人工智能练习题
人工智能导论练习题（第二版-有答案）第三章图搜索与问题求解设有如图所示的一棵与或树，请指出解树；并分别按和代价及最大代价求解树代价；然后指出最优解树。
题解：
该与或树有两棵解树，其一由S0、A、D、t1、t2、t3组成；另一棵由S0、B、E、t4、t5组成。
解树2的和代价为18，最大代价为14；解树1的和代价为12，最大代价为10。所以，最优解树为解树2。
试用与或树描述下面不定积分的求解过程：
题解：
图3是五大城市间的交通示意图，边上的数字是两城市间的距离。用图搜索技术编写程序，求解以下问题：(1)任找一条西安到北京的旅行路线，并给出其距离。(2)找一条从西安到北京，必须途经上海的路径。(3)找一条从西安到北京，必须途经上海，但不能去昆明的路径。
题解：
提示：这是一个加权状态图搜索问题，可用分支界限法或者最近择优法求解。程序可参考3.2.2节例3-11中的通用程序，但这里open表中每个状态节点（城市）还需要有代价（距离）项，而且从open表中取第一个节点前先要对open表中的节点按代价排序。
有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸，但受下列条件限制：(1)船太小，农夫每次只能带一样东西过河；(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能不受损失地过河。画出相应的状态变化图。提示：(1)用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态，其中每个元素都可为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。(2)把每次过河的一种安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
题解：
方案一：Step1农夫带羊过河；
Step2农夫返回带菜过河
Step3农夫带羊回去，然后带狼过河；
Step4农夫返回带羊过河；
设A农夫，B羊，C狼，D菜，初始状态为（A0,B0,C0,D0）（未过河），最终状态为（A1,B1,C1,D1）(已过河）。则相应的状态变化图如下：
方案2：Step1：农夫带羊过河；
Step2：农夫返回带狼过河；
Step3：农夫带羊返回去，然后把菜带过河；
Step4：农夫回去带羊过河；则相应的状态变化图为：
设有三只琴键开关一字排开，初始状态为“关、开、关”，问连按三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态？要求每次必须按下一个开关，而且只能按一个开关。另外，画出这个琴键开关的状态空间图。注：琴键开关有这样的特点，若第一次按下时它为“开”，则第二次按下时它就变成了“关”。
题解：
第四章基于遗传算法的随机优化搜索举例说明遗传算法中的三种遗传操作。
题解：
画出基本遗传算法的流程图
题解：
第五章基于一阶谓词的机器推理将下列句子用一阶谓词形式表示。(1)雪是白的。(2)数a和数b之和大于数c。(3)201班的学生每人都有一台笔记本电脑。(4)如果明天天气晴朗且我们有时间，则我们去郊游。(5)一个三角形是等腰三角形，当且仅当其有两个角相等。
题解：
求下列谓词公式的子句集。
题解：
试判断下列子句集中哪些是不可满足的。
题解：
对下列各题分别证明，G是否可肯定是F，F1，F2，…的逻辑结论。
题解：
设已知：
(1)凡是清洁的东西就有人喜欢；(2)人们都不喜欢苍蝇。试用谓词公式表示这两个命题，并用归结原理证明：苍蝇是不清洁的。
题解：
某公司招聘工作人员，有A,B,C三人应聘，经面试后，公司表示如下想法：(1)三人中至少录取一人；(2)如果录取A而不录取B，则一定录取C；(3)如果录取B，则一定录取C。试用谓词公式表示这三个命题，并用归结原理求证：公司一定录取C。
题解：
张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员A说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员B说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员D说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员E说“钱与李中至少有一人与此案无关”。假设这五个侦察员的话都是可信的，用谓词公式表示这五句话，并用归结原理推出谁是盗窃犯。
题解：
试画出例5-28的（线性）归结演绎树。
题解：
第六章基于产生式规则的机器推理试将本章给出的正向推理和反向推理算法用PROLOG语言或其他语言编程，实现一个推理机。
第七章几种结构化知识表示及其推理用三元组表示下列命题。(1)雪是白的。(2)小张身高1.80米。
题解：
(1)（雪，颜色，白）
(2)（小张，身高，1.80）
试写出“学生框架”的描述，并用PROLOG语言实现
题解：
请把下列命题表示的事实用一个语义网络表示出来，并用PROLOG语言实现。(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)樱桃树是一种果树，它结樱桃。
题解：
第八章不确定和不确切性知识的表示与推理举一个不确定性产生式规则实例，并用附有信度的规则形式表示，进而PROLOG语言表示。
题解：
举一个不确切性产生式规则实例，并用程度化规则形式表示，进而PROLOG语言表示。
题解:
写一个程度化框架和一个程度化语义网络，并用PROLOG语言表示。
题解：
试写出天气“热”、“温和”、“冷”这三个软语言值的相容函数。
题解：
设有如下一组规则：r1:IfE1ThenE2(0.6)
r2:IfE2andE3ThenE4(0.8)r3:IfE4ThenH(0.7)r4:IfE5ThenH(0.9)且已知CF(E1)＝0.5，CF(E3)＝0.6，CF(E5)＝0.4用确定性理论求CF(H)。题解：
写出例8-11中软语言值“低”和“高”的相容函数。
题解：
第九章机器学习：符号学习与交互学习通过计算条件熵，完成9.3.3节例子中根节点以下节点的选择，并验证原所得决策树是否最简。
题解：
完成9.4.2节中图9-19中其余动作Q’值的更新，并给出一个最优策略*。
题解：
在此感谢老王的辛勤付出，为我们摘录了题目！©老王
人工智能期末试题及答案
一单项选择题（每小题2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D）年
A.1946 B.1960 C.1916 D.1956
2.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B
A.专家系统、自动规划 B.专家系统、机器学习
C.机器学习、智能控制 D.机器学习、自然语言理解
