对人工智能的思考范文

对人工智能的思考篇1

关键词：人工智能；授课内容；讲授方法

人工智能概论课程是我校智能科学与技术专业开设的一门重要的专业基础课，它在整个专业教学体系中起到奠基的作用，如何针对其特点制定合理的教学目标与授课内容，并有效地组织课堂教学，取得良好的教学效果是非常重要的，本文将从多个角度对其进行全方位的思考与探索，为相关课程教学的改革提供新的思路。

1教学目标的精确定位

首先，人工智能概论课程在智能科学与技术专业整个教学体系中起到引导和奠基的作用，但不同于其他相关的专业基础课，其总的特点可归纳为“少而精”，即在较少的教学授课学时中起到画龙点睛的作用，为学生进一步的深入学习打好基础，并激发他们对智能专业的学习兴趣和爱好。基于以上特点，通常选择一学期共32学时课程的安排计划，并且在大三上学期开始进行授课。

其次，要研究解决同学们所反映的“虚与实”问题。人工智能是一门涉及到多个学科的课程，具有相当复杂的背景，其与哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论和语言学都有着密切的联系，并且随着这些学科的发展而深化，不断产生新的思路和新的问题。以上特点决定了该课程内容较为抽象，且难以把握全局，学习起来不易消化理解，从而造成了学生学习的困难，容易产生畏惧感，并且学生常常对其在实际环境中的具体应用产生疑问。

如何在这么短的授课学时里使学生产生学习兴趣并且能取得良好的教学效果是一个具有挑战性的课题，这需要对该课程的授课内容、教材选择、讲授方法和考核形式进行全方位的思考与探索，并在教学过程中落在实处。一方面让学生了解和掌握人工智能的发展历史和思想渊源，并指出各个分支的本质特点和整个领域的发展趋势；另一方面有意识地穿插介绍人工智能在实际中具体应用的例子，开阔学生的眼界，打消他们的疑虑。这些将在本文的后面部分进行深入的介绍。

最后人工智能概论这门课程还要兼顾研究型和应用型这两种特点的共同发展。在以前，由于人工智能授课内容的特点，常常讲授时偏向研究型，往往涉及到复杂的数学推导和逻辑运算，增加了老师讲授的难度和学生学习的困难。因此，针对上述问题，在教学过程中可以引入多种形式的事例说明和多媒体演示环节，以讲授思想为主，具体技术为辅，这将直接反映到授课内容的选择上。

2授课内容的选择

人工智能概论授课内容的选择至关重要，本着该课程“少而精”的特点，既需要让学生在较短时间内掌握基本的思想与概念要点，又要对该课程进行全方位的介绍，并点出其发展趋势，因而对授课教师有着非常高的要求。由于授课课时的限制，我们无法做到既面面俱到，又对每个具体方向进行详细的讲解；而且这样也容易陷入复杂的数学推导和逻辑运算的误区。因而，整个课程的讲授内容应该以传授思想和概念要点为主，并在讲授的过程中加入有趣的事例，通过这些形象的事例说明和多媒体演示环节折射出人工智能思想的精髓和应用的广阔前景。

人工智能概论主要涉及到知识表示、搜索推理、计算智能、专家系统、机器学习、自动规划、Agent和自然语言理解等内容，其中以知识表示、搜索推理和计算智能为授课内容的重点，在讲授的过程中需要对这些内容加以整理精简，分清主次，合理地安排授课内容在总学时内。除了这些基本的授课知识外，还应该在教学环节引入多媒体演示，通过形象生动的视频演示让学生们了解人工智能的科学价值和实际应用所在。视频可以选用世界一流大学实验室的开放多媒体内容，例如：MIT计算机科学与人工智能实验室的相关科研项目中间过程及结果的视频演示，以此来开阔学生的眼界，增长他们的见识，使之了解其应用前景和未来的发展空间。

人工智能领域的发展受到多个学科的影响，这些学科在不同历史时期都对人工智能领域起到了各种推进作用，也产生了许多不同层面的争论，至今也是如此。如何在授课过程中形象地对人工智能历史进行回顾，阐述这些学科对人工智能领域的影响，尤其是思想方面的影响特别重要。“回顾历史，立足当今，展望未来”――给学生形象地描绘出人工智能发展的思想史，并以画龙点睛之笔指出人工智能领域发展的广阔未来，是授课教师艰巨而光荣的任务，只有这样才能使学生把握住人工智能领域的整个发展脉络，激发出他们的学习兴趣和爱好。

以哲学家对强人工智能方向的争论为例，向学生们介绍这些收集整理的资料对于他们思想的启迪是非常有益的。这里值得说明的是这种思想的阐述事实上是非常不容易的，其难度甚至高于复杂的数学推导，因为它常常要求授课教师掌握思想的精髓所在，并用非常形象生动的语言对其进行说明，而这些常常是现在书本中所没有的。例如：知识的表示、获取、存储和推理是人工智能领域中重要的组成部分，虽然目前已经有很多书籍详细地介绍了这些方面，但学生仍然反映听起来比较抽象。为什么会这样？其原因是一些基本的问题并没有得到圆满的说明和阐述，如“什么是知识”，“知识能够表示吗”，“有统一表示各种各样抽象、复杂知识的工具吗”，“抽象的美学与复杂的人类情感，知识能够表示吗”……其中有些问题看似容易回答，却往往涉及到一些复杂的哲学问题，目前在各种人工智能的教科书和专著里常常对这些问题避而不谈，只在数学的层面上针对具体的问题来进行说明和讲授。如果想在这方面有所突破的话，就需要阅读大量的哲学书籍，如认知学、知识论和心智哲学等领域的著作，还需要大量时间的理解和参悟，这些有价值的资料也是对授课内容的极大丰富和补充。近年来，认知神经科学、心理学、生物学、语言学甚至社会学对人工智能领域有着较大的推进作用，也是将来融合发展的总体趋势，如何在课堂上结合具体的事例对其加以说明也是授课内容的一个重要环节。

