時間：2023-08-23 16:59:54
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篇人工智能的教育，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。
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?；谌斯ぶ悄転榻逃畔⒒瘞淼臋C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?；诋斍坝耙晜髅街悄芑l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?？梢灶A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。
近兩年，“AlphaGo”連勝全世界的圍棋名將，被媒體廣泛報道。人工智能開始成為社會關注的熱點，引起人們的廣泛興趣，并令人深信不疑。
在剛剛結束的2017年高考，學霸君與準星云學兩家企業的“高考機器人”分別拿出了 134 分和 105 分的高考文科數學成績。在做題方面，機器可能已經超越了不少人類。正是這樣一件事，同樣引發了人們的深度討論與思考。
的確，隨著理論和技術的日益成熟，人工智能開始受到產業資本的熱捧，語音識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能互聯、專家系統、自動規劃等應用步伐加速。金融、電商零售、醫療健康、交通、個人助理等多個領域都可以看到人工智能的應用，人工智能已然開始取代工廠工人、客戶服務等重復性工作。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在學校管理、校園安全、課堂管理、智能助教、自動閱卷、自適應教學等方面發揮作用。
面向未來，我們不禁要問，人工智能是否能夠改變教育？人工智能在教育領域將釋放怎樣的潛力？本期策劃，我們邀請上海海事大學魏忠，探討人工智能視角下的未來教育，從人工智能的教育本體、對學科的影響、對教育技術的改變、對教育價值的重新定位幾個方面進行了系y思考與分析。江蘇師范大學智慧教育學院周寶、楊現民結合人工智能在教育中的典型應用，探討人工智能對學校管理及教學帶來的革命性影響。華東師范大學第二附屬中學劉黨生，從技術與教育的關系延伸到人工智能，并對非生物智能介入教育的未來趨勢進行了預測；重慶市江津區聚奎小學校劉春林、重慶市聚奎中學校張渝江從教育教學實際出發，介紹了人工智能軟件如何溫柔地改變教育。上海市位育中學陳凱從教育哲學的角度，探討了人工智能如何作用于思維、認知、學習，并進行了反思。
“這是最好的時代，這是最壞的時代；這是智慧的時代，這是愚蠢的時代。”人工智能時代的鐘聲已經敲響，我們還在工業時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到，未來來得如此之快，我們是否準備好做出改變？未來，我們需要什么樣的人才？我們需要什么樣的教育？我們不妨想象一下，未來10年、20年的教育將發生怎樣的改變？也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態系統。
【關鍵詞】計算機 人工智能技術 系統
人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計算機模擬人的學習、推理、思考、規劃等思維過程和智能行為的學科，用過對計算機實現智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計算機，使計算機實現更高層次的應用。隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景[1]。
一、人工智能技術概況
人工智能是通過研究人的智慧機理和思維過程，利用計算機體現和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內取得飛速的發展，已經成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進行信息分析處理時可以采取語音識別，實現人機對話，所以其應用范圍自其發展以來逐步向諸多領域擴展，如醫學、建筑學、地質學、機械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統、機器人、自然語言處理系統、博弈等。人工智能具有理解經驗并從中學習、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環境做出反應、在解決問題時使用推理進行有效的推導、能處理復雜的情況、應用知識控制環境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統，知識在人工智能中占據重要的地位，計算機的智能只有通過對知識的發現、儲存、學習、推理和決策才能展現出來。人工智能主要有以下優勢：首先，由于知識儲存與計算機系統中，為人們知識傳播和復制帶來了極大的便利，計算機網絡技術的發展，使知識的傳播和復制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務處理的質量和速度上，人工智能展現的能力驚人的能力，遠非人類所能及[2]。
二、人工智能技術在計算機網絡教育中的應用
