初識(shí)人工智能智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下海南軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院海南軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院

第一章測(cè)試

人類一直在利用計(jì)算工具幫助自己思考。最原始的計(jì)算工具可以追溯到（）。

A:計(jì)算機(jī)

B:計(jì)算器

C:算盤

D:小鵝卵石

答案:小鵝卵石

一般認(rèn)為，地處因格蘭威爾特郡索爾茲伯里平原上的史前時(shí)代文化神廟遺址——巨石陣是古人用于的設(shè)施（）。

A:軍事防御

B:科學(xué)計(jì)算

C:預(yù)測(cè)天文事件

D:裝飾大自然

答案:預(yù)測(cè)天文事件

1900年，人們?cè)谙ＥD安提基特拉島附近的羅馬船只殘骸上找到的機(jī)械殘片被認(rèn)為是（）。

A:海洋生物的化石

B:帆船的零部件

C:外星人留下的物件

D:天體觀測(cè)儀的殘片

答案:天體觀測(cè)儀的殘片

據(jù)說(shuō)在13世紀(jì)左右，想學(xué)加法和減法上德國(guó)的學(xué)校就足夠了，但如果還想學(xué)乘法和除法，就必須去意大利才行。這是因?yàn)楫?dāng)時(shí)（）。

A:意大利人更聰明

B:德國(guó)沒有大學(xué)

C:所有的數(shù)字都是用羅馬數(shù)字寫成的，使計(jì)算變得很復(fù)雜

D:意大利文化水平比德國(guó)高

答案:所有的數(shù)字都是用羅馬數(shù)字寫成的，使計(jì)算變得很復(fù)雜

1821年，英國(guó)數(shù)學(xué)家兼發(fā)明家查爾斯?巴貝奇開始了第數(shù)學(xué)機(jī)器的研究，他研制的第一臺(tái)數(shù)學(xué)機(jī)器叫（）。

A:分析機(jī)

B:差分機(jī)

C:計(jì)算機(jī)

D:計(jì)算器

答案:差分機(jī)

1842年，巴貝奇請(qǐng)求艾達(dá)幫他將一篇與機(jī)器相關(guān)的法文文章翻譯成英文。艾達(dá)在翻譯注釋中闡述了關(guān)于一套機(jī)器編程系統(tǒng)的構(gòu)想。由此，艾達(dá)被后人譽(yù)為第一位（）。

A:計(jì)算機(jī)程序員

B:數(shù)據(jù)科學(xué)家

C:法文翻譯家

D:機(jī)械工程師

答案:計(jì)算機(jī)程序員

用來(lái)表示機(jī)器的robot一詞源于（）。

A:1946年圖靈的一篇論文

B:1968年馮?諾依曼的移步手稿

C:1934年卡斯特羅的一次演講

D:1920年卡雷爾?恰佩克的一出舞臺(tái)劇

答案:1920年卡雷爾?恰佩克的一出舞臺(tái)劇

最初，computer一詞指的是（）。

A:進(jìn)行計(jì)算的人

B:計(jì)算的機(jī)器

C:計(jì)算桌

D:計(jì)算機(jī)

答案:進(jìn)行計(jì)算的人

世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)是（）。

A:Colossus

B:ENIAC

C:SSEM

D:Ada

答案:ENIAC

計(jì)算機(jī)科學(xué)家常常會(huì)談及建立某個(gè)過(guò)程或物體的模型，“模型”指的是（）。

A:拿卡紙和軟木制作的復(fù)制品

B:能夠表達(dá)事件運(yùn)作的方式或規(guī)律的方程式

C:類似航模的手工藝品

D:機(jī)械制造業(yè)中的模具

答案:能夠表達(dá)事件運(yùn)作的方式或規(guī)律的方程式

第二章測(cè)試

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的人工智能的英文縮寫是（）。

A:CPU

B:DI

C:AI

D:BI

答案:AI

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門交叉學(xué)科，它涉及（）。

A:自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和技術(shù)科學(xué)

B:自然科學(xué)

C:技術(shù)科學(xué)

D:社會(huì)科學(xué)

答案:自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和技術(shù)科學(xué)

人工智能定義中的“智能”涉及諸如等問題（）。

A:意識(shí)

B:意識(shí)、自我和思維

C:思維

D:自我

答案:意識(shí)

下列關(guān)于人工智能的說(shuō)法不正確的是（）。

A:自1046年以來(lái)，人工智能學(xué)科經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)趨于成熟，得到充分應(yīng)用

B:人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，甚至可能超過(guò)人的智能

C:人工智能研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作

D:人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)——怎樣表示只是以及怎樣獲得知識(shí)并用指示的學(xué)科

答案:自1046年以來(lái)，人工智能學(xué)科經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)趨于成熟，得到充分應(yīng)用

下列說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（）。

A:世界三大尖端技術(shù)包括空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能

B:世界三大尖端技術(shù)包括管理技術(shù)、工程技術(shù)、人工智能

C:世界三大尖端技術(shù)包括基因工程、納米科學(xué)、人工智能

D:強(qiáng)人工智能已經(jīng)成為一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科分支，在理論和實(shí)踐上都已自成系統(tǒng)

