一：單選題

1.人工智能的目的是讓機器能夠（D）,以實現某些腦力勞動的機械化。

A,具有完全的智能B.和人腦一樣考慮問題

C.完全代替人D.模擬、延伸和擴展人的智能

2.下列關于人工智能的敘述不正確的有（C）。

A.人工智能技術它與其他科學技術相結合極大地提高了應用技術的智能化水平。

B.人工智能是科學技術發展的趨勢。

C.因為人工智能的系統研究是從上世紀五十年代才開始的，非常新，所以十分重要。

D.人工智能有力地促進了社會的發展。

3.自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下面列舉中的（C）不是它要實現的目標。

A.理解別人講的話。B.對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯。

C.欣賞音樂。D.機器翻譯。

4.下列不是知識表示法的是（A工

A.計算機表示法B.謂詞表示法

C.框架表示法D.產生式規則表示法

5.關于"與/或"圖表示知識的敘述，錯誤的有（D1

A.用"與/或"圖表示知識方便使用程序設計語言表達，也便于計算機存儲處理。

B."與/或"圖表示知識時一定同時有"與結點"和"或結點”。

C."與/或"圖能方便地表示陳述性知識和過程性知識。

D.能用"與/或"圖表示顆口識不適宜用其他方法表示,

6.一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是（DX

A.VJB.C#C.FoxproD.LISP

7.專家系統是一個復雜的智能軟件，它處理的對象是用符號表示的知識，處理的過程

是（C）的過程。

A.思考B.回溯C.推理D.遞歸

8.確定性知識是指（A）知識。

A.可以精確表示的B.正確的

C.在大學中學到的知識D.能夠解決問題的

9.下列關于不精確推理過程的敘述錯誤的是（BI

A.不精確推理過程是從不確定的事實出發

B.不精確推理過程最終能夠推出確定的結論

C.不精確推理過程是運用不確定的知識

D.不精確推理過程最終推出不確定性的結論

10.我國學者吳文俊院士在人工智能的（A）領域作出了貢獻。

A.機器證明B.模式識別C.人工神經網絡D.智能代理

11.1997年5月12日,轟動全球的人機大戰中，"更深的藍"戰勝了國際象棋之子卡斯

帕羅夫，這是（C1

A.人工思維B.機器思維C.人工智能D.機器智能

12.能對發生故障的對象（系統或設備）進行處理，使其恢復正常工作的專家系統

是（A1

A.修理專家系統B.診斷專家系統C.調試專家系統D.規劃專家系統

13.下列（D）不屬于艾莎克.阿莫西夫提出的"機器人三定律”內容？

A.機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為

B.機器人應服從人的一切命令，但命令與A相抵觸時例外

C.機器人必須保護自身的安全,但不得與A,B相抵觸

D.機器人必須保護自身安全和服從人的一切命令。一旦沖突發生，以自保為先

14.人工智能誕生于什么地方？（A）

A.DartmouthB.LondonC.NewYorkD.LasVegas

15.一些聾啞為了能方便與人交通利用打手勢方面來表達自己的想法這是智能的C）

方面。

A.思維能力B.感知能力C.行為能力D.學習能力

16.如果把知識按照表達內容來分類，下述（B）不在分類的范圍內。

A.元知識B.顯性知識C.過程性知識D.事實性知識

17.自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下面列舉中的（C）不是它要實現的目

標。

A.理解別人講的話B.對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯

C.自動程序設計D.機器翻譯

18.下述（D）不是人工智能中常用的知識格式化表示方法。

A.框架表示法B.產生式表示法

C.語義網絡表示法D.形象描寫表示法

19.關于"與/或"圖表示法的敘述中,正確的是（DX

A.”與/或〃圖就是用"AND"和“OR”連續各個部分的圖形，用來描述各部分的因

果關系

B."與/或"圖就是用"AND"和"OR”連續各個部分的圖形，用來描述各部分之間

的不確定關系

C."與/或"圖就是用"與"結點和"或"結點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題

的層次關系

D."與/或"圖就是用"與"結點和"或”結點組合起來的樹形圖，用來描述某類問題

的求解過程

20.一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是（D\

A.VBB.PascalC.LogoD.Prolog

21.不確定推理過程的不碓定性不包括（DX

A.證據的不確定性B.規則的不確定性

C.推理過程的不確定性D.知識表示方法的不確定性

22.下列關于不確定性知謝B述錯誤的是（CX

A.不確定性知識是不可以精確表示的

B.專家知識通常屬于不確定性知識

C.不確定性知識是經過處理過的知識

D.不確定性知識的事實與結論的關系不是簡單的"是"或"不是"

