導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能教育的定義，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

 

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(jī)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的遠(yuǎn)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(yuǎn)程教育也稱為網(wǎng)絡(luò)教育，突破了時間與空間的限制，對實現(xiàn)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(nóng)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(yuǎn)地區(qū)教育資源匱乏。遠(yuǎn)程教育為全民教育及終生教育提供了有效的途徑。在遠(yuǎn)程教育體系中，基于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程考試系統(tǒng)有了非常重要的意義。遠(yuǎn)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(yuǎn)程考試系統(tǒng)亦廣泛應(yīng)用于政府、企業(yè)及各種機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)，因此，討論遠(yuǎn)程考試系統(tǒng)有了非常重要的意義。

 

遠(yuǎn)程考試離不開試題庫的創(chuàng)建。

 

采用常規(guī)數(shù)據(jù)庫構(gòu)成的試題庫，對客觀題(選擇、判斷、填空題)很好解決?？梢詫⒃囶}庫的試題按不同的形式出現(xiàn)。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(dāng)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(dāng)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(jī)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(shù)，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(shù)處理試題難度。也就是在創(chuàng)建試題時，讓計算機(jī)自動識別試題難度。

 

2 人工智能技術(shù)在試題庫建設(shè)中的應(yīng)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(xué)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(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。”而另一個美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計算機(jī)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(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機(jī)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(yīng)用計算機(jī)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(shù)[1]。

 

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

 

人工智能是用計算機(jī)算法來模擬人類的智能行為或思維過程。比如：邏輯推理、學(xué)習(xí)規(guī)劃、計劃實施等等。主要的內(nèi)容包含：計算機(jī)實現(xiàn)算法(原理)、智能機(jī)器人制造等。人工智能涉及的學(xué)科也極為廣泛。首要的是計算機(jī)技術(shù)，還有心理學(xué)、教育學(xué)、語言學(xué)等人文科學(xué)。還有控制、自動化、仿真、數(shù)理邏輯等自然學(xué)科，具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，關(guān)于人工智能的研究涉及到軍事、航天航空、機(jī)械制造、計算機(jī)仿真、遙控遙感、機(jī)器人、工業(yè)控制、自動化、采礦、教育培訓(xùn)、服務(wù)業(yè)等等。人工智能技術(shù)在當(dāng)今社會中得到越來越多的關(guān)注和重視，是正在快速發(fā)展的熱門學(xué)科。它起源于計算機(jī)技術(shù)，但遠(yuǎn)不止于計算機(jī)科學(xué)范疇。人工智能取得了許多成就，這些成就主要表現(xiàn)在： 基于知識的系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人學(xué)、Agent技術(shù)和分布的協(xié)同工作、規(guī)劃和配置、機(jī)器感知等[2]。

 

2.2 知識的定義

 

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

 

(1)知識是轉(zhuǎn)換后的信息。經(jīng)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(xué)科或產(chǎn)業(yè)的概念定義、內(nèi)部關(guān)系、運(yùn)作過程和應(yīng)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(lǐng)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(zhuǎn)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(zhì)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(jī)領(lǐng)域中非常關(guān)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(zhì)是將事件的事實、過程、關(guān)系、屬性等特征抽象成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。計算機(jī)的知識表示就是研究這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，使用算法將物質(zhì)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(jī)模擬人的思維過程。將這些海量的數(shù)字化后的信息快速處理，以獲得人們需要的結(jié)果。

 

人工智能應(yīng)用在構(gòu)建試題庫時，知識表示也成為一個非常關(guān)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(zhuǎn)化為數(shù)字信息，從而使得計算機(jī)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(dá)性：能夠正確有效的將要解決的問題所需要的知識表達(dá)出來。

 

(b)可理解性：知識表結(jié)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(kuò)充性：當(dāng)有新增知識的時候，原來的知識表示可以擴(kuò)展、補(bǔ)充。

 

2.4 知識庫的構(gòu)建

 

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

 

對知識的處理，很關(guān)鍵的一步是知識庫的構(gòu)建，即創(chuàng)建知識的物理結(jié)構(gòu)及邏輯結(jié)構(gòu)，在計算機(jī)技術(shù)及人工智能理論中，可以理解為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)庫等計算機(jī)技術(shù)。目前的數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展很快，也有很多模式可供選擇?？傊?，知識庫的組織應(yīng)盡可能全面、高效、最大化利用存儲空間。

 

知識庫的構(gòu)建模型如圖1所示。

 

圖1 知識庫構(gòu)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(yīng)變化。知識庫管理維護(hù)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(shù)據(jù)存儲的安全性、訪問效率、多用戶等等，依賴于計算機(jī)軟件技術(shù)。

 

2.6 實現(xiàn)過程

 

(1)構(gòu)造試題庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)

 

所考知識點難度數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如圖3所示。主鍵為“序號”。

 

圖3 知識點難度數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表

 

Fig.3 Construction table of the database in difficulty

 

coefficient of knowledge point

 

(3)知識點數(shù)據(jù)分析及客觀題知識點難度計算程序的算法實現(xiàn)

 

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(shè)置一個或兩個關(guān)鍵字，并設(shè)置知識點難度系數(shù)數(shù)據(jù)庫，考試大綱要求不是很多，所以數(shù)據(jù)量不大，可由教研室討論每個知識點的難度系數(shù)?？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(shù)據(jù)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(shù)器加1，遍歷完整個表，將累加變量值除以計數(shù)器，得到此選擇題的知識點難度系統(tǒng)。實現(xiàn)算法如圖4所示。

 

圖4 試題庫難度系數(shù)生成算法流程圖

 

Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of

 

difficulty of examination bank

 

3 結(jié)論(Conclusion)

 

用人工智能技術(shù)，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(shù)。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(dǎo)致的隨意性和不準(zhǔn)確性。

 

但系統(tǒng)仍存在不足：可實現(xiàn)是部分智能推導(dǎo)，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(jī)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(guān)鍵詞：人工智能；信息素養(yǎng)；信息技術(shù)

中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養(yǎng)的定義及其內(nèi)涵

“信息素養(yǎng)”一詞最早產(chǎn)生于信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的美國, 是隨著現(xiàn)代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學(xué)范疇的綜合性個人素養(yǎng)要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養(yǎng)的認(rèn)識也在不斷深化。

1974年美國信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養(yǎng)的概念, 他認(rèn)為信息素養(yǎng)是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術(shù)及技能”。1992年美國圖書館協(xié)會提出：“信息素養(yǎng)是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行檢索、評價和有效利用的能力?！蓖? 道爾在《信息素養(yǎng)全美論壇的終結(jié)報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養(yǎng)的人, 他能夠認(rèn)識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎(chǔ), 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計算機(jī)的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應(yīng)用, 將新的信息與原有的知識體系進(jìn)行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養(yǎng)的定義, 但可看出, 信息素養(yǎng)既包括認(rèn)知態(tài)度層面上的內(nèi)容, 也包括技術(shù)層面、操作層面和能力層面上的內(nèi)容。概括起來講, 信息素養(yǎng)主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養(yǎng)的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認(rèn)識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強(qiáng)弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進(jìn)一步去尋找信息和利用信息, 并主動學(xué)習(xí)與信息處理有關(guān)的技術(shù)。

2) 信息能力。信息能力是信息素養(yǎng)的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創(chuàng)造信息、交流信息的技術(shù)和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動, 有效地利用信息和創(chuàng)造信息, 充分發(fā)揮信息的價值, 變信息為動力和優(yōu)勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現(xiàn)出來的信息道德品質(zhì)。它是對信息生產(chǎn)者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關(guān)系的行為進(jìn)行規(guī)范的倫理準(zhǔn)則, 是信息社會每個成員都應(yīng)該自覺遵守的道德標(biāo)準(zhǔn)。

2 人工智能的研究領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛, 而且涉及的學(xué)科也非常多。目前,人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機(jī)器人學(xué)、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面主要介紹在網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中常用的智能技術(shù)。

2.1 專家系統(tǒng)

所謂專家系統(tǒng)就是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng), 它能運(yùn)用該領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

“學(xué)習(xí)”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內(nèi)在行為是獲取知識、積累經(jīng)驗、發(fā)現(xiàn)規(guī)律; 外部表現(xiàn)是改進(jìn)性能、適應(yīng)環(huán)境、實現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機(jī)器學(xué)習(xí), 就是要使計算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為, 自動地通過學(xué)習(xí)獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現(xiàn)自我完善。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究學(xué)習(xí)的機(jī)理、學(xué)習(xí)的方法以及針對相應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動技術(shù)。計算機(jī)通過運(yùn)用這種技術(shù),就可自動地或者人盡可能少干預(yù)地把待識別模式歸入到相應(yīng)的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內(nèi)容就是讓計算機(jī)具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經(jīng)歷模式信息采集、預(yù)處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能, 運(yùn)用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上建立起來的,是對腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的模擬, 具有學(xué)習(xí)能力、記憶能力、計算機(jī)能力以及智能處理功能。其中學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征之一, 可以根據(jù)外界環(huán)境來修改自身的行為。學(xué)習(xí)的過程即是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過程和不斷調(diào)整它的連接權(quán)值, 以使它適應(yīng)環(huán)境變化的過程。學(xué)習(xí)可分為有教師(或稱有監(jiān)督)學(xué)習(xí)與無教師(無監(jiān)督)學(xué)習(xí)兩種類型。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究使人們對思維和智能有了進(jìn)一步的了解和認(rèn)識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯(lián)網(wǎng)站點和頁面的激增以及網(wǎng)絡(luò)用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網(wǎng)頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關(guān)信息過多以及檢索結(jié)果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學(xué)科。它在對內(nèi)容的分析理解、內(nèi)容表達(dá)、知識學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)上實現(xiàn)檢索的智能化,這樣可以節(jié)省學(xué)習(xí)者在檢索中花費的時間,幫助學(xué)習(xí)者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術(shù)有專家系統(tǒng)、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術(shù)早在70年代出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域,通過感知、學(xué)習(xí)、推理以及行動能夠基于知識庫的訓(xùn)練模仿人類社會的行為。隨著其進(jìn)一步發(fā)展,它在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。一套完整的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中包含許多子系統(tǒng),如答疑、作業(yè)、考試、交互等等子系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)都有各自的數(shù)據(jù)庫用來存儲信息。為了提高整個系統(tǒng)的智能性,可以引入智能技術(shù),把眾多子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫鏈接起來,實現(xiàn)信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統(tǒng)計、交互日志等等),并根據(jù)這些特征量身訂做出適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方案,也有助于教師及時掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中的動態(tài)信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,計算機(jī)輔助教學(xué)(CAI)已受到教育界的重視,成為學(xué)科教學(xué)改革的一種重要手段。許多學(xué)校都在開發(fā)CAI課件,但大多數(shù)CAI課件只是機(jī)械地按照教學(xué)設(shè)計者事先設(shè)計好的教學(xué)模式和內(nèi)容向?qū)W生傳授知識,并沒有體現(xiàn)出個性化學(xué)習(xí),無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術(shù)為核心,使CAI系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況等因素分析學(xué)生的特征,合理安排教學(xué)內(nèi)容、變化教學(xué)方法去滿足個別教學(xué)的需要。使用智能CAI進(jìn)行教學(xué)能夠克服傳統(tǒng)CAI的不足,顯著提高教學(xué)效果,是CAI課件發(fā)展的趨勢。