（一）智能決策支持系統
智能決策支持系統（IntelligentDecision Support System）是由決策支持系統與人工智能結合的產物，在網絡教育領域的應用展現出廣闊的發展前景。智能決策支持系統在數字圖書館中的應用，則使得決策目標和進行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進行選擇、優化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準確、有效[3]。
（二）智能教學專家系統
智能教學專家系統ITES（Intelligent Teaching Expert System）是傳統CAI系統轉向的主要方向，是一種開放式交互教學系統，通過智能教學專家系統利用計算機對專家教授教學思維的模擬，從而為教學提供一個良好的智能環境。一方面，學生可以通過智能專家系統獲取知識，另一方面，智能教學專家系統能根據學生的具體實際情況（包括知識儲備、能力、學習方式等）進行知識傳授，從而使教學效果大大提升。在智能教學專家系統中，智能計算機輔助教學占據重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習，并在教學內容理解的基礎上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言；其次，能根據學生的自身實際情況，對學生的學習內容和教學進度進行合理調整，并對教學內容具有解釋咨詢的能力；再次，能對學生的錯誤進行判斷，評價學生學習行為，并幫助學生糾正錯誤，同時使自身教學策略得到完善。
（三）智能導學系統
智能導學系統（Intelligent Induct-learning System）是現代繼續安吉網絡教育系統的重要組成部分，是實現計算機網絡教育項目的保障。通過智能導學系統，能為學生提供一個良好的學習環境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學習者獲得學習的全方位服務，進而達到學習的成功。智能Agent技術的智能導學系統，可根據學生的具體情況制定符合學生實際的導學策略，并為學生提供個性化、針對性的服務。在這種導學策略下，系統不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規劃、調整學習內容和進度，同時能針對信息反饋內容及時修正導學策略，使導學策略更加合理科學[4]。除了上述3各種系統在計算教學中的應用，還有智能仿真技術（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件網絡IHN（Intelligent Hardware Network）、智能網絡組卷系統INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息檢索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系統在計算機網絡教學中應用，這些人工智能在計算機網絡教學中的應用，共同推進了計算機網絡教學的發展。
三、結語
計算機網絡教育中加強對人工智能技術的引入，使我國現代計算機網絡教育呈現蓬勃發展的態勢，通過多種智能系統的應用，使計算機網絡教育的學習環境得到極大的改善，計算機網絡教育的時空制約進一步突破，大大延伸了計算機網絡教育的服務領域。隨著人工智能技術在計算機網絡教育中應用的深入研究和發展，未來計算機網絡教育的個性化將會更加突出，遠程教育也將實現更好的發展。
參考文獻：
[1]潘瑞玲，余輪.具有Agent功能的遠程教育系統的設計[J]. 福州大學學報（自然科學版）. 2012（03）：105-106.
[2]何丕廉，蘇成君，郝禎亮.網上虛擬教室中筆記系統的設計與實現[J]. 計算機工程與應用. 2011（18）：239-241.
[關鍵詞]人工智能；中學輔助教育；教育資源
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197
1 中學教育現狀
教育乃立國之本，而中學教育乃是重中之重。一方面，中學生處于青春的成長期，各項綜合素質逐漸完善中，中學教育意義和責任重大；另一方面，中學教育仍然是應試教育為主，仍然需要面對千軍萬馬過獨木橋的“中考”“高考”，中學教育很大程度左右了學生的未來。
目前的中學教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學校教育，和社會教育資源――私人家教、補習班等，有如下兩個特點。
1.1 學生得到的公共教育資源不足
學校班級結構的構成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數學校中，無論是班主任教師，還是科任教師，均會承擔其他班級的教學任務?？梢钥闯?，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線壓力，教師往往會將有限的精力分散關注在所有的學生上，每個學生得到的公共教育資源并不多。
1.2 學生獲取的社會教育資源不公
學生若在學校無法獲取更多的教育資源，將不得不轉向社會教育資源去求助。據統計，學生參與社會教育資源的成本在200元/小時，學習費用成本過高，進一步造成普通學生的社會教育資源也無法獲取。
