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)與技術(shù)的大腦模擬研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分）1.下列哪項(xiàng)不是聯(lián)結(jié)主義模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）與傳統(tǒng)符號(hào)主義模型的主要區(qū)別？A.聯(lián)結(jié)主義模型更擅長(zhǎng)處理非線性關(guān)系B.聯(lián)結(jié)主義模型的學(xué)習(xí)過(guò)程通常需要大量數(shù)據(jù)C.聯(lián)結(jié)主義模型模擬的是串行信息處理，符號(hào)主義模型模擬的是并行處理D.聯(lián)結(jié)主義模型在模擬感知和類推方面具有優(yōu)勢(shì)2.在大腦模擬研究中，功能性磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)主要提供了以下哪方面的信息？A.大腦中單個(gè)神經(jīng)元的放電活動(dòng)B.大腦特定區(qū)域血氧水平變化的間接證據(jù)C.大腦中神經(jīng)遞質(zhì)的具體種類和濃度D.大腦結(jié)構(gòu)連接的精確拓?fù)湫畔?.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常不被用于構(gòu)建基于物理機(jī)制的大腦模擬模型？A.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型B.連接主義模型C.硬件神經(jīng)形態(tài)芯片D.基于代理的建模（Agent-BasedModeling）4.“具身認(rèn)知”觀點(diǎn)認(rèn)為，認(rèn)知過(guò)程僅僅依賴于大腦內(nèi)部的信息處理，與身體和環(huán)境無(wú)關(guān)。A.正確B.錯(cuò)誤5.以下哪項(xiàng)是大腦模擬在臨床應(yīng)用領(lǐng)域中的一個(gè)潛在貢獻(xiàn)？A.直接進(jìn)行腦部手術(shù)導(dǎo)航B.建立精確的個(gè)體化疾病預(yù)測(cè)模型C.開(kāi)發(fā)輔助認(rèn)知訓(xùn)練的方法D.完全替代神經(jīng)病學(xué)診斷6.下列哪項(xiàng)是對(duì)大腦模擬研究計(jì)算成本挑戰(zhàn)的一個(gè)恰當(dāng)描述？A.大多數(shù)大腦模擬模型都非常簡(jiǎn)單，不需要大量計(jì)算資源B.隨著模型復(fù)雜性的增加，所需的計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)C.現(xiàn)代超級(jí)計(jì)算機(jī)足以模擬任何規(guī)模的大腦模型D.大腦模擬研究不需要考慮計(jì)算效率問(wèn)題7.“連接組計(jì)劃”（ConnectomeProject）的主要目標(biāo)是？A.完全理解大腦的所有認(rèn)知功能B.測(cè)繪大腦中所有神經(jīng)元的連接模式C.開(kāi)發(fā)出能夠治愈所有神經(jīng)退行性疾病的方法D.建立一個(gè)包含所有大腦模擬算法的數(shù)據(jù)庫(kù)8.在大腦模擬研究中，驗(yàn)證模型有效性的一個(gè)重要步驟是？A.模型在計(jì)算上運(yùn)行得足夠快B.模型的結(jié)構(gòu)看起來(lái)與大腦相似C.模擬結(jié)果與獨(dú)立獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較D.模型能夠通過(guò)所有理論上的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法在當(dāng)前大腦模擬研究中扮演的角色主要是？A.完全取代基于物理的神經(jīng)元模型B.用于從神經(jīng)數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)大腦的計(jì)算原理C.僅用于美化大腦模擬結(jié)果的圖形展示D.僅在符號(hào)主義模型中用于知識(shí)表示10.認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中“逆問(wèn)題”（InverseProblem）指的是？A.如何將大腦模擬結(jié)果轉(zhuǎn)化為可臨床應(yīng)用的技術(shù)B.如何從大腦的宏觀行為推斷其微觀神經(jīng)機(jī)制C.如何設(shè)計(jì)足夠復(fù)雜的模型來(lái)覆蓋所有認(rèn)知現(xiàn)象D.如何在大腦模擬中平衡模型的簡(jiǎn)潔性與解釋性二、填空題（每空2分，共20分）1.大腦模擬研究通常借鑒了___________和___________兩個(gè)領(lǐng)域的理論和方法。2.計(jì)算神經(jīng)科學(xué)關(guān)注大腦的信息處理機(jī)制，其研究范式通常被認(rèn)為是___________與___________的結(jié)合。3.基于聯(lián)結(jié)主義的大腦模擬模型通常具有分布式表示、___________學(xué)習(xí)和___________結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)。4.利用腦電圖（EEG）或腦磁圖（MEG）數(shù)據(jù)進(jìn)行大腦模擬研究時(shí)，一個(gè)主要挑戰(zhàn)是這些信號(hào)提供了相對(duì)較___________的時(shí)間分辨率和較___________的空間分辨率。