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[關(guān)鍵詞] 腦卒中；抑郁；焦慮；心理干預(yù)

[中圖分類號] R743.3 [文獻標識碼] C [文章編號] 1673-7210（2013）08（b）-0144-03

近年來隨著人口老齡化，腦卒中的發(fā)病率及致殘率逐年上升[1]。急性腦梗死患者治療后50%～70%會遺留不同程度的各種后遺癥，其中抑郁和焦慮癥狀是其中較常見，不僅可影響患者神經(jīng)、運動功能及日常生活能力恢復(fù)，而且加重患者認知功能障礙，影響患者生活質(zhì)量和預(yù)后，因此，對腦卒中伴有抑郁和焦慮患者予以心理干預(yù)顯得十分重要[2-3]。本研究觀察了綜合性心理干預(yù)對腦卒中伴抑郁和焦慮患者神經(jīng)和認知功能的影響，現(xiàn)報道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2011年7月～2012年6月在浙江省臺州市第二人民醫(yī)院、浙江省臺州市恩澤醫(yī)療中心（集團）內(nèi)科住院治療腦卒中伴抑郁和焦慮患者80例。納入標準：①均符合第4屆中華醫(yī)學(xué)會腦血管病會議制定的有關(guān)腦血管病診斷指南標準[3]；②符合CCMD-3器質(zhì)性抑郁和焦慮發(fā)作的診斷標準[4]；③并經(jīng)臨床、頭顱CT/MRI等檢查確診。排除標準：①伴有意識障礙、失語和失認的患者；②雙向情感障礙抑郁相患者；③以往有神經(jīng)、精神病史患者。采用隨機數(shù)字表將患者分為觀察組和對照組，每組各40例。觀察組中男22例，女18例；年齡41～87歲，平均（71.9±7.6）歲；受教育年限0～15年，平均（5.7±1.9）年；病程13～42 d，平均（30.5±7.1）d；腦卒中類型：腦梗死33例，腦出血7例。對照組中男24例，女16例；年齡40～86歲，平均（71.2±7.3）歲；受教育年限0～16年，平均（5.6±1.7）年；病程11～45 d，平均（29.8±7.3）d；腦卒中類型：腦梗死31例，腦出血9例。兩組患者的性別構(gòu)成、年齡分布、病程時間、受教育年限和腦卒中類型等比較均無明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P > 0.05），具有可比性。本研究方案經(jīng)浙江省臺州市第二人民醫(yī)院、浙江省臺州市恩澤醫(yī)療中心（集團）倫理委員會批準通過，兩組患者入組前均知情同意，并簽署知情同意書。

1.2 治療方法

兩組患者常規(guī)予以控制顱內(nèi)壓、血壓和血糖、營養(yǎng)腦細胞及改善腦循環(huán)等治療，觀察組在此基礎(chǔ)上予以綜合性心理干預(yù)治療，兩組療效均為4周。綜合性心理干預(yù)的具體內(nèi)容包括：①心理護理：耐心傾聽患者的不適主訴，關(guān)心和同情患者取得其信任，掌握患者的心理狀態(tài)，予以積極有效的心理護理及心理疏導(dǎo)，消除患者的抑郁和焦慮癥狀，提高患者治療的信心；②認知干預(yù)：向患者及家屬介紹腦卒中及伴隨抑郁及焦慮的相關(guān)知識，采用認知重建的方法，改變患者以往錯誤的認識，建立主動認知模式，使患者認識到心理因素在腦卒中患者康復(fù)治療中的重要性；③康復(fù)干預(yù)：根據(jù)腦卒中患者病程的不同階段及患者神經(jīng)、肢體肌力和認知功能障礙的測定，采用針對性的早期康復(fù)訓(xùn)練及認知干預(yù)措施，改善患者的功能性表達和交流現(xiàn)狀，逐漸恢復(fù)患者的神經(jīng)、肢體運動及日?；顒幽芰ΑＳ^察并比較兩組患者治療前后心理狀態(tài)、神經(jīng)、運動和認知功能的變化。

1.3 觀察指標

1.3.1 心理狀態(tài)的評定[5] 采用漢密爾頓抑郁量表（HAMD）和漢密爾頓焦慮量表（HAMA）分別評定患者的抑郁和焦慮癥狀。

1.3.2 神經(jīng)和運動的評定[6] 采用腦卒中神經(jīng)功能缺損評分表（CNS）和簡化Fugl-Meyer運動評分（FMA）分別評定患者神經(jīng)和運動功能。

1.3.3 認知功能的評定[7] 采用簡明精神狀態(tài)量表（MMSE）評定患者的認知功能，其中顯著改善：MMSE評分較前增加≥4分；改善：MMSE評分較前增加1～3分；無效：MMSE評分較前無明顯變化或減少。除無效外均認為改善。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用統(tǒng)計軟件SPSS 17.0對實驗數(shù)據(jù)進行分析，計量資料數(shù)據(jù)以均數(shù)±標準差（x±s）表示，采用t檢驗。計數(shù)資料以率表示，采用χ2檢驗。以P < 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組患者治療前后心理狀態(tài)的變化

兩組患者治療前HAMD和HAMA評分比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者HAMD和HAMA評分均有明顯下降（對照組治療前后，t = 2.23、2.31，P < 0.05；觀察組治療前后，t = 3.02、3.26，P < 0.01），且觀察組下降值較對照組更明顯（t = 2.29、2.33，P < 0.05）。見表1。

2.2 兩組患者治療前后神經(jīng)和運動功能的變化

兩組患者治療前CNS評分和FMA評分比較無明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P > 0.05）。治療4周后，兩組患者CNS評分均有明顯下降，F(xiàn)MA評分均有明顯上升（對照組治療前后，t = 2.21、2.29，P < 0.05；觀察組治療前后，t =3 .41、2.91，P < 0.01），且觀察組下降或上升值較對照組更明顯（t = 2.39、2.21，P < 0.05）。見表2。

2.3 兩組患者治療后認知功能改善情況比較

治療4周后，觀察組患者認知功能總改善率明顯優(yōu)于對照組（χ2=7.41，P < 0.01）。見表3。

3 討論

腦卒中是老年患者的常見疾病，不僅可引起患者生理上殘疾，而且可使患者心理受到極大創(chuàng)傷，常導(dǎo)致心理失調(diào)[8]。腦卒中伴抑郁、焦慮障礙的發(fā)病率達15%～35%，嚴重影響了患者的工作及生活，不利于患者神經(jīng)、運動及認知功能的恢復(fù)，增加了患者的致殘率和死亡率，給患者及家屬帶來精神及經(jīng)濟負擔(dān)[9]。目前研究已證實腦卒中伴抑郁、焦慮障礙是生理、心理和社會等因素共同作用的結(jié)果，其中心理因素在其中起關(guān)鍵作用。因此，對腦卒中伴抑郁、焦慮患者予以心理干預(yù)顯得尤為重要[10-11]。

近年來國內(nèi)外對腦卒中伴抑郁、焦慮患者認識功能障礙的心理干預(yù)治療進行了深入廣泛的研究，并取得了較好的療效[12-13]。田永梅等[14]研究發(fā)現(xiàn)對腦卒中后焦慮與抑郁障礙患者進行心理護理，可有效緩解患者焦慮、抑郁情緒，改善患者的神經(jīng)、認知和社會活動功能，提高患者的生活質(zhì)量和預(yù)后。趙惠寧等[15]研究發(fā)現(xiàn)腦梗死恢復(fù)期患者進行康復(fù)治療能明顯改善患者的生活質(zhì)量，有效抑制患者的焦慮、抑郁等不良情緒。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)治療4周后，觀察組HAMD和HAMA評分下降值較對照組更明顯；觀察組CNS評分下降或FMA評分上升值較對照組更明顯；觀察組患者認知功能改善總有效率明顯優(yōu)于對照組。表明綜合性心理干預(yù)能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態(tài)，增強患者康復(fù)的信心，有利于患者神經(jīng)和肢體運動功能的盡早恢復(fù)，促進患者認知功能障礙的有效恢復(fù)，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質(zhì)量與預(yù)后。

綜上所述，綜合性心理干預(yù)能明顯改善腦卒中伴抑郁和焦慮患者心理狀態(tài)，增強患者康復(fù)的信心，有利于患者神經(jīng)和肢體運動功能的盡早恢復(fù)，促進患者認知功能障礙的有效恢復(fù)，從而提高腦卒中患者的治療效果，使患者致殘率和死亡率明顯下降，提高了患者的生活質(zhì)量與預(yù)后，具有臨床推廣價值。

[參考文獻]

[1] Joubert J，Reid C，Joubert L，et al. Risk factpr management and depression post-stroke： The value of an integrated model of care[J]. J Clin Nearosci，2006，13（1）：84-90.

[2] Biernaskie J，Chernenko G，Corbett D. Efficacy of rehabilitative experience declines with time after focalis chemic brain injury[J]. J Neurosci，2004，24（5）：1245-1254.

[3] 陳清棠.全國第四屆腦血管病學(xué)術(shù)會議.腦卒中患者臨床神經(jīng)功能缺損程度評分標準（1995）[J].中華神經(jīng)科雜志，1996，29（6）：381-386.

[4] 張明園.精神科評定量表手冊[M].2版.長沙：湖南科學(xué)技術(shù)出版社，1998：16：273.

[5] 龍璐，向光紅，周曉璇.89例腦卒中患者焦慮及抑郁調(diào)查研究[J].中國醫(yī)藥導(dǎo)報，2011，8（2）：144-145，147.

[6] 柳蘭仙，方志紅.康復(fù)護理干預(yù)對腦卒中后抑郁癥患者神經(jīng)與運動功能的影響[J].中國藥物與臨床，2012，12（4）：536-538.

[7] 葉紅暉，畢建忠.早期綜合康復(fù)治療對腦卒中患者認知功能的影響[J].中國卒中，2006，1（8）：553-555.

[8] 梁業(yè)飛.腦卒中后焦慮狀態(tài)與抑郁狀態(tài)的藥物治療[J].實用心腦肺血管病雜志，2012，20（2）：290-291.

[9] Hsieh Lp，Kao Hi. Depressive symptoms following ischemic stroke： a study of 207 patients[J]. Acta Neurol Twsiwan，2005，14（4）：187-190.

[10] Tam SF，Tsang HW，Chan YC，et al. Preliminary evidence for the basis of self-concept in Chinese with mental illness[J].Qual life Res，2004，13（2）：497-508.

[11] Fruehwald S，Gatterbauer E，Rehak P，et al，Early fluoxetine treatment of post-stroke depression： A three-month double-blind placebo-controlled study with an open-label long-term follow up[J]. J Neurol，2003，250（3）：347-351.

[12] Reed BR，Eberling JL，Mungas D，et al. Effects of white matter lesions and lacunes on cortical function[J]. Arch Neurol，2004，61（10）：1545-1550.

[13] Jaillard A，Grand S，Le Bas JF，et al. Predicting cognitive dysfunctioning in nondemented patients early after stroke[J]. Cerebrovasc Dis，2010，29（5）：415-423.

[14] 田永梅，任愛玲.心理護理對腦卒中后焦慮與抑郁障礙患者的效果觀察[J].齊魯護理雜志，2010，16（16）：6-7.

