時間：2023-08-20 15:00:58
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篇人工智能教育的應用，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。
近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1人工智能時代下教育變革的背景
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環境的變革
首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
學校人工智能信息化應用自評報告
人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。
我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。
在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。
通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。
在局教研員的領導下老師們積極參加集備，但是基于人工智能相關的很多配套基礎知識的匱乏，對于集備中涉及到的很多知識點還是消化吸收不夠，鑒于此以及和兄弟學校老師們的交流，感覺急切需要專家引領通過系統的培訓學習以求真正理解與消化！
跌跌撞撞一路走來，還是取得了可喜的成果，王博輝、孫永恒同學的作品“智能信號燈”獲得膠州市人工智能大賽項目一等獎。
【關鍵詞】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技術已經成為當今計算機網絡信息科技的重點產業，在國民經濟發展中占有重要比重，加強人工智能技術的信息管理領域的應用可以極大的提高信息處理的效率和信息的準確性，不會因為面對海量信息而無法找到一條有用信息而苦惱，通過人工智能技術可以快速準確的識別數以億計的海量信息，完成信息優化組合，因此，大力發展計算機人工智能技術，可以極大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技術的發展概述
人工智能技術是一種借助于計算機語言和電子計算機將多種學科知識綜合而形成的一種高科技技術，使其具有和人的思維類似的方式，產生多種類人行為結果[1]。當前人工智能技術在各種信息管理領域都有很好的應用，比如在信息傳播領域中智能電視的出現可以根據人們的愛好自動的播放人們喜歡的節目并記錄這種愛好，同時通過不斷的強化為人們喜好推送感興趣的信息。在對車牌的信息的管理中可以借助于人工智能技術快速識別車牌信息和車主信息，并在計算機中通過人工智能技術進行交通違法的處理和判斷。人工智能是在上世紀由一位美國科學家提出的，共計經歷了三個階段的發展，首先是由人的推理變為機器的推理；其次是隨著機器人的出現，可以在復雜的多變的信息環境中找到人類所需要的信息，并進行簡單的類人思維活動；最后是人工智能技術的出現，并顯示其極強的類人思維能力，可以代替人類完成更加復雜的信息的處理和判斷，完成多種人類需要的工作。
二、人工智能技術在信息管理中的多種能力
2.1海量信息的快速處理能力
隨著智能設備的普及，每天都會產生海量的數據信息，而這些信息包含文字、圖片、視頻、語音等，面對海量的信息，借助于計算機網絡系統中的人工智能技術，可以提高信息管理的效率，通過不斷的優化人工智能技術，了解信息管理中存在的問題，不斷的優化人工智能模型，可以對大量不確定的信息進行識別，將大量信息進行分類整理，提高信息的質量和節約存儲設備。
2.2與計算機的協同能力
隨著高新技術的不斷發展和計算機技術的大量普及，辦公逐步網絡化和電子化，人工智能機在信息管理中的應用規模也在不斷的擴大，通過運用人工智能技術，可以不斷的強化信息管理的安全和信息有效性的增強，通過人工智能對不同信息進行智能監控，不斷的完善信息管理的流程，不斷的提高信息傳輸和搜索的效率。
2.3類人的思維能力
隨著信息量的逐步增加，通過應用人工智能技術對大量的數據庫中信息利用網絡管理協議進行管理，保證信息管理措施的有效應用，通過人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技術及其強大的學習搜索能力進行信息的收集和整理，為人類科學決策提供支持。
三、人工智能技術在各種信息管理場景中的應用
3.1垃圾郵件識別場景中的人工智能技術應用
隨著人們工作任務逐漸增加，電子郵件的交往日漸頻繁，在保證信息安全的前提下，智能型反垃圾郵件系統可以對用戶接收到的各種郵件進行智能檢測和分類，智能識別各種垃圾郵件并標記，讓用戶對垃圾郵件進行及時處理，同時根據用戶對各種郵件的厭惡，做出進一步的細致分類，減少用戶受垃圾郵件的干擾，保證計算網絡的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理場景中的人工智能技術應用
隨著物聯網技術的發展，各種電氣化的產品在人們日常生活中逐步增加，對各種家電設備的應用提出了更高的要求，通過對各種家電設備信息進行收集和管理，綜合運用人工智能技術實現對各種家電的完美應用，實現各種家具的如電飯煲智能開啟和關閉、室內環境的智能清潔等，可以極大的提高人們的生活質量和效率，節約時間成本。
3.3教育知識信息管理場景中人工智能技術的應用
隨著我國中小學到各類大學教育信息的逐漸增加和計算機網絡的應用增加，將教育知識信息和人工智能技術結合，可以極大的提高教學質量和效率。這是由于人工智能技術的核心是基于大量的知識數據庫，而數據庫中存儲有大量的教育知識信息，老師在教育教學知識信息傳授的過程中，人工智能技術可以快速的提取所需要的各個知識點，并進行優化組合，提高教育知識信息利用效
四、結語
綜上，隨著電子信息的逐步增加和人工智能技術進一步發展和成熟應用，人工智能技術將會在信息管理分析、研究、應用的各種場景中普及和應用，而且隨著計算機網絡技術的不斷發展，運算能力的進一步增強，人工智能運用領域將會進一步的增加，這將極大的提高人民的生活工作質量，提高工作效率，降低決策風險。
當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。三個改革途徑（一）引導學生閱讀應用研究文獻
高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。
實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。（二）安排學生對經典算法程序進行實驗
