人工智能技术及应用习题答案第1516章.pdf

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1、 习题 15 一、判断题 1、AI 思维是一种全新的，比互联网更先进的思维模式。T 2、AI 时代一个很典型的特点是软硬结合。T 3、学会编程语言是和机器沟通的一个不可或缺的技能，Python 一种容易扩展的人工智能编程语言。T 4、TensorFlow 是一个谷歌的非开源人工智能工具。F 二、填空题 1、互联网思维通过（平台跨界）和（思维共享），大大提升供给和需求对接效率。2、AI 三大推动力为（数据）,（算法 ）,（算力 ）。3、互联网是（生产关系），大计算是（生产力），大数据是（生产资料）。4、（数据 ）秒杀一切算法，（算法）推动社会进步 5、当然光学编程语言并不够，你还要学习（相关平台

2、）和（开发环境），以及（多种接口 API ）。三、简答题 2、AI 时代我们更关注什么？我们必须更多地去关注软件和硬件的结合处能够有哪些创新。4、AI 工程师都要懂一点业务，为什么？（1）算法实现 问题解决（2）问题解决 现场问题解决（3）业务知识是工程师进行高效团队协作的共同语言（4）工程师需要最快、最好、最有可扩展性地解决问题 习题 16 一、名词解释 1.智能体 智能体可以看做是一个程序或者一个实体，它嵌入在环境中，通过传感器感知环境，通过效应器自治地作用于环境并满足设计要求。2.智能体社会性 多智能体之间是通过智能体之间的相互感知和作用，产生宏观上的整体同步效应，称作是涌现行为。3.细

3、胞计算机 采用系统遗传学原理、合成生物技术，人工设计与合成基因、基因链、信号传导网络等，对细胞进行系统生物工程改造与重编程序，可以做复杂的计算与信息处理，细胞计算机又称为湿计算机，目前的计算机是干计算机。4.仿生算法 以生物智能为基础，用仿生的观念致力于寻找新的算法模式，虽然类似于自动机思想，但立足点在算法上，不追求硬件上的变化。二、选择题 1、（D ）不是智能特性。A.自主性 B.进化性 C.反应性 D.协同性 2、具有独立的局部于自身的知识和知识处理方法，能够根据其内部状态和感知到的环境信息自主决定和控制自身的状态和行为称为智能体的（A ）。A.自主性 B.进化性 C.反应性 D.协同性

4、3、Agent 能够感知、影响环境。Agent 的行为是为了实现自身内在的目标，在某些情况下，Agent 能够采取主动的行为，改变周围的环境，以实现自身的目标称为智能体的（C ）。A.自主性 B.进化性 C.反应性 D.协同性 4、智能体结构不包括（A ）。A.自主式 B.反应式 C.慎思式 D.复合式 5、基于基于知识的系统的 Agent 称为（C ）Agent。A.自主式 B.反应式 C.慎思式 D.复合式 6、具有环境描述和丰富的智能行为的逻辑推理能力的 Agent 称为（C ）Agent。A.自主式 B.反应式 C.慎思式 D.复合式 7、（D ）不是多智能体系统的基本类型。A.BDI

5、 模型 B.协商模型 C.自协调模型 D.反应模型 8、能够随环境变化自适应地调整行为的多智能体系统属于（C ）模型。A.BDI B.协商 C.自协调 D.反应 三、判断题 1、事实上，随着数据信息爆发式的发展，计算能力或将成为未来人工智能发展的最大障碍。T 2、量子计算机的计算能力将为人工智能发展提供革命性的变化。T 3、量子计算机正在大规模商用，其运行速度比传统模拟装置计算机芯片运行速度快 2亿倍。F 4、混合学习模型使得将业务问题的多样性扩展到包含不确定性的深度学习成为可能。T 5、群体智能控制是分布式的，不存在中心控制。T 6、Agent 之间都是直接通信的，通信和状态知识都是固定的，

6、多智能体体系结构为联盟结构。F 7、生物计算机的存储容量可以达到普通计算机的十亿倍。T 8、生物芯片一旦出现故障，可以进行自我修复，所以具有自愈能力。T 9、从生物计算机中提取信息容易。F 10、生物计算机 48 小时就完成了人类迄今全部的计算量。F 11、“生物化学电路”是一种超分子生物芯片。T 二、填空题 1、深层强化学习与（环境互动 ）解决业务问题 1.2、通过模拟或插值合成新数据有助于获得更多的数据，从而增强（现有数据 ）以改进学习。3、开发机器学习模型需要（耗费时间）和（专家驱动）的工作流程，包括数据准备、特征选择、模式或技术选择、训练、调音。4、群体智能源于对以（蚂蚁）、蜜蜂等为代

7、表的社会性昆虫的群体行为的研究。5、在多智能体系统的协调控制中，基本而又重要的问题是群集问题、队形问题和（一致性问题）。6、通过对自然界生物特性的研究与模仿，来达到为人类社会更好地服务的目的，称为（仿生学）。7、生物计算机，以（核酸分子）作为“数据”，以生物酶及生物操作作为信息处理工具的一种新颖的计算机模型。8、生物计算机（24）小时就完成了人类迄今全部的计算量。三、简答题 1、机器学习(尤其是深入学习)的最大挑战是?（1）可解释人工智能：理解黑匣子（2）胶囊网络：模仿大脑的视觉加工能力（3）生成对抗性网络：配对神经网络促进学习和减轻处理负荷（4）混合学习模型：模型不确定性的组合方法（5）自动机器学习(AutoML)：无需编程的模型创建 2、画出反应式 Agent 结构图 3、简述多智能体体系结构。（1）网络结构：Agent 之间都是直接通信的，通信和状态知识都是固定的。（2）联盟结构：若干相距较近的 Agent 通过一个叫做协助者的 Agent 来进行交互，而远程 Agent 之间的交互和消息发送是由局部 Agent 群体的协助者 Agent 协作完成的。（3）黑板结构：黑板结构中的局部 Agent 把信息存放在可存取的黑板上，实现局部数据共享。