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超星学习通无人工智能与信息社会作业答案 (3)

人工智能与信息社会

学校: 无

问题 1: 1. 目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。

选项:

A. 定位误差小

B. 手术创口小

C. 不需要人类医生进行操作

D. 能够实时监控患者的情况

E. 可以帮助医生诊断病情

答案: 定位误差小

问题 2: 2. 属于家中的人工智能产品的有()。

选项:

A. 智能音箱

B. 扫地机器人

C. 声控灯

D. 个人语音助手

答案: 智能音箱

问题 3: 3. 一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。

选项:

A. 距离传感器

B. 超声波雷达传感器

C. 悬崖传感器

D. 温度传感器

答案: 距离传感器

问题 4: 4. 谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。

选项:

A. 根据照片内容自动添加标记

B. 根据不同标记进行归类和搜索

C. 自动对照片进行美颜

D. 定时备份照片

E. 人脸识别和搜索

答案: 根据照片内容自动添加标记

问题 5: 5. 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。

选项:

A. AlphaGo

B. DeepMind

C. Deepblue

D. AlphaGo Zero

答案: AlphaGo

问题 6: 6. Cortana是()推出的个人语音助手。

选项:

A. 苹果

B. 亚马逊

C. 微软

D. 阿里巴巴

答案: 微软

问题 7: 7. 相较于其他早期的面部解锁,iPhone X的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。

选项:

A. 机主需要通过特定表情解锁手机

B. 机主是否主动解锁手机

C. 机主平面照片能够解锁手机

D. 机主双胞胎解锁手机

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问题 8: 8. 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。()

选项:

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问题 9: 9. 智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。()

选项:

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问题 10: 10. 智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。()

选项:

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问题 11: 1. 人工智能的基础包括()。

选项:

A. 数学

B. 计算机科学

C. 经济学

D. 心理学

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问题 12: 2. 关于人工智能的概念,下列表述正确的有()。

选项:

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,人工智能程序都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

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问题 13: 3. 关于EDVAC,下列说法正确的有()。

选项:

A. 第一台电子数字计算机

B. 诞生于1949年

C. 属于图灵体系结构计算机

D. 采用二进制及存储程序

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问题 14: 4. 被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。

选项:

A. 图灵

B. 费根鲍姆

C. 纽维尔

D. 西蒙

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问题 15: 5. 第一个成功应用的专家系统是()。

选项:

A. ELIZA

B. Dendral

C. Xcon

D. Deepblue

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问题 16: 6. 根据科学流行定义,人工智能就是和人类()相似的计算机程序。

选项:

A. 思考方式

B. 表达方式

C. 行为方式

D. 外观外貌

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问题 17: 7. 最早提出人工智能(Artificial Intelligence)一词的人是()。

选项:

A. 约翰·麦卡锡

B. 马文·闵斯基

C. 克劳德·香农

D. 艾伦·纽厄尔

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问题 18: 8. 根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。()

选项:

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问题 19: 9. 从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()

选项:

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问题 20: 10. 图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。()

选项:

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问题 21: 1. 专家系统的适用领域的特征包括()。

选项:

A. 不需要额外常识

B. 输入的数据可以客观描述

C. 人类专家稀缺

D. 用户需求量大

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问题 22: 2. 根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。

选项:

A. 20

B. 16

C. 9

D. 19

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问题 23: 3. 围棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。

选项:

A. GNU Go

B. Mo Go

C. DeepZen Go

D. Alpha Go

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问题 24: 4. 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。

选项:

A. DENDRAL

B. MYCIN

C. PROSPECTOR

D. XCON

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问题 25: 5. 根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为()。

选项:

A. MAX结点

B. MIN结点

C. 终止结点

D. 根节点

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问题 26: 6. 专家系统的发展趋势不包括()。

选项:

A. 知识库变大

B. 推理引擎更加专用

C. 用户接口更多样

D. 用户需求量减少

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问题 27: 7. 图中的剪枝过程称为()剪枝。

选项:

A. Alpha

B. Beta

C. Min

D. Max

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问题 28: 8. 估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数()。

选项:

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问题 29: 9. 启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()

选项:

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问题 30: 10. 博弈树的每个结点表示一个动作。()

选项:

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问题 31: 1. 基因遗传算法的两个常用的结束条件为()。

选项:

A. 达到一定的迭代次数

B. 适应度函数达到一定的要求

C. 达到一定的变异次数

D. 达到一定的交叉次数

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问题 32: 2. 基因遗传算法的组成部分包括()。

选项:

A. 初始化编码

B. 适应度函数

C. 选择

D. 交叉和变异

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问题 33: 3. 以下属于仿生算法的有()。

选项:

A. 蚁群算法

B. 遗传算法

C. 人工神经网络

D. 蒙特卡洛方法

E. 归并排序算法

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问题 34: 4. 以下对基因遗传算法描述正确的是()。

选项:

A. 基因遗传算法反映了自然选择的过程

B. 基因遗传算法一定能得到最优解

C. 是一种启发式的搜索算法

D. 能够穷尽所有可能性

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问题 35: 5. 色彩的三原色模型是()。

选项:

A. 红、绿、蓝

B. .红、黄、蓝

C. 黄、绿、蓝

D. 红、绿、黄

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问题 36: 6. 将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值(),适应度()。

选项:

