2024年人工智能入门测试题

2024年人工智能入门测试题一、测试说明本测试题面向人工智能入门学习者，涵盖基础概念、技术原理、应用场景、伦理安全、工具框架五大模块，共20道题目（单选15道，多选5道）。通过测试可检验对AI核心知识的理解程度，题目难度适配入门阶段（学习时长2-6个月，掌握基础理论与工具操作）。二、测试题部分（一）基础概念模块（4题，单选）1.人工智能（AI）的本质是通过技术手段让机器具备____的能力。A.完全替代人类思维B.模拟人类智能行为（如感知、决策、学习）C.超越人类的创造力D.仅处理结构化数据2.人工智能发展的三大学派中，连接主义的核心研究方向是？A.基于符号逻辑推理（如专家系统）B.模拟神经元连接与信息传递（如神经网络）C.通过环境交互优化行为（如强化学习）D.融合多模态数据处理3.弱人工智能（NarrowAI）与强人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）的核心区别是？A.弱AI只能处理单一任务，强AI具备通用认知能力B.弱AI依赖人类监督，强AI可自主进化C.弱AI算力需求低，强AI需要量子计算机D.弱AI诞生于21世纪，强AI属于未来技术4.以下属于人工智能“感知层”技术的是？A.自然语言生成（NLG）C.强化学习决策D.知识图谱构建（二）技术原理模块（5题，单选+多选）5.（单选）机器学习中，无监督学习的典型应用场景是？A.信用卡欺诈检测B.客户消费行为聚类C.股票价格预测D.自动驾驶路径规划6.（单选）深度学习模型中，Transformer架构的核心创新是？A.卷积核的局部特征提取B.循环神经网络的时序记忆C.注意力机制（Attention）的全局依赖建模D.生成对抗网络的对抗训练7.（多选）神经网络训练过程中，以下哪些方法可以缓解过拟合？B.减小网络模型复杂度（如减少层数）C.使用Dropout正则化D.提高学习率8.（单选）生成式AI（如StableDiffusion、ChatGPT）的核心技术不包括？A.变分自编码器（VAE）B.生成对抗网络（GAN）C.决策树算法D.自回归模型（Autoregressive）9.（多选）以下关于“大模型”（如GPT-4、Claude）的描述正确的有？A.参数规模通常在百亿级以上B.依赖海量无监督数据预训练C.仅能处理文本类单模态任务D.微调（Fine-tuning）可适配垂直领域（三）应用场景模块（4题，单选+多选）10.（单选）人工智能在金融风控中的核心应用是？A.自动生成财务报表B.信贷违约概率预测C.柜台现金存取款D.金融新闻情感分析11.（多选）以下属于多模态大模型应用的场景是？A.输入文本描述，生成对应风格的图像B.输入语音指令，控制智能家居设备C.输入医学影像，输出诊断报告D.输入股票数据，预测次日涨跌12.（单选）自动驾驶的L3级别（有条件自动驾驶）与L4级别（高度自动驾驶）的关键区别是？A.L3需人类随时接管，L4可在特定场景下无需人类干预B.L3支持高速路行驶，L4支持城市道路C.L3依赖激光雷达，L4仅用视觉传感器D.L3属于辅助驾驶，L4属于自动驾驶13.（多选）AI在教育领域的创新应用包括？A.智能作业批改（OCR+自然语言理解）B.个性化学习路径推荐（知识图谱+推荐算法）C.虚拟数字教师（多模态交互）D.课堂考勤管理（四）伦理与安全模块（3题，单选+多选）14.（单选）算法偏见的主要来源是？B.算法开发者的主观恶意设计C.终端用户的操作失误D.模型部署的硬件环境差异15.（多选）以下属于人工智能安全风险的是？A.深度伪造（Deepfake）技术用于诈骗B.自动驾驶系统被黑客入侵篡改决策C.大模型生成错误医疗建议D.联邦学习中数据泄露16.（单选）联邦学习的核心设计目标是？A.让多个机构在不共享原始数据的前提下协同训练模型B.提升模型在联邦政府场景的适用性C.降低模型训练的计算资源消耗D.增强模型对联邦法规的合规性（五）工具与框架模块（4题，单选+多选）17.（单选）以下框架中，动态计算图（运行时构建计算图）的代表是？A.TensorFlow1.xB.PyTorchC.KerasD.MXNet18.（多选）大模型微调技术中，LoRA（低秩适应）的优势包括？A.大幅减少训练时的参数量B.降低训练所需的显存占用C.提升模型的多模态生成能力D.加快微调后的推理速度19.（单选）以下工具中，主要用于大模型Prompt工程的是？A.LangChainB.NumPyC.OpenCVD.Scikit-learn20.（多选）学习人工智能入门阶段，推荐的实践工具组合是？A.Python+JupyterNotebookB.PyTorch/TensorFlow+HuggingFaceTransformersC.Docker+KubernetesD.GitHub+GoogleColab三、参考答案及解析（一）基础概念模块1.