裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁清華大學(xué)

《人工智能雙語》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確就行B.可解釋性只對(duì)研究人員有意義，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強(qiáng)用戶對(duì)模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分2、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測(cè)交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)3、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印4、在人工智能的模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像識(shí)別的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進(jìn)行模型訓(xùn)練5、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長(zhǎng)期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域6、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時(shí)處理來自多個(gè)傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)7、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是8、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對(duì)人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé)，因?yàn)槭撬惴ㄗ詣?dòng)做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會(huì)對(duì)求職者的個(gè)人隱私造成任何威脅9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度10、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡(jiǎn)單易做，不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響11、人工智能中的異常檢測(cè)在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測(cè)等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下關(guān)于異常檢測(cè)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測(cè)不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征12、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的分支。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測(cè)B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測(cè)D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類13、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整14、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響15、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明腦機(jī)接口與人工智能的結(jié)合前景。2、（本題5分）解釋人工智能中的倫理和社會(huì)問題。3、（本題5分）簡(jiǎn)述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)展和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用量子遺傳算法優(yōu)化一個(gè)組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結(jié)果。2、（本題5分）借助Python的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，讓智能體學(xué)習(xí)玩一個(gè)簡(jiǎn)單的游戲（如貪吃蛇或FlappyBird）。設(shè)計(jì)合適的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和狀態(tài)表示，觀察智能體的游戲水平提升過程。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）模型，對(duì)Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。分析膠囊網(wǎng)絡(luò)在處理小樣本和復(fù)雜模式數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。4、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的行人行為分析，如行走速度、停留時(shí)間等。結(jié)合目標(biāo)跟蹤和姿態(tài)估計(jì)技術(shù)，提取行為特征并進(jìn)行分析。5、（本題5分）運(yùn)用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人路徑規(guī)劃模型，使其在復(fù)雜環(huán)境中找到最優(yōu)路徑。四、案例分