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人工智能的論文篇一
圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識別技術(shù)的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術(shù)原理
其實，圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊?，在計算機的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，它是一門與數(shù)學緊密結(jié)合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術(shù)的過程
既然計算機的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器能夠認識的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設(shè)計是指通過訓練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術(shù)的分析
隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術(shù)
計算機的圖像識別技術(shù)是一個異常高維的識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計算機的圖像識別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術(shù)的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術(shù)。
人工智能的論文篇二
1、構(gòu)思要圍繞主題展開：若要使論文寫得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學術(shù)觀點學術(shù)見解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對一篇論文構(gòu)思時，有時按時間順序編寫，有時按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學研究和認識事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應(yīng)保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫學術(shù)論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構(gòu)思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現(xiàn)自己經(jīng)過對材料的消化與進行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點又放在哪里，哪里需要進行一些注釋或解說。按此計劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達嚴密。
3、擬制寫作提綱，只需要運用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點有機組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時即可用來做論文段落的標題。
討論部分的寫作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對自己的研究進行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會給人一種課題設(shè)計不完善的感覺。
2.解釋結(jié)論：對本研究的結(jié)論進行解釋，為了突出解釋的科學性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對比中進行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻，同時也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻，但要解釋出不一致的理由，比如是因為所選群體不一致，研究條件不一致等等，因為科學研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結(jié)論不一致一般不難。
3.研究價值：結(jié)論解釋完之后，還要說明本研究的應(yīng)用價值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實際價值，比如本研究可以進一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會或多或少存在一些不足之處，或者由于當前科技水平的限制，也會導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結(jié)論科學性和準確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計方法不當，或者本課題的所用評價標準不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發(fā)。比如：“隨著對不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動功能的內(nèi)固定方法是我們當前研究的方向。”
人工智能的論文篇三
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
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(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能的論文篇四
語言文學專業(yè)學術(shù)論文具有突出的學術(shù)性，它只能把學術(shù)問題當作自己的論題，把學術(shù)成果當作自己的描述對象，把學術(shù)見解作為自己的核心內(nèi)容。它以學術(shù)性區(qū)別于一般的社會理論文章和政治理論文章。學術(shù)是有系統(tǒng)、較專門的學問，它往往以學科的形式表現(xiàn)出來。人們通常將學科分為自然科學和社會科學兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會科學可以分為哲學、政治、經(jīng)濟、法律、歷史、語言文學等，語言文學又可劃分出語言、文學，文學又可以劃分出文學理論、文學史，文學史又可以分為中外文學史，中外文學史又可以劃階段、設(shè)專題。分工越細，學問也就越專門化。但一切專門化的學問，又隸屬于它的上級學科。語言文學專業(yè)學術(shù)論文所研究的，就是這些專門化的學問。語言文學專業(yè)學術(shù)論文所要研究和解決的問題，是這些專業(yè)知識中的某一問題。
(二)獨創(chuàng)性
人工智能的論文篇五
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多方便??！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實現(xiàn)。
人工智能的論文篇六
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落。
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國科學院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
計算機與人工智能
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合?？茖W研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的`新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國也已經(jīng)在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的論文篇七
在二十一世紀的將來，寧波市室驗小學的中心，有一座巨大的建筑物――大本鐘。
這不是大本鐘的仿照，而是一座高科技的智能教學樓。這座樓分成一個個小小的圓，那是一個個教室。現(xiàn)在，可以讓你見識見識所謂的“高科技”啦。走上樓梯，來到四（五）班的教室門口，門口擺著好多雙鞋，不用驚奇，教室是圓的，固然得穿特別的鞋啦。在門框上，有一個指甲大小的洞，那是微形錄像頭，假如你晚到了便會自動發(fā)信息給教師，以防你不誠懇，偷偷溜進來。教室的中心有一大個一大個的沙包，那是學生座椅，你任憑怎么坐都可以，由于它有一個芯片，可以測你的心理，只要在聽課就可以。假如沒聽課，它就會像一把扎滿釘子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里沒有桌子，一人一個平板電腦，教師講課的板書占一半，不用怕看不見，在為可以放大。另一半是錄像機，把教師講的課全程錄像。
教室前面的講臺更牛，還有那個“大本鐘”語。數(shù)教師（包括全部教師）要拖課，那把教室建成大本鐘干嗎？鐘一響，學生倒安平穩(wěn)穩(wěn)的，教師在講臺上卻被震得象在12級地震現(xiàn)場，五臟六腑都“蹦”了出來。假如學生很喜愛，只要在“課后評分”地方點一個好，教師就會留下來。“墻”上的黑板也有芯片，教師不用找文件，心里一想，文件就會立即翻開。芯片還能識別人。同學假如在動，不到5秒，電腦就會自動關(guān)機，以防壞掉。黑板角落一個個白色的，上面畫有圖案的是教室按扭，一按，相應(yīng)的教室布置，讓同學們和教師不會為沒有教室而苦惱。
教室后邊的圖書角也很奇妙。想到什么書，什么書就會被推出一個角，不用我們一本本地找了。圖書角的邊上有一個生物角，透亮的玻璃里一個“動物園”一樣的地方。每天都會引來很多奇怪的眼睛，里面除了兇狠的野獸，其它動物幾乎都不缺。進入邊上的“更衣室”，一套適合你的衣服就穿在了你身上，再走進“迷你動物園”，邊上不是透亮的了，而是一望無際的“動物天堂”。盡管知道這是幻覺，但學是很吸引人。走近那些動物，衣服起了作用，讓人聽懂了它們的語言，還能和它們溝通呢！
不止這些呢，節(jié)日里，“天花板”上的燈會身出五彩的`光線，平常只會在摔倒時變軟的“地板”現(xiàn)在一不當心踩著了哪塊，“砰”地一下就會炸出五色的彩帶，立即又自動恢復(fù)，為節(jié)日增加不少樂趣。
噢，差點遺忘了，教室是園的，真正的目的就是不讓教師體罰學生。由于那把“沙包椅”已經(jīng)起到這個作用了啦！
