時間：2023-08-18 17:15:46
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能教育的內容，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1人工智能時代下教育變革的背景
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環境的變革
首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
學校人工智能信息化應用自評報告
人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。
我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。
在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。
通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。
在局教研員的領導下老師們積極參加集備，但是基于人工智能相關的很多配套基礎知識的匱乏，對于集備中涉及到的很多知識點還是消化吸收不夠，鑒于此以及和兄弟學校老師們的交流，感覺急切需要專家引領通過系統的培訓學習以求真正理解與消化！
跌跌撞撞一路走來，還是取得了可喜的成果，王博輝、孫永恒同學的作品“智能信號燈”獲得膠州市人工智能大賽項目一等獎。
關鍵詞：人工智能影視教育課堂在場價值觀
人工智能技術作為社會媒介化發展的特殊產物，不僅能夠建構起智能媒介化的信息社會，更能深入到傳媒研究領域，引導影視傳媒研究朝著“互聯網+教育”的方向發展。當前影視傳媒教育正面臨重要的轉型階段，如何通過媒介信息技術調整現有的理論學習模式和教學培養目標，已經成為影視教育進行改革創新的突破口。基于人工智能為教育信息化帶來的機遇和挑戰，影視教育正致力于從“刀切教育”邁向“精準教育”，從“課堂缺席”轉為“課堂在場”，從人才培養模式到教育信息平臺搭建，都在不斷強化智能教育培養，力求為影視傳媒教育的智能化改革和實踐提供決策依據。
一、影視教育智能化發展的應用價值
智能化影視傳媒研究是教育信息化極為重要的應用場景，人工智能技術不僅拓寬了影視傳媒教育的研究方向，同時也在技術手段、渠道搭建、傳媒倫理等層面發揮著重要作用。
1.消除數據鴻溝，發揮智能傳媒教育技術賦能和知識平權的雙重功能。影視傳媒研究是以實踐為基礎的理論性教學，以培養創新型和復合型人才為教育目標。教育學者是影視文化傳播的驅動者，因個體間存在傳播技能、信息儲備和交往行為方面的差異，造成影視傳媒教育具有嚴重的知識鴻溝。在影視研究學者步入算法教育的重要階段，智能教育平臺可通過讀取人的反饋改變原有的教學模式，調整每一位受教育者的天賦類型。與此同時，教育學者能夠充分利用算法技術和人工智能手段，獲取定制化的影視資源和學習條件，以技術邏輯引導學習流程，用分析框架提高教學模式的理論性和可操作性，通過強化教與學的變革場景，激活文化創作的想象力和邏輯性思維，使科技創新在理性與感性、理論與實踐的引導作用下，從一般的理論教學形成智能媒介化的信息教學模式，從單向傳授轉變為雙向互動的學習教育模式。
2.拓寬學習渠道，推動教育形態從理論課堂到智能媒體教育課堂的變革。人工智能技術與影視教育教學的深度融合，正引發起一場新的教學革命。從教育手段和學習途徑上來看，原有的課堂教學已無法滿足理論和實踐的雙重需求，大數據催生出的智能化影視教育，在虛擬世界和現實世界間搭建起新的算法課堂，利用人工神經網絡簡化理論教學的概念，又通過具有超強運算能力和通訊能力的技術手段協助實踐操作。例如，人工智能照相機作為輔助型的教學工具，被運用于智慧課堂的攝影實踐教學中，借助云端技術和物聯網連接遠程數據中心，可以幫助不懂攝影技術的學習新手盡快了解電影拍攝的理論框架和基本技能，推動教學場景從應用性教學到智慧型課堂的氛圍建構。人工智能與影視教學的跨界融合，成為智能傳媒教育進行顛覆式創新的重要表現形式，教育形態正逐漸從智慧課堂過渡到智慧校園，從傳統的理論范式過渡到智慧媒體的應用型范式，幫助構建起新的學科話語體系。
3.重視傳媒倫理，推動智能化影視傳媒教育價值觀和技術性的生成。人工智能是以追求效益為初心的理性工具，在技能研發階段尚未對倫理規范提出強制要求，技術倫理向來是人工智能難以逾越的一道鴻溝；影視傳媒教育則是以培養學生的倫理觀和價值觀為出發點，重視以道德審美為核心的理性意識。智能化傳媒教育將信息技術和影視教學進行結合，使得理性工具得以同理性意識深度融合，人文關懷建立在技術作用之上，這既是培養受教育者核心價值觀的時代需要，亦是強化人工智能技術倫理的有效途徑。人工智能時代，強調智能化影視傳媒教育技術性和價值觀的生成，與其說是建立在影視教育應用場景上的技術倫理規范，不如說是借信息技術完成對傳媒倫理和受教育者價值觀的理性建構，讓人工智能發展緊密聯系意識形態和倫理道德問題，加深技術手段和教育學習的彼此作用，從而獲得傳媒教學在倫理層面的共識。隨著傳媒影響力的逐步擴大，以內容為載體的影視教學活動意味著要擔負起更重要的教學責任，學科研究核心價值觀的建設必須以注重傳媒倫理和技術倫理為教學基礎，重新建構現有的倫理道德觀念，為人工智能技術注入價值觀的活的靈魂。
二、影視教育智能化發展的風險問題
人工智能技術的迅速發展，賦予影視傳媒教育極大的應用價值，與此同時也面臨著潛在的風險問題。
1.灌輸式教育仍占據主流，智能化影視教學陷入價值認知困境。在人工智能技術出現以前，理論+實踐的教學策略已經成為一種固定的形態存在于傳統影視教學工作中，受教育者根據統一的培養目標規劃自己的學習方式，包括影視創作及影視理論等相關課程都按照相同的培養模式進行。由于教育主體對人工智能的認知存在兩極分化的現象，過往只能夠通灌輸式對學生進行強制教育，智能化影視教學則是處于小范圍內的實踐和創新。對影視教育而言，理論與實踐是學習的內容，繼承與創新才是研究的實質。明確人工智能教育的價值認知，從灌輸教育逐步邁向定制化教育，為高校的人才培養提供重要的智力支持，應當是影視教育智能化轉型發展的著力點。
2.智能教育應用場景缺乏思考，其深度和廣度有待進一步挖掘。當前，智慧課堂、智慧校園的出現奠定了智能傳媒教育的基本雛形，依靠大數據、物聯網等信息技術支撐的智能傳媒教育，在平臺搭建層面已出現顯著性成果，但對應用場景的深度和廣度挖掘還存在明顯問題。影視教育智能化應當以追求個性化和定制化教育為目標，崇尚的是終身學習的教學理念，不應當將人工智能技術僅局限于傳統的教學課堂，除了要從“線下”走向“線上”，還需要考慮到以人機交互為主要形態的教學應用場景，挖掘人工智能教育更多的應用情境和展現方式，從而對影視課堂的理論與實踐教學價值提供合理的在場性證明。
3.專業壁壘依然存在，智能化教學成果馬太效應極為明顯。智能教育世界要求培養更加多元化的應用型人才，但人工智能的馬太效應逐漸滲透到影視傳媒教育工作中，也會導致教學成果受到出現嚴重的失衡現象，難以滿足高校對人才培養的多元化需求。作為藝術研究的影視教學活動，其科學精神和創新實踐同樣重要。尤其在媒介融合背景下，要想推進受教育者從“影視學者”逐漸過渡到“影視作者”，人工智能不僅需要滿足師生的定制化教學任務，還應當破除專業和行業的壁壘，對其相關聯的學科和傳媒領域進行合作，才能夠改變當前智能化影視教育在教學模式上面臨的不足，不斷為社會輸送更多的應用型人才。
三、影視教育智能化發展的轉型實踐
面對智能傳媒教育的風險與挑戰，影視專業更應當立足于自身的教育發展特色，從人才培養模式、應用場景建設、教育資源整合等方面，推進影視教育智能化發展的轉型實踐。
1.從“灌輸教育”走向“精準教育”，創建新的人才培養模式。智能傳媒教育范式的自主性建構，應當立足于對傳統教學效率和人才培養模式的顛覆。基于當前影視傳媒智能化發展在人才培養模式層面的不足，其轉型實踐需要從受教育者的個性化需求出發，在師生、家長和社會的通力合作下，創建新的人才培養模式，利用碎片化學習完成系統化的學習過程，逐漸從“灌輸式教育”走向“精準化教育”。例如，人工智能時代對影視學生的培養更趨向于“以個人為導向的系統化學習”，通過前期對受教育者的大數據整理，對每一位同學的邏輯性、想象力、創造性和溝通能力等進行分析，從影視理論和影視創作兩大方向出發對受教育者形成定制化的學生畫像，并提供針對性的智慧作業，幫助教師采集學生的學習情況，從而實現規范化的信息管理。可以預見的是，智能傳媒時代，“互聯網+教育”學習模式的生成，在推動知識平權化等方面發揮重要價值，成為影視教育智能化追求的重要轉型路徑。
