導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能教育總結(jié)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

不知不覺，又是一年結(jié)束了。在同志們的支持下,我不僅圓滿地完成了教學(xué)任務(wù),還在思想業(yè)務(wù)水平上有了很大的提高?，F(xiàn)將有關(guān)方面總結(jié)如下:

一、思想品德方面

熱愛并忠誠于教學(xué)事業(yè)，教學(xué)態(tài)度認(rèn)真，教風(fēng)扎實(shí)，愛崗敬業(yè)，工作積極，團(tuán)結(jié)同志。工作中盡職盡責(zé)，做到教書育人，為人師表，自覺遵守學(xué)校的規(guī)章制度。認(rèn)真完成教育教學(xué)工作任務(wù)，取人之長(zhǎng)，補(bǔ)己之短。在今后的工作中，我會(huì)不斷嚴(yán)格要求自己。

二、教學(xué)方面

本學(xué)期，我擔(dān)任的是《機(jī)床電氣控制》和《電工技術(shù)基礎(chǔ)與技能》的教學(xué)工作。為了能更好的提高他們的學(xué)習(xí)成績(jī)，在工作中認(rèn)真學(xué)習(xí)新課程標(biāo)準(zhǔn),使自己的教育教學(xué)水平不斷創(chuàng)新，不斷提高。

1、認(rèn)真?zhèn)湔n

課上的是否成功，很大程度上取決于課備得是否精彩，因此每節(jié)課我都認(rèn)真作好課前備課。認(rèn)真鉆研教材，對(duì)教材的基本內(nèi)容都弄清楚，了解教材的結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)與難點(diǎn)，掌握知識(shí)的邏輯，能運(yùn)用自如，知道應(yīng)該補(bǔ)充哪些資料，怎樣才能教好。了解學(xué)生原有的知識(shí)技能及他們的興趣、需要、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)習(xí)慣，學(xué)習(xí)新知識(shí)時(shí)可能會(huì)有哪些困難，采取相應(yīng)的預(yù)防措施。仔細(xì)考慮教法，解決如何把教材的內(nèi)容傳授給學(xué)生，如何組織教材、如何拓展教材，如何安排每節(jié)課的活動(dòng)。甚至細(xì)化到自己的每句話應(yīng)該怎么說，以便能調(diào)動(dòng)起學(xué)生的積極性和求知欲，讓他們對(duì)所教課程感興趣，為能更好的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

2、積極上課

備課充分，能調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，上課效果就會(huì)好。但同時(shí)又要有駕馭課堂的能力，因?yàn)閷W(xué)生在課堂上的一舉一動(dòng)都會(huì)直接影響課堂教學(xué)。因此一定要組織好課堂教學(xué)，關(guān)注全體學(xué)生，注意信息反饋，調(diào)動(dòng)學(xué)生的有意注意，使其保持相對(duì)穩(wěn)定性，同時(shí)，激發(fā)學(xué)生的情感，使他們產(chǎn)生愉悅的心境，創(chuàng)造良好的課堂氣氛，課堂語言簡(jiǎn)潔明了，克服了以前重復(fù)的毛病，課堂提問面向全體學(xué)生，注意引發(fā)學(xué)生學(xué)數(shù)學(xué)的興趣，課堂上講練結(jié)合，作業(yè)少而精。教師是每節(jié)課的組織者，所以，老師每天都要有充足的精神，讓學(xué)生感受到一種自然氣氛。這樣，授課就事半功倍。

3、精心批改作業(yè)

要提高教學(xué)質(zhì)量，一定要做好課后輔導(dǎo)工作，本年度由于疫情利用釘釘在線教學(xué)。在教學(xué)中，我有針對(duì)性的對(duì)一些學(xué)生尤其是后進(jìn)生進(jìn)行輔導(dǎo)，從最基本知識(shí)點(diǎn)著手，然后是電路結(jié)構(gòu)和原理，每講完一節(jié)課，我都要利用釘釘軟件在線布置作業(yè)，講解知識(shí)點(diǎn)，當(dāng)天的內(nèi)容當(dāng)天完成，不讓學(xué)生欠債。不斷地給他們鼓勵(lì)，經(jīng)常詢問他們學(xué)習(xí)上的困難，幫助他們解決問題，在批改作業(yè)方面，每一次都能做到全批全改，對(duì)個(gè)別學(xué)生錯(cuò)的地方、不會(huì)的地方，認(rèn)真講解，從不放任自流。

三.教育工作方面

愛學(xué)生是對(duì)老師最最基本的要求。老師愛學(xué)生，可以彌補(bǔ)家庭和社會(huì)教育的不足，使教師的影響長(zhǎng)久地保存在學(xué)生的內(nèi)心深處。要做一個(gè)合格的人民教師，還要愛學(xué)生。不論在生活上，還是在學(xué)習(xí)上，都要給予必要的關(guān)心和幫助。我還抽時(shí)間給學(xué)生談心、交流，和學(xué)生共同活動(dòng)，縮短了師生距離。由于我愛學(xué)生，關(guān)心學(xué)生，處理問題及時(shí)，方法得當(dāng)，注意和學(xué)生溝通，所以，學(xué)生就信任我，喜歡我，也喜歡上我的課。熱愛學(xué)生，還表現(xiàn)在教師對(duì)學(xué)生的尊重和信任，以及對(duì)學(xué)生的嚴(yán)格要求。尊重學(xué)生的人格，了解學(xué)生的個(gè)性，相信學(xué)生，關(guān)心學(xué)生，既統(tǒng)一嚴(yán)格要求，又注意學(xué)生的個(gè)體差異，區(qū)別對(duì)待。對(duì)程度、水平不同的學(xué)生，采取不同的教育方法,因材施教。關(guān)愛每一個(gè)學(xué)生，特別是差生，使每一個(gè)學(xué)生都學(xué)有所得，不讓一個(gè)學(xué)生掉隊(duì)，把每一個(gè)學(xué)生都培養(yǎng)成社會(huì)有用的人才。一個(gè)教師能得到學(xué)生的信任，使自己的工作順利進(jìn)行，使學(xué)生能健康活潑的成長(zhǎng)，是自己最大的成功和欣慰。

篇2

關(guān)鍵詞：航天類專業(yè) 人工智能 教學(xué)探索

中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2014）10（b）-0155-02

面對(duì)航天科技迅猛發(fā)展，現(xiàn)代軍備技術(shù)快速提升，培養(yǎng)具有專業(yè)性的高素質(zhì)航天類人才，是我國(guó)航天科技發(fā)展的戰(zhàn)略選擇，也是航天重點(diǎn)高校面向并有效服務(wù)航天事業(yè)的歷史責(zé)任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統(tǒng)的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業(yè)的各門課程教育都應(yīng)該結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)，探索新的教學(xué)模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機(jī)構(gòu)、政府和企業(yè)的空前關(guān)注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎(chǔ)、日益廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和廣泛交叉的前沿學(xué)科。由于航天領(lǐng)域的特殊要求，人工智能在其發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的重要作用，各發(fā)達(dá)國(guó)家都相繼開展了人工智能與航天技術(shù)相結(jié)合的研究，致力于實(shí)現(xiàn)可重構(gòu)的、具有容錯(cuò)能力的、智能的飛行系統(tǒng)和管理系統(tǒng)。因此，“人工智能”作為航天類專業(yè)的一門特色選修課，應(yīng)結(jié)合專業(yè)特點(diǎn)展開更具有實(shí)用性和創(chuàng)新性的教學(xué)。

1 人工智能課程特點(diǎn)

一方面，“人工智能”是一門多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多領(lǐng)域，具有知識(shí)點(diǎn)多、涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解、理論性強(qiáng)等特點(diǎn)，使得該課程的教學(xué)具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發(fā)展中的學(xué)科，具有較強(qiáng)的前沿性，計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展不斷的提出了許多新的研究目標(biāo)和研究課題，使得人工智能的技術(shù)和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學(xué)難度。

2 航天類專業(yè)特點(diǎn)

首先，航天類專業(yè)具有較強(qiáng)的工程性。在專業(yè)的教學(xué)改革中有統(tǒng)一的特點(diǎn)，即強(qiáng)調(diào)要體現(xiàn)航天工程技術(shù)的綜合性、系統(tǒng)性， 注重培養(yǎng)復(fù)合型人才。其次，航天類專業(yè)具有一定的前沿性。因?yàn)楹教祜w行器作為現(xiàn)代高科技和多種學(xué)科技術(shù)綜合應(yīng)用的結(jié)晶，應(yīng)及時(shí)把現(xiàn)代先進(jìn)科技融入到了專業(yè)基礎(chǔ)和專業(yè)類的課程教學(xué)中， 專業(yè)知識(shí)更新快成為又一特點(diǎn)；另外，航天類專業(yè)應(yīng)注重實(shí)踐性教育。尊重個(gè)性和興趣，強(qiáng)調(diào)動(dòng)手能力，實(shí)驗(yàn)室對(duì)學(xué)生開放，要求學(xué)生自主地設(shè)計(jì)完成實(shí)驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生設(shè)計(jì)理念和創(chuàng)造能力的培養(yǎng)。最后，航天類專業(yè)應(yīng)重視產(chǎn)學(xué)合作。產(chǎn)學(xué)合作的目的在于推動(dòng)學(xué)校與航天產(chǎn)業(yè)的持續(xù)全面合作，造就一支科學(xué)技術(shù)研究和工程實(shí)踐兼?zhèn)涞慕處熽?duì)伍。

