2025年“感術(shù)”行動考試試卷及答案1.本試卷滿分150分，考試時間150分鐘；2.所有答案需填寫在答題紙上，寫在試卷上無效；3.禁止使用電子設(shè)備，違者按作弊處理。第一部分基礎(chǔ)理論（共50分）一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.情感計算（AffectiveComputing）的核心目標(biāo)是：A.模擬人類情緒表達(dá)的物理特征（如面部表情、語音語調(diào)）B.使計算機(jī)能夠識別、解釋、處理和模擬人類情感C.開發(fā)基于情感反饋的智能硬件設(shè)備D.建立情感與認(rèn)知的神經(jīng)科學(xué)關(guān)聯(lián)模型2.以下哪項不屬于多模態(tài)情感識別的典型數(shù)據(jù)源？A.面部微表情視頻（FPS=30）B.心電圖（ECG）的RR間期變異C.自然語言文本的情感極性詞頻統(tǒng)計D.環(huán)境溫度與濕度傳感器數(shù)據(jù)3.基于深度學(xué)習(xí)的情感識別模型中，LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）更適合處理以下哪類數(shù)據(jù)？A.靜態(tài)面部圖像的表情分類B.連續(xù)語音信號的情感韻律分析C.腦電（EEG）的時頻特征提取D.文本情感分析中的詞向量表示4.在情感計算的倫理框架中，“情感隱私保護(hù)”的核心要求是：A.限制情感數(shù)據(jù)的采集場景（如僅允許公開場合）B.確保用戶對自身情感數(shù)據(jù)的知情、同意與刪除權(quán)C.禁止將情感識別技術(shù)用于商業(yè)營銷領(lǐng)域D.要求情感計算模型的決策過程完全可解釋5.以下哪項是“具身認(rèn)知理論”在情感交互中的典型應(yīng)用？A.智能機(jī)器人通過模仿人類點(diǎn)頭、搖頭動作增強(qiáng)情感共鳴B.手機(jī)輸入法根據(jù)用戶歷史輸入推測情感傾向并推薦詞匯C.車載系統(tǒng)通過分析駕駛員心率變化調(diào)整空調(diào)溫度D.教育類AI根據(jù)學(xué)生答題速度判斷焦慮水平并推送鼓勵語6.目前主流的情感數(shù)據(jù)庫（如AffectNet、SEWA）中，情感標(biāo)簽的主要標(biāo)注方式是：A.基于心理學(xué)量表（如PANAS）的主觀評分B.神經(jīng)科學(xué)實驗（如fMRI）的客觀生理指標(biāo)C.語言學(xué)家對文本情感極性的人工標(biāo)注D.計算機(jī)視覺模型自動生成的表情分類標(biāo)簽7.在情感響應(yīng)系統(tǒng)的設(shè)計中，“情感真實性”的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是：A.如何讓機(jī)器情感表達(dá)符合人類文化差異（如不同國家對“憤怒”的表現(xiàn)形式）B.如何提高情感識別的準(zhǔn)確率（如從85%提升至95%）C.如何降低情感計算的硬件成本（如部署邊緣端設(shè)備）D.如何避免情感數(shù)據(jù)的過度采集（如用戶未授權(quán)的語音錄音）8.腦機(jī)接口（BCI）在情感識別中的優(yōu)勢在于：A.無需用戶主動配合即可獲取情感信號B.能夠直接捕捉大腦皮層的情感相關(guān)神經(jīng)活動C.數(shù)據(jù)采集設(shè)備便攜性強(qiáng)（如可穿戴頭環(huán)）D.對環(huán)境噪聲（如背景音、光線變化）不敏感9.以下哪項屬于“情感計算”與“傳統(tǒng)模式識別”的本質(zhì)區(qū)別？A.輸入數(shù)據(jù)類型更復(fù)雜（包含多模態(tài)信息）B.目標(biāo)不僅是分類，還需理解情感的上下文與意圖C.模型訓(xùn)練需要更大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)D.應(yīng)用場景更偏向消費(fèi)電子領(lǐng)域10.在智能客服系統(tǒng)中，“情感回彈性”設(shè)計的主要目的是：A.當(dāng)用戶情緒激動時，系統(tǒng)能快速切換至人工客服B.系統(tǒng)在處理大量負(fù)面情緒咨詢后，仍保持穩(wěn)定響應(yīng)能力C.基于用戶歷史情感數(shù)據(jù)預(yù)測其未來情緒趨勢D.通過幽默語言或共情表達(dá)緩解用戶負(fù)面情緒二、填空題（每題2分，共10分）1.情感計算的三大核心技術(shù)模塊是________、情感理解、情感生成。2.