人工智能了解程度測試題姓名：__________班級：__________成績：__________1.人工智能的英文縮寫是？A.ITB.AIC.MLD.DL2.被視為“人工智能誕生標志”的會議是？A.1956年達特茅斯會議B.1965年MIT研討會C.1970年斯坦福峰會D.1980年卡內基梅隆論壇3.以下哪項屬于“弱人工智能”的典型應用？A.能自主思考的通用機器人B.智能語音助手（如Siri）C.具備自我意識的AID.可替代人類所有工作的系統4.機器學習的核心是？A.編寫固定規則程序B.從數據中自動學習規律C.模擬人類大腦結構D.執行預設指令5.深度學習的主要技術基礎是？A.決策樹B.支持向量機C.人工神經網絡D.貝葉斯算法6.AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍主要依賴的技術是？A.專家系統B.強化學習+深度學習C.遺傳算法D.自然語言處理7.以下哪項不屬于計算機視覺的應用？A.人臉識別B.圖像分類C.語音翻譯D.目標檢測8.自然語言處理（NLP）的主要目標是？A.讓機器理解和生成人類語言B.提升計算機運算速度C.優化數據庫存儲D.增強網絡安全9.“圖靈測試”的目的是？A.測試機器的運算速度B.判斷機器是否具有人類智能C.評估AI的硬件性能D.驗證算法的數學正確性10.以下哪項屬于“監督學習”的典型任務？A.聚類分析B.關聯規則挖掘C.圖像分類（帶標簽數據）D.異常檢測11.以下哪種算法不屬于傳統機器學習（非深度學習）？A.隨機森林B.卷積神經網絡（CNN）C.邏輯回歸D.K近鄰算法12.AI倫理中“算法偏見”的主要來源是？A.程序員的主觀偏好B.訓練數據的偏差C.硬件性能限制D.算法本身的數學缺陷13.以下哪項是AI在醫療領域的應用？A.自動生成財務報表B.醫學影像輔助診斷C.智能物流調度D.在線教育平臺推薦14.“遷移學習”的核心思想是？A.將一個任務的學習經驗應用到另一個任務B.增加訓練數據量C.優化模型參數D.減少計算資源消耗15.以下哪項不屬于AI的“三要素”？A.數據B.算力C.算法D.場景16.第一個成功的專家系統是？A.深藍（DeepBlue）B.MYCIN（醫療診斷系統）C.AlphaGoD.Siri17.以下哪種技術更依賴“大量標注數據”？A.監督學習B.無監督學習C.強化學習D.半監督學習18.AI中的“泛化能力”指？A.模型在新數據上的表現能力B.模型處理多種任務的能力C.模型的運算速度D.模型的可解釋性19.以下哪項屬于“生成式AI”的應用？A.垃圾郵件分類B.圖像生成（如DALL-E）C.股票預測D.語音識別20.“AI寒冬”指的是？A.AI硬件因低溫無法運行B.公眾對AI的期望過高后陷入低谷C.AI技術發展的高速期D.AI倫理爭議集中爆發期21.以下屬于人工智能主要分支的有？（）A.機器學習B.自然語言處理C.傳統編程D.計算機視覺22.深度學習的特點包括？（）A.需要大量標注數據B.依賴高性能計算資源（如GPU）C.模型結構通常較淺D.擅長處理非結構化數據（如圖像、文本）23.以下屬于AI在金融領域的應用有？（）A.智能投顧B.反欺詐檢測C.自動生成合同D.人工審核貸款24.AI倫理的主要挑戰包括？（）A.算法偏見與歧視B.數據隱私泄露C.人類失業風險D.機器自主意識覺醒25.以下屬于經典AI系統的有？（）A.AlphaGo（圍棋AI）B.IBMWatson（醫療問答）C.Siri（智能助手）D.Excel（電子表格軟件）26.機器學習的主要類型包括？（）A.監督學習B.無監督學習C.強化學習D.遷移學習27.以下哪些技術屬于“計算機視覺”？（）A.目標檢測B.語義分割C.語音合成D.圖像風格遷移28.AI“可解釋性”的重要性體現在？（）A.幫助用戶理解模型決策邏輯B.減少算法偏見C.符合法律監管要求D.提升模型準確率29.以下哪些屬于“弱人工智能”的局限性？（）A.僅能完成特定任務B.缺乏通用推理能力C.可能具備自我意識D.無法超越人類在單一領域的能力30.推動AI發展的關鍵因素包括？（）A.大數據的積累B.計算能力的提升（如GPU）C.算法的突破（如深度學習）D.傳統行業的抵制31.人工智能的核心是讓機器完全模仿人類的所有思維方式。（）32.深度學習是機器學習的一個子集。（）33.無監督學習需要使用帶標簽的數據進行訓練。（）34.圖靈測試中，如果人類無法區分對話對象是機器還是人，則機器通過測試。（）35.AI在醫療領域只能輔助診斷，無法獨立給出治療方案。（）36.算法偏見可能導致AI在招聘、司法等場景中產生不公平結果。（）37.強化學習的核心是通過“獎勵-懲罰”機制訓練模型。（）38.所有AI系統都需要大量數據才能訓練。（）39.“通用人工智能（AGI）”是指能像人類一樣處理多種復雜任務的AI。（）40.AI的發展不會對現有法律和倫理體系產生挑戰。（）41.人工智能的英文全稱是。42.1950年，圖靈在論文《計算機器與智能》中提出了測試。43.深度學習的核心模型是。44.機器學習中，“過擬合”指模型在數據上表現很好，但在新數據上表現差。45.自然語言處理中的“分詞”任務是指將連續的分割成有意義的詞語。46.AlphaGo的關鍵技術結合了深度學習與學習。47.AI倫理中的“透明性”要求模型的過程可被理解。48.計算機視覺中，“OCR”的中文全稱是。49.監督學習中，訓練數據需要包含輸入特征和對應的。50.被稱為“AI教父”并獲得圖靈獎的三位學者是Hinton、Bengio和。1-5:BABBC6-10:BCAAC11-15:BBAAD16-20:BAABB21:ABD22:ABD23:ABC24:ABC25:ABC26:ABCD27:ABD28:ABC29:AB30:ABC31:×32:√33:×34:√35:×36: