時間：2023-09-24 15:44:06
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關鍵詞：人工智能；異化；規范；生態文明觀
中圖分類號：TP18
文獻標識碼：A
一、人工智能技術的發展及其影響
人工智能技術研究開始于20世紀50年代中期，距今僅有60年的發展歷程，但是其迅猛的發展速度，廣泛的研究領域以及對人類產生的深遠影響等令人驚嘆。調查顯示，77.45%的人認為現實生活中人工智能技術的影響較大，并且86.27%的人認為人工智能技術的發展對人類的影響利大于弊；認為人工智能技術對人類生活影響很小且弊大于利的人權占很小一部分。人工智能技術的發展和應用直接關系到人類社會生活，并且發揮著重要的作用。人工智能技術的發展方向和領域等由人類掌控著，所以人類應該盡可能地把人工智能技術的弊處降到最低以便更好地為人類造福。2016年3月份，圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世h對弈，最終比分4∶1，人類慘敗。4月份，中國科學技術大學正式了一款名為“佳佳”的機器人，據了解，機器人“佳佳”初步具備了人機對話理解、面部微表情、口型及軀體動作匹配、大范圍動態環境自主定位導航和云服務等功能。而在這次正式亮相之前，“佳佳”就擔綱主持了2016“首屆全球華人機器人春晚”和“誰是棋王”半Q賽。人工智能技術確實給人類帶來了諸多的便利，給人類生產生活帶來便利；但是，人工智能技術的快速發展超乎人類的預測，引起了人類的恐慌和擔憂。百度CEO李彥宏稱，人工智能是“披著羊皮的狼”。毋庸置疑，科學技術是一把雙刃劍，當人類醉心于科學技術所帶來的福利中時，更應當注意其帶來的負面作用。人類發明和創造科學技術最終是為了造福人類，而非受到科技的異化。
隨著科技的發展，人工智能技術越來越成熟，在此整體趨勢之下，不同的人群對人工智能技術的不斷成熟與應用有著不同的看法。調查結果顯示，在關于機器人會不會擁有人類的思維甚至超過人類的問題方面，27.45%的人認為機器人會擁有人類的思維和超過人類；而56.86%的人認為機器人不會擁有人類的思維和超過人類，小部分人對此不是很清楚。由于受到人工智能技術迅猛發展的沖擊，如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產品對人類發展帶來的威脅，一部分人仍然對人工智能技術的發展擔憂甚至認為終有一天機器人將代替人類、征服人類、控制人類。但是，大部分的人在機器人是否能夠超過人類方面，保持樂觀積極的態度，認為機器人永遠不會擁有人類的思維并且超越人類，因為人類是技術的主導者，人類掌握著技術的發展方向，技術終究是為了人類服務。這一看法肯定了人類的無止境的創新，然而，在人類醉心于技術創新的同時，應意識到某些創新確實超出了人類的預料，如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰就是人類在技術面前失敗的慘痛教訓。因此，面對科技對人類的異化，人類要時刻保持警惕，適時地總結“技術異化”的緣由和解決對策。
二、人工智能技術發展面臨的問題及其原因
隨著技術的革新，人工智能技術的應用越來越廣泛，與人們的日常生活聯系也愈加密切。從智能手機的普及到自動駕駛汽車的研制成功，再到生產、建設、醫療等領域人工智能技術的應用，都表明了人工智能技術正悄無聲息地改變著我們生活方式。誠然，人工智能技術使我們的生活更加豐富多彩，給我們帶來了極大便利，但與此同時，人工智能技術也給社會帶來了一系列不可忽視的問題：人工智能技術在社會生產領域的應用對勞動市場造成沖擊；人工智能系統在收集、統計用戶數據過程中個人隱私及信息安全方面的隱患；人類對人工智能產品的依賴引發的身心健康問題；人工智能引起的責任認定問題等。斯蒂芬?霍金在接受BBC采訪時表示，“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當人工智能發展完全，就是人類的末日。”表示同樣擔憂的還有特斯拉的創始人馬斯克，他曾直言，“借助人工智能，我們將召喚出惡魔。在所有的故事里出現的拿著五芒星和圣水的家伙都確信他能夠控制住惡魔，但事實上根本不行。”不可否認，人工智能技術是把雙刃劍，有利亦有弊，爭議從來就沒有停止過，而最不容忽視的莫過于人工智能技術引發的一系列倫理困境，關于人工智能的倫理問題成了重中之重。
調查發現，47.55%的人認為人工智能所引發的倫理問題是因為人性的思考，占比較大；而22.55%的人認為是由于人們價值觀念的改變；29.9%的人認為是利益分化與失衡以及一些其他的原因導致的。由此可以看出導致人工智能倫理困境的原因是多方面的。主要總結為以下幾個方面。
第一，從技術層面來看，人工智能技術在現階段仍然有很大的局限性。人工智能是對人腦的模仿，但人腦和機器還是存在本質區別的，人腦勝于人工智能的地方，就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維。人工智能雖能進行大量的模仿，但由于不具備形象思維和邏輯思維，僅能放大人的悟性活動中的演繹方法，不可能真正具有智能，這決定了機器不能進行學習、思維、創造。此外，智能機器人也不具備情感智能，它們根本無法去判斷自己行為的對錯，也無法自動停止自己的某項行為，所以如果人工智能技術一旦被不法分子利用，后果不堪設想。可見，由于人工智能自身技術上的局限性導致的倫理問題已經影響到其未來發展。
第二，從規制層面來看，倫理規制的缺失和監督管理制度的不完善是導致倫理問題產生的重要原因。科技的發展目標是為人類謀求幸福，但我們必須認識到，無論是在科技的應用還是發展過程中總是存在一些難以控制的因素，倘若沒有相應的倫理原則和倫理規制加以約束，后果難以想象。在目前人工智能領域，缺乏一套成體系的關于人工智能技術產品的從設計、研究、驗收到投入使用的監督管理方案，也沒有一個國際公認的權威性的規范及引導人工智能技術的發展及運用的組織或機構。現有的監督體制遠遠滯后于人工智能技術的發展速度，無法匹配技術發展的需要。缺乏相關監管制度的約束，人工智能技術就不可避免會被濫用，從而危害社會。
第三，從社會層面來看，公眾對人工智能技術的誤解也是原因之一。人工智能作為一門發展迅猛的新興學科，屬于人類研究領域的前沿。公眾對人工智能技術的了解十分有限，調查顯示，對人工智能技術只是了解水平較低的人較多，占62.75%，以致部分人在對人工智能技術沒有真實了解的情況下，在接觸到人工智能技術的負面新聞后就夸大其詞，人云亦云，最終導致群眾的恐慌心理，從而使得更多不了解人工智能技術的人開始害怕甚至排斥人工智能技術。我們必須清楚，人工智能是人腦的產物，雖然機器在某些領域會戰勝人，但它們不具備主觀能動性和創造思維，也不具備面對未知環境的反應能力，綜合能力上，人工智能是無法超越人腦智能的。在李世h對弈AlphaGo的曠世之戰中，盡管人工智能贏了棋，但人類贏得了未來。
三、人工智能技術的發展轉向
人工智能技術的發展已經深入到人類社會生活的方方面面，其最終發展目標是為人類服務。但是，科學技術是把雙刃劍，它在造福人類的同時，不可避免地會給人類帶來災難，因此，人類應該趨利避害，使人工智能和科學技術最大化地為人類服務。這就要求人類必須從主客體兩個角度出發，為人工智能技術的健康發展找出路。
1.技術層面
（1）加強各個國家人工智能的對話交流與合作。人工智能自20世紀50年代被提出以來，尤其是近六十年來發展迅速，取得了許多豐碩的成果。如Deep Blue在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov； Watson 戰勝了Jeopardy的常勝冠軍；AlphaGo 打敗了頂尖圍棋棋手李世h。從表面上看，人工智能取得了很大的進步，但深究這些人工智能戰勝人類的案例，我們發現這些成功都是有限的，這些機器人的智能范圍狹窄。造成這一現象的很大一部分原因就在于國際間人工智能技術的對話交流與合作還不夠積極，所以加強各個國家人工智能的對話和交流迫在眉睫，同時也勢在必行。
（2）跨學科交流，擺脫單一學科的局限性。從事人工智能這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。歷史的經驗告訴我們，一項科學要想走得長遠就必須有正確的意識形態領域的指導思想的介入。在人工智能這項技術中，有些科學家們可能只關注經濟利益而沒有引進相應的倫理評價體系，最終使得技術預測不到位，沒有哲學的介入，等真正出現問題時就晚了。所以要加強科學家與哲學家的溝通交流，令科學家能更多地思考倫理問題，提高哲學素養，在人工智能技術中融入更多的哲學思想，保證人工智能技術能朝著正確、健康方向發展。
（3）人工智能技術的發展，要與生態文明觀相結合。在人工智能技術發展中，要注入更多的生態思想，這關系人民福祉、關乎民族未來的長遠大計。在人工智能發展中，若是產生資源過度消耗、環境破壞、生態污染等全球性的環境問題時，人類必須制止并進行調整。人工智能技術要想發展得更好，前景更加明亮，前途更為平坦，就必須保持與生態文明觀一致，與人類自身利益一致，為人類造福。
2.人類自身層面
（1）增強科學家道德責任感。科學技術本身并沒有善惡性，而研發的科學家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發展，往往與研發人工智能的科學家息息相關。科學家應打破“個體化原理”，要融入社會中去，關注社會道德倫理問題，承擔起道德責任，為自己、他人、社會負責，多去思考自己研發的技術可能帶來的后果，并盡可能去避免，多多進行思考，嚴格履行科學家的道德責任。
（2）提高公眾文化素養。調查發現，對人工智能技術了解水平較低的人較多，占62.75%；而非常了解的人較少，占4.41%；另外，對人工智能技術了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人對人工智能技術都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人對人工智能技術絲毫不了解，所以，人工智能技術對于個體的影響是比較微小的，其發展還沒有深入到個人的日常生活中。特別是在一些關于人工智能的科幻電影的渲染，可能使那些對于人工智能技術并不了解或是一知半解的人產生偏見。在日常生活中，人工智能給人類帶來了極大的便利。通過提高公眾的文化素養，使公眾正確認識人工智能技術，將是緩解甚至是解決人工智能技術某些倫理問題的重要途徑之一。
（3）加大監督力度。人類需要通過建立一個完善的監督系統引導人工智能技術的發展。對于每項新的人工智能技術產品從產生到使用的各個環節，都要做好監督工作，以此來減少人工智能技術的負面影響，緩解甚至減少人工智能技術的倫理問題。
3.道德法律用
（1）通過立法規范人工智能技術的發展。調查發現，90.69%的人認為有必要對人工智能技術所引發的科技倫理問題實行法治，由此可以看出，要想保證科技的良好健康發展，必須要建立健全相關法律條例。然而我國在這一方面的法律還存在很大的漏洞，相關法律條文滯后于人工智能的發展，并未頒布一套完整的關于人工智能的法律體系。沒有規矩不成方圓，在人工智能領域亦是如此。我們都無法預測將來人工智能將發展到何種地步，這時就需要人類預先加以適當的限制，利用法律法規加以正確引導，使其朝安全、為人類造福的方向發展。
（2）構建人工智能技術倫理準則并確立最高發展原則。要構建以為人類造福為最終目的的倫理準則。人工智能技術的倫理問題已經給人類造成了很多負面影響，而要防止其帶來更多負面影響，構建合適的人工智能技術倫理準則勢在必行。
此外，要確立以人為本的最高發展原則 。一切科學技術的發展都應把人的發展作為出發點。人工智能的發展也是如此，要將以人為本、為人類服務為出發點，并作為最高發展原則。
四、結語
科學技術是把雙刃劍，人類只有消除人工智能技術的潛在威脅，發揮人工智能技術最大化效用，避免倫理困境重演，才能實現人機交互的良性發展，實現人工智能與人類的良性互動。
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【關鍵詞】人工智能 超級計算力
一、引言
（一）問題提出
人工智能作為下一代技術發展的趨勢，其方向也是眾多科技界人士關心的問題。很多科學家預言，人工智能不僅僅是人類技術突破的下一個階段，而且更是人工智能的發展潛力必將超出人類的控制，成為新一個物種，甚至可能替代人類，“統治”地球，我們抱著研究的目的，來探討人工智能技術發展的方向與途徑。
人工智能技術的發展對大多數人而言，是渾然不覺，全無概念的，但是從近年來各大科技公司的戰略與產品上看，人工智能的確已經成為當下科技界爭奪的戰略制高點，蘋果的Siri語音助手，谷歌的無人駕駛等單向的人工智能技術已經非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力與財力進行研究，可以預見，在不久的將來，人工智能技術必將成為人類生產生活領域中廣泛應用的技術之一。而對其進行發展脈絡和規律的判斷與估計也是十分必要的，也是順應技術趨勢，推動技術創新的必由之路。
（二）目的與意義
