2025年人工智能基礎(chǔ)知識(shí)入門測試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪項(xiàng)最符合2025年廣義人工智能（AGI）的定義特征？A.能在單一領(lǐng)域（如圍棋）超越人類的智能系統(tǒng)B.具備跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)、推理和解決問題能力的通用智能C.基于規(guī)則庫實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)自動(dòng)化的專家系統(tǒng)D.通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練僅優(yōu)化單一任務(wù)性能的模型2.深度學(xué)習(xí)中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最擅長處理時(shí)序序列數(shù)據(jù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM/GRUC.視覺Transformer（ViT）D.自編碼器（Autoencoder）3.2025年主流的多模態(tài)大模型（如GPT-5、Bard-3）通常融合的核心模態(tài)不包括：A.文本-圖像-語音跨模態(tài)對齊B.3D點(diǎn)云與視頻動(dòng)態(tài)分析C.腦電信號(hào)（EEG）與生物特征D.結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化文本4.監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的根本區(qū)別在于：A.是否需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)B.模型參數(shù)是否可訓(xùn)練C.輸入數(shù)據(jù)維度的高低D.輸出結(jié)果是否為連續(xù)值5.以下哪項(xiàng)不屬于提供式AI的典型應(yīng)用？A.用StableDiffusion提供藝術(shù)圖像B.用ChatGPT撰寫新聞稿C.用AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)D.用DALL·E3提供3D場景模型6.邊緣AI（EdgeAI）的核心優(yōu)勢是：A.降低對云端計(jì)算資源的依賴，提升實(shí)時(shí)性B.支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練C.完全替代傳統(tǒng)云計(jì)算架構(gòu)D.無需考慮設(shè)備算力限制7.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，“過擬合”現(xiàn)象指的是：A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)更差B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測試集上表現(xiàn)差C.模型參數(shù)數(shù)量遠(yuǎn)小于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.模型無法處理高維稀疏數(shù)據(jù)8.2025年廣泛應(yīng)用的大模型微調(diào)（Fine-tuning）技術(shù)主要解決的問題是：A.降低預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)量B.使通用模型適應(yīng)特定領(lǐng)域任務(wù)（如醫(yī)療問答）C.完全替代預(yù)訓(xùn)練階段的大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練D.消除模型中的算法偏見9.以下哪種算法屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）？A.用梯度下降優(yōu)化線性回歸模型B.用Q-learning訓(xùn)練機(jī)器人走迷宮C.用k-means對客戶數(shù)據(jù)聚類D.用決策樹分類郵件垃圾與否10.自然語言處理（NLP）中，“詞嵌入（WordEmbedding）”的主要作用是：A.將文本轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的數(shù)值向量，保留語義關(guān)聯(lián)B.直接提供符合語法的自然語言句子C.識(shí)別文本中的實(shí)體和關(guān)系D.分析文本情感傾向（積極/消極）11.2025年AI倫理領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的“提供內(nèi)容真實(shí)性”問題，主要源于：A.模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隱私泄露B.提供式AI（AIGC）可能制造虛假信息（如偽造視頻、文本）C.算法對不同群體的歧視性輸出D.AI系統(tǒng)的能耗與環(huán)境影響12.