3 教學(xué)模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學(xué)科，其理論與方法都還在不斷的發(fā)展與完善中。就目前來看，關(guān)于人工智能的定義和范圍都沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同的教材所介紹的內(nèi)容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業(yè)特點(diǎn)和學(xué)生的知識(shí)背景。本課程主要針對(duì)航天類專業(yè)高年級(jí)本科生，該類學(xué)生具有一定的數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息論、通信理論等基礎(chǔ)知識(shí)，對(duì)航天應(yīng)用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應(yīng)該控制在中級(jí)，可以較深入的介紹人工智能的基礎(chǔ)算法和應(yīng)用案例。

中南大學(xué)蔡自興教授積累了多年的教學(xué)與科研經(jīng)驗(yàn)，借鑒了國(guó)內(nèi)外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國(guó)內(nèi)和國(guó)外人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)書籍的長(zhǎng)處，于1987年編寫了“人工智能及其應(yīng)用”一書，該書根據(jù)人工智能學(xué)科的新發(fā)展不斷修訂，推出四個(gè)版本。本課程采用“人工智能及其應(yīng)用（第4版）”，其中大部分內(nèi)容適合本科生學(xué)習(xí)。另外，本課程還給學(xué)生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經(jīng)典教材。

3.2 課堂教學(xué)形式的探索

“人工智能”課程內(nèi)容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學(xué)生容易概念混淆、理解不透，逐漸產(chǎn)生厭倦情緒，導(dǎo)致教學(xué)效果差。本文探索不同的課堂教學(xué)手段，根據(jù)不同內(nèi)容采用不同的教學(xué)手段，有利于學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業(yè)特點(diǎn)，突出課程內(nèi)容的工程應(yīng)用，增加研究性質(zhì)的教學(xué)內(nèi)容與形式，有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時(shí)采用精辟的文字，介紹算法流程時(shí)采用圖像，介紹算法應(yīng)用時(shí)采用視頻。在PPT中適當(dāng)利用不同的字體、顏色或動(dòng)畫來突出重點(diǎn)，細(xì)化流程，引導(dǎo)學(xué)生的思路，便于集中注意力接受重點(diǎn)內(nèi)容。

（2）適當(dāng)增加課堂討論與練習(xí)。對(duì)于人工智能的一些基本問題，可以引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行調(diào)研和討論，來深化課程內(nèi)容的了解，并提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；對(duì)于重要的算法和理論，可以增加課堂練習(xí)，讓學(xué)生實(shí)際動(dòng)手進(jìn)行公式的推導(dǎo)或演算，并在練習(xí)中分析學(xué)生對(duì)問題的理解程度，有針對(duì)性的增加講解或指導(dǎo)。

（3）適當(dāng)采用類比的講解方式。對(duì)人工智能的不同學(xué)派，不同方方法，以及方法的不同應(yīng)用，廣泛的采用類比的形式進(jìn)行講解，不僅可以復(fù)習(xí)已學(xué)習(xí)的內(nèi)容，也利于對(duì)新內(nèi)容的理解。并且，通過對(duì)不同內(nèi)容的比較總結(jié)相似點(diǎn)、區(qū)分不同點(diǎn)，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內(nèi)容。

（4）增加研究性教學(xué)。研究性教學(xué)強(qiáng)調(diào)通過問題來進(jìn)行學(xué)習(xí)，有必要將實(shí)際應(yīng)用案例或者授課教師的科研項(xiàng)目融入日常的教學(xué)工作中去，用“啟發(fā)式”、“案例式”教學(xué)激發(fā)學(xué)生“自主學(xué)習(xí)”能力。

3.3 課程內(nèi)容的探索

一方面，鑒于本科生知識(shí)結(jié)構(gòu)還不夠完善，“人工智能”課程的內(nèi)容要控制在適應(yīng)本科生學(xué)科基礎(chǔ)的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業(yè)的特點(diǎn)，課程內(nèi)容應(yīng)更注重與航天應(yīng)用相結(jié)合的內(nèi)容，并且在課程中增加具體應(yīng)用的介紹。具體的課程內(nèi)容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力的培養(yǎng)，傳統(tǒng)的試卷形式不能全面的反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，因此，應(yīng)采用課堂表現(xiàn)和課程報(bào)告相結(jié)合的方式進(jìn)行綜合考核。

一方面，重視學(xué)生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對(duì)學(xué)生課堂討論與練習(xí)的表現(xiàn)進(jìn)行考核評(píng)分，作為總成績(jī)的參考；另一方面，注重學(xué)生課題調(diào)研和實(shí)踐的能力，采取提交課程論文的形式進(jìn)行考核。正確引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)個(gè)人興趣、課程內(nèi)容、可行性、實(shí)踐難度進(jìn)行合理選題，并根據(jù)所選題目進(jìn)行文獻(xiàn)查閱和總結(jié)，完成調(diào)研報(bào)告或算法實(shí)現(xiàn)報(bào)告。結(jié)合者兩個(gè)方面進(jìn)行最終成績(jī)的評(píng)定，綜合衡量學(xué)生問題分析能力、論文寫作能力和創(chuàng)新實(shí)踐能力。

4 結(jié)語

航天類專業(yè)的本科生教學(xué)需針對(duì)專業(yè)特點(diǎn)有的放矢，該專業(yè)的課程教育都應(yīng)該趨向于前沿性、專業(yè)性和實(shí)用性。本文的“人工智能”課程教學(xué)改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學(xué)科的特點(diǎn)，也綜合考慮了航天類專業(yè)的特點(diǎn)。為了使課程教學(xué)更好地服務(wù)于學(xué)生，本文提出的改革方案打破傳統(tǒng)的教學(xué)模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調(diào)研、項(xiàng)目實(shí)踐等相結(jié)合，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性，提高學(xué)生的創(chuàng)新能力，有利于培養(yǎng)真正符合航天領(lǐng)域所需要的綜合型高級(jí)人才。

參考文獻(xiàn)

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篇3

關(guān)鍵詞：高職教育；人工智能；課程改革

課程設(shè)置應(yīng)與高職教育培養(yǎng)目標(biāo)和方式相一致

人工智能課程主要講授當(dāng)今智能領(lǐng)域的理論方法及其應(yīng)用，是一門涉及哲學(xué)、邏輯學(xué)、語言學(xué)、控制論、生物神經(jīng)學(xué)等多個(gè)學(xué)科的課程。以普通高校高年級(jí)計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生為講授對(duì)象，人工智能課程在教學(xué)上一般以理論講授為主，并輔以一些應(yīng)用實(shí)例加以分析。課程本身理論性強(qiáng)，內(nèi)容較為抽象，因此對(duì)學(xué)生專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)的要求高，在教學(xué)上往往強(qiáng)調(diào)對(duì)各種智能理論的深入講解和分析，以此達(dá)到提高學(xué)生專業(yè)理論水平的目的。

當(dāng)前高職教育中為計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生所開設(shè)的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環(huán)境下的教學(xué)方式和內(nèi)容，這顯然與高職教育本身培養(yǎng)人才的目標(biāo)和方式不一致。高職教育的最終目標(biāo)是要培養(yǎng)適應(yīng)生產(chǎn)需要的技能型、應(yīng)用型人才，而高職教育在教學(xué)方式上應(yīng)更為注重實(shí)踐教學(xué)，包括各種實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)和設(shè)計(jì)。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應(yīng)高職教育的實(shí)際教學(xué)環(huán)境要求，有必要對(duì)人工智能課程在教學(xué)內(nèi)容和方式上加以改革。

三個(gè)改革途徑

（一）引導(dǎo)學(xué)生閱讀應(yīng)用研究文獻(xiàn)

高職教育強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的知識(shí)應(yīng)用技能，其中重要的一點(diǎn)是要培養(yǎng)學(xué)生把理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中的能力。然而在教學(xué)實(shí)踐過程中，學(xué)生普遍反映由于人工智能課程理論性強(qiáng)，難于從課本理論聯(lián)系到實(shí)際的專業(yè)應(yīng)用上，這樣對(duì)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高技能應(yīng)用水平是不利的。

實(shí)際上，人工智能涉及的應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，其中在專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能控制、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應(yīng)用都能夠很好地體現(xiàn)出人工智能學(xué)科的基本理論方法特點(diǎn)。因此，在課程學(xué)習(xí)的開始階段，應(yīng)讓學(xué)生按照個(gè)人興趣自行選定某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，在一定的提示和引導(dǎo)下通過檢索有關(guān)文獻(xiàn)，訪問相關(guān)的科研院校網(wǎng)站等方式獲取資料，了解當(dāng)前該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和具體產(chǎn)品的開發(fā)和使用情況，最后在課程的結(jié)束階段以學(xué)習(xí)報(bào)告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程的主觀能動(dòng)性，開闊學(xué)生的知識(shí)視野。資料的收集閱讀與思考是知識(shí)應(yīng)用的首要環(huán)節(jié)，對(duì)于培養(yǎng)應(yīng)用型人才的知識(shí)應(yīng)用技能很有幫助。

（二）安排學(xué)生對(duì)經(jīng)典算法程序進(jìn)行實(shí)驗(yàn)

