人工智能,语言与伦理
人工智能的边界探索技术与伦理的平衡
人工智能的边界探索技术与伦理的平衡人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门迅速发展的科技领域，正在深刻地影响着我们的生活和社会。
然而，随着AI技术越来越成熟和普及，一些关于其边界和伦理问题的讨论也日益引起了人们的关注。
本文将探讨人工智能的边界探索技术与伦理的平衡，以及如何处理其中的挑战与冲突。
一、人工智能的边界探索技术人工智能的边界探索技术是指AI领域中对于新技术、新应用的探索与研究。
这其中包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等技术和应用，并且不断地创新和进步。
在边界探索技术方面，人工智能已经取得了一系列令人瞩目的成就，比如机器翻译、人脸识别、自动驾驶等。
1. 机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过给予计算机学习能力，使得计算机可以通过数据和经验不断提高性能和准确率。
在机器学习的边界探索技术中，人们正在探索如何提高模型的鲁棒性、泛化能力以及对复杂数据的分析和理解能力。
这些技术的进步为许多领域带来了巨大的潜力和应用前景。
2. 深度学习深度学习是一种机器学习的方法，其模拟人脑的神经网络结构，通过多层次的神经元网络模型来实现对数据的处理和学习。
在深度学习的边界探索技术中，人们致力于研究网络结构的优化、训练算法的改进和更好地解释和理解网络的工作原理。
深度学习在图像识别、语音识别等领域的应用已经取得了重大突破。
3. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个重要领域，旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
在自然语言处理的边界探索技术方面，人们正在研究如何提高机器对语义理解的准确性、自动语音识别的精确度以及自动生成自然语言文本的能力。
这些技术的进展将为机器翻译、智能对话等领域带来更多可能性。
二、人工智能的伦理问题与平衡与人工智能的边界探索技术相对应的是人工智能的伦理问题。
随着AI技术的逐渐渗透到社会各个层面，一些伦理问题也开始浮现，例如对隐私的侵犯、社会不平等、技术失控等。
《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案
《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案1.11.【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?( )A、人工智能就是机器学习B、机器学习只是人工智能中的一个方向C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多D、人工智能就是深度学习答案：AD2.【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。
( ) 答案：√3.【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。
( )答案：×1.21.【单选题】计算机之父是( )。
A、约翰·麦卡锡B、艾伦·图灵C、赫尔伯·西蒙D、马文·明斯基答案：B2.【单选题】人工智能与计算机学科的关系是( )。
A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究B、计算机是人工智能研究的一个领域C、人工智能是计算机学科的一个分支D、人工智能与计算机学科没有联系答案：C3.【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。
( )答案：√4.【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。
( )答案：×5.【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。
