2025年大學(xué)認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)認(rèn)知智能方向考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪一項(xiàng)不屬于認(rèn)知智能研究領(lǐng)域通常關(guān)注的核心認(rèn)知過(guò)程？A.注意與知覺(jué)B.記憶與學(xué)習(xí)C.語(yǔ)言與理解D.社會(huì)交互與情緒2.根據(jù)信息加工理論，人類(lèi)短時(shí)記憶容量通常被估計(jì)為能夠容納大約多少個(gè)獨(dú)立的單位（如音節(jié)或數(shù)字）？A.5-7個(gè)B.20-30個(gè)C.100-120個(gè)D.1000個(gè)以上3.在聯(lián)結(jié)主義認(rèn)知建模范式中，信息通常被認(rèn)為是以何種方式表示和處理的？A.通過(guò)符號(hào)和邏輯規(guī)則進(jìn)行顯式操作B.以類(lèi)似大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方式，通過(guò)加權(quán)連接進(jìn)行分布式、并行處理C.存儲(chǔ)在單一的、明確的數(shù)據(jù)庫(kù)中D.主要依賴(lài)于線性的計(jì)算步驟4.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常被認(rèn)為是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，適用于分類(lèi)和回歸任務(wù)？A.聚類(lèi)算法（如K-Means）B.主成分分析（PCA）C.支持向量機(jī)（SVM）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（作為一種通用模型）5.自然語(yǔ)言處理（NLP）中的詞嵌入（WordEmbedding）技術(shù)主要目的是什么？A.將文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的數(shù)值向量，以便計(jì)算機(jī)處理B.對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)法分析，提取句子成分C.實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯D.進(jìn)行文本摘要生成6.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常被用于實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互中的自然語(yǔ)言理解？A.數(shù)據(jù)挖掘B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.語(yǔ)音識(shí)別D.句法分析和語(yǔ)義分析7.符號(hào)主義認(rèn)知建模與聯(lián)結(jié)主義認(rèn)知建模相比，其主要的優(yōu)勢(shì)在于能夠更清晰地模擬哪方面能力？A.并行處理和大規(guī)模模式識(shí)別B.快速、自動(dòng)化的學(xué)習(xí)和適應(yīng)C.處理結(jié)構(gòu)化知識(shí)和進(jìn)行邏輯推理D.模擬大腦的單神經(jīng)元活動(dòng)8.在認(rèn)知智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，考慮“可解釋性”（Explainability）意味著什么？A.系統(tǒng)運(yùn)行速度要快B.系統(tǒng)能夠向用戶(hù)或開(kāi)發(fā)者解釋其決策或行為的原因C.系統(tǒng)需要具備很強(qiáng)的泛化能力D.系統(tǒng)需要使用最先進(jìn)的算法9.以下哪項(xiàng)概念與認(rèn)知負(fù)荷理論（CognitiveLoadTheory）直接相關(guān)，旨在減輕學(xué)習(xí)者的工作記憶負(fù)擔(dān)？A.精細(xì)化教學(xué)B.概念圖C.慢速呈現(xiàn)信息D.熟練操作練習(xí)10.認(rèn)知智能倫理研究關(guān)注的核心問(wèn)題之一是確保AI系統(tǒng)的決策和行為具有公平性，避免對(duì)特定群體產(chǎn)生系統(tǒng)性偏見(jiàn)。以下哪種方法不屬于常用的緩解AI偏見(jiàn)的技術(shù)手段？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）B.偏見(jiàn)檢測(cè)與審計(jì)（BiasDetectionandAuditing）C.多元化模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集D.對(duì)模型輸出進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性調(diào)整二、填空題1.認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)通過(guò)研究大腦的__________活動(dòng)，來(lái)揭示認(rèn)知過(guò)程的神經(jīng)基礎(chǔ)。2.知識(shí)表示是認(rèn)知智能系統(tǒng)的重要組成部分，常見(jiàn)的表示方法包括__________表示和__________表示。3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合（Overfitting）現(xiàn)象指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在__________數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。4.在人機(jī)交互領(lǐng)域，自然用戶(hù)界面（NaturalUserInterfaces,NUIs）強(qiáng)調(diào)通過(guò)更__________的方式與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互。5.認(rèn)知建模旨在構(gòu)建能夠模擬人類(lèi)認(rèn)知能力的__________或__________。6.語(yǔ)義網(wǎng)（SemanticWeb）的目標(biāo)是使網(wǎng)絡(luò)上的信息具有__________，從而能夠被機(jī)器更好地理解和利用。