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人工智能的論文篇一
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識(shí)解決問題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會(huì)受到越來越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能的論文篇二
摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問題的解決措施
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能的論文篇三
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹碓街匾?。?1世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能的論文篇四
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類智能通過語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文篇五
智能機(jī)器人是人類智慧的結(jié)晶,它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎大家前來參考查閱！
【篇一】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢(shì)下，英語(yǔ)教學(xué)需求增長(zhǎng)，尤其對(duì)于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語(yǔ)教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語(yǔ)言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語(yǔ)教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語(yǔ)教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語(yǔ)教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語(yǔ);混合式教學(xué);構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語(yǔ)教學(xué)目的來看，其核心主要在于語(yǔ)言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語(yǔ)義理解、口語(yǔ)表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長(zhǎng)期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究?jī)蓚€(gè)方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)探索、對(duì)相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計(jì)，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲(chǔ)、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號(hào)化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對(duì)人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語(yǔ)言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語(yǔ)言解析技術(shù)、語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長(zhǎng)，這些技術(shù)在語(yǔ)言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級(jí)的進(jìn)程當(dāng)中，為語(yǔ)言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。
(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價(jià)值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價(jià)值大致體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是優(yōu)勢(shì)整合價(jià)值。語(yǔ)言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢(shì)與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢(shì)，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價(jià)值。語(yǔ)言類科目不僅對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)體系具有較高要求，同時(shí)也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革。混合式教學(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)提供良好的支持，同時(shí)還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。
(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)完成自動(dòng)化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語(yǔ)教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對(duì)于學(xué)生英語(yǔ)應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式時(shí)，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語(yǔ)料庫(kù)儲(chǔ)備來完成自動(dòng)化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語(yǔ)聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對(duì)性的自動(dòng)化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語(yǔ)聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動(dòng)篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動(dòng)搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動(dòng)識(shí)別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動(dòng)且隨機(jī)的語(yǔ)言場(chǎng)景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識(shí)別后，語(yǔ)料庫(kù)便可自動(dòng)篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動(dòng)批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語(yǔ)教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語(yǔ)法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語(yǔ)寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于自身英語(yǔ)寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語(yǔ)寫作指導(dǎo)時(shí)，同樣可由線上、線下兩個(gè)不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動(dòng)批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語(yǔ)書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評(píng)測(cè)下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評(píng)定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。
(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語(yǔ)翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換過程，對(duì)于學(xué)習(xí)者的語(yǔ)法運(yùn)用水平、實(shí)時(shí)解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對(duì)更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺(tái)應(yīng)用能夠?yàn)橛⒄Z(yǔ)翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語(yǔ)言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識(shí)模塊拆分功能來理順語(yǔ)句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營(yíng)造身臨其境的語(yǔ)言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動(dòng)化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場(chǎng)景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語(yǔ)言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺(tái)，由云平臺(tái)根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)鏈條，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識(shí)模塊展開針對(duì)性補(bǔ)充練習(xí)。
(四)口語(yǔ)對(duì)話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對(duì)一對(duì)話高校教育階段，英語(yǔ)教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語(yǔ)言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語(yǔ)對(duì)話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語(yǔ)課堂中對(duì)話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對(duì)一的對(duì)話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時(shí)取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時(shí)，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對(duì)話對(duì)象，圍繞主題展開聊天式對(duì)話，從而達(dá)到口語(yǔ)訓(xùn)練目的，同時(shí)還可避免與真人對(duì)話時(shí)羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語(yǔ)練習(xí)時(shí)，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對(duì)對(duì)話的層級(jí)與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話練習(xí)效果的提升。
(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價(jià)值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式的同時(shí)，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時(shí)進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語(yǔ)教學(xué)工作當(dāng)中，動(dòng)態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時(shí)積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會(huì)議，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時(shí)建立綜合線上、線下兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時(shí)由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動(dòng)向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語(yǔ)混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長(zhǎng)和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動(dòng)功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語(yǔ)教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢(shì)，在后期英語(yǔ)混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動(dòng)，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個(gè)體的主觀能動(dòng)性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊(duì)伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗(yàn);積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識(shí)的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動(dòng)對(duì)話環(huán)節(jié)、實(shí)時(shí)翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾谌斯ぶ悄鼙尘跋拢e極開展英語(yǔ)混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢(shì)來促進(jìn)學(xué)生對(duì)于知識(shí)的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語(yǔ)教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。
(三)重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時(shí)表現(xiàn)，期末考試成績(jī)作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評(píng)價(jià)板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動(dòng)情況等都納入評(píng)價(jià)考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個(gè)考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語(yǔ)應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對(duì)性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評(píng)價(jià)效果，可以通過線上師生互評(píng)、學(xué)生互評(píng)、小組評(píng)價(jià)、學(xué)生自我評(píng)價(jià)等方式來實(shí)施多元化評(píng)價(jià)，這樣通過多維度、多元化的混合式評(píng)價(jià)，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評(píng)價(jià)，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn)：
[3]郭璽平.混合式教學(xué)模式下的高校英語(yǔ)演講課程設(shè)計(jì)與實(shí)踐———以內(nèi)蒙古師范大學(xué)為例[j].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)(教育科學(xué)版)，2018，31(3)：87-90.
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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院
【篇二】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎趆opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
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(jì)算機(jī)實(shí)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。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(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。也就是說，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(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
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)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(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(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
【篇三】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
摘要：隨著社會(huì)的飛速發(fā)展,科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步,工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化,人工智能時(shí)代勢(shì)不可擋,尤其是機(jī)器人得到更大范圍的推廣與應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人的突出優(yōu)勢(shì)是精準(zhǔn)度較高,工作效率高,能夠承受較大工作強(qiáng)度,為整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見,工業(yè)機(jī)器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展,詳細(xì)闡述了工業(yè)機(jī)器人的特征,探討其未來發(fā)展趨勢(shì)與方向,以期為整個(gè)工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞：人工智能時(shí)代;工業(yè)機(jī)器人;趨勢(shì);
abstract：
withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.
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隨著人工智能時(shí)代的到來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破,大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心,為工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進(jìn)的技術(shù)支持。在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展進(jìn)程中,其操作趨于簡(jiǎn)易化,精準(zhǔn)度更高,能夠廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域,投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢(shì)。立足工業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器人應(yīng)用于產(chǎn)品檢測(cè)、焊接以及搬運(yùn)等環(huán)節(jié)。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)強(qiáng)化對(duì)人力應(yīng)用的緩解,在優(yōu)勢(shì)上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作,同時(shí),操作持久性更加突出。
從構(gòu)成上分析,工業(yè)機(jī)器人主要包含三個(gè)部分,即本體、驅(qū)動(dòng)以及控制三個(gè)系統(tǒng)。從功能上分析,一種機(jī)器人的作用體現(xiàn)在對(duì)人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化,有效發(fā)揮仿生學(xué)的特征,能力更顯多樣化,自由度更高。在當(dāng)前的工業(yè)領(lǐng)域,之所以選擇工業(yè)機(jī)器人,主要源于其較低的單機(jī)價(jià)格,便于維修,應(yīng)用效率較高。
2.1工業(yè)機(jī)器人以高精度減速機(jī)為核心構(gòu)成,涉及多種技術(shù)類型,要求較高
在工業(yè)機(jī)器人中,關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機(jī),涉及多種技術(shù)類型。首先,材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵,尤其對(duì)減速機(jī)減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求,目的是保證運(yùn)行的高精度標(biāo)準(zhǔn)。在材料構(gòu)成方面,要強(qiáng)化對(duì)金相組織、材料化學(xué)元素以及含量的科學(xué)控制。其次,加工技術(shù)不容忽視。在減速器中,非標(biāo)特殊軸承是必不可少的組成部分,結(jié)構(gòu)極具特殊性,需要減速器零件加工尺寸來確認(rèn)間隙標(biāo)準(zhǔn),工人技術(shù)要求更高。
2.2以電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的全方位控制
對(duì)于工業(yè)機(jī)器人的控制,電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器作用突出,強(qiáng)化對(duì)控制系統(tǒng)的管理,尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標(biāo)準(zhǔn)。首先,快響應(yīng)伺服控制技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對(duì)位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制,合理運(yùn)用干擾觀測(cè)以及前饋補(bǔ)償算法。具體講,要采用指標(biāo)預(yù)測(cè)法來構(gòu)建內(nèi)部預(yù)測(cè)模型,達(dá)到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次,為了保證工業(yè)機(jī)器人能夠有效發(fā)揮識(shí)別功能,要依托在線參數(shù)自整定技術(shù),強(qiáng)化轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及pid參數(shù)的在線優(yōu)化,達(dá)到參數(shù)的精準(zhǔn)判定。另外,在線慣量辨識(shí)算法明確伺服驅(qū)動(dòng)器的實(shí)際工況,強(qiáng)化參數(shù)的智能化控制,以現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際為要求,合理進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。