國際通用的情感維度模型中，“喚醒度（Arousal）”與“________”（Valence）構(gòu)成二維情感空間。3.面部動作編碼系統(tǒng)（FACS）通過分析________的運(yùn)動來識別基本表情（如高興、悲傷）。4.語音情感識別中，基頻（F0）的________（如均值、方差、過零率）是關(guān)鍵特征。5.歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）規(guī)定，涉及________（如情感、健康）的個人數(shù)據(jù)需獲得用戶明確同意方可處理。三、簡答題（每題10分，共20分）1.簡述多模態(tài)情感融合的主要方法（至少列舉3種），并說明其適用場景。2.從神經(jīng)科學(xué)角度，解釋“生理信號（如心率變異性、皮膚電反應(yīng)）為何能反映情感狀態(tài)”。第二部分應(yīng)用實踐（共60分）四、案例分析題（20分）某教育科技公司開發(fā)了一款“智能學(xué)習(xí)陪伴機(jī)器人”，目標(biāo)用戶為812歲小學(xué)生。機(jī)器人通過攝像頭（采集面部表情）、麥克風(fēng)（采集語音）、可穿戴手環(huán)（采集心率、皮膚電）三種方式獲取用戶情感數(shù)據(jù)，功能包括：當(dāng)識別到用戶因解題困難產(chǎn)生“挫敗感”時，推送分步提示并播放輕快音樂；當(dāng)識別到用戶因完成任務(wù)產(chǎn)生“成就感”時，通過肢體動作（如舉手、轉(zhuǎn)圈）和語音（“你太棒了！”）強(qiáng)化積極情緒；每日生成“情感日志”，記錄用戶學(xué)習(xí)過程中的情緒波動，供家長查看。問題：（1）分析該機(jī)器人在情感數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用中可能存在的倫理風(fēng)險（至少4項）；（2）提出3條針對性改進(jìn)建議，平衡情感交互效果與用戶權(quán)益保護(hù)。五、設(shè)計題（40分）假設(shè)你是某智能汽車情感交互系統(tǒng)的設(shè)計師，需開發(fā)“駕駛員情緒調(diào)節(jié)模塊”。要求：（1）明確模塊的核心目標(biāo)（如“提升駕駛安全性”“改善駕駛體驗”）；（2）設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案（需包含至少3種傳感器/數(shù)據(jù)源，說明其作用）；（3）設(shè)計情感識別與響應(yīng)邏輯（需結(jié)合具體場景，如“識別到駕駛員憤怒情緒時的干預(yù)策略”）；（4）提出1項創(chuàng)新點(diǎn)（如跨模態(tài)情感融合、個性化情緒調(diào)節(jié)模型等）。第三部分綜合論述（共40分）結(jié)合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展（如大模型、腦機(jī)接口、邊緣計算）與社會需求，論述“感術(shù)”行動（情感計算技術(shù)）在未來5年的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)。要求：觀點(diǎn)明確，邏輯清晰；結(jié)合具體技術(shù)或應(yīng)用場景（如醫(yī)療、教育、心理健康）；字?jǐn)?shù)不少于800字。答案及解析第一部分基礎(chǔ)理論一、單項選擇題1.B（情感計算的定義核心是使計算機(jī)具備處理人類情感的能力，而非僅模擬或關(guān)聯(lián)神經(jīng)科學(xué)）2.D（環(huán)境溫濕度與情感無直接關(guān)聯(lián)，屬于無關(guān)數(shù)據(jù)源）3.B（LSTM擅長處理時序數(shù)據(jù)，語音信號是典型的連續(xù)時序數(shù)據(jù)）4.B（倫理的核心是用戶對自身數(shù)據(jù)的控制權(quán)，而非限制場景或禁止應(yīng)用）5.A（具身認(rèn)知強(qiáng)調(diào)身體動作與認(rèn)知的交互，機(jī)器人模仿動作符合這一理論）6.A（主流數(shù)據(jù)庫如AffectNet主要通過人工主觀評分標(biāo)注情感標(biāo)簽）7.A（文化差異導(dǎo)致情感表達(dá)的多樣性，是“真實性”的主要挑戰(zhàn)）8.B（BCI直接記錄腦電信號，反映神經(jīng)活動，是其獨(dú)特優(yōu)勢）9.B（傳統(tǒng)模式識別僅分類，情感計算需理解上下文與意圖）10.D（回彈性設(shè)計側(cè)重緩解負(fù)面情緒，而非切換客服或預(yù)測趨勢）二、填空題1.情感識別2.