2025年大学《神经科学》专业题库- 神经科学在智能机器人研究中的应用

2025年大学《神经科学》专业题库——神经科学在智能机器人研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的代表字母填入括号内，每题2分，共20分）1.神经元之间传递信息的化学突触结构中，负责信号传递的关键分子是？A.神经递质B.突触后膜C.突触囊泡D.轴突末梢2.在智能机器人运动控制中，受生物中央模式振荡器（CMO）启发的技术主要应用于？A.视觉信息处理B.触觉反馈调节C.高频、连续运动的协调控制D.短时记忆存储3.以下哪项技术直接利用了生物视网膜的感光细胞原理来设计视觉传感器？A.脑机接口（BCI）B.神经编码脉冲神经网络（SNN）C.锐视（Retina）相机D.深度学习神经网络4.突触可塑性中的长时程增强（LTP）现象，在智能机器人学习算法中，最常被哪种学习模型所借鉴？A.监督学习B.强化学习C.深度学习D.无监督学习5.基底神经节在生物体中主要参与？A.视觉信息的初步处理B.身体平衡和协调运动C.计划、决策和习惯形成D.工作记忆的维持6.脉冲神经网络（SNN）相较于传统的人工神经网络（ANN），其主要优势在于？A.计算速度更快B.能耗更低，更接近生物神经系统的能效C.能处理更复杂的非线性关系D.算法实现更为简单7.仿生触觉传感器旨在模拟哪种生物感觉能力？A.视觉识别B.听觉感知C.触摸和感知物体形状、纹理、温度D.嗅觉探测8.脑机接口（BCI）技术应用于机器人控制时，其基本原理是？A.通过机器人给大脑提供反馈B.将机器人的运行指令直接编码为神经信号C.解读大脑活动信号，转化为控制指令D.利用机器人的运动辅助恢复大脑功能9.神经科学中的“工作记忆”概念，在设计和开发具备高级自主性的机器人时，可用于支持？A.传感器数据的实时处理B.短时任务目标的保持与操作C.长期知识库的存储管理D.机器人的基本路径规划10.将神经科学研究成果融入机器人设计，可能带来的一个主要伦理挑战是？A.机器人硬件成本的过高B.机器人可能产生的偏见和歧视C.机器人运动控制的不稳定性D.机器人能源消耗的增大二、填空题（请将正确答案填入横线处，每空2分，共20分）1.神经元产生动作电位的过程，是_电化学_信号转换的典型例子。2.在人工神经网络中，模拟生物神经元信息传递过程的基本单元通常称为_节点_或_神经元_。3.仿生机器人模仿鸟类飞行而设计的扑翼机构，其运动控制原理可部分借鉴生物_中央模式振荡器_（CMO）。4.神经科学研究表明，海马体在_学习_和_记忆_的形成中起着关键作用，这对机器人学习算法的设计有重要启示。5.神经编码理论探讨如何将大脑中的_神经活动_模式转化为外部信息或指令，这在脑机接口和机器人控制中至关重要。6.深度学习网络的层次结构，在某种程度上可以看作是对大脑_视觉皮层_信息分层处理机制的简化模拟。7.为了使机器人能够适应复杂环境并学习新技能，其内部信息处理机制需要具备一定的_可塑性_。8.触觉反馈对于人机交互和机器人操作至关重要，仿生触觉传感器旨在模拟人类皮肤所具有的_触觉感知_能力。9.基于事件驱动的信息处理是脉冲神经网络（SNN）区别于传统ANN的一个显著特点，这使得它在能效方面具有优势。10.机器人要实现类似人类的决策能力，需要整合来自多个感觉系统（如视觉、触觉）的信息，这涉及到神经科学中的_多感觉整合_机制。三、名词解释（请为下列名词提供简洁准确的定义，每题4分，共20分）1.突触可塑性2.仿生学3.中央模式振荡器（CMO）4.神经编码5.脑机接口（BCI）四、简答题（请简要回答下列问题，每题6分，共30分）1.简述神经元信息传递在电化学特性方面的主要特点。2.比较人工神经网络（ANN）和脉冲神经网络（SNN）在信息表示和计算方式上的主要区别。3.简述仿生触觉传感器在机器人应用中的几个潜在优势。4.解释神经科学中的“工作记忆”概念，并说明它如何启发机器人短期任务处理能力的设计。5.