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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篇人工智能技術論文，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：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。
1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
關鍵詞：人工智能計算機技術
一、人工智能的定義
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
二、人工智能的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。
(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。
2.在工程領域的應用
(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。
(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。
三、人工智能的發展方向
1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。
2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。
參考文獻:
[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦,2008.
[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.
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[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).
[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).
關鍵詞：人工智能 電氣 自動化
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支 它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器．該領域的研究包括機器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制，電力電子技術、信息處理、試驗分析 研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現機械的自動化，讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展．也有利于提高電氣設各運行的智能化水平．對改造電氣設備系統，增強控制系統穩定性．加快生產效率都有重大意義。
1、人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬，延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質．并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究飛速發展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學的一門學科。人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。
當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面．計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸 傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產．流通、交換、分配等關鍵一環．實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。
2、人工智能控制器的優勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統一開發。這些Al函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢．這些優勢如下：
(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當調整(根據響應時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。
(3)它們比古典控制器的調節容易。
(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數據也能設計它們。
(5)運用語言和響應信息可能設計它們。
總而言之，當采用自適應模糊神經控制器、規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。
3、人工智能的應用現狀
隨著人工智能技術的發展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產品優化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。
3.1 優化設計
電氣設備的設計是一項復雜的工作 它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進．使傳統的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。
3.2 故障診斷
電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發揮其優勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡。
變壓器由于在電力系統中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術在發電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。
3．3智能控制
人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開．但在電氣設備控制領域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應用實例最多。
4、結語
人類智能主要包括三個方面．即感知能力．思維能力 行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的 機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應用體現在問題求解．邏輯推理與定理證明，自然語言理解 自動程序設計．專家系統，機器人學等方面，而這諸多方面都體現了一個自動化的特征．表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化．因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。
參考文獻：
[關鍵詞]人工智能技術；空中交通管理；應用措施
中圖分類號：V453 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）15-0391-01
1 空中交通管理現狀分析
空中交通管理工作是利用現代更為先進的技術要素來實現對飛機飛行狀態的跟蹤、管理和控制，借助技術平臺反饋諸多數據和信息。這是保證飛機平穩、安全飛行的重要條件。空中交通管理的主要工作就是及時維護和管理空中交通安全運行過程中出現的問題，科學控制整個空中交通運行環境中的飛行秩序，以保證飛機飛行的安全性和暢通性。空中交通管理工作的開展需要專業的空中交通管理人員，其主要負責空中交通管理服務工作和緊急應對操作，掌控某段時間內空中交通流量值，并根據交通流量情況采取一系列的管理措施，旨在確保飛機的正常飛行。現如今，我國交通管理體系不完善，管理技術不夠成熟，交通管理評估體系不健全，這些都是當前亟待解決的重要問題。
目前，我國在空中交通管理上的規范充分借鑒了國外的相關內容，仍舊保持著國外的交通管理方式，借助國外的相關規范和條文，實現對國內空中交通的有效管理。相較于國內，國外在空中交通管理上的規范更為成熟，起步比較早，且發展速度比較快。比較國內外的交通管理體系，國外的更加具體、完善。在交通流量統計上，我國借鑒了美國的ETMS空中流量管理系統，還適度參考了來自歐洲的CFMU中央流量空中交通系統，將多種先進的技術相互結合，最終形成了先進的管理體系，為空中交通管理工作的實施提供了條件。
2 空中交通管理人工智能系統構成簡述
人工智能技術在空中交通管理中的應用有助于建立人工智能輔助系統，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘記采用不同的技術和運作概念也會帶來不同的空中交通管理模式，特別在新技術層出不窮的今天，我們更不能忽略這個方面。”它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空間與時間利用率，對空中飛行沖突進行有效的預測與解決。空中交通管理的核心是科學合理安排空中交通流量。飛行流量的智能化管理、飛行沖突的預測、飛行沖突的解決等方面是人工智能輔助系統研究的側重點。空中交通管理人工智能輔助系統由飛行流量管理模塊、沖突探測與解脫模塊、輔助決策模塊等三個附屬系統構成。這幾個模塊間的關系是在沖突探測與解脫模塊與飛行流量管理模塊之中滲透輔助決策模塊，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測與解脫模塊系統，它們能夠為空中管制員提供有效的決策輔助信息，切實減輕空中管制員的工作負擔，提高空中飛行的安全性與管制效率。
3.人工智能系統在空中交通管理中的實現方式
在空中交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，保證可以提升空中交通管理工作質量。
3.1 人工智能系統飛行流量管理輔助決策的實現途徑
人工智能系統中的子系統模塊飛行流量管理模塊主要結合了空域資源的空閑概念和輔助決策以及A算法。人工智能系統飛行流量管理模塊主要在飛行流量管理管理數據庫的基礎上，對相關的數據進行存儲和讀取，并對空中交通流量進行預測，以預測飛行沖突。在建立A算法數學模型時，主要參考基本容量模型。A算法數學模型主要用來對空中航班您進行靜態和動態的排序，人工智能系統就是通過這種途徑實現飛行流量管理輔助決策的。
