网课铺 2023-10-17 19:58
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
参考答案：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。( )
参考答案：√
3、【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( )
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
6、【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。( )
参考答案：X
7、【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。( )
参考答案：√
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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：ACD
5、【判断题】符号AI不是人工智能的正统。( )
参考答案：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。( )
参考答案：√
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。( )
参考答案：√
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
参考答案：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”
参考答案：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。( )
参考答案：√
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。( )
参考答案：X
5、【判断题】人工神经元网络会遭遇“框架问题”。( )
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
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
参考答案：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。( )
参考答案：√
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
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
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。( )
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：ABCD
3、【判断题】类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。( )
参考答案：X
4、【判断题】人类自己的智能体现了通用性。( )
参考答案：√
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
参考答案：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
参考答案：AC
3、【判断题】智能与神经元网络的存在具有必然关系。( )
参考答案：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。( )
参考答案：√
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
参考答案：A
2、【判断题】通用人工智能就是强人工智能。( )
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
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。( )
参考答案：X
5、【简答题】大数据技术与统计学的不同在于?
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
5、【判断题】大数据会使人类的行为逐渐趋同。( )
参考答案：√
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
参考答案：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
参考答案：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
参考答案：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。( )
参考答案：√
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。( )
参考答案：X
6、【判断题】赫伯特•西蒙提出了有限理性理论。( )
参考答案：√
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
参考答案：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。( )
参考答案：√
3、【判断题】深度学习就是一种绿色人工智能。( )
参考答案：X
