2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫(kù)——系統(tǒng)科學(xué)與工程中的人工智能技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.下列哪一項(xiàng)不屬于系統(tǒng)科學(xué)與工程中人工智能技術(shù)的核心應(yīng)用領(lǐng)域？A.基于代理基建模（ABM）的城市交通流預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷C.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化傳統(tǒng)線性規(guī)劃算法D.應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)文獻(xiàn)自動(dòng)綜述2.在系統(tǒng)工程方法論中，人工智能技術(shù)主要被用于輔助完成哪個(gè)環(huán)節(jié)？A.系統(tǒng)需求定義B.系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)C.系統(tǒng)性能評(píng)估與優(yōu)化D.系統(tǒng)最終部署與運(yùn)維3.以下哪種人工智能范式最強(qiáng)調(diào)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)模式和規(guī)則？A.符號(hào)主義B.連接主義C.行為主義D.貝葉斯主義4.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型與人工智能技術(shù)相結(jié)合，其主要優(yōu)勢(shì)在于？A.大幅提升模型參數(shù)估計(jì)的精度B.使模型能夠處理更高維度的系統(tǒng)狀態(tài)變量C.增強(qiáng)模型對(duì)非線性、復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的模擬能力D.自動(dòng)生成系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在系統(tǒng)工程中主要應(yīng)用于解決什么類型的問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)分類與聚類B.系統(tǒng)狀態(tài)的可視化呈現(xiàn)C.具有明確目標(biāo)值的決策與控制問(wèn)題D.自然語(yǔ)言的理解與生成6.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常被認(rèn)為是連接主義（深度學(xué)習(xí)）的核心要素？A.決策樹(shù)B.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類分析7.當(dāng)在復(fù)雜工程系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，哪個(gè)方面是系統(tǒng)工程師必須重點(diǎn)考量的倫理問(wèn)題？A.算法的計(jì)算效率B.系統(tǒng)的硬件成本C.AI決策的透明度與可解釋性D.AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間8.“智能體”（Agent）在系統(tǒng)科學(xué)與工程中的人工智能應(yīng)用背景下，通常指？A.一個(gè)物理意義上的機(jī)器人B.具有自主性、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)并能與環(huán)境交互的軟件或硬件實(shí)體C.人工智能算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式D.人工智能研究領(lǐng)域的核心理論9.人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)系統(tǒng)工程“V”模型的影響主要體現(xiàn)在？A.縮短了需求分析和系統(tǒng)定義階段的時(shí)間B.增加了模型在測(cè)試和驗(yàn)證階段的復(fù)雜性C.使系統(tǒng)行為的動(dòng)態(tài)模擬和早期驗(yàn)證成為可能D.減少了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)所需的人力資源10.“AIforScience”概念強(qiáng)調(diào)人工智能在科學(xué)研究中的賦能作用，其在系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域的具體體現(xiàn)可能包括？A.僅用于分析系統(tǒng)科學(xué)家的研究論文B.利用AI加速?gòu)?fù)雜系統(tǒng)模型的構(gòu)建與求解C.僅用于自動(dòng)化科學(xué)實(shí)驗(yàn)的操作過(guò)程D.專門開(kāi)發(fā)用于預(yù)測(cè)諾貝爾獎(jiǎng)的科學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)二、名詞解釋（每小題3分，共15分。請(qǐng)用簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的語(yǔ)言解釋下列名詞。）1.深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）2.系統(tǒng)思維（SystemsThinking）3.智能代理（IntelligentAgent）4.可解釋人工智能（ExplainableAI,XAI）5.優(yōu)化算法（OptimizationAlgorithm）三、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。請(qǐng)對(duì)下列問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)要回答。）1.