复杂性思维的人工智能社会课后测试题

1、哪个国家的科学家，开发众包的软件，让闲置的认知资源通过点击鼠标的方

式，帮助科学家发掘新的矿产资源（分）

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A

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英国

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B

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德国

?

C

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美国

?

D

?

中国

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正确答案:C

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?

2、reCAPTCHA这个项目，帮助下列哪个公司将美国所有图书馆的书都电子化

（分）

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A

?

阿里巴巴

?

?B

谷歌

?

C

?

亚马逊

?

D

?

苹果

?

正确答案:B

?

?

3、在2007年左右，用机器做OCR识别，准确度在多少（分）?

A

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%

?

B

?

%

?

C

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%

?

?D

?

%

?

正确答案:D

?

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4、当reCAPCHA这个项目上线后，有了人类的参与相比之前用机器做OCR识别，

准确度相对提高了多少（分）

?

A

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%

?

B

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%

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?C

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%

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D

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%

?

正确答案:C

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5、哪个国家的卫报突发奇想，将调查官员的票据任务变成了一款网络游戏

（分）

?

A

德国

?

B

?

英国

?

?C

?

美国

?

D

?

日本

?

正确答案:B

?

多选题

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1、在老师的预言判断下，全人类将进入一个全民休闲的时代。然而这个时代的

来临，却是由几个因素构成，那么在下列描述中，更贴近老师的讲解是哪几项（分）

?

A

?

工作难度将变得困难

?

B

?

机器替代人类的工作

C

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人类的物资将匮乏

?

D

?

休闲是人类的一种天性

?

正确答案:B D

?

判断题

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1、2016年年初世界经济论坛就发表了一个白皮书，他们就认为在未来的五年机

器人和人工智能等技术的崛起，将会导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个（分）

?

?A

?

正确

?

B

?

错误

?

正确答案:正确

?

?

2、游戏通常可以通过一些简单的规则，然后使得参与者能够自愿的完成游戏并

参与其中（分）

?

?A

?

正确

?

B

?

错误

?

正确答案:正确

?

?

3、VR是增强现实的一个缩写（分）?

A

?

正确

?

?B

?

错误

?

正确答案:错误

?

人工智能试题2010

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期 《人工智能》试题 课程号：67111317 考试方式：大作业 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级： 学号： 姓名：

一、（12分）什么是人类智能？它有哪些特征或特点？什么是人工 智能？人工智能有哪些研究领域？ 二、（18分）分别用语义网络表示法，产生式表示法，谓词逻辑表 示法，表示下列知识。 1，所有的鸽子都是鸟。 2，所有的鸽子都有翅膀。 3，信鸽是一种鸽子，它有翅膀，能识途。 三、(20分)用状态空间搜索法求解农夫，狐狸，鸡，小米问题。农 夫，狐狸，鸡，小米都在一条河的左岸，现在要把他们全部送 到左岸去，农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载 狐狸，鸡和小米中的一样。狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农 夫在那里。试规划出一个确保全部安全过河的计划。（提示：a：用四元组(农夫，狐狸，鸡，小米)表示状态，其中每个元素的 取值为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸。b：每次过河的 一种安排作为一个算子，每次过河必须有农夫，因为只有他可 以划船。） 四、(15-分)试用归结反演的方法证明G为F1，F2，F3的逻辑结论， 并画出归结树（要求写出化字句集的过程）。 F1：))) z A z y z∧ B → ? ∧ D ? ? , ( )) ( ) ( ( ) y C ((y ( z F2：))) A z z y D E z→ ? ( ∧ ? z ∧ ( , ) y ) ( (y ( E ) ( F3：)) E z z? → ? (z ( ) ( B G：)) E z∧ z ? ) ( ( (z C

