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關鍵詞:專業(yè)人才;教育;知識;能力;素質培養(yǎng)

隨著高等工程教育改革的推進、素質教育的深化和土木工程專業(yè)口徑的拓寬,近年來,社會進步和生產現(xiàn)場對人才的培養(yǎng)提出了更高的要求,以素質為基礎,以能力為本位,用以培養(yǎng)學生的實踐能力、創(chuàng)新能力和綜合素質,面向就業(yè)崗位培養(yǎng)應用型、創(chuàng)新型人才的高等教育人才培養(yǎng)模式已成為共識。高等教育的改革與發(fā)展已呈現(xiàn)出新的局面,在追求專業(yè)能力的同時更注重人的綜合素質,復合型人才越來越受到歡迎。隨著國家加強基礎設施建設以來,土木工程專業(yè)的就業(yè)形勢近年持續(xù)走高。找到一份工作,對大多數(shù)畢業(yè)生來講并非是難事。但是如何實現(xiàn)綜合能力與綜合素質全面提高,達到用人單位的基本要求,從目前的畢業(yè)生到現(xiàn)場工作實踐看,嚴重存在著善于吃苦精神、善于學習意識、責任心、創(chuàng)新能力、綜合素質結構缺陷等諸多問題,已成為諸多土木工程專業(yè)畢業(yè)生職業(yè)生涯中不可避免的瓶頸。在入學以來的學習及過去對土木工程專業(yè)的了解中,本科土木工程專業(yè)更是一個理論與實踐緊密結合的專業(yè),深刻體會到綜合素質教育在土木工程技術人才培養(yǎng)中的重要地位。

一、在土木工程專業(yè)的人才培養(yǎng)中,在加強綜合能力培養(yǎng)的同時應加強綜合素質教育尤為必要

土木工程專業(yè)的學生進入大學校園后,對本專業(yè)還比較陌生,因此,如何加深學生對專業(yè)的印象,激發(fā)學生對專業(yè)的興趣,是課程設置應該考慮的問題。課程的合理設置,規(guī)范的教學大綱,合理的教材,理論聯(lián)系實踐以及采用多媒體等是辦好土木工程專業(yè)的基礎。當然.我們還應該認識到我們需要做的工作還很多,還需要在實踐中逐步完善;我們的教學應該和土木工程專業(yè)的發(fā)展保持同步,和應用型專門人才的培養(yǎng)目標相適應。專業(yè)人才的培養(yǎng)結果是通過社會對人才培養(yǎng)質量外顯特征進行評價,從社會反饋回來的信息看到,當前我們的教育中還存在著如下問題:一是過窄的專業(yè)教育,二是過弱的素質教育。過窄的專業(yè)教育導致畢業(yè)生僅具備應用一定的專業(yè)知識能力,視野不寬,基礎不牢,缺少創(chuàng)新、合作、管理等綜合能力;過弱的素質教育導致具有高專業(yè)能力的人才素質培養(yǎng)不全面,個性發(fā)展不充分,缺少必備的文明、心理、道德等綜合素質。縱觀二十一世紀社會需要的工程師是能綜合運用科學的方法及觀點和技術手段來分析和解決各種工程問題,具備的條件應包括知識、能力、素質方面,不僅要具備基本的倫理道德、社會公德、還要具有一些特殊的職業(yè)道德,如強烈的事業(yè)心,高度的責任感,不斷進取的毅力,團結協(xié)作的精神,良好的個人修養(yǎng)等。由于現(xiàn)代工程具有科學性、社會性、實踐性、創(chuàng)新性、復雜性等特征,一個土木工程建設項目從立項批準到設計、施工、使用過程,是鏈式進行的,鏈中的每個環(huán)節(jié)都有大量的技術問題、經濟問題和社會問題需要工程師妥善解決。實踐表明,現(xiàn)代工程需要一大批能綜合應用現(xiàn)代科學理論和技術手段,懂經濟,會管理,兼?zhèn)淙宋木窈涂茖W精神的高素質工程技術人才。我們土木工程專業(yè)所培養(yǎng)出來的人才在國家的工程建設中發(fā)揮著十分突出的重要作用,各種建設工程質量和安全關系到國家的經濟建設,社會的安定團結,人民的生命財產,因此,土木工程專業(yè)人才的培養(yǎng)是一項極其嚴肅而重大的工作。面臨現(xiàn)今的土木工程市場,整體從業(yè)人員素質不高,遠遠的跟不上土木工程高新技術的發(fā)展需要,造成土木工程中質量通病、安全事故、浪費現(xiàn)象、工程腐敗、豆腐渣工程屢見不鮮,現(xiàn)場人員缺少道德水準、目無法紀、缺少文明行為、禮儀行為、施工人員心理素質較差等等,反映出一部分土建專業(yè)人員的能力和素質問題,從教育的角度對土木工程專業(yè)人才培養(yǎng)提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。在土木工程專業(yè)的人才培養(yǎng)中,在加強綜合能力培養(yǎng)的同時應加強綜合素質教育,融傳授知識、培養(yǎng)能力和提高素質為一體,將素質教育的思想滲透到專業(yè)教育之中,貫穿于人才培養(yǎng)的全過程。

二、寓素質教育于土木工程專業(yè)人才能力的培養(yǎng)中的途徑與措施

教育的對象是“人”,教育的首要任務是“育人”,有的學生入校的分數(shù)差別不大,在校的學習成績也不分彼此,專業(yè)性質一致,而工作幾年后,差別就很大,原因何在,綜合素質和能力不一樣。對于人才,素質尤為重要。從國家看,國力的競爭關鍵是科技競爭,而科技競爭關鍵是人才競爭,而人才競爭關鍵是人才素質的競爭。素質是為人之本,現(xiàn)在科技的各個領域都在意識到與呼喚著“以人為本”。聯(lián)合國教科文組織在1996年出版的國際21世紀教育委員會的報告《教育財富蘊藏其中》提出,教育在培養(yǎng)人才的過程中,必須使他們認知,學會做事,學會共同生活,工程技術人員在“做事”時,不但要回答“會不會做”(能否運用科學理論和技術手段合理的解決問題),更要回答“該不該做”(是否經濟劃算,是否符合政策法規(guī)、社會公德、文化傳統(tǒng)、民族習俗的要求),也就是說,必須以做人來統(tǒng)帥做事。其實,我們很多教育家很早就強調過這樣一個觀點,我們首先是人,然后才是各領域的專業(yè)工作者、各行各業(yè)的人才,所以教育的本質,首先是教會學生做人。試想,一個人人性都喪失了,業(yè)務學得越好,能力練得越強,后果就越壞,這是人類最嚴重的危險。只有將素質教育與具體的專業(yè)教育相結合,才能實現(xiàn)人的全面發(fā)展。

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關鍵詞：人工智能；網絡教育；應用；前景

中圖分類號：TP18

“人工智能”一詞最早是在20世紀50年代末期在Dartmouth學會上提出的。它是計算機技術的一個分支學科，但又同時包含了很多領域的不同學科，例如生物信息學、機械理論學、數(shù)理推論、語言文化等，它的研究領域非常的廣泛，包括機器翻譯研究、智能控制研究、專家系統(tǒng)學、機器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設計研究、航天科學與應用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術的研究。國際上比較先進的研究機構有麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、賓夕法尼亞大學、耶魯大學、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進研究機構主要有清華大學、北京紫光優(yōu)藍機器人技術有限公司、中國科學院先進技術研究院、北京大學、南京理工大學、哈爾濱工業(yè)大學、中國科學技術大學、北京郵電大學等幾十家機構。

目前，將人工智能應用在網絡教育中是很多研究者關注的熱點，在近些年的研究中取得了很大的進步，取得了一些先進的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進行解決并創(chuàng)新。本文首先介紹了網絡教育的現(xiàn)狀，探討了人工智能在網絡教育中的應用，通過研究提出了做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施，最后對人工智能在網絡教育中的發(fā)展前景進行展望。

