引論：我們為您整理了13篇人工智能教育的前景范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。

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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。可以看出，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）.

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人工智能是研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使其模擬、延伸、擴展人類智能的學科。隨著人工智能的理論與技術在社會各個領域的廣泛應用，其在教育領域內的應用也越來越受到重視，并取得了一定的研究成果。

一、人工智能教育應用的主要形式

人工智能在教育領域應用的最直接結果就是誕生了智能教學系統。智能教學系統是以計算機輔助教學為基礎而興起的，它是以學生為中心，以計算機為媒介，利用計算機模擬教學專家的思維過程而形成的開放式人機交互系統。目前，智能教學系統已成為人工智能在教育中應用的主要形式。智能教學系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用了人工智能原理。由于它綜合了知識專家、教師與學生三者的活動，因此，與之相對應的，智能教學系統一般分成知識庫、教學策略和學生模型三個基本模塊，再加上一個自然語言智能接口。智能教學系統的功能具體來說有以下幾條：了解每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平；能根據學生的不同特點選擇適當的教學內容和教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導；允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話。智能教學系統的設計不僅要有計算機科學的知識，還需要有教育科學的理論指導。

二、人工智能在教育中應用的局限性分析

1.阻礙人工智能發展的關鍵因素。在人工智能的發展中，一直存在著對“計算機是否能代替人腦甚至超過人腦”的問題的討論，實際上，以電子計算機為主要工具模擬人的某些思維活動而產生的人工智能是有局限的。①計算機處理問題的根本原理。要計算機解決某種問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化；問題還必須是可計算的，即要有一定的算法；問題必須有合理的復雜度，即要避免指數爆炸。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。電子計算機最終只能把握0、1這兩個開關代碼，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任務，計算機則難以執行。②人和機器之間的根本區別。智能模擬利用了人和機器的共性，即兩者都是一個信息轉換系統，但兩者之間存在著不容忽視的本質區別。智能模擬與天然智能屬于兩種不同的進化系統，人類的智能是人類社會實踐的產物，機器的智能是機械制造的結果。大腦和電腦的組織結構也不相同，兩者屬于兩種不同的運動過程，前者是復雜的生理--心理過程，后者是機械--物理過程。智能模擬可以在局部上超過天然智能，但是，模擬的根本方法是功能模擬法，兩個系統在結構和實際過程上是不一樣的。智能模擬不具有人的思維的社會性，不具有主觀世界。

2.人工智能在教育中應用的局限。就目前人工智能的發展水平以及人工智能本身的特點而言，它在教育中的應用也是有其局限性的。①與學生之間無法暢通交流。教育本質上是一種“交互”活動，而智能教學系統無法實現最充分、最真實的交互。目前自然語言理解的研究成果非常有限，遠不能達到人人交流的要求。此外，就態度、品德、情感等教育問題而言，機器只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度，而無法像人類教師通過自然狀態的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。②決策和推理機制不完善。智能教學系統的關鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的有關學生的知識水平、認知特點和學習風格，而這些不能完全被形式化。同時，隨著教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，系統所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生學習過程的能力是有限的。③人工智能并非適合所有的學習領域。根據加涅的學習結果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內容，適用于智能教學系統；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則，其中前四項屬于可形式化內容，適用于智能教學系統，而高級規則屬于復雜――形式化內容，部分內容不適用于智能教學系統；動作技能和態度領域的學習，在其認知成分中可以使用智能教學系統，但情感和行為成分等非形式化內容，則難以用智能教學系統來實現。因此，并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統。智能教學系統在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規則這些學習內容上。

三、人工智能教育應用的發展方向

近年來，隨著計算機技術、網絡技術、人工智能技術以及現代教育教學理論的發展，人工智能在教育中應用的發展呈現出以下幾個趨勢。

1.開始突破單一的個別化教學模式。長期以來，計算機輔助教學系統和智能教學系統都是強調個別化教學模式，這種模式在發揮學生的學習積極性、主動性和進行因人而異的指導等方面確實有許多優點。但是，隨著認知學習理論研究的進展，人們發現在計算機輔助教學系統和智能教學系統中只強調個別化是不夠的，在某些場合（例如問題求解）采用協作方式往往更能奏效。因此，近年來在智能教學系統中，協作型教學模式得到越來越多的重視和研究。