3相关教材的选择

众所周知，关于人工智能的国内外优秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89个国家的900多所大学用作教材[1]，国内可以考虑使用其影印版或中文翻译版本，大大的降低了购买国外原版教材所需的费用，并可以在此基础上考虑实现双语教学。此外还有蔡自兴教授等编著的人工智能及其应用，详细而恰当地介绍了人工智能领域中的各个研究方向(分别适合于本科生[2]和研究生[3])等。我们从整个教学时间安排上看，因其所占学时较少，所以人工智能概论课程的教材选择不适用于大部头的书籍，宜选用篇幅较小但内容较全的适合于本科生的教材。除了选择合适的教材外，对于任课教师还要拥有大量的参考书，包括上述提到的其他领域的书籍和资料，只有这样才能拓展所掌握的知识，为实现良好的教学效果而服务。

4讲授方法和考试形式的选择

课程讲授时注意主线的选择，着重以思想介绍为主，详细地介绍人工智能发展的历史以及各种学派和学说，如符号主义、连接主义和行为主义等，要重点介绍他们的特点和本质，指出它们形成的原因以及其中的不足之处，并向学生介绍新的学说，例如机制主义[4]等。整个教学过程并不涉及较为复杂的数学，要注重各个分支的思想源流，主要从其机制上做定性介绍。同时可在讲授过程中穿插相关历史问题的争论，例如：中国屋问题[5]等，引发学生学习的兴趣和爱好，开展交互式教学，使学生和老师产生互动。授课方式采用板书和多媒体交互使用方式，力争在每节课的空闲时间里穿插加入人工智能领域的实际应用介绍，放映相关的视频录像，开阔学生们的眼界。在最终考试形式的选择方面不是要学生死记硬背知识点，而是要注重学生思想的发挥，鼓励学生提出新想法和新思路，并丰富其掌握的相关知识，为将来的进一步学习打好基础和做准备。

5结语

我们认为在教学方式上力争采用“启发式”教学，能真正做到启迪学生思想的作用，尤其要鼓励思想创新，在高等教育阶段培养学生具有独立思考、勇于探索的能力，使之成为社会的有用之才。希望这些在人工智能概论课程教学中的思考和探索能在日常教学活动起到有益的作用，并与同行们共同交流和探索。

参考文献：

[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清华大学出版社,2006.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用本科生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用研究生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.

[4] 钟义信. 机制主义方法与人工智能统一理论:人工智能的新方法与新进展[J]. 计算机教育,2010(19):7-10.

[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.

Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence

YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei

(School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)

Abstract: In this paper, from the specialty and development for the course of Introduction to Artificial Intelligence in the scope of intelligent science and technology, all-around reflection and exploration are considered in teaching objectives, course content, selection of subject matter, teaching method and examination form and so on. Trying to work hard for developing new teaching thought, form distinct teaching style and obtain well teaching effect.

对人工智能的思考篇2

我们常讲，领导干部要有哲学思维，哲学思维实质就是一种高层次的思考能力和思考素质。哲学，本意就是爱智慧，就是关于智慧和思考的学问。1978年，陈云同志回忆起当年在延安时期学习哲学的情形，深有感触地说，学习哲学，可以使人开窍。“学好哲学，终身受用”。陈云同志的这一教诲，是他一生革命实践的总结，值得各级领导干部永远铭记和学习。

从社会角度看，对领导而言，善于思考是一项非常重要的能力，有没有这个能力，事关重大。第一，作为领导，一方面，要引导群众在正确的道路上奋勇前进；另一方面，也是更重要的，就是要知道如何选择正确的道路。这里如何选择正确的道路，就需要一个重大思考的过程。不深入地思考，选择就是盲目的，就是危险的，这不仅害自己，而且害群众。第二，领导的工作对象更多是人，而人的活动不同于自然的活动。人的活动都是有思考的，这就客观需要领导者也要有高超的思考能力，否则，就难以领导好自己的对象。第三，在社会转型期间，更需要有思考的领导者。社会转型，往往会导致价值取向的多元化，这就增加了选择的难度，如何选择，对领导干部而言，就会面临更多的考验，在这种情况下，思考就显得特别重要。目前，我国社会发展正处在转型期，客观需要更有思考的领导，而不是盲从的领导。第四，思考有助于领导干部的德性建设，这对社会发展有很大好处。对于领导干部队伍建设，我们要求是德才兼备，以德为先，这里德的价值要高于才的价值。而思考本质也是一种有利于培养德性的过程。从表面看，思考更多是一种智力活动，但智也有层次。小智与德性往往具有分离的倾向，而大智，往往与德性是统一的。大智实质就是大德的另一种表现。因为德，如守规则，从本质上看，更多表现的是一种有利于全局并且体现长期性的一种博弈的游戏精神，而不是像钻空子、机会主义等行为一样体现的是短期性和局部性的游戏精神。而有大智之人，往往就知道如何从长期和全局看问题，而不是从短期和局部或个人角度看问题，这实质就是有大德的具体表现。大智若愚，其实并不愚。我们常说，小成靠智，大成靠德。这里前面的一个智，实质是小聪明，是小智，而后面的德，实质就是大智的表现。一些被查处的有腐败行为的领导干部，表面看，是缺乏道德，从另一个方面看，也是一种缺乏大智慧的反映。社会发展，我们需要各级领导干部有德性，我们也需要各级领导干部有大智慧。

