人工智能一种现代的方法第三版答案（人工智能一种现代的方法第三版答案网盘资源）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能一种现代的方法第三版答案的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工智能是什么？

• 2、关于人工智能的这些专业名词的含义，你真的知道吗?

• 3、华中科技大学人工智能专业考研经验分享？

• 4、人工智能能否超越人类智能的现代文阅读问题及答案

一、人工智能是什么？

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。

这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能：

第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。

2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。

3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是： 它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。

比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。

进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？

这个区别还是很明显的，那就是： 在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？

第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。

比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。

“智能”通常具备以下两个特征：

1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。

2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。

根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。

目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？

著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。

图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。

在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。

目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。

“智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？

人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。

那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？

一个模拟人类学习的方法是： 给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题 。这个过程，称为机器学习。

在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示：

人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。

机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。

照这个趋势下去，机器会超越人类吗？

机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤：

1. 缺少跳跃式的建模。

目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。

2. 计算能力还不够强

虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。

3. 知识储备不足

人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。

4. 不能举一反三

机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。

综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。

到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

二、关于人工智能的这些专业名词的含义，你真的知道吗?

在了解人工智能有关的专业名词之前，我们首先来了解下，什么叫做人工智能，人工智能的定义是怎样的？

人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点:《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类:像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。大英百科全书则限定人工智能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力。百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

目前在国家科研单位认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

二十年来人工智能领域关键技术的发展状况，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实/增强现实等关键技术。

机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(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。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术，以下对后四种与人工智能关联密切的典型交互手段进行介绍。

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。下面将对指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及步态识别等技术进行介绍。

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

三、华中科技大学人工智能专业考研经验分享？

华中科技大学人工智能专业考研经验分享.

华中科技大学（Huazhong University of Science and Technology）位于湖北省武汉市，是中华人民共和国教育部直属的综合性研究型全国重点大学、国家首批世界一流大学建设高校（A类），入选"985工程"、"211工程"、"强基计划"、"111计划"、卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、湖北省2011计划、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、基础学科拔尖学生培养计划2.0，是学位授权自主审核单位、全国深化创新创业教育改革示范高校、一流网络安全学院建设示范项目高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地，为中欧工程教育平台成员和医学“双一流”建设联盟、中国人工智能教育联席会理事单位。

学校前身是1952年创办的华中工学院、1907年建立的上海德文医学堂和1898年建立的湖北工艺学堂。历经传承与发展，2000年由原华中理工大学、同济医科大学、武汉城市建设学院合并成立华中科技大学。

专业介绍：

·是什么

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。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。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。 关键字：人工智能 计算机科学 人脸识别 语音识别

·学什么

《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

·干什么

实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

本人一战上岸华中科大人工智能专业

择校原因：择校原因：

1.计算机专业和临床医学专业都很好的学校并不多，华中科技大学是其中之一；

2.华中科技大学是小类招生，没有各类明目的试验班，专业目录很清晰，不忽悠，很真诚；

3.华中科技大学启明本硕博实验班以及卓越班，无后顾之忧；

4.华中科技大学最近几年每年实现成功转专业人数突破1000人，转专业成功率很高；

5.华中科技大学毕业生受到用人单位的广泛好评，毕业生平均薪酬稳步提升、履创新高，位居全国高校前列；

6.35个食堂，各种风格的食物，总有一种属于你的味道；

7.森林式大学，环境非常棒；

8.交通便利，武汉九省通衢之地，华中科技大学五站地铁直达；

9.工理文医全面综合发展，各个学科实力以及学校综合实力稳步提升，进步明显；

10.华中科技大学是抗击疫情投入力量最大最多的高校。武汉是英雄的城市，华中科技大学是英雄的大学。

考研备考经验分享：

一.单词

1.有必要背单词吗？什么时候开始背单词？

我的建议是要背单词的，这个任务可以从复习的第一天就开始，一直到复习的最后一天。前紧后松，不断重复。

2.选择什么单词书好？

单词书：《1575必考词》

特点：这本书很火，身边很多研友记单词用的都是这本书，不同颜色字体印刷以突出重点，也方便做笔记，重点是开本较小，女孩子们带的挎包都能装下，逛街累了抽出来背十分钟也不是不可以