其中在建立飛行流量管理數據庫時，要給予充分的重視，因為保證飛行流量管理數據庫的建設客觀、準確是非常重要的。因為，飛行流量管理數據庫中的數據可以直接的影響到輔助決策的有效性，如果數據不準確，那么人工智能飛行流量管理模塊所做出的輔助決策也就沒有任何參考價值，因此，要保證飛行流量稻菘庵械氖據及時、準確和可靠。另外，ODBC是開放數據庫間的互相連接的基礎，也是進行連接的標準，還可以提供標準接口給SQL語言的存取；然后再對數據庫的信息進行仔細的分析，通過飛行動力學計算出飛機降落的具體地點和時間，以便合理的對航班進行安排；在預測飛行流量沖突時，主要是通過比較流量和相應的容量，將相關的沖突的飛機架次、沖突時間和沖突地點列出來。
3.2 人工智能系統飛行沖突探測與解脫輔助決策的實現途徑
人工智能系統中的飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊主要的工作就是將高效的避免飛機碰撞的方案提供給空中交通管制員，管制員作為一名工作人員，在工作中必定會產生一定的誤操作，這也是不可避免的，然而，飛行沖突探測與解脫輔助決策系統可以對管制員決策中存在的不足進行彌補，并分析飛行沖突的情況，以找出有效的解脫方案。
飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊在進行推理時，為了完成其推理過程，需要遵循一定的規則：避免碰撞方案確定規則、航空器優先級別評定規則、建立避撞路線規則等。
4 空中交通流量管理措施
4.1 對空中流量進行實時控制管理
在行業中，實時流量控制是極為有效的流量管理措施，但是這種手段的技術性不夠，在實施中缺乏合理性，也不夠靈活。雖然空中管理系統流量控制工作，但是很多時候并不是空中管理因素導致的。實時的流量控制是航空以及機場等各方面保障能力受到限制，空中管理單位及時響應進行的，比如遇到惡劣天氣或者突況。各單位之間對信息的掌握是不對稱的，并且不能及時傳遞信息，因此空中管理系統通常是被誤解的。不僅需要對先進的流量管理軟件進行開發研究，使流量控制更加科學合理，還能夠使信息傳輸和流通的渠道得以拓寬，使關鍵性的信息能夠得到很好的傳遞，而且各單位之間也能有足夠的時間應對空中的不利影響。
4.2 擴大空域自由
如果空域有很大的自由度，飛行流量的疏散程度就會增大，能夠很好的解決空中交通擁擠的問題。如果航空器飛行的空域范圍比較小，空中交通流量集中的程度就會增大。當前科學技術不斷發展，作為空中交通管理部門，需要對飛行模式進行改變。在實際工作中，如果航空器不需要地面導航制定的航線飛行，地面管制單位有比較先進的雷達系統進行控制，空中交通飛行的安全性和運行效率就會得到提升，能夠高效的利用空域，增加飛行的流量。
4.3 優化空中交通流量管理方式
當前我國空中交通流量管理水平還比較低，現有的管理方式無法滿足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不強，不同領域間的溝通不足，使區域管理方式也存在比較大的差異，管理效率不能得到全面提升。我國東南沿海比較發達的地區使用雷達進行管制，但是中西部經濟欠發達地區，還使用程序管制方法。雷達管制的飛行間隔時間會減少，能夠使空域容量增加，空中流量更加順暢。
結語
在控制交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，并對其進行全面的分析與處理，創新人工智能技術的應用方案，并針對人工智能技術等全面開展相關活動。
參考文獻：
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（蘭州資源環境職業技術學院信息管理系，甘肅蘭州730000）
摘要：進入21世紀，隨著信息技術的不斷發展，將人工智能技術應用于兒童玩具當中是人工智能技術應用的一個趨勢，基于人工智能的語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等領域的研究，使用計算機程序，以效仿人類大腦為主要目的，包含采集、分析、處理、反饋等功能，設計出模擬人類的智能玩具。本文通過對人工智能技術進行分析得出，將此技術應用于智能玩具當中會使玩具具有更加廣泛的應用前景。
關鍵詞 ：人工智能；學習型數據庫；智能玩具；兒童玩具
DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.05.054
中圖分類號：G614 文獻標識碼：A 文章編號：1671—1580（2015）05—0122—02
收稿日期：2014—12—10
作者簡介：康筱彬（1982— ），女，甘肅蘭州人。蘭州資源環境職業技術學院信息管理系，講師，碩士，研究方向：移動互聯網開發及應用。
計算機科學之父圖靈在1950年發表的論文《計算的機器和智能》中提出了機器智能的設想，并提出了著名的“圖靈測試（Turing Test）”，用以驗證機器是否擁有智能。測試指出讓機器和人進行交流，如果人無法判斷交流的對象是人還是機器，就說明這個機器擁有智能。著名導演斯皮爾伯格在經典電影《人工智能》中講述了一個不僅擁有思維更具備情感的機器人，通過這部電影，觀眾對于人工智能這一學科的研究目的有了清晰的認識：讓機器模擬人的思維方式。影片雖然是虛構的，但是隨著智能技術的發展以及數據挖掘等技術研究的不斷深入，智能玩具已經悄然出現。
2014年1月6日至9日，在第40屆香港玩具展中智能玩具已經占有一席之地。有別于以往的數碼玩具，智能玩具不僅有精密的設計、絢麗的外表，同時，其具備的多種功能應用能夠充分地滿足兒童的好奇心，智能技術的應用讓每個兒童都擁有了一個個性化的玩具。而且不少智能玩具還具有特定的功能，比如治療型玩具，其主要目的是幫助孩童和老人舒緩壓力，或解決其他相關問題。許多傳統玩具也通過App與智能裝置合二為一，可見，將智能技術應用于兒童玩具之中也是未來發展的趨勢之一。
一、人工智能的定義
人工智能（Artificial Intelligence，AI）相對于自然人的天然智能而言，是指通過研究和構造智能機器或智能系統，來模擬和擴展人類的智能，讓機器具有某些思維。人工智能是計算機科學領域的一個分支，屬于綜合性的前沿學科。它的目標是了解智能的實質，并生產出一種全新的、可以以與人類智能類似的方式作出反應的智能型機器。該領域結合了計算機科學、信息論、心理學等多種學科。
二、人工智能的研究內容
人工智能經過近60年的發展，研究領域獲得了進一步的擴展，加之計算機技術的迅速發展，研究領域已經擴展到了自然語言處理、模式識別、圖像識別、數據挖掘、機器學習、智能接口技術、智能信息處理等。其中，數據挖掘、模式識別、機器學習和信息處理是構成智能玩具的核心技術，實現信息的采集、分析、處理和反饋等功能。
（一）數據挖掘。數據挖掘（Data Mining，DM）技術是指從海量的數據或者信息中獲取知識的過程。應用于人工智能則需要對設備接收到的所有知識進行表示、推理和搜索等三個方面的處理。通過這三個方面的處理，實現將接收到的知識與原有知識相關聯，借助推理技術中的各種推理演繹方法獲取新的知識。在知識的查找過程中，根據實際問題借助盲目式或啟發式兩種搜索方式，不斷地尋找可以利用的知識構造推理路線，最終獲得最優解。
（二）模式識別。人工智能涉及的模式識別通常是指用計算機代替人類或者協助人類進行感知的模式，是對人類感知外界功能的一種模擬。將人工智能應用于兒童玩具，就是要讓玩具能夠自動地獲取外界的知識，自動地對文字、聲音、圖像等信息進行識別。
（三）機器學習。學習能力是計算機模擬人類智能的重要標志，也是計算機獲取知識的主要途徑，是人工智能研究中最重要和最突出的一個方面。香農曾經說過：“一臺計算機如果不會學習，就不能稱之為具有智能的計算機。”由此可以引申出對智能玩具的判別標準，即其是否具有學習能力。智能玩具領域中主要采用兩種學習方法，即無監督學習和有監督學習。有監督學習是指在可以提供輸入和輸出時使用的學習方法，如決策樹學習、神經網絡等。無監督學習是指在不能提供有效輸入和輸出時使用的學習方法，如強化學習、進化學習等。
（四）智能信息處理。在如今這個信息爆炸的時代，更需要從海量的數據中獲取有價值的信息，從而利用這些信息進行決策、管理、檢索以及過程控制等。當前，具備多功能性、開放性和有效性等特征的圖形模式作為一種有效的智能數據處理手段引起了人們的重視。
三、人工智能應用于兒童玩具中所起的作用
游戲是兒童喜歡的活動，玩具是孩子游戲的物質基礎，它能讓孩子在游戲中獲得身心的同步發展。比如：益智類玩具主要用于發展孩子的智力，體能類玩具則主要用于增強孩子的體質。智能玩具在兒童成長過程中所起的作用大致可以歸結為以下幾點：
（一）提高孩子的言語能力。智能玩具中植入了智能芯片，使得它們能說會道，能歌善舞，可以與兒童進行交流。兒童在玩耍的過程中，有了可以對話的伙伴，便有了可以表達自己想法和情感的機會，這對提高其語言能力能夠起到很大的幫助作用。同時，當孩子有了表達的欲望和表達的渠道時，家長就能夠給予孩子語言方面的表達技巧。
（二）提高孩子的辨認能力。智能玩具一般具有與孩子互動的功能。比如：會教孩子辨認其左右手、進行簡單的四則運算、辨認簡單的物品（如水果、蔬菜）等。孩子在與這些玩具互動的過程中，聽到伙伴交待下來的“任務”，會產生好奇心并且積極思考，在此過程中，孩子的辨認能力會進一步得到提高，對智力的增長也會起到幫助作用。
（三）提高孩子的肢體協調能力。孩子在與智能玩具做游戲的過程中會有互動，比如：孩子將一盒積木砌出圖形，或者學習玩具的一些動作等，在此過程中，除了會運用到大腦外，還需要手等其他身體部位的配合，對孩子的肌肉運動、腦部發育以及身體機能的發展都具有很大的裨益。
（四）調節孩子的情緒。孩子的世界同樣也伴隨著喜、恕、哀、樂這些情緒，當負面情緒來臨時需要相應的發泄方式。對于孩子來說，玩具就是伙伴，就是朋友，他（她）們可以通過玩具來發泄這些負面情緒。同時，玩具所具有的音樂播放、故事講述等功能，又能起到調節兒童情緒的作用。
（五）提高孩子的社交能力。大人有社交，孩子同樣也有，同學、朋友、老師都是他（她）們的玩伴，如果一個孩子從小就缺少溝通的機會，就容易養成不愛說話或者不敢說話的性格。而智能玩具就具備能說會道的功能，孩子們與玩具進行交流就避免了不愛說話或者不敢說話的狀況，即使對待陌生人，也可以很快進行交流了。
四、展望
人工智能學科的出現與發展不是偶然、孤立的，它與整個科學體系的發展與演變密不可分。21世紀，各學科蓬勃發展，高新科技層出不窮，人工智能也一定能夠在時代的要求下實現多學科的交叉研究，通過與信息技術、軟件技術、生物技術、腦科學、電子技術、網絡技術等研究領域更加緊密地結合，研制出與人類智能水平相當的智能軟件和智能機器。21世紀將成為智能技術快速發展的世紀，信息時代的特征也促使人工智能學科形成三個分支，即行為主義、聯結主義和符號主義，在信息論的啟示下形成統一。人工智能在多學科的交叉發展與研究中，一定會掀起一場智能技術的革命，走向人機協同解決問題的新紀元。
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參考文獻］
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人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。?
（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。?
（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：?
（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。?
參考文獻：?
