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国家开放大学人工智能专题
自然语言理解可能会导致很多人失业。
选择一项：
对
错
第一代防火墙是一种动态的防护。 选择一项： 对 错
2010年，无人驾驶汽车已经在公路上行驶了大概20万英里。 选择一项： 对 错
无人驾驶汽车是街景项目的一个延伸。 选择一项： 对 错
智能交通是解决交通堵塞的有效方法。 选择一项： 对 错
贝叶斯网络是一个（）。 选择一项： A. 无向无环图 B. 有向环形图 C. 有向无环图 D. 无向环形图
当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。 选择一项： A. 隐含层 B. 输出层 C. 输入层 D. 应用层
假设有一个能自己打扫卫生的真空吸尘器，它的世界只有两块地毯那么大。它可以感知自己处于哪块地毯，这块地毯是干净的还是脏的。它可以选择向左移动（R）、向右移动（L）、吸尘（S），或者什么也不做。下面是吸尘器清扫地毯这个问题的状态空间图，图中的“R”“L”“S”等称为这个问题的（ ）。 选择一项或多项： A. 算符 B. 状态 C. 算子 D. 解
算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。 选择一项： A. A*算法 B. 决策树 C. KNN D. 遗传算法
手机上的智能语音助手，之所以能解答我们的问题是由于（ ）？ 选择一项或多项： A. 它可以先识别动词和名词，将名词变成符号，将动词变成关系，然后在知识库中找到它们。 B. 它可以凭借其逻辑能力推理并解答问题 C. 基于其对人类自然语言的理解 D. 基于其庞大的符号知识库
以下哪一项不是机器智能的来源（ ） 选择一项： A. 数据结构 B. 摩尔定律 C. 数学模型 D. 数据
在A* 算法中，当我们找寻当前节点的相邻子节点时，需要考虑（）。 选择一项或多项： A. 如果该子节点不在任何列表中，则将其加入到Open列表，并计算F值，设置其父节点为当前节点。 B. 无论是否在open列表中，都需要重新更新找到的子节点。并且重新计算F值。 C. 如果该子节点已经在Close列表中，则我们可以直接丢弃它。 D. 如果该子节点已经在Open列表中，则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。如果比它原有计算的F值更小。如果更小则更新其F值，并将其父节点设置为当前节点。如果没有更小，则保持它原有的父节点和F值
（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。 选择一项： A. 决策树 B. A*算法 C. 遗传算法 D. KNN
定义规划任务的要素有：（）。 选择一项或多项： A. 状态 B. 目标 C. 节点 D. 动作
机器通过“学习”也能掌握这种分门别类的技能，如识别人脸，或者区分两种花。像这样能够完成分类任务的人工智能系统，被称为分类器。机器分类的流程可以被抽象为（）和（）这两个环节。 选择一项或多项： A. 分类器训练 B. 分类器建立 C. 提取特征 D. 学习特征
第一代防火墙是一种动态的防护。 选择一项： 对 错
2010年，无人驾驶汽车已经在公路上行驶了大概20万英里。 选择一项： 对 错
无人驾驶汽车是街景项目的一个延伸。 选择一项： 对 错
智能交通是解决交通堵塞的有效方法。 选择一项： 对 错
贝叶斯网络是一个（）。 选择一项： A. 无向无环图 B. 有向环形图 C. 有向无环图 D. 无向环形图
当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。 选择一项： A. 隐含层 B. 输出层 C. 输入层 D. 应用层
假设有一个能自己打扫卫生的真空吸尘器，它的世界只有两块地毯那么大。它可以感知自己处于哪块地毯，这块地毯是干净的还是脏的。它可以选择向左移动（R）、向右移动（L）、吸尘（S），或者什么也不做。下面是吸尘器清扫地毯这个问题的状态空间图，图中的“R”“L”“S”等称为这个问题的（ ）。 选择一项或多项： A. 算符 B. 状态 C. 算子 D. 解
算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。 选择一项： A. A*算法 B. 决策树 C. KNN D. 遗传算法
手机上的智能语音助手，之所以能解答我们的问题是由于（ ）？ 选择一项或多项： A. 它可以先识别动词和名词，将名词变成符号，将动词变成关系，然后在知识库中找到它们。 B. 它可以凭借其逻辑能力推理并解答问题 C. 基于其对人类自然语言的理解 D. 基于其庞大的符号知识库
以下哪一项不是机器智能的来源（ ） 选择一项： A. 数据结构 B. 摩尔定律 C. 数学模型 D. 数据
在A* 算法中，当我们找寻当前节点的相邻子节点时，需要考虑（）。 选择一项或多项： A. 如果该子节点不在任何列表中，则将其加入到Open列表，并计算F值，设置其父节点为当前节点。 B. 无论是否在open列表中，都需要重新更新找到的子节点。并且重新计算F值。 C. 如果该子节点已经在Close列表中，则我们可以直接丢弃它。 D. 如果该子节点已经在Open列表中，则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。如果比它原有计算的F值更小。如果更小则更新其F值，并将其父节点设置为当前节点。如果没有更小，则保持它原有的父节点和F值
（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。 选择一项： A. 决策树 B. A*算法 C. 遗传算法 D. KNN
定义规划任务的要素有：（）。 选择一项或多项： A. 状态 B. 目标 C. 节点 D. 动作
机器通过“学习”也能掌握这种分门别类的技能，如识别人脸，或者区分两种花。像这样能够完成分类任务的人工智能系统，被称为分类器。机器分类的流程可以被抽象为（）和（）这两个环节。 选择一项或多项： A. 分类器训练 B. 分类器建立 C. 提取特征 D. 学习特征