2.3以實(shí)時(shí)性為要求,強(qiáng)化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性
在工業(yè)機(jī)器人中,運(yùn)動(dòng)學(xué)控制系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高。目前,機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制卡以定制方式為主,同時(shí),強(qiáng)調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合,強(qiáng)化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實(shí)現(xiàn),尤其是對(duì)于操作系統(tǒng)的消息處理機(jī)制,更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應(yīng)的需要,增強(qiáng)實(shí)時(shí)性,為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。
3.1工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,整體性能增強(qiáng),適用范圍更廣
立足新時(shí)期的發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人更顯多樣性,如焊接機(jī)器人、清潔機(jī)器人等逐漸投入使用,工程自動(dòng)化程度顯著增強(qiáng)。隨著技術(shù)水平的不斷提升,機(jī)器人的造價(jià)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),但是,性能卻不斷增強(qiáng)。例如,對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)械手,其主要原理是進(jìn)行人手及手臂的模仿,實(shí)現(xiàn)靈活抓取以及搬運(yùn)的功能,滿足自動(dòng)化操作的目標(biāo)。縱觀當(dāng)前,機(jī)械手應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機(jī)械手能夠在既定的時(shí)間內(nèi)較為準(zhǔn)確與高效地完成操作動(dòng)作,這也成為工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的主要方向。目前,信息技術(shù)發(fā)展迅速,尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴(kuò)大,加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持,工業(yè)機(jī)器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,強(qiáng)化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護(hù)系統(tǒng)功能的提升。同時(shí),依托仿真模擬化程序設(shè)計(jì),切實(shí)增強(qiáng)智能化與自動(dòng)化水平,整體性能不斷提升,在應(yīng)用方面更顯可靠性,適用范圍更廣。
立足工業(yè)生產(chǎn),很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護(hù)相矛盾,對(duì)從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響,有些操作人類很難完成,這也成為工業(yè)機(jī)器人得以推廣應(yīng)用的重要因素。例如,對(duì)于真空機(jī)器人,其之所以在工業(yè)中應(yīng)用,主要原因是半導(dǎo)體工業(yè)中,真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成,而真空機(jī)器人的引進(jìn)實(shí)現(xiàn)這一問題的解決。另外,在一些惡劣環(huán)境中,如適應(yīng)無阻運(yùn)動(dòng)的蛇形機(jī)器人,滿足水下作業(yè)的仿生魚機(jī)器人等,都處于不斷研發(fā)之中,備受矚目。也就是說,在工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)程中,更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征,能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)人類行為的模仿與替代,成為新時(shí)期工業(yè)機(jī)器人研發(fā)的新動(dòng)向。
在機(jī)器人內(nèi)部,核心構(gòu)成為控制系統(tǒng),是發(fā)揮功能的重要保障,強(qiáng)化對(duì)記憶、示教、通信連接以及坐標(biāo)設(shè)置功能的支持。當(dāng)前,計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷升級(jí)更新,為工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強(qiáng)大動(dòng)力,整體控制水平顯著提升。具體講,在控制器方面,由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說,計(jì)算機(jī)水平的提升使得工業(yè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛,更顯統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢(shì),網(wǎng)絡(luò)化特征明顯?；诖?工業(yè)機(jī)器人的操作更顯便捷性,具備簡(jiǎn)單的操作常識(shí)即可,無需投入人力物力進(jìn)行培訓(xùn),在很短的時(shí)間內(nèi)就可以對(duì)機(jī)器人進(jìn)行模塊功能調(diào)整,在根本上使機(jī)器人的使用更加方便與快捷,維護(hù)管理工作也易于進(jìn)行。
3.4綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善,實(shí)現(xiàn)對(duì)人類思維與神經(jīng)的多功能仿生
立足信息時(shí)代,人工智能的發(fā)展勢(shì)不可擋,智能化成為工業(yè)機(jī)器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機(jī)器人,即強(qiáng)調(diào)機(jī)器人對(duì)人類模仿的更高層次,需要具備更高層級(jí)的仿生,既要能夠模仿人類的動(dòng)作行為,同時(shí),還需要具有人類的思維與神經(jīng)?；诖?傳感器成為智能工業(yè)機(jī)器人的重要構(gòu)成部分,尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn),加快工業(yè)機(jī)器人智能化的發(fā)展速度。例如,對(duì)于從事電弧焊接的機(jī)器人,采用多傳感器融合配置,融電弧傳感器、視覺傳感器以及機(jī)器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下,機(jī)器人能夠憑借激光視覺掃描功能,獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息,保證電弧焊接的精準(zhǔn)性。另外,遠(yuǎn)距離遙控機(jī)器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺(tái)階。這種技術(shù)在機(jī)器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應(yīng)用,處于不斷完善與成熟中。
首先,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人起步較晚,發(fā)展時(shí)間較短,資金投入方面彰顯不足,在技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)方面彰顯無力性,處于不斷摸索與提升階段,研發(fā)力度亟待增強(qiáng)。其次,對(duì)于我國(guó)機(jī)器人的發(fā)展,在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對(duì)薄弱,尤其是機(jī)器人很多關(guān)鍵部件需要進(jìn)口,生產(chǎn)成本大幅增加,機(jī)器人市場(chǎng)仍需不斷擴(kuò)大,尤其是過高的成本支出,使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次,工業(yè)機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢(shì)為前提,但是,我國(guó)在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達(dá)標(biāo),給推廣與應(yīng)用造成巨大阻力。
隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步,智能機(jī)器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級(jí)中,因此,工業(yè)智能機(jī)器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個(gè)方面的工作。首先,從理論研究方面分析,要重視加強(qiáng)指揮制造技術(shù)的探究,尤其是針對(duì)機(jī)器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn),要切實(shí)提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,有效應(yīng)對(duì)生產(chǎn)難題,借助新型制造技術(shù)與制造模式,縮短機(jī)器人生產(chǎn)與推廣時(shí)間。其次,要結(jié)合社會(huì)需求,合理增加智能機(jī)器人科研項(xiàng)目資金投入,設(shè)置專項(xiàng)資金,尤其是面對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段,要擴(kuò)大對(duì)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量,在根本上為工業(yè)智能機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步創(chuàng)造條件。再次,立足新時(shí)期,要對(duì)工業(yè)機(jī)器人相關(guān)條例、規(guī)則等進(jìn)行完善,加快核心技術(shù)研發(fā)速度,同時(shí),做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)分析,推動(dòng)智能機(jī)器人工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程的加快,構(gòu)建更加完善的標(biāo)準(zhǔn)體系,強(qiáng)化對(duì)人機(jī)交互準(zhǔn)則的合理優(yōu)化。
6結(jié)束語(yǔ)
綜上,工業(yè)機(jī)器人是多學(xué)科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物,對(duì)工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此,要立足信息時(shí)代,在人工智能技術(shù)的支撐下,準(zhǔn)確掌握工業(yè)機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì),明確技術(shù)特征,促使工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低,性能逐步增強(qiáng)。同時(shí),要重視仿生學(xué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,強(qiáng)化控制系統(tǒng)功能的不斷升級(jí)改造,加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展,大幅提升工業(yè)機(jī)器人的智能化水平,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一化建設(shè),拓展機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域,以便更好發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人在人工智能時(shí)代的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
人工智能的論文篇六
人工智能簡(jiǎn)稱為ai。研究和開發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學(xué)。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個(gè)“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊(duì)。未來十年，我們將進(jìn)入不可想象的智能化社會(huì)。智能機(jī)器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機(jī)器人教育具有實(shí)踐性強(qiáng)、探索性強(qiáng)和綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，有利于學(xué)生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機(jī)器人教學(xué)研究活動(dòng)，讓小學(xué)生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學(xué)階段實(shí)現(xiàn)stem教育理念、提高學(xué)生動(dòng)手能力、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神的最好途徑。
國(guó)務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國(guó)之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點(diǎn)！人工智能正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略。2018年7月，中國(guó)第二屆stem大會(huì)在深圳福田召開，大會(huì)邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)外著名的專家學(xué)者開設(shè)主題講座，介紹最新的stem教學(xué)理論和實(shí)踐成果，掀起了福田stem教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。stem是用科學(xué)、數(shù)學(xué)知識(shí)和先進(jìn)技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計(jì)解決方法—利用科學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)知識(shí)實(shí)施解決方法—將解決方法傳達(dá)給大家。基于學(xué)校學(xué)科融合的辦學(xué)理念，我校積極探索stem教育的模式，開設(shè)機(jī)器人stem課程，開展教師的課題研究和學(xué)生的探究性小課題研究、積極組織學(xué)生參與區(qū)、市級(jí)機(jī)器人創(chuàng)客比賽活動(dòng)，積極投身人工智能的教學(xué)研究行列，培養(yǎng)學(xué)生的stem素養(yǎng)。
機(jī)器人stem課程是一門激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計(jì)、組裝、編程、運(yùn)行機(jī)器人為主要學(xué)習(xí)內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動(dòng)手能力和提升學(xué)生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標(biāo)的課程。機(jī)器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機(jī)械部分，大型電機(jī)、中型電機(jī)等動(dòng)力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機(jī)器人的核心部件——控制器。學(xué)生通過動(dòng)手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實(shí)用功能的機(jī)器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學(xué)生的動(dòng)手能力，培養(yǎng)了學(xué)生的邏輯思維和解決問題的能力。他們?cè)谧鲋袑W(xué)、在玩中學(xué)、在學(xué)中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機(jī)器人賦予運(yùn)行的程序，機(jī)器人就是一堆塑料。因此，編程是機(jī)器人stem課程的核心。在編寫程序的過程中，學(xué)生需要把一個(gè)復(fù)雜的大問題，分解成一個(gè)個(gè)可以解決的小問題，循序漸進(jìn)，逐步解決整個(gè)問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機(jī)器人的搭建結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機(jī)器人感知外界的環(huán)境信息，并對(duì)感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機(jī)器人能夠順利完成指定的任務(wù)。
以筆者執(zhí)教的《走進(jìn)人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機(jī)器人飛速?gòu)椬唷兑胺滹w舞》的精彩視頻，勾起了學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)的好奇心，產(chǎn)生探究科學(xué)的勇氣，讓學(xué)生對(duì)機(jī)器人技術(shù)有強(qiáng)烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)法教學(xué)，讓學(xué)生通過微課程學(xué)習(xí)ev3編程技術(shù)，循序漸進(jìn)地完成兩個(gè)任務(wù)：1.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng);2.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng)并且到達(dá)指定地點(diǎn);最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學(xué)生用樂高的配件搭建機(jī)械臂，編寫程序，讓樂高機(jī)器人模擬宇航員調(diào)整太陽(yáng)能電池板，學(xué)生在設(shè)計(jì)、編程、調(diào)試中學(xué)得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚(yáng)。
課題研究是學(xué)校發(fā)展的源動(dòng)力，是促進(jìn)師生專業(yè)成長(zhǎng)的重要途徑。機(jī)器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實(shí)踐性的學(xué)科，如何為學(xué)生學(xué)習(xí)的“思維體操”提供了一個(gè)嶄新的“表演舞臺(tái)”，使教學(xué)取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器人教學(xué)研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請(qǐng)了福田區(qū)教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題《基于stem教育理念下的機(jī)器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請(qǐng)了2018年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機(jī)器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學(xué)習(xí)，敢于實(shí)踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進(jìn)步。
以學(xué)生的探究性小課題為例，學(xué)生采用pbl項(xiàng)目式學(xué)習(xí)方式開展小課題研究，學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生間“合作、交流、探究”式學(xué)習(xí)，掌握了隱含在問題背后的科學(xué)知識(shí)，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力。在研究的過程中，學(xué)生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學(xué)態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進(jìn)搭建模型，設(shè)計(jì)實(shí)用的機(jī)械臂，進(jìn)一步提升機(jī)器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團(tuán)隊(duì)成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個(gè)個(gè)課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動(dòng)的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識(shí)。
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍(lán)的天空中展翅翱翔。機(jī)器人比賽讓學(xué)生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機(jī)器人比賽活動(dòng)，為學(xué)生搭建個(gè)性成長(zhǎng)的平臺(tái)，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗比賽，不斷修改機(jī)器人的設(shè)計(jì)，并對(duì)機(jī)器人重新進(jìn)行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績(jī)，品嘗成功的快樂。
通過參與各級(jí)各類機(jī)器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚(yáng)了學(xué)生的個(gè)性，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，培養(yǎng)了學(xué)生的核心素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊(duì)員賈壹方談到參加機(jī)器人創(chuàng)意賽時(shí)，感觸良多：參加了機(jī)器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學(xué)到了許多關(guān)于編程、搭建的知識(shí)，更重要的是：我認(rèn)識(shí)到了團(tuán)體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認(rèn)真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個(gè)又一個(gè)困難，感謝福民小學(xué)為我們提供了這樣一個(gè)學(xué)習(xí)和進(jìn)步的機(jī)會(huì)。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學(xué)生行走在人工智能校本課程的探索和實(shí)踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)學(xué)生參與各種展示活動(dòng)，為學(xué)生探索科技搭建更完美的平臺(tái)，培養(yǎng)人工智能時(shí)代的信息技術(shù)精英。
參考文獻(xiàn)：
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[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養(yǎng)的小學(xué)機(jī)器人創(chuàng)客課程實(shí)踐研究[j].中國(guó)教育信息化，2018，1.
