時間：2023-08-23 16:59:15
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)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篇人工智能教育的趨勢，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它試圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，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。養(yǎng)老服務(wù)業(yè)人工智能的應(yīng)用主要體現(xiàn)在家居掃地機器人、語音溝通服務(wù)、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務(wù)。
二、養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)“人工智能化”
人工智能上升為國家高級戰(zhàn)略后，國家發(fā)展服務(wù)性制造和生產(chǎn)性制造，同時盡可能的通過服務(wù)業(yè)的再造和完善，改進我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)揮技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)的對接聯(lián)動效應(yīng)。人、機器、智能機器將共生共存，成為養(yǎng)老服務(wù)工具的新常態(tài)。未來的養(yǎng)老服務(wù)人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現(xiàn)腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務(wù)效率、質(zhì)量和速度。智能化，體現(xiàn)在養(yǎng)老服務(wù)人才應(yīng)具備傳播人工智能基礎(chǔ)知識，客觀了解人工智能，有效實現(xiàn)人與機器、智能機器的有效配對組合應(yīng)用，充分發(fā)揮智能機器的保健醫(yī)生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養(yǎng)老。
三、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)模式
（一）廣播電視大學(xué)遠(yuǎn)程教育模式――音像媒體
配備養(yǎng)生、人工智能國內(nèi)一流專家，發(fā)揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應(yīng)用的途徑、方式、手段通過網(wǎng)絡(luò)微視頻的形式進行普及。發(fā)揮社區(qū)教育指導(dǎo)中心、社區(qū)大學(xué)和社區(qū)教育學(xué)院、社區(qū)學(xué)校、社區(qū)學(xué)習(xí)站四級社區(qū)教育辦學(xué)網(wǎng)絡(luò)體系的作用，建立社會養(yǎng)老大學(xué)，使老年人自己會應(yīng)用人工智能，減低對子女的時間依賴。
（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體
國家、企業(yè)、社區(qū)應(yīng)建立專題公眾號進行微媒體培訓(xùn)。從國家層面，要建立人工智能養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展歷程方面的公眾號；從企業(yè)層面，要建立人工智能機器人養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用說明類的公眾號；從社區(qū)層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務(wù)型人工智能服務(wù)策略的公眾號。
（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院培訓(xùn)模式――專題高端培訓(xùn)
目前，人工智能服務(wù)還不能完全普及，故而職業(yè)技術(shù)學(xué)院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業(yè)技術(shù)學(xué)院自身要引進國內(nèi)外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫(yī)療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓(xùn)。
（四）民政部門、老齡委聯(lián)合推廣模式――社會傳媒
作為養(yǎng)老服務(wù)的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發(fā)展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)的社區(qū)組織協(xié)調(diào)，老齡委要側(cè)重于制度、規(guī)定、采購人工智能機器方面的政策優(yōu)惠的制定。
（五）社會民間家政服務(wù)組織培養(yǎng)模式――養(yǎng)老院、福利院自組織模式
民間社會力量建立有養(yǎng)老院、福利院，這就對相關(guān)服務(wù)人員的素養(yǎng)提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應(yīng)并學(xué)會使用；其三，要加強前瞻性人才培養(yǎng)，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。
四、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
（一）廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
依托遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺的作用，將人工智能的技能培訓(xùn)與社區(qū)教育、社會養(yǎng)老大學(xué)的建設(shè)并舉；發(fā)揮廣播電視大學(xué)的社會服務(wù)功能，與人工智能機器生產(chǎn)企業(yè)搭建戰(zhàn)略伙伴關(guān)系；積極推進產(chǎn)培用一體化建設(shè)，形成網(wǎng)絡(luò)平臺特色模塊；推出廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)精品課教程，以優(yōu)質(zhì)教育品牌打開培訓(xùn)窗口。
（二）人工智能機器制造企業(yè)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
基于居家養(yǎng)老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發(fā)、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學(xué)習(xí)。
（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
職業(yè)技術(shù)學(xué)院作為專職教育機構(gòu)，首先，要提前與職業(yè)高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)獲取意向生。其次，要突出人才培養(yǎng)的實踐應(yīng)用性，購置高端智能機器，讓學(xué)生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓(xùn)，對購置的智能機器進行租賃和應(yīng)用培訓(xùn)。
（四）民政部門、老齡委養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
民政部門和老齡委要培養(yǎng)高級管理人才，建立養(yǎng)老服務(wù)人才智庫，積極推進國家、企業(yè)、社會的養(yǎng)老服務(wù)人才人工智能化聯(lián)動培養(yǎng)；加大對家庭貧困并且有意向致力于養(yǎng)老服務(wù)的青年才俊的培養(yǎng)支持力度；對人工智能養(yǎng)老服務(wù)高端研發(fā)海歸人才給予政策優(yōu)待；建立城市養(yǎng)老服務(wù)專家群組，定期召開學(xué)術(shù)研討會議，增進智慧交流。
（五）社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對策
社區(qū)要加強人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應(yīng)用的優(yōu)勢；積極打造人工智能特色服務(wù)團隊，開展社區(qū)公益性專題培訓(xùn)，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構(gòu)建人工智能養(yǎng)老社區(qū)，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質(zhì)。
總的來說，在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的現(xiàn)代社，人工智能技術(shù)的普及給養(yǎng)老服務(wù)帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才的培養(yǎng)成為了發(fā)揮人工智能養(yǎng)老服務(wù)效用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。要培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才，可以從遠(yuǎn)程教育、社會宣傳普及、學(xué)院培訓(xùn)、政府推廣等模式入手，實現(xiàn)人工智能化養(yǎng)老人才培養(yǎng)模式的多元化。同時，開展遠(yuǎn)程教育的過程中運用產(chǎn)品一體化模式，在滿足老人需求的基礎(chǔ)上提升人工智能設(shè)備的人性化操作，重點開展職業(yè)技術(shù)院校的人才培養(yǎng)方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才。社區(qū)方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養(yǎng)老社區(qū)。
關(guān)鍵詞：新工科；人工智能導(dǎo)論；實踐教學(xué)；校企合作；案例庫
隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G及人工智能等信息技術(shù)的發(fā)展，為了應(yīng)對中國產(chǎn)業(yè)變革及新一輪的科技革命，適應(yīng)“中國制造2025”國家戰(zhàn)略需要及產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應(yīng)運而生[1]。信息技術(shù)發(fā)展催生出了人工智能相關(guān)的專業(yè)，國內(nèi)高校紛紛設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。近年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展引領(lǐng)著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發(fā)展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應(yīng)盡快建立與新工科相一致的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，并深入研究我國人工智能的人才培養(yǎng)體系、課程設(shè)置、實驗平臺及成果轉(zhuǎn)化等方法，改革傳統(tǒng)人工智能的教育教學(xué)方法，形成有新工科特色的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)工程教育方法。由于傳統(tǒng)的專業(yè)是按學(xué)科劃分的，因此，目前的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系以理論為主，強調(diào)學(xué)科知識的系統(tǒng)性和完備性[3]。人工智能導(dǎo)論作為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導(dǎo)性”的課程。但是，目前人工智能導(dǎo)論的課程設(shè)置上主要存在課程內(nèi)容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學(xué)模式老舊及實踐教學(xué)與企業(yè)需求不適應(yīng)等問題。尤其是人工智能導(dǎo)論課程，缺乏實踐教學(xué)將會降低學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發(fā)展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式探索具有重要的現(xiàn)實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學(xué)科交叉知識。人工智能導(dǎo)論是一個多個學(xué)科交叉而成的一門課程。人工智能導(dǎo)論主要包括知識系統(tǒng)、智能搜索技術(shù)、腦科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、專家系統(tǒng)、智能計算及分布式智能等內(nèi)容[4]。因此，一個合格人工智能專業(yè)人才需要具備多學(xué)科知識。1.2具備多領(lǐng)域應(yīng)用能力。人工智能導(dǎo)論的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，基本包含工業(yè)、農(nóng)業(yè)及社會生活的各個行業(yè)（如工業(yè)生產(chǎn)、通信、醫(yī)療、金融、社會治安、交通領(lǐng)域及服務(wù)業(yè)等）[5]。人工智能導(dǎo)論課程要求學(xué)生在學(xué)好理論前提下也應(yīng)該掌握各行業(yè)的相關(guān)知識，只有這樣才能提高人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。1.3具備人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神。目前，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展成為了我國現(xiàn)階段發(fā)展的重要力量，人工智能成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎[5]。在大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的號角下，人工智能技術(shù)作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過程中的一個大趨勢。因此，當(dāng)今新形勢下培養(yǎng)具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)精神的人工智能專業(yè)人才對我國經(jīng)濟發(fā)展及大學(xué)畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養(yǎng)。人的內(nèi)在品質(zhì)就是人文素養(yǎng)，人文科學(xué)的知識水平和研究能力是人文素養(yǎng)的重要組成部分，人文素養(yǎng)是人文科學(xué)體現(xiàn)出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災(zāi)難，關(guān)鍵是使用者的思想道德和人文素養(yǎng)。因此，培養(yǎng)具有人文精神的人工智能專業(yè)人才具有重要的意義。
