人工智能原理與方法智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下哈爾濱工程大學

人工智能原理與方法智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下哈爾濱工程大學哈爾濱工程大學

第一章測試

下列關于智能說法錯誤的是（）

A:任何生命都擁有智能B:目前，人類智能是自然只能的最高層次C:細菌不具有智能D:從生命的角度看，智能是生命適應自然界的基本能力

答案:細菌不具有智能

目前，智能的定義已經明確，其定義為：智能是個體能夠主動適應環(huán)境或針對問題，獲取信息并提煉和運用知識，理解和認識世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行動，解決問題并達到目標的綜合能力。（）

A:錯B:對

答案:錯

傳統(tǒng)人工智能領域將人工智能劃分為強人工智能與弱人工智能兩大類。所謂強人工智能指的就是達到人類智能水平的技術或機器，否則都屬于弱人工智能技術。（）

A:錯B:對

答案:對

人類歷史上第一個人工神經元模型為MP模型，由赫布提出。（）

A:對B:錯

答案:錯

下列關于數(shù)據(jù)說法錯誤的是（）

A:在當今社會，數(shù)據(jù)的本質是生產資料和資產B:數(shù)據(jù)就是描述事物的符號記錄，是可定義為有意義的實體C:數(shù)據(jù)可以分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字數(shù)據(jù)兩類D:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計算機輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)

答案:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計算機輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)

下列關于大數(shù)據(jù)的說法中正確的有（）

A:大數(shù)據(jù)帶來的思維變革中，更多是指更多的隨機樣本B:“大數(shù)據(jù)時代”已經來臨C:大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征D:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

答案:“大數(shù)據(jù)時代”已經來臨;大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征;“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

第二章測試

人工智能使人類改造自然、適應自然的各類技術發(fā)展到最高階段，智能技術使得工具變得有智能，促使技術在以指數(shù)級增長速度加速進化（加速回報定律）。（）

A:錯B:對

答案:對

聯(lián)結主義認為人的思維基元是符號，而不是神經元；人的認知過程是符號操作而不是權值的自組織過程。（）

A:錯B:對

答案:錯

科學研究能夠逐步理解如何從大腦的結構和機制上產生知覺、記憶和行為的意識表現(xiàn)，這些所謂“簡單問題”的科學研究，都無法越過物質與精神的藩籬，解決身心關系的“困難問題”，證明主觀意識如何從物質基礎上涌現(xiàn)出來。

（）

A:對B:錯

答案:對

現(xiàn)代認知科學強調心智親身性，也就是心智與身體是分離的，人的經驗、認識都來自身體內部與環(huán)境的相互作用。（）

A:對B:錯

答案:錯

理性來自身體，而非超越身體。（）

A:對B:錯

答案:對

下列哪個選項不屬于人類理性：（）

A:知識理性B:認知理性C:價值理性D:方法理性

答案:知識理性

生命起源于什么時候？（）

A:45-35億年之間B:138億年以前C:138-100億年之間D:100-45億年之間

答案:45-35億年之間

第三章測試

所有生物的腦部都可以分為前腦、中腦和后腦三個原始部位。具體而言，人類大腦是由腦干、小腦、大腦（前腦）組成。（）

A:對B:錯

答案:對

人體神經系統(tǒng)可以分為中樞神經系統(tǒng)和周圍神經系統(tǒng)。其中，中樞神經系統(tǒng)由腦和脊髓組成，是人體神經系統(tǒng)中最主體的部分。（）

A:對B:錯

答案:對

大腦神經系統(tǒng)主要組成部分是大腦皮層和灰質層，大腦皮層和灰質層都很薄，但大腦皮層表面無溝回，灰質層表面有溝回。（）

A:錯B:對

答案:錯

神經元是神經系統(tǒng)最基本的結構和功能單位，分為細胞體和突起兩部分。細胞體由細胞核、細胞膜、細胞質組成；突起有樹突和軸突兩種。（）

A:錯B:對

答案:對

大腦內的神經連接是雜亂無章的。（）

A:錯B:對

答案:錯

認知是人腦對接受外界輸入的信息進行加工處理并轉換成內在的心理活動，進而支配人的行為的過程，是人的最基本的心理過程。（）

A:錯B:對

答案:對

思維的本質是人腦有意識的對客體的反映，這個過程構成了人類認識的高級階段。思維以感覺作為自己唯一的源泉，但是它超越了直接感性認識的界限，達到理性認識或理性認識的過程。（）