1 網絡教育的現(xiàn)狀

隨著信息技術和網絡技術的不斷發(fā)展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發(fā)生了巨大的改變，“網絡教育文化”日趨成熟。網絡的發(fā)展給傳統(tǒng)的教育模式帶來新的挑戰(zhàn)，它除了將傳統(tǒng)教育模式的一些顯著不足進行了改變以外，同時使教學更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學中來學習自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進行“充電”。但在當前，網絡教育還在初級的發(fā)展階段，在實際的推廣和應用中還存在著一些問題：

（1）在網絡遠程教育的過程中，支持學習的服務系統(tǒng)沒有很好的滿足學習者的要求，引導學習者學習的手段和給學習者答疑的方法都比較落后，服務的方式受到一些客觀因素的限制；

（2）網絡實驗教學中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；

（3）目前，雖然網絡教育中進行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學性、出題的權威性都很難保證；

（4）目前來看，網絡系統(tǒng)本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。

2 人工智能在網絡教育中的應用

2.1 智能決策支持系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統(tǒng)與人工智能技術相結合的產物。目前，由于智能決策支持系統(tǒng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，在網絡教育的應用和研究方面表現(xiàn)出很強的發(fā)展?jié)摿?。例如，智能決策支持系統(tǒng)在數(shù)字和移動圖書館中的得到了廣泛的應用，該系統(tǒng)能夠為數(shù)字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數(shù)據(jù)、信息，幫助他們明確決策和管理的目標，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數(shù)字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。

2.2 智能教學系統(tǒng)

智能教學系統(tǒng)是在1970年以后迅速發(fā)展起來的，可以為學習者提供一種智能的授課環(huán)境，它將計算機的模擬功能來體現(xiàn)在整個教學過程中，使用人工智能技術和多媒體技術等先進的教學手段，共同形成一個交互式的開放的教學系統(tǒng)，在這個學習系統(tǒng)中，學生可以主動的獲取學習知識，系統(tǒng)可以根據(jù)學習者的個人情況來進行合理和科學的教學，以達到最佳的、理想的教學效果。

2.3 智能導學系統(tǒng)

支持服務是現(xiàn)代計算機網絡教育系統(tǒng)的重要構成要素。建立和維持一個高效靈活、強有力的支持服務子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實施計算機網絡教育項目的保證。智能導學系統(tǒng)可以創(chuàng)造一個優(yōu)良的學習環(huán)境，使學習者方便快捷地調用各種資源，以獲得學習的成功。

2.4 智能硬件網絡

智能網是20世紀80年代初期興起的研究課題。隨著網絡的日益普及，通過網絡進行學習，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網絡能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現(xiàn)有的計算機教育網絡賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠見的選擇。

3 做好人工智能在網絡教育中應用的有效措施

3.1 加大資金的支持

對于做好人工智能在網絡教育中的應用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應該做好相關的預算，落實好國家對于支持人工智能技術的相關政策，對于在人工智能技術發(fā)展中做出突出貢獻的企業(yè)和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業(yè)、科研單位的研究工作，促進人工智能在網絡教育中更好的發(fā)展和應用。

3.2 加快人員培訓工作，建立技術研究團隊

人工智能在網絡教育中的應用工作具有技術性、專業(yè)性強等很多特征，因此，必須培養(yǎng)一批高素質的人工智能專業(yè)人才，同時還要對這些人員進行全面的業(yè)務培訓，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業(yè)知識，通過全面的業(yè)務培訓和人才引進，建立人工智能的技術研究團隊，使得這些人的才能得到很好的發(fā)揮，在人工智能方面有所創(chuàng)新，保證人工智能在網絡教育中得到更好的應用。

3.3 加強和先進研究機構的合作

在人工智能技術研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術研究的能力較低，與上述發(fā)達國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實現(xiàn)人工智能在網絡教育中更好的應用，就需要我們的研究人員加強專業(yè)知識的學習，和這些國家的先進研究機構進行有效的溝通和聯(lián)系，借鑒其先進的研究經驗，根據(jù)自己的實際需要，進行一些實際的合作。

4 結束語

由于人工智能技術本身存在著巨大的優(yōu)勢，人工智能網絡技術也會不斷地進行發(fā)展而趨于成熟，這將極大地改善并且優(yōu)化網絡教育的學習環(huán)境，全面提升網絡教育的整體教學質量，并有望增強網絡教育的全面開放性。為了做好人工智能在網絡教育中的應用，需要加大資金的支持，加快人員培訓工作，建立技術研究團隊，加強和先進研究機構的合作，使網絡學習的支持服務更加人性化和擬人化，更加體現(xiàn)以人為本的關懷精神。

參考文獻：

[1]呂生榮.淺談人工智能在計算機輔助教學中的應用[J].科技資訊，2009（01）：198.

[2]張園.人工智能技術在計算機輔助教學中的應用研究[J].科技資訊，2007（34）：108-109.

[3]陸志一，吳學慶.計算機未來的發(fā)展趨勢[J].黑龍江科技信息，2008（04）.

[4]張瑞.計算機科學與技術的發(fā)展趨勢探析[J].制造業(yè)自動化，2010（08）.

[5]何月瑤.計算機技術發(fā)展態(tài)勢分析[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2007（05）.

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蘇霍姆林斯基在《教育藝術》中認為，“在人的心靈深處有一種根深蒂固的需要，就是希望自己是一個發(fā)現(xiàn)者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中，這種需要特別強烈”。我們要敢于打破傳統(tǒng)的教學模式，運用現(xiàn)代教育技術培養(yǎng)真正適應于經濟社會發(fā)展的創(chuàng)新型和國際化人才?，F(xiàn)代教育技術是伴隨現(xiàn)代科技的發(fā)展，特別是電子、通訊、計算機的飛速發(fā)展而產生的，也是現(xiàn)代教育理論發(fā)展到一定階段的產物。

作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術已經或正在顛覆性地改變著許多行業(yè)和領域，而教育就是其中之一。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能l展劃分成了三級：第一級是“弱人工智能”，只能夠專注在一個特定領域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準；第三級是比人類聰明1000萬倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已經滲透到我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、手機語音助手、智能客服等都運用了人工智能技術。盡管人工智能要從感知、行為和認知三個維度全面模擬甚至超越人類，還有很長的路要走，但目前的AI憑借強大的計算能力、存儲能力和大數(shù)據(jù)處理能力，已經改變著傳統(tǒng)教育模式與教育形式，在破解教育資源不均、提高教育效率和教學質量、提供個性化精準化教學、優(yōu)化教育評價系統(tǒng)等方面將發(fā)揮重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于長斌認為，人工智能下一步應用可能是遠程教育、自我強化教育，甚至是教育領域的機器換人。從人工智能現(xiàn)階段研究成果來看，機器人做數(shù)學題、英語題完全沒有問題，有科學家還成功用人工智能自動生成科研和學術論文，其中有一些甚至被期刊錄用。

高考機器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能機器人AI-Maths在數(shù)學科目的兩套試題考試中分別取得了105分和100分的成績。整個答題過程中，機器人不聯(lián)網、不連接題庫、無人工參與，全由機器人獨立完成解答。研究人員表示，由于AI-Maths在識別自然語言時遇到了一些困難，導致部分考題失分。

AI-Maths先后解答了2017年數(shù)學科目高考的北京文科卷和全國Ⅱ卷的試題，分別用時22分鐘和10分鐘，北京文科卷得分105分，全國Ⅱ卷（數(shù)學）得分100分。對這臺機器人來說，解答一道題目的時間最快不到一秒。此前總共做了不到500套試卷，大約12000道數(shù)學題。而一個中國學生，按照每天10道數(shù)學題估算，到高考前已經做了大約30000道數(shù)學題。

考試結果顯示，這臺高考解題機器人在不依賴大數(shù)據(jù)的前提下，邏輯分析能力遠超人類，但在文意理解、多樣性思維上要比人類遜色得多。參與閱卷的資深數(shù)學老師表示，AI-Maths相當于中等成績水平的高中畢業(yè)生，失分主要是因為“讀不懂題目”，遇到一些人類語言（而非數(shù)學語言）時，無法理解。