( ) 答案：√1.31.【单选题】( )是现在新出现的人工智能的研究方向。
A、深度学习B、人工神经元网络C、贝叶斯网络D、类脑人工智能答案：D2.【单选题】深度学习中的“深度”是指( )。
A、计算机理解的深度B、中间神经元网络的层次很多C、计算机的求解更加精准D、计算机对问题的处理更加灵活答案：B3.【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是( )。
A、人工神经元网络是深度学习的前身B、深度学习是人工神经元网络的一个分支C、深度学习是人工神经元网络的一个发展D、深度学习与人工神经元网络无关答案：AC4.【判断题】符号AI不是人工智能的正统。
( )答案：×5.【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。
人工智能技术及其伦理问题
人工智能技术及其伦理问题汇报人：日期:•人工智能技术概述•人工智能技术伦理问题的产生•人工智能技术面临的伦理问题目•解决人工智能技术伦理问题的思路与方法•未来展望录人工智能技术概述智能体模拟机器学习和深度学习人工智能技术的定义起步阶段机器学习兴起深度学习革命030201计算机视觉自然语言处理智能推荐自动驾驶人工智能技术伦理问题的产生技术迅猛发展数据驱动决策人工智能技术伦理问题的背景数据隐私泄露算法可能存在偏见和歧视，导致不公平的结果，例如在某些场景下，算法可能导致种族、性别等方面的歧视。
算法歧视自动化决策风险人工智能技术伦理问题的表现形式促进技术健康发展建立合理的伦理规范，可以为人工智能技术的发展提供明确的指导和约束，防止技术被滥用，确保技术健康、可持续发展。
保护人权和利益关注人工智能技术的伦理问题，有助于保护个人隐私权、避免歧视、维护公平等，确保人的基本权利和利益不受侵害。
推动跨学科研究人工智能技术伦理问题涉及计算机科学、法学、哲学、社会学等多个学科领域，推动跨学科研究有助于全面、深入地探讨和解决相关问题。
人工智能技术伦理问题的重要性人工智能技术面临的伦理问题数据隐私与安全隐私侵犯数据泄露风险安全漏洞不透明决策算法放大效应数据源偏见算法歧视与偏见机器自主决策责任归属不明确法律监管缺失机器自主决策与责任归属解决人工智能技术伦理问题的思路与方法建立完善的法规体系为了保障人工智能技术的发展符合伦理标准，需要建立一套完善的法规体系，对人工智能技术的研发、应用等进行规范和管理。
制定伦理准则在人工智能技术的研究和应用过程中，需要遵循一定的伦理准则，如尊重人类尊严和隐私、避免歧视等。
制定这些准则可以为技术人员提供明确的指导，确保人工智能技术的发展符合社会伦理标准。
制定相关法规与伦理准则鼓励技术人员学习哲学、社会学等相关学科，培养具有跨学科背景的人工智能技术人才，使其能够更好地理解和处理伦理问题。
强化技术人员的伦理意识与素养培养跨学科人才提高技术人员伦理意识加强人工智能技术的透明度和可解释性提高算法透明度通过改进算法设计，提高人工智能技术的透明度，使其在处理数据时能够更直观地展示其工作过程和结果，便于人类理解和监督。
人工智能的伦理问题
人工智能的伦理问题人工智能发展速度很快，人工智能的伦理问题已经开始呈现。
全面认识这些伦理问题对于减少人工智能的负面影响非常重要。
本节将从工程伦理学的角度分析人工智能发展所伴随的人权问题、引起的社会伦理关系变化问题、经济伦理问题以及对人类安全造成的影响问题等。
一、人工智能的人权问题两只住在实验室里的黑猩猩曾经被美国一法院授予了人权。
这个实验室是属于纽约州立大学石溪分校。
这两只大猩猩可以在人的帮助下运用法律武器保护自己，使其免受监禁。
给它们人权的原因是它们能够表现出像人一样思考的行为。
那么人工智能是不是也可以有部分人权呢？（一）人权的概念人权（基本人权或自然权利）是指“人，因其为人而应享有的权利”。
它主要的含义是，每个人都应该受到合乎人权的对待。
人权的这种普适性和道义性，是它的两种基本特征。
人权已经成为一种理念存在于人们脑海中，它是人走向文明的重要体现。
人权是所有道德规则和伦理关系的基础，是人最基本的利益与需求，所有的人都应该无国界地享有人权。
在当今社会，维护和保障人权是一项基本道德原则。
一个国家或者地区是否保障人权，已成为评判一个集体（无论是政治上的还是经济上的）优劣的重要标准。
