在社会的各个领域，大家或多或少都会接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。为了让您在写论文时更加简单方便，以下内容是高考家长网为您带来的9篇人工智能的议论文，希望能为您的思路提供一些参考。
人工智能论文 篇一
人工智能是近年来随着计算机技术的不断发展的一个学科分支，是新兴的高科技技术。人工智能与纳米科学以及基因工程被人们称之为二十一世纪的三大尖端科技。人工智能的研究范围涉及较广，在诸多不同的领域都有涉及，比如：数学、认识科学、哲学、心理学以及计算机科学等多门学科，不同学科领域以人工智能为信息交流平台，进行相互的影响渗透，进而形成一门具有综合性质的科学。因此，人工智能也可以称之为社会科学与自然科学的交叉科学。人工智能主要是通过对计算机的研究，对人的某些思维以及智能行为进行模拟的学科，其主要被应用在专家系统、语言的理解、智能控制、遗传编程机器人工厂以及机器人技术等方面。一般而言，对于人工智能的研究的主要目的就是让机器代替人做一些复杂的工作。电气工程的研究长久以来都局限在电气化的方面，随着现代化科学技术的进步以及信息计算机技术的发展，电气工程自动化中逐渐向人工智能的趋势发展，通过引入人工智能进入电气工程自动化的领域，对人类大脑进行模拟并进行数据与信息的分析、收集、处理以及反馈，经过信息的自动化生产，进而提高电气工程的生产效益，进而推动电气工程产业结构的优化与升级。
2.人工智能在电气工程自动化中的应用
2.1人工智能在电气产品优化设计中的应用在电气工程运行过程中，进行电气设备的设计是十分复杂的，其设计不但对电气自动化的各个专业学科与内容有所设计，而且要求电气设备设计人员具有较高的专业文化知识以及丰富的设计经验，进行电气设备的设计只有把电气知识、经验以及科学进行有机的融合，才能够对电气产品的科学性有所保障。人工智能在电气产品设计中的应用有效的对一些依靠人脑无法迅速解决的复杂计算以及模拟过程进行解决，进而大大的缩短了产品设计的周期，提高电气工程的工作效率，并且设计出的电气产品极具科学性与实用性。专家系统对于电气工程的开发性设计有积极的意义，而遗传算法主要应用于产品的优化设计，在进行产品设计的过程中，要求设计人员应该具备设计经验以及较强的智能软件应用的能力，从而便于依据不同情况的沾边选择不同的算法对产品进行高质量的设计。
2.2人工智能在电气设备故障诊断中的应用在进行电气设备故障的诊断时，电气企业通常会使用人工智能中的人工神经网络、模糊理论以及专家系统的引用，其应用诊断的范围包含：发电机、电动机、变压器等的故障诊断。在电气设备中，电气工程遇到故障问题时，所呈现的现象是相对复杂的，运用传统的处理技术很难对问题进行及时准确的查找与判断，人工智能技术对于这种问题科技进行高效的解决，例如：当发电机的设备出现故障时，故障所呈现的不确定性、复杂性以及非线性的特征都是可以通过人工智能中的专家系统以及模糊理论进行综合的处理，人工智能技术大大的提升了电气设备故障诊断的准确性。
2.3电气工程运行过程中的智能控制目前，在电气工程的自动化中智能控制的应用已经十分广泛，逐渐的发展成为电气工程自动化领域中的未来趋势。由于电气设备的控制工作比较复杂且极具综合性，对控制系统的技术含量以及计算的精确度都有比较高的标准，通过对人工智能中的模糊理论、人工神经网络以及专家系统的综合应用，有效的提高了电气设备的计算精度以及计算速度，不仅有利于节约电气企业的资源，而且对实现电气企业资源的优化配置具有积极的意义。
2.4人工智能在电力系统中的应用在电力系统中应用比较普遍的人工智能主要有：启发式探索、专家系统、人工神经网络以及模糊理论。其具体的应用主要表现为：一是，专家系统。作为一个十分复杂的程序系统，专家系统集知识、规则以及经验于一体，主要工作程序是通过运用电气系统中某领域的专业经验以及专业知识对所遇问题进行分析与判断，接着进行专家决策的模拟，对需要专家解决的问题进行处理，而且在专家系统的使用过程中，应该依据现实情况对系统中的知识库、数据库以及规则库的信息与数据进行更新，从而使用电力系统的应用需要。二是，人工神经网络。其学习的方式十分灵活，存储方式也是呈现分布式，在大规模的信息处理中得到广泛的应用，人工神经网络具有较强的识别与分类能力，对与模型进行合理的分类并进行科学的选择，同时其与元件进行关联分析相结合能够对复杂的电力系统进行故障的诊断，而且能对故障进行识别与定位。三是，模糊理论。模糊理论主要应用于系统规划、潮流计算以及模糊控制之中。有利于操作界面的优化以及工作流程的简化，而系统可以进行自动日志与报表的生成与保存，进而提高系统日常操作的效率，对系统的安全运行具有积极的作用。
3.总结
人工智能论文 篇二
>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观，深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置：l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。
2教学方法研究
研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。
2.1加强教学设计
教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程， 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。
2.2抓好课堂教学环节
教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。
1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。
2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。
3注重培养学员学术研究能力
学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。
1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。
2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。
3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。
4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。
4加强实验环节教学
人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。
例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。
实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。
5适度开展双语教学
研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。
1) 专业术语全部用英语表示。
在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。
2) 以英文原版教材为教学参考书。
选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南。”
3) 加强英文文献的阅读。
在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。
经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。
6考试与成绩评定改革
考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。
7结语
经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。
参考文献：
王永庆。 人工智能原理与方法. 西安：西安交通大学出版社，2002:1.
李志厚。 国外教学设计研究现状与发展趋势. 外国教育研究，1998(1):6-10.
肖川，胡乐乐。 论研究生学术能力的培养. 学位与研究生教育，2006(9):1-5.
周金海。 人工智能学习辅导与实验指导. 北京：清华大学出版社，2008:204.
George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving.北京：机械工业出版社，2009:754.
Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching
TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei
(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)
人工智能论文 篇三
关键词：新工科；人工智能导论；实践教学；校企合作；案例库
随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。
1人工智能对新工科人才的新要求
1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。
2人工智能导论课程教学现状
目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。
3人工智能导论实践教学初探
3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。
4结束语
在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。
参考文献：
杨晴，王晓墨，成晓北等。新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示.高等工程教育研究，2019.S1:23-24，33
李明媚，成希，罗娟。人工智能时代的高等教育之变与不变.黑龙江高教研究，2020.2:41-44
陈义明，刘桂波，张林峰等。智能科学与技术专业课程体系建设的理论思考.计算机教育，2020.309(9):103-107
刘永，胡钦晓。论人工智能教育的未来发展：基于学科建设的视角.中国电化教育，2020.2:37-42
姚琳，石志国。人工智能课程体系与教学方法研究.中国大学教学，2019.10:19-22
人工智能技术论文 篇四
关键词：人工智能；教学内容；教学方法
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2 调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。
进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3 加强课程立体化建设和系列教材研究
在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。
为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。
包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。
4 改革与创新教学模式和教学方法
在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣
“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
(2)面向问题的启发式教学
人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算？”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。
(3)课堂辩论与交互式教学
组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。
(4)个性化学习与因材施教
在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。
(5)多媒体与网络教学的使用
本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。
(7)理论与实践结合
在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。
我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。
5 运用多样化的教学手段和考核方式
5.1 多样化的教学手段
采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：
(1)抽象知识内容的多媒体表示
通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。
(2)通过PPT撰写教案
精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。
(3)开发与应用网络课程
“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。
(4)先进实验系统的观摩与演示
利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。
教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。
5.2 作业、考试等教改举措
(1)改革作业方式与方法
改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。
(2)改革考试方式与方法
如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。