專家指出，這次機器人不得高分的原因較多，首先這個機器人并沒有代表機器人的最高水平，其次機器人沒有聯(lián)網，不能夠聯(lián)想自己的知識，這樣得低分也是理所當然的了。經過更多的訓練和學習以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。

該機器人是由成都準星云學科技有限公司研發(fā)的一款以自動解題技術為核心的人工智能系統(tǒng)，誕生于2014年。該公司參與了科技部的863“超腦計劃”。

同時進行的另一場機器人高考測試中，學霸君的Aidam首次與6名高考理科狀元在北京同臺PK，解答2017年高考文科數(shù)學試題。Aidam的成績?yōu)?34分，6名狀元的平均分為135分。Aidam答題耗時9分47秒。為了展示，Aidam當天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應該在7-15秒。

從2014年開始，國內人工智能引領者科大訊飛就聯(lián)合了包括北大、清華等在內的超過30家科研院校和企業(yè)，共同開啟了一項隸屬國家863計劃的“高考機器人”項目，他們希望通過這個項目的實施，研制出能夠參加高考并在2020年考上北大、清華的智能機器人?！俺X計劃”匯集了國內近60%的人工智能專家，其重點就是要研究突破機器的知識表達、邏輯推理和在線學習能力。

目前，高考機器人在英語學習方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經能夠讓翻譯能力達到高考入門水平。二是在廣東地區(qū)的英語高考、中考場景中，在發(fā)音準不準、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經超過人工。三是口語作文實現(xiàn)突破。比如給學生一個題目《My Mother》，現(xiàn)在AI機器的評測打分已經比人類打分更精準。

有人提出了一個十分滑稽的問題，那就是人工智能要是通過高考考上大學，是不是意味著我們的教育培養(yǎng)出來的就是考試的機器？這個問題的邏輯不一定嚴密，但巧妙地折射出了現(xiàn)行教育體制的一些問題。如果以應試為主的教育方式不改變，智能機器取代老師幾乎是必然。更可怕的是，這樣的教育培養(yǎng)出的人也將被智能機器淘汰。

AI閱卷批改作業(yè)

面對龐大的考生規(guī)模和多種多樣的考試，專家和老師閱卷成為一個獨特的景觀。從傳統(tǒng)的紙筆閱卷到網上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質量。

通過對試卷進行數(shù)字化掃描、格式化處理，轉換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標準，進行自動化閱卷，還可以自動檢測出空白卷、異常卷，并給出最終的評閱報告及考試分析報告。原來三個月的工作，現(xiàn)在一周就能完成，而且更準確、公正。

中國教育部考試中心對“超腦計劃”的閱卷工作進行了驗證，結果是，在“與專家評分一致率、相關度”等多項指標中，機器均優(yōu)于現(xiàn)場人工評分。

除了代替人工閱卷，人工智能還可以幫老師做批改作業(yè)、備課等重復枯燥的工作，不僅節(jié)省大量時間，還可以減少工作量。

語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業(yè)成為可能，對于簡單的文義語法，機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。

今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰在提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業(yè)水平的口語和作文自動閱卷。而基于國家“十三五”863“基于大數(shù)據(jù)的類人智能關鍵技術與系統(tǒng)”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。

國外也有多個智能測評公司和實踐案例。GradeScope是美國加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學反饋。目前有超過150家知名學校采用該產品。MathodiX是美國實時數(shù)學學習效果評測網站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。

計算機科學家喬納森研發(fā)了一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯(lián)系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語時態(tài)的主謂一致，單復數(shù)等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。

雖然人工智能可以閱卷、批改作業(yè)，但誠如《信息時報》刊發(fā)的《推廣“機器人老師”可為廣大教師減壓》一文所言：教育需要尊重“異質思維”，同樣的問題，學生會給出差異化、個性化的答案；目前“機器人老師”在閱卷、批改作業(yè)的時候會有明顯的局限性，可能更適用于客觀題卻不適用于主觀題。

不可否認，最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑考、學、教、管的服務流程。未來，當進入強人工智能和超人工智能時代，機器人更像是老甚至在許多方面超越老師。

機器人當老師

城鄉(xiāng)、區(qū)域教育鴻溝，擇校問題，學區(qū)房問題，都是教育教學資源不均衡導致的，歸根到底是優(yōu)秀教師的稀缺，而智能教育機器人則是解決這一問題的有力工具?！皺C器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結構不合理等難題，還能大大緩解社會矛盾，促進教育公平。

目前國內已涌現(xiàn)出像魔力學院這樣的創(chuàng)業(yè)公司。幾年前魔力學院創(chuàng)始人張海霞從北大畢業(yè)時，她的畢業(yè)論文是國內最早對人工智能教學進行研究的學術論文，同時在上大學期間，她就已經是新東方出國留學部最好的英語老師。這種雄厚的技術和教學背景，讓她成為國內最早一批人工智能領域的創(chuàng)業(yè)者。

“與大多數(shù)互聯(lián)網教育領域的產品不同，魔力學院從一開始，我們要解決的問題就是用人工智能機器替代老師進行講課。曾經有很多投資人建議我們妥協(xié)一下，暫時用真人老師講課，后面再一步步地進化到人工智能老師，但我們從來沒有妥協(xié)?！睆埡Ｏ颊f。

直到2016年3月，魔力學院第一個商業(yè)化的版本上線，企業(yè)開始有了第一筆收入，成為全球在人工智能老師這個領域第一家產品上線的創(chuàng)業(yè)公司，也是第一家實現(xiàn)了持續(xù)收入和盈利的創(chuàng)業(yè)公司。至今，在人工智能老師這個領域，魔力學院的相關產品仍然是惟一能從教、學、練、測各個維度提供人工智能老師教學的公司。

目前在新東方也開始這樣的實驗，教室里沒有人類老師上課，機器人將重要知識點經過搜集和教學設計后，用非常幽默的方式向學生傳授，從課堂效果來看，“學生很愿意聽”。

新東方教育集團董事長俞敏洪認為，未來10年內，教師七成教學內容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學必然不完整，因為課堂教學不光是把知識點告訴學生，更需要對學生開展知識融合、創(chuàng)造性思維、批判性思維等能力訓練。對于這些思維方式的訓練教學，機器人老師還無法勝任?！拔磥淼恼n堂將是機器人智能教學、老師情感和創(chuàng)新能力的發(fā)揮及學生學習的三者結合。”

除了民辦教育在積極引入機器人老師，我國的“福州造”教育機器人已在部分城市的學校開始“內測”，今后有望向全國中小學推廣。這款教育機器人除了幫助老師朗誦課文、批改作業(yè)、課間巡視之外，還能通過功能強大的傳感器靈敏地感知學生的生理反應，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學生機”綁定，可更清楚地了解學生對各個知識點的掌握情況。

對于機器人老師，國外早有應用。2009年，日本東京理科大學小林宏教授就按照一位女大學生的模樣塑造出機器人“薩亞”老師?！八_亞”皮膚白皙、面龐清秀，皮膚后藏有18臺微型電機，可以使面部呈現(xiàn)出6種表情。她會講大約300個短語，700個單詞，可以對一些詞語和問題做出回應，還可以學會講各種語言?！八_亞”給一班10歲左右的五年級學生講課，受到新奇興奮的孩子們的極大歡迎。

教育是塑造靈魂的特殊職業(yè)，教師是人類靈魂的工程師，面對的都是活生生的具有不同個性情感的學生，在價值觀塑造和創(chuàng)新思維啟發(fā)方面，“機器人老師”有著明顯的局限性。盡管機器人老師不知疲倦，知識淵博，能平等地對待學生，加上它的特殊身份能激發(fā)學生的學習興趣和動力，然而機器人永遠無法完全替代“真正的人類教師”。