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中國職業(yè)技術(shù)教育雜志征稿信息

《中國職業(yè)技術(shù)教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業(yè)技術(shù)教育中心研究所、中國職業(yè)技術(shù)教育學(xué)會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導(dǎo)性、學(xué)術(shù)理論性和應(yīng)用服務(wù)于一身，是教育部指導(dǎo)全國職業(yè)教育工作的重要輿論工具，是服務(wù)各級各類職業(yè)教育機構(gòu)的主要陣地。

中國職業(yè)技術(shù)教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學(xué)、師資隊伍建設(shè)、研究與探討、職業(yè)指導(dǎo)、職業(yè)培訓(xùn)、高等職業(yè)教育等欄目。

再給大家推薦職業(yè)教育范文：人工智能背景下職業(yè)教育變革及模式建構(gòu)

董文娟1，黃堯2(1.天津大學(xué)教育學(xué)院，天津300350；2.北京師范大學(xué)國家職業(yè)教育研究院，北京100875)

摘要：順應(yīng)人工智能時代的浪潮，基于新興技術(shù)的職業(yè)教育變革及新模式建構(gòu)勢在必行。該文從職業(yè)教育智慧化、經(jīng)濟發(fā)展、政策保障、信息化生態(tài)重構(gòu)四個方面，剖析了人工智能時代職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求，并進一步分析了當前職業(yè)教育外部環(huán)境及其自身發(fā)展的困境。人工智能背景下職業(yè)教育的變革體現(xiàn)出融合、創(chuàng)新、跨界、終身化的新特征?；诖?，從課程、教學(xué)、學(xué)習(xí)、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構(gòu)。最后探討了職業(yè)教育模式變革還面臨回歸教育本質(zhì)、規(guī)避技術(shù)弊端等挑戰(zhàn)，并提出“適應(yīng)—引領(lǐng)人工智能”的發(fā)展目標。

關(guān)鍵詞：人工智能；職業(yè)教育變革；模式建構(gòu)；智慧化

“人工智能的迅速發(fā)展將深刻改變?nèi)祟惿鐣?、改變世界。特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、超級計算等新理論、新技術(shù)及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下，人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征?！盵1]人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，為我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下的“新常態(tài)”經(jīng)濟發(fā)展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發(fā)生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系最為密切的職業(yè)教育，積極推進職業(yè)教育信息化，運用人工智能改革教學(xué)方法和人才培養(yǎng)模式，構(gòu)建新型智能職教體系，提升信息技術(shù)引領(lǐng)職業(yè)教育創(chuàng)新發(fā)展的能力。

一、人工智能背景下職業(yè)教育變革的現(xiàn)實訴求

人工智能對傳統(tǒng)教育理念產(chǎn)生了革命性沖擊，職業(yè)教育結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，勞動力素質(zhì)與市場需求的矛盾、學(xué)習(xí)方式與自我價值實現(xiàn)的矛盾等促使職業(yè)教育向智慧化、智能化發(fā)展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業(yè)4.0的新時期，全球范圍內(nèi)新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在加速進行?！耙粠б宦贰薄爸袊圃?025”人工智能等重大國家戰(zhàn)略的提出，及以新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)為特征的新興經(jīng)濟模式要求教育領(lǐng)域，尤其是職業(yè)教育培養(yǎng)行業(yè)、產(chǎn)業(yè)急需的技術(shù)技能型、智慧型人才，具備更高的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力和跨界整合能力，促進智慧化發(fā)展，助力經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。

(一)職業(yè)教育智慧化訴求：職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇

“智慧教育是以物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)為依托，創(chuàng)造智慧教學(xué)環(huán)境，轉(zhuǎn)換教育方法，內(nèi)容與手段，注重教育網(wǎng)絡(luò)化，個性化和智能化的一種教育新模式?！盵2]智慧教育作為“一種由學(xué)校、區(qū)域或國家提供的高學(xué)習(xí)體驗、高內(nèi)容適配性和高教學(xué)效率的教育行為(系統(tǒng))”，被視為教育信息化發(fā)展的高端形態(tài)[3]。因此，職業(yè)教育的智慧化并非簡單的數(shù)字化，強調(diào)信息技術(shù)推動職業(yè)教育教學(xué)模式和方法的變革，改變思維模式，創(chuàng)建價值等方面共享的學(xué)習(xí)共同體，培養(yǎng)創(chuàng)新型、智慧型人才。

職業(yè)教育智慧化是職業(yè)教育信息化發(fā)展的必然選擇。目前，我國的職業(yè)教育信息化水平正在穩(wěn)步提高，投入持續(xù)增加，各種智能信息技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)、實習(xí)實訓(xùn)、測量評價等領(lǐng)域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現(xiàn)代職業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)。新時期我國很多地區(qū)及職業(yè)院校積極提升現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的智慧化水平，積極創(chuàng)建智慧校園、智慧社區(qū)等，逐步實現(xiàn)了組織管理的智慧化、資源環(huán)境的智慧化和服務(wù)評價的智慧化。

(二)經(jīng)濟發(fā)展訴求：人工智能時代的新興經(jīng)濟需要高技能智慧型人才

人工智能時代職業(yè)教育運用移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，與經(jīng)濟及其他部門跨界融合，不斷創(chuàng)造新產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)，推動職業(yè)教育模式創(chuàng)新，形成了以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能為實現(xiàn)手段的經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)。人工智能時代是以現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)為支撐的新時代，各行各業(yè)的運作發(fā)展和對知識技術(shù)的掌握要求達到了更高層面，相應(yīng)的教育需求也有所提升，市場環(huán)境渴求勇于創(chuàng)新、個性化的高技能智慧型人才。職業(yè)教育要應(yīng)對行業(yè)上升發(fā)展的勞動力需求問題，基于人工智能應(yīng)用，提高技能培養(yǎng)層級，以適應(yīng)新的社會勞務(wù)需求?，F(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)依托互聯(lián)網(wǎng)科技，與智能化設(shè)備直接聯(lián)接，通過數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用，促進科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。勞動密集型企業(yè)已不適應(yīng)現(xiàn)代行業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，需升級為網(wǎng)絡(luò)智能型，與此同時，職業(yè)院校的課程模式、專業(yè)設(shè)置、實習(xí)實訓(xùn)、師資結(jié)構(gòu)等也做出相應(yīng)的調(diào)整和革新，既促進了職業(yè)教育的智慧化、智能化，又推動了產(chǎn)業(yè)升級和工業(yè)變革。

(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業(yè)教育發(fā)展

2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了“將發(fā)展人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進行系統(tǒng)謀劃和布局”，這預(yù)示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業(yè)教育的發(fā)展提供了良好的宏觀政策環(huán)境。人工智能給職業(yè)教育帶來了符合時代精神的新內(nèi)容，積極融合信息技術(shù)，整合職業(yè)教育資源，提升公共服務(wù)水平，影響和改變了原有的教育生態(tài)。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學(xué)習(xí)者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業(yè)院校已經(jīng)開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發(fā)展規(guī)劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生態(tài)重構(gòu)訴求：人工智能時代的職業(yè)教育變革是對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)

“依據(jù)《2006-2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》，我國正在有序推進數(shù)字教育向智慧教育的躍遷升級和創(chuàng)新發(fā)展?！盵4]在新興智能信息技術(shù)的催促下，技術(shù)變革帶來了職業(yè)教育系統(tǒng)的顛覆性創(chuàng)新改革，打破現(xiàn)有的條條框框，改革傳統(tǒng)教育模式，再造教育業(yè)務(wù)新流程。在職業(yè)教育領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)，提升各科各門教育教學(xué)業(yè)務(wù)，打造各級各類智能實訓(xùn)部門、培訓(xùn)機構(gòu)，覆蓋貫通中高職院校，整合系統(tǒng)內(nèi)外現(xiàn)有資源，推進智慧教育生態(tài)有序發(fā)展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業(yè)教育資源和服務(wù)，完成對職業(yè)教育信息化生態(tài)系統(tǒng)的重構(gòu)。

二、當前職業(yè)教育發(fā)展的現(xiàn)實困境

人工智能對各行各業(yè)的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發(fā)展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰(zhàn)，比如可能會改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、影響政府管理、威脅經(jīng)濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩(wěn)定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”浪潮席卷而來，職業(yè)院校既是人工智能應(yīng)用的戰(zhàn)場，又是培養(yǎng)技術(shù)創(chuàng)新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業(yè)教育信息化發(fā)展迅速，影響是廣而深的，對職業(yè)教育外部環(huán)境及其本身都造成了極大的沖擊。

(一)職業(yè)教育外部環(huán)境發(fā)展困境

“據(jù)聯(lián)合國教科文組織預(yù)測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術(shù)含量低、重復(fù)性強的技能將被智能機器、數(shù)碼設(shè)備所替代，工業(yè)機器人也將大面積應(yīng)用。智能設(shè)備替代行業(yè)勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優(yōu)勢。傳統(tǒng)職業(yè)教育培養(yǎng)模式很難適應(yīng)未來行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，人工智能沖擊職業(yè)教育就業(yè)崗位，撼動其所依附的崗位基礎(chǔ)，對職業(yè)教育的生存與定位產(chǎn)生了威脅。因此，根據(jù)智能時代職業(yè)教育的崗位特征與需求，提升職業(yè)人才的知識結(jié)構(gòu)和專業(yè)技能，是新形勢下職業(yè)教育的發(fā)展方向。

(二)職業(yè)教育自身發(fā)展困境

近年來，人工智能在職業(yè)教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用和提高是目前職業(yè)教育的發(fā)展趨勢。我國重視職業(yè)教育信息化、智能化發(fā)展，各級各類職業(yè)院校在信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術(shù)與職業(yè)教育的深度融合仍不夠緊密，表現(xiàn)出信息化管理效率低、科學(xué)決策水平低等現(xiàn)象。人工智能背景下職業(yè)教育自身發(fā)展的困境表現(xiàn)在：

1.課程與教學(xué)困境

職業(yè)院校新課程改革提倡構(gòu)建智慧課堂，制定個性化學(xué)習(xí)計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學(xué)仍是以教師為中心，強調(diào)知識的灌輸，重視統(tǒng)一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學(xué)相去甚遠。教學(xué)方法、教學(xué)理念更新慢，很難激發(fā)學(xué)生的內(nèi)在學(xué)習(xí)動力，創(chuàng)新性思維弱，使得個性化教育的無法實現(xiàn)。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學(xué)的層級設(shè)計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內(nèi)容不系統(tǒng)，不銜接，導(dǎo)致無序疊加和資源的重復(fù)浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質(zhì)量不高。在線課程與教學(xué)以傳統(tǒng)的科目、章節(jié)為單元，構(gòu)建系統(tǒng)性的在線教育內(nèi)容，為用戶提供專業(yè)化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數(shù)受教育者習(xí)慣于碎片化學(xué)習(xí)，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學(xué)體系的系統(tǒng)性學(xué)習(xí)。

2.認知困境

隨著人工智能時代的到來，許多職業(yè)院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發(fā)展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂、多屏教學(xué)等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統(tǒng)教學(xué)的層面’，教學(xué)觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術(shù)的參與而得到實質(zhì)改變”[7]，缺乏對多媒體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和智能學(xué)習(xí)平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數(shù)量巨大、設(shè)備精良的多媒體設(shè)備和智能服務(wù)設(shè)備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3.用戶困境

傳統(tǒng)教學(xué)以群體教育為基本單元，教師和學(xué)習(xí)者作為學(xué)習(xí)共同體，在管理、學(xué)習(xí)的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學(xué)習(xí)者自由掌握學(xué)習(xí)時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)平臺，學(xué)習(xí)者需要高自控力、高學(xué)習(xí)能力才能適應(yīng)這種全新的學(xué)習(xí)方式。

4.評價困境

傳統(tǒng)的評價方式多依靠經(jīng)驗和觀察，智慧型評價則是基于學(xué)習(xí)過程的一種發(fā)展性評價，以采集到的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為客觀基礎(chǔ)。在人工智能、數(shù)字信息化環(huán)境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術(shù)與職業(yè)教育融合的過程之中，許多智能技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學(xué)習(xí)評價等。

三、人工智能背景下職業(yè)教育變革的新特征

人工智能帶來了思維模式的創(chuàng)新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同創(chuàng)新。人工智能背景下的職業(yè)教育變革圍繞經(jīng)濟社會發(fā)展大局，“主動服務(wù)國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，加大虛擬現(xiàn)實、云計算等新技術(shù)應(yīng)用，體現(xiàn)校企合作、知行合一等職教特色，以應(yīng)用促融合、以融合促創(chuàng)新、以創(chuàng)新促發(fā)展?！盵8]人工智能背景下職業(yè)教育的變革必將加速推進職業(yè)教育的現(xiàn)代化、智能化進程，表現(xiàn)出了融合、創(chuàng)新、跨界和終身化的新特征。

(一)融合

人工智能技術(shù)科學(xué)應(yīng)用于當前職業(yè)教育，在最短的時間內(nèi)整合、重組大量的知識信息，形成科學(xué)的技術(shù)技能知識體系，為職業(yè)教育資源、企業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)資源、社會資源等一切有可能聯(lián)結(jié)的資源融合提供了可能。為促進職業(yè)教育的智慧化發(fā)展，在現(xiàn)有的合作模式、集團模式、產(chǎn)教融合模式等實體協(xié)作發(fā)展的基礎(chǔ)上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態(tài)化智慧課堂和大數(shù)據(jù)化智慧教育生態(tài)系統(tǒng)，為我國新興經(jīng)濟發(fā)展提供高技能、智慧型人才支撐。

(二)創(chuàng)新

信息化時代下“變”為創(chuàng)新立足之要點。創(chuàng)新時代最需要提升的就是創(chuàng)造智慧?！坝芍R的理解記憶，轉(zhuǎn)向知識的遷移、應(yīng)用并最終指向創(chuàng)造發(fā)明”[9]，以提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力和應(yīng)用能力，提升其創(chuàng)新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發(fā)展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創(chuàng)新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術(shù)不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協(xié)同大規(guī)模發(fā)展，促進職業(yè)教育體系核心要素的重組與重構(gòu)，創(chuàng)新生產(chǎn)關(guān)系，呈現(xiàn)出新的協(xié)作架構(gòu)，開創(chuàng)了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學(xué)習(xí)者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發(fā)展的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)內(nèi)容，促進學(xué)習(xí)者個性化、多樣化發(fā)展，最終實現(xiàn)教育公平。

