人工智能复习题和答案

一、单选题

1. 人工智能的目的是让机器能够（ D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能

2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ） 。

A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。

C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。

3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）不是它要实现的目 标。

A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。

4. 下列不是知识表示法的是（ ）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法

5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ D ）。

A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。

6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP

7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程 是（ C ）的过程。

A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归

8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的

C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的

9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论

10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（ A ）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

11. 1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕 罗夫，这是（ C ）。

A. 人工思维 B. 机器思维 C. 人工智能 D. 机器智能

12. 能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统 是（ ）。

A．修理专家系统 B．诊断专家系统 C．调试专家系统 D．规划专家系统

13. 下列（ D ）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容？ A. 机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为

B. 机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外 C. 机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触

D. 机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生，以自保为先

14. 人工智能诞生于什么地方？（A ）

A. Dartmouth B. London C. New York D. Las Vegas

15. 一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的 （ C ）方面。

A. 思维能力 B. 感知能力 C. 行为能力 D. 学习能力

16. 如果把知识按照表达内容来分类，下述（ ）不在分类的范围内。 A. 元知识 B. 显性知识 C. 即过程性知识 D. 事实性知识

17.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C ）不是它要实现的目 标。

A. 理解别人讲的话 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑 C. 自动程序设计 D. 机器翻译

18. 下述（ D ）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。 A. 框架表示法 B. 产生式表示法

C. 语义网络表示法 D. 形象描写表示法

19. 关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是（ D ）。

A. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因 果关系

B. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间 的不确定关系

C. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类 问题的层次关系

D. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类 问题的求解过程

20. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。 A. VB B. Pascal C. Logo D. Prolog

21. 不确定推理过程的不确定性不包括（ ）。 A. 证据的不确定性 B. 规则的不确定性

C. 推理过程的不确定性 D. 知识表示方法的不确定性

22. 下列关于不确定性知识描述错误的是（ C ）。 A. 不确定性知识是不可以精确表示的 B. 专家知识通常属于不确定性知识 C. 不确定性知识是经过处理过的知识

D. 不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”

23. 能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是 （ B ）。

A．修理专家系统 B．预测专家系统 C．调试专家系统 D．规划专家系统

24. Prolog语言的三种基本语句是（ C ）。 A. 顺序；循环；分支 B. 陈述；询问；感叹 C. 事实；规则；询问 D. 肯定；疑问；感叹

25. 下列哪种情况是图灵测试的内容？（ B ）

A. 当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图 灵测试

B. 当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试 C. 当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试 D. 两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试

26. 人工智能诞生于哪一年？（C ）

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

27. 盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（ B ）方面。 A. 行为能力 B. 感知能力 C. 思维能力 D. 学习能力

28. 人类智能的特性表现在4个方面（ B ）。 A. 聪明、灵活、学习、运用。

B. 能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习 积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。 C. 感觉、适应、学习、创新。

D. 能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够 综合外界信息进行创新思维。

29. 专家系统的推理机的最基本的方式是（B ）。 A. 直接推理和间接推理 B. 正向推理和反向推理 C. 逻辑推理和非逻辑推理 D. 准确推理和模糊推理

30. 专家系统的正向推理是以 （ B ） 作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知 识，推断出结论的过程。

A. 需要解决的问题 B. 已知事实

C. 证明结论 D. 表示目标的谓词或命题

31. 在8数码问题中，启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的g(x)表示（ ） 。 A. 节点x与目标状态位置不同的棋子个数 B. 节点x的子节点数 C. 节点 x 与目标状态位置相同的棋子个数 D. 节点 x 所在的层数

32. 人工智能的发展历程可以划分为（ B ）。 A. 诞生期和成长期 B. 形成期和发展期 C. 初期和中期 D. 初级阶段和高级阶段

33. 机器人之父是指：（ D ）

A. 阿兰.图灵 B. 伯纳斯.李 C. 莎佩克 D. 英格伯格和德沃 尔

34. 下列哪个应用领域不属于人工智能应用？（ B ）

A. 人工神经网络 B. 自动控制 C. 自然语言学习 D. 专家系统

35. 专家系统是以（ C ）为基础，以推理为核心的系统。 A. 专家 B. 软件 C. 知识 D. 解决问题

36. 人工神经网络特点和优越性主要表现在（ ACD ） 。 A. 自学习功能 B. 自动识别功能

C. 高速寻找优化解的能力 D. 联想存储功能

37. 能根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教案和教学方法对学生进行教学 和辅导的专家系统是（ D ）。

A. 解释专家系统 B. 调试专家系统 C. 监视专家系统 D. 教学专家系统

38. 用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是（ D ）。 A. 设计专家系统 B. 诊断专家系统 C. 预测专家系统 D. 规划专家系统

39. 人工智能研究的一项基本内容是机器感知， 以下列举中的 （ C ） 不属于机器感知的

领域。

A. 使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B. 让机器具有理解文字的能力。

C. 使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力 D. 使机器具有听懂人类语言的能力

40. 机器翻译属于下列哪个领域的应用？（A ）

A. 自然语言系统 B. 机器学习 C. 专家系统 D. 人类感官模拟

41. 智能机器人可以根据（ ）得到信息。

A. 思维能力 B. 行为能力 C. 感知能力 D. 学习能力

42. 自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？（ D ）

自然语言系统 B. 机器学习 C. 专家系统 D. 人类感官模拟

二：填空题

1. 1956 年夏季，美国的一些年青科学家在 Dartmounth 大学召开了一个夏季讨论会，在该次会议上，第一次提出了 人工智能 这一术语。

2. 知识表示的方法主要有：状态空间法 、问题归约法 、谓词逻辑法 、语义网络法 、框架表示法以及 面向对象表示法 等。

3. 人工智能的主要应用领域有：自然语言理解 、 数据库的智能检索 、 专家咨询系统 、 定理证明 、博弈、机器人学 、自动程序设计、组合调度问题 、感知问题等。

4. AI 研究的三条主要途径为：符号注意 、行为主义 、连接主义 。

5. 搜索算法，根据其是否使用与问题有关的知识，分为盲目搜索 和 启发式搜索 。

6. 组成产生式系统的三要素：数据库 、 规则库 和 推理机 。

7．人工智能是关于知识的科学，主要研究的核心课题包括如下四个方面： 知识的模型化和表示方法、 启发式搜索理论 、 各种推理方法 和 AI系统结构和语言。

8. 盲目搜索的方法有 深度优先 、宽度优先 和 回溯策略等。

9. 简单遗传算法的遗传操作主要有 选择 、 交叉 和 变异 。

10. 按照学习风格分类，机器学习可以分为：记忆学习 、演绎学习 、归纳学习 和 类比学习、基于解释学习、连接学习。

11. 人工神经网络具有的基本属性：非线性 、非局域性 、非定常性 和 非凸性 。

12. 归结过程的控制策略包括：删除策略 、采用支撑集策略 、 语义归结策略 、线性归结策略 、单元归结策略、 输入归结策略 、 等。

13. 谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真 。

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