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超星爾雅學(xué)習(xí)通《人工智能與信息社會(huì)》2020章節(jié)測(cè)試題與答案 第一章 1.AI時(shí)代主要的人機(jī)交互方式為(D)。 A、鼠標(biāo) B、鍵盤 C、觸屏 D、語(yǔ)音+視覺(jué) 2.2016年3月,人工智能程序(A)在韓國(guó)首爾以4:1的比分戰(zhàn)勝的人類圍棋冠軍李世石。 A、AlphaGo B、DeepMind C、Deepblue D、AlphaGoZero 3.Cortana是(C)推出的個(gè)人語(yǔ)音助手。 A、蘋果 B、亞馬遜 C、微軟 D、阿里巴巴 4.首個(gè)在新聞報(bào)道的翻譯質(zhì)量和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)是(C)。 A、蘋果 B、谷歌 C、微軟 D、科大訊飛 5.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(wèn)題是(A)。 A、機(jī)主需要通過(guò)特定表情解鎖手機(jī) B、機(jī)主是否主動(dòng)解鎖手機(jī) C、機(jī)主平面照片能夠解鎖手機(jī) D、機(jī)主雙胞胎解鎖手機(jī) 6.屬于家中的人工智能產(chǎn)品的有(ABD)。 A、智能音箱 B、掃地機(jī)器人 C、聲控?zé)? D、個(gè)人語(yǔ)音助手 7.谷歌相冊(cè)與傳統(tǒng)手機(jī)相冊(cè)最大不同點(diǎn)是(ABE)。 A、根據(jù)照片內(nèi)容自動(dòng)添加標(biāo)記 B、根據(jù)不同標(biāo)記進(jìn)行歸類和搜索 C、自動(dòng)對(duì)照片進(jìn)行美顏 D、定時(shí)備份照片 E、人臉識(shí)別和搜索 8.目前外科手術(shù)領(lǐng)域的醫(yī)用機(jī)器人的優(yōu)點(diǎn)有(AB)。 A、定位誤差小 B、手術(shù)創(chuàng)口小 C、不需要人類醫(yī)生進(jìn)行操作 D、能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控患者的情況 E、可以幫助醫(yī)生診斷病情 9.智能推薦系統(tǒng)的特點(diǎn)包括(ABCD)。 A、根據(jù)用戶的購(gòu)買記錄記憶用戶的偏好 B、根據(jù)瀏覽時(shí)間判斷商品對(duì)用戶的吸引力 C、推薦用戶消費(fèi)過(guò)的相關(guān)產(chǎn)品 D、根據(jù)用戶的喜好進(jìn)行相關(guān)推薦 10.一般來(lái)說(shuō),掃地機(jī)器人必需的傳感器有(ABC)。 A、距離傳感器 B、超聲波雷達(dá)傳感器 C、懸崖傳感器 D、溫度傳感器 11.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法之前,機(jī)器翻譯主要是基于統(tǒng)計(jì)模型的翻譯。(√) 12.人工智能具有學(xué)會(huì)下棋的學(xué)習(xí)能力,是實(shí)現(xiàn)通用人工智能算法的基礎(chǔ)。(√) 13.目前還沒(méi)有成功進(jìn)行無(wú)人自動(dòng)駕駛的案例。() 14.智能家居應(yīng)該能自動(dòng)感知周圍的環(huán)境,不需要人的操控。(√) 15.智能音箱本質(zhì)上是音箱、智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)容疊加的產(chǎn)物。(√) 16.基于句法的機(jī)器翻譯是目前較為流行的翻譯方法,基本達(dá)到了預(yù)期的理想。() 第二章 1.被譽(yù)為計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能之父的是(A)。 A、圖靈 B、費(fèi)根鮑姆 C、紐維爾 D、西蒙 2.第一個(gè)成功應(yīng)用的專家系統(tǒng)是(B)。 A、ELIZA B、Dendral C、Xcon D、Deepblue 3.最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一詞的人是(A)。 A、約翰麥卡錫 B、馬文閔斯基 C、克勞德香農(nóng) D、艾倫紐厄爾 4.根據(jù)科學(xué)流行定義,人工智能就是和人類(C)相似的計(jì)算機(jī)程序。 A、思考方式 B、表達(dá)方式 C、行為方式 D、外觀外貌 5.與圖靈測(cè)試相比,中文屋提出了如何判斷是否擁有(B)的問(wèn)題。 A、行動(dòng)力 B、理解力 C、表達(dá)能力 D、接收能力 6.關(guān)于人工智能的概念,下列表述正確的有(AC)。 