1、名词解释1.人工智能：是机器的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。2.机器人：是一种自动化的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如：感知能力（ 获取环境信息和知识的能力） 、执行能力（移动和操作物质对象的能力） 、适应能力（完成不同任务的可编程能力） 、自主能力（独立或人机协作运行的能力） 。总之:是有一定感知、思考能力,能行动的机器。3.数据：是信息的载体和表示4.信息：是数据在特定场合下的含义，或数据的语义，是对客观事物的一般性描述5.知识是对信息进行加工所形成的对客观世界规律性的认识。是经过精简、塑造、解释、选择和
2、转换的信息是由特定领域的描述、关系和过程组成。6.知识表示：是对知识的一种描述，或者说是将知识编码为一组计算机可以接受的数据结构的过程。衡量标准：可实现性、表示能力、可利用性、可组织性、可维护性、自然性7.事实：可看作是一个断言。常用三元组表示8.规则：描述事物间的因果关系。规则的产生式表示形式称为产生式规则，简称规则，或产生式9.产生式系统：把一组产生式放在一起，并让它们相互配合，协同作用以求解问题的系统称为产生式系统。基本结构包括三个部分：综合数据库(global database)、规则库(set of rules)、控制系统(control system)。10.综合数据库：也称事实库
3、，存放已知的事实和推导出的中间事实;11.规则库：存放所有规则的集合，这些规则描述了问题领域中的一般性知识。12.框架理论：人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结构存储在记忆中的。当遇到一个新事物时，就从记忆中找到一个合适的框架，并根据其细节加以修改、补充，从而形成对这个新事物的认识。人们不可能把过去的经验全部存放在脑子里，而只是以一种通用的数据形式把它们存储起来，当新情况发生时，只要把新的数据加入到该通用的数据结构中便可以形成一个具体的实体，这样通用的数据结构称为框架。框架是知识的基本单位，把一组有关的框架连接起来便可形成一个框架系统。13.实例框架：对于一个框架，当人们把观
4、察或认识到的具体细节填入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。14.框架系统的基本结构：是通过诸如框架之间的横向或纵向联系来实现。15.横向联系：由于一个框架的槽值或侧面值可以是另一框架的名字，这在框架之间建立起了一种联系，这种联系称为框架之间的横向联系。16.纵向联系：当用框架来表示那种具有演绎关系的知识结构时，下层框架与上层框架之间具有一种继承关系，这种具有继承关系的框架之间的联系称为纵向联系。17. ISA 槽：用来指出一个具体事物与其抽象概念间的类属关系。一般的说， “ISA”槽所指出的联系都具有继承性，即下层框架可以继承上层框架所描述的属性或值。18.
5、AKO 槽：用来指出事物间的抽象概念上的类属关系。用作为下层框架的槽名时，其槽值为上层框架的框架名。它表示该下层框架表示的事物比其上层框架更具体。19.subclass 槽：用来指出子类和类之间的类属关系。当它用作某下层框架的槽时，表示该下层框架是其上层框架的一个子类。20.instance 槽:用来建立的 AKO 逆关系。当用它作为上层框架的槽时，可用来指出它的下一层框架有哪些。21.part-of 槽：用于指出“ 部分 ”与“全体”关系。前 4 种槽描述的都是上、下层框架之间的类属关系，它们之间具有共同特征，且具有继承性。而 part-of 槽仅是指出下层框架为上层框架的子结构，它们之间一
6、般不具有共同特征，也不具有继承性。22.Infer 槽：用于指出两个框架所描述事物间的逻辑物理关系；23.possible-reason 槽：用来把某个结论与可能的原因联系起来；24.similar 槽：用于指出两个框架所描述事物之间的相似关系。25.匹配度：是指当前框架所描述的属性与已知框架可匹配的程度。26.语义网络：是一种用实体及其语义关系来表示知识的有向图。其中，结点代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性等；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。27.分类关系：是指具有共同属性的不同事物间的类属关系、成员关系或实例关系。它体现的是“具体与抽象” 、 “个体与集体 ”的