3.4 智能教學(xué)系統(tǒng)ITS

智能教學(xué)系統(tǒng)(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性課題,其研究的最終目標(biāo)是由計算機(jī)負(fù)擔(dān)起人類教育的主要責(zé)任,即賦予計算機(jī)系統(tǒng)以智能,由計算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替人類教師實現(xiàn)最佳教學(xué)。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機(jī)的普及和教育軟件需求增大,ITS的發(fā)展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學(xué)生模塊、教師模塊、人機(jī)接口模塊。

4 人工智能教育對學(xué)生信息素養(yǎng)的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,是一門研究運(yùn)用計算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。換言之,它研究如何用計算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題,例如咨詢、診斷、預(yù)測、規(guī)劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。與一般的信息處理技術(shù)相比,人工智能技術(shù)在求解策略和處理手段上都有其獨特的風(fēng)格。人工智能研究處于信息技術(shù)的前沿,它的研究、應(yīng)用和發(fā)展在一定程度上決定著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。同時,信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語言理解、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活、學(xué)習(xí)和工作中,并對人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術(shù)一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內(nèi)容在中學(xué)信息技術(shù)課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學(xué)科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術(shù)課程中專門設(shè)立人工智能選修課。我們認(rèn)為,高中階段開設(shè)人工智能課程可以在以下幾個方面對學(xué)生的信息素養(yǎng)培養(yǎng)產(chǎn)生積極作用：

1) 多種思維方式的培養(yǎng)和信息素養(yǎng)的綜合鍛煉。

現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次：結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據(jù)經(jīng)驗來求解;半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學(xué)階段開設(shè)的傳統(tǒng)意義上的信息技術(shù)課程中所介紹的信息技術(shù),例如多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、算法與程序設(shè)計等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的一類有效技術(shù)。

把人工智能課程引入我國現(xiàn)行的高中信息技術(shù)教育,可以讓學(xué)生在體驗、認(rèn)識人工智能知識與技術(shù)的過程中獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解,從而培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,達(dá)到提高信息素養(yǎng)的目的。通過人工智能課程的學(xué)習(xí),學(xué)生還將了解人工智能語言的基本特征,學(xué)到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗人類專家解決復(fù)雜問題的思路,提高學(xué)生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學(xué)科中“專家系統(tǒng)”技術(shù)的體驗、學(xué)習(xí)與應(yīng)用過程為例進(jìn)行說明。在專家系統(tǒng)的應(yīng)用過程中,一個實際的專家系統(tǒng)不僅能夠為用戶給出相關(guān)領(lǐng)域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機(jī)制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統(tǒng)的具體推理過程。學(xué)生可以向?qū)＜蚁到y(tǒng)提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統(tǒng)接受用戶的問題指令后,可以根據(jù)推理的邏輯進(jìn)程,即時將答案呈現(xiàn)給用戶,整個過程如同教師與學(xué)生在進(jìn)行面對面的教學(xué)。在該過程中,學(xué)生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風(fēng)格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統(tǒng)的教學(xué)過程中,可以要求學(xué)生自行構(gòu)建由產(chǎn)生式規(guī)則組成的知識庫,或進(jìn)一步利用工具軟件來開發(fā)簡單的實用型專家系統(tǒng)。為了完成該項工作,學(xué)生一開始就要編制開發(fā)規(guī)劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學(xué)生還得明確與系統(tǒng)有關(guān)的所有變量或相關(guān)的因素,并且將這些變量和因素轉(zhuǎn)化為問題求解,得出相應(yīng)的結(jié)論。在進(jìn)行一系列問題求解分析之后,運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則來表示知識,以此建立起來的專家系統(tǒng)還可以讓其他學(xué)生去運(yùn)用和體驗,具有一定的實用價值。

由于專家系統(tǒng)中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統(tǒng)的推理過程能夠較好地體現(xiàn)學(xué)生的思維過程。在建造知識庫過程中,學(xué)生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內(nèi)化為學(xué)生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學(xué)生的學(xué)習(xí)過程,而且有助于學(xué)生對該領(lǐng)域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學(xué)會了專家系統(tǒng)的基本開發(fā)技術(shù)。正如美國著名的學(xué)習(xí)論專家Jonassen所指出的：那些自行設(shè)計專家系統(tǒng)的學(xué)生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學(xué)知識進(jìn)行深度加工的過程。

3) 了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿,激發(fā)對信息技術(shù)未來的追求。

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿,通過人工智能知識、技術(shù)的學(xué)習(xí)與體驗,高中學(xué)生能夠?qū)π畔⒓夹g(shù)發(fā)展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養(yǎng)興趣,激發(fā)對信息技術(shù)美好未來的追求,從而為今后進(jìn)入大學(xué)或走向社會奠定良好的基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語

中學(xué)生的信息素養(yǎng)的培養(yǎng)是當(dāng)前信息技術(shù)課的一個重要目標(biāo)，而在現(xiàn)有的中學(xué)信息技術(shù)課程中，關(guān)于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學(xué)生們對于人工智能研究的廣大領(lǐng)域不能有詳細(xì)的概念，這對于中學(xué)生的信息化認(rèn)識和信息素養(yǎng)的培養(yǎng)不夠全面。因此在中學(xué)信息技術(shù)課中加大人工智能的知識介紹是信息技術(shù)課改革的重要內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

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篇3

當(dāng)你用谷歌搜索東西、使用地圖軟件、在亞馬遜上購物，或者對智能手機(jī)中的語音識別軟件說話，其實都在使用人工智能。當(dāng)你登錄到Facebook，欣賞那些可愛的嬰兒照片，人工智能都在塑造你的體驗。

所有這些應(yīng)用的背后都使用了算法，算法本質(zhì)上是形成分析過程的一組規(guī)則，能夠?qū)ψ兞枯斎胱龀鲰憫?yīng)。如今的算法，尤其是來自亞馬遜和Facebook等巨頭的算法，響應(yīng)速度快，還不斷學(xué)習(xí)。它們事先經(jīng)過編程，可采集來自用戶的更準(zhǔn)確的響應(yīng)；也就是說，結(jié)果是為控制算法的那些廠商服務(wù)的。

了解和響應(yīng)

當(dāng)你在亞馬遜上購物時，算法在后臺基于一個包含眾多購買模式的龐大數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行異常高級的運(yùn)算，之后決定將什么產(chǎn)品展示在你面前。它實時響應(yīng)你的點擊軌跡。

你可能覺得，有一個活生生的私人購物助手是最好不過的選擇；她了解潮流，對你本人很了解?？墒侨斯ぶ悄芗夹g(shù)廠商Ayasdi的首席營銷官丹尼爾?德魯克（Daniel Druker）表示，這樣的私人購物助手與亞馬遜沒法比。亞馬遜“利用人工智能，結(jié)合你之前的購買活動，從100萬件商品中推測眼下哪些商品最能吸引你的眼球。沒有哪個人能做到這一點。”

在Facebook上，出現(xiàn)在你個人動態(tài)（feed）中的朋友不多，那是因為Facebook的人工智能算法知道：你受不了個人動態(tài)內(nèi)容太多的情況。于是，F(xiàn)acebook使用人工智能，對你關(guān)于私人關(guān)系圈的訊號做出敏感的反應(yīng)，打造你的個人動態(tài)，建立起一種更有效的情感聯(lián)系。要是你以為人工智能冷若冰霜、缺乏人情味，F(xiàn)acebook用它來窺視你的內(nèi)心（以及Facebook另外12.3億日常用戶的內(nèi)心）。它威力強(qiáng)大，說Facebook人工智能影響了美國總統(tǒng)大選毫不為過。

盡管人工智能目前具有巨大的影響力，但它仍被看作是太過遙遠(yuǎn)的一項神奇技術(shù)。人工智能技術(shù)廠商Sentient Technologies的創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家巴巴克?霍加特 （Babak Hodjat）說：“算法或應(yīng)用有多誘人、多新潮、多強(qiáng)大，并不重要。我常常出去介紹這些系統(tǒng)時，人們總是會說‘是的，那很智能、那很酷，但這不是人工智能。’”

