1人工智能复习提纲
单丽莉
IT&NLP
智能技术与自然语言处理
shanlili8888@https://www.doczj.com/doc/414113507.html,
2
人工智能复习提纲
z学习目标
通过对本课程的学习，了解人工智能的发展历
史，人工智能的相关研究及应用领域。初步掌握人工
智能的基本理论、技术及其应用方法。能够应用相应
的人工智能技术解决简单的实际应用问题。
突破传统思想的束缚，逐步领略人工智能思想的
精髓，对人工智能的思想和方法有初步的理解和认
识，学会从人工智能的角度出发去思考问题，解决问
题。为将来在人工智能各个方向的进一步研究，及在
相关领域中的应用打下良好基础。
3人工智能课程的基本内容
第1 章人工智能概述
第2 章知识表示
第3 章确定性推理
第4 章不确定性推理
第5 章搜索策略
第6 章机器学习
第7 章神经网络及连接学习
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第1 章人工智能概述
z通过人工智能提出的过程理解人工智能的概念
–什么是人工智能？
–为什么要研究人工智能？
z人工智能研究的内容及应用领域
–人工智能都研究哪些问题？
–人工智能技术当前的应用情况如何？
z人工智能的三大学派
–有哪三大学派？他们的基本思想是什么？
5第2 章知识表示
z理解知识及知识表示的概念，了解人工智能中对
知识的分类及选择知识表示方法时的考虑因素。
–什么是知识？
–人工智能研究的知识如何分类？
–根据哪些因素来进行知识的表示？
z熟练掌握常用的知识表示方法，能够使用确定的
方法正确的表示给定的知识。
–一阶谓词表示法
–产生式表示法：产生式系统的基本结构
–语义网络表示法
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第3 章确定性推理
z理解掌握推理的概念及其分类
–什么是推理？
–有哪些推理方法？其基本思想是什么？
–推理策略有哪些？什么是冲突消解？
z掌握归结演绎推理基本理论，理解掌握相关定义，掌
握简单定理推论的证明过程。能够熟练使用归结方法
完成简单定理证明及问题求解。
–为证明F?G 反证法只要证明F∧￢G不可满足
–F∧￢G不可满足?其标准子句集S不可满足
–子句集S不可满足?S的一切H解释都为假：海伯伦理论
–子句集S不可满足?由S可归结出空子句: 鲁宾逊归结原理
7第3 章确定性推理
z熟练掌握基于规则的正向演绎推理方法，能够
进行简单定理证明和问题求解。
–基于规则的正向演绎推理: 正向使用F规则对事实
与或树进行变换, 直到找到结束于目标节点上的一
致解树, 或没有规则可用为止.
z事实表达式的与或树表示
z F规则的要求: L→W
z 目标公式必须是子句形
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第3 章确定性推理
z熟练掌握基于规则的逆向演绎推理方法，能够
进行简单定理证明和问题求解。
–基于规则的逆向演绎推理: 逆向使用B规则对目标
公式与或树进行变换, 直到找到结束于事实节点上
的一致解树, 或没有规则可用为止.
z目标公式的与或树表示
z B规则的要求: W →L
z 事实表达式必须是合取形
9第3 章确定性推理
z了解基于规则的正向和逆向演绎系统的局限性,
了解基于规则的双向演绎推理过程及其难点.
–局限性: 对目标公式或事实表达式的限制.
–难点: 双向推理终止条件的确定较复杂.
–双向演绎推理过程: 分别利用F规则和B规则对事实
与或树和目标与或树进行变换, 直到经变换后的事
实树与目标树在某处交接并含有一致解图.
–一致解图: 能够证明两棵与或树的根结点互相
CANCEL的一致候选解图.
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第4 章不确定性推理
z理解掌握不确定性推理的概念
–什么是不确定性推理?
–为什么要采用不确定性推理?
–不确定性推理研究的基本问题是什么?
z不确定性的表示
z不确定性的匹配
z组合证据不确定性的计算
z不确定性的更新
z 不确定性结论的合成
11第4 章不确定性推理
z熟练掌握确定性理论基本理论及思想, 能够熟
练使用确定性理论进行不确定性知识的表示及
完成相关不确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
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第4 章不确定性推理
z熟练掌握主观Bayes方法的基本理论及思想, 能
够熟练使用主观Bayes方法进行不确定性知识
的表示及完成相关不确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
13第4 章不确定性推理
z掌握证据理论的基本理论及思想, 能够使用证
据理论进行不确定性知识的表示及完成相关不
确定性推理计算.
