人工智能_进展与挑战
Microcomputer Applications Vol. 25, No.9, 2009 专家论坛 微型电脑应用 2009年第25卷第9期 ·1·
文章编号：1007-757X(2009)9-0001-01
人工智能：进展与挑战
钟义信
编者按：此文系中国人工智能学会理事长钟义信教授在2009年9月22日上海市人工智能学会成立大会上的学术报告，后经作者亲自整理撰写而成。文中概括地阐述了人工智能的定义、进展与挑战，提出了“信息-知识-智能转换理论”是信息时代科学技术的灵魂的观点。
1 定义 智能：通过学习获得信息-知识-策略而解决问题的能力。 人工智能是相对于人脑的智能而言的：给定问题、约束、目标和知识库，系统通过学习（获取信息、完善知识、创建策略）解决问题的能力。 人工智能(Artificial Intelligence)简称AI ，又称机器智能(Machine Intelligence)，是数理逻辑、模糊数学、计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学以及哲学等许多学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。
2 进展 人工智能诞生于1956年。在美国达特茅斯(Dartmouth)大学举办的夏季论坛上，“人工智能大师”麦卡锡(J.McCarthy)及一批科学家提出了“人工智能”这一术语，开始了具有真正意义的人工智能研究。 2.1进展之一：由分立到统一 （1）结构模拟：神经网络，联结主义（又称为仿生学派或生理学派）的代表，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制。即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 （2）功能模拟：符号逻辑系统，符号主义的代表。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，并用计算机模拟，实现人工智能。原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。符号主义认为人工智能源于数学逻辑，可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。发展了启发式算法、专家系统、知识工程理论与技术，至今仍是人工智能的主流派。 （3）行为模拟：感知-动作系统，行为主义的代表。认为功能、结构和智能行为是不可分割的，同时认为不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义早期模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自校正、自组织、自学习等控制系统的研究。80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义者认为智能不需要
知识，不需要表示，不需要推理；人工智能可以像人类智能
一样逐步进化(所以称为进化主义)，智能行为只能在现实世
界中与周围环境交互作用而表现出来。
（4）机制模拟：信息-知识-智能转换，机制主义的代
表。机制主义认为，“信息-知识-智能转换”是智能生成的共性核心机制。尽管存在各种不同的智能生成过程，但是“信息-知识-智能转换”却是智能生成过程的共同主轴，差别主
要表现为这些转换的具体实现方式的多样性。机制主义是结构主义、功能主义、行为主义的统一。因此，结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟的特例。
结构主义方法(利用经验性知识的神经网络，其中也涉及到模糊逻辑方法和粗糙集合方法)、功能主义方法(利用规范性知识的专家系统方法)、行为主义方法(利用常识性知识
的感知一动作系统方法)三者确实在机制主义(信息-知识-智能转换)框架下实现了完美的互补与统一。而且，结构主义方法获得的经验性知识经过验证就可以成为功能主义方法
所需要的规范性知识，功能主义方法的规范性知识经过普及处理就可以成为行为主义方法所需要的常识性知识。 可见，在智能生成机制(机制主义)的统一框架体系下，结构主义(以人工神经网络为代表)、功能主义(以专家系统为代表)、行为主义(以感知动作系统为代表)三者之间并不存在
“孰优孰劣”的分别；相反，它们之间构成了和谐分工互补的
统一体。于是，“智能生成的共性机制：信息-知识-智能转换”就天然地成为了“人工智能统一理论”的基础。 2.2进展之二：由浅层到深层
Advanced Intelligence is defined as the frontiers of both natural and artificial intelligence -- ICAI’06-Beijing
具有以下特点：
（1）人工智能与自然智能的互动，而不是分离 （2）智能、情感、意识、认知之间是统一的，而不是分立的
2.3进展之三：学科从无到有
《智能科学与技术》本科专业
《智能科学与技术》博士、硕士学位授予二级学科
《智能科学与技术》博士、硕士学位授予学科一级学科 -- 智能科学与方法
-- 知识处理技术
-- 智能系统与应用
3 挑战 3.1统一理论的深化： （下转第10页） ———————————
作者简介：钟义信（1940-），男，江西龙南人，北京邮电大学，教授，博士生导师，校学术委员会主席，中国人工智能学会理事长，北京 100001
Microcomputer Applications Vol. 25, No.9, 2009 研究与设计 微型电脑应用 2009年第25卷第9期
·10·
[6] Bredin H, Dehak N and Chollet G .GMM-based SVM for
face recognition[C]//IEEE ICPR,2006.
