2025年人工智能理論與應用考試試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項不是監(jiān)督學習的典型任務？A.圖像分類B.情感分析C.聚類分析D.房價預測2.在神經網絡中，ReLU激活函數的主要優(yōu)點是？A.避免梯度消失B.輸出范圍在(-1,1)C.計算復雜度低D.適用于所有層的激活3.Transformer模型中，自注意力機制的核心計算是？A.輸入向量與位置編碼的逐元素相加B.查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）的點積相似度計算C.前饋神經網絡的非線性變換D.多頭注意力的拼接與線性投影4.以下哪項屬于強化學習中的“探索-利用困境”？A.智能體在已知高回報動作與未知動作間的權衡B.狀態(tài)空間過大導致的維度災難C.獎勵函數設計不合理引發(fā)的錯誤目標D.策略網絡與價值網絡的參數更新不同步5.關于生成對抗網絡（GAN），以下描述錯誤的是？A.生成器與判別器通過極小極大博弈優(yōu)化B.訓練穩(wěn)定，不易出現(xiàn)模式崩潰C.可用于圖像生成、數據增強等場景D.判別器的目標是區(qū)分真實數據與生成數據6.在自然語言處理中，BERT模型的預訓練任務包括？A.掩碼語言模型（MLM）與下一句預測（NSP）B.機器翻譯與文本摘要C.命名實體識別與關系抽取D.情感分類與問答系統(tǒng)7.計算機視覺中，YOLOv6相較于YOLOv3的主要改進是？A.引入錨框（AnchorBox）機制B.采用更輕量的骨干網絡與注意力模塊C.基于區(qū)域建議網絡（RPN）生成候選框D.使用全連接層替代卷積層輸出預測8.以下哪項是多模態(tài)學習的關鍵挑戰(zhàn)？A.單模態(tài)數據的特征提取精度不足B.不同模態(tài)數據的語義對齊與信息融合C.單一模態(tài)模型的參數量過大D.多模態(tài)任務的標注數據容易獲取9.聯(lián)邦學習的核心目標是？A.在中心化服務器上訓練全局模型B.保護用戶隱私的前提下聯(lián)合多方數據訓練模型C.提高模型在非獨立同分布（Non-IID）數據上的泛化能力D.減少模型訓練的計算資源消耗10.人工智能倫理中的“算法歧視”主要源于？A.訓練數據中的偏見B.模型參數的隨機初始化C.計算硬件的性能差異D.開發(fā)者的主觀意圖二、填空題（每題2分，共20分）1.梯度下降算法的三種常見變體是批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）和________。2.循環(huán)神經網絡（RNN）的長期依賴問題可通過________結構（如遺忘門、輸入門、輸出門）緩解。3.自監(jiān)督學習的核心是利用數據自身的________（如圖像旋轉角度、文本掩碼位置）生成監(jiān)督信號。4.在強化學習中，馬爾可夫決策過程（MDP）由狀態(tài)集合、動作集合、轉移概率、________和折扣因子組成。5.計算機視覺中的目標檢測任務可分為單階段（如YOLO）和雙階段（如________）方法。6.大語言模型（如GPT-4）的訓練通常采用________學習范式，通過海量文本數據學習上下文關聯(lián)。7.對抗樣本攻擊是指通過對輸入數據添加________擾動，導致模型輸出錯誤結果的攻擊方式。8.知識圖譜的核心組成是實體、關系和________。9.多智能體強化學習中，智能體間的協(xié)作問題可通過________（如聯(lián)合行動值函數、通信機制）解決。10.人工智能可解釋性的常用方法包括特征重要性分析（如SHAP）、________（如可視化神經網絡中間層激活）和規(guī)則提取。三、簡答題（每題8分，共32分）1.解釋自監(jiān)督學習的原理，并舉例說明其在計算機視覺中的應用場景。