1．你如何定义人工智能？
人工智能是机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，例如感知、推理、学习、与环境交互、解决问题，甚至发挥创造力的未来世界的愿景。
- 将人工智能称之为机器可以具有人类思维相关认知能力的愿景
- 目前解决的方式是通过机器学习的方法来逼近人工智能这一个愿景
- 其中深度学习是机器学习中目前效果较好且最火热的一个技术分支
2．区分强人工智能和弱人工智能。
- 弱人工智能（Weak AI）：在电子工程、机器人及相关领域，人工智能项目主要关注的是得到令人满意的执行结果。弱人工智能的支持者仅仅基于系统的表现来衡量系统是否成功。
- 强人工智能（Strong AI）的支持者的目标在于，通过模拟人类听觉系统，使用相当于人类耳蜗、耳道、鼓膜和耳朵其他部分的部件（每个部件都可以在系统中执行其所需执行的任务）来成功地获得听觉。强人工智能的支持者关注他们所构建系统的结构。
3．ALICE 是最近几次赢得 Loebner 奖的软件。请从线上找到该软件的一个版本并介绍一些关于 ALICE 的情况。
https://www.chatbots.org/chatbot/a.l.i.c.e/
ALICE（人工语言互联网计算机实体）是一个基于经验的人工智能聊天机器人，它通过了世界著名的图灵测验并作为“最像人类的计算机”两次获得AI科学界最高荣誉洛伯纳(Loebner)奖，但是它唯一的缺陷就是不支持中文聊天。
ALICE(人工语言互联网计算机实体)，也称为Alicebot或简称Alice，是一种自然语言处理聊天 机器人–一种通过对人类输入应用一些启发式模式匹配规则来与人类对话的程序。它的灵感来自Joseph Weizenbaum的经典ELIZA程序。它是同类中最强大的程序之一，曾三度获得Loebner 奖，授予有成就的类人机器人会说话的机器人 (2000 年、2001 年、2004 年)。程序无法通过图灵测试，因为即使是临时用户也经常会在简短的对话中暴露其机制方面。
Alice 最初是由Richard Wallace创作的: 它于 1995 年 11 月 23 日“复活”。该程序 1998 年开始用Java 重写。Jaa 实现的当前化身是 Program D。该程序使用称为 AIML (人智能)的XML Schema标记语言)用于指定启发式对话规则。
4．艾伦·图灵对人工智能的重要贡献是什么？
艾伦·图灵（Alan Turing）寻求可操作的方式来回答智能的问题，他想把功能（functionality，
即智能能做的事情）与实现（implementation，即如何实现智能）分离开来。
图灵测试的定义
1950年发表论文《计算机器与智能》为后来的人工智能科学提供了开创性的构思 提出著名的 图灵测试 指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别，则可以论断该机器具备人工智能
- 图灵机（Turing Machine）：图灵提出了图灵机这一抽象计算模型，它是一种理论上的计算机模型，可以模拟任何其他计算机。图灵机的提出奠定了计算机科学的基础，并为后来计算机的设计和开发提供了重要的理论依据。
- 图灵测试（Turing Test）：图灵提出了著名的图灵测试，用于评估机器是否具备智能。该测试要求一个评判者与一个机器和一个人进行对话，如果评判者无法分辨出哪个是机器哪个是人，则可以认为该机器具备了智能。图灵测试成为了评估人工智能的一种重要方法，至今仍然具有影响力。
- 图灵完备性（Turing Completeness）：图灵提出了图灵完备性的概念，即一种计算模型能够模拟图灵机的能力。这个概念对于判断一种计算模型是否具备普适计算能力非常重要，为计算机科学的发展提供了重要的理论基础。
