山東政法學(xué)院《人機(jī)交互技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁山東政法學(xué)院《人機(jī)交互技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設(shè)自動駕駛汽車面臨一個(gè)無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀可能導(dǎo)致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來找到最優(yōu)策略，計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境有任何先驗(yàn)知識，完全依靠隨機(jī)探索來學(xué)習(xí)3、可解釋性是人工智能模型面臨的一個(gè)重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異4、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始語音進(jìn)行識別5、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能6、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會引入任何噪聲7、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化8、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域9、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略11、人工智能中的語音識別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語音識別中的關(guān)鍵步驟，用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準(zhǔn)確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時(shí)說話的場景能夠輕松應(yīng)對，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的性能12、人工智能中的自動規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法13、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA14、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)15、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用16、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能17、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)18、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)19、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識別道路標(biāo)志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預(yù)D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制20、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是21、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達(dá)能力越強(qiáng)，但計(jì)算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化22、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是23、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé)，因?yàn)槭撬惴ㄗ詣幼龀龅臎Q策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會對求職者的個(gè)人隱私造成任何威脅24、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過估計(jì)什么來進(jìn)行決策？（）A.狀態(tài)價(jià)值B.動作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)25、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，需要對大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場競爭對手分析中的方法。3、（本題5分）簡述智能推薦系統(tǒng)的工作原理。4、（本題5分）簡述人工智能在智能客服中的實(shí)現(xiàn)方式。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)產(chǎn)業(yè)品牌建設(shè)系統(tǒng)，討論其如何打造民間藝術(shù)產(chǎn)業(yè)品牌。2、（本題5分）分析一款利用人工智能進(jìn)行個(gè)性化推薦的電商平臺，研究其推薦算法的工作原理和對用戶購買行為的影響。3、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的健身計(jì)劃制定系統(tǒng)，分析其個(gè)性化程度和訓(xùn)練效果。4、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影人才培訓(xùn)效果評估系統(tǒng)，探討其如何評估攝影人才培訓(xùn)的成效。5、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的民間舞蹈教學(xué)反饋系統(tǒng)，評估其指導(dǎo)效果