2.比較長短期記憶網絡（LSTM）與Transformer在序列建模任務中的差異（從依賴建模、并行計算、位置信息處理三方面分析）。3.分析對抗生成網絡（GAN）的訓練難點，并列舉至少兩種改進方法。4.說明多模態(tài)學習的關鍵挑戰(zhàn)，并簡述當前主流的解決方案（如跨模態(tài)對齊、多模態(tài)融合）。四、綜合應用題（每題10分，共20分）1.設計一個基于深度學習的垃圾郵件分類系統(tǒng)，要求：（1）寫出數據預處理的主要步驟；（2）選擇合適的模型架構（如CNN、RNN、Transformer）并說明理由；（3）列出至少3個評估指標；（4）提出模型優(yōu)化策略（如正則化、學習率調整）。2.假設需用強化學習設計一個自動駕駛汽車的決策系統(tǒng)，需完成以下任務：（1）定義狀態(tài)空間（至少包含3類關鍵狀態(tài)變量）；（2）定義動作空間（至少包含3類動作）；（3）設計回報函數（需包含獎勵與懲罰項）；（4）分析可能面臨的挑戰(zhàn)（如數據收集、安全約束）。五、論述題（8分）結合當前技術進展，論述人工智能倫理的核心挑戰(zhàn)及應對策略（需涵蓋數據隱私、算法公平性、責任歸屬三個方面）。答案一、單項選擇題1.C2.A3.B4.A5.B6.A7.B8.B9.B10.A二、填空題1.小批量梯度下降（MBGD）2.門控循環(huán)單元（LSTM的門控結構）3.內在結構或模式4.獎勵函數5.FasterR-CNN6.自回歸（或因果語言模型）7.人眼不可察覺的8.屬性（或屬性值）9.聯(lián)合策略優(yōu)化（或通信機制）10.可視化解釋三、簡答題1.自監(jiān)督學習原理：通過挖掘數據自身的隱含結構（如圖像的局部-全局關系、文本的上下文關聯(lián)）生成監(jiān)督信號，無需人工標注。應用場景（如）：在無標簽圖像數據中，將圖像旋轉45°/90°/135°作為標簽，訓練模型學習圖像內容的不變性特征；或通過圖像拼圖任務（將圖像分割為子塊并打亂順序，訓練模型預測正確順序），提升特征提取能力。2.差異分析：-依賴建模：LSTM通過門控機制捕獲長距離依賴，但受限于序列順序處理，長序列依賴仍可能衰減；Transformer通過自注意力機制直接計算序列中任意位置的依賴關系，長距離依賴建模更高效。-并行計算：LSTM需按序列順序逐元素計算，無法并行；Transformer的自注意力層可并行處理所有位置，計算效率隨硬件（如GPU）并行能力提升顯著。-位置信息處理：LSTM隱含捕獲位置信息（通過序列順序）；Transformer需顯式添加位置編碼（如正弦位置編碼、可學習位置嵌入）以保留順序信息。3.GAN訓練難點：-訓練不穩(wěn)定：生成器與判別器的優(yōu)化目標沖突，易導致梯度消失或模式崩潰（生成器僅生成單一模式數據）。-評估困難：缺乏有效的指標衡量生成數據質量（如FID需預訓練分類模型）。改進方法：-引入梯度懲罰（如WGAN-GP），約束判別器梯度范數，穩(wěn)定訓練；-使用條件GAN（CGAN），通過額外標簽引導生成特定類型數據，減少模式崩潰；-采用雙時間尺度更新規(guī)則（TTUR），分別調整生成器與判別器的學習率，平衡優(yōu)化過程。4.關鍵挑戰(zhàn)：-模態(tài)異質性：不同模態(tài)（如圖像、文本、語音）的數據形式（像素矩陣、詞向量、聲譜圖）和語義粒度（圖像局部特征vs文本全局語義）差異大，難以直接融合。-對齊困難：跨模態(tài)語義對齊需建立“圖像中的狗”與“文本中的‘dog’”的對應關系，但存在多對一（如“犬”與“狗”）或一對多（如“蘋果”指水果或品牌）的歧義。-數據不平衡：某些模態(tài)數據量少（如醫(yī)學影像+文本），導致模型偏向數據多的模態(tài)。