導語：如何才能寫好一篇教育領域的人工智能，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。

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經(jīng)過比較詳細研究Alphago的算法發(fā)現(xiàn)，它在布局階段的前20步采用人類經(jīng)驗，之后開始在人類經(jīng)驗的基礎上融入了自己學習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內(nèi))綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰(zhàn)勝遠超過國際象棋中人類被戰(zhàn)勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發(fā)揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內(nèi)的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數(shù)據(jù)分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數(shù)據(jù)統(tǒng)計已經(jīng)有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預計或預見的準確預測，只不過那些領域還很小，比如，庫存的預測、銷量的預測，等等。數(shù)據(jù)已經(jīng)在顯示其巨大的價值，而一旦數(shù)據(jù)預測技術能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準確預測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。

 

一、Alphago戰(zhàn)勝人類的幾種可能的基礎

 

1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創(chuàng)新，但是如何融合已有算、如何調(diào)整權重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。

 

2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學習的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經(jīng)驗，20年內(nèi)，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現(xiàn)在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現(xiàn)在幾個月所需的機器學習時間。

 

3.在硬件上CPU和GPU的協(xié)同調(diào)度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發(fā)展奠定的基礎。

 

4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴格的保密，說明當時Alphago團隊當時也并不是很自信能夠戰(zhàn)勝。事實上，我認為，在這次比賽開始前，他們?nèi)匀粵]有這個把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關系，反正繼續(xù)讓Alphago學習后再提升。

 

5.Alphago對戰(zhàn)時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學習的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。

 

二、Alphago圍棋人機大戰(zhàn)事件將會產(chǎn)生的影響：

 

1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。

 

2.人與機器的關系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。

 

3. IT行業(yè)的人力資源需求將大規(guī)模增長，而有些行業(yè)將大規(guī)模失業(yè)。

 

4.基因技術、可控核聚變、機器人技術、人工智能這些技術都將對人類產(chǎn)生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術將成為一個重大的問題，否則任何一個技術都可能毀滅人類。為了控制好這些技術，需要從現(xiàn)在開始立即進行大量的辯論及監(jiān)督審查。

 

5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權重為人類經(jīng)驗參數(shù)同左右互搏這種機器學習得來的概率參數(shù)各占50%。Alpago團隊曾經(jīng)調(diào)整過不同的權重，但是經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)各占50%時的最終勝率最高。這一數(shù)據(jù)是否在暗示，如果要戰(zhàn)勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的?？赡苓@也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。

 

三、Alphago圍棋事件可能對教育領域的產(chǎn)生的影響

 

1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學習，Alphago為了加快學習進度在學習現(xiàn)有人類棋盤的基礎上，開始自己與自己互博，加快學習的速度。這點在通用領域中實現(xiàn)有一定的難度。在教育領域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領域的是在線課程的學習。

 

2.在線課程的學習目前來說僅僅完成了內(nèi)容的提供，如何編排現(xiàn)有的課程已達到最高的學習效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學的方法理論產(chǎn)生一定的影響，甚至會影響到線下課程順序的設計安排。

 

3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學效果，人工智能在這個領域有助于通過大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計出在認知不同階段采用何種類型的教學媒體效果最好。

 

4.個性化的學習，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學習帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學習者情緒的監(jiān)控，結(jié)合學習過程中不間斷的學習效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學習。

 

5.真正意義上的個性化學習會對分層教學產(chǎn)生深遠的影響，因為學習的進度快慢會非常容易的將不同學習能力的學習者分類，教育會不知不覺走向過程和結(jié)果的不公平。

 

6.目前，已經(jīng)有在線課程網(wǎng)站同招聘網(wǎng)站結(jié)合的構想，利用在線學習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規(guī)模地出現(xiàn)該類現(xiàn)象，未來各級各類學校的升學也可能會更加依賴機器或網(wǎng)站記錄的學習過程，同時造成新的學習能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。

 

7.Alphago通過在線教學領域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統(tǒng)的教學。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學領域，還有很長的路需要走，而一旦傳統(tǒng)的教學領域被量化，如學生的表情、情緒、反應等，那么教師這個職業(yè)將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術的組織和國家，將獲得先發(fā)的優(yōu)勢。

 

四、Alphago圍棋事件可能對職業(yè)教育領域的產(chǎn)生的影響

 

1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業(yè)中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業(yè)教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業(yè)教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。

 

2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業(yè)崗位。IT產(chǎn)業(yè)的人力需求將越來越大，各個產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。

 

3.職業(yè)教育的過程將更多地信息化，如教學資源庫使用將更加類似于在線教學。通過物聯(lián)網(wǎng)技術，教學的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現(xiàn)較高精度的量化，實踐教學的效率極大地提高。但是，工業(yè)領域的職業(yè)中的實踐教學的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規(guī)模采用，實踐教學將被機械臂的操作實踐教學大規(guī)模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環(huán)境進行適應性調(diào)整的能力將成為大部分職業(yè)必修的課程。

