超星尔雅学习通《人工智能与信息社会》章节测试答案

超星尔雅学习通《人工智能与信息社会》章节测试答案

第一章

1.【单选题】Cortana是()推出的个人语音助手。

A、苹果

B、亚马逊

C、微软

D、阿里巴巴

答案：C

2.【单选题】首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。

A、苹果

B、谷歌

C、微软

D、科大讯飞

答案：C

3.【单选题】相较于其他早期的面部解锁,iPhoneX的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。

A、机主需要通过特定表情解锁手机

B、机主是否主动解锁手机

C、机主平面照片能够解锁手机

D、机主双胞胎解锁手机

答案：C

4.【多选题】属于家中的人工智能产品的有()。

A、智能音箱

B、扫地机器人

C、声控灯

D、个人语音助手

答案：ABD

5.【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。

A、定位误差小

B、手术创口小

C、不需要人类医生进行操作

D、能够实时监控患者的情况

E、可以帮助医生诊断病情

答案：AB

6.【多选题】一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。

A、距离传感器

B、超声波雷达传感器

C、悬崖传感器

D、温度传感器

答案：ABC

7.【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。()

答案：√

8.【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。()

答案：×

9.【判断题】智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。()

答案：√

10.【判断题】基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。()

答案：×

第二章

1.【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。

A、图灵

B、费根鲍姆

C、纽维尔

D、西蒙

答案：A

2.【单选题】第一个成功应用的专家系统是()。

A、ELIZA

B、Dendral

C、Xcon

D、Deepblue

答案：B

3.【单选题】根据科学流行定义,人工智能就是和人类()相似的计算机程序。

A、思考方式

B、表达方式

C、行为方式

D、外观外貌

答案：C

4.【多选题】关于人工智能的概念,下列表述正确的有()。

A、根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序

B、任何计算机程序都具有人工智能

C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力

D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式

答案：AC

5.【多选题】人工智能的基础包括()。

A、数学

B、计算机科学

超星尔雅人工智能与信息社会期末考试答案大全

超星尔雅人工智能与信息社会期末考试答案大全-学习通人工智能与信息社会章节测试答案汇总

编辑：水星游戏网更新时间：2023-01-0520:00:19

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《超星尔雅》人工智能与信息社会答案汇总

1.8本章测验

1、【单选题】AI时代主要的人机交互方式为()。

A、鼠标

B、键盘

C、触屏

D、语音+视觉

我的答案：D

2、【单选题】2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。

A、AlphaGo

B、DeepMind

C、Deepblue

D、AlphaGoZero

我的答案：A

3、【单选题】Cortana是()推出的个人语音助手。

A、苹果

B、亚马逊

C、微软

D、阿里巴巴

我的答案：C

4、【单选题】首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。

A、苹果

B、谷歌

C、微软

D、科大讯飞

我的答案：C

5、【单选题】相较于其他早期的面部解锁,iPhoneX的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。

A、机主需要通过特定表情解锁手机

B、机主是否主动解锁手机

C、机主平面照片能够解锁手机

D、机主双胞胎解锁手机

我的答案：C

6、【多选题】属于家中的人工智能产品的有()。

A、智能音箱

B、扫地机器人

C、声控灯

D、个人语音助手

我的答案：ABD

7、【多选题】谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。

A、根据照片内容自动添加标记

B、根据不同标记进行归类和搜索

C、自动对照片进行美颜

D、定时备份照片

E、人脸识别和搜索

我的答案：ABE

8、【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。

A、定位误差小

B、手术创口小

C、不需要人类医生进行操作

D、能够实时监控患者的情况

E、可以帮助医生诊断病情

我的答案：AB

9、【多选题】智能推荐系统的特点包括()。

A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好

B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力

C、推荐用户消费过的相关产品

D、根据用户的喜好进行相关推荐

我的答案：ABCD

10、【多选题】一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。

A、距离传感器

B、超声波雷达传感器

C、悬崖传感器

D、温度传感器

我的答案：ABC

11、【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()

我的答案：正确

12、【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。()

我的答案：正确

13、【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。()

我的答案：错误

14、【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。()

我的答案：正确

15、【判断题】智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。()

我的答案：正确

16、【判断题】基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。()