本文要探討的，正是通過人工智能這一現代信息化技術，構建智能輔助學習系統，使中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
2 智能輔助學習
2.1 人工智能簡介
人工智能（Artificial Intelligence）是計算機科學的一個分支，是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科，能夠對人的意識、思維等信息過程進行模擬。隨著計算機科學技術的發展，特別是近年來大數據技術的成功應用，人工智能在越來越多的行業展現出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機器人“阿爾法”、微軟助理機器人“小娜”等為代表的虛擬智能機器人，能像人那樣思考，也具備超過常人的智能。
在國內，人工智能在教育領域的理論研究和教學實踐表現得越來越活躍，盡管人工智能并不是為教育專門研發的，但是人工智能的不斷發展，使得其在教育中的應用也越來越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術領域的理想和目標。
2.2 智能輔助學習系統
智能輔助學習系統，其表現形式是能夠為每個學生，配備一個虛擬教師。學生能夠通過電子設備（如手機、計算機），與虛擬教師進行交流對話，咨詢虛擬教師各學科的問題，并得到有效的學習輔助。
該智能輔助學習系統，具備以下幾個特征。
2.2.1 虛擬教師跨學科能力
與傳統的教師專一某一學科不同，虛擬教師并沒有學科邊界劃分。只要學習系統研發出某一學科的學習算法，該虛擬教師就能夠獲取該門學科的能力。
2.2.2 虛擬教師深度自學習
虛擬教師的“智能”來源于三方面。一是學生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學教育開始的學科成績、綜合能力、愛好特長等，虛擬教師得到學生的人物畫像。二是虛擬教師對學生的自學習，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發展學生的畫像。三是虛擬教師對學校課堂內容的自學習，虛擬教師并不是獨立于學校教育存在的，而是作為學習教育資源的一個補充，虛擬教師能夠掌握課堂進展、作業部署、考試動態等信息。
2.2.3 接近自然語義的溝通
學生與虛擬教師之間，可以通過自然語義的語音和文字進行溝通，如 “今天數學作業第2題不會”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計算輔助手段為補充，如上傳某道數學題圖片，虛擬教師通過圖形識別匹配，給出該題的解題思路和講解。
2.3 優勢分析
智能輔助學習系統，有三大核心優勢。
一是“即學即問”，相比目前的學校教育和社會教育，學生在學習遇到困難時，只有有限的時間與教師交流，在智能輔助學習系統中學生將不受空間、時間限制，隨時隨地可以與虛擬教師互動，獲取充足的教育資源。
二是“定制教學”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學生是一對多的關系，教師不可能專為某個學生定制教學方案，在智能輔助學習系統虛擬教師與學生是一對一的關系，虛擬教師能夠更了解學生，根據學生的具體情況制訂最佳學習方案。
三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會教育資源費用昂貴，智能輔助學習系統一旦推廣，受眾學生可無限增加，邊際效應非常明顯。并且計算機系統設計特有的水平擴展能力，能夠隨著學生人數的增加而增加，支撐廣大的學生輔助學習。
2.4 前景預測
筆者比較看好人工智能在中學輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術發展，為中學教育帶來的價值外，當前國家政策和社會環境也非常有利。
第一，未來10年國家政府和教育部門會大幅增加在教育信息化產業上的投入，隨著《國家中長期教育改革和發展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發展規劃（2011―2020年）》等相關規劃相繼出臺，各級地方政府和教育部門都非常重視教育信息化產業的投入，人工智能+云計算是重中之重，人工智能技術的興起必將教育信息化推向一個新的高度。
第二，教育信息化逐漸成為風口，根據前瞻產業研究《中國在線教育市場前景與投資戰略規劃分析報告》統計，2015年在線教育市場規模大約為479億美元，而這一數字在2020年預計將增長到504億美元。這個持續迅猛增長的市場正在吸引越來越多的創意和資本，教育領域中的人工智能也很快會成為熱點，涉足其中的高科技公司也會越來越多。
3 結 論
本文通過智能輔助學習系統，探索了人工智能在中學輔助教育中的一個應用。雖然沒有介紹具體的技術實現、系統研發，但對現狀痛點、應用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學技術的持續發展、教育領域的融合開放，本文探索的這個應用將實現于市場，使廣大中學生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。
參考文獻：
[1]何維貴.利用現代化教學手段打造高效課堂[J].廣西教育（中等教育），2013（6）.
[2]王斐.人工智能在中學教育教學中的應用現狀分析[J].中國醫學教育技術，2013（4）.
隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野?！叭斯ぶ悄堋保ˋrtificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。
1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析
11我國農業發展背景
我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。
12開展農業知識培訓的必要性
反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。
2人工智能在教育中的應用與發展
近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。
21基于人工智能的計算機網絡課程
計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。
22基于人工智能的教師輔助系統
近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。
23基于人工智能的教育數據庫系統
隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行?，F如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。
3人工智能與農業知識培訓的結合
新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。
人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。
31人工智能應用于農業知識培訓的優勢
從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。
311個性化教育針對性強
相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。
312教育資源利用率高
我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。
4平臺開發的系統架構
基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。
41學生模型
學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。
另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。
42教師模型
教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。
教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。
在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。
另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。
43綜合數據庫模型
綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。
知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。
專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。
為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。
44人機交互接口
基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。
關鍵詞：人工智能；圖形編程；創新實踐
近年來，人工智能已成為一個高頻詞，各種與人工智能相關的智能家居、自動駕駛、智能語音、圖像識別等新技術，深刻影響著社會的方方面面，也逐步改變人們的工作及生活方式。許多國家已經開始積極嘗試，大力推進小學人工智能教學。2017年，國務院正式頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”；如今，計算思維培養又成為熱點。在這樣的一個時代背景下，學校和教師有責任和義務組織、引導學生去接觸、了解、學習、應用人工智能技術，以適應未來學習和工作環境的變化。人工智能涉及的學科內容較為廣泛復雜，小學生相對年齡較小，儲備的相關知識較少，學校應如何在小學階段有效開展人工智能教學，推進人工智能教學真正落地？筆者結合自己的教學實踐，從“巧”借活動、“巧”設場景、“巧”編程序、“巧”創項目等方面，積極探索小學人工智能教學的推進路徑。
一、“巧”設場景體驗人工智能