3.下列不是知识表示法的是 A 。
A：计算机表示法 B：“与/或”图表示法
C：状态空间表示法 D：产生式规则表示法
4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A：不确定性知识是不可以精确表示的
B：专家知识通常属于不确定性知识
C：不确定性知识是经过处理过的知识
D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg
C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg
二 填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 进化主义 和 连接主义 。
2.问题的状态空间包含三种说明的集合， 初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为 启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及 神经计算、模糊计算和 进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于 结论的不确定性和关于 证据的不确定性。
三名称解释（每词4分，共20分）人工智能 专家系统 遗传算法 机器学习 数据挖掘
答：
（1）人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
（2）专家系统
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统
（3）遗传算法
遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向
（4）机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
（5）数据挖掘
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
四 简答题（每小题5分，共30分）1. 人工智能有哪些研究领域和应用领域？
答：（1）研究领域
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
（2）应用领域
智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程
2. 简述模式识别的基本过程
答：（1）信息获取
（2）预处理：对获取信号进行规范化等各种处理（3）特征提取与选择：将识别样本构造成便于比较、分析的描述量即特征向量（4）分类器设计：由训练过程将训练样本提供的信息变为判别事物的判别函数（5）分类决策：对样本特征分量按判别函数的计算结果进行分类
3.状态空间法、谓词逻辑法和语义网络的要点分别是什么？
答：（1）状态空间法是以状态和算符为基础来表示和求解问题的，三个要点是：状态，算符，问题的状态空间
（2）谓词逻辑法要点：命题真值，论域与谓词，连接词和量词，项与合式公式，自由变元和约束变元
（3）语义网络要点：类属关系，包含关系，属性关系，时间关系，位置关系，相近关系，推论关系
4.简述Agent的定义和基本特征
答：（1）Agent定义：Agent指的是一种实体，而且是一种具有智能的实体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机系统等等，甚至也可以是人
（2）Agent基本特征：
a.自主性
Agent具有属于其自身的计算资源和局部于自身的行为控制机制,能够在没有外界直接操纵的情况下,根据其内部状态和感知到的环境信息,决定和控制自身的行为。例如,SNMP中的agent就是独立运行在被管理单元上的自主进程。
b.交互性
Agent能够与其他Agent(包括人),用Agent通信语言实施灵活多样的交互,能够有效地与其他Agent协同工作。例如,一个Internet上的用户需要使用Agent通信语言向主动服务Agent陈述信息需求。
c.反应性
Agent能够感知所处的环境(可能是物理世界,操纵图形界面的用户,或其他Agent等),并对相关事件作出适时反应。例如,一个模拟飞机的Agent能够对用户的操纵作出适时反应。
d.主动性
Agent能够遵循承诺采取主动行动,表现出面向目标的行为。例如,一个Internet上的主动服务Agent,在获得新的信息之后能够按照约定主动将其提交给需要的用户;一个工作流管理Agent,能够按照约定将最新的工作进展情况主动通报给有关的工作站
5. 根据自己的理解给出人工神经网络的定义，并指出其特征。
答：（1）人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型 （2）特征：a.非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性 关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储量
b.非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子
c.非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程
d.非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性
6. 有一个农夫带一只狐狸、一只小羊和一篮菜过河。假设农夫每次只能带一样东西过河，考虑安全，无农夫看管时，狐狸和小羊不能在一起，小羊和菜篮不能在一起。试设计求解该问题的状态空间，并画出状态空间图。
答：以变量m、f、s、v分别指示农夫、狐狸、小羊、菜,且每个变量只可取值1(表示在左岸)或0(表示在右岸)。问题状态可以四元组(m、f、s、v)描述,设初始状态下均在左岸,目标状态下都到达右岸。从而,问题求解任务可描述为(1,1,1,1)->(0,0,0,0)
由于问题简单,状态空间中可能的状态总数为2×2×2×2=16,由于要遵从安全限制,合法的状态只有(除初、目状态外): 1110，1101，1011，1010，0101，0001，0010，0100；不合法状态有:0111,1000,1100,0011,0110,1001
设计二类操作算子:Lx、Rx,x为m、f、s、v时分别指示农夫独自,带狐狸,带小羊,带菜过河；状态空间图如下所示.由于Lx和Rx是互逆操作,故而解答路径可有无数条,但最近的只有二条;都是7个操作步
五．综述题（20分）1.（本题10分）对于八数码难题按下式定义估价函数：
f(x)=d(x)+h(x)
其中，d(x)为节点x的深度；h(x)是所有棋子偏离目标位置的曼哈顿距离（棋子偏离目标位置的水平距离和垂直距离和），例如下图所示的初始状态S0：8的曼哈顿距离为2；2的曼哈顿距离为1；1的曼哈顿距离为1；6的曼哈顿距离为1；h(S0)=5。
