2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫(kù)——人工智能技術(shù)在系統(tǒng)科學(xué)與工程中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述人工智能（AI）在系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域的主要研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用方向。二、比較并說(shuō)明監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在解決系統(tǒng)問(wèn)題時(shí)的主要區(qū)別、適用場(chǎng)景及局限性。三、闡述深度學(xué)習(xí)（DL）在復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真中的優(yōu)勢(shì)，并列舉至少三種DL模型及其各自擅長(zhǎng)處理的系統(tǒng)問(wèn)題類型。四、解釋什么是自然語(yǔ)言處理（NLP），并描述NLP技術(shù)在知識(shí)管理系統(tǒng)、智能客服或輿情分析等一個(gè)具體系統(tǒng)中的應(yīng)用過(guò)程。五、結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）的思想，說(shuō)明如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)改進(jìn)系統(tǒng)模型的構(gòu)建或參數(shù)辨識(shí)過(guò)程。六、描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的基本原理，并舉例說(shuō)明其在優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)決策控制策略（如智能交通信號(hào)燈控制、機(jī)器人路徑規(guī)劃）方面的應(yīng)用思路。七、討論將人工智能技術(shù)應(yīng)用于大型復(fù)雜系統(tǒng)（如智慧城市、全球供應(yīng)鏈）時(shí)，可能面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。八、分析人工智能技術(shù)在提升系統(tǒng)效率的同時(shí)，可能引發(fā)的社會(huì)倫理問(wèn)題（如就業(yè)沖擊、數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)），并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略或思考。九、設(shè)想一個(gè)具體的系統(tǒng)場(chǎng)景（如智能醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)），概述你會(huì)如何綜合運(yùn)用多種AI技術(shù)（至少三種）和系統(tǒng)科學(xué)方法來(lái)設(shè)計(jì)該系統(tǒng)，并說(shuō)明其核心價(jià)值所在。十、預(yù)測(cè)未來(lái)五年人工智能技術(shù)在系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域可能的發(fā)展趨勢(shì)，并說(shuō)明這些趨勢(shì)對(duì)系統(tǒng)科學(xué)研究范式可能產(chǎn)生的影響。試卷答案一、二、監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立輸入與輸出之間的映射關(guān)系，適用于有明確目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)或分類問(wèn)題，如系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)、故障診斷。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)處理無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式，如進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析、異常檢測(cè)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體與環(huán)境的交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于需要連續(xù)決策和適應(yīng)環(huán)境反饋的系統(tǒng)控制問(wèn)題。三者主要區(qū)別在于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型（有標(biāo)簽/無(wú)標(biāo)簽/交互）、學(xué)習(xí)目標(biāo)（映射/發(fā)現(xiàn)模式/學(xué)習(xí)策略）和適用問(wèn)題類型。三、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠捕捉復(fù)雜系統(tǒng)中的高階交互和復(fù)雜模式，特別適用于處理高維、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而在復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真中構(gòu)建更精確的模型。列舉的DL模型及其應(yīng)用：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）擅長(zhǎng)處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如用于模擬城市交通流量分布或圖像識(shí)別系統(tǒng)中的部件；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM,GRU）擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，如用于模擬時(shí)間序列系統(tǒng)（如天氣變化、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)）的行為；Transformer模型在處理長(zhǎng)距離依賴和并行計(jì)算方面有優(yōu)勢(shì)，可應(yīng)用于模擬復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播或進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估。四、自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能的一個(gè)分支，研究計(jì)算機(jī)與人類（自然）語(yǔ)言之間的相互作用，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語(yǔ)言。在知識(shí)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用過(guò)程包括：利用文本預(yù)處理技術(shù)（分詞、去停用詞）對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；通過(guò)命名實(shí)體識(shí)別（NER）提取關(guān)鍵知識(shí)要素（如人名、地名、機(jī)構(gòu)名）；利用關(guān)系抽取技術(shù)識(shí)別實(shí)體間的關(guān)聯(lián)；通過(guò)文本分類或主題建模對(duì)知識(shí)進(jìn)行組織與分類；最后通過(guò)問(wèn)答系統(tǒng)或語(yǔ)義搜索技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的便捷查詢與應(yīng)用。在智能客服中則涉及意圖識(shí)別、情感分析、對(duì)話管理等環(huán)節(jié)。在輿情分析中則涉及信息獲取、事實(shí)檢測(cè)、觀點(diǎn)挖掘、情感傾向分析等步驟。