2.智能教學系統日益與超媒體技術相結合。超媒體系統具有良好的開發環境、靈活方便的用戶界面以及圖、文、聲并茂的特點，而且其信息的組織方式與人類認知的聯想記憶習慣相符，已成為目前一種最理想的信息載體和最有效的信息組織與信息管理技術，在許多領域尤其是教育領域有廣闊的應用前景。把超媒體技術引入智能教學系統，從而發展成為智能超媒體輔助教學系統，可以大大改善計算機輔助教學系統的教學環境，激發學生的學習積極性，從而顯著提高教學效果。

3.智能教學系統與網絡的關系日益密切。網絡的應用和普及為遠程教育和終身教育提供了一個良好的空間。當前，智能教學與多媒體網絡的結合成為人工智能在教育中應用的一個勢不可擋的發展趨勢。

4.傳統人工智能與神經網絡模糊決策機制相結合。傳統人工智能從宏觀角度開展認知模擬，可以部分地模擬人類的邏輯思維過程，而神經網絡模糊決策機制從微觀方面進行認知模擬，著力實現模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。今后將探索一種新的智能處理模型：把神經網絡的模糊決策機制和符號專家系統的推理能力結合起來，利用多重知識源、多種模型進行復合協同處理。如果上述技術能夠成熟運用，那將對人工智能的發展及其在教育中的應用起到決定性的作用。

參考文獻：

[1]王士同.人工智能教程[M].北京：電子工業出版社，2001.

[2]王永慶.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學出版社，1998.

[3]何克抗.計算機輔助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.

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《新聞周刊》12月9日

自動加油泵的出現讓很多人失業，然而以其為代表的工業自動化給人類帶來的

>> 人工智能如何促進經濟發展？ 人工智能：現代經濟發展的發動機 人工智能促進深度學習的發展 人工智能發展簡史 人工智能發展進程 人工智能發展預測 人工智能現狀和發展 關于人工智能發展的思考 人工智能發展前景解讀 誰在引領人工智能發展 人工智能的發展之路 人工智能的應用和發展 BAT如何布局人工智能 人工智能超越人類會如何 人工智能如何改變教育 人工智能將促進制造業升級 人工智能促進泛中心化商業時代 淺談如何促進林下經濟發展 “人工智能”之父 人工智能 常見問題解答 當前所在位置：中國 > 政治 > 人工智能如何促進經濟發展? 人工智能如何促進經濟發展? 雜志之家、寫作服務和雜志訂閱支持對公帳戶付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊編輯部")

申明:本網站內容僅用于學術交流，如有侵犯您的權益，請及時告知我們，本站將立即刪除有關內容。 《新聞周刊》12月9日

自動加油泵的出現讓很多人失業，然而以其為代表的工業自動化給人類帶來的便利確是難以估量的。經濟學家一再表示，自動化有助于總體生活水平提高、受教育程度提高、平均壽命延長和犯罪率下降。有人說這種發展對那些底層的勞動者來說并非好事，實際上它仍然給這些人帶去更實惠的產品。現在人工智能發展帶來的自動化程度更高，也有跡象表明，這種技術創造的就業機會比破壞的更多。9月份公布的美國人口普查數據顯示，自1999年以來，貧困人口的年均下降幅度最大。從2014年到2015年，美國創造了近300萬個就業機會。以谷歌、IBM為代表的世界頂尖的科技公司正在競相捕捉這個大規模的市場，建立最好的人工智能，這意味著這項技術將更快惠及到所有人。

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當前的人工智能雖然還不夠完善但其在人類的發展進程中起到了巨大的作用。因為其具有了超強的學習和分析的能力，在個人以及人工智能較量的過程中人工智能一直都是處在領先的地位，為此可以利用到人工智能來促進到人類社會的快速發展。

二、相關概念闡述

人工智能又稱AI，是模擬物種智能應用的技術實現和科學。機器智能的科研市場領域包括各種圖像和語言結構的快速識別，以及使用語言直接處理和服務機器人。它不僅相當于人類行為的智能，還可以系統地模擬物種的思維，并將在幾年內超越歷史上的物種。在未來，機器人不斷學習，以使仿人機器人模仿人類的學習方式，在這一過程，獲得新的各種知識，智能機器人的學習過程更快，可以實現對海量綜合數據的深入分析。此外，人工智能機器人不僅可以獲得更準確的結果，而且具有獨特且更快的信號傳輸速率。許多科學家有能力超越人類自身。在深入思考核心問題時，實際上，很多人因為機器人是人類設計的，所以不可能超越人類的歷史，但是人工智能機器人可能具有集成的學習功能，因此這種可能性將變得非常大。人工智能機器人具有繼續學習技術的能力，沒有人能夠預測學習數據后的整體智能水平。