一方面，對于科學研究來說，繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更正確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，人工智能這門科學的詳細目標也天然跟著時代的變化而發展。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐碩信息的邏輯結構。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創造。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相稱有效的途徑。
另一方面，對于人類的生產生活甚至未來來說，人工智能技術的快速發展，不僅會在更大程度上解放人的勞動時間與降低工作辛勞程度，使得人們越來越離不開機器的工作，并且每個人的生活方式發生根本性的轉變，而且，更重要的是，在未來，人類是否會與機器進行深度融合，發展處全新的生命構造體，以此來迭代和進化，實現人類和機器人的和諧共存，還是人工智能會自動發展出自我意識，而在將來的某一個時點，機器人們將會對他們的締造者――人類舉起屠刀，實現自己稱霸的野心，這也不得而知，因此，對人工智能的路徑探討是十分必要和有重大意義的。
二、人工智能發展趨勢
（一）人工智能的準確定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、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。
（二）人工智能的發展趨勢研究
1、自我存續。這是一個十分顯眼的要求，人工智能如果作為一個新物種存在，其必須擁有自我生存的能力，即離開人類，人工智能技術必將仍然存在。而且人工智能將與其他物種和環境形成新型交流互動方式。以極端的情況來說，如果人類在將來的某一天消失了，而人工智能必須擁有維持自身生存和發展機制和技術，如果是電量不足，核心機器人將會指揮挖掘型機器再次挖煤，或核能機器人運用核能來發電，以維持自身的正常運轉，而這一切的工作都是在人工智能的機器內部解決，而并不需要人類的參與，這就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。這是在自我存續的基礎之上發展而來的。一個機器，一代機器的存在可能并不是問題，而要想機器向人類一樣代代繁衍不絕，則對人工智能來說，絕對是一個巨大的障礙。因此，在機器自身的自我繁殖更新迭代，也是必須要進行的過程，這就需要強人工智能的高度運用，來對整個機器人生態進行實時評估，不斷地提出新的發展要求，而且立即組織機器人中的“科學家”對其進行研究與探討，實驗與創造，或者是融入生物技術而與之進行基因式的合作，這些都是不確定的，唯一能確定的是，離開人類的獨立人工智能必須要有發展創造出更新更快更強的人工智能的能力。
3、自我認同。人工智能的自我認同分兩個層面，一方面是對內進行認同，另一方面，是對外進行認同。如果假定人工智能是人類的發展方向，其必須會對人類關心的終極問題等產生同樣的巨大疑惑，比如我是誰？我從哪里來？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平來看，它一定不會停留在思考的層面上，而是會進行各種不同的實驗與探索，已驗證自己的猜想。另一方面，人工智能作為一個以理性而存在的物種，其合作是建立在種種規章制度之上，而一旦有機器發現制度的漏洞，就會有進行套利和損人利己的動機，而阻止這種情況的發生，只能是建立在機器人的情感共同體的基礎之上，即是機器人產生同樣的情感，而形成有效率的合作與分工，而不會因為短期利益犧牲長遠利益。
三、結論
由上述探討可知，人工智能的發展道路還是非常漫長而艱辛的。對于其是否會取代人類，這個問題要依賴于將來的技術發展和人類的生命形態的演變而定，而我們對人工智能進行的物種化探討是非常有必要的，也是對人工智能技術的發展和對其風險的防控具有借鑒意義的一個環節，是我們進行科學技術開發的留有的一個客觀冷靜的分析角度。
參考文獻：
關鍵詞：人工智能；前景；趨勢
人工智能技術可以說是計算機技術、信息論、心理學以及語言學等諸多學科彼此聯系與交叉之后形成的一門全新的學科。近年來，隨著全球范圍內計算機技術的持續發展，計算機的形象也出現了新的變化。主要表現在人機交互的場景變得愈來愈普遍，計算機被人們賦予了更加多的智能性因素。因為人們將最新計算機技術運用到了諸多學科，對這部分學科的認知也進入到了全新的發展期，從而推動了諸多新研究成果的持續出現。比如，圍棋人機大戰之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發現、單一器官克隆的實現等。鑒于計算機這一人類誕生以來所發明的最為重要工具的持續發展，大量新知識、新理論持續涌現，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因為近些年來生物學、神經生理學等各種新研究成果的產生，讓人工智能和人類智能的相互關系引發了人們越來越多的探討。
一、人工智能概述
人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質手段和能實現人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。
二、人工智能發展狀況分析
（一）全球人工智能發展現狀
目前，人工智能技術已經在美國、歐洲以及日本等發達國家得到了迅速發展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠學會傾聽音樂節奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發前景，其龐大的發展市場始終為全球各國以及各大企業所一致看好。除美國IBM公司繼續在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數據搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內容。
（二）我國人工智能發展現狀
可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發出了國內首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態行走，從以往只能夠在已知環境下步行到如今可以在不確定的環境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經網絡、生理視覺、雙手協調以及手指控制等系統開發的多項人工智能領域重大科研成果。