與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。
在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。
學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。
例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。
（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新
畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。
關鍵詞：精品課程；視頻公開課；課程建設；人工智能
一、引言
中南大學的人工智能課程是國內高校最早開設的該課程之一。1987年清華大學出版社出版了我校蔡自興和清華大學徐光編著的《人工智能及其應用》，成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材，為人工智能課程提供了一部好教材，對人工智能在中國的傳播和發展起到重大推動作用。
我校人工智能課程自開設以來已培養約30屆學生，培養人數超過3000人。授課對象包括計算機、自動化專業的本科生和電子信息類等專業的研究生。2001年，我們研發的“人工智能網絡課程”被評為優秀網絡課程。2003年和2007年“人工智能”分別被評為首批國家精品課程和全國雙語教學示范課程。同時，課程的相關網絡資源和知識表示方法的課堂錄像陸續上網，向全社會開放，成為學生復習和自學的有力手段和特色環境。
近年來隨著國外名校的視頻公開課風靡網絡，建設我國自己的視頻公開課已勢在必行。在這種背景下，人工智能課程的等一批國家精品視頻公開課應運而生。我們的“人工智能PK人類智能”的視頻公開課入選國家精品視頻公開課建設計劃，已成為首批播出的課程之一，受到公眾歡迎與好評。
二、講授內容選定
人工智能是一門前沿交叉學科，也是一門與人類生活息息相關和公眾頗感興趣的科學。網絡視頻公開課是以大學生為服務主體，同時面向社會大眾，是免費開放的科學與文化素質教育的網絡視頻課程與學術講座。由于人工智能屬于專業基課程，如何在有限的時間內講述一個完整的專題，避免艱深的專業知識，讓大多數人都能聽懂并感興趣，是安排視頻課程內容時需要首先考慮的問題。為此，在內容安排上將重點放在專業史和熱點研究介紹上，其目的是通過介紹學科的發展史和一些經典或熱點問題的研究情況，激發大家對人工智能研究的興趣，增進對人工智能知識的了解，認識到前沿科學其實離現實并不遙遠。
在上述理念指導下，本視頻課程并沒有照搬平時上課的內容，而是精選了人工智能領域中一些具有代表性的內容進行介紹。首先概述人工智能的起源與發展歷史，以及人工智能領域影響最大的三大流派及其認知觀等。然后介紹人工智能中幾種經典技術，包括推理證明技術、問題求解技術等。此外，對人工智能中公眾最感興趣的一個應用領域――機器人學進行闡述。最后，對人工智能的一些最新研究發展領域，如計算智能和群智能技術等進行討論。具體內容安排如下：
第一講：人工智能的誕生
長期以來人工智能充滿了激烈爭論，其發展過程不是一帆風順的，在中國也歷經了質疑、批評甚至打壓，直至出現希望的曙光，形成今天的可喜局面，其過程可謂艱辛。該講從不同角度對人工智能的定義進行介紹，分析其異同，介紹人工智能的起源與發展過程，特別是在中國的發展情況，讓聽眾對什么是人工智能有個大致的了解。
第二講：人工智能的學派
從符號主義為代表的經典人工智能到連接主義、行為主義，人工智能的研究可以說是從一家獨秀走向百家爭鳴。該講介紹人工智能的主要學派，各自的理論基和認知觀，并論述人工智能對社會、文化、經濟等層面的影響。
第三講：經典人工智能的推理技術
經典人工智能的有關推理技術和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于經典邏輯的自動定理證明等問題，對人工智能學科的發展產生了深遠的影響。本講主要介紹基于數理邏輯方法的推理證明技術，尤其是定理證明方法的代表之一――消解原理。
第四講：問題求解與搜索
問題求解技術是人工智能研究領域的一個核心問題，涉及問題表示和求解搜索兩部分內容。這一講主要介紹問題求解中的一種常用方法――狀態空間法，闡述圖搜索方法和求解策略，特別是引入啟發式信息的啟發式搜索方法。
第五講：機器人學
機器人是人們聽到人工智能時幾乎第一時間聯想到的事物。機器人學作為一門學科，該講介紹機器人學的發展過程和機器人的分類，探討機器人學與人工智能的關系，說明研究開發機器人技術的動機。
第六講：人工智能的新領域――計算智能
經典人工智能雖在早期占有統治地位，但目前已經不再是研究熱點。而計算智能則異軍突起，成為智能學科中新的增長點。本講主要介紹計算智能的幾個主要分支神經計算、進化計算、模糊計算和人工生命的一些基知識。
第七講：人工智能中的仿生學――群智能
人工智能是一門信息科學與生命科學等高度交叉的科學，不僅涉及到計算機、自動化、數學、信息學等學科，還涉及到心理學、腦科學、仿生學等各種學科。群智能就是仿生學在人工智能中應用的典型。該講主要介紹受到蟻群和鳥群社會行為啟發而構建的蟻群算法和粒群算法，將其轉換為可計算模型，引入到問題優化求解中。
三、課程建設經驗
由于授課對象的不同和授課時間的限制，在只有30分鐘的一講一主題情況下，要像平時上課那樣詳細講解是不可能的，為此需要對視頻公開課的材料進行重新組織。我們的人工智能課程作為首批國家精品課程，其教學資源還是比較豐富的，具有一定優勢。
首先，使用主講人編著的《人工智能及其應用》作為課程教材。根據教學對象不同，編撰了不同類型的教材，以適應不同層次學生的要求。2003年和2004年在清華大學出版社先后出版了《人工智能及其應用》第三版“本科生用書”和“研究生用書”。2005年在高等教育出版社出版了面向大專院校和網絡課程的《人工智能基》，以及在國防科技大學出版社出版了面向管理類學生的《人工智能及其在決策系統中的應用》。2010年又出版了“十一五”規劃教材《人工智能及其應用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材與時俱進，不斷創新，更好地為人工智能教學改革和人才培養服務。這些教材已為高水平課程建設和學科建設做出了重要貢獻，也為視頻網絡課程提供了豐富的素材。
其次，教學資源豐富，知識融會溝通。課程主講人也是國家級教學團隊“智能科學基系列課程教學團隊”的負責人，團隊成員除承擔人工智能課程教學外，還負責智能控制、機器人學等相關課程的教學。這些課程也都有對應的自編優秀教材，都可直接作為課程的參考資料。