从个人角度看，对领导干部而言，做有思考的人，就更容易实现有意义和有价值的人生，让人生有更多闪光点。苏格拉底说，没有思考的人生是不值得过的。思考是人的本质特征之一。我思故我在，思考让人更成为人，更感觉到一种自在的存在。恩格斯说，人与动物的重要区别，就是有思考。蜜蜂与建筑师的不同，就是建筑师在建筑开始前，就已经有了明确的思考和设计，而蜜蜂就没有，蜜蜂仅仅是凭本能在构建自己的巢穴。思考也是人生灵魂的建设。思考让人心灵充实和自在。思考也是一个领导干部让自己人生闪光的着力点。历史实践证明，只有有思考的领导，才会在历史的长河中为自己留下脚印。从长远看，历史属于思考者，不属于盲从者。

领导干部如何才能成为一个好的思考者？

第一，要多读书，尤其要多读一些好书。好书，就是一些真正的思想者的产品。多读这些好书，就可以充分借鉴别人的思考，为自己的思考打下一个良好的基础和前提。目前，我们一些干部缺乏读书的兴趣，这是十分不好的现象。多读一本书，少喝一瓶酒。喝酒伤肝伤胃，而读书可以健脑健灵魂。读一本好书的价值，要远远高于喝一瓶好酒的价值。

第二，就是要多与当代的思想家和科学家进行交流与座谈。读书，更多是与过去的思想家进行间接交流，同时，领导干部也要多跟当代的一些思想家进行思想交流。要多听各种报告、多参加学术研讨会、多与学者座谈和一起讨论有关问题等。

第三，要有求真的精神。求真，就是追求真理。自然科学有自然科学的真理，社会科学有社会科学的真理。对于领导干部而言，求真，就是求社会的真理。社会本质是有真理的，只不过社会的真理更多被利益的浑水所蒙蔽。没有求真的精神，思考必然就是多余的。

第四，就是要多掌握一些好的思考方法。好的思考方法很多，对于领导干部而言，重要的思考方法就是要注重从长远和全局的角度看问题，要善于发现事物发展的规律和趋势。另外，就是要注重运用辩证法，要善于辩证看待问题。还有一个，就是要注重以人为本的方法。因为以人为本，可以使观念和价值观更容易深入人心，也就更容易取得工作效果，等等。

第五，就是要多留一些进行思考的时间。对于一些形式主义的活动，作为领导干部，能少参加就尽量少参加。一些领导干部，看起来成天忙忙碌碌，其实参加的活动大都可参加也可不参加，对工作开展影响不大，有些活动只具有象征意义，没有什么实际意义。形式主义的活动过于频繁，必然会导致一些领导干部的思考能力下降，思考也会越来越形式化，而思考的内容则会越来越贫乏和单调。从这个角度看，领导干部也要善于休闲。领导干部除了重点抓一些重要工作外，也要善于为自己留一些闲暇时间来进行思考，这对搞好工作更有好处。

第六，要多锻炼身体，这是产生良好思考的生理基础。生命在于运动，思考也在于运动。由于工作性质的关系，领导干部多数是坐的多，动的少，长期下去，这对身体必然不利。没有好的身体，对人的情绪就有影响，对思考也会有不利影响。所以，领导干部要养成锻炼的习惯。

第七，也要注重培养群众的思考能力。有了有思考的群众，也就容易产生有思考的领导。有思考的群众与有思考的领导是一种互相促进的关系。群众有思考，可以从多方面推动领导的思考能力建设。一是有思考的群众就容易使有思考的措施得到推行，没有思考的措施就不容易得到执行，这对领导就是一种工作压力，就需要领导进行思考和反思。二是有思考的群众必然是理性的群众，这也容易为领导创造一个容易产生思考的环境。三是领导的前身也是群众，群众有思考，这样群众变成领导后，也就容易产生思考。所以，从更大范围看，我们不仅提倡领导干部要有思考，也要提倡一般群众也要有思考。我们不仅要培养思考型领导，也要培养思考型群众，这是产生思考型领导深厚的社会基础。要培养群众的思考习惯，构建学习型社会是一条有效途径，要形成全社会注重学习和思考的良好氛围。

作者：中共甘肃省委党校教授

对人工智能的思考篇3

关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.

[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.

[3] 陈爱斌.《人工智能技术》课程教学的实践与探讨[J].株洲工学院学报，2006，20（6）：137-139.