(三)跨界

智能科學(xué)與職業(yè)教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現(xiàn)了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)同合作，直線型的中心組織管理轉(zhuǎn)向去中心化、泛化管理。通過大數(shù)據(jù)智能技術(shù)平臺、遠程教育平臺等對職業(yè)教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業(yè)、企業(yè)以及職業(yè)教育培訓(xùn)機構(gòu)對接，提供更加便捷的智慧化服務(wù)。

(四)終身化

人工智能時代職業(yè)教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學(xué)習(xí)者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調(diào)終身學(xué)習(xí)的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現(xiàn)了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發(fā)展目標不謀而合。人工智能時代社會經(jīng)濟發(fā)展加快，人們追求高層次自我價值的實現(xiàn)，充分體現(xiàn)出終身學(xué)習(xí)的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創(chuàng)建泛在學(xué)習(xí)環(huán)境，致力于構(gòu)建終身化學(xué)習(xí)型社會，努力創(chuàng)造有利條件向全民提供終身教育與學(xué)習(xí)的機會。

四、人工智能背景下職業(yè)教育發(fā)展的模式建構(gòu)

人工智能背景下職業(yè)教育的變革預(yù)示著全新思維意識形態(tài)、社會發(fā)展形態(tài)的變革，重塑職業(yè)教育可持續(xù)發(fā)展的新思維，重構(gòu)信息時代職業(yè)教育的價值鏈和生態(tài)系統(tǒng)。智能化技術(shù)科學(xué)將現(xiàn)代職業(yè)教育內(nèi)部各要素，以及內(nèi)部要素與外部環(huán)境之間，通過虛擬技術(shù)和智能化手段互聯(lián)貫通，突破傳統(tǒng)教育價值的鏈狀模式，使職業(yè)教育由傳統(tǒng)模式走向“人工智能+職業(yè)教育”模式的建構(gòu)。人工智能對職業(yè)教育課程、教學(xué)、評價、管理、教師發(fā)展等方面產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，為職業(yè)教育提高教育質(zhì)量和提升服務(wù)水平提供了技術(shù)支持和現(xiàn)實路徑，解決不能兼顧職業(yè)教育規(guī)模和質(zhì)量的矛盾問題。下面將從課程、教學(xué)、學(xué)習(xí)、環(huán)境、教師發(fā)展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業(yè)教育的變革路徑及模式建構(gòu)。

(一)人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式

人工智能時代的信息知識、科學(xué)技術(shù)正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現(xiàn)出了碎片化、多元化、創(chuàng)新性、社會性的特征。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式是為學(xué)習(xí)者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統(tǒng)職業(yè)院校課程教學(xué)的滯后性，呈現(xiàn)的是現(xiàn)代職業(yè)教育的前沿信息和內(nèi)容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態(tài)，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發(fā)生了巨大改變，課程內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形態(tài)、呈現(xiàn)方式、實施及評價等也都進行了相應(yīng)變革。智能化信息科學(xué)技術(shù)為課程的設(shè)計、架構(gòu)、實施提供了快捷和便利，為學(xué)習(xí)者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業(yè)教育的課程模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，線上線下融合的大規(guī)模開放課程融入現(xiàn)代職業(yè)教育，課程的表現(xiàn)形態(tài)和實施途徑呈現(xiàn)出智能化、數(shù)字化、立體化的特征，成為學(xué)校常態(tài)課程的有機組成部分，為學(xué)習(xí)者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能?，F(xiàn)代職業(yè)教育的課程內(nèi)容強調(diào)學(xué)術(shù)性與生活性相互融合與轉(zhuǎn)化，融入社會資源，立足于我國社會經(jīng)濟的新常態(tài)和學(xué)習(xí)者的全面發(fā)展，實現(xiàn)社會化協(xié)同發(fā)展，共贏共創(chuàng)；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業(yè)院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網(wǎng)絡(luò)社區(qū)以及更大的空間。課程的整體結(jié)構(gòu)從分散走向整合，以技術(shù)為媒介，形成跨學(xué)科、多學(xué)科整合的課程；最后，課程內(nèi)容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔(dān)教學(xué)設(shè)計、技術(shù)開發(fā)、在線輔導(dǎo)等不同的角色。

(二)人工智能背景下職業(yè)教育的教學(xué)模式

人工智能時代將信息技術(shù)有效地融合于職業(yè)教育各學(xué)科的教學(xué)過程，從知識的傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)檎J知的建構(gòu)，從注重講授和內(nèi)容，轉(zhuǎn)變成重視學(xué)習(xí)過程[11]，構(gòu)建“以教師為主導(dǎo)，以學(xué)生為主體”的以數(shù)字化、智能化為特征的智慧教學(xué)模式，重視學(xué)生的主體地位，引導(dǎo)學(xué)生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業(yè)教育的教學(xué)模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，人們的學(xué)習(xí)方法、認知方式和思維模式已經(jīng)發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變。信息化教學(xué)使得信息技術(shù)已成為學(xué)習(xí)者認知的必要工具，認知方式也由“從技術(shù)中學(xué)”轉(zhuǎn)型為“用技術(shù)學(xué)”。其次，信息化教學(xué)的重點從“面向內(nèi)容設(shè)計”轉(zhuǎn)變到“面向?qū)W習(xí)過程設(shè)計”，更加重視學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)問題、分析和解決問題能力的培養(yǎng)，關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程，以及其獲得學(xué)習(xí)活動的體驗。同時，信息化教學(xué)要將課堂內(nèi)的學(xué)習(xí)知識和課堂外的實踐活動聯(lián)結(jié)互動，按照學(xué)習(xí)者的個性化需求和認知方式自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容。第三，智慧教學(xué)將成為課堂教學(xué)的新重點。日常教學(xué)工作形態(tài)不再是點線面的連接，而是呈現(xiàn)為智能化、立體化的教學(xué)空間，智慧課堂將會促進學(xué)習(xí)者的深度學(xué)習(xí)、交互學(xué)習(xí)和融合學(xué)習(xí)，智能備課、批閱以及個性化指導(dǎo)等也將成為教育者新的教學(xué)工作形式。從機械評價學(xué)習(xí)結(jié)果轉(zhuǎn)變成適應(yīng)性評價學(xué)習(xí)結(jié)果。第四，在線教學(xué)、整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)法將成為新的教學(xué)形態(tài)，促進教育均衡發(fā)展，實現(xiàn)跨學(xué)校、跨區(qū)域的流轉(zhuǎn)。移動學(xué)習(xí)、遠程協(xié)作等信息化教學(xué)模式，能夠?qū)崿F(xiàn)教師的“教”與學(xué)生的“學(xué)”的全面實時互動，最大限度地調(diào)動學(xué)習(xí)者的主觀能動性，提升教學(xué)質(zhì)量與人才培養(yǎng)質(zhì)量。

(三)人工智能背景下職業(yè)教育的學(xué)習(xí)模式

智能系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)為學(xué)習(xí)者提供了豐富多元的學(xué)習(xí)資源和環(huán)境，推進了教育教學(xué)活動與學(xué)習(xí)環(huán)境的融合發(fā)展，人工智能背景下職業(yè)教育的學(xué)習(xí)模式也逐步建立起來，具體表現(xiàn)為：首先，智能時代的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內(nèi)拓展到課堂外，學(xué)習(xí)與非正式學(xué)習(xí)正在互相補充、互相與融合，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為變化、學(xué)習(xí)方式的革新。其次，基于互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了一批創(chuàng)新的學(xué)習(xí)方式，借助情景感知技術(shù)及智慧信息技術(shù)，進行真實過程體驗的情境學(xué)習(xí)，促進學(xué)習(xí)者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯(lián)網(wǎng)云技術(shù)和各種應(yīng)用工具，學(xué)習(xí)者可根據(jù)自身學(xué)習(xí)需求，選擇最優(yōu)學(xué)習(xí)方式，也可利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，追蹤記錄學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)交互過程，隨時隨地獲取個性化教學(xué)服務(wù)和量身定制的學(xué)習(xí)資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業(yè)院校開始拓展校園智慧學(xué)習(xí)的時間和空間，以實現(xiàn)虛擬和現(xiàn)實相互結(jié)合的智慧校園育人環(huán)境。推進網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間建設(shè)，加強教與學(xué)全過程的數(shù)據(jù)采集和分析，“引導(dǎo)各地各職業(yè)院校開發(fā)基于工作過程的虛擬仿真實訓(xùn)資源和個性化自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)”[12]，強化優(yōu)質(zhì)資源在學(xué)習(xí)環(huán)境中的實際應(yīng)用。

(四)人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式

智慧教育環(huán)境是以大數(shù)據(jù)、多媒體、云計算等智能信息技術(shù)為基礎(chǔ)而構(gòu)建的虛實融合、智能適應(yīng)的均衡化生態(tài)系統(tǒng)。信息技術(shù)與職業(yè)教育的深度融合，為師生的全面發(fā)展提供了智慧化的成長環(huán)境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業(yè)教育的環(huán)境模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，智慧教育環(huán)境將信息技術(shù)與職業(yè)教育服務(wù)結(jié)合、面對面教學(xué)和在線學(xué)習(xí)結(jié)合，形成數(shù)字化的、虛實結(jié)合的職業(yè)教育智能服務(wù)新模式。其次，智慧教育環(huán)境將促進各種智能化、數(shù)字化信息技術(shù)融入職業(yè)院校的各個業(yè)務(wù)范圍和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，與系統(tǒng)內(nèi)的其他業(yè)務(wù)橫向互聯(lián)、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現(xiàn)數(shù)字化與互聯(lián)化。第三，智慧教育環(huán)境能夠感知學(xué)習(xí)者所處的學(xué)習(xí)情境，理解學(xué)習(xí)者的行為與意圖，滿足學(xué)習(xí)者的個性化需求，提供多元化的適應(yīng)服務(wù)和智能感知的信息服務(wù)?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用基于智能數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)智能調(diào)節(jié)與自動監(jiān)控，為學(xué)習(xí)者提供定制式的學(xué)習(xí)服務(wù)和個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境。未來教室必將變成“虛擬+現(xiàn)實”的智慧課堂，在網(wǎng)絡(luò)空間中參與線上課程、線下活動，實現(xiàn)線上線下互動交流。同時，智慧校園的創(chuàng)建和管理，能夠?qū)γ總€班級、學(xué)區(qū)進行動態(tài)管理，構(gòu)建出一個以問題、任務(wù)為線索，學(xué)生實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業(yè)院校建成不低于《職業(yè)院校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范》要求的數(shù)字校園，各地普遍建立推進職業(yè)教育信息化持續(xù)健康發(fā)展的政策機制”[13]，以學(xué)習(xí)者為中心的自主、泛在學(xué)習(xí)普遍開展，精準的智能服務(wù)能夠滿足職業(yè)教育的終身化定制。

(五)人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式

人工智能背景下職業(yè)教育的變革對教師的專業(yè)發(fā)展、素質(zhì)能力提出了新要求，改變了教師的能力結(jié)構(gòu)和工作狀態(tài)。教育信息化大背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多媒體手段的產(chǎn)生、智能化設(shè)備的使用極大提高了教師的專業(yè)發(fā)展和能力素養(yǎng)，以適應(yīng)新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業(yè)教育的教師發(fā)展模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，新時代教師專業(yè)發(fā)展的內(nèi)在要求和外在環(huán)境都要求教師能夠認識、了解和應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)工具，促使教師專業(yè)發(fā)展能力和素養(yǎng)的提升和豐富。其次，教師的專業(yè)發(fā)展要面向?qū)嶋H、情境化、網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學(xué)技能，將信息技術(shù)知識、學(xué)科內(nèi)容知識、教學(xué)法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學(xué)會掌握使用智能化設(shè)備和數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術(shù)的多元化的學(xué)習(xí)共同體。教師的工作狀態(tài)由個體的單獨工作轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w的共同協(xié)作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學(xué)理念要發(fā)生轉(zhuǎn)變，由促進學(xué)生“接受學(xué)習(xí)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃咏?gòu)”，由“被動適應(yīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃訁⑴c”，越來越強調(diào)以學(xué)生為中心的過程體驗，從了解信息技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檎莆罩腔劢逃夹g(shù)，保持學(xué)科知識，教學(xué)方法，核心技術(shù)的動態(tài)平衡，促進學(xué)生智慧學(xué)習(xí)的發(fā)生。第四，信息化教師要學(xué)會使用智能化教育技術(shù)，積極開發(fā)數(shù)字化學(xué)習(xí)資源，創(chuàng)設(shè)豐富多元的教學(xué)活動，鼓勵學(xué)生掌握智能信息工具，學(xué)會探究和解決問題，發(fā)展提升學(xué)生的創(chuàng)新思維能力和信息化學(xué)習(xí)能力。教師的信息化教學(xué)能力和素養(yǎng)全面提升，信息技術(shù)應(yīng)用能力實現(xiàn)常態(tài)化。

