2025年大學(xué)認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)題庫——認(rèn)知智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與評估考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述聯(lián)結(jié)主義模型在模擬人類認(rèn)知能力方面的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢。2.概念性失認(rèn)（SemanticDementia）和功能性疾?。‵unctionalNeurologicalDisorder）在認(rèn)知表現(xiàn)上有何主要區(qū)別？這些區(qū)別對認(rèn)知智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有何啟示？3.描述認(rèn)知智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中“可解釋性”原則的重要性，并舉例說明提高系統(tǒng)可解釋性的幾種方法。4.在評估一個用于圖像識別的認(rèn)知智能系統(tǒng)時，除了準(zhǔn)確率之外，還有哪些重要的評估指標(biāo)？請至少列舉三種，并簡述其含義。5.人機(jī)交互界面（HCI）的設(shè)計(jì)應(yīng)遵循哪些與人類認(rèn)知特性相關(guān)的原則？請至少列舉四項(xiàng)。二、論述題（每題10分，共40分）6.論述將符號主義與聯(lián)結(jié)主義方法相結(jié)合在設(shè)計(jì)認(rèn)知智能系統(tǒng)時的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。請結(jié)合具體應(yīng)用場景進(jìn)行說明。7.選擇一個你熟悉的認(rèn)知智能系統(tǒng)應(yīng)用（例如搜索引擎、智能推薦系統(tǒng)、虛擬助手、自動駕駛系統(tǒng)等），分析其核心認(rèn)知功能（如感知、理解、推理、決策等）是如何實(shí)現(xiàn)的，并評價其在認(rèn)知能力上的局限性。8.討論認(rèn)知智能系統(tǒng)在發(fā)展過程中面臨的倫理挑戰(zhàn)，特別是與數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、責(zé)任歸屬和人類自主性相關(guān)的問題。你認(rèn)為應(yīng)如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)？9.假設(shè)你需要設(shè)計(jì)一個能夠?qū)W習(xí)并適應(yīng)用戶習(xí)慣的個性化新聞推薦系統(tǒng)。請闡述該系統(tǒng)在設(shè)計(jì)與評估方面需要考慮的關(guān)鍵問題，包括需要哪些認(rèn)知能力、關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)以及如何進(jìn)行有效的評估。三、案例分析題（20分）10.閱讀以下案例描述，并回答問題：某公司開發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的自動駕駛輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)在清晰的道路條件下表現(xiàn)良好，但在雨雪天氣或復(fù)雜交叉路口的識別準(zhǔn)確率顯著下降。此外，系統(tǒng)在面對一些罕見但安全的交通場景時（例如警車特殊標(biāo)示、非標(biāo)準(zhǔn)施工標(biāo)志），反應(yīng)遲緩或判斷錯誤。安全工程師指出，系統(tǒng)的魯棒性和泛化能力有待提高。問題：(1)分析該自動駕駛輔助系統(tǒng)在認(rèn)知層面可能存在的局限性。（8分）(2)提出至少三種改進(jìn)該系統(tǒng)認(rèn)知能力（特別是魯棒性和泛化能力）的設(shè)計(jì)或訓(xùn)練策略。（12分）試卷答案一、簡答題1.聯(lián)結(jié)主義模型通過大量簡單計(jì)算單元的相互連接和并行處理來模擬認(rèn)知過程，特點(diǎn)包括分布式表示、學(xué)習(xí)機(jī)制（如反向傳播）、并行處理和適應(yīng)性強(qiáng)。優(yōu)勢在于能較好地模擬感知、模式識別等非結(jié)構(gòu)化信息的處理，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和泛化能力，且更接近大腦的并行結(jié)構(gòu)。2.概念性失認(rèn)主要表現(xiàn)為語義知識的進(jìn)行性喪失，但詞匯和語法功能相對保留；功能性疾病則表現(xiàn)為運(yùn)動或感覺功能的障礙，但認(rèn)知功能（如記憶、語言）通常保持相對完整。區(qū)別在于核心受損的認(rèn)知領(lǐng)域不同。這對系統(tǒng)設(shè)計(jì)啟示是：需根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的認(rèn)知模塊，并考慮模塊間的獨(dú)立性；同時，系統(tǒng)應(yīng)具備一定的容錯能力，部分功能下降不應(yīng)導(dǎo)致整體癱瘓。3.可解釋性原則的重要性在于：便于理解系統(tǒng)決策過程，建立用戶信任；有助于發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)漏洞和偏見，進(jìn)行修正和優(yōu)化；是滿足特定應(yīng)用場景（如醫(yī)療、金融）法規(guī)和倫理要求的前提。