(2025年)人工智能期末考试题库及答案

(2025年)人工智能期末考试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于符号主义人工智能的核心特征？A.基于逻辑推理B.依赖知识表示C.模拟神经元连接D.强调符号操作答案：C（符号主义关注符号推理与知识表示，模拟神经元连接是连接主义的特征）2.机器学习中，“过拟合”现象的本质是？A.模型对训练数据的泛化能力过强B.模型对训练数据的拟合不足C.模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差D.模型参数数量过少答案：C（过拟合指模型过度适应训练数据的噪声，导致对新数据的预测能力下降）3.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是？A.减少特征维度B.提取局部空间特征C.实现非线性变换D.整合全局信息答案：B（卷积操作通过滑动窗口提取图像的局部空间特征，如边缘、纹理等）4.强化学习中，“奖励函数”的核心作用是？A.定义智能体的状态空间B.指导智能体学习最优策略C.限制智能体的动作空间D.加速模型训练速度答案：B（奖励函数通过即时反馈引导智能体选择长期收益最大的动作，是策略优化的关键）5.自然语言处理（NLP）中，词嵌入（WordEmbedding）的主要目的是？A.将文本转换为离散的符号序列B.捕捉词语的语义相关性C.减少文本的长度D.实现文本的情感分类答案：B（词嵌入通过低维连续向量表示词语，使语义相近的词在向量空间中距离更近）6.以下哪项技术不属于提供式人工智能？A.GPT系列模型B.StableDiffusionC.k-means聚类D.变分自编码器（VAE）答案：C（k-means是无监督聚类算法，不提供新数据；提供式模型关注数据提供）7.决策树算法中，信息增益的计算基于？A.基尼系数B.熵的减少量C.均方误差D.交叉熵损失答案：B（信息增益通过比较划分前后数据集的熵值变化，选择划分后熵减少最多的特征）8.多模态人工智能的核心挑战是？A.单一模态数据的特征提取B.不同模态数据的对齐与融合C.模态数据的存储效率D.单模态任务的高精度实现答案：B（多模态需解决文本、图像、语音等异质数据的语义对齐与联合表征问题）9.联邦学习（FederatedLearning）的主要优势是？A.提高模型训练速度B.保护数据隐私C.减少计算资源消耗D.提升模型泛化能力答案：B（联邦学习通过本地训练、参数上传的方式，避免原始数据集中存储，保护用户隐私）10.以下哪项不属于AI伦理的核心问题？A.算法偏见B.数据隐私C.模型参数量D.责任归属答案：C（模型参数量是技术指标，伦理问题关注公平性、隐私、责任等社会影响）二、多项选择题（每题3分，共15分，多选、少选、错选均不得分）1.以下属于连接主义人工智能的技术有？A.专家系统B.神经网络C.支持向量机D.深度学习答案：BD（连接主义以神经网络为基础，深度学习是其延伸；专家系统属符号主义，SVM属统计学习）2.深度学习训练中，常用的正则化方法包括？A.dropoutB.权重衰减（L2正则）C.数据增强D.批量归一化（BatchNorm）答案：ABC（BatchNorm主要解决内部协变量偏移，正则化方法通过限制模型复杂度防止过拟合）3.自然语言处理中的预训练模型（如BERT）的典型应用包括？A.文本分类B.机器翻译C.问答系统D.图像识别答案：ABC（预训练模型擅长文本相关任务，图像识别属计算机视觉领域）4.强化学习的关键要素包括？A.状态（State）B.动作（Action）C.奖励（Reward）D.策略（Policy）答案：ABCD（强化学习框架包含状态、动作、奖励、策略、值函数等核心要素）5.AI安全的主要风险包括？A.对抗样本攻击B.模型可解释性不足C.数据投毒攻击D.计算资源浪费答案：ABC（安全风险涉及模型鲁棒性、可解释性及数据完整性，计算资源浪费属效率问题）三、简答题（每题6分，共30分）1.