超星爾雅《人工智能與科學(xué)之美》完整章節(jié)測驗(yàn)滿分答案（最新版）1.1人工智能的起源與定義被公認(rèn)為“人工智能之父”的科學(xué)家是（A）A.圖靈B.愛因斯坦C.馮?諾依曼D.錢學(xué)森解析：艾倫?圖靈提出“圖靈測試”，奠定了人工智能的理論基礎(chǔ)，被普遍視為“人工智能之父”；馮?諾依曼是計(jì)算機(jī)科學(xué)奠基人，錢學(xué)森是中國航天事業(yè)奠基人。人工智能的英文縮寫是（B）A.ATB.AIC.AMD.AG解析：人工智能的英文為ArtificialIntelligence，縮寫為AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué)。下列關(guān)于人工智能的定義，最準(zhǔn)確的是（C）A.能完全替代人類思考的技術(shù)B.僅用于機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)C.模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論與技術(shù)D.與人類智能完全相同的人造智能解析：人工智能并非復(fù)制人類智能，而是通過技術(shù)手段模擬人類的感知、推理、學(xué)習(xí)等智能行為，核心是“模擬與擴(kuò)展”而非“替代或等同”。1956年達(dá)特茅斯會議的召開，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的正式誕生（A）解析：1956年，多位科學(xué)家在達(dá)特茅斯會議上首次提出“人工智能”概念，確立了該學(xué)科的研究方向，是人工智能發(fā)展的里程碑事件。人工智能的發(fā)展僅依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)，與數(shù)學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科無關(guān)（B）解析：人工智能是交叉學(xué)科，融合了數(shù)學(xué)（概率統(tǒng)計(jì)、邏輯推理）、心理學(xué)（認(rèn)知科學(xué)）、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)等多領(lǐng)域知識，是多學(xué)科協(xié)同發(fā)展的成果。1.2人工智能的發(fā)展歷程人工智能發(fā)展史上的“第一次寒冬”主要源于（D）A.計(jì)算機(jī)硬件性能不足B.沒有政府資金支持C.公眾不接受人工智能技術(shù)D.技術(shù)突破不及預(yù)期，實(shí)際應(yīng)用有限解析：20世紀(jì)70年代，人工智能技術(shù)在語音識別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域的進(jìn)展未達(dá)預(yù)期，且面臨計(jì)算資源限制，導(dǎo)致投資減少，進(jìn)入“第一次寒冬”。下列哪項(xiàng)技術(shù)突破推動了人工智能進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)時代”（A）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)、GPU的結(jié)合B.圖靈測試的提出C.專家系統(tǒng)的研發(fā)D.機(jī)器人的商業(yè)化應(yīng)用解析：21世紀(jì)后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化的同時，大數(shù)據(jù)的積累和GPU算力的提升，讓深度學(xué)習(xí)得以大規(guī)模應(yīng)用，推動人工智能進(jìn)入爆發(fā)期。人工智能發(fā)展歷程中，屬于“熱潮期”的階段是（AC）A.20世紀(jì)50-60年代（學(xué)科誕生初期）B.20世紀(jì)70-80年代（第一次寒冬）C.21世紀(jì)至今（深度學(xué)習(xí)時代）D.20世紀(jì)90年代（第二次寒冬）解析：人工智能發(fā)展經(jīng)歷“熱潮-寒冬-熱潮”的循環(huán)，50-60年代學(xué)科誕生初期和21世紀(jì)深度學(xué)習(xí)興起后均為熱潮期，70-80年代、90年代為寒冬期。專家系統(tǒng)是20世紀(jì)80年代人工智能的核心應(yīng)用，在醫(yī)療、化工等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用（A）解析：20世紀(jì)80年代，基于規(guī)則推理的專家系統(tǒng)成熟，能模擬領(lǐng)域?qū)＜业臎Q策過程，在專業(yè)領(lǐng)域解決實(shí)際問題，是當(dāng)時人工智能的主要成果。人工智能的發(fā)展是一帆風(fēng)順的，沒有經(jīng)歷過技術(shù)瓶頸（B）解析：人工智能的發(fā)展多次遭遇技術(shù)瓶頸和投資寒冬，如早期語音識別準(zhǔn)確率低、機(jī)器學(xué)習(xí)算法泛化能力不足等，均導(dǎo)致發(fā)展停滯，是螺旋式上升的過程。2.1人工智能的核心技術(shù)（一）：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是讓計(jì)算機(jī)（C）A.按照預(yù)設(shè)程序執(zhí)行指令B.像人類一樣進(jìn)行邏輯推理C.從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)規(guī)律，無需顯式編程D.