对人工智能的思考篇4

对此，上海启能企业管理顾问公司（以下简称“启能顾问”）率先推出“打造中国智造业”的行业愿景，并在诸多企业推进“理智工程”。

“理智工程”基于组织智慧沉淀传承，“理”既强调策略、意识、思路，又注重方法、手段、工具；“智”既包涵宏观的咨询、资讯、资源，又包括具体的知识、经验、案例。“理智工程”的理念是：知行一理，智慧百年！

知识经济催生海量信息资源，企业培训提倡“学习就是生产力”，职业训练助推企业成长；企业逐渐向学习型组织转变；互联网经济改变了人们的学习习惯，培训学习提倡“学员体验，粉丝经济”，企业培训逐渐向智慧型转变……

在这样的背景下，企业经营者及企业大学校长如何从宏观角度着眼具备独特的视角及思维，如何从微观的角度入手思考策略、总结方法、分析组织学习的发展途径、设计能够帮助企业实现长远发展的学习系统，便成为无法回避的难题。

作为一家提供组织智慧发展向导、职业训练资源平台、培训体系规划专家、学习资源的专业服务机构，启能顾问通过为合作伙伴提供专业咨询和训练实践，尤其是推进“理智工程”深入企业，为企业的智慧管理提供了清晰的思路。

与工程建设行业的业务流程（工程规划―工程设计―工程采购―工程施工―工程交付―工程运营）形似，启能顾问站在组织学习及智慧管理的角度为“理智工程”设计了如下流程：理智思考―理智规划―理智设计―理智策略―理智关联―战略绩效―理智经验。在这一流程中，企业经营者、管理者与企业大学校长就是规划师、设计师、建造师，总之，他们就是企业的“理智师”。

理智思考―企业大学要长成什么样

近两年，企业大学在国内的发展势头迅猛，尤其是在民营企业表现得非常活跃，这表明企业对于组织学习的需求很旺盛，急需设计、整合内外部的学习资源。

培训行业对企业大学校长研修班课程的热情非常高，在课程内容安排上与总裁研修班不相上下。

这些年，启能顾问一直在参与国内多家企业大学的资源建设工作。从目前企业大学的实践来看，组织学习的绩效改善的效果不明显，企业在组织智慧管理上的综合素质仍低于经营者的期望水平。

制约企业大学发展的主要因素有：

1. 企业大学定位不明确；

2. 企业经营者或决策人对企业大学认知不全面；

3. 企业大学在组织内部地位不高；

4. 企业大学在资源建设、知识管理（KM）等方面做的工作不系统；

5. 企业大学缺乏具有系统学习设计能力的校长；

6. 企业大学在企业内部运营水平低；

7. 企业大学在绩效改善上的效果不明显；

8. 借企业大学之名，行培训管理之实。

对于以上问题，企业管理者或企业大学校长或多或少都有一些体会、感悟。由于发展背景及人才经营理念各不相同，企业在企业大学的定位与功能设置上认识迥异。大型企业在企业大学运作方面的经验和案例较多，参考的标准也较规范，而中小型企业在企业大学中的实践案例参考较少，所以中小型的构建企业大学的发展思路显得尤为重要。

企业大学到底应该如何定位？

如何让领导参与、支持企业大学的建设工作？

如何提高组织及个人的积极性？

如何萃取内部的优秀经验和最佳实践？

如何提炼、总结企业内部的知识体系？

如何设计经验案例的呈现形式？

如何建立讲师团队、开发内部课程？

如何塑造企业大学的独特价值？

这些问题都需要企业的管理者能够高屋建瓴、高瞻远瞩。

“理智工程”的核心是帮助企业挖掘内部知识潜力，总结内部经验案例，创新知识结构，沉淀组织智慧，改善经营绩效。“理智工程”与企业大学建设工作相辅相成，关注企业经营管理者思维意识的转变，适合任何一家希望整理组织经营智慧的企业。

理智规划―战略家的视野、意识和思维

“理智工程”基于组织智慧沉淀传承，“理”既是策略、意识、思路，更是一种方法、手段、工具；“智”既是咨询、资讯、资源，更是一种知识、经验、案例。在“理智工程”中，智是本源，理是策略。只有做到工作梳理系统化、经管智慧模式化，组织智慧才能变成组织基因传承发展。

“理智工程”不仅可以沉淀经营智慧，还可以成为品牌传播的名片，提升企业的综合竞争力。“理智工程”在整理企业内部知识资本时，会将企业经营过程中的成功经验和失败教训囊括其中。

企业管理者及企业大学校长除了必须拥有“理智”意识，还必须独具慧眼，这样企业才能尽早发现机会，在竞争中赢得胜利。

“理智工程”强调企业管理者必须拥有“理智”的高度与视野，具有“理智”的意识与思维，掌握整理智慧的策略及方法，帮助企业建立运用组织智慧的机制与平台。而作为企业的“理智师”，企业管理者不能仅仅简单地了解企业发展，更重要的是拥有“理智”的视野、思维、思路和习惯。

理智设计―理智工程的结构与文化设计

知识如何解读？知就是感知、认知，例如经验和案例就属于认知范围；识是见解。上升到理性层面，知识是智慧的最高境界。运用“说文解字”技术，智就是日知，即每天都能够有知有识。

