2025年計算機(jī)等級考試(二級人工智能與人工智能安全)試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯答案：C。解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法，而決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。2.在人工智能中，將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量的過程稱為：A.文本分類B.文本聚類C.文本向量化D.文本標(biāo)注答案：C。解析：文本向量化是把文本表示成數(shù)值向量的過程，文本分類是將文本劃分到不同類別，文本聚類是將相似文本聚成類，文本標(biāo)注是為文本添加標(biāo)簽。3.下列哪個不是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.ScikitlearnD.Keras答案：C。解析：Scikitlearn是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫，TensorFlow、PyTorch、Keras是常用的深度學(xué)習(xí)框架。4.在人工智能安全領(lǐng)域，對抗樣本攻擊是指：A.攻擊者利用系統(tǒng)漏洞獲取敏感信息B.攻擊者通過修改輸入數(shù)據(jù)使模型做出錯誤決策C.攻擊者破壞人工智能系統(tǒng)的硬件設(shè)施D.攻擊者干擾人工智能系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信答案：B。解析：對抗樣本攻擊是通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行微小擾動，使模型產(chǎn)生錯誤輸出，并非利用系統(tǒng)漏洞、破壞硬件或干擾網(wǎng)絡(luò)通信。5.以下關(guān)于人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，說法錯誤的是：A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)B.智能體的目標(biāo)是最大化累積獎勵C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于游戲領(lǐng)域D.馬爾可夫決策過程是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)答案：C。解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅可應(yīng)用于游戲領(lǐng)域，還廣泛應(yīng)用于機(jī)器人控制、自動駕駛、資源管理等眾多領(lǐng)域。6.人工智能中的自然語言處理技術(shù)不包括以下哪個方面？A.機(jī)器翻譯B.圖像識別C.情感分析D.信息抽取答案：B。解析：圖像識別屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域，機(jī)器翻譯、情感分析、信息抽取屬于自然語言處理技術(shù)。7.在人工智能模型訓(xùn)練過程中，過擬合是指：A.模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差C.模型在測試集上表現(xiàn)很好，但在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很差D.模型的訓(xùn)練時間過長答案：B。解析：過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度，記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)和噪聲，導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)（測試集）上表現(xiàn)不佳。8.人工智能安全中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)不包括：A.差分隱私B.同態(tài)加密C.數(shù)據(jù)脫敏D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：D。解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是用于增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性的方法，差分隱私、同態(tài)加密、數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)。9.以下哪種技術(shù)可以用于圖像特征提??？A.主成分分析（PCA）B.奇異值分解（SVD）C.卷積操作D.線性判別分析（LDA）答案：C。解析：卷積操作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用于圖像特征提取的核心操作，PCA、SVD、LDA更多用于數(shù)據(jù)降維和特征選擇等。10.在人工智能系統(tǒng)中，知識圖譜主要用于：A.存儲和表示知識B.圖像識別C.語音合成D.數(shù)據(jù)加密答案：A。解析：知識圖譜是一種用于存儲和表示知識的圖結(jié)構(gòu)，圖像識別、語音合成、數(shù)據(jù)加密與知識圖譜的主要用途不同。11.人工智能中的遺傳算法是模擬：A.生物進(jìn)化過程B.物理運(yùn)動過程C.化學(xué)反應(yīng)過程D.社會發(fā)展過程答案：A。解析：遺傳算法模擬生物進(jìn)化中的選擇、交叉、變異等過程來尋找最優(yōu)解。12.以下關(guān)于人工智能模型評估指標(biāo)，對于分類問題，準(zhǔn)確率的計算公式是：A.真陽性樣本數(shù)/（真陽性樣本數(shù)+假陽性樣本數(shù)）B.真陽性樣本數(shù)/（真陽性樣本數(shù)+假陰性樣本數(shù)）C.