人工智能技术论文 篇五
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
在这里，我们将向您展示一个新生的学科专业――智能科学与技术，并与您一起走进我国智能科学技术教育领域，共同探讨什么是“智能科学与技术”学科，其学科结构及内涵、外延是什么，什么是“智能科学与技术”本科专业，它是什么时候产生的，其主要教学内容有哪些，培养目标是什么，国内有哪些学校开设了这一专业，目前的状况如何，将来的发展前景怎样等智能科学技术教育中的一系列重大问题。
通过这些研究和讨论，笔者希望能对我国智能科学技术研究生教育和本科教育起到积极的推动作用，为我国智能科学技术领域的高层次优秀人才培养做出有益的贡献。本文仅从宏观角度对这些问题进行总体介绍，目的是使读者能够对我国智能科学技术教育有一个概括性的了解，更具体的研究由本期专刊中的相关论文论述。
2 我国智能科学与技术教育事业的诞生与发展
2.1 “智能科学与技术”本科专业的诞生
我国“智能科学与技术”本科专业的历史可追溯到2001年12月在北京西苑召开的中国人工智能学会第九次全国学术会议(即CAAI-9)。CAAI-9在我国智能科学技术教育史上留下了两个历史性的贡献：一是大会接受了部分学者(例如，时任中国人工智能学会副秘书长的韩力群教授)提出的在我国智能科学技术领域逐步建立本科专业的建议，并由钟义信理事长提议将该新专业的名称确定为“智能科学与技术”：二是大会成立了中国人工智能学会教育工作委员会(由王万森教授任主任)，并把筹建智能科学与技术本科专业的任务交给了中国人工智能学会教育工作委员会。
CAAI-9结束后，在中国人工智能学会的领导下，中国人工智能学会教育工作委员会立即展开了对“智能科学与技术”本科专业的积极筹建工作。2002年12月13日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学和北京航空航天大学承办的第一届全国智能科学与技术教育学术研讨会在北京航空航天大学召开。会议得到了北京大学的积极支持。在研讨会上，北京大学智能科学系刘宏教授介绍了我国第一个智能科学系――北京大学智能科学系的有关情况，并提出了北京大学在国内率先开展智能科学技术本科教育的想法。北京大学智能科学技术系成立于2002年9月9日，这是在何新贵院士倡导下，国内高校中建立的第一个智能科学技术系。
在认真研究和充分讨论的基础上，这次大会向全国高校发表了“加快智能科学与技术学科发展”的建议，该建议也被称为“智能科学与技术北京宣言”，在国内部分高校引起了强烈反响。作为我国智能科学技术教育先驱的北京大学智能科学技术系，其“智能科学与技术”本科专业设置申请，分别于2003年10月26日、11月26日和12月5日通过了专家论证组、学部和学校评审，并于12月15日前报到国家教育部备案，同年年底在教育部备案通过。
在此期间，2003年11月20日，在广州召开的CAAI―lO期间，中国人工智能学会教育工作委员会针对智能科学技术教育中的关键和热点问题举办了一个教育论坛。论坛的核心课题是：如何在高等学校设置“智能科学与技术”本科专业，培养大批智能科学技术领域人才。参加论坛的代表从各个不同角度发表了自己的意见，论坛达成的普遍共识是：智能化是信息化最精彩的篇章，信息技术的发展已经为智能科学技术登上科学技术的中心舞台创造了条件，因此，在高等学校设置“智能科学与技术”专业已经势在必行。论坛还希望中国人工智能学会教育工作委员会能在本次研讨基础上，再进行必要的调查论证，结合北京大学等学校的实践经验，形成系统的意见和方案，向国家教育部和国务院学位委员会进行正式汇报，以推动智能科学技术专业的建设与发展。
2004年初，教育部公布了“2003年度经教育部备案或审批同意设置的高等学校本科专业名单”，北京大学“智能科学与技术”专业榜上有名，专业号为080627S。北京大学“智能科学与技术”专业的建立，标志着我国“智能科学与技术”本科专业的诞生和我国智能科学技术教育的开端。
2.2 “智能科学与技术”本科教育事业的发展
继北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后，2005年，北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学：2006年，首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院；2007年，北京科技大学、厦门大学和湖南大学；2008年，河北工业大学和桂林电子科技大学；2009年，重庆邮电大学和大连海事大学先后经教育部批准设立了“智能科学与技术”本科专业。至此，经教育部正式批准，全国高校中设立“智能科学与技术”本科专业的学校已达15个。
几年来，中国人工智能学会教育工作委员会为推动我国智能科学技术教育事业的快速发展，先后组织召开了多次全国性的研讨会、座谈会、论坛和展览等，做了大量的促进工作。
2004年8月15日，由中国人工智能学教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育高层研讨会”在北京召开，中国人工智能学会指导委员会主席涂序彦教授和中国人工智能学会理事长钟义信教授等到会并作重要指示。作为这次研讨会的主题，韩力群教授做了题为“智能科学与技术专业规范”的报告，刘宏教授做了题为“智能科学与技术学科建设”的报告，彭岩教授做了“国内外智能科学与技术相关学科专业情况”的报告。会后，中国人工智能学会教育工作委员会在这三个报告的基础上，形成了一份《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》，包括以下三个建议，一是《在若干高校设置“智能科学与技术本科专业”的建议》，二是《关于“智能科学与技术本科专业”专业规范的建议》，三是《关于“智能科学与技术”学科专业教育体系的建议》。这些材料后来成为上报教育部有关材料的最初蓝本。