“人工智能網絡課程”具有明顯特色(網絡化、智能化和個性化)，得到專家和同行的認可和肯定，被教育部評為國家級優秀網絡課程。特別是更新后的向導學習、個性化以及算法實驗，采用了人工智能技術本身來實現人工智能網絡課程，具有顯著的特色和先進性。網站上課程的教學大綱、教案、課件、實驗指導書、課堂錄像和參考文獻一應俱全。人工智能相關的網絡資源，如網站、新聞組、BBS等，包括了大量的文獻資料、討論、本領域研究的前沿動態、人工智能課程相關的演示動畫
和實驗等。
雖然有相當豐富的教學資源，但為了適應視頻公開課的需要，在視頻公開課材料的組織上仍然花費了大量的時間和精力。本視頻公開課課程具有下列主要特色：
(1)材料翔實、圖文并茂
人工智能的發展經過幾代人的努力奮斗，其在中國的發展尤其曲折。在課程資料組織過程中，對許多重要理論與方法的提出者以及一些會議與紀念活動等介紹，基本上都配以圖片。這些圖片有的是自己的第一手資料，有些則是從網絡搜索得到。這些圖片的引入，給本來相當枯燥無味的文字和概念增加了趣味性和對觀眾的吸引力，也是視頻教學優勢的一個體現。
(2)深入淺出、直觀生動
人工智能作為一門講述前沿理論的專業基課，其復雜的技術、算法、理論是一般觀眾很難理解的。視頻課程不可能在較短時間內將這些問題講透，而是通過形象的動畫說明基本原理和概念，激發學生進一步學習的興趣，真正起到帶“入門”的作用。這也是視頻課程的優勢所在。
(3)精選題材、注重趣味
人工智能是一門高度交叉的科學，涉及面極廣。為了讓觀眾盡可能全面地了解這門學科，公開課著力于講授內容的精選。從人工智能的起源開始，分別介紹了經典人工智能的搜索推理技術、當前的研究熱點計算智能和群智能技術，以及人們對人工智能最直觀的印象――機器人學，形成一定的體系。在這些題材中包括了邏輯學、生物學、腦科學、神經學乃至仿生學等不同的學科交叉，力求使枯燥的科學理論變成美味的知識盛宴。
四、問題與體會
經過緊張的準備和拍攝過程，“人工智能PK人類智能”精品視頻公開課終于上網與廣大觀眾見面了。由于時間倉促和經驗不足等原因，本視頻課程仍存在一些不足之處，值得今后彌補。
(1)考慮到比較通俗易懂的要求，使沒有相關專業基的公眾也能夠基本上聽懂，因而將很大一部分內容的重點放在了專業史上，其專業深度不夠。
(2)由于每講必須在30分鐘內講完一個專題，因此難以對相關技術進行深入探討，只能簡要介紹其原理和概念，使觀眾能知其然，卻沒法知其所以然。
(3)國外的公開課基本上都是隨堂錄像，視頻課講的內容就是平時課堂講授的內容。而我國的視頻公開課課程卻強調普及性，相應的犧牲了部分專業性，在定位上仍有猶豫。這可能是我們的公開課與國外公開課的一個重要差別。
要把我國的視頻公開課建設好，不能盲目追求觀看率和點擊率。從課程性質上看，文史類課程由于受眾面廣，容易被更多的人群接受和理解，觀看的人就自然會多。理工類課程由于受限于領域基知識，受眾面相對較窄，其接受程度肯定較低。要真正建設一門好的視頻公開課，還是應該明確定位，內容貴精不貴多，完整清晰的講述好若干知識點，讓觀眾真正有所收獲就是成功的。
參考文獻：
[1]傅京孫，蔡自興，徐光，人工智能及其應用，北京：清華大學出版社，1987
[2]宋健，學科前沿的最精彩成就[C]，見蔡自興，徐光編著的人工智能及其應用(第四版)[M]，北京：清華大學出版社，2010
[3]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，本科生用書[M]，北京：清華大學出版社，2003
[4]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，研究生用書[M]，北京：清華大學出版社，2004
[5]蔡自興，蒙祖強，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005
[6]蔡自興，人工智能及其在決策系統中的應用[M]，長沙：國防科學技術大學出版社，2005
關鍵詞：高職教育；人工智能；課程改革
課程設置應與高職教育培養目標和方式相一致
人工智能課程主要講授當今智能領域的理論方法及其應用，是一門涉及哲學、邏輯學、語言學、控制論、生物神經學等多個學科的課程。以普通高校高年級計算機專業學生為講授對象，人工智能課程在教學上一般以理論講授為主，并輔以一些應用實例加以分析。課程本身理論性強，內容較為抽象，因此對學生專業知識基礎的要求高，在教學上往往強調對各種智能理論的深入講解和分析，以此達到提高學生專業理論水平的目的。
當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。
三個改革途徑
（一）引導學生閱讀應用研究文獻
高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。
實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。
（二）安排學生對經典算法程序進行實驗
與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。
在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。
學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。
例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。
（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新
畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。
在計算機領域中，人工智能屬于研究和創新的前沿和熱點，許多舊有問題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導學生畢業設計時，可針對某一問題恰當地啟發學生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運用在解決當前問題之中，這樣能較容易地獲得新的改進和突破，對培養學生創新觀念和能力很有意義。
近年來，高職教育得到了迅速發展，其社會認可度也不斷提升。但是，在發展的過程中也出現了一些新的問題，其中突出的是如何對以往普通高等教育的教學方式和內容加以改革，以適應高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計算機專業課程，仍需要結合高職教育的實際要求以及學生的具體情況，在加強培養應用型、技能型人才，加強實踐教學上不斷進行探索和改革。
參考文獻
[1]趙蔓，何千舟.面向21世紀的《人工智能》課程的教學思考[J].沈陽教育學院學報，2004，6（4）：131-132.