A:對B:錯

答案:對

謝列關于感知和注意說法正確的有（）

A:注意網絡分為三個子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng)B:感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產生的C:注意是心理活動或意識在某一時刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對一定對象的指向與集中D:在感知過程中，經歷感覺、知覺兩種基本形式

答案:注意網絡分為三個子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng);感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產生的;注意是心理活動或意識在某一時刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對一定對象的指向與集中

下列不屬于與動物導航有關的細胞是（）。

A:內嗅外側的細胞B:頭部方向細胞C:邊界細胞D:速度細胞

答案:內嗅外側的細胞

下列關于大腦左右半腦及其功能說法錯誤的是（）。

A:口述答題時，左腦負責邏輯思考，右腦負責語言描述B:左腦像一個科學家，擅長抽象思維與復雜計算，但缺乏豐富的情感C:大腦兩左右半球形狀相同，功能卻大不一樣，一般分別稱為左腦和右腦D:右腦像個藝術家，對音樂、美術等藝術活動具有創(chuàng)造力，且感情豐富

答案:口述答題時，左腦負責邏輯思考，右腦負責語言描述

第四章測試

下列關于神經元、神經網絡的說法中，錯誤的是（

）。

A:人工神經網絡只有線性函數(shù)部分B:人工神經元基本模型模擬的是生物神經元，包括輸入、樹突、細胞體、軸突和突觸幾部分C:生物神經元主要由細胞體和突起兩部分組成，其中，突起可以分為樹突和軸突D:世界上第一個神經元的數(shù)學模型為MP模型

答案:人工神經網絡只有線性函數(shù)部分

前向傳播神經網絡時在神經元的數(shù)學模型的基礎上，將神經元通過特定的連接方式連接在一起構成的。不同的人工神經網絡一般擁有不同的結構，但基礎仍然是神經元的數(shù)學模型。

A:錯B:對

答案:對

卷積神經網絡時目前應用最廣的人工神經網絡，特別是在圖像處理領域的目標檢測、目標識別等等，卷積神經網絡往往有著較好的效果。下面選項中，屬于卷積神經網絡的三個組成部分的有（

）。

A:池化B:局部感受野C:遺忘門D:權值共享

答案:池化;局部感受野;權值共享

卷積神經網絡是一種前饋神經網絡，具有很多優(yōu)點，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。下列選項中，屬于卷積神經網絡的優(yōu)點的是（

）。

A:平移不變性B:魯棒性強C:隱式學習，避免了顯式的特征抽取D:權值共享

答案:魯棒性強;隱式學習，避免了顯式的特征抽取;權值共享

卷積神經網絡的卷積層又稱為下采樣層，其作用是使特征圖變小，簡化網絡計算復雜度，并且對特征進行壓縮，從而提取主要特征。

A:錯B:對

答案:錯

第五章測試

機器學習是指計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

A:錯B:對

答案:對

下列不屬于DQN現(xiàn)存問題得是：（

）。

A:Q學習的Q-Table依然存在高維度災難問題，無法使Q值連續(xù)化B:action依然是從最大的Q值中選取，無法用于action連續(xù)的問題C:卷積神經網絡（CNN）不一定收斂，需精良調參D:只能處理只需短時記憶問題，無法處理需長時記憶問題

答案:Q學習的Q-Table依然存在高維度災難問題，無法使Q值連續(xù)化

EasyTL采用域內編程從域中學習判別性傳遞信息，從而得到一個無參域內編程分類器。

A:錯B:對

答案:對

對于K-Means聚類算法下列說法正確的是：（

）。

A:對噪聲和孤立數(shù)據(jù)敏感B:初始聚類中心的選擇對聚類結果影響不大C:是一種無監(jiān)督學習方法D:須事先給定聚類數(shù)k值

答案:對噪聲和孤立數(shù)據(jù)敏感;是一種無監(jiān)督學習方法;須事先給定聚類數(shù)k值

AlexNet這項工作的貢獻有：（

）。

A:覆蓋進行較大池化，避免平均池化的平均化效果B:使用修正的線性單元（ReLU）作為非線性激活函數(shù)C:使用GPUNVIDIAGTX580減少訓練時間D:在訓練的時候使用Dropout技術有選擇地忽視單個神經元，以避免模型過擬合

答案:覆蓋進行較大池化，避免平均池化的平均化效果;使用修正的線性單元（ReLU）作為非線性激活函數(shù);使用GPUNVIDIAGTX580減少訓練時間;在訓練的時候使用Dropout技術有選擇地忽視單個神經元，以避免模型過擬合

通過Bellman方程求解馬爾科夫決策過程的最佳決策序列，每個狀態(tài)的值不僅由當前狀態(tài)決定還要由后面的狀態(tài)決定。

A:對B:錯

答案:對

下面選項中說法正確的有（

）。

A:JDA中，目標域中沒有標簽數(shù)據(jù)，不能直接建模，需利用類條件分布來近似，因此可以利用在源域數(shù)據(jù)上訓練得到的基分類器應用到目標域數(shù)據(jù)，得到目標域數(shù)據(jù)的偽標簽B:通過PCA得到k維特征表示后，為了減小邊緣分布差異，引入最大均值差異MMD，旨在k維嵌入中計算源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)樣本均值之間的距離C:在JDA中，我們的目標是同時最小化域間邊緣分布和條件分布的差異D:JDA特征轉化時，降維方法中的數(shù)據(jù)重構選擇PCA來進行

答案:JDA中，目標域中沒有標簽數(shù)據(jù)，不能直接建模，需利用類條件分布來近似，因此可以利用在源域數(shù)據(jù)上訓練得到的基分類器應用到目標域數(shù)據(jù)，得到目標域數(shù)據(jù)的偽標簽;通過PCA得到k維特征表示后，為了減小邊緣分布差異，引入最大均值差異MMD，旨在k維嵌入中計算源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)樣本均值之間的距離;在JDA中，我們的目標是同時最小化域間邊緣分布和條件分布的差異;JDA特征轉化時，降維方法中的數(shù)據(jù)重構選擇PCA來進行

簡單遷移學習方法仍需要模型的選擇，但無需超參數(shù)的調整。

A:對B:錯

答案:錯

第六章測試

圖像濾波是圖像預處理中不可或缺的操作，對后續(xù)圖像的處理和分析有著直接的影響。下列關于圖像濾波的說法中，錯誤的是（

）。

A:對圖像的濾波，即在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制B:中值濾波器和均值濾波器的濾波核一般都是n*n的大小，不同的是，均值濾波器取相鄰內像素灰度的均值作為中心像素的灰度值，而中值濾波器則用的是領域內像素灰度的中值C:如果圖像中存在大量的椒鹽噪聲，則可以使用均值濾波器進行降噪D:常用到的圖像濾波方法有中值濾波、雙邊濾波、均值濾波、高斯濾波等

答案:如果圖像中存在大量的椒鹽噪聲，則可以使用均值濾波器進行降噪

下列關于常用濾波器的說法中正確的是（

）。

A:雙邊濾波器和高斯濾波器是完全不同的兩個濾波器，沒有一點聯(lián)系B:若高斯濾波器的高斯核（n*n）的所有參數(shù)都為，其作用等同于中值濾波器C:均值濾波器可以降低圖像中的“尖銳”變化，適用于對服從正態(tài)分布的噪聲進行抑制D:中值濾波、均值濾波、高斯濾波和雙邊濾波器都會在一定程度上使原圖變得模糊

