西南財經大學《智能信息網絡實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁西南財經大學

《智能信息網絡實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，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.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導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、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數據挖掘技術發(fā)現案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結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確性，但最終決策權仍在法官手中3、當利用人工智能進行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數據來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數據和情感分析B.新聞評論數據和主題建模C.網絡搜索數據和趨勢預測D.以上都是4、人工智能中的遷移學習方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設要將一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的模型應用到小樣本的特定領域圖像分類任務中。以下關于遷移學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以將預訓練模型的特征提取部分應用到新任務中，并在新數據上微調B.遷移學習能夠有效解決新任務數據量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預訓練模型的輸出結果，無需任何調整，就能在新任務中取得好的效果D.選擇合適的預訓練模型和遷移策略對于遷移學習的成功至關重要5、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數據的模式較為復雜，而異常數據相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學習方法，自動發(fā)現異常模式C.監(jiān)督學習方法，使用有標注的異常數據進行訓練D.人工檢查所有數據，識別異常6、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流7、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的卷積神經網絡模型，現在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮8、人工智能中的聚類算法用于將數據分組為不同的簇。假設要對一組客戶數據進行聚類分析。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數量B.聚類算法可以發(fā)現數據中的潛在模式和結構，幫助進行市場細分等應用C.不同的聚類算法在不同的數據分布和場景下表現各異，需要根據實際情況選擇D.聚類結果是唯一確定的，不受算法參數和初始值的影響9、在人工智能的模型訓練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設正在訓練一個用于預測房價的人工智能模型，以下關于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓練數據上表現差，在新數據上表現好；欠擬合則相反B.模型越復雜，越不容易出現過擬合問題，因此應該盡量增加模型的復雜度C.正則化技術可以有效地防止過擬合，而增加訓練數據量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構有關，與數據和訓練過程無關10、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業(yè)結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數據被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發(fā)展應該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮11、在人工智能的模型評估中，假設已經有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數據集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數據量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性12、人工智能中的自動規(guī)劃和調度問題在許多領域都有應用，如生產制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產任務，需要考慮機器的可用性、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、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇結構清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質量？（）A.引入先驗知識和約束，指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導C.減少生成的文本長度，降低復雜性D.不考慮語法和邏輯，只關注內容的豐富性14、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調，就能適應新的任務，無需額外的訓練數據B.預訓練模型的參數固定，不能根據任務需求進行調整和優(yōu)化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優(yōu)的效果15、當利用人工智能進行欺詐檢測，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鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是16、人工智能中的聯(lián)邦學習可以在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要合作訓練一個模型，但又不想共享原始數據，以下哪個技術是聯(lián)邦學習的核心？（）A.加密通信B.模型參數的加密共享和聚合C.分布式計算框架D.數據脫敏17、在人工智能的對話系統(tǒng)中，需要實現自然流暢的交互。假設要開發(fā)一個客服機器人，以下關于對話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數據進行訓練，并結合語義理解和生成技術，可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響18、在人工智能的遷移學習中，假設要將一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的模型應用到一個特定領域的小數據集上。以下哪種方法能夠有效地利用預訓練模型的知識？（）A.直接在新數據集上微調預訓練模型B.重新訓練一個新的模型，不使用預訓練模型C.只使用預訓練模型的最后一層輸出D.拋棄預訓練模型，完全依靠隨機初始化訓練19、在人工智能的知識表示方法中，語義網絡和框架表示是常見的方式。假設我們要構建一個關于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網絡更適合表示結構化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網絡難以表達復雜的對象及其關系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難20、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統(tǒng)計方法和神經網絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關21、人工智能中的語音識別技術正在改變人們與計算機的交互方式。假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關于語音識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.特征提取是語音識別中的關鍵步驟，用于將語音信號轉換為可處理的特征向量B.聲學模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應對，不受任何影響D.不斷增加訓練數據的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復雜場景下的性能22、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數據，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯23、人工智能在金融風險預測中具有應用潛力。假設要預測股票市場的波動，以下哪種數據來源可能對預測結果的準確性提升幫助最小？（）A.公司的財務報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數據D.宏觀經濟指標24、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜構建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結構和關系定義不重要，只要包含大量的數據就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的25、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設要開發(fā)一個能夠自動解決數學定理證明問題的系統(tǒng)，以下關于自動推理的描述，正確的是：（）A.現有的自動推理技術可以輕松解決所有復雜的數學定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學習和適應新的推理模式C.結合機器學習和符號推理的方法，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用范圍非常有限，沒有實際價值二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋異常檢測在數據分析中的方法。2、（本題5分）說明聚類算法的分類和常見算法。3、（本題5分）簡述人工智能在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃中的應用。4、（本題5分）說明自動駕駛中的人工智能技術。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視制作成本預測系統(tǒng)，分析其如何準確預測制作成本。2、（本題5分）以某智能金融投資顧問為例，探討人工智能在資產配置中的策略。3、（本題5分）研究一個利用人工智能進行馬戲表演動作編排的案例，分析其精彩程度和安全性。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進行傳統(tǒng)武術套路編排的實例，討論其合理性和