 

4.有必要考慮培養(yǎng)學生的機器思維的理解能力，讓學生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。

 

5.在職業(yè)道德的教育中需要充分的討論人與智能機器之間的關系，以及如何看待智能機器，應該擬物化的看待智能機器抑或是擬人化的看待?如果擬人化的看待，那么，擬人化到何種程度?如果面臨險境，是否會因為情感因素去拯救智能機器而犧牲自己?等一系列的問題。

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關鍵詞：訊飛超腦計劃；人工智能；未來生活

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-00218-01

人工智能包含三個層次：計算智能、感知智能和認知智能，訊飛超腦計劃是包含模擬人腦的知識表示與推理、類人學習機制與新知識的獲取、機器加載專業(yè)知識成為專門的教育領域。訊飛超腦計劃是基于全球關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習研究，簡單來說就是希望未來訊飛超腦計劃能夠?qū)⑷斯ぶ悄軓闹皇呛唵蔚啬苈爼f到能夠深度思考相關問題的科技轉(zhuǎn)變。人工智能的不斷開拓創(chuàng)新是為了幫助人類能夠更好地生活，我們應該注重人工智能的發(fā)展推進，將其廣泛合理地應用到生活的實際中去。

1 訊飛超腦計劃目前取得的階段學習研究成果

1.1 訊飛超腦計劃關于我國現(xiàn)階段關于高中生學習教育的人工智能成果

隨著近年來教育電子多媒體設備的投入普及使用，使目前的高中老師在課堂上更習慣用電子化的教學方式來替代傳統(tǒng)的板書課本單一枯燥的教學，與此同時，現(xiàn)階段高中生也同樣具備使用移動互聯(lián)網(wǎng)的條件，這樣就使得科大訊飛超腦計劃的教育產(chǎn)品可以形成以下的模式如圖1所示。

采用此智能的學習模式可以使我國的高中生接受公平的最好的教育，這就需要借助人工智能的幫助來使老師提高自身的教育水平，使高中生豐富并開闊自身的視野。課堂教學包括了在線課堂、暢言交互式多媒體教學系統(tǒng)以及暢言智能語音等，這種新穎的課堂教學模式使原本單一的教學方式變成了思想上任意遨游的知識海洋；智能考試包含了標準考場、英語四六級網(wǎng)上閱卷、普通話與英語口語測試等方面，智能考試系統(tǒng)從字跡工整的程度、詞匯量的豐富度、語法的正確性與通順性等多個方面來評判考試試卷，加上多年來的不斷改進，人工智能的評判方法跟相關專家的人工試卷評判的相似度相差無幾，很大程度地增加了試卷評判的效率性與公平性；學習產(chǎn)品與教育評價更是覆蓋到了從低到高的各個層面的產(chǎn)品組織結(jié)構，更有利于高中生的學習與應試教育的公平性。

1.2 訊飛超腦計劃對于提高人類生活水平的成果

隨著人工智能技術在經(jīng)濟、教育、文化、娛樂等領域的不斷應用，使人們的生活質(zhì)量水平得到了很大程度的提高，人工智能帶來的方便快捷對于人類的發(fā)展進化與物質(zhì)文化的進步產(chǎn)生了不可忽視的作用。隨著訊飛超腦計劃的推出，一方面，可以把人類從繁重的勞動中解放出來，很大程度地提高人類生產(chǎn)生活的效率與質(zhì)量；另一方面，人工智能的進步會極大地革新人類的思維方式，使人們能夠多角度地認知世界，加深對人類對自身所處的宇宙地位的思考，利于人不斷地探索奧秘，進一步推進人類社會的進步。

2 訊飛超腦計劃下人工智能對于未來生活的影響及其發(fā)展趨勢

2.1 訊飛超腦計劃下人工智能對未來生活的影響

由于訊飛超腦計劃是感知智能結(jié)合認知智能的再創(chuàng)新，使得未來機器將會實現(xiàn)高水平的感知智能，具有更多的包括語音識別、手寫識別以及圖像識別的更多智能感知能力與實現(xiàn)包括智能客服、人機交互等的取代人類腦力勞動的認知智能突破。所以說訊飛超腦計劃下的人工智能在未來的教育、經(jīng)濟、文化、社會結(jié)構等未來生活的各個方面都會產(chǎn)生重大影響。在教育上，人工智能的應用優(yōu)化了課堂結(jié)構，使學生能夠?qū)崟r接受外界的新知識以及與時俱進的教育模式改革；在經(jīng)濟上，人工智能的高效能與高效率會明顯提高經(jīng)濟效益，用人工智能來進行財務管理有助于縮減不必要的人工勞務開支與相關的培訓費用，利于經(jīng)濟的變革與提高；在文化上，人工智能對于人類語言文化與圖像處理上的優(yōu)勢日益凸顯出來，可以確定的是人工智能的發(fā)展將會深入到人類生活的各個層面中去。

