注:排名前20名的高校、科研院校有:北京工业大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学、清华大学、北京航空航天大学、华南理工大学、浙江大学、西安电子科技大学及中国科学院,其余均为企业。
从历年专利授权量变化趋势来看,2014至2017年我国人工智能领域专利处于:
起步萌芽期
发展停滞期
缓慢发展期
快速发展期
注:排名前20名的高校、科研院校有:北京工业大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学、清华大学、北京航空航天大学、华南理工大学、浙江大学、西安电子科技大学及中国科学院,其余均为企业。
在位列中国人工智能专利授权量前20位的国内专利权人中,企业和高校、科研院校的授权量之比约为:
1:1
2:3
1:2
1:3
近年来,伴随着信息技术的发展和传播形态的演变,出现了一种“深度造假”新现象,这一现象是指经过处理的视频,或者通过人工智能技术生成的其他数字内容,它们会产生看似真实的虚假图像和声音。2019年初,某国际知名人工智能杂志的一篇文章提到:人工智能基金会筹集了1000万美元,开发了一套系统工具,能够通过人工审核或机器学习来识别诸如深度造假之类的欺骗性恶意内容。这篇文章还介绍了一家总部位于荷兰的科技初创公司努力将对抗性机器学习“作为探测深度造假的主要工具"。
由此可以推出:( )。
“深度造假”的技术往往是领先于最新的检测技术的
我们依靠技术进步才能解决“深度造假”带来的挑战
人类无法像人工智能那样能识别出“深度造假”现象
强大的人工智能技术可以用来检测虚假或欺骗性内容
截至2018年底,中国人工智能市场规模约为238.2亿元,同比增长率达到56.6%。从中国人工智能企业地域分布情况来看,北京企业数量最多,企业数量为368家;其次为广东,人工智能企业数量为185家;排名第三的是上海,数量为131家。
2017年中国人工智能市场规模同比增长率与2015年相比约:
减少了13.3个百分点
增加了13.3个百分点
减少了15.4个百分点
增加了15.4个百分点
在一次人工智能测试中,测试员让一个人类被试者和人工智能一起回答同一组试题,得到两份答案。另一群不知情的专家通过分析两份答案来判断哪一份出自人类,哪一份出自计算机,结果判断的错误率接近50%。看起来人工智能表现过于优异,其智能水平远超预期。有人认为,这个结果表明试题本身的设计可能有问题。
为了使上述结论成立,下列( )项命题最适合作为补充条件。
这个人工智能之前并没有通过图灵测试
专家的判断能力是很强的
测试员并没有在测试过程中作弊
该人工智能从设计上不应该与人类有如此接近的表现
随着医疗产业的发展,医疗领域的人工智能也越来越先进,可以开展健康检测、快速诊断疾病、做手术等。如今,人工智能早已不再是科幻小说中的专有名词,它已经突破了从“不能用”“不好用”到“可以用”的技术拐点,进入了快速发展时期。
这反映的哲学原理是:
意识是人脑所特有的机能
意识活动具有主体选择性
人类的认识活动有反复性
实践是认识的来源和动力
大数据、人工智能脱胎于网络,而又与网络的侧重点不同。网络强调的是设备和主体之间的连接,是信息社会的基础设施。大数据是因网络的连接和对世界的数字化而形成的数据资源;人工智能则是在大数据的基础上通过反复训练进化而成的处理数据的智慧体系。就当前的发展形势而言,中国拥有世界上最大的网民群体和网络基础设施体系,世界上最大的移动互联网用户群体、电子商务客户群体、电子金融和社交媒体用户群体等,这使得中国成为世界上大数据规模最大的国家,并由此产生了丰富的应用实践和人工智能衍生产品。
这段文字主要介绍:
网络、大数据和人工智能之间的关系
中国发展大数据、人工智能的优势
中国互联网用户群体的构成情况
人工智能衍生产品的发展基础
将不能量化的诗歌(以及纯文学)评价标准和人工智能的算法标准拼接在一起,本来就是一件不伦不类的事。人工智能在科学研究、生产劳动等方面的贡献,足以证明其本领之强,_______________。人类也完全没必要拿自己的优势去跟人工智能的缺点比较,即使科技再发达,想必在未来很长的一段时间内,诗歌与文学的世界依然是人类情感和灵魂最佳的栖息地,守卫好我们的心灵家园,依然要靠人类自身的智慧与创造力。
填入划横线部分最恰当的一项是:
却不能弥补人类智慧在诗歌创作上的缺陷
完全可以取代人类智慧自主开展诗歌创作
没必要和人类智慧在诗歌创作上一决高下
毫无疑问将能够实现诗歌评价标准的量化
图灵在密码方面取得的成就________。他发明了“图灵机”。虽然这个机器当时是为战争服务的,不过,在人工智能的发展历史中,却是________的一个事件。
填入画线部分最恰当的一项是:
可望而不可即 开天辟地
可望而不可及 开天辟地
可望而不可及 开天劈地
可望而不可即 开天劈地
近年来,伴随着信息技术的发展和传播形态的演变,出现了一种“深度造假”新现象,这一现象是指经过处理的视频,或者通过人工智能技术生成的其他数字内容,它们会产生看似真实的虚假图像和声音。2019年初,某国际知名人工智能杂志的一篇文章提到:人工智能基金会筹集了1000万美元,开发了一套系统工具,能够通过人工审核或机器学习来识别诸如深度造假之类的欺骗性恶意内容。这篇文章还介绍了一家总部位于荷兰的科技初创公司努力将对抗性机器学习“作为探测深度造假的主要工具”。
由此可以推出:
“深度造假”的技术往往是领先于最新的检测技术的
我们依靠技术进步才能解决“深度造假”带来的挑战
人类无法像人工智能那样能识别出“深度造假”现象
强大的人工智能技术可以用来检测虚假或欺骗性内容