我的答案：错误

2.7本章测验

1、【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。

A、图灵

B、费根鲍姆

C、纽维尔

D、西蒙

我的答案：A

2、【单选题】第一个成功应用的专家系统是()。

A、ELIZA

B、Dendral

C、Xcon

D、Deepblue

我的答案：B

3、【单选题】最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一词的人是()。

A、约翰•麦卡锡

B、马文•闵斯基

C、克劳德•香农

D、艾伦•纽厄尔

我的答案：A

4、【单选题】根据科学流行定义,人工智能就是和人类()相似的计算机程序。

A、思考方式

B、表达方式

C、行为方式

D、外观外貌

我的答案：C

5、【单选题】与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有()的问题。

A、行动力

B、理解力

C、表达能力

D、接收能力

我的答案：B

6、【多选题】关于人工智能的概念,下列表述正确的有()。

A、根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序

B、任何计算机程序都具有人工智能

C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力

D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式

我的答案：AC

7、【多选题】人工智能的基础包括()。

A、数学

B、计算机科学

C、经济学

D、心理学

我的答案：AB

8、【多选题】符合强人工智能的描述是()。

A、仅在某个特定的领域超越人类的水平

B、可以胜任人类的所有工作

C、是通用的人工智能

D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类

我的答案：BC

9、【多选题】发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有()。

A、计算力的提升

B、大量数据驱动

C、社会关注度提升

D、人类专家规则的完善

我的答案：AB

10、【多选题】关于EDVAC,下列说法正确的有()。

A、第一台电子数字计算机

B、诞生于1949年

C、属于图灵体系结构计算机

D、采用二进制及存储程序

我的答案：BD

11、【多选题】人工智能研究第一次寒冬的发生主要原因有()。

A、AI瓶颈

B、性能有限

C、缺乏“常识”

D、财政问题

我的答案：ABC

12、【判断题】图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的着名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。()

我的答案：正确

13、【判断题】人工智能(AI)概念最早1956年在达特茅斯会议上提出。()

我的答案：正确

14、【判断题】从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。()

我的答案：正确

15、【判断题】从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()

我的答案：正确

16、【判断题】根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。()

我的答案：正确

17、【判断题】图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。()