（1）用A*搜索法搜索目标，列出头三步搜索中的OPEN、CLOSED表的内容和当前扩展节点的f值。
（2）画出搜索树和当前扩展节点的f值。
解：（1）如下表
（2）搜索树如下图，右上角的数字是其估价函数值
2.(本题10)您认为《人工智能》课程的哪一部分内容对您的毕业设计或者您以后的工作特别有用？如果有，请叙述其原理；如果没有，请您谈谈人工智能的发展对人类有哪些的影响？
答：我认为人工智能的发展对人类的影响主要有以下五个方面
（1）劳务就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，例如用专家系统代替管理人员或医生进行决策或诊断与治疗病人疾病，所以，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。
（2）社会结构变化。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。
（3）思维方式与观念的变化。人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。
（4）心理上的威胁。人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。如果有一天，这些人开始相信机器也能够思维和创作，那么他们可能会感到失望，甚至感到威胁。他们担心：有朝一日，智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，使人类沦为智能机器和智能系统的奴隶。
（5）技术失控的危险。任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中
超星尔雅人工智能语言与伦理章节测试答案大全
超星尔雅人工智能语言与伦理章节测试答案大全-学习通人工智能语言与伦理考试答案汇总编辑：水星游戏网更新时间：2023-01-0520:02:54
超星尔雅人工智能语言与伦理章节测试答案在哪查找呢，不少网友在找超星尔雅人工智能语言与伦理章节测试答案，接下来就让小编给大家带来《超星尔雅》人工智能语言与伦理答案汇总。
《超星尔雅》人工智能语言与伦理答案汇总1.1人工智能的历史
1、【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?()
A、人工智能就是机器学习
B、机器学习只是人工智能中的一个方向
C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多
D、人工智能就是深度学习
我的答案：AD
2、【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。()
我的答案：√
3、【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。()
我的答案：X
1.2符号人工智能
1、【单选题】计算机之父是()。
A、约翰•麦卡锡
B、艾伦•图灵
C、赫尔伯•西蒙
D、马文•明斯基
我的答案：B
2、【单选题】人工智能与计算机学科的关系是()。
A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究
B、计算机是人工智能研究的一个领域
C、人工智能是计算机学科的一个分支
D、人工智能与计算机学科没有联系
我的答案：C
3、【单选题】人工智能作为一门学科的建立时间是()。
A、1956年
B、1930年
C、1960年
D、1952年
我的答案：A
4、【多选题】下列哪些选项是符号AI的技术路线()?
A、通用问题求解器
B、深度学习
C、机器学习
D、贝叶斯网络
我的答案：AD
5、【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。()
我的答案：√
6、【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。()
我的答案：X
7、【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。()
我的答案：√
1.3人工神经元网络
1、【单选题】()是现在新出现的人工智能的研究方向。
A、深度学习
B、人工神经元网络
C、贝叶斯网络
D、类脑人工智能
我的答案：D
2、【单选题】深度学习中的“深度”是指()。
A、计算机理解的深度
B、中间神经元网络的层次很多
C、计算机的求解更加精准
D、计算机对问题的处理更加灵活
我的答案：B
3、【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是()。
A、人工神经元网络是深度学习的前身
B、深度学习是人工神经元网络的一个分支
C、深度学习是人工神经元网络的一个发展
D、深度学习与人工神经元网络无关
我的答案：AC
4、【多选题】人工神经元网络的运作可以粗略分为()三个层面。
A、输入层
B、映射机制
C、中间处理层
D、输出层
我的答案：ACD
5、【判断题】符号AI不是人工智能的正统。()
我的答案：X
6、【判断题】人工神经元网络是对人类的神经元运作进行一种非常粗糙的数学模拟。()
我的答案：√
7、【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。()
我的答案：√
1.4框架问题
1、【单选题】深度学习的实质是()。
A、推理机制
B、映射机制
C、识别机制
D、模拟机制
我的答案：B
2、【多选题】符号AI的问题在于()。
A、缺少推理必要的信息
B、把推理所依赖的公理系统全部锁死
C、缺少推理的灵活性
D、会遭遇“框架问题”
我的答案：BCD
3、【判断题】推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱的结论。()
我的答案：√
4、【判断题】计算机具有触类旁通的能力,可以根据具体语境对事件进行分类。()
我的答案：X
5、【判断题】人工神经元网络会遭遇“框架问题”。()
我的答案：X
1.5顺便聊聊五代计算机泡沫
1、【单选题】日本五代计算机泡沫关注的核心问题是()。
A、人工神经元网络
B、符号AI
C、贝叶斯网络
D、自然语言处理
我的答案：D
2、【判断题】制造人工智能的规划、计划和方案本身应该能根据情况的变化进行自我调整。()
我的答案：√
2.1专用人工智能与通用人工智能
1、【多选题】目前对人工智能的发展所持有的观点有()。
A、乌托邦论
B、模块论
C、末世论
D、泡沫论
我的答案：ACD
2、【判断题】现在的人工智能系统都是专用人工智能而非通用人工智能。()
我的答案：√
2.2深度学习能够升级为通用人工智能系统吗?
