人工智能,语言与伦理
研究生 人工智能 伦理 课程介绍
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人工智能时代网络伦理问题如何应对
人工智能时代网络伦理问题如何应对随着科技的迅猛发展，人工智能已经深度融入我们的生活，从智能手机中的语音助手到自动化的生产线，从智能医疗诊断到金融风险预测，其应用无处不在。
然而，在享受人工智能带来的便捷与高效的同时，我们也不得不面对一系列与之相关的网络伦理问题。
这些问题不仅涉及到个人的权益和隐私，也关系到社会的公平正义与和谐稳定。
首先，个人隐私泄露是人工智能时代网络伦理中的一个突出问题。
在大量的数据收集和分析过程中，个人的信息如姓名、年龄、住址、消费习惯等被广泛获取。
这些数据一旦被不当利用或泄露，将给个人带来极大的困扰和风险，如骚扰电话、诈骗、名誉损害等。
此外，人工智能算法的不透明性也使得人们难以知晓自己的信息是如何被处理和使用的，进一步加剧了隐私担忧。
其次，算法偏见也是一个不容忽视的问题。
算法是人工智能的核心，但算法并非完全客观中立。
它们是由人类设计和训练的，可能会受到设计者的价值观、偏见以及数据偏差的影响。
例如，在招聘推荐系统中，如果训练数据主要来自特定的群体，可能会导致对其他群体的不公平对待；在信用评估系统中，如果某些因素被不恰当地加权，可能会使一部分人难以获得公平的信贷机会。
这种算法偏见不仅损害了个体的权益，也破坏了社会的公平正义。
再者，人工智能技术可能被用于制造虚假信息和网络谣言。
通过深度学习和自然语言处理技术，人工智能可以生成逼真的文本、图片和视频。
这些虚假内容一旦在网络上传播，可能会误导公众、破坏社会信任，甚至引发社会恐慌和动荡。
面对这些网络伦理问题，我们需要采取一系列措施来加以应对。
在法律层面，应制定和完善相关法律法规。
明确规定数据收集、使用和存储的规范，加大对隐私泄露和算法偏见的处罚力度。
同时，建立专门的监管机构，加强对人工智能技术应用的监督和审查，确保其符合伦理和法律标准。
技术层面上，研发更加安全可靠的数据加密和隐私保护技术。
例如，采用差分隐私、同态加密等技术手段，在保证数据可用性的同时，最大程度地保护个人隐私。
人工智能对人类伦理道德的影响问题分析
A c a d e m i c F o r u m/学术论坛人工智能对人类伦理道德的影响问题分析周朴真(山西师范大学，山西临汾041004)摘要：人工智能的快速发展使人们的生活发生了翻天覆地的变化，但与此同时，它也为人类社会带来了一系列伦理道德问题挑战。
因此，如何有效利用人工智能这一把“双刃剑”成为了当今学术界乃至社会一个热议的话题，针对这一问题，首先界定了人工智能的内涵，其次探讨了人工智能在劳务就业、公民隐私权受侵犯、社会诚信体系被侵蚀、人的全面发展受影响、传统道德法律被挑战、现行的权力结构被挑战以及传统安全和非传统安全被挑战等方面的伦理道德问题，最后基于此提出建立健全相关法律体系、加强对人工智能产品的管理力度'增强人类对人工智能的认知素养以及推动人工智能的国际合作和治理等针对性对策建议，以妥善应对人工智能伦理道德风险。
关键词：人工智能；伦理道德；防范对策在“互联网+”时代，互联网技术的快速发展极 大地带动了人工智能的发展；人工智能技术的应用，不但对人类科学技术进步以及社会经济发展起到了助 推器的作用，而旦也使人类的生活发生了翻天覆地的 变化。
过去人们购物（如买衣服、买零食）要亲自去 实体店，现在只需打幵手机购物软件（如淘宝、京东、拼多多），所需商品在极短时间内就会出现在家门口；过去人们吃饭若不想亲自下厨，就需去外面餐馆饭店，现在只需打幵手机A pp(如美团外卖、饿了么），几 分钟后各种美食就会出现在眼前；过去人们旅游时通 常会带张地图来查看线路，现在只需打幵手机A pp(如 GPS、北斗导航），到达目的地的最佳路线等就会出 现在眼前；过去人们要想听懂外语必须首先对外国语 言进行学习，现在通过语音合成器，在不学习外国语 言的前提下就可听懂外国语言，等等。
人工智能改变 人类生活的例子还有许多，但是任何事物都具有两面 性，人工智能也不例外。
它在改变人们生活的同时，所引发的伦理道德问题也越来越突出，如人类社会中 的一些工作岗位会被人工智能产品所取代、公众隐私 权保护将面临严峻挑战等。
人工智能技术的发展与伦理问题探讨
人工智能技术的发展与伦理问题探讨一、人工智能技术概述随着科技的飞速发展，人工智能已成为关注的焦点之一。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指计算机利用各种技术和方法来模拟人的智能行为。