2.從“課堂缺席”走向“課堂在場”，打造新的傳媒教育平臺。人工智能不僅要改變傳統的人才培養模式，同樣也應當提供更加多元化的學習應用場景。過去的影視研究多局限于單一的課堂場景，采用課上理論和課下實踐的方式進行授課，完成影視教學的閉環。人工智能時代，影視傳媒教育應當調整原有的受教育模式，通過搭建合理的人工智能應用平臺，可以巧妙地將課堂場景與智能技術結合起來，為受教育者提供更加多樣性的教學應用場景，從而實現成長課堂的“在場共生”。例如，人工智能可以帶動影視制作的推陳出新，通過搭建智慧超媒體系統，將電影屏幕從影院搬到校園，自動生成無窮界面。與此同時，影視傳媒的智能化還可以幫助教師自動生成電影梗概，將理論性教學轉變為可視化形象，使電影理論同定制化的影像人物之間建立匹配關聯，讓教育場景從線下逐步延伸到線上，為影視研究提供重要的云服務。
3.從“媒教分離”走向“共建合作”，實現產研學的自主對接。影視教育智能化發展的最終目的是為了尋求理論與實踐的融和，幫助構建起傳媒教育和傳媒業界的良性生態關系。傳媒教育智能化也可以全面提高受教育者的學習效率和工作效率，通過優化教育資源，帶動影視內容的高質量生產、影視人才的高質量創作。因此，從“媒教分離”走向“共建合作”，引導產研學的自主對接也成為了影視教育智能化轉型實踐的有效探索。未來的影視傳媒發展，能夠抓取海量資源建構獨立的影像景觀模型，為機器人參加藝考創造可能性，并且也可以緊抓電影內容的智能化生產，從前期的電影腳本自動化寫作到后期的虛擬演員個性化定制，系統均可以對劇本創作、電影拍攝等課程進行精準化評估，從中篩選出符合影視公司要求的作品，進入后續的市場化操作。
關鍵詞：設計；人工智能；挑戰；機遇
一、引言
第四次工業革命的到來，人工智能作為一項主要的技術，必將鞭策整個人類社會的轉型。很多國家制訂了戰略規劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發展規劃》和《新一代人工智能產業三年行動計劃(2018-2020)》，人工智能產業已上升為國家戰略。近年來，在人工智能涉及的領域中，藝術與技術結合，升華到與人工智能的結合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經掌握了上百萬個設計師的創意內容，雙11期間制作1.7億張海報，沒有一張是重復的，而這些工作如果人工制作的話需要100個設計師工作300年；央視節目中“魯班”PK資深設計師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個設計行業。設計師會失業嗎？高校的設計教育面對AI的挑戰與機遇如何制定培養目標？如何在新的競爭中占領先機？未來已來，智能藝術設計的路在何方?
二、設計行業面對四大挑戰
（一）驚人的數字
馬云在一次報告中說未來30年人類只工作4個小時，大量的工作崗位會被人工智能搶走；根據白宮的人工智能報告預測，在未來10-20年間，人工智能技術有可能取代47%現有工作。麥肯錫的預測是49%，盛產勞動力的中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預測是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結晶，正在高速顛覆著人們的生活。
（二）AI設計發展趨勢
AI最容易取代的是簡單設計：如LOGO、UI界面、海報招貼、網站網頁、產品造型、室內家裝、產品包裝……原本這種理想的設計工作不再能提供人生的庇護所，但凡是明確、簡單、重復標準、規則的美術設計與制作工作，未來都容易被取代，傳統設計行業將會萎縮乃至可能逐漸消失。
（三）設計環境惡劣
設計創意無法保護，設計法規沒有限定，設計競價無序，商家廠家缺乏契約精神，設計知識產權無法保護契約，新設計新技術缺乏情趣，設計同質化嚴重……（四）設計教育落后現有設計模式傳統、設計教育落后，設計知識體系缺乏更新、進化，知識性重復訓練、模仿性傳統方法制約了學生創造性情感思維的發展，設計師終身教育觀念的缺失阻礙了設計師的可持續發展，設計知識與設計人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴重。
三、AIDesign發展迅猛
目前傳統藝術設計已經發生智變，使設計更美更快更簡單。人工智能藝術與設計已經一定高水平，如果設計師仍停留在傳統設計水平，就會受到來自機器的“威脅”。但也不全會，除了“創意”部分讓機器無可奈何，人類設計師與機器的競合中，我們要轉變方向注重數字移動媒體策劃與設計、移動媒體用戶需求挖掘、數字移動媒體需求文檔的撰寫、數字移動媒體優化、數字移動媒體UI界面設計、H5設計、App設計、UE用戶體驗設計、虛擬移動媒體設計、信息交互設計等媒體智能設計新技術。高品質藝術、設計依賴于混合增強智能技術。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態變動態、一鍵設計字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經實現了的AI功能。華為Mate20手機3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢動作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設計生產力的前景。同時MIT研發的工業產品AI設計系統即將面世。主要產品體現如下：
（一）AIVD人工智能視覺設計
AI集成化的成熟產品，比如Adobe系列的產品，軟件低層融入AI技術，更好更快地創作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設計的底層技術，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動配色方案、基于線稿自動上色、自動校正手繪圖形等。
（二）AIPD人工智能產品設計
Adobe人工智能鞋包設計、IBMWatson智能設計服裝、Autodesk智能設計汽車等。
（三）AISD人工智能空間設計
Prisma智能風格化設計、Autodesk建筑智能生成設計、ZahaHadid參數化設計等產品。
四、設計人工智能教育的發展動向
未來，人工智能教育會加速發展，老師不會被AI取代，但不用AI的老師一定會被取代；未來，老師不是簡單地傳授知識，而是通過言傳身教的溝通交流，對學生進行激勵、鼓舞，成為人類靈魂的設計師；未來，AI將實現規模化和個性化間的平衡，帶來了一種學生易學、教師易教的解決方案；未來，老師作為教學過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運用AI技術進一步提高師生教與學的體驗和教學效率。當務之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發展，通過學習AI技術了解人工智能的發展情況，從而改變老師的教育教學觀念和教學方法，引領高品質教育的未來。在未來教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機協同說大多數觀點是：未來，教師將與人工智能協同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應偏重于培養學生的核心素養。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財富的不同，人與人之間的差距主要來自學習能力的不同。這種差異會加劇不平等，在未來，這種趨勢將會進一步加強。應對人工智能時代，教師除更新教育教學觀念、轉變角色、改革教學模式和方法外，必須堅持終身學習，教師的終身學習，不僅要學習Python之類的AI編程技術，更需要增強對，限于時間和精力有限，分別將有關AI知識技能分為三類，以適應設計人工智能的技術更迭和“一專多能”。
五、結束語
人工智能即將進入高中課堂。近日，我國第一本面向中學生的AI教材——《人工智能基礎（高中版）》正式。
為什么要在中學開設人工智能課程？這本教材有什么特點？對于中學教師和學生而言，應如何準備才能應對人工智能的教與學？記者對此進行了調查。
全國已有40所學校引入教材
據了解，該教材是華東師范大學慕課中心和商湯科技合作，聯合全國多所知名中學教師共同編寫，由新聞出版總署批準出版并備案。目前，全國已有40所學校引入該教材作為選修課或校本課程，成為首批“人工智能教育實驗基地學校”。