簡(jiǎn)述人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)）能夠?yàn)橄到y(tǒng)建模與仿真帶來(lái)哪些方面的改進(jìn)。2.列舉至少三個(gè)系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的典型應(yīng)用實(shí)例。3.為什么說(shuō)將人工智能技術(shù)融入系統(tǒng)工程方法論需要系統(tǒng)思維的支持？4.在系統(tǒng)工程項(xiàng)目中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些？四、論述題（每小題10分，共30分。請(qǐng)圍繞下列主題展開(kāi)論述，要求觀點(diǎn)明確，論據(jù)充分，邏輯清晰。）1.論述人工智能技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等）如何能夠增強(qiáng)復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)與自組織能力。2.結(jié)合具體系統(tǒng)工程應(yīng)用場(chǎng)景，論述人工智能倫理考量（如公平性、安全性）的重要性及其對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響。3.展望未來(lái)，你認(rèn)為人工智能將在哪些新的系統(tǒng)科學(xué)與工程研究方向或應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用？請(qǐng)闡述你的理由。五、設(shè)計(jì)題（15分。請(qǐng)根據(jù)要求完成下列設(shè)計(jì)任務(wù)。）設(shè)計(jì)一個(gè)基于人工智能技術(shù)的簡(jiǎn)單決策支持系統(tǒng)框架，用于輔助城市應(yīng)急管理部門進(jìn)行自然災(zāi)害（如洪水）的響應(yīng)資源調(diào)度決策。請(qǐng)明確系統(tǒng)需要考慮的關(guān)鍵輸入信息、核心的人工智能技術(shù)模塊（至少兩個(gè)）、主要的系統(tǒng)輸出以及該系統(tǒng)在提高應(yīng)急響應(yīng)效率方面可能的優(yōu)勢(shì)。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.C7.C8.B9.C10.B二、名詞解釋1.深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）：一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)構(gòu)建多層（深度）結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的多層次抽象表示，能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。2.系統(tǒng)思維（SystemsThinking）：一種認(rèn)識(shí)世界、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的思維模式，強(qiáng)調(diào)理解系統(tǒng)各要素之間的相互聯(lián)系、相互作用以及整體涌現(xiàn)性，關(guān)注反饋回路、時(shí)間延遲和邊界等系統(tǒng)特性。3.智能代理（IntelligentAgent）：在人工智能和系統(tǒng)科學(xué)中，指能夠感知環(huán)境、推理決策并采取行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的自主實(shí)體（可以是軟件程序、機(jī)器人或組織等）。4.可解釋人工智能（ExplainableAI,XAI）：指旨在使人工智能模型的決策過(guò)程和結(jié)果更加透明、易于理解和解釋的技術(shù)與研究領(lǐng)域，對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用（如醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控）至關(guān)重要。5.優(yōu)化算法（OptimizationAlgorithm）：旨在尋找給定問(wèn)題最優(yōu)解（最大值或最小值）的計(jì)算方法，在系統(tǒng)工程中用于求解資源分配、路徑規(guī)劃、控制策略等最優(yōu)化問(wèn)題。三、簡(jiǎn)答題1.人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)）能夠?yàn)橄到y(tǒng)建模與仿真帶來(lái)哪些方面的改進(jìn)：*自動(dòng)特征提?。簷C(jī)器學(xué)習(xí)能從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)有意義的特征，減少人工設(shè)計(jì)和假設(shè)的復(fù)雜性，提升模型對(duì)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的擬合度。*動(dòng)態(tài)行為預(yù)測(cè)：基于歷史數(shù)據(jù)或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)狀態(tài)或行為，使仿真更具前瞻性和預(yù)測(cè)能力。*復(fù)雜關(guān)系建模：能夠捕捉系統(tǒng)中非線性、高維度的復(fù)雜關(guān)系，彌補(bǔ)傳統(tǒng)建模方法（如線性模型）的局限性。*數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模：支持從數(shù)據(jù)出發(fā)，構(gòu)建反映系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行規(guī)律的模型，尤其適用于規(guī)則不明確或快速變化的復(fù)雜系統(tǒng)。*模型驗(yàn)證與校準(zhǔn)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法自動(dòng)進(jìn)行模型參數(shù)校準(zhǔn)和有效性驗(yàn)證，提高模型的可靠性和置信度。