人工智能的知識結構具有較強的邏輯性和抽象性，與之前信息技術課上所教的內容相比，難度及復雜性更高。在日常人工智能教學中，教師應根據學生的心理特點以及不同教學要求，改變教學方式，把體驗搬進課堂，讓學生通過具體的體驗活動逐步理解人工智能的相關知識，把重難點從對概念、原理、技術的學習轉換到了解相關概念、技術實現的過程、體驗人工智能技術的應用上。豐富有趣的教育實踐活動可以讓學生在愉悅的教學情境中，從不同的思維角度、用不同的思維方式來認識和理解與生活密切聯系的一些人工智能概念，如機器學習、大數據、神經網絡等，體驗人工智能在實際生活中的應用。例如在《人臉識別》一課教學中，需要讓學生了解人臉識別技術的應用、影響、實現過程和原理，其中人臉識別的原理和過程較為復雜，如果教學中只進行簡單說教，無法有效達成教學目標。本課設計了一個“人臉大比對”體驗活動，活動分兩個部分，第一部分就是通過百度AI開放平臺里的人臉檢測與屬性分析功能，體驗人臉檢測中具體檢測哪些屬性；第二部分就是通過人臉對比功能，完成教師提供的三組人像照片的對比分析。在第一部分的實例體驗中，學生通過自己上傳照片進行檢測，主要是通過對人臉的面部、膚色、毛發、眼睛、嘴、鼻和輪廓等150個特征的精準定位來準確地識別和計算出一張人臉的特征和屬性信息，包括年齡、性別、顏值、情緒、是否戴眼鏡等。這樣的體驗讓學生非常感興趣，也能很好地理解特征提取的過程。第二部分的體驗是人臉對比，教師提供給學生三組照片，第一組是一對相似度很高的雙胞胎；第二組是同一個人戴口罩和不戴口罩的照片；第三組是同一個人的兩種表情。學生先自己觀察，記錄三組照片的結果，再上傳照片到百度AI體驗人臉對比過程，并查看對比結果。經過體驗，學生認識到在現有的技術下，人臉識別的準確度還是非常高的，對人臉識別的過程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”編程序理解人工智能
從當前人工智能技術應用的實際情況分析來看，主要應用領域為大數據及機器學習，這些功能的實現得益于算法的不斷完善?？梢?，算法學習是實現人工智能的關鍵，而對算法的學習又是計算機編程教學中的一大難點。推進小學編程教學將有利于幫助學生理解人工智能的相關知識。小學生相對抽象思維偏弱，采用圖形化的編程教學，更加有利于他們接受，有助于提高學習的積極性。通過編程教學引導學生學會分析問題、抽象與建模、設計算法、編寫程序腳本，在驗證過程中不斷改進和完善，并最終實現問題的解決，能有效培養學生的計算思維，并過渡到對人工智能所需要的其他知識的學習上。例如在五年級的《創編游戲》教學中，情境任務是設計制作一個貓捉老鼠的小游戲，目標是讓學生認識“碰到顏色”“如果……那么……”等指令，能夠用它們的組合來編寫判斷角色是否碰到邊緣和老鼠的腳本。人工智能的概念主要體現在“碰到顏色”和“如果……那么……”語句的應用上，“碰到顏色”是偵測識別，“如果……那么……”則是邏輯判斷的處理。在教學中，首先通過問題引導學生思考完成游戲需要考慮哪幾個要素，從問題和答案中幫助學生提煉出“舞臺”“角色”“動作”三個要素，進而幫助學生厘清實現游戲功能的基本思路。在程序編寫中，讓學生具體體驗偵測模塊的編寫與判斷語句的應用。簡單的編程實踐，能讓學生逐步了解人工智能的基本概念及其實現流程。
三、“巧”創項目實現人工智能
知識的學習必須與學生的生活實際結合起來，如果學生在掌握人工智能知識和技能后能將所學知識應用于實踐，解決生活中的實際問題，那么這樣的學習就是真實有效的。學生通過設計創作具體作品，可以大大增強分析和處理問題、解決實際問題的意識和能力，培養邏輯思維和動手實踐能力，這也是人工智能教育的方向和目的。根據學生的實際生活經驗，教師將人工智能的具體應用案例巧妙引入課程中，引導他們科學地確定項目內容；通過對項目的梳理分析，建立邏輯關系和模型；用編程語言描述邏輯關系；采用硬件設備實現人工智能的具體功能，這種基于真實任務的學習活動，能有效促進學生的理解。例如四年級實踐小組的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶為課題進行探究，先讓學生對現有垃圾桶的優劣勢進行分析，思考怎樣改造垃圾桶才能真正實現智能化。通過教師的引領和自身觀察，學生很快認識到智能垃圾桶應該具有的功能：一是能檢測什么時候有人投放垃圾；二是垃圾桶蓋能自動開啟和關閉。確定了目標之后，就是思考達成上述目標需要哪些條件。學生根據已有知識，確定可以用超聲波檢測是否需要打開垃圾桶蓋子，打開和關閉動作可以通過舵機和連桿來實現。通過探究后，學生根據設計的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下來就是通過編寫程序和不斷調試驗證來實現預期的功能。作品完成后，學生可以根據實際情況進行功能的增加與修改，如增加桶內垃圾超過一定高度時能自動提醒的裝置等，讓智能垃圾桶更加智能。本次作品的創作過程，不僅鍛煉了學生分析實際問題、解決實際問題的能力，又鍛煉了他們的編程思維和計算思維，更重要的是體驗了自己創作人工智能作品的樂趣和成就感。在人工智能應用日益普及的今天，人工智能課程進入小學課堂是大勢所趨。在小學階段開展人工智能課程教學，主要是為了讓學生掌握人工智能知識，體驗和運用人工智能技術，培養學生的信息技術核心素養、創新意識、實踐應用能力，為學生適應未來社會打下扎實的基礎。但人工智能教學具有其特殊性，如何有效推進人工智能教學，還面臨著許多需要解決的問題。學校和教師應盡最大努力創設更好的人工智能教學環境，探索更有效的教學策略，促進學生對人工智能相關知識的學習。
參考文獻
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關鍵詞：貿易經濟人才培養大數據與人工智能挑戰
中圖分類號：G71文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2020）06（a）-0028-02