2.2 訊飛超腦計劃下人工智能的未來發(fā)展趨勢

隨著人工智能的不斷演進，人工智能從最初能存會算的計算智能階段，到后來的能聽會說、能看會認的感知智能階段，最后再到訊飛超腦計劃下提出的讓機器能理解、會思考的認知智能階段，未來的人工智能在語言理解、知識表達、聯(lián)想推理以及自主學習等方面都將會取得很大的進展。

3 結(jié)語

人工智能對于未來生活的影響是多方面的，在未來生活的各個方面都十分顯著。與此同時，訊飛超腦計劃下的人工智能不斷的改革創(chuàng)新與發(fā)展，也將更快地推動人類的發(fā)展，人工智能與人類的生活是互相影響又相互制約的。人工智能的不斷發(fā)展給人類的未來生活帶來了很大程度的改變，人類在不斷開拓人工智能的領域時也應不斷提高自身能力與素養(yǎng)，以適應人工智能帶來的不斷創(chuàng)新和改變。

參考文獻：

[1]張妮，徐文尚，王文文.人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J].煤礦機械.2009，30卷（2）.

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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]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 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用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應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。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環(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)絡的算法研究發(fā)展迅猛, 伴隨著半導體技術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主要應用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應用狀況與反思

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

為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統(tǒng)籌規(guī)劃、科學指導和政策、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成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構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該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養(yǎng)方案、專業(yè)建設、課程內(nèi)容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。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), 必須做出相應的調(diào)整, 同時適當減少將來可被人工智能應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)有的重復性工作和大量數(shù)據(jù)積淀的教學任務, 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, 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, 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)絡硬件設施和相關軟件系統(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)院校應與相關行業(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)、教學設計、課程設置、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)領域的行家里手將通過互聯(lián)網(wǎng)以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規(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, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。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, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 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職業(yè)崗位知識和相應的智能技能。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, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業(yè)教育應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, 人工智能應用才能更好地服務人們、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對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統(tǒng)領原則, 培養(yǎng)能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。

參考文獻

[1]謝青松.人工智能時代職業(yè)教育的轉(zhuǎn)型和發(fā)展[J].教育與職業(yè), 2018 (8) :50-56.

[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業(yè)出版社, 2000.

[4]王璐菲.美國制定人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.

[5]賀倩.人工智能技術在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應用[J].電信網(wǎng)技術, 2017 (2) :1-4.

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。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)，上游技術成型、下游需求倒逼，計算機視覺產(chǎn)業(yè)應用最成熟。產(chǎn)業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎層和底層技術，再到應用技術，最后再到行業(yè)應用，除了近年來底層核心技術的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應用技術發(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。其中計算機視覺應用技術的發(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應用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應用前景廣闊?！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域的應用則是目前技術最為成熟、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。相關推薦標的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關注大智慧、遠方光電。

逐漸向2C端應用擴展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領域的應用體現(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。教育領域應用方面，人機交互重構更互動性的教學；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)的多載體應用和多屏互動也是發(fā)展趨勢。相關推薦標的：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

人工智能技術及其應用的發(fā)展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經(jīng)濟和發(fā)展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內(nèi)容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。? 

（1）為部分優(yōu)秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經(jīng)濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統(tǒng)為代表的智能化系統(tǒng)在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統(tǒng)的研發(fā)，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業(yè)路徑，擴大自主學習空間和發(fā)展個性創(chuàng)造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環(huán)境。? 

（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發(fā)中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國現(xiàn)行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內(nèi)容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統(tǒng)、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統(tǒng)分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學內(nèi)容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。? 

在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發(fā)了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內(nèi)也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網(wǎng)絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學條件現(xiàn)狀? 

通過對本人多年的教學過程進行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點：? 

（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節(jié)，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發(fā)與應用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學生的科研興趣及創(chuàng)造精神。? 

（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內(nèi)容缺乏，無法培養(yǎng)學生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。? 

相對于教育現(xiàn)狀，我校的《人工智能》課程教學條件現(xiàn)狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：? 

（1）教材使用國家級規(guī)劃教材，此教材非常系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內(nèi)其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。? 

（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網(wǎng)絡資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網(wǎng)址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態(tài)等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網(wǎng)的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實踐性教學環(huán)境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡教室，為實現(xiàn)本課程教學提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設備對本課程教學發(fā)揮了重要作用，使本課程教學質(zhì)量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學方法及手段的改革? 

針對我們現(xiàn)在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內(nèi)容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：? 

（1）通過多種途徑激發(fā)學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內(nèi)容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進行啟發(fā)式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發(fā)學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發(fā)了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網(wǎng)站中的互動平臺進行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業(yè)情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現(xiàn)個性化的教學。 對優(yōu)秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實驗，以發(fā)揮學生個性優(yōu)勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發(fā)展現(xiàn)狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實際，將一些人工智能網(wǎng)絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網(wǎng)練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。? 

