人工智能,语言与伦理
《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。
人工智能与社会伦理演讲稿
人工智能与社会伦理演讲稿尊敬的各位领导、各位老师、亲爱的同学们：大家好！今天我很荣幸有机会在这里和大家分享关于人工智能与社会伦理的话题。
随着科技的不断发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，给我们的生活带来了很多便利。
然而，与此同时，人工智能也给我们的社会伦理带来了一些挑战和问题，这就需要我们认真思考和解决。
首先，让我们看看人工智能给我们的生活带来了哪些便利。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗，提高了医疗水平；在交通领域，人工智能可以帮助我们规划最佳路线，提高了出行效率；在金融领域，人工智能可以帮助我们进行风险评估和投资决策，提高了金融管理的精准度。
可以说，人工智能给我们的生活带来了很多便利和改变。
然而，人工智能也给我们的社会伦理带来了一些挑战。
首先，人工智能可能会取代一些人类的工作岗位，导致失业问题。
其次，人工智能可能会侵犯我们的隐私，收集和利用我们的个人信息。
再次，人工智能可能会产生一些道德和伦理上的问题，例如自动驾驶汽车在遇到危险时如何进行抉择等。
面对这些挑战和问题，我们应该如何应对呢？首先，我们应该加强对人工智能的监管和管理，确保它不会对我们的生活和社会伦理造成负面影响。
其次，我们应该加强对人工智能的研究和发展，提高其智能水平和自主决策能力，使其更好地服务于人类社会。
最后，我们应该加强对人工智能的伦理教育，培养人们正确的伦理观念和价值观，引导人们正确地使用和对待人工智能。
总之，人工智能与社会伦理是一个复杂而又严肃的问题，需要我们认真思考和解决。
希望我们每个人都能够关注这个问题，为建设一个更加和谐、美好的社会做出自己的贡献。
谢谢大家！。
AI大模型对社会的影响探讨伦理和隐私问题
AI大模型对社会的影响探讨伦理和隐私问题人工智能大模型对社会的影响探讨伦理和隐私问题人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模拟人类智能思维和行为的机器。
随着技术的不断发展，人工智能开始越来越多地应用于各个领域，其中的大模型更是备受瞩目。
大模型是指参数庞大、计算资源密集的深度学习模型，可以处理更复杂的任务和数据，但其对社会的影响也日益引起关注，特别是在伦理和隐私方面。
一、人工智能大模型的优势和应用人工智能大模型以其强大的计算能力和学习能力，在语言理解、图像识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。
例如，谷歌的BERT模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，Facebook的DeepFace系统在人脸识别方面表现卓越，这些大模型的出现极大地提升了人工智能系统的性能和效率，为社会带来了许多便利。
二、伦理问题然而，人工智能大模型也伴随着一些伦理问题。
首先，大模型的训练需要大量的数据，而数据的收集和使用可能侵犯个人隐私。
在大数据时代，用户的个人信息常常成为商家和政府收集和分析的对象，一旦这些数据被不当利用，可能导致用户的隐私泄露和信息安全问题。
其次，大模型的决策过程通常是“黑盒”的，即无法解释模型为何作出某种决策，这给用户带来了不确定性和不可控性，可能导致误判和不公正。
三、隐私问题隐私问题是人工智能大模型所面临的一大挑战。
在大模型的训练和应用过程中，用户的个人信息可能被大规模收集和分析，从而产生隐私泄露的风险。
尤其是在金融、医疗、保险等涉及个人敏感信息的领域，隐私问题更是不容忽视。
如何在保证大模型性能的前提下保护用户隐私，是当前亟待解决的问题。
四、对策与展望为了解决人工智能大模型的伦理和隐私问题，我们需要从技术、法律和伦理等多个层面入手。
首先，大模型的训练应符合隐私法规和伦理标准，严格限制数据的采集和使用范围。
其次，应加强对大模型的透明度和可解释性，使用户能够理解模型的决策过程和结果。
人工智能的伦理与安全问题
人工智能的伦理与安全问题随着人工智能领域的不断进步，我们的生活和工作中也越来越依赖于这些智能化系统。