我的答案：错误

3.11本章测验

1、【单选题】一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是()。

A、指数级别

B、对数级别

C、常数级别

D、线性级别

我的答案：B

2、【单选题】人类对于知识的归纳总是通过()来进行的。

A、判断

B、枚举

C、猜想

D、预测

我的答案：A

3、【单选题】第一例专家系统是在()领域发挥作用的。

A、物理

B、化学

C、数学

D、生物

我的答案：B

4、【单选题】1977年在斯坦福大学研发的专家系统()是用于地质领域探测矿藏的一个专家系统。

A、DENDRAL

B、MYCIN

C、PROSPECTOR

D、XCON

我的答案：C

5、【单选题】考虑到对称性,井字棋最终局面有()种不相同的可能。

A、19683

B、138

C、91

D、44

我的答案：B

6、【单选题】根据课程3.6中所讲的井字棋估值方法,以下局面估值为()。

A、2

B、1

C、0

D、-1

我的答案：C

7、【单选题】除了问题本身的定义之外,使用问题特定知识的搜索策略被认为是()。

A、启发式算法

B、Bminimax算法

C、深度优先搜索

D、广度优先搜索

我的答案：A

8、【单选题】每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是()。

A、二分查找

B、启发式算法

C、minimax算法

D、剪枝算法

我的答案：A

9、【单选题】根据图中所示的minimax算法决策树,根结点的估值是()。

A、20

B、16

C、9

D、19

我的答案：B

10、【单选题】根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为()。

A、MAX结点

B、MIN结点

C、终止结点

D、根节点

我的答案：C

11、【单选题】图中的剪枝过程称为(3,5,6,16)剪枝。

A、Alpha

B、Beta

C、Min

D、Max

我的答案：B

12、【单选题】图中的剪枝过程称为(3,5,2,7)剪枝。

A、Alpha

B、Beta

C、Min

D、Max

我的答案：A

13、【单选题】围棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。

A、GNUGo

B、MoGo

C、DeepZenGo

D、AlphaGo

我的答案：A

14、【单选题】专家系统的发展趋势不包括()。

A、知识库变大

B、推理引擎更加专用

C、用户接口更多样

D、用户需求量减少

我的答案：D

15、【单选题】深蓝在开局阶段的算法主要是()。

A、启发式算法

B、AlphaBeta剪枝

C、深度优先搜索

D、启发式算法

我的答案：D

16、【单选题】()是第一个使用蒙特卡洛树搜索的围棋程序,在9×9的棋盘上击败了职业选手。

A、GNUGo

B、MoGo

C、DeepZenGo

D、AlphaGo

我的答案：B

17、【多选题】专家系统的主要组成部分包括()。

A、知识库

B、推理引擎

C、用户接口

D、自主学习系统

我的答案：ABC

18、【多选题】以下属于完全信息博弈的游戏有()。

A、井字棋

B、黑白棋

C、围棋

D、桥牌

E、军棋

我的答案：ABC

19、【多选题】蒙特卡洛树搜索的主要流程有()。

A、选择

B、扩张

C、模拟

D、反馈

我的答案：ABCD

20、【多选题】专家系统的适用领域的特征包括()。

A、不需要额外常识

B、输入的数据可以客观描述

C、人类专家稀缺

D、用户需求量大

我的答案：ABCD

21、【判断题】基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。()

我的答案：正确

22、【判断题】博弈树的每个结点表示一个动作。()

我的答案：错误

23、【判断题】估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数()。

我的答案：正确

24、【判断题】AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。()

我的答案：错误

25、【判断题】二分查找是一个有效计算平方根的办法。()

我的答案：正确

26、【判断题】零和博弈中,双方(或多方)的收益相加为0或负数。()

我的答案：错误

27、【判断题】启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()

我的答案：错误

4.7本章测验

1、【单选题】色彩的三原色模型是()。

A、红、绿、蓝

B、.红、黄、蓝

C、黄、绿、蓝

D、红、绿、黄

我的答案：A

2、【单选题】图中所展示的基因遗传算法过程是()过程。

A、交叉

B、复制

C、变异

D、初始化

我的答案：C

3、【单选题】将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值(),适应度()。

A、高了;高了

B、高了;低了

C、低了;高了

D、低了;低了

我的答案：C

4、【单选题】RGB模型可以组合出()种颜色。

A、256

B、73578

C、1735666

D、16777216

我的答案：D

5、【多选题】仿生算法的特点有()。

A、模拟自然生物群体的行为

B、针对特定的输入能够得到确定的结果

C、需要大量的模拟计算过程

D、适用于大规模复杂优化问题

我的答案：ACD

6、【多选题】以下属于仿生算法的有()。

A、蚁群算法

B、遗传算法

C、人工神经网络

D、蒙特卡洛方法

E、归并排序算法

我的答案：ABC

7、【多选题】以下对基因遗传算法描述正确的是()。

A、基因遗传算法反映了自然选择的过程

B、基因遗传算法一定能得到最优解

C、是一种启发式的搜索算法

D、能够穷尽所有可能性

我的答案：AC

8、【多选题】基因遗传算法的组成部分包括()。

A、初始化编码

B、适应度函数

C、选择

D、交叉和变异

我的答案：ABCD

9、【多选题】基因遗传算法的两个常用的结束条件为()。

A、达到一定的迭代次数

B、适应度函数达到一定的要求

C、达到一定的变异次数

D、达到一定的交叉次数

我的答案：AB

10、【判断题】仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。()

我的答案：正确

11、【判断题】在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

我的答案：错误

12、【判断题】自然界中生物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。()

我的答案：正确

13、【判断题】基因遗传算法中,利用适应度函数表示参数值的大小,判断个体是否应该被淘汰。()

我的答案：正确

14、【判断题】基因遗传算法的终止条件一般是适应度数值小于0.()

我的答案：错误

5.7本章测验

1、【单选题】能够提取出图片边缘特征的网络是()。

A、卷积层

B、池化层

C、全连接层

D、输出层

我的答案：A

2、【单选题】向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的维数是()。

A、10

B、5

C、3

D、1

我的答案：B

3、【单选题】()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

A、损失函数

B、优化函数

C、反向传播

D、梯度下降

我的答案：A

4、【单选题】在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

A、784;10

B、28;10

C、784;1

D、28;1

我的答案：A

5、【单选题】前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。

A、有环;有环

B、有环;无环

C、无环;有环

D、无环;无环

我的答案：C

6、【单选题】关于MNIST,下列说法错误的是()。

A、是着名的手写体数字识别数据集

B、有训练集和测试集两部分

C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷

D、测试集大约包含10000个样本和标签

我的答案：C

7、【单选题】隐藏层中的池化层作用是()训练参数,对原始特征信号进行采样。

A、减少

B、增加

C、分割

D、组合

我的答案：A

8、【单选题】如果某个隐藏层中存在以下四层,那么其中最接近输出层的是()。

A、卷积层

B、池化层

C、全连接层

D、归一化指数层

我的答案：D

9、【多选题】一个完整的人工神经网络包括()。

A、一层输入层

B、多层分析层

C、多层隐藏层

D、两层输出层

我的答案：AC

10、【多选题】前馈型神经网络常用于()。

A、图像识别

B、文本处理

C、问答系统

D、图像检测

我的答案：AD

11、【判断题】神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。()

