時間：2023-03-24 15:40:40
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。
1人工智能技術
以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環節必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。
2人工智能與信息技術的關系
圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環節：信息獲取（感知）、信息傳遞（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創建（決策）、策略執行（控制）以及反饋學習優化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲取）、傳輸神經系統（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創建）以及執行器官（策略執行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執行信息）等技術屬于信息技術。可見，人工智能系統是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環節；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環境之間的兩端接口：一端是從環境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技術
近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態結構或不良結構的大規模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環節就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創建都是人工智能的基本技術。可見，如果沒有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。
由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發展大勢來看，互聯網升級即把當前常規互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發展方式的需要，是國民經濟產業升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用。可以這么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰。
4結束語
我們認為人工智能技術不會排斥信息技術，因為信息技術是人工智能技術系統的有機組成部分。強調人工智能技術的作用實際上也就強調了信息技術的作用，強調了信息技術的升級。從現在開始的未來20年，中國和世界經濟發展都進入深水區，面臨越來越復雜的嚴峻挑戰。發展和應用人工智能技術（而不是停留在一般信息技術的水平）是實現科技創新和應對這些挑戰的有效途徑。因此，需要像中興通訊這樣的創新型企業和國家各級決策層次大力宣傳人工智能技術，積極推動人工智能技術的發展和應用，使中國的現代化建設走上健康發展的軌道。
作者：鐘義信單位：北京郵電大學
1產品特征不同
機械電子產品雖然結構相對簡單化，沒有摻雜過多的運動元件或者部件，但是它的內部結構是非常復雜的，若想要產品的性能得到提高，就必須將傳統落后的笨探究機械電子工程與人工智能的關系姚磊河北農業大學機電工程學院河北保定071000重機械面貌徹底拋棄，縮小物理體積。由于機械電子工程所涉及和利用到的內容非常廣泛，所以電子機械工程是一種具有極強綜合性的學科。機械電子工程的基礎是傳統機械工程，同時充分利用計算機的輔助作用，來強化機械電子工程的核心力量。這使得機械電子工程與其他學科相比較而言更能體現出科學性，并且能夠保證滿足系統配置方面的設計需求。機械電子工程充分利用到專業設計模板來完善機械電子設備，發揮設計應用中的模板作用，這樣有利于保證機械電子工程設計能夠順利進行。機械電子工程產品在設計結構方面較為簡單，并且元件利用數量也是相對較少的。所以在這種情況下，要通過持續提升產品性能，強化機械電子產品質量，優化機械電子產品的結構，來滿足消費者的更多需求。
2人工智能的定義及特點
何為人工智能，人工智能是一門綜合了計算機科學、信息論、控制論、神經生理學、語言學、心理學、哲學等多門學科的交叉性學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。人工智能的發展其實經歷了一段非常漫長的歷程，人工智能在計算機開始發展的初期就已經被應用到了各個方面，只是它在起初所發揮的作用相對而言是非常小的，并沒有得到足夠的重視或者引起足夠的注意。但是隨著時代的進步，人工智能已經擺脫了過去相對弱小的形象，發生了翻天覆地的變化，得到了很大的改善。人工智能發生的這些轉變正是人類對計算機的應用和熟悉程度的轉變。信息時代的趨勢已經使人工智能技術得到了很大的強化，在社會中的地位也越來越重要。機械電子工程的發展需要依靠人工智能的力量和支撐，相信隨著人們對人工智能更加深入的研究，人工智能模仿人類思維的能力定會越來越強大。只有對人工智能不斷創新和改善，才能在計算機語言理解和應用方面得到更大的進步，才能更加符合機械電子工程的發展需求。
3機械電子工程與人工智能的關系
機械電子工程在應用上不穩定主要表現在系統輸入輸出的問題，即利用數學方程來建立模型，并且依靠人工智能來完成對傳統知識學習的更新，這種解析數學的相關方式在機械電子工程中的應用是非常廣泛的。傳統機械工程方式的應用是非常簡單的，但是隨著時代的發展和科學技術的進步，新時期出現的機械電子工程系統在處理各種問題時是相對復雜的，會通過配置多種系統對信息類型來進行區分。但是人工智能在機械電子工程領域還存在著一些不確定的因素，在計算機電子工程中，人工智能信息處理的方式主要采用的是解析數學措施，其應用方式主要是利用網絡神經系統對網絡系統進行合理安排，將神經系統迷你成人腦的結構，根據相關數字所傳達出來的信號，對已經搜集到的資源進行參數分析。其實，人工智能在機械電子工程中的應用是有差異的，這種差異性也是人工智能的一種特點，沒有辦法對網絡系統進行有效的描述，同時在建設系統資料庫的過程中進行嚴密數學分析，在分析過程中若是出現錯誤會直接影響到網絡系統的建設，甚至導致網絡系統的崩潰。創新工程方式，加強人工智能信息的服務建設是保證機械電子工程能夠順利開展和進行的關鍵。隨著時代的發展和人民日益增長的需求，生活方式的單一性早已不能滿足社會的發展需求速度。不斷完善的綜合性人工智能系統必將會使生產模式發生轉變。利用模型推理系統和神經網絡系統的優勢來補充綜合性人工智能，逐步完善機械電子工程的發展，網絡系統得到完善的必然結果就是模型推理系統。同時，模型推理系統也是二者功能性融合的重要體現。人工智能通過網絡信息資源進行完整性表達，完善機械電子和人工智能的密切關系。