2人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)現(xiàn)狀
目前，許多高校已經(jīng)認(rèn)識到傳統(tǒng)的人工智能導(dǎo)論課程已經(jīng)不能適應(yīng)社會和學(xué)生發(fā)展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學(xué)科力量薄弱情況下進行人工智能導(dǎo)論的實踐教學(xué)。目前人工智能導(dǎo)論的課程設(shè)置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內(nèi)容陳舊。近年來，隨著云計算、大數(shù)據(jù)、5G等信息技術(shù)的快速發(fā)展，也帶動人工智能技術(shù)發(fā)展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術(shù)前沿，傳授學(xué)生的知識也要緊跟人工智能的發(fā)展。目前，雖然也出現(xiàn)了不少新的人工智能導(dǎo)論教材，但在課堂上能夠教學(xué)的新內(nèi)容仍然不多，教材內(nèi)容仍然集中在傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)（如問題求解、知識表示、歸結(jié)原理及經(jīng)典推理等技術(shù)）上。⑵研究生課程內(nèi)容重疊。研究生的人工智能導(dǎo)論課程應(yīng)作為本科生課程的一個延續(xù)，但部分高校對研究生人工智能導(dǎo)論課程的教學(xué)重視不夠。很多本科生已經(jīng)學(xué)過的內(nèi)容在研究生階段又進行了重復(fù)。因此，在新工科背景下培養(yǎng)高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養(yǎng)，選擇合理的人工智能導(dǎo)論課程，改革研究生階段人工智能導(dǎo)論的教學(xué)理念和教學(xué)模式。⑶實踐課程不足。實踐教學(xué)是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數(shù)院校的人工智能導(dǎo)論課程理論與實踐聯(lián)系不夠緊密，對學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應(yīng)用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數(shù)地方高校的人工智能實驗室建設(shè)投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學(xué)生對人工智能新技術(shù)的接觸不夠。⑷人工智能導(dǎo)論教材理論性過強。目前，現(xiàn)有的人工智能導(dǎo)論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內(nèi)容。在課程教學(xué)過程中學(xué)生經(jīng)常會感覺索然無味，當(dāng)實踐課程開設(shè)不足時，這種情況會非常明顯。學(xué)生會漸漸的對人工智能導(dǎo)論課程失去興趣和熱情，最終會導(dǎo)致課程的教學(xué)質(zhì)量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的預(yù)期。⑸教學(xué)模式老舊。人工智能導(dǎo)論是多學(xué)科交叉的課程，課程內(nèi)容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數(shù)地方高校仍然采用過去的課堂教學(xué)模式（即“教師講、學(xué)生聽”的教學(xué)模式），這種單向灌輸?shù)慕虒W(xué)方式以教師為主，學(xué)生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學(xué)校這種重視理論不重視實踐的教學(xué)模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容與企業(yè)社會需求脫節(jié)。
3人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)初探
3.1人工智能導(dǎo)論課程實踐平臺建設(shè)。為了提高學(xué)生對實踐教學(xué)的興趣，南陽師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院在人工智能導(dǎo)論授課過程中廣泛應(yīng)用多種計算機實驗教學(xué)平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺，希冀一體化人工智能實踐教學(xué)平臺及大數(shù)據(jù)綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學(xué)過程中方便的使用這些平臺進行授課，學(xué)生也可以在課堂中跟隨老師完成相關(guān)實驗，并能夠在課下進行相關(guān)實驗練習(xí)及提交作業(yè)。3.2人工智能導(dǎo)論課程實驗內(nèi)容優(yōu)化。在人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)過程中，以學(xué)生興趣為導(dǎo)向，開展相關(guān)應(yīng)用課程實驗，南陽師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院對人工智能導(dǎo)論實驗課程內(nèi)容進行優(yōu)化。優(yōu)化后的主要實驗課程包括搜索優(yōu)化算法實現(xiàn)、智能計算實現(xiàn)、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學(xué)習(xí)實驗及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗。最后，通過期末課程設(shè)計進一步提高學(xué)生解決實際問題及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的能力。3.3人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式改革。⑴校企合作為使人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)不與企業(yè)脫節(jié)，校企合作是關(guān)鍵。應(yīng)積極派遣教師進企業(yè)進修，了解企業(yè)需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數(shù)碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓(xùn)。同時已經(jīng)在固定時間邀請相關(guān)企業(yè)講師到學(xué)校進行人工智能方面的項目教學(xué)。建立起了具有地方區(qū)域特色的師資隊伍及校企協(xié)調(diào)的實踐教學(xué)模式，從而避免人工智能導(dǎo)論課程實踐與企業(yè)實際脫節(jié)。⑵“雙導(dǎo)師”負(fù)責(zé)制人工智能導(dǎo)論實踐課程實行“雙導(dǎo)師”制，邀請企業(yè)中實踐經(jīng)驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導(dǎo)團隊，改革教學(xué)策略及教學(xué)方法，以項目為牽引，將人工智能導(dǎo)論實踐課程作為第二課堂學(xué)分。還要積極制定人工智能相關(guān)的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導(dǎo)學(xué)生參加各種人工智能相關(guān)的比賽，從而進一步提高學(xué)生在創(chuàng)新實踐方面的能力。⑶采用案例教學(xué)法以案例導(dǎo)入進行教學(xué)，提高學(xué)生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創(chuàng)意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導(dǎo)論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發(fā)軟件進行算法代碼的編寫，引導(dǎo)學(xué)生采用Python語言調(diào)用第三方接口庫進行算法的實現(xiàn)。最后，讓學(xué)生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發(fā)完善算法或進行系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)。
4結(jié)束語
在新工科背景下，人工智能導(dǎo)論作為智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的基礎(chǔ)核心課程，人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)注重提高學(xué)生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結(jié)合近年來了解到的企業(yè)需求和上課的實際，對人工智能導(dǎo)論實踐教學(xué)模式進行初探，具體如下：①校企合作，構(gòu)建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優(yōu)化實踐的內(nèi)容；③校企“雙導(dǎo)師”制，采用案例教學(xué)，從而進一步提高學(xué)生在創(chuàng)新實踐方面的能力。
參考文獻:
[1]楊晴,王曉墨,成曉北等.新工科背景下的新能源科學(xué)與工程專業(yè)——哈佛大學(xué)工科教育在學(xué)科交叉方面的啟示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24，33
[2]李明媚,成希,羅娟.人工智能時代的高等教育之變與不變[J].黑龍江高教研究,2020.2:41-44
[3]陳義明,劉桂波,張林峰等.智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系建設(shè)的理論思考[J].計算機教育,2020.309(9):103-107
[4]劉永,胡欽曉.論人工智能教育的未來發(fā)展:基于學(xué)科建設(shè)的視角[J].中國電化教育,2020.2:37-42
[5]姚琳,石志國.人工智能課程體系與教學(xué)方法研究[J].中國大學(xué)教學(xué),2019.10:19-22
人工智能專業(yè)要學(xué)哪些課程
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等。
算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。
人工智能是一個綜合學(xué)科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。
人工智能專業(yè)就業(yè)方向
1、機器人設(shè)計、制作相關(guān)方向
學(xué)習(xí)人形機器人相關(guān)技術(shù)和知識，可以成為當(dāng)今和以后國家急需的機器人人才，系統(tǒng)了解機器人結(jié)構(gòu)、應(yīng)用和設(shè)計開發(fā)，培養(yǎng)科學(xué)的工科思維方式，激發(fā)興趣、自由發(fā)揮創(chuàng)作、培養(yǎng)溝通、協(xié)調(diào)、專注能力。
2、基于AI相關(guān)知識和技能的各個工種方向
利用AI和機械臂的結(jié)合，可以培養(yǎng)動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業(yè)方向;AI技工需要掌握輕工業(yè)設(shè)備的使用和維護。
3、編程相關(guān)的方向
通過學(xué)習(xí)機器人編程課程，你能領(lǐng)悟或培養(yǎng)出工程結(jié)構(gòu)思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應(yīng)用技能，部分優(yōu)秀的學(xué)生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。
4、新制造和新設(shè)計相關(guān)方向
3D打印是未來新制造的基石技術(shù)， 3D打印相關(guān)技術(shù)，將為你打開一扇通往新制造、新設(shè)計的就業(yè)大門。不管以后你是上班還是自主創(chuàng)業(yè)，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。
第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。
