導語：如何才能寫好一篇人工智能培訓教育，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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一、職教城技能培訓現狀分析

株洲職教城位于株洲市東北部，園區(qū)規(guī)劃總占地面積1300多公頃，總投資100億元，項目計劃3年建成，5年全面完善。實現園區(qū)在校學歷教育學生8萬至10萬人，年均培訓人員3萬人?，F已有11所院校簽約入園，自2009年底開工建設以來，湖南工貿技師學院、湖南有色金屬職院、湖南省商業(yè)技師學院、湖南鐵路科技職院、湖南化工職院等5所院校已先后建成開學，湖南鐵道職院、湖南中醫(yī)藥高專兩所院校已于2016年內啟動建設，湖南汽車工程職院、株洲市職大、株洲市中等職業(yè)學校正在積極推進土地報批。入城院校都是國內、省內有較大影響，處于全國領先水平，各具特色的職業(yè)院校。職教大學城項目建成后經過整合，將逐步實現實習實訓資源共享及師資共享，形成化工醫(yī)藥、加工制造、電子信息、商貿旅游、交通運輸、材料能源、軌道交通等精品專業(yè)群，為株洲經濟發(fā)展培養(yǎng)高技能人才，成為長株潭及中南地區(qū)職業(yè)技術學歷教育中心、農村勞動力轉移培訓中心、下崗人員再就業(yè)培訓中心、在崗職工技能培訓教育中心和長株潭職業(yè)教育主要實習實訓基地建設。目前，全市已擁有國家級和省級高技能人才培訓基地11家，2013年還確立了35家重點職業(yè)培訓機構與130家重點企業(yè)名單，加強了培訓機構與企業(yè)之間的聯(lián)系。重點依托職教大學城內湖南鐵路科技職院、湖南化工職院、湖南鐵道職院、湖南汽車工程職院、湖南工貿技師學院等示范性高職院校、技師學院和高級技工學校，建設一批省、市級高技能人才培訓基地，向企業(yè)提供職業(yè)培訓、技能實訓、職業(yè)資格鑒定等公共服務。到2020年，將建成30個市級高技能人才培訓基地，力爭申報建設10個以上省級和國家級高技能人才培訓基地，基本形成覆蓋重點產業(yè)和全市城鎮(zhèn)的高技能人才培訓網絡，為湖南省經濟建設提供更多更優(yōu)的職業(yè)人才和職業(yè)培訓服務，為長株潭“兩型社會”建設做出積極貢獻。

二、職教城資源共享的意義

株洲職教大學城是湖南省重點項目、湖南省“兩型社會”建設典范工程、株洲市十大服務業(yè)項目之一，對調整教育結構、對接產業(yè)發(fā)展、服務公共民生及打造株洲發(fā)展升級版具有重大意義。在職教大學城建設前，株洲市高技能人才培訓規(guī)模相當有限，培訓質量不能很好地滿足行業(yè)企業(yè)技術層級不斷快速升級的需要，尤其是職業(yè)崗位在技術層次上的不斷分化、崗位技術水平的持續(xù)提升、崗位技術含量的持續(xù)升級以及勞動內涵的極大豐富，對勞動者的技術水平提出了更高的要求。而各職業(yè)院校的建設各自為戰(zhàn)，從硬件建設到教學支持服務等都是獨立組織與實施，一方面投入分散，投入不足，導致職業(yè)院校辦學條件難以滿足經濟社會對職業(yè)教育人才及培規(guī)格的需求，另一方面因為條塊分割，各自為戰(zhàn)，造成重復建設，資源浪費。因此，研究和解決職教大學城資源共享問題，有利于節(jié)約投入成本，有利于教育資源使用效率，有利于提高職業(yè)教育質量及技能培訓實效。近年來，株洲地區(qū)高技能人才培養(yǎng)機構、職業(yè)院校與企業(yè)大力推進“校企合作、工學結合”的高技能人才培養(yǎng)模式，專業(yè)建設與課程開發(fā)力度加大、師資隊伍水平與實踐條件得到改善，培訓質量顯著提高，企業(yè)高技能人才隊伍總體水平呈上升態(tài)勢，特別是對高起點、高標準建設好和管理好株洲職教園具有非常重要的意義?，F已形成了良好地實踐資源共享運行機制。園區(qū)內高校通過“抱團共享，強強聯(lián)合”提高整個園區(qū)各高校自身的內部效益和園區(qū)的外部效益。通過職教園區(qū)各職業(yè)院校教育資源共建共享實現職業(yè)教育及培訓規(guī)模發(fā)展，為長株潭“兩型社會”建設和株洲市產業(yè)轉型升級做出積極貢獻，為湖南省經濟建設提供更多更優(yōu)的職業(yè)技能人才和職業(yè)培訓服務，培養(yǎng)適應地方經濟建設和社會發(fā)展需要的技術技能型人才，滿足經濟發(fā)展方式轉變和產業(yè)結構調整要求。

三、技能人才培訓資源共享具體舉措

1.成立專門機構，統(tǒng)籌規(guī)劃、管理運作。一個有效的組織領導和協(xié)調機制能夠充分整合政府、高校、企業(yè)和行業(yè)等方面的優(yōu)勢，調動各方面支持職業(yè)院校和高職園區(qū)建設的積極性，有助于保障和實現校校之間、校企之間的合作共享。職教大學城內各高職院校應聯(lián)合成立專門機構，負責組織、協(xié)調推動工作、決策有關資源共享的重大問題，為保障園區(qū)技能人才培訓資源共享提供組織保障。

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[關鍵詞]人工智能 信息技術 智能教育

人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。

一、高中開設人工智能課程的意義

（1）人工智能定義

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。

（2）開設人工智能課程的意義

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據經驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。

將人工智能課程引入到我國現行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現實問題。

二、高中人工智能教育現狀及存在問題

目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，Internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：

（一）教學條件參差不齊

開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。

（1）對硬件性能的要求

人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網絡堵塞，可能連網頁都打不開，這不僅浪費了僅有的上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。

（2）對軟件性能的要求

為了降低成本，學?？梢岳没ヂ?lián)網上提供的免費下載軟件和免費在線教學網站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網絡不通、網絡擁擠或在線網站停止服務等情況，將無法使用網絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。

（二）對人工智能科學的認識不足

（1）學生的認識誤區(qū)

提及人工智能，給大多數學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。

（2）教師對人工智能學科開設存在偏見

一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。

（三）一線教師經驗不足

在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。

三、解決上述問題的幾點建議

（一）加強軟、硬件建設

在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網搜索更多適合AI教學的網站，教師應整理出和AI相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。

（二）端正認識，增強支持

作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。

作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。

校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。

總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。

參考文獻：

［1］張劍平.人工智能技術與“問題解決”［J］.中小學信息技術教育，2003(10).

［2］段東輝.淺談信息技術課程中人工智能教育［J］.新鄉(xiāng)教育學院學報，第19卷第二期2006，6.

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1 引言(Introduction)

 

人們越來越接受逐漸取代傳統(tǒng)考試方式的利用計算機網絡實現的遠程考試系統(tǒng)。傳統(tǒng)意義上的考試，操作過程極其繁瑣，出錯難以避免。遠程教育也稱為網絡教育，突破了時間與空間的限制，對實現教育終生化，教育大眾化、平民化有重要的意義。我國是一個十三億人口的大國，且農業(yè)人口眾多，東西部發(fā)展不平衡，教育資源尤其是高等教育資源分布不均勻，西部及偏遠地區(qū)教育資源匱乏。遠程教育為全民教育及終生教育提供了有效的途徑。在遠程教育體系中，基于計算機網絡的遠程考試系統(tǒng)有了非常重要的意義。遠程考試系統(tǒng)盡可能保證了考試的實時、可靠及客觀公平及最小程度的人為因素影響。遠程考試系統(tǒng)亦廣泛應用于政府、企業(yè)及各種機構的培訓，因此，討論遠程考試系統(tǒng)有了非常重要的意義。

 

遠程考試離不開試題庫的創(chuàng)建。

 

采用常規(guī)數據庫構成的試題庫，對客觀題(選擇、判斷、填空題)很好解決。可以將試題庫的試題按不同的形式出現。原理是：每個題都有幾個選項，正確的和干擾項都有若干項。當試題要單選題時，可以用算法限制，每個題抽出一個正確項和若干個干擾項。當試題需要多選題時，每個題在答題選項中任意選取，但保證正確選項大于1即可。

 

而抽卷一般都是隨機在試題庫抽題形成試卷。這就造成不同試卷難度可能不同，考試欠公平。處理這個問題最好的辦法就是將題目在建立試題庫時就給了難度系數，出題時按難度比例抽題。這樣對每個參考者相對公平。這涉及到怎樣確定試題難度的問題。下面將討論用人工智能技術處理試題難度。也就是在創(chuàng)建試題時，讓計算機自動識別試題難度。

 

2 人工智能技術在試題庫建設中的應用(Application

 

of artificial intelligence techniques in building the

 

examinations bank)

 

2.1 人工智能的定義

 

著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術[1]。

 

人工智能(AI)是目前發(fā)展迅猛的計算機學科的一個分支，近代被稱為三大尖端技術之一，這三大尖端技術是：基因工程、納米科學、人工智能。人工智能經過近幾十年的發(fā)展，也逐漸成為了一個比較成熟的技術應用。在實踐中應用十分廣泛。在許多學科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可觀的經濟效應，在理論上也日趨完善。

 