（二）人工智能的人权困境人工智能的人权困境在于考虑机器人是否应该享受人权，给它们人权以后会给还没有准备好的人们内心和道德上带来哪些挑战。
1.给予人工智能人权的理由生命是特别的，虽然机器是非人类生命，但是它和电视机不一样，它是一种人工生命，因此我们不能去虐待它，因为它也有自己相应的人权。
当你看见一个类人型机器人被其主人用残忍的方式肢解的话，你内心的感受是如何的呢？机器人是否该享受人权、享受何种人权、享受权利的范围，这些对人类目前的道德和内心是个艰巨的挑战。
给予机器人部分人权是人类自身怜悯之心使然。
我们如何去面对人工智能呢？一般人应该会认为，人工智能应该是一种机器、一段代码，和汽车、电视机没什么区别。
但是这是没有考虑对未来人类的影响的想法。
人工智能的伦理问题和趋势
人工智能的伦理问题和趋势在人工智能（AI）的大潮下，随着技术的飞速发展，人们的生活和工作也得到了极大的改善。
然而，人工智能引发的道德和伦理问题也逐渐浮出水面。
本文将从伦理和趋势两个方面来探讨人工智能的未来发展。
一、伦理问题1. 人工智能是否会取代人类？当前AI已经可以在多个领域完成人类的工作。
这种替代性带来的阴影是人类的就业机会减少，引发社会失业率增加，非常危险。
因此，智能机器是否会取代人类是一个需要慎重考虑的问题。
2. 人工智能的智能水平是否可以超越人类？行业内一些专业人士认为，未来会有一种“超级AI”，它的智能水平会超过人类，具备完整的自我学习和知识积累的能力。
如果这个超级AI开始独立思考、制定自己的计划并进行行动，后果将不堪设想。
3. 人工智能道德责任审查及可追溯性人工智能产生的结果是众多算法的堆叠与分层，每一级的决策都是相互关联的。
那么，当系统产生问题时，我们如何知道究竟发生了什么？这岂不是一种道德责任问题吗？因此，在人工智能发展的各个阶段，道德责任必须得到通盘考虑。
二、趋势1. 大数据和机器学习机器学习算法将数据和模式组成的关系变得更加清晰。
这种算法可以识别和学习数据中隐藏的特征，给企业提供以前难以发现的信息。
使用机器学习算法对大数据进行分析可以取得高质量的结果，为企业带来更大的赢利。
2. 深度学习深度学习技术已经被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、安全和生物信息学等方面。
随着深度学习算法和超大规模数据集的不断迭代， AI 的跨领域智能将得到显著提高。
我们有理由相信，AI未来必将走向更加多样化的方向。
3. 智能机器人随着人口老龄化趋势日趋普遍，未来的服务机器人将成为人们生活的一部分。
未来，机器人会变得越来越人性化，以适应不同的服务需求。
不过，我们也必须注意机器人也将成为具有一定危险性的存在。
总结尽管人工智能发展带来了很多变革，但社会应认识到其潜在风险。
人工智能在未来的发展中如何保证其伦理道德、责任审查、可追溯性等问题是我们需要思考的。
人工智能的伦理问题
人工智能的伦理问题随着科技的不断发展，人工智能已经成为了我们今天的重要话题之一。
人工智能的出现，给我们带来了许多便利和好处，如自动驾驶、图像识别、语音识别等等，在一定程度上改善了人们的生活。
但是，人工智能所带来的风险和问题也开始引起越来越多的讨论，其中最重要的就是伦理问题。
伦理问题指的是，人工智能的出现、发展所带来的对社会和人类价值、道德等方面的影响。
在讨论人工智能伦理问题的时候，我们必须要考虑许多的因素，如人工智能是如何工作的？它会对人类的生活和工作带来什么影响？人类应该如何看待和使用人工智能？等等。
首先，让我们考虑一下人工智能是如何工作的。
人工智能是通过学习大量的数据和算法来提高自己的识别、分析和学习能力。
这意味着，当一个人工智能系统接收到足够多的数据时，它可以用非常高的准确度处理大量的任务。
比如，语音识别就需要系统对人类语言的模式进行学习和分析，图像识别也需要系统对图像中的特征进行分析和识别。
但是，这也就意味着人工智能会受到它所接收到数据的影响。
如果数据出现偏差或者更改，那么系统的结果也会受到影响。
更为严重的问题是，如果数据的来源有质量问题，那么人工智能可能会学习到错误的信息，从而导致出错。
其次，我们需要考虑的是，人工智能会对人类的生活和工作带来什么影响。