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’。”[1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類智能通過語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代之作《制作機(jī)器會(huì)思考嗎？》里面提出了測(cè)試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國(guó)首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國(guó)對(duì)發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。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。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會(huì)計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會(huì)計(jì)工作的方方面面。
（一）會(huì)計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對(duì)接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別票據(jù)、生成會(huì)計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對(duì)每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語(yǔ)音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動(dòng)生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會(huì)計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
（二）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會(huì)計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會(huì)計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
（三）會(huì)計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡(jiǎn)單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，但并不能完全替代會(huì)計(jì)人員，隨著人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡(jiǎn)單記賬工作的初級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)越來越少，而中高級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測(cè)和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會(huì)計(jì)職能的重心將向預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃、控制、評(píng)價(jià)等目前人工智能無法取代的管理會(huì)計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會(huì)計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會(huì)計(jì)行業(yè)中，一方面，簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢(shì)必減少，基層會(huì)計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會(huì)人員發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，會(huì)計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營(yíng)管理上，使其有從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會(huì)計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會(huì)被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對(duì)于會(huì)計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對(duì)于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會(huì)計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級(jí)會(huì)計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時(shí)可以接任ceo。會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的突破離不開懂會(huì)計(jì)知識(shí)的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識(shí)儲(chǔ)備，協(xié)助人工智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
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人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
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(jì)算機(jī)實(shí)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。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(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。也就是說，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(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
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)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(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(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢(shì)下，英語(yǔ)教學(xué)需求增長(zhǎng)，尤其對(duì)于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語(yǔ)教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語(yǔ)言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z(yǔ)教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語(yǔ)教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語(yǔ)教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語(yǔ);混合式教學(xué);構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語(yǔ)教學(xué)目的來看，其核心主要在于語(yǔ)言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語(yǔ)義理解、口語(yǔ)表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長(zhǎng)期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]。基于這一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究?jī)蓚€(gè)方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)探索、對(duì)相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計(jì)，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲(chǔ)、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號(hào)化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對(duì)人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語(yǔ)言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語(yǔ)言解析技術(shù)、語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長(zhǎng)，這些技術(shù)在語(yǔ)言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級(jí)的進(jìn)程當(dāng)中，為語(yǔ)言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。
(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價(jià)值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價(jià)值大致體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是優(yōu)勢(shì)整合價(jià)值。語(yǔ)言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢(shì)與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢(shì)，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價(jià)值。語(yǔ)言類科目不僅對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)體系具有較高要求，同時(shí)也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革?；旌鲜浇虒W(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)提供良好的支持，同時(shí)還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。
(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)完成自動(dòng)化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語(yǔ)教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對(duì)于學(xué)生英語(yǔ)應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式時(shí)，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語(yǔ)料庫(kù)儲(chǔ)備來完成自動(dòng)化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語(yǔ)聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對(duì)性的自動(dòng)化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語(yǔ)聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動(dòng)篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動(dòng)搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動(dòng)識(shí)別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動(dòng)且隨機(jī)的語(yǔ)言場(chǎng)景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識(shí)別后，語(yǔ)料庫(kù)便可自動(dòng)篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動(dòng)批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語(yǔ)教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語(yǔ)法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語(yǔ)寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于自身英語(yǔ)寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語(yǔ)寫作指導(dǎo)時(shí)，同樣可由線上、線下兩個(gè)不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動(dòng)批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語(yǔ)書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評(píng)測(cè)下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評(píng)定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。
(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語(yǔ)翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換過程，對(duì)于學(xué)習(xí)者的語(yǔ)法運(yùn)用水平、實(shí)時(shí)解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對(duì)更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺(tái)應(yīng)用能夠?yàn)橛⒄Z(yǔ)翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語(yǔ)言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識(shí)模塊拆分功能來理順語(yǔ)句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營(yíng)造身臨其境的語(yǔ)言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動(dòng)化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場(chǎng)景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語(yǔ)言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺(tái)，由云平臺(tái)根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)鏈條，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識(shí)模塊展開針對(duì)性補(bǔ)充練習(xí)。
(四)口語(yǔ)對(duì)話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對(duì)一對(duì)話高校教育階段，英語(yǔ)教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語(yǔ)言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語(yǔ)對(duì)話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語(yǔ)課堂中對(duì)話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對(duì)一的對(duì)話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時(shí)取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時(shí)，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對(duì)話對(duì)象，圍繞主題展開聊天式對(duì)話，從而達(dá)到口語(yǔ)訓(xùn)練目的，同時(shí)還可避免與真人對(duì)話時(shí)羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語(yǔ)練習(xí)時(shí)，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對(duì)對(duì)話的層級(jí)與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話練習(xí)效果的提升。
(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價(jià)值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式的同時(shí)，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時(shí)進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語(yǔ)教學(xué)工作當(dāng)中，動(dòng)態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時(shí)積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會(huì)議，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時(shí)建立綜合線上、線下兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時(shí)由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動(dòng)向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式。可以說，人工智能背景下的英語(yǔ)混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長(zhǎng)和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動(dòng)功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語(yǔ)教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢(shì)，在后期英語(yǔ)混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動(dòng)，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個(gè)體的主觀能動(dòng)性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高校可組建精于網(wǎng)課制作的教師隊(duì)伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗(yàn);積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識(shí)的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動(dòng)對(duì)話環(huán)節(jié)、實(shí)時(shí)翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾?，在人工智能背景下，積極開展英語(yǔ)混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢(shì)來促進(jìn)學(xué)生對(duì)于知識(shí)的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語(yǔ)教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。
(三)重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時(shí)表現(xiàn)，期末考試成績(jī)作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評(píng)價(jià)板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動(dòng)情況等都納入評(píng)價(jià)考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個(gè)考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語(yǔ)應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對(duì)性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評(píng)價(jià)效果，可以通過線上師生互評(píng)、學(xué)生互評(píng)、小組評(píng)價(jià)、學(xué)生自我評(píng)價(jià)等方式來實(shí)施多元化評(píng)價(jià)，這樣通過多維度、多元化的混合式評(píng)價(jià)，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評(píng)價(jià)，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn)：
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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院
摘要：時(shí)代是不斷發(fā)展的，對(duì)于電氣信息類專業(yè)的學(xué)生來說，社會(huì)崗位在綜合素質(zhì)和專業(yè)能力方面提出了對(duì)學(xué)生諸多新的要求。因此為了促進(jìn)學(xué)生能夠在畢業(yè)之后獲得良好的發(fā)展，在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要對(duì)原有課程教育模式和課程教育手段進(jìn)行有效的改革以及創(chuàng)新，從而促進(jìn)學(xué)生專業(yè)能力的提高。為了使學(xué)生更加積極地進(jìn)行知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中充分的發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，提高課堂教學(xué)的效果。
關(guān)鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學(xué)應(yīng)用
教師在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中在運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行教學(xué)時(shí)，要對(duì)人工智能技術(shù)的含義和特點(diǎn)進(jìn)行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標(biāo)和教學(xué)要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學(xué)進(jìn)行有機(jī)的融合，為學(xué)生打造全新的教學(xué)課堂，從而使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力能夠在人工智能的運(yùn)用下得到有效的提高，為學(xué)生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。
