人工智能进化计算

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

2020人工智能技术的五大改变

2020人工智能技术的五大改变 虽然近年来人工智能经常成为热门议题，但它还远未实现真正的成就。人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本，投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时，投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中，麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。 我们可以在谷歌母公司alphabet财报收入中的“其他投注”里看到一些证据，如2018年其人工智能项目亏损达33.5亿美元。其中，deep mind亏损5.71亿美元，欠母公司14亿美元。由于去年9月技术上的延误，自动驾驶项目waymo 的估值下调了40% 。 其他公司也在进行大规模且昂贵的人工智能服务器项目，如百度、facebook、特斯拉、阿里巴巴、微软和亚马逊。除特斯拉外，上述其他公司现金充裕，能够负担人工智能项目所需的转型成本和资本支出。 尽管科技巨头们在人工智能领域投入了大量资金，但大多数受益的行业本身并不属于科技行业。在re-work 的深度学习和人工智能峰会，与会的人工智能工程师和浪潮ai服务器高管们就他们所带头的项目进行了演示和讨论。 2020，AI技术将会有哪些改变?

1、训练AI知道它“不知道什么” 随着越来越多的医疗保健公司寻求利用人工智能获得准确性，“人类和机器谁能更好地进行医疗诊断”这一问题的答案将在未来十年揭晓。 人工智能初创公司curai 正在研究这样一个问题：如何训练一个模型，让它知道自己什么时候不知道，这样人类就可以介入，避免模型对未知疾病的错误分类。这种方法被称为“人机回圈”。 2、减轻呼叫中心负担 美国联合健康集团在2017年接到了3600万个电话，其中有760万个电话转给了人工智能。这个ai服务器平台的解决方案包括：预检查入口和索赔队列的深度学习、用自动语音识别(asr)实现音频到文本的翻译、自然语言处理(nlp)的无监督聚类算法，生成新的呼叫参数和自动转移呼叫。 3、零售巨头大规模投资人工智能 沃尔玛实验室、宝洁公司和塔吉特百货公司(target)等零售业巨头也出席了本次会议，并介绍了他们计划如何进一步优化零售体验。也许在过去十年里，这些公司被竞争对手(如亚马逊)抢了不少重要领地，但是现在它们也正在抱着谨慎的态度拥抱技术和人工智能。 想象一下这样的购物体验：手推车很多，收银员结算台一直开着，库存充足。与倡导无人超市的amazon go不同，沃尔玛更关注的是库存控制，而不是取代收银员。 4、人工智能可能用来保护隐私权 随着监管机构和社交媒体用户开始质疑用隐私交换免费服务的公平性，隐私问题就一直是新闻头条的常客。自剑桥分析事件爆发以来，这场战斗已接近两年了，

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

计算机人工智能的发展及预测

计算机人工智能的发展及前沿 摘要 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 关键词：人工智能；数学基础；发展预测；

一、什么是人工智能 智能是知识与智力的总合。知识是智能行为的基础；智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。智能具有以下特征： (1)具有感知能力——指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力； (2)具有记忆与思维的能力——这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因； (3)具有学习能力及自适应能力； (4)具有行为能力。 人工智能是计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言能理解、能学习、能推理）。[1] 美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[2] 二、人工智能的发展简史 (1)孕育（1956年前）[3] ?古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。 ?英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量” ?德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机 ?英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 ?美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ?英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。[4] ?美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ?美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 ?美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(四)

眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四） 一、单选题 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度

我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 10.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑

[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活 ppt

[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活ppt 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。以下是小编整理分享的人工智能改变生活论文的相关文章，欢迎阅读! 人工智能改变生活论文篇一 摘要：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。 关键词：人工智能 1引言 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。人工智能一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 2目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite 电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑蓝色牛仔(Blue Jean)，据其研究主任保罗霍恩称，蓝色牛仔的智力水平将大致与人脑相当。 3技术应用 随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：

3.1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。 3.2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为模式。网。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以语音识别为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与老外通话。 3.3机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是金山词霸了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是东方快车2000，它首先提出了智能汉化的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 3.4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？