A、根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知做出合理的行動(dòng),并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序 B、任何計(jì)算機(jī)程序都具有人工智能 C、針對(duì)特定的任務(wù),人工智能程序都具有自主學(xué)習(xí)的能力 D、人工智能程序和人類具有相同的思考方式 7.人工智能的基礎(chǔ)包括(AB)。 A、數(shù)學(xué) B、計(jì)算機(jī)科學(xué) C、經(jīng)濟(jì)學(xué) D、心理學(xué) 8.符合強(qiáng)人工智能的描述是(BC)。 A、僅在某個(gè)特定的領(lǐng)域超越人類的水平 B、可以勝任人類的所有工作 C、是通用的人工智能 D、在科學(xué)創(chuàng)造力、智慧等方面都遠(yuǎn)勝于人類 9.發(fā)展出圖像識(shí)別成功率超越人類的人工智能的主要因素有(AB)。 A、計(jì)算力的提升 B、大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) C、社會(huì)關(guān)注度提升 D、人類專家規(guī)則的完善 10.關(guān)于EDVAC,下列說(shuō)法正確的有(BD)。 A、第一臺(tái)電子數(shù)字計(jì)算機(jī) B、誕生于1949年 C、屬于圖靈體系結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī) D、采用二進(jìn)制及存儲(chǔ)程序 11.人工智能研究第一次寒冬的發(fā)生主要原因有(ABC)。 A、AI瓶頸 B、性能有限 C、缺乏“常識(shí)” D、財(cái)政問(wèn)題 12.圖靈測(cè)試是圖靈于1950年提出的一個(gè)關(guān)于判斷機(jī)器是否能夠思考的著名試驗(yàn),測(cè)試某機(jī)器是否能表現(xiàn)出與人等價(jià)或無(wú)法區(qū)分的智能。(√) 13.人工智能(AI)概念最早1956年在達(dá)特茅斯會(huì)議上提出。(√) 14.從公共關(guān)注視角來(lái)看,人工智能就是機(jī)器可以完成社會(huì)大眾不認(rèn)為機(jī)器能勝任的事情。(√) 15.從公眾關(guān)注視角定義的人工智能的范疇是在不斷變化的。(√) 16.根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)定義,人工智能就是會(huì)不斷自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。(√) 17.圖靈認(rèn)為,人工智能應(yīng)當(dāng)是一個(gè)模擬成人成熟思維的系統(tǒng)。() 第三章 1.一個(gè)運(yùn)用二分查找算法的程序的時(shí)間復(fù)雜度是(B)。 A、指數(shù)級(jí)別 B、對(duì)數(shù)級(jí)別 C、常數(shù)級(jí)別 D、線性級(jí)別 2.人類對(duì)于知識(shí)的歸納總是通過(guò)(A)來(lái)進(jìn)行的。 A、判斷 B、枚舉 C、猜想 D、預(yù)測(cè) 3.第一例專家系統(tǒng)是在(B)領(lǐng)域發(fā)揮作用的。 A、物理 B、化學(xué) C、數(shù)學(xué) D、生物 4.1977年在斯坦福大學(xué)研發(fā)的專家系統(tǒng)(C)是用于地質(zhì)領(lǐng)域探測(cè)礦藏的一個(gè)專家系統(tǒng)。 A、DENDRAL B、MYCIN C、PROSPECTOR D、XCON 5.考慮到對(duì)稱性,井字棋最終局面有(B)種不相同的可能。 A、19683 B、138 C、91 D、44 6.根據(jù)課程3.6中所講的井字棋估值方法,以下局面估值為(C)。 A、2 B、1 C、0 D、-1 7.除了問(wèn)題本身的定義之外,使用問(wèn)題特定知識(shí)的搜索策略被認(rèn)為是(A)。 A、啟發(fā)式算法 B、minimax算法 C、深度優(yōu)先搜索 D、廣度優(yōu)先搜索 8.每一次比較都使搜索范圍減少一半的方法是(A)。 A、二分查找 B、啟發(fā)式算法 C、minimax算法 D、剪枝算法 9.根據(jù)圖中所示的minimax算法決策樹(shù),根結(jié)點(diǎn)的估值是(B)。 A、20 B、16 C、9 D、19 10.根據(jù)圖中所示的minimax算法決策樹(shù),圖中估值為7的結(jié)點(diǎn)被稱為(C)。 A、MAX結(jié)點(diǎn) B、MIN結(jié)點(diǎn) C、終止結(jié)點(diǎn) D、根節(jié)點(diǎn) 11.圖中的剪枝過(guò)程稱為(A)剪枝。 A、Alpha B、Beta C、Min D、Max 12.圖中的剪枝過(guò)程稱為(A)剪枝。 A、Alpha B、Beta C、Min D、Max 13.圍棋AI(A)是基于AlphaBeta剪枝算法的。 A、GNUGo B、MoGo C、DeepZenGo D、AlphaGo 14.