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

篇1

近兩年，“AlphaGo”連勝全世界的圍棋名將，被媒體廣泛報道。人工智能開始成為社會關(guān)注的熱點，引起人們的廣泛興趣，并令人深信不疑。

在剛剛結(jié)束的2017年高考，學(xué)霸君與準(zhǔn)星云學(xué)兩家企業(yè)的“高考機器人”分別拿出了 134 分和 105 分的高考文科數(shù)學(xué)成績。在做題方面，機器可能已經(jīng)超越了不少人類。正是這樣一件事，同樣引發(fā)了人們的深度討論與思考。

的確，隨著理論和技術(shù)的日益成熟，人工智能開始受到產(chǎn)業(yè)資本的熱捧，語音識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能互聯(lián)、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃等應(yīng)用步伐加速。金融、電商零售、醫(yī)療健康、交通、個人助理等多個領(lǐng)域都可以看到人工智能的應(yīng)用，人工智能已然開始取代工廠工人、客戶服務(wù)等重復(fù)性工作。人工智能在教育領(lǐng)域同樣擁有巨大的應(yīng)用潛力，隨著知識表示方法、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能、情感計算等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，人工智能將在學(xué)校管理、校園安全、課堂管理、智能助教、自動閱卷、自適應(yīng)教學(xué)等方面發(fā)揮作用。

面向未來，我們不禁要問，人工智能是否能夠改變教育？人工智能在教育領(lǐng)域?qū)⑨尫旁鯓拥臐摿?？本期策劃，我們邀請上海海事大學(xué)魏忠，探討人工智能視角下的未來教育，從人工智能的教育本體、對學(xué)科的影響、對教育技術(shù)的改變、對教育價值的重新定位幾個方面進行了系y思考與分析。江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院周寶、楊現(xiàn)民結(jié)合人工智能在教育中的典型應(yīng)用，探討人工智能對學(xué)校管理及教學(xué)帶來的革命性影響。華東師范大學(xué)第二附屬中學(xué)劉黨生，從技術(shù)與教育的關(guān)系延伸到人工智能，并對非生物智能介入教育的未來趨勢進行了預(yù)測；重慶市江津區(qū)聚奎小學(xué)校劉春林、重慶市聚奎中學(xué)校張渝江從教育教學(xué)實際出發(fā)，介紹了人工智能軟件如何溫柔地改變教育。上海市位育中學(xué)陳凱從教育哲學(xué)的角度，探討了人工智能如何作用于思維、認(rèn)知、學(xué)習(xí)，并進行了反思。

“這是最好的時代，這是最壞的時代；這是智慧的時代，這是愚蠢的時代?！比斯ぶ悄軙r代的鐘聲已經(jīng)敲響，我們還在工業(yè)時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到，未來來得如此之快，我們是否準(zhǔn)備好做出改變？未來，我們需要什么樣的人才？我們需要什么樣的教育？我們不妨想象一下，未來10年、20年的教育將發(fā)生怎樣的改變？也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態(tài)系統(tǒng)。

篇2

［關(guān)鍵詞］人工智能；財務(wù)機器人；會計電算化；人才培養(yǎng)

0引言

正如會計電算化替代傳統(tǒng)手工會計一樣，隨著信息化、智能化、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等科技元素在會計信息化中的應(yīng)用，人工智能悄然到來。自2017年“會計證被取消”，到普華永道、安永、德勤等國際會計師事務(wù)所紛紛推出財務(wù)機器人，這些舉動在財務(wù)圈引起了軒然大波，許多中職學(xué)校會計相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，擔(dān)心基礎(chǔ)核算會計將被人工智能取代，對未來頗感擔(dān)憂。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇2016年的調(diào)研數(shù)據(jù)預(yù)測，到2020年，在全球15個主要的工業(yè)化國家中，機器人與人工智能的崛起，將導(dǎo)致510萬個就業(yè)崗位的流失，未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位包括低端制造業(yè)的生產(chǎn)、會計等［1］。2017年7月，中國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升為國家戰(zhàn)略。所以筆者認(rèn)為，基于人工智能背景下的中職會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)方式將面臨變革，在教學(xué)中應(yīng)站在未來發(fā)展的高度，適應(yīng)信息化發(fā)展，及時掌握人工智能相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)由傳統(tǒng)會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)向智能化管理會計轉(zhuǎn)型。

1人工智能的概念［2］

人工智能即AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，它是指由人工制造出來的系統(tǒng)表現(xiàn)出來的智能。目前人工智能在計算機科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)，受到了廣泛的發(fā)揮。在機器人、經(jīng)濟政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。人工智能是信息技術(shù)發(fā)展的必然，它已悄悄地改變著人類的各行各業(yè)。人工智能在會計行業(yè)中應(yīng)用，促使會計由簡單核算向管理方向變革，推動了會計行業(yè)的發(fā)展，同時也促使著中職學(xué)校會計及相關(guān)專業(yè)的人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)變。人工智能取代傳統(tǒng)的會計電算化操作人員是一種趨勢，但也是一種轉(zhuǎn)變，自我提升的機遇。

2中職學(xué)校傳統(tǒng)會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)［3］

2．1課程偏傳統(tǒng)基礎(chǔ)核算類，輕參與、管理類會計課程

在多數(shù)中職學(xué)校會計電算化教學(xué)計劃課程設(shè)計中，傳統(tǒng)財務(wù)會計類課程占大多數(shù)，管理會計類課程設(shè)置單一或者沒有。而財務(wù)機器人的出現(xiàn)，則能夠替代大部分重復(fù)性、流程性基礎(chǔ)會計核算工作。

2．2會計實操偏基礎(chǔ)性會計技能，輕數(shù)據(jù)分析、挖掘

在實踐教學(xué)及技能培養(yǎng)中，過于注重培養(yǎng)學(xué)生點鈔、傳票的翻打、會計書寫、憑證裝訂，會計電算化軟件操作機械性錄入等。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能背景下，可以讓會計人員擺脫繁雜事務(wù)，重點放在會計數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，為企業(yè)決策提供服務(wù)。

