第一章绪论1、 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。答：学科：是计算机科学中涉及讨论、设计和应用智能机器的一个分支，他的近期主要目标在于讨论用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。能力：是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、推断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。2、 为什么能够用机器模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，假如它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移 6 种功能。反之，任何系统假如具有这 6 种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有 3 个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。3、 人工智能讨论包括哪些内容？这些内容的重要性如何？答：1）认识建模。认识科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的讨论课题。2）知识表示。知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心讨论内容其中，知识表示是基础，知识推理实现问題求解，而知识应用是目的。知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。3）知识推理。知识推理，包括不确定性推理和非经典推理等，似乎已是人工智能的一个永恒讨论课题，仍有很多尚未发現和解决的问题值得讨论。4）知识应用。人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。 5）机器感知。机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。 6）机器思维。机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。7）机器学习。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要讨论领域，也是人工智能和神经计算的核心讨论课題。8）机器行为。机器行为与机器思维密切相关，机器思维是机器行为的基础。9）智能系统构建。实现智能讨论，离不开智能计算机系统或智能系统，离不开对新理论、新技术和新方法以及系统的硬俥和软陴支持．第二章知识表示方法1、状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法...