[2]韋芳.高等職業技術教育應注重實踐教學[J].中國科技信息，2006，（5）：264.
關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。
2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。
適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。
1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想
現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。
我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。
在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。
2成體系的實驗訓練
獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術,熟悉各種計算環境的基本使用。
在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。
2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。
3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。
4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。
在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。
在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學會與他人合作,培養團隊創新能力。
3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。
人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。
我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。
基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。
總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。
4結語
針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。
參考文獻:
[1] 張劍平. 關于人工智能教育的思考[J]. 電化教育研究,2003(1):24-28.
[2] 謝昆青. 第一個智能科學技術專業[J]. 計算機教育,2009(11):16-20.
[3] 羅輝,梁艷春. 大學生畢業論文與科研能力培養及就業[J]. 吉林教育,2003(10):18.
[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養中的作用及改革設想[J]. 計算機時代,2006(9):66-69.
Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
關鍵詞：人工智能；計算機網絡教學；現狀；運用
中圖分類號：TP393-4
所謂人工智能，就是利用人工方法在計算機上實現智能，也可以說是人工智能在計算機上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經學、語言學、信息論和通訊科學等眾多學科和領域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學理論為支撐，掌握人類智能的本質規律；二是以計算機科學為支撐，通過人工神經網絡進行智能模擬，實現人機互動；三是以生物學理論為支撐。
1 人工智能技術的特征
智能技術主要分為兩類，人類和計算機智能，兩者存在相輔相成的關系。利用人工智能技術能夠實現人類智能向機器智能的轉化，相反，機器智能也能夠利用智能教學轉化為人類智能。
1.1 人工智能的技術特征。首先，人工智能具備非常強的搜索功能。該功能是利用相關搜索搜索技術實現對海量信息的快速檢索，滿足個性化信息需求；其次，人工智能具備很強的知識表示能力。具體來講，就是人工智能對信息的行為，能夠像人類智能一樣，對模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強的語音識別和抽象功能。前者主要是為了對模糊信息加以處理。而后者主要是為了對信息重要度加以區分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機器提出具體要求便可，至于復雜的解決方案就交給智能程序了。
1.2 智能多媒體技術。首先，人機對話更加靈活。傳統多媒體在人機對話方面極為欠缺，導致教學單調乏味，不能取得預期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠實現人機自由對話和互動，同時還能結合學生實際對學生的問題給出不同層次的答案。其次，教學可行性更強。由于學生在認知能力和個人素養方面都存在差異，而且學習主動性也不盡相同，人工智能必須要結合學生實際學習狀況，為每一位學生設計制定個性化的學習計劃和學習目標，對學生進行針對性較強的教學，真正實現因材施教。再次，具有強大的創造性和糾錯性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實際教學過程中，智能多媒體可以對教學雙方的行為進行智能評價，以便能夠及時發現教學中的薄弱點，有助于實現教學相長，全面提高教學質量和教學效果。