自然辩证法概论结课论文 人工智能对人类未来社会的影响

2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________

人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的

人工智能：拥有不同于人类思维的机器

人工智能：拥有不同于人类思维的机器 Artificial intelligence: The machines with alien minds Our smartest machines look nothing like we predicted – has the field lost its way, or do we need to rethink what AI actually means, asks Tom Chatfield. Would modern artificial intelligence live up to the dreams of the field’s founders? Perhaps not. But in many ways, the smartest machines we have built are entities they never could have imagined. In 1956, attendees of a research camp at Dartmouth College in New Hampshire coined the phrase "artificial intelligence" to describe its efforts to “find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.” Compare that with the AI project that Facebo ok announced this month. Under one of the world’s most prominent experts, it will “do world-class artificial-intelligence research using all of the knowledge that people have shared on Facebook” –with potential gains including building “services that are much more natural to interact with.” What does that mean? Like much of modern AI, they will be training algorithms to sift and analyse unimaginably vast amounts of data in the hope that smart answers will emerge. Google, IBM and many others are now using this technique –called machine learning –to great commercial success, and the “intelligence” they create underpins everything from your internet searches to online language translation. Since the calculations of these machines involves making statistical correlations within huge caches of data, their reasoning can be unfathomable to the human mind – often these systems provide apparently intelligent answers, but nobody has any idea how they came to their conclusions. Yet even the most advanced forms of m achine intelligence cannot hope to pass for a human in Turing’s famous test –let alone use natural language or develop concepts themselves, as the pioneers hoped. More than half a century of research has brought us a far more sophisticated grasp of what machine intelligence looks like – but has it lost its way? Or do we need to reframe our ideas about what the term AI actually means? One person who believes progress in AI has fallen short in many ways is the author and academic Douglas Hoftstadter – most famous for his Pulitzer-Prize-winning 1979 book G?del, Escher, Bach – who in a recentprofile for The Atlantic magazine emphasized his disillusionment with the current direction of AI. For Hoftstadter, the label “intelligence” is simply inappropriate for d escribing insights drawn by brute computing power from massive data sets – because, from his perspective, the fact that results appear smart is irrelevant if the process underlying them bears no resemblance to intelligent thought. As he put it to interview er James Somers, “I don’t want to be involved in passing off some fancy program’s behaviour for intelligence when I know that it has nothing to do with intelligence. And I don’t know why more people aren’t that way.” Cheap tricks By Hofstadter’s standards, iconic computational achievements like beating the world’s best players at chess or Jeopardy are rendered trivial by the “trickery” involved: by the fact that the winning computer has done little more than weigh the relative benefits of several billion possibilities, without at any point knowing anything about the nature of the game being played.

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号：67111317、76807376 考试方式：大作业 使用专业、年级：计算机2011-1，2，3，4 任课教师：陈淋艳 班级： 学号： 姓名：

一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么是人工智能？ 人类研究人工智能的最终目标是什么？ 二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三个野人来到河 边，河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船，传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目？ 指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。 （只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法律管制，所 以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的法律，受到官府追究；而 达官贵人和恶少不受法律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也 违法，却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？ 试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法 回答下列问题： 设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部，ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？

设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ，P(E2|S2)=0 ，P(E3|S3)=0.8，用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、（20分）结课报告题目：选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告，要有关键字，图要有图号，最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。（选取三种知识表达放法加以介绍，并进行比较） 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文，从文章所论述的问题，阐述的理论，其社会效益，与原有的方法相比，他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。（应用领域，人工神经元模型，学习方法） 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成，一至五题要求手写。

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案

第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起

人工智能考试题.doc

名词解释： 1,、什么是人工智能？人工智能的研究有哪些学派？他们的观点是什么？ 一：主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。 国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。 有多种定义：⑴智能机器。能够在各类环境中自主的或交互的执行各种拟人任务的机器。 ⑵是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 ⑶从人工智能所实现的功能来定义： ·人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 ⑷从“研究如何在机器上实现人类智能”角度讲，人工智能被定义为是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种面临的实际问题等功能的学科。 ⑸人工智能是研究如何让计算机做现阶段人类才能做得更好的事情”。 ⑹人工智能是计算机科学的分支，它用符号的、非算法的方法进行问题求解”。 ?二：符号主义（主流学派）：又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派 原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理起源：源于数理逻辑，学派代表：纽厄尔、西蒙和尼尔逊等 认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程； 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为； 认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 连结主义：又称：仿生学派或生理学派。原理：神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究 学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等 认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程； 认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义：又称：进化主义或控制论学派。原理：控制论及感知—动作型控制系统。起源：源于控制论

