计算机研究生复试-前沿知识_考研复试计算机网络专业问什么是人工智能

1、你对人工智能有什么了解？强人工智能可能实现吗？

来自百度百科
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。
强人工智能有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

强人工智能可能实现吗？对于这个问题的答案我是肯定的，nothing is impossible 没有什么是不可能的，只是时间问题，过程问题，发展问题。

2、什么是机器学习？讲讲具体的算法。

选自文献1
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构从而不断改善自身的性能。

相对于传统机器学习利用经验改善系统自身的性能，现在的机器学习更多是利用数据改善系统自身的性能。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，它从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。

机器学习算法：决策树、神经网络、向量机、贝叶斯、Boosting…
决策树：决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法。类似于流程图，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部节点和叶子节点，每一个树节点表示对一个特征或属性的测试，每一个分支代表一个属性的输出，每一个叶子节点对应一种决策结果。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列。其学习的基本流程遵循分治（divide-and-conquer）策略。
选自文献2

3、什么是大数据？你接触到的最大的数据有多大？

选自文献1
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数据源越多越精确，越能无限逼近事实和真相，越能获得更深邃的智慧和洞察，这就是大数据的价值。

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

4、什么是数据挖掘？

选自百度百科
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

5、大数据和机器学习之间有什么联系？

选自文献1
物联网是“交互方式”，云计算是“基础设施”，人工智能是“场景应用”，大数据是“交互内容”。大数据使用物联网交互方式、存储在云计算基础设施、支持人工智能场景应用，生成完整的价值链。
大数据的存储、处理需要云计算基础设施的支撑，云计算需要海量数据的处理能力证明自身的价值；人工智能技术的进步离不开云计算能力的不断增长，云计算让人工智能服务无处不在、触手可及；大数据的价值发现需要高效的人工智能方法，人工智能的自我学习需要海量数据的输入。

6、什么是云计算？

选自百度百科
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

7、什么是深度学习？

选自百度百科
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

文献

1、什么是机器学习？有哪些算法和分类？又有哪些应用？看完你就懂了
推荐阅读，梳理很清晰。从大数据到各分支前沿学科。
2、机器学习中的那些树——决策树(一)
3、百度百科