2 計算機網絡教育的現狀
隨著現代科學的進步，網絡信息的發達，人們的教學觀念和學習觀念都發生了前所未有的改變，網絡時代正全面到來。為了滿足現代社會對人才的實際需求，培養大量現代化優秀人才，計算機網絡教學模式業已成型并不斷完善。目前，高校正規教學模式依然是現代教學主流，盡管在系統傳授知識和規范培養人才方面具有無可比擬的優勢，但在資金投入、效益創收和時空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無法有效滿足現代教育的發展要求。
計算機網絡教學對傳統教學形成了巨大挑戰，并產生了深遠影響。它不僅有效彌補了傳統教學的時空限制缺陷，而且賦予了教學極大的樂趣性，吸引了越來越多的人積極投身到網絡教學建設中去，任何人無論何時何地都能夠通過網絡課堂去學習和提高。但目前計算機網絡教學發展仍處于探索期，在實際運用方面還存在許多問題：第一，計算機網絡教學中的學習支持服務體系尚不健全，導學手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務方式上缺乏針對性、策略性和積極性；第二，計算機網絡實驗教學中存在著空間分散、時間流動和自主性差等問題和弊端；第三，計算機網絡的系統承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實現計算機網絡考試的開放性，確保考試的客觀性、公正性、權威性，已經成為網絡教學發展的瓶頸；第五，計算機網絡教學中的核心支撐系統――CAI，還無法有效滿足和適應網絡教學的實際需求和發展要求。
主流CAI課件主要有兩種，一種是單機版的初級課件，包括簡單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網頁等。一種是高級的網絡版課件。該類課件主要以靜態圖文和動態演示組成的網頁為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實現師生互動、網絡答疑的一種改進型課件。初級課件在實際教學中以操作容易、更新及時和維護方便著稱，但實際上就是傳統教學手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動性方面有著不錯的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護復雜。因此，高級網絡課件是目前網絡教學中的主流課件，已經成為了計算機網絡課件的固定模板。改進型的網絡課件有效地解決了傳統多媒體在師生互動不足的問題。上述兩類課件是現在最為常見的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優勢，但作為網絡教學的重要手段，仍存在許多問題和弊端：無法實現因材施教，無法開展層次教學；作為教學的一大主體，學生在個性化交互操作方面仍有很大不足；對學習過程中出現的普遍問題無法進行智能統計、分析和評價等。
3 人工智能技術在計算機網絡教學中的運用
3.1 人工智能多媒體系統。（1）知識庫。智能多媒體已經不再是用來進行紙質媒體數字轉化的工具了，它應該具備相應完善的知識庫，而知識庫里的教學內容要結合教學實際和學生現狀進行針對性、個性化設計。同時，要實現知識庫資源的高度共享，并及時加以更新和補充，如此才能充分發揮知識庫的教學服務作用。（2）教學板塊。教學板塊的設計主要是出于教學綜合性考慮的，教學方法的創新是其關注的重點內容。該模塊的實現要以掌握專業知識、教學策略和人機對話等領域的知識為前提，結合學生實際學習現狀和特點，利用智能系統的現代化技術手段對知識和相關教育措施加以高效搜索。（3）學生板塊。及時掌握學生心理動態和學習狀況是智能網絡教學的一大特征，結合學生實際狀況加以智能評判，進而加以針對性指導和個性化輔導，實現因人施教和因材施教，全面提高學習效率和學習質量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統無法忽視和省略的關鍵模塊，整個智能系統的正常運行離不開人工程序操作，用戶需要通過用戶終端將教學內容上傳到網絡教學平臺，才能順利完成教學。
3.2 人工智能多媒體教學的發展。（1）加強與網絡的結合。隨著網絡技術的成熟，智能網絡教學與網絡之間的關系日益緊密，多元化、多維度網絡空間日益成為一種趨勢。互聯網具有信息量大、更新速度快、超時空性等優勢，加強與網絡的結合是人工智能計算機網絡教學未來發展的重要方向。（2）加強智能的應用。人機對話、機器指導的教學模式將成為未來網絡教學的核心模式，傳統教師的角色將逐漸被計算機取代。最為典型的就是現代智能導航系統。（3）加強系統軟件的研發。系統軟件的更新日新月異，舊的系統軟件已經無法有效滿足網絡發展的時代要求，加強系統軟件的研發以便充分滿足網絡要求，更好地幫助學生解決實際問題，進而提高學習效率和教學質量。
4 結束語
人工智能技術在計算機網絡教學中的運用將為現代化教育提供新的發展思路，將全面改善網絡教學環境，拓展學習服務渠道，提高計算機網絡教學質量，并有可能徹底打破計算機網絡教育的時空限制，全面加強網絡教學的開放性，實現網絡學習的個性化、人性化和智能化，充分落實以學生為本的教學理念。未來CAI技術的進一步成熟將全面提高網絡教學的整體格局，我們有理由相信，智能網絡教學將迎來全新的發展春天。
參考文獻：
[1]劉廣鐘，高軍，劉，李吉彬.報文分析技術在計算機網絡教學中的應用[J].計算機教育，2014（01）.
[2]趙冉，朱西方.仿真技術在高職計算機網絡教學中的應用探討[J].河南科技，2014（01）.
關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域
自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。
1.人工智能和大數據與“工業革命”
2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數據與金融的未來
