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閲讀下面材料,完成題目。材料一:《科學》雜誌:機器學習究竟將如何影響人類未來的工作?近幾十年來,數字計算機已經...

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問題詳情:

閲讀下面材料,完成題目。材料一:《科學》雜誌:機器學習究竟將如何影響人類未來的工作?近幾十年來,數字計算機已經...

閲讀下面材料,完成題目。

材料一:

《科學》雜誌:機器學習究竟將如何影響人類未來的工作?

近幾十年來,數字計算機已經改變了幾乎所有經濟部門的工作,我們正處於一更迅速轉變的開始階段,但關於機器學習對勞動力和經濟的具體影響的認識並未確定。目前一些工作的一部分適合機器學習,而其他部分還不適合。因而,機器學習對勞動力和經濟的影響還是有限的,還沒有像有些人宣稱的那樣——會迎來“工作的終結”。

  我們認為,當下關於機器學習可能對勞動力和經濟產生影響的討論,應該從兩個基點出發:第一,我們離通用人工智能還很遠;第二,機器不能完*類的全部任務。可以預測,在機器學習日益滲入應用領域的過程中,剩下不適合機器學習的任務將會激發人類激發這些方面的能力,使新的工作成為可能。由於機器學習迅速發展,可能將對經濟產生很大的破壞*:機器學習既產生贏家,也產生輸家,即每當機器學習跨越一個門檻,在某個任務上比人更具成本效益時,企業為了利潤最大化,將越來越多的用機器代*工,這必將轉移勞動力需求,重組行業。這需要引起我們高度重視。

就目前而言,創建一個計算機程序仍需要很多人的編程過程,但在一些領域這個複雜而成本昂貴的工作正逐漸用訓練有素的機器學習來完成,機器學習已經產生比人類程序員更精確可靠的程序(例如人臉識別和*欺詐檢測),大大降低了程序設計和維護的成本,相關行業的就業形勢正開始受到衝擊。

(節選自*網)

材料二:

學習是人類的一種重要智能行為。機器能否像人類一樣具有學習能力呢?1959年,美國的塞繆爾設計了一個下棋程序,該程序具有學習能力,它能在不斷對弈中改善自己的棋藝,4年後,該程序戰勝了設計者本人。又過了3年,該程序戰勝了美國保持8年不敗的冠*。

目前,機器學習已經有了十分廣泛的應用,如:數據挖掘、自然語言處理、語音和手寫識別、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、*欺詐檢測、DNA序列測序、*券市場分析和機器人運用等。

(節選自百度百科詞條《機器學習》)

材料三:

2017年12月7日,是*象棋界裏有里程碑意義的一天,但這並不是計算機擊敗人腦,而是谷歌的AlphaZero程序擊敗了Stocckfish8程序。Stockfish8是2016年全球計算機*象棋冠*,運用的是幾百年來積累的人類*象棋經驗,再加上幾十年的計算機*象棋經驗,每秒計算7000萬次。相較之下,AlphaZero每秒只計算8萬次,而且寫程序時完全沒教它任何*象棋規則,它連基本的起手走法都不會!AlphaZero完全是運用最新的機器學習原理,通過不斷和自己下棋來自學,而後在與Stockfish8的100場比賽中贏了28場平72場。AlphaZero沒有向任何人學習,許多獲勝走法和策略對人類來説完全是打破常規的,可以説創意十足,令人叫絕。那麼,它用了多久才準備好和Stockfish8對局,而且發展出天才般的能力?*是4個小時。只用4個小時,就在*象棋這項人類智慧的絕頂遊戲中所向披靡,令人驚歎!

(節選自瓦爾·赫拉利《今日簡史》)

1.從以上材料看,下列理解和判斷,不正確的一項是(       )

A.    機器學習目前對就業的影響有限,因為一些工作只有一部分適合機器學習。

B.    機器學習已經進入了迅速發展階段,世界經濟將會因此遭受很大的破壞。

C.    機器學習的應用已十分廣泛,涵蓋了*券市場分析、醫學診斷等諸多領域。

D.    機器學習的能力難以限量,AlphaZero程序擊敗Stockfish8程序就是一個例*。

2.請根據以上材料,用簡明的語言對“機器學習”作出解釋。

                                                                              

                                                                              

3.材料三主要運用了哪兩種説明方法?有什麼作用?

                                                                               

                                                                              

4.結合以上材料,你認為機器的能力會超過人類嗎?請説説理由。

                                                                               

                                                                              

【回答】

1.B【解析】本題考查對文章內容的理解與分析。B項中,結合材料一中的句子“機器學習對勞動力和經濟的影響還是有限的”“由於機器學習迅速發展,可能將對經濟產生很大的破壞*”可知選項中“世界經濟將會因此遭受到很大的破壞”理解不正確。

2.“機器學習”是指機器(計算機)運用機器學習原理進行自動學習,並形成持續學習能力以從事相關工作(或“應用廣泛”)的一種程序。(要點:“運用機器學習原理”,“自動學習”“持續學習”“從事相關工作”或“應用廣泛”)

【解析】本題考查對文段內容的理解和關鍵信息的提取概括。細讀三則材料,抓住材料二中的關鍵句子“該程序具有學習能力,它能在不斷對弈中改善自己的棋藝”“4年後,該程序戰勝了設計者本人”“又過了3年,該程序戰勝了美國保持8年不敗的冠*”“目前,機器學習已經有了十分廣泛地應用”,抓住材料三中的句子“AlphaZero完全是運用最新的機器學習原理,不斷和自己下棋來自學”可以對“機器學習”的概念進行表述。

3.作比較和列數字。將AlphaZero程序和 Stockfish8程序作比較,並列出數字,具體説明了AlphaZero程序強大的學習能力,突出了它的優勢。

【解析】本題考查説明方法的辨析及其作用的分析。細讀這則材料,從整體看,很明顯屬於舉例子,舉的是谷歌的AlphaZero程序擊敗 Stockfish8程序的例子,抓住句子“相較之下”可知是作比較的説明方法,抓住詞句“8萬次”“7000萬次”“就是4個小時”等可知是列數字的説明方法,然後抓住句子“許多獲勝走法和策略對人類來説完全是打破常規的,可以説創意十足,令人叫絕”進行具體分析。

4.示例一:會。最新的機器學習有自動學習且持續學習的功能,能夠勝任多領域的工作,並在體現人類最高智慧的*象棋領域所向披靡。機器的能力會超過人類。示例二:不會。首先,機器學習畢竟是人所設計的,也不能完*類的所有任務,而且因其衝擊,人類還會發展出新的工作能力。機器的能力不會超過人類。示例三:不好預測。一方面機器學習能力強大,效率驚人;另一方面它畢竟是人的產物,是人類智慧的結晶。機器的能力會否超過人類尚不確定。

【解析】本題考查觀點表達和材料理解歸納能力。在熟悉三則材料的基礎上,我們可以結合材料二中的例子和材料三中的句子“只用4個小時,就在*象棋這項人類智慧的絕頂遊戲中所向披靡,令人驚歎”分析闡述機器的能力會超過人類;抓住材料中的句子“剩下不適合機器學習的任務將會激發人類增強這些方面的能力,使新的工作成為可能”“目前一些工作的一部分適合機器學習,而其他部分還不適合”“機器不能完*類的全部任務”分析闡述機器的能力不會超過人類;還可以結合機器和程序首先是人類設計的,同時機器也不具備人類所特有的情感闡述機器的能力會否超過人類尚不確定的觀點。

知識點:科普類文本閲讀

題型:現代文閲讀

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