人工智能基础导学（北京语言大学）智慧树知到网课章节测试答案

人工智能基础导学（北京语言大学）智慧树知到网课章节测试答案绪论单元测试1、单选题：1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificialintelligence（人工智能）”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括：A:研究如何用计算机表示人类知识B:研究人类大脑结构和智能起源C:研究智能学习的机制D:研究如何用计算机来模拟人类智能答案:【研究人类大脑结构和智能起源】2、单选题：在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标：A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能B:研究机器智能与人类智能的本质差别C:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说D:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能答案:【研究机器智能与人类智能的本质差别】3、单选题：下面哪个不是人工智能的主要研究流派？A:连接主义B:经验主义C:模拟主义D:符号主义答案:【模拟主义】4、单选题：从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于：A:连接主义，经验主义B:经验主义，行为主义C:符号主义，连接主义D:理性主义，符号主义答案:【理性主义，符号主义】5、单选题：从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于：A:连接主义，经验主义B:理性主义，符号主义C:符号主义，连接主义D:经验主义，行为主义答案:【连接主义，经验主义】6、判断题：“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质A:错B:对答案:【错】7、判断题：人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划A:错B:对答案:【对】8、判断题：人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类A:错B:对答案:【错】9、判断题：A:对B:错答案:【对】10、判断题：通用人工智能的发展正处于起步阶段A:对B:错答案:【对】第一章单元测试1、单选题：以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是A:产生式系统、特征表示、连接主义B:谓词逻辑、经验主义、网络权重C:符号主义、经验主义、连接主义D:符号主义、特征表示、语义向量答案:【符号主义、经验主义、连接主义】2、单选题：以下用谓词表示的命题错误的是B:小博不在实验室：¬in(小博，实验室)C:老王的生日在4月：birthday（老王，4月）D:大亮的老师擅长打羽毛球和网球：good_at(teacher(大亮)，羽毛球)⋀

good_at(teacher(大亮)，网球)答案:【我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋)∨like_eat(mother(我)，西红柿)】3、单选题：哪种知识表示的样本数据的特征表示，就对应了某种知识。智能系统通过“体验”样本特征，来获取知识A:连接主义B:经验主义C:符号主义D:都不是答案:【经验主义】4、单选题：

）C:一阶谓词D:框架形式】5、单选题：一阶谓词的功能与优点不包括：（

）A:表达对客观世界的陈述B:对知识的表现较精确C:可以表示不确定性知识D:容易实现答案:【可以表示不确定性知识】6、判断题：一阶谓词逻辑式有很强的表达能力，但经常难以直接在计算中应用。A:对B:错答案:【对】7、判断题：由于蕴含式的灵活性，它能表示推理知识以及类似于“如果按住鼠标拖动，则按轨迹画出一条线”这种规则。A:对B:错答案:【错】8、判断题：产生式类型的知识表示推动了专家系统的发展，并且曾应用于机器翻译的领域。A:对B:错答案:【对】9、判断题：一阶谓词逻辑是产生式的一种特例，而产生式是框架形式的一种特例。A:对B:错答案:【错】10、判断题：最简单的命题至少由一个主语和一个谓语组成A:错B:对答案:【对】第二章单元测试1、单选题：以下说法错误的是（

）A:推理就是从初始证据出发，按照某种策略，不断地运用知识库中已有的知识，逐步匹配，直到推出结果为止。B:学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种表现形式。C:演绎是从特殊到一般，归纳是从一般到特殊。答案:【演绎是从特殊到一般，归纳是从一般到特殊。】2、单选题：以下说法中正确的个数有（

）：a)不确定性推理基于产生式表示，确定性推理基于一阶谓词表示。b)不确定性推理与确定性推理的不同点在于推理过程中每个环节都是不确定的。c)推理规则的可信度取值范围为[0,1]，表示前提与结论之间的推理强度。d)事实证据的可信度取值范围同样为[0,1]A:1B:2C:4答案:【2】3、单选题：（0.8），其中CF（晚上两点睡觉）=0.6，CF（失眠到三点）=0.3，那么CF（第二天睡懒觉）为（