“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數據與“專家系統”
電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數據與教育變革
面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。
5.人工智能和大數據應用的共性需求
人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。
6.人工智能和大數據的展望
大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
關鍵詞:計算機網絡;人工智能技術;應用分析
隨著科學技術水平的不斷提升，人工智能技術的應用范圍也在不斷的擴大，且取得的應用成效也是十分顯著，尤其是在計算機網絡技術中的應用，不僅改變了人們的生活方式，為其日常生產生活提供了十分便利的條件，而且也推動了各行各業的迅速發展，使其整體工作效率和工作質量較以往有著質的飛躍，因此，對計算機網絡技術中人工智能技術的合理應用進行深入的研究，很有必要。
1計算機網絡中人工智能技術的應用優勢
1．1實用性優勢
隨著計算機網絡技術的全面普及，人們對其實用性也會提出較高的要求，這種情況下，就需要人工智能技術的有效加入，才能滿足人們這種高要求。因為人工智能技術是一種能夠模仿人類思維與行為，代替人工來完成一些難度較大、復雜繁瑣工作的綜合應用技術，其具有較強的學習能力，在計算機網絡中，人工智能技術可以促進計算機系統完成一些高難度數據推理核算工作，進而幫助人們更快的提高工作效率，使其能夠節省大量的網絡查找時間，提高生活質量。由此可見，在計算機網絡技術中，人工智能的開發與應用，具有十分突出的實用性優勢。
1．2網絡管理優勢
現如今，計算機網絡技術已成為人們日常生活中不可缺少的一部分，隨著其應用范圍的不斷擴大，對其網絡安全性也會提出較高的要求，而要想實現這一目標，就需要人工智能技術的大力支持，這樣才能更好的提升計算機網絡技術的實用性，使其能夠協助人們處理一些高難度、較大復雜性的問題。同時，也能夠實現對計算機網絡的智能管理，使大數據的存儲更為安全、更為可靠，進而為人們更好的進行信息交流創造良好的網絡環境。因此，對于計算機網絡技術而言，人工智能的開發與應用，具有十分突出的網絡管理優勢。
2計算機網絡中人工智能技術的具體應用方案
2．1在網絡安全管理方面的應用
盡管計算機網絡技術已經覆蓋到人們日常生產生活的方方面面，但是卻因為以往計算機網絡安全管理系統的不完善，而出現很多不良的用戶體驗。基于此，為了確保網絡運行環境的有序性和安全性，就要運用人工智能技術來對現有的網絡環境進行全面的凈化，并對已經存在的網絡安全問題進行有效處理。通過人工智能技術的介入，當前計算機網絡中的防火墻系統已逐步實現了智能化管理，其可以運用較強的記憶功能、統計功能以及概率方法等，對海量運行數據進行快速的處理和分析，以便能夠在第一時間發現病毒捆綁的問題或惡意網站的存在，并及時對這些現象進行過濾處理，進而全方位保證數據信息的存儲安全，為用戶營造更加安全、可靠的網絡環境。
2．2在網絡信息管理方面的應用
隨著計算機網絡用戶的不斷增多，人工智能技術的網絡服務能力也在與日提升，尤其在信息搜索方面。因為以往人們在利用計算機搜索網絡信息時，常常需要浪費大量的時間才能獲取到。但在人工智能技術的介入后，這一問題就得到了徹底的解決，計算機網絡技術不僅為人們提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且還能通過關鍵詞的輸入來對網絡信息進行精準定位，進而根據用戶的個人喜好、搜索習慣等優先推送一些符合用戶心理需求的網絡信息，這樣既節省了網絡搜索時間，提高了信息搜索的精度，同時，也對計算機網絡技術的不斷發展起到了較大的促進作用。
2．3在打擊犯罪方面的應用
目前，網絡犯罪己成為最為常見的犯罪類型之一。基于此，提高計算機網絡的防護性能，嚴厲打擊網絡犯罪就成為有關部門勢在必行的工作趨勢。而要想高效完成這項任務，就需要利用人工智能技術來提升計算機網絡的安全性和穩定性，不僅要構建智能化的網絡安全管理系統，而且還要增強計算機數據信息自動化采集功能，使其在數據采集過程中，能夠有效識別安全數據和系統漏洞，這樣才能從根本上保護用戶信息安全，預防網絡犯罪的發生幾率，進而最大化突顯計算機網絡安全運營中心的運營效率和網絡管理水平。
2．4在科技教學方面的應用
現如今，隨著教育改革的不斷深入和落實，計算機網絡技術與教育教學的有機結合已成為各類各級院校必須重視的工作內容之一，而為了最大化確保科技教學質量，就要積極采用人工智能技術來提高教師的教學水平和教學質量。在實際運用時，不僅要利用該技術為學生構建智能化的學習平臺，讓學生能夠借助網絡學習資源形成自主學習的意識和積極性，提高其綜合學習能力。而且還要通過人工智能技術的優勢來提升教師的職業素養和專業知識，讓其在實際教學過程中，能夠推陳出新，采取現代化的教學理念和教學方法，這樣才能更好的提高教學質量，滿足學生的求知欲望。
1.1確保網絡系統的穩定運行
在網絡技術的管理中，有關工作者務必檢測與控制一系列不同的網絡資源，這樣才能夠保障網絡運行的穩定。在此過程中，應有效把握系統資源的狀況，并且進行合理分析，如果存在異常，需要異常關注，強化狀態監控。通常而言，網絡系統的運行狀態都是高速化的，這就要求綜合把握網絡系統每時每刻的情況，人工智能可以有效地確保網絡系統的穩定運行。
1.2具備非常強的協作能力
當今，計算機網絡的規模日益龐大，系統結構日益復雜化。因此，單一管理網絡系統越來越暴露出缺陷，這不利于計算機網絡技術的進步，應用人工智能技術能夠層次化地管理網絡，確保計算機網絡運行的穩定性.
1.3具備高效的非線性處理能力
以之前的網絡控制理論作為視角而言，難以高效地管理計算機網絡安全，這是因為網絡系統具備復雜的拓撲結構，較難估計用戶的操作行為，進而難以保障網絡管理中的高度線性管控。人工智能具備非常強的模擬以及學習技能，因而能夠有效地解決非線性問題。
