智慧樹知到《人工智能基礎(chǔ)導(dǎo)學(xué)》章節(jié)測試完整答案

[完整答案]智慧樹知到《人工智能基礎(chǔ)導(dǎo)學(xué)》章節(jié)測試答案緒論

單元測試1

、1956

年達(dá)特茅斯會議上，學(xué)者們首次提出“ artificial不包括：A:研究如何用計算機表示人類知識B:研究智能學(xué)習(xí)的機制C:研究人類大腦結(jié)構(gòu)和智能起源D:研究如何用計算機來模擬人類智能

【研究人類大腦結(jié)構(gòu)和智能起源】2、在現(xiàn)階段，下列哪項尚未成為人工智能研究的主要方向和目標(biāo)：A:研究如何用計算機模擬人類大腦的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和部分功能B:研究如何用計算機延伸和擴展人類智能C:研究機器智能與人類智能的本質(zhì)差別D:研究如何用計算機模擬人類智能的若干功能，如會聽、會看、會說

【研究機器智能與人類智能的本質(zhì)差別】3、下面哪個不是人工智能的主要研究流派?A:符號主義B:經(jīng)驗主義C:連接主義D:模擬主義

【模擬主義】4、從人工智能研究流派來看，西蒙和紐厄爾提出的“邏輯理論家”方法用，應(yīng)當(dāng)屬于：A:經(jīng)驗主義，行為主義B:符號主義，連接主義C:連接主義，經(jīng)驗主義D:理性主義，符號主義

【理性主義，符號主義】5、從人工智能研究流派來看，明斯基等人所推薦的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”方法用計算機模擬神經(jīng)元及其連接，實現(xiàn)自主識別、判斷，應(yīng)當(dāng)屬于：A:理性主義，符號主義B:符號主義，連接主義C:經(jīng)驗主義，行為主義D:連接主義，經(jīng)驗主義

【連接主義，經(jīng)驗主義】“

“的本質(zhì)A:錯B:對

【錯】7、人工智能受到越來越多的關(guān)注，許多國家出臺了支持人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略計劃A:對B:錯

【對】8、人工智能將脫離人類控制，并最終毀滅人類A:對B:錯

【錯】9、人工智能目前僅適用于特定的、專用的問題A:對B:錯

【對】10、通用人工智能的發(fā)展正處于起步階段A:對B:錯

【對】第一章

單元測試1、以下組合最能全面包括所有知識表示形式的是A:謂詞邏輯、經(jīng)驗主義、網(wǎng)絡(luò)權(quán)重B:符號主義、經(jīng)驗主義、連接主義C:產(chǎn)生式系統(tǒng)、特征表示、連接主義D:符號主義、特征表示、語義向量

【符號主義、經(jīng)驗主義、連接主義】2、以下用謂詞表示的命題錯誤的是A:老王的生日在4

月：birthday(老王，4

月)C:

我

爸

爸

喜

歡

吃

雞

蛋

并

且

我

媽

媽

喜

歡

吃

西

紅

柿

：like_eat(father(我)，雞蛋)

∨

like_eat(mother(我)，西紅柿)D:大亮的老師擅長打羽毛球和網(wǎng)球：good_at(teacher(大亮)，羽毛球) good_at(teacher(大亮)，網(wǎng)球)答案:

【我爸爸喜歡吃雞蛋并且我媽媽喜歡吃西紅柿：

∨

3、哪種知識表示的樣本數(shù)據(jù)的特征表示，就對應(yīng)了某種知識。智能系統(tǒng)通過“體驗”樣本特征，來獲取知識A:都不是B:連接主義C:經(jīng)驗主義D:符號主義

【經(jīng)驗主義】4、為了描述關(guān)于”健身房“的知識，可以從中抽象出很多要素。比如：健身房的地點、開放時間、教練、器械、團課名稱、次卡價格式稱作(

)A:一階謂詞B:框架形式C:細(xì)化形式D:產(chǎn)生式

【框架形式】5、一階謂詞的功能與優(yōu)點不包括：(

)A:可以表示不確定性知識B:容易實現(xiàn)C:對知識的表現(xiàn)較精確D:表達(dá)對客觀世界的陳述

【可以表示不確定性知識】6、一階謂詞邏輯式有很強的表達(dá)能力，但經(jīng)常難以直接在計算中應(yīng)用。A:對B:錯

【對】7、由于蘊含式的靈活性，它能表示推理知識以及類似于“如果按住鼠標(biāo)拖動，則按軌跡畫出一條線”這種規(guī)則。A:錯B:對

【錯】8、產(chǎn)生式類型的知識表示推動了專家系統(tǒng)的發(fā)展，并且曾應(yīng)用于機器翻譯的領(lǐng)域。A:錯B:對

【對】9、一階謂詞邏輯是產(chǎn)生式的一種特例，而產(chǎn)生式是框架形式的一種特例。A:錯B:對

【錯】10、最簡單的命題至少由一個主語和一個謂語組成A:錯B:對

【對】第二章

單元測試1、以下說法錯誤的是(

)A:學(xué)者們普遍認(rèn)為邏輯和推理是智能思維的一種表現(xiàn)形式。中已有的知識，逐步匹配，直到推出結(jié)果為止。方式表示的知識。D:演繹是從特殊到一般，歸納是從一般到特殊。