三、人工智能視域下機器人學習的適切性

在當前的文化和教育生活環境中，由于智能教育的興起，大數據情境系統功能可以為學生綜合分析和選擇各種類型的信息，從而重用具有潛在影響的知識可以促進智能教育的發展。智能機器人繼續學習，但借助計算機來分析綜合數據，例如，以完全掌握規則并進行非常有效的分析和預測。可以看出，機器人正為人類智能教育而學習更有益。在教育中，信息化的進程在今天的時代，智能教育無疑已經成為吸引學生在學習過程中的重要因素。將學習與先進技術核心技術結合起來的方法有很多。人工智能機器人必然會給文化教育生態系統帶來幫助。向人工智能機器人學習的方式很多，學校教師可以提高和教育的整體質量和效率，學生也可以贏得符合自身市場需求的學習服務，這有助于減輕學生和家長的負擔。

四、人工智能視域下機器人學習的應用創新研究

從人工智能技術的角度來看，智能機器人學習是目前世界上最先進的技術。大數據在教育相關領域的應用具有很好的業務前景。人工智能機器人持續學習的應用可以幫助一些學生實現相關知識與數據之間的聯系。

（一）機器人學習與教育之間的融合僅從當前的現象來看，大多數教師不了解核心技術，而了解該技術的人也不了解教育，這很容易導致無法在教育與核心之間形成良好的關系。因為技術研發人員不了解教育，所以不能從教育的多個角度審視開發過程，優秀的教師也不能從技術角度回應數據的全面發展。在人工智能開發領域，機器人應該深入地整合到學習和教育中。組織技術實施和教育核心領域的相關人員進行直接溝通和交流，使人工智能機器人在學習和應用過程中能夠更充分地認識到技術研發和生產人員的過程。

（二）機器人學習在學習場景方面的應用人工智能在學校教育領域的應用，因其未來的發展趨勢而呈現出明顯的趨勢。然而，隨著學校教育核心領域的許多專業學科的介入，對學習人工智能機器人的要求將越來越高。當你開始學習同一個主題時，需要在同一個應用程序中逐步建立不同的場景。這對機器人來說更難在未來繼續學習，但也是最值得創新的。仿人機器人普遍對大量綜合數據進行深入分析，分析每個學習內容主題的特點和各部分學生的特點，并采取相應的更有針對性的基本教學方法，提高同學教育的速度和效率。

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1 網絡教育模式的發展現狀

1.1 網絡教育的優勢

網絡教育模式是對傳統課堂教育模式的更新與演進，傳統課堂教育模式具有交流便捷、課堂管理方便的優勢，但是也受到空間和時間的雙重限制，需要繳納昂貴的場地和設施費用，難以追趕新時期人們快捷的工作步伐。網絡教育通過互聯網遠程傳遞，在繼承和發展了傳統課堂優勢的同時，彌補了缺點和不足，在虛擬的網絡環境，擺脫了有關時間、空間、身份等諸多限制，促進了教育手段的創新，為人們提供了更多接受教育的機會，促進了國民教育水平的提高。

1.2 網絡教育存在的問題

網絡教育的問題主要體現在以下方面：

1.2.1 操作平臺的局限性

網絡教育登錄界面的首頁，一般包含著課程選擇、成績查詢、習題演練、師資介紹等基本內容，這容易導致眾多網絡教育平臺具有相同的首頁模板和計算機程序，不同平臺、不同學科、不同專業沒能充分體現出其獨一無二的課程特色。操作平臺具有局限性，無法充分體現人性化特色和該課程的特殊化要求。

1.2.2 教學方式的一致性

網絡教學中，一般采用計算機程序設定好的流程，授課、復習、習題演練、期末考試、綜合評估為基本程序，流程化操作，無法根據學生的學習特點和成績要求制定相應的教學方式。教學評價流程過于死板，無法像教師一樣考慮其他綜合因素進行分析，這就容易導致考試系統的公平性、評分的合理性受到質疑，無法體現教學權威性。

1.2.3 服務系統的落后性

網絡教育是以計算機的軟件程序為表現載體，將教學課程和學習方式相融合。隨著知識體系更新換代的不斷加快，學術糾錯的發生，課程及時更新也是十分重要的。但是網絡教育服務系統具有一定的落后性和延時性，傳遞的知識和答疑手段相對落后，影響著網絡教育的準確性和科學性。

