【人工智能与信息社会】题库
一、前言近期上网课学习了慕课北京大学的智能技术概率这门课，虽然在学习人工智能无人驾驶和语音交互这方面的知识，但是一直没有系统的学习过人工智能方面的理论知识，正好通过这门课进行学习。我记录了相关的题目，整理下来和需要的小伙伴们分享。
二、题库AI时代主要的人机交互方式为A.键盘B.语音+视觉C.鼠标D.触屏正确答案：B
2016年3月，人工智能程序____在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。A.AlphaGoZeroB.DeepMindC.AlphaGoD.Deepblue正确答案：C
哪些属于家中的人工智能产品A.声控灯B.个人语音助手C.智能音箱D.扫地机器人正确答案：B、C、D
谷歌相册与传统手机相册的不同之处有A.根据不同标记进行归类和搜索B.定时备份照片C.根据照片内容自动添加标记D.自动对照片进行美颜正确答案：A、C
目前外科手术领域的医用机器人的优点有A.手术创口小B.可以帮助医生诊断病情C.定位误差小D.能够实时监控患者的情况正确答案：A、C
智能推荐系统有哪些特点A.跟踪订单状态B.根据浏览时间判断商品对用户的吸引力C.根据用户的喜好进行相关推荐D.推荐用户消费过的相关产品正确答案：B、C、D
目前来说，下列应用哪些不属于典型的人工智能应用？A.火炮弹道计算B.扫地机器人C.图像压缩D.文章自动生成摘要正确答案：A、C
目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例错误
人工智能具有学会下棋的学习能力，是实现通用人工智能算法的基础正确
在神经网络方法之前，机器翻译主要是基于统计模型的翻译正确
被誉为计算机科学与人工智能之父的是A.纽维尔B.西蒙C.费根鲍姆D.图灵正确答案：D
第一个成功应用的专家系统A.ELIZAB.XconC.DeepblueD.Dendral正确答案：D
最早的聊天机器人之一、最早通过图灵测试的程序A.DendralB.ELIZAC.XconD.Deepblue正确答案：C
选择关于人工智能概念的正确表述A.根据对环境的感知做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序B.任何计算机程序都具有人工智能C.针对特定的任务，人工智能程序具有自主学习的能力D.人工智能程序和人类具有相同的思考方式正确答案：A、C
哪些学科是人工智能的基础A.地理学B.数学C.经济学D.计算机科学正确答案：B、D
选择符合强人工智能的描述A.可以胜任人类的所有工作B.是通用的人工智能C.在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类D.仅在某个特定的领域超越人类的水平正确答案：A、B
发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有A.大量数据驱动B.社会关注度提升C.计算力的提升D.人类专家规则的完善正确答案：A、C
图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验，测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。正确
人工智能（ArtificialIntelligence）概念最早1956年在达特茅斯会议上提出正确
从公共关注视角来看，人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情正确
考虑到对称性，井字棋最终局面有____种不相同的可能A.91B.138C.44D.19683正确答案：B
一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是____A.指数级别B.常数级别C.线性级别D.对数级别正确答案：D
人类对于知识的归纳总是通过____来进行的得分/总分A.猜想B.枚举C.判断D.预测正确答案：C
第一例专家系统是在____领域发挥作用的A.化学B.生物C.数学D.物理正确答案：A
