2025年大学《科学史》专业题库- 人工智能技术与智能系统

2025年大学《科学史》专业题库——人工智能技术与智能系统考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.被广泛认为是人工智能之父的是谁？2.以下哪项不是人工智能发展经历的典型阶段？3.“图灵测试”是由谁提出的？4.以下哪项技术不属于人工智能的早期探索？5.以下哪个概念与“强人工智能”相对应？6.下列哪个年份被认为是人工智能发展的一个重要里程碑？7.以下哪种方法不属于机器学习中的监督学习？8.以下哪项技术主要处理图像和视频数据？9.自然语言处理（NLP）的主要目标是做什么？10.以下哪个领域不是人工智能技术的重要应用方向？二、填空题（每题2分，共20分）1.人工智能的诞生通常被认为是在______年。2.人工智能的三位奠基人分别是______、______和______。3.深度学习是机器学习的一个分支，它受到______的启发。4.人工智能伦理关注的是人工智能发展带来的______和______问题。5.机器学习算法通常需要大量的______来进行训练。6.人工智能在医疗领域的应用可以帮助医生进行______和______。7.人工智能的发展对就业市场产生了______的影响。8.人工智能与科学史的研究相结合，有助于我们理解______的本质。9.人工智能的“可解释性”问题是指______。10.人工智能的发展引发了关于______的哲学讨论。三、简答题（每题5分，共25分）1.简述人工智能发展的几个主要阶段及其特点。2.简述机器学习的基本原理。3.简述人工智能在交通领域的应用。4.简述人工智能发展带来的伦理挑战。5.简述人工智能与科学史研究的关系。四、论述题（15分）结合人工智能技术的发展历程和当前应用，论述人工智能对人类社会带来的影响。试卷答案一、选择题1.A.阿兰·图灵2.B.逻辑推理阶段3.A.阿兰·图灵4.D.机器人学理论5.B.强人工智能6.A.1950年7.C.强化学习8.A.计算机视觉9.A.使计算机能够理解和生成人类语言10.C.农业生产二、填空题1.19502.阿兰·图灵,冯·诺依曼,麦卡锡3.人脑神经网络4.社会影响,伦理规范5.数据6.疾病诊断,医疗影像分析7.动态变化,机遇挑战并存8.智能的本质9.人工智能系统的决策过程和结果是否可以被理解和解释10.人机关系,人类未来三、简答题1.人工智能的发展大致经历了四个阶段：早期探索阶段（20世纪50年代至70年代），主要关注符号主义和逻辑推理；应用扩展阶段（20世纪80年代至90年代），开始关注知识工程和专家系统；深度学习兴起阶段（21世纪初至今），以深度学习为代表的新技术取得突破性进展；通用人工智能探索阶段（目前及未来），致力于实现具备与人类相似通用智能的AI。特点包括：从追求强人工智能到逐步实现弱人工智能应用；从依赖大量手工特征到利用数据驱动学习；计算能力不断提升；应用领域不断拓展。2.机器学习是人工智能的一个分支，其基本原理是让计算机系统利用数据自动学习和改进其性能，而无需进行显式编程。它通过分析大量数据，识别其中的模式和规律，并构建模型。模型能够对新的、未见过的数据进行预测或决策。监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要类型。监督学习利用带有标签的数据进行训练，无监督学习处理无标签数据以发现隐藏结构，强化学习通过奖励和惩罚机制引导智能体学习最优策略。3.人工智能在交通领域的应用广泛且深入。在智能交通系统（ITS）中，AI用于交通流量预测、信号灯智能控制，以缓解交通拥堵。自动驾驶技术是AI在交通领域最具潜力的应用之一，通过传感器、摄像头和AI算法实现车辆的自主导航、障碍物检测和决策，有望提高道路安全性和运输效率。此外，AI还应用于车辆辅助驾驶系统、交通违章识别、物流路径优化等方面，提升交通运输的智能化水平。4.人工智能的发展带来了诸多伦理挑战。首先是就业冲击，AI的自动化能力可能取代大量重复性劳动岗位，对现有就业结构造成冲击，引发失业和再就业问题。其次是数据隐私和安全，AI系统需要大量数据进行训练和运行，如何保护个人隐私和数据安全成为重要议题。第三是算法偏见和歧视，AI算法可能因训练数据偏差而加剧社会不公，产生歧视性结果。第四是责任归属，当AI系统出错造成损害时，责任应由谁承担（开发者、使用者还是AI本身）尚不明确。最后是自主武器系统的发展，可能引发军备竞赛和伦理争议。5.人工智能与科学史研究相结合，能够为理解智能的本质提供历史视角。科学史研究揭示了科学概念、理论和技术的演变过程，AI作为现代科技的重要组成部分，其发展历程也遵循科学发展的普遍规律。通过研究AI的历史，可以了解其概念的形成、关键技术的突破、应用领域的拓展以及社会文化的影响，从而更全面地认识智能现象。同时，AI技术也可以应用于科学史研究本身，例如用于分析历史文献、构建科学知识图谱、模拟科学发现过程等，推动科学史研究方法的创新。四、论述题在积极方面，AI极大地提升了生产力，自动化了许多繁琐任务，提高了工作效率。例如，在医疗领域，AI辅助诊断系统提高了疾病诊断的准确性和效率；在金融领域，AI用于风险评估和欺诈检测；在交通领域，自动驾驶技术有望彻底改变出行方式。AI还促进了科学研究的进步，例如在材料科学、天文学等领域，AI加速了新发现和新理论的形成。此外，AI赋能个性化服务，如智能推荐系统、虚拟助手等，提升了人们的生活便利性和体验。然而，AI的发展也引发了一系列社会问题。就业结构面临冲击，部分岗位被自动化取代，对劳动者的技能提出了新的要求，需要社会进行适应性调整。数据隐私和安全问题日益突出，大规模数据收集和应用可能侵犯个人隐私，数据泄露风险增加。算法偏见问题不容忽视，AI系统可能因训练数据或算法设计问题而固化甚至放大社会偏见，导致歧视和不公平。AI的自主性不断增强，特别是自主武器系统的研发，引发了关于战争伦理和国际安全的担忧。此外，AI的决策过程往往缺乏透明度，即“黑箱”问题，使得其决策难以解