當老師們從繁重的重復性工作中解放出來，實際上可以將更多的時間和精力花在富有創(chuàng)造性的工作上。比如培養(yǎng)學生的素質和情商，激發(fā)學生對學習的熱情，鼓勵學生獨立思考，形成自己的價值觀和思想體系，成為有美好人格和創(chuàng)新能力的個體。

實際上，老師充當?shù)氖且粋€引導者、啟發(fā)者的角色，老師做的應該是“準備環(huán)境-引導孩子-觀察-改進環(huán)境-再引導-退出-再觀察”。極少干預和不斷引導，讓孩子能最大限度地擁有獨立性、專注度和創(chuàng)造力。

機器人進課堂是大勢所趨。不久的將來，人類老師將負責進行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各類知識的融會貫通、學習方法的引導、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。而知識教育這部分，將會以“機器換人”的形式讓渡給人工智能。這將對老師提出更高的要求，因為除知識教育外的這些教學內容，需要由真正有能力的老師來傳授。“老師要避免被機器取代，就要先避免自己成為機器?！?/p>

可見，教師需要快速適應現(xiàn)代化教學需要，熟練使用各類領先科技產品，提升綜合素質，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關鍵所在。

個性化教育

因材施教在我國已有2000多年歷史，但在我國應試教育大環(huán)境下，根據(jù)學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案，真是說易行難。當傳統(tǒng)思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，個性化教育有兩條實現(xiàn)途徑。

一是構建知識圖譜。構建和優(yōu)化內容模型，建立知識圖譜，讓學生可以更容易地、更準確地發(fā)現(xiàn)適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給學生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯(lián)系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數(shù)據(jù)報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學習融為一體。通過科學算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度系數(shù)的版本。LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。

2015年底Newsela用戶量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前我國沒有如此規(guī)模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。

二是自適應學習。人工智能可以從大量的學生中收集數(shù)據(jù)，預測學生未來表現(xiàn)，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。當一個學生閱讀材料并回答題時，系統(tǒng)會根據(jù)學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統(tǒng)知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統(tǒng)還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。

在美國喬治計算機學院，有一門課叫“人工智能概論”。這門課是艾薩克?格爾教授創(chuàng)建的。他有一個教學助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中40%的問題是由助教吉爾回答的。讓學生驚奇的是，吉爾竟然是一個機器人，而且教了他們整整一個學期。格爾教授采用IBM沃森界面，創(chuàng)建了這個AI驅動的BOT交互系統(tǒng)，也開發(fā)了整個課程的內容和形式。

篇4

關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革

中圖分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學與技術學科類各專業(yè)重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現(xiàn)智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數(shù)學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、神經網絡、統(tǒng)計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發(fā)揮更大的作用。

由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務。

本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。

2　本科高年級的教學特點

中國的本科教育，由于歷史和經濟發(fā)展水平等諸多原因，目前的定位還是培養(yǎng)某方面專業(yè)人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業(yè)基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業(yè)的應用領域和發(fā)展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業(yè)性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業(yè)生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業(yè)設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業(yè)設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學科特點

與信息類其它專業(yè)課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發(fā)展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發(fā)出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發(fā)展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發(fā)展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們?yōu)槿斯ぶ悄芴岢隽嗽S多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發(fā)展。

4　人工智能教學的三點思考及對策

4.1　注重應用性和介紹性

在教學實踐中，筆者發(fā)現(xiàn)，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節(jié)不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養(yǎng)具備較強應用性和基礎科研素質的專業(yè)人才。傳統(tǒng)的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發(fā)展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發(fā)展狀況、應用領域和具體實現(xiàn)上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現(xiàn)的實際應用內容?？紤]到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數(shù)字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數(shù)字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現(xiàn)方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現(xiàn)步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現(xiàn)思路和方法的認識。

4.2　注重科研引導性

本科教學不僅要培養(yǎng)學生的應用能力，還要培養(yǎng)學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養(yǎng)了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業(yè)培養(yǎng)后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規(guī)模逐年增大，本科高年級學生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計算機相關學科非?；钴S的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、統(tǒng)計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發(fā)學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優(yōu)點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數(shù)據(jù)分析、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優(yōu)點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數(shù)字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現(xiàn)狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學內容與畢業(yè)設計相結合

本科畢業(yè)設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業(yè)研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數(shù)據(jù)處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業(yè)設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業(yè)設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業(yè)設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業(yè)設計題目，可謂一舉兩得。

篇5

這個超前的預言，會不會有些夸張？

劉慶峰正以激情昂揚的斗志，帶領科大訊飛接近這個現(xiàn)實。

事實或許如此。人工智能誕生60年以來，從未像今天這樣炙手可熱。細數(shù)很多領域，都能發(fā)現(xiàn)人工智能所能觸及并產生顛覆性影響的例子。其中，廣為人們熱議的，是2016年3月谷歌公司的AlphaGo（阿爾法圍棋）戰(zhàn)勝韓國名將李世石的驚人壯舉，并且未來還有“好戲”。

而據(jù)劉慶峰的預測，隨著萬物互聯(lián)時代到來，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機交互正逐漸成為剛需，人工智能產業(yè)迎來第三次發(fā)展浪潮。

今天對人工智能未來的預測是不是過于樂觀？它是一個真正的產業(yè)大潮還是概念的泡沫？當人工智能產業(yè)爆發(fā)，它會怎樣改變我們所生存的現(xiàn)實世界？我們是興奮，還是如霍金所警示的“恐慌”？

黑科技，興奮還是恐慌？

2016年11月23日，北京國家會議中心的一場數(shù)千人會上，演講者在臺上聲情并茂地演說著，兩側的大屏幕上一行行字幕實時跳躍顯現(xiàn)，速度和準確率遠超人工速記。據(jù)《中外管理》了解，這種在業(yè)界率先實現(xiàn)演講和會議場景下的語音轉寫技術突破的智能語音系統(tǒng)，現(xiàn)場實測識別率達95%。

它，叫“訊飛聽見”。其功能是實時將語音轉寫成文字。更加“不可思議”的是，它在實時中文語音轉寫的基礎上，還融合了全新的多語種翻譯技術，實時將中文演講翻譯成英語、日語、韓語等同步展示在大屏幕上，引發(fā)現(xiàn)場強烈反響。

看起來，這項基于人工智能技術的實時機器多語種翻譯技術，似乎可以直接顛覆速記和翻譯的工作了！而事實上，此“神器”已實際應用于在浙江烏鎮(zhèn)舉辦的第三屆世界互聯(lián)網大會，令使用者贊不絕口。 “讓機器能會說，首先要給機器裝上一個人工的嘴巴?！笨拼笥嶏w董事長劉慶峰以一個形象的比喻，來印證科大訊飛在“黑科技”上“?！背龅某晒??！坝嶏w聽見”僅僅是其中之一。此次，科大訊飛一口氣的萬物互聯(lián)輸入法、智能家居、智能車機、智能服務機器人、智慧教育、個性化語音合成等創(chuàng)新產品，均是基于“訊飛超腦”人工智能最新技術的產物。

并非嘩眾取寵。這些搶眼的黑科技產品，事實上已經讓這家以智能語音技術見長的公司執(zhí)著地走過了17年。早在1999年成立時，科大訊飛便堅信無論人工智能如何發(fā)展，交互和后臺的理解和學習都是剛需，通過人機耦合以及迭代學習進步，人工智能會逐步替代人類簡單重復的勞動。

先見之明可以引領一家公司的長遠戰(zhàn)略，但沒有堅忍的投入也無法結出果實。對未來的深入洞察，使科大訊飛在創(chuàng)新的道路上不斷突破，而連續(xù)多年的研發(fā)投入占銷售收入的25%，更是少有公司能夠比擬的。在人工智能的前沿技術，如語音識別、合成以及機器翻譯等領域，科大訊飛在國際比賽上包攬很多項目的冠軍。例如語音合成技術，能夠做到將人的音色和語言要素分離出來，從而實現(xiàn)這些要素的重新組合。

成績背后，是科大訊飛構建的擁有1000余研發(fā)人員的核心研發(fā)平臺，以及外部1500人的聯(lián)合實驗室，基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術的長期研發(fā)。