1977年在斯坦福大学研发的专家系统_____是用于地质领域探测矿藏的一个专家系统A.DENDRALB.PROSPECTORC.XCOND.MYCIN正确答案：B
以下属于完全信息博弈的游戏有A.黑白棋B.围棋C.桥牌D.井字棋正确答案：A、B、D
博弈树的每个结点表示一个动作正确
Google为了提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率，与2012年发布了知识图谱
能够提取出图片边缘特征的网络是A.池化层B.卷积层C.全连接层D.输出层正确答案：B
在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。A.28；1B.784；1C.784；10D.28；10正确答案：C
前馈型神经网络的中各个层之间是（）的，反馈型神经网络中各个层之间是（）的。A.有环；有环B.无环；无环C.无环；有环D.有环；无环正确答案：C
向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的维数是多少得分/总分A.3B.1C.10D.5正确答案：D
（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小A.损失函数B.梯度下降C.反向传播D.优化函数正确答案：A
神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征正确答案：错误
人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化正确答案：正确
误差的反向传播的，即从第一个隐藏层到输出层，逐层修改神经元的连接权值参数，使得损失函数值最小。正确答案：错误
人工智能研发者的多元化有助于满足不同人群的需求，避免潜在的歧视问题。正确答案：正确
人工智能会完全替代人类的某些工作，并不会创造新的就业机会。正确答案：错误
只有符合社会伦理规范和公共政策的解决方案，才能设计出可信赖的人工智能。正确答案：正确
政府不仅要加强高端人才的培养，更需要在教育的各个阶段，给予不同人群学习的机会。在中小学阶段鼓励计算思维和计算机科学教育；在继续教育领域为受到人工智能影响的在职人员提供职业转型的帮助等。正确答案：正确
技术进步的速度呈指数式增长，并持续加速，最终量变产生质变，从而技术的发展会脱离人类的控制。这个临界点就是____。正确答案：奇点
以下四个人工智能的应用领域中，与其他三个不同的是：A.语音识别B.医学影像分析C.图像识别与分类D.人脸识别与情感计算正确答案：A
将结构型的图片（空间分辨率高，纹路细节清晰）与光谱分辨率高，色彩丰富的图片处理成空间分辨率和光谱分辨率都高的过程称为A.图像融合B.图像分类C.图像识别D.图像配准正确答案：A
在自动驾驶中，AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用____来训练出合理的策略A.非监督学习B.强化学习C.弱化学习D.监督学习正确答案：B
在人工智能当中，图像、语音、手势等识别被认为是_____的层次；而问题求解、创作、推理预测被认为是____的层次。A.感知智能；感知智能B.认知智能；认知智能C…感知智能；认知智能D.认知智能；感知智能正确答案：C
在语音识别中，按照从微观到宏观的顺序排列正确的是：A.B.帧-音素-状态-单词B.C.音素-帧-状态-单词C.A.帧-状态-音素-单词D.D.帧-音素-单词-状态正确答案：C
现阶段的自动驾驶已经能够到达第五级完全自动的标准了。正确答案：错误
情感计算是在人脸识别的基础上，更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态。正确答案：正确
在癌细胞识别的训练中，不需要具体标明哪一部分是癌细胞、哪一部分不是癌细胞，只需要说明这一部分有癌细胞、另一部分没有癌细胞。这种学习方式被称为____正确答案：弱监督学习
人工智能时代人机交互技术6 种表现形式！ – 阿鹏SEO技能
基于语音的人机交互语言是人类最重要的交流工具。在文字产生之前，人们都是通过口语传播的方式进行信息交流的。随着社会交往的扩大，人们记忆能力又有限，一些优秀的口头故事逐渐消失在历史的汪洋大海中。为了传承优秀文化，人们开始造字。在中国，比较有名的就是仓颉造字的传说。文字出现后，人类的文明开始进入了有据可查的时代。