2.列舉至少三個(gè)系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的典型應(yīng)用實(shí)例：*基于機(jī)器學(xué)習(xí)的城市交通流預(yù)測(cè)與信號(hào)燈智能控制：通過(guò)分析歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)傳感器信息，預(yù)測(cè)未來(lái)交通狀況并動(dòng)態(tài)優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，緩解交通擁堵。*應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過(guò)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（振動(dòng)、溫度、聲音等），利用深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別異常模式，提前預(yù)測(cè)潛在故障，減少停機(jī)損失。*基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的供應(yīng)鏈庫(kù)存管理與路徑優(yōu)化：訓(xùn)練智能體在模擬或真實(shí)的供應(yīng)鏈環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)的庫(kù)存訂貨點(diǎn)和運(yùn)輸路徑?jīng)Q策，以最小化成本或最大化效率。*利用自然語(yǔ)言處理進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)需求文檔分析：自動(dòng)提取和理解用戶需求文檔中的關(guān)鍵信息、約束條件和偏好，輔助系統(tǒng)需求工程。3.為什么說(shuō)將人工智能技術(shù)融入系統(tǒng)工程方法論需要系統(tǒng)思維的支持：*理解整體性與相互依賴：系統(tǒng)思維幫助識(shí)別AI作為系統(tǒng)組成部分與其他要素（人、組織、技術(shù)、環(huán)境）的相互作用和依賴關(guān)系，避免將AI視為孤立的工具。*識(shí)別復(fù)雜性與非線性：系統(tǒng)思維強(qiáng)調(diào)理解和處理系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性和涌現(xiàn)特性，這是設(shè)計(jì)和應(yīng)用AI（尤其是處理復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題）的基礎(chǔ)。*關(guān)注反饋與動(dòng)態(tài)演化：系統(tǒng)思維引導(dǎo)關(guān)注系統(tǒng)內(nèi)部的反饋機(jī)制和隨時(shí)間演化的行為，這對(duì)于設(shè)計(jì)和評(píng)估具有自適應(yīng)能力的AI系統(tǒng)至關(guān)重要。*定義合適的AI目標(biāo)與邊界：系統(tǒng)思維有助于從整體系統(tǒng)目標(biāo)出發(fā)，定義清晰、合理的AI應(yīng)用目標(biāo)和功能邊界，避免過(guò)度擬合或產(chǎn)生負(fù)面外部性。*評(píng)估倫理與社會(huì)影響：系統(tǒng)思維要求全面考慮AI應(yīng)用可能帶來(lái)的廣泛倫理、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)影響，而不僅僅是技術(shù)性能。4.在系統(tǒng)工程項(xiàng)目中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可能面臨的主要挑戰(zhàn)有哪些：*數(shù)據(jù)質(zhì)量與獲?。篈I（尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)）的性能高度依賴高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)，但在許多系統(tǒng)工程領(lǐng)域，獲取此類數(shù)據(jù)可能困難或成本高昂，且數(shù)據(jù)可能存在偏差。*模型可解釋性與可信度：復(fù)雜的AI模型（如深度學(xué)習(xí)）往往是“黑箱”，其決策過(guò)程難以解釋，這在安全關(guān)鍵型或高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)工程應(yīng)用中是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。*系統(tǒng)集成與魯棒性：將AI模塊無(wú)縫集成到現(xiàn)有復(fù)雜系統(tǒng)中，并確保其在各種不確定和干擾下仍能穩(wěn)定、可靠運(yùn)行，技術(shù)難度大。*倫理與公平性考量：需要仔細(xì)設(shè)計(jì)并驗(yàn)證AI系統(tǒng)，確保其決策和行為符合倫理規(guī)范，避免產(chǎn)生歧視性或偏見(jiàn)性結(jié)果。*安全與對(duì)抗性攻擊：確保AI系統(tǒng)不易受到惡意攻擊或?qū)剐詷颖镜挠绊?，保證系統(tǒng)安全是系統(tǒng)工程的核心要求，對(duì)AI系統(tǒng)提出了更高挑戰(zhàn)。*專業(yè)人才缺乏：同時(shí)精通系統(tǒng)工程和人工智能兩個(gè)領(lǐng)域的復(fù)合型人才相對(duì)稀缺，制約了AI在系統(tǒng)工程項(xiàng)目中的深入應(yīng)用。四、論述題1.論述人工智能技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等）如何能夠增強(qiáng)復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)與自組織能力：人工智能技術(shù)，特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)和能夠處理復(fù)雜環(huán)境的深度學(xué)習(xí)模型，能夠顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)與自組織能力。