時間：2022-07-20 19:34:09
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇智能科學與技術，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：智慧；智能；人類智能；人工智能
0引言
不久前剛結束的圍棋人機大戰，使人工智能受到人們空前廣泛的關注。它一方面表明智能科學與技術的發展極為迅速，同時也激起了社會對智能科學技術及其人才培養十分強烈的期待。人們對“中國大腦”計劃的熱議達到了前所未有的程度，“中國制造2025”計劃正在快速推進，我國自主研制的智能服務機器人正在走向服務領域的許多行業，國內許多企業自發興起的“機器換人”浪潮正高歌猛進。國務院政府工作報告中提出的“互聯網+”雖然被人們解釋為互聯網向各領域的強勢滲透，但是更多的有識之士卻把“+”理解為“升級”，即“計算機互聯網絡”向“人工智能互聯網絡”的升級，而這正好與“中國大腦”計劃相呼應！
為了適應這種發展的需要，努力辦好“智能科學與技術”專業，北京郵電大學智能科學與技術研究中心曾經對設置了本專業的全國各主要高校做了一次普遍性的專業調查，結果發現，各校對于“智能科學與技術”專業的理解差異非常巨大。最狹義的理解，是把本專業看做是“計算機科學與技術的一個分支”；最廣義的理解，是把它看做是“從理工到人文和社會幾乎無所不包的綜合學科”。
從科學研究和長遠發展的觀點來看，這樣發散的理解會有利于人們解放思想，激勵創新，把本學科的研究做深做透做到位。不過，從當前的本學科教育教學來說，這樣分散的理解可能使“智能科學與技術”學科的人才培養工作迷失方向。
1基本模型
為了準確理解“智能科學與技術”學科，首先需要建立“智能科學與技術”學科的基本模型，這樣才能從學科整體上厘清它的基本概念、基本原理和基本規律，規制過于寬泛和過于狹窄的偏差。圖1就是為此而設計的基本模型。
在圖1中，底部的橢圓代表外部環境的客體事物，也就是需要研究的“問題”；其上的整個部分代表主體及其與客體相互作用的過程：主體接受來自客體所產生的“本體論信息”，經過主體思考之后產生與客體交互的“智能行為”反作用于客體，解決問題。就在這個主客相互作用的過程中，主體充分展現了自己的智慧能力。其中的主體可以是人類個體，也可以是人類群體。因此，這是研究“智能科學與技術”的基本模型。
不斷提升自己生存與發展的水平，這既是人類與生俱來的目標，也是人類永不枯竭的動力。為了實現這個目標，人類就要運用自己的智慧和知識不斷去發現應當解決而且可能解決的問題，在此基礎上努力去解決所發現的問題，不斷前進。
人類的這種智慧能力包含兩個相互聯系相互作用相輔相成的部分：其一是根據人類所追求的目標和現有的知識去發現問題、定義問題和預設問題求解目標的能力，這是人類在長期實踐過程中積累起來的一種內隱性的智慧能力，所以稱為隱性智慧；其二是在隱性智慧所確定的工作框架內，在求解目標的引導下，運用相關信息和知識去生成解決問題的策略，成功解決問題實現求解目標的能力，這是一種外顯性和操作性的智慧能力，所以稱為顯性智慧。
在圖1的模型中，隱性智慧具體表現為“主體所定義的問題、主體的知識庫里已經擁有的知識、主體為求解問題所預設的求解目標（也存在知識庫內）”，這三者就構成了主體為求解問題所設置的初始工作框架。顯性智慧則具體表現為圖1中的“感知、認知、基礎意識、情感生成、理智生成、綜合決策、策略執行、效果檢驗以及反饋學習優化”所代表的問題求解過程。
由于隱性智慧是人類內隱性的智慧，需要明確的目標、足夠的知識、很強的直覺能力、豐富的想象能力、甚至需要靈感和頓悟能力，才能創造性地發現值得解決的問題，所以，隱性智慧難以用人造機器去模擬。然而，由于顯性智慧具有外顯性和操作性特征，主要具備獲取信息、生成知識、生成和執行策略的能力，因此，顯性智慧有可能被人造機器所模擬。在約定俗成的學術語匯中，“智慧”比較抽象，帶有形而上的色彩；而“智能”則比較具體，帶有形而下的特點。于是，人類的顯性智慧也常常被稱為“人類智能”。
鑒于人類顯性智慧與隱性智慧之間存在不可分割的深刻內在聯系，人們就把研究和探索“人類隱性智慧和顯性智慧奧秘”的科學技術稱為“智能科學技術”，而把其中著重研究和模擬“人類顯性智慧（人類智能）能力”的科學技術稱為“人工智能”科學技術，或者就簡稱為“人工智能”。換言之，人工智能是“智能科學與技術”的一部分。
圖1的基本模型及其相關解釋啟示我們：“智能科學與技術”的內涵既具有極強的基礎性，涉及與物質資源同樣基礎的信息資源；又具有極強的深刻性，涉及人類創造性智慧的深邃奧秘；還具有極強的應用性，涉及極其廣泛的應用領域。
因此，為了研究與學習“智能科學與技術”，人們應當具備人文社會科學、基礎自然科學和應用技術科學的知識與能力，應當自覺遵循“文理交互，理工融通”的交叉科學理念。雖然我國高校仍有文科、理科、工科之分，但是，為了培養有發展能力和創新能力的人才，還是要在發揮各校特色的同時努力貫徹“文理交互，理工融通”的方針。這是智能科學與技術學科的鮮明特點，需要引起教學與研究人員的高度關注。
2基本方法
概念是學科的基石。從圖1的基本模型可以看出，“智能科學與技術”包含了許多重要的新概念。除了上面已經討論過的隱性智慧和顯性智慧的基礎概念之外，還有信息（包括本體論信息和認識論信息，特別是其中的語法信息、語義信息和語用信息）、知識（包括本能性知識、經驗性知識、規范性知識、常識性知識、知識的內部生態系統和外部生態系統）、基礎意識、情感、理智、智能策略、智能行為等一系列基本概念。
考慮到本文篇幅的限制，同時也考慮到讀者可以很容易從現有文獻中詳細了解到這些概念，因此，這里只予以列舉，而不準備展開具體的討論。有需要的讀者可以參閱相關文獻。
這里需要特別關注的，是研究和學習“智能科學與技術”所需要確立的新的科學觀和方法論問題。只有掌握了這些新的科學觀和方法論，才能準確地理解“智能科學與技術”的基本概念、基本內容和基本規律。
有比較才能有鑒別，事物總是相比較而存在。了解“智能科學與技術”所需要的科學觀和方法論的便捷方法之一，就是把它們同讀者已經熟悉的“物質科學與技術”的科學觀和方法論進行對比。眾所周知，智能系統是一類開放的復雜信息系統，因此，這里的比較對象也要選擇相對比較復雜的物質系統。表1就是這種比較的一些結果。
由表1可知，“物質科學技術”所采用的科學觀包括（1）物質觀：認為研究的對象是物質的；（2）結構觀：認為研究的關注點應當是物質的結構；（3）孤立觀：認為所研究的物質對象是與其它對象沒有關聯的；（4）靜止觀：認為所研究的物質對象是靜止的，至少在研究期內是靜止的。
基于這樣的科學觀，在處理比較復雜的物質對象的時候，物質科學技術所采用的方法論就是“分解一分析”，更具體地說就是“分而治之，各個擊破，直接還原”。也就是人們所熟悉的“還原論”。
和“物質科學與技術”的情形不同，“智能科學與技術”的科學觀包括（1）信息觀：認為所研究的對象是信息；（2）系統觀：認為研究的關注點應當是系統化的信息，即必須同時關注信息的形式、內容和價值；（3）生態觀：認為信息不是孤立的或靜止的，而是生長發展的；（4）機制觀：認為信息的生長發展必然存在一定的機制。
基于這樣的科學觀，“智能科學與技術”所采用的方法論就是“轉換―創生”。更具體一些說，就是“智能科學與技術”基本模型（圖1）所展示的“信息轉換與智能創生定律”。其中，“信息轉換”是手段，“智能創生”是目的。
十分清楚，“物質科學與技術”的“分而治之”方法論體現了它的“物質觀、結構觀、孤立觀和靜止觀”；“智能科學與技術”的“轉換創生”方法論體現了它的“信息觀、系統觀、生態觀和機制觀”。
這個對比告訴我們，由于研究對象不同，導致學科的性質也不相同，我們不能把自己所熟悉的“物質科學與技術”的科學觀和方法論統統照搬到“智能科學與技術”學科領域。雖然在研究局部細節問題的時候，這兩種科學觀和方法論的差異表現的不是很明顯，但是在研究系統全局問題的時候，這種差別就會變得十分顯著。這也是值得“智能科學與技術”的研究者和學習者特別關注的特點。
事實上，“人工智能”的研究就經歷了一場方法論的變革。按照“分解―分析”的方法論思想，人工智能被分解為結構模擬（人工神經網絡）、功能模擬（物理符號系統）和行為模擬（感知動作系統）三大學派，結果長期不能互相融通。20世紀末和21世紀初，一些研究人員提出“新的集成”和“現代方方法”試圖找到三者融通的具體方法，但是都沒有取得成功。2007年，本文作者按照“轉換―創生”方法論思想提出了機制模擬的智能生成方法，結果發現：結構模擬（人工神經網絡）、功能模擬（物理符號系統）和行為模擬（感知動作系統）分別是機制模擬的A、B、C型，從而實現了人工智能模擬方法的統一，見表2。
由此可見，以往人們把人工神經網絡課程、物理符號系統課程（即普遍流行的人工智能和專家系統課程）、感知動作系統課程（即智能機器人或智能體課程）分開講授或者只講授其中一門或兩門課程的做法是不合理的。
同時，我們一直把圖1的模型稱為“智能科學與技術的基本模型”。不過，如果注意到“智能科學與技術”的科學觀一信息觀，系統觀，生態觀和機制觀，那么，我們也可以把圖1稱為“生態意義上的信息科學與技術基本模型”。這是因為，雖然在經典意義上的信息科學與技術基本模型只能覆蓋到圖1模型中的信息層次，但在生態學意義上，知識和智能都是信息的生態學產物，因此生態學意義上的信息科學與技術基本模型就覆蓋了圖1模型的全體。在生態學的意義上，“智能科學與技術”基本模型與“信息科學與技術”基本模型就合二為一：自頂向下觀察，圖1就是“智能科學與技術”的基本模型；自底向上觀察，圖1就是“信息科學與技術”的基本模型。于是有：
智能科學與技術=生態學意義的信息科學與技術
如果把“智能科學與技術”模型中的“由信息轉換為知識”和“由信息、知識和目標轉換為智能”這兩個核心部分命名為“核心智能科學與技術”，把非生態學意義上的信息科學與技術命名為“常規信息科學與技術”，那么，也可以有：
智能科學與技術=核心智能科學與技術+常規信息科學與技術
在我國教育部的學科目錄中，“智能科學與技術”其實就是“核心智能科學與技術”，目錄中的“信息科學與技術”其實就是“常規（非生態學意義的）信息科學與技術”，后者又被劃分成“通信”、“計算”、“自動化”、“物聯網”、“信息安全”這樣一些更加狹窄而且相互交疊的二級學科，顯然有待進一步合理化。
3基本課程
北京郵電大學智能科學與技術研究中心最近實施的全國高校智能科學與技術專業教學計劃調查表明，我國多數學校的教學計劃確實體現了“計算機科學與技術的一個分支學科”的特點，很少學校的教學計劃能夠表現“文理相交，理工融通”的交叉科學精神。這就提出了一個尖銳的問題，如果真的把“智能科學與技術學科”辦成“計算機科學與技術學科”的一個分支學科，那么，這樣的“智能科學與技術學科”還有存在的理由嗎？
由以上分析的“智能科學與技術”的基本模型和基本方法可以知道，為了學習、理解和掌握“智能科學與技術”學科，人們的知識結構必須包含社會科學、人文科學、基礎科學、應用技術的基礎知識與綜合能力。
為此，由中國人工智能學會教育工作委員會和清華大學出版社計算機分社共同組建的“全國高校智能科學與技術專業系列教材規劃與編審委員會”（以下簡稱編委會）提出了如下的本學科核心課程和相應的核心教材。
（1）一年級第一學期的課程智能科學與技術導論是一個引導型課程，旨在以準確而通俗的概念、全面而淺近的思路、親切而富有感染力的語言，引導剛剛踏入校門的新生了解：什么是“智能科學與技術”？為什么要學習“智能科學與技術”？怎樣才能學好“智能科學與技術”？
（2）二年級第一學期的課程腦與認知科學基礎是本學科特需的自然科學基礎（腦科學）和社會科學基礎（認知科學），旨在為學生提供關于人類智能的腦科學基礎知識和人類認知能力的科學知識，特別是關于“腦結構如何產生認知能力（物質如何生成精神）”的科學機理。
（3）二年級第二學期的課程不確定性數學引論是本學科特需的數學基礎知識課程，旨在為學生提供關于“智能科學與技術”領域必然涉及到的各種不確定性（包括隨機不確定性、模糊不確定性、粗糙不確定性以及非線性引起的混沌不確定性）的描述與處理知識，特別要闡明這些不確定性的根源、相互關系、描述和處理方法。
（4）三年級第一學期的課程機器智能是本學科的專業基礎課程，旨在用“智能科學與技術”的方法論闡述人類智能的各種模擬方法（包括結構模擬、功能模擬、行為模擬和機制模擬），以及這些不同模擬方法之間的相互關系和統一的途徑，為學生學習機器（人造系統）智能奠定理論和方法的基礎。
（5）四年級第一學期的課程《科技史與方法論》，由于智能科學技術本身富有科學觀和方法論的特色，因此這是一門具有本學科特色的總結性課程，旨在為學生提供關于科學技術發展史（特別是智能科學技術發展史）所展現的科學觀和方法論知識，使學生能夠從“智能科學與技術”的學科知識基礎上站立起來，具有縱觀和把握智能科學技術發展規律的能力，使學生的學術眼界能夠“形成于課堂，而又遠遠超越課堂”。
編委會認為，這些核心課程的綜合（加上各個學校的人文社會科學通識課程和各有特色的專業課程），將為學習者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉學科思維素質和能力。無論是理科型學校還是工科型學校，都要在保證上述核心課程優質教學的基礎上努力發揮自己的特色，而不應當削弱這些核心課程的教學質量。
5結語
關鍵詞：智能科學與技術；專業；發展戰略；思考；大聯合；大發展
1現狀分析
我國的智能科學與技術(intelligence science and technology，ist)專業創辦至今已有8年歷史了。它從無到有，逐步壯大，現在全國已有近20所大學試辦這個新專業[1-2]。應該說，智能科學與技術專業的8年征途并不平坦，開拓者們也為之付出了艱辛和心血。現在，我們至少可以說，智能科學與技術專業已再不是“嬰兒”，而是“小學生”了。然而，我們需要繼續努力，上好中學、大學以及研究生課程，邁上專業建設的新征途，攀登學科建設的新高峰。
在ist專業建設上，北京大學信息科學技術學院等起了重要的帶頭作用，中國人工智能學會及其教育工作委員會等工作委員會和專業委員會發揮了很好的組織作用[3-4]。他們齊心協力，默默奉獻，做了大量有目共睹的開創性工作，值得充分肯定。現已有北京大學、首都師范大學、北京郵電大學、南開大學、西安電子科技大學等高校培養出ist專業的畢業生。也就是說，我們有了ist專業的第一代“產品”了。然而，我們的ist專業還是有些不盡人意之處，特別是發展速度比預料的要慢，發展規模不如預期的大，發展目標還有待進一步明確。筆者試圖概括我國ist專業發展的喜與憂，探討發展戰略，為ist的專業建設和學科發展出謀獻策，供同行討論與參考。
