河南省部分校2026-2027学年高三上学期10月阶段检测语文试题

河南部分校2026-2027学年高三上学期10月阶段检测语文试题
　　一、现代文阅读
　　1、阅读下面的文字，完成各题。
　　材料一：
　　100年前，恩格斯就指出，从古代朴素的辩证唯物主义到近代科学的分析方法，这是一个很大的进步。要深入研究客观世界，就必须把事物分解开，一部分、一部分地去认识它。这就是18世纪以来近代科学所用的分析的方法，在哲学上也叫“还原论”。但是这种分析的方法也有它的缺点，就是客观世界的事物，分析得越来越细，事物间的相互联系就容易被割裂。因此仅仅停留在分析的方法上是不够的，应该把客观世界看作一个统一的、在相互关联中变化的集合体。用现代的名词就是“系统”。系统，就是由许多部分组成的具有特定功能的有机整体。
　　如果我们用“系统观”来考察人类的大脑与思维，就会发现其高度的复杂性。有意识的思维到底有几大类？一般认为有两大类，一类叫逻辑思维，或抽象思维，一类叫形象思维。直到现在我们仅对逻辑思维有了比较系统的研究，总结出了逻辑学。逻辑学是现代电子数值计算机的理论基础。机器数值计算，每秒运算几百万、几千万次，这一巨大成就得力于逻辑学的应用。
　　与此相比，形象思维的规律还不清楚：比如图形的识别，我们不知道人脑是怎么识别图形的，所以也就不知道怎样叫计算机去识图。现在有人在试作，但机器识图的结果令人很不满意，机器笨极了，而且不可靠。这比起机器数值计算的飞速发展，真可谓天壤之别！原因在哪里？在于我们掌握了逻辑学，但没有掌握形象思维学。
　　但我认为，思维不仅有逻辑思维和形象思维这两类，还有一类可称为灵感，也就是人在科学或文艺创作中的高潮，突然出现的、瞬息即逝的短暂思维过程。它不是逻辑思维，也不是形象思维。一点是肯定的，人不求灵感，灵感也不会来，得灵感的人总是要经过一长段其他两种思维的苦苦思索来做准备的。所以灵感还是人自己可以控制的大脑活动，是人社会实践的结果，既是经验的总结，就应该有规律。如果我们掌握了“灵感学”，那人的创造能力将普遍地极大地提高，岂不人人都成了“天才”？
　　在深入研究思维科学的进程中，我们一定要把人本身作为一个系统，把人和环境作为一个系统，这样现代科学技术才能迎来真正的前途无量。
　　（摘编自钱学森20世纪80年代文章《略谈系统科学》《系统科学、思维科学与人体科学》等）
　　材料二：
　　具身智能强调认知受智能体的感知与动作的影响，主张智能或智能行为来自智能体身体与周围环境的交互，而不仅仅是大脑的功能。这种思想与建立在笛卡尔身心二元论基础上的“离身智能”不同，早期人工智能研究者认为，机器可以通过对符号的操作实现对人类思考（理性行为）的模拟，即让机器像人类那样思考，无须考虑身体和环境。由于他们认为思考和身体、环境是分离的，在模拟这些行为时，是各自独立进行，没有考虑行为之间的相互联系，因此这属于离身智能。
　　具身智能则认为人类的智能行为不仅依赖大脑的思考，还需要通过与物理环境的交互来进行学习和决策，最后通过感知将执行的结果反馈到大脑，形成闭环，构成一个智能体，这样才能真正实现模拟人类智能行为的目标。这与把事物相互联系起来考察的“系统观”是不谋而合的，这种思想将推动人工智能向更高的水平——通用人工智能发展。
　　人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的逻辑思考。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类图形、语音感知等行为的模拟。这使得图像识别等应用有了很大潜力，但模型本身存在不可解释、不可靠等缺陷。
　　2020年大语言模型的出现，把人工智能推向第三代。大语言模型具有强大的语言生成能力，使机器能够在开放领域下实现与人类的自由交互。正如哲学家维特根斯坦所言：“我的语言界限，就是我的世界界限。”机器一旦掌握了人类的语言，也就在某种程度上理解了人类的世界。
　　尽管人工智能在语言生成上取得成功，但我们离真正的通用人工智能仍有一定距离。比如，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的复杂任务机器目前还无法完成。其原因就在于，传统人工智能对人类思考、感知与动作等方面的模拟依然是相互分开的，而且与真实环境隔离。
　　具身智能强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。