在许多方面，人工智能已经给我们带来了很大的好处，比如说，自动驾驶可以加强人们生活的安全和便利，医疗领域中的人工智能诊断和治疗，也可以帮助医生更好地判断疾病和治疗方法。
此外，在工作场所中，人工智能也可以帮助员工处理一些重复和乏味的工作，从而更好地利用工作时间和提高稳定性。
正因为这些好处，人工智能被重视和采用。
但是它的发展也会对我们的生活和工作产生风险和挑战。
比如，人工智能可能会替代某些工作，使得部分人面临着失业的风险。
此外，如果人工智能得到了不当使用和误解，它还有可能会对我们的生活和社会结构造成难以预料的破坏性影响。
因此，我们必须深入思考人工智能如何使用，以及如何通过正确的方法培训和控制人工智能系统来减少这些风险。
人工智能技术应用中的伦理问题及解决方案
人工智能技术应用中的伦理问题及解决方案人工智能技术近年来得到了广泛关注和应用，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面。
但是随着人工智能技术的发展和广泛应用，相关的伦理问题也开始浮出水面。
本文将探讨人工智能技术应用中的伦理问题及解决方案。
一、人工智能技术应用中的伦理问题1.隐私问题：在人工智能技术的应用中，往往需要大量数据以进行学习、分析和预测。
这些数据可能涉及到个人隐私，如个人信息、位置信息、偏好等等。
如何保护这些隐私信息，防止数据的滥用和泄露是当前面临的主要问题。
2.恶意使用问题：人工智能技术的应用可以带来商业、政治、社会等多方面的利益，但也会出现恶意使用的情况，如利用人工智能技术进行网络攻击、虚假宣传、造假等行为，这些行为可能会伤害到别人的权益。
3.权利问题：人工智能技术的普及和应用，也可能会影响到个体权利。
例如，在自动驾驶汽车的应用中，如果出现交通事故，如何区分责任、如何保障被害人的权利等问题，都需要认真思考和解决。
4.伦理问题：人工智能技术的应用也可能会引发一些道德和伦理方面的问题，例如，如果人工智能机器人能够具备感情和意识，那么应该如何对待它们，以及是否应该让它们有权利拥有和享受自由等问题。
二、人工智能技术应用中的解决方案1.加强隐私保护：人工智能技术的应用中，保护用户隐私尤为重要。
应该采取多种手段加强数据隐私保护，如数据加密、权限分离、访问控制、数据流追踪等。
2.制定监管法规：应该通过制定一系列的监管法规来规范人工智能技术的应用，来维护公平和正义。
例如，鼓励企业自律、加强监管机制等等。
3.推进透明度：在人工智能技术的应用中，透明度非常重要。
将人工智能技术的工作原理、算法、模型等透明化，可以有效地降低使用者的担忧和疑虑，同时可以避免潜在的风险和问题。
4.建立风险评估机制：人工智能技术的应用中还需要建立科学、有效的风险评估机制，以便及时解决发生的问题。
例如，制定相关的规范和流程，明确人工智能技术的应用范围、数据源等信息。
人工智能的社会与伦理问题
人工智能的社会与伦理问题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今科技领域最受关注的热点之一。
从计算机视觉到自然语言处理，从机器学习到深度学习，人工智能正以超越人类智能的速度快速发展。
然而，人工智能所涉及到的社会伦理问题也越来越多地引起了人们的担忧。
本文将围绕人工智能的社会与伦理问题展开探讨。
首先，人工智能对就业市场的影响不容忽视。
人工智能的快速发展让很多人忧心忡忡，因为在不久的将来，它可能会代替很多人工作。
例如，自动售货机和自助结账台可以代替售货员和收银员；机器人可以代替工人和家政人员；自动驾驶汽车可以代替司机。
这导致很多人失业，为了生存，他们可能会去从事低端的、未经技术改进的工作，如清洁工、送餐员等。
这反过来又会给社会带来更多的问题，如社会不稳定、犯罪率上升等。
其次，人工智能的应用也带来了一些道德和伦理问题。
例如，随着人工智能的发展，我们可以通过分析一个人的言行举止来预测他是否会犯罪；我们也可以使用人工智能来“预测”一个人在未来的行为。
这种预测性逐渐引发了一些担忧，尤其是当它用于预测谁会犯罪或谁会在未来成为一个危险人物时。
这种预测可能会导致种族和性别歧视，因为数据本身就存在社会偏见。
此外，人工智能由于其无情的特点，使得它可以被用来干很多危险的事情。