具備情感感知能力解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，通過算法讓計(jì)算機(jī)從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律、構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)自主決策，而非依賴固定程序。深度學(xué)習(xí)的“深度”主要指（B）A.數(shù)據(jù)的深度（海量數(shù)據(jù)）B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)多C.技術(shù)難度高D.應(yīng)用場景廣解析：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，核心是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“深度”即指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個隱藏層，能更復(fù)雜地?cái)M合數(shù)據(jù)特征。下列屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的是（AB）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（輸入+輸出標(biāo)簽），線性回歸（預(yù)測連續(xù)值）和決策樹（分類/回歸）均屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)；聚類分析是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過“獎勵/懲罰”機(jī)制學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的準(zhǔn)確率已超過人類水平（A）解析：目前，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)在人臉識別、物體檢測等任務(wù)中的準(zhǔn)確率已達(dá)到甚至超過人類，廣泛應(yīng)用于安防、自動駕駛等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)算法不需要數(shù)據(jù)支持，能自主創(chuàng)造知識（B）解析：數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，算法需要通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練才能學(xué)習(xí)到規(guī)律，沒有數(shù)據(jù)輸入，模型無法構(gòu)建，更無法創(chuàng)造知識。2.2人工智能的核心技術(shù)（二）：自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理（NLP）的核心目標(biāo)不包括（D）A.讓計(jì)算機(jī)理解人類語言B.讓計(jì)算機(jī)生成人類可理解的語言C.實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然對話D.讓計(jì)算機(jī)具備語言的生理發(fā)聲能力解析：自然語言處理聚焦語言的“理解與生成”，如機(jī)器翻譯、文本分析、對話系統(tǒng)等；生理發(fā)聲能力屬于語音合成技術(shù)的范疇，是NLP的應(yīng)用延伸而非核心目標(biāo)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能實(shí)現(xiàn)的功能是（A）A.圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割B.語言翻譯、文本摘要C.情感分析、輿情監(jiān)測D.股票預(yù)測、風(fēng)險評估解析：計(jì)算機(jī)視覺是讓計(jì)算機(jī)“看懂”圖像/視頻的技術(shù)，核心功能包括圖像分類（識別物體類別）、目標(biāo)檢測（定位物體位置）、語義分割（劃分像素級類別）；其余選項(xiàng)均是自然語言處理或機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。下列屬于自然語言處理應(yīng)用的是（BCD）A.自動駕駛的車道識別B.微信的語音轉(zhuǎn)文字C.百度翻譯的實(shí)時翻譯D.Siri的語音助手功能解析：語音轉(zhuǎn)文字（語音識別）、機(jī)器翻譯、智能語音助手均屬于自然語言處理的典型應(yīng)用；車道識別是計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛中的應(yīng)用。Transformer模型的出現(xiàn)，極大提升了自然語言處理的效率和效果（A）解析：Transformer模型基于“注意力機(jī)制”，能更好地捕捉文本中的語義關(guān)聯(lián)，是BERT、GPT等主流NLP模型的基礎(chǔ)，推動了機(jī)器翻譯、文本生成等技術(shù)的突破。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)只能處理靜態(tài)圖像，無法處理動態(tài)視頻（B）解析：計(jì)算機(jī)視覺可處理動態(tài)視頻，如視頻監(jiān)控中的目標(biāo)追蹤、自動駕駛中的實(shí)時路況分析等，均是對動態(tài)視覺信息的處理應(yīng)用。3.1人工智能的行業(yè)應(yīng)用人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（C）A.醫(yī)學(xué)影像診斷B.藥物研發(fā)輔助C.