人工智能與信息社會學習通超星期末考試章節答案2024年人工智能研發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。()

答案:對政府不僅要加強高端人才的培養,更需要在教育的各個階段,給予不同人群學習的機會。在中小學階段鼓勵計算思維和計算機科學教育,在繼續教育領域為受到人工智能影響的在職人員提供職業轉型的幫助等。()

答案:對前三次工業革命是機器人代替人的體力勞動,正在到來的人工智能革命將開始代替腦力勞動。()

答案:對只有符合社會倫理規范和公共政策的解決方案,才能設計出可信賴的人工智能。()

答案:對隨著人工智能的發展,人和機器的邊界可能越來越模糊。()

答案:對電影()中,機器人最終脫離了人類社會,上演了“出埃及記”一幕。

答案:我,機器人從人文視角看,人工智能產生的影響不包括()。

答案:徹底消除人類中的無用階級傳統的圖像識別系統主要由圖像分割、圖像特征提取以及圖像識別分類構成。()

答案:對情感計算是在人臉識別的基礎上,更加精細地通過臉上的表情和動作來判斷人的情緒狀態。()

答案:對以下四個人工智能的應用領域中,與其他三個不同的是()。

答案:語音識別ImageNet數據集包含了()幅圖片。

答案:1400多萬語音識別技術的英文縮寫為()。

答案:ASR將結構型的圖片(空間分辨率高,紋路細節清晰)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()。

答案:圖像融合在語音識別中,按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是()。

答案:幀-狀態-音素-單詞科大訊飛目前的主要業務領域是()。

答案:語音識別Q函數Q(s,a)是指在一個給定狀態s下,采取某一個動作a之后,后續的各個狀態所能得到的回報的()。

答案:期望值在強化學習過程中,()表示隨機地采取某個動作,以便于嘗試各種結果;()表示采取當前認為最優的動作,以便于進一步優化評估當前認為最優的動作的值。

答案:探索;開發在Q-Learning中,所謂的Q函數是指()。

答案:狀態動作函數強化學習中,()主要探索未知的動作會產生的效果,有利于更新Q值,獲得更好的策略。

答案:探索()有跟環境進行交互,從反饋當中進行不斷的學習的過程。

答案:強化學習強化學習的回報值一個重要特點是具有()。

答案:滯后性在ε-greedy策略當中,ε的值越大,表示采用隨機的一個動作的概率越(),采用當前Q函數值最大的動作的概率越()。

答案:大;小隱藏層中的全連接層主要作用是將所有特征融合到一起。()

答案:對誤差的反向傳播,即從第一個隱藏層到輸出層,逐層修改神經元的連接權值參數,使得損失函數值最小。()。

答案:錯如果某個隱藏層中存在以下四層,那么其中最接近輸出層的是()。

答案:歸一化指數層前饋型神經網絡中的各個層之間是()的,反饋型神經網絡中各個層之間是()的。

答案:無環;有環隱藏層中的池化層作用是()訓練參數,對原始特征信號進行采樣。

答案:減少()是用來評估神經網絡的計算模型對樣本的預測值和真實值之間的誤差大小。

答案:損失函數一個完整的人工神經網絡包括()。

答案:一層輸入層;多層隱藏層仿生算法是一類模擬自然生物進化或者群體社會行為的隨機搜索方法的統稱。()

答案:對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節。()

答案:對基因遺傳算法中,利用適應度函數表示參數值的大小,判斷個體是否應該被淘汰。()

答案:對RGB模型可以組合出()種顏色。

答案:16777216基因遺傳算法的組成部分包括()。

答案:初始化編碼;適應度函數;選擇;交叉和變異仿生算法的特點有()。

答案:模擬自然生物群體的行為;需要大量的模擬計算過程;適用于大規模復雜優化問題以下屬于仿生算法的有()。

答案:蟻群算法;遺傳算法;人工神經網絡基因遺傳算法的兩個常用的結束條件為()。

答案:達到一定的迭代次數;適應度函數達到一定的要求以下對基因遺傳算法描述正確的是()。

答案:基因遺傳算法反映了自然選擇的過程;是一種啟發式的搜索算法啟發式算法與AlphaBeta剪枝類似,是從葉節點自底向上計算估值。()

答案:錯AlphaBeta剪枝的效率一定比單純的minimax算法效率高。()

答案:錯每一次比較都使搜索范圍減少一半的方法是()。

答案:二分查找人類對于知識的歸納總是通過()來進行的。

答案:判斷()是第一個使用蒙特卡洛樹搜索的圍棋程序,在9×9的棋盤上擊敗了職業選手。

答案:MoGo圍棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。

答案:GNUGo除了問題本身的定義之外,使用問題特定知識的搜索策略被認為是()。

答案:啟發式算法專家系統的主要組成部分包括()。

答案:知識庫;推理引擎;用戶接口人工智能(AI)概念最早1956年在達特茅斯會議上提出。()

