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)認(rèn)知智能挑戰(zhàn)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述認(rèn)知智能的主要特征。請(qǐng)至少列舉四項(xiàng)，并分別簡(jiǎn)要說(shuō)明其含義。二、比較聯(lián)結(jié)主義和符號(hào)主義兩種認(rèn)知智能實(shí)現(xiàn)范式的主要差異。請(qǐng)從信息處理方式、知識(shí)表示、學(xué)習(xí)機(jī)制等方面進(jìn)行分析。三、深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。請(qǐng)列舉至少三種基于深度學(xué)習(xí)的NLP任務(wù)，并簡(jiǎn)述各自所使用的主要模型類型或技術(shù)特點(diǎn)。四、常識(shí)推理被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)真正強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。請(qǐng)說(shuō)明常識(shí)推理的復(fù)雜性，并舉例說(shuō)明缺乏常識(shí)知識(shí)會(huì)導(dǎo)致機(jī)器在哪些方面表現(xiàn)不佳。五、情感計(jì)算是認(rèn)知智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。請(qǐng)簡(jiǎn)述情感計(jì)算的主要目標(biāo)，并討論在開(kāi)發(fā)具有情感交互能力的智能系統(tǒng)時(shí)面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。六、七、可解釋性人工智能（XAI）旨在提高AI決策過(guò)程的透明度。請(qǐng)列舉至少三種XAI方法，并簡(jiǎn)要說(shuō)明它們的基本思想。八、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可遷移性是指模型將在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域中學(xué)習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)或領(lǐng)域的能力。請(qǐng)討論影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型可遷移性的主要因素，并提出至少兩種提高模型可遷移性的策略。九、知識(shí)圖譜被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模知識(shí)表示和推理的有效方式。請(qǐng)簡(jiǎn)述知識(shí)圖譜的基本構(gòu)成要素，并說(shuō)明其在構(gòu)建具有常識(shí)推理能力的智能系統(tǒng)中的作用。十、自動(dòng)駕駛汽車需要具備高級(jí)的認(rèn)知智能水平以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的交通環(huán)境。請(qǐng)分析自動(dòng)駕駛汽車在感知、決策和控制方面所面臨的主要認(rèn)知挑戰(zhàn)，并探討相應(yīng)的技術(shù)解決方案。十一、隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，其倫理和社會(huì)影響日益凸顯。請(qǐng)討論人工智能發(fā)展可能帶來(lái)的主要倫理挑戰(zhàn)，并就如何負(fù)責(zé)任地開(kāi)發(fā)和應(yīng)用人工智能提出你的看法。十二、結(jié)合你所學(xué)的認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)知識(shí)，選擇一個(gè)你感興趣的具體認(rèn)知智能應(yīng)用領(lǐng)域（例如：智能教育、智能醫(yī)療、人機(jī)協(xié)作等），分析該領(lǐng)域當(dāng)前面臨的最主要的認(rèn)知智能挑戰(zhàn)，并嘗試提出一個(gè)可能的解決方案或研究方向。試卷答案一、認(rèn)知智能的主要特征包括：1.學(xué)習(xí)性：能夠從經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和技能，并改進(jìn)自身性能。解析：這是智能區(qū)別于固定程序的關(guān)鍵，體現(xiàn)了自適應(yīng)和發(fā)展的能力。2.