2025年大学人工智能（人工智能理论）试题及答案

2025年大学人工智能（人工智能理论）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共8题，每题5分)w1.人工智能中，模拟人类视觉感知的关键技术是（）A.自然语言处理B.机器学习C.计算机视觉D.知识图谱w2.下列关于人工智能的发展历程，说法错误的是（）A.图灵测试被认为是人工智能的起源之一B.深度学习的兴起推动了人工智能进入新的发展阶段C.早期人工智能主要集中在专家系统的研究D.人工智能在20世纪80年代就已经达到了如今的发展水平w3.人工智能中的搜索算法，如广度优先搜索，其主要特点是（）A.优先扩展深度大的节点B.优先扩展深度小的节点C.按照节点的生成顺序依次扩展D.随机选择节点扩展w4.以下哪种技术不属于人工智能中的知识表示方法（）A.语义网络B.产生式规则C.关系数据库D.框架表示w5.在机器学习中，监督学习的目标是（）A.从无标记数据中学习模式B.预测给定输入的输出值C.发现数据中的聚类结构D.对数据进行降维处理w6.人工智能中的强化学习，智能体通过（）来学习最优策略。A.与环境进行交互并获得奖励B.模仿人类专家的决策C.对大量数据进行统计分析D.直接从环境中获取反馈w7.下列关于人工智能伦理的说法，正确的是（）A.人工智能不会对人类社会造成任何伦理问题B.算法歧视是人工智能伦理问题之一C.只要技术发展，伦理问题可以忽略D.人工智能伦理主要关注技术实现的效率w8.人工智能在医疗领域的应用，主要面临的挑战不包括（）A.数据隐私和安全B.算法准确性和可靠性C.医疗资源分配不均D.伦理和法律问题第II卷（非选择题共60分）w9.简述人工智能中自然语言处理的主要任务，并举例说明其中一个任务的应用场景。(12分)自然语言处理主要任务包括文本分类、机器翻译、问答系统、文本生成等。例如文本分类可用于新闻分类，将不同主题的新闻分到相应类别，方便用户快速获取感兴趣的新闻内容。w10.什么是深度学习？请阐述深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别方面的优势。(12分)深度学习是基于对数据进行表征学习的方法。卷积神经网络在图像识别方面优势明显，它通过卷积层自动提取图像的局部特征，池化层降低数据维度，保留重要特征，全连接层进行分类。相比传统方法，能更好地处理图像的复杂结构和纹理信息，提高识别准确率，对图像的平移、旋转等具有一定的鲁棒性。w11.材料：在人工智能的发展过程中，一些科技公司推出了智能客服系统，旨在为用户提供快速准确的服务。但部分用户反映，智能客服有时不能很好地理解复杂问题，回答生硬，甚至无法解决问题。请分析智能客服系统存在上述问题的可能原因，并提出改进建议。(12分)可能原因：自然语言理解能力不足，对复杂语义的解析不准确；知识储备有限，无法应对多样化问题；训练数据不够全面，导致模型表现不佳。改进建议：加强自然语言处理技术研发，提升语义理解能力；丰富知识库，增加对各类问题的覆盖；优化训练数据，提高模型泛化能力；增加人工干预机制，对复杂问题及时转接人工客服。w12.材料：某电商平台利用人工智能算法进行商品推荐。该算法根据用户的历史购买记录、浏览行为等数据，为用户推荐可能感兴趣的商品。一段时间后，平台发现部分用户对推荐商品的购买转化率较低。请分析该电商平台商品推荐算法可能存在的问题，并给出相应的改进措施。(12分)可能问题：算法过于依赖历史数据，未能及时捕捉用户新的兴趣点；推荐策略单一，不能满足不同用户多样化需求；对商品特征分析不够全面，推荐不够精准。改进措施：引入实时数据，如用户当前搜索内容等，及时调整推荐；采用多种推荐算法融合，如基于内容和基于协同过滤相结合；深入分析商品多维度特征，利用深度学习模型更精准地刻画商品与用户的匹配度。w13.论述人工智能对未来社会的影响，包括积极影响和可能带来的挑战。(12分)积极影响：提高生产效率，如智能工厂实现自动化生产；改善生活质量，智能医疗辅助诊断疾病，智能交通缓解拥堵；推动科技创新，促进相关领域不断发展。挑战：就业结构改变，部分传统