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對(duì)人工智能教育的建議范文第1篇

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖了解智能的實(shí)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，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。養(yǎng)老服務(wù)業(yè)人工智能的應(yīng)用主要體現(xiàn)在家居掃地機(jī)器人、語(yǔ)音溝通服務(wù)、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務(wù)。

二、養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)“人工智能化”

人工智能上升為國(guó)家高級(jí)戰(zhàn)略后，國(guó)家發(fā)展服務(wù)性制造和生產(chǎn)性制造，同時(shí)盡可能的通過(guò)服務(wù)業(yè)的再造和完善，改進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)揮技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)的對(duì)接聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。人、機(jī)器、智能機(jī)器將共生共存，成為養(yǎng)老服務(wù)工具的新常態(tài)。未來(lái)的養(yǎng)老服務(wù)人才不是笨干、累干、苦干，而是實(shí)干+巧干，實(shí)現(xiàn)腦力勞動(dòng)的智能機(jī)械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務(wù)效率、質(zhì)量和速度。智能化，體現(xiàn)在養(yǎng)老服務(wù)人才應(yīng)具備傳播人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，客觀了解人工智能，有效實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器、智能機(jī)器的有效配對(duì)組合應(yīng)用，充分發(fā)揮智能機(jī)器的保健醫(yī)生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養(yǎng)老。

三、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)模式

（一）廣播電視大學(xué)遠(yuǎn)程教育模式――音像媒體

配備養(yǎng)生、人工智能國(guó)內(nèi)一流專家，發(fā)揮國(guó)家音像媒體的作用，將人工智能家居應(yīng)用的途徑、方式、手段通過(guò)網(wǎng)絡(luò)微視頻的形式進(jìn)行普及。發(fā)揮社區(qū)教育指導(dǎo)中心、社區(qū)大學(xué)和社區(qū)教育學(xué)院、社區(qū)學(xué)校、社區(qū)學(xué)習(xí)站四級(jí)社區(qū)教育辦學(xué)網(wǎng)絡(luò)體系的作用，建立社會(huì)養(yǎng)老大學(xué)，使老年人自己會(huì)應(yīng)用人工智能，減低對(duì)子女的時(shí)間依賴。

（二）公眾號(hào)社會(huì)宣傳普及模式――微媒體

國(guó)家、企業(yè)、社區(qū)應(yīng)建立專題公眾號(hào)進(jìn)行微媒體培訓(xùn)。從國(guó)家層面，要建立人工智能養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展歷程方面的公眾號(hào)；從企業(yè)層面，要建立人工智能機(jī)器人養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用說(shuō)明類的公眾號(hào)；從社區(qū)層面，要基于一些鰥寡孤獨(dú)建立社群委托服務(wù)型人工智能服務(wù)策略的公眾號(hào)。

（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院培訓(xùn)模式――專題高端培訓(xùn)

目前，人工智能服務(wù)還不能完全普及，故而職業(yè)技術(shù)學(xué)院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識(shí)，此外，職業(yè)技術(shù)學(xué)院自身要引進(jìn)國(guó)內(nèi)外的人工智能專家，進(jìn)行家庭陪護(hù)、游戲娛樂、醫(yī)療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓(xùn)。

（四）民政部門、老齡委聯(lián)合推廣模式――社會(huì)傳媒

作為養(yǎng)老服務(wù)的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報(bào)紙、雜志等對(duì)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、前景、作用、功能、效益、方式進(jìn)行宣傳。民政部門要側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)的社區(qū)組織協(xié)調(diào)，老齡委要側(cè)重于制度、規(guī)定、采購(gòu)人工智能機(jī)器方面的政策優(yōu)惠的制定。

（五）社會(huì)民間家政服務(wù)組織培養(yǎng)模式――養(yǎng)老院、福利院自組織模式

民間社會(huì)力量建立有養(yǎng)老院、福利院，這就對(duì)相關(guān)服務(wù)人員的素養(yǎng)提出了時(shí)代性的要求。其一，人的社會(huì)角色多，時(shí)間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢(shì)，必須適應(yīng)并學(xué)會(huì)使用；其三，要加強(qiáng)前瞻性人才培養(yǎng)，解決勞動(dòng)倦怠問(wèn)題，即民間組織自己解決自己的問(wèn)題，通過(guò)人工智能，減少雇員，降低勞動(dòng)力雇傭成本。

四、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

（一）廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

依托遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的作用，將人工智能的技能培訓(xùn)與社區(qū)教育、社會(huì)養(yǎng)老大學(xué)的建設(shè)并舉；發(fā)揮廣播電視大學(xué)的社會(huì)服務(wù)功能，與人工智能機(jī)器生產(chǎn)企業(yè)搭建戰(zhàn)略伙伴關(guān)系；積極推進(jìn)產(chǎn)培用一體化建設(shè)，形成網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)特色模塊；推出廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)精品課教程，以優(yōu)質(zhì)教育品牌打開培訓(xùn)窗口。

（二）人工智能機(jī)器制造企業(yè)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

基于居家養(yǎng)老的社會(huì)需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時(shí)間要求，積極開發(fā)、完善人工智能機(jī)器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強(qiáng)對(duì)情感交互、圖像識(shí)別、語(yǔ)音功能的完善；重點(diǎn)做好人工智能機(jī)器使用說(shuō)明，要具有便捷實(shí)用性的操作指南，方便人們學(xué)習(xí)。

（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

職業(yè)技術(shù)學(xué)院作為專職教育機(jī)構(gòu)，首先，要提前與職業(yè)高中接軌，進(jìn)行專職意向高中生的錄取，為養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)獲取意向生。其次，要突出人才培養(yǎng)的實(shí)踐應(yīng)用性，購(gòu)置高端智能機(jī)器，讓學(xué)生能夠迅速掌握技能，并且能夠進(jìn)行社會(huì)的二次培訓(xùn)，對(duì)購(gòu)置的智能機(jī)器進(jìn)行租賃和應(yīng)用培訓(xùn)。

（四）民政部門、老齡委養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

民政部門和老齡委要培養(yǎng)高級(jí)管理人才，建立養(yǎng)老服務(wù)人才智庫(kù)，積極推進(jìn)國(guó)家、企業(yè)、社會(huì)的養(yǎng)老服務(wù)人才人工智能化聯(lián)動(dòng)培養(yǎng)；加大對(duì)家庭貧困并且有意向致力于養(yǎng)老服務(wù)的青年才俊的培養(yǎng)支持力度；對(duì)人工智能養(yǎng)老服務(wù)高端研發(fā)海歸人才給予政策優(yōu)待；建立城市養(yǎng)老服務(wù)專家群組，定期召開學(xué)術(shù)研討會(huì)議，增進(jìn)智慧交流。

（五）社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

社區(qū)要加強(qiáng)人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)；積極打造人工智能特色服務(wù)團(tuán)隊(duì)，開展社區(qū)公益性專題培訓(xùn)，并募集資金購(gòu)置人工智能機(jī)器為特殊群體獻(xiàn)愛心；努力構(gòu)建人工智能養(yǎng)老社區(qū)，采用人工智能的形式鼓勵(lì)老年人進(jìn)行文體娛樂，增強(qiáng)體質(zhì)。