虽然文字的发明推动了文明的演进，但是在互联网时代，特别是移动互联网时代及人工智能时代，文字传播的效率仍然比较低。于是计算机的语音识别技术逐渐登上了历史的舞台。所谓语音识别，简单来讲就是让计算机能听懂人说话。在移动互联网时代，语音识别技术在生活领域已经有了比较好的发展。例如，Siri能够与我们进行一般的生活互动；微信的语音聊天功能，不仅能够进行语音识别，还能够保存语音，向对方发送，这项功能几乎可以替代电话功能了。
人工智能时代人机交互技术6种表现形式！
在人工智能时代，语音识别技术将会更加先进，一台冰箱、一盏台灯甚至一把椅子，只要我们为它们输入相关的语音识别程序，它们就能够听懂我们的语言，去做相应的事情。这将会提高我们的工作效率及生活质量。
基于视觉的人机交互基于视觉的人机交互应该说是基于语音的人机交互的延伸。人与人互相理解的方式是多元的，西方相关学者指出，在人与人的交流中，语言占7%的比重，语音语调占38%的比重，肢体动作、发型、妆容等占55%的比重。整体来看，在人际交流中语言部分占45%的比重，非语言部分占55%的比重。
在人工智能时代，如果要使机器更加智能，机器仅能够听懂人的语言还不够。机器应该在语音识别的基础上，进一步通过视觉与人进行沟通。
例如，人脸识别技术已经在高铁安检、刑侦破案、刷脸支付、智能手机刷脸解锁等领域取得了不错的成绩，其中，比较有趣的是刷脸支付与刷脸解锁。
智能手机刷脸解锁功能已经随着iPhone X的新鲜出炉引发人们的热议。但是，无论是刷脸解锁还是刷脸支付，目前还存在一些技术上的问题。例如，刷脸解锁的功能会受到光线的明暗变化、面部妆容的变化、是否戴眼镜等因素的影响。拿着人的彩色照片，让智能手机进行人脸识别，智能手机也会解锁成功，这也有可能造成隐私泄露等问题。在AmazonGo进行购物时，顾客也可能因为人脸识别的失误，造成付款错误。
在人工智能时代，我们的目标是让机器能够更好地进行人脸识别，不仅仅是能够进行一些简单的行为操作，而是能够做到与人类进行更高效的沟通。
基于情感的人机交互众所周知，人与机器的最大区别就在于，人有感情而机器没有感情。如果要使智能机器具有人情味，就需要为机器输入有关人类情感的知识、数据、程序和算法。
所谓情感交互，就是赋予机器主动生成喜怒哀乐等情感的能力。它利用“情感模型”为机器注入情感思维，从而让机器更好地理解人的情感，并能针对用户的情感做出智能、友好、幽默、得体的回应。
基于情感的人机交互，会使机器更有人的感觉，它能够减轻人们使用智能机器的挫败感。另外，通过深度学习，机器还能够学会更多的人类情感，甚至还能够帮助我们理解自我与他人的情感世界。
总之，基于情感的人机交互能够增加机器设备的安全性，能够使机器更加人性化，使我们的生活更加丰富多彩、妙趣横生。
基于虚拟的人机交互目前，基于虚拟的人机交互已经进行了商业落地，而且效果很好。现在常见的虚拟交互技术就是虚拟现实（Virtual Reality）技术。
所谓虚拟现实，就是采用摄像或扫描的手段来创建一个虚拟的环境。在这个虚拟的环境中，我们能找到一种与现实世界相似的感觉。在这个虚拟的环境中，我们能够从自己的视点出发，真切地感受到一个逼真的三维世界。在这里，人物是立体的，声音是立体的，我们有一种身临其境的感觉。
常见的虚拟现实技术有电影的3D特效，3D眼镜和VR眼镜。通过VR眼镜，我们能够迅速沉浸于电影所营造的虚拟环境中，仿佛我们就是电影中的一员。我们能够不断变换观察的视角，甚至还可以与演员“接触”。在VR影像中，我们仿佛是一个旁观者，又仿佛是一个亲身参与者，能够更加全面地了解影片中的人物，是一种很不错的观影体验。
基于穿戴的人机交互许多人都认为，可穿戴的计算机只存在于科幻电影或科幻小说中。例如，《钢铁侠》的主人公钢铁盔甲就是典型的穿戴型的机器智能。
其实，在人工智能时代，穿戴型的人工智能将不再是梦想。虽然我们不能做到像钢铁侠一样全面武装自己，用智慧武装自己，用科技武装自己，但是我们可以实现部分型的穿戴。