2004年11月6日～7日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育学术研讨会”又一次在北京召开，会议对上述材料进行了认真讨论，形成了《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》的修改稿。会后，该修改稿又经钟义信理事长修改和审阅，于同年12月初以中国人工智能学会教育工作委员会的名义上报到了国家教育部有关职能部门，对当年以及后来教育部对“智能科学与技术”本 资队伍建设方面，北京大学“智能科学与技术”专业走出了一条国外引进与自身提高相结合道路；西安电子科技大学依托优秀创新团队，采取了国内外引进和国内外合作交流相结合的建设方法，其他高校也都采取了相应的有效建设措施。就全国高校“智能科学与技术”专业师资队伍而言，最大的一个优势是具有博士学位的教师比例较高。这一优势为建设高水平师资队伍奠定了很好的基础。
在师资队伍建设成效方面，北京大学“智能科学与技术”专业教学团队先后被评为北京市和部级优秀教学团队；西安电子科技大学“智能科学与技术”专业也被批准为“长江学者计划”一教育部智能信息处理创新团队和国家“111”智能科学与技术创新引智基地。
4 对我国智能科学技术教育的共识
在五年多的发展历程中，我国智能科学技术教育事业经过全国相关高校的不断研讨，目前已达成如下基本共识：
第一，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，我国和国民经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的基本条件已充分成熟，建议尽快在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士和硕士学位授权一级学科。
第二，智能科学与技术本科专业经过5年的建设实践，已经具备了在全国范围内快速发展的基本条件，建议取消“试办”，即取消专业代码后面的“s”，在全国范围内加快发展。
第三，经全国智能科学技术教育学术研讨会多次讨论，确立了“智能科学技术导论”、“脑与认知”和“机器智能”为“智能科学与技术”本科专业的第一批核心课程。
第四，在全国智能科学技术教育学术研讨会多次研讨的基础上，确立了“智能机器人”、“智能网络”和“智能游戏”为“智能科学与技术”本科专业教学实验活动的3个重要平台。
5 我国智能科学技术教育急需解决的几个问题
我国智能科学技术教育事业顺应时代潮流，在全国广大智能科学技术教育工作者的努力下，得到了较快的发展，其前景十分光明。但也同任何新生事物的发展规律一样，还有许多重要问题亟待解决。
第一，亟待增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，尽快完善我国智能科学技术教育体系。这些内容在钟义信理事长的论文中已论述得非常详细，这既是我国智能科学技术教育中的头等大事，也是中国人工智能学会教育工作委员会的一项最重要的工作。
第二，进一步优化专业核心课程体系、突出专业整体特色、凝练特色专业方向。就全国“智能科学与技术”专业建设而言，虽然我们已经确立了的第一批核心课程，但这仅是开始，还需要进一步优化，以使“智能科学与技术”专业能够在我国的专业体系结构中具有更强的整体特色。就各个高校而言，则需要在专业核心课程体系下，更加突出建设自己的特色专业课程，以凝练自身的特色专业方向。
第三，加快制定专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲。对专业核心课程教学问题，我们虽然确立了第一批的三门专业核心课程，但还没有制定相应的教学大纲。对专业实验教学，我们虽然给出了三个教学实验平台，但也没制定相应的实验教学大纲。因此，需要尽快提出专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲，以同时带动专业实验室建设和专业教材建设的发展。
第四，重视优秀教学团队建设，汇聚高水平师资队伍。师资队伍是所有教学资源中最为重要的一种资源，要培养高素质、有创新思维和创新能力的学生，首先必须有一支高素质、高创新能力的教师队伍。在这方面，北京大学和西安电子科技大学做出了表率。我们需要抓住国家、地方及各学校建立优秀教学团队的机遇，汇聚高水平的专业师资队伍，争取有更多的专业进入各级优秀教学团队。
6 结束语
人工智能技术论文 篇六
论文关键词：智能电网；电力特色教学模式；电力信息化和智能化
随着智能电网、绿色能源席卷全球，电力行业迎来了蓬勃发展的新时期，电力不但要信息化还要智能化，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又有电力专业背景的人才，这给电力大学计算机专业人才培养带来机会和挑战。结合电力大学的大电力特色，为培养智能电网急需的高素质复合型人才，开展计算机专业电力特色教学模式的研究和实践具有重要的意义。为了培养智能电网急需的信息人才，需要开展计算机专业的电力特色教学，首先要开设“电力信息化”课程。
一、我国电力信息化现状及智能电网的目标
电力信息化是指计算机、通讯等信息技术在电力工业各个环节应用全过程的统称。我国当今电力信息化现状是实施电力工业生产过程各个环节的信息化，包括电力工业规划、设计、施工、发电生产、输电、变电、配电、用电、电网调度、供电营销、物资及管理等各个环节。由此可见，信息技术是电力信息化的基础，各类电力资源的开发和利用是电力信息化的核心。提高电力企业的经营决策水平和经济效益是电力信息化的宗旨。智能电网将使电力信息化从数字化向智能化发展。智能电网是电力信息化的延续和飞跃。智能电网是飞速发展的信息技术与新能源变革融合在一起的产物。中国的智能电网目标是分三个阶段推进：2009年至2010年为规划试点阶段，重点开展“坚强智能电网”发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制及各环节试点工作；2011年至2015年为全面建设阶段，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术、装备实现重大突破和广泛应用并自主可控；2016年至2020年为引领提升阶段，全面建成统一的“坚强智能电网”，技术和装备全面达到国际先进水平。
