上海大學(xué)《人工智能引論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海大學(xué)

《人工智能引論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)能夠自動進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實際價值2、在人工智能的應(yīng)用于教育領(lǐng)域，個性化學(xué)習(xí)是一個重要的方向。假設(shè)我們要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑推薦，以下關(guān)于個性化學(xué)習(xí)的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和特點進(jìn)行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果D.要考慮學(xué)生的興趣和能力差異3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機(jī)器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進(jìn)策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎勵4、對于一個智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)5、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像6、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響7、知識圖譜是一種用于表示知識和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構(gòu)建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點表示實體，邊表示實體之間的關(guān)系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入8、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn)，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強(qiáng)大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質(zhì)性的幫助9、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用10、人工智能中的知識表示和推理是實現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯11、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能12、在人工智能的應(yīng)用中，語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開發(fā)語音合成功能，以下哪個因素對于合成語音的質(zhì)量影響最大？（）A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量13、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域14、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中15、在開發(fā)一個能夠與人類進(jìn)行自然流暢對話的人工智能聊天機(jī)器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建16、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮17、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用18、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差19、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機(jī)制，優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)20、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在客戶關(guān)系管理中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。3、（本題5分）解釋Q-learning算法的原理和實現(xiàn)。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂演出安排與調(diào)度系統(tǒng)，討論其如何合理安排音樂演出和調(diào)度資源。2、（本題5分）以某智能民間工藝材料選擇系統(tǒng)為例，探討人工智能在材料適配和成本控制方面的應(yīng)用。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品營銷渠道分析系統(tǒng)，探討其如何分析有效的營銷渠道。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂教育輔助系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)學(xué)生水平制定教學(xué)計劃。5