第二：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。
關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點過多的問題。(3)教學(xué)與實際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機械設(shè)計制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計算機工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實情況，提高他們的動手能力和實踐經(jīng)驗也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略
課程教學(xué)改革是一項提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進行實施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進行課程教學(xué)改進。
2.1教學(xué)方法改進
教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進能夠帶動學(xué)生改進自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)。互動則是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設(shè)置相應(yīng)項目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強。基于人工智能的學(xué)科交叉性特點，增強管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進入數(shù)字經(jīng)濟時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進。
2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置
世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國家的教育體系設(shè)置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進行研究，結(jié)合中國教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進行改進。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因為知識點過多而出現(xiàn)雜而不精的問題，勢必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時內(nèi)掌握人工智能的知識脈絡(luò)。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時，重點增加相應(yīng)知識點在管理上的應(yīng)用案例，加強學(xué)生對知識點的理解。同時，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)化為程序語言，并應(yīng)用于實驗。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅實的基礎(chǔ)。另外，可以推進MOOC平臺建設(shè)，在平臺上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實驗建設(shè)為了加強學(xué)生對于人工智能知識點間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實驗，設(shè)計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學(xué)生分組對實驗課題進行攻克，并設(shè)置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學(xué)過程中反映出的不同進度，讓教師能對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評判，及時進行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學(xué)生基于同一實驗課題進行合作學(xué)習(xí)，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。
關(guān)鍵詞：人工智能；研究生教學(xué)；教學(xué)內(nèi)容；啟發(fā)式教學(xué)
作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院，講師。（江蘇?鎮(zhèn)江?212003）
基金項目：本文系江蘇科技大學(xué)引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。
中圖分類號：G643.2?????文獻標(biāo)識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02
人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規(guī)律的一門學(xué)科，中心任務(wù)是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學(xué)科誕生以來，其研究成果已廣泛應(yīng)用于政治、經(jīng)濟、文化、教育等諸多領(lǐng)域，并對社會發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發(fā)展成了高等院校信息類專業(yè)廣泛開設(shè)的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領(lǐng)域廣泛、內(nèi)容抽象、實踐性強。[2]
目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學(xué)階段講授，前者注重學(xué)生對基本概念、基礎(chǔ)知識的掌握，并使其能應(yīng)用所學(xué)知識進行簡單的開發(fā)實踐，而后者更加注重學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力以及科研能力的培養(yǎng)，因而二者的教學(xué)與培養(yǎng)目標(biāo)是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養(yǎng)目標(biāo)，并結(jié)合筆者多年來的教學(xué)經(jīng)驗，分別從課程內(nèi)容設(shè)定、教材選擇、教學(xué)方法、考核方式等多個方面對該課程的教學(xué)改革進行了探索與研究。
一、“人工智能”課程教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計
“人工智能”課程的突出特點是研究領(lǐng)域過于廣泛，而學(xué)時數(shù)卻較短（據(jù)筆者了解，各高校相關(guān)研究生專業(yè)開設(shè)該課程的時數(shù)為32～48學(xué)時不等），因而在講授該課程時，追求授課內(nèi)容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生在有限的時間內(nèi)學(xué)到最有用的知識。
鑒于大部分學(xué)生在本科階段已簡單學(xué)習(xí)過該課程，因此可適當(dāng)減少基本概念和基礎(chǔ)知識的授課時數(shù)，如知識表示、知識推理及搜索技術(shù)等，這部分知識點只需安排共6～8學(xué)時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統(tǒng)（該技術(shù)興起于20世紀(jì)八九十年代，目前相關(guān)研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數(shù)。課程的重點應(yīng)放在新興且實用的人工智能技術(shù)上，如計算智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、多Agent系統(tǒng)以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內(nèi)容更新快且抽象，與實際應(yīng)用聯(lián)系緊密，極有可能成為學(xué)生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學(xué)生了解并掌握學(xué)術(shù)的主流發(fā)展趨勢，從而能夠更好地培養(yǎng)自身的科學(xué)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。
當(dāng)然，授課教師在實際授課過程中也應(yīng)根據(jù)學(xué)科的研究進展，學(xué)生的基礎(chǔ)﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學(xué)內(nèi)容作出調(diào)整，真正做到理論聯(lián)系實際、與時俱進。
二、精選“人工智能”課程教材
在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數(shù)十本人工智能教材，并結(jié)合我校研究生的特點，選定了由清華大學(xué)出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應(yīng)用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎(chǔ)上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學(xué)習(xí)、詞法分析以及路徑規(guī)劃等很多新內(nèi)容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優(yōu)點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規(guī)劃教材，輔有國家級精品課程建設(shè)網(wǎng)站，是一部經(jīng)典的人工智能教材。
與此同時，筆者還為學(xué)生推薦了多本經(jīng)典的參考書，如清華大學(xué)出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現(xiàn)代方法》（第3版）、科學(xué)出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數(shù)篇經(jīng)典和最新的文獻，力求反映各相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀﹑發(fā)展趨勢以及存在的問題等，以供學(xué)生參考。
三﹑教學(xué)方法的改革
相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎(chǔ)、接受能力和求知欲，因而在教學(xué)過程中應(yīng)避免傳統(tǒng)“填鴨式”的教學(xué)方法，要充分突出學(xué)生的主體地位，注重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及自主學(xué)習(xí)的能力。為此，筆者結(jié)合該課程的特點，對教學(xué)方法進行了如下探索。
1.多樣化的教學(xué)手段
“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應(yīng)用性強、內(nèi)容抽象且學(xué)時數(shù)短，因此有必要充分發(fā)揮現(xiàn)代教學(xué)手段的作用，提高教學(xué)效率。為此，筆者精心設(shè)計了整套多媒體教學(xué)課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現(xiàn)給學(xué)生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現(xiàn)。課堂教學(xué)中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優(yōu)點，改善了教學(xué)效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數(shù)視頻、機器人地震現(xiàn)場搜救視頻等，當(dāng)講解相關(guān)專題時，作為應(yīng)用實例為學(xué)生播放，充分吸引了學(xué)生的注意力，提升了他們的學(xué)習(xí)興趣。
2.啟發(fā)式的課堂教學(xué)
關(guān)鍵字：人工智能；案例教學(xué)；學(xué)科分支；雙語教學(xué)
中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學(xué)的一個重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿科學(xué)，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認(rèn)為是計算機發(fā)展的一個根本目標(biāo)。
人工智能課程作為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用而得到迅速提高。目前，國內(nèi)外重點大學(xué)都非常重視該門課程的教學(xué)和研究，許多重點大學(xué)都有自己獨立的人工智能研究所。
本文通過多年的人工智能教學(xué)實踐，對人工智能教學(xué)的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學(xué)在人工智能課程建設(shè)和教學(xué)過程中，針對計算機學(xué)科的發(fā)展趨勢，提出擯棄傳統(tǒng)講、學(xué)、考模式，注重學(xué)生能力培養(yǎng)的措施。在教學(xué)和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，從人工智能這門學(xué)科特點出發(fā)，以計算機學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識架構(gòu)并進行教學(xué)。用計算機學(xué)科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調(diào)計算機學(xué)科的本質(zhì)，不同點是強調(diào)人工智能的本質(zhì)。本文就針對我校人工智能課程教學(xué)的一些基本問題加以初步總結(jié)。
