2025年大學(xué)認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)題庫(kù)——認(rèn)知科學(xué)與自然語(yǔ)言生成技術(shù)的整合考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)認(rèn)知科學(xué)理論對(duì)早期基于規(guī)則的自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)影響最為深遠(yuǎn)？2.在認(rèn)知科學(xué)與NLG整合的框架下，“語(yǔ)境意識(shí)”通常與哪種認(rèn)知能力緊密相關(guān)？3.能夠生成具有不同風(fēng)格和語(yǔ)氣的文本，這體現(xiàn)了NLG技術(shù)在模擬人類哪種認(rèn)知能力方面的進(jìn)步？4.認(rèn)知科學(xué)家使用NLG系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，主要目的是為了：5.以下哪種NLG技術(shù)更傾向于直接模擬人類的記憶編碼和提取過(guò)程？6.圖靈測(cè)試從認(rèn)知科學(xué)角度衡量的是人工智能的：7.知識(shí)表示在NLG中的作用，從認(rèn)知科學(xué)看，主要是為了模擬人類的：8.“生成式預(yù)訓(xùn)練”模型（如GPT）在NLG中的應(yīng)用，體現(xiàn)了對(duì)人類哪種認(rèn)知過(guò)程（如常識(shí)推理）的嘗試性模擬？9.在教育領(lǐng)域，整合認(rèn)知科學(xué)原理的NLG系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的主要功能之一是：10.下列哪項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步最有可能推動(dòng)NLG在模擬復(fù)雜對(duì)話推理方面的能力提升？二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述“信息加工模型”對(duì)現(xiàn)代NLG系統(tǒng)設(shè)計(jì)（特別是基于深度學(xué)習(xí)的方法）的啟示。2.解釋“心理模型”在對(duì)話式NLG系統(tǒng)中的作用，并舉例說(shuō)明。3.描述認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)中的“概念隱喻”理論如何可以應(yīng)用于NLG文本的生成過(guò)程。4.簡(jiǎn)述評(píng)估NLG系統(tǒng)性能時(shí)，除了語(yǔ)言流暢度和準(zhǔn)確性，還應(yīng)考慮哪些與認(rèn)知相關(guān)的指標(biāo)。5.分析將情感計(jì)算整合到NLG系統(tǒng)中的必要性和主要挑戰(zhàn)，并提及相關(guān)的認(rèn)知科學(xué)原理。三、論述題（每題10分，共30分）1.深入探討深度學(xué)習(xí)模型（特別是Transformer架構(gòu)）在多大程度上有助于NLG模擬人類的語(yǔ)言創(chuàng)造性和靈活性，并結(jié)合認(rèn)知科學(xué)理論進(jìn)行分析。2.論述“知識(shí)蒸餾”技術(shù)在NLG中的應(yīng)用場(chǎng)景及其可能存在的認(rèn)知局限性。3.選擇一個(gè)具體的NLG應(yīng)用領(lǐng)域（如智能客服、故事生成、個(gè)性化新聞推薦等），詳細(xì)分析該領(lǐng)域如何整合認(rèn)知科學(xué)原理，以及這種整合如何提升了應(yīng)用效果或解決了特定的認(rèn)知問(wèn)題。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.A5.C6.D7.B8.A9.E10.B二、簡(jiǎn)答題1.啟示：信息加工模型強(qiáng)調(diào)信息在個(gè)體內(nèi)部系統(tǒng)中的流動(dòng)和處理過(guò)程，包括輸入、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和輸出。這啟發(fā)了NLG系統(tǒng)設(shè)計(jì)者需要關(guān)注信息的表示、存儲(chǔ)（知識(shí)庫(kù)）、檢索（推理）和生成（輸出）的整個(gè)鏈條。