人工智能与信息社会考试答案详解及强化学习关键知识点

本资源是一份针对"人工智能与信息社会"课程的考试答案文档，适用于需要复习或参考的学生。内容包括多项选择题，涵盖了人工智能领域的基础知识，涉及个人语音助手、围棋比赛、强化学习、机器学习中的剪枝方法、经典数据集如MNIST和ImageNet、以及人机交互技术等。 1. 题目涉及了个人语音助手Cortana，其由微软推出，这是对基础智能助手技术的认识考察。 2. 2016年的围棋事件中，AlphaGo在首尔击败人类冠军李世石，展示了深度学习在复杂游戏中的突破，涉及了人工智能的进展和应用。 3. 强化学习中，探索（Exploration）是指智能体在未知环境中尝试新动作以发现潜在价值的过程，有助于策略的优化。 4. 图中的剪枝过程在搜索算法中指的是最大（Max）剪枝，即在决策树中去除不会改变最终结果的分支，提高计算效率。 5. MNIST数据集是手写数字识别的标准资源，选项中关于测试集规模的描述错误，实际上测试集通常包含大约10000个样本。 6. Minimax算法决策树中的估值为7的结点表示的是终止结点，表明到达这个节点时已做出最优决策。 7. ImageNet是一个大型图像数据库，包含超过1400万张图片，广泛用于图像识别和计算机视觉研究。 8. AI时代的主流人机交互方式转变为语音和视觉结合，这反映了自然语言处理和计算机视觉技术的发展。 9. ε-greedy策略中，ε值增大意味着在探索与利用之间更加倾向于探索，即采用随机动作的概率增大，利用已有知识的概率减小。 10. 该文档提供了40道单选题的答案，覆盖了人工智能的多个细分领域，对于理解和掌握这些知识点对学生而言十分关键。 这份文档对于正在准备人工智能与信息社会考试的学生来说，具有很高的实用价值，可以帮助他们检验自己的学习成果，查漏补缺，提升对人工智能理论和实践的理解。