使用人工智能（Artificial Intelligence，AI）来做题可以涵盖多种方法和技术。以下是一些常见的方式：

1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是一种AI技术，可以帮助计算机理解和处理自然语言的能力。通过将题目输入到AI系统中，它可以分析和理解问题的含义，并提供相应的答案或解决方案。

2. 机器学习（Machine Learning，ML）：机器学习是一种AI技术，允许计算机从大量数据中学习和识别模式。通过训练模型并提供大量有标签的样本数据，AI系统可以在给定类似问题时进行预测、分类或生成答案。

3. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是将信息和关系组织成图形结构的AI技术。通过构建知识图谱，并将问题映射到已有的知识库中，AI系统可以根据关联关系推断答案或提供相关信息。

4. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种机器学习的分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习和推理。通过构建深层神经网络模型，AI系统可以从数据中提取复杂的特征，并对问题进行建模和求解。

要使用AI来做题，通常需要：

1. 数据准备：收集和整理与题目相关的数据，包括题库、答案、文本资料等。

2. 模型训练：选择合适的AI技术和算法，根据收集到的数据进行模型的训练和优化。

3. 模型部署：将训练好的模型部署到具体的应用场景中，例如一个在线答题系统或智能教育平台。

需要注意的是，人工智能在做题方面仍然存在一些挑战，例如理解复杂问题、处理模糊语言等。因此，在实际使用时，还需要根据具体情况进行调试、改进和优化，以提高AI系统的准确性和可靠性。