提出至少三个神经科学原理或机制，可以启发下一代智能机器人的设计。五、论述题（请就下列问题展开论述，要求观点清晰，论据充分，逻辑严谨，共30分）结合具体的神经科学原理或机制，深入论述神经科学如何为提高智能机器人的感知、决策和自适应能力提供理论基础和技术启示。请从至少三个方面进行阐述，并分析当前在将神经科学应用于机器人技术时面临的主要挑战。试卷答案一、选择题1.A2.C3.C4.C5.C6.B7.C8.C9.B10.B二、填空题1.电化学2.节点/神经元3.中央模式振荡器/CMO4.学习/记忆5.神经活动6.视觉皮层7.可塑性8.触觉感知9.事件驱动10.多感觉整合三、名词解释1.突触可塑性：指神经元之间连接强度（突触传递效率）能够根据经验和活动状态发生持久性改变的现象，是学习记忆的基础，也是启发人工神经网络可学习性的重要概念。**解析思路：*定义需包含主体（神经元连接）、变化内容（强度/效率）、变化性质（持久性）、原因（经验/活动）、意义（学习记忆基础/启发ANN）。2.仿生学：研究生物系统（结构、功能、过程、行为）的原理，并将这些原理应用于工程技术设计和制造的学科，旨在解决人类技术难题或创造更高效的系统。**解析思路：*定义需包含研究主体（生物系统）、研究内容（原理）、应用方向（工程技术设计制造）、应用目的（解决难题/高效系统）。3.中央模式振荡器（CMO）：一种位于中枢神经系统中的神经网络模式，能够自主产生节律性放电活动，不依赖于外周输入，常用于协调重复性、节律性的运动，如行走、翅膀扑动等。**解析思路：*定义需包含位置（中枢神经系统）、结构（神经网络）、功能特点（自主节律放电）、主要作用（协调重复性/节律性运动）、典型实例（行走/翅膀扑动）。4.神经编码：指大脑如何通过神经元群体特定的放电模式（如放电速率、放电时间、神经元选择性等）来表征外部世界的感知信息或内部状态（如思想、意图）的过程。**解析思路：*定义需包含主体（大脑）、方式（神经元群体放电模式）、内容（表征感知信息/内部状态）、涉及形式（速率/时间/选择性）。5.脑机接口（BCI）：直接连接人（或动物）大脑与外部设备（如计算机、机器人）的通道路径或技术系统，能够读取大脑信号并将其转化为控制指令，或向大脑传递反馈信息，实现人脑与外部设备的直接交互。**解析思路：*定义需包含连接主体（大脑与外部设备）、技术性质（通道路径/系统）、功能双向性（读取信号转指令/传反馈）、核心目标（人脑与设备交互）。四、简答题1.神经元信息传递在电化学特性方面的主要特点：神经元兴奋时，膜电位会发生快速、短暂的变化（去极化和复极化），形成动作电位，这是一种电信号；同时，信息在神经元之间传递时，需要通过突触间隙释放化学物质（神经递质），这些化学物质与突触后膜上的受体结合，引发后续神经元的电或化学变化，体现了电化学信号转换的过程。**解析思路：*首指明神经元信息传递涉及电信号（动作电位）和化学信号（神经递质）。然后分别阐述这两个方面的特点：动作电位的电学特性（快速、短暂、全或无、不衰减），以及突触传递的化学机制（递质释放、受体结合、信号转换）。2.人工神经网络（ANN）和脉冲神经网络（SNN）的主要区别：ANN通常使用模拟连续值或离散步长的信号进行计算，神经元之间的连接权重通过学习调整，信息传递是加权求和与激活函数的过程，更接近传统计算机的数字计算方式。SNN则模拟生物神经元的真实脉冲式信息传递，神经元根据输入脉冲的总和是否超过阈值产生输出脉冲，信息表示和处理更接近生物方式，具有事件驱动、能效高、生物相容性好的潜在优势，但信号处理和训练算法相对复杂。**解析思路：*首点明两者核心区别在于信息表示方式（ANN连续/离散值，SNN脉冲）。然后分别阐述ANN的计算机制（加权求和、激活函数、权重学习）和SNN的计算机制（阈值、脉冲发放、事件驱动）。最后比较两者的优缺点（ANN通用性/成熟度，SNN生物相似性/能效）。3.仿生触觉传感器在机器人应用中的潜在优势：首先，能够提供更丰富、更细腻的触觉感知能力，帮助机器人更准确地感知接触物体的形状、纹理、硬度、温度等信息，提升操作精度和安全性。