2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论基础综合测试卷及解析

2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论基础综合测试卷及解析

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共30分）答题要求：（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）w1.人工智能的英文缩写是（）A.AIB.BIC.CID.DIw2.下列哪个不属于人工智能的研究领域（）A.自然语言处理B.计算机图形学C.机器学习D.机器人学w3.机器学习中的监督学习是指（）A.数据中没有标签，让模型自行发现规律B.数据中有标签，模型根据标签进行学习C.模型在学习过程中自己给自己打标签D.只利用一部分数据进行学习w4.以下哪种算法不属于深度学习算法（）A.决策树B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络w5.人工智能发展历程中，图灵测试的提出者是（）A.图灵B.明斯基C.麦卡锡D.西蒙w6.专家系统的核心组成部分不包括（）A.知识库B.推理机C.解释器D.用户界面w7.智能机器人能够感知环境并做出决策，这主要依赖于（）A.传感器和算法B.机械结构C.能源供应D.外观设计w8.自然语言处理中，词法分析的主要任务是（）A.分析句子的语法结构B.确定单词的词性C.理解句子的语义D.对文本进行分类w9.人工智能在医疗领域的应用不包括（）A.疾病诊断B.药物研发C.医疗设备制造D.健康管理w10.以下关于人工智能伦理问题的说法错误的是（）A.可能导致就业结构变化B.不存在隐私泄露风险C.可能被用于恶意目的D.引发对算法偏见的担忧第II卷（非选择题，共70分）二、填空题（每题3分，共15分）w11.人工智能的三大学派分别是符号主义、（）和连接主义。w12.深度学习中常用的激活函数有Sigmoid函数、（）和ReLU函数等。w13.知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、（）、语义网络表示法等。w14.遗传算法中，常用的遗传操作有选择、交叉和（）。w15.强化学习中，智能体通过与环境交互获得（）来学习最优策略。三、简答题（每题10分，共30分）w16.简述机器学习中分类算法的基本原理，并举例说明一种常见的分类算法。w17.什么是自然语言处理中的句法分析？它的作用是什么？w18.阐述人工智能在交通领域的应用场景及可能带来的影响。四、材料分析题（共15分）材料：随着人工智能技术的快速发展，智能安防系统在各大城市得到广泛应用。智能安防系统利用摄像头、传感器等设备收集数据，通过人工智能算法进行分析处理，能够实现对人员行为、异常事件的实时监测和预警。例如，某小区安装了智能安防系统后，成功阻止了多起盗窃事件的发生。w19.请分析智能安防系统中人工智能算法的作用。（7分）w20.结合材料，谈谈智能安防系统对社会安全产生的积极影响。（8分）五、论述题（共20分）w21.论述人工智能技术发展可能带来的机遇和挑战，并提出应对措施。答案：第I卷答案w1.Aw2.Bw3.Bw4.Aw5.Aw6.Dw7.Aw8.Bw9.Cw10.B第II卷答案二、填空题答案w11.行为主义w12.Tanh函数w13.产生式表示法w14.变异w15.奖励三、简答题答案w16.分类算法的基本原理是根据训练数据的特征和类别标签，建立分类模型，然后用该模型对新的数据进行分类预测。常见的分类算法如决策树算法，它通过对数据的属性进行比较和划分，构建一棵决策树，每个内部节点是一个属性测试，叶子节点是类别标签。决策树算法简单直观，易于理解和实现。w17.句法分析是对句子的语法结构进行分析，确定句子中各个成分之间的关系。其作用是帮助理解句子的语义，例如通过分析主谓宾等结构，明确句子的核心内容和表达意图。句法分析有助于自然语言处理中的机器翻译、信息检索、问答系统等任务的实现，提高系统对语言的理解和处理能力。w18.人工智能在交通领域的应用场景包括智能交通管理系统，可实时监测交通流量，优化信号灯控制，缓解拥堵；自动驾驶技术，提高出行效率和安全性；物流配送中的路径规划和智能调度等。带来的影响有提高交通效率，减少能源消耗，降低交通事故发生率，但也可能面临技术可靠性、就业结构变化等挑战。四、材料分析题答案w19.人工智能算法在智能安防系统中的作用主要是对收集到的大量数据进行分析处理。通过算法可以识别人员行为模式，判断是否存在异常行为，如徘徊、攀爬等。还能对视频画面中的场景进行实时监测，及时发现潜在的安全威胁，如盗窃、非法入侵等，并发出预警，为安保人员提供决策支持。w20.智能安防系统对社会安全产生了多方面的积极影响。它能够实时监测异常事件，及时发现盗窃行为并阻止，降低了犯罪发生率，保障了居民的财产安全。提高了安全防范的及时性和准确性，减少了安全隐患。增强了公众对居住环境和公共场所的安全感，促进了社会的和谐稳定，提升了城市的安全管理水平。五、论述题答案机遇：人工智能技术发展带来了诸多机遇。在经济领域，推动产业升级，创造新的经济增长点，如智能制造、智能金融等。在医疗领域，辅助疾病诊断、药物研发，提高医疗水平。在教育领域，实现个性化学习，提升教育质量效率。在生活中，智能家居、智能出行等改善生活便利性。挑战：可能导致部分行业就业岗位减少，引发就业结构调整问题。存在算法偏见，影响决策公平