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2019上半年事業(yè)單位聯(lián)考《綜合應(yīng)用能力》C類(lèi)真題【點(diǎn)擊查看】
【參考答案】
第一題
1
(1)B
根據(jù)第 3 自然段“整個(gè)棋局的總排列組合數(shù)共有約 10171 種可能性,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了宇宙中的原子總數(shù)—— 1080”可知,國(guó)際象棋的走法超過(guò)了 35×80 種,并非“不超過(guò) 35×80 種”,表述錯(cuò)誤;
(2)A
根據(jù)第 4 自然段“對(duì)于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的棋類(lèi)游戲,計(jì)算機(jī)程序開(kāi)發(fā)人員可以使用所謂的‘暴力’方法……也就是對(duì)余下可能出現(xiàn)的所有盤(pán)面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià),從而找出最優(yōu)的走法”可知,“結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的棋類(lèi)游戲”可以把“所有盤(pán)面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià)”,即“窮舉”,故表述正確;
(3)B
根據(jù)第 5 自然段“雖然‘蒙特卡羅樹(shù)搜索’……在正規(guī)的全尺寸棋盤(pán)上,這種方法仍然存在相當(dāng)大的缺陷,因?yàn)樯婕暗乃阉鳂?shù)還是太大了”可知,“能夠完成全尺寸棋盤(pán)的蒙特卡羅樹(shù)模擬”表述錯(cuò)誤;
(4)A
根據(jù)第 7 自然段“先使用 F_go(1)和 F_go(1)對(duì)弈,得到了一定量的新棋譜,將這些新棋譜加入到訓(xùn)練集當(dāng)中,訓(xùn)練出新的 F_go(2),再使用 F_go(2)和 F_go(1)對(duì)弈,以此類(lèi)推,這樣就可以得到勝率更高的 F_go(n)”可知,函數(shù) F_go(2)比 F_go(1)的勝率更高,以此類(lèi)推,函數(shù) F_go(n)比 F_go(n-1)的勝率更高,表述正確。
2
Ⅰ(數(shù)據(jù)庫(kù)的棋譜) Ⅱ(與老版本對(duì)弈)
3
(1)
【答案】ABCD
【解析】定位原文第 2 段,第 3 段。
A 項(xiàng),由“原因在于圍棋的步數(shù)非常多,而且每一步的可能下法也非常多”可知“下法太多”表述正確; 由“這種對(duì)整棵博弈樹(shù)進(jìn)行窮舉搜索的策略對(duì)計(jì)算能力要求很高……從技術(shù)上來(lái)講目前不可能做到”可知,A項(xiàng)“無(wú)法使用窮舉搜索”表述正確,當(dāng)選。
B 項(xiàng),由“圍棋的規(guī)則如此簡(jiǎn)單,但對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)卻又異常復(fù)雜”,可知“圍棋的規(guī)則對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)太過(guò)復(fù)雜”表述正確,B 項(xiàng)當(dāng)選。
C 項(xiàng),由“這種對(duì)整棵博弈樹(shù)進(jìn)行窮舉搜索的策略對(duì)計(jì)算能力要求很高……尤其是圍棋,從技術(shù)上來(lái)講目前不可能做到?!笨芍壳暗挠?jì)算機(jī)還無(wú)法對(duì)整棵博弈樹(shù)進(jìn)行窮舉搜索,C 項(xiàng)“難以應(yīng)對(duì)圍棋的搜索計(jì)算” 表述正確,當(dāng)選。
D 項(xiàng),由“也就是對(duì)余下可能出現(xiàn)的所有盤(pán)面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià),從而找出最優(yōu)的走法……尤其是圍棋,從技術(shù)上來(lái)講目前不可能做到?!笨芍壳皣灞P(pán)面的評(píng)估缺乏相關(guān)技術(shù)的支持,D 項(xiàng)表述正確,當(dāng)選。
故正確答案為 ABCD。
(2)
【答案】ABD
【解析】A 項(xiàng),由“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估整體盤(pán)面的優(yōu)劣……可以理解為棋局評(píng)估器”可知,盤(pán)面優(yōu)劣是由價(jià)值網(wǎng)絡(luò)評(píng)估的,A 項(xiàng)表述正確,當(dāng)選。
B 項(xiàng)由“策略網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)在當(dāng)前局面下判斷“最好的”下一步,可以理解為落子選擇器” 可知,如何落子由策略網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé),B 項(xiàng)表述正確,當(dāng)選。