2．3課程偏模擬操作，輕實際操作

無論是手工核算還是會計電算化記賬，大多數(shù)實操是模擬一個企業(yè)一個月的業(yè)務(wù)，學(xué)生根據(jù)教材或老師給予的信息進行會計處理，過賬，做報表。一學(xué)期就是這樣反反復(fù)復(fù)練習(xí)。學(xué)期結(jié)束，雖然考試合格，但仍有很多學(xué)生不明白為什么這么處理，特別在月末業(yè)務(wù)處理更加模糊不清，例如工資發(fā)放，計提稅費、費用攤銷、成本及費用結(jié)轉(zhuǎn)等。還有絕大多數(shù)學(xué)生不知道真實環(huán)境如何計稅、報稅、納稅，只是理想中的學(xué)習(xí)，為了做賬而做賬。

3人工智能背景下的中職會計電算化人才培養(yǎng)［4］

3．1由基礎(chǔ)核算型初級人才向有思想的中級人才轉(zhuǎn)變

人工智能在會計行業(yè)中的應(yīng)用，會計核算軟件中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入、憑證錄入與審核、記賬、編制科目匯總表、材料的收發(fā)統(tǒng)計、報表的編制等操作很容易被財務(wù)機器人替代，但是也有一些是機器無可替代的，需要有思想的“人”來處理。例如：由于大環(huán)境變化，企業(yè)的固定資產(chǎn)有明顯減值趨勢，而財務(wù)機器人并不能分析與判斷這個固定資產(chǎn)是否會減值或減值多少，如果財務(wù)上不及時做出處理，將可能導(dǎo)致企業(yè)少確認(rèn)資產(chǎn)減值損失，虛增了企業(yè)的資產(chǎn)和利潤，對于企業(yè)來說，這屬于信息失真。在大數(shù)據(jù)時代，中級類型的會計人才儲備相對較少，中職學(xué)校的會計電算化教育，需要培養(yǎng)的應(yīng)當(dāng)是此類會計人才。教學(xué)會學(xué)生不能只拘泥于看財務(wù)數(shù)據(jù)，還要學(xué)會合理利用有效的會計數(shù)據(jù)服務(wù)于企業(yè)的發(fā)展，提高企業(yè)的核心競爭力。

3．2由傳統(tǒng)的財務(wù)會計向人工智能環(huán)境下的管理會計人才轉(zhuǎn)變

財務(wù)機器人的出現(xiàn)，替代了傳統(tǒng)的財會人員進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的錄入，日常憑證的填制、審核、記賬；憑證、賬簿、報表的生成；成本結(jié)轉(zhuǎn)、折舊等財務(wù)處理；納稅申報等，這不僅提高了會計工作的效率，減少了傳統(tǒng)的會計人員繁雜的日常賬務(wù)處理工作，但同時也讓傳統(tǒng)的會計人員失去工作。作為會計的教育者，如何讓學(xué)生在未來立于不敗之地，不被財務(wù)機器人替代，就需要學(xué)校適應(yīng)時代趨勢，教學(xué)重點由傳統(tǒng)的基礎(chǔ)核算向智能管理型會計演變。會計從事的活動，除了重復(fù)、機械、煩瑣的事情外，還可以創(chuàng)造更多價值，比如：評估、判斷、溝通、協(xié)作、建議等。管理型計人才就是通過智能機器人核算出的精確信息，對企業(yè)的未來做出評估、預(yù)判、建議等，甚至幫助企業(yè)管理者做出決策。

3．3由會計電算化軟件操作員向人工智能會計系統(tǒng)的設(shè)計者轉(zhuǎn)變

人工智能環(huán)境下的財務(wù)機器人，實質(zhì)就是一種自動化運行的程序，這種程序的設(shè)計，需要設(shè)計人員既要懂計算機又要懂會計。而現(xiàn)在的中職學(xué)校，會計電算化專業(yè)主要培養(yǎng)的是會計專業(yè)人才，操作會計核算軟件，而很少在計算機方面進行教學(xué)。在人工智能環(huán)境下，懂得會計專業(yè)的人才只是人工智能會計系統(tǒng)設(shè)計的主導(dǎo)者，而計算機方面人才則根據(jù)會計法及相關(guān)規(guī)則進行系統(tǒng)設(shè)計，自動化處理會計業(yè)務(wù)需要想到協(xié)作，融會貫通。人工智能永遠(yuǎn)是基于系統(tǒng)的規(guī)則和大數(shù)據(jù)，如果規(guī)則發(fā)生變化，人工智能將無法起作用。在日常教學(xué)中，哪怕我們不能完全讓學(xué)生掌握編寫程序，但是應(yīng)當(dāng)教會學(xué)生看懂和讀懂程序，對機器人“思想”進行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。

4人工智能背景下中職學(xué)校會計電算化專業(yè)人才培養(yǎng)應(yīng)對策略［5］

4．1更新理念與改變教學(xué)計劃

筆者認(rèn)為，在人工智能背景下，在中職學(xué)校，會計及電算化專業(yè)辦學(xué)理念中應(yīng)加入人工智能等相關(guān)技術(shù)，同時其人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設(shè)、教學(xué)計劃等方面都需要做出相應(yīng)的調(diào)整，培養(yǎng)適應(yīng)于人工智能時代復(fù)合型人才。例如，中職學(xué)校會計或會計電算化專業(yè)的教學(xué)計劃中，計算機方面課程開設(shè)僅有計算機應(yīng)用及會計電算化軟件操作課程，數(shù)據(jù)處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有，這樣的教學(xué)安排不利于學(xué)生對未來人工智能的應(yīng)對能力培養(yǎng)，應(yīng)當(dāng)增加相應(yīng)的計算機方面課程，財務(wù)管理、會計政策、法律法規(guī)等人工智能無法替代的課程，減少將來可能被財務(wù)機器人替代的會計技能課程。

4．2提高教師人工智能等相關(guān)理念和技術(shù)

要給學(xué)生一碗水，教師必須要有一桶水，雖然人工智能的出現(xiàn)解決了許多教育上的難題，但是教師在人工智能背景下還需要增強自身信息化能力，學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)理念，掌握人工智能相關(guān)技術(shù)。這就需要學(xué)校給予老師多點人文關(guān)心以及人工智能方面的繼續(xù)教育。

