中国大学MOOC人工智能与创新考核作业参考原题试题 (2)

2024秋最新《中国大学MOOC人工智能与创新考核作业参考原题试题 (2)》形考作业试题题库、期末题库

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人工智能与创新

学校: 无

问题 1: 1. 以下哪个选项不属于人工智能带来的机遇? ( )

选项:

• A. 提高生产力

• B. 创造新的就业机会

• C. 降低人类幸福感

• D. 促进科学研究和创新

答案: 降低人类幸福感

问题 2: 2. 人工智能的英文简称是?( )

选项:

• A. AI

• B. VR

• C. AR

• D. MR

答案: AI

问题 3: 3. Mobile ALOHA 是一款什么类型的机器人? ( )

选项:

• A. 工业机器人

• B. 服务机器人

• C. 探索机器人

• D. 军事机器人

答案: 服务机器人

问题 4: 4. AIGC 技术的发展对影视产业没有影响。( )

选项:

答案: 错误

问题 5: 1. 符号学派的核心理念是什么?( )

选项:

• A. 通过模仿神经网络实现人工智能

• B. 将智能视为对符号进行操作的过程

• C. 通过观察和记录行为来研究智能

• D. 利用大量数据进行训练

答案: 将智能视为对符号进行操作的过程

问题 6: 2. 人工智能的发展历程经历了哪几个阶段?( )

选项:

• A. 概念形成期、早期发展期、低谷期、复兴期、深度学习与大数据时代

• B. 符号学派、连接学派、行为学派

• C. 机器学习、深度学习、强化学习

• D. 自然语言处理、计算机视觉、语音识别

答案: 概念形成期、早期发展期、低谷期、复兴期、深度学习与大数据时代

问题 7: 3. 人工智能的发展历程是直线上升的。 ( )

选项:

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问题 8: 4. AlphaGo 赢棋依靠的是自我对弈学习。 ( )

选项:

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问题 9: 5. 行为学派关注外部行为的模式和规律。 ( )

选项:

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问题 10: 1. 以下哪个不是大数据带来的潜在风险?

选项:

• A. 隐私泄露

• B. 数据偏见

• C. 数据安全

• D. 数据增长过慢

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问题 11: 2. 以下哪个不是大模型性能提升的关键要素?

选项:

• A. 模型参数量

• B. 训练数据量

• C. 计算资源

• D. 数据存储空间

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问题 12: 3. 数据安全已成为国家安全的重要组成部分，对吗?

选项:

• A. 对

• B. 错

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问题 13: 4. 大数据只包括结构化数据。 ( )

选项:

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问题 14: 5. 计算资源对大模型性能没有影响。 ( )

选项:

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问题 15: 1. 深度学习计算系统属于哪个学派?( )

选项:

• A. 符号智能学派

• B. 连接智能学派

• C. 混合智能学派

• D. 行为智能学派

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问题 16: 2. 智能计算时代的特点是什么?( )

选项:

• A. “人-机”融合

• B. “人-机-物”融合

• C. “机-物”融合

• D. “人-物”融合

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问题 17: 3. 人类计算技术的发展历程是线性发展的。 ( )

选项:

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问题 18: 4. 深度学习计算系统属于符号智能学派。 ( )

选项:

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问题 19: 5. 智能计算时代是以“机”为中心的。 ( )

选项:

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问题 20: 1. 人工智能在农业中的应用不包括以下哪一项? ( )

选项:

• A. 无人机监测

• B. 自动化灌溉系统

• C. 土壤分析

• D. 人工智能翻译

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问题 21: 2. 人工智能的主要技术领域不包括以下哪一项? ( )

选项:

• A. 机器学习

• B. 深度学习

• C. 自然语言处理

• D. 量子计算

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问题 22: 3. 数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。 ( )

选项:

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问题 23: 4. 专家系统模拟人类专家决策能力的计算机程序。 ( )