通过分析我国电力信息化现状及智能电网的目标可见，各国探索智能电网建设的先行策略是信息技术应用。为实现智能电网的战略目标，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又懂电力信息化业务的复合型人才，因此，对计算机专业学生开展电力特色教学是非常必要的。
二、电力大学计算机专业电力特色教学模式
面对电力行业信息化飞速发展的形势，特别是智能电网席卷全球，电力大学计算机专业的教学模式在保有原有优势的基础上创建特色，开展以计算机技术为主、电力专业背景为辅的特色教学模式。2010年学校设立了计算机专业电力特色教学模式研究和实践的教改项目，以实现计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养。电力特色教学重点要放在计算机技术和电力专业交叉点上，电力特色教学的先行策略是由电力信息化这门课程承担此重任。2010年学校将电力信息化课程列入433门核心课程中。修改后的2008版教学大纲中电力信息化这门课程是计算机专业学生的必修课程，这不但要求电力信息化这门课程的内容不断优化，同时也要求对电力信息化课程的教学进行改革。
电力大学计算机专业电力特色教学模式的后行策略是在电力信息化这门课程改革和研究的基础上进行课程群建设，开设代表计算机技术和电力专业最新技术交叉点的“电力云平台”、“电力物联网技术”等课程，并将“电力信息化”、“电力云平台”及“电力物联网技术”三门课程纳入到一个课程群来建设。可见电力大学亟待探索并建立适合计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养模式。
三、电力信息化课程特点与教学现状分析
1.电力信息化课程的特点
电力信息化这门课程具有如下特点：
（1）涉及面广。电力信息化这门课程内容涵盖电力工业生产发电、输电、变电、配电、用电、电网调度等全过程的信息化与智能化。课程内容包括发电企业的信息化与智能化、变电站的信息化与智能化、电力调度中心信息化与智能化、配用电生产管理信息化和智能化、电力信息安全技术及物联网在智能电网中的应用等。
（2）技术先进前沿。电力信息化这门课程内容涵盖当今信息和电力领域的前沿技术、热点技术。如在讲解变电站的信息化与智能化这部分内容时要详细分析电力领域的热点技术IEC61850。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时要详细分析信息领域的热点技术SOA和电力领域的热点技术CIM及其在电力调度的应用。在讲解物联网在智能电网中的应用这部分内容时要详细分析当今信息和电力领域的前沿技术物联网、智能电网及云平台。
（3）与电力行业实际工程紧密结合。在讲解课程的各部分内容时紧密结合实际工程。如在讲解发电企业的信息化与智能化这部分内容时紧密结合发电企业的实际工程，如水电站厂级监控系统、火电站的DCS系统、发电厂？SIS系统、发电厂智能管理信息系统等。
（4）多学科的交叉。电力信息化课程是计算机技术、通讯技术、控制技术、电力系统背景知识的融合与交叉。在讲解课程的各部分内容时处处是多学科的交叉，如在水电站厂级监控系统中涉及计算机的网络通讯技术，涉及控制领域的PLC技术和现场总线技术，涉及水力发电特性专业背景知识等。
（5）电力信息化课程的教学内容是动态的，是与时俱进的，随着电力信息化和智能化的发展而不断地补充新内容，没有现成的教材。当今世界电力信息化和智能化发展非常迅速，如国家电网公司已经开展广域全景分布式一体化的电网智能调度技术支持系统研制。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时就必须补充这部分新技术。
2.电力信息化课程教学现状分析
（1）没有现成的教材，课程难度大，师资紧缺。从上述分析的电力信息化这门课程的特点可见，要求老师具备丰富的知识储备及电力工程经验。
（2）课程内容与电力实际紧密结合，学生没有现场工程概念，又是多学科的交叉，学生感觉课程难度大且抽象，学习兴趣不足。很多学生很想学好这门课，但他们中只了解信息技术，没有其他学科技术知识的积累。本课程开设在大三的第六学期，很多学生感觉困难后就放弃了，准备考研复习。
四、电力信息化教学改革的思想和方法
电力信息化这门课程是综合应用课程，教学思想和方法的改革是必要的，具体措施如下：
1.组建一支优秀的教学团队
通过引进发掘培养人才，组建一支优秀的教学团队。吸纳不同学科的拥有前沿的信息技术、丰富的电力背景和工程经验的老师进入团队，可以根据老师的特长安排讲解相应的章节。电力信息化这门课程可由若干老师共同完成。由于国内市场几乎没有相关专著和教材，已经组织讲课团队老师撰写并出版电力信息化教材。教材包含当今电力信息化和智能化最新技术并提供老师们的最新研究成果。该团队的老师需要及时了解电力行业的信息化和智能化最新动态的最新技术。除了合作项目途径外，老师要利用一切机会参加合作、进修和交流。通过团队的力量来解决没有现成的教材、课程难度大的问题。
2.补充课程中需要的其他学科知识
鉴于计算机专业学生的知识结构比较单一，在学习电力信息化课程时先为学生补充必需的计算机控制与通讯基础技术知识，包括计算机控制通道接口技术、PLC技术、串行通讯技术、现场总线技术及工业以太网技术等。在学习电力信息化的具体相关内容时为学生铺垫必需的电力背景知识和工程背景内容，如讲解水电站厂级监控系统时要先补充水力发电厂相关内容。通过利用一定的学时补充课程中需要的其他学科知识来降低学生课程学习的难度，使学生能快速全面地了解并掌握电力信息化技术。
3.新技术、新理念的引入
由于没有现场工程概念，学生在学习电力信息化课程时会感觉抽象、难以理解，老师有必要与时俱进地将新的技术和理念引入课堂中。例如可以引入当今电力行业流行的先进仿真培训软件，比如三维变电站仿真培训软件，让学生在软件上仿真漫游变电站并模拟各种操作。通过仿真软件让学生模拟接触电力工业现场，建立对电力工业现场的感性认识，提高学生的学习兴趣。