答案:中值濾波、均值濾波、高斯濾波和雙邊濾波器都會在一定程度上使原圖變得模糊

均值濾波器對圖像進行濾波會模糊圖像的邊緣，雙邊濾波器則可以保護圖像邊界。

A:錯B:對

答案:對

Harris角點檢測是一種常用的角點檢測方法。下列關于Harris角點檢測的說法中正確的有（

）。

A:Harris利用一個滑動小窗在圖像上進行滑動來檢測角點B:小窗在任意方向上移動，窗內的灰度值變化都不大，則此處可能不存在角點C:小窗在一些方向上移動時，窗內灰度值劇烈變化，在其余方向移動時，灰度值變化不大，則該處可能是邊緣D:若滑動小窗在任意方向上平移都會引起窗口內的灰度值劇烈變化，則此時滑動小窗可能在角點上

答案:Harris利用一個滑動小窗在圖像上進行滑動來檢測角點;小窗在任意方向上移動，窗內的灰度值變化都不大，則此處可能不存在角點;小窗在一些方向上移動時，窗內灰度值劇烈變化，在其余方向移動時，灰度值變化不大，則該處可能是邊緣;若滑動小窗在任意方向上平移都會引起窗口內的灰度值劇烈變化，則此時滑動小窗可能在角點上

Sobel算子和Robert算子都是常見的邊緣檢測算子。下列關于這兩個邊緣檢測算子的說法中正確的有（

）。

A:Robert算子定位精度高，但對噪聲敏感B:Sobel算子、Robert算子都屬于基于圖像灰度的一階導數(shù)邊緣檢測算子C:Sobel算子檢測垂直邊緣的效果好于斜向邊緣D:

答案:Robert算子定位精度高，但對噪聲敏感;Sobel算子、Robert算子都屬于基于圖像灰度的一階導數(shù)邊緣檢測算子

Prewitte算子是一種一階微分算子的邊緣檢測，其檢測水平與豎直方向的模板與Robert算子模板的相似，都是3*3的矩陣。

A:錯B:對

答案:錯

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區(qū)域并提出感興趣目標的技術和過程。下面關于圖像分割算法的說法中，錯誤的是（

）。

A:分水嶺算法、MeanShift分割、區(qū)域生長和Ostu閾值分割都可以完成對圖像的分割B:分水嶺算法常用來對圖像中連在一起目標物體進行分割C:Otsu閾值分割又名最大類間差方法，通過統(tǒng)計整個圖像的直方圖特性來實現(xiàn)全局閾值T的自動選取D:區(qū)域生長法是通過計算偏移的均值向量來完成分割的

答案:區(qū)域生長法是通過計算偏移的均值向量來完成分割的

攝像機標定利用機器視覺進行物體測量時必須進行的一個關鍵性步驟，其標定精度會直接影響到測量精度。其中，攝像機的標定一般會涉及到物點坐標在幾個坐標系中的相互轉換。那么，此處所說的“幾個坐標系”指的是哪幾個坐標系？（

）

A:世界坐標系B:圖像坐標系C:攝像機坐標系D:像平面坐標系

答案:世界坐標系;圖像坐標系;攝像機坐標系;像平面坐標系

攝像機標定的目的是得到攝像機的內外參數(shù)，其中內參表示的是旋轉矩陣，外參表示的是平移矩陣。

A:對B:錯

答案:錯

下列關于攝像機標定的常用方法的說法中，錯誤的是（

）。

A:攝像機自標定法標定靈活，具有高魯棒性，屬于線性標定B:常用的攝像機標定方法有傳統(tǒng)攝像機標定方法、攝像機自標定法、張正友標定法C:張正友標定法介于傳統(tǒng)攝像機標定法和自標定法之間，具有高魯棒性D:傳統(tǒng)攝像機標定法的標定精度高，但標定過程復雜，且需要高精度的已知結構信息