效價（或“愉悅度”）3.面部肌肉（或“面部動作單元”）4.統(tǒng)計特征（或“時序特征”）5.敏感個人數(shù)據(jù)三、簡答題1.多模態(tài)情感融合方法及適用場景：（1）早期融合（數(shù)據(jù)層融合）：將不同模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像、語音）預(yù)處理后直接拼接輸入模型，適用于模態(tài)間相關(guān)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)同步性高的場景（如實時視頻通話情感分析）；（2）晚期融合（決策層融合）：各模態(tài)獨(dú)立識別后通過投票或加權(quán)求和整合結(jié)果，適用于模態(tài)可靠性差異大的場景（如嘈雜環(huán)境下語音與文本的情感識別）；（3）中間融合（特征層融合）：提取各模態(tài)深層特征后交互（如注意力機(jī)制），適用于需要捕捉模態(tài)間語義關(guān)聯(lián)的場景（如電影臺詞與演員表情的情感一致性分析）。2.生理信號反映情感狀態(tài)的神經(jīng)科學(xué)機(jī)制：情感狀態(tài)由大腦邊緣系統(tǒng)（如杏仁核、下丘腦）調(diào)控，通過自主神經(jīng)系統(tǒng)（交感/副交感神經(jīng)）影響生理指標(biāo)：心率變異性（HRV）：交感神經(jīng)興奮（如恐懼）時心率加快，副交感神經(jīng)興奮（如放松）時心率減慢；皮膚電反應(yīng)（GSR）：情緒喚醒（如興奮、焦慮）時汗腺活動增加，皮膚導(dǎo)電性升高；呼吸頻率：憤怒或緊張時呼吸急促，平靜時呼吸緩慢。這些指標(biāo)與情感的喚醒度、效價高度相關(guān)，因此可作為情感識別的客觀依據(jù)。第二部分應(yīng)用實踐四、案例分析題（1）倫理風(fēng)險：①兒童情感數(shù)據(jù)敏感性：812歲用戶屬于未成年人，情感數(shù)據(jù)涉及心理狀態(tài)，可能被濫用（如過度分析性格弱點(diǎn)）；②家長知情權(quán)與兒童隱私權(quán)沖突：“情感日志”供家長查看可能侵犯兒童對自身情感數(shù)據(jù)的控制權(quán)；③情感識別誤差的誤導(dǎo)性：兒童情感表達(dá)可能不典型（如用大笑掩飾挫敗），誤判可能導(dǎo)致不當(dāng)干預(yù)（如過度保護(hù)）；④數(shù)據(jù)存儲與泄露風(fēng)險：多模態(tài)情感數(shù)據(jù)（圖像、生理信號）包含生物特征，泄露可能導(dǎo)致身份盜用或心理操縱。（2）改進(jìn)建議：①數(shù)據(jù)最小化原則：僅采集與學(xué)習(xí)任務(wù)直接相關(guān)的情感數(shù)據(jù)（如解題時的專注度，而非全天情緒），減少冗余采集；②兒童授權(quán)機(jī)制：引入“雙同意”（兒童本人與監(jiān)護(hù)人共同確認(rèn)），并設(shè)計符合兒童認(rèn)知的授權(quán)界面（如圖標(biāo)、簡單文字）；③情感日志脫敏處理：向家長展示的日志僅包含情緒趨勢（如“本周挫敗感主要出現(xiàn)在數(shù)學(xué)應(yīng)用題環(huán)節(jié)”），避免具體生理指標(biāo)（如心率數(shù)值）；④誤差預(yù)警功能：當(dāng)系統(tǒng)識別到情感狀態(tài)的置信度低于閾值（如<70%）時，提示“需人工確認(rèn)”，避免自動干預(yù)。五、設(shè)計題（示例）（1）核心目標(biāo)：以“提升駕駛安全性”為優(yōu)先，通過調(diào)節(jié)駕駛員情緒（如緩解憤怒、焦慮）降低路怒癥引發(fā)的事故風(fēng)險，同時兼顧“改善駕駛體驗”（如提升放松感）。（2）數(shù)據(jù)采集方案：①車內(nèi)攝像頭（可見光+紅外）：采集面部表情（如皺眉、咬牙）、瞳孔直徑（憤怒時擴(kuò)大）、視線方向（頻繁掃視后視鏡可能焦慮）；②方向盤傳感器：采集握力變化（憤怒時握力增大且顫抖）、手掌溫度（緊張時手心出汗導(dǎo)致溫度下降）；③車載麥克風(fēng)：采集語音語調(diào)（如語速加快、音量升高）、關(guān)鍵詞（如臟話、抱怨）；④可穿戴手環(huán)（可選）：采集心率變異性（HRV）、皮膚電反應(yīng)（GSR），作為生理層面的情感驗證。（3）情感識別與響應(yīng)邏輯（以“憤怒情緒”為例）：識別條件：面部表情（皺眉+嘴角下拉）+語音（語速>200字/分鐘+音量>75分貝）+握力>20N且方差>5N（持續(xù)10秒以上）；干預(yù)策略：一級響應(yīng)（輕度憤怒）：自動降低車載音響音量，播放白噪音（如流水聲），儀表盤顯示綠色舒緩動畫；二級響應(yīng)（中度憤怒）：通過語音助手溫和提醒：“檢測到您可能有些著急，前方300米有臨時休息區(qū)，是否需要導(dǎo)航過去？”