人工智能简答题
8页1、简答题1. 在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理?答:一般推理方法在许多情况下,往往无法解决面临的现实问题,因而需要应用 不确定性推理等高级知识推理方法,包括非单调推理、时序推理和不确定性推理 等。例如,当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时,就会根据以往的经验而觉得 “停电了”。但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时,就否定了先前“停电了” 的结论,想到也许是开关或者灯具出问题了。这个改变原先推导结论的过程其实 就是一个非单调推理。即,随着信息与知识的增加,并没有在肯定原来的结论基 础上,增加了更多并立的知识与结论,而是否定了原先结论并有了新的看法。 以下情况需要采用不确定推理:所需知识 不完备 ,不精确所需知识描述模糊 , 多种原因导致同一结论 , 问题的背景知识不足 解题方案不唯一。不确定性推理,是指其推理过程中,由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确 定性等因素,导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。 一般来说,出现不精确推理的原因和特征可能有:证据不足或称为证据的不确定性; 规则的不确定性; 研究方法的 不确定性。由于以上“三性”的存在,决定了推理的最后结果具
2、有不确定但却近乎合理的 特性,人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理 2产生式系统有哪几种推理方式?各自特点为何? 答:( 1)正向推理(正向链接推理) :从一组表示事实的谓词或命题出发,使用一 组产生式规则,用以证明该谓词公式或命题是否成立。( 2)逆向推理(后向链接推理) :从表示目标的谓词或命题出发,使用一组产生 式规则证明事实谓词或命题成立,即首先提出一批假设目标,然后逐一验证这些 假设。(其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发,使用一组规则证明事实谓词 或命题成立,即提出一批假设(目标) ,然后逐一验证这些假设。( 3)双向推理:又称为正反向混合推理,它综合了正向推理和逆向推理的长处, 克服了两者的短处。双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目 标推理,并在推理过程中的某个步骤,实现事实与目标的匹配。3. 算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。然而,到达目标节点的一条路 经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。一旦目标节点被发现,为什么不终 止搜索呢?用一个例子说明你的答案。4. 结合你的研究方向,论述哪些人工智能技术可以得到应用?解决什么问题?
3、 答:人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题: 知识的模型化和表示方法,启发式搜索理论,各种推理方法,人工智能系统结构 和语言。主要研究和应用领域:机器学习,知识表示和推理,智能搜索,模糊逻 辑,人工神经网络,遗传算法,自然语言理解,博弈论,知识发现和数据挖掘等。 5在选择知识表示的方法时,应该考虑哪些因素? 答:表示能力:能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来 ,可理解性:所 表达的知识简单、明了、易于理解 ,可访问性:能够有效地利用所表达的知识 可扩充性:能够方便灵活地对知识进行扩充。表示范围是否广泛、是否适于推理、 是否适于计算机处理、是否有高效的算法、能否表示不精确知识、能否模块化、 知识和元知识能否用统一的形式表示、是否加入启发信息、过程性表示还是说明 性表示、表示方法是否自然。总之,人工智能问题的求解是以知识表示为基础的, 如何将已获取的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效利 用便是知识表示所应解决的问题。6什么是语义网络知识表示 ?给出这种表示方法的优缺点。 答:语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。结点代表实
4、体, 表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等;弧代表语义关系,表 示它所连结的两个实体之间的语义联系,它必须带有标识。主要优点:结构性 : 把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表示出来,是一种结构化的知识表示方法。在这种方法中,下层结点可以继承、新增、变异上层结点的属 性。联想性: 本来是作为人类联想记忆模型提出来的,它着重强调事物间的语义联系, 体现了人类的联想思维过程。自索引性 : 把各接点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来,通过与某一结点连 结的弧可以很容易的找出与该结点有关的信息,而不必查找整个知识库。这种自 索引能力有效的避免搜索时所遇到的组合爆炸问题。自然性: 这种带有标识的有向图,可比较直观地把知识表示出来,符合人们表达事 物间关系的习惯,并且与自然语言语义网络之间的转换也比较容易实现。主要缺点:非严格性 : 没有象谓词那样严格的形式表示体系, 一个给定语义网络的含义完全依 赖于处理程序对它所进行的解释,通过语义网络所实现的推理能保证其正确性。 复杂性: 语义网络表示知识的手段是多种多样的,这虽然对其表示带来了灵活性, 但同时也由于表示形式的不一致,使
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