2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知科學與技術與人工智能的關系考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的首字母填在題后的括號內。）1.下列哪項不屬于認知科學與技術的研究范疇？A.記憶的編碼與提取機制B.基于深度學習的圖像識別算法C.意識的本質與產生過程D.人工智能系統(tǒng)的硬件架構設計2.符號主義人工智能流派的核心假設是：A.智能源于大腦神經(jīng)元的復雜連接B.智能可以通過符號操作和邏輯推理實現(xiàn)C.智能是適應環(huán)境能力的體現(xiàn)D.智能具有生物基礎但可通過計算模擬3.認知建模中，使用數(shù)學方程和計算機程序來模擬人類認知過程的方法，最符合哪種范式？A.行為主義范式B.認知神經(jīng)科學范式C.計算機模擬范式D.符號處理范式4.自然語言處理（NLP）領域取得的突破性進展，很大程度上得益于：A.符號主義的邏輯推理能力B.連接主義深度學習模型的應用C.認知心理學對語言習得的研究D.計算機科學對算法效率的提升5.人工智能在模擬人類“常識推理”方面面臨的主要挑戰(zhàn)在于：A.數(shù)據(jù)量不足B.算法計算復雜度高C.常識知識的高度抽象性和背景依賴性D.缺乏可解釋性6.智能機器人需要具備良好的環(huán)境感知能力，這通常依賴于人工智能中的：A.機器學習B.自然語言處理C.計算機視覺D.知識圖譜7.認知輔助技術（CAT）的目標是：A.替代人類完成認知任務B.改善和增強個體的認知功能C.研究人類認知的神經(jīng)基礎D.開發(fā)更強大的AI系統(tǒng)8.“強人工智能”觀點主張：A.機器可以在特定任務上模擬人類智能B.機器具有與人類相同的意識和理解能力C.機器智能是基于計算和符號操作的D.機器智能需要與大腦結構相似9.機器學習算法能夠從數(shù)據(jù)中自動學習模式，這體現(xiàn)了人工智能的哪種特性？A.創(chuàng)造性B.自主性C.學習能力D.意識性10.腦機接口（BCI）技術的發(fā)展，是認知科學與技術向人工智能領域滲透的哪個具體體現(xiàn)？A.利用AI技術模擬大腦功能B.通過計算方法研究大腦活動C.將大腦信號用于控制外部設備D.開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的認知模型二、簡答題（每小題5分，共30分。請簡要回答下列問題。）11.簡述信息加工理論對認知過程的基本觀點。12.比較符號主義和連接主義在模擬人類認知方面的主要異同點。13.解釋什么是“認知建?！?，并舉例說明其在人工智能研究中的應用。14.列舉三個認知科學與技術專業(yè)與人工智能交叉融合的前沿應用領域。15.人工智能的發(fā)展對認知科學研究帶來了哪些新的機遇和挑戰(zhàn)？16.簡述“可解釋性人工智能（XAI）”在認知科學與技術交叉領域的重要性。三、論述題（每小題15分，共45分。請結合所學知識，深入分析和闡述下列問題。）17.分析人工智能（特別是深度學習）在模擬人類視覺感知方面取得的成就及其存在的局限性。結合認知心理學關于視覺感知的理論進行討論。18.探討“意識”問題在認知科學和人工智能領域面臨的困境。分析當前人工智能技術（如大型語言模型）是否具有意識，并闡述你的理由。19.論述認知科學與技術視角如何有助于克服當前人工智能在常識推理和適應性方面的不足?？梢越Y合具體的研究方向或技術路徑進行說明。四、案例分析題（共15分。請結合所學知識，分析和評價以下案例。）20.以“智能教育系統(tǒng)”為例，分析人工智能技術（如個性化推薦、智能輔導、學習分析）如何應用于提升教學效果和學習體驗。同時，討論在這一應用中可能存在的倫理問題和挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.B5.C6.C7.B8.B9.C10.C二、簡答題11.