導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能教育領(lǐng)域，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；交叉領(lǐng)域

自二戰(zhàn)時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經(jīng)歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望?？v觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領(lǐng)域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎(chǔ)上衍生的大數(shù)據(jù)“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數(shù)字的價值已然超越了諸如金錢、財產(chǎn)、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數(shù)據(jù)的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數(shù)據(jù)和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數(shù)據(jù)對人類生存和發(fā)展的影響。

1.人工智能和大數(shù)據(jù)與“工業(yè)革命”

2020年剛剛結(jié)束的新一輪美國總統(tǒng)競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術(shù)威脅的工業(yè)行業(yè)中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業(yè)機會的占用[4]。但在技術(shù)浪潮的挑戰(zhàn)中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業(yè)革命時期，機器取代人力，規(guī)模化工廠生產(chǎn)取代個體手工生產(chǎn)，即引發(fā)了人工智能數(shù)據(jù)的工業(yè)大變革。從機械結(jié)構(gòu)、電氣控制等模塊的設(shè)計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產(chǎn)作業(yè)[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環(huán)境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發(fā)了“失業(yè)危機”，這種現(xiàn)象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業(yè)，速度驚人，質(zhì)量統(tǒng)一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發(fā)展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發(fā)的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領(lǐng)域，被譽為“當前世界上最先進適應(yīng)崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現(xiàn)了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發(fā)短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規(guī)則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業(yè)化服務(wù)成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發(fā)，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發(fā)，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務(wù)世界帶來更多創(chuàng)造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物?！彪m為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監(jiān)控傳感器，知道在發(fā)生故障時如何進行修復(fù)，機器的運行離不開人的監(jiān)控，只有人的思考才能有新產(chǎn)品的誕生以及高效的生產(chǎn)流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數(shù)據(jù)與金融的未來

“數(shù)字蝶變”席卷金融行業(yè)各個領(lǐng)域[8]，金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進信息技術(shù)，累積了非常多的客戶信息。通過大數(shù)據(jù)的幫助，金融公司在分析數(shù)據(jù)下尋找更多的金融創(chuàng)新機會。在商業(yè)智能（BI）的輔助下，電信業(yè)可以對客服描述和定位及需求進行預(yù)測；保險業(yè)可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業(yè)可以調(diào)整市場活動，建立信貸預(yù)警機制等等[9]。人工智能和大數(shù)據(jù)讓金融業(yè)形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經(jīng)被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現(xiàn)金，數(shù)字金錢是否會完全取代物質(zhì)金錢，我們很可能會發(fā)展為無現(xiàn)金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執(zhí)行官安東尼?詹金斯曾預(yù)測，對于工業(yè)化國家，銀行員工和其分支機構(gòu)在未來10年內(nèi)會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預(yù)測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協(xié)會新聞稿表示，銀行搶劫案數(shù)量連續(xù)第5年下降。就支付領(lǐng)域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對跨越式發(fā)展的支付行業(yè)進行監(jiān)管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復(fù)或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務(wù)知識同樣重要，因此，銀行業(yè)員工的下崗只是在基礎(chǔ)性操作上，對于“專業(yè)咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數(shù)銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調(diào)等問題仍是阻礙我國金融機構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的主要瓶頸。大數(shù)據(jù)的整合、跨企業(yè)的外部大數(shù)據(jù)合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用中急需解決的問題。

3.人工智能和大數(shù)據(jù)與“專家系統(tǒng)”

電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)、用藥記錄等構(gòu)成了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包括大數(shù)據(jù)的“4V”特點，即規(guī)模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以提供預(yù)警性，當數(shù)據(jù)發(fā)生異常時，通過一定的機制可以發(fā)出警告，從而迅速采取相應(yīng)措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協(xié)會（STS）數(shù)據(jù)庫，至今已經(jīng)涵蓋了美國95%的心臟手術(shù)，收集了500萬條手術(shù)記錄[12]。其中的先天性心臟手術(shù)（CHSD）數(shù)據(jù)庫是STS數(shù)據(jù)庫的重要組成部分，是北美最大的關(guān)注兒童先天性心臟畸形的數(shù)據(jù)庫，被認為是醫(yī)學專業(yè)臨床結(jié)果數(shù)據(jù)庫的金標準。近年來，基于CHSD數(shù)據(jù)庫所進行的數(shù)據(jù)挖掘不斷增加，大型數(shù)據(jù)庫對提高醫(yī)療質(zhì)量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討小兒心臟外科病例數(shù)量和死亡率之間的復(fù)雜關(guān)系[13]；Pasquali等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討新生兒Blalock—taussig分流術(shù)后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析方法來研究病人術(shù)前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術(shù)結(jié)果的影響[16]。這些都是在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能提供的醫(yī)療診斷，形成了“專家系統(tǒng)”，專家系統(tǒng)可以說是一種最成功的人工智能技術(shù)，它能生成全面而有效的結(jié)果。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺，“專家系統(tǒng)”可以智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監(jiān)控、精準醫(yī)療、成本與療效分析、績效管理、醫(yī)院控費、醫(yī)療質(zhì)量分析等。不僅是數(shù)據(jù)平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫(yī)療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術(shù)以及術(shù)后患者恢復(fù)時間，促進患者早期下床活動，減低并發(fā)癥發(fā)生率[17]。達芬奇手術(shù)機器人在消化系統(tǒng)腫瘤、泌尿系統(tǒng)腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術(shù)中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設(shè)備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統(tǒng)”的遠程醫(yī)療、預(yù)防醫(yī)學，甚至是器官的3D打印和虛擬現(xiàn)實治療等的發(fā)展，讓醫(yī)學發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變，并使其逐步突破人類的傳統(tǒng)健康概念，那么是否意味著醫(yī)學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內(nèi)部傳感器和外部應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲覀兊尼t(yī)生嗎？“你好，醫(yī)生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫(yī)學必然將是向精準化發(fā)展，并更具個性化、參與性、預(yù)防性和可預(yù)測性。醫(yī)生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫(yī)生、全科醫(yī)生和專科醫(yī)生的基礎(chǔ)上再加上人工智能，以實現(xiàn)預(yù)期的健康監(jiān)測、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數(shù)據(jù)與教育變革

面對各行業(yè)和各學科，教育作為傳承文明和創(chuàng)新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發(fā)展還存在技術(shù)基礎(chǔ)不穩(wěn)、教育數(shù)據(jù)缺陷、算法能力不足等現(xiàn)實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發(fā)展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術(shù)和人工智能構(gòu)建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設(shè)計多維虛擬場景和智能人工角色，實現(xiàn)不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發(fā)以來，遠程網(wǎng)絡(luò)教育成了主要教學形式，互聯(lián)網(wǎng)教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現(xiàn)實技術(shù)在教學領(lǐng)域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經(jīng)開發(fā)一款VR紙板視圖，并將研發(fā)的虛擬課程一起推向市場，使現(xiàn)實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現(xiàn)實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結(jié)合自身情況對西安工業(yè)大學知識庫構(gòu)建進行探究，認為機構(gòu)知識庫在保存知識資產(chǎn)的同時，更重要的是促進學校知識資產(chǎn)的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術(shù)聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構(gòu)知識庫服務(wù)的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經(jīng)受到了廣泛的認可，機構(gòu)知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領(lǐng)域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務(wù)，既有利于機構(gòu)知識庫的內(nèi)容建設(shè)，也可以進一步促進學術(shù)交流和科研合作[22]。知識庫，即大數(shù)據(jù)的有機整合和有序利用，是學術(shù)成果、視頻文檔、實驗數(shù)據(jù)等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產(chǎn)管理與教育服務(wù)[23]。

5.人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求

人工智能和大數(shù)據(jù)時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)匯聚智能終端。這些數(shù)據(jù)只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結(jié)果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金大數(shù)據(jù)挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數(shù)據(jù)分析平臺。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時代孕育的產(chǎn)物[24]，是我們的共性需求，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘有著自身的本質(zhì)特征,數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息并發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù),相反，它是統(tǒng)計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘被越來越多地應(yīng)用于各個領(lǐng)域。

6.人工智能和大數(shù)據(jù)的展望

大數(shù)據(jù)與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數(shù)據(jù)輸出優(yōu)化的結(jié)果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合將在更多領(lǐng)域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發(fā)展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應(yīng)該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數(shù)據(jù)，才是對數(shù)據(jù)的有用。因為，我們早已告別了數(shù)據(jù)庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數(shù)據(jù)之道：了解數(shù)據(jù)懂得利用數(shù)據(jù)的“浮力”才是關(guān)鍵；“以簡約為目標”將數(shù)據(jù)最終形成洞察及行為；可以通過“數(shù)據(jù)”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數(shù)據(jù)，使之“為我所用”。=數(shù)據(jù)也是一門科學、一項技術(shù)，如果實驗不能證明其具有可重復(fù)性和一般性，那它是沒有科學依據(jù)，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業(yè)，選擇從長期展望其發(fā)展并持續(xù)付出努力，那么就是一種戰(zhàn)略選擇[29]。人類社會的政治、經(jīng)濟、文化、思維等固有“態(tài)勢”被重刷，數(shù)據(jù)思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。

