认知科学与类脑计算 第一章 背景介绍 模拟卷及答案

第一章背景介绍 — 单元习题总分100分 | 建议用时60分钟范围认知科学定义、类脑计算、历史发展、AI瓶颈、SNN vs ANN、神经形态硬件、全球脑计划占位图一、单项选择题每题2分共20题40分1.认知科学的研究对象不包括以下哪项A. 人的智能B. 其它动物的智能C. 人造系统的智能D. 仅局限于人类意识2.以下哪项不属于认知科学的研究内容A. 感知perceptionB. 意识consciousnessC. 光合作用photosynthesisD. 记忆memory3.类脑计算的基本单元是A. 晶体管与逻辑门B. 神经元与神经突触C. CPU与内存D. 感知器与分类器4.类脑计算的三大特点不包括以下哪项A. 异步AsynchronousB. 事件驱动Event-DrivenC. 存内计算In-Memory ProcessingD. 高频同步High-Frequency Synchronous5.首次记录神经电信号并将其命名为动作电位Action Potential的科学家是A. George OhmB. Johannes MüllerC. Julius BernsteinD. Alan Hodgkin6.欧姆定律在神经科学中的意义是A. 证明了神经元的存在B. 提供了分析神经系统电学的理论工具C. 发现了动作电位的全有全无特性D. 建立了第一个神经元数学模型7.1943年McCulloch和Pitts提出的M-P神经元模型的核心思想是A. 神经元通过化学递质传递信号B. 神经元的计算过程可用布尔逻辑表示C. 神经元具有自我学习能力D. 神经元之间通过电突触连接8.人工智能正式诞生的标志性事件是A. 1943年M-P模型发表B. 1956年达特茅斯会议C. 1963年HH模型获诺贝尔奖D. 1997年深蓝战胜国际象棋冠军9.关于当前人工智能的瓶颈以下说法错误的是A. 深度学习模型功耗高部署困难B. 神经网络模型训练过分依赖大数据C. 神经网络可解释性强内部机制透明D. 冯诺依曼体系存算分离导致效能低下10.人脑的功耗大约是多少A. 约2WB. 约20WC. 约200WD. 约2000W11.相比于计算机大脑的优势不包括A. 容错性强B. 功耗低C. 运行频率高D. 存算一体12.SNN脉冲神经网络中神经元之间传递的信息形式是A. 高精度连续浮点值B. 离散的二进制脉冲0/1 SpikeC. 模拟电压信号D. 化学递质浓度13.以下哪项正确描述了SNN相比ANN的核心区别A. SNN仅在空间域传播信息B. SNN使用连续的激活函数C. SNN在时间和空间两个维度传递信息D. SNN需要全局时钟同步14.神经形态相机事件相机的触发机制是A. 每秒固定帧率采集图像B. 像素亮度变化超过阈值时产生事件C. 通过机械快门控制曝光D. 利用红外传感器探测物体15.下列关于事件相机优势的描述错误的是A. 高动态范围B. 无运动模糊C. 微秒级延迟D. 所有像素同步输出16.以下哪款神经形态芯片支持在线学习A. TrueNorthB. Darwin 2C. Loihi 2D. Tianjic17.中国脑计划的发展战略被称为A. “双轮驱动”B. “一体两翼”C. “三步走”D. “两化融合”18.中国脑计划中一体指的是A. 类脑计算与脑机智能B. 重大脑疾病诊治C. 解析大脑认知功能原理D. 构建类脑计算机19.以下关于全球脑计划的描述正确的是A. 瑞士蓝脑计划于2013年启动B. 欧盟人脑计划仅有5个国家参与C. 美国BRAIN计划Brain 2.0预计到2026年总投资超50亿美元D. 日本Brain/MINDS计划主要以小鼠为模型20.类脑智能这一术语首次正式出现是在A. 1956年达特茅斯会议B. 1997年《认知科学进展》C. 2007年首届国际类脑智能研讨会D. 