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關鍵詞：人工智能；教學內容；教學方法
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世紀五十年代后期興起的利用計算機模擬人類智能活動去求解問題的學科，與空間技術、原子能技術一起被譽為二十世紀三大科學技術成就，目前廣泛應用于專家系統、機器翻譯、語音識別、文字識別、計算機視覺、機器人、電子游戲等方面，已經成為計算機技術發展以及許多高新技術產品中的核心技術。
為了適應人工智能技術日益廣泛的需要，國內外高校普遍開設了“人工智能”方面的課程，特別是作為計算機方面專業的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業本科生開設“智能控制”選修課，1996年為自動化、計算機、機械等專業本科生開設“人工智能導論”、“人工智能及其應用”課程。目前，我校軟件學院、信息學院、機電學院都開設了“人工智能導論”課程，已經成為計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其目的是使學生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學習和掌握人工智能的基本技術和前沿內容，拓寬知識面，啟發思路，為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識，提高學生應用開發軟件的能力和水平，為今后在相關領域的研究和應用奠定更為堅實的基礎。因此，建設好“人工智能導論”課程具有重要意義和很廣的受益面。
由于人工智能是交叉學科，涉及面廣、內容抽象、不易理解，學生往往有望而生畏的感覺，在教學過程中，老師教、學生學都比較吃力。為了更好地實現上述教學目標，提高本課程的教學質量，協調好教與學的雙邊關系，使學生由望而生畏的感覺，變為有用有趣的感覺，根據已有人工智能課程在教學與實踐方面的經驗和方法，結合“人工智能導論”課程的近幾年教學實踐，對課程的教學體系、教學內容、教學方法、教學手段、考核方式等方面進行了探索總結。
2 調整與優化教學體系和教學內容
“人工智能導論”是計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其研究領域及內容十分豐富，涉及的基礎面廣。因此如何選好教學內容，既能使學生了解本領域的概貌，又能適合學生的基礎，便于他們在有限的時間完成學習任務，是一件重要而又困難的事情。
進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們修訂了“人工智能導論”的教學大綱，對教學內容進一步優化和更新，極大充實了各個系統的內容。我們確定的教學內容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內容、主要研究領域及發展過程；第2部分是知識表示，推理和搜索技術，討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應用研究領域，包括專家系統、自然語言理解、機器學習、人工神經網絡、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎理論，是人工智能的重要基礎，應該循序學習。第3部分是人工智能的應用，由于每個研究內容都相對獨立、自成體系且有其專門的學術著作研究、熱點，因此針對高等院校的本專科生來說，不必循序學習，而且結合專業特點可以選擇其中幾個研究領域。例如對自動化專業的學生來說，可以選擇專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等，同時可增加在自動控制領域的應用，包括專家控制、神經網絡控制和進化控制等熱點：而對計算機科學與技術專業來說，可以選擇專家系統、自然語言理解、機器學習等，并輔以動物識別系統、語音識別系統、智能機器人等實例。總之就是要把握課程性質和教學目的，調整本課程教學體系，優化教學內容，讓學生以有限的時間學到人工智能的基礎知識和基本方法。
另外，在選擇和確定教學內容時必須兼顧基礎知識和新興技術，注意與相關課程(如離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等)的鏈接，密切理論與實際的關系，通過課堂講授和課外訓練，注意學生能力培養，提高他們的學習效果和整體素質。
3 加強課程立體化建設和系列教材研究
在課程的立體化建設中，教材充當了地基的角色，所有的課程內容安排，無不體現出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎、實用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應用》課程教材導論部分概括性強，引人入勝；基礎部分系統全面，敘述深入淺出，循序漸進；應用部分密切理論與實際關系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎上，增加了證據理論、模糊推理、神經網絡等理論的一些典型應用，使學生能夠更深入地理解和應用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應用內容，以適應目前計算機翻譯、人機自然語言交互等技術日益廣泛應用的需要。系列教材適應了人工智能導論新課程開設的需要，反映了人工智能學科的發展，為人工智能課程確立了基本框架，發揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本校“人工智能導論”課程教學用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進了該課程的普遍開設，推動人工智能學科的發展。
為了配合教材第二版的教學和自學，在已有教學經驗和教學成果積累的基礎上，制作了高質量的教學課件和完整的教學視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時又研究與開發了網絡課程(http：//)，以更好地調動學生的學習興趣和主動性，促進本課程的教學改革。
包括主教材、電子教案、教學視頻錄像、網絡課程及教學資料庫等在內的課程立體化建設符合二十一世紀高校教學的要求，支持教師提高教學手段現代化的水平，更貼合學生的學習需求。
4 改革與創新教學模式和教學方法
在“人工智能導論”課程教學的過程中，我們積極探索教學新路，經過數年辛勤試驗，結合蔡自興教授等對人工智能課程的建設經驗，對課程的教學模式和教學方法進行了如下一些的改革與創新。
(1)通過多種途徑激發學生的學習興趣
“興趣是最好的老師”，“人工智能導論”課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導論性前沿課程，一般來說，學生開始學習興趣很大。但是，當一些學生開始接觸到抽象概念和算法時，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發和培養學生的學習興趣。例如，鼓勵學生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導向的啟發式教學、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準備了模糊控制技術及其應用、智能機器人技術與應用、智能交通、BCI(腦機交互接口)等專題，以及智能調度軟件、語音識別系統、動物識別系統、足球機器人比賽、機器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內演示，使學生擴大了眼界，增加了感性知識，達到提高學生學習興趣的目的與效果。
(2)面向問題的啟發式教學
人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學中，有意識的提出相關問題，提請學生思考，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進入教材中的解決方案，啟發學生求解這些問題，并進行分析和比較，從而強化了學生學習的主動意識和參與意識，提高了學生的學習積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時，提出“遺傳算法如何用于優化計算?”這一問題。針對該問題，先從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個簡單的例子，從特殊到一般地啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最終讓學生與教師一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。這樣，學生不但從中學習了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓練，取得很好的教學效果。
