前沿技术习题一
计算机前沿技术第一次测验
单选题（共10题，每题2分）
1. 以下哪项最准确地描述了人工智能的目标？
- A. 替代人类工作
- B. 模拟和扩展人类智能
- C. 提高计算速度
- D. 实现网络安全
答案：B
解析：人工智能研究目的是扩展人类智能
2. 联结主义理论主要借鉴于以下哪一领域的研究成果？
- A. 数学
- B. 哲学
- C. 神经科学
- D. 语言学
答案：C
解析：联结主义基于神经元的连接机制
3. 行为主义人工智能的代表模型是？
- A. 逻辑推理系统
- B. 专家系统
- C. 感知-行动系统
- D. 模糊控制系统
答案：C
解析：行为主义采用感知-动作型控制系统
4. 符号主义方法最强调以下哪个方面？
- A. 数据驱动
- B. 黑箱模型
- C. 逻辑推理
- D. 模仿行为
答案：C
解析：符号主义强调逻辑推理与显式公理
5. 深度学习相较于传统机器学习的优势主要体现在哪？
- A. 算法更简单
- B. 不需要特征提取
- C. 训练速度更快
- D. 数据需求更少
答案：B
解析：深度学习自动提取特征
6. 强化学习中的奖励函数的作用是？
- A. 限制行为
- B. 提供反馈信号
- C. 表示模型结构
- D. 加速训练
答案：B
解析：强化学习通过奖励信号优化行为
7. 知识图谱中的边表示？
- A. 节点属性
- B. 概念分类
- C. 实体关系
- D. 数据类型
答案：C
解析：知识图谱边表示实体间关系
8. 哪个不属于深度学习常见模型？
- A. 卷积神经网络
- B. 决策树
- C. 循环神经网络
- D. Transformer
答案：B
解析：决策树属于传统机器学习
9. 以下哪一项不是人工智能的发展趋势？
- A. 泛化能力增强
- B. 可解释性提升
- C. 数据依赖减弱
- D. 资源消耗增加
答案：D
解析：资源消耗增加是现实问题而非趋势
10. 人工智能的英文缩写是？
- A. AG
- B. AI
- C. AS
- D. AM
答案：B
解析：AI是人工智能标准缩写
多选题（共5题，每题4分）
11. 以下哪些属于人工智能的三大学派？
- A. 行为主义
- B. 符号主义
- C. 联结主义
- D. 生物主义
- E. 技术主义
答案：A、B、C
解析：
12. 以下哪些属于深度学习的常见应用？
- A. 图像识别
- B. 语音识别
- C. 逻辑归纳
- D. 机器翻译
- E. 自动驾驶
答案：A、B、D、E
解析：
13. 强化学习中涉及哪些基本要素？
- A. 状态
- B. 动作
- C. 奖励
- D. 训练样本
- E. 策略
答案：A、B、C、E
解析：
14. 知识图谱中的基本组成部分包括哪些？
- A. 实体
- B. 属性
- C. 关系
- D. 向量
- E. 网络结构
答案：A、B、C
解析：
15. 人工智能的早期成就包括哪些？
- A. 图灵测试
- B. 逻辑理论家
- C. 感知器
- D. AlphaGo
- E. BERT
答案：A、B、C
解析：
判断题（共4题，每题2分）
16. 深度学习模型通常需要大量的训练数据。
答案：正确
解析：深度学习依赖多层神经网络自动提取特征，其参数量大、模型复杂度高，需要大量训练数据以避免过拟合。
17. 联结主义模型无法进行任何形式的学习。
答案：错误
解析： 联结主义（如神经网络）的核心正是通过调整神经元连接权重实现学习，例如反向传播算法即为其典型学习机制。
18. 行为主义强调内部表示和推理。
答案：错误
解析：行为主义强调通过环境反馈（如强化学习中的奖励信号）调整行为，而否定对内部心智状态或符号化推理的依赖。
19. 符号主义方法主要用于处理结构化规则推理问题。
答案：正确
解析：符号主义基于形式化符号系统（如逻辑规则、知识图谱），擅长处理定义明确的推理任务（如定理证明、专家系统）。
填空题（共3题，每题2分）
20. 符号主义人工智能方法依赖于对知识的▁和规则的执行。
答案：表示
21. 强化学习中，智能体的目标是最大化▁的期望总和。
答案：奖励
22. 知识图谱以▁结构组织信息，便于语义理解和推理。
答案：图
简答题（共3题）
23. 简述知识图谱的基本概念及其主要应用领域。（15分）
答案：
知识图谱基本概念及其应用领域
一、基本概念
- 本质特征：
由相互连接的实体及其属性构成，每条知识表示为SPO三元组（主体谓词客体）
强调”things not strings”理念，关注字符串背后的实体关联而非单纯文本匹配 - 技术渊源：
继承自语义网络（1950s）、专家系统、语义网（1989）和关联数据（2006）
采用RDF标准数据模型，使用IRI（国际资源标识符）实现资源唯一标识 - 核心能力：
支持语义搜索、知识链接与推理补全
兼容知识表示、自然语言处理、机器学习等多领域技术
二、主要应用领域
- 搜索引擎优化：
生成实体”知识卡片”，提供结构化信息展示
提升查询结果精准度与信息获取效率 - 专业领域应用：
金融领域：构建公司图谱、整合交易/政策/财务多维度数据
医疗领域：中医药知识服务平台整合文献资源与语义网络 - 智能服务：
支持常识推理与语义问答
辅助自然语言理解与多模态数据分析 - 数据整合：
实现跨源数据融合与虚拟仓库集成
支持企业级知识管理与业务决策分析
24. 人工智能的三大学派有何异同？（16分）
答案：
人工智能三大学派的异同点如下：
共同点：
• 均围绕人类智能的模拟与实现展开研究
• 产生于不同时代背景与学科交叉领域
• 均形成了系统的技术实现路径
差异对比：
| 学派名称 | 核心理念 | 典型方法 |
|---|---|---|
| 联结主义 | 基于神经元连接机制构建数学模型模拟人类认知 | 神经网络、SVM |
| 符号主义 | 通过符号推导与逻辑体系构建显式人工智能系统，将学习视为逆向演绎过程 | 专家系统、知识图谱 |
| 行为主义 | 依托控制论原理，通过感知动作型控制系统模拟智能行为 | 强化学习 |
25. 深度学习与传统机器学习的主要区别有哪些？（15分）
答案：
深度学习与传统机器学习的主要区别体现在：
算法层次结构
传统机器学习主要采用浅层学习算法（如BP算法、SVM、Boosting等），其局限性在于对复杂函数的表示能力有限。而深度学习通过深层网络结构突破了这一瓶颈。
数据处理能力
传统机器学习在有限样本和计算单元条件下，对复杂数据处理受到制约。深度学习能够通过多层非线性变换处理更复杂的非结构化数据。