（真陽性樣本數(shù)+真陰性樣本數(shù)）/總樣本數(shù)D.真陰性樣本數(shù)/（真陰性樣本數(shù)+假陽性樣本數(shù)）答案：C。解析：準(zhǔn)確率是分類正確的樣本數(shù)（真陽性+真陰性）占總樣本數(shù)的比例。13.在人工智能安全中，模型可解釋性是指：A.模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測結(jié)果B.能夠理解模型做出決策的原因C.模型的訓(xùn)練過程是可重復(fù)的D.模型的參數(shù)可以隨意調(diào)整答案：B。解析：模型可解釋性強(qiáng)調(diào)能夠理解模型做出決策的依據(jù)和原因，而不是單純的預(yù)測準(zhǔn)確性、訓(xùn)練可重復(fù)性或參數(shù)可調(diào)整性。14.以下哪種算法可以用于異常檢測？A.孤立森林B.K近鄰算法C.隨機(jī)森林D.以上都是答案：D。解析：孤立森林、K近鄰算法、隨機(jī)森林都可用于異常檢測。孤立森林通過構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)來識別異常點(diǎn)，K近鄰算法根據(jù)樣本的鄰居情況判斷異常，隨機(jī)森林可基于樣本特征進(jìn)行異常判斷。15.人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是指：A.將一個模型從一個設(shè)備遷移到另一個設(shè)備B.將在一個任務(wù)上訓(xùn)練好的模型知識應(yīng)用到另一個相關(guān)任務(wù)上C.將數(shù)據(jù)從一個數(shù)據(jù)庫遷移到另一個數(shù)據(jù)庫D.將模型的訓(xùn)練過程從本地遷移到云端答案：B。解析：遷移學(xué)習(xí)是利用在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識來幫助解決另一個相關(guān)任務(wù)，并非設(shè)備遷移、數(shù)據(jù)遷移或訓(xùn)練環(huán)境遷移。16.在自然語言處理中，詞性標(biāo)注是指：A.為文本中的每個詞標(biāo)注其所屬的詞性B.對文本進(jìn)行情感極性標(biāo)注C.對文本進(jìn)行主題分類D.對文本中的命名實(shí)體進(jìn)行識別答案：A。解析：詞性標(biāo)注是為文本中的每個詞標(biāo)注其詞性，如名詞、動詞等，與情感標(biāo)注、主題分類、命名實(shí)體識別不同。17.人工智能安全中的模型水印技術(shù)是為了：A.防止模型被非法復(fù)制和使用B.提高模型的準(zhǔn)確性C.減少模型的訓(xùn)練時間D.增強(qiáng)模型的可解釋性答案：A。解析：模型水印技術(shù)是在模型中嵌入特定信息，用于識別模型的版權(quán)和防止非法復(fù)制使用，與模型準(zhǔn)確性、訓(xùn)練時間和可解釋性無關(guān)。18.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)，說法正確的是：A.激活函數(shù)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性能力B.激活函數(shù)只能是線性函數(shù)C.激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可有可無D.所有激活函數(shù)的輸出范圍都是[0,1]答案：A。解析：激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性因素，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，不是線性函數(shù)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺，且不同激活函數(shù)輸出范圍不同。19.在人工智能安全領(lǐng)域，后門攻擊是指：A.攻擊者在模型訓(xùn)練階段植入特定觸發(fā)條件，使模型在遇到該條件時做出異常響應(yīng)B.攻擊者通過網(wǎng)絡(luò)后門進(jìn)入人工智能系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)C.攻擊者破壞模型的硬件設(shè)備D.攻擊者干擾模型的訓(xùn)練過程答案：A。解析：后門攻擊是在模型訓(xùn)練時植入后門，當(dāng)輸入滿足特定觸發(fā)條件時，模型產(chǎn)生異常輸出，并非通過網(wǎng)絡(luò)后門獲取數(shù)據(jù)、破壞硬件或干擾訓(xùn)練過程。20.人工智能中的自動編碼器主要用于：A.數(shù)據(jù)壓縮和特征學(xué)習(xí)B.圖像分類C.語音識別D.文本生成答案：A。解析：自動編碼器的主要作用是數(shù)據(jù)壓縮和特征學(xué)習(xí)，通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在特征表示，圖像分類、語音識別、文本生成不是其主要用途。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.以下屬于人工智能安全威脅的有：A.數(shù)據(jù)泄露B.模型被攻擊C.算法偏見D.隱私侵犯答案：ABCD。解析：數(shù)據(jù)泄露會導(dǎo)致敏感信息外流，模型被攻擊會使模型輸出錯誤結(jié)果，算法偏見可能導(dǎo)致不公平的決策，隱私侵犯會損害用戶權(quán)益，這些都是人工智能安全威脅。2.常用的人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括：A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)采樣答案：ABCD。解析：數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、異常值等；數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍；數(shù)據(jù)編碼將類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值；數(shù)據(jù)采樣用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題。