篇2

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；應(yīng)用；問題

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）03-0159-02

人工智能是研究如何構(gòu)造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術(shù)在社會各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。

一、人工智能教育應(yīng)用的主要形式

人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的最直接結(jié)果就是誕生了智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)是以計算機輔助教學為基礎(chǔ)而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統(tǒng)。目前，智能教學系統(tǒng)已成為人工智能在教育中應(yīng)用的主要形式。智能教學系統(tǒng)主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應(yīng)用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應(yīng)的，智能教學系統(tǒng)一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統(tǒng)的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據(jù)學生的不同特點選擇適當?shù)慕虒W內(nèi)容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導(dǎo)；允許學生用自然語言與“計算機導(dǎo)師”進行人機對話。智能教學系統(tǒng)的設(shè)計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導(dǎo)。

二、人工智能在教育中應(yīng)用的局限性分析

1.阻礙人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。在人工智能的發(fā)展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產(chǎn)生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復(fù)雜度，即要避免指數(shù)爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復(fù)制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關(guān)代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務(wù)，計算機則難以執(zhí)行。②人和機器之間的根本區(qū)別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，但兩者之間存在著不容忽視的本質(zhì)區(qū)別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統(tǒng)，人類的智能是人類社會實踐的產(chǎn)物，機器的智能是機械制造的結(jié)果。大腦和電腦的組織結(jié)構(gòu)也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復(fù)雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。

2.人工智能在教育中應(yīng)用的局限。就目前人工智能的發(fā)展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應(yīng)用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質(zhì)上是一種“交互”活動，而智能教學系統(tǒng)無法實現(xiàn)最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態(tài)度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內(nèi)化程度，而無法像人類教師通過自然狀態(tài)的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統(tǒng)的關(guān)鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據(jù)不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關(guān)學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統(tǒng)所應(yīng)用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領(lǐng)域。根據(jù)加涅的學習結(jié)果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態(tài)度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級規(guī)則，其中前四項屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)，而高級規(guī)則屬于復(fù)雜――形式化內(nèi)容，部分內(nèi)容不適用于智能教學系統(tǒng)；動作技能和態(tài)度領(lǐng)域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內(nèi)容，則難以用智能教學系統(tǒng)來實現(xiàn)。因此，并不是所有的學習領(lǐng)域都適用于智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)在教育中應(yīng)用的重點應(yīng)放在認知領(lǐng)域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學習內(nèi)容上。

三、人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展方向

近年來，隨著計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)以及現(xiàn)代教育教學理論的發(fā)展，人工智能在教育中應(yīng)用的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個趨勢。

1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)都是強調(diào)個別化教學模式，這種模式在發(fā)揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導(dǎo)等方面確實有許多優(yōu)點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發(fā)現(xiàn)在計算機輔助教學系統(tǒng)和智能教學系統(tǒng)中只強調(diào)個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協(xié)作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統(tǒng)中，協(xié)作型教學模式得到越來越多的重視和研究。

2.智能教學系統(tǒng)日益與超媒體技術(shù)相結(jié)合。超媒體系統(tǒng)具有良好的開發(fā)環(huán)境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯(lián)想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術(shù)，在許多領(lǐng)域尤其是教育領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。把超媒體技術(shù)引入智能教學系統(tǒng)，從而發(fā)展成為智能超媒體輔助教學系統(tǒng)，可以大大改善計算機輔助教學系統(tǒng)的教學環(huán)境，激發(fā)學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。

3.智能教學系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系日益密切。網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合成為人工智能在教育中應(yīng)用的一個勢不可擋的發(fā)展趨勢。

4.傳統(tǒng)人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機制相結(jié)合。傳統(tǒng)人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現(xiàn)模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊決策機制和符號專家系統(tǒng)的推理能力結(jié)合起來，利用多重知識源、多種模型進行復(fù)合協(xié)同處理。如果上述技術(shù)能夠成熟運用，那將對人工智能的發(fā)展及其在教育中的應(yīng)用起到?jīng)Q定性的作用。

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篇3

自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發(fā)展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發(fā)的人工智能圍棋程序Alpha Go戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關(guān)人工智能的熱點應(yīng)用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫(yī)生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應(yīng)用已與生活息息相關(guān)。在教育領(lǐng)域, 人工智能應(yīng)用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰(zhàn)高考數(shù)學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發(fā)了教育領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿木薮鬅崆? 同時也引發(fā)了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》, 提出人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力在2030年要達到國際領(lǐng)先水平。目前世界主要發(fā)達國家先后從國家層面人工智能政策規(guī)劃, 將人工智能作為國家經(jīng)濟發(fā)展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。

1 人工智能定義和發(fā)展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內(nèi)容不斷豐富和發(fā)展, 至今還沒有統(tǒng)一的定義。比較權(quán)威的說法認為[3]:人工智能是關(guān)于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復(fù)雜環(huán)境中的行為。人工智能的長期目標是發(fā)明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據(jù)其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發(fā)展大體上經(jīng)歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發(fā)式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統(tǒng), 同時基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導(dǎo)體技術(shù)計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數(shù)據(jù)和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展, 人工智能的應(yīng)用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現(xiàn)了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術(shù)體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應(yīng)用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應(yīng)用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態(tài)下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業(yè)崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業(yè)院校畢業(yè)生很有可能面臨畢業(yè)就失業(yè)的窘境。筆者認為, 我們不應(yīng)該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續(xù)了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業(yè)完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應(yīng)用必將淘汰或替代很多現(xiàn)有就業(yè)崗位, 但同時又會創(chuàng)造新的就業(yè)崗位, 這是一個伴隨著產(chǎn)業(yè)智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業(yè)教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰(zhàn), 也是一個難得的機遇。

3 人工智能時代職業(yè)教育的發(fā)展策略

為了更積極地適應(yīng)人工智能時代, 除了國家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學指導(dǎo)和政策、經(jīng)費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發(fā)展規(guī)劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構(gòu)成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構(gòu)成的新三元空間演變[6]。因此, 職業(yè)教育在教學和管理過程中應(yīng)該加入人工智能等相關(guān)理念和技術(shù), 同時其辦學定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設(shè)、課程內(nèi)容、考核評價標準等方面都需要做出相應(yīng)的改進。比如當前大多數(shù)職業(yè)院校非計算機類專業(yè)的課程安排中, 信息技術(shù)類課程課時偏少, 數(shù)據(jù)處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養(yǎng), 必須做出相應(yīng)的調(diào)整, 同時適當減少將來可被人工智能應(yīng)用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環(huán)境監(jiān)測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學與管理

在人工智能背景下, 教師們現(xiàn)有的重復(fù)性工作和大量數(shù)據(jù)積淀的教學任務(wù), 比如批改作業(yè)或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關(guān)注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務(wù), 教師也能夠及時調(diào)整教學方法和手段, 優(yōu)化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復(fù)性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構(gòu), 基于大數(shù)據(jù)的智能在線學習平臺大量出現(xiàn), 不同的學校、學科及專業(yè)課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監(jiān)考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)施和相關(guān)軟件系統(tǒng)來支撐, 更需要職業(yè)教育的教師們繼續(xù)提升信息技能、深化和加強信息素養(yǎng)。

3.3 深化產(chǎn)教融合、優(yōu)化實訓筑牢就業(yè)

在人工智能時代, 職業(yè)院校應(yīng)與相關(guān)行業(yè)統(tǒng)籌發(fā)展, 深化產(chǎn)教融合, 拓寬企業(yè)參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導(dǎo)企業(yè)深度參與職業(yè)院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業(yè)規(guī)劃、教材開發(fā)、教學設(shè)計、課程設(shè)置、實習實訓, 促進企業(yè)需求融入人才培養(yǎng)環(huán)節(jié);鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優(yōu)勢企業(yè)與學校共建共享生產(chǎn)性實訓基地;全面推行現(xiàn)代學徒制和企業(yè)新型學徒制, 推動學校就業(yè)與企業(yè)招工無縫銜接。比如職業(yè)教育將出現(xiàn)新師徒制, 行業(yè)領(lǐng)域的行家里手將通過互聯(lián)網(wǎng)以VR或者AR技術(shù)言傳身教的方式, 帶領(lǐng)規(guī)模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。

3.4 完善終身學習的職業(yè)教育體系

隨著人工智能應(yīng)用的深入推廣, 職業(yè)院校培養(yǎng)的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復(fù)性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術(shù)吃一輩子老本的時代將一去不復(fù)返。因此, 職業(yè)教育要繼續(xù)完善終身教育體系, 為職業(yè)教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡單重復(fù)性的工作將被機器替代, 人們將從重復(fù)繁瑣的事務(wù)中解脫出來, 轉(zhuǎn)去從事更具有創(chuàng)造性、創(chuàng)新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業(yè)教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質(zhì)的培養(yǎng), 這是做人之道, 在此基礎(chǔ)之上激發(fā)學生們的學習主動性和創(chuàng)造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關(guān)職業(yè)崗位知識和相應(yīng)的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發(fā)可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創(chuàng)始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預(yù)測我們面臨的最大現(xiàn)實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術(shù)或設(shè)備的人們是危險的, 所以職業(yè)教育應(yīng)該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應(yīng)用才能更好地服務(wù)人們、造福社會。

