人工智能与信息社会期末考题解析

《人工智能与信息社会》2019期末考试题与答案涵盖了人工智能领域的多个核心知识点，包括人工智能历史、算法复杂度分析、机器学习类型、人工智能伦理和社会影响等。 1. 计算机科学与人工智能之父：阿兰·图灵（A. Turing）被认为是计算机科学和人工智能的先驱，他的贡献包括图灵机理论和图灵测试，对现代计算机科学和AI的发展产生了深远影响。 2. 强化学习的概念：在强化学习中，"探索"是指智能体随机尝试不同的动作以发现最佳策略，而"开发"则指根据当前已知的最佳策略来执行动作，以优化其价值估计。 3. 二分查找算法的时间复杂度：二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，属于高效搜索算法，比线性搜索更快。 4. 适应度函数：适应度函数用于评估遗传算法或进化计算中的个体，较低的适应度函数值通常表示更好的匹配或解决方案，所以当适应度函数值降低时，说明适应度提高了。 5. 井字棋（Tic-Tac-Toe）的最终局面数：井字棋的所有可能最终局面总数为19683种。 6. 人工智能与围棋比赛：2016年，谷歌的AlphaGo程序在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石，这是人工智能在复杂策略游戏中取得的重要里程碑。 7. 中文屋实验：中文屋实验由约翰·塞尔提出，旨在挑战图灵测试，它提出的问题是如何判断一个系统是否真正理解了语言，即具备理解力。 8. 强化学习的特点：强化学习是通过与环境交互并从反馈中学习的机器学习方法，例如游戏策略的自动学习。 9. 鸡尾酒会问题：这是一个典型的信号处理问题，属于非监督学习的应用，目标是从混合声音中分离出特定的语音信号。 10. 人工智能的社会影响：人工智能可以冲击人类的认识和心理，推动专业分化，但不能彻底消除无用阶级，因为这涉及到复杂的经济和社会结构问题。 11. 损失函数的作用：损失函数是评估模型预测值与实际值之间差异的标准，是训练神经网络时优化的目标。 12. 第一个成功应用的专家系统：Dendral是第一个成功的专家系统，用于化学分子结构的识别。 13. 强化学习的探索与开发：在强化学习中，"探索"有助于发现新的可能，而"开发"则侧重于利用已知信息获取奖励。 这些题目涉及了人工智能的基础概念、算法、历史事件以及它们在社会和伦理层面的影响，是理解和学习人工智能知识的良好资料。