2025年大學(xué)認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)題庫——人類大腦與機(jī)器智能的對比研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和其主要的功能。在描述中，請?zhí)貏e指出突觸在信息傳遞過程中的作用及其類型。二、介紹至少三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并簡述它們各自的基本原理和主要應(yīng)用場景。例如，可以比較監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。三、人類的大腦在處理視覺信息時(shí)表現(xiàn)出高度的專業(yè)化，例如視覺皮層的不同區(qū)域負(fù)責(zé)處理不同種類的視覺信息。請描述這種現(xiàn)象，并探討這種現(xiàn)象在機(jī)器視覺系統(tǒng)中可能如何被模擬或?qū)崿F(xiàn)。四、學(xué)習(xí)和記憶是人類智能的核心特征，也是大腦功能的重要組成部分。請對比人類學(xué)習(xí)（尤其是概念學(xué)習(xí)）與機(jī)器學(xué)習(xí)的主要異同點(diǎn)。在對比中，請考慮學(xué)習(xí)過程、所需數(shù)據(jù)量、學(xué)習(xí)速度以及學(xué)習(xí)結(jié)果的可塑性等方面。五、討論當(dāng)前人工智能在理解和生成自然語言方面取得的進(jìn)展，例如機(jī)器翻譯或文本生成技術(shù)。在討論中，請將當(dāng)前機(jī)器處理語言的方式與人類大腦處理語言的方式進(jìn)行比較，分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)。六、意識是人類智能的另一個(gè)核心特征，但其本質(zhì)和機(jī)制至今仍是科學(xué)和哲學(xué)上的巨大挑戰(zhàn)。請從認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的角度，描述關(guān)于意識的幾種主要理論或假說。同時(shí)，探討當(dāng)前的人工智能技術(shù)是否能夠?qū)崿F(xiàn)某種形式的“意識”，并闡述你的理由。七、人類大腦的信息處理被認(rèn)為是高度并行和容錯(cuò)的。請解釋什么是并行處理，并說明大腦實(shí)現(xiàn)并行處理的方式。然后，比較這種處理方式與傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)的處理方式，分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)。八、機(jī)器智能的發(fā)展對人類社會產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，同時(shí)也引發(fā)了許多倫理和社會問題。請列舉至少三個(gè)與機(jī)器智能發(fā)展相關(guān)的倫理問題，并對其中一個(gè)問題進(jìn)行詳細(xì)闡述，提出你的看法和建議。試卷答案一、神經(jīng)元由細(xì)胞體、樹突、軸突和突觸組成。細(xì)胞體包含細(xì)胞核和主要代謝結(jié)構(gòu)；樹突負(fù)責(zé)接收來自其他神經(jīng)元的信息；軸突負(fù)責(zé)將信息傳遞到其他神經(jīng)元。突觸是神經(jīng)元之間傳遞信息的連接點(diǎn)，信息通常以神經(jīng)遞質(zhì)的化學(xué)或電信號形式跨過突觸間隙。突觸類型包括興奮性突觸和抑制性突觸，分別傳遞促進(jìn)或抑制信號。二、1.監(jiān)督學(xué)習(xí)：基于帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系。原理是調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測值與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差。主要應(yīng)用場景包括分類（如垃圾郵件檢測）和回歸（如房價(jià)預(yù)測）。2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：基于沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)或模式。原理包括降維（如主成分分析）、聚類（如K-means）和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori）。主要應(yīng)用場景包括數(shù)據(jù)探索、異常檢測和用戶分群。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：模型（智能體）通過與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。