我的答案：错误

12、【判断题】人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。()

我的答案：正确

13、【判断题】误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。()。

我的答案：错误

14、【判断题】隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起。()

我的答案：正确

15、【判断题】梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()

我的答案：错误

6.8本章测验

1、【单选题】典型的“鸡尾酒会”问题中,提取出不同人说话的声音是属于()。

A、监督学习

B、非监督学习

C、强化学习

D、线性回归

我的答案：B

2、【单选题】()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。

A、监督学习

B、非监督学习

C、强化学习

D、线性回归

我的答案：C

3、【单选题】在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。

A、状态动作函数

B、状态值函数

C、动作值函数

D、策略函数

我的答案：A

4、【单选题】Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。

A、期望值

B、最大值

C、最小值

D、总和

我的答案：A

5、【单选题】在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。

A、大;小

B、大;大

C、小;小

D、小;大

我的答案：A

6、【单选题】在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。

A、大;小

B、大;大

C、小;小

D、小;大

我的答案：A

7、【单选题】在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

A、探索;开发

B、开发;探索

C、探索;输出

D、开发;输出

我的答案：A

8、【单选题】强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略。

A、探索

B、开发

C、输入

D、输出

我的答案：A

9、【单选题】马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。

A、外部影响

B、主体内因

C、历史状态

D、当前状态

我的答案：D

10、【单选题】强化学习的回报值一个重要特点是具有()。

A、客观性

B、主体性

C、超前性

D、滞后性

我的答案：D

11、【多选题】用于监督分类的算法有()。

A、支持向量机

B、决策树

C、神经网络

D、线性回归

我的答案：ABC

12、【多选题】在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()。

A、状态

B、动作

C、回报

D、强化

我的答案：ABC

13、【判断题】对人脸好看程度评分,主要用的是监督学习的分类功能。()

我的答案：错误

14、【判断题】人工智能学习玩FlappyBird过程中,只需要人类告诉AI不能碰到水管即可,不需要提供其他信息。()

我的答案：错误

15、【判断题】状态动作函数直接决定主体该采取什么决策。()

我的答案：错误

7.6本章测验

1、【单选题】以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。

A、图像识别与分类

B、医学影像分析

C、语音识别

D、人脸识别与情感计算

我的答案：C

2、【单选题】将结构型的图片(空间分辨率高,纹路细节清晰)与光谱分辨率高、色彩丰富的图片处理成空间分辨率和光谱分辨率都高的过程称为()。

A、图像配准

B、图像识别

C、图像分类

D、图像融合

我的答案：D

3、【单选题】在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。

A、监督学习

B、非监督学习

C、强化学习

D、弱化学习

我的答案：C

4、【单选题】在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是()的层次;而问题求解、创作、推理预测被认为是()的层次。

A、感知智能;认知智能

B、认知智能;感知智能

C、感知智能;感知智能

D、认知智能;认知智能

我的答案：A

5、【单选题】在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

A、帧-状态-音素-单词

B、帧-音素-状态-单词

C、音素-帧-状态-单词

D、帧-音素-单词-状态

我的答案：A

6、【单选题】ImageNet数据集包含了()幅图片。

A、1400多

B、14000多

C、1400多万

D、14000多万

我的答案：C

7、【单选题】语音识别技术的英文缩写为()。

A、SRT

B、CTS

C、SPE

D、ASR

我的答案：D

8、【单选题】科大讯飞目前的主要业务领域是()。

A、医学影像分析

B、语音识别

C、情感计算

D、自动驾驶

我的答案：B

9、【多选题】人脸识别过程中,人脸采集的影响因素包括()。

A、图像大小

B、图像分辨率

C、光照环境

D、采集角度

我的答案：ABCD

10、【判断题】现阶段的自动驾驶已经能够到达第五级完全自动的标准了。()

我的答案：错误

11、【判断题】情感计算是在人脸识别的基础上,更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态。()

我的答案：正确

12、【判断题】传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。()

我的答案：正确

13、【判断题】人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等。()