以下說法中正確的個數(shù)有(

)：a)

不確定性推理基于產(chǎn)生式表示，確定性推理基于一階謂詞表示。b)

不確定性推理與確定性推理的不同點在于推理過程中每個環(huán)節(jié)都是不確定的。c)

推理強度。d)

事實證據(jù)的可信度取值范圍同樣為[0,1]A:3B:2C:1D:4

【2】3

、

IF

晚上兩點睡覺

AND

失眠到三點

THEN

第二天睡懶覺(0.8)，其中

CF(晚上兩點睡覺)=0.6，CF(失眠到三點)=0.3，那么CF(第二天睡懶覺)為(

)A:0.144B:0.48C:0.24D:0.18

4、以下關(guān)于反向演繹的說法錯誤的是(

)A:演繹是從一般到特殊

;

而反向推理以某個假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點，來展開推理。B:但在規(guī)則量很大時，反向演繹仍然需要逐一計算規(guī)則的匹配，比較緩慢低效。C:計算機實現(xiàn)自動推理最可行的方法是采用反向、演繹的方法。D:反向演繹從待證目標(biāo)出發(fā)，又稱歸結(jié)原理。

5、利用

Horn

子句進(jìn)行推理，使用的是什么樣的搜索方法()：A:深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索都可以B:深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索都不是C:廣度優(yōu)先搜索D:深度優(yōu)先搜索

【深度優(yōu)先搜索】6、計算機如果要實現(xiàn)自動推理，最可行的方法就是采用反向、演繹的方法A:對B:錯

【對】7、推理的確定性是推理的三個特性中最復(fù)雜的。A:錯B:對

【對】8、推理之所以為推理，是因為它有確定性的特點。A:錯B:對

【錯】9、確定性推理在推理時，所有知識和證據(jù)都是確定非真即假的A:錯B:對

【對】A:錯B:對

【錯】第三章

單元測試1、以下說法中正確的個數(shù)是()：①

專家系統(tǒng)強調(diào)概念及其關(guān)系的表達(dá)，語義網(wǎng)絡(luò)強調(diào)知識的推理能力。②

專家系統(tǒng)和語義網(wǎng)絡(luò)的建立都比較隨意，沒有嚴(yán)格的語義支撐。③

KL_ONE

語言將知識表示能力和推理計算能力相結(jié)合，表達(dá)能力和推理能力并重。④

從

linked_data

開始，語義

web

開始進(jìn)入“弱語義”階段，并采用

RDF

三元組形式描述知識。A:0B:3C:2D:1

【3】2、以下不屬于現(xiàn)階段知識圖譜技術(shù)類別的是(

)A:應(yīng)用技術(shù)B:展示技術(shù)C:推理技術(shù)D:構(gòu)建技術(shù)

【展示技術(shù)】和實體間的關(guān)系。B:實體內(nèi)通過關(guān)系來刻畫內(nèi)在屬性?！皥D”。D:知識圖譜中一般每個實體都有一個ID

來標(biāo)識，稱為標(biāo)識符。

4、對于農(nóng)夫過河的問題，農(nóng)夫、狼、羊、白菜想要坐船過河。夫看管，狼會吃羊，羊會吃白菜。將這個例子放在狀態(tài)空間中考慮，以下說法正確的是()：A:這個問題沒有解。B:如果說狀態(tài)表示成4

值(已理狀態(tài)。W(代表狼)、S(代表羊)、C(代表白菜)D:這個問題有

222*2=16

種合理的狀態(tài)。

農(nóng)夫)、W(代表狼)、S(代表羊)、C(代表白菜)】5、什么是實體關(guān)系學(xué)習(xí)(

)A:檢測文本中的實體是否具有某種預(yù)定義的關(guān)系。B:研究如何從文本中抽取事件信息并以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)出來C:發(fā)現(xiàn)文本中的有效實體。D:實體識別與鏈接

