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。
人工智能在教育中的应用与伦理思考
人工智能在教育中的应用与伦理思考人工智能的快速发展已经渗透到各个领域，包括教育。
人工智能在教育中的应用不仅提高了教学效率，还为学生提供了更加个性化的学习体验。
然而，随着人工智能技术的不断发展，也引发了一系列伦理思考。
首先，人工智能在教育中的应用可以提供个性化的学习体验。
通过分析学生的学习数据和行为，人工智能可以为每个学生量身定制学习计划，帮助学生发现自己的学习特点和优势，提高学习效率。
同时，人工智能还可以根据学生的学习情况及时调整教学内容和方法，使教学更具针对性和有效性。
其次，人工智能还可以提供更加丰富和生动的教学内容。
通过虚拟现实技术和人工智能语音助手，学生可以身临其境地参与到教学场景中，提高学习的趣味性和吸引力。
同时，人工智能还可以通过自然语言处理和机器学习技术生成各种形式的学习资源，帮助学生更好地理解和掌握知识。
然而，人工智能在教育中的应用也引发了一些伦理问题。
首先，人工智能是否会代替人类教师的角色成为了一个争议焦点。
虽然人工智能可以提供更加个性化和高效的教学服务，但是否可以取代教师的情感支持和人文关怀仍然是一个需要深思的问题。
另外，人工智能还会面临教育资源不平等的问题，因为只有一部分学校和学生能够享受到人工智能教育带来的好处，这会加剧教育不公平现象。
此外，人工智能在教育中的应用还存在隐私和数据安全的风险。
人工智能需要收集大量的学生数据来进行个性化教学，但这些数据可能涉及个人隐私，一旦泄露将对学生造成严重的伤害。
因此，学校和教育机构需要加强对学生数据的管理和保护，确保数据安全性和隐私性。
最后，人工智能在教育中的应用也需要合理的监管和规范。
政府和学校应该建立相关法律法规和政策，对人工智能教育进行监督和评估，确保其符合伦理标准和教育原则。
同时，教师和家长也需要接受相关的培训和教育，提高对人工智能教育的理解和认知，从而更好地引导学生使用人工智能教育工具。
综上所述，人工智能在教育中的应用带来了诸多益处，但也面临一系列伦理问题和挑战。
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。
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。
作文人工智能与伦理道德
人工智能与伦理道德导言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今世界科技领域的热门话题，已经深入到我们生活的方方面面。
随着人工智能技术的快速发展和应用，人们开始越来越关注人工智能与伦理道德之间的关系。
伴随着人工智能技术的不断进步，我们不可避免地面临一系列伦理道德上的挑战和问题。
本文将探讨人工智能与伦理道德的关系，并就其中的一些关键问题展开讨论。
人工智能的发展与应用人工智能是一门研究如何使计算机智能化的科学，其目的是研究和开发智能机器，使之能够模拟和实现人类智能的一些功能。
近年来，随着深度学习、机器学习和大数据等技术的快速发展，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理、无人驾驶等领域的应用已经越来越广泛。
人工智能的发展给我们的生活带来了诸多便利，提高了生产效率，拓宽了人们的生活空间。
但是，与此同时，人工智能也带来了一些伦理道德上的问题和挑战，需要我们认真思考和正视。
人工智能与伦理道德的挑战隐私保护随着人工智能技术的广泛应用，人们日常生活中产生的海量数据也被广泛收集和应用。
这些数据包含着大量的个人隐私信息，如何在人工智能的发展中保护好用户的隐私成为一个重要的伦理道德问题。
人工智能系统所依赖的数据如果被滥用或泄露，将对个人隐私产生严重威胁。
就业和社会公平人工智能的广泛应用也给传统产业和就业市场带来了冲击。
随着自动化技术的发展，许多传统行业的工作岗位可能会被人工智能所取代，这将对社会的就业结构产生重大影响。
同时，由于人工智能技术的引入也可能导致社会资源的不公平分配，加剧社会的阶层分化和贫富差距，因此如何在人工智能的应用中维护社会的公平正义也成为一个值得关注的伦理道德问题。
智能机器的责任与道德随着人工智能技术的不断发展，我们正逐渐迈入“智能时代”，智能机器具有了一定的自主决策能力。
智能机器所作出的决策可能会对人类产生深远的影响，那么当智能机器犯下错误或者产生问题时，我们该如何追究其责任？这也是一个涉及到人工智能与伦理道德的关键问题。
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。
人工智能,语言与伦理04单元测验满分卷
D.句法层面
9多选(3分)
下列属于基于规则的自然语言处理进路的是( )。
得分/总分
A.基于浅层语法的翻译
B.基于深层语法的翻译1.50/3.00
C.基于中间语的翻译1.50/3.00
D.基于外在语言的翻译
10多选(3分)
康德认为知识的来源有哪两部分?