2人工智能在計算機網絡技術中的具體應用
人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要技術工作者在把握人工智能發展現狀基礎之上，堅持實用性與科學性的原則，基于多個維度出發，根據計算機網絡技術的發展趨勢和方向，促進高效、科學地應用人工智能技術。
2.1人工智能在計算機網絡安全監控中的應用
在控制環節中應用人工智能技術，有效地實現了當前時期管理計算機網絡工作的需要，在管理工作中應用控制技術的流程是系統化的。具體而言，應用人工智能控制技術先應采集和處理數據信息，在此過程中，以特定的形式儲存有關的數據，方便之后提取與應用。為了便于應用信息和管理工作者實施人工操作，要求設置控制界面，以使良好的人機交互界面形式形成。并且，為了有效地處理突發的計算機網絡管理現象，在人工智能控制組成部分中，應優化報警和監控部分，以實時監控計算機網絡的一系列運行環節，保障如果存在運行缺陷，人工智能控制技術可以迅速和及時地進行識別，保障監控有效性。針對管理時存在的報警情況，能夠以圖像、電話、語音信息輸出報警信息，通過各種各樣的報警方式，提高了報警工作的有效性，管理工作者能夠結合報警信息，實時解決一系列突發現象，以使技術損失減小。還能夠應用人工智能控制技術設定權限，各種管理工作者因為工作崗位職責或管理工作水平存在不同之處，所以在設置管理權限的基礎上可以有效防范管理工作者管理失誤形成的風險。并且，也方便管理計算機網絡管理工作者自身，以貫徹實施管理職責。
2.2人工智能在計算機網絡數據處理中的應用
應用人工智能技術可以顯著提高計算機網絡處理數據的能力，人工智能技術能夠進行計算機科學預測和動態模擬，進而以技術上支持開展一系列網絡管理事宜，特別是針對預設性管理事宜，方便管理者進行管理活動，降低了額外投入的管理成本，奠定了之后處理數據和其它有關管理工作的良好基礎。為了更好地在計算機網絡數據處理中發揮人工智能技術的優勢作用，工作者應立足于實際現狀，切入人工神經網絡，結合建構的人工神經網絡機制，有效預測和處理一系列的網絡信息。具體而言，人工神經網絡可以結合實際運行的計算機網絡狀況，迅速取得網絡運行的重點參數，且對比網絡標準跟取得的參數，再輸出對比結果，從而直觀呈現計算機網絡。通過神經元件的閾值和連接權銜接輸出值、輸入值，以使最理想的擬合函數形成，基于人工神經網絡框架體系下，可以高效處理計算機網絡運行中的一系列中心數據，特別是在閱讀計算機網絡中一系列技術參數和設備運行狀況的基礎上，確保人工智能技術可以迅速地預測管理過程中存在的缺陷，且高效設置應對缺陷的方案，此操作因為要求運算很多數據，為此，應前移數據信息處理工作，以建構計算機網絡預測網絡和動態模擬網絡。
2.3人工智能在計算機網絡模型中的應用
縱觀實際運行的計算機網絡狀況而言，遺傳算法相比較于其它算法，其也屬于一種計算機網絡數值模型，具備的優勢是處理信息高效、模型簡單等，并且屬于一種人工智能被應用于計算機網絡模型當中，從某種意義上來講，遺傳算法使智能化的模型實現。針對一些潛在的問題，遺傳算法可以迅速地實施綜合梳理和評估，提高了處理數據的有效性。在實際建構模型時，技術工作者應先調整編碼環節，在優化編碼的基礎上，從技術上支持實現遺傳算法，基于該思維模型的引導之下，工作者務必有效設置數學模型，以體現編碼的價值。具體而言，在設置數學函數模型時，應兼顧計算機網絡的評估適應性和初始狀況，在處理以上兩種數據信息的前提條件下，盡可能更科學地提升遺傳算法評估計算的準確性。兼顧到遺傳算法的技術特點，在管理計算機網絡的情況下，能夠耦合處理地理信息系統和遺傳算法，結合地理信息系統的空間屬性，實現遺傳算法處理空間數據效果的持續提高，很好地發揮儲存數據、分析數據、管理數據環節上遺傳算法的價值，從而建構高效化的數據處理體系，真正使當前時期發展計算機網絡的需要實現，將尤為高效、便捷的用戶體驗提供給用戶。并且，切入遺傳算法，可以實時監管計算機網絡的工作狀態，對于網絡的運行而言，倘若存在有關的問題，工作者可以結合遺傳算法迅速獲得反映，從而奠定檢修和排除故障的良好基礎，以及實現計算機網絡故障出現概率的顯著減小，保障網絡更加穩定地運行。
2.4人工智能在教育領域中的應用
在當今改革教學的進程中，課堂教學中業已日益普遍地應用先進的互聯網技術。教育教學中應用人工智能技術，可以很好地激發學生的學習興趣以及學習積極主動性，因而可以實現教學效率和質量的提升。結合當前時期的應用現狀而言，人工智能的應用重點表現為早教方面，尤其是出現的AI智能機器人，推動早教向一種全新的教學視角轉變，使教學并非僅僅限制在教材文本上。除此之外，互聯網與人工智能的統一，還可以實時處理課堂教學中的一些問題，針對難以解答的問題，能夠迅速、準確地搜索，從而實現更加理想的教學效果。
2.5人工智能在大眾生活中的應用
基于社會經濟的進步，人工智能技術業已逐步應用于人們平時的生活過程中，像是智能家居的出現大大方便了人們的生活，實現了人們高層次的生活需求。像是當今經常見到的窗簾智能控制、燈光智能控制，以及存在的智能家居遠程控制系統等，都很好地呈現了人工智能的優勢作用和極大的便捷性。因此，在人工智能將來的發展中，大眾的生活中必將普遍地應用人工智能技術，從而將尤為優質的生活服務保障提供給人們。
AI最先商業化的項目，應數2011年初次亮相的IBM人工智能認知系統Watson。2016年，借助商務領域的積累切入具體應用，Watson的商業模式逐漸明朗，并為IBM的第四次轉型貢獻了亮麗業績。
然而還不夠快。受傳統業務下滑拖累，IBM 2017年一季度營收繼續下滑。
拖著鉛球，Watson在與未來賽跑。
百年商業帝國的第四次轉型