這樣一個智能教室，肯定會在21世紀被創(chuàng)造出來讓我們用的。我們肯定要去研發(fā)出這種高科技的智能教室。
人工智能的論文篇八
人工智能簡稱為ai。研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊。未來十年，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，有利于學生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機器人教學研究活動，讓小學生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學階段實現(xiàn)stem教育理念、提高學生動手能力、培養(yǎng)學生創(chuàng)新精神的最好途徑。
國務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2018年7月，中國第二屆stem大會在深圳福田召開，大會邀請了國內(nèi)外著名的專家學者開設(shè)主題講座，介紹最新的stem教學理論和實踐成果，掀起了福田stem教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。stem是用科學、數(shù)學知識和先進技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計解決方法—利用科學、技術(shù)、數(shù)學知識實施解決方法—將解決方法傳達給大家?；趯W校學科融合的辦學理念，我校積極探索stem教育的模式，開設(shè)機器人stem課程，開展教師的課題研究和學生的探究性小課題研究、積極組織學生參與區(qū)、市級機器人創(chuàng)客比賽活動，積極投身人工智能的教學研究行列，培養(yǎng)學生的stem素養(yǎng)。
機器人stem課程是一門激發(fā)學生學習人工智能知識興趣、培養(yǎng)學生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計、組裝、編程、運行機器人為主要學習內(nèi)容，以培養(yǎng)學生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標的課程。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——控制器。學生通過動手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實用功能的機器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學生的動手能力，培養(yǎng)了學生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學、在玩中學、在學中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人stem課程的核心。在編寫程序的過程中，學生需要把一個復(fù)雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學生首先要要清楚機器人的搭建結(jié)構(gòu)和運行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機器人感知外界的環(huán)境信息，并對感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機器人能夠順利完成指定的任務(wù)。
以筆者執(zhí)教的《走進人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學生學習人工智能知識的好奇心，產(chǎn)生探究科學的勇氣，讓學生對機器人技術(shù)有強烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動法教學，讓學生通過微課程學習ev3編程技術(shù)，循序漸進地完成兩個任務(wù)：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達指定地點;最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學生用樂高的配件搭建機械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調(diào)整太陽能電池板，學生在設(shè)計、編程、調(diào)試中學得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚。
課題研究是學校發(fā)展的源動力，是促進師生專業(yè)成長的重要途徑。機器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實踐性的學科，如何為學生學習的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們在進行機器人教學研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請了福田區(qū)教育科學“十三五”規(guī)劃課題《基于stem教育理念下的機器人搭建與編程教學研究》，學生申請了2018年深圳市中小學生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學習，敢于實踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進步。
以學生的探究性小課題為例，學生采用pbl項目式學習方式開展小課題研究，學生的學習方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W生間“合作、交流、探究”式學習，掌握了隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力。在研究的過程中，學生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗教訓，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進搭建模型，設(shè)計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識。
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍的天空中展翅翱翔。機器人比賽讓學生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機器人比賽活動，為學生搭建個性成長的平臺，創(chuàng)設(shè)真實的解決問題的情景，讓學生嚴格按照規(guī)則進行實戰(zhàn)對抗比賽，不斷修改機器人的設(shè)計，并對機器人重新進行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機器人比賽，挖掘了學生的潛能，張揚了學生的個性，豐富了學生的學習生活，培養(yǎng)了學生的核心素養(yǎng)，促進學生人格的健全發(fā)展。隊員賈壹方談到參加機器人創(chuàng)意賽時，感觸良多：參加了機器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學到了許多關(guān)于編程、搭建的知識，更重要的是：我認識到了團體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學為我們提供了這樣一個學習和進步的機會。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學生行走在人工智能校本課程的探索和實踐道路上，完善課程內(nèi)容，認真參與課題實驗，帶領(lǐng)學生參與各種展示活動，為學生探索科技搭建更完美的平臺，培養(yǎng)人工智能時代的信息技術(shù)精英。
參考文獻：
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摘要：崔政博士的新著《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產(chǎn)業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術(shù)在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內(nèi)在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構(gòu)建了一個哲學空間，將科學知識、技術(shù)創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術(shù)對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術(shù)對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關(guān)研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實驗結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實驗設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎(chǔ)研究的科學知識的生產(chǎn)。
在當前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時，它才會轉(zhuǎn)化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預(yù)測就是知識的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習仍有兩個核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術(shù)會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)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(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計、審計、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務(wù)所通過利用財務(wù)機器人進行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進行核實和驗證。財務(wù)機器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務(wù)軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎(chǔ)會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財務(wù)工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務(wù)會計到管理會計轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強、應(yīng)變能力強、協(xié)商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進步，順應(yīng)這種變化，會計人員應(yīng)當認清挑戰(zhàn)，抓住機遇。