答案:世界三大尖端技術(shù)包括空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能

強(qiáng)人工智能強(qiáng)調(diào)人工智能的完整性。不屬于強(qiáng)人工智能（）。

A:智能機(jī)器看起來(lái)像是智能的，其實(shí)并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)

B:有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器

C:（非類人）機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)

D:（類人）機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣

答案:智能機(jī)器看起來(lái)像是智能的，其實(shí)并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)

被譽(yù)為“人工智能之父”的科學(xué)大師是（）。

A:馮?諾依曼

B:圖靈

C:錢學(xué)森

D:愛因斯坦

答案:圖靈

電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使信息存儲(chǔ)和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了革命。下列說(shuō)法中不正確的是（）。

A:計(jì)算機(jī)在可改變的程序的控制下運(yùn)行

B:計(jì)算機(jī)是用于操縱信息的設(shè)備

C:計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為實(shí)現(xiàn)人工智能提供了一種媒介

D:人工智能技術(shù)是后計(jì)算機(jī)時(shí)代的先進(jìn)工具

答案:人工智能技術(shù)是后計(jì)算機(jī)時(shí)代的先進(jìn)工具

維納從理論上指出，所有的智能活動(dòng)都是機(jī)制的結(jié)果，而這一機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期人工智能的發(fā)展影響很大（）。

A:綜合

B:反饋

C:分解

D:抽象

答案:反饋

年夏季，一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在達(dá)特茅斯會(huì)議上研究和探討了用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，收悉提出了ArtificialIntelligence這一術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著人工智能這門新興學(xué)科的正式誕生（）。

A:1956

B:1946

C:1976

D:1986

答案:1956

第三章測(cè)試

最初嘗試創(chuàng)建人工智能的研究人員曾經(jīng)認(rèn)為，建立專家系統(tǒng)所需要的不過(guò)是而已（）。

A:模糊的算法

B:足夠的規(guī)則

C:少量規(guī)則

D:精確的算法

答案:足夠的規(guī)則

計(jì)算機(jī)在編程后能夠運(yùn)行的第一批游戲都是具備制勝策略的。例如，“21點(diǎn)”游戲的制勝策略就是確保自己成為說(shuō)出的玩家（）。

A:18

B:19

C:20

D:21

答案:20

如果不存在制勝策略，計(jì)算機(jī)就會(huì)尋找能夠?qū)崿F(xiàn)的最優(yōu)方案。所謂極大極小化策略，就是在我們的回合爭(zhēng)取獲得利益，在對(duì)手回合考慮（）利益（）。

A:最大化、最大化

B:最大化、最小化

C:最下化、最大化

D:最小化、最小化

答案:最大化、最小化

人們?cè)O(shè)想，在利用規(guī)則推導(dǎo)建立的醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)中，在用戶輸入一系列數(shù)據(jù)后，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)推導(dǎo)出病因的診斷。但這類系統(tǒng)的前期嘗試均以失敗告終，原因歸根結(jié)底還是因?yàn)槿狈Γǎ?/p>

A:物資資源

B:金錢

C:知識(shí)

D:人手

答案:知識(shí)

總體來(lái)說(shuō)，專家系統(tǒng)因其在計(jì)算機(jī)科學(xué)和現(xiàn)實(shí)世界中的貢獻(xiàn)而被視為人工智能中最成功、最知名和最受歡迎的領(lǐng)域（）。

A:最專一

B:最古老

C:最年輕

D:最簡(jiǎn)單

答案:最古老

專家系統(tǒng)出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代，當(dāng)時(shí)整個(gè)人工智能領(lǐng)域正處在發(fā)展的（）。

A:低谷

B:爆發(fā)時(shí)期

C:第三階段

D:高潮

答案:低谷

事實(shí)上，大多數(shù)人專家，這與早期的人類觀點(diǎn)相反（）。

A:可以在各個(gè)領(lǐng)域成為

B:無(wú)師自通地成為

C:只在自己的專業(yè)領(lǐng)域才是

D:都可以成為

答案:只在自己的專業(yè)領(lǐng)域才是

國(guó)際象棋大師（）創(chuàng)建生活中其他事務(wù)規(guī)則、方法的大師，對(duì)于數(shù)學(xué)博士、醫(yī)生或律師來(lái)說(shuō)也是如此。

A:通常都是

B:基本不是

C:大部分都是

D:沒有可能成為

答案:基本不是

我們知道的是，人們?cè)谡莆杖魏翁囟I(lǐng)域知識(shí)之前，（）。

A:需要進(jìn)行學(xué)習(xí)

B:通常都是天才

C:只要生活幸福就行

D:只要勤奮工作就行

答案:需要進(jìn)行學(xué)習(xí)