人工智能将会给我们的生活带来怎样的改变

人工智能与我们的生活 同学们，2017年10月26日，全球首位女性机器人“索菲娅”在沙特职拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上获得了公民身份。 今天我要跟大家探讨的是人工智能与我们的生活，首先人工智能有三个方面： 一是计算智能，主要表现为能存会算，机器开始像人类一样会计算、传递信息。例如神经网络、遗传算法等，可以帮助人类存储和快速处理海量数据。 二是感知智能，表现为感知外界，机器开始能看懂、听懂，并做出判断，还能做一些相应的行动。例如可以认出罪犯份子的摄像头、可以听懂语音的音箱等，可以帮助人类高效完成“看”和“听”相关的工作。如带小孩的机器人：萌萌。 三是认知智能，表现为自主行动，机器能够像人一样思考。例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人等，可以全面辅助或替代人类工作。 Alphago是人工智能发展的标志性事件，未来将诞生自主行为和决策的机器，使我们的生活更加便捷。那么越来越“人”性化的机器，对我们人类的生活会带来哪些影响呢？ 一、人工智能对经济的影响 1.专家系统的效益 成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。如机器医生。 2.人工智能推动计算机技术发展 人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生了很的大影响。如上天，入地，进入人体工作。以后象我这样的身体也可以大吃大喝，现在还不行。 二、人工智能对文化的影响 1.改善人类语言 人工智能能够扩大人们交流知识的概念，为我们提供一定状况下可供选择的概念，如我国已经进入中国特色社会主义新时代。 2.改善文化生活 比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。 人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地从我们的生活中表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对我们人类的物质文明和精神文明都将产生越来越大的影响。 三、人工智能对人类社会的影响 1.劳务就业问题

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么!

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。 其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。 当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。 第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能 强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此

论计算机与人工智能

论计算机和人工智能 摘要：计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。 关键词：人工智能；计算机发展；应用方向；发展方向 一、引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二、人工智能的定义 人工智能（artificial intelligence，AI）又称为机器智能或者计算机智能。所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类智能。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。 人工智能虽然是计算机科学的一 个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到医学、逻辑学等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 三、计算机和人工智能 的发展史 1.计算机的发展史 计算机的发展与电子技术的发展密切相关，每当电子技 术有突破性的进展，就会导致 计算机的一次重大的改革。 (1)第一代计算机（1946年—1957 年） 第一代计算机的共同特点是：逻辑器件使用电子管；用 穿孔卡片机作为数据和指令 的输入设备；用磁鼓或磁带作 为外存存储器；使用机器语言 编译。 (2)第二代计算机（1958年—1964

人工智能改变了教育

人工智能改变了教育 人工智能在教育领域应用日益广泛，人工智能也将引发教育模式、教学方式、教学内容、评价方式、教育治理、教师队伍等一系列的变革和创新，格物斯坦机器人教育助力教育流程重组与再造，推动教育生态的演化，促进教育公平、提高教育质量。 人工智能直接改变了经济社会对人才培养的需求。人工智能技术深刻改变了各行业对劳动者知识、能力、素质的要求，因而推动了人才培养目标的转换。新时代，学生的批判性思考能力、协作沟通能力和创新能力将比传统意义上的读、写、记、算等能力更为重要，学生宽阔的学科视野和面对复杂问题的解决能力，以及高超的“人技”互动水平将成为面向未来人工智能时代的关键竞争力。培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。人技结合促进教学环境的深刻改变。人工智能技术的导入将全面改变教室形态，课堂教学环境、校园环境等都将深刻改变，线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化的教学环境将全面普及，人工智能与人类智能的高度协同，可大大增强教学环境的个性化服务水平，为实现泛在学习提供良好支持。基于人工智能技术支持的互联网和大数据系统，打破了地区和学校之间的资源壁垒，服务偏远地区教育发展，使优质教育资源跨时空整合、配置和流转，实现随时可学、随地可学、人人可学。 人工智能加速了学生学习方式的转变。人工智能为实现个性化学习和培养创新思维注入了新的活力。新时代教育教学面临的重要问题是技术在支持学生学习、个性化发展与思维培养方面发挥的作用十分有限。人工智能改变了学生学习方式，可根据学生特定的学习需求生成个性化、定制化学习方案，并提供沉浸式的学习体验和高度智能化的学习过程跟踪服务。 人工智能改变了教学评价方式。利用人工智能技术，可以提供更加多元的过程化教学评价，使评价手段更加丰富、评价过程更加科学，评价结果更加准确。智能教学助手和智能评测系统的协同，可以为学生提供全面的学习诊断，并配之以及时精准的学习干预，从而真正实现教学的规模化与个性化统一。 人工智能显著提升教育治理水平。人工智能在教育管理领域的深度应用将让管理服务更聪慧。教育管理信息化和智能化可有效支撑教育管、办、评分离，提升教育公共服务水平，促进教育治理能力和治理体系现代化。立足教育大数据的人工智能，通过教育教学过程的数据采集、建模、智能分析和系统化的分析，实现教育教学决策的科学化、资源配置的精准化。 人工智能全面改变了教师角色。人工智能与教育的深度融合使教师角色被赋予了新的时代内涵。人工智能不会直接取代教师，但通过“人技”结合可以使教师从繁重的知识传授中解放出来，从事更具创造性的德育和能力培养等工作。智能时代对教师能力的要求也相应发生巨大变化，对教师信息素养的要求被提升到前所未有的重要地位，教师能力标准将被重新定义，对教师的职业要求将全面更新。