(六)人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式

現(xiàn)代教育價值趨于多元，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智能化信息技術(shù)使教育評價在評價依據(jù)、評價內(nèi)容、評價主體等多個方面實現(xiàn)了全面轉(zhuǎn)變。人工智能背景下職業(yè)教育的評價模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)應(yīng)用于學(xué)習(xí)過程使得伴隨式評價成為可能，更加關(guān)注學(xué)習(xí)者的個體差異和特點。強調(diào)過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學(xué)習(xí)者的個性化發(fā)展。其次，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能云技術(shù)的出現(xiàn)使得評價的技術(shù)和手段多樣化、智能化，節(jié)省人力物力財力，提高了評價的科學(xué)性、針對性。第三，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的適應(yīng)性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學(xué)習(xí)者的認知結(jié)構(gòu)、能力傾向和個性特征等，從知識領(lǐng)域擴展到技能領(lǐng)域、情感、態(tài)度與價值觀，構(gòu)建以學(xué)習(xí)者核心素養(yǎng)為導(dǎo)向的教育測量與評價體系，促進學(xué)習(xí)者發(fā)展。

(七)人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式

智能化信息技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等能夠促進大規(guī)模社會化協(xié)同，拓展教育資源與服務(wù)的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯(lián)網(wǎng)的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業(yè)教育的管理模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，互聯(lián)網(wǎng)將家庭、學(xué)校、社區(qū)等緊密、方便地聯(lián)系在一起，拓寬了家長和社會機構(gòu)參與學(xué)校管理的渠道，各利益相關(guān)者可共同參與現(xiàn)代職業(yè)院校的學(xué)校管理，協(xié)作育人。其次，新時代的職業(yè)院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)幾乎全部數(shù)字化，能有效降低信息管理系統(tǒng)的技術(shù)門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數(shù)據(jù)挖掘與分析，能夠?qū)崿F(xiàn)個性化、精準資源信息的智能推薦和服務(wù)，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數(shù)據(jù)支持，以提高決策的科學(xué)性。第三，通過互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)可以實現(xiàn)全方位、隨時的遠程監(jiān)督與指導(dǎo)，從督導(dǎo)評估轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r評估，可以實現(xiàn)大規(guī)模的實時溝通與協(xié)作，促進社會化分工，促進職業(yè)院校內(nèi)部重構(gòu)管理業(yè)務(wù)流程，使管理智能化、網(wǎng)絡(luò)化、專業(yè)化。

(八)人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式

人工智能時代信息科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展沖擊著學(xué)校內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展，各職業(yè)院校需要合理調(diào)整內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)和資源分配，通過互聯(lián)網(wǎng)加快信息流動等方式，提高各職業(yè)院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業(yè)教育的組織模式的建構(gòu)表現(xiàn)為：首先，當今時代人工智能的產(chǎn)生不可能替代學(xué)校教育，但可以改變學(xué)校教育的基本業(yè)務(wù)流程。人工智能推動了學(xué)校組織結(jié)構(gòu)向網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，教學(xué)與課程是提供信息數(shù)據(jù)的重要平臺，學(xué)校組織則構(gòu)成了教育大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。其次，“互聯(lián)網(wǎng)+職業(yè)教育”的跨界融合將打破學(xué)校的圍墻的阻隔，互聯(lián)網(wǎng)將學(xué)校組織與企業(yè)、科研院所等社會機構(gòu)緊密聯(lián)系起來，提供優(yōu)質(zhì)教育資源供給，共同承擔(dān)知識的傳授、傳播、轉(zhuǎn)化等功能，促進學(xué)校組織體系核心要素的重構(gòu)。第三，建設(shè)“智慧校園”，實現(xiàn)線上線下融合的智慧校園育人環(huán)境，實施一體化校園網(wǎng)絡(luò)認證，推動智能化教育資源共建共享，實現(xiàn)職業(yè)教育信息化建設(shè)的均衡發(fā)展。

五、人工智能背景下職業(yè)教育的模式變革面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展目標

人工智能將推進大數(shù)據(jù)、云技術(shù)等智能信息技術(shù)深層次融入職業(yè)教育課程與教學(xué)、組織與管理、評價與反饋等領(lǐng)域，形成社會化多元供給，為學(xué)習(xí)者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學(xué)習(xí)形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現(xiàn)職業(yè)教育的共建、共享、共治。但其全面實現(xiàn)，還面臨著諸多挑戰(zhàn)。

(一)挑戰(zhàn)

首先，職業(yè)教育的新模式建構(gòu)需要充足的資金支持。各職業(yè)院校積極建構(gòu)智慧校園，努力實現(xiàn)智慧化產(chǎn)學(xué)研環(huán)境，打造一體化智慧城市網(wǎng)絡(luò)等核心技術(shù)的開發(fā)，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監(jiān)管，資金管理部門要合理規(guī)劃，合理利用，?？顚Ｓ?，落到實處。其次，職業(yè)教育的新模式建構(gòu)的成果表現(xiàn)離不開學(xué)習(xí)者對技術(shù)的理解、掌握和應(yīng)用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術(shù)優(yōu)勢變革職業(yè)教育，也要避免技術(shù)中心主義傾向，“避免一味追趕技術(shù)新潮而不顧學(xué)生身心健康等，技術(shù)本身是一個禍福相依的辯證法?！盵14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現(xiàn)人機合理分工和雙邊優(yōu)勢互補。人工智能終端系統(tǒng)擅長邏輯性、單調(diào)重復(fù)的工作，而人類則更適合情感性、創(chuàng)造性和社會性的工作?！盵15]現(xiàn)階段，信息化技術(shù)水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數(shù)據(jù)處理等工作，有待于進一步開發(fā)和完善，絕對依賴互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備，還存在一定的風(fēng)險。

(二)發(fā)展目標

人工智能時代職業(yè)教育變革重新架構(gòu)了職業(yè)教育發(fā)展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學(xué)習(xí)方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業(yè)教育模式的改革，就不可能建構(gòu)真正的現(xiàn)代化職業(yè)教育。人工智能背景下職業(yè)教育的發(fā)展目標可以概括為個三方面：

1.“智慧腦”與“智能腦”融通

隨著第四次產(chǎn)業(yè)革命的到來，信息技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展，造就了以電腦、互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智能腦。職業(yè)教育智慧化發(fā)展的一個目標就是如何讓學(xué)習(xí)者發(fā)揮人腦“智慧腦”與機器設(shè)備“智能腦”的“雙腦”共同協(xié)作[16]。人工智能時代職業(yè)教育與信息技術(shù)的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協(xié)同作用，發(fā)揮互補優(yōu)勢，進行融通式學(xué)習(xí)，而不是簡單地人腦與電腦的技術(shù)對接。

2.“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”結(jié)合

在人工智能時代，網(wǎng)絡(luò)虛擬技術(shù)的發(fā)展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術(shù)的興起在一定程度上會影響職業(yè)教育的實體教育，實體教育的發(fā)展也需要虛擬技術(shù)的支撐。但在具體的學(xué)習(xí)實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術(shù)在職業(yè)教育領(lǐng)域不斷應(yīng)用與推廣，職業(yè)教育的發(fā)展模式不斷優(yōu)化，使得職業(yè)院校線上線下的邊界逐漸消融，“現(xiàn)實世界”與“虛擬世界”更好地結(jié)合。人工智能時代職業(yè)教育的本質(zhì)沒有發(fā)生根本改變，學(xué)習(xí)者要學(xué)會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，更好地學(xué)習(xí)與生活。

3.職業(yè)教育“適應(yīng)人工智能”發(fā)展為“引領(lǐng)人工智能”

人工智能為職業(yè)教育帶來了強大的技術(shù)支持，為職業(yè)教育帶來了便利。初始階段的職業(yè)教育基本知識和技能被數(shù)字化和智能化，通過人工智能相關(guān)課程，云教育模式，個性化學(xué)習(xí)計劃等，適應(yīng)并應(yīng)用人工智能，以提高職業(yè)教育的效率和質(zhì)量。職業(yè)教育重在技術(shù)創(chuàng)新，對于行業(yè)技術(shù)發(fā)展具有一定的引領(lǐng)性作用。未來人工智能將成為職業(yè)院?？焖侔l(fā)展和轉(zhuǎn)型的技術(shù)支撐。“如某些職業(yè)院?；谧陨韮?yōu)勢專業(yè)與相關(guān)行業(yè)的智能自動化企業(yè)合作，實現(xiàn)以職業(yè)教育發(fā)展引領(lǐng)人工智能。”[17]目前，人工智能處于適應(yīng)性大發(fā)展階段，隨著信息化技術(shù)的提高和智能化設(shè)備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業(yè)教育深度融合高效協(xié)作，職業(yè)教育完全適應(yīng)且完美應(yīng)用于人工智能，進一步引領(lǐng)人工智能發(fā)展，由“人工智能+職業(yè)教育”發(fā)展為“職業(yè)教育+人工智能”的時代。

篇3

一、頂層設(shè)計,構(gòu)建全方位、多層次、可操作的指導(dǎo)體系。

為了保障人工智能教育在我校真正落實和長期發(fā)展，學(xué)校將人工智能教育工作納入到學(xué)校整體三年發(fā)展規(guī)劃中，并作出明確要求。

為了讓師生更加重視人工智能教育，促進學(xué)生全面發(fā)展，特修訂了我?！拔迕馈蹦苄姓n程體系，將人工智能課程進行了重新定位和設(shè)計。

為了建設(shè)符合我校校情、學(xué)情的人工智能課程體系，學(xué)校成立了人工智能課程建設(shè)與實施的探索與研究項目管理團隊，制定了項目計劃書，從項目名稱、項目團隊、項目背景、項目創(chuàng)新點及解決問題、項目推進措施、項目完成期限等方面進行了具體規(guī)劃。

二、支撐保障

完善軟硬件設(shè)施和文化建設(shè)，為人工智能教育開展做好支撐和保障。除了四樓獨立的人工智能實驗室，我校還自主改造了五樓的創(chuàng)客教室和閱覽室，擴寬了人工智能教育場所，盡全力滿足學(xué)生人工智能上課需求。

學(xué)校高度重視人工智能教育，不斷加大投入。在資金緊張的情況下依然給學(xué)生購買了小學(xué)生C++趣味編程書和人工智能超變戰(zhàn)場的場地。

三、具體做法

1.基于校情和學(xué)情的人工智能課程設(shè)計

課程設(shè)置：開學(xué)之前，課程部整體規(guī)劃，實行信息技術(shù)課兩節(jié)聯(lián)排。

人工智能課程開設(shè)內(nèi)容安排：基于校情學(xué)情，本學(xué)期3-6年級全面鋪開人工智能課程，3年級以信息技術(shù)基礎(chǔ)知識、編程貓、樂高搭建基礎(chǔ)入門為主；4年級AI神奇動物，5-6年AI變形工坊，是集搭建和編程于一體的人工智能課程體系。本學(xué)期信息技術(shù)類人工智能特色社團的開設(shè)：人工智能機器人社團、信息學(xué)奧C++社團、創(chuàng)意編程社團。

2.三位一體，三組聯(lián)動推進人工智能課程的開發(fā)與實踐。三組是：項目組、教研組和集備組。具體做法是：

項目組的做法：根據(jù)人工智能項目管理計劃書的內(nèi)容和要求，3月初進行項目工作總結(jié)和4月份計劃匯報，5月份進行了中期匯報。進一步梳理人工智能校本課程的內(nèi)容，促進人工智能課程實施與落地，進行了生本AI人工智能校本課程的開發(fā)與研究，重點對課程目標和課程內(nèi)容進行了設(shè)計和探索。

教研組的做法：1.參加區(qū)首次信息技術(shù)教研活動，明確方向和工作重點。組織信息技術(shù)教師按時參加區(qū)里首次信息技術(shù)教研活動，并將區(qū)里的要求傳達給每一位信息技術(shù)老師，為接下來的工作做好鋪墊指明方向。2. 教研組內(nèi)進行磨課，四年級潘倩老師執(zhí)教了四年級AI神奇動物—敏捷的蛇；徐娜老執(zhí)教了五年級AI神奇變形工坊—設(shè)計“地雷”，課后及時聽評課，提出優(yōu)點與不足，并進一步改進完善。