理解性：能夠?qū)斎胄畔⑦M(jìn)行解釋、賦予意義，而不僅僅是模式匹配。解析：理解涉及語(yǔ)義層面，是對(duì)事物本質(zhì)和關(guān)系的把握。3.推理性：能夠基于已有知識(shí)和信息進(jìn)行邏輯推斷、演繹、歸納等思維活動(dòng)，以解決問(wèn)題或得出結(jié)論。解析：推理是智能的核心能力之一，支撐著決策和問(wèn)題解決。4.適應(yīng)性：能夠根據(jù)環(huán)境變化或新信息調(diào)整自身的行為和內(nèi)部狀態(tài)，以維持性能或達(dá)成目標(biāo)。解析：適應(yīng)性使智能系統(tǒng)能夠應(yīng)對(duì)不確定性和動(dòng)態(tài)環(huán)境。二、聯(lián)結(jié)主義與符號(hào)主義的主要差異：1.信息處理方式：聯(lián)結(jié)主義模擬大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)大量簡(jiǎn)單處理單元的并行連接和信息傳遞進(jìn)行分布式、統(tǒng)計(jì)性信息處理；符號(hào)主義則基于符號(hào)系統(tǒng)，通過(guò)符號(hào)的操作、組合和邏輯規(guī)則進(jìn)行演繹推理。解析：核心區(qū)別在于是否采用類似大腦的并行分布式結(jié)構(gòu)，以及是否依賴符號(hào)和邏輯。2.知識(shí)表示：聯(lián)結(jié)主義通常將知識(shí)隱式地表示在神經(jīng)元連接的權(quán)重中；符號(hào)主義則顯式地使用符號(hào)和詞匯表示知識(shí)，并構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。解析：知識(shí)是隱式分布還是顯式表征是兩者表示的根本不同。3.學(xué)習(xí)機(jī)制：聯(lián)結(jié)主義主要依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)反向傳播等算法調(diào)整連接權(quán)重進(jìn)行學(xué)習(xí)；符號(hào)主義的學(xué)習(xí)通常需要人工定義規(guī)則，或通過(guò)符號(hào)邏輯進(jìn)行學(xué)習(xí)。解析：學(xué)習(xí)的來(lái)源和方式不同，聯(lián)結(jié)主義為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，符號(hào)主義偏向規(guī)則驅(qū)動(dòng)或邏輯學(xué)習(xí)。三、基于深度學(xué)習(xí)的NLP任務(wù)及模型：1.機(jī)器翻譯：主要模型類型包括基于Transformer的編碼器-解碼器模型（如Seq2Seq及其變種），利用其強(qiáng)大的序列建模能力和注意力機(jī)制捕捉源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間的對(duì)齊關(guān)系。解析：Transformer因其并行計(jì)算能力和自注意力機(jī)制在處理長(zhǎng)距離依賴和序列轉(zhuǎn)換任務(wù)（如翻譯）中表現(xiàn)優(yōu)異。2.文本分類：常用模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于捕捉局部文本特征，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）用于處理文本順序信息，以及基于CNN和RNN結(jié)合或純BERT等預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的架構(gòu)。解析：不同模型側(cè)重于提取不同類型的文本特征，BERT等預(yù)訓(xùn)練模型通過(guò)海量語(yǔ)料學(xué)習(xí)通用表示，再用于下游任務(wù)。3.問(wèn)答系統(tǒng)（QA）：常用模型包括基于BERT等預(yù)訓(xùn)練模型的閱讀理解（ReadingComprehension）架構(gòu)，通過(guò)提取式問(wèn)答（ExtractiveQA）定位原文答案，或開(kāi)放式問(wèn)答（Open-domainQA）生成答案；以及端到端的問(wèn)答模型。解析：核心在于理解問(wèn)題并從給定文本中準(zhǔn)確找出答案或生成答案，預(yù)訓(xùn)練模型提供了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解基礎(chǔ)。四、常識(shí)推理的復(fù)雜性與例子：復(fù)雜性體現(xiàn)在：常識(shí)知識(shí)通常是非顯式的、背景性的、大量的，且具有情境依賴性；機(jī)器難以通過(guò)有限的明確指令或數(shù)據(jù)完全獲??