人工智能導(dǎo)論丁世飛課后答案

人工智能導(dǎo)論丁世飛課后答案第一章1.下列關(guān)于智能說法錯(cuò)誤的是（）答案:細(xì)菌不具有智能2.目前，智能的定義已經(jīng)明確，其定義為：智能是個(gè)體能夠主動(dòng)適應(yīng)環(huán)境或針對(duì)問題，獲取信息并提煉和運(yùn)用知識(shí)，理解和認(rèn)識(shí)世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行動(dòng)，解決問題并達(dá)到目標(biāo)的綜合能力。（）答案:錯(cuò)3.傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域?qū)⑷斯ぶ悄軇澐譃閺?qiáng)人工智能與弱人工智能兩大類。所謂強(qiáng)人工智能指的就是達(dá)到人類智能水平的技術(shù)或機(jī)器，否則都屬于弱人工智能技術(shù)。（）答案:對(duì)4.人類歷史上第一個(gè)人工神經(jīng)元模型為MP模型，由赫布提出。（）答案:錯(cuò)5.下列關(guān)于數(shù)據(jù)說法錯(cuò)誤的是（）答案:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計(jì)算機(jī)輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)6.下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中正確的有（）答案:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn);“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)來臨;大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征7.大數(shù)據(jù)在政府公共服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、零售業(yè)、制造業(yè)、以及涉及個(gè)人位置服務(wù)等領(lǐng)域都將帶來可觀的價(jià)值。（）答案:對(duì)8.人工智能在各個(gè)方面都有廣泛應(yīng)用，其研究方向也眾多，下面屬于人工智能研究方向的有（）答案:機(jī)器學(xué)習(xí);知識(shí)圖譜;語音識(shí)別;模式識(shí)別9.機(jī)器人發(fā)展經(jīng)歷了程序控制機(jī)器人（第一代）、自適應(yīng)機(jī)器人（第二代）、智能機(jī)器人（現(xiàn)代）三代發(fā)展歷程。（）答案:對(duì)10.下列選項(xiàng)中屬于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域的有（）答案:智慧城市;智能農(nóng)業(yè);程序設(shè)計(jì);智能安防第二章11.生命起源于什么時(shí)候？（）答案:45-35億年之間12.人工智能使人類改造自然、適應(yīng)自然的各類技術(shù)發(fā)展到最高階段，智能技術(shù)使得工具變得有智能，促使技術(shù)在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)速度加速進(jìn)化（加速回報(bào)定律）。（）答案:對(duì)13.對(duì)于人工智能的價(jià)值、作用與意義的說法錯(cuò)誤的是：（）答案:社會(huì)層面：促使人類自身由地球自然智能生命向更高階的宇宙智能生命進(jìn)化;生命層面：促進(jìn)人類社會(huì)整體向更高階段文明加速進(jìn)化14.聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人的思維基元是符號(hào)，而不是神經(jīng)元；人的認(rèn)知過程是符號(hào)操作而不是權(quán)值的自組織過程。（）答案:錯(cuò)15.科學(xué)研究能夠逐步理解如何從大腦的結(jié)構(gòu)和機(jī)制上產(chǎn)生知覺、記憶和行為的意識(shí)表現(xiàn)，這些所謂“簡(jiǎn)單問題”的科學(xué)研究，都無法越過物質(zhì)與精神的藩籬，解決身心關(guān)系的“困難問題”，證明主觀意識(shí)如何從物質(zhì)基礎(chǔ)上涌現(xiàn)出來。（）答案:對(duì)16.對(duì)于心智計(jì)算理論說法正確的是：（）答案:驅(qū)除了心智產(chǎn)生智能行為的神秘;合理地解釋了意義內(nèi)含的結(jié)果與起因;特點(diǎn)是把心智的本質(zhì)看作是計(jì)算，把思維看作是一種信息加工過程;能夠用信念和意愿來解釋行為的同時(shí)，又令它們與物理世界合理相接17.現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)強(qiáng)調(diào)心智親身性，也就是心智與身體是分離的，人的經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)識(shí)都來自身體內(nèi)部與環(huán)境的相互作用。（）答案:錯(cuò)18.人工智能利用計(jì)算機(jī)通過程序和算法實(shí)現(xiàn)了人類智能的哪些部分？（）答案:理性部分;可計(jì)算部分;視覺部分19.理性來自身體，而非超越身體。（）答案:對(duì)20.下列哪個(gè)選項(xiàng)不屬于人類理性：（）答案:知識(shí)理性第三章21.所有生物的腦部都可以分為前腦、中腦和后腦三個(gè)原始部位。具體而言，人類大腦是由腦干、小腦、大腦（前腦）組成。（）答案:對(duì)22.下列關(guān)于大腦左右半腦及其功能說法錯(cuò)誤的是（）答案:口述答題時(shí)，左腦負(fù)責(zé)邏輯思考，右腦負(fù)責(zé)語言描述23.人體神經(jīng)系統(tǒng)可以分為中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。其中，中樞神經(jīng)系統(tǒng)由腦和脊髓組成，是人體神經(jīng)系統(tǒng)中最主體的部分。（）答案:對(duì)24.大腦神經(jīng)系統(tǒng)主要組成部分是大腦皮層和灰質(zhì)層，大腦皮層和灰質(zhì)層都很薄，但大腦皮層表面無溝回，灰質(zhì)層表面有溝回。（）答案:錯(cuò)25.神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位，分為細(xì)胞體和突起兩部分。