题型:实用类文本阅读 题类:常考题 难易度:困难
吉林省长春市汽车经济开发区第三中学2018-2019学年高二上学期语文10月月考试卷
材料一:
人工智能自诞生以来,其发展也经历过大起大落,但在过去几年的发展黄金期,人工智能技术突飞猛进,这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模神经网络,在充沛的数据支持下,神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了,谷歌搜索、脸书(Facebook)的自动图片标记功能、苹果的语音助手、亚马逊推送的购物清单,甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等学家都公开发声,担心人工智能会失去控制,上演科幻小说中人机大战的情节。其他人则害怕认知工作的自动化将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天,曾经的“机器问题”卷土重来,我们需要找出可行的解决方案。
(摘编自杨宁《终身学习时代已经到来》,2017年9月14日人民网)
材料二:
人工智能(AI)并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式,而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率,而非发明新流程、新业务。未来10年,不仅仅是高科技领域,任何一个企业,如果不尽早为自己的业务流程引入“AI+”的先进思维方式,就很容易处于落后的追随者地位。
在国家层面进行人工智能发展的战略规划和布局,这绝不是一件过于超前的事。人工智能发展涉及科研向产业转化的诸多挑战,在各行业应用AI提高生产效率、改进生产流程都需要更高层面的信息共享和整体规划,未来的因人工智能引发的产业革命则亟待新一代教育体制、人才培养与再培训机制、新的社会保障体系等的建立和完善单靠企业或社会的力量,这些全局层面的问题是很难得到快速解决的。
材料三:
谷歌大中华区总裁石博盟(ScottBeaumont)介绍,谷歌对人工智能技术的应用。贯穿于各个产品线,包括消费者导向的产品,比如谷歌翻译中的图象识别技术,可以通过相机镜头去翻译标志、菜单等;对数据中心的控制和评估可以提高效率;在医学领域,人工智能技术可以帮助医生提高筛查出疾病的准确率。
“现在来中国介绍和探讨AI是最佳的时机。因为中国拥有大量科技资产,还有很多的计算机科学家,谷歌在中国也雇佣了很多软件工程师。除此之外,中国一旦有一个想法,就立刻把它打造成一个原型的能力非常强,还有海量的数据作为支撑,所以中国是拥有得天独厚的优势的。”石博盟说。
(摘自《对话谷歌大中华区总裁:中国人工智能有得天独厚优势》,2017年10月12日新浪科技)
材料一:
10月1日—3日,2018年诺贝尔奖三大自然科学奖项——生理学或医学奖、物理学奖和化学奖的逐一揭晓,为人类智慧文明的高塔,再次垒上耀眼的一层。诺贝尔生理学或医学奖被授予两位免疫学家——美国的詹姆斯·艾利森与日本的本庶佑。
10月8日,诺贝尔经济学奖揭晓,获奖者分别是威廉·诺德豪斯和保罗·罗默。评委会指出,他们把宏观经济学扩大到全球规模,以解决世界最大难题,借此建构出能解释市场经济与自然及知识互动的模式,大大拓展了经济分析的范畴。
瑞典著名化学家诺贝尔设立的系列奖项,用于鼓励“为人类带来最大利益”的科学发现与发明成果。从生物学家发现免疫系统制动机制而衍生癌症治疗新方法,到物理学家用光镊移动微小物体并制造最短最强激光脉冲,再到化学家掌控酶和抗体定向进化的力量,无一不是基础科学领域的发现,发展成提高人类生命质量和生产效率的有益工具、手段和方法。今年的获奖名单,再次秉承了诺贝尔的遗愿,也让全球热爱科学的公众,对“人类的最大利益”究竟是什么有所感悟,对做出这样贡献的科学家有所敬重。
(摘编自2018年10月8日《科技日报》)
材料二:
2018诺贝尔奖得主学术“背景”大揭秘
具体奖项 |
学校中文名 |
国家 |
学校排名 |
诺贝尔化学奖 |
剑桥大学 |
英国 |
2 |
诺贝尔经济学奖 |
斯坦福大学 |
美国 |
3 |
诺贝尔化学奖 |
加州理工大学 |
美国 |
5 |
诺贝尔化学奖 |
哈佛大学 |
美国 |
6 |
诺贝尔经济学奖 |
耶鲁大学 |
美国 |
8 |
诺贝尔经济学奖 |
芝加哥大学 |
美国 |
10 |
诺贝尔化学奖 |
加州大学伯克利分校 |
美国 |
15 |
诺贝尔物理学奖 |
康奈尔大学 |
美国 |
19 |
诺贝尔经济学奖 |
纽约大学 |
美国 |
27 |
诺贝尔奖生理学或医学奖 |
京都大学 |
日本 |
65 |
诺贝尔物理学奖 |
麦克马斯特大学 |
加拿大 |
77 |
(摘编自2018年10月9日“新浪看点”)
材料三:
纵观诺奖百年来的奖励对象,大致可划为两类:发现问题者与解决问题者。这在某种程度上也是科学与技术的分野与关联。在这一个世纪的时间轴上,发现问题占据着前半篇的中心位置,以爱因斯坦为首的宗师们光芒万丈,用一系列触及因果、存在、时空等哲学方面的伟大问题,圈定了现代科学技术的基本命题与类别范畴。但2008年金融危机及此后十年证明,人类依然面临着一系列老问题——气候变暖、能源危机、粮食供应、流行疫病……那些被寄予厚望的创新,如核聚变、新能源、人工智能,与成为普及实用的“答案”尚有距离。简言之,与畅想相比,用技术的突破解决世代交替期存在的新老问题,更为迫切。
无论有心或无意,本届诺奖把褒奖给予了技术应用的实践者,从某一角度上可谓抚慰了世界的焦虑,也鼓舞了致力于解决问题的实践者。生理或医学从诞生之日起,就是一门目的性与实用性最强的学科——服务人类的生命健康;化学奖获得者的研究对象酶,堪称发现最早、应用最广泛的人类老朋友,此番又在能源与医疗上辟出了新的实用途径;去年还在为引力波的探索而喝彩的物理学奖,今年则授予了对激光应用的工具改良。由此可见,诺奖不功利,但从不排斥解决实际问题者。而这一场国家间解决问题的竞赛,虽然历经磨砺,但意义非凡,造福人类。
(摘编自2018年10月《科技日报》)
材料四:
据《日本经济新闻》报道,本庶佑在接受专访时表示,他开展研究工作时,正赶上日本科研经费增长期,从年轻时就能够获得研究补助资金和各种支持,所以他从来没有过放弃研究的念头。他认为,日本科研人员退休年龄延长,占据了青年科研人员的位置,所以有必要打造竞争性科研环境,加强培养青年科研群体。本庶佑现年76岁,37岁时成为教授。他十分重视基础医学,治学态度严谨,早早就获得国际学界高度认可。人们在赞叹本庶佑教授22年如一日坚持专项科研的可贵精神和取得的业绩的同时,也应该深入考察日本顺应世界医药研发事业发展新形势,力保日本医药科研与开发继续处于世界领先地位的思维和政策和运作举措。
日本早在2001年就提出“50年内拿30个诺贝尔奖”的口号,这项计划公布之后,日本人18年就拿了18个诺贝尔奖,相当于每年一个,日本人究竟为何屡获诺奖?首先让我们看看日本学者的待遇:据日本厚生劳动省2006年调查,大学教授年收入71.4万元,仅次于飞行员。2008年,日本大学教授平均工资已达到90万人民币。再让我们看看日本在科研上的投入:日本政府十分重视科学研究,2007年科研经费占GDP的3.67%,是全世界最高的,远远超过美国。日本企业、大学也十分支持科学家:日本企业专门为科学家设立各种奖项,让他们可以获得源源不断的收入而安心工作。而日本大学多半是研究型大学,用科研带动教学,不浮躁,不功利,拼的是真实的科研成果。科学家赤崎勇50岁还没什么成就,但名古屋大学依然支持他,甚至花巨资为他建造实验室,后来,赤崎勇获得诺贝尔物理学奖,他培养的学生天野浩,也获得了诺贝尔物理学奖。师夷长技以自强,科学落后就是真正的落后,科学强大才是真正的强大。
(摘编自2018年10月《中国青年报》)
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