用速度戰(zhàn)勝自己。你可以說是一種“顛覆”，但也何嘗不是進步？

是什么驅動一家公司始終保持著專業(yè)與專注的文化特質，在一個垂直領域深耕十幾年？劉慶峰給出的答案是：人工智能的發(fā)展不會是一蹴而就的，創(chuàng)業(yè)者要有堅守的心態(tài)、毅力和恒心。

“人工智能+”，顛覆還是改變？

不僅讓機器能聽會說，還要讓它能理解會思考。實現(xiàn)所謂的“人機交互”。

完成這個“神奇”的使命，光靠激情和暢想肯定不行，用劉慶峰的話說，“用一種爬山的企業(yè)精神，坐十年冷板凳，然后厚積薄發(fā)?！?/p>

資料顯示：人工智能概念在1956年達特莫斯會上被專家提出以后，于1970年掀起第一次浪潮，那時已經通過第一代的人工智能神經網絡算法證明了《數(shù)學原理》一書的絕大部分數(shù)學原理。而第二次浪潮發(fā)生在1984年，當時霍普菲爾德網絡被推出來，讓人工智能的神經網絡具備了歷史記憶的功能。

“但是前兩次的大潮，后來都破滅了，為什么？”劉慶峰描述著，是因為神經網絡本身算法的局限性，同時也受到當時整個運算能力的一些限制。那么今天，以深度神經網絡為基礎，基于大數(shù)據(jù)、云計算運算平臺，再加上移動互聯(lián)網源源不斷地將各種訓練數(shù)據(jù)收集到后臺，以目前的時間節(jié)點看，人工智能的第三次大潮已經切實到來了?！绷钏d奮的是，科大訊飛17年的堅持，正在驗證一個“算法”與圍繞它的科技和產業(yè)界持續(xù)的創(chuàng)新實驗。

“人工智能+”，或許可以改變更多我們頭腦中的認知――盡管現(xiàn)在還沒有清晰地為我們感知到。

但是科大訊飛的研究表明，這是我們面臨的時代趨勢。人工智能進入產業(yè)領域并釋放它的智慧，或許更值得期待。

一個頗為有趣的例證，便是2015年科大訊飛在教育領域推出的機器閱卷技術。這一技術在2016年進一步迭代――在以往語文、英語作文學生手寫文字精準識別、可靠評分基礎上，應用“訊飛超腦”最新成果，又重點突破了中英文作文綜合反饋和逐句精批并在多校持續(xù)打磨形成新型作文教學模式，將原來最難開展教學的作文課從月頻提高到周頻授課和測練。

如此“智慧”的個性化教學產品，科大訊飛目前已經推廣至全國220多個地市、超過10000所學校，1500萬師生受惠于此。并且在數(shù)、理、化教學的應用同樣亦不遜色。

篇6

前不久，李世石不敵人工智能程序AlphaGo，人機大戰(zhàn)以1∶4告終。自此排名世界第二的機器人AlphaGo，亦開始向立于世界圍棋之巔的柯潔九段叫板。在1950年代末，IBM的電腦“思考”在和人類的國際象棋手的最初對弈中，被打得丟盔棄甲。但40年后，人工智能忽然間聲譽鵲起。自此，人類在國際象棋領域和機器的對弈，就幾乎沒有贏過。而今天，復雜的中國圍棋居然也終于落敗在人工智能手中……

人機博弈，引起了人們空前廣泛的關注甚至對人類前景的各種擔憂。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完勝了圍棋對弈，強人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的強勢，已成定論；最后，能夠自我學習完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。

然而，身為一名小學生的家長，關注人機大戰(zhàn)之際，我心中萌生的念頭卻是：在人工智能成熟超越人類智能的不久的將來，我們的教育會受到什么樣的沖擊？人工智能如此迅速的發(fā)展，對如何能夠培養(yǎng)富有創(chuàng)新力的機構或者企業(yè)人才，會有何啟示？

創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，是一輩子的功課

無疑，這種前沿科技驟然而至的加速發(fā)展，已經讓人們看到它們能夠在更多的領域幫助到人類，從科學技術、商業(yè)，到人們的生活等領域。顯而易見，個人的知識學習，也會隨著人工智能的成熟，而改變定義。在一個各種機器能夠替代人類學習的時代，學校的教育重點，顯然不再是知識的傳授。培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力，更突出地成為我們所謂“教育”的主要追求之一。

世界頂級創(chuàng)新設計事務所IDEO的前工程師Jorge Yzusqui Chessman與南美億萬富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年創(chuàng)立的Innova學院，已迅速成為了秘魯最大的廉價私營教育系統(tǒng)，正受到全球教育專家的矚目。這所學院，徹底顛覆了老師教條地教、學生埋頭學的知識灌輸式或傳遞式的教育傳統(tǒng)，而是將提高孩子們領導力與創(chuàng)造力相關的各種點撥，提到了學校的最重要日程上。其中一項重要的“點撥”方式，就是孩子們每年都要參與一個歷時一周的互動式項目，學習如何創(chuàng)造性地處理一些實際的社區(qū)挑戰(zhàn)。

十幾年來一直在創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新教學領域獨占鰲頭的美國百森商學院，也一直設置著一些類似的、為期更長的沉浸式項目，為學生提供解決問題的實踐機會。例如：所有入校的大一學生們會組成“創(chuàng)業(yè)小組”。每個小組拿著校方提供的數(shù)千美元“啟動基金”，用一學期的時間，自己尋找、選擇、計劃和運營一個商業(yè)項目，或經歷成功或經歷失敗，真槍實彈地體驗創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的整個挑戰(zhàn)過程。

從某種程度上來說，打開腦洞，創(chuàng)意地工作和生活，其實是一個人一輩子的功課。企業(yè)組織和其他社會組織對其成員創(chuàng)新能力的打造，完全不亞于學校的教育方式對一個人是否能釋放創(chuàng)造力的影響。

激發(fā)創(chuàng)新的情境，是“叫板挑戰(zhàn)”

雖然長期供事在機構和企業(yè)創(chuàng)新咨詢及培訓領域，我卻一直不主張在機構或企業(yè)里自上而下地宣講如何創(chuàng)新的金科玉律。

在許多組織里，每每出現(xiàn)的一個挑戰(zhàn)和問題，其實都是培養(yǎng)創(chuàng)新能力的機會。就像好的老師為學生精心設計出來的“情境”，目的是為了讓學生在情境中去沉浸體驗、經歷錘煉、收獲感悟、積累能力。而在企業(yè)或其他社會組織中出現(xiàn)的問題和挑戰(zhàn)，則是激發(fā)創(chuàng)新的最好不過的“情境”。人們面臨問題時的專注，往往能夠迸發(fā)出超越性的奇想。

美國一支南極探險隊在南極首次過冬，遇到一個看似無法解決的難題。由于所攜輸油管的長度不夠，隊員們無法將船上的汽油運到基地。困境之中，隊員突發(fā)奇想：能否用冰做成輸油管？在這樣一個潑水成冰的地方，似乎可以！但隨之又出現(xiàn)一個問題，怎么將冰做成不容易破裂的管狀？被逼得“走投無路”的隊員們，終于又想出了一個好主意：船上帶了很多醫(yī)用繃帶，用這些繃帶纏在鐵管子上，澆上水，等結成冰后，再拔出管子。果然，考察隊做出了冰管，順利地解決了輸油問題。

在企業(yè)里，各部門的員工為了解決所遇到的問題而聯(lián)手，更是操練團隊創(chuàng)新思維、激發(fā)團隊創(chuàng)意、甚至是培養(yǎng)創(chuàng)新領導力的開始。

篇7

在全球人工智能產業(yè)信息服務平臺“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是人工智能深度學習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)式學習與深度學習相結合。有了新算法與硬件，啟發(fā)式學習有望讓計算機系統(tǒng)學會真正的人工智能，“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。

“我們已經在金融、醫(yī)療和教育等方面看到這些應用。在識別和生成領域，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域。從歷史趨勢上看，機器在逐漸適應人，并已為人類分擔了許多具體工作?！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)學習、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。