[7] 李闯,丁晓青,吴佑寿.一种基于直方图特征和AdaBoost
的图像中的文字定位算法 [ J ].中国图象图形学报,2006,
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[8] 张惟,穆志纯,袁立.基于改进AdaBoost 算法的人耳检测与跟踪 [ J ].中国图象图形学报,2007,12(2). [9] YANG Cheng-ping, WANG Yuan-Qing.A Face Detection Based on Frontal-Inverse AdaBoost Algorithm[ J ].Chinese Journal of Electron Devices,2008,31(1). [10] 王震宇,张可黛,吴毅,卢汉清.基于SVM 和AdaBoost 的红外目标跟踪[ J ].中国图象图形学报.2007,12(11). （收稿日期：2009-03-08）
（上接第1页） 转换算法 逻辑理论 协调理论 等等 3.2应用： 国民经济增长方式的转变
诸多全球性挑战问题的求解
应用性研究结果表明，理论有效（远未完善）；但是，“坚
冰已经打破，航道已经开通”。
“能量转换定律”曾经是工业时代科学技术的基石；而
“信息-知识-智能转换理论”则是信息时代科学技术的灵魂。
智能科学技术是现代科学最广阔的天地，最精彩的篇
章，激动人心的前沿；现有理论成果只是它最初的序幕。 (收稿日期：2009-8-29)
（上接第4页）
[2] 蒋立源,康慕宁.编译原理[M].2版.西安:西北工业大学出
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[3] Aho A V , Sethi R, Ullman J https://www.360docs.net/doc/cd2234937.html,pilers: Principles,
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（上接第6页） 直径大于零，所以会在接头处封闭不严，影响显示效果。 可以用适当延长第一段圆柱长度的方法来填补漏洞，改善显示效果。下面讨论第i 段圆柱高度延长量i H Δ的求法。首先注意到，i H Δ的值与相邻两个圆柱的方向有关。圆柱的方向又由它们所连接的采样点决定。所以确定i H Δ时需要用到1?i p 、i p 与1+i p 三个采样点的坐标。从图4可以知道，相邻的两个圆柱底面的夹角与向量i i p p 1?、1+i i p p 之间的夹角相同。i i 1?、1+i i p p 的夹角i θ可以通过内积求得。圆柱的半径为r 时，i H Δ可以取为i r θtan 。由于我们是根据曲线的曲率对曲线进行离散化的，所
以i θ比较小。这时i i θθtan ≈。这样，也可以取i i r H θ=Δ。i H Δ的两种取法，计算量都很小，实际效果也都是比较理想的。
图4
4 结束语
本文给出了一个在基于OpenGL 的三维图形应用程序
中完整的空间曲线绘制方法。在曲线离散化的过程中，采样步长根据曲线的曲率动态地得到。既保持了曲线的光滑性，
又有较小的采样量。保证了在显示效果、存储量与绘制工作
量等方面都有很好的性能。离散化算法中使用了一个误差量
e ,使得我们可以在光滑性、存储量与绘制速度几方面之间根
据需要进行权衡调整，取的最满意的效果。离散化算法与
OpenGL 无关，也可以应用于其他需要离散化曲线的场合。
本文还提出了用细圆柱代替直线段绘制曲线的方法，并且根据OpenGL 中绘制圆柱函数的特点给出了相应的曲线绘制方法。这个方法考虑了圆柱衔接处的处理。进一步改善
了曲线的显示效果。
应用本文提出的完整方法，通过OpenGL 绘制的曲线，
显示效果极好，简单易实现。在存储量与绘制速度这两方面
的性能也非常令人满意。
参考文献
[1] 苏步青,刘鼎元.初等微分几何[M].上海:上海科学技术出版社,1985. [2] Woo M, Neider J, Davis T. OpenGL Programming Guide [M].Addison Wesley,1999. [3] David J.Kruglinski. Inside Visual C++[M].Microsoft Press, 1997.