德雷福斯兄弟認(rèn)為，專有技術(shù)基于以下前提：從新手到專家的過(guò)程中有5個(gè)技能獲取階段，即新生、熟手、精通者、專家（）。

A:行家

B:高人

C:能手

D:勝任者

答案:勝任者

第四章測(cè)試

計(jì)算機(jī)的二進(jìn)制邏輯通常只有兩種狀態(tài)：要么真，要么假，現(xiàn)實(shí)生活中這樣非此即彼的情況（）。

A:完全不是

B:常見

C:很少有

D:基本都是

答案:很少有

常規(guī)邏輯的規(guī)則情況只有兩種，即不是1就是0，而在模糊邏輯中，每一個(gè)情況的真值可以是0和1之間的值（）。

A:某個(gè)

B:某一組

C:任何

D:特定

答案:任何

專家系統(tǒng)是利用人類專長(zhǎng)建立的，可以提供程序使用的明確規(guī)則。而利用模糊邏輯，可以制定與專家所言規(guī)則（）。

A:相反的

B:不同的

C:更多的

D:一致的

答案:一致的

所謂模糊邏輯，是建立在邏輯基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊集合的方法來(lái)研究模糊性思維、語(yǔ)言形式及其規(guī)律的科學(xué)（）。

A:多值

B:單值

C:數(shù)理

D:形式

答案:多值

模糊邏輯區(qū)分模糊集合，處理模糊關(guān)系，模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理，解決各種問題（）。

A:不確定

B:重要

C:確定

D:精確

答案:不確定

（）的引入，可將人的判斷、思維過(guò)程用比較簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)形式直接表達(dá)出來(lái)，從而使對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行合乎實(shí)際的、符合人類思維方式的處理成為可能，為經(jīng)典模糊控制器的形成奠定了基礎(chǔ)。

A:模糊集合

B:統(tǒng)計(jì)科學(xué)

C:精確計(jì)算

D:隨機(jī)抽樣

答案:模糊集合

當(dāng)面臨大量數(shù)據(jù)時(shí)，以往長(zhǎng)期依賴于采樣分析，但是采樣分析是時(shí)代的產(chǎn)物（）。

A:計(jì)算機(jī)

B:云

C:模擬數(shù)據(jù)

D:青銅器

答案:模擬數(shù)據(jù)

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是建立在，所以人們就可以正確地考察細(xì)節(jié)并進(jìn)行新的分析（）。

A:盡可能掌握精確數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上

B:掌握少量數(shù)據(jù)，至少是盡可能精確的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的

C:掌握所有數(shù)據(jù)，至少是盡可能多的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的

D:在掌握少量精確數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，盡可能多地收集其他數(shù)據(jù)

答案:掌握所有數(shù)據(jù)，至少是盡可能多的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的

直到今天，數(shù)字技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，這種思維方式適用于掌握的情況（）。

A:大數(shù)據(jù)量

B:多數(shù)據(jù)

C:無(wú)數(shù)據(jù)

D:小數(shù)據(jù)量

答案:小數(shù)據(jù)量

尋找是人類長(zhǎng)久以來(lái)的習(xí)慣，即使確定這樣的關(guān)系很困難而且用途不大。人類還是習(xí)慣性地尋找原因（）。

A:組織關(guān)系

B:信息關(guān)系

C:相關(guān)關(guān)系

D:因果關(guān)系

答案:因果關(guān)系

第五章測(cè)試

在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程中，程序員必須（）。

A:重點(diǎn)考慮關(guān)鍵步驟并設(shè)計(jì)精良的算法

B:盡力考慮所有可能遇到的情況并一一規(guī)定應(yīng)對(duì)策略

C:有良好的的獨(dú)立工作能力，獨(dú)自完成從需求分析到程序行為的所有步驟

D:全部工作就在于編程，需要編寫出龐大的程序代碼集

答案:盡力考慮所有可能遇到的情況并一一規(guī)定應(yīng)對(duì)策略

幾十年來(lái)，人們發(fā)明了許多工具來(lái)使編程更加有效，降低錯(cuò)誤發(fā)生的概率。人們發(fā)現(xiàn)，倘若利用邏輯、規(guī)則和框架編寫通用的人工智能程序，那么程序必定（）。

A:十分龐大且漏洞百出

B:短小精悍且可靠性強(qiáng)

C:龐大復(fù)雜，但可靠性強(qiáng)

D:短小精悍，但缺陷很多

答案:十分龐大且漏洞百出

“中文房間”思維實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的假設(shè)是：看起來(lái)完全智能的計(jì)算機(jī)程序（）。

A:確實(shí)能在各方面發(fā)揮其強(qiáng)大的功能

B:其實(shí)更本不理解自身處理的各種信息

C:基本上能理解和處理各種信息

D:完全能理解自身處理的各種信息

答案:其實(shí)更本不理解自身處理的各種信息

包容體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是（），它是不是用龐大的框架數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)模擬世界，而是關(guān)注直接感受世界。