1、【单选题】一个真正的通用人工智能系统应具备处理()问题的能力。
A、全局性
B、局部性
C、专业性
D、统一性
我的答案：A
2、【单选题】目前的人工智能研发的动力主要来源于()。
A、科学
B、商业
C、学术
D、军事
我的答案：B
3、【判断题】现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题。()
我的答案：√
4、【判断题】人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力。()
我的答案：X
2.3向自然智能学习(上)
1、【单选题】能够推进人工智能智能的研究最好方法是()。
A、继续完善深度学习
B、提升计算机处理数据的能力
C、研究人类自己的智能
D、研发通用人工智能
我的答案：C
2、【多选题】下列哪些选项属于通用智力因素?()
A、短期记忆
B、流体智力
C、晶体智力
D、反应速度
我的答案：ABCD
3、【判断题】类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。()
我的答案：X
4、【判断题】人类自己的智能体现了通用性。()
我的答案：√
2.4向自然智能学习(下)
1、【多选题】以下哪些选项属于自然智能?()
A、植物
B、动物
C、细菌
D、机器
我的答案：ABC
2、【多选题】智能的特点是()。
A、能对环境进行灵活的应对
B、能够不断创新
C、具有十分牢固的记忆力
D、经济高效
我的答案：AC
3、【判断题】智能与神经元网络的存在具有必然关系。()
我的答案：X
4、【判断题】类脑人工智能及人工神经元网络只是智能展现的一种形式。()
我的答案：√
2.5再论“强人工智能”与“超级人工智能”
1、【单选题】提出强人工智能与弱人工智能的人是()。
A、约翰•塞尔
B、彼得卡鲁瑟斯
C、杰瑞•佛多
D、埃隆•马斯克
我的答案：A
2、【判断题】通用人工智能就是强人工智能。()
我的答案：X
3.1大数据的优点
1、【单选题】深度学习的数据材料来源于()。
A、人工搜集
B、已有数据库
C、抽样调查
D、互联网
我的答案：D
2、【单选题】大数据技术的样本空间是()。
A、针对所有相关数据
B、需要确立样本范围
C、不做样本控制
D、以上都不对
我的答案：C
3、【判断题】统计学研究首先要确立样本空间,进行合理抽样,然后估测出相关的情况。()
我的答案：√
4、【判断题】当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道。()
我的答案：X
5、【简答题】大数据技术与统计学的不同在于?
我的答案：在样本控制方面,统计学要进行样本控制,大数据技术则不需要;在思维模式方面,统计学会预先确定范围,大数据技术则会随时调整范围。
3.2大数据的缺点
1、【单选题】大数据所搜集到的用户群体都是()。
A、具有线上行为的用户
B、具有线下行为的用户
C、参与调研的用户
D、不参与调研的用户
我的答案：A
2、【单选题】人类心智比较容易适应()环境。
A、大数据
B、小数据
C、多数据
D、单一数据
我的答案：B
3、【多选题】技术问题背后还有着()问题
A、如何取样
B、社会的公平正义
C、社会的价值导向
D、健康的网上习惯
我的答案：BC
4、【判断题】由于大数据只能体现出数量而不能进行质量上的判断,所以在采样并不完整的情况下给出的结论未必准确。()
我的答案：√
5、【判断题】大数据会使人类的行为逐渐趋同。()
我的答案：√
3.3节俭性理性
1、【单选题】“节俭性理性”是()提出的。
A、赫伯特•西蒙
B、吉仁泽
C、司马贺
D、拉普拉斯
我的答案：B
2、【单选题】利用自己的认知本能来进行判断的思维算法是()。
A、科学法
B、逻辑法
C、捷思法
D、大数据
我的答案：C
3、【多选题】绿色人工智能是指()。
A、对环境友好
B、所需数据小
C、消耗资源少
D、效率高
我的答案：ABC
4、【判断题】面临信息过载的情况,最好的判断方法是通过本能运用原始算法。()
我的答案：√
5、【判断题】大量信息的提供,尤其是彼此矛盾的信息的提供并不会导致我们的思维过载。()
我的答案：X
6、【判断题】赫伯特•西蒙提出了有限理性理论。()
我的答案：√
3.4对绿色人工智能的展望
1、【单选题】过度开采社会人文资源,是指在大数据的环境下对()的侵犯。
A、个人隐私
B、大众心理
C、个人的行为规范
D、大众消费习惯
我的答案：A
2、【判断题】大数据无法维持人类社会的隐私和公开之间的张力平衡。()
我的答案：√
3、【判断题】深度学习就是一种绿色人工智能。()
我的答案：X
4.1自然语言处理理论概论
1、【单选题】在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是()
A、机器视觉
B、非确定条件下的推理
C、机器听觉
D、自然语言处理
我的答案：D
2、【多选题】真正的通用人工智能系统具有把握()的能力。
A、专业性
B、跨领域
C、局部性
D、全局性
我的答案：BD
3、【判断题】语言是检测人工智能是否真正厉害的试金石。()
我的答案：√
4、【判断题】机器语言的特点是有丰富的修辞手段。()
我的答案：X
4.2行为主义的自然语言处理路径
1、【单选题】聊天机器人ELIZA的运作,很大程度上采用了将计就计的策略,它本身并没有一个完整的()。
A、神经元
B、符号建模
C、语义建模
D、数据库
我的答案：C
2、【多选题】下列属于行为主义心理学家的是()。
A、约翰•华生
B、博尔赫斯•斯金纳
C、巴普洛夫
D、冯特