目前人工智能技术已经在影像识别、自然语言处理、机器人控制、智能家居等领域有了广泛的应用。
人工智能技术分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能只能完成特定的任务，如像AlphaGo这样的棋类程序。
而强人工智能则可以像人类一样思考和推理，独立进行一系列的任务。
二、人工智能技术面临的伦理问题随着人工智能技术的快速发展，人们开始关注与之伴随的伦理问题。
在人工智能技术方面，有许多需要解决的伦理问题，下面我们就对其中的几个问题做简要探讨。
1. 就业和生计问题人工智能的出现和普及意味着很多劳动力岗位将被替代，劳动力失业率将会上升。
同时，人工智能产业也将产生大量的新的高科技就业机会和初创企业。
如何平衡劳动力的失业和新的就业机会的出现，让整个社会在未来人工智能的时代中更健康和平稳地发展是需要考虑的问题。
2. 隐私和数据保护问题随着大数据技术的飞速发展，塑造人工智能所需的数据集也越来越大。
但是，这些数据往往会涉及到个人隐私，因此如何保护个人隐私，防止个人信息被滥用，是人工智能时代的重要社会问题。
3. 不公平和不平等问题人工智能本身是中立的，并没有受到人为的因素影响。
然而，由于在训练算法模型以及数据收集过程中可能涉及到不公平和不平等的问题，这些问题也可能被反映到算法模型中。
因此，在研发和使用人工智能技术时，必须考虑到这些问题。
4. 爆炸式的技术进展和未来的挑战当前的人工智能技术进展迅猛，并有望对世界各行各业产生重大影响。
虽然人工智能在很多方面都已经超越了人类的水平，但人工智能仍然需要不断的技术进步。
未来，人工智能的发展前景是无限的。
而伴随技术进步所带来的社会、经济和政治变革也是挑战巨大的。
三、人工智能技术伦理规范为了解决与人工智能相关的伦理问题，国际上出现了一些关注和研究人工智能伦理的组织和倡议，如新加坡人工智能数据伦理委员会（PDPC），欧洲委员会旗下的欧洲组织消费者组织（BEUC）等。
人工智能与机器人技术的伦理问题
人工智能与机器人技术的伦理问题随着人工智能（AI）和机器人技术的迅速发展，我们正面临着一系列伦理问题。
人工智能的强大和机器人的智能化给我们带来了巨大的进步，但也引发了一系列需要认真思考和解决的伦理和道德问题。
本文将探讨人工智能和机器人技术在伦理上所面临的挑战。
一、隐私保护与数据安全人工智能和机器人技术需要大量的数据来进行学习和决策。
然而，这些数据往往涉及到个人隐私，如个人健康记录、金融数据等。
我们应该怎样平衡利用人工智能技术带来的好处，同时保护个人隐私和数据安全？这是一个需要认真考虑和解决的伦理难题。
二、就业和经济问题随着人工智能和机器人技术的普及，许多工作可能会被自动化取代。
这将对许多人的就业产生巨大的影响。
同时，由于机器人可以工作到24小时，并且无需休息，人们也可能面临着工作时间的缩短和加班压力的增加。
如何在AI和机器人技术带来效率提升的同时，保障就业机会和人类劳动者的权益，是我们需要认真思考的问题。
三、道德决策和责任问题人工智能和机器人技术能够进行自主决策和行动，而不依赖人类的干预。
这引发了一个重要的伦理问题，即当机器人犯下错误或造成伤害时，应该由谁负责？人工智能和机器人是否应该具有法律责任？对于这类自主智能体的伦理问题，我们需要建立起合适的监管机制，确保人工智能的行为和决策不会对人类造成伤害。
四、武器化的人工智能和机器人人工智能和机器人的技术可用于军事应用，包括无人机、自动武器等。
这引发了一个重要的伦理问题，即我们是否应该允许人工智能和机器人在军事行动中主导决策和执行任务？如果出现误判或错误行为，造成的后果将是不可预估的。
因此，应对这一问题进行监管和规范，确保人工智能和机器人在军事领域的应用符合道德和伦理的原则。
五、机器人的人类化与伦理问题随着机器人技术的进步，我们正逐渐实现机器人的人类化，包括外貌、语言模仿和情感模拟等。
这引发了一系列伦理问题，如机器人造成人类的情感依赖、以假乱真等。
我们应该如何确保机器人的使用不会对人类的认知和情感产生负面影响？这是一个需要认真思考和规范的问题。
工程伦理人工智能
工程伦理人工智能工程伦理与人工智能随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）开始在各个领域中发挥重要作用，尤其在工程领域中。
然而，随之而来的伦理问题也日益引起关注。
本文将探讨工程伦理与人工智能之间的关系，并提出一些伦理原则，以保证人工智能的发展和应用能够符合道德规范。