提高可解釋性的方法包括：采用白箱模型或可解釋的黑箱模型、提供局部解釋（LIME）、可視化內(nèi)部狀態(tài)或決策路徑、設(shè)計(jì)可解釋的交互界面。4.重要的評估指標(biāo)除準(zhǔn)確率外還包括：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）、混淆矩陣（ConfusionMatrix，用于分析各類別間的誤分情況）、魯棒性測試結(jié)果（如對抗樣本攻擊下的表現(xiàn)）、計(jì)算效率（如推理速度、能耗）、可解釋性度量（如模型復(fù)雜度、特征重要性）。5.與人類認(rèn)知特性相關(guān)的HCI設(shè)計(jì)原則包括：減少認(rèn)知負(fù)荷（如信息分組、簡化操作）、符合心智模型（如一致性、反饋機(jī)制）、支持信息可視化（如使用圖表有效傳達(dá)信息）、提供快捷路徑和容錯機(jī)制（如撤銷操作、錯誤提示）、考慮個體差異（如可定制界面、輔助功能）。二、論述題6.結(jié)合方法的優(yōu)勢在于能夠融合符號系統(tǒng)的邏輯推理能力和聯(lián)結(jié)主義的模式識別與學(xué)習(xí)能力，使系統(tǒng)既具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐评砟芰?，又能處理不精確、模糊的信息，提高系統(tǒng)在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界中的適應(yīng)性和泛化能力。例如，在醫(yī)療診斷系統(tǒng)中，可使用符號知識庫存儲疾病診斷規(guī)則和癥狀關(guān)系，利用聯(lián)結(jié)主義模型從醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，兩者結(jié)合可提高診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。挑戰(zhàn)在于如何有效結(jié)合兩種不同計(jì)算范式，處理符號與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的接口問題，避免信息丟失；如何設(shè)計(jì)有效的學(xué)習(xí)算法，使符號系統(tǒng)能夠指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，反之亦然；以及如何保證結(jié)合后的系統(tǒng)仍具備良好的可解釋性。7.（以虛擬助手為例）核心認(rèn)知功能實(shí)現(xiàn)：感知用戶輸入（語音/文本理解）、理解用戶意圖（自然語言處理）、推理（基于知識庫或?qū)υ挌v史）、決策（調(diào)用相應(yīng)服務(wù)或生成回復(fù)）、生成用戶輸出（文本/語音合成）。局限性：語義理解仍有限，可能無法處理復(fù)雜或歧義性強(qiáng)的指令；常識知識缺乏導(dǎo)致在需要背景信息時表現(xiàn)不佳；缺乏真正的情感理解和共情能力；在處理需要深度推理或創(chuàng)造性思維的任務(wù)時能力有限；隱私和安全問題是潛在的認(rèn)知倫理風(fēng)險(xiǎn)。8.倫理挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)隱私，系統(tǒng)依賴大量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，可能泄露個人敏感信息；算法偏見，訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致系統(tǒng)對特定群體存在歧視；責(zé)任歸屬，系統(tǒng)出錯時難以確定責(zé)任主體（開發(fā)者、使用者或系統(tǒng)本身）；人類自主性，過度依賴可能導(dǎo)致用戶認(rèn)知能力退化或決策能力削弱。應(yīng)對策略包括：采用差分隱私等技術(shù)保護(hù)用戶數(shù)據(jù)；加強(qiáng)算法審計(jì)，識別和緩解偏見；建立明確的責(zé)任認(rèn)定框架；設(shè)計(jì)促進(jìn)人機(jī)協(xié)同而非替代的模式，加強(qiáng)用戶對系統(tǒng)的監(jiān)控能力；制定相關(guān)法律法規(guī)和倫理準(zhǔn)則。9.設(shè)計(jì)個性化新聞推薦系統(tǒng)需考慮：系統(tǒng)需要具備用戶建模能力（學(xué)習(xí)用戶偏好、閱讀歷史、反饋），涉及知識獲取、表示和推理；核心技術(shù)包括協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、深度學(xué)習(xí)模型等；需要評估指標(biāo)如點(diǎn)擊率、停留時間、用戶滿意度、推薦多樣性、新穎性等；關(guān)鍵問題是平衡個性化與多樣性，避免信息繭房，確保推薦內(nèi)容的客觀性和公正性，同時要關(guān)注用戶隱私保護(hù)和算法透明度。三、案例分析題10.(1)認(rèn)知層面局限性：感知模塊在復(fù)雜環(huán)境（雨雪、復(fù)雜路口）下的特征提取能力不足或泛化能力差；知識庫可能缺乏對罕見但安全場景的先驗(yàn)知識或規(guī)則；推理模塊在面對不常見情況時，可能無法進(jìn)行有效的假設(shè)檢驗(yàn)或安全冗余判斷；學(xué)習(xí)機(jī)制可能過于依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，未能學(xué)習(xí)到足夠豐富的世界模型。(2)改進(jìn)策略：增強(qiáng)感知模塊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性和魯棒性，采用更先進(jìn)的特征提取網(wǎng)絡(luò)（如注意力機(jī)制），引入對抗訓(xùn)練提高對抗樣