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人工智能技术选择题-人工智能技术选择题及答案
C0f3d30c8时间2024-08-12 12:39:36分类AI技术浏览16
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术选择题的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术选择题的解答，让我们一起看看吧。
ai解题是什么意思？
AI解题，是基于图像识别和人工智能的技术正在兴起。通过拍摄试题,系统可以智能解题。
教学辅助平台实现智能组卷，个性化出题，自动阅卷评分，成绩自动录入和智能分析，降低老师的工作量。学生和家长可以自主查询成绩结果。系统还可以根据分析结果，找出薄弱环节，输出针对性改进建议。
除了图文识别外，现在借助AI语音识别，还可以进行口语测评、答辩。
人工智能训练师资格证好考吗？
人工智能训练师资格证的考试难度因机构和认证机构而异。不同的认证机构可能有不同的要求和标准，所以无法一概而论。但是，一般来说，人工智能训练师资格证的考试可能具有一定的挑战性，要求考生具备扎实的技术知识和实践经验。
以下是一些可能影响考试难度的因素：
1. 入门门槛：有些认证考试可能对考生有一定的入门要求，例如需要具备相关的学位或工作经验。这种情况下，考试可能会更加挑战性，因为要求考生具备一定的基础知识和经验。
2. 考试内容和范围：人工智能的领域十分广泛，涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。考试可能需要涵盖这些知识领域，并进行理论和实践的考核。
3. 考试形式：考试的形式可能包括选择题、案例分析、编程实践等多种形式。这要求考生不仅要熟悉理论知识，还要具备解决实际问题的能力。
要顺利通过人工智能训练师资格证的考试，建议你：
1. 具备扎实的基础知识：确保你对人工智能的基础概念、技术和算法有充分的理解。
2. 实践经验：通过参与实际项目或开展相关研究来积累实践经验。这将帮助你更好地理解和运用所学的知识。
3. 考前准备：认真学习和准备考试所需的内容，包括复习教材、参加培训课程、做练习题等。
4. 参考资料和***：利用可靠的教材、在线课程和学习***来扩展和巩固你的知识。
人工智能的深度学习是什么意思？好学么？
人工智能时代已经到来，AlohaGO的击败李世石成为了围棋界的神话，让许多人震惊不已。那么AlphaGo是怎么产出的呢?它是源自于人工智能的深度学习。
随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。许多人也都在疑惑，什么叫做深度学习算法呢?再此猎维科技狡辩就给大家科普一下，什么叫做人工智能深度学习?
深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互[_a***_]适应环境。
例如，正在接受计算机视觉训练的深度学习系统可能会首先学会识别出现在图像中的物体边缘。这些信息被传送到下一层，可能会学习识别角落或其他特征。它一遍又一遍地经历同样的过程，直到系统最终开发识别物体甚至识别人脸的能力。
人工智能深度学习j教学班顾名思义就是针对人工智能深度学习技术开展的教学课程。学习这些课程，可以了解人工智能技术，参加人工智能项目实战，毕业后去从事人工智能相关岗位的工作。
1、人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题；
2、深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题；
两者综合起来释义如下：
1、人工智能深度学习：自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决计算机很难解决的问题（计算机很难解决人类的直觉遇到的问题）。
人工智能深度学习是一门复杂而有挑战性的科学范畴，这里面包含了大量的学习范围：模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、这里面又涉及到大量的计算机语言算法：回归算法、神经网络算法、SVM算法（支持向量机）、聚类算法、降维算法、推荐算法、有(无)监督学习算法、特殊算法等。
所以这是一项非常复杂、具有挑战性和前瞻性的发展趋势，希望可以帮助到你，加油。
深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。
权重就是数据的一个数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。
设定一个规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断条件，更准确的过滤数据，就是机器学习。
在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。
深度学习可以需要大量的数据来调整规则。
在深度学习的基础上，添加一个或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。
举个例子：
一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。
进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。
人工智能是一个很大的概念，包含了很多内容，其主要目的是想让机器能拥有类似于人的智能：比如说识别东西、对话、看书、艺术创作、游戏***等等；
深度学习是人工智能领域的一种方法。也就是说深度学习可以实现人工智能的一些要求，比如说识别东西、对话。
我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。
首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：
希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。
希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。
AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。
所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
目前的机器学习可以分为三大类：
（1）有监督的学习
数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：
***如人工智能有自我意识后，杀了人，怎么判断是故意还是过失？
这个问题大了，不光是法律判决层面的事。那是人类面临人工智能的巨大危胁，有必要叫停。如果真要给出判决，定要找出人工智能公司或研究机构，了解他们让人工智能执行任务的初衷动机。初衷不良，动机不纯就不是意外而是故意，两者都以谋杀定罪。
其实这个时候你去追究人工智能什么责任都是多余的.