（收稿日期：2008-11-12）
人工智能的核心技术【精选】整理版
人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向
案例分析·人工智能带来新挑战
【2017中公遴选·案例分析】 人工智能带来新挑战 【导语】2018各省遴选考试在陆续进行，由于遴选考试信息非常繁多，中公公务员遴选考试网会及时公布最新的遴选考试信息，便于考生查阅。 背景链接 近年来，全国每年执业医师资格考试中考生的总体通过率基本保持在25%左右。2017年11月国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，而某机构研发的机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工智能在全球范围内首次通过医考笔试。(11月15日《新安晚报》) 无独有偶，机器人裁缝“Sewbot”每22秒就能生产一件T恤衫，每天能生产80万件T 恤。使用这种机器人生产，在全球范围内，即使是最便宜的劳动力市场也无法与之竞争。 综合分析 近年来人工智能在各领域的突破，自人工智能在围棋领域击败人类棋手，展示出强大的棋力后，各方就对人工智能未来的发展充满信心。人类社会将进入智慧生命时代。当然，也有部分人对人工智能产生恐惧，认为其会取代人类工作，进而产生强大的抵触情绪。 [取得的成就] 人工智能已在越来越多的领域得到应用。在传统行业的重复性劳动环节，已经实现了大规模替代人工的现象，无人工厂、无人仓库等越来越普遍，生产效率、产品一致性非常高，成本也大幅度降低。而且，人工智能还会写新闻、写诗、画画、炒股等，几乎所有的领域，人工智能都在涉足并显示出强大的替代能力。事实上，在医疗领域也早就引入人工智能了，诸如手术机器人、智能医疗系统等，都是人工智能技术应用的结果，效果还非常好。 [挑战与问题] 人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。 同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。 参考对策 人工智能的发展必须以人类社会的稳定与福祉为前提。这是一项国际共识，也是人工智能发展全球治理呼声增多的重大背景。要倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和社会伦理协调发展规律，积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。 坚持市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。 部分来源 原标题：国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知 原标题：人工智能，新起点上再发力来源：人民时评作者：余建斌 原标题：为人工智能铺就发展快轨来源：人民日报作者：盛玉雷
人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术
人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术 现今，人工智能在世界范围内的重视程度早已不亚于能源研究了，而人工智能的普及也将成为科学发展的必然趋势，因此人工智能或许会成为第四次工业革命的核心技术，我相信未来巨大的投资机会就在其中。 今天的世界仍朝着美好的未来积极进取，而激烈的社会斗争却成为了人类美好愿望的绊脚石，经济危机的漩涡将世界搅得不得安宁，贫穷，战乱，饥饿在21世纪的今天仍随处可见。在国际关系混乱不堪，经济压力日益凸显，社会资源分配不均的今天，我们需要一次全面的工业革命来提高生产力，提高经济效益以应对目前尖锐的社会矛盾。 第一次工业革命将人类推向崭新的蒸汽动力时代，实现了机械自动化基本取代人力畜力，大大提高了社会生产力。而第二次工业革命则是将人类带入了新能源时代，电气，化石燃料第一次投入生产使用。第三次工业革命让人类全面走向科技时代，航天技术，生物克隆技术，信息技术在这一时代如雨后春笋般欣欣向荣，蓬勃发展。2014年德国汉诺威工业博览会提出，还未到来的第四次工业革命必将以深度网络化，数字化及机器自组织为核心内容，人类或许将由此进入数据时代。 人类生产不同类型的计算机，各司其职。某些特定功能的计算机可以通过一个新的专业维度感知周围事物，并获取主要信息，将之反馈到数据处理中心，通过人类收集的大数据不断计算，分析并得出最
优处理方案，然后通过输出特殊指令完成某项工作。不同的处理结果将再次反馈至数据处理中心，进行各项指令的微调。这样不断的调整使得计算机得出自己对指令的理解，当计算机拥有独特且准确的处理方案时，它便掌握了这项技能。计算机对不断分析数据、积累知识，它的智能水平也就越来越高。 各个简单的指令有序的组合即可完成某些复杂的程序，人工智能也能模拟人类自主思维甚至超越人类。谷歌人工智能系统“阿尔法围棋”终以4比1胜韩国职业棋手李世石九段的比赛，引起了世界的关注。这让人看到了人工智能技术的发展，真是到了让人震撼的程度。新的时代，机器通过不断地吃进数据和提高技能，能够取代很多电脑做的有智能的工作。机器人工智能的提高更好的为人类服务，另一方面也给人类带来深深地隐忧，到2020年将造成全球逾500万人失业。 除此之外，2014年谷歌公司宣布自动驾驶汽车成功行驶20万公里，并于2015年取得美国首个自动驾驶车辆许可证。这样的消息也推动了汽车行业的一次重要改革，同年中国互联网巨头百度公司也宣布与宝马公司合作研发自动驾驶技术。新型的自动化汽车或许将于不久后向市场推广，其优越的安全性能，低耗能将成功的吸引大众的眼球，这也预示着自动化汽车将会在世界范围内普及。 人工智能将会渗透入各个方面，机器翻译，智能控制，语言及图像理解，自动程序设计，航天应用，军事领域，信息储存，科学研究甚至其他的人类无法执行的复杂且庞大的任务。 人工智能将以其优越的服务能力基本取代人类服务，带来危险的
人工智能复习题 答案
一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 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。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）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。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理
