海南职业技术学院《高级人工智能》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页海南职业技术学院

《高级人工智能》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在人工智能的文本分类任务中，假设要对大量的新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等。以下关于特征提取的方法，哪一项是最常用的？（）A.使用词袋模型，将文本表示为词的频率向量B.直接将原始文本作为输入，不进行任何特征提取C.运用句法分析，提取句子的结构特征D.仅考虑文本的标题，忽略正文内容2、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑3、人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力，但也面临着数据隐私和安全性的挑战。假设一个医疗机构要使用人工智能技术分析患者的医疗数据来辅助诊断疾病，同时要确保患者数据不被泄露和滥用。以下哪种技术或方法在保障数据安全和隐私方面最为有效？（）A.数据加密B.数据脱敏C.建立严格的访问控制机制D.以上方法综合运用4、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量B.模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补C.模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效D.需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案5、在人工智能的智能推荐系统中，假设要为用户提供个性化的推荐服务，以下关于推荐算法的描述，正确的是：（）A.协同过滤算法只考虑用户的历史行为，不考虑物品的特征B.基于内容的推荐算法能够根据物品的属性为用户推荐相似的物品C.混合推荐算法结合了多种推荐方法的优点，能够提供更准确的推荐D.以上推荐算法都存在一定的局限性，无法满足所有用户的需求6、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，假设一辆自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞，必须在保护车内乘客和避免撞到行人之间做出选择。以下关于这种伦理困境的解决方法，哪一项是最具争议的？（）A.优先保护车内乘客的生命安全，因为他们是车辆的使用者B.随机做出选择，将命运交给概率C.设计算法，根据具体情况（如行人的数量、年龄等）进行权衡D.完全由汽车制造商决定默认的选择策略，用户无法干预7、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用8、在人工智能的发展中，机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险，他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务？（）A.决策树算法，通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法，建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法，寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法，基于概率计算进行分类9、在人工智能的强化学习中，假设环境的奖励信号存在延迟和不确定性。以下哪种方法能够帮助智能体更好地应对这种情况？（）A.使用深度强化学习算法，具有更强的表示能力B.引入先验知识和启发式策略C.增加训练的迭代次数D.以上都是10、在人工智能的发展中，伦理原则和规范的制定至关重要。以下关于人工智能伦理原则的叙述，不正确的是（）A.应遵循公平、公正、透明和可解释的原则，确保人工智能系统的决策不带有偏见B.要保障人类的安全和福祉，避免人工智能对人类造成潜在的危害C.知识产权和隐私保护在人工智能伦理中不重要，可以忽略D.鼓励公众参与和监督人工智能的发展，促进社会对人工智能的信任11、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据12、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走13、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果14、人工智能在智能交通系统中的应用包括交通流量预测和智能信号灯控制等。假设要优化一个城市的交通信号灯系统，以下关于智能交通中的人工智能应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠历史交通数据就能实现最优的信号灯控制策略，无需考虑实时交通状况B.人工智能算法在交通流量预测中总是能够准确预测未来的交通状况，不受突发情况的影响C.结合实时交通数据、传感器信息和深度学习算法，可以动态优化交通信号灯控制，提高交通效率D.智能交通系统中的人工智能应用会导致交通管理的复杂性增加，不如传统方法可靠15、深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。假设我们正在训练一个深度神经网络来识别不同种类的动物。如果训练数据中某些动物类别的样本数量过少，可能会导致什么问题？（）A.模型过拟合B.模型欠拟合C.训练速度加快D.模型的准确率提高16、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本17、在人工智能的图像生成任务中，变分自编码器（VAE）是一种常用的模型。假设要使用VAE生成新的图像，以下关于VAE的描述，正确的是：（）A.VAE通过学习数据的潜在分布来生成新的图像，生成的图像与原始数据完全相同B.VAE生成的图像质量不如生成对抗网络（GAN），因此在实际应用中逐渐被淘汰C.VAE可以在生成图像的同时对图像进行压缩和编码，节省存储空间D.VAE只能用于生成简单的图像，如数字和几何图形，无法生成复杂的自然图像18、强化学习是另一种机器学习方法，通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最优策略。以下关于强化学习的叙述，不准确的是（）A.强化学习中的智能体通过不断尝试不同的动作来获取最大的累积奖励B.强化学习适用于解决序列决策问题，如机器人控制和游戏策略制定C.强化学习不需要对环境有先验的了解，完全通过与环境的交互来学习D.强化学习的训练过程简单快速，通常能够在短时间内得到最优的策略19、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像20、人工智能在法律领域的辅助决策中具有一定作用。假设要利用人工智能协助法官判断案件，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析大量的法律案例和条文，提供相关的参考和建议B.利用数据挖掘技术发现案件中的潜在规律和模式C.人工智能的判断结果可以直接作为最终的法律裁决，无需法官审查D.帮助法官提高决策的效率和准确性，但最终决策权仍在法官手中二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释推荐系统中的人工智能算法。2、（本题5分）说明人类智能的特点和优势。3、（本题5分）说明人工智能在环境影响评估和可持续发展目标实现中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析一个基于人工智能的建筑能耗优化方案，探讨其节能效果和实施难度。2、（本题5分）以某智能乐器调音系统为例，探讨人工智能在音准调整和音色优化中的作用。3、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能民间艺术作品数字版权管理系统，讨论其如何应对数字时代的版权挑战。4、（本题5分）剖析某智能民间戏曲舞台布景设计系统中人工