23.能通過對過去和現在已知狀況的分析，推斷未來可能發生的情況的專家系統是BX

A.修理專家系統B.預測專家系統C.調試專家系統D.規劃專家系統

24.Prolog語言的三種基本語句是（C\

A.順序；循環；分支B.陳述；詢問；感嘆

C.事實；規則；詢問D.肯定；疑問；感嘆

25.下列哪種情況是圖靈測試的內容？（A）

A.當機器與人對話，兩者相互詢問，人分不清機器是人還是機器，說明它通過了圖靈

測試

B.當機器騙過測試者，使得詢問者分不清是人還是機器時，說明它通過了圖靈測試

C.當人與人對話，其中一人的智力超過另一人時，說明智者通過了圖靈測試

D.兩機對話，其中一機的智力超過另一機時，說明智者機器通過了圖靈測試

26.人工智能誕生于哪一年？（C）

A.1955B.1957C.1956D.1965

27.盲人看不到一切物體，他們可以通過辨別人的聲音識別人，這是智能的（B）方面。

A.行為能力B.感知能力C.思維能力D.學習能力

28.人類智能的特性表現在4個方面（B1

A.聰明、靈活、學習、運用。

B.能感知客觀世界的信息、能對通過思維對獲得的知識進行加工處理、能通過學習積

累知識增長才干和適應環境變化、能對外界的刺激作出反應傳遞信息。

C.感覺、適應、學習、創新。

D.能捕捉外界環境信息、能夠利用利用外界的有利因素、能夠傳遞外界信息、能夠綜

合外界信息進行創新思維。

29.專家系統的推理機的最基本的方式是(B\

A.直接推理和間接推理B.正向推理和反向推理

C.邏輯推理和非邏輯推理D.準確推理和模糊推理

30.專家系統的正向推理是以(B)作為出發點，按照一定的策略，應用知識庫中的知

識，推斷出結論的過程。

A.需要解決的問題B.已知事實

C.證明結論D.表示目標的謂詞或命題

31.在8數碼問題中,啟發函數f(x)=g(x)+h(x)中的g(x)表示(D)。

A.結點x與目標狀態位置不同的棋子個數B.結點x的子結點數

C.結點x與目標狀態位置相同的棋子個數D.結點x所在的層數

32.人工智能的發展歷程可以劃分為（BX

A.誕生期和成長期B.形成期和發展期

C.初期和中期D.初級階段和高級階段

33.機器人之父是指:（D）

A.阿蘭.圖靈B.伯納斯.李C.莎佩克D.英格伯格和德沃爾

34.下列哪個應用領域不屬于人工智能應用？（B）

A.人工神經網絡B.自動控制C.自然語言學習D.專家系統

35.專家系統是以（C）為基礎，以推理為核心的系統。

A.專家B.軟件C.知識D.解決問題

36.人工神經網絡特點和優越性主要表現在（ACD\

A.自學習功能B.自動識別功能

C.高速尋找優化解的能力D.聯想存儲功能

37.能根據學生的特點、弱點和基礎知識，以最適當的教案和教學方法對學生進行教學

和輔導的專家系統是（DX

A.解釋專家系統B.調試專家系統C.監視專家系統D.教學專家系統

38.用于尋找出某個能夠達到給定目標的動作序列或步驟的專家系統是（DX

A.設計專家系統B.診斷專家系統C.預測專家系統D.規劃專家系統

39.人工智能研究的一項基本內容是機器感知，以下列舉中的（C）不屬于機器感知的

領域。

A.使機器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。

B.讓機器具有理解文字的能力。

C.使機器具有能夠獲取新知識、學習新技巧的能力。

D.使機器具有聽懂人類語言的能力