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

拉塞爾說，人工智能并不是一個新學科，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)也投入到該領域研究中，此后人們看到了神經學的進步以及計算機資源和大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

篇8

摘要：全球信息化的發(fā)展為教育提供了新的手段，互聯(lián)網的誕生和發(fā)展為教育提供了更廣泛的發(fā)展空間，將現(xiàn)代信息技術與教育有機結合，即在現(xiàn)代教育中應用人工智能技術，使學習成為了一種持續(xù)性的、終身性的過程。在各個高校中，網絡化課程的建設正在興起，如何在教學平臺中體現(xiàn)智能化是各個網絡化課程的熱門課題，當前已有的智能化產品大多處于實驗和理論研究階段，其智能化程度有限，還沒有達到推廣應用，因此，設計一個基于網絡的人工智能輔助教學系統(tǒng)具有十分重要的現(xiàn)實意義。

關鍵詞：信息化 人工智能 網絡 計算機技術

1、計算機等級考試智能系統(tǒng)的優(yōu)化

計算機等級考試的教育模式強調學生不但要有理論能力，還要有操作能力。以往的輔導教學主要靠書本，和老師講題來實現(xiàn)，缺乏系統(tǒng)的能力評估和改進體系，不能對個人的學習狀況有適時的分析及評價，所以我們需要及時調整培訓方案。為順利實施人工智能的計算機等級考試輔助系統(tǒng)的教育模式，需建立一種學生能夠自己學習，自主練習，自主評分的專家系統(tǒng)，將不同的能力評價要求納入其中，并提供一種方法對學生的做題情況進行解析，給出采分點，并在數(shù)據(jù)庫中給出答案庫，使學生知道自已錯在哪里，并對學習情況有及時的分析與指導。

在大學的計算機等級考試輔助教學中應用人工智能技術及網絡信息技術，開發(fā)輔助教學專家系統(tǒng)，對教學改革中面臨的師資不足、教學模式單一等問題，實現(xiàn)教學資源共享，有效提高教學質量、減輕教師負擔，加強學生自主學習能力，提高學習效率，從而提高計算機等級考試的應試能力。

2、計算機輔助教學的現(xiàn)狀

就目前計算機輔助教學的發(fā)展來看，主要分為兩類，一類偏重于學生學習，主要由各類CAI課件、專業(yè)輔助教學軟件組成；另一類偏重于對學生學習情況進行評估，主要由各類考試系統(tǒng)組成。本系統(tǒng)結合這兩個方面，將教學評估和自主學習相結合，加強教師和學生之間的聯(lián)系和互動，更好的實現(xiàn)輔助教學的目的。

現(xiàn)在國內外有很多智能化的基于網絡的教學輔助系統(tǒng)，但是智能化程度都不高，相對于掌握每個學生的學習情況來說，教師的一個很大任務是要了解一個群體學生的知識掌握情況而不單單是一個學生。本系統(tǒng)運用規(guī)則式專家系統(tǒng)，能對老師指定的某個群體，比如幾個班、一個學院等的所有學生進行測試，從而使本系統(tǒng)能更好的為教學服務。

綜上所述，通過對當前研究現(xiàn)狀的分析來看，應用人工智能技術、計算機等級考試輔導的智能化教學專家系統(tǒng)研究還不多見。

3、智能輔助教學的系統(tǒng)架構

本系統(tǒng)以適應大學計算機國家等級二級考試的輔導教學，加強學生自主學習能力為特色，運用專家系統(tǒng)及網絡開發(fā)技術，研究構建基于人工智能技術的計算機等級考試的輔助教學專家系統(tǒng)，為學生的自主學習和探索學習提供了有效平臺，成為計算機等級考試教學中的強大助手。

（1）自主學習模塊。自主學習模塊主要實現(xiàn)四大功能：在線練習、診斷練習、知識點強化練習、提高練習。學生自主學習系統(tǒng)的主要用戶對象是學生，學生登錄系統(tǒng)后，選擇練習模式進行練習或測試。在測試過程中可以進行自我診斷，通過學習模塊中的適當?shù)囊曨l演示，使學生在沒有老師的指導上，仍能正確練習，學會操作，并且能看到自己的得分情況。根據(jù)單次練習提供個性化的界面，根據(jù)歷史練習結果提供學習方案，發(fā)揮學生的主觀能動性，最大程度激發(fā)學生記憶潛能，提高學習效率，提高通過率。同時，學習模塊會將診斷結果傳送到專家系統(tǒng)模塊，進行智能分析。（2）專家系統(tǒng)模塊。專家系統(tǒng)模塊主要實現(xiàn)三大功能：智能分析、試題庫維護、知識庫維護。系統(tǒng)將學生練習或結果傳送給專家系統(tǒng)模塊，由專家系統(tǒng)模塊進行智能分析?？梢愿爬閮煞矫妫皇侵R點定量分析，二是學生定量分析。知識點定量分析是指教師在上傳答案后，針對某個知識點來診斷某些學生的知識點掌握情況。學生定量分析時，對學生的選取和考題的選取同時決定了分析結果。智能分析結果后專家系統(tǒng)一方面可以反饋給輔導教師，輔導教師在實際的教學當中對掌握不好的知識點進行加強指導與練習；同時智能分析結果將加入知識庫，并反作用于試題庫的維護，使知識點強化練習、提高聯(lián)系等功能的選題更有針對性，從而更有效的提高學生的知識水平和操作能力。

4、智能輔助教學系統(tǒng)的重大作用

本系統(tǒng)以適應大學計算機國家等級考試的輔導教學，加強學生自主學習能力為特色，運用專家系統(tǒng)及網絡開發(fā)技術，研究構建基于人工智能技術的計算機等級考試的輔助教學專家系統(tǒng)，為學生的自主學習和探索學習提供了有效平臺，成為計算機等級考試教學中的強大助手。（1）實現(xiàn)網絡自主式學習。本項目所構建的計算機國家等級考試系統(tǒng)能夠讓學生選擇不同模塊進行自主式學習；能夠進行綜合練習、自我診斷、知識點強化、提高練習等。（2）實現(xiàn)學習的智能評價與指導。學習模塊將學生練習或結果傳送給專家系統(tǒng)模塊，由專家系統(tǒng)模塊進行智能分析。得到智能分析結果后專家系統(tǒng)一方面可以反饋給輔導教師，輔導教師在實際的教學當中對掌握不好的知識點進行加強指導與練習。（3）實現(xiàn)智能組卷功能。智能分析結果將加入知識庫，并反作用于試題庫的維護，使知識點強化練習、提高聯(lián)系等功能的選題更有針對性，從而更有效的提高學生的知識水平和操作能力。

篇9

關鍵詞:教學改革;人工智能;游戲設計;游戲編程

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是研究、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學[1]。人工智能技術研究領域包括機器人、模式識別、自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工神經網絡和專家系統(tǒng)等[2],其最為廣泛的應用之一就是游戲設計[3]。游戲設計雖然涉及多門學科,但其作為應用并沒有形成一門單獨的理論[4-5]。由于游戲存在較大的市場以及其作為人工智能的一個重要應用,國外已有多所大學開設了游戲設計課程。如卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)于1999年設立了娛樂科技碩士學位,并開設了相關課程;南加州大學(The University of Southern California)設立了為期3年的互動媒體藝術(fine arts in interactive media)碩士學位課程,并于大學部設立電子游戲設計(video-game design)副修課程。該校也為美國軍隊創(chuàng)作訓練士兵的電子游戲,透過戰(zhàn)斗情境模擬來進行沙盤演練。麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)提供多種電子游戲設計相關課程,并研發(fā)將電玩游戲納入教室教學的方法。斯坦福大學(Stanford University)提供電子游戲設計史及包含最佳電子游戲競賽獎的計算機繪圖課程。華盛頓藝術學院(The Art Institute of Washington)為亞特蘭大藝術學院的分校,提供授予學士學位的視覺及游戲程序設計課程。在初期的藝術與設計重點培訓后,學生將學習立體動畫相關技術。國內也有多所高校開設了游戲設計的相關課程,如北京郵電大學,首都師范大學等,為了適應市場許多培訓機構也開設了游戲設計課程,但培訓機構將課程的重點放在了實際的編輯代碼中而過少的關注理論。中南大學開設人工智能課程已有20多年的歷史,在教學實踐中,中南大學智能系統(tǒng)與智能軟件研究所的教師們在教學科研方面取得了許多令人振奮的成果。在良好的環(huán)境中,人工智能與游戲編程課程應運而生[6-7]。