；三級響應(yīng)（重度憤怒）：聯(lián)動ADAS系統(tǒng)（高級駕駛輔助）自動降低車速至安全范圍，同時向緊急聯(lián)系人發(fā)送“駕駛員情緒異?！蓖ㄖㄐ栌脩籼崆霸O(shè)置）。（4）創(chuàng)新點(diǎn)：個性化情緒調(diào)節(jié)模型?；谟脩魵v史數(shù)據(jù)（如某駕駛員憤怒時偏好聽古典音樂，另一駕駛員偏好自然音效），通過遷移學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整響應(yīng)策略，避免“一刀切”干預(yù)。例如，系統(tǒng)記錄用戶每次情緒調(diào)節(jié)后的反饋（如主動調(diào)高某類音樂音量），逐步優(yōu)化推薦權(quán)重。第三部分綜合論述（示例）發(fā)展趨勢：1.多模態(tài)融合與大模型驅(qū)動：隨著多模態(tài)大模型（如GPT4V、CLIP）的發(fā)展，情感計算將突破單模態(tài)限制，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的上下文理解。例如，在心理健康咨詢場景中，大模型可同時分析用戶的語音語調(diào)（哽咽）、面部微表情（眼角下垂）、文本內(nèi)容（“我最近總失眠”），綜合判斷抑郁傾向，甚至識別“強(qiáng)裝樂觀”的掩飾性情緒。2.腦機(jī)接口（BCI）的深度應(yīng)用：柔性腦電電極、非侵入式神經(jīng)接口的進(jìn)步將使情感識別從“間接推測”轉(zhuǎn)向“直接讀取”。例如，醫(yī)療領(lǐng)域可通過BCI監(jiān)測阿爾茨海默癥患者的前額葉皮層活動，識別其未表達(dá)的孤獨(dú)或恐懼，輔助護(hù)理人員提供針對性陪伴；教育領(lǐng)域可實時捕捉學(xué)生的神經(jīng)興奮點(diǎn)（如對某知識點(diǎn)的興趣峰值），動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。3.邊緣端部署與隱私保護(hù)：隨著邊緣計算算力提升，情感計算模型將從云端轉(zhuǎn)向終端（如手機(jī)、智能眼鏡），減少數(shù)據(jù)傳輸風(fēng)險。結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning），設(shè)備僅上傳模型更新參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)，既保護(hù)用戶情感隱私，又能通過群體數(shù)據(jù)優(yōu)化模型（如針對不同地區(qū)用戶的情感表達(dá)差異）。4.跨領(lǐng)域場景拓展：除消費(fèi)電子外，情感計算將深度滲透醫(yī)療（術(shù)后患者情緒管理）、養(yǎng)老（獨(dú)居老人孤獨(dú)感監(jiān)測）、公共安全（機(jī)場/車站可疑人員情緒異常預(yù)警）等領(lǐng)域。例如，養(yǎng)老院可通過智能床墊（監(jiān)測呼吸頻率）與攝像頭（監(jiān)測活動頻率）聯(lián)合識別老人的“社交隔離”情緒，自動觸發(fā)視頻通話邀請或護(hù)工探訪。挑戰(zhàn)：1.情感標(biāo)注的主觀性與普適性：情感標(biāo)簽（如“悲傷”）受文化、個體差異影響顯著（如東方文化更含蓄），現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫多基于西方樣本，可能導(dǎo)致模型在跨文化場景下誤判。需構(gòu)建多文化、多群體的情感語料庫，引入人類學(xué)、心理學(xué)專家參與標(biāo)注。2.倫理與法律邊界模糊：情感計算的“讀心”能力可能被濫用（如企業(yè)通過員工情緒監(jiān)控強(qiáng)制加班、商家通過情緒識別誘導(dǎo)消費(fèi)）。需明確“情感數(shù)據(jù)”的法律定義（是否屬于生物識別信息）、采集的“合理場景”（如僅允許用戶主動觸發(fā)），并建立“情感算法審計”制度，要求高風(fēng)險應(yīng)用（如招聘、司法）公開模型決策邏輯。3.技術(shù)可靠性與用戶信任：當(dāng)前情感識別準(zhǔn)確率（約80%90%）在復(fù)雜場景（如混合情緒、跨文化表達(dá)）下仍不足，誤判可能引發(fā)用戶反感（如將“專注”誤判為“焦慮”而打斷工作）。需提升模型的可解釋性（