(3)課堂辯論與交互式教學
組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應用前景和其他比較等有爭議的問題。學生對這些問題展開了激烈的爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。例如，為了加深學生對智能機器人內涵的理解，我們組織了“機器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結合本課程內容及其相關知識，認真進行準備；辯論會上正反雙方唇槍舌戰，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達到了預期的效果。教學中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵或指定學生提問，也可由學生自由地就某個知識點進行主題發言后老師點評等。
(4)個性化學習與因材施教
在本課程教學過程中注意對學生因材施教和個性化教學。例如，通過組織學生進行讀書報告的形式，鼓勵學生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識地鼓勵優秀學生探討比較深層的內容，并輔導優秀學生將其成果以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。又如，在教學設計和實驗設計中，注意要求學習有余力和興趣的學生選作部分探索性、創新性的功課和實驗(選學內容，如模糊控制器的設計、進化控制等)，從而引導學生發揮個性優勢，達到因材施教的目的。同時注意分析學習較差的學生的具體困難，進行有針對性的指導。
(5)多媒體與網絡教學的使用
本課程在PPT演示文稿和網絡課程上，采用了大量的多媒體表現形式，如視頻、動畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識形象化，便于學生理解。例如，課內讓學生在線觀看涂曉媛博士的計算機動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環境中不斷的適應進化構成演示等，有助于加深學生對所學知識的理解，促進教學水平的提高，激發了學生對課程的興趣，使學生創新意識得到增強。此外，隨教材附贈的教學光盤和開發的網絡課程(http：//)提供了學生課外自學用的高質量的電子課件、完整的教學視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等，以更好地調動學生的學習興趣和主動性。
(7)理論與實踐結合
在教學內容安排上，注意理論聯系實際，適時布置一些人工智能實驗給學生進行課外練習。設計的課外實驗包括產生式系統實驗，歸結反演實驗，主觀Bayes推理網絡實驗，A搜索實驗，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統、兩車追趕模糊控制系統、神經網絡模式識別仿真、遺傳算法優化計算等實驗。通過實踐和參與，保持學習興趣，有助于學生對人工智能基本概念和難點的理解，掌握基本方法和技術，為從事智能系統應用開發打下基礎，從而達到教學目的。例如，我們組織學生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室，觀看機器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調度軟件等演示，密切理論與實際的關系。
我們在教學改革實踐中探索的這些教學方法，有利于充分激勵學生的學習積極性和主動性，有利于鼓勵學生發揮獨立思考和創新思維，有利于多方位培養學生學習發現問題、分析問題和解決問題的能力。
5 運用多樣化的教學手段和考核方式
5.1 多樣化的教學手段
采用現代信息技術進行教學，構筑“人工智能導論”課程的現代教學模式，是本課程的主要特點之一。教學過程中采用了多媒體教學課件和網絡課程相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等，進行教學。采用的方法包括：
(1)抽象知識內容的多媒體表示
通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機器人軌跡跟蹤、機器人臂取物、足球機器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件演示。
(2)通過PPT撰寫教案
精心編制PPT，組織好課件內容，做到圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解，便于教師講授。
(3)開發與應用網絡課程
“人工智能導論”網絡課程較好的實現了交互性、在一定程度上實現了學習過程的情景化。在交互性方面，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學習過程豐富有趣。
(4)先進實驗系統的觀摩與演示
利用我們的研究成果等有利條件，有針對性地對學生進行成果演示(包括智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件)，使學生知道學了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進一步誘導學生的學習興趣，鞏固了課堂所學知識，提高了教學質量。
教學效果通過上述先進的現代信息技術的應用，不僅極大地提高了學生的學習興趣和主動性，而且也取得很好的實際教學效果，提高教學質量。
5.2 作業、考試等教改舉措
(1)改革作業方式與方法
改變過去那種單純的書面習題作業，發展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中上交作業通過網絡進行，教師批閱后的作業也通過網絡返回給學生，實現了作業呈交和返回的網絡化。
(2)改革考試方式與方法
如何對本課程的考試方式進行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時正式作業成績(20％)和期末課程考試(70％)，進行綜合評分。期末考試有時采用綜合試題考試，出幾個大題目讓學生選擇其中幾個進行開卷筆試，當面交卷后評分；有時采用課外開卷論文結合或口試面試。最近，我們還對部分學生結合實驗或實際問題提問等進行考核。我們正進一步改革、試驗和探索，使考試成為衡量與培養創新能力，促進學生學習主動性和提高課程教學質量的重要環節。
摘要：在機械設計中引入CAD技術,可以解決機械企業中重復性設計多、信息資源利用率低的難題,縮短產品開發周期,具有巨大的經濟效益和應用前景。
關鍵詞：機械設計；CAD技術
1CAD技術的發展
CAD(ComputerAidedDesign)是計算機輔助設計的英文縮寫，是利用計算機強大的圖形處理能力和數值計算能力，輔助工程技術人員進行工程或產品的設計與分析，達到理想的目的，并取得創新成果的一種技術。自1950年計算機輔助設計（CAD）技術誕生以來，已廣泛地應用于機械、電子、建筑、化工、航空航天以及能源交通等領域，產品的設計效率飛速地提高。現已將計算機輔助制造技術（Com-puterAidedManufacturing，CAM）和產品數據管理技術（ProductDataManagement，PDM）及計算機集成制造系統（ComputerItegratedmanufacturingsystem，CIMS）集于一體。
產品設計是決定產品命運的研究，也是最重要的環節，產品的設計工作決定著產品75%的成本。目前，CAD系統已由最初的僅具數值計算和圖形處理功能的CAD系統發展成為結合人工智能技術的智能CAD系統（ICAD）(IntelligentCAD)。21世紀，ICAD技術將具備新的特征和發展方向，以提高新時代制造業對市場變化和小批量、多品種要求的迅速響應能力。
以智能CAD（ICAD）為代表的現代設計技術、智能活動是由設計專家系統完成。這種系統能夠模擬某一領域內專家設計的過程，采用單一知識領域的符號推理技術，解決單一領域內的特定問題。該系統把人工智能技術和優化、有限元、計算機繪圖等技術結合起來，盡可能多地使計算機參與方案決策、性能分析等常規設計過程，借助計算機的支持，設計效率有了大大地提高。
2三維CAD技術在機械設計中的優點
通過實際應用三維CAD系統軟件,筆者體會到三維CAD系統軟件比二維CAD在機械設計過程中具有更大的優勢,具體表現在以下幾點:
2.1零件設計更加方便
使用三維CAD系統,可以裝配環境中設計新零件,也可以利用相鄰零件的位置及形狀來設計新零件,既方便又快捷,避免了單獨設計零件導致裝配的失敗。資源查找器中的零件回放還可以把零件造型的過程通過動畫演示出來,使人一目了然。
