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图片来源｜网络

1．内容多≠选项对

2．猜猜这是文章的哪段？

3．摒弃「固化思维」

一、内容多≠选项对

来看下这道题：

【2020国考地市级卷48题／省级卷41题】在战场上，人机协同被人工智能所取代，至少目前来看短时间内很难发生。人工智能能解决的问题有限，替代首先会发生在部分领域，但却依然离不开人机协同。人工智能的主要实现手段是机器学习，深度学习是实现机器学习的一种方式。尽管目前深度学习在众多领域已取得非常好的效果，但涉及战场上要求创造性、无法给出明确定义和边界、缺乏数字化知识经验的任务，机器可能就无能为力。所以今后一段时间里，机器在作战领域中更多的是起辅助作用，最终的决策依然离不开人类。

这段文字意在说明：
（A）人机协同在战场上仍将扮演重要角色
（B）人工智能的学习能力有待进一步提高
（C）战场环境对机器学习提出了更高要求
（D）人工智能尚无法适应复杂的战场需求

这段文字意在说明：
（A）人机协同在战场上仍将扮演重要角色
（B）人工智能的学习能力有待进一步提高
（C）战场环境对机器学习提出了更高要求
（D）人工智能尚无法适应复杂的战场需求

正确率59%，易错项D

本题BC不难排除，关键是AD如何「二选一」。

通读后可知，题干第一句强调「短时间内，人工智能在战场上不能取代人机协同」，后面则解释「人工智能目前的不足（要求创造性、无明确定义边界、缺乏数字化知识经验）」，那么它强调的是「人工智能的缺点」还是「人机协同仍然很重要」呢？

答案是A「人机协同在战场上仍将扮演重要角色」，原因在于D是为了衬托A而存在的，D本身不是题干重点强调的内容。

D「人工智能尚无法适应复杂的战场需求」虽然占据全文主体，但题干结尾说的是「因此机器只能辅助，最终仍需要人类决策」，这句话和开头的「短时间内，人工智能在战场上不能取代人机协同」这一观点形成了呼应，进一步确认了A「人机协同在战场上仍将扮演重要角色」的重要性，即A才是本文正确答案。

本题的构思较为新颖，各位小伙伴可以从中学习一点：

不是所有「段落概括」题的正确答案都必须对应内容最多的部分，如果问题是「意在说明」且内容较多的部分作为侧面或反证来强化观点，那么被强化的观点即使字数少，也是符合要求的。

二、猜猜这是文章的哪段？

很明显，本题有很多军事领域的专业概念，必然取材于「军事类科普文章」。各位小伙伴不妨根据之前的训练猜测下，它是原文的哪一段？

答案是最后一段。你猜对了吗？

其相信看过之前几篇提升训练的小伙伴已经意识到了，这段内容绝不是随便在「科普文」里截的，因为题干有太多专业的词汇了，例如：

人机协同被人工智能所取代短时间内很难发生
但涉及战场上要求创造性、无法给出明确定义和边界、缺乏数字化知识经验的任务，机器可能就无能为力。
机器在作战领域中更多的是起辅助作用，最终的决策依然离不开人类

上面这些词，直接看也能大致理解，但一般考生毕竟不怎么了解军事领域，因此了解程度通常也就是「一知半解」的水平。所以说，这么多专业词汇糊脸，其实就暗示选材在原文中不是开头就是结尾，而相关的专业词汇会在文中逐渐解释，这样才能达到「科普」的目的。

由于本题糊脸专业词太多，且明显带有总结性质，据此可推断它很可能在「科普文」的结尾，实际也是如此。原文《人机协同将成为未来战场的主旋律》内容如下：

人机协同将成为未来战场的主旋律（作者：周小程、袁艺，《光明日报》2019年03月23日07版）

当前，美国陆军启动了《高级有人-无人编队演示项目》，开发并验证高级有人-无人航空编队技术，进一步提升美陆军多域作战能力。其实，2017年3月，美国空军就已经在「海弗-空袭者Ⅱ」演习中，展示了基于有人机／无人机编队中无人僚机自主执行对地攻击的技术能力。同年3月，法国达索飞机制造公司成功实现了「神经元」无人机与「阵风」战斗机的数百千米飞行。

这一系列的行动表明了人机协同技术已经取得较大进展。随着信息技术、纳米技术、生物技术、新材料技术、新能源技术、人工智能技术等战略前沿技术领域的发展应用*，人机协同将日益走向成熟，在未来战场上扮演越来越重要的角色，未来作战模式将被改写，人机协同将成为未来战场的主旋律。人机协同的广泛应用，将使人与机器作为统一的作战单元渗透于战争与作战准备的整个流程，朝着智能化方向不断升级，进一步丰富新型作战力量的内涵，各类「混搭式」新型作战力量将不断出现。随着军事物联网、军用大数据、云计算技术在军事领域的建设运用，用于信息支援、指挥控制、效果评估、后勤保障的「云端大脑」「数字参谋」在「虚拟仓储」等也将为人机协同的成熟和发展注入新的活力。

（西瓜注：从星号前面「随着信息技术、纳米技术、生物技术、新材料技术、新能源技术、人工智能技术等战略前沿技术领域的发展应用……」这句话可知，在军事领域，「人工智能」是用来辅助「人机协同」发展的）

2018年1月，俄军在叙利亚使用战斗机器人开展了军事行动。当时，在一次攻占高地的行动中，使用了10部战斗机器人，这些机器人与无人机、自动化指挥系统形成集群作战，掩护叙利亚政府军攻占高地。20分钟的战斗中，打死70名敌人，而叙利亚政府军仅有4人受轻伤。根据俄罗斯方面的报道，俄方在无人装甲车方面也已经投入研究。此外，美军在《坦克-机动车研发与工程中心-30年战略分析》中明确将人机协同前沿技术作为坦克-机动车研发与工程中心未来30年重点研究方向。随着人机协同技术的不断成熟，装备的数量不断增加和作战功能的不断拓展，人机协同将成为陆战领域武器装备体系中不可或缺的组成部分，担负的作战任务将全面覆盖侦察、监视、后勤、火力打击、机动突击等主要作战任务。

