人工智能與信息社會(huì)答案.doc

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-- 人工智能與信息社會(huì)答案 課程簡(jiǎn)介： 本課程面向大學(xué)生和社會(huì)公眾， 結(jié)合社會(huì)熱點(diǎn)和算法實(shí)踐項(xiàng)目， 介紹人工智能技術(shù)的基本概念、 發(fā)展歷史、經(jīng)典算法、應(yīng)用領(lǐng)域和對(duì)人類社會(huì)的深遠(yuǎn)影響， 展示信息社會(huì)各 領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用發(fā)展前景， 為大學(xué)生和社會(huì)公眾提供一個(gè)深入理解人工智能的入門基礎(chǔ)。 第一章 -- 1【單選題】A、蘋果  Cortana 是 ()推出的個(gè)人語(yǔ)音助手。 B、亞馬遜 C、微軟 D 、阿里巴巴 我的答案： C 2【單選題】首個(gè)在新聞報(bào)道的翻譯質(zhì)量和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)是 A、蘋果  ()。 B、谷歌 C、微軟 D 、科大訊飛 我的答案： C 3【單選題】 相較于其他早期的面部解鎖  ,iPhone X 的原深感攝像頭能夠有效解決的問題是  ()。 A、機(jī)主需要通過特定表情解鎖手機(jī) B、機(jī)主是否主動(dòng)解鎖手機(jī) C、機(jī)主平面照片能夠解鎖手機(jī) D 、機(jī)主雙胞胎解鎖手機(jī) 我的答案： C 4【多選題】屬于家中的人工智能產(chǎn)品的有 ()。 A、智能音箱 B、掃地機(jī)器人 C、聲控?zé)? D 、個(gè)人語(yǔ)音助手 我的答案： ABD 5【多選題】目前外科手術(shù)領(lǐng)域的醫(yī)用機(jī)器人的優(yōu)點(diǎn)有 ()。 A、定位誤差小 B、手術(shù)創(chuàng)口小 C、不需要人類醫(yī)生進(jìn)行操作 D 、能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控患者的情況 E、可以幫助醫(yī)生診斷病情 我的答案： AB 6【多選題】一般來說 ,掃地機(jī)器人必需的傳感器有 ()。 A、距離傳感器 B、超聲波雷達(dá)傳感器 C、懸崖傳感器 D 、溫度傳感器我的答案： ABC 7【判斷題】人工智能具有學(xué)會(huì)下棋的學(xué)習(xí)能力 ,是實(shí)現(xiàn)通用人工智能算法的基礎(chǔ)。 () 我的答案：√ 8【判斷題】目前還沒有成功進(jìn)行無人自動(dòng)駕駛的案例。 () 我的答案： 9【判斷題】智能音箱本質(zhì)上是音箱、智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)容疊加的產(chǎn)物。 () 我的答案：√ 10【判斷題】基于句法的機(jī)器翻譯是目前較為流行的翻譯方法 ,基本達(dá)到了預(yù)期的理想。 () 我的答案： 第二章 1【單選題】被譽(yù)為計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能之父的是 ()。 A、圖靈 B、費(fèi)根鮑姆 C、紐維爾 D 、西蒙 我的答案： A 2【單選題】第一個(gè)成功應(yīng)用的專家系統(tǒng)是 ()。 A、 ELIZA B、 Dendral C、Xcon D 、Deepblue 我的答案： B 3【單選題】根據(jù)科學(xué)流行定義 ,人工智能就是和人類 ()相似的計(jì)算機(jī)程序。 A、思考方式 B、表達(dá)方式 C、行為方式 D 、外觀外貌我的答案： C 4【多選題】關(guān)于人工智能的概念,下列表述正確的有 ()。 A、根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知做出合理的行動(dòng) ,并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序 B、任何計(jì)算機(jī)程序都具有人工智能 C、針對(duì)特定的任務(wù) ,人工智能程序都具有自主學(xué)習(xí)的能力 D 、人工智能程序和人類具有相同的思考方式 我的答案： AC 5【多選題】人工智能的基礎(chǔ)包括 ()。 A、數(shù)學(xué) B、計(jì)算機(jī)科學(xué) C、經(jīng)濟(jì)學(xué) D 、心理學(xué) 我的答案： AB 6【多選題】發(fā)展出圖像識(shí)別成功率超越人類的人工智能的主要因素有()。 A、計(jì)算力的提升 B、大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) C、社會(huì)關(guān)注度提升 D 、人類專家規(guī)則的完善 我的答案： AB 7【多選題】人工智能研究第一次寒冬的發(fā)生主要原因有 A、 AI 瓶頸  ()。 