“與其他教材不同，該教材以‘手腦結合’為主要學習方式，不僅關注對人工智能原理的介紹，更加重視這些原理在生活中的運用。”華東師范大學教授，博士生導師陳玉琨介紹說，“作為教材的編者，我們特別希望學生能發揮獨特的想象力，設計一些在高中階段有可能完成的項目，并動手將其轉化為獨具特色的作品。”
記者看到，該教材共分9個章節，以基礎普及性的知識為主，分別介紹了圖片識別、聲音識別、視頻識別、計算機寫作和深度學習等人工智能技術的原理和應用場景，每一頁都配有彩色圖表，并引入了大量科普內容和實例。此外，該教材還配套了一個教學實驗平臺。
香港中文大學教授林達華表示，目前，人工智能人才面臨著全球性短缺，在人工智能和基礎教育結合方面，各個國家都還處在探索的過程中，該教材的出版，是人工智能教育的一次重大突破，意味著人工智能將由此走出“象牙塔”，進入高中生的知識范疇。
“今天，技術更迭速度太快，誰也無法預計未來的職業選擇，我很樂意讓我的孩子在中學階段就了解掌握一些人工智能方面的知識技能。”一位家長這樣告訴記者。
目的在于普及原理引發興趣
作為一門兼具學術含量和技術含量的學科，對高中學生而言，應該怎樣去了解人工智能這門學科；對于高中教師而言，又該如何教學呢？
“大多數中學生的最終職業道路都不會是成為人工智能研究者或工程師，但是未來很多行業都將在不同程度上受益于人工智能的賦能。因此，該學科在中學階段的教學目標應該定位讓學生了解掌握人工智能的基本思想、基礎知識以及常用算法和工具。”林達華說。
在陳玉琨看來，人工智能的教學和研究經常要用到高等數學的知識，這已經超出了高中生的知識范圍，因此，在中學階段，教師應注重對相關概念、算法、原理進行定性介紹，“定量的部分，可以留待以后再學。”
多位專家表示，教師在教學過程中，要特別重視對人工智能應用場景的介紹，這不僅會讓課堂變得更加生動，學生學習的興趣更加高漲，同時也會提升師生的思維與創造能力。
“總體而言，在中學階段開展人工智能課程的主要目的在于普及人工智能的原理與技術，引起學生對人工智能學習的興趣。當然，也期望能為高等學校培養人工智能領域的拔尖人才奠定相應的基礎。”
“校企合作”解決人才缺口
也有專家指出，人工智能是一門新興技術，中學教師在該領域的知識儲備是不足的。
“師資是課程的基礎。”上海師范大學教授岳龍表示，“開設人工智能課程對教師的知識結構也提出了新的挑戰，因此組建專門的師資培訓團隊非常重要。”
據記者了解，為幫助教師克服知識儲備不足的問題，華東師范大學慕課中心與商湯科技將聯合舉辦多期“人工智能教師研修班”——培養一批人工智能的種子教師，在他們帶領下，逐步提升我國教師總體的人工智能素養，從而改善中學教師開展人工智能教育教學面臨的困難和挑戰。
關鍵詞：人工智能；計算機輔助教學；智能計算機輔助教學系統
隨著現代科學技術的飛速發展，先進的技術在教學領域得到了廣泛的應用，并對教學過程產生了深刻的影響。其中，人工智能技術產生的影響最為深刻。它將先進的教學手段引入教學過程，在營造理想的學習環境、激發學生的學習興趣以及提高教學效率等方面起到了重要作用。
一、人工智能
1. 人工智能的定義
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、語言學等多種學科相互滲透發展起來的一門綜合性的交叉學科和前沿學科。其精確定義是：一個電腦系統具有人類知識和行為，并具有學習、推斷、判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。
2. 人工智能的研究內容
人工智能作為一門綜合性學科，其研究內容涉及到許多方面，其中與教學實際關系較為密切的是以下四個方面：
（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內容之一，也是其他內容的研究基礎，它主要研究計算機的知識表達和推理技術。
在教育領域中，研究問題解決的實際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計算機，使其能夠按照人類的思維規律進行問題解決，幫助學生進行有效的學習。
（2）模式識別。模式識別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學與計算機科學的基礎上發展起來的新興科學，后期它又受到了人工智能科學的影響，得到了新的發展。因此，常被作為人工智能學科的一個分支。
簡單地說，模式識別就是研究用電子計算機代替人來識別事物和環境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標本。因此，具體來說，模式識別的含義就是識別出給定的事物與哪一個標本相同或相似。模式識別有時可以理解為模式分類，即判別給定的事物應該屬于哪一類標本。被識別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統計數字、圖表、教授狀態、學習狀態等，應用于教育時則稱為教育模式識別和學習模式識別。
（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實現人機自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產的負擔，從而間接地推動計算機的廣泛應用，提高自動化操作效率。因此，它已經成為人工智能研究中最為棘手的問題。
自然語言是人機對話的最方便的語言，其發展的最終目標是把自然語言作為程序語言來使用，使計算機直接執行自然語言，不需要中間的解釋過程。
在教育領域中，計算機對自然語言的理解有助于人機對話的實現，從而能夠增進計算機與學生之間的交互作用，把原有的計算機輔助教學條件下的計算機主動變為智能計算機輔助教學條件下的人機交互主動。
（4）專家系統。所謂專家系統是指一個（或一組）能在某特定領域內，以人類專家的水平去解決該領域中困難問題的計算機系統。其特點在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發性知識、判斷性知識分成事實與規則，以適當形式存儲到計算機中，建立知識庫，并基于知識庫采用合適的產生式系統，按輸入的原始數據選擇合適的規則進行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統。
專家系統是人工智能中最為重要的研究內容，在教育領域中的應用也最為廣泛與活躍。教學專家系統的任務是根據學生的特點，以最合適的教案和教學方法對學生進行教學輔導。
二、計算機輔助教學
1. 計算機輔助教學的定義
計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計算機輔助下進行的各種教學活動，以對話方式與學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI能為學生提供一個良好的個人化學習環境。通過綜合應用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術，克服了傳統教學方式上單一、片面的缺點，有利于激發學生的學習興趣和認知主體作用的發揮。同時，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學習時間、提高教學質量和教學效率，實現最優化的教學目標。
2. 計算機輔助教學的現狀
盡管計算機輔助教學要比傳統的教學模式先進不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現在以下幾方面：
（1） 缺乏人機交互能力。在教學過程中，CAI課件的教學信息是按預先設置的教學流程機械式地提供，教師只能按預定的課件流程進行操作，學生的學習也是被動的，不能很好地參與教學過程。因此，人機交互能力沒有很好地體現出來。
（2）缺乏師生互動。學生在自學及使用現有的CAI課件時，大多采用的是自主學習的方式。使用這種方式時鮮有師生互動，因此課件的效果會大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI課件都是在單機環境下運行的，無法使用網絡來快速更新知識內容，更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。
（3） 缺乏智能性。現有的CAI系統很多都沒有智能性，無法進行有針對性的教育。學生的學習是被動的，他們不能根據自身情況調整學習進度。對教師而言，教學參與度太低，他們不能按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容，更不能給予不同的教學模式與方法。