这些还重要吗?
不管是故意,还是过失.又有什么区别呢.
向商家或厂家追讨赔偿.
因为人工智能不是人,无论你怎么判断它什么罪名,也失去了意义.
如果是人,你或者宁愿告他坐牢,但是对于人工智能,你除了索偿还有什么选择?
首先我们来科普一下机器人三原则，1942年，Asimov在他的小说中首次提到机器人三原则，即机器人的设计、开发和使用都要遵循下面的三个原则：
- 第一法则机器人不得伤害人类，或因不作为（袖手旁观）使人类受到伤害。
- 第二法则除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令。
- 第三法则在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。
所以如果按照这个法则顺序的话，机器人是不会伤害人类的，但是这其中又要涉及到伤害、服从、保护等词的模糊法律定义，所以会不会出现机器人为了保全自己而损害人类安全的事情也就不得而知。
近几年来，随着基于深度学习的人工智能产品火热起来后，这个话题再次引起大众的热议，主要分为悲观派和乐观派。悲观派阵营主要有史蒂芬·霍金、埃隆马斯克、比尔盖茨，霍金认为人工智能的全面发展可能导致人类灭，特斯拉创始人马斯克认为人工智能未来或许比核武器更加危险，比尔盖茨表示，人类应该敬畏人工智能的崛起。乐观派的主要代表有谷歌执行董事施密特、facebook创始人扎克伯格、苹果CEO库克，以及中国的阿里巴巴创始人马云、百度李彦宏、创新工场李开复等，他们的主张大致是AI是一项服务于人类的技术，会解放生产力，让人类享受更好的生活。
同时，许多AI工作者正在努力确保人工智能的研发是有益的，并且不对研发人员设立不必要的限制。2018年1月，AI界精英在加州阿西洛马的开会，并制订了《阿西洛马人工智能原则》，会议希望通过制定的23项原则在一定程度上确保AI的研发能让所有人收益。迄今为止，已有超过1200名AI研究人员和2300名相关人士签署了该原则。
现在回到问题，***如人工智能有自我意识后，杀了人，怎么判断是故意还是过失？如果真到了人工智能有意识且有动机***的时候，不是判断人工智能***的法律问题，而真的是担忧人类生死存亡的时候到了。但是在可见的未来（100年）不会出现强人工智能（有意识）。
最后，我们回到现实AI产品中来讨论一下实际的两个案例。
如果AI影像误导医生错误诊断病人疾病导致死亡，又改是谁的责任呢？欢迎大家讨论。
人类的发展是艰难而曲折的，我们在其中制定了一个又一个法律和规范，制约人类向更美好的未来发展，但是没有人知道什么时候会不经意打开潘多拉盒子导致人类灭亡，其实人类已经打开了一个潘多拉盒子，你们知道是什么吗？
由于法律的拟定是需要具体案例来推动的，现阶段从法律条款上并无相应约束。不过按照题主的意思，这是一个脑洞题，那么就进行一番推演。
类比来说明这个问题，现在把人工智能比作一台榨汁机，只需要按动一个按钮，将食材推压到机器中，就可以获得相应的果汁，就好像下图所示：
现在出现了一点儿小意外，使用者的手被卷了进去，导致手指被榨汁机内的刀头所伤，那么现在对于判断案例可能就会集中在：
1. 使用者是否由于违规操作导致，应该自行承担，例如有人开着车，路况正常，车辆正常，自己开到了河里。
2. 制造者由于设备的安全隐患导致，对市场上销售了有问题的设备，厂商来赔偿，例如有人开着新买的车，操作没有问题，但是突然车的刹车出了问题导致开到了河里。
上述的所有可能都是建立在榨汁机是属于生产者或使用者高度可控的程度。
在这个选择题前，需要明确一个关键，即，对于人工智能产品，其所具有的“意识”，法律上是否认可其[_a1***_]独立承担责任。
现阶段肯定是无法认可，依旧会按照上述两条找责任方是属于生产商还是使用者。但是往长远想，认为一个人工智能产品具有“高度意识”。
还是在现有法律里猜答案，对于未成年人犯罪，先行法律则认为其监护人有承担赔偿的责任。也就是对于未成年人，即未满14岁，无刑事责任能力的人，不负刑事责任。所以，不满14周岁的人是不构成犯罪的。
到此，以上就是小编对于人工智能技术选择题的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术选择题的4点解答对大家有用。
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