一方面，會計從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務(wù)分析等。同時，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時可以接任ceo。會計人員應(yīng)當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財會領(lǐng)域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務(wù)人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔當人工智能會計系統(tǒng)的設(shè)計者和監(jiān)督者。
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人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
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(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
[摘要]經(jīng)濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z教學的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導(dǎo)致學生出現(xiàn)語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學技術(shù)的引入與應(yīng)用擴大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及習慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應(yīng)用價值結(jié)合混合式教學模式在高校英語教學中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學習中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應(yīng)用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補充、相互作用，進而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結(jié)構(gòu)的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進教學改革?；旌鲜浇虒W模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優(yōu)勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據(jù)不同教學內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應(yīng)用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎(chǔ)性部分，對于學生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據(jù)學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應(yīng)用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應(yīng)用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學生快速投入到語言環(huán)境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應(yīng)用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學生最終能否將課堂學習成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學指導(dǎo)能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據(jù)想要練習的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學需求與教學現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學方案，將其應(yīng)用于英語教學工作當中，動態(tài)化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環(huán)節(jié)評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對教學管理系統(tǒng)進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質(zhì)量的提升，為學生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應(yīng)用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術(shù)的教學優(yōu)勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調(diào)學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學術(shù)交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導(dǎo)的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設(shè)置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學評價制度、設(shè)置多元化考核指標來進一步倒逼教學質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質(zhì)量和教學效果，以便于為后續(xù)的教學改進創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻：
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[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學英語口語教學與評價[c].外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學院
摘要：時代是不斷發(fā)展的，對于電氣信息類專業(yè)的學生來說，社會崗位在綜合素質(zhì)和專業(yè)能力方面提出了對學生諸多新的要求。因此為了促進學生能夠在畢業(yè)之后獲得良好的發(fā)展，在電氣信息類專業(yè)教育教學中，教師要對原有課程教育模式和課程教育手段進行有效的改革以及創(chuàng)新，從而促進學生專業(yè)能力的提高。為了使學生更加積極地進行知識內(nèi)容的學習，教師要在電氣信息類專業(yè)教育教學中充分的發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，提高課堂教學的效果。
關(guān)鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學應(yīng)用
教師在電氣信息類專業(yè)教育教學中在運用人工智能技術(shù)進行教學時，要對人工智能技術(shù)的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業(yè)素質(zhì)和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。
人工智能(artificialintelligence，縮寫為ai)亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體(intelligentagent)的研究與設(shè)計”，智能主體指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。約翰?麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯?卡普蘭(andreaskaplan)和邁克爾?海恩萊因(michaelhaenlein)將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些知識通過靈活適應(yīng)實現(xiàn)特定目標和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學、認知科學、數(shù)學、神經(jīng)生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發(fā)展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個正確的方向，保證后續(xù)工作的科學性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟報告中，人工智能被預(yù)測為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在人工智能時代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產(chǎn)力的提高，還有助于推動科學技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時代發(fā)展的必然趨勢，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個學科技術(shù)進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進行有機的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關(guān)工作人員進行了機器人的研發(fā)，機器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動化和智能化的對計算機數(shù)據(jù)進行有效的處理以及分析，在較短時間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發(fā)現(xiàn)在計算機系統(tǒng)日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創(chuàng)新。