具身智能2025年《人工智能》基础测试卷

具身智能2025年《人工智能》基础测试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在题干后的括号内。）1.下列哪一项不属于具身智能通常强调的核心特征？A.与物理环境的紧密交互B.感知与行动的闭环反馈C.基于大规模无标签数据进行学习D.具有高度自主性和适应性2.具身认知理论认为，智能行为和认知过程与智能体的物理身体及其与环境的互动密切相关。以下哪项最不直接体现了具身认知的观点？A.驾驶经验丰富的司机对路况的直觉判断依赖于长期的身体经验和环境互动。B.学习走迷宫的机器人需要通过传感器感知环境并执行移动动作，不断试错。C.人类通过双手操作工具来理解和学习工具的功能。D.计算机程序可以通过纯粹的逻辑推理解决任何复杂的数学问题，无需物理形态。3.机器人的“感知”系统负责接收环境信息。以下哪种传感器通常不被归类为机器人的基本感官之一？A.立体相机（用于视觉）B.压力传感器（用于触觉）C.GPS模块（用于定位）D.麦克风（用于听觉）4.机器人的“行动”系统负责与物理世界进行交互。以下哪项技术主要用于控制机器人的精确运动轨迹？A.语音识别B.运动规划C.自然语言生成D.情感计算5.具身智能的学习往往需要在物理交互中完成。以下哪种学习范式特别强调通过智能体与环境的互动和试错来学习策略？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.模型预测控制6.“感知-行动”闭环是具身智能的核心概念。以下哪个过程最准确地描述了这一闭环？A.感知数据->云端服务器处理->生成决策->控制器执行B.传感器获取环境信息->大脑（或AI系统）分析并规划行动->执行器执行动作->传感器再次感知效果C.观看视频数据->提取特征->训练分类模型->应用模型进行预测D.接收用户指令->解析指令->执行指令->返回执行结果7.无人驾驶汽车需要同时处理来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据以构建环境地图。这种现象体现了具身智能中的什么特点？A.单模态感知B.多模态融合感知C.距离估计D.视觉注意8.在人机协作场景中，具身智能机器人需要理解人类的意图并安全地执行任务。以下哪项能力对于实现这种协作至关重要？A.高度计算能力B.对物理世界和社会规则的理解C.纯粹的逻辑推理D.快速的响应速度9.具身智能在医疗康复领域的应用，例如外骨骼机器人辅助患者行走训练，其核心价值在于？A.实现完全的自动化B.提供定制化的康复指导和物理支持C.替代所有医护人员D.降低医疗设备成本10.下列哪项不是具身智能当前面临的主要挑战之一？A.如何在复杂动态环境中实现长期的目标导向行为B.如何有效融合多源异构感知信息C.如何大幅降低高性能传感器和执行器的成本D.如何实现完全的通用人工智能（AGI）二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填写在横线上。）1.具身智能强调智能体通过其______与环境的______来实现学习和交互。2.具身认知理论认为，大脑的认知功能在某种程度上是______的产物。3.常用于机器人触觉感知的传感器有______、______和力矩传感器等。4.机器人的行动系统通常包括执行器（如______、______）和效应器（如手爪、轮子）。5.强化学习是一种通过______来学习最优策略的方法，智能体通过与环境交互获得______。6.具身智能的发展得益于传感器技术、______和______等领域的进步。7.具身智能在人机交互中的应用，使得机器人能够更好地理解和响应用户的______和______。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题。）1.简述具身智能与传统人工智能（符号主义AI）在研究范式上的主要区别。2.解释什么是“感知-行动闭环”，并说明其在具身智能中的重要性。3.列举三个具身智能在日常生活或工业领域的具体应用实例，并说明其解决了什么问题。4.阐述实现具身智能所需要的关键技术要素有哪些？四、论述题（10分。请结合具体例子，深入论述具身智能对未来社会可能产生的影响。）试卷答案一、选择题1.C解析：具身智能强调与物理环境的交互、感知-行动闭环和自主适应性，而基于大规模无标签数据进行学习是许多现代AI方法（包括传统AI）的共性特征，并非具身智能的独特强调点。2.D解析：具身认知认为认知依赖于身体与环境的互动，A、B、C均体现了身体经验或互动对认知/行为的影响。D选项描述的是传统符号主义AI的能力，恰恰与具身认知观点相反。