AI - Foundations of Computational Agents

Theo quan điểm của sách về Trí tuệ Nhân tạo (AI), đâu là nhận định đúng về bản chất của trí tuệ trong ngữ cảnh của một tác nhân (agent)?

• Trí tuệ là một hiện tượng mà có thể phân biệt được thật và giả, như sóng thần thật và sóng thần giả.

• Một tác nhân được coi là thông minh nếu nó vượt qua bài kiểm tra Turing, tập trung vào việc giả lập hành vi thông minh.

• Trí tuệ được định nghĩa hoàn toàn bởi hành vi bên ngoài; một tác nhân hành xử thông minh thì nó chính là thông minh, do đó không thể có 'trí tuệ giả'.

• Trí tuệ chỉ tồn tại ở các sinh vật bậc cao có khả năng lập kế hoạch dài hạn, không bao gồm các hệ thống như đàn kiến hoặc xã hội loài người.

Trong các chiều phức tạp của thiết kế tác nhân thông minh, 'preference' (sở thích) được phân biệt thành những loại nào?

• Chỉ có mục tiêu (goals), tức là trạng thái cần đạt được hoặc mệnh đề cần đúng.

• Chỉ có sở thích thứ tự (ordinal preference), nơi chỉ có thứ tự quan trọng.

• Mục tiêu (goals) và sở thích phức tạp (complex preferences), bao gồm cả sở thích thứ tự và sở thích định lượng (cardinal preference).

• Mục tiêu đạt được (achievement goals) và mục tiêu duy trì (maintenance goals), nhưng không bao gồm sở thích định lượng.

Khái niệm 'tác nhân không có mục đích' (non-purposive agent) trong sách được dùng để gom nhóm thực thể nào?

• Các robot không có khả năng học hỏi.

• Các chương trình phần mềm không tự sửa đổi được.

• Các thực thể được gom nhóm lại và gọi là 'tự nhiên' (nature).

• Các hệ thống sinh học không có khả năng giao tiếp.

Khi nào thì việc sử dụng các mô tả quan hệ (relational descriptions) trở nên cần thiết hơn so với các đặc trưng (features) hoặc mệnh đề (propositions)?

• Khi số lượng đặc trưng trở nên quá lớn, vượt quá 2^100.

• Khi một tác nhân cần lý luận về các thuộc tính Boolean có giá trị đúng/sai.

• Khi một tác nhân phải lý luận về các mối quan hệ phức tạp.

Khi số lượng đặc trưng trở nên quá lớn, vượt quá 2^100?

• Khi một tác nhân cần lý luận về các thuộc tính Boolean có giá trị đúng/sai.

• Khi một tác nhân phải lý luận về một số lượng cá thể vô hạn hoặc không bị ràng buộc.

• Khi một tác nhân muốn biểu diễn các mối quan hệ độc lập về nhân quả.

Một "chuyển đổi nhân quả" (causal transduction) trong bối cảnh kiến trúc tác nhân là gì?

• Một hàm ánh xạ các chuỗi lệnh thành các chuỗi nhận thức.

• Một chương trình điều khiển có khả năng truy cập trực tiếp vào toàn bộ lịch sử của nó.

• Một hàm xác định lệnh tại thời điểm t dựa trên lịch sử nhận thức và lịch sử lệnh trước thời điểm t của tác nhân.

• Một bộ điều khiển trạng thái hữu hạn sử dụng biểu diễn theo nhân tố.

Trong hệ thống kiểm soát phân cấp (hierarchical control), sự phân biệt giữa lý luận cấp cao và cấp thấp thường là gì?

• Lý luận cấp cao là liên tục và định lượng, còn cấp thấp là rời rạc và định tính.

• Lý luận cấp cao chỉ xử lý các biến Boolean, trong khi cấp thấp xử lý các biến số thực.

• Lý luận cấp cao thường là rời rạc và định tính, trong khi lý luận cấp thấp thường là liên tục và định lượng.

• Lý luận cấp cao tập trung vào các chi tiết vật lý, còn cấp thấp tập trung vào mục tiêu trừu tượng.

Để một tác nhân có thể tương tác với các nguồn tri thức bên ngoài sử dụng các ontology khác nhau, điều gì là cần thiết?

• Các nguồn tri thức phải tuân thủ một giao thức truy cập chung.

• Phải có các ánh xạ (mappings) giữa các ontology để cho phép chúng tương tác.

• Tác nhân phải có khả năng học hỏi và tổng hợp tri thức từ nhiều nguồn.

• Tất cả các nguồn tri thức phải cung cấp dữ liệu ở định dạng có yếu tố.

Trong một bài toán thỏa mãn ràng buộc (CSP), đâu là thành phần không phải là một phần định nghĩa của CSP?

• Một tập hợp các biến.

• Một miền giá trị cho mỗi biến.

• Một tập hợp các ràng buộc.

• Một hàm mục tiêu để tối ưu hóa.

ràng buộc (CSP), đâu là thành phần không phải là một phần định nghĩa của CSP?

• Một tập hợp các biến.

• Một miền giá trị cho mỗi biến.

• Một tập hợp các ràng buộc.

• Một hàm mục tiêu để tối ưu hóa.