例如，在不久的将来我们可以设计一款智能眼镜，通过对眼神信息的捕捉，直接感知人的大脑的相关需求，从而智能地为我们的大脑输入相关的知识，使我们变得更加有智慧，使我们的做事效率更高。可穿戴型的智能机器在形态、功能、智力程度上都与如今的笔记本电脑、Pad、智能手机完全不同。可穿戴型的智能机器能够与人体紧密结合，能够感知人类的身体状况、感知周围环境、感知我们的需求，从而为我们的大脑实时提供有效的信息，增强人类的智能。
基于人脑的人机交互就科学的角度而言，最理想的人机交互形式是基于人脑的人机交互。这种交互方式应该到强人工智能时代才会产生，在目前的弱人工智能时代只是一种幻想。
但是，正是基于丰富的想象力，人类的科技才能取得一次又一次的突破。关于人脑交互技术，相关科学家还有一些初步的设想。核心科技是使计算机测量大脑皮层的电信号，从而感知人类的大脑活动，进而了解人类的需求，解决人类的困难。
综上所述，在人工智能时代我们应该继续发展语音识别技术、图像识别技术及VR技术，为人工智能的发展打下良好的基础，为更高效的人机交互、人性化交互制造一个美丽的梦想。
吴汉东：人工智能时代必须关注的社会风险及四大问题
二是风险的时代性。这种风险不仅是现在的潜在风险，也是未来存在的风险，它贯穿于知识革命的整个历史阶段。以色列历史学家的《人类简史》和《未来简史》描述了人工智能三个不同的阶段——人工智能、强人工智能和超人工智能。超人工智能阶段是本世纪的40-60年代，整个社将会有两大阶层，大部分人归属于无用阶层，对社会没有任何贡献可言。只有极少一部分人是社会的精英阶层，有着超强的计算能力，可以通过基因技术和人工智能技术的结合，准确测试人体基因图谱，延续生命，保持永生。当然，这也许是一个科幻预言，但是，我们不得不警惕未来社会可能发生的这种裂变对人类社会的正常发展所带来的潜在危害。
三是风险的全球性。知识革命与以往的工业革命是不同的，工业革命起始于英国，再逐渐影响到北美、东亚，这个过程是缓慢、持续的，而在今天的互联网时代，风险是全球性的，没有地理边界，也没有社会文化的界限。因此，全球应该共同行动，既要发展人工智能技术，不要拒绝它，也要警惕它潜在的危害。
会议现场
人工智能时代的四大问题
第一个是法律问题，包括主体责任问题、隐私保护问题、责任承担问题等。
首先，主体责任问题。《民法总则》有两项基本制度——主体制度，人；客体制度，物。在已有的法律认知中，主体和客体有不可逾越的界限。现在需要回答的问题是，机器人是机器还是人？机器人不是自然人的本身，但由自然人创造和设计，能不能成为民事主体？现实已经作出了回答。2016年欧盟议会法律事务委员会（JURI）向欧盟委员会提出立法建议，主张赋予高水平的智能机器人电子人的主体资格，进行身份登记，设立财产帐号，缴费，纳税，领取养老金，跟自然人是同等的主体地位。今年，沙特阿拉伯授予美国汉森机器人公司生产的机器人索菲亚公民资格，但是，它能不能有钱？能不能在沙特王国充当公务人员？这是现有理论难以回答的问题。但是，赋予智能机器人以某种民事主体资格在未来有可能成为现实。
其次，隐私保护问题。未来的人工智能时代是三者叠加：移动互联网+大数据+机器智能。在这个时代之后，人类社会将进入一个透明的、没有隐私的时代。普通人的生命与健康、财产与身份、行踪轨迹等，除国家公务人员按照特别法规定应给予必要的公示之外，任何人都要把它看作是个人隐私，应该受到法律保护。在传统社会，个人隐私被泄露是个体性的。但是，在今天是集体的、甚至是整个社会的隐私泄露。我们的一举一动在大数据里面都会一览无遗。人类怎么保护自己的隐私？科技公司如谷歌、苹果、脸书、阿里巴巴、腾讯、百度等，拥有很多用户信息，这些信息必须被是被依法收集和处理的，我们作为信息的提供者是不是无动于衷？这都是需要考虑的问题。
再次，责任承担问题。人工智能时代有两种侵权行为值得关注，侵权人采取黑客攻击、病毒传输和其他的非法手段控制机器人，对人类社会造成危害，侵权责任由侵权人承担，这个不难理解。问题在于人工智能直接给人造成损害的责任承担，这是值得考量的问题。日本曾经发生过工业机器人在生产过程中将工人放入冲压机之下碾死的惨痛事例。本世纪在美国，手术机器人在治疗病人的过程当中造成的创伤、死亡病例高达87例。这种情况下，需要分清责任事故从何而起，是设计人设计的漏洞，还是操作人的不当使用，以至于智能机器人违反了操作规则，此类事故的原因和事故责任的追究都是值得考虑的新问题。
第二个是伦理问题。