–对于规则和证据的不确定性如何表示?
–组合证据的不确定性如何计算?
–结论的不确定性如何更新?
–结论的不确定性如何合成?
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第5 章搜索策略
z理解掌握状态空间及问题归约的相关概念, 熟
练掌握用状态空间法和问题归约法进行问题的
描述及问题求解过程的表示,能够针对简单典
型问题选择合适的表示方法, 进行正确的问题
描述及问题求解.
–对于给定问题如何定义”状态”及”操作”?
–状态空间及状态空间图
–问题的分解及等价变换
–问题归约的与或树表示
–什么是本原问题? 可解节点? 不可解节点? 解树?
15第5 章搜索策略
z熟练掌握状态空间的常用肓目搜索算法, 能够
使用它们进行简单问题的求解, 给出搜索过程
的搜索树及解路径.
–状态空间的广度优先搜索
–状态空间的有界深度优先搜索
–代价树搜索
z代价树的广度优先搜索
z 代价树的有界深度优先搜索
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第5 章搜索策略
z比较盲目搜索和启发式搜索, 掌握启发式搜索
的相关概念. 熟练掌握常用的状态空间启发式
搜索算法A算法及A*算法, 理解掌握它们之间
的关系. 解够熟练使用A算法或A*算法进行典
型问题的求解, 能够根据具体问题正确定义启
发函数, 给出启发式搜索树及(最优)解路径.
–什么是启发性信息? 估价函数?
–A算法, A*算法
–A*算法的特性
17第5 章搜索策略
z掌握与或树的盲目搜索算法, 对于简单问题的
求解能够给出搜索树及解树.
–解树? 什么是可解过程? 不可解过程?
–与或树的广度优先搜索
–与或树的深度优先搜索
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第5 章搜索策略
z熟练掌握与或树的启发式搜索算法AO*算法.
能够进行简单问题的求解, 给出搜索树及(最优)
解树.
–如何评价解树的优劣? 解树的代价如何计算?
–与或树的启发式搜索过程: 核心思想优先扩展希望
树的端节点.
–什么是希望? 如何计算希望树?
19第5 章搜索策略
z熟练掌握博弈树的极大极小过程搜索算法, 能
够使用它进行简单双人完备信息博弈问题的求
解, 给出求解过程及最优解. 并能使用α-β剪
枝技术进行剪枝提高搜效率.
–极大极小过程指什么?
–估价函数的定义
–α-β剪枝技术
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第6 章机器学习
z理解掌握机器学习的概念及其对人工智能的重
要意义. 掌握学习系统基本模型, 了解各部分的
任务功能, 掌握机械式学习的基本思想, 掌握实
例学习系统的两空间模型，了解实例学习的学
习过程.
–什么是机器学习？
–机械式学习的基本思想是什么？
–实例学习系统的两空间模型？
21第7 章神经网络及连接学习
z掌握常用的人工神经元模型, 掌握常用的人工神经网络互连结构单层、两层和多层结构模型。理解人工神经网络的学习机理。掌握感知器模型，了解感知器学习算法。
–什么是人工神经元？人工神经网络？常见的人工神
经网络结构怎样？
–人工神经网络学习的机理是什么？
人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 2016.12.20
目录 人工智能导论实验报告 (1) 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) (3) 1. 实验背景 (3) 2. 实验方法 (3) 3. 实验目的 (3) 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法） (4) Q1: Depth First Search (4) Q2: Breadth First Search (4) Q3: Uniform Cost Search (5) Q4: A* Search (6) Q5: Corners Problem: Representation (6) Q6: Corners Problem: Heuristic (6) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (7) Q8: Suboptimal Search (7) 三、实验结果（解决每个问题的结果） (7) Q1: Depth First Search (7) Q2: Breadth First Search (9) Q3: Uniform Cost Search (10) Q4: A* Search (12) Q5: Corners Problem: Representation (13) Q6: Corners Problem: Heuristic (14) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (14) Q8: Suboptimal Search (15) 自动评分 (15) 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） (15)
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
（此文档为Word格式，下载后可以任意编辑修改！）试卷装订封面 人工智能期末考试卷（1） 一、填空题（每空1分，共10分）
