人工智能原理与技术第1章作业

1.14 检查AI的文献，去发现现在计算机是否能够解决下列任务：

a. 打正规的乒乓球比赛。

能，在1988年，安德森的机器人达到了合理的乒乓球熟练程度。

b. 在埃及开罗市中心开车。

不能，尽管自动驾驶已经取得了很多进展，但目前所有这些系统都依赖于某些相对恒定的线索：道路有路肩和中心线，前方的汽车将行驶可预测的路线，汽车将保持在道路的一侧，等等。在交通量小到中等的情况下，可以在标记清晰的道路上进行一些车道变换和转弯。在开罗市中心开车太不可预测了，这些都无法奏效。

c. 在加利福尼亚的Victorville开车。

能，在某种程度上，正如DARPA的《城市挑战》中所展示的那样。一些车辆设法在良好的视觉条件下通过街道、十字路口、行为良好的交通和行为良好的行人。

d. 在市场购买可用一周的杂货。

不能，目前没有机器人能够在拥挤的环境中完成移动、使用视觉识别各种各样的物体，以及在不损坏物体的情况下抓住物体（包括易腐烂的蔬菜）的任务。组件几乎能够处理单个任务，但要将它们整合在一起，需要进行大量的集成工作。

e. 在Web上购买可用一周的杂货。

能，软件机器人有能力处理这样的任务，特别是如果网络杂货购物网站的设计不会随着时间发生根本性变化的话。

f. 参加正规的桥牌竞技比赛。

能，像GIB这样的项目现在处于稳定的水平。

g. 发现并证明新的数学定理。

能，例如Robbins代数证明。

h. 写一则有内涵的有趣故事。

不能，虽然一些计算机生成的散文和诗歌非常有趣，但这总是无意的，除非是那些与他们记忆的散文相呼应的程序。

i. 在特定的法律领域提供合适的法律建议。

在某些情况下能。人工智能在自动化法律推理应用方面的研究由来已久。两个突出的例子是基于Prolog的专家系统，该系统在英国用于指导公众处理复杂的社会保障和国籍法。据称，社会保障系统在运营的第一年为英国政府节省了约1.5亿美元。然而，扩展到合同法等更复杂的领域，需要对与商业交易、协议和商业惯例相关的大量常识知识进行令人满意的编码。

j. 从英语到瑞典语的口语实时翻译。

能，这些在有限的范围内已经在进行。可以参考Kay、Gawron和Norvig（1994）和Wahlster（2000）来了解语音翻译领域的概况，以及当前技术水平的一些限制。

k. 完成复杂的外科手术。

能，机器人越来越多地被用于外科手术，尽管总是在医生的指挥下。超人级别的机器人技能包括在骨头上钻孔以插入人工关节、缝合和打结。他们还没有能力从头到尾自主规划和执行复杂的行动。

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