2 從計算機學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能
人工智能屬于計算機科學(xué)分支的學(xué)科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉的課程。我國高等院校計算機學(xué)科的本科教學(xué)所設(shè)置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，才能使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)，是我們值得探索的問題。
人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學(xué)科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學(xué)中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機器人等。總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機器學(xué)習(xí)。第二部分是實用技術(shù)，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。
3 優(yōu)化和更新教學(xué)內(nèi)容、加強雙語教學(xué)
人工智能作為一門新學(xué)科，在1988年前，國內(nèi)外均未見有教學(xué)大綱和教材，開設(shè)本課程面臨的首要問題就是確定教學(xué)內(nèi)容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應(yīng)用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者討論幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃和機器視覺等系統(tǒng)。這些內(nèi)容只是給出了人工智能課程的初步框架。
隨著人工智能研究的進一步深入， 到20世紀(jì)90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發(fā)展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經(jīng)計算作為新內(nèi)容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內(nèi)容。進入21世紀(jì)以來，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時反映人工智能研究和學(xué)科的最新進展，我們及時對教學(xué)內(nèi)容進一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。
在教學(xué)和實踐過程中，考慮到本課程的多學(xué)科交叉性以及相關(guān)信息學(xué)科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語教學(xué)的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學(xué)科的發(fā)展動態(tài)， 掌握最先進的技術(shù)， 與國際發(fā)展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學(xué)計算機系本科教材，該教材體系比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，便于學(xué)生接受、理解、掌握和鞏固所學(xué)知識；同時這本書內(nèi)容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。
4 注重案例教學(xué)、改革教學(xué)方法
案例教學(xué)首創(chuàng)于哈佛大學(xué)商學(xué)院，在經(jīng)貿(mào)、管理、法學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)得到應(yīng)用并取得顯著績效，然而目前工科專業(yè)還較少運用案例教學(xué)方法。人工智能的每一部分內(nèi)容均包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復(fù)雜，學(xué)生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄，難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。鑒于這一現(xiàn)實問題，我們將案例教學(xué)方法引入到該課程的教學(xué)之中。
例如在邏輯推理技術(shù)和搜索技術(shù)這兩方面的教學(xué)過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學(xué)開發(fā)工具包AIMA進行案例設(shè)計和實驗教學(xué)，在教學(xué)過程中結(jié)合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現(xiàn)出來，做到理論與實踐相結(jié)合。在講解搜索技術(shù)時，以“八皇后”問題為案例，結(jié)合AIMA中的設(shè)計實現(xiàn)，以講解和討論相結(jié)合的方式，學(xué)習(xí)盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學(xué)生不僅能理解狀態(tài)空間的產(chǎn)生方法，而且能設(shè)計算法、實現(xiàn)算法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實踐能力。在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進化計算等方面的內(nèi)容時，我們主要借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱。
5 加強教學(xué)隊伍建設(shè)、改革考核方法
建立一支愛崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學(xué)隊伍是出色完成教學(xué)任務(wù)和提高課程教學(xué)質(zhì)量的根本保證。教學(xué)人才資源是教學(xué)的第一資源。在學(xué)校有關(guān)部門的領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院的支持下，我們組成一支知識結(jié)構(gòu)和年齡比較合理的教師隊伍。
在教師隊伍的建設(shè)過程中，積極引導(dǎo)鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應(yīng)試教育的弊病；另一方面，也可以使學(xué)生從繁重的死記硬背中解脫出來。結(jié)合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學(xué)生實驗?zāi)芰蛣邮帜芰Φ呐囵B(yǎng)，在學(xué)習(xí)中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎(chǔ)上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學(xué)生重視平時的學(xué)習(xí)思考，也減輕有些學(xué)生想通過考試作弊完成學(xué)習(xí)任務(wù)的僥幸心理。
關(guān)鍵詞:計算機網(wǎng)絡(luò);人工智能技術(shù);應(yīng)用分析
隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍也在不斷的擴大，且取得的應(yīng)用成效也是十分顯著，尤其是在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，不僅改變了人們的生活方式，為其日常生產(chǎn)生活提供了十分便利的條件，而且也推動了各行各業(yè)的迅速發(fā)展，使其整體工作效率和工作質(zhì)量較以往有著質(zhì)的飛躍，因此，對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能技術(shù)的合理應(yīng)用進行深入的研究，很有必要。
1計算機網(wǎng)絡(luò)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢
1．1實用性優(yōu)勢
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的全面普及，人們對其實用性也會提出較高的要求，這種情況下，就需要人工智能技術(shù)的有效加入，才能滿足人們這種高要求。因為人工智能技術(shù)是一種能夠模仿人類思維與行為，代替人工來完成一些難度較大、復(fù)雜繁瑣工作的綜合應(yīng)用技術(shù)，其具有較強的學(xué)習(xí)能力，在計算機網(wǎng)絡(luò)中，人工智能技術(shù)可以促進計算機系統(tǒng)完成一些高難度數(shù)據(jù)推理核算工作，進而幫助人們更快的提高工作效率，使其能夠節(jié)省大量的網(wǎng)絡(luò)查找時間，提高生活質(zhì)量。由此可見，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能的開發(fā)與應(yīng)用，具有十分突出的實用性優(yōu)勢。
1．2網(wǎng)絡(luò)管理優(yōu)勢
現(xiàn)如今，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚囊徊糠郑S著其應(yīng)用范圍的不斷擴大，對其網(wǎng)絡(luò)安全性也會提出較高的要求，而要想實現(xiàn)這一目標(biāo)，就需要人工智能技術(shù)的大力支持，這樣才能更好的提升計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的實用性，使其能夠協(xié)助人們處理一些高難度、較大復(fù)雜性的問題。同時，也能夠?qū)崿F(xiàn)對計算機網(wǎng)絡(luò)的智能管理，使大數(shù)據(jù)的存儲更為安全、更為可靠，進而為人們更好的進行信息交流創(chuàng)造良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。因此，對于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)而言，人工智能的開發(fā)與應(yīng)用，具有十分突出的網(wǎng)絡(luò)管理優(yōu)勢。
2計算機網(wǎng)絡(luò)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用方案
2．1在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面的應(yīng)用
盡管計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)覆蓋到人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活的方方面面，但是卻因為以往計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)的不完善，而出現(xiàn)很多不良的用戶體驗。基于此，為了確保網(wǎng)絡(luò)運行環(huán)境的有序性和安全性，就要運用人工智能技術(shù)來對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進行全面的凈化，并對已經(jīng)存在的網(wǎng)絡(luò)安全問題進行有效處理。通過人工智能技術(shù)的介入，當(dāng)前計算機網(wǎng)絡(luò)中的防火墻系統(tǒng)已逐步實現(xiàn)了智能化管理，其可以運用較強的記憶功能、統(tǒng)計功能以及概率方法等，對海量運行數(shù)據(jù)進行快速的處理和分析，以便能夠在第一時間發(fā)現(xiàn)病毒捆綁的問題或惡意網(wǎng)站的存在，并及時對這些現(xiàn)象進行過濾處理，進而全方位保證數(shù)據(jù)信息的存儲安全，為用戶營造更加安全、可靠的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
2．2在網(wǎng)絡(luò)信息管理方面的應(yīng)用
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)用戶的不斷增多，人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力也在與日提升，尤其在信息搜索方面。因為以往人們在利用計算機搜索網(wǎng)絡(luò)信息時，常常需要浪費大量的時間才能獲取到。但在人工智能技術(shù)的介入后，這一問題就得到了徹底的解決，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不僅為人們提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且還能通過關(guān)鍵詞的輸入來對網(wǎng)絡(luò)信息進行精準(zhǔn)定位，進而根據(jù)用戶的個人喜好、搜索習(xí)慣等優(yōu)先推送一些符合用戶心理需求的網(wǎng)絡(luò)信息，這樣既節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)搜索時間，提高了信息搜索的精度，同時，也對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展起到了較大的促進作用。
2．3在打擊犯罪方面的應(yīng)用
