自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)海南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《高級(jí)人工智能》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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容2、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，如公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒等。在這種復(fù)雜的場(chǎng)景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯3、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)輔助診斷疾病，同時(shí)要確保患者數(shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制D.以上方法綜合運(yùn)用4、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案5、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿足所有用戶的需求6、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問(wèn)題中，假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項(xiàng)是最具爭(zhēng)議的？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全，因?yàn)樗麄兪擒囕v的使用者B.隨機(jī)做出選擇，將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計(jì)算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無(wú)法干預(yù)7、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用8、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(lái)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(guò)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9、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是10、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應(yīng)遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對(duì)人類造成潛在的危害C.知識(shí)產(chǎn)權(quán)和隱私保護(hù)在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵(lì)公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進(jìn)社會(huì)對(duì)人工智能的信任11、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(lái)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)12、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無(wú)需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗，但通過(guò)不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走13、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來(lái)，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡(jiǎn)單快速，但對(duì)復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過(guò)度分割C.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對(duì)噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果14、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測(cè)和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)，以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略，無(wú)需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測(cè)中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法，可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠15、深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動(dòng)物類別的樣本數(shù)量過(guò)少，可能會(huì)導(dǎo)致什么問(wèn)題？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高16、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè)，不考慮語(yǔ)義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本17、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像18、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作來(lái)獲取最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問(wèn)題，如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有先驗(yàn)的了解，完全通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單快速，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略19、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像20、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無(wú)需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋推薦系統(tǒng)中的人工智能算法。2、（本題5分）說(shuō)明人類智能的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）說(shuō)明人工智能在環(huán)境影響評(píng)估和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)實(shí)現(xiàn)中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的建筑能耗優(yōu)化方案，探討其節(jié)能效果和實(shí)施難度。2、（本題5分）以某智能樂(lè)器調(diào)音系統(tǒng)為例，探討人工智能在音準(zhǔn)調(diào)整和音色優(yōu)化中的作用。3、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)作品數(shù)字版權(quán)管理系統(tǒng)，討論其如何應(yīng)對(duì)數(shù)字時(shí)代的版權(quán)挑戰(zhàn)。4、（本題5分）剖析某智能民間戲曲舞臺(tái)布景設(shè)計(jì)系統(tǒng)中人工