人工智能通过大数据、深度学习、自然语言处理等技术，帮助我们完成了许多过去需要人手完成的事情，如语音识别、智能推荐、自动驾驶、智能家居等等。
但是，随之而来也带来了一系列的问题，如人工智能的伦理和安全问题。
一、人工智能的伦理问题1.数据隐私保护如今，我们手握的智能设备都会收集、存储和分析我们的个人数据，如日常行为、位置信息、语音、图像等等。
这些数据的泄露和滥用会带来极大的危害，比如针对个人的钓鱼欺诈、个人信息泄露、隐私权被侵犯等等，会危及个人的安全和财产。
所以，加强数据隐私保护是至关重要的。
2.机器道德人工智能可以模拟人类行为和思维，甚至超越我们的认知能力，但其缺乏与我们类似的伦理、道德和判断能力。
比如，自动驾驶汽车在行驶过程中，可能会面临道德决策问题，如在避免碰撞的同时进行飞行器的选择，这需要机器对不同的道德和价值观进行评估。
3.机器决策的透明度随着人工智能的深入应用，机器决策的重要性也越来越明显。
然而，相比人类决策，机器的决策过程缺乏透明度，难以解释和预测其决策结果。
一旦出现决策错误或系统漏洞，我们很难确定责任和赔偿，这给伦理和企业安全带来了很大的挑战。
二、人工智能的安全问题1.攻击和破坏人工智能的安全性关系到整个社会系统的安全。
随着人工智能技术的日益成熟，攻击者也会不断开发各种安全漏洞和攻击策略，如人工智能恶意代码、技术漏洞等等。
这些安全问题可能导致我们日常生活中的智能设备和服务变得不可靠、不安全。
2.隐蔽的攻击人工智能技术所面临的难题之一就是，攻击者可以通过改变训练数据的内容直接攻击人工智能系统，制造系统失效，从而破坏模型的预测能力和过滤功能。
这种攻击方式会避开传统的安全防御，因此被称为隐蔽的攻击。
3.智能机器的自我攻击随着人工智能的发展和应用越来越广泛，智能机器的自我攻击也成了一种重要的安全威胁。
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。
讲解人工智能发展中的伦理问题
一、人工智能的定义和发展人工智能是一种模拟人类智能的技术，它使用算法和大数据来模拟人类的学习、推理和决策能力。
近年来，人工智能在各个领域都取得了巨大的发展，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面。
人工智能的发展给社会带来了很多好处，比如提高了工作效率、降低了成本、改善了生活质量等。
二、人工智能的伦理问题尽管人工智能的发展给社会带来了很多好处，但同时也引发了一些重要的伦理问题。
下面我们将讨论一些人工智能发展中的伦理问题：1. 隐私保护随着人工智能技术的发展，人们的个人隐私面临着越来越大的挑战。
比如在互联网上，人们的个人信息很容易被机器学习算法分析和获取，这就给个人隐私造成了很大的风险。
人工智能技术的发展也给隐私保护带来了很大的挑战。
2. 就业问题人工智能技术的发展也给就业带来了一定程度的压力。
比如在制造业，机器人和自动化设备的使用大大降低了人工成本，导致很多工人失业。
这就需要我们思考如何解决机器人取代人类工作的问题，以及如何培养和发展新的就业岗位。
3. 偏见和歧视在人工智能技术中，由于算法和数据的偏见，很容易导致歧视性的结果。
比如在招聘、金融等领域，机器学习算法可能因为过去的偏见数据而导致歧视性的决策。
如何消除人工智能中的偏见和歧视也是一个重要的伦理问题。
4. 安全和责任人工智能技术的发展也给安全和责任带来了挑战。
比如自动驾驶汽车在道路上行驶，因为技术失误导致交通事故，那么谁来负责？这就需要我们思考如何确保人工智能技术的安全和责任，以及如何解决人工智能技术带来的法律和伦理问题。
5. 自主性和控制随着人工智能技术的发展，人们也开始担心人工智能的自主性和控制问题。
比如一些机器学习算法可能在没有任何人为干预下学习和决策，那么我们如何确保人工智能的决策符合人类的意愿？这就需要我们思考如何确保人工智能的自主性在合理的范围内，以及如何有效地控制人工智能的发展。
三、解决人工智能伦理问题的策略人工智能的发展带来了一系列的伦理问题，解决这些问题对于推动人工智能的发展至关重要。
人工智能的伦理和安全问题
人工智能的伦理和安全问题随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人开始关注人工智能的伦理和安全问题。
从发展历史上看，人工智能技术从诞生到现在不过几十年时间，但已经取得了巨大的进步和成就。