集備組活動：各年級備課組利用雙周周二上午時間進行集備，研究本周的上課內(nèi)容、梳理課堂具體流程及教學(xué)設(shè)計。

3.加強教師培養(yǎng)力度，積極組織教師參加人工智能培訓(xùn)和學(xué)習(xí)。學(xué)校鼓勵教師進行小課題的研究，提升教學(xué)專業(yè)素養(yǎng)。2019年區(qū)級小課題《小學(xué)人工智能課程體系、教學(xué)策略和教學(xué)評價的研究》順利結(jié)題。2020年區(qū)級小課題《奎文區(qū)人工智能教育專項課題--小學(xué)人工智能教育教學(xué)策略及評價方法的研究》立項。

4.為了拓寬視野，為人工智能教育的發(fā)展進一步指明方向。落實請進來：邀請區(qū)教研室專家進校為學(xué)校人工智能開展情況進行診斷；邀請優(yōu)必選指導(dǎo)老師入校指導(dǎo)人工智能課程，并進行賽事輔導(dǎo)和培訓(xùn)。

5.為了給學(xué)生的學(xué)習(xí)搭建更廣闊的平臺，豐富學(xué)生的課余文化生活，促進學(xué)生信息素養(yǎng)的提升。以賽促學(xué)，積極組織學(xué)生參加各級各類比賽。

四、取得成效

1.學(xué)校層面：以人工智能教育為契機近年來，我校的信息化、數(shù)字化、智能化水平不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)+教育、智慧校園工作取得了巨大的進步，學(xué)校獲得省市區(qū)多項榮譽。

篇4

計劃強調(diào)，要加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，形成“人工智能＋X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。計劃的重點任務(wù)之一，是要完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，并且推動高校人工智能領(lǐng)域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應(yīng)用。高校在人才培養(yǎng)中起到了至關(guān)重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學(xué)科，但國內(nèi)不少一流的高校已經(jīng)開始通過建立合作實驗室、增強人工智能分支教學(xué)等方式發(fā)展人工智能。

為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設(shè)有人工智能實驗室或有人工智能分支專業(yè)的高校。

清華大學(xué)：計算機科學(xué)與技術(shù)系

清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系（簡稱計算機系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心開展的一級學(xué)科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學(xué)學(xué)科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學(xué)排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機學(xué)科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩(wěn)步提升。

計算機系包含了國內(nèi)計算機專業(yè)最全的學(xué)科方向，設(shè)有高性能計算機與處理器、并行與分布式處理、存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與云計算、計算機網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)安全、系統(tǒng)性能評價、理論計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)工程及知識工程、軟件工程、計算機與VLSI設(shè)計自動化、軟件理論與系統(tǒng)、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機器人、人機交互與普適計算、計算機圖形學(xué)與可視化技術(shù)、CAD技術(shù)、計算機視覺、媒體信息處理等研究方向。

計算機系現(xiàn)設(shè)有高性能計算、計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室；計算機基礎(chǔ)與實驗教學(xué)部等科研教學(xué)機構(gòu)。

計算機系還設(shè)有國家級計算機實驗教學(xué)示范中心，包括：計算機原理實驗室、微型計算機實驗室、計算機網(wǎng)絡(luò)實驗室、操作系統(tǒng)實驗室、計算機軟件實驗室、計算機控制系統(tǒng)實驗室、智能機器人實驗室、計算機接口實驗室、學(xué)生科技創(chuàng)新實驗室等。此外，計算機系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內(nèi)外著名公司建立了面向教學(xué)或研究的聯(lián)合實驗室。

北京大學(xué)：智能科學(xué)系

智能科學(xué)系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)智能分析與智能計算、智能機器人等方向的基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，側(cè)重于理論、方法以及重大領(lǐng)域應(yīng)用上。

北大智能科學(xué)系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現(xiàn)高度智能化的機器感知系統(tǒng)為目標，在生物特征識別研究方面處于國際領(lǐng)先地位。智能科學(xué)系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領(lǐng)下，重點開展機器視覺、機器聽覺、智能系統(tǒng)與智能的生理心理基礎(chǔ)等研究。以北大智能科學(xué)研究人員為技術(shù)核心的北大指紋自動識別系統(tǒng)，是國內(nèi)唯一能與國外系統(tǒng)抗衡的自主知識產(chǎn)權(quán)，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應(yīng)用全面解決方案的系統(tǒng)，擁有中國指紋自動識別技術(shù)產(chǎn)品第一市場占有率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)研究獲得2000年中國高?？茖W(xué)技術(shù)二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。

復(fù)旦大學(xué)：類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院

復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院于2015年3月籌建成立，是復(fù)旦大學(xué)校內(nèi)的獨立二級研究機構(gòu)。其前身為復(fù)旦大學(xué)第一批跨學(xué)科交叉國際化研究中心——計算系統(tǒng)生物學(xué)研究中心，成立于2008年。研究院基于復(fù)旦大學(xué)既有的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科綜合交叉研究優(yōu)勢，以計算神經(jīng)科學(xué)為橋梁，著力開展大腦機制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發(fā)、通用智能等相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究、技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。

研究院率先探索打通國際與國內(nèi)、科技與產(chǎn)業(yè)的全鏈條、全球化產(chǎn)學(xué)研合作機制，充分發(fā)揮高校培養(yǎng)和儲備高端智能人才、發(fā)現(xiàn)和培育前沿技術(shù)的綜合優(yōu)勢，推動產(chǎn)學(xué)研源頭創(chuàng)新與合作，致力于成為推動腦科學(xué)、人工類腦智能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用融合發(fā)展的重要科技創(chuàng)新平臺。

研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發(fā)中心，主要包括：一是以腦高級認知功能的多信息反饋處理機制研究為核心的神經(jīng)形態(tài)計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數(shù)據(jù)庫和算法開發(fā)為基礎(chǔ)的智能診治數(shù)據(jù)示范平臺；三是依托高端醫(yī)療影像設(shè)備集群，為生物醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化研究和信息產(chǎn)業(yè)智能化提供試驗技術(shù)支撐的綜合生物醫(yī)學(xué)影像平臺；四是以開發(fā)深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法以及可穿戴設(shè)備、類腦芯片、健康服務(wù)機器人等為目標的類腦智能軟、硬件開發(fā)平臺；五是集孵化加速、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、投資基金為一體，為類腦智能創(chuàng)新項目及企業(yè)提供應(yīng)用技術(shù)資源和孵化服務(wù)的類腦智能產(chǎn)業(yè)化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)資源，建設(shè)類腦智能國際合作節(jié)點和人才培養(yǎng)中心。

中國科學(xué)院：自動化研究所

中國科學(xué)院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機構(gòu)。目前設(shè)有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心等12個科研開發(fā)部門，還有若干與國際和社會其他創(chuàng)新單元共建的各類聯(lián)合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。

近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數(shù)量逐年增加，質(zhì)量不斷提高；專利申請和授權(quán)量連年攀升，多年位居北京市科研系統(tǒng)前十名繪制的“腦網(wǎng)絡(luò)組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術(shù)突破國外封鎖，通過產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術(shù)的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產(chǎn)品中得到推廣；“分子影像手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)”通過國家藥監(jiān)局醫(yī)療器械安全性及有效性檢測認證并進入臨床應(yīng)用；“智能視頻監(jiān)控技術(shù)”和“人臉識別技術(shù)”分別成功應(yīng)用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的體系架構(gòu)，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰(zhàn)勝人類頂級選手，展示了人工智能技術(shù)在博弈對抗領(lǐng)域的強大實力……

在共建機構(gòu)方面，自動化所與新加坡媒體發(fā)展管理局聯(lián)合成立中新數(shù)字媒體研究院，聚焦交互式語言學(xué)習(xí)、視頻和分析等領(lǐng)域；與瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)（EPFL）在京成立中瑞數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學(xué)（UQ）共建中澳腦網(wǎng)絡(luò)組聯(lián)合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進行遠景規(guī)劃；還與香港科技大學(xué)共建智能識別聯(lián)合實驗室，在模式識別、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域展開合作。

廈門大學(xué)：智能科學(xué)與技術(shù)系

早在上世紀八十年代初，廈門大學(xué)就已開始從事人工智能領(lǐng)域的研究，相繼在專家系統(tǒng)、自然語言處理與機器翻譯等領(lǐng)域取得過一系列成果。為此，1988年經(jīng)學(xué)校批準成立“廈門大學(xué)人工智能與計算機應(yīng)用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學(xué)人工智能研究所”。2006年12月，經(jīng)國家教育部批準，廈門大學(xué)正式設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)，并于2007年6月經(jīng)學(xué)校批準成立“廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系”。

廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系現(xiàn)有一個本科專業(yè)（智能科學(xué)與技術(shù)），三個碩士學(xué)位授予專業(yè)（模式識別與智能系統(tǒng)、計算機科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)），兩個博士學(xué)位授予專業(yè)（計算機科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)）。

目前該系承擔(dān)多項國家863、國家自然科學(xué)基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統(tǒng)重點實驗室”、“智能信息技術(shù)福建省高校重點實驗室”和“廈門大學(xué)語言技術(shù)中心”三個平臺，此外還有“藝術(shù)認知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術(shù)”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫(yī)信息處理”等多個研究型實驗室，為培養(yǎng)高質(zhì)量的學(xué)生提供了必要的保障。

上海交通大學(xué)：計算機科學(xué)與工程系

上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機科學(xué)與技術(shù)在人們生活中的應(yīng)用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，交通大學(xué)計算機系不斷調(diào)整學(xué)科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、智能人機交互、密碼學(xué)與信息安全等研究方向。

該院系下設(shè)三個重點實驗室：智能計算與智能系統(tǒng)重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統(tǒng)重點實驗室。其中，上海交通大學(xué)－微軟智能計算與智能系統(tǒng)聯(lián)合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學(xué)和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎(chǔ)上，為了更好發(fā)揮各自在并發(fā)計算、算法與復(fù)雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領(lǐng)域的優(yōu)勢，實現(xiàn)“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學(xué)，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、學(xué)術(shù)交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發(fā)表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。

南京大學(xué)：計算機科學(xué)與技術(shù)系

南京大學(xué)的計算機科學(xué)研究起步于1958年，建立了計算技術(shù)、計算數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯等專業(yè)開始培養(yǎng)計算機相關(guān)領(lǐng)域?qū)ｉT人才，1978年在上述三個專業(yè)基礎(chǔ)上成立了計算機科學(xué)系，1993年更名為計算機科學(xué)與技術(shù)系。

依托該系師資，先后成立了南京大學(xué)計算機軟件研究所、計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室（南京大學(xué)）、南京大學(xué)計算機應(yīng)用研究所、南京大學(xué)多媒體計算技術(shù)研究所、南京大學(xué)軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學(xué)信息安全研究所等科研機構(gòu)。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網(wǎng)絡(luò)、新型程序設(shè)計與軟件方法學(xué)、多媒體與信息處理、人工智能與機器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)軟件及信息安全等。

建系30年來，共承擔(dān)國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學(xué)基金、國家科技攻關(guān)等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業(yè)委托或國際合作的研發(fā)項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學(xué)獎和科技進步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發(fā)明專利33項。部分成果被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，產(chǎn)生了較大社會效益和經(jīng)濟效益。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)：計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機專業(yè)創(chuàng)建于1956年，是中國最早的計算機專業(yè)之一。在1985年，發(fā)展成為計算機科學(xué)與工程系，并建立了計算機科學(xué)技術(shù)研究所。2000年，計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院成立；同年，建立了軟件學(xué)院，后經(jīng)國家教育部、國家計委批準為國家示范性軟件學(xué)院。目前。哈工大計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院擁有計算機科學(xué)與技術(shù)國家一級重點學(xué)科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學(xué)團隊、一個國家級科技創(chuàng)新團隊、一個國防科工委創(chuàng)新研究團隊。

目前主要研究方向包括：智能人機交互、音視頻編解碼技術(shù)、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機器翻譯、信息檢索、海量數(shù)據(jù)計算、計算機網(wǎng)絡(luò)與信息安全、傳感器網(wǎng)與移動計算、高可靠與容錯計算技術(shù)、穿戴計算機、企業(yè)計算與服務(wù)計算、智能機器人、生物計算與生物特征識別。

學(xué)院有一批研究成果達到國際先進水平，包括：國家信息安全管理系統(tǒng)、數(shù)字視頻廣播編碼傳輸與接收系統(tǒng)、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)特定信息獲取系統(tǒng)、計算機機群并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、神州號飛船數(shù)據(jù)管理分系統(tǒng)、穿戴計算機系統(tǒng)、信息安全與實時監(jiān)測系統(tǒng)、人臉識別系統(tǒng)、視頻編解碼技術(shù)、黑龍江省CIMS應(yīng)用示范工程、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等等。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)：計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

中國科技大學(xué)于1958年建校時就設(shè)置了計算機專業(yè)。根據(jù)學(xué)科發(fā)展趨勢和國家中長期發(fā)展規(guī)劃，面向國家和社會的重大需求，計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)計算與可信計算、先進計算機系統(tǒng)四個主要的研究領(lǐng)域。