2 人工智能在網絡教育中的具體應用

網絡教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系統的“剛性”無法符合學習者不同的教學需求，不懂得如何具體因人而異、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特點，可以有綜合考慮各種影響因素，并及時調節，恰好是對缺陷的補充。事實證明，人工智能在網絡教育中的具體應用也取得了較好的效果，主要體現在以下方面：

2.1 專家系統的應用

專家系統是對智能教學系統、決策系統、導學系統以及先進的智能化硬件設備的總稱。傳統的網絡教育是流程化、規范化的，智能化教學系統是對每個流程應用智能化手段，促進教學過程的科學性。

2.1.1 智能決策系統。

在課程開始之前，增設智能決策功能即智能決策系統，類似于學校的入學考試，對學生的學習能力、成績水平、智力狀況進行基本的分析和了解，以學生能力而不是教師要求為教學依據，制定合理的教學計劃和學習方案；通過智能化設計，確定學習成績分階段測試計劃、智力開發方案和考試模擬系統等，通過這些方式，實現對學生能力的充分開發。

2.1.2 智能導學系統

這是通過對學生一定時期學習環境的營造，通過對環境內各影響因素施加措施，為學生的學習提供優質條件。影響因素包括教師、學習資源、外部因素等，一旦學生學習沒有達到預定的目標，教師模塊就會對學生的動態行為做出科學正確的指導，并向正確的學習軌跡糾正；學生學習所需要的參考資料、試卷分析、時事熱點等，會根據學生的學習進展情況及時更新資料庫；學生在學習中遭遇困境，系統會根據智能化發揮引導和提醒功能。

2.1.3 智能教學系統和智能化硬件設備

智能教學系統和智能化硬件設備分別是智能學習系統的軟件和硬件載體。智能教學系統是智能決策和智能導學子系統的綜合，是幾種不同模式的組合與搭配，最終出現適合學生自身的學習模式，并且讓系統關系更加穩固；硬件系統是網絡學習的基礎和載體，包括傳輸設備中的路由器、交換機設備，終端的打印機、攝像頭等。

2.2 其他人工智能系統的應用

2.2.1 語言處理系統

語言處理系統在人工智能領域是一種應用較為廣泛的技術，系統內部擁有錄音模塊、語言識別模塊、轉換模塊和輸出模塊。學生向錄音系統發出聲音，語言識別和轉換模塊將語言轉化為文字顯示在計算機界面上。就目前的技術來說，語言處理系統可以處理簡單口語和書面語言，局限在普通話，隨著語言庫的升級，語言處理系統的功能會越來越強大。這一功能的出現，對學生學習語言口語和減少文字任務有很大的幫助。

2.2.2 知識庫系統

知識庫系統是對知識和數據的整合、匯總和儲存，學生僅依靠記憶中對知識的只言片語和殘損記憶，發揮知識庫強大搜索功能，自動分辨出關鍵詞，并提供完整的數據。這對學生學習記錄的查找和知識的復習有很大幫助，也有助于系統的升級和完善。

3 促進人工智能在網絡教育中應用的具體措施

3.1 加大資金支持

資金支持是發展新科技的堅實保證，政府和相關機構應該重視人工智能在網絡教育發展中的巨大作用，提供政策的優惠和資金撥款，給予場地和設備的支持。有了資金的支持，可以吸引優秀人才開展系統研發和技術升級工作，可以為人工智能的應用提供高性能、高水平、先進的硬件設施保障。

3.2 開展教學實施

應該積極促進人工智能在網絡教育中的教學實施活動，通過一線學習的監測和實驗，推動新技術的普及與應用。在相關專業院校安裝人工智能軟件，也是促進教學實施的有效途徑。

4 結束語

綜上所述，人工智能是一項應用廣泛，可研究性強的計算機前沿技術。通過人工智能相關技術的研究，能夠解決網絡教育中存在的諸多問題，提高學生的學習質量和效率，方便老師的教學管理，以及對教育教學模式將產生深刻影響。

參考文獻

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[3]劉健.人工智能在網絡教育中的應用探索[J]. 計算機光盤軟件與應用，2014（06）.

[4]陳建鋒.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].城市建設理論研究.2015（03）.