人工智能是用計算機算法來模擬人類的智能行為或思維過程。比如：邏輯推理、學習規(guī)劃、計劃實施等等。主要的內容包含：計算機實現算法(原理)、智能機器人制造等。人工智能涉及的學科也極為廣泛。首要的是計算機技術，還有心理學、教育學、語言學等人文科學。還有控制、自動化、仿真、數理邏輯等自然學科，具有廣泛的應用前景。目前，關于人工智能的研究涉及到軍事、航天航空、機械制造、計算機仿真、遙控遙感、機器人、工業(yè)控制、自動化、采礦、教育培訓、服務業(yè)等等。人工智能技術在當今社會中得到越來越多的關注和重視，是正在快速發(fā)展的熱門學科。它起源于計算機技術，但遠不止于計算機科學范疇。人工智能取得了許多成就，這些成就主要表現在： 基于知識的系統(tǒng)、機器學習、神經網絡、機器人學、Agent技術和分布的協(xié)同工作、規(guī)劃和配置、機器感知等[2]。

 

2.2 知識的定義

 

知識是人類在認識自然、改造自然過程中沉淀下來的精神產物，是人類進行創(chuàng)新、創(chuàng)造、探索等智能活動的基礎。關于知識的理解，可以概括為以下幾個方面：

 

(1)知識是轉換后的信息。經過人類的主觀理解、解釋、消化、選擇以及過濾，大量信息加工處理后，稱其為知識。

 

(2)知識也可以理解為對特定的學科或產業(yè)的概念定義、內部關系、運作過程和應用解釋。

 

(3)知識亦可以定義為：“事實”“信念”“啟發(fā)式”。

 

在人工智能領域，知識是一個非常重要的處理點。大量的信息必須從知識中提取和轉換來的。從其作用層次，它們分為對象級知識、元級知識兩類。按性質亦可劃分為三種知識：過程性、描述性、判斷性。

 

2.3 知識表示

 

知識表示一直是計算機領域中非常關鍵的問題，在人工智能及專家系統(tǒng)中，知識表示是知識的符號化過程。實際上是為描述事件所做的一組約定，它的實質是將事件的事實、過程、關系、屬性等特征抽象成數據結構。計算機的知識表示就是研究這些數據結構，構建數據庫，使用算法將物質世界的可以處理的信息盡可能量化，過程化。人工智能也就是讓計算機模擬人的思維過程。將這些海量的數字化后的信息快速處理，以獲得人們需要的結果。

 

人工智能應用在構建試題庫時，知識表示也成為一個非常關鍵的問題。

 

知識的表示與對問題的處理和解決以及解決問題的效率有很大的影響。一個正確的知識表示，可以將知識很好的轉化為數字信息，從而使得計算機能夠更好的處理，那么對知識表示的要求，主要從下面四個方面去處理：

 

(a)可表達性：能夠正確有效的將要解決的問題所需要的知識表達出來。

 

(b)可理解性：知識表結果是容易理解的，簡單明了的。

 

(c)可訪問性：知識表示是可以利用的

 

(d)可擴充性：當有新增知識的時候，原來的知識表示可以擴展、補充。

 

2.4 知識庫的構建

 

知識庫是按照一定要求存儲在計算機中的相互關聯(lián)的事實知識的集合，是經過分類和組織、序化的知識集合，是構建專家系統(tǒng)(ES)的核心和基礎[3]。

 

對知識的處理，很關鍵的一步是知識庫的構建，即創(chuàng)建知識的物理結構及邏輯結構，在計算機技術及人工智能理論中，可以理解為數據結構的建立。知識庫的組織方式，依賴于知識表示模式，也依賴于數據庫等計算機技術。目前的數據庫技術發(fā)展很快，也有很多模式可供選擇?？傊?，知識庫的組織應盡可能全面、高效、最大化利用存儲空間。

 

知識庫的構建模型如圖1所示。

 

圖1 知識庫構建模型

 

Fig.1 The knowledge base model

 

2.5 知識庫的管理

 

在人工智能的專家系統(tǒng)中，知識庫會隨著時間推移，越來越大，知識的嘗試和廣度也相應變化。知識庫管理維護得好，會成為日常工作的好幫手，處理得不好，知識庫就是一堆沒有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知識庫涉及到數據存儲的安全性、訪問效率、多用戶等等，依賴于計算機軟件技術。

 

2.6 實現過程

 

(1)構造試題庫數據結構表見圖2。主鍵為“ID”。

 

圖2 綜合試題庫表

 

Fig.2 The examination bank table

 

(2)所考知識點難度數據表結構

 

所考知識點難度數據表結構如圖3所示。主鍵為“序號”。

 

圖3 知識點難度數據結構表

 

Fig.3 Construction table of the database in difficulty

 

coefficient of knowledge point

 

(3)知識點數據分析及客觀題知識點難度計算程序的算法實現

 

先將所選課程考試大綱要求的知識點按照掌握、理解、了解的要求每個知識點設置一個或兩個關鍵字，并設置知識點難度系數數據庫，考試大綱要求不是很多，所以數據量不大，可由教研室討論每個知識點的難度系數?？荚嚨念}庫卻是不斷增加的，每增加一個選擇題時，就遍歷知識點難度系統(tǒng)數據庫，按詞法匹配，如果選擇題含有某知識點，即將此知識點的難度系統(tǒng)加到累加變量中，并將計數器加1，遍歷完整個表，將累加變量值除以計數器，得到此選擇題的知識點難度系統(tǒng)。實現算法如圖4所示。

 

圖4 試題庫難度系數生成算法流程圖

 

Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of

 

difficulty of examination bank

 

3 結論(Conclusion)

 

用人工智能技術，基于知識點屬性建立的知識點庫;試題庫建庫時，試題能按詞法匹配，遍歷知識點庫，智能生成難度系數。解決了在無紙化考試中遇到的考試公平的問題，也減輕了出題者的工作量，避免了出題者主觀判斷題目難度導致的隨意性和不準確性。

 

但系統(tǒng)仍存在不足：可實現是部分智能推導，知識點的堆積是一個繼承過程，仍然可以繼續(xù)研究。人工智能在計算機考試中仍有很多可研究的方面，如：主觀題的閱卷等。這也是今后可努力的方向。

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關鍵詞：人工智能；高中生；職業(yè)規(guī)劃；建議

一、引言

人工智能的不斷發(fā)展與拓展促進了我國各個領域的發(fā)展，同時對各個行業(yè)產生巨大沖擊，很多需要人工機械作業(yè)的領域將會使用機器人，造成大量人員的失業(yè)。面對如此現狀，今后我們高中生如何做好職業(yè)生涯規(guī)劃成為當務之急，只有深刻把握社會發(fā)展趨勢，加強學習方向與時代潮流的匹配性，才能迎接挑戰(zhàn)、抓住機遇、趨利避害，做好職業(yè)選擇和規(guī)劃，更好地適應今后的社會發(fā)展。

二、人工智能的發(fā)展現狀和趨勢

（一）人工智能的發(fā)展現狀

“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。目前，人工智能技術在美國、歐洲和日本呈現飛速發(fā)展趨勢。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能已經在各個行業(yè)得到廣泛應用，其中比較典型應用主要包括符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學習、問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術以及專家系統(tǒng)等，這些在計算機領域、化學領域、醫(yī)學領域以及礦物勘測領域等得到廣泛應用，并取得較好效果。

（二）人工智能的發(fā)展趨勢

技術的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會綜合模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感等進行全方位發(fā)展。隨著全球化趨勢的不斷增強，今后人工智能會向著全球國際標準的方向發(fā)展。人工智能技術不斷地在就業(yè)領域應用及發(fā)展，因此高中階段就對自己的職業(yè)生涯有著規(guī)劃是未來發(fā)展的必然趨勢，并且美國、加拿大等先進國家早早的就把高中生職業(yè)規(guī)劃教育課程安排在了高中階段，相比之下安排職業(yè)規(guī)劃教育課程的高中畢業(yè)生，甚至大學畢業(yè)生對自己的規(guī)劃都有著明確的方向，我國目前某些地區(qū)高中階段已經安排了職業(yè)規(guī)劃類型的課程，相信不久高中生職業(yè)規(guī)劃的課程也會出現在更多地區(qū)的校園。

（三）人工智能發(fā)展對就業(yè)的影響

隨著機器眼下正在取代的首當其沖的是那些簡單機械操作的勞動者，比如說我國工廠里的初級工人正在面臨自動化的威脅。還有美國福特公司，不僅大量裁減藍領工人，而且還要把工廠搬到別的州或國家去，那里稅收更低、政策環(huán)境更寬松、工會更友善的，在這些地方使用機器人不僅可以提高作業(yè)效率和質量，而且能夠極大的降低各種成本，能夠為企業(yè)創(chuàng)造更多的效益。

隨著人工智能的快速發(fā)展，人工智能對各個領域的就業(yè)產生了重大影響，我國也在往這個方向發(fā)展，對于IT行業(yè)，今后會大量使用機器人進行工作，制造業(yè)也在逐漸增加使用機器人。技術的進步，使得個人的生產效率得到了巨大的提升。雖然就短期而言，機器是不會一下子取代大多數人，但我們必須未雨綢繆、防患于未然。有一些機械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如流水線工、司機、配藥師等，機器比人還擅長，這些領域將會淘汰大量的工人，導致很多人員失業(yè)。而很多工作需要人搭配機器做才最高效，這些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和機器協(xié)作的過程中，機器一定會不斷智能優(yōu)化的，在單一專業(yè)的工作內容中，機器逐漸又會替代人，因此也會造成人員失業(yè)。對于人際溝通事務，由于需要人與人之間的交流，還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。

對于我們高中生而言，勤動腦，勤動手，不斷創(chuàng)新，是未來立足之本。因此不僅要埋頭學習知識，還要培養(yǎng)創(chuàng)新能力和實踐能力，以應對迎接人工智能的挑戰(zhàn)。

（四）高中生應該怎樣規(guī)劃職業(yè)生涯

面對人工智能的快速發(fā)展，今后我們高中生應當趨利避害，努力做好職業(yè)生涯規(guī)劃，實現自我價值的增值，具體來說應當從以下幾個方面入手：

1.增強職業(yè)規(guī)劃的意識

高中生要根據自身的主觀因素以及外界的環(huán)境因素，分析、歸納、選擇自己的職業(yè)發(fā)展方向，并且制定相應的學習、培養(yǎng)計劃，采取必要行動去實現目標。這種確定人生方向的規(guī)劃問題應該在高中階段每一個學生都應該對自己有著清醒的認識，并且得到自身的重視，對選考科目的選擇及大學志愿的填報就不會盲目、無頭緒，在高中階段有了明確的目標會使自己的學習方向更加準確，學習積極性更加強勁，同時在就業(yè)選擇上也可以盡量地少走彎路。

