人工智能伦理学慕课题库文档格式.docx

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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

）是如今新出现的人工智能的研究方向。

脑人工智能

D

深度学习中的“深度〞是指（ 

人工神经元网络与深度学习的关系是（ 

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化的理解。

深度学习的本质是（ 

计算机具有触类旁通的才能,可以根据详细语境对事件进展分类。

人工神经元网络会遭遇“框架问题〞。

推理的本质是在信息缺乏的情况下可以最大程度的得到最靠谱的结论。

对1. 

对

日本五代计算机泡沫关注的核心问题是（ 

制造人工智能的规划、方案和方案本身应该能根据情况的变化进展自我调整。

目前对人工智能的开展所持有的观点有（ 

ACD

如今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深度学习可以晋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（ 

）问题的才能。

目前的人工智能研发的动力主要来源于（ 

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才能。

2.3向自然智能学习〔上〕

可以推进人工智能智能的研究最好方法是（ 

以下哪些选项属于通用智力因素?

ABCD

类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。

人类自己的智能表达了通用性。

2.4向自然智能学习〔下〕

以下哪些选项属于自然智能?

ABC

智能的特点是（ 

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

C.杰瑞·

佛多

D.埃隆·

马斯克

通用人工智能就是强人工智能。

深度学习的数据材料来源于（ 

统计学研究首先要确立样本空间,进展合理抽样,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（ 

人类心智比拟容易适应（ 

）环境。

技术问题背后还有着（ 

）问题

BC

由于大数据只能表达出数量而不能进展质量上的判断,所以在采样并不完好的情况下给出的结论未必准确。

“节省性理性〞是（ 

）提出的。

A.赫伯特·

B.吉仁泽

[单项选择题]

利用自己的认知本能来进展判断的思维算法是〔 

〕。

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。

单项选择题] 

过度开采社会人文资源,是指在大数据的环境下对（ 

）的进犯。

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。

在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是（ 

真正的通用人工智能系统具有把握（ 

）的才能。

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。

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好的（ 

以下属于行为主义心理学家的是（ 

华生

B.博尔赫斯·

斯金纳

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。

语意建模

SHRDLU系统实际上是一个（ 

SHRDLU系统是由（ 

）创造的。

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。

理想语设想的语意建模

语言不仅仅是句法问题,更是（ 

实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法构造,根据（ 

）重新组织句子。

乔姆斯基认为人类的语法都有哪两个层面?

0-3岁的小孩通过贫乏的语言样本就可以进展有效的语言学习,说明了基于大数据的心智模型是有问题的。

统计学进路的语意处理方式

可以用来界定因果关系的是（ 

把归纳逻辑抬到比拟高的位置的哲学家是（ 

B.大卫·

休谟

贝叶斯公式合适于人工智能的自然语言处理。

先验概率是指根据以往经历和分析得到的概率。

休谟认为在因果推理中只有或然性。

以下属于基于统计的自然语言处理进路的是（ 

中间语的翻译

基于规那么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。

C.大卫·

康德认为知识的来源有哪两局部?

混合式自然语言处理进路的问题在于如何将基于规那么的自然语言处理与基于规那么的语言处理很好地交融在一起。

实际语例的进路

影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是（ 

影响基于统计学自然语言处理的哲学家是（ 

基于实例的自然语言处理在语言翻译上具有灵敏性。

基于实例的自然语言处理需要事先对语用材料的规那么性有所把握。

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拟难以把捉。

专用与通用人工智能讨论的是智能的（ 

）问题。

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

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。

现有的深度学习进路的人工智能并不能到达通用人工智能。

）的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。

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?

灵敏理解语句的才能是人类智能的标准。

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。

汉字屋论证是（ 

A.埃隆·

B.杰瑞·

福多

C.约翰·

塞尔区分了（ 

）和（ 

任何一个精心编程的计算机,它本身的句法操作缺乏以支持起语义理解。

丹尼尔·

丹尼特对塞尔“中文屋论证〞的批评是（ 

）无法得知,因为别人的行为和表现有假装性。

A.“他心〞

B.“他感〞

C.“灵感〞

D.“灵性〞

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。

人类的感官处理也具有机械性。

机器翻译进路产生的问题〔上〕

机器翻译的局限性在于（ 

人类译员一定会被机器所取代。

6.2机器翻译进路产生的问题〔下〕

我的1. 