與普通高等教育相比，高職教育更加強(qiáng)調(diào)實(shí)踐教學(xué)的重要性。從實(shí)踐中學(xué)習(xí)和理解理論知識(shí)，并且把所學(xué)知識(shí)運(yùn)用到實(shí)踐中，這是高職教育的重要特點(diǎn)。人工智能課程內(nèi)容抽象而概念性強(qiáng)，單純的理論講解學(xué)生難以從中得到啟發(fā)，也難以體現(xiàn)出高職教育突出實(shí)踐教學(xué)的特點(diǎn)，為此需要安排學(xué)生動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，從實(shí)踐中理解人工智能科學(xué)的理論原理和應(yīng)用途徑。

在人工智能科學(xué)的發(fā)展過程中，先后提出了一些經(jīng)典的優(yōu)秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP學(xué)習(xí)算法等，在科研和工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用，在實(shí)踐教學(xué)中同樣有著重要價(jià)值。根據(jù)教學(xué)要求和實(shí)際情況，學(xué)生并不需要自行設(shè)計(jì)關(guān)于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網(wǎng)絡(luò)能夠獲得大量相關(guān)的程序代碼資源。同時(shí)，一些軟件平臺(tái)也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱等，只需設(shè)定相關(guān)輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)，便可通過調(diào)用工具箱函數(shù)實(shí)現(xiàn)算法，極為簡(jiǎn)便而易于理解。

學(xué)生應(yīng)通過對(duì)這些程序作驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)來理解所學(xué)內(nèi)容。為安排學(xué)生有效地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，教師應(yīng)結(jié)合當(dāng)前階段所講授的內(nèi)容準(zhǔn)備相應(yīng)的算法程序，當(dāng)該部分內(nèi)容結(jié)束后在課堂上講解和演示算法程序的運(yùn)行方法。學(xué)生獲得該算法程序以及具體的實(shí)驗(yàn)任務(wù)后在課后完成實(shí)驗(yàn)并提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

例如，在講授啟發(fā)式搜索時(shí)，可向?qū)W生提供A*算法求解八數(shù)碼難題的算法程序，并對(duì)某個(gè)學(xué)生給定某個(gè)初始棋盤狀態(tài)，要求學(xué)生動(dòng)手運(yùn)行程序并記錄由算法擴(kuò)展所得的每個(gè)棋盤狀態(tài)的估價(jià)函數(shù)計(jì)算結(jié)果，以及相應(yīng)的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點(diǎn)。又如，在講授BP學(xué)習(xí)算法時(shí)，可根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況對(duì)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，強(qiáng)調(diào)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值，而對(duì)BP算法的基本原理只作簡(jiǎn)單介紹。向?qū)W生提供利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特定目標(biāo)函數(shù)的MATLAB程序代碼后，要求學(xué)生動(dòng)手運(yùn)行該程序，并且記錄和對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練前后對(duì)目標(biāo)函數(shù)的逼近效果。

（三）啟發(fā)學(xué)生引入人工智能理論方法對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)加以創(chuàng)新

畢業(yè)設(shè)計(jì)是高職教育的重要環(huán)節(jié)，學(xué)生通過畢業(yè)設(shè)計(jì)對(duì)以往所學(xué)知識(shí)作系統(tǒng)性總結(jié)，通過畢業(yè)設(shè)計(jì)能進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的技能訓(xùn)練，提高學(xué)生的技能應(yīng)用水平。從實(shí)踐教學(xué)的角度來講，畢業(yè)設(shè)計(jì)不僅僅要求學(xué)生對(duì)已學(xué)知識(shí)和技能的簡(jiǎn)單重復(fù)運(yùn)用，更重要的是強(qiáng)調(diào)學(xué)生能夠主動(dòng)獨(dú)立地分析實(shí)際問題，對(duì)問題的解決方法提出新的觀點(diǎn)并付諸實(shí)踐。然而從教學(xué)的實(shí)際來看，在畢業(yè)設(shè)計(jì)中學(xué)生創(chuàng)新的主動(dòng)性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業(yè)設(shè)計(jì)作品少有突破和創(chuàng)新。究其原因，并非學(xué)生所學(xué)知識(shí)和技能不足，而是學(xué)生未懂得如何分析已有問題，在其基礎(chǔ)上引入新的解決方法或提出新的應(yīng)用內(nèi)容。

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，人工智能屬于研究和創(chuàng)新的前沿和熱點(diǎn)，許多舊有問題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導(dǎo)學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，可針對(duì)某一問題恰當(dāng)?shù)貑l(fā)學(xué)生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運(yùn)用在解決當(dāng)前問題之中，這樣能較容易地獲得新的改進(jìn)和突破，對(duì)培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新觀念和能力很有意義。

近年來，高職教育得到了迅速發(fā)展，其社會(huì)認(rèn)可度也不斷提升。但是，在發(fā)展的過程中也出現(xiàn)了一些新的問題，其中突出的是如何對(duì)以往普通高等教育的教學(xué)方式和內(nèi)容加以改革，以適應(yīng)高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計(jì)算機(jī)專業(yè)課程，仍需要結(jié)合高職教育的實(shí)際要求以及學(xué)生的具體情況，在加強(qiáng)培養(yǎng)應(yīng)用型、技能型人才，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)上不斷進(jìn)行探索和改革。

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

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1　引言

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

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

2　“智能科學(xué)與技術(shù)”的語義

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

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

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

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

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

3　關(guān)鍵概念的剖析

3.1　“智”對(duì)應(yīng)于Intelligence

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

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

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

3.2　“智”的派生詞

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

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

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

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

3.3　關(guān)鍵概念的文化比較

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

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

3.4　智能之“能”

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

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

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

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

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

6　“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)教育的課程體系

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

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

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

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

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

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

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

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

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

7　結(jié)論

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

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

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

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

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

(6)智能是以知識(shí)為主線的三個(gè)環(huán)節(jié)的序貫過程。智能表現(xiàn)為知識(shí)在知識(shí)獲取、知識(shí)推理、知識(shí)應(yīng)用三類活動(dòng)中的定向流動(dòng)和逐級(jí)提升。

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

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

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

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

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

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關(guān)鍵詞 機(jī)器人 人工智能 實(shí)時(shí)系統(tǒng) 挑戰(zhàn) 展望

中圖分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

人工智能（Artificial Intelligence），英文簡(jiǎn)寫是AI。它主要研究、發(fā)掘應(yīng)用在延伸、模擬和擴(kuò)展人的智能理論、技術(shù)、方法，以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新科技?！叭斯ぶ悄堋币辉~剛開始，由1956年美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)組織的達(dá)特莫學(xué)會(huì)上提出的。自那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

1機(jī)器人、人工智能概述

人工智能學(xué)科的出現(xiàn)與發(fā)展不是偶然的、孤立的，它是與整個(gè)科學(xué)體系的演化和發(fā)展進(jìn)程密切相關(guān)的。人工智能是自然智能（特別是人的智能）的模擬、延伸和擴(kuò)展，即研究“機(jī)器智能”，也開發(fā)“智能機(jī)器”。如果把計(jì)算機(jī)看作是寶劍，那么人工智能就是高明靈巧的劍法。

1956年夏季，在美國(guó)達(dá)特摩斯大學(xué)，由麥卡賽、明斯基、香農(nóng)等發(fā)起，由西蒙、塞繆爾、紐厄爾等參加，舉行了關(guān)于“如何用機(jī)器模擬人的智能”的學(xué)術(shù)研討會(huì)，第一次正式采用“人工智能”的術(shù)語。這次具有歷史意義的、為期兩個(gè)月之久的學(xué)術(shù)會(huì)議，標(biāo)志著“人工智能”新學(xué)科的誕生。

人工智能在電子技術(shù)方面的應(yīng)用可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機(jī)硬件電路為專家系統(tǒng)的知識(shí)來源，建立單片機(jī)硬件配置專家系統(tǒng)，進(jìn)行故障診斷，以提高糾錯(cuò)能力。人工智能技術(shù)也被引入到了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的常用技術(shù)是防火墻技術(shù)，而防火墻的核心部分就是入侵檢測(cè)技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統(tǒng)的防范手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)實(shí)的需要，把人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域，大大提高了它的安全性。

2學(xué)科交叉帶來的挑戰(zhàn)

實(shí)時(shí)人工智能是實(shí)時(shí)系統(tǒng)和人工智能技術(shù)相互結(jié)合的一個(gè)新的研究領(lǐng)域。實(shí)時(shí)人工智能系統(tǒng)是一種在動(dòng)態(tài)的環(huán)境中，能夠利用有限的資源來可靠地完成關(guān)鍵性任務(wù)的系統(tǒng)。目前大多數(shù)人工智能規(guī)劃和問題求解系統(tǒng)都試圖產(chǎn)生一個(gè)完全的精確解，但是在資源限制的狀態(tài)下， 快速地產(chǎn)生一個(gè)近似解將更有效。Anytime算法能夠折衷解的質(zhì)量和計(jì)算時(shí)間，是人工智能技術(shù)應(yīng)用在實(shí)時(shí)環(huán)境中的有效技術(shù)。由基本的Anytime算法構(gòu)成實(shí)時(shí)人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵之一是如何給基本算法分配時(shí)間， 從而可以獲得系統(tǒng)的性能描述，實(shí)施有效的實(shí)時(shí)監(jiān)控。時(shí)間分配算法，爬山算法僅能找到局部最優(yōu)解，如果組織問題滿足局部組織問題的條件，它能夠找到最優(yōu)解。對(duì)于不滿足局部組織問題的條件的大型組織結(jié)構(gòu)，爬山算法不能保證找到全局最優(yōu)解。遺傳算法適合于尋找全局解，但搜索效率取決于一些關(guān)鍵參數(shù)的確定和算子的操作機(jī)制選取。

