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文档简介

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学与技术的机器人技术应用考试时间:______分钟总分:______分姓名:______一、请论述具身认知理论如何影响对机器人感知与交互能力设计的理解。结合具体实例,说明如何将具身认知的原理应用于提升机器人在复杂环境中的感知精度和自然交互效果。二、比较并分析强化学习与监督学习在训练机器人完成连续性任务(如精细操作、路径规划)时的各自优缺点。讨论在哪些场景下,结合两种学习方法可能更有效,并阐述可能的结合策略。三、认知心理学中的“工作记忆”理论对设计能够处理复杂指令和多目标任务的机器人系统有何启示?请详细阐述,并举例说明如何在机器人系统设计中体现对工作记忆容量的考虑。四、社交机器人需要具备何种认知能力才能实现与人类用户的有效且富有同理心的交互?请从意图识别、情感理解、社会规范学习等方面进行论述,并分析当前技术在这些能力方面面临的挑战。五、“脑机接口”技术的发展为认知科学与机器人技术的结合开辟了新的可能性。请探讨脑机接口如何赋能机器人,使其能够更直接地响应人类的认知状态或意图。同时,分析由此带来的潜在伦理问题。六、假设你需要设计一个能够在超市环境中自主进行商品整理和补货的机器人。请概述该机器人需要具备哪些关键的认知功能(如物体识别、空间认知、任务规划等),并说明这些认知功能是如何协同工作的以实现其目标。七、请评价当前认知模型(如SOAR、ACT-R)在模拟和预测复杂情境下人类与机器人交互行为方面的有效性。指出其优势所在,并分析其在模拟机器人自主探索和学习能力方面的局限性。试卷答案一、答案:具身认知理论强调认知与身体、环境紧密互动。它影响机器人感知与交互设计,体现在:1)感知并非孤立输入处理,而是身体与环境的动态交互结果,设计时应考虑机器人的传感器、运动能力与其所处环境的耦合,如通过移动触探感知地形;2)交互应自然,借鉴人类通过身体姿态、动作进行沟通和理解的机制,设计具有拟人化或适配特定环境的交互形态,利用动作-感知反馈循环提升交互效率和鲁棒性。实例:设计通过肢体动作进行手势交流的机器人,其感知系统需理解动作与意图的关联,并反馈环境对动作的响应,体现认知的具身性。轮式机器人在复杂地形导航时,通过轮子的触感传感器获取地面信息,并结合姿态调整、转向动作,是具身认知在感知与行动整合中的体现。解析思路:首先阐述具身认知核心理念(认知-身体-环境交互)。然后分别论述其对机器人感知(强调动态交互、传感器与环境耦合)和交互(强调自然性、动作沟通、反馈循环)设计的影响。最后通过具体实例(手势交流机器人、地形导航)具体化理论的应用,说明如何设计出更具认知特性的机器人。二、答案:强化学习通过试错与环境交互学习最优策略,适用于目标明确但环境复杂、状态空间大的任务,但样本效率低、需要探索机制、难以处理不确定性和离线数据。监督学习利用大量标注数据进行学习,效果好、样本效率高,但需要大量高质量标注数据、泛化能力可能受限(过拟合)、不适用于无标签数据或需要探索的场景。结合策略:可采用监督学习预训练模型参数或特征表示,再使用强化学习在少量样本或交互中进行微调或探索,如利用监督学习让机器人学习基础操作,再用强化学习让其在新任务中自主学习策略;或设计混合算法,在安全区域用监督学习,在探索区域用强化学习。解析思路:先分别清晰阐述强化学习和监督学习的定义、适用场景和主要优缺点。然后重点分析两者结合的必要性和可能性,提出具体的结合策略(预训练+微调、混合算法),并简述其原理和优势。三、答案:工作记忆理论对机器人设计启示:1)机器人应具备内部状态表示能力,用于临时存储和处理任务信息,如同人类工作记忆的存储和操作功能;2)设计需考虑机器人工作记忆容量限制,避免同时处理过多复杂信息,可通过分时处理、任务分解、利用外部存储(如数字白板)来缓解;3)交互设计应考虑机器人工作记忆负荷,指令应简洁清晰,交互节奏适中,减少机器人需要同时记忆和处理的信息量。