3.人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型包括：A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）答案：ABCD。解析：RNN適用于處理序列數(shù)據(jù)，LSTM和GRU是RNN的改進(jìn)版本，能解決長序列依賴問題，GAN由生成器和判別器組成，用于生成數(shù)據(jù)。4.自然語言處理中的文本分類方法有：A.基于規(guī)則的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于圖像識別的方法答案：ABC。解析：基于規(guī)則的方法利用預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行分類，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，文本分類與圖像識別方法無關(guān)。5.人工智能安全中的模型防御技術(shù)有：A.對抗訓(xùn)練B.模型蒸餾C.梯度掩碼D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：ABC。解析：對抗訓(xùn)練通過引入對抗樣本訓(xùn)練模型增強(qiáng)其魯棒性，模型蒸餾將知識從大模型轉(zhuǎn)移到小模型提高安全性，梯度掩碼防止攻擊者利用梯度信息進(jìn)行攻擊，數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要用于增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性。6.以下關(guān)于人工智能中的聚類算法，說法正確的有：A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類算法可以生成聚類的層次結(jié)構(gòu)C.DBSCAN算法可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類D.聚類算法的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同的組，使組內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度高，組間相似度低答案：ABCD。解析：K均值聚類需要指定聚類數(shù)k；層次聚類通過不斷合并或分裂形成層次結(jié)構(gòu)；DBSCAN基于密度可以發(fā)現(xiàn)任意形狀聚類；聚類的核心目標(biāo)就是使組內(nèi)相似、組間相異。7.人工智能中的計算機(jī)視覺任務(wù)包括：A.圖像分類B.目標(biāo)檢測C.語義分割D.圖像生成答案：ABCD。解析：圖像分類是對圖像進(jìn)行類別判斷；目標(biāo)檢測是定位和識別圖像中的目標(biāo)；語義分割是為圖像中的每個像素分配類別；圖像生成是生成新的圖像。8.人工智能安全中的數(shù)據(jù)保護(hù)措施有：A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)備份D.匿名化處理答案：ABCD。解析：數(shù)據(jù)加密保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性；訪問控制限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限；數(shù)據(jù)備份防止數(shù)據(jù)丟失；匿名化處理保護(hù)用戶隱私。9.以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略，說法正確的有：A.策略是智能體在每個狀態(tài)下選擇動作的規(guī)則B.確定性策略是指在每個狀態(tài)下只選擇一個固定的動作C.隨機(jī)策略是指在每個狀態(tài)下以一定的概率選擇不同的動作D.策略可以通過學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化答案：ABCD。解析：策略定義了智能體在不同狀態(tài)下的動作選擇方式，有確定性和隨機(jī)策略之分，且可以通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)來優(yōu)化。10.人工智能中的知識表示方法有：A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示法D.本體表示法答案：ABCD。解析：產(chǎn)生式規(guī)則通過“條件行動”對表示知識；語義網(wǎng)絡(luò)用節(jié)點(diǎn)和邊表示概念和關(guān)系；框架表示法用框架結(jié)構(gòu)表示對象；本體表示法用于描述領(lǐng)域知識和概念關(guān)系。三、簡答題（每題10分，共20分）1.簡述人工智能中過擬合和欠擬合的概念，并說明如何解決過擬合和欠擬合問題。答案：過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差。原因是模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，缺乏泛化能力。欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。原因是模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。解決過擬合問題的方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)：更多的數(shù)據(jù)可以減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲的學(xué)習(xí)。