Twoim problemem jest to, że powszechną NICOŚĆ mylisz z osobistą PUSTKĄ
Egzamin z przedmiotu ”Sztuczna Inteligencja” – zadania przykladowe
2008 r.
1.
Czy rozumowanie przedstawiane za pomoc a
”
chinskiego pokoju Searlego”: A) podwaza hipotez e
”
silnej sztucznej inteligencji”, B) wspiera j a, C) dotyczy czegos zupelnie innego. Wskaz prawidlow a
odpowiedz i krotko uzasadnij wybor.
2.
Zaznacz liscie w podanym drzewie, ktorych wartosc musiala byc uwzgl edniana przy wyznaczeniu
wartosci wierzcholka startowego w metodzie alfabeta. Kierunek przegl adanie drzewa: od lewej
do prawej strony.
Zaden ssak nie
3.
Wykazac stosuj ac metod e rezolucji, ze ze zdan:
”
Wszystkie ptaki maj a piora” i
”
Zaden ssak nie jest ptakiem”. Uzyj nast epuj acych predykatow: p(X) –
X jest ptakiem, mp(X) – X ma piora, s(X) – X jest ssakiem.
ma pior” wynika zdanie
”
4.
Narysuj na jednym wykresie rozs adne funkcje przynaleznosci dwoch zbiorow rozmytych:
”
zimny”
i
”
gor acy” oraz wynikaj acy z tych zbiorow, po odpowiednich operacjach logicznych, zbior
”
nie
zimny i nie gor acy”. Zapewnij odpowiednie oznaczenie osi wykresu i skal e.
5.
Narysuj siec probabilistyczn a wi az ac a prochnic e, paradontoz e, wyrastanie z eba m adrosci, bol
z eba i wizyt e u stomatologa. Opisz wezly konkretnymi wartosciami prawdopodobienstw (podaj
dowolne liczby – wazne jest aby opis byl kompletny). Oblicz prawdopodobienstwo prochnicy przy
warunku wizyty u stomatologa.
6.
W pewnym momencie dzialania algorytmu symulowanego wyzarzania poszukuj acego minimum,
przy temperaturze T , b ed ac w punkcie w wylosowano nowy punkt w
′
. Wartosciami kryterium w
tych punktach byly odpowiednio E(w) i E(w
′
). Obliczono roznic e mi edzy tymi wartosciami jako
E = E(w
′
)−E(w). Nalezy w przyblizeniu okreslic prawdopodobienstwo akceptacji punktu
w
′
w zaleznosci od wartosci E i T , poprzez wpisanie w wolnych miejscach podanej tablicy
przymiotnikow sposrod:
0, male, srednie, duze,
1.
7.
Wyznacz wartosci wag sieci neuronowej klasyfikuj acej kolka i trojk aty (rysunek).
8.
Jakie parametry zmieniane s a przy uczeniu sieci neuronowych, a jakie przy uczeniu systemow
rozmytych (ANFIS) i czym si e rozni a standardowe metody uczenia tych systemow
9.
Od czego zalezy generalizacja w systemach ucz acych si e.
10.
Podaj wartosc funkcji uzytecznosci stanu s i akcji a, v(s, a), dla wieloetapowego procesu decy
zyjnego opisanego w postaci grafu na rysunku, w miejscu oznaczonym przez•. Etykiety przy
krawedziach oznaczaj a wysokosc nagrod.
E
temperatura T
prawd. akceptacji
≪
0
niska
≪
0
srednia
≪
0
wysoka
< 0
niska
< 0
srednia
< 0
wysoka
(a)
(b)
> 0
niska
> 0
srednia
> 0
wysoka
≫
0
niska
≫
0
srednia
≫
0
wysoka
3
7
9
2
-10
-5 2
13
4
x
2
6
9
2
8
3
x
1
4
6
8
7
2
2
(c)
(d)
x
2
2
1
11
6
1
1
5
12
v s a
( , )
5
2
x
1
1
Rysunki do zadan: 2 – (a), 6 – (b), 7 – (c), 9 – (d)