五、結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）的思想，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)系統(tǒng)模型構(gòu)建或參數(shù)辨識(shí)過(guò)程體現(xiàn)在：1）利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如聚類、回歸）分析歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別系統(tǒng)中隱藏的子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或關(guān)鍵反饋回路，從而輔助構(gòu)建更符合現(xiàn)實(shí)的SD模型；2）利用監(jiān)督學(xué)習(xí)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高斯過(guò)程）擬合歷史數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，作為SD模型中非線性函數(shù)的代理函數(shù)，提升模型對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)行為的模擬精度；3）利用在線學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使SD模型能夠根據(jù)新出現(xiàn)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)或環(huán)境變化，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)或結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)與持續(xù)優(yōu)化；4）利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行模型驗(yàn)證，通過(guò)比較模型輸出與實(shí)際數(shù)據(jù)的復(fù)雜度、自相關(guān)性等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，更客觀地評(píng)估模型的擬合優(yōu)度。六、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的基本原理是智能體（Agent）在環(huán)境中通過(guò)觀察狀態(tài)（State）并執(zhí)行動(dòng)作（Action），從而獲得獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）或懲罰（Penalty），目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)策略（Policy），最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。在優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)決策控制策略中的應(yīng)用思路是：首先定義系統(tǒng)的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，這些定義需反映實(shí)際決策問(wèn)題。然后，訓(xùn)練RL智能體，使其在與系統(tǒng)模型的交互（或真實(shí)環(huán)境）中學(xué)習(xí)到最優(yōu)的動(dòng)作選擇策略。例如，在智能交通信號(hào)燈控制中，狀態(tài)可以是各路口的實(shí)時(shí)車(chē)流量和等待時(shí)間，動(dòng)作是切換信號(hào)燈狀態(tài)，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以設(shè)計(jì)為最小化平均等待時(shí)間或總延誤。學(xué)習(xí)到的策略將指導(dǎo)信號(hào)燈以動(dòng)態(tài)優(yōu)化的方式運(yùn)行。在機(jī)器人路徑規(guī)劃中，狀態(tài)可以是機(jī)器人位置和周?chē)h(huán)境信息，動(dòng)作是移動(dòng)方向，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以是到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的時(shí)間、能耗或避開(kāi)障礙物的獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰。七、將AI技術(shù)應(yīng)用于大型復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)可能面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)獲取與處理的規(guī)模和復(fù)雜性（海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)）、模型的可解釋性與魯棒性（“黑箱”問(wèn)題、對(duì)抗攻擊風(fēng)險(xiǎn)）、系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與效率要求（大規(guī)模模型訓(xùn)練與推理的計(jì)算資源需求）、多智能體/多系統(tǒng)間的協(xié)同與一致性（分布式AI的挑戰(zhàn)）、以及系統(tǒng)集成與維護(hù)的難度（與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性）。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)則可能涉及：過(guò)度依賴AI可能導(dǎo)致系統(tǒng)脆弱性增加（單點(diǎn)故障或被攻擊）、AI決策的偏見(jiàn)可能放大社會(huì)不公、數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)、以及AI系統(tǒng)行為難以預(yù)測(cè)和失控的可能性。八、九、設(shè)想場(chǎng)景：智能醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)。綜合運(yùn)用多種AI技術(shù)（1）自然語(yǔ)言處理（NLP）：用于從電子病歷、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中自動(dòng)提取患者癥狀、病史信息，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；（2）機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）：利用大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT）和病理數(shù)據(jù)，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型（CNN）進(jìn)行病灶檢測(cè)與分類，或訓(xùn)練分類模型預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)；（3）深度學(xué)習(xí)（DL）：利用Transformer等模型分析長(zhǎng)篇臨床報(bào)告或基因序列數(shù)據(jù)，輔助進(jìn)行疾病診斷或基因突變分析。系統(tǒng)科學(xué)方法：采用系統(tǒng)建模方法（如Agent-BasedModeling）模擬疾病傳播或藥物在人體內(nèi)的作用過(guò)程；運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析慢性病管理中的反饋機(jī)制；應(yīng)用系統(tǒng)工程方法論進(jìn)行系統(tǒng)需求分析、功能設(shè)計(jì)、多目標(biāo)優(yōu)化（如平衡診斷準(zhǔn)確率與成本）。核心價(jià)值在于提高診斷效率和準(zhǔn)確性、輔助醫(yī)生決策、促進(jìn)醫(yī)學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化醫(yī)療資源配置。十、未來(lái)五年人工智能技術(shù)在系統(tǒng)科學(xué)與工程領(lǐng)域可能的發(fā)展趨勢(shì)包括：1）AI與多種學(xué)科（如認(rèn)知科學(xué)、生命科學(xué)、社會(huì)科學(xué)）的深度融合，催生新的交叉研究范式；2）生成式AI（GenerativeAI）能力的增強(qiáng)，將能自動(dòng)生成系統(tǒng)模型、設(shè)計(jì)方案或模擬數(shù)據(jù)，極大提升系統(tǒng)創(chuàng)造性與適應(yīng)性；3）可解釋AI（ExplainableAI,XAI）成為研究熱點(diǎn)，旨在使復(fù)雜的AI決策過(guò)程透明化、可理解，以滿足信任和監(jiān)管需求；4）AI驅(qū)動(dòng)的自主系統(tǒng)（AutonomousSystems）將更加普及，能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行感