“理智工程”需要设计理智框架，保障企业内部各层面的经验、心得、案例、教训都能够得到全面整理与提炼。

很多企业大学校长都认同经营思维直接决定着企业大学运营的成败。“理智工程”需要“理智师”整理老板或组织发展中沉淀的智慧，引导企业大学的建设方向与企业的经营理念保持一致，激发员工参与到创建智慧型组织的行动中，为企业创建智慧型组织创造一个理智的环境。智慧型组织的最大价值就是发挥集体的智慧。

高层领导者讲智慧，注重战略规划的理智提炼；中层管理者讲流程，注重执行力与团队建设的理智提炼；基层员工讲经验，注重一线生产销售的经验提炼。企业一定要在这三个层面做适度区分和连接，用心做好“理智工程”，令企业上下树立经验总结意识。

“理智工程”的系统落实，需要“理智师”依托企业文化建立“理智制度”，通过技术手段挖掘企业内部的智慧。随着企业办公自动化水平的不断提升，很多企业通过OA办公平台提升办公效率，同时引进ERP、KM等软件平台，对各岗位、各部门、各分公司的经验进行比较系统的提炼。很多企业大学还采用了导师制、师徒制、讲师制度、课程开发制度、专题研讨会、读书会、智慧在线等多种制度和方法，以实现内部经验的提炼、分享和智慧留存。

理智策略―“知行合一”与“加减乘除”

启能顾问通过研究提出：在“理智工程”中，整理智慧有两种方法，即“知行合一”与“加减乘除”。

知行合一

引导企业做到知行合一，展其悟，在悟中行，行后化为智慧。在知、行中发现、提炼、总结、运用、融汇企业的组织智慧，帮助员工形成共同的语言与职业习惯。

加减乘除

加法：每个员工在工作生活中积累的知识、智慧，包括见闻、见解、见识。收集员工的见闻、见解、见识，通过文字化、数据化、图形化、模型化，从中提炼经验，形成智慧，再利用先进的技术手段将其呈现出来，并加以推广利用。

减法：减就是变。现在行业内外的各种资源都比较丰富，知识更新速度也较快，启能顾问不倡导原封照搬的“拿来主义”，而是需要在原有的基础上做减法，将不适合企业发展需求的内容删去。

乘法：核心表现为悟。企业管理者必须深度感悟，延伸上下，左右剖析，归纳总结，对知识进行扩容，智慧的价值才会倍增！

除法：关键在于审和省。审的目的在于判断、分析、评估智慧的价值，了解其可行性，判断其是否与绩效关联，是否与企业的战略发展目标相契合。省的作用在于化繁为简，省略多余项、重复项，合并同类项，提炼核心精华，形成观点，设计具体做法。

理智关联―建立管理纽带共享智慧

“理智工程”的核心是通过文化引导，激发员工和企业各部门自主总结提炼智慧的热情，是分智、集智、理智、汇智的过程。“理智工程”与企业知识管理是可以相互结合的。企业要用企业文化，用管理、技术、实践、创新推进企业的持续发展。

管理学中有“知识轮”一说。知识轮是怎么来的？首先是沉淀，沉淀就是总结。企业管理者首先必须具有总揽全局、概括归纳、提炼总结智慧的能力，对企业内部的知识进行沉淀。其次要有共享意识。“理智”的成果要服务企业，让优秀的智慧在企业内部传播、共享，使得知识在实践中不断地得到提炼、升华，实现知识的创新。

国内真正能做好知识管理的企业并不多。很多企业的知识管理往往是从上往下推行，管理成本高，收益低。而“理智工程”采取从下往上的推进策略，提倡人人为组织发展集智融慧、出谋划策，然后由各部门总结、提炼固化为流程，最终由企业大学沉淀整理成组织智慧。“理智工程”倡导人人成为智慧的发现者、生产者、创造者、传播者、受益者及传承者，这是“理智工程”在具体推进落实中的关键。在“理智工程”的推进过程中，“理智师”能否创造智慧发现模式及管理形式也十分关键。

对于知识管理的内涵，有人提出用以下公式来体现：

在这一公式中，“P”是指知识管理的主体―人，“K”是指知识管理的内容―知识，“+”是相关技术手段，“S”则是指共享。利用信息技术促进企业内部的知识的积累与共享。有效的知识管理能够提高企业的知识水平，帮助企业提高绩效。

这就是知识管理的过程，该过程可以持续循环。对企业内部知识的整理其实就是知识管理，一定要从头开始。知识管理的终点是智慧管理，知识的最高境界就是智慧。

理智系统―六大系统保障智慧发展

为了帮助企业大学站在组织智慧发展系统的角度支撑“理智工程”，启能顾问设计了六大系统，分别为甄选人才系统、培育种苗系统、分株广种系统、扬花吐穗系统、基因留存系统以及成熟成就系统。

甄选人才系统：“理智工程”既然是以个体为中心，就得首先找到“理智对象”，即甄选出有智慧有思路、认同企业文化、愿意而且能够为组织发展贡献智慧的人。“理智工程”强调选才而不是招工，用才而不是用工。“理智工程”强调“选重发展，留存智慧”，甄选有发展潜力的人员，实现精选“良种”。

