杭州醫(yī)學(xué)院《機(jī)器人學(xué)引論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共5頁杭州醫(yī)學(xué)院《機(jī)器人學(xué)引論》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機(jī)做出選擇，將命運交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無法干預(yù)2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體正在通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)玩一款復(fù)雜的游戲，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學(xué)習(xí)過程中只需要隨機(jī)嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當(dāng)前的動作和獎勵3、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機(jī)器翻譯等多個任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機(jī)器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機(jī)器翻譯C.神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）D.詞袋模型4、在人工智能的應(yīng)用場景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預(yù)測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時間5、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)一個深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)療診斷中做出了關(guān)鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風(fēng)險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結(jié)果B.模型的準(zhǔn)確率可能會下降C.模型的訓(xùn)練時間可能會增加D.模型的復(fù)雜度可能會降低6、在一個利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度，以下哪個方面的考慮可能是至關(guān)重要的？（）A.實時數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是7、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理8、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求9、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響10、在人工智能的知識表示方法中，語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對象及其關(guān)系D.框架表示在知識的擴(kuò)展和更新方面較為困難11、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論12、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多值得關(guān)注的問題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人，以下關(guān)于這種應(yīng)用的說法，哪一項是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見和不公平B.可能會因為數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致某些群體受到不公平對待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無條件被接受和執(zhí)行D.不需要對其進(jìn)行監(jiān)管和評估13、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進(jìn)行簡單組合C.隨機(jī)生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音14、人工智能在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.對圖像進(jìn)行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機(jī)打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性15、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點，提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題和知識漏洞，提高教學(xué)效果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明模擬退火算法的工作機(jī)制。2、（本題5分）說明人工智能在社會輿論監(jiān)測和引導(dǎo)中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在循環(huán)經(jīng)濟(jì)和資源回收中的作用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的邊緣檢測。加載一張圖像，使用Canny邊緣檢測算法處理圖像，展示處理前后的圖像效果，并分析邊緣檢測的效果和參數(shù)的影響。2、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個基于注意力機(jī)制的Transformer模型，對長篇小說進(jìn)行章節(jié)內(nèi)容的自動摘要生成。對比不同的注意力機(jī)制和訓(xùn)練策略對生成效果的影響。3、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于門控循環(huán)單元（GRU）的自然語言處理模型，用于情感分析。對大量的影評數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，判斷影評的情感傾向是積極還是消極。4、（本題5分）運用Python的Keras庫，構(gòu)建一個多層感知機(jī)（MLP）模型，對MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)字識別。使用批量歸一化（BatchNormalization）和Dropout技術(shù)提高模型的泛化能力，比較不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的性能。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的邏輯回歸算法，對電商用戶的購買行為進(jìn)行預(yù)測，判斷用戶是否會購買某一類商品。分析用戶的歷史購買數(shù)據(jù)、瀏覽記錄和個人信息等特征，評估模型的預(yù)測