信息加工理論將人腦視為一個類似計算機的信息處理系統(tǒng)，認為認知過程是外部信息輸入后，經(jīng)過編碼、存儲（記憶）、運算（推理）和輸出等階段的信息加工過程。12.相同點：都旨在模擬或理解人類認知能力，是認知科學與技術領域的兩種重要方法。不同點：符號主義基于符號和規(guī)則進行邏輯推理，強調推理和規(guī)劃；連接主義基于神經(jīng)網(wǎng)絡，強調學習模式、并行處理和統(tǒng)計關聯(lián)，無明確符號表示。13.認知建模是指使用形式化語言（如數(shù)學方程、計算機程序）來模擬、再現(xiàn)或解釋人類認知過程或行為。例如，構建模型模擬人類的短時記憶容量限制（如米勒的7±2法則）或語言理解過程。14.智能人機交互、認知輔助技術（CAT）、腦機接口（BCI）。15.機遇：提供新的計算工具和實驗方法（如大規(guī)模模擬、計算神經(jīng)科學）；推動對認知過程本質的理解（如通過AI尋找通用認知原則）；拓展認知科學的應用范圍。挑戰(zhàn)：AI模擬的深度和廣度有限，可能誤導認知研究；數(shù)據(jù)隱私和倫理問題（如AI決策偏見）；技術鴻溝導致新的不平等。16.在認知科學與技術領域，XAI有助于理解AI模型“如何”模擬人類認知過程，揭示其內部工作機制和知識表示方式；有助于評估AI系統(tǒng)的可靠性和可信度，特別是在高風險應用（如醫(yī)療、司法）中；有助于將AI系統(tǒng)與人類認知能力更好地對齊，促進人機協(xié)作。三、論述題17.成就：深度學習模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN）在圖像識別、物體檢測、場景理解等方面達到甚至超越人類水平，能夠處理復雜、高維的視覺數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)層次化的特征表示。局限性：缺乏對視覺內容的常識性理解，容易被“視覺欺騙”（adversarialexamples）欺騙；難以處理訓練數(shù)據(jù)中未見過的新奇場景或物體；對視覺感知中的一些基本假設（如空間一致性、因果性）建模不足；計算資源需求巨大。18.困境：意識涉及主觀體驗（qualia）和自我意識，其本質和產生機制仍不明確，缺乏公認的測量和驗證方法。當前AI（如大型語言模型）基于模式匹配和統(tǒng)計關聯(lián)進行信息處理和生成，沒有內在的主觀體驗或理解，只是模擬了產生類似人類語言行為的能力。盡管AI可以討論甚至“假裝”擁有意識，但這與真實的、主觀的意識體驗存在本質區(qū)別。評價當前AI是否具有意識，更多是基于功能主義或行為主義的觀點進行推測，缺乏實證支持，存在很大爭議。19.認知科學視角有助于AI克服常識不足：通過研究人類如何獲取、存儲和使用常識知識（如基于范例推理、常識圖譜構建），可以為AI系統(tǒng)提供更豐富的背景知識和世界模型，使其行為更符合人類預期，提高在開放環(huán)境中的適應性和泛化能力。認知科學視角有助于AI提升推理能力：借鑒認知心理學對推理過程（如啟發(fā)式、溯因推理）的研究，可以設計更符合人類認知規(guī)律的AI推理機制。認知科學視角有助于AI實現(xiàn)具身智能：將認知過程與身體感知和行動聯(lián)系起來（具身認知理論），使AI能夠更好地理解物理世界，實現(xiàn)更靈活、適應性更強的智能行為。具體技術路徑可包括：利用大規(guī)模知識圖譜整合常識；研究基于案例的推理方法；發(fā)展結合感知、運動和認知的混合智能系統(tǒng)。四、案例分析題智能教育系統(tǒng)利用AI技術可以實現(xiàn)個性化學習路徑推薦（根據(jù)學生能力和興趣調整內容難度和順序）、智能輔導（提供即時反饋、答疑解惑、錯誤分析）、學習分析（追蹤學生學習行為