现有的机器翻译无法对人类语用环境的丰富性进展处理。

文化差异不一定会影响翻译结果。

对答案 

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（ 

认知语言学更多地是考虑（ 

CD

翻译不一定发生在不同语言的人之间。

翻译机器在进展翻译时会考虑到用户的文化背景。

6.4认知语言学技术刻画的“不可计算性〞

框架与框架之间的粘接剂叫做（ 

A.框间网络

D.框间关系

框架之间的互相关系构成了人类语言的根本推理系统。

框架需要使用整个框架网络,但有时也可单独使用。

7.1隐藏在计算机工业中的“中立〞面相之后的英语霸权

计算机的编程语言是以（ 

）语为模拟对象的。

人工智能主要依赖的学科有（ 

计算机自身的编程母语是多语种的。

人工智能不会受到“母语意识〞的影响。

第一个注意到东方语言中量词问题的语言哲学家是（ 

英语重视哪两个问题的区分?

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到达相对准确的程度。

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展深化的理解的。

一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释

量词在汉语中的演化史,以（ 

）时代作为一个重要的转折点。

汉语的演化史说明,量词的真实功用可能与（ 

）没有任何关系。

通用量词的出现提升了古汉语的韵律上的齐一性。

按照认知语言学的看法,我们对整个世界当中的事物的描绘都是一种隐喻投射机制。

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。

8.1从“中文屋〞到“日语屋〞

“中文屋〞是（ 

）提出的思想实验。

A.艾伦·

B.马文·

D.约翰·

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。

对于具身性的敏感

金谷武洋认为日本人是（ 

）对待世界的。

日语是（ 

）的混合体。

塞尔的规那么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。

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。

8.3“日语屋〞给塞尔造成的费事

提出“包容构架〞理论的是（ 

A.罗德尼·

布鲁克斯

C.马文·

D.艾伦·

日语具有强烈的（ 

深度学习可以很好地处理语境性的信息。

深度学习无法从客观数据到达主观体验。

为何处理不了具身性？

现有的主流人工智能对自然语言的处理是基于（ 

）视角的。

以下哪些哲学家是从人类真实承受到的现象学体验出发来理解人类生活的方方面面?

B.萨特

D.梅洛·

庞蒂

计算机永远无法处理日语所具有的暧昧性。

认知语言学是对我们进展语言处理的认知图式进展准确的把握。

阿西莫夫三定律出自（ 

曙光中的机器人?

我,机器人?

机器人与帝国?

机器与伦理?

人工智能伦理学包括（ 

伦理道德标准编程的语义内容本身需要具身性加以奠基。

机器伦理学是指造人工智能的主体自身的道德。

9.2从伦理学的“具身性〞说起

金谷武洋认为日本人是用虫子的视角对待世界的,这是一种（ 

）解释。

以下与“汉密尔顿理论〞相关的是（ 

）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“之间乘积可以抵消“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。

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。

认知语言学认为一个句子的意义具有唯一的答案。

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。

9.3认知语言学的“具身性〞对于人工智能伦理学的启示

伦理学命题本身的意义是奠基在（ 

）之上的。

根据认知语言学,并不存在与详细的（ 

）相脱离的语义。

对人类自身的（ 

）的研究,有助于人工智能伦理学的研究。

ABD

伦理学也基于互助原那么,只有两种彼此力量相近的力量才能通过互助来互惠。

德性伦理学与儒家哲学的结合

从儒家的立场来看,德性是靠（ 

）的。

C.熏养

以下属于伦理学理论的是（ 

行动者德性伦理学认为德性来源于行为者的美妙的动机。

?

春秋公羊传?

是孔子的著作。

1击靶德性论及其与儒家学说中德关系

创立“神经哲学〞的是（ 

击靶德性论致力于将“德性〞兑换成平时我们所经常用到的（ 

性名目

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。

儒家的德性名目有“四维〞、“五德〞、“八德〞等。

1从神经计算模型看德性熏养

道德识别的矢量空间是（ 

人工神经元网络包括（ 

在人类道德的培养中道德样板起到了很重要的作用。

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。

1通过基于“〞儒家德性样板库“〞的隐喻性投射来获取德性

在信息匮乏的情况下可以提供有效的问题解决途径的重要思想把手是（ 

视频中的第一个数据库是完成对（ 

）的评价的。

类比思维需要很强大的直觉。

道德熏养不需要使用类比思维。

1课程总结

对人工智能的开展持“末世论〞的科学家是（ 

C.埃隆·

当前人工智能的开展具有学科根底薄弱的问题。

人工智能解决的是资源的配置问题而非资源的来源问题。

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。