其次，可能具有较低的功耗和更小的体积，有助于实现轻量化、便携式机器人。此外，其工作原理模拟生物皮肤，可能具有更好的适应性和鲁棒性，能在一定程度上抵抗环境干扰。还能增强人机交互的自然性和直观性。**解析思路：*从感知能力（丰富性、精度）、物理特性（功耗、体积）、系统特性（适应性、鲁棒性）、人机交互（自然性）等多个维度阐述仿生触觉传感器的优势，并与生物皮肤功能进行类比。4.神经科学中的“工作记忆”概念及其对机器人短期任务处理能力设计的启发：工作记忆是指大脑在执行任务时，能够临时保持和操作信息的能力，包括存储（维护）和Manipulation（操作）。这启发机器人设计需要具备短期数据存储缓冲区（如显存、特定类型的内存）和相应的信息处理单元，以便在执行复杂任务时，能够持续保存关键状态信息（如目标位置、操作步骤、环境变化），并进行实时计算和决策调整，从而完成需要连续操作或保持中间结果的任务。**解析思路：*首先解释工作记忆的定义（存储+操作、临时性）。然后明确点出其与机器人设计的关联：机器人需要相应的硬件（存储缓冲区）和软件（处理单元）来模拟工作记忆功能。最后说明这种功能对于机器人执行复杂、持续任务的重要性（保存状态、实时计算、连续操作）。5.神经科学原理或机制启发下一代智能机器人的设计：神经科学为机器人设计提供了丰富的灵感来源。例如，神经元集群编码信息的方式可以启发机器人更高效、更节能的信息处理和表示方法；突触可塑性原理可以用于设计能够自适应环境、从经验中学习并调整行为模式的机器人；大脑的多感觉整合机制可以指导机器人融合来自不同传感器（视觉、听觉、触觉等）的信息，形成更全面、更鲁棒的环境感知能力；中央模式振荡器可以用于设计具有自主、节律性运动能力的机器人；大脑的决策和控制系统（如基底神经节）可以为设计更智能、更具计划性的机器人行为提供借鉴。**解析思路：*列举多个具体的神经科学概念（编码方式、可塑性、多感觉整合、CMO、决策系统），并分别阐述每个概念如何对应到机器人设计的具体方面（信息处理、自适应学习、环境感知、运动控制、智能决策），体现神经科学对机器人技术的广泛启发性。五、论述题神经科学为提高智能机器人的感知、决策和自适应能力提供了深厚的理论基础和技术启示。首先，在感知层面，神经科学揭示了大脑如何通过复杂的神经元网络和高效的编码机制（如稀疏编码、层次化处理）来处理和解读来自环境的多模态信息。受此启发，研究者开发出更先进、更仿生的传感器（如仿视网膜相机、多模态融合传感器），并设计了更接近生物大脑信息处理方式的人工神经网络架构（如深度信念网络、卷积神经网络），使得机器人在视觉识别、听觉理解、触觉感知等方面达到了更高的水平。其次，在决策层面，神经科学对大脑决策机制的研究（如前额叶皮层的角色、多巴胺奖赏系统的作用）为机器人提供了优化决策算法的思路，例如，借鉴强化学习和模型预测控制等思想，使机器人能够根据环境反馈和学习经验，做出更明智、更适应性的行为选择。此外，大脑的注意机制、工作记忆和情景记忆等认知功能，为设计具备高级认知能力的机器人提供了理论框架，使其能够更好地理解环境、保持情境信息、执行复杂任务。最后，在自适应能力方面，神经科学中的突触可塑性、神经可塑性等概念，直接启发了机器人学习算法的发展，使得机器人能够通过在线学习、迁移学习和无监督学习等方式，不断适应新的环境和任务挑战。当前，将神经科学应用于机器人技术时面临的主要挑战包括：如何精确模拟大脑复杂的信息处理过程和功能，尤其是在计算效率和能耗上达到生物水平；如何有效地将生物启发的设计思想转化为可行的工程技术解决方案；如何处理海量、高维度的神经科学数据；以及如何解决复杂脑机交互中的技术瓶颈和伦理问题。**解析思路：**引入：点明神经科学对机器人感知、决策、自适应能力的启发性。*分论点一（感知）：论述神经科学关于感知的发现（编码机制、网络结构），以及如何启发传感器设计和神经网络架构，提升机器人感知能力，可举例说明。