2025年大学认知科学与技术专业题库—— 认知科学与机器学习的整合.docxVIP

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学与机器学习的整合

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

请简述联结主义（Connectionism）范式的基本思想，并说明它在模拟人类认知能力方面相较于符号主义（Symbolicism）范式的主要优势和潜在局限。

二、

机器学习中的“泛化能力”是指什么？请分别从监督学习和无监督学习的角度，举例说明影响模型泛化能力的因素。

三、

试述使用深度学习模型进行视觉物体识别的基本原理。在应用中，这种基于机器学习的方法与人类通过视觉系统识别物体的过程有哪些相似之处和显著差异？

四、

请解释“具身认知”（EmbodiedCognition）理论的核心观点。该理论如何挑战传统的人工智能和机器学习研究范式？请结合一个具体例子说明。

五、

讨论机器学习模型的可解释性（Interpretability/Explainability）的重要性。在认知科学与技术的整合背景下，为什么需要开发更具可解释性的机器学习模型？请列举至少两种提升模型可解释性的方法。

六、

当前脑机接口（BCI）技术的研究应用中，认知科学和机器学习各自扮演着怎样的角色？整合这两者的优势可能带来哪些突破性的应用前景或面临哪些新的挑战？

七、

以自然语言处理（NLP）领域为例，描述认知科学理论如何为机器学习模型的设计提供启示。例如，如何借鉴人类语言的习得过程来改进机器翻译或对话系统的性能？

八、

假设我们要开发一个能够模拟人类短期记忆（WorkingMemory）功能的简单计算模型。请结合机器学习的概念，提出一个可能的模型设计方案，并阐述该设计如何体现认知科学与机器学习的整合思想。

九、

随着人工智能技术的飞速发展，人们开始关注其可能带来的伦理和社会影响。从认知科学的角度出发，讨论人工智能对人类认知能力可能产生的潜在影响（正面与负面），并思考如何在技术设计和应用中体现人文关怀和伦理考量。

试卷答案

一、

答案：联结主义（Connectionism）范式认为智能行为是大量简单处理单元（神经元或节点）通过局部互动和信息传递涌现出来的结果，强调学习是通过调整单元间连接的强度（权重）来实现的。其优势在于能够模拟人类认知的分布式、并行、容错和非线性特性，更适合处理复杂、模式化的任务（如感知、语言）；潜在局限在于模型通常缺乏可解释性（“黑箱”问题），难以清晰地映射到具体的认知机制或表征，且训练复杂模型需要大量数据和计算资源，理论基础的生物学实证仍需加强。

解析思路：考察对联结主义核心概念的掌握。首先需定义联结主义的基本思想（大量简单单元、局部互动、权重调整、涌现）。然后，对比其与符号主义的差异，提炼出其在模拟人类认知（分布式、并行、非线性等特性）上的优势。最后，指出其普遍存在的局限性（可解释性差、黑箱、训练需求高、理论生物学基础等）。

二、

答案：机器学习的“泛化能力”是指模型在遇到未经训练的、新的数据样本时，仍然能够表现良好，即具有良好的预测或分类性能的能力。影响监督学习泛化能力的因素包括：模型的复杂度（高复杂度模型可能过拟合）、训练数据的数量和质量（数据量越大、越具代表性，泛化能力越强）、特征工程的好坏（有效特征能提升泛化能力）以及正则化技术的应用（如L1/L2正则化、Dropout等，可防止过拟合）。影响无监督学习泛化能力的因素包括：聚类算法对初始值或参数的敏感度、降维方法保留信息的能力、数据本身的内在结构以及算法对噪声的鲁棒性。

解析思路：首先定义泛化能力的含义。然后分别针对监督学习和无监督学习，结合其工作原理，列举并简要解释影响泛化能力的具体因素，如模型复杂度、数据量/质量、特征、正则化、算法特性等。

三、

答案：使用深度学习模型进行视觉物体识别的基本原理通常涉及使用卷积神经网络（CNN）自动从图像中学习层次化的特征表示：底层学习边缘、纹理等简单特征，高层组合底层特征形成更复杂的物体部件或整体特征，通过反向传播算法和梯度下降优化模型参数，使模型能够将输入图像映射到正确的类别标签。相似之处在于：两者都试图从输入（视觉信号或环境信息）中提取有用的模式或特征，并进行分类或识别。显著差异在于：人类视觉系统具有高度的可塑性和情境依赖性，能整合多感官信息，并基于常识和经验进行识别；而深度学习模型通常需要大量标注数据进行训练，其识别过程是计算驱动的、数据依赖的，缺乏真正的理解、常识和跨领域迁移能力。

解析思路：先阐述深度学习（特别是CNN）进行视觉识别的基本原理和流程（自动特征学习、层次结构、训练优化）。然后，通过对比人类视觉系统，指出两者的相似之处（模式/特征提取与识别目标）。最后，重点突出显著差异，从人类系统的可塑性、多感官整合、常识运用、理解能力等方面，与机器学习模型的训练依赖性、