以下哪項(xiàng)是遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）的典型應(yīng)用？A.用ImageNet預(yù)訓(xùn)練的CNN模型微調(diào)于醫(yī)學(xué)影像分類B.從頭訓(xùn)練一個(gè)用于識(shí)別貓的CNN模型C.用隨機(jī)初始化的參數(shù)訓(xùn)練LSTM進(jìn)行情感分析D.僅用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM）13.計(jì)算機(jī)視覺（CV）中，“目標(biāo)檢測（ObjectDetection）”與“圖像分類（ImageClassification）”的主要區(qū)別是：A.目標(biāo)檢測需要定位目標(biāo)位置，分類僅判斷整體類別B.分類需要更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)C.目標(biāo)檢測只處理單目標(biāo)，分類處理多目標(biāo)D.分類的輸入是視頻，檢測的輸入是圖像14.2025年推動(dòng)AI芯片（如GPU、TPU、NPU）技術(shù)發(fā)展的核心需求是：A.降低芯片制造成本B.提升并行計(jì)算能力以支持大模型訓(xùn)練與推理C.完全替代傳統(tǒng)CPUD.減少芯片的散熱需求15.以下關(guān)于大模型“涌現(xiàn)能力（EmergentAbilities）”的描述，正確的是：A.僅出現(xiàn)在參數(shù)量小于10億的小模型中B.指模型在達(dá)到一定規(guī)模后突然具備的未顯式訓(xùn)練的能力（如邏輯推理）C.與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量無關(guān)，僅取決于參數(shù)量D.所有大模型必然具備相同的涌現(xiàn)能力二、判斷題（每題1分，共10分）1.人工智能的本質(zhì)是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的某些方面，因此AI系統(tǒng)可以完全替代人類決策。（）2.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，其核心是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)特征。（）3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何數(shù)據(jù)，僅通過模型自我調(diào)整參數(shù)。（）4.提供對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由提供器和判別器組成，二者通過博弈提升提供效果。（）5.大模型的“參數(shù)越多，性能一定越好”是2025年被廣泛驗(yàn)證的結(jié)論。（）6.邊緣AI要求設(shè)備具備本地計(jì)算能力，因此對模型輕量化（如模型壓縮、量化）有更高要求。（）7.自然語言處理中的“分詞”僅適用于中文，英文文本無需分詞。（）8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)”設(shè)計(jì)直接影響智能體的學(xué)習(xí)目標(biāo)和行為策略。（）9.AI倫理中的“可解釋性”指模型輸出結(jié)果需能被人類理解，避免“黑箱”決策。（）10.2025年，多模態(tài)大模型已能完全理解跨語言、跨文化的語義差異，不存在文化偏見問題。（）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心區(qū)別，并各舉一例說明。2.解釋“Transformer模型”的核心機(jī)制（如自注意力機(jī)制），并說明其在NLP和CV領(lǐng)域的應(yīng)用差異。3.2025年，大模型訓(xùn)練通常需要哪些關(guān)鍵資源？請從數(shù)據(jù)、計(jì)算、算法三方面說明。4.列舉AI在醫(yī)療領(lǐng)域的三個(gè)典型應(yīng)用，并分析其潛在風(fēng)險(xiǎn)（如倫理或技術(shù)限制）。5.什么是“AI偏見（Bias）”？其可能來源有哪些？如何緩解？四、綜合題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你需要設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的“智能垃圾分類”系統(tǒng)，需覆蓋圖片識(shí)別（判斷垃圾類別）和語音交互（回答用戶分類問題）功能。請描述系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)（包括數(shù)據(jù)采集、模型選擇、模塊設(shè)計(jì)），并說明關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)（如數(shù)據(jù)標(biāo)注、多模態(tài)融合）。2.2025年，某企業(yè)計(jì)劃引入AI客服系統(tǒng)替代部分人工客服。