我的答案：正确

14、【判断题】医疗健康领域,人工智能在医学影像方面的应用被认为最不可能率先实现商业化。

我的答案：错误

8.7本章测验

1、【单选题】从人文视角看,人工智能产生的影响不包括()。

A、对人的认识的冲击

B、对人类心理的冲击

C、彻底消除人类中的无用阶级

D、推动进一步的专业分化

我的答案：C

2、【单选题】人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

A、道德

B、人

C、资本

D、隐私

我的答案：B

3、【单选题】电影()中,机器人最终脱离了人类社会,上演了“出埃及记”一幕。

A、黑客帝国

B、人工智能

C、我,机器人

D、她

我的答案：C

4、【多选题】从技术角度看,人工智能的挑战包括()。

A、能否保证人工智能的应用开发被用于正确的目标。

B、智能系统开发时存在严重的缺陷,会产生不可预测的后果。

C、人工智能的强大能力产生的负面效果可能是缓慢而大规模的。

D、人工智能设计者在制作机器人时,会将自己的想法加入到机器人的思维系统中

我的答案：ABD

5、【判断题】人工智能研发者的多元化有助于满足不同人群的需求,避免潜在的歧视问题。()

我的答案：正确

6、【判断题】人工智能会完全替代人类的某些工作,并不会创造新的就业机会。()

我的答案：错误

7、【判断题】政府不仅要加强高端人才的培养,更需要在教育的各个阶段,给予不同人群学习的机会。在中小学阶段鼓励计算思维和计算机科学教育,在继续教育领域为受到人工智能影响的在职人员提供职业转型的帮助等。()

我的答案：正确

8、【判断题】只有符合社会伦理规范和公共政策的解决方案,才能设计出可信赖的人工智能。()

我的答案：正确

9、【判断题】深度学习算法中,人可以掌控机器“思考”的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏。()

我的答案：错误

10、【判断题】随着人工智能的发展,人和机器的便捷可能越来越模煳。()

我的答案：正确

11、【判断题】前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()

我的答案：正确

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工程伦理第十章习题答案

工程伦理第十章习题工程伦理1选择题2讨论题1选择题

1-5CBACB6BC7ABCD8ABCD9ABCD10ABCD11-15√×√×√

2讨论题

1.社会主义核心价值观是当代全体中国人民共同的思想文化基础和价值追求，也是指导当代中国大数据公共治理实践的核心价值。请结合参与大数据公共治理体系的各种角色和公共治理的事前、事中、事后等不同阶段，对大数据公共治理中遇到的典型伦理困境、伦理决策应秉持的价值准则、困境的破解方法等进行分析和讨论，从而深化对社会主义核心价值观的理解和践行能力。答：在决策中的伦理责任：必须对公众、社会和自然负责，要求决策的最优化，确保决策的系统性、科学性、时效性，避免客观原因影响核工程决策，尤其要兼顾眼前利益和长远利益，确保工程成果造福人民而非危害社会和自然。应以服务圈人类作为工程师在核工程活动中职业道德的最高宗旨，作为他们从事核工程活动的出发点和落脚点。对公众安全的伦理责任：安全规范要求工程师尊重、维护或者至少不伤害公众的健康和生命在进行工程项目论证、设计、施工、管理和维护中，关心人本身充分考虑产品的安全可靠、对公众无害，保证工程造福于人类。对环境的伦理责任：世界范围内环境问题的日益严重以及人们环保意识的不断提高，要求工程师在进行核工程活动时必须遵循可持续发展原则，合理的开发和利用自然，保护和提高环境质量，使自己成为一名理性的生态人。对政府的伦理责任：工程师对政府的责任主要表现在以下几个方面。一、参与和工程决策的工程师应当积极承担起参与核能决策、影响政府行为的责任。二、为政府提供咨询政府对核开发利用的决策需要科学技术支持。三、阻止政府的不良行为，国家制定核工程规划和合核科技政策出现失误时，工程师应该毫不避讳的指出服其负面影响及潜在的危害，以供政府作出选择或调整调整，以供政府作出选择或调整，尽力避免有悖于人类进步的核工程。2.在经典的“电车困境”思想实验中，扳道工是伦理决策者，面对刹车失灵、呼啸而来的电车，需要快速决定如何扳道岔、也就是让哪一条轨道上的人被电车撞击。随着人工智能的发展，基于大数据和深度学习算法的自动驾驶技术得到学者、AI从业人员和汽车制造厂商的共同关注，发展十分迅猛；同时，由于人工智能算法代替了驾驶员，使得经典的“电车困境”问题变得更为复杂。