4 結(jié)論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業(yè)教育提出了嚴峻的挑戰(zhàn), 同時也是一個巨大的機遇。職業(yè)教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產(chǎn)教融合、終身學習等方面做好應(yīng)對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統(tǒng)領(lǐng)原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術(shù)和應(yīng)用的人才。

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篇4

政策驅(qū)動也是重要動力，科技巨頭搶先布局引發(fā)示范效應(yīng)。智能化時代，各國從國家戰(zhàn)略層面加緊人工智能布局，美國的大腦研究計劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項目(HBP)、日本大腦研究計劃(Brain/MINDS)，而我國也在“十三五”規(guī)劃中把腦科學和類腦研究列入國家重大科技項目。企業(yè)布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)進步的先兆；國內(nèi)百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業(yè)投資金額增長76%，投資機構(gòu)數(shù)量增長71%，計算機視覺和自然語言處理占比居前。

產(chǎn)業(yè)鏈格局已現(xiàn)，上游技術(shù)成型、下游需求倒逼，計算機視覺產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最成熟。產(chǎn)業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎(chǔ)層和底層技術(shù)，再到應(yīng)用技術(shù)，最后再到行業(yè)應(yīng)用，除了近年來底層核心技術(shù)的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的重要動力，諸如人機互動多元化倒逼自然語義處理、人口老齡化倒逼智能服務(wù)機器人、大數(shù)據(jù)精準營銷倒逼推薦引擎及協(xié)同過濾，等等。其中計算機視覺應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展可能是最先發(fā)力的，國內(nèi)不乏世界一流水平公司。

2B應(yīng)用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應(yīng)用前景廣闊?！叭斯ぶ悄?”將代替之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，在各行業(yè)深化應(yīng)用，安防、金融、大數(shù)據(jù)安全、無人駕駛等等。生物識別和大數(shù)據(jù)分析在安防和金融領(lǐng)域的應(yīng)用則是目前技術(shù)最為成熟、產(chǎn)業(yè)化進程較快，如智能視頻分析、反恐與情報分析、地鐵等大流量區(qū)域的監(jiān)控比對；金融領(lǐng)域的遠程開戶、刷臉支付、金融大數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能自動交易、資產(chǎn)管理等。相關(guān)推薦標的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關(guān)注大智慧、遠方光電。

逐漸向2C端應(yīng)用擴展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)在三方面：(1)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的圖像識別；(2)基于高精度地圖和環(huán)境大數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃、復(fù)雜環(huán)境決策；(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車聯(lián)網(wǎng)，智能交通管理。教育領(lǐng)域應(yīng)用方面，人機交互重構(gòu)更互動性的教學；大數(shù)據(jù)和深度學習的結(jié)合使得個性化教學成為現(xiàn)實，這也是在線教育最重要的突破點；此外包括VR在內(nèi)的多載體應(yīng)用和多屏互動也是發(fā)展趨勢。相關(guān)推薦標的：四維圖新、千方科技、東軟集團、科大訊飛、長高集團、新開普。

篇5

關(guān)鍵詞：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；實際應(yīng)用

1. 人工智能中智能體的功能

1.1人工智能

人工智能是以知識為對象，研究知識表現(xiàn)、知識獲取、知識挖掘等的學科。從其功能來看，人工智能即參照人類智能活動的客觀規(guī)律，借助一定的智能體，模擬人類的思維執(zhí)行諸如判斷、推理、識別、決策、檢測等活動。

1.2智能體

人工智能必須借助一定的智能體來實現(xiàn)，也就是說，智能體是人工智能的載體。因此，分析人工智能就要借助智能體來闡述。一個性能良好的智能體，應(yīng)盡量準確捕捉用戶的用意，通過對環(huán)境的感知，敏銳地獲取相關(guān)信息和知識，并根據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)變動適時作出調(diào)整，高效執(zhí)行用戶指令，完成用戶指定的任務(wù)。

1.2.1單智能體的功能

依照智能體的功能，人們通常將智能體劃分為思考型、反應(yīng)型、混合型三種。

圖1 思考型智能體的功能示意圖

  思考型智能體主要通過用戶根據(jù)目標或任務(wù)，下達行動指令，用知識和計劃指導(dǎo)行動，并根據(jù)行動的反應(yīng)，對環(huán)境進行感知，智能體感知內(nèi)部狀態(tài)等對環(huán)境狀態(tài)，適時對動作進行調(diào)整，實現(xiàn)思考型智能體的功能。

圖2 反應(yīng)型智能體的功能示意圖

反應(yīng)型智能體主要通過規(guī)則動作指導(dǎo)行動，并利用智能體對環(huán)境狀態(tài)的感知，指導(dǎo)規(guī)則動作對環(huán)境作出適應(yīng)性改變，實現(xiàn)反應(yīng)型智能體的功能。

圖3 混合型智能體的功能示意圖

混合型智能體的功能較為復(fù)雜，它通過智能體對環(huán)境的一般、緊急情況作出反應(yīng)，對環(huán)境狀況建模，對環(huán)境可能發(fā)生的情況進行預(yù)測，與其它智能體進行交流，共同指導(dǎo)決策，指導(dǎo)行動的準確性。

1.2.2多智能體的功能

多智能體即通過多個智能體間的相互協(xié)調(diào)，共同配合，構(gòu)成一個綜合智能體，聯(lián)合達成一個任務(wù)。每個成員智能體有著各自的目標和動作，可以不受其他成員的限制，自主執(zhí)行自身的動作規(guī)則，利用各個智能體間的競爭與協(xié)調(diào)，化解多個智能體間的矛盾與沖突，實現(xiàn)多智能體的任務(wù)，體現(xiàn)多智能體的功能。在多智能體的綜合功能下，各個智能體作為綜合功能的子功能，每個智能體都具有較高的適應(yīng)性，能夠根據(jù)問題，進行規(guī)劃和推理，判斷應(yīng)該采用的策略，對環(huán)境施加影響。多智能體基于簡單的設(shè)計理念，具有有利于建模，可擴展性強，管理方便，能夠節(jié)省構(gòu)建成本，明白易懂等特點。通過多智能體，可以面向?qū)ο?，實現(xiàn)智能體的多元化和多層次性的構(gòu)架，緩解了綜合系統(tǒng)的復(fù)雜性，也緩解了各個系統(tǒng)解決問題的復(fù)雜性，并通過協(xié)調(diào)與協(xié)作，提高解決問題的效率，提高整個系統(tǒng)行動的效率。

2. 人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域

2.1人工智能在教育的應(yīng)用

2.1.1教師輔導(dǎo)的智能化

人工智能在教育的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在利用Agent技術(shù)，實現(xiàn)智能化教學。Agent技術(shù)是一種基于分布式的智能技術(shù)，通過智能體Agent，可以實現(xiàn)自主學習的功能，并根據(jù)感知自身和環(huán)境狀態(tài)，采取相應(yīng)的行動，達成系統(tǒng)規(guī)定的目標或任務(wù)。Agent具有多種優(yōu)勢，諸如可以自主完成行動，快速對動作做出反應(yīng)，協(xié)作能力強，系統(tǒng)處于開放狀態(tài)，通信性能好，能夠隨時隨地進行行動等。多Agent系統(tǒng)由多個成員Agent組成，各個成員Agent都有既定的動作，通過成員hgent間的通信，獲知相關(guān)信息，共同協(xié)調(diào)完成整個系統(tǒng)的復(fù)雜任務(wù)。Agent在智能化教學中的主要功能：對教學過程進行跟蹤監(jiān)控、教學分析、教學信息的整理、輔助學習、學習方法建議等。通過上述功能，能夠適時監(jiān)督學生的自主學習和教師的輔導(dǎo)，并能夠結(jié)合學生的學習行為、學習效果等，提供有效的學習指導(dǎo)，實現(xiàn)教師輔導(dǎo)工作的智能化。

2.1.2教學資源的智能檢索

目前，各種網(wǎng)絡(luò)教學資源五花八門，信息量非常大且較為分散，并且各種教學資源還在不斷的增長，給學生和教師利用教學資源帶來相應(yīng)的困難。智能檢索系統(tǒng)的應(yīng)用，能夠幫助學生和教師在海量信息中，快速準確地搜索到所需信息，節(jié)省學生或教師的檢索時間，提高用戶檢索效率。

