一、判断题（共75题）
1. 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。（√）
2. 人工智能是计算机科学的一个分支。（√）
3. 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。（√）
4. 人脸识别不是人工智能。（×）
5. 图灵的猜想在2000年时就已经实现了！（×）
6. 计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉认为机器人可以思考，相当于“潜水艇能不能游泳”一样，但这个回答争议很大。（√） 7. 图灵是德国著名的计算机科学家。（×）
8. 与其说计算机在思考，不如说它在计算。（√）
9. 当你交给计算机一个任务的时候，不但要告诉它做什么，还要告诉它怎么做。关于“怎么做”的一系列指令就叫做算法。（√）
10. 为了完成更加复杂的任务，工程师必须让计算机变得再聪明一些，能够自动“学习”，从已有的历史数据和经验中自动分析，总结出规律，并利用自己总结出来的规律，对新输入的数据进行预测，这就是机器学习算法。（√） 11. 有些规律虽然你自己能够领悟，但你却无法翻译成机器能理解的算法，这个时候就要靠机器学习来解决。（√）
12. 自动驾驶只是一种简单的模拟人类驾驶的技术，不属于人工智能。（×） 13. 机器也能“思考”，只不过不是我们所设想的那种思考。机器可以通过计算机程序模拟人类的思考，使得自己在某些具体的任务中，像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。（√）
能》，提出了图灵测试。
15. 特斯拉的电动汽车的自动驾驶技术，采用的并不是人工智智能技术。（×）
16. 为了让机器能够通过某种计算机程序学会“思考”，人类科学家尝试了各种各样的方法，付出了几代人的努力，熬过了两次低谷，经历了三次高潮。（√）
17. 1956年，艾伦艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙研发了一个程序，拥有逻辑推理能力，能够证明《数学原理》中的38个定理，有些证明比原著更加巧妙。（√）
18. 早期的机器就拥有了逻辑推理能力，已经能够实现人工智能了。（×）
ip调度系统19.80年代初，哈佛大学为谷歌公司设计了一个专家系统，能够自动为购买电脑软件的用户匹配对应的芯片、驱动、数据线、接口，不但比销售人员的效率高，每年还能为谷歌公司节省几千万美元。（×）
20. 专家系统虽然很有用，但它的应用领域过于狭窄。专家系统中所需的知识需要预先输入，但是获得计算机能理解的知识哪有那么容易。而且专家系统的维护费用也比较高，人工智能遭遇低谷。（√）
21. 计算机主要干三件事，一是输入，二是运算，三是输出。（√）
22. 运算能力的高低对人工智能影响很小。（×）
23. 机器要学习，必须有大数据作为支撑。（√）
24. 计算机程序要经过大量运算，才能对大数据进行消化，变成各种各样的模型，模拟人类的智能。（√）
25. 机器可以不要通过学习就可以模仿梵高的画风。（×）
26. 不同算法的效率是一样的。（×）
27. 语音识别、计算机视觉等领域的突破离不开深度学习算法。（√）
28. CPU模型训练运行速度不如GPU，是因为CPU单元不能同时运算，有的需要负责控制，有的负责缓存。（√）
29. 把上海所有房子的价格和它们的面积、学区、建造时间以及周围的交通情况等信息输入计算机，通过机器学习算法，计算机就能够到“大致判定上海一个房子的价格的规律”（√）
30. 计算机足智多谋，能像诸葛亮一样，把所有可能的情况提前
预料到！（×）用户信息泄露
31. 让计算机把自己想象成一个小球，从图中峡谷的任意一个地方开始往下滚。如果滚到一个地方滚不动了，那个地方就是海拔最低的地方。这种聪明的算法叫做“梯度下降法”。（√）
32. 不论输入什么，在计算机看来都是一堆数据。不论输出什么，在计算机看来也都是一堆数据。（√）
33. 研究人工智能的计算机程序，很多时候是在研究“聪明的算法”，能够适应各种各样的实际情况，让计算机程序通过运算，从输入的数据出发，正确而高效地得出应该输出的结果。（√）