B、性能有限 C、缺乏“常識(shí)” D 、財(cái)政問題我的答案： ABC 8【判斷題】從公共關(guān)注視角來看 ,人工智能就是機(jī)器可以完成社會(huì)大眾不認(rèn)為機(jī)器能勝任的事情。 () 我的答案：√ 9【判斷題】從公眾關(guān)注視角定義的人工智能的范疇是在不斷變化的。  () 我的答案：√ 10【判斷題】根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)定義  ,人工智能就是會(huì)不斷自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。  () 我的答案：√ 第三章 1【單選題】一個(gè)運(yùn)用二分查找算法的程序的時(shí)間復(fù)雜度是A、指數(shù)級(jí)別  ()。 B、對(duì)數(shù)級(jí)別 C、常數(shù)級(jí)別 D 、線性級(jí)別 我的答案： B 2【單選題】第一例專家系統(tǒng)是在 A、物理  ()領(lǐng)域發(fā)揮作用的。 B、化學(xué) C、數(shù)學(xué) D 、生物 我的答案： B 3【單選題】 1977 年在斯坦福大學(xué)研發(fā)的專家系統(tǒng) ()是用于地質(zhì)領(lǐng)域探測(cè)礦藏的一個(gè)專家系 統(tǒng)。 A、 DENDRAL B、 MYCIN C、PROSPECTOR D 、 XCON 我的答案： 4【單選題】  C 除了問題本身的定義之外  ,使用問題特定知識(shí)的搜索策略被認(rèn)為是  ()。 A、 啟發(fā)式算法 B、 minimax 算法 C、 深度優(yōu)先搜索 D 、 廣度優(yōu)先搜索我的答案： A 5【單選題】 圖中的剪枝過程稱為 ()剪枝。 34.png A、 Alpha B、 Beta C、 Min D 、 Max 我的答案： A 6【單選題】 ()是第一個(gè)使用蒙特卡洛樹搜索的圍棋程序 ,在 99的棋盤上擊敗了職業(yè)選手。A、 GNU Go B、 Mo Go C、DeepZen Go D 、Alpha Go 我的答案： B 7【多選題】以下屬于完全信息博弈的游戲有 ()。 A、井字棋 B、黑白棋 C、圍棋 D 、橋牌 E、軍棋 我的答案： ABC 8【判斷題】博弈樹的每個(gè)結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)動(dòng)作。 () 我的答案： 9【判斷題】二分查找是一個(gè)有效計(jì)算平方根的辦法。 () 我的答案：√ 10【判斷題】啟發(fā)式算法與 AlphaBeta 剪枝類似 ,是從葉節(jié)點(diǎn)自底向上計(jì)算估值。 () 我的答案： 完整 人工智能與信息社會(huì) 超星爾雅答案 首頁(yè)在線搜題 第四章 1【單選題】色彩的三原色模型是 ()。 A、紅、綠、藍(lán) B、 .紅、黃、藍(lán) C、黃、綠、藍(lán) D 、紅、綠、黃 2【單選題】 圖中所展示的基因遺傳算法過程是 ()過程。 41.png A、 交叉 B、 復(fù)制 C、 變異 D 、 初始化 3【單選題】 將兩個(gè)圖片每個(gè)像素 RGB 三個(gè)分量的差值的平方和作為適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算方法 , 兩次計(jì)算得出來的值分別為 1512869728和 1495705312,那么說明適應(yīng)度函數(shù)值 (),適應(yīng)度 ()。 A、高了 ;高了 B、高了 ;低了 C、低了 ;高了 D 、低了 ;低了 4【單選題】 RGB 模型可以組合出 ()種顏色。 A、 256 B、 73578 C、1735666 D 、 16777216 5【多選題】仿生算法的特點(diǎn)有 ()。 A、模擬自然生物群體的行為 B、針對(duì)特定的輸入能夠得到確定的結(jié)果 C、需要大量的模擬計(jì)算過程 D 、適用于大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問題 6【多選題】以下對(duì)基因遺傳算法描述正確的是 ()。 A、基因遺傳算法反映了自然選擇的過程 B、基因遺傳算法一定能得到最優(yōu)解 C、是一種啟發(fā)式的搜索算法 D 、能夠窮盡所有可能性 7【多選題】基因遺傳算法的組成部分包括 ()。 A、初始化編碼 B、適應(yīng)度函數(shù) C、選擇 D 、交叉和變異 8【判斷題】仿生算法是一類模擬自然生物進(jìn)化或者群體社會(huì)行為的隨機(jī)搜索方法的統(tǒng)稱。 () 9【判斷題】在解決函數(shù)優(yōu)化問題時(shí) ,基因遺傳算法的全局性不好 ,容易陷入局部最優(yōu)值。 () 10【判斷題】自然界中生物變異的概率是不確定的 ,但是基因遺傳算法的變異概率可以人為 調(diào)節(jié)。 () 第五章 1【單選題】能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是 ()。 A、卷積層 B、池化層 C、全連接層 D 、輸出層 2【單選題】向量 [0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6]的維數(shù)是 ()。 A、 10 B、 5 C、3 D 、 1 3【單選題】 ()是用來評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差大小。 A、損失函數(shù) B、優(yōu)化函數(shù) C、反向傳播 D 、梯度下降 4【單選題】如果某個(gè)隱藏層中存在以下四層  ,那么其中最接近輸出層的是  ()。 A、卷積層 B、池化層 C、全連接層 D 、歸一化指數(shù)層 5【多選題】前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于A、圖像識(shí)別  ()。 B、文本處理 C、問答系統(tǒng) D 、圖像檢測(cè) 6【判斷題】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。 () 7【判斷題】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是使得損失函數(shù)最小化。 () 8【判斷題】誤差的反向傳播 ,即從第一個(gè)隱藏層到輸出層 ,逐層修改神經(jīng)元的連接權(quán)值參數(shù) 使得損失函數(shù)值最小。 ()。 9【判斷題】隱藏層中的全連接層主要作用是將所有特征融合到一起。 () 10【判斷題】梯度下降算法是最常用也是最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化辦法 ,完全可以滿足不同  , 類型的需求。  () 第六章 1【單選題】典型的“雞尾酒會(huì)”問題中  ,提取出不同人說話的聲音是屬于  ()。 A、監(jiān)督學(xué)習(xí) B、非監(jiān)督學(xué)習(xí) C、強(qiáng)化學(xué)習(xí) D 、線性回歸 2【單選題】在 Q-Learning 中 ,所謂的 Q 函數(shù)是指 ()。 A、狀態(tài)動(dòng)作函數(shù) B、狀態(tài)值函數(shù) C、動(dòng)作值函數(shù) D 、策略函數(shù) 3【單選題】 Q 函數(shù) Q(s,a)是指在一個(gè)給定狀態(tài) s 下 ,采取某一個(gè)動(dòng)作 a 之后 ,后續(xù)的各個(gè)狀態(tài) 所能得到的回報(bào)的A、期望值  ()。 B、最大值 C、最小值 D 、總和 4【單選題】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程中 舊的結(jié)果的比例越 ()。 A、大 ;小  ,學(xué)習(xí)率 α越大 ,表示采用新的嘗試得到的結(jié)果比例越  (),保持 B、大 ;大 C、小 ;小 D 、小 ;大 5【單選題】 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中 ,()主要探索未知的動(dòng)作會(huì)產(chǎn)生的效果 ,有利于更新 Q 值 ,獲得更好的策 略。 A、探索 B、開發(fā) C、輸入 D 、輸出 6【單選題】馬爾可夫性質(zhì)強(qiáng)調(diào)在每一個(gè)動(dòng)作狀態(tài)序列中  ,下一個(gè)狀態(tài)與  ()有關(guān)。 A、外部影響 B、主體內(nèi)因 C、歷史狀態(tài) D 、當(dāng)前狀態(tài) 7【多選題】用于監(jiān)督分類的算法有A、支持向量機(jī)  ()。 B、決策樹 C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) D 、線性回歸 8【多選題】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中  ,主體和環(huán)境之間交互的要素有  ()。 A、狀態(tài) B、動(dòng)作 C、回報(bào) D 、強(qiáng)化 9【判斷題】對(duì)人臉好看程度評(píng)分 ,主要用的是監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類功能。 () 10【判斷題】狀態(tài)動(dòng)作函數(shù)直接決定主體該采取什么決策。 () 第七章 1【單選題】以下四個(gè)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域中  ,與其他三個(gè)不同的是  ()。 A、圖像識(shí)別與分類 B、醫(yī)學(xué)影像分析 C、語(yǔ)音識(shí)別 D 、人臉識(shí)別與情感計(jì)算 2【單選題】將結(jié)構(gòu)型的圖片 (空間分辨率高 ,紋路細(xì)節(jié)清晰 )與光譜分辨率高、色彩豐富的圖 片處理成空間分辨率和光譜分辨率都高的過程稱為 ()。 