得分/总分
A.心之自发性1.50/3.00
15判断(2分)
基于实例的自然语言处理会出现不对齐问题。x
B.专业性
C.局部性
D.全局性
1.50/3.007多选(3分)
下列属于行为主义心理学家的是( )。
得分/总分
A.冯特
B.约翰·华生1.50/3.00
C.巴普洛夫
D.博尔赫斯·斯金纳1.50/3.00
8多选(3分)
乔姆斯基认为人类的语法都有哪两个层面?( )
得分/总分
A.深层语法1.50/3.00
B.语义层面
2.00/2.00
2单选(2分)
SHRDLU系统是由( )发明的。
得分/总分
A.特里·威诺格拉格2.00/2.00
B.赫伯特·西蒙
C.约翰·塞尔
D.杰瑞·佛多
3单选(2分)
语言不仅仅是句法问题,更是( )的问题。
得分/总分
A.音韵2.00/2.00
B.结构
C.逻辑
D.语法
4单选(2分)
可以用来界定因果关系的是( )。
人工智能，语言与伦理
04
04.单元测验返回
本次得分为：35.00/35.00,本次测试的提交时间为：2019-05-17,如果你认为本次测试成绩不理想，你可以选择再做一次。
基于C语言的人工智能伦理问题研究
基于C语言的人工智能伦理问题研究人工智能是当今科技领域的热门话题，C语言被广泛应用于软件开发和编程教育中。
基于C语言的人工智能引发了一系列伦理问题。
本文将探讨这些问题，并展示如何处理这些问题，以推动人工智能技术的发展与应用。
什么是人工智能？在深入讨论基于C语言的人工智能伦理问题之前，让我们先理解什么是人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过模拟人类智能行为的技术和系统。
这种技术使计算机系统能够处理和解决类似于人类思维和决策的任务。
人工智能可以包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多种技术和方法。
C语言在人工智能中的应用C语言是一种广泛应用于软件开发的编程语言，也被用于人工智能系统的开发。
C语言具有高效、灵活和可移植的特点，被认为是构建高性能和可靠性能人工智能系统的理想选择。
在基于C语言的人工智能中，开发人员使用C语言编写算法和程序，以实现不同的功能。
这些功能可以包括机器学习模型的训练和应用、数据处理和分析、图像处理等。
基于C语言的人工智能系统可以实现许多令人印象深刻的任务，例如自动驾驶、语音识别、机器翻译等。
然而，随着人工智能的发展和应用，一些伦理问题也逐渐浮现。
伦理问题：人工智能的潜在风险和挑战虽然基于C语言的人工智能带来了很多好处，但它也引发了一系列潜在的伦理问题。
以下是一些值得关注的问题。
1. 隐私和数据安全人工智能系统需要大量的数据来进行学习和训练。
然而，这些数据可能包含用户的个人信息和隐私数据。
如果这些数据被滥用或泄露，将对个人的隐私和安全造成威胁。
为了解决这个问题，开发人员需要采取措施来保护数据的安全。
这可能包括加密数据、遵守数据保护法规、限制对数据的访问等。
2. 偏见和歧视人工智能系统是基于数据进行学习和决策的，但这些数据可能带有偏见和歧视。
如果这些偏见传递给人工智能系统，将导致不公正的决策和行为。
解决这个问题的一种方法是使用更全面、多样化的数据集进行训练。
人工智能发展趋势与伦理问题分析
人工智能发展趋势与伦理问题分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门研究和应用领域，近年来取得了令人瞩目的发展成果。
在灵活的数据分析和机器学习技术的推动下，AI正逐渐渗透到我们的生活和工作中，在医疗、交通、金融、教育等领域都展现出广阔的应用前景。
然而，人工智能的迅猛发展也带来了一系列伦理问题，这些问题不容忽视。
本文将以人工智能的发展趋势为切入点，对其所涉及的伦理问题进行分析。
首先，人工智能技术的发展趋势是人们关注的重点之一。
目前，人工智能技术正不断拓展其应用范围，从简单的数据分析和决策支持，逐渐发展到复杂的自动化系统和智能机器人技术。
人工智能的未来发展趋势将主要集中在以下几个方面：首先，机器学习的进一步发展。