4．3關(guān)注人文綜合素質(zhì)培養(yǎng)，讓人工智能為我所用

財務(wù)機器人出現(xiàn)，會計人員有更多時間去從事財務(wù)機器人無可替代更具有情感類的工作，這些工作需要人與人之間的溝通與交流，因此，筆者認(rèn)為，中職會計電算化專業(yè)教育，不僅需要培養(yǎng)學(xué)生人工智能動手能力，還要關(guān)注學(xué)生思想道德、人文綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，提升學(xué)生的思想道德水平，教會學(xué)生愛崗敬業(yè)，誠實守信、樂于助人，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和創(chuàng)造性。如果沒有良好職業(yè)道德水平，即使掌握了人工智能技術(shù)，也將會破壞規(guī)則，讓會計信息失真。我們不能教出人工智能的“奴才”，應(yīng)當(dāng)讓人工智能為人類所用，做人工智能的主人。

5結(jié)語

總之，人工智能正在快速又深刻地改變我們的生活和工作方式，將人工智能用于會計行業(yè)會也將會不斷得到規(guī)范。對于人工智能這類新興技術(shù)在財務(wù)行業(yè)的運用初期可能會讓學(xué)生產(chǎn)生恐慌、彷徨，認(rèn)為學(xué)校教育無用。作為專業(yè)教師，要教會學(xué)生變革思想，提高其對會計價值的認(rèn)識，提高其人文綜合素養(yǎng)，擁有過硬的專業(yè)技術(shù)，不斷地完善專業(yè)勝任能力，把握機會，主動迎接挑戰(zhàn)，那么人工智能就只是會計人員的好幫手，而不是掘墓人。

主要參考文獻(xiàn)

［1］彭維．淺談人工智能時代財務(wù)的變革與轉(zhuǎn)型［J］．中國管理信息化，2018（19）：39－41．

［2］鞏彥哲．人工智能在會計管理中的應(yīng)用微探［J］．財會學(xué)習(xí)，2018（20）：86－87．

［3］盧映芝，黃靜．人工智能與會計課程實操的結(jié)合探討———VR技術(shù)的引進［J］．現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2018（30）：160－162．

［4］王立法．論人工智能環(huán)境下會計人才培養(yǎng)所面臨的挑戰(zhàn)及見解［J］．財經(jīng)界，2018（6）．

篇3

蘇霍姆林斯基在《教育藝術(shù)》中認(rèn)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(xué)模式，運用現(xiàn)代教育技術(shù)培養(yǎng)真正適應(yīng)于經(jīng)濟社會發(fā)展的創(chuàng)新型和國際化人才。現(xiàn)代教育技術(shù)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(chǎn)生的，也是現(xiàn)代教育理論發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。

作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術(shù)已經(jīng)或正在顛覆性地改變著許多行業(yè)和領(lǐng)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?qū)Ｗ⒃谝粋€特定領(lǐng)域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達(dá)到或超過人類水準(zhǔn)；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(jīng)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(shù)。盡管人工智能要從感知、行為和認(rèn)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(jīng)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(xué)質(zhì)量、提供個性化精準(zhǔn)化教學(xué)、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(rèn)為，人工智能下一步應(yīng)用可能是遠(yuǎn)程教育、自我強化教育，甚至是教育領(lǐng)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(xué)題、英語題完全沒有問題，有科學(xué)家還成功用人工智能自動生成科研和學(xué)術(shù)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(xué)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(wǎng)、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(dǎo)致部分考題失分。

AI-Maths先后解答了2017年數(shù)學(xué)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(xué)）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(xué)題。而一個中國學(xué)生，按照每天10道數(shù)學(xué)題估算，到高考前已經(jīng)做了大約30000道數(shù)學(xué)題。

考試結(jié)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(yuǎn)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(xué)老師表示，AI-Maths相當(dāng)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(xué)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(wǎng)，不能夠聯(lián)想自己的知識，這樣得低分也是理所當(dāng)然的了。經(jīng)過更多的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。

該機器人是由成都準(zhǔn)星云學(xué)科技有限公司研發(fā)的一款以自動解題技術(shù)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(xué)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(xué)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(dāng)天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應(yīng)該在7-15秒。

從2014年開始，國內(nèi)人工智能引領(lǐng)者科大訊飛就聯(lián)合了包括北大、清華等在內(nèi)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。“超腦計劃”匯集了國內(nèi)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(dá)、邏輯推理和在線學(xué)習(xí)能力。

目前，高考機器人在英語學(xué)習(xí)方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經(jīng)能夠讓翻譯能力達(dá)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(zhǔn)不準(zhǔn)、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經(jīng)超過人工。三是口語作文實現(xiàn)突破。比如給學(xué)生一個題目《My Mother》，現(xiàn)在AI機器的評測打分已經(jīng)比人類打分更精準(zhǔn)。

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(xué)，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(yán)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(yīng)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(wǎng)上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復(fù)雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質(zhì)量。

通過對試卷進行數(shù)字化掃描、格式化處理，轉(zhuǎn)換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標(biāo)準(zhǔn)，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(zhǔn)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(jié)果是，在“與專家評分一致率、相關(guān)度”等多項指標(biāo)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(fù)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(shù)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(xué)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(shù)等已通過教育部鑒定并應(yīng)用于全國多個省市的高考、中考、學(xué)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(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)”階段性成果構(gòu)建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學(xué)校應(yīng)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(xué)一個邊緣性的產(chǎn)品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學(xué)反饋。目前有超過150家知名學(xué)校采用該產(chǎn)品。MathodiX是美國實時數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)效果評測網(wǎng)站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務(wù)中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構(gòu)，已經(jīng)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(xué)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(fù)數(shù)等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準(zhǔn)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(zhì)思維”，同樣的問題，學(xué)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(rèn)，最初機器是用來輔助人工教學(xué)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(xué)、教、管的服務(wù)流程。未來，當(dāng)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(dāng)老師

