1、
2025年大学人工智能（人工智能导论）试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本卷共8小题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 人工智能的发展经历了多个阶段，以下哪个阶段标志着人工智能开始走向实用化？
A. 孕育期
B. 形成期
C. 知识应用期
D. 集成发展期
2. 下列关于人工智能中机器学习的说法，错误的是？
A. 监督学习需要有标注数据
B. 无监督学习用于发现数据中的潜在模式
C. 强化学习通过奖励机制来学习
D.
2、 深度学习不属于机器学习范畴
3. 以下哪种搜索算法在状态空间中优先扩展深度大的节点？
A. 广度优先搜索
B. 深度优先搜索
C. 最佳优先搜索
D. A搜索
4. 语义网络表示知识时，有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的？
A. 无悖性
B. 可扩充性
C. 继承性
D. 完整性
5. 专家系统的核心组成部分不包括以下哪一项？
A. 知识库
B. 推理机
C. 解释器
D. 用户界面
6. 以下哪个不是人工智能语言？
A. Python
B. LISP
C. Prolog
D. C++
7. 人工智能中的模式识别主要用于？
A. 数据挖掘
3、
B. 图像识别、语音识别等
C. 自然语言处理
D. 机器人控制
8. 遗传算法中，适应度函数的作用是？
A. 评估个体的优劣
B. 生成新的个体
C. 控制算法的终止条件
D. 选择操作的依据
第II卷（非选择题 共60分）
9. （10分）简述人工智能的主要研究领域，并各举一个简单例子。
10. （15分）对比深度优先搜索和广度优先搜索的优缺点。
11. （15分）说明产生式系统的组成部分及其功能。
12. （10分）材料：在一个简单的机器人路径规划场景中，机器人要从起点到达终点，中间有一些障碍物。现有A算法和Dijkstra算法可供选择。
问题：请分析
4、在这种场景下，哪种算法更适合，并说明理由。
13. （10分）材料：某公司想利用人工智能技术对客户进行分类，以便提供更精准服务，但数据存在缺失值和噪声。
问题：请提出一种可行的解决方案，并说明用到的人工智能技术原理。
答案：1. C 2. D 3. B 4. C 5. D 6. D 7. B 8. A
9. 主要研究领域及例子：机器学习，如利用决策树算法对鸢尾花进行分类；自然语言处理，像智能语音助手实现语音与文字的转换；计算机视觉，如人脸识别技术用于门禁系统；机器人学，工业机器人在生产线上进行精确操作。
10. 深度优先搜索优点：能迅速深入探索，适合深度较大的解空
5、间；缺点：可能陷入局部最优，且不一定能找到全局最优解，搜索效率低。广度优先搜索优点：一定能找到全局最优解，搜索结果有序；缺点：对内存要求高，搜索效率低，不适合深度大的解空间。
11. 产生式系统由规则库、综合数据库和推理机组成。规则库存放规则；综合数据库存放初始状态、中间结果和目标状态等；推理机根据规则库的规则，对综合数据库的内容进行推理，实现问题求解。
12. A算法更适合。因为Dijkstra算法是全局最优算法，计算量较大，在有障碍物的场景下可能会遍历很多不必要的节点。而A算法是启发式搜索算法，利用启发函数引导搜索，能更快地找到从起点到终点避开障碍物的路径，效率更高。
13. 解决方案：先对数据进行预处理，填充缺失值，去除噪声。利用机器学习中的聚类算法，如K-Means算法，将客户数据进行分类。原理：K-Means算法通过计算数据点之间的距离，将数据分为K个簇，每个簇代表一类客户，从而实现对客户分类。
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