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长

人工智能PK人类智能

人工智能PK人类智能 经过几十年的发展，人工智能已成为涉及计算机、心理学、系统论、博弈论、哲学等领域的交叉学科。人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。人工智能的研究，最终会不会使人类建成“智能体乌托邦”？人工智能与人类智能的关系问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。 首先，让我们了解下人工智能与人类智能。 人类智能活动的能力是人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。人类的自然智能（人类智能）伴随着人类活动时时处处存在。人类的许多活动，如下棋、竞技、解算题、猜谜语、讨论问题、编制计划和编写计算机程序，甚至驾驶汽车都需要“”“智能”。而人工智能实际上是在计算机上实现的智能或者说是人工智能在机器上的模拟，因此又可以称为机器智能。人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题下的下棋（如国际象棋）程序。目前人工智能的研究领域包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计。 人工智能从上世纪五十年代诞生起就表现出了极强的生命力，它在上世纪八十年代后期得益于计算机软硬件发展的日新月异而得到迅猛发展。主要表现在军事、医疗、科技等等领域。那么人工智能能否超过人类智能呢？人工智能与人类智能的关系以及人工智能的发展趋势问题，从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。既有一部分人认为人工智能只能作为人的工具的延长而不可能取代人的大脑的工具论；也有一部分人持人工智能一定会战胜人类智能的观点，他们从达尔文的进化论进行类比推断，对比人类智能和人工智能相对发展的速度和加速度，认为人类智能虽然在短时期内还占有绝对的优势，但是从人工智能近些年突飞猛进的发展速度和加速度来对比人类智能对等时间发展来看，人工智能战胜人类智能绝对只是时间的问题。 就个人而言，我比较支持前者的观点。人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用从其诞生的那一天就已经定性，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，

人类智能与人工智能的认识

人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没

人工智能考试题目

名词解释： 1状态空间法 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。 2问题归约法 问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 3有序搜索 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法. 实质：选择OPEN表上具有最小f值的节点（即最有希望的节点）作为下一个要扩展的节点。 4可解节点 可解节点：与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下： 1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。 2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。 3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的。 5不可解节点 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 6规则正向演绎系统 正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的，即从状况条件到动作进行推理的，也就是从if到then的方向进行推理的。 7规则逆向演绎系统 逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。 8等代价搜索 是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径断层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展，寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。搜索树中每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离等花费。

人工智能与未来教育自测试题与答案

人工智能与未来教育自测 单选题（共30题，每题2分） 1 ．为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信 息处理的机制是（）。 ?A． 专家系统 ?B． 人工神经网络 ?C． 模式识别 ?D． 智能代理 参考答案：B 答案解析：暂无 2 ．专家系统是以（）为基础，以推理为核心的系统。 ?A． 专家 ?B． 软件 ?C． 知识 ?D． 解决问题 参考答案：C 答案解析：暂无 3 ．神经网络研究属于下列（）学派 ?A． 符号主义 ?B． 连接主义 ?C． 行为主义 ?D． 都不是

参考答案：B 答案解析：暂无 4 ．下列使用投影机的不正确操作有（） ?A． 同时切断投影机电源和投影机灯泡的电源 ?B． 投影机灯泡上的污迹可以用透镜纸擦拭 ?C． 较长时间不使用投影机，应切断投影机电源 ?D． 严禁搬动处于工作状态的投影机 参考答案：A 答案解析：暂无 5 ．人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这 个科学家是（） ?A． 明斯基 ?B． 扎德 ?C． 图林 ?D． 冯.诺依曼 参考答案：C 答案解析：暂无 6 ．关于概念图下列说法不恰当的是（） ?A． 概念图也叫思维图 ?B． 概念图是一种评价工具 ?C． 概念图可以作为一种认知工具 ?D． 概念图的使用对发展学生的思维能力没有帮助 参考答案：D

答案解析：暂无 7 ．下列关于人工智能的叙述不正确的有（）。 ?A． 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。?B． 人工智能是科学技术发展的趋势。 ?C． 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。?D． 人工智能有力地促进了社会的发展。 参考答案：C 答案解析：暂无 8 ．属于认知主义理论观点的是( ) ?A． 学习是刺激——反应的联结 ?B． 学习是主动地形成认知结构的过程 ?C． 学习是尝试错误的过程 ?D． 学习就是及时强化 参考答案：B 答案解析：暂无 9 ．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 ?A． 具有智能 ?B． 和人一样工作 ?C． 完全代替人的大脑 ?D． 模拟、延伸和扩展人的智能 参考答案：D 答案解析：暂无 10 ． AI的英文缩写是