三、人工智能的未來發展趨勢
技術的不斷發展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經網絡化與機器情感化等方向加以發展，人工智能具有非常大的發展空間與發展潛力。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發展與突破。一是自動推理取得新的發展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統動態化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發現，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題。可以說，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。
四、結束語
總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。
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【關鍵詞】人工智能 發去趨勢 信息
人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超過人的智能。通過閱讀大量的資料可以發現，人工智能在發展過程中遇到過很多問題，由于現代人們還為完全掌握人腦的復雜度，因此人工智能的發展正在一步一步緩慢前行。
1 國內外研究現狀
1.1 國內研究
我國對人工智能的研究與發達國家相比較為落后，具體研究主要集中在軟件方面，特別是在仿生學領域的應用，目前已經處于設計領先行列，為世界人工智能發展做出了巨大貢獻。但是，由于發展較晚，與美國等發達國家相比，還存在一定差距，因此要對發達國家的成功經驗進行借鑒。
1.2 國外研究
歐美在人工智能的研究上處于世界領先行列，在世界人工智能上具有領導作用。以Google企業代表，其在人工智能上的發展，一次又一次的刷新了人們對人工智能的認識。
2 人工智能的應用領域
2.1 問題求解
從近幾年人工智能的發展情況來看，其一項重要的突破就是發展了能夠對問題進行求解的程序。下棋程度中應用的一些技術手段，例如，在下棋過程中，向前看幾步，將一個復雜的問題進行分解，從而成一個容易解決的小問題。一些程序甚至可以通過實戰經驗對自身的性能進行改良。
2.2 自動程序設計
程序設計是人工智能的一個關鍵研究分支，人們從未停止對該項內容的研究。現階段，人們已經研究出了可以依據不同目的描述，編寫微機程序的自動程序設計系統，但是目前在該方面取得成績有限。在研究自動程序過程中，一方面可以有效的促進半自動軟件開發系統的發展，另一方面也可以通過改進自身編碼進行學習的人工智能系統，從而使其能夠有更加長遠的發展。通過自動完成一個特定程度的編寫，證明一個給定程序獲得的某些制定結果與指定結果的任務兩者之間有著緊密聯系。
2.3 機器學習
人工智能研究的一個最為關鍵的方面就是機器的學習能力，同時其也是人工智能最為突出的一個表現手段。從人工智能出現至今，人們對在機器學習方面的研究取得了很大發展。獲取知識的根本方式就是學習，同時學習也是人類智能的一項關鍵途徑。而機器學習，則是使微機具有機器智能的途徑。
2.4 智能檢索
科技飛速發展的今天，人類已經進入到了大數據時代，大量的數據給人們的生活和工作帶來的一定的改變。一方面，大量的數據可以為人們的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用難度，主要集中體現在檢索上。針對海量數據的檢索，采用傳統的人力檢索和傳統檢索系統，顯然已經無法完成檢索工作。通過閱讀資料可以發現，研究人工智能檢索模塊已經成為了確保科技持續穩定發展的一個關鍵前提。例如，目前已經比較成熟的技術――數據庫系統，其就是一個能夠存儲大量指定科學知識的微機軟件系統，通過對其進行應用，能夠回答用戶提出的關于本學科的大量問題。
3 人工智能未來的發展趨勢
3.1 語言翻譯
在計算機網絡快速發展背景下，可以通過對人工智能進行應用，實現對語言的翻譯。但是，通過了解可以發現，目前語言技術并不成熟，在具體應用過程中還存在一定問題，無法完全克服語言障礙，也就說還無法將任意輸入的語言，轉換為高質量的譯文，無法體現體現自然語言中的曖昧、模糊成份，更加無法實現對整片文章的理想化翻譯，但是，相信隨著人們對該內容研究的不斷深入，以及人工智能和語言技術兩者的不斷進步與發展，理想的語言翻譯在不久的將來會得以實現。
3.2 自適應系統
通過自適應系統不僅能夠對完整的信息進行處理，而且也可以實現對殘缺信息的處理，甚至可以通過智能化完成對殘缺信息的補充。此外，通過對目前人工智能研究的大量資料進行閱讀可以發現，在進行自適應系統發展過程中，還需要大量的相關信息的支撐。有學者認為，首先，要發展理解上下文以及相應的處理技術，從而數據、信息等各項內容的處理變得更加準確、成熟、穩定；其次，適當的發展多路學習機制，通過該方式，可以使自適應系統能夠在日常的運行過程，吸取更多的經驗，通過經驗的積累，適應不斷變化的環境；最后，應當在現有技術的支持下，努力發展自動進化機制，通過該方式使人工智能可以在應用過程中，能夠不斷學習，使其能夠有傳統單一被動處理信息變為主動智能處理，甚至使其在應用中能夠具有一定預判能力。
3.3 服務人類
人工智能是由人類創造的，人們創造人工智能的最初目的就是使其為人類服務。人工智能在未來的發展過程中，也要朝著這一趨勢進行，這是大量從事人工智能研究工作人員總結的經驗。從人們對人工智能的研究情況來看，也正朝著這個方向進行探索，因為這是人類發展人工智能的初衷。例如，在社會生產中可以對人工智能進行應用，在工廠生產中，對全自動化智能生產線進行合理應用，一方面可以提高生產的安全性，另一方面也可以使生產效率得到進一步提升。目前，在人們的日常生活中，人工智能也隨處可見，例如醫療輔助機器人，掃地機器人等，人工智能在這些方面的應用，使人們的生活變得更加便利，因此日后人們在對人工智能的研究上，應當朝著該方面進行。
4 結束語
人工智能自從被提出以來，就得到了全世界的重視，長期以來都處于世界科技發展的前沿，其在具體發展過程中并非獨立進行的，在一定程度上依賴網路、信息、計算機、精密制造等多項技術，并且對不同領域的發展也會造成一定影響，在一定程度上對社會的發展有著促進作用。