總的來(lái)說(shuō)，在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的現(xiàn)代社，人工智能技術(shù)的普及給養(yǎng)老服務(wù)帶來(lái)了巨大的便捷。隨之而來(lái)的人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才的培養(yǎng)成為了發(fā)揮人工智能養(yǎng)老服務(wù)效用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。要培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才，可以從遠(yuǎn)程教育、社會(huì)宣傳普及、學(xué)院培訓(xùn)、政府推廣等模式入手，實(shí)現(xiàn)人工智能化養(yǎng)老人才培養(yǎng)模式的多元化。同時(shí)，開展遠(yuǎn)程教育的過(guò)程中運(yùn)用產(chǎn)品一體化模式，在滿足老人需求的基礎(chǔ)上提升人工智能設(shè)備的人性化操作，重點(diǎn)開展職業(yè)技術(shù)院校的人才培養(yǎng)方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才。社區(qū)方面強(qiáng)化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養(yǎng)老社區(qū)。

對(duì)人工智能教育的建議范文第2篇

 

政策催化進(jìn)一步加強(qiáng)

 

國(guó)內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國(guó)政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國(guó)都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入。美國(guó)主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人?？梢哉f(shuō)，人工智能成為各國(guó)“大腦”計(jì)劃的重要內(nèi)容。

 

當(dāng)下我國(guó)社會(huì)面臨老齡化壓力、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級(jí)，對(duì)此，國(guó)務(wù)院在印發(fā)的《中國(guó)制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點(diǎn)建設(shè)工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過(guò)100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的扶持政策頻出。2015年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，將發(fā)展人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”，智能制造和機(jī)器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會(huì)召開期間，《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進(jìn)先進(jìn)半導(dǎo)體、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能材料等新興前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長(zhǎng)點(diǎn)。

 

政策和資金的支持、人才儲(chǔ)備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件?？萍疾扛呒夹g(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進(jìn)長(zhǎng)認(rèn)為，我國(guó)人工智能與機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因?yàn)閲?guó)家的高度關(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進(jìn)入。

 

“2014年，中國(guó)市場(chǎng)的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%，我國(guó)智能語(yǔ)音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到100億元，指紋、人臉、虹膜識(shí)別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，在利好因素的促進(jìn)下，我國(guó)人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭良好。

 

在她看來(lái)，目前國(guó)際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒有完全形成壟斷。我國(guó)在人工智能的研究上與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，甚至與美國(guó)相比都不算落后，這是難得的歷史機(jī)遇，是提升綜合國(guó)力和影響力的絕佳機(jī)會(huì)。

 

“我國(guó)完全有可能利用市場(chǎng)需求優(yōu)勢(shì)、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來(lái)襲

 

千億市場(chǎng)規(guī)模可期

 

人工智能已經(jīng)開始進(jìn)入一個(gè)新的階段。從Siri識(shí)別到無(wú)人駕駛，都是人工智能的實(shí)現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領(lǐng)域跨越多學(xué)科，包括深度學(xué)習(xí)、智能識(shí)別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等。

 

未來(lái)，人工智能需求將會(huì)激增。據(jù)BBC預(yù)計(jì)，到2020年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動(dòng)力成本，未來(lái)包括機(jī)器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場(chǎng)需求將會(huì)不斷擴(kuò)大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時(shí)代的來(lái)臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會(huì)普及，屆時(shí)家用助老服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人以及家用清潔機(jī)器人的市場(chǎng)需求將會(huì)激增。

 

國(guó)內(nèi)著名的咨詢機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢?cè)趨⒖既斯ぶ悄苄袠I(yè)全球市場(chǎng)規(guī)模后預(yù)計(jì)稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準(zhǔn)廣告推送等的情況下，預(yù)計(jì)2020年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億元人民幣。

 

而目前市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)還只是在智慧金融、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的發(fā)展空間來(lái)說(shuō)，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎(chǔ)型技術(shù)，與機(jī)器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來(lái)多領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來(lái)5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應(yīng)，由此將打開萬(wàn)億規(guī)模的市場(chǎng)空間。

 

“僅僅以工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動(dòng)作用，對(duì)應(yīng)著800億-1000億元的市場(chǎng)規(guī)模?！壁w巧敏說(shuō)。

 

實(shí)際上，中國(guó)人工智能的商業(yè)化應(yīng)用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場(chǎng)空間。我國(guó)人工智能的商業(yè)應(yīng)用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領(lǐng)域，且獲得了很好的市場(chǎng)反響。

 

“市場(chǎng)關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域幾乎所有的主題和熱點(diǎn)，例如智能硬件、O2O、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢(shì)，它將成為未來(lái)30年內(nèi)我國(guó)技術(shù)發(fā)展的重心，也會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來(lái)新的突破，給人們的生活帶來(lái)翻天覆地的變化。

 

在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國(guó)已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和教育領(lǐng)域。

 

然而盡管目前我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、娛樂機(jī)器人等智能科技成果已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用，但市場(chǎng)空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，我國(guó)機(jī)器人的“密度”只有德國(guó)、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購(gòu)

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領(lǐng)域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認(rèn)為2016年是AI迅速進(jìn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

 

Google希望在人工智能領(lǐng)域復(fù)制Android的成功，并力圖打造一個(gè)機(jī)器人帝國(guó);Facebook計(jì)劃在2016年制造出能夠在家務(wù)和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內(nèi)接連收購(gòu)兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計(jì)，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過(guò)了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過(guò)87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計(jì)劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實(shí)現(xiàn)廣義的人工智能?！?/p>

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領(lǐng)域，近年來(lái)風(fēng)投不斷加大對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個(gè)重要風(fēng)口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過(guò)10億美元，2015年融資總量更是超過(guò)12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領(lǐng)域的投資已經(jīng)超過(guò)4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局將提速，VC/PE在人工智能領(lǐng)域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過(guò)來(lái)，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動(dòng)人工智能行業(yè)加速爆發(fā)?！饼R艷麗認(rèn)為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來(lái)人工智能應(yīng)用于無(wú)人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域?qū)?huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

 

在全球市場(chǎng)火爆的背景下，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)也充滿了巨頭和風(fēng)投的博弈與布局。

 

出于對(duì)人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國(guó)內(nèi)巨頭紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時(shí)涉足了深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并推出了“百度大腦”計(jì)劃;阿里巴巴推出了國(guó)內(nèi)首個(gè)人工智能平臺(tái)DTPAI;騰訊推出了撰稿機(jī)器人Dream writer，開放了視覺識(shí)別平臺(tái)騰訊優(yōu)圖，同時(shí)成立了騰訊智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應(yīng)進(jìn)入，讓整個(gè)行業(yè)迎來(lái)了爆發(fā)的機(jī)會(huì)。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國(guó)AI技術(shù)基礎(chǔ)研究主力軍。在國(guó)家政策大力支持下，無(wú)論是科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯(cuò)的成績(jī)。”據(jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國(guó)人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元。人工智能領(lǐng)域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎(chǔ)層切入為人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究帶來(lái)了巨大的資金優(yōu)勢(shì)和人才支持，使得部分技術(shù)達(dá)到世界一流水平。例如，我國(guó)的視覺、語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)已經(jīng)處于國(guó)際領(lǐng)先水平。

 

而近兩三年，風(fēng)投也開始加速了在這一領(lǐng)域的投資步伐。2014年開始，我國(guó)人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實(shí)現(xiàn)了跨越式的增長(zhǎng)?！?015年我國(guó)投資人工智能的機(jī)構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)48家，是2012年投資機(jī)構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。

 

短期看好應(yīng)用開發(fā)