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？

人类智能的特性表现在4个方面

：人类智能的特性表现在 4 个方面 。 A：聪明、灵活、学习、运用。 B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识 增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。 C：感觉、适应、学习、创新。 D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界 信息进行创新思维。 2：人工智能的目的是让机器能够 ，以实现某些脑力劳动的机械化。 A：具有智能 B：和人一样工作 C：完全代替人的大脑 D：模拟、延伸和扩展人的智能 3：下列关于人工智能的叙述不正确的有： 。 A：人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B：人工智能是科学技术发展的趋势。 C：因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D：人工智能有力地促进了社会的发展。 4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下列举中的 不属于机器感知 的领域。 A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B：让机器具有理解文字的能力。 C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 D：使机器具有听懂人类语言的能力 5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的 不是它要实现的 目标。 A：理解别人讲的话。 B：对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C：欣赏音乐。 D：机器翻译。 6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个 重要的信息处理的机制是： 。 A：专家系统 B：人工神经网络 C：模式识别 D：智能代理 7: 根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是： ①证件 ②签字 ③照片 ④ 密码 ⑤钥 匙 ⑥印签（ ） Ａ ： ① ② Ｂ ： ① ② ③ Ｃ：①②③④ Ｄ：①②③④⑤⑥ 8：下列选项错误的是（ ） Ａ：研究人工智能成为当前信息化社会的迫切需求 Ｂ：智能化是自动化发展的必要趋势 Ｃ：人工智能的研究方法：结构模拟、功能模拟和行为模拟 Ｄ：人工智能的实质是人造的智能 9：机器人之父是指： （ ） A：阿兰.图灵 B：伯纳斯.李 C：莎佩克 D：英格伯格和德沃尔 10：下列哪个应用领域不属于人工智能应用？（ ）
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人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和（A） A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是（C ）

A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将子句（A）从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D.┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是（B ）。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有（D ）。 A. A-Member-of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进先出 B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B ）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）

人工智能引领未来

人工智能引领未来 ---技术、商业化进程与未来透视 课程背景： 几乎所有人都知道，互联网和移动互联网时代已经过去，整个人类社会的下一幕是人工智能。 ?李彦宏第四届世界互联网大会上指出：未来中国互联网发展主要的推动力就是AI， 人工智能堪比工业革命，所有能想到的产业都会因其而变。 ?李开复曾向CNBC记者表示：人工智能是比电力、工业革命、互联网、移动互联网等 所有人类科技革命加起来都更伟大的奇迹。 当有人对人工智能充满憧憬时，也有人对人工智能充满焦虑！ ?特斯拉CEO埃隆·马斯克曾多次发表对人工智能的担忧：“人工智能可能成为永久的 独裁者”，“人工智能是人类文明最大的威胁“。 ?除了探索宇宙真理之外，霍金在接受《泰晤士报》采访时也曾为人类命运发声：人类 需要控制人工智能，以防止它们在未来可能对人类生存带来毁灭性的威胁。 ?尤瓦尔·赫拉利甚至在《未来简史》中断言：未来99%的人都将沦为”无用阶层”， 只有1%的人能够幸免。 我们并不知道，人工智能到底是一个充满灾难的潘多拉盒子，或是通往更多人类先进文明电梯的门户。但我们都确定的是这个盒子已经打开，这个电梯的按钮也已被按下，没有人可以阻止它。 在很多领域，人工智能已经悄悄地开花结果，藏在你看不见的地方，操控着一切。 那么，你是否需要对人工智能多一点了解呢？ ?机器真的像人一样会做智能思考吗？ ?如何构建一个智能机器？并让它成长、强大？ ?当前人工智能已经发展到哪种程度了？ ?当人工智能越来越强大，个人应该做什么才能避免被AI取代？ ?AI时代，企业应该如何升级与创新，才能在新机遇到来时引领未来？ 本课程可以让你尽早认清人工智能、展望AI与人类的关系，从而了解下一幕时代变革的规律，更好地拥抱新时代的到来。 精华观点：