共27小题，约11490字。

　　北京市大兴区2016高三统一练习
　　语   文　2016.4
　　一、 本大题共7小题，共21分。
　　阅读材料一，完成1—2题。
　　材料一
　　AlphaGo以4:1赢了人类九段高手，引起了人们广泛关注。有人将李世石称作“最后的武士”，认为他将悲壮地成为人类与机器人对弈的“末代帝王”。因为人工智能程序AlphaGo在围棋这个被誉为“人类智慧的坚固堡垒”的领域接连取得胜利，似乎更印证了人工智能已经发展到可以轻易超越人类水平的阶段。人工智能的发展现状如何？
　　据AlphaGo的研发者介绍，它之所以能在围棋这种拥有“3的361次方”种局面的超高难度棋类比赛中获胜，在于它突破了传统的程序，搭建了两套模仿人类思维方式的深度神经网络，第一种叫“策略网络”，它让计算机程序学习人类棋手的下法，挑选出胜率比较高的棋谱，抛弃明显的差棋，使总运算量维持在可以控制的范围内；另一种叫“价值网络”，主要用于减少搜索的深度，它不会一下子搜索一盘棋所有的步数，而是一边下一边进行未来十几步的计算，这样也就大量减少计算量。
　　其实，神经网络并非AlphaGo独有。据IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中介绍，这种计算模型最早出现于1943年，但由于当时的计算机运行速度难以满足其巨大的计算量而遭受“诟病”，因此沉寂了很长时间。近年来，计算机技术迅速发展，运行速度大幅提高，这一计算模型才重新焕发出了生机。即便如此，与李世石对弈，AlphaGo仍需将CPU增加至1200多个才能满足其庞大的计算量。
　　据研发出AlphaGo的研究人员之一——大卫•希尔韦介绍，这款程序还会自己与自己下棋。普通人一年也许能下一千盘，但AlphaGo每天能下三百万盘棋。通过大量的锻炼，它抛弃可能失败的方案，精中选精，这就是所谓的“深度学习”能力，即通过大样本量棋局对弈，不断从中挑选最优的对弈方案并保存下来。
　　“大数据对人工智能的发展是一种‘取巧’，为深度学习提供了众多数据。”在2015中国人工智能大会上，中国科学院院士谭铁牛曾就深度学习做过解读。他说，这就像人类见多识广后会积累一些经验一样，机器学习也需要丰富多彩的内容。只是这个内容的数据量之庞大，与人脑学习所需不是一个数量级。
　　(节选自《光明日报》，有删改)
　　1.下列不属于谷歌人工智能程序AlphaGo战胜韩国李世石原因的一项是（3分）
　　A. AlphaGo对人类棋手留下的棋谱选优汰劣。
　　B. AlphaGo边下棋边计算未来的十几步。
　　C. AlphaGo淘汰了具有神经网络的计算模型。
　　D. AlphaGo已将CPU增加到1200多个，满足了它庞大的计算量。
　　2.根据材料内容填空（2分）：
　　AlphaGo拥有“深度学习”的能力，深度学习要具备以下三个条件：大量的锻炼，抛弃可能失败的方案和__________________________。
　　材料二
　　尽管大卫•希尔韦称，“开发AlphaGo的目的不是为了模仿人类，而是为了战胜人类。”但他也强调，相较于对弈本身，更希望大家把关注点放在AlphaGo可以给人类生活带来的变化上。
　　在人机围棋大战之前，谷歌旗下机器人公司的一款人形机器人Atlas已经让人类震惊。从今年2月底公布的视频中可以看到，Atlas能辨别特定物件并将之搬起，即使旁边有人使坏移走物件，它都会追赶目标，直至取回。甚至被人类出其不意地从后面推倒，Atlas也能重新站起来。更厉害