專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)不包括(D)。 A、知識(shí)庫(kù)變大 B、推理引擎更加專用 C、用戶接口更多樣 D、用戶需求量減少 15.深藍(lán)在開(kāi)局階段的算法主要是(D)。 A、二分查找法 B、AlphaBeta剪枝 C、深度優(yōu)先搜索 D、啟發(fā)式算法 16.(B)是第一個(gè)使用蒙特卡洛樹(shù)搜索的圍棋程序,在99的棋盤上擊敗了職業(yè)選手。 A、GNUGo B、MoGo C、DeepZenGo D、AlphaGo 17.專家系統(tǒng)的主要組成部分包括(ABC)。 A、知識(shí)庫(kù) B、推理引擎 C、用戶接口 D、自主學(xué)習(xí)系統(tǒng) 18.以下屬于完全信息博弈的游戲有(ABC)。 A、井字棋 B、黑白棋 C、圍棋 D、橋牌 E、軍棋 19.蒙特卡洛樹(shù)搜索的主要流程有(ABCD)。 A、選擇 B、擴(kuò)張 C、模擬 D、反饋 20.專家系統(tǒng)的適用領(lǐng)域的特征包括(ABCD)。 A、不需要額外常識(shí) B、輸入的數(shù)據(jù)可以客觀描述 C、人類專家稀缺 D、用戶需求量大 21.基于規(guī)則的AI系統(tǒng)由一連串的if-then-else規(guī)則來(lái)進(jìn)行推斷或行動(dòng)決策。(√) 22.博弈樹(shù)的每個(gè)結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)動(dòng)作。() 23.估值函數(shù)就是對(duì)每一個(gè)局面給出一個(gè)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)(√)。 24.AlphaBeta剪枝的效率一定比單純的minimax算法效率高。() 25.二分查找是一個(gè)有效計(jì)算平方根的辦法。(√) 26.零和博弈中,雙方(或多方)的收益相加為0或負(fù)數(shù)。() 27.啟發(fā)式算法與AlphaBeta剪枝類似,是從葉節(jié)點(diǎn)自底向上計(jì)算估值。() 第四章 1.色彩的三原色模型是()。A A、紅、綠、藍(lán) B、紅、黃、藍(lán) C、黃、綠、藍(lán) D、紅、綠、黃 2.圖中所展示的基因遺傳算法過(guò)程是()過(guò)程。C A、交叉 B、復(fù)制 C、變異 D、初始化 3.將兩個(gè)圖片每個(gè)像素RGB三個(gè)分量的差值的平方和作為適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算方法,兩次計(jì)算得出來(lái)的值分別為1512869728和1495705312,那么說(shuō)明適應(yīng)度函數(shù)值(),適應(yīng)度()。C A、高了;高了 B、高了;低了 C、低了;高了 D、低了;低了 4.RGB模型可以組合出()種顏色。D A、256 B、73578 C、1735666 D、16777216 5.仿生算法的特點(diǎn)有()。A A、模擬自然生物群體的行為 B、針對(duì)特定的輸入能夠得到確定的結(jié)果 C、需要大量的模擬計(jì)算過(guò)程 D、適用于大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題 6.以下屬于仿生算法的有()。ABC A、蟻群算法 B、遺傳算法 C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) D、蒙特卡洛方法 E、歸并排序算法 7.以下對(duì)基因遺傳算法描述正確的是()。AC A、基因遺傳算法反映了自然選擇的過(guò)程 B、基因遺傳算法一定能得到最優(yōu)解 C、是一種啟發(fā)式的搜索算法 D、能夠窮盡所有可能性 8.基因遺傳算法的組成部分包括()。ABCD A、初始化編碼 B、適應(yīng)度函數(shù) C、選擇 D、交叉和變異 9.基因遺傳算法的兩個(gè)常用的結(jié)束條件為()。AB A、達(dá)到一定的迭代次數(shù) B、適應(yīng)度函數(shù)達(dá)到一定的要求 C、達(dá)到一定的變異次數(shù) D、達(dá)到一定的交叉次數(shù) 10.仿生算法是一類模擬自然生物進(jìn)化或者群體社會(huì)行為的隨機(jī)搜索方法的統(tǒng)稱。()正確 11.在解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí),基因遺傳算法的全局性不好,容易陷入局部最優(yōu)值。()X 12.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(diào)節(jié)。()正確 13.基因遺傳算法中,利用適應(yīng)度函數(shù)表示參數(shù)值的大小,判斷個(gè)體是否應(yīng)該被淘汰。