答案：B解析：AI的本质是模拟人类智能行为（感知、决策、学习等），而非完全替代人类思维（A错误）、超越创造力（C错误，当前AI的“创造”是模式组合）或仅处理结构化数据（D错误，AI可处理图像、语音等非结构化数据）。2.答案：B解析：连接主义（如神经网络）的核心是模拟神经元连接与信息传递，A是符号主义（专家系统），C是行为主义（强化学习），D是多模态融合（跨学派技术）。3.答案：A解析：弱AI（如ChatGPT、自动驾驶）专注单一任务，强AI（AGI）需具备通用认知能力（处理多任务、抽象推理等）。B错误（强AI“自主进化”无定论），C错误（算力不是核心区别），D错误（弱AI早于21世纪，如专家系统诞生于80年代）。4.答案：B解析：感知层技术指机器“感知”外界，如图像识别（视觉感知）、语音识别（听觉感知）。A是生成层（输出内容），C是决策层（强化学习属于决策），D是知识层（知识图谱构建）。（二）技术原理模块5.答案：B解析：无监督学习的核心是无标签数据的模式发现，聚类是典型场景。A（欺诈检测）是监督分类，C（股价预测）是监督回归，D（路径规划）是强化学习。6.答案：C解析：Transformer的核心创新是注意力机制，可建模全局依赖（如长文本上下文）。A是CNN的特点，B是RNN的特点，D是GAN的特点。7.答案：ABC解析：缓解过拟合的方法包括增加数据（减少模型对局部样本的依赖）、减小模型复杂度（降低拟合能力）、Dropout（随机丢弃神经元，增强泛化）。D错误（提高学习率会让模型更新幅度过大，加剧过拟合）。8.答案：C解析：生成式AI的核心技术包括VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）、自回归模型（如GPT的自回归生成）。决策树是传统机器学习的分类/回归算法，不属于生成式AI核心技术。9.答案：ABD解析：大模型参数规模通常在百亿级以上（如GPT-4超万亿），依赖海量无监督数据预训练（如互联网文本、图像），通过微调适配垂直领域（如医疗、法律）。C错误，大模型可处理多模态任务（如图文生成、语音理解）。（三）应用场景模块10.答案：B解析：金融风控的核心是风险预测（如信贷违约概率），依赖机器学习模型。A是RPA（流程自动化，非AI核心风控），C是传统系统，D是辅助分析（非核心风控）。11.答案：ABC解析：多模态大模型需处理两种及以上数据类型（文本+图像、语音+控制、图像+文本）。A（文生图：文本→图像）、B（语音指令→控制：语音+行为）、C（医学影像→文本报告：图像+文本）均属于多模态。D是单一数值预测（非多模态）。12.答案：A解析：L3（有条件自动驾驶）要求人类随时准备接管（如高速路拥堵辅助），L4（高度自动驾驶）可在特定场景（如封闭园区、城市限定区域）下无需人类干预。B错误（场景差异非级别核心），C错误（传感器方案与级别无关），D错误（L3仍属于自动驾驶范畴，非辅助驾驶）。13.答案：ABC解析：智能作业批改（OCR+NLP）、个性化推荐（知识图谱+推荐）、虚拟教师（多模态交互）均为AI教育创新。D是传统人脸识别，不属于AI创新应用（考勤管理的核心是身份识别，非教育创新）。（四）伦理与安全模块14.答案：A15.答案：ABC解析：深度伪造诈骗（A）、自动驾驶被入侵（B）、大模型错误建议（C）均属于AI安全风险。D错误，联邦学习的核心是保护数据隐私（各机构数据不共享，降低泄露风险）。16.答案：A解析：联邦学习的核心是数据“可用不可见”，多机构在不共享原始数据的前提下协同训练模型。B错误（与“联邦政府”无关），C错误（联邦学习会增加通信成本，不一定降低计算消耗），D错误（合规性是结果，非设计目标）。（五）工具与框架模块17.答案：B解析：PyTorch采用动态计算图（运行时构建，灵活调试），TensorFlow1.x是静态图（需先定义后执行），Keras是高层封装（依赖TensorFlow/PyTorch），MXNet支持动静但动态非其核心代表。18.答案：ABD解析：LoRA通过冻结大模型权重，训练低秩矩阵，大幅减少参数量（A）、降低显存占用（B）、加快推理速度（D，参数量少→推理快）。C错误，LoRA不直接增强多模态能力（多模态需模型架构支持）。19.答案：A解析：LangChain专注于大模型应用开发，包括Prompt管理、工具调用等。NumPy是数值计算，OpenCV是计算机视觉，Scikit-learn是传统机器学习，均与Prompt工程无关。20.答案：ABD解析：入门实践工具包括Python（语言）+Jupyter（开发）、PyTorch/TensorFlow（框架）+HuggingFace（大模型库）、GitHub（代码管理）+Colab（免费算力）。C错误，Kubernetes是集群管理，入门阶段暂不需要（本地/Colab即可完成实践）。四、总结与建议本测试题覆盖AI入门的核心知识点，若正确