（4） 缺乏廣泛性。CAI系統的設計都是圍繞某一知識領域，對于教學內容、問題的設計和答案的呈現，都必須在原設計系統允許范圍內實現,無法根據具體教學、學習情況提出新的方案。
由此可見，傳統的CAI系統本身具有無法克服的缺點。隨著人工智能技術的發展，人工智能技術將會越來越多地應用在教育領域。把人工智能技術引入CAI系統，使CAI系統能合理安排教學內容，變化教學方法來滿足個性化教學的需要，因此就產生了智能計算機輔助教學系統。
三、智能計算機輔助教學系統
隨著計算機科學和人工智能技術的不斷發展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學內容、改變教學方法，去滿足個別教學的需要，這就是以AI技術和認知科學理論為基礎而形成的智能計算機輔助教學系統(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計算機應用技術的一個新領域，代表了一種新的教學思想和教學方式。智能計算機輔助教學系統的出現，提高了教學質量，改善了教學的效率。
1. 智能計算機輔助教學系統的基本結構
ICAI系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等三方面應用人工智能技術。其本質上是一個基于知識的教學專家系統，通常由專家模塊、學生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結構如下圖所示：
（1）專家模塊（知識庫）。專家模塊是由題域知識構成，它包括兩方面的知識：一是教材內容、提問信息、教材重點、難點、評價等有關課程的知識；二是有關應用這些知識來生成問題，推理解題的知識。其功能有：作為系統全部知識的來源，為系統其他模塊頻繁調用，以實時完成用戶行為響應，通過知識庫知識，生成相應的問題、任務以及解釋；通過同步問題解答，并通過預期學生行為與實際學生行為之間的比較，評價學生知識掌握程序以及學習狀態、學習方式偏好等。這個部分相當于一個根據事實進行演繹推理求出解答的專家部件。
（2）學生模塊。系統通過學生模塊建立對學生的了解，通過比較學生行為與專家行為，對學生進行智能模擬，包括學生的知識狀態、認知特點和個性特點等。學生模塊用來表示學生的學習歷史、當前知識水平、解題行為等方面的知識。其任務是：表示學生對所學知識的理解程度，反映學生已掌握和未掌握的部分，通過發現錯誤并作出錯誤根源的假設，為進一步指導提供依據。
（3）教師模塊（教學策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學策略是與教學內容融合在一起，通過教學的分支來體現的。這樣做的不足是，某一教學內容只能按某一種（或幾種）固定的教學策略來教。而在ICAI中，教學策略與教學內容是分開的。這樣在教學過程中，系統可隨時根據教學的需要，選擇不同的教學策略。
教師模塊的主要任務是在一定的教學原理的指導下，選擇適當的教學內容，并通過接口以適當的表達形式，在適當的時刻展示給學生。該模塊的主要功能有：為學生提供學習環境；指導學生的學習活動；解釋現象、過程和原因；為學生提供幫助和學習材料；監視和評價學生學習活動。
（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學生與系統間的信息交流。模塊要完成兩項任務，一是在教學模塊作出教學決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學內容發送出去；二是建立學生輸入信息的方式，接收學生輸入的信息。
2. 智能計算機輔助教學系統的發展方向
ICAI系統在發展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術以及人工智能在多種領域應用的不斷發展而發展的。其未來的發展方向表現為以下幾方面：
（1）與網絡技術的結合。隨著多媒體技術和Internet網絡的飛速發展，多媒體教育應用與Internet網進一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發展，它不可避免地還要向多維的網絡空間發展。目前，已有不少基于Internet網的多媒體教育系統在使用，它們借助網絡的優勢，完成在線學習、實時討論、網上測試等多種教學任務。將網絡CAI與智能CAI有機結合，互相補充，能構建成一個新的系統工程。
（2）智能（Intelligent Agent）技術的使用。人工智能（AI）技術在ICAI中的應用，除了體現在對多媒體教學系統中引入學生模塊和知識推理機制以外，還可以起到在“智能導航”瀏覽中，使用“智能”技術代替教師、學生進行指導學習和搜索學習的作用。
在CAI中，學生學習查詢有效知識可以使用進行搜索、導引，由于它自身具備的學習功能，能夠主動、高效地從Internet中發現和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關信息的涌現、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術引入到ICAI中，將使得教師和學生在教與學的過程中，提高知識選取效率、加強交互學習和自主能動性學習。
（3）遠程教學。結合網絡CAI、智能CAI以及多協作，可以實現真正意義上的遠程教學模式。ICAI系統不僅可以作為教師，為學生學習提供指導，也可以作為學生，輔助學生學習，還可以成為學生學習、交流、協作過程中多方面的。因此,具有多種特性優勢的遠程教學具有廣闊的發展前景。
（4）虛擬現實（Virtual Reality）的應用。虛擬現實也叫人工現實（Artificial Reality）,是由多媒體技術與仿真技術以及計算機技術相結合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。在教學輔助中，使用創建的虛擬環境，在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學目的。目前在教學中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實景建構學習、建筑設計的實景化學習、醫學內消化道實景教學等。
四、結語
到目前為止，人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。隨著人工智能技術的發展，智能計算機輔助教學系統的成效將更加明顯。新世紀的教學手段將是以智能化CAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，大大擴展了人類的能力，促進了教育事業的進一步發展。
參考文獻：
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[3]劉志勇,王阿利,張偉斌.人工智能在計算機輔助教學中應用研
關鍵詞：互聯網+；會計；教育
一、“互聯網+”會計的影響
“互聯網+”會計，從思維到實際操作層面都對會計行業造成了巨大的影響，賦予了傳統的會計工作更多的可能性。通過分析“互聯網+”背景下，人工智能、大數據、云計算等新興科技融合會計工作的現狀與影響，能夠幫助思考新時代會計人才的培育方向。
（一）會計信息處理效率大大提升
人工智能在會計工作中能夠快速實現會計信息的處理與數據的運算與存儲，使得會計人員的作業重心從數據的錄入、整理、歸納、運算等煩瑣漫長的工序轉移到關鍵信息的篩選、核查、審閱等重要環節上，大大縮短了信息處理的時間，優化了數據的處理功率，同時人為失誤也得到了最大限度地削減。
（二）會計工作內容變動整合
人工智能等新科技在會計行業的使用與推廣一方面降低了會計工作的強度，節省了會計工作的用人需要，另一方面也勢必會對傳統的會計工作者產生沖擊，尤其是工作內容簡單且重復性高的初級管賬人員。而大數據的整理分析、計算機軟件的熟練操作與使用、人工智能的運用與管理等也逐漸將成為會計人員工作中的重點。
（三）會計信息更為真實可靠
傳統會計手工記賬的業務處理容易出現操作失誤等情況，運用人工智能與大數據的應用最大程度上減少了人為失誤，且數據信息得到了良好的存儲管理，易于追溯、查詢與審核，從而大大提高了會計信息的真實性。同時，人工智能的使用相比會計人員相比更能降低因為主觀判斷造成的失誤，使得會計信息更客觀中立，為利益相關者的投資決策提供更為真實可靠的信息。
（四）“互聯網+”會計技術仍待進一步改進
人工智能、大數據等新興科技引入會計行業后，在保證其能夠快速獲取、有效處理、精準轉化決策信息的同時，確保人工智能系統可靠、安全、正常的運營是極其重要的工作。在激烈的市場競爭面前，會計技術的運營需要控制在穩定的技術及安全環境下，以防范財務數據的泄露或崩潰而給企業帶來難以彌補的損失。人工智能等新興科技在引入財務工作的過程中，其安全性、可靠性、穩定性等重要性能仍然需要進一步的研究、實踐和優化升級。