A:完全避免符號(hào)的使用

B:強(qiáng)化抽象符號(hào)的使用

C:重視用符號(hào)代替具體數(shù)字

D:客服具體數(shù)字的困擾

答案:完全避免符號(hào)的使用

包容體系結(jié)構(gòu)是（），利用不同傳感器來(lái)感知世界，并通過(guò)其他設(shè)備（傳動(dòng)器）來(lái)操控行為。

A:用于包裝作業(yè)的一組傳統(tǒng)設(shè)備

B:實(shí)實(shí)在在的物理機(jī)器人

C:通用計(jì)算機(jī)的一組工能

D:一段表達(dá)計(jì)算機(jī)邏輯的程序

答案:實(shí)實(shí)在在的物理機(jī)器人

包容體系結(jié)構(gòu)建立在多層獨(dú)立行為模塊的基礎(chǔ)上。每個(gè)行為模塊都是（），從傳感器接受信息，再將指令傳遞給傳動(dòng)器。

A:重要而復(fù)雜的函數(shù)

B:重要而龐大的系統(tǒng)

C:一個(gè)簡(jiǎn)單程序

D:一個(gè)復(fù)雜程序

答案:一個(gè)簡(jiǎn)單程序

RoboCup機(jī)器人世界杯賽提出的最終目標(biāo)是（）。

A:一支非人形機(jī)器人足球隊(duì)與人類足球隊(duì)按正式規(guī)則比賽

B:RoboCup機(jī)器人世界杯賽與國(guó)際足聯(lián)比賽合并

C:一支完全自治的人形機(jī)器人足球隊(duì)參加國(guó)際足聯(lián)的正式比賽

D:一支完全自治的人形機(jī)器人足球隊(duì)在正是比賽中戰(zhàn)勝人類足球世界杯冠軍隊(duì)

答案:一支完全自治的人形機(jī)器人足球隊(duì)在正是比賽中戰(zhàn)勝人類足球世界杯冠軍隊(duì)

實(shí)現(xiàn)RoboCup機(jī)器人世界杯賽提出的最終目標(biāo)的規(guī)劃時(shí)間是年（）。

A:100

B:20

C:50

D:30

答案:50

機(jī)器感知是指能夠利用（）輸入的資料推斷世界的狀態(tài)。

A:機(jī)器人

B:鍵盤

C:傳感器

D:鼠標(biāo)器

答案:傳感器

機(jī)器感知研究如何用機(jī)器或計(jì)算機(jī)模擬、延伸和擴(kuò)展（）的感知或認(rèn)知能力。

A:機(jī)器

B:機(jī)器人

C:人

D:計(jì)算機(jī)

答案:人

第六章測(cè)試

機(jī)器學(xué)習(xí)最早的發(fā)展可以追溯到（）。

A:1952年亞瑟?塞繆爾創(chuàng)建的一個(gè)簡(jiǎn)單的下棋游戲程序

B:1950年計(jì)算機(jī)科學(xué)家圖靈涉及的圖靈測(cè)試

C:英國(guó)數(shù)學(xué)家貝葉斯在1763年提出的貝葉斯定理

D:1963年唐納德?米奇推出的強(qiáng)化學(xué)習(xí)的tic-tac-toe(井字棋)程序

答案:英國(guó)數(shù)學(xué)家貝葉斯在1763年提出的貝葉斯定理

學(xué)習(xí)是人類的一種重要智能行為，社會(huì)學(xué)家、邏輯學(xué)家和心理學(xué)家對(duì)學(xué)習(xí)各有其不同的定義。關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，合適的定義是（）。

A:蘭利的定義：“機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能”

B:湯姆?米切爾的定義：“機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)計(jì)算法的研究”

C:其余選項(xiàng)全對(duì)

D:Alpaydin的定義：“機(jī)器學(xué)習(xí)是利用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)”

答案:其余選項(xiàng)全對(duì)

機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是：使用（）解釋數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)世界上的某件事情做出決定或預(yù)測(cè)。

A:模塊

B:算法

C:函數(shù)

D:程序

答案:算法

有3種主要類型的機(jī)器學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和（）學(xué)習(xí)。

A:優(yōu)化

B:強(qiáng)化

C:自主

D:重復(fù)

答案:強(qiáng)化

監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要類型是（）。

A:分類和降維

B:聚類和降維

C:分類和回歸

D:聚類和回歸

答案:分類和回歸

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)又稱歸納性學(xué)習(xí)，分為（）。

A:聚類和回歸

B:分類和降維

C:分類和回歸

D:聚類和降維

答案:聚類和降維

強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用機(jī)器的個(gè)人歷史和經(jīng)驗(yàn)來(lái)做出決定，其經(jīng)典應(yīng)用是（）。

A:數(shù)據(jù)挖掘

B:文字處理

C:游戲娛樂

D:自動(dòng)控制

答案:游戲娛樂

要完全理解大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，需要對(duì)一些關(guān)鍵的數(shù)學(xué)概念有基本的理解。機(jī)器學(xué)習(xí)使用的數(shù)學(xué)知識(shí)主要包括（）。

A:線性代數(shù)

B:微積分

C:概率和統(tǒng)計(jì)

D:其余選項(xiàng)全對(duì)

答案:其余選項(xiàng)全對(duì)

機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法都是基于（）理論的。

A:回歸

B:聚類

C:貝葉斯

D:決策樹

答案:貝葉斯

在機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用中，（）決定了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)的工作內(nèi)容，確定了學(xué)習(xí)部分需要解決的問題。