 

根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網(wǎng)絡課程教學相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡課程能較好地實現(xiàn)交互并使學習過程情景化，通過網(wǎng)絡課程的課堂練習和章節(jié)練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向?！度斯ぶ悄堋肥且婚T較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統(tǒng)或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實踐教學設計的探討? 

我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現(xiàn)；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數(shù)、交叉率變異率等因素對求解結(jié)果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發(fā)后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現(xiàn)他們所設計的方案，這樣既培養(yǎng)了學生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學生的實踐與創(chuàng)新能力。? 

參考文獻：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業(yè)大學學報:社會科學版,2008(8).? 

篇6

【關鍵詞】人工智能；未來教育；未來學校；創(chuàng)新變革；挑戰(zhàn)

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2017）07-0012-03

近年來，世界各國高度重視人工智能技術的發(fā)展，相繼了相關研究報告。2016年10月，美國白宮了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》兩份重要報告。2016年11月，英國政府《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》報告。2017年3月，國務院總理發(fā)表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。當前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫(yī)療健康、交通以及個人助理等多個領域，并展現(xiàn)出巨大的應用空間。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發(fā)展，人工智能將在教育領域發(fā)揮越來越大的作用[1]。

人工智能在教育中的典型應用主要集中在智能導師輔助個性化教與學、教育機器人等智能助手、居家學習的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數(shù)據(jù)的挖掘與智能化分析、學習分析與學習者數(shù)字肖像六大方向[1]，已經(jīng)表現(xiàn)出巨大的應用潛力。學校作為教育活動的重要組織場所之一，人工智能將為學校的管理與教學帶來變革性的影響，主要表現(xiàn)在四大方面：維護校園安全、輔助教師教學、變革學習范式以及優(yōu)化學校管理。

維護校園安全

校園安全是順利開展學校教育活動的基礎，也是教育改革和發(fā)展的基本保障?！秶抑虚L期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實維護教育系統(tǒng)和諧穩(wěn)定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創(chuàng)建活櫻為師生創(chuàng)造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學習生活環(huán)境”[2]。計算機視覺與機器人技術的發(fā)展使得人工智能維護校園安全成為可能，其將在非法人員識別、消防安全預警、活動事故防護三個方面發(fā)揮重要作用。

1. 非法人員識別

部署保安機器人將是未來學校保證維護校園安全的重要措施之一。保安機器人能通過眼部的圖像采集設備采集進入校園人員的面部信息，識別當前人員身份，若未檢測到相關人員信息，系統(tǒng)則會通知學校的安保人員進行身份驗證、登記等工作。同時，位于校園各處的保安機器人還將實時監(jiān)控是否有陌生人通過非正規(guī)途徑進入校園，檢測到相關行為之后，則會通知學校安保人員進行處理。此外，位于學校門口的保安機器人還將采集學生的面部信息，與信息庫中的學生信息相比對，確定學生身份，并記錄學生到校與離校時間，確保學生在校期間的安全。

2. 消防安全預警

未來學校的消防安全預警系統(tǒng)包含了感煙探測器、感溫探測器、火焰探測器、可燃氣體探測器等多種感應器，同時通過攝像設備實時采集圖像信息，分析畫面中是否出現(xiàn)明火、煙霧等現(xiàn)象。其綜合圖像分析與探測器感知，判斷是否有火災現(xiàn)象發(fā)生。此外，系統(tǒng)通過實時采集校園內(nèi)人員的行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫中消防安全危險行為做比對，分析是否有相關危險行為發(fā)生。若危險行為發(fā)生，則會通知學校安防人員。在火災發(fā)生時，擁有智能搜救技術的消防機器人將會代替人進入火災發(fā)生區(qū)，通過生命探測儀，自動感應、搜索、識別被困人員，將其救出火災發(fā)生區(qū)。消防機器人的部署很大程度上避免了人員進入火災發(fā)生區(qū)受到二次傷害現(xiàn)象的發(fā)生，其機動性超越了現(xiàn)有的消防安全系統(tǒng)，在很大程度上保證了校園內(nèi)師生生命和財產(chǎn)安全。

3. 活動事故防護

目前，校園課間活動的傷害事故主要表現(xiàn)在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險游戲傷害等三個方面?；谌斯ぶ悄艿幕顒邮鹿史雷o系統(tǒng)通過校園內(nèi)的攝像設備實時采集師生行為數(shù)據(jù)，通過與數(shù)據(jù)庫中活動事故危險行為模型相比對，分析判斷是否有危險行為發(fā)生。若相關行為發(fā)生，系統(tǒng)則會將相關危險行為發(fā)生的地點、類型等發(fā)送給學校的安防人員，提醒安防人員采取相應措施。

輔助教師教學

隨著圖像識別、語音識別、自然語言處理等技術的發(fā)展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學的得力助手。教育機器人和智能作業(yè)測評工具的出現(xiàn)大大減輕了教師的負擔，提高了教師教學的效率。