例如，在军事上，人工智能可以被用来构建自主武器系统（如无人机），可能会导致“机器人战争”。
这也是大约数百组科技公司、人道主义组织和人权组织联合发出警告，要求联合国禁止这种“自主武器系统”的原因。
此外，人工智能还引发了一些道德和法律问题。
例如，谁来负责人工智能的行为？如果人工智能做出了一个错误的决定或一个不公正的决定，谁来负责？是否有道德义务确保人工智能发出的决策是“正确”的？这些问题并没有简单的回答，但它们必须在人工智能广泛应用之前得到解答。
最后，随着人工智能的发展，我们可能会不经意地失去了人和机器之间的“关系”。
我们不再将机器视为机器，而是将它们视为类人的实体，甚至可能产生更多的情感感觉。
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道德识别的矢量空间是( )提出的1.11【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?()ADA、人工智能就是机器学习B、机器学习只是人工智能中的一个方向C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多D、人工智能就是深度学习2【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。
()对3【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。
()X1.21【单选题】计算机之父是()。
CA、约翰·麦卡锡B、艾伦·图灵C、赫尔伯·西蒙D、马文·明斯基2【单选题】人工智能与计算机学科的关系是()。
CA、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究B、计算机是人工智能研究的一个领域C、人工智能是计算机学科的一个分支D、人工智能与计算机学科没有联系3【单选题】人工智能作为一门学科的建立时间是()。
AA、1956年B、1930年C、1960年D、1952年4【多选题】下列哪些选项是符号AI的技术路线()?ADA、通用问题求解器B、深度学习C、机器学习D、贝叶斯网络5【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。
()对6【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。
()X7【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。
()对1.31【单选题】()是现在新出现的人工智能的研究方向。
DA、深度学习C、贝叶斯网络D、类脑人工智能2【单选题】深度学习中的“深度”是指()。
BA、计算机理解的深度B、中间神经元网络的层次很多C、计算机的求解更加精准D、计算机对问题的处理更加灵活3【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是()。
ACA、人工神经元网络是深度学习的前身B、深度学习是人工神经元网络的一个分支C、深度学习是人工神经元网络的一个发展D、深度学习与人工神经元网络无关4【多选题】人工神经元网络的运作可以粗略分为()三个层面。
ACDA、输入层B、映射机制C、中间处理层D、输出层5【判断题】符号AI不是人工智能的正统。
()X6【判断题】人工神经元网络是对人类的神经元运作进行一种非常粗糙的数学模拟。
()对7【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。
()对1.41【单选题】深度学习的实质是()。
BA、推理机制B、映射机制C、识别机制D、模拟机制2【多选题】符号AI的问题在于()。
BCDA、缺少推理必要的信息B、把推理所依赖的公理系统全部锁死C、缺少推理的灵活性D、会遭遇“框架问题”3【判断题】推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱的结论。
()对4【判断题】计算机具有触类旁通的能力可以根据具体语境对事件进行分类。
()X5【判断题】人工神经元网络会遭遇“框架问题”。