2喜憂參半
如上所說，我國ist專業的發展既取得可喜成果，又存在某些憂慮，即喜憂參半。下面擬就ist專業的辦學成績和存在問題進行探討。
2.1主要成績
歸納起來，8年來，我國ist專業建設取得的主要成績包括下列各點。
1) 申報并獲準試辦ist專業，促進信息科學和智能科學的發展，為國內外信息科學學科建設開辟了一個新的增長點。
2) 在調查研究和科學分析的基礎上，制定了ist專業教學大綱和教學計劃，為專業建設建立了基本框架[5-6]。
3) 結合ist的專業特點和教育發展要求，初步規范了ist專業課程設置，開展專業建設和課程教學等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。
4) 編寫了一批具有明顯特色的相關教材，為新專業教學和學科建設提供必要的資源，起到較好的示范和輻射作用[7,9]。許多學校在實驗教學上進行了一些探討，并積累了不少經驗，值得推廣與借鑒[10-12]。
5) 聚集了一群有志于智能科學技術教育的教師，形成了一支熱愛教育、樂于奉獻、熟悉業務的師資隊伍，為ist專業的人才培養和學科發展打下重要基礎。
6) 經常組織本專業的教育與教學研討會和座談會，進行全國性或校際間的交流，總結心得體會，共同提高，使ist專業沿著正確的方向發展。
7) 培養出一批基本掌握智能科學技術基礎理論和專門知識，具有從事本專業工作能力的本科畢業生，為國家輸送有特色的急需的建設人才。
8) 為爭取我國智能科學與技術一級學科博士學位授予權做了大量工作，并取得重要進展，為ist學科的進一步發展創造重要條件[13]。
2.2瓶頸問題
概括地說，ist專業建設和發展面臨的問題主要涉及如下幾點。
1) 專業規模和發展速度沒有達到預期結果，仍停留在“試辦”狀態。
到目前為止，全國試辦ist專業的學校已近20所，已初具規模，“閃亮登場”[2]。然而，本專業的規模和發展速度不盡人意，離“大發展”的預期結果尚有較大差距。
2) 辦學主體存在一定的局限性，缺乏跨學科大聯合的氛圍。
如前所述，北京大學和中國人工智能學會等對ist專業建設發揮了重要的帶頭和組織作用。由于ist專業具有高度跨學科等重要特點，單純依靠某一兩個現有專業來“派生”和由一兩個學會來“催生”ist新專業，是難以快速發展和如愿以償的。現有專業或學會都有一定的局限性，與其他學會間的交流合作也需要有改進之處。
3) 教學大綱與《國家中長期教育改革和發展綱要》要求存在差距，有待更新。
《國家中長期教育改革和發展綱要》[14](以下簡稱《綱要》)是我國“優先發展教育，建設人力資源強國”的重要戰略部署。《綱要》中許多新思路是我們以前沒有想過的。ist的教學大綱需要按《綱要》的要求進行大刀闊斧的修訂，力求符合《綱要》精神。
4) 實驗教學和網絡教學亟待加強。
在新專業建設初期，實驗室建設投入經費有限，這對開展實驗教學有些不利影響。一些學校的實驗未能滿足ist專業各課程教學的基本要求。
5)ist專業的產學研結合模式急需探討與建立。
產學研結合是高等教育的一項經驗。《綱要》也強調“創立高校與科研院所、行業、企業聯合培養人才的新機制”對本科生教育的重要性。雖然有許多企事業行業適合ist專業就業，但該專業不像機電、化工、通信、冶金等專業那樣有比較對口的實習和就業企業。因此，探討與建立ist專業的產學研結合模式，也是一項比較艱難的急需解決的問題。
3發展策略
針對上述存在問題，以下特就智能科學與技術專業的發展戰略提出若干思考。
1) 樹立“大智能科學技術”思想，突破單個學會的局限性，通過大聯合、大合作，實現大團結、大發展。
一個專業要在全國產生較大影響，發揮該專業的特有作用，沒有足夠大的規模是不行的。例如，自動化、計算機、通信、電子信息等專業，全國有數以千計的大學開設。我們是否可以設定ist專業發展規模的第一個目標，即爭取在5～10年內，有50～100所大學開設該專業？如果能夠實現這個目標，ist專業就走上了“可持續發展”的大道。到那時或者更早一些時日，“試辦”也就必然被“正辦”所取代。
值得指出的是，目前大多數大學強調“辦學資源有限”，不大愿意支持申報新的專業，這對ist專業的發展也產生一定的負面影響。我校的ist專業就是經過3年努力，才向國家教育部呈交《高等學校增設專業申請表》的。
我們需要把圈子搞大些，進行跨學科的大聯合，集思廣益，合作共贏，謀求ist專業的發展大計。基于中國人工智能學會(caai)的學科特色，由caai牽頭組織申報ist專業及其一級學科博士學位授予權，是順理成章的。同時，單個學會也有局限性，雖不能說是“勢單力薄”，但力量不如合作的強大。提倡和實現多學會聯合舉辦智能科學技術教育教學研討會，以及多學科聯合申報與建設ist專業，將克服原有局限性，并以大聯合促進大發展，應視為一種可行策略。在今后的ist辦學過程中，我們需要主動加強與相關學會(含一級學會和二級學會)和高等學校(含重點學校和一般學校)的聯系與合作，力爭辦好已有的ist專業，創造經驗，擴大輻射作用和積極影響，爭取有更多的高校申報與加入ist專業行列。
2) 再接再厲申報一級學科博士學位授予權，力爭獲得批準。
在全國同行及多個學會有代表性的專家建議和支持下，中國人工智能學會及其教育工作委員會積極組織一批有識之士，從事“智能科學與技術”博士學位一級學科授予權的論證和申報工作，并取得重大進展。由于一些原因，申報工作在最后階段未獲通過與批準，需要大家繼續努力。“智能科學與技術”博士學位一級學科授予權的獲得，必將為ist專業提供更為寬闊的發展空間，使ist專業攀登新的高峰。
3) 申報成立“高等學校智能科學與技術教學指導委員會”，并爭取改“試辦”為“正辦”。
目前，國家教育部的專業設置分為“一般”專業和“試辦”專業兩種。絕大多數專業屬于“一般”專業，只有少數專業為“試辦”專業。顧名思義，“試辦”者為“試驗辦學”，經過一定時間的試驗后，成功者就可“轉正”為一般專業；不成功者就可能被取消“試辦”資格。當務之急，是要把“試辦”的ist專業辦好，辦出水平，辦出特色，力爭早日去掉“試辦”帽子。同時，作好必要和充分的準備，盡早向國家教育部申報成立“高等學校智能科學與技術教學指導委員會”，以便得到教育部相關部門的更多指導，并通過“教指委”與兄弟專業交流，更好地學習兄弟專業的辦學經驗。
4) 高標準嚴要求，全面修訂ist專業的教學大綱和教學計劃，以適應國家對智能科學和智能自動化高層人才的需要。
《綱要》中提出的“優化學科專業、類型、層次結構，促進多學科交叉和融合”；“重點擴大應用型、復合型、技能型人才培養規模”；“促進高校、科研院所、企業科技教育資源共享，推動高校創新組織模式，培育跨學科、跨領域的科研與教學相結合的團隊”以及“促進科研與教學互動、與創新人才培養相結合”等思想和教改措施，對于我們轉變辦學觀念和進行教學改革都具有很強的針對性。我們需要以高屋建瓴的姿態認真深入學習，聯系ist的專業實際，注重創新，進一步修訂教學大綱和課程體系，以期更好地滿足國家對專業人才培養的要求。各校在修訂專業教學大綱和教學計劃時，要注意保持不同學校的共性與本校的個性特色。
5) 樹立精品意識，創建更多的精品課程，編寫富有特色和體現創新的ist各類教材。
由于辦學歷史較短，辦學規模較小，ist專業的教材建設遠未達到精品境界。隨著時間的推進和辦學規模的不斷擴大，加上在教材使用中積累的經驗和吸取其他相關專業精品課程教材的編寫經驗，這個問題可望逐步獲得解決。我們一定要對ist專業的精品課程建設及其教材建設，包括基礎教材、專業基礎教材、專業教材和實驗教材等給予高度重視。
6) 下大力氣加強實驗教學和網絡教學。
ist專業是一門前沿交叉學科，也是一門理論密切聯系實際的學科。無論是學習和深入理解課程的基本理論知識，還是培養學生的實際動手能力，都離不開實驗教學和網絡教學。我們可以把網絡教學看做是一種更加先進的實驗教學，它對學生提出了更高要求，能夠讓學生獲取更多的知識，獲取更強的能力。
在新專業建設初期，實驗室建設的投入經費有限對開展實驗教學有些不利影響。為了解決這個問題，我們一方面要因地制宜地設計好實驗項目，充分發揮有限的實驗室建設經費的作用，盡可能開設出本專業教學急需的實驗內容；另一方面要積極利用其他“傳統”專業實驗室或公共實驗室，以彌補現有ist專業實驗室的不足。
建設與發展智能科學與技術專業，還有許多需要考慮的問題，如建設一流教師隊伍、轉變教學觀念、改進教學方法、改善教學管理、探索產學研結合模式、加強校際交流與合作等。這些問題也是十分重要的，都是ist專業發展值得思考的內容。
4結語
我國智能科學與技術學科建設和專業建設已取得可喜成績，但與整個學科和專業的長遠發展目標相比，仍存在較大差距和不少問題。如果能夠突破現有中國人工智能學會和智能科學與技術專業的局限性，樹立智能科學技術大學科思想，實現更廣泛的大聯合，并采取切實措施擴展智能科學與技術專業，我們的學科和專業就有望獲得更快的發展。
一級學科博士點對于學科的發展至關重要。我們要群策群力，集思廣益，繼續申報智能科學與技術一級學科博士點授予權，并在申報過程中最廣泛地團結相關學科和學會的專家學者，爭取理解與支持。
上述兩方面是相輔相成的關鍵問題，需要我們轉變觀念，樹立本專業的科學發展觀。如果在這兩方面
能夠取得突破性進展，那么專業發展的其他問題，如改變專業“試辦”為“正辦”、申報成立智能科學與技術專業教學指導委員會、貫徹執行《國家中長期教育改革和發展綱要》以及課程與教材改革等，就可能迎刃而解。
只要我們再接再厲，團結一心，求真務實，科學發展，我們的ist專業就一定能夠越辦越強，越辦越好，辦成有特色、有影響的專業，辦成一流的專業。
注：本研究得到國家教育部精品課程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全國雙語教學示范課程“人工智能”(2007年)、國家級“智能科學基礎系列課程教學團隊”(2008年)、國家級精品視頻公開課“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大學精品課程和其他教改項目的支持，謹表感謝。
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中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
“智能科學與技術”專業是國家教委在2006年設置的新專業，代碼；080627S，屬于工學電氣信息類。現已有南開大學、西安電子科技大學等12所高校獲準招生。
智能科學技術是信息科學技術的核心和現代科學技術的前沿和制高點，涉及自然科學的深層奧秘，觸及哲學的基本命題。智能科學技術的研究將對國民經濟、社會進步、國家安全生產產生深刻而巨大的影響，并將為智力革命、知識革命和信息革命建立理論基礎，為智能系統的研制提供新概念、新思想、新途徑。智能科學的興起和發展標志著對人類為中心的認知和智能活動的研究已進入新的階段。目前，國際上對智能科學及其相關學科的研究高度重視。我國對該領域的發展特別關注。
智能科學與技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，其理論研究與應用開發對我國現行的教育與教學理念提出了挑戰。在現有的教育體系中增加智能理論和智能技術教學，對全面地培養學生的信息素養、創新的思維方式及激發學生們對信息技術未來的追求具有積極的意義。因此，為適應智能科學與技術的深入研究和社會對從事智能化產品研發人員的迫切需求，在本科階段設立相應的“智能科學與技術”專業是十分必要和及時的。因此，我校設立“智能科學與技術”專業是適應了社會發展要求的，必將為河北乃至全國的社會、經濟發展作出巨大的貢獻。
近5年來，我校自動化系先后從事的包括11項國家級項目在內的70余項科研課題，發表的近200篇學術論文，均不同程度地與“智能科學與技術”領域相關，積累了深厚的學術基礎。由于良好的辦學隊伍和實驗條件，由我校申報的“智能控制技術與裝置教育部工程研究中心”已經通過省級審查上報，因此，學科已經具備了承辦“智能科學與技術”新專業的條件。
2 辦學條件
2.1 師資狀況
從我校辦學發展來看，“智能科學與技術”專業的設立主要來自于近年來“自動化”專業在“智能化”和“信息化”方向的逐漸發展，以及“自動化”專業與“信息工程”、“計算機科學與技術”等專業的交叉。受專業發展特色和學時等因素的限制，僅靠在原有“自動化”專業課程中增設新課已經難以滿足相關領域人才培養的需要，因此可以說“智能科學與技術”專業是由量變積累超出“自動化”專業領域而質變派生出的一個新專業。基于此原因，“智能科學與技術”專業主要由自動化系中抽調人員組織專業課程階段的教學任務，專業基礎課程階段的教學任務則由電工電子教學中心等單位系協助完成。
由于我校“智能科學與技術”專業是由“自動化”專業發展派生出的新專業，兩個專業多門課程的教學內容是相同的，因此“智能科學與技術”專業可以得到“自動化”專業的協助，從而避免多數新專業先期出現的師資力量欠缺問題。
2.2 相關支撐專業
“智能科學與技術”專業的主要相關支撐專業有“自動化”、“信息工程”、“計算機科學與技術”等，其中與同屬電氣信息類的“自動化”專業關系最近。考慮到我校的具體情況，在新專業的辦學初期，“智能科學與技術”專業和“自動化”專業在科研、辦學經費、研究生培養等方面的統籌安排上統一劃歸省重點學科“控制理論與控制工程”管理。兩個本科專業的教學與學科的總體發展相互協調和支持，共同進步。
2.3 實驗條件
由于“智能科學與技術”和“自動化”兩個專業多門專業課程的教學內容是相同的，因此“自動化”專業的多個本科生實驗室可以與“智能科學與技術”專業共用，包括：微機原理與微機控制技術實驗室、控制理論實驗室等，可完成“自動控制理論”、“現代控制理論”、“微機原理”、“微機控制技術”和“單片機原理與應用”等多門專業基礎課程的實驗。
2.4 生源及就業形勢
智能科學與技術已經成為信息技術創新的重要增長點，其廣泛的應用前景日趨明顯，如智能化電器、智能化樓宇、智能機器人、智能化機器、智能化物流等，所培養的學生正是目前高新技術研究及產業發展急需的人才，同時這類人才也會對傳統產業的提升起到積極的作用，就業前景廣闊。在招生生源和畢業生就業方面均具備比較好的條件。
