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2024一2025学年高三考前模拟考试
语文
一、阅读(70分)
(一)阅读I(本题共5小题，19分)
阅读下面的文字，完成1~5题。
材料一：
人工智能开发曾有两个相互竞争的路线。一个是理性主义路径，斌图将
人类的所有知识全部形式化为符号、命题与数据，然后通过逻辑计算来得出答
案。另一个是模仿人类大脑的神经元结构，通过学习来建立和强化不同单元
之间的联系，从而模仿人类的思维与行动方式，输出答案。换句话说，“一派把
计算机看作操作思想符号的系统，另一派则把计算机看作建立大脑模型的手
段。一派试图用计算机来例示对世界的形式表述，另一派则试图用计算机模
拟神经元的相互作用。一派把问题求解作为智能的范式，另一派则把学习作
为智能的范式。一派利用逻辑学，另一派则利用统计学。在学派上，一个是哲
学中的理性主义，还原论传统的继续者；另一个则把自己看作理想化的、整体
论的神经科学”。用德雷福斯的话来说，前者是“造就心灵”，后者是“建立大脑
模型”。或者用不太准确的话来说，这两者的分歧就是结构与功能之别。当
然，这两个路径也不是泾渭分明，建立大脑模型也离不开最基本的形式计算，
造就心灵也离不开对人类逻辑思维的模仿。
2024—2025学年高三考前摸拟考试
语文试题
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20世纪60年代至80年代中期，在人工智能研究最初的这段时间里，符号
理论或专家系统占据上风。它首先要用符号表征世界，然后才能逻辑推理。
这个形式化过程在实践中遇到了困难，特别是对日常知识的形式化，常常显得
力不从心。早期联结理论由于缺乏脑科学支持，更重要的是机算力无法与人
脑的神经联结量匹敌，因而在表现上不如符号理论，直到20世纪80年代末联
结主义才得到复兴。目前人工智能的突飞猛进，主要采用的是联结理论或神
经网络系统。因为算力的大幅度提升，模仿人脑联结的参数数量可以增加到
千亿级甚至万亿级，它们可以通过预测与自我检验建立语言间的联系，所以机
器突然变得可以像人类一样理解日常语言微妙的意义并作出回答。这个路径
的优，点在于可以跳过形式计算论企图对世界万物进行形式化的复杂建模，同
时避免总结抽象出一个适用于万物的空白框架。它可以学习无法形式化的日
常知识，不必理解其背后的逻辑与运行机制。这就使其具有了灵活的适应性，
可以通过对大量语料库的深度学习，找到统计学上的规则，进而模仿这种规则
生产知识。但正如形式计算理论批评的那样，基于联结理论的人工智能并不
理解自己在做什么，在运行的底层没有真正的逻辑推理和思维，只是根据统计
学中大部分人的选择，模仿人类的输出行为，所以会产生一些连简单的数学计
算都会出错的问题，或者出现连儿童都不会出现的“机器幻觉”。
当下人工智能的强化学习需要具备尽可能完备的语料库，这好比是图书
馆1,0，它构成了人工智能发展的基础。图书馆2.0想要将1.0的知识进行形
式化，找到其中的逻辑，这正是知识图谱和将号主义的目标。但是十分遗憾的
是这个任务过于宏大，无法穷尽，而且有大量日常的知识无法被形式化，最终
失败。图书馆3.0采用的则是联结主义的人工智能，通过将图书馆1.0作为强
化学习材料，不断自我训练，建立起知识点联结，然后在输出知识时摆脱对图
书馆1.0中知识的搜索，根据预训练建立起来的参数，重新生成问题的答案。
(摘编自刘海龙《生成式人工智能与知识生产》)
2024一2025学年高三考前模拟考试
语文试题
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