作者簡介

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人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業技術輔助教學系統的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。

二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足

將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：

（1）對于學習者的活動流程的監控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。

（2）與使用者的交互功能不佳。傳統的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。

（3）智能水平有待于提升。現代的人工智能輔助系統，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。

三、高職技能輔助教學系統的設計思路

針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：

（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。

智能接口是為建立和諧的人機交互環境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。

（2）應用專家系統對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。

（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。

四、輔助教學系統的應用展望

通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統。

參考文獻：

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一、人工智能時代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學、認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業教育改革指明一個正確的方向，保證后續工作的科學性和有效性。在2016年的世界經濟報告中，人工智能被預測為第4次工業革命的主要技術代表，人工智能的發展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領域對于智能化技術的新要求和新需求。在人工智能技術發展的過程中，產生了大量的新技術和新產品，也形成了新的產業核心的發展模式[1]。我國經濟結構在人工智能時代下發生了重大的變革，由于人工智能技術獨特的技術形式和技術模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產力的提高，還有助于推動科學技術水平逐漸朝著智能化和數字化的方向而發展，從中可以看出人工智能技術的發展是時展的必然趨勢，并且發展前景是比較廣闊的。人工智能技術主要是指將多個學科技術進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應用的過程中，由于融合了各種尖端的技術，能夠將技術能力和技術思維進行有機的結合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術得到了蓬勃的發展，但是人工智能技術的發展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關工作人員進行了機器人的研發，機器人可以在復雜的環境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續工作的過程中，相關工作人員進行了數據系統的開發，可以自動化和智能化的對計算機數據進行有效的處理以及分析，在較短時間內提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術的不斷發展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術的研發力度和開發力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發現在計算機系統日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術的發展前景是非常廣闊的，在計算機網絡技術中發揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。

其次，隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術和各行各業進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業領域中人工智能技術得到了廣泛的應用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創新。一些工作人員在實際工作的過程中構建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術完美的融入電氣信息領域中，不僅為我國電氣信息領域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術的水平。最后，人工智能技術的發展，在電氣信息領域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業的各個環節產生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應用不僅僅停留于行業的技術層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發展理念。作為電氣信息類專業的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業素質和專業水平，根據人工智能時代的特點以及發展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創新，并且還要掌握有關人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業影響力能夠得到有效的提高。但是從側面來看人工智能技術的發展對于電氣信息類專業2本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰，一些工作人員不得不提高自身的專業素養和專業素質，掌握更多的人工智能技術。在當前時代下這種影響和變革已經被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業行業能夠得到良好的發展。高校要對電氣信息類專業教育進行適當的改革以及創新，根據當前人工智能時代的發展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質和創新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發揮人工智能技術的優勢，提高電氣信息類專業的水平和質量，再一次加深人工智能和電氣信息行業的融合力度。相關負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養模式和課程教育重點進行適當的改革和創新，根據人工智能時代和電氣信息領域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業之后能夠獲得良好的發展。

二、人工智能對電氣信息類專業人才需求的影響分析

人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術，也是機器智能化發展的主要載體。在人工智能發展的過程中，由于是計算機科學領域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關語言識別和圖像識別方面的功能。在當前時代下，人工智能所形成的熱點效應是比較廣闊的，人工智能技術的應用，使得各行各業朝著智能化的方向而發展，對于電氣信息類專業人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發展。電氣信息類的教學，主要是為了讓學生能夠在班級學習的過程中，將理論和實踐進行有機的結合，提高學生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業發展的過程中各種新興的技術被應用其中，擴展了電氣信息類專業的發展實力，并且人工智能和電氣信息類專業進行了有機的融合和滲透。人們在互聯網思維的影響下已經形成了互聯網思維的發展理念，隨著人工智能技術的廣泛運用再加上云技術和算法技術的普遍化，這又給電氣信息類專業的發展提供了重要的支撐。在相互融合的技術背景下，電氣信息類專業也即將進入到人工智能發展的領域中[2]。因此對于電氣信息類專業行業的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術，并且還要結合電氣信息類專業在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業能夠在人工智能技術背景下得到廣泛的發展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學模式和課程教學重點進行深入的改革和創新，融入人工智能方面的內容，對學生的綜合素質和專業能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業教學的影響，從而使得電氣信息類專業能夠朝著生態化和持續性的方向而發展。