培育种苗系统：企业“理智”需要精英分子发挥自我感悟力。悟性是职业人士必须具备的最重要的素质之一。“悟”就是每日扪心自问，每天思索琢磨，实现培育“种苗”。

分株广种系统：企业通过对员工进行系统培训，实现内部知识共享。建立人才快速培育通道与路径，快速复制经验、知识及人才，实现“复制创绩效、传承不走样”。

扬花吐穗系统：该系统是指组织智慧进入了成熟初期。经过前三个系统的运作，企业大学提炼出符合自身需要的发展模式，创建企业特有的“理智”模型，逐渐形成“知识管理―人才发展”的大气候。

通过以上四个环节，企业能够实现组织智慧的沉淀、分辨、见辩、悟省。在“理智”过程中分析工作内容，分享成功心得、创新经验，鉴别内部知识的适用范围、局限性及时效性。

基因留存系统：知识文化就像DNA，需要代代相传。在管理培训生项目中就需要基因留存系统―企业为未来的高层管理团队培育精英，打造接班人。通过基因留存系统，实现领袖选拔。

成熟成就系统：成熟需要“理智师”不断总结优化创新，成就企业家精神，勇于奉献，承担社会责任。企业通过成熟成就系统最终实现智慧沉淀。

企业要想做大、做强，需要运用以上六大系统保障“理智工程”中的人和事、知与行能够顺利进行。启能顾问在辅助企业推进“理智工程”的过程中，通过创造性的研究推出相关辅导方法。

要唤醒“职场巨人”，企业首先需要选拔、吸引能成为“巨人”的人才。对此，企业可以借助一些测评工具，比如MBTI、贝尔宾、360度测评、心理问卷等。“理智工程”人才评价必须沿着这个思路建立健全人才考核制度。

如何甄别人才，需要“理智师”重新测评、重新再认识，企业大学要懂得判断员工有没有把知识转化为智慧的潜力。

理智工程―承接战略、改善绩效

“理智工程”虽然是一个全新概念，但国内很多企业早已践行。启能顾问建议企业把“理智工程”上升到企业发展战略的高度，上升到文化建设层面、管理制度层级，做到未雨绸缪、经营未来，打造企业核心竞争力。“理智工程”可以推动组织智慧发展，与企业战略目标一致。内部“理智”可以把相关联的经验、知识挖掘出来进行总结；外部“理智”可以把相关联的资讯进行整理提炼。

“理智工程”将围绕企业未来的发展战略进行系统建设，做到循序渐进。从“理智”的角度思考战略如何落地？战略落地与“理智”的角度关联，战略实施为策略环节，企业的知识管理系统与战略发展、绩效提升也是紧密相关的。

“理智工程”必须与企业的经营绩效相关联。

理论上对绩效的定义有三种：

第一种绩效定义：结果。这是人们对于绩效的普遍认知，以结果为导向，换言之就是做了什么。

第二种绩效定义：过程。关注员工做得如何。企业不能等到出结果了再进行绩效考核。这种绩效定义就与“理智工程”建立了联系：“理智”也是为了改善绩效、促进企业的良性发展。

第三种绩效定义：潜能。关注员工还能做什么，“理智”要达成什么，形成潜智。绩效管理当中的分析评估、绩效反馈还能做什么？“理智工程”还能做什么？通过反问来见辩悟省、加减乘除，细线智慧在横向、纵向上的延伸。这样的绩效管理就可以与“理智工程”相辅相成。

绩效本身既有理智思路，也有潜能，有过程，相互关联。“理智”管理要先从个体入手，激发员工参与分享、贡献经验的热情，然后逐渐进入知识管理的前期阶段，最后形成经验，总结模式，逐渐改善、提升企业的经营绩效。

理智经验―“理智工程”中的经验分享

“理智工程”首先抓的是人的本性，从本性到行动，在行动中总结经验，形成“分智”。

首先明确“理智”规则，理清哪些是需要企业做的，哪些不能替代行动。企业管理者一定要明白：评价会影响行动，评价也会催生智慧。在执行力课程中有一句话非常经典：“员工只会做你检查的，不会做你期望的。”检查其实也是一种评价，一种约束，一种管理，要妥善使用。理智理知，知行合一。一就是智慧，运用加减乘除策略，到最后同一律也是智慧。

如果员工按照同一个模式去思索，反而容易实现“集智”。

思维决定思路、思路决定出路。企业管理者要有集中智慧的意识，这很关键。在“理智工程”中，有两个误区需要避免：一是垃圾信息太多；二是分不清楚什么是push（推），什么是pull（拉）。企业只有主动探索、发现，才能挖掘到组织最需要的智慧。

建立“理智”胜任力发展通道。

培养员工的胜任力，引导员工多做项目分析、项目综述和项目总结，形成经验能力复制系统。这样做既可以保证员工能够胜任岗位职责，还可以保障新人在相同环境下干好本职工作。

“理智工程”倡导企业管理者培养分析案例、整理案例的能力，养成总结经验案例的习惯。

对人工智能的思考篇5

人工智能，英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。

（来源：文章屋网 ）

对人工智能的思考篇6

关键词：多元智能理论；五年制高职；思想政治课程

五年制高等职业教育是中国特色高等职业教育的组成部分，是普通高中教育与专科教育相结合的一贯制学制，是一种独具优势的办学模式。但近年来，由于各方面因素，五年制高职学生的学习状况不容乐观，特别是思想政治课这类公共课程效果不甚理想，给思想政治教育工作者提出了新的课题。