2.選擇高水平的職業(yè)指導教師

高中生實現從學校到社會或者更高層學校的過程中職業(yè)規(guī)劃具有重要的導向作用，因此在高中階段一個好的職業(yè)規(guī)劃指導教師對學生的影響有著重要的意義。首先我們選擇的職業(yè)規(guī)劃指導教師必須具備一定的任職條件，目前國家也一再的強調任職職業(yè)資格的嚴格性；其次就是指導教師要善于啟發(fā)式指導學生，增強學生的獨立思考能力，在教師的幫助下充分認識自己的天賦、特長、興趣、能力、心理等方，發(fā)現和挖掘自己多方面的潛能，學會正確利用各方面條件充分發(fā)展。同時，要注意避免指導教師的思想左右了我們的思想，只有準確的認識自己，才能促使我們帶著自己的職業(yè)規(guī)劃繼續(xù)努力進步。

3.自己的高中生涯規(guī)劃

高中的三年，對一個高中生的人生有著重要的意義，因此高中階段可以進行分階段的自我管理培養(yǎng)。高一階段：剛進入學校，通過學習了解學科特點，利用學校、教師、網絡、社會了解就業(yè)動向，自我優(yōu)勢結合人才需求，明確選考科目，初步制定職業(yè)發(fā)展意向。高二階段：正確處理選考科目學習與學考科目學習的關系，既突出專業(yè)知識又兼顧知識廣度。高三階段：更要處理好語文數學英語必考科目學習與選修科目深化拓展的關系，既要提高高考成績又要深化拓展專業(yè)素養(yǎng)；既要強化高考復習又要重視面試培訓，為參加高校自主招生考試或“三位一體”考試做好充分準備。因為近年來重點大學通過高考統(tǒng)一招生錄取的名額正在減少，而自主招生或“三位一體”的名額大量增加，有志于就讀名牌大學的學生要注意這方面的情況。同時高中生要根據自己的理想多去了解高校情況，多去了專業(yè)設置的情況，為報考適合自己的學校及專業(yè)做好信息準備。

4.積極參加選修課程，為今后的職業(yè)生涯做好基礎

按照教育部有關規(guī)定，高中學校要開設選修課程。我們可以根據自己的興趣愛好，選取自己喜歡的課程進行學習，這不僅可以及早的發(fā)現我們的喜好和特長，為我們的職業(yè)生涯做規(guī)劃有著重要的參考意義，同時對我們的基礎知識的培養(yǎng)也很重要，拓寬了我們的見識寬度，為今后的職業(yè)生涯奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]劉界，黃冠，王冰潔.關于人工智能教育如何彌補當前教育缺陷的思考[J].內蒙古民族大學學報，2006，12（3）：50-51.

[2]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統(tǒng)中的應用[J].計算機仿真，2003.20（8）.

[3]劉春玲，張煥生，郝國芬.BP神經網絡在教學評價中的應用[J].煤炭技術，2012，31（5）：231-232.

篇5

關鍵詞：人工智能，基礎教育，專業(yè)發(fā)展

一、前言

人工智能（Arti?cialIntelligence，簡稱AI)快速發(fā)展，在一定程度上促進了人們的思維方式、人際互動模式以及學習和教學方式的改變，我國教育部門不斷重視AI技術在基礎教育領域中的融合，以更好地促進中小學生的個性化發(fā)展。AI視域下，教師的工作環(huán)境將會越來越智慧化，智能閱卷、智能授課和智能評估逐漸成為可能，教師可以根據學生的學習進度和學習特征，有針對性地對學生開展個性化指導。同時，學生在課堂上也可以更熟練的使用平板電腦而不是手抄本進行交流。目前，AI技術已經成為教育系統(tǒng)性變革的內生變量，不斷推動著教育模式的變革、教育理念的更新以及教育體系的重構，基礎教育信息化進入了創(chuàng)新發(fā)展的2.0時代[1]。雖然我國AI教育發(fā)展水平落后于國際先進水平，尚未在在中小學教育中普及應用，但是我國教育部門已經制定和出臺了相關政策，以推動基礎教育和AI的不斷融合和發(fā)展，可以預見，AI技術必將為基礎教育發(fā)展賦予越來越強大的智慧支撐，推動基礎教育現代化。

二、AI教育時代中小學教師面臨的挑戰(zhàn)

面對以AI為核心的信息技術，如何更好的促進學生發(fā)展，從適應到引領轉變，實現自身的突破性發(fā)展，是教育工作者必須深思的問題。AI技術在一定程度上提高了教學水平和教學質量，但是在教師層面還是存在一些問題，使AI技術與基礎教育在融合過程中面臨一系列的挑戰(zhàn)。1.與AI教育相配套的教學方法創(chuàng)新性不足AI教育作為一個高度依賴技術的跨學科領域，AI應用程序可以在一定程度上扮演教師的角色，觀察學生的學習過程，分析他們的學習表現，并根據他們的需求為他們提供即時幫助。此外，了解AI技術的能力和特點，教師可以在課堂上采用合適的AI應用程序來提高學生的學習成績、動機或參與度。新技術影響了教育體制和教學手段，在這樣的背景下，教師在使用新技術時要關注教育主體、尊重教育主體，而不能秉持以往舊的認識。但是在現實教學中仍存在盲目學習的典型問題，教師未能針對學生的個性特征而進行因材施教，學生在學習的過程中存在“一刀切”的現象，而不是被個性化對待。2.AI師資力量薄弱AI教育屬于多學科交叉領域，教師一方面要具備心理學、教育學和信息技術等各學科相關知識，另一方面要將這些知識進行整合和運用。目前雖然學生的學習意愿強烈，但是從當前AI的師資來看，具有AI學識的師資力量十分薄弱，教師普遍缺乏完整而系統(tǒng)講授AI課程的能力和知識，部分教師簡單地將AI教育視作機器人教育﹑編程教育、計算機輔助教學等，個別中小學的AI教師是由其他學科教師來兼任，此外，AI教師編制不足、師資質量不均衡也是突出的問題。教師師資隊伍建設是改善AI教學質量的關鍵。3.教師培訓缺乏針對性目前教師已了解到AI在教學方面發(fā)揮的積極作用，并認可AI對教學的促進作用，但大部分教師都是停留在簡單的意識層面，在教學實踐中并未真正去落實。雖然存在以上問題，但是大部分AI教育教師沒有接受專業(yè)培訓，在講授AI知識時，缺乏深入性，只能浮于表面，有違學科初衷。4.實施路徑單一AI教育作為新興學科，是基于時代最新技術的教育，要求教師在專業(yè)發(fā)展過程中，一方面要注重掌握各學科知識，另一方面更要注重教師專業(yè)發(fā)展的實踐性和情境性，強調學生在學習過程中的參與和體驗。但是目前中小學AI教育實施路徑比較單一，在課程設計上，教師主要停留在傳統(tǒng)的信息技術與教學設計層面，學生在課堂學習和實踐中難以系統(tǒng)而深入掌握AI的技術、方法和基本理念。在教授形式上，主要采用課堂教學的方式對AI知識進行講解，而學生實踐和體驗的機會相對較少。