答案:攝像機自標定法標定靈活，具有高魯棒性，屬于線性標定

第七章測試

盲目搜索可應用于許多不同的搜索問題，但是由于其效率較低，并未得到廣泛應用。

A:錯B:對

答案:對

有界深度優(yōu)先搜索算法空間復雜度為O(bd)，而時間復雜度是幾何級數(shù)O(bd)。

A:錯B:對

答案:錯

狀態(tài)空間表示法中，使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。

A:錯B:對

答案:對

隊列與堆棧一樣，均采用先進后出的方法訪問數(shù)據(jù)。

A:對B:錯

答案:錯

知識圖譜本質上是一種語義網絡。

A:錯B:對

答案:對

語義網絡的缺點（

）。

A:結構性B:自然性C:復雜性D:聯(lián)想性

答案:復雜性

在（

）年，知識圖譜在工業(yè)界被應用。

A:2010B:2013C:2012D:2011

答案:2012

以下哪種搜索方式的實現(xiàn)使用了一個先進先出隊列（

）。

A:隨機搜索B:深度優(yōu)先搜索C:生成-測試法D:寬度優(yōu)先搜索

答案:寬度優(yōu)先搜索

產生式系統(tǒng)由哪幾部分構成(

)。

A:一個控制策略B:一個總數(shù)據(jù)庫C:一套規(guī)則D:一個服務器

答案:一個控制策略;一個總數(shù)據(jù)庫;一套規(guī)則

語義網絡的復雜性是由什么導致的（

）。

A:節(jié)點之間的聯(lián)系可以是線性的，也可以是非線性的，甚至是遞歸的B:量詞網絡不充分C:沒有公認的形式表示體系D:知識表示的手段多種多樣

答案:節(jié)點之間的聯(lián)系可以是線性的，也可以是非線性的，甚至是遞歸的;知識表示的手段多種多樣

第八章測試

人類交流的語言、口語、書面語、手語以及Python語言均屬于自然語言。

A:對B:錯

答案:錯

語音識別的基本方法包括:語音學和聲學方法、模板匹配方法和人工神經網絡方法。

A:對B:錯

答案:對

語音生成系統(tǒng)分為兩個部分:聲門子系統(tǒng)和聲道系統(tǒng)。

A:對B:錯

答案:錯

知識圖譜是智能問答系統(tǒng)的大腦。

A:對B:錯

答案:對

以下關于自然語言的層次劃分對應錯誤的是(

)。

A:模板匹配、基于規(guī)則——語音B:基于詞素、詞匯——詞匯C:轉換生成、詞匯功能語法——語法D:格語法、語義基元理論、模型理論——語用

答案:格語法、語義基元理論、模型理論——語用

下列選項中不屬于智能問答分類的是(

)。

A:特定領域自動問答B(yǎng):常用問題集自動問答C:非特定領域自動問答D:開放領域自動問答

答案:非特定領域自動問答

以下有關機器翻譯的說法錯誤的是(

)。

A:機器翻譯的四個階段為檢索、分析、轉換、生成B:自然語言的機器翻譯目前一般以句子為翻譯單位C:機器翻譯的本質為對于雙語互譯規(guī)律的發(fā)現(xiàn)和應用D:機器翻譯分析階段以詞法分析和語用分析為主

答案:機器翻譯分析階段以詞法分析和語用分析為主

以下屬于孤立詞語音識別系統(tǒng)中的難點問題的是(

)。

A:詞與詞的特征空間混疊B:噪聲影響C:語音信號的多變性D:端點檢測

答案:詞與詞的特征空間混疊;噪聲影響;語音信號的多變性;端點檢測

以下選項中屬于基于實例的機器翻譯方法的基本思想的是(

)。

A:對輸入的句子，在翻譯數(shù)據(jù)庫中檢索類似的翻譯例句B:把源語言的短語和句子與目標語言的短語和句子對應起來C:把翻譯實例存入翻譯數(shù)據(jù)庫。例如，存入漢語和英語句子對D:調整實例后生成譯文

答案:對輸入的句子，在翻譯數(shù)據(jù)庫中檢索類似的翻譯例句;把翻譯實例存入翻譯數(shù)據(jù)庫。例如，存入漢語和英語句子對;調整實例后生成譯文