2.2裝配零件更加直觀
在裝配過程中,資源查找器中的裝配路徑查找器記錄了零件之間的裝配關系,若裝配不正確即予以顯示,另外,零件還可以隱藏,在隱藏了外部零件的時候,可清楚地看到內部的裝配結構。整個機器裝配模型完成后還能進行運動演示,對于有一定運動行程要求的,可檢驗行程是否達到要求,及時對設計進行更改,避免了產品生產后才發現需要修改甚至報廢。
2.3縮短了機械設計周期
采用三維CAD技術,機械設計時間縮短了近1/3,大幅度地提高了設計和生產效率。在用三維CAD系統進行新機械的開發設計時,只需對其中部分零部件進行重新設計和制造,而大部分零部件的設計都將繼承以往的信息,使機械設計的效率提高了3~5倍。同時,三維CAD系統具有高度變型設計能力,能夠通過快速重構,得到一種全新的機械產品。
2.4提高機械產品的技術含量和質量
由于機械產品與信息技術相融合,同時采用CADCIMS組織生產,機械產品設計有了新發展。三維CAD技術采用先進的設計方法,如優化、有限元受力分析、產品的虛擬設計、運動方針和優化設計等,保證了產品的設計質量。同時,大型企業數控加工手段完善,再采用CAD/CAPP/CAM進行機械零件加工,一致性很好,保證了產品的質量。
3CAD技術在機械設計中的應用
3.1零件與裝配圖的實體生成
3.1.1零件的實體建模。CAD的三維建模方法有三種,即線框模型、表面模型和實體模型。在許多具有實體建模功能的CAD軟件中,都有一些基本體系。如在AutoCAD的三維實體造型模塊中,系統提供了六種基本體系,即立方體、球體、圓柱體、圓錐體、環狀體和楔形體。對簡單的零件,可通過對其進行結構分析,將其分解成若干基本體,對基本體進行三維實體造型,之后再對其進行交、并、差等布爾運算,便可得出零件的三維實體模型。
對于有些復雜的零件,往往難以分解成若干個基本體,使組合或分解后產生的基本體過多,導致成型困難。所以,僅有基本體系還不能完全滿足機器零件三維實體造型的要求。為此,可在二維幾何元素構造中先定義零件的截面輪廓,然后在三維實體造型中通過拉伸或旋轉得到新的“基本體”,進而通過交、并、差等得到所需要零件的三維實體造型。
3.1.2實體裝配圖的生成。在零件實體構造完成后,利用機器運動分析過程中的資料,在運動的某一位置,按各零件所在的坐標進行“裝配”,這一過程可用CAD軟件的三維編輯功能實現。
3.2模具CAD/CAM的集成制造
隨著科學技術的不斷發展,制造行業的生產技術不斷提高,從普通機床到數控機床和加工中心,從人工設計和制圖到CAD/CAM/CAE,制造業正向數字化和計算機化方向發展。同時,模具CAD/CAM技術、模具激光快速成型技術(RPM)等,幾乎覆蓋了整個現代制造技術。
一個完整的CAD/CAM軟件系統是由多個功能模塊組成的。如三維繪圖、圖形編輯、曲面造型、仿真模擬、數控加工、有限元分析、動態顯示等。這些模塊應以工程數據庫為基礎,進行統一管理,而實體造型是工程數據的主要來源之一。
3.3機械CAE軟件的應用
機械CAE系統的主要功能是:工程數值分析、結構優化設計、強度設計評價與壽命預估、動力學/運動學仿真等。CAD技術在解決造型問題后,才能由CAE解決設計的合理性、強度、剛度、壽命、材料、結構合理性、運動特性、干涉、碰撞問題和動態特性等。
4CAD前沿技術與發展趨勢
4.1圖形交互技術
CAD軟件是產品創新的工具,務求易學好用,得心應手。一個友好的、智能化的工作環境可以開拓設計師的思路，解放大腦，讓他把精力集中到創造性的工作中。因此,智能化圖標菜單、“拖放式”造型、動態導航器等一系列人性化的功能，為設計師提供了方便。此外，筆輸入法草圖識別、語言識別和特征手勢建模等新技術也正在研究之中。
4.2智能CAD技術
CAD/CAM系統應用逐步深入,逐漸提出智能化需求.設計是一個含有高度智能的人類創造性活動。智能CAD/CAM是發展的必然方向。智能設計在運用知識化、信息化的基礎上，建立基于知識的設計倉庫,及時準確地向設計師提品開發所需的知識和幫助,智能地支持設計人員，同時捕獲和理解設計人員意圖、自動檢測失誤，回答問題、提出建議方案等。并具有推理功能,使設計新手也能做出好的設計來,現代設計的核心是創新設計,人們正試圖把創新技法和人工智能技術相結合應用到CAD技術中,用智能設計、智能制造系統去創造性指導解決新產品、新工程和新系統的設計制造,這樣才能使我們的產品、工程和系統有創造性。
4.3虛擬現實技術
虛擬現實技術在CAD中已開始應用,設計人員在虛擬世界中創造新產品,可以從人機工程學角度檢查設計效果,可直接操作模擬對象,檢驗操作是否舒適、方便,及早發現產品結構空間布局中的干涉和運動機構的碰撞等問題,及早看到新產品的外形,從多方面評價所設計的產品.虛擬產品建模就是指建立產品虛擬原理或虛擬樣機的過程.虛擬制造用虛擬原型取代物理原型進行加工、測試、仿真和分析,以評價其性能,可制造性、可裝配性、可維護性和成本、外觀等,基于虛擬樣機的試驗仿真分析,可以在真實產品制造之前發現并解決問題,從而降低產品成本.虛擬制造、虛擬工廠、動態企業聯盟將成為CAD技術在電子商務時代繼續發展的一個重要方向.另外,隨著協同技術、網絡技術、概念設計面向產品的整個生命周期設計理論和技術的成熟和發展,利用基于網絡的CAD/CAPP/CAM/PDM/ERP集成技術,實現真正的全數字化設計和制造,已成為機械設計制造業的發展趨勢。
參考文獻
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21CBR：艾倫？圖靈被稱為計算機和人工智能之父，他所提出“利用某種機器實現邏輯代碼的執行，以模擬人類的各種計算和邏輯思維過程”的觀點，成為了當今各種計算機設備的理論基石。圖靈對于你本人在“人工智能”領域的研究都有哪種方面的重要啟發？
吳霽虹：是的，我的一些研究受益于圖靈最初的“圖靈機”原理。1936年，他就認為，從理論上，計算機可以通過一種數學算法，解決任何問題。在著名的“圖靈測試”中，圖靈定義了現在AI的主要領域：知識表達、自然語言處理和語音識別、視覺識別、自主機器人、自動推理和機器學習。這些對于我洞察人工智能技術商業化的遠景和路徑，非常重要。
特別是，圖靈機的原理，事實上是一種全新的解決問題的方法論，而非簡單的科幻故事。它直接影響我對商業生態模式創新的深度認知。比如，我在《眾創時代》中提出的互聯網+、-、x、平方數的模式形態，以及在《未來地圖》中提出的新BOT（智能交互模式）驅動的云端一體化智能交互模式，都或多或少受到這種邏輯和數學理念的啟發。
21CBR：哈佛大學心理學教授史蒂芬？平克在他的著作《心智探奇》一書中提及，“看起來稀松平常的人類心智活動背后，有一個精妙的復雜設計，其組成部件就像黑箱，變魔術般履行職責。”在你看來，計算機智能是否會顛覆人類的文明時代？
吳霽虹：直接的答案是，如果我們不討論、不準備迎接一個充滿了AI的世界，那么人類文明有可能被顛覆。但是，這是一個比它看起來更深刻的問題，因為有許多毀滅的路徑。例如：
首先，自主軍事AI是大規模殺傷性武器，真的有能力與現代文明競爭、并擊敗文明。
其次，先進的AI系統正在越來越多地用于為人類執行知識收集、分析和決策的任務，帶來了每個人更舒適、更繁榮的生活。這事實上有一個潛在的危險。進化偏好于讓高能量消耗的大腦與生死挑戰的環境之間獲得平衡。隨著AI越來越多地代替人類思考，進化有可能進一步快速降低人類大腦的大小和智力，這將破壞人類文明。
第三，到目前為止，AI、機器人和高級計算機的大部分財富，已經被大公司和其他大型組織捕獲。這在所有發達國家已經創造了“強者恒強、弱者更弱”的貧富差距。如果頂尖塔上的引領者沒有人站出來倡導“多級繁榮”以補救，那么，最終就很可能會顛覆人類文明。
21CBR：英國媒體《衛報》近日發表評論文章指出：“人工智能已經開始出現了種族和性別偏見，但是這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學習人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念。”這使我們聯想到了阿西莫夫機器人三大定律，對于人工智能的監管這項復雜任務，你有怎樣的建議？
吳霽虹：這是一個超級好的問題，一個AI產業化要回答的關鍵問題。所有的答案，都取決于人類決定如何回答這些問題。AI也許會成為殺人的兇手，也許會成為我們可信賴的助手。因此，至少我有三個建議：
1）媒體可以引導全社會參與討論和回答這些問題。畢竟，這會影響每一個人的前途和命運。如果大眾不能得到一個明確的答案，我們也許就會創造一個AI只服務于那些設計它們的所有者的利益，而無視損害其他人。
2）國家應該有一個對AI設計師、程序員、制造商的監管計劃或法律補充。這將包括《衛報》指出的阿西莫夫定律，基于因AI獲得人類數據，學習數據之后，機器種族歧視和性別偏見等問題。
3）將人類人文關懷的價值，設計進AI，是件困難的事，但如果我們現在就創造一些激勵措施，鼓勵AI創業創新者都“不作惡”，那么我相信人類就有美好的未來。發展人工智能，應該遵循人的價值觀，讓它們惠及人類，而不是毀滅人類。
