2021年人工智能,语言与伦理
人工智能ppt课件模板
AI技术正在改变医疗诊断。使用深度学习算法，AI可以从大量的医疗图像中自动检测疾病，例如癌症。据预测，到2025年，AI将使医疗诊断的准确性提高30%。这将极大地提高医疗服务的效率和质量。
人工智能技术在教育领域的应用也越来越广泛。据统计，全球范围内有超过20家公司正在研发人工智能教育产品，其中包括智能辅导、智能学习助手、智能考试机器人等。其中，智能辅导可以通过视频聊天的方式为学生提供个性化的辅导服务，并且可以根据学生的学习情况和需求来制定个性化的学习计划。此外，智能学习助手可以通过大数据分析来帮助学生发现学习中的问题和弱点，并且可以提供个性化的学习建议和资源。
人工智能的发展依赖于大量的数据，但数据的收集、存储和使用可能会侵犯个人隐私。据统计，2021年全球有53%的人担心他们的个人数据被滥用，而52%的人认为数据隐私是人工智能伦理问题的最大方面。
为了解决这个问题，一些国家和地区已经制定了相关的隐私法规。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一个重要的里程碑。此外，一些公司也在采取措施来保护用户数据，例如加密、匿名化和限制访问。
人工智能伦理的挑战和对策
06
人工智能发展
Development of Artificial Intelligence
3. 计算机视觉：计算机视觉技术能够让机器识别图像和视频，这广泛应用于视频监控、无人驾驶等领域。据统计，到2025年，全球计算机视觉市场规模将达到170亿美元。
三、人工智能的伦理问题
随着人工智能技术的快速发展，伦理问题也日益突出。例如，人们担心AI可能导致失业，也有人担心AI可能会被用于恶意目的。据统计，全球有超过60%的人担心AI技术会带来负面影响。
发展人工智能需要经历的三个重要阶段
发展⼈⼯智能需要经历的三个重要阶段现如今，⼈⼯智能的浪潮越来越热，技术也越来越强⼤，对于⼈⼯智能这个词相信⼤家已经⽿熟能详了。
⼈⼯智能从1956年被提出之后，经过岁⽉的变迁，从提出到发展到如今已经有了62年的历史，这期间积累的⼈⼯智能技术和⼈才，可以说都是在为了我们现在的⾼科技产品、⼈⼯智能产品实现落地，以及实现这些产品应⽤在⽇常⽣活场景中奠定基础。
但其实，⼈⼯智能从⼀开始的提出到现在的发展，经历的这六⼗多年，都有⼀个很明显的规律，或者说这个规律其实是⼈⼯智能在发展途中所需要经历的。
我认为，这个规律就是⼈⼯智能在发展过程中必须经历的三个阶段。
那么，这三个阶段分别是什么呢?第⼀阶段⾸先是第⼀阶，我认为第⼀阶段是运算智能阶段，也就是在最开始诞⽣基础理论的阶段，为什么这么说呢，因为第⼀个阶段，也就是这个阶段奠定了⼈⼯智能技术发展的基本规则。
并且，在这个阶段的⼈⼯智能，具备了存储和运算的能⼒，⽽且也拥有了最基本的开发⼯具，为我们后⾯的⼈⼯智能研究提供了条件，毕竟没有⼯具，⼀切都是徒然。
除此之外，这个最基本的开发⼯具也为后来⼈们升级更好的⼯具开创了良好的条件。
在基础算法和原始开发⼯具的加持下，⼈们对于⼈⼯智能的研究产⽣了极⼤的动⼒，并且对算法程序和语⾔开发投⼊了极⼤的热情，也正因为如此，这第⼀个阶段就给⼈⼯智能的发展带来了第⼀波的⾼潮，⼤家争先恐后抢占研发，为⽇后⼈⼯智能技术的迭代更新打下了⾮常重要的基础。
所以这第⼀个阶段就是集中诞⽣基础理论的阶段，也是为⼈⼯智能的未来打基础的阶段，也是⾮常重要的⼀个阶段。
第⼆阶段那第⼀阶段谈理论打基础，那么第⼆阶段会是什么呢?其实很好猜也很好理解，第⼆个阶段就是⼈⼯智能技术要更新迭代进步的阶段。
在这个阶段。
由于前个阶段⼈们研究⼈⼯智能所打下的基础，使得现在可以获得和分析的数据飞速增长，经过也⼀遍⼀遍的数据分析与研究，认⼈⼯智能的超级⼤规模运算成为了可能，不再存在于幻想中。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ，我们要始终贯彻以人为本的原则，马克 思说过，“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步，要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至，而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能的现状与未来ppt课件
人工智能伦理与社会问题的挑战
