人工智能多项选择题

答案： b. 使机器智能化。

解释： 人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创建智能机器，使机器能够像人类一样智能地思考。

答案： c. 约翰·麦卡锡

解释： 约翰·麦卡锡是人工智能领域的先驱，被称为人工智能之父。他不仅被称为人工智能之父，还创造了“人工智能”这个术语。

答案： b. 小搜索空间

解释： 盲目搜索也称为无信息搜索，它不包含任何领域信息，例如接近度、目标位置等。因此，最适合盲目搜索的场景是小搜索空间。

答案： d. 以上所有

解释： 所有给定的选项都是人工智能的应用。

答案： b. 深度优先搜索

解释： 深度搜索算法或 DFS 需要非常少的内存，因为它只存储从根节点到当前节点的节点堆栈。

答案： d. 智能的

解释： 如果机器人能够根据外部条件改变自身的轨迹，则该机器人被认为是智能的。这类智能体属于人工智能智能体或理性智能体的范畴。

答案： d. Perl

解释： 在给定语言中，Perl 不常用于人工智能。LISP 和 PROLOG 是两种广泛用于人工智能创新的语言，而人工智能和机器学习最受青睐的语言是 Python。

答案： b. 图灵测试

解释： 在**1950**年，数学家和计算先驱**艾伦·图灵**引入了一项测试，以确定机器是否能像人类一样思考，这意味着它能展示智能，这项测试被称为**图灵测试**。它基于经过一些修改的**“模仿游戏”**。这项技术至今仍是衡量各种成功人工智能项目的方法，并进行了一些更新。

答案： d. 以上所有

解释： 专家系统是人工智能的一部分，它是一个用于解决复杂问题并提供像人类一样的决策能力的计算机程序。它借助**知识库、推理机和用户界面**来完成这项工作，所有这些都是专家系统的组成部分。

答案： d. Min/Max 算法

解释： 博弈树是一种有向图，其节点表示游戏中的位置，边表示移动。为了做出任何决策，博弈树使用 Min/Max 算法。Min/Max 算法优于其他搜索算法，因为它假设对手也以最优方式进行游戏，从而为玩家提供最佳移动。

答案： b. 2

解释： 解决状态空间搜索问题的方法只有两种。

答案： C. 表示验证

解释： 知识表示是人工智能的一部分，它处理人工智能智能体的思维以及它们的思维如何影响智能体的智能行为。一个好的知识表示需要以下属性

• 表示准确性
• 推理充分性
• 推理效率
• 获取效率

答案： d. a 和 c 都不是。

解释： 人工智能智能体使用传感器和执行器来感知环境并对其采取行动。通过传感器，它感知周围环境，通过执行器，它对其采取行动。

答案： c. 条件-行动规则

解释： 简单反射智能体仅根据当前条件做出决策并相应行动；它忽略其余历史；因此它遵循条件-行动规则。

答案： a. 基于效用的智能体

解释： 基于效用的智能体使用一个额外的效用组件，它提供给定状态下的成功衡量标准。它决定了该状态实现目标的效率，这指定了智能体的快乐程度。

答案： a. 真

解释： 理性智能体有明确的偏好、目标，并以最大化其性能的方式行动。据说它总是做正确的事情，这意味着它为每个行动提供最佳性能。

答案： d. 启发式

解释： 在问题解决中，启发式描述了常识或判断部分。

答案： d. 模式匹配

解释： 模式匹配是一种检查给定标记序列以确定给定字符或数据在给定序列中是否存在的方法。它允许计算机理解对象和事件之间的关系。

答案： b. 智能体不包含状态和行动的知识

解释： 在探索问题中，智能体事先不包含状态空间和行动的知识。这些是困难的问题，并应用于现实世界。

答案： d. 部分且本地的信息

解释： 迷宫世界是一个由被墙包围的方格组成的示例环境。每个方格都可以有智能体或物体。这个世界用于展示基于知识的智能体和知识表示的价值。在这种环境中，不确定性 arises，因为智能体只能感知附近的环境。迷宫世界在下面的图片中表示

答案： c. Alpha-beta 剪枝

解释： Alpha-beta 剪枝算法是 Minimax 算法的修改版本，它返回与原始算法相同的移动，但它删除所有不影响最终决策的节点/分支。

答案： d. 任何深度

解释： Alpha-beta 剪枝可以应用于树的任何深度，并且如果它不影响最终决策，它可以消除整个子树。

答案： c. 归结

解释： 归结也称为推理规则，因为它在应用于任何搜索算法时显示了完整的推理规则。

答案

解释： 复杂句子是通过使用连接词组合原子句子来构建的。

答案： c. LISP 机器

解释： ART 或自动推理工具用于 LISP 机器，以理解推理的不同方面。

答案： b. 假阳性假设

解释： 假阳性假设意味着根据结果，你患有某种疾病，但实际上你没有。例如，对于医学测试，如果某人被发现某种疾病呈阳性，但实际上他没有这种疾病，那么这属于假阳性假设。