40.機器翻譯屬于下列哪個領域的應用？（A）

A.自然語言系統B.機器學習C.專家系統D.人類感官模擬

41.智能機器人可以根據（C）得到信息。

A.思維能力B.行為能力C.感知能力D.學習能力

42.自動識別系統屬于人工智能哪個應用領域？（D）

A.自然語言系統B.機器學習C.專家系統D.人類感官模擬

二：填空題

1.1956年夏季，美國的一些年青科學家在美國的Dartmouth大學召開了一個夏季討論

會，在該次會議上，第一次提出了人工智能(artificialintelligence,AI)這一術語。

2.知識表示的方法主要有：產生式表示、語義網絡表示、框架表示、腳本知識表示方

法、過程性知識表示法以及直接性知識表示方法等。

3.人工智能的主要應用領域有：自然語言理解、數據庫的智能檢索、專家咨詢系統、

宏理證明、博弈、機器人學、自動程序設計、蛆合調度問題、感知問題等.

4.AI研究的三條主要途徑為：符號主義、連接主義、行為主義。

5.搜索算法，根據其是否使用與問題有關的知識，分為盲目搜索和啟發式搜索。

6.組成產生式系統的三要素：數據庫、規則庫和推理機。

7.人工智能是關于知識的科學，主要研究的核心課題包括如下四個方面：知識的模塊

化和表示方法、啟發式搜索理論、各種推理方法(演繹推理、規劃、常識性推理、歸納推理

等)和人工智能系統結構和語言。

8.盲目搜索的方法有深度優先搜索、寬度優先搜索和有界深度優先搜索等。

9.簡單遺傳算法的遺傳操作主要有選擇、交配和變異。

10.按照學習風格分類，機器學習可以分為：記憶學習、演繹學習、歸納學習、類比

學習、基于解釋學習和連接學習。

11.人工神經網絡具有的基本屬性：非線性、非局域性、非定常性和非凸性。

12.歸結過程的控制策略包括：刪除策略、采用支撐集策略、語義歸結策略、線性歸

結策略、單元歸結策略、輸入歸結策略等。

13.謂詞邏輯中，重言式(tautlogy)的值是1(真\

14.設P是謂詞公式，對于P的任何論域，存在P為真的情況，則稱P為永真式。

15.在著名的醫療專家系統MYQN中規定，若證據A的可信度CF(A)=0,則意味著

對前提一無所知，CF(A)=-1,,則意味著前提肯定假，CF(A)=1,則意味著前提肯定真。

16.謂詞公式G是不可滿足的，當且僅當對所有的解釋G都為假。

17.謂詞公式與其子句集的關系是謂詞公式G是不可滿足的，當且僅當其子句集S是不

可滿足的。

18.利用歸結原理證明定理時，若得到的歸結式為矛盾式(永假式)，則結論成立。

19.若Cl=iPvQ,C2=PvqQ,則Cl和C2的歸鉗R(Cl,C2)=lo

20.若Cl=P(x)vQ(x),C2=]P(a)vR(y),貝和C2的歸結式R(Cl,C2)=Q(a)v

R(y)。

21.廣度優先搜索算法中，OPEN表的數據結構實際是一個隊列，深度優先搜索算法

中，OPEN表的數據結構實際是一個堆棧。

22.在MYQN推理中，對證據的可信度CF(A\CF(Al\CF(A2)之間,規定如

下關系:CF(-A)=-CF(A),CF(A1AA2)=min{CF(Al)fCF(A2)},CF(Alv

A2)=max{Cr(Al),Cr(A2)}0

23.MYQN系統中使用不確定推理,規則A-B由專家指定其可信度CF(B,A),若A

真支持B真，則指定CF(B,A)(與零比較)應“；若A真不支持B真,則指定CF(B,A)

