人工智能基础试题与解析

"人工智能复习试题和答案及解析.docx" 这篇文档是一份关于人工智能的复习资料，包含了多项选择题和相关知识点。以下是其中涉及的一些关键概念和解释： 1. 人工智能的目的：人工智能的主要目标是模拟、延长和扩展人类智能，使机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务，而不是完全替代人或拥有完全的智能。 2. 人工智能的应用：人工智能技术被广泛应用于各个领域，如自然语言理解（NLU），包括理解人类语言、信息分析和编辑，以及机器翻译。然而，欣赏音乐并不属于典型的NLU目标。 3. 知识表示法：知识表示法包括谓词表示法、框架表示法和产生式规则表示法，但不包括计算机表示法，这可能是指计算机内部的数据结构或编码方式。 4. “与/或”图：“与/或”图用于表示知识时，可以有效地展示陈述性和过程性知识，包含“与节点”和“或节点”。虽然方便表示和处理，但并不是所有知识都只能用此方法表示。 5. 人工智能语言：LISP是一种常用于人工智能编程的语言，而VJ、C#和Foxpro并非专为AI设计。 6. 专家系统：专家系统是一种利用符号表示的学问进行推理的智能软件，其过程包括推理，而不是思考、回溯或递归。 7. 确定性知识：确定性知识是指可以准确表示和理解的学问，即不存在歧义的知识。 8. 不准确推理：不准确推理过程中，可以运用不确定的学问从不确定的事实出发，可能得出不确定性的结论，但这并不意味着不能最终得出确定的结论。 9. 吴文俊院士的贡献：吴文俊院士在人工智能的机器证明领域做出了显著贡献。 10. 人机大战：1997年IBM的“更深的蓝”战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫，展示了人工智能在特定领域的强大能力。 11. 专家系统类型：能处理故障并恢复系统正常工作的专家系统被称为修理专家系统。 这些题目涵盖了人工智能的基础概念、发展历程、应用以及相关技术，适合于学习和复习人工智能的初学者或准备相关考试的人员。