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超星学习通人工智能导论作业答案

人工智能导论

学校: 无

平台: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类。

答案: 错误

2. 2. 人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划。

答案: 正确

3. 1. 学习人工智能课程需要我们扩大视野。

答案: 正确

4. 1. 关于推理说法正确的是（）。

A. 计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用正向、演绎的方法

B. 演绎更适合描述人类推理

C. 机器学习可以看作一种归纳

D. 归纳方法适合于学习规律，而不适用于推理

答案: 演绎更适合描述人类推理# 机器学习可以看作一种归纳# 归纳方法适合于学习规律，而不适用于推理

5. 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、演绎的方法。

答案: 正确

6. 3. 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。

答案: 正确

7. 4. 逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。

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8. 5. 演绎更适合人类推理。

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9. 1. 一个已知为真的事实集，其内部不包含矛盾。

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10. 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。

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11. 1. 属于知识图谱推理技术的是（）。

A. 基于符号的方法

B. 实体识别与链接

C. 基于机器学习的推理

D. 基于符号的推理

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12. 2. 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。

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

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14. 1. 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。

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15. 2. 深度优先搜索会首先考虑纵深搜索，然后回溯上一层。

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16. 3. 贪婪搜索策略不能保证得到最优解，但搜索速度非常快。

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17. 4. 宽度优先搜索会首先考虑同级别的状态。

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18. 5. 贪婪搜索策略首先考虑纵深探索。

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19. 6. 关于盲目搜索策略的说法正确的是（）。

A. 深度优先搜索首先考虑同级的状态，宽度优先搜索首先考虑纵深探索

B. 贪婪搜索总是做出在当前看来最好的选择

C. 贪婪搜索的搜索速度非常快

D. 深度优先和宽度优先搜索的通用性强，但效率往往不高

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20. 1. 关于启发式搜索的关键，以下说法正确的是（）。

A. 当前节点到目标的某种距离或者差异的度量

B. 目标节点处于最短路径的概率

C. 当前节点处于最佳路径的概率

D. 某种条件下的主观if-then规则

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21. 2. 启发式搜索策略的典型代表是A算法。

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22. 3. 不同的启发函数之间没有优劣。

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23. 1. 保证了生物体在不断变化的环境中具有适应能力的是（）。

A. 突变

B. 竞争

C. 选择

D. 繁殖

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24. 2. 下列关于群体智能和进化智能的说法不正确的是（）。

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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25. 3. 进化智能指的是空间维度上的说法。

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26. 4. 群体智能指的是空间维度上的说法。

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27. 5. 模拟物种“适者生存”的能力，不属于人工智能的研究范畴。

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28. 1. 关于新达尔文主义说法正确的是（）。

A. 新达尔文主义是由达尔文一个人提出的

B. 新达尔文主义包括了达尔文的进化论

C. 新达尔文主义包括了孟德尔的遗传学理论

D. 新达尔文主义包括了魏斯曼的自然选择理论

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29. 2. 在模拟物种的繁殖过程中，“基因交叉”实现了生物基因信息的（）。

A. 传递

B. 突变

C. 交叉

D. 重合

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30. 3. 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（）。

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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31. 4. 遗传算法中通过基因交叉来模拟现实的是（）。

A. 竞争

B. 突变

C. 繁殖

D. 选择

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32. 5. 物种生存环境的设计包括规定物种适应环境的能力指标，一般是（）。

A. 定性指标

B. 量化指标

C. 环境效益

D. 非量化指标

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33. 6. 下列关于遗传算法的说法不正确的是（）。

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速度和稳定性

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34. 7. 在遗传算法中，我们要求解的问题就是物种。

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35. 8. 对于个体而言，被选择的概率与适应度无关。

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36. 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。

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37. 2. 以下说法错误的是（）。

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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38. 3. 蚁群算法中模拟信息素释放和消散的过程中错误的是（）。

A. 信息素随着蚂蚁的数量增多浓度增加，同时随着时间推移而浓度降低

B. 实践中添加真实的时间信息最好精确到秒和分钟来精确模拟蚁群整体

C. 在一个cycle内，某只蚂蚁找到的路径越短，它的信息素增量越高

D. 信息素保持系数上界为1，下界为0

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39. 4. 蚁群算法中模拟环境的过程中与真实蚂蚁不同的是（）。

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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40. 1. 有监督学习不需要人工标注知识。

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41. 2. 有监督学习的最大问题是标注数据稀缺、昂贵。

