《人工智能通识》考查试卷（二）参考答案与评分标准

《人工智能通识》考查试卷（二）参考答案与评分标准一、选择题（每题2分，共30分）A答案解析：选项A准确描述了人工智能的含义，即旨在模拟、延伸和扩展人类智能，让机器执行复杂智能任务；B错误，人工智能需要大量数据训练模型；C错误，目前机器智能与人类智能有差异，无法完全等同；D错误，人工智能不仅执行预设程序，还能通过学习和推理应对情况。C答案解析：机器学习的核心是让计算机从数据中学习规律和模式，通过数据训练改进性能；A（计算机视觉）关注图像视频理解，B（自然语言处理）处理人类语言，D（专家系统）基于专家知识，均不直接从数据自动学习改进性能。C答案解析：自然语言处理专门研究计算机与人类语言的交互，是理解和生成人类语言的关键技术；A（机器学习）是通用学习算法，对其有帮助但非直接关键技术，B（计算机视觉）处理图像视频，D（虚拟现实）创建虚拟环境，均与语言无关。C答案解析：计算机视觉的目标是让计算机“看”和理解图像、视频内容；A（机器学习）为其提供学习方法，非直接识别技术，B（自然语言处理）针对语言，D（机器人技术）侧重机械控制，均不专门处理图像视频识别。B答案解析：现代医学影像诊断中，AI通过学习大量医学影像数据，快速准确识别病变特征，辅助医生诊断，已广泛应用；A（传统中医诊疗）主要依赖医生经验，AI应用未广泛，C（心理健康筛查）处于探索阶段，D（康复训练指导）AI作用有限。C答案解析：自动驾驶是智能交通重要方向，AI通过传感器收集环境信息，实时决策控制，提升交通效率和安全性；A（信号灯手动控制）是传统方式，B（车辆保养提醒）基于简单程序，D（道路施工管理）依赖人工，均非AI在智能交通的核心应用。D答案解析：贷款机构的信用审核中，AI分析客户信用记录、财务状况等数据，评估信用风险，为贷款决策提供支持；A（现金存取）不涉及风险评估，B（股票交易）AI应用不普遍核心，C（保费收取）AI作用有限。C答案解析：AI通过分析学生学习数据，跟踪学习进度，推荐适合学习资源，实现个性化学习；A（考勤管理）属传统或简单智能系统，B（教材分发）是基础工作，D（纪律维护）依赖教师，均与个性化学习无关。B答案解析：人工智能伦理治理核心原则包括公平性、透明性、尊重隐私等，“提高技术效率”是技术目标，非伦理原则；如自动驾驶伦理决策优先保障安全而非追求效率。B答案解析：算法偏见指AI因训练数据偏差或设计缺陷导致歧视性结果，案例中AI对特定性别/年龄候选人不公平评分，是算法偏见典型表现；A（数据泄露）是数据安全问题，C（自动化失业）是就业影响，D（能源消耗）是资源问题，均不相关。B答案解析：现代LLM（如ChatGPT、文心一言）均支持多语言处理，B表述错误；A（统计方法预测单词序列）是语言模型基本原理，C（生成连贯文本）、D（上下文理解与推理）是LLM典型能力。B答案解析：检索增强生成（RAG）通过结合实时数据检索减少事实错误，可缓解大模型“幻觉”；A（TPU加速训练）、C（增加GPU数量）均与训练效率相关，D（扩大参数量）不解决幻觉问题。C答案解析：自然语言处理需语言学（理论基础）、计算机科学（技术架构）、机器学习（算法支持），地质学研究地球结构物质，与语言处理无关。B答案解析：人工神经网络设计灵感源于人类大脑神经元的连接方式与信号传递机制；A（计算机硬件结构）、C（语言语法规则）、D（数学公式推导）均与神经元工作原理无关。B答案解析：模式识别核心是通过算法处理数据，自动挖掘规律并实现分类或预测；A（情感）是情感计算目标，C（自主编写程序）是程序生成技术方向，D（创造力）属AI高级认知范畴，均非其核心目标。二、判断题（每题2分，共20分）错答案解析：AI目标是模拟、延伸和扩展人类智能，执行复杂任务，但目前无完全自主意识，计算机仍按算法程序基于数据运算决策，缺乏情感、自我认知等。对答案解析：机器学习通过算法从大量数据中学习规律，调整参数模型，提高对未知数据的预测决策能力，如图像识别中通过训练提升准确率，是AI从数据获取知识和改进性能的关键技术。错答案解析：自然语言处理不仅能让计算机理解人类语言，还能生成符合语言习惯的文本或语音，如智能客服回答问题、机器翻译生成目标语言表达。错答案解析：计算机视觉技术不仅应用于图像识别，还包括目标检测、图像分割、姿态估计等，如自动驾驶中目标跟踪、距离估计，医学影像分析中图像分割。错答案解析：专家系统基于人类专家知识和经验构建，将专家知识存储在知识库，通过推理模拟专家决策，无人类专家知识经验则无法提供专业方案，依赖人类专家知识经验。错答案解析：AIGC涵盖文本、图像、音频、视频等多种内容生成，并非仅能生成文本。对答案解析：LLM（如GPT-4）是AIGC的核心技术之一，专注于文本生成与理解，符合AIGC在文本生成领域的核心技术定位。对答案解析：语音识别预处理阶段包括降噪、分帧（将信号切分为20~40ms小段）、归一化等操作，分帧和降噪是预处理的关键步骤。错答案解析：文生视频需先通过NLP模型（如BERT、GPT）解析文本语义，再结合CV生成视频，二者缺一不可，并非仅依赖CV技术。对答案解析：智能体的自主性体现在能够独立做出决策，不依赖外部指令，符合智能体自主性的定义。三、简答题（每题10分，共20分）（答案不唯一，言之有理即可）医疗领域典型应用及积极影响：应用：现代医学影像诊断（如AI辅助分析X光、CT、MRI图像）。AI通过学习大量医学影像数据，快速识别病灶特征，如肺结节、脑肿瘤等。（2分）积极影响：提升诊断效率，减少医生因疲劳或经验差异导致的漏诊、误诊；缩短诊断时间，帮助患者尽早接受治疗，尤其在疾病早期筛查中作用显著，如肺癌早期筛查准确率提升，降低患者死亡率。（3分）教育领域典型应用及积极影响：应用：个性化学习（如AI跟踪学生学习进度，推荐学习资源）。AI分析学生学习时间、答题正确率、知识点掌握情况等数据，生成个性化学习方案。（2分）积极影响：满足不同学生学习需求，基础薄弱学生获得针对性辅导，成绩优异学生得到拓展学习资源；减轻教师教学负担，让教师更专注于个性化指导和教学创新，提升整体教学质量。（3分）人工智能伦理问题及应对建议：问题1：算法偏见（如招聘AI系统对特定性别/年龄候选人评分低）。（2分）应对建议：开发者在训练AI模型时，确保训练数据的多样性和公正性，减少数据偏差；建立算法审计机制，定期检查AI决策过程，及时修正偏见；制定相关法规，规范AI在招聘等领域的应用，禁止歧视性算法。（3分）问题2：隐私泄露（如AI陪伴应用泄露用户私密对话）。（2分）应对建议：企业遵循“隐私-by-design”原则，在产品设计阶段融入数据