下列哪项描述不符合文章脉络?

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95.下列哪项描述不符合文章脉络?

 

A.从条凳到靠背椅B.由分餐制到会食制

C.从席地而坐到垂足而坐D.由小食案到高椅大桌

95.【答案】A

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【解析】第一步,分析文段脉络,将选项与原文脉络一一对应。第二步,辨析选项。文章的脉络是按照发展过程进行叙述的。A项中提到的“条凳”在文中并未提及,且靠背椅并不是后期发展而来的,而是西魏时代壁画上就有,不符合文段脉络。文章第一段先说“周秦汉晋时代,宴席上实行分餐制,用小食案进食是个重要原因”,第二、三、四段描述高足坐具的普及,zui后两段说明高椅大桌的会食制的普及,B项、C项和D项都符合发展脉络。因此,选择A选项。

材料二:

AlphaGo(阿尔法围棋程序)总体上由两个神经网络构成,以下把它们简单称为“两个大脑”。这只是一个比喻,在对弈时,这两个大脑是这样协同工作的:第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法,即所谓的“算棋”,以判断每种走法的优劣。在这个计　算过程中,第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树,从而大大提高计算效率。与此同时,第二个大脑通过下一步棋导致的新局面的优劣也能给出关于下一步棋的建议。zui后,两个大脑的建议被平均加权,做出zui终的决定。

其实,这两个大脑的工作方式确实和人类很相似,一个细部,一个全局。但AlphaGozui终结合两者的方式相当简单粗暴:让两者各自评估一下每种可能的优劣,然后取一个平均数,这可绝不是人类的思维方式。对人类来说,这两种思考问题方式的结合要复杂得多———不仅仅在围棋中是这样。人们并不总是同时对事态做出宏观和微观的判断,而是有时候侧重于大局,有时候侧重于细部。具体的精力分配取决于事态本身,也取决于人在当时的情绪、心理和潜意识应激反应。这当然是人类不完美之处,但也是人类行为丰富性的源泉。为什么要让人工智能去下围棋?有很多理由。但在我看来zui重要的一个,是能够让我们更深入地理解智能的本质。

神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展,确实让人工智能做到许多之前只有人脑才能做到的事,但这并不意味着人工智能的思维方式接近了人类。而且吊诡的是,人工智能在计算能力上的巨大进步,反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。和国际象棋中的深蓝系统相比,AlphaGo已经和人类接近了许多,深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数,所以本质上只是个高效计算器。但AlphaGo的价值判断是自我习得的,这就有了人的影子,而且AlphaGo的进步依赖于海量的自我对局数目,这当然是它的长处,但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋,就能掌握AlphaGo在几百万局棋中所训练出的判断力,这足以证明,人类学习过程中还有某种本质是暂时无法用当前的神经网络程序来刻画的。这当然不是说AlphaGo应该试图去复制一个人类棋手的大脑,但是AlphaGo的意义也不应该仅仅反映在它zui终的棋力上。它是如何成长的?它的不同参数设置如何影响它的综合能力?如果有其他水平相当的人工智能和它反复对弈,它能否从对方身上“学到”和自我对弈不同的能力?对这些问题的研究和回答,恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类重要得多。

（编辑：Nicj）