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2025年新版人工智能青少年创新能力知识竞赛题(附答案)

一、单项选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.以下哪项是人工智能（AI）的核心研究目标？

A.模拟人类的情感体验

B.构建能够自主学习、推理和解决问题的系统

C.完全替代人类完成所有工作

D.开发特定领域的高精度计算器

答案：B

解析：AI的核心是通过算法和系统模拟人类智能的关键能力（如学习、推理、决策），而非单纯替代或模拟情感。

2.下列哪种机器学习算法常用于处理序列数据（如语音、文本）？

A.支持向量机（SVM）

B.卷积神经网络（CNN）

C.循环神经网络（RNN）

D.k-近邻算法（k-NN）

答案：C

解析：RNN通过循环结构保留序列中的时间依赖信息，适合处理时序数据；CNN主要用于图像等空间特征提取。

3.若一个AI系统在识别猫的图片时，对“黑猫”识别准确率为95%，对“白猫”识别准确率为60%，这种现象最可能是由什么原因导致的？

A.数据集中黑猫样本远多于白猫

B.模型参数设置错误

C.硬件计算能力不足

D.模型过拟合

答案：A

解析：训练数据分布不均（如黑猫样本更多）会导致模型对少数类（白猫）的泛化能力下降，是典型的“数据偏见”问题。

4.以下哪项属于弱人工智能（ANI）的应用？

A.能自主创作小说的GPT-4

B.会下围棋的AlphaGo

C.具备自我意识的机器人

D.能理解人类所有语言的翻译系统

答案：B

解析：弱人工智能专注于单一任务（如下围棋），不具备通用智能；GPT-4虽功能强大，但仍属专用任务优化的弱AI。

5.在监督学习中，“标签”指的是：

A.输入数据的特征名称

B.模型需要预测的目标结果

C.训练过程中的参数调整策略

D.测试集的划分比例

答案：B

解析：监督学习通过“输入-标签”对训练，标签是模型需学习预测的正确输出（如分类任务中的类别）。

6.下列哪项技术是生成式AI（AIGC）的典型应用？

A.人脸识别

B.智能客服问答

C.图像风格迁移（如将照片转为油画）

D.垃圾邮件过滤

答案：C

解析：生成式AI的核心是创造新内容（如图像、文本），图像风格迁移通过生成新像素实现，属于AIGC；智能客服多为检索式回答，非生成。

7.要判断一个AI系统是否具备“可解释性”，关键看：

A.系统运行速度是否足够快

B.开发者能否说明模型决策的逻辑依据

C.模型参数数量是否庞大

D.系统是否能处理多模态数据

答案：B

解析：可解释性要求AI的决策过程可被人类理解（如“因为图像中存在三角形耳朵，所以判断为猫”），而非仅关注性能。

8.以下哪项是AI伦理中“公平性”原则的体现？

A.确保AI系统不泄露用户隐私数据

B.让不同性别、种族的用户在使用AI时获得同等服务质量

C.限制AI系统的自主决策权限

D.要求AI开发者公开所有模型代码

答案：B

解析：公平性强调AI避免对特定群体的歧视（如招聘AI不因性别降低某群体评分），属于伦理中的“非歧视”要求。

9.若用Python编写一个简单的线性回归模型，通常会调用以下哪个库？

A.NumPy

B.Pandas

C.Scikit-learn

D.Matplotlib

答案：C

解析：Scikit-learn（sklearn）提供了线性回归等经典机器学习算法的实现接口，是常用工具库。

10.以下哪种场景最适合使用强化学习（RL）？

A.根据历史销售数据预测下月销量

B.训练机器人通过试错学会走迷宫

C.从医学影像中检测肿瘤位置

D.对用户评论进行情感分析（正/负）

答案：B

解析：强化学习通过“试错-奖励”机制学习策略，适合需要序列决策的场景（如机器人导航）；预测销量是监督学习。

11.多模态AI指的是能够处理以下哪类数据的系统？

A.仅文本数据

B.文本、图像、语音等多种类型数据

C.单一类型但大规模的数据

D.结构化表格数据

答案：B

解析：多模态AI整合不同模态（如文字+图像+声音）的信息，提升理解能力（如根据“猫”的文字和图片共同识别）。

12.在AI模型训练中，“过拟合”是指：

A.模型在训练集上表现差，在测试集上表现好

B.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差

C.模型参数数量过少，无法捕捉数据特征

D.训练数据量不足导致模型无法收敛

答案：B