目前，網(wǎng)絡(luò)犯罪己成為最為常見的犯罪類型之一。基于此，提高計算機網(wǎng)絡(luò)的防護性能，嚴(yán)厲打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪就成為有關(guān)部門勢在必行的工作趨勢。而要想高效完成這項任務(wù)，就需要利用人工智能技術(shù)來提升計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性，不僅要構(gòu)建智能化的網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)，而且還要增強計算機數(shù)據(jù)信息自動化采集功能，使其在數(shù)據(jù)采集過程中，能夠有效識別安全數(shù)據(jù)和系統(tǒng)漏洞，這樣才能從根本上保護用戶信息安全，預(yù)防網(wǎng)絡(luò)犯罪的發(fā)生幾率，進而最大化突顯計算機網(wǎng)絡(luò)安全運營中心的運營效率和網(wǎng)絡(luò)管理水平。
2．4在科技教學(xué)方面的應(yīng)用
現(xiàn)如今，隨著教育改革的不斷深入和落實，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與教育教學(xué)的有機結(jié)合已成為各類各級院校必須重視的工作內(nèi)容之一，而為了最大化確保科技教學(xué)質(zhì)量，就要積極采用人工智能技術(shù)來提高教師的教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量。在實際運用時，不僅要利用該技術(shù)為學(xué)生構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)平臺，讓學(xué)生能夠借助網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源形成自主學(xué)習(xí)的意識和積極性，提高其綜合學(xué)習(xí)能力。而且還要通過人工智能技術(shù)的優(yōu)勢來提升教師的職業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)知識，讓其在實際教學(xué)過程中，能夠推陳出新，采取現(xiàn)代化的教學(xué)理念和教學(xué)方法，這樣才能更好的提高教學(xué)質(zhì)量，滿足學(xué)生的求知欲望。
【關(guān)鍵詞】人工智能計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
一、關(guān)于人工智能
1．人工智能的發(fā)展
人工智能技術(shù)的發(fā)展起始于1956年，一直發(fā)展至今，經(jīng)歷了三個重要階段，在第一階段中，人類實現(xiàn)了讓機器人代替人完成計算工作，運用計算機編程，實現(xiàn)了智能的邏輯問題處理工作。第二階段是人工智能運用到交流系統(tǒng)中，通過計算機將外界的事物變化以及分析外界不可確定因素，傳輸?shù)竭壿嬎季S分析系統(tǒng)，從而與外界實現(xiàn)交流。第三階段就是利用人工智能系統(tǒng)強大的處理能力，在很多復(fù)雜項目當(dāng)中進行應(yīng)用。
2．人工智能的含義
人工智能也可以被稱之為機器智能，它是通過計算機網(wǎng)絡(luò)的模擬技術(shù)，賦予機器設(shè)備人類的思維方式和語言行為，目的是為了代替人類完成一些難度較大的工作，有助于節(jié)省時間和人力資源，提高工作質(zhì)量和效率。由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用非常廣范，無論是計算機編程設(shè)計，還是智能化程序研究，都可以看到人工智能的參與痕跡，這樣的發(fā)展不僅能為相關(guān)行業(yè)創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟效益，還會推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進一步改變。
3．人工智能的優(yōu)勢
從目前人工智能的應(yīng)用來看，人工智能具有強大的學(xué)習(xí)能力不僅能順利模擬人類的語言行為，完成既定的工作任務(wù)，還能夠準(zhǔn)確篩選和處理復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)，盡可能的減少資源損耗，提高網(wǎng)絡(luò)的運行速度。除此之外，人工智能還具有較強的協(xié)作能力，在計算機網(wǎng)絡(luò)管理方面，人工智能技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)合運用，方便協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)的管理工作，提高管理效率，減少弊端。
二、人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用中存在的問題
1．網(wǎng)絡(luò)安全問題對人們的正常生活造成威脅
隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的信息被投放在互聯(lián)網(wǎng)上，人們隨時可以拿出智能手機、平板電腦等終端設(shè)備搜索和下載自己所需要的網(wǎng)絡(luò)信息。但是，這是一個“信息爆炸”的時代，普通的防火墻工作效率較低，數(shù)據(jù)處理不及時，一些被植入了騷擾病毒和木馬程序的頁面經(jīng)過偽裝，在用戶搜索時自動彈出，不但會造成一定的使用困擾，而且容易引發(fā)計算機故障，泄露用戶信息，難以保障人們的正常生活和信息安全。
2．良莠不齊的海量信息難以保障信息有效
信息技術(shù)普及以后，互聯(lián)網(wǎng)就像一個蘊含著巨大能源的寶藏，在互聯(lián)網(wǎng)上，用戶都能夠輕松獲取到海量的信息資源。由于不加甄別和篩選，在這些信息當(dāng)中，還包含著大量的垃圾信息和廣告推送，真正有用的信息卻是少之又少。網(wǎng)絡(luò)信息質(zhì)量的參差不齊，對信息的有效搜索和利用帶來了諸多困難。
3．為不法分子提供了作案工具
近幾年來，人工智能的普及范圍越加廣泛，網(wǎng)絡(luò)購物、無紙化辦公的出現(xiàn)為人們的便利生活創(chuàng)造出了新的可能。與此同時，網(wǎng)絡(luò)也成為了一些不法分子實施詐騙、勒索的作案工具。在虛擬的網(wǎng)絡(luò)世界，各類網(wǎng)絡(luò)攻擊和網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象層出不窮，難以遏制。犯罪分子通過計算機網(wǎng)絡(luò)的強大功能，破壞了網(wǎng)絡(luò)安全，利用網(wǎng)絡(luò)的缺陷和漏洞，輕松盜取了用戶的詳細(xì)信息，然后對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資料等進行篡改，實施網(wǎng)絡(luò)犯罪。網(wǎng)上犯罪的作案時間短，手段隱蔽，不會在第一時間被受害者和網(wǎng)警發(fā)現(xiàn)，再加上互聯(lián)網(wǎng)具有無國界性，難以追蹤網(wǎng)絡(luò)犯罪組織的真實IP，給案件偵破和審理帶來了極大的困難。
三、人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
由于人們對于計算機網(wǎng)絡(luò)的要求越來越高，為了更好地提升技術(shù)水平，安全、高校的人工智能技術(shù)必將被應(yīng)用于人類生活和生產(chǎn)的各個領(lǐng)域。
1．人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
在過去的計算機網(wǎng)絡(luò)管理工作中，確實存在著很多不穩(wěn)定的因素，這些因素擾亂了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的運行秩序，造成了一些不良的用戶體驗。但是，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，能夠凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，輕松解決網(wǎng)絡(luò)安全問題。在過去，由于數(shù)據(jù)計算量較大，網(wǎng)絡(luò)中的防火墻工作效率比較低下，很容易被一些“化過妝”的頁面蒙蔽，造成用戶信息泄露、盜用等問題。但是，由于人工智能技術(shù)的介入，現(xiàn)在的智能防火墻系統(tǒng)可以通過記憶、統(tǒng)計，或者概率的方法，對大量的運行數(shù)據(jù)加以處理和分析，能夠快速判斷出某一頁面是否存在病毒捆綁的問題。智能化識別惡意網(wǎng)站，將這些頁面進行過濾，防止造成用戶信息泄露，全面提升計算機安全運行的程度。
2．人工智能在信息管理方面的應(yīng)用
針對人類生活的不同需求，人工智能技術(shù)提供了越來越多的智能化、多元化的計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，如在互聯(lián)網(wǎng)信息搜索方面。過去的信息搜索就如大浪淘沙，雖然整體來看搜索到了很多的信息資源，但是真正能用的信息卻是鳳毛麟角。在人工智能技術(shù)應(yīng)用以后，不但改變了以往的信息搜索方式，還能通過關(guān)鍵詞的查詢，實現(xiàn)信息的精準(zhǔn)定位。除此以外，還可以根據(jù)用戶的個人喜好、生活習(xí)慣等個性因素，優(yōu)先推送一些用戶可能感興趣的信息。在信息管理方面做出這樣的改變，不僅提高了信息搜索的準(zhǔn)確率，節(jié)省了搜索時間，同時還有效提升計算機網(wǎng)絡(luò)的工作效率和質(zhì)量。
3．人工智能在打擊犯罪方面的應(yīng)用
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)犯罪的大量出現(xiàn)已經(jīng)成為了不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，目前，網(wǎng)絡(luò)犯罪已經(jīng)成為了我國最多的犯罪類型。保護用戶的網(wǎng)絡(luò)信息安全，提高計算機網(wǎng)絡(luò)的防護性能，有效打擊犯罪已經(jīng)是勢在必行。人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，有助于構(gòu)建智能化管理系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)信息自動化采集的過程中，及時發(fā)現(xiàn)和處理計算機網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)漏洞和不安全因素，預(yù)防數(shù)據(jù)資料被惡意篡改，有效提升安全運營中心的運營效率和網(wǎng)絡(luò)的管理水平，為打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪做出了巨大貢獻。
1.1確保網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行
在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的管理中，有關(guān)工作者務(wù)必檢測與控制一系列不同的網(wǎng)絡(luò)資源，這樣才能夠保障網(wǎng)絡(luò)運行的穩(wěn)定。在此過程中，應(yīng)有效把握系統(tǒng)資源的狀況，并且進行合理分析，如果存在異常，需要異常關(guān)注，強化狀態(tài)監(jiān)控。通常而言，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行狀態(tài)都是高速化的，這就要求綜合把握網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)每時每刻的情況，人工智能可以有效地確保網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
1.2具備非常強的協(xié)作能力
當(dāng)今，計算機網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模日益龐大，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜化。因此，單一管理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)越來越暴露出缺陷，這不利于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進步，應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠?qū)哟位毓芾砭W(wǎng)絡(luò)，確保計算機網(wǎng)絡(luò)運行的穩(wěn)定性.
1.3具備高效的非線性處理能力
以之前的網(wǎng)絡(luò)控制理論作為視角而言，難以高效地管理計算機網(wǎng)絡(luò)安全，這是因為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具備復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，較難估計用戶的操作行為，進而難以保障網(wǎng)絡(luò)管理中的高度線性管控。人工智能具備非常強的模擬以及學(xué)習(xí)技能，因而能夠有效地解決非線性問題。
2人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的具體應(yīng)用
人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，需要技術(shù)工作者在把握人工智能發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)之上，堅持實用性與科學(xué)性的原則，基于多個維度出發(fā)，根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展趨勢和方向，促進高效、科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)。
2.1人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控中的應(yīng)用