我的答案：AB
3、【判断题】图灵测验本身具有浓重的行为主义色彩。()
我的答案：√
4、【判断题】聊天机器人某种程度上具备人类的心智。()
我的答案：X
4.3外在主义的语义建模
1、【单选题】SHRDLU系统实际上是一个()。
A、积木系统
B、语义模型
C、人工装置
D、人工神经元网络
我的答案：A
2、【单选题】SHRDLU系统是由()发明的。
A、杰瑞•佛多
B、约翰•塞尔
C、赫伯特•西蒙
D、特里•威诺格拉格
我的答案：D
3、【判断题】SHRDLU系统预设了在哲学上语词和外部对象具有对应关系。()
我的答案：√
4、【判断题】外在主义的语义模型在哲学上的意思是每个语词的真正含义都要通过与其对应的外在对象来加以编码。()
我的答案：√
4.4基于理想语设想的语义建模
1、【单选题】语言不仅仅是句法问题,更是()。
A、语义
B、结构
C、音韵
D、逻辑
我的答案：A
2、【单选题】实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构,根据()重新组织句子。
A、音韵
B、意义
C、逻辑
D、效果
我的答案：B
3、【多选题】乔姆斯基认为人类的语法都有哪两个层面?()
A、语义层面
B、深层语法
C、句法层面
D、浅层语法
我的答案：BD
4、【判断题】大数据对于语言学习来说,其解释能力非常有限。()
我的答案：√
5、【判断题】0-3岁的小孩通过贫乏的语言样本就能够进行有效的语言学习,说明了基于大数据的心智模型是有问题的。()
我的答案：√
4.5统计学进路的语义处理方式
1、【单选题】可以用来界定因果关系的是()。
A、贝叶斯公式
B、先验概率
C、后验概率
D、归纳逻辑
我的答案：C
2、【单选题】把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是()。
A、海德格尔
B、大卫•休谟
C、康德
D、莱布尼茨
我的答案：B
3、【多选题】下列属于基于规则的自然语言处理进路的是()。
A、基于中间语的翻译
B、基于浅层语法的翻译
C、基于外在语言的翻译
D、基于深层语法的翻译
我的答案：AD
4、【多选题】下列属于外语翻译专业术语的是()。
A、外在语言
B、中间语言
C、源语言
D、目标语言
我的答案：CD
5、【判断题】先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率。()
我的答案：√
6、【判断题】休谟认为在因果推理中只有或然性。()
我的答案：√
7、【判断题】同一个语词在不同的语境当中具有不同的含义。()
我的答案：√
8、【判断题】贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理。()
我的答案：X
4.6混合式进路
1、【单选题】下列属于基于统计的自然语言处理进路的是()。
A、基于中间语的翻译
B、基于浅层语法的翻译
C、基于贝叶斯公式
D、基于深层语法的翻译
我的答案：C
2、【单选题】基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是()的哲学。
A、莱布尼茨
B、海德格尔
C、大卫•休谟
D、康德
我的答案：D
3、【多选题】康德认为知识的来源有哪两部分?()
A、心之自发性
B、先天范畴
C、感官的杂多性
D、感性材料
我的答案：AC
4、【判断题】多引擎翻译系统是指本身由很多不同的原则所驱动的混合翻译。()
我的答案：√
5、【判断题】混合式自然语言处理进路的问题在于如何将基于规则的自然语言处理与基于规则的语言处理很好地融合在一起。()
我的答案：√
4.7基于实际语例的进路
1、【单选题】影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是()。
A、康德
B、大卫•休谟
C、长尾真
D、莱布尼茨
我的答案：D
2、【单选题】影响基于统计学自然语言处理的哲学家是()。
A、康德
B、大卫•休谟
C、长尾真
D、莱布尼茨
我的答案：B
3、【单选题】与基于实际语例的自然语言处理进路有关的哲学家是()。
A、康德
B、大卫•休谟
C、长尾真
D、莱布尼茨
我的答案：C
4、【判断题】基于实例的自然语言处理会出现不对齐问题。()
我的答案：X
5、【判断题】基于实例的自然语言处理的问题是它会由两种语言之间的对应关系所决定,而有时两种语言之间的对应关系比较难以把捉。()
我的答案：√
6、【判断题】基于实例的自然语言处理在语言翻译上具有灵活性。()
我的答案：X
7、【判断题】基于实例的自然语言处理需要事先对语用材料的规则性有所把握。()
我的答案：√
5.1再谈强人工智能与弱人工智能
1、【单选题】提出强人工智能与弱人工智能的人是()。
A、约翰•塞尔
B、彼得卡鲁瑟斯
C、杰瑞•福多
D、埃隆•马斯克
我的答案：A
2、【单选题】专用与通用人工智能讨论的是智能的()问题。
A、分层
B、深度
C、宽窄
D、语言处理
我的答案：C
3、【单选题】弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的();强人工智能是指其本身就是一个()。
A、心智;智能
B、运作;大脑
C、智能;程序
D、智能;心智
我的答案：D
4、【判断题】强人工智能与弱人工智能就等于专业人工智能与通用人工智能。()
我的答案：X
5、【判断题】现有的深度学习进路的人工智能并不能达到通用人工智能。()
我的答案：√
5.2塞尔论证的前身
1、【单选题】()的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。