人工智能教育应用的机遇与挑战
人工智能教育应用的机遇与挑战 当前，人工智能的发展日益深入，教育作为人工智能应用的一个重要领域，在一定程度上能为未来教育发展带来诸多机遇，对于学生个性化的学习、各方面素养和能力的获得、全球课堂的普及以及教师重复性劳动的减少等都有益处。然而，在带来机遇的同时，也存在着多方面的挑战。人工智能教育应用在助力社会变革时，对政府、学校、教师等提出了内在诉求，需各方面配合，文章对此进行了论述。 曹可稀，湖北省咸宁市闯王镇中心小学副校长。（湖北咸宁 437000） 伴随着信息技术的发展，智慧教育也逐渐展开，人工智能作为智慧教育时代发展的核心力量，近年来对人类社会的影响越来越广泛与深远，它正在为农业、医疗、教育、能源、国防等诸多领域提供大量新的发展机遇。 人工智能技术自1956年提出以来，从最开始受到盲目追捧，到20世纪七八十年代逐渐遇冷，近些年又重新引起了人们的重视。尤其是在2018年谷歌公司基于深度学习的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，再一次引爆了人们对人工智能的热情。现在，人工智能已被视为推动现代社会进步的主
要核心技术力量。目前，人工智能已经开始服务于工业、农业、环境、医疗、教育等众多领域，切实推动了社会的进步。人们纷纷预言，虽然通用的智能系统在未来10年内很难超过人类智能，但在越来越多的特定领域，智能系统的问题解决能力可以达到甚至超过人类的智能水平。如智能公交可以为残疾人和老年人带来帮助，减少交通事故；智能政府可以更好地服务于大众；智能建筑可以节约能源，减少污染，等等。那么，智能教育又会对现今的教育带来哪些改变呢？ 本文主要是从人工智能的角度出发，思考其对教育所产生的积极作用及所带来的挑战，以便进一步把握、促进人工智能在教育中的有效与合理应用，用以应对当今智能化浪潮下教育人工智能需要面对的重要挑战，以较好地顺应技术发展趋势，助力教育变革。 一、人工智能教育应用的机遇 在传统的人工智能学习系统中，我们发现更多的是为了满足某个专门领域的学习需求，目的是促进学习者获得特定的知识和技能，而且这些系统常常作为学校教育的补充，未能深入影响学生的日常学习和生活。随着人工智能技术的发展，教育领域对人工智能技术提出了更高的要求，期望人工智能技术对教育产生革命性的影响。总体来说，人工智能还是能给教育带来诸多机遇，能够提供个性化的学习，促进学
2019年度专业技术人员公需科目人工智能与健康考试
2019 年度人工智能与健康 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案： A √答对 3.在（）年，AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。（ 2.0 分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
我的答案： C √答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（ 2.0 分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案： C √答对 5.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0 分） A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案： B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0 分） A.1 B.2 C.3 D.4
我的答案：C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D√答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第二 位的是（）。（ 2.0分） A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能技术发展面临三大难题
人工智能技术发展面临三大难题 无可置否，人工智能将带来新一轮的产业革命。无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。 承认人工智能取得的发展的同时，另一方面必须指出人工智能仍然面临如下问题和不确定性。 首先，人工智能虽然近年取得快速发展，但是在不少方面上距离成熟应用尚存在技术瓶颈，过高的期待和不负责任的炒作导致产业泡沫。目前一般认为，人工智能在大规模图像识别方面已经超过人类，在机器翻译方面虽然取得一定进展但是和理想水平相差不小，而在聊天对话方面则差距甚大。在无人驾驶方面，目前商业化自动驾驶汽车是辅助驾驶，真正的自动驾驶汽车尚在研发测试阶段。其中处理紧急异常交通情况是人工智能遇到的难点。同样在语音识别方面，虽然在实验环境中测试人工智能识别接近人类，但是我们也看到现实场合下，存在环境干扰的情况下，人工智能识别率其实差强人意，而且经常会犯一些人类不可能犯的常识性错误。 其次，滥用人工智能应用也带来道德、伦理上风险。人工智能没有意识更不会有道德判断。传统算法是人类制定规则，符合人类的价值观。而人工智能发展到今天已经从完全执行人类指令发展到可以从海量数据中吸取历史经验，自动生成判断。输出的结果可能符合某种逻辑但是并不符合人类价值观。最可怕的是随着人工智能的普遍使用，人类适应了机器思维，而不是机器学会了人的价值观。例如，片面强调生产效率，骤然的机器换人带来失业问题，不容忽视。 最后，人工智能技术的垄断造成新的“数字鸿沟”。人工智能发展基于芯片、操作系统等信息产业基础,依赖于底层算法通用框架。个别发达国家垄断这些技术的输出权、定价权，随时挥舞禁售大棒或者暗地实施网络监控，给发展中国家利用人工智能带来很大风险，制约全人类共享人工智能带来的福利。
人工智能对人类的机遇与挑战