21世紀是一個智能化時代，人工智能與智能系統的不斷發展，成為當今世界各國發展的重中之重。2015年來，人工智能快速覆蓋了我國的各行各業，這些新型行業的出現，一方面給傳統產業、行業和企業帶來挑戰，使得傳統行業開始萎縮，對人才的需求開始下降，而新產業、行業和企業的出現并得到快速發展，因此對人才的需求量逐年增加。這一變革，給高校人才培養帶來了巨大的挑戰和機遇。
1人工智能背景下的貿易經濟專業發展現狀分析
1.1貿易經濟專業辦學與人工智能的聯系很弱
從貿易經濟專業的辦學水平和內容來看，均處于傳統階段，對行業在人工智能方向上的變遷沒有系統的認識和認知性教育，貿易經濟專業的改革勢在必行。
以重慶工商大學為例，貿易經濟專業的辦學與人工智能的結合非常微弱，甚至可以說基本沒有考慮到人工智能與專業辦學的結合。最近三年，重慶工商大學的貿易經濟專業開始探索大數據與專業辦學的結合，苦于師資和其他辦學資源的限制，目前仍處于討論階段。
1.2貿易經濟專業的人才培養仍停留在傳統模式上
從開設貿易經濟專業的高校來看，人才培養模式均未與人工智能、大數據進行緊密結合，這一現狀對專業建設與快速發展的行業之間對現代人才需求之間存在著較大的差距，貿易經濟專業需要加快改革的力度。
1.3貿易經濟專業的課程體系仍未與人工智能結合起來
從課程體系來看，貿易經濟專業的專業類課程設置中不同學校有些差異，標志著各校的專業建設和人才培養有所不同，但是大部分課程設置都是傳統類課程，如西方經濟學、政治經濟學、會計學、貿易經濟學、零售學、消費經濟學、商品學、市場營銷、商務談判、國際貿易、產業經濟學。與人工智能、大數據、數據分析的課程很少出現，傳統課程也未與人工智能進行交叉，或者以多種方式將人工智能、大數據及數據分析嵌入各門課程中。
2人工智能背景下貿易經濟專業發展的機遇
人工智能與大數據的發展勢不可擋，產業體系初具規模，支撐能力日益增強。為貿易經濟專業的未來發展帶來了不可多得的機遇。
2.1人工智能給貿易經濟專業帶來了新的發展方向
無論從流通2025還是從流通4.0來看，人工智能與流通、貿易行業的深度結合形成的新行業，成為未來發展的新趨勢，這些行業的快速發展，對人才的需求，為貿易經濟專業明確了未來的辦學方向。
2.2人工智能給貿易經濟專業的課程體系改革帶來了新方向
開設貿易經濟專業的各高校均有自己的一些課程建設的特征和特色，在科學研究方面，多學科之間互相支持也具備了前提條件，這一先天優勢，給貿易經濟專業進行的課程體系的重構，提供了優越的前提條件。人工智能背景為貿易經濟專業的課程體系重構和改革提供了新的方向，貿易經濟專業可以在專業課程體系設計上，加大大數據與人工智能與貿易經濟課程的結合力度。
2.3人工智能給貿易經濟專業學生就業帶了新機遇
傳統時代貿易經濟專業主要為商貿流通類企業培養高端商貿人才，或者為政府部門、科研單位培養管理和科研型人才。人工智能與各行業的結合，孕育出了一些新的崗位，這些崗位需要高端人才，這些人才不止懂貿易、物流、商務的專業知識，更要懂數據、大數據，尤其是能夠進行數據處理和分析，并等運用大數據進行管理。同時智能貿易、智能零售、智慧商業、智慧物流等行業對新型人才的需求非常緊迫。
因此，貿易經濟專業的辦學需要進行深入的市場調研，全面深入掌握行業發展和人才需求的實際情況，重構人才培養的體系和思路，重新設計專業課程，這是提升人才質量的關鍵。
3人工智能背景下貿易經濟專業發展的挑戰
人工智能+商貿流通的快速發展，以及人工智能在高等教育中的廣泛應用，給高校貿易經濟專業的辦學和未來發展帶來了很大的挑戰，一方面傳統行業的升級換代需要新型人才；另一方面當前高校貿易經濟專業的現有資源的落后制約了教育改革。與此同時，智能化不斷進入課程，對教師的替代力度在不斷提高，這些變化，給高校的專業建設和專業發展帶來了巨大的挑戰。
4人工智能背景下貿易經濟專業發展的路徑
4.1建立適應人工智能+背景下的貿易經濟專業人才培養理念
人才培養的創新首先是理念的創新與形成，貿易經濟專業在人工智能時代的未來發展之路，是從人才培養創新出發，所以首當其沖的是人工智能+的培養理念的形成，根據區域商貿流通業發展與社會對貿易經濟人才培養提出的新需求和高等教育與人工智能的融合發展的新趨勢，在持續深入開展貿易經濟專業人才培養模式的社會調研的同時，深入進行理論研究和實踐探索的基礎上，形成適合本校獨特的人工智能背景下的貿易經濟專業獨特的培養模式。即“大德育理念”“大商科理念”“學科交叉融合發展理念”。
4.2構建人工智能+的人才培養方式與手段
貿易經濟專業的教師和學生面對的是一個瞬息萬變的時代，因此，教師要不斷地跟進行業發展，成為理論的“創新者”，同時還要增加著名企業的管理者和實踐者成為教學團隊成員，來促進貿易經濟專業教學與時俱進，促進科研、教學與社會服務一體化，形成風格獨特的教學內容體系和教學方法，啟發學生多思考，培養學生的創新能力和決策能力。
4.3加強適應人工智能+貿易經濟專業教學的新型教師團隊
教師是教學的最根本資源，是確保教學質量提升的根本性條件，也是推動教學改革的主要力量，貿易經濟專業的一切改革均是基于教師的改革。首先，要加強教師在人工智能方面的學習和提升。其次，我國高等院校的貿易經濟專業教師還要探索信息技術、人工智能如何支持教師決策、教師教育教學、改進教學手段等，推動新技術與教師專業發展有機融合，實行線上線下結合的混合教學。最后，貿易經濟專業教師要充分認識到人工智能技術的廣泛應用，不斷可以促使和推進教師的研究能力，形成新型的教師團隊。