第九章測試

當移動機器人在進行定位時，首先從里程計運動模型中提取N個粒子，然后計算每個粒子的權值，通過這N個加權的粒子的集合，這里記為

，來近似樣本的真實概率分布，該近似的效果較好。

A:錯B:對

答案:錯

下列屬于PSO算法的應用的有（

）。

A:函數(shù)優(yōu)化B:數(shù)據(jù)提取C:TSP問題D:神經網絡訓練

答案:函數(shù)優(yōu)化;數(shù)據(jù)提取;TSP問題;神經網絡訓練

PSO算法路徑規(guī)劃流程：（1）初始化；（2）個體極值與全局最優(yōu)；（3）更新速度和位置；（4）終止條件。

A:錯B:對

答案:對

蟻群算法適用于什么優(yōu)化問題（

）。

A:動態(tài)組合優(yōu)化問題B:動態(tài)獨立優(yōu)化問題C:靜態(tài)獨立優(yōu)化問題D:靜態(tài)組合優(yōu)化問題

答案:動態(tài)組合優(yōu)化問題;靜態(tài)組合優(yōu)化問題

針對螞蟻釋放信息素問題，不屬于科學家們提出了模型的為（

）。

A:蟻密系統(tǒng)B:蟻測系統(tǒng)C:蟻量系統(tǒng)D:蟻周系統(tǒng)

答案:蟻測系統(tǒng)

蟻群算法優(yōu)化的本質在于：（1）選擇機制：信息素越多的路徑，被選擇的概率越大。（2）更新機制：路徑上面的信息素會隨螞蟻的經過而消失，同時也隨時間的推移逐漸加深。（3）協(xié)調機制：螞蟻間通過環(huán)境中的信息素來協(xié)同工作。

A:對B:錯

答案:錯

網格細胞是剛性的，不會因環(huán)境改變而不同，像是地圖中的經緯線一樣的空間度量，是內部參考系。

A:錯B:對

答案:對

場景理解需要解決的問題包括（

）。

A:圖像分割B:相對深度估計C:目標識別D:特征提取

答案:圖像分割;相對深度估計;目標識別;特征提取

場景圖像的全局表示不可以分成多個局部區(qū)域進行表示。

A:錯B:對

答案:錯

下列屬于群體機器人系統(tǒng)的基本任務是（

）。

A:散布B:任務分配C:聚集D:源搜索

答案:散布;任務分配;聚集;源搜索

第十章測試

人腦是自然進化的生成性系統(tǒng)，是從無到有自動生成的?，F(xiàn)代計算機硬件是構成性系統(tǒng)，它具有可塑性，因為現(xiàn)代計算機硬件可以進行替換。（）

A:錯B:對

答案:錯

人腦的功能或許可以說一臺計算機，但在進行智能活動時，相較于計算機，人類的行為具有主觀意向性，這是目前所有計算機都無法做到的。（）

A:對B:錯

答案:對

利用類腦計算實現(xiàn)類腦智能的基本思想是：模擬生物神經元的功能以實現(xiàn)類腦計算，該方法將有助于一定程度上克服馮·洛伊曼體系構架在實現(xiàn)類人智能方面的固有缺陷。（）

A:對B:錯

答案:對

憶阻器被認為是繼電阻器、電容器、電感器之后的第四個無源電子元件。因其電阻阻值可以根據(jù)流經電流的大小和方向而改變，故可被用來模擬神經元突觸的可塑性。（）

A:對B:錯

答案:對

現(xiàn)階段人工大腦的主要思想是利用軟件技術從軟件層面上模擬人腦，從而實現(xiàn)利用已有的硬件技術來模擬人腦的神經網絡。（）

A:對B:錯

答案:錯

人造神經元與人工神經元并無區(qū)別，都是用來模擬人腦的器件。（）

A:對B:錯

答案:錯

發(fā)展人工智能的目的是實現(xiàn)類腦智能技術，最終實現(xiàn)強人工智能，即擁有像人一樣甚至超越人的智能的機器。未來需要一種自下而上、自上而下相結合，并將微觀與宏觀、整體與局部、系統(tǒng)與子系統(tǒng)互相結合起來的方法，才可能設計和實現(xiàn)人工大腦。（）

A:對B:錯

答案:對

人工大腦屬于類腦計算發(fā)展層次中的產品層次，是利用類腦芯片等硬件制造出來的。（）

A:對B:錯

答案:錯

下列關于類腦計算發(fā)展層次說法錯誤的是（）

A:機器視覺、聽覺感知、多模態(tài)協(xié)同感知、自然語言理解等屬于軟件層B:類腦計算機、類