安徽大学《智能人机交互》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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安徽大学

《智能人机交互》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

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在人工智能的发展中，伦理原则和规范的制定至关重要。以下关于人工智能伦理原则的叙述，不正确的是（）

A.应遵循公平、公正、透明和可解释的原则，确保人工智能系统的决策不带有偏见

B.要保障人类的安全和福祉，避免人工智能对人类造成潜在的危害

C.知识产权和隐私保护在人工智能伦理中不重要，可以忽略

D.鼓励公众参与和监督人工智能的发展，促进社会对人工智能的信任

2、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务，以下关于模型应用的描述，正确的是：（）

A.可以直接在预训练模型上进行微调，就能适应新的任务，无需额外的训练数据

B.预训练模型的参数固定，不能根据任务需求进行调整和优化

C.预训练模型的语言生成能力很强，但在特定领域的专业知识上可能存在不足

D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果

3、人工智能中的语音识别技术正在改变人们与计算机的交互方式。假设要开发一个能够准确识别不同口音和语速的语音识别系统。以下关于语音识别的描述，哪一项是不准确的？（）

A.特征提取是语音识别中的关键步骤，用于将语音信号转换为可处理的特征向量

B.声学模型和语言模型共同作用，提高语音识别的准确率

C.语音识别系统对于背景噪音和多人同时说话的场景能够轻松应对，不受任何影响

D.不断增加训练数据的多样性和规模，可以改善语音识别系统在复杂场景下的性能

4、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能，除了准确率之外，以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果，特别是当类别分布不均衡时？（）

A.召回率

B.F1值

C.精确率

D.均方误差

5、人工智能在智能推荐系统中的应用越来越普遍。假设要为一个电商平台开发推荐系统，以下关于考虑用户兴趣动态变化的方法，哪一项是最重要的？（）

A.定期重新训练模型，以反映用户兴趣的必威体育精装版变化

B.只根据用户的历史购买记录进行推荐，不考虑近期行为

C.为用户推荐始终不变的热门商品，不考虑其个人兴趣

D.随机推荐商品，期望能够满足用户的动态兴趣

6、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（）

A.使用更高分辨率的图像进行训练

B.采用简单的分割算法，降低计算复杂度

C.忽略物体边界的像素，只关注主要区域

D.不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割

7、人工智能在物流领域的应用能够提高物流效率和服务质量。以下关于人工智能在物流应用的叙述，不正确的是（）

A.可以通过路径规划算法优化货物运输路线，降低运输成本

B.利用图像识别技术实现货物的自动分拣和识别

C.人工智能在物流领域的应用面临数据安全和隐私保护等挑战

D.物流领域对人工智能技术的需求不高，传统的管理方法已经足够满足需求

8、在人工智能的伦理和社会影响方面，存在许多需要思考的问题。假设一个基于人工智能的招聘系统根据候选人的简历和面试表现进行筛选。以下关于这种系统可能带来的潜在问题，哪一项是最值得关注的？（）

A.系统可能会因为数据偏差而对某些群体产生不公平的筛选结果

B.系统的决策过程过于透明，导致企业招聘策略被竞争对手轻易了解

C.系统可能会过于依赖简历信息，而忽略了候选人的实际能力和潜力

D.系统的运行成本过高，对企业造成经济负担

9、在人工智能的文本分类任务中，例如将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。假设数据集存在类别不平衡的问题，某些类别的样本数量远远多于其他类别。为了提高分类模型在这种情况下的性能，以下哪种方法是有效的？（）

A.对少数类进行过采样，增加其数量

B.对多数类进行欠采样，减少其数量

C.使用不平衡数据直接训练模型，不做处理

D.只关注样本数量多的类别，忽略少数类别

10、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策