3 近期辦學規劃
3.1 師資隊伍建設
在師資建設方面，需要采取積極的人才戰略，走引進和培養并重的道路，注重引進和培養具有智能信息處理或智能控制研究背景的人才。同時，聘請人工智能領域經驗豐富的專家、教授對本專業的實驗及教學進行指導，積極鼓勵教師們的學術交流活動。
3.2 實驗室建設
(1)利用自動化專業的微機原理與微機控制技術實驗室、控制理論實驗室等，完成“智能科學與技術”專業本科教學環節中“自動控制理論”、“現代控制理論”、“微機原理”、“微機控制技術”、“單片機原理與應用”5門課程的實驗。
(2)建設“智能信息處理實驗室”，以通用實驗平臺的模式用于“數字信號與數字圖像處理”、“軟件工程”、“數據庫與數據挖掘”等課程的實驗和上機。
(3)利用教師在承擔智能科學與技術相關領域科研課題中購置的相關實驗設備和儀器，滿足學生在畢業設計階段和參加科技創新活動中對實驗設備的需求。3，3新專業課程體系建設
(1)積極向已經設立“智能科學與技術”專業的南開大學、北京科技大學等高校學習，通過廣泛的調研，使新專業的教學體系和課程內容逐步合理化。
(2)緊跟科技發展新趨勢，突出“智能科學與技術”新專業的特色，注重學生實踐能力的培養，在智能化電器、智能化樓宇、智能機器人、智能化機器、智能化物流等方面培養社會急需的特色人才。
(3)在控制科學與工程一級學科碩士點下設立“智能科學與技術”的相關研究方向，加強該專業的學術梯隊建設和人才培養，促進學院整體教學科研的和諧發展。
4 培養方案
4.1 培養目標
我們努力使學生德、智、體、美全面發展，具有堅實的數學、電子、計算機、自動控制和信息處理的基礎知識，系統地掌握智能科學的基礎理論、基礎知識和基本技能與方法，受到良好的科學思維、科學實驗和初步科學研究的訓練，具有分析問題和解決問題的能力，以及知識自我更新和不斷創新的能力。學生能適應智能科學與技術的飛速發展。在個人素質方面，具有全面的文化素質、良好的知識結構和較強的適應新環境、新群體的能力，并具有良好的語言和計算機運用能力。
4.2 基本要求
使學生系統地掌握“智能科學與技術”的基礎理論知識，以適應自動化、智能信息處理與技術等方面的工作需求；掌握電路與系統的基本理論和實驗技術，具備分析和設計電子設備的能力；掌握信息獲取、處理的基本理論和方法，具有系統設計、集成、應用的基本能力；了解智能科學與技術領域的學科前沿、最新進展和發展動態；了解自動化和信息系統及網絡技術的應用現狀和理論前沿，具有研究開發新系統、新技術和各種智能化工程裝備的初步能力。
4.3 主要課程
我校“智能科學與技術”專業的主要規劃課程包括電路、電子技術、微機原理、自動控制理論、現代控制理論、嵌入式系統、軟件工程、計算機網絡、數字信號與數字圖像處理、智能控制、數據庫與數據挖掘、人工智能概論、信息管理系統等。
在課程的設置上，我校適應社會發展需求，突出“工學并舉”實踐能力的培養，開展有自身特色的“智能科學與技術”本科生教學。區別于北京大學等高校的智能理論算法為主、南開大學等高校的智能信息處理為主、西安電子科技大學等高校的通信工程應用為主的辦學主導方向，突出河北工業大學地方工科院校的自身特色，以培養學生研究開發新系統、新技術和各種智能化工程裝備的基礎能力為目標，設置相關的課程。其中，學科基礎課程、專業必修課程和專業選修課程安排如表1～表3所示。
關鍵詞：智能科學與技術；本科實驗教學模式；實驗教學體系
“智能科學與技術”是面向前沿高新技術的基礎型本科專業。它融合了機械、電子、傳感器、計算機軟硬件、人工智能、智能系統集成等眾多先進技術，是現代檢測技術、電子技術、計算機技術、自動化技術、光學工程和機械工程等學科相互交叉和融合的綜合學科[1]。北京信息科技大學智能科學與技術專業于2005年開始申請，2006年獲教育部批準設立，2007年開始正式招收本科生，至2009年，規模已擴大到每屆3個班[2]。
智能科學與技術是集哲學、生命科學、電子、信息處理和計算機以及數學、物理等多學科為一體的交叉綜合性學科。同時，智能科學又是一個不斷發展的學科，它的技術成果和研究動向更新得很快[3]――這就給智能科學與技術的專業教育提出了很大的挑戰。
因此，智能科學與技術專業應更加注重學生實踐應用能力和研究思考能力的培養，培養本科生發現問題、分析問題、解決問題的能力，注重本科生整體素質的提高。實驗教學不僅可以使學生把實踐同課本知識聯系起來，而且能夠培養他們的實際動手能力、獨立思考能力和科學研究能力，對專業教學能起到很好的作用。本文主要介紹本專業在本科生實驗教學模式方面的思考。
1實驗教學理念與思路
我校的智能科學與技術專業結合自動化、信息網絡、航空航天和機器人開展。本著培養工程領域的應用型、復合型、創新型人才，實驗教學理念歸納如下。
1) 堅持以能力培養為核心，以學生為本，學習、實踐、創新相互促進，知識、能力、素質協調發展的實驗教學思想。
2) 培養厚基礎、寬口徑的“大電類”人才，培養具有創新意識、綜合素質高的應用型人才[4]。
為了能夠適應時代要求，更好地實施《國家中長期教育改革和發展規劃綱要(2010-2020)》，在實驗教學理念與思想的指導下，我們對智能科學與技術專業的實驗教學進行了深化改革，展開創新模式的探討[5]。
2完善實驗教學體系，堅實實驗教學基礎
我校智能科學與技術專業分四個實驗層次，由淺入深地培養學生的自學能力、動手能力和創新能力。
它們分別為基礎實驗、專業實驗、工程應用實踐、科學研究實驗。
基礎實驗包括基本元器件的認知、基本實驗儀器的使用、基本操作技能的訓練、重要原理的驗證、實驗數據的處理分析等，夯實學生的基礎理論，為后續的專業實驗和創新能力培養打下堅實的基礎。我們以電路理論、模擬電路、數字電路為基礎，以電子工藝實習為平臺，設計制作小型實物型作品，如簡易數字表、機器貓、小收音機等。這些基礎實驗利于學生將基本理論與實際結合起來，提高學生對實驗的興趣，使學生有親手制作簡單電路的成就感。
專業實驗分為課堂實驗和課外實驗。課堂實驗包括教學內容和一些擴展內容。比如對檢測傳感器的性能、電機的驅動方式等進行實驗，讓學生把抽象理論落實到實際應用環境中，促進學生對學習內容的掌握。同時，擴展實驗內容，利用開放實驗室環境，學生小組在教師的指導下，在一學期內完成一項設計作品。經過選擇元器件、購買元器件、選擇電路、搭建電路、實驗結果比較整個過程，學生對工程應用有較系統的了解，提高發現問題、解決問題的能力。
對于工程應用實踐，雖然專業實驗也已經涉及到一些具體內容，但這與真正走出校園不同。我們鼓勵學生在暑假期間實習，并專門組織大三和大四學生去公司實習，體驗社會工作氣氛，培養他們的團隊合作精神、社會責任感和嚴謹的工作作風。
科學研究實驗是學生在工程應用實踐基礎上參與教師科研課題、申請科研項目等，提高學習積極性和主動性，并進一步提高工程實踐能力和創新思維能力。
3開放式網絡化實驗教學提高自主學習能力
智能科學與技術專業的實驗教學分為課堂和課外兩部分。課堂實驗主要在課上完成，課外實驗采用開放式網絡化管理，學生根據興趣愛好選擇一些開放式實驗，提高實踐能力。實驗室為學生創造了一個儀器設備先進、資源共享、開放服務的實驗教學環境，并提供了豐富的實驗教學資源，滿足學生的各種需求。網絡平臺為實驗室的開放式教學提供了良好保障，開放式實驗教學從以下幾個方面進行。
1) 實驗室實行開放式管理，學生可以網上預約，教師會處理學生的申請，為學生分配實驗室。教師在網絡平臺上提出實驗要求，并布置實驗作業，學生將實驗結果與報告提交到網絡平臺，由教師驗收，從而達到“教”與“學”的互動。
2) 為了便于學生學習，教師已經把實驗項目中的關鍵步驟和重點難題錄制成視頻文件，放在網絡平臺上，學生可以根據需要下載。學生進入實驗室前，可以從網絡平臺上了解實驗的整個過程，利于實驗的進行和自身素質的提高。
3) 進入預約的實驗室后，學生根據課前的預習進行實驗。每個實驗室都有專人現場指導，幫助學生解決實驗中的問題，使學生更好地完成實驗。
4組建科研小組，培養學生創新能力
組建專業科研小組，有針對性地對本科生的專業學習加以引導和幫助，可以調動學生的興趣和積極性，使學生學到更多的學科前沿知識，為將來的發展打下良好的基礎。科研小組既有助于學生在“開放、自由、輕松”的環境中學有所得，學有所長，又可以幫助教師結合學生的實際情況深化教學改革，營造更好的學習環境，培養學生的自主學習能力和創新思維能力。
科研小組的成立在學生中引起了熱烈反響。學生踴躍報名，通過查閱資料、實踐調研等方式確定科研課題，結合實驗室提供的設備進行實驗或驗證，最終印證自己的想法。最終學生以小組為單位，向教師和全體學生作專題報告，評比后給予一定獎勵。這種小組研究的教學方式能充分調動學生的積極性，提高學生獨立分析與思考的能力。
5舉辦機器人比賽，提高學生實際操作能力
機器人大賽是我校智能科學與技術專業重點舉辦的一項比賽。實驗室中有參與比賽所必需的機器人，如舞蹈機器人、智能小車、足球機器人等。教師指導學生解決實際操作中的問題，學生也組成幫帶小組，甚至對新生進行培訓。通過學校的選拔賽后，學生還有機會參加全國大學生機器人大賽，提高專業興趣和實踐能力。舉辦機器人大賽的優點如下。
1) 幫助學生了解本專業的基本知識框架和專業方向，在培養學生運用基礎知識能力方面有很重要作用。
2) 在激發興趣和提高動手能力的基礎上，培養學生的自學能力及外文文獻閱讀理解能力，提高綜合應用知識的能力，加強團隊協作。
關鍵詞：機器人大腦；雙培計劃；聯合培養
1高水平人才交叉培養計劃實施背景
《北京市教育委員會關于印發北京高等學校高水平人才交叉培養計劃的通知》（京教高[2015]1號）提出共建高校雙方要根據經濟社會發展急需人才所應具有的知識、能力與素質，聯合相關行業企業，共同制訂專業和方向的培養目標、培養標準，構建與之相匹配的專業培養計劃，包括專業核心課程體系、實踐能力培養體系和素質提升體系，培養基礎扎實、專業過硬、能力突出的高素質人才。
北京科技大學、北京信息科技大學智能科學與技術專業“機器人大腦方向”雙培項目于2015年開始正式實施。目前主要采用“3+1”培養模式，即前3年在北京科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習，第4年在北京信息科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習并完成畢業論文。
2“機器人大腦方向”雙培方案的構建
北京科技大學是教育部直屬的985、211大學，其智能科學與技術專業在京為一本招生，而北京信息科技大學為北京市屬學校，其智能科學與技術專業在京為二本招生。兩校要交叉聯合培養學生，需要充分考慮兩校的生源情況，在充分論證的基礎上制訂出相應的培養方案。
2015年4―5月，北京信息科技大學與北京科技大學相關負責人先后進行兩次會談，就兩校智能科學與技術專業的建設情況、雙培計劃的基本情況，“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案交換了意見，形成了雙培計劃培養方案制訂的初步設想。兩校的智能科學與技術專業具有相似的歷史淵源和專業方向，因此，在充分討論的基礎上，決定以兩校現有的教學計劃為基礎，按市教委雙培的要求修訂“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案。兩校分工實施課程教學、實踐教學、學生指導、質量評價、組織學生科技創新、學科競賽等工作。
2.1專業培養目標
具有堅實的數理基礎、信息技術的基礎知識以及腦科學與認知科學的基礎知識，系統地掌握智能科學技術的基礎理論、基礎知識和基本技能與方法，受到初步科學研究和工程實現的訓練，具備智能系統集成、智能技術應用方面研究和開發的基本能力。同時具有全面的文化素質、良好的知識結構和較強的新環境適應能力、自主學習能力和創新意識，并具有良好的語言和計算機運用能力。本科畢業后能夠在研發部門、學科交叉研究機構以及高校從事與智能科技相關領域的科研、開發、管理或教學工作，并可繼續攻讀智能科學與技術專業以及相關學科和交叉學科的碩士和博士學位。
2.2專業課程體系
智能科學技術是一門研究智能現象的本質與機理、智能模擬的方法與技術以及智能機器與智能系統應用的新興學科，由腦科學、認知科學、人工智能、信息科學技術等學科綜合交叉而成。圖1給出的智能科學與技術專業的知識體系，確定了課程設計的基本原則：智能應用的過程中需要有信息學科中的計算機、通信、控制和檢測等方面技術的支撐；建立以計算機、通信、控制和檢測技術為工具，以智能機器人為載體，結合信息科學和智能科學理論基礎的課程體系。
為體現“機器人大腦”的專業方向與特色，課程體系中加強了腦科學與認知科學、腦機接口、軟件開發與應用、虛擬現實技術等內容。表1給出了智能科學與技術“機器人大腦方向”的專業課程體系，其課程體系模塊設計為計算機基礎、電路基礎、信息與控制基礎、機器智能、智能系統五大模塊。
“機器人大腦方向”專業核心課程確定為：電路分析基礎、模擬電子技術、數字電子技術、信息論與編碼、信號處理、控制工程基礎、嵌入式系統、微機原理與應用、腦科學與認知科學、人工智能基礎、機器人組成原理、計算智能基礎、智能機器人、機器學習等。
2.3專業實踐體系
按照工程認證相關標準要求，建立了包括金工實習、電子工藝實習、各類課程設計與綜合實驗、工程認識實習、專業實習（實踐）在內的、完備的、面向工程需要的實踐教學體系，如圖2所示。
3“機器人大腦方向”雙培方案的實施
“機器人大腦方向”雙培計劃是北京地區高等教育綜合改革的試點，其目的在于推進北京地區高校之間的合作和優質教育資源的共享，提升北京高校辦學水平和人才培養質量。為此，兩校通力合作進行了有益的探索與實踐。
3.1學風建設
北京信息科技大學為雙培學生配備了輔導員和班導師，班導師由學院主管教學的副院長承擔。在新生入學的第一個學期，班導師就從中學生到大學生的過渡、適應大學高強度的學習、學習方式方法、班委改選、期中考試后的總結等方面對學生進行指導。學院組織學生集中晚自習，由班導師、輔導員檢查。同時班導師、輔導員經常走訪宿舍，與同學談心，使他們明確目標并養成良好的學習習慣。
同時，學校通過微信，不定期與共建高校的教師、學生溝通，隨時掌握雙培學生的學習生活狀況，如自動化學院開通的心動傳媒公眾號，成為雙培學生母校情節的有效紐帶。
3.2學生活動情況