學(xué)院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學(xué)實驗中心。

其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機自然語音通信、語義計算與數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究。人機自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機理、語音語言學(xué)等。語義計算與數(shù)據(jù)挖掘方面，主要研究自然語言驅(qū)動的計算、多媒體內(nèi)容的語義標注、自動問答、語義社會網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)與知識工程、隱私保護與管理中的語義計算等。

依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯(lián)合實施了聯(lián)合培養(yǎng)博士生計劃、實習(xí)生計劃、精品課程建設(shè)計劃、青年教師培養(yǎng)計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業(yè)和高校共同培養(yǎng)優(yōu)秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經(jīng)典范例。

華中科技大學(xué)：自動化學(xué)院

華中科技大學(xué)自動化學(xué)院是由原控制科學(xué)與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學(xué)院。原控制科學(xué)與工程系前身是成立于1973年的華中工學(xué)院自動控制系，1998年更名為華中理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機構(gòu)。

科學(xué)研究工作主要涉及復(fù)雜系統(tǒng)控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機器人、計算機集成控制與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態(tài)監(jiān)測、生物信息處理、神經(jīng)接口與康復(fù)技術(shù)、物流系統(tǒng)、國民經(jīng)濟動員與公共安全、多譜圖像制導(dǎo)、目標探測的多譜信息技術(shù)、多譜信息的實時處理與系統(tǒng)集成技術(shù)、人工智能與思維科學(xué)、信息安全等方向。

模式識別與智能系統(tǒng)是自動化一級學(xué)科的重要二級學(xué)科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學(xué)與工程系”的這兩個學(xué)科點承擔(dān)了百余項國家、國防與行業(yè)項目。近5年科研經(jīng)費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學(xué)基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預(yù)研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業(yè)科研合作項目等。

總結(jié)

篇5

【關(guān)鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學(xué)科，涉及計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等多個領(lǐng)域。人工智能主要研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)機器智能，其長期目標是實現(xiàn)人類水平的人工智能。[1]從腦神經(jīng)生理學(xué)的角度來看，人類智能的本質(zhì)可以說是通過后天的自適應(yīng)訓(xùn)練或?qū)W習(xí)而建立起來的種種錯綜復(fù)雜的條件反射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個可以模仿人腦行為的系統(tǒng)。這一研究一旦有突破，不僅給學(xué)習(xí)科學(xué)以技術(shù)支撐，而且能反過來促使人腦的學(xué)習(xí)規(guī)律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，使人工智能不僅成為學(xué)校教育的內(nèi)容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領(lǐng)域得到應(yīng)用，并取得了良好的效果，成為教育技術(shù)的重要研究內(nèi)容。

人工智能的研究更多的是結(jié)合具體領(lǐng)域進行的，其主要研究領(lǐng)域有：專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機器人學(xué)、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應(yīng)用較為廣泛與活躍的研究領(lǐng)域主要有專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分布式人工智能，下面就這些領(lǐng)域進行闡述。

一 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它使用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個領(lǐng)域中一個或多個人類專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。[5]專家系統(tǒng)主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識；綜合數(shù)據(jù)庫，用于存儲領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)或信息；推理機，用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序，使整個專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為；接口，使用戶與專家系統(tǒng)進行對話。近幾十年來，專家系統(tǒng)迅速發(fā)展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域，廣泛用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、軍事、石油化工、文化教育等領(lǐng)域。

目前，專家系統(tǒng)在教育中的應(yīng)用最為廣泛與活躍。專家系統(tǒng)的特點通常表現(xiàn)為計劃系統(tǒng)或診斷系統(tǒng)。計劃系統(tǒng)往前走，從一個給定系統(tǒng)狀態(tài)指向最終狀態(tài)。如計劃系統(tǒng)中可以輸入有關(guān)的課堂目標和學(xué)科內(nèi)容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發(fā)一堂樣板課，而診斷系統(tǒng)是往后走，從一個給定系統(tǒng)陳述查找原因或?qū)ζ溥M行分析，例如，一個診斷系統(tǒng)可能以一堂CBI（基于計算機的教學(xué)，computer-based instruction）課為例，輸入學(xué)生課堂表現(xiàn)資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發(fā)專家計劃系統(tǒng)支持教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)（ISD）程序的領(lǐng)域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學(xué)設(shè)計專家系統(tǒng)（ID Expert）。[6]

教學(xué)專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學(xué)方法對學(xué)生進行教學(xué)和輔導(dǎo)。其特點為：同時具有診斷和調(diào)試等功能；具有良好的人機界面。已經(jīng)開發(fā)和應(yīng)用的教學(xué)專家系統(tǒng)有美國麻省理工學(xué)院的MACSYMA符號積分與定理證明系統(tǒng)，我國一些大學(xué)開發(fā)的計算機程序設(shè)計語言、物理智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)以及聾啞人語言訓(xùn)練專家系統(tǒng)等。[7]

目前，在教育中，專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用更多的集中于遠程教育，為現(xiàn)代遠程教育的智能化提供了有力的技術(shù)支撐?；趯＜蚁到y(tǒng)構(gòu)造的智能化遠程教育系統(tǒng)具有以下幾個方面的功能：具備某學(xué)科或領(lǐng)域的專門知識，能生成自己的提問和應(yīng)答； 能夠分析學(xué)生的特征，評價和記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，診斷學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的錯誤并進行補救教學(xué)；可以選擇不同的教學(xué)方法實現(xiàn)以學(xué)生為主體的個別化教學(xué)。[8]目前應(yīng)用于遠程教育的專家系統(tǒng)有智能決策專家系統(tǒng)、智能答疑專家系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源專家系統(tǒng)、智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)等。

二 機器人學(xué)

機器人學(xué)是人工智能研究是一個分支，其主要內(nèi)容包括機器人基礎(chǔ)理論與方法、機器人設(shè)計理論與技術(shù)、機器人仿生學(xué)、機器人系統(tǒng)理論與技術(shù)、機器人操作和移動理論與技術(shù)、微機器人學(xué)。[9]機器人的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現(xiàn)”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現(xiàn)出低級智能；第三代機器人是具有高度適應(yīng)性的自治機器人，即智能機器人。目前開發(fā)和應(yīng)用的機器人大多是智能機器人。機器人技術(shù)的發(fā)展對人類的生活和社會都產(chǎn)生了重要影響，其研究和應(yīng)用逐漸由工業(yè)生產(chǎn)向教育、環(huán)境、社會服務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域擴展。

機器人技術(shù)涉及多門科學(xué)，是一個國家科技發(fā)展水平和國民經(jīng)濟現(xiàn)代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術(shù)是世界強國重點發(fā)展的高技術(shù)，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經(jīng)將機器人學(xué)教育列為學(xué)校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學(xué)知識，從可持續(xù)和長遠發(fā)展的角度，為本國培養(yǎng)機器人研發(fā)人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學(xué)延伸到中小學(xué)，世界發(fā)達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學(xué)教育之中，我國許多有條件的中小學(xué)也開展了機器人教育。

機器人在作為教學(xué)內(nèi)容的同時，也為教育提供了有力的技術(shù)支撐，成為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者創(chuàng)新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學(xué)資源。多年來，我國中小學(xué)信息技術(shù)教育的主要載體是計算機和網(wǎng)絡(luò)，教學(xué)資源單一，缺乏前瞻性。教學(xué)機器人的引入，不僅激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還為教學(xué)提供了豐富的、先進的教學(xué)資源。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)機器人種類越來越多，目前在中小學(xué)較為常用的教學(xué)機器人有：能力風(fēng)暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是要使計算機能夠模仿人的學(xué)習(xí)行為，自動通過學(xué)習(xí)來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應(yīng)用了心理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)等多個學(xué)科。機器學(xué)習(xí)的方法與技術(shù)有機械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、示例學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)等，近年來，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)展最快的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。機器學(xué)習(xí)（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學(xué)習(xí)的研究有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術(shù)的進步和機器學(xué)習(xí)研究的深入，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能大大提高，各種學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用范圍不斷擴大，例如將連接學(xué)習(xí)用于圖文識別，歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)用于專家系統(tǒng)等，大大推動了在教育中的應(yīng)用，例如在建構(gòu)適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中，用機器學(xué)習(xí)與樸素的貝葉斯分類器動態(tài)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，有較高的準確率[13]?；诎咐耐评恚╟ase-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學(xué)習(xí)和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經(jīng)驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經(jīng)出現(xiàn)了基于CBR的圖形仿真教育系統(tǒng)，并且，針對個體特征的教育教學(xué)方法研究也有所突破。[14]另外，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)在生物醫(yī)學(xué)、金融管理、商業(yè)銷售等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，不僅給機器學(xué)習(xí)注入新的生機，也為機器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現(xiàn)用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務(wù)，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據(jù)輸入的文本產(chǎn)生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復(fù)述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創(chuàng)造和使用自然語言是人類高度智能的表現(xiàn)，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質(zhì)的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領(lǐng)域是機器翻譯，隨著應(yīng)用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統(tǒng)的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統(tǒng)SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關(guān)于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學(xué)和計算機語言設(shè)計等方面的發(fā)展，例如“希賽可”網(wǎng)絡(luò)智能英語學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這個基于網(wǎng)絡(luò)的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統(tǒng)的單機的多媒體教學(xué)軟件所能具備能力限制，也比建立于網(wǎng)絡(luò)的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學(xué)習(xí)者提供良好的英語學(xué)習(xí)支持，在國內(nèi)第一次系統(tǒng)地將用自然語言進行的人機對話系統(tǒng)應(yīng)用在計算機輔助外語教學(xué)上，在國際上也是一種創(chuàng)新。[17]

五 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對大腦的生理研究的基礎(chǔ)上，用模擬生物神經(jīng)元的某些基本功能的元件（即人工神經(jīng)元），按各種不同的聯(lián)結(jié)方式組織起來的一個網(wǎng)絡(luò)，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現(xiàn)某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領(lǐng)域，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。[18]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種基本結(jié)構(gòu)：遞歸（反饋）網(wǎng)絡(luò)和多層（前饋）網(wǎng)絡(luò)，兩種主要學(xué)習(xí)算法：有指導(dǎo)式學(xué)習(xí)和非指導(dǎo)式學(xué)習(xí)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為出發(fā)，具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的發(fā)展?jié)撃?，目前已?jīng)開發(fā)和應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有30多種。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在教育中的應(yīng)用大多是與教學(xué)專家系統(tǒng)相結(jié)合，以此來改進教學(xué)專家系統(tǒng)的性能，提高智能性，使其在教學(xué)過程中對突發(fā)問題具有更好的應(yīng)對能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)校管理中也得到應(yīng)用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應(yīng)用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果，研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統(tǒng)兩個領(lǐng)域。[20]分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統(tǒng)，Agent之間及Agent與環(huán)境之間進行并發(fā)活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統(tǒng)具有并行、分布、開放、協(xié)作和容錯等優(yōu)點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統(tǒng)的局限性，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。在教學(xué)中引入Agent可以有效地提高教學(xué)系統(tǒng)的智能性，創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)情境，并能激發(fā)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術(shù)多用于遠程智能教學(xué)系統(tǒng)，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的智能性，使教學(xué)資源得到充分利用，并可實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進行動態(tài)跟蹤，為學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)創(chuàng)造合作性的學(xué)習(xí)環(huán)境。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中應(yīng)用Agent技術(shù)的一個典型是美國南加利福尼亞大學(xué)（USC）開發(fā)的教學(xué)Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應(yīng)用研究。

綜上所述，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將會推動人工智能技術(shù)在教育中應(yīng)用的廣度和深度。從人工智能的應(yīng)用趨勢來看，人工智能在教育中應(yīng)用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術(shù)結(jié)合。人工智能已經(jīng)與多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等有效的融合，為提高學(xué)習(xí)效率和效度提供了有力的技術(shù)支持，而引起教育技術(shù)界廣泛關(guān)注。[23]例如人工智能技術(shù)通過與多媒體技術(shù)相結(jié)合，可以提高智能教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)效果；與網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)相結(jié)合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域間的集成。人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應(yīng)用能力。例如自然語言理解與專家系統(tǒng)、機器人的集成，為專家系統(tǒng)和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸與擴展，這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)以及人工生命等[24]，這些發(fā)展與應(yīng)用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產(chǎn)生重要的影響。

技術(shù)發(fā)展不斷發(fā)揮著引導(dǎo)教育技術(shù)研究的作用，一種新興技術(shù)的出現(xiàn)總是會掀起相應(yīng)的研究熱潮, 引發(fā)對技術(shù)在教育中應(yīng)用的探討、評價以及與傳統(tǒng)技術(shù)的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學(xué)科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應(yīng)用效果來看，有著廣闊的應(yīng)用前景，值得進一步的開發(fā)和利用。

參考文獻

[1] 史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007:1.