一、五年制高职思想政治课教学方面存在的困境

1. 学生不愿学

首先，从学生生源来看，五年制学生大部分属于知识基础薄弱、没有良好的学习习惯的初中毕业生，他们往往学习积极性较低，对学习知识缺乏主动性。有些学生甚至是家长逼着来的，对学习带有排斥情绪。其次，他们从小开始学习思想政治理论课，慢慢形成一种厌倦心理，感觉已经学得够多了。最后，受功利心理影响，部分有一定学习积极性的学生认为思想政治课只是一门公共课，其重要性无法跟专业课相比， 只有专业课学好了才有用，才能有助于他们将来的求职，才能使他们实现人生目标。而思想政治课学了也没有作用，没必要花费时间与精力去学习，混个及格就足够。

2.教师教学效果不理想

面对学习兴趣不高、学习习惯差的五年制高职学生，思想政治课教师的教学工作开展起来极其费力。不管是采用讲授式教学方法还是互动式教学方法，包括运用多媒体，效果都不甚理想。有的教师慢慢形成一种破罐子破摔的心理，干脆放弃对新的教学方法的探索， 照本宣科。

3.成绩考核困难

目前思想政治课的考核还是基本沿用传统的期末考试成绩加平时成绩的方式，考核内容往往是选择最简单和基础的，考核形式也比较单一和死板。而且为了保证学生的及格率，教师在批改试卷的时候往往会尽量放宽标准，使得学生可以轻松通过考试。这样考核的结果就是，一方面使学生产生学不学都能过关的思想，另一方面教师也无法通过考核了解到学生的真实学习情况。考核的两难境地使得思想政治教育的学习目标形同虚设，无法起到应有的作用。

二、多元智能理论引入的必要性

美国心理学家、教育家霍华德・加德纳（Howard Gardner）于1985年创立了多元智能理论，加德纳认为，智力应是“在某一特定文化情境或社群中，所展现出的解决问题或制作生产的能力”，并进一步提出，人类至少有语言智能、逻辑―数学智能、空间智能、肢体―动觉智能、音乐智能、人际智能、内省智能及自然观察智能等八种智能。

根据多元智能理论，我们可以多维地看待智能问题，也就是说，要让每一个儿童都有平等的成功机会，给每一个孩子提供发展其潜能的机会。多元智能理论提出，应以更宽阔的视野看待每一个学生，以各种方式促进儿童的全面发展，这正符合我们探索五年制高职思政课程教学改革的需要。

三、多元智能理论下的教学模式改革

1.多角度看待学生的智能发展是改革的核心

要走出目前五年制思想政治课教与学的困境，首先需要教育工作者解放思想，按照多元智能理论，从多角度重新认识和看待学生。

在传统的观念中，缺乏学习积极性和学习习惯比较差的五年制高职学生就是老师心目中的“差生”。但在实际教学过程中，我们发现，在开展课外活动时，他们却能表现出很强的积极性， 其人际智能、自然观察智能、音乐智能等方面都能很好地表现出来，能良好地完成各项活动；还有那些在课堂上对学习毫无兴趣、昏昏欲睡的学生，在课后却能很礼貌地跟老师打招呼。这说明他们每个人都是聪明的，每个学生都有自己的独特性。在思想政治理论课教学中，教师一定要改变过去机械死板的方式，要尊重学生的智能差异，要用公正、平等、赏识的目光来看待学生。

2.帮助学生提高学习兴趣是改革的目的

孔子曾说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”要想彻底改变学生不愿意学的现状，最重要的就是让学生们对思想政治课程感兴趣。

（1）培养学生的自信心。与传统的思想政治教育不同，在多元智能的视角下，每个学生都有公平表现自我与发展自我的机会。教师应尽可能给学生提供展示智能的机会，培养他们的自信心，让学生不再认为思想政治课只是一门“说教课”“无趣课”。

（2）根据学生特点选择课程内容。目前五年制高职思想政治理课程主要包括以下几门：经济政治与社会、哲学与人生、思想道德修养与法律基础、思想和中国特色社会主义理论体系概论。根据五年制学生的实际水平和需求，思想政治课教学的侧重点应放在日常思想行为规范的培养方面。

（3）实践课的开展更加多元化。教师应设计从内容到形式都更加多元化的实践课，从而发展学生的优势智能，扬长避短，弥补和提升学生的弱势智能。比如，每个月确定一个活动主题，以班级小组为单位，可采用演讲、小品、歌舞、调研报告等多种形式来表现活动主题；同时可利用教室的板报区域，采取巡回展示的方式反映同学们对这一主题活动的完成情况，并由全班同学投票评选出“××之星”“××小能手”“优秀活动小组”等优秀个人或集体。

3.建立多样化的考评体系是改革的关键

在多元智能理论的指导下，如果继续沿用传统的“一考定终身”的考评模式，显然是不行的，应当建立起一个既能让学生发现自己的优势领域，同时又认识到自己的不足，尽可能使自己在多方面得到充分发展的多样化的考评体系。评价的最终目的是使每个学生都能获得成功的机会，给予学生成功的体验，来增强学生的自我效能感，提高学生的学习积极性。此外，教师可以给每位同学制作考评卡，在班级的微信群共享里面进行展示，每月更新一次，让学生随时可以了解自己的学习情况。

参考文献：

[1]顾坤华.五年制高职：高等职业教育中独具优势的发展形势[J].成人教育，2010（2）.