4結束語
科學技術水平之所以得到提升，其內部原因就在于學科之間的大融合，相信機械電子工程與人工智能技術的完美結合必定會促進社會的進步，改變人們現有的生活方式。自動化是機械電子工程和人工智能技術結合下的重要產物，也會是重要的發展趨勢。
作者：姚磊 單位：河北農業大學機電工程學院
一、銀行反欺詐發展趨勢
國內外銀行在傳統反欺詐管理中主要依賴專家經驗，通過人工方式制定檢測規則，當申請或交易信息與反欺詐規則匹配后即執行相應的業務策略。這種管理模式得出的反欺詐規則存在一定的局限性，不能枚舉所有業務場景，無法對各類欺詐行為進行全面覆蓋。與此對應，欺詐者會針對性的對已有規則進行回避，導致專家規則處于被動調整的位置，無法跟上欺詐手段的更新換代[1， 2]。另外，當專家規則積累達到一定數量后誤報率通常會比較高，能夠影響到實際風險決策制定和實際業務開展。
機器學習是一種重要的金融科技創新手段，近年來在國內外金融機構和金融科技企業中被嘗試應用到風險防范、反欺詐等領域。例如花旗銀行、美國銀行、匯豐銀行等機構廣泛應用邏輯回歸、神經網絡等技術以提升欺詐識別能力；京東金融與ZestFinance組建的合資公司以數據挖掘建模為核心競爭力，在反欺詐領域深入應用機器學習技術以發揮大數據價值。機器學習是一種研究機器獲取新知識和新技能，并識別現有知識的方法[3]；通常針對大規模數據集進行全方位綜合考量，挖掘深層次業務場景特征進而建立監督、無監督等類型的學習模型，在大量應用中模型的準確性、穩定性也得到了充分驗證[4]。
為此，我們針對信用卡申請審批這一典型業務場景，應用機器學習技術進行欺詐風險管理并設計數據產品對異常客戶進行監控預警。區別于將機器學習技術應用到單一反欺詐規則制定的典型做法，我們嘗試從整體視角對欺詐風險進行評估，實現精準量化預測并以此作為應對欺詐風險的強有力手段。建模思路及方法具有一定的可遷移性，可以被廣泛應用到銀行風險防范、反欺詐等業務領域。
二、“會思考”的風控模型
在應用大數據支持業務發展轉型的過程中，我們提出構建增強智能(Augumented Intelligence)系統[5]的創新思路。一個務實的增強智能系統包括客戶畫像、數據挖掘模型和決策引擎三個組成部分。數據挖掘模型是智能化的核心，客戶畫像為建模過程持續提供特征輸入，決策引擎將模型輸出成果轉換為實際業務行動。增強智能系統的一個重要目標是提升傳統業務流程的自動化水平，過程中的大數據能力主要體現在三個方面，也就是下圖中的三個組成部分：更好的客戶認知、更智能化的算法、更快速的決策支持。
圖1：增強智能系統組成模塊
數據挖掘模型發揮動力引擎作用，吸收學術界和產業界先進機器學習知識成果并應用于銀行實踐。客戶畫像重點體現大數據背景下的客戶多維度刻畫，在靜態信息和交易行為信息之外可以補充社交網絡維度特征信息。伴隨大數據的持續采集、生產和交換，客戶畫像能夠進一步補充情緒屬性、價值觀屬性乃至道德屬性等信息，為數據挖掘建模提供源源不斷的能源輸入。決策引擎能夠面對業務場景進行快速響應，通過可視化等手段提供自助式業務分析能力，促進數據價值轉化為業務行動。
踐行上述思路，我們結合傳統風險管控和社交網絡分析技術，加工基礎維度信息和社交維度信息特征指標組成反欺詐客戶畫像，并應用隨機森林等分布式機器學習算法建立欺詐風險預測模型。不同于傳統風控模型以年為單位的更新優化周期，智能化預測模型每天都能夠進行“思考”，通過更新網絡關系并重新訓練模型確定最新的欺詐預測思維模式。模型在研發和使用的過程中靈活運用機器學習和社交網絡分析技術，催生新型數據產品的開發與應用從而帶動傳統業務流程的優化。
三、模型構建與結果分析
以銀行信用卡申請反欺詐為應用場景，詳細描述社交網絡構建、特征處理、算法實現、運行結果分析等階段過程。
1、結合社交視角構造客戶特征信息
社交網絡分析是融合多學科理論和方法，為理解各種社交關系的形成、行為特點分析以及信息傳播的規律提供的一種可計算的分析方法[6]。社交網絡分析方法旨在建立一個網絡與真實世界的實體與關系映射，在銀行應用中的典型實體包括客戶、賬戶、員工等。社交網絡分析通常關注靜態和動態兩個層面的網絡特征，靜態特征包括提取網絡指標、對網絡特征刻畫、識別網絡群組等；動態特征主要包括描述網絡如何隨時間推移進行擴散、如何影響其他節點等。
分析信用卡進件審批數據，確定數據中包含四種角色，分別是申請人、申請人親屬、聯系人和推廣人。在建模實施過程中將申請人角色作為社交網絡的關鍵節點，把申請人、申請人親屬、聯系人及推廣人這四種角色的移動電話、家庭電話、辦公電話的相同作為關系類型。建模過程中構建的社交網絡包括780萬節點，2.33億條關系。
在構建完成社交網絡后，設計并計算一二階度、一二階欺詐數、一二階欺詐占比、最短路徑等網絡指標。從網絡視角衡量欺詐風險的傳播，度反映節點關聯好友數量，最短路徑反映網絡中節點間親密程度。此外，建模中的客戶基礎信息包括申請人年齡、手機號、單位電話、電子郵箱、學歷、年收入、職位等，針對這些信息需要進行結構化分解、離散化、頻度計算等數據預處理操作，共同構建特征以用于后續模型的訓練和驗證。
圖2：反欺詐模型特征構造過程
2、建模方案設計
對進行特征工程化處理的數據進行拆分，設置三組建模數據集，分別是基礎信息的數據集(base)、社交信息的數據集(social)，以及組合在一起的數據集(combine)。建模過程中采用3折交叉驗證的方式完成欺詐風險預測模型建立和訓練，并比較多組模型輸出的計算結果。
算法選擇方面，分別選擇邏輯回歸(LogisticsRegression， LR)，隨機森林[7](Random Forests， RF)和深度學習[8](Deep Learning， DL)。邏輯回歸是銀行風控領域的經典算法，以此作為模型結果的標桿參考。隨機森林是一種集成學習算法，利用多棵決策樹對樣本進行訓練并預測；通常單棵樹性能表現較弱，但進行組合之后能夠提供較好的分類性能，同時算法穩定性較好。深度學習(DL)模型是包含多隱層的多層感知器系統，通過應用綜合復雜結構和多重非線性變換構成的多個處理層及對數據進行高層抽象的一系列算法，建立具有數個隱層的多層感知網絡并實現各種模式的識別和認知。
模型評價方面，選用AUC、Precision、Recall、Accuracy、F1-measure等指標。其中AUC[9](Area under Curve)是ROC曲線下的面積，介于0和1之間；AUC值表示將兩樣本正確分類的概率，AUC值越大說明模型分類性能越好。其他指標均是從不同角度衡量模型性能，這里不再詳細說明。
3、建模結果分析
如下表所示，前三列數據為應用隨機森林(RF)算法在不同數據集上進行的三組模型輸出結果。比較結果數據可以發現，通過整合社交屬性信息模型各項評價指標較基礎信息模型結果均有大幅度提升。不同于基礎信息，社交維度重在刻畫實體在網絡中的關系，其加工指標在建模后呈現出與欺詐風險相關的強特征關系。建模結果中AUC提升7個百分點，F1-measure提升2個百分點，充分驗證了建立多維度視角對于提升客戶欺詐風險識別能力的有效性。更重要的是，伴隨大數據的采集和處理，可以從深度和廣度上對客戶欺詐風險認知進一步補強，進而持續優化模型的底層數據源。