一、人工智能的定义和应用1. 人工智能的定义在讨论工程伦理与人工智能之前，我们首先需要对人工智能的定义有一定的了解。
人工智能是指利用计算机技术来模拟人类的智能行为的研究领域，包括机器学习、自然语言处理和图像识别等技术。
2. 人工智能的应用人工智能在工程领域中的应用涉及诸多方面，如智能交通系统、智能制造、智能能源管理等。
这些应用可以提高工程效率和质量，但同时也引发了一系列的伦理问题。
二、工程伦理与人工智能的关系1. 悬念工程伦理是指在工程实践中应遵守的道德规范和行为准则。
工程伦理的核心是保护公众利益，确保工程活动的可持续发展。
2. 人工智能引发的伦理问题人工智能的发展带来了一系列的伦理问题。
首先，人工智能技术可能会代替一部分人类工作岗位，从而导致失业问题。
其次，一些人工智能应用可能会侵犯隐私权，收集和分析个人数据。
此外，人工智能的决策过程也可能存在不可预测性和不公正性的问题。
三、工程伦理原则的应用为了应对工程中人工智能引发的伦理问题，以下是一些工程伦理原则的应用建议：1. 公正和透明性在人工智能系统的设计和开发过程中应确保公正和透明。
这包括确保算法和数据的公正性，避免基于种族、性别或其他歧视因素的不公正情况。
同时，人工智能系统的决策过程应可解释和可审查。
2. 隐私保护在人工智能应用中，需要严格保护用户的隐私权。
开发者和使用者应遵循数据隐私保护的最佳实践，并保证用户数据的安全性。
3. 人类控制权尽管人工智能系统可能具备自主学习和决策能力，但决策权仍应由人类掌握。
在关键领域，如医疗诊断和法律判决，人类专业人士应对人工智能系统的决策结果负有终极责任。
联合国发布《人工智能伦理问题建议书》
联合国发布《人工智能伦理问题建议书》11月25日，联合国教科文组织正式推出《人工智能伦理问题建议书》（以下简称“《建议书》”）。
《建议书》定义了确保人工智能健康发展所需的伦理价值观和原则，旨在指导完善法律基础设施建设以应对人工智能技术潜在伦理问题，提出以提升数据透明度、建立问责制及开展隐私影响评估等强化数据保护，强调了人工智能在促进教育、文化及社会发展方面的积极贡献，呼吁国际社会共同行动，积极应对人工智能伦理问题。
一、定义了确保人工智能健康发展所需的伦理价值观和原则《建议书》述及与人工智能领域有关且属于教科文组织职责范围之内的伦理问题，将人工智能系统视为有能力以类似于智能行为的方式处理数据和信息的系统，通常包括推理、学习、感知、预测、规划或控制等方面。
《建议书》提出确保人工智能健康发展所需遵循的共同价值观和原则。
价值观方面，在人工智能系统的整个生命周期内，必须尊重、保护和促进人权和基本自由，应在人工智能系统的整个生命周期内确认、保护和促进环境和生态系统的蓬勃发展，应依照国际法，确保尊重、保护和促进多样性和包容性，促进和平、包容与正义、公平和相互联系。
原则方面，包含相称性和不损害、安全和安保、公平和非歧视、可持续性、隐私权和数据保护、人类的监督和决定、透明度和可解释性、责任和问责、认识和素养、多利益攸关方与适应性治理和协作十个方面原则。
二、旨在指导完善法律基础设施建设以应对人工智能技术潜在伦理问题《建议书》建立了第一个全球规范框架，同时赋予各国在其层面上应用该框架的责任，旨在指导必要法律基础设施的建设，以应对人工智能技术的潜在伦理问题。
一是引发根本性的伦理关切，人工智能技术的潜在影响包括但不限于人的尊严、人权和基本自由、性别平等、民主，可能内嵌并加剧偏见，导致歧视、不平等和排斥，扰乱地方和地区的伦理标准和价值观，并对文化、社会和生物多样性构成威胁；二是加深世界各地国家内部和国家之间现有的鸿沟和不平等，由于各国国情不同，加之一部分人不参与所有技术发展的意愿，一些国家和一部分人可能因无法公平获取人工智能技术而掉队；三是存在大规模监视数据泄露风险，涉及与犯罪、刑事诉讼、定罪以及相关安全措施有关的数据，生物识别、基因和健康数据，与种族、肤色、血统、性别、年龄、语言、宗教、政治见解、民族、族裔、社会出身、与生俱来的经济或社会条件、残障情况或任何其他特征有关的个人数据存在因人工智能技术泄露的风险，可能给个人造成特殊损害、伤害或困难。
人工智能领域的伦理问题探讨
人工智能领域的伦理问题探讨随着人工智能技术逐步普及，越来越多的人开始关注人工智能领域的伦理问题。
尽管人工智能技术在提高生产力、解决社会问题等方面发挥着巨大作用，但在应用过程中也存在一些潜在的风险和挑战，这些问题不仅仅涉及到技术本身，更牵涉到我们的社会伦理、道德和人类价值观。
本文将从三个方面探讨人工智能领域的伦理问题：隐私与数据安全问题、人工智能在道德层面的挑战、以及未来的人工智能与人类的关系。
