一、单项选择题（本大题共 20 小题）

1、关于人工智能定义的根本分歧，主要源于以下哪两组问题的不同回答？（ ）

① “类人的复刻”与“理性的抽象”；“内部思维过程”与“外部可观测的行为”

② “符号主义”与“连接主义”；“机器学习”与“深度学习”

③ “强人工智能”与“弱人工智能”；“通用人工智能”与“专用人工智能”

④ “监督学习”与“无监督学习”；“回归”与“分类”

2、图灵测试的核心思想是（ ）。

① 通过分析机器的内部思维过程判断其是否具有智能

② 通过外部可观察的行为（对话表现）判断机器是否具有智能

③ 要求机器必须具备自我意识才能通过测试

④ 要求机器在数学推理上完全超越人类

3、认知建模的本质是（ ）。

① 完全复刻人类大脑神经元的物理连接方式

② 对生物大脑进行电子仿真

③ 对人类认知过程进行功能性抽象与算法化表达

④ 放弃对智能的模拟，只关注输入输出映射

4、从思维法则看人工智能，其核心路径是（ ）。

① 通过海量数据训练神经网络

② 构建“知识符号 + 推理规则”的双驱动系统

③ 模拟生物神经元的脉冲传递方式

④ 完全依赖统计学习，不采用显式规则

5、神经网络研究第一次低潮出现的主要原因是（ ）。

① 专家系统知识获取困难、维护成本高

② 明斯基与佩珀特指出单层感知器无法解决异或等线性不可分问题，导致神经网络研究停滞

③ 计算机算力不足以支撑 LISP 机器的运行

④ 英国政府发布报告严厉批评 AI 研究进展缓慢

6、第二次人工智能浪潮（20 世纪 80 ~ 90 年代初）的主要成就是（ ）。

① 深度学习的兴起

② 专家系统的广泛应用

③ 图灵测试的提出

④ 卷积神经网络的诞生

7、以下哪一项不属于人工智能的七大基础学科？（ ）

① 数学与计算机科学

② 神经科学与语言学

③ 哲学与经济学

④ 化学与生物学

8、在人工智能的数学基础中，深度学习与高维数据处理的基石是（ ）。

① 微积分与偏微分方程

② 线性代数、矩阵论与张量运算

③ 数论与抽象代数

④ 拓扑学与微分几何

9、神经科学对人工智能的主要贡献是（ ）。

① 提供了形式逻辑与符号推理的框架

② 为人工神经网络的结构设计提供了仿生学启发

③ 建立了语料库与统计语言模型

④ 提出了强化学习的奖励函数

10、人工智能三要素（三大支柱）是（ ）。

① 数据、算法、算力

② 感知、学习、决策

③ 硬件、软件、网络

④ 符号主义、连接主义、行为主义

11、在人工智能三要素中，被称为智能的“燃料”与知识本源的是（ ）。

① 算法 ② 算力

③ 数据 ④ 模型

12、与传统的显式编写规则的程序不同，机器学习算法的核心特点是（ ）。

① 通过数据隐式学习规律

② 完全依赖人工设定所有规则

③ 不需要任何数学基础

④ 只能处理结构化数据

13、以下哪种技术属于“让机器理解并生成人类语言”的领域？（ ）

① 计算机视觉 ② 自然语言处理

③ 机器听觉 ④ 具身智能

14、在自动驾驶场景中，为道路上的车辆自动绘制边界框并标注类别，主要依赖的计算机视觉技术是（ ）。

① 图像分类 ② 目标检测

③ 语义分割 ④ 图像生成

15、具身智能的三要素是（ ）。

① 感知、学习、决策

② 本体、智能、环境

③ 传感器、执行器、控制器

④ 数据、算法、算力

16、多模态学习的核心目标是（ ）。

① 只处理单一模态数据（如图像）

② 同时处理和融合多种异构数据（如图像、文本、语音），实现跨模态理解

③ 用文本生成图像

④ 替代所有单模态模型

17、“AI for Science” 的核心含义是（ ）。

① 用人工智能技术辅助甚至引领基础科学理论的发现与验证

② 用人工智能技术取代科学家

③ 将人工智能本身作为科学研究对象

④ 人工智能只能应用于工程领域

18、以下哪项属于人工智能在工程领域的典型应用？（ ）

① 利用苏格拉底教学大模型进行启发式教学

② 通过智能评估系统自动批改作业

③ 在土木建筑工程中实现智能建造与全生命周期管理

④ 使用 AI 学伴辅助个性化学习

19、从算力发展历程看，推动深度学习突破性进展的关键硬件转变是（ ）。

① 从 CPU 到 GPU 的跨越

② 从磁盘到固态硬盘的升级

③ 从单机到分布式存储

④ 从有线网络到无线网络

20、以下关于强化学习的描述，正确的是（ ）。

① 强化学习需要大量带标签的数据进行监督训练

② 强化学习通过智能体与环境交互、获得奖励来学习最优策略

③ 强化学习只能用于游戏领域

④ 强化学习与机器学习没有任何关系

二、判断题（本大题共 5 小题）

1、图灵测试要求机器必须理解对话内容才能通过测试，仅模仿人类对话风格是不够的。（ ）

2、人工智能第一次寒冬的直接诱因之一是明斯基与佩珀特在《感知机》一书中指出单层感知器无法解决异或问题。（ ）

3、数据、算法和算力三者相互独立，发展其中任意一项即可推动人工智能进步，无需协同。（ ）

4、具身智能强调智能体需要具有某种本体，并通过与环境交互产生智能行为，而不仅仅是脱离环境的软件程序。（ ）

5、“AI for Engineering” 侧重于利用人工智能技术优化工程设计、提升生产效率、保障系统安全，其主要目标不是基础科学发现。（ ）

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