实例:多目标机器人任务规划时,需在内部工作记忆中暂存各目标状态和行动序列,若目标过多或复杂,可能导致“遗忘”或规划失败,此时需设计任务分解策略或将中间结果写入外部“记忆”。解析思路:从工作记忆的功能(存储、操作)出发,将其类比到机器人内部状态表示。然后引出设计考虑点:容量限制及其缓解策略(分时、分解、外部存储)、交互设计优化。最后用具体实例(多目标规划)说明工作记忆限制在机器人设计中的体现及应对。四、答案:社交机器人实现有效且富有同理心的交互,需具备:1)意图识别能力,能理解用户言语背后的隐含需求或指令;2)情感理解能力,能识别用户的情绪状态(通过语音语调、面部表情等),并做出适当反应;3)社会规范学习与推理能力,理解社交规则,预测他人行为,调整自身行为以符合情境。挑战:1)真实、细腻的情感理解与表达难度大,现有技术多基于模式匹配而非深层理解;2)意图识别易受语境、个体差异影响,准确度有限;3)跨文化、复杂社会情境下的规范学习难度极高;4)如何确保机器人的“同理心”是真诚且不产生误导。解析思路:先列出实现目标所需的关键认知能力(意图、情感、社会规范)。然后逐一分析在这些能力方面当前技术面临的挑战,从理解深度、个体差异、文化复杂性、伦理边界等方面进行阐述。五、答案:脑机接口(BCI)赋能机器人:1)直接意图控制:用户可通过脑电信号直接意图控制机器人动作,实现更自然、快速的反应,适用于残疾人士辅助;2)认知状态感知:监测用户脑电活动(如α波、β波),判断其专注度、疲劳度、情绪状态,机器人可据此调整交互方式或任务难度;3)情感交互增强:机器人可识别用户情绪,并调整自身表情或语调进行情感反馈,形成闭环交互。伦理问题:1)隐私泄露风险:脑电数据高度个人化,易被滥用;2)安全控制:直接意图控制若被黑客攻击或解读错误,可能导致危险;3)心理依赖与社会影响:过度依赖机器人可能导致人类社交能力退化;4)公平性与歧视:BCI技术可能加剧社会不公或产生新的歧视形式。解析思路:先分别阐述BCI在机器人应用中的三个赋能方向(直接控制、认知感知、情感交互),并说明其作用机制和好处。然后重点分析由此产生的潜在伦理风险,从数据隐私、安全、心理社会、公平性等角度进行剖析。六、答案:该机器人需具备:1)物体识别与分类认知:通过视觉或触觉传感器识别商品种类、位置、数量;2)空间认知与地图构建:理解超市环境布局,构建地图,规划最优路径;3)任务规划与目标管理:根据指令或需求,规划整理和补货的具体步骤,管理多个目标(如优先补货哪些商品);4)情境理解:识别当前超市状态(如顾客拥挤、特定区域活动),调整行为(如避让、等待);5)学习与适应能力:通过与环境交互学习商品位置变化、优化路径规划策略。这些功能协同工作:识别功能提供物体和位置信息,空间认知提供环境框架,任务规划制定行动序列,目标管理分配优先级,学习能力持续优化策略,所有功能通过机器人运动和感知系统实现闭环控制。解析思路:先根据任务需求,逐一列出机器人需要的关键认知功能。然后说明这些功能的具体含义及其在机器人任务中的作用。最后重点阐述这些认知功能是如何相互配合、通过机器人系统协同工作以实现整体任务的。七、答案:评价认知模型在模拟人类与机器人交互行为方面的有效性:优势:1)提供框架:认知模型(如SOAR、ACT-R)为模拟复杂认知过程(注意、记忆、决策)提供了结构化框架;2)解释性:有助于理解人类行为的内在机制,并以此为基础预测机器人行为;3)指导设计:为设计具有类人认知能力的机器人提供了理论指导。局限性:1)简化抽象:模型通常简化现实,忽略许多细微生理、环境因素,导致模拟与现实存在差距;2)模拟自主探索与学习:现有模型在模拟机器人如何在开放环境中主动探索、从少量经验中高效学习并形成复杂适应性行为方面能

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