 

長(zhǎng)期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級(jí)市場(chǎng)一向是搜尋熱點(diǎn)的風(fēng)向標(biāo)。人工智能市場(chǎng)的火爆也催熱了資本市場(chǎng)的相關(guān)行業(yè)。在市場(chǎng)空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢(shì)的上市公司紛紛瞄準(zhǔn)人工智能領(lǐng)域，分享廣闊藍(lán)海。

 

隨著人工智能的不斷進(jìn)步和發(fā)展，最先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應(yīng)用層將最早迎來(lái)投資機(jī)會(huì)。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，無(wú)人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來(lái)中長(zhǎng)期的熱點(diǎn)，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的?！巴瑫r(shí)，AI數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層作為準(zhǔn)入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)的公司?！?/p>

 

對(duì)此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領(lǐng)域的標(biāo)的，要分長(zhǎng)短期來(lái)考量?！岸唐诳申P(guān)注在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的企業(yè)，長(zhǎng)期可關(guān)注具備技術(shù)研究實(shí)力的公司?！?/p>

 

在他看來(lái)，具備競(jìng)爭(zhēng)力的上市公司主要有兩類，一是與機(jī)器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎(chǔ)，在未來(lái)產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中，擁有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì);二是在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的公司。

 

對(duì)此投資邏輯，趙巧敏也表示認(rèn)同，“短期看好應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，特別是基于當(dāng)下較為成熟的感知智能技術(shù)如語(yǔ)音、視覺識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等的應(yīng)用開發(fā)將是短期的投資亮點(diǎn)”。

 

“目前下游應(yīng)用領(lǐng)域也面臨著大量需求，如人口老齡化對(duì)服務(wù)機(jī)器人的需求、定制化生產(chǎn)對(duì)3D打印的需求、物流配速對(duì)無(wú)人機(jī)的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設(shè)備、3D打印、無(wú)人駕駛、服務(wù)機(jī)器是最值得看好的應(yīng)用場(chǎng)景。

 

而從長(zhǎng)期來(lái)看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動(dòng)新一輪的應(yīng)用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長(zhǎng)期的投資關(guān)注點(diǎn)，“應(yīng)該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲(chǔ)過(guò)程所涉及的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商”。

 

與此同時(shí)，在主板之外，一些新三板標(biāo)的同樣值得關(guān)注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數(shù)量明顯增加。以機(jī)器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機(jī)器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機(jī)器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關(guān)注其中較好的標(biāo)的。

對(duì)人工智能教育的建議范文第3篇

關(guān)鍵詞：人工智能；信息素養(yǎng)；信息技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：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(guó), 是隨著現(xiàn)代信息社會(huì)的逐漸形成而對(duì)國(guó)民提出的一種兼跨人文和科學(xué)范疇的綜合性個(gè)人素養(yǎng)要求的描述。隨著研究的深入，人們對(duì)信息素養(yǎng)的認(rèn)識(shí)也在不斷深化。

1974年美國(guó)信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)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(wèn)題得到解答的技術(shù)及技能”。1992年美國(guó)圖書館協(xié)會(huì)提出：“信息素養(yǎng)是人能夠判斷何時(shí)需要信息, 并且能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行檢索、評(píng)價(jià)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(bào)告》中給出了一個(gè)較為全面的定義：一個(gè)具有信息素養(yǎng)的人, 他能夠認(rèn)識(shí)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(duì)信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問(wèn)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(jì)算機(jī)的和其他的信息源中獲取信息、評(píng)價(jià)信息、組織信息用于實(shí)際的應(yīng)用, 將新的信息與原有的知識(shí)體系進(jìn)行融合以及在批判性思考和問(wèn)題解決過(guò)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(lái)講, 信息素養(yǎng)主要包括信息意識(shí)、信息能力和信息道德三個(gè)方面：

1) 信息意識(shí)。信息意識(shí)是信息素養(yǎng)的首要因素, 主要指人們對(duì)信息及其交流活動(dòng)在社會(huì)中的地位、價(jià)值、功能和作用的認(rèn)識(shí), 換句話說(shuō), 就是指人們對(duì)信息的判斷、捕捉的能力。信息意識(shí)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(shí),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(dòng)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(dòng), 有效地利用信息和創(chuàng)造信息, 充分發(fā)揮信息的價(jià)值, 變信息為動(dòng)力和優(yōu)勢(shì)。

3) 信息道德。信息道德是指人們?cè)谡麄€(gè)信息交流活動(dòng)過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的信息道德品質(zhì)。它是對(duì)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(huì)每個(gè)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(shí)別、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、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(yàn)與知識(shí), 模擬人類的思維過(guò)程,求解需要專家才能解決的困難問(wèn)題。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

“學(xué)習(xí)”是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過(guò)程, 其內(nèi)在行為是獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、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(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機(jī)器學(xué)習(xí), 就是要使計(jì)算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為, 自動(dòng)地通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)和技能, 不斷改善性能, 實(shí)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(duì)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(shí)別

所謂模式識(shí)別,是指研究一種自動(dòng)技術(shù)。計(jì)算機(jī)通過(guò)運(yùn)用這種技術(shù),就可自動(dòng)地或者人盡可能少干預(yù)地把待識(shí)別模式歸入到相應(yīng)的模式類中去。也就是說(shuō),模式識(shí)別研究的主要內(nèi)容就是讓計(jì)算機(jī)具有自動(dòng)獲取知識(shí)的能力,能識(shí)別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來(lái)說(shuō),模式識(shí)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(gè)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(lái)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(lái)的,是對(duì)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(jì)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(lái)修改自身的行為。學(xué)習(xí)的過(guò)程即是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)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(guò)程。學(xué)習(xí)可分為有教師(或稱有監(jiān)督)學(xué)習(xí)與無(wú)教師(無(wú)監(jiān)督)學(xué)習(xí)兩種類型。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究使人們對(duì)思維和智能有了進(jìn)一步的了解和認(rèn)識(shí),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(diǎn)和頁(yè)面的激增以及網(wǎng)絡(luò)用戶隊(duì)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(yè)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(wú)關(guān)信息過(guò)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(duì)內(nèi)容的分析理解、內(nèi)容表達(dá)、知識(shí)學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)上實(shí)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(fèi)的時(shí)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(yǔ)言處理和知識(shí)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(guò)感知、學(xué)習(xí)、推理以及行動(dòng)能夠基于知識(shí)庫(kù)的訓(xùn)練模仿人類社會(huì)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(lái)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(kù)用來(lái)存儲(chǔ)信息。為了提高整個(gè)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(kù)鏈接起來(lái),實(shí)現(xiàn)信息資源的共享。通過(guò)分析這些信息,智能技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個(gè)別特征(如興趣愛好信息、點(diǎn)擊知識(shí)點(diǎn)信息統(tǒng)計(jì)、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(shí)掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)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(jì)者事先設(shè)計(jì)好的教學(xué)模式和內(nèi)容向?qū)W生傳授知識(shí),并沒有體現(xiàn)出個(gè)性化學(xué)習(xí),無(wú)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(gè)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(shì)。