人們之所以會有這種懷疑，是因為“普通公眾而非從業(yè)人士常常誤以為人工智能是包含情感智能、創(chuàng)造力、自主性等一系列能力的人類級一般智能?！被艏犹卣f，因而，人工智能“總是被認(rèn)為是我們會發(fā)明的下一大技術(shù)。我認(rèn)為，今后10年至15年還會是這種情況?！?/p>

他表示，在許多當(dāng)前的應(yīng)用中，人工智能比人類更強(qiáng)大?！澳阒灰f一個方面，我可以告訴你這個方面是如何實施的、如何比人類更強(qiáng)大。起碼，人工智能運(yùn)行起來更快，所以當(dāng)下人工智能的決策和行動周期要比人類響應(yīng)世界的速度快得多?！?/p>

人工智能在過去幾年得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。百度硅谷人工智能實驗室主任亞當(dāng)?科茨（Adam Coates）說：“這在10年前是很難實現(xiàn)的。當(dāng)然，未來幾年，我們認(rèn)為在人類非常擅長處理、但計算機(jī)向來不擅長的許多問題上，人工智能會取得巨大進(jìn)展。比如說，識別圖像中的實體，或者理解語音、對口語做出響應(yīng)，那些是深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在未來幾年會持續(xù)改進(jìn)的問題?！?/p>

推動與向前

什么功能在推動這些進(jìn)展？人工智能必須獲得什么樣的功能才能向前發(fā)展？

皮特?阿貝爾（Pieter Abbeel）是加州大學(xué)伯克利分校的計算機(jī)科學(xué)系教授，也是人工智能教育初創(chuàng)公司Gradescope的聯(lián)合創(chuàng)始人。他表示，首先，人工智能系統(tǒng)需要能夠在沒有人類干預(yù)的情況下自主學(xué)習(xí)。此外，它還在被告知諸如“你從這個角度堆方塊，也許效果會更好”之類的信息時，應(yīng)該有溝通和理解能力。“要是它無法領(lǐng)會這樣的信息，我們不會認(rèn)為它具有真正的智能。”

人類（至少理論上）能夠利用過去的經(jīng)驗來推斷和處理新環(huán)境，在這方面機(jī)器人則差的很遠(yuǎn)。為機(jī)器人編程、以便它在有限的環(huán)境下提供輔助要容易得多。人工智能科學(xué)家們想為機(jī)器人編程，以便處理相關(guān)的變化。

阿貝爾說：“它們需要運(yùn)用過去獲得的經(jīng)驗，推廣到不一樣但相類似的新場景，了解這種關(guān)聯(lián)性。我對于機(jī)器人如何能真正從頭開始學(xué)會做事很感興趣?！睆念^開始學(xué)起是人類特有的能力；如果機(jī)器人能夠真正做到填補(bǔ)其空白，它有望成為獨立的個體。

但人工智能機(jī)器人的“學(xué)習(xí)能力”可能有許多不同的方式來定義，一些是很普通的“嘗試和獎勵”方式，類似于教狗學(xué)新花招。比如說，人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)可編寫機(jī)器人的軟件，從試錯過程中學(xué)習(xí)。加州大學(xué)伯克利分校的BRETT機(jī)器人基于行動后獎勵的多少來使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。阿貝爾說：“獎勵的變化讓該機(jī)器人得以分辨什么是好的，什么是不好的，進(jìn)而重點采用獲得獎勵多的策略。”

與之相仿，人工智能科學(xué)家使用監(jiān)督式學(xué)習(xí)，為計算機(jī)饋送標(biāo)記輸入（這些是貓，這些是狗）的許多實例，并給出明確的目標(biāo)輸出（這是貓還是狗？）。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)給計算機(jī)饋送非標(biāo)記數(shù)據(jù)（比如說許多動物的照片），計算機(jī)進(jìn)行分類，或者以其他方式為該數(shù)據(jù)定義結(jié)構(gòu)模型（這些動物身上的毛比其他這些動物多得多）?？拼谋硎?，非監(jiān)督式學(xué)習(xí)是“非常重要的研究熱點，因為我們知道人類所做的在很大程度上是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)?！?/p>

人工智能“學(xué)習(xí)”的核心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它類似人類大腦。跟大腦一樣，面對更多的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會自我調(diào)整。阿貝爾說：“你展示足夠多的那些實例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會自我調(diào)整，說‘針對那個輸入，我需要那個輸出’；所以，要做到這一點，唯一的途徑是，我需要調(diào)整聯(lián)系的部分強(qiáng)度，那樣我才能搞好那種對應(yīng)。所以，在某種意義上，你在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，是讓計算機(jī)學(xué)習(xí)它的計算機(jī)程序，而不是將計算程序編入到里面。”

科茨解釋，不過打造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并非易事。“一大挑戰(zhàn)在于，我們不是非常清楚如何僅憑一些非標(biāo)記、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們不知道如何量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理這些種類的任務(wù)中的好壞。等到我們在這方面有了發(fā)現(xiàn)，那將是一大進(jìn)步。但我們還沒有到那一步。所以，這離人類智能相差甚遠(yuǎn)。”

篇4

關(guān)鍵詞：人工智能計算機(jī)技術(shù)

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大貢獻(xiàn)。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機(jī)實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ內(nèi)科計算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類;專家運(yùn)用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現(xiàn)了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點,因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對其進(jìn)行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力,它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機(jī)器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機(jī)器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進(jìn)行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機(jī)器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機(jī)器人涉及機(jī)器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機(jī)器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機(jī)器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實驗平臺。

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篇5

關(guān)鍵詞：智能；智能科學(xué)與技術(shù)；語義分析；知識體系；課程體系

中圖分類號：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1　引言

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育意指將“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”傳授給本科生或研究生。構(gòu)建智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系通常有兩種途徑：(1)經(jīng)驗歸納法，從社會實踐和科學(xué)研究已經(jīng)獲得的知識集合中選擇出若干，認(rèn)為這些知識應(yīng)該歸屬于“智能科學(xué)與技術(shù)”，且將其結(jié)構(gòu)化與系統(tǒng)化。(2)概念演繹法。追問“智能科學(xué)與技術(shù)”的確切含義為何，由此聯(lián)想其涉及的主要方面，概念推演形成的軌跡即是知識體系。兩種方法的結(jié)論應(yīng)是一致的。就實際操作而言，前者的主要環(huán)節(jié)是“選擇知識”和“搭建體系”，而“選擇什么”和“搭建成何樣”就與研究者的偏好相關(guān)，常出現(xiàn)觀點相左的情形；后者的主要環(huán)節(jié)是“明確語義”和“語義延伸”，能被稱為概念的東西總是成熟的，即已有大量的先前研究，對此人們的分歧較少，而從概念出發(fā)的語義延伸又是遵循演繹邏輯的，由此而得的知識體系就易被公認(rèn)。

本文的研究采用概念演繹法，具體的討論依層次遞進(jìn)展開，首先明確“智能科學(xué)與技術(shù)”的中文語義，其次討論該語義涉及的關(guān)鍵概念之內(nèi)涵，進(jìn)而合成這些關(guān)鍵概念的具體內(nèi)容，繼之概括“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”，最后設(shè)計“智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育的課程體系”。

2　“智能科學(xué)與技術(shù)”的語義

盡管有邏輯上的先后，“科學(xué)”與“技術(shù)”通常被認(rèn)為是并列的兩種人類文化活動?！爸悄芸茖W(xué)與技術(shù)”就應(yīng)被分為“智能科學(xué)”與“智能技術(shù)”。

智能是某種行為主體所具有的能力和所表現(xiàn)的行為。這種具有智能的行為主體目前(也許永遠(yuǎn))只有兩類：生物(其中主要是人類)和機(jī)器。若以人類代表生物，智能就有兩種表現(xiàn)形態(tài)，人類智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是對前者的模仿與延展。

科學(xué)是為了獲得所考察對象的知識體系，技術(shù)則是依據(jù)某種原理設(shè)計制造各種人工系統(tǒng)。由此，“人類智能科學(xué)”、“人工智能科學(xué)”、“人工智能技術(shù)”是無歧義的，而“人類智能技術(shù)”就不成立(確切地說，是間接地通過“人工智能技術(shù)”的方式表現(xiàn)出來)。

基于上述分析，“智能科學(xué)與技術(shù)”的語義由三部分構(gòu)成，“關(guān)于人類智能的科學(xué)”、“關(guān)于人工智能的科學(xué)”和“應(yīng)用人工智能的技術(shù)”。根據(jù)慣常的教育與研究分工，前者是心理科學(xué)領(lǐng)域的重點所在，后二者則是信息科學(xué)領(lǐng)域的前沿方向。目前國內(nèi)所開辦的“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育大多屬于理工科本科，其側(cè)重所在自然是“人工智能”。

支撐著“智能科學(xué)與技術(shù)”及其三部分構(gòu)成的關(guān)鍵概念是“智能”、“科學(xué)”與“技術(shù)”，對其進(jìn)行深入剖析有助于推演出“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”。

3　關(guān)鍵概念的剖析

3.1　“智”對應(yīng)于Intelligence

漢語中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指認(rèn)識的事物可以脫口而出?！爸碧砑恿恕霸弧奔礊椤爸恰?，再清楚不過，“智，知而道出也”。智，就是人們?nèi)粘？谡Z中的“知道”。

英語中的Intelligence源于拉丁語的動詞intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl與legere(to choose)的合成詞，故它所表達(dá)的是“在推理基礎(chǔ)上的理解”。

可見，漢語的“智”關(guān)注知識(識，知也。《說文》)及其共享；英文的Intelligence則強(qiáng)調(diào)知識及其可靠來源。有所差異并不妨礙將不同文化系統(tǒng)中的這兩個概念對應(yīng)起來。