三、人工智能給電氣信息類專業提供的機遇

在人工智能技術中，所涵蓋的技術內容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業的教學水平和教學質量。從中可以看出在當前時代下的電氣信息類專業教育教學中，教師要充分地把握人工智能技術所帶來的機遇，從而提高課堂教學的效果和質量。在人工智能技術中包含著語言識別技術和圖像辨認技術，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學的過程中，教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，讓學生了解當前電氣信息領域的發展方向和主要的發展特點[3]。由于電氣信息類專業所涵蓋的內容是相對來說較為復雜的，學生在日常學習的過程中，需要進行多個學科知識內容的學習，這給學生日常學習和教師的課堂教學帶來了諸多的挑戰，教師要結合課程教學的內容，對課堂教學模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業領域的技術來開展日常的教學。在課堂教學過程中，教師要充分的利用人工智能技術，對原有課堂教學模式進行深入的改革以及研究，并且結合新一代人工智能發展規劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創新和調整，從而給學生提供更加廣闊的發展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術重新構造了電氣信息專業的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術下能夠取得不一樣的教學效果。將語言識別技術和圖像辨認技術進行了有機的結合，教師可以充分發揮這些專業技術的優勢，提高課堂教學的效果。另外在課堂教學情景中，教師可以利用人工智能技術來實現網絡化的教學，并且為學生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學生的專業能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業教學中人工智能技術的應用能夠對傳統課程教育模式進行有效的轉型和升級。在以往課程教學中，由于電氣信息類專業所涉及的知識學科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學帶來了諸多的問題。比如在實際教學的過程中很難實現課程的有效統一，也無法為學生打造標準化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術的應用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發揮人工智能技術的優勢，對相關信息進行有效的總結和收集。從而為學生打造個性化的教學課堂，并且運用人工智能技術，還可以對不同學生的學習需求進行分析和研究，提高課堂教學的針對性，從而使學生可以更加積極地進行知識內容的學習，實現快樂學習的效果[4]。在專業教育中教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，提高人工智能技術的應用性效果，對學生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學生的學習質量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構建，通過網絡化的教學為學生再現一些生活中的真實案例，為學生全面素質的提高奠定堅實的基礎。

四、人工智能技術在電氣信息類專業教育教學中的應用路徑

（一）轉變人才培養目標在人工智能時代下的電氣信息類專業教育中，由于原有的教育重點和人才培養模式已經無法順應人工智能時代的發展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業教育進行有效的改革，幫助學生在畢業之后能夠獲得穩定的發展。首先，在對電氣信息類專業教育進行改革時，要轉變人才培養的目標，這主要是由于人工智能技術在電氣信息類專業行業中的運用對各個環節都產生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業對于人才的需求發生了很大的變化。比如，對人才的知識結構和專業技能方面都和傳統發現模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關電氣信息類專業從業者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創新性的思維能力，能夠面對當前變化多端的人工智能時代，具備新的技術和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養目標精準定位，實現良好的變革。其次，電氣信息類專業要著眼于當前國際發展方向和新業務的特征，了解有關業態產品和專業能力方面的內容。從這些問題入手提出正確的人才培養目標，并且對原有課程教學進行改革和創新，從而促進學生能夠在課堂學習的過程中加深對人工智能技術的了解，提高學生的專業素質和創新能力。

（二）升級人才培養模式在人工智能背景下對電氣信息類專業教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎上實現有效的升級，改變傳統的課程教學設置。當前大部分電氣信息類專業院校還是采用之前偏理論的課程來對學生進行知識內容的講授，雖然這些理論知識是學生在學校學習期間必須要掌握的內容，但是假如仍然向學生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結合，使得學生無法在人工智能時代下得到良好的發展，因此相關負責教師在實際教育工作中要對原有人才培養模式進行轉型和升級。電氣信息類專業教師要根據當前電氣信息行業的發展和對人才的要求，對課程教育內容進行重新的調整。首先，在實際教育的過程中要向學生全面地展示先進的人工智能技術，技術是推進電氣信息專業前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業教育中，教育技術的實施和教學并沒有受到相關負責教師的重視，教師在班級教學的過程中，也沒有為學生融入當前先進的人工智能技術和運用案例，提高學生的專業素質。在人工智能時代下，人機協作是當前主要的工作模式和發展模式，因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養課程結構和課程重點進行有效的調整和創新。教師在教學中不僅要加入有關以往課程的教育內容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術應用相關的課程。比如教師可以立足于教材中的內容，為學生創設多樣化的實訓活動和實踐操作平臺，在學生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術，這些教學模式的運用不僅可以讓學生了解人工智能技術的實際應用情況，還可以多方位的鍛煉學生的創新能力和實踐應用能力。所以相關高校要適當的借鑒這一教學經驗，提高課程教學的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學生創新思維和操作能力的培養，在人工智能背景下，電氣信息的發展模式和主要的發展方向都發生了一定的改變。在當前電氣信息領域發展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發展需要創新和創意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術，根據電氣信息發展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產出個性化和特色化的產品。在育人模式升級中，教師要將專業和特色進行有機的融合，構建新的教育思路，過硬的專業素質才是人才升級的重要基礎。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學生能夠對這些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養模式中，要專業性的鍛煉學生的工作能力和專業素質，從而使學生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業的有效性。