7.工作記憶（WorkingMemory）通常被認(rèn)為是執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)時(shí)臨時(shí)存儲(chǔ)和操作信息的容量有限的系統(tǒng)。8.情感計(jì)算（AffectiveComputing）關(guān)注計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解、處理和模擬人類(lèi)情感的領(lǐng)域。9.機(jī)器推理（MachineReasoning）是指讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行__________、__________和邏輯推斷的能力。10.為了評(píng)估認(rèn)知智能系統(tǒng)的性能，除了準(zhǔn)確性，常用的指標(biāo)還包括__________、__________和魯棒性。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述聯(lián)結(jié)主義認(rèn)知建模與符號(hào)主義認(rèn)知建模的主要區(qū)別。2.解釋什么是知識(shí)圖譜，并簡(jiǎn)述其在認(rèn)知智能系統(tǒng)中的應(yīng)用價(jià)值。3.描述注意機(jī)制在認(rèn)知過(guò)程中的作用。4.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在認(rèn)知建模中的作用和挑戰(zhàn)。四、論述題1.論述深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何推動(dòng)了認(rèn)知智能領(lǐng)域的發(fā)展，并分析其面臨的主要挑戰(zhàn)。2.結(jié)合具體例子，論述認(rèn)知智能系統(tǒng)在人機(jī)協(xié)作中的重要性及其帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。3.探討認(rèn)知智能倫理的核心議題，并就如何確保認(rèn)知智能技術(shù)的負(fù)責(zé)任發(fā)展和應(yīng)用提出你的看法。試卷答案一、選擇題1.D2.A3.B4.C5.A6.D7.C8.B9.D10.D二、填空題1.神經(jīng)2.符號(hào)；連接3.測(cè)試（或測(cè)試集/未見(jiàn)）4.自然（或直觀）5.計(jì)算機(jī)程序；計(jì)算模型6.語(yǔ)義（或意義）7.容量（或空間）8.情感9.推理；規(guī)劃10.效率；可解釋性三、簡(jiǎn)答題1.解析思路：聯(lián)結(jié)主義強(qiáng)調(diào)分布式、并行處理，通過(guò)神經(jīng)元連接的權(quán)重進(jìn)行學(xué)習(xí)，模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；符號(hào)主義強(qiáng)調(diào)符號(hào)操作、邏輯推理，使用符號(hào)和規(guī)則表示知識(shí)，模擬人類(lèi)的抽象思維和推理能力。兩者在知識(shí)表示、學(xué)習(xí)方式和處理范式上存在根本區(qū)別。2.解析思路：知識(shí)圖譜是以圖結(jié)構(gòu)形式組織知識(shí)，節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體間的關(guān)系。其應(yīng)用價(jià)值在于：提供結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示，增強(qiáng)信息檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，支持智能問(wèn)答、推薦系統(tǒng)等認(rèn)知智能應(yīng)用，使機(jī)器能更好地理解世界和上下文。3.解析思路：注意機(jī)制在認(rèn)知過(guò)程中選擇性地關(guān)注相關(guān)信息，抑制無(wú)關(guān)信息，從而將有限的認(rèn)知資源集中在最需要處理的信息上，提高認(rèn)知效率和準(zhǔn)確性。它是許多認(rèn)知任務(wù)（如感知、記憶、決策）的基礎(chǔ)。4.解析思路：機(jī)器學(xué)習(xí)為認(rèn)知建模提供了強(qiáng)大的工具，使其能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式、表示和規(guī)則，從而模擬人類(lèi)的感知、記憶、學(xué)習(xí)等認(rèn)知能力。挑戰(zhàn)在于：如何選擇合適的模型和算法來(lái)真實(shí)反映認(rèn)知過(guò)程，如何處理數(shù)據(jù)噪聲和偏差，如何確保模型的泛化能力和可解釋性，以及如何將高級(jí)認(rèn)知能力（如常識(shí)、推理）融入模型。四、論述題1.解析思路：深度學(xué)習(xí)通過(guò)其多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的參數(shù)學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到層次化的特征表示，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，極大地推動(dòng)了認(rèn)知智能系統(tǒng)在這些方面的能力。挑戰(zhàn)包括：需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)、計(jì)算資源消耗大、模型通常缺乏可解釋性（“黑箱”問(wèn)題）、泛化能力受數(shù)據(jù)分布影響、易受對(duì)抗性攻擊等。2.解析思路：認(rèn)知智能系統(tǒng)在人機(jī)協(xié)作中實(shí)現(xiàn)更自然、高效、智能的交互，共同完成復(fù)雜任務(wù)。機(jī)遇在于提升生產(chǎn)力、改善人機(jī)體驗(yàn)、拓展應(yīng)用領(lǐng)域（如醫(yī)療、教育、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)）。挑戰(zhàn)在于確保人機(jī)交互的安全性與可靠性、保護(hù)用戶(hù)隱私、彌合人類(lèi)與機(jī)器在認(rèn)知能力上的差距、處理不確定性、以及適應(yīng)日