　　比如，为了适应不同工作任务的需求，我们需要设计不同类型的机器人，如拥有灵巧双手的装配机器人，特殊功效的仿生机器人等。不同类型的机器人感知方式会反过来影响其形态设计。根据智能体这一概念，机器人将思考、感知和动作连为一体，可以在物理世界中利用仿真模拟进行博弈，实现机器的自我进化。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的复杂环境下，向着通用人工智能大步迈进。
　　（摘编自张钹《具身智能推动实现通用人工智能》）
　　（1）下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（ ）
　　A．“还原论”虽有割裂事物联系的局限，但相较古代朴素辩证唯物主义仍是进步，“系统观”又进一步进行了升华。
　　B．逻辑学奠定了机器数值计算的理论基础，但在人类尚未完全掌握形象思维规律时，机器在图形识别等方面仍显笨拙。
　　C．早期“离身智能”受身心二元论影响，认为思考可脱离身体与环境，仅靠符号操作即可模拟人类理性行为。
　　D．为适应不同工作任务需求，具身智能机器人通常需先确定其形态设计，再据此决定相应的感知方式，以实现交互。
　　（2）根据材料内容，下列说法不正确的一项是（ ）
　　A．若能掌握“灵感学”，人的创造能力将极大提高，但灵感要经过逻辑思维和形象思维的积累。
　　B．传统人工智能基于大数据的机器学习，将思考、感知与动作分开模拟，因而导致模型不可解释、不可靠。
　　C．大语言模型虽能实现开放领域的人机自由交互，但仅靠此无法支撑真正意义上的通用人工智能落地。
　　D．具身智能通过物理身体与环境的反复交互来优化决策和行动，可见其学习过程并非单向的数据输入。
　　（3）下列人工智能的应用场景中，最符合材料二所述“智能体身体与周围环境交互”特征的一项是（ ）
　　A．某大模型系统根据用户上传的风景照片识别画面内容，并自动生成与图片内容相匹配的文学描写。
　　B．某自动驾驶汽车根据摄像头、雷达等传感器实时获取路况信息，不断调整方向、速度和制动策略。
　　C．某医院医疗影像AI系统通过学习大量肺部CT病例，实现对早期肺结节病灶的自动识别与标注。
　　D．某工业机械臂按照预先设定的焊接程序完成汽车零件加工，全程不根据现场环境变化调整动作。
　　（4）根据两则材料，简要概括前两代人工智能分别模拟了人类的哪种思维，并概括第三代人工智能仍存在的主要不足。
　　（5）这两则材料虽然跨越了四十余年，但在思想内核上一致，体现了系统科学对人工智能发展的深刻指导意义。某科技馆举办“人工智能与系统科学”主题展，请你结合两则材料，围绕“理论指引”“具体实施”，为此次展览撰写前言概要。
　　2、阅读下面的文字，完成各题。
　　土地的儿子（节选）
　　柳青
　　除夕前的一天晌午，乡政府院子里忽然有人叫道：“老刘！老刘！老刘在不在？”
　　我答应了一声，那人进窑来了。是李家崄的李老三。他满面笑容，手里提着一个柳条小筐，筐里放了约莫十几个白面馍馍。他进窑就把东西放在桌上，掏出一杆烟锅装起旱烟来。
　　“乡长回家了？”他笑问。
　　“回家了，你来做个甚？”
　　老汉噙着烟锅，不忙不迫地，点验似的依次察看锅台上的猪肉、豆腐、粉条和白菜，怀疑似的问道：
　　“过年用的，样样都有了？”
　　“有了，一样也不短少……”
　　“我看还短一样。”老汉开玩笑道，从小筐里把馍馍统统拿出来放在石床上。
　　我阻止他，说已有足够的馍馍。于是他往出拿，我往进放，四只手搅成一团。他抢不过我，就把小筐重新放在桌上，好像认真地生气起来了，蹲在地上。
　　“我是和你逗笑哩么？毛主席提倡得连咱们这号人也有办法了，还能叫公家人短少什么？多少总是我的个心么！”
　　我清楚这老汉。年轻时他是个石匠，半瓶醋的手艺不足以养家，还偷人庄稼；现在转变了，这几年去南路做工，生活好了许多，但在两月以前征粮时还是个免征户。现在他所说的有办法，不过是比较着说而已。我们能收下这馍馍吗？
　　“我们不能收，老三，你就早些回去。”我婉劝他。
　　“这是给政府的！”他同我争辩起来。
　　“你为什么要给政府送呢？”
　　老汉蹲在地上不作声了。半晌，才抬起头，①微笑着低声说：“我今冬买了三垧地……”
　　“哈哈！你买了地，政府又没说合写约，就要吃你的酬劳？”
　　“老刘，”李老三站起来，眼睛湿涔涔的，“没咱政府，就是我孙子手上