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(jì)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(jì)算機(jī)負(fù)擔(dān)起人類教育的主要責(zé)任,即賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以智能,由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替人類教師實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)。我國(guó)ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計(jì)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(gè)模塊:專家知識(shí)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(duì)學(xué)生信息素養(yǎng)的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,是一門研究運(yùn)用計(jì)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(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng),來(lái)解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問(wèn)題,例如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等決策性問(wèn)題。人工智能也是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)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(dú)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(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。同時(shí),信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對(duì)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(yǔ)言理解、模式識(shí)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(duì)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(gè)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(yè)篇幅作個(gè)簡(jiǎn)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(gè)方面對(duì)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(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題;非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。一般說(shuō)來(lái),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(kù)技術(shù)、算法與程序設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問(wèn)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(wèn)題的一類有效技術(shù)。

把人工智能課程引入我國(guó)現(xiàn)行的高中信息技術(shù)教育,可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過(guò)程中獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)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(guò)人工智能課程的學(xué)習(xí),學(xué)生還將了解人工智能語(yǔ)言的基本特征,學(xué)到智能化問(wèn)題求解的最為基本的策略。

2) 體驗(yàn)人類專家解決復(fù)雜問(wèn)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(yàn)、學(xué)習(xí)與應(yīng)用過(guò)程為例進(jìn)行說(shuō)明。在專家系統(tǒng)的應(yīng)用過(guò)程中,一個(gè)實(shí)際的專家系統(tǒng)不僅能夠?yàn)橛脩艚o出相關(guān)領(lǐng)域的專家水平建議或決策,而且能夠通過(guò)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(guò)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(huì)怎么樣”等問(wèn)題,系統(tǒng)接受用戶的問(wèn)題指令后,可以根據(jù)推理的邏輯進(jìn)程,即時(shí)將答案呈現(xiàn)給用戶,整個(gè)過(guò)程如同教師與學(xué)生在進(jìn)行面對(duì)面的教學(xué)。在該過(guò)程中,學(xué)生可以充分體驗(yàn)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(guò)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(shí)庫(kù),或進(jìn)一步利用工具軟件來(lái)開發(fā)簡(jiǎn)單的實(shí)用型專家系統(tǒng)。為了完成該項(xiàng)工作,學(xué)生一開始就要編制開發(fā)規(guī)劃、制定知識(shí)獲取策略,并具體付諸實(shí)施,這是一個(gè)不斷深化的過(guò)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(wèn)題求解,得出相應(yīng)的結(jié)論。在進(jìn)行一系列問(wèn)題求解分析之后,運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則來(lái)表示知識(shí),以此建立起來(lái)的專家系統(tǒng)還可以讓其他學(xué)生去運(yùn)用和體驗(yàn),具有一定的實(shí)用價(jià)值。

由于專家系統(tǒng)中的知識(shí)組織與推理過(guò)程是對(duì)人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識(shí)庫(kù)的組織和系統(tǒng)的推理過(guò)程能夠較好地體現(xiàn)學(xué)生的思維過(guò)程。在建造知識(shí)庫(kù)過(guò)程中,學(xué)生需要將原來(lái)零碎的未成型的知識(shí)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(shí)庫(kù)的過(guò)程不但能反映學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程,而且有助于學(xué)生對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)的深層思考并有利于長(zhǎng)久記憶,同時(shí)也學(xué)會(huì)了專家系統(tǒng)的基本開發(fā)技術(shù)。正如美國(guó)著名的學(xué)習(xí)論專家Jonassen所指出的：那些自行設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的學(xué)生將會(huì)在這種活動(dòng)中受益匪淺,因?yàn)檫@是一個(gè)對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行深度加工的過(guò)程。

3) 了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿,激發(fā)對(duì)信息技術(shù)未來(lái)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(guò)人工智能知識(shí)、技術(shù)的學(xué)習(xí)與體驗(yàn),高中學(xué)生能夠?qū)π畔⒓夹g(shù)發(fā)展的前沿知識(shí)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(duì)信息技術(shù)美好未來(lái)的追求,從而為今后進(jìn)入大學(xué)或走向社會(huì)奠定良好的基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語(yǔ)

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(gè)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(shí)只作了簡(jiǎn)單的介紹，學(xué)生們對(duì)于人工智能研究的廣大領(lǐng)域不能有詳細(xì)的概念，這對(duì)于中學(xué)生的信息化認(rèn)識(shí)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(shí)介紹是信息技術(shù)課改革的重要內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1] 雷曉慶.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大學(xué)生的信息素養(yǎng)及其培養(yǎng)[J].太原大學(xué)學(xué)報(bào), 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美國(guó)信息素養(yǎng)教育與研究的啟示[J].電化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永慶.人工智能原理與方法[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余輪.Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中應(yīng)用的研究[J].微型電腦應(yīng)用,2002,18(4):28-30.

[5] 吳戰(zhàn)杰，秦健.Agent技術(shù)及其在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用研究[J].電化教育研究，2003(3):32-36.

[6] 張劍平.關(guān)于人工智能教育的思考[J].電化教育研究，2003(1):24-28.

對(duì)人工智能教育的建議范文第4篇

    【關(guān)鍵詞】人工智能 財(cái)務(wù)決策 應(yīng)用

    一、財(cái)務(wù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用概述

    1987年美國(guó)執(zhí)業(yè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)(AICPA)發(fā)表了一份管理指導(dǎo)特別報(bào)告“人工智能和專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介”,將人工智能引入到會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域。自此,西方財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)界對(duì)人工智能技術(shù)和專家系統(tǒng)在會(huì)計(jì)、審計(jì)和財(cái)務(wù)分析與管理等方面進(jìn)行了廣泛探索,開發(fā)出了許多實(shí)用的專家系統(tǒng)來(lái)解決復(fù)雜的財(cái)務(wù)分析和會(huì)計(jì)決策問(wèn)題。人工智能技術(shù)通過(guò)模擬人類專家求解復(fù)雜問(wèn)題的方法,建立相應(yīng)計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng),使財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)決策智能化,從而使得現(xiàn)代會(huì)計(jì)系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)信息化和網(wǎng)絡(luò)化后,向智能化邁進(jìn)。財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)分成以下四類:

    1.財(cái)務(wù)分析專家系統(tǒng)。成功的財(cái)務(wù)分析可以確定某個(gè)公司的經(jīng)營(yíng)狀況,如投資或信用評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。由于會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)職能的復(fù)雜性,有些財(cái)務(wù)分析專家系統(tǒng)同時(shí)跨越多個(gè)問(wèn)題域。例如,根據(jù)專家系統(tǒng)的輸入和相應(yīng)的輸出建議,解決分類問(wèn)題的財(cái)務(wù)分析,專家系統(tǒng)同時(shí)可能又屬于診斷或糾錯(cuò)問(wèn)題。

    2.合成專家系統(tǒng)。具體包括:(1)在相對(duì)較小搜索空間的約束條件下,配置目標(biāo)集,如管理商業(yè)貸款組合計(jì)劃的MAEBLE專家系統(tǒng);(2)在相對(duì)較大搜索空間的約束條件下,設(shè)計(jì)目標(biāo)集,如個(gè)人理財(cái)設(shè)計(jì)PLANMAN專家系統(tǒng);(3)設(shè)計(jì)采取行動(dòng)的規(guī)劃專家系統(tǒng),如審計(jì)規(guī)劃EXPERTEST系統(tǒng)等。

    3.組合專家系統(tǒng)。這類專家系統(tǒng)主要是解決復(fù)雜問(wèn)題的組合分析,如:控制風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)系統(tǒng),詐騙檢測(cè)系統(tǒng),風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)系統(tǒng)APX。

