人工智能与信息社会考试答案.pdf
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【人工智能与信息社会考试知识点】 1. Cortana是由微软公司推出的个人语音助手,它整合于Windows操作系统和Microsoft Office等产品中,提供语音控制的个性化服务。 2. 2016年3月,人工智能程序AlphaGo在韩国首尔与世界围棋冠军李世石对战,以4:1的成绩获胜,这一事件标志着人工智能在复杂策略游戏中取得重大突破。 3. 强化学习的核心是探索与开发,其中探索是指尝试未知的动作以了解其可能的效果,从而更新Q值并优化策略。 4. 图中的剪枝过程被称为Alpha剪枝,这是在Minimax算法中用来降低搜索空间的一种策略,通过预先判断某些子树无法导致最优解而进行剪枝。 5. MNIST是一个手写数字识别的数据集,包括训练集和测试集,常用于评估机器学习模型的性能。训练集不包含类似考试试卷的结构,而是手写数字的图像。 6. 在Minimax算法决策树中,估值为7的节点被称为MAX节点,因为它代表了最大化期望结果的决策点。 7. ImageNet是一个大规模的图像识别数据集,包含超过1400万张图片,用于训练和测试深度学习模型。 8. 人工智能时代,人机交互方式逐渐从传统的鼠标、键盘、触屏转向语音和视觉的结合,如语音助手和人脸识别技术。 9. ε-greedy策略中,ε的值越大,随机选择动作的概率越高,遵循当前最佳Q函数值的动作概率越低。 10. 强化学习的回报值具有滞后性,即奖励或惩罚往往在动作执行后一段时间才会出现。 11. iPhone X的原深感摄像头通过三维识别解决了平面照片解锁的问题,提高了面部解锁的安全性。 12. 色彩的三原色模型是红、绿、蓝,这三种颜色可以混合出大部分可见光谱的颜色。 13. 第一个专家系统在化学领域发挥作用,用于模拟人类专家的决策过程。 14. 自动驾驶中,AI通过强化学习不断调整策略,根据路面信息做出驾驶决策。 15. 学习率α在强化学习中决定了新尝试结果的权重,α越大,新尝试的影响越大,旧结果的权重越小。 16. 图灵被誉为计算机科学与人工智能之父,他对计算理论和人工智能的发展做出了开创性贡献。 17. 在Minimax算法决策树中,根节点的估值是19,表示在当前状态下最优的期望结果。 18. 二分查找是一种高效的搜索算法,每次比较都能将搜索范围减半。 19. 图像融合是指将高空间分辨率和高光谱分辨率的图像结合,形成更高分辨率的图像。 20. 前馈型神经网络各层间无环,信息单向传递;反馈型神经网络各层间有环,允许信息循环流动。 21. Alpha剪枝是Minimax算法中用于减少搜索空间的一种方法。 22. 谷歌翻译在新闻报道的翻译质量和准确率上达到人工翻译水平,展示了自然语言处理的进步。 23. Mo Go是第一个使用蒙特卡洛树搜索的围棋程序,能在9x9棋盘上战胜职业选手。 24. 人工智能一词由约翰·麦卡锡首次提出,他也是Lisp编程语言的创造者。 25. 强化学习涉及与环境交互并通过反馈进行学习,常见于机器人控制和游戏策略等领域。 26. 围棋AI如GNU Go和DeepZen Go是基于Minimax算法的,但AlphaGo则使用了更先进的AlphaBeta剪枝和深度学习技术。 27. Dendral是第一个成功的专家系统,应用于化学领域。 28. 在人工智能中,图像、语音和手势识别属于感知智能层次,而问题求解、创作、推理预测属于认知智能层次。
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