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让机器从经验中学习，不断优化算法和模型，使其能够不断提高自身的预测和决策能力。
其次，深度学习的应用将进一步扩展。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其可以模拟人脑的神经元之间的连接方式，从而实现对大规模数据的处理和分析。
未来，深度学习将不仅在图像、语音和自然语言处理方面取得更好的成果，还将应用于更多的领域。
另外，自然语言处理和语音识别技术也将迎来突破。
这些技术的进步将使机器能够更加准确和自然地理解和处理人类的语言和声音。
最后，智能机器人将成为人工智能的一个重要领域。
智能机器人不仅能够执行各种任务，还能够学习和适应不同环境，与人类进行互动和协作。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，其所涉及的伦理问题也日益受到人们的关注。
首先，人工智能是否会取代人类工作成为一个重要的问题。
目前，一些智能系统已经在工业和服务行业中取得了广泛的应用，取代了一些重复和简单的任务。
这引发了人们对于工作机会的担忧，许多岗位是否会被机器取代，从而导致大量失业。
此外，人工智能的发展也引发了隐私和数据安全的问题。
人工智能系统需要大量的数据进行训练和学习，这些数据涉及个人隐私和商业机密。
人工智能助手的未来科技发展趋势与伦理问题
人工智能助手的未来科技发展趋势与伦理问题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正以惊人的速度嵌入我们的日常生活。
在这个数字化时代，人们越来越依赖AI助手来解决问题、提供信息和增强工作效率。
然而，人工智能助手的快速发展带来了一系列伦理问题和社会影响。
本文将探讨人工智能助手的未来科技发展趋势，并提出相应的伦理问题。
一、语音助手：向智能交互迈进随着自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和语音识别技术的不断进步，语音助手正成为人们生活中不可或缺的一部分。
以苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助手为代表，这些语音助手已经具备了日程管理、智能家居控制和提供实时信息等功能。
未来，语音助手将更加智能化，更具人性化的交互方式将成为发展趋势。
然而，随着语音助手技术的普及，隐私问题也随之浮出水面。
语音助手需要收集、存储和分析用户的语音指令和相关数据，以提供更准确的服务。
这引发了用户隐私泄露和数据安全的担忧。
因此，对于语音助手的监管和安全保障将是未来亟待解决的伦理问题。
二、智能推荐系统：定制化的体验智能推荐系统是基于人工智能技术和机器学习算法，根据用户的兴趣、历史数据和行为模式推荐相关内容。
例如，音乐流媒体平台会根据用户的音乐品味推荐适合的歌曲，而电商平台则会根据用户的购买历史和浏览行为推荐个性化的产品。
未来，智能推荐系统将更加准确和个性化。
随着深度学习和大数据分析的不断突破，人工智能将能够更好地理解用户的需求，提供更具针对性的推荐。
然而，与此同时，面临的伦理问题也随之增加。
个人信息的收集和使用是智能推荐系统的基础，但过度收集和滥用用户数据可能引发隐私泄露和个人信息安全的问题。
对于智能推荐系统的透明度和合规性的监管将是未来亟需解决的伦理难题。
三、人脸识别技术：便捷与隐私的平衡人脸识别技术的发展开辟了一系列应用前景，例如刷脸支付、门禁系统和娱乐行业等。
人工智能,语言与伦理
人工智能,语言与伦理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。
人工智能,语言与伦理-网课答案
中间神经元网络的层次很多2. 单选题从儒家的立场来看,德性是靠（）的。
熏养3. 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.意义4. 单选题金谷武洋认为日本人是( )看待世界的。
虫子的视角5. 单选题把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是（)。
