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题干
阅读下面的文字，完成各题。
材料一：
总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。到目前为止，我们仅仅知道人脑是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟。在一些领域计算机帮助人进行原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
材料二：
复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
材料三：
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，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，这一研究领域已经取得可观的成就。尤其是2008年经济危机后，美、日、欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展。这更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：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。目前，强人工智能的研究处于停滞不前的状态。
材料四：
如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？美国丹佛大学哲学教授希尔勒对这一问题持否定态度。他说，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。
也有哲学家持不同的观点。他们认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？数据转换机器也是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
【小题1】下列对材料一、材料二相关内容的理解，不正确的一项是（ ）
【小题2】下列对材料三、材料四相关内容的概括和分析，不正确的一项是（ ）
【小题3】强人工智能的发展要想改变目前停滞不前的状态，需要哪些条件？请根据以上材料加以概括。
材料一：
总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。到目前为止，我们仅仅知道人脑是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟。在一些领域计算机帮助人进行原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
材料二：
复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
材料三：
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，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，这一研究领域已经取得可观的成就。尤其是2008年经济危机后，美、日、欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展。这更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：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。目前，强人工智能的研究处于停滞不前的状态。
材料四：
如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？美国丹佛大学哲学教授希尔勒对这一问题持否定态度。他说，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。
也有哲学家持不同的观点。他们认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？数据转换机器也是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
【小题1】下列对材料一、材料二相关内容的理解，不正确的一项是（ ）
| A．现代科学对大脑的研究还知之甚少，因此现在还无法做到人工智能能够像人一样思考。 |
| B．计算机对人脑进行模拟有结构模拟和功能模拟两个途径，目前流行的研究是结构模拟。 |
| C．计算机学习依赖经验，它在解决问题的过程中运用经验知识解决问题并积累新的经验。 |
| D．计算机尚不能产生“灵感”和“顿悟”，说明计算机的“实践”与人类有本质的区别。 |
| A．2008年经济危机后再工业化进程推动了弱人工智能研究和相关领域产业的不断突破。 |
| B．弱人工智能和强人工智能并非完全对立的关系，所以两种研究不存在相互取代的可能。 |
| C．强人工智能研究如果能够取得突破性进展，自然就无法回避人工智能的社会伦理问题。 |
| D．针对机器能否拥有真正的智能这一问题，科学家与哲学家之间存在着截然不同的看法。 |
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