时间：2023-09-24 15:44:06
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇对人工智能的思考，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观
中图分类号：TP18
文献标识码：A
一、人工智能技术的发展及其影响
人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。
随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。
二、人工智能技术发展面临的问题及其原因
随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。
调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。
第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。
第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。
第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。
三、人工智能技术的发展转向
人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。
1.技术层面
（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。
（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。
（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。
2.人类自身层面
（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。
（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。
（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。
3.道德法律用
（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。
（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。
此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。
四、结语
科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。
参考文献：
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【关键词】人工智能 超级计算力
一、引言
（一）问题提出
人工智能作为下一代技术发展的趋势，其方向也是众多科技界人士关心的问题。很多科学家预言，人工智能不仅仅是人类技术突破的下一个阶段，而且更是人工智能的发展潜力必将超出人类的控制，成为新一个物种，甚至可能替代人类，“统治”地球，我们抱着研究的目的，来探讨人工智能技术发展的方向与途径。
人工智能技术的发展对大多数人而言，是浑然不觉，全无概念的，但是从近年来各大科技公司的战略与产品上看，人工智能的确已经成为当下科技界争夺的战略制高点，苹果的Siri语音助手，谷歌的无人驾驶等单向的人工智能技术已经非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力与财力进行研究，可以预见，在不久的将来，人工智能技术必将成为人类生产生活领域中广泛应用的技术之一。而对其进行发展脉络和规律的判断与估计也是十分必要的，也是顺应技术趋势，推动技术创新的必由之路。
（二）目的与意义
一方面，对于科学研究来说，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更正确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，人工智能这门科学的详细目标也天然跟着时代的变化而发展。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰硕信息的逻辑结构。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相称有效的途径。
另一方面，对于人类的生产生活甚至未来来说，人工智能技术的快速发展，不仅会在更大程度上解放人的劳动时间与降低工作辛劳程度，使得人们越来越离不开机器的工作，并且每个人的生活方式发生根本性的转变，而且，更重要的是，在未来，人类是否会与机器进行深度融合，发展处全新的生命构造体，以此来迭代和进化，实现人类和机器人的和谐共存，还是人工智能会自动发展出自我意识，而在将来的某一个时点，机器人们将会对他们的缔造者――人类举起屠刀，实现自己称霸的野心，这也不得而知，因此，对人工智能的路径探讨是十分必要和有重大意义的。
二、人工智能发展趋势
（一）人工智能的准确定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
（二）人工智能的发展趋势研究
