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2025年领域答辩试题及答案

一、人工智能领域

问题1：请简要阐述提供对抗网络（GAN）的工作原理，并说明其在图像提供领域的应用优势。

答案：提供对抗网络（GAN）由提供器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。提供器的任务是从随机噪声中提供数据，例如图像。判别器的任务是区分输入的数据是来自真实数据集还是由提供器提供的假数据。在训练过程中，提供器和判别器进行对抗博弈。提供器试图提供更逼真的数据来欺骗判别器，而判别器则努力提高自己的判别能力，准确区分真假数据。

在图像提供领域，GAN具有显著的应用优势。首先，它能够学习到数据的复杂分布，从而提供高度逼真的图像。例如，在艺术创作中，可以提供风格独特的绘画作品。其次，GAN可以进行图像的多样化提供，通过调整输入的随机噪声，可以得到不同风格、不同内容的图像。再者，GAN在图像修复和超分辨率方面也有出色表现。它可以根据图像的上下文信息，填补图像中的缺失部分，或者将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

问题2：如何评估一个人工智能模型的公平性？请列举至少三种评估方法，并简要说明。

答案：评估人工智能模型的公平性是确保其在不同群体中不产生歧视性结果的重要步骤。以下是三种常见的评估方法：

1.差异影响分析（DisparateImpactAnalysis）：该方法通过比较不同群体在模型预测结果中的比例差异来评估公平性。例如，在招聘场景中，如果模型对不同性别或种族的求职者的录用率存在显著差异，就可能存在公平性问题。通常，如果一个群体的录用率低于另一个群体的80%，就被认为存在差异影响。

2.平等机会（EqualOpportunity）：平等机会要求模型在不同群体中对于正样本的预测准确率相同。例如，在疾病诊断中，对于患有疾病的不同种族患者，模型应该具有相同的正确诊断率。通过计算不同群体的真正例率（TruePositiveRate），并比较它们之间的差异，可以评估模型是否满足平等机会原则。

3.校准（Calibration）：校准是指模型的预测概率与实际发生概率相匹配的程度。在公平性评估中，需要确保不同群体的校准程度相同。例如，在信用评分模型中，对于不同收入群体，模型预测的违约概率应该与实际违约概率一致。可以通过绘制校准曲线来直观地评估不同群体的校准情况。

问题3：请描述强化学习中的策略梯度算法（PolicyGradientAlgorithm）的基本思想，并说明其与值函数方法（ValueFunctionMethod）的主要区别。

答案：策略梯度算法的基本思想是直接优化策略函数，通过调整策略参数来最大化累积奖励。在强化学习中，智能体的目标是在环境中采取一系列动作以获得最大的长期奖励。策略梯度算法通过计算策略函数关于参数的梯度，并沿着梯度方向更新参数，使得策略逐渐优化。具体来说，策略梯度算法通过采样环境中的轨迹，计算每个轨迹的累积奖励，并根据奖励来调整策略参数。

与值函数方法相比，策略梯度算法有以下主要区别：

1.表示方式：值函数方法通过估计值函数（如状态值函数V(s)或动作值函数Q(s,a)）来间接学习最优策略。而策略梯度算法直接对策略函数进行参数化，通过调整策略参数来优化策略。

2.探索与利用：值函数方法通常需要额外的探索策略（如ε-贪心策略）来平衡探索和利用。而策略梯度算法可以通过随机策略自然地进行探索，不需要额外的探索策略。

3.处理连续动作空间：值函数方法在处理连续动作空间时通常比较困难，因为需要对每个动作进行值函数的估计。而策略梯度算法可以直接处理连续动作空间，通过输出动作的概率分布来选择动作。

二、生物医学领域

问题1：请解释基因编辑技术CRISPR-Cas9的工作原理，并说明其在疾病治疗中的潜在应用。

答案：CRISPR-Cas9是一种强大的基因编辑技术，其工作原理基于细菌的适应性免疫系统。CRISPR（ClusteredRegularlyInterspacedShortPalindromicRepeats）是细菌基因组中的一段特殊序列，它存储了曾经感染过细菌的病毒的DNA片段。Cas9（CRISPR-associatedprotein9）是一种核酸酶，能够在向导RNA（gRNA）的引导下，识别并切割特定的DNA序列。

具体来说，gRNA包含与目标DNA序列互补的部分，当gRNA与目标DNA结合后，Cas9会被招募到该位置，并对DNA进行切割，形成双链断裂（DSB）。细胞会通过非同源末端连接（NHEJ）或同源重组（HR）两种方式来修复DSB。NHEJ是一种快速但容易出错的修复方式，可能会导致插入或缺失突变，从而实现基因敲除。HR则可以利用外源DNA模板进行精确的基因编辑，实现基因的插入