人工智能伦理学慕课题库完整Word文档格式.docx
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B.1930年
C.1960年
D.1952年
A
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
C
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
B
4.
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。
5.
通用问题求解器需要寻找全局最优解。
错
1.3人工神经网络
)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
D
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
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
AC
符号AI不是人工智能的正统。
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。
1.4框架问题
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
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。
人工神经元网络会遭遇“框架问题”。
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。
对1.
)我的答案
对
1.5顺便聊聊五代计算机泡沫
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
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。
2.1专用人工智能与通用人工智能
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
ACD
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。
2.2深度学习能够升级为通用人工智能系统吗?
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
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
现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题。
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。
2.3向自然智能学习(上)
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
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
ABCD
类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。
人类自己的智能体现了通用性。
2.4向自然智能学习(下)
以下哪些选项属于自然智能?
A.植物
B.动物
C.细菌
D.机器
ABC
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
智能与神经元网络的存在具有必然关系。
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。
2.5再论“强人工智能”与“超级人工智能”
提出强人工智能与弱人工智能的人是(
塞尔
B.彼得卡鲁瑟斯
C.杰瑞·
佛多
D.埃隆·
马斯克
通用人工智能就是强人工智能。
3.1大数据的优点
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
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。
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。
3.2大数据的缺点
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
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
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
BC
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。
3.3节俭性理性
“节俭性理性”是(
)提出的。
A.赫伯特·
B.吉仁泽
C.司马贺
D.拉普拉斯
[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
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。
赫伯特·
西蒙提出了有限理性理论。
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。
3.4对绿色人工智能的展望
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
大数据无法维持人类社会的隐私和公开之间的张力平衡。
深度学习就是一种绿色人工智能。
4.1自然语言处理理论概论
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
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
BD
语言是检测人工智能是否真正厉害的试金石。
机器语言的特点是有丰富的修辞手段。
4.2行为主义的自然语言处理路径
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
下列属于行为主义心理学家的是(
华生
B.博尔赫斯·
斯金纳
C.巴普洛夫
D.冯特
AB
图灵测验本身具有浓重的行为主义色彩。
聊天机器人某种程度上具备人类的心智。
4.3外在主义的语意建模
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
SHRDLU系统是由(
)发明的。
A.杰瑞·
B.约翰·
C.赫伯特·
D.特里·
威诺格拉格
SHRDLU系统预设了在哲学上语词和外部对象具有对应关系。
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。
4.4基于理想语设想的语意建模
语言不仅仅是句法问题,更是(
A.语义
B.结构
C.音韵
D.逻辑
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
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
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。
4.5统计学进路的语意处理方式
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
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
贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理。
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率。
休谟认为在因果推理中只有或然性。
4.6混
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