()正確 14.基因遺傳算法的終止條件一般是適應(yīng)度數(shù)值小于0.()X 第五章 1.能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是()。A A、卷積層 B、池化層 C、全連接層 D、輸出層 2.向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的維數(shù)是()。B A、10 B、5 C、3 D、1 3.()是用來(lái)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差大小。A A、損失函數(shù) B、優(yōu)化函數(shù) C、反向傳播 D、梯度下降 4.在第五章手寫數(shù)字識(shí)別的例子中,輸入的圖片為長(zhǎng)和寬都是28像素的圖片,輸出判斷數(shù)字0-9的概率。要構(gòu)建前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決這個(gè)問(wèn)題,輸入層是()維的,輸出層是()維的。A A、784;10 B、28;10 C、784;1 D、28;1 5.前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中各個(gè)層之間是()的,反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)層之間是()的。C A、有環(huán);有環(huán) B、有環(huán);無(wú)環(huán) C、無(wú)環(huán);有環(huán) D、無(wú)環(huán);無(wú)環(huán) 6.關(guān)于MNIST,下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是()。C A、是著名的手寫體數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集 B、有訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分 C、訓(xùn)練集類似人學(xué)習(xí)中使用的各種考試試卷 D、測(cè)試集大約包含10000個(gè)樣本和標(biāo)簽 7.隱藏層中的池化層作用是()訓(xùn)練參數(shù),對(duì)原始特征信號(hào)進(jìn)行采樣。A A、減少 B、增加 C、分割 D、組合 8.如果某個(gè)隱藏層中存在以下四層,那么其中最接近輸出層的是()。D A、卷積層 B、池化層 C、全連接層 D、歸一化指數(shù)層 9.一個(gè)完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括()。AC A、一層輸入層 B、多層分析層 C、多層隱藏層 D、兩層輸出層 10.前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于()。AD A、圖像識(shí)別 B、文本處理 C、問(wèn)答系統(tǒng) D、圖像檢測(cè) 11.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。()X 12.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是使得損失函數(shù)最小化。()√ 13.誤差的反向傳播,即從第一個(gè)隱藏層到輸出層,逐層修改神經(jīng)元的連接權(quán)值參數(shù),使得損失函數(shù)值最小。()。X 14.隱藏層中的全連接層主要作用是將所有特征融合到一起。()√ 15.梯度下降算法是最常用也是最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化辦法,完全可以滿足不同類型的需求。()X 第六章 1.典型的“雞尾酒會(huì)”問(wèn)題中,提取出不同人說(shuō)話的聲音是屬于()。B A、監(jiān)督學(xué)習(xí) B、非監(jiān)督學(xué)習(xí) C、強(qiáng)化學(xué)習(xí) D、線性回歸 2.()有跟環(huán)境進(jìn)行交互,從反饋當(dāng)中進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)的過(guò)程。C A、監(jiān)督學(xué)習(xí) B、非監(jiān)督學(xué)習(xí) C、強(qiáng)化學(xué)習(xí) D、線性回歸 3.在Q-Learning中,所謂的Q函數(shù)是指()。A A、狀態(tài)動(dòng)作函數(shù) B、狀態(tài)值函數(shù) C、動(dòng)作值函數(shù) D、策略函數(shù) 4.Q函數(shù)Q(s,a)是指在一個(gè)給定狀態(tài)s下,采取某一個(gè)動(dòng)作a之后,后續(xù)的各個(gè)狀態(tài)所能得到的回報(bào)的()。