大卫·休谟6. 单选题在人工智能的所有子课题中，所牵涉范围最广的是（）自然语言处理7。
单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的( )。
感觉8. 单选题SHRDLU系统实际上是一个（）。
积木系统9。
单选题( ）无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。
“他心"10. 单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( ）；强人工智能是指其本身就是一个（）。
智能;心智11。
单选题深度学习的实质是（).映射机制12。
单选题框架与框架之间的粘接剂叫做( ）。
框间关系13. 单选题影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是（)。
莱布尼茨14. 单选题深度学习的数据材料来源于( ).互联网15。
单选题语言不仅仅是句法问题,更是（）的问题。
音韵16。
单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。
约翰·塞尔17. 单选题塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是( ）。
同构的18。
单选题计算机之父是（）.艾伦·图灵19. 单选题人工智能作为一门学科的建立时间是（)。
1956年20. 单选题德性论者关心的是( )。
道德主体21. 单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的( ）.德性名目映射机制23. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是（).约翰·塞尔24. 单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是（）。
基于贝叶斯公式25. 单选题( ）的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。
莱布尼茨26。
单选题( ）是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派.认知语言学27. 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。
2024年人工智能引发伦理与安全问题
人工智能技术的应用领域
包括自动驾驶、医疗诊断、智能家居 、金融风控等各个领域，为人们的生 活带来了极大的便利。
伦理与安全问题的重要性
伦理问题
人工智能技术在发展过程中面临着数据隐私、算法公平性 、责任归属等伦理问题，这些问题直接关系到人们的权益 和社会公正。
安全问题
人工智能技术被广泛应用于各个领域，一旦出现安全问题 ，将会对人们的生命财产安全造成极大的威胁。
数据泄露
部分企业因数据安全防护不到 位，导致用户数据泄露，引发
社会关注和信任危机。
技术失控
人工智能技术在某些场景下可 能失控，如智能机器人伤害人 类等，给企业带来巨大损失。
伦理失范
部分企业过于追求商业利益， 忽视伦理道德，如利用人工智 能进行歧视或传播虚假信息等 。
法规滞后
部分国家和地区在人工智能监 管方面存在法规滞后现象，给
伦理与安全问题的关系
伦理和安全问题是人工智能技术发展中不可分割的两个方 面，需要在技术发展的同时得到充分的关注和解决。
02
CATALOGUE
人工智能伦理问题
数据隐私与保护
数据泄露风险
随着人工智能应用的广泛普及， 个人和企业的数据泄露风险也在 不断增加，如黑客攻击、内部泄
露等。
隐私侵犯
人工智能在处理大量数据时，可能 会无意中侵犯到个人隐私，如通过 智能音箱窃听用户对话等。
病毒在人工智能系统之间 传播，可能导致系统崩溃 、数据丢失等风险。
防范策略
安装可靠的杀毒软件，定 期更新系统和软件补丁， 避免使用未知来源的软件 。
人工智能武器化风险
武器化应用
人工智能技术被用于军事领域，开发出具有自主决策和攻击能力 的智能武器。
人工智能技术的伦理问题与解决方案