1、自我存续。这是一个十分显眼的要求，人工智能如果作为一个新物种存在，其必须拥有自我生存的能力，即离开人类，人工智能技术必将仍然存在。而且人工智能将与其他物种和环境形成新型交流互动方式。以极端的情况来说，如果人类在将来的某一天消失了，而人工智能必须拥有维持自身生存和发展机制和技术，如果是电量不足，核心机器人将会指挥挖掘型机器再次挖煤，或核能机器人运用核能来发电，以维持自身的正常运转，而这一切的工作都是在人工智能的机器内部解决，而并不需要人类的参与，这就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。这是在自我存续的基础之上发展而来的。一个机器，一代机器的存在可能并不是问题，而要想机器向人类一样代代繁衍不绝，则对人工智能来说，绝对是一个巨大的障碍。因此，在机器自身的自我繁殖更新迭代，也是必须要进行的过程，这就需要强人工智能的高度运用，来对整个机器人生态进行实时评估，不断地提出新的发展要求，而且立即组织机器人中的“科学家”对其进行研究与探讨，实验与创造，或者是融入生物技术而与之进行基因式的合作，这些都是不确定的，唯一能确定的是，离开人类的独立人工智能必须要有发展创造出更新更快更强的人工智能的能力。
3、自我认同。人工智能的自我认同分两个层面，一方面是对内进行认同，另一方面，是对外进行认同。如果假定人工智能是人类的发展方向，其必须会对人类关心的终极问题等产生同样的巨大疑惑，比如我是谁？我从哪里来？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平来看，它一定不会停留在思考的层面上，而是会进行各种不同的实验与探索，已验证自己的猜想。另一方面，人工智能作为一个以理性而存在的物种，其合作是建立在种种规章制度之上，而一旦有机器发现制度的漏洞，就会有进行套利和损人利己的动机，而阻止这种情况的发生，只能是建立在机器人的情感共同体的基础之上，即是机器人产生同样的情感，而形成有效率的合作与分工，而不会因为短期利益牺牲长远利益。
三、结论
由上述探讨可知，人工智能的发展道路还是非常漫长而艰辛的。对于其是否会取代人类，这个问题要依赖于将来的技术发展和人类的生命形态的演变而定，而我们对人工智能进行的物种化探讨是非常有必要的，也是对人工智能技术的发展和对其风险的防控具有借鉴意义的一个环节，是我们进行科学技术开发的留有的一个客观冷静的分析角度。
参考文献：
关键词：人工智能；前景；趋势
人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。
一、人工智能概述
人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。
二、人工智能发展状况分析
（一）全球人工智能发展现状
目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。
（二）我国人工智能发展现状
可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。
三、人工智能的未来发展趋势
技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。
四、结束语
总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。
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【关键词】人工智能 发去趋势 信息
人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超过人的智能。通过阅读大量的资料可以发现，人工智能在发展过程中遇到过很多问题，由于现代人们还为完全掌握人脑的复杂度，因此人工智能的发展正在一步一步缓慢前行。
1 国内外研究现状
1.1 国内研究
我国对人工智能的研究与发达国家相比较为落后，具体研究主要集中在软件方面，特别是在仿生学领域的应用，目前已经处于设计领先行列，为世界人工智能发展做出了巨大贡献。但是，由于发展较晚，与美国等发达国家相比，还存在一定差距，因此要对发达国家的成功经验进行借鉴。
1.2 国外研究
欧美在人工智能的研究上处于世界领先行列，在世界人工智能上具有领导作用。以Google企业代表，其在人工智能上的发展，一次又一次的刷新了人们对人工智能的认识。
2 人工智能的应用领域
2.1 问题求解
从近几年人工智能的发展情况来看，其一项重要的突破就是发展了能够对问题进行求解的程序。下棋程度中应用的一些技术手段，例如，在下棋过程中，向前看几步，将一个复杂的问题进行分解，从而成一个容易解决的小问题。一些程序甚至可以通过实战经验对自身的性能进行改良。
2.2 自动程序设计
程序设计是人工智能的一个关键研究分支，人们从未停止对该项内容的研究。现阶段，人们已经研究出了可以依据不同目的描述，编写微机程序的自动程序设计系统，但是目前在该方面取得成绩有限。在研究自动程序过程中，一方面可以有效的促进半自动软件开发系统的发展，另一方面也可以通过改进自身编码进行学习的人工智能系统，从而使其能够有更加长远的发展。通过自动完成一个特定程度的编写，证明一个给定程序获得的某些制定结果与指定结果的任务两者之间有着紧密联系。
2.3 机器学习
人工智能研究的一个最为关键的方面就是机器的学习能力，同时其也是人工智能最为突出的一个表现手段。从人工智能出现至今，人们对在机器学习方面的研究取得了很大发展。获取知识的根本方式就是学习，同时学习也是人类智能的一项关键途径。而机器学习，则是使微机具有机器智能的途径。
