初识人工智能知到章节答案智慧树2023年海南软件职业技术学院

初识人工智能知到章节测试答案智慧树2023年最新海南软件职业技术学院第一章测试人类一直在利用计算工具帮助自己思考。最原始的计算工具可以追溯到（）。

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小鹅卵石一般认为，地处因格兰威尔特郡索尔兹伯里平原上的史前时代文化神庙遗址——巨石阵是古人用于的设施（）。

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预测天文事件1900年，人们在希腊安提基特拉岛附近的罗马船只残骸上找到的机械残片被认为是（）。

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天体观测仪的残片据说在13世纪左右，想学加法和减法上德国的学校就足够了，但如果还想学乘法和除法，就必须去意大利才行。这是因为当时（）。

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所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂1821年，英国数学家兼发明家查尔斯•巴贝奇开始了第数学机器的研究，他研制的第一台数学机器叫（）。

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差分机1842年，巴贝奇请求艾达帮他将一篇与机器相关的法文文章翻译成英文。艾达在翻译注释中阐述了关于一套机器编程系统的构想。由此，艾达被后人誉为第一位（）。

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计算机程序员用来表示机器的robot一词源于（）。

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1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧最初，computer一词指的是（）。

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进行计算的人世界上第一台通用电子数字计算机是（）。

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ENIAC计算机科学家常常会谈及建立某个过程或物体的模型，“模型”指的是（）。

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能够表达事件运作的方式或规律的方程式第二章测试作为计算机科学分支的人工智能的英文缩写是（）。

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AI人工智能是研究、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交叉学科，它涉及（）。

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自然科学、社会科学和技术科学人工智能定义中的“智能”涉及诸如等问题（）。

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意识下列关于人工智能的说法不正确的是（）。

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自1046年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用下列说法中错误的是（）。

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世界三大尖端技术包括空间技术、能源技术、人工智能强人工智能强调人工智能的完整性。不属于强人工智能（）。

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智能机器看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识被誉为“人工智能之父”的科学大师是（）。

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图灵电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。下列说法中不正确的是（）。

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人工智能技术是后计算机时代的先进工具维纳从理论上指出，所有的智能活动都是机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期人工智能的发展影响很大（）。

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反馈年夏季，一批有远见卓识的年轻科学家在达特茅斯会议上研究和探讨了用机器模拟智能的一系列有关问题，收悉提出了ArtificialIntelligence这一术语，它标志着人工智能这门新兴学科的正式诞生（）。

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1956第三章测试最初尝试创建人工智能的研究人员曾经认为，建立专家系统所需要的不过是而已（）。

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足够的规则

计算机在编程后能够运行的第一批游戏都是具备制胜策略的。例如，“21点”游戏的制胜策略就是确保自己成为说出的玩家（）。

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20如果不存在制胜策略，计算机就会寻找能够实现的最优方案。所谓极大极小化策略，就是在我们的回合争取获得利益，在对手回合考虑（）利益（）。

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最大化、最小化人们设想，在利用规则推导建立的医学诊断专家系统中，在用户输入一系列数据后，能够通过数据推导出病因的诊断。但这类系统的前期尝试均以失败告终，原因归根结底还是因为缺乏（）。

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知识总体来说，专家系统因其在计算机科学和现实世界中的贡献而被视为人工智能中最成功、最知名和最受欢迎的领域（）。

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最古老专家系统出现在20世纪70年代，当时整个人工智能领域正处在发展的（）。

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低谷事实上，大多数人专家，这与早期的人类观点相反（）。

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只在自己的专业领域才是国际象棋大师（）创建生活中其他事务规则、方法的大师，对于数学博士、医生或律师来说也是如此。

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基本不是

我们知道的是，人们在掌握任何特定领域知识之前，（）。

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需要进行学习德雷福斯兄弟认为，专有技术基于以下前提：从新手到专家的过程中有5个技能获取阶段，即新生、熟手、精通者、专家（）。

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胜任者第四章测试计算机的二进制逻辑通常只有两种状态：要么真，要么假，现实生活中这样非此即彼的情况（）。

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很少有常规逻辑的规则情况只有两种，即不是1就是0，而在模糊逻辑中，每一个情况的真值可以是0和1之间的值（）。

参考答案:

任何专家系统是利用人类专长建立的，可以提供程序使用的明确规则。而利用模糊逻辑，可以制定与专家所言规则（）。

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一致的所谓模糊逻辑，是建立在逻辑基础上，运用模糊集合的方法来研究模糊性思维、语言形式及其规律的科学（）。

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多值模糊逻辑区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决各种问题（）。

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不确定（）的引入，可将人的判断、思维过程用比较简单的数学形式直接表达出来，从而使对复杂系统进行合乎实际的、符合人类思维方式的处理成为可能，为经典模糊控制器的形成奠定了基础。

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模糊集合

当面临大量数据时，以往长期依赖于采样分析，但是采样分析是时代的产物（）。

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模拟数据因为大数据是建立在，所以人们就可以正确地考察细节并进行新的分析（）。