A:知識(shí)庫(kù)

B:環(huán)境

C:執(zhí)行部分

D:其余選項(xiàng)都對(duì)

答案:其余選項(xiàng)都對(duì)

第七章測(cè)試

如果想設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)，就要學(xué)習(xí)并分析地球上最自然的智能系統(tǒng)之一，即（）。

A:人腦和五官系統(tǒng)

B:肌肉和血管系統(tǒng)

C:人腦和神經(jīng)系統(tǒng)

D:思維和學(xué)習(xí)系統(tǒng)

答案:人腦和神經(jīng)系統(tǒng)

所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是指以人腦和神經(jīng)系統(tǒng)為模型的（）算法。

A:機(jī)器學(xué)習(xí)

B:深度優(yōu)先

C:倒擋追溯

D:直接搜索

答案:機(jī)器學(xué)習(xí)

如今，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)到（）等許多應(yīng)用領(lǐng)域都有突出的表現(xiàn)。

A:其余選項(xiàng)都對(duì)

B:經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)

C:汽車自主控制

D:模式識(shí)別

答案:其余選項(xiàng)都對(duì)

人腦是一種適應(yīng)性系統(tǒng)，必須對(duì)變幻莫測(cè)的事物作出反應(yīng)，而學(xué)習(xí)是通過(guò)修改神經(jīng)元之間連接的（）來(lái)進(jìn)行的。

A:平滑度

B:速度

C:順序

D:強(qiáng)度

答案:強(qiáng)度

人類神經(jīng)元之間的軸突-樹突接觸被稱為神經(jīng)元的（）。

A:軸突

B:髓鞘

C:突觸

D:樹突

答案:突觸

人腦由（）個(gè)神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元彼此之間復(fù)雜互連。

A:500億

B:1000億

C:500萬(wàn)

D:1000萬(wàn)

答案:1000億

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中的（）扮演了生物神經(jīng)模型中突觸的角色，用于調(diào)節(jié)一個(gè)神經(jīng)元對(duì)另一個(gè)神經(jīng)元的影響程度。

A:輸入通道

B:細(xì)胞體

C:輸出通道

D:權(quán)重

答案:權(quán)重

現(xiàn)代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具。典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3個(gè)部分，其中包括（）。

A:激勵(lì)函數(shù)

B:學(xué)習(xí)規(guī)則

C:尺寸

D:結(jié)構(gòu)

答案:尺寸

人工智能在圖像識(shí)別方面已經(jīng)超越了人類，支持圖像識(shí)別技術(shù)的通常是（）。

A:深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B:因特網(wǎng)

C:云計(jì)算

D:神經(jīng)計(jì)算

答案:深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯結(jié)合起來(lái)生成（）網(wǎng)絡(luò)，它既有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，同時(shí)也具有模糊邏輯的解釋能力。

A:模式識(shí)別

B:神經(jīng)模糊

C:自動(dòng)計(jì)算

D:人工智能

答案:神經(jīng)模糊

第八章測(cè)試

蜜蜂是自然界中被人類研究得最久的群體智能動(dòng)物。在進(jìn)化過(guò)程中，蜜蜂形成了大腦以處理信息，蜜蜂的大腦大約有（）個(gè)神經(jīng)元。

A:1000萬(wàn)

B:850萬(wàn)

C:850億

D:100萬(wàn)

答案:100萬(wàn)

一只蜜蜂是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的生物，但是它們有非常困難的問題需要解決，于是，蜜蜂形成了（）。

A:計(jì)算思維

B:群體思維

C:英雄思維

D:創(chuàng)新思維

答案:群體思維

蜜蜂尋找可以筑巢的潛在地點(diǎn)，會(huì)排除數(shù)百只偵查蜜蜂到外面約78公里范圍的地方進(jìn)行搜索。對(duì)蜜蜂來(lái)說(shuō)，這個(gè)筑巢行為是一個(gè)（）問題。

A:復(fù)雜多變量

B:簡(jiǎn)單單變量

C:困難單變量

D:簡(jiǎn)單多變量

答案:復(fù)雜多變量

生物學(xué)家的研究表明，蜜蜂常常能夠從所有可用的選項(xiàng)中選出最優(yōu)或者次優(yōu)的解決方案，人類（）這一點(diǎn)。

A:更容易做到

B:也能做到

C:做不到

D:很難做到

答案:很難做到

蜜蜂處理數(shù)據(jù)的方式被生物學(xué)家叫做“搖擺舞”，即通過(guò)（）來(lái)達(dá)成一致認(rèn)識(shí)。

A:發(fā)出嗡嗡聲

B:振動(dòng)身體

C:搖擺觸角

D:沉默安靜

答案:振動(dòng)身體

蜜蜂所表現(xiàn)出的大于個(gè)體智能的群體智能能力在許多動(dòng)物身上也存在，但不包括（）。

A:螞蟻

B:獅子

C:馴鹿

D:魚群

答案:獅子

所謂集群機(jī)器人或者人工蜂群智能就是讓許多（）的機(jī)器人協(xié)作。

A:強(qiáng)大

B:復(fù)雜

C:個(gè)性

D:簡(jiǎn)單

答案:簡(jiǎn)單

在某群體中，存在眾多低智能個(gè)體，它們通過(guò)相互之間的簡(jiǎn)單合作所表現(xiàn)出來(lái)的群居性生物的智能行為是（）控制的。

A:中心

B:集中

C:分布式

D:獨(dú)立

答案:分布式

人類并沒有進(jìn)化出群集的能力，因?yàn)槿祟惾鄙偻愑糜诮?shí)時(shí)反饋循環(huán)的敏銳連接。研究和實(shí)踐都表明，人類（）群集能力。