A. 高了;高了

B. 高了;低了

C. 低了;高了

D. 低了;低了

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问题 37: 7. 图中所展示的基因遗传算法过程是()过程。

选项:

A. 交叉

B. 复制

C. 变异

D. 初始化

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问题 38: 8. 在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

选项:

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问题 39: 9. 基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0.()

选项:

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问题 40: 10. 自然界中生物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。()

选项:

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问题 41: 1. 一个完整的人工神经网络包括()。

选项:

A. 一层输入层

B. 多层分析层

C. 多层隐藏层

D. 两层输出层

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问题 42: 2. 前馈型神经网络常用于()。

选项:

A. 图像识别

B. 文本处理

C. 问答系统

D. 图像检测

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问题 43: 3. 关于MNIST,下列说法错误的是()。

选项:

A. 是著名的手写体数字识别数据集

B. 有训练集和测试集两部分

C. 训练集类似人学习中使用的各种考试试卷

D. 测试集大约包含10000个样本和标签

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问题 44: 4. 能够提取出图片边缘特征的网络是()。

选项:

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 输出层

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问题 45: 5. 如果某个隐藏层中存在以下四层,那么其中最接近输出层的是()。

选项:

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 归一化指数层

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问题 46: 6. ()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。

选项:

A. 损失函数

B. 优化函数

C. 反向传播

D. 梯度下降

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问题 47: 7. 隐藏层中的池化层作用是()训练参数,对原始特征信号进行采样。

选项:

A. 减少

B. 增加

C. 分割

D. 组合

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问题 48: 8. 前馈型神经网络中的各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。

选项:

A. 有环;有环

B. 有环;无环

C. 无环;有环

D. 无环;无环

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问题 49: 9. 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。()

选项:

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问题 50: 10. 误差的反向传播,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。()。

选项:

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问题 51: 1. 在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()。

选项:

A. 状态

B. 动作

C. 回报

D. 强化

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问题 52: 2. 用于监督分类的算法有()。

选项:

A. 支持向量机

B. 决策树

C. 神经网络

D. 线性回归

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问题 53: 3. 强化学习的回报值一个重要特点是具有()。

选项:

A. 客观性

B. 主体性

C. 超前性

D. 滞后性

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问题 54: 4. 在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。

选项:

A. 大;小

B. 大;大

C. 小;小

D. 小;大

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问题 55: 5. ()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。

选项:

A. 监督学习

B. 非监督学习

C. 强化学习

D. 线性回归

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问题 56: 6. 强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略。

选项:

A. 探索

B. 开发

C. 输入

D. 输出

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问题 57: 7. 在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。

选项:

A. 状态动作函数

B. 状态值函数

C. 动作值函数

D. 策略函数

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问题 58: 8. 在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

选项:

A. 探索;开发

B. 开发;探索

C. 探索;输出

D. 开发;输出

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问题 59: 9. 状态动作函数直接决定主体该采取什么决策。()

选项:

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问题 60: 10. 对人脸好看程度评分,主要用的是监督学习的分类功能。()

选项:

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问题 61: 1. 在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

选项:

A. 帧-状态-音素-单词

B. 帧-音素-状态-单词

C. 音素-帧-状态-单词

D. 帧-音素-单词-状态

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问题 62: 2. 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。

选项:

A. 监督学习

B. 非监督学习

C. 强化学习

D. 弱化学习

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问题 63: 3. 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。

选项:

A. 感知智能;认知智能

B. 认知智能;感知智能

C. 感知智能;感知智能

D. 认知智能;认知智能

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问题 64: 4. 科大讯飞目前的主要业务领域是()。

选项:

A. 医学影像分析

B. 语音识别

C. 情感计算

D. 自动驾驶

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问题 65: 5. 以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。

选项:

A. 图像识别与分类

B. 医学影像分析

C. 语音识别

D. 人脸识别与情感计算

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问题 66: 6. 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()。

选项:

A. 图像配准

B. 图像识别

C. 图像分类

D. 图像融合

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问题 67: 7. 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。()

选项:

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问题 68: 8. 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。()

选项:

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问题 69: 9. 人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等。()

选项:

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问题 70: 10. 传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()

选项:

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问题 71: 1. 从技术角度看,人工智能的挑战包括()。

选项:

A. 能否保证人工智能的应用开发被用于正确的目标。

B. 智能系统开发时存在严重的缺陷,会产生不可预测的后果。

C. 人工智能的强大能力产生的负面效果可能是缓慢而大规模的。

D. 人工智能设计者在制作机器人时,会将自己的想法加入到机器人的思维系统中

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问题 72: 2. 电影()中,机器人最终脱离了人类社会,上演了“出埃及记”一幕。

选项:

A. 黑客帝国

B. 人工智能

C. 我,机器人

D. 她

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问题 73: 3. 从人文视角看,人工智能产生的影响不包括()。

选项:

A. 对人的认识的冲击

B. 对人类心理的冲击

C. 彻底消除人类中的无用阶级

D. 推动进一步的专业分化

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问题 74: 4. 人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

选项:

A. 道德

B. 人

C. 资本

D. 隐私

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问题 75: 5. 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。()

选项:

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问题 76: 6. 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。()

选项:

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问题 77: 7. 前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()

选项:

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问题 78: 8. 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。()

选项:

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问题 79: 9. 随着人工智能的发展,人和机器的边界可能越来越模糊。()

选项:

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问题 80: 10. 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。()

选项:

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