人工智能技术的伦理问题与解决方案随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今社会的一个热门话题。
人工智能技术的应用范围越来越广泛，包括医疗、金融、军事等多个领域。
然而，随着人工智能技术的发展，其带来的一系列伦理问题也逐渐凸显出来。
在此背景下，我们有必要探讨人工智能技术的伦理问题，并寻求相应的解决方案。
一、人工智能技术的伦理问题1.人工智能技术的安全问题人工智能技术在处理数据时，可能会遇到安全性问题，尤其是机器学习模型可能会被攻击。
尽管工程师在建立和训练模型时会考虑这些因素来保护模型免受攻击，但攻击者仍然可能发布威胁，以损坏或窃取敏感数据。
2.人工智能技术的透明度问题人工智能进行的推断涉及许多种“神奇”方法，这些方法使得我们难以理解它们的运作方式。
这就给反欺诈、系统维护、安全检测等金融应用带来了很大的难度。
人工智能拥有的高度分组能力和处理信息的速度还会给自然语言处理、自动驾驶等领域带来问题。
3.人工智能技术的失业问题随着人工智能技术的发展，传统的人类劳动力可能会受到替代。
这将导致大型失业、产业结构重构、经济发展等问题。
受到影响的不仅仅是前线工人或机器操作工人，还可能包括各类一线工作者，例如银行柜员或相关服务行业。
4.人工智能技术的隐私问题人工智能技术处理的数据往往包含大量个人隐私信息。
例如，当一个人使用某种应用程序时，那个程序会收集他们的位置、名字、支付详细信息以及其他个人信息。
如果人工智能技术不能精确地保护这些信息，则可能导致泄漏或滥用。
二、人工智能技术的解决方案1.建立透明的算法人工智能技术的算法应该具有透明性，以便让用户理解人工智能如何工作。
这不仅有利于消除人们对人工智能技术的不信任，还将使研究者和开发人员能够更好地了解其绩效和潜力。
透明的算法能够帮助广泛的监管机构建立监控程序，以确保公平和透明。
2.加强安全体系建设人工智能技术的安全性问题应该得到加强。
需要在数据处理的源头和末端，对整个数据管道进行加密处理，并控制整个流程。
人工智能伦理
人工智能伦理随着科技的不断发展和人工智能技术的迅速普及，人类社会正逐渐步入一个由人工智能驱动的时代。
然而，人工智能带来的种种潜在伦理问题也开始逐渐引起了人们的广泛关注。
本文将探讨人工智能伦理的重要性以及应对这些伦理问题的可能方法。
1. 人工智能伦理的重要性人工智能伦理是研究人工智能系统与人类行为和价值观之间关系的学科，其重要性体现在以下几个方面：1.1 尊重人的尊严和权利在人工智能系统与人类互动的过程中，必须确保人的尊严和权利得到充分尊重。
例如，人工智能系统不能侵犯人的隐私、泄露个人信息等。
1.2 公平和平等人工智能系统的应用不能带来不公平和不平等现象。
例如，人工智能在招聘、评估和决策等方面的应用必须避免歧视和偏见。
1.3 安全和风险控制人工智能系统的设计、开发和使用必须考虑安全和风险控制。
例如，在无人驾驶汽车领域，确保人工智能系统能够遵守道路交通规则，减少事故的发生。
1.4 社会价值和责任人工智能系统的应用必须服务于社会的最大利益，并承担相应的社会责任。
例如，人工智能在医疗领域的应用必须确保患者的生命和健康安全。
2. 人工智能伦理的挑战人工智能伦理面临着一系列的挑战和困难。
以下是其中的一些关键问题：2.1 隐私和数据安全人工智能系统需要大量的数据来训练和提升性能，但如何保护个人隐私和确保数据安全仍然是一个重大问题。
2.2 作为黑箱的人工智能系统有些人工智能系统的决策过程是难以理解和解释的，这使得人们在面临重要决策时很难对其进行审查和监控。
2.3 职业和就业风险人工智能的广泛应用可能会导致一些工种的消失，从而带来职业和就业风险。
3. 应对人工智能伦理问题的方法为了解决人工智能伦理问题，我们可以采取以下几种方法：3.1 法律和监管措施制定相关法律和监管政策，限制人工智能系统的滥用和不当行为。
例如，加强个人隐私保护法律和人工智能系统的审查制度。
3.2 倫理原則和機構确立人工智能伦理的基本原则，并建立相应的伦理机构来监督和评估人工智能系统的行为。
人工智能的伦理和社会责任问题
人工智能的伦理和社会责任问题近年来，人工智能技术的发展取得了令人瞩目的成就。