请你结合本课程学习加强课外阅读，收集、整理、讨论全球在人工智能伦理方面形成的共识和主要行动。答：1.全球人工智能伦理与治理合作面临挑战，需要加强交流与创新合作。加强人工智能伦理与治理已成为全球共识，不少国家已出台人工智能伦理与治理相关政策和指导意见，但东西方及各国的交流却受不同文化及国情影响易形成误解，产生竞争，不利合作。剑桥大学未来智能研究中心主任Seánóhéigeartaigh指出文化差异下的语言表述易产生不必要的误解，加深了鸿沟。联合国技术顾问DanitGal认为没有充分的交流导致误解，形成竞争，建议加强交流，推动合作，在全球范围内倡导并激励全球合作与国际协作创新。旷视人工智能治理研究院院长徐云程建议各国应用透明获取信任，通过可持续发展的共同目标来推动合作。北京大学光华管理学院院长刘俏建议应建立有效的机制，促进讨论，利益相关者之间形成共识。2.全球已初步建立人工智能伦理与治理原则体系，需着重开展应用实践和试点工作。目前，全球不同政府间组织、国家与地区政府、科研机构、企业在不同层面提出了人工智能（伦理）原则或相关提案，各家原则在表述上虽有侧重，但在一些核心内容上较为一致，已初步形成相关原则框架体系。但由于人工智能技术不透明、不同地域评价标准不统一、监管机构不明确等原因，造成了人工智能在特定应用领域的原则制定与实践不够紧密。瑞士苏黎世联邦理工大学教授、世界卫生组织(WHO)健康领域AI伦理与治理专家组组长艾菲·瓦耶娜建议，应推动专家指导企业进行AI开发和伦理治理的试点示范，探索建立人工智能技术在医疗卫生等敏感领域的数据利用和保护机制。3.人工智能在全球实现可持续发展过程中作用巨大，但要关注人工智能伦理与治理。人工智能技术已在脱贫减贫、环境保护、医疗健康、平等正义、社会治理与安全等可持续发展方面发挥作用，但是不符合伦理安的人工智能可能会危害社会，伤害人类。慕尼黑工业大学AI伦理中心主任、全球AI伦理协会发起者Christophütge建议在推动人工智能赋能社会发展的过程中，要重视人工智能伦理建设，在平等、公正、隐私、歧视等问题上加强人工智能监管与治理。阿兰图灵研究所AI伦理负责人、联合国教科文组织人工智能伦理特别专家组委员AdrianWeller建议：人工智能面对不同种族、性别等群体时需要用不同的预测模型来解决潜在的歧视、不公平等伦理问题。

超星尔雅学习通《人工智能与信息社会》2023章节测试答案

3.最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一词的人是(A)。

A、约翰·麦卡锡

B、马文·闵斯基

C、克劳德·香农

D、艾伦·纽厄尔

4.根据科学流行定义,人工智能就是和人类(C)相似的计算机程序。

A、思考方式

B、表达方式

C、行为方式

D、外观外貌

5.与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有(B)的问题。

A、行动力

B、理解力

C、表达能力

D、接收能力

6.关于人工智能的概念,下列表述正确的有(AC)。

A、根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序

B、任何计算机程序都具有人工智能

C、针对特定的任务,人工智能程序都具有自主学习的能力

D、人工智能程序和人类具有相同的思考方式

7.人工智能的基础包括(AB)。

A、数学

B、计算机科学

C、经济学

D、心理学

8.符合强人工智能的描述是(BC)。

A、仅在某个特定的领域超越人类的水平

B、可以胜任人类的所有工作

C、是通用的人工智能

D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类

9.发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有(AB)。

A、计算力的提升

B、大量数据驱动

C、社会关注度提升

D、人类专家规则的完善

10.关于EDVAC,下列说法正确的有(BD)。

A、第一台电子数字计算机

B、诞生于1949年

C、属于图灵体系结构计算机

D、采用二进制及存储程序

11.人工智能研究第一次寒冬的发生主要原因有(ABC)。

A、AI瓶颈

B、性能有限

C、缺乏“常识”

D、财政问题

12.图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。(√)

13.人工智能(AI)概念最早1956年在达特茅斯会议上提出。(√)

14.从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。(√)

15.从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。(√)

16.根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。(√)