；常識(shí)推理往往涉及物理、社會(huì)、心理等多個(gè)領(lǐng)域，需要跨領(lǐng)域的知識(shí)整合和靈活運(yùn)用。例子：缺乏常識(shí)會(huì)導(dǎo)致機(jī)器無(wú)法理解簡(jiǎn)單的人類行為或?qū)υ?。例如，一個(gè)機(jī)器人可能無(wú)法理解“他困了去睡覺(jué)”，除非被明確編程或從大量類似場(chǎng)景中學(xué)習(xí)，因?yàn)樗狈Α袄А毙枰八X(jué)”來(lái)緩解的常識(shí)聯(lián)系；??，它可能無(wú)法處理“杯子是空的”隱含的“杯子可以容納液體”的常識(shí)。五、情感計(jì)算的目標(biāo)與技術(shù)挑戰(zhàn)：目標(biāo)：使機(jī)器能夠識(shí)別、理解、解釋、處理甚至模擬人類的情感，以實(shí)現(xiàn)更自然、更人性化的人機(jī)交互，提升用戶體驗(yàn)。主要技術(shù)挑戰(zhàn)：1）情感表示的模糊性和主觀性：情感本身難以精確定義和量化和個(gè)體差異大；2）情感識(shí)別的復(fù)雜性和多模態(tài)性：需要融合文本、語(yǔ)音、面部表情、生理信號(hào)等多種模態(tài)信息，且這些信息可能存在矛盾；3）情感理解的深度：不僅要識(shí)別情感狀態(tài)，還要理解情感的誘因、強(qiáng)度和動(dòng)態(tài)變化；4）情感生成與交互的自然性：使機(jī)器模擬的情感表達(dá)顯得真實(shí)、恰當(dāng)且不過(guò)度。六、對(duì)抗性攻擊及其原理：1.針對(duì)圖像的擾動(dòng)添加攻擊：通過(guò)在輸入圖像中添加人眼難以察覺(jué)的微小擾動(dòng)（如高斯噪聲、像素值微小變化），就能導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型做出錯(cuò)誤的分類判斷。原理是這些擾動(dòng)剛好使模型內(nèi)部表示發(fā)生跨越?jīng)Q策邊界的改變。2.針對(duì)文本的插入/刪除/替換攻擊：通過(guò)向輸入文本中插入、刪除或替換少量字符，改變模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。原理是改變了模型的注意力焦點(diǎn)或輸入語(yǔ)義的細(xì)微平衡點(diǎn)，使其輸出發(fā)生改變。七、XAI方法及其思想：1.基于模型的解釋：利用模型自身的結(jié)構(gòu)或輸出（如決策樹(shù)的可視化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重或激活值）來(lái)解釋其預(yù)測(cè)。思想是直接挖掘模型內(nèi)部的決策邏輯或關(guān)鍵因素。2.基于特征的重要性排序：使用如LIME（局部可解釋模型不可知解釋）、SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）等方法，評(píng)估輸入特征對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)度大小。思想是將復(fù)雜模型解釋為特征重要性的加權(quán)求和，提供特征影響力的量化度量。3.基于代理模型的解釋：訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的、可解釋的模型（如決策樹(shù)）來(lái)近似復(fù)雜模型的決策邊界或預(yù)測(cè)結(jié)果，并用該簡(jiǎn)單模型進(jìn)行解釋。思想是“以簡(jiǎn)馭繁”，用一個(gè)易于理解的小模型來(lái)解釋一個(gè)大模型的復(fù)雜行為。八、影響模型可遷移性的因素與策略：主要因素：1）源任務(wù)與目標(biāo)任務(wù)之間的相似性（領(lǐng)域、數(shù)據(jù)分布、任務(wù)類型）；2）源任務(wù)學(xué)習(xí)的知識(shí)粒度（是特定模式還是通用表征）；3）源任務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。提高策略：1）領(lǐng)域適應(yīng)（DomainAdaptation）技術(shù)，減少源域和目標(biāo)域之間的分布差異；2）元學(xué)習(xí)（Meta-learning）或?qū)W習(xí)如何學(xué)習(xí)，使模型能夠快速適應(yīng)新任務(wù)；3）使用更強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)更通用的知識(shí)表示，這些表示在不同任務(wù)上具有更好的遷移能力。