人工智能(artificialintelligence，縮寫為ai)亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實(shí)現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體(intelligentagent)的研究與設(shè)計(jì)”，智能主體指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰?麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯?卡普蘭(andreaskaplan)和邁克爾?海恩萊因(michaelhaenlein)將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識(shí)通過靈活適應(yīng)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。在人工智能時(shí)代下進(jìn)行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對(duì)人工智能時(shí)代的含義和發(fā)展背景進(jìn)行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個(gè)正確的方向，保證后續(xù)工作的科學(xué)性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟(jì)報(bào)告中，人工智能被預(yù)測(cè)為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個(gè)角度進(jìn)行相互的滲透以及融合，從而符合各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在人工智能時(shí)代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨(dú)特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動(dòng)我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力的提高，還有助于推動(dòng)科學(xué)技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個(gè)學(xué)科技術(shù)進(jìn)行有效的整合，其中涵蓋了計(jì)算機(jī)學(xué)科、語(yǔ)言學(xué)科和心理學(xué)科，智能化特征是比較明顯的。在實(shí)際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時(shí)間和精力。首先，在實(shí)際用的過程中相關(guān)工作人員進(jìn)行了機(jī)器人的研發(fā)，機(jī)器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行有效的替代和處理，模仿人類的思維進(jìn)行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進(jìn)行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動(dòng)化和智能化的對(duì)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理以及分析，在較短時(shí)間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個(gè)工作流程[1]。隨著我國(guó)當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強(qiáng)了對(duì)人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計(jì)算機(jī)的使用效果，還可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中所存在的故障。在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴(kuò)展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨(dú)特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進(jìn)行了相互的滲透以及融合。在當(dāng)前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實(shí)際工作的過程中對(duì)原有的工作模式進(jìn)行了有效的改進(jìn)和創(chuàng)新。一些工作人員在實(shí)際工作的過程中構(gòu)建了自動(dòng)化的工作模式和工作平臺(tái)，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國(guó)電氣信息領(lǐng)域指明了一個(gè)正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴(kuò)大的，人工智能的使用會(huì)對(duì)電氣信息行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時(shí)代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時(shí)代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時(shí)代的特點(diǎn)以及發(fā)展方向，對(duì)原有的工作模式和工作理念進(jìn)行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)于電氣信息類專業(yè)?2?本刊特稿科學(xué)咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實(shí)際工作帶來了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當(dāng)前時(shí)代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認(rèn)可，因此使我國(guó)電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當(dāng)前人工智能時(shí)代的發(fā)展方向和對(duì)人才的要求，對(duì)學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進(jìn)行良好的培育，從而使學(xué)生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負(fù)責(zé)教師要加強(qiáng)對(duì)這一問題的理解，對(duì)原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時(shí)代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學(xué)的科學(xué)性和針對(duì)性，從而使學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。
人工智能主要是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人腦功能進(jìn)行模擬，具備一定程度的人類認(rèn)知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機(jī)器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語(yǔ)言識(shí)別和圖像識(shí)別方面的功能。在當(dāng)前時(shí)代下，人工智能所形成的熱點(diǎn)效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對(duì)于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學(xué)，主要是為了讓學(xué)生能夠在班級(jí)學(xué)習(xí)的過程中，將理論和實(shí)踐進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，提高學(xué)生的實(shí)踐能力和操作能力，實(shí)踐性是比較強(qiáng)的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴(kuò)展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實(shí)力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進(jìn)行了有機(jī)的融合和滲透。人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維
人工智能的論文篇七
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)。二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀(jì)的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機(jī)器的想法。十九世紀(jì)，英國(guó)數(shù)學(xué)家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀(jì)二十年代，英國(guó)科學(xué)家巴貝奇設(shè)計(jì)了第一架“計(jì)算機(jī)器”，它被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈提出了“自動(dòng)機(jī)”理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，在定義智慧時(shí)，圖靈做出了解釋，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的測(cè)試，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為。（2）上世紀(jì)三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數(shù)理邏輯，和丘奇、圖靈的數(shù)字功用以及計(jì)算機(jī)處理發(fā)展促使了1956年夏dartmouth會(huì)議上人工智能學(xué)科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智能實(shí)驗(yàn)室主任）的誕生20世紀(jì)60年代以來，采用生物模仿來建立功能強(qiáng)大的算法，包括進(jìn)化計(jì)算等，人工生命以進(jìn)化計(jì)算為基礎(chǔ)，研究自組織、自復(fù)制、自修復(fù)以及形成這些特征的進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應(yīng)、進(jìn)化和群體動(dòng)力學(xué)，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起促進(jìn)人工生命的發(fā)展。（3）1992年貝茲德克提出計(jì)算智能。專家系統(tǒng)在90年代興起，模擬人類專家解決領(lǐng)域問題。
強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。弱人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。現(xiàn)在主流科研集中在弱人工智能上，強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面，分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計(jì)算、人工生命應(yīng)用等等。未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
ibm公司“deepblue”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍，美國(guó)sandia實(shí)驗(yàn)室建立了國(guó)際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實(shí)”實(shí)驗(yàn)室，擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實(shí)現(xiàn)更友好的人機(jī)交互。國(guó)際各大計(jì)算機(jī)公司相繼開始將人工智能作為其研究?jī)?nèi)容，幾乎包括所有it企業(yè)，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產(chǎn)業(yè)部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時(shí)代。
mit開發(fā)出了shrdlu，student系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而sir系統(tǒng)則開始理解簡(jiǎn)單的英文句子了，sir的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語(yǔ)言處理。在70年代出現(xiàn)的.專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，它頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行工作。在理論方面，計(jì)算機(jī)開始有了簡(jiǎn)單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語(yǔ)言prolog語(yǔ)言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能對(duì)自然科學(xué)的影響。在需要使用數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)工具解決問題的學(xué)科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認(rèn)識(shí)自身智能的形成。（2）人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時(shí)，也帶來了勞務(wù)就業(yè)問題。由于ai在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動(dòng)，會(huì)造成社會(huì)結(jié)構(gòu)的劇烈變化。（3）人工智能對(duì)社會(huì)的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。
伴隨著人工智能和智能機(jī)器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學(xué)研究可能涉及到的敏感問題，需要針對(duì)可能產(chǎn)生的沖突及早預(yù)防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時(shí)候才去想辦法化解。
智能機(jī)器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復(fù)雜、困難的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。目前研制的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機(jī)器人，還差得很遠(yuǎn)。
當(dāng)然，雖然人工智能一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，但人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對(duì)中間機(jī)制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠(yuǎn)，同時(shí)在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。盡管如此，多學(xué)科的聯(lián)合協(xié)作研究也帶來了足夠引人注目的增長(zhǎng)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，我們相信它會(huì)給世界帶來難以預(yù)料的變化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其應(yīng)用蔡自興徐光佑.
[3]游戲人工智能編程案例精粹[美]matbuckland.
[4]機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論[美]克來格（craig，j.j）.
[5]計(jì)算智能導(dǎo)論（第2版）（南非）英吉布雷切特.
人工智能的論文篇八
當(dāng)今世界，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)快速發(fā)展，各種各樣的機(jī)器人正一步步走進(jìn)我們的世界。是欣然接受，還是退避三舍？我認(rèn)為，不論態(tài)度如何，機(jī)器人永遠(yuǎn)無法取代人類。
但與此同時(shí)，隨著機(jī)器人不斷“擬人化”，不少人開始深思：我們的生活將要被機(jī)器人主宰了嗎？阿爾法狗擊敗李世石余溫未散，又有高度仿真的機(jī)器人索菲亞橫空出世，我們擔(dān)心未來的某一天，電影中機(jī)器人統(tǒng)治世界的局面成為現(xiàn)實(shí)。于是有人用消極的態(tài)度負(fù)隅頑抗。我認(rèn)為，我們應(yīng)在這之間保持理智：不使物役我，而使我役物。
小時(shí)候我們常常為這個(gè)問題困擾——電腦強(qiáng)大還是人腦強(qiáng)大？答案是絕對(duì)的——人腦。不論是怎樣的機(jī)器人，都是人的創(chuàng)造。正如法國(guó)科學(xué)家蘇埃爾所說，“機(jī)器人高度擬人化，將重新定義人的價(jià)值”。我們要做的，就是明白人的價(jià)值。帕斯卡爾在《人是一棵會(huì)思想的蘆葦》中這樣定義人的價(jià)值——人的偉大，我們對(duì)于人的靈魂具有一種偉大的觀念，以致我們不能忍受人的蔑視，或不受別的靈魂尊敬。所以，在柯潔對(duì)戰(zhàn)阿爾法狗時(shí)，我們看到他的皺眉，或扯頭發(fā)，或有汗珠沁出眉間，雖然柯潔沒有贏得比賽，但這就是人的價(jià)值，正是這種價(jià)值讓我們不被機(jī)器人役使。
不久之前，諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)獲得者莫言在被問到“如何看待機(jī)器人寫的詩(shī)歌作品”時(shí)，他答道：“從技術(shù)上講沒有問題，但就是沒有感情，沒有個(gè)性，這樣產(chǎn)生的東西，不是真正的文學(xué)?！贬槍?duì)機(jī)器人，他又說：“一個(gè)活人寫的詩(shī)，哪怕平仄全錯(cuò)了，至少還有一種要表達(dá)的感覺。機(jī)器人是不會(huì)犯錯(cuò)的，作者寫的不如機(jī)器快，但這是人寫的東西，是有‘人氣’的。”所以即使機(jī)器人可能思考，可能更好地完成任務(wù)，但他們始終缺乏了一種叫“人氣”的東西，正是這種“人氣”，才保證我們?cè)跈C(jī)器人愈發(fā)人化的同時(shí)，不被機(jī)器人同化。誠(chéng)如蘋果公司ceo庫(kù)克所說：“我并不擔(dān)心機(jī)器人像人一樣思考，我只擔(dān)心人像機(jī)器人一樣思考。”我們應(yīng)保有這樣的人氣，機(jī)器是死的，可人是活的?！皺C(jī)智者會(huì)跳出思維定式去思考，想象所有可能的辦法去達(dá)到目標(biāo)?！惫S·麥凱如是說。這大概就是人之所以為人的意義吧。若完全沉浸于科技帶給我們的方便中，我們就可能被它奴役。
人工智能的論文篇九
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？假如你們沒看到，那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)間穿梭機(jī)到將來世界去參觀吧！
將來的大街上，潔凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來是一個(gè)垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是汲取路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽(yáng)能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個(gè)小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動(dòng)翻開了，又按了一下其次顆綠色扣子，門又自動(dòng)的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里彈出一個(gè)微型電話。這時(shí)，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當(dāng)心掉了垃圾，它就會(huì)走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。假如看到有人不愛清潔，它的`另一只手則會(huì)出示”愛惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內(nèi)在功能：它會(huì)垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清爽氣體，釋放出來。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會(huì)自動(dòng)處理垃圾，并會(huì)走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時(shí)，米奇頭上便會(huì)張開一個(gè)巨大的吸盤，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。
假如我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng)，我們的愿望肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
人工智能的論文篇十
在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力
機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來。
1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競(jìng)賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
教育機(jī)器人活動(dòng)受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國(guó)的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。
人工智能的論文篇十一
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落。
長(zhǎng)久以來，人工智能對(duì)于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
計(jì)算機(jī)與人工智能
"智能"源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍(lán)"在棋盤上擊敗了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國(guó)開始"863計(jì)劃"時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國(guó)人工智能研究中還存在一些問題，其特點(diǎn)是:課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問:請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來會(huì)向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的`新領(lǐng)域，未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實(shí)用性
在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(shù)臺(tái)路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計(jì)于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的論文篇一
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識(shí)解決問題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會(huì)受到越來越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能的論文篇二
摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問題的解決措施
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能的論文篇三
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹碓街匾?。?1世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能的論文篇四
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類智能通過語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文篇五
智能機(jī)器人是人類智慧的結(jié)晶,它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎大家前來參考查閱！
【篇一】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢(shì)下，英語(yǔ)教學(xué)需求增長(zhǎng)，尤其對(duì)于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語(yǔ)教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語(yǔ)言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語(yǔ)教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語(yǔ)教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語(yǔ)教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語(yǔ);混合式教學(xué);構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語(yǔ)教學(xué)目的來看，其核心主要在于語(yǔ)言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語(yǔ)義理解、口語(yǔ)表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長(zhǎng)期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究?jī)蓚€(gè)方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)探索、對(duì)相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計(jì)，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲(chǔ)、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號(hào)化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對(duì)人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語(yǔ)言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語(yǔ)言解析技術(shù)、語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長(zhǎng)，這些技術(shù)在語(yǔ)言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級(jí)的進(jìn)程當(dāng)中，為語(yǔ)言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。
(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價(jià)值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價(jià)值大致體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是優(yōu)勢(shì)整合價(jià)值。語(yǔ)言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢(shì)與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢(shì)，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價(jià)值。語(yǔ)言類科目不僅對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)體系具有較高要求，同時(shí)也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革。混合式教學(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)提供良好的支持，同時(shí)還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。
(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)完成自動(dòng)化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語(yǔ)教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對(duì)于學(xué)生英語(yǔ)應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式時(shí)，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語(yǔ)料庫(kù)儲(chǔ)備來完成自動(dòng)化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語(yǔ)聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對(duì)性的自動(dòng)化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語(yǔ)聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動(dòng)篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動(dòng)搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動(dòng)識(shí)別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動(dòng)且隨機(jī)的語(yǔ)言場(chǎng)景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識(shí)別后，語(yǔ)料庫(kù)便可自動(dòng)篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動(dòng)批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語(yǔ)教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語(yǔ)法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語(yǔ)寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于自身英語(yǔ)寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語(yǔ)寫作指導(dǎo)時(shí)，同樣可由線上、線下兩個(gè)不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動(dòng)批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語(yǔ)書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評(píng)測(cè)下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評(píng)定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。
(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語(yǔ)翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換過程，對(duì)于學(xué)習(xí)者的語(yǔ)法運(yùn)用水平、實(shí)時(shí)解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對(duì)更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺(tái)應(yīng)用能夠?yàn)橛⒄Z(yǔ)翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語(yǔ)言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識(shí)模塊拆分功能來理順語(yǔ)句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營(yíng)造身臨其境的語(yǔ)言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動(dòng)化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場(chǎng)景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語(yǔ)言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺(tái)，由云平臺(tái)根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)鏈條，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識(shí)模塊展開針對(duì)性補(bǔ)充練習(xí)。
(四)口語(yǔ)對(duì)話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對(duì)一對(duì)話高校教育階段，英語(yǔ)教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語(yǔ)言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語(yǔ)對(duì)話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語(yǔ)課堂中對(duì)話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對(duì)一的對(duì)話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時(shí)取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時(shí)，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對(duì)話對(duì)象，圍繞主題展開聊天式對(duì)話，從而達(dá)到口語(yǔ)訓(xùn)練目的，同時(shí)還可避免與真人對(duì)話時(shí)羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語(yǔ)練習(xí)時(shí)，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對(duì)對(duì)話的層級(jí)與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話練習(xí)效果的提升。
(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價(jià)值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式的同時(shí)，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時(shí)進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語(yǔ)教學(xué)工作當(dāng)中，動(dòng)態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時(shí)積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會(huì)議，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時(shí)建立綜合線上、線下兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時(shí)由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動(dòng)向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語(yǔ)混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長(zhǎng)和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動(dòng)功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語(yǔ)教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢(shì)，在后期英語(yǔ)混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動(dòng)，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個(gè)體的主觀能動(dòng)性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊(duì)伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗(yàn);積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識(shí)的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動(dòng)對(duì)話環(huán)節(jié)、實(shí)時(shí)翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾谌斯ぶ悄鼙尘跋拢e極開展英語(yǔ)混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢(shì)來促進(jìn)學(xué)生對(duì)于知識(shí)的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語(yǔ)教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。
(三)重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時(shí)表現(xiàn)，期末考試成績(jī)作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評(píng)價(jià)板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動(dòng)情況等都納入評(píng)價(jià)考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個(gè)考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語(yǔ)應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對(duì)性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評(píng)價(jià)效果，可以通過線上師生互評(píng)、學(xué)生互評(píng)、小組評(píng)價(jià)、學(xué)生自我評(píng)價(jià)等方式來實(shí)施多元化評(píng)價(jià)，這樣通過多維度、多元化的混合式評(píng)價(jià)，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評(píng)價(jià)，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn)：
[3]郭璽平.混合式教學(xué)模式下的高校英語(yǔ)演講課程設(shè)計(jì)與實(shí)踐———以內(nèi)蒙古師范大學(xué)為例[j].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào)(教育科學(xué)版)，2018，31(3)：87-90.
[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學(xué)英語(yǔ)口語(yǔ)教學(xué)與評(píng)價(jià)[c].外語(yǔ)教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻(xiàn)編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院
【篇二】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎趆opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
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(jì)算機(jī)實(shí)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。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(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。也就是說，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(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
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)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(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(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
【篇三】人工智能論文3000字人工智能機(jī)器人
摘要：隨著社會(huì)的飛速發(fā)展,科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步,工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化,人工智能時(shí)代勢(shì)不可擋,尤其是機(jī)器人得到更大范圍的推廣與應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人的突出優(yōu)勢(shì)是精準(zhǔn)度較高,工作效率高,能夠承受較大工作強(qiáng)度,為整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見,工業(yè)機(jī)器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展,詳細(xì)闡述了工業(yè)機(jī)器人的特征,探討其未來發(fā)展趨勢(shì)與方向,以期為整個(gè)工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞：人工智能時(shí)代;工業(yè)機(jī)器人;趨勢(shì);
abstract：
withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.
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隨著人工智能時(shí)代的到來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破,大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心,為工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進(jìn)的技術(shù)支持。在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展進(jìn)程中,其操作趨于簡(jiǎn)易化,精準(zhǔn)度更高,能夠廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域,投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢(shì)。立足工業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器人應(yīng)用于產(chǎn)品檢測(cè)、焊接以及搬運(yùn)等環(huán)節(jié)。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)強(qiáng)化對(duì)人力應(yīng)用的緩解,在優(yōu)勢(shì)上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作,同時(shí),操作持久性更加突出。
從構(gòu)成上分析,工業(yè)機(jī)器人主要包含三個(gè)部分,即本體、驅(qū)動(dòng)以及控制三個(gè)系統(tǒng)。從功能上分析,一種機(jī)器人的作用體現(xiàn)在對(duì)人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化,有效發(fā)揮仿生學(xué)的特征,能力更顯多樣化,自由度更高。在當(dāng)前的工業(yè)領(lǐng)域,之所以選擇工業(yè)機(jī)器人,主要源于其較低的單機(jī)價(jià)格,便于維修,應(yīng)用效率較高。
2.1工業(yè)機(jī)器人以高精度減速機(jī)為核心構(gòu)成,涉及多種技術(shù)類型,要求較高
在工業(yè)機(jī)器人中,關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機(jī),涉及多種技術(shù)類型。首先,材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵,尤其對(duì)減速機(jī)減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求,目的是保證運(yùn)行的高精度標(biāo)準(zhǔn)。在材料構(gòu)成方面,要強(qiáng)化對(duì)金相組織、材料化學(xué)元素以及含量的科學(xué)控制。其次,加工技術(shù)不容忽視。在減速器中,非標(biāo)特殊軸承是必不可少的組成部分,結(jié)構(gòu)極具特殊性,需要減速器零件加工尺寸來確認(rèn)間隙標(biāo)準(zhǔn),工人技術(shù)要求更高。
2.2以電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的全方位控制
對(duì)于工業(yè)機(jī)器人的控制,電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器作用突出,強(qiáng)化對(duì)控制系統(tǒng)的管理,尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標(biāo)準(zhǔn)。首先,快響應(yīng)伺服控制技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對(duì)位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制,合理運(yùn)用干擾觀測(cè)以及前饋補(bǔ)償算法。具體講,要采用指標(biāo)預(yù)測(cè)法來構(gòu)建內(nèi)部預(yù)測(cè)模型,達(dá)到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次,為了保證工業(yè)機(jī)器人能夠有效發(fā)揮識(shí)別功能,要依托在線參數(shù)自整定技術(shù),強(qiáng)化轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及pid參數(shù)的在線優(yōu)化,達(dá)到參數(shù)的精準(zhǔn)判定。另外,在線慣量辨識(shí)算法明確伺服驅(qū)動(dòng)器的實(shí)際工況,強(qiáng)化參數(shù)的智能化控制,以現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際為要求,合理進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。