參考文獻
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Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P鍵詞： 人工智能；創新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學的一個分支，是當前科學技術中正在迅速發展、新思想、新觀點、新理論、新技術不斷涌現的一個學科，其屬于一門邊緣學科，同時也是多個學科交叉而成的一門學科，包括語言學、哲學、心理學、神經生理學、系統論、信息論、控制論、計算機科學、數學等[1]。當前人工智能已經是很多高校計算機相關專業的必修課程，它是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，其教學內容主要包括自然語言理解、計算智能技術、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統和機器學習等，國內外很多大學都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學和研究。人工智能課程包含多個學科，具有內容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復雜，但是多數高校采用的教學方式仍是傳統的課堂教學方式，即“教師講、學生聽”的教學模式，這種信息單向傳輸教學模式以教師為主體，學生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學，忽視實踐活動教學的問題，導致教育內容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學生在學習過程中常常感到枯燥乏味，進而對學習該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學質量和效果無法達到預期，甚至學生還會產生厭學心理。針對人工智能課程中現有的各項問題，本文作者結合自身豐富人工智能教學實踐經驗，參考人工智能課程特點和教學目標，從多個方面探討和總結了人工智能，包括教學內容、教材選擇、教學方法和考核形式等。
1 教學內容優化與更新
人工智能是一門嶄新的學科。開設本課程首先是確定教學內容。通常來講，人工智能學科的內容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應用。前者是人工智能的重要基礎，后者主要介紹了幾種人工智能應用系統，包括自動規劃和機器視覺、機器學習、專家系統等。另外，課程內容中還包括了一些人工智能應用的實例，將實踐和理論緊密結合起來[3]。
隨著時代的發展和科技的進步，人工智能學科也取得了較大發展。基于此，人工智能學科也應該與時俱進，更新人工智能教學大綱，進一步完善其教學內容。修訂后的人工智能教學大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎部分和擴展應用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規劃、機器學習、知識工程等。
教學內容的選擇和確定應綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎知識，也應注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學內容應符合現實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結合起來，只有這樣人工智能課程的教學質量和效果才能事半功倍。
2 教學策略及教學方法的改革創新
由于人工智能課程具有算法復雜、內容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統的教學模式已經無法滿足人工智能課程的需求，教師應探索更加有效的教學模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學質量和教學效果。具體的改革和創新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發學生的學習興趣 無論是經驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學生只有對某門學科存在興趣，才會更加主動積極的學習該門課程，從而獲得良好的教學效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關片段，由這個電影學生知道了世上存在人工智能的機器人，學生們隨著電影情節的發展而深深感動，與此同時教師讓學生思考和談論人工智能是什么？研究人工智能的意義在哪里？實踐發現，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學生們的注意力，讓學生更加專注在教學任務中，有效提高了學生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應用的成果展示出來，讓學生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學習人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學法 案例教學法是一種以案例為基礎、以能力培養為核心的一種教學方法[11]。針對學校學生特點，我們采取了以下幾種教學形式實施案例教學。①講解式案例教學：這種案例通過教師的講解，幫助學生理解抽象的理論知識點。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學案例；通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣，引導學生對將要學習的內容產生注意，有利于教師導入新課。②討論式案例教學：在課程初期將學生分成若干學習小組，每小組3～4人；教師將提前設計好的一題多解的教學案例以及收集的相關資料分配給每個小組，要求學生在課余時間通過自學和組內討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應用案例進行討論，能有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學生對人工智能的理解。