2.4 智能检索
科技飞速发展的今天，人类已经进入到了大数据时代，大量的数据给人们的生活和工作带来的一定的改变。一方面，大量的数据可以为人们的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用难度，主要集中体现在检索上。针对海量数据的检索，采用传统的人力检索和传统检索系统，显然已经无法完成检索工作。通过阅读资料可以发现，研究人工智能检索模块已经成为了确保科技持续稳定发展的一个关键前提。例如，目前已经比较成熟的技术――数据库系统，其就是一个能够存储大量指定科学知识的微机软件系统，通过对其进行应用，能够回答用户提出的关于本学科的大量问题。
3 人工智能未来的发展趋势
3.1 语言翻译
在计算机网络快速发展背景下，可以通过对人工智能进行应用，实现对语言的翻译。但是，通过了解可以发现，目前语言技术并不成熟，在具体应用过程中还存在一定问题，无法完全克服语言障碍，也就说还无法将任意输入的语言，转换为高质量的译文，无法体现体现自然语言中的暧昧、模糊成份，更加无法实现对整片文章的理想化翻译，但是，相信随着人们对该内容研究的不断深入，以及人工智能和语言技术两者的不断进步与发展，理想的语言翻译在不久的将来会得以实现。
3.2 自适应系统
通过自适应系统不仅能够对完整的信息进行处理，而且也可以实现对残缺信息的处理，甚至可以通过智能化完成对残缺信息的补充。此外，通过对目前人工智能研究的大量资料进行阅读可以发现，在进行自适应系统发展过程中，还需要大量的相关信息的支撑。有学者认为，首先，要发展理解上下文以及相应的处理技术，从而数据、信息等各项内容的处理变得更加准确、成熟、稳定；其次，适当的发展多路学习机制，通过该方式，可以使自适应系统能够在日常的运行过程，吸取更多的经验，通过经验的积累，适应不断变化的环境；最后，应当在现有技术的支持下，努力发展自动进化机制，通过该方式使人工智能可以在应用过程中，能够不断学习，使其能够有传统单一被动处理信息变为主动智能处理，甚至使其在应用中能够具有一定预判能力。
3.3 服务人类
人工智能是由人类创造的，人们创造人工智能的最初目的就是使其为人类服务。人工智能在未来的发展过程中，也要朝着这一趋势进行，这是大量从事人工智能研究工作人员总结的经验。从人们对人工智能的研究情况来看，也正朝着这个方向进行探索，因为这是人类发展人工智能的初衷。例如，在社会生产中可以对人工智能进行应用，在工厂生产中，对全自动化智能生产线进行合理应用，一方面可以提高生产的安全性，另一方面也可以使生产效率得到进一步提升。目前，在人们的日常生活中，人工智能也随处可见，例如医疗辅助机器人，扫地机器人等，人工智能在这些方面的应用，使人们的生活变得更加便利，因此日后人们在对人工智能的研究上，应当朝着该方面进行。
4 结束语
人工智能自从被提出以来，就得到了全世界的重视，长期以来都处于世界科技发展的前沿，其在具体发展过程中并非独立进行的，在一定程度上依赖网路、信息、计算机、精密制造等多项技术，并且对不同领域的发展也会造成一定影响，在一定程度上对社会的发展有着促进作用。
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Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P键词： 人工智能；创新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。
1 教学内容优化与更新
人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。
随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。
教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。
2 教学策略及教学方法的改革创新
由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：
2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。
2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。
2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。
2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。
2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。
3 作业和考核方式的改革创新
过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和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。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。
4 结束语
本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。
参考文献：
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[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.
