第一章：p23
1.人工智能。
人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能。
第二章：p51
5.（1）有的人喜欢打篮球，有的人喜欢踢足球，有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。
定义谓词：like(x,y):x喜欢y。
play(x,y):x打（踢）y。
man(x):x是人。
定义个体域 ：basketball，soccer。
x)(man(x) →like(x,play(x,basketball)))y)(man(y) →like(y,play(y,soccer)))z)(man(z) →like(z,play(z,basketball)) like(z,play(z,soccer))
2)并不是每个人都喜欢花。
定义谓词：like（x,y)：x喜欢y。
p(x)：x是人。
定义个体词：flower
x)(p(x) →like(x,flower))
3)欲穷千里目，更上一层楼。
定义谓词：s(x)：x想要看到千里远的地方。
h(x):x要更上一层楼。
x)(s(x) →h(x))
6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是： p→q
或者 if p then q [else s]
其中，p是前件，用于指出该产生式是否可用的条件。q是一组结论或者操作，用于指出当前提p满足时，应该得出的结论或者应该执行的操作。
区别：蕴含式只能表示精确知识；而产生式不仅可以表示精确知识，还可以表示不精确知识。
产生式中前提条件的匹配可以是精确的，也可以是非精确的；而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。
7. 一个产生式系统一般由三部分组成：规则集、全局数据库、控制策略。
步骤 ：1）初始化全局数据库，把问题的初始已知事实送入全局数据库中。
2）若规则库中存在尚未使用的规则，而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配，则转3），若不存在则转5）
3）执行当前选中的规则，并对该规则做标记，把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。如果该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。
4）检查全局数据库中是否已经包含了问题的解，若已经包含，则求解结束，否则转2）
5）要求用户提供进一步的关于问题的已知事实，若能提供，则转2），否则求解结束。
6）若规则库中不再有未使用过的规则，则求解过程结束。
11. 框架名：《教师》
姓名：单位（姓，名）
年龄：单位（岁）
性别：范围（男，女）缺省为男。
职称：范围（教授，副教授，讲师，助教）
缺省我讲师。
部门：单位（系，教研室）
住址：《地址框架》
工资：《工资框架》
开始工作时间：单位（年，月）
截止时间：单位（年，月）缺省为现在。
框架名：《学生》
姓名：单位（姓，名）
年龄：单位（岁）
性别：范围（男，女）缺省为男。
学院：单位（学院，系）
班级：单位（年级，班级）
入学时间：单位（年，月）
截止时间：单位（年，月）缺省为现在。
第三章：p83
6．（1） 由于(x)(y)(p(x, y)∧q(x, y))已经是skolem标准型，且p(x, y)∧q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得。
p(x, y), q(x, y)}
再进行变元换名得子句集：
s=2）对谓词公式(x)(y)(p(x, y)→q(x, y))，先消去连接词“→”得：
x)(y)(p(x, y)∨q(x, y))
此公式已为skolem标准型。
再消去全称量词得子句集：
s=3）对谓词公式(x)(y)(p(x, y)∨(q(x, y)→r(x, y)))先消去连接词“→”得：
x)(y)(p(x, y)∨(q(x, y)∨r(x, y)))
此公式已为前束范式。
再消去存在量词，即用skolem函数f(x)替换y得：
x)(p(x, f(x))∨q(x, f(x))∨r(x, f(x)))
此公式已为skolem标准型。
最后消去全称量词得子句集：
s=4）对谓词(x) (y) (z)(p(x, y)→q(x, y)∨r(x, z))，先消去连接词“→”得：
x) (y) (z)(p(x, y)∨q(x, y)∨r(x, z))
再消去存在量词，即用skolem函数f(x,y)替换z得：
x) (y) (p(x, y)∨q(x, y)∨r(x, f(x,y)))
此公式已为skolem标准型。
最后消去全称量词得子句集：
s=7. （1）不可满足。
2）不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。
3）不可满足。
5）不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。
8. （2）先将f和g化成子句集。
由f得：s1=
由于g为： (x) (p(x)∧q(x))，即。
x) (p(x)∨ q(x))，可得： s2=
因此，扩充的子句集为：
s=可得nil；
9. 先定义谓词： f(x,y)：x是y的父亲。
gf(x,z)：x是z的祖父。
p(x)：x是一个人。
再用谓词把问题描述出来：
已知f1：(x) (y) (z)( f(x,y)∧f(y,z))→gf(x,z))
f2：(y)(p(x)→f(x,y))
求证结论g：(u) (v)( p(u)→gf(v,u))
然后再将f1，f2和g化成子句集：
f(x,y)∨f(y,z)∨gf(x,z) ②p(r)∨f(s,r)
p(u) ④gf(v,u))
可得nil；
第四章：p134
例5.1 设h1，h2，h3分别是三个结论，e是支持这些结论的证据，且已知：
p(h1)=0.3 p(h2)=0.4 p(h3)=0.5
p(e/h1)=0.5 p(e/h2) =0.3 p(e/h3) =0.4
求： p(h1/e) ，p(h2/e) ，p(h3/e)
由此可以看出，由于证据e的出现，h1成立的可能性略有增加，h2，h3的可能性有不同程度的下降。
2. 设已知：
p(h1)=0.4 p(h2)=0.3 p(h3)=0.3
p(e1/h1)=0.5 p(e1/h2)=0.6 p(e1/h3)=0.3
p(e2/h1)=0.7 p(e2/h2)=0.9 p(e2/h3)=0.1
求：p(h1/e1e2)， p(h2/e1e2)， p(h3/e1e2)
由此可以看出，由于证据e1，e2的出现，h1，h2成立的可能性有不同程度的增加，h3的可能性下降了。
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