二、傳統會計專業教育的不足
“互聯網+”時代對會計人才培養提出了新要求，傳統的會計專業教育的缺陷逐漸暴露。具體問題如下：
（一）教育思維固化
在“互聯網+”會計的背景下，會計專業人員不僅需要會計專業知識儲備，在計算機軟件、數據統計與分析等方面也需要具備一定的技能。但前者屬于管理類學科，具有人文科學的特點，后者則屬于理工科的內容，二者之間存在一定的隔閡，但絕不是涇渭分明、非此即彼的關系。而許多高校尚未完成從培養“專業性人才”到培養“復合型人才”的觀念轉變，沒有將二者進行很好的融合，會計思維與數據、邏輯、計算機思維仍然互不溝通。
（二）課程設計缺陷
我國多數高校如今對于會計專業課程的設置不盡合理，會計與計算機的融合操作教學一般都只對高年級開設，且其比重與傳統的理論教學相比只占學生專業課程中很小的一部分。而課程內容也主要在于培養學生會計系統的運用能力，讓學生成為“應用型“會計人員，理論與實踐沒有實現深度融合，學習的更多的是操作應用而非創新創造，使得學生對會計信息開發系統僅僅處于一種膚淺的認知與操作階段，缺乏對前沿會計信息技術的深入理解與運用。
（三）教學方式落后
當前許多高校的會計教學方法仍為傳統的“理論解讀和實務演練”。教師講述個人對會計知識的理解，學生被動的接受知識與觀點，但沒有主動的對會計知識進行探索；而實務層面，也主要由教師進行示范演練，學生對示范進行單調的模仿學習，重復既定的規范步驟，這種教學方式拘束了學生的自我探索空間，難以培養學生的自主創新意識，雖然能夠快速學習實務操作的程序步驟，但對于學生分析、解決問題與自主創新等能力的培養仍存有不足。
三、會計專業教育的發展方向
（一）培養學生自主學習與創新能力
在“互聯網+”時代的大背景下，人工智能、大數據、云計算等技術高速發展，企業商業模式變化日新月異，在會計行業中只有時刻保持著對前沿知識技術的敏感、具備強大的自主學習能力與自主創新能力才能不被智能科技取代。因此在會計人才的培養教育中，應有意識的引導學生改被動接受為主動學習、改單調模仿為自發創造，不斷提高學生的職業勝任素質。
（二）培養“互聯網+”會計思維方式
會計專業教育不能割裂人與計算機、會計與新科技的聯系。人工智能等新興科技在會計工作中的使用主體仍然是會計人員。因此在會計教學工作中，應逐漸培養學生樹立“互聯網+”會計的思維，注重會計知識與計算機實務操作的融合，培育學生處理信息、駕馭系統的能力；增加“互聯網+”會計相關課程占總體知識群的比重，緊密結合人工智能的開展方向及最新動態，融合人文與科學思維、管理與計算機思維。
（三）培養復合型會計人才
結合我國當前會計行業結合互聯網技術后的發展現狀進行分析，未來新技術的深入發展需要依據中國會計準則，不斷完善會計信息化軟件建設，豐富各類復雜業務的會計處理方式，因此高校需要加大“互聯網+”會計的“跨界”復合型人才培養力度，使之兼具經濟管理、數據分析、會計實務、信息技術等知識能力，迎合當前會計勞動力市場在快速發展的科技時代背景下的用人需要。
關鍵詞： 游戲開發 人工智能 教學方法
1．背景
隨著互聯網時代的到來，人們的生活方式發生了許多重大的變革，其中之一便是網絡游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯網的機會越來越多，這就為網絡游戲的傳播與發展創造了可能。一方面，數量龐大的網民群體中，年輕人占了絕大部分，網絡游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產業的蓬勃發展。另一方面，現代社會生活節奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網游的需求有增無減。同時，隨著科技的發展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］
近年來3D影像和仿真科技的不斷發展，讓游戲開發人員得以創建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應用人工智能（AI）。AI的應用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰性。
AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態機等基于基本規則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設計者和玩家更好地設計和玩游戲，等等。因此，將AI應用在游戲開發中以設計實現游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現實意義。
2．教學內容及其特點
本系人工智能課程的教學內容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設計中游戲角色的尋路問題是設計的關鍵，傳統的方法是應用A*算法及其改進算法等來實現游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學者應用神經網絡、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應用神經網絡，用粒子群實現坦克大戰游戲，等等。嘗試應用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學習和應用能吸引學生的學習注意力、增強學生的學習興趣。
智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領域，研究的最終目標就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經網絡、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學習，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現象和規律，如模擬退火算法通過模擬液體的結晶過程設計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統自適應調節功能設計的，人工神經網絡是模擬人的大腦結構及信號處理過程而設計的，進化算法是基于達爾文的“優勝劣汰、適者生存”原理設計的。［3］
針對本系人工智能課程的教學內容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關人工智能教材的一些內容結合智能算法進行教學。
3．教學方法
針對人工智能課程內容，根據高校教育規律、高校學生學習的特點，采用教學、實踐相結合的教學方法，大小課結合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴格要求學生親手編寫代碼，應用大課所學理論知識完成簡單小游戲以實現理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優勢，制作動漫，采用動漫技術來實現人工智能中各種算法的仿生機制，讓學生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學生學習人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學效果。
4．教學效果評價方法
人工智能這門課，最重要的是注重學生對人工智能理論及在游戲中應用的知識和能力的培養。因此，本課程學習結束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應用，編程實現游戲中的某個功能，最終課程結束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業。檢查學生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習（10%）+大作業（20%）。
5．結語
人工智能是隨著計算機技術的飛速發展和人們對自然界的深入理解而發展起來的，人工智能的應用逐漸廣泛。游戲開發中人工智能的應用實現了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網絡游戲相關專業開設人工智能課程勢在必行，有著重要的現實意義。
參考文獻：
［1］周樂.韓國游戲產業概況..