4.4提升學生的在智慧產業中的就業能力
關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域
自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望?？v觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。
1.人工智能和大數據與“工業革命”
2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規?；S生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物?！彪m為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數據與金融的未來
“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數據與“專家系統”
電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和?？漆t生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數據與教育變革
面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。
5.人工智能和大數據應用的共性需求
人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四?！?，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。
6.人工智能和大數據的展望
大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
關鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數據
1引言
隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。
2人工智能與音樂
人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節拍，有效評價教學效果，激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情，發揮教師在課堂教學中的主導作用。
2.1樂器的智能化
樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。
2.2智能化樂曲創作
智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數據”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數據進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。
3AI賦能音樂課堂
在AI賦能的音樂教育環境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”，在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。
3.1大數據學習
大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。
3.2個性化學習
人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。
3.3教學評價智能化
運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統，來實現音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創作意境，激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據，對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如，以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格，說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。
4結語
人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。
參考文獻
[1]鄒孟雨.人工智能及其在音樂教育中的應用.北方音樂,2018(15):254-255
[2]郭文進.“互聯網+教育”運行模式探究.決策與信息（下旬刊）,2015(9):63
[3]段曉軍.電腦音樂系統與中小學音樂教學實踐.中國音樂教育,2006(6):26-28
[4]王迪.淺析娛樂教育中元學習能力的培養.河北廣播電視大學學報,2007(1):79-80
人工智能的時代已經來臨，并將成為互聯網下半場的主流。正在回歸理性的資本，對待互聯網的下半場又將有怎樣的投資邏輯？
互聯網上半場互連的機會已經過去，下半場就是人工智能了。