    4.財(cái)會(huì)知識(shí)傳授和職業(yè)教育專家系統(tǒng)。如國(guó)際上一些大會(huì)計(jì)公司內(nèi)部使用的培訓(xùn)專家系統(tǒng),和輔助會(huì)計(jì)專業(yè)大學(xué)生實(shí)踐的專家系統(tǒng)。實(shí)踐證明,這些系統(tǒng)可以讓沒有專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人員有效獲得解決某些具體問(wèn)題的相關(guān)知識(shí)。

    二、財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

    財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)是一種工作在專家水平上的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),應(yīng)用專家的專門知識(shí)和推理能力,解決通常情況下難于處理的問(wèn)題。需要人類領(lǐng)域?qū)＜覍氋F的經(jīng)驗(yàn)、智慧與思維方法以及相應(yīng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。到目前為止,在財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)領(lǐng)域,應(yīng)用最廣、最成熟的是基于規(guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)中的解釋模塊主要是用于推理過(guò)程的解釋,回答相關(guān)財(cái)務(wù)結(jié)論是如何得到的。系統(tǒng)的透明性就是由解釋模塊來(lái)實(shí)現(xiàn),而這種透明性是專家系統(tǒng)所必需的。有了透明的解釋功能,由結(jié)論可以反過(guò)來(lái)追蹤推理機(jī)調(diào)用了哪些規(guī)則,在分析推理過(guò)程中獲得了哪些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和特征信息。財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)領(lǐng)域的許多問(wèn)題非常適合利用專家系統(tǒng)來(lái)求解,如審計(jì)、稅務(wù)、管理會(huì)計(jì)和職業(yè)教育等。財(cái)務(wù)分析師、審計(jì)專家和金融專家在會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中獲得許多珍貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),這些知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)有的是無(wú)法在文獻(xiàn)中獲得。如果把這些知識(shí)通過(guò)一定的方式累積、保存在專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中,其在職業(yè)教育和幫助非資深財(cái)務(wù)工作者解決問(wèn)題的能力方面所產(chǎn)生的作用和意義是不言而喻的。

    三、智能財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)系統(tǒng)建模步驟

    在利用專家系統(tǒng)來(lái)描述和解決一個(gè)財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)問(wèn)題時(shí),其建模過(guò)程有6個(gè)步驟。下面以租賃業(yè)務(wù)為例,介紹其建模過(guò)程:(1)列出所有可能的選項(xiàng)。如承租人有兩個(gè)租賃選擇:經(jīng)營(yíng)性租賃和資本性租賃。(2)確定相應(yīng)的規(guī)則。區(qū)別經(jīng)營(yíng)租賃和資本租賃的四條基本規(guī)則是:第一,所有權(quán)轉(zhuǎn)移;第二,存在采購(gòu)契約選項(xiàng);第三,使用大于75%的資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)壽命;第四,租賃費(fèi)用的現(xiàn)值超過(guò)90%的資本市場(chǎng)公允價(jià)值。(3)確定規(guī)則應(yīng)用的程序(推理機(jī))。如租賃業(yè)務(wù)中,在租賃結(jié)束期末,將所有權(quán)轉(zhuǎn)讓給出租人的是資本性租賃,不管出租人在租賃期內(nèi)是否使用完75%的資產(chǎn)使用壽命。這樣第一條規(guī)則應(yīng)該是判斷租賃期內(nèi)所有權(quán)是否轉(zhuǎn)讓。(4)每條規(guī)則的所有術(shù)語(yǔ)必須明晰定義。如租賃期不僅包括租賃初期,還包括其他各自租賃期間,在租賃期間,假設(shè)租賃延長(zhǎng)是合理的、肯定的。(5)在一個(gè)規(guī)則應(yīng)用前,首先按事實(shí)匹配,選擇何種測(cè)試。如要知道租賃期間,必須知道租賃是否有何契約更新選項(xiàng);計(jì)算最小租賃費(fèi)用的現(xiàn)值時(shí),必須知道是否確保殘值,而且承租人是否了解出租人采用的貼現(xiàn)率。(6)用何種計(jì)算法,確定一個(gè)規(guī)則啟用,例如,在應(yīng)用第四個(gè)規(guī)則時(shí)必須計(jì)算現(xiàn)值。

    四、智能財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)系統(tǒng)存在的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)

    在開發(fā)面向財(cái)務(wù)管理和會(huì)計(jì)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)時(shí),最主要的問(wèn)題是沒有相應(yīng)的專家和知識(shí)工程師以及規(guī)則的提取,在人工智能領(lǐng)域,這個(gè)問(wèn)題稱為知識(shí)獲取。影響專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)質(zhì)量的五個(gè)主要決定因素是:領(lǐng)域?qū)＜?知識(shí)工程師;知識(shí)表征方法;知識(shí)的提取;問(wèn)題域。由于專家系統(tǒng)在判斷問(wèn)題時(shí),表現(xiàn)出知識(shí)的不完備性、知識(shí)獲取的“瓶頸”以及較差學(xué)習(xí)能力、推理能力的“脆弱性”等問(wèn)題。為了克服財(cái)務(wù)管理和會(huì)計(jì)專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題和提高系統(tǒng)的智能化程度,隨著專家系統(tǒng)研究工作的進(jìn)一步深入,一方面,人們研究如何通過(guò)合理使用專家系統(tǒng)技術(shù)本身改善其性能。另一方面,由于專家系統(tǒng)中的知識(shí)類型不斷增加,單一的知識(shí)類型和問(wèn)題求解方法給專家系統(tǒng)的應(yīng)用帶來(lái)很大的局限性,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足復(fù)雜問(wèn)題的求解要求。為使系統(tǒng)更加有效地工作,同時(shí)采用多個(gè)問(wèn)題求解器處理一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題成為必要。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳文偉.智能決策技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,1998.

    [2]陳佳.信息系統(tǒng)開發(fā)方法教程[M].北京:清華大學(xué)出版社,1998.

    [3]Joyce Bischoff.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,1998.34-38.

    [4]高洪深.決策支持系統(tǒng)(DSS)——理論、方法、案例[M].北京:清華大學(xué)出版社,1996.

對(duì)人工智能教育的建議范文第5篇

關(guān)鍵詞：知識(shí)表示與知識(shí)推理；教學(xué)設(shè)計(jì)；教學(xué)實(shí)踐；數(shù)理邏輯；人工智能

知識(shí)表示與知識(shí)推理是智能信息處理的基礎(chǔ)。從人工智能的角度看，知識(shí)是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)，人類的智能行為依賴于利用已有的知識(shí)進(jìn)行分析、猜測(cè)、判斷和預(yù)測(cè)等。當(dāng)人們希望計(jì)算機(jī)具有智能行為時(shí)，首先需要在計(jì)算機(jī)上表達(dá)人類的知識(shí)，然后再告訴計(jì)算機(jī)如何像人一樣地利用這些知識(shí)。

自從人工智能領(lǐng)域誕生以來(lái)，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是其中最為重要的子領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的許多研究?jī)?nèi)容、研究方法和研究成果已經(jīng)深深滲入到計(jì)算機(jī)科學(xué)，進(jìn)而對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，在C++、Java等面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言中，“繼承”這一最為核心的技術(shù)就來(lái)源于知識(shí)表示與知識(shí)推理。再如，在軟件自動(dòng)化領(lǐng)域，許多程序規(guī)格語(yǔ)言和程序驗(yàn)證技術(shù)都借鑒了知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的Prolog語(yǔ)言等研究成果。從工程開發(fā)的角度看，專家系統(tǒng)、智能搜索引擎、智能控制系統(tǒng)、智能診斷系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)等具有所謂智能特征的系統(tǒng)都或多或少地依賴于知識(shí)表示與知識(shí)推理技術(shù)。因此，對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的課程，對(duì)于今后在相關(guān)領(lǐng)域從事系統(tǒng)開發(fā)和科學(xué)研究都大有裨益。