人工智能的发展历程 自1956年提出人工智能概念以来，经过几十年的发展，人工智能已从理论研究走向实际应用。 据统计，2019年全球AI市场规模达到约250亿美元，预计2025年将超过1900亿美元。 人工智能伦理的挑战 随着AI技术的广泛应用，伦理问题日益凸显。例如，2018年谷歌DeepMind因在围棋比赛中 使用AI作而受到指责。这引发了关于AI技术是否应遵循道德和法律规定的讨论。 人工智能的社会问题挑战 人工智能的发展也带来了一系列社会问题。例如，自动化可能导致大量失业，据国际劳工组 织预测，到2030年，全球约有8亿个工作岗位将被自动化取代。此外，AI技术可能加剧数字 鸿沟，使得资源分配更加不均衡。 人工智能的未来展望 尽管面临伦理和社会挑战，人工智能的发展前景依然广阔。预计到2030年，全球AI市场规模 将达到约1900亿美元。同时，AI技术将在医疗、教育、交通等领域发挥更大作用，提高人类 生活质量。
图灵测试的提出与影响
人工智能的发展历程 自1956年提出人工智能概念以来，经过60多年的发展， 人工智能已经从理论研究走向实际应用。据统计，2019年 全球AI市场规模达到约250亿美元，预计到2025年将达到 380亿美元。 图灵测试的影响 图灵测试作为衡量机器智能的重要标准，对人工智能的发 展产生了深远影响。自图灵提出测试以来，许多计算机科 学家以此为目标进行研究，推动了人工智能技术的进步。 据统计，自1950年以来，全球已有超过50个国家、数千 个研究机构参与过图灵测试的研究。
04
人工智能的未来趋势与展望
Future Trends and Prospects of Artificial Intelligence
人工智能与其他新兴技术的融合
山东省滨州市2023届高三二模语文试题及答案解析
山东省滨州市2023届高三二模语文试题及答案解析一、现代文阅读（35分）（一）现代文阅读I（本题共5小题，17分）阅读下面的文字，完成1-5题。
材料一：人工智能是指通过分析其环境而具有一定程度的自主性行动，以实现特定目标而显示智能行为的系统。
近来研究更趋向于将人工智能定义为建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。
目前众多基于人工智能的系统已广泛应用，如搜索引擎通过处理海量数据，将原本混乱的互联网以人类可理解的、可感知的形式呈现出来；无人驾驶通过传感器感知环境而实现转向、加速和制动。
这些为增强与替代人类的活动和任务提供了变革潜力，逐渐提升了人类的感知、思考和对世界采取行动的能力。
人工智能具有以往技术无法企及的增强人类活动的特点，且在某种程度上以独立的、不可预测的方式通过采取精准行动而做出决策。
一些学者认为，以大数据和算法匹配的人工智能正在不可逆转地重塑人类生活、工作和交往的方式，但与此同时也带来了公共安全风险、算法偏见问题、责任伦理问题等一系列的挑战。
回溯人工智能发展历程，不管是符号主义、联结主义还是行为主义，其发展的核心是由数据驱动算法的不断升级和优化。
数据是“基本驱动力”，而算法是“一种有限、确定、有效并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法”。
从技术底层逻辑来看，人工智能存在的不确定性风险主要来源于数据与算法：其一是数据的不当收集和处理。
人工智能的发展以海量信息作支撑，各类数据信息采集覆盖于数字化空间中，如个人身份、网络行为等。
如不采取合理的治理措施，人类将面临隐私“裸奔”的尴尬局面，进而触发极大的伦理风险。
其二是算法内在缺陷及其不当使用。
在技术层面，算法就是一些复杂的电脑代码程式，并不具有情感或价值偏见，但是由于在编码、运用过程中离不开设计者和开发者的主观意志，有可能将个人情感、社会观、价值观嵌入技术中，造成如算法失算、算法歧视、算法“黑箱”、审查难等问题，从而导致人工智能的“脱靶”现象，即背离既定的正面目标而产生相反的破坏活动。
关于人工智能概念的正确表述
关于人工智能概念的正确表述针对特定的任务,人工智能程序具有自主学习的能力根据对环境的感知做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序.人工智能是通过机器或软件展现的智能。
人工智能旨在创造智能机器。
人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事。
人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