7、概念。它的一个最主要的特征是属性的继承性，处在具体层的结点可以继承所有抽象层结点的所有属性。28.聚集关系：如果下层概念是其上层概念的一个或者一个部分，是指具有组织或结构特征的“部分与整体” 之间的关系。它和类属关系的最主要区别是包含关系一般不具备继承性。29.属性关系：是指事物和其属性的之间的关系。30.时间关系：是指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系。31.位置关系：是指不同事物在位置之间的关系。32.相近关系：是指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。33.推论关系：是指从一个概念推出另一个概念的语义关系。34.一元关系：所谓一元关系是指可以用一元谓词 P(x)来表示的关系。其中，个
8、体 x 为实体，谓词 P 说明实体的性质、属性等。35.继承：所谓继承是指把对事物的描述从抽象结点传递到具体结点。36.匹配：所谓匹配就是在知识库的语义网络中寻找 与待求问题相符的语义网络模式。37.推理网络：带有逻辑推理语义关系的语义网络称为推理网络。38.脚本（script）表示：用一组槽来表示某些事件的发生序列，就像剧本中的序列一样。39.搜索：是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。一个问题的求解过程就是搜索过程，所以搜索实际上是求解问题的一种方法。40.盲目搜索：是按预定的控制策略进行。41.启发式搜索：是在搜索中加入了启发式信息，用来指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问
9、题的求解过程，并找到最优解。42.状态：是表示问题求解过程中每一步问题状况的数据结构，它可形式地表示为：Sk=Sk0, Sk1,。在这种状态中，当对每一个分量都给予确定的值时，就得到了一个具体的状态。43.操作：也称算符，它是把问题一个状态变换为另一种状态的手段。44.状态空间：用来描述一个问题的全部状态以及这些状态之间的相互关系。45.Open 表：用于存放还没有扩展的节点，因此，Open 表称为未扩展的节点表。46.Closed 表：用于存放已经扩展或将要扩展的节点，因此，Closed 表称为已扩展的节点表。简答题1.机器人的分类：按代替人的器官分类:操作、移动；按用途分类：工业、探索、服
10、务、军事、娱乐机器人；按机器智能分类：一般、智能机器人；按移动性分类：固定、轮式、履带、步行机器人；2. 机器人的组成：传感模块、机构模块、执行模块、控制模块。3. 机器人足球比赛的意义：机器人足球比赛是一个极富挑战性的高技术密集型项目，其研究内容包括智能感知、智能思维、智能学习和智能行为等方面。而这些内容又正是人工智能技术研究的基本内容，因此，机器人足球竞赛成为人工智能研究的标准问题。与计算机象棋相比，机器人足球将研究对象从过去的单智能体发展到分布式多智能体系统，将静态研究环境发展到动态环境，并将非实时知识处理方式发展到实时知识处理方式。因此，机器人足球是继计算机象棋后出现的人工智能的新的里
11、程碑，它的研究将人工智能技术推进到新的阶段。带动了其它各方面智能技术的推广，如：(1) 产业应用：将机器人足球所包含得各种硬件和软件技术具体应用到产业，用以改造旧的传统企业技术或开发新型高技术产品。(2) 军事应用：将机器人足球所包含得多智能技术及战略、战术具体应用到机器人部队的协同作战或救灾机器人部队的协同救护系统上。(3) 教育应用：将机器人所包含的具有趣味性和观赏性的人工智能技术具体应用到教学之中，使其各种工具与手段智能化，促进教育改革。此外，在自动控制、智能交通、信息处理、系统分析与集成等技术领域也有广阔的发展前景。智能机器人、机器人团队(如家用机器人和军用机器人团队等) 、网络空间中