2.1.3智能化評價

隨著現(xiàn)代教育的發(fā)展，運用專家系統(tǒng)技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，采用智能組卷算法，實現(xiàn)自動組織考卷。通過試題庫，依照既定規(guī)則，對精選的試題進行篩選，實現(xiàn)自適應(yīng)的試題測試功能。根據(jù)相關(guān)需要，設(shè)計自動評卷功能，對考試結(jié)果進行評價，并可根據(jù)需要對考試題型進行評價。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是通過揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)系和數(shù)據(jù)的存在模式，對數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫進行處理的技術(shù)。它是人工智能、數(shù)據(jù)庫管理、仿真等多學科交叉的邊緣學科。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，為工商、科研工作的發(fā)展提供了較多的新方法，對工商業(yè)與科學研究都具有非常重要的意義。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)蘊含著知識表現(xiàn)、知識獲取和知識挖掘等理念，使得其與人工智能的功能如出一轍，很多人認為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)該是人工智能的一支。從實際來看，雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工智能有相應(yīng)的交集，但它已經(jīng)成為一個獨立的系統(tǒng)，具有更為豐富的內(nèi)容體系，與人工智能、機器仿真、OLAP、專家系統(tǒng)等都具有相關(guān)性，其規(guī)則、分類、算法等都自成體系，體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的博大精深。

2.2.2數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)庫中的知識存量進行充分的研究，從中找出潛在的規(guī)律性，從而利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，挖掘出蘊含在數(shù)據(jù)中的抽象知識，揭示數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的客觀世界狀況，從中得出相關(guān)的本質(zhì)和規(guī)律，從而自動獲取知識。知識表現(xiàn)所概括的是數(shù)據(jù)所揭示內(nèi)容的概念，比數(shù)據(jù)本身更有應(yīng)用價值。

2.3智能檢測技術(shù)的應(yīng)用

2.3.1智能機器人研究

在智能機器人的研究中，研究者更加關(guān)注對機器人的行動進行智能控制，也就是說，研究者在給定機器人任務(wù)后，必定要根據(jù)任務(wù)設(shè)計相關(guān)的動作規(guī)則來實現(xiàn)任務(wù)，然后根據(jù)智能控制，使機器人的行動達到研究者的預(yù)期目的。

2.3.2對流水線的智能監(jiān)控

很多工廠的生產(chǎn)流水線，都需要通過過程監(jiān)控，保障產(chǎn)品質(zhì)量和系統(tǒng)性能。很多企業(yè)已經(jīng)采用人工智能對流水線進行監(jiān)控 ，確保流水線的物理參數(shù)精度，實現(xiàn)流水線的高效和產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)。例如汽車工業(yè)的模糊邏輯智能控制，軋鋼廠的神經(jīng)元智能控制，水泥旋窯的模糊智能控制等。

2.3.3故障的智能診斷

一般情況下，智能系統(tǒng)根據(jù)檢測到的故障狀況，對照系統(tǒng)存儲的相關(guān)診斷數(shù)據(jù)和信息，判斷系統(tǒng)、器官、元件等出現(xiàn)故障的原因，采用系統(tǒng)給定的信息進行故障處理，及時排除故障，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。故障的智能診斷系統(tǒng)構(gòu)架主要有：故障信息庫、診斷信息、數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)庫等。例如，飛控系統(tǒng)的故障診斷、雷達的專家診斷等。

2.3.4醫(yī)療領(lǐng)域的專家系統(tǒng)技術(shù)

從上世紀70年代，醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用專家系統(tǒng)技術(shù)。例如在外科手術(shù)中，采用模糊邏輯控制，通過模糊函數(shù)與語言，準確把握病人的麻醉深度，實現(xiàn)對病人麻醉深度的智能控制。

3. 人工智能的實際應(yīng)用

3.1機器人在教育界的應(yīng)用

3.1.1模擬教學

根據(jù)教材的安排，對某些需要解釋的現(xiàn)象進行機器人模擬演示，讓學生認真觀察，從中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律，使學生加深對規(guī)律性的認識和理解。如數(shù)學教學中的拋物線軌跡演示，物理教學中的阿基米德定理演示等，都能夠利用直觀的演示，揭示其中的規(guī)律，使學生加深對相關(guān)知識的理解。

3.1.2人機交互的輔導(dǎo)方式

利用機器人輔導(dǎo)學生學習，可以通過人機交互，為學生提供量身定制的輔導(dǎo)模式，使學生的個性得到充分發(fā)展。采用微型機器人與學生的交互輔導(dǎo)，可利用微型機器人其體積小、重量輕，便于攜帶等優(yōu)點，隨時隨地進行學習，隨時為學生解決問題，提供學習指導(dǎo)。利用家庭機器人與學生的交互輔導(dǎo)，承擔家庭教師的職責，有利于學生問題的適時解決，也有利于學生的學習得到及時的鞏固。通過軟件機器人與學生的交互輔導(dǎo)，可以對學生的學習情況進行分析，為學生制定專門的指導(dǎo)計劃，提高學生的學習質(zhì)量。

3.1.3仿真訓練

在教學中，教師可以利用機器人，將相關(guān)內(nèi)容通過機器人的演示展現(xiàn)給學生，減輕教師的負擔，并能夠通過規(guī)則的動作，使教學更為規(guī)范。例如，用機器人示范體育高難動作，可以將動作分解、定格、重復(fù)播放等，從多方位展示動作，使學生能夠充分掌握動作的規(guī)范，比教師的示范更為科學，也更為有效。

3.1.4機器人遠程教育

通過機器人，可以通過對學生的特征數(shù)據(jù)分析，建立學生模型庫，根據(jù)學生的個性，同時對多名遠程教育的學生實施個性化教學和輔導(dǎo)，提高遠程教育的效率，實現(xiàn)遠程教育的智能化。

3.1.5激發(fā)學生的學習興趣

機器人為學生創(chuàng)設(shè)富有情趣的教學環(huán)境，根據(jù)教學任務(wù)，采用與學習相關(guān)的游戲，調(diào)動學生的學習積極性，使學生在盡可能短時間內(nèi)，掌握需要了解的知識點，提高學習效率。

3.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實際應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域較為廣泛，主要有：

（1）商業(yè)領(lǐng)域

商業(yè)領(lǐng)域是最早應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)挖掘，對產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進行分析，對產(chǎn)品進行市場定位；根據(jù)消費者需求分析，對產(chǎn)品的銷售進行預(yù)測，調(diào)整產(chǎn)品營銷策略；根據(jù)市場銷售情況，制定合理的庫存，減少資金的占用；對顧客的購買行為模式進行識別，據(jù)此布置貨架，適應(yīng)顧客的購買習慣；通過食品的滯銷、暢銷分析，制定相應(yīng)的促銷手段和促銷時間，避免商品過期積壓等等，使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域得到極為廣泛的應(yīng)用。

（2）金融業(yè)

利用金融服務(wù)的各種卡品信息，分析客戶的需求，了解客戶的存款和貸款信息，對存、貸款趨勢作出科學預(yù)測，從而制定合理的存、貸款優(yōu)惠策略；對金融交易活動進行監(jiān)控，從中提取有用信息。例如，有信用卡客戶對私家車感興趣，金融機構(gòu)就可以將信息告知汽車銷售部門，并為客戶提供量身定制的貸款服務(wù)。

（3）工業(yè)生產(chǎn)

在產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)，工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用大致無異。隨著市場競爭的激烈，很多工業(yè)生產(chǎn)廠家已經(jīng)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對生產(chǎn)過程進行動態(tài)監(jiān)控。

（4）網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

隨著信息流量的增大，簡單的索引與搜索系統(tǒng)已經(jīng)很難滿足網(wǎng)絡(luò)用戶的需要，有待開發(fā)高層次的搜索引擎來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)不斷的發(fā)展，智能化的搜索引擎帶給用戶的是快捷、高效與易用，使其成為今后搜索引擎的應(yīng)用趨勢。

（5）其它方面的應(yīng)用

通訊公司利用遠程通信，及時了解客戶信息，創(chuàng)新客戶服務(wù)，拓展新的業(yè)務(wù)，擴大市場影響力，贏得最佳效益。高校利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，了解生源信息，將學校的專業(yè)信息發(fā)送給目標生源；對教師的情況進行分析，從中找出關(guān)聯(lián)性，有針對地制定教學方案，有效提高高校的教學質(zhì)量。醫(yī)藥公司通過對醫(yī)生處方分析，了解醫(yī)生的用藥情況，可以制定合理的供貨計劃和營銷策略。旅游機構(gòu)對旅游團體進行分析，可以采用有效的旅游模式，吸引更多的旅游團體。利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，提高天氣預(yù)報的準確度。

3.3人工智能在檢測系統(tǒng)的應(yīng)用

人工智能在檢測領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，如前面介紹流水線的監(jiān)控、智能故障診斷、專家技術(shù)系統(tǒng)等，現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)入侵的智能檢測系統(tǒng)加以簡要說明。

3.3.1網(wǎng)絡(luò)入侵專家檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)的智能化程度高，用戶不用干預(yù)專家系統(tǒng)的推理。然而，其系統(tǒng)信息是建立在專家知識的基礎(chǔ)上，必然受專家認知網(wǎng)絡(luò)攻擊模式的限制。該系統(tǒng)的構(gòu)建基于以下幾點：首先，采用安全入侵規(guī)則的描述方式，如判斷樹描述、圖形描述等。其次，通過合理推理，參照專家?guī)斓囊?guī)則，判斷網(wǎng)絡(luò)安全狀況，檢測是否有入侵行為發(fā)生。最后，更新專家?guī)?，調(diào)整專家規(guī)則，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的敏感性與快速反應(yīng)能力，不斷增強系統(tǒng)的自適應(yīng)功能，提高系統(tǒng)檢測能力。