后面三組數據是在整合數據集上應用三種不同算法，整體表現邏輯回歸算法較弱，深度學習居中，隨機森林表現最優。結果表明目前模型輸入特征與預測目標關聯性較好，并且總體特征數量為數十個的量級，還不足以發揮深度學習海量特征無監督優化選擇的特性，相比之下隨機森林、GBDT[10]等集成學習算法表現更為突出。
表1：欺詐風險預測模型結果比較
四、欺詐監控數據產品
大數據在實際應用中體現出強產品化的特點，通過構建反欺詐數據產品能夠快速實現決策引擎的功能；同時原始數據從積累到建模均與該數據產品關聯，用戶畫像建立和持續豐富也與反欺詐業務場景相結合。數據產品通過可視化技術實現自助式分析能力，在數據價值轉化為業務行動過程中發揮橋梁作用。
針對信用卡申請反欺詐場景，設計專項數據產品對接相關業務系統。數據產品提供全國進件審批疑似欺詐情況分布圖，實時獲得所關注區域的欺詐進件分布、欺詐發展趨勢、欺詐比重等動態。另外，提供分地區信息概要、進件詳情、明細檢索和社交網絡檢索等功能，能夠在系統頁面查詢基礎指標統計圖(手機和電話特征分布)、不同模型輸出的欺詐風險概率值、進件基本信息、進件網絡特征、社交指標統計(一度、二度、最短路徑)等內容。
圖3審批疑似欺詐情況分布圖
五、總結與展望
AI Index在新舊年份交替之際公布了團隊成立以來第一份報告，其中具有代表性的八張圖可以幫助我們快速、全面了解AI這一行業高速發展的啟發和見解。
1、AI學術研究論文激增9倍以上
自1996年以來，每年發表的計算機科學的學術論文和研究的數量猛增了9倍以上。學術論文和研究通常能產生新的知識產權和專利。整個Scopus數據庫中，含有“Artificial Intelligence”這個關鍵詞的計算機科學領域的論文有超過200，000（200237）篇。Scopus數據庫中“計算機科學”領域的論文總共有近500萬（4868421）篇。
2、AI風險投資激增6倍
自2000年以來，在美國，風險投資者（VC）每年投入AI創業公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創公司的資金額，這些初創公司在某些關鍵領域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國所有融資階段對AI創業公司年度投資總額。
3、AI創業公司激增14倍
自2000年以來，在美國，有資本支持的AI創業公司數量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個數字包括VentureSource數據庫中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。
4、要求AI技能崗位激增4.5倍
自2013年以來，要求有AI技能的工作崗位增長了4.5倍。在Indeed.com平臺上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計算方法是通過職業描述中的標題和關鍵字來確定是否與人工智能相關。AI Index研究還計算了在Indeed.com平臺上，要求人工智能技術的工作崗位份額在不同國家的增長情況。盡管加拿大和英國增長迅速，但對于人才招聘市場，Indeed.com的報告顯示加拿大和英國分別只占美國AI招聘市場絕對規模的5%和27%。
5、機器學習、深度學習以及NLP成為核心技能
在線求職平臺Monster.com上數據顯示，機器學習，深度學習和自然語言處理（NLP）是最重要的三項技能。兩年前NLP已經被預測會成為應用程序開發人員創建新的AI應用程序最需要的技能。除了創建AI應用程序，最受歡迎的技能還包括機器學習技術，Python，Java，C++，開源開發環境的經驗，Spark，MATLAB和Hadoop。根據對Monster.com的分析，在美國，數據科學家，高級數據科學家，人工智能顧問和機器學習主管的薪水中位數為$127000。
6、圖像標注錯誤率巨幅下滑至2.5%以下
自2010年以來，圖像標注的錯誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規模視覺識別挑戰賽（LSVRC）的對象檢測任務的AI拐點發生在2014年。在這項特定任務中，AI已經表現得比人類更準確。這些發現來自于ImageNet網站上LSVRC競賽排行榜的競賽數據。
7、機器人進口量激增至25萬
從國際上看，機器人的進口量已經從2000年的10萬臺左右增長到了2015年的25萬臺左右。數據來源是每年進口到北美以及國際整體的工業機器人的數量。工業機器人由ISO 8373：2012標準定義。國際數據公司（IDC）預測對機器人的消費將在五年內加快，到2021年達到2307億美元，復合年增長率（CAGR）為22.8%。
一、網站的構建
1.網站框架設計
我國高中階段人工智能教育還處于起步階段，據調查，全國已開設人工智能課程的中學不超過十所。事實上，對于人工智能這一前沿學科，大部分信息技術教師還缺乏足夠的了解，因此對于該課程的開設也一直處于觀望狀態。考慮到人工智能教育的實際情況以及網站的主要對象，我們以高中信息技術選修課教材《人工智能初步》為基礎，按教學內容設置和劃分欄目，同時又圍繞“學人工智能、教人工智能、用人工智能、機器人專題”四大專題進行內容重組。當然，網站的基本架構并非一成不變，它需要在實際應用中進行檢驗與修正，最終實現網站的完美架構。依據上述思路建構的網站基本框架如圖1所示。
2.網站的欄目設計
新聞欄目以圖文的形式人工智能發展的最新情況，這是激發并維持廣大師生關注人工智能的基礎，也是師生獲取最新信息的窗口。子欄目“中國動態”“歐美動態”等分別介紹了各地區最新的人工智能信息，尤其是機器人產品的新聞。子欄目“會議論壇”，“比賽通知”為師生、參與比賽提供服務。
論文欄目是作為資源型網站的基礎。子欄目“教學研究”主要面向從事人工智能教育的研究者和教師，探討教學方法、分析教學案例、推薦教材和參考書，為更好的開展人工智能教學提供理論依據。子欄目“學習樂園”主要面向學生，展示活動實錄、闡述學習感受，聆聽專家意見，為更好的學習人工智能提供事實參考，教師也通過“學習樂園”來了解學生的所思所感所想。子欄目“賽事規則”介紹了各個地區和各級機器人比賽的一些規則，有利于師生更好的進行人工智能的教與學。
資源、視頻、圖庫、酷站：這四個欄目是資源型網站的核心。尤其是資源模塊中的子欄目“電子書刊”“教學課件”“人工智能軟件”分別以不同的文件格式向師生提供教與學的資源，使其能快速準確地獲取符合需求的資源，免去了在因特網上盲目搜索出現大量冗余信息的麻煩。網站整合了文本、視頻、圖片等多媒體信息，以豐富多彩的形式呈現資源，增強了網站的吸引力和信息的可閱讀性。