替代醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)D.慢性病風(fēng)險預(yù)測解析：人工智能可輔助醫(yī)療診斷（如影像識別病灶）、加速藥物研發(fā)（如分子篩選）、預(yù)測健康風(fēng)險，但目前無法獨(dú)立替代醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)，僅能作為手術(shù)輔助工具。自動駕駛技術(shù)的核心依賴于（D）A.僅計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)B.僅自然語言處理技術(shù)C.僅GPS定位技術(shù)D.多技術(shù)融合（計(jì)算機(jī)視覺、傳感器、機(jī)器學(xué)習(xí)等）解析：自動駕駛需要通過計(jì)算機(jī)視覺識別路況、傳感器感知環(huán)境、機(jī)器學(xué)習(xí)決策路徑，是多技術(shù)協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，而非單一技術(shù)能實(shí)現(xiàn)。下列屬于人工智能在生活服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的是（ABCD）A.外賣平臺的智能推薦B.智能家居的語音控制C.網(wǎng)約車的路徑規(guī)劃D.電商平臺的智能客服解析：智能推薦（基于用戶行為分析）、語音控制（自然語言處理）、路徑規(guī)劃（機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化）、智能客服（對話系統(tǒng)），均是人工智能在生活服務(wù)中的典型應(yīng)用。人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的“智能制造”，能提升生產(chǎn)效率、降低能耗和廢品率（A）解析：智能制造通過AI算法優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測設(shè)備故障、精準(zhǔn)控制工藝，可顯著提升生產(chǎn)效率，減少資源浪費(fèi)和產(chǎn)品缺陷。人工智能的應(yīng)用僅局限于高科技領(lǐng)域，與傳統(tǒng)行業(yè)無關(guān)（B）解析：人工智能已深度滲透傳統(tǒng)行業(yè)，如農(nóng)業(yè)的智能灌溉、金融的風(fēng)控預(yù)測、教育的個性化學(xué)習(xí)推薦等，推動傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。3.2人工智能的倫理與安全人工智能倫理的核心關(guān)注問題是（A）A.技術(shù)應(yīng)用的公平性、隱私保護(hù)、責(zé)任界定B.技術(shù)是否能超越人類智能C.人工智能是否會取代所有工作D.人工智能的研發(fā)成本高低解析：AI倫理聚焦技術(shù)應(yīng)用的社會影響，核心包括公平性（避免算法歧視）、隱私保護(hù)（數(shù)據(jù)安全）、責(zé)任界定（AI決策失誤的責(zé)任歸屬）等；其余選項(xiàng)并非倫理核心問題。為避免人工智能的“算法歧視”，應(yīng)采取的措施是（B）A.停止使用算法進(jìn)行決策B.優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)多樣性和代表性C.限制人工智能的應(yīng)用場景D.讓算法完全自主學(xué)習(xí)，不干預(yù)解析：算法歧視多源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏見（如數(shù)據(jù)樣本單一、存在歷史歧視信息），優(yōu)化數(shù)據(jù)多樣性和代表性是解決算法歧視的關(guān)鍵；完全停止或不干預(yù)均非合理方案。人工智能安全包括的層面有（ABC）A.數(shù)據(jù)安全（防止數(shù)據(jù)泄露、篡改）B.算法安全（避免算法被惡意攻擊、操縱）C.應(yīng)用安全（防止技術(shù)被用于惡意用途）D.硬件安全（僅指計(jì)算機(jī)硬件不損壞）解析：AI安全涵蓋數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用三個核心層面；硬件安全不僅指物理損壞，還包括硬件被入侵、篡改等，且并非AI安全的核心層面。人工智能的倫理規(guī)范和法律法規(guī)需要與時俱進(jìn)，適應(yīng)技術(shù)發(fā)展（A）解析：人工智能技術(shù)迭代快，應(yīng)用場景不斷拓展，傳統(tǒng)法律法規(guī)和倫理準(zhǔn)則難以覆蓋新問題（如生成式AI的內(nèi)容合規(guī)、自動駕駛的責(zé)任認(rèn)定），需持續(xù)完善。人工智能技術(shù)本身是中立的，不會帶來任何倫理風(fēng)險（B）解析：人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果取決于設(shè)計(jì)目標(biāo)和數(shù)據(jù)/算法的合理性，可能帶來算法歧視、隱私泄露、技術(shù)濫用等倫理風(fēng)險，需要通過規(guī)范和監(jiān)管規(guī)避。4.1人工智能的未來趨勢與科學(xué)之美人工智能未來的發(fā)展趨勢不包括（D）A.通用人工智能的探索B.與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)融合C.更注重可解釋性和安全性D.僅局限于現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)化，無新突破解析：人工智能未來將向通用人工智能（具備多領(lǐng)域通用智能）、跨技術(shù)融合、可解釋性AI（讓AI決策可追溯）等方向發(fā)展，而非局限于現(xiàn)有技術(shù)優(yōu)化。