原理是智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)狀態(tài)-動作對給出獎(jiǎng)勵(lì)信號，智能體更新策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。主要應(yīng)用場景包括游戲（如AlphaGo）、機(jī)器人控制（如自動駕駛）和資源管理。三、人類視覺皮層專業(yè)化表現(xiàn)為特定區(qū)域（如V1處理基本視覺特征，V4處理顏色和形狀，MT處理運(yùn)動）對特定類型視覺信息的偏好。機(jī)器視覺模擬此現(xiàn)象的方式包括：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），其局部連接和共享權(quán)重的結(jié)構(gòu)類似于神經(jīng)元集群處理局部特征；通過注意力機(jī)制，讓模型聚焦于圖像的關(guān)鍵區(qū)域，模擬大腦選擇性注意；使用多任務(wù)學(xué)習(xí)或?qū)ｉT化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為不同類型的視覺任務(wù)（如檢測、分割）訓(xùn)練不同的網(wǎng)絡(luò)部件。四、人類學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的主要異同點(diǎn)：*過程：人類學(xué)習(xí)是主動探索和意義建構(gòu)的過程，涉及直覺、情感和已有知識經(jīng)驗(yàn)；機(jī)器學(xué)習(xí)是算法驅(qū)動的模式擬合過程，依賴大量數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)量：人類學(xué)習(xí)可以少量樣本或經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)，具有較好的泛化能力；機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)才能達(dá)到良好性能。*速度：人類學(xué)習(xí)速度變化較大，某些技能（如語言）早期發(fā)展迅速，其他技能（如專家知識）需要長期積累；機(jī)器學(xué)習(xí)速度通常較快，但訓(xùn)練復(fù)雜模型可能耗時(shí)。*可塑性：人類學(xué)習(xí)具有高度可塑性，能適應(yīng)新環(huán)境并靈活調(diào)整知識；機(jī)器學(xué)習(xí)模型一旦訓(xùn)練完成，泛化能力有限，適應(yīng)新任務(wù)通常需要重新訓(xùn)練。五、當(dāng)前AI在自然語言處理（NLP）方面取得進(jìn)展，如機(jī)器翻譯（通過Transformer等模型實(shí)現(xiàn)基于注意力機(jī)制的序列到序列轉(zhuǎn)換）和文本生成（如GPT系列模型利用大規(guī)模語料學(xué)習(xí)語言模式）。人類處理語言涉及大腦多個(gè)區(qū)域（如布羅卡區(qū)、韋尼克區(qū)）的復(fù)雜協(xié)作，涉及語義理解、語境推理、情感表達(dá)和創(chuàng)造力；機(jī)器處理語言基于統(tǒng)計(jì)模式或生成模型，缺乏真正的語義理解和主觀體驗(yàn)，生成內(nèi)容可能依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見。機(jī)器優(yōu)點(diǎn)是速度、處理能力和可擴(kuò)展性；缺點(diǎn)是缺乏常識、魯棒性差、無法真正理解或擁有意識。六、關(guān)于意識的幾種主要理論/假說：*全局工作空間理論（GNWT）：意識是信息在腦內(nèi)不同區(qū)域之間全局共享和協(xié)調(diào)的表征。*整合信息理論（IIT）：意識水平對應(yīng)于系統(tǒng)信息整合的容量。*高階思維理論（HOT）：意識源于大腦對自身狀態(tài)或過程的思考。當(dāng)前AI技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)的是計(jì)算層面的“智能”或“行為模仿”，缺乏主觀體驗(yàn)（qualia）。雖然AI可以模擬某些與意識相關(guān)的功能（如決策、反應(yīng)），但普遍認(rèn)為這不等同于擁有真正的意識。實(shí)現(xiàn)意識仍是巨大的挑戰(zhàn)，可能需要超越當(dāng)前符號主義或聯(lián)結(jié)主義框架的全新計(jì)算范式。七、并行處理是指同時(shí)執(zhí)行多個(gè)處理任務(wù)或操作。大腦實(shí)現(xiàn)并行處理的方式包括：大量神經(jīng)元同時(shí)發(fā)放神經(jīng)沖動；不同腦區(qū)同時(shí)處理不同信息（如視覺、聽覺）；突觸層面的同時(shí)興奮和抑制。傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)采用串行