A、圖像配準(zhǔn) B、圖像識(shí)別 C、圖像分類 D 、圖像融合 3【單選題】 在人工智能當(dāng)中 ,圖像、語(yǔ)音、手勢(shì)等識(shí)別被認(rèn)為是 ()的層次 ;而問題求解、 創(chuàng)作、推理預(yù)測(cè)被認(rèn)為是 ()的層次。 A、感知智能 ;認(rèn)知智能 B、認(rèn)知智能 ;感知智能 C、感知智能 ;感知智能 D 、認(rèn)知智能 ;認(rèn)知智能 4【單選題】 ImageNet 數(shù)據(jù)集包含了 ()幅圖片。 A、 1400 多 B、 14000 多 C、1400 多萬 D 、 14000多萬 5【單選題】科大訊飛目前的主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域是 ()。 A、醫(yī)學(xué)影像分析 B、語(yǔ)音識(shí)別 C、情感計(jì)算 D 、自動(dòng)駕駛 6【多選題】人臉識(shí)別過程中 ,人臉采集的影響因素包括 ()。 A、圖像大小 B、圖像分辨率 C、光照環(huán)境 D 、采集角度 7【判斷題】現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛已經(jīng)能夠到達(dá)第五級(jí)完全自動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)了。 () 8【判斷題】情感計(jì)算是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上 ,更加精細(xì)地通過臉上的表情和動(dòng)作來判斷人的 情緒狀態(tài)。 () 9【判斷題】人工智能在醫(yī)學(xué)影響分析方面  ,可以起到計(jì)算機(jī)輔助診斷的作用  ,進(jìn)行病灶檢測(cè)、 病灶量化診斷、進(jìn)行治療決策等。 () 10【判斷題】醫(yī)療健康領(lǐng)域 ,人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用被認(rèn)為最不可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè) 化。 第八章 1【單選題】從人文視角看 ,人工智能產(chǎn)生的影響不包括 ()。 A、對(duì)人的認(rèn)識(shí)的沖擊 B、對(duì)人類心理的沖擊 C、徹底消除人類中的無用階級(jí) D 、推動(dòng)進(jìn)一步的專業(yè)分化 2【單選題】電影 ()中 ,機(jī)器人最終脫離了人類社會(huì) ,上演了“出埃及記”一幕。 A、黑客帝國(guó) B、人工智能 C、我 ,機(jī)器人 D 、她 3【多選題】從技術(shù)角度看 ,人工智能的挑戰(zhàn)包括 ()。 A、能否保證人工智能的應(yīng)用開發(fā)被用于正確的目標(biāo)。 B、智能系統(tǒng)開發(fā)時(shí)存在嚴(yán)重的缺陷 ,會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)的后果。 C、人工智能的強(qiáng)大能力產(chǎn)生的負(fù)面效果可能是緩慢而大規(guī)模的。 D 、人工智能設(shè)計(jì)者在制作機(jī)器人時(shí) ,會(huì)將自己的想法加入到機(jī)器人的思維系統(tǒng)中 4【判斷題】人工智能研發(fā)者的多元化有助于滿足不同人群的需求 ,避免潛在的歧視問題。 () 我的答案：√ 5【判斷題】人工智能會(huì)完全替代人類的某些工作 ,并不會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。 () 我的答案： 6【判斷題】 政府不僅要加強(qiáng)高端人才的培養(yǎng) ,更需要在教育的各個(gè)階段 ,給予不同人群學(xué)習(xí)的 機(jī)會(huì)。在中小學(xué)階段鼓勵(lì)計(jì)算思維和計(jì)算機(jī)科學(xué)教育 ,在繼續(xù)教育領(lǐng)域?yàn)槭艿饺斯ぶ悄苡绊? 的在職人員提供職業(yè)轉(zhuǎn)型的幫助等。() 我的答案：√ 7【判斷題】只有符合社會(huì)倫理規(guī)范和公共政策的解決方案 ,才能設(shè)計(jì)出可信賴的人工智能。 () 我的答案：√ 8【判斷題】 深度學(xué)習(xí)算法中 ,人可以掌控機(jī)器“思考”的具體過程 ,但數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量的不可 控可能導(dǎo)致人工智能被教壞。 () 我的答案： 9【判斷題】 隨著人工智能的發(fā)展 ,人和機(jī)器的邊界可能越來越模糊。 () 我的答案：√ 10【判斷題】 前三次工業(yè)革命是機(jī)器人代替人的體力勞動(dòng) ,正在到來的人工智能革命將開始代替腦力勞動(dòng)。 () 我的答案：√