例如，需要構(gòu)建有效的知識(shí)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)世界知識(shí)和常識(shí)，需要設(shè)計(jì)合理的推理機(jī)制來(lái)模擬從輸入信息到生成文本的邏輯過(guò)程，需要使用生成模型將內(nèi)部表示轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言文本。模型如RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）就體現(xiàn)了信息檢索與生成過(guò)程的結(jié)合。2.作用與舉例：心理模型是指對(duì)話者為了理解和管理對(duì)話而構(gòu)建的關(guān)于對(duì)方（以及其他參與者）信念、意圖和知識(shí)狀態(tài)的內(nèi)部表征。在對(duì)話式NLG中，維護(hù)準(zhǔn)確的心理模型至關(guān)重要，因?yàn)樗试S系統(tǒng)生成符合當(dāng)前情境、能夠引導(dǎo)對(duì)話走向、并表現(xiàn)出類似人類理解和意圖的回應(yīng)。例如，當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到用戶意圖是查詢某個(gè)過(guò)去的預(yù)訂信息，即使當(dāng)前沒(méi)有直接存儲(chǔ)該信息的接口，系統(tǒng)也能基于已有的心理模型（理解用戶意圖、對(duì)話歷史）生成諸如“請(qǐng)告訴我您上周五在上海的預(yù)訂詳情”這樣的引導(dǎo)性提問(wèn)。3.應(yīng)用過(guò)程：概念隱喻理論認(rèn)為，我們通過(guò)映射從一個(gè)熟悉、具體的領(lǐng)域（源域）理解另一個(gè)抽象、不熟悉的領(lǐng)域（目標(biāo)域）。在NLG中，這可以應(yīng)用于更生動(dòng)、形象的語(yǔ)言生成。例如，將“憤怒”這個(gè)抽象概念映射到“火山爆發(fā)”這個(gè)具體的源域，NLG系統(tǒng)可以生成“他的憤怒像一座即將爆發(fā)的火山”這樣的比喻性文本，使得表達(dá)更富于表現(xiàn)力，這模擬了人類使用隱喻進(jìn)行概念化和表達(dá)情感的方式。4.認(rèn)知相關(guān)指標(biāo)：除了語(yǔ)言流暢度（可讀性）和準(zhǔn)確性（語(yǔ)法、事實(shí)正確），還應(yīng)考慮：*語(yǔ)境一致性：生成內(nèi)容是否與對(duì)話歷史、當(dāng)前情境保持一致。這關(guān)聯(lián)到認(rèn)知中的情境理解和記憶保持能力。*意圖滿足度：是否準(zhǔn)確理解并回應(yīng)了用戶的潛在需求或目標(biāo)。這關(guān)聯(lián)到認(rèn)知中的目標(biāo)導(dǎo)向行為和理解能力。*認(rèn)知復(fù)雜性：生成文本是否恰當(dāng)體現(xiàn)了所需推理深度、知識(shí)廣度等。例如，生成故事時(shí)是否能保持合理的情節(jié)連貫和邏輯推理。*社會(huì)/情感恰當(dāng)性：在社交場(chǎng)景中，語(yǔ)言是否符合社會(huì)規(guī)范，是否能表達(dá)恰當(dāng)?shù)那楦?。這關(guān)聯(lián)到社會(huì)認(rèn)知和情感理解。5.必要性與挑戰(zhàn)與原理：必要性：人類交流的核心是傳遞和共享情感。整合情感計(jì)算使NLG系統(tǒng)能夠生成更具同理心、吸引力，更能適應(yīng)社交需求的文本，提升人機(jī)交互的自然度和效果。挑戰(zhàn)：情感的模糊性、主觀性、情境依賴性以及表達(dá)的非語(yǔ)言性（如語(yǔ)調(diào)、表情）使得情感識(shí)別和生成極其困難。同時(shí)，需要考慮倫理問(wèn)題，如避免生成誤導(dǎo)性或傷害性的情感表達(dá)。相關(guān)原理：需要整合認(rèn)知心理學(xué)關(guān)于情感產(chǎn)生、識(shí)別、表達(dá)的理論（如面部表情、語(yǔ)調(diào)的情感信號(hào)解讀），以及社會(huì)心理學(xué)關(guān)于情感在社交互動(dòng)中作用的知識(shí)。三、論述題1.深度學(xué)習(xí)與語(yǔ)言創(chuàng)造性：深度學(xué)習(xí)模型，特別是Transformer架構(gòu)，通過(guò)其強(qiáng)大的參數(shù)量和自注意力機(jī)制，能夠從海量文本中學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)言模式和長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。