人工智能時代應運而生的過程，跟大數據的發展差不多，都是從信息獲取到識別，到信息處理分析和反饋，再到最后的經驗存儲、格式化，以及循環的生態凈化。畢竟，大數據、運算能力和產業應用都是人工智能發展的重要因素。當下人們關心的是，重大的產業機構是否會伴隨著人工智能的發展同時到來？是否會同時產生聚集效應？這也是投資很重要的背后邏輯。
中國的人工智能時代，實際上就是互聯網和大數據時代的產業衍生。這是因為互聯網前期的高速發展，從平面互聯網到一維、二維，再到后面快速智能互聯網的發展，整個進程都是循序漸進的。而中國人工智能時代的基礎設施和基礎條件，其實也是逐漸在成熟的。云計算、智能終端、大數據、寬帶、傳感器等產業鏈逐漸成熟，也推動著人工智能的快速爆發。
滴滴出行創始人程維曾在一次演講中表示，互聯網上半場互連的機會已經過去了，下半場就是人工智能。而分享經濟，是未來20年整個互聯網時代最大的發展趨勢。新美大CEO王興也曾在一次工作會議中提出，未來大的互聯網企業，其實重點在運營。過去是做用戶、做流量，接下來的重點就是做運營。把這個點做到極致，真正使互聯網企業效率提高、成本降低、用戶體驗提升。而這三個部分要做好，其實跟人工智能有著重大的關聯?；ヂ摼W上半場連接人人的風口已經基本結束，互聯網下半場運營提升和人機連接的風口正在開始。
中國人工智能應用的產業發展也是逐漸在深化，人工智能的類型大致分為3種。第一是數據挖掘和優化以助于精準營銷部分的應用；第二是軟件、硬件控制，推動工業4.0發展；第三是人機互動，包括智能客服、服務機器人等方面的發展。相對而言，這些是目前正在快速發展的。而未來更多應用的機會將出現在在線醫療、在線教育、車聯網、無人機、工業4.0等方面。
互聯網的下半場屬于人工智能，這已經是大家的共識。但是，資本對互聯網下半場的投資邏輯又是怎樣的呢？
以啟賦資本為例。即使目前在機器人、無人機方面布局不多，但啟賦資本在在線醫療、在線教育、互聯網酒店、酒店智能化應用和工業4.0等方面都有了充分的布局。與此同時，為了獲取巨大的用戶基礎，啟賦資本還投資了大量的產業互聯網平臺型公司。而在人工智能方面，一些能夠早期布局的機會，也是比較珍貴的。
而在這一系列的投資布局中，啟賦資本其實依循著一套投資邏輯，即秉承對互聯網上半場已經結束的基本判斷，更加關注互聯網的下半場。根據這樣一個基本的邏輯，盡量去繞開BAT、關注垂直重運營、結合人工智能、推進O2O產業升級以及供給側的共享經濟優化等。當然，更多的也會結合自身在B2B領域的投資優勢進行布局，例如工業鏈金融、企業級服務等方面的投資。
其實，在投資過程中，共享經濟、消費升級都是會考慮到的。而在人工智能方面，考慮的重點應當是核心技術。首先是關鍵技術類的項目，那些持續研發的、有產業化思維的前沿項目會更受資本的歡迎。
然后是應用技術類項目，也就是B2B的項目。面對這類項目，資本會仔細甄別。對于那些服務于中小企業的項目，團隊、用戶拓展、產業運營等要素會備受關注；而對于那些服務于大企業的項目，效益提升空間和開拓能力就會成為重點。
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題?！斑@不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩?！彼赋觯凹词故倾y行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免?！?/p>
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單?！澳壳耙粋€人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便?！?/p>
1、《規劃》指出，實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學軟件、游戲的開發和推廣。
2、支持開展人工智能競賽，鼓勵進行形式多樣的人工智能科普創作。鼓勵科學家參與人工智能科普。
3、在鄭州，人工智能在很多學校已經生根發芽，并取得了不錯的成績。
4、7月27日上午，2017第四屆中美（國際）機器人挑戰賽（2017 4th China Robotics Challenge，簡稱CRC）在鄭州國際會展中心開幕。
5、本次比賽由鄭州市教育局等單位主辦，鄭州市第二中學等承辦，比賽7月29日結束。
6、本屆機器人挑戰賽，共有來自國內外的80支隊伍參賽。
7、其中，中國共66支隊伍，來自于全國各個名校；國際上共14支隊伍，來自美國、巴西、澳大利亞等國，為歷屆FRC（FIRST Robotics Competition）總冠軍、區域冠軍戰隊。
8、開幕式上，鄭州市教育局局長李陶然充分肯定了此項賽事的意義，他表示，在世界范圍內人們關注FRC項目，積極參與FRC項目，其深遠意義不在于賽事本身，而在于通過這樣一個平臺的體驗和歷練，讓同學們的視野更開闊，思維更活躍，學識更綜合，更具有創新實踐能力，更具有創造性。
9、據了解，第四屆中美（國際）機器人挑戰賽比賽的主題為2017FRC賽季主題，即FIRST蒸汽工坊，將邀請兩個探險俱樂部成員在一個依靠蒸汽動力的時代，啟動飛船完成終極競賽之旅
10、在本屆中美國際青少年機器人挑戰賽中，鄭州舊中和鄭州二中的隊伍順利挺進決賽，并在國際聯盟賽中，將冠軍和亞軍獎杯收入囊中。
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