21CBR：近期，一家創造出了AlphaGo的英國公司DeepMind成為了人工智能領域備受矚目的公司。在你看來，未來世界中，哪些行業終究會被機器人所取代？而人類在職場中，應如何與計算機共存？
吳霽虹：人工智能更像一個生產要素，一個生產力大軍，像勞動力、資本、土地等生產要素一樣，影響整個經濟，然后，像過去一樣，從一個行業的競爭，波及到另一行業的競爭。
根據專家估計，未來10年，應用AI及相關技術，現有47%的美國工作被消滅，57%的經合組織國家就業崗位消失，高達77%的中國工作崗位被取代。
事實上，這不一定是壞事。這些大多數被消滅的工作，屬于“工作定義人”，被AI代替后，人類可以解放出來，做更多“人定義工作”的事，比如，創業。我在《未來地圖》中，專門討論了，AI時代，已經正在崛起一批與AI合伙的“一個人的全球公司”。因為，AI有“三懂”功能，懂客戶痛點、懂業務運營、懂生態連接，因此，人們可以學習設計AI，也可以學會善用AI，善管AI。這是新商業必備的新技能。
總之，AI在消滅傳統的同時，也在幫助我們創造新工作。未來，成功者與失敗者的區別，在于他們能否快速和明智地適應AI、適應自動化和先進計算機的新世界，讓自己成為有創新、創造能力的新智人。
21CBR：你的著作《未來地圖》（中信出版社）近期出版，從你的研究分析來看AI商業化過程中，中國的企業面臨最大的機遇和挑戰分別是什么？
吳霽虹： 我個人認為，AI商業化的進程中，中國公司實際上比外國公司有很多優勢。當然通常最大的機會也是最大的挑戰。
就優勢而言，中國在商業化方面，可能比美國要更激進。人工智能和一般的計算機技術變化、迭代最大的區別在于計算機需要電，而人工智能需要“氧氣”――大數據。也即是，AI靠人類產生的大數據去學習（包括了人與人、人與物、物與物連接產生的大數據），才能變得更加智能。
這大概是無數苦于發論文而不能的臨床醫生的夢想了。這個場景正在逐漸變為現實。
“很多時候，他們并不是寫不出論文，而是缺乏數據或者整理數據的時間。在國外，一線專家會有專門的科研助理團隊負責整理數據和完成患者隨訪，在中國，基本只有最頂尖的專家才會有這樣的助理；而且中國的醫生工作負荷大，大多數時間都在手g室、病房或門診，沒時間去整理數據。”
零氪科技（LinkDoc）的CTO羅立剛告訴記者，由于結構復雜、專業性強，將醫療行業的數據大規模轉化為機器可識別分析的數據，即結構化，一直是行業的難題。據美國臨床腫瘤學會（ASCO）統計，美國也僅有不到3%腫瘤患者的數據被結構化用于研究，剩下97%的數據都閑置在醫院信息系統（HIS）里或者病歷病案室中。作為一家專注于腫瘤大數據分析與應用的科技公司，通過承諾提供高質量的數據報告和產品，零氪和諸多醫院、科室合作，幫助他們處理脫敏后的病歷數據，使電子病歷信息轉化為科研級數據，并研發人工智能工具，實現了腫瘤大數據一站式解決方案的搭建。
從“人工”到人工智能
將HIS系統中的患者數據，人工錄入整理到數據庫軟件的標準化模板里，生成標準數據文件，再用SPSS、SAS等分析軟件對數據進行統計分析，這是臨床醫生做科研的傳統套路。其中生成標準數據文件的過程（也就是數據“人工結構化”），羅立剛算了筆賬：在美國，一位腫瘤患者，治療全過程數據的平均結構化成本是5000美元；在中國，差不多也要5000元人民幣。
“結構化是最關鍵的，也是很困難的一件事。” 羅立剛說。一開始，零氪用傳統方式收集數據，但很快就發現難以為繼。“人工錄入一份電子病歷平均要花2個小時來整理，正確率還只有40%左右。”而要讓錄入人員看懂平均50多頁的患者病歷，也需要投入大量的培訓成本。
之后，零氪對錄入的流程進行了“流水線式”的改進。“比如說一份病歷中有五六頁是手術記錄的信息，那就分成一個獨立的部分，讓一個錄入員專門做手術記錄的數據結構化。這樣培訓的成本低，工作效率也高。”通過分工，并引入了錄入規范智能提示、參考病歷自動推送、自動化質檢系統等輔助技術，病歷的錄入時間從2小時降到了17分鐘。
但人工錄入終歸“人力有時盡”，零氪又開始探索新的方式。 “第二代其實沒有用到很復雜的技術，主要是一個系統工程，但這為第三代系統積累了經驗。”
在數據采集上，零氪的大數據平臺開始直接接入醫院的HIS系統，減少中間環節。中國醫療機構的HIS系統廠家眾多，沒有統一標準，零氪的IT團隊就只能一個個機構去實施解決方案，但這是“磨刀不誤砍柴工”的事情。“我們現在70%的情況下都是這樣的，30%的在逐步實施。雖然過程中還會有一些問題，但我相信將來肯定都會打通。”
數據進入系統后，繼續分工的思路，從簡單的部分開始，數據結構化的工作逐漸由“機器輔助人工”變成了“機器取代人工”。我國醫療術語缺乏標準化和醫療信息的復雜性，是機器取代人工的障礙。但前期大量人工錄入的經驗積累，讓零氪的團隊熟悉了臨床醫生習慣的表述，明確了結構化點位基于的標準，形成了標準化的術語集，并開發了Fellow-X智能結構化系統。
“人工智能，有一大部分是通過機器學習完成了，給醫療數據處理帶來了很大的幫助。”羅立剛介紹，數據被導入系統后，電子信息會自動解析、標準化錄入并進行質量校驗；紙本信息會被掃描成圖片格式然后由圖片識別技術（OCR）識別成文本信息。在引入了深度學習技術后，計算機在復雜場景下也能快速適配。“比如說化療藥紫杉醇，醇字識別錯了，系統就會自動更正。目前我們95%的數據都能自動結構化，只剩下5%比較難的還需要人工。”人力勞動被解放，讓數據處理能力大幅提升，一份病歷的錄入時間縮短到只需要5分鐘。現在，零氪的腫瘤大數據平臺已有超過100萬的患者數據。
“IT的人做傳統行業，要對行業有敬畏感，不要總說要顛覆什么，而要多去走訪，多交流。” 零氪的大數據技術平臺是完全基于阿里云的SaaS云服務，合作醫療機構的原始數據保存在內網中，清洗、脫敏、結構化后傳輸到云上，醫生可以通過PC端或App進行訪問。一開始，零氪在三家合作的醫院試用新的系統，在不斷交流反饋后，羅立剛發現，IT概念上的數據庫和醫療行業的數據庫有很大的區別。“我們IT的人說數據庫，是說Oracle、mysql，而醫療行業的人說的數據庫，是指從后臺的存儲到前臺的可視化分析的整個解決方案。”
現實的需求促進了許多系統新功能的產生。臨床醫生不擅長統計分析，平臺上便提供了描述性統計、組間比較、生存分析等可視化且便捷易用的適合腫瘤醫生的功能，并可以用App隨訪自己的病人，統計分析結果均使用開源的R實現，“讓大約80%的科研工作能在平臺上實現。”
羅立剛感慨： “人工智能和處理后的醫療大數據結合，會產生許多新的幫助。”可以為醫院和科室的管理決策提供數據，也可以輔助醫生的臨床治療。“患者來了，了解情況后，系統可以將過往類似患者的情況做一個歸納呈現給醫生，輔助醫生做診斷。”
關鍵詞:人工智能;研究型實驗教學;民族關系
人工智能是計算機科學的一個分支,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,對它的研究涉及控制論、信息論、系統論、語言學、神經生理學、數學、哲學等諸多的學科及領域,是一門綜合性的交叉學科[1]。
人工智能的研究、應用和發展,在一定程度上代表著信息技術的發展方向,同時信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響[2]。
實踐教學環節在大學教育中是一個非常重要的教學環節,是提高人才素質與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強的專業性之外,還具有突出的實踐性,為了能深入理解和掌握所學內容,必須把講授和實踐結合起來。本文結合該課程實驗教學,將研究型教學的理念引入到實驗教學,并對教學過程中的經驗和問題加以初步的總結。
1研究型教學模式背景
研究型教學是相對于以單向性知識傳授為主的傳統教學提出的,是指教師以課程內容和學生的學識積累為基礎,引導學生創造性地運用知識和能力,自主地發現問題、研究問題和解決問題,在研究中積累知識、培養能力和鍛煉思維的新型教學模式。研究性教學是對現有的大學課堂教學模式的突破。有利于開發大學生的創造潛能,提高學生適應社會需要的創造性和創新能力,充分展現現代大學培養人才、發展科學、服務社會的三大基本職能[3]。
19世紀初,德國著名教育家洪堡最早提出了教學與科研相統一的原則,為研究型教學模式的發展奠定了基礎。20世紀50、60年代,美國著名教育心理學家布魯納提出了著名的“發現教學模式”[4],成為后來探究性學習和研究型教學的先導。20世紀70年代,美國研究教學專家薩奇曼正式提出了研究訓練教學模式。他認為學生會本能地對周圍新奇事物發生興趣,并想方設法弄清這些新奇事物背后究竟發生了什么,這是一種進行科學研究的可貴的動力。