解決方案：-跨模態(tài)對齊：通過對比學習（如CLIP）最大化對齊模態(tài)間的正樣本相似度，最小化負樣本相似度；-多模態(tài)融合：采用早期融合（輸入層拼接）、晚期融合（各模態(tài)單獨編碼后拼接）或交互融合（如Transformer的交叉注意力機制）；-數據增強：對少模態(tài)數據進行增強（如圖像旋轉、文本同義詞替換），平衡模態(tài)間信息量。四、綜合應用題1.垃圾郵件分類系統(tǒng)設計：（1）數據預處理步驟：-文本清洗：去除HTML標簽、特殊符號、重復字符；-分詞與去停用詞：使用NLP工具（如spaCy）分詞，過濾“的”“是”等無意義停用詞；-詞向量化：采用TF-IDF或預訓練詞嵌入（如Word2Vec、BERT詞向量）將文本轉換為數值向量；-劃分數據集：按8:1:1比例劃分為訓練集、驗證集、測試集。（2）模型架構選擇：推薦使用輕量級Transformer（如DistilBERT）或雙向LSTM（BiLSTM）。理由：垃圾郵件文本通常包含長距離依賴（如“點擊鏈接贏取獎金”中的“鏈接”與“贏取”關聯(lián)），BiLSTM的雙向上下文建模能力可捕捉此類依賴；Transformer的自注意力機制能更高效捕獲全局特征，且預訓練模型（如BERT）已學習通用語言表征，微調后可快速適應分類任務。（3）評估指標：準確率（整體分類正確比例）、精確率（預測為垃圾郵件中實際為垃圾郵件的比例）、召回率（實際垃圾郵件中被正確預測的比例）、F1分數（精確率與召回率的調和平均）。（4）優(yōu)化策略：-正則化：添加L2正則化或Dropout層，防止過擬合；-學習率調整：使用動態(tài)學習率（如AdamW優(yōu)化器，初始學習率5e-5，驗證集損失停止下降時衰減）；-類別平衡：若垃圾郵件與正常郵件比例失衡（如1:9），采用加權交叉熵損失或過采樣（SMOTE）平衡類別分布。2.自動駕駛強化學習決策系統(tǒng)設計：（1）狀態(tài)空間：包含當前車速（m/s）、與前車距離（m）、車道線偏移量（m）、周圍車輛速度（m/s）、交通燈狀態(tài)（紅/綠/黃）。（2）動作空間：包括加速（+2m/s2）、勻速、減速（-2m/s2）、向左變道（需確保安全距離）、向右變道（同上）。（3）回報函數設計：-獎勵項：保持安全車距（+5）、遵守交通燈（綠燈通行+3，紅燈停+5）、平穩(wěn)駕駛（加速度變化小+2）；-懲罰項：碰撞（-100）、壓實線變道（-20）、急加速/急減速（-10）、超速（-15）；-終端狀態(tài)：到達目的地+50，發(fā)生事故-200。（4）挑戰(zhàn)分析：-數據收集：真實道路場景危險，難以通過試錯收集高風險狀態(tài)數據（如緊急剎車），需結合仿真環(huán)境（如CARLA）生成合成數據；-安全約束：強化學習的探索行為可能導致危險動作（如無必要變道），需引入安全策略（如硬約束：車距小于5m時禁止變道）；-泛化能力：不同駕駛場景（雨天、夜間、擁堵）的狀態(tài)分布差異大，模型需具備跨場景泛化能力，可通過多環(huán)境訓練或元強化學習優(yōu)化。五、論述題人工智能倫理的核心挑戰(zhàn)及應對策略：1.數據隱私：-挑戰(zhàn)：AI模型訓練依賴海量數據（如用戶位置、醫(yī)療記錄），數據收集、存儲、傳輸過程中易泄露隱私（如通過差分攻擊還原個體信息）。-應對策略：采用聯(lián)邦學習（在本地設備訓練模型，僅上傳參數更新）、差分隱私（添加隨機噪聲保護個體數據）、數據匿名化（去標識化+泛化處理）。2.算法公平性：-挑戰(zhàn)：訓練數據可能隱含偏見（如招聘數據中女性晉升比例低），導致模型對特定群體（如種族、性別）產生歧視（如信用評分低估女性）。-應對策略：數據層面（平衡各群體樣本量、去偏預處理）、模型層面（公平性約束損失函數，如最小化不同群體間的預測差異）、評估層面（使用公平性指標，如平等機會差異、平均絕對誤差差異）