1智能具有五个特征，分别为① 学习能力、自适应能力、 ②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。 2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件，而知识的自动 获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。 3?从研究的角度不同，对人工智能的研究可分两大阵营：④ 联接和 ⑤符号。其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。 4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题，子问题再转换为更简单的 子问题，最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。 5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。 6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时，此算符为⑧关键算符。 7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可 能会发生⑨组合爆炸。 8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心 理学模型。1972年，Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。 二、简答题（共30分） 1. 什么是A*算法的可纳性？（4分） 答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找 到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。 2. 在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可 分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。（8分） 答： 把SNS中的子节点分为三类：（1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，（3 ）已 出现于CLOSE表的节点；/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；（3分）*加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；（1分） *比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点（2分） ?对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE 表中移出，重新加入OPEN表；（2分） 3. 请简述不确定性推理的含义。（4分） 是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定 性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。 4. 若S={P（x）V Q（f（x））「P（a）, n Q（y）}，请画出与该子句集对应的语义树， 为什么可以用封闭语义树来判定子句集的不可满足性？（14分） 答：H={a,f（a）,f（f（a））, ……}（1 分）
1.人工智能技术对农业生产影响不大。（×） 对错 2.AI研究三大主要途径为：符号主义、联结主义、行为主义。（√） 对错 3.惯性导航系统是一种有源的自主导航系统，依赖于外部信息。（×） 对错 4.自动驾驶共可以分为6个阶段。（√） 对错 5.使用除草机器人完全避免了除草剂的使用。（×） 对错 6.人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则，只包括人工智能研发、应用的基本原则， 不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。（×） 对错 7.简单遗传法的三种遗传操作是：选择、交配和变异。（√） 对错 8.机器学习有多种不同的分类方法，可以分为符号学习、分析学习、遗传学习、联结学习 等。（√） 对错 9.自动泊车辅助系统英文简称为APA。（√） 对错 10.通常情况下风险表现是滞后的，智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体 系实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理。（√） 对错 11.目前，将人工智能与教育结合的主要一些私利的教育机构，其中真正有技术含量的智能 教育已经非常多。（×） 对错 12.智能医疗可以实现疾病的早期风险预测，以及干预治疗效果监测。（√） 对错 13.机器学习有多种不同的分类方法，如果按照对人类学习的模拟方式划分，可以分为符号 学习、（B ）、分析学习、遗传学习等。 A、逻辑学习 B、联结学习 C、语言学习 D、进化学习 14.智能时代的机器人拥有智能化人格。（√） 对错 15.国内哪所大学首次研究出真正意义上的无人驾驶汽车？（D ） A、清华大学 B、哈工大 C、同济大学 D、国防科技大学 16.自动紧急制动系统的英文简称（B ）。 A、ABS B、AEB C、ASR D、ADAS 17.认知信息学主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理由生理活动为心理活动及其逆过程。（√） 对错 17.机器人的发展目前经历了几个阶段？（C ） A、一 B、二 C、三 D、四 18.（D ）是信息技术革命的集大成者，在这方面遥遥领先于其他国家。 A、德国 B、英国 C、法国 D、美国