17.图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。(×)

第三章

1.一个运用二分查找算法的程序的时间复杂度是(B)。

A、指数级别

B、对数级别

C、常数级别

D、线性级别

2.人类对于知识的归纳总是通过(A)来进行的。

A、判断

B、枚举

C、猜想

D、预测

3.第一例专家系统是在(B)领域发挥作用的。

A、物理

B、化学

C、数学

D、生物

人工智能与信息社会

本课程是教育部-微软产学合作协同育人项目成果，课程面向大学生和社会公众，结合社会热点和算法实践项目，介绍人工智能技术的基本概念、发展历史、经典算法、应用领域和对人类社会的深远影响，展示信息社会各领域中人工智能的应用发展前景，为大学生和社会公众提供一个深入理解人工智能的入门基础。

本课程结合北京大学跨学科综合优势，加强与微软亚洲研究院人工智能研究人员的合作，将人工智能技术的原理、应用和前景融入各门基础自然科学和社会人文科学中，以鲜活生动的案例加深对人工智能技术的理解。

慕课课程的讲解部分还邀请了微软亚洲研究院的人工智能研究专家，通过访谈形式，展现科学、技术、工程和商业等各个领域的专家对人工智能的理解和体会。课程注重算法实践，通过5个相对独立的人工智能典型应用项目，采用微软和其他开源项目提供的人工智能开发基础设施，结合丰富的应用数据，让学生能经过一段时间的学习，学习到成效显著且生动有趣的人工智能算法应用。

洪小文，微软亚洲研究院院长

洪小文博士现任微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席，兼微软亚洲研究院院长，全面负责推动微软在亚太地区的科研及产品开发战略，以及与中国及亚太地区学术界的合作。

洪小文博士于1995年加入微软公司。2004年，他加入微软亚洲研究院并担任副院长，2007年升任微软亚洲研究院院长。2005年至2007年间，洪博士创立并领导了微软搜索技术中心（STC），该中心负责微软搜索产品（必应）在亚太的开发工作。2014年洪博士兼任微软亚太研发集团主席。

在加入微软亚洲研究院之前，洪博士是微软公司自然交互服务部门的创始成员和架构师，除了全面负责屡获殊荣的微软语音服务器产品、自然用户界面平台以及微软协助平台的架构及技术工作，他还负责管理和交付统计学习技术和高级搜索。洪博士于1995年加入微软研究院美国总部任高级研究员，并为微软的SAPI和语音引擎技术做出了突出贡献。此前，洪博士曾任职于苹果公司，带领团队研发出了苹果中文译写器。

洪小文博士是电气电子工程师学会院士（IEEEFellow），微软杰出首席科学家和国际公认的语音识别专家。洪博士在国际著名学术刊物及大会上发表过百余篇学术论文。他参与合著的《语音技术处理》（SpokenLanguageProcessing）一书被全世界多所大学采用为语音技术教学课本。另外，洪博士在多个技术领域拥有36项专利发明。

洪小文博士毕业于台湾大学，获电机工程学士学位，之后在卡内基梅隆大学深造，先后获得计算机硕士及博士学位。

刘铁岩，微软亚洲研究院副院长

刘铁岩博士，人工智能领域的国际知名学者。现任微软亚洲研究院副院长，国际电子电气工程师学会（IEEE）院士，美国计算机学会（ACM）杰出会员，美国卡内基梅隆大学（CMU）客座教授，英国诺丁汉大学荣誉教授，中国科技大学、中山大学、南开大学博士生导师。

刘博士的研究兴趣包括：人工智能、机器学习、信息检索、数据挖掘等。他的先锋性工作促进了机器学习与信息检索之间的融合，被国际学术界公认为“排序学习”领域的代表人物，在网络搜索和计算广告学等方向取得了卓越的学术成果。他在该领域的学术论文已被引用万余次，并受斯普林格（Springer）出版社之邀撰写了该领域的首部学术专著（并成为Springer计算机领域华人作者的十大畅销书之一）。

近年来，刘博士在博弈机器学习、深度学习、增强学习、分布式机器学习、符号学习等方面也颇有建树，发表了百余篇学术论文，被他引万余次。他的研究工作多次获得**论文奖、最高引用论文奖、研究突破奖，被广泛应用在微软的产品和在线服务中。他的团队发布了微软分布式机器学习工具包（DMTK）、微软图引擎（GraphEngine）等知名项目开源。