北京信息科技大學和北京科技大學充分利用本校的資源，要求雙培學生積極參加兩校的各類活動，以達到市屬學校和央屬學校聯合培養學生的目的。例如，北京信息科技大學2015年4月邀請雙培學生開展了師生黨建活動“奔跑的人工智能”研討會，組織專業引領型學科競賽――新生R Auto杯智能小車競速比賽。
由于北京信息科技大學智能科學與技術專業在北京市為二本招生，而北京科技大學智能科學與技術專業為一本招生，導致參加雙培計劃的同學與北京科技大學的同學在錄取分數匕就存在差異，如北京生源的平均分數相差88分，部分同學不適應高強度的學習。經過在北京科技大學半年的學習，雖然雙培計劃的學生入校時基礎較弱，但只要管理嚴格，也能跟上大部分一本學生的腳步。
（1．南開大學計算機與控制工程學院，天津300071；2．天津市智能機器人技術重點實驗室，天津300071）
摘要：針對智能科學與技術新興本科專業建設過程中缺乏能夠突出專業特色，體現課程內容連貫性的實驗教學問題，提出“空地一體化多機器人協調控制”智能化特色實驗教學內容，介紹如何以引導學生通過分組協作的方式進行實驗，增強其對分布式部署的飛行與地面移動機器人系統的控制、通信、規劃、協調等相關技術的了解與掌握。
關鍵詞 ：智能科學與技術；特色實驗；機器人；空地一體化；多機器人協調控制
基金項目：南開大學2014年新專業建設立項項目；南開大學2014年本科重點教學改革項目。
第一作者簡介：王鴻鵬，男，副教授，研究方向為智能機器人技術，hpwang@nankai．edu．cn。
0 引言
“智能科學與技術”專業是一個新興的交叉學科專業，需要不斷完善專業建設和深化教學改革，既要注重加強學生的綜合素質，也要注重培養學生的特色專業能力，從而將學生的跨學科知識轉化為綜合實踐創新能力。
我們所探討的智能化特色實驗教學，是通過建設分布式部署的飛行與地面移動機器人系統，構建多機器人／多智能體協調控制實驗平臺，指導學生進行分組研發與實驗，將智能技術、智能工程等課程中所講授的人工智能、機器視覺、機器學習、智能計算、復雜系統控制等內容納入到本實驗教學中，促進專業課程教學內容之間的有效銜接，啟發學生的科學研究思維，提升技術研發能力。
1 智能化特色實驗的開設時機
南開大學“智能科學與技術”專業始建于2005年，首屆本科生于2010年畢業。在10年發展歷程中，智能科學與技術專業借助于南開大學文理并重，基礎寬厚的學科優勢，以及發展現代工學、突出應用與創新的辦學特色，依托于計控學院自動化與智能科學系、機器人與信息自動化研究所、計算機科學與信息安全系等單位，在課程體系設計、教材建設、專業實踐等方面均取得了長足的進步，目前已培養出5個年級的具有光、機、電系統綜合知識、具備較強適應能力、能夠在相應領域從事科研、開發、管理工作的高級工程技術人才，學生畢業后去向較為理想。
在智能科學與技術專業的課程體系方面，南開大學近年來將“智能技術”課程調整為“機器視覺”“機器智能”兩門專業必修課程，分別安排在二年級下學期與三年級上學期，在三年級下學期安排“智能工程”“機器人學導論”專業必修課程，以及“智能移動機器人導論”英文特色選修課程。
為加強學生實踐環節與擴大學校的國際交流，從2013年開始南開大學實行夏季小學期，我們所設計與開展的“空地一體化多機器人協調控制”實驗已納入到開設于大三夏季小學期的“智能專業實踐”特色課程中，在4周時間里集中進行。此時學生已經掌握自動控制原理、現代控制論、計算機數據結構等自動化、計算機相關課程與機器視覺、機器智能、智能工程、機器人學等智能專業特色課程知識，這些知識的學習與能力的訓練為學生進行智能化特色實驗奠定了理論與實踐基礎。
“空地一體化多機器人協調控制”實驗能夠增強學生對分布式部署的飛行與地面移動機器人系統的控制、通信、規劃、協調等相關技術的了解與掌握。學生們可以將該實驗課程所掌握的技術進行延伸，既可以與“國家級大學生創新訓練計劃（國創）”“本科生創新科研百項工程（百項）”等大學生創新項目與“華為杯中國大學生智能設計大賽”等智能專業特色競賽相結合，也可以在四年級繼續進行智能系統方面的本科畢業設計，激發學生的創新性設計與實現的熱情。
2 智能化特色實驗的內容設置
“空地一體化多機器人協調控制”智能化特色實驗主要由飛行與地面移動機器人、網絡通信系統、協調控制系統組成。南開大學智能科學與技術專業利用2013年度新專業建設經費采購了8臺地面移動機器人平臺，利用2014年度新專業建設經費采購了14臺多旋翼無人機飛行實驗平臺，基本上構建起一套能夠支持40名本科學生分組研發、聯合調試的綜合性實驗平臺。
本試驗中學生所要實現的協作機器人系統是由多個具有一定智能的自治機器人組成，機器人之間通過網絡通信的方式實現相互間的協作以完成聯合探索與建圖等復雜的任務。學生首先實現單個飛行或地面移動機器人的飛行控制與視覺檢測，然后建立分布式多機器人系統的通信網絡，最后進行多機器人系統的協調控制，如圖1所示。
我們建議在開展實驗時，每個機器人系統安排2名學生，分別負責飛行控制與視覺檢測；通信網絡系統共安排2名學生進行網絡設計與程序開發；協調控制系統安排2名學生進行算法設計與程序開發，該實驗平臺按照2個飛行機器人與2個地面移動機器人的最簡配置，可組織8名學生進行聯合實驗，更多的學生也可以通過增加機器人數量、各小組增加人數的方式參與到實驗教學中來。
2.1 飛行與地面移動機器人系統
移動機器人控制技術是智能專業本科生需要掌握的核心技術之一，本試驗所選用的移動機器人系統包括了多旋翼無人機實驗系統與輪式移動機器人實驗系統，每臺機器人均配備了網絡攝像機用于進行圖像采集與視覺伺服。在飛行機器人方面選用了DJIS1000型8旋翼無人機平臺與3DR-IRIS4型4旋翼無人機平臺，兩種平臺有側重，8旋翼無人機平臺上搭載了可控自穩云臺與高能微單相機，主要引導學生進行視覺SLAM方面的實踐；4旋翼無人機平臺選用的是開源飛行控制系統，主要引導學生進行無人機飛行穩定性控制方面的實踐。兩種無人機平臺均具備自主飛行與視頻圖像采集的能力。在地面移動機器人平臺方面，選用了QBot輪式移動機器人系統，學生可以基于MATLAB控制機器人和網絡攝像機。
2.2 網絡通信系統
通信是各機器人之間進行交流和協作的基礎，本實驗采用基于無線局域網的多機器人通信平臺，學生應設計基于TCP/IP協議簇的網絡模型，以Ad hoc方式組建基于移動自組網的多機器人通信網絡，進行聯合搜索與建圖。
2.3 協調控制系統
本實驗采用分布式的在線規劃方法來進行多移動機器人的運動協調，實驗任務是多個機器人共同完成一個現場環境下的聯合搜索與建圖任務，學生實驗中要學習與體會多機器人體系結構設計、機器人自主定位、多機器人協調協作機制等技術，并通過編程方式加以實現。
3 特色實驗與課程體系的結合
智能化特色實驗教育的目的在于培養學生在智能系統設計與分析方面的能力，“空地一體化多機器人協調控制”實驗涉及學生在多門專業課程中所學習到的知識與技能。學生可以從自動控制原理、機器人學導論、智能移動機器人導論等課程中學習到對行或地面移動機器人的控制與編程；從機器視覺課程中可以學習到對機載網絡攝像機的應用技術，包括攝像機標定、圖像采集與分析、主動視覺技術等知識；從機器智能課程中可以學習到對機器人與環境知識的描述、空間搜索與路徑規劃、基于學習方法的視覺識別、多機器人協調控制等知識；從智能工程課程中可以學習到如何分布式復雜智能系統設計、研發中的相關技術問題。
4 結語
智能科學與技術專業的“智能專業實踐”課程采用大三小學期集中授課的方式，學生能夠利用4周時間通過分組研發，協作實驗的方式完成一個較大規模的綜合性實驗。我們所提出的“空地一體化多機器人協調控制”智能化特色實驗可以使學生們綜合運用在基礎性課程與特色專業課程中所學到的知識，根據個人興趣選擇開發模塊，共同實現一個分布式復雜系統的協調控制任務。
設計與開展智能化特色實驗能夠突出智能專業特色，促進專業課程教學內容之間的有效銜接，今后我們將在所提出的“空地一體化多機器人協調控制”進行效果評估的基礎上，總結經驗并進行示范，促進智能化特色實驗教育工作開展，深化教學改革與技術創新。
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兩個月前，我看到一則報道“硅谷趨勢：智能化應用將再次改變世界”，硅谷科技精英的這一預見，又一次驗證了智能科學技術在科技進步中的引領地位和在社會經濟發展中的支撐作用。上個月，我去了一趟硅谷，身臨其境，感受趨勢，更加引發了我對我國智能科學技術教育的思考。
智能科學技術作為信息科學技術的核心、前沿和制高點，是各種智能化應用的關鍵。隨著智能化應用時代的到來，加快我國智能科學技術教育事業的發展，培養大批高水平的智能科技人才，是國家智能化應用發展戰略的必需，應引起社會和高校的高度重視。
十余年來，中國人工智能學會教育工作委員會以其對我國智能科技人才培養的社會責任感，以倡導、協調、推進、創新我國智能科學技術教育為宗旨，在開創、引導、發展、繁榮我國智能科學技術教育事業的過程中作了大量的創造性工作，同時也打造出了一個面向我國智能科學技術教育的學術交流平臺——“全國智能科學技術教育暨教學研討會”。
在這個平臺上，全國各高校的智能科技工作者針對我國智能科學技術教育問題，相互交流專業建設和課程教學經驗，共同探討核心課程和教學實驗體系，對我國智能科學技術專業建設和學科發展中起到了積極的推動作用。
今年的會議，除正常的教育教學研討交流外，還有兩大事項需要大家共同推進：一是由中國人工智能學會主辦、學會教育工作委員會組織的“華為杯全國大學生智能設計競賽”；二是由中國人工智能學會教育工作委員會與清華大學出版社共同組織的“全國高等院校智能科學與技術專業系列規劃教材”建設。希望會議各項議程都能取得圓滿成功。
《計算機教育》雜志長期以來一直關注人工智能學科建設和發展，連續幾年以專刊的形式報道“全國智能科學技術教育暨教學研討會”成果，在此，衷心感謝《計算機教育》雜志社的熱情合作！
最后，感謝各位作者的大力支持！感謝北京信息科技大學的積極努力！愿我國智能科學技術教育的星星之火能隨全球智能化應用時代的到來在全國成燎原之勢。
關鍵詞：信息科學技術；智能科學技術；現代化；人才培養
無論人們是否已經清醒地意識到，理論分析與社會實踐都已清楚表明，信息化走向智能化的時代已經來臨。這就是為什么當今社會如此頻繁地出現各種各樣的“智能”前綴：智能交通、智能電網、智能城市、智能農業、智能建筑、智能儀器、智能計算、智能控制、智能機器人、智能通信、智能服務、智能防務、智能互聯網、智能物聯網、智能信息處理等。
那么，什么是信息化？什么是智能化？它們有什么聯系與區別？
信息化的基本任務，是利用信息技術向社會提供便捷的信息共享服務，智能化的基本任務，是在此基礎上利用智能技術，向社會提供智能化的生產方式、工作方式、服務方式、交流方式和生活方式。智能化是信息化發展的高級階段。毫無疑問，能否根據社會
的實際需求，不失時機地推進智能化，將直接影響我國現代化的進程。
高等學校應當建設和發展什么樣的學科和專業，需要考慮眾多因素，但最重要的是社會需求。筆者旨在闡明，盡管我國當前面臨多元化的社會需求，但是其中最具本質意義和關鍵地位的社會需求是信息化必須走向智能化。這是振興民族大業、建設小康社會、建設創新型國家、建設資源節約型社會和環境友好型社會、應對全球氣候異常變化、保障可持續發展的根本舉措。為此，大力發展智能科學與技術本科專業，努力建設研究生學科，精心培養各層次智能科學技術人才大軍，就成為我國高等學校的重要任務。
1信息化與智能化：基本內涵及相互關系
簡要地說，信息化，就是在人類活動的各個可能領域充分利用信息技術來提高人類活動的質量和效率的過程；而智能化，則是在此基礎上，進一步在人類活動的各個可能領域充分利用智能技術來提高人類活動的質量、效率和創新能力的過程。
可見，為了準確理解信息化與智能化的含義，需要了解“信息技術”和“智能技術”的概念，以及它們之間的聯系與差別。為此，我們有必要考察一下人類認識問題和解決問題(也可以抽象為認識世界和改造世界)這一典型活動的抽象模型[1]，如圖1所示。
該模型的含義是：為了處理現實世界的實際問題，人們必須首先通過自己的感覺器官獲取與問題相關的信息，并通過傳導神經系統把獲得的信息傳到思維器官，在這里使用古舊皮層對這些信息進行預處理，使信息更加便于利用；在此基礎上，通過新皮層把信息轉換為知識，并進而轉換為解決問題的智能策略，再通過傳導神經系統把智能策略傳到效應器官，后者把智能策略轉換為智能行為，作用于面對的問題，使問題的狀態轉變為期望的目標狀態。這就是人們認識問題和解決問題的一個基本回合。
之所以說是一個基本回合，是因為獲得的信息可能不夠充分，導致生成的知識不夠完善，制定的策略不夠合理。因此，當把這樣產生的智能行為作用于問題時，問題的狀態不一定能夠完全轉變到預期的目標狀態。這時，就要把偏離目標狀態的“誤差”作為新的信息，經由感覺器官反饋到思維器官，通過學習來修正和優化策略，以期更好地接近目標。通常，這種“反饋―學習―優化―控制”的過程可能要進行多次，逐次逼近預期目標。也就是說，人類認識問題和解決問題的過程是一個充滿反饋、學習和優化的過程。
通過進一步的分析，我們還可以發現，從功能性質上看，圖1所示的人類“認識問題和解決問題”的過程，實際上包含相互聯系、相互作用而又相輔相成的兩個相繼階段，具體內容如下。
1) 獲取信息的感覺器官和它的技術延長物傳感系統、傳遞信息的傳導神經系統和它的技術延長物通信系統以及處理信息的大腦古舊皮層和它的技術延長物計算系統，都是直接與“信息”打交道的器官和技術系統。
2) 生成知識和制定智能策略的大腦新皮層和它的技術延長物人工智能系統、其后傳遞智能策略的傳導神經和它的技術延長物通信系統以及執行智能策略的效應器官和它的技術延長物控制系統則是與“知識和智能策略”打交道的器官和技術系統。
既然過程1)是與信息打交道的過程，因而就稱為“信息過程”；而過程2)是與知識和智能策略打交道的過程，因而就稱為“知識與智能過程”，后者也可以更簡潔地稱為“智能過程”。不過，“生成知識”的過程也可以看做是“理解信息”的過程，“制定策略”的過程則可以看做是“再生策略信息”的過程(策略可以看做是人類大腦再生出來的一種指示“如何解決問題”的高級信息)，而“傳遞和執行策略”的過程也可以看做是“傳遞和執行策略信息”的過程。因此，在這種意義之下，過程2)也可以稱為“信息過程”。為了體現這兩個信息過程之間的聯系與區別，過程1)可以稱為“基本信息過程”，過程2)則可以稱為“高級信息過程”。于是，技術范疇的傳感技術、通信技術、計算技術就可以稱為“基本信息技術”，人工智能技術和控制技術就稱為“高級信息技術”。