3.3.2入侵統(tǒng)計智能檢測系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要對異常的安全問題進行檢測。它通過建立正常行為模型，對照進行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，檢測出正常行為有較大偏離，則視為異常。首先，確立門限值，統(tǒng)計某一事件在特定時間出現(xiàn)的頻率，檢測是否超出門限值，判斷系統(tǒng)是否異常。其次，設(shè)定事件度量均值、度量標準偏差的置信區(qū)間，統(tǒng)計系統(tǒng)的兩個參數(shù)值，判斷系統(tǒng)是否偏離區(qū)間，檢測系統(tǒng)異常與否。最后，根據(jù)事件的矩陣數(shù)據(jù)，對事件轉(zhuǎn)移的概率進行統(tǒng)計分析，結(jié)果小則預(yù)示存在異常。

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[4] 張睿.淺論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用[J].成功(教育版). 2009(10)

篇6

科技巨頭布局人工智能

在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經(jīng)科學和醫(yī)療領(lǐng)域提供技術(shù)支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發(fā)更先進的ICT技術(shù)。“歐盟人腦計劃”的主要研究領(lǐng)域可以大致劃分為三大類：未來神經(jīng)科學、未來醫(yī)學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)、人腦戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)、認知行為架構(gòu)、理論型神經(jīng)科學、神經(jīng)信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫(yī)學信息學、神經(jīng)形態(tài)計算平臺、神經(jīng)機器人平臺、模擬應(yīng)用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。

作為“歐盟人腦計劃”神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統(tǒng)，讓更多研究者、專業(yè)人士可以使用這些先進的系統(tǒng)?，F(xiàn)在誰都可以申請使用內(nèi)置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規(guī)模（BrainScaleS）計劃”的設(shè)備，以及其他平臺系統(tǒng)。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統(tǒng)的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內(nèi)的大腦科學研究的發(fā)展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發(fā)展前景和機遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的智商，從而對于用戶變得更有價值。

除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領(lǐng)域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業(yè)務(wù)中使用了人工智能技術(shù)，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術(shù)來改善其現(xiàn)有業(yè)務(wù)，比如安卓手機操作系統(tǒng)或者谷歌搜索引擎。

中國人工智能商用元年

而在國內(nèi)企業(yè)中，進軍人工智能的科技企業(yè)也不在少數(shù)。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現(xiàn)國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權(quán)威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數(shù)據(jù)建模、大規(guī)模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術(shù)，擁有200億個參數(shù)，構(gòu)成了一套巨大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發(fā)了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發(fā)平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關(guān)鍵詞技術(shù)向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉(zhuǎn)文字”功能就是典型應(yīng)用。

從國家意志來說，2015年7月，國務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導(dǎo)意見》，明確人工智能為形成新產(chǎn)業(yè)模式的11個重點發(fā)展領(lǐng)域之一，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發(fā)展的不合理制度。統(tǒng)計顯示，到“十三五”末，我國機器人產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)值有望突破千億元。

“十三五”規(guī)劃綱要首次出現(xiàn)“人工智能”一詞，在科技創(chuàng)新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。

而市場也普遍認為如今人工智能已經(jīng)在諸如智能穿戴設(shè)備、無人機、虛擬客戶服務(wù)、智慧城市、安防、基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域得到應(yīng)用，節(jié)省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經(jīng)濟效益優(yōu)勢將會愈發(fā)明顯。在技術(shù)突破、應(yīng)用領(lǐng)域拓展以及相關(guān)扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規(guī)模值得期待。

人工智能的現(xiàn)實入口

在教育領(lǐng)域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導(dǎo)師，以便提高學習成績。

“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應(yīng)用中。機器人識別出問題，并給出相關(guān)答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導(dǎo)他們解決這個問題，跳過他們已經(jīng)了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應(yīng)對不同學習風格和不同水平的學生?！盪ber聯(lián)合創(chuàng)始人、獨立創(chuàng)業(yè)家奧斯卡. 薩拉查說。

除了教育領(lǐng)域，醫(yī)療領(lǐng)域恐怕是人工智能商業(yè)化的最主要領(lǐng)域了。此前研發(fā)出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫(yī)療領(lǐng)域耕作多年。2013年，IBM研發(fā)的認知計算系統(tǒng)Watson已正式向癌癥“宣戰(zhàn)”。美國Bumrungrad國際醫(yī)院采用為腫瘤學而開發(fā)的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫(yī)生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網(wǎng)絡(luò)提供支持。

早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰(zhàn)賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經(jīng)拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經(jīng)取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現(xiàn)在已經(jīng)有42個API應(yīng)用于36個國家的幾十個行業(yè)，內(nèi)容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業(yè)知識學習、人類情緒分析等各個領(lǐng)域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫(yī)療、教育、旅游、零售等各個行業(yè)里的成功案例已經(jīng)開始有井噴之勢。

據(jù)IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務(wù)部合伙人、電子行業(yè)總經(jīng)理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫(yī)療設(shè)備及其他情景化來源的數(shù)據(jù)，并提供個性化的糖尿病管理。

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關(guān)鍵詞:人工智能;研究型實驗教學;民族關(guān)系

人工智能是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科,對它的研究涉及控制論、信息論、系統(tǒng)論、語言學、神經(jīng)生理學、數(shù)學、哲學等諸多的學科及領(lǐng)域,是一門綜合性的交叉學科[1]。

人工智能的研究、應(yīng)用和發(fā)展,在一定程度上代表著信息技術(shù)的發(fā)展方向,同時信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響[2]。

實踐教學環(huán)節(jié)在大學教育中是一個非常重要的教學環(huán)節(jié),是提高人才素質(zhì)與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強的專業(yè)性之外,還具有突出的實踐性,為了能深入理解和掌握所學內(nèi)容,必須把講授和實踐結(jié)合起來。本文結(jié)合該課程實驗教學,將研究型教學的理念引入到實驗教學,并對教學過程中的經(jīng)驗和問題加以初步的總結(jié)。

1研究型教學模式背景

研究型教學是相對于以單向性知識傳授為主的傳統(tǒng)教學提出的,是指教師以課程內(nèi)容和學生的學識積累為基礎(chǔ),引導(dǎo)學生創(chuàng)造性地運用知識和能力,自主地發(fā)現(xiàn)問題、研究問題和解決問題,在研究中積累知識、培養(yǎng)能力和鍛煉思維的新型教學模式。研究性教學是對現(xiàn)有的大學課堂教學模式的突破。有利于開發(fā)大學生的創(chuàng)造潛能,提高學生適應(yīng)社會需要的創(chuàng)造性和創(chuàng)新能力,充分展現(xiàn)現(xiàn)代大學培養(yǎng)人才、發(fā)展科學、服務(wù)社會的三大基本職能[3]。

19世紀初,德國著名教育家洪堡最早提出了教學與科研相統(tǒng)一的原則,為研究型教學模式的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀50、60年代,美國著名教育心理學家布魯納提出了著名的“發(fā)現(xiàn)教學模式”[4],成為后來探究性學習和研究型教學的先導(dǎo)。20世紀70年代,美國研究教學專家薩奇曼正式提出了研究訓練教學模式。他認為學生會本能地對周圍新奇事物發(fā)生興趣,并想方設(shè)法弄清這些新奇事物背后究竟發(fā)生了什么,這是一種進行科學研究的可貴的動力。

自此,研究型教學理念開始廣泛使用。現(xiàn)在,哈佛大學、牛津大學、劍橋大學等世界著名大學,都非常注重學生能力的培養(yǎng),普遍采取了研究型教學模式。以美國高校為例,雖然美國高校83%的教師在課堂教學中主要采用講授法進行教學,但在整個教學過程中都滲透著研究型教學的方法,如積極引導(dǎo)學生參與教學過程,開設(shè)研究性課程,引導(dǎo)學生積極主動地參與科研活動等。我國自20世紀90年代初推出211工程建設(shè)以來,清華大學、北京大學、人民大學、復(fù)旦大學、浙江大學等一些重點大學都提出了建設(shè)世界一流的綜合性研究型大學的目標。這些高校在實現(xiàn)從單向知識傳授的傳統(tǒng)型教學向關(guān)注創(chuàng)新性教育的研究型教學轉(zhuǎn)變方面進行了許多有益的嘗試。

2研究型實驗教學

本科教學不僅要培養(yǎng)學生的應(yīng)用能力,還要培養(yǎng)學生具備基本的科研素質(zhì)。大學是培養(yǎng)未來一線創(chuàng)新人才的主要基地,必須從本科教學人手,深入探索研究型教學的手段和方法,才能滿足未來經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的需要,才能符合建設(shè)研究型大學的需要。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(guān)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(nèi)熱門的研究方向。