[2]黄永清.马克思主义基本原理概论课教学效果探索[J].当代教育理论与实践，2015（1）.

对人工智能的思考篇7

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

5.1　多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

5.2　作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

6　结束语

对人工智能的思考篇8

在某种程度上，支持者与反对者之间的区别就是时间期限。比如，未来学家、发明家雷蒙德・库兹韦尔就认为20年智能就能研发出真正接近人类智力水平的人工智能。而我认为这个过程起码现在，几乎不到一个月就有一款最新的人工智能产品问世，而我们在开发人类大脑的道路上已经停滞不前了人工智能的威胁格力・马库斯/ 文 李雨蒙/ 译需要20 年，尤其要考虑到创造常识（正常思维）的困难，发明人工智能的挑战，还有软件技术，都比库兹韦尔预测的要困难得多。

然而，从今往后的一个世纪里，没有人会在意人工智能的发展需要多久，只会关心将会出现哪些先进的人工智能。或许在这个世纪末，人工智能就会变得比人类更加智慧――不仅可以解决国际象棋、琐碎小事等等，基本可以处理所有的事物，无论从数学、工厂还是科学和医药。还剩下一小部分创造类工作留给人类，比如演员，作家或是其他创意类工作。最终的电脑系统可以完成自我编程，获取大量的最新信息。我们这些“碳基生物”的模糊印象，他们能够在分分钟就分析处理完成，也不需要长时间的睡眠或休息。

对于支持者来说，人工智能的未来充满希望。库兹韦尔就曾撰文发表自己一个大胆的设想，就是人类与智能机器结合，将人类的灵魂上传到人工智能中，使我们的灵魂永生；彼得・迪亚芒蒂斯则认为人工智能是开启“富裕时代”，拥有富足食物、水源、消费工具的重要因素。不过，反对者像埃里克・布林约尔松和我很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。

大多数人把这种担心看作是科幻小说里的蠢话――像《终结者》和《黑客帝国》这类。在一定程度上，我们需要未来很长一段时间做好打算，我们要担心小行星会撞地球，化石燃料产量下降，全球变暖等问题，而不用担心机器人问题。可是，詹姆斯・巴雷特的黑暗系新书《我们的最终发明：人工智能和人类时代的终结》，描述了一种严峻的情况，我们至少应该有所思考。

如果机器最终取代了人类――正如在人工智能领域工作的人所坚信的那样，真正的问题在于价值观：我们如何把价值观输入机器中，当它们的价值观与我们的价值观发生了很大的冲突时，我们该如何和这些机器协商呢？牛津的哲学家尼克・博斯特罗认为：我们不能乐观地假设，超级智能一定会分享人类的智慧和智能发展形成的价值观――对科学的求知欲，对他人的关心和仁慈，精神启发和沉思，克制物质占有欲，高雅的文化品位，对感受简单生活的快乐，谦虚无私等等。或许通过专门的训练，能够创造出拥有这些价值观的超级智能，或是珍惜人类财富和高尚道德的超级智能，或是设计者想要它拥有一些复杂目标的智能。这是可能的――可能从技术上说更简单――打造一个能够把最终价值都放在计算圆周率小数上的超级智能。

英国控制论学者凯文・沃里克曾问道：“当机器不在我们人类所处的思维次元中思考时，你如何跟它理论，如何与它做交易，如何能明白它的想法？”

如果说巴雷特黑暗系理论有漏洞的话，那就是他未经思考就提出的假设：如果机器人聪明到可以下棋，那它可能也会“想要制造宇宙飞船”――在任何足够复杂，有目标驱动的系统中都是天生具有自我保护和获取资源的本能。现在大部分机器都非常先进，比如，IBM公司的深蓝系列电脑，但是目前它们还没有显示出想要获得资源的兴趣。

可是，在我们感到沾沾自喜，确定无需担心时，别忘了有一点非常重要：我们要意识到随着机器越来越聪明，它们的目标也是会变化的。一旦电脑能够有效地重新给自己编程，成功地提升自己的性能，达到所谓的“技术奇点”或“智能爆炸”，那么我们就不能忽视机器在与人类抢夺资源和自我保护的较量中会有胜过人类的风险。

在巴雷特书中，最鲜明的观点之一是来源于著名的系列人工智能企业家丹尼・希利斯，他把即将到来的转变比作生物进化史上最重大的转变之一：“我们现在达到的高度就像是一个单细胞有机体转变为多细胞有机体的高度。我们是变形虫，我们不清楚自己在创造的到底是个什么东西。”

无论怎样，人工智能的进步已经达到了我们从未想过的危险。德雷塞尔大学的电脑风险专家加格跟我说：随着因特网时代的到来和大数据时代的爆炸，“人工智能已经收集了有关我们的许多数据，并输入计算程序，做出预测”，“ 我们无法知道数据被收集的时间，没法保证收集的数据信息是准确的，没法更新信息，或提供必要的信息背景”。甚至在20 年前，几乎没有人会预想到这种风险。前方还会有怎样的危险呢？没有人真的知道，但是巴雷特提出的问题却值得我们思考。