2.3以實(shí)時(shí)性為要求,強(qiáng)化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性
在工業(yè)機(jī)器人中,運(yùn)動(dòng)學(xué)控制系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高。目前,機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制卡以定制方式為主,同時(shí),強(qiáng)調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合,強(qiáng)化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實(shí)現(xiàn),尤其是對(duì)于操作系統(tǒng)的消息處理機(jī)制,更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應(yīng)的需要,增強(qiáng)實(shí)時(shí)性,為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。
3.1工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,整體性能增強(qiáng),適用范圍更廣
立足新時(shí)期的發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人更顯多樣性,如焊接機(jī)器人、清潔機(jī)器人等逐漸投入使用,工程自動(dòng)化程度顯著增強(qiáng)。隨著技術(shù)水平的不斷提升,機(jī)器人的造價(jià)呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),但是,性能卻不斷增強(qiáng)。例如,對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)械手,其主要原理是進(jìn)行人手及手臂的模仿,實(shí)現(xiàn)靈活抓取以及搬運(yùn)的功能,滿足自動(dòng)化操作的目標(biāo)。縱觀當(dāng)前,機(jī)械手應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機(jī)械手能夠在既定的時(shí)間內(nèi)較為準(zhǔn)確與高效地完成操作動(dòng)作,這也成為工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的主要方向。目前,信息技術(shù)發(fā)展迅速,尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴(kuò)大,加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持,工業(yè)機(jī)器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,強(qiáng)化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護(hù)系統(tǒng)功能的提升。同時(shí),依托仿真模擬化程序設(shè)計(jì),切實(shí)增強(qiáng)智能化與自動(dòng)化水平,整體性能不斷提升,在應(yīng)用方面更顯可靠性,適用范圍更廣。
立足工業(yè)生產(chǎn),很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護(hù)相矛盾,對(duì)從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響,有些操作人類很難完成,這也成為工業(yè)機(jī)器人得以推廣應(yīng)用的重要因素。例如,對(duì)于真空機(jī)器人,其之所以在工業(yè)中應(yīng)用,主要原因是半導(dǎo)體工業(yè)中,真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成,而真空機(jī)器人的引進(jìn)實(shí)現(xiàn)這一問題的解決。另外,在一些惡劣環(huán)境中,如適應(yīng)無阻運(yùn)動(dòng)的蛇形機(jī)器人,滿足水下作業(yè)的仿生魚機(jī)器人等,都處于不斷研發(fā)之中,備受矚目。也就是說,在工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)程中,更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征,能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)人類行為的模仿與替代,成為新時(shí)期工業(yè)機(jī)器人研發(fā)的新動(dòng)向。
在機(jī)器人內(nèi)部,核心構(gòu)成為控制系統(tǒng),是發(fā)揮功能的重要保障,強(qiáng)化對(duì)記憶、示教、通信連接以及坐標(biāo)設(shè)置功能的支持。當(dāng)前,計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷升級(jí)更新,為工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強(qiáng)大動(dòng)力,整體控制水平顯著提升。具體講,在控制器方面,由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說,計(jì)算機(jī)水平的提升使得工業(yè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛,更顯統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢(shì),網(wǎng)絡(luò)化特征明顯?；诖?工業(yè)機(jī)器人的操作更顯便捷性,具備簡(jiǎn)單的操作常識(shí)即可,無需投入人力物力進(jìn)行培訓(xùn),在很短的時(shí)間內(nèi)就可以對(duì)機(jī)器人進(jìn)行模塊功能調(diào)整,在根本上使機(jī)器人的使用更加方便與快捷,維護(hù)管理工作也易于進(jìn)行。
3.4綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善,實(shí)現(xiàn)對(duì)人類思維與神經(jīng)的多功能仿生
立足信息時(shí)代,人工智能的發(fā)展勢(shì)不可擋,智能化成為工業(yè)機(jī)器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機(jī)器人,即強(qiáng)調(diào)機(jī)器人對(duì)人類模仿的更高層次,需要具備更高層級(jí)的仿生,既要能夠模仿人類的動(dòng)作行為,同時(shí),還需要具有人類的思維與神經(jīng)?；诖?傳感器成為智能工業(yè)機(jī)器人的重要構(gòu)成部分,尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn),加快工業(yè)機(jī)器人智能化的發(fā)展速度。例如,對(duì)于從事電弧焊接的機(jī)器人,采用多傳感器融合配置,融電弧傳感器、視覺傳感器以及機(jī)器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下,機(jī)器人能夠憑借激光視覺掃描功能,獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息,保證電弧焊接的精準(zhǔn)性。另外,遠(yuǎn)距離遙控機(jī)器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺(tái)階。這種技術(shù)在機(jī)器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應(yīng)用,處于不斷完善與成熟中。
首先,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人起步較晚,發(fā)展時(shí)間較短,資金投入方面彰顯不足,在技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)方面彰顯無力性,處于不斷摸索與提升階段,研發(fā)力度亟待增強(qiáng)。其次,對(duì)于我國(guó)機(jī)器人的發(fā)展,在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對(duì)薄弱,尤其是機(jī)器人很多關(guān)鍵部件需要進(jìn)口,生產(chǎn)成本大幅增加,機(jī)器人市場(chǎng)仍需不斷擴(kuò)大,尤其是過高的成本支出,使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次,工業(yè)機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢(shì)為前提,但是,我國(guó)在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達(dá)標(biāo),給推廣與應(yīng)用造成巨大阻力。
隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步,智能機(jī)器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級(jí)中,因此,工業(yè)智能機(jī)器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個(gè)方面的工作。首先,從理論研究方面分析,要重視加強(qiáng)指揮制造技術(shù)的探究,尤其是針對(duì)機(jī)器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn),要切實(shí)提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,有效應(yīng)對(duì)生產(chǎn)難題,借助新型制造技術(shù)與制造模式,縮短機(jī)器人生產(chǎn)與推廣時(shí)間。其次,要結(jié)合社會(huì)需求,合理增加智能機(jī)器人科研項(xiàng)目資金投入,設(shè)置專項(xiàng)資金,尤其是面對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段,要擴(kuò)大對(duì)機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量,在根本上為工業(yè)智能機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步創(chuàng)造條件。再次,立足新時(shí)期,要對(duì)工業(yè)機(jī)器人相關(guān)條例、規(guī)則等進(jìn)行完善,加快核心技術(shù)研發(fā)速度,同時(shí),做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)分析,推動(dòng)智能機(jī)器人工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程的加快,構(gòu)建更加完善的標(biāo)準(zhǔn)體系,強(qiáng)化對(duì)人機(jī)交互準(zhǔn)則的合理優(yōu)化。
6結(jié)束語(yǔ)
綜上,工業(yè)機(jī)器人是多學(xué)科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物,對(duì)工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此,要立足信息時(shí)代,在人工智能技術(shù)的支撐下,準(zhǔn)確掌握工業(yè)機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì),明確技術(shù)特征,促使工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低,性能逐步增強(qiáng)。同時(shí),要重視仿生學(xué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,強(qiáng)化控制系統(tǒng)功能的不斷升級(jí)改造,加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展,大幅提升工業(yè)機(jī)器人的智能化水平,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一化建設(shè),拓展機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域,以便更好發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人在人工智能時(shí)代的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
人工智能的論文篇六
人工智能簡(jiǎn)稱為ai。研究和開發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學(xué)。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個(gè)“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊(duì)。未來十年，我們將進(jìn)入不可想象的智能化社會(huì)。智能機(jī)器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機(jī)器人教育具有實(shí)踐性強(qiáng)、探索性強(qiáng)和綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，有利于學(xué)生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機(jī)器人教學(xué)研究活動(dòng)，讓小學(xué)生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學(xué)階段實(shí)現(xiàn)stem教育理念、提高學(xué)生動(dòng)手能力、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神的最好途徑。
國(guó)務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國(guó)之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點(diǎn)！人工智能正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略。2018年7月，中國(guó)第二屆stem大會(huì)在深圳福田召開，大會(huì)邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)外著名的專家學(xué)者開設(shè)主題講座，介紹最新的stem教學(xué)理論和實(shí)踐成果，掀起了福田stem教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。stem是用科學(xué)、數(shù)學(xué)知識(shí)和先進(jìn)技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計(jì)解決方法—利用科學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)知識(shí)實(shí)施解決方法—將解決方法傳達(dá)給大家。基于學(xué)校學(xué)科融合的辦學(xué)理念，我校積極探索stem教育的模式，開設(shè)機(jī)器人stem課程，開展教師的課題研究和學(xué)生的探究性小課題研究、積極組織學(xué)生參與區(qū)、市級(jí)機(jī)器人創(chuàng)客比賽活動(dòng)，積極投身人工智能的教學(xué)研究行列，培養(yǎng)學(xué)生的stem素養(yǎng)。
機(jī)器人stem課程是一門激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計(jì)、組裝、編程、運(yùn)行機(jī)器人為主要學(xué)習(xí)內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動(dòng)手能力和提升學(xué)生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標(biāo)的課程。機(jī)器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機(jī)械部分，大型電機(jī)、中型電機(jī)等動(dòng)力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機(jī)器人的核心部件——控制器。學(xué)生通過動(dòng)手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實(shí)用功能的機(jī)器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學(xué)生的動(dòng)手能力，培養(yǎng)了學(xué)生的邏輯思維和解決問題的能力。他們?cè)谧鲋袑W(xué)、在玩中學(xué)、在學(xué)中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機(jī)器人賦予運(yùn)行的程序，機(jī)器人就是一堆塑料。因此，編程是機(jī)器人stem課程的核心。在編寫程序的過程中，學(xué)生需要把一個(gè)復(fù)雜的大問題，分解成一個(gè)個(gè)可以解決的小問題，循序漸進(jìn)，逐步解決整個(gè)問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機(jī)器人的搭建結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機(jī)器人感知外界的環(huán)境信息，并對(duì)感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機(jī)器人能夠順利完成指定的任務(wù)。
以筆者執(zhí)教的《走進(jìn)人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機(jī)器人飛速?gòu)椬唷兑胺滹w舞》的精彩視頻，勾起了學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)的好奇心，產(chǎn)生探究科學(xué)的勇氣，讓學(xué)生對(duì)機(jī)器人技術(shù)有強(qiáng)烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)法教學(xué)，讓學(xué)生通過微課程學(xué)習(xí)ev3編程技術(shù)，循序漸進(jìn)地完成兩個(gè)任務(wù)：1.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng);2.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng)并且到達(dá)指定地點(diǎn);最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學(xué)生用樂高的配件搭建機(jī)械臂，編寫程序，讓樂高機(jī)器人模擬宇航員調(diào)整太陽(yáng)能電池板，學(xué)生在設(shè)計(jì)、編程、調(diào)試中學(xué)得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚(yáng)。
課題研究是學(xué)校發(fā)展的源動(dòng)力，是促進(jìn)師生專業(yè)成長(zhǎng)的重要途徑。機(jī)器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實(shí)踐性的學(xué)科，如何為學(xué)生學(xué)習(xí)的“思維體操”提供了一個(gè)嶄新的“表演舞臺(tái)”，使教學(xué)取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器人教學(xué)研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請(qǐng)了福田區(qū)教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題《基于stem教育理念下的機(jī)器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請(qǐng)了2018年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機(jī)器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學(xué)習(xí)，敢于實(shí)踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進(jìn)步。
以學(xué)生的探究性小課題為例，學(xué)生采用pbl項(xiàng)目式學(xué)習(xí)方式開展小課題研究，學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生間“合作、交流、探究”式學(xué)習(xí)，掌握了隱含在問題背后的科學(xué)知識(shí)，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力。在研究的過程中，學(xué)生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學(xué)態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進(jìn)搭建模型，設(shè)計(jì)實(shí)用的機(jī)械臂，進(jìn)一步提升機(jī)器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團(tuán)隊(duì)成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個(gè)個(gè)課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動(dòng)的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識(shí)。
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍(lán)的天空中展翅翱翔。機(jī)器人比賽讓學(xué)生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機(jī)器人比賽活動(dòng)，為學(xué)生搭建個(gè)性成長(zhǎng)的平臺(tái)，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗比賽，不斷修改機(jī)器人的設(shè)計(jì)，并對(duì)機(jī)器人重新進(jìn)行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績(jī)，品嘗成功的快樂。
通過參與各級(jí)各類機(jī)器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚(yáng)了學(xué)生的個(gè)性，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，培養(yǎng)了學(xué)生的核心素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊(duì)員賈壹方談到參加機(jī)器人創(chuàng)意賽時(shí)，感觸良多：參加了機(jī)器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學(xué)到了許多關(guān)于編程、搭建的知識(shí)，更重要的是：我認(rèn)識(shí)到了團(tuán)體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認(rèn)真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個(gè)又一個(gè)困難，感謝福民小學(xué)為我們提供了這樣一個(gè)學(xué)習(xí)和進(jìn)步的機(jī)會(huì)。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學(xué)生行走在人工智能校本課程的探索和實(shí)踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)學(xué)生參與各種展示活動(dòng)，為學(xué)生探索科技搭建更完美的平臺(tái)，培養(yǎng)人工智能時(shí)代的信息技術(shù)精英。