2.3 個性化學習與因材施教 在開展課程教育過程中應注意對學生進行個性化教學，結合學生特點因材施教。比如，在日常教學中多觀察學生情況，鼓勵那些應對教學任務后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關知識，同時友善面對學習較差的學生，分析其學習過程中面對的困難，有的放矢地采取應對措施，幫助其不斷進步；在教學過程中讓學生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學生發散性思考問題，鼓勵優秀學生進行深一步的探討，并且教師應幫助具有新穎思想或論點的學生將其智慧以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。
2.4 注重綜合能力培養 在研究型教學中任務驅動是一種常用的教學方法，其中心導向是任務，學生在完成任務的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學方法的步驟是：教師提出任務師生共同分析以得出完成任務的方法和步驟適當講解或自學、協作學習完成任務交流和總結。”[3]該教學模式不僅有利于培養學生的創新能力和創新意識，還能夠培養學生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學模式通常是以小組協作的方式進行，教師給出研究范圍，學生自愿結組并選擇具體的題目，經過分析和討論后以程序設計或者論文的形式協作完成研究。由此可知，學生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學生的團隊協作能力，對于學生團隊合作精神的培養至關重要，且在完成任務的過程中學生需要查閱大量的資料，久而久之學生收集資料和創新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發式教學 人工智能的很多問題都較為抽象，對學生理解力的要求較高，因此，在實際的教學過程中教師應有意識的就課程內容提出相關問題，讓學生自己獨立思考，鼓勵學生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學生自己的解決方案，如此不僅培養了學生獨立思考的能力，也增加了學生參與教學活動的意識，提高了學生的學習熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最后師生一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學生邏輯思維的能力，教學效果良好[4]。
3 作業和考核方式的改革創新
過去的課程作業都是單一書面習題作業，發展至今，課程作業形式已經發生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中通過網絡就可以完成上交作業，并且教師批閱作業后也可以通過網絡返回給學生，實現了網絡化。課程的考核方式較之以前也發生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學生實驗能力和動手能力的培養，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學生的期末負擔，也迫使學生更加重視平時的學習思考，有利于課程教學質量的提升。
4 結束語
本文是以提高教學質量為目標，結合教學實踐，從教學體系、教學內容、教學方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學改革進行了探討，總結了該課程在教學和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學的要求，可以支持教師提高教學手段現代化的水平，同時更貼合學生的學習需求。作為該課程的授課教師應始終保持對教學內容的不斷更新、教學方法的多樣化，才能激發學生的學習興趣，培養他們的思維創新和技術創新的能力，最終提高本課程的教學質量。從學生的反饋來看，作者所總結的教學實踐具有明顯的教學效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續在教學過程中不斷總結成功的經驗，吸取失敗的教訓。
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隨著改革開放進程的不斷加速，我國人民的生活水平有了很大的提高，社會的各個方面都得到了很大的發展。人工智能是現代化建設中一個重要的發展方向，在電力系統中也得到了極其廣泛的應用。人工智能在電力系統中的應用使得電力系統能夠更加的智能化，提升了電力系統的工作效率，對電力系統的發展起到了極大的促進作用。筆者將在本文中對人工智能在電力系統中的應用進行分析，希望能夠對相關的電力系統工作人員的工作有所幫助，同時也希望能夠對其他學者在相關方面的研究有所啟發。
【關鍵詞】電力系統 人工智能 運行
隨著現代化進程的不斷推進，人們對電力系統的要求越來越高，要求電力系統要實現高效率，高安全性，智能化。在經過大量的研究之后，人們將人工智能和電力系統相融合，取得了很大的突破。所謂的人工智能，實際上就是一門綜合的智能設計技術，人們設計相關的機器，使機器能夠像人類一樣進行一系列的思考、規劃、設計等活動。在電力系統中的應用主要是集中在安全用電和簡化操作的方面，實現簡易化、智能化安全電力裝置設計，比如保護繼電器的設計，可以對電路進行有效的保護，以免對電力系統造成損失。從現在電力系統的發展趨勢來看，人工智能在電力系統中的應用必將是未來電力系統發展的主要方向之一。我將在下文中從以下幾個方面對人工智能在電力系統中的應用進行分析。
1 人工智能技術概述
人工智能是一門復雜的技術，集成了很多學科的知識，進行人工智能研究的研究人員必須要了解腦科學、神經學和信息技術等方面的知識，因為這三個方面的知識是人工智能最基礎的知識。人們將這些知識實際應用到機器的設計之中，就能夠對機器進行人工智能的設計，從而實現機器智能化的操作。
2 人工智能技術的種類
2.1 人工神經網絡
人工神經網絡在電力系統的應用解決了電力系統中很多非線性的問題，尤其在繼電保護方面的效果最為出色，所以在電力系統的繼電保護中得到了廣泛的應用。所謂的人工神經網絡，就是科學家們在對人的神經網絡進行研究后，將其運用到系統的研究上而得出來的。在電力系統的工作中，能夠對電力系統做實時的監測，同時能夠對出現問題的地方做出快速的反應，有效的提升了電力系統的工作效率。
