安徽大学《人工智能概论》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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安徽大学《人工智能概论》

2022-2023学年第一学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）

1、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）

A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预

B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误

C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定

D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患

2、在自然语言处理中，词向量是一种重要的表示方法。假设要对一段文本进行语义分析，使用词向量模型。以下关于词向量的描述，正确的是：（）

A.词向量的维度越高，对词语的表示就越精确，不会出现语义混淆

B.不同的词向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的词向量不能相互转换和比较

C.词向量可以捕捉词语之间的语义关系，例如相似性和相关性

D.词向量一旦生成就固定不变，不能根据新的文本数据进行更新和优化

3、在人工智能的自然语言生成中，故事生成是一个富有创意的任务。假设我们要让计算机生成一个富有想象力的童话故事，以下关于故事生成的挑战，哪一项是不正确的？（）

A.创造新颖和有趣的情节

B.保持故事的逻辑连贯性

C.符合特定的文化和社会背景

D.故事生成不需要考虑读者的喜好和期望

4、人工智能在智能推荐系统中发挥着关键作用。假设一个电商平台要利用人工智能为用户提供个性化推荐，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）

A.通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，了解用户的兴趣偏好

B.利用协同过滤算法可以找到与目标用户相似的其他用户，进行推荐

C.深度学习模型能够捕捉复杂的用户行为模式，提供更精准的推荐

D.智能推荐系统能够完全满足用户的所有需求，不需要用户进一步筛选和选择

5、强化学习是人工智能中的一种学习方法，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）

A.智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励来调整自己的行为策略

B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略，计算成本较高

C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题

D.强化学习不需要对环境有任何先验知识，完全依靠随机探索来学习

6、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）

A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道

B.仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本

C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道

D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本

7、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互并根据奖励来学习最优策略。假设一个机器人要在一个复杂的迷宫环境中找到出口，每次到达出口会获得高奖励，碰到墙壁会获得低奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合训练机器人找到最优路径？（）

A.Q-learning算法，通过估计状态动作值来选择动作

B.SARSA算法，基于当前策略进行学习

C.策略梯度算法，直接优化策略

D.蒙特卡罗方法，通过多次试验估计价值

8、人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景，例如疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等。以下关于人工智能在医疗领域应用的描述，不正确的是（）

A.人工智能可以通过分析大量的医疗数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和预测

B.在药物研发中，人工智能可以加速药物筛选和优化药物配方的过程

C.虽然人工智能在医疗领域有诸多应用，但它不能替代医生的专业判断和临床经验

D.人工智能在医疗领域的应用已经非常成熟，不存在任何风险和挑战

9、对于一个智能聊天机器人，需要理解用户输入的自然语言并生成合理的回复。假设用户提出了一个复杂且含义模糊的问题，聊天机器人要准确理解用户的意图并提