）A:0.48B:0.144C:0.18D:0.24答案:【0.24】4、单选题：以下关于反向演绎的说法错误的是（

）A:反向演绎从待证目标出发，又称归结原理。B:计算机实现自动推理最可行的方法是采用反向、演绎的方法。C:演绎是从一般到特殊；而反向推理以某个假设目标作为出发点，来展开推理。D:但在规则量很大时，反向演绎仍然需要逐一计算规则的匹配，比较缓慢低效。答案:【反向演绎从待证目标出发，又称归结原理。】5、单选题：利用Horn子句进行推理，使用的是什么样的搜索方法（）：A:深度优先搜索和广度优先搜索都不是B:深度优先搜索C:广度优先搜索答案:【深度优先搜索】6、判断题：计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用反向、演绎的方法A:错B:对答案:【对】7、判断题：推理的确定性是推理的三个特性中最复杂的。A:错B:对答案:【对】8、判断题：推理之所以为推理，是因为它有确定性的特点。A:对答案:【错】9、判断题：确定性推理在推理时，所有知识和证据都是确定非真即假的A:对B:错答案:【对】10、判断题：天气预报中的“明天降水概率”，是个确定的推理结论A:对B:错答案:【错】第三章单元测试1、单选题：①

专家系统强调概念及其关系的表达，语义网络强调知识的推理能力。②

专家系统和语义网络的建立都比较随意，没有严格的语义支撑。③

KL_ONE语言将知识表示能力和推理计算能力相结合，表达能力和推理能力并重。④

从linked_data开始，语义web开始进入“弱语义”阶段，并采用RDF三元组形式描述知识。A:1B:0C:2D:3答案:【3】2、单选题：以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是（

）B:展示技术C:应用技术D:构建技术答案:【展示技术】3、单选题：以下关于知识图谱的说法错误的是：（）A:实体之间通过它们之间的一些关系来连接，通过这种方式形成“图”。B:知识图谱以结构化的形式，描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关系。C:知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识，称为标识符。D:实体内通过关系来刻画内在属性。答案:【实体内通过关系来刻画内在属性。】4、单选题：对于农夫过河的问题，农夫、狼、羊、白菜想要坐船过河。有以下条件：1.只有农夫能开船。2.船上只能放一个物品。3.没有农夫看管，狼会吃羊，羊会吃白菜。将这个例子放在状态空间中考虑，以下说法正确的是（）：A:这个问题有2*2*2*2=16种合理的状态。B:这个问题没有解。D:如果说状态表示成4维向量，每个分量为0（未过河）、1值（已过河），代表农夫、狼、菜、羊的过河状态，那么（1,0,1,0）是一个合理状态。答案:【将农夫、狼、羊、白菜这四个对象可以表示为：F（代表农夫）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）】什么是实体关系学习（

）A:实体识别与链接B:发现文本中的有效实体。C:检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系。D:研究如何从文本中抽取事件信息并以结构化的形式呈现出来答案:【检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系。】6、判断题：A:对B:错答案:【错】7、判断题：知识问答的实现分为两步：提问分析和答案推理。B:对答案:【对】8、判断题：Guha提出了RDF——一种描述资源信息的框架，后来Guha也被称作知识图谱之父。A:错B:对答案:【对】9、判断题：RDF是现代知识图谱的一个分支之一。A:对B:错答案:【错】10、判断题：Conceptnet是纯中文的知识库。A:对B:错答案:【对】第四章单元测试1、单选题：以下关于状态空间图的说法错误的是A:状态之间的连接指的是衔接、转移、导致等关系B:将状态和连接合在一起可以构成状态图D:将一个复杂问题表示成多个连续的状态答案:【将一个复杂问题表示成多个连续的状态】2、单选题：以下说法正确的是：A:深度优先搜索通用性差，但是可以准确地找到较简单问题的解B:贪心算法搜索速度较快，但未必能找到最优解C:贪心算法又称盲目搜索D:宽度优先搜索的效率高于贪心算法答案:【贪心算法搜索速度较快，但未必能找到最优解】3、单选题：状态空间图表示方法的核心思想不包括：A:将一个复杂问题表示为若干离散状态C:将衔接、转移、导致等关系表示为状态之间的连接D:对于任何问题，可以直接构造状态图答案:【对于任何问题，可以直接构造状态图】4、单选题：对于博弈搜索，下列说法错误的是：（