XXXX2017至2018 学年第 1 学期 《人工智能技术》 课程考试（ A ）卷 计科 系 级 专业 学号 一、选择题：（2分×10=20分） 1． 人工智能AI 的英文全称（ ）最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。这是历史上第一次人工智能研讨会，也被广泛认为是人工智能诞生的标志。 A ．Automatic Intelligence B ．Artifical Intelligence C ．Automatice Information D ．Artifical Information 2． 所谓不确定性推理是从（ ）的初始证据出发，通过运用（ ）的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。 A ．不确定性，确定性 B ．确定性，确定性 C ．确定性，不确定性 D ．不确定性，不确定性 3． 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）。 A ．概率推理 B ．神经网络 C ．机器学习 D ．智能搜索 4． 下面几种搜索算法中，不完备的搜索算法是（ ）。 A ．广度优先搜索 B ．A*搜索 C ．迭代深入深度优先搜索 D ．贪婪搜索 5． 人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A ．模拟、延伸和扩展人的智能 B ．和人一样工作 C ．完全代替人的大脑 D ．具有智能 6．在一个监督学习问题f:x →y 中，输出y 的值域是连续的，例如实数集R ，那么这是一个（ ）问题。 A ．分类 B ．聚类 C ．回归 D ．降维 装 订 线
《人工智能》期末测试 一、单选题（题数：40，共分） 1美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。（分）分 A、1997年 B、1981年 C、1971年 D、1961年 2Siri是一种()系统。（分）分 A、动作识别 B、信息处理 C、图像识别 D、语音识别 3被称为“数学界的无冕之王”的是()。（分）分 A、罗素 B、图灵 C、希尔伯特 D、笛卡尔 4为广大网友解决网络课问题的是（）（分）分 A、20932+ B、02559 C、扣扣 D、百度 5动物群居的原因是()。（分）分 A、有安全感 B、有效率 C、易于捕食物 D、有力量 6被称为“机器学习之父”的是()。（分）分 A、奥斯卡·兰格 B、怀尔斯 C、迈克尔·乔丹 D、希尔伯特 7在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。（分）分 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 8从长期来看,股市是一个()博弈。（分）分 A、经济 B、市场 C、零和 D、合作 9下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。（分）分 A、需要法律与道德的约束 B、个体智力高但自私 C、个体无条件服从集体 D、需要集体智慧结晶 9最早诗歌生成模型称为()。（分）分 A、Word Apple B、Sophia C、Word Salad D、Sara 10机器人的三定律中第一条是()。（分）分 A、机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管 B、机器人必须服从人给予它的命令 C、机器人要尽可能保护自己的生存。 D、机器人必须保护人类的整体利益
不受伤害 11使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。（分）分 A、15万年 B、1年 C、1秒 D、10秒 12人类智能和人工智能是一种()智能。（分）分 A、不对等 B、平行 C、对等 D、相反 13强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。（分）分 A、S B、A C、Agent D、Environment 14()被堪称是百科全书式的“全才”。（分）分 A、爱因斯坦 B、霍金 C、牛顿 D、图灵 15“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。（分）分 A、德国 B、美国 C、瑞士 D、捷克 16人工智能读片的过程体现为()。（分）分 A、信息-传递-判断 B、图像解释-图像获取-图像分析 C、图像获取-图像解释-感知结果 D、图像获取-图像处理 17下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。（分）分 A、属于量子科学实验卫星 B、首次实现卫星和地面之间量子通信 C、跨度最大、史上最安全的通信网络 D、发射于2017年 18在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。（分）分 A、形成时期 B、知识应用时期 C、新神经网络时期 D、算法解决复杂问题时期 19古代()发明了运粮工具“木牛流马”。（分）分 A、曹操 B、诸葛亮 C、鲁班 D、张衡 20人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。（分）分 A、《歌尽桃花》 B、《三生三世》 C、《那天,阳光正好》 D、《阳光失了玻璃窗》 21人的大脑每秒钟做不到()。（分）分 A、处理1Gbits B、2000个关注 C、无数反应 D、7个短暂记忆 22人通过算法赋给机器的智能属于()。（分）分
高级人工智能训练师 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