C 項(xiàng),由“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估整體盤(pán)面的優(yōu)劣……協(xié)助前者提高運(yùn)算效率”可知,起到協(xié)助作用的是價(jià)值網(wǎng)絡(luò)而非策略網(wǎng)絡(luò),C 項(xiàng)“策略網(wǎng)絡(luò)能夠協(xié)助價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”表述錯(cuò)誤,排除。
D 項(xiàng),由“通過(guò)兩個(gè)‘大腦’各自選擇的平均值,AlphaGo 最終決定怎樣落子勝算最大”可知,如何落子由價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)大腦共同決定,D 項(xiàng)表述正確。
故正確答案為 ABD。
4
一、算法理論不同。AlphaGo 利用深度學(xué)習(xí)的方式,借助價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)新知識(shí)?!懊商乜_樹(shù)搜索”是一種基于蒙特卡羅算法的啟發(fā)式搜索策略。
二、算法步驟不同。AlphaGo 先進(jìn)行策略網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí),再進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí),最后進(jìn)行價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)?!懊商乜_樹(shù)搜索”先根據(jù)對(duì)搜索空間的隨機(jī)抽樣來(lái)擴(kuò)大搜索樹(shù),再分析每一步棋的最佳走法。
三、適用性不同。AlphaGo 可以適用于正規(guī)全尺寸棋盤(pán),且勝率高。“蒙特卡羅樹(shù)搜索”因搜索樹(shù)大而無(wú)法在正規(guī)的全尺寸棋盤(pán)應(yīng)用。
AlphaGo 新算法更先進(jìn)。未來(lái)人工智能發(fā)展應(yīng)重視深度學(xué)習(xí)這一方法。
5
摘要:圍棋規(guī)則看似簡(jiǎn)單,但每一步走法多,單純通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行窮舉搜索難度大,但人工智能克服了這些困難,戰(zhàn)勝了人類(lèi)。目前,計(jì)算機(jī)兩種算法:一種是蒙特卡羅樹(shù)搜索算法。它是基于蒙特卡羅算法的啟發(fā)式搜索策略,根據(jù)對(duì)搜索空間的隨機(jī)抽樣來(lái)擴(kuò)大搜索樹(shù),再分析最佳走法。另一種是 AlphaGo 新算法,利用深度學(xué)習(xí)的方式,借助價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)新知識(shí),分為策略網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督、強(qiáng)化和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)三個(gè)階段。蒙特卡羅樹(shù)搜
索因搜索樹(shù)大而適用性較弱。AlphaGo 可以適用于正規(guī)全尺寸棋盤(pán),且勝率高。
人工智能實(shí)質(zhì)上是人類(lèi)集體智慧在科技方面的體現(xiàn),人和機(jī)器沒(méi)有站在對(duì)立面上,與其說(shuō)人工智能戰(zhàn)勝了人類(lèi),不如說(shuō)人類(lèi)戰(zhàn)勝了人類(lèi)。
第二題
A:第一段由“80 年代 M 市高溫首日常出現(xiàn)在 6-7 月,21 世紀(jì)僅兩年到 7 月才出現(xiàn)”,推出結(jié)論“21 世紀(jì)后高溫首日每年肯定早于 80 年代出現(xiàn)”存在論證錯(cuò)誤。
B:21 世紀(jì)高溫首日有兩年出現(xiàn)于 7 月,可能比 80 年代的某年出現(xiàn)的晚,不能得出“每年肯定早于 80 年代”。
A:第二段由“2018 年 M 市高于 35℃的日子比往年平均數(shù)多 2 個(gè)”,推出結(jié)論“這一年 M 市 7 月的高溫日總數(shù)將是 1997 年以來(lái)最多的一年”存在論證錯(cuò)誤。(65 字)
B:因?yàn)檎摀?jù)是對(duì)比的往年 7 月平均高溫日數(shù)量,無(wú)法判斷個(gè)體情況,故而無(wú)法推出結(jié)論。
A:第三段由“1999 年以來(lái) 7 月的夜間最低氣溫普遍超過(guò) 23℃”,推出結(jié)論“2018 年 7 月下旬 M 市夜間的最低氣溫不會(huì)低于 23℃”存在論證錯(cuò)誤。