3.2　“智”的派生詞

盡管語義十分貼切，卻不可將Intelligence直接漢譯為“智”。在現(xiàn)代漢語中，單字形式的名詞一般不用于表達(dá)抽象概念，因為單音節(jié)的高頻率使用在言語交流中難以通暢順口。通常都是采用雙字形式的名詞?！爸恰毙枰偬砑右蛔?。處理的辦法無非兩類，同義重復(fù)或附加意義。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面與“智”同義(知或謂之慧?！斗窖浴?，另一方面又與佛教名詞“般若”(Praina)相連，在中國的文化傳統(tǒng)中，佛是高深至上的，這樣，智慧的真理性就毋庸置疑。作為漢語詞匯的“智慧”固定下來之后，除了與英文的Intelligence相對應(yīng)，還與英文的wisdom(wise“聰明的”+dom“性質(zhì)或狀態(tài)”)相一致。更重要的是，wisdom就是希臘語的sophy，由此構(gòu)成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”連接著中國的佛教(與中國哲學(xué)相通)和西方的哲學(xué)。智慧是哲學(xué)層面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的簡稱。推敲其中的意味饒是有趣。作為物理學(xué)概念的“能”和“力”，二者是一種源流關(guān)系，因而在漢語的習(xí)慣中，“能”更本質(zhì)，“力”則外顯，暗含著有高下之分。這樣，智能有“智能人”、“智能機(jī)器”、“智能科學(xué)”等，智力則是“智力游戲”、“智力玩具”、“智力商數(shù)”等。層次的感覺是明顯的。智能和智力是科學(xué)層面的。

“智”的派生詞最常用的有三個：智慧、智能和智力，它們均可英譯為Intelligence，但在漢語中分別屬于三個層次，即哲學(xué)領(lǐng)域、科學(xué)領(lǐng)域(較高層次)和科學(xué)領(lǐng)域(較低層次)。

3.3　關(guān)鍵概念的文化比較

將與“智”相關(guān)的中文概念和與Intelligence相關(guān)的英文概念進(jìn)行對比，可看出中西方文化的相通與差異，有助于更深刻明晰地理解“智能”的語義。表1是基于英語概念的文化比較。從中可見，“智能”較高于“智力”在西方文化中表現(xiàn)為對現(xiàn)在分詞的偏愛。

表2是基于漢語概念的文化比較。英語的Intelligence可以籠統(tǒng)地表示漢語的“智、智慧、智能、智力”。現(xiàn)限定“構(gòu)建智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”是一項科學(xué)研究(即不考慮“智慧”)，再用“智能”作為“智能”和“智力”的統(tǒng)稱，這樣，“智能”就成為將要繼續(xù)討論的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已闡明，智能就是“智的能力”。這種能力究竟為何，學(xué)者們曾有過大量的討論。其中一種通俗簡潔的表述 被包含于后者之中。在人工智能中將二者分開，緣于它們的對象不同，前者針對的是自然界，后者則面向人類已有的知識積累?！巴评怼笔巧w存在的基本前提。所以，關(guān)于人工智能的科學(xué)只有兩個分支：機(jī)器感知／發(fā)現(xiàn)理論(派生于人的認(rèn)識論)和機(jī)器推理理論(基于人腦推理理論的討論)。

(4)應(yīng)用人工智能的技術(shù)。第3.6節(jié)說明，技術(shù)就是應(yīng)用手段、技能和方法設(shè)計與制造人工系統(tǒng)。圖4模型所示意要設(shè)計與制造的人工系統(tǒng)只有專家系統(tǒng)和機(jī)器人。所以，應(yīng)用人工智能的技術(shù)主要有兩個：專家系統(tǒng)技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)。

(5)基于現(xiàn)狀的人工智能科學(xué)與人工智能技術(shù)的內(nèi)容調(diào)整。前面將“機(jī)器感知”和“知識發(fā)現(xiàn)”歸于科學(xué)范疇，其根據(jù)就是因為它們均是客觀存在。然而，現(xiàn)在的“機(jī)器感知”還非常簡單，對于諸如表情、語氣等稍微復(fù)雜的客觀現(xiàn)象就無能為力：“知識發(fā)現(xiàn)”也主要依賴于基于語法的關(guān)鍵詞匹配，而對于如何有效地理解語義特別是語用還差得很遠(yuǎn)。鑒于如此現(xiàn)狀，將“機(jī)器感知”和“知識發(fā)現(xiàn)”歸于技術(shù)更合適一些。

(6)智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系。集成上述的觀點可得圖5所示的知識體系。理論是概念、原理的體系(《辭?！?，本身就是知識體系。技術(shù)包括手段、技能和方法，也是知識或知識指導(dǎo)下的操作。所以，智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系由兩個理論和四種技術(shù)構(gòu)成。

圖5的表示是粗線條的。正是因為它沒有將與“智能”有關(guān)的科學(xué)理論和技術(shù)方法全部羅列出來，才有了一個簡潔的框架，以便在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)分和添加，最終形成一個系統(tǒng)的圖景。

6　“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的課程體系

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的使命就是將圖5所示的知識體系教授給本科生或研究生。學(xué)校教育總是以課程方式進(jìn)行的。智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系必須轉(zhuǎn)化為課程體系?；趫D5所示模型、兼顧目前大學(xué)課程設(shè)置的現(xiàn)狀、特別是參照國內(nèi)學(xué)者的研究成果和國內(nèi)率先開辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的大學(xué)的探索性經(jīng)驗，提出“智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育的課程體系”的一種方案，見表3。

如表3所示，“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的課程設(shè)置對應(yīng)于智能科學(xué)與技術(shù)知識體系的主要內(nèi)容(見圖5)，共六門主干課程：

(1)“腦與認(rèn)知科學(xué)”。包括“腦科學(xué)”與“認(rèn)知科學(xué)”。

(2)“機(jī)器學(xué)習(xí)”。推理是學(xué)習(xí)過程中所采用的主要方法，機(jī)器學(xué)習(xí)包含機(jī)器推理，在一般意義上可以認(rèn)為二者同義。目前講授機(jī)器學(xué)習(xí)的大學(xué)課程主要有：“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“模式識別”(是實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法)、“計算智能”。后者包括“模糊計算”、“神經(jīng)計算”、“進(jìn)化計算”，講授一些具有前沿性的理論與方法。

(3)“機(jī)器感知”。包括“機(jī)器視覺”模仿人類的視覺、“計算機(jī)語音技術(shù)”模仿人類的聽覺、“自然語言理解”模仿人類對語言與文字的理解。

(4)“知識發(fā)現(xiàn)”。包括“信息檢索”和“數(shù)據(jù)挖掘”，前者在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行關(guān)鍵字匹配、在萬維網(wǎng)上進(jìn)行關(guān)鍵字匹配、在語義網(wǎng)上進(jìn)行語義匹配以獲取所需要的信息，后者將信息組織到數(shù)據(jù)倉庫中以便尋求信息之間的規(guī)律性關(guān)聯(lián)即獲得知識。

(5)“專家系統(tǒng)”。該課程所講授的內(nèi)容包括管理信息系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、多Agent系統(tǒng)。它們是人工智能為人類提供的實用型信息產(chǎn)品。

(6)“機(jī)器人”。利用機(jī)器來獲得身心的解放與擴(kuò)展是人類的夢想和永遠(yuǎn)的追求。擬人機(jī)器的設(shè)計與制造涉及諸多學(xué)科，在大學(xué)的專業(yè)教育中只能講授一些基礎(chǔ)概念。

可以將整個“智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系”看作是一個對知識進(jìn)行“輸入一加工一輸出”的結(jié)構(gòu)。由表3可見，與知識輸入有關(guān)的是“機(jī)器感知技術(shù)”和“知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)”；與知識加工有關(guān)的是“腦科學(xué)理論”和“機(jī)器推理理論”；與知識輸出有關(guān)的是“專家系統(tǒng)技術(shù)”和“機(jī)器人技術(shù)”。在智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科中，分工專門研究知識輸入、知識加工、知識輸出，就構(gòu)成了其三個主要的研究方向：知識處理、智能理論與方法、智能系統(tǒng)與應(yīng)用(如表3所示)。

7　結(jié)論

(1)智能科學(xué)與技術(shù)是人類智能科學(xué)、人工智能科學(xué)和人工智能技術(shù)的總稱。技術(shù)的標(biāo)志是用于設(shè)計與制造人工系統(tǒng)，因而“人類智能技術(shù)”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的統(tǒng)稱。中文的“智”之本義是“知而道出”，與英文的Intelligence(本義“推理基礎(chǔ)上的理解”)盡管側(cè)重不同，仍被認(rèn)為語義相等?，F(xiàn)代漢語不習(xí)慣單字形式的概念，“智”便有了三個常用派生名詞“智慧”、“智能”和“智力”。前者屬于哲學(xué)概念：后二者屬于科學(xué)對象，是“智的能力”的兩種不同簡稱，亦有層次高下之分。在科學(xué)領(lǐng)域，“智能”通常涵蓋“智能”和“智力”。

(3)智能科學(xué)是指，認(rèn)知智能事實、歸納智能規(guī)律、總結(jié)智能理論。

(4)智能技術(shù)是指，設(shè)計與制造人工智能系統(tǒng)的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)應(yīng)該是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能應(yīng)用。

(6)智能是以知識為主線的三個環(huán)節(jié)的序貫過程。智能表現(xiàn)為知識在知識獲取、知識推理、知識應(yīng)用三類活動中的定向流動和逐級提升。

(7)智能首先遇到的問題是知識表示。人類智能的知識表示是在文化傳承中自然實現(xiàn)的，而人工智能的知識表示則依賴于專門的人為規(guī)定。這樣，智能的內(nèi)容就有四個部分：知識表示、知識獲取、知識推理、知識應(yīng)用。

(8)智能最簡明最本質(zhì)的定義是：知識+推理。人類智能的特征是，知識用自然語言表示、推理在人腦中進(jìn)行；人工智能的特征是，知識用機(jī)器語言表示、推理用機(jī)器實現(xiàn)。

