测试人工智能（AI）的问题通常被称为“问题陈述”或“问题描述”。这些问题是AI系统训练的基础，它们定义了AI需要解决的任务和目标。一个好的问题陈述应该明确、具体、可度量，并且能够引导AI系统朝着正确的方向前进。
例如，一个关于图像识别的问题可能如下所示：
"请设计一个AI系统，能够识别并分类一张给定的图像中的物体。该系统应该能够处理不同大小、形状和颜色的物体，并且能够区分不同的类别。"
这个问题描述了AI系统需要完成的任务（识别并分类物体），任务的目标（处理不同大小、形状和颜色的物体，区分不同的类别），以及任务的难度级别（需要处理不同大小、形状和颜色的物体，区分不同的类别）。
在设计问题时，还需要考虑以下几个方面：
1. 数据：问题描述应该包含足够的信息，以便AI系统可以从中学习。这包括输入数据的格式、数量和质量。
2. 评估指标：问题描述应该包含评估AI系统性能的指标。这些指标可以是准确率、召回率、F1分数等，用于衡量AI系统的性能。
3. 限制条件：问题描述应该包含任何可能影响AI系统性能的限制条件。例如，如果图像中有遮挡物，那么AI系统可能需要在识别物体时考虑这些遮挡物。
4. 上下文：问题描述应该提供足够的上下文信息，以便AI系统可以理解任务的背景和含义。这有助于AI系统更好地理解任务要求，从而做出更准确的预测。
5. 示例：问题描述应该包含一些示例，以便AI系统可以在实际场景中应用所学知识。这有助于AI系统更好地理解任务要求，从而做出更准确的预测。
总之，一个好的问题陈述应该明确、具体、可度量，并且能够引导AI系统朝着正确的方向前进。通过精心设计问题陈述，我们可以确保AI系统能够有效地完成任务，并在实际应用中取得良好的效果。
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