*增強(qiáng)自適應(yīng)能力：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體在與環(huán)境交互中試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，使系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和環(huán)境變化調(diào)整自身行為或參數(shù)，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的需求或外部條件。例如，在智能交通系統(tǒng)中，車輛控制系統(tǒng)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量調(diào)整車速和路徑，優(yōu)化整體通行效率。在供應(yīng)鏈管理中，AI驅(qū)動(dòng)的決策系統(tǒng)可以根據(jù)市場(chǎng)需求波動(dòng)自動(dòng)調(diào)整庫(kù)存水平和生產(chǎn)計(jì)劃。*促進(jìn)自組織能力：復(fù)雜系統(tǒng)通常具有自組織特性，即系統(tǒng)在沒(méi)有外部中央控制器的情況下，通過(guò)局部交互涌現(xiàn)出宏觀有序結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)AI技術(shù)能夠更好地理解和預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的復(fù)雜模式和交互動(dòng)態(tài)，從而設(shè)計(jì)出支持或引導(dǎo)自組織的系統(tǒng)架構(gòu)。例如，在多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng)中，利用AI的機(jī)器人可以感知環(huán)境和其他機(jī)器人狀態(tài)，自主進(jìn)行任務(wù)分配和路徑規(guī)劃，形成高效的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。在分布式發(fā)電網(wǎng)絡(luò)中，AI可以輔助管理大量分布式能源單元，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和優(yōu)化調(diào)度，無(wú)需集中控制。*處理復(fù)雜性與非線性行為：復(fù)雜系統(tǒng)通常表現(xiàn)出高度的非線性和涌現(xiàn)性，傳統(tǒng)控制方法難以有效應(yīng)對(duì)。深度學(xué)習(xí)等模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠捕捉系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜的相互作用關(guān)系，為理解和調(diào)控復(fù)雜系統(tǒng)的行為提供了新的工具。*學(xué)習(xí)與優(yōu)化系統(tǒng)行為：AI模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)或仿真經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)隱藏在復(fù)雜系統(tǒng)行為背后的規(guī)律，并據(jù)此優(yōu)化系統(tǒng)性能。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，使得系統(tǒng)能夠不斷進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)。2.結(jié)合具體系統(tǒng)工程應(yīng)用場(chǎng)景，論述人工智能倫理考量（如公平性、安全性）的重要性及其對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響：在系統(tǒng)工程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，倫理考量（如公平性、安全性、透明度等）的重要性日益凸顯，必須貫穿于系統(tǒng)設(shè)計(jì)的全過(guò)程，其影響深遠(yuǎn)。*重要性：系統(tǒng)工程旨在構(gòu)建服務(wù)于社會(huì)和人的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)的行為和決策會(huì)直接影響人的福祉和社會(huì)秩序。AI系統(tǒng)，特別是具有自主決策能力的系統(tǒng)，其潛在影響巨大且復(fù)雜。忽視倫理考量可能導(dǎo)致：*社會(huì)公平與歧視：AI系統(tǒng)可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差或算法設(shè)計(jì)缺陷，對(duì)特定人群產(chǎn)生不公平對(duì)待或歧視（如招聘、信貸審批、司法判決輔助系統(tǒng)中）。這在公共安全和社會(huì)公正領(lǐng)域影響巨大。*系統(tǒng)安全與風(fēng)險(xiǎn)：在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施控制等高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用中，AI系統(tǒng)的安全性和可靠性至關(guān)重要。倫理考量要求系統(tǒng)設(shè)計(jì)必須將安全置于首位，防范潛在風(fēng)險(xiǎn)和意外后果。*責(zé)任歸屬與問(wèn)責(zé)：當(dāng)AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤或造成損害時(shí)，責(zé)任難以界定。倫理考量需要明確設(shè)計(jì)、部署和運(yùn)行中的責(zé)任主體，建立有效的問(wèn)責(zé)機(jī)制。*用戶信任與接受度：如果用戶不信任AI系統(tǒng)的公平性、安全性和透明度，系統(tǒng)就難以被廣泛接受和應(yīng)用。