安徽省安庆市2024届高三第四次语文教学质量检测卷Word版含解析
19页1、2024届毕业班第四次教学质量检测高三语文试题一、现代文阅读(35分)(一)现代文阅读(本题共5小题,19分)阅读下面的文字,完成下面小题。对生物学家来说,章鱼和乌贼是研究神经系统复杂性和演化的绝佳对象。但在过去的数十年间,因为和人类差别过大、研究手段限制等,对章鱼和乌贼的研究逐渐沉寂。近年来,随着人工智能、基因编辑技术等新研究手段的发展,它们重新受到研究者的关注。头足类动物和人类的共同祖先在6亿年前,刚刚演化出神经元,还没有聚集形成可以称之为“脑”的中枢神经系统。之后,头足类动物和人类就分道扬镳了:脑的进化沿着两条不同的道路,几乎是从零开始,各自独立地发展到了极致。通过比较人脑和头足类的脑这两种截然不同的复杂神经系统,我们一方面可以尝试了解复杂的大脑是如何进化出来的,另一方面可以了解还有什么样的神经结构可以产生智能。如果这两种截然不同的神经系统都采用同样的方式来实现某一功能,那就说明这是生物经过亿万年的演化所能找到的最优或者唯一的解决方案。反之,如果我们发现两种神经系统采用不同的方式来实现某一个功能,就能为人工智能与类脑计算提供更多模仿学习的方案。头足类神经生物学的先驱、英国科学家J
2、Z杨在20世纪初发现了乌贼的巨大轴突一条直径达一毫米、长数十厘米的巨大神经纤维。得益于这个独特的巨大轴突,英国科学家Hodgkin和Huxley第一次记录到细胞内的动作电位,解释了神经传导的信号动作电位产生的原理。该发现作为神经科学最基本的原理之一,获得了1963年的诺贝尔生理与医学奖。这也是迄今为止,整个生物学研究中,仅有的能用数学方程完美描述的现象。JZ杨随后开展对章鱼学习记忆行为的研究,通过损毁实验发现了章鱼存储记忆所在的脑区。这是最早的关于大脑存储记忆的模型,此后的数十年中,在果蝇和脊椎动物的研究中被反复印证,不同动物的脑中记忆存储结构都是采取类似组织方式。遗憾的是,近几十年来,大部分针对神经系统的研究都集中在果蝇、小鼠等模式生物中,很少人对头足类,特别是它们复杂的中枢神经系统进行深入研究。章鱼和乌贼是变色伪装的高手,根据环境瞬间改变全身颜色和图案,和环境融为一体。与陆地上的变色龙相比,它们的变色速度更快,也更精准不仅改变整体的颜色,还能在皮肤上直接模拟出背景环境的纹理和图案的细节。章鱼和乌贼的皮肤就像覆盖全身的显示屏,上面有上百万个微小的色素细胞,每个色素细胞相当于屏幕上的一
3、个像素点。这些色素细胞具有不同颜色,每个细胞由一个精妙的神经肌肉的机关控制,使得色素细胞可以随意快速地变大变小。章鱼和乌贼的大脑可以通过精确控制皮肤不同区域的色素细胞变化来组成不同的图案。这个皮肤“显示屏”的分辨率高于市面上所有的电视机屏幕,使得章鱼和乌贼可以在身体表面随意产生出各种复杂图案。那么,如何研究章鱼和乌贼这种独特功能呢?人工智能技术给了我们很多帮助。在实验室内,我们运用包含数亿参数的大型神经网络模型来识别隐藏在背景环境中的乌贼,使用神经网络模型的表征来分析乌贼变色图案是在模拟环境中的哪些关键视觉特征。通过对乌贼变色进行精度的分析,我们发现,乌贼变色不依赖于预设的运动程序和固定的路径。每次变色过程都采取类似“梯度下降”的算法,是一个起于随机探索、反复利用视觉反馈优化、经过多步迭代逐步逼近背景环境的过程。头足类研究的新进展得益于人工智能等新技术发展,其研究成果也将反哺新技术。头足类动物视觉系统能从复杂的环境图案中提取出抽象的视觉信息,由此所启发的算法已经引发了多次计算机视觉的革命。运动系统根据抽象的视觉信息重新生成复杂的体表图案的过程可看作第一步视觉处理的逆过程,整个动物界仅有
4、头足类动物拥有这样的图像生成功能。因缺乏对头足类动物研究,使得与之相关的图像合成与渲染等计算机图形学算法一直缺乏来自神经算法的启发,因而在算法效率和速度上远逊于计算机视觉算法。头足类动物视觉系统通过对比体表图案与环境图案,对运动系统的输出进行调整优化,此过程可能会启发人工神经网络训练中的搜索算法。应该说,乌贼和章鱼在神经研究中显示出了巨大的潜力它们的神经运算可能比不上人脑复杂,但以现有的技术手段,人脑还是一个“黑箱”,无法进行精密研究。而头足类动物因其神经系统不完全集中在脑里,有很大一部分分散在全身,使其神经运算的复杂性被暴露在外,易于研究。如今,中国科学家的研究进展已经重新燃起了学术界对头足类动物研究的热情。最近一两年,包括来自美国哈佛大学、斯坦福大学等顶尖机构科学家的越来越多的研究者开始追随我们的脚步,重新开始关注这些神秘而奇特的生物。(摘编自梁希同为什么研究章鱼、乌贼来自海洋智慧生物的启示)1. 下列对材料相关内容的理解和分析,不正确的一项是( )A. 对乌贼等头足类生物神经系统的研究经历了一个过程:由英国科学家JZ杨发端,到过去的几十年比较沉寂,再到现在的重新关注。B. 章鱼、
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