一些工作人員在實際工作的過程中構(gòu)建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國電氣信息領(lǐng)域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業(yè)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時代的特點以及發(fā)展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對于電氣信息類專業(yè)?2?本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當前時代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對電氣信息類專業(yè)教育進行適當?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當前人工智能時代的發(fā)展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點進行適當?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。
人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計算機科學領(lǐng)域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語言識別和圖像識別方面的功能。在當前時代下，人工智能所形成的熱點效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學，主要是為了讓學生能夠在班級學習的過程中，將理論和實踐進行有機的結(jié)合，提高學生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進行了有機的融合和滲透。人們在互聯(lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維
人工智能的論文篇九
智能機器人是人類智慧的結(jié)晶,它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎大家前來參考查閱！
【篇一】人工智能論文3000字人工智能機器人
[摘要]經(jīng)濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導(dǎo)致學生出現(xiàn)語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學技術(shù)的引入與應(yīng)用擴大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及習慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應(yīng)用價值結(jié)合混合式教學模式在高校英語教學中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學習中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應(yīng)用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補充、相互作用，進而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結(jié)構(gòu)的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進教學改革?；旌鲜浇虒W模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優(yōu)勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據(jù)不同教學內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應(yīng)用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎(chǔ)性部分，對于學生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據(jù)學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“economicglobalization”，學生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應(yīng)用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應(yīng)用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學生快速投入到語言環(huán)境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應(yīng)用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學生最終能否將課堂學習成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學指導(dǎo)能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據(jù)想要練習的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學需求與教學現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學方案，將其應(yīng)用于英語教學工作當中，動態(tài)化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環(huán)節(jié)評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對教學管理系統(tǒng)進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質(zhì)量的提升，為學生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應(yīng)用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術(shù)的教學優(yōu)勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調(diào)學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學術(shù)交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導(dǎo)的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設(shè)置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學評價制度、設(shè)置多元化考核指標來進一步倒逼教學質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質(zhì)量和教學效果，以便于為后續(xù)的教學改進創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻：
[3]郭璽平.混合式教學模式下的高校英語演講課程設(shè)計與實踐———以內(nèi)蒙古師范大學為例[j].內(nèi)蒙古師范大學學報(教育科學版)，2018，31(3)：87-90.
[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學英語口語教學與評價[c].外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學院
【篇二】人工智能論文3000字人工智能機器人
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
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(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
【篇三】人工智能論文3000字人工智能機器人
摘要：隨著社會的飛速發(fā)展,科學技術(shù)不斷進步,工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化,人工智能時代勢不可擋,尤其是機器人得到更大范圍的推廣與應(yīng)用。工業(yè)機器人的突出優(yōu)勢是精準度較高,工作效率高,能夠承受較大工作強度,為整個工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見,工業(yè)機器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展,詳細闡述了工業(yè)機器人的特征,探討其未來發(fā)展趨勢與方向,以期為整個工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞：人工智能時代;工業(yè)機器人;趨勢;
abstract：
withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.
