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所谓算法，可视为一个有限而确切的计算序列，用以按照要求解决问题。人工智能算法的传统通常有两个：一是主张智能行为依赖于符号操作，通过基于符号表征的计算来实现学习、记忆、推理、决策，甚至情感活动；二是受人和动物大脑神经结构启发，认为通过大量底层简单的“激活单元”相互交织，可在高层自发涌现出复杂的智能行为。阿尔法围棋战胜人类棋手，即在于其能够实现基于神经网络的算法突破。 以复杂性视角观之，基于神经网络的人工智能算法有一个突出特质一一涌现性。以棋类游戏智能算法为例，棋子数有限，游戏规则简单，但棋局变化无法穷尽。棋局的最终输赢是一种涌现，决定棋局走向的不是底层的简单规则，而是由它们生成的更高层的组织过程。阿尔法围棋在对弈时有一些人类棋手难以理解的“昏招”，可这些昏招最后竞成为取胜的“神之一手”。这表明“招数系列”比“某一招”更有意义。在伦理上，涌现性特质揭示出人工智能算法具有异于传统的行为特征：人工智能算法行为不是边界清晰的单个行为，而是集体行为的演化；其行为效果不由“某一”行为决定，亦不由预定的算法前提完全决定。 基于神经网络的人工智能算法的另一个复杂性特质是算法的自主性。当下人工智能深度学习算法可从海量大数据中自我学习、自我进化。阿尔法围棋第一代曾依据人类历史上的优秀棋谱，对弈了三千万盘棋；第二代则强化了自我增强学习的能力。如果智能算法的自主性意味着机器不再是被动的工具，而是某类主动的、自我进化的“生命”，那么我们是否能说人工智能就是一个具有自我意识、能够自我决定的“主体”？ 以算法的观念来看，理性传统所认可的这种“主体”其实是一个能协调个体自身复杂行为的中心控制单元，它负责该个体所有信息的整合和全部行为的控制。人工智能虽然出自人类之手，但也具有相当的“自主性”。“强人工智能自主性”的观念遵循上述理性传统，人们认为未来的人工智能不仅具有感知对象、解决问题的智能，还可能具有感知自我的意识。“弱人工智能自主性”的观念则主要是就智能行为的自组织性而言，机器算法会在没有人类程序员干预的情况下自发学习、自动处理问题。具有强人工智能的主体在技术上目前遥遥无期，仍是科幻作品的题材。而弱人工智能则已在人工智能领域得到广泛应用，形成了一种完全不同于传统的主体观念。 （摘编自刘劲杨《人工智能算法的复杂性特质及伦理挑战》） 1．下列关于原文内容的理解和分析，正确的一项是（3分） A．基于符号表征的算法可赋予人工智能以情感活动，相对优于基于神经网络的算法。 B．涌现性特质表明人工智能算法行为已经不再存在“某一”行为，而演化为集体行为。 C．自主性特质表明人工智能算法可在无程序员帮助的情况下自主学习和自主进化。 D．主体指的就是一个中心控制单元，它负责相应个体所有信息整合和全部行为控制。 2．下列对原文论证的相关分析，不正确的一项是（3分） A．文章第一段介绍了人工智能算法的两个传统．并以第二个传统作为论述前提。 B．文章从涌现性和自主性两个维度审视人工智能，概括其所具有的复杂性特质。 C．文章以道理论证为主，同时将阿尔法围棋作为例证，使相关论述得以深入浅出。 D．对于人工智能“主体”，文章先引出该话题，接着介绍具体概念，最后分类分析。 3．根据原文内容，下列说法不正确的一项是（3分） A.阿尔法围棋战胜人类棋手，在于它能通过神经网络的深度学习形成招数系列。 B．人工智能如果具有自我意识并能够自我决定，将是人类必须面对的伦理挑战。 C．阿尔法围棋二代具有弱人工智能的自主性，已形成完全异于传统的主体观念。 D．只要强人工智能主体在技术上得以实现，那么它就可能具有感知自我的意识。 1．（3分）C 2．（3分）B 3．（3分）A
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