2025年人工智能基础知识入门测试题及答案

2025年人工智能基础知识入门测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.以下哪项最符合2025年广义人工智能（AGI）的定义特征？A.能在单一领域（如围棋）超越人类的智能系统B.具备跨领域学习、推理和解决问题能力的通用智能C.基于规则库实现特定任务自动化的专家系统D.通过大数据训练仅优化单一任务性能的模型2.深度学习中，以下哪种网络结构最擅长处理时序序列数据？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）及其变体LSTM/GRUC.视觉Transformer（ViT）D.自编码器（Autoencoder）3.2025年主流的多模态大模型（如GPT-5、Bard-3）通常融合的核心模态不包括：A.文本-图像-语音跨模态对齐B.3D点云与视频动态分析C.脑电信号（EEG）与生物特征D.结构化表格数据与非结构化文本4.监督学习与无监督学习的根本区别在于：A.是否需要人工标注数据B.模型参数是否可训练C.输入数据维度的高低D.输出结果是否为连续值5.以下哪项不属于提供式AI的典型应用？A.用StableDiffusion提供艺术图像B.用ChatGPT撰写新闻稿C.用AlphaFold预测蛋白质结构D.用DALL·E3提供3D场景模型6.边缘AI（EdgeAI）的核心优势是：A.降低对云端计算资源的依赖，提升实时性B.支持更大规模的模型训练C.完全替代传统云计算架构D.无需考虑设备算力限制7.在机器学习中，“过拟合”现象指的是：A.模型在训练集上表现差，在测试集上表现更差B.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差C.模型参数数量远小于训练数据量D.模型无法处理高维稀疏数据8.2025年广泛应用的大模型微调（Fine-tuning）技术主要解决的问题是：A.降低预训练模型的参数量B.使通用模型适应特定领域任务（如医疗问答）C.完全替代预训练阶段的大规模数据训练D.消除模型中的算法偏见9.以下哪种算法属于强化学习（ReinforcementLearning）？A.用梯度下降优化线性回归模型B.用Q-learning训练机器人走迷宫C.用k-means对客户数据聚类D.用决策树分类邮件垃圾与否10.自然语言处理（NLP）中，“词嵌入（WordEmbedding）”的主要作用是：A.将文本转换为计算机可处理的数值向量，保留语义关联B.直接提供符合语法的自然语言句子C.识别文本中的实体和关系D.分析文本情感倾向（积极/消极）11.2025年AI伦理领域重点关注的“提供内容真实性”问题，主要源于：A.模型训练数据中的隐私泄露B.提供式AI（AIGC）可能制造虚假信息（如伪造视频、文本）C.算法对不同群体的歧视性输出D.AI系统的能耗与环境影响12.以下哪项是迁移学习（TransferLearning）的典型应用？A.用ImageNet预训练的CNN模型微调于医学影像分类B.从头训练一个用于识别猫的CNN模型C.用随机初始化的参数训练LSTM进行情感分析D.仅用少量标注数据训练支持向量机（SVM）13.计算机视觉（CV）中，“目标检测（ObjectDetection）”与“图像分类（ImageClassification）”的主要区别是：A.目标检测需要定位目标位置，分类仅判断整体类别B.分类需要更复杂的模型结构C.目标检测只处理单目标，分类处理多目标D.分类的输入是视频，检测的输入是图像14.2025年推动AI芯片（如GPU、TPU、NPU）技术发展的核心需求是：A.降低芯片制造成本B.提升并行计算能力以支持大模型训练与推理C.完全替代传统CPUD.减少芯片的散热需求15.以下关于大模型“涌现能力（EmergentAbilities）”的描述，正确的是：A.仅出现在参数量小于10亿的小模型中B.指模型在达到一定规模后突然具备的未显式训练的能力（如逻辑推理）C.与训练数据的质量无关，仅取决于参数量D.所有大模型必然具备相同的涌现能力二、判断题（每题1分，共10分）1.人工智能的本质是用计算机模拟人类智能的某些方面，因此AI系统可以完全替代人类决策。（）2.深度学习是机器学习的一个子领域，其核心是通过多层神经网络提取数据特征。（）3.无监督学习不需要任何数据，仅通过模型自我调整参数。（）4.提供对抗网络（GAN）由提供器和判别器组成，二者通过博弈提升提供效果。（）5.