伦理问题的重要程度不亚于法律问题。著名科幻作家阿西莫夫提出了机器人定律，其中最重要是第零定律，机器人必须保护人类的整体利益不受伤害，其它三条定律都是在这一前提下才能成立。机器人定律对目前处理人工智能有关问题具有指导意义。
伦理问题包括诸多方面：
算法偏差和机器歧视问题。机器的工作速度、工作精度、工作态度都高于自然人，但是，机器也会出错，包括机器算法偏差和歧视问题。比如谷歌推出的机器人误把两名黑人标注为“大猩猩”，微软公司推出的聊天机器人，在发布24小时内，就成为一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视于一身的“不良少女”。这就是一个伦理的问题。如何为机器人设置最低的道德标准和道德框架，是非常重要的问题。
虚拟环境“麻醉”问题。在未来的人工智能时代，我们将会被无穷尽的电子信息所包围，人与人之间的交往有可能被人机之间的交往所取代。人工智能的模拟行为在很大程度上会取代人的自主行为，这就出现了虚拟环境的“麻醉”问题，从生活到办公，所有的事情都由机器人协助处理，人类是否会日渐沉迷于人工智能及其营造的虚拟环境？人生存和发展的本来意义何在？
人机情感危机问题。我们所讲的社会指人类共同体所组成的社会，是人与人之间正常交往的社会，但是，未来的机器人会带来人机的情感危机。现在我们不仅发明了代替体力劳动的工业机器人，还发明了代替了脑力劳动的机器人，甚至还可以发明代替人类情感的伴侣机器人、性爱机器人。这无疑会给人类社会的正常发展和生活趣味带来极大的挑战。
第三个是社会问题，即人机替换问题。
未来，人类60%的职业、30%的工作将被人工智能取代。根据牛津大学的统计，未来人工智能的发展会取代1000万个工作岗位，秘书、客服、助理、翻译、律师、医生、会计，乃至于证券所的交易员、信贷员的工作都可能被取代。一般来说，被取代的工作和岗位具备如下特征：这一类工作和岗位是可以描述的，这些工作是可以进行表达的，通常有固定标准和标准答案。高水平医疗师、律师的部分工作也将被智能机器人取代，但是，是否完全取代目前还难以确定。
人机替换带来诸多社会问题。被人工智能所取代的蓝领和白领到哪去？是不是被抛弃到无用阶层中？他们不能领取劳动报酬，而是领取社会保障以维持自己的生活，这一类人怎么处理？对此，比尔盖茨提出应该征收机器人税。但是，大量的机器人变成了机器人工人、机器人白领，他们有没有权益？如果有权益如何保护和维系？
此外，人工智能领先的国家和人工智能滞后的国家间的差距和鸿沟如何进行填补？新的不平衡又出现了，如何加以解决？这都是未来要考量的问题。
第四个是监管问题。
十八大、十九大针对社会治理提出良法善治和多元共治，就人工智能导致的问题如何进行监管，我认为多元共治是非常重要的，主要是政府的监管，包括行业自治和企业自律。
目前的监管难题包括两个方面，首先，监管领域的空白。比如在无人驾驶领域，政府监管、法律规则都还是空白的，无人驾驶的准入政策、安全标准、配套设施都需要从法律层面加以规制，美国从联邦政府到州政府都出台了相应的文件。对于当前最火爆的人工智能的若干领域，国家应该进行研究并在必要的时候出台相应的文件，包括法律文件。
其次，人工智能监管的技术壁垒。人工智能对监管的技术要求更高。机器人讲粗口、说脏话、性别歧视和种族歧视，这个过程是如何进行的，为什么会出现计算偏差的问题？需要了解整个人工智能发生作用的前过程，所以，监管技术的研究也必须跟上。
人工智能时代的法律、政策与伦理
人工智能时代，应确立以安全为核心的多元价值目标，构建以伦理为先导的社会规范调控体系，以技术和法律为主导的风险控制机制。
一方面，法律控制是风险治理机制的重要手段，英国、美国、澳大利亚等国家均对计算机创作物进行过规制。
另一方面，技术控制是风险治理机制的重要措施。风险规避的主要路径，是事先预防而不是事后补救，即从技术研究开始规制，以预防技术产生的负面效应或副作用。风险规避的基础范式，是从技术研发到应用过程的责任制度，包括社会道义责任、科学伦理责任和法责任。风险规避的重要措施，是奉行技术民主原则，包括技术信息适度公开和公众参与、公众决策。
结语
人工智能时代已经到来，我们不仅需要一种科学的智慧，同时，也需要制度的建设。
*本文根据中南财经政法大学吴汉东教授在“2017人工智能与法律的未来高峰论坛”上主题演讲整理返回搜狐，查看更多