Esia010503

Intelligenza Artificiale
Ingegneria Elettronica, Informatica, Elettrica
Compito di Elementi di Intelligenza Artificiale
3 maggio 2001
Matricola: ______________________________________________________________________
Cognome: _______________________________________________________________________
Nome: __________________________________________________________________________
Corso di Laurea: _________________________________________________________________
(ATTENZIONE:
motivazioni!)
risposte brevi e puntuali! Riportare i passaggi significativi e le
1) Descrivere nel massimo dettaglio, in pseudocodice, l’algoritmo A*. Si pensi all’applicazione
dell’algoritmo ad grafo contenente cicli. I cicli potrebbero essere evitati se, quando viene generato
un nuovo cammino verso un nodo esistente, quel cammino fosse semplicemente eliminato se non è
migliore di quello esistente memorizzato (caso a). Infatti se g non è negativo, un cammino ciclico
non può mai essere migliore dello stesso cammino in cui è stato eliminato il ciclo. Questo assunto è
corretto? Verificare la risposta nel caso b).
1
2
1
3
2
4
4
6
5
3
6
5
7
caso a)
8
caso b)
(segue)
2) Si considerino alcuni noti fatti del mondo che, in modo formale, possono essere espressi così:
x (tigre _ da _ circo( x )  tigre( x ))
xy(tigre( x )  habitat ( x, y )  giungla( y ))
xy(tigre _ da _ circo( x )  habitat ( x, y )  circo( y ))
Dimostrare che dai fatti precedente è formalmente corretto dedurre
xy(tigre _ da _ circo( x )  habitat ( x, y)  giungla( y)  circo( y))
Questa deduzione corrisponde alla naturale intuizione sui fatti del mondo?
Porta giovamento aggiungere il ragionevole assioma x( giungla( x )  circo( x )) ?
(In questo caso, quale sarebbe l’habitat della tigre da circo?)
Come si può risolvere il problema?
3) a) Sia data la rete di credenze mostrata in figura. Mostrare i passi necessari per calcolare la
probabilità che la batteria sia efficiente e la macchina parta, ovvero P(Batteria  Parte). Non è
richiesto il calcolo.
Batteria
P(B)
0.8
Accensione
B
T
F
P(A)
0.9
0.1
A
T
F
P(P)
0.95
0.001
Parte
b) Descrivere la stessa base di conoscenza secondo le modalità di MYCIN e descrivere come si può
dedurre la stessa informazione richiesta al punto precedente.