选项:

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问题 24: 5. 深度学习是一种特殊类型的机器学习，主要应用于语音识别领域。 ( )

选项:

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问题 25: 1. 悲观派学者如何看待人工智能?( )

选项:

• A. 对 AI 持谨慎态度，担忧其潜在威胁

• B. 对 AI 充满信心，认为其是人类的得力助手

• C. 认为 AI 技术发展过快，需要放慢脚步

• D. 认为 AI 无法超越人类智能

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问题 26: 2. “图灵陷阱”指的是什么?( )

选项:

• A. AI 会放大少数人的力量，造成社会不平等

• B. AI 会取代人类工作，引发失业潮

• C. AI 会加速能源消耗，引发能源危机

• D. AI 的决策过程缺乏透明度和可解释性

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问题 27: 3. AI 的伦理问题主要源于技术本身。( )

选项:

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问题 28: 4. “图灵陷阱”会降低社会整体的生产力。( )

选项:

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问题 29: 5. AI 的能源消耗问题可以通过发展清洁能源解决。( )

选项:

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问题 30: 1. 当前我国在高端算力产品领域面临的最大挑战是?( )

选项:

• A. 缺乏人才

• B. 芯片工艺受制于人

• C. 开发工具不足

• D. AI 开发框架渗透率不足

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问题 31: 2. 华为的全 AI 生态包括 AI 芯片、异构计算框架、AI 框架和行业应用四层。

选项:

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问题 32: 3. 我国 AI 领域的人才数量充足。

选项:

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问题 33: 4. 美国越来越倾向于回报率更高的实体经济，而轻视了虚拟经济。

选项:

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问题 34: 1. 利奥波德·阿申布雷纳认为 AI 的发展将推动技术的指数级增长，并可能在几年内实现质的飞跃，最终导致:( )

选项:

• A. 人类灭亡

• B. 通用人工智能 AGI 的实现

• C. 机器人的觉醒

• D. 人类寿命延长

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问题 35: 2. 利奥波德·阿申布雷纳预测美国政府将在何时启动 AGI 项目?( )

选项:

• A. 2025 年

• B. 2027/28 年

• C. 2030 年

• D. 2035 年

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问题 36: 3. 人类已经进入一个随时都在发生着翻天覆变化的动荡时代。

选项:

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问题 37: 4. OpenAI 的超级对齐部门已经解散了。

选项:

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问题 38: 1. 人工智能对教育的挑战主要体现在哪些方面?( )

选项:

• A. 教育话语权转移

• B. 传统学科界限打破

• C. 师生角色转变

• D. 以上都是

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问题 39: 2. ChatGPT 等大模型的出现标志着人工智能进入哪个时代?( )

选项:

• A. 信息时代

• B. 大数据时代

• C. 智能化时代

• D. 知识时代

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问题 40: 3. 智能化时代，教育目标的重心应该偏移到哪个层次?( )

选项:

• A. 知识

• B. 能力

• C. 认知

• D. 能力+认知

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问题 41: 4. 5E 学习路径中，激发兴趣的环节是哪个?( )

选项:

• A. 1E

• B. 2E

• C. 3E

• D. 4E

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问题 42: 5. “问题逻辑认知模式”的核心是什么?( )

选项:

• A. 让学生更好地掌握已有知识

• B. 培养学生解决问题的能力和探索未知的能力

• C. 以类比和推理解决问题

• D. 以书本知识为中心

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问题 43: 6. 传统的教学方式为学生构建的认知模式是什么?( )

选项:

• A. 问题逻辑认知模式

• B. 知识逻辑认知模式

• C. 能力逻辑认知模式

• D. 认知逻辑认知模式

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问题 44: 7. 教育数字化转型的主要目的是什么?( )

选项:

• A. 提升教学效果

• B. 促进教育公平

• C. 提高教育管理效率

• D. 以上都是

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问题 45: 8. 本课程的根本目标是什么?( )