智能主體是智能互聯(lián)網(wǎng)中的生靈，它是一種智能的軟件實(shí)體，能夠在智能互聯(lián)網(wǎng)中自由遨游，為用戶提供各種智能服務(wù)。所謂網(wǎng)絡(luò)智能軟件是面向智能主體的研究方法所設(shè)計(jì)、開發(fā)的軟件。網(wǎng)絡(luò)智能軟件技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)、軟件工程技術(shù)的結(jié)合。

3機(jī)器人、人工智能及實(shí)時(shí)系統(tǒng)的前景展望

人工智能的研究目標(biāo)是認(rèn)識(shí)與模擬人類智能行為。傳統(tǒng)人工智能研究往往將研究重點(diǎn)集中于對(duì)人類單個(gè)智能品質(zhì)如計(jì)算能力、推理能力、記憶能力、搜索能力、直覺能力等的研究與模擬。然而，由于人類智能行為是各種單個(gè)智能品質(zhì)的綜合體現(xiàn)，因此傳統(tǒng)研究方法往往無法充分刻畫或恰當(dāng)模擬人類的智能行為。把人看成多種智能品質(zhì)構(gòu)成的有機(jī)整體――智能體（agent），綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當(dāng)前人工智能研究者共同的愿望。

人工智能作為一個(gè)整體的研究才剛剛開始，離我們的目標(biāo)還很遙遠(yuǎn)。但人工智能在某些方面將會(huì)有較大的突破。

半個(gè)世紀(jì)以來，人工智能發(fā)展極其迅速，專家系統(tǒng)、智能控制在短短的10余年里就發(fā)展成熟。目前的焦點(diǎn)，如分布式和協(xié)同式多專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)（知識(shí)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)）方法、硬軟件一體化技術(shù)以及并行分布處理技術(shù)還有MAS的研究，也有望在下一個(gè)5年內(nèi)也會(huì)成熟。根據(jù)AI目前的發(fā)展態(tài)勢(shì)，以及現(xiàn)有的規(guī)劃，將AI未來的發(fā)展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地，向著人類智能的方向逼近。

4總結(jié)

人工智能這門科目的出現(xiàn)、發(fā)展并非偶然，它和整個(gè)科學(xué)體系進(jìn)化和發(fā)展進(jìn)程有著緊密關(guān)聯(lián)。21世紀(jì)會(huì)變成智能革命的時(shí)期，信息時(shí)代的特征分為三個(gè)方面：聯(lián)結(jié)、符號(hào)和行為主義，在信息論啟發(fā)下，達(dá)到統(tǒng)一和諧，在每個(gè)領(lǐng)域交互研究與發(fā)展中，一定會(huì)發(fā)生一場(chǎng)智能革命，真正意義達(dá)到人和機(jī)器一起協(xié)調(diào)思考的新時(shí)期。

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關(guān)鍵詞：人工智能 情感 約束

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀(jì)50年代產(chǎn)生，經(jīng)過長(zhǎng)期發(fā)展，已經(jīng)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并且已經(jīng)深入到社會(huì)生活的諸多領(lǐng)域，如語言處理、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、自動(dòng)定理證明、智能計(jì)算、問題求解、人工智能程序語言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)不再是僅僅具有簡(jiǎn)單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復(fù)雜的工作，加強(qiáng)人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強(qiáng)的情感識(shí)別、情感表達(dá)以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對(duì)外界的變化適應(yīng)性更強(qiáng)，需要給它們賦予相應(yīng)的情感從而能夠應(yīng)對(duì)這個(gè)難以預(yù)測(cè)的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會(huì)學(xué)層面的。本文在這里只討論其中一個(gè)比較基本的社會(huì)學(xué)問題：“人工智能情感約束問題”，即關(guān)注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會(huì)創(chuàng)造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當(dāng)，都有可能造成“情感泛濫”并導(dǎo)致一些災(zāi)難性的后果。例如，當(dāng)人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當(dāng)，有可能導(dǎo)致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發(fā)生，但誰也不能保證未來有一天會(huì)不會(huì)真的出現(xiàn)這種悲劇。

本文第二章對(duì)人工智能情感研究進(jìn)行了概要性回顧，第三章對(duì)如何約束人工智能情感進(jìn)行了嘗試性探討，最后一章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

2人工情感發(fā)展情況概述

隨著科學(xué)家對(duì)人類大腦及精神系統(tǒng)深入的研究，已經(jīng)愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、機(jī)器人學(xué)等學(xué)科，對(duì)人類情感過程進(jìn)行建模，以期獲得用單純理性思維難以達(dá)到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機(jī)器識(shí)別與表達(dá)、人工情感機(jī)理等四個(gè)方面的內(nèi)容。其中，尤以人工情感機(jī)理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用和發(fā)展，比較典型的是在教育教學(xué)、保健護(hù)理、家庭助理、服務(wù)等行業(yè)領(lǐng)域。在教育教學(xué)方面比較典型的例子是德國(guó)人工智能研究中心發(fā)展的三個(gè)方案：在虛擬劇場(chǎng)、虛擬市場(chǎng)和對(duì)話Agent中引入情感模型和個(gè)性特征來幫助開發(fā)兒童的想象力及創(chuàng)造力。在保健護(hù)理方面比較典型的是家庭保健與護(hù)理方向，如Lisetti等人研制的一個(gè)用于遠(yuǎn)程家庭保健的智能情感界面，用多模態(tài)情感識(shí)別手段來識(shí)別病人的情感狀態(tài)，并輸入不同媒體和編碼模型進(jìn)行處理，從而為醫(yī)生提供關(guān)于病人簡(jiǎn)明而有價(jià)值的情感信息以便于進(jìn)行有效的護(hù)理。服務(wù)型機(jī)器人的典型例子是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)明的一個(gè)機(jī)器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現(xiàn)在一個(gè)能夠轉(zhuǎn)動(dòng)方向的移動(dòng)屏幕上時(shí)可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達(dá)較為豐富。當(dāng)然這些只是人工情感應(yīng)用領(lǐng)域中的幾個(gè)典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關(guān)于人工情感的研究已經(jīng)取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現(xiàn)出的無限紛繁以及它與行為之間的復(fù)雜聯(lián)系，人們對(duì)它的運(yùn)行機(jī)理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認(rèn)識(shí)到我們目前對(duì)于人工情感的計(jì)算乃至控制機(jī)制并沒有一個(gè)成熟的體系。

3對(duì)人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會(huì)造成嚴(yán)重的后果。為了使人工智能技術(shù)更好的發(fā)展，使智能與情感恰到好處的結(jié)合起來，我們有必要思考如何對(duì)賦予人工智能情感進(jìn)行引導(dǎo)或者約束。

3.1根據(jù)級(jí)別賦予情感

可以根據(jù)人工智能級(jí)別來賦予其情感，如低級(jí)別人工智能不賦予情感、高級(jí)別人工智能賦予其適當(dāng)?shù)那楦?。眾所周知，人工智能是一門交叉科學(xué)科，要正確認(rèn)識(shí)和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)的人至少必須同時(shí)懂得計(jì)算機(jī)學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)。首先需要樹立這樣的一個(gè)觀點(diǎn)：人工智能的起點(diǎn)不是計(jì)算機(jī)學(xué)而是人的智能本身，也就是說技術(shù)不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個(gè)嚴(yán)格的或是量度上的控制而容易出現(xiàn)問題。從哲學(xué)的角度來說，量變最終會(huì)導(dǎo)致質(zhì)變?，F(xiàn)在是科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，不能排除這個(gè)量變導(dǎo)致質(zhì)變時(shí)代的人工智能機(jī)器人的到來，而到那個(gè)時(shí)候后果則不堪設(shè)想。因此，在現(xiàn)階段我們就應(yīng)該對(duì)人工智能的情感賦予程度進(jìn)行一個(gè)約束。

根據(jù)維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個(gè)層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應(yīng)環(huán)境和自我優(yōu)化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應(yīng)情緒。據(jù)此我們可分別將機(jī)器人分為一般用途機(jī)器人和高級(jí)用途機(jī)器人兩種。一般用途機(jī)器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人。那么對(duì)于一般用途的機(jī)器人我們完全可以嚴(yán)格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對(duì)于高級(jí)層面的情感機(jī)器人來說，我們就適當(dāng)?shù)馁x予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機(jī)器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會(huì)帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據(jù)角色賦予情感

同樣也可以根據(jù)人工智能機(jī)器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機(jī)器合作起來比任何一方單獨(dú)工作都更為強(qiáng)大。正因?yàn)槿绱?，人類就要善于與人工智能機(jī)器合作，充分發(fā)揮人機(jī)合作的最大優(yōu)勢(shì)。由于計(jì)算機(jī)硬件、無線網(wǎng)絡(luò)與蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，目前的這個(gè)時(shí)代是人工智能發(fā)展的極佳時(shí)期，使人工智能機(jī)器人處理許多以前無法完成的任務(wù)，并使一些全新的應(yīng)用不再禁錮于研究實(shí)驗(yàn)室，可以在公共渠道上為所有人服務(wù)，人機(jī)合作也將成為一種大的趨勢(shì)，而他們會(huì)以不同的角色與我們進(jìn)行合作。或作為工具、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色?？傊?，我們應(yīng)該和這些機(jī)器建立一種合作互助的關(guān)系，然后共同完任務(wù)。這當(dāng)然是一種很理想的狀態(tài)，要做到這樣，首先需要我們?nèi)祟愞D(zhuǎn)變自身現(xiàn)有的思維模式：這些機(jī)器不再是一種工具，而是平等的服務(wù)提供人。