12、的软件自主体( 如用于网络计算和电子商务的各种自主软件以及它们组成的“联盟”)=都可以抽象为具有自主性、社会性、反应性、能动性的“自主体”(agents)。由这些自主体以及相关的人构成的多主体系统(Multi-agent Systems) ，是未来物理和信息世界的一个缩影。其基本问题是自主体(包括人 )之间的协调与发展，主要研究内容包括自主体设计、多主体系统体系结构、自主体协商与合作、自动推理、规划、机器学习与知识获取、认知建模、系统生态和进化等一系列专题。“合作”、 “学习”等问题不解决，未来社会所需的一系列关键性技术就无法得到。上述问题中的大多数都在机器人足球中得到了集中的体现。在这个意义
13、下，将机器人足球作为未来人工智能和机器人学的标准问题，是十分恰当、极为明智的。4.知识的类型：按知识的作用分：事实性知识、过程性知识、控制性知识、元知识。5.规则与蕴涵式的主要区别：规则表示的知识或匹配可以是不确定的，而蕴涵式只能表示确定性知识，并且匹配要求是确定的。6.控制机构完成的工作有：匹配综合数据库中已知事实与规则条件部分；多于一条规则匹配成功时，选择哪条规则执行(点燃) ；如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库（是直接添加到数据库中，还是替换其中的某些东西） ；决定系统何时终止；7.产生式系统的问题求解步骤：将已知的事实放入综合数据库；检查规则库中是否存在未使用过的规则，若有执行 3
14、，否则转 5检查规则库中未使用的规则中是否有其前提可与综合数据库中已知事实相匹配的规则，若有则从中选择一个，否则转 6.执行当前规则，并对规则作上标记，规则的结论放入综合数据库；如该规则的结论是一些操作，则执行这些操作检查综合数据库中是否包含了该问题的解，若包含，问题求解结束，否则转 2当规则库中还有未使用的规则，但不能和已知事实相匹配时，要求用户进一步提供关于该问题的事实，若能提供，转 2，否则终止问题求解若知识库中不再有未使用的规则，终止问题求解8.产生式系统的类型：按推理方向分：正向、逆向、双向；按规则库的性质及结构分类：可交换、可分解、可恢复。9.产生式系统的特点：自然性：模块性：有效
15、性清晰性：规则分为左半部分和右半部分；左半部分是条件，右半部分是结论；效率不高不能表达具有结构性的知识10.框架系统的推理过程：系统主要由两个部分组成：由框架网络构成的知识库；由一组程序构成的框架推理机。在框架系统中，推理主要是通过对框架的匹配与填槽来实现的。当需要求解问题时，首先要把该问题用框架表示出来。然后再把它与知识库中已有的框架进行匹配，找出一个或多个侯选框架，并在这些框架引导下进一步获取附加信息，填充尽量多的槽值，建立一个描述当前情况的实例框架。11.匹配度方法：首先求出两个框架的匹配度，然后与预先设定的框架匹配阈值进行比较，若能满足阈值条件就认为两个框架可匹配，否则为不可匹配。12
16、.框架推理（深度优先、自顶向下）：把用户要求解的问题形成一个初始问题框架，并将已知的知识添入到相应槽中,有些槽是空的。把框架网络的根框架作为当前框架，即以根框架作为搜索推理的起点。把问题框架与当前框架进行匹配，如果匹配成功，转 4 步进行添槽，否则转 5 步搜索下一个框架。添槽后，检查问题框架是否已包含了问题的解，若已包含，转 7 步，否则转 5 步把当前框架的 Instance 槽的槽值找一个尚未进行匹配的子框架。若有这样的子框架，则把该子框架作为当前框架，转 3 进行匹配及添槽操作；若没有这样的子框架，则转 6 进行回溯由把当前框架的 AKO 槽的槽值找它的父框架。如该父框架不是根框架，则
17、把该父框架作为当前框架并转 5；否则，需要另选一个根框架重复进行上述推理过程，如没有合适的根框架可选，问题无解。如问题的解具有不确定性，则根据采用的不确定性知识表示方法计算解的不确定性度量，成功地结束推理过程。13.通常表示一元关系的方法是：用结点 1 表示实体，用结点 2 表示实体的性质或属性等，用弧表示结点 1 和结点 2 之间的语义关系。14.通常表示二元关系的方法是：用结点 1 表示实体，用结点 2 表示实体，用弧表示结点 1和结点 2 之间的关系。15.当用语义网络表示多元关系时，一般采用增加关系结点的办法。16.用语义网络表示情况时，需要设立一个情况结点。该结点有一组向外引出的弧，