选项:

• A. 构建学生新的认知模式——“问题逻辑认知模式”

• B. 提升学生与 AI 同行解决问题和创新的能力

• C. 提高学生的考试成绩

• D. 以上都是

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问题 46: 9. “钱学森之问”是指我国大学生普遍缺乏解决问题的能力和创新能力。 ( )

选项:

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问题 47: 10. POT-OBE 是以构建学生新的认知模式——“问题逻辑认知模式”为根本目标的教育方法。 ( )

选项:

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问题 48: 11. 5E 学习路径中，拓展学习求解问题必备的知识和能力的环节是 3E。 ( )

选项:

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问题 49: 12. 人工智能的发展将使教师不再是知识的传授者。 ( )

选项:

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问题 50: 13. 《道德经》中蕴含的哲学思想强调知识积累的重要性。 ( )

选项:

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问题 51: 14. “知识逻辑认知模式”以解决问题为目标。 ( )

选项:

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问题 52: 1. 李开复认为，第三次 AI 兴起的最大特点是? ( )

选项:

• A. AI 在多个领域表现出被普通人认可的性能或效率

• B. AI 仅在学术领域取得突破

• C. AI 仅在游戏领域取得突破

• D. AI 仅在特定领域取得突破

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问题 53: 2. 目前 AI 技术处于哪个阶段? ( )

选项:

• A. 成熟阶段

• B. 发展阶段

• C. 初级阶段

• D. 完成阶段

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问题 54: 3. 人类通过什么让 AI 长大?( )

选项:

• A. 算法、大数据、算力

• B. 编程语言、数据集、计算平台

• C. 人工智能、算法、算力

• D. 大数据、计算平台、编程语言

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问题 55: 4. 目前 AI 已形成完整的理论体系。 ( )

选项:

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问题 56: 5. 深度学习主要依赖于多层神经网络结构来模拟人脑处理信息的方式。 ( )

选项:

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问题 57: 6. AI 发展过程中，算力的提升是关键因素之一。 ( )

选项:

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问题 58: 7. 大语言模型是实现高级自然语言处理任务的关键技术。 ( )

选项:

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问题 59: 8. 机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发算法和技术，使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。 ( )

选项:

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问题 60: 1. 以下哪个术语指的是计算机学习中的所有数据?( )

选项:

• A. 模型

• B. 模型参数

• C. 数据集

• D. 样本

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问题 61: 2. 以下哪个术语指的是模型不仅能够在训练数据上表现得很好，而且在新的数据上也能够做出准确的预测?( )

选项:

• A. 训练

• B. 推理

• C. 泛化能力

• D. 数据集

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问题 62: 3. 样本是从总体中随机选择的一组数据。

选项:

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问题 63: 4. 训练是指使用训练好的模型来对新的数据进行预测或决策。

选项:

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问题 64: 5. 特征描述了样本的属性，而目标变量是我们要预测或分类的结果。

选项:

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问题 65: 1. 以下哪种情况适合使用有监督学习? ( )

选项:

• A. 预测明天天气

• B. 分析股票市场趋势

• C. 判断邮件是否为垃圾邮件

• D. 将客户根据消费习惯分组

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问题 66: 2. 神经网络是一种机器学习算法。 ( )

选项:

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问题 67: 3. 机器学习可以让计算机像人类一样思考。 ( )

选项:

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问题 68: 4. K-means 聚类算法是一种有监督学习算法。 ( )

选项:

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问题 69: 1. 以下哪个例子是分类问题?( )

选项:

• A. 预测房价

• B. 判断是否患病

• C. 把客户分成不同小组

• D. 把身高相似的人聚集在一起

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问题 70: 2. 以下哪个例子是降维问题? ( )

选项:

• A. 预测房价

• B. 判断是否患病

• C. 从多个特征中提取最重要的特征

• D. 把身高相似的人聚集在一起

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问题 71: 3. 以下哪个例子是聚类问题? ( )