人工智能的未来（双语） 附篇：人工智能对人类的机遇与挑战 （共两篇） For the past few months, artificial intelligence (AI) has been a much talked about topic in the worlds of both pop culture and science. Last November saw the release of Oscar-nominated and winning biopic, “The Imitation Game”, about the father of the modern computer, Alan Turing. Last month, another Hollywood film about clever robots, Chappie, hit theaters. And here in China, search engine giant Baidu founder and CEO Li Yanhong threw out a bold proposal at the Chinese Peo ple’s Political Consultative Conference. Li’s vision is a project called “China Brain”, aiming to make China the world leader in developing artificial intelligence systems. 就在短短的几个月间，人工智能成为了流行文化和科学界的热门话题。去年11月上映的《模仿游戏》就是关于现代计算机之父艾伦? 图灵的一部传记电影；该片获得奥斯卡多项提名，并最终拿下获奖。上个月，好莱坞另一部关于智能机器人的影片《超能查派》也登陆（北美）各大院线。在中国，百度创始人兼CEO李彦宏则在人民政协会议上提出了大胆的提案，建议建设“中国大脑”，意在使中国 成为人工智能系统的世界领跑者。 Is artificial intelligence a boon or does it spell doom for humans? In their book The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, authors Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, both of whom hail from MIT, US, could barely hide their excitement toward the rise of machines. 对人类来说，人工智能到底是福音还是丧钟？立克?布林约尔弗森与安德鲁?麦凯菲均来自美国麻省理工学院，他们在著作《第二次机器
人工智能复习试题和答案及解析
一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（ D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。 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。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）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。 4. 下列不是知识表示法的是（）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ D ）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（ C ）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
人工智能练习题解读知识讲解
人工智能练习题解读
一、填空题 1、人工智能三大学派是（符号主义）、（联结主义）和（行为主义）。 2、设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（永真式）。 3、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（G都为假）。 4、广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（二叉树），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（单链表）。 5、产生式系统由三部分组成（综合数据库）、（知识库）和推理机，其中推理可分为（正向推理）和（反向推理）。 6、专家系统的结构包含人机界面、（知识库）、（推理机）、（动态数据库）、（知识库答理系统）和解释模块。 7、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有（逻辑表示法或称谓词表示法）、（框架）、（产生式）和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有（AKO）和（ISA）。 8、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（正向推理）。 9、AI是（Artifical Inteligence）的缩写。 10、在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的（辖域），而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为（约束变元），其他变元称为（自由变元）。 11、假言推理（A→B）∧A?（ B ），假言三段论（A→B）∧（B→C）?（ A→C ）。 12、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为（图搜索）技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称为（状态空间图或状态图）。 13、在启发式搜索当中，通常用（启发函数）来表示启发性信息。
浅谈人工智能技术及其应用发展
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
人工智能五大核心要点