在ACM與IEEE-CS聯(lián)合攻關(guān)組制訂的計(jì)算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成：在其中的IS(Intelligent Systems)知識(shí)領(lǐng)域中，關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的內(nèi)容占據(jù)了10個(gè)知識(shí)單元中的2個(gè)，即知識(shí)單元“(Is3)知識(shí)表示與推理”以及知識(shí)單元“(IS5)高級(jí)知識(shí)表示與推理”。在ACM和IEEE-CS進(jìn)一步修訂后的計(jì)算機(jī)科學(xué)教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理同樣得到了高度重視。此外，在我國(guó)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，上述的IS3和IS5兩個(gè)知識(shí)單元被全部包括到計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程“人工智能”中。然而，據(jù)我們了解，由于“人工智能”在許多高校僅僅作為專業(yè)任選課開設(shè)，使得計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的許多學(xué)生無(wú)法接觸到知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的內(nèi)容。與此同時(shí)，由于課時(shí)數(shù)限制及沒有得到重視等因素，實(shí)際開設(shè)的“人工智能”課程(包括本科生課程和研究生課程)往往難以覆蓋CC2001在知識(shí)單元IS3和IS5中列出的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

實(shí)際上，經(jīng)過(guò)五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域已經(jīng)沉淀出一系列基本的方法、理論和技術(shù)；這些方法、理論和技術(shù)在CC2001的知識(shí)單元IS3和IS5中基本上都以知識(shí)點(diǎn)的形式列舉了出來(lái)。作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我們有責(zé)任將這些體現(xiàn)了幾代人智慧結(jié)晶的知識(shí)介紹給學(xué)生。另一方面，從研究者的角度來(lái)看，知識(shí)表示與知識(shí)推理是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域；尤其是隨著Web技術(shù)的發(fā)展以及Web科學(xué)的出現(xiàn)，知識(shí)表示與知識(shí)推理將在計(jì)算機(jī)科學(xué)中扮演越來(lái)越重要的角色。面對(duì)萬(wàn)維網(wǎng)這個(gè)全球最大的分布式信息庫(kù)，如何讓計(jì)算機(jī)對(duì)其中海量的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析、推理和管理，進(jìn)而為人類提供方便的知識(shí)服務(wù)，是目前信息技術(shù)領(lǐng)域面臨的一個(gè)重大問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外研究者基本上都是從人工智能的角度尋求解決思路；近年來(lái)成為研究熱點(diǎn)的語(yǔ)義Web更是完全建立在知識(shí)表示與知識(shí)推理的基礎(chǔ)上。因此，從開拓學(xué)生思維以及介紹研究與技術(shù)前沿的角度來(lái)看，也非常有必要向?qū)W生講授知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容。

基于以上認(rèn)識(shí)，我們?yōu)橛?jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)一年級(jí)的碩士研究生開設(shè)了一門32課時(shí)的選修課程，以CC2001和CS2008列出的知識(shí)單元為核心，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)。本文對(duì)教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)實(shí)踐中遇到的主要問(wèn)題進(jìn)行分析，針對(duì)這些問(wèn)題給出相應(yīng)的解決對(duì)策，并對(duì)我們獲得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)進(jìn)行總結(jié)。

1　“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體的教學(xué)設(shè)計(jì)

自上世紀(jì)九十年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多高校就將“知識(shí)表示與知識(shí)推理”作為一門課程，面向研究生或高年級(jí)的本科生開設(shè)。其中比較著名的包括加拿大多倫多大學(xué)Hector J.Levesque教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，美國(guó)斯坦福大學(xué)Leom Morgenstem教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，英國(guó)曼徹斯特大學(xué)Ulrike Sattler教授等講授的知識(shí)表示和推理課程，中山大學(xué)劉詠梅教授講授的知識(shí)表示和推理課程等。但是，由于沒有統(tǒng)一的課程設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，這些課程講授的知識(shí)點(diǎn)都不盡相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason總結(jié)了開設(shè)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提出了相應(yīng)的解決思路。其中，針對(duì)該課程缺乏統(tǒng)一的教學(xué)知識(shí)體的情況，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)持續(xù)14周、每周2次課的教學(xué)大綱。在文獻(xiàn)[5]中，Leora Morgenstem進(jìn)一步修訂了之前提出的教學(xué)大綱，建議在其中增加語(yǔ)義Web及Web本體語(yǔ)言O(shè)WL等內(nèi)容。

盡管目前各高校開設(shè)的知識(shí)表示與知識(shí)推理課程的課程大綱仍然不盡相同，但比較可喜的是，對(duì)知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)在CC2001計(jì)算教程中得到了高度重視。CC2001分別在“知識(shí)表示與推理”和“高級(jí)知識(shí)表示與推理”兩個(gè)知識(shí)單元中列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容。知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：命題邏輯和謂詞邏輯回顧，歸結(jié)原理與定理證明，非單調(diào)推理，概率推理，貝葉斯定理。知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(包括對(duì)象與框架、描述邏輯和繼承系統(tǒng))，非單調(diào)推理(包括非經(jīng)典邏輯、缺省推理、信念修正、偏好邏輯、知識(shí)源的集成、沖突信念的聚合)，對(duì)動(dòng)作和變化的推理(包括情景演算、事件演算和分枝問(wèn)題)，時(shí)態(tài)和空間推理，非確定性推理(包括概率推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和可能性理論、決策理論)，針對(duì)診斷的知識(shí)表示與定性知識(shí)表示。在CC2001的基礎(chǔ)上，CS2008在知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”中增加了合一與提升、前向鏈接、反向鏈接以及歸結(jié)等知識(shí)點(diǎn)；在知識(shí)單元“高級(jí)知識(shí)表示與推理”中增加了本體工程和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)兩個(gè) 知識(shí)點(diǎn)。

以CC2001和CS2008列出的知識(shí)點(diǎn)為基礎(chǔ)，在綜合考察了國(guó)內(nèi)外相關(guān)課程的開設(shè)情況之后，我們對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”課程的教學(xué)內(nèi)容及相應(yīng)的學(xué)時(shí)分配設(shè)計(jì)如下。

1)概述(2學(xué)時(shí))。介紹知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和前景：講授知識(shí)表示的基本思路和基本原理；介紹知識(shí)表示方法和技術(shù)的典型應(yīng)用：列舉典型的采用了知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)，與沒有采用知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行比較分析。

2)基于一階謂詞邏輯的知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。講授一階謂詞邏輯的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用一階謂詞邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用消解原理進(jìn)行知識(shí)推理；講授如何應(yīng)用Tableau算法進(jìn)行知識(shí)推理；分析一階謂詞邏輯存在的局限。

3)Horn子句邏輯與產(chǎn)生式系統(tǒng)(2學(xué)時(shí))。講解Horn子句及其過(guò)程解釋；介紹SLD歸結(jié)以及分別采用反向鏈和正向鏈的推理過(guò)程；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用Horn子句邏輯進(jìn)行知識(shí)表示和推理；對(duì)Prolog語(yǔ)言進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹；通過(guò)例子介紹如何應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示和推理。

