1、对人工智能常见的误解有哪些?( )
A、人工智能就是机器学习
B、机器学习只是人工智能中的一个方向
C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多
D、人工智能就是深度学习
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2、哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( )
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3、深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( )
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人工智能，语言与伦理（复旦大学)
- 1.1人工智能的历史
- 1.2符号人工智能
- 1.3人工神经元网络
- 1.5顺便聊聊五代计算机泡沫
- 2.1专用人工智能与通用人工智能
- 2.2深度学习能够升级为通用人工智能系统吗？
- 2.3向自然智能学习（上）
- 2.4向自然智能学习（下）
- 2.5再论“强人工智能”与“超级人工智能”
- 3.1大数据的优点
- 3.2大数据的缺点
- 3.3节俭性理性
- 3.4对绿色人工智能的展望
- 4.1自然语言处理理论概论
- 4.2行为主义的自然语言处理路径
- 4.3外在主义的语义建模
- 4.4基于理想语设想的语义建模
- 4.5统计学进路的语义处理方式
- 4.6混合式进路
- 4.7基于实际语例的进路
- 5.1再谈强人工智能与弱人工智能
- 5.2塞尔论证的前身
- 5.3塞尔的反证法
- 5.4重要的反驳
- 6.3认知语言学关于翻译的洞见
- 6.4认知语言学技术刻画的“不可计算性”
- 7.1隐蔽在计算机工业的“中立”面相之后的英语霸权
- 7.2被西语思维扭曲的汉语量词现象
- 7.3一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
- 7.4以人工智能为武器来反抗地球的扁平化
- 8.1从“中文屋”到“日语屋”
- 8.2日语言说者对于具身性的敏感性
- 8.3“日语屋”给塞尔造成的麻烦
- 8.4 主流人工智能的自然语言处理技术为何处理不了具身性？
- 9.1机器人伦理学概述
- 9.2从伦理学的“具身性”说起
- 9.3认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
- 10.1德性伦理学与儒家哲学的结合
- 10.2击靶德性论及其与儒家学说中的关系
- 10.3从神经计算模型看德性熏养
- 10.4通过基于“儒家德性样板库”的隐喻性投射来获取德性
- 10.5课程总结