B:因?yàn)檎摀?jù)中的事件發(fā)生在過(guò)去,事件本身會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化,不能通過(guò)簡(jiǎn)單的類(lèi)比,得出結(jié)論。
A:第四段由“2018 年 M 市出現(xiàn) 3 天以上持續(xù)高溫的次數(shù)已經(jīng)超過(guò)了近 30 年來(lái)的平均值”,推出結(jié)論“8 月份 M 市不會(huì)出現(xiàn) 3 天以上的持續(xù)高溫天氣”存在論證錯(cuò)誤。
B:因?yàn)轭}干的論據(jù)和結(jié)論之間不存在必然的推出關(guān)系,屬于強(qiáng)拉因果的錯(cuò)誤。
第三題
科學(xué)發(fā)現(xiàn)并不偶然
翻開(kāi)科學(xué)史,不難發(fā)現(xiàn)一個(gè)有意思的現(xiàn)象:人類(lèi)早期的大多數(shù)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明來(lái)自偶然的啟發(fā)——坐在草地上的牛頓看著蘋(píng)果從樹(shù)上掉下來(lái)而發(fā)現(xiàn)了萬(wàn)有引力定理,弗萊明忘了給培養(yǎng)培養(yǎng)皿罩上玻璃蓋導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)了青霉素…… 然而,偶然的背后,是一種必然。恰恰是“牛頓們”在科學(xué)之路上的不懈探索,善于發(fā)現(xiàn),將各類(lèi)知識(shí)融會(huì)貫通,才能從細(xì)節(jié)中發(fā)現(xiàn)科學(xué)規(guī)律。
科學(xué)真理的發(fā)現(xiàn)是有條件的,它永遠(yuǎn)留給那些在探索之路上堅(jiān)持不懈、鍥而不舍、賡續(xù)奮斗的人。作家葉永烈說(shuō):“真理誕生于一百個(gè)問(wèn)號(hào)之后”。誠(chéng)哉斯言,縱觀千百年來(lái)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展史,那些定理、定律、學(xué)說(shuō)的發(fā)現(xiàn)者、創(chuàng)立者,他們都善于不斷發(fā)問(wèn),不斷解決疑問(wèn),追根求源,最后才能尋求到科學(xué)本來(lái)的面目。人們只有不斷的探索與發(fā)現(xiàn),才能獲得真理,只有“打破砂鍋問(wèn)到底”,鍥而不舍地追根求源,找到答案,就能在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)現(xiàn)真諦。
發(fā)現(xiàn)真理還需要廣泛掌握和積累知識(shí),懂得承繼前人的成就,能夠?qū)⒅R(shí)融匯貫通,不斷革新。許多科研工作者之所以學(xué)術(shù)成就有限,不是不夠堅(jiān)持,而是自身的知識(shí)儲(chǔ)備有限。這種局限性,一方面體現(xiàn)在掌握知識(shí)的深度不夠,對(duì)本領(lǐng)域的知識(shí)沒(méi)有透徹的理解;另一方面體現(xiàn)在掌握知識(shí)的廣度不夠,對(duì)其他學(xué)科知識(shí)知之甚少,無(wú)法觸類(lèi)旁通。所以,想要有新的科學(xué)發(fā)現(xiàn),就要在深度和廣度上下功夫。例如,開(kāi)普勒之所以能被譽(yù)為 “天空立法者”,一方面是他掌握了他的老師畢生研究的資料,有了知識(shí)的“深度”;另一方面他將哥白尼的
學(xué)說(shuō)、數(shù)學(xué)知識(shí)向結(jié)合,有了知識(shí)的“廣度”。這也恰恰印證了牛頓所說(shuō)的那句話:“如果說(shuō)我看得遠(yuǎn),那是因?yàn)槲艺驹诰奕说募缟稀薄?
當(dāng)然,除了鍥而不舍的精神,知識(shí)的傳承和革新,想要發(fā)現(xiàn)科學(xué)真理,科學(xué)家們還要有善于發(fā)現(xiàn)的眼睛和探求真理的目光。巴斯德說(shuō),偶然的機(jī)會(huì)只對(duì)素有準(zhǔn)備的人有利。這個(gè)“準(zhǔn)備”,除了堅(jiān)持外,還包含著“靈敏”,即善于從細(xì)節(jié)中發(fā)現(xiàn)全貌,善于從偶然中找到必然,這似乎是一種天賦。謝皮羅教授從洗澡水的漩渦中聯(lián)想到了地球的自轉(zhuǎn),由此誕生了著名的謝皮羅現(xiàn)象;波義耳在冒煙紫羅蘭上發(fā)現(xiàn)了酸堿變色的原理,制成了實(shí)驗(yàn)中常用的酸堿試紙--石蕊試紙。毋庸諱言,正是這種善于發(fā)現(xiàn)的能力,讓這些科學(xué)家從細(xì)小的、司空見(jiàn)慣的現(xiàn)象中看出問(wèn)題,改變世界。
從科學(xué)發(fā)明的角度看,人人都有創(chuàng)造的機(jī)會(huì),但所謂的“偶然發(fā)現(xiàn)”絕非偶然。幸運(yùn)的女神只對(duì)堅(jiān)忍頑強(qiáng)、勤奮勞動(dòng)、百折不回的人報(bào)以微笑,機(jī)遇只垂青那些有科學(xué)素養(yǎng)的有心人。
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