1. 輔助備課

備課是真實教學實踐的預演，是應用教師知識并發(fā)展教師知識的過程。其既是確保教學質(zhì)量的條件，也是教師專業(yè)發(fā)展的途徑[3]，是教師教學的重要組成部分。備課機器人能夠通過語音識別記錄教師話語信息，利用自然語言處理技術分析整合教師話語信息，識別教師要求。備課機器人根據(jù)教師提供的教學目標、教學重難點、學生的基礎知識等，在相關學科的知識庫中進行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時，根據(jù)教案內(nèi)容為教師提供課堂測試習題以及上課所需課件。教師只需要根據(jù)所教班級的學生特點與自己的教學習慣，對教案、測試習題以及課件稍作調(diào)整即可應用于教學。

2. 智能作業(yè)測評

自然語言處理技術的進步使得作業(yè)自動批改成為可能。科大訊飛將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術應用于考試，實現(xiàn)閱卷過程的數(shù)據(jù)化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數(shù)據(jù)的采集[4]?；谌斯ぶ悄艿淖鳂I(yè)評測系統(tǒng)可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據(jù)學生的作業(yè)結(jié)果為教師自動生成詳細的學情報告。智能作業(yè)評測技術的應用將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率，教師能夠更多地專注于與學生互動、教學設計和專業(yè)發(fā)展。

3. 輔助課堂管理

在未來，教輔機器人將走進教室，輔助學生解決學習中遇到的難題。教輔機器人能夠識別學生身份，讀取學生當天所學課程信息以及學生在課堂的行為數(shù)據(jù)，為學生提供個性化解題方案奠定基礎。教輔機器人通過語音識別獲取學生問題信息，利用自然語言處理技術分析整合學生話語信息。然后，教輔機器人通過人臉識別采集學生的面部信息，綜合面部表情、姿態(tài)和語調(diào)通過情感計算技術分析目前學生的情緒狀態(tài)，綜合學生的情緒狀態(tài)和行為數(shù)據(jù)確定學生當前學習狀態(tài)。教輔機器人依托優(yōu)秀教師授課資源庫，智能搜索相關答案，針對不同學習狀態(tài)的學生采取不用的解題風格。此外，教輔機器人將收集到的學生行為數(shù)據(jù)上傳到學生管理系統(tǒng)，輔助教師等進行學生的日常管理工作。

變革學習范式

學習范式是指特定時代的學習共同體所共有的學習理念、學習方式，并對學習者的學習態(tài)度、學習行為產(chǎn)生積極的引導作用，以促進學習的有效進行[5]。人工智能技術的發(fā)展使自適應學習系統(tǒng)真正地為教育所用，為學習所用，人工智能將使現(xiàn)有的學習范式走向自適應學習。

自適應學習系統(tǒng)在本質(zhì)上是一類支持個別化學習的在線學習環(huán)境。它針對個體在學習過程中的差異性（因人、因時）而提供適合個體特征的學習支持，包括個性化的學習資源、學習過程和學習策略等[6]?；谌斯ぶ悄艿淖赃m應學習系統(tǒng)將整合自適應內(nèi)容、自適應評估和自適應序列三種工具。自適應內(nèi)容通過分析學生對問題具體的回答，為學生提供個性化的內(nèi)容反饋和學習資源推送。自適應序列利用一定的算法和預測性分析，基于學生的學習表現(xiàn)，持續(xù)收集數(shù)據(jù)。其中在數(shù)據(jù)收集階段，自適應序列會將學習目標、學習內(nèi)容與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數(shù)據(jù)進行處理以備使用。自適應評估可根據(jù)學生回答問題的正確與否，及時改變和調(diào)整測評的標準。

優(yōu)化學校管理

學校是教育的核心單元，高效的學校管理是學校開展各項工作并得以高效運行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來學校的管理工作更加高效，使學校更好地服務于教師的教學與學習者的學習。其將在考務管理、教師管理、學生管理三方面發(fā)揮重要作用。

1. 考務管理

在未來的學校中，監(jiān)考機器人將代替監(jiān)考人員進行考務工作，很大程度上節(jié)省學?？紕展芾矸矫娴娜肆Y源。監(jiān)考機器人通過內(nèi)置于眼部的攝像頭采集學生的面部信息，與數(shù)據(jù)庫中學生信息比對，確定學生身份，自動完成簽到。其通過內(nèi)置于手臂端的金屬探測器，掃描學生全身，z測學生是否帶有作弊物品。監(jiān)考機器人通過攝像頭、紅外感知等確定學生位置以及教室內(nèi)的桌椅等位置，規(guī)劃行動路徑，分發(fā)和收集試卷。此外，監(jiān)考機器人還將通過位于眼部的攝像頭實時采集學生行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫中作弊行為實時對比分析，如果學生有作弊行為發(fā)生，則會立即制止，維護考場紀律。