這使其在生成流暢、連貫文本方面表現(xiàn)出色，并在一定程度上模擬了人類語(yǔ)言處理的某些方面。*認(rèn)知關(guān)聯(lián)：*模型的參數(shù)可以看作是對(duì)人類大腦中語(yǔ)言知識(shí)的一種統(tǒng)計(jì)性、分布式的表征。其生成過(guò)程中的“跳躍”和組合能力，有時(shí)能產(chǎn)生看似新穎的詞匯搭配或句式結(jié)構(gòu)，這在某種程度上反映了人類語(yǔ)言的創(chuàng)造性潛能，尤其是在模仿和泛化現(xiàn)有模式方面。然而，這種“創(chuàng)造性”往往是基于現(xiàn)有模式的重組，可能與人類基于深刻理解、意圖和世界知識(shí)的真正原創(chuàng)性（如憑空構(gòu)思一個(gè)全新的、有意義的隱喻或故事情節(jié)）存在差距。人類創(chuàng)造性涉及更強(qiáng)的意圖驅(qū)動(dòng)、常識(shí)推理和價(jià)值觀判斷，這些是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型難以完全復(fù)制的。2.知識(shí)蒸餾與認(rèn)知局限性：知識(shí)蒸餾是一種將大型、復(fù)雜的教師模型（TeacherModel）的知識(shí)遷移到小型、高效的學(xué)生模型（StudentModel）的技術(shù)。在NLG中，教師模型可能包含了豐富的世界知識(shí)、推理能力或特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，而學(xué)生模型則用于部署。應(yīng)用場(chǎng)景：當(dāng)部署環(huán)境資源受限（如移動(dòng)設(shè)備）或需要快速響應(yīng)時(shí)，可以使用蒸餾技術(shù)。認(rèn)知局限性：蒸餾過(guò)程本質(zhì)上是統(tǒng)計(jì)性的，學(xué)生模型學(xué)習(xí)的是教師模型輸出分布的統(tǒng)計(jì)特征（如softmax輸出概率），而非其內(nèi)部表示或推理過(guò)程。因此，學(xué)生模型可能無(wú)法像教師模型那樣進(jìn)行深入的、可解釋的推理。*認(rèn)知關(guān)聯(lián)：*這意味著，在模擬復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)（如需要多步邏輯推理、復(fù)雜常識(shí)應(yīng)用）時(shí)，學(xué)生模型可能會(huì)丟失教師模型所具備的“認(rèn)知深度”或“理解力”。例如，它可能能生成語(yǔ)法正確的回答，但缺乏對(duì)問(wèn)題背后真正意圖或隱含信息的深刻理解，導(dǎo)致在需要靈活應(yīng)變或處理新穎情況時(shí)表現(xiàn)不佳。此外，蒸餾過(guò)程可能丟失教師模型的一些“創(chuàng)造性”輸出，因?yàn)閷W(xué)生傾向于模仿最常見(jiàn)的輸出，而非教師模型偶爾產(chǎn)生的、但更具洞察力的答案。3.領(lǐng)域應(yīng)用分析（以智能客服為例）：整合認(rèn)知原理：智能客服整合了認(rèn)知科學(xué)中的多種原理。首先，是情境感知，系統(tǒng)需要理解用戶的意圖、當(dāng)前的情緒狀態(tài)（通過(guò)文本分析，關(guān)聯(lián)情感計(jì)算）、以及對(duì)話歷史，這模擬了人類在復(fù)雜交互中保持情境追蹤的能力。其次，是知識(shí)表示與推理，系統(tǒng)需要擁有關(guān)于產(chǎn)品、服務(wù)、流程的知識(shí)庫(kù)，并能在對(duì)話中根據(jù)用戶信息和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理，提供準(zhǔn)確的解答或解決方案，這關(guān)聯(lián)到人類的知識(shí)獲取、存儲(chǔ)和運(yùn)用能力。再次，是社會(huì)認(rèn)知，系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的身份、角色和社會(huì)規(guī)范調(diào)整溝通方式（如正式/非正式語(yǔ)氣），模擬人類的社會(huì)智能。最后，是注意力機(jī)制，系統(tǒng)需要識(shí)別用戶話語(yǔ)中的關(guān)鍵信息點(diǎn)，集中“注意力”進(jìn)行響應(yīng)，類似人類的注意分配。提升效果/認(rèn)知問(wèn)題解決：這種整合使得智能客服能夠提供更個(gè)性化、高