A:不確定是否有

B:不可能有

C:可以有

D:很難有

答案:可以有

蟻群優(yōu)化和粒子群優(yōu)化是兩種最廣為人知的群體智能算法，它們都是用了（）。

A:多智能體

B:無(wú)智能體

C:復(fù)雜體

D:單智能體

答案:多智能體

第九章測(cè)試

現(xiàn)實(shí)社會(huì)有大量的數(shù)據(jù)唾手可得，其中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都十分有用，但前提是人們有能力從中提取出（）的內(nèi)容。

A:連接

B:精確

C:感興趣

D:離散

答案:感興趣

數(shù)據(jù)不等于信息，而信息也不等于知識(shí)。了解數(shù)據(jù)（將其轉(zhuǎn)化為信息）并利用數(shù)據(jù)（再轉(zhuǎn)化為知識(shí)）是一項(xiàng)（）的工程。

A:簡(jiǎn)單

B:巨大

C:直接

D:直觀

答案:巨大

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在稱為（）的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，它具有內(nèi)置功能，可以分析數(shù)據(jù)，并按用戶要求呈現(xiàn)出不同形式。

A:文檔

B:電子表

C:數(shù)據(jù)庫(kù)

D:堆棧

答案:數(shù)據(jù)庫(kù)

所有人工智能方法都可以用于數(shù)據(jù)挖掘，特別是其中的（）。

A:智能代理與自動(dòng)規(guī)劃

B:機(jī)器人技術(shù)

C:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊邏輯

D:模式識(shí)別與圖像處理

答案:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊邏輯

數(shù)據(jù)挖掘的分析技術(shù)之一是（），用來(lái)確定能最好地預(yù)測(cè)成果的單個(gè)數(shù)據(jù)

A:決策樹

B:分析表

C:鏈表

D:堆棧

答案:決策樹

（）是數(shù)據(jù)挖掘中十分流行的策略，它可以幫助我們找到顧客經(jīng)常一起購(gòu)買的商品。

A:購(gòu)物車分析

B:垂直預(yù)測(cè)

C:離散分析

D:網(wǎng)絡(luò)沖浪

答案:購(gòu)物車分析

在眾多的分類模型中，應(yīng)用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型和（）模型，它發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)以及穩(wěn)定的分類效率。

A:關(guān)聯(lián)

B:遺傳

C:模糊

D:樸素貝葉斯分類

答案:樸素貝葉斯分類

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)（）搜索隱藏與其中信息的過(guò)程。

A:程序

B:數(shù)據(jù)

C:結(jié)構(gòu)

D:算法

答案:算法

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程一般由3個(gè)階段組成，其中不包括（）。

A:結(jié)果表達(dá)

B:規(guī)律尋找

C:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

D:知識(shí)培養(yǎng)

答案:知識(shí)培養(yǎng)

數(shù)據(jù)的類型可以是（），數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源。

A:機(jī)構(gòu)化的

B:異構(gòu)的

C:半結(jié)構(gòu)化的

D:其余選項(xiàng)都對(duì)

答案:其余選項(xiàng)都對(duì)

第十章測(cè)試

模式識(shí)別原本是（）的一項(xiàng)基本職能。

A:計(jì)算機(jī)

B:動(dòng)物

C:人類

D:人工智能

答案:人類

人工智能領(lǐng)域通常所指的模式識(shí)別主要是對(duì)語(yǔ)音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號(hào)、生物傳感器獲得的數(shù)據(jù)等對(duì)象的具體模式進(jìn)行（）。

A:存儲(chǔ)和利用

B:分類和計(jì)算

C:清洗和處理

D:辨識(shí)和分類

答案:辨識(shí)和分類

要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺，必須有圖像處理的幫助，而圖像處理依賴于（）的有效運(yùn)用。

A:專家系統(tǒng)

B:輸入和輸出

C:智能規(guī)劃

D:模式識(shí)別

答案:智能規(guī)劃

圖像識(shí)別是指利用（）對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。

A:計(jì)算機(jī)

B:放大鏡

C:專家

D:工程師

答案:計(jì)算機(jī)

圖形刺激作用于人的感官器官，是使人辨認(rèn)出它是以前見過(guò)的某一圖形的過(guò)程稱為（）。

A:圖像識(shí)別

B:圖像再認(rèn)

C:圖像保存

D:圖像處理

答案:圖像再認(rèn)