三、AI視域下中小學教師發(fā)展路徑

中小學教師如何更好適應AI時代，更好的構建AI教育生態(tài)體系，以促進AI與基礎教育的深度融合，主要有以下路徑：1.培養(yǎng)信息素養(yǎng)信息素養(yǎng)的本質是全球信息化，人們需要具備的一種能力。面對AI技術的迅速發(fā)展，中小學教師應注重信息素養(yǎng)的培養(yǎng)，信息素養(yǎng)主要包括兩方面內容，即信息技術素養(yǎng)和信息意識素養(yǎng)。在信息技術素養(yǎng)方面，中小學教師應呈現趣味性強的教學課件、流暢的運用多媒體、及時反饋學生的問題等調動學生的積極性，以激發(fā)學生各科的學習興趣，培養(yǎng)良好的學習習慣。此外，中小學教師要保持對新技術的敏感性。信息意識素養(yǎng)是信息素養(yǎng)中的觀念性成分，是教師對信息的態(tài)度、認識層面的關鍵要素，是信息素養(yǎng)的重要組成部分。中小學教師在信息意識層面，要積極接受新興技術帶來的學習和教學方式的改變，決定性意義轉變的前提是更新觀念。2.提升職業(yè)道德素養(yǎng)恪守職業(yè)道德：傳道、授業(yè)、解惑是中小學教師的主要職責。隨著AI與教育的融合，智能平板等設備可以在一定程度上代替教師講授知識、解疑答難和閱卷評分，AI在得到科學利用的前提下，可以成為師生的強大助手，從而大幅提升教與學的效率。教師應積極面對AI技術給教育帶來的便利，提高自身的自主學習能力和創(chuàng)造力，同時注重培養(yǎng)學生思維的創(chuàng)新性，呵護學生的好奇心和求知欲，鼓勵學生發(fā)現和解決問題。引導學生樹立正確價值觀、道德觀和法治觀：如今AI技術迅速進入中小學生的課堂教學，深刻改變著學生的學習模式和師生互動模式，一方面教師要充分將AI技術有效整合到課堂，另一方面也要正視AI的使用邊界，AI技術快速發(fā)展有可能帶來倫理風險。在中小學階段不乏這樣的例子，有些學生利用課堂上學到的編程知識去充當黑客，或者產生網絡成癮行為，以上學生的偏差行為已經觸及價值觀的層面，對自身的身心健康產生不利影響。因此，面對AI技術的迅猛發(fā)展，教師要有效的應對信息技術帶來的倫理挑戰(zhàn)，深入研究思考并引導學生樹立正確的價值觀、道德觀和法治觀，提升學生的誠信意識和社會信用水平。3.更新教育教學觀念改變傳統(tǒng)單一教學模式：隨著AI技術的發(fā)展，互聯(lián)網、大數據分析、智能化推送等教育產品層出不窮，如果不能科學利用這些技術產品營造適合學生成長的教學生態(tài)環(huán)境，技術將無法真正促進學生學習效果和教師教學水平的提升。AI視域下，教師要接受并適應智能技術給教育帶來的變化，轉變傳統(tǒng)教育觀念和教師角色，同時，教師在教學中應考慮學生的認知發(fā)展的階段性特征，適時了解學生的學習風格和學習策略及學習中遇到的學習障礙，利用多樣的教學活動和教學過程將知識獲取和能力培養(yǎng)結合起來，促進學生認知和非認知能力的發(fā)展，最終實現學生的全面和個性化發(fā)展。課堂教學中，教師應改變“灌輸式”“注入式”等單一的教學模式，充分利用AI技術實現教學方法多樣化，活躍課堂氛圍，提高課堂效率，樹立教學、體驗和實踐相結合的教學觀，提升學生的動手能力，中小學AI教育在實施路徑方面應該多元化，實現認知、實踐和體驗的有機結合。此外，教師要看到學生的不同進度和情感需求，借助于AI技術，根據學生的發(fā)展節(jié)奏制定不同的學習計劃，做到因材施教，為每一位學生成長提供學伴式幫助。注重培養(yǎng)線上和線下相結合的自主學習能力：AI視域下信息技術與基礎教育的融合，網絡在線平臺為教師提供了豐富的學習資源，教師要更新自身舊的知識框架，進而不斷提高自身的知識體系。針對目前存在的教師培訓缺乏針對性的現狀，教師可以加強線上自主學習，學習教學中常用的AI技術和程序。首先，線上學習過程中，面對網絡和AI應用提供的多種類別的學習內容，教師要根據所教學科和所任學段的學生發(fā)展特點，選擇恰當的教學內容，以便信息技術可以更充分地服務于教學，從而提高教學水平。其次，教師在注重線上學習的同時，也要注重線下學習，教師在教學中可以組織課前、課后的學習討論小組，就教學中遇到的問題進行面對面的溝通與交流。

四、結語

AI技術的迅速發(fā)展，給基礎教育帶來便利的同時也必然會帶來較大的沖擊與挑戰(zhàn)，AI視域下，中小學教師應該以積極的心態(tài)去面對機遇和挑戰(zhàn)，搶抓機遇、迎難而上，努力培養(yǎng)自身信息素養(yǎng)，提升職業(yè)道德素養(yǎng)，更新教育教學觀念，在人與機器日益激烈的競爭中獲得主導地位，在基礎教育改革發(fā)展浪潮中實現跨越式自我發(fā)展。

參考文獻：

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前沿六：小數據

另外一個領域對人工智能來說是小數據。那些大公司，他們處于領先的地位，像百度、谷歌、微軟這些公司擁有大量的數據。人工智能的一個課程就是神經網絡課程，其實需要很多的培訓，需要很多的數據點、很多的例子，甚至數十億的數據。神經網絡它的存在有60年了，直到我們能夠大規(guī)模利用它們的時候，利用這些數十億樣品培訓人工智能，這些神經網絡才變成有用的。

今天，你要做人工智能的話，你需要很多的樣品和很多的數據。如果你想讓人工智能學習，比如說讓它能識別貓狗差別，你其實做的方法就是給它數百萬這樣的例子，像貓狗這樣百萬的例子，數百萬的貓狗的照片。成千上萬之后，它就開始能夠識別了。它看到這個貓就能夠識別它是一個貓，所以你要有很多的數據教育它。

但是非常有意思，如果是一個剛剛學走路的小孩，也許他只知道十二個這樣的例子，他能夠馬上知道貓狗之間的差異。他只知道十二個例子就能夠進行判斷了。前沿是什么呢？就是我們讓人工智能只需要小數據就能夠學習。這確實是一個顛覆性的，能夠讓我們現在的技術有顛覆型轉變。大公司沒有優(yōu)勢了，創(chuàng)業(yè)公司，用小數據就可以，有人工感知了，這是另外一個前沿，十二個例子，人所需要的這些例子，如果我們能夠模仿人類的話就是非常有利的一個變化。

前沿七：人工智能的創(chuàng)造力

在人工智能另外一個領域就是創(chuàng)造力，我們認為創(chuàng)造力只是人的，大家可以從故事當中可以看到，不僅僅是人能做，有很多的信息，我們培訓機器人以及人工智能也能夠做到。谷歌有Alphago，Alphago是一個人工智能，它希望能夠打敗其他游戲玩家，因此它還會有一些深入的算法，教會電腦如何學習。

以Alphago來講，大家可能也會記得在第三場，第37步棋時候，Alphago會說這樣一個棋會打敗他，它打敗了李世石。這對于人工智能也是有創(chuàng)造性的，對于這招棋，大家會同意，可能沒有哪個人會下出來，它有創(chuàng)意，但是是以不同的方式，跟我們人是在創(chuàng)意上有所差異的。

前沿八：跟人工智能溝通

還有一個就是界面，我們如何跟人工智能溝通，它們怎么跟我們溝通。

大家可以想象一下，你能夠使用自己的身體調節(jié)姿勢，一些大的姿勢可以調節(jié)大的數據集?？梢钥聪拢粌H僅是大的體態(tài)姿勢，也可以有小的體態(tài)姿勢，能夠讓我們的納米級的雷達感受到，一些小的體態(tài)也能夠感受到，這個時候大體態(tài)和小體態(tài)可以調整我們數據，我們有不同的方式，能夠與我們的人工智能和相關機器人進行互動。

好了，這是我們一個及時的翻譯，這是我們的所謂的中英文的同聲傳譯，大家也可以看到現場，你能聽到我說英文，你說中文。在十年時間之后這將會另外一個人工智能界面。我們認為，這些最終的終極界面會是虛擬現實。我們實際上可以能夠用我們一些體態(tài)進一步進入我們電腦的內部，我們可以創(chuàng)造出虛擬現實。

我這里要補充一點，人們會奇怪當我們的設備、汽車正在進行無人駕駛的時候我們怎么做，我們實際上可以在汽車內部進行虛擬現實。所以蘋果的汽車這塊還是有限，當你進行蘋果汽車駕駛過程，你可能需要一個界面，這個界面能夠和你電腦相連，那時我們車上的寬帶可能要比家里寬帶還要多，比你家里還大，才可以實現我們如何和設備溝通？不僅僅是溝通、講話，還是有體態(tài)，包括身體語言的溝通，這是一個前沿。

前沿九：充分利用機器人

還有一個大家非常關注的就是利用，我們如何把人工智能和機器人利用充分，包括我們的一些家庭的工作、國家的事業(yè)都可以用機器人來做。

我最喜歡一個新的機器人就是種生菜機器人，這個機器人做的是精準農業(yè)。精準農業(yè)，當然能夠替代很多的農場勞動力，但是我們的想法，就是我們可以能夠把個體的職務跟單個植物管理對應，我們逐個關注農場當中的植物，記住每個植物生產的位置，這樣的情況可以定制化的，并且降低我們化學農藥以及水、化肥和其他材料使用量，沒有哪個農戶可以達到關注植物的個體層面，可以想象這會帶來顛覆式革命。我們還可以意識到，機器人它也會承擔其他任務，那個時候，這些任務效率是第一的。所以很多的一些崗位，很多的一些人所做的崗位，這些崗位過程中，效率是非常重要的，那么這些任務，會被機器人取代。

對于我們的生產力來講，是機器人所擅長的，我們將來會有更多類似這樣的崗位。對于人能做的一些崗位，比如科學創(chuàng)新，實際上是不利于機器發(fā)揮它的效率的。機器人不會處理它的關系，因此，它可能效率相對比較低一點。復雜、解決效率比較高的任務交給機器人，其他的任務交給人解決，我們崗位更多的是能夠創(chuàng)新一些新的東西，一開始的時候我們將會嘗試我們不斷的開發(fā)，能夠更習以為常，習以為常之后我們進一步交給機器人。與此同時，我們讓人做主要創(chuàng)新的事情，其他效率的事情交給機器人做。

所以這個方面，它的力量就是從軍方角度來講會有這樣的士兵，這些士兵能夠實現人機混合組隊，這種情況將會是我們未來發(fā)展的一個重要的方向，是部署我們工作重要的發(fā)展方向。我們與機器攜手，而不是與機器對抗。

前沿十：從人工智能到人工智能

最后一點，就是這樣一個想法，我把它稱之為人工智能到人工智能。

我們從這個邊界角度來講，我們需要構建人工智能的網絡，尤其是有相似功能的人工智能，我要強調一點，我們說到共享經濟，我們說到互相合作，但是對我們未來20年，我們將會有全球層面的合作。像臉譜網有20億人的鏈接，這種合作達到一定的層級，它的分享，分享圖片，分享一些小的八卦消息，這也是星球層面進行的合作和共享。所以我們將會有20億的人，再加上我們剩下50億人，加到一起之后我們得到了所謂的人工智能的一個網絡。這將是一個真正的一個前沿，我們開始考慮到，可能能夠進行構建網絡，并且和人工智能，和另外一個人工智能，人工智能和人類溝通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以溝通。

這是一個前沿，我們從來沒有到那里去過，我們也可以看到我們日常生活當中，我們能夠使用技術工具，互相合作，互相協(xié)作，更大規(guī)模實施動態(tài)協(xié)作，這是20年前所不可能想象的。

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關鍵詞：教學改革；智能科學；精品課程群；人才培養(yǎng)

