知识的指导下，通过对单个问题求解实例的分析，构建求解过程的因果解释结构，得到控制知识，用于指导以后解决类似问题。

　　解释性学习是将已有的不可用或不实用的知识转化为可用的形式，因此需要理解目标概念的初始描述。1986 年，米切尔等人。提出了基于解释学习的统一算法EBG，建立了基于解释的泛化过程，利用知识的逻辑表示和演绎推理来解决问题。

　　6-13 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？

　　根据 Fayard 的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中识别有效的、新颖的、潜在有用的和可理解的模式的高级过程。

　　数据挖掘是知识发现的一个步骤。它主要是利用一些特定的知识发现算法，在一定的运行效率范围内，从数据中发现相关的知识。

　　6-14 尝试解释知识发现的过程。

　　Faiyad的知识发现过程包括（1）数据选择，根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据（2）数据预处理，检查数据的完整性和一致性，对噪声数据进行处理，并使用统计方法填补缺失的数据，然后挖掘数据库。(3)利用聚类分析和判别分析对数据进行转换，从挖掘出的数据库中选择数据。(4)数据挖掘。(5) 知识评估对获取的规则进行价值评估，判断获取的规则是否存储在基础知识库中的知识发现*敏*感*词*可以进一步概括为三个步骤，即数据挖掘预处理、数据挖掘和数据挖掘后处理。

　　6-15 比较常用的知识发现方法有哪些？尝试一点介绍。

　　常见的知识发现方法有：

　　(1)统计方法。统计方法是从事物外部的量化表现来推断事物可能存在的规律性，包括传统方法、模糊集、支持向量机、粗糙集；

　　(2) 机器学习方法。包括规则归纳、决策树、实例推理、贝叶斯信念网络、科学发现、遗传算法；

　　(3)神经计算方法。常用的有多层感知器、反向传播网络、自适应映射网络；

　　(4)可视化方法。使用有效的可视化界面，您可以快速高效地处理大量数据，以发现隐藏的特征、关系、模式和趋势。

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