國家開放大學《人工智能專題》形考專題測驗1-2及答案

國家開放大學《人工智能專題》形考專題測驗及答案專題一一、判斷題1．強人工智能被認為是有自我意識的。對錯答案：對2．1965年，美國MIT人工智能實驗室的Roberts編制了多面體識別程序，開創(chuàng)了計算機視覺的新領(lǐng)域。對錯答案：對3．認知模擬是指使用心理學實驗的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。對錯答案：對4．機器智能是人腦的延伸。對錯5．圖靈測試的價值不在于討論人類智能與人工智能的性質(zhì)差異，而在于判別機器是否已經(jīng)具有智能。對錯6．世界上第一臺通用計算機”ENIAC”于1956年在美國賓夕法尼亞大學誕生。對錯7．戰(zhàn)勝李世石的谷歌AlphaGo，是弱人工智能的典型代表。對錯8．谷歌為AlphaGo設(shè)計了兩個關(guān)鍵的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中策略網(wǎng)絡(luò)選擇下棋步法，價值網(wǎng)絡(luò)評估棋盤位置。對錯9．機器學習的目的是通過數(shù)據(jù)掌握事物的規(guī)律性。對錯10．弱人工智能具備自我思考、自我推理和解決問題的能力。對錯11．計算機的基本結(jié)構(gòu)以真值函數(shù)理論為模型。對錯12．計算機不具有理性和邏輯思維。對錯13．超級智能時代是機器智能與移動互聯(lián)網(wǎng)的深度結(jié)合。對錯14．強人工智能無法根據(jù)具體環(huán)境需求決定怎么做和做什么。對錯15．圖靈測試一詞來源于艾倫·圖靈發(fā)表于1956年的一篇論文《計算機器與智能》。對錯16．首次通過圖靈測試的人工智能軟件是聊天程序尤金·古斯特曼”(EugeneGoostman)。對錯17．第一臺電子計算機的設(shè)計目的是：在二戰(zhàn)中計算長程火炮的彈道軌跡。對錯18．1997年，象棋電腦“深藍”戰(zhàn)勝了卡斯帕羅夫，宣告人工智能研究領(lǐng)域的里程碑式進展。對錯19．強人工智能觀點認為有可能制造出真正推理和解決問題的智能機器。對錯20．智能agent是一個會感知環(huán)境并作出行動以達到目標的系統(tǒng)。對錯21．人工智能雖然對經(jīng)濟社會發(fā)展有巨大促進作用，但同時也帶來了就業(yè)替代的隱憂。對錯22．在超級智能時代，人類需要學會適應(yīng)機器。對錯二、選擇題23．“他既可能成為人類迄今發(fā)生過的最好的事，也可能成為最糟糕的事。”是（）對人工智能的評價？霍金費根鮑姆赫伯特·西蒙喬布斯24．1954年，（）公司在701機上做了俄英翻譯的公開表演。IBMGoogle微軟英特爾25．（）是指機器智能和物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的深度結(jié)合。弱智能時代高智能時代強智能時代超級智能時代26．在最初的圖靈測試中，如果有超過（）的測試者不能確定被測試者是人還是機器，則這臺機器就通過了測試，并認為具有人類智能。20%30%40%50%27．機器智能的標準于（）年提出。1950年1956年1970年2000年28．第二代移動互聯(lián)網(wǎng)的操作系統(tǒng)是（）？InterX86ARMWindowsAndroid29．“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”是（）的觀點。美國麻省理工學院的溫斯頓教授美國計算機協(xié)會組織的達特莫斯專家系統(tǒng)的創(chuàng)始人愛德華·費根鮑姆人工智能之父艾倫·圖靈30．（）年在美國Dartmouth大學召開的第一次人工智能研討會被認為是人工智能科學正式誕生的標志。195019551956196531．被稱為“計算機科學之父”的是（）。馮·諾依曼艾倫·圖靈約翰·霍蘭德路易斯·蒙巴頓32．機器智能的核心技術(shù)主要包括（）。①數(shù)據(jù)搜集②數(shù)據(jù)存儲③數(shù)據(jù)表示④數(shù)據(jù)挖掘和使用①②③①②④②③④①②③④33．“電腦”一詞是（）發(fā)明的？馮·諾依曼路易斯·蒙巴頓艾倫·圖靈莫奇利和?？铺?4．Google之所以購買Nest公司是為了（）？數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)隨機訪問數(shù)據(jù)表示35．深度學習是一種（）的方法。數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)挖掘和使用數(shù)據(jù)隨機訪問

專題二一、判斷題1．語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。對錯2．分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。對錯3．P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。對錯4．人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。對錯5．啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。對錯6．狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。對錯7．下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。對錯8．貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。對錯9．現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。對錯10．人們需要把分類器學習的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓(xùn)練。對錯11．謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。對錯12．深度學習是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。對錯二、選擇題13．貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個（）。有向環(huán)形圖無向環(huán)形圖有向無環(huán)圖無向無環(huán)圖14．下列哪一條是關(guān)鍵路徑？請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。路徑1路徑215．當我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。約翰?霍蘭德亞瑟·塞繆爾馮·諾依曼艾倫·麥席森·圖靈16．貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是（）首先提出來的。貝葉斯朱迪亞·珀爾高斯康托爾17．當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用（）來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經(jīng)元都是任務(wù)的特征，即特征數(shù)值。輸入層輸出層隱含層應(yīng)用層18．以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（）。謂詞邏輯表示法腳本表示法啟發(fā)式搜索產(chǎn)生式系統(tǒng)19．人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。標簽特征值數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)擬合標簽20．下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（）圖搜索表示法腳本表示法產(chǎn)生式系統(tǒng)問題歸約法21．深度學習模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是（

）增加數(shù)據(jù)量改變算法增加模型訓(xùn)練的層次增加標簽量22．機器學習過程中，近似于人類的歸納推理式學習方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學習方式是（）。監(jiān)督學習無監(jiān)督學習機器學習深度學習23．（）設(shè)計出了一個會自主學習的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學習”的理論，創(chuàng)造出了“機器學習”這一術(shù)語。亞瑟·塞繆爾馮·諾依曼托馬斯·貝葉斯艾倫·麥席森·圖靈24．（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，引導(dǎo)機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。KNN決策樹遺傳算法A*算法25．遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得