智能科學精品課程教學團隊長期堅持“嚴肅對待教育工作、嚴格要求學生、嚴密組織教學過程”的先進教育理念，履行“嚴謹教學改革是教育發(fā)展的動力”的指導思想[1]。本教學團隊圍繞“人工智能”和“智能控制”國家精品課程、“人工智能”國家級雙語教學示范課程、“人工智能PK人類智能”國家級精品視頻公開課、“智能控制”國家級精品資源共享課程、“智能科學基礎系列課程教學團隊”（國家級）、“人工智能網絡課程”教育部國家新世紀網絡課程建設工程以及“智能控制”、“人工智能”、“機器人學基礎”和“智能系統(tǒng)原理與應用”等省級和校級智能科學系列課程群建設，潛心教學改革，建立了以師生互動、多維交叉、強化實踐為特點的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式，取得一些獲得同行首肯的教學改革成果[2-7]。

本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。

一、智能科學精品課程群的建立

該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優(yōu)秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯(lián)系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創(chuàng)建開放式軟硬件訓練環(huán)境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發(fā)展。

（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系

智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業(yè)。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。

（2）建立多層次智能科學精品課程群

團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據此設計課程群及課程相關的實踐環(huán)節(jié)。

設計出各課程間的橫向關系和專業(yè)間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯(lián)系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業(yè)基礎課、專業(yè)課專業(yè)層次上的縱向關系。

經過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優(yōu)秀網絡課程、國家級規(guī)劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。

（3）整合資源，加強實驗，創(chuàng)建開放式訓練軟硬件教學環(huán)境

教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環(huán)節(jié)，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創(chuàng)建開放式訓練環(huán)境和訓練中心，建設智能科學與技術創(chuàng)新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創(chuàng)新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。

經過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業(yè)、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續(xù)建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養(yǎng)與成長。其次，共享網絡課程資源。各門網絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統(tǒng)多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養(yǎng)質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發(fā)揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養(yǎng)學生的理論聯(lián)系實際能力和創(chuàng)新能力。

二、改革課程教學，建設精品課程群

著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創(chuàng)新體系。為了實現教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統(tǒng)，保證課程群的教學質量。

（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創(chuàng)新體系。

提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發(fā)互動+創(chuàng)新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養(yǎng)途徑。開發(fā)雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。

（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。

總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業(yè)務培養(yǎng)，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養(yǎng)學生思維、分析能力和創(chuàng)造創(chuàng)新能力。

（3）建立教學質量評價系統(tǒng)，監(jiān)控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。

將控制論（Cybernetics）中的閉環(huán)控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統(tǒng)DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。

（4）利用教師試講、督導聽課、網上評教、同行評議、講課競賽、質量評優(yōu)、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現評估監(jiān)控過程的自動化、智能化與常態(tài)化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養(yǎng)質量的提高。

三、經驗與結論

在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經驗。主要體會如下：

（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創(chuàng)建因材施教和探索性的學習環(huán)境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的理論基礎。

（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養(yǎng)方法。做到師生互動，理論聯(lián)系實際，深化教學，摸索出創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的有效途徑。

（3）建立覆蓋多層次、多專業(yè)、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現課程群系列教材的“精品化”。建立網絡化、個性化、智能化的多維教育網絡課程體系。建立一種教學質量評估系統(tǒng)，即質量診斷、分析與校正閉環(huán)評價系統(tǒng)。這些措施為課程教學和創(chuàng)新型人才培養(yǎng)提供了有力保障。

參考文獻：

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1高校法學專業(yè)教育的現狀

當代高校法學專業(yè)教育成績斐然，其不僅為中國的法治建設奠定了豐富的理論基礎，而且也為未來的法學專業(yè)教育指明了發(fā)展方向。但是隨著新時代的到來，法學教育的背景以及定位也在發(fā)生變化，此時，高校的法學專業(yè)教育在教育目標、方法、體制以及模式方面也顯現出諸多問題。

1．1法學教育目標片面

法學教育目標不僅直接決定了高校法學教育的方向，甚至也影響著法律人才類型的培養(yǎng)。但就目前來看，教育界對法學教育目標的認識較為混亂。有學者主張法律人作為治國之才，承擔著服務社會與管理社會的責任，其屬于社會的精英人才。為了更好發(fā)揮法律人管理及服務社會的能力，法學教育目標應以培養(yǎng)法律精英人才為首位。也有學者主張法學作為應用性學科，法學教育應以培養(yǎng)法學應用人才為根本目標，核心在于注重法學理論知識的運用。還有的學者認為法學專業(yè)應以培養(yǎng)通識人才為主，在當前創(chuàng)新型國家背景下，培養(yǎng)法學通識人才有利于形成創(chuàng)新思維，使法學人更容易應對社會變化不斷出現的新情況以及新問題。學界對法學教育目標認識不一致最終導致高校在實際法學教育過程中目標的不統(tǒng)一。有的高校僅重視法學精英人才的培養(yǎng)，而忽略了法學應用人才培養(yǎng)，導致學生處理實際法律糾紛的能力多有欠缺。而有的高校僅重視培養(yǎng)法學應用人才，而忽略了傳統(tǒng)的法學理論知識，也導致學生的專業(yè)素養(yǎng)不高，甚至缺乏法律職業(yè)道德素養(yǎng)，給相關法律職業(yè)帶來負面影響。

1．2法學教育方法落后

在高校進行法學教育過程中，教學方法的運用也至關重要?？茖W、合理的教學方法不僅能使學生牢固掌握法學理論知識，還有利于提升法學專業(yè)的教學質量。但從當前高校法學教育方法來看，仍然較為落后。一方面，由于高校法學教育目標較為片面，導致在教學方法上，也未能很好兼顧理論教學與實踐教學，最終使學生產生理論和實踐脫節(jié)現象。有的高校教師僅進行課堂式的法學教學，通過在課堂上分析法律條文的內涵與外延來要求學生掌握相應的法學理論知識，并未給學生提供運用法律知識處理實際問題的機會;而有的高校教師則一味重視案例教學，并未教授相應的法學理論知識，導致學生僅掌握了個別案件，對案件背后所折射的法學理論則一知半解。另一方面，隨著人工智能以及大數據技術在各學科領域的運用，其也為法學教育方法的革新帶來了契機。但實踐中，高校教師大多數仍是以傳統(tǒng)的課堂教學為主，未能很好運用現代化的教學工具。最終，法學教育方法的落后不僅不利于提升學生學習法律知識的積極性，使法學教學難以達到應有的效果。而且也不利于培養(yǎng)學生的法律邏輯能力、思維能力以及實際解決問題的能力。

1．3法學教育體制不一

就我國當前的法學教育體制而言，從法學教育層次來看，既有?？疲灿斜究?，同時還有碩士及博士，不同層次教育所掌握的法學知識明顯存在差異。從法學教育機構來看，既有普通公辦高校，也有私立學校還有職業(yè)院校以及其他相關培訓機構。從法學教育內容來看，既有普通高校的法學基礎理論知識教學，也有培訓機構的法律職業(yè)資格教學，還有公權機關對相關人員的法律執(zhí)業(yè)能力的培訓。雖然從歷史層面上來看，現有的法學教育體制在一定程度上為改革開放之初國家法治建設輸送了大量的法律人才，但是隨著國家治理體系以及治理能力現代化水平的持續(xù)深入，實踐中法學教育層次繁多、渠道龐雜、內容多樣等的特點無不彰顯著當前法學教育體制的混亂，不僅同國家要求構建法律職業(yè)共同體的愿景相違背，也嚴重影響了法學教育工作的開展，給法學教育的整體形象帶來了負面影響。

1．4法學教育模式單一

法學作為理論與應用相結合的學科，法學教育也可以分為專業(yè)型、職業(yè)型以及專業(yè)與職業(yè)兼顧型模式。但我國高校在教學模式的選擇方面長期堅持專業(yè)型的教學模式。主要原因在于一方面，我國傳統(tǒng)的課堂教學是教師主導型，教師在課堂上通常是對法學各學科的基本理論以及法律條文進行講解，使學生能夠具備基本的法學素養(yǎng)，并系統(tǒng)掌握法學的基礎理論。在此過程中極少涉及實踐案例，使得法學教育呈現專業(yè)性特征。另一方面，我國的法律職業(yè)資格考試也進一步加強了專業(yè)型的法學教育模式。法律職業(yè)資格考試在很大程度上作為法律職業(yè)的準入門檻，對于法學生以及法學院校而言，其重要性不言而喻，所以，學生個人為了通過資格考試，往往會花費大量時間在法律專業(yè)知識的學習上，從而也使得學校在法學教學模式上更傾向于選擇法律職業(yè)資格考試所要求的專業(yè)型教育模式，最終也導致了法學教育模式的單一。

2高校法學專業(yè)教育面臨的機遇

審視當代高校法學專業(yè)教育的現狀，雖然可以看出仍然存在諸多問題，但隨著依法治國理念的深入推進、社會經濟穩(wěn)中向好的發(fā)展、人工智能技術的廣泛應用以及高端法學人才培養(yǎng)模式的逐漸健全也為高校法學專業(yè)教育的優(yōu)化帶來了諸多機遇。

2．1依法治國理念為高校法學專業(yè)教育帶來思想優(yōu)勢

依法治國，建設社會主義法治國家作為我國社會主義現代化建設重要的戰(zhàn)略目標，其核心要義是依據憲法及法律來治理國家。隨著時代進步，依法治國理念也被不斷深入推進，并成為國家長治久安的重要保障。在全面依法治國戰(zhàn)略的引領下，社會各界都形成“尊法、學法、守法、用法、護法”的法治理念，社會公民的法律素養(yǎng)整體上有很大提升。而高校作為社會的重要組成部分，依法治國理念的深入推進也為高校的法學專業(yè)教育帶來了諸多機遇。