2. 教師管理

教師管理是學校管理工作中的重要組成部分，教師評價則是教學管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評價提供了可能。基于人工智能的教師評價系統(tǒng)通過教室的攝像設備實時采集教師及學生的行為數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)，通過學生的穿戴設備采集其體征數(shù)據(jù)。系統(tǒng)經(jīng)過對教師和學生的行為數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和體征數(shù)據(jù)的分析（如系統(tǒng)與學校的學科管理系統(tǒng)相連通，確定教師的教學內(nèi)容是否與教學大綱要求相適應，重難點是否突出，所講述內(nèi)容是否具有實用性；教師講授知識時，根據(jù)學生的行為、情緒和體征的反應確定教師所講授知識是否被學生理解；教師在講授內(nèi)容和組織學習活動時，語言是否規(guī)范、清晰，態(tài)度是否親切和藹等），最終評定教師的教學效果，并生成可視化報告，輔助學校完成對教師教學效果的評估工作。此外，系統(tǒng)還將通過教室的攝像設備采集教師面部信息，識別教師身份，自動記錄教師的出勤情況，輔助學校的教師管理工作。

3. 學生管理

學生管理在學校管理中同樣發(fā)揮著重要作用?；谌斯ぶ悄艿膶W生管理系統(tǒng)可通過位于學校門口以及教室的攝像設備采集學生面部信息，識別學生身份，自動記錄學生的到校時間和離校時間，為學生的出勤考核提供數(shù)據(jù)支持。通過位于教室的攝像設備實時采集學生的行為數(shù)據(jù)，分析學生的課堂表現(xiàn)以及課余時間的同學之間的交流情況，為學生管理的班風、學風管理提供決策支持。同時，通過分析學生的學習成績、課堂表現(xiàn)、課下交流情況，判斷學生是否有異常行為（趨向），并及時反饋給學校管理者。此外，系統(tǒng)還將學生的在校情況，包括到校時間、離校時間、測試成績、作業(yè)完成情況等反饋給學生家長，家校協(xié)同完成學生管理工作。

讓機器在沒有人類教師的幫助下學習，讓機器像人類一樣感知和理解世界，使機器具有自我意識、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)[8]。除此之外，人工智能在教育領域中的應用目前還處于初級階段，在學校的管理與教學應用方面仍面臨著數(shù)據(jù)基礎薄弱、決策和推理機制適應難、缺乏專業(yè)應用人才等挑戰(zhàn)。

（作者單位：江蘇師范大學智慧教育學院）

參考文獻

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人工智能到底神在哪里？

張海濤：的確，2015~2016一年多的時間里，現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)生了轉(zhuǎn)折性的變化。大數(shù)據(jù)、精準醫(yī)療、人工智能這些成為醫(yī)療領域的“爆款”詞匯。智能醫(yī)療已經(jīng)不是從科幻片中看到，是真實世界的真實事件。人工智能有多神，要回答這個問題，得先了解醫(yī)療的人工智能完成了哪些了不起的事。

第一是認知計算，人工智能可以24小時不間斷的讀取海量文獻，具備最全面的基礎知識和最新進展，這屬于認知，很好理解。但重點在于智能要做到的不僅是錄入，而是讀懂，將海量外部信息轉(zhuǎn)化為自身知識和結(jié)論。比如從文獻中獲取了他汀在某個數(shù)值下使用會減少冠心病發(fā)生，它會給出相應治療建議，這是計算，即學習能力。人工智能能快速將患者病情的相關信息搜索一遍，通過統(tǒng)計運算給出最個性最優(yōu)化的治療方案。再拿現(xiàn)有的可穿戴設備舉例，雖然它能監(jiān)測人的心率運動量等，但無法給出進一步建議，未來的人工智是能根據(jù)不同患者的狀況給出不同的解決方案的，告訴你食物攝入不足還是過多，運動量還需多少達標等等。

第二是深度學習，等同于人類直覺。打個比方，我們讓機器人對某個物品做出鑒別，它需要根據(jù)這個物品的大小、重量及其他特定屬性做出判斷并得出結(jié)論。而具備深度學習的智能機器可以不需通過數(shù)據(jù)和邏輯得出結(jié)論，當它看到一位急癥患者，會根據(jù)患者的痛苦面容、喘氣速度、所選醫(yī)院和科室等，迅速反應出他是急性左心衰。這種推測不需要輸入患者信息，反應快，但不一定準確。

第三是智能數(shù)據(jù)。以前講到的數(shù)據(jù)其實是小數(shù)據(jù)，我們對小數(shù)據(jù)進行抽樣研究去尋找規(guī)律，但這種推理只能預測大概率事件，無法認識小概率事件。例如他汀輸注后的橫紋肌溶解是小概率事件，如果發(fā)病率為十萬分之一，我們很難收據(jù)足夠樣本進行研究分析。相反，如果通過智能錄入一千萬例患者，按比例將有一百例患者，假設一百例都出現(xiàn)在北京，那么可認為發(fā)病與地域相關，如果其中九成是男性則可認為疾病與性別有關，如果其中又有九成是抽煙者，說明疾病與煙草有關。這對我們定位和救治小概率事件中的人群有重大意義。通過這種方式發(fā)現(xiàn)小概率事件的規(guī)律，可以理解為將架構師的腦袋放在大數(shù)據(jù)庫中，可使我們的認識更接近真實世界。另一方面，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律可以更好的預測未來。再比如，人工智能根據(jù)患者身高體重、血糖血脂以及個人生活方式進食方式等預測他在某個時間可能發(fā)生低血糖，可以在此之前提醒患者補充糖類來預防惡性事件發(fā)生。