1教學目標與要求

中南大學人工智能與游戲設計課程主要面向智能方向4年級學生,在4年級第一學期開設。學習該門課程之前需要具備人工智能以及計算機編程方面的課程知識,并且需要一定的計算機圖形學的相關知識基礎。

此門課程的學習使學生了解游戲設計與虛擬現(xiàn)實的基本概念和術語及其基本設計方法,理解人工智能在游戲中的相關應用,熟悉游戲設計中編程以及建模技術,為學生將來利用人工智能技術以及游戲設計技術奠定必要的知識基礎。除此之外向學生介紹計算機游戲的基本原理和最新進展,包括計算機游戲動畫的最新概況、游戲程序設計概覽、2D游戲的基本編程技術、3D游戲動畫的基本編程技術、3D游戲場景的組織與繪制、游戲中的高級圖形技術、游戲中的音頻編程、游戲中的人機界面技術、人工智能在游戲動畫中的應用,紋理貼圖、基于圖像的繪制和加速算法等。

基于該教學目標,本課程有兩個重點內容,其分別是人工智能技術如何在游戲設計中的應用,以及游戲編程的相關技術。對于人工智能技術在游戲設計中的應用這一內容,主要采用理論結合實際的理念,將學生已具備的人工智能理論知識與游戲設計的具體應用聯(lián)系起來,使學生一方面能體會人工智能的基礎理論,另一方面使學生能夠將其所學用于實踐,避免理論與實踐脫節(jié)。游戲編程內容主要從設計模式入手,然后依托多媒體平臺對學生進行講授設計以及編程方面的相關知識。

圍繞這個教學目標,我們安排了28個學時的課堂教學,4個學時的實驗,總共32個學時的課程。接下來針對課堂教學、實驗設計、考核方式這幾個方面分別展開討論。

2課堂教學設計

本課程采用培訓學校模式與大學理論教育折中的方式進行講授,本節(jié)將著重對28個學時的課堂教學內容分別介紹。

1) 游戲程序設計概論與計算機圖形學基礎。

該部分內容可以分為以下兩部分。

(1) 計算機游戲簡介與游戲設計概論(2課時)。

(2) 計算機圖形學基礎(2課時)。

概論部分主要介紹計算機游戲的基本概念、特點以及目前國際上該領域的研究和應用情況。圖形學部分主要是介紹計算機圖形學的相關理論基礎,目的是讓沒有學過計算機圖形學的學生有一定了解,由于考慮到智能專業(yè)也開設計算機圖形學的相關選修課,因此,本部分內容只是對之前學習的相關知識的復習,目的是為后續(xù)的程序設計課程打好相應的理論基礎。

本次課程是正門課程的開篇之講,一方面,教師要開宗明義,讓學生明確何為計算機游戲,并對計算機游戲有大致的了解,為后續(xù)課程學習起鋪墊作用;另一方面,為增強學生學習興趣,必須介紹計算機游戲的類型以及各種知識與其的關聯(lián)。

2) 游戲編程技術。

如上所述,游戲編程是本門課程的一個重點內容,游戲編程可以分為如下幾個部分。

(1)Windows編程基礎(2課時)。

(2)DirectX編程基礎(2課時)。

(3)2D游戲的基本編程(2課時)。

(4)3D游戲場景的組織和繪制(2課時)。

(5)3D動畫的基本編程技術(2課時)。

(6)游戲中的人機界面技術(2課時)。

對于Windows編程基礎,其主要內容是Windows操作系統(tǒng)的發(fā)展史、Win32程序的基本結構、消息循環(huán)與處理、Windows窗口、GDI接口、集成開發(fā)環(huán)境(IDE)。

DirectX編程[8]基礎的主要內容是DirectX開發(fā)包的歷史及其框架、介紹每一個組件的功能、DirectX開發(fā)包的安裝以及與IDE連接的配置。

2D游戲基本編程的主要內容是游戲的基本流程和體系結構、游戲開發(fā)的基本理念及方法、游戲引擎簡介、游戲的調試與測試。

3D游戲場景的組織與繪制的主要內容是3D場景的組織與管理、游戲場景的幾何優(yōu)化、3D場景的快速可見性判斷與消隱、地形場景的繪制與漫游、3D游戲場景中的碰撞檢測。

3D動畫的基本編程技術的主要內容是3D動畫技術概述、Direct3D開發(fā)包的使用、關鍵幀動畫技術、基于動作捕捉的動畫技術、腳本驅動的動畫技術。

游戲中的人機界面技術主要內容是游戲的可玩性與人機界面、用戶界面設計基礎。

游戲程序設計部分內容主要是讓學生了解和掌握面向Windows平臺的游戲編程的技能。現(xiàn)在絕大部分游戲和娛樂都是基于Windows平臺,因此掌握Windows平臺的設計模式與編程方法是必須的。又因為DirectX軟件開發(fā)包是微軟公司面向Windows平臺開發(fā)的一套專門應用于游戲開發(fā)的API,因此了解其原理以及掌握其技術能夠提高學生的游戲開發(fā)能力。

3) 人工智能在游戲中的應用。

如今的游戲應用了大量的人工智能技術,本門課程將從以下幾個方面介紹人工智能技術在游戲中的應用。

(1)遺傳算法(6學時)。

(2)神經網絡(6學時)。

遺傳算法主要內容是遺傳算法的概念及其相關研究、雜交操作、變異操作、適應性函數(shù)選擇、遺傳算法優(yōu)化的算子、創(chuàng)建和處理矢量圖形。

神經網絡主要內容是神經網絡概述、適應性函數(shù)、環(huán)境探測、有監(jiān)督的學習、演化神經網絡的拓撲。

該部分內容主要是介紹如何將人工智能中的理論用計算機語言實現(xiàn),并介紹如何在游戲設計中應用這些理論。這部分內容是本門課程一個核心內容,通過學習學生們能夠認識到人工智能在游戲設計中的重要性,并提高應用能力。

3實驗設計與課程設計

由于該門課程為選修課,因此課時較少,除課堂課時之外只剩下4個學時的實驗課時。我們針對這4個課時的實驗進行了重點設計,其主要內容是引導學生熟悉Visual Studio .Net 2008集成開發(fā)環(huán)境、安裝與配置DirectX 軟件開發(fā)包、使用有限狀態(tài)機設計狀態(tài)驅動智能體,設計2D圖形驅動引擎。

雖然課時很短,但學生能夠實際動手操作,熟悉游戲編程的相關開發(fā)工具與開發(fā)包,另外,學生學習興趣提高了,學習內容從枯燥的抽象概念、理論變成實際的事例。此外,學生還可以在課下完成任務,繼續(xù)鉆研新的理論應用。

我們針對本門課程實驗課時少的缺點,特別設定了一個課程設計環(huán)節(jié)。課程設計并不占用實驗課時,而是要求學生利用課外的時間,自由組合,以團隊的模式完成相應的設計要求。

課程設計主要內容是要求學生完成一個項目設計,該項目設計主要是要求學生使用相關的集成開發(fā)環(huán)境和開發(fā)包,利用一個人工智能技術編寫出一個小的游戲軟件,并給出設計報告。考慮到學生的實際能力,開發(fā)與報告以小組的形式進行設計開發(fā),設計團隊由3～5人自由組合,具體分工必須在報告中體現(xiàn),報告要求不少于4000字,以軟件開發(fā)文檔的形式提交,報告中不僅有游戲軟件的需求分析文檔、設計文檔和測試文檔,還必須包括游戲的內容設計,即游戲的情節(jié)創(chuàng)意或功能設計。設計題目以及游戲類型由學生自選,圖形界面可以是3D也可以是2D,開發(fā)包可以使用Direct3D也可是Windows自帶的GDI。

