5.2 人工智能
考点
- 掌握人工智能的基本常识、相关概念与基本特征；(数据与计算-P126)
- 知道人工智能的发展历程、典型应用与趋势；(数据与计算-P126)
- 认识人工智能在信息社会中的重要作用；(数据与计算-P126)
知识点
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什么是人工智能？ 答：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
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人工智能分为弱人工智能与强人工智能，请简述二者区别。 答：弱人工智能是面向特定任务的专用智能，只能完成特定功能，不具备真正的自主意识；强人工智能指拥有自我意识、可以独立思考，达到人类智能水平的人工智能，目前尚未实现。
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列举人工智能在生活中的典型应用。 答：图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、智能机器人、推荐系统、刷脸支付等。
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什么是机器学习？ 答：机器学习是人工智能的一个分支，利用算法分析大量数据，从数据中学习规律，构建模型，用于预测或判断。
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简述机器学习的基本过程。 答：收集大量样本数据，使用数据训练模型，对模型进行测试验证，最终使用模型完成识别、预测等任务。
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什么是人工神经网络？ 答：人工神经网络是模拟人脑神经网络结构设计的计算模型，由输入层、隐藏层、输出层构成，适合图像、语音这类复杂数据的识别处理。
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什么是深度学习？ 答：深度学习属于机器学习，是含有多层隐藏层的人工神经网络，拥有更强的数据学习能力。
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什么是搜索？简述盲目搜索与启发式搜索的区别。 答：搜索是寻找问题求解路径的过程。盲目搜索按照固定策略搜索，不考虑问题特点；启发式搜索加入启发信息，调整搜索方向，加快求解速度。
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什么是自然语言处理？举例。 答：自然语言处理是让计算机理解、处理、生成人类语言的技术；如机器翻译、语音助手、AI文本生成。
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什么是图像识别？举例。 答：图像识别是计算机对图像进行分析，识别图像内对象；如人脸识别、车牌识别。
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如何辩证看待人工智能带来的影响？ 答：人工智能能够提升效率，方便生产生活；同时也会带来信息安全、隐私泄露、就业冲击等问题，需要合理规范、负责任地使用人工智能技术。
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阿尔法围棋（AlphaGo）依靠什么技术战胜围棋选手？ 答：依靠深度学习、人工神经网络，学习海量棋谱，通过自我博弈训练模型，结合启发式搜索完成落子判断。