舉例來說，當(dāng)機(jī)器人照顧老人或是小孩的時(shí)候，我們應(yīng)該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負(fù)面情緒，否則如果機(jī)器人的負(fù)向情緒被激發(fā)了，對(duì)于這些老人或者小孩來說危險(xiǎn)性是極大的；但是，如果機(jī)器人是作為看門的保安，我們對(duì)這種角色的機(jī)器人就可以適當(dāng)?shù)馁x予一些負(fù)向的情緒，那么對(duì)于那些不按規(guī)則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊?，在我們賦予這些智能機(jī)器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當(dāng)然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達(dá)到安全的目的。

3.3對(duì)賦予人進(jìn)行約束

對(duì)人工智能情感賦予者進(jìn)行約束，提高賦予者的自身素質(zhì)，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責(zé)任人。

縱觀人工智能技術(shù)發(fā)展史，我們可以發(fā)現(xiàn)很多的事故都是因?yàn)槿藶橐蛩貙?dǎo)致的。比如，首起機(jī)器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺(tái)機(jī)器人正在切割鋼板，突然電腦系統(tǒng)出現(xiàn)故障，機(jī)器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會(huì)因?yàn)槔娴恼T惑，而將人工智能運(yùn)用在不正當(dāng)領(lǐng)域，或者人工智能技術(shù)落入犯罪分子的手中，被他們用來進(jìn)行反對(duì)人類和危害社會(huì)的犯罪活動(dòng)。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術(shù)的最大危險(xiǎn)莫過于人類對(duì)它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對(duì)人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導(dǎo)致的悲劇，我們需要對(duì)這些研究者本身進(jìn)行約束。比如通過相應(yīng)的培訓(xùn)或是定期的思想政治教育、或是理論知識(shí)的學(xué)習(xí)并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質(zhì)，又或者加強(qiáng)對(duì)人工智能事故的追究機(jī)制，發(fā)生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強(qiáng)有力的硬性指標(biāo)達(dá)到減少由于人為因素導(dǎo)致悲劇的目的。

3.4制定相應(yīng)的規(guī)章制度來管理人工智能情感的發(fā)展

目前世界上并未出臺(tái)任何一項(xiàng)通用的法律來規(guī)范人工智能的發(fā)展。不過在1939 年，出生在俄國(guó)的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們?cè)谠O(shè)計(jì)和制造機(jī)器人時(shí)通過加入保險(xiǎn)除惡裝置使機(jī)器人有效地被主人控制的情景。這就從技術(shù)上提出了預(yù)防機(jī)器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術(shù)裝置提出了倫理學(xué)準(zhǔn)則的道德三律：（1）機(jī)器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機(jī)器人必須絕對(duì)服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機(jī)器人必須盡力保護(hù)自己。這一“機(jī)器人道德三律”表現(xiàn)了一種在道德憂思的基礎(chǔ)上，對(duì)如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責(zé)，但其首創(chuàng)性還是得到公認(rèn)的。盡管這個(gè)定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對(duì)于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應(yīng)的法律法規(guī)來規(guī)范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應(yīng)急方案來防止可能導(dǎo)致的某些后果，也即出現(xiàn)了問題如何及時(shí)的處理之。另外我們?cè)诓僮骱凸芾砩蠎?yīng)更加慎重的去對(duì)待。也希望隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能夠在不久的將來出臺(tái)一部相應(yīng)的規(guī)章制度來規(guī)范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結(jié)束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發(fā)展技術(shù)和方法來增強(qiáng)計(jì)算機(jī)或機(jī)器人的自治性、適應(yīng)能力和社會(huì)交互的能力。但是現(xiàn)階段對(duì)這方面的研究雖然在技術(shù)上可能已經(jīng)很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個(gè)很復(fù)雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發(fā)展中可能遇到的問題進(jìn)行了有益的探討。但是不可否認(rèn)仍然有很長(zhǎng)的道路要走，但是對(duì)于人工智能的發(fā)展勁頭我們不可否認(rèn)，將來“百分百情感機(jī)器人”的問世也許是遲早的事情。

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關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；推薦算法；遠(yuǎn)程教育

深度學(xué)習(xí)（DeepLearning），也叫階層學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的分支，它是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的表示層次和內(nèi)在規(guī)律，在學(xué)習(xí)的過程中獲取某些信息，對(duì)于數(shù)據(jù)的解釋有巨大幫助。比如對(duì)文字?jǐn)?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，在網(wǎng)絡(luò)上獲取關(guān)鍵字，對(duì)圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，進(jìn)行人臉識(shí)別等等。

一、深度學(xué)習(xí)發(fā)展概述

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。一句話總結(jié)三者之間的關(guān)系就是：“機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)人工智能的方法；深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)目前是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域研究的主要方向，為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域帶來了革命性的進(jìn)步。機(jī)器學(xué)習(xí)最早在1980年被提出，1984年分類與回歸樹出現(xiàn)，直到1986年，Rumelhart等人反向傳播（BackPropaga-tion，BP）算法的提出，解決了感知模型只能處理線性分類的問題，1989年出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNet-works，CNN）也因此得到了一定的發(fā)展。在1990年至2012年，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟并施以應(yīng)用，GeoffreyHinton在2006年設(shè)計(jì)出了深度信念網(wǎng)絡(luò)，解決了反向傳播算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中梯度消失的問題，正式提出了深度學(xué)習(xí)的概念，逐漸走向深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展的時(shí)期。隨后，各種具有獨(dú)特神經(jīng)處理單元和復(fù)雜層次結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷涌現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷提高人工智能領(lǐng)域應(yīng)用方面的極限。

二、深度學(xué)習(xí)主要模型

1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是指有著深度結(jié)構(gòu)又包含著卷積計(jì)算的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積物理上理解為系統(tǒng)某一時(shí)刻的輸出是有多個(gè)輸入共同疊加的結(jié)果，就是相當(dāng)于對(duì)一個(gè)原圖像的二次轉(zhuǎn)化，提取特點(diǎn)的過程。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上就是一個(gè)不斷提取特征，進(jìn)行特征選擇，然后進(jìn)行分類的過程，卷積在CNN里，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行特征提取。所以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠得到數(shù)據(jù)的特征，在模式識(shí)別、圖像處理等方面應(yīng)用廣泛。一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由三層組成，即卷積層（convolutionlayer）、池化層（poolinglayer）、全連接層（fullyconnectedlayer）。卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，通過一系列對(duì)圖像像素值進(jìn)行的卷積運(yùn)算，得到圖像的特征信息，同時(shí)不斷地加深節(jié)點(diǎn)矩陣的深度，從而獲得圖像的深層特征；池化層的本質(zhì)是對(duì)特征圖像進(jìn)行采樣，除去冗雜信息，增加運(yùn)算效率，不改變特征矩陣的深度；全連接將層間所有神經(jīng)元兩兩連接在一起，對(duì)之前兩層的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。CNN的訓(xùn)練過程是有監(jiān)督的，各種參數(shù)在訓(xùn)練的過程中不斷優(yōu)化，直到得到最好的結(jié)果。目前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型也被廣泛研究，如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNeuralNetworks，F(xiàn)CN）和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）等等。2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖片處理領(lǐng)域的應(yīng)用，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）主要應(yīng)用在自然語言處理領(lǐng)域。RNN最大的特點(diǎn)就是神經(jīng)元的輸出可以繼續(xù)作為輸入，再次利用到神經(jīng)元中循環(huán)使用。RNN是以序列的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，這也是RNN最為獨(dú)特的特征。RNN的串聯(lián)式結(jié)構(gòu)適用于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，可以完好保持?jǐn)?shù)據(jù)中的依賴關(guān)系。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有三層結(jié)構(gòu)，輸入層，隱藏層和輸出層。隱藏層的作用是對(duì)輸入層傳遞進(jìn)來的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的運(yùn)算，并將結(jié)果傳遞給輸出層進(jìn)行輸出。RNN可用于許多不同的地方。下面是RNN應(yīng)用最多的領(lǐng)域：1.語言建模和文本生成，給出一個(gè)詞語序列，試著預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語的可能性。這在翻譯任務(wù)中是很有用的，因?yàn)樽钣锌赡艿木渥訉⑹强赡苄宰罡叩膯卧~組成的句子；2.語音識(shí)別；3.生成圖像描述，RNN一個(gè)非常廣泛的應(yīng)用是理解圖像中發(fā)生了什么，從而做出合理的描述。這是CNN和RNN相結(jié)合的作用。CNN做圖像分割，RNN用分割后的數(shù)據(jù)重建描述。這種應(yīng)用雖然基本，但可能性是無窮的；4.視頻標(biāo)記，可以通過一幀一幀地標(biāo)記視頻進(jìn)行視頻搜索。3、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deepneuralnetworks，DNN）可以理解為有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN其實(shí)也是指的一個(gè)東西，DNN有時(shí)也叫做多層感知機(jī)（Mul-ti-Layerperceptron,MLP）。DNN內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層也是分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層，一般來說第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而中間的層數(shù)都是隱藏層。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）目前作為許多人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，并且在語音識(shí)別和圖像識(shí)別上有突破性應(yīng)用。DNN的發(fā)展也非常迅猛，被應(yīng)用到工業(yè)自動(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療癌癥檢測(cè)等領(lǐng)域。在這許多領(lǐng)域中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠超越人類的準(zhǔn)確率，但同時(shí)也存在著計(jì)算復(fù)雜度高的問題。因此，那些能夠解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)準(zhǔn)確度或不會(huì)增加硬件成本高效處理的同時(shí)，又能提升效率和吞吐量的技術(shù)是現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域能夠廣泛應(yīng)用DNN技術(shù)的關(guān)鍵。