與眼下最熱的圍棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一開始便是為解決商業問題而生，其方向是商業領域的增強人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，幾個人工智能專家告訴IBM高級副總裁約翰？凱利，他們要創建世界上第一個處理非結構化數據、可與人互動的人工智能系統。2011年人工智能認知系統Watson初次亮相，就打敗了美國問答游戲電視節目《危險邊緣》的連勝紀錄保持者和最高獎金得主。2014年，IBM專門組建Watson部門，并陸續投入數十億美元。
2011年IBM百年之際，《經濟學人》周刊曾撰文總結IBM三次重大轉型：從機械制造到計算機制造、從大型機制造到包括個人電腦在內的分布式計算機系統、從計算到服務。2016年初，IBM董事長兼CEO羅睿蘭宣布IBM正式進入第四次轉型，目標是成為一家認知解決方案云平臺公司，“未來五年，我們所作的每一個決策，無論個人或專業機構，都將受到Watson的協助。”
2017年4月，“天工開物 人機同行”2017 IBM中國論壇在北京舉行，IBM展示了其作為認知解決方案和云平臺公司在全球范圍內的突破性進展，及與中國本地伙伴在電子、能源、教育、汽車、醫藥、高性能材料及相關服務等行業或領域的合作成果：
神思電子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和醫療行業鎖定“智能客服”、“實體服務機器人”和“自助設備智能升級”領域，提升服務質量與效率。與杭州認知合作，應用IBM Watson腫瘤解決方案幫助中國醫生獲得循證型癌癥診療的決策支持，從而為患者提供個性化治療方案。隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺構建綜合能源云平臺，為工業商業企業構建完整的客戶能耗視圖、用能預測及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服務體系。
此外，IBM為上海世外教育集團打造“兒童英語口語辨識及評價系統”幫助6-15歲學生學習英語，與禾嘉股份共同推出基于區塊鏈的醫藥采購供應鏈金融服務平臺，在精細化工行業，默克正在利用IBM IoT技術打造全新智能物流與智能工廠，而一汽大眾也將采納IBM大數據、云計算、認知計算等技術打造佛山創新中心，建立智能工廠。
除了垂直行業，IBM“商業人工智能”也在為專業人士提供增強智能，提高工作效率和業務水平。目前，Watson系統已進入法律、醫療、教育、金融，零售，服b設計等60多個職業領域示范人機協作，將專業人士從重復勞動中解放出來。論壇上，IBM大中華區董事長陳黎明表示，“我們相信，企業大規模采用人工智能技術的爆發期就在當下，并將為各行業和專業帶來巨大的創新價值。”
拖著鉛球賽跑
商業的殘酷在于，僅憑方向正確，未必能贏得賽跑。除了亞馬遜、微軟、谷歌這樣的外部競爭者，IBM對云計算和Watson孤注一擲，更大的壓力來源于自身：新興業務的增速能否超越傳統業務下滑的速度。
4月19日，IBM2017年一季度財報，其“戰略業務小組”（IBM重點發展的云計算、分析、社交、安全及移動產品）營收增長12%，至78億美元。Watson所屬的認知解決方案業務板塊營收同比增長逾2%，達41億美元；云計算業務營收增長33%至億美元，凈收入為23億美元。
與戰略業務表現亮麗形成對比的是，受傳統硬件和軟件業務增長停滯的拖累，IBM整體業績依然繼續在下滑：公司一季度營收同比下滑2.8%，降至181.6億美元，低于預期的184億美元。其公司營收連續20個季度下滑，并創下2002年一季度以來最低水平。
財報后，IBM股價下跌超過8美元，跌幅近5%。其大股東伯克希爾哈撒韋2016年報顯示持有8120萬股IBM，也就是說，如果巴菲特一季度沒有減倉，將損失約6.5億美元。
有趣的是，之前盡管和比爾？蓋茲關系很好，巴菲特開始嘗試購買科技股的時候，并沒有買微軟的股票，而是選擇了IBM，幾乎全程體驗了一把IBM轉型帶來的緩慢復蘇。
2015年，巴菲特入股IBM時正是其收入連年下滑之際，2016年初，IBM股價已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM財報顯示，IBM云業務當年實現137億美元營收，同比增長35%，占IBM全年總營收的17%；云業務年化營收達86億美元，同比大幅增長63%；計入“技術支持及云平臺”項目的年毛利率達41.9%；以Watson為主的IBM認知解決方案營收達182億美元，毛利率高達81.9%。2016年，IBM股價上漲了20%。
2014-2016年，IBM猶如傳統企業轉型的一個縮影：借助自身在商務領域的積累，在云服務和人工智能領域大力投資，切入具體應用，商業模式逐漸明朗。
并購與合作
IBM對云服務和Watson期許甚高，Watson的十年布局也逐漸步入收獲季。隨著醫療、物聯網、金融、零售、時尚、教育等多個行業標志性樣本的出現，Watson的商業版圖正在擴張。
Watson成為全球醫療健康第一人工智能系統，其秘籍是不斷吸收大量非結構化數據并加以學習。為了“喂飽”Watson， IBM不斷收購醫療健康領域的公司，兩年間花費超40億美元。除了加大并購，IBM為拓展商務版圖同時也采用了更實際的方式：與垂直領域巨頭合作，補充基礎數據和垂直行業領域的專業知識。
2016年10月，IBM宣布與通用汽車合作，Watson為其新版車機系統OnStar提供技術支持；與全球教育機構培生合作，Watson為其學生提供自然語言下的學習指導。今年3月19日，IBM認知商業戰略在中國正式落地一年之際，萬達網絡科技集團與IBM在北京簽訂戰略合作協議。萬達網絡科技集團正式進軍公有云業務領域，萬達也將成為Watson在中國落地的重要基礎設施。
從另一方面來看，萬達選擇IBM，很大程度上是由于IBM這部分業務的體量。IBM云業務在2016年實現137億美元營收。亞馬遜AWS 2016年營收122億美元；微軟未透露Azure云業務的實際營收，摩根大通分析師估算約26億美元；谷歌也未披露云計算業務營收，外界估算在10億美元左右。從總體營收規模來看，IBM云計算業務其實并不輸于AWS、微軟云和谷歌云。