人工智能带来了许多便利和创新，但同时也引发了一系列关于人工智能伦理和社会责任的问题。
本文将探讨人工智能伦理和社会责任问题的相关内容，并提出一些解决方案。
一、人工智能的伦理问题人工智能的发展，让我们不得不开始关注与对其运用相关的伦理问题。
伦理问题表现在人工智能运营和运用的过程中，如何保障人类的基本权利和免于破坏等。
具体来说，这些问题主要关乎人工智能技术的人文化、安全性、透明度等方面。
1.1 人文化的问题人工智能的一大发展目的是让机器能够像人一样理解语言、感知系统、抽象思维等，但实际上却很难让机器具有人文化。
人文文化涉及到人性、道德、美学等方面，如果我们期望人工智能像人一样遵守道德法则或者能够感知美学，这就会提出一些伦理问题，因为机器和人之间的差异很大。
1.2 安全性的问题安全性问题涉及到人工智能在运营时可能对人的朝着具有威胁性的方向发展。
例如，在人工智能车辆中，如果司机已经把车的控制权转交给系统，这就意味着人工智能车辆负责驾驶的责任，因此人工智能车辆被黑客入侵或者控制的安全问题必须得到解决。
1.3 透明度的问题人工智能技术产生的结果和判定过程大多依赖于算法，元征和数据，并且这些都缺乏透明度。
如果人类不知道决策是如何作出的，那么这些技术所产生的结果虽然可能是正确的，但人类无法审慎地作出自己的判断和评价。
这就是透明度问题。
二、人工智能的社会责任问题人工智能带来的社会责任问题主要关乎人工智能的运用和对社会带来的影响。
具体表现为：人工智能可能进一步加大社会不平等、可能导致人与机器的分裂、可能损害关键基础设施的安全性等方面。
2.1 社会不平等根据研究，人工智能技术可能增强社会产生的不平等。
而这个结果并非人们想要的，因为人工智能可以判断一个人的工作、财富、健康状况和民族。
人工智能能够使社会不平等问题加剧。
2.2 机器与人类的分裂机器的智能水平已经能够完成许多人类工作，但人类所拥有的技能也不会在短时间内被机器完全替代。
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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;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;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;对6判断题基于实例的自然语言处理在语言翻译上具有灵活性;X7判断题基于实例的自然语言处理需要事先对语用材料的规则性有所把握;对5.11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·福多D、埃隆·马斯克2单选题专用与通用人工智能讨论的是智能的问题;CA、分层B、深度C、宽窄D、语言处理3单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的;强人工智能是指其本身就是一个;DA、心智;智能B、运作;大脑C、智能;程序D、智能;心智4判断题强人工智能与弱人工智能就等于专业人工智能与通用人工智能;X5判断题现有的深度学习进路的人工智能并不能达到通用人工智能;对5.21单选题的思想激发了基于中间语的机器翻译思路;CA、笛卡尔B、塞尔C、莱布尼茨D、康德2单选题磨坊论证出自;BA、纯粹理性批判B、单子论C、人类理智新论D、神正论3单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的;AA、感觉B、知识C、思维D、逻辑4判断题灵活理解语句的能力是人类智能的标准;对5判断题多重可实现主义是指用什么东西来执行计算机的抽象程序来说是不重要的可以通过很多途径来执行计算机程序;对5.31单选题汉字屋论证是提出的;CA、埃隆·马斯克B、杰瑞·福多C、约翰·塞尔D、彼得卡鲁瑟斯2多选题塞尔区分了和;ABA、强人工智能B、弱人工智能C、专用人工智能D、通用人工智能3判断题任何一个精心编程的计算机它本身的句法操作不足以支持起语义理解;对5.41单选题丹尼尔·丹尼特对塞尔“中文屋论证”的批评是;DA、过于依赖感官B、