）A:每个角色在做出决策时，不仅要考虑到自己的立场，还要预测对手可能的反应C:对于许多棋类问题，需要两个甚至多个人参与，只能使用博弈算法D:一个角色可以完成博弈搜索答案:【一个角色可以完成博弈搜索】5、单选题：关于盲目搜索策略的说法不正确的是A:深度优先和宽度优先搜索的适应性强，但效率往往不高。B:深度优先搜索首先考虑同级的状态，宽度优先搜索首先考虑纵深探索C:贪婪搜索的搜索速度非常快D:贪婪搜索总是做出在当前看来最好的选择答案:【深度优先搜索首先考虑同级的状态，宽度优先搜索首先考虑纵深探索】6、判断题：深度优先搜索会首先考虑纵深搜索，然后回溯上一层A:错B:对答案:【对】7、判断题：贪婪搜索每一步都会选择使当前步骤获利最大的下一步A:对答案:【对】8、判断题：通用搜索可以考虑当前节点到终止节点的最优路线A:对B:错答案:【错】9、判断题：启发式搜索策略可以同时考虑到初始节点到当前节点与当前节点到终止节点的优劣A:错B:对答案:【对】10、判断题：贪婪搜索策略首先考虑纵深探索A:对B:错答案:【错】下列说法不正确的是（）A:图灵的观点认为“物种的适者生存”显然不是智能活动B:“进化智能”和“群体智能”分别从时间和空间的角度上来研究物种的适者生存C:自动图谱、自动推理、搜索技术都是模拟“单一”智能体的智能活动D:进化智能和群体智能是从自然界适者生存的客观规律中获得启发答案:【图灵的观点认为“物种的适者生存”显然不是智能活动】2、单选题：下列关于群体智能和进化智能的说法不正确的是A:进化智能的思想来自新达尔文主义B:群体智能具有个体行为复杂、具有智能特征，群体行为简单的特点C:蚂蚁、蜜蜂、候鸟、微生物都具有群体智能D:使用计算机模拟进化智能的过程中将限制条件抽象为“环境”答案:【群体智能具有个体行为复杂、具有智能特征，群体行为简单的特点】3、单选题：下列说法正确的是A:遗传算法中的环境设计有固定的标准，与具体问题无关C:进化算法的思想来源——新达尔文主义是由达尔文独自提出的D:遗传算法中的环境设计需要保证最优解对应的个体具有最强的适应能力答案:【遗传算法中的环境设计需要保证最优解对应的个体具有最强的适应能力】4、单选题：下列关于遗传算法的说法不正确的是A:突变概率较小时，物种的适应性比较稳定，优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性B:遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”C:单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果D:提升种群数量能够提高求解速度和稳定性答案:【单纯提高突变概率，能够稳定地取得很好的结果】5、单选题：新达尔文主义认为的生物进化，不包括哪个过程A:突变B:模拟C:竞争D:选择答案:【模拟】6、判断题：进化智能算法的目标，就是用计算机来模拟进化过程，从而求解问题A:对B:错答案:【对】7、判断题：突变保证了生物体在不断变化的环境中具有适应能力A:错B:对答案:【对】8、判断题：遗传算法的主要思路，核心就是如何模拟生物进化过程A:对B:错答案:【对】9、判断题：进化智能指的是空间维度上的说法A:错B:对答案:【错】10、判断题：模拟物种“适者生存”的能力，不属于人工智能的研究范畴A:对B:错答案:【错】第六章单元测试1、单选题：下列说法中正确的说法个数是（