为了加强学生课后巩固教学环节，帮助学生消化和应用所学知识，可以将新的理念引入课堂中。借鉴西方本科教学及我国研究生培养的经验，本课程课后作业巩固环节可以尝试不同于常规计算机专业课程的方法。本课程要求学生在课后查阅大量的文献资料。每章的作业是查阅与本章相关的文献资料并撰写提交小论文，期末每个学生制作PPT文件并开展讨论。
在学生课后巩固教学环节中老师起着重要的引导作用。指导本科学生查阅相关文献资料时，首先要教会学生如何在海量信息中查找到需要的优秀文献，如何充分利用校图书馆提供的优质库资源，然后指导学生如何读文献，如何写小论文。要求学生在每章节后阅读15篇以上相关文献资料并提交小论文。教师要认真批阅学生的小论文，总结学生容易出现的普遍性问题，在下次写小论文时提醒学生注意。
4.实施案例教学
新的电力信息化教学实施方案与国内外电力发展紧密结合，既具有理论性又有很强的实用性。此课程在教学方法上必须将理论与工程案例结合，实施案例教学。案例可以来源于实际经典案例，也可以来源于老师们的最新研究的相关成果。在案例教学的过程中要培养学生如何将工程应用问题转化为计算机问题的能力。如在讲解IEC61850和CIM技术时，要剖析IEC61850和CIM是如何利用计算机技术中的面向对象技术来建模的。
人工智能技术论文 篇七
关键词：人工智能发展；识别率；人脸识别；遗传算法
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0183-02
1 智能计算机的发展
1.1人工智能简述
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速， 在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高；
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2 人工智能的前沿
2.1智能信息检索技术
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
3 结束语
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
参考文献：
元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况.福建电脑，2008（9）.
刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用.价值工程，2013（9）.
焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用.计算机仿真，2013（7）.
周明正。人工智能在医学专家系统中的应用.科技信息，2014（7）.
张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用.无损检测，2011（5）.
马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用.呼伦贝尔学院学报，2015（7）.
曾雪峰。论人工智能的研究与发展.现代商贸工业，2009（8）.
王梓坤。论混沌与随机。北京师范大学学报，1994，30（2）：199-202.
人工智能论文 篇八
关键词：人工智能；智能家居；智能音箱
一、相关概念
（一）人工智能。人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能，并且发现其内在规律的学科。它是计算机科学的一个分支，试图发现智能的实质，并创造出一种以人类思考的方式做出相似反映的智能机器。同时，它又是计算机知识、心理学知识和哲学知识的集合，模拟人的意识和思维过程，让机器能够做到只有人类智慧才能做到的复杂的事项。
（二）智能家居。智能家居是嵌入式技术、通信技术和网络技术的集合，通过系统将各种家居与人们的居家生活紧密结合，以提高人们生活的舒适感和安全感。随着人工智能的迅猛发展，智能家居正与人工智能紧密结合，让消费者享受到更人性化的居家体验。
二、文献综述
欧阳婷梓研究了人工智能对智能家居的影响，认为人工智能应用的落地将会使智能家居产业升级，同时还指出Al技术还有待突破，市场决定人工智能能否再次爆发。荣华英和兼国恩研究了人工智能发展背景下国际智能家居行业贸易发展前景，认为国际智能家居行业贸易将朝智能产品设计、智能生产制造、智能高效物流和智能商业服务方向发展。吴斌在研究我国智能家居系统发展存在的问题时，指出要制定行业标准体系，降低系统成本并完善售后服务。
观察现有研究，发现有关人工智能时代下智能家居行业发展的研究仍相对较少，本文指出Al对智能家居行业发展的影响，指出未来发展机遇，并预测未来该行业的发展趋势，对行业发展具有指导意义。
三、智能家居行业发展现状
（一）国际智能家居行业发展现状。美国的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占据了国外的智能家居语音控制平台市场，Contro14 利用Zigbee技术可以与世界知名品牌的家电产品连接，控制各种设备和系统；英国的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，给每栋房子都装上了智能管理系统，近年也在国内建立起了一些智能家居体验式展厅；日本软银生产的Pepper人形情感机器人能够读懂人类的情感，并做出相应的反映，在各种场合为人们服务，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”战略，让全屋各个部分的功能都智能化；德国的Apartimentum未来型公寓将物联网应用和先进科技结合起来让住户的生活更加简洁舒适。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示智能家居市场规模逐年上涨，但增长速度开始放缓，随着人工智能的发展，行业开始进入技术融合，技术沉淀打造更加智能的家居用品的阶段，2016～2018年全球智能家居市场规模变化如图1所示。