1. 当产品参数中没有对应的参数信息，想要回复给买家比较精确的答案，我们可以通过 以下哪个方法来配置商品属性问题 话术中设置固定属性，配置不同答案关联对应商品 2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确 否 3. 欢迎语卡片的问题点击情况，我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正确 否 4. 关于转人工率的计算方法，以下哪个说法是正确的 转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数 5. 询单转化率中的店小蜜接待UV，包含以下哪些人群的UV 都包 含 6.关于尺码表和官方知识库选码场景关系，以下哪个说法是正确的 7. 优先匹配尺码表，官方选码场景兜底 8. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确 否 9. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否 正确 否 10. 关于变量标签规范的使用方式，以下哪个选项是正确的答 案编辑框点击插入 11. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题，精简到短语。以上这种说法是否正 确否 12. 柳柳想要在知识库中快速找到关联某一时效的答案，那么她应该按照以下哪个方法进 行操作 点击知识库左上角的“搜时效”，输入时效名称搜索 13. 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以 上这种说法是否正确 是 14. 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人 工”的列表里。以上这种说法是否正确 否
1人工智能复习提纲 单丽莉 IT&NLP 智能技术与自然语言处理 shanlili8888@https://www.doczj.com/doc/414113507.html, 2 人工智能复习提纲 z学习目标 通过对本课程的学习，了解人工智能的发展历 史，人工智能的相关研究及应用领域。初步掌握人工 智能的基本理论、技术及其应用方法。能够应用相应 的人工智能技术解决简单的实际应用问题。 突破传统思想的束缚，逐步领略人工智能思想的 精髓，对人工智能的思想和方法有初步的理解和认 识，学会从人工智能的角度出发去思考问题，解决问 题。为将来在人工智能各个方向的进一步研究，及在 相关领域中的应用打下良好基础。 3人工智能课程的基本内容 第1 章人工智能概述 第2 章知识表示 第3 章确定性推理 第4 章不确定性推理 第5 章搜索策略 第6 章机器学习 第7 章神经网络及连接学习 4 第1 章人工智能概述 z通过人工智能提出的过程理解人工智能的概念 –什么是人工智能？ –为什么要研究人工智能？ z人工智能研究的内容及应用领域 –人工智能都研究哪些问题？ –人工智能技术当前的应用情况如何？ z人工智能的三大学派 –有哪三大学派？他们的基本思想是什么？ 5第2 章知识表示 z理解知识及知识表示的概念，了解人工智能中对 知识的分类及选择知识表示方法时的考虑因素。 –什么是知识？ –人工智能研究的知识如何分类？ –根据哪些因素来进行知识的表示？ z熟练掌握常用的知识表示方法，能够使用确定的 方法正确的表示给定的知识。 –一阶谓词表示法 –产生式表示法：产生式系统的基本结构 –语义网络表示法 6 第3 章确定性推理 z理解掌握推理的概念及其分类 –什么是推理？ –有哪些推理方法？其基本思想是什么？ –推理策略有哪些？什么是冲突消解？ z掌握归结演绎推理基本理论，理解掌握相关定义，掌 握简单定理推论的证明过程。能够熟练使用归结方法 完成简单定理证明及问题求解。 –为证明F?G 反证法只要证明F∧￢G不可满足 –F∧￢G不可满足?其标准子句集S不可满足 –子句集S不可满足?S的一切H解释都为假：海伯伦理论 –子句集S不可满足?由S可归结出空子句: 鲁宾逊归结原理
《人工智能期末复习题》 1 ?群智能与脑智能： 脑智能是一种个体智能，是宏观心理层次上高级的智能。 群智能是一种社会智能(系统智能)，属于微观生理层次上低级的神经元。 2 ?计算智能与符号智能： 符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。 3. 搜索：顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。 4. 知识：就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问 题的方法和策略等。 5. 自然计算：就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组 织、自学习、自寻优能力的算法。 6. 机器学习：顾名思义，机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力。 7 ?模式识别：则指的是用计算机进行物体识别。 &决策树学习： 决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即机器学习而得。机器学习决策树也就是所说的决策树学习。 9 ?从系统结构看，智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。 10 .人工智能的三个最基本、最核心的技术 实现人工智能的方法虽然很多，但归纳起来，“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。 11 .从所承担的工作和任务性质来看，Age nt的分类： 信息型Age nt、合作型Age nt、接口型Age nt、移动型Age nt 等。 12 .用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜________ 13 .智能机器人至少应具备哪四种机能？ 感知机能-获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能；运动机能-施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能；思维机能-求解问题的认识、推理、判断机能； 人一机通信机能一一理解指示命令、输岀内部状态，与人进行信息交换的机能。 14 .知识获取大体哪三种途径：(1)人工获取(2)半自动获取(3)自动获取 15 .知识发现主要有这些方法：(1)统计方法(2)机器学习方法(3)粗糙集及模糊集(4)智能计算方法(5)可视化 16 .从模拟的智能层次和所用的方法看，人工智能可分为符号智能和计算智能两大主要分支领域。 17 . PRPLOG语言的三种语句分别是：事实、规则和问题___ 18 .产生式系统由三部分组成：产生式规则库、推理机和动态数据库，