倫理設(shè)計(jì)有助于建立用戶信任。*對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響：*需求定義階段：需求分析必須明確包含倫理約束和目標(biāo)，例如，要求系統(tǒng)在特定場(chǎng)景下必須滿足公平性標(biāo)準(zhǔn)，或保證在可預(yù)見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)下的安全行為。*系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：需要考慮如何將倫理保障機(jī)制嵌入系統(tǒng)架構(gòu)，例如，設(shè)計(jì)可解釋性模塊、公平性校驗(yàn)環(huán)節(jié)、安全冗余措施等。*算法與模型選擇與開(kāi)發(fā)：優(yōu)先選擇或開(kāi)發(fā)具有良好可解釋性、魯棒性和公平性的AI算法。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，主動(dòng)采取措施減少數(shù)據(jù)偏差，進(jìn)行公平性評(píng)估和調(diào)優(yōu)。*數(shù)據(jù)策略：重視數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注的倫理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)來(lái)源合法、使用合規(guī)，并采取措施保護(hù)用戶隱私。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行偏見(jiàn)檢測(cè)和緩解。*測(cè)試與驗(yàn)證：在測(cè)試階段，需要設(shè)計(jì)專門的測(cè)試用例，評(píng)估系統(tǒng)在不同邊緣情況和潛在攻擊下的行為是否符合倫理規(guī)范和安全要求。*部署與監(jiān)控：部署后持續(xù)監(jiān)控AI系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正潛在的倫理問(wèn)題或安全漏洞。建立應(yīng)急預(yù)案和干預(yù)機(jī)制。*用戶界面與交互：設(shè)計(jì)清晰的用戶界面，向用戶解釋AI系統(tǒng)的決策依據(jù)和局限性，提供用戶對(duì)AI決策一定程度的干預(yù)能力。3.展望未來(lái)，你認(rèn)為人工智能將在哪些新的系統(tǒng)科學(xué)與工程研究方向或應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用？請(qǐng)闡述你的理由。人工智能（AI）正驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)科學(xué)與工程向更深層次、更廣范圍發(fā)展，未來(lái)將在以下新的研究方向或應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用：*超復(fù)雜系統(tǒng)理論與建模：未來(lái)的復(fù)雜系統(tǒng)規(guī)模和交互維度將空前巨大，傳統(tǒng)建模方法難以應(yīng)對(duì)。AI（特別是深度學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能夠從海量、高維數(shù)據(jù)中挖掘復(fù)雜關(guān)聯(lián)，輔助構(gòu)建更精確、能處理更高維度涌現(xiàn)性的系統(tǒng)模型，推動(dòng)超復(fù)雜系統(tǒng)理論的發(fā)展。理由：AI強(qiáng)大的模式識(shí)別和特征學(xué)習(xí)能力，能夠應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)方法難以處理的“數(shù)據(jù)爆炸”和內(nèi)在復(fù)雜性。*自適應(yīng)與自優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)：AI將使系統(tǒng)能夠在運(yùn)行中實(shí)時(shí)感知環(huán)境變化、自我學(xué)習(xí)、自我調(diào)整和自我優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)真正的“智能”系統(tǒng)。例如，能夠根據(jù)用戶行為和環(huán)境反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整其功能、資源分配和交互方式的軟件系統(tǒng)，或能夠自主優(yōu)化運(yùn)行策略的物理系統(tǒng)。理由：強(qiáng)化學(xué)習(xí)等AI技術(shù)提供了使系統(tǒng)能夠與環(huán)境動(dòng)態(tài)交互、通過(guò)試錯(cuò)或在線學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自我改進(jìn)的機(jī)制。*人機(jī)融合系統(tǒng)（Human-AISystems）：AI不再是外部工具，而是成為系統(tǒng)的一部分，與人類協(xié)同工作。研究將聚焦于設(shè)計(jì)高效、可靠、安全的人機(jī)交互界面，理解人機(jī)交互過(guò)程中的認(rèn)知負(fù)荷與決策機(jī)制，開(kāi)發(fā)能夠增強(qiáng)人類能力的智能伙伴系統(tǒng)。理由：隨著AI能力增強(qiáng)，人機(jī)協(xié)同將成為常態(tài)，理解并優(yōu)化這種融合交互模式是系統(tǒng)工程的重要前沿。*基于AI的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與韌性增強(qiáng)：利用AI分析復(fù)雜系統(tǒng)中的多重風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑和脆弱點(diǎn)，進(jìn)行更精準(zhǔn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)。