【赢在高考·黄金8卷】备战2023年高考语文模拟卷（新高考专用）
黄金卷03
高考分数智能匹配大学
（本卷共23小题，满分150分）
一、现代文阅读（35分）
（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，17分）
阅读下面的文字，完成1—5题。
材料一：
细心的人会注意到，自然界有许多体型很小的昆虫，能够实时跟踪物体、导航和躲避障碍物。它们的神经元只有几万、几十万个，与之相比，人类大脑的神经元及突触数量和复杂功能更令人惊叹。如果能在芯片上模拟这些大脑，必然可以系统提升计算机的整体能力。正是基于这一想法，类脑芯片应运而生，它是建造类脑计算机最关键的部件，可以说是人类大脑的硬件电路形式。类脑芯片主要负责模拟大脑神经元及突触的功能特性、信号传递和学习方式，让计算机在低电能消耗情况下完成感知、学习、记忆、决策等智能任务。
目前，类脑芯片研究主攻方向是寻工作行为特性与大脑神经元相似的纳米器件。类脑芯片由大量更小的电子器件组成，这些器件每个仅几十纳米到几百纳米大小，被称为纳米器件。长期以来，研究人员不断寻与构造合适的纳米器件。如一类叫作忆阻器的纳米器件，其纳米夹层中的离子运动可以改变器件的工作状态，这与大脑神经元及突触细胞膜中所包含的离子通道的作用相似。有些忆阻器可以一直保持这样的工作状态，即使断电了也不会丢失，就跟人的记忆一样。
有了上亿甚至上百亿个类脑纳米器件后，还要使它们都按照人们需要的行为模式协同工作，即要形成与类脑芯片运行相匹配的体系架构，类脑芯片架构就是模拟人脑的神经突触传递结构。目前最常见的计算芯片（CPU）均是在冯·诺伊曼体系架构下建立的。这种架构的最大特点是“存算分离”，即存储单元和计算单元是分开的，好比编曲和演奏是分开的。程序员像是作曲家，编程好比编曲，写有程序的存储器就像曲谱本，操作者则像是演奏家，其运算好比演奏，乐器就是具备计算能力的计算单元。一个计算单元可以根据存储器里的不同程序执行不同任务，就像同一台钢琴可以演奏不同曲子一样。与此原理不同的是，生物大脑并不区分存储区和计算区，而是集“作曲家、曲谱本、演奏家和演奏工具”于一体。它是信息的存储者，也是信息的处理者，还是信息的创造者，具有自我学习、思考、创新创造等能力。
并且，类脑芯片还要解决芯片的能效问题。研究发现，人脑是一部能效极高的“计算机”，若用现在的计算机去处理人脑承担的任务，粗略估计需要高达100兆瓦的功耗，是人脑功耗的500万倍。人脑可以低能
量消耗运行的原因之一，就是存算一体的机制最大程度减少了数据的传输需求与传输距离，节约了传统计
算架构中计算单元和存储单元间通信所消耗的时间和能量。因此，类脑芯片不仅能够像人脑一样根据外界
动态信息做出反应并不断学习，还可以在无信息输入的时候进入“休息”的省电状态。
总体而言，基于硬件的类脑计算过程模拟与真实大脑相比仍有不小差距，类脑学习的运作机制与算法
研究还很有限；再如目前人类对大脑神经元及突触如何编码、转导和储存神经信息有较多了解，但尚不了
解神经信息如何产生感知觉、情绪、抉择、语言等各种大脑高级认知功能。要让科幻电影里那样的“人类超级大脑”计算机成为现实，仍需研究者久久为功。
（摘编自吴朝晖《类脑计算——构建“人造超级大脑”》）材料二：
“类脑计算”真的能够为“人工通用智能/强人工智能”的实现提供一个有前途的平台吗？
对于任何以“人类智能”为目标的科学技术，从外延和内涵两方面准确地定义“人类智能”在本质上是必不可少的。否则，就根本无法说“达成人类智能”或“超越人类智能”等等。特别是从用计算技术模拟“人类智能”的角度出发，识别和定义可以用于组合出复杂的智能的最基本单元也是必不可少的。显然，这是一项涉及
许多学科的非常困难的任务。就目前来看，我们在这方面还没有看到任何实质性的进展。
众所周知，人类学者可以在逻辑学、数学和各个科学领域创造和解决许多图灵计算机不可计算问题。
因此，如果我们认为逻辑学家、数学家和科学家的这种“计算”能力应该是“人工通用智能/强人工智能”所能
完成的智力任务，那么我们必须首先要突破“图灵可计算性”的概念（其本质上定义了有穷、连续、确定的计算步骤之序列）。这是一项涉及哲学、逻辑学和数学的任务，难度很大，但与包括“类脑计算”在内的任何计算技术无关。
计算能力只是“人类智能”的一个方面。还有其他认知能力也应该被形式地定义，例如，“人类推理能力”“人类理解能力”“人类判定能力”“人类发现能力”“人类预测能力”等等。同样，这些也都是涉及哲学、逻
辑学、数学以及众多科学的任务，难度很大，但与包括“类脑计算”在内的任何计算技术无关。尤其是，
逻辑学应该是在抽象的思维层面和具体的实践层面上支撑“人类智能”的最普遍和最重要的一般正确性标准。但是，在当前“类脑计算”的研发中，我们能够到与逻辑基础相关的工作吗？
由于“人类智能”是人类大脑神经网络的产物，识别、定义、模拟人脑产生智能的机理，当然是实现“人工通用智能/强人工智能”的合理途径之一。显然，研究人脑如何产生智能的机理是首要任务。这也是挑战
我们众多学科（包括生理学、心理学、逻辑学、数学等等）的艰巨任务。但是，当前的“类脑计算”是建立在某种定义清楚的机理之上的吗？
（摘编自程京德《“类脑计算”能够为人工通用智能的实现提供一个有前途的平台吗？》）