城鄉(xiāng)、區(qū)域教育鴻溝，擇校問題，學(xué)區(qū)房問題，都是教育教學(xué)資源不均衡導(dǎo)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。“機器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結(jié)構(gòu)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(nèi)已涌現(xiàn)出像魔力學(xué)院這樣的創(chuàng)業(yè)公司。幾年前魔力學(xué)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(nèi)最早對人工智能教學(xué)進行研究的學(xué)術(shù)論文，同時在上大學(xué)期間，她就已經(jīng)是新東方出國留學(xué)部最好的英語老師。這種雄厚的技術(shù)和教學(xué)背景，讓她成為國內(nèi)最早一批人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者。

“與大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)教育領(lǐng)域的產(chǎn)品不同，魔力學(xué)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(jīng)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(xué)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(lǐng)域第一家產(chǎn)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(lǐng)域，魔力學(xué)院的相關(guān)產(chǎn)品仍然是惟一能從教、學(xué)、練、測各個維度提供人工智能老師教學(xué)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(jīng)過搜集和教學(xué)設(shè)計后，用非常幽默的方式向?qū)W生傳授，從課堂效果來看，“學(xué)生很愿意聽”。

新東方教育集團董事長俞敏洪認(rèn)為，未來10年內(nèi)，教師七成教學(xué)內(nèi)容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學(xué)必然不完整，因為課堂教學(xué)不光是把知識點告訴學(xué)生，更需要對學(xué)生開展知識融合、創(chuàng)造性思維、批判性思維等能力訓(xùn)練。對于這些思維方式的訓(xùn)練教學(xué)，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(xué)、老師情感和創(chuàng)新能力的發(fā)揮及學(xué)生學(xué)習(xí)的三者結(jié)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(xué)校開始“內(nèi)測”，今后有望向全國中小學(xué)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(xué)生的生理反應(yīng)，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學(xué)生機”綁定，可更清楚地了解學(xué)生對各個知識點的掌握情況。

對于機器人老師，國外早有應(yīng)用。2009年，日本東京理科大學(xué)小林宏教授就按照一位女大學(xué)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(yīng)，還可以學(xué)會講各種語言。“薩亞”給一班10歲左右的五年級學(xué)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(xué)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(xué)生，加上它的特殊身份能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動力，然而機器人永遠(yuǎn)無法完全替代“真正的人類教師”。

當(dāng)老師們從繁重的重復(fù)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(xué)生的素質(zhì)和情商，激發(fā)學(xué)生對學(xué)習(xí)的熱情，鼓勵學(xué)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(dāng)?shù)氖且粋€引導(dǎo)者、啟發(fā)者的角色，老師做的應(yīng)該是“準(zhǔn)備環(huán)境-引導(dǎo)孩子-觀察-改進環(huán)境-再引導(dǎo)-退出-再觀察”。極少干預(yù)和不斷引導(dǎo)，讓孩子能最大限度地?fù)碛歇毩⑿?、專注度和?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(fù)責(zé)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(xué)習(xí)方法的引導(dǎo)、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(xué)內(nèi)容，需要由真正有能力的老師來傳授?！袄蠋熞苊獗粰C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(yīng)現(xiàn)代化教學(xué)需要，熟練使用各類領(lǐng)先科技產(chǎn)品，提升綜合素質(zhì)，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關(guān)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(yīng)試教育大環(huán)境下，根據(jù)學(xué)生不同的認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)能力以及自身素質(zhì)來制定個性化學(xué)習(xí)方案，真是說易行難。當(dāng)傳統(tǒng)思想與尖端科技相結(jié)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(gòu)建知識圖譜。構(gòu)建和優(yōu)化內(nèi)容模型，建立知識圖譜，讓學(xué)生可以更容易地、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)適合自己的內(nèi)容。國外這方面的典型應(yīng)用是分級閱讀平臺，推薦給學(xué)生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學(xué)聯(lián)系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關(guān)閱讀數(shù)據(jù)報告，老師得以隨時掌握學(xué)生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學(xué)習(xí)融為一體。通過科學(xué)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(nèi)容，由專人改寫成不同難度系數(shù)的版本。LightSail也是相同應(yīng)用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學(xué)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(xué)校、丹佛公立學(xué)校等機構(gòu)達(dá)成了合作，而目前我國沒有如此規(guī)模、與官方達(dá)成合作的個性化閱讀學(xué)習(xí)平臺。

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

在美國喬治計算機學(xué)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(xué)助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學(xué)生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學(xué)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(xué)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(xué)期。格爾教授采用IBM沃森界面，創(chuàng)建了這個AI驅(qū)動的BOT交互系統(tǒng)，也開發(fā)了整個課程的內(nèi)容和形式。

篇4

互聯(lián)網(wǎng)上半場互連的機會已經(jīng)過去，下半場就是人工智能了。

人工智能時代應(yīng)運而生的過程，跟大數(shù)據(jù)的發(fā)展差不多，都是從信息獲取到識別，到信息處理分析和反饋，再到最后的經(jīng)驗存儲、格式化，以及循環(huán)的生態(tài)凈化。畢竟，大數(shù)據(jù)、運算能力和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都是人工智能發(fā)展的重要因素。當(dāng)下人們關(guān)心的是，重大的產(chǎn)業(yè)機構(gòu)是否會伴隨著人工智能的發(fā)展同時到來？是否會同時產(chǎn)生聚集效應(yīng)？這也是投資很重要的背后邏輯。

中國的人工智能時代，實際上就是互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)業(yè)衍生。這是因為互聯(lián)網(wǎng)前期的高速發(fā)展，從平面互聯(lián)網(wǎng)到一維、二維，再到后面快速智能互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，整個進程都是循序漸進的。而中國人工智能時代的基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)條件，其實也是逐漸在成熟的。云計算、智能終端、大數(shù)據(jù)、寬帶、傳感器等產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，也推動著人工智能的快速爆發(fā)。