三、深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的影響

1、學(xué)生學(xué)習(xí)方面通過網(wǎng)上學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式進(jìn)行研究，并修正現(xiàn)有教學(xué)模式存在的不足。分析網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，相對(duì)于傳統(tǒng)在線學(xué)習(xí)本質(zhì)區(qū)別在于捕捉學(xué)生學(xué)習(xí)過程，有針對(duì)性，實(shí)現(xiàn)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)。舉個(gè)例子，在學(xué)習(xí)過程中，可以通過學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)課程所花費(fèi)的時(shí)間，參與的程度，知識(shí)的偏好等等數(shù)據(jù)加以分析。也可以通過學(xué)生學(xué)習(xí)某門課程的次數(shù)，鼠標(biāo)點(diǎn)擊次數(shù)、停留的時(shí)間等，來推斷學(xué)生學(xué)習(xí)情況。通過以上或類似數(shù)據(jù)匯總分析，可以正向引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，并給予積極的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)。這種利用計(jì)算機(jī)收集分析出來的客觀數(shù)據(jù)，很好展示了學(xué)生學(xué)習(xí)行為的結(jié)果，總結(jié)學(xué)習(xí)規(guī)律，而不需要教師多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)來判斷。對(duì)于教育研究者而言，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以更客觀準(zhǔn)確地了解學(xué)生，使教學(xué)工作良好發(fā)展更進(jìn)一步。2、教學(xué)方面學(xué)習(xí)平臺(tái)的數(shù)據(jù)能夠?qū)虒W(xué)模式的適應(yīng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過學(xué)生的考試成績(jī)和對(duì)教師的線上評(píng)價(jià)等加以分析，能夠預(yù)測(cè)出某一階段的教學(xué)方式發(fā)發(fā)是否可行，影響如何。通過學(xué)生與教師的在線互動(dòng)，學(xué)生測(cè)驗(yàn)時(shí)完成的時(shí)間與完成的結(jié)果，都會(huì)產(chǎn)生大量的有效的數(shù)據(jù)，都可以為教師教學(xué)支持服務(wù)的更好開展提供幫助，從而避免低效率的教學(xué)模式造成教學(xué)資源的浪費(fèi)。

四、成人遠(yuǎn)程教育中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的可應(yīng)用性

深度學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用在眾多領(lǐng)域都取得了成功，比如電商商品推薦、圖像識(shí)別、自然語言處理、棋類博弈等等。在遠(yuǎn)程教育方面，深度學(xué)習(xí)的技術(shù)還有很大的發(fā)揮空間，智能網(wǎng)絡(luò)教育的實(shí)現(xiàn)是人們的眾望所盼。若要將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到遠(yuǎn)程教育平臺(tái)，首先要清楚學(xué)生的需求和教學(xué)資源如何分配。1、針對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求與學(xué)習(xí)特征進(jìn)行分析美國(guó)斯坦福大學(xué)克里斯皮希研究團(tuán)隊(duì)的研究成果顯示，通過對(duì)學(xué)生知識(shí)學(xué)習(xí)進(jìn)行時(shí)間建模，可以精確預(yù)測(cè)出學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，以及學(xué)生在下一次學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用可以幫助教師推測(cè)出學(xué)生的學(xué)習(xí)能力發(fā)展水平。通過學(xué)生與教學(xué)環(huán)境的交互行為，分析其學(xué)習(xí)風(fēng)格，避免教師用經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推斷而產(chǎn)生的誤差。2、教學(xué)資源的利用與分配深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠形成智能的分析結(jié)論。計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)集，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況加以分析，使教師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、情緒狀態(tài)等有更加清晰、準(zhǔn)確的了解。有了上面良好的教學(xué)模式，教師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)有了更準(zhǔn)確的掌握，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果就有了更科學(xué)的教學(xué)評(píng)價(jià)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，還可以輔助教師實(shí)現(xiàn)智能閱卷，通過智能閱卷自動(dòng)總結(jié)出學(xué)習(xí)中出現(xiàn)的問題，幫助教師減少重復(fù)性勞動(dòng)，減輕教師負(fù)擔(dān)。作為成人高校，遠(yuǎn)程教育是我們的主要教學(xué)手段，也是核心教學(xué)方式，學(xué)校的教學(xué)必定是在學(xué)生方便學(xué)習(xí)的同時(shí)，以學(xué)生的學(xué)習(xí)效果為重。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以科學(xué)地分析出學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，對(duì)后續(xù)教與學(xué)給予科學(xué)、可靠的數(shù)據(jù)支撐。我們可以在平臺(tái)上為每位同學(xué)建立學(xué)習(xí)模型，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣為其定制個(gè)性化方案，按他們的興趣進(jìn)行培養(yǎng)，發(fā)揮他們專業(yè)的潛能。同時(shí)，可以將學(xué)生正式在線參加學(xué)習(xí)和考試的學(xué)習(xí)行為和非學(xué)習(xí)時(shí)間瀏覽網(wǎng)站的行為結(jié)合到一起，更加科學(xué)地分析出學(xué)生在學(xué)習(xí)網(wǎng)站上感興趣的地方。采用深度學(xué)習(xí)算法，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)推算出學(xué)生當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間的差距，做到精準(zhǔn)及時(shí)的學(xué)習(xí)需求反饋。有助于幫助學(xué)生明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，教師確立教學(xué)目標(biāo)，真正做好因材施教。基于深度學(xué)習(xí)各種智能識(shí)別技術(shù)，可以為教師的線上教學(xué)活動(dòng)增光添彩，在反饋學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的同時(shí)，采用多種形式的教學(xué)方法吸引學(xué)生的注意力，增強(qiáng)教學(xué)活動(dòng)的互動(dòng)性，達(dá)到良好的教學(xué)效果。

篇8

【關(guān)鍵詞】人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；應(yīng)用

人工智能化的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠在一定程度上方便了人們的生活，也能夠提高人們的生活水平。人工智能看似高端，其實(shí)它早在前兩個(gè)世紀(jì)就已經(jīng)出現(xiàn)在了人們的生活當(dāng)中，不得不說其歷史還是相當(dāng)悠久的。并且在這么久的發(fā)展歷程中，人工智能經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段：首先，其能夠幫助人們理清思路，具有基本的邏輯推理能力；其次，其能夠處理較為復(fù)雜、繁瑣的大數(shù)據(jù)處理問題；最后，其能夠自覺過濾掉沒用的數(shù)據(jù)，收集有用的數(shù)據(jù)，這樣就從根本上提升了相關(guān)人員的工作效率，也節(jié)省了大量的時(shí)間。

1人工智能技術(shù)的相關(guān)理論介紹

人工智能即為在計(jì)算機(jī)的編程過程中，通過輸入代碼來實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)思維模擬人類的思維，從而來幫助完成一些較為復(fù)雜、繁瑣的數(shù)據(jù)處理工作。同時(shí)計(jì)算機(jī)不僅在思維上模擬人腦，在各種感官、各種思考方式上都能夠在一定程度上模擬人，從而達(dá)到對(duì)各項(xiàng)問題的高效率、高質(zhì)量完成的目的。雖然人工智能的發(fā)展是基于計(jì)算機(jī)的發(fā)展基礎(chǔ)，但是其在個(gè)別方面上都要優(yōu)于計(jì)算機(jī)，同時(shí)其對(duì)各個(gè)學(xué)科的綜合性能要求更為嚴(yán)苛、苛刻。現(xiàn)如今將人工智能有效地融入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠從根本上降低工作時(shí)間，提升了相關(guān)工作人員的工作效率。

2人工智能的優(yōu)點(diǎn)

2.1保證網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行

現(xiàn)如今我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，伴隨著科學(xué)技術(shù)也在緊跟世界上高端水平的前沿。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠在現(xiàn)如今被廣泛地應(yīng)用，生活中的各個(gè)細(xì)小環(huán)節(jié)都離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)都是由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷攀升的結(jié)果。各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)人員在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面的要求都較高，各方面的工作都與相應(yīng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)息息相關(guān)。同時(shí)加入人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使其變得更加智能、更加科學(xué)，從根本上提升了人們的工作效率與減少了人們的工作負(fù)擔(dān)，這樣才會(huì)使得社會(huì)和平穩(wěn)定的發(fā)展。

2.2人工智能的運(yùn)用便于對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理

計(jì)算機(jī)技術(shù)在21世紀(jì)以來發(fā)展迅猛，世界各個(gè)地方都是通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行較為頻繁、密切的信息交流與討論，這樣也能夠從側(cè)面幫助各國(guó)建立良好的國(guó)際關(guān)系。同時(shí)伴隨著世界經(jīng)濟(jì)水平的不斷發(fā)展，各國(guó)對(duì)于計(jì)算機(jī)技術(shù)的要求也不斷提升，使得計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、結(jié)構(gòu)變得更加繁瑣、復(fù)雜，因此加入人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠體現(xiàn)其智能化的優(yōu)勢(shì)，能夠智能化地分層、逐級(jí)管理這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。并且其能夠科學(xué)合理地處理、協(xié)調(diào)好每一個(gè)管理部門與管理系統(tǒng)的交流與聯(lián)系，由此可以看出人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的重要性，其也在逐步占領(lǐng)計(jì)算機(jī)信息領(lǐng)域鰲頭地位。因此只有在加入智能化的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，才能夠從根本上提升各項(xiàng)工作的工作效率，減輕人們的工作負(fù)擔(dān)。