愛問欄目是作為學習型網站的基礎，也是本網站的一大特色。“愛問”是采用了模仿“百度知道系統”的程序設計，更注重知識的答疑解惑。我們將此欄目劃分為“學人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“機器人問題”四個子欄目，師生可根據各自的需要進行提問、回答問題、搜索問題等操作。同時，設立了積分制，激發師生提問和回答問題的熱情。
用戶中心欄目是學習型網站的核心。作為一個專題網站，必然要十分強調學習的功能。子欄目“網絡書簽”的功能可以使學習者記錄自己所瀏覽過的或所感興趣的網頁，便于在下次登陸后繼續學習。在子欄目“信息”功能中，學習者可以新聞、論文、資源、愛問等信息，待管理員審核通過后即可在網站中顯示出來。另外，教師也可在教學過程中通過此模塊要求學生提交作業，便于教師隨時隨地的批改作業。
二、網站的訪問數據分析
人工智能教育專題網站從開設至今將近8個月的時間，已經有超過1萬的獨立訪客訪問了本站，我們選取了最近訪問的2000位獨立訪客進行研究。通過對地域、被檢索方式、受訪頁面及回頭率的分析，可為網站下一步的改進與完善提供依據，為其他人工智能教育類網站的建設，在網站的用戶類型，網站的內容選擇與更新，網站的推介宣傳等方面提供參考與借鑒。
1.地域分析
在統計到的訪問該網站的地域中，國外共有12個國家訪問了本網站。國內除西藏、澳門之外，其他省份、直轄市、特別行政區都有訪問過本網站，這為我們今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依據。但是，通過圖2的數據我們也可看到，各個地區間的訪問量差距較大，并且訪問量靠前的幾個省份基本上是沿海地區，而中部和西部地區的訪問量比較少，所以在今后的工作中不僅要加強網站本身的建設和宣傳，更要把人工智能教育的理念推廣到中部和西部地區，使那里的中小學師生也接觸人工智能的知識，激發他們對信息技術美好前景的向往。
2.被檢索方式分析
搜索引擎是網絡上最常用的獲取資源的方式。掌握用戶使用搜索引擎的情況，有助于了解網站的被檢索方式。統計搜索關鍵字的次數，有助于了解網站被檢索訪問的原因。在專題網站建設完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系統提交收錄網頁申請是極其必要的，它有利于提高網站的知名度和訪問量。而在網站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字內容，將會有利于用戶在盲目搜索時能訪問到該專題網站。
3.受訪頁面分析
受訪頁面是指用戶訪問該專題網站時所停留的頁面。通過對受訪頁面的統計，使我們能夠掌握用戶相對較為關注網站的哪些內容。表1數據中“學人工智能”占23.82%，“資源下載”占了16.32%，表明用戶對人工智能的知識還不是很了解，對人工智能的認識還停留在“學”的層面，遠未達到“教”的程度。人工智能教育類網站在建設中，如果能提供大量的人工智能的基礎知識以及豐富的可下載資源，將會顯著提高網站的受歡迎度以及用戶的認可度。
4.回頭率分析
在網站訪問統計中，通常將距離上次訪問超過12小時的再次訪問記錄為一次回頭。通過對回頭率的統計（表略）看出該專題網站的粘性不是很高，尤其是3次回訪以上的用戶還不多。通過對部分用戶訪談后了解到，網站的更新速度慢，資源較少，內容偏難是其不愿進行多次回訪的主要原因。所以，人工智能教育類網站在維護期間要注意內容的時效性、豐富性、通俗性才能保證網站訪問的可持續性。
三、網站建設的若干思考
目前國內外有關人工智能的專題網站不多，針對人工智能教育的網站更少。在可供借鑒的成熟案例較少、研究又處于剛起步階段的情況下，有必要對我們的工作進行反思總結。通過上述訪問數據的分析，以及在人工智能教育專題網站建設的準備階段，實施階段及運行階段的實踐，我們認為在建設人工智能教育類網站時應當注意以下幾個問題。
1. 充分關注用戶信息
訪問量是綜合類或門戶類網站的生命線，應當盡可能地拓寬訪問者的類型與層次。但人工智能作為一門新興學科，其專題網站的學科性特點甚至比普通的專題學習網站還要突出，因此單從訪問量上來說，它是無法和門戶類網站相比的。所以在建設的初期首先就要考慮的網站的對象問題，也就是要關注哪類人訪問了網站。只有準確的掌握了用戶的信息才能更好提供用戶需要的資源。
在這里，人工智能教育專題網站是通過以下三種手段來獲取用戶信息的。
第一，用戶必須注冊才能訪問網站，注冊的內容包括年齡、身份、學歷，電子郵件等內容。
第二，在網站中設立“網站調查”欄目，可以對“你是如何知道本站的”，“你覺得本站建設的如何”等內容教學在線調查。
第三，通過“中國站長站”等專業的數據收集程序來獲取用戶基本信息，可收集到用戶地域、受訪問頁面、用戶回頭率等信息。只有掌握了準確的用戶信息，才能更好的為用戶提供服務。
2.與用戶攜手共建網上資源
人工智能的子學科門類眾多，僅高中教材《人工智能初步》中就有知識及其表達、推理與專家系統、人工智能語言與問題求解等多個主題。而且我國的人工智能研究相對薄弱，很多資料都是外文的。任何一個人要很熟練的掌握人工智能的各個內容是很困難也是不現實的。我們通過一年多的實踐也體會到，僅僅依靠課題組成員很難保證網站資源庫內容的全面性和針對性。所以在網站最新一次改版中，我們增加了用戶的信息功能，使得用戶自己可以新聞、添加文章，上傳資源，只要經過管理員審核即可在網站中顯示。
另外，在人工智能教學過程中，我們也充分利用學生的優勢，要求學生以作業的形式提交文本和視頻資源，并將作業的數量和質量作為考察學生學習效果的一個指標。這些舉措保證了網站內容更新的時效性和內容的針對性。用戶所的就是用戶所關注的，用戶所關注的就是網站所要收集的。
3.通過多種形式充分發揮網站作用
目前，全國高中開設了“人工智能初步”選修課的學校極少，教師手頭上可供選擇的教材也只有5套。從專題網站上統計的數據來看，雖然網站目前的用戶主要是教師，但“學人工智能”頁面訪問量卻遠多于“教人工智能”。從這些情況看，單靠幾個人工智能教育類的專題網站無法從根本上解決高中人工智能教育現階段所面臨的窘境。所以，在條件允許的情況下，可以通過研修班、會議論壇等形式組織教師進行面對面的交流。
例如，我們就在2007年5月25日至27日在浙江師范大學舉辦了全國首屆“高中人工智能課程研修班”，來自全國十個省市的70余位信息技術教師及教研員參加了研修班的學習。在研修活動中，教師不僅學習了人工智能的知識，也對人工智能教育的現狀及發展過程中遇到的問題做了充分了探討和交流。本次研修活動結束后，人工智能教育專題網站則成了學員們交換信息、交流體會、共享資源的有效平臺。
四、結束語
總之，借助專題網站的平臺作用開展各種活動，不僅彌補了人工智能教育網站缺乏面對面交流和互動的缺點，也為把網站資源建設的更具針對性提供了有效幫助。
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）.
[2]曹瑞敏. “中國海”學生專題學習網站應用[J] .中國電化教育.2005，（5）.