34. 机器在通过计算机程序模拟人类的思考，使得自己在某些具体的任务中，像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。（√）
35. 人工智能之所以能在近年来掀起新一轮高潮，主要是因为三大驱动要素：算法、大数据、运算能力。（√）
36. 计算机语言使用的是二进制，只有0和1两个符号。（√）
37. 80年代的专家系统就好比一个有推理能力的知识库，能够模拟专家解决某个领域的复杂问题。SIRI就是一种专家系统。（√）
38. 利用人工智能，可以语音合成一个名人的声音。（√）
39. 前互联网时代，可以轻易记录和保存人类每时每刻的行为数据。（×）
40. 科学家使用传统的CPU进行模型训练，运算过程少则几天，多则几个星期，效率非常低。（√）
41. 梯度下降法可能是学习人工智能第一个需要掌握的算法。（√）
从理论上讲，人类能够完成的任何一种重复的劳动，甚至人类无法完成的许多重复的劳动，都能用人工智能的算法让机器来学习。（√）
42. 人工智能不能应用在医疗场景。（×）
43. 人工智能技术可以做到车辆的精确识别，永远不会出错。（× )
44. 著名对冲基金桥水曾经利用人工智能技术，通过这些历史数据和统计概率预测未来。( √ )
45. 人工智能技术可以应用在语音识别和语音合成。（√）
46. 预先给计算机要学习的数据进行了分类，属于监督学习方法。（√ )
47. 人工智能技术可以应用在科学研究场景中。（√）
48. 人工智能技术可以应用在任何一种场景。（×）
49. 计算机只是从动物学的角度进行了分类，而不是从数字照片的数学特征的角度进行了分类。（×）
50. 机器学习只有监督学习一种方法。（×）
防滑鞋51. 淘宝会根据我们以前的购物的喜好推荐其他产品，也是人工智能的一种应用。（√）
52. 机器学习中的监督学习需要我们预先进行分类。（√）
53. 人工智能技术可以识别出猫和狗的区别并进行分类。
（√）
54. 非监督学习需要我们在进行机器学习前预先进行分类。（×）
55. 通过监督学习机器可以学会精准的击打乒乓球。（× )
56. 机器在学会打乒乓球后，如果希望打网球，需要重新学习。（×）
57. 迁移学习可以让机器对规则相似的项目，不需要让计算机从零开始重新学。（√）
58. 通过强化学习，机器可以学会打乒乓球。（√）
59. 从理论上讲，机器可以完成人类能够完成的任何一种重复的劳动，甚至人类无法完成的许多重复的劳动。（√）
60. 人工智能技术可以帮助警察快速确定可疑人员的身份。（√）
61. 金融领域不可以应用人工智能技术。（×）
62. 无人驾驶技术需要使用摄像头。（√）
63. 理论上来说，通过人工智能技术，可以合成和奥巴马一样的声音。（√）
64. 人工智能技术离我们普通人的生活还非常的遥远。
（×）
65. 应用了人工智能技术之后，许多邮箱的垃圾邮件大大减少了，有些邮件服务商甚至将垃圾邮件比例降到了0.1%。（√ )
66. 人工智能技术在科学领域，可以帮助科学家进行数据筛查。（√）
67. Quill技术曾被用来撰写电视及网络上新闻报告。
（√）
68. 计算机也可以在视频画面中，识别车辆信息，帮助失主追回被盗的汽车。( √ )
视频处理69. 人工智能系统Watson曾经只用了10分钟就从 2000 万份论文中到了依据，精确诊断了病症。（√）
70. 人工智能特指人形机器人。（×）
71. 全球的证券市场每天都会产生大量交易数据，人工智能可以通过这些历史数据和统计概率预测未来。（√）
72. 人工智能技术不能应用在语音识别和图片识别。
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（×）
73. 机器狗，机器驴，机器蜘蛛都已经发明出来了。
（√）
74. 人工智能技术可以应用在粒子加速器之中。（√）
75. 人工智能技术可以根据每个人的喜好，推送不同的商品。（√）
二、单选题（共5题）
1. 下列是人工智能的先驱（ A）。
A.马文·闵斯基
B. 勒布朗·詹姆斯
C. 罗纳尔多
D. 姚明
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