4)結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(6學(xué)時(shí))。介紹對(duì)象與框架，介紹基本的框架形式系統(tǒng)：介紹語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，對(duì)推理過(guò)程中的繼承機(jī)制進(jìn)行介紹。介紹描述邏輯家族的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；以邏輯系統(tǒng)ALC為例，講解描述邏輯的語(yǔ)法和語(yǔ)義；通過(guò)例子講授如何應(yīng)用描述邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用Tableau算法對(duì)描述邏輯刻畫的知識(shí)進(jìn)行推理。

5)非單調(diào)知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。介紹非單調(diào)性推理的研究歷史；講解封閉世界假設(shè)與開放世界假設(shè)；講解缺省推理和限定推理；對(duì)自認(rèn)知邏輯、偏好邏輯和真值維持系統(tǒng)進(jìn)行介紹；對(duì)信念修正、知識(shí)源的集成以及沖突信念的聚合進(jìn)行介紹。

6)非確定知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。對(duì)模糊邏輯進(jìn)行介紹；講授概率推理和主觀貝葉斯方法；對(duì)粗糙集、可能性理論和決策理論進(jìn)行介紹。

7)解釋與診斷(2學(xué)時(shí))。講授反繹推理的基本思路，將其與演繹推理和歸納推理進(jìn)行比較分析；以一個(gè)電路系統(tǒng)為例，講授如何在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上采用反繹推理進(jìn)行故障診斷。

8)動(dòng)作與規(guī)劃(4學(xué)時(shí))。介紹動(dòng)作與規(guī)劃領(lǐng)域的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；講授如何在STRIPS系統(tǒng)中對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫以及如何進(jìn)行規(guī)劃求解：講授如何應(yīng)用情景演算和事件演算對(duì)動(dòng)作進(jìn)行刻畫、推理、及規(guī)劃求解；對(duì)框架問(wèn)題、條件問(wèn)題和分枝問(wèn)題進(jìn)行介紹；對(duì)規(guī)劃語(yǔ)言PDDL進(jìn)行介紹。

9)時(shí)態(tài)和空間推理(2學(xué)時(shí))。對(duì)時(shí)間點(diǎn)／時(shí)間段、離散／連續(xù)、有限／無(wú)限、線性／分支等表示時(shí)態(tài)信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)Allen的區(qū)間代數(shù)理論進(jìn)行介紹；對(duì)線性時(shí)態(tài)邏輯和分支時(shí)態(tài)邏輯進(jìn)行介紹；對(duì)基于點(diǎn)／基于區(qū)域、離散／連續(xù)、有限／無(wú)限、同維／混合維等表示空間信息的不同方式進(jìn)行介紹；對(duì)區(qū)域連接演算RCC進(jìn)行介紹；對(duì)時(shí)態(tài)與空間推理的結(jié)合進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。

10)語(yǔ)義Web和本體工程(2學(xué)時(shí))。介紹語(yǔ)義Web的基本思想、技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)；講授語(yǔ)義Web的層次模型以及各個(gè)層次的目標(biāo)和功能；對(duì)資源描述框架RDF、Web本體語(yǔ)言O(shè)WL、Web規(guī)則標(biāo)記語(yǔ)言RIF、Web查詢語(yǔ)言SPARQL等進(jìn)行介紹。對(duì)本體的構(gòu)建、管理和維護(hù)進(jìn)行介紹。

上述教學(xué)內(nèi)容的基本特點(diǎn)是覆蓋了CC2001和CS2008列出的關(guān)于知識(shí)表示與推理的所有知識(shí)點(diǎn)。此外，我們將目前作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的語(yǔ)義Web等內(nèi)容引入了課堂教學(xué)，不僅可以將相關(guān)研究前沿展示在學(xué)生面前，而且還可以讓學(xué)生更加深刻地體會(huì)學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的價(jià)值，進(jìn)一步激發(fā)他們的學(xué)習(xí)熱情。另一方面，上述教學(xué)內(nèi)容存在的一個(gè)缺陷是內(nèi)容過(guò)多。由于受到課時(shí)數(shù)的限制，部分內(nèi)容在講授時(shí)不能充分展開，留給學(xué)生課堂練習(xí)和討論的時(shí)間不充裕。

2　教學(xué)實(shí)踐中的主要問(wèn)題及對(duì)策

在圍繞“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體開展教學(xué)實(shí)踐時(shí)，我們遇到的問(wèn)題主要來(lái)自以下幾個(gè)方面：教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程以及其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視，缺乏合適的教材，學(xué)生缺乏必要的基礎(chǔ)知識(shí)。下面對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行逐一分析，對(duì)我們采取的對(duì)策進(jìn)行相應(yīng)介紹。

2.1　師生對(duì)“人工智能”課程不重視

許多教師和學(xué)生對(duì)“人工智能”課程不夠重視，甚至存在偏見。我們覺得，這種現(xiàn)狀很大程度上是由人工智能自身的發(fā)展歷程造成的。人工智能領(lǐng)域剛誕生時(shí)就被賦予過(guò)高的期望；早期的研究者也過(guò)于樂觀地給出了一些不切實(shí)際的承諾。由于不能在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)過(guò)高的目標(biāo)和兌現(xiàn)相應(yīng)的承諾，使人工智能領(lǐng)域在上世紀(jì)80年代末90年代初一度跌入低谷，甚至達(dá)到了聲名狼藉的地步。這一特殊的發(fā)展歷程使得一部分對(duì)人工智能了解不多的教師和學(xué)生產(chǎn)生誤解，認(rèn)為人工智能是一個(gè)比較務(wù)虛的領(lǐng)域。這種誤解甚至影響到“人工智能”課程的開設(shè)。目前，在許多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，“人工智能”往往只作為選修課程開設(shè)，沒有得到教師和學(xué)生的普遍重視。

實(shí)際上，從信息技術(shù)發(fā)展規(guī)律的角度來(lái)看，人工智能的上述發(fā)展歷程是很正常的。根據(jù)市場(chǎng)權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的“技術(shù)成熟度曲線”(hype cycle)理論，一項(xiàng)新的IT技術(shù)在產(chǎn)生之后，一般先是默默無(wú)聞地奮力發(fā)展幾年，然后會(huì)由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起來(lái)，接著會(huì)因?yàn)闆]能兌現(xiàn)過(guò)高的承諾而跌入谷底，最后會(huì)再次崛起并由于過(guò)硬的成就而被大眾普遍接受。人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了從默默無(wú)聞到迅速火爆再到跌入谷底的發(fā)展過(guò)程，目前正處于再次崛起的階段，并且將通過(guò)不斷取得的成就而被大眾普遍接受。

人工智能的教學(xué)在CC2001和CS2008中得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成，作為其中的知識(shí)領(lǐng)域之一，智能系統(tǒng)(即人工智能)與離散結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計(jì)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等已經(jīng)得到普遍重視的知識(shí)領(lǐng)域具有了相同的地位。在我國(guó)高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，也將“人工智能”作為了計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程。但是，對(duì)人工智能相關(guān)知識(shí)的傳播需要一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，仍然需要廣大科研和教育工作者的不懈努力。