《新聞周刊》5月24日
幾十年來，技術不斷地讓手機、筆記本電腦、應用程序等整個行業的產品變得
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申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 《新聞周刊》5月24日
幾十年來，技術不斷地讓手機、筆記本電腦、應用程序等整個行業的產品變得越來越便宜，而醫療保健卻在另一個世界里頑固地徘徊，在這個世界里，科技讓一切變得更加昂貴和復雜。現在，許多美國創業公司正在利用人工智能和海量的數據以及自動化的方法，有望在提高醫療效率的同時降低醫療成本。比如有些公司正在試圖利用人工智能實現一些醫生的工作自動化。IBM的沃森利用機器強大的計算能力來解決問題，目前正在成為世界上最好的診斷專家。它的軟件可以吸收所有可用的病人稻藎以及每年發表的成千上萬的醫學研究論文（遠遠超出了任何人的閱讀能力）。該系統甚至可以跟上新聞的步伐，例如，了解哪些地區會受到某種傳染性疾病的影響，這可能有助于診斷最近去過這些地區的人。
人工智能在2016年最輝煌的戰績，就是AlphaGo（阿爾法圍棋）戰勝李世石，又在2017年初化名Master連勝中國選手60局，宣告人工智能在圍棋領域無可戰勝的地位。2017年元旦剛過，加拿大阿爾伯塔大學了關于撲克 AI 的論文，表示他們的 DeepStack 是世界上第一個在“一對一無限注德州撲克”上擊敗了職業撲克玩家的電腦程序。等等諸如此類消息開始讓一部分人嘗試使用人工智能做股市投資，也的確有對沖基金公司實際運作了。
那未來是不是基金經理和交易員就沒有用武之地了，大量人工智能的運用將改變股市的交易模式和策略。我覺得，人工智能作為一種投資方法和途徑，的確可以投資股市，并且獲得一種風險和收益相對可預期的模式。但是人工智能的“股市狗”不可能百戰百勝，甚至有可能導致某個公司傾家蕩產。
人工智能首先我想起了長期資本（LTCM）的故事。套利之父、債券之王、諾貝爾獎獲得者一群精英的夢幻組合，于1994年創立了美國長期資本管理公司，主要活躍于國際債券和外匯市場，利用私人客戶的巨額投資和金融機構的大量貸款，專門從事金融市場炒作。它與量子基金、老虎基金、歐米伽基金一起被稱為國際四大對沖基金，一度取得驕人業績。它以“不同市場證券間不合理價差生滅自然性”為基礎，制定了“通過電腦精密計算，發現不正常市場價格差，資金杠桿放大，入市圖利”的投資策略。最后因為俄羅斯金融風暴、公債違約導致公司幾乎瀕臨破產。有人分析，它的問題出在歷史數據統計的模型不能代替未來方向。實際上，我覺得，從更高層面來說，這是一種對社會現象能否進行數理分析的根本哲學問題。
社會現象能否用公式去窮盡各種因子，從而成功推測出未來的方向？簡單說，遵循數理邏輯的人認為可以，而認為社會現象中的研究者無法做到數理現象的純粹觀測者來研究，因此無法得到答案。德州撲克非常像股市二級市場，不同位置、不同對手風格、不同籌碼量都會導致同樣牌面不同的決策。另外，運氣成分占很大比重。
所以，在圍棋、在德州撲克1對1比賽，人工智能都可以取得優勢，因為它不受感情支配，失誤可能性很小。但是別忘記，股市就像是千萬、億人在同時投資（玩牌），人工智能很難全部都戰勝。
從另外一個角度，如果人工智能和人工智能比賽呢，讓AlphaGo和自己下棋，是下出更精彩的棋局，還是極其無聊的結果，肯定勝負分出吧。是Go1勝得多，還是Go2勝得多？同樣，股市里面如果充斥著人工智能的“投資大師”，那聰明的人類投資者就耐心等待，先看這些人工智能自己對打的結果如何好了。這個就是經濟學一個基本道理――“合成謬誤”，對一個人有利的，放諸所有人，就沒有利益可圖了。所以說，人工智能不可能在股市百戰百勝，但是做到比一般要好，這個是大有可能的。其實，股市投資者自己認真坐下研究，一樣也能超過平均值。
神經網絡
想必大家對神經網絡這一詞并不陌生，神經網絡可謂是當今大多數尖端人工智能背后的腦啟發AI工具。雖然像深度學習這樣的概念是相對較新的，但它們的理論基礎早就產生于1943年。
1943年，沃倫·麥卡洛克(Warren S.McCulloch)和沃爾特·皮茨(Walter Pitts)在《數學生物物理學公告》上《神經活動中內在思想的邏輯演算》(A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)。這篇論文對后世影響巨大，它討論了理想化、簡化的人工神經元網絡，以及它們如何形成簡單的邏輯功能，計算機“神經網絡”(以及最后出現的深度學習)受到它的啟發，所謂的“模擬大腦”這一說法也來自于它。人工智能概念
人工智能概念
人工智能正式開始于1955年8月31日。1955年8月31日，專家在一份提案中初度提出“AI(人工智能，artificial intelligence)”這一術語，提案建議由10名專家構成小組，花2個月時刻研討人工智能。這份提案是達特茅斯學院約翰·麥卡錫(John McCarthy)、哈佛大學馬文·明斯基(Marvin Minsky)、IBM納撒尼爾·羅徹斯特(Nathaniel Rochester)和貝爾電話試驗室克勞德·香農(Claude Shannon)聯合提交的。
1956年7月和8月，評論會正式于達特茅斯學院的莊園里舉辦，這次會議變成人工智能出生的象征。
“BACKPROP(反向傳播)”的到來
反向傳播是機器學習歷史上最重要的算法，其想法最早產生于1969年，但在20世紀80年代才成為機器學習的主流部分。
969年：阿瑟·布萊森(Arthur Bryson)和何毓琦(Yu-Chi Ho)在論文中描述稱，反向傳播可以作為多階段動態系統優化方法使。反向傳播允許神經網絡在其產生的效果與創建者預期不相匹配時，調整其隱藏的層。簡而言之，這意味著創造者可以訓練他們的網絡使其更好地運行，同時在出現錯誤時及時對其進行糾正。當完成修正以后，反向傳播修改神經網絡中的不同連接，以確保在下一次遇到同樣的問題時，能夠得到正確地進行處理。與電腦交談
與電腦交談
你有沒有想過亞馬遜的Alexa、谷歌助理以及蘋果的Siri最早從哪里發展起來的嗎？早在上世紀60年代中期，麻省理工學院人工智能實驗室的約瑟夫·維森班(Joseph Weizenbaum)開發了ELIZA，這是一個交互程序，它可以根據任何主題進行英文對話。一些人想將人類的感覺賦予計算機程序，對此維森班感到很震驚，因此，他開發程序只是為了證明機器與人的交流很膚淺。奇點
奇點
所謂“奇點”就是機器變得比人類聰明的時刻，但目前還沒有到來。弗農·溫格(Vernor Vinge)發表了《The Coming Technological Singularity》。Vinge稱“即將到來的技術奇點”，就是在未來30年內，人類將有能力創造超人的智能。“不久之后，人類時代將會結束，”他寫道。這是一個警告，正如埃隆·馬斯克(Elon Musk)這樣的人在最近幾年里已經反復強調了這一點。自動駕駛汽車來臨
自動駕駛
谷歌是世界上第一個開發出自動駕駛汽車的嗎？并不是。早在1986年，在恩斯特·迪克曼斯(Ernst Dickmanns)的指導下，慕尼黑聯邦國防大學的研究人員用攝像機和智能傳感器開發了第一輛無人駕駛汽車，這是一輛奔馳廂式貨車，座位上沒有人，最高時速55英里。
幾年后，卡內基梅隆大學的研究員Dean Pomerleau建造了一輛自動的龐蒂克運輸車，從匹茲堡到加州圣地亞哥的海岸，全程2797英里。按照今天的標準，該技術是一種原始的技術，但這證明自動駕駛是可以實現的。“大腦背水一戰”
人工智能
1997年是人工智能標志性的一年，IBM的“Deep Blue”計算機在國際象棋比賽中擊敗了世界象棋冠軍格里·卡斯帕羅夫，成為首臺打敗了國際象棋世界冠軍的電腦。毫無疑問，Deep Blue處理信息的速度比卡斯帕羅夫要快，但真正的問題是它是否更有戰略意義。
人工智能可能在處理更復雜問題時表現得并不是很好，但這仍然是人工智能領域的一個巨大飛躍。AI在《危險邊緣》中獲勝
危險邊緣
就像Deep Blue與格里·卡斯帕羅夫一樣，2011年，IBM超級計算機沃森(Watson)在美國電視智力答題節目《危險邊緣(Jeopardy!)》中上演了人機大戰，并最終擊敗兩位人類冠軍布拉德·魯特和肯·詹寧斯，贏得了100萬美元的獎金，這是人工智能少有的在棋類比賽之外戰勝人類。沃森由IBM全球多個研究院和大學共同研發，歷經四年研制而成。比賽結束后，肯·詹寧斯打趣道:“我，一個人，歡迎我們新的機器人霸主。”AI也喜歡…貓？
AI喜歡貓
2012年6月，杰夫·迪恩(Jeff Dean)和吳恩達(Andrew Ng)通過從YouTube視頻中獲取1000萬張未象征的圖像，來訓練16000個計算機處理器的大型神經網絡，發現其中一個人工神經元對貓的圖像格外靈敏。盡管這些神經網絡沒有識別出圖像的相關信息，但人工智能還是能夠通過深度學習算法來檢測貓科動物的照片。
事實證明，就像我們一樣，即使是非常聰明的AI也喜歡與貓相關的視頻。AI打敗世界圍棋冠軍
人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業，同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。?
