超尔星学雅习通人工智能导论形成性考核答案

人工智能导论

学校: 无

问题: 1. 在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标（）。

选北京开放大学答案项:

• A. 研究机器智能与人类智能的本质差别

• B. 研究如何用计算机延伸和扩展人类智能

• C. 研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说

• D. 研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能

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问题: 1. 下列说法错误的是（）。

选项:

• A. 针对“智能机器如何模拟人类学习的过程和结果”，人工智能学界分为理性主义和经验主义两个流派模拟智能

• B. 人工智能早期，“图灵测试”被认为是人工智能水平的标准测试模型

• C. 麦卡锡提出用计算机模拟神经元及其连接，通过“人工神经网络”模拟智能

• D. 针对“机器如何模拟智能的特征”的问题，衍生出符号主义和连接主义两种思潮

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问题: 2. 下列关于人工智能发展的说法错误的是（）。

选项:

• A. 符号主义与经验主义是统一的，是经验主义解决问题的方式

• B. 现阶段主流的人工神经网络方法属于连接主义

• C. 人工智能的发展经历了从“逻辑智能”到“计算智能”再到“认知智能”的转变

• D. IBM的“深蓝”以及“Watson”都属于计算智能的典型代表作

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问题: 3. 麦卡锡的“搜索法”在第一次人工智能浪潮中成为主流方法。

选项:

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问题: 4. 让机器证明数学定理是经验主义、符号主义。

选项:

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问题: 5. 人工智能的第二次浪潮中最核心的是西蒙和艾伦纽维尔推崇的自动定理证明方法。

选项:

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问题: 6. 知识工程、专家系统、语义网在人工智能第二次浪潮中兴起。

选项:

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问题: 7. “人工神经网络”用计算机模拟神经元及其连接，以实现自主识别、判断。

选项:

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问题: 8. 多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力。

选项:

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问题: 9. 用计算机模拟神经元及其连接，以实现自主识别、判断属于符号主义、连接主义。

选项:

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问题: 1. 学习人工智能课程需要我们扩大视野。

选项:

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问题: 1. 一阶谓词逻辑不能表示不确定性知识。

选项:

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问题: 2. 在谓词逻辑中，如果全称量词和存在量词仅针对谓词支配的实体，不针对谓词本身，称为（）。

选项:

• A. 原子公式

• B. 二阶谓词

• C. 一阶谓词

• D. 高阶谓词

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问题: 1. 以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是（）。

选项:

• A. 符号主义、经验主义、连接主义

• B. 符号主义、特征表示、语义向量

• C. 谓词逻辑、经验主义、网络权重

• D. 产生式系统、特征表示、连接主义

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问题: 2. 早期的人工智能研究，主要采用（）。

选项:

• A. 经验主义

• B. 符号主义

• C. 连接主义

• D. 行为主义

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问题: 1. 框架理论使用层次化结构表达知识。

选项:

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问题: 2. 下列不适合用框架法表示的知识是（）。

选项:

• A. 存在从属关系的知识

• B. 固定的概念、对象和事件

• C. 条目性的，规则性的知识

• D. 通过概念及其语义关系来表达的知识

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问题: 1. 逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

选项:

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问题: 2. 计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用反向、演绎的渝粤题库方法。

选项:

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问题: 3. 演绎更适合人类推理。

选项:

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问题: 4. 确定性推理在推理时，所有知识和证据都是确定非真即假的。

选项:

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问题: 1. 不确定性推理和确定性推理都需要某种推理策略进行推理，最后得到结论。

选项:

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问题: 1. RDF是现代知识图谱的一个分支之一。

选项:

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问题: 1. WordNet设计了同义词集合来作为基本单位来组织词典。

选项:

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问题: 2. Cyc知识库中的知识以产生式的形式存储。

选项:

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问题: 1. 实体识别通常要解决实体边界识别和实体类型识别两个任务。

选项:

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问题: 2. Siri、Cortana、小度都是以问答系统为核心技术的产品和服务。

选项:

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问题: 1. 启发式搜索无法将人解决问题的“知识”告诉机器，使得搜索算法能够更“聪明”地实现搜索。

选项:

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问题: 2. 搜索目标，就是在状态转移图中寻找最优的路线。

选项:

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问题: 1. 对于简单问题，建立状态图可以采用“直接法”。

选项:

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问题江苏开放大学答案: 2. 以下关于状态空间图的说法错误的是（）。

选项:

• A. 状态之间的连接指的是衔接、转移、导致等关系

• B. 将一个复杂问题表示成多个连续的状态

• C.渝粤教育 将状态和连接合在一起可以构成状态图

• D. 状态空间图未必一定能www.yuyue-edu.cn画出来

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问题: 1. 宽度优先搜索会首先考虑同级别的状态。

选项:

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问题: 2. 贪婪搜索策略不能保证得到最优解，但搜索速度非常快。

选项:

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问题: 3. 贪婪搜索每一步都会选择使当前步骤获利最大的下一步。

选项:

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问题: 4. 深度优先搜索会首先考虑纵深搜索，然后回溯上一层。

选项:

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问题: 5. 深度优先搜索会在最深的层次找到当前情况下最好的选择。

选项:

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问题: 1. 不同的启发函数之间没有优劣。

选项:

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问题: 2. 启发式搜索策略的典型代表是A算法。

选项:

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问题: 1. 在固定深度博弈搜索中，状态子图的“叶结点”可以得到精确的胜负得分。

选项:

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问题: 2. 极大极小策略要求穷举棋局，但在真正的博弈中不可实现。

选项:

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问题: 3. 对于博弈搜索，下列说法错误的是（）。

选项:

• A. 一个角色可以完成博弈搜索

• B. 对于许多棋类问题，需要两个甚至多个人参与，可以使用博弈算法

• C. 不对状态优劣进行判断，仅按照固定方式搜索

• D. 每个角色在做出决策时，不仅要考虑到自己的立场，还要预测对手可能的反应

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问题: 1. 下列关于群体智能和进化智能的说法不正确的是（）。

选项:

• A. 群体智能具有个体行为复杂、具有智能特征，群体行为简单的特点

• B. 进化智能的思想来自新达尔文主义

• C. 使用计算机模拟进化智能的过程中将限制条件抽象为“环境”

• D. 蚂蚁、蜜蜂、候鸟、微生物都具有群体智能

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问题: 2. 种群通过代际繁衍，经历千万年的发展，不断进化以适应环境。借鉴物种随时间进化的过程来求解问题，就是进化智能。

选项:

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问题: 3. 模拟物种“适者生存”的能力，不属于人工智能的研究范畴。

选项:

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问题: 4. 群体智能指的是空间维度上的说法。

选项:

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问题: 1. 关于进化智能用计算机模拟生物进化的过程，说法错误的是（）。

选项:

• A. 将要求解的问题抽象为“选择”

• B. 将限制条件抽象为“环境”

• C. 使用选择、突变和繁殖来模拟物种在环境中的进化

• D. 通过不断进化，寻找到最理想的解决方案

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问题: 2. 下列关于遗传算法的说法不正确的是（）。

选项:

• A. 遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”

• B. 突变概率较小时，物种的适应性比较稳定，优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性

• C. 单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果

• D. 提升种群数量能够提高求解渝粤搜题速度和稳定性

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问题: 3. 对于个体而言，被选择的概率与适应度无关。

选项:

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问题: 4. 在遗传算法中，我们要求解的问题就是物种。

选项:

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问题: 1. 蚁群算法的灵感来源于蚁群在觅食过程中总能找到蚁穴到食物之间最短路径的现象。

选项:

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问题: 2. 以下说法错误的是（）。

选项:

• A. 信息素消散的模拟经常以一个cycle为时间单位，其中一个cycle指蚁群中所有蚂蚁均从出发点到目标点的时间

• B. 在模拟蚂蚁选择路线时，其概率与路线长度成反比，与信息素浓度成正比

• C. 模拟信息素的释放和消散是蚁群模型的核心

• D. 蚁群算法中对于蚂蚁个体的设定与真实蚂蚁相同

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问题: 3. 蚁群算法中模拟环境的过程中与真实蚂蚁不同的是（）。

选项:

• A. 蚂蚁总是从起点出发到终点结束

• B. 具有明确的起点和终点

• C. 每个节点与其他节点相连通

• D. 任意两点之间的距离都已知

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问题: 1. 属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的。

选项:

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问题: 2. 下列广东开放大学答案关于有监督机器学习的算法中，说法正确的是（）。

选项:

• A. 如果一个属性对于所有样本都没有区分能力，那么对于决策毫无用处

• B. 单一支持向量机模型本身是针对多分类问题的算法

• C. K近邻算法中，K值的选择，不会对分类结果有很大影响

• D. 属性在决策树中的位置不同，并不会影响决策树的效率

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问题: 1. 只有有监督学习需要数据集。

选项:

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问题: 2. 有监督学习不需要人工标注知识。

选项:

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问题: 1. 无监督学习是开环过程。

选项:

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问题: 2. 下列关于强化学习的说法正确的是（）。

选项:

• A. 强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程

• B. 强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的

• C. 强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息

• D. 在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境

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问题: 3. 下列关于强化学习的说法不正确的是（）。

选项:

• A. Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法

• B. 强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为

• C. Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新

• D. 强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中

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问题: 1. 以下关于记忆容量和记忆力机制的说法错误的是（）。

选项:

• A. 一个深度学习模型可以仅依靠增加神经元数量，无限增加其内部记忆容量。

• B. 记忆力机制的出现解决了网络容量问题。

• C. 上海开放大学答案最简单的记忆力模型主要包含一系列的记忆单元和I，G，O，R四个模块。

• D. 记忆力模型的运行过程分为记忆写入、记忆读取两部分。

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问题: 1. 判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念。

选项:

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问题: 2. 生云南开放大学答案成对抗网络结合了生成模型和判别模型。

选项:

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问题: 3. 生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”。

选项:

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问题: 1. 马尔理论是自上而下的，其理论缺少可实施性。

选项:

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问题: 1. 语言不是一种感知信号，而是感知信号经大脑处理后的某种抽象表示。

选项:

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问题: 2. 计算机视觉、语音处理的研究内容都不属于“感知智能”。

选项:

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问题: 1. 关于AlphaGo说法错误的是（）。

选项:

• A. 借用了深度学习的超强表示能力、蒙特拉洛树的概率优化能力

• B. AlphaGo在实现中也使用了大量人工设定的围棋知识

• C. 本质上解决问题的思路与A*搜索是类似的

• D. 不属于博弈

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问题: 2. 早期的人工智能竞技方法以“状态空间搜索”为主要技术路线。

国家开放大学答案选项:

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问题: 3. AlphaGo框架在搜索过程引入了随机决策，可以通过蒙特卡洛搜索多次重复搜索取得最优。

选项:

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