問題集 -- 人工智慧

1. 電腦做到甚麼狀況可以被稱為有智慧？
   • 圖靈測試是甚麼？
   • AlphaGo 有智慧嗎？
   • Chinese Room Problem ?
2. 爬山演算法是甚麼？
   • 鄰居函數可以怎麼訂？
   • 高度函數可以怎麼訂？
3. 梯度下降法是甚麼？
   • 梯度下降和《向下爬的爬山演算法》有甚麼不同？
4. 反傳遞算法是甚麼？
   • 為何要用微積分的鏈鎖規則？怎麼用？
   • 神經網路的學習為何要用反傳遞算法？ 為何不直接正向計算梯度？
5. 遺傳演算法 GA 是甚麼？
   • 何種問題應該用遺傳演算法？ 何時不應該用 GA ？
6. 搜尋法是甚麼？
   • 搜尋的對象(空間)是甚麼？
7. 圖形搜尋的 BFS, DFS, Best-FS 是甚麼？
8. 為何可以用搜尋法來下棋？ 如何用？
   • 評估函數是甚麼？
   • 甚麼是 Alpha-Beta Cut？
   • 甚麼是蒙地卡羅搜尋樹？
9. 邏輯推論和智慧有甚麼關係？
   • 柯南很有智慧嗎？
   • 電腦如何做邏輯推論？
   • 會做邏輯推論的電腦有智慧嗎？
   • 柯南的智慧和邏輯推論的電腦有何不同？
10. 甚麼是機器學習？
    • 到底機器學習會學到甚麼？ (表示法?)
    • 神經網路到底學到了甚麼？
11. 甚麼是蒙地卡羅法？
    • 機率式的蒙地卡羅法如何用在人工智慧上？ (特別是 AlphaGo 的下棋上)
12. 甚麼是馬可夫鏈？
    • 甚麼是 Gibbs Algorithm ?
    • 甚麼是 Metropolis Hesting Algorithm ?
    • 以上方法如何用來學習馬可夫鏈？
13. 甚麼是隱馬可夫鏈？
    • EM 演算法是甚麼？
    • EM 演算法如何用來學習隱馬可夫鏈？
14. 甚麼是貝氏網路？
    • 貝氏網路如何做推論？
    • 貝氏網路如何設定機率？有辦法用自動學習的嗎？怎麼做？
15. 甚麼是自然語言處理？
    • 電腦會做翻譯嗎？翻得好嗎？電腦是怎麼做的？
    • 電腦能理解我們說的話嗎？電腦是怎麼理解的？