3.记不住单词怎么办？

一开始都觉得效果很差，这是很正常的。当你反复记忆，尤其在做阅读反复看到的时候，就会慢慢记住了，相信我，单词就是个日积月累的过程。

4.其他还有什么要注意的？

我最大的一个教训就是，只会看到英文说中文，而看到中文时却想不起对应的单词，直接导致后期作文费了牛劲，考试写的一塌糊涂。所以，尽量中文和英文都记住吧！

、阅读篇

1、书籍选择

看黄皮书反而能弄懂，经常给人一种醍醐灌顶的感觉，因为强推黄皮书。

后期二刷三刷真题的时候也不用再买黄皮书，可以买这种试卷版的真题，因为黄皮书贵在解析，解析有一套就够了，这种只包含题目的真题平均一年还不到一块钱。

2、怎么做阅读？

①首先不推荐全文翻译。

我当然知道做一篇全文翻译会让人很有成就感，花了两小时写了满满一篇让你感觉学到了很多东西，但仔细想一想，一篇阅读的每句话都值得翻译吗？大部分句子你其实都读得懂，也许理解的没那么精确，但其实并不影响你做题，真正影响你做题的是那几句长难句，也只有弄懂长难句你才会有收获有进步，但弄懂长难句根本不需要全文翻译，唐迟的视频里也会把长难句挑出来讲，你只需要标记下来经常复习就行了.

②记笔记技巧。

做题过程中适当记一些笔记有助于提高做题的正确率，我个人习惯是每一段后标注出段落的感情色彩，只需要标注向上or向下的箭头。一是有利于读到后面也能快速回忆起前面在讲什么，不用回忆的很详细，只要知道这一段还是在夸XX就够了。二是很多文章前后对一个东西的感情色彩是会发生变化的，前面骂后面夸，前面夸后面骂的都有，每段标注感情色彩让你能清晰看到哪一段开始作者的感情色彩开始发生变化，进而方便分析发生这种变化的原因，而这一段往往就是出题点的所在位置。

我也会标注副词（修饰形容词）的感情色彩，比如15年text2中文章评价一个建议是recklessly modest，reckless意为鲁莽，modest意为谦虚，两词一褒一贬，但这句话其实还是骂这个建议，因为前面的副词才真正决定一句话的感情色彩。否定词和关联词我也习惯标出来，更有助于理清句与句，段与段之间的逻辑关系，这些平时养成的小习惯直到考场上我也还在用，我觉得对我的阅读成绩很有帮助。

时间分配上，我第一遍做一篇阅读的总时间在1小时左右，15-20分钟做题，20分钟看唐迟视频（1.5倍速），20-25分钟订正错题+整理单词和长难句。

我二刷阅读的总时间在30-40分钟左右，10-15分钟做题，10-15分钟看唐迟视频（2倍速且），10分钟订正错题。三刷四刷还会更快，最快可能才20分钟，因为从三刷开始一些题目比如词义题无法避免会记得意思，5个题经常只有3-4个有价值做，而且看唐迟视频也不用再全部看，只看做错的题目就行了。

计划安排上，我从7月暑假开始时，一直保持每天2篇的进度，基本雷打不动，9月前我都只做阅读，不做其他任何题型，这个时期也没有刷套卷的必要性。

英语考研是我个人认为除了专业课最难得一个科目，它不仅考验你的词汇量、语法、还有自己的的听力等等等等，但是努力了就一定会考过的。

数学方面：

考研数学难度分析

根据我在考研期间的复习和大家对不同年份的考研数学的感触，可以大致的用一句户来概括：奇数年稍易，偶数年稍难。例如2016年和2018年是偏难年份，2017和2019又是偏易年份。所以，按照历史数据推算（虽然数据样本不够多），大致可以推算出2020是一个偏难的年份，预估是在2019年难度至2016年难度中间阶段，略微比2018年简单。

往年分数线概览

从国家的线排布来看，今年或许会回归理性值（68分）左右。

数学考研用书推荐

《李永乐考研数学复习全书》

这本书是1970年8月22日国家行政学院出版社出版的图书，该书共四章，每一章结合考核知识要点讲行讲解，知识点全面布局合理有配套练习题，题目相对基础话合基础下大好的同学，用的人数比较多同学间方便讨论；《线性代数辅导讲义》：是为准备考研的学生复习线性代数而编写的一本辅导讲义，由编者近年来的辅导班笔记改写而成，全书共分六章及一个附录每章均由知识结构网络图、基本内容与重要结论、典型例题分析选讲以及练习题精选四部分组成：《无师自通考研数学复习大全》主编为汤家凤，连续20年从事考研数学教学和命题研究工作，全国全程脱搞讲授高等数学、线性代数、概率统计并能融会贯通的名师，连续十多年担任研究生入学数学考试阅卷组成员每年都全程指导出大量高分甚至满分的学生.