A、笛卡尔
B、塞尔
C、莱布尼茨
D、康德
我的答案：C
2、【单选题】磨坊论证出自()。
A、《纯粹理性批判》
B、《单子论》
C、《人类理智新论》
D、《神正论》
我的答案：B
3、【单选题】机械主义的说明方式不能囊括人类的()。
A、感觉
B、知识
C、思维
D、逻辑
我的答案：A
4、【判断题】灵活理解语句的能力是人类智能的标准。()
我的答案：√
5、【判断题】多重可实现主义是指用什么东西来执行计算机的抽象程序来说是不重要的,可以通过很多途径来执行计算机程序。()
我的答案：√
5.3塞尔的反证法
1、【单选题】汉字屋论证是()提出的。
A、埃隆•马斯克
B、杰瑞•福多
C、约翰•塞尔
D、彼得卡鲁瑟斯
我的答案：C
2、【多选题】塞尔区分了()和()。
A、强人工智能
B、弱人工智能
C、专用人工智能
D、通用人工智能
我的答案：AB
3、【判断题】任何一个精心编程的计算机,它本身的句法操作不足以支持起语义理解。()
我的答案：√
5.4重要的反驳
1、【单选题】丹尼尔•丹尼特对塞尔“中文屋论证”的批评是()。
A、过于依赖感官
B、过于依赖知觉
C、过于依赖概念
D、过于依赖直觉
我的答案：D
2、【单选题】塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是()。
A、不同的
B、同构的
C、互补的
D、不相容的
我的答案：B
3、【单选题】()无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。
A、“他心”
B、“他感”
C、“灵感”
D、“灵性”
我的答案：A
4、【判断题】塞尔认为一个人具有一门语言表达的外部行为就代表其真正懂得这门语言。()
我的答案：X
5、【判断题】人类的感官处理也具有机械性。()
我的答案：√
6.1机器翻译进路产生的问题(上)
1、【多选题】机器翻译的局限性在于()。
A、训练样本单一
B、只能处理简单句
C、基于已有的既成案例
D、错误较多
我的答案：BC
2、【判断题】人类译员一定会被机器所取代。()
我的答案：X
3、【简答题】深度学习是什么?它是如何运作的?
我的答案：深度学习是传统人工神经元网络的一个技术升级版,比原来的人工神经元网络复杂,但仍然是一种人工神经元网络。它的运作很大程度上需要外来的样本输入,然后根据样本输入进行映射,继而归类。
6.2机器翻译进路产生的问题(下)
1、【判断题】现有的机器翻译无法对人类语用环境的丰富性进行处理。()
我的答案：√
2、【判断题】文化差异不一定会影响翻译结果。()
我的答案：√
6.3认知语言学关于翻译的洞见
1、【单选题】认知语言学关心的是我们在使用某个概念时,心中浮现出的()。
A、句法规则
B、字典上的定义
C、认知图式
D、具体语境
我的答案：C
2、【多选题】认知语言学更多地是考虑()。
A、句法
B、音韵
C、语义
D、语用
我的答案：CD
3、【判断题】翻译不一定发生在不同语言的人之间。()
我的答案：√
4、【判断题】翻译机器在进行翻译时会考虑到用户的文化背景。()
我的答案：X
6.4认知语言学技术刻画的“不可计算性”
1、【单选题】框架与框架之间的粘接剂叫做()。
A、框间网络
B、框架结构
C、框架链接
D、框间关系
我的答案：D
2、【判断题】框架之间的相互关系构成了人类语言的基本推理系统。()
我的答案：√
3、【判断题】框架需要使用整个框架网络,但有时也可单独使用。()
我的答案：X
7.1隐蔽在计算机工业的“中立”面相之后的英语霸权
1、【单选题】计算机的编程语言是以()语为模仿对象的。
A、西
B、法
C、日
D、英
我的答案：D
2、【多选题】人工智能主要依赖的学科有()。
A、逻辑学
B、数学
C、统计学
D、信息与计算科学
我的答案：AC
3、【判断题】计算机自身的编程母语是多语种的。()
我的答案：X
4、【判断题】人工智能不会受到“母语意识”的影响。()
我的答案：X
7.2被西语思维扭曲的汉语量词现象
1、【单选题】第一个注意到东方语言中量词问题的语言哲学家是()。
A、图灵
B、麦克德莫特
C、蒯因
D、罗素
我的答案：C
2、【多选题】英语重视哪两个问题的区分?()
A、谓语与非谓语
B、可数名词与不可数名词
C、冠词与数词
D、单复数
我的答案：BD
3、【判断题】通过海量的数据输入及学习人工智能在量词的指派方面会达到相对准确的程度。()
我的答案：X
4、【判断题】基于统计学的和数据训练的人工智能系统是无法对语词背后的含义进行深入的理解的。()
我的答案：√
7.3一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
1、【单选题】量词在汉语中的演化史,以()时代作为一个重要的转折点。
A、西周
B、先秦
C、两汉
D、宋代
我的答案：C
2、【多选题】汉语的演化史表明,量词的真实功用可能与()没有任何关系。
A、隐喻机制
B、个体化机制
C、单复数区分
D、补足音素
我的答案：BC
3、【判断题】通用量词就是只能和特定的名词进行搭配的量词。()
我的答案：X
4、【判断题】通用量词的出现提升了古汉语的韵律上的齐一性。()
我的答案：√
5、【判断题】按照认知语言学的看法,我们对整个世界当中的事物的描述都是一种隐喻投射机制。()
我的答案：√
7.4以人工智能为武器来反抗地球的扁平化
1、【判断题】站在整个全球人类语言演化的大方向上来看,量词现象是具有地方性的。()
我的答案：X
2、【简答题】为什么东亚国家的语言需要量词,而西方民族不需要量词?