- 图灵奖：图灵奖是计算机领域最高荣誉之一，以纪念艾伦·图灵的贡献。该奖项每年颁发给在计算机科学领域做出杰出贡献的个人或团队，对推动人工智能的发展起到了重要的激励作用。
5．约翰·麦卡锡对人工智能的贡献是什么？
- 创立人工智能学科：麦卡锡是人工智能学科的创立者之一，他在20世纪50年代提出了“人工智能”这一概念，并将其作为一个独立的学科领域进行研究和发展。他的努力促进了人工智能的形成和发展，并为后来的研究提供了重要的指导。
- Lisp语言：麦卡锡是Lisp编程语言的创始人之一。Lisp是一种函数式编程语言，被广泛应用于人工智能领域。它具有强大的符号处理能力和递归特性，非常适合用于构建和实现人工智能算法和系统。
- 逻辑推理和推理机制：麦卡锡对逻辑推理和推理机制的研究做出了重要贡献。他提出了逻辑推理在人工智能中的重要性，并开发了一种称为“逻辑推理机”的系统，用于解决问题和推理。
- 人工智能会议：麦卡锡是人工智能领域重要的学术交流平台——国际人工智能学会（AAAI）的创始人之一。他积极组织和推动人工智能的学术交流和合作，促进了人工智能领域的发展。
6．为什么 ATM 及其编程不是人工智能编程的一个好例子？
- 有限的智能：ATM的编程主要是基于预定义的规则和流程，它们被设计为执行特定的交易操作，如取款、存款、查询余额等。ATM的智能程度相对较低，它们缺乏对复杂环境和情境的适应能力，无法进行更高级的决策和问题解决。
- 缺乏学习能力：人工智能的一个重要特征是学习能力，即能够从经验中自动学习和改进。然而，传统的ATM系统通常不具备学习能力，它们不能根据用户的行为和偏好进行自适应调整，也不能通过数据分析和模式识别提供个性化的服务。
- 限制的交互能力：ATM通常提供有限的交互能力，用户通过按键选择和输入指令来完成操作。与现代人工智能系统相比，ATM的交互方式相对单一和受限，无法进行自然语言理解和生成等更高级的交互方式。
7．为什么对于人工智能研究而言，医疗诊断是一个非常典型且适合的领域？
- 复杂性和不确定性：医学诊断涉及大量的复杂数据和信息，包括病历、病理学、影像学、实验室检查等多种来源。同时，医学诊断往往面临不确定性和模糊性，需要综合考虑各种因素来做出准确的判断。人工智能技术中的机器学习、数据挖掘和模式识别等方法可以帮助处理这些复杂数据和不确定性，提供更准确的诊断和预测。
- 大量数据和知识：医疗领域积累了大量的医学数据和专业知识，包括临床实验数据、医学文献、专家知识等。人工智能技术可以利用这些数据和知识进行数据驱动的研究和分析，发现潜在的模式和规律，从而提供更准确的诊断和治疗建议。
- 辅助决策和提高效率：人工智能技术可以为医生和医疗专业人员提供辅助决策的工具和方法。例如，基于机器学习的模型可以帮助医生进行疾病风险评估、预测患者的治疗反应等，从而提供更个性化和精准的治疗方案。此外，人工智能技术还可以自动化一些繁琐的任务，提高医疗流程的效率。
- 潜在的影响和应用广泛性：医疗诊断的准确性对患者的健康和生命至关重要。人工智能在医疗诊断中的应用可以提高诊断的准确性和效率，减少误诊和漏诊的风险，对患者的治疗和康复具有重要的影响。因此，医疗诊断是人工智能研究的一个重要领域，也是人工智能技术在实际应用中具有巨大潜力的领域之一。
8．为什么对于人工智能而言，二人博弈是一个非常适合研究的领域？
- 游戏规则明确：二人博弈通常具有明确的游戏规则和目标，例如国际象棋、围棋、扑克等。这种明确的规则和目标可以提供清晰的问题定义和评估标准，使得人工智能算法的研究和评估更具可行性和可比性。