一、谓词逻辑证明 1、设有前提： （1）凡是大学生都学过计算机； （2）小王是大学生。 试问：小王学过计算机吗？ 解：令S （x ）：x 是大学生 M （x ）：x 学过计算机； a ：小王 上面命题用谓词公式表示为： )()2(a S 我们进行形式推理： [前提] )()()2(a M a S → [(1) US] )()3(a S [前提] )()4(a M [(2) (3) I3] M(a),即小王学过计算机。 2、用谓词公式表示下述命题。 已知前提： （1）自然数都是大于零的整数。 （2）所有整数不是偶数就是奇数。 （3）偶数除以2是整数。 ))x (M )x (S (x )(→?1
结论：所有自然数不是奇数就是一半为整数的数。 化F1 F2 F3 ?G的子句集。 F1: x (N(x)GZ(x) I(x)) F2: x (I(x)(E(x) O(x))) F3: x (E(x) I(s(x))) G: x (N(x)(I(s(x)) O(x))) 解：F1 F2 F3 ?G的子句集为 （1）?N(x) GZ(x) （2）?N(y) I(y) （3）?I(z) E(z) O(z) （4）?E(u) I(s(u)) （5）N(a) （6）?O(a) （7）?I(s(a) 3、设已知： （1）能阅读者是识字的； （2）海豚不识字； （3）有些海豚是很聪明的。 试证明：有些聪明者并不能阅读。 证首先定义如下谓词： R(x):x能阅读。 L(x):x能识字。
I(x):x是聪明的。 D(x):x是海豚。 将上述各语句翻译成谓词公式： (1) (x)(R(x)L(x)) (2) (x)(D(x)?L(x)) 已知条件 (3) (x) (D(x) I(x)) (4) (x) (I(x) ? R(x)) 需证结论 用归结反演法来证明，求题设与结论否定的子句集，得： (1) ? R(x) L(x) (2) ? D(y) ?L(y) （改名） (3) D(a) (4) I(a) (5) ? I(z) R(z) 归结得： (6)R(a) [(5), (4),{a/z}] (7)L(a) [(6), (1),{a/x}] (8)?D(a) [(7), (2),{a/y}] (9)Nil [(8), (3)] 二、框架语义网络显示 1、试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授） 解： 框架名：<大学教师> 类属：<教师> 学历：(学士、硕士、博士)
1单项选择题 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确？ 是 否 2单项选择题 某商家在官方知识库中只配置了一个关联部分商品的答案，导致买家咨询该问题后转人工，且该问题出现在了“无答案问题”列表中，以下哪一个是可以进行优化的方法？ 添加一条针对所有商品都生效的通用答案 删除关联部分商品的答案 添加答案的时效性，保持长期有效 答案中增加关联买家问的商品 3单项选择题 转人工率越低，解决能力越高。以上这个说法是否正确？ 是 否 4单项选择题 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以上这种说法是否正确？ 是 否
5单项选择题 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确？ 是 否 6单项选择题 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确？ 是 否 7单项选择题 自定义知识库每个问法都必须要进行划词。以上这种说法是否正确？ 是 否 8单项选择题 训练师柳柳想要将店小蜜离线消息分流给人工客服，她可以按照以下哪个维度进行筛选？ 是否请求转人工 是否下单 是否接待
都不对 9单项选择题 关于一个店铺可以订阅行业包的个数，以下哪个选项是正确的？ 最多1个 最多5个 最多3个 不限制 10单项选择题 关于答案回复优先级排序，以下哪个选项是正确的？ 人工直连-关键词-官方知识库 关键词-人工直连-官方知识库 人工直连-官方知识库-关键词 关键词-官方知识库-人工直连 11单项选择题 在知识库配置答案时，我们只需要引导买家去宝贝详情页面进行查看就可以了。以上这种说法是否正确？ 是 否 12单项选择题
人工智能期末试题及答案 完整版 Prepared on 21 November 2021
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
编号：8106 高级人工智能 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE 类型：AB 学时/学分：60/3, 机时：20 预修课程 数理逻辑、人工智能原理 教学目的和要求 (1) 了解人工智能前沿研究领域 (2) 了解人工智能最新研究成果 (3) 掌握基本思想和关键技术 (4) 培养人工智能研究能力 内容提要和简要目录 本课讲授和讨论人工智能前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有 非单调逻辑、自动推理、机器学习、分布式人工智能、人工思维、人工生命、大规模并行人工智能等。 简要目录 第一章绪论 1.1 人工智能的认知问题 1.2 思维的层次模型 1.3 符号智能 1.4 人工智能的发展概况 1.5 人工智能的研究方法 1.5.1 认知学派 1.5.2 逻辑学派 1.5.3 行为学派 1.6 自动推理 1.7 机器学习 1.8 分布式人工智能 1.9 人工思维模型 1.10 知识系统 第二章人工智能逻辑 2.1 逻辑-----重要的形式工具 2.1.1 逻辑程序设计 2.1.2 关于知识的表示与推理 2.2 非单调逻辑 2.3 默认逻辑