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摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’。”[1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類智能通過語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代之作《制作機(jī)器會(huì)思考嗎？》里面提出了測(cè)試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國(guó)首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國(guó)對(duì)發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。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。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會(huì)計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會(huì)計(jì)工作的方方面面。
（一）會(huì)計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對(duì)接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別票據(jù)、生成會(huì)計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對(duì)每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語(yǔ)音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動(dòng)生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會(huì)計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
（二）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會(huì)計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會(huì)計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
（三）會(huì)計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡(jiǎn)單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，但并不能完全替代會(huì)計(jì)人員，隨著人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡(jiǎn)單記賬工作的初級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)越來越少，而中高級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測(cè)和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會(huì)計(jì)職能的重心將向預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃、控制、評(píng)價(jià)等目前人工智能無法取代的管理會(huì)計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會(huì)計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會(huì)計(jì)行業(yè)中，一方面，簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢(shì)必減少，基層會(huì)計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會(huì)人員發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，會(huì)計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營(yíng)管理上，使其有從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會(huì)計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會(huì)被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對(duì)于會(huì)計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對(duì)于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會(huì)計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級(jí)會(huì)計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時(shí)可以接任ceo。會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的突破離不開懂會(huì)計(jì)知識(shí)的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識(shí)儲(chǔ)備，協(xié)助人工智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
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人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
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(jì)算機(jī)實(shí)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。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(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。也就是說，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(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
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)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(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(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢(shì)下，英語(yǔ)教學(xué)需求增長(zhǎng)，尤其對(duì)于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語(yǔ)教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語(yǔ)言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z(yǔ)教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語(yǔ)教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語(yǔ)教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語(yǔ);混合式教學(xué);構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語(yǔ)教學(xué)目的來看，其核心主要在于語(yǔ)言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語(yǔ)義理解、口語(yǔ)表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長(zhǎng)期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]。基于這一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究?jī)蓚€(gè)方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)探索、對(duì)相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計(jì)，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲(chǔ)、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號(hào)化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對(duì)人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語(yǔ)言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語(yǔ)言解析技術(shù)、語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長(zhǎng)，這些技術(shù)在語(yǔ)言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級(jí)的進(jìn)程當(dāng)中，為語(yǔ)言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。
(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價(jià)值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語(yǔ)教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價(jià)值大致體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是優(yōu)勢(shì)整合價(jià)值。語(yǔ)言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢(shì)與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢(shì)，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價(jià)值。語(yǔ)言類科目不僅對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)體系具有較高要求，同時(shí)也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革?；旌鲜浇虒W(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)提供良好的支持，同時(shí)還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。
(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語(yǔ)料庫(kù)完成自動(dòng)化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語(yǔ)教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對(duì)于學(xué)生英語(yǔ)應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式時(shí)，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語(yǔ)料庫(kù)儲(chǔ)備來完成自動(dòng)化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語(yǔ)聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對(duì)性的自動(dòng)化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語(yǔ)聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動(dòng)篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動(dòng)搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動(dòng)識(shí)別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動(dòng)且隨機(jī)的語(yǔ)言場(chǎng)景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識(shí)別后，語(yǔ)料庫(kù)便可自動(dòng)篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動(dòng)批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語(yǔ)教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語(yǔ)法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語(yǔ)寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于自身英語(yǔ)寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語(yǔ)寫作指導(dǎo)時(shí)，同樣可由線上、線下兩個(gè)不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動(dòng)批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語(yǔ)書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評(píng)測(cè)下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評(píng)定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。
(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語(yǔ)翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語(yǔ)言轉(zhuǎn)換過程，對(duì)于學(xué)習(xí)者的語(yǔ)法運(yùn)用水平、實(shí)時(shí)解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對(duì)更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺(tái)應(yīng)用能夠?yàn)橛⒄Z(yǔ)翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語(yǔ)言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識(shí)模塊拆分功能來理順語(yǔ)句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營(yíng)造身臨其境的語(yǔ)言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動(dòng)化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場(chǎng)景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語(yǔ)言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺(tái)，由云平臺(tái)根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)鏈條，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識(shí)模塊展開針對(duì)性補(bǔ)充練習(xí)。
(四)口語(yǔ)對(duì)話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對(duì)一對(duì)話高校教育階段，英語(yǔ)教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語(yǔ)言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語(yǔ)對(duì)話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語(yǔ)課堂中對(duì)話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對(duì)一的對(duì)話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時(shí)取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時(shí)，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對(duì)話對(duì)象，圍繞主題展開聊天式對(duì)話，從而達(dá)到口語(yǔ)訓(xùn)練目的，同時(shí)還可避免與真人對(duì)話時(shí)羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語(yǔ)練習(xí)時(shí)，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對(duì)對(duì)話的層級(jí)與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話練習(xí)效果的提升。
(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價(jià)值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語(yǔ)混合式教學(xué)模式的同時(shí)，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時(shí)進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語(yǔ)教學(xué)工作當(dāng)中，動(dòng)態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時(shí)積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會(huì)議，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時(shí)建立綜合線上、線下兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時(shí)由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動(dòng)向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式。可以說，人工智能背景下的英語(yǔ)混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語(yǔ)教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長(zhǎng)和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動(dòng)功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語(yǔ)教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢(shì)，在后期英語(yǔ)混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動(dòng)，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個(gè)體的主觀能動(dòng)性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高校可組建精于網(wǎng)課制作的教師隊(duì)伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗(yàn);積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識(shí)的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動(dòng)對(duì)話環(huán)節(jié)、實(shí)時(shí)翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾?，在人工智能背景下，積極開展英語(yǔ)混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢(shì)來促進(jìn)學(xué)生對(duì)于知識(shí)的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語(yǔ)教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。
(三)重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時(shí)表現(xiàn)，期末考試成績(jī)作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評(píng)價(jià)板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動(dòng)情況等都納入評(píng)價(jià)考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個(gè)考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語(yǔ)應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對(duì)性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評(píng)價(jià)效果，可以通過線上師生互評(píng)、學(xué)生互評(píng)、小組評(píng)價(jià)、學(xué)生自我評(píng)價(jià)等方式來實(shí)施多元化評(píng)價(jià)，這樣通過多維度、多元化的混合式評(píng)價(jià)，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評(píng)價(jià)，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。
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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院
摘要：時(shí)代是不斷發(fā)展的，對(duì)于電氣信息類專業(yè)的學(xué)生來說，社會(huì)崗位在綜合素質(zhì)和專業(yè)能力方面提出了對(duì)學(xué)生諸多新的要求。因此為了促進(jìn)學(xué)生能夠在畢業(yè)之后獲得良好的發(fā)展，在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要對(duì)原有課程教育模式和課程教育手段進(jìn)行有效的改革以及創(chuàng)新，從而促進(jìn)學(xué)生專業(yè)能力的提高。為了使學(xué)生更加積極地進(jìn)行知識(shí)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中充分的發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，提高課堂教學(xué)的效果。
關(guān)鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學(xué)應(yīng)用