本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。??
一、兼顧課程內容的統一性和差異性??
人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內在聯系和規律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。?
知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。?
同時，人工智能課程某些章節或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。?
這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。
??二、實施分層次教學??
各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?過程。?
本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養他們對人工智能的特別興趣。?
非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺（paid5?0）理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。?
給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。
??三、案例驅動，寓教于樂??
采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發學生的興趣。?
例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。?
又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。?
在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。?
為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。?
此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。
??四、結語??
以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業素質，給學生一個良好的專業素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念，特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創新意識才能夠得到不斷強化，創新思維能力才能夠得以不斷提高。?
人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。
參考文獻?
［1］
蔡自興, 徐光祐. 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（8）: 1-4.?
［2］蔡自興, 徐光祐. 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（8）:288-290.?
［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
【Abstract】In recent years， with the support of highly developed electronic technology， artificial intelligence has developed rapidly， even a lot of artificial intelligence products have been put into use and walk， into people's lives. In this paper， the artificial intelligence is reviewed， and analyzed the present situation of artificial intelligence technology， points out its development problems， and the future of artificial intelligence is prospected.
【關鍵詞】人工智能；發展現狀；未來展望
【Keywords】artificial intelligence； current situation of the development； future
【中圖分類號】TP18 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）04-0107-02
1 引言
2016年年初，韓國圍棋國手李在石與圍棋程序Alpha Go對弈中首戰失利，再一次將人工智能拉入了公眾的視野，使其成為2016年度話題度最高的科技之一。不可否認，近些年來人工智能發展迅速，很多人工智能產品已經開始進入人們的家中，如掃地機器人、智能保姆等，雖然它們還沒有美國大片《終結者》中所描述得那么先進，但從前遙不可及的人工智能概念正在一步步變為現實卻是不爭的事實。人工智能的現狀如何，它又將如何發展，都是學界較為關注的課題。
2 人工智能綜述
2.1 人工智能的概念
人工智能即AI，其英文全稱為Artificial Intelligence。人工智能的概念要從人工和智能兩方面來了解，所謂人工就是指人工智能脫胎于人類的文明，是人類智慧的產物；而智能則是指具有人工智能的計算機或其他子設備可以模擬人類的智能行為和思維方式，人工智能是計算機科學的一個分支，它的近期主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智能功能，并開發相關理論和技術。
2.2 人工智能的現實應用
如今的人工智能機器，可以在勝任一些復雜腦力勞動的同時，輔助人類進行記憶和邏輯運算等活動。現階段學者已經研制出了一些可以模擬人類精神活動的電子機器，經過完善升級，這些電子機器將有希望超越人類的能力，協助人類完成一些執行難度較大的工作。但是目前研制出的自動化系統或者機器人雖然可以代替部分人類勞動，卻還沒有到達可以實現人類多方面協調和自我學習升級的智能水平，要制造出一款可以完全擁有人類智慧的機器，還需進一步深入研究。還有一些人工智能產物經常應用于各種商業用途，例如單位內部的客戶信息系統，決策支持系統，以及我們在世面上可以看見的醫學顧問、法津顧問等軟件。
3 人工智能發展現狀
3.1 智能接口技術研究現狀
人工智能接口研究就是為了實現人機交流，為此學者必須從理論和實踐兩方面努力，解決計算機對文字和語言的理解與翻譯、對自我的表達等功能問題。由于智能接口技術的研究和應用，計算機技術的發展獲得了極大的推動力，在運行速率和人機交流等方面都有巨大提升。
3.2 數據挖掘技術研究現狀
數據挖掘技術主要是對各類模糊的、大量的應用數據、人未知的、潛在已經存在的數據進行整理挖掘進行細致的研究，尋找出對研究有用的數據。目前，數據庫、人工智能、數理統計已經成為數據挖掘技術的三大技術支撐，以基礎理論、發現算法、可視化技術、知識表示方法、半結構化等作為研究內容，為數據挖掘技術的發展提供理論和技術支持。
3.3 主體系統研究現狀
主體系統可以實現機器意圖和想法的生成，是一種智能方面更接近人類的自主性實體系統。自主系統可以完成一些相對獨立、自主的任務，甚至可以通過調整自我狀態，應對環境和特殊情況的變化，進而保證自身規劃任務的完成。在多主體系統研究中，主要是從物理和邏輯思維方面對主體進行智能行為的分析研究。
4 人工智能發展中面臨的問題
4.1 識別功能的困惑