（二）国内智能家居行业发展现状。2012年智能家居行业进入快速发展期，深受大众追捧，但进入2015年，销售增速开始放缓，随着政策的扶持，2016年市场规模增速开始上涨。工信部数据显示，我国物联网产业规模发展迅速，2010年规模超过2，600亿元，2015年达到7，500亿元，2020年产业规模将突破15，000亿元，物联网在智能家居、智能社区和智慧城市等领域发展愈发强劲。面对如此红利，相关企业加快布局，海尔建立U-home平台、美的建立M-Smart平台、阿里巴巴建立人工智能实验室并了智能音箱等产品。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示，未来几年智能家居市场规模持续上涨，市场前景看好，市场规模增长情况如图2所示。
智能家居产业错综复杂，涉及众多产品，根据目前各企业涉及的领域，大致分为六个流派：以海尔、美的为代表的传统家电企业，通过将原有的产品智能化提高销售；以阿里巴巴和京东为代表的互联网企业，通过自产智能硬件或与传统家电企业建立合作涉足智能家居行业；以华为和小米为代表的手机硬件企业，通过研发软件、生产硬件和建立智能家居生态系统进军智能家居行业；以Honeywell、Bosch和松下为代表的安防企业，在本身安防设备的基础上智能化，占据智能家居安防市场；以Amazon Echo和Google Home为代表的国外智能家居企业，通过语音识别和人工智能技术进军国内市场；以及一些提供云平台服务和小型硬件的供应商。
四、当前智能家居行业面临的问题
（一）缺乏规范统一的标准。在整个智能家居产业中，至今还没有制定统一的标准，导致各大公司各行其道，各自开发自己的系统，与其他厂商开发出来的系统并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、苹果、微软加入了高通主导的AllSeen联盟，英特尔、三星、戴尔等公司组成了智能家居设备标准联盟OIC。之后，谷歌在收购Nest之后力推Thread，苹果自家提出Homekit。一方面用户的智能体验降低；另一方面加重了用户的转换成本。而人工智能是一项复杂的产业，它不是一两家公司就能经营好的，它需要各领域的公司参与进来研发技术、搭建平台、生产终端，各司其职，并用统一的标准将各个环节连接起来。
（二）缺乏人性化的伪智能。目前，智能家居产品大多通过手机来实现，但有些厂商以“智能”为噱头，将原本简单的操作强加到手机上，使得手机承担较多的功能。然而，除了年轻人对智能手机的操作较为熟悉，其他用户面对复杂的“智能”操作只能望而却步，严重缺乏人性化设计。
（三）需求低且价格高。一方面智能家居概念映入人们眼帘的时间较短，人们对智能家居还不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作复杂，运行过程中经常出错，严重打击了消费者的体验。同时，目前的技术水平有限，技术和产品的研发需要较高的研发费用，加上日常的维护费用，导致智能家居的消费价格偏高，打击了消费者的购买欲望。
（四）信息安全存在隐患。物联网信息传输过程中，个人信息极易被黑客窃取，不法分子通过这些个人信息进一步窃取用户的财产，会造成巨大的社会不稳定，对智能家居未来发展构成巨大威胁。如果智能家居产业在未来想占据较大一部分家居市场，就必须克服信息安全问题，加大信息的监管力度。
五、Al助力智能家居行业发展
（一）AI与智能家居结合进入最终状态。经过几十年的发展，智能家居经过了用App远程控制家电的单品智能化和多个电器间相互感应的智能互动两个阶段，以上两个阶段均为弱智能阶段，得通过手机来操作。而第三阶段是家居产品与人工智能的深入结合，赋予家居产品人性化，摆脱手机的操控，通过自主学习、主动记忆、自主决策为用户提供舒适的生活。
（二）提升全新的交互体验。语音交流以其与人交流的亲和感，成为当今最流行的人机交互方式。人类通过语音给机器下达指令，机器通过语音识别执行指令。近几年，语音识别技术取得重大突破，语音识别准确率达到97%以上。而智能音箱具有语音交互、提供音乐和有声读物等媒体内容、提供多种互联网服务以及可以对智能家居进行控制等功能，深受大众追捧，因而被称为智能家居的入口。为抢占智能家居的入口，互联网各大巨头纷纷加紧研究抢占市场。2014年11月，亚马逊推出智能音箱Echo，至今已有几千万的销量，随后谷歌推出GoogleHome，微软推出Cortana，紧接着国内的京东推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天猫精灵”，小米推出“小爱同学”。
（三）提供更安全、可控的应用环境。传统的密码输入和保护方式已经不再满足人们对操作便捷性和安全性的要求，于是推动了人们对生物识别技术的开发。生物识别是指通过计算机与生物传感器等高科技结合，提取人固有的生理特征和行为特征，以鉴定个人身份。目前人脸识别、指纹识别和虹膜识别已经得到广泛的应用。为达到更高的安全水准，通过红外线照射获取手指静脉图像的指静脉技术也在紧密研究当中，极大地迎合了人们对智慧生活的追求。
六、我国智能家居发展的机遇
（一）我国加速进入老龄化社会，智能家居需求增大。因为工作关系很多子女与父母在异地生活，难以妥善地照顾好父母的生活，而智能家居可以方便老人们的日常生活，提高老年人的生活质量，加上多年财富的积累，老年人的经济实力比年轻人要高，随着老龄化进程的加快，老年人人口的比例将加重，多重原因结合起来支撑起了未来潜在的市场需求。
（二）“智能家居”概念将越来越普及。通过前些年“智能家居”概念的炒作，各大新闻客户端、网站的转载宣传，让越来越多的人认识了解到智能家居的相关概念。近些年各大浏览器对“智能家居”关键词的搜索数量大幅度增长，随着科学技术的发展，人们对智能家居产品的信赖感也在增强。如今人们购买家具，对房屋进行装修也会考虑适当引进智能家居的相关元素进入日常的起居中。