[2][11][18][19] 《計算機與信息科學(xué)十萬個為什么》叢書編輯委員會,計算機與信息科學(xué)十萬個為什么(8):人工智能[M].北京:清華大學(xué)出版社,1998:5,189,78-79,84.

[3] 任友群,胡航.論學(xué)習(xí)科學(xué)的本質(zhì)及其學(xué)科基礎(chǔ)[J].中國電化教育,2007,(5):1-5.

[4][21] 蔡瑞英,李長河.人工智能[M].武漢:武漢理工大學(xué)出版社,2003:12-13.

[5][12][15][20][24] 蔡自興,徐光.人工智能及其應(yīng)用(第三版)――研究生用書[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007: 12-14,19-20.

[6] [荷]山尼•戴克斯特拉,[德]諾伯特•M. 西爾,[德]弗蘭茲•肖特,等.任友群,鄭太年主譯.教學(xué)設(shè)計的國際觀第2冊:解決教學(xué)設(shè)計問題[M].北京:教育科學(xué)出版社,2007:67.

[7] 任友群.技術(shù)支撐的教與學(xué)及其理論基礎(chǔ)[M].上海:上海教育出版社,2007:42-43.

[8] 路利娟.應(yīng)用專家系統(tǒng)提升現(xiàn)代遠程教育的智能化[J].中國教育技術(shù)裝備,2007,(12):79-80.

[9] 陳懇,楊向東,劉莉等.機器人技術(shù)與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007:6.

[10] 關(guān)注機器人幼兒教育――訪鮑青山博士[DB/OL].

[13] 柏宏權(quán),韓慶年.機器學(xué)習(xí)在適應(yīng)性教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].南京師范大學(xué)學(xué)報(工程技術(shù)版),2007,7(4):76-79.

[14] 楊健,趙秦怡.基于案例的推理技術(shù)研究進展及應(yīng)用[J].計算機工程與設(shè)計,2008,29(3):710-712.

[16] 自然語言理解[DB/OL].

[17] 賈積有.人工智能技術(shù)的遠程教育應(yīng)用探索――“希賽可”智能型網(wǎng)上英語學(xué)習(xí)系統(tǒng)[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2006,16(2):26-29.

[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

篇6

中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院總工程師烏寶貴參加了本次大會并代表主辦方致辭。烏寶貴回顧了人工智能的歷史，肯定了人工智能60年來的發(fā)展成績，并指出，中國人工智能產(chǎn)業(yè)正步入一個嶄新的階段。從科學(xué)研究角度來看，中國在深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究水平，已經(jīng)走在世界前列；從龍頭企業(yè)發(fā)展角度來看，阿里等國內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)具備和國際巨頭抗衡的實力；從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)角度來看，人工智能已經(jīng)成為國內(nèi)“雙創(chuàng)”最活躍的領(lǐng)域之一；從應(yīng)用創(chuàng)新角度來看，制造、交通、家居、教育、金融、大健康等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用正全面展開；從產(chǎn)業(yè)鏈角度來看，從智能芯片到IT基礎(chǔ)設(shè)施，從底層架構(gòu)到模型算法，從大數(shù)據(jù)到云平臺，從智能終端到智能應(yīng)用，國內(nèi)在各個層面均取得了突破性進展。他表示，人工智能不僅僅是一個概念，而是下階段技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新的新焦點，是市場發(fā)展的新熱點，也是我國推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要支點。

中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍參加了本次論壇并發(fā)表演講。王飛躍以《邁向人機混合虛實互動的平行智能》為主題，追溯了智能的本源，探討了平行時代的智能基礎(chǔ)設(shè)施X5.0，并展望了智能產(chǎn)業(yè)和智能社會。王飛躍認為，陽為智能，陰為情報，相輔相成，智能是開放的情報，情報是封閉的智能，智能的本質(zhì)是利用已知解決未知，從已知到未知只能依靠想象。王飛躍提出，物理世界與心理世界、人工世界共同構(gòu)成平行世界，平行世界需要平行智能。開放智能算法，開發(fā)人工世界，最終消除“智力的不對稱”是新智能時代的歷史任務(wù)。人機混合、虛實互動的平行智能，是“激活”的人工智能，是未來人、組織、各種類的智能機器、裝置、過程、系統(tǒng)所必備的“生存”形式，是智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施。X5.0 時代的智能體系包括：一個核心――平行，兩個支撐――ACP 和CPSS，三個主題――智能系統(tǒng)、智慧管理和社會智能。平行智能各種各類的虛實互動X5.0 系統(tǒng)是智能社會的基礎(chǔ)設(shè)施，不久的將來，一個個體的實力，很大程度上可能并不取決于其本身，而取決于與其伴生的軟件定義的人工映像。

中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院電子信息產(chǎn)業(yè)所副所長溫曉君參加了本次大會，并以《電子信息產(chǎn)業(yè)新興熱點及趨勢――人工智能與虛擬現(xiàn)實》為主題發(fā)表演講。溫曉君指出，泛在、互聯(lián)、融合、智能成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展新趨勢，技術(shù)創(chuàng)新是國內(nèi)經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的核心推動力量之一，是從根本上打開增長之鎖的鑰匙。溫曉君重點解讀了人工智能和虛擬現(xiàn)實的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。溫曉君分享了智能感知、人腦芯片、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等人工智能前沿技術(shù)，移動社交、智能搜索、機器人、無人駕駛等人工智能前沿應(yīng)用，指出“基礎(chǔ)資源+技術(shù)+應(yīng)用”的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步形成。我國人工智能產(chǎn)業(yè)需構(gòu)建開放生態(tài)體系、合作搭建基礎(chǔ)資源、促進產(chǎn)業(yè)鏈深度合作、開拓可持續(xù)應(yīng)用需求 。在虛擬現(xiàn)實方面，溫曉君判斷，消費端市場早期一定爆發(fā)于歐美等發(fā)達國家，國內(nèi)市場短期內(nèi)以產(chǎn)業(yè)鏈布局蓄力和消費者提升消費認知為主；行業(yè)應(yīng)用一定從高附加值行業(yè)或價值鏈的高端環(huán)節(jié)興起，應(yīng)用成本與效率提升必須首先得到權(quán)衡。他指出，虛擬現(xiàn)實的趨勢為：消費市場的普及化、行業(yè)需求的明晰化、投資熱潮的全球化、基礎(chǔ)平臺的開放化、技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同化。他建議，強化頂層設(shè)計，面向行業(yè)需求規(guī)劃應(yīng)用路徑；加強重點攻關(guān)，盡快突破行業(yè)應(yīng)用技術(shù)瓶頸；制定標準規(guī)范，開展行業(yè)應(yīng)用聯(lián)合測試驗證；推進試點示范，以點帶面擴大行業(yè)應(yīng)用范圍和影響力。

搜狗、英特爾、陌上花（衣+）等企業(yè)代表分別從各自的領(lǐng)域出發(fā)，分享了人工智能的實踐與思考。

北京搜狗科技有限公司CTO楊洪濤分享了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品自然交互的經(jīng)驗。他指出，人機之間交互的學(xué)習(xí)成本在不斷降低，變得越來越接近人的自然能力，語音正在成為最自然的交互形式。在他看來，自然交互= 技術(shù) + 計算力 + 數(shù)據(jù) + 產(chǎn)品。技術(shù)是擴散的，計算力穩(wěn)步增長， 只有數(shù)據(jù)和產(chǎn)品才是私有財產(chǎn)，將成為競爭的壁壘。要想做好自然交互，需要充分利用“產(chǎn)品+數(shù)據(jù)”。會上，楊洪濤還分享了搜狗輸入法即將推出的智能回復(fù)功能。

英特爾中國研究院院長宋繼強博士就《人工智能驅(qū)動的智能交互，推進個人機器人產(chǎn)業(yè)化》發(fā)表演講。他說，人工智能與人機交互推動科技進步，人工智能應(yīng)用的終極平臺是自主系統(tǒng)。他分析，個人自主服務(wù)機器人理想與現(xiàn)實的差距在于智能組合的實現(xiàn)難度，其中運動不易，認知更難。人工智能聯(lián)手智能交互，通過商業(yè)化成功帶動人工智能的發(fā)展和成本下降。宋繼強分享了幾種人工智能驅(qū)動智能交互的應(yīng)用模式，并提出了個人機器人的智能度分級建議，展望了個人機器人的商業(yè)化迭代 ，即在用戶需求推動下，由能力達標到價格達標，再到可靠性達標。

篇7

在全球人工智能產(chǎn)業(yè)信息服務(wù)平臺“機器之心”主辦的全球機器智能峰會上，《人工智能：一種現(xiàn)代方法》的作者之一、美加州大學(xué)伯克利分校人工智能專家斯圖爾特?拉塞爾舉例說，AlphaGo是人工智能深度學(xué)習(xí)飛速進步的一個例子，輸給AlphaGo后柯潔說，去年好像還是在跟人下棋，而今年他覺得好像是在跟“神”下棋一樣。

加拿大阿爾伯塔大學(xué)教授、計算機圍棋專家馬丁?米勒介紹說，AlphaGo的成功源于啟發(fā)式學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合。有了新算法與硬件，啟發(fā)式學(xué)習(xí)有望讓計算機系統(tǒng)學(xué)會真正的人工智能，“能讓我們的搜索變得更加有效，能讓計算機幫助我們做出越來越好的決策”。

攻克游戲和棋類人工智能，是要為真實世界的應(yīng)用鋪平道路。搜狗首席執(zhí)行官王小川說，識別、決策、生成是人工智能的核心應(yīng)用。例如，在決策方面，人工智能可以幫助提高決策效率，提升商業(yè)效率。

“我們已經(jīng)在金融、醫(yī)療和教育等方面看到這些應(yīng)用。在識別和生成領(lǐng)域，人工智能的進展已使人機交互越來越自然，這也是我們感興趣的領(lǐng)域。從歷史趨勢上看，機器在逐漸適應(yīng)人，并已為人類分擔(dān)了許多具體工作?！蓖跣〈ㄕf。

但他同時指出，目前人工智能還局限在特定的封閉領(lǐng)域，比如AlphaGo和搜狗的問答機器人“汪仔”在圍棋和語音識別輸入競賽中分別戰(zhàn)勝了人類，但它們只擅長各自的技能，且只能在封閉場景里通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、計算或搜索提高效率，并不能發(fā)揮創(chuàng)造性。今天的機器智能還需要依賴于來自人的數(shù)據(jù)，機器并不具備人工通用智能能力和解決開放型問題的能力。

香港科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)系系主任楊強說，從機器學(xué)習(xí)的角度看，AlphaGo尚不具備遷移學(xué)習(xí)的能力，即把已經(jīng)訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新的模型上來幫助新模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。王小川則認為，目前來看，遷移學(xué)習(xí)等理論離實際應(yīng)用并產(chǎn)生效益還很遠。

拉塞爾說，人工智能并不是一個新學(xué)科，20世紀40年代人們就在思考如何使用一些新工具；1950年，著名的圖靈測試誕生，按照其定義，如果一臺機器能通過電傳設(shè)備與人類展開對話而不被辨別出機器身份，則稱這臺機器具有智能。

但直到2010年后，許多初創(chuàng)公司開始重新專注于人工智能發(fā)展，谷歌、國際商用機器公司（IBM）等大企業(yè)也投入到該領(lǐng)域研究中，此后人們看到了神經(jīng)學(xué)的進步以及計算機資源和大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

篇8

國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈解構(gòu)

基礎(chǔ)技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用構(gòu)成了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三個核心環(huán)節(jié)，我們將主要從這三個方面對國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)進行梳理，并對其中的人工智能應(yīng)用進行重點解構(gòu)。

人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)已從一個嶄新的領(lǐng)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀?wù)的基礎(chǔ)平臺。而依據(jù)服務(wù)性質(zhì)的不同，這些平臺主要集中于三個服務(wù)層面，即基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）?；A(chǔ)技術(shù)提供平臺為人工智能技術(shù)的實現(xiàn)和人工智能應(yīng)用的落地提供基礎(chǔ)的后臺保障，也是一切人工智能技術(shù)和應(yīng)用實現(xiàn)的前提。

對于許多中小型企業(yè)來說，SaaS 是采用先進技術(shù)的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的需要；而 IaaS通過三種不同形態(tài)服務(wù)的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地開發(fā)應(yīng)用程序和服務(wù)，縮短開發(fā)和測試周期；作為 SaaS 和 IaaS 中間服務(wù)的 PaaS 則為二者的實現(xiàn)提供了云環(huán)境中的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