A A、期望值 B、最大值 C、最小值 D、總和 5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過(guò)程中,學(xué)習(xí)率α越大,表示采用新的嘗試得到的結(jié)果比例越(),保持舊的結(jié)果的比例越()。A A、大;小 B、大;大 C、小;小 D、小;大 6.在ε-greedy策略當(dāng)中,ε的值越大,表示采用隨機(jī)的一個(gè)動(dòng)作的概率越(),采用當(dāng)前Q函數(shù)值最大的動(dòng)作的概率越()。A A、大;小 B、大;大 C、小;小 D、小;大 7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中,()表示隨機(jī)地采取某個(gè)動(dòng)作,以便于嘗試各種結(jié)果;()表示采取當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作,以便于進(jìn)一步優(yōu)化評(píng)估當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作的值。A A、探索;開(kāi)發(fā) B、開(kāi)發(fā);探索 C、探索;輸出 D、開(kāi)發(fā);輸出 8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,()主要探索未知的動(dòng)作會(huì)產(chǎn)生的效果,有利于更新Q值,獲得更好的策略。A A、探索 B、開(kāi)發(fā) C、輸入 D、輸出 9.馬爾可夫性質(zhì)強(qiáng)調(diào)在每一個(gè)動(dòng)作狀態(tài)序列中,下一個(gè)狀態(tài)與()有關(guān)。D A、外部影響 B、主體內(nèi)因 C、歷史狀態(tài) D、當(dāng)前狀態(tài) 10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回報(bào)值一個(gè)重要特點(diǎn)是具有()。D A、客觀性 B、主體性 C、超前性 D、滯后性 11.用于監(jiān)督分類的算法有()。ABC A、支持向量機(jī) B、決策樹(shù) C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) D、線性回歸 12.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,主體和環(huán)境之間交互的要素有()。ABC A、狀態(tài) B、動(dòng)作 C、回報(bào) D、強(qiáng)化 13.對(duì)人臉好看程度評(píng)分,主要用的是監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類功能。()X 14.人工智能學(xué)習(xí)玩FlappyBird過(guò)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。()X 15.狀態(tài)動(dòng)作函數(shù)直接決定主體該采取什么決策。()X 第七章 1.以下四個(gè)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域中,與其他三個(gè)不同的是()。C A、圖像識(shí)別與分類 B、醫(yī)學(xué)影像分析 C、語(yǔ)音識(shí)別 D、人臉識(shí)別與情感計(jì)算 2.將結(jié)構(gòu)型的圖片(空間分辨率高,紋路細(xì)節(jié)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(guò)程稱為()。D A、圖像配準(zhǔn) B、圖像識(shí)別 C、圖像分類 D、圖像融合 3.在自動(dòng)駕駛中,AI需要不斷地通過(guò)路面信息來(lái)調(diào)整開(kāi)車的決策，這種處理模式適合用()來(lái)訓(xùn)練出合理的策略。C A、監(jiān)督學(xué)習(xí) B、非監(jiān)督學(xué)習(xí) C、強(qiáng)化學(xué)習(xí) D、弱化學(xué)習(xí) 4.在人工智能當(dāng)中,圖像、語(yǔ)音、手勢(shì)等識(shí)別被認(rèn)為是()的層次;而問(wèn)題求解、創(chuàng)作、推理預(yù)測(cè)被認(rèn)為是()的層次。A A、感知智能;認(rèn)知智能 B、認(rèn)知智能;感知智能 C、感知智能;感知智能 D、認(rèn)知智能;認(rèn)知智能 5.在語(yǔ)音識(shí)別中,按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是()。A A、幀-狀態(tài)-音素-單詞 B、幀-音素-狀態(tài)-單詞 C、音素-幀-狀態(tài)-單詞 D、幀-音素-單詞-狀態(tài) 6.ImageNet數(shù)據(jù)集包含了()幅圖片。