應＜0。

24.?U={a,bfc,d},A={a,b},B={a,b,c},m(A)=0.6,m(U)=0.4,U的具它子集的

基本概率分配函數m值均為0,則Bel(A)=0.6,Bel(B)=0.6。

25.證據理論中集合A的信任區間為[1,1],則其語意解釋為A為真。

26.在謂詞公式中，緊接于量詞之后被量詞作用的謂詞公式稱為該量詞的轄域，而在

一個量詞的轄域中與該量詞的指導變元相同的變元稱為約束變元，其他變元稱為自由變元C

27.假言推理(A-B)AA=B,假言三段論(A-B)八(B-C)=(A-C\

28.在諸如走迷宮、下棋、八數碼游戲等游戲中，常用到的一種人工智能的核心技術

稱為圖搜索技術，解這類問題時，常把在迷宮的位置、棋的布局、八數碼所排成的形勢用圖

來表，這種圖稱為狀態空間圖(或狀態圖I

29.在啟發式搜索當中，通常用啟發函數來表示啟發性信息。

30.在二人博弈問題中，最常用的一種分析技術是極大極小搜索方法，這種方法的思

想是先生成一棵博弈樹，然后再計算其倒推值。但它的效率較低，因此人們在此基礎上,又

提出了30剪枝搜索方法。

31.不確定性類型按性質分：隨機性、模糊性、不完全性、不一致性和時變性等。

32.合一算法：求非空有限具有相同謂詞名的原子公式集的最一般合一。

三：簡答題

1.A算法中，是如何判斷算法成功結束的？只要出現了目標結點就立即結束對嗎？

答：每次從OPEN表中取出第一個結點，在擴展該結點之前，判斷該結點是否是目標結

點，如果是目標結點，則算法成功結束。如果目標結點雖然出現了，但它還不是OPEN表中

f值最小的結點,則不能立即結天，需要繼續擴展下去,直到目標結點的f值在OPEN表中最

小為止。

2.什么是合一？什么是合一者？

答：若存在一個置換s使得表達式集｛Ei｝中每個元素經置換后的例有：Els=E2s=E3s

二…，則稱表達式集｛Ei｝是可合一的，這個置換s稱作｛Ei｝的合一者。

3.A0*算法的特點是什么？

答：（1）A0"算法不能像A算法那樣，單純靠評價某一個結點來評價局部圖；

(2)由于k-連接符連接的有關子結點,對父結點能解與否以及耗散值都有影響,因而

不能像A算法那樣優先拓展其中具有最小耗散值的結點；

(3)A0*算法僅適用于無環圖的假設，否則耗散值遞歸計算不能收斂,因而在算法中

還必須檢查新生成的結點已在圖中時，是否是正在被拓展結點的先輩結點；

(4)人算法設有OPEN表和CLOSE表，而A0*算法只用一個結構G,它代表到目前為止

已顯式生成的部分搜索圖，圖中每個結點的h(n)值是估計最佳解圖，而不是估計解路徑。

4.h是單調的條件曷十么?