答案:對圖靈認為,人工智能應當是一個模擬成人成熟思維的系統。()

答案:錯根據發展趨勢定義,人工智能就是會不斷自我學習的計算機程序。()

答案:對被譽為計算機科學與人工智能之父的是()。

答案:圖靈與圖靈測試相比,中文屋提出了如何判斷是否擁有()的問題。

答案:理解力根據科學流行定義,人工智能就是和人類()相似的計算機程序。

答案:行為方式人工智能研究第一次寒冬的發生主要原因有()。

答案:AI瓶頸;性能有限;缺乏“常識”發展出圖像識別成功率超越人類的人工智能的主要因素有()。

答案:計算力的提升;大量數據驅動關于EDVAC,下列說法正確的有()。

答案:誕生于1949年;采用二進制及存儲程序智能音箱本質上是音箱、智能語音交互系統、互聯網、內容疊加的產物。()

答案:對AI時代主要的人機交互方式為()。

答案:語音+視覺Cortana是()推出的個人語音助手。

答案:微軟相較于其他早期的面部解鎖,iPhoneX的原深感攝像頭能夠有效解決的問題是()。

答案:機主平面照片能夠解鎖手機首個在新聞報道的翻譯質量和準確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統是()。

答案:微軟谷歌相冊與傳統手機相冊最大不同點是()。

答案:根據照片內容自動添加標記;根據不同標記進行歸類和搜索;人臉識別和搜索一般來說,掃地機器人必需的傳感器有()。

答案:距離傳感器;超聲波雷達傳感器;懸崖傳感器智能推薦系統的特點包括()。

答案:根據用戶的購買記錄記憶用戶的偏好;根據瀏覽時間判斷商品對用戶的吸引力;推薦用戶消費過的相關產品;根據用戶的喜好進行相關推薦二分查找是一個有效計算平方根的辦法。()

答案:對基因遺傳算法的終止條件一般是適應度數值小于0.()

答案:錯將某個父類中的部分三角形進行變異時，只能進行完全隨機變異。（）

答案:錯人工神經網絡訓練的目的就是使得損失函數最小化。()

答案:對神經網絡中各個隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。()

答案:錯在神經網絡方法之前,機器翻譯主要是基于統計模型的翻譯。()

答案:對人工智能在醫學影響分析方面,可以起到計算機輔助診斷的作用,進行病灶檢測、病灶量化診斷、進行治療決策等。()

答案:對估值函數就是對每一個局面給出一個評價分數()。

答案:對智能家居應該能自動感知周圍的環境,不需要人的操控。()

答案:對圖靈測試是圖靈于1950年提出的一個關于判斷機器是否能夠思考的著名試驗,測試某機器是否能表現出與人等價或無法區分的智能。()

答案:對人工智能強化學習的算法僅通過分析游戲時的截屏圖像學會了玩flappyBird游戲。（）

答案:對用于監督分類的算法有()。

答案:決策樹;支持向量機;神經網絡以下屬于完全信息博弈的游戲有()。

答案:黑白棋;井字棋;圍棋下列關于人工智能定義的說法，正確的是（）。

答案:“與人類思考方式相似”最直接的解釋是讓人工智能程序遵循邏輯學的基本規律進行推理、運算和歸納;從實用主義思想看，只要在特定環境下表現得與人類相似，就可以說計算機在該領域內有人工智能;人工智能的早期定義是與人類思考方式相似的計算機程序在AlphaBeta剪枝的方法中，對樹進行分析的順序包括（）。

答案:由下往上;由左往右以下屬于強化學習的特征的是（）。

答案:決策過程;行動指導;獎勵反饋關于人工智能的概念,下列表述正確的有()。

答案:根據對環境的感知做出合理的行動,并獲得最大收益的計算機程序;針對特定的任務,人工智能程序都具有自主學習的能力以下說法，正確的是（）。

答案:對于三角形，可以通過微調不同變異方式的概率，來獲得更好的求解效果;遺傳是直接得到來自父代的性狀;變異是隨機改變來自父代的性狀1977年在斯坦福大學研發的專家系統()是用于地質領域探測礦藏的一個專家系統。

答案:PROSPECTORBeta剪枝是相對于（）結點而言的。

答案:min在第五章手寫數字識別的例子中,輸入的圖片為長和寬都是28像素的圖片,輸出判斷數字0-9的概率。要構建前饋型神經網絡去解決這個問題,輸入層是()維的,輸出層是()維的。