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掌握所有数据，至少是尽可能多的数据的基础上的直到今天，数字技术依然建立在精准的基础上，这种思维方式适用于掌握的情况（）。

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小数据量寻找是人类长久以来的习惯，即使确定这样的关系很困难而且用途不大。人类还是习惯性地寻找原因（）。

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因果关系第五章测试在传统的计算机编程中，程序员必须（）。

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尽力考虑所有可能遇到的情况并一一规定应对策略几十年来，人们发明了许多工具来使编程更加有效，降低错误发生的概率。人们发现，倘若利用逻辑、规则和框架编写通用的人工智能程序，那么程序必定（）。

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十分庞大且漏洞百出“中文房间”思维实验验证的假设是：看起来完全智能的计算机程序（）。

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其实更本不理解自身处理的各种信息包容体系结构的特点是（），它是不是用庞大的框架数据库来模拟世界，而是关注直接感受世界。

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完全避免符号的使用

包容体系结构是（），利用不同传感器来感知世界，并通过其他设备（传动器）来操控行为。

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实实在在的物理机器人

包容体系结构建立在多层独立行为模块的基础上。每个行为模块都是（），从传感器接受信息，再将指令传递给传动器。

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一个简单程序

RoboCup机器人世界杯赛提出的最终目标是（）。

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一支完全自治的人形机器人足球队在正是比赛中战胜人类足球世界杯冠军队实现RoboCup机器人世界杯赛提出的最终目标的规划时间是年（）。

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50机器感知是指能够利用（）输入的资料推断世界的状态。

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传感器机器感知研究如何用机器或计算机模拟、延伸和扩展（）的感知或认知能力。

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人

第六章测试机器学习最早的发展可以追溯到（）。

参考答案:

英国数学家贝叶斯在1763年提出的贝叶斯定理学习是人类的一种重要智能行为，社会学家、逻辑学家和心理学家对学习各有其不同的定义。关于机器学习，合适的定义是（）。

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其余选项全对机器学习的核心是：使用（）解释数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测。

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算法有3种主要类型的机器学习：监督学习、无监督学习和（）学习。

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强化监督学习的主要类型是（）。

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分类和回归无监督学习又称归纳性学习，分为（）。

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聚类和降维强化学习使用机器的个人历史和经验来做出决定，其经典应用是（）。

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游戏娱乐要完全理解大多数机器学习算法，需要对一些关键的数学概念有基本的理解。机器学习使用的数学知识主要包括（）。

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其余选项全对机器学习的各种算法都是基于（）理论的。

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贝叶斯在机器学习的具体应用中，（）决定了机器学习系统基本结构的工作内容，确定了学习部分需要解决的问题。

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其余选项都对第七章测试如果想设计人工智能系统，就要学习并分析地球上最自然的智能系统之一，即（）。

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人脑和神经系统所谓人工神经网络，是指以人脑和神经系统为模型的（）算法。

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机器学习如今，人工神经网络从股票市场预测到（）等许多应用领域都有突出的表现。

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其余选项都对人脑是一种适应性系统，必须对变幻莫测的事物作出反应，而学习是通过修改神经元之间连接的（）来进行的。

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强度人类神经元之间的轴突-树突接触被称为神经元的（）。

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突触人脑由（）个神经元组成，这些神经元彼此之间复杂互连。

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1000亿人工神经网络模仿生物神经网络，其中的（）扮演了生物神经模型中突触的角色，用于调节一个神经元对另一个神经元的影响程度。

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权重现代人工神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的人工神经网络有3个部分，其中包括（）。

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尺寸人工智能在图像识别方面已经超越了人类，支持图像识别技术的通常是（）。

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深度人工神经网络将人工神经网络与模糊逻辑结合起来生成（）网络，它既有人工神经网络的学习能力，同时也具有模糊逻辑的解释能力。

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神经模糊第八章测试蜜蜂是自然界中被人类研究得最久的群体智能动物。在进化过程中，蜜蜂形成了大脑以处理信息，蜜蜂的大脑大约有（）个神经元。

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100万一只蜜蜂是一个非常简单的生物，但是它们有非常困难的问题需要解决，于是，蜜蜂形成了（）。

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群体思维蜜蜂寻找可以筑巢的潜在地点，会排除数百只侦查蜜蜂到外面约78公里范围的地方进行搜索。对蜜蜂来说，这个筑巢行为是一个（）问题。

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复杂多变量生物学家的研究表明，蜜蜂常常能够从所有可用的选项中选出最优或者次优的解决方案，人类（）这一点。

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很难做到蜜蜂处理数据的方式被生物学家叫做“摇摆舞”，即通过（）来达成一致认识。

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振动身体蜜蜂所表现出的大于个体智能的群体智能能力在许多动物身上也存在，但不包括（）。

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狮子所谓集群机器人或者人工蜂群智能就是让许多（）的机器人协作。

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简单在某群体中，存在众多低智能个体，它们通过相互之间的简单合作所表现出来的群居性生物的智能行为是（）控制的。