(9)人類智能的內(nèi)容主要有五個：感官感知、信息檢索、人腦推理、實際問題解決方案、實際問題解決方案的執(zhí)行。

(10)人工智能是對人類智能的模仿與延伸，其主要內(nèi)容也相應(yīng)有五個：機(jī)器感知、知識發(fā)現(xiàn)、機(jī)器推理、專家系統(tǒng)、機(jī)器人。

(11)智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系由兩個理論和四種技術(shù)構(gòu)成。智能科學(xué)與技術(shù)的知識體系涉及關(guān)于人類智能的科學(xué)、關(guān)于人工智能的科學(xué)、應(yīng)用人工智能的技術(shù)，具體有腦科學(xué)理論、機(jī)器推理理論、機(jī)器感知技術(shù)、知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)。

篇6

摘要：本文從計算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，提出了從計算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織并實施教學(xué)的方法。

關(guān)鍵詞：人工智能；綜合學(xué)科；計算機(jī)學(xué)科分支

中圖分類號：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

1引言

目前國內(nèi)流行的人工智能教材都是把人工智能學(xué)科作為由計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透的綜合學(xué)科加以介紹。這些教材核心內(nèi)容雖然相同，但作者編寫教材的思路卻有不同，有些教材以智能體(agent)的觀點論述，還有一些教材以應(yīng)用為目的來論述。這些教材對于各相關(guān)領(lǐng)域從事人工智能科研與工程的技術(shù)人員來說，是比較適宜的。但對于我國高等院校計算機(jī)專業(yè)的本科學(xué)生來講，卻存在一些問題。不僅是由于在一門課程中涉及眾多學(xué)科的知識，使學(xué)生難以接受，而且講授的角度不能與前期所學(xué)知識緊密配合，也增加了學(xué)習(xí)的困難。

人工智能是由多種學(xué)科相互滲透的綜合學(xué)科，但它是明確屬于計算機(jī)科學(xué)分支的學(xué)科。這是因為從功能上和方法上人工智能與計算機(jī)學(xué)科是一致的。實際上，人工智能不僅使用了許多其他計算機(jī)學(xué)科分支的技術(shù)，而且在發(fā)展過程中，也開拓了許多新的方法和技術(shù)，充實了計算機(jī)學(xué)科。若按計算機(jī)處理的對象來區(qū)分計算機(jī)應(yīng)用的話，則可分為三個部分：數(shù)值計算、數(shù)據(jù)處理與知識處理，人工智能就對應(yīng)知識處理工作。

對于我國高等院校計算機(jī)學(xué)科的本科教學(xué)來講，人工智能課程的課時一般只有40課時左右。以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)呢？通過多年的人工智能教學(xué)實踐，我們逐漸總結(jié)出了進(jìn)行人工智能教學(xué)的方法：既從計算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，考慮人工智能這門學(xué)科的特點，以作為計算機(jī)學(xué)科的一門分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識架構(gòu)并進(jìn)行教學(xué)。用計算機(jī)學(xué)科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強(qiáng)調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計算機(jī)分支的共同點和不同點。共同點是強(qiáng)調(diào)計算機(jī)學(xué)科的本質(zhì)，不同點是強(qiáng)調(diào)人工智能的本質(zhì)。

2計算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念

計算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念可以歸結(jié)為：傳授知識、提高能力、培養(yǎng)素質(zhì)(包括專業(yè)素質(zhì)與品格素質(zhì)，專業(yè)課以專業(yè)素質(zhì)為主)。其中，原來作為教育核心的知識現(xiàn)被看成是教育的基礎(chǔ)，即把知識作為載體，用來實現(xiàn)能力的提高，在潛移默化中實施素質(zhì)教育。高等院校對學(xué)生能力的培養(yǎng)主要包括：學(xué)習(xí)能力、分析問題與解決問題的能力以及創(chuàng)新能力。對于本科學(xué)生，重在學(xué)習(xí)能力與分析問題與解決問題的能力，對創(chuàng)新只是培養(yǎng)興趣。素質(zhì)是知識和能力的升華，計算機(jī)專業(yè)素質(zhì)顯示的是這一領(lǐng)域的水平，素質(zhì)水平的提升也將通過知識的增多和能力的增加體現(xiàn)出來。

3以計算機(jī)分支的角度認(rèn)知人工智能

什么是人工智能？目前人們普遍接受的定義是：用機(jī)器來模擬人的智能，也就是用計算機(jī)來模擬人的智能。若以計算機(jī)分支的角度也就是用計算機(jī)學(xué)科的觀點看待人工智能，我們需從兩個方面加以說明。

首先，從計算機(jī)的能力，也就是它能做什么講起。用計算機(jī)解決某種問題，需要有三個基本的條件：第一，必須把問題形式化。第二，問題是可計算的，就要有算法。第三，問題要有合理的復(fù)雜度。人的智能所能解決的問題往往不能滿足這三個條件。因此，人工智能就是對于不能滿足這些條件的問題，通過使用它的技術(shù)和方法，使問題滿足這三個條件，由計算機(jī)去解決問題。比如，一般來講不可能將自然語言全部形式化，但人工智能使用一階謂詞邏輯表示自然語言的部分句子，并用算法進(jìn)行推理，解決一定范圍的問題。另外，使用啟發(fā)式搜索可降低問題的復(fù)雜度，使問題在可能的范圍內(nèi)得到解決。

其次，從計算機(jī)的核心技術(shù)加以闡述。用計算機(jī)解決問題是靠程序?qū)崿F(xiàn)的，程序是什么？一本經(jīng)典的計算機(jī)教科書的名字“算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)=程序”給出了解釋，這說明在計算機(jī)學(xué)科中算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的核心地位，一般的計算機(jī)程序也確實可分成這兩個部分。而作為典型的人工智能程序可分成三個部分，控制部分(推理機(jī))、規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫。其中，控制部分和規(guī)則庫對應(yīng)于算法，數(shù)據(jù)庫對應(yīng)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。實際上，控制部分由搜索策略和推理機(jī)制組成，規(guī)則庫是將一般計算機(jī)程序的算法中的與實際問題有關(guān)的知識抽出來單獨組成。而數(shù)據(jù)庫往往用來存放一些基本的事實和一些中間的結(jié)果，也常常采用知識表示的方法，因此，人們也經(jīng)常把規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫合稱為知識庫。在人工智能程序中與算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對應(yīng)的正是人工智能的兩大核心：搜索和知識表示(包括推理)。

4以計算機(jī)分支的角度組織并實施教學(xué)

人工智能為了模擬人的智能，處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。又由于往往沒有確定的算法，只能使用搜索。本文的觀點是人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進(jìn)行組織。

首先，教學(xué)的第一個核心是知識表示。知識表示就是研究用計算機(jī)來表示知識的方法，這些方法需滿足兩個條件：除了計算機(jī)可接受這個條件以外還要能刻畫智能行為。這是與一般的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同的地方。什么方法適合呢？由此引出了邏輯表示方法。

形式邏輯是關(guān)于思維的形式和規(guī)律的科學(xué)，數(shù)理邏輯從邏輯上講是現(xiàn)代的形式邏輯，是用符號和數(shù)學(xué)的方法來研究推理規(guī)律的學(xué)科。數(shù)理邏輯一般是指命題邏輯和一階謂詞邏輯。一階謂詞邏輯比命題邏輯表達(dá)能力強(qiáng)，邏輯的表達(dá)方式與人類的自然語言接近，因此，用一階謂詞邏輯作為知識表示工具容易被人接受。不僅如此，由一階謂詞邏輯表示已知條件和所要證明的定理，使用歸結(jié)原理則可建立計算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)自動定理證明(半可判定算法)。這一過程是在Herbrand定理的基礎(chǔ)上得以成立的。由于人工智能中的許多問題都可以化成類似于定理證明的問題，因此可以把與Herbrand定理有關(guān)的一系列工作看成是表示和推理的理論基礎(chǔ)。評價知識表示方法的性能，即要考察表示能力，又要考慮是否有效地支持知識的推理。顯然，具有充分的表示能力又有堅實的理論基礎(chǔ)的表示方法是最使人放心的，一階謂詞邏輯恰好滿足這一條件。

在這一部分的講授中，將通過一系列的演變過程，展現(xiàn)出如何將一組謂詞公式轉(zhuǎn)換成子句的集合，又如何通過使用置換與合一的手段，達(dá)到可以應(yīng)用歸結(jié)推理規(guī)則，而最終得到證明的目的，而這一切又都是在有嚴(yán)格的定理保證之下完成的。這些內(nèi)容的講授，對于培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)緊的邏輯思維能力是一個極好的實例。

邏輯表示與歸結(jié)推理方法是知識表示的基礎(chǔ)部分，用來說明人工智能系統(tǒng)進(jìn)行推理的原理。而作為真正最實用的產(chǎn)生式表示法將通過Horn子句的正向推理和反向推理過程引入，產(chǎn)生式表示法中的帶與不帶變量的正、反向推理相當(dāng)于命題邏輯和一階謂詞邏輯層面的Horn子句的正、反向推理。作為結(jié)構(gòu)化表示的語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示法也以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)，它們均可轉(zhuǎn)變成為等價的一階謂詞邏輯的表示形式。

在教學(xué)中，關(guān)于其他知識表示方面的內(nèi)容，比如：產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)、框架，都以一階謂詞邏輯為基礎(chǔ)給以說明。關(guān)于產(chǎn)生式表示法在人工智能的心理學(xué)認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)中，被看成是人的思維中因果關(guān)系的一種反映，而在本文中則看成是一種類似于Horn子句形式的一種表示。在講授時將這些內(nèi)容作為一個整體，說明原理與實用方法之間的關(guān)系，根據(jù)實際問題的需要，可以降低表示的能力。而另一方面，為了解決實際問題，可以擴(kuò)充表示的能力。