細(xì)胞體由細(xì)胞核、細(xì)胞膜、細(xì)胞質(zhì)組成；突起有樹突和軸突兩種。（）答案:對(duì)26.大腦內(nèi)的神經(jīng)連接是雜亂無章的。（）答案:錯(cuò)27.下列不屬于與動(dòng)物導(dǎo)航有關(guān)的細(xì)胞是（）答案:內(nèi)嗅外側(cè)的細(xì)胞28.認(rèn)知是人腦對(duì)接受外界輸入的信息進(jìn)行加工處理并轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動(dòng)，進(jìn)而支配人的行為的過程，是人的最基本的心理過程。（）答案:對(duì)29.謝列關(guān)于感知和注意說法正確的有（）答案:注意網(wǎng)絡(luò)分為三個(gè)子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng);注意是心理活動(dòng)或意識(shí)在其中一時(shí)刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對(duì)一定對(duì)象的指向與集中;感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的30.思維的本質(zhì)是人腦有意識(shí)的對(duì)客體的反映，這個(gè)過程構(gòu)成了人類認(rèn)識(shí)的高級(jí)階段。思維以感覺作為自己唯一的源泉，但是它超越了直接感性認(rèn)識(shí)的界限，達(dá)到理性認(rèn)識(shí)或理性認(rèn)識(shí)的過程。（）答案:對(duì)第四章31.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從一個(gè)方面上模擬大腦:組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值w，可用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。（）答案:錯(cuò)32.感知機(jī)中，通過學(xué)習(xí)來調(diào)整權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)對(duì)任何的輸入都能得到期望的輸出。（）答案:對(duì)33.多層前饋網(wǎng)絡(luò)的每一層都是單層的網(wǎng)絡(luò)，卻無法用單層感知器的學(xué)習(xí)方法。（）答案:對(duì)34.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是所謂深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要的模型，深度就是隱層非常多的意思，深度越深，性能越好。（）答案:對(duì)35.不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)技術(shù)性能是有差異的，用途也不一樣。（）答案:對(duì)36.以下關(guān)于人工智能發(fā)展史的說法正確的是（）答案:1982年物理學(xué)家霍普菲爾德提出了全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò)，離散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是一種全新的具有完整理論基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;1957年羅森布拉特定義了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，稱為感知器;1949年心理學(xué)家赫布在其論著《行為自組織》，提出赫布規(guī)則;1986年美國(guó)的一個(gè)平行計(jì)算研究小組提出了前項(xiàng)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)（BP）學(xué)習(xí)算法37.以下關(guān)于感知機(jī)模型說法錯(cuò)誤的是（）答案:感知機(jī)能夠求解異或問題38.以下有關(guān)BP網(wǎng)絡(luò)說法錯(cuò)誤的是（）答案:BP網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò),其隱單元必須分層，又稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)39.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯(cuò)誤的是（）答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)基本概念：權(quán)值共享和池化。權(quán)值共享使權(quán)值參數(shù)的個(gè)數(shù)減??；池化可以使特征圖減小，簡(jiǎn)化計(jì)算40.以下有關(guān)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用說法錯(cuò)誤的是（）答案:LSTM:捕捉到序列中長(zhǎng)距離歷史信息，但不能緩解長(zhǎng)期依賴問題，應(yīng)使用RNN實(shí)現(xiàn)有效緩解長(zhǎng)期依賴第五章41.支持向量機(jī)是最受歡迎、討論最為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法之一、這種方法適用于高維空間（特征向量中有許多特征），并且可以有效地用于小型數(shù)據(jù)集。（）答案:對(duì)42.樸素貝葉斯的一個(gè)有趣的特征是，它適用于非常大的數(shù)據(jù)集。（）答案:錯(cuò)43.對(duì)于深度學(xué)習(xí)說法正確的是：（）答案:與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息;通過構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性;強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5-10多層的隱層節(jié)點(diǎn);“深度模型”是手段，“特征學(xué)習(xí)”是目的44.下列不屬于two-stage檢測(cè)算法的是：（）答案:YOLO45.下列對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)特點(diǎn)說法錯(cuò)