选项:

• A. 预测房价

• B. 判断是否患病

• C. 把客户分成不同小组

• D. 把身高相似的人聚集在一起

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问题 72: 4. 分类问题的输出结果是类别。 ( )

选项:

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问题 73: 5. 降维问题的目标是减少数据的特征数量，但保留重要信息。 ( )

选项:

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问题 74: 1. 以下哪种算法属于无监督学习算法? ( )

选项:

• A. SVM

• B. GBDT

• C. K-Means

• D. 线性回归

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问题 75: 2. 以下哪种情况适合使用基于规则的算法? ( )

选项:

• A. 问题规模大，但规则简单

• B. 问题规模大，且规则复杂

• C. 规则会随时间变化

• D. 以上都不是

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问题 76: 3. 基于规则的算法适用于所有问题。 ( )

选项:

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问题 77: 4. 机器学习算法的学习过程需要人工干预。 ( )

选项:

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问题 78: 5. 机器学习算法可以自动发现数据中的规律。 ( )

选项:

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问题 79: 1. 深度学习属于以下哪个领域? ( )

选项:

• A. 机器学习

• B. 自然语言处理

• C. 计算机视觉

• D. 语音识别

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问题 80: 2. 深度学习三巨头指的是? ( )

选项:

• A. Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio

• B. Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Michael I. Jordan

• C. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Andrew Ng

• D. Yann LeCun, Yoshua Bengio, Andrew Ng

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问题 81: 3. 深度学习模型的可解释性比传统机器学习模型强。 ( )

选项:

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问题 82: 4. 传统的机器学习比深度学习需要更强的计算能力。 ( )

选项:

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问题 83: 5. 深度学习模型只能进行线性分类任务。 ( )

选项:

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问题 84: 1. 语言模型的主要功能是?( )

选项:

• A. 翻译文本

• B. 生成新的句子

• C. 评估句子概率

• D. 以上都是

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问题 85: 2. 自注意力机制允许模型在处理序列中的每个元素时，还能考虑到? ( )

选项:

• A. 序列中其他元素的信息

• B. 序列中第一个元素的信息

• C. 序列中最后一个元素的信息

• D. 以上都不对

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问题 86: 3. 以下哪个不是 Transformer 网络的优点? ( )

选项:

• A. 可以并行处理序列中的不同部分

• B. 可以处理长句子

• C. 训练速度很快

• D. 可以捕捉长距离依赖关系

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问题 87: 4. 大语言模型 LLM 的主要特征是? ( )

选项:

• A. 参数数量巨大

• B. 训练数据量很大

• C. 主要使用了 Transformer 架构

• D. 以上都是

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问题 88: 5. OpenAI 是第一个提出 Transformer 网络的公司。 ( )

选项:

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问题 89: 1. 大语言模型的基本运行原理是什么?( )

选项:

• A. 按照权重将知识存储，并使用这些权重来重构答案

• B. 通过计算和算法堆砌来解决问题

• C. 通过简单的逻辑推理来解决问题

• D. 通过模仿人类思维来解决问题

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问题 90: 2. 涌现现象是指什么?( )

选项:

• A. 大量低维度的东西聚集在一起，产生高维度的东西

• B. 大量高维度的东西聚集在一起，产生低维度的东西

• C. 系统的复杂度降低，出现简单的行为

• D. 系统的复杂度增加，出现简单的行为

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问题 91: 3. 微调指的是什么?( )

选项:

• A. 在已有模型基础上进行训练，使其更好地适应特定任务

• B. 训练一个全新的模型

• C. 修改模型的参数

• D. 评估模型的性能

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问题 92: 4. 涌现仅用于描述AI的涌现。

选项:

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问题 93: 5. 虽然 AI 的发展速度很快，但距离完全超过人类智能还有很长的路要走。

选项:

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