山东省淄博市实验中学、齐盛高中2025-2026学年高三12月月考语文试题 时间:150分钟 满分:150分 一、阅读(72分) (一)阅读Ⅰ (本题共5小题,19分) 阅读下面的文字，完成下面1～5小题。 材料一 在AI的广阔领域中，具身智能的概念正引领一场深刻的范式转变。具身智能不仅是对机器人物理形态的智能化，更是一种哲学和认知科学的融合体现，强调智能的生成与发展源自智能体与环境之间的动态互动。这一理念深受莫里斯·梅洛一庞蒂的現象学和弗朗西斯科·瓦雷拉的神经现象学的影响，两种学说共同揭示了智能是身体与环境交互的结果，而非只是大脑中的抽象思考。 通过模型构建，我们能够将机器学习、自然语言处理、计算机视觉等AI领域的前沿知识和技术整合，形成一个综合性的智能模型。这个模型融合了视觉感知、自然语言理解、行为决策等子模型，每个子模型都是对特定领域深入理解的体现。通过对这些子模型的集成和优化，我们能够全面理解和掌握具身智能，实现对复杂任务的高效执行。 具身智能的核心在于其学习方式的革新。与传统AI依赖大量数据和算法不同，具身智能更侧重通过感知、探索和实验与物理世界互动来学习。这与婴儿的学习过程有着惊人的相似性:从学习行走到掌握语言，人类的学习过程充满探索和实践，具身智能正是模仿这一过程，以实现更加自然和灵活的智能行为。 具身智能的应用前景是广阔的，从自主机器人到智能假肢,从家庭服务到工业自动化，具身智能的潜力和价值在被不断发掘。这些应用不仅展示了技术的进步，更指明了智能科学的新方向，预示着对未来社会的深远影响。 然而,具身智能的研究并非没有挑战。执行复杂任务不仅需要视觉感知，还需要深层次的视觉推理能力，以及对场景中三维关系和物体间相对位置的理解。此外、情感识别和社交交互也是具身智能需要深入探究的领域，这些能力对于实现机器对环境的深度理解和与人类的高效沟通至关重要 值得注意的是，在多任务学习领域，如何避免任务数量组合爆炸成为一个巨大挑战。但通过共享表示和元学习等方法，智能体能够在执行任务的同时学习与其他任务相关的知识，从而提高学习效率并降低数据需求。 泛化问题是衡量智能体学习效果的关键指标。随着研究的深入，我们努力确保这些智能系统能够在多样的环境中灵活应对、学习和适应。 (摘编自刘志毅《具身智能》) 材料二: 具身导航主要研究如何使智能体在没有外界直接指导的情况下，通过自我感知和环境感知导航到特定目的地。我们日常熟悉的导航都是给人用的，例如打开手机上的地图软件，输入目的地，地图上会出现路线以及行进的方向等提示信息，手机通过卫星定位或物联网室内定位技术实时定位用户的位置并将其显示在地图上。而具身导航在很多情况下是给机器使用的，因此很多人类自身需要完成的工作也需要借助具身导航系统来实现。例如，很多应用中具身智能体接收到的任务是寻找某类对象或者某个画面对应的场景，但其并不知道具体目的地坐标，而在有的任务中地图是未知的，需要具身智能体自己进行探索，因此具身导航除了通常的定位和路径规划功能.必须具备任务理解能力、物理世界认知能力以及探索能力。 具身导航任务有点导航、对象导航、图像导航、视觉———语言导航以及语音导航，这几种典型的具身导航方式都有其独特的应用价值和技术要求。 点导航是最基本的，它有一个期望的坐标点，但是智能体不知道初始环境布局。智能体要自主地识别环境，避开障碍物，以最有效的路径到达目的地。对象导航就难多了，要求智能体在环境中找到一个特定的物体类别或者事件，没有目标的精确位置，而是让智能体探索环境，直到找到指定类别的一个实例。其中，特定的物体类别可以提前定义在一个集合中，例如， “冰箱”“沙发”“钥匙”和“床铺”。为了 ... ...
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