3人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

3.1安全管理計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)方面

3.1.1智能型的反垃圾郵件系統(tǒng)我們?cè)趯?shí)際生活與工作當(dāng)中，往往會(huì)在使用電腦的過程中不知不覺收到許許多多的垃圾郵件，并且這些垃圾在很大程度上占據(jù)電腦內(nèi)存。同時(shí)這些垃圾絕大部分是毫無用處的垃圾廣告，也還會(huì)存在一些對(duì)青少年成長(zhǎng)不利的低俗廣告。這些垃圾郵件不僅影響了人們生活與工作的正常進(jìn)行，也在很大程度上降低了工作人員的工作效率。并且這些垃圾郵件不能夠自動(dòng)刪除，只能夠通過人為地手動(dòng)進(jìn)行刪除，這樣就會(huì)使得相關(guān)的工作人員在工作的同時(shí)，由于使用電腦產(chǎn)生的垃圾郵件如“雨后春筍一般”瘋長(zhǎng)不得不進(jìn)行清理，還需要人為地騰出時(shí)間清理垃圾，這樣就會(huì)使得相應(yīng)的工作思路被打斷。如果能夠在計(jì)算機(jī)中加入人工智能化的高端技術(shù)，電腦自身就如同具備了一個(gè)“人工大腦”，它能夠自動(dòng)進(jìn)行相應(yīng)的垃圾攔截、清理工作。這樣就可以在很大程度上幫助相關(guān)的工作人員節(jié)省時(shí)間，也能夠直接保證我們電郵郵箱的安全，保證我們的隱私。3.1.2智能的防火墻技術(shù)高端的防網(wǎng)絡(luò)病毒系統(tǒng)對(duì)于一個(gè)電腦來說極其重要，其主要是為了保證電腦的安全性，能夠科學(xué)合理地?cái)r截、清理一些垃圾郵件與危害電腦系統(tǒng)的病毒。同時(shí)如果能夠在其中有效地融合人工智能，帶給整個(gè)電腦防護(hù)系統(tǒng)的不僅僅只是安全的人工電腦管家，還帶給我們更加便捷、更加高效的工作體驗(yàn)與生活、娛樂體驗(yàn)。同時(shí)對(duì)于一些高危漏洞與占用系統(tǒng)內(nèi)存的垃圾進(jìn)行及時(shí)地修補(bǔ)與清理工作，這樣就能夠從側(cè)面提升了我們的生活質(zhì)量與工作效率，也能夠使得我們的生活與工作更加規(guī)律、有序。

3.2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)方面

對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的管理與評(píng)價(jià)工作，需要依靠人工智能的鋪墊才能夠完成的，畢竟加入人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)才能夠真正的算得上高端計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)人工智能能夠幫助電腦中整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加的科學(xué)有效、準(zhǔn)確無誤地推進(jìn)具體工作。同時(shí)人工智能化的電腦系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的問題與安全隱患，提醒主人及時(shí)進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)與更新，這樣就能夠保證其中的數(shù)據(jù)安全，方便在日后使用。

4總結(jié)

人工智能體現(xiàn)了人類高超的智慧與嫻熟的實(shí)踐能力，同時(shí)將人工智能科學(xué)地加入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，一定要保證其準(zhǔn)確無誤地加入到當(dāng)中，讓他們完美地融合成為一個(gè)不可分割、共同發(fā)展的整體。并且人工智能能夠?qū)嶋H應(yīng)用到每一個(gè)工作環(huán)節(jié)，每一個(gè)細(xì)微的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)環(huán)節(jié)，需要相關(guān)的工作人員不斷地實(shí)踐與總結(jié)，在保證其能夠有效地提升人們工作效率的同時(shí)，還需要其能夠更加穩(wěn)定、安全地發(fā)揮其實(shí)際功效。所以，在各個(gè)工作項(xiàng)目中需要不斷將人工智能化的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)推行在實(shí)際工作中，這樣才能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并處理，達(dá)到提升工作效率的目的。

參考文獻(xiàn)

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篇9

摘 要：近期中國(guó)發(fā)生的環(huán)境污染事件和安全事件給社會(huì)和環(huán)境造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，在此背景下，企業(yè)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)控制的需求日益迫切。本文利用人工智能技術(shù)構(gòu)建合規(guī)管理平臺(tái)，以幫助企業(yè)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，建立預(yù)防性的管理，提高企業(yè)環(huán)境和安全管理的績(jī)效。

關(guān)鍵詞：人工智能 風(fēng)險(xiǎn)管理 信息平臺(tái)

一、引言

隨著工業(yè)和經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展以及公眾對(duì)環(huán)境保護(hù)、資源能源等合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注度的日漸提高，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已逐步轉(zhuǎn)入與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的軌道，因此合規(guī)管理方面進(jìn)入了技術(shù)大發(fā)展的時(shí)期，而近期一系列重大安全事件的發(fā)生，使得中國(guó)將合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)管理列入重點(diǎn)扶持行業(yè)，逐步加大對(duì)合規(guī)管理方面的投資。在此背景下，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)控制的需求持續(xù)增長(zhǎng)。近期在全國(guó)發(fā)生了數(shù)起重大環(huán)境污染事件和安全事件，如上海高橋石化火災(zāi)事故，上海康橋血鉛事件，渤海灣漏油事件等，對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了毀滅性的破壞。據(jù)統(tǒng)計(jì)我國(guó)每年因?yàn)榄h(huán)境污染事件和安全事故造成的直接經(jīng)濟(jì)損失超過國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值的2%。因此企業(yè)的環(huán)境和安全活動(dòng)對(duì)社會(huì)和環(huán)境有重大的影響，本文提出研究和開發(fā)基于人工智能的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理系統(tǒng)，可以幫助企業(yè)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，建立預(yù)防性的管理，提高企業(yè)環(huán)境和安全管理的績(jī)效，從而帶來巨大的直接和間接經(jīng)濟(jì)效益。

二、系統(tǒng)的架構(gòu)

本文研究的是應(yīng)用于企業(yè)在環(huán)境、能源、安全生產(chǎn)方面的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理系統(tǒng)。具體實(shí)現(xiàn)的技術(shù)路線為通過建立遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)，用戶可以通過Internet或者單機(jī)軟件，無論是計(jì)算機(jī)還是各種移動(dòng)終端，用獲得需要的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)信息，并進(jìn)行相應(yīng)的合規(guī)評(píng)價(jià)。系統(tǒng)提供給用戶三種方式獲得所需要的法規(guī)或標(biāo)準(zhǔn)，并幫助公司實(shí)際進(jìn)行管理要素的管理。要實(shí)現(xiàn)管理要素的準(zhǔn)確高效管理可以通過以下兩個(gè)方面的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)

1.采用嚴(yán)格專業(yè)的流程保證獲取的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和完整性。首先收集分析企業(yè)在環(huán)境、能源、安全生產(chǎn)方面所涉及的所有的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)專業(yè)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容提供商以及各種官方服務(wù)渠道獲取法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。其次深入工廠和企業(yè)，細(xì)致把握生產(chǎn)過程的細(xì)節(jié)，進(jìn)而分解企業(yè)生產(chǎn)過程涉及的各種生產(chǎn)要素，構(gòu)建 “管理要素”數(shù)據(jù)庫。最后根據(jù)各個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)踐和領(lǐng)域?qū)＜业纳a(chǎn)經(jīng)驗(yàn)對(duì)于各個(gè)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，確定法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)所涉及到的因素，將管理因素和法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

2.利用人工智能算法根據(jù)法規(guī)全文智能推薦企業(yè)需要的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，并總結(jié)安全生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的人工智能專家推理算法，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判斷某一個(gè)生產(chǎn)流程所包含的各生產(chǎn)要素是否遵循相關(guān)的法規(guī)條款或標(biāo)準(zhǔn)要求。

三、系統(tǒng)開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)和防范

目前國(guó)內(nèi)的合規(guī)管理行業(yè)處于起步階段，客戶的需求還沒有成熟，這給本系統(tǒng)的研發(fā)帶來了一定的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。合規(guī)管理的成長(zhǎng)也受到諸多因素的影響，如政策環(huán)境，等。為了防范風(fēng)險(xiǎn)，在技術(shù)路線上采取定制化軟件開發(fā)的方案，盡可能多地考慮到多種客戶的需求。在產(chǎn)品的定位上，則著眼于目前有基礎(chǔ)實(shí)施的化工、醫(yī)藥等風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)，并積極創(chuàng)新，給客戶提供更深入的服務(wù)，以達(dá)到市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的防范。

四、總結(jié)

本文提出了基于人工智能的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理系統(tǒng)的開發(fā)思路和方案，并對(duì)系統(tǒng)開發(fā)過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。通過基于人工智能的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理系統(tǒng)，企業(yè)可以減輕傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理中手工作業(yè)帶來的繁重工作量，并降低企業(yè)的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)和管理成本，提升企業(yè)的管理水平和競(jìng)爭(zhēng)能力。