2021年中国脑计划启动二、多项选择题每题3分共10题30分。多选、少选、错选均不得分21.认知科学的多学科交叉性质涉及以下哪些领域A. 心理学B. 计算机科学C. 神经科学D. 语言学E. 天文学22.类脑计算的特点包含A. 异步操作B. 事件驱动C. 存内信息处理D. 高频全局时钟同步E. 基于冯诺依曼架构23.以下哪些科学家对神经计算模型有重要贡献A. Louis Lapicque提出IF模型B. McCulloch Pitts提出M-P神经元C. Hodgkin Huxley提出HH模型D. Alan Turing提出图灵测试E. Johannes Müller提出活力论24.当前人工智能面临的主要瓶颈包括A. 功耗高B. 依赖大数据C. 可解释性差D. 存算分离的计算体系瓶颈E. 容错性过强25.以下哪些是大脑相对于计算机的优势A. 容错性强B. 功耗低约20WC. 存算一体D. 运行频率高GHz级E. 并行度高约10¹¹神经元26.关于SNN脉冲神经网络的特点正确的有A. 使用离散的二进制脉冲0/1传递信息B. 同时具有时间和空间维度C. 采用异步、事件驱动的工作方式D. 能耗通常比ANN更低E. 不具备生物合理性27.脉冲神经网络的应用领域包括A. 计算机视觉目标检测、识别等B. 机器人自主控制C. 脑机接口手势识别、情绪识别D. 自动驾驶E. 以上全部28.神经形态相机相比于传统相机的优势包括A. 非常高的动态范围B. 无运动模糊C. 微秒级延迟D. 所有像素以固定帧率同步输出E. 稀疏输出仅在亮度变化处产生事件29.以下关于全球脑计划的描述正确的有A. 瑞士蓝脑计划于2005年启动B. 欧盟人脑计划涉及16个国家、123家研究机构C. 美国BRAIN计划由美国国立健康研究院领导D. 日本Brain/MINDS计划以狨猴为模型动物E. 中国脑计划于2021年正式启动拨款近32亿元30.中国脑计划一体两翼战略中两翼指的是A. 重大脑疾病诊治B. 量子计算C. 类脑计算/脑机智能D. 人工智能伦理E. 脑认知功能解析三、判断题每题1分共10题10分。正确打√错误打×31.认知科学仅研究人类的智能不包括动物和人工智能系统。 32.类脑计算是从结构和功能等方面模拟生物神经系统的计算形态。 33.欧姆定律是分析神经系统电学特性的理论基础之一。 34.M-P神经元模型中的神经元可以产生半脉冲信号。 35.大脑的运行频率约100Hz远低于现代计算机GHz级但功耗也远低于计算机。 36.SNN中的脉冲是连续的浮点数值而非二进制的0/1信号。 37.ANN主要在层间传播信息而SNN在时间维度上也可传递信息。 38.神经形态相机以固定帧率输出图像帧与传统相机工作原理相同。 39.类脑计算被认为是后摩尔时代两大国际竞争高地之一。 40.中国脑计划于2013年与美国BRAIN计划同时启动。 四、概念/简答题每题4分共5题20分41.简述认知科学的研究内容及其多学科交叉性质。42.什么是类脑计算其三大核心特点是什么43.简述脉冲神经网络SNN与人工神经网络ANN的主要区别至少列出三点。44.简述当前人工智能面临的主要瓶颈算法层面和计算体系层面。45.简述中国脑计划一体两翼战略的基本架构。五、课堂额外题来自课堂笔记每题5分共2题10分注以下两题来自课件随堂测试二选一作答即可此处两题均需完成。46.课堂题Q1大脑只有20瓦功耗却具备高智能。你认为关键机制可能是什么请结合类脑计算的特点进行分析。47.课堂题Q2脉冲神经网络在哪些方面可能有超越传统神经网络的潜力请阐述你的观点。试卷结束请认真检查。第一章背景介绍 — 单元习题答案一、单项选择题答案题号答案解析1D认知科学的研究对象包括人的智能、其它动物的智能及人造系统的智能而不仅局限于人类意识2C光合作用属于生物学/植物学范畴认知科学的研究内容包括感知、学习、记忆、知识、语义、推理、语言、注意、意识、思维等3B类脑计算以神经元与神经突触为基本单元吴朝晖院士20224D类脑计算的三大特点异步、事件驱动、存内计算。