2.2 智能模糊邏輯
所謂的智能模糊邏輯，就是人們將模糊理論運用到一些實際的系統當中，使人們能夠輸入相應的參數，建立對應的數學模型，從而對系統進行很好的規劃。在電力系統的應用過程中，人們主要將智能模糊邏輯應用到電力系統的規劃和電力系統故障的診斷方面。
2.3 遺傳算法
遺傳算法就是人們基于對生殖遺傳規律的研究，在遺傳規律應用到實際的生活事件當中，使事件得到最優解。遺傳算法能夠很好的解決電力系統中一些比較難的問題。
2.4 混合技術
所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。
3 電力系統運行中人工智能的具體應用
電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。
3.1 人工神經網絡在繼電保護中的應用
對繼電器的保護工作一直都是電力系統中非常重要的工作之一，隨著社會的進步，科技的發展，人們對電力系統的要求越來越高，繼電器的保護工作也不斷在推進著，從開始的普通計算機的保護到人工神經網絡的應用，都體現了電力系統的工作人員對繼電器保護工作的不斷努力。
3.2 人工智能算法在電力系統運行中的應用
人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。
人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。
3.3 模糊理論在電力系統運行中的應用
模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。
3.4 專家系統在力系統運行中的應用
專家系統是人中智能系統重要的組成部分之一，尤其在電力系統中早在很多年之前就得到了廣泛的應用，解決了電力系統中的很多問題，為電力系統的發展奠定了良好的基礎，有效的提高了電力系統運行的效率。
4 總結與體會
從上文的分析中，我們對人工智能的概念有了清晰的認識，同時也了解了將人工智能應用在電力系統能夠為電力系統帶來的巨大發展。解決了電力系統目前存在的大量問題，為電力系統的發展提供了突破性發展的思路。但是我國人工智能的技術還不夠成熟，與國外先進的人工智能技術相比較還有很大的差距，所以我國必須制定相應的方案促進我國人工智能的發展。首先，我國要在政策上對人工智能的企業進行優待，鼓勵更多的企業投身到人工智能的發展之中，其次我國要加大人工智能的人才培養力度，從我國目前的人工智能發展現狀來說，我國的人工智能的人才缺口比較大，很多專業的人才都是從國外引進的，花費了國家大量的資金，所以對人工智能的人才培養是我國未來促進人工智能的發展必須要做的任務，對于我國人工智能的可持續發展具有重大的意義。
參考文獻
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一、網站的構建
1.網站框架設計
我國高中階段人工智能教育還處于起步階段，據調查，全國已開設人工智能課程的中學不超過十所。事實上，對于人工智能這一前沿學科，大部分信息技術教師還缺乏足夠的了解，因此對于該課程的開設也一直處于觀望狀態。考慮到人工智能教育的實際情況以及網站的主要對象，我們以高中信息技術選修課教材《人工智能初步》為基礎，按教學內容設置和劃分欄目，同時又圍繞“學人工智能、教人工智能、用人工智能、機器人專題”四大專題進行內容重組。當然，網站的基本架構并非一成不變，它需要在實際應用中進行檢驗與修正，最終實現網站的完美架構。依據上述思路建構的網站基本框架如圖1所示。
2.網站的欄目設計
新聞欄目以圖文的形式人工智能發展的最新情況，這是激發并維持廣大師生關注人工智能的基礎，也是師生獲取最新信息的窗口。子欄目“中國動態”“歐美動態”等分別介紹了各地區最新的人工智能信息，尤其是機器人產品的新聞。子欄目“會議論壇”，“比賽通知”為師生、參與比賽提供服務。
論文欄目是作為資源型網站的基礎。子欄目“教學研究”主要面向從事人工智能教育的研究者和教師，探討教學方法、分析教學案例、推薦教材和參考書，為更好的開展人工智能教學提供理論依據。子欄目“學習樂園”主要面向學生，展示活動實錄、闡述學習感受，聆聽專家意見，為更好的學習人工智能提供事實參考，教師也通過“學習樂園”來了解學生的所思所感所想。子欄目“賽事規則”介紹了各個地區和各級機器人比賽的一些規則，有利于師生更好的進行人工智能的教與學。
資源、視頻、圖庫、酷站：這四個欄目是資源型網站的核心。尤其是資源模塊中的子欄目“電子書刊”“教學課件”“人工智能軟件”分別以不同的文件格式向師生提供教與學的資源，使其能快速準確地獲取符合需求的資源，免去了在因特網上盲目搜索出現大量冗余信息的麻煩。網站整合了文本、視頻、圖片等多媒體信息，以豐富多彩的形式呈現資源，增強了網站的吸引力和信息的可閱讀性。
愛問欄目是作為學習型網站的基礎，也是本網站的一大特色。“愛問”是采用了模仿“百度知道系統”的程序設計，更注重知識的答疑解惑。我們將此欄目劃分為“學人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“機器人問題”四個子欄目，師生可根據各自的需要進行提問、回答問題、搜索問題等操作。同時，設立了積分制，激發師生提問和回答問題的熱情。
用戶中心欄目是學習型網站的核心。作為一個專題網站，必然要十分強調學習的功能。子欄目“網絡書簽”的功能可以使學習者記錄自己所瀏覽過的或所感興趣的網頁，便于在下次登陸后繼續學習。在子欄目“信息”功能中，學習者可以新聞、論文、資源、愛問等信息，待管理員審核通過后即可在網站中顯示出來。另外，教師也可在教學過程中通過此模塊要求學生提交作業，便于教師隨時隨地的批改作業。
二、網站的訪問數據分析
人工智能教育專題網站從開設至今將近8個月的時間，已經有超過1萬的獨立訪客訪問了本站，我們選取了最近訪問的2000位獨立訪客進行研究。通過對地域、被檢索方式、受訪頁面及回頭率的分析，可為網站下一步的改進與完善提供依據，為其他人工智能教育類網站的建設，在網站的用戶類型，網站的內容選擇與更新，網站的推介宣傳等方面提供參考與借鑒。
1.地域分析
在統計到的訪問該網站的地域中，國外共有12個國家訪問了本網站。國內除西藏、澳門之外，其他省份、直轄市、特別行政區都有訪問過本網站，這為我們今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依據。但是，通過圖2的數據我們也可看到，各個地區間的訪問量差距較大，并且訪問量靠前的幾個省份基本上是沿海地區，而中部和西部地區的訪問量比較少，所以在今后的工作中不僅要加強網站本身的建設和宣傳，更要把人工智能教育的理念推廣到中部和西部地區，使那里的中小學師生也接觸人工智能的知識，激發他們對信息技術美好前景的向往。