人工智能技術(shù)平臺

與基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺不同，人工智能技術(shù)平臺主要專注于機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互三項與人工智能應(yīng)用密切相關(guān)的技術(shù)，所涉及的領(lǐng)域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、智能控制、機器人學(xué)習(xí)、語言和圖像理解和遺傳編程等。

機器學(xué)習(xí)：通俗的說就是讓機器自己去學(xué)習(xí)，然后通過學(xué)習(xí)到的知識來指導(dǎo)進一步的判斷。我們用大量的標簽樣本數(shù)據(jù)來讓計算機進行運算并設(shè)計懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機器就學(xué)會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學(xué)到的分類規(guī)則可以進行預(yù)測等活動，具體應(yīng)用覆蓋了從通用人工智能應(yīng)用到專用人工智能應(yīng)用的大多數(shù)領(lǐng)域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。

模式識別：模式識別就是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關(guān)的特征來實現(xiàn)一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應(yīng)用。

人機交互：人機交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間交互關(guān)系的學(xué)問。系統(tǒng)可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統(tǒng)和軟件。在應(yīng)用層面，它既包括人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。

而在國內(nèi)，人工智能技術(shù)平臺在應(yīng)用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域，其中的代表企業(yè)包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。

人工智能應(yīng)用

人工智能應(yīng)用涉及到專用應(yīng)用和通用應(yīng)用兩個方面，這也是機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互這三項人工智能技術(shù)的落地實現(xiàn)形式。其中，專用領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用的大多數(shù)應(yīng)用，包括各領(lǐng)域的人臉和語音識別以及服務(wù)型機器人等方面；而通用型則側(cè)重于金融、醫(yī)療、智能家居等領(lǐng)域的通用解決方案，目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用正處于由專業(yè)應(yīng)用向通用應(yīng)用過度的發(fā)展階段。

（1）計算機視覺在國內(nèi)計算機視覺領(lǐng)域，動靜態(tài)圖像識別和人臉識別是主要研究方向

圖像識別：是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術(shù)。識別過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。

人臉識別：是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。

目前，由于動態(tài)檢測與識別的技術(shù)門檻限制，靜態(tài)圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領(lǐng)先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數(shù)據(jù)整合的互聯(lián)網(wǎng)公司，也有三星中國技術(shù)研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統(tǒng)硬件與技術(shù)服務(wù)商；同時，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術(shù)公司也在各自專業(yè)技術(shù)和識別準確率上取得了不錯的突破。

而在難度最大的動態(tài)視覺檢測領(lǐng)域，格靈深瞳、東方網(wǎng)力和 Video++ 等企業(yè)的著力點主要在企業(yè)和家庭安防，在一些常見的應(yīng)用場景也與人臉識別技術(shù)聯(lián)動使用。

（2）語音/語義識別

語音識別的關(guān)鍵基于大量樣本數(shù)據(jù)的識別處理，因此，國內(nèi)大多數(shù)語音識別技術(shù)商都在平臺化的方向上發(fā)力，希望通過不同平臺以及軟硬件方面的數(shù)據(jù)和技術(shù)積累不斷提高識別準確率。

在通用識別率上，各企業(yè)的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在于對垂直領(lǐng)域的定制化開發(fā)。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術(shù)、數(shù)據(jù)積累占據(jù)在市場前列的位置，并且通過軟硬件服務(wù)的開發(fā)不斷進化著自身的服務(wù)能力；此外，在科大訊飛之后國內(nèi)第二家語音識別公有云的云知聲在各項通用語音服務(wù)技術(shù)的提供上也占據(jù)著不小的市場空間。值得注意的是，不少機器人和通用硬件制造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展，例如智臻智能推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務(wù)、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務(wù)。

（3）智能機器人

由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機器人、工業(yè)企業(yè)服務(wù)和智能助手三個方面其中，工業(yè)及企業(yè)服務(wù)類的機器人研發(fā)企業(yè)依托政策背景和市場需要處于較為發(fā)達的發(fā)展階段，代表性企業(yè)包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫(yī)療領(lǐng)域的博實股份，以及大疆、優(yōu)愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業(yè)生產(chǎn)和企業(yè)服務(wù)的智能機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例，涉及到的國內(nèi)企業(yè)近 300 家。

（4）智能家居

與家庭機器人不同，智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點在于智能設(shè)備和智能中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術(shù)和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實體化智能家居產(chǎn)品生態(tài). 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過各自平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務(wù)。

值得關(guān)注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯(lián)、風(fēng)向標科技、歐瑞博、物聯(lián)傳感和華為等技術(shù)解決方案商在通用硬件和技術(shù)、系統(tǒng)級解決方案上已成為諸多智能家居和物聯(lián)企業(yè)的合作伙伴。綜合來看，智能家居和物聯(lián)企業(yè)由于市場分類、技術(shù)種類和數(shù)據(jù)積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業(yè)之間的合作融合度較強。

（5）智能醫(yī)療

目前國內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。由于起步較晚和技術(shù)門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機器人的研發(fā)水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業(yè)主要集中與手術(shù)機器人和康復(fù)機器人兩大領(lǐng)域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、和技創(chuàng)等企業(yè)為代表。

在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫(yī)療機構(gòu)的合作，為腦科學(xué)、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領(lǐng)域提供智能解決方案。而在生命科學(xué)領(lǐng)域，研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領(lǐng)域。

綜合來看，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)技術(shù)鏈條已經(jīng)構(gòu)建成熟，人工智能技術(shù)和應(yīng)用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領(lǐng)域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關(guān)技術(shù)的突破和應(yīng)用場景升級兩個層面。

未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢

（1）機器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用將迎來下一輪爆發(fā)

根據(jù) Venture Scanner 的統(tǒng)計，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領(lǐng)域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業(yè)務(wù)依次是：機器學(xué)習(xí)（應(yīng)用類）、智能機器人、計算機視覺（研發(fā)類）、機器學(xué)習(xí)（研發(fā)類）和視頻內(nèi)容識別等。

自 2009 年以來，人工智能已經(jīng)吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智能領(lǐng)域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預(yù)計還會持續(xù)下去。而在 2015 年，全球人工智能領(lǐng)域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領(lǐng)域仍處于落后位置。

目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細分領(lǐng)域是計算機視覺（研發(fā)類）、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用兩大方向。

（2）專用領(lǐng)域的智能化仍是發(fā)展核心

基于 GPU（圖形處理器）計算速度（每半年性能增加一倍）和基礎(chǔ)技術(shù)平臺的飛速發(fā)展，企業(yè)對于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領(lǐng)域技術(shù)和算法的復(fù)雜性，未來 20 年內(nèi)人工智能的應(yīng)用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領(lǐng)域。

通過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構(gòu)成和投資分類可以看出，優(yōu)勢企業(yè)的核心競爭力主要集中于特定領(lǐng)域的專用技術(shù)研發(fā)；其中，計算機視覺和語音識別領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用已處于國際一流水平，專業(yè)應(yīng)用機器人的研發(fā)也有望近 10 年內(nèi)迎來突破性發(fā)展?？梢灶A(yù)見的是，在由專業(yè)領(lǐng)域向通用領(lǐng)域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向?qū)蔀槿斯ぶ悄芡ㄓ脩?yīng)用最大的兩個突破口。

（3）產(chǎn)業(yè)分工日漸明晰，企業(yè)合作大于競爭

隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟和差異化技術(shù)門檻的存在，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將逐漸分化為底層基礎(chǔ)構(gòu)建、通用場景應(yīng)用和專用應(yīng)用研發(fā)三個方向。

在底層基礎(chǔ)構(gòu)建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)和服務(wù)器優(yōu)勢為行業(yè)鏈條的各公司提供基礎(chǔ)資源支持的同時，也會將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為通用和專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的研究，從而形成自身生態(tài)內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)。

在通用場景應(yīng)用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業(yè)將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領(lǐng)域提供通用解決方案。而在專用應(yīng)用研發(fā)方面則集中了大部分硬件和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優(yōu)必選這類的差異化應(yīng)用提供商。

總的來說，由通用領(lǐng)域向?qū)I(yè)領(lǐng)域的進化離不開產(chǎn)業(yè)鏈條各核心環(huán)節(jié)企業(yè)的相互配合，專用領(lǐng)域的競爭盡管存在，但各分工層級間的協(xié)作互通已成為多數(shù)企業(yè)的共識。

（4）系統(tǒng)級開源將成為常態(tài)

任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領(lǐng)域交叉，任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。

需要明確的一點是，開源并不代表核心技術(shù)和算法的完全出讓，底層系統(tǒng)的開源將會讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)，這為行業(yè)層面新產(chǎn)品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規(guī)范化的共生平臺。于開放企業(yè)而言，這也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步。

（5）算法突破將拉開競爭差距

作為人工智能實現(xiàn)的核心，算法將成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關(guān)鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。

在未來競爭的重點機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優(yōu)圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業(yè)在圖像識別和計算機視覺領(lǐng)域取得了突破性進展和國際一線的技術(shù)水平。

但就目前國內(nèi)人工智能算法的總體發(fā)展而言，工程學(xué)算法雖已取得階段性突破，但基于認知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領(lǐng)域。

總的來看，雖然基礎(chǔ)技術(shù)的成熟帶來了存儲容量和機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的提升，但由于現(xiàn)階段運算能力以及大規(guī)模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限，目前國內(nèi)人工智能的發(fā)展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。

雖然專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用仍是目前研發(fā)和投資的核心，但隨著技術(shù)、數(shù)據(jù)的積累演化以及超算平臺的應(yīng)用，由專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用向語音、視覺等領(lǐng)域的通用化解決方案應(yīng)該在未來 20 年內(nèi)成為發(fā)展的主流。

篇9

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)；智能學(xué)習(xí)；自適應(yīng)學(xué)習(xí)；智能支持模塊

中圖分類號：TN91134；TP311.52文獻標識碼：A文章編號：1004373X（2012）18007703

引言

在當今信息時代，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及應(yīng)用和人工智能技術(shù)為核心的信息技術(shù)的發(fā)展給人們創(chuàng)造了基于網(wǎng)絡(luò)的自主學(xué)習(xí)，使學(xué)習(xí)者有了自主獲取信息的便利條件。因此以學(xué)習(xí)者為中心的學(xué)習(xí)越來越引起人們的重視。

目前，我國網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺在展現(xiàn)課程基本內(nèi)容、教學(xué)信息方面已經(jīng)比較成熟，不少課程的教學(xué)資料已經(jīng)數(shù)字化。然而，由于我國遠程教育還存在很多矛盾和問題。現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺不得不面對和解決的實際問題是：隨著網(wǎng)上教學(xué)資源日益增多，如何使學(xué)習(xí)者能在浩如煙海的教學(xué)資源中迅速找到適應(yīng)自己學(xué)習(xí)能力的教學(xué)內(nèi)容，如何正確評估自己的學(xué)習(xí)能力，如何使學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中得到及時、準確的反饋和評價并及時調(diào)整自己的學(xué)習(xí)步調(diào)等。要解決上述問題，就必須發(fā)展智能化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺。筆者認為，支撐智能化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的技術(shù)已日趨成熟。如何把這些技術(shù)整合社會教育資源，從而在網(wǎng)絡(luò)教育實踐中逐步開發(fā)出基于網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是擺在遠程教育工作者面前的一項迫切而重要的工作[1]。

本文采用網(wǎng)絡(luò)與人工智能為核心的技術(shù)，并以某學(xué)校作為課題實驗基地，研究并開發(fā)了一個《計算機應(yīng)用基礎(chǔ)》課程自適應(yīng)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能在學(xué)生測驗時不斷地對學(xué)生能力作實時的評估，由此不斷給出難度與學(xué)生能力相適應(yīng)的試題，從而在學(xué)生學(xué)習(xí)中體現(xiàn)了因人而異，達到個性化學(xué)習(xí)，讓學(xué)習(xí)程度不同的學(xué)生同時得到最佳的學(xué)習(xí)效果[2]。

1系統(tǒng)各模塊功能

整個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)由學(xué)習(xí)模塊、考試模塊、指導(dǎo)者模塊和智能支持模塊四部分組成。需要說明的是：系統(tǒng)的各個模塊相互作用、相互依存，每個模塊都無法獨立完成系統(tǒng)能完成的任務(wù)，在這里只是為了方便論述和研究，將它們在邏輯上相對化為四個主要邏輯模塊進行研究。下面就對各個模塊進行比較詳細的闡述。

篇10

【關(guān)鍵詞】人工智能 計算機技術(shù)

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。

人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計算機智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2Ⅰ內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現(xiàn)了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點,因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計算機軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機器人涉及機器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

[1]元慧.議當代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展狀況[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[J].價值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].科技信息, 2007.

[5]張海燕,劉鎮(zhèn)清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應(yīng)用[J].無損檢測,2001,(8).

[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[J].呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報,2005,(4).