数学是大部分考研专业都会考的科目，一个好的复习计划能够提高复习效率

3月~ 6月 夯实基础

目标：

梳理出学科的理论框架，全面掌握考研数学所要求的基础考点，训练科学的数学思维方式，为强化提高做好知识上和方法上的准备

7月~ 9月 学习解题思路

全面梳理学科知识体系，系统总结考研数学的基本题型及其解题思路，配合大量的强化练习

10月~ 11月 强化练习 锻炼解题能力

掌握重难点，总结各个学科的核心考点，从知识体系和解题思路两个层面予以加强，具体复习目标如下：

1、结合考研真题理解和把握考研数学的“三基”;

2、能够对考研数学的命题方向有一定程度的了解，熟练掌握中等难度考研试题的求解;

3、通过对真题的训练让考生对自己的学习情况能够有一个准确的定位，同时查漏补缺。

12月 模考点睛 提高应试能力

目标：

梳理学科知识体系，重点考点及题型预测，准确把握考研新动向、高效备考 考前模拟，实战演练，调整考生考试状态、保证考生最大限度发挥已有的知识水平。

政治

政治分五门，马哲，毛概，史纲，思修和当代.

各科具体分值网上都能找到，就不在讲述了。这部分主要讲下复习策略马哲的主要考点在2、3、4章，大题也主要出在这几章，是要重点复习的章节。马哲对大部分考生来说都是比较麻烦的部分，内容比较绕，选择题失分会比较严重，所以建议这部分要多下功夫。毛概分值最多，也是最杂的。但是个人感觉，难度不大，主要是些记忆性的东西，多看就好。史纲、思修这俩是纯记忆性，每天看看就好，不需要下太多功夫。史纲的主观题这几年有向毛概结合的趋势，所以还是要在毛概上多下点功夫。时政选择题4分，有时间就关注一下，没时间做做模拟题就够了。

没必要为了4分去下大功夫。时政主观题这几年押题大多都能压中，考前看看押题就好了，实在不会套毛概吧。些零碎经验练习题买一本就好，做多不如做精，选择题题目千变万化，但是考点就那些，掌握好考点，比刷几本题库有用。好记性不如烂笔头，可以把易混点，易错点记下来，没事多看看。主观题考的还是考点，不需要全文背诵押题卷答案，是没必要，是没时间间。只需要背考点就好，然后根据材料去扩展。政治70分真的不难。有人说我是理科生，天生不会政治，我想说的是，文科生的政治不见得比你好。考研政治考的是应试，比的是学习，大家基本都是占在同起跑线上。

用书推荐:1.《肖秀荣考研政治》

那真正在做题的时候，我们应该注意些什么呢？

1. 那么多“引申”的背后，究竟出题人想问什么？

比如这个题目，说了那么多。归结起来就是一个问题，“什么是马克思主义的基本立场”，所以，答题时的立足点应该放在“基本立场”上。

2. 如何针对一个题目做到举一反三？

还是这个题目，假如现在我换一种问题的角度，“什么是马克思主义的基本原理”、“基本观点”、“基本方法”等，那么现在的话就需要你可以很清楚的做出区分，不用死记硬背，只要答题的时候，你知道怎么选择就行！

【针对做错题集的看法】

这里有小伙伴会问了，我错的题目需要做错题集吗？

答案是：一定要做！！！

2. 《风中劲草冲刺背诵核心考点》

这本书需要结合肖秀文一起使用，二者搭配会有意想不到的效果，建议二者搭配使用哦

复习计划

政治其实在所有学科中是最简单的，但是每年也都会有人因为政治而栽跟头。这里所谓的栽跟头并不是说政治不过线，而是在大家平均都60-70分的水平下，你的政治可能是50多分，给你拖了后腿。要知道考研里的1分是相当难得的，你要做多少阅读理解才能多做对那一道英语阅读，如果政治给你拖了后腿，别的科目的辛苦努力就付诸东流了。

然而为什么有些人会在政治上栽跟头呢?原因无外乎过于依赖了「成功人士」的经验。这些人的经验其实都没错，但是记住一句话：脱离实际情况谈复习经验都是耍流氓。就像小马过河一样，同样的一条河，小马认为水很深，老牛认为水很浅。所以，他们的经验都没错，错的是这个经验只在他们身上奏效。

如果你基础不好，平时又两耳不闻窗外事，不懂政治不懂历史，连社会主义核心价值观都不清楚，你听信了别人说政治2个月时间复习足够，你将会死无葬身之地。所以还是越早复习越好!

