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2025年人工智能知识考试复习题库(含各题型)及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项是人工智能（AI）的核心目标？

A.完全替代人类智能

B.模拟、延伸和扩展人类智能

C.实现机器自主意识

D.优化传统算法效率

答案：B

2.监督学习与无监督学习的主要区别在于：

A.是否使用标签数据

B.模型复杂度差异

C.训练速度快慢

D.输出结果类型

答案：A

3.卷积神经网络（CNN）最适合处理以下哪种类型的数据？

A.文本序列

B.图像像素矩阵

C.时间序列信号

D.知识图谱三元组

答案：B

4.在自然语言处理（NLP）中，“将一段文本转换为结构化信息（如实体、关系）”属于以下哪项任务？

A.机器翻译

B.信息抽取

C.文本提供

D.情感分析

答案：B

5.强化学习的核心要素不包括：

A.状态（State）

B.动作（Action）

C.标签（Label）

D.奖励（Reward）

答案：C

6.以下哪种技术是计算机视觉中用于目标检测的经典模型？

A.BERT

B.YOLO

C.GAN

D.LSTM

答案：B

7.知识图谱的基本组成单元是：

A.节点与边

B.词向量与注意力

C.输入层与输出层

D.规则与概率

答案：A

8.提供式人工智能（AIGC）中，GPT系列模型主要基于哪种架构？

A.循环神经网络（RNN）

B.卷积神经网络（CNN）

C.Transformer解码器

D.自编码器（Autoencoder）

答案：C

9.以下哪项是AI伦理中“可解释性”的核心要求？

A.模型参数公开透明

B.决策过程可被人类理解

C.训练数据完全脱敏

D.输出结果绝对准确

答案：B

10.大语言模型（如GPT-4）训练时，对数据质量的核心要求不包括：

A.多样性覆盖

B.低噪声清洗

C.严格时序性

D.领域相关性

答案：C

二、多项选择题（每题3分，共15分，多选、少选、错选均不得分）

1.机器学习的三要素包括：

A.模型（Model）

B.策略（Strategy）

C.算法（Algorithm）

D.数据（Data）

答案：ABC

2.以下属于深度学习典型模型的有：

A.多层感知机（MLP）

B.支持向量机（SVM）

C.循环神经网络（RNN）

D.Transformer

答案：ACD

3.自然语言处理的子任务包括：

A.命名实体识别（NER）

B.图像分类（ImageClassification）

C.机器阅读理解（MRC）

D.语音合成（TTS）

答案：ACD

4.AI伦理需重点关注的风险包括：

A.算法歧视与偏见

B.数据隐私泄露

C.超人类智能失控

D.就业结构冲击

答案：ABD

5.大模型训练中常用的优化技术有：

A.混合精度训练（MixedPrecisionTraining）

B.梯度累积（GradientAccumulation）

C.随机森林集成（RandomForest）

D.参数高效微调（PEFT）

答案：ABD

三、判断题（每题1分，共10分，正确填“√”，错误填“×”）

1.人工智能的本质是使机器具备人类级别的意识和情感。（）

答案：×

2.监督学习中，训练数据必须包含输入特征和对应的标签。（）

答案：√

3.神经网络的层数越多，模型性能一定越好。（）

答案：×

4.Transformer模型通过自注意力机制解决了序列长度限制问题。（）

答案：√

5.强化学习中的“奖励函数”需提前明确所有可能的反馈规则。（）

答案：×

6.计算机视觉中的“语义分割”任务要求为图像中每个像素分配类别标签。（）

答案：√

7.知识图谱中的“三元组”通常表示为（实体，关系，实体）或（实体，属性，值）。（）

答案：√

8.提供式对抗网络（GAN）由提供器和判别器组成，二者通过博弈提升提供效果。（）

答案：√

9.AI伦理中的“公平性”仅需保证训练数据的群体代表性。（）

答案：×

10.大模型的参数量越大，其泛化能力必然越强。（）

答案：×

四、简答题（每题8分，共40分）