图灵测试是由哪位科学家提出的？
阿兰·图灵
牛顿
爱因斯坦
爱迪生
在早期的AI研究问题中，“寻找一种方法来度量计算机完成特定任务时所耗费的运行时间和储存空间等开销”主要关注的是以下哪个领域？
自动计算机
神经网络
计算复杂度
算法抽象能力
1956年的达特茅斯会议最主要的贡献是什么？
成功研制出第一款能够下棋的计算机程序
正式确立了“人工智能”这一学科
提出了著名的“图灵测试”来判定机器智能
证明了神经网络可以解决任何逻辑问题
人工智能的外化产品形态不包括以下哪一项？
智能运载工具
数字人
工业机器人（非人形）
人形机器人
罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）是“行为主义学派”的代表人物之一，该学派智能实现的主要特点是什么？
基于知识推理
基于模型计算
基于环境感知和反馈控制
基于符号操作
下列哪项关于“算盘”的描述是正确的？
由法国人发明
能够自动进行四则运算
是由中国发明的最早的计算工具
运用了打孔卡片原理
冯·诺依曼架构的核心原则不包括下列哪一项？
采用二进制逻辑
程序存储执行
由运算器、控制器、存储器、输入/输出设备组成
基于神经网络进行并行处理
关于电子计算时代的第四代计算机，PPT中未提及以下哪一特征？
以大规模集成电路为主
运算速度极快
软件上出现高级编程语言
软件上出现数据库管理系统
TCP/IP协议因其“协议分层架构、可靠传输机制”和什么特点，而被称为“互联网的神经中枢”？
极高的传输速度
免费开源
开放标准
军事级加密
网络计算时代的一个重要特征被概括为？
以“数据”为中心
以“人”为中心
以“机器”为中心
以“算法”为中心
智能计算时代被称为“计算机跨越的第二个分水岭”，这个分水岭指的是什么？
从“有意识思维”过程到“无意识思维”过程的转变
从军用领域到民用领域
从模拟计算到数字计算
从单机操作到网络互联
智能计算时代的到来，主要带来了哪三方面的爆发性需求？
对更快的网络速度、更便宜的硬件、更简单的算法的需求
对巨量数据、人工智能算法的突破和对算力的需求
对更多的程序员、更大的屏幕、更长的电池续航的需求
对更严格的法律法规、更广泛的伦理讨论、更全面的安全防护的需求
智能计算时代所反映的人类思维特征是什么？
感性思维与理性思维的交替
有意识的、逻辑的语言思维和无意识的、快速的本能思维
短期记忆与长期记忆的协作
左脑思维与右脑思维的分工
驱动AI发展的“三驾马车”不包括以下哪一项？
数据
算法
算力
能源
大数据的“4V”特征中，“Value”特征通常指的是什么？
数据价值密度高，容易提取
数据价值高，但价值密度低，需要通过挖掘分析才能发现
数据本身具有极高的商业价值
数据的价值类型非常多样
推动大数据技术产生的核心需求是什么？
对更精确的抽样分析方法的需求
对全量数据的采集、存储、处理与分析的需求
对更便宜的数据存储设备的需求
对更快的单机计算速度的需求
关于AI与大数据的关系，下列哪项描述是未直接提及的？
大数据技术支撑了人工智能算法的实现。
人工智能是大数据分析技术的高级阶段。
深度学习模型的训练依赖于大数据技术进行存储与计算。
人工智能可以完全替代所有的大数据处理流程。
人工智能与大数据技术的关系可以如何概括？
两者是独立发展的技术，没有直接联系。
大数据技术主要用于存储，与AI算法训练无关。
深度学习等AI模型依赖大数据技术进行数据的存储、计算与分析。
人工智能技术已经可以完全替代大数据技术。
研究机构Epoch AI对AI训练数据的发展做出了什么关键预测？
到2028年，将发现无限量的新数据来源。
到2028年，训练AI模型的典型数据集规模将达到公共在线文本总量的估计规模。
到2028年，AI将不再需要训练数据。
到2028年，所有数据都将自动转化为高质量数据。
《自然》杂志头版“AI革命正‘吸干’互联网数据的海洋”这一警告，主要说明了什么？
AI技术导致了全球互联网的瘫痪。
AI模型的训练对高质量数据的需求极大，已面临数据枯竭的危机。
互联网上的数据都是低质量的。
AI发展应该立即停止。
关于数据量对模型性能的影响，下列描述正确的是？
在任何数据规模下，传统机器学习算法的性能都优于深度学习算法。
当数据规模较小时，传统机器学习模型与神经网络模型的性能差异不大。
深度学习模型的性能不随数据量的增加而变化。
数据量的大小对传统算法和深度学习算法的性能没有显著影响。
“大数据无处不在且大得惊人”，并以TB、PB为单位。这主要反映了大数据“4V”特征中的哪一个？
Volume（大量）
Velocity（高速）
Variety（多样）
Value（价值）
“当互联网的公共数据用完时，什么是最宝贵的财富？”
更快的计算芯片
更先进的算法模型
企业内的专业数据
开放的源代码
“人工智能技术萌芽阶段”的时间线，下列哪项重大贡献是由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）做出的？
提出了神经元网络的数学模型
提出了著名的“图灵测试”
提出了感知机（Perceptron）模型
提出了支持向量机（SVM）
2018年的图灵奖主要授予了哪三位科学家，以表彰他们在哪个领域的贡献？
Yoshua Bengio, Yann LeCun, John J. Hopfield； 物理神经网络
Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio； 深度神经网络（DNN）
Geoffrey Hinton, Yann LeCun, John J. Hopfield； 支持向量机（SVM）
Yoshua Bengio, Yann LeCun, John J. Hopfield； 卷积神经网络（CNN）