[3]蔡自兴，肖晓明，蒙祖强.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
随着改革开放进程的不断加速，我国人民的生活水平有了很大的提高，社会的各个方面都得到了很大的发展。人工智能是现代化建设中一个重要的发展方向，在电力系统中也得到了极其广泛的应用。人工智能在电力系统中的应用使得电力系统能够更加的智能化，提升了电力系统的工作效率，对电力系统的发展起到了极大的促进作用。笔者将在本文中对人工智能在电力系统中的应用进行分析，希望能够对相关的电力系统工作人员的工作有所帮助，同时也希望能够对其他学者在相关方面的研究有所启发。
【关键词】电力系统 人工智能 运行
随着现代化进程的不断推进，人们对电力系统的要求越来越高，要求电力系统要实现高效率，高安全性，智能化。在经过大量的研究之后，人们将人工智能和电力系统相融合，取得了很大的突破。所谓的人工智能，实际上就是一门综合的智能设计技术，人们设计相关的机器，使机器能够像人类一样进行一系列的思考、规划、设计等活动。在电力系统中的应用主要是集中在安全用电和简化操作的方面，实现简易化、智能化安全电力装置设计，比如保护继电器的设计，可以对电路进行有效的保护，以免对电力系统造成损失。从现在电力系统的发展趋势来看，人工智能在电力系统中的应用必将是未来电力系统发展的主要方向之一。我将在下文中从以下几个方面对人工智能在电力系统中的应用进行分析。
1 人工智能技术概述
人工智能是一门复杂的技术，集成了很多学科的知识，进行人工智能研究的研究人员必须要了解脑科学、神经学和信息技术等方面的知识，因为这三个方面的知识是人工智能最基础的知识。人们将这些知识实际应用到机器的设计之中，就能够对机器进行人工智能的设计，从而实现机器智能化的操作。
2 人工智能技术的种类
2.1 人工神经网络
人工神经网络在电力系统的应用解决了电力系统中很多非线性的问题，尤其在继电保护方面的效果最为出色，所以在电力系统的继电保护中得到了广泛的应用。所谓的人工神经网络，就是科学家们在对人的神经网络进行研究后，将其运用到系统的研究上而得出来的。在电力系统的工作中，能够对电力系统做实时的监测，同时能够对出现问题的地方做出快速的反应，有效的提升了电力系统的工作效率。
2.2 智能模糊逻辑
所谓的智能模糊逻辑，就是人们将模糊理论运用到一些实际的系统当中，使人们能够输入相应的参数，建立对应的数学模型，从而对系统进行很好的规划。在电力系统的应用过程中，人们主要将智能模糊逻辑应用到电力系统的规划和电力系统故障的诊断方面。
2.3 遗传算法
遗传算法就是人们基于对生殖遗传规律的研究，在遗传规律应用到实际的生活事件当中，使事件得到最优解。遗传算法能够很好的解决电力系统中一些比较难的问题。
2.4 混合技术
所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。
3 电力系统运行中人工智能的具体应用
电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。
3.1 人工神经网络在继电保护中的应用
对继电器的保护工作一直都是电力系统中非常重要的工作之一，随着社会的进步，科技的发展，人们对电力系统的要求越来越高，继电器的保护工作也不断在推进着，从开始的普通计算机的保护到人工神经网络的应用，都体现了电力系统的工作人员对继电器保护工作的不断努力。
3.2 人工智能算法在电力系统运行中的应用
人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。
人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。
3.3 模糊理论在电力系统运行中的应用
模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。
3.4 专家系统在力系统运行中的应用
专家系统是人中智能系统重要的组成部分之一，尤其在电力系统中早在很多年之前就得到了广泛的应用，解决了电力系统中的很多问题，为电力系统的发展奠定了良好的基础，有效的提高了电力系统运行的效率。
4 总结与体会
从上文的分析中，我们对人工智能的概念有了清晰的认识，同时也了解了将人工智能应用在电力系统能够为电力系统带来的巨大发展。解决了电力系统目前存在的大量问题，为电力系统的发展提供了突破性发展的思路。但是我国人工智能的技术还不够成熟，与国外先进的人工智能技术相比较还有很大的差距，所以我国必须制定相应的方案促进我国人工智能的发展。首先，我国要在政策上对人工智能的企业进行优待，鼓励更多的企业投身到人工智能的发展之中，其次我国要加大人工智能的人才培养力度，从我国目前的人工智能发展现状来说，我国的人工智能的人才缺口比较大，很多专业的人才都是从国外引进的，花费了国家大量的资金，所以对人工智能的人才培养是我国未来促进人工智能的发展必须要做的任务，对于我国人工智能的可持续发展具有重大的意义。
参考文献
[1]田秀梅.人工智能在电力系统故障诊断中的应用[J].电子技术，2011，38（01）：31-32.