大模型的“参数越多，性能一定越好”是2025年被广泛验证的结论。（）6.边缘AI要求设备具备本地计算能力，因此对模型轻量化（如模型压缩、量化）有更高要求。（）7.自然语言处理中的“分词”仅适用于中文，英文文本无需分词。（）8.强化学习中的“奖励函数”设计直接影响智能体的学习目标和行为策略。（）9.AI伦理中的“可解释性”指模型输出结果需能被人类理解，避免“黑箱”决策。（）10.2025年，多模态大模型已能完全理解跨语言、跨文化的语义差异，不存在文化偏见问题。（）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别，并各举一例说明。2.解释“Transformer模型”的核心机制（如自注意力机制），并说明其在NLP和CV领域的应用差异。3.2025年，大模型训练通常需要哪些关键资源？请从数据、计算、算法三方面说明。4.列举AI在医疗领域的三个典型应用，并分析其潜在风险（如伦理或技术限制）。5.什么是“AI偏见（Bias）”？其可能来源有哪些？如何缓解？四、综合题（每题10分，共20分）1.假设你需要设计一个基于深度学习的“智能垃圾分类”系统，需覆盖图片识别（判断垃圾类别）和语音交互（回答用户分类问题）功能。请描述系统的技术架构（包括数据采集、模型选择、模块设计），并说明关键技术挑战（如数据标注、多模态融合）。2.2025年，某企业计划引入AI客服系统替代部分人工客服。请从技术可行性（如NLP能力）、伦理风险（如隐私保护、虚假回复）、用户体验（如情感理解）三方面，分析该方案的优缺点，并提出改进建议。答案一、单项选择题1.B2.B3.C4.A5.C6.A7.B8.B9.B10.A11.B12.A13.A14.B15.B二、判断题1.×（AI无法完全替代人类决策，需结合人类判断）2.√3.×（无监督学习需要数据，只是无需标注标签）4.√5.×（参数并非越多越好，需平衡效率与性能）6.√7.×（英文也需分词，如“NewYork”是一个实体）8.√9.√10.×（文化偏见仍是待解决问题）三、简答题1.核心区别：监督学习使用带标签数据（如“猫/狗”图像+标签）训练模型预测标签；无监督学习使用无标签数据（如用户点击行为）挖掘数据内在结构（如聚类）；强化学习通过智能体与环境交互，根据奖励信号（如游戏得分）优化策略。举例：监督学习（图像分类）、无监督学习（客户分群）、强化学习（游戏AI）。2.Transformer核心是自注意力机制，允许模型在处理序列时动态关注不同位置的信息（如“我养狗”中“我”与“狗”的关联）。在NLP中，Transformer直接处理文本序列（如GPT提供文本）；在CV中，需将图像分割为“图像块（Patch）”序列（如ViT），再应用自注意力，关注空间位置关系。3.数据：大规模多模态高质量数据（如万亿级token文本、百万级标注图像），需清洗去重；计算：高性能GPU/TPU集群（如数千张A100芯片），支持并行训练；算法：优化训练策略（如混合精度训练、梯度检查点）、模型架构创新（如稀疏激活、参数高效微调）。4.应用：医学影像分析（识别肿瘤）、药物研发（预测分子活性）、智能问诊（症状诊断）。风险：影像分析可能因训练数据偏差漏诊罕见病例；药物研发模型可能忽略未被数据覆盖的分子特性；智能问诊可能因语义理解错误给出错误建议，涉及医疗责任归属问题。5.AI偏见指模型对特定群体（如性别、种族）的不公平输出（如招聘模型歧视女性）。来源：训练数据偏见（如历史数据中女性高管样本少）、算法设计偏见（如特征选择忽略公平性）。缓解方法：数据去偏（平衡样本分布）、算法公平性约束（如加入公平性损失函数）、结果审核（人工或第三方验证）。四、综合题1.技术架构：数据采集：收集垃圾图片（含类别标签）、用户提问语音+标准答案；模型选择：图像识别用ResNet或ViT（处理图片特征），语音交互用Whisper（语音转文本）+Llama-3（文本理解与提供）；模块设计：图像输入→特征提取→分类输出；语音输入→ASR（自动语音识别）→NLU（自然语言理解）→提供回答→TTS（文本转语音）输出。关键挑战：垃圾图片数据需覆盖不同角度、光照、遮挡情况，标注成本高；多模态融合需解决图像特征与文本特征的对齐（如“香蕉皮”的图像与“香蕉皮属于厨余垃圾”的文本关联）；边缘设备部署需模型轻量化（如剪枝、量化）以适应低算力终端。2.分析：技术可行性：优点是NLP大模型（如GPT-4）已具备较强的语义理解和提供能力，可处理复杂问题；缺点是对专业领域（如法律、医疗）的问答可能不准确。伦理风险：优点是减少人工处理隐私信息（如用户