《人工智能通識(shí)》考查試卷（二）參考答案與評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)一、選擇題（每題2分，共30分）A答案解析：選項(xiàng)A準(zhǔn)確描述了人工智能的含義，即旨在模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能，讓機(jī)器執(zhí)行復(fù)雜智能任務(wù)；B錯(cuò)誤，人工智能需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；C錯(cuò)誤，目前機(jī)器智能與人類智能有差異，無(wú)法完全等同；D錯(cuò)誤，人工智能不僅執(zhí)行預(yù)設(shè)程序，還能通過(guò)學(xué)習(xí)和推理應(yīng)對(duì)情況。C答案解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練改進(jìn)性能；A（計(jì)算機(jī)視覺(jué)）關(guān)注圖像視頻理解，B（自然語(yǔ)言處理）處理人類語(yǔ)言，D（專家系統(tǒng)）基于專家知識(shí)，均不直接從數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)改進(jìn)性能。C答案解析：自然語(yǔ)言處理專門研究計(jì)算機(jī)與人類語(yǔ)言的交互，是理解和生成人類語(yǔ)言的關(guān)鍵技術(shù)；A（機(jī)器學(xué)習(xí)）是通用學(xué)習(xí)算法，對(duì)其有幫助但非直接關(guān)鍵技術(shù)，B（計(jì)算機(jī)視覺(jué)）處理圖像視頻，D（虛擬現(xiàn)實(shí)）創(chuàng)建虛擬環(huán)境，均與語(yǔ)言無(wú)關(guān)。C答案解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)“看”和理解圖像、視頻內(nèi)容；A（機(jī)器學(xué)習(xí)）為其提供學(xué)習(xí)方法，非直接識(shí)別技術(shù)，B（自然語(yǔ)言處理）針對(duì)語(yǔ)言，D（機(jī)器人技術(shù)）側(cè)重機(jī)械控制，均不專門處理圖像視頻識(shí)別。B答案解析：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像診斷中，AI通過(guò)學(xué)習(xí)大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確識(shí)別病變特征，輔助醫(yī)生診斷，已廣泛應(yīng)用；A（傳統(tǒng)中醫(yī)診療）主要依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)，AI應(yīng)用未廣泛，C（心理健康篩查）處于探索階段，D（康復(fù)訓(xùn)練指導(dǎo)）AI作用有限。C答案解析：自動(dòng)駕駛是智能交通重要方向，AI通過(guò)傳感器收集環(huán)境信息，實(shí)時(shí)決策控制，提升交通效率和安全性；A（信號(hào)燈手動(dòng)控制）是傳統(tǒng)方式，B（車輛保養(yǎng)提醒）基于簡(jiǎn)單程序，D（道路施工管理）依賴人工，均非AI在智能交通的核心應(yīng)用。D答案解析：貸款機(jī)構(gòu)的信用審核中，AI分析客戶信用記錄、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)，評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，為貸款決策提供支持；A（現(xiàn)金存?。┎簧婕帮L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，B（股票交易）AI應(yīng)用不普遍核心，C（保費(fèi)收?。〢I作用有限。C答案解析：AI通過(guò)分析學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，跟蹤學(xué)習(xí)進(jìn)度，推薦適合學(xué)習(xí)資源，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)；A（考勤管理）屬傳統(tǒng)或簡(jiǎn)單智能系統(tǒng)，B（教材分發(fā)）是基礎(chǔ)工作，D（紀(jì)律維護(hù)）依賴教師，均與個(gè)性化學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)。B答案解析：人工智能倫理治理核心原則包括公平性、透明性、尊重隱私等，“提高技術(shù)效率”是技術(shù)目標(biāo)，非倫理原則；如自動(dòng)駕駛倫理決策優(yōu)先保障安全而非追求效率。B答案解析：算法偏見(jiàn)指AI因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差或設(shè)計(jì)缺陷導(dǎo)致歧視性結(jié)果，案例中AI對(duì)特定性別/年齡候選人不公平評(píng)分，是算法偏見(jiàn)典型表現(xiàn)；A（數(shù)據(jù)泄露）是數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，C（自動(dòng)化失業(yè)）是就業(yè)影響，D（能源消耗）是資源問(wèn)題，均不相關(guān)。B答案解析：現(xiàn)代LLM（如ChatGPT、文心一言）均支持多語(yǔ)言處理，B表述錯(cuò)誤；A（統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測(cè)單詞序列）是語(yǔ)言模型基本原理，C（生成連貫文本）、D（上下文理解與推理）是LLM典型能力。B答案解析：檢索增強(qiáng)生成（RAG）通過(guò)結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索減少事實(shí)錯(cuò)誤，可緩解大模型“幻覺(jué)”；A（TPU加速訓(xùn)練）、C（增加GPU數(shù)量）均與訓(xùn)練效率相關(guān)，D（擴(kuò)大參數(shù)量）不解決幻覺(jué)問(wèn)題。C答案解析：自然語(yǔ)言處理需語(yǔ)言學(xué)（理論基礎(chǔ)）、計(jì)算機(jī)科學(xué)（技術(shù)架構(gòu)）、機(jī)器學(xué)習(xí)（算法支持），地質(zhì)學(xué)研究地球結(jié)構(gòu)物質(zhì)，與語(yǔ)言處理無(wú)關(guān)。