我的答案：这在很大程度上也许是因为,我们对世界的感性表达如果仅仅是通过形容词和名词的话,有可能不够用。因而要通过量词再制造一些新的信息槽口,把我们对于世界的其他的感性感受插入进去,使得我们对于世界的表达带有更多的信息。
8.1从“中文屋”到“日语屋”
1、【单选题】“中文屋”是()提出的思想实验。
A、艾伦•图灵
B、马文•明斯基
C、乔姆斯基
D、约翰•塞尔
我的答案：D
2、【判断题】汉语在塞尔的论证中所扮演的角色是非常“功能性”的,即塞尔只是借用“汉语”指涉任何他不懂的语言。()
我的答案：√
8.2日语言说者对于具身性的敏感性
1、【单选题】金谷武洋认为日本人是()看待世界的。
A、上帝的视角
B、他者的视角
C、虫子的视角
D、对象的视角
我的答案：C
2、【单选题】与汉语相比,日语对于(身体感受性)的强调更加明显。
A、语法
B、量词
C、发音
D、身体感受性
我的答案：D
3、【多选题】日语是()的混合体。
A、平假名
B、汉字
C、片假名
D、假名
我的答案：BC
4、【判断题】塞尔的规则书很大程度上是指语言符号的输入和语言符号的输出之间的关系。()
我的答案：√
5、【判断题】对语言的把握和体会很大程度上是一个语言符号的问题,并不依赖于对语境的观察。()
我的答案：X
8.3“日语屋”给塞尔造成的麻烦
1、【单选题】提出“包容构架”理论的是()。
A、罗德尼•布鲁克斯
B、约翰•塞尔
C、马文•明斯基
D、艾伦•图灵
我的答案：A
2、【单选题】日语具有强烈的()。
A、第三人称性
B、第二人称性
C、客体性
D、第一人称性
我的答案：D
3、【单选题】深度学习归根结底是一个()。
A、推理机制
B、映射机制
C、识别机制
D、模拟机制
我的答案：B
4、【判断题】深度学习能够很好地处理语境性的信息。()
我的答案：X
5、【判断题】深度学习无法从客观数据达到主观体验。()
我的答案：√
8.4主流人工智能的自然语言处理技术为何处理不了具身性?