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。

第四章 计算智能1 人工智能课程 北京大学

第四章计算智能(1) 教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。 教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。 教学方法：课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。 教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 4.1概述 教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。 教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学方法：课堂教学。 教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。

把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。 计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。人工神经网络应当称为计算神经网络。 第一个对计算智能的定义是由贝兹德克（Bezdek）于1992年提出的。 尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽视ANN与CNN 的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混淆、误解、误表示和误用。 提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological，表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物的 C－Computational，表示数学＋计算机 图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。

专业技术人员继续教育提高《人工智能技术开发变化趋势及应用》试题及答案解析涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题2 分，共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 人工智能是以机器为载体的智能 (A) (B) (C) (D) 2. 以下属于素养性知识的是（）。 为人处事方面的知识 (A) (B) (C) (D) 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 数据智能 (A) (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。

读音知情 (A) (B) (C) (D) 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 1986年启动“863计划” (A) (B) (C) (D) 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 视觉感知 (A) (B) (C) (D) 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化

(D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A) 制造 (B) 教育 (C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时

6小时 (D) 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） 远远低于美国 (A) (B) (C) (D) 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） 驾驶辅助 (A) (B) (C)有条件自动驾驶 (D)高度/完全自动驾驶 13. 根据本课程，2011年，美国正式推出（），并提出优先发展三大代表性技术。 (A)工业4.0 (B)先进制造业伙伴计划 (C)新工业美国 (D)美国制造2050 14. 机器学习的经典定义是（）。

通用人工智能与机器的意识问题

通用人工智能与机器的意 识问题 南开大学黄彧

?意识是什么——意识的哲学思考？?Conscious AGI Agent是否可能？ ?Conscious AGI Agent如何构建自己的身体？?Conscious AGI Agent是怎样与环境互动的？ ?如何理解AGI Agent中的时间问题？?Conscious AGI Agent实现自由意志的途径是什么？?AGI Agent如何具有主观经验？ ?AGI Agent中意识和创造力有何种联系？

?Antonio Chella University of Palermo 研究领域：Artificial Intelligence; Oncology; Machine Learning & Pattern Recognition; Cardiology; Multimedia antonio.chella@unipa.it ?Riccardo Manzotti Iulm University of Milan 研究领域：Artificial Intelligence; Computer Vision; Human-Computer InteractionNetworks & Communications; Neuroscience riccardo.manzotti@iulm.it One's conscious experience of an object is identical with the object one experiences

对在设计有意识的智能体时面临的主要问题，进行回顾。

人工智能伦理学慕课题库

人工智能伦理学慕课题库 1.1人工智能的历史 1. [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 我的答案：AD 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。( ) 我的答案：对 3. [判断题] 深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 我的答案：错 1.2符号人工智能 1. [单选题] 人工智能作为一门学科的建立时间是( )。 A.1956年 B.1930年 C.1960年 D.1952年 我的答案：A 2. [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 我的答案：C 3. [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 我的答案：B 4. [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。( ) 我的答案：对 5. [判断题] 通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 我的答案：错 1.3人工神经网络

1. [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 我的答案：D 2. [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 我的答案：B 3. [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 我的答案：AC 4. [判断题] 符号AI不是人工智能的正统。( ) 我的答案：错 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。( ) 我的答案：对 1.4框架问题 1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制 我的答案：B 2. [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。( ) 我的答案：错 3. [判断题] 人工神经元网络会遭遇“框架问题”。( ) 我的答案：错 4. [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。( ) 我的答案：对1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制 我的答案：B

人工智能基础算法

一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization )，缩写为PSO , 是近年来发展起来的一种新的进化算法((Evolu2tionary Algorithm - EA )。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题，许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，比较著名的有爬山法、遗传算法等?优化问题有两个主要问题：一是要求寻找全局最小点，二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高，但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种，它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子：选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码，找到最优解之后还需要对问题进行解码，另外三个算子的实现也有许多参数，如交叉率和变异率，并且这些参数的选择严重影响 解的品质，而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kenn edy 博士提出了一种新的算法；粒子群优化(ParticalSwarmOptimizatio n-PSO) 算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 二、遗传算法 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是 借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一 定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上，解用表示(即0和1的串)，但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度)，通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。