滴滴出行創(chuàng)始人程維曾在一次演講中表示，互聯(lián)網(wǎng)上半場互連的機會已經(jīng)過去了，下半場就是人工智能。而分享經(jīng)濟，是未來20年整個互聯(lián)網(wǎng)時代最大的發(fā)展趨勢。新美大CEO王興也曾在一次工作會議中提出，未來大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其實重點在運營。過去是做用戶、做流量，接下來的重點就是做運營。把這個點做到極致，真正使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)效率提高、成本降低、用戶體驗提升。而這三個部分要做好，其實跟人工智能有著重大的關(guān)聯(lián)?；ヂ?lián)網(wǎng)上半場連接人人的風(fēng)口已經(jīng)基本結(jié)束，互聯(lián)網(wǎng)下半場運營提升和人機連接的風(fēng)口正在開始。

中國人工智能應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)發(fā)展也是逐漸在深化，人工智能的類型大致分為3種。第一是數(shù)據(jù)挖掘和優(yōu)化以助于精準(zhǔn)營銷部分的應(yīng)用；第二是軟件、硬件控制，推動工業(yè)4.0發(fā)展；第三是人機互動，包括智能客服、服務(wù)機器人等方面的發(fā)展。相對而言，這些是目前正在快速發(fā)展的。而未來更多應(yīng)用的機會將出現(xiàn)在在線醫(yī)療、在線教育、車聯(lián)網(wǎng)、無人機、工業(yè)4.0等方面。

互聯(lián)網(wǎng)的下半場屬于人工智能，這已經(jīng)是大家的共識。但是，資本對互聯(lián)網(wǎng)下半場的投資邏輯又是怎樣的呢？

以啟賦資本為例。即使目前在機器人、無人機方面布局不多，但啟賦資本在在線醫(yī)療、在線教育、互聯(lián)網(wǎng)酒店、酒店智能化應(yīng)用和工業(yè)4.0等方面都有了充分的布局。與此同時，為了獲取巨大的用戶基礎(chǔ)，啟賦資本還投資了大量的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺型公司。而在人工智能方面，一些能夠早期布局的機會，也是比較珍貴的。

而在這一系列的投資布局中，啟賦資本其實依循著一套投資邏輯，即秉承對互聯(lián)網(wǎng)上半場已經(jīng)結(jié)束的基本判斷，更加關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)的下半場。根據(jù)這樣一個基本的邏輯，盡量去繞開BAT、關(guān)注垂直重運營、結(jié)合人工智能、推進O2O產(chǎn)業(yè)升級以及供給側(cè)的共享經(jīng)濟優(yōu)化等。當(dāng)然，更多的也會結(jié)合自身在B2B領(lǐng)域的投資優(yōu)勢進行布局，例如工業(yè)鏈金融、企業(yè)級服務(wù)等方面的投資。

篇5

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(xué)和醫(yī)療領(lǐng)域提供技術(shù)支持。長遠(yuǎn)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(xué)、未來醫(yī)學(xué)、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(rèn)知行為架構(gòu)、理論型神經(jīng)科學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、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(fù)責(zé)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)。現(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(xué)研究的發(fā)展，為每一位參與到大腦科學(xué)研究中的科學(xué)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(biāo)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(xué)習(xí)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(xué)者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達(dá)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(xué)習(xí)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(rèn)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(xué)習(xí)風(fēng)格的個人導(dǎo)師，以便提高學(xué)習(xí)成績。

“比如遇到問題需要幫助的學(xué)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(xué)習(xí)風(fēng)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(biāo)準(zhǔn)答案。由于機器人很了解你，它甚至比負(fù)責(zé)全班同學(xué)學(xué)習(xí)情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應(yīng)對不同學(xué)習(xí)風(fēng)格和不同水平的學(xué)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(lán)”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(rèn)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(xué)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(xùn)，讓W(xué)atson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(rèn)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(xué)習(xí)、人類情緒分析等各個領(lǐng)域，并且有更多的API正在孵化當(dāng)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(rèn)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。

篇6

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；教學(xué)方法；編程能力

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關(guān)注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。

人工智能技術(shù)學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現(xiàn)[1]。

通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計算機軟件之中。

《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運用到實踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實踐的探索。

2 教學(xué)與實踐的探索

2.1 教材和實驗教學(xué)內(nèi)容的選取

1） 人工智能技術(shù)是整個計算機科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域為人工智能、機器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。

此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報，計算機學(xué)報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。

2） 配套的實驗教學(xué)內(nèi)容?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實驗教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實驗，而實驗內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運用所學(xué)章節(jié)的知識，獨立地設(shè)計和實現(xiàn)實驗內(nèi)容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設(shè)計流程圖，源程序清單，實驗結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進一步加強學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學(xué)方法和手段的改革

人工智能技術(shù)課程交叉性強，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

1） 問題啟發(fā)式教學(xué)?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。

2） 個性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計算機專業(yè)和非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎(chǔ)不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，課堂作業(yè)和實驗報告情況進行及時評估，對學(xué)生提出個性化的教學(xué)。例如：在實驗教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實驗，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實驗，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實，這樣就能達(dá)到因材施教的目的。同時對不同層次的學(xué)生進行分析，進一步提出學(xué)習(xí)建議，并進行有針對性的指導(dǎo)。

3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點和重點[4]。

4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實例進行講解。設(shè)置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻(xiàn)使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻(xiàn)的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點，也能了解算法的設(shè)計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實際的能力。平時作業(yè)考核成績，實驗實踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實驗的評價指標(biāo)在于算法設(shè)計、編程的準(zhǔn)確性和實驗結(jié)果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻(xiàn)的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻(xiàn)以及撰寫是否規(guī)范。

2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議

《人工智能技術(shù)》是一門理論與實踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。

學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。

針對非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強的編程能力。

學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻(xiàn)和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。

3 結(jié)論

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進行了一些探討，教學(xué)與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.