[1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
[2] 2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
2024年人工智能ppt课件
像素准确率、均交并比（MIoU）等用于评估图像分割和场景理解算 法的性能。
2024/2/29
21
三维重建与虚拟现实
三维重建
从二维图像中恢复三维结构的过程。三维重建技术包括立体视觉、结构光三维重建、激光 扫描三维重建等。
虚拟现实
利用计算机生成的三维环境，为用户提供沉浸式的交互体验。虚拟现实技术包括头戴式显 示设备、三维建模与渲染、空间定位与追踪等。
Hale Waihona Puke 15词法分析与词性标注
词法分析
应用
研究单词的内部结构，包括词根、词 缀、词干等，以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中，词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签，如名 词、动词、形容词等，以便理解单词 在句子中的角色和含义。
2024/2/29
评估指标
重建精度、渲染质量、交互自然度等用于评估三维重建和虚拟现实技术的性能。
2024/2/29
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06
语音识别与合成技术及应用
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/2/29
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语音信号处理基础
语音信号特性
阐述语音信号的物理特 性、时域特性、频域特 性以及倒谱特性等。
第三次浪潮
21世纪初至今，深度学习技术的突破和大数据的兴起 为人工智能发展提供了强大的动力，人工智能开始广泛 应用于各个领域。
4
人工智能应用领域
2024/2/29
计算机视觉
通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信 息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。
计算机视觉 自然语言理解与交流 认识与推理 机器人 博弈 伦理
计算机视觉、自然语言理解与交流、认识与推理、机器人、博弈和伦理这些领域都是人工智能（AI）研究的重要分支。
1. 计算机视觉：是AI中关于图像和视频处理、识别和理解的技术。
它涵盖了从图像采集到图像解释的整个过程，可以应用于自动驾驶、安全监控、医疗诊断等多个领域。
2. 自然语言理解与交流：是让计算机能理解和生成人类语言的能力。
这包括语音识别、自然语言生成、语义理解等多个方面，使得计算机可以与人进行自然的交互。
3. 认识与推理：是AI中关于知识和思维过程的研究。
它涉及到如何让计算机获取知识、记忆、理解概念，以及如何进行逻辑推理、问题解决等思维活动。
4. 机器人：是AI在实际硬件中的体现，它结合了机械工程、电子工程、计算机科学等多个学科，旨在制造出能够执行复杂任务的自动化机器。
5. 博弈：是AI中关于决策和竞争的研究，尤其在游戏理论上，如围棋、国际象棋等。
它涉及到如何让计算机在策略和战术上做出最优决策。
6. 伦理：是AI研究中不可忽视的部分，随着AI技术的广泛应用，也引发了许多伦理问题，如隐私、责任、公平等。
AI伦理研究旨在确保AI技术的健康发展，并符合人类的价值观和道德标准。
这些领域在AI的发展中都起着重要的作用，同时也面临着许多挑战和问题，需要不断地进行研究和探索。
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道德识别的矢量空间是( )提出的欧阳光明（2021.03.07）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()。
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()。
DA、人工神经元网络B、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。
()X 4.61【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。