B.
C.
D.
A.机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能
B.人类智能是机器智能的设计者
C. 机器智能目前无法完全模拟人类所有智能
D. 机器智能目前已经超越了人类智能
A. 可借助互联网百科中信息盒(infobox)中的信息来训练相应的分类器
B. 在“永不停息”学习中,进行概念或属性识别的分类器一旦训练完毕,将不再改变
C. 在“永不停息”学习中,可引入用户反馈信息,架构“人在回路”的学习模式
D. 可以先定义若干概念及其属性描述,然后标注若干数据,学习相应概念或属性的分类器
A. 摩尔定律
B. 费马定理
C. 图灵测试
D. 香农定律
A. 知识图谱中一条边可以用一个三元组来表示
B. 知识图谱中一条边连接了两个节点,可以用来表示这两个节点存在某一关系
C.知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边
D. 知识图谱中的节点可以是实体或概念
A. Alpha和Beta初始值分别为正无穷大和负无穷大
B. Alpha的初始值大于Beta的初始值
C. Alpha和Beta初始值分别为负无穷大和正无穷大
D. Alpha和Beta可随机初始化
A. 全力研究人类大脑
B. 人工智能伦理
C. 用计算机来模拟人类智能
D. 避免计算机控制人类
A. 路途中天气和交通状况等信息
B. 任意一个城市到目标城市之间直线距离
C. 任意一个城市到起始城市之间直线距离
D. 旅行者兴趣偏好信息
A. 人类智能具有自适应特点,机器智能则大多是“依葫芦画瓢”
B.人类智能能够自我学习,机器智能大多是依靠数据和规则驱动
C. 人类智能和机器智能均具备常识,因此能够进行常识性推理
D. 人类智能具备直觉和顿悟能力,机器智能很难具备这样的能力
A. minimax是穷举式搜索
B. 三种搜索算法中,只有蒙特卡洛树搜索是采样搜索
C. alpha-beta剪枝搜索和蒙特卡洛树搜索都是非穷举式搜索
D. 对于一个规模较小的游戏树,alpha-beta剪枝搜索和minimax搜索的结果会不同
A. 小数据,小任务
B. 大数据,小任务
C. 大数据,大任务
D. 小数据,大任务
A. 判断搜索算法的空间复杂度
B. 从当前节点出发来选择后续节点
C. 计算从当前节点到目标节点之间的最小代价值
D. 判断搜索算法的时间复杂度
A. 领域人工智能/弱人工智能
B. 混合增强人工智能
C. 通用人工智能/跨域人工智能
D. 生物智能
A. 不相等
B. 大于
C. 小于
D. 相等
A.有限个简单析取式构成的合取式称为合取范式
B. 一个析取范式是不成立的,当且仅当它包含一个不成立的简单合取式
C. 一个合取范式是成立的,当且仅当它的每个简单析取式都是成立的
D. 有限个简单合取式构成的析取式称为析取范式
A. 如果大雁不南飞越冬,那么秋天天气没有变凉
B. 如果秋天天气变凉,那么大雁不南飞越冬
C. 如果大雁不南飞越冬,那么秋天天气变
D. 如果秋天天气没有变凉,那么大雁不南飞越冬
A. 启发函数是递增的
B. 启发函数不会过高估计从当前节点到目标结点之间的实际开销代价
C. 启发函数是递减的
D. 启发函数不会过高估计从起始节点到目标结点之间的实际开销代价
A. 深度学习是一种机器学习的方法
B. 人工智能就是深度学习
C. 机器学习就是深度学习
D. 人工智能就是机器学习
A. 强化学习的基本特征是智能体与环境不断进行交互,在交互过程不断学习来完成特定任务
B. 以逻辑规则为核心的逻辑推理方法解释性强
C.目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据(无论数据是具备标签还是不具备标签)中来学习数据模式,完成给定任务
D. 目前以数据驱动为核心的机器学习方法需要从具有标签的大数据中来学习数据模式,完成给定任务
A. “如果p那么q”意味着命题q包含着命题p,即p是q的子集
B. 无法用真值表来判断“如果p那么q”的真假
C. 当p不成立时,“如果p那么q”恒为真
D. “如果p那么q”定义的是一种蕴涵关系(即充分条件)
下面哪一句话对命题逻辑中的归结(resolution)规则的描述是不正确的( )
A. 对命题q及其反命题应用归结法,所得到的命题为假命题
B.在两个析取复合命题中,如果命题q及其反命题分别出现在这两个析取复合命题中,则通过归结法可得到一个新的析取复合命题,只是在析取复合命题中要去除命题q及其反命题。
C. 对命题q及其反命题应用归结法,所得到的命题为空命题
D. 如果命题q出现在一个析取复合命题中,命题q的反命题单独存在,则通过归结法可得到一个新的析取复合命题,只是在析取复合命题中要去除命题q及其反命题。
A. 在实体属性填充中,不同概念的属性可不同
B. 在实体属性填充中,不同概念的属性必须相同
C. 在实体属性填充中,要先定义概念的属性
D. 实体属性填充是基于事先定义的模式,去填充实体中的属性值
A. 摩尔定律描述了计算机内存大小随时间不断增长的规律
B. 摩尔定律描述了互联网所链接节点随时间不断增长的规律
C. 摩尔定律描述了计算机的计算速度每隔一年半增长一倍的规律
D. 摩尔定律描述了计算机的体积大小随时间不断减少的规律
A. 无法将该问题或任务所需数据一次性装入内存进行计算
B. 图灵机不可停机
C. 该问题或任务所需计算时间是线性增加的
D. 该问题或任务所需计算时间是非线性增加的
A. 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)+(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
B. 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)*(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
C. 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)-(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
D. 评价函数之值=(从起始节点出发到当前节点最小开销代价)/(从当前节点出发到目标结点最小开销代价)
A.节点先后次序会影响剪枝效率
B. 剪枝本身不影响算法输出结果
C. 在大多数情况下,剪枝会提高算法效率
D. 节点先后次序不会影响剪枝效率
A. 扩展、模拟、采样、选举
B. 选举、扩展、模拟、反向传播
C. 反向传播、扩展、模拟、选举
D. 反向传播、选举、扩展、模拟
A. 非p
B. p且q
C. 如果q则p
D. 如果p则q
A. 给定一个游戏搜索树,minimax算法通过每个节点的minimax值来决定最优策略
B. minimax搜索不需要遍历游戏树中所有节点
C. MIN节点希望对方收益最小化
D. MAX节点希望自己收益最大化
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错
A. 对
B. 错