答：如果對于任何結點ni和nj,其中nj是ni的后繼結點,h滿足條件：h(ni)-h(nj)<C(ni,

nj),且h(t)=O,其中t為目標結點，則稱為h是單調的。

5.當h滿足單調條件時，就可以完全避免重復結點擴展問題嗎？為什么？

答：是的。因為當h是單調的時，當A*算法擴展結點n時，就已經找到了從初始結點到

結點n的最優路徑，因此在以后的搜索過程中，不會出現需要修改到n的路徑問題，因此也

就不會出現重復擴展結點問題了。

6.什么是人工智能？

答：人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能

力，以延伸人們智能的科學。

7.寬度優先方法的特點是什么？

答：所謂深度優先搜索，就是在每次擴展一個結點時，選擇到目前為止深度最淺的結點

優先擴展。

寬度有限搜索有如下特點：

(1)屬于圖搜索；

(2)是一個通用的搜索方法；

(3)當問題有解時，一定能找到解；

(4)在單位耗散值的情況下，問題如果有解,一定能找到最優解。

8.A算法中的f(n)、g(n)和h(n)各代表什么含義？

答：g(n)表示從初始結點當結點n的最優路徑耗散值的估計。h(n)表示從結點n到目標結

點最優路徑耗散值的估計。f(n)=g(n)+h(n)表示從初始結點出發，經過結點n,到達目標結

點的最優路徑的耗散值的估計。

9.在與或圖中，什么是不能解結點？

答：不能解結點：(1)沒有后裔的非終結點是不能解結點；(2)若非終結點有"或"子結

點時，當且僅當所有子結點均不能解時，該非終結點才不能解；(3)若非終結點有"與"子結

點時，當至少有一個子結點不能解時，該非終結點才不能解。

10.深度優先方法的特點是什么？

答：所謂深度優先搜索，就是在每次擴展一個結點時，選擇到目前為止深度最深的結點

優先擴展。

深度有限搜索有如下特點：

(1)屬于圖搜索；

(2)是一個通用的搜索方法；

(3)如果深度限制不合適，有可能找不到問題的解；

(4)不能保證找到最優解。

11.什么是A算法？什么是A*算法?A*算法有什么特點？

答：定義評價函數:f(n)=g(n)+h(n)對OPEN表中的元素按照f值，從小到大進行排列，

每次從OPEN表中取出f值最小的結點擴展，這種圖搜索算法成為A算法。

如果對于任何結點n,有h(n)wh*(n),則此時的A算法稱為A*算法。

A*特點:(1)是一種啟發式的圖搜索算法；(2)當問題有解時，A*算法一定能找到解,

并且能保證找到最佳解。

12.在與或圖中，什么是能解結點？

答：能解結點：(1)代表本原問題的終結點是能解結點；(2)若非終結點有"或"子結點

時，當且僅當其子結點至少有一個能解，該非終結點才能解；(3)若非終結點有"與"子結點

時，當且僅當其子結點均能解，該非終結點才能解。

13.什么是歸結？簡述用謂詞歸結法證明定理的過程。

答：設C1和C2是子句集中的任意兩個子句，如果C1中的文字L1與C2中的文字L2互補，

那么可從C1和C2中分別消去L1和L2,并將C1和C2中余下的部分按析取關系構成一個新子

句C12,則稱這一個過程為歸結，稱C12為C1和C2的歸結式，稱C1和C2為C12的親本子句。

過程：(1)將已知條件化作子句集；(2)將結論的否定化作子句集；(3)從所有子句

集中選取兩個可歸結的子句進行歸結；(4)重復過程(3),直到出現空子句NIL為止。這時,

就證明了在所給已知條件下結論成立。

在歸結過程中，可以刪除包含純文字的子句以及永真式子句。都不會影響子句集的不可

滿足性，并且可以縮小歸結的范圍，提高歸結的效率。

14.簡述回溯策略與深度優先策略的不同點

答：(1)深度優先搜索屬于圖搜索，而回溯搜索則不是圖搜索；

(2)在回溯搜索中，只保留從初始結點到當前結點的搜索路徑，而深度優先搜索中則

保留了所有已經搜索過的路徑。

15.產生式系統由哪些部分組成？產生式知識表示方法的優缺點是什么？

答：把一組產生式放在一起，讓它們相互配合，協同作用，一個產生式生成的結論可以

供另一個產生式作為已知事實使用，以求得問題的解，這樣的系統稱為產生式系統。

組成產生式系統的三要素:(1)數據庫；(2)規則庫；(3)推理機。

優點：表示的格式固定、形式單一、規則間相互獨立，整個過程只是前件匹配，后件動

作；模塊性好；自然性好；推理方式單純。

缺點：求解效率低，不能表示結構性的知識。

16.什么是語義網絡知識表示?給出這種表示方法的優缺點

答：語義網絡是通過概念及其語義關系來表示知識的一種網絡圖，它是一個帶標注的有

向圖。其中，有向圖的各結點用來表示各種概念、事物、屬性、情況、動作、狀態等，結點

上的標注用來區分各結點所表示的不同對象，每個結點可以帶有若干個屬性，以表征其所代

表的對象之特性；弧是有方向、有標注的，方向用來體現結點間的主次關系，而其上的標注

則表示被連接的兩個結點間的某種語義聯系或語義關系。

優點：結構性、自然性、聯想性和非嚴格性。

缺點：推理規則不十分明了；表達范圍有限，一旦結點個數太多,網絡結構復雜,推理

就難以進行。

17.什么是置換？置換是可交換的嗎？

答：通常用有序對的集合s={tl/vl,t2/v2，…，tn/vn}來表示任一置換，置換集的元

素ti/vi的含義是表達式中的變量vi處以項ti來替換，用s對表達式E作置換后的例簡記為Es。

一般來說,置換是不可交換的，即兩個置換合成的結果與置換使用的次序有關。

18.為什