圖像識(shí)別是以圖像的主要（）為基礎(chǔ)的。

A:特征

B:部件

C:元素

D:像素

答案:特征

基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索可以分為類似文本搜索引擎的3個(gè)步驟，其中不包括（）。

A:提取特征

B:查詢

C:建立索引

D:清洗

答案:清洗

圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了3個(gè)階段，其中不包括（）。

A:像素識(shí)別

B:物體識(shí)別

C:文字識(shí)別

D:數(shù)字圖像處理與識(shí)別

答案:像素識(shí)別

現(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足是（）。

A:識(shí)別結(jié)果不穩(wěn)定

B:識(shí)別速度慢

C:圖像像素不足

D:自適應(yīng)性差

答案:自適應(yīng)性差

模式識(shí)別是一門與概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，主要方法有3種，其中不包括（）。

A:模糊模式

B:像素模式

C:統(tǒng)計(jì)模式

D:結(jié)構(gòu)模式

答案:像素模式

第十一章測(cè)試

自然語(yǔ)言處理是人工智能研究中（）的領(lǐng)域之一。

A:研究歷史最長(zhǎng)、研究最多但要求不高

B:研究歷史最長(zhǎng)、研究最多、要求最高

C:研究歷史最短、研究較少、要求不高

D:研究歷史最短但研究最多、要求最高

答案:研究歷史最長(zhǎng)、研究最多、要求最高

使用（）與計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信是人們長(zhǎng)期依賴所最求的目標(biāo)。

A:自然語(yǔ)言

B:程序語(yǔ)言

C:機(jī)器語(yǔ)言

D:數(shù)學(xué)語(yǔ)言

答案:自然語(yǔ)言

實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言通信，意味著要使計(jì)算機(jī)既能理解自然語(yǔ)言的意義，也能以自然語(yǔ)言來(lái)表達(dá)給定的意圖、思想等。前者稱為（），后者稱為（）。因此，自然語(yǔ)言處理大體包括了這兩份部分。

A:自然語(yǔ)言理解，自然語(yǔ)言生成

B:自然語(yǔ)言處理，自然語(yǔ)言加工

C:自然語(yǔ)言輸出，自然語(yǔ)言識(shí)別

D:自然語(yǔ)言生成，自然語(yǔ)言理解

答案:自然語(yǔ)言理解，自然語(yǔ)言生成

造成自然語(yǔ)言處理困難的根本原因是自然語(yǔ)言文本和對(duì)話的各個(gè)層次上廣泛存在各種各樣的（）。

A:歧義性或多義性

B:一致性或多義性

C:一致性或統(tǒng)一性

D:復(fù)雜性或重復(fù)性

答案:歧義性或多義性

自然語(yǔ)言的形式（字符串）與其意義之間是多對(duì)多的關(guān)系，其實(shí)這也正是自然語(yǔ)言的（）所在。

A:矛盾

B:魅力

C:困難

D:缺點(diǎn)

答案:魅力

最早的自然語(yǔ)言理解方面的研究工作是（）。

A:語(yǔ)言分析

B:語(yǔ)音合成

C:機(jī)器翻譯

D:語(yǔ)音識(shí)別

答案:機(jī)器翻譯

在自然語(yǔ)言處理中，可以在一些不同（）上對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行分析。

A:結(jié)構(gòu)層次

B:語(yǔ)言種類

C:語(yǔ)氣語(yǔ)調(diào)

D:規(guī)模大小

答案:結(jié)構(gòu)層次

早些時(shí)候，通過(guò)非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行的機(jī)器翻譯主要有3種方法，其中不包括（）。

A:直接翻譯

B:中間語(yǔ)言法

C:轉(zhuǎn)換法

D:自動(dòng)翻譯

答案:自動(dòng)翻譯

與通常涉及大量規(guī)則編碼的早期語(yǔ)言處理方法不同，現(xiàn)代自然語(yǔ)言處理算法基于（）。

A:圖像像素不足

B:識(shí)別結(jié)果不穩(wěn)定

C:自適應(yīng)性差

D:識(shí)別速度慢

答案:圖像像素不足

語(yǔ)音處理是研究語(yǔ)音產(chǎn)生過(guò)程、語(yǔ)音信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性、（）、機(jī)器合成以及語(yǔ)音感知等各種處理技術(shù)的總稱。

A:語(yǔ)音的自動(dòng)識(shí)別

B:語(yǔ)音的自動(dòng)降噪

C:語(yǔ)音的自動(dòng)模擬

D:語(yǔ)音的自動(dòng)檢測(cè)

答案:語(yǔ)音的自動(dòng)識(shí)別

第十二章測(cè)試

（）屬于高級(jí)的求解系統(tǒng)與技術(shù)。

A:圖像處理與語(yǔ)音識(shí)別

B:自動(dòng)規(guī)劃與專家系統(tǒng)

C:機(jī)器人與專家系統(tǒng)

D:圖像處理與機(jī)器人

答案:自動(dòng)規(guī)劃與專家系統(tǒng)

通常認(rèn)為規(guī)劃是一種（）的活動(dòng)。

A:與人類不太有關(guān)