过于依赖知觉C、过于依赖概念D、过于依赖直觉2单选题塞尔论证的合法性前提是他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是;BA、不同的B、同构的C、互补的D、不相容的3单选题无法得知因为他人的行为和表现有伪装性;AA、“他心”B、“他感”C、“灵感”D、“灵性”4判断题塞尔认为一个人具有一门语言表达的外部行为就代表其真正懂得这门语言;X5判断题人类的感官处理也具有机械性;对6.11多选题机器翻译的局限性在于;BCA、训练样本单一B、只能处理简单句C、基于已有的既成案例D、错误较多2判断题人类译员一定会被机器所取代;X6.21判断题现有的机器翻译无法对人类语用环境的丰富性进行处理;对2判断题文化差异不一定会影响翻译结果;对6.31单选题认知语言学关心的是我们在使用某个概念时心中浮现出的;CA、句法规则B、字典上的定义C、认知图式D、具体语境2多选题认知语言学更多地是考虑;CDA、句法B、音韵C、语义D、语用3判断题翻译不一定发生在不同语言的人之间;对4判断题翻译机器在进行翻译时会考虑到用户的文化背景;X6.41单选题框架与框架之间的粘接剂叫做;DA、框间网络B、框架结构C、框架链接D、框间关系2判断题框架之间的相互关系构成了人类语言的基本推理系统;对3判断题框架需要使用整个框架网络但有时也可单独使用;X7.11单选题计算机的编程语言是以语为模仿对象的;DA、西B、法C、日D、英2多选题人工智能主要依赖的学科有;ACA、逻辑学B、数学C、统计学D、信息与计算科学3判断题计算机自身的编程母语是多语种的;X4判断题人工智能不会受到“母语意识”的影响;X7.21单选题第一个注意到东方语言中量词问题的语言哲学家是;CA、图灵B、麦克德莫特C、蒯因D、罗素2多选题英语重视哪两个问题的区分BDA、谓语与非谓语B、可数名词与不可数名词C、冠词与数词D、单复数3判断题通过海量的数据输入及学习人工智能在量词的指派方面会达到相对准确的程度;X4判断题基于统计学的和数据训练的人工智能系统是无法对语词背后的含义进行深入的理解的;对7.31单选题量词在汉语中的演化史以时代作为一个重要的转折点;CA、西周B、先秦C、两汉D、宋代2多选题汉语的演化史表明量词的真实功用可能与没有任何关系;BCA、隐喻机制B、个体化机制C、单复数区分D、补足音素3判断题通用量词就是只能和特定的名词进行搭配的量词;X4判断题通用量词的出现提升了古汉语的韵律上的齐一性;对5判断题按照认知语言学的看法我们对整个世界当中的事物的描述都是一种隐喻投射机制;对7.41判断题站在整个全球人类语言演化的大方向上来看量词现象是具有地方性的;X8.11单选题“中文屋”是提出的思想实验;DA、艾伦·图灵B、马文·明斯基C、乔姆斯基D、约翰·塞尔2判断题汉语在塞尔的论证中所扮演的角色是非常“功能性”的即塞尔只是借用“汉语”指涉任何他不懂的语言;对8.21单选题金谷武洋认为日本人是看待世界的;CA、上帝的视角B、他者的视角C、虫子的视角D、对象的视角2单选题与汉语相比日语对于身体感受性的强调更加明显;DA、语法B、量词C、发音D、身体感受性3多选题日语是的混合体;BCA、平假名B、汉字C、片假名D、假名4判断题塞尔的规则书很大程度上是指语言符号的输入和语言符号的输出之间的关系;对5判断题对语言的把握和体会很大程度上是一个语言符号的问题并不依赖于对语境的观察;X 8.31单选题提出“包容构架”理论的是;AA、罗德尼·布鲁克斯B、约翰·塞尔C、马文·明斯基D、艾伦·图灵2单选题日语具有强烈的;DA、第三人称性B、第二人称性C、客体性D、第一人称性3单选题深度学习归根结底是一个;BA、推理机制B、映射机制C、识别机制D、模拟机制4判断题深度学习能够很好地处理语境性的信息;X5判断题深度学习无法从客观数据达到主观体验;对8.41单选题是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派;DA、结构主义语言学B、转化-生成语言学C、历史比较语言学D、认知语言学2单选题现有的主流人工智能对自然语言的处理是基于视角的;BA、第二人称B、第三人称C、第一人称D、对象3多选题下列哪些哲学家是从人类真实