這樣，人們就可以更確切地說，信息化，就是在人類活動的各個可能領域充分利用傳感、通信和計算這類“基本信息技術”，來提高人類活動的質量和效率的過程；而智能化，則是在此基礎上，進一步在人類活動的各個領域充分利用智能和控制這類“高級信息技術”，來提高人類活動的質量、效率和創新能力的過程。
頗為有趣的是，在圖1所示的模型中，如果只考慮通信系統的功能，這當然就是“電信網絡(和電視網絡)”的模型；在此基礎上，如果把計算系統的功能增加進來，它就演變成了“互聯網”的模型；進一步，如果再把傳感系統和控制系統的功能也增加進來，它就演變成了當前人們正在熱切關注的“物聯網”模型。而如果再加上智能系統的功能，它就會演變成為“智能信息網絡”的模型。
顯而易見，物聯網和智能信息網絡的根本區別，就在于有沒有“智能”。也可以說，智能信息網絡就是智能化了的物聯網。當然，目前的物聯網還處在發展的起始階段，它的基本形態還只是互聯網與傳感系統的結合，連控制系統的作用也還遠遠沒有充分考慮，更不要說是智能信息網絡了。
值得注意的是，我國當前階段的“信息化”，主要只利用了通信技術和計算技術，還沒有完全利用到全部的“基本信息技術”。只是到了最近，人們開始關注“物聯網”的時候，才把傳感技術與通信技術和計算技術聯系起來。
所以，基于通信技術和計算技術的“信息化”的主要作用，是利用通信的傳遞能力和計算技術的處理能力，為社會提供便捷的信息共享服務，使社會的各種供需關系得到及時的溝通。人們在獲得這些供需信息后，就可以調整自己的產品方向和生產計劃，提高社會整體的運行效率。但是，產品方向和生產計劃的調整都需要通過人類管理者和勞動者自己的實踐來實現，基本信息技術本身對此無能為力。
原因很顯然，信息所表現的是事物的現象，只告訴“是什么(What)”；知識所反映的則是事物的本質，可以告訴“為什么(Why)”；智能所體現的才是解決問題的策略，因此可以告訴“怎樣做(How)”。僅僅利用通信和計算技術的“信息化”工具，不能直接改變生產過程本身，因此就只有依靠人類工作者自己來實際調整產品方向和生產規模。
發展到“物聯網”階段以后，網絡中的信息比互聯網的信息更豐富了，因為在原有的“人類輸入的信息”基礎上，增加了不計其數的“物”的信息。不過，如果物聯網沒有智能技術和控制技術的支持，它的功能仍然還是“信息共享”，只不過信息的來源更加豐富了而已。
然而，采用智能技術之后，由于生產工具自身具有相應的知識和智能，它就不僅可以根據供需信息自主調整產品方向和生產計劃，還可以自主地改善生產過程，提高產品質量，增加新的產品品種，來適應社會需求，甚至可以預測社會需求的走向，創造全新的產品，引領社會的需求。
馬克思曾經預言，隨著大工業的充分發展，勞動者不再是生產流程的一個環節，而是站在生產流程的旁邊，對生產流程進行監督和管理。我們知道，農業時代的人力工具和工業時代的動力工具都不可能實現馬克思所預見的社會生產方式，基于通信與計算技術的信息化工具和沒有智能技術的物聯網工具也不可能實現馬克思所預見的社會生產方式。這是因為，農業時代的生產工具(人力工具)、工業時代的生產工具(動力工具)以及信息化階段的生產工具(基本信息技術工具)不具備智能，勞動者不得不成為“生產流程的一個環節”，只有智能化的生產工具，才有可能使勞動者“不再成為生產流程的一個環節”，從而能夠“站在生產流程的旁邊對生產流程進行管理和監督”，使馬克思預言的社會生產方式變為真正的現實[2]。
可見，智能化的生產工具可以使社會生產方式得到根本的改變：由被動跟蹤的生產變為主動引領的生產，由人力承擔的生產變為機器自主的生產，使勞動者可以站在生產流程的旁邊，對生產流程進行管理和監督。這就是“由工業時代的社會生產方式轉變到了智能時代的社會生產方式”。顯然，這種轉變將使社會勞動生產力水平得到質的提高。
這就是信息化、智能化以及它們的聯系與區別。
2信息化走向智能化：社會需求與歷史必然
信息化必須走向智能化，這是人類社會追求進步的內在和固有要求。反之，如果信息化不能適時地走向智能化，社會的進步就會延緩甚至停頓下來。
根據“科學技術擬人律”的啟示[3]，信息化走向智能化這種內在和固有的要求可以從人類自身的進化過程中得到直接啟發。
考察人類進化的歷史就知道，當人類的感覺器官、傳導神經系統、人腦古舊皮層系統和效應器官的功能發展起來之后，人腦新皮層功能的強化就成了人類整體能力進化的焦點；可以看出，只有完成了新皮層功能的強化，人類才進化成了完全意義上的現代人類。反之，如果沒有新皮層功能的強化，人類的進化就可能依舊停留在“猿猴”階段，不能成為真正的現代人類。
與此相應，當今時代，傳感技術、通信技術、計算技術、控制技術都獲得了長足進步。因此，智能技術的強化就成了整個技術能力進步的焦點。同樣，只有當智能技術發展起來，人類的智力能力才能得到有效的擴展。反之，如果智能技術不能獲得充分的發展和應用，信息技術就會停留在“信息共享”這個初級的發展階段。
因此，為了適應社會不斷發展的需要，為了不斷改善人們生存的條件，信息化必須走向智能化。只有這樣，人類“認識世界和改造世界”的活動才能得到現代科學技術的全面支持，人類的充分解放才能成為現實。
事實上，人們可以舉出無數的事例來說明信息化為什么必須走向智能化，以及如果信息化不走向智能化就不能真正解決問題的原因。不過，限于篇幅，這里只能擇要略述一二。
1) 例1：物聯網研究與應用。
如上所述，目前人們所研究的物聯網，其實只是增加了傳感器的互聯網而已，不要說還沒有考慮智能技術的作用，就連控制技術的因素也考慮得很不充分。可是，沒有智能技術的物聯網又有什么意義呢？一般來說，智能技術在物聯網中至少有如下幾個重要作用：第一，不同傳感器獲得的信息之間的智能融合；第二，把這樣得到的形式化信息轉換為“能夠顯示內容和價值因素”的信息(稱為“全信息”)；第三，從這些信息中提煉相應的知識；第四，以這些知識為基礎，在目標的引導下生成解決問題的智能策略。
試想，如果得不到“正確融合起來的信息”，也得不到能夠顯示內容和價值因素的“全信息”，得不到相應的“知識”，也得不到解決問題的“智能策略”。一句話，如果沒有智能技術的支持，這樣的網聯網能夠發揮多大作用呢？
可見，物聯網的研究與應用必須由“基本信息技術”的層次進入到“智能技術”(高級信息技術)的層次。舍此，不可能解決問題。
2) 例2：轉變經濟發展方式。
轉變經濟發展方式的核心是“轉變社會生產方式”，其中一個最受關注的問題是“節能減排”，即節約能源消耗和減少廢棄物排放。考察當前的社會生產，主流的生產方式是工業時代遺留下來的產物。工業時代生產系統設計的通用理念是“按照最惡劣條件下的資源需求來提供高倍資源備份，以保證在任何條件下生產系統的連續運轉”。正是基于這個理念，導致了所有工業生產系統的“資源高投入”：材料的高投入、能源的高投入、人力的高投入、資金的高投入。“高投入”則導致“高排放”和“高污染”。所以，“三高”是工業時代生產方式固有的本質特征。
怎樣才能轉變以“三高”為本質特征的工業時代生產方式呢？
肯定的回答是：僅僅運用信息技術不足以解決問題，必須在此基礎上運用智能技術，也就是“高級信息技術”(即圖1所示的全部技術)才能達到目的。
道理很明顯，要想真正轉變以“三高”為特征的工業時代生產方式，必須從這種生產方式的初始源頭――設計理念――進行徹底變革。這就是用“智能設計”的理念取代原有的“以高投入保障可靠生產”的設計理念。只有設計理念革新了，才能從源頭上消除“三高”，達到節能減排和轉變經濟發展方式的目的。
智能設計的理念是：通過智能技術的“自主學習與自主優化”策略，使生產系統的資源投入和產品產出實現動態的優化配置，從而消除“高倍資源備份”。可見，沒有智能技術的應用，就不可能從源頭上轉變以“三高”為特征的工業時代生產方式。
總之，只有智能技術的普遍應用(即“智能化”)，才能使“物聯網”走向智能化，發揮應有的作用；只有智能技術的普遍應用，才能使工業時代遺留下來的社會生產方式得到根本轉變；同樣，也只有智能技術的普遍應用，才能使整個國民經濟、社會文明、大眾民生和國家安全獲得蓬勃的發展，朝著21世紀意義下的現代化目標不斷前進。
需要特別指出的是，物聯網的智能化也好，經濟發展方式轉變也好，應對全球氣候異常變化也好，維護世界和平與國家安全也好，種種跡象都表明，“審時度勢，把信息化推向智能化”已經是擺在我國人民和世界人民面前的緊迫任務。
3智能化人才大軍：特有的素質
為了推進智能化，需要在各個領域大力發展和普遍應用智能科學技術。但是，人是社會生產力的第一要素。發展和應用智能科學技術，需要一支規模宏大、結構合理、訓練有素的智能科學技術人才大軍。
所謂“規模宏大”，主要是指智能科學技術人才大軍在數量上要能適應國民經濟、社會文明、大眾民生、國家安全智能化的規模要求。智能無處不需，智能化是全社會的需要，不是個別領域、個別部門和個別地區的需求。因此，規模必然相當宏大。
所謂“結構合理”，主要是指培養這支人才大軍的教育系統應當具有博士、碩士、學士的合理層次結構。智能科學技術是新興的、快速發展的，而且體現了當代最先進、最復雜、最前沿的科學技術，沒有這樣一支結構合理的人才大軍，就不可能適應智能化的需求。
所謂“訓練有素”，主要是指國家應當設置面向智能科學與技術學科和專業的高等學校人才培養的專門體系，按照智能科學與技術學科的知識結構和能力結構進行系統培養與訓練，而不宜由其他學科的培養體系來代行兼顧。
圖1的模型表明，在學科關系上，智能科學與技術的前端與計算機科學與技術學科相銜接，后端則通過信息與通信工程學科和控制科學與工程學科相溝通。其中，計算機學科定位于“信息處理”；它輸出的是經過處理便于應用的信息，正好提供給智能科學與技術學科，支持“生成知識”，并在此基礎上“制定策略”；后者通過信息與通信工程學科的“策略傳遞”功能傳遞給控制科學與工程，支持“策略執行”。可見，它們的功能定位分別是“信息處理”、“知識生成與策略制定”、“策略傳遞”和“策略執行”，它們各就各位，各司其職，互相銜接，互相合作，形成和諧的流程，但不能互相取代。
那么，智能科學與技術學科人才大軍應當具備怎樣的整體素質呢？
由于篇幅所限，這里不可能細致地展開討論。考慮到我國目前已經有眾多學校制訂了詳盡的智能科學與技術學科的人才培養計劃，這里將著重指出：除了其他科學技術學科人才必須具備的共性素質之外，智能科學技術學科人才大軍應具備的特殊素質。
3.1智能科學與技術本科專業的特殊知識結構
眾所周知，智能是由信息資源加工出來的最高級產物。因此，智能科學技術是信息科學技術的核心、前沿和制高點，智能也是人類一切能力的最高級體現。因此，智能科學技術也是生命科學技術最為精彩的篇章。因此，智能科學技術是信息科學技術與生命科學技術兩者的交叉學科，應當按照這樣的學科性質設計學生的知識結構和能力結構。
基于這樣的特點，智能科學與技術本科專業的知識結構(課程設置)應當形成如下最基本的連貫的標志性核心知識體系。
第一學期，智能科學與技術導論(人文基礎)。
第二學期，智能科學史與科學方法論(人文基礎)。
第三學期，腦與認知科學基礎(專業基礎)。
第四學期，智能數學(數理邏輯與模糊邏輯)(專業基礎)。
第五學期，機器智能通論(核心課程)。
第六學期，機器學習(核心課程)。
第七學期，智能機器人(應用基礎)。
第一學期必須開設“導論”。這是因為新生剛從中學走進大學，需要通過“導論”引導學生快速了解什么是智能科學與技術，為什么要學習它，它的發展前景是什么，它對經濟發展與社會進步的意義是什么，它的知識結構和能力結構是什么，它與相鄰學科的關系是什么，怎樣才能學好智能科學與技術(包括大學與中學的學習方法和學習規律有何異同)。
第二學期必須開設“方法論”。這是因為新的正確的方法論對于理解和發展智能科學與技術具有特別重要的意義，而傳統科學方法論會妨礙學生理解和把握智能科學與技術。“工欲善其事，必先利其器”，方法論的教育必須走在前頭。
第三學期必須開設“腦與認知科學基礎”。這是因為人工智能的最佳原型就是大腦結構及其支持的認知能力。沒有這個基礎，我們培養的人才大軍就會基礎淺薄，缺乏創新的功力，他們在智能科學與技術發展的道路上就走不遠。所以，要在二年級一開始就學好這個基礎。
第四學期必須開設“智能數學”。學生要著重學好集合論、數理邏輯、模糊邏輯和算法理論，這是智能科學與技術對數學知識的特殊需要，也是學習后續課程必須具備的數學基礎。必須在第四學期完成這個準備。
第五學期必須開設“機器智能”。這是本專業的核心課程。考慮到歷史上“人工智能”與“計算智能”和“行為智能”長期處于鼎足三分的狀態，而事實上，只有它們三者結合在一起，才能覆蓋基本的智能技術，因此需要設置統一闡述這個“三位一體”的新的課程，稱之為“機器智能”。
第六學期必須開設“機器學習”。這是因為上述三種智能技術的共同要害都是“學習”，因此有必要開設“機器學習”來深化智能的核心技術。
第七學期應當開設“智能機器人”。這是因為智能機器人是智能技術實際應用的最典型和最普遍形態，應當讓學生在進入畢業設計之前對智能機器人做“解剖麻雀”式的學習和掌握。
其他課程的設置可以、也完全應該結合各個學校的特點自行選擇。
還要強調的是，整個培養過程要努力貫徹理論與實踐相結合、已有進展與存在問題相依托、啟發式和教學雙方互動等原則，使學生不僅高度熱愛本專業，而且具備很強的創新精神和實踐能力。
3.2智能科學技術學科研究生的知識結構
同樣，由于篇幅所限，這里僅指出：鑒于智能科學與技術的內涵非常豐富，應用又無處不在，智能科學與技術研究生一級學科不宜按照應用領域設置二級學科。分析表明，按照學科的層次結構設置如下三個二級學科比較適宜。
1) 智能理論。
2) 智能技術。
3) 智能應用。
當然，這些二級學科名稱的具體表述方法還有待繼續論證和優化。
4結語
今天，無數的事實(智能A、智能B……智能Z)告訴我們，社會對于“智能”的需求已經不止是母腹中躁動的嬰兒，也已經不止是大海平面上依稀可見的航船桅桿，而是已如初升的太陽普照大地，如大潮的奔涌席卷四方。
面對時代的召喚和社會的需求，高等學校的教育和科研工作者義不容辭，責無旁貸。讓我們一起努力，共同推進智能科學與技術本科專業和研究生學科的建設，為我國和世界智能科學技術的發展，作出無愧于時代、無愧于華夏學人的積極貢獻！
參考文獻：
[1] 鐘義信. 機器知行學原理[M]. 北京:科學出版社,2007:3.
[2] 鐘義信. 社會動力學與信息化理論[M]. 廣州:廣東教育出版社,2007:114-115.
[3] 鐘義信. 信息科學原理[M]. 北京:北京郵電大學出版社,2002:6.