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隨著人工智能時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破,大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心,為工業(yè)機器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進的技術(shù)支持。在工業(yè)機器人發(fā)展進程中,其操作趨于簡易化,精準度更高,能夠廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域,投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢。立足工業(yè)領(lǐng)域,機器人應(yīng)用于產(chǎn)品檢測、焊接以及搬運等環(huán)節(jié)。工業(yè)機器人的出現(xiàn)強化對人力應(yīng)用的緩解,在優(yōu)勢上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作,同時,操作持久性更加突出。
從構(gòu)成上分析,工業(yè)機器人主要包含三個部分,即本體、驅(qū)動以及控制三個系統(tǒng)。從功能上分析,一種機器人的作用體現(xiàn)在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化,有效發(fā)揮仿生學的特征,能力更顯多樣化,自由度更高。在當前的工業(yè)領(lǐng)域,之所以選擇工業(yè)機器人,主要源于其較低的單機價格,便于維修,應(yīng)用效率較高。
2.1工業(yè)機器人以高精度減速機為核心構(gòu)成,涉及多種技術(shù)類型,要求較高
在工業(yè)機器人中,關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機,涉及多種技術(shù)類型。首先,材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵,尤其對減速機減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求,目的是保證運行的高精度標準。在材料構(gòu)成方面,要強化對金相組織、材料化學元素以及含量的科學控制。其次,加工技術(shù)不容忽視。在減速器中,非標特殊軸承是必不可少的組成部分,結(jié)構(gòu)極具特殊性,需要減速器零件加工尺寸來確認間隙標準,工人技術(shù)要求更高。
2.2以電機與高精度伺服驅(qū)動器為核心,實現(xiàn)對工業(yè)機器人的全方位控制
對于工業(yè)機器人的控制,電機與高精度伺服驅(qū)動器作用突出,強化對控制系統(tǒng)的管理,尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標準。首先,快響應(yīng)伺服控制技術(shù)能實現(xiàn)對位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制,合理運用干擾觀測以及前饋補償算法。具體講,要采用指標預(yù)測法來構(gòu)建內(nèi)部預(yù)測模型,達到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次,為了保證工業(yè)機器人能夠有效發(fā)揮識別功能,要依托在線參數(shù)自整定技術(shù),強化轉(zhuǎn)動慣量以及pid參數(shù)的在線優(yōu)化,達到參數(shù)的精準判定。另外,在線慣量辨識算法明確伺服驅(qū)動器的實際工況,強化參數(shù)的智能化控制,以現(xiàn)場實際為要求,合理進行參數(shù)的調(diào)整。
2.3以實時性為要求,強化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性
在工業(yè)機器人中,運動學控制系統(tǒng)對實時性要求較高。目前,機器人運動控制卡以定制方式為主,同時,強調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合,強化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實現(xiàn),尤其是對于操作系統(tǒng)的消息處理機制,更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應(yīng)的需要,增強實時性,為機器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。
3.1工業(yè)機器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,整體性能增強,適用范圍更廣
立足新時期的發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域的機器人更顯多樣性,如焊接機器人、清潔機器人等逐漸投入使用,工程自動化程度顯著增強。隨著技術(shù)水平的不斷提升,機器人的造價呈現(xiàn)下降的趨勢,但是,性能卻不斷增強。例如,對于工業(yè)領(lǐng)域的機械手,其主要原理是進行人手及手臂的模仿,實現(xiàn)靈活抓取以及搬運的功能,滿足自動化操作的目標?？v觀當前,機械手應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機械手能夠在既定的時間內(nèi)較為準確與高效地完成操作動作,這也成為工業(yè)機器人發(fā)展的主要方向。目前,信息技術(shù)發(fā)展迅速,尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴大,加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持,工業(yè)機器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,強化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護系統(tǒng)功能的提升。同時,依托仿真模擬化程序設(shè)計,切實增強智能化與自動化水平,整體性能不斷提升,在應(yīng)用方面更顯可靠性,適用范圍更廣。
立足工業(yè)生產(chǎn),很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護相矛盾,對從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響,有些操作人類很難完成,這也成為工業(yè)機器人得以推廣應(yīng)用的重要因素。例如,對于真空機器人,其之所以在工業(yè)中應(yīng)用,主要原因是半導(dǎo)體工業(yè)中,真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成,而真空機器人的引進實現(xiàn)這一問題的解決。另外,在一些惡劣環(huán)境中,如適應(yīng)無阻運動的蛇形機器人,滿足水下作業(yè)的仿生魚機器人等,都處于不斷研發(fā)之中,備受矚目。也就是說,在工業(yè)機器人的發(fā)展進程中,更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征,能夠有效實現(xiàn)對人類行為的模仿與替代,成為新時期工業(yè)機器人研發(fā)的新動向。