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分布式人类并没有进化出群集的能力，因为人类缺少同类用于建立实时反馈循环的敏锐连接。研究和实践都表明，人类（）群集能力。

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可以有蚁群优化和粒子群优化是两种最广为人知的群体智能算法，它们都是用了（）。

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多智能体第九章测试现实社会有大量的数据唾手可得，其中的大部分数据都十分有用，但前提是人们有能力从中提取出（）的内容。

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感兴趣数据不等于信息，而信息也不等于知识。了解数据（将其转化为信息）并利用数据（再转化为知识）是一项（）的工程。

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巨大数据存储在称为（）的计算机系统中，它具有内置功能，可以分析数据，并按用户要求呈现出不同形式。

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数据库所有人工智能方法都可以用于数据挖掘，特别是其中的（）。

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神经网络及模糊逻辑数据挖掘的分析技术之一是（），用来确定能最好地预测成果的单个数据

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决策树（）是数据挖掘中十分流行的策略，它可以帮助我们找到顾客经常一起购买的商品。

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购物车分析在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型和（）模型，它发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础以及稳定的分类效率。

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朴素贝叶斯分类数据挖掘是指从大量的数据中通过（）搜索隐藏与其中信息的过程。

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算法数据挖掘过程一般由3个阶段组成，其中不包括（）。

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知识培养数据的类型可以是（），数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。

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其余选项都对第十章测试模式识别原本是（）的一项基本职能。

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人类人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器获得的数据等对象的具体模式进行（）。

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辨识和分类要实现计算机视觉，必须有图像处理的帮助，而图像处理依赖于（）的有效运用。

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智能规划图像识别是指利用（）对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

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计算机图形刺激作用于人的感官器官，是使人辨认出它是以前见过的某一图形的过程称为（）。

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图像再认图像识别是以图像的主要（）为基础的。

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特征基于计算机视觉的图像检索可以分为类似文本搜索引擎的3个步骤，其中不包括（）。

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清洗图像识别的发展经历了3个阶段，其中不包括（）。

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像素识别现代图像识别技术的一个不足是（）。

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自适应性差模式识别是一门与概率论、统计学紧密结合的科学，主要方法有3种，其中不包括（）。

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像素模式第十一章测试自然语言处理是人工智能研究中（）的领域之一。

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研究历史最长、研究最多、要求最高使用（）与计算机进行通信是人们长期依赖所最求的目标。

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自然语言实现人机间自然语言通信，意味着要使计算机既能理解自然语言的意义，也能以自然语言来表达给定的意图、思想等。前者称为（），后者称为（）。因此，自然语言处理大体包括了这两份部分。

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自然语言理解，自然语言生成造成自然语言处理困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在各种各样的（）。

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歧义性或多义性自然语言的形式（字符串）与其意义之间是多对多的关系，其实这也正是自然语言的（）所在。

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魅力最早的自然语言理解方面的研究工作是（）。

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机器翻译在自然语言处理中，可以在一些不同（）上对语言进行分析。

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结构层次早些时候，通过非统计学方法进行的机器翻译主要有3种方法，其中不包括（）。

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自动翻译与通常涉及大量规则编码的早期语言处理方法不同，现代自然语言处理算法基于（）。

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图像像素不足语音处理是研究语音产生过程、语音信号的统计特性、（）、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。

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语音的自动识别第十二章测试（）属于高级的求解系统与技术。

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自动规划与专家系统通常认为规划是一种（）的活动。

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与人类密切相关下面关于规划的说法中，不正确或者不合适的是（）。

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规划是一项随机的活动大多数规划都具有（）结构。

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子规划规划有几个突出的特点，但下面（）不属于这几个特点之一。

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需要加强团队互动建设自动规划是一种重要的技术。与一般问题求解相比，自动规划更注重问题的（）。

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求解过程自动规划要解决的问题往往是（）问题。

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真实世界在研究自动规划时，往往以（）与问题求解作为典型例子加以讨论，这是因为它们能够得到形象的和直觉的检验。

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机器人规划在魔方拼图和15拼图的示例中，可以找到人们很熟悉的规划应用，其中包括（）问题。

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其他选项都对“小明上班”示例规划中，小明离开家去工作的过程说明了（）之间的区别。

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制定规划和执行规划过程第十三章测试大部分人工智能系统是（）的程序，在前期实验性操作成功的基础上，无法按比例放大至可用规模。

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独立和庞大在社会科学中，智能代理是一个（）的人或其他系统，根据感知世界得到的信息做出反应来影响这个世界。

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理性且自主在社会科学中，智能代理有一个最典型的特征，即它们是社会（）的模型。

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协同合作在人工智能领域中，与包容体系结构类似，智能代理系统由（）的模块构成。

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多个独立智能代理可以根据操作方式进行分类，其中不包括（）。

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理论代理美国斯坦福大学的海耶斯•罗斯认为“智能代理持续地执行3项功能”，其中不包括（）。

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感知环境中的静态参数智能代理是一套辅助人和充当他们的代表的软件、智能代理的特征中不包括（）。

参