一階謂詞邏輯表示的能力雖然在通用的表示法中是最強(qiáng)的，但是知識與客觀真理不同，它總是局部的、片面的或表面的，這在常識中尤為明顯。在解題過程中還會不斷地更新，知識表示要適應(yīng)這個特點，采用經(jīng)典的一階謂詞邏輯表達(dá)有困難，這就需要用非單調(diào)邏輯來表達(dá)。另一方面，在人工智能處理的信息和知識中，存在大量的不準(zhǔn)確、不完全、不一致的地方，這又需要研究關(guān)于不確定性知識的表示和推理的研究。實際上，非單調(diào)邏輯和不確定性推理部分在教學(xué)中將作為知識表示的擴(kuò)展加以介紹。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的重要組成部分，它的主要方法都是基于歸納推理，也可以看成是非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用。

人工智能教學(xué)的另一個核心是搜索問題。一般來講，用計算機(jī)求解問題，就是用已知的知識，對于給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，期望得到解答，其解法則由某種程序來表述。其他的計算機(jī)分支處理的問題，往往知識比較充分，例如多數(shù)的科學(xué)計算問題，就可以在看到數(shù)據(jù)以前根據(jù)知識寫出程序，這個程序?qū)τ谝磺袛?shù)據(jù)都是適用的。而人工智能處理的問題知識不夠充分，或程序太復(fù)雜，此時可以寫出一個元程序，對于給定的數(shù)據(jù)，它根據(jù)知識，做出一個程序?qū)ｉT加工這些給定的數(shù)據(jù)。這時，這個元程序可以通用于一大類知識，通常并不包含領(lǐng)域知識的具體細(xì)節(jié)，因此，對于這個元程序的研究就脫離了問題的具體領(lǐng)域，成為人工智能內(nèi)部的課題，這正是搜索。

在教學(xué)中，通過掌握知識的多少來講授各種不同的搜索。搜索是由于知識不足而產(chǎn)生的，同時搜索與知識是相輔相成的。當(dāng)知識較多時，搜索的工作量不多，可使用一些盲目的搜索策略。當(dāng)知識較少時，搜索的工作量較大，則需使用一些啟發(fā)式的搜索策略。啟發(fā)式搜索是搜索方法中需重點說明的，它起到了降低被求解問題復(fù)雜度，提高搜索效率的作用，但太強(qiáng)的啟發(fā)信息，往往找不到最佳解。如何能減少搜索范圍，提高搜索效率，而且還保證找到最佳解，這成為搜索方法應(yīng)明確的問題。A*算法是N.J.Nilsson在20世紀(jì)70年代初的研究成果，他解決了這個問題，證明了A*算法的可采納性。類似于定理證明，在教學(xué)時也將A*算法及其有關(guān)證明看成是搜索方法的理論基礎(chǔ)加以介紹。

在搜索部分的教學(xué)中，除了把A*算法及其有關(guān)證明作為重點，當(dāng)作是搜索方法的理論基礎(chǔ)來講解以外，還要給出若干搜索算法。一方面，這些算法說明了各種搜索的方法，另一方面，在這些算法中經(jīng)常有一些算法細(xì)節(jié)抽象的技巧，對這些內(nèi)容的細(xì)致分析，將會逐漸提高學(xué)生抽象思維的能力。

在實際的知識庫系統(tǒng)中，回溯和與或樹的搜索算法應(yīng)用較多。而當(dāng)問題的有關(guān)知識較少，規(guī)模大到一定程度之后，往往采用引進(jìn)了隨機(jī)因素的搜索算法，比如：模擬退火算法、遺傳算法等?，F(xiàn)在，這些算法一般稱為高級搜索，教學(xué)時作為搜索的擴(kuò)展來講授。

人工智能技術(shù)方面的研究往往涉及各應(yīng)用領(lǐng)域的課題。反映到教學(xué)中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機(jī)器人等。

總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機(jī)器學(xué)習(xí)。第二部分是實用技術(shù)，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。

5結(jié)束語

經(jīng)過長期的人工智能教學(xué)實踐，筆者逐漸形成了以計算機(jī)學(xué)科分支的角度來講授人工智能課程的思路。從學(xué)生的接受、理解和掌握人工智能的基本原理與技術(shù)方面來看，有較好的效果。但如何把計算機(jī)學(xué)科和其他人工智能所涉及的領(lǐng)域更完美地結(jié)合起來，較好地在教學(xué)效果與寬廣的知識面之間找到平衡點，還需今后進(jìn)一步的研究與探索。

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篇7

[關(guān)鍵詞]物聯(lián)網(wǎng)；嵌入式系統(tǒng)；

中圖分類號：C94 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2013）33-0143-01

一、物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式的定義與主要技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)是一門融合多門學(xué)科的技術(shù)，通過信息傳感設(shè)備，按照設(shè)定的通信協(xié)議，為網(wǎng)絡(luò)中的物體建立連接，物體之間能夠進(jìn)行信息交換和通信，最終實現(xiàn)對物體的智能化識別、定位、監(jiān)控和管理等目標(biāo)。物聯(lián)網(wǎng)的主要關(guān)鍵技術(shù)是傳感器技術(shù)、RFID、人工智能技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)四種技術(shù)。

嵌入式系統(tǒng)是將先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)、半導(dǎo)體技術(shù)和電子技術(shù)與各行業(yè)的具體應(yīng)用相結(jié)合后的產(chǎn)物。根據(jù)不同的應(yīng)用，嵌入式系統(tǒng)也會用到許多其他的技術(shù)，如通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、自動控制技術(shù)等。

從兩者的定義來看，物聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)調(diào)的是物聯(lián)網(wǎng)中設(shè)備具有感知、計算、執(zhí)行、協(xié)同工作和通信能力及能提供的服務(wù)； 嵌入式系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)的是嵌入到宿主對象的專用計算系統(tǒng)，其功能或能提供的服務(wù)也比較單一。嵌入式系統(tǒng)具有的功能是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的功能的一個子集，但是它們之間的差異將越來越小。簡單的嵌入式系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)定義中的設(shè)備或者物有較大的區(qū)別，具有的功能不如物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備或者物，但是隨著嵌入式系統(tǒng)不斷發(fā)展，目前出現(xiàn)的一些復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)（如智能移動電話）基本上達(dá)到了物聯(lián)網(wǎng)的定義中設(shè)備或物的要求。

在技術(shù)角度上，嵌入式技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展中始終處于核心、基礎(chǔ)的地位。嵌入式系統(tǒng)是計算機(jī)應(yīng)用的一種最直接最有效的形式，只有把計算機(jī)嵌入到物體中去，物體才有大腦，它才具備思考、智能的能力；要想實現(xiàn)物與物互聯(lián)、人機(jī)互聯(lián)，必須賦予物體嵌入式CPU的智能部件為前提；從專業(yè)角度講，物聯(lián)網(wǎng)是嵌入式智能終端的網(wǎng)絡(luò)化形式，或者是智能化的形式。

二、嵌入式在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式系統(tǒng)都是多學(xué)科相互融合的綜合性應(yīng)用技術(shù)，而且物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)傳感器技術(shù)、RFID、人工智能技術(shù)主要是由嵌入式系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)。

1）嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)傳感器技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)首先要對客觀的事物信息的采集，所以需要傳感器實現(xiàn)。嵌入式智能傳感器是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支柱，也正是嵌入式技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，它是一種帶嵌入式微處理器的傳感器，是將嵌入式微處理器、智能理論和傳感器相結(jié)合而成的產(chǎn)物，具有檢測、計算、判斷、網(wǎng)絡(luò)、通信和信息處理等功能。嵌入式智能傳感器最重要的是它具有數(shù)據(jù)通信功能，能與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、2G＼3G 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，能與現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)傳送數(shù)據(jù)實現(xiàn)全球監(jiān)測，實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。

2）嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)RFID技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)中采集完信息之后，需要對信息進(jìn)行識別，嵌入式RFID主要實現(xiàn)的該技術(shù)，把RFID讀寫器嵌入在物體中，使得該物體具有RFID讀寫功能。嵌入式RFID還被廣泛應(yīng)用于交通控制、工業(yè)監(jiān)測、安全防偽等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域；嵌入式RFID在自動識別、物品物流管理得到了廣闊的應(yīng)用前景。

3）嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)人工智能技術(shù)

信息使用RFID技術(shù)能夠識別、區(qū)分，然后就要對信息進(jìn)行處理，人工智能技術(shù)實現(xiàn)了信息的處理。嵌入式智能技術(shù)能夠大大提高信息處理的速度，使得事物的處理具備根據(jù)外部環(huán)境的變化具有反應(yīng)的能力。

三、嵌入式與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

嵌入式需要發(fā)展也離不開物聯(lián)網(wǎng)，所以說物聯(lián)網(wǎng)為嵌入式提供一個廣闊平臺，嵌入式擴(kuò)展了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍，推動了發(fā)展進(jìn)步。在應(yīng)用領(lǐng)域方面它們幾乎是相同的，當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)涉足的領(lǐng)域，嵌入式系統(tǒng)都已經(jīng)在其中被使用了。綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式系統(tǒng)關(guān)系非常緊密，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開嵌入式系統(tǒng)的支持，而物聯(lián)網(wǎng)又給嵌入式系統(tǒng)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前嵌入式突出的問題是兩個方面：嵌入式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用和嵌入式網(wǎng)絡(luò)安全問題，也是物聯(lián)網(wǎng)的最為關(guān)注，構(gòu)建嵌入式系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)庫已成為物聯(lián)網(wǎng)在使用中考慮的重要因素。