人工智能的“科學(xué)之美”主要體現(xiàn)在（C）A.技術(shù)的復(fù)雜性越高，越體現(xiàn)美B.應(yīng)用場景越廣，越體現(xiàn)美C.用簡潔算法解決復(fù)雜問題，展現(xiàn)秩序與規(guī)律之美D.設(shè)備外觀越精致，越體現(xiàn)美解析：科學(xué)之美核心是“簡潔與高效的統(tǒng)一”，人工智能通過簡潔的算法模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)）擬合復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)規(guī)律（如語言、圖像、數(shù)據(jù)分布），展現(xiàn)了科學(xué)的秩序美和邏輯美。下列關(guān)于人工智能與人類智能的關(guān)系，正確的是（ABD）A.人工智能是人類智能的延伸，而非替代B.人類智能在情感、創(chuàng)造力等方面仍具優(yōu)勢C.人工智能終將完全超越人類智能D.人機(jī)協(xié)同是未來的主流模式解析：人工智能擅長數(shù)據(jù)處理、重復(fù)勞動等任務(wù)，但在情感感知、藝術(shù)創(chuàng)造、價值判斷等方面遠(yuǎn)不及人類；未來將是人機(jī)協(xié)同、互補(bǔ)共生的模式，而非完全替代或超越。人工智能的發(fā)展會推動科學(xué)研究的進(jìn)步，幫助人類探索更復(fù)雜的自然規(guī)律（A）解析：人工智能已應(yīng)用于天文觀測、基因測序、量子計(jì)算等科學(xué)研究領(lǐng)域，能快速處理海量數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律，成為科學(xué)探索的重要工具。人工智能的“科學(xué)之美”只體現(xiàn)在技術(shù)層面，與社會價值無關(guān)（B）解析：人工智能的科學(xué)之美不僅體現(xiàn)在技術(shù)的簡潔與高效，更體現(xiàn)在其服務(wù)人類、推動社會進(jìn)步的社會價值（如助力脫貧、改善民生、保護(hù)自然），是技術(shù)美與價值美的統(tǒng)一。5.1章節(jié)綜合測驗(yàn)下列對人工智能的理解最全面的是（D）A.就是機(jī)器人技術(shù)B.能完全替代人類的技術(shù)C.僅用于數(shù)據(jù)處理的工具D.以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為核心，融合多學(xué)科，模擬人類智能的交叉學(xué)科解析：人工智能并非單一技術(shù)或工具，而是以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為核心，融合數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科的交叉學(xué)科，核心是模擬和擴(kuò)展人類智能。下列哪項(xiàng)不是人工智能的核心技術(shù)（C）A.機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)B.自然語言處理C.傳統(tǒng)編程技術(shù)D.計(jì)算機(jī)視覺解析：傳統(tǒng)編程技術(shù)是“指令驅(qū)動”，需人工編寫固定程序；人工智能核心技術(shù)是“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，通過算法自主學(xué)習(xí)，二者本質(zhì)不同。關(guān)于人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，下列表述正確的是（ABCD）A.經(jīng)歷了“熱潮-寒冬-熱潮”的發(fā)展歷程B.核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、計(jì)算機(jī)視覺等C.已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、生活服務(wù)等領(lǐng)域D.需重視倫理安全，規(guī)避算法歧視、隱私泄露等風(fēng)險解析：人工智能的發(fā)展有明顯的階段特征，核心技術(shù)體系成熟，應(yīng)用場景廣泛，但同時面臨倫理安全挑戰(zhàn)，需兼顧發(fā)展與規(guī)范。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，依賴深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（A）解析：深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，其核心是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多隱藏層），且需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，才能擬合復(fù)雜規(guī)律、提升模型效果。人工智能的未來發(fā)展將完全脫離人類控制，形成自主進(jìn)化的智能體（B）解析：目前人工智能仍處于“弱人工智能”階段，僅能在特定領(lǐng)域完成專項(xiàng)任務(wù)，缺乏自主意識和獨(dú)立進(jìn)化能力；未來發(fā)展也將以人類監(jiān)管和控制為前提，服務(wù)于人類需求。人工智能的“科學(xué)之美”體現(xiàn)在（C）A.技術(shù)越復(fù)雜越美B.應(yīng)用越商業(yè)化越美C.用簡潔模型揭示復(fù)雜規(guī)律，實(shí)現(xiàn)高效實(shí)