2.4 限定逻辑 2.5 自认知逻辑 2.5.1 Moore系统${\cal L}_{B}$ 2.5.2 $\cal O \cal L$ 逻辑 2.5.3 标准型定理 2.5.4 $\diamondsuit-$ 记号以及稳定扩张的一种判定过程2.6 真值维护系统 2.7 情景演算的逻辑基础 2.7.1 刻划情景演算的多类逻辑$\bf LR$ 2.7.2 $\bf LR$中的基本动作理论 2.7.3 多类逻辑$\bf LR$的改进 第三章约束推理 3.1 概述 3.2 回溯法 3.3 约束传播 3.4 约束传播在树搜索中的作用 3.5 智能回溯与真值维护 3.6 变量例示次序与赋值次序 3.7 局部修正搜索法 3.8 基于图的回跳法 3.9 基于影响的回跳法 3.10 约束关系运算的处理 3.10.1 恒等关系的单元共享策略 3.10.2 区间传播 3.10.3 不等式图 3.10.4 不等式推理 3.11 约束推理系统COPS 第四章定性推理 4.1 概述 4.2 定性推理的基本方法 4.3 定性模型推理 4.4 定性进程推理 4.5 定性仿真推理 4.5.1 定性状态转换 4.5.2 QSIM算法 4.6 代数方法 4.7 几何空间定性推理 4.7.1 空间逻辑 4.7.2 空间时间关系描述 4.7.3 空间和时间逻辑的应用 4.7.4 Randell算法 第五章基于范例推理 5.1 概述
一单项选择题（每小题 2 分，共 10 分） 1.首次提出“人工智能”是在（ D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A. 专家系统、自动规划 B.专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D.机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与 / 或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。A：不确 定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属 于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的 知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5.下图是一个迷宫， S0是入口， S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg 的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是C。 A： s0-s4-s5-s6-s9-sg B： s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C： s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空 2 分，共 20 分） 1. 目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 2.问题的状态空间包含三种说明的集合， 状态集合 G 。 进化主义 初始状态集合S 和连接主义、 操作符集合 。 F 以及目标 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。
人工智能公需课考试 题目整理
1.人工智能技术对农业生产影响不大。（×） 对错 2.AI研究三大主要途径为：符号主义、联结主义、行为主义。（√） 对错 3.惯性导航系统是一种有源的自主导航系统，依赖于外部信息。（×） 对错 4.自动驾驶共可以分为6个阶段。（×） 对错 5.使用除草机器人完全避免了除草剂的使用。（×） 对错 6.人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则，只包括人工智能研发、应用的基本原 则，不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。（×）对错 7.简单遗传法的三种遗传操作是：选择、交配和变异。（√） 对错 8.机器学习有多种不同的分类方法，可以分为符号学习、分析学习、遗传学习、联结学 习等。（√） 对错 9.自动泊车辅助系统英文简称为APA。（√） 对错 10.通常情况下风险表现是滞后的，智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控 体系实现从滞后、被动、局部到实时、主动和全面的风险管理。（√） 对错 11.目前，将人工智能与教育结合的主要一些私利的教育机构，其中真正有技术含量的智 能教育已经非常多。（×） 对错 12.智能医疗可以实现疾病的早期风险预测，以及干预治疗效果监测。（√） 对错 13.机器学习有多种不同的分类方法，如果按照对人类学习的模拟方式划分，可以分为符 号学习、（ B ）、分析学习、遗传学习等。 A、逻辑学习 B、联结学习 C、语言学习 D、进化学习 14.智能时代的机器人拥有智能化人格。（√） 对错 15.国内哪所大学首次研究出真正意义上的无人驾驶汽车？（D ） A、清华大学 B、哈工大 C、同济大学 D、国防科技大学 16.自动紧急制动系统的英文简称（B ）。 A、ABS B、AEB C、ASR D、ADAS 17.认知信息学主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理由生理活动为心理活动及其逆过程。（√） 对错