B:人類偶爾為之

C:與人類密切相關(guān)

D:人類將要開展

答案:與人類密切相關(guān)

下面關(guān)于規(guī)劃的說(shuō)法中，不正確或者不合適的是（）。

A:在日常生活中，規(guī)劃意味著在行動(dòng)之前決定其進(jìn)程

B:規(guī)劃代表了一種非常特殊的智力指標(biāo)，即為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)而對(duì)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整的能力

C:規(guī)劃指的是在執(zhí)行一個(gè)問題求解程序中任何一步之前計(jì)算該程序后面幾步的過(guò)程

D:規(guī)劃是一項(xiàng)隨機(jī)的活動(dòng)

答案:規(guī)劃是一項(xiàng)隨機(jī)的活動(dòng)

大多數(shù)規(guī)劃都具有（）結(jié)構(gòu)。

A:子規(guī)劃

B:簡(jiǎn)單

C:復(fù)雜

D:單一

答案:子規(guī)劃

規(guī)劃有幾個(gè)突出的特點(diǎn)，但下面（）不屬于這幾個(gè)特點(diǎn)之一。

A:構(gòu)成規(guī)劃的步驟可能會(huì)根據(jù)條件進(jìn)行修改

B:為了完成任務(wù)，可能需要完成一系列確定的步驟

C:需要加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)互動(dòng)建設(shè)

D:定義問題解決方案的步驟順序可能是有條件的

答案:需要加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)互動(dòng)建設(shè)

自動(dòng)規(guī)劃是一種重要的技術(shù)。與一般問題求解相比，自動(dòng)規(guī)劃更注重問題的（）。

A:分析過(guò)程

B:求解結(jié)果

C:分析結(jié)果

D:求解過(guò)程

答案:求解過(guò)程

自動(dòng)規(guī)劃要解決的問題往往是（）問題。

A:抽象世界

B:理論

C:數(shù)學(xué)模型

D:真實(shí)世界

答案:真實(shí)世界

在研究自動(dòng)規(guī)劃時(shí)，往往以（）與問題求解作為典型例子加以討論，這是因?yàn)樗鼈兡軌虻玫叫蜗蟮暮椭庇X的檢驗(yàn)。

A:語(yǔ)音識(shí)別

B:機(jī)器人規(guī)劃

C:數(shù)學(xué)模型

D:圖像識(shí)別

答案:機(jī)器人規(guī)劃

在魔方拼圖和15拼圖的示例中，可以找到人們很熟悉的規(guī)劃應(yīng)用，其中包括（）問題。

A:橋牌

B:調(diào)度

C:其他選項(xiàng)都對(duì)

D:國(guó)際象棋

答案:其他選項(xiàng)都對(duì)

“小明上班”示例規(guī)劃中，小明離開家去工作的過(guò)程說(shuō)明了（）之間的區(qū)別。

A:算法和程序

B:對(duì)象和類

C:其他選項(xiàng)都對(duì)

D:制定規(guī)劃和執(zhí)行規(guī)劃過(guò)程

答案:制定規(guī)劃和執(zhí)行規(guī)劃過(guò)程

第十三章測(cè)試

大部分人工智能系統(tǒng)是（）的程序，在前期實(shí)驗(yàn)性操作成功的基礎(chǔ)上，無(wú)法按比例放大至可用規(guī)模。

A:獨(dú)立和龐大

B:獨(dú)立和細(xì)小

C:關(guān)聯(lián)和具體

D:關(guān)聯(lián)和龐大

答案:獨(dú)立和龐大

在社會(huì)科學(xué)中，智能代理是一個(gè)（）的人或其他系統(tǒng)，根據(jù)感知世界得到的信息做出反應(yīng)來(lái)影響這個(gè)世界。

A:感性且集中

B:立行且集中

C:理性且自主

D:感性且自主

答案:理性且自主

在社會(huì)科學(xué)中，智能代理有一個(gè)最典型的特征，即它們是社會(huì)（）的模型。

A:協(xié)同合作

B:集中控制

C:超鏈接

D:獨(dú)立控制

答案:協(xié)同合作

在人工智能領(lǐng)域中，與包容體系結(jié)構(gòu)類似，智能代理系統(tǒng)由（）的模塊構(gòu)成。

A:多個(gè)獨(dú)立

B:單一復(fù)雜

C:單個(gè)獨(dú)立

D:多個(gè)耦合

答案:多個(gè)獨(dú)立

智能代理可以根據(jù)操作方式進(jìn)行分類，其中不包括（）。

A:理論代理

B:反射代理

C:基于實(shí)用的代理

D:基于模型的反射代理

答案:理論代理

美國(guó)斯坦福大學(xué)的海耶斯?羅斯認(rèn)為“智能代理持續(xù)地執(zhí)行3項(xiàng)功能”，其中不包括（）。

A:進(jìn)行推理以解釋感知信息、求解問題、產(chǎn)生推理和決定動(dòng)作

B:感知環(huán)境中的靜態(tài)參數(shù)

C:感知環(huán)境中的動(dòng)