2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知科學與技術認知智能挑戰(zhàn)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述認知智能的主要特征。請至少列舉四項，并分別簡要說明其含義。二、比較聯(lián)結主義和符號主義兩種認知智能實現(xiàn)范式的主要差異。請從信息處理方式、知識表示、學習機制等方面進行分析。三、深度學習在自然語言處理領域取得了顯著進展。請列舉至少三種基于深度學習的NLP任務，并簡述各自所使用的主要模型類型或技術特點。四、常識推理被認為是實現(xiàn)真正強人工智能的關鍵挑戰(zhàn)之一。請說明常識推理的復雜性，并舉例說明缺乏常識知識會導致機器在哪些方面表現(xiàn)不佳。五、情感計算是認知智能領域的一個重要研究方向。請簡述情感計算的主要目標，并討論在開發(fā)具有情感交互能力的智能系統(tǒng)時面臨的主要技術挑戰(zhàn)。六、七、可解釋性人工智能（XAI）旨在提高AI決策過程的透明度。請列舉至少三種XAI方法，并簡要說明它們的基本思想。八、機器學習模型的可遷移性是指模型將在一個任務或領域中學習到的知識應用到其他相關任務或領域的能力。請討論影響機器學習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、知識圖譜被認為是實現(xiàn)大規(guī)模知識表示和推理的有效方式。請簡述知識圖譜的基本構成要素，并說明其在構建具有常識推理能力的智能系統(tǒng)中的作用。十、自動駕駛汽車需要具備高級的認知智能水平以應對復雜的交通環(huán)境。請分析自動駕駛汽車在感知、決策和控制方面所面臨的主要認知挑戰(zhàn)，并探討相應的技術解決方案。十一、隨著人工智能技術的快速發(fā)展，其倫理和社會影響日益凸顯。請討論人工智能發(fā)展可能帶來的主要倫理挑戰(zhàn)，并就如何負責任地開發(fā)和應用人工智能提出你的看法。十二、結合你所學的認知科學與技術知識，選擇一個你感興趣的具體認知智能應用領域（例如：智能教育、智能醫(yī)療、人機協(xié)作等），分析該領域當前面臨的最主要的認知智能挑戰(zhàn)，并嘗試提出一個可能的解決方案或研究方向。試卷答案一、認知智能的主要特征包括：1.學習性：能夠從經驗或數(shù)據(jù)中獲取知識和技能，并改進自身性能。解析：這是智能區(qū)別于固定程序的關鍵，體現(xiàn)了自適應和發(fā)展的能力。2.理解性：能夠對輸入信息進行解釋、賦予意義，而不僅僅是模式匹配。解析：理解涉及語義層面，是對事物本質和關系的把握。3.推理性：能夠基于已有知識和信息進行邏輯推斷、演繹、歸納等思維活動，以解決問題或得出結論。解析：推理是智能的核心能力之一，支撐著決策和問題解決。4.適應性：能夠根據(jù)環(huán)境變化或新信息調整自身的行為和內部狀態(tài)，以維持性能或達成目標。解析：適應性使智能系統(tǒng)能夠應對不確定性和動態(tài)環(huán)境。二、聯(lián)結主義與符號主義的主要差異：1.信息處理方式：聯(lián)結主義模擬大腦神經元網絡，通過大量簡單處理單元的并行連接和信息傳遞進行分布式、統(tǒng)計性信息處理；符號主義則基于符號系統(tǒng)，通過符號的操作、組合和邏輯規(guī)則進行演繹推理。解析：核心區(qū)別在于是否采用類似大腦的并行分布式結構，以及是否依賴符號和邏輯。2.知識表示：聯(lián)結主義通常將知識隱式地表示在神經元連接的權重中；符號主義則顯式地使用符號和詞匯表示知識，并構建知識庫。解析：知識是隱式分布還是顯式表征是兩者表示的根本不同。3.學習機制：聯(lián)結主義主要依賴數(shù)據(jù)驅動，通過反向傳播等算法調整連接權重進行學習；符號主義的學習通常需要人工定義規(guī)則，或通過符號邏輯進行學習。解析：學習的來源和方式不同，聯(lián)結主義為數(shù)據(jù)驅動，符號主義偏向規(guī)則驅動或邏輯學習。三、基于深度學習的NLP任務及模型：1.機器翻譯：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），利用其強大的序列建模能力和注意力機制捕捉源語言和目標語言之間的對齊關系。解析：Transformer因其并行計算能力和自注意力機制在處理長距離依賴和序列轉換任務（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網絡（CNN）用于捕捉局部文本特征，循環(huán)神經網絡（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結合或純BERT等預訓練語言模型的架構。解析：不同模型側重于提取不同類型的文本特征，BERT等預訓練模型通過海量語料學習通用表示，再用于下游任務。3.問答系統(tǒng)（QA）：常用模型包括基于BERT等預訓練模型的閱讀理解（ReadingComprehension）架構，通過提取式問答（ExtractiveQA）定位原文答案，或開放式問答（Open-domainQA）生成答案；以及端到端的問答模型。解析：核心在于理解問題并從給定文本中準確找出答案或生成答案，預訓練模型提供了強大的語言理解基礎。四、常識推理的復雜性與例子：復雜性體現(xiàn)在：常識知識通常是非顯式的、背景性的、大量的，且具有情境依賴性；機器難以通過有限的明確指令或數(shù)據(jù)完全獲??；常識推理往往涉及物理、社會、心理等多個領域，需要跨領域的知識整合和靈活運用。例子：缺乏常識會導致機器無法理解簡單的人類行為或對話。