雅思閱讀題源精讀 | 如何從外刊讀物中，累積最有效的上分資料

雅思閱讀題源精讀 | 如何從外刊讀物中，累積最有效的上分資料，相信這個問題是許多正在準備留學的同學關心的一個問題，那么下面小編就來和大家說一說，感興趣的您趕緊往下了解吧。

在近些年的考試中，科技已經越來越被出題官方所青睞，并且頻繁出現(xiàn)在考場中，這是值得引起所有考生注意的。

今天克里老師專門挑選了和雅思閱讀考試篇章非常貼合的一篇文章，并且也是雅思閱讀選取文章重要來源之一的有名外刊--The Economist，并且找到了其中一篇關于人工智能（artificial intelligence）的文章節(jié)選，來進行解析和學習。

接下來這段話，主要講了作者結合實際情況，表達了自己對AI的看法：

The thing to remember about the next decade is that current AI cant even read; it also cant reason.

（對于AI技術下一個十年的發(fā)展，我們可以確定的是，現(xiàn)階段的AI技術，依然還是不能夠進行有效的閱讀和推理）

Four years ago, machine-learning pioneer Geoffrey Hinton said that radiologists would lose their jobs in five or ten years; radiologists got really scared, a lot of people stopped studying radiology.

（四年前，人工智能行業(yè)內的先驅GH說過，放射科醫(yī)生會在五到十年內失去他們的工作，這使得很多從事相關領域的人感到擔憂，也導致很多人停止了對放射學的研究和學習）

So far? Not one radiologist has actually been replaced.

（但是到現(xiàn)在為止，沒有一個放射科醫(yī)生被人工智能所替代）

Radiology isnt just about looking at images

(因為放射學不僅僅只是關于看圖像這么簡單),

its also about reading (patient histories) and reasoning (about how to put words and images together)and machines cant yet do that reliably.

（它還包括了閱讀和處理信息的能力，這主要體現(xiàn)在研究和了解研究病人的過往病史，以及如何利用推理能力將圖像信息成功的用文字表達出來，然而，現(xiàn)在的人工智能機器并不能有效地做到這個程度）

What we have now are our new tools that can help radiologists, not radiologists-in-a-box.

（所以，我們現(xiàn)在能看到的，是放射科醫(yī)生利用更多先進和新發(fā)明出來的儀器工具來輔助自己完成工作，而不是一個機器的人工智能醫(yī)生）

從這段話來看，我們發(fā)現(xiàn)了很多雅思閱讀中常見的一些考法：

首先，一詞多義

原文中使用了reason這個詞，它可以表達原因，指因果關系，也可以作動詞，表達推理的過程，可見一詞多義本來就是我們在閱讀中需要掌握的能力。雅思閱讀真題中，就會經常到考多義詞，比如說universal可以表達宇宙的，也可以指普遍的，通用的。

其次，高頻考點詞

考試中出現(xiàn)過的很多高頻考點詞，也在該段話中出現(xiàn)，比如說 replace，該詞的意思為替代，在閱讀的真題當中，曾經有考過多次關于這個詞的替換，比如說，something cant be replaced, 被替換成了something is not a substitute。所以在學習的過程中，克里老師推薦大家，一定要去累積、總結以及掌握一些高頻的考點詞，了解考點詞在考試中的考法和規(guī)則，這樣做題的過程中可以更加的高效，也讓學習的過程更輕松。

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