（三）引入任務驅動的實驗模式在人工智能背景下對院校電氣信息類專業進行教學時，教師要在保留原有學習項目的同時，立足于學生當前的理解能力，開發新的教學內容。在教學中教師要求學生進行獨立性的思考，并且教師還要對學生的學習思路進行適當的引導以及啟發，使學生可以運用課堂中所學到的知識內容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導學生運用不同的方法進行學習，鼓勵學生進行大膽的設計以及驗證。教師在班級教學的過程中，可以為學生引入任務驅動式的教學模式任務，驅動式的教學模式主要是以學生為中心，教師要立足于教材中的內容和課堂教學的目標為學生布置相關的學習任務，實現綜合性的學習效果。在為學生布置學習任務時，要融入當前先進的人工智能技術，讓學生充分的發揮人工智能技術的優勢來完成教師所布置的任務。教師要在任務驅動式的教學模式中增加一些設計型和創新型的學習活動，讓學生直接深入到實踐學習中進行方案的設定以及驗證，并且對最終的實驗結果進行多方位的分析以及討論。在班級教學的過程中，教師要讓學生圍繞著一個教學目標來開展日常的學習，并且學生在學習和驗證的過程中，教師還要加強和學生之間的互動和交流，從而對學生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導，使學生可以在強烈的學習興趣和學習動力的驅動下進行自主性的探索以及學習，并且也可以在班級中形成良好的互動。

（四）利用人工智能技術進行輔的教學在電氣信息類專業教學課堂中，教師在利用人工智能技術進行教學時，要在原有課程的基礎上充分地發揮人工智能技術的優勢，從而對實際教學起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學的過程中，教師需要將理論知識和學生的實踐學習進行相互的結合，提高課堂教學的真實性和有效性，在課程內容中要圍繞著各種企業的實際項目來讓學生進行知識內容的學習，教師要利用人工智能技術的優勢為學生展現真實的一線工作現場，讓學生全面的感受工作的環境，不僅有助于提高課堂教學的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學生學習效率的提高。

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構建一站式服務體系

湖南省自興人工智能研究院以“自主創新 興國強省”為工作方針，以產業發展為目標，以應用需求為牽引，以人才培養和關鍵技術研發為支撐，以交流合作為導向，專注于人工智能與機器人領域的新思想、新觀念、新理論、新技術，引導和推進人工智能與機器人的研究及應用，推動人工智能與機器人的科學探索和技術攻堅，打造人工智能與智能機器人的前沿平臺。

自興人工智能研究院主要開展智能感知、深度學習、深度神經網絡建模、計算智能、大數據、智能機器人等相關研究，及將此類技術在無人駕駛、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能電網、智慧城市、智慧旅游、智能環保、智能醫護、智慧家居、工業生產和制造方面的應用。著眼于人工智能前瞻性基礎研究，建設開放共享的人工智能創新發展平臺，使智能資源充分共享，為我國智能制造和其他人工智能相關產業裝備及系統，提供基于人工智能和智能制造的咨詢體驗、軟件產品應用、機器換人、電子商務、工業互聯網、云計算、大數據等信息化服務。

打造一個培訓基地。該研究院通過開展人工智能啟蒙培訓、工程師培訓、實踐培訓等，建立全國具有重要影響力的人工智能培訓地。一是面向全國培訓人工智能、智能控制、智能機器人和智能制造技術創新研究與應用開發的高端人才；二是為人工智能及機器人高端技術人才搭建與企業間溝通合作橋梁，積極探索政、產、學、研相結合的人工智能發展新路子。

建好一個產業孵化器平臺。該研究院一方面依托人工智能產業基金，著力向從事新型高智能家用服務機器人研究、開發與生產的潛力企業及人工智能前景項目等進行股權或準股權投資；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服務+投資融資+市場對接”的模式，為創新創業者及創客項目提供市場、資本、運營、管理、人才等綜合服務。

構筑聚“智”高地

促進人工智能產業升級

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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。

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首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。

點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。

6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。

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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科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現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，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，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，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，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，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，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，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數據挖掘

2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。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），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應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現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。

3數據挖掘與人工智能技術的聯系

數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數據本身的分類，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。

4人工智能和數據挖掘技術的發展前景

在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,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。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本。可以預期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，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:漢江師范學院

參考文獻：

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[4]蒲東齊.數據挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).

