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2025届自贡市高三语文上学期第一次模拟考试卷附答案解析.pdfVIP

2025届自贡市高三语文上学期第一次模拟考试卷附答案解析.pdf

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2025届自贡市高三语文上学期第一次模拟考试卷

(试卷满分150分,考试时间120分钟)

一、现代文阅读(35分)

(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题,19分)

阅读下面的文字,完成1~5题。

材料一:

10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德

和加拿大科学家杰弗里·辛顿,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现

和发明。

当我们谈论AI时,通常指的是使用人工神经网络进行的机器学习。事实上,这项技术最初的开

发灵感源自人脑结构。在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通

过类似于突触的连接相互影响,这些连接可以变强或变弱。例如,通过在同时具有高数值的节点

之间建立更强连接,可以对人工神经网络进行训练。

机器学习长期以来一直是科学家们研究的重要内容,其中包括对大量数据的分类和分析。霍普菲

尔德和辛顿利用物理学工具构建了新方法,为当今强大的机器学习奠定了基础。

霍普菲尔德发明了一种联想记忆网络,它能够存储和重建图像以及其他类型的数据模式。

如何理解呢?我们可以将节点想象成像素。“霍普菲尔德网络”利用了物理学中描述物质特性的

原理。根据该原理,材料因原子自旋而具有独特特性,这种特性使每个原子成为一个小型磁铁。

整个网络的描述方式相当于物理学中自旋系统的能量,它通过寻找节点之间连接的值来进行训

练,从而使得保存的图像具有较低的能量。

当输入扭曲或不完整的图像时,“霍普菲尔德网络”会系统地遍历节点并更新它们的值,从而降

低网络的能量。因此,网络能够逐步找到与输入图像最相似的已保存图像。

辛顿的研究建立在“霍普菲尔德网络”基础之上,他构建了一种使用不同方法的新网络,即玻尔

兹曼机(玻尔兹曼是十九世纪的统计物理学家,他提出的玻尔兹曼分布,描述了多个分子组成的

系统)。它能够学习识别给定类型数据中的特征元素。辛顿运用统计物理学原理,通过输入机器

运行时可能出现的示例对其进行训练。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类,或创建训练模式类型

的新示例。辛顿在此基础上进行拓展,推动了当前机器学习的爆炸式发展。

诺贝尔物理学奖颁给两位“AI先驱”,除了表彰他们在将物理学与人工神经网络深度结合方面所

作的贡献之外,可能还有两层隐含意义,一是物理规律不仅存在于自然界中,在数字世界(计算

机模型、模型创建的虚拟世界)中也可能发挥着制约作用。二是AI与物理学等基础科学存在千

丝万缕的联系,基础科学不仅为AI筑起了基座,同时其发现和理论也对AI研究提供了启发和灵

感。(摘编自张佳欣、张梦然《推动机器学习技术“爆炸式”发展——2024年诺贝尔物理学奖授

予两位“人工智能先驱”》

材料二:

本届诺贝尔奖讨论度之高,可能是前所未有的。争论的核心在于:这究竟是“人类的诺奖”还是

“人工智能的诺奖”?

有人欢呼雀跃,认为这是对科技进步的高度认可;有人忧心忡忡,担心这是否预示着人类科学家

时代的衰竭。然而,此次奖项背后的意义远不止于此。AI工具的效能,也不能用传统眼光去看。

将诺贝尔奖颁发给人工智能(AI)领域的成就,并非意味着人类科学家的地位受到动摇。相反,

这恰恰反映了人类智慧的新高度。每一个能够自我学习的算法模型,都是科研人员创新思维的结

晶;每一次AI技术的突破,皆意味着人类对未知世界的探索更进一步。

AI与人类科学家之间绝非零和博弈的关系。AI当然有它的独特性,它在数据处理、预测模拟等

方面不仅强大,还有传统技术手段所没有的“想象力”。但这种创新,恰恰为科研提供了前所未

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有的工具,可帮助人们从纷繁信息中快速提取关键线索、给出新的假设方向,加速科学发现的步

伐。历史上每一次科技革命所展现的新兴力量,也都会成为推动传统领域进步的强大动力。

除了提高科研效率,“人机合作”也开启了崭新的研究路径,并带来跨学科合作模式。在AI的

助推下,不同背景的专业人士得以齐聚一堂,共同解决单凭一己之力难以攻克的问题。譬如,在

医疗健康领域,AI结合生物医学知识可更精准地识别疾病早期迹象;在环境保护方面,AI能通

过分析气候变化趋势辅助制定更有效的应对策略。不胜枚举的例子共同证明了一个事实:人工智

能不是人的替代,而是人的合作伙伴。

诚然,随着AI技术成熟并广泛应用于各个行业,我们也面临一系列挑战,例如

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