自此,研究型教學理念開始廣泛使用。現在,哈佛大學、牛津大學、劍橋大學等世界著名大學,都非常注重學生能力的培養,普遍采取了研究型教學模式。以美國高校為例,雖然美國高校83%的教師在課堂教學中主要采用講授法進行教學,但在整個教學過程中都滲透著研究型教學的方法,如積極引導學生參與教學過程,開設研究性課程,引導學生積極主動地參與科研活動等。我國自20世紀90年代初推出211工程建設以來,清華大學、北京大學、人民大學、復旦大學、浙江大學等一些重點大學都提出了建設世界一流的綜合性研究型大學的目標。這些高校在實現從單向知識傳授的傳統型教學向關注創新性教育的研究型教學轉變方面進行了許多有益的嘗試。
2研究型實驗教學
本科教學不僅要培養學生的應用能力,還要培養學生具備基本的科研素質。大學是培養未來一線創新人才的主要基地,必須從本科教學人手,深入探索研究型教學的手段和方法,才能滿足未來經濟增長和社會發展的需要,才能符合建設研究型大學的需要。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加,研究生招生規模逐年增大,本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等,都是目前國際和國內熱門的研究方向。
人工智能課程在計算機專業人才培養方案中占據著重要的位置。在專業理論方面,它承續了離散數學中的邏輯知識;在專業方法方面,是數據結構、算法分析與設計的繼續;在專業工具方面,是面向對象程序設計的生動實例。并且人工智能的每一部分內容都可以作為一個深入的研究課題,課堂上講解的內容不可能面面俱到,學生們也不可能對人工智能的每一領域都做很深入的學習。并且人工智能涉及很多的數理邏輯知識,有些顯得難以理解,并且往往讓學生感到比較枯燥,學生的學習興趣就漸漸淡薄,學生往往被動“聽講”,難以獲得預期的教學效果。
針對這一特點,在人工智能教學中,如何引導學生系統學習人工智能的知識、激發學生的研究興趣,樹立目標意識找準研究方向,為未來的科研工作打下基礎,研究型實驗教學就成為了人工智能課程教學的一個重要環節和必然選擇。
2.1實驗教學中加強學生的研究導向
在實驗教學中,如果照搬一些教材中的例子或習題教學,一方面學生們會缺乏興趣,另一方面學生對這個領域的知識缺乏全面的了解。應不斷提出一些學生們感興趣的開放性課題,比如基于支持向量機的人臉識別、基于膚色的人臉檢測,基于內容的圖像檢索等,培養學生們的學習興趣,讓學生們逐漸深入的學習某一領域的知識。比如BP神經網絡,在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用,是一種具有強大的非線性學習能力的計算智能技術。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點,如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等,而支持向量機在這些方面具有顯著優點。我們可以設計一個人臉識別的實驗,用神經網絡和支持向量機分別實現,并作以比較。讓學生們在了解人工智能新技術的同時,也培養學生們如何分析問題、解決問題的科研能力。
2.2人工智能課程實驗
該課程是一門對實驗技術有較高要求的課程,對于基本原理和方法的實現,要求學生進行嚴格的計算機專業技能訓練和培養良好的科研工作作風。因此對課程中的技能及技術性內容,除單獨進行必要的基礎訓練外,還融入到綜合和研究型試驗中,通過多次反復實驗練習,達到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問題求解技術的目的。
該課程的實踐環節主要是實踐項目,由具備較強工程實踐能力的任課教師和助教負責,學生可在全天候開放的專用機房完成。在實踐環節的設計上,我們嘗試把驗證性實驗和開發性實驗相結合,結合實驗教學進度,安排相應的開放實驗,開放性實驗以科學研究實驗為主。并在課程的教學過程中,不斷深化和擴展教學內容,結合人工智能學科的發展趨勢和本院老師的最新研究成果,對實驗內容進行更新。
課程主要設置三種層次的實驗:1)基本原理和算法編程,測試例設計及程序測試實驗;2)分析綜合實驗;3)研究型設計實驗。整個實驗包括課前討論、實驗操作、實驗報告、結果討論、總結提高等六個環節。對于綜合性和研究型實驗,把學生分成5個人一小組,每小組選做其中的一個。學生從指導老師處了解到實驗課題后,即著手查資料,研讀文獻,鉆研有關理論。在此基礎上,學生先提出實驗方案,經與老師討論后,即可開始實驗研究。
3實驗平臺的構建
民族關系問題對被訪對象,特別對少數民族被訪對象是非常敏感的問題,對民族關系的評價又存在個體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統的文獻分析、問卷統計和現場觀察等民族學方法來進行調查,得到的數據會存在較多誤差。
因此結合本校的民族特色和民族學領域獨特的研究優勢,將信息認知技術引入民族關系研究,運用圖像、心電和腦電數據進行分析,將分析的結果和心理場景測試及民族學調查結果進行相互印證和參數修正,從而獲得盡可能客觀的數據,這些數據將有助于建立一個客觀、完備、科學的民族關系監測體系,并真實全面地評估民族關系,從而使決策機構及時做出正確的決策。基于多信息融合的民族關系監測預警系統總體框圖如圖1所示。
目前該平臺已經搭建,由北京市公共安全信息監測平臺建設、北京市公共安全信息監測平臺建設關鍵技術研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個重大項目支撐。在這個平臺的下面,涉及到人臉識別、表情識別,視頻監控、認識等領域,小波分析、神經網絡、支持向量機、模糊數學、信息融合等人工智能知識得到了具體的應用。學生可以根據自己的興趣愛好,自愿參加到該平臺下的某一項目,切實對自己所學知識有一個深刻的理解和掌握。
4結語
研究型實驗教學激發了學生的學習興趣,不但使學生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術,也切實提高了學生的實際動手能力和編程能力。研究型實驗教學在實踐過程中還有以下問題需要改進:
1) 研究型實驗教學的理念很難普及。很多教師對研究型教學模式的內涵未能準確把握,把研究型教學模式等同于學生實習或者寫論文。
2) 研究型實驗教學的輔導老師素養需要提高。研究型實驗教學作為體現創新教育要求的現代教學模式,需要的不是知識傳授型的教師,而是高素質的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應該成為一個學者,教師不僅要有研究型教學的教育觀念、快速接受新知識的能力和高超的教學技能,要能夠合理地規劃和設計實驗內容。
3) 需要建立一套合理的學生學業和教師績效的評價體系。
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Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)
姜姝姝 本刊副總編輯
他是85后，也是國內最知名的智能機器人平臺的創始人兼CEO。他是公認的阿蘭·圖靈粉絲，他為自己創業的機器人引擎命名為“圖靈機器人”。他的期望是在未來，每個機器人都有一個聰明的智能大腦，每個人都能擁有自己的個性化機器人。
俞志晨，剛過完了30歲的生日，正式步入而立之年。“今年生日跟機器人一起過，有意思，而且趕上公司今天搬新家，太贊了。”在生日當天，俞志晨在朋友圈記錄了這樣一段文字，同時還上傳了他和著名的NAO機器人一起吹蠟燭的照片。
對于大多數關注機器人的人來說，與俞志晨一起出鏡的法國知名人形機器人NAO并不陌生，它是全球人形機器人的代表，全身具備數十個傳感器及自由度，能夠做出跳舞、單腿站立等高難度動作。有著Q的外形，討人喜歡的同時，還具備一定程度的人工智能和一定程度的情感智商并能夠和人親切的互動。
在國內，該機器人因為接入了“圖靈機器人”大腦，用戶可以通過中文語言的方式與NAO機器人直接互動，而接入了智能大腦的NAO機器人卻能夠準確的理解中文語音指令并做出相應動作。有了“中國大腦”的機器人NAO也經常出入各大展會和活動場所，成為新一代機器人的代表之一。從某種程度上來說，“圖靈機器人”因為和NAO的合作火了，俞志晨這個85后的創業者也頻繁出現在媒體面前。但有不少人更傾向于這樣點評：“這個年輕的AI（人工智能）團隊做出的創業產品不火才怪”。
俞志晨雖然年輕，但他的經歷已經牢牢打上了AI的標簽。大學時，他就師從于人工智能專家賀仲雄教授，對人工智能領域充滿癡迷；和他一起創業的小伙伴郭家是他大學里志同道合的好友，他們一同學習了AI課程。從北京交通大學畢業后，兩人又一同在AI領域工作。2009年開始，俞志晨和郭家開始商量自己創業，隨后叫上幾個好友，一起創辦了北京光年無限科技有限公司。
第一個創業項目的切入點準確來說是移動互聯網和AI的結合，俞志晨那時發現，人們通過手機去獲取信息和服務還不是很方便，很多時候需要手寫輸入，而很多程序的啟動也很繁瑣。“我們當時就在想有沒有更好的方式能夠讓客戶以最簡單的方式來獲得信息和服務。比如，我們只需對著手機說一句話：‘訂一張明天上午去廣州的機票’，它就能直接把結果反饋過來，節省掉中間過程。圍繞這個初衷，我們做了一款APP叫蟲洞語音助手，早期定位其實是獲取信息和服務的一個工具。”