關鍵詞：教學網站設計；人工智能教學；智能規劃
中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2014）001011103
基金項目基金項目：湖北省教育廳教學研究項目（2010241）
作者簡介作者簡介：蔡敦波（1981-），男，博士，武漢工程大學計算機科學與工程學院講師，研究方向為自動推理與智能規劃。
0 引言
隨著計算機網絡技術的發展與運用范圍的擴展，基于計算機網絡的教育技術已經成為教育教學中備受關注的技術之一。教學網站是該技術的主要產品。教學網站的目的在于通過提供教學大綱、教案、講義、演示文稿、習題與答案等內容在教學時間和教學深度兩個方面延伸理論教學課堂。因此，教學網站設計能否實現其教學目的一直是網站建設者思考的主要問題[13]。為了實現具體的教學目的，網站設計者一方面采用新技術提高網站的響應速度，改善用戶界面；另一方面精心組織網站內容和教學模式[3]。本文以本科生課程《人工智能》為例，來著重討論教學內容的前沿性及其體現形式。
在教學過程中發現，對于大多數本科生而言，人工智能是出現在科幻電影中的技術。此外，多數人工智能課程使用基礎性人工智能教材，專注于理論和方法較多，很少介紹人工智能軟件系統，這進一步加深了學生對人工智能技術成熟度的懷疑，從而妨礙了部分學生的學習興趣。針對該問題，課程網站作為理論教學的有益補充，應介紹人工智能領域具有代表性和前沿性的軟件系統，從而提高學生對人工智能的學習興趣。
智能規劃自人工智能誕生時起就成為其中的一個研究領域，更在近20年間取得突破性進展。在理論研究方面，最新的智能規劃算法相比1995年之前的規劃算法有一個數量級以上的提高[4]。在應用研究方面，智能規劃技術在香港地鐵系統的應用使香港鐵路公司能夠處理每工作日240萬人的客流量，獲得了美國人工智能聯合會2005年的“人工智能創新應用”獎；智能規劃技術在美國施樂公司的印刷設備動態調度項目中也取得成功[5]，自2008年開始便產生了巨大的經濟效益。因此，對智能規劃技術的了解有利于提高學生對人工智能的學習興趣。
1 智能規劃技術簡介
智能規劃問題是根據Agent面對的初始世界狀態及其目標，在該Agent行動之前制定動作序列的問題。初始狀態和目標條件用邏輯命題表示，動作分為3個部分，包括執行前提、執行后新生的效果、執行后消除的效果。初始狀態、目標條件和動作均采用PDDL語言[6]進行建模，以文本文件格式存儲為“域文件”和“問題實例文件”。“域文件”描述Agent的動作，“問題實例文件”描述在一個具體問題中Agent所面對的初始狀態和目標。
智能規劃系統是一個配備在Agent上的軟件系統，它以“域文件”和“問題實例文件”為輸入，通過自身的規劃算法計算出解決該問題所需的動作序列。動作序列一般以文本文件進行存儲。
2 教學案例設計與實現
在人工智能教學網站建設過程中，設計了一個運用智能規劃系統的教學案例，采用JavaScript、Ajax和Java Servlet等技術加以實現。
2.1 案例設計
為了使學生了解智能規劃系統解決問題的全部過程，以“積木世界”類問題為求解對象，使用規劃系統FF[7]進行問題求解，使用動畫效果展示規劃解的執行過程。“積木世界”問題涉及到將若干個積木堆疊成滿足給定空間關系要求的若干個積木堆。涉及3個積木的具體問題如圖1所示。
為了提高學習興趣，允許學生指定積木數量，隨機生成具有不同初始狀態和目標狀態的問題實例。實例的初始狀態生成算法思想如下：根據指定的積木數量M，生成標號從1到M的積木；對于第i個積木i，以1/k的概率將它放置在桌子上或頂面為空的積木上，其中k為頂面為空的且編號為1～（i1）的積木數量。目標狀態使用相同的算法生成，但保證其與初始狀態不同。問題實例生成后，其對應的PDDL語言模型將向使用者展示。完成此過程的用戶界面如圖2所示。
圖1 一個具體的積木世界問題實例
圖2 系統用戶界面
使用者通過點擊按鈕啟動規劃求解過程，在短暫等待后，能夠查看規劃解。使用者能夠啟動規劃解的單步執行過程，根據每一步執行的動作名稱和執行后的結果觀察動作對外部世界的影響。在執行過程中，允許使用者啟動倒退按鈕重新觀察上一個狀態。執行過程的用戶界面如圖3所示。
圖3 規劃解執行過程演示界面
2.2 預期效果
該案例預期實現以下教學效果：①使學生理解規劃問題的組成及其PDDL語言描述，在實例生成后，通過文本框顯示問題實例的PDDL語言描述以輔助學生理解；②使學生理解動作模型，通過執行動作、撤銷動作等操作使得學生能夠觀察某個動作在執行后對外部世界的影響；③認識到智能規劃系統的高效性，相比手工計算具有優勢。為達到此目的，使用性能較高的智能規劃系統FF。通過多次生成不同規模的規劃問題，使學生意識到隨著積木數量增大而引發的手工計算困難；④發現FF給出的規劃解并不總是最優的，從而認識到計算人工智能問題的最優解是困難的。通過手工分析小問題的最優解，使學生認識到FF的局限性和克服該局限性的困難。
2.3 案例實現
為支持教學案例的實施，設計了相應的網頁。系統采用瀏覽器/服務端模式，瀏覽器端采用JavaScript技術和Ajax技術定義用戶界面、動態演示規劃解的執行，服務器端采用Java Servlet技術實現規劃問題實例的生成、規劃系統FF的調用、規劃解的傳遞，系統結構如圖4所示。問題實例在服務器端生成后，將以XML文件格式發送到客戶端，并以文本文件形式存儲在服務器端；服務器端在接到求解規劃的請求后，以問題實例的文件名和域描述文件（預先存儲在服務器端）的文件名為參數，調用規劃系統FF；FF在求解后將規劃解以文本文件存儲，之后服務器端負責將該文本文件格式化為XML文件并發送給客戶端；客戶端在接收到規劃解后，根據用戶的操作進行規劃解的執行過程演示。由于規劃系統FF在Linux操作系統上開發，因此服務器在Linux上搭建。
圖4 系統架構
2.4 實踐效果
該系統在智能科學與技術專業本科生的人工智能教學實際中加以了運用。實踐結果表明，學生對系統的可視化特征很感興趣，對規劃問題、PDDL語言和規劃求解算法都很好奇。學生提出的問題主要有：①Agent能執行的動作是如何知道的；②生成初始狀態是否有其它算法；③PDDL語言與編程語言的區別；④FF使用了什么算法。在指導教師解答后，學生對問題建模和自動化求解有了更深入的理解，部分學生對使用PDDL語言建模規劃問題產
生了濃厚興趣。
3 結語
人工智能教學網站是學生利用課外時間開展學習的重要平臺，因此設計者應注重其教學內容的豐富性、前沿性和可用性。本文將智能規劃問題的求解系統作為教學內容，使用JavaScript技術實現了動態演示效果，開闊了學生的學習視野，提高了學生的學習興趣。在今后的教學網站建設中，將增加對人工智能技術應用成果的介紹，以提高學生對人工智能技術經濟價值的認識。
參考文獻參考文獻：
[1] 趙彤洲，王海暉，劉昌輝.如何在計算機實踐教學中培養大學生的動手能力[J].軟件導刊，2010（1）： 197199.