2.被檢索方式分析
搜索引擎是網絡上最常用的獲取資源的方式。掌握用戶使用搜索引擎的情況，有助于了解網站的被檢索方式。統計搜索關鍵字的次數，有助于了解網站被檢索訪問的原因。在專題網站建設完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系統提交收錄網頁申請是極其必要的，它有利于提高網站的知名度和訪問量。而在網站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字內容，將會有利于用戶在盲目搜索時能訪問到該專題網站。
3.受訪頁面分析
受訪頁面是指用戶訪問該專題網站時所停留的頁面。通過對受訪頁面的統計，使我們能夠掌握用戶相對較為關注網站的哪些內容。表1數據中“學人工智能”占23.82%，“資源下載”占了16.32%，表明用戶對人工智能的知識還不是很了解，對人工智能的認識還停留在“學”的層面，遠未達到“教”的程度。人工智能教育類網站在建設中，如果能提供大量的人工智能的基礎知識以及豐富的可下載資源，將會顯著提高網站的受歡迎度以及用戶的認可度。
4.回頭率分析
在網站訪問統計中，通常將距離上次訪問超過12小時的再次訪問記錄為一次回頭。通過對回頭率的統計（表略）看出該專題網站的粘性不是很高，尤其是3次回訪以上的用戶還不多。通過對部分用戶訪談后了解到，網站的更新速度慢，資源較少，內容偏難是其不愿進行多次回訪的主要原因。所以，人工智能教育類網站在維護期間要注意內容的時效性、豐富性、通俗性才能保證網站訪問的可持續性。
三、網站建設的若干思考
目前國內外有關人工智能的專題網站不多，針對人工智能教育的網站更少。在可供借鑒的成熟案例較少、研究又處于剛起步階段的情況下，有必要對我們的工作進行反思總結。通過上述訪問數據的分析，以及在人工智能教育專題網站建設的準備階段，實施階段及運行階段的實踐，我們認為在建設人工智能教育類網站時應當注意以下幾個問題。
1. 充分關注用戶信息
訪問量是綜合類或門戶類網站的生命線，應當盡可能地拓寬訪問者的類型與層次。但人工智能作為一門新興學科，其專題網站的學科性特點甚至比普通的專題學習網站還要突出，因此單從訪問量上來說，它是無法和門戶類網站相比的。所以在建設的初期首先就要考慮的網站的對象問題，也就是要關注哪類人訪問了網站。只有準確的掌握了用戶的信息才能更好提供用戶需要的資源。
在這里，人工智能教育專題網站是通過以下三種手段來獲取用戶信息的。
第一，用戶必須注冊才能訪問網站，注冊的內容包括年齡、身份、學歷，電子郵件等內容。
第二，在網站中設立“網站調查”欄目，可以對“你是如何知道本站的”，“你覺得本站建設的如何”等內容教學在線調查。
第三，通過“中國站長站”等專業的數據收集程序來獲取用戶基本信息，可收集到用戶地域、受訪問頁面、用戶回頭率等信息。只有掌握了準確的用戶信息，才能更好的為用戶提供服務。
2.與用戶攜手共建網上資源
人工智能的子學科門類眾多，僅高中教材《人工智能初步》中就有知識及其表達、推理與專家系統、人工智能語言與問題求解等多個主題。而且我國的人工智能研究相對薄弱，很多資料都是外文的。任何一個人要很熟練的掌握人工智能的各個內容是很困難也是不現實的。我們通過一年多的實踐也體會到，僅僅依靠課題組成員很難保證網站資源庫內容的全面性和針對性。所以在網站最新一次改版中，我們增加了用戶的信息功能，使得用戶自己可以新聞、添加文章，上傳資源，只要經過管理員審核即可在網站中顯示。
另外，在人工智能教學過程中，我們也充分利用學生的優勢，要求學生以作業的形式提交文本和視頻資源，并將作業的數量和質量作為考察學生學習效果的一個指標。這些舉措保證了網站內容更新的時效性和內容的針對性。用戶所的就是用戶所關注的，用戶所關注的就是網站所要收集的。
3.通過多種形式充分發揮網站作用
目前，全國高中開設了“人工智能初步”選修課的學校極少，教師手頭上可供選擇的教材也只有5套。從專題網站上統計的數據來看，雖然網站目前的用戶主要是教師，但“學人工智能”頁面訪問量卻遠多于“教人工智能”。從這些情況看，單靠幾個人工智能教育類的專題網站無法從根本上解決高中人工智能教育現階段所面臨的窘境。所以，在條件允許的情況下，可以通過研修班、會議論壇等形式組織教師進行面對面的交流。
例如，我們就在2007年5月25日至27日在浙江師范大學舉辦了全國首屆“高中人工智能課程研修班”，來自全國十個省市的70余位信息技術教師及教研員參加了研修班的學習。在研修活動中，教師不僅學習了人工智能的知識，也對人工智能教育的現狀及發展過程中遇到的問題做了充分了探討和交流。本次研修活動結束后，人工智能教育專題網站則成了學員們交換信息、交流體會、共享資源的有效平臺。
四、結束語
總之，借助專題網站的平臺作用開展各種活動，不僅彌補了人工智能教育網站缺乏面對面交流和互動的缺點，也為把網站資源建設的更具針對性提供了有效幫助。
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關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫
隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。
2人工智能導論課程教學現狀
目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。
3人工智能導論實踐教學初探
3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。
4結束語
在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。
參考文獻:
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[2]李明媚,成希,羅娟.人工智能時代的高等教育之變與不變[J].黑龍江高教研究,2020.2:41-44
[3]陳義明,劉桂波,張林峰等.智能科學與技術專業課程體系建設的理論思考[J].計算機教育,2020.309(9):103-107
[4]劉永,胡欽曉.論人工智能教育的未來發展:基于學科建設的視角[J].中國電化教育,2020.2:37-42
[5]姚琳,石志國.人工智能課程體系與教學方法研究[J].中國大學教學,2019.10:19-22