C A、1400多 B、14000多 C、1400多萬(wàn) D、14000多萬(wàn) 7.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的英文縮寫為()。D A、SRT B、CTS C、SPE D、ASR 8.科大訊飛目前的主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域是()。B A、醫(yī)學(xué)影像分析 B、語(yǔ)音識(shí)別 C、情感計(jì)算 D、自動(dòng)駕駛 9.人臉識(shí)別過(guò)程中,人臉采集的影響因素包括()。ABCD A、圖像大小 B、圖像分辨率 C、光照環(huán)境 D、采集角度 10.現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛已經(jīng)能夠到達(dá)第五級(jí)完全自動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)了。()X 11.情感計(jì)算是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上,更加精細(xì)地通過(guò)臉上的表情和動(dòng)作來(lái)判斷人的情緒狀態(tài)。()正確 12.傳統(tǒng)的圖像識(shí)別系統(tǒng)主要由圖像分割、圖像特征提取以及圖像識(shí)別分類構(gòu)成。()√ 13.人工智能在醫(yī)學(xué)影響分析方面,可以起到計(jì)算機(jī)輔助診斷的作用,進(jìn)行病灶檢測(cè)、病灶量化診斷、進(jìn)行治療決策等。()正確 14.醫(yī)療健康領(lǐng)域,人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用被認(rèn)為最不可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。X 第八章 1.從人文視角看,人工智能產(chǎn)生的影響不包括()。C A、對(duì)人的認(rèn)識(shí)的沖擊 B、對(duì)人類心理的沖擊 C、徹底消除人類中的無(wú)用階級(jí) D、推動(dòng)進(jìn)一步的專業(yè)分化 2.人工智能的研發(fā)和應(yīng)用的政策,應(yīng)該將()置于核心位置。B A、道德 B、人 C、資本 D、隱私 3.電影()中,機(jī)器人最終脫離了人類社會(huì),上演了“出埃及記”一幕。C A、黑客帝國(guó) B、人工智能 C、我,機(jī)器人 D、她 4.從技術(shù)角度看,人工智能的挑戰(zhàn)包括()。ABD A、能否保證人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)被用于正確的目標(biāo)。 B、智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)時(shí)存在嚴(yán)重的缺陷,會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)的后果。 C、人工智能的強(qiáng)大能力產(chǎn)生的負(fù)面效果可能是緩慢而大規(guī)模的。 D、人工智能設(shè)計(jì)者在制作機(jī)器人時(shí),會(huì)將自己的想法加入到機(jī)器人的思維系統(tǒng)中 5.人工智能研發(fā)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(wèn)題。() 6.人工智能會(huì)完全替代人類的某些工作,并不會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。() 7.政府不僅要加強(qiáng)高端人才的培養(yǎng),更需要在教育的各個(gè)階段,給予不同人群學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。在中小學(xué)階段鼓勵(lì)計(jì)算思維和計(jì)算機(jī)科學(xué)教育,在繼續(xù)教育領(lǐng)域?yàn)槭艿饺斯ぶ悄苡绊懙脑诼毴藛T提供職業(yè)轉(zhuǎn)型的幫助等。()正確 8.只有符合社會(huì)倫理規(guī)范和公共政策的解決方案,才能設(shè)計(jì)出可信賴的人工智能。()正確 9.深度學(xué)習(xí)算法中,人可以掌控機(jī)器“思考”的具體過(guò)程,但數(shù)據(jù)來(lái)源和質(zhì)量的不可控可能導(dǎo)致人工智能被教壞。()X 10.隨著人工智能的發(fā)展,人和機(jī)器的邊界可能越來(lái)越模糊。()正確 11.前三次工業(yè)革命是機(jī)器人代替人的體力勞動(dòng),正在到來(lái)的人工智能革命將開(kāi)始代替腦力勞動(dòng)。()√