高频同步是传统计算机的特征5CJulius Bernstein伯恩斯坦于1868年首次记录神经电信号并命名为动作电位6B1827年欧姆定律的发表为后来分析神经系统电学特性提供了理论工具7BM-P神经元的核心思想是将神经元抽象为布尔逻辑计算单元只有发放/不发放0/1两种状态8B1956年达特茅斯会议标志着人工智能正式登上历史舞台9C现有神经网络被认为是黑箱可解释性差是其主要瓶颈之一10B人脑功耗约20W远低于现代计算机11C大脑运行频率约100Hz远低于计算机的GHz级。大脑的优势在于容错性强、功耗低、存算一体、并行度高12BSNN神经元之间通过离散的二进制脉冲0/1 Spike传递信息13CSNN在时间和空间两个维度传递信息这是其与ANN的核心区别之一14B神经形态相机在像素亮度变化超过阈值时产生事件ON/OFF事件而非固定帧率15D事件相机的每个像素独立异步工作不是所有像素同步输出16CLoihi 2Intel2021和Darwin 3支持在线学习TrueNorth、Darwin 2、Tianjic均不支持17B中国脑计划以一体两翼为发展战略18C一体指解析大脑认知功能原理两翼分别指重大脑疾病诊治和类脑计算/脑机智能19CA错蓝脑计划2005年启动B错16国123机构D错以狨猴为模型20C2007年首届国际类脑智能研讨会上类脑智能术语正式出现二、多项选择题答案题号答案解析21ABCD认知科学涉及心理学、计算机科学、神经科学、数学逻辑、语言学、哲学等。天文学不属于此范畴22ABC类脑计算三大特点异步、事件驱动、存内信息处理Nature Electronics, 2021。D和E是传统计算的特征23ABCAIF模型、BM-P神经元、CHH模型均为神经计算模型的重要贡献者。D图灵贡献在计算机科学EMüller提出的是活力论概念24ABCD四个选项均为AI面临的主要瓶颈。E容错性过强是大脑的优势而非AI的瓶颈25ABCE大脑优势容错性强、功耗低~20W、存算一体、并行度高。D错大脑运行频率约100Hz远低于GHz级计算机26ABCDA、B、C、D均正确描述SNN特点。E错SNN具有很高的生物合理性27ABCDE脉冲神经网络在计算机视觉、机器人控制、脑机接口、自动驾驶等多个领域均有应用28ABCE事件相机优势高动态范围、无运动模糊、微秒级延迟、稀疏输出。D错事件相机是异步而非固定帧率同步29ABCDE五项均正确描述了各脑计划的基本事实30AC两翼指重大脑疾病诊治左翼和类脑计算/脑机智能右翼。B、D、E不属于两翼范畴。E脑认知功能解析是一体的内容三、判断题答案题号答案解析31×认知科学研究人的智能、其它动物的智能以及人造系统的智能32√类脑计算的定义即从结构与功能等方面模拟生物神经系统33√欧姆定律为分析神经系统电学特性提供了理论基础34×M-P神经元只有发放/不发放脉冲0/1“没有半脉冲”全有全无35√正确大脑频率约100Hz功耗约20W36×SNN中的脉冲是离散的二进制0/1信号不是连续的浮点数37√ANN主要在层间空间传播SNN在时空间两个维度传播38×神经形态相机是异步事件驱动的不输出固定帧率图像帧39√美国ASCAC报告确认类脑计算与量子计算为后摩尔时代两大国际竞争高地40×中国脑计划于2021年正式启动美国BRAIN计划于2013年启动。中国2014年香山会议开始讨论2016年列入十三五规划四、概念/简答题参考答案41. 简述认知科学的研究内容及其多学科交叉性质。参考答案认知科学是研究人的智能、其它动物的智能及人造系统的智能的科学。