2.证明G 是否为1F ,2F ,……，n F 的逻辑结论。 1F ：()()()()()()x x x x R Q P ∧→? 1F ：()()()()x x x S P ∧? G ：()()()()x x x R S ∧? 2.先把G 否定，并放入F 中，得到的｛F1,F2, ?G ｝为 ｛()()()()()()x x x x R Q P ∧→?，()()()()x x x S P ∧?，?（()()()()x x x R S ∧?）｝ 再把｛F1,F2, ?G ｝化为子句集，得到 ①)x ()x (Q P ∨? ②)y ()y (R P ∨? ③)a (P ④)a (S ⑤)b ()b (R S ?∨? 其中①②是由F1化为的两个子句，③④是由F2化为的两个子句，⑤是由G 化为的子句。 由子句集可以看出只有唯一的一个Q 因此可以得出G 不是F 的逻辑结构。 3.假设张被盗，公安局派出5人去调查。案情分析时，侦查员A 说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦查员B 说：“钱与孙中至少有一人作案”；侦查员C 说：“孙与李中至少有一人作案”；侦查员D 说：“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦查员E 说：“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这5个侦查员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。 3.解：(1) 先定义谓词和常量 设C(x)表示x 作案，Z 表示赵，Q 表示钱，S 表示孙，L 表示李 (2) 将已知事实用谓词公式表示出来 赵与钱中至少有一个人作案：C(Z)∨C(Q) 钱与孙中至少有一个人作案：C(Q)∨C(S) 孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L) 赵与孙中至少有一个人与此案无关：? (C (Z)∧C(S))，即?C (Z) ∨?C(S) 钱与李中至少有一个人与此案无关：? (C (Q)∧C(L))，即?C (Q) ∨?C(L) (3) 将所要求的问题用谓词公式表示出来，并与其否定取析取。 设作案者为u ，则要求的结论是C(u)。将其与其否取析取，得： ? C(u) ∨C(u) (4) 对上述扩充的子句集，按归结原理进行归结，其修改的证明树如下：
一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为： B A.专家系统、自动规划 B.专家系统、机器学习 C.机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3.下列不是知识表示法的是A。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4.下列关于不确定性知识描述错误的是C。A：不确 定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常 属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理 过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5.下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6- s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合， 状态集合G。进化主义 初始状态集合S 和连接主义、 操作符集合 。 F以及目标 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式 (Heurist ic) 信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉 及神经计算、模糊计算 和 进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关 于 证据的不确
人工智能原理练习题-1 从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答，任何尝试都是有益的。必要时，仔细阅读教科书当中的某些章节。对于加星号的习题，应该编写程序来完成。 第1章人工智能概述 1 用自己的语言定义：（a）智能，（b）人工智能，（c）智能体。 2 用你自己的话定义下列术语：智能体、智能体函数、智能体程序、理性、自主、反射型智能 体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体、学习智能体。 3 对于下列智能体，分别给出任务环境PEAS描述： a. 机器人足球运动员； b. 因特网购书智能体； c. 自主的火星漫游者； d. 数学家的定理证明助手。 4 检查AI的文献，去发现下列任务现在计算机是否能够解决： a.打正规的乒乓球比赛。 b.在开罗市中心开车。 c.在市场购买可用一周的杂货。 d.在万维网上购买可用一周的杂货。 e.参加正规的桥牌竞技比赛。 f.发现并证明新的数学定理。 g.写一则有内涵的有趣故事。 h.在特定的法律领域提供令人满意的法律建议。 i.从英语到西班牙语的口语实时翻译。 j.完成复杂的外科手术。 对于现在不可实现的任务，试着找出困难所在，并预测如果可能的话它们什么时候能被克服。 5 Loebner奖每年颁发给最接近天通过某个版本图灵测试的程序。查找和汇报Loebner奖最近的得主。它使用了什么技术？它对AI目前的发展水平有什么推动？ 6 这道习题要探讨的是智能体函数与智能体程序的区别： a. 是否有不止一个智能体程序可以实现给定的智能体函数？请举例，或者说明为什么不可能。 b. 有没有无法用任何智能体程序实现的智能体函数。 c．给定一个机器体系结构，能使每个智能体程序刚好实现一个智能体函数吗？ d. 给定一个存储量为n 比特的体系结构，可以有多少种可能的不同智能体程序？ 7 有一些类众所周知的难题对计算机而言是难以解决的困难，其它类问题是不能判定的。这是否意味着AI是不可能的？