人工智能課程在計算機專業(yè)人才培養(yǎng)方案中占據(jù)著重要的位置。在專業(yè)理論方面,它承續(xù)了離散數(shù)學中的邏輯知識;在專業(yè)方法方面,是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析與設(shè)計的繼續(xù);在專業(yè)工具方面,是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計的生動實例。并且人工智能的每一部分內(nèi)容都可以作為一個深入的研究課題,課堂上講解的內(nèi)容不可能面面俱到,學生們也不可能對人工智能的每一領(lǐng)域都做很深入的學習。并且人工智能涉及很多的數(shù)理邏輯知識,有些顯得難以理解,并且往往讓學生感到比較枯燥,學生的學習興趣就漸漸淡薄,學生往往被動“聽講”,難以獲得預(yù)期的教學效果。

針對這一特點,在人工智能教學中,如何引導(dǎo)學生系統(tǒng)學習人工智能的知識、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(chǔ),研究型實驗教學就成為了人工智能課程教學的一個重要環(huán)節(jié)和必然選擇。

2.1實驗教學中加強學生的研究導(dǎo)向

在實驗教學中,如果照搬一些教材中的例子或習題教學,一方面學生們會缺乏興趣,另一方面學生對這個領(lǐng)域的知識缺乏全面的了解。應(yīng)不斷提出一些學生們感興趣的開放性課題,比如基于支持向量機的人臉識別、基于膚色的人臉檢測,基于內(nèi)容的圖像檢索等,培養(yǎng)學生們的學習興趣,讓學生們逐漸深入的學習某一領(lǐng)域的知識。比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在模式識別、經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過成功應(yīng)用,是一種具有強大的非線性學習能力的計算智能技術(shù)。然而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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,而支持向量機在這些方面具有顯著優(yōu)點。我們可以設(shè)計一個人臉識別的實驗,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機分別實現(xiàn),并作以比較。讓學生們在了解人工智能新技術(shù)的同時,也培養(yǎng)學生們?nèi)绾畏治鰡栴}、解決問題的科研能力。

2.2人工智能課程實驗

該課程是一門對實驗技術(shù)有較高要求的課程,對于基本原理和方法的實現(xiàn),要求學生進行嚴格的計算機專業(yè)技能訓練和培養(yǎng)良好的科研工作作風。因此對課程中的技能及技術(shù)性內(nèi)容,除單獨進行必要的基礎(chǔ)訓練外,還融入到綜合和研究型試驗中,通過多次反復(fù)實驗練習,達到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問題求解技術(shù)的目的。

該課程的實踐環(huán)節(jié)主要是實踐項目,由具備較強工程實踐能力的任課教師和助教負責,學生可在全天候開放的專用機房完成。在實踐環(huán)節(jié)的設(shè)計上,我們嘗試把驗證性實驗和開發(fā)性實驗相結(jié)合,結(jié)合實驗教學進度,安排相應(yīng)的開放實驗,開放性實驗以科學研究實驗為主。并在課程的教學過程中,不斷深化和擴展教學內(nèi)容,結(jié)合人工智能學科的發(fā)展趨勢和本院老師的最新研究成果,對實驗內(nèi)容進行更新。

課程主要設(shè)置三種層次的實驗:1)基本原理和算法編程,測試例設(shè)計及程序測試實驗;2)分析綜合實驗;3)研究型設(shè)計實驗。整個實驗包括課前討論、實驗操作、實驗報告、結(jié)果討論、總結(jié)提高等六個環(huán)節(jié)。對于綜合性和研究型實驗,把學生分成5個人一小組,每小組選做其中的一個。學生從指導(dǎo)老師處了解到實驗課題后,即著手查資料,研讀文獻,鉆研有關(guān)理論。在此基礎(chǔ)上,學生先提出實驗方案,經(jīng)與老師討論后,即可開始實驗研究。

3實驗平臺的構(gòu)建

民族關(guān)系問題對被訪對象,特別對少數(shù)民族被訪對象是非常敏感的問題,對民族關(guān)系的評價又存在個體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統(tǒng)的文獻分析、問卷統(tǒng)計和現(xiàn)場觀察等民族學方法來進行調(diào)查,得到的數(shù)據(jù)會存在較多誤差。

因此結(jié)合本校的民族特色和民族學領(lǐng)域獨特的研究優(yōu)勢,將信息認知技術(shù)引入民族關(guān)系研究,運用圖像、心電和腦電數(shù)據(jù)進行分析,將分析的結(jié)果和心理場景測試及民族學調(diào)查結(jié)果進行相互印證和參數(shù)修正,從而獲得盡可能客觀的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將有助于建立一個客觀、完備、科學的民族關(guān)系監(jiān)測體系,并真實全面地評估民族關(guān)系,從而使決策機構(gòu)及時做出正確的決策。基于多信息融合的民族關(guān)系監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

目前該平臺已經(jīng)搭建,由北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)、北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個重大項目支撐。在這個平臺的下面,涉及到人臉識別、表情識別,視頻監(jiān)控、認識等領(lǐng)域,小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、模糊數(shù)學、信息融合等人工智能知識得到了具體的應(yīng)用。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好,自愿參加到該平臺下的某一項目,切實對自己所學知識有一個深刻的理解和掌握。

4結(jié)語

研究型實驗教學激發(fā)了學生的學習興趣,不但使學生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術(shù),也切實提高了學生的實際動手能力和編程能力。研究型實驗教學在實踐過程中還有以下問題需要改進:

1) 研究型實驗教學的理念很難普及。很多教師對研究型教學模式的內(nèi)涵未能準確把握,把研究型教學模式等同于學生實習或者寫論文。

2) 研究型實驗教學的輔導(dǎo)老師素養(yǎng)需要提高。研究型實驗教學作為體現(xiàn)創(chuàng)新教育要求的現(xiàn)代教學模式,需要的不是知識傳授型的教師,而是高素質(zhì)的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應(yīng)該成為一個學者,教師不僅要有研究型教學的教育觀念、快速接受新知識的能力和高超的教學技能,要能夠合理地規(guī)劃和設(shè)計實驗內(nèi)容。

3) 需要建立一套合理的學生學業(yè)和教師績效的評價體系。

參考文獻:

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[4] 彭先桃.大學研究性教學的理念探析[J].教育導(dǎo)刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)

篇8

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”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。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。人工智能是計算機科學的一個分支,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)新的教學系統(tǒng),計算機智能教學系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機智能教學系統(tǒng)包含學生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學系統(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,美國匹茲堡大學的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ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)學智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學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、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。

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篇9

關(guān)鍵詞：人工智能；Prolog語言；專家系統(tǒng)；虛擬足球機器人 新一輪課程改革亮點之一：技術(shù)課程標準，由信息技術(shù)和通用技術(shù)組成。作為技術(shù)領(lǐng)域的集大成者：人工智能貫穿于整個技術(shù)領(lǐng)域。信息技術(shù)開設(shè)人工智能初步選修模塊，通用技術(shù)也有簡易機器人選修模塊，面向中學生有青少年機器人大賽。經(jīng)過兩年準備，筆者在部分學生中開展人工智能實驗教學，深受學生歡迎。下面是筆者的一些做法和感受。

一、聯(lián)系實際，激發(fā)學習興趣

信息技術(shù)必修課中“用智能工具解決問題”一節(jié)，學生已對身邊的智能工具及其使用已經(jīng)有一定的感性認識。但是對什么是人工智能，人工智能給人類生活帶來哪些好處等問題還不是很清楚。哪里沒有興趣，哪里就沒有記憶。通過生活中的一些實例，如，俄羅斯國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與電腦“深藍”間“人機大戰(zhàn)”視頻，英國eliza機器人對話，滅火機器人、足球機器人等引導(dǎo)學生進入人工智能的多彩世界當中，也可以讓學生通過百度搜索其他方面如軍事等方面的應(yīng)用。讓學生明白人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到人們的社會生活，在各個領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

二、由淺入深，介紹人工智能

人工智能是計算機科學的一個重要分支，它是由計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、哲學、語言學等多種學科相互滲透而發(fā)展起來的。其主要內(nèi)容是：人工智能語言、搜索技術(shù)、知識表示、自然語言理解與機器翻譯、專家系統(tǒng)等。要實現(xiàn)人工智能技術(shù)，使機器具有智能，則需要人們給它設(shè)計智能程序。因此，讓學生掌握一種簡單實用的人工智能語言是必要的。Prolog是一種邏輯編程語言。它建立在邏輯學的理論基礎(chǔ)之上，最初被運用于自然語言等研究領(lǐng)域。現(xiàn)已廣泛地應(yīng)用在人工智能方面，利用它可以建造專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能知識庫等。Prolog教學主要結(jié)合“找醫(yī)生看病”這個簡單的實例，了解Prolog語言的謂詞邏輯、事實、規(guī)則和目標，進而介紹Prolog程序的運行機理，讓學生發(fā)現(xiàn)在Prolog程序中一般不需要告訴計算機“怎么做”，而只要告訴它“做什么”。一旦給Prolog提供必要的事實和規(guī)則之后，它就能使用內(nèi)部的演繹推理機制自動求解指定的問題，而不需要在程序中列出詳細的解決步驟，這也正是人工智能語言與其他計算機程序設(shè)計語言的不同之處。如果系統(tǒng)完善，將機器人專家引入醫(yī)院，不但能大大減輕醫(yī)生的工作量，而且專家就在我們身邊，讓看病難、就醫(yī)難成為歷史。