一、隐私与数据安全问题人工智能技术需要海量数据作为支撑，这就涉及到隐私和数据安全问题。
例如，人脸识别技术可以应用于公共安全领域、支付宝的“刷脸支付”等场景，但是同时也存在着隐私泄露、滥用个人信息等风险。
人们的每一个行为、语言、行踪都可能被记录和分析，从而产生很大的影响。
另外，一些企业可能会将用户数据用于不当用途，比如营销活动、推销等，这些都直接危害到个人隐私。
在这种情况下，我们需要对于隐私及个人信息保护制定更加完善和严格的法律和规定，同时需要加强人工智能技术的安全性和防护能力。
二、人工智能在道德层面的挑战人工智能可以自主进行学习和演化，但是具有自主智能的机器也会出现不道德的行为。
例如，谷歌开发的“alphaGo”在与人类顶尖选手对弈时，走了一些看起来非常不合理、反人类的棋步，从而引起了玩家和专家们的深度思考。
这也提醒我们：在引导人工智能技术发展过程中，我们需要舵手般的思维和判断，才能确保技术和人类共在一个轨道上，而不是对立甚至产生威胁。
大规模应用人工智能技术将会面临一系列道德问题。
例如，在机器人未来可能取代一些劳动力的情况下，人们也需要关注人工智能技术对于就业、职业道德和市场经济等方面产生的影响。
此外，随着机器的智慧成长，人工智能技术想要实现对人类的替代，将人类原来所持有的道德准则和伦理观念，以及人与人之间的联系都发生根本性的变化，这或许也会出现相关的伦理和道德问题。
三、未来的人工智能与人类的关系人工智能技术的广泛应用使得机器前所未有的接近了人类所拥有的想象力和智力。
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道德识别的矢量空间是 ( )提出的 1.1 1【多选题】对人工智能常见的误解有哪些 ?()AD 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 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。 ()X 1.2 1 【单选题】计算机之父是 ()。C A、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 ()。C 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 3 【单选题】人工智能作为一门学科的建立时间是 ()。A
A、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 ()?AD A、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。 ()X 7【判断题】符号 AI 无法面对人类经验的变动性。 ()对 1.3 1 【单选题】 ()是现在新出现的人工智能的研究方向。 D 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 2 【单选题】深度学习中的 “深度 ”是指()。B 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 3【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是 ()。AC 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 4【多选题】人工神经元网络的运作可以粗略分为 ()三个层面。 ACD A、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。 ()X 6【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 1.4 1 【单选题】深度学习的实质是 ()。 B A、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 ()。BCD A、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。 ()X 5【判断题】人工神经元网络会遭遇 “框架问题 ”。()X 1.5 1 【单选题】日本五代计算机泡沫关注的核心问题是 ()。D A、人工神经元网络 B、符号 AI C、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 1.6 1【多选题】目前对人工智能的发展所持有的观点有 ()。