1. 基本定义

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。其目标是使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如推理、学习、规划、感知等。

2. 核心特征

  • 模仿与延伸：AI通过算法和数据分析模仿人类思维，但其本质是“人类智能的物化”，即技术工具对意识的延伸，而非独立意识。
  • 局限性：AI无法具备人类的情感、社会交往能力和创造性思维，例如不能写出“有灵魂的诗”。

    • 二、高考科技命题新趋势（以人工智能为核心方向）

    1. 科技前沿与跨学科融合

  • 理科综合：
  • 物理：结合智能交通系统分析机械臂力矩平衡（如空间站操作）。
  • 化学/生物：研究生物降解塑料催化机理或基因编辑技术的精准应用。
  • 文科综合：
  • 历史：对比古代与现代交通工具对社会变迁的影响，或“一带一路”与“大航海时代”的文明交互模式。
  • 政治：分析“新质生产力”对传统产业的重构路径，或科技问题（如脑机接口技术）。

    • 2. 情境化与生活化命题

  • 数学：通过分时电价、医保报销规则等生活场景考查分段函数，或结合智慧城市交通优化、碳中和计算等现实建模。
  • 英语：读后续写可能涉及“无人机突遇故障”等科幻题材，或阅读理解中融入AI、文化遗产数字化等热点。

    • 3. 开放性与批判性思维考查

  • 语文作文：
  • 命题可能聚焦“人工智能能否写出有灵魂的诗”或“传统工艺智能化转型的辩证思考”，要求考生结合科技与人文进行深度思辨。
  • 非连续性文本阅读可能对比三星堆与良渚文明的考古成果，引导学生分析科技在文化传承中的作用。

    • 4. 核心素养与学科能力深化

  • 信息处理能力：理科试题中加大图文数据题比例，例如通过锂电池回收流程中的氧化还原反应链考查跨学科分析能力。
  • 实践应用能力：如物理题要求计算无人驾驶汽车的刹车距离，将牛顿定律与真实场景结合。

    • 三、备考建议

    1. 建立“热点-考点”转化思维

  • 关注AI领域的新闻（如脑机接口突破、神舟系列航天工程），链接生物“神经传导”、政治“科技”等跨学科知识。

    • 2. 强化情境分析与反套路训练

  • 对真题进行变形练习，例如将传统概率题改编为“智慧农业数据分析模型”。

    • 3. 注重核心素养与深度思考

  • 写作训练中融入科技与人文的辩证视角，例如讨论“量子纠缠与庄周梦蝶的哲学关联”。

    • 人工智能定义强调其工具属性与局限性，而高考命题趋势则围绕科技前沿、跨学科整合、情境化设计展开，突出对批判性思维和核心素养的考查。考生需结合政策文件（如《中国高考评价体系》2.0）和真题规律，动态调整备考策略。