5.大腦模擬在腦機(jī)接口（BCI）領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在實(shí)現(xiàn)___________與___________之間的直接通信或控制。6.評(píng)價(jià)一個(gè)大腦模擬模型是否成功，除了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還需要考慮其___________、___________和___________。7.“大規(guī)模腦模擬”項(xiàng)目通常追求的目標(biāo)是模擬人腦中包含約___________個(gè)神經(jīng)元和___________個(gè)突觸的完整大腦結(jié)構(gòu)。8.“黑箱問(wèn)題”在機(jī)器學(xué)習(xí)大腦模擬中通常指的是模型雖然預(yù)測(cè)效果好，但其內(nèi)部工作機(jī)制缺乏___________的問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述符號(hào)主義模型與聯(lián)結(jié)主義模型在處理信息的方式上的主要區(qū)別。2.簡(jiǎn)述使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行大腦模擬可能涉及的主要步驟。3.簡(jiǎn)述大腦模擬研究面臨的“自由參數(shù)問(wèn)題”及其挑戰(zhàn)。4.簡(jiǎn)述大腦模擬在理解認(rèn)知功能障礙（如阿爾茨海默?。┓矫娴臐撛谧饔谩Ｋ?、論述題（每題10分，共30分）1.論述大腦模擬研究對(duì)于推動(dòng)人工智能發(fā)展的意義。2.結(jié)合具體例子，論述大腦模擬研究在解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題（如教育、人機(jī)交互）中的應(yīng)用潛力。3.分析當(dāng)前大腦模擬研究面臨的主要挑戰(zhàn)，并就如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)提出你的看法。試卷答案一、選擇題（每小題2分，共20分）1.C2.B3.D4.B5.C6.B7.B8.C9.B10.B二、填空題（每空2分，共20分）1.人工智能，計(jì)算神經(jīng)科學(xué)2.數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)3.自組織，層次化4.高，低5.大腦，外部世界（或：人，外部設(shè)備）6.可解釋性，生物學(xué)合理性，計(jì)算效率7.860億，百萬(wàn)億（或：百億，千兆）8.可解釋性（或：因果機(jī)制）三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述符號(hào)主義模型與聯(lián)結(jié)主義模型在處理信息的方式上的主要區(qū)別。答案：符號(hào)主義模型將信息表示為獨(dú)立的符號(hào)和規(guī)則，通過(guò)邏輯推理進(jìn)行加工，強(qiáng)調(diào)計(jì)算和符號(hào)操作；聯(lián)結(jié)主義模型將信息表示為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，通過(guò)并行分布式的方式進(jìn)行信息傳遞和處理，強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)機(jī)制和統(tǒng)計(jì)規(guī)律。解析思路：本題考察對(duì)兩種主要認(rèn)知建模范式的理解。需答出符號(hào)主義基于符號(hào)和邏輯，聯(lián)結(jié)主義基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連接權(quán)重。重點(diǎn)突出信息表示方式（離散符號(hào)vs分布式表征）和處理方式（串行邏輯推理vs并行統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)）的區(qū)別。2.簡(jiǎn)述使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行大腦模擬可能涉及的主要步驟。答案：主要步驟包括：確定模擬目標(biāo)與大腦功能區(qū)域；選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如RNN,CNN,Transformer等）；收集和預(yù)處理相關(guān)的神經(jīng)數(shù)據(jù)（行為數(shù)據(jù)、腦電數(shù)據(jù)等）；利用神經(jīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練或校準(zhǔn)；評(píng)估模型性能（預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、泛化能力等）；解釋模型結(jié)果，嘗試揭示大腦的計(jì)算原理。解析思路：本題考察機(jī)器學(xué)習(xí)在大腦模擬中的應(yīng)用流程。需包含從目標(biāo)設(shè)定、模型選擇、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練評(píng)估到結(jié)果解釋的完整閉環(huán)。強(qiáng)調(diào)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型學(xué)習(xí)大腦機(jī)制。3.簡(jiǎn)述大腦模擬研究面臨的“自由參數(shù)問(wèn)題”及其挑戰(zhàn)。