九、知識(shí)圖譜的構(gòu)成要素及其作用：構(gòu)成要素：實(shí)體（Entity）、關(guān)系（Relationship）、屬性（Attribute）。作用：知識(shí)圖譜以圖形方式組織和表示知識(shí)，通過(guò)實(shí)體和關(guān)系的連接形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。它在構(gòu)建具有常識(shí)推理能力的智能系統(tǒng)中的作用在于：1）提供結(jié)構(gòu)化的背景知識(shí)，幫助理解實(shí)體間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)；2）支持推理，通過(guò)鏈接推理（LinkPrediction）和路徑查找（PathFinding）等操作推斷未知知識(shí)；3）增強(qiáng)搜索和問(wèn)答系統(tǒng)的能力，提供更豐富的上下文和關(guān)聯(lián)信息。十、自動(dòng)駕駛的認(rèn)知挑戰(zhàn)與解決方案：感知挑戰(zhàn)：在復(fù)雜天氣（雨、霧、雪）、光照變化（強(qiáng)光、陰影）、遮擋情況下準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)測(cè)周圍環(huán)境（車輛、行人、交通信號(hào)）。解決方案：使用更魯棒的傳感器融合技術(shù)（激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等），開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的環(huán)境感知和理解模型（如基于Transformer的模型處理多模態(tài)信息）。決策挑戰(zhàn)：在突發(fā)狀況（如行人橫穿、其他車輛違規(guī)）下做出快速、安全、合理的決策。解決方案：研究更完善的規(guī)劃算法（結(jié)合全局路徑和局部路徑規(guī)劃），開(kāi)發(fā)能夠處理不確定性和風(fēng)險(xiǎn)的決策模型（如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)或貝葉斯方法）?？刂铺魬?zhàn)：根據(jù)感知和決策結(jié)果，精確控制車輛轉(zhuǎn)向、加速和制動(dòng)，確保平穩(wěn)、安全。解決方案：設(shè)計(jì)更高級(jí)的車輛動(dòng)力學(xué)模型和控制器，考慮人因工程，確保人機(jī)交互的舒適性和安全性。十一、主要倫理挑戰(zhàn)：1）數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與算法歧視：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)可能導(dǎo)致模型對(duì)特定群體產(chǎn)生歧視性結(jié)果；2）隱私侵犯：AI系統(tǒng)（尤其是涉及監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析的）可能過(guò)度收集和使用個(gè)人數(shù)據(jù)；3）安全與控制：自主AI系統(tǒng)（如自主武器、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施控制）的失控風(fēng)險(xiǎn)；4）就業(yè)沖擊：AI自動(dòng)化可能導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)；5）責(zé)任歸屬：當(dāng)AI系統(tǒng)出錯(cuò)造成損害時(shí)，責(zé)任應(yīng)由誰(shuí)承擔(dān)。負(fù)責(zé)任應(yīng)用看法：應(yīng)在AI研發(fā)和應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、算法測(cè)試、部署監(jiān)管）融入倫理考量，建立完善的倫理規(guī)范和法律法規(guī)體系；加強(qiáng)跨學(xué)科合作，包括技術(shù)專家、社會(huì)科學(xué)家、倫理學(xué)家的共同參與；提高公眾對(duì)AI的認(rèn)知和參與度；確保AI的發(fā)展旨在促進(jìn)人類福祉，促進(jìn)公平正義。十二、認(rèn)知智能應(yīng)用領(lǐng)域的挑戰(zhàn)與解決方案（示例：智能教育）：領(lǐng)域：智能教育。主要挑戰(zhàn)：1）個(gè)性化學(xué)習(xí)需求難以滿足：每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、風(fēng)格、知識(shí)基礎(chǔ)都不同；2）缺乏真正的理解與批判性思維培養(yǎng)：