2．2社會經濟增長為高校法學專業(yè)教育帶來經濟優(yōu)勢

經濟同教育的關系具有辯證統(tǒng)一性，一方面，教育可以為經濟帶來智力型勞動人才以及相應的技術創(chuàng)新。另一方面，經濟又影響著教育發(fā)展、教育規(guī)模、教育結構甚至教育內容。如果國家的經濟實力強大，基于教育對經濟的能動作用，勢必會投入諸多經濟資源來為教育發(fā)展奠定物質基礎。隨著我國的社會經濟的穩(wěn)步發(fā)展，綜合國力也得到了顯著提升。而在科教興國作為實現中華民族偉大復興的重大方略的重要影響下，我國對教育的投入逐年提高，教育經費占國內生產總值的比例也在不斷上升。從而為高校的法學教育工作的優(yōu)化奠定了物質基礎。

2．3人工智能發(fā)展為高校法學專業(yè)教育帶來技術優(yōu)勢

隨著人工智能技術在社會各領域的廣泛應用，其也為高校的法學專業(yè)教育帶來了諸多技術優(yōu)勢。例如，一方面，法學專業(yè)更加注重理論和實踐相結合的教育模式，面對實踐中高校教師僅重視理論型教學的弊端，便可以利用法律人工智能技術來加以完善，其能夠提供一種交互式的VR模擬場所，使學生可以置身于虛擬法律系統(tǒng)中全程模擬法官、檢察官或者律師辦公流程或者對案件進行重現，該種技術不僅有利于學生深入了解案件的基本情況，還有利于學生學習到相應的法律實務技能，從而使其能夠在課堂上所學到的法學理論與法學實踐相結合。另一方面，人工智能技術還為高校法學專業(yè)的課堂教育提供了新的方式。慕課借助人工智能技術后，具備極強的互動性、智能性以及自主性的優(yōu)勢，更新了傳統(tǒng)的法學教育模式。在慕課教學中，學生可以根據自身情況來選擇所要學習的課程，擺脫了傳統(tǒng)法學教學課堂的概括性教學，從而能夠很大程度上調動學生學習的自主性。并且慕課也能夠實現差異性學習，每個學生對于知識的掌握并不是同步的，在慕課平臺，學生可以自主選擇學習時間、學習地點以及學習內容，使學生的學習潛能最大程度被激發(fā)。

2．4高端法學人才為高校法學專業(yè)教育帶來智力優(yōu)勢

法學教育作為培養(yǎng)法律人才的關鍵環(huán)節(jié)，不僅影響著法學生的思維養(yǎng)成以及職業(yè)選擇，甚至也對國家的法治建設具有重要影響。高校在進行法學教育過程中，一方面需要有思想、經濟、以及技術的支持，另一方面也需要高端法學人才的參與。教育本質上來說是師生共同完成的一項活動，如果法學教師的理論水平不高、實踐經驗有限，其在教學過程中將很難對學生以啟迪，嚴重影響了學生的對于知識的掌握。因此，法學理論知識儲備以及司法實踐經驗豐富的法學教師對于法學專業(yè)教育而言必不可少。就目前來看，隨著我國高端法學人才培養(yǎng)模式的逐漸健全，具備深厚的法學理論知識、司法實踐經驗豐富、綜合素質較強的法學人才被培養(yǎng)出來，當該類人才作為教師隊伍投入到法學教育中時，高校法學專業(yè)的教育能夠在很大程度上得到優(yōu)化。

3高校法學專業(yè)教育的優(yōu)化路徑

對高校法學專業(yè)教育加以優(yōu)化，從微觀層面來看，有利于法學生對于法學知識的理解與掌握，從而改善并提高法學教學的現狀及質量;從宏觀層面來看，能更好為國家法治建設輸送高技能的法律人才。在優(yōu)化路徑的選擇上，應首先準確把握高校法學教育目標;其次，轉變法學教育方法;再次，應打破高校同司法實務部門的體制壁壘，最后，需要積極探索“人工智能+法學”的教育模式。

3．1準確把握高校法學教育目標

法學作為一門實踐性極強的學科，決定了高校的法學教育絕不是純粹的象牙塔式的文字理論教學，法學教育目標的制定應以滿足社會實際需求為準則。而在社會層面，不僅需要具有豐富理論知識的法學家來對社會現象問題進行研究、論證;也需要具有豐富實踐經驗的律師以及其他法律實踐工作者來為社會提供法律服務;還需要具有較高的法律職業(yè)素養(yǎng)以及辨法析理能力的法官、檢察官來對案件進行定分止爭，進而達到維護法律的權威以及社會正義的目標。所以，高校法學教育目標的制定決不能過于單一化，而應該具有綜合性。法學教育除了需要培養(yǎng)學生的基礎法學理論之外，也需要注重對學生法律實踐的引導，還需要注重提升學生法律職業(yè)素養(yǎng)，以不斷適應社會發(fā)展對法學教育所提出的新要求。

3．2積極轉變高校法學教育方法

傳統(tǒng)的高校法學教育主要以課堂式講授教學為主，雖然有利于學生掌握系統(tǒng)的法學理論知識，但卻不利于學生實務經驗的提高，導致學生進入社會后由于缺乏相應的實務經驗而難以找到自身的職業(yè)定位，最終對法學生的就業(yè)率產生影響。所以，高校的法學教育應加以改進，從傳統(tǒng)上以法學理論為主的教學方法轉變?yōu)閷⒗碚撆c實務兩者并重的教學方法。尤其面對當下重理論而輕實務的教學背景，法學教育除了課堂式的講授教學方法之外，還可以通過加入相關案例教學，通過對典型案例的分析來引導學生進入案例情景，然后對案例背后所蘊含的深層法學理論知識以及解決實際法律問題的技巧進行講解，不僅能以小見大，使學生能夠更加深刻地理解抽象的法學理論，而且也能使學生親自體驗獲取知識的過程，激發(fā)其求知欲，有利于培養(yǎng)學生創(chuàng)造性思維能力以及批判精神。除此之外，實踐中高校還可以進一步推進模擬法庭活動，正所謂“實踐出真知”，在模擬法庭中，由學生自己扮演和案件相關的訴訟參與人，并按照案件事實以及法庭程序來真實還原法院審判的全過程，不僅能夠增加學習法律知識的趣味性，還有利于使學生對相關案件的發(fā)生、預防、處理以及涉及到的法律法規(guī)有更為深刻的認識和理解。最后，為了使學生能夠學以致用，還可以開展診所式的法律教育，法律診所不同于傳統(tǒng)的法學教育，其更加注重對學生自主學習能力、法律思維能力以及靈活運用法律解決問題能力的培養(yǎng)。在法律診所教育中，學生能夠親自參與到案件爭議的解決過程中，不僅能使其更深層次理解法律的內涵與要義，還有利于培養(yǎng)其法學實踐能力。

3．3打破高校同實務部門的體制壁壘

當前的法學院校和實務部門之間具有明顯的體制壁壘，法學院校作為高等學府，掌握著大量的法學基礎理論知識，但是實務經驗相對來說較為欠缺。而對于諸如法院、律所、政府機構等實務部門而言，其掌握了大量卷宗材料以及實務經驗，但可能在法學理論基礎方面較為薄弱。因此，應破除高校同實務部門之間的體制壁壘，充分發(fā)揮法律實務工作者在高校法學教育中的積極作用。具體可以在高校的法學教育過程中積極引入律師、法官、檢察官以及其他法律實務人員擔任高校教師，實現理論型教師與實務型教師的雙線并行式教學模式。在該種并行式模式下，不僅可以使學生學習系統(tǒng)法學基礎理論，還可以在實務型教師的引導下，使學生能夠將法學基礎理論同具體案件的知識點相融合。例如中國政法大學除了傳統(tǒng)的法學基礎理論以及實務課程體系之外，還開設了庭審同步直播、庭審錄像觀摩以及案卷閱覽等諸多模式的實踐教學活動，學生通過觀看庭審直播、錄像或者翻閱相關案卷材料來掌握司法實務中的相關問題，最終實現法學理論與實踐經驗的同步發(fā)展。

3．4探索“人工智能+法學”的教育模式

隨著人工智能技術的迅速發(fā)展，其不僅推動了法律服務與行業(yè)活動的智能化，也給高校的法學專業(yè)教育模式也帶來了諸多影響，為了培養(yǎng)出更多適應智能化要求的法治人才，法學教育應做出積極的回應與變革。大學慕課便是很好的嘗試，不僅能很好解決傳統(tǒng)法學課堂概括性教學的弊端，使學生能夠實現個性化以及差異化學習，而且還能實現優(yōu)勢教育資源的共享，使學生能突破時間、地域以及師資力量的限制，學習潛能也可以在最大程度上被激發(fā)。此外，高校還應該引導教師轉變傳統(tǒng)的教學觀念，高校教師作為推動教育創(chuàng)新發(fā)展的中堅力量，面對智能化變革的背景，不僅應積極探索智能化的教學方案，將智能化技術運用到法學基礎教學中，還應該引導學生在法學學習過程中掌握各種智能技術，著重培養(yǎng)其法律思維能力、推理能力以及解決問題的能力，使其能適應人工智能時代對法治人才新的需求。

篇9

人工智能是具有類人智能甚至超越人類智能的機器，是對人類智能活動的替代、解放和強化。這種智能可以是計算，也可能是思維、意識、情感等。目前，人工智能已經應用在無人駕駛、人臉識別、定理證明、智能控制、博弈、語言識別等眾多領域。

比如，美國政府2016年10月份就制定了一個野心勃勃的目標：在30年內把美國的交通事故死亡人數降為零。2015年美國的交通事故死亡人數增長7.2%，死亡人數為35092人。美國國家高速公路交通安全管理局（簡稱“NHTSA”）表示，人為因素在交通事故中占比達94%，無人駕駛可以完全消除這項因素。