接受到的现象学体验出发来理解人类生活的方方面面ACDA、胡塞尔B、萨特C、海德格尔D、梅洛·庞蒂4判断题计算机永远无法处理日语所具有的暧昧性;X5判断题认知语言学是对我们进行语言处理的认知图式进行精确的把握;对9.11单选题阿西莫夫三定律出自;BA、曙光中的机器人B、我机器人C、机器人与帝国D、机器与伦理2多选题人工智能伦理学包括;ADA、机器伦理学B、机器发明者的伦理学C、编程伦理学D、机器人伦理学3判断题伦理道德规范编程的语义内容本身需要具身性加以奠基;对4判断题机器伦理学是指造人工智能的主体自身的道德;对9.21单选题金谷武洋认为日本人是用虫子的视角看待世界的这是一种解释;AA、现象学B、认知科学C、认知哲学D、生物学2单选题认知语言学认为“意义”的核心观点在于;CA、区域化B、行动化C、范畴化D、理论化3多选题下列与“汉密尔顿理论”相关的是ABCA、利他行为是由于基因相似B、道德德生物学起源很可能就是与“通过亲属的生存而完成家族基因的备份”这一隐蔽的生物学目的相关的;C、在假定甲、乙两个生物学个体之间具有一定的遗传相似性的前提下只要这种相似性与“乙从甲获得的好处“之间乘积能够抵消“甲自身因帮助乙而遭受到的损失”那么使得互助行为得以可能的那些基因就会在种群中传播;D、以上都不对4判断题麦金泰尔在依赖性的理性动物一书中指出动物的社群活动具有很深的生物学根基;X 5判断题认知语言学认为一个句子的意义具有唯一的答案;X6判断题人类作为社会性动物的原因是建立于生物学事实的即人类的身体具有一种生物学意义上的脆弱性;对9.31单选题伦理学命题本身的意义是奠基在之上的;CA、概念图式B、认知图式C、身体图式D、心理架构2单选题根据认知语言学并不存在与具体的相脱离的语义;BA、理性存在B、感性存在C、多面性存在D、非理性存在3多选题对人类自身的的研究有助于人工智能伦理学的研究;ABDA、认知架构B、认知图式C、身体图式D、心理架构4判断题伦理学也基于互助原则只有两种彼此力量相近的力量才能通过互助来互惠;对5判断题找不到一个程序性的方法我们不可能把阿西莫夫三定律预先输入到计算机的软件中去;对10.11单选题德性论者关心的是;BA、道德行为B、道德主体C、道德规则D、行为后果2单选题从儒家的立场来看德性是靠的;CA、天性B、遗传C、熏养D、感受3多选题下列属于伦理学理论的是;ABCA、义务论B、后果论C、德性论D、行为论4判断题行动者德性伦理学认为德性来源于行为者的美好的动机;对5判断题春秋公羊传是孔子的著作;X10.21单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的;CA、德性精神B、德性习惯C、德性名目D、德性行为2单选题创立“神经哲学”的是;AA、丘奇兰夫妇B、SwantonC、麦金太尔D、斯宾诺莎3单选题与重视动机反省机制的行为者德性论尤其不同的是击靶德性论特别看重的实现;DA、德性精神B、德性培育C、德性伦理D、德性价值4判断题儒家的德性名目有“四维”、“五德”、“八德”等;对10.31单选题道德识别的矢量空间是提出的;DA、斯宾诺莎B、SwantonC、麦金太尔D、丘奇兰夫妇2多选题人工神经元网络包括;ABDA、输入层B、中间隐藏层C、映射层D、输出层3判断题在人类道德的培养中道德样板起到了很重要的作用;对4判断题人类的认知过程具有从底层特征到高层特征这种单向过程的特征;X 10.41单选题在信息匮乏的情况下能够提供有效的问题解决路径的重要思想把手是;DA、推理思想B、知性思维C、归纳思维D、类比思维2单选题视频中的第一个数据库是完成对的评价的;AA、特定的人B、特定的道德名目C、道德行为D、道德结果3判断题类比思维需要很强大的直觉;对4判断题道德熏养不需要使用类比思维;X10.51单选题最近几年人工智能的发展是由于的崛起;AA、深度学习B、人工神经元网络C、符号AID、专用人工智能研究2多选题对人工智能的发展持“末世论”的科学家是;BCA、司马贺B、霍金C、埃隆·马斯克D、约翰·塞尔3判断题当前人工智能的发展具有学科基础薄弱的问题;对4判断题当前人工智能的研究更多地受到科学研究的推动而商业的推动;X5判断题人工智能解决的是资源的配置问题而非资源的来源问题;对。