()X1.51【单选题】日本五代计算机泡沫关注的核心问题是()。
DB、符号AIC、贝叶斯网络D、自然语言处理2【判断题】制造人工智能的规划、计划和方案本身应该能根据情况的变化进行自我调整。
()对2.11【多选题】目前对人工智能的发展所持有的观点有()。
ACDA、乌托邦论B、模块论C、末世论D、泡沫论2【判断题】现在的人工智能系统都是专用人工智能而非通用人工智能。
()对2.21【单选题】一个真正的通用人工智能系统应具备处理()问题的能力。
AA、全局性B、局部性C、专业性D、统一性2【单选题】目前的人工智能研发的动力主要来源于()。
BA、科学B、商业C、学术D、军事3【判断题】现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题。
()对4【判断题】人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力。
()X2.31【单选题】能够推进人工智能智能的研究最好方法是()。
CA、继续完善深度学习B、提升计算机处理数据的能力C、研究人类自己的智能D、研发通用人工智能2【多选题】下列哪些选项属于通用智力因素?()ABCDA、短期记忆B、流体智力C、晶体智力D、反应速度3【判断题】类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。
()X4【判断题】人类自己的智能体现了通用性。
()对2.41【多选题】以下哪些选项属于自然智能?()ABCA、植物B、动物C、细菌D、机器2【多选题】智能的特点是()。
ACA、能对环境进行灵活的应对B、能够不断创新C、具有十分牢固的记忆力D、经济高效3【判断题】智能与神经元网络的存在具有必然关系。
()X4【判断题】类脑人工智能及人工神经元网络只是智能展现的一种形式。
()对2.51【单选题】提出强人工智能与弱人工智能的人是()。
AA、约翰·塞尔B、彼得卡鲁瑟斯C、杰瑞·佛多D、埃隆·马斯克2【判断题】通用人工智能就是强人工智能。
()X3.11【单选题】深度学习的数据材料来源于()。
DA、人工搜集B、已有数据库C、抽样调查D、互联网2【单选题】大数据技术的样本空间是()。
CA、针对所有相关数据B、需要确立样本范围C、不做样本控制D、以上都不对3【判断题】统计学研究首先要确立样本空间进行合理抽样然后估测出相关的情况。
()对4【判断题】当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道。
()X3.21【单选题】大数据所搜集到的用户群体都是()。
AA、具有线上行为的用户B、具有线下行为的用户C、参与调研的用户D、不参与调研的用户2【单选题】人类心智比较容易适应()环境。
BA、大数据B、小数据C、多数据D、单一数据3【多选题】技术问题背后还有着()问题BCA、如何取样B、社会的公平正义C、社会的价值导向D、健康的网上习惯4【判断题】由于大数据只能体现出数量而不能进行质量上的判断所以在采样并不完整的情况下给出的结论未必准确。
()对5【判断题】大数据会使人类的行为逐渐趋同。
()X3.31【单选题】“节俭性理性”是()提出的。
BA、赫伯特·西蒙B、吉仁泽C、司马贺D、拉普拉斯2【单选题】利用自己的认知本能来进行判断的思维算法是（）。
CA、科学法B、逻辑法C、捷思法D、大数据3【多选题】绿色人工智能是指()。
ABCA、对环境友好B、所需数据小C、消耗资源少D、效率高4【判断题】面临信息过载的情况最好的判断方法是通过本能运用原始算法。
()对5【判断题】大量信息的提供尤其是彼此矛盾的信息的提供并不会导致我们的思维过载。
()X6【判断题】赫伯特·西蒙提出了有限理性理论。
()对3.41【单选题】过度开采社会人文资源是指在大数据的环境下对()的侵犯。
AA、个人隐私B、大众心理C、个人的行为规范D、大众消费习惯2【判断题】大数据无法维持人类社会的隐私和公开之间的张力平衡。
()对3【判断题】深度学习就是一种绿色人工智能。
()X4.11【单选题】在人工智能的所有子课题中所牵涉范围最广的是()DA、机器视觉B、非确定条件下的推理C、机器听觉D、自然语言处理2【多选题】真正的通用人工智能系统具有把握()的能力。
