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2025年人工智能基础知识测试试卷及答案

一、单项选择题（共15题，每题2分，共30分）

1.以下哪项不属于人工智能的“三要素”？

A.数据

B.算力

C.算法

D.场景

2.符号主义学派的核心观点是：

A.智能源于数据统计

B.智能源于神经元连接

C.智能源于逻辑推理

D.智能源于环境交互

3.下列机器学习算法中，属于生成模型的是：

A.逻辑回归

B.支持向量机（SVM）

C.朴素贝叶斯

D.决策树

4.在神经网络中，“梯度消失”现象最可能发生在以下哪种激活函数的使用中？

A.ReLU

B.Sigmoid

C.LeakyReLU

D.Tanh

5.关于Transformer模型的描述，错误的是：

A.采用自注意力机制替代循环结构

B.仅包含编码器，不包含解码器

C.支持并行计算

D.引入位置编码解决序列顺序问题

6.强化学习中的“奖励函数”主要用于：

A.标记训练数据的类别

B.评估智能体动作的长期收益

C.优化模型的参数更新

D.减少过拟合风险

7.以下哪项是自然语言处理（NLP）中的“指代消解”任务？

A.识别句子中的实体（如人名、地名）

B.确定代词（如“他”“它”）所指代的具体对象

C.将英文翻译成中文

D.分析句子的情感倾向（积极/消极）

8.迁移学习的核心目标是：

A.提高模型在新任务上的性能，利用已有的知识

B.减少训练数据的标注成本

C.加速模型的训练速度

D.降低模型的计算复杂度

9.关于卷积神经网络（CNN）的描述，正确的是：

A.全连接层负责提取局部特征

B.卷积核的大小决定了感受野的范围

C.池化层会增加特征图的维度

D.输入图像的尺寸必须固定，无法处理可变尺寸输入

10.以下哪项属于“小样本学习”（FewshotLearning）的典型应用？

A.使用百万张图片训练图像分类模型

B.仅用10张样本训练模型识别新物种

C.通过强化学习训练游戏AI

D.利用预训练模型微调完成情感分析

11.人工智能伦理中的“可解释性”主要关注：

A.模型是否符合数据隐私法规

B.模型决策过程能否被人类理解

C.模型是否存在算法歧视

D.模型的计算资源消耗是否合理

12.以下哪种技术不属于多模态人工智能？

A.图像描述生成（ImageCaptioning）

B.视频文本检索（VideoTextRetrieval）

C.语音识别（SpeechRecognition）

D.跨模态翻译（如将文本转换为3D模型）

13.在知识图谱中，“实体关系实体”的三元组结构用于表示：

A.数据的统计分布

B.概念之间的逻辑关联

C.神经网络的参数连接

D.强化学习的状态转移

14.关于大语言模型（LLM）的“涌现能力”（EmergentAbilities），描述正确的是：

A.仅在小模型中出现的能力

B.随着模型参数规模增加突然出现的能力

C.依赖大量人工标注数据训练的能力

D.仅适用于特定领域的专用能力

15.边缘人工智能（EdgeAI）的主要优势是：

A.降低数据传输延迟，提升实时性

B.减少模型训练的计算成本

C.提高模型的泛化能力

D.避免数据泄露风险

二、填空题（共10题，每题2分，共20分）

1.人工智能的英文缩写是__________。

2.支持向量机（SVM）的核心思想是寻找__________的超平面。

3.在神经网络训练中，用于缓解过拟合的常用方法包括__________（至少答两种）。

4.循环神经网络（RNN）的主要缺陷是__________。

5.Transformer模型中的“多头注意力”通过__________提升模型的表达能力。

6.强化学习中的“智能体”（Agent）通过与__________交互学习策略。

7.知识图谱的典型构建步骤包括知识抽取、__________和知识融合。

8.生成对抗网络（GAN）由__________和判别器两部分组成。

9.自然语言处理中的“词嵌入”（WordEmbedding）技术将词语映射到__________空间。

10.AI伦理中的“公平性”要求模型对不同__________的群体保持决策一致性。

三、判断题（共10题，每题1分，共10分。正