在控制環(huán)節(jié)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，有效地實現(xiàn)了當(dāng)前時期管理計算機網(wǎng)絡(luò)工作的需要，在管理工作中應(yīng)用控制技術(shù)的流程是系統(tǒng)化的。具體而言，應(yīng)用人工智能控制技術(shù)先應(yīng)采集和處理數(shù)據(jù)信息，在此過程中，以特定的形式儲存有關(guān)的數(shù)據(jù)，方便之后提取與應(yīng)用。為了便于應(yīng)用信息和管理工作者實施人工操作，要求設(shè)置控制界面，以使良好的人機交互界面形式形成。并且，為了有效地處理突發(fā)的計算機網(wǎng)絡(luò)管理現(xiàn)象，在人工智能控制組成部分中，應(yīng)優(yōu)化報警和監(jiān)控部分，以實時監(jiān)控計算機網(wǎng)絡(luò)的一系列運行環(huán)節(jié)，保障如果存在運行缺陷，人工智能控制技術(shù)可以迅速和及時地進行識別，保障監(jiān)控有效性。針對管理時存在的報警情況，能夠以圖像、電話、語音信息輸出報警信息，通過各種各樣的報警方式，提高了報警工作的有效性，管理工作者能夠結(jié)合報警信息，實時解決一系列突發(fā)現(xiàn)象，以使技術(shù)損失減小。還能夠應(yīng)用人工智能控制技術(shù)設(shè)定權(quán)限，各種管理工作者因為工作崗位職責(zé)或管理工作水平存在不同之處，所以在設(shè)置管理權(quán)限的基礎(chǔ)上可以有效防范管理工作者管理失誤形成的風(fēng)險。并且，也方便管理計算機網(wǎng)絡(luò)管理工作者自身，以貫徹實施管理職責(zé)。
2.2人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
應(yīng)用人工智能技術(shù)可以顯著提高計算機網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)的能力，人工智能技術(shù)能夠進行計算機科學(xué)預(yù)測和動態(tài)模擬，進而以技術(shù)上支持開展一系列網(wǎng)絡(luò)管理事宜，特別是針對預(yù)設(shè)性管理事宜，方便管理者進行管理活動，降低了額外投入的管理成本，奠定了之后處理數(shù)據(jù)和其它有關(guān)管理工作的良好基礎(chǔ)。為了更好地在計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢作用，工作者應(yīng)立足于實際現(xiàn)狀，切入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合建構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機制，有效預(yù)測和處理一系列的網(wǎng)絡(luò)信息。具體而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以結(jié)合實際運行的計算機網(wǎng)絡(luò)狀況，迅速取得網(wǎng)絡(luò)運行的重點參數(shù)，且對比網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)跟取得的參數(shù)，再輸出對比結(jié)果，從而直觀呈現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)。通過神經(jīng)元件的閾值和連接權(quán)銜接輸出值、輸入值，以使最理想的擬合函數(shù)形成，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架體系下，可以高效處理計算機網(wǎng)絡(luò)運行中的一系列中心數(shù)據(jù)，特別是在閱讀計算機網(wǎng)絡(luò)中一系列技術(shù)參數(shù)和設(shè)備運行狀況的基礎(chǔ)上，確保人工智能技術(shù)可以迅速地預(yù)測管理過程中存在的缺陷，且高效設(shè)置應(yīng)對缺陷的方案，此操作因為要求運算很多數(shù)據(jù)，為此，應(yīng)前移數(shù)據(jù)信息處理工作，以建構(gòu)計算機網(wǎng)絡(luò)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)模擬網(wǎng)絡(luò)。
2.3人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用
縱觀實際運行的計算機網(wǎng)絡(luò)狀況而言，遺傳算法相比較于其它算法，其也屬于一種計算機網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模型，具備的優(yōu)勢是處理信息高效、模型簡單等，并且屬于一種人工智能被應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中，從某種意義上來講，遺傳算法使智能化的模型實現(xiàn)。針對一些潛在的問題，遺傳算法可以迅速地實施綜合梳理和評估，提高了處理數(shù)據(jù)的有效性。在實際建構(gòu)模型時，技術(shù)工作者應(yīng)先調(diào)整編碼環(huán)節(jié)，在優(yōu)化編碼的基礎(chǔ)上，從技術(shù)上支持實現(xiàn)遺傳算法，基于該思維模型的引導(dǎo)之下，工作者務(wù)必有效設(shè)置數(shù)學(xué)模型，以體現(xiàn)編碼的價值。具體而言，在設(shè)置數(shù)學(xué)函數(shù)模型時，應(yīng)兼顧計算機網(wǎng)絡(luò)的評估適應(yīng)性和初始狀況，在處理以上兩種數(shù)據(jù)信息的前提條件下，盡可能更科學(xué)地提升遺傳算法評估計算的準(zhǔn)確性。兼顧到遺傳算法的技術(shù)特點，在管理計算機網(wǎng)絡(luò)的情況下，能夠耦合處理地理信息系統(tǒng)和遺傳算法，結(jié)合地理信息系統(tǒng)的空間屬性，實現(xiàn)遺傳算法處理空間數(shù)據(jù)效果的持續(xù)提高，很好地發(fā)揮儲存數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)上遺傳算法的價值，從而建構(gòu)高效化的數(shù)據(jù)處理體系，真正使當(dāng)前時期發(fā)展計算機網(wǎng)絡(luò)的需要實現(xiàn)，將尤為高效、便捷的用戶體驗提供給用戶。并且，切入遺傳算法，可以實時監(jiān)管計算機網(wǎng)絡(luò)的工作狀態(tài)，對于網(wǎng)絡(luò)的運行而言，倘若存在有關(guān)的問題，工作者可以結(jié)合遺傳算法迅速獲得反映，從而奠定檢修和排除故障的良好基礎(chǔ)，以及實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)故障出現(xiàn)概率的顯著減小，保障網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定地運行。
2.4人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用
在當(dāng)今改革教學(xué)的進程中，課堂教學(xué)中業(yè)已日益普遍地應(yīng)用先進的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。教育教學(xué)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以很好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及學(xué)習(xí)積極主動性，因而可以實現(xiàn)教學(xué)效率和質(zhì)量的提升。結(jié)合當(dāng)前時期的應(yīng)用現(xiàn)狀而言，人工智能的應(yīng)用重點表現(xiàn)為早教方面，尤其是出現(xiàn)的AI智能機器人，推動早教向一種全新的教學(xué)視角轉(zhuǎn)變，使教學(xué)并非僅僅限制在教材文本上。除此之外，互聯(lián)網(wǎng)與人工智能的統(tǒng)一，還可以實時處理課堂教學(xué)中的一些問題，針對難以解答的問題，能夠迅速、準(zhǔn)確地搜索，從而實現(xiàn)更加理想的教學(xué)效果。
2.5人工智能在大眾生活中的應(yīng)用
基于社會經(jīng)濟的進步，人工智能技術(shù)業(yè)已逐步應(yīng)用于人們平時的生活過程中，像是智能家居的出現(xiàn)大大方便了人們的生活，實現(xiàn)了人們高層次的生活需求。像是當(dāng)今經(jīng)常見到的窗簾智能控制、燈光智能控制，以及存在的智能家居遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)等，都很好地呈現(xiàn)了人工智能的優(yōu)勢作用和極大的便捷性。因此，在人工智能將來的發(fā)展中，大眾的生活中必將普遍地應(yīng)用人工智能技術(shù)，從而將尤為優(yōu)質(zhì)的生活服務(wù)保障提供給人們。
一、教學(xué)目標(biāo)
知識與技能：
①了解智能信息處理的工作過程。
②了解智能信息處理的工作原理。
③感受智能信息處理的應(yīng)用價值。
過程與方法：
①掌握幾種智能信息處理工具的使用方法。
②掌握分析問題、呈現(xiàn)觀點和交流思想的方法。
情感態(tài)度與價值觀：
①在實踐活動中領(lǐng)略智能信息處理的神奇魅力，形成對人工智能這一前沿技術(shù)的探索愿望。
②在應(yīng)用智能信息處理工具的過程中體驗人工智能這一前沿技術(shù)的實際應(yīng)用價值。
③認(rèn)識到人工智能是一門綜合學(xué)科，像所有的新生事物一樣，需要更多人為之投入與付出，明白自己作為一名學(xué)生下一步努力的方向是什么。
二、內(nèi)容分析
1、本課內(nèi)容選自上海科技教育出版社《信息技術(shù)基礎(chǔ)》必修第三章信息加工與表達，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人類自然會涉及到智能信息處理這一前沿技術(shù)，它是人工智能在日常應(yīng)用中的體現(xiàn)。現(xiàn)在的高中生有必要也有興趣追求和學(xué)習(xí)這一前沿技術(shù)。本節(jié)課的內(nèi)容只是要求學(xué)生在使用智能信息處理工具（借助軟件來模擬相關(guān)的工具）的過程中，初步體驗智能信息處理的過程，并對其形成一個感性的認(rèn)識。
2、本節(jié)的作用和地位：
沿著技術(shù)發(fā)展趨勢，信息技術(shù)自然會涉及到信息智能處理，這是前沿技術(shù)在日常應(yīng)用中的體現(xiàn)。高中學(xué)生有必要也有興趣追求和學(xué)習(xí)前沿技術(shù)。本節(jié)內(nèi)容只是要求學(xué)生在使用信息智能處理信息的過程中，對信息智能處理工具進行初步體驗，并形成感性認(rèn)識。
三、重點與難點
教學(xué)重點：通過實踐操作,讓學(xué)生在活動中體驗智能信息處理工具的工作過程、工作原理和實際應(yīng)用價值，感受智能信息處理技術(shù)對日常生活的深刻影響。
教學(xué)難點：在活動中增強學(xué)生的問題意識，讓他們在實踐中掌握分析問題、解決問題、討論交流和呈現(xiàn)觀點的方法。
四、學(xué)情分析
作為高中生，好奇和強烈的求知欲對學(xué)習(xí)本課來說是很好的前提。同時通過前面階段的信息技術(shù)課的學(xué)習(xí)，他們已初步掌握了一定的操作技能，具備根據(jù)任務(wù)需求，操作工具軟件來處理信息的能力。
本節(jié)教學(xué)主題是用部分智能工具處理信息，目標(biāo)是體驗其工作過程，了解其實際應(yīng)用價值，客觀認(rèn)識人工智能技術(shù)對社會的影響，培養(yǎng)正確的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用觀。學(xué)生對生活中智能信息處理的工具和環(huán)境接觸很少，所以教學(xué)內(nèi)容不易過深，過多，重在體驗，感悟、興趣激發(fā)。
五、教學(xué)過程
一、導(dǎo)入新課：
播放歌曲中關(guān)于機器人的視頻報道和科訊嘉聯(lián)的機器人客服服務(wù)，給學(xué)生以未來人工智能的引領(lǐng)。
視頻播放完畢后，教師通過詢問學(xué)生該視頻的主要內(nèi)容，讓學(xué)生了解今天最新的信息智能處理的成果，以激發(fā)學(xué)生對人工智能的興趣，引入本課課題：
二、自學(xué)教材（P72-73）
（1）給3—5分鐘時間讓學(xué)生自主學(xué)習(xí)教材上關(guān)于智能信息處理的知識內(nèi)容，讓學(xué)生帶著問題去學(xué)習(xí)。
1、什么是人工智能
2、人工智能的主要研究領(lǐng)域有哪些？
3、你用過（或了解）哪些智能信息處理？
（2）通過問答的方式，讓學(xué)生說出上述問題的答案
1、人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術(shù)，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。
2、人工智能的主要研究領(lǐng)域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數(shù)據(jù)庫、智能機器人、博弈、自動程序設(shè)計、自動定理證明、智能等。
3、常見的智能信息處理
模式識別：
語音輸入、OCR光學(xué)字符識別、手寫輸入、指紋識別、臉部識別等；
機器翻譯：金山快譯、翻譯網(wǎng)站等。
三、探究交流
（1）教師播放視頻
（2）學(xué)生以“我看人機大戰(zhàn)”為主題進行小組交流和討論，并通過網(wǎng)絡(luò)查找相關(guān)信息和觀點，闡述“能不能讓計算機完全代替人來處理信息？”。通過討論，了解人工智能的實際應(yīng)用價值，客觀認(rèn)識人工智能技術(shù)對社會的影響，培養(yǎng)正確的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用觀，讓學(xué)生在智能處理工具的使用過程中感受其趣味性和喜悅。學(xué)生討論后發(fā)言并總結(jié)。
播放無人駕駛相關(guān)視頻，感受汽車技術(shù)中的人工智能。
四、拓展體驗
（1）利用“金山快譯”軟件和手機端的“谷歌翻譯”，翻譯文章和通過“谷歌翻譯”實現(xiàn)即時翻譯的效果；
（2）學(xué)生獲取有關(guān)“虛擬現(xiàn)實”的概念及應(yīng)用，教師通過播放有關(guān)“虛擬現(xiàn)實”的視頻，讓學(xué)生更近距離的了解“虛擬現(xiàn)實”在“現(xiàn)實”中的應(yīng)用。
1、虛擬現(xiàn)實技術(shù)是一種可以創(chuàng)建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統(tǒng)它利用計算機生成一種模擬環(huán)境是一種多源信息融合的交互式的三維動態(tài)視景和實體行為的系統(tǒng)仿真使用戶沉浸到該環(huán)境中。