同時(shí)，基于AI優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)，增強(qiáng)系統(tǒng)在face面突發(fā)事件（如流行病、極端天氣）時(shí)的韌性（Resilience）。理由：AI能夠處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜非線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)和韌性提升策略。*AI驅(qū)動(dòng)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)：“AIforScience”將深入系統(tǒng)科學(xué)與工程的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，利用AI加速新材料發(fā)現(xiàn)、新藥研發(fā)、氣候變化模擬、宇宙演化研究等，并自動(dòng)從海量科學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的理論、模型和規(guī)律。理由：AI的數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和預(yù)測(cè)能力，能夠極大提升科學(xué)研究的效率和深度，拓展人類認(rèn)知邊界。*可持續(xù)與智能城市系統(tǒng)：AI將在構(gòu)建智慧能源網(wǎng)絡(luò)、智能交通系統(tǒng)、精細(xì)化城市治理、環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)等方面發(fā)揮核心作用，助力實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的城市目標(biāo)。理由：城市系統(tǒng)極其復(fù)雜且動(dòng)態(tài)，AI技術(shù)能夠有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，優(yōu)化資源配置，提升城市運(yùn)行效率和居民生活品質(zhì)。五、設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)基于人工智能技術(shù)的簡(jiǎn)單決策支持系統(tǒng)框架，用于輔助城市應(yīng)急管理部門進(jìn)行自然災(zāi)害（如洪水）的響應(yīng)資源調(diào)度決策。系統(tǒng)名稱：城市洪澇應(yīng)急資源智能調(diào)度決策支持系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱為“洪智調(diào)”）核心思想：該系統(tǒng)旨在利用人工智能技術(shù)，結(jié)合實(shí)時(shí)災(zāi)害信息、資源數(shù)據(jù)和地理信息，為應(yīng)急指揮中心提供動(dòng)態(tài)、優(yōu)化的資源調(diào)度建議，提高洪澇災(zāi)害響應(yīng)效率。1.關(guān)鍵輸入信息：*災(zāi)害信息：實(shí)時(shí)更新的洪水范圍、水位、流速、影響區(qū)域（包括受困人口、重要設(shè)施位置）、災(zāi)害發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。*資源信息：可用應(yīng)急資源清單，包括：*人員資源：救援隊(duì)伍（類型、規(guī)模、位置）、志愿者、醫(yī)療隊(duì)伍及設(shè)備、應(yīng)急管理人員。*物資資源：搶險(xiǎn)工具、照明設(shè)備、食品、飲用水、藥品、帳篷、救生器材等，及其位置、數(shù)量、狀態(tài)。*設(shè)備資源：排水設(shè)備、發(fā)電機(jī)、通信設(shè)備、運(yùn)輸車輛（類型、載重、可用性、位置）等。*地理信息：數(shù)字高程模型（DEM）、道路網(wǎng)絡(luò)（通行狀況）、河流水系、避難場(chǎng)所分布、興趣點(diǎn)（POI，如醫(yī)院、學(xué)校、大型場(chǎng)館）等。*約束條件：法律法規(guī)限制、安全風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、預(yù)定救援路線、時(shí)間窗口要求、特定資源調(diào)配規(guī)則（如優(yōu)先保障避難所）。*歷史數(shù)據(jù)：類似災(zāi)害的資源調(diào)度與響應(yīng)效果數(shù)據(jù)（用于模型訓(xùn)練和優(yōu)化）。2.核心的人工智能技術(shù)模塊（至少兩個(gè)）：*a)基于深度學(xué)習(xí)的災(zāi)害態(tài)勢(shì)感知與預(yù)測(cè)模塊：*功能：利用衛(wèi)星圖像、無(wú)人機(jī)影像、氣象數(shù)據(jù)等，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN/LSTM）實(shí)時(shí)分析洪水蔓延范圍、淹沒(méi)區(qū)域、潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)洪水發(fā)展趨勢(shì)和影響范圍。*輸出：動(dòng)態(tài)更新的災(zāi)害影響評(píng)估圖、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。*b)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源調(diào)度優(yōu)化模塊：*功能：將資源調(diào)度問(wèn)題建模為一個(gè)馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）。智能體（AI引擎）通過(guò)與環(huán)境（當(dāng)前災(zāi)害態(tài)勢(shì)、資源狀態(tài)、約束條件）交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)的資源（人員、物資、設(shè)備）分配策略（去哪里、調(diào)什么、派多少人/輛、何時(shí)出發(fā)