前沿技术习题二

计算机前沿技术第二次测验

单选题（共10题，每题2分）

1. 以下哪项不是人工智能的典型应用？

• A. 图像识别
• B. 搜索引擎
• C. 温度计
• D. 智能客服

答案：C

2. 以下哪位被认为是人工智能之父？

• A. 图灵
• B. 赫布
• C. 约翰·麦卡锡
• D. 马尔科夫

答案：A/C ???

3. 联结主义模型训练时最常用的优化方法是？

• A. 梯度下降
• B. 遗传算法
• C. 线性规划
• D. 穷举法

答案：A

4. 符号主义方法所使用的推理方式主要包括？

• A. 模糊推理
• B. 模拟推理
• C. 演绎推理
• D. 强化推理

答案：C

5. 行为主义方法代表性的系统是？

• A. 图灵测试
• B. 感知器
• C. 行为树
• D. Braitenberg车辆

答案：D

6. 以下哪个不是深度学习的特点？

• A. 多层结构
• B. 自动特征提取
• C. 需要小样本数据
• D. 参数众多

答案：C

7. Transformer模型最初用于哪个任务？

• A. 图像识别
• B. 自动驾驶
• C. 机器翻译
• D. 游戏对战

答案：C

8. 强化学习中智能体通过什么与环境交互？

• A. 模型
• B. 策略
• C. 观察
• D. 特征

答案：B

9. 知识图谱的表示形式主要是？

• A. XML结构
• B. 树形结构
• C. 图结构
• D. 向量结构

答案：C

10. 以下哪个不属于当前人工智能的发展趋势？

• A. 可解释性增强
• B. 多模态融合
• C. 专家系统回潮
• D. 通用人工智能探索

答案：C

多选题（共5题，每题4分）

11. 以下哪些属于人工智能的典型应用？

• A. 智能翻译
• B. 无人驾驶
• C. 人脸识别
• D. 占星术
• E. 智能推荐

答案：A、B、C、E

12. 以下哪些是深度学习常用的神经网络结构？

• A. 卷积神经网络
• B. 决策树
• C. 循环神经网络
• D. 自注意力网络
• E. 感知器

答案：A、C、D

13. 知识图谱中常见的三元组结构包含？

• A. 实体
• B. 属性
• C. 关系
• D. 主题
• E. 语义

答案：A、B、C

14. 人工智能发展的驱动因素包括？

• A. 算力提升
• B. 大数据
• C. 新算法
• D. 传感器精度下降
• E. 应用需求增长

答案：A、B、C、E

15. 强化学习中的核心组件包括？

• A. 环境
• B. 状态
• C. 动作
• D. 奖励
• E. 推理器

答案：A、B、C、D

判断题（共4题，每题2分）

16. 人工智能中的符号主义方法完全依赖数据驱动。

答案：错误

解析：符号主义方法主张通过显式公理和逻辑体系搭建系统，依赖演绎推理而非数据驱动。

17. 强化学习适用于需要自主决策的情境。

答案：正确

解析：强化学习通过策略与环境交互，适用于自动驾驶等需自主决策的场景。

18. 知识图谱只能用于自然语言处理。

答案：错误

解析：知识图谱源自语义网络和链接数据，应用涵盖语义搜索、数据整合等，不限于自然语言处理。

19. 深度学习的训练过程通常是可解释的。

答案：错误

解析：深度学习以多层参数和自动特征提取为特点，训练过程通常缺乏可解释性。

填空题（共3题，每题2分）

20. 深度学习通常需要使用▁结构以自动提取特征。

答案：多层神经网络

21. 强化学习中，▁函数用于评估动作的好坏。

答案：价值

22. 知识图谱通过▁对实体进行连接，形成语义网络。

答案：关系

简答题（共3题）

23. 简述联结主义的基本思想及其代表模型。（15分）

答案：

联结主义基本思想：

利用数学模型研究人类认知方法，通过神经元的连接机制实现人工智能。

代表模型

• 神经网络
• 支持向量机（SVM）

24. 请说明强化学习与监督学习的主要区别。（15分）

答案：

强化学习与监督学习的主要区别：

学习机制差异

1.监督学习

• 依赖标注数据（输入输出对）
• 通过教师提供的明确标签进行学习

2.强化学习

• 通过环境互动获得反馈
• 需要自主探索最优策略

反馈形式差异

1.监督学习

• 接收即时准确的目标输出
• 直接修正预测误差

2.强化学习

• 接收延迟的奖励信号
• 需处理奖励稀疏性问题

应用场景差异

1.监督学习

• 适用于静态数据模式识别

2.强化学习

• 适用于动态决策过程
• 典型案例：围棋对弈（如AlphaGo）

25. 人工智能未来的发展趋势有哪些？（16分）

答案：

人工智能未来发展趋势包括：

核心要素发展

• 数据、算力、算法三要素持续演进

关键技术方向

• 机器学习自动化（AutoML）：实现算法选择、特征预处理与超参数设置自动化
• 分布式隐私保护：通过联邦学习技术打破数据孤岛，实现多机构联合建模
• 多学派方法融合：互补不同算法优势，提升综合性能
• 大规模无监督预训练：解决标注数据不足问题，挖掘无标签数据价值
• 因果学习方法：建立跨分布工作的因果模型，实现干预与反事实推断
• 可解释性AI（XAI）：提升算法透明度，保障公平性、安全性及隐私性

硬件基础突破

• GPU等并行计算芯片加速数据处理效率
• 量子计算技术突破算力瓶颈，实现指数级增长
• GPU与传统CPU运算速度差距最高达近七十倍