4考核方式及其安排

考核一個方面是檢測學生學習的狀況,另一個方面是為了通過考核方式,提高學生的實踐動手能力?；谶@個原因,我們將整個考核分為3個模塊。

1) 期末考試(開卷),占總成績的50%。

2) 項目設計,占總成績的35%。

3) 實驗,占總成績的15%。

期末考試采用開卷形式,主要目的在于檢測學生通過課程學習,對知識點的掌握程度,以及運用知識點解決問題的能力。其占總成績比例的一半。雖然期末考試為開卷,但考核的知識點無法直接從教材中直接找到,需要學生實際運用能力和解題手段才能完成答題。精心設計的開卷試題,可以使學生對虛擬現(xiàn)實知識體系進行一個系統(tǒng)的回顧,同時,它也是對教學的補充。

課程設計需要學生有很強的自主性,認真完成將使學生受益匪淺,敷衍了事不僅學生沒有得到鍛煉,教學目的也難以達成。課程設計以小組的形式有優(yōu)勢也有劣勢,好處在于學生可以根據(jù)自身能力對應團隊中的角色,例如,某同學編程能力強,他可以作為程序設計與開發(fā)人員;另一同學數(shù)學好,或理論方面出色,他就可以擔任算法設計的工作;某些同學有創(chuàng)意,他則可以擔任游戲情節(jié)設計的工作,等等。這樣做分工明確,每個人都能夠根據(jù)自己的實際需求和情況得到鍛煉。劣勢在于,如果團隊同學能力重點都一樣,就會出現(xiàn)分工不清,而最大的問題就是團隊合作會導致某些同學出現(xiàn)依賴思想,最終導致整個團隊只有一個人完成整個項目,甚至導致項目無法完成的情況。對此,我們應當強調每一個學生都要積極主動參與到課程設計中來,發(fā)揮自己的主觀能動性,協(xié)作完成項目。

5結語

本文探討了人工智能與游戲設計教學目標與任務、課堂教學、實驗設計、考核方式,希望能夠給其他相關教學工作者以參考和啟發(fā),共同促進其完善與提高。

由于人工智能與游戲設計這門課程是中南大學新開的一門課程,在許多方面存在考慮不周或欠缺的情況,需要向兄弟單位多學習并且多在教學實踐中摸索與提高。本門課程是以中南大學智能系統(tǒng)與智能軟件研究所為依托,它具有很好的研究基礎與良好的實驗平臺,并能夠將這門課程融會貫通,使學生理解人工智能與游戲開發(fā)設計的基本理念,并培養(yǎng)學生實際應用技能。

參考文獻:

[1] 楊剛,黃心淵. 虛擬現(xiàn)實技術課程的教學設計與討論[J]. 計算機教育,2008(2):1-3.

[2] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 劉鍇. 應用型院校的虛擬現(xiàn)實技術課程教學探討[J]. 電腦知識與技術,2009,23(5):6486-6487.

[4] 劉明昆. 三維游戲設計師寶典:Virtools開發(fā)工具篇[M]. 成都:四川出版集團,2005.

[5] 王一劍. 人工智能在游戲開發(fā)中的應用[M]. 上海:同濟大學軟件學院,2008.

[6] 于金霞,湯永利. 人工智能課程教學改革及實踐探討[J]. 教學園地,2009(5):91-118.

[7] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強,等. 樹立精品意識搞好人工智能課程建設[J]. 中國大學教學,2004(1):28-29.

[8] Microsoft. DirectX Software Development Kit[EB/OL]. [2010-7-20]. /downloads/details.aspx.

Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses

LI Yi

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

篇10

關鍵詞：人工智能；數(shù)據(jù)挖掘；發(fā)展前景

當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數(shù)據(jù)時代已經來臨，不論是從數(shù)據(jù)的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現(xiàn)階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統(tǒng)，從而實現(xiàn)利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發(fā)，人工智能這個話題也取得了飛速的發(fā)展。人工智能是一門極具挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發(fā)歷程。早期研究領域：人工智能專家系統(tǒng)，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現(xiàn)在涉及以下研究領域：數(shù)據(jù)挖掘，智能決策系統(tǒng)，知識工程，分布式人工智能等。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發(fā)展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統(tǒng)。所謂專家系統(tǒng)就是控制計算的智能化程序系統(tǒng)，通過研發(fā)人員總結歸納了專業(yè)學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業(yè)性活動或者解決某些專業(yè)級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環(huán)境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統(tǒng)。機器系統(tǒng)簡單說就是機器人通過人造神經系統(tǒng)，借助于網絡或者存儲系統(tǒng)汲取系統(tǒng)的知識進行開發(fā)研究。（3）感知仿生。感知仿生系統(tǒng)通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環(huán)境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環(huán)境，做出判斷。（4）數(shù)據(jù)重組和發(fā)掘。是指通過人工智能系統(tǒng)，結合當前先進的理念，對大數(shù)據(jù)的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數(shù)據(jù)的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統(tǒng)利用系統(tǒng)有效的規(guī)避和克服系統(tǒng)資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發(fā)方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數(shù)據(jù)挖掘

2.1數(shù)據(jù)挖掘的定義。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining,DM)是揭示數(shù)據(jù)中存在的模式和數(shù)據(jù)關系的學科，強調處理大型可觀察數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發(fā)展。這里包括數(shù)據(jù)挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中挖掘出未知和有價值的模式或規(guī)則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規(guī)則，形成一個智能系統(tǒng)。2.2數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀。當前數(shù)據(jù)挖掘應用主要集中在電信、零售、農業(yè)、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面?？此茝V泛，實際應用還遠沒有普及。而據(jù)Gartner的報告也指出，數(shù)據(jù)挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數(shù)據(jù)挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業(yè)學科。2.3數(shù)據(jù)挖掘的研究發(fā)展。具體發(fā)展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數(shù)據(jù)挖掘設計的數(shù)據(jù)量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現(xiàn)自動化的實現(xiàn)算法，選擇和自動調諧參數(shù)。應用：數(shù)據(jù)挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發(fā)現(xiàn)方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業(yè)工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統(tǒng)來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態(tài)發(fā)展，至少需要20年的時間，才能改進數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展。

3數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術的聯(lián)系

數(shù)據(jù)挖掘屬于人工智能中獨立系統(tǒng)。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯(lián)系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統(tǒng)計，OLSP，以及決策支持系統(tǒng)模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數(shù)據(jù)庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘?；跀?shù)據(jù)本身的分類，辨識，關聯(lián)規(guī)則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數(shù)據(jù)挖掘，更加便于科研團體或者領域對數(shù)據(jù)的使用和分析。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘有很多關聯(lián)。其次，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是各種技術的整合。數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)逐漸發(fā)展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。

4人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展前景

在當前環(huán)境下，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術具有以下發(fā)展前景:(1)在大數(shù)據(jù)互聯(lián)網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯(lián)網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現(xiàn)階段的知識經濟時代，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘將具有經濟特征。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創(chuàng)新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本?？梢灶A期未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業(yè)的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘之中。未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 單位:漢江師范學院

參考文獻：

[1]萬璞,王麗莎.數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術研究[J].無線互聯(lián)科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.試論如何利用大數(shù)據(jù)挖掘技術推動人工智能繼續(xù)發(fā)展[J/OL].科技創(chuàng)新報,2017,14(01).

[3]秦益文.微博數(shù)據(jù)挖掘中人工智能推理引擎的應用[J].中小企業(yè)管理與科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲東齊.數(shù)據(jù)挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).

[5]李丹丹.數(shù)據(jù)挖掘技術及其發(fā)展趨勢[J].電腦應用技術,2007（02）:38－40．