例如，一個機器人可能無法理解“他困了去睡覺”，除非被明確編程或從大量類似場景中學習，因為它缺乏“困”需要“睡覺”來緩解的常識聯(lián)系；??，它可能無法處理“杯子是空的”隱含的“杯子可以容納液體”的常識。五、情感計算的目標與技術挑戰(zhàn)：目標：使機器能夠識別、理解、解釋、處理甚至模擬人類的情感，以實現(xiàn)更自然、更人性化的人機交互，提升用戶體驗。主要技術挑戰(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體差異大；2）情感識別的復雜性和多模態(tài)性：需要融合文本、語音、面部表情、生理信號等多種模態(tài)信息，且這些信息可能存在矛盾；3）情感理解的深度：不僅要識別情感狀態(tài)，還要理解情感的誘因、強度和動態(tài)變化；4）情感生成與交互的自然性：使機器模擬的情感表達顯得真實、恰當且不過度。六、對抗性攻擊及其原理：1.針對圖像的擾動添加攻擊：通過在輸入圖像中添加人眼難以察覺的微小擾動（如高斯噪聲、像素值微小變化），就能導致深度學習模型做出錯誤的分類判斷。原理是這些擾動剛好使模型內部表示發(fā)生跨越決策邊界的改變。2.針對文本的插入/刪除/替換攻擊：通過向輸入文本中插入、刪除或替換少量字符，改變模型的預測結果。原理是改變了模型的注意力焦點或輸入語義的細微平衡點，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：利用模型自身的結構或輸出（如決策樹的可視化、神經網絡的權重或激活值）來解釋其預測。思想是直接挖掘模型內部的決策邏輯或關鍵因素。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，評估輸入特征對模型預測結果的貢獻度大小。思想是將復雜模型解釋為特征重要性的加權求和，提供特征影響力的量化度量。3.基于代理模型的解釋：訓練一個簡單的、可解釋的模型（如決策樹）來近似復雜模型的決策邊界或預測結果，并用該簡單模型進行解釋。思想是“以簡馭繁”，用一個易于理解的小模型來解釋一個大模型的復雜行為。八、影響模型可遷移性的因素與策略：主要因素：1）源任務與目標任務之間的相似性（領域、數(shù)據(jù)分布、任務類型）；2）源任務學習的知識粒度（是特定模式還是通用表征）；3）源任務數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量。提高策略：1）領域適應（DomainAdaptation）技術，減少源域和目標域之間的分布差異；2）元學習（Meta-learning）或學習如何學習，使模型能夠快速適應新任務；3）使用更強大的預訓練模型，學習更通用的知識表示，這些表示在不同任務上具有更好的遷移能力。九、知識圖譜的構成要素及其作用：構成要素：實體（Entity）、關系（Relationship）、屬性（Attribute）。作用：知識圖譜以圖形方式組織和表示知識，通過實體和關系的連接形成知識網絡。它在構建具有常識推理能力的智能系統(tǒng)中的作用在于：1）提供結構化的背景知識，幫助理解實體間的復雜關聯(lián)；2）支持推理，通過鏈接推理（LinkPrediction）和路徑查找（PathFinding）等操作推斷未知知識；3）增強搜索和問答系統(tǒng)的能力，提供更豐富的上下文和關聯(lián)信息。十、自動駕駛的認知挑戰(zhàn)與解決方案：感知挑戰(zhàn)：在復雜天氣（雨、霧、雪）、光照變化（強光、陰影）、遮擋情況下準確識別和預測周圍環(huán)境（車輛、行人、交通信號）。解決方案：使用更魯棒的傳感器融合技術（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等），開發(fā)更強大的環(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（結合全局路徑和局部路徑規(guī)劃），開發(fā)能夠處理不確定性和風險的決策模型（如基于強化學習或貝葉斯方法）?？刂铺魬?zhàn)：根據(jù)感知和決策結果，精確控制車輛轉向、加速和制動，確保平穩(wěn)、安全。解決方案：設計更高級的車輛動力學模型和控制器，考慮人因工程，確保人機交互的舒適性和安全性。十一、主要倫理挑戰(zhàn)：1）數(shù)據(jù)偏見與算法歧視：訓練數(shù)據(jù)中的偏見可能導致模型對特定群體產生歧視性結果；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）可能過度收集和使用個人數(shù)據(jù)；3）安全與控制：自主AI系統(tǒng)（如自主武器、關鍵基礎設施控制）的失控風險；4）就業(yè)沖擊：AI自動化可能導致大規(guī)模失業(yè)；5）責任歸屬：當AI系統(tǒng)出錯造成損害時，責任應由誰承擔。負責任應用看法：應在AI研發(fā)和應用的各個環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)收集、模型設計、算法測試、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；加強跨學科合作，包括技術專家、社會科學家、倫理學家的共同參與；提高公眾對AI的認知和參與度；確保AI的發(fā)展旨在促進人類福祉，促進公平正義。十二、認知智能應用領域的挑戰(zhàn)與解決方案（示例：智能教育）：領域：智能教育。主要挑戰(zhàn)：1）個性化學習需求難以滿足：每個學生的學習進度、風格、知識基礎都不同；2）缺乏真正的理解與批判性思維培養(yǎng)：