[2]占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011，24（09）：87-92.
一、网站的构建
1.网站框架设计
我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。
2.网站的栏目设计
新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。
论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。
资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。
爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。
用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。
二、网站的访问数据分析
人工智能教育专题网站从开设至今将近8个月的时间，已经有超过1万的独立访客访问了本站，我们选取了最近访问的2000位独立访客进行研究。通过对地域、被检索方式、受访页面及回头率的分析，可为网站下一步的改进与完善提供依据，为其他人工智能教育类网站的建设，在网站的用户类型，网站的内容选择与更新，网站的推介宣传等方面提供参考与借鉴。
1.地域分析
在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。
2.被检索方式分析
搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。
3.受访页面分析
受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占23.82%，“资源下载”占了16.32%，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。
4.回头率分析
在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。
三、网站建设的若干思考
目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。
1. 充分关注用户信息
访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。
在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。
第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。
第二，在网站中设立“网站调查”栏目，可以对“你是如何知道本站的”，“你觉得本站建设的如何”等内容教学在线调查。
第三，通过“中国站长站”等专业的数据收集程序来获取用户基本信息，可收集到用户地域、受访问页面、用户回头率等信息。只有掌握了准确的用户信息，才能更好的为用户提供服务。
2.与用户携手共建网上资源
人工智能的子学科门类众多，仅高中教材《人工智能初步》中就有知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解等多个主题。而且我国的人工智能研究相对薄弱，很多资料都是外文的。任何一个人要很熟练的掌握人工智能的各个内容是很困难也是不现实的。我们通过一年多的实践也体会到，仅仅依靠课题组成员很难保证网站资源库内容的全面性和针对性。所以在网站最新一次改版中，我们增加了用户的信息功能，使得用户自己可以新闻、添加文章，上传资源，只要经过管理员审核即可在网站中显示。
另外，在人工智能教学过程中，我们也充分利用学生的优势，要求学生以作业的形式提交文本和视频资源，并将作业的数量和质量作为考察学生学习效果的一个指标。这些举措保证了网站内容更新的时效性和内容的针对性。用户所的就是用户所关注的，用户所关注的就是网站所要收集的。
3.通过多种形式充分发挥网站作用
目前，全国高中开设了“人工智能初步”选修课的学校极少，教师手头上可供选择的教材也只有5套。从专题网站上统计的数据来看，虽然网站目前的用户主要是教师，但“学人工智能”页面访问量却远多于“教人工智能”。从这些情况看，单靠几个人工智能教育类的专题网站无法从根本上解决高中人工智能教育现阶段所面临的窘境。所以，在条件允许的情况下，可以通过研修班、会议论坛等形式组织教师进行面对面的交流。
例如，我们就在2007年5月25日至27日在浙江师范大学举办了全国首届“高中人工智能课程研修班”，来自全国十个省市的70余位信息技术教师及教研员参加了研修班的学习。在研修活动中，教师不仅学习了人工智能的知识，也对人工智能教育的现状及发展过程中遇到的问题做了充分了探讨和交流。本次研修活动结束后，人工智能教育专题网站则成了学员们交换信息、交流体会、共享资源的有效平台。
四、结束语
总之，借助专题网站的平台作用开展各种活动，不仅弥补了人工智能教育网站缺乏面对面交流和互动的缺点，也为把网站资源建设的更具针对性提供了有效帮助。
参考文献：
[1]张剑平. 关于人工智能教育的思考[J] .电化教育研究.2003，（1）.
[2]曹瑞敏. “中国海”学生专题学习网站应用[J] .中国电化教育.2005，（5）.
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[1]。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[2]。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[3]。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[4]。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）[5]。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[5]。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[6]。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:
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