人工智能简介
1、什么是人工智能
答：人工智能简称AI，是研究、开发用于模拟人脑的理论、方法技术的学科。它试图了解智能的实质，并铲出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器.。研究领域包含机器人、语音识别、图像识别、机器翻译、专家系统等。AI是对人的意识、思维的信息过程模拟，有可能超过人类的智能。
2、人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？
a. 符号学派：认为人工智能源于数理逻辑，采用知识表示以及逻辑符号模拟人的智能。知识驱动
b. 控制学派：认为人工智能源于控制论，模拟人在控制过程中的智能行为和作用，并进行“控制论动物”的研制。行为驱动
c. 连接学派：认为人工智能源于仿生学，尤其对人脑模型的研究，从神经元开始研究神经网络模型以及脑模型。数据驱动
3、人工智能有哪些研究领域和应用领域？
a. 自动定理证明：定理证明的实质是证明有前提P得到结论Q的永真性。
b. 博弈:下棋，打牌、战争等竞争性的智能活动。
c. 模式识别：研究对象描述和分类方法的学科，分析和识别的模型可以是信号、图像以及普通数据
d. 机器视觉：机器视觉或者计算机视觉，利用机器代替人眼睛进行测量和判断
e. NLP：研究如何利用计算机理解人类语言，包括回答问题、生成摘要以及翻译等。
f. 智能信息检索、数据挖掘与知识发现、自动程序设计等。
4、 根据自己的理解给出人工神经网络的定义，并指出其特征。
a. 传统人工智能的研究部分的显示了人脑的归纳、推理等智能。但对人类底层的智能如听觉、视觉、触觉等信息处理能力不如一个幼儿园的孩子。
b. 神经网络模型模拟人脑的特点，处理单元的广泛链接，并行分布式信息储存、处理、自适应学习等。
c. 神经网络模式识别方法具有较强的容错能力，自适应学习能力、并行处理能力等。
语义网络
1、用语义网络描述下列命题：（1）王强是理想公司的经理；（2）理想公司在中关村；（3） 王强28岁；（3） 另有一个王强是理想公司经理聘用的职员，员工王强22岁。
2、请把下列命题用一个语义网络表示出来：（1） 每个学生有多本书；（2）孙老师从2月到7月给计算机应用咋混也讲《网络技术》课程；（3）雪地上留下一串串脚印，有的大有的小，有的深有的浅。（4）王丽萍是电脑公司的经理，35岁，住在南内环街68号。
3、设有如下关系：
(1）如果×是 y 的父亲， y 又是 z 的父亲，则 x 是 z 的祖父；(2）老李是大李的父亲；
(3）大李是小李的父亲。
问上述人员中谁和谁是祖孙关系？
老李是小李的祖父。
知识图谱
1、简述知识图谱的概念，以及知识图谱与传统语义网络有什么区别？
知识图谱又称科学知识图谱，用不同形状的图形等可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识之间的相互关系。知识图谱由一些相互连接的实体及其属性构成。知识图谱也可以看作为一张图，图中节点表示实体，边为属性或关系。
在规模上知识图谱较为巨大，此外还体现在其语义丰富、质量精良以及结构友好等特性上。在动机上，语义网络是一个开放的、共享的全球的数据库，而知识图谱为封闭的、排外的、自家的数据库。
2、请论述传统知识工程的局限性，并分析其原因
a. 隐性知识难以表达，很多知识从根本上难以表征，如中医看病，蛋炒饭的制作等，在过程中所产生的关系无法表达
b. 知识表达的主观性与不一致性。人的认知存在模糊性，同时知识也在不断扩展、更新，一些领域的知识尚未形成标准。
c. 知识难以完备。现实生活的问题几乎都是开放性问题，很难找到封闭性的完备知识，如对于几何定理的证明，已经是相对封闭的应用，但构建完备的规则系统是一件困难的事情，大部分知识表示系统需要十分复杂的理论证明过程才能证明其完备性。
d. 知识更新困难。知识时效性，如总统竞选后会有新的总统上任，知识库的更新是否及时关系到知识库的实际应用。而人工获得的知识更新实时性有待商榷，在很多领域是难以接受的，如传媒等行业。
e. 常识性知识的引入匮乏，常识值得是人会走路，但一个人要么是男人要么是女人。
f. 关联性缺失。传统的知识工程难以适用于开放性应用，而现实大部分实际应用为开放性应用，很容易超出知识库的有效界限。领域性应用的封闭性是个假象，如金融领域的智能化应用与娱乐人物的关联，当某个娱乐人物参演了某上市公司的电影便会发生强关联。
3、简述互联网应用的特点以及对于知识工程的要求.
由于互联网内容的大规模化、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。并且由于互联网是各类大规模开放性应用所需要的知识很容易超出专家系统的知识边界，因此传统知识工程需要向知识图谱靠近，知识图谱是一种互联网环境下的只是表示方法，其目的为提高搜索殷勤的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。
4、知识图谱有那些应用，请给出一个实例
维基百科有维基媒体基金会负责运营的一个自由内容和自由编辑的多语言知识库。DBpeia由2007年德国柏林自由大学以及莱比锡大学的研究者从维基百科里萃取结构化知识的项目开始建立。YAGO由德国马克斯普朗克研究所构建的大型多语言的语义知识库，从10个维基百科以不同语言提取事实和事实的组合。
遗传算法
对遗传算法的选择操作：设种群规模为4，个体采用二进制编码，适应度函数为 f(x) = x2，式中x 为[0,31] 上的整数。初始种群情况如下表所示：这里的适应值有适应度函数进行计算，百分比由适应值占据总的百分比进行计算，累计百分比则为相加之和，选中次数通过轮盘赌算法所产生的四个随机数决定，其中0.56，0.45，0.30均处于0.143到0.672之间，因此11001被选中3次，0.78处于0.726到1之间，因此10010选中1次，根据以上计算方法将表填充完整。
若规定选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法，且依次生产的四个随机数为0.56，0.45，0.30，0.78，请填写上述表中全部内容，并求出京本次选择操作后得到的新种群。
新种群：10001，11001，11001，10010