- 挑战性和复杂性：二人博弈往往具有高度的挑战性和复杂性。游戏中的决策空间庞大，需要考虑对手的行动和可能的反应，以及长期的战略规划。这些复杂性使得博弈问题成为评估人工智能算法能力和性能的理想测试平台。
- 实际应用和社会影响：博弈理论和人工智能算法在二人博弈中的研究不仅具有学术意义，还具有广泛的实际应用和社会影响。例如，在棋类游戏中，人工智能算法可以与人类顶尖选手竞争，提供新的策略和洞见。在商业谈判和决策中，博弈理论和人工智能算法可以提供决策支持和优化方案。
9．解释计算机国际象棋对人工智能研究起到的作用。
- 挑战性的决策问题：国际象棋是一个具有高度复杂性和挑战性的决策问题。棋盘上的棋子和规则构成了一个巨大的决策空间，需要考虑对手的可能行动和对策，以及长期的战略规划。通过研究计算机国际象棋，人工智能研究者可以探索和开发各种决策算法和策略，提高机器在复杂决策问题上的能力。
- 搜索和优化算法的发展：计算机国际象棋涉及到在庞大的搜索空间中找到最佳的下棋步骤。为了应对这一挑战，人工智能研究者开发了多种搜索和优化算法，如极小化极大算法（Minimax）、Alpha-Beta剪枝、蒙特卡洛树搜索等。这些算法的发展和优化不仅在计算机国际象棋中取得了巨大成功，也为其他领域的决策问题提供了重要的思路和方法。
- 人机对弈的突破：计算机国际象棋的发展使得机器能够与人类国际象棋选手进行对弈，并在某些情况下获胜。例如，1997年IBM开发的Deep Blue超级计算机击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这一突破引起了广泛的关注，证明了人工智能在复杂决策问题上的潜力，并推动了人机对弈的发展。
- 对策略和规划的研究：计算机国际象棋的研究促进了对策略和规划的深入研究。通过分析计算机在国际象棋中的表现，人工智能研究者可以揭示和理解智能决策和行为的机制。这些研究成果不仅对人工智能的发展有着重要的启示，也对其他领域的策略和规划问题具有借鉴意义。
10．简述专家系统的定义。
专家系统是一种基于规则和知识的人工智能系统，内置了大量领域专家的知识和经验，并通过推理和推断来模拟专家的决策过程。它由一组规则和推理机制组成，规则采用“IF（条件），THEN（动作）”的形式，用于根据输入的条件进行推理，并生成相应的输出结果或建议。专家系统的目标是利用专家级的知识和推理能力来解决复杂的问题，并提供全面而有效的结果。
专家系统的开发过程通常涉及与领域专家的密切合作，通过知识工程的方法将专家的知识转化为离散的规则形式。这些规则可以包含领域相关的知识、经验、规则和推理策略。专家系统具有分层的知识结构，可以根据不同的问题和情境进行调整和扩展。通过使用专家系统，人们可以模拟和应用领域专家的决策能力，提供个性化的建议、决策支持和问题解决方案。
11．给出 3 种形式的知识表示方法。
- 产生式规则：产生式规则使用条件-动作形式的规则来表示知识和推理过程。规则由两部分组成：条件部分和动作部分。当条件部分满足时，执行相应的动作。例如，"IF（条件），THEN（动作）“的形式，如"IF（温度超过30摄氏度），THEN（打开空调）”。产生式规则适用于基于规则的推理和决策系统。
- 框架（frame）：框架表示方法的核心思想是将知识组织成框架的形式，每个框架包含槽（slot）和槽填充值（filler）。槽表示对象的属性或特征，而槽填充值则是具体的取值或实例。通过定义框架之间的关系和继承关系，可以建立起复杂的知识网络。框架表示方法可以有效地描述对象之间的关系和特征，并支持推理和推断。
- 语义网络：语义网络使用节点和连接来表示知识之间的关系。节点表示实体或概念，连接表示它们之间的关联关系。例如，"猫"和"动物"可以作为两个节点，并使用"是一种"连接它们。语义网络可以用于表示概念层次结构、关系和属性。