在機器人內(nèi)部,核心構(gòu)成為控制系統(tǒng),是發(fā)揮功能的重要保障,強化對記憶、示教、通信連接以及坐標設(shè)置功能的支持。當前,計算機技術(shù)不斷升級更新,為工業(yè)機器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強大動力,整體控制水平顯著提升。具體講,在控制器方面,由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說,計算機水平的提升使得工業(yè)機器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛,更顯統(tǒng)一化與標準化的趨勢,網(wǎng)絡(luò)化特征明顯?；诖?工業(yè)機器人的操作更顯便捷性,具備簡單的操作常識即可,無需投入人力物力進行培訓,在很短的時間內(nèi)就可以對機器人進行模塊功能調(diào)整,在根本上使機器人的使用更加方便與快捷,維護管理工作也易于進行。
3.4綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善,實現(xiàn)對人類思維與神經(jīng)的多功能仿生
立足信息時代,人工智能的發(fā)展勢不可擋,智能化成為工業(yè)機器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機器人,即強調(diào)機器人對人類模仿的更高層次,需要具備更高層級的仿生,既要能夠模仿人類的動作行為,同時,還需要具有人類的思維與神經(jīng)。基于此,傳感器成為智能工業(yè)機器人的重要構(gòu)成部分,尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn),加快工業(yè)機器人智能化的發(fā)展速度。例如,對于從事電弧焊接的機器人,采用多傳感器融合配置,融電弧傳感器、視覺傳感器以及機器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下,機器人能夠憑借激光視覺掃描功能,獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息,保證電弧焊接的精準性。另外,遠距離遙控機器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺階。這種技術(shù)在機器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應(yīng)用,處于不斷完善與成熟中。
首先,我國工業(yè)機器人起步較晚,發(fā)展時間較短,資金投入方面彰顯不足,在技術(shù)與經(jīng)驗方面彰顯無力性,處于不斷摸索與提升階段,研發(fā)力度亟待增強。其次,對于我國機器人的發(fā)展,在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對薄弱,尤其是機器人很多關(guān)鍵部件需要進口,生產(chǎn)成本大幅增加,機器人市場仍需不斷擴大,尤其是過高的成本支出,使得工業(yè)機器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次,工業(yè)機器人標準化生產(chǎn)的實現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢為前提,但是,我國在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達標,給推廣與應(yīng)用造成巨大阻力。
隨著時代的不斷進步,智能機器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級中,因此,工業(yè)智能機器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個方面的工作。首先,從理論研究方面分析,要重視加強指揮制造技術(shù)的探究,尤其是針對機器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn),要切實提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,有效應(yīng)對生產(chǎn)難題,借助新型制造技術(shù)與制造模式,縮短機器人生產(chǎn)與推廣時間。其次,要結(jié)合社會需求,合理增加智能機器人科研項目資金投入,設(shè)置專項資金,尤其是面對工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段,要擴大對機器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量,在根本上為工業(yè)智能機器人技術(shù)的進步創(chuàng)造條件。再次,立足新時期,要對工業(yè)機器人相關(guān)條例、規(guī)則等進行完善,加快核心技術(shù)研發(fā)速度,同時,做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗的總結(jié)分析,推動智能機器人工業(yè)化發(fā)展進程的加快,構(gòu)建更加完善的標準體系,強化對人機交互準則的合理優(yōu)化。
6結(jié)束語
綜上,工業(yè)機器人是多學科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物,對工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此,要立足信息時代,在人工智能技術(shù)的支撐下,準確掌握工業(yè)機器人發(fā)展趨勢,明確技術(shù)特征,促使工業(yè)機器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低,性能逐步增強。同時,要重視仿生學在工業(yè)機器人領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,強化控制系統(tǒng)功能的不斷升級改造,加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展,大幅提升工業(yè)機器人的智能化水平,推動整個行業(yè)標準化與統(tǒng)一化建設(shè),拓展機器人應(yīng)用領(lǐng)域,以便更好發(fā)揮工業(yè)機器人在人工智能時代的價值。
參考文獻