6、問答系統(tǒng)讓計算機自動回答用戶的提問，返回相關(guān)的一系列文檔。A:對B:錯

【錯】7、知識問答的實現(xiàn)分為兩步：提問分析和答案推理。A:錯B:對

【對】

提出了

Guha

也被稱作知識圖譜之父。A:錯B:對

【對】9、RDF

是現(xiàn)代知識圖譜的一個分支之一。A:錯B:對

【錯】10、Conceptnet

是純中文的知識庫。A:對B:錯

【對】第四章

單元測試1、以下關(guān)于狀態(tài)空間圖的說法錯誤的是A:將狀態(tài)和連接合在一起可以構(gòu)成狀態(tài)圖B:將一個復(fù)雜問題表示成多個連續(xù)的狀態(tài)C:狀態(tài)空間圖未必一定能畫出來D:狀態(tài)之間的連接指的是銜接、轉(zhuǎn)移、導(dǎo)致等關(guān)系

【將一個復(fù)雜問題表示成多個連續(xù)的狀態(tài)】2、以下說法正確的是：A:貪心算法又稱盲目搜索C:寬度優(yōu)先搜索的效率高于貪心算法D:貪心算法搜索速度較快，但未必能找到最優(yōu)解3、狀態(tài)空間圖表示方法的核心思想不包括：AA:對于任何問題，可以直接構(gòu)造狀態(tài)圖B:將一個復(fù)雜問題表示為若干離散狀態(tài)C:將銜接、轉(zhuǎn)移、導(dǎo)致等關(guān)系表示為狀態(tài)之間的連接D:所有狀體和連接構(gòu)成狀態(tài)圖

)D算法對手可能的反應(yīng)C:不對狀態(tài)優(yōu)劣進(jìn)行判斷，僅按照固定方式搜索D:一個角色可以完成博弈搜索5、關(guān)于盲目搜索策略的說法不正確的是A深探索B:貪婪搜索的搜索速度非?？霤:貪婪搜索總是做出在當(dāng)前看來最好的選擇D:深度優(yōu)先和寬度優(yōu)先搜索的適應(yīng)性強，但效率往往不高。6、深度優(yōu)先搜索會首先考慮縱深搜索，然后回溯上一層對A:對B:錯7、貪婪搜索每一步都會選擇使當(dāng)前步驟獲利最大的下一步對A:對B:錯8、通用搜索可以考慮當(dāng)前節(jié)點到終止節(jié)點的最優(yōu)路線XA:對B:錯9、啟發(fā)式搜索策略可以同時考慮到初始節(jié)點到當(dāng)前節(jié)點與當(dāng)前節(jié)點到終止節(jié)點的優(yōu)劣對A:錯B:對10、貪婪搜索策略首先考慮縱深探索XA:錯B:對第五章

單元測試1、下列說法不正確的是()A:進(jìn)化智能和群體智能是從自然界適者生存的客觀規(guī)律中獲得啟發(fā)究物種的適者生存C:圖靈的觀點認(rèn)為“物種的適者生存”顯然不是智能活動D:自動圖譜、自動推理、搜索技術(shù)都是模擬“單一”智能體的智能活動2、下列關(guān)于群體智能和進(jìn)化智能的說法不正確的是BA:進(jìn)化智能的思想來自新達(dá)爾文主義特點C:螞蟻、蜜蜂、候鳥、微生物都具有群體智能D:使用計算機模擬進(jìn)化智能的過程中將限制條件抽象為“環(huán)境”3、下列說法正確的是A:進(jìn)化算法的思想來源--新達(dá)爾文主義是由達(dá)爾文獨自提出的B:遺傳算法中的環(huán)境設(shè)計需要保證最優(yōu)解對應(yīng)的個體具有最強的適應(yīng)能力能算法D:遺傳算法中的環(huán)境設(shè)計有固定的標(biāo)準(zhǔn)，與具體問題無關(guān)4、下列關(guān)于遺傳算法的說法不正確的是A:遺傳算法與狀態(tài)空間搜索法都將狀態(tài)表示為“向量”短時間內(nèi)迅速提高整個種群的適應(yīng)性C:提升種群數(shù)量能夠提高求解速度和穩(wěn)定性D:單純提高突變概率，能夠穩(wěn)定地取得很好的結(jié)果5、新達(dá)爾文主義認(rèn)為的生物進(jìn)化，不包括哪個過程DA:競爭B:選擇C:突變D:模擬6、進(jìn)化智能算法的目標(biāo)，就是用計算機來模擬進(jìn)化過程，從而求解問題

對A:對B:錯7、突變保證了生物體在不斷變化的環(huán)境中具有適應(yīng)能力

對A:錯B:對8、遺傳算法的主要思路，核心就是如何模擬生物進(jìn)化過程

對A:對B:錯9、進(jìn)化智能指的是空間維度上的說法

XA:對B:錯10、模擬物種“適者生存”的能力，不屬于人工智能的研究范疇XA:對B:錯第六章

單元測試1、下列說法中正確的說法個數(shù)是(

)機器學(xué)習(xí)的過程中首先需要收集樣本數(shù)據(jù)，并且抽象表現(xiàn)出來。機器學(xué)習(xí)中的樣本數(shù)據(jù)可以是人工判斷的經(jīng)驗條目數(shù)據(jù)有監(jiān)督學(xué)習(xí)中不需要所有訓(xùn)練樣本都有明確的“答案”無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要選取合適的參數(shù)來盡可能地靠近目標(biāo)

