2025年大學《系統(tǒng)科學與工程》專業(yè)題庫——人工智能在系統(tǒng)工程決策中的應用分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、系統(tǒng)工程的核心理念是整體性、系統(tǒng)性和動態(tài)性。請結(jié)合系統(tǒng)工程思想，闡述人工智能（AI）技術(shù)如何彌補傳統(tǒng)決策方法的不足，并舉例說明AI在系統(tǒng)工程決策支持中可以發(fā)揮的關(guān)鍵作用。二、決策支持系統(tǒng)（DSS）是系統(tǒng)工程中常用的工具。請論述將人工智能技術(shù)（特別是機器學習）集成到DSS中，對于提升復雜決策問題的分析能力、預測精度和方案生成質(zhì)量具有哪些優(yōu)勢？并指出在這種集成過程中可能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。三、在復雜系統(tǒng)風險評估與決策中，人工智能技術(shù)（如深度學習、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）正得到越來越廣泛的應用。請分析利用AI進行風險評估相較于傳統(tǒng)方法（如專家打分法、故障樹分析）的主要優(yōu)勢，并討論在應用AI進行風險評估時必須考慮的關(guān)鍵因素和潛在風險。四、人機協(xié)同決策是人工智能在系統(tǒng)工程決策中應用的重要模式。請?zhí)接懺谌藱C協(xié)同決策框架下，人類決策者和人工智能系統(tǒng)各自的角色定位、優(yōu)勢與局限。并分析如何設(shè)計有效的人機交互界面和決策機制，以充分發(fā)揮協(xié)同效應，提高決策的整體效能和透明度。五、以智慧城市建設(shè)中的應急響應決策為例，描述人工智能技術(shù)（如計算機視覺、自然語言處理、預測模型）如何在系統(tǒng)工程決策流程的各個環(huán)節(jié)（如事件預警、資源調(diào)度、指令下達、效果評估）發(fā)揮作用。請分析這種智能化決策模式可能帶來的社會效益，并指出其引發(fā)的倫理和社會挑戰(zhàn)。六、隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，其對系統(tǒng)工程領(lǐng)域帶來了深刻變革。請結(jié)合當前AI技術(shù)（如強化學習、可解釋AI）的最新進展，對未來人工智能在系統(tǒng)工程決策中的應用趨勢進行展望，并分析為實現(xiàn)這些趨勢可能需要克服的技術(shù)障礙和進行的教育改革。試卷答案一、解析思路：首先明確系統(tǒng)工程的核心理念（整體性、系統(tǒng)性、動態(tài)性）。然后闡述AI如何在這些方面輔助決策：1.整體性：AI能處理海量多維數(shù)據(jù)，揭示系統(tǒng)各部分間復雜的關(guān)聯(lián)，輔助進行整體性分析。2.系統(tǒng)性：AI可通過建模模擬系統(tǒng)行為，預測不同干預對系統(tǒng)全局的影響。3.動態(tài)性：AI能學習系統(tǒng)隨時間變化規(guī)律，輔助進行動態(tài)決策和預測。舉例說明時，可舉例AI在供應鏈管理、城市規(guī)劃、疫情控制等復雜決策中，如何通過數(shù)據(jù)分析和模式識別，提供超越傳統(tǒng)方法的洞察和方案。二、解析思路：論述AI集成到DSS中的優(yōu)勢：1.數(shù)據(jù)分析能力：AI能處理非結(jié)構(gòu)化和大規(guī)模數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏模式和趨勢。2.預測精度：機器學習模型可基于歷史數(shù)據(jù)做出更準確的預測。3.方案生成：AI可探索更大范圍的可能性，生成創(chuàng)新性方案。指出技術(shù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量與獲取難度、模型可解釋性、實時計算能力要求、系統(tǒng)集成復雜性、算法選擇與調(diào)優(yōu)難度。三、解析思路：分析AI進行風險評估的優(yōu)勢：1.數(shù)據(jù)驅(qū)動：基于大量歷史數(shù)據(jù)學習風險模式，客觀性強。2.識別復雜關(guān)聯(lián)：能發(fā)現(xiàn)人類專家難以察覺的間接風險關(guān)聯(lián)。3.實時性：能快速更新風險估計。討論關(guān)鍵因素和風險：關(guān)鍵因素包括高質(zhì)量數(shù)據(jù)、合適的模型選擇、風險定義清晰度、計算資源。潛在風險包括模型過擬合、數(shù)據(jù)偏差導致風險估計偏差、對模型內(nèi)部機制缺乏理解（黑箱問題）、過度依賴導致決策僵化。四、解析思路：探討人機協(xié)同決策中角色定位：人類：負責設(shè)定目標、價值觀判斷、處理模糊性和倫理困境、進行最終決策。AI：負責數(shù)據(jù)處理與分析、模式識別、預測模擬、方案生成與評估。分析優(yōu)勢與局限：人類優(yōu)勢：常識推理、創(chuàng)造性、倫理判斷；AI優(yōu)勢：高速計算、模式識別、海量數(shù)據(jù)處理。局限：AI缺乏常識和創(chuàng)造力、可能產(chǎn)生不可解釋結(jié)果、易受數(shù)據(jù)偏差影響。設(shè)計有效協(xié)同機制需考慮：清晰的交互界面、任務(wù)分配合理性、知識共享機制、建立信任、確保人類對關(guān)鍵決策的控制權(quán)。五、解析思路：描述AI在應急響應決策中的應用：預警階段（計算機視覺、異常檢測）；資源調(diào)度（優(yōu)化算法、實時數(shù)據(jù)分析）；指令下達（自然語言處理生成指令、路徑規(guī)劃）；效果評估（計算機視覺監(jiān)測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計）。分析社會效益：提高響應速度、優(yōu)化資源利用、減少人員傷亡和財產(chǎn)損失、提升決策科學性。指出倫理和社會挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見可能導致的資源分配不公、過度依賴技術(shù)可能削弱人類應急能力、責任界定困難、對弱勢群體的潛在影響。六、解析思路：展望未來AI應用趨勢：1.更強的預測與規(guī)劃能力（強化學習用于復雜策略學習）。2.更高的決策自動化水平（自主決策系統(tǒng)）。3.更好的人機交互（可解釋AI提高透明度）。4