）机器学习的过程中首先需要收集样本数据，并且抽象表现出来。机器学习中的样本数据可以是人工判断的经验条目数据有监督学习中不需要所有训练样本都有明确的“答案”无监督学习和有监督学习需要选取合适的参数来尽可能地靠近目标A:0B:2C:3D:1答案:【3】2、单选题：A:支持向量机模型中距离平面最近的几个样本对平面的选择影响最大B:决策树算法中最能将样本数据显著分开的属性应该在决策早期就使用C:K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大D:模型测试阶段的测试数据集不能与训练数据集有交集答案:【K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大】3、单选题：下列关于弱监督学习的说法不正确的是A:弱监督学习等价于半监督学习B:迁移学习的核心思想是将利用在任务A上获得的经验去解决相似的任务BC:弱监督学习只对部分的样本引入标注知识D:半监督学习通过学习有标记的数据，逐渐扩展无标注的数据答案:【弱监督学习等价于半监督学习】下列关于强化学习的说法正确的是A:强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的B:强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程C:强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息答案:【在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境】5、单选题：关于决策树，说法有误的是：A:如果根据一个属性做判断，样本仍然有若干种情况，则该属性不应该出现在决策早期B:属性在决策树中的位置不同，决策树的效率是不同的C:决策树算法是无监督学习D:规则归纳问题，适合用决策树来表示答案:【决策树算法是无监督学习】6、判断题：聚类算法属于无监督学习A:错B:对答案:【对】机器学习就是有监督学习A:错B:对答案:【错】8、判断题：任务A与任务B具有某种相似性，利用任务A的学习经验，解决任务B，即迁移学习A:错答案:【对】9、判断题：机器学习分为有监督和无监督等A:对B:错答案:【对】10、判断题：有监督学习的最大问题：标注数据稀缺、昂贵A:对答案:【对】第七章单元测试1、判断题：A:对B:错答案:【错】2、判断题：隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测A:对B:错答案:【对】v对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就减小当前权重答案:【错】4、判断题：对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就提高其比例A:错B:对5、判断题：神经元在输入端接受来自多个信号源的输入信息A:错答案:【对】6、单选题：以下关于FNN和错误反向传播（BP）算法的说法错误的是：A:BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层B:BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题C:BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题答案:【BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层】7、单选题：以下说法中，不属于感知器和FNN模型的相同点的是：A:输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算B:二者学习的关键都是神经元的损失计算C:二者都是由多个神经元组成的多层神经网络D:二者都有输入、激活和输出答案:【二者都是由多个神经元组成的多层神经网络】8、单选题：以下关于前馈神经网络（FNN）的说法正确的是：A:FNN的同层神经元之间存在连接C:FNN的输出结果只能是向量D:一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层答案:【在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递】以下关于感知器模型的说法错误的是：A:输入为实例的特征向量，由激活函数计算输出，输出为1、-1两个值B:在输入端，神经元只接受来自一个信号源的输入信息C:感知器的信号处理分为四个部分：输入、汇总、激活、输出D:汇总后的输入信号如果高于阈值，则产生“激活”信号，否则仍基本维持原有水平答案:【在输入端，神经元只接受来自一个信号源的输入信息】10、单选题：A:重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例B:感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的C:感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会D:一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题答案:【感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的】11、判断题：生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”。A:对B:错答案:【错】12、判断题：用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的A:对B:错答案:【对】13、判断题：判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念A:错B:对答案:【对】生成对抗网络结合了生成模型和判别模型B:对答案:【对】15、判断题：图像分类属于生成对抗模型的应用的是A:对B:错答案:【错】1、判断题：计算机视觉、语音处理的研究内容都属于“感知智能”B:错答案:【对】2、判断题：长期来看，人工智能的核心方法论都是“用计算机模拟学习能力和智能特征”A:错B:对答案:【对】3、判断题：AlphaGo框架在搜索过程引入了随机决策，可以通过蒙特卡洛搜索多次重复搜索取得最优A:错B:对答