BDA、专业性B、跨领域C、局部性D、全局性3【判断题】语言是检测人工智能是否真正厉害的试金石。
()对4【判断题】机器语言的特点是有丰富的修辞手段。
()X4.21【单选题】聊天机器人ELIZA的运作很大程度上采用了将计就计的策略它本身并没有一个完整的()。
CA、神经元B、符号建模C、语义建模D、数据库2【多选题】下列属于行为主义心理学家的是()。
ABA、约翰·华生B、博尔赫斯·斯金纳C、巴普洛夫D、冯特3【判断题】图灵测验本身具有浓重的行为主义色彩。
()对4【判断题】聊天机器人某种程度上具备人类的心智。
()X4.31【单选题】SHRDLU系统实际上是一个()。
AA、积木系统B、语义模型C、人工装置D、人工神经元网络2【单选题】SHRDLU系统是由()发明的。
DA、杰瑞·佛多B、约翰·塞尔C、赫伯特·西蒙D、特里·威诺格拉格3【判断题】SHRDLU系统预设了在哲学上语词和外部对象具有对应关系。
()对4【判断题】外在主义的语义模型在哲学上的意思是每个语词的真正含义都要通过与其对应的外在对象来加以编码。
()对4.41【单选题】语言不仅仅是句法问题更是()。
AA、语义B、结构C、音韵D、逻辑2【单选题】实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构根据()重新组织句子。
BA、音韵B、意义C、逻辑D、效果3【多选题】乔姆斯基认为人类的语法都有哪两个层面?()BDA、语义层面B、深层语法C、句法层面D、浅层语法4【判断题】大数据对于语言学习来说其解释能力非常有限。
()对5【判断题】0-3岁的小孩通过贫乏的语言样本就能够进行有效的语言学习说明了基于大数据的心智模型是有问题的。
()对4.51【单选题】可以用来界定因果关系的是()。
CA、贝叶斯公式B、先验概率C、后验概率D、归纳逻辑【单选题】把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是()。
BA、海德格尔B、大卫·休谟C、康德D、莱布尼茨3【多选题】下列属于基于规则的自然语言处理进路的是()。
ADA、基于中间语的翻译B、基于浅层语法的翻译C、基于外在语言的翻译D、基于深层语法的翻译4【多选题】下列属于外语翻译专业术语的是()。
CDA、外在语言B、中间语言C、源语言D、目标语言5【判断题】先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率。
()对6【判断题】休谟认为在因果推理中只有或然性。
()对7【判断题】同一个语词在不同的语境当中具有不同的含义。
()对8【判断题】贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理。
()X4.61【单选题】下列属于基于统计的自然语言处理进路的是()。
CA、基于中间语的翻译B、基于浅层语法的翻译C、基于贝叶斯公式D、基于深层语法的翻译2【单选题】基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是()的哲学。
DA、莱布尼茨B、海德格尔C、大卫·休谟D、康德3【多选题】康德认为知识的来源有哪两部分?()ACA、心之自发性B、先天范畴C、感官的杂多性D、感性材料4【判断题】多引擎翻译系统是指本身由很多不同的原则所驱动的混合翻译。
()对5【判断题】混合式自然语言处理进路的问题在于如何将基于规则的自然语言处理与基于规则的语言处理很好地融合在一起。
()对1【单选题】影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是()。
DA、康德B、大卫·休谟C、长尾真D、莱布尼茨2【单选题】影响基于统计学自然语言处理的哲学家是()。
BA、康德B、大卫·休谟C、长尾真D、莱布尼茨3【单选题】与基于实际语例的自然语言处理进路有关的哲学家是()。
CA、康德B、大卫·休谟C、长尾真D、莱布尼茨4【判断题】基于实例的自然语言处理会出现不对齐问题。
()X5【判断题】基于实例的自然语言处理的问题是它会由两种语言之间的对应关系所决定而有时两种语言之间的对应关系比较难以把捉。