从特定任务到通用智能的发展，人工智能的应用领域也不断扩大，但与此同时，也带来了越来越多的问题和挑战。
一、人工智能伦理问题人工智能技术的发展给社会带来了智能化便捷，但同时也涉及到了一系列与伦理相关的问题。
伦理问题一方面是指人工智能系统的设计中可能存在的偏见和歧视，另一方面也包括人工智能对社会生活、人际关系以及社会价值观的影响。
1.1 偏见和歧视人工智能技术的训练数据集可能来源于某些特定的历史背景和文化背景，其中包含了某些人类的偏见和歧视，这些偏见和歧视可能会被人工智能系统内化并放大。
比如，如果训练数据集中存在种族歧视，那么人工智能系统就可能会在人脸识别、面试招聘等领域中产生歧视现象。
1.2 社会关系和价值观的变化众所周知，人类通过语言和人类文化建立了良好的社会关系和价值观，这些关系和价值观在处理人际交往中具有重要作用。
但是人工智能系统是以算法为基础的，其中不包含任何语言或文化知识，如果人工智能系统被用于社交平台、客服等领域，可能会对人们之间的社会关系和价值观造成影响。
二、人工智能安全问题人工智能技术虽然带来了方便和便捷，但同时也给社会带来了一些安全隐患。
这些隐患不但会影响个人隐私，还会对国家安全造成威胁。
2.1 个人隐私安全人工智能技术可以对个人数据进行分析和处理，比如说通过深度学习和数据挖掘技术推荐产品、预测用户行为等。
但同时也会带来数据泄露、身份盗窃等隐私安全问题。
如果人工智能系统被用于监控或跟踪公民数据，就会对隐私权产生侵犯。
2.2 国家安全人工智能技术的应用不断扩大，涉及到了军事安全、国家安全等重要领域。
比如说在军事领域中，人工智能技术可以用于军事装备的自主决策和控制，但如果人工智能系统被黑客攻击或被敌对势力掌控，就会对国家安全造成威胁。
人工智能的伦理问题与人机关系的发展
人工智能的伦理问题与人机关系的发展1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备智能的科学与技术。
近年来，随着技术的飞速发展和应用范围的扩大，人工智能已经成为引领社会进步和推动经济增长的核心驱动力之一。
它在许多领域表现出惊人的潜力和应用前景，例如自动驾驶、语音识别、机器翻译等等。
然而，在人工智能快速发展的同时，也引发了一系列伦理问题。
这些问题涉及到个人隐私保护、道德判断、就业前景等方面。
另外，人工智能对于未来人机关系的影响也备受关注。
因此，本文将探讨人工智能所面临的伦理问题以及与之相关联的人机关系的发展。
1.2 研究背景随着技术进步和数据爆炸式增长，人工智能在各个领域中得到了广泛应用，并取得了令人瞩目的成果。
然而，随之而来的是伦理问题层出不穷。
例如，人工智能在处理个人数据时是否存在隐私泄露的风险？人工智能是否会对传统就业模式产生冲击？这些问题引发了学界和社会的广泛关注。
同时，人机关系的发展也是一个备受瞩目的议题。
过去几十年，人和机器之间的互动逐渐由简单的指令操作发展到更加复杂和智能化的方式。
随着技术不断进步，人机关系将进一步深化，可能对社会结构和人类价值观产生深远影响。
1.3 重要性和目的本文旨在全面探讨人工智能所面临的伦理问题，并分析其对人机关系发展的影响。
通过对现有伦理问题和未来可能面临挑战的研究，旨在为制定相关政策和规范提供参考依据。
此外，本文还探讨如何实现战略合作与共赢模式，在解决就业问题、推动社会进步与可持续发展方面寻找可行路径。
最后，本文总结研究成果，并展望未来发展趋势，以期为相关领域的学者和从业者提供启示与思考。
2. 人工智能的伦理问题：2.1 定义和范围：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于研究、开发和实现智能机器的科学与技术。
在当今社会中，随着人工智能的快速发展和应用，伦理问题也日益成为关注的焦点。
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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.(）X 6【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2【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4.71【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。