1、【单选题】()是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派。
A、结构主义语言学
B、转化-生成语言学
C、历史比较语言学
D、认知语言学
我的答案：D
2、【单选题】现有的主流人工智能对自然语言的处理是基于()视角的。
A、第二人称
B、第三人称
C、第一人称
D、对象
我的答案：B
3、【多选题】下列哪些哲学家是从人类真实接受到的现象学体验出发来理解人类生活的方方面面?()
A、胡塞尔
B、萨特
C、海德格尔
D、梅洛•庞蒂
我的答案：ACD
4、【判断题】计算机永远无法处理日语所具有的暧昧性。()
我的答案：X
5、【判断题】认知语言学是对我们进行语言处理的认知图式进行精确的把握。()
我的答案：√
9.1机器人伦理学概述
1、【单选题】阿西莫夫三定律出自()。
A、《曙光中的机器人》
B、《我,机器人》
C、《机器人与帝国》
D、《机器与伦理》
我的答案：B
2、【多选题】人工智能伦理学包括()。
A、机器伦理学
B、机器发明者的伦理学
C、编程伦理学
D、机器人伦理学
我的答案：AD
3、【判断题】伦理道德规范编程的语义内容本身需要具身性加以奠基。()
我的答案：√
4、【判断题】机器伦理学是指造人工智能的主体自身的道德。()
我的答案：√
9.2从伦理学的“具身性”说起
1、【单选题】金谷武洋认为日本人是用虫子的视角看待世界的,这是一种()解释。
A、现象学
B、认知科学
C、认知哲学
D、生物学
我的答案：A
2、【单选题】认知语言学认为“意义”的核心观点在于()。
A、区域化
B、行动化
C、范畴化
D、理论化
我的答案：C
3、【多选题】下列与“汉密尔顿理论”相关的是()
A、利他行为是由于基因相似
B、道德德生物学起源很可能就是与“通过亲属的生存而完成家族基因的备份”这一隐蔽的生物学目的相关的。
C、在假定甲、乙两个生物学个体之间具有一定的遗传相似性的前提下,只要这种相似性与“乙从甲获得的好处“之间乘积能够抵消“甲自身因帮助乙而遭受到的损失”,那么,使得互助行为得以可能的那些基因就会在种群中传播。
D、以上都不对
我的答案：ABC
4、【判断题】麦金泰尔在《依赖性的理性动物》一书中指出动物的社群活动具有很深的生物学根基。()
我的答案：X
5、【判断题】认知语言学认为一个句子的意义具有唯一的答案。()
我的答案：X
6、【判断题】人类作为社会性动物的原因是建立于生物学事实的,即人类的身体具有一种生物学意义上的脆弱性。()
我的答案：√
9.3认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
1、【单选题】伦理学命题本身的意义是奠基在()之上的。
A、概念图式
B、认知图式
C、身体图式
D、心理架构
我的答案：C
2、【单选题】根据认知语言学,并不存在与具体的()相脱离的语义。
A、理性存在
B、感性存在
C、多面性存在
D、非理性存在
我的答案：B
3、【多选题】对人类自身的()的研究,有助于人工智能伦理学的研究。
A、认知架构
B、认知图式
C、身体图式
D、心理架构
我的答案：ABD
4、【判断题】伦理学也基于互助原则,只有两种彼此力量相近的力量才能通过互助来互惠。()
我的答案：√
5、【判断题】找不到一个程序性的方法我们不可能把阿西莫夫三定律预先输入到计算机的软件中去。()
我的答案：√
10.1德性伦理学与儒家哲学的结合
1、【单选题】德性论者关心的是()。
A、道德行为
B、道德主体
C、道德规则
D、行为后果
我的答案：A
2、【单选题】从儒家的立场来看,德性是靠()的。
A、天性
B、遗传
C、熏养
D、感受
我的答案：C
3、【多选题】下列属于伦理学理论的是()。
A、义务论
B、后果论
C、德性论
D、行为论
我的答案：ABC
4、【判断题】行动者德性伦理学认为德性来源于行为者的美好的动机。()
我的答案：√
5、【判断题】《春秋公羊传》是孔子的着作。()
我的答案：X
10.2击靶德性论及其与儒家学说中的关系
1、【单选题】击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的()。
A、德性精神
B、德性习惯
C、德性名目
D、德性行为
我的答案：C
2、【单选题】创立“神经哲学”的是()。
A、丘奇兰夫妇
B、Swanton
C、麦金太尔
D、斯宾诺莎
我的答案：A
3、【单选题】与重视动机反省机制的行为者德性论尤其不同的是,击靶德性论特别看重()的实现。
A、德性精神
B、德性培育
C、德性伦理
D、德性价值
我的答案：D
4、【判断题】儒家的德性名目有“四维”、“五德”、“八德”等。()
我的答案：√
10.3从神经计算模型看德性熏养
1、【单选题】道德识别的矢量空间是()提出的。
A、斯宾诺莎
B、Swanton
C、麦金太尔
D、丘奇兰夫妇
我的答案：D
2、【多选题】人工神经元网络包括()。
A、输入层
B、中间隐藏层
C、映射层
D、输出层
我的答案：ABD
3、【判断题】在人类道德的培养中道德样板起到了很重要的作用。()
我的答案：√
4、【判断题】人类的认知过程具有从底层特征到高层特征这种单向过程的特征。()
我的答案：X
10.4通过基于“儒家德性样板库”的隐喻性投射来获取德性
1、【单选题】在信息匮乏的情况下能够提供有效的问题解决路径的重要思想把手是()。
A、推理思想
B、知性思维
C、归纳思维
D、类比思维
我的答案：D
2、【单选题】视频中的第一个数据库是完成对()的评价的。
A、特定的人
B、特定的道德名目
C、道德行为
D、道德结果
我的答案：A
3、【判断题】类比思维需要很强大的直觉。
我的答案：√
4、【判断题】道德熏养不需要使用类比思维。()
我的答案：X
10.5课程总结
1、【单选题】最近几年人工智能的发展是由于()的崛起。
A、深度学习
B、人工神经元网络
C、符号AI
D、专用人工智能研究
我的答案：A
2、【多选题】对人工智能的发展持“末世论”的科学家是()。
A、司马贺
B、霍金
C、埃隆•马斯克
D、约翰•塞尔
我的答案：BC
3、【判断题】当前人工智能的发展具有学科基础薄弱的问题。()
我的答案：√
4、【判断题】当前人工智能的研究更多地受到科学研究的推动而商业的推动。()
我的答案：X
5、【判断题】人工智能解决的是资源的配置问题而非资源的来源问题。()
我的答案：√
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