三、虛擬智能，體驗人工智能

由于學校資金和條件限制，筆者利用AI-RCJ虛擬足球機器人作為教育載體。AI-RCJ是一套虛擬足球機器人的制作平臺軟件和競技仿真環(huán)境。該軟件以寓教于樂的方式，打破了傳統(tǒng)教育的模式，為使用者提供了一個新穎的教育平臺。整個系統(tǒng)由五部分組成，《初識機器人》和《足球機器人》是基礎(chǔ)類，《進攻機器人》《守門員》《我的球隊》三個模塊是整個競技仿真環(huán)境的核心部分。在這三個模塊中滲透給學生計算機程序設(shè)計的基本思想、順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)；讓學生了解數(shù)學平面坐標、體會不同質(zhì)量的物體碰撞帶來的不同效果和狀態(tài)。使用者可根據(jù)自己的策略建立一個虛擬足球機器人，用戶可選用圖形化編輯器――機器人快車或者代碼編輯器――CodeCanvas來實現(xiàn)機器人的策略及算法。編寫好的機器人控制代碼經(jīng)過編譯以后，就可以導(dǎo)入到AI-RCJ仿真競技環(huán)境下和其他的足球機器人進行比賽。不斷地在比賽中總結(jié)和改進，在競技中品味學習人工智能的樂趣。

四、實際操作，挑戰(zhàn)機器人設(shè)計

如果資金允許，可采購一些機器人組件，進行實際的組裝和設(shè)計。以小型足球機器人為例，其硬件結(jié)構(gòu)主要由6部分組成：行走機構(gòu)、擊球機構(gòu)、帶球機構(gòu)、電路部分（決策，控制和通信等電路）、電源裝置及輔助部分（小車底盤，外罩）。機器人小車應(yīng)能準確地接收上位機指令，并根據(jù)指令要求迅速完成決策子系統(tǒng)的意圖（帶球，射門，攔截等戰(zhàn)術(shù)動作）。決策系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的核心部分，它主動完成知識提取并確定機器人的協(xié)同任務(wù)。機器人的通信系統(tǒng)特別是無線通信系統(tǒng)是保證從主機端到機器人底層之間的數(shù)據(jù)傳送是可靠的，從而使得機器人能夠比較順利流暢地進行。

經(jīng)過兩年實驗教學，學生認真學習，積極性很高，都想成為機器人制作的高手，與往日的玩游戲和上QQ不可同日而語，信息技術(shù)課真正成為學生的主人。遺憾的是由于經(jīng)費問題不能讓每位學生親自設(shè)計機器人，讓自己的作品在綠茵場上一展英姿。但筆者相信隨著國家教育投入的增加，這一難題必將迎刃而解。

篇10

文章編號：1004-4914（2017）05-148-02

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)歷了過去幾年的高速發(fā)展后，帶給了人們新的感受。隨著2016年4月12日，國務(wù)院印發(fā)《互聯(lián)網(wǎng)金融風險專項整治工作實施方案》以來，整個行業(yè)正在進行一次“價值回歸”，P2P等平臺類模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時代已經(jīng)過去，精細化、差異化、技術(shù)化的運營和創(chuàng)新將是互聯(lián)網(wǎng)金融這個階段的主題，人工智能將在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

一直以來，金融領(lǐng)域個性化的服務(wù)都是依賴于“人”的服務(wù)。但從2016年開始，機器正在嘗試取代人在財富管理服務(wù)中的位置，隨之而來的是智能投顧服務(wù)。舉個例子，在美國，券商、資管紛紛開始設(shè)立互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，以互聯(lián)網(wǎng)財富管理類的服務(wù)為主，目的是捕獲更多中小投資者，在現(xiàn)有的證券業(yè)務(wù)體系之外培育新的增長點。貝萊德收購Future Advisor、Fiidelity與Betterment展開戰(zhàn)略合作、Vanguard推出自己的智能投顧服務(wù)、嘉維證券與宜信合作進入中國市場開展智能投顧服務(wù)。這樣的例子還有很多，這背后是傳統(tǒng)金融機構(gòu)對技術(shù)所能產(chǎn)生的勢能的認可。國內(nèi)的智能投顧玩家也很多。其中，宜信和品鈦這樣的在新興市場上已經(jīng)相對成熟的公司已經(jīng)推出了自己的智能投顧服務(wù)。此外，還有大量早期創(chuàng)業(yè)公司直接以此為方向，比如彌財、錢景財富、藍海財富等。

二、人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況

（一）人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域應(yīng)用的必然性

2016年以來央行、其他部委以及最高法院都了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融的指導(dǎo)意見，分別是《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《非銀行支付機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)管理辦法》以及《最高人民法院關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》。這些政策性文件的出臺，預(yù)示著這個行業(yè)在政策紅利和邊界較為模糊的情況下實現(xiàn)的業(yè)務(wù)的快速發(fā)展模式已經(jīng)走到了盡頭。隨著后期監(jiān)管文件的逐步下發(fā)，門檻的設(shè)立，要求的標準化，很多后來者已經(jīng)喪失了最好的入局機會，而現(xiàn)有的穩(wěn)健平臺，則迎來了最好的發(fā)展機遇。對于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，要適應(yīng)政府的監(jiān)管，獲得客戶的支持，要取得自身的發(fā)展，只能依托于人工智能。長時間以來，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用及重要性被頻繁提及。近日，《中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報告（2016）》新書在京，該《報告》執(zhí)行主編、中科金財董事長朱燁東表示，未來互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展將逐漸走向正規(guī)、規(guī)范，移動支付的不可逆轉(zhuǎn)，大數(shù)據(jù)、云計算在互聯(lián)網(wǎng)金融的核心地位進一步加強，金融科技將成為未來互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的主要趨勢。

（二）人工智能極大提高了互聯(lián)網(wǎng)金融的效率

作為百業(yè)之母的金融行業(yè)，與整個社會存在巨大的交織網(wǎng)絡(luò)，沉淀了大量有用或者無用數(shù)據(jù)，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風險控制、投資顧問等，數(shù)據(jù)級別都是海量單位。同時大量數(shù)據(jù)又是非結(jié)構(gòu)化的形式存在，如客戶的身份證掃描件信息，既占據(jù)寶貴的儲存資源、存在重復(fù)存儲浪費，又無法轉(zhuǎn)成可分析數(shù)據(jù)以供分析。金融大數(shù)據(jù)的處理工作面臨極大挑戰(zhàn)。通過運用人工智能的深度學習系統(tǒng)，能夠有足夠多的數(shù)據(jù)供其進行學習，并不斷完善甚至能夠超過人類的知識回答能力，尤其在風險管理與交易這種對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本并提升金融風控及業(yè)務(wù)處理能力。

說到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，有一個比AlphaGO更加強勢的公司，這家公司的名字叫Kensho。這是以前高盛出來的分析師團隊，把整個高盛的經(jīng)驗?zāi)M，通過機器取代現(xiàn)在大量的人工，進行相應(yīng)的投資、分析、決策。而且在信息，在互聯(lián)網(wǎng)傳播非常快的時候，他們?nèi)コ袅舜罅康脑肼暎貧w到這個事情的本質(zhì)。很快高盛發(fā)現(xiàn)了這家公司的發(fā)展速度和未來價值，直接把它私有化，直接變成第一大股東，因為發(fā)現(xiàn)這中間帶來的差別是這個企業(yè)的核心競爭力。

Kensho公司的核心技術(shù)就是能在兩分鐘之內(nèi)做出一份一份簡明的概覽，隨后是13份基于以往類似就業(yè)報告對投資情況的預(yù)測。而你根本就不需要去檢查這些數(shù)據(jù)分析，因為這些分析是基于來自十個數(shù)據(jù)庫的成千上萬條數(shù)據(jù)。如果沒有這些人工智能，分析師們可能要花上幾天的功夫收集梳理這些數(shù)據(jù)，而等他們分析完成后，市場的行情早瞬息萬變。

可見，人工智能的引入對于互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的效率提高是呈幾何式的，你很難想象也不敢相信這么一個事實：未來的投資大師們可能是一堆機器。

（三）人工智能將互聯(lián)網(wǎng)金融帶入智能金融時代

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展至今一共經(jīng)歷了兩個階段：第一個階段是網(wǎng)絡(luò)金融，把現(xiàn)有的金融產(chǎn)品搬到互聯(lián)網(wǎng)上，互聯(lián)網(wǎng)上面現(xiàn)在賣基金、賣理財、賣信托、賣保險。第二個階段是大數(shù)據(jù)金融階段，通過數(shù)據(jù)重新去定義相應(yīng)的金融產(chǎn)品和相應(yīng)的金融服務(wù)。第三個階段正在萌芽，就是人工智能+互聯(lián)網(wǎng)金融的階段，網(wǎng)絡(luò)上有人稱之為智能金融時代。