總結(jié)：

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展引領(lǐng)一次新的信息革命，在未來的生活中將占有重要的地位，而在技術(shù)角度上嵌入式是物聯(lián)網(wǎng)核心，所以物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與嵌入式系統(tǒng)息息相關(guān)，甚至主導(dǎo)著物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展，所以一定對嵌入式的研究要加大力度。

參考文獻(xiàn)

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課題信息：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目

篇8

關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí) ； Agent ； B/S ； J2EE

引言

隨著計算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體教學(xué)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)則成為教育發(fā)展的一個新方向，教育功能向著更加重視學(xué)生的自主性和創(chuàng)造性發(fā)展，更加重視學(xué)生的自學(xué)能力和自我開發(fā)能力。

現(xiàn)有的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要包括以下的一些缺點：

（1）動態(tài)交互功能不強(qiáng)，大多是教學(xué)材料的堆砌。學(xué)生只是被動地接受教學(xué)內(nèi)容，不能實際地參與到系統(tǒng)中進(jìn)行發(fā)現(xiàn)式、創(chuàng)造式的主動學(xué)習(xí)，很難達(dá)到預(yù)想的學(xué)習(xí)效果。

（2）系統(tǒng)的智能性較低。一是不能根據(jù)學(xué)生的當(dāng)前情況提供合適的、智能化的交互界面，調(diào)動學(xué)生的興趣。二是仍然束縛在傳統(tǒng)素質(zhì)教育的模式中，不能根據(jù)學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)情況提供相應(yīng)的指導(dǎo)，實現(xiàn)因“才”施教。

（3）系統(tǒng)的測試和評價功能不強(qiáng)?，F(xiàn)有的網(wǎng)上測試系統(tǒng)多是在固定的Web頁面上放一些固定的試題，不能根據(jù)學(xué)生的要求和學(xué)習(xí)情況自動選題組卷、變換題目，靈活性較差，不能根據(jù)學(xué)生的當(dāng)前薄弱項發(fā)現(xiàn)學(xué)生知識體系中其他相關(guān)弱點，而且難度級別比較粗略，評價不夠準(zhǔn)確。

現(xiàn)有的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)只限于學(xué)生硬性學(xué)習(xí)，沒有交互，對知識理解的對與錯也無從考證，完全是單項的行為，如果將Agent技術(shù)用于在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，

那么，這種學(xué)習(xí)方式將變得更加靈活，更加容易被人接受。因此，建立基于Internet的遠(yuǎn)程在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，不僅可以提供給學(xué)生一個更高效、更多樣化、更容易使人接受、也更廉價的學(xué)習(xí)方式，還可以為我國當(dāng)前教育資源短缺和教育需求日益擴(kuò)大之間的矛盾提供一個有效的緩解，它必將帶動深層次的教育方式和學(xué)習(xí)方式的改革。

1、Agent技術(shù)

目前，Agent技術(shù)的研究領(lǐng)域非常廣泛，包括Mobile code（移動代碼）、Intelligent routers（智能路由器）、Web search tools（網(wǎng)絡(luò)搜索工具）、Robots（機(jī)器人）、Interface（接口技術(shù)），因此，Agent的概念有很多版本?！疻ooldridge和Jennings在l995年提出了目前較權(quán)威的Agent定義，獲得了計算機(jī)領(lǐng)域?qū)＜业钠毡檎J(rèn)同。此定義包括2個子定義：

1）弱定義Agent是一個基于軟件（在較多的情況下）或硬件的計算機(jī)系統(tǒng)，它擁有自治性、社會性、反應(yīng)性和能動性特性；

2、基于Agent在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

2.1傳統(tǒng)的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型

2.2 基于Agent技術(shù)支持的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的模型

第一層是基于瀏覽器的表示層。Web瀏覽器作為客戶端，提供圖形用戶界面，負(fù)責(zé)與用戶進(jìn)行交互。在這層中包含系統(tǒng)的顯示邏輯，通過該層可以實現(xiàn)多媒體知識的輸入、輸出，用戶信息和行為的獲取，任務(wù)的接受，處理結(jié)果的反饋等。

第二層是中問層，這些可以分為3類：① 是用戶Agent：學(xué)生Agent，專家Agent，監(jiān)聽Agent；。②是管理Agent；③是任務(wù)：瀏覽學(xué)習(xí)Agent，歷史記錄Agent，考試Agent，答疑Agent。

在整個學(xué)習(xí)過程中，管理Agent一直在監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并及時提出議，同時管理Agent還起到在各個Agent間協(xié)調(diào)的作用。

3、基于Agent線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 J2EE技術(shù)

4、結(jié)束語

Agent技術(shù)在在線學(xué)習(xí)中的應(yīng)用將極大地優(yōu)化和改善遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)環(huán)境，延伸和拓寬學(xué)習(xí)服務(wù)領(lǐng)域，提升和監(jiān)控在線學(xué)習(xí)質(zhì)量，全方位增強(qiáng)在線學(xué)習(xí)的開放性，使在線學(xué)習(xí)的支持服務(wù)更加人性化。作者已經(jīng)利用Agent技術(shù)開發(fā)了《c語言程序設(shè)計》在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，很多中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院的師生開始習(xí)慣利用這個系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

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篇9

關(guān)鍵詞：計算機(jī) 人工智能 應(yīng)用分析 

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）01-0000-00 

目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進(jìn)行提高，同時還對其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。 

1 計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用人工智能所具有的重要意義 

由于計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個重要問題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實現(xiàn)是比較必要的。 

由于計算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶對網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動進(jìn)行及時遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進(jìn)行自動的收集，同時還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時診斷，對網(wǎng)絡(luò)故障及時遏制，運(yùn)用有效的措施對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時的恢復(fù)，保證用戶信息的安全。 

計算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過程中對人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源。總的來說，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運(yùn)用人工智能，對網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。 

2 應(yīng)用分析 

2.1安全管理應(yīng)用 

網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時，可以對人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。 

智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識別技術(shù)，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識別，同時還能對其相應(yīng)的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護(hù)墻后的第二安全閘門，在對網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對其進(jìn)行及時的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。 

針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測，對郵箱進(jìn)行相應(yīng)識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進(jìn)行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。 

2.2人工智能Agent技術(shù)應(yīng)用分析 

針對人工智能Agent技術(shù)而言，它屬于人工智能的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個Agent之間的通訊部分等。人工智能Agent技術(shù)通過任何一個Agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能Agent技術(shù)能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過Agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶在用電腦查相關(guān)信息時，該技術(shù)不僅能對信息進(jìn)行處理，同時還能夠進(jìn)行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。Agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計算機(jī)對用戶所分配的任務(wù)自動完成，進(jìn)一步推動機(jī)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。 

2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評價過程中的應(yīng)用分析 

針對網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進(jìn)行充分的利用，同時還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R以及經(jīng)驗進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進(jìn)智能計算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領(lǐng)域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進(jìn)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。 

3 結(jié)語 

科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。 

參考文獻(xiàn) 

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[4]黃麗萍.人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用[J].計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2014，10（12）：134-135. 

篇10

關(guān)鍵詞：智能制造；智能科學(xué)與技術(shù)；人工智能技術(shù)；機(jī)器人；實驗平臺建設(shè)

智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動各個環(huán)節(jié)。具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。是信息技術(shù)和智能技術(shù)在裝備制造過程技術(shù)的深度融合與集成。加快推進(jìn)智能制造，是我國在全球新一輪產(chǎn)業(yè)變革競爭背景下出臺的《中國制造2025》的主攻方向。廣東省作為國內(nèi)制造大省和全球重要制造基地，也對接印發(fā)了《廣東省智能制造發(fā)展規(guī)劃（2015-2025年）》。針對廣東省制造業(yè)的創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息化水平的缺乏競爭力的問題，大力實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，推動智能制造核心技術(shù)攻關(guān)和關(guān)鍵零部件研發(fā)，推進(jìn)制造過程智能化升級改造，實現(xiàn)“制造大省”向“制造強(qiáng)省”轉(zhuǎn)變。創(chuàng)新驅(qū)動，智能化升級改造需要國際領(lǐng)先水平人才的引進(jìn)和高等院校實戰(zhàn)型工程技術(shù)人才培養(yǎng)。我院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)就是面向廣東智能產(chǎn)業(yè)的深度融合設(shè)置的。其專業(yè)實驗平臺的建設(shè)需要針對廣東省高端裝備、制造過程、工業(yè)產(chǎn)品智能化等領(lǐng)域的薄弱環(huán)節(jié)，以“機(jī)器智能”為方向，完善實驗教學(xué)體系、整合實驗教學(xué)資源，開設(shè)綜合性、創(chuàng)新性的實驗項目，培養(yǎng)學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新意識。緊密聯(lián)系企業(yè)，針對智能制造關(guān)鍵技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新。培養(yǎng)具有智能系統(tǒng)開發(fā)與設(shè)計、智能裝備的應(yīng)用與工程管理能力；能在智能裝備、智能機(jī)器人、智能家居等領(lǐng)域從事智能系統(tǒng)的是開發(fā)與設(shè)計、應(yīng)用于維護(hù)、運(yùn)營與管理的“厚基礎(chǔ)、強(qiáng)應(yīng)用、能創(chuàng)新”的高素質(zhì)工程應(yīng)用型人才。