这本书推荐给大家

公式推导：

重难点，非常难，可以参考DataWhale出版的南瓜书，作者也推出了对应的视频课程，非常好用。前期学习的过程中，要做好笔记，尽量详细，以免后期再次推导公式的时候哪个步骤遗忘了。

下面这张表是我自己本人在考研期间用的时间计划表，大家可以参考一下希望对大家有所帮助。

心态调整：

复习的过程中，因为各种事情的影响。很多同学会心神不宁、不能静下心来去复习。

这个时候，不要着急，先静下来，找个没人的地方，把自己所担心的事、焦虑的事、面对的压力梳理一下。

背的忘了，心里着急，害怕自己考不上，群里看到别人把书都背了好几遍，看到目标院校报考人数过多，这些都会不同程度上影响心情。但在考试之前，一切皆有可能，还有机会。

既然选择了这条路，那就义无反顾走完它，等初试考完再说。

看着别人都签了工作，看着别人在谈恋爱，看着别人可以睡到自然醒，看到别人想去哪里就去哪里玩儿。

再看看自己，每天三点一线，头发也越来越少，心里会形成对比，觉得自己为什么会选择这条路。

这些都很正常，想想自己当初的坚定和努力，想想自己对未来的期待，这个过程会给自己一份宝贵的礼物。

加油，考研上岸！！！

四、人工智能能否超越人类智能的现代文阅读问题及答案

人工智能会不会取代人?(曹新安原创，转发请注明出处😜)

随着神经网络技术和GPU的结合，新世纪人工智能取得了突破性进展，以前不敢做的东西开始在做了，以前不敢想的东西现在天天成为新闻网站科技专栏的热点话题。

这个话题就是"人工智能会不会取代人?"

大佬们很忙，可是这个问题总能抽出时间来发表自己的看法，有盖茨，扎克博格，马克斯，李彦宏，等等，举不胜举;大家的看法也是众说风云，一时间还没有形成统一的主流认识。

天下本无烦恼，只是庸人自扰。

我们先看看人工智能能做什么，再看它对人类的影响;这个问题的答案就水落石出了。

有了神经网络技术和GPU的结合，语言识别、语义识别、图像识别这些人工智能的基础问题己经找到解决方案，剩下只是时间问题。完成了这几步就智能啦，有人可能会说"小子别玩我，这就智能啦!这不傻子都会的事么?"

对，这些就是长期困扰人工智能发展的三座大山!这些对人或稍高级一点的动物都有的能力，很难用计算机算法来表示;现在有了，神经网络解决了算法问题，GPU解决了速度问题。没了这三座大山，人工智能与人的差距只有学习能力和情感了，这些都是可以用逻揖算法来实现的，没有理论障碍，只是实现时间问题。

什么意思?结论八个字:"人工智能可以取代人"

哗…哗，小伙伴们都惊呆了!嘘…嘘，谁信呢，反正我是信了，哈哈哈哈

头脑还清醒的小伙伴(主要可能是理工科的啊)可能会问，那还不赶紧叫停，真要造一堆机器来取代我们?

别急，我们看看它对我们的影响。

大家应该知道可以通过神经控制假肢的技术，虽然没有到大规模推广阶段，可也不远了。另外一个新闻就是今年在中国，不错就在天朝，会进行全球第一例换头手术。是否能成功不说，技术可行性应该论证得七七八八了，要不了多久将会成为现实。等等这和人工智能有啥关系?这两件事说明人的器官是可以移植的，手脚肝脏躯干都能换，今天换个别人的，明天坏了还得换，没有备件，咱办?去抢?现在是文明社会，得有其它方法。这个方法就是用机械器官进行替换。先是换个假手假脚，再就是假躯干…

这换过假躺干的人还是人么?我想大部份人还是认可的，这个人的大脑还在，他的记忆，经历，情感，习惯，爱好都没变。

我们己经讨论到问题的关键，怎么判断我是谁?

一个人的记忆，经历，情感，习惯，爱好，如果这些没变，我还是我。

接下来，头老了坏了怎么办?换个头?不不，那还是我吗?如果是换一个机器的头，再把人的记忆，经历，情感，习惯，爱好复制进去，不就还是我嘛。

好，一个奇怪的问题出现了，这样全换成机器的一个人，还是人对吧?他也是机器人，即人工智能。他能继承我的财产吧，他有选举权吧，可以有工作，领工资，买别墅，还有花钱换零件。他拥有一切和我平等的权利。

这样的机器人不怕累，不用休息，思考还快，行动也快。我们可以给他加对翅膀，加几个轮了，我的天，这不是现实版的变型金刚么?一个普通意义上的人根本无法与其竟争，怎么办?你想到了吗?对，"换"。所有人都把自已升级成了机器人!

这样"人工智能会不会取代人?"的问题已经有答案了，无所谓取代，而是人类进化成了机器人(人工智能)。

以上就是关于人工智能一种现代的方法第三版答案相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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