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

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過去幾年里，中國的資本規(guī)模和它的潛力已經(jīng)達(dá)到了世界頂尖的狀態(tài)。因此，一些優(yōu)質(zhì)的科技資產(chǎn)，需要明確地看到在中國做早期投資、中期投資、成長性投資的潛力，了解到自己的技術(shù)潛能和發(fā)展，中國才是最合適自己的市場。

社交、大數(shù)據(jù)、人工智能……如果把這些當(dāng)作互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的延伸，那么，互聯(lián)網(wǎng)的革命才剛剛開始。

這會是一個非常徹底的、血腥的改造，它將徹底改造行業(yè)和改變所有人類的習(xí)慣。機會主要掌握在懂得互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)威力的公司手上，那些不能接受“互聯(lián)網(wǎng)+”、“AI+”概念的公司，就會被顛覆。如今世界最有價值的20個公司里面，科技型公司占多數(shù)，未來更會如此。

作為早期投資者，需要有非常敏銳的鼻子，能夠在一個風(fēng)口還沒有起來的時候布局。有幾個藍(lán)海領(lǐng)域值得關(guān)注，第一個就是人工智能。

六年前，有一個黑盒技術(shù)，可以識別、判斷數(shù)據(jù)，甚至超過人類。但這不是一個標(biāo)準(zhǔn)的軟件，世界上可能只有7 000個人會用它?？礈?zhǔn)這個方向之后，一個又一個的產(chǎn)品就推出來了，它們是能夠取代人類所有需要低于5秒的工作，比如識別人臉、語音、手的字，機器會全面超過這些行業(yè)的從業(yè)者。

但是，人工智能不是取代工作，而是用更低的成本給人類創(chuàng)造了更高的價值。其中，無人駕駛在未來大有機會。無人駕駛發(fā)展的路徑會是：人開車，機器給你提醒；人開車，機器給你輔助；機器開車，人被解放了。

改變隨之而來，以后每輛車就只坐一個人了，車子的設(shè)計也會改變。原來開兩輛車的道路，未來可以開4～5輛車，停車場也會消失……你可以想象未來，工業(yè)機器人、家庭機器人、陪聊機器人，它們有越來越多的方向。無人駕駛只是一個領(lǐng)域，當(dāng)你十年以后回顧十年前的今天，會突然發(fā)現(xiàn)自己的整個生活方式都改變了。

第二個領(lǐng)域是文化娛樂。文化娛樂會被徹底顛覆，比如優(yōu)質(zhì)的頭部內(nèi)容、受年輕人喜愛的節(jié)目。隨著它們的發(fā)展，有可能成為一個平臺，搭配更多種類的產(chǎn)品。

第三個領(lǐng)域是在線教育。國內(nèi)的教育雖然在這十年進步很大，但仍然存在很多問題。要改變已有的教育體制很困難，望子成才的家長更愿意花錢讓孩子接受課外教育。十年前教育行業(yè)沒有足夠快的帶寬和無所不在的移動平臺，但是今天有四個很大的趨勢在發(fā)生：第一個，企業(yè)可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲客，雖然成本很高，但每一個獲客的終生價值也很高；第二，教學(xué)的空間距離被打破。視頻會議的質(zhì)量提高后，大家愿意在網(wǎng)上上課。第三，網(wǎng)上的內(nèi)容更有趣味性、強交互，那些優(yōu)質(zhì)的、有趣的老師可以讓孩子快樂地學(xué)習(xí)。第四，人工智能的技術(shù)可以幫助老師用AI判斷每一個學(xué)生需要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容，從而推薦合適的產(chǎn)品給他們。

第四個領(lǐng)域是B2B，即企業(yè)級的交易?！罢忆摼W(wǎng)”“買好車”是兩個例子?！百I好車”是新車交易平臺，它們的交易不是對用戶，而是對接當(dāng)?shù)胤?S汽車經(jīng)銷商，連接上了可以進口的每一輛車。而且，它的利潤也很可觀。

第五個是消費升級。中國的富人越來越多，他們的消費習(xí)慣會改變。這時，過去的銷售模式就不合適了。比如電商，過去的就是用戶上淘寶買到更便宜的用品。現(xiàn)在，用戶愿意多花錢，用更好、更快、更美的模式，得到一些享受，同時滿足自己的小資心態(tài)。

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1、軟件工程。軟件工程專業(yè)近些年來的就業(yè)情況一直比較不錯，算是計算機相關(guān)專業(yè)中的佼佼者。軟件工程有三個特點，其一是注重基礎(chǔ)知識的同時也注重學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)；其二是軟件工程專業(yè)與IT行業(yè)的結(jié)合比較緊密；其三是緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，從近些年來的畢業(yè)設(shè)計就能夠體現(xiàn)出來。

2、物聯(lián)網(wǎng)工程。隨著5G標(biāo)準(zhǔn)的落地，未來物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)⒂瓉韽V闊的發(fā)展空間，而且物聯(lián)網(wǎng)作為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ)，所以物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)㈥懤m(xù)釋放出大量的就業(yè)崗位。未來智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域?qū)⒂袕V闊的發(fā)展空間，而這些領(lǐng)域都需要大量的物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人才。

3、大數(shù)據(jù)。當(dāng)前正處在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)目前也正處在落地應(yīng)用的初期，隨著大數(shù)據(jù)逐漸落地到廣大的傳統(tǒng)行業(yè)，未來大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⒂写罅康木蜆I(yè)崗位。從大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢來看，大數(shù)據(jù)人才的就業(yè)面還是比較廣泛的，不僅可以就業(yè)到科技行業(yè)，也可以就業(yè)到金融、交通、教育等傳統(tǒng)行業(yè)。

4、人工智能。當(dāng)前人工智能是市場的熱點之一，所以不少大型互聯(lián)網(wǎng)公司都陸續(xù)開始布局人工智能領(lǐng)域，目前人工智能領(lǐng)域的人才缺口還是比較大的。雖然目前本科階段開設(shè)人工智能專業(yè)的學(xué)校比較少，但是相信未來會有更多的高校會陸續(xù)開設(shè)人工智能專業(yè)。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

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關(guān)鍵詞：人機大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0.引言

2016年3月15日，備受矚目的“人機大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個新的高度。

這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個方面：

（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強悍的計算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對弈過的棋盤，并在練習(xí)和實戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗。

（2）圍棋比國際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤有361個點，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計算量相當(dāng)巨大。英國圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。

簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來發(fā)展前景。

1.人工智能的發(fā)展歷程

AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個不斷進步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應(yīng)用和集成發(fā)展五大時期。

孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計算機等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動機理論（亦稱圖靈機），1950年在其著作《計算機與智能》中首次提出“機器也能思維”，被譽為“人工智能之父”?？傊@些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。