18、用于指出不同的情况。17.用语义网络表示事件或动作时，也需要建立一个事件结点。事件结点也有一些向外引出的弧，用于指出动作的主体和客体。18.语义网络问题求解系统主要由 2 部分所组成：由语义网络构成的知识库、用于问题求解的推理机构。19.语义网络的推理过程主要有：1、继承 2、匹配 3、网络演绎20.继承的一般过程为：1. 建立一个结点表，用来存放待求解结点和所有以 Is-a、A-Kind-of 等继承弧与此结点相连的那些结点。初始情况下，表中只有待求解结点。2. 检查表中的第一个结点是否有继承弧。若有，就把该弧所指的所有结点放入结点表的末尾，记录这些结点的所有属性，并从结点表中删除第一个结点
19、。若没有，直接从结点表中删除第一个结点3. 重复 2，直到结点表为空。此时，记录下的所有属性都是待求解结点记录下来的属性。21.匹配主要的过程：1. 根据待求问题的要求构造一个网络片段，该网络片段中有些结点或弧的标识是空的，称为问询处，它反映的是待求解的问题。2. 根据该语义片段到知识库中去寻找所需要的信息。3. 当待求解问题的网络片段与知识库中的某语义网络片段相匹配时，则与询问处相匹配的事实就是该问题的解。22.语义网络表示法的特征： 结构性 自然性 自索引性：语义网络把各结点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来，通过与某一结点的弧可以很容易的找出该结点有关的信息，而不必查找整个知识库。 非
20、严格性 复杂性23.面向对象的知识表示：对象、消息、方法、封装；类、类层次、继承性24.面向对象表示法的特点：封装性、模块性、继承性、易维护性25.搜索的分类：根据在问题求解过程中是否运用启发性知识，搜索可分为盲目搜索和启发式搜索。26.状态空间法的基本思想：用“状态”和“ 操作”来表示或求解问题。问题是用“ 状态”和“操作”来表示，问题求解过程是用“状态空间”来表示的。27.状态空间法基本过程：首先为问题选择适当的“状态”及“操作”的形式化描述方法；然后从某个初始状态出发，每次使用一个“操作”，递增的建立起操作序列，直到达到目标状态为止；此时，由初始状态到目标状态所使用的算符序列就是该问题的
21、一个解。28.状态空间搜索步骤：先把问题的初始状态当作当前扩展节点对其进行扩展，生成一组子节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。若出现，则搜索成功，找到了该问题的解；若没有出现，则按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个作为当前扩展节点。重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或没有可供扩展的节点为止。29.状态空间图的一般搜索算法：把初始节点 S0 放入 Open 表中，并建立目前仅包含 S0 的图 G；检查是否为空，若为空，则问题无解，失败退出；把 Open 表的第一个节点取出放入 Closed 表中，并记该节点为节点 n；考察节点 n 是否为目标节点，若是则得到问题的解，
22、成功退出；扩展节点 n,生成一组子节点。把这组节点中不为节点 n 先辈的子节点记入集合 M,并把这些节点作为节点 n 的子节点加入 G 中。针对中子节点的不同情况，分别处理如下（1-3）： 对那些没有在 G 中出现过的 M 成员设置一个指向其父节点的指针，并把它放入Open 表中。 对那些原来已在 G 中出现过，但还没有被扩展的 M 成员，确定是否需要修改指向其父节点的指针。 对原来已在 G 中出现过，并已经扩展了的 M 成员，确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。按某种策略对 Open 表中节点排序。转第 2 步。30.足球机器人系统基本框架： 机器人执行子系统动作执行体 机器人感知子系统了解环境信息和位置信息 机器人策略子系统多机器人协作、单机器人的技术动作和运动规划 机器人通讯子系统信息交换在机器人足球的四个子系统中，决策子系统是核心和灵魂，它决定机器人足球系统的智能度，是人工智能的先进理论应用和测试的平台。