用于心臟疾病的人工智能可以實現(xiàn)什么？

張海濤：現(xiàn)在來看至少能實現(xiàn)兩方面的問題。我們知道心臟病患者在出院后要滿足用藥達標和生活方式達標，如果患者僅有高血壓，用藥達標是較容易實現(xiàn)的，如果患者在高血壓基礎上還合并高血脂、消化道出血，或合并前列腺問題，有闌尾手術史、腦梗史，有牙科問題等，這時需要綜合各?？频闹R來做決策。但人腦的知識儲備是遠遠不足的，人工智能卻可具備最全面正確的知識和診療標準，可以指導醫(yī)生臨床用藥。另外，它可以連續(xù)觀察患者出院后的運動狀況，根據(jù)其身高體重心律血壓用藥狀況等給予運動方式建議，并做出評估。

在6月17-19日舉辦的第五屆中國心臟重癥大會上，人工智能作為會議的亮點之一會有很多精彩的報告。可以說，心臟重癥領域要正式“觸電”大數(shù)據(jù)、智能醫(yī)療、精準醫(yī)療，去擁抱新思潮、新設備、新話題和新模式，非常希望屆時與更多醫(yī)生探討這一話題。

人工智能可以治病，醫(yī)生做什么呢？

張海濤：智能醫(yī)生只能為數(shù)字人看病。什么是數(shù)字人呢？從某種意義上，人具有生物人和數(shù)字人兩種基本屬性，血型、身高、體重等構成數(shù)字人。人工智能可像人一樣讀文獻，超過人的精力，24小時不間斷的讀錄文獻，具備最全面的醫(yī)學基礎知識和最新進展，并且具備超強的運算能力，可快速將患者信息統(tǒng)計運算，給出最個體優(yōu)化的治療方案，但它無法與患者進行情感交流。說到底，醫(yī)學是文明的產(chǎn)物，醫(yī)生不是修理工，我們的醫(yī)療過程會涉及到感情、文化、患者意愿等，這是機器無法復制的。未來，人工智能是醫(yī)生的助手，為醫(yī)生的決策提供參考，醫(yī)生根據(jù)患者意愿、經(jīng)濟能力、依從性等綜合考量并做出決定。

醫(yī)生在臨床決策出現(xiàn)沖突時怎么辦？醫(yī)生的權威性會受到挑戰(zhàn)嗎？

張海濤：這是個很關鍵的問題。首先，不但人與人工智能間會遇到?jīng)Q策不一致，人工智能本身也會遇到，它能錄入巨大數(shù)據(jù)，其中必然有觀點相悖的信息，但它比人更理性，會一遍遍學習從而得出最優(yōu)建議，而人類在治療中感性成分更多。從另外的角度想想，其實沒有一種方式是非常完美的，任何一種方式都有利弊，所謂的決策的沖突和矛盾屬于真實現(xiàn)象，是允許存在的。

醫(yī)生的決策與人工智能發(fā)生沖突時呢？通常覺得，醫(yī)生對同一種疾病應該有相同的診斷、相似治療方案，實際不同醫(yī)生在同一疾病的診療方案會相差很大，這受醫(yī)生教育、利益、地域文化的影響。比如女性更年期后服用雌激素的比例在美國是28%，在中國不到7%。中國女性的觀念傾向于不用，因為服用雌激素可能引發(fā)腫瘤，而美國人對生活質(zhì)量的要求高，她會選擇使用。醫(yī)生與智能出現(xiàn)決策沖突并不奇怪，醫(yī)生需要根據(jù)不同需求確定醫(yī)囑，無關對錯。所以，醫(yī)生仍需查文獻、不斷學習，需要綜合判斷，智能給出的只是參考，它只是醫(yī)生的助手或患者的顧問，絕不會取代。

未來，手術也可以被機器取代嗎？

張海濤：手術操作其實是創(chuàng)造“藝術”的過程，需要更多層面的知識和技能，而且機器在精細操作方面遠不如人類手指靈活，它的優(yōu)勢是運算速度和自我學習能力。雖然現(xiàn)在達芬奇機器人下的手術在很多醫(yī)院開展，但真正實現(xiàn)機器人做手術還很長遠。

如果人工智能能可實現(xiàn)基本醫(yī)療任務，患者來院的剛需是什么？

張海濤：患者需要醫(yī)生的建議以及最終的處方權。人工智能得出的結(jié)論只是一個參考，醫(yī)生可信可不信，如果它提供的數(shù)據(jù)比醫(yī)生知識所涵蓋的要準確，醫(yī)生要考慮依從。