人工智能的論文篇十
當今世界，人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)快速發(fā)展，各種各樣的機器人正一步步走進我們的世界。是欣然接受，還是退避三舍？我認為，不論態(tài)度如何，機器人永遠無法取代人類。
但與此同時，隨著機器人不斷“擬人化”，不少人開始深思：我們的生活將要被機器人主宰了嗎？阿爾法狗擊敗李世石余溫未散，又有高度仿真的機器人索菲亞橫空出世，我們擔心未來的某一天，電影中機器人統(tǒng)治世界的局面成為現(xiàn)實。于是有人用消極的態(tài)度負隅頑抗。我認為，我們應(yīng)在這之間保持理智：不使物役我，而使我役物。
小時候我們常常為這個問題困擾——電腦強大還是人腦強大？答案是絕對的——人腦。不論是怎樣的機器人，都是人的創(chuàng)造。正如法國科學家蘇埃爾所說，“機器人高度擬人化，將重新定義人的價值”。我們要做的，就是明白人的價值。帕斯卡爾在《人是一棵會思想的蘆葦》中這樣定義人的價值——人的偉大，我們對于人的靈魂具有一種偉大的觀念，以致我們不能忍受人的蔑視，或不受別的靈魂尊敬。所以，在柯潔對戰(zhàn)阿爾法狗時，我們看到他的皺眉，或扯頭發(fā)，或有汗珠沁出眉間，雖然柯潔沒有贏得比賽，但這就是人的價值，正是這種價值讓我們不被機器人役使。
不久之前，諾貝爾文學獎獲得者莫言在被問到“如何看待機器人寫的詩歌作品”時，他答道：“從技術(shù)上講沒有問題，但就是沒有感情，沒有個性，這樣產(chǎn)生的東西，不是真正的文學?！贬槍C器人，他又說：“一個活人寫的詩，哪怕平仄全錯了，至少還有一種要表達的感覺。機器人是不會犯錯的，作者寫的不如機器快，但這是人寫的東西，是有‘人氣’的?！彼约词箼C器人可能思考，可能更好地完成任務(wù)，但他們始終缺乏了一種叫“人氣”的東西，正是這種“人氣”，才保證我們在機器人愈發(fā)人化的同時，不被機器人同化。誠如蘋果公司ceo庫克所說：“我并不擔心機器人像人一樣思考，我只擔心人像機器人一樣思考?！蔽覀儜?yīng)保有這樣的人氣，機器是死的，可人是活的。“機智者會跳出思維定式去思考，想象所有可能的辦法去達到目標?！惫S·麥凱如是說。這大概就是人之所以為人的意義吧。若完全沉浸于科技帶給我們的方便中，我們就可能被它奴役。
人工智能的論文篇十一
現(xiàn)在人們越來越關(guān)注人工智能的發(fā)展了，大家知道人工智能發(fā)展前景是
什么
嗎？以下是小編精心準備的人工智能發(fā)展前景論文，大家可以參考以下內(nèi)容哦！摘 要：人工智能可以說是一門綜合性的學科。從其上個世紀五十年代誕生以來，大致經(jīng)歷了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、弱方法、知識工程以及知識工業(yè)等四個時代。當前，人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛地運用在工業(yè)和軍事等領(lǐng)域之中。雖然人工智能研究還存在相當多的問題，但只要人類繼續(xù)孜孜以求地進行研究開發(fā)，其發(fā)展前景可期，必然能夠?qū)崿F(xiàn)新的更大的突破。本文在對人工智能進行概述的基礎(chǔ)上，分析了人工智能發(fā)展狀況，并提出了人工智能的未來發(fā)展趨勢。
人工智能技術(shù)可以說是計算機技術(shù)、信息論、心理學以及語言學等諸多學科彼此聯(lián)系與交叉之后形成的一門全新的學科。近年來，隨著全球范圍內(nèi)計算機技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，計算機的形象也出現(xiàn)了新的變化。主要表現(xiàn)在人機交互的場景變得愈來愈普遍，計算機被人們賦予了更加多的智能性因素。因為人們將最新計算機技術(shù)運用到了諸多學科，對這部分學科的認知也進入到了全新的發(fā)展期，從而推動了諸多新研究成果的持續(xù)出現(xiàn)。比如，圍棋人機大戰(zhàn)之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發(fā)現(xiàn)、單一器官克隆的實現(xiàn)等。鑒于計算機這一人類誕生以來所發(fā)明的最為重要工具的持續(xù)發(fā)展，大量新知識、新理論持續(xù)涌現(xiàn)，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因為近些年來生物學、神經(jīng)生理學等各種新研究成果的產(chǎn)生，讓人工智能和人類智能的相互關(guān)系引發(fā)了人們越來越多的探討。
人工智能（簡稱ai），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質(zhì)手段和能實現(xiàn)人工智能技術(shù)的主要設(shè)備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及
學習
、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產(chǎn)生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現(xiàn)更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質(zhì)其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現(xiàn)結(jié)構(gòu)上的模擬，也就是模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設(shè)想在實踐中被證明為無法實現(xiàn)，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現(xiàn)功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結(jié)構(gòu)的仿真性模擬，轉(zhuǎn)而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。（一）全球人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在美國、歐洲以及日本等發(fā)達國家得到了迅速發(fā)展。在人工智能技術(shù)研究中非常突出的美國ibm 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ascii white電腦和藍色牛仔電腦。據(jù)披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經(jīng)過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠?qū)W會傾聽音樂節(jié)奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發(fā)前景，其龐大的發(fā)展市場始終為全球各國以及各大企業(yè)所一致看好。除美國ibm公司繼續(xù)在人工智能技術(shù)上投入大量資金來確保其在這一領(lǐng)域具有全球領(lǐng)先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領(lǐng)域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經(jīng)在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內(nèi)容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和實用技術(shù)之研究，其主要研究領(lǐng)域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數(shù)據(jù)搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內(nèi)容。