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42. 3. 关于无监督学习说法错误的是（）。

A. 聚类算法中，同一类别内部样本的相似度较低

B. 自动编码器常应用于图像抗噪和数据降维

C. 聚类算法中，不同类别之间样本不交叉

D. 与有监督学习相比，无监督学习更接近人类学习的过程

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43. 4. 下列说法中正确的是（）。

A. 机器学习中的样本数据可以是人工判断的经验条目数据

B. 机器学习的过程中首先需要收集样本数据，并且抽象表现出来

C. 有监督学习中不需要所有训练样本都有明确的“答案”

D. 无监督学习和有监督学习需要选取合适的参数来尽可能地靠近目标

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44. 5. 更接近人类学习的过程是（）。

A. 有监督学习

B. 无监督学习

C. 聚类算法

D. 自动编码器

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45. 1. 以下哪项是弱监督学习的特点（）。

A. 不需要人工标注任何知识

B. 全部样本都需要人工标注

C. 对部分数据引入监督，使用间接的答案信息

D. 方法简单、数据成本低，但性能难以提升

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46. 2. 迁移学习就是特征迁移。

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47. 3. 模型迁移也属于迁移学习。

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48. 1. 无监督学习是开环过程。

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49. 2. 强化学习并不是一个独立的方法，而是一种机器学习的模式。

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50. 3. 下列说法正确的是（）。

A. 强化学习的整个过程形成一个“闭环”

B. 强化学习认为，计算机单纯通过感知环境，与环境交互，并且从交互中获得评价反馈，就可以适应所处的环境

C. 强化学习与监督学习没有区别

D. 与无监督学习相比，强化学习中环境所提供的“奖励”实际上就是监督信号

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51. 4. 下列关于强化学习的说法不正确的是（）。

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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52. 1. 人工神经元和生物神经元都具有信息汇总和信息传输的功能。

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53. 2. 神经元在输入端接受来自多个信号源的输入信息。

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54. 1. 神经网络是由一个神经元构成的。

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55. 2. 隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测。

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56. 3. 前馈神经网络同层神经元之间存在连接。

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57. 1. 图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理。

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58. 2. 模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路。

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59. 1. 以下哪个是FNN和CNN的共同点（）。

A. 二者都认为每两次输入的信息之间不是独立的，每次接收到的输入信息与之前的信息都相关。

B. 从网络结构上来看，二者都是典型的前馈神经网络。

C. 输入层和输出层的维数是固定的，不能任意改变。

D. 二者适合处理的数据样本之间不存在相关性，满足独立性假设。

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60. 2. 以下关于循环神经网络（RNN）的说法错误的是（）。

A. 添加“时间”之间的状态反馈。

B. RNN整个网络的输入端仅接受1帧数据。

C. 添加了“时间”的概念，若干帧数据依次送入网络处理。

D. RNN是具有整体浅层结构，局部深层结构的网络。

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61. 3. 以下哪种RNN改型常用于解决序列标注问题（）。

A. 序列类别模型

B. 同步序列到序列模型

C. 异步序列到序列模型

D. 堆叠循环神经网络

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62. 1. 以下关于注意力机制的说法正确的是（）。

A. 注意力机制要确定信息源的焦点区域并提高焦点区域的分析能力，降低非焦点区域的消耗。

B. 注意力机制解决了信息超载问题。

C. 注意力机制是对深度学习的唯一实现方法。

D. 标准Encoder-Decoder框架中的注意力机制模型是注意力不集中的分心模型。

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63. 2. 以下关于记忆容量和记忆力机制的说法错误的是（）。

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. 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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64. 1. 生成对抗网络结合了生成模型和判别模型。

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65. 2. 生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”。

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66. 3. 图像分类属于生成对抗模型的应用。

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67. 1. 以下关于人工智能的说法错误的是（）。

A. 人工智能学科的发展与实际应用紧密结合

B. 人工智能的每个发展时期，都有比较明确的主流方法和里程碑式的应用成果

C. 人工智能发展的核心方法论一直在随着时间变化，研究问题都不具有持续性

D. 人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学

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68. 2. 人工智能研究的目的是促使智能机器会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动。

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69. 1. 下列关于计算机视觉研究的说法正确的是（）。

A. 马尔理论是一个自上而下的理论

B. 要让计算机理解图像，一定先要恢复物体的三维结构

C. 特征匹配中常见的特征包括颜色特征、纹理特征、形状轮廓特征

D. 深度学习仍需要专家提供知识，再通过神经网络堆叠结构，实现特征表征

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70. 2. 属于计算机视觉的范畴的是（）。

A. 声纹识别

B. 停车场和道路上的车牌识别

C. Windows10的“刷脸”登陆系统

D. 自动驾驶

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71. 3. 马尔理论是自上而下的，其理论缺少可实施性。

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72. 1. 语音是语言的载体，是人类进行交流的主要途径之一。

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73. 2. 语音处理的范畴从狭义上讲，就是能让计算机（）人类说的话，即语音识别技术。

A. 听懂

B. 辨别

C. 搜索

D. 简化

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74. 3. 1980年代后，语音识别的研究重点逐渐转向（）、非特定人连续语音识别。

A. 深度学习

B. 机器学习

C. 大词汇量

D. 小词汇量

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75. 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。

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76. 2. 计算机视觉、语音处理的研究内容都不属于“感知智能”。

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77. 3. 语言智能的研究和应用范畴层次包括（）。

A. 计算语言学

B. 自然语言处理

C. 商业应用场景

D. 工业应用场景

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78. 1. 关于AlphaGo说法错误的是（）。

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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79. 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。

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80. 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。

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