正則化：如L1和L2正則化，通過在損失函數(shù)中添加正則項(xiàng)來限制模型參數(shù)的大小，防止模型過于復(fù)雜。早停法：在訓(xùn)練過程中，當(dāng)驗(yàn)證集的性能不再提升時停止訓(xùn)練，避免模型過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。模型簡化：減少模型的層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量等，降低模型復(fù)雜度。解決欠擬合問題的方法：增加模型復(fù)雜度：如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量，使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)。特征工程：提取更多有用的特征，幫助模型更好地捕捉數(shù)據(jù)模式。調(diào)整超參數(shù)：如增加學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等，使模型有更多機(jī)會學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。2.闡述人工智能安全中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重要性，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)。答案：重要性：用戶信任：保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私可以增強(qiáng)用戶對人工智能系統(tǒng)的信任，促進(jìn)人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。如果用戶擔(dān)心自己的隱私數(shù)據(jù)被泄露，就會對使用人工智能服務(wù)產(chǎn)生顧慮。法律合規(guī)：許多國家和地區(qū)都制定了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)，如歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）。遵守這些法規(guī)是企業(yè)和組織使用人工智能技術(shù)的基本要求，否則將面臨嚴(yán)重的法律后果。防止濫用：保護(hù)數(shù)據(jù)隱私可以防止數(shù)據(jù)被濫用，避免個人信息被用于惡意目的，如身份盜竊、詐騙等。常見的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)：差分隱私：通過在數(shù)據(jù)中添加噪聲來保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私性，同時保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性基本不變。即使攻擊者獲取了添加噪聲后的數(shù)據(jù)，也難以推斷出個體的敏感信息。同態(tài)加密：允許在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行計算，而無需先解密數(shù)據(jù)。計算結(jié)果在解密后與對明文數(shù)據(jù)進(jìn)行相同計算的結(jié)果相同。這樣可以在數(shù)據(jù)所有者不泄露數(shù)據(jù)的情況下，讓第三方對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。數(shù)據(jù)脫敏：對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行變形處理，如替換、掩碼、泛化等，使數(shù)據(jù)在保留一定可用性的同時，無法直接識別出個體信息。例如，將身份證號的部分?jǐn)?shù)字用星號替換。四、論述題（共10分）論述人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。答案：應(yīng)用現(xiàn)狀疾病診斷：人工智能技術(shù)可以分析醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT、MRI等），幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地檢測疾病，如肺癌、乳腺癌等。例如，一些深度學(xué)習(xí)模型在肺部結(jié)節(jié)檢測方面的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近或超過了人類專家。此外，人工智能還可以通過分析患者的癥狀、病史、基因數(shù)據(jù)等進(jìn)行疾病的輔助診斷，提供可能的疾病類型和治療建議。藥物研發(fā)：人工智能可以加速藥物研發(fā)過程。通過對大量的生物數(shù)據(jù)和化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測化合物的生物活性和毒性，篩選出有潛力的藥物候選物，從而減少研發(fā)時間和成本。醫(yī)療管理：人工智能可用于優(yōu)化醫(yī)院的管理流程，如智能排班、資源分配、患者分流等。通過分析患者流量和醫(yī)院資源使用情況，合理安排醫(yī)護(hù)人員的工作時間和設(shè)備的使用，提高醫(yī)院的運(yùn)營效率。健康監(jiān)測：借助可穿戴設(shè)備和傳感器收集的生理數(shù)據(jù)，人工智能可以實(shí)現(xiàn)對患者健康狀況的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)警。例如，監(jiān)測心率、血壓、睡眠質(zhì)量等指標(biāo)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并通知患者和醫(yī)生。面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私