答案： c. 离散和连续变量

解释： 混合贝叶斯网络包含离散和连续变量作为数值输入。为了定义混合网络，两种分布都用于广泛的概率分布。

答案： c. 广义 Modus Ponens

解释： 对于一阶逻辑中的所有推理过程，可以使用单一推理规则，称为广义 Modus Ponens。据说它是 Modus ponens 的提升版本。

广义 Modus Ponens 可以表述为：“**如果 P 则 Q，且 P 被断定为真，因此 Q 必须为真。**”

答案： a. 合一

解释： 合一是通过找到一个替换使两个不同的逻辑表达式相同的过程。

答案： c. 合一算法

解释： 合一算法接受两个原子句子并返回一个合一器。它用于合一过程。

答案： b. 性能、环境、执行器、传感器

解释： PEAS 是人工智能智能体工作的一种表示模型。它由四个词组成

• P: 性能 (Performance)
• E: 环境 (Environment)
• A: 执行器 (Actuators)
• S: 传感器 (Sensors)

答案： b. 接受当前行动并返回下一个状态的后继函数

解释： 后继函数提供了所有可能行动及其下一个状态（即其结果）的描述。

答案： d. 旅行推销员问题

解释： TSP 或旅行推销员问题是关于在给定所有城市列表和每对城市之间的距离时，找到访问每个城市一次并返回起始城市的最短可能路线。

答案： c. O(n!)

解释： 在 n 个城市的 TSP 问题中，如果事先不知道最短路径的长度，遍历所有城市所需的时间将是 O(n!)。

答案： 智能体

解释： 网络爬虫是智能智能体的一个例子，它负责从网络收集资源，例如 HTML 文档、图像、文本文件等。

答案： a & b 都对

解释： 问题解决智能体是基于目标的智能体，它使用不同的搜索策略和算法来解决给定问题。

答案： a. I 和 II 都对

解释： 人工智能中有几种知识表示技术，其中一种是逻辑表示。逻辑表示可以通过两种方式完成：**谓词逻辑和命题逻辑**，因此知识可以表示为谓词逻辑和命题逻辑。

答案： a. 命题逻辑的句子可以有真或假以外的答案

解释： 命题知识或 PL 是最简单的逻辑形式，用于表示知识，其中所有句子都是命题。在这种情况下，每个句子都是一个陈述句，只能为真或假。

例如，**今天是星期日。** 这个句子只能是真的或假的。

答案： c. 谓词和主语

解释： 一阶逻辑也称为一阶谓词逻辑，是知识表示的另一种方式。一阶逻辑语句包含两个部分，即**主语和谓词**。

例如，**X 是一个整数；其中，X 是主语，是一个整数是谓词**。

答案： b. 3 个级别

解释： 基于知识的智能体具有决策和推理能力，可以高效地行动。它可以从三个不同的层面来看待，它们是

• 知识层面
• 逻辑层面
• 实现层面

答案： c. a 和 b 都对

解释： 机器学习和深度学习是现实生活中实现人工智能的两种方式。

答案： c. 感知、思考并对环境采取行动

解释： 人工智能智能体是理性智能体，它在感知、思考和行动的循环中运行。

答案： d. 以上所有

解释： 概率推理用于表示不确定知识，在这种情况下我们不确定谓词。它依赖于对象的估计、观察和可能性。

答案： c. a 和 b 都对

解释： 推理机是人工智能中智能系统的组成部分，它将逻辑规则应用于知识库，从已知事实中推断出新信息。第一个推理机是专家系统的一部分。推理机通常以两种模式运行，它们是

• 前向链
• 反向链

答案： c. 条件概率对独立事件没有影响或相关性。

解释： 条件概率是指当另一个事件已经发生时，某个事件发生的概率。独立事件是不受其他事件发生影响的事件；因此，条件概率对独立事件没有影响或相关性。

答案： b. 估计值

解释： 像所有概率理论和方法一样，条件概率也提供估计结果值，这意味着事件发生的概率，而不是 100% 准确的结果。

答案： b. 无需任何人工干预即可自行解决问题

解释： 最好的人工智能智能体是能够独立解决问题而无需任何人工干预的智能体。

答案： c. 领域的完整描述

解释： 贝叶斯网络是一种概率图形模型，它使用有向无环图表示一组变量及其条件依赖关系。它提供了领域的完整描述。

答案： d. (+5 8)

解释： 两个变量 a 和 b 的和可以输入为 (+a b)。因此，5 和 8 的和可以输入为 (+5 8)。

答案： a. 以解决方案结束（如果存在）。

解释： 只有当算法以解决方案结束（如果存在）时，才称其为完整算法。

答案： d. 启发式函数计算一对状态之间最优路径的成本

解释： 启发式函数用于人工智能中的有信息搜索，以在搜索中找到最有希望的路径。它估计当前状态的接近程度，并计算一对状态之间最优路径的成本。它表示为**h(n)。**

答案： c. 学习元素

解释： 学习元素提高了人工智能智能体在解决给定问题时的性能，使其能够做出更好的决策。

答案： c. 3

解释： 机器学习技术有三种类型，分别是监督学习、无监督学习和强化学习。

答案： c. 一系列测试

解释： 决策树是监督机器学习技术，可用于分类和回归问题。它通过一系列测试到达目的地。

答案： (sqrt x)

解释： 在 LISP 编程中，任何变量 x 的平方根输入为 (sqrt x)。