從智能語音產品開始
一直以來，語音類的技術都屬于“高精尖”，蟲洞語音助手這個產品現在看來也仍然是一個非常理想化的產品，它基本上融合了世界上最難的幾個技術，包括語音識別、語音合成、語意理解等等，其中的每一個環節都很難突破，所以這個領域的技術攻克無論對巨頭公司還是創業團隊的挑戰性都是一樣巨大。
“并不是有錢就可以做好，包括蘋果推出的Siri也并不理想。”俞志晨回憶著，蟲洞語音助手算是做得比較早的產品，2012年產品就面世了，正趕上蘋果推出Siri，那個時候國內能做的只有俞志晨團隊一家，而百度、搜狗這些巨頭公司差不多到2012年底或2013年初的時候才跟上這類項目的進度。
對于創業者來說，最重要的事情就是，有正確的想法，同時還要有正確的時機，Siri從第一個原型到第一個商業化版本花了17年的時間。如果之前推出來，可能語音識別技術也還沒成熟，用戶也很難接受；但是當iPhone推出來的時候，Siri的創始人就知道時機到了。而蟲洞語音助手的推出也正是踩準了點，再加上蟲洞在語音和問答系統這一塊做得確實比較好，有一定的技術優勢和大數據積累。所以產品推出來之后，蟲洞語音助手在整個2012年的市場都很火，俞志晨團隊不僅拿了第一筆天使投資，包括一些大的廠商也來找他們做合作內置。
當然，創業前期是非常艱苦的，在沒有拿到投資之前，因為俞志晨是85后，畢業后工作的時間并不長，早期的幾個創業者也情況類似，有一個共同的特點是——都沒有錢。“那時候，他們每天除了睡覺、吃飯都在開發程序，5年用壞了五六個鼠標，淘汰了三臺電腦，想了上百條創業點子，向投資方發出過幾百封郵件，看了數不清的學術論文。半夜工作的時候，蟑螂、老鼠滿地爬，就是這樣挺過來的。”
語音助手和機器人是兩碼事
雖然在2013年底的時候，蟲洞語音助手的用戶數以及使用量都很驚人，裝機用戶超過4000多萬，但是很多人已經開始察覺到類似Siri這樣的產品其實還不夠成熟，俞志晨此時也思考了很多關于未來發展的問題，他清楚意識到語音助手和人工智能、機器人還是很不一樣的。
他認為，Siri以及蟲洞語音助手的推出其實是開了一個頭，之后的智能交互技術和產品將擴展到更多領域，包括智能家居、電視、車載等方面，而作為重要分支的語音智能也將朝著不同的方面去拓展和延伸。
在俞志晨看來，第一個延伸的方向就是語音搜索。百度、搜狗，包括谷歌在做這個產品的時候，更多是把語音識別當成是一種輸入法，是一種文字轉換的工具，本質還是搜索。只是把“我餓了”這句話，變成“我餓了”三個字，然后去搜索框里搜一下，是語音搜索這么一種形態。另外一個方向像微軟的小冰，可以對話。俞志晨也開始思考按照虛擬化的機器人方式去做一個更深度的產品。“比如說，在百度里面說‘滾蛋’，它會給你搜出來一堆網頁列表。但你在我們產品里面說‘滾蛋’，他就會回答你說：‘那我滾了’。它是在跟人互動，跟百度、搜狗的定位是不一樣的。我們要做一個虛擬的人工智能的‘小伙伴’，我們希望這個機器人可以像一個人一樣跟你能夠互動和交流，這才能叫‘智能交互’。”
確定好方向，俞志晨和團隊在2014年年初就開始轉向機器人，半年之后產品的時候，正趕上機器人的發展熱潮，而這個名叫圖靈的機器人也很快被業界熟知。
阿蘭·圖靈是世界上第一個把計算機實際用于數學研究的科學家，也是第一個提出利用機器實現邏輯代碼的執行，以模擬人類的各種計算和邏輯思維過程的科學家。這是后來設計實用計算機的思路來源，成為當今各種計算機設備的理論基石。所以，俞志晨將自己的心血命名為圖靈，在一定意義上是為了紀念這位大師和偶像。
圖靈機器人火了
“今天智能機器人的產業形態，跟30年之前PC產業的形態非常相似。今天無論是標準還是產品，包括用戶體驗，很多事情都是一個非常初級的階段。圖靈機器人的理念或使命，是希望給機器人裝一個聰明的人工智能大腦，可以讓這個機器人非常聰明。”俞志晨認為，圖靈機器人的正好趕上了產業發展的春天，事實上，無論是蟲洞語音助手還是圖靈機器人，俞志晨對行業發展的判斷一直比較準確，過程總體也都比較順利。
什么是圖靈機器人？俞志晨介紹，圖靈機器人目前是中文語境下智能度最高的機器人大腦，也是全球領先的中文語言識別與計算平臺。它對中文語義的理解準確率高達90%，可為智能化軟硬件產品提供中文語義分析、自然語言對話、深度問答等人工智能技術服務。現在，圖靈機器人已為家用服務機器人、智能家居控制系統、智能車載系統、智能玩具、智能客服系統等軟硬件場景的超6萬家合作方提供技術支持。通過圖靈機器人官方網站，企業及個人開發者可輕松為自己的軟硬件產品接入圖靈機器人，而且圖靈機器人API端口調用次數完全免費，每個人都可以通過圖靈機器人官網創建專屬于自己的智能機器人產品。
和同樣是研究智能語音的科大訊飛相比，訊飛是國內領先的語音識別與朗讀技術提供商，圖靈機器人是國內智能度最高的機器人大腦技術提供商，兩者在各自領域均處于領導地位。訊飛語音主要的技術積累在于“將聲音轉換成文字”，類似于人的耳朵，而圖靈機器人多年的研究均集中于“對語言文字意思的分析與解讀”，并在準確解讀后反饋正確的指令，在智能語音交互中扮演著“大腦”的角色。就像是3歲的兒童聽力一切正常，但是卻“聽不懂”父母較為復雜的一些話語一樣，主要原因則是其智力與腦部發育處于較為初級的水平，無法準確識別復雜指令并做出相應動作，而智力發育正常的成年人，則能夠在與人的交流中不僅聽得懂語言表面的意思，還能夠準確理解講話者語言背后的真正意圖。訊飛語音要為軟硬件產品加上“聽力正常”的耳朵，而圖靈機器人則要為軟硬件產品增添“智慧超群”的大腦。
俞志晨更多地想把圖靈機器人做成一套在人工智能領域的操作系統，把技術提供給各個領域的開發者，做免費平臺，一方面可以最大程度的降低個人開發者創業成本及企業級合作方的接入成本；另一方面，希望通過開放的方式與企業、開發者一起，推動人工智能技術在生活場景中的應用，推動人工智能行業發展。
根據俞志晨的介紹，圖靈機器人的功能主要有三種：一是聊天知識庫，同小冰類似，這項功能的主要用途是陪用戶聊天；二是問答，和之前的蟲洞語音助手類似，涵蓋衣食住行、吃喝玩樂等生活服務信息的問答系統，讓圖靈機器人還可以扮演一個生活百事通的角色；三是知識庫，圖靈的知識庫分為基礎知識庫和自定義知識庫，基礎知識庫即圖靈的自有知識庫，除此之外，圖靈還支持第三方自建知識庫，來符合產品的革新需求。
圖靈機器人有6萬家合作方
人工智能的場景化應用圖靈機器人究竟能用來做什么？俞志晨稱這也是他們團隊反復問自己的一個問題。從過去內測半年的情況來看，在接近1.5萬名接入的開發者中，應用的主要領域可以分為以下幾類：
一類是語音助手，除了我們常見的通用型語音助手，俞志晨提到還有很多垂直行業在使用這種語音助手的功能，比如旅游、購物這種應用場景較為明顯的行業。
另一類是智能客服，這類功能的使用者主要是中小型賣家，可以通過自定義知識庫來創建一個自己的智能客服來解決一些基礎問題，也能相對降低人工客服的成本。
還有一類是虛擬伴侶，比如在虛擬眼鏡里，圖靈可以以虛擬伴侶的形象出現，在文字交互的基礎上增加語音交互；相似的場景還可以應用到智能硬件上，來增加硬件交互能力。
再有一類應用場景是圖靈團隊之前也沒想到的，即虛擬寵物。俞志晨提到在圖靈的平臺上會有一些年輕的開發者在班級的QQ 群里把語音助手的功能做成QQ寵物，以及居然還有人用這種方式賺到了錢。
語音助手在上面這些場景化的應用情況讓俞志晨和團隊逐漸想通了圖靈的用途：在日常生活中，用機器的方式去取代那些繁瑣的、重復性的工作。比如之后的保姆、陪護、客服、玩具、甚至安防等領域，都可以通過機器人的大規模使用來節省人工成本。
圖靈機器人目前已累計超6萬家合作方，涵蓋軟硬件領域下的數十個場景。涵蓋軟硬件領域數十個場景。例如，車載系統接入圖靈機器人大腦后，司機朋友便可通過全語音的方式控制車載系統撥打電話、回復短信、開啟導航、了解車況等，極大降低司機朋友因開車操作導航、手機等事故的發生率，同時提升司機朋友駕駛體驗；接入了圖靈機器人的智能玩具，則能夠華麗變身為“兒童陪伴機器人”，孩子可以通過自然語言的方式與玩具對話交流，同時，具備機器學習能力的機器人的智力也將隨著孩子智力的提升不斷提升；接入了圖靈機器人的客服系統，將完全拋棄“
關鍵詞 對應”這種陳舊的方式，為用戶提供更智能、更具人情味的體驗……基于強大的中文語義分析及自然流暢的中文對話能力，圖靈機器人可被應用于多種個性化場景以滿足個性化需求。
目前，海爾的智能家居中控系統、三星智能電視、HTC手機中的Hidi語音助手、博世車載，以及全球著名的人形機器人NAO都與圖靈機器人深度合作。除此之外，圖靈機器人還與近百家的家用服務機器人服務商簽訂了長期的戰略合作協議，致力于推動家用服務機器人行業的發展，為智能家居安裝上“圖靈大腦”。
人人都有機器人
最近日本長崎縣一家全機器人運作的酒店開業了：眼睛忽閃忽閃穿著制服的“美女”在前臺迎接你的到來，穿著侍從衣服的“恐龍”會告訴你如何登記入住，機器人搬運工會幫你搬行李，而狗形無毛機器人則為你提供早餐服務。酒店管理方說，這并不是噱頭，而是希望通過使用高科技提高工作效率并節省人力支出。他希望機器人能夠承擔酒店里90%原本需要人工完成的工作。