答案：自由參數(shù)問(wèn)題指大腦模擬模型中往往存在大量需要調(diào)整的參數(shù)（如連接強(qiáng)度、神經(jīng)元參數(shù)等），而這些參數(shù)的數(shù)量可能遠(yuǎn)超可用數(shù)據(jù)的數(shù)量。挑戰(zhàn)在于：難以通過(guò)有限數(shù)據(jù)為所有參數(shù)找到最優(yōu)解；容易導(dǎo)致模型過(guò)擬合，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；使得模型結(jié)果缺乏可解釋性和生物學(xué)意義，難以確認(rèn)模擬的是真實(shí)的神經(jīng)機(jī)制。解析思路：本題考察大腦模擬中的核心方法論挑戰(zhàn)。需明確指出什么是自由參數(shù)問(wèn)題（參數(shù)過(guò)多vs數(shù)據(jù)不足），并闡述由此帶來(lái)的主要挑戰(zhàn)（過(guò)擬合、結(jié)果不可靠、缺乏生物學(xué)解釋性）。4.簡(jiǎn)述大腦模擬在理解認(rèn)知功能障礙（如阿爾茨海默?。┓矫娴臐撛谧饔?。答案：大腦模擬可以構(gòu)建與患病大腦相關(guān)的計(jì)算模型，模擬其異常的認(rèn)知過(guò)程，幫助研究者理解疾病發(fā)生的神經(jīng)機(jī)制；可以模擬藥物或干預(yù)措施對(duì)模型的影響，為疾病診斷、預(yù)測(cè)和治療方案的開(kāi)發(fā)提供理論依據(jù)和虛擬測(cè)試平臺(tái)；通過(guò)模擬患者行為，可以開(kāi)發(fā)出更有效的認(rèn)知評(píng)估工具。解析思路：本題考察大腦模擬在臨床應(yīng)用中的具體價(jià)值。需從模擬機(jī)制、藥物研發(fā)、評(píng)估工具三個(gè)角度說(shuō)明其作用。重點(diǎn)在于如何利用模擬來(lái)加深對(duì)疾病理解、輔助臨床決策。四、論述題（每題10分，共30分）1.論述大腦模擬研究對(duì)于推動(dòng)人工智能發(fā)展的意義。答案：大腦模擬研究為人工智能提供了新的靈感來(lái)源和設(shè)計(jì)原則。通過(guò)模擬大腦的信息處理方式（如并行處理、分布式表示、學(xué)習(xí)機(jī)制），可以啟發(fā)開(kāi)發(fā)更高效、更魯棒、更適應(yīng)性強(qiáng)的AI算法（如深度學(xué)習(xí)）；大腦模擬研究有助于解決AI面臨的挑戰(zhàn)，如AI的可解釋性、常識(shí)推理和人機(jī)交互；兩者結(jié)合有助于發(fā)展更具通用性、類人智能的強(qiáng)人工智能系統(tǒng)。解析思路：本題要求論述雙向關(guān)系。需從AI借鑒大腦模擬（算法、魯棒性、適應(yīng)性）、大腦模擬促進(jìn)AI發(fā)展（解決挑戰(zhàn)、走向強(qiáng)智能）兩個(gè)層面展開(kāi)。結(jié)合具體例子（如深度學(xué)習(xí)與聯(lián)結(jié)主義的聯(lián)系）會(huì)更有說(shuō)服力。2.結(jié)合具體例子，論述大腦模擬研究在解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題（如教育、人機(jī)交互）中的應(yīng)用潛力。答案：大腦模擬研究有助于開(kāi)發(fā)個(gè)性化的教育方法。通過(guò)模擬學(xué)習(xí)過(guò)程中的認(rèn)知機(jī)制（如記憶編碼、知識(shí)提取），可以設(shè)計(jì)適應(yīng)不同學(xué)習(xí)者特點(diǎn)的教學(xué)策略和訓(xùn)練系統(tǒng)。例如，模擬大腦注意機(jī)制可以開(kāi)發(fā)更有效的注意引導(dǎo)技術(shù)。在人機(jī)交互領(lǐng)域，大腦模擬可以幫助設(shè)計(jì)更符合人類認(rèn)知習(xí)慣的界面，通過(guò)腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)更直接、高效的人機(jī)溝通，或者模擬用戶對(duì)界面的認(rèn)知負(fù)荷，優(yōu)化交互體驗(yàn)。解析思路：本題要求結(jié)合實(shí)例論述應(yīng)用潛力。需選擇教育或人機(jī)交互領(lǐng)域的一個(gè)具體方面，闡述大腦模擬如何通過(guò)理解其底層認(rèn)知機(jī)制來(lái)提出解決方案。實(shí)例需具體，如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)、基于認(rèn)知負(fù)荷的界面設(shè)計(jì)、BCI輔助溝通等。3.分析當(dāng)前大腦模擬研究面臨的主要挑戰(zhàn)，并就如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)提出你的看法。答案：主要挑戰(zhàn)包括：計(jì)算成本高昂，難以模擬大規(guī)模、高精度的大腦模型；數(shù)據(jù)獲取困難，高質(zhì)量的神經(jīng)數(shù)據(jù)（特別是連接數(shù)據(jù)）仍然稀缺且難以獲??；模型驗(yàn)證困難，如何確保模擬結(jié)果的生物學(xué)合理性和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；自由參數(shù)問(wèn)題導(dǎo)致模型泛化能力差和結(jié)果不可靠；模擬范圍有限，難以整合不同尺度（分子、細(xì)胞、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)）的信息。應(yīng)對(duì)策略：發(fā)展更高效的