Great Call of the Time for Talents Troop of Intelligence Science and Technology
ZHONG Yixin
(Department of Intellgence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)
關鍵詞：智能科學；情感計算；感性工學；機器人；教材
中途分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科學的手段對人類情感過程進行模擬、識別和理解，使機器能夠產生類人情感，并與人類進行自然和諧人機交互的研究領域。1981年就有人開始研究人工情感問題，但是直到1990年以后它才開始逐漸引起人們的關注，特別是近幾年，對人工情感的研究越來越受到人們的重視。1995年，美國MIT媒體實驗室的R，Picard教授提出了“情感計算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了專著《Affective Computing》。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，并能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算機系統。日本學者Nagamachi提出了“感性工學(Kansei Engineering)”的新術語，并展開了以消費者為導向的新產品開發研究。2000年，北京科技大學的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理論，并于2007年出版了《人工心理》專著。
心理學家認為，人工情感是在人工智能理論框架下的一個質的進步，這充分表明了新世紀人工科學的多學科交叉研究，彼此互為影響的特點。人工情感必將為計算機的未來應用展現一種全新的方向。
2 學術科研背景
人工情感作為人工智能的擴展研究，已經在應用方面取得了許多進展(主要是在美國、日本和歐盟國家)。但是，由于情緒心理學理論方法的多樣性，導致人工情感理論與研究方法都不十分成熟，使得應用技術受到了很大影響。
綜合國際上關于人工情感專題研討與論述，我們將人工情感研究領域面臨的主要挑戰歸納如下：
(1)情緒心理學理論的多樣性，導致人工情感理論方法的不一致，以至于很難找到適用于信息科學的人工情感的統一理論方法。
(2)目前幾乎還沒有符合人類情感規律并適于機器實現的人工情感自動生成模型；
(3)在智能推理過程中，如何考慮情感影響的因素，實現真正意義上的擬人推理過程。
(4)目前還沒有為人工情感研究者提供完善服務的計算機仿真平臺及情感計算庫。
(5)語音情感信息處理技術和表情識別技術的不成熟，成為制約人工情感與和諧人機交互技術發展的瓶頸。
(6)如何實現多模態情感信息融合、識別與理解，實現自然和諧的人機交互平臺環境。
(7)人工情感的研究成果如何與成熟的人機交互平臺相結合。
(8)如何驗證機器情感的正確性是人工情感研究面臨的圖靈測試問題。
(9)如何從人工情緒(Artificial Emotion)走向仿真情緒(simulating Emotion)、工程情緒(Engineering Emotion)，進而找到重大應用突破點，這將是一個亟待解決的問題。
針對這一學科前沿的源頭問題，進行創新性研究，解決普遍認為是人工情感的幾個困難問題，是我們未來研究面臨的主要挑戰，也是我們的機遇。
3 現實面臨的問題
2003年，北京大學智能科學系率先提出成立“智能科學與技術”本科專業，主要從事機器感知、智能機器人、智能信息處理等交叉學科的研究和教學。并于2004年在國內開始招生。隨后的幾年里，全國多所重點院校都成立了自己的“智能科學與技術”專業，并擁有了相關的碩士點、博士點以及博士后流動站。
隨著本科生、碩士生和博士生以及從事智能科學研究人員隊伍的不斷壯大，使得教材建設的問題逐漸凸顯。“智能科學與技術”專業作為最年輕也最有發展潛力的學科，還沒有自己專業系列教材，許多高校的教材大都采用計算機類、通訊類的課程，而這些教材大都處在“知識結構老化，更新緩慢”的狀態，已經不能適應該學科的發展，成為制約學科建設和教學水平提高的重要因素。教材是基本教學內容的載體，好的教材可以在教學方法上提供相應的參考，不僅為教學提供依據，還會助推本學科不斷完善，學生培養體系的逐漸規范。因此，建設新教材，使之盡快與國際接軌，已成為亟待解決的重大問題。
2007年開始，北京科技大學招收智能科學與技術專業本科生，該專業的本科生將在2009年下半年進入專業課階段學習，專業教材的建設問題已迫在眉睫。我們通過跟蹤調查北京科技大學智能科學與技術專業本科生、研究生的教育基礎、教學現狀和教學需求，結合兄弟院校的專業教學情況，深入分析我國現代化建設的人才需求和本學科的自身發展、結構特點，系統總結國內外在“智能科學與技術”專業教學改革和實踐中取得的成果和共識，進行了《人工情感》教材的編寫。
作為知識的載體，教材是按照一定的教育目標和教學規律組織起來的科學知識系統。從教材的構思到教材的最終出版，一般科學的方法總共需要經歷如下幾個步驟，如圖1所示：
(1)教材構思、大綱制定：這一階段主要是集思廣益，根據教材所面對的受眾群體，大概劃定教材所要包含的內容，反復討論并修改大綱，根據教材內容劃分章節，制定章節標題。
(2)拓展思路、廣搜資料：這一階段主要是組織參編人員搜集第一手資料，整理素材，逐漸使材料規范化、書面化。
(3)分工明確、力求完善：這一階段要組織好參編人員，做到各司其職，各負其責，把各人負責的章節按照事先的規劃，將理論知識、應用實例、習題及答案補充完整。
(4)精益求精、查漏補缺：把已經初步完成的教材送給相關教師及同學，讓他們以初學者的身份，以局外人的眼光反復閱讀，提出意見。經過反復修改，書稿基本成型，添加上必要的前沿、提要和縮略語。
(5)課堂實踐、反復審校：初步形成的教材講義，必須要經過課堂教學的不斷實踐，并根據教學心得和課堂反饋意見反復修改。最后，拿給出版社審校，幾經修改方可出版。
4 教材規劃與內容安排
依據上述思路，自2003年起，結合我校研究生課程“人工心理和情感計算”的教學實踐，在研究生講義的基礎上，我們著手“人工情感”研究生教材的資料收集、整理以及章節、內容安排，目前，該教材的終稿已交付并將在機械工業出版社出版。通過多年的教學實踐，根據學生現狀及教學效果，不斷調整教材內容，以“適應性、實用性”為宗旨，定位于普通高校智能科學與技術專業研究生學生，以素質教育為需求，注重培養學生科研及創新能力， 提高學生的科學素養。
全書共分為9章：
第1章較詳細地介紹了情緒心理學、情緒生理學、情緒社會學的基本理論及相關研究歷程，總結了腦科學研究在情感計算中的作用及色彩與心理學之間的相互關系。
第2章介紹了情緒的空間描述及維度化理論，總結了幾種比較典型的情緒維度空間理論及國外科研工作者提出的人類情感數學模型。
第3章闡述了用數學方法描述情緒的重要性，給出了幾種典型的人工情感建模方法，展示了情感建模的發展狀況及前沿研究。
第4章結合實際應用，介紹了幾種情感建模方法，并給出了應用實例，有助于學習者理論聯系實際，對人工情感的研究與發展樹立起明確的目標。
第5章結合現代遠程教育發展狀況，提出了把遠程學員的情感數字化方法，建立起情感模型，并應用到遠程教育系統，取得了不錯的效果。
第6章主要講述了人臉識別系統的構成、實現方法，是一個應用性很強的人臉識別設計范例。
第7章詳細介紹了表情識別系統的設計實現，詳細講解了特征點定位、提取方法以及基于SVM的表情分類器的設計。
第8章主要講述了網絡游戲中的情感數字化，闡述了人工情感在游戲設計中的應用。
第9章詳細介紹了情感機器人的發展狀況、設計及實現方法，并對人工情感在智能機器人的應用作了相應的闡述。
本教材在寫法上盡量做到深入淺出、通俗易懂、簡潔明了，編寫過程中遵守了以下三點原則：
(1)全面性與計劃性相結合
人工情感理論和應用研究，還是一個嶄新領域，還有很多疑難問題沒有解決，發展得不夠成熟，所以在編寫教材的過程中，我們盡量做到知識的全面性，從基礎理論到熱門方向的研究，都作了較為詳細的介紹。同時，也考慮到系列教材的出版，在內容安排上，兼顧其他教材，做到統籌安排。
(2)基礎知識與專業技術相結合
智能科學與技術專業的學生執行的是工科學生的培養計劃，在心理學基礎理論方面比較欠缺，因此本教材前四章以拋磚引玉的方式介紹了有關心理學、腦科學、計算數學的基礎知識，并在后面幾章中結合工科學生的專業技術，結合應用實例展開內容。
(3)理論知識與實踐相結合
本教材在內容安排上注重理論與實際應用并重的原則，在理論闡述的基礎上，對相關研究進行了應用舉例，對初學者或者初涉此領域的研究者，都能起到很好的引導和啟發作用，增強了學習者的學習動力，提高了他們的學習興趣。
5 教學并舉與科研相濟
教材講義已于2008年12月交付機械工業出版社，雖然目前還未出版，但教材的初稿已多次作為我校研究生“人工心理與情感計算”課程的講稿，學生使用后普遍反映良好，認為教材充分體現了學科交叉的特點，融合了心理學、信息科學和智能科學的相關理論、算法思想和應用實例，并進行了相應的概括歸納，以簡潔實用的方式呈現給讀者，具有易讀、易懂性，而且實例豐富，非常實用，并且就講義中存在的問題，提出了寶貴的意見。
在完成了本版教材的編寫工作的基礎上，為達到教學并舉，科研相濟，經過多年的努力，我們已經建立了系列情感機器人系統實驗平臺(前文詳細介紹)，如圖2情感機器人系統實驗平臺外形。這是一個多模態信息融合的實驗平臺，具有視頻獲取、聲源定位、多路觸摸傳感、熱釋電感應及觸摸屏選擇等多通道輸入，可以通過語音、動作、光電、圖片等形式表達感情。該情感機器人采用開放式平臺，能夠為學生提供多種人工情感理論和模型的驗證實驗。圖3為該情感機器人的系統體系結構。
6 展望未來
“智能科學與技術”專業在國內才剛剛起步，是一個全新的學科，各個學校都有自己的特色。目前來看，在學科建設方面制定一個普適的方案是不現實的。而特色課程恰恰是新學科區別與相關學科的重要標志，也是各個大學百花齊放的陣地。
關鍵詞：信息觀；系統觀；生態觀；機制觀；信息轉換方法論
0 引言
智能科學是信息科學的制高點。從物質科學演進到信息與智能科學，研究的對象發生巨變，因此研究的理念和方法也必須隨之改變，這是不言自明的道理。然而，由于科學觀與方法論的抽象性（無形性），這種不言自明的道理卻往往在實踐中被人們視而不見。
我們對信息與智能科學技術發展的歷史稍加考察就可以發現，由于科學觀與方法論具有抽象性或無形性特點以及人類的思維習慣存在惰性，數十年來信息與智能科學技術的研究依然沿用傳統的科學觀和方法論，由此導致一系列重大的學術研究失準，在客觀上延緩了信息與智能科學的發展進程。
在半個多世紀的科學研究實踐中，筆者曾經在這方面反復經歷失敗與成功，有過正反兩個方面的經驗和教訓，最終深切地感悟到：科學觀與方法論問題對于信息與智能科學領域的研究與教育具有特別重要的意義。于是，筆者常常不由自主地思考和總結信息與智能科學領域中的科學觀與方法論問題，得到一些初步的領悟，愿在此與讀者共享并歡迎批評指正。
1 傳統的科學觀與方法論
有什么樣的研究對象，就需要有與之相適應的研究方法，而方法論又源于科學觀。換言之，有什么樣的科學觀，就會形成什么樣的方法論，科學觀和方法論是指引人們從事科學研究的世界觀和方法論。
傳統自然科學的研究對象是物質系統和能量系統。物質觀和能量觀便天然地成為傳統自然科學的科學觀，而對復雜物質和能量系統實行分而治之、各個擊破、合成還原則成為傳統自然科學行之有效的方法論。
近幾百年來，面對越來越多的復雜物質系統和能量系統，傳統自然科學的科學觀和方法論指導全球研究大軍頻繁出擊，戰無不勝，攻無不克，所向披靡，為近代自然科學技術的發展與繁榮建立了歷史性的卓越功勛。
2 傳統科學觀與方法論對信息領域科學研究的誤導
傳統科學觀和方法論雖然在近代科學實踐中屢試不爽，但是在一類新的研究對象面前卻產生了一系列相當嚴重的誤導作用。這類新的研究對象就是以信息為主導特征的復雜信息系統，而智能科學就是研究這類系統的代表性學科。
2.1 誤導案例之一：探究思維奧秘
一個最為明顯的誤導例證就是關于人類大腦思維奧秘的探究。按照傳統的物質觀和能量觀，人類大腦系統是一個復雜的物質系統，也是一個復雜的能量系統；為了探索大腦思維的奧秘，。應當對它實行分而治之、各個擊破、合成還原的研究。于是，研究者對人類大腦實行各種各樣的解剖研究，試圖查明大腦各個解剖單元的物質結構和能量關系，從而解開人類大腦思維的秘密。
令研究者大失所望的是，盡管通過解剖研究可以查明大腦各個局部組織的物質結構和能量關系，但是對于大腦為什么能夠思維以及大腦怎樣進行思維這樣一些基本問題，仍然始終摸不著頭腦并且一籌莫展。
百戰百勝的傳統方法論出現了什么問題？原來，盡管大腦是復雜的物質系統，也是復雜的能量系統，但它的本質是以信息及其轉換為主導特征的復雜信息系統。研究者按照傳統科學方法論將大腦這個復雜信息系統分解為相對簡單的解剖單元（分系統）時，就丟失了各個分系統之間相互聯系和相互作用的信息，而這些相互聯系和相互作用的信息正是復雜信息系統的生命線。舍棄了生命線，當然就不可能通過各個分系統的合成還原“能夠思維”的大腦。
2.2 誤導案例之二：Shannon信息論
另一個非常基本的誤導案例是關于信息概念和理論的研究。按照正常的理解，人們處理和利用的任何信息都是形式、內容和效用的三位一體：形式只是信息的外表，效用是信息的價值，內容才是信息的內核。人們根據信息的形式感知它是否存在，根據信息的效用確定對它的取舍，根據信息的內容達成對它的理解。如果只感知信息的形式而不了解它的內容和價值，就無法據此做出正確的決策。
然而，在分而治之方法論的指導下，Shannon信息論僅僅根據通信過程的要求（而不是根據信息運動全部過程的要求），就針對信息的形式（而不考慮信息的內容和價值）建立了后人所稱的信息理論。實際上，正如Shannon自己所說，它只是通信的數學理論（mathematical theory ofcommunication），而不是完全的信息理論。
這種誤導的結果使Shannon信息論雖然在通信等統計領域發揮了巨大作用，但對于整個信息科學（特別是對于其中的智能科學）領域而言卻難以有所作為。現今人們對于信息的煩惱便是網絡上信息的魚龍混雜，良莠難分，而Shannon信息論對此卻不能提供任何有效的解決方法，原因就在于它只是關于信息形式的統計理論，完全沒有考慮信息的內容與效用。同樣，Shannon信息論對于智能科學的研究難有作為，這都是傳統科學方法論誤導信息研究所造成的結果。
2.3 誤導案例之三：智能模擬的方法
還有一個同樣基本的誤導案例是關于人類智能的機器模擬（人工智能）問題。按照分而治之的傳統科學方法論，人工智能研究者認為：人類智能系統可以分解為結構、功能、行為3個基本層面，因而可以分別從結構、功能、行為3個不同的角度對人類智能進行模擬。于是，基于結構模擬的人工神經網絡研究、基于功能模擬的物理符號系統研究、基于行為模擬的感知動作系統研究隨之出現，成為人工智能研究的3大主流方法。
這樣引發的問題是，雖然3種研究方法都具有相同的研究目標，即希望成功地在機器上模擬人類的智能，并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果，但是人們卻不知如何才能把三者集成起來并形成和諧的合力，以便更好地促進人工智能研究的進步。
事實上，長久以來，3種方法不僅沒有能夠形成和諧的合力，反而偶有互相否定、互相激烈抨擊的事件發生，終于形成三足鼎立的不和諧局面，這種狀態顯然很不利于人工智能研究的整體發展，這也是分而治之方法論誤導所產生的不良后果。
2.4 誤導案例之四：人工智能的理論模型
更為典型的誤導案例是人工智能的理論模型。常理告訴我們，意識是智能的直接基礎。如果一個人連意識的能力都沒有，他怎么可能具有智能呢？同樣的常理告訴我們，人的智能有兩個基本方面：情感與理智。如果一個人沒有情感，他怎么可能具有完整的智能呢？而且，意識、情感、理智是相互聯系、相互作用、密不可分的三位一體。
然而，按照分而治之的傳統科學方法論，人工智能理論的研究硬是把意識和情感因素從智能的研究領域中排除出來。于是，人工智能理論一方面長期回避對意識的研究，另一方面又忽視對情感的探索，最終變成一個既不完整又不真實的人工智能理論模型。分而治之傳統科學方法論導致人們不能深入和完整地理解人工智能。