2、虛擬現(xiàn)實技術(shù)在醫(yī)學(xué)、軍事航天（模擬駕駛、訓(xùn)練）、室內(nèi)設(shè)計（演示）、影視、生物工程
等方面有著廣泛的運用。
五、學(xué)生活動
學(xué)生完成本節(jié)課內(nèi)容有關(guān)的練習(xí)題；
六、課堂小結(jié)
人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術(shù)，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。
人工智能的主要研究領(lǐng)域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數(shù)據(jù)庫、智能機器人、博弈、自動程序設(shè)計、自動定理證明、智能等。
關(guān)鍵詞：人工智能；數(shù)據(jù)挖掘；發(fā)展前景
當(dāng)今社會已經(jīng)進入了人工智能時代，人工智能的應(yīng)用，大大改善了我們的生活。大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，不論是從數(shù)據(jù)的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應(yīng)用起到了基礎(chǔ)和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學(xué)科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學(xué)科，即利用現(xiàn)階段科學(xué)的研究方法和技術(shù)，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統(tǒng)，從而實現(xiàn)利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術(shù)語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發(fā)，人工智能這個話題也取得了飛速的發(fā)展。人工智能是一門極具挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學(xué)和哲學(xué)理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學(xué)知識，以及其他領(lǐng)域的知識，如機器學(xué)習(xí)、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標(biāo)是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復(fù)雜工作的機器。1.3人工智能的研發(fā)歷程。早期研究領(lǐng)域：人工智能專家系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，現(xiàn)在涉及以下研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘，智能決策系統(tǒng)，知識工程，分布式人工智能等。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛的發(fā)展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統(tǒng)。所謂專家系統(tǒng)就是控制計算的智能化程序系統(tǒng)，通過研發(fā)人員總結(jié)歸納了專業(yè)學(xué)科知識和日常經(jīng)驗，能夠知道計算機完成某個領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)性活動或者解決某些專業(yè)級別的問題。人工智能技術(shù)可以合理利用已知的經(jīng)驗體系在復(fù)雜環(huán)境中，解決和處理復(fù)雜問題。（2）機器系統(tǒng)。機器系統(tǒng)簡單說就是機器人通過人造神經(jīng)系統(tǒng)，借助于網(wǎng)絡(luò)或者存儲系統(tǒng)汲取系統(tǒng)的知識進行開發(fā)研究。（3）感知仿生。感知仿生系統(tǒng)通過模擬人類的感官，感知生物學(xué)特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環(huán)境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應(yīng)環(huán)境，做出判斷。（4）數(shù)據(jù)重組和發(fā)掘。是指通過人工智能系統(tǒng)，結(jié)合當(dāng)前先進的理念，對大數(shù)據(jù)的總結(jié)歸納，識別存儲，調(diào)取等應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統(tǒng)利用系統(tǒng)有效的規(guī)避和克服系統(tǒng)資源在某段時間內(nèi)的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉(zhuǎn)換，并行處理，開放啟發(fā)方式，冗余且容錯糾錯的能力。
2數(shù)據(jù)挖掘
2.1數(shù)據(jù)挖掘的定義。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining,DM)是揭示數(shù)據(jù)中存在的模式和數(shù)據(jù)關(guān)系的學(xué)科，強調(diào)處理大型可觀察數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的發(fā)展。這里包括數(shù)據(jù)挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復(fù)雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中挖掘出未知和有價值的模式或規(guī)則，后者是知識的比較，選擇和總結(jié)出來的原則和規(guī)則，形成一個智能系統(tǒng)。2.2數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信、零售、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面。看似廣泛，實際應(yīng)用還遠(yuǎn)沒有普及。而據(jù)Gartner的報告也指出，數(shù)據(jù)挖掘會成為未來10年內(nèi)重要的技術(shù)之一。而數(shù)據(jù)挖掘，也已經(jīng)開始成為一門獨立的專業(yè)學(xué)科。2.3數(shù)據(jù)挖掘的研究發(fā)展。具體發(fā)展趨勢和應(yīng)用方向主要有：性能方面：數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計的數(shù)據(jù)量會更大，處理的效率會更高，結(jié)果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預(yù)測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現(xiàn)自動化的實現(xiàn)算法，選擇和自動調(diào)諧參數(shù)。應(yīng)用：數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用除了應(yīng)用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發(fā)現(xiàn)方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業(yè)工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統(tǒng)來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導(dǎo)下，按照國內(nèi)形態(tài)發(fā)展，至少需要20年的時間，才能改進數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展。
3數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)的聯(lián)系
數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谌斯ぶ悄苤歇毩⑾到y(tǒng)。它于人工智能的存在關(guān)系屬于，并存聯(lián)系，且獨立運行，互不從屬。此設(shè)計體系一方面可以有效促進人工智能提升學(xué)習(xí)能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統(tǒng)計，OLSP，以及決策支持系統(tǒng)模塊等起到推動作用。在收挖掘應(yīng)用領(lǐng)域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數(shù)據(jù)庫，知識庫，不同領(lǐng)域不同學(xué)科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數(shù)據(jù)本身的分類，辨識，關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數(shù)據(jù)挖掘，更加便于科研團體或者領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的使用和分析。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域的一部分。首先，高智能是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的最終目標(biāo)，正是由于這個目標(biāo)，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘有很多關(guān)聯(lián)。其次，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是各種技術(shù)的整合。數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是許多學(xué)科的跨學(xué)科學(xué)科。最后，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)逐漸發(fā)展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。
4人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展前景
在當(dāng)前環(huán)境下，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下發(fā)展前景:(1)在大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。將人工智能的技術(shù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)中將會使網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網(wǎng)絡(luò)運行效率、增加網(wǎng)絡(luò)安全性等。(2)智能化服務(wù)的研究。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘都很注重對智能化服務(wù)的研究,例如很多智能機器人便應(yīng)運而生，它們已經(jīng)能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務(wù)。高度的智能化是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能研究最終追求的目標(biāo),也是二者最終合而為一的標(biāo)志。(3)使知識產(chǎn)生經(jīng)濟化。在現(xiàn)階段的知識經(jīng)濟時代，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘勢必受到經(jīng)濟的影響，這決定了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒕哂薪?jīng)濟特征。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為無形資產(chǎn)可以直接帶來經(jīng)濟效益，通過交流，教育，生產(chǎn)和創(chuàng)新的無形資產(chǎn)將成為知識經(jīng)濟時代的主要資本。可以預(yù)期未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將更加經(jīng)濟實用。(4)交叉學(xué)科的技術(shù)融合。各行各業(yè)的理論和方法都已經(jīng)開始融入了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘之中。未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將是一個融合眾多領(lǐng)的復(fù)合學(xué)科。當(dāng)今，我們已經(jīng)在逐漸使用人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 單位:漢江師范學(xué)院
參考文獻：
[1]萬璞,王麗莎.數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)研究[J].無線互聯(lián)科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.試論如何利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推動人工智能繼續(xù)發(fā)展[J/OL].科技創(chuàng)新報,2017,14(01).
[3]秦益文.微博數(shù)據(jù)挖掘中人工智能推理引擎的應(yīng)用[J].中小企業(yè)管理與科技(中旬刊),2017(02).
[4]蒲東齊.數(shù)據(jù)挖掘在人工智能上的應(yīng)用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).