空间机器人技术的蓬勃发展，为未来人机协同空间作战提供了可能。目前，美国国防高级研究计划局（DARPA）正在进行的「蜻蜓」空间机器人在轨装配项目已处于在轨安装和重构大型天线项目地面模拟演示阶段。此外，美军计划下的「细胞星初始任务」试验卫星在国际空间站由6颗细胞星「拼接」并部署，这些卫星的通信、姿态控制、电源和数据处理及推进均由地面人员通过软件进行控制。俄罗斯已经开展多项试验，包括测试基于人工智能的空间机器人自主操作技术，在轨测试可移除太空垃圾的降落伞结构，上述技术发展成熟后，可用于发展空间对抗装备。

人机协同虽然前景乐观，但仍要面临一些挑战。一是人机之间的交互问题。当前，随着语音识别、触控屏等人机交互技术的发展，在人机交互方面取得了一些进步，但要适应未来瞬息万变的战场，人机之间需要更高效更复杂的交互。二是人机之间的信息传递效率仍然较低，远未能实现真正意义上的人机协同、互相促进。三是人机之间数据链接需要持续稳定，以确保在数据链受到攻击的时候能够进行准确的通信。四是人机都需要处理和快速理解数据的能力，而这些数据可能由于干扰而以中断的方式接收，要确保人机成员都必须理解任务意图。五是开发人员还必须改进算法，以平衡对人机协同时速度、可靠性和精度的需求。

在未来的战场上，人机协同会不会被人工智能所取代，至少目前看在短时间内很难发生。人工智能解决问题有限，替代首先发生在部分领域，依然离不开人机协同。人工智能主要实现手段是机器学习，深度学习是实现机器学习的一种方式。尽管目前深度学习在众多领域已取得非常好的效果，但涉及战场上创造性、无法给出明确定义和边界、缺乏现有可数字化的知识经验的任务，机器可能就无能为力。所以今后一段时间里，机器在作战领域的实际应用更多起到辅助功能，最终拍板决策依然离不开人类。

上面的加粗部分是每段主要讲述的内容。读完原文后可以发现，作者的逻辑非常清晰，原文中每段都有大量「人机协同」的成果展示，因此在读到最后一段时，读者很自然就能认识到「人机协同前景乐观，人工智能能力有限」，不会受到误导。

而在国考题中，出题者基本上直接把最后一段搬到了题目中，人为增大了题目的难度。在考场上，考生并不知道原文之前列举了多少「人机协同」取得的成就，也不知道该成果在军事领域的前景，直接就读到了结论。

在阅读原文时，只有最后一段侧面讲述了「人工智能在军事领域的运用存在不足」，没有读者会觉得它是本文的重点；但在出题者的剪裁下，考生很容易被「人工智能」所占的较多字数所干扰。

三、摒弃「固化思维」

通过这道题我们也可以学习到一个结论，那就是不要带有「固化思维」。

一是不要被「高大上」的概念固化思维。

「人工智能」是当前炙手可热的概念，尤其是在工业生产领域，想要做到高效率、规模化、自动化，几乎都离不开「人工智能」，但军事领域具有特殊性。在战争中，设备的稳定性、操作的精确性是非常重要的，不能盲目追求效率。以上面文章介绍的这个例子来分析：

2018年1月，俄军在叙利亚使用战斗机器人开展了军事行动。当时，在一次攻占高地的行动中，使用了10部战斗机器人，这些机器人与无人机、自动化指挥系统形成集群作战，掩护叙利亚政府军攻占高地。20分钟的战斗中，打死70名敌人，而叙利亚政府军仅有4人受轻伤。

不难看出，俄军使用的「战斗机器人」一方面拥有战斗能力，一方面能够和（俄罗斯的）无人机、自动化指挥系统配合打击目标，另外还能够起到掩护作用，在有效杀伤敌方目标后帮助叙利亚政府军攻占阵地。如果单纯凭「人工智能」而没有成熟的「人机协作」系统，想要在瞬息万变的战场上同时达成上面3个目标是几乎不可能的，甚至可能会误伤友军。

二是不要觉得「字数多，内容就重要」。

在近年正确率较低的「段落概括」题中，有相当比例的题目是故意从内容上干扰考生的，也就是「虽然字数多，但并不重要」。比如在本题中，关于「人工智能」的字数虽然不少，但基本都是作为反面衬托存在的，强调的是「人工智能面临无法解决的难题，人机协同还是军事领域的发展方向」。

因此，大家在做题时千万不要被字数所迷惑了，一定要概括段落，根据段落大意来分析哪些内容是作者强调的重点，尤其是出现「反面衬托」类描述的更要谨慎。

总结：

1．在数千字的「科普文」中选择开头或结尾是常见的出题策略，这样相当于让考生直接阅读论文综述，直面一篇文章中最精华、最浓缩，同时也是最难理解的内容。

2．「高大上」的概念不一定就是正确的，例如在军事领域「人」的判断和指令非常重要，「人工智能」在这一领域的重要性就远不如工厂车间的大规模生产。

3．一般来说，每段话字数较多的内容是这段话的核心，但在公考中，出题者有时会特意裁剪一些段落，所以字数较多的内容可能并不重要。大家在做题时要留意，尤其是要判断那些字数多的内容，看看它们是否只是从反面衬托段落核心。