ACD A、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 1.7 1 【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。 A A、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 ()。B A、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。 ()X 1.8 1 【单选题】能够推进人工智能智能的研究最好方法是 ()。 C A、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 ?()ABCD A、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。 ()X 4【判断题】人类自己的智能体现了通用性。 ()对 1.9 1【多选题】以下哪些选项属于自然智能 ?()ABC A、植物 B、动物 C、细菌D、机器 2【多选题】智能的特点是 ()。AC A、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。 ()X 4【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 1.10 1 【单选题】提出强人工智能与弱人工智能的人是 ()。A A、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。 ()X 3.1 1 【单选题】深度学习的数据材料来源于 ()。D A、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 ()。C
A、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。 ()X 3.2 1 【单选题】大数据所搜集到的用户群体都是 ()。A A、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。 B A、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 BC A、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。 ()X 1.11 1 【单选题】 “节俭性理性 ”是()提出的。 B A、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（ ）。C A、 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 ()。ABC A、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。 ()X 6【判断题】赫伯特 ·西蒙提出了有限理性理论。 ()对 1.12 1 【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。 A A、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。 ()X 1.13 1 【单选题】在人工智能的所有子课题中所牵涉范围最广的是 ()D
A、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。 BD A、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。 ()X 1.14 1 【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()。C A、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 ()。AB A、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。 ()X 1.15 1 【单选题】 SHRDLU 系统实际上是一个 ()。 A A、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。 D A、杰瑞 ·佛多 B、约翰 ·塞尔 C、赫伯特 ·西蒙 D、特里 ·威诺格拉格