简述符号主义与连接主义人工智能的核心差异。答案：符号主义基于逻辑推理与知识表示，认为智能的本质是符号操作（如专家系统）；连接主义模拟生物神经元网络，通过大规模数据训练学习特征（如神经网络）。前者依赖显式规则，后者依赖数据驱动的隐式特征提取。2.解释监督学习、无监督学习与半监督学习的区别。答案：监督学习使用带标签数据（输入-输出对）训练模型（如分类、回归）；无监督学习使用无标签数据发现模式（如聚类、降维）；半监督学习结合少量标签数据与大量无标签数据，利用无标签数据的结构提升模型性能（如自训练、图半监督学习）。3.简述Transformer模型中“自注意力机制”的作用及优势。答案：自注意力机制允许模型在处理序列时，动态计算每个位置与其他位置的关联权重，捕捉长距离依赖关系。优势包括：（1）并行计算（替代RNN的序列处理）；（2）灵活捕捉任意位置的依赖；（3）可解释性（通过注意力权重可视化）。4.什么是“迁移学习”？其在AI应用中的价值是什么？答案：迁移学习是将从源任务学到的知识（如特征、模型参数）迁移到目标任务的技术。价值：（1）减少目标任务对标注数据的需求；（2）加速模型训练（复用预训练参数）；（3）解决小样本学习问题（如医疗、法律等领域数据稀缺场景）。5.列举AI伦理需要关注的三个核心问题，并简要说明。答案：（1）算法偏见：训练数据或模型设计导致对特定群体的歧视（如招聘AI对女性的不公平筛选）；（2）数据隐私：AI系统收集、存储用户数据可能导致泄露（如医疗数据被非法获取）；（3）责任归属：AI决策（如自动驾驶事故）的法律责任难以界定（开发者、用户或系统本身）。四、计算题（每题8分，共16分）1.某二分类任务中，模型预测结果如下：真正例（TP）=30，假正例（FP）=10，真反例（TN）=40，假反例（FN）=20。计算准确率（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall）。答案：准确率=（TP+TN）/(TP+FP+TN+FN)=(30+40)/(30+10+40+20)=70/100=70%精确率=TP/(TP+FP)=30/(30+10)=75%召回率=TP/(TP+FN)=30/(30+20)=60%2.假设某神经网络的输出层使用softmax激活函数，输入为向量[2,1,3]，计算各类别对应的概率值（保留3位小数）。答案：softmax公式为：p_i=e^z_i/Σe^z_j计算分子：e²≈7.389，e¹≈2.718，e³≈20.085分母=7.389+2.718+20.085≈30.192概率分别为：7.389/30.192≈0.245，2.718/30.192≈0.090，20.085/30.192≈0.665五、综合分析题（每题19分，共19分）结合实际应用场景，设计一个基于人工智能的智能客服系统方案，要求说明系统的核心模块、关键技术及可能面临的挑战。答案：智能客服系统方案设计：1.核心模块：（1）用户意图识别模块：分析用户输入文本，分类为咨询、投诉、售后等意图；（2）多轮对话管理模块：跟踪对话上下文，处理用户追问、修正等复杂交互；（3）知识检索与提供模块：从企业知识库（FAQ、产品文档）中匹配答案，或通过提供模型提供自然回复；（4）转人工触发模块：当问题超出系统能力时，自动转接人工客服。2.关键技术：（1）自然语言理解（NLU）：使用预训练模型（如BERT）进行意图分类、槽位填充（提取关键信息如订单号、产品型号）；（2）对话状态跟踪（DST）：通过循环神经网络（RNN）或Transformer跟踪对话状态（如用户需求、已解决问题）；（3）提供式对话模型：基于GPT系列模型提供符合语境的自然回复，提升用户体验；（4）多模态支持：融合语音识别（ASR）与语音合成（TTS），支持语音交互（如电话客服）。3.可能面临的挑战：（1）小样本场景下的泛化能力：企业垂直领域（如医疗、金融）的专业术语数据稀缺，模型易出现误判；（2）复杂语义理解：用户