3.C解析：视觉、触觉、听觉是机器人常见的感知模态，对应A、B、D选项中的传感器。GPS主要用于确定位置，属于导航或高阶认知功能，而非基础的感官输入。4.B解析：运动规划是指定机器人从起点到终点安全、高效、平滑路径的过程，直接涉及对执行器的控制。A是语音处理，C是语言生成，D是情感分析，均与精确物理运动控制关系不大。5.C解析：强化学习的核心就是智能体通过与环境交互获得奖励或惩罚信号来学习最优策略，强调试错和反馈。6.B解析：感知-行动闭环描述的是智能体持续地从环境感知信息，基于这些信息进行决策并执行行动，然后再次感知行动结果，形成反馈循环的过程，这是具身智能的典型特征。7.B解析：无人车融合多种传感器数据以获得更全面、鲁棒的环境理解，这正是多模态融合感知的体现。8.B解析：人机协作要求机器人不仅要能执行任务，还要理解人类的意图、行为和物理世界的规则，才能安全、有效地协作。9.B解析：具身智能在医疗康复中的主要价值在于提供个性化的物理支持、训练辅助和康复指导，帮助患者恢复功能。10.D解析：A、B、C均是具身智能当前面临的重要挑战。D选项描述的是通用人工智能（AGI）的终极目标，虽然具身智能可能有助于实现AGI，但其自身面临的挑战更多是当前的、具体的技术和理论难题，而非AGI本身。二、填空题1.身体，交互解析：具身智能的核心在于智能体通过其物理身体与外部环境进行持续交互。2.身体解析：具身认知理论的核心观点是认知能力与智能体的物理形态及其与环境的互动密不可分。3.压力，接近觉解析：压力传感器、接近觉传感器（如电容式传感器）和力矩传感器都是常用于测量物体接触、挤压或靠近状态，提供触觉信息的传感器。4.电机，驱动器解析：电机是执行动作的动力源，驱动器是控制电机运行的设备，两者是机器人执行器的核心组成部分。5.奖励（或回报），经验（或状态-动作-奖励-状态序列）解析：强化学习的核心机制是智能体通过执行动作获得环境反馈（奖励或惩罚），并基于积累的经验学习最优策略。6.机器人学，人工智能（或机器学习）解析：具身智能的发展依赖于机器人学（提供物理平台和运动控制）、人工智能（提供算法和决策框架，特别是机器学习）等多个学科的交叉融合。7.意图，行为解析：理想的具身人机交互能让机器人理解用户的内在意图以及外显的行为，从而做出恰当的响应。三、简答题1.具身智能侧重于智能体与物理环境的实时交互，通过感知-行动闭环进行学习，强调身体在认知中的作用。传统AI（符号主义）则侧重于符号操作和逻辑推理，试图在抽象层面模拟智能，通常与环境交互较少或通过预定义规则进行。2.感知-行动闭环是指智能体通过传感器感知环境状态，基于感知信息和内部状态（或知识）进行决策，通过执行器对环境施加影响，然后再次感知结果，并将结果反馈用于修正后续决策的过程。其重要性在于：使智能体能够实时适应环境变化；通过与环境互动获取和内化知识；构成了智能体自主性的基础。3.实例1：家庭服务机器人（如扫地机器人），解决家务自动化问题，通过感知环境（扫地、障碍物）并行动（移动、清扫）来完成任务。实例2：人机协作机器人（Cobots），解决工业生产中人力不足或危险场景的问题，通过感知人类位置和动作并协同行动来完成装配等任务。实例3：外骨骼机器人，解决老年人或残疾人行动不便的问题，通过感知用户的意图和身体状态，辅助其行动。4.关键技术要素包括：多模态感知技术（视觉、听觉、触觉、力觉等传感器及其融合）；精密执行器技术（电机、驱动器、效应器）；具身学习算法（如具身强化学习、模仿学习）；机器人控制与运动规划；人机交互与理解；能源管理；以及仿真平台等。四、论述题（以下提供一个论述题的示例思路和可能内容，非标准答案，仅供参考）论述方向：具身智能对社会的影响是多方面的，可从人机关系、经济结构、日常生活、伦理法规等角度展开。示例内容：具身智能的发展预示着一场深刻的技术变革，将对社会产生广泛而深远的影响。首先，在人与机器的关系上，具身智能将推动人机交互从抽象的界面（屏幕、命令行）向更直观、自然的物理交互转变。人们可能通过语音、手势甚至情感表达与机器人沟通，机器人也能更好地理解人类的意图和物理需求，形成更紧密的伙伴关系或协作关系，特别是在服务、医疗、教育等领域。其次，在经济结构上，具身智能将催生新的产业和就业机会。例如，先进的工业机器人和服务机器人将改变制造业、物流、零售等行业的生产和服务模式，提高效率。同时，对机器人设计、制造、编程、维护和伦理规范等领域的人才需求将大幅增加。然而，这也可能对现有劳动力市场造成冲击，需要社会进行相应的适应和转型。第三，在日常生活方面，具身智能将使智能化服务更加普及和融入。想象一下，能够帮助老年人上下楼梯的智能外骨骼、能根据烹饪习惯提供烹饪建议并辅助操作的智