參考文獻(xiàn)：

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篇10

“農(nóng)村地區(qū)的孩子，越來越難考上好學(xué)校。像我這種屬于中產(chǎn)階級(jí)家庭的孩子，衣食無憂，而且家長(zhǎng)也都是知識(shí)分子，而且還生在北京這種大城市，所以在教育資源上享受了得天獨(dú)厚的優(yōu)越條件?！?017年北京高考文科狀元熊軒昂的這一段話紅遍了網(wǎng)絡(luò)，人們?cè)俅蜗破饘?duì)教育資源分配不均現(xiàn)實(shí)的討論。與此同時(shí)，另一位高考網(wǎng)紅也出現(xiàn)了，沒有知識(shí)分子家長(zhǎng)和中產(chǎn)階級(jí)的家庭，也沒有享受北京的教育資源，卻和高考狀元們同場(chǎng)競(jìng)技并取得了134分的數(shù)學(xué)高分，這就是學(xué)霸君的智能教育機(jī)器人Aidam。

將人工智能應(yīng)用到機(jī)器人參加高考是為了什么，像AlphaGo一樣挑戰(zhàn)極限？學(xué)霸君的創(chuàng)始人兼CEO張凱磊表示：“很多人都搞錯(cuò)了，我們做機(jī)器人自動(dòng)解題，不是為了去挑戰(zhàn)人類做題的能力，這是沒有意義的，機(jī)器不可能自我覺醒地去發(fā)現(xiàn)一個(gè)新定理。” 他對(duì)智能教育機(jī)器人的期望是成為人類的助教，而且是可以針對(duì)每個(gè)學(xué)生的個(gè)性化助教。

超越“老中醫(yī)”

在初高中階段，一個(gè)優(yōu)秀的教師是怎么樣的呢？假設(shè)他在考試后批閱學(xué)生的卷子，除了卷子上題目的對(duì)錯(cuò)，他還會(huì)回憶學(xué)生近期的表現(xiàn)，分析學(xué)生為什么會(huì)錯(cuò)，是知識(shí)點(diǎn)沒掌握，還是無法將題目的信息和已有的知識(shí)相聯(lián)系。優(yōu)秀的教師由此在腦海中對(duì)每個(gè)學(xué)生有一個(gè)整體的感覺，知道如何因材施教，然而這種感知能力是要靠長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)積累的（而且并非人人都能達(dá)到），難以表述和傳授，只有靠少數(shù)極優(yōu)秀的老師進(jìn)行方法總結(jié)，但代際傳承的效果并不好。

張凱磊認(rèn)為，教育資源的不足，本質(zhì)是優(yōu)秀教師數(shù)量的不足。如果能在降低教師負(fù)擔(dān)的同時(shí)，將優(yōu)秀教師的能力“復(fù)制”給普通教師，同時(shí)“放大”這種能力，將大大緩解教育資源不足的問題。

他將教師的工作和醫(yī)生進(jìn)行了類比。醫(yī)生的工作可以劃分為診斷和治療兩部分，對(duì)應(yīng)教師對(duì)學(xué)生的能力判斷和知識(shí)講解。目前的教育模式恰似傳統(tǒng)的中醫(yī)，診斷同樣是要靠醫(yī)生 “望聞問切”的個(gè)人水平，而且傳授不易?！皼]有清晰的數(shù)字可讓人理解，也沒有可供分析的系統(tǒng)。”但現(xiàn)在醫(yī)院已經(jīng)靠數(shù)字化很大程度上解決了診斷的問題，“未來教育也會(huì)變成一個(gè)有科學(xué)依據(jù)，有信息數(shù)據(jù)做支撐，數(shù)字驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域，因?yàn)檫@樣的效率更高?！睆垊P磊說。

相較人類教師，計(jì)算機(jī)的問題在于機(jī)器的理解能力，要如何看懂題目。這也是學(xué)霸君利用人工智能在做的核心工作。智能機(jī)器人Aidam在考試中被扣掉的16分，全是在理解上出的問題，當(dāng)然這也意味著人工智能已經(jīng)能看懂134分的題目了。想象這樣一個(gè)場(chǎng)景，學(xué)生做完作業(yè)和測(cè)試后，將結(jié)果傳輸給機(jī)器進(jìn)行判卷，除了判別對(duì)錯(cuò)，還和以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，通過算法發(fā)現(xiàn)學(xué)生知識(shí)的薄弱點(diǎn)，給出針對(duì)性訓(xùn)練的題目，并將學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)以可視化圖表的形式傳遞給教師。

這個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)開始實(shí)現(xiàn)。學(xué)霸君在安徽落地的合作學(xué)校中，數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)和生物使用了學(xué)霸君軟硬件服務(wù)的班級(jí)，這幾門學(xué)科的成績(jī)都大幅提升。通過學(xué)霸君研發(fā)的數(shù)據(jù)采集筆，在不改變學(xué)生書寫習(xí)慣的情況下，將整個(gè)過程的數(shù)據(jù)全部采集，然后由機(jī)器進(jìn)行識(shí)別判卷。“目前批改作業(yè)，機(jī)器批70%，正確率會(huì)在99%以上，機(jī)器判斷不了（主要是無法識(shí)別）的交給人工，未來會(huì)全部交給機(jī)器。”張凱磊說，每天僅批改作業(yè)，教師就能節(jié)省接近2個(gè)小時(shí)，而數(shù)據(jù)分析結(jié)果將通過云服務(wù)展示給教師，“作業(yè)數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、掌握的知識(shí)點(diǎn)、學(xué)習(xí)態(tài)度，全部在表上清清楚楚”，學(xué)科主任、年級(jí)主任和校長(zhǎng)還可以看到學(xué)科、年級(jí)和全校層面的數(shù)據(jù)分析。

和時(shí)間做朋友

追根溯源，中國(guó)的教育源自于普魯士教學(xué)法，本質(zhì)是“在規(guī)定的時(shí)間，以規(guī)定的課時(shí)和標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)規(guī)定的內(nèi)容，最后考一次試”。在張凱磊看來，這樣的教育模式就像工業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)一樣，而未來的教育模式將是高度個(gè)性化、規(guī)?；蛯I(yè)化的，“個(gè)性化是解決教育負(fù)擔(dān)過重和教育不公平的核心手段?！?/p>

這個(gè)發(fā)展可能會(huì)分為五個(gè)階段：

第一階段，進(jìn)行教育基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)字化，并且可以進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。

第二階段，學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)被全面數(shù)據(jù)化，學(xué)校以數(shù)字化的形式對(duì)全校學(xué)科進(jìn)度進(jìn)行管理。

第三階段，教育實(shí)現(xiàn)中度的個(gè)性化，學(xué)生開始按學(xué)習(xí)進(jìn)度分層教學(xué)，出現(xiàn)小規(guī)模的教育集團(tuán)推動(dòng)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展。

第四階段，教育實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化，中度的規(guī)?；?。出現(xiàn)少數(shù)的大型教育集團(tuán)，“比如現(xiàn)在有7.6萬所學(xué)校，未來2萬所頭部的學(xué)校，是由100家教育集團(tuán)組成的?！币粋€(gè)校長(zhǎng)可能會(huì)管理十幾個(gè)校區(qū)，體系內(nèi)高度信息化，體系外形成學(xué)科、教學(xué)理論的競(jìng)爭(zhēng)。

第五階段，教育高度個(gè)性化、規(guī)模化、專業(yè)化。不再有教布置作業(yè)，學(xué)生使用系統(tǒng)進(jìn)行個(gè)性化的自我訓(xùn)練，并依據(jù)能力和學(xué)習(xí)效果，在兩個(gè)月或更短時(shí)間內(nèi)分為不同層次接受教學(xué)。由最頂級(jí)的教師，通過系統(tǒng)觀察學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，對(duì)班級(jí)進(jìn)行針對(duì)性輔導(dǎo)。通過發(fā)達(dá)的視音頻及時(shí)通訊技術(shù)，一名教師也許可以教學(xué)上萬名學(xué)生。

“長(zhǎng)期來看，學(xué)霸君會(huì)成為一個(gè)教育運(yùn)營(yíng)公司?！睆垊P磊認(rèn)為，目前學(xué)霸君實(shí)施落地的學(xué)校中，有一兩所已經(jīng)達(dá)到了第二階段，而從技術(shù)上來說，學(xué)霸君即將達(dá)到第三階段。但這依舊“任重而道遠(yuǎn)”。以學(xué)霸君核心技術(shù)之一的手寫識(shí)別為例，“我們可能是國(guó)內(nèi)做得極好的了，但直到今天，還有17個(gè)主要的課題沒解決，比如說離線環(huán)境下混合中英文公式的手寫識(shí)別，沒有任何突破性進(jìn)展；聯(lián)機(jī)環(huán)境下的中英文識(shí)別已經(jīng)做到了高精度，但還不到大規(guī)模商業(yè)化的程度?！背酥?，學(xué)霸君的技術(shù)圖譜中還有視覺自然、語言語義、中文符號(hào)識(shí)別、在線手寫數(shù)學(xué)公式、提名推薦、深度學(xué)習(xí)，視音頻通訊等數(shù)十項(xiàng)技術(shù)的落地，“但好在我們已經(jīng)找到了模式，可以用海量的時(shí)間、數(shù)據(jù)來趟平它，然后讓用戶習(xí)慣和熟悉，帶來真正的價(jià)值?！?/p>