請從技術(shù)可行性（如NLP能力）、倫理風(fēng)險(xiǎn)（如隱私保護(hù)、虛假回復(fù)）、用戶體驗(yàn)（如情感理解）三方面，分析該方案的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出改進(jìn)建議。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.C4.A5.C6.A7.B8.B9.B10.A11.B12.A13.A14.B15.B二、判斷題1.×（AI無法完全替代人類決策，需結(jié)合人類判斷）2.√3.×（無監(jiān)督學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)，只是無需標(biāo)注標(biāo)簽）4.√5.×（參數(shù)并非越多越好，需平衡效率與性能）6.√7.×（英文也需分詞，如“NewYork”是一個(gè)實(shí)體）8.√9.√10.×（文化偏見仍是待解決問題）三、簡答題1.核心區(qū)別：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如“貓/狗”圖像+標(biāo)簽）訓(xùn)練模型預(yù)測標(biāo)簽；無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如用戶點(diǎn)擊行為）挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（如聚類）；強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（如游戲得分）優(yōu)化策略。舉例：監(jiān)督學(xué)習(xí)（圖像分類）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（客戶分群）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（游戲AI）。2.Transformer核心是自注意力機(jī)制，允許模型在處理序列時(shí)動(dòng)態(tài)關(guān)注不同位置的信息（如“我養(yǎng)狗”中“我”與“狗”的關(guān)聯(lián)）。在NLP中，Transformer直接處理文本序列（如GPT提供文本）；在CV中，需將圖像分割為“圖像塊（Patch）”序列（如ViT），再應(yīng)用自注意力，關(guān)注空間位置關(guān)系。3.數(shù)據(jù)：大規(guī)模多模態(tài)高質(zhì)量數(shù)據(jù)（如萬億級token文本、百萬級標(biāo)注圖像），需清洗去重；計(jì)算：高性能GPU/TPU集群（如數(shù)千張A100芯片），支持并行訓(xùn)練；算法：優(yōu)化訓(xùn)練策略（如混合精度訓(xùn)練、梯度檢查點(diǎn)）、模型架構(gòu)創(chuàng)新（如稀疏激活、參數(shù)高效微調(diào)）。4.應(yīng)用：醫(yī)學(xué)影像分析（識(shí)別腫瘤）、藥物研發(fā)（預(yù)測分子活性）、智能問診（癥狀診斷）。風(fēng)險(xiǎn)：影像分析可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差漏診罕見病例；藥物研發(fā)模型可能忽略未被數(shù)據(jù)覆蓋的分子特性；智能問診可能因語義理解錯(cuò)誤給出錯(cuò)誤建議，涉及醫(yī)療責(zé)任歸屬問題。5.AI偏見指模型對特定群體（如性別、種族）的不公平輸出（如招聘模型歧視女性）。來源：訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見（如歷史數(shù)據(jù)中女性高管樣本少）、算法設(shè)計(jì)偏見（如特征選擇忽略公平性）。緩解方法：數(shù)據(jù)去偏（平衡樣本分布）、算法公平性約束（如加入公平性損失函數(shù)）、結(jié)果審核（人工或第三方驗(yàn)證）。四、綜合題1.技術(shù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)采集：收集垃圾圖片（含類別標(biāo)簽）、用戶提問語音+標(biāo)準(zhǔn)答案；模型選擇：圖像識(shí)別用ResNet或ViT（處理圖片特征），語音交互用Whisper（語音轉(zhuǎn)文本）+Llama-3（文本理解與提供）；模塊設(shè)計(jì)：圖像輸入→特征提取→分類輸出；語音輸入→ASR（自動(dòng)語音識(shí)別）→NLU（自然語言理解）→提供回答→TTS（文本轉(zhuǎn)語音）輸出。關(guān)鍵挑戰(zhàn)：垃圾圖片數(shù)據(jù)需覆蓋不同角度、光照、遮擋情況，標(biāo)注成本高；多模態(tài)融合需解決圖像特征與文本特征的對齊（如“香蕉皮”的圖像與“香蕉皮屬于廚余垃圾”的文本關(guān)聯(lián)）；邊緣設(shè)備部署需模型輕量化（如剪枝、量化）以適應(yīng)低算力終端。2.分析：技術(shù)可行性：優(yōu)點(diǎn)是NLP大模型（如GPT-4）已具備較強(qiáng)的語義理解和提供能力，可處理復(fù)雜問題；缺點(diǎn)是對專業(yè)領(lǐng)域（如法律、醫(yī)療）的問答可能不準(zhǔn)確。倫理風(fēng)險(xiǎn)：優(yōu)點(diǎn)是減少人工處理隱私信息（如用戶