總之，面對以信息及其轉換為主導特征的開放復雜信息系統（智能系統是這類系統的典型代表）的研究，基于物質觀和能量觀的分而治之方法論不但不再有效，而且還會產生許多后果相當嚴重的誤導。
3 開放復雜信息系統需要的科學觀與方法論
正反兩方面的研究實踐啟示我們，以智能系統為代表的開放復雜信息系統的研究，不能照搬我們原先所熟悉的傳統科學觀和方法論，而是迫切需要全新的科學觀和方法論。經過長期的實踐和探究，我們認為開放復雜信息系統的科學觀包括以下4個基本觀念。
1）信息觀。
既然貫穿開放復雜信息系統全局的主導因素是信息和信息運動過程，那么開放復雜信息系統的研究首先就必須遵循信息觀，即研究的關注點必須聚焦于系統的信息和信息運動過程，而不應當只盯著系統的物質結構和能量關系。
2）系統觀。
開放復雜信息系統的研究必須遵循明確的系統觀：一方面，人們所關注的信息應當是形式、內容、價值三位一體內涵完整的信息，而不是僅考慮形式因素的信息；另一方面，信息運動的時空過程必須保持完整性，人們不能只關注信息傳遞這樣一個局部的過程，也不能只關注理智這樣一個局部的方面。
3）生態觀。
開放復雜信息系統應當是一種“活的系統”，因此人們必須遵循清晰的生態觀，也就是說必須把開放復雜信息系統中信息運動過程的來龍（本體論信息）去脈（知識、基礎意識、情感、理智、智能策略和智能行為）作為一個有序的生態過程進行一體化的研究，而不應當把信息、知識、智能看作一個各行其是的拼盤。
4）機制觀。
既然開放復雜信息系統是一類生態系統，對它的研究就必須遵循機制觀，即必須把關注點放在信息如何生成知識與如何生成智能的生成機制（即生長規律）上，而不應當把關注點放在系統的結構、功能和行為上。這是因為系統的結構和功能都是為實現生長機制而服務，行為則是系統機制實現的外顯結果。
總之，信息觀可以呈現開放復雜信息系統的生命脈絡；系統觀可以抓住開放復雜信息系統的信息全局特征；生態觀可以把握開放復雜信息系統的有機聯系；機制觀可以理解開放復雜信息系統的生成規律，它們構成了開放復雜信息系統科學觀的四位一體。
那么，開放復雜信息系統的科學研究方法論是什么呢？一般而言，有什么樣的科學觀就會形成什么樣的方法論。科學觀是認識所研究對象的基本觀念，方法論是體現基本觀念的研究方法，因此任何一種科學研究方法論都可以（而且應當）從科學觀中自然引申出來。
根據這個基本原理，研究以智能系統為代表的開放復雜信息系統的科學方法論就可以表述為：遵循信息觀、系統觀、生態觀和機制觀的根本原則，考察信息資源（本體論信息）生成相關產品的生態轉換規律。具體地說，就是要系統地（系統觀）、聯系地（生態觀）、深刻地（機制觀）考察本體論信息（信息觀）生成認識論信息：知識和智能的規律，或者更簡潔地說就是要系統地、聯系地、深刻地考察信息轉換的規律。：總之，信息轉換是針對一切開放復雜信息系統研究都適用的科學方法論。
4 新的科學觀方法論和研究成果
20世紀80年代以來，筆者逐漸領悟到信息觀、系統觀、生態觀、機制觀四位一體的科學觀和信息轉換方法論，并將其用于指導自己的信息科學和人工智能基礎理論研究，獲得了如下一些重要的創新成果。由于篇幅所限，筆者敘述從簡。
4.1 全信息理論
傳統方法論令Shannon信息論存在嚴重局限。我們根據新科學觀提出語法信息、語義信息、語用信息三位一體的全信息概念，其中，語法信息用“肯定度”參數表征，用概率論和模糊集合理論描述；語義信息用“邏輯真實度”參數表征，用模糊邏輯理論描述；語用信息用“效用度”參數表征，用模糊集合理論描述。
這樣，原先各自獨立發展起來的信息獲取（檢測與識別）、信息傳遞（通信與存儲）、信息處理（計算）、信息認知和信息決策（人工智能）、信息執行（控制）就得到了統一的描述和處理，形成了完整統一的信息科學理論。
4.2 本體論信息到全信息轉換：第一類信息轉換原理
根據新方法論，我們發現并闡明了圖1所示
的由本體論信息到全信息的轉換原理（又稱第一信息轉換原理），證明全信息理論不僅在理論上合理，而且在技術上可行。
圖1表明，人們利用傳感系統可以把本體論信息映射為相應的語法信息，利用語法信息可以從知識庫檢索l出（或者通過與目標進行相關運算計算出）與之相對應的語用信息，通過對語法信息和語用信息的邏輯運算可以演繹出語義信息。所有這些操作都在技術上可行。
4.3 知識的外生態學理論
知識在信息和智能科學中扮演著極其重要的角色，但是在分而治之傳統方法論的影響下，知識被孤立地分割出來，在人工智能理論研究中沒有得到應有的重視。在新科學觀和方法論指導下，我們發現知識并不是一種孤立和靜止的研究對象；恰恰相反，它是一個極其活躍的生態學系統。
一方面，知識不斷由認識論信息的歸納而來；另一方面，知識又在系統目標的制導下通過演繹的方法向智能生長而去。換言之，“信息_÷知識_智能”轉換是知識的外部生態系統。這一發現的意義不僅揭示了知識的生成機制，而且揭示了智能的生成機制，直接導致新的人工智能模擬方法問世。
4.4 信息一知識轉換：第二類信息轉換原理
知識外生態學原理表明：知識由全信息轉換而來。信息是現象，知識是大量相關現象所蘊含的共同本質，因此實現由全信息到知識的轉換算法，原則上是歸納型算法。由大量信息現象到知識本質的歸納過程是由量變到質變的過程，也稱為“涌現”過程。這是知識外生態學提供的一項重要啟發。
4.5 智能的共性核心生成機制
知識外生態學系統的發現不僅揭示了知識的生成規律（第二類信息轉換原理），而且還啟迪了智能的共性核心生成機制：信息知識智能的轉換。具體來說就是在任何情形下，智能的核心生成機制都是由信息（關于問題的信息、關于問題求解目標的信息、關于先驗知識的信息）到知識（求解問題所需要的專門知識）再到（求解問題的）智能策略的轉換，顯然，這是一切智能（包括人類智能和人工智能）的共性核心生成機制。
4.6 人工智能的機制模擬方法
受到智能共性核心生成機制的重要啟發，我們提出人工智能的新的模擬方法，這就是機制模擬方法：信息_知識-÷智能的轉換，這是區別于已有的結構模擬、功能模擬、行為模擬方法的全新方法。
眾所周知，系統的生成機制統管系統全局，系統的結構和功能都為生成機制服務，而行為則是機制實現所產生的結果，因此人工智能的機制模擬方法比傳統的結構模擬、功能模擬、行為模擬方法具有更深刻和更本質的意義。
4.7 知識的內生態系統
運用新的科學觀和方法論，我們又發現了知識的內生態系統：知識內部不是如鐵板一樣凝固的對象，而是一個充滿活力的生態系統；認識論信息（全信息）首先生長成為欠成熟的經驗知識，接著后者通過驗證和完善生長成為成熟的規范知識，經驗知識和規范知識又進一步凝聚成為超成熟的常識知識。簡而言之，經驗知識規范知識常識知識是知識的內生態學系統。知識內生態學系統的發現直接導致人工智能3大主流方法的統一。
4.8 人工智能的統一理論
人工智能的結構模擬方法（人工神經網絡，后來發展成為計算智能）利用的是訓練得到的經驗知識；功能模擬方法（物理符號系統，后來收縮成為專家系統）利用的是人工輸入的規范知識；行為模擬方法（感知動作系統，后來發展成為機器人）利用的是人工輸入的常識知識。知識的內生態學系統表明，經驗知識、規范知識、常識知識是知識的3個相生（而不是相克）狀態，因此原先鼎足三分的人工智能3大主流方法在機制模擬方法的框架內也呈現出相生關系，達到了和諧的統一。這顯然是人工智能理論研究的重要進展。
4.9 全信息—智能轉換：第三類信息轉換原理
第一類信息轉換原理是信息內部轉換的原理，即由本體論信息到認識論信息（全信息）的轉換；第二類信息轉換原理是由全信息到知識的轉換；第三類信息轉換則是全信息向基礎意識、情感和理智的轉換。
我們運用新的科學觀和方法論后發現：基礎意識的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識和常識知識支持下展開，在系統目標導控下實現的轉換；情感的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識、常識知識和經驗知識支持下展開，在系統目標導控下實現的轉換；理智的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識、常識知識、經驗知識和規范知識支持下展開，在系統目標導控下實現的轉換。與全信息一知識轉換過程類似，這些轉換也存在量變到質變（涌現）的過程。
4.10 高等人工智能原理
受到傳統方法論的影響，現有人工智能理論的智能模型是一種既不完整又不真實的模型。基于上面所述的第一、第二、第三類信息轉換原理，我們提出圖2所示的高等人工智能理論的研究模型，圖中的符號G表示系統的目標；K1表示本能知識和常識知識的集合；K2表示本能知識、常識知識和經驗知識的集合；K3表示本能知識、常識知識、經驗知識和規范知識的集合；K4表示本能知識、常識知識、經驗知識、規范知識和決策藝術知識的集合。
從圖2中可以看出，高等人工智能系統直接面向開放的外部世界，后者不斷產生各種事物的本體論信息；感知系統（而不是簡單的傳感系統）按照第一類信息轉換原理把本體論信息轉換成為認識論信息（全信息）；認知系統按照第二類信息轉換原理把全信息轉換成為知識；基礎意識、情感和理智系統則分別在知識K1、K2、K3支持并在目標G導控下完成第三類信息轉換，把全信息分別轉換成為基礎意識、情感和理智；決策系統則在知識K4支持并在目標G導控下把情感表達和理智表達綜合成為解決問題的智能策略；執行系統把智能策略轉換成為智能行為，反作用于外部世界。
如果智能行為產生的結果與目標一致或可以接受，這種策略就作為一種正確的知識補充到知識庫；如果智能行為產生的結果與目標之間存在比較明顯的誤差，那么這個誤差就成為一種新的信息反饋到感知系統，經系統后續處理，補充知識，優化策略，使新的智能行為產生更好的結果，如此循環往復，直到滿意為止。這是一個完整而真實的人工智能模型，對于人工智能未來的發展具有重要意義。
5 結語
研究不同的對象，需要有不同的科學觀和方法論。基于物質觀和能量觀的分而治之、各個擊破、合成還原方法論曾經指導人們在物質科學領域取得過歷史性的輝煌成就，但是在以信息和信息轉換為主導特征的開放復雜信息系統這類研究對象面前卻顯露出嚴重的缺陷。
人工智能模擬仿真算法危機
1引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是用于研究、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科學技術。“人工智能”的提起最早大致是在19世紀中葉的Dartmouth學會上被提出來的。它是計算機科學、信息科學、電子技術學、語言科學等多個學科互相影響促進而發展起來的一門綜合類的學科。從計算機科學的角度出發，人工智能是研究如何制造智能或智能化的機器來仿真人類智能活動的，以模擬人們智能的科學系統。目前，人類社會已處于信息時代，也可以說是信息爆炸的時代。
人類的科學演變已從單一的“數值計算”發展到系統的“邏輯計算”。人類正在將信息工程學逐步提入到計算機系統中，從而出現了“信息管理”“和“信息交換”等科學的迫切需求。而加速擴大“信息處理”層面來說，現有的計算機的處理數據能力是匹配不了的，缺少領域專業“智能”。這樣的“計算機科學”已無法適應信息科學的發展需求。全球的信息科學正在逐步形成，Al作為現代信息科學發展的核心。從古至今人們對提及智能相關的問題就很感興趣，只不過在計算機沒有發明之前，沒有任何高科技輔助工具能解開智能的奧秘。
2“數據處理”與“知識處理”
巨大的信息處理能力是計算機技術產生和發展的巨大動力。計算機可以輔助人們全方位的解析科學未知智能領域，信息處理的發展大致分為兩個重要階段：
（1）數值計算階段，大量文件數據處理和管理。這些都有明確算法和科學的管理方法，這個層面中的顯著特征是“數據處理分析”階段。體顯出對眾多學科領域學術發展的積極促進作用，逾越了許多的計算領域界限，使原本許多不可解決的問題迎刃而解。
（2）邏輯與符號處理實質階段，這就必須讓計算機具有超強的處理分析能力。在這一階段的主要研究是對知識數據的處理過程，實現了這些Al就基本呈現在眼前了。
科學技術的發展是不斷探索未知領域的漫長過程，也是孕育而生新算法智能工具的過程。探索未知的科學領域需要智能的輔助工具，這就使人類對未知科學領域探索的腳步越來越快。
3人工智能的應用領域
（1）地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要發展使用領域。1978年美國斯坦福國際研究所會議中曾經討論研發后來制成了礦產勘探開采系統（PROSPECTOR），該系統主要用于勘探礦產、分析種類以及礦產容量等，是工程領域依靠人工智能的一個典型案例。
（2）人工智能和專家系統理論和技術應用在醫學領域。形成醫學專家系統，他具有極大的科學及經濟價值，醫生診斷復雜的醫學問題集中使用都靠它來解決。人工智能促進醫學發展方面起著重要作用，并應用于多個醫學領域，現階段發展趨于完善。
4計算機及人工智能的發展方向
計算機的發展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1946年世界上第一臺電子計算機誕生以來，計算機技術迅猛發展，現有計算機的性能受到挑戰，開始從基本原理上尋找計算機發展的領域，新型計算機的研發應運而生。未來量子、光子和分子計算機將具有感知、思考、判斷、學習以及一定的語言表達能力，使計算機走進人工智能時代。
現如今科學技術每天都在飛速發展，人工智能的發展空間領域越來越大。但從目前的一些尖端的科學領域的研究可以看出，人工智能未來的發展可能會向更高層次的科學領域深入人工智能的發展作為一種高輔技術實現與人類智能對接是現代社會發展的高效催化劑，人工智能科學整體性的研究探索可以說才剛剛起步，但是它的迷人魅力會促使科學家們前仆后繼的投入到研究探索的工作當中去。相信人工智能領域研究開發會離我們的期望目的越來越近。
5結語
計算機的發展現在已經處于第五代的研發當中，其中最核心技術便是人工智能，可以說，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代計算機就有可能研發成功，同時在世界范圍內的數據信息科學領域產生重大的意義，乃至對人類文明的發展產生重大影響。由人腦科學、認知能力科學、人工智能等共同研究智能的潛在本質，形成模擬智能科學。而對于人工智能學科整體層面而言，要有所突破前進，必需要有多個學科合作協同，在眾多學科研究中實現主動創新。
由于人工智能與計算機技術的飛速進展，對人類社會、人類認知智能等科學的深入研究，形成了研究人腦及思維等學科。電腦與人腦、人工智能與人類智能，特別是智能計算機高度模擬人腦的研究，全面推動了人類社會認知世界的發展，人工智能的深入研究使計算機更加智能聰慧。計算機發展的未來值得注意的是，人類使計算機更加接近自己，人工智能科學領域帶動了計算機的飛速發展，計算機的聰明才智更接近人類，智能的計算機大大滴提高了人類認知世界改造世界的能力，人類發明使用智能的計算機推動全人類社會文明的飛躍發展。
參考文獻：
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關鍵詞:專家系統;課程建設;教學改革;實驗教學;CLIPS
“專家系統”課程是本科專業“智能科學與技術”的特色課程之一,該專業是由北京大學在2004年率先自主建立的[1]。此后,國內很多大學也都陸續基于各自的特色建設開設了該專業,如北京郵電大學、南開大學、首都師范大學、西安郵電大學、北京科技大學、廈門大學、中南大學等。基于一個新興本科專業設立的專業基礎特色課程,應該如何建設,實施教學與改革,突出專業特色?各類學校都在摸索中。中南大學的“專家系統”課程是國家級“智能科學基礎系列課程教學團隊”主干課程之一,它由國家級教學名師領銜,以雙語建設為教學基本手段,以精品意識為指導[2],培養學生自主創新意識,發掘學生興趣潛能,非常具有專業特色。
1課程建設情況
專家系統使用人類專家推理的計算機模型處理現實世界中需要專家做出解釋的復雜問題,并得出與專家相同的結論[3]。其最大特點是不僅可以幫助人們處理信息,還能說明處理的方式和理由[4]。我們結合專家系統課程特色與學習認知過程特點,采取認知教學作為專家系統教學的理論基礎[5-6],根據智能科學與技術系列課程教研經驗,融合雙語教學方式,初步提出課程定位和建設目標,給出了教學基本要求。