形成期：1956年夏季，在美國達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)2個多月的研討會，熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時形成了廣泛的樂觀思潮。

暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復(fù)雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。

知識應(yīng)用期：在80年代，“專家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支?！皩＜蚁到y(tǒng)”是一種程序，為計算機提供特定領(lǐng)域的專門知識和經(jīng)驗，計算機就能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題。不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng)基本都是由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機制、知識獲取等部分組成。

集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計算機性能的突飛猛進、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進步，取得了令人矚目的成就。

人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點主要集中在自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景

人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來越多的AI項目依賴于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點則集中于自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實現(xiàn)讓機器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉(zhuǎn)化為計算機能夠處理的機器語言。

自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結(jié)構(gòu)、語法進行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態(tài)度。

當(dāng)前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計算機制定一系列的規(guī)則，計算機在規(guī)則下進行推理與判斷。因此其技術(shù)路線是一系列的人為的語料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的經(jīng)驗主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機自己通過學(xué)習(xí)并進行統(tǒng)計推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語言，試圖刻畫真實世界的語言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計語言的規(guī)律。

機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過讓計算機在數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行判斷和預(yù)測的方法。

機器學(xué)致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來時，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問題，即統(tǒng)計分類問題和回歸分析問題。統(tǒng)計分類的預(yù)測結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價等的預(yù)測。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計算機去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來分類等。一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數(shù)據(jù)對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對象進行分類。

機器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)等類別。總而言之，機器學(xué)習(xí)是研究如何使用機器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機視覺、語音識別、推薦算法等領(lǐng)域越來越廣泛地應(yīng)用到了機器學(xué)習(xí)中。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個神經(jīng)細(xì)胞通過突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過突觸的信號強度超過某個閾值時，神經(jīng)細(xì)胞便會進入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數(shù)f對輸入x1，x2…，xn進行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。

在此基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進展。日本的福島教授于1983年基于視覺認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型。通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運算中所使用的卷積系數(shù)，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強了其對全盤決策和把握的能力。

3.人工智能的發(fā)展前景

總體來看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過程，也是橫向不斷改進的過程。

人工智能在博弈階段，主要是實現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計算機處理能力的進步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進，機器擁有了越來越強的邏輯與對弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語言處理的進步，機器已經(jīng)基本能對人類的語音與語言進行感知，并且能夠已經(jīng)對現(xiàn)實世界進行視覺上的感知?；诖髷?shù)據(jù)的處理和機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機器已經(jīng)能夠?qū)χ車沫h(huán)境進行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對人的肢體動作進行判斷。該領(lǐng)域的主要實現(xiàn)還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎(chǔ)上，機器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發(fā)展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環(huán)境進行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。

人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個領(lǐng)域。機器已經(jīng)能識別語音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實現(xiàn)各種人際交互的場景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實現(xiàn)自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機器也承擔(dān)了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無人車的發(fā)展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景。總之，人工智能在一些具有重復(fù)性的和具備簡單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創(chuàng)造價值。

參考文獻(xiàn)

[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來[J].新經(jīng)濟導(dǎo)刊，2016 （6）：69-74.

篇10

【Abstract】In recent years， with the support of highly developed electronic technology， artificial intelligence has developed rapidly， even a lot of artificial intelligence products have been put into use and walk， into people's lives. In this paper， the artificial intelligence is reviewed， and analyzed the present situation of artificial intelligence technology， points out its development problems， and the future of artificial intelligence is prospected.

【關(guān)鍵詞】人工智能；發(fā)展現(xiàn)狀；未來展望

【Keywords】artificial intelligence； current situation of the development； future

【中圖分類號】TP18 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）04-0107-02

1 引言

2016年年初，韓國圍棋國手李在石與圍棋程序Alpha Go對弈中首戰(zhàn)失利，再一次將人工智能拉入了公眾的視野，使其成為2016年度話題度最高的科技之一。不可否認(rèn)，近些年來人工智能發(fā)展迅速，很多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)開始進入人們的家中，如掃地機器人、智能保姆等，雖然它們還沒有美國大片《終結(jié)者》中所描述得那么先進，但從前遙不可及的人工智能概念正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實卻是不爭的事實。人工智能的現(xiàn)狀如何，它又將如何發(fā)展，都是學(xué)界較為關(guān)注的課題。

2 人工智能綜述

2.1 人工智能的概念

人工智能即AI，其英文全稱為Artificial Intelligence。人工智能的概念要從人工和智能兩方面來了解，所謂人工就是指人工智能脫胎于人類的文明，是人類智慧的產(chǎn)物；而智能則是指具有人工智能的計算機或其他子設(shè)備可以模擬人類的智能行為和思維方式，人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它的近期主要目標(biāo)在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

2.2 人工智能的現(xiàn)實應(yīng)用

如今的人工智能機器，可以在勝任一些復(fù)雜腦力勞動的同時，輔助人類進行記憶和邏輯運算等活動。現(xiàn)階段學(xué)者已經(jīng)研制出了一些可以模擬人類精神活動的電子機器，經(jīng)過完善升級，這些電子機器將有希望超越人類的能力，協(xié)助人類完成一些執(zhí)行難度較大的工作。但是目前研制出的自動化系統(tǒng)或者機器人雖然可以代替部分人類勞動，卻還沒有到達(dá)可以實現(xiàn)人類多方面協(xié)調(diào)和自我學(xué)習(xí)升級的智能水平，要制造出一款可以完全擁有人類智慧的機器，還需進一步深入研究。還有一些人工智能產(chǎn)物經(jīng)常應(yīng)用于各種商業(yè)用途，例如單位內(nèi)部的客戶信息系統(tǒng)，決策支持系統(tǒng)，以及我們在世面上可以看見的醫(yī)學(xué)顧問、法津顧問等軟件。