[2] 宗春梅.高等師范院校人工智能教學的探討[J].軟件導刊，2011，10（4）：188190.
[3] 徐新黎，王萬良，楊旭華，等.“人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索[J].計算機教育，2009（11）：129132，126.
[4] HOFFMANN J.Everything you always wanted to know about planning （but were afraid to ask）[M].Springer Berlin Heidelberg，2011.
[5] DO M B，RUML W，ZHOU R.Planning for modular printers：beyond productivity[C].Sydney：Proceedings of the Eighteenth International Conference on Automated Planning and Scheduling（ICAPS 2008），2008：6875.
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
關鍵詞：人工智能；案例式教學；興趣引導教學法；問題驅動教學法
中圖分類號： TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）03-0599-02
人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的綜合性技術學科[1]，是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透、迅速發展且與人類生活密切相關的綜合性新學科，其核心研究領域包括模式識別、自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工神經網絡和專家系統等等[2]。
語言信息處理是語言學與計算機科學交叉形成的一門新型學科，其課程體系以語言學、計算機應用、應用數學和認知科學為主干，研究內容是自然語言的自動化信息處理技術，是人類語言活動中信息成分的發現、提取、存儲、加工與傳輸[3]。目前該方向的主要應用領域包括機器翻譯、文獻檢索、信息提取、自然語言的人機接口等。由此可見，為語言信息處理專業開設人工智能課程是必須的。該文針對“人工智能”課程自身特點和語言信息處理專業研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。
1 以“精”“典”為基本要求的教學內容選擇
“人工智能”課程的突出特點研究內容涉及面廣而學時數較短（大部分高校的研究生專業安排的課程的時數在36到48學時之間）。因而授課時不能追求內容“大而全”，必須“精”，選擇重點、核心基礎知識進行學習，選擇與專業方向最相關的“典”型應用領域進行重點詳細介紹，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。“人工智能”課程教學內容總體可以分為三大部分。
第一部分是基礎理論知識，學習人工智能中知識的表示方式（謂詞邏輯表示法、產生式知識表示法、框架表示法、語義網絡表示法等）。語言信息處理專業學生本科專業背景不同（有文科，有理工科），所以該部分教學內容難點在于教學進度和難易程度的均衡。本部分內容可安排8～10學時。
第二部分是搜索與推理，對使用特定知識表示方式表達的知識和問題進行推導或搜索，得出相應結論或搜索結果。本部分安排10～12學時，重點在于啟發式搜索。
第三部分是人工智能中的典型應用領域。對于該部分內容的選擇要以學生專業為中心進行，選擇與學生專業相關性較大的領域進行教學，以期能夠有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。本部分主要學習機器翻譯、機器學習、自然語言處理、數據挖掘、多Agent系統等。本部分安排18～36學時。
2 選擇“最合適”的教材
教材是教師教和學生學的主要憑借，教材的好壞在很大程度上決定了教師能否成功“教”與學生能否順利“學”。教材的選擇要以教學對象的特點和教學目標為依據，選擇最合適的教材。在廣泛研讀目前比較熱門的人工智能教材的基礎上，結合教學目標和教學對象的特點，選則清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》（第4版）[1]作為教材。該教材總體也可以分為三部分：第一部分論述了人工智能的三大技術， 即知識表示；第二部分論述推理及搜索； 第三部分論述人工智能的主要應用領域，包括專家系統、機器學習、自動規劃、分布式人工智能和自然語言理解等。與第三版本科生用書相比，增加了如本體論和非經典推理、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學等（非常適合筆者的教學對象）。
3 創新型人工智能課程教學方法
“人工智能”課程涉及的知識面廣，既包括基礎理論，也包括具體應用，即有抽象復雜的計算，也有繁雜的系統實現，為此，如何激發學生的學習興趣并保持學生的學習興趣是本課程教學的關鍵。此外，因為是研究生教學，所以更突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣、自主學習的意識和能力。為此，筆者主要采用了以下幾種教學方法。
3.1 興趣引導教學法
常言“興趣是最好的老師”，如何培養學生對本門課程的學習興趣，激發學生對本門課程的求知欲，是一門課程首要任務。
為了提高學生的學習興趣，筆者在第一節課讓學生觀看美國科幻電影“機器人”的相關片斷，通過機器人安德魯非凡的創造能力、情感表達能力和自學習能力讓學生更好地了解人工智能的目標、意義，激發學生探索人工智能的興趣；在學習“博弈策略”及“極大極小分析法”時，筆者通過讓學生來參與“一字棋”對決游戲說明博弈樹的層次結構原理，通過“人機對弈”說明“α-β剪枝技術”引入的必要性；通過“啤酒與尿布”的故事說明數據挖掘技術在現實生活中的應用，讓學生認識到人工智能并不是虛無抽象的學科，而與人們的生活息息相關，激發起學生用人工智能相關技術解決現實問題的興趣。
3.2 問題驅動教學法
在講授基礎理論時，如“不確定性推理”、“數據挖掘”等這一類型內容抽象、算法復雜的知識時，采用了問題驅動式的教學方法。
教師首先提出與內容相關的若干問題，并為學生相關的資料或向學生提供找到問題的一些線索，讓學生帶著問題去思考、分析和討論等方式來查找答案，主動獲取知識，應用知識，教師在必須的時候還需給予一定的引導和幫助。如在講授產生式知識表示法時，以“動物識別系統”問題原型，給出學生系統模型，讓學生編寫一個能夠用來進行動物識別的應用程序。