研究内容包括感知(perception)、学习(learning)、记忆(memory)、知识(knowledge)、语义(meaning)、推理(reasoning)、语言(language)、注意(attention)、意识(consciousness)及思维(thinking)等。多学科交叉性质由于认知科学的多学科交叉特点人们从心理学、计算机科学、神经科学、数学逻辑、语言学、哲学等不同领域进行有关研究。《认知科学进展》戴汝为199742. 什么是类脑计算其三大核心特点是什么参考答案定义类脑计算Neuromorphic Computing是借鉴生物大脑的信息处理方式以神经元与神经突触为基本单元从结构与功能等方面模拟生物神经系统进而构建新型计算形态。《类脑计算——构建人造超级大脑》吴朝晖2022三大核心特点Nature Electronics, 2021异步Asynchronous每个神经元独立放电不需要全局时钟同步事件驱动Event-Driven仅在接收到脉冲时才进行计算存内信息处理In-Memory Information Processing存储与计算一体化打破传统冯诺依曼架构的存算分离瓶颈43. 简述脉冲神经网络SNN与人工神经网络ANN的主要区别。参考答案维度ANNSNN信息形式高精度连续浮点值激活值离散二进制脉冲0/1 Spike时间维度无时间维度仅在层间传播空间域具有时间维度在时空两维度传递信息工作方式同步全局时钟驱动异步、事件驱动能耗高全部神经元参与计算低稀疏脉冲仅部分神经元活跃生物合理性较低高更贴近生物神经系统工作机制44. 简述当前人工智能面临的主要瓶颈。参考答案算法层面功耗高现有深度学习模型训练和推理功耗高实际部署困难依赖大数据模型训练过分依赖大规模标注数据可解释性差神经网络被视为黑箱学习和运行结果难以解释计算体系层面冯诺依曼瓶颈存算分离的冯诺依曼计算体系效能低下摩尔定律逐渐失效传统芯片性能提升遇到物理极限45. 简述中国脑计划一体两翼战略的基本架构。参考答案中国脑计划以**“一体两翼”**为发展战略“一体”核心解析大脑认知功能原理——理解脑认知原理的工作机制“两翼”左翼重大脑疾病诊治——修复脑右翼类脑计算/脑机智能——模拟脑将类脑计算和脑机智能放在优先发展位置整体目标为理解脑、修复脑、模拟脑。2021年正式启动国家拨款近32亿元。五、课堂额外题参考答案46. 课堂题Q1大脑只有20瓦功耗却具备高智能。关键机制分析。参考答案大脑在极低功耗下实现高智能的关键机制可归纳为以下几点存算一体大脑中存储与计算在同一物理介质突触上完成避免了冯诺依曼架构中数据频繁搬运的能耗异步事件驱动神经元仅在接收到脉冲信号时才工作无输入时处于静息状态而非像传统计算机持续高频运行稀疏编码信息以稀疏脉冲形式编码同一时刻仅有少量神经元活跃大幅降低能耗低频运行神经元发放频率约100Hz远低于计算机的GHz级时钟频率大规模并行处理约10¹¹个神经元以高度并行的方式协同工作单个神经元计算量小但整体能力强大容错性强部分神经元死亡不影响整体功能系统鲁棒性高这些特点正是类脑计算试图借鉴和模仿的核心机制。47. 课堂题Q2脉冲神经网络超越传统神经网络的潜力分析。参考答案脉冲神经网络SNN可能在以下方面超越传统人工神经网络ANN能效优势SNN以稀疏的0/1脉冲传递信息仅在脉冲发放时触发计算能耗远低于ANN的全连接密集计算时空信息处理SNN具有时间维度能天然处理时序数据如语音、视频、事件流而ANN需要额外设计如RNN/LSTM来处理时间信息事件驱动与异步计算适应于神经形态硬件如Loihi、TrueNorth能实现真正的低延迟实时处理生物合理性更接近真实神经系统工作方式在脑机接口、神经科学研究中有独特优势低延迟结合时间编码如TTFS可在极短时间内毫秒级完成信息处理和决策硬件友好二进制脉冲通信天然适合新型存算一体芯片有望突破传统计算体系瓶颈但当前SNN也面临训练困难不可微、精度不如ANN等挑战。答案编制完成时间2026年6月25日