BA:1B:3C:2D:02、下列關(guān)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是BA:支持向量機模型中距離平面最近的幾個樣本對平面的選擇影響最大B:K

近鄰算法中

K

值的選擇對分類的結(jié)果影響不大C:模型測試階段的測試數(shù)據(jù)集不能與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有交集D:決策樹算法中最能將樣本數(shù)據(jù)顯著分開的屬性應(yīng)該在決策早期就使用3、下列關(guān)于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是AA:弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等價于半監(jiān)督學(xué)習(xí)B:半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)，逐漸擴展無標(biāo)注的數(shù)據(jù)C:弱監(jiān)督學(xué)習(xí)只對部分的樣本引入標(biāo)注知識D:遷移學(xué)習(xí)的核心思想是將利用在任務(wù)

A

上獲得的經(jīng)驗去解決相似的任務(wù)

B4、下列關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法正確的是DA:強化學(xué)習(xí)的概念是從Alphago

戰(zhàn)勝李世石之后才提出的B:強化學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種，不需要有監(jiān)督信息C:強化學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程相似，是“開環(huán)”的過程逐漸適應(yīng)環(huán)境5、關(guān)于決策樹，說法有誤的是：BA:規(guī)則歸納問題，適合用決策樹來表示B:決策樹算法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)不應(yīng)該出現(xiàn)在決策早期D:屬性在決策樹中的位置不同，決策樹的效率是不同的6、聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)BA:錯B:對7、機器學(xué)習(xí)就是有監(jiān)督學(xué)習(xí)BA:對B:錯

A

與

任務(wù)

B

A

的學(xué)習(xí)經(jīng)驗，解決任務(wù)

B，即遷移學(xué)習(xí)

AA:對B:錯9、機器學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督和無監(jiān)督等AA:對B:錯10、有監(jiān)督學(xué)習(xí)的最大問題：標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺、昂貴BA:錯B:對第七章

單元測試1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一個神經(jīng)元構(gòu)成的BA:對B:錯2、隱含層，是指其中神經(jīng)元的狀態(tài)在輸出端無法直接觀測AA:對B:錯3、v

對于一個樣本，如果當(dāng)前權(quán)重能夠正確判斷其類型，就減小當(dāng)前權(quán)重

BA:對B:錯4、對于一個樣本，如果當(dāng)前權(quán)重能夠正確判斷其類型，就提高其比例

AA:對B:錯5、神經(jīng)元在輸入端接受來自多個信號源的輸入信息BA:錯B:對6、以下關(guān)于

FNN

A:BP

算法對多層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時使用的

sigmoid

激活函數(shù)存在“梯度彌散”問題B:BP

算法的核心是對隱含層神經(jīng)元誤差E

的估計C:BP并且將δ信號傳向后一層D:BP

算法的出現(xiàn)解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整困難的問題7、以下說法中，不屬于感知器和FNN

模型的相同點的是：BA:二者都有輸入、激活和輸出B:二者都是由多個神經(jīng)元組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:輸入信號向后傳遞的過程中，都是加權(quán)和的計算D:二者學(xué)習(xí)的關(guān)鍵都是神經(jīng)元的損失計算8、以下關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)的說法正確的是：AA:在

FNN

傳遞B:一個標(biāo)準(zhǔn)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一個輸入層和一個輸出層C:FNN

的輸出結(jié)果只能是向量D:FNN

的同層神經(jīng)元之間存在連接9、以下關(guān)于感知器模型的說法錯誤的是：CA:感知器的信號處理分為四個部分：輸入、匯總、激活、輸出B:匯總后的輸入信號如果高于閾值，則產(chǎn)生“激活”信號，否則仍基本維持原有水平C:在輸入端，神經(jīng)元只接受來自一個信號源的輸入信息D:輸入為實例的特征向量，由激活函數(shù)計算輸出，輸出為兩個值A(chǔ):感知器模型中的激活函數(shù)是二值函數(shù)時，損失函數(shù)是可導(dǎo)的經(jīng)元，而另一類則不會C:重調(diào)整采用“獎懲分明”策略，即對于能夠準(zhǔn)確判斷樣本類型的權(quán)重，提高當(dāng)前權(quán)重比例，反之則降低當(dāng)前權(quán)重比例D:一層感知器只能針對線性可分的數(shù)據(jù)集分類，無法解決異或(XOR)問題A:錯B:對困難的

BA:錯B:對概念

AA:錯B:對14、生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了生成模型和判別