他曾受邀担任了包括SIGIR、WWW、NIPS、KDD、AAAI、ACL等在内的十余个顶级国际会议的组委会主席、程序委员会主席、或领域主席；以及包括ACMTOIS、ACMTWEB、Neurocomputing等在内的国际期刊的副主编。他还是中国计算机学会（CCF）高级会员、杰出演讲者、学术工委，中文信息学会信息检索专委会副主任。

张益肇，微软亚洲研究院副院长

张益肇博士于1999年7月加盟微软亚洲研究院，从事语音方面的研究工作。现任微软亚洲研究院副院长，负责技术战略部。履任微软亚洲研究院新职位之前，张博士任微软亚洲工程院副院长，是2003年工程院的创建者之一。在工程院，他带领团队开发WindowsMobile和Windows的产品，并建立起一支多学科技术产品孵化的团队。在加入工程院之前，张博士曾担任研究院语音组主任研究员和高校关系总监，他的团队成功的把汉语普通话语音识别引擎转化到了中文版Office和Windows中。

他曾是NuanceCommunications公司研究部的创始人之一，该公司是电信领域自然语言界面研究的先驱。在Nuance工作期间，他曾从事自信度分析，声学建模，语音检测等领域的研究工作。他领导研究人员开发了Nuance产品的日文版本，这是世界上第一个开放式日语语音识别系统。他还曾在麻省理工的林肯实验室开发出了新的语音识别算法，在东芝ULSI研究中心发明了一种新的电路优化技术，在通用电气公司的研发中心开展了模式识别方面的研究。

张博士毕业于麻省理工学院，获电气工程和计算机科学学士、硕士和博士学位。他在国际著名的杂志和学术会议上发表了多篇关于语音技术和机器学习方面的论文，是多项专利的拥有者。

周明，微软亚洲研究院副院长

周明博士，微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学协会（ACL）候任主席、中国计算机学会理事、中文信息技术专委会主任、术语工作委员会主任、中国中文信息学会常务理事、哈尔滨工业大学、天津大学、南开大学、山东大学等多所学校博士导师。

周明博士1985年毕业于重庆大学，1991年获哈尔滨工业大学博士学位。1991-1993年清华大学博士后，随后留校任副教授。1996-1999访问日本高电社公司领导中日机器翻译研究。他是中国第一个中英翻译系统CEMT-I（哈工大1989年）、日本最有名的中日机器翻译产品J-北京（日本高电社1998年）的研制者。

1999年，周明博士加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。他带领团队进行了微软输入法、英库词典（必应词典）、中英翻译、微软中国文化系列（微软对联、微软字谜、微软绝句）等重要产品和项目的研发，并对微软Office、必应搜索、Windows等产品中的自然语言技术做出了重要贡献。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。

周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。他多年来通过微软与中国和亚太地区的高校合作计划，包括微软-高校联合实验室、微软实习生计划、微软-高校联合培养博士生计划、青年教师铸星培养计划，与高校和学术组织联合举办暑期学校和学术会议等多种形式，对推动自然语言处理在中国和亚太的卓越发展做出了杰出贡献。

潘天佑，微软亚洲研究院副院长

潘天佑博士现任微软亚洲研究院副院长，全面负责微软亚洲研究院与亚太地区高校、研究机构及政府的学术交流和研究合作。他建立了一系列战略方针、积极探索商业机会，并构建了针对不同层面的多种学术交流和人才培养项目，以加强微软亚洲研究院与学术界之间的伙伴关系。 

潘天佑博士还负责微软亚洲研究院与企业、投资机构和政府部门的深度技术合作。作为微软亚洲研究院“创新汇”负责人，潘天佑博士致力于制定共赢的企业合作战略，搭建跨行业的沟通平台，探讨在数字化转型的大潮中，如何以技术创新实现共同发展。

潘天佑博士拥有获得美国圣路易斯华盛顿大学（WashingtonUniversityinSt.Louis）电机工程博士学位。潘博士具有20余年计算机相关工作经验，曾成功创立两家专注于智能卡芯片和大规模银行系统的技术公司。潘天佑博士2005年至2007年曾任职微软亚洲研究院学术合作部。出于对人才培养和学术合作的激情，2012年潘天佑博士选择再次加入微软亚洲研究院。

潘天佑博士连续十年担任台湾圣约翰科技大学校董，义务授课并就计算机技术和高科技创业发表演讲。潘天佑博士同时是一名信息系统安全专家，拥有CISSP等相关工业认证。