[5]李丹丹.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其發(fā)展趨勢[J].電腦應(yīng)用技術(shù),2007（02）:38－40．
國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈解構(gòu)
基礎(chǔ)技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工智能應(yīng)用構(gòu)成了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的三個核心環(huán)節(jié)，我們將主要從這三個方面對國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)進行梳理，并對其中的人工智能應(yīng)用進行重點解構(gòu)。
人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)主要依賴于大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)，經(jīng)過近幾年的發(fā)展，國內(nèi)大數(shù)據(jù)管理和云計算技術(shù)已從一個嶄新的領(lǐng)域逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀?wù)的基礎(chǔ)平臺。而依據(jù)服務(wù)性質(zhì)的不同，這些平臺主要集中于三個服務(wù)層面，即基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）。基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺為人工智能技術(shù)的實現(xiàn)和人工智能應(yīng)用的落地提供基礎(chǔ)的后臺保障，也是一切人工智能技術(shù)和應(yīng)用實現(xiàn)的前提。
對于許多中小型企業(yè)來說，SaaS 是采用先進技術(shù)的最好途徑，它消除了企業(yè)購買、構(gòu)建和維護基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的需要；而 IaaS通過三種不同形態(tài)服務(wù)的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地開發(fā)應(yīng)用程序和服務(wù)，縮短開發(fā)和測試周期；作為 SaaS 和 IaaS 中間服務(wù)的 PaaS 則為二者的實現(xiàn)提供了云環(huán)境中的應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。
人工智能技術(shù)平臺
與基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺不同，人工智能技術(shù)平臺主要專注于機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互三項與人工智能應(yīng)用密切相關(guān)的技術(shù)，所涉及的領(lǐng)域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、智能控制、機器人學(xué)習(xí)、語言和圖像理解和遺傳編程等。
機器學(xué)習(xí)：通俗的說就是讓機器自己去學(xué)習(xí)，然后通過學(xué)習(xí)到的知識來指導(dǎo)進一步的判斷。我們用大量的標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)來讓計算機進行運算并設(shè)計懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機器就學(xué)會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學(xué)到的分類規(guī)則可以進行預(yù)測等活動，具體應(yīng)用覆蓋了從通用人工智能應(yīng)用到專用人工智能應(yīng)用的大多數(shù)領(lǐng)域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關(guān)的特征來實現(xiàn)一定的目標(biāo)。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應(yīng)用。
人機交互：人機交互是一門研究系統(tǒng)與用戶之間交互關(guān)系的學(xué)問。系統(tǒng)可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統(tǒng)和軟件。在應(yīng)用層面，它既包括人與系統(tǒng)的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。
而在國內(nèi)，人工智能技術(shù)平臺在應(yīng)用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域，其中的代表企業(yè)包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。
人工智能應(yīng)用
人工智能應(yīng)用涉及到專用應(yīng)用和通用應(yīng)用兩個方面，這也是機器學(xué)習(xí)、模式識別和人機交互這三項人工智能技術(shù)的落地實現(xiàn)形式。其中，專用領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用的大多數(shù)應(yīng)用，包括各領(lǐng)域的人臉和語音識別以及服務(wù)型機器人等方面；而通用型則側(cè)重于金融、醫(yī)療、智能家居等領(lǐng)域的通用解決方案，目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用正處于由專業(yè)應(yīng)用向通用應(yīng)用過度的發(fā)展階段。
（1）計算機視覺在國內(nèi)計算機視覺領(lǐng)域，動靜態(tài)圖像識別和人臉識別是主要研究方向
圖像識別：是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。識別過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。
人臉識別：是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。
目前，由于動態(tài)檢測與識別的技術(shù)門檻限制，靜態(tài)圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領(lǐng)先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數(shù)據(jù)整合的互聯(lián)網(wǎng)公司，也有三星中國技術(shù)研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統(tǒng)硬件與技術(shù)服務(wù)商；同時，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術(shù)公司也在各自專業(yè)技術(shù)和識別準(zhǔn)確率上取得了不錯的突破。
而在難度最大的動態(tài)視覺檢測領(lǐng)域，格靈深瞳、東方網(wǎng)力和 Video++ 等企業(yè)的著力點主要在企業(yè)和家庭安防，在一些常見的應(yīng)用場景也與人臉識別技術(shù)聯(lián)動使用。
（2）語音/語義識別
語音識別的關(guān)鍵基于大量樣本數(shù)據(jù)的識別處理，因此，國內(nèi)大多數(shù)語音識別技術(shù)商都在平臺化的方向上發(fā)力，希望通過不同平臺以及軟硬件方面的數(shù)據(jù)和技術(shù)積累不斷提高識別準(zhǔn)確率。
在通用識別率上，各企業(yè)的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在于對垂直領(lǐng)域的定制化開發(fā)。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術(shù)、數(shù)據(jù)積累占據(jù)在市場前列的位置，并且通過軟硬件服務(wù)的開發(fā)不斷進化著自身的服務(wù)能力；此外，在科大訊飛之后國內(nèi)第二家語音識別公有云的云知聲在各項通用語音服務(wù)技術(shù)的提供上也占據(jù)著不小的市場空間。值得注意的是，不少機器人和通用硬件制造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展，例如智臻智能推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務(wù)、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務(wù)。
（3）智能機器人
由于工業(yè)發(fā)展和智能化生活的需要，目前國內(nèi)智能機器人行業(yè)的研發(fā)主要集中于家庭機器人、工業(yè)企業(yè)服務(wù)和智能助手三個方面其中，工業(yè)及企業(yè)服務(wù)類的機器人研發(fā)企業(yè)依托政策背景和市場需要處于較為發(fā)達的發(fā)展階段，代表性企業(yè)包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫(yī)療領(lǐng)域的博實股份，以及大疆、優(yōu)愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業(yè)生產(chǎn)和企業(yè)服務(wù)的智能機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業(yè)占據(jù)著絕大多數(shù)比例，涉及到的國內(nèi)企業(yè)近 300 家。
（4）智能家居
與家庭機器人不同，智能家居和物聯(lián)企業(yè)的主要著力點在于智能設(shè)備和智能中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)依托自身渠道、技術(shù)和配套產(chǎn)品優(yōu)勢建立起了實體化智能家居產(chǎn)品生態(tài). 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的公司則通過各自平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)和終端資源提供不同的軟硬件服務(wù)。
值得關(guān)注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯(lián)、風(fēng)向標(biāo)科技、歐瑞博、物聯(lián)傳感和華為等技術(shù)解決方案商在通用硬件和技術(shù)、系統(tǒng)級解決方案上已成為諸多智能家居和物聯(lián)企業(yè)的合作伙伴。綜合來看，智能家居和物聯(lián)企業(yè)由于市場分類、技術(shù)種類和數(shù)據(jù)積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業(yè)之間的合作融合度較強。
（5）智能醫(yī)療
目前國內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。由于起步較晚和技術(shù)門檻的限制，目前國內(nèi)醫(yī)用機器人的研發(fā)水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業(yè)主要集中與手術(shù)機器人和康復(fù)機器人兩大領(lǐng)域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、和技創(chuàng)等企業(yè)為代表。
在醫(yī)療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫(yī)療機構(gòu)的合作，為腦科學(xué)、疾病防治與醫(yī)療信息數(shù)據(jù)等領(lǐng)域提供智能解決方案。而在生命科學(xué)領(lǐng)域，研究的著眼點在以基因和細(xì)胞檢測為代表的前沿研究領(lǐng)域。
綜合來看，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)技術(shù)鏈條已經(jīng)構(gòu)建成熟，人工智能技術(shù)和應(yīng)用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領(lǐng)域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關(guān)技術(shù)的突破和應(yīng)用場景升級兩個層面。
未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢
（1）機器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用將迎來下一輪爆發(fā)
根據(jù) Venture Scanner 的統(tǒng)計，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領(lǐng)域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業(yè)務(wù)依次是：機器學(xué)習(xí)（應(yīng)用類）、智能機器人、計算機視覺（研發(fā)類）、機器學(xué)習(xí)（研發(fā)類）和視頻內(nèi)容識別等。
自 2009 年以來，人工智能已經(jīng)吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智能領(lǐng)域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預(yù)計還會持續(xù)下去。而在 2015 年，全球人工智能領(lǐng)域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領(lǐng)域仍處于落后位置。
目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細(xì)分領(lǐng)域是計算機視覺（研發(fā)類）、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機器學(xué)習(xí)與場景應(yīng)用兩大方向。
（2）專用領(lǐng)域的智能化仍是發(fā)展核心
基于 GPU（圖形處理器）計算速度（每半年性能增加一倍）和基礎(chǔ)技術(shù)平臺的飛速發(fā)展，企業(yè)對于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領(lǐng)域技術(shù)和算法的復(fù)雜性，未來 20 年內(nèi)人工智能的應(yīng)用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領(lǐng)域。
通過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構(gòu)成和投資分類可以看出，優(yōu)勢企業(yè)的核心競爭力主要集中于特定領(lǐng)域的專用技術(shù)研發(fā)；其中，計算機視覺和語音識別領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用已處于國際一流水平，專業(yè)應(yīng)用機器人的研發(fā)也有望近 10 年內(nèi)迎來突破性發(fā)展。可以預(yù)見的是，在由專業(yè)領(lǐng)域向通用領(lǐng)域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向?qū)蔀槿斯ぶ悄芡ㄓ脩?yīng)用最大的兩個突破口。
（3）產(chǎn)業(yè)分工日漸明晰，企業(yè)合作大于競爭
隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟和差異化技術(shù)門檻的存在，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將逐漸分化為底層基礎(chǔ)構(gòu)建、通用場景應(yīng)用和專用應(yīng)用研發(fā)三個方向。
在底層基礎(chǔ)構(gòu)建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)和服務(wù)器優(yōu)勢為行業(yè)鏈條的各公司提供基礎(chǔ)資源支持的同時，也會將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為通用和專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的研究，從而形成自身生態(tài)內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)。
在通用場景應(yīng)用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業(yè)將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領(lǐng)域提供通用解決方案。而在專用應(yīng)用研發(fā)方面則集中了大部分硬件和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優(yōu)必選這類的差異化應(yīng)用提供商。
總的來說，由通用領(lǐng)域向?qū)I(yè)領(lǐng)域的進化離不開產(chǎn)業(yè)鏈條各核心環(huán)節(jié)企業(yè)的相互配合，專用領(lǐng)域的競爭盡管存在，但各分工層級間的協(xié)作互通已成為多數(shù)企業(yè)的共識。
（4）系統(tǒng)級開源將成為常態(tài)
任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領(lǐng)域交叉，任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。
需要明確的一點是，開源并不代表核心技術(shù)和算法的完全出讓，底層系統(tǒng)的開源將會讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)，這為行業(yè)層面新產(chǎn)品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規(guī)范化的共生平臺。于開放企業(yè)而言，這也確保了它們與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步。
（5）算法突破將拉開競爭差距
作為人工智能實現(xiàn)的核心，算法將成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關(guān)鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。
在未來競爭的重點機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優(yōu)圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業(yè)在圖像識別和計算機視覺領(lǐng)域取得了突破性進展和國際一線的技術(shù)水平。
但就目前國內(nèi)人工智能算法的總體發(fā)展而言，工程學(xué)算法雖已取得階段性突破，但基于認(rèn)知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領(lǐng)域。
總的來看，雖然基礎(chǔ)技術(shù)的成熟帶來了存儲容量和機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的提升，但由于現(xiàn)階段運算能力以及大規(guī)模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限，目前國內(nèi)人工智能的發(fā)展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。
雖然專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用仍是目前研發(fā)和投資的核心，但隨著技術(shù)、數(shù)據(jù)的積累演化以及超算平臺的應(yīng)用，由專用化領(lǐng)域的場景應(yīng)用向語音、視覺等領(lǐng)域的通用化解決方案應(yīng)該在未來 20 年內(nèi)成為發(fā)展的主流。