2.2　師生對(duì)“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視

即便部分教師和學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能知識(shí)領(lǐng)域的重要性，但對(duì)于其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體仍然不夠重視，認(rèn)為沒有必要專門通過(guò)一門課程進(jìn)行教學(xué)。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我們可以對(duì)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程作進(jìn)一步考察。我們知道，人工智能領(lǐng)域的誕生就是從知識(shí)表示和知識(shí)推理開始的。在1956年標(biāo)志著人工智能誕生的Dartmouth會(huì)議上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“邏輯理論家”就依賴于知識(shí)表示和知識(shí)推理。在此之后的五十多年中，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是人工智能中最為重要的子領(lǐng)域。相 應(yīng)的一個(gè)佐證是，1966年到2009年期間，在獲得圖靈獎(jiǎng)的56名科學(xué)家中，Marvin Minsky、John Mccarthy、Herbert Simon、Allen Newell、Edward Feigenbaum和Raj Reddy等6名科學(xué)家都在知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性的研究成果。

知識(shí)表示與知識(shí)推理的重要性在CC2001和CS2008中同樣得到了體現(xiàn)。CC2001給出的“智能系統(tǒng)”知識(shí)領(lǐng)域由以下10個(gè)知識(shí)單元組成：智能系統(tǒng)中的基本問(wèn)題、搜索與約束求解、知識(shí)表示與推理、高級(jí)搜索、高級(jí)知識(shí)表示與推理、智能主體、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人；C$2008在CC200I的基礎(chǔ)上增加了智能感知這個(gè)知識(shí)單元。其中，關(guān)于知識(shí)表示和知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容不僅占據(jù)了兩個(gè)知識(shí)單元，而且在智能主體、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人等知識(shí)單元中也占據(jù)了相應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的位置。由于32課時(shí)的人工智能選修課程通常只能對(duì)上述知識(shí)單元作一個(gè)概要性的介紹，對(duì)于想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)的學(xué)生，在有條件的情況下，我們完全有必要開設(shè)一門關(guān)于“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的課程。另外，從上一節(jié)給出的教學(xué)設(shè)計(jì)可以看出，如果要覆蓋CC2001和CS2008給出的關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的所有知識(shí)點(diǎn)，一門32課時(shí)的課程在時(shí)間上還很不夠用。因此，基于以上分析，我們希望“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的教學(xué)首先能夠得到相關(guān)教師的認(rèn)可和重視，然后通過(guò)課程設(shè)置等途徑逐漸吸引學(xué)生的關(guān)注，并在教學(xué)過(guò)程中激發(fā)起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情。

2.3　缺少合適的教材

盡管CC2001和CS2008詳細(xì)地列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的主要知識(shí)點(diǎn)，但是，據(jù)我們所知，目前還沒有出現(xiàn)完全覆蓋這些知識(shí)點(diǎn)的合適教材，而中文的相關(guān)教材更是缺乏。

在參考了多方面的資料之后，我們選擇了Ronald Brachman和Hector Levesque撰寫的《Knowledge Representation and Reasoning》作為教材。Ronald Brachman和Hector Levesque都是知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的著名學(xué)者。其中，Ronald Brachman于1977年在哈佛大學(xué)攻讀博士學(xué)位時(shí)提出了KL-ONE系統(tǒng)，開創(chuàng)了目前成為研究熱點(diǎn)的描述邏輯領(lǐng)域，之后于2003年擔(dān)任了美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的主席，目前是ACM院士、雅虎全球研究運(yùn)營(yíng)副總裁。Hector Levesque在知識(shí)表示領(lǐng)域也做出了許多開創(chuàng)性的研究成果，曾于2001年擔(dān)任人工智能頂級(jí)會(huì)議IJCAI的主席，于2006年當(dāng)選加拿大皇家學(xué)會(huì)會(huì)士。除了時(shí)態(tài)和空間推理以及本體工程這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之外，CC2001和CS2008中列出的其他關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的知識(shí)點(diǎn)，在《Knowledge Representation and Reasoning》中都基本上得到了體現(xiàn)。另外，為了在課程中向?qū)W生介紹語(yǔ)義Web方面的知識(shí)，我們選擇了Grigoris Antoniou和Frank van Harmelen撰寫的《A Semantic Web Primer》作為參考書目。

2.4　學(xué)生缺乏必需的基礎(chǔ)知識(shí)

知識(shí)表示與知識(shí)推理的核心思想是采用形式語(yǔ)言(尤其是邏輯語(yǔ)言)對(duì)知識(shí)進(jìn)行刻畫和推理，因此要求學(xué)生在學(xué)習(xí)該課程前具有扎實(shí)的數(shù)理邏輯基礎(chǔ)知識(shí)。

盡管數(shù)理邏輯對(duì)于整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科來(lái)說(shuō)具有非常重要的作用，但在目前計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，數(shù)理邏輯往往只作為離散數(shù)學(xué)課程的一個(gè)部分進(jìn)行教學(xué)，在課時(shí)數(shù)量上非常有限。此外，從教材的角度來(lái)看，大部分離散數(shù)學(xué)教材的數(shù)理邏輯部分主要介紹命題邏輯的相關(guān)知識(shí)，而且只介紹命題邏輯聯(lián)結(jié)詞、范式、等值演算、自然推理系統(tǒng)等最基本的內(nèi)容；對(duì)一階謂詞邏輯以及命題邏輯中更為深入的內(nèi)容介紹得很少，甚至不介紹。這些內(nèi)容對(duì)于學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理知識(shí)體來(lái)說(shuō)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。例如，根據(jù)我們?cè)谥v授“知識(shí)表示與知識(shí)推理”之前的調(diào)查，許多研究生對(duì)于一階謂詞邏輯的語(yǔ)法與語(yǔ)義等基本概念都還比較模糊，對(duì)于消解原理、Tableau方法、可滿足性問(wèn)題等內(nèi)容更是沒有接觸過(guò)。

針對(duì)上述問(wèn)題，除了原計(jì)劃關(guān)于一階謂詞邏輯知識(shí)表示的4個(gè)課時(shí)之外，我們臨時(shí)增加了2個(gè)課時(shí)的課堂教學(xué)，為學(xué)生補(bǔ)充命題邏輯的語(yǔ)法和語(yǔ)義、公式可滿足性問(wèn)題、Tableau判定算法、基于消解原理的判定算法等內(nèi)容。由于受到課時(shí)的限制，許多重要的結(jié)論及其證明過(guò)程無(wú)法在課堂上詳細(xì)闡述。

值得一提的是，由于研究課題的需要，我們組織部分研究生一起學(xué)習(xí)了John Bell和Moshe Machover撰寫的著名教材《A Course in Mathematical Logic》。在學(xué)習(xí)這本教材時(shí)，我們將研究生分為三個(gè)小組，讓各個(gè)小組自學(xué)該教材，對(duì)其中的引理、定理以及問(wèn)題(Problem)進(jìn)行證明或求解，然后在每周一次的學(xué)習(xí)班上使用黑板講解他們的證明或求解過(guò)程。在3個(gè)月的時(shí)間里，將這本教材中的第一章和第二章學(xué)完后，這些研究生的數(shù)理邏輯知識(shí)明顯上了一個(gè)臺(tái)階。在之后學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的過(guò)程中，這部分研究生的學(xué)習(xí)效果也明顯好得多。在今后的教學(xué)中，我們希望計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的研究生能夠先學(xué)習(xí)一門數(shù)理邏輯方面的課程，然后再學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程。

3　結(jié)語(yǔ)