1.1課程定位與建設目標
在學習本課程之前,學生最好已經選修過離散數學、人工智能和面向對象的程序設計課程,本課程32個學時,2個學分,其中實驗課6學時。此外,“專家系統”還可作為自動化、計算機科學與技術等相關專業有興趣的學生的選修課程。可為學生提供一種新的手段和方法求解傳統方法難解問題,也為學生們了解智能科學與技術領域知識提供良好的窗口。
專家系統成為智能科學與技術本科專業的專業基礎課程,目的在于培養學生理解和掌握專家系統技術的基本觀念、基本理論和智能科學方法;并靈活設計和構建不同領域的專家系統,解決實際問題,為學習后續課程奠定方法基礎。通過教學過程,培養學生善于分析繼承已有的科學進步成果、激勵學生善于發現問題、分析問題和解決問題的自主科學創新精神。
1.2課程教材設計
本校專家系統課程選用了蔡自興編寫的《高級專家系統:原理、設計及應用》[3]一書,該教材包括專家系統的基本理論、技術方法和實際應用的諸多內容,知識點介紹全面詳盡,同時列舉了諸多實例,便于課堂分析與課后理解。
根據雙語教學的要求,外文參考教材[7]選用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,適合學生作為主要參考書目進行課后學習。實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書,主要利用了同時,根據雙語教學的要求,外文參考教材選用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書,該書對CLIPS語言分析透徹,有大量的課后習題與資料,有利于學生作為主要參考書目進行課后學習。我校實驗教材選用了電子工業出版社出版的《決策支持與專家系統實驗教程》一書。主要利用了該書后半部分內容。目前,國內基于CLIPS的“專家系統”實驗教學教材在國內幾乎沒有容,專家系統課程實驗及其教材建設還需進一步改革與探索。
1.3教學要求與知識框架
通過學習,使學生了解和掌握專家系統的相關原理和方法,。要求學生掌握知識表示方法、搜索推理技術的相關內容,熟悉和了解常見的專家系統解釋機制、開發工具和評估方法,學會基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構建立和應用,掌握專家系統的常用編程語言――CLIPS,了解專家系統的發展趨勢和研究課題。經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。。
經過對專家系統課程知識內容進行分類,可分為以下6個模塊,如表1所示。
模塊一專家系統的定義、發展歷史、研究內容、類型、結構和特點以及構建步驟;。
模塊二熟悉專家系統時可能采用的人工智能的知識表示方法和搜索推理技術,結合傳統人工智能方法和計算智能的一些方法;。
模塊三了解專家系統的解釋機制、開發工具和評估方法;。
模塊四熟悉基于規則專家系統、基于框架的專家系統、基于模型的專家系統和基于Web專家系統的結構、推理技術、設計方法及應用示例;。
模塊五掌握人工智能和專家系統的編程語言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和關系數據操作語言等;。
模塊六展望專家系統的發展趨勢和研究課題,并了解新型專家系統的特征與示例。
從教學要求角度出發,模塊一、模塊三和模塊六的教學要求相對一般,但卻是學生涉及專家系統技術的必備知識模塊。相對而言,模塊五是基本教學條件要求中最高的一個模塊,因為模塊二與模塊四的深刻理解與系統設計需通過模塊五而實現的。
從教學內容的重難點角度出發,模塊二是重點部分之一,但因有人工智能課程的基礎,相對而言,教學實施過程中較為順暢。模塊四與模塊五是專家系統課程重點闡述部分,其中模塊五也是難點部分,在實驗教學環節中,由于大部分學生初次接觸推理性的編程語言,所以需要一定的入門時間和練習次數。
2專家系統課程教學改革實施
2.1基于多媒體的專家系統課程教學
教學應以學習者為中心,以先進教育技術為手段,相輔相成,促進教學效果。人類的感官功能中視覺與聽覺器官起到了94%作用[78],而視聽覺的協同作業能大大提高學習效率,而。多媒體教學就是一種集聲、文、圖、色于一體的教學手段之一,其實施。多媒體教學的關鍵實施內容就是教學設計,而教學設計的難點就是在不增加學生信息加工系統中工作記憶負荷的前提下,用促進生成的方式呈現學習材料,包括教材、課件、講義、課堂講解、課后習題等。
結合專家系統課程教學情況,教學設計分為以下3個方面進行詳盡闡述:。
1) 把握好課堂教學知識量。
專家系統課程相對智能科學與技術專業第六期的學生而言是非常新穎的一門非常新穎的課程,學生們相對的學習熱情比較高,但這里還需仍然需要對學生的先前知識結構和能力有個簡單的估計。教師需考慮學生的工作記憶容量,并對學生的長期記憶有個估計,把握學習材料內在負荷。學習材料并非越多越好,關鍵在于精華,給學生留下深刻印象。“專家系統”課堂教授部分以原理性與推理性知識為主,應增加實踐技術實例,這樣讓學生緊密聯系實際應用進行學習,。多媒體視頻就是一個很好的表現手段。將制作好的實例視頻,向學生們展示,不但讓課程氛圍活躍,還激發學生對實踐教學的興趣;不但沒有增加課堂的知識負荷,還可以留給學生課后對比學習。
2) 多元化課件制作呈現形式。
專家系統是一門推理性知識要求很強的課程,同時也需要掌握一門有利的開發工具方能使學生做到靈活應用。經過教學實踐與課后調查發現,學生們對知識表述與相關畫面共同呈現的形式比單一媒體呈現形式學習效果好,知識和畫面也必須是關聯的,呈現位置和各部分的比例也需考慮充分。為此,課件制作是一個“改無止境”的工程,因為每一屆的學生具有自己的特點,且專家系統課程知識點的不斷更新,每一年都要對課件進行大量的補充與改進。
3) 基于認知教學的課堂講解過程。
認知教學模式中,是以學生為主體,教學教師起主導作用。課堂講解是面對面教學活動中的重要環節,,它是多媒體中聯系言語與畫面的橋梁,是減少學生工作記憶負荷的有效手段。
專家系統課程知識可分為表示性知識與推理技術性知識,根據相關認知心理學理論,可將知識分為兩類:陳述性知識和程序性知識[5]。其中在教育心理學中“陳述性知識”是指個人具有有意識的提取線索,能夠直接加以回憶和陳述。其實就是關于“是什么”的知識,包括對事實,規則,事件等信息的表達。教育心理學中“程序性知識”是指個人沒有有意識的提取線索,其存在只能借助某種作業形式簡介推測的知識稱為程序性知識,而現代認知心理學為程序性知識以產生式及產生式系統來表征的。所以可將陳述性知識采用“專家系統”中的語義網絡形式為基礎地表征,而程序性知識的表征形式可用“專家系統”中的產生式系統,以“ifthen”形式表示條件這一關系。眾多形式的產生式規則相互聯系就組成了復雜的產生式系統。基于認知理論的“專家系統”知識教學實施過程中,首先應選定系統設計內容,掌握開發系統時所需的知識與工具,;其次分析問題,并根據系統的具體特征轉化知識。而后;接著對問題模型進行求解,建立和構造知識庫,;最后,利用實現工具編寫代碼,系統聯調。
2.2專家系統課程雙語教學的實施
專家系統課程是信息學科新興發展的一門課程,有許多關鍵性進展相關研究進展和成果的資料均源于英文文獻,因而提高學生雙語水平是一種大勢所需,。同時,雙語教學提高了對教師整體素質的要求,在雙語教學過程中,有意識的增強教學互動,以問題啟發式教學與課堂辯論形式教學,學生通過查閱主題文獻進行針對性的演講或討論,教師對學生的表現加以評述,并進行補充。這種形式可擴大教師的知識面,使得任課老師了解前沿的研究成果。也可培養學生主動學習的積極性和創新能力,使得課程具有鮮活的生命力。雙語教學對教師,特別是教師的其外語水平及其口語表達能力,,。促進了師資整體水平的提高。專家系統的雙語教材已在1.2中介紹,但實驗教材的設計與編寫工作現仍處于空缺,這也是雙語教學的需完善的內容工作之一。由于雙語教學增加了授課難道難度,進而影響了授課的進度,應充分發揮多媒體先進教學手段對專業術語和難以理解的內容,進行注解,幫助于學生理解。在貫徹雙語教學的過程中,除了指定適當英文參考短文或參考書,開發雙語課件外,還應使學生接觸國內外文獻資料,開闊眼界,拓寬知識面,強化雙語的意識,激發學生主觀能動性,使學生找到課程學習的歸屬感。
2.3改革“專家系統”課程實時交互活動
專家系統課程是一門理論與實踐關系密切的課程之一,課堂留下的作業大多需要計算機編程或計算機輔助教學方能較好的地完成。根據此特點,改革傳統的作業形式與批審方法可節約反饋時間,同時可實現“低碳無紙化”辦公。利用網絡進行作業上交,教師批閱后通過網絡及時返回給學生,不但能提高老師的辦公效率,也使學生得到快速與準確的反饋。
針對多校區的現狀,我們利用網絡教學資源,采用了多種交互式策略,通過Email和群討論組等方式進行在線交流,也可傳遞參考資料,交流課外成果,實現只要老師在實驗室,學生在任何有網絡終端PC機處,就能進行了實時交流或批改作業。避免了學生為了課后的困惑問題積壓至下一堂課的矛盾,同時也節約了學生往返路程上耗費的時間。
為了進一步體現教學效果,我們下一步擬進行考試方式的變革,應綜合考慮課堂出勤情況、平時正式作業成績、課堂討論情況和期末課程考試進行綜合評分。還應考慮以雙語形式進行筆試,當面交卷后進行雙語發問。若有課程論文或創新作品表現突出者,可免參加最后的課程考試。使考試不再是學生的負擔,而成為衡量與培養創新能力。和口試。
3基于CLIPS的專家系統實驗教學
3.1專家系統與CLIPS語言
CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美國航空航天局約翰遜空間中心(NASA’’s Johnson Space Center)開發的一種專家系統工具,由C語言編寫而成。早期的專家系統工具大都用LISP、Prolog等編程語言開發,共同問題是運行速度慢,可移植性差,解決復雜問題的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理語言,其優點包括:①邏輯推理方面的強大功能強。②、可移植性好。③、可擴展性好。④、有利于和其他語言聯合使用等。
3.1專家系統與CLIPS語言
專家系統與傳統的計算機程序系統有著完全不同的體系結構,通常它由知識庫、推理機、綜合數據庫、知識獲取機制、解釋機制和人機接口等幾個基本的、獨立的部分所組成,其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。用clips語言能夠更好地熟悉專家系統的整個組成。CLIPS可為基于規則、面向對象以及過程的編程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。
以基于規則的專家系統利用CLIPS工具編程作為實例闡述。在CLIPS中找到專家系統基礎的組成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事實,而Knowledge Base包含所有的規則,Inference Engine控制所有的進程。圖1所示為專家系統框架示意圖。專家系統中最核心的就是知識庫,知識庫中包含了大量某個領域專家的知識。,為了使計算機能運用專家的領域知識,必須要采用一定的方式表示知識 。目前常用的知識表示方式有產生式規則、語義網絡、框架、狀態空間、邏輯模式、腳本、過程、面向對象等。基于規則的產生式系統是目前實現知識運用最基本的方法。
3.2專家系統實驗教學內容
通過CLIPS軟件環境提供了的驗證性、設計性和開發性實驗,幫助學生更好地熟悉和掌握專家系統的基本原理和方法;,通過實驗提高學生總結實驗結果的能力,使之對專家系統的相關理論有更深刻的認識。實驗內容如表2所示:。
其中,實驗1為實驗2的基礎,這兩個實驗應與講授課程穿插,使得學生利用課堂學到的理論聯系實際實驗操作,通過這兩個實驗的學習能夠掌握專家系統的開發過程、掌握用產生式規則繪制推理樹的方法、掌握、編寫CLIPS應用程序的方法以及程序運行環境的應用等。實驗3是一個有難度的實驗,需要大量的課余準備時間,所以在完成實驗3的時候,必須預留3周的時間,提前布置給學生,讓學生做好實驗前的準備,這樣方能取得較好的實驗教學效果。這些被挑選出來的CLIPS專家系統的代碼應是經典的學習內容,通過該實驗培養學生獨立分析與開發完整的專家系統的能力。
3.3實驗教學實例分析
1) 實驗目的:學習和理解CLIPS編程語言,通過分析用CLIPS編寫的“野人過河”的程序,深入理解專家系統的編程技巧,加深對專家系統的認識和理解。
2) 實驗說明:野人過河問題屬于智能學科中的一個經典問題,問題描述如下:,有三3個牧師傳教士和三3個野人過河,只有一條能裝下兩個人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人數大于牧師的人數,那么牧師就會有危險。
假設問題的初始狀態和目標狀態,假設和分為1岸和2岸: 。
初始狀態:1岸,3野人,3牧師;2岸,0野人,0牧師;船停在1岸,船上有0個人;。
目標狀態:1岸,0野人,0牧師;2岸,3野人,3牧師;船停在2岸,船上有0個人;。
整個問題就抽象成了如何從初始狀態經中間的一系列狀態達到目標狀態。問題狀態的改變是通過劃船渡河來引發的,所以合理的渡河操作就成了通常所說的(算符)就是問題求解的關鍵。,根據題目要求,可以得出以下5個算符:渡1野人、渡1牧師、渡1野人1牧師、渡2野人、渡2牧師,。根據渡船方向的不同,也可以理解為10個往還算符。定義算符知道以后,剩下的核心問題就是搜索方法了,。本程序采用深度優先搜索,通過不斷擴展后繼結點節點,逐步找出下一步可以進行的渡河操作,;如果沒有找到則返回其父節點,看看是否有其它其他兄弟節點可以擴展。
搜索中采用的一些規則如下:
(1.) 渡船優先規則:1岸一次運走的人越多越好(即1岸運多人優先),同時野人優先運走;2岸一次運走的人越少越好(即2岸運少人優先),同時傳教士優先運走;。
(2.) 不能重復上次渡船操作,避免進入死循環。;
(3.)任何時候 河兩邊兩岸的野人和牧師數在任何時候均分別大于等于0且小于等于3;
(4.) 由于只是找出最優解,所以當找到某一算符(當前最優先的)滿足操作條件后,不再搜索其兄弟節點,而是直接載入鏈表。
(5.) 若擴展某節點a的時候,沒有找到合適子節點,則從鏈表中返回節點a的父節點b,從上次已經選擇了的算符之后的算符中找最優先的算符繼續擴展b。
通過實驗教學過程中的專家系統開發實例分析,總結了出應用于在許多專家系統項目中的線性生命周期模型,如圖32所示。這個模型包括從計劃到系統評估的許多階段,對系統開發的描述一直到功能評估這種程度上。之后,生命周期不斷重復:從計劃到系統評估,直到系統交付正常使用。
4結語
專家系統課程的發展開發過程是教學研究和教學改革實踐相結合的過程,需要不斷加強學習、總結經驗。本文從總結了專家系統課程定位與、建設目標、教材的選用設計和課程知識框架等方面的總結了“專家系統”課程建設情況。在,并就教學改革過程中注重多媒體教學的效果、雙語的實施和課程互動活動的改革等問題進行比較深入的介紹與探討。通過CLIPS語言與專家系統實驗的結合,闡述了實驗教學的目的、CLIPS實驗特色及和實驗方法,體現了基于CLIPS實驗教學的優勢與特色。在未來的教育領域,專家系統技術將成為信息時代教育發展的新生力軍,專家系統也將成為新世紀人類智能管理與決策的得力助手。
致謝注 :本文受國家級智能科學基礎系列課程教學團隊項目(2008)支持,感謝本文得到中南大學信息科學與工程學院智能所的大力支持,特別感謝蔡自興教授的鼓勵與幫助。
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Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System
YU Ling-li, WEI Shi-yong
(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