計算機識別技術研究在近些年取得了大量成果，其產品的實際應用范圍較廣，但不可否認的是，計算機識別的模式是基于一定的算法和程序設定的，其識別機制完全不同于人類的感官識別，因此，在計算機進行識別，尤其是圖形識別時，對各種印刷體、文字、指紋等清晰圖形可以快速識別，但對于相似度較高的物體，計算機識別能力相對較弱，識別失敗的情況較為普遍。語音識別主要研究各種語音信號的分類。語音識別技術近年來發展很快，但是缺點是識別極易受到干擾，發音不標準的語音較易引發識別錯誤。
4.2 GPS功能的局限性
GPS是企圖實現一種不依賴于領域知識求解人工智能問題的通用方法，但是問題內部的表達形式和領域知識是分不開的，用謂詞邏輯進行定理歸結或者人工智能通用方法GPS，都可以從分析表達能力上找出其局限性，這樣就減少了人工智能的應用范圍[1]。
5 人工智能的未來應用展望
人工智能與人生活最息息相關的應用范圍就是融入人們的衣食住行和教育等方面，這也是人工智能未來最普遍的應用方向。
5.1 無人駕駛的汽車
奔馳、豐田等很多大型汽車企業都在研究o人駕駛的汽車，像007電影中的那種擁有自主辨別路況、自動駕駛等功能的汽車也許很快就會成為現實。自動駕駛的汽車要搭載的技術并不只人工智能一種，它還需要將自動控制和視覺計算等新型技術集成應用，改變現有汽車的體系結構，賦予其自動識別、分析和控制的能力。因此，自動駕駛汽車需要實現三方面的技術突破：其一，實現利用攝像設備、雷達和激光測距機來獲得路況信息；其二，實現利用地圖進行自動的車輛導航；其三，根據已有信息數據對車輛的速度和方向進行控制。未來的自動駕駛汽車還可以通過車輛之間的信息互通和互相感應，來協調車速和方向，避免車輛碰撞，實現自動駕駛車輛的安全行進。
5.2 智能化的課堂
當前已經有一些智能化的教學軟件，教師們可以在這些軟件上把教學課件傳送給學生，并進行授課答題，學生還可以與教師彈幕互動，使課堂變得妙趣橫生，方便了教師的授課活動。對于學生而言，能夠在期末十分便捷地回顧上課的錯題，甚至能夠在幾年后翻閱學習過的課件；對于教師而言，能夠精細地知道學生對知識的掌握程度，甚至能夠發現最積極和最懈怠的學生。未來的智能課堂將更具有時間延展性，學生不僅可以在課堂學習知識，還可以利用智能電子設備進行課前預習和課后復習，從而使學生可以在更加趣味性的氛圍中進行自主學習安排。
5.3 自動化的廚房
今后的廚房將會更加智能化，當你做飯時，設定好你想要的菜譜，準備好所需的食材，烹調設備即可將飯菜制作得恰到好處。它會根據你食材的新鮮程度，為你推薦最適合的菜譜，并計算出其營養參考標準，并為你推薦其他食物，使膳食營養均衡。當你家中某樣食材不足時，物流公司便會將時下最新鮮的這一食材送至你家中[2]。
6 結語
人工智能這一概念是在1956年提出的，在當時，人工智能還只是人們頭腦中的一種幻想，而在60年后的今天，人工智能的夢想已經逐漸照進現實，它甚至滲透進了工業、醫學、服務等多個領域，可以說人工智能正在改變著我們生活的世界。但對于人工智能這個人類創造出來的技術，人們也存在一定的擔憂，人工智能將向何方發展？人工智能發展到極致會不會脫離人類的控制？人工智能會不會超越人類的智慧？在諸多問題圍繞下，人工智能技術依然在迅猛發展，它的未來如何，讓我們拭目以待。
【參考文獻】
關鍵詞：人工智能；案例教學；應用
1引言
作為計算機科學技術的全新領域即人工智能，其正在迅速成長與成熟、新方法、新理念、新技術并且不斷壯大，同樣也包含著計算機網絡、數學、信息論各類學科的交叉和邊緣學科。人工智能包含的主要內容有知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，自然語言理解、專家系統和機器學習等；也作為計算機科學各專業重要的基礎課程，國內外各高校都非常重視，都將人工智能作為計算機專業的必修課程。人工智能包含的學科多，知識點雜、理論性強、內容抽象，算法難度高復雜，在此情況下各高校采用傳統的“教師講、學生聽”單一教學模式，學生處于被動學習地位；課堂教學與實際操作、理論與現實應用相脫節；加上理論知識強，案例缺乏，容易使學生感覺空洞；學生易產生厭學情緒，也達不到鍛煉其分析問題、解決問題的思維能力和實踐動手能力。如何讓學生高效的學習一直是教師研究的課題，在大數據和網絡信息時代的大背景下，“互聯網+”已經廣泛應用和存在于生活、工作各個方面，其在教育教學中表現出的創新性、互動性尤為突出，并極具優勢。
2基于案例的教學研究
此方法開始于上世紀20年代左右，最早是由美國哈佛商學院所提倡的，基于當時特殊的商業管理真是背景和特殊事件，能夠有效的發展和培養學生主動性、積極性和應用能力，開展案例教學后，學生實際解決問題能力有了很大的提高。但此教學研究方法知道到上世紀80年代后期，才引起教師的重視。1986年由美國研究小組提出《準備就緒的國家：二十一世紀的教師》書中，強烈推薦此方法在實際教學的重要性，并說明今后在教學過程中將其作為一種重要的教學方法應用于各類課程中去。
3基于人工智能的案例教學研究及應用
3.1案例精選
此方法第一步是案例選取，案例的好壞是決定案例教學效果關鍵因素。案例的選取需要滿足以下要求：（1）符合現在的教學目標，明確學生需要掌握的知識點、重難點等，能夠運用所學的理論知識應用到實際中，以此提高學生分析、解決問題的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能課程內容多、抽象，需要將枯燥乏味的知識點轉化為趣味生動的案例，有利于吸引學生注意力，激發學習興趣和主動性；例如，講到“知識表示”這部分內容中引入“機器人搬積木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互動的形式，此為人工智能的案例教學研究重要特征，同時也是教學目標得以充分展現的必要條件。能夠調動大家的積極性，學生和學生之間、學生與教師之間的互動，調動學生的主觀能動性。
3.2案例的執行
（1）講授法。基于教學內容具體知識點設計案例；通過教師講解，幫助學生理解抽象的理論知識。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例—理論”,即先給出教學案例，后講解理論知識；二是“理論—案例”,即教師先講解知識，再給出教學案例；案例的呈現方式不同,會直接影響案例的功能，也會影響到學生的學習情緒、學習效果。為了使案例能更好地為教學服務,教師講解案例之前應從創設案例情境開始,通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣,引導學生對將要學習的內容產生注意,有利于教師導入新課。（2）互相討論法。大學生課余時間充沛，鑒于此，將班級學生分為若干小組，教師將事先準備好的案例分配給各組，學生采用組內互動討論的形式，設計出此案例的各種解決方法。課堂上，將本小組的解決方法用課件展現給其他小組。講解完成后，學生開始互相討論，對比各自的方法，然后由老師進行分析、對比和總結。以此來增強學生對學科知識點、應用能力的掌握。（3）相互辯證法。課后，采用相互辯證的方法，組織大家相互辯論。選擇一些綜合應用比較強的案例。與簡單的案例相比，綜合應用案例能更加高效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法。相互辯證法是一種探索新型的教學形式，學生的自主性強，能夠在辯論中充分表達自己的觀點，充分運用所學的理論知識來維護自己的觀點，還可以促使學生查閱大量資料，拓展知識面。
4結語
通過以上論述，人工智能技術開始應用于教學,與教學現代化有著密切的聯系。其發展必將對現代教育起巨大推動作用。在教學,可以基于人工智能技術建立人類推理模型學習工具等諸多的運用,展示出越來越好的實用性。
參考文獻：
[1]鄒蕾,張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012(02).
[2]陳柯蒙，張寧.人工智能的發展探析[J].新西部(理論版)，2012(05).
[3]陳浩磊，鄒湘軍，陳燕,等.虛擬現實技術的最新發展與展望[J].中國科技論文在線，2011(01).