從目前寧波當?shù)氐幕ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展來看，目前還停留在“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式：在傳統(tǒng)金融服務(wù)上進行疊加，將互聯(lián)網(wǎng)式思維、互聯(lián)網(wǎng)式管理、互聯(lián)網(wǎng)式數(shù)據(jù)融合進傳統(tǒng)金融服務(wù)，而這正是現(xiàn)在大部分互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)提供商正在做的事情?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+金融”的模式也正在讓金融進入“普惠金融”的階段，通過互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)金融機構(gòu)進行補充，讓更多的人平等的享受到金融服務(wù)。但是，“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式下，信息安全、投資風控、資產(chǎn)調(diào)節(jié)等方面問題仍然存在，一定程度上說，互聯(lián)網(wǎng)增加了信息風險，也正是如此，摸索期的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)才會出現(xiàn)P2P跑路的現(xiàn)象，僅2015年，寧波當?shù)氐腜2P公司跑路就多達9家之多。

人工智能是大趨勢，從阿爾法狗的表現(xiàn)以及人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的運用來看，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的改造下將不再局限于“互聯(lián)網(wǎng)+金融”，而是逐漸向“互聯(lián)網(wǎng)+金融+大數(shù)據(jù)+人工智能”轉(zhuǎn)變。人工智能起到串聯(lián)起互聯(lián)網(wǎng)、金融、大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更加智能的精確計算的作用，實現(xiàn)大腦一般的思考，解決“互+金”模式下的諸多痛點。

從理財顧問、征信助手、智能風控系統(tǒng)、防范性金融系統(tǒng)這四個層面來看，整個互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域正在朝著越來越“技術(shù)范兒”的方向上前進，金融智能化成為大勢所趨。智能金融的機器學習功能，讓產(chǎn)品背后的邏輯系統(tǒng)可以快速適應(yīng)場景數(shù)據(jù)，建立合適的評分規(guī)則、決策體系，真正給現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)金融帶來顛覆性的變化。無論是消費金融領(lǐng)域還是風控層面上，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的配合下正在呈現(xiàn)出無與倫比的嶄新打法。這也正是阿爾法狗打敗李世石之后，給金融智能化帶來的全新想象。

（四）人工智能將顛覆互聯(lián)網(wǎng)金融時代的風控體系

匯總整個互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)，其實存在兩個層次風險，一是道德風險，二是經(jīng)營性風險。面對2016年不斷有“跑路”等負面消息縈繞的互聯(lián)網(wǎng)金融，去偽存真或成為首要任務(wù)。一些企業(yè)資金并沒有進入到實體業(yè)務(wù)，而是進入龐氏騙局，而去年出臺的監(jiān)管意見征求稿，監(jiān)管層管理方向還是較為清晰的，希望通過資金的有效監(jiān)控，將企業(yè)資金與個人用戶之間的資金進行分離，規(guī)避風險。然而人力畢竟有限，不可能時刻緊盯住所有互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)，這時引入人工智能監(jiān)管就十分必要。

人工智能已經(jīng)在無人駕駛、圖像處理、語音識別方面取得了突破性的應(yīng)用，那互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域呢？李開復(fù)老師曾談及人工智能應(yīng)用的三個要素：數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力和商業(yè)變現(xiàn)的場景。人工智能解決金融界問題的過程，很好的對應(yīng)了這三個要素。也許，金融領(lǐng)域是人工智能最合適不過的顛覆場景。

在金融業(yè)務(wù)的前端，已經(jīng)有不少傳統(tǒng)銀行將人工智能用于為客戶定制服務(wù)，開發(fā)理財產(chǎn)品的應(yīng)用。例如巴克萊銀行和花旗銀行等。國內(nèi)銀行中走在科技前列的招商銀行，也開始試用全新的人工智能業(yè)務(wù)模式。未來人工智能和機器學習技術(shù)在金融業(yè)前端會有更多的便捷精準服務(wù)提供給客戶。

那么金融應(yīng)用領(lǐng)域的后端呢？信息安全、投資風控、資產(chǎn)管理等方面的問題成了新問題，對于躲在觸屏手機背后的客戶，缺失了央行數(shù)據(jù)的客戶，銀行沒有辦法通過一雙雙眼睛去看到用戶是謙謙君子還是騙子流氓。這個時候，金融后端，傳統(tǒng)金融風控手段覆蓋不到和難以觸及的，那么“互聯(lián)網(wǎng)+金融”業(yè)務(wù)就要結(jié)合更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和人工智能手段，來處理更廣泛的金融客戶問題。

（五）人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用案例

Google、IBM等國際巨頭公司已經(jīng)將人工智能技術(shù)滲透在各種產(chǎn)品的方方面面，總體上看，國內(nèi)金融行業(yè)也逐步開始應(yīng)用人工智能技術(shù)，隨著國內(nèi)雙創(chuàng)政策的推動和對人工智能產(chǎn)業(yè)的投資拉動，預(yù)計廣泛應(yīng)用節(jié)點即將到來。

1.阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設(shè)一個特殊的科學家團隊，專門從事機器學習與深度學習等人工智能領(lǐng)域的前沿研究，并在螞蟻金服的業(yè)務(wù)場景下進行一系列的創(chuàng)新和應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險、征信、智能投顧、客戶服務(wù)等多個領(lǐng)域。根據(jù)螞蟻金服公布數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上，使用機器學習把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開發(fā)的基于深度學習的OCR系統(tǒng)，使證件校核時間從1天縮小到1秒，同時提升了30%的通過率。以智能客服為例，2016年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠程客戶服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機器人完成，同時實現(xiàn)了100%的自動語音識別。當用戶通過支付寶客戶端進入“我的客服”后，人工智能開始發(fā)揮作用，“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準的是基于用戶使用的服務(wù)、時長、行為等變量抽取出的個性化疑問點；在交流中，則通過深度學習和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點擊準確率在過去的時間里大幅提升，在花唄等業(yè)務(wù)上，機器人問答準確率從67%提升到超過80%。

2.2015年，交通銀行推出智能網(wǎng)點機器人，并引發(fā)了金融銀行界的廣泛關(guān)注。它為實體機器人，采用語音識別和人臉識別技術(shù)，可以人機進行語音交流，還可以識別熟悉客戶，在網(wǎng)點進行客戶指引、介紹銀行的各類業(yè)務(wù)等。在語言交流過程中，它能回答客戶的各種問題，緩解等待辦理業(yè)務(wù)的銀行客戶潛在情緒，分擔大堂經(jīng)理的工作，分流客戶，節(jié)省客戶辦理時間。

3.百度教育信貸實現(xiàn)“秒批”?！叭斯ぶ悄軐τ诮鹑谝矔a(chǎn)生變革性影響，可以真正做到讓征信升級”。6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏特別提到人工智能正在重構(gòu)包括金融在內(nèi)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。他特別強調(diào)，“現(xiàn)在百度的教育貸款，基本上是以‘秒’的時間可以決定是不是給一個人貸款。”李彥宏講到的百度教育信貸的“秒批”，其具體的操作程序非常簡單，用戶想要獲取百度消費信貸服務(wù)，只需在百度錢包APP“教育貸款”板塊上傳身份證，系統(tǒng)就能自動比對、確認用戶身份信息，并根據(jù)信用記錄判定用戶所需的服務(wù)類型或額度，不僅能實現(xiàn)遠程審批，審批時間更可縮短至“秒批”級別。秒批依靠的是百度以大數(shù)據(jù)和人工智能為基礎(chǔ)的嚴謹風控體系。借助“大數(shù)據(jù)+人工智能”技術(shù)，百度風控部門為有信貸需求的群體繪制用戶畫像，建立信用體系，加上圖像識別等人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用，構(gòu)成了秒批的技術(shù)基礎(chǔ)。

4.寧波聚元集團旗下超人貸平臺自2014年上線以來，發(fā)展迅速，以高效風控、低成本控制、低壞賬率享譽業(yè)內(nèi)，平臺注冊會員超過1萬人，線上累計交易金額已突破2億元，穩(wěn)定健康的發(fā)展道路使得平臺處于整個大市行業(yè)中領(lǐng)先地位，并受到CCTV2、CCTV7央視正面報道，成為浙江地區(qū)首批在央視上榜的互聯(lián)網(wǎng)金融品牌。超人貸平臺除了將資金交由第三方商業(yè)銀行或有資質(zhì)的資金托管機構(gòu)進行托管，建立信息披露制度，充分披露融資項目、經(jīng)營管理等信息外，最重要一個突出優(yōu)勢就是采用先進的人工智能對每一筆交易?M行實時監(jiān)控，監(jiān)控信息還可面向公眾開放。自創(chuàng)立以來發(fā)展穩(wěn)健，越來越受到客戶青睞。