此教學法很好地培養學生解決問題的能力，形成研究的態度，提高認知能力。
3.3 實踐教學法
“實踐是檢驗真理的唯一標準”。人工智能課程中，能夠動手實踐的知識一定要讓實踐。
在講“專家系統”的構造步驟時，用“營養專家系統”為案例進行介紹，將該專家系統分解為一個個小的具體任務（如知識庫構建、規則庫的構建、界面設計等），并分配給不同的學生，學生按照專家系統的一般構造步驟去完成相應的任務，最終完成一個完善的系統，從而達到掌握專家系統構建的教學目標。
實踐教學法可以提高學生分析、解決問題的能力和動手能力，并可以進一步加深對理論知識的理解。
3.4 案例教學法
案例教學法是將案例討論的方法運用到課堂教學活動中去，教師根據課堂教學目標和教學內容的需要，通過設置一個具體的案例，引導學生參與分析、討論、表達等活動，讓學生在具體問題情境中積極思考、主動探索，以提高教與學的質量和效果，培養學生認識問題、分析問題和解決問題等綜合能力的一種教學方法[4]。案例教學法中教師扮演設計者和激勵者的角色，鼓勵學生積極參與典型案例的討論，重點掌握教學進程，引導學生思考，組織討論研究，進行總結、歸納，同時教師也參與到學生共同研討。不但可以發現自己的不足，也可以從學生那里可以了解到大量感性資料。該教學法有利于調動學生學習主動性，通過生動具體的案例介紹可以促進學生對知識的理解和實際應用。
人工智能授課中，對于產生式系統和自然語言理解系統的有關概念及系統構成技術，采用了案例教學法。
在介紹產生式系統時，我們以動物識別系統為案例進行介紹。案例教學通常可以分為3個步驟，即案例引入、案例分析和案例總結。案例引入過程介紹產生式的語法和語義、產生式系統的組成及工作原理后，通過屏幕演示動物識別系統的運行過程使得學生能夠獲得老虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁七種動物的一些特征；案例分析階段通過向學生展示使用Prolog編寫的動物識別系統源程序，詳細介紹設計思想以及實現過程。該過程是案例教學的關鍵，教師引導學生進行案例分析，之后由學生進行補充，師生共同討論力求系統得以更完善；案例總結階段由老師對學生的討論情況進行總結，在總結討論情況的基礎上提出一些問題（例如如何進一步提高系統的效率？）。
在介紹自然語言理解系統時，以自然語言情報檢索系統LUNAR[5]為例進行介紹。從LUNAR系統的詞法分析、語義解釋和問題回答三個階段進行詳細分析。經過案例引入、案例分析和案例總結三個階段，使得學生對LUNAR系統的設計步驟、關鍵技術及設計思路有深入的了解。之后，要求學生寫出案例分析書面過程，并完成課后作業“指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU”。
4 課程考核方式的改革
研究生教育以培養學生的能力和素質為主要目標。人工智能課程的考核方式也以此為目標，采用以考察理解應用為目的的論述題，或結課論文形式進行，同時注重平時考核。平時考核以學生查資料的能力、閱讀相關文獻即完成課后作業的情況為考核對象。
5 結束語
為了提高人工智能課的教學質量，根據課程及教學對象的特點，結合教學過程實際問題，采用了合適的教材，安排了合適的學時，在教學過程中綜合各種教學方法的優點，并采用了適當的考核方式。教學結果表明，通過這些嘗試，提高學生學習的興趣和積極性，取得較好的教學效果，學生能夠有意識地使用人工智能中的相關知識、思想來進行學術研究。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光祐.人工智能及其應用——研究生用書[M]. 第3 版. 北京：清華大學出版社，2004.
[2] 廉師友.人工智能技術導論[M].西安：電子科技大學出版社， 2002.
人工智能已經發展到什么程度，到底會走向何處？該領域的專家表示，日前3：0擊敗柯潔的AlphaGo就是人工智能深度學習飛速進步的一個例子，其秘密在于啟發式學習和深度學習相結合，這將有助于人工智能最大化實現人類的意愿。
在全球人工智能產業信息服務平臺“機器之心”主辦的全球機器智能峰會上，《人工智能：一種現代方法》的作者之一、美加州大學伯克利分校人工智能專家斯圖爾特?拉塞爾舉例說，AlphaGo是人工智能深度學習飛速進步的一個例子，輸給AlphaGo后柯潔說，去年好像還是在跟人下棋，而今年他覺得好像是在跟“神”下棋一樣。
加拿大阿爾伯塔大學教授、計算機圍棋專家馬丁?米勒介紹說，AlphaGo的成功源于啟發式學習與深度學習相結合。有了新算法與硬件，啟發式學習有望讓計算機系統學會真正的人工智能，“能讓我們的搜索變得更加有效，能讓計算機幫助我們做出越來越好的決策”。
攻克游戲和棋類人工智能，是要為真實世界的應用鋪平道路。搜狗首席執行官王小川說，識別、決策、生成是人工智能的核心應用。例如，在決策方面，人工智能可以幫助提高決策效率，提升商業效率。
“我們已經在金融、醫療和教育等方面看到這些應用。在識別和生成領域，人工智能的進展已使人機交互越來越自然，這也是我們感興趣的領域。從歷史趨勢上看，機器在逐漸適應人，并已為人類分擔了許多具體工作。”王小川說。
但他同時指出，目前人工智能還局限在特定的封閉領域，比如AlphaGo和搜狗的問答機器人“汪仔”在圍棋和語音識別輸入競賽中分別戰勝了人類，但它們只擅長各自的技能，且只能在封閉場景里通過數據學習、計算或搜索提高效率，并不能發揮創造性。今天的機器智能還需要依賴于來自人的數據，機器并不具備人工通用智能能力和解決開放型問題的能力。
香港科技大學計算機科學與工程學系系主任楊強說，從機器學習的角度看，AlphaGo尚不具備遷移學習的能力，即把已經訓練好的模型參數遷移到新的模型上來幫助新模型訓練數據集。王小川則認為，目前來看，遷移學習等理論離實際應用并產生效益還很遠。
拉塞爾說，人工智能并不是一個新學科，20世紀40年代人們就在思考如何使用一些新工具；1950年，著名的圖靈測試誕生，按照其定義，如果一臺機器能通過電傳設備與人類展開對話而不被辨別出機器身份，則稱這臺機器具有智能。
但直到2010年后，許多初創公司開始重新專注于人工智能發展，谷歌、國際商用機器公司（IBM）等大企業也投入到該領域研究中，此后人們看到了神經學的進步以及計算機資源和大數據的發展。
拉塞爾說，目前人工智能的發展“讓人欣慰”，但要將其內容落地，變成能帶來高產值的應用至少還要十年。人們要審慎考慮，不要因為期待過高而覺得失望。發展機器人的唯一目的是最大化實現人類的意愿，“人工智能需要對人類有貢獻，要做到這一點是一個技術性的問題，我相信人類能夠解決這個問題”。
（本文轉自新華社）