（三）居民收入增多，消费价格将降低。随着经济的不断发展，人们的收入也在逐年上涨，到2020年我国将全面建成小康社会，届时人们的收入水平将会大幅增长，相比2010年翻一番。经济增长的同时，科技也在飞速发展，技术水平的不断完善降低了智能家居产品的成本，同时电信运营商的网络费用也在下调，日常的运营维护成本也在下降，消费者的消费成本将会大幅下降，市场需求将会激增，市场规模将会扩大。
（四）政策扶持，发展道路顺畅。智能家居产业发展被写入政府工作报告，政府相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等指导性文件，促进智能家居、智能机器人、智能制造装备等领域产业发展。并成立“中国人工智能产业创新联盟”和“人工智能产业技术创新战略联盟”，把涉及人工智能领域的所有环节全面整合，扫除阻碍人工智能发展的一切障碍。
七、我国智能家居行业未来发展趋势
（一）标准日趋统一。当智能家居行业依旧遵循现在的发展方式，各企业各行其道，系统间互不兼容，消费者将会对该行业产生疲倦，未来市场规模可能难以扩大。除非出现一家领导性标杆企业，拥有自己的系统，能够生产出所有类别的智能家居产品，用户对该企业提供的方方面面都很满意，进而垄断了整个智能家居市场。很显然，出现这种情况的概率很小，没有一家企业可以力挽狂澜，所以市场逼着企业间建立起统一的标准，为用户提供便捷舒适的生活体验。
（二）AI与智能家居的完美融合。人工智能在智能家居领域的广泛应用已是大势所趋，只有智能家居与人工智能的完美结合才会让人们的生活更加便捷。未来智能家居将会更加智能化、人性化，能够准确抓住用户的喜好提供相应的服务，根据用户的工作安排相应的行程。一整套智能家居系统犹如一个智能管家，在最优的时间提供最优的服务。
（三）个人信息更加安全。个人信息的安全是制约智能家居市场规模扩大的又一要素，因此行业内将建立起一套世界领先的信息安全标准，并且该标准能够和各地的法律法规衔接好，收集到的数据能够安全地储存好，能够记录数据的产生时间地点等情况，以便需要的时候能够查证。
八、结语
人工智能时代下智能家居行业仍将在相当的一段时间处于一个无统一标准、需求低、价格高的阶段，但随着老龄化进程的加快，智能家居概念的逐渐普及、居民收入不断增加、产品价格的不断下降，智能家居产品的市场需求将会逐渐增长，将促使企业间制定规范统一的标准，人工智能将会与智能家居完美结合，为用户提供更加舒适便捷的生活。
（来源：合作经济与科技 文/陈功正 王腾 陆畅 王蕴鑫 陈黎阳 编选：电子商务研究中心）
主要参考文献
［1］陈晋。人工智能技术发展的伦理困境研究［D］.吉林大学，2016.
［2］邓中祚。智能家居控制系统设计与实现［D］.哈尔滨工业大学，2015.
［3］欧阳婷梓。人工智能能否成为智能家居的强心剂［J］.通信企业管理，2018.1.
人工智能的议论文 篇九
据报道，对于机器人的崛起，专家们曾发出警告，“机器取代人类劳动力可能致使人口冗余”，他们担心“这种超能技术的发展已经超越了人类的驾驭能力，”如今，一些人表示担忧，如果人工智能继续进化，我们会失去赖以为生的工作、丧失存在感，甚至会被“终结者”们赶尽杀绝，人工智能利弊共存。但事实上，这些恐惧与两个世纪以前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，那时，人们针对机器威胁展开一场名为“机器问题”的讨论。而现在，一场关于人工智能利弊的辩论正在悄然兴起。
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据**下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去**，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得**而不可控。早在工业**浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披**人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星**还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫**，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，**47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业**的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水*上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国*花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不*等的现象正在不断加深。这给用人公司和*带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能；如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安全网”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场**影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术**会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”**，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种**下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关**也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒(JohnStuartMill，英国著名经济学家)写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。