3月9日，韓國九段頂尖中國圍棋選手李世石將與谷歌人工智能項目AlphaGo在韓國首爾展開對決，整個比賽將分五輪進行。大戰在即，雙方都公開表示，深信自己將贏得最終的勝利。
Facebook人工智能組研究員田淵棟博士詳細分析了AlphaGo在《自然》雜志上發表的論文，他認為AlphaGo整個系統即使在單機上也已具有了職業水平，與李世石的比賽會相當精彩，很期待最后的結果。不過，《人工智能學家》主編劉鋒則撰文表示，谷歌的圍棋AI及這場比賽有科學欺詐之嫌。
萬眾矚目的人機大戰一觸即發，人工智能是否能夠戰勝人類大腦？不論圍棋大戰誰勝誰負，它都將為問題的答案奠定基礎。
人工智能和一種算法
近幾年來，人工智能逐漸成為一門顯學，以至于很多人誤以為這是一個隨著互聯網發展而出現的新詞。事實上，人工智能的歷史已超過半個世紀。
不管小說和電影怎樣描繪其應用前景，但人工智能并不是懸浮在某處一箱藍色液體中的合成大腦，它是一個算法—一種告訴計算機執行什么功能的數學方程式。
算法之于21世紀，就像是煤之于19世紀，是現代經濟的引擎和燃料。如果沒有算法，智能手機無法工作，也不會有Facebook、谷歌、亞馬遜。算法可以安排航班，控制飛機，還能幫助醫生診療疾病。如果所有算法突然停止工作，那無疑是世界末日。
今年1月，谷歌透露已經開發出曾擊敗圍棋歐洲冠軍的算法，這種古老的中國棋盤游戲遠比國際象棋復雜，這個算法命名為AlphaGo，將在3月中旬與世界冠軍一決高下。
最大的挑戰
圍棋的歷史超過2500年。它的著法變化無窮，其變數甚至超過宇宙中原子的移動。國際象棋的所有變化可以計算出來，但圍棋不能。更難的是，編程者也不可能寫出圍棋的評估函數。相反，圍棋需要一種類似于“直覺”的東西。
人工智能研究利用游戲來作為微觀測試已經有了很長的歷史。游戲能夠精確地定義并允許研究員來估測自己的成功。去年，谷歌的DeepMind教導機器學習并贏得了所有49個經典Atari計算機游戲。而圍棋則一直以來都被人們視為人類能夠勝于程序的最后一個經典游戲。圍棋之所以如此困難，原因是其結果的無限性，每一局的比賽都非常難以被復制并重現。
“圍棋是一種終極游戲，它是游戲的巔峰之作，是最智慧的游戲。”DeepMind創始人哈薩比斯認為圍棋是一門藝術，而不是一門科學。“AlphaGo能夠以人類的方式學習圍棋，并在不斷的對局中變得越來越厲害，就像我們人類一樣，學會理解，而不是計算。”他對AlphaGo取得最終的勝利深信不疑。
取勝的關鍵
AlphaGo與之前的機器人所不同的一點在于對于神經網絡、分層計算和知識庫的應用，即谷歌DeepMind團隊用兩套神經網絡為AlphaGo開發了一個全新的系統，這也是它擁有取勝能力的關鍵。該領域的領軍人物杰弗里·欣頓說：“神經網絡讓我們減少了要調查的結果數量，但是它們同時也擅長通用化其并未見過的狀態。因此，這些神經網絡學習規則與戰術，它們并不僅僅會記憶，它們還能夠理解。”
“傳統搜索樹會考慮所有可能性，但它用在圍棋上行不通。”哈薩比斯說。正因如此，用兩套神經網絡為AlphaGo開發的全新的系統可以將圍棋視為一個包涵所有可能性的樹，它能夠無限延伸。AlphaGo要做的就是利用兩套神經網絡來縮小可能性，它會利用策略網絡來判斷什么行為可能性最高，系統應該考慮怎么走好下一步，AlphaGo會將搜索樹的寬度變窄。還有一個就是價值網絡，它告訴AlphaGo怎么移動對白子和黑子都更好，這樣就可以降低可能性的深度，這一切都給它的獲勝增加了砝碼。
不過，《人工智能學家》主編劉鋒則撰文表示，谷歌的圍棋AI及這場比賽有科學欺詐之嫌，主要原因是AlphaGo對其他圍棋程序選取了眾多測試對象，并進行了495次實驗，但對人類測試者，卻只選取了一位曾經獲得圍棋歐洲冠軍的棋手，并簽署嚴格的保密協議。他認為，谷歌也沒有像Facebook那樣把圍棋程序放到互聯網上，光明磊落地接受大眾的考驗，作為與谷歌AlphaGo原理相同的facebook圍棋程序DarkForest，目前水平相當于業余5段，與職業選手依然有巨大的差距。
從AI到AGI
得益于計算機硬件的長足發展、算法(軟件)的改進以及巨額資金投入，進入新世紀之后，人工智能在諸多領域取得重大進步。在硅谷，不管是谷歌還是微軟抑或是IBM，都投巨資發展人工智能，并有了一些階段性的成果，如郵件的自動智能回復等等。
時代周報記者查閱資料發現，科學家預測AI發展至AGI(人工通用智能)是人工智能的發展趨勢。大多數AI系統是“狹隘的”，它們只能完成一種特殊的任務。所以，IBM的深藍電腦可以擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，但在面對畫圈打叉這種簡單的游戲時連一個三歲小孩都不如。而哈薩比斯從人類的大腦獲得靈感，并試圖建立第一個“通用學習機器”，即一套靈活、自適應性的算法，它可以像生物系統那樣學習，從零開始完成任何任務，除了原始數據之外不需要任何別的幫助，這就是人工通用智能(AGI)，其重點是“通用”。
在DeepMind創始人哈薩比斯的未來愿景中，超級智能機器將能夠與人類專家協作解決幾乎所有問題：癌癥、氣候變化、能源、基因組學、宏觀經濟學、金融系統、物理等。哈薩比斯說：“我們想要掌握的學科越來越復雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個領域。我們將AGI看做一個能夠自動將非結構化信息轉化為可用知識的過程，那么通過篩選泛濫的數據得出合理的觀點就指日可待了，我們正在努力研究的是一種可以解決任何問題的超級解決方案。”
牛津大學人類未來研究院院長、哲學教授尼克·博斯特羅姆認為，如果AGI能夠最終完成，它的影響將是無與倫比的。這種超級智能機器的出現也許還需要幾十年之久，但它似乎離我們越來越近，我們應該對此充滿信心。
發展會失控嗎？
人類可能即將創造出一種全新的生命形式，這不僅標志著進化的突破，而且也可能給人類物種的生存構成潛在威脅。人工智能是否已經讓我們處在了見證一個新物種誕生的邊緣？還要多久機器就會比人類變得更聰明？這已經成為人工智能發展最需要思考的問題。2015年1月，美國麻省理工學院的物理教授馬克思·泰格馬克組織了首次關于人工智能風險的主要會議，會議核心議題之一就是：要走多久人類才會遭遇機器智能或超人智能。一方面，有觀點認為，比如人工智能先鋒吳恩達宣稱人工智能超越人類智能是幾百年后的事情了；而其他人，比如特斯拉CEO馬斯克和伯克利的計算機科學教授斯圖爾特·羅素認為這一時刻會更快到來。泰格馬克說，會議討論的中值是40年。
全球很多頂級科學家和科技巨頭都在關注AI的發展，如斯蒂芬·霍金、比爾·蓋茨、伊隆·馬斯克、楊·塔里安等。但與哈薩比斯對AI持積極態度不同的是，這些知名科技專家對AI的發展表示很大的擔憂。他們的擔憂包括AGI武器和“技術奇異點”的幽靈——這將導致“智能爆炸”，屆時機器將能夠不斷地進行自我完善，超越人腦的智力，從而脫離人類的控制。如果這樣的超級智能災難最后發生了，人類將悔恨自己當初為什么沒有退出AI開發競賽。