B答案解析：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)靈感源于人類大腦神經(jīng)元的連接方式與信號(hào)傳遞機(jī)制；A（計(jì)算機(jī)硬件結(jié)構(gòu)）、C（語(yǔ)言語(yǔ)法規(guī)則）、D（數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)）均與神經(jīng)元工作原理無(wú)關(guān)。B答案解析：模式識(shí)別核心是通過(guò)算法處理數(shù)據(jù)，自動(dòng)挖掘規(guī)律并實(shí)現(xiàn)分類或預(yù)測(cè)；A（情感）是情感計(jì)算目標(biāo)，C（自主編寫程序）是程序生成技術(shù)方向，D（創(chuàng)造力）屬AI高級(jí)認(rèn)知范疇，均非其核心目標(biāo)。二、判斷題（每題2分，共20分）錯(cuò)答案解析：AI目標(biāo)是模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，但目前無(wú)完全自主意識(shí)，計(jì)算機(jī)仍按算法程序基于數(shù)據(jù)運(yùn)算決策，缺乏情感、自我認(rèn)知等。對(duì)答案解析：機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，調(diào)整參數(shù)模型，提高對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)決策能力，如圖像識(shí)別中通過(guò)訓(xùn)練提升準(zhǔn)確率，是AI從數(shù)據(jù)獲取知識(shí)和改進(jìn)性能的關(guān)鍵技術(shù)。錯(cuò)答案解析：自然語(yǔ)言處理不僅能讓計(jì)算機(jī)理解人類語(yǔ)言，還能生成符合語(yǔ)言習(xí)慣的文本或語(yǔ)音，如智能客服回答問(wèn)題、機(jī)器翻譯生成目標(biāo)語(yǔ)言表達(dá)。錯(cuò)答案解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)不僅應(yīng)用于圖像識(shí)別，還包括目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)等，如自動(dòng)駕駛中目標(biāo)跟蹤、距離估計(jì)，醫(yī)學(xué)影像分析中圖像分割。錯(cuò)答案解析：專家系統(tǒng)基于人類專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建，將專家知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)，通過(guò)推理模擬專家決策，無(wú)人類專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)則無(wú)法提供專業(yè)方案，依賴人類專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。錯(cuò)答案解析：AIGC涵蓋文本、圖像、音頻、視頻等多種內(nèi)容生成，并非僅能生成文本。對(duì)答案解析：LLM（如GPT-4）是AIGC的核心技術(shù)之一，專注于文本生成與理解，符合AIGC在文本生成領(lǐng)域的核心技術(shù)定位。對(duì)答案解析：語(yǔ)音識(shí)別預(yù)處理階段包括降噪、分幀（將信號(hào)切分為20~40ms小段）、歸一化等操作，分幀和降噪是預(yù)處理的關(guān)鍵步驟。錯(cuò)答案解析：文生視頻需先通過(guò)NLP模型（如BERT、GPT）解析文本語(yǔ)義，再結(jié)合CV生成視頻，二者缺一不可，并非僅依賴CV技術(shù)。對(duì)答案解析：智能體的自主性體現(xiàn)在能夠獨(dú)立做出決策，不依賴外部指令，符合智能體自主性的定義。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）（答案不唯一，言之有理即可）醫(yī)療領(lǐng)域典型應(yīng)用及積極影響：應(yīng)用：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像診斷（如AI輔助分析X光、CT、MRI圖像）。AI通過(guò)學(xué)習(xí)大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，快速識(shí)別病灶特征，如肺結(jié)節(jié)、腦腫瘤等。（2分）積極影響：提升診斷效率，減少醫(yī)生因疲勞或經(jīng)驗(yàn)差異導(dǎo)致的漏診、誤診；縮短診斷時(shí)間，幫助患者盡早接受治療，尤其在疾病早期篩查中作用顯著，如肺癌早期篩查準(zhǔn)確率提升，降低患者死亡率。（3分）教育領(lǐng)域典型應(yīng)用及積極影響：應(yīng)用：個(gè)性化學(xué)習(xí)（如AI跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度，推薦學(xué)習(xí)資源）。AI分析學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)間、答題正確率、知識(shí)點(diǎn)掌握情況等數(shù)據(jù)，生成個(gè)性化學(xué)習(xí)方案。（2分）積極影響：滿足不同學(xué)生學(xué)習(xí)需求，基礎(chǔ)薄弱學(xué)生獲得針對(duì)性輔導(dǎo)，成績(jī)優(yōu)異學(xué)生得到拓展學(xué)習(xí)資源；減輕教師教學(xué)負(fù)擔(dān)，讓教師更專注于個(gè)性化指導(dǎo)和教學(xué)創(chuàng)新，提升整體教學(xué)質(zhì)量。（3分）人工智能倫理問(wèn)題及應(yīng)對(duì)建議：?jiǎn)栴}1：算法偏見(jiàn)（如招聘AI系統(tǒng)對(duì)特定性別/年齡候選人評(píng)分低）。（2分）應(yīng)對(duì)建議：開發(fā)者在訓(xùn)練AI模型時(shí)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和公正性，減少數(shù)據(jù)偏差；建立算法審計(jì)機(jī)制，定期檢查AI決策過(guò)程，及時(shí)修正偏見(jiàn)；制定相關(guān)法規(guī)，規(guī)范AI在招聘等領(lǐng)域的應(yīng)用，禁止歧視性算法。（3分）問(wèn)題2：隱私泄露（如AI陪伴應(yīng)用泄露用戶私密對(duì)話）。（2分）應(yīng)對(duì)建議：企業(yè)遵循“隱私-by-design”原則，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段融入數(shù)據(jù)