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，它们均会成为独立的子产业。 计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，它们均会成为独立的子产业。 计算机视觉 计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。 计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。 机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。 机器学习 机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。 机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。 现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。 资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。 自然语言处理 自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;在一堆仅人类可读的合 同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。 自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。 因为语境对于理解“timeflies”(时光飞逝)和“fruitflies”(果蝇)的区别是如此重要，所以自
目前人工智能存在的问题
现如今，人工智能的发展十分迅速。这迅速的脚步是离不开当下越来越多的企业的研发与应用，可以说企业和人工智能都是在相辅相成中持续向上发展的的。不过在使用人工智能的时 候还是会出现很多的问题，而这些问题可以阻碍人工智能的发展，且我们必须解决它们才能 更好地踏出下一步。今天小编就来给大家介绍一下当下的人工智能存在的问题，希望能够帮 助大家更好地去认识和理解人工智能的发展现状。 1.人工智能无法去描述常识 大家都知道，常识都是显而易见的，有时候我们甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给 它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。直到我们 发现机器人做了一些很愚蠢的事情，我们才能够意识到这些。 2.人工智能被图灵对智能的定义所束缚 图灵有关智能构想很著名，他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。具体来说，图灵将智能设定为游戏的解决方案，第一就是将人类置于判断的位置。这个定义非常具有迷 惑性，并很适合人工智能领域。而像猫、狗。兔子甚至是其他动物都是非常聪明的生物，但 它们没有语言，因此也不可能通过图灵测试。这也是人工给智能所面临的问题。
3.人工智能的核心问题莫拉维克悖论 那么什么是莫拉维克悖论呢？莫拉维克悖论的核心论点是，现实中最简单的问题比最复杂的 游戏更难解。我们沉迷于令人工智能在游戏中超越人类以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集，将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。我们完全忽略这样一个 事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。如果解决了这 些问题那就更好的解决这些问题。 在这篇文章中我们给大家介绍了有关人工智能存在的问题，具体包含了三点，分别是描述显 而易见的常识是十分费力的，人工智能被图灵对智能的定义所束缚，人工智能的核心问题莫 拉维克悖论。这三个现象可以说是当前人工智能存在的比较明显突出的问题，不过相信在时 间的检验和推进下，这些问题都会慢慢迎刃而解的。 标签:
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势与应用》试题与答案涵盖
10.501v2 《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 ( 一) 单选题，每题 2 分，共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情
(C) 读搏知情 (D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A) 1986 年启动“863计划” (B) 1977 年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957 年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986 年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo 通过（）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A) 制造 (B) 教育
(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013 年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21 天，但在工业 4.0 时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2 天 (B) 24 小时 (C) 12 小时 (D) 6 小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A) 驾驶辅助 (B) 部分自动驾驶
人工智能试卷(B)
人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15分） 1、97年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（A） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（A ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、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C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（ A ） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C ）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q