（二）我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發(fā)具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內(nèi)首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關(guān)，在本世紀初，終于成功地研發(fā)出了國內(nèi)首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發(fā)展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態(tài)地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態(tài)行走，從以往只能夠在已知環(huán)境下步行到如今可以在不確定的環(huán)境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生理視覺、雙手協(xié)調(diào)以及手指控制等系統(tǒng)開發(fā)的多項人工智能領(lǐng)域重大科研成果。
技術(shù)的不斷發(fā)展往往會超出人類最初的
想象
，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發(fā)展趨勢是不可能做到的任務(wù)。然而，從當前人工智能研究界所實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會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化與機器情感化等方向加以發(fā)展，人工智能具有非常大的發(fā)展空間與發(fā)展?jié)摿Α嵤虑笫堑卣f，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設(shè)定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發(fā)展與突破。一是自動推理取得新的發(fā)展。自動推理是人工智能研究領(lǐng)域之中最為經(jīng)典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎(chǔ)。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領(lǐng)域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統(tǒng)動態(tài)化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績
，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現(xiàn)，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發(fā)現(xiàn)，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發(fā)展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題。可以說，在線學習問題已經(jīng)成為人工智能研究界人士都十分關(guān)心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術(shù)是人工智能技g運用到現(xiàn)實領(lǐng)域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領(lǐng)域工作者艱苦卓絕的.努力，該領(lǐng)域目前已經(jīng)獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領(lǐng)域之中的新產(chǎn)品已進到了各個領(lǐng)域之中。比如，智能信息檢索技術(shù)就在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發(fā)展，如今已成為了人工智能領(lǐng)域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術(shù)已經(jīng)成為當前一個時期計算機研究技術(shù)之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容引入到該領(lǐng)域之中，將會是人工智能從理論研究轉(zhuǎn)為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展實踐來看，在此方面的探究已經(jīng)取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續(xù)的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。總之，人工智能始終處在計算機研究技術(shù)的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術(shù)今后的發(fā)展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰(zhàn)，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產(chǎn)物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現(xiàn)實
生活
之中。今后，人工智能的持續(xù)發(fā)展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。[1]史忠植，王文杰. 人工智能[m]. 北京：國防工業(yè)出版社，2007.
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