答案:784;10深藍在開局階段的算法主要是()。

答案:啟發式算法在自動駕駛中,AI需要不斷地通過路面信息來調整開車的決策,這種處理模式適合用()來訓練出合理的策略。

答案:強化學習一個運用二分查找算法的程序的時間復雜度是()。

答案:對數級別2016年3月,人工智能程序()在韓國首爾以4:1的比分戰勝的人類圍棋冠軍李世石。

答案:AlphaGo人工智能在當今的核心指導思想是（）。

答案:學習第一例專家系統是在()領域發揮作用的。

答案:化學在人工智能當中,圖像、語音、手勢等識別被認為是()的層次;而問題求解、創作、推理預測被認為是()的層次。

答案:感知智能;認知智能下列選項中，不屬于人工智能的是（）。

答案:手機小程序能夠提取出圖片邊緣特征的網絡是()。

答案:卷積層人工智能的研發和應用的政策,應該將()置于核心位置。

答案:人（）可以使機器高度模擬人的思維方式。

答案:深度學習深度學習算法中,人可以掌控機器“思考”的具體過程,但數據來源和質量的不可控可能導致人工智能被教壞。()

答案:錯人工智能會完全替代人類的某些工作,并不會創造新的就業機會。()

答案:錯人工智能學習玩FlappyBird過程中,只需要人類告訴AI不能碰到水管即可,不需要提供其他信息。()

答案:錯典型的“雞尾酒會”問題中,提取出不同人說話的聲音是屬于()。

答案:非監督學習梯度下降算法是最常用也是最有效的神經網絡的優化辦法,完全可以滿足不同類型的需求。()

答案:錯向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的維數是()。

答案:5關于MNIST,下列說法錯誤的是()。

答案:訓練集類似人學習中使用的各種考試試卷將兩個圖片每個像素RGB三個分量的差值的平方和作為適應度函數的計算方法,兩次計算得出來的值分別為1512869728和1495705312,那么說明適應度函數值(),適應度()。

答案:低了;高了/star3/origin/53bf4cc7fb17cca383d6fd08abc2d8a9.png

答案:變異基于規則的AI系統由一連串的if-then-else規則來進行推斷或行動決策。()

答案:對/star3/origin/19c196e0f5f4e0fef5dc2243de2d71ba.png

答案:Alpha考慮到對稱性,井字棋最終局面有()種不相同的可能。

答案:138從公共關注視角來看,人工智能就是機器可以完成社會大眾不認為機器能勝任的事情。()

答案:對從公眾關注視角定義的人工智能的范疇是在不斷變化的。()

答案:對最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一詞的人是()。

答案:約翰·麥卡錫人工智能的基礎包括()。

答案:數學;計算機科學人工智能具有學會下棋的學習能力,是實現通用人工智能算法的基礎。()

答案:對現階段的自動駕駛已經能夠到達第五級完全自動的標準了。()

答案:錯人臉識別過程中,人臉采集的影響因素包括()。

答案:圖像大小;圖像分辨率;光照環境;采集角度在自動駕駛中,AI需要不斷地通過路面信息來調整開車的決策，這種處理模式適合用()來訓練出合理的策略。

答案:強化學習狀態動作函數直接決定主體該采取什么決策。()

答案:錯在強化學習中,主體和環境之間交互的要素有()。

答案:狀態;動作;回報馬爾可夫性質強調在每一個動作狀態序列中,下一個狀態與()有關。

答案:當前狀態前饋型神經網絡常用于()。

答案:圖像識別;圖像檢測在解決函數優化問題時,基因遺傳算法的全局性不好,容易陷入局部最優值。()

答案:錯色彩的三原色模型是()。

答案:紅、綠、藍零和博弈中,雙方(或多方)的收益相加為0或負數。()

答案:錯專家系統的發展趨勢不包括()。

答案:用戶需求量減少目前還沒有成功進行無人自動駕駛的案例。()

答案:錯目前外科手術領域的醫用機器人的優點有()。

答案:定位誤差小;手術創口小醫療健康領域,人工智能在醫學影像方面的應用被認為最不可能率先實現商業化。

答案:錯基于句法的機器翻譯是目前較為流行的翻譯方法,基本達到了預期的理想。()

答案:錯從某種角度說，人工智能的定義是隨著時間的發展一直在變化的。

答案:對對人臉好看程度評分,主要用的是監督學習的分類功能。()

答案:錯隨著人工智能的發展，人們對自身的理解越來越物化和去意義化，人和機器的邊界越來越模糊。（）

答案:對博弈樹的每個結點表示一個動作。()

答案:錯從人文的角度來看，人工智能對人類的影響主要包括（）。

答案:對人的認知的沖擊;對人的思維方式的沖擊;對人的心理的沖擊;對隱私保護的沖擊符合強人工智能的描述是()。

答案:可以勝任人類的所有工作;是通用的人工智能屬于家中的人工智能產品的有()。

答案:智能音箱;掃地機器人