眾多學者和企業(yè)更是將其視為重新激活世界經濟的主要引擎之一。不過，在這之前還有很多技術、法律乃至倫理問題需要解決。

無人駕駛瓶頸

美國當地時間9月23日，谷歌無人車在山景市與一輛商務貨車撞在一起，這可能是谷歌汽車遭遇的最嚴重車禍。谷歌汽車的右側車門被撞出大面積的凹陷，車窗遭到一定程度的損壞。車禍沒有造成人員傷亡，氣囊已經彈開。這起事故是貨車司機的失誤造成。2016年2月14日，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發(fā)生輕微碰擦的事故，這是谷歌首次表示無人駕駛汽車應當“承擔部分責任”，地點同樣位于加州山景市。

特斯拉公司生產的S型電動轎車則已出現數例自動駕駛模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯鄲市就曾發(fā)生特斯拉自動駕駛致人死亡事故，這應是全球首例。另有業(yè)內資深人士透露，特斯拉自動駕駛出現的事故其實多數未被報道。

這些事故都不斷引發(fā)外界對自動駕駛技術是否足夠成熟的質疑。

根據美國加州2012年通過的相關法案，允許無人駕駛汽車上路測試，但需要合法駕車人坐在駕駛座位上，在緊急情況時操縱汽車。特斯拉汽車的操作手冊也提醒駕駛者，即便在自動駕駛中，也需要把手一直放在方向盤上。但現實中，駕駛員往往喜歡冒險和刺激。

至于技術成熟后的大規(guī)模商用，NHTSA表示，沒有方向盤和油門的無人駕駛汽車在美國市場銷售之前，相關法規(guī)必須做大的調整。

在中國，無人駕駛汽車同樣面臨法律障礙，問題主要集中在牌照和事故責任認定兩方面。

無人駕駛汽車一旦在測試或商用時發(fā)生事故，就面臨責任劃分、理賠等問題。無人駕駛系統(tǒng)、司機、對方的責任如何劃定？由于無人駕駛汽車是由多家企業(yè)集合研制，這些企業(yè)的責任又將如何劃分？如果無人駕駛和有人駕駛可以切換，責任又將如何劃定？

“應當盡快對事故后保險公司的理賠、無人駕駛技術平臺與保險公司對于硬件、軟件供應商的責任追償開展立法工作。只有健全理賠體系時，才能夠消除無人駕駛技術的測試與研發(fā)過程中各方的后顧之憂，切實推動技術的進步與發(fā)展?！敝袊ù髮W傳播法研究中心副主任朱巍向《鳳凰周刊》表示。

中國科學院大學公管學院副教授劉朝表示，由于無人駕駛汽車仍在測試階段，技術路線等都不確定，國家層面法律的修訂和出臺應慎重，自下而上的政策法規(guī)嘗試和探索不失為一條穩(wěn)妥而高效的路徑。另外，在此過程別需要可靠的傳播媒體和真正中立的社會組織發(fā)揮積極的作用。

人工智能引發(fā)失業(yè)潮？

2016年1月，IBM公司開發(fā)的Jill Watson分析系統(tǒng)開始幫助美國佐治亞理工大學的畢業(yè)生解決畢業(yè)論文中遇到的各種問題。Watson在回復電子郵件和論壇發(fā)帖時，語氣隨意，與正常人無異，而且會使用很多口語，能在幾分鐘之內準確地回應問題。

在五個月的試驗中，沒有學生發(fā)現他們的助教是機器人。

類似的人工智能技術已經被應用在法律服務、醫(yī)療助理、金融分析等多個領域，與此相應，部分崗位正在被這些智能機器所替代，從藍領到律師，從醫(yī)生到華爾街分析師。

人工智能技術最有價值的應用可能是金融業(yè)。在金融領域，每提升1%的收益就能獲得巨大的財富。畢馬威在近期一份報告中預測，到2030年銀行及其服務可能“消失”，類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。傳統(tǒng)銀行的多數部門或將消失，而專業(yè)的服務則將獲得更大發(fā)展。

一些評論家預測，人工智能會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業(yè)機會。即便這部分工人能夠找到新工作，也常常是低附加值的，且工作穩(wěn)定性更低。從這個角度講，人工智能不僅可能增加社會不公，更會帶來永久性的失業(yè)以及貧窮。

諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨就認為，勞動市場正因為技術變化而發(fā)生重要轉變，要保護勞動力，就必須對人工智能和自動化系統(tǒng)相關的監(jiān)管和其他政策變化保持高度重視。

真格基金創(chuàng)始人徐小平近年投資了多個人工智能項目。在他看來，人工智能對人類的影響和沖擊將是全方位的。

“有人說，在美國除了卡車司機和銷售員，其他工作都在被替代。不幸的是，卡車司機也在被替代。高中學歷的美國卡車司機年薪7萬美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多數是沒上過大學的白人，他們在全球化和高科技面前成為失意者?！毙煨∑礁嬖V《鳳凰周刊》。

新近涉足人工智能的雅瑞資本聯(lián)合創(chuàng)始人張瑞君相對樂觀，她告訴本刊，目前投資的項目其實主要是代替人們所不愿從事的低端機械化工作，使人們騰出手來，去做更高端、更有創(chuàng)造性的工作，這是一個逐漸的過程?！岸胰斯ぶ悄墚a業(yè)本身也正在吸納眾多高回報的創(chuàng)業(yè)與從業(yè)者?！?/p>

三角獸科技聯(lián)合創(chuàng)始人馬宇馳就正忙于招聘多位工程師。2016年2月，他與曾效力百度度秘、微軟小冰的王卓然、亓超合伙創(chuàng)業(yè)，目標是打造一套智能聊天對話系統(tǒng)。其產品主要針對物聯(lián)W設備，讓機器聽懂人說話，并作出反饋。其公司目前已獲得兩輪共3000萬元融資，產品已經應用在錘子T3手機、Rokid機器人等。

馬宇馳向本刊介紹，根據行業(yè)預測，2020年全球物聯(lián)網設備數量將達240億部，智能終端設備將達到340億部，產業(yè)和就業(yè)空間巨大?！叭绾慰焖偬嵘齽趧诱叩募寄?，這需要社會、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作為培訓勞動者的工具?！毙煨∑秸f。

沖擊人類生存與倫理

2016年3月，谷歌公司創(chuàng)造的人工智能程序阿爾法狗以4：1戰(zhàn)勝世界圍棋高手李世石，這引發(fā)了全球對人工智能的再度關注和廣泛思考。有評論說，從現在起，如何管控人工智能，應該成為一個嚴肅課題。

人工智能的失控乃至危及人類并非遙不可及。美軍無人機在阿富汗等中東地區(qū)已經多次誤傷平民。

科技界的一些知名人士正呼吁禁止“殺手機器人”，他們警告稱，越過這一界限將啟動一場新的全球軍備競賽。盡管“機器人士兵”仍限于設想，但伴隨人工智能快速發(fā)展，軍隊可能在未來20年內部署這類機器人。事實上，包括中國在內的各大國都在加緊研發(fā)水、陸、空無人作戰(zhàn)平臺。

根據摩爾定律，計算機的運算能力每兩年就翻一倍，假以時日，尤其人工智能具備強大的自進化能力后，其威力可能超出人類想象。也許它將能讓人類永生，同樣可能的是地球上所有生命的終結。

物理學家史蒂芬?霍金是憂慮派。“人工智能的強力崛起，可能是人類歷史上最好的事情，也可能是最糟糕的。”霍金在一次演講中說，“將來，人工智能可能會發(fā)展出來它自己的意志，一個與人類相沖突的意志?！?/p>

當然，機器人也可能并不與人類沖突，而是發(fā)展出人類的意識與情感。這同樣會遭遇棘手的法律和倫理問題。

阿姆斯特丹自由大學羅伯特?哈文教授就指出，應該研究是否需要明確機器人的法律主體地位，并思考從民法、公法、隱私法、知識產權法等維度構建機器人法律框架。就像從嬰兒到成人，伴隨機器人的進化，它將被不斷賦予更多的人權與責任。

篇10

人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代？

近年來，人工智能已經從科學的神壇走入了經濟的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰(zhàn)場。

在中國，BAT紛紛在人工智能領域布局：李彥宏聲稱“互聯(lián)網的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規(guī)模；騰訊發(fā)揮微信、QQ的強大優(yōu)勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領域發(fā)力；阿里巴巴則以阿里云為基礎，將人工智能的基礎――數據生態(tài)系統(tǒng)做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領域全力推進，從當年IBM的深藍到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能

盡管隨著人機大戰(zhàn)，人工智能已經成為了一個耳熟能詳的熱詞，但究竟什么是人工智能，卻在行業(yè)內都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認，關鍵在于對“智能”的定義難以確認，在人工智能領域經常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。

人工智能為什么這么火

其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發(fā)展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結者》、《我，機器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認為，除了這些年所謂算法的演進和提升外，幾個物質方面因素的發(fā)展也將人工智能的應用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發(fā)展。人工智能背后需要有強大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強大的超級計算機的運算。據中國最大的超級計算機制造者――浪潮公司的科學家劉軍介紹，目前，超級計算機的性能發(fā)展迅速，一臺超級計算機已經能夠達到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數據進行分析，就必須擁有海量的數據，而幾十年的互聯(lián)網的發(fā)展，讓人類社會中海量數據的產生于收集成為了可能。第三，4G技術的普及，讓數據隨時隨地的鏈接已經成為常態(tài)，也讓大量數據的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。

既然人工智能時代已經到來，那么無論是科學層面、經濟層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？

在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學―“奇點大學”。其校長雷?庫茲韋爾認為，伴隨生物基因、納米、機器人技術幾何級的加速度發(fā)展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機器的關系。人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？

對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯(lián)網萬物互聯(lián)，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經網絡來展現，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認為人工智能在大多數情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創(chuàng)造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創(chuàng)始人王小川指出，原來我們都認為人工智能缺乏創(chuàng)造力，但現在人工智能的發(fā)展已經否定了這一點。拿阿爾法狗在人機大戰(zhàn)中的表現來看，它的很多招法都是傳統(tǒng)圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機方法，只告訴人工智能目標：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認為機器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設立一個目標，它才能夠產生后面的學習。