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一、優選教材

目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。

二、考核方式

在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。

三、教學內容調整

對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。

四、教學手段的改進

（一） 激發學生的學習興趣

經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學

多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。

（三）提倡課堂辯論

我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。

五、實踐教學

實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。

人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。

參考文獻

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[2]路小英，周桂紅，趙艷等.高等農業院校《人工智能》課程的教學研究與實踐[J].河北農業大學學報：農林教育版，2007，9（4）：66-68.

[3]馬建斌，李閱歷，高媛. 人工智能課程教學的探索與實踐[J].河北農業大學學報：農林教育版，2011，13（3）：330-332.

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文獻標識碼：A

文章編號：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特莫斯(Dartmouth)學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《從“人機大戰”到人機共生》中這樣定義人工智能：“雖然現在的機器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”諸如此類的定義基本都反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

2　人工智能的應用領域

2.1　人工智能在管理及教學系統中的應用

人工智能在企業管理中的應用。劉玉然在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中提到把人工智能應用于企業管理中，認為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的關系，了解人工智能的外延和內涵，搭建人工智能的應用平臺，搞好企業智能化軟件的開發工作，這樣，人工智能就能在企業決策中起到關鍵的作用。

人工智能在智能教學系統中的應用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結國際上相關研究成果的基礎上，結合其在開發智能多媒體漢德語言教學系統《二十一世紀漢語》的過程中累積的實踐經驗，介紹了智能教學系統的歷史、結構和主要技術，著重討論了人工智能技術與方法在其中的應用，并指出了當今這個領域上存在的一些問題。

2.2　人工智能專家系統在工程領域的應用

人工智能專家系統在醫學中的應用。國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。1982年，美國Pittsburgh大學Miller發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2I內科計算機輔助診斷系統的研究成果，1977年改進為Internist 2Ⅱ，經過改進后成為現在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫學院Barnett等開發的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成“關幼波肝炎醫療專家系統”，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。

人工智能在礦業中的應用。與礦業有關的第一個人工智能專家系統是1978年美國斯坦福國際研究所的礦藏勘探和評價專家系統PROSPECTOR，用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等。20世紀80年代以來，美國礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發了預防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統；弗尼吉亞理工學院及州立大學研制了模擬連續開采過程中開采、裝載、運輸、頂板錨固和設備檢查專家系統Consim；阿拉斯加大學編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統。

2.3　人工智能在技術研究中的應用

人工智能在超聲無損檢測中的應用。在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質，形狀和大小進行判斷和歸類；專家在傳統超聲無損檢測與智能超聲無損檢測之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術熟練。經驗豐富的專家。所以在實際應用中這種智能超聲無損檢測有很大的價值。

人工智能在電子技術方面的應用。沈顯慶認為可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術應用于計算機網絡安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的發展方向

3.1　人工智能的發展現狀

國外發展現狀。目前，AI技術在美國、歐洲和日本發展很快。在AI技術領域十分活躍的IBM公司。已經為加州勞倫斯?利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發的更為強大的新超級電腦――“藍色牛仔(blue jean)”，據其研究主任保羅?霍恩稱，預計“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發展前景，巨大的發展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續在AI技術上大量投入，以保證其領先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的基礎技術與應用技術的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學習、數據采集、自然語言、語音筆跡識別等。

我國人工智能的研究現狀。很長一段時間以來，機械

和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標。中國國際科技大學在國家863計劃和自然科學基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行機器人的基礎上，經過科研10年攻關，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態不行，到能快速自如的動態步行；從只能在已知的環境中步行，到可在小偏差、不確定環境中行走，取得了機器人神經網絡系統、生理視覺系統、雙手協調系統、手指控制系統等多項重大研究成果。

3.2　人工智能發展方向

在信息檢索中的應用。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在：①如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術，包括機器感知、機器思維、機器行為，即知識獲取、知識處理、知識利用的過程。②由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識，這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素，對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于專家系統的入侵檢測方法。入侵檢測中的專家系統是網絡安全專家對可疑行為的分析后得到的一套推理規則。一個基于規則的專家系統能夠在專家的指導下，隨著經驗的積累而利用自學習能力進行規則的擴充和修正，專家系統對歷史記錄的依賴性相對于統計方法較小，因此適應性較強，可以較靈活地適應廣普的安全策略和檢測要求。這是人工智能發展的一個主要方向。