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2025年认知科学与人工智能职业资格考试题及答案

一、单项选择题（共10题，每题2分，共20分。每题只有一个正确选项）

1.以下关于认知神经科学中“默认模式网络（DefaultModeNetwork,DMN）”的描述，正确的是：

A.主要负责视觉信息的初级处理

B.在静息状态下活动增强，与自我参照思维相关

C.损伤后会导致运动协调障碍

D.是强化学习中价值评估的核心脑区

2.机器学习中，“迁移学习（TransferLearning）”的核心目标是：

A.提高模型在训练集上的准确率

B.将已训练模型的知识应用到不同但相关的任务中

C.减少模型的参数数量以降低计算成本

D.通过多任务学习提升单一任务的泛化能力

3.认知科学中的“具身认知（EmbodiedCognition）”理论强调：

A.认知过程完全由大脑的符号运算决定

B.身体与环境的交互是认知形成的关键因素

C.记忆存储是独立于感知运动系统的离散过程

D.语言能力是认知发展的唯一驱动因素

4.在自然语言处理（NLP）中，“上下文感知词向量（ContextualWordEmbeddings）”的典型代表是：

A.Word2Vec

B.GloVe

C.BERT

D.FastText

5.以下哪种认知架构模型同时整合了符号处理与神经网络？

A.SOAR（State,Operator,AndResult）

B.ACTR（AdaptiveControlofThoughtRational）

C.联结主义网络（ConnectionistNetwork）

D.具身认知架构（EmbodiedCognitionArchitecture）

6.强化学习中，“策略梯度（PolicyGradient）”方法直接优化的对象是：

A.状态值函数（StateValueFunction）

B.动作值函数（ActionValueFunction）

C.策略函数（PolicyFunction）

D.奖励函数（RewardFunction）

7.认知科学中的“错误相关负波（ErrorRelatedNegativity,ERN）”是一种事件相关电位（ERP）成分，主要反映：

A.视觉刺激的早期感知加工

B.运动准备阶段的神经活动

C.错误检测与认知控制过程

D.记忆编码时的神经同步性

8.多模态学习（MultimodalLearning）中，“跨模态对齐（CrossModalAlignment）”的主要挑战是：

A.不同模态数据的噪声水平差异

B.如何建立异质数据间的语义关联

C.单一模态模型的性能已足够优越

D.计算资源对多模态融合的限制

9.在类脑计算（BrainInspiredComputing）中，“脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork,SNN）”的核心优势是：

A.与传统人工神经网络（ANN）的训练方式完全相同

B.能够模拟神经元的时间依赖性放电特性

C.不需要考虑神经突触的可塑性机制

D.对硬件计算能力的要求显著低于ANN

10.认知科学中的“心理理论（TheoryofMind）”指的是：

A.个体对自身心理状态的觉察能力

B.预测和解释他人心理状态与行为的能力

C.记忆信息的编码、存储与提取机制

D.语言理解中句法与语义的交互过程

二、简答题（共5题，每题8分，共40分）

1.简述“联结主义（Connectionism）”与“符号主义（Symbolicism）”在认知科学中的核心分歧，并举例说明二者在人工智能中的应用。

2.解释“工作记忆（WorkingMemory）”的认知功能及其神经基础，说明其对机器学习模型设计的启发。

3.对比监督学习（SupervisedLearning）与强化学习（ReinforcementLearning）的输入输出结构、目标函数及典型应用场景。

4.什么是“认知计算（CognitiveComputing）”？其关键技术包括哪些？请结合智能医疗诊断场景说明其应用价值。

5.分析“可解释人工智能（XAI）”在认知科学与AI交叉领域中的必要性，并列举三种提升模型可解释性的具体方法。

三、案例分析题（共2题，每题15分，共30分）

案例1：自动驾驶中的场景理解与决策

某自动驾驶系统在复杂城市道路（如交叉路口、行人横穿）中频繁出现误判，例如将静止