1專業(yè)實驗平臺建設(shè)思路

面向智能制造專業(yè)實驗平臺的建設(shè)，依據(jù)《廣東省智能制造發(fā)展規(guī)劃（2015-2025年）》中發(fā)展智能裝備與系統(tǒng)，工業(yè)產(chǎn)品、制造流程智能化升級改造的任務(wù)，從智能科學(xué)與技術(shù)知識體系中提取專業(yè)發(fā)展方向的課程，建立完善專業(yè)實踐教學(xué)體系。以“機(jī)器智能”為方向建設(shè)人工智能與機(jī)器人實驗室為核心，以項目、科技競賽、緊密對接企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新為手段，培養(yǎng)學(xué)生能夠運(yùn)用工程基礎(chǔ)知識和專業(yè)理論知識設(shè)計工程實驗，分析實際問題的能力，培養(yǎng)學(xué)生查詢檢索資料文獻(xiàn)獲取知識的能力，培養(yǎng)學(xué)生能夠綜合運(yùn)用自然科學(xué)知識、專業(yè)理論知識和技術(shù)手段設(shè)計系統(tǒng)和過程解決實際問題的能力。通過科技競賽等活動，培養(yǎng)學(xué)生在團(tuán)隊里具有工程組織管理能力、表達(dá)能力和人際交往能力。通過與企業(yè)的合作，掌握基本創(chuàng)新方法，并讓學(xué)生具有追求創(chuàng)新的態(tài)度和意識，以培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)和能力為重點。立足華軟學(xué)院電子系電子信息工程嵌入式專業(yè)、自動化專業(yè)、通信工程專業(yè)現(xiàn)有的平臺優(yōu)勢，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撐體系，優(yōu)化驗教學(xué)資源配置，建設(shè)一個能夠與廣東智能產(chǎn)業(yè)深度融合的階梯形層次化實驗平臺。

2實驗平臺建設(shè)內(nèi)容

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)實驗實踐平臺的建設(shè)要依據(jù)實驗教學(xué)體系的構(gòu)建，突出面向智能制造工程實踐為特色，按照學(xué)生的成長需要，建立階段化、層次化、模塊化的實驗教學(xué)體系。

2.1專業(yè)實踐課程體系建設(shè)

面向智能制造的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)定位是以工程應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目標(biāo)的，是在通識教育基礎(chǔ)上的特色專業(yè)教育。專業(yè)課程體系的建設(shè)首先還是以培養(yǎng)學(xué)生具有扎實自然科學(xué)基礎(chǔ)知識，人文社會科學(xué)知識和外語應(yīng)用能力為基礎(chǔ)，其次是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)課程，如數(shù)字系統(tǒng)與邏輯設(shè)計、數(shù)字信號處理基礎(chǔ)、信號與系統(tǒng)、電路分析與電子電路；c語言程序設(shè)計與算法分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫與操作系統(tǒng)、微機(jī)原理與接口、傳感器與檢測技術(shù)等。最后是專業(yè)方向類課程，也是專業(yè)的核心課程，如制造業(yè)基礎(chǔ)軟件中的嵌入式軟件、工業(yè)控制系統(tǒng)軟件，工業(yè)機(jī)器人中人工智能技術(shù)應(yīng)用和智能控制技術(shù)。主要有知識獲取模式識別；數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)；嵌入式系統(tǒng)移植和驅(qū)動開發(fā)；嵌入式應(yīng)用開發(fā)；人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；智能控制技術(shù)；機(jī)器人學(xué)等課程。培養(yǎng)學(xué)生具備計算機(jī)技術(shù)、自動控制技術(shù)、智能系統(tǒng)方法、傳感信息處理等技術(shù)，完成系統(tǒng)集成，并配合專業(yè)實踐課程體系如圖1，完成電子工藝實習(xí)、技術(shù)基礎(chǔ)課程、核心課程的課程設(shè)計和綜合項目實驗，并在工程應(yīng)用中實施的能力。

2.2實踐教學(xué)體系建設(shè)

依據(jù)專業(yè)實踐課程體系，構(gòu)建主要包括計算機(jī)基礎(chǔ)、電路基礎(chǔ)、信息與控制基礎(chǔ)、嵌入式技術(shù)、機(jī)器智能系統(tǒng)五大模塊開展不同學(xué)習(xí)階段層次化的實驗教學(xué)體系。主要包括基礎(chǔ)類、專業(yè)實訓(xùn)類、綜合創(chuàng)新類。

1）基礎(chǔ)類實驗注重開設(shè)與課堂教學(xué)中基本理論相結(jié)合的精品實驗項目，并逐步提升基礎(chǔ)實驗課時的比例。從實踐中啟發(fā)引導(dǎo)學(xué)生牢固掌握基礎(chǔ)理論知識。除此之外，還要注重工作方法和學(xué)習(xí)方法的能力培養(yǎng)，如收集信息查找資料、制定工作計劃步驟、從基礎(chǔ)理論到解決實際問題的思路以及獨立學(xué)習(xí)新技術(shù)的方法和評估工作結(jié)果的方法。培養(yǎng)學(xué)生厚實的專業(yè)基礎(chǔ)知識和能力。

2）專業(yè)實訓(xùn)類實驗主要以項目教學(xué)、案例教學(xué)、情景教學(xué)方式培養(yǎng)學(xué)生利用專業(yè)知識及方法獨立解決行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的任務(wù)和問題并能夠評價結(jié)果的能力。如智能傳感應(yīng)用項目，人工智能技術(shù)實驗項目，知識表示與推理項目，計算智能項目，專家系統(tǒng)，多智能體系統(tǒng)；機(jī)器人項目，如最小機(jī)電系統(tǒng)組成，如何完成對電機(jī)的控制；利用單軸或雙軸控制平臺實現(xiàn)基本搬運(yùn)裝配作業(yè)。

3）綜合創(chuàng)新類實驗注重培養(yǎng)學(xué)生從理解問題域開始，獲取數(shù)據(jù)和知識、開發(fā)原型智能系統(tǒng)、開發(fā)完整智能系統(tǒng)、評估并修訂智能系統(tǒng)、到整合和維護(hù)智能系統(tǒng)六個階段構(gòu)建智能系統(tǒng)。如開展人工智能技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用包括產(chǎn)品設(shè)計加工、智能生產(chǎn)調(diào)度、智能工藝規(guī)劃、智能機(jī)器人、智能測量等；直角坐標(biāo)機(jī)器人實現(xiàn)碼垛搬運(yùn)、多關(guān)節(jié)串聯(lián)機(jī)器人、弧焊機(jī)器人實訓(xùn)等。

4）科技競賽、與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，通過觀察記錄待智能化升級的工廠生產(chǎn)過程，發(fā)現(xiàn)定義問題、提出假設(shè)、搜集證據(jù)檢驗假設(shè)、發(fā)表結(jié)果、建構(gòu)理論等實驗過程設(shè)計的能力。培養(yǎng)學(xué)生掌握基本創(chuàng)新的方法，團(tuán)隊協(xié)作管理能力、表達(dá)溝通能力等。如嵌入式設(shè)計大賽、機(jī)器人大賽等科技競賽；以及針對自動化生產(chǎn)線的嵌入式工業(yè)控制系統(tǒng)設(shè)計；針對原材料制造企業(yè)的集散控制、制造絳屑成應(yīng)用；針對裝備制造企業(yè)的敏捷制造、虛擬制造應(yīng)用；工業(yè)機(jī)器人在汽車、電子電氣、機(jī)械加工、船舶制造、食品加工、紡織制造、輕工家電、醫(yī)藥制造等行業(yè)的應(yīng)用。

2實驗教學(xué)保障

智能科學(xué)與技術(shù)實驗平臺建設(shè)以人工智能與機(jī)器人實驗室建設(shè)為核心，結(jié)合目前學(xué)院嵌入式系統(tǒng)實驗室、自動控制實驗室、傳感器技術(shù)實驗室、通信原理實驗室資源，儀器設(shè)備共享共建的原則，系統(tǒng)化籌備購置。人工智能機(jī)器人實驗室主要針對智能系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)和機(jī)器人應(yīng)用，基于計算機(jī)系統(tǒng)的人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)應(yīng)用包括人工智能技術(shù)在智能制造應(yīng)用和工業(yè)機(jī)器人仿真軟件ABB Robot Studio?；凇疤剿髡摺睓C(jī)器人系統(tǒng)控制實訓(xùn)箱Rino-MRZ02（包含履帶機(jī)器人、雙輪自平衡機(jī)器人、5自由度機(jī)械臂、6自由度機(jī)械臂等）

可以開展的項目有：利用啟發(fā)式算法、遺傳算法、蟻群算法等模糊數(shù)學(xué)理論對工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計進(jìn)行性能模擬、運(yùn)動分析、功能仿真與評價；利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自組織構(gòu)造產(chǎn)品加工過程新能參數(shù)預(yù)測模型。利用模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)進(jìn)行感知、并對環(huán)境的改變進(jìn)行解讀、動作進(jìn)行規(guī)劃和決策；利用專家系統(tǒng)、遺傳算法、模糊邏輯集中式解決生產(chǎn)調(diào)度多目標(biāo)性、不確定性和高度復(fù)雜性的問題，尋求最優(yōu)規(guī)則，提高調(diào)度的速度；利用蟻群算法、遺傳算法分布式多智能體系統(tǒng)進(jìn)行問題分解、彼此協(xié)商、任務(wù)指派、解決沖突。

履帶機(jī)器人可開展電機(jī)控制實驗；運(yùn)動控制實驗；HD軌跡控制實驗；無線通信實驗。雙輪自平衡機(jī)器人呢可開展自平衡模塊實驗；倒立擺算法實驗；雙輪載具運(yùn)動實驗。6自由度雙足機(jī)器人可開展雙足運(yùn)動控制實驗；步態(tài)規(guī)劃實驗；雙足平衡實驗；機(jī)構(gòu)改裝實驗。5自由度機(jī)械臂可開展機(jī)械臂運(yùn)動控制實驗；顏色分揀實驗?？蓴U(kuò)展為8自由度雙足機(jī)器人、輪腿式機(jī)器人等技能提高類課程設(shè)計。

通過ABB公司的機(jī)器人仿真軟件RobotStudio進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人的基本操作、功能設(shè)置、二次開發(fā)、在線監(jiān)控與編程、方案設(shè)計和驗證的學(xué)習(xí)。