教師在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中在運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行教學(xué)時(shí)，要對(duì)人工智能技術(shù)的含義和特點(diǎn)進(jìn)行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標(biāo)和教學(xué)要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學(xué)進(jìn)行有機(jī)的融合，為學(xué)生打造全新的教學(xué)課堂，從而使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力能夠在人工智能的運(yùn)用下得到有效的提高，為學(xué)生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。
人工智能(artificialintelligence，縮寫為ai)亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計(jì)算機(jī)程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實(shí)現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體(intelligentagent)的研究與設(shè)計(jì)”，智能主體指一個(gè)可以觀察周遭環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰?麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯?卡普蘭(andreaskaplan)和邁克爾?海恩萊因(michaelhaenlein)將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識(shí)通過靈活適應(yīng)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。在人工智能時(shí)代下進(jìn)行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對(duì)人工智能時(shí)代的含義和發(fā)展背景進(jìn)行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個(gè)正確的方向，保證后續(xù)工作的科學(xué)性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟(jì)報(bào)告中，人工智能被預(yù)測(cè)為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個(gè)角度進(jìn)行相互的滲透以及融合，從而符合各個(gè)領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在人工智能時(shí)代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨(dú)特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動(dòng)我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力的提高，還有助于推動(dòng)科學(xué)技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個(gè)學(xué)科技術(shù)進(jìn)行有效的整合，其中涵蓋了計(jì)算機(jī)學(xué)科、語(yǔ)言學(xué)科和心理學(xué)科，智能化特征是比較明顯的。在實(shí)際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時(shí)間和精力。首先，在實(shí)際用的過程中相關(guān)工作人員進(jìn)行了機(jī)器人的研發(fā)，機(jī)器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行有效的替代和處理，模仿人類的思維進(jìn)行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進(jìn)行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動(dòng)化和智能化的對(duì)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理以及分析，在較短時(shí)間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個(gè)工作流程[1]。隨著我國(guó)當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強(qiáng)了對(duì)人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計(jì)算機(jī)的使用效果，還可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)日常運(yùn)行過程中所存在的故障。在當(dāng)前時(shí)代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴(kuò)展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨(dú)特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進(jìn)行了相互的滲透以及融合。在當(dāng)前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實(shí)際工作的過程中對(duì)原有的工作模式進(jìn)行了有效的改進(jìn)和創(chuàng)新。一些工作人員在實(shí)際工作的過程中構(gòu)建了自動(dòng)化的工作模式和工作平臺(tái)，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國(guó)電氣信息領(lǐng)域指明了一個(gè)正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴(kuò)大的，人工智能的使用會(huì)對(duì)電氣信息行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時(shí)代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時(shí)代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時(shí)代的特點(diǎn)以及發(fā)展方向，對(duì)原有的工作模式和工作理念進(jìn)行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)于電氣信息類專業(yè)?2?本刊特稿科學(xué)咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實(shí)際工作帶來了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當(dāng)前時(shí)代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認(rèn)可，因此使我國(guó)電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對(duì)電氣信息類專業(yè)教育進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當(dāng)前人工智能時(shí)代的發(fā)展方向和對(duì)人才的要求，對(duì)學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進(jìn)行良好的培育，從而使學(xué)生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負(fù)責(zé)教師要加強(qiáng)對(duì)這一問題的理解，對(duì)原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時(shí)代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學(xué)的科學(xué)性和針對(duì)性，從而使學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。
人工智能主要是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人腦功能進(jìn)行模擬，具備一定程度的人類認(rèn)知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機(jī)器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語(yǔ)言識(shí)別和圖像識(shí)別方面的功能。在當(dāng)前時(shí)代下，人工智能所形成的熱點(diǎn)效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對(duì)于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學(xué)，主要是為了讓學(xué)生能夠在班級(jí)學(xué)習(xí)的過程中，將理論和實(shí)踐進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，提高學(xué)生的實(shí)踐能力和操作能力，實(shí)踐性是比較強(qiáng)的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴(kuò)展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實(shí)力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進(jìn)行了有機(jī)的融合和滲透。人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維
人工智能的論文篇七
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)。二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀(jì)的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機(jī)器的想法。十九世紀(jì)，英國(guó)數(shù)學(xué)家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀(jì)二十年代，英國(guó)科學(xué)家巴貝奇設(shè)計(jì)了第一架“計(jì)算機(jī)器”，它被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈提出了“自動(dòng)機(jī)”理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，在定義智慧時(shí)，圖靈做出了解釋，如果一臺(tái)機(jī)器能夠通過稱之為圖靈實(shí)驗(yàn)的測(cè)試，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為。（2）上世紀(jì)三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數(shù)理邏輯，和丘奇、圖靈的數(shù)字功用以及計(jì)算機(jī)處理發(fā)展促使了1956年夏dartmouth會(huì)議上人工智能學(xué)科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智能實(shí)驗(yàn)室主任）的誕生20世紀(jì)60年代以來，采用生物模仿來建立功能強(qiáng)大的算法，包括進(jìn)化計(jì)算等，人工生命以進(jìn)化計(jì)算為基礎(chǔ)，研究自組織、自復(fù)制、自修復(fù)以及形成這些特征的進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應(yīng)、進(jìn)化和群體動(dòng)力學(xué)，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起促進(jìn)人工生命的發(fā)展。（3）1992年貝茲德克提出計(jì)算智能。專家系統(tǒng)在90年代興起，模擬人類專家解決領(lǐng)域問題。
強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。弱人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。現(xiàn)在主流科研集中在弱人工智能上，強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面，分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計(jì)算、人工生命應(yīng)用等等。未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
ibm公司“deepblue”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍，美國(guó)sandia實(shí)驗(yàn)室建立了國(guó)際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實(shí)”實(shí)驗(yàn)室，擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實(shí)現(xiàn)更友好的人機(jī)交互。國(guó)際各大計(jì)算機(jī)公司相繼開始將人工智能作為其研究?jī)?nèi)容，幾乎包括所有it企業(yè)，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產(chǎn)業(yè)部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時(shí)代。
mit開發(fā)出了shrdlu，student系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而sir系統(tǒng)則開始理解簡(jiǎn)單的英文句子了，sir的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語(yǔ)言處理。在70年代出現(xiàn)的.專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，它頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行工作。在理論方面，計(jì)算機(jī)開始有了簡(jiǎn)單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語(yǔ)言prolog語(yǔ)言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能對(duì)自然科學(xué)的影響。在需要使用數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)工具解決問題的學(xué)科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認(rèn)識(shí)自身智能的形成。（2）人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時(shí)，也帶來了勞務(wù)就業(yè)問題。由于ai在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動(dòng)，會(huì)造成社會(huì)結(jié)構(gòu)的劇烈變化。（3）人工智能對(duì)社會(huì)的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。
伴隨著人工智能和智能機(jī)器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學(xué)研究可能涉及到的敏感問題，需要針對(duì)可能產(chǎn)生的沖突及早預(yù)防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時(shí)候才去想辦法化解。
智能機(jī)器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復(fù)雜、困難的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。目前研制的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機(jī)器人，還差得很遠(yuǎn)。
當(dāng)然，雖然人工智能一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，但人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對(duì)中間機(jī)制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠(yuǎn)，同時(shí)在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。盡管如此，多學(xué)科的聯(lián)合協(xié)作研究也帶來了足夠引人注目的增長(zhǎng)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，我們相信它會(huì)給世界帶來難以預(yù)料的變化。
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人工智能的論文篇八
當(dāng)今世界，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)快速發(fā)展，各種各樣的機(jī)器人正一步步走進(jìn)我們的世界。是欣然接受，還是退避三舍？我認(rèn)為，不論態(tài)度如何，機(jī)器人永遠(yuǎn)無法取代人類。
但與此同時(shí)，隨著機(jī)器人不斷“擬人化”，不少人開始深思：我們的生活將要被機(jī)器人主宰了嗎？阿爾法狗擊敗李世石余溫未散，又有高度仿真的機(jī)器人索菲亞橫空出世，我們擔(dān)心未來的某一天，電影中機(jī)器人統(tǒng)治世界的局面成為現(xiàn)實(shí)。于是有人用消極的態(tài)度負(fù)隅頑抗。我認(rèn)為，我們應(yīng)在這之間保持理智：不使物役我，而使我役物。
小時(shí)候我們常常為這個(gè)問題困擾——電腦強(qiáng)大還是人腦強(qiáng)大？答案是絕對(duì)的——人腦。不論是怎樣的機(jī)器人，都是人的創(chuàng)造。正如法國(guó)科學(xué)家蘇埃爾所說，“機(jī)器人高度擬人化，將重新定義人的價(jià)值”。我們要做的，就是明白人的價(jià)值。帕斯卡爾在《人是一棵會(huì)思想的蘆葦》中這樣定義人的價(jià)值——人的偉大，我們對(duì)于人的靈魂具有一種偉大的觀念，以致我們不能忍受人的蔑視，或不受別的靈魂尊敬。所以，在柯潔對(duì)戰(zhàn)阿爾法狗時(shí)，我們看到他的皺眉，或扯頭發(fā)，或有汗珠沁出眉間，雖然柯潔沒有贏得比賽，但這就是人的價(jià)值，正是這種價(jià)值讓我們不被機(jī)器人役使。
不久之前，諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)獲得者莫言在被問到“如何看待機(jī)器人寫的詩(shī)歌作品”時(shí)，他答道：“從技術(shù)上講沒有問題，但就是沒有感情，沒有個(gè)性，這樣產(chǎn)生的東西，不是真正的文學(xué)?！贬槍?duì)機(jī)器人，他又說：“一個(gè)活人寫的詩(shī)，哪怕平仄全錯(cuò)了，至少還有一種要表達(dá)的感覺。機(jī)器人是不會(huì)犯錯(cuò)的，作者寫的不如機(jī)器快，但這是人寫的東西，是有‘人氣’的。”所以即使機(jī)器人可能思考，可能更好地完成任務(wù)，但他們始終缺乏了一種叫“人氣”的東西，正是這種“人氣”，才保證我們?cè)跈C(jī)器人愈發(fā)人化的同時(shí)，不被機(jī)器人同化。誠(chéng)如蘋果公司ceo庫(kù)克所說：“我并不擔(dān)心機(jī)器人像人一樣思考，我只擔(dān)心人像機(jī)器人一樣思考。”我們應(yīng)保有這樣的人氣，機(jī)器是死的，可人是活的?！皺C(jī)智者會(huì)跳出思維定式去思考，想象所有可能的辦法去達(dá)到目標(biāo)?！惫S·麥凱如是說。這大概就是人之所以為人的意義吧。若完全沉浸于科技帶給我們的方便中，我們就可能被它奴役。
人工智能的論文篇九
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？假如你們沒看到，那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)間穿梭機(jī)到將來世界去參觀吧！
將來的大街上，潔凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來是一個(gè)垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是汲取路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽(yáng)能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個(gè)小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動(dòng)翻開了，又按了一下其次顆綠色扣子，門又自動(dòng)的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里彈出一個(gè)微型電話。這時(shí)，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當(dāng)心掉了垃圾，它就會(huì)走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。假如看到有人不愛清潔，它的`另一只手則會(huì)出示”愛惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內(nèi)在功能：它會(huì)垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清爽氣體，釋放出來。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會(huì)自動(dòng)處理垃圾，并會(huì)走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時(shí)，米奇頭上便會(huì)張開一個(gè)巨大的吸盤，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。
假如我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng)，我們的愿望肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
人工智能的論文篇十
在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力
機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來。
1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競(jìng)賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
教育機(jī)器人活動(dòng)受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國(guó)的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。
人工智能的論文篇十一
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落。
長(zhǎng)久以來，人工智能對(duì)于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
計(jì)算機(jī)與人工智能
"智能"源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍(lán)"在棋盤上擊敗了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國(guó)開始"863計(jì)劃"時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國(guó)人工智能研究中還存在一些問題，其特點(diǎn)是:課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問:請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來會(huì)向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的`新領(lǐng)域，未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實(shí)用性
在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(shù)臺(tái)路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計(jì)于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。