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

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

清華大學：計算機科學與技術系

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

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

計算機系現(xiàn)設有高性能計算、計算機網(wǎng)絡技術、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室；計算機基礎與實驗教學部等科研教學機構。

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

北京大學：智能科學系

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

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

人工神經(jīng)網(wǎng)絡說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎設施關鍵技術研究獲得2000年中國高?？茖W技術二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。

復旦大學：類腦智能科學與技術研究院

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

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

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

中國科學院：自動化研究所

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

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

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

廈門大學：智能科學與技術系

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

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

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

上海交通大學：計算機科學與工程系

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

該院系下設三個重點實驗室：智能計算與智能系統(tǒng)重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統(tǒng)重點實驗室。其中，上海交通大學－微軟智能計算與智能系統(tǒng)聯(lián)合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎上，為了更好發(fā)揮各自在并發(fā)計算、算法與復雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學習、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領域的優(yōu)勢，實現(xiàn)“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學研究、人才培養(yǎng)、學術交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發(fā)表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。

南京大學：計算機科學與技術系

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

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

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

哈爾濱工業(yè)大學：計算機科學與技術學院

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

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

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

中國科學技術大學：計算機科學與技術學院

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

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

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

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

華中科技大學：自動化學院

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

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

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

總結(jié)

篇9

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

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

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

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

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

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

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

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

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關鍵詞：人工智能 科學技術 倫理問題

一.人工智能的背景

人工智能是計算機科學的分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀，英國數(shù)學家布爾和摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。（1）50年代至70年代，人工智能相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，這一階段的特點是重視問題求解的方法，忽視知識重要性。（2）隨著第五代計算機的研制進入了80年代，人工智能得到迅猛發(fā)展。它的研制形成了一股研究人工智能的熱潮。（3）90年代，由于國際互連網(wǎng)的技術發(fā)展，將人工智能更面向?qū)嵱?。研究人工智能出現(xiàn)新的。

二.人工智能的發(fā)展給人類帶來倫理問題

（1）人工智能的情感問題。情感問題是千百年來人們一直在談論的話題。明斯基認為，通過把我們的身體部分看做是大腦可以使用的資源，就可以改變它們的精神狀態(tài)。因此，現(xiàn)在人工智能界的一種觀點認為情感是一種特別的思維方式，我們可以利用它來增加我們的機智。智能機器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機器，實質(zhì)上還是沒有人類的意識，只有固定的程序。

（2）人工智能機器的責任問題。人類不斷向前發(fā)展，社會不斷進步，人類把人工智能機器研制出來，賦予一定的程序，幫助老人，照顧小孩等；愛，不僅是男女之間的愛，也有父母對子女，這種愛是相互的。人們要面對智能機器的情感控制，我們不能把它視為一臺機器，應該視為人類其中的一員，他們是一個種族，我們要對研制出來的人工智能機器負責。智能機器賦予人類的情感，我們也要給予同等的情感。我們不僅要研制智能機器，我們也要愛護和保護他們。

三.人工智能的問題對策

（1）人工智能情感問題研究。我們可以看出人工智能的機器情感是一個極其復雜的問題，這不僅涉及到人工智能的技術層面，同時情感是一種特殊的思維方式，機器是同樣可以具有情感的。人類可能賦予人工智能一定的情感程序，我們要把人工智能的看成一類種族，讓人工智能與我們共同創(chuàng)建美好的大家庭。

（2）人工智能的責任問題研究。隨著人類社會的不斷發(fā)展和進步，人工智能技術研究將成為人類不可避免，人類研究人工智能不僅會給人類帶來幫助，也會給人們的帶來一些困惑。我們在研究人工智能機器要考慮到，智能機器發(fā)展到一定程度的時，智能機器可以自己轉(zhuǎn)變程序，人類要研究一種機器人的法律規(guī)范，也要賦予研究機器人的科學家一定的法律法規(guī)。

四.人工智能的影響

（1）人工智能帶來負面影響。隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，人工智能給人類帶來幫助，也給人們帶來了一些問題，像氣候變暖，生物物種的滅絕，新型細菌的出現(xiàn)等。

（2）研究人工智能涉及的學科領域。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程的智能行為學科，主要包括如下領域：專家系統(tǒng)、機器學習能力、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡。在智能領域里最關鍵的問題之一，就是機器學習的問題。一旦機器有了學習能力，人類的未來發(fā)展難以預料！

（3）人工智能的積極影響及美好前景。人工智能的發(fā)展還沒有到達一定水平，人工智能機器就可以和人做朋友，可以作為家里的一份子出現(xiàn)，進入人們的生活。我們在未來要研究人工智能的發(fā)展，也要研究人工智能出現(xiàn)以后所帶來的問題，把人工智能的優(yōu)勢發(fā)揮的更好，給人類帶來更美好的未來。

結(jié)束語：