1、思考题五1. 根据编程风格特点，计算机高级语言可划分为哪四大类？答：1.过程型语言，特点：变量为核心，结构化，科学计算、数值计算。代表语言：Fortran、Basic、Pascal 2.函数型语言，特点：函数为核心，模块化，弱化变量和结构化，强调递归控制，符号处理。代表语言：Lisp 3.逻辑型语言，特点：谓词为核心，没有结构化，唯一控制结构递归和 Cut，符号处理。代表语言： Prolog 4.面向对象型语言，特点：对象为核心，模块化，结构化，模拟与系统集成。代表语言：Smalltalk(C+,Java,C#部分具有面向对象的功能) (C 语言是过程型和函数型的统一)2.有关 Lisp 语言
2、人工智能程序设计语言 Lisp-List Processing 1960 年，麻省理工，John McCarthy应用：符号代数，自然语言理解，机器翻译，形式逻辑，专家系统，自动定理证明，自动程序设计，机器人等。特点：1 函数定义、函数调用。2 没有语句、分支结构或其他语法。3 仅有有限的原始函数。4 程序与数据是等价的，唯一的结构为 S-表达式。5 递归是主要控制结构。特殊原子：NIL 和 T 分别为逻辑假和逻辑真，NIL 还可以表示空表，即（）思考题四1.什么是专家系统？ 拥有与人相同或相似知识，采用与人相同或相似的推理方式，得出与人相同或相似的结果的软件系统。2.专家系统有哪些主要应用领
3、域？解释，预测，诊断，设计，规划，监视，控制，调试，教学，修理。（按照专家系统所求解问题的性质，可把它分为下列几种类型。 1解释专家系统 2预测专家系统 3诊断专家系统 4设计专家系统 5规划专家系统 6监视专家系统 7控制专家系统 8调试专家系统 9教学专家系统 10修理专家系统 ）3.专家系统的基本结构如何构成？用户界面一般用户专家解释机构推理机知识库知识获取机构动态存储器（事实库）知识库维护机构专家系统的三个共同特点：启发性、透明性、灵活性4.专家系统的基本结构中各个机构有什么功能？1）界面：呈现给专家或一般用户使用。2）推理机：解释程序，决定问题求解过程的推理路线，求解。3）知识库：知
4、识获取、知识维护。4）动态存储器：存储推理结果。5）知识获取机构：把专家对书本上的知识、客观世界的认识和理解进行选择、抽取、汇集、分类和组织，将它们转化为计算机可以利用的形式。 5. 知识库与传统的数据库不一样：数据库一般是被动的，而知识库则更有创造性；数据库中的事实是固定的，而知识库总是不断补充新的知识。 思考题三1.产生式系统的有关概念：事实：一些结论和既定的规律事实规则：由前提推理出结论的产生式。事实库：存储一些结论和事实的集合。规则库：存储推理规则的集合2. 产生式系统的基本结构如何构成？ 由知识库、事实库以及推理机构成。推理机知识库 事实库3.产生式系统规则库和事实库交互策略-匹配、
5、执行、冲突？匹配：规则库中规则的前提与事实库中结论是否相符合。冲突：规则库中规则的结论与事实库中已有结论相同。执行：若无冲突且匹配，则将规则库中规则的结论加入事实库。4.产生式系统有几种推理策略，并解释？ （正向推理、逆向推理、混合推理）1）正向推理：又称为数据驱动推理，根据事实的前提推理出结论的过程。2）逆向推理：又称为目标驱动推理，系统内部首先默认某种结论，然后求证前提的过程。3）混合推理：既有正向推理又有逆向推理。5.产生式系统有什么优缺点？1）知识库和推理机是分离的。 2）知识的高度模块化。 3）知识的多少不影响求解结果，只影响结果的精度。思考题二1. 计算机应用主要有哪四个领域？它们
6、与人工智能的关系如何？1）数学建模：数据处理 2）数据管理：数据结构，关系型数据库3）人工智能 4）自然领域人工智能是各个领域的综合应用，它强调机器和人的交互。2. 名词解释智能：从感觉到记忆到思维所产生的行为语言表达出来的综合表现。能力：完成某一活动所必需的主观条件。知识：人们在改造客观世界的过程中积累起来的经验及其总结升华的产物。3. 如何判断计算机系统具有智能？判断该系统是否正确地理解问题，是否对事物进行分析、判断、推理，然后做出决策。4. 人工智能如何定义：研究如何制造人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的 能力，以延伸人们智能的科学。5. 人工智能的三大技术关键：1）知识结构
7、化表示 2）人工或机器进行知识获取3）知识利用推理6.人工智能的学派及其代表： 1）符号学派：专家系统2）连接主义：人工神经网络（ANN） 3）仿生学：蚁群算法7.自然计算与符号处理各有什么特点？自然计算以数据为基础，研究数学模型和相关算法，对人的生理机能模拟。符号处理基于符号的推理和学习，处理语言、符号，是对宏观的模拟。8.人工智能发展限制1）计算机组成原理（串行，图灵机，冯诺依曼体系结构，存储与处理相互独立）和人脑（并行，存储与处理相互统一）不同。 （根本问题）2）存储空间有限制引起的组合爆炸，通用问题的求解。3）人脑可以进行特征识别，计算机达不到。9.人工智能的四个核心：知识表示、启发式
8、搜索、知识推理、体系结构。10.人工智能应用领域：1）专家系统 2）智能检索 3）调度优先4）智能机器人 5）自动程序设计 6）模式识别7）图像处理 8）博弈1.知识的表示方法：1）单元表示 2）语义网络 3）概念从属 4）框架5）脚本 6）过程表示2.知识的分类：解释知识、控制策略知识。3.机器学习的实现难点：预测，归纳推理。机器学习包括：知识获取，技能求精。4.机器学习按照学习策略分类：1）机械式学习 2）根据示教学习 3）通过类推学习4）从例子中学习 5）类比学习5.数据发现是一个过程,包括：数据准备、数据挖掘、知识解释评估。5.学习环节执行环节环境 知识库机器学习模型1.数据：从本质上
9、说，数据是指描述事物的符号信息：信息是现实世界中的各种事物、事物的特征及其联系等在人脑中的反映，是经过处理、加工提炼而用于决策制定或其他应用活动的数据。知识：从工程角度，知识就是有助于解决问题的有格式可重用的信息。2.prolog 语言特点：程序与数据的统一；自动实现模式匹配与回溯；递归为重要的控制结构。3.prolog 语言的搜索技术：自动搜索、匹配、回溯、实例化、脱解、递归、cut 改进搜索和回溯。4.求证(P-Q)(P-R)-(P-R)证明：P-Q = PQP-R = PR(P-Q)(P-R)(P-R) = (PQ )(PR)PR则子句集为(PQ)，(PR )，P，R1. PQ2. PR
10、3.P4.R5.P 24 归结6. 35 归结原命题得证6. 用 LISP 实现 power(m,n)(define power(m,n)cond(zerop n) 1)(t(*m(power m (-n1)7. 用 prolog 实现 fact(n)fact(0,1):-!,fact(N,R):-N1=N-1,fact(N1,R1),R=R1*N.8. 深度优先搜索，广度优先搜索，启发式搜索。深度：先把最左侧搜索到最底，然后再往右搜索。广度：先把每一层所搜完，再往下一层搜索。启发式：标出每层每一个状态的 w 值，从最小 w 值处往下一层搜索。2831 47651238 4765初态 目标则初态的 w 值为 3。因为初态与目标有三处不同