所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數據中去學習，創(chuàng)造不了人類沒有經歷過的全新的方向。第二是機器設計不了規(guī)則，必須由人來設立規(guī)則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？

當機器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關系，所以在《終結者》中出現了“審判日之戰(zhàn)”，在《黑客帝國》中出現了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機器人三定律”，那么，人工智能的發(fā)展真的會取代人類嗎？

小I機器人的創(chuàng)造者袁輝對此持悲觀態(tài)度，他認為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結，這可能是一個時間的問題。從本質上說，這是人類自己的問題，人類創(chuàng)造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發(fā)展。而搜狗董事長王小川則預測當人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關系，最終人會變成新人類，會進化成新的物種。

科大訊飛董事長劉慶峰承認因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機器沒法自己設定規(guī)則，所以它一定是在人類定的大規(guī)則下來為人類服務的。最后人和機器會相互耦合在一起，推動整個世界的進程。

其實，在人類發(fā)展的進程當中，每一個新技術的出現總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔憂或者是恐懼，在十九世紀工業(yè)革命的時候，英國的產業(yè)工人擔心機器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機器、毀機器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農業(yè)人口，而大型機器和生產線出現后，幾乎搶奪了所有的農業(yè)人口的工作。但現在美國只有1%的農業(yè)人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機器創(chuàng)造的更多的新領域創(chuàng)造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進化了，因此人類就是在不斷認知自我的過程當中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機大PK

盡管有預言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業(yè)，但那畢竟是未來，現在，人工智能在一些常見的領域到底達到了什么樣的水準？讓我們看看人機在幾個職業(yè)上的PK。

項目：語音識別

規(guī)則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉化為漢字，看誰的準確率高。

結果：

1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。

2、準確率：準確率都達到99%以上。

應用場景：目前，語音技術主要應用領域是：導航和音響系統(tǒng)、智能可穿戴設備、制造業(yè)、智能家居、電信領域、醫(yī)療領域、教育等領域。預計在2017年以前，全球語音識別市場將達到1330億美元。

視角延伸

1、在嘈雜的環(huán)境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。

2、對于方言，人工智能的準確率明顯降低，需要專門的數據庫予以支撐。

3、人工智能的語音識別已經拓展到多種語言，已經初步達成了實時翻譯功能。

4、在未來萬物互聯(lián)時代，語音識別將成為人機對話、打通各個平臺的接口。

項目：駕駛

規(guī)則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環(huán)行駛，看行駛的平穩(wěn)度與安全性；無人駕駛汽車在專業(yè)賽車場進行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。

結果：

1、實地無人駕駛順利完成，放置于車頂的打火機，硬幣等物件沒有掉落。

2、專業(yè)賽車場進行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。

應用場景：當前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術。該技術在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據業(yè)內預測到2020年，無人駕駛汽車市場將達到6億美元。

視角延伸

1、人工智能還不能處理很多復雜的情況，在技術上仍然具有很大挑戰(zhàn)。

2、無人駕駛的目標第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠將人類從駕駛的煩瑣中解脫出來。

3、專家預測，未來五年無人駕駛的發(fā)展方向將是“增強駕駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關系就如同當年人與馬的關系一樣。

4、無人駕駛設備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應用的一大門檻。

項目：圖像識別

規(guī)則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準確地認出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認出這是否是同一個人。

結果：

第一次辨認結果人工智能勝過了人類。

第二次因為有一張圖片面部有頭發(fā)遮擋，人工智能表示無法識別。

應用場景：目前，圖象識別技術主要應用在：導航、遙感圖象識別、天氣預報、環(huán)境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領域。

視角延伸

1、使用圖像識別技術，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。

2、跟人臉識別和語音識別相結合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領域具有廣闊前景。

3、圖像識別將進一步發(fā)展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機情緒不穩(wěn)定，可以提前采取措施，減少事故發(fā)生可能性。 觀點大碰撞

對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預的條件下完成工作和服務。但要強調的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協(xié)同創(chuàng)新實現的智能控制與服務的。有了網絡以后，人工智能就不僅是靠機器內的軟件硬件系統(tǒng)來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協(xié)同來實現，它的水平和能力會遠遠超過歷史上單部機器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。

人工智能技術可應用的領域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應用在生產制造業(yè)，還可以應用在各種服務領域。比如金融服務、醫(yī)療服務等都可以用人工智能技術；學習方面，也可以用來提升學習效率；還有農業(yè)領域，可以借助人工智能技術判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節(jié)還可以通過人工智能技術預測預判市場銷售，這對農產品的行銷也都會有大的幫助。

“中國制造2025”提出創(chuàng)新驅動、質量為先、綠色發(fā)展、結構優(yōu)化、人才為本，智能制造是核心。制造經歷過不同的時代，第一次工業(yè)革命以后是機械制造時代；第二次工業(yè)革命以后是機電結合了起來；后工業(yè)階段，上世紀80年代以后又加了電子、機械電子一體化；而信息網絡出現以后，現在和未來的制造是網絡智能的時代的網絡協(xié)同智能制造，制造過程、運行服務過程都將數字化、網絡化、智能化，這是制造業(yè)發(fā)展的方向和技術創(chuàng)新的核心。

鄔賀銓：中國在人工智能應用方面走得很快

人工智能研究的起步，一般被認為是在20世紀50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學家的圈子里，沒有走向應用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發(fā)表、人工智能原創(chuàng)的技術，包括支撐人工智能的產業(yè)等方面我們還有差距。

不過，應該說中國的人工智能在個別領域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領先的，百度、阿里、騰訊也在關注人工智能，不但自己在培養(yǎng)專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。

中國機器人也做的不錯，嚴格來說，我們機器人是廣義的機器人，傳統(tǒng)講的機器人是工業(yè)機器人。我們的機器人產品以面向社會消費應用為主，產能產量已經占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機器人等公司從事機器人研究很長時間了，他們在做工業(yè)的機器人，也取得了不少的成績和應用。但是在大型生產線上，目前應用的工業(yè)機器人還是以國外產品為主。

中國在無人駕駛車的應用方面跟美國相比也不會差距很遠。現在百度的無人駕駛車，按照現在的水平也有望在未來的一兩年內應用了。不過，無人駕駛需要很多技術，而現在國產車內的車載電子系統(tǒng)還是進口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術上還是有不少差距。

總體來說，在人工智能的應用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經濟發(fā)展方式轉變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。

張潼：人工智能的核心技術就是讓機器學習

現在企業(yè)界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關心的都是機器學習的核心能力?？傮w來講，一個是大數據，另外一個是對于大數據處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統(tǒng)或者產品，這是它的能力。從機器學習的技術來講，如何實現規(guī)模更大、創(chuàng)新還有實時更新的效果，這一系列的技術能力使得所有公司都非常感興趣。

總體來講，數據處理的核心能力就是機器學習能力，還有高性能計算。處理大數據也要有計算平臺，最后是一系列應用，包括廣告、無人車，包括其他行業(yè)的探索。

此外，現在的醫(yī)療有各個環(huán)節(jié)，其中一個環(huán)節(jié)和互聯(lián)網緊密相連，當病人患病的時候，去醫(yī)院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關網頁，并不直接相關。其他的一系列互聯(lián)網公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫(yī)生和對接專業(yè)的知識一樣。

從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達，醫(yī)生比較專業(yè)，病人不知道很多專業(yè)名詞。如何把口語化和專業(yè)知識對接需要設定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。

從機器智能角度上要有交互、引導以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯(lián)網+零售業(yè)，百度怎么和零售業(yè)相結合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機器學習建模技術把這些人的喜好或者類別分列出來。

如何理解大數據和人工智能的關系，大數據是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數據的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機器學習，AlphaGO、無人機就是例子，它的核心技術就是智能化，下一個十年也將會有更加細致的發(fā)展。人工智能會促進一系列的新技術成為可能，這種可能會推出新的產業(yè)。

Jim Lawton：機器人需要更加智能化

長時間以來，機器人只能在不變的工作環(huán)境下工作。我們需要為機器人定制適合的工作環(huán)境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環(huán)境不一定能配合。

我們通過編程讓機器人執(zhí)行一些任務，機器人會按照設定好的程序工作，但這不是智能機器人。更加智能的機器人是這個行業(yè)重要的突破和創(chuàng)新。我們現在擁有更優(yōu)秀的機器人――能夠在不完美的環(huán)境下工作。操作任務自動化進程不斷地在創(chuàng)新。此外，隨著機器自主學習及深度學習等人工智能的進步，認知任務的變化也是日新月異。

人機協(xié)作將主要在兩個方面發(fā)生變化。一方面，以往我們需要請專家為機器人編程，然后執(zhí)行任務。現在則通過演示來培訓機器人。在未來，人類員工將“告訴”機器人去做什么，機器人只需要“看”著去學，從人類那里學習，也可以從另一臺機器人那里學習。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業(yè)的新趨勢是結合傳達實時遙測數據的機器人和能累積結構化和半結構化數據的軟件數據平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進持續(xù)創(chuàng)新。

因此來說，人類和機器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務。操作任務和認知技術自動化相結合是制造業(yè)創(chuàng)新時代的必然趨勢。

SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協(xié)作機器人是Rethink Robotics的核心優(yōu)勢，Rethink Robotics通過其智能協(xié)作型的機器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統(tǒng)自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業(yè)的生產方式。

協(xié)作機器人和傳統(tǒng)的工業(yè)機器人有很大的區(qū)別。傳統(tǒng)機器人對精準定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協(xié)作機器人的優(yōu)勢，國內很多企業(yè)對兩者的比較已經有一定的了解。

在過去幾個月，我們的銷售團隊已經走訪一百多家企業(yè)，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協(xié)作機器人真正進入中國市場還需要有一個磨合的過程，現在不少國內制造業(yè)的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當時的廠房設計是按照人手操作的思路來設計的，完全沒有把機器人的元素考慮在內。