3 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 智能接口技術(shù)研究現(xiàn)狀

人工智能接口研究就是為了實現(xiàn)人機交流，為此學(xué)者必須從理論和實踐兩方面努力，解決計算機對文字和語言的理解與翻譯、對自我的表達(dá)等功能問題。由于智能接口技術(shù)的研究和應(yīng)用，計算機技術(shù)的發(fā)展獲得了極大的推動力，在運行速率和人機交流等方面都有巨大提升。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是對各類模糊的、大量的應(yīng)用數(shù)據(jù)、人未知的、潛在已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進行整理挖掘進行細(xì)致的研究，尋找出對研究有用的數(shù)據(jù)。目前，數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的三大技術(shù)支撐，以基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、可視化技術(shù)、知識表示方法、半結(jié)構(gòu)化等作為研究內(nèi)容，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展提供理論和技術(shù)支持。

3.3 主體系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

主體系統(tǒng)可以實現(xiàn)機器意圖和想法的生成，是一種智能方面更接近人類的自主性實體系統(tǒng)。自主系統(tǒng)可以完成一些相對獨立、自主的任務(wù)，甚至可以通過調(diào)整自我狀態(tài)，應(yīng)對環(huán)境和特殊情況的變化，進而保證自身規(guī)劃任務(wù)的完成。在多主體系統(tǒng)研究中，主要是從物理和邏輯思維方面對主體進行智能行為的分析研究。

4 人工智能發(fā)展中面臨的問題

4.1 識別功能的困惑

計算機識別技術(shù)研究在近些年取得了大量成果，其產(chǎn)品的實際應(yīng)用范圍較廣，但不可否認(rèn)的是，計算機識別的模式是基于一定的算法和程序設(shè)定的，其識別機制完全不同于人類的感官識別，因此，在計算機進行識別，尤其是圖形識別時，對各種印刷體、文字、指紋等清晰圖形可以快速識別，但對于相似度較高的物體，計算機識別能力相對較弱，識別失敗的情況較為普遍。語音識別主要研究各種語音信號的分類。語音識別技術(shù)近年來發(fā)展很快，但是缺點是識別極易受到干擾，發(fā)音不標(biāo)準(zhǔn)的語音較易引發(fā)識別錯誤。

4.2 GPS功能的局限性

GPS是企圖實現(xiàn)一種不依賴于領(lǐng)域知識求解人工智能問題的通用方法，但是問題內(nèi)部的表達(dá)形式和領(lǐng)域知識是分不開的，用謂詞邏輯進行定理歸結(jié)或者人工智能通用方法GPS，都可以從分析表達(dá)能力上找出其局限性，這樣就減少了人工智能的應(yīng)用范圍[1]。

5 人工智能的未來應(yīng)用展望

人工智能與人生活最息息相關(guān)的應(yīng)用范圍就是融入人們的衣食住行和教育等方面，這也是人工智能未來最普遍的應(yīng)用方向。

5.1 無人駕駛的汽車

奔馳、豐田等很多大型汽車企業(yè)都在研究o人駕駛的汽車，像007電影中的那種擁有自主辨別路況、自動駕駛等功能的汽車也許很快就會成為現(xiàn)實。自動駕駛的汽車要搭載的技術(shù)并不只人工智能一種，它還需要將自動控制和視覺計算等新型技術(shù)集成應(yīng)用，改變現(xiàn)有汽車的體系結(jié)構(gòu)，賦予其自動識別、分析和控制的能力。因此，自動駕駛汽車需要實現(xiàn)三方面的技術(shù)突破：其一，實現(xiàn)利用攝像設(shè)備、雷達(dá)和激光測距機來獲得路況信息；其二，實現(xiàn)利用地圖進行自動的車輛導(dǎo)航；其三，根據(jù)已有信息數(shù)據(jù)對車輛的速度和方向進行控制。未來的自動駕駛汽車還可以通過車輛之間的信息互通和互相感應(yīng)，來協(xié)調(diào)車速和方向，避免車輛碰撞，實現(xiàn)自動駕駛車輛的安全行進。

5.2 智能化的課堂

當(dāng)前已經(jīng)有一些智能化的教學(xué)軟件，教師們可以在這些軟件上把教學(xué)課件傳送給學(xué)生，并進行授課答題，學(xué)生還可以與教師彈幕互動，使課堂變得妙趣橫生，方便了教師的授課活動。對于學(xué)生而言，能夠在期末十分便捷地回顧上課的錯題，甚至能夠在幾年后翻閱學(xué)習(xí)過的課件；對于教師而言，能夠精細(xì)地知道學(xué)生對知識的掌握程度，甚至能夠發(fā)現(xiàn)最積極和最懈怠的學(xué)生。未來的智能課堂將更具有時間延展性，學(xué)生不僅可以在課堂學(xué)習(xí)知識，還可以利用智能電子設(shè)備進行課前預(yù)習(xí)和課后復(fù)習(xí)，從而使學(xué)生可以在更加趣味性的氛圍中進行自主學(xué)習(xí)安排。

5.3 自動化的廚房

今后的廚房將會更加智能化，當(dāng)你做飯時，設(shè)定好你想要的菜譜，準(zhǔn)備好所需的食材，烹調(diào)設(shè)備即可將飯菜制作得恰到好處。它會根據(jù)你食材的新鮮程度，為你推薦最適合的菜譜，并計算出其營養(yǎng)參考標(biāo)準(zhǔn)，并為你推薦其他食物，使膳食營養(yǎng)均衡。當(dāng)你家中某樣食材不足時，物流公司便會將時下最新鮮的這一食材送至你家中[2]。

6 結(jié)語

人工智能這一概念是在1956年提出的，在當(dāng)時，人工智能還只是人們頭腦中的一種幻想，而在60年后的今天，人工智能的夢想已經(jīng)逐漸照進現(xiàn)實，它甚至滲透進了工業(yè)、醫(yī)學(xué)、服務(wù)等多個領(lǐng)域，可以說人工智能正在改變著我們生活的世界。但對于人工智能這個人類創(chuàng)造出來的技術(shù)，人們也存在一定的擔(dān)憂，人工智能將向何方發(fā)展？人工智能發(fā)展到極致會不會脫離人類的控制？人工智能會不會超越人類的智慧？在諸多問題圍繞下，人工智能技術(shù)依然在迅猛發(fā)展，它的未來如何，讓我們拭目以待。

【參考文獻(xiàn)】