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對人工智能的思考范文1
【關(guān)鍵詞】人工智能 超級計算力
一、引言
（一）問題提出
人工智能作為下一代技術(shù)發(fā)展的趨勢，其方向也是眾多科技界人士關(guān)心的問題。很多科學(xué)家預(yù)言，人工智能不僅僅是人類技術(shù)突破的下一個階段，而且更是人工智能的發(fā)展?jié)摿Ρ貙⒊鋈祟惖目刂疲蔀樾乱粋€物種，甚至可能替代人類，“統(tǒng)治”地球，我們抱著研究的目的，來探討人工智能技術(shù)發(fā)展的方向與途徑。
人工智能技術(shù)的發(fā)展對大多數(shù)人而言，是渾然不覺，全無概念的，但是從近年來各大科技公司的戰(zhàn)略與產(chǎn)品上看，人工智能的確已經(jīng)成為當(dāng)下科技界爭奪的戰(zhàn)略制高點，蘋果的Siri語音助手，谷歌的無人駕駛等單向的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力與財力進行研究，可以預(yù)見，在不久的將來，人工智能技術(shù)必將成為人類生產(chǎn)生活領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的技術(shù)之一。而對其進行發(fā)展脈絡(luò)和規(guī)律的判斷與估計也是十分必要的，也是順應(yīng)技術(shù)趨勢，推動技術(shù)創(chuàng)新的必由之路。
（二）目的與意義
一方面，對于科學(xué)研究來說，繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更正確，因此當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，人工智能這門科學(xué)的詳細目標(biāo)也天然跟著時代的變化而發(fā)展。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學(xué)定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐碩信息的邏輯結(jié)構(gòu)。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相稱有效的途徑。
另一方面，對于人類的生產(chǎn)生活甚至未來來說，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，不僅會在更大程度上解放人的勞動時間與降低工作辛勞程度，使得人們越來越離不開機器的工作，并且每個人的生活方式發(fā)生根本性的轉(zhuǎn)變，而且，更重要的是，在未來，人類是否會與機器進行深度融合，發(fā)展處全新的生命構(gòu)造體，以此來迭代和進化，實現(xiàn)人類和機器人的和諧共存，還是人工智能會自動發(fā)展出自我意識，而在將來的某一個時點，機器人們將會對他們的締造者――人類舉起屠刀，實現(xiàn)自己稱霸的野心，這也不得而知，因此，對人工智能的路徑探討是十分必要和有重大意義的。
二、人工智能發(fā)展趨勢
（一）人工智能的準(zhǔn)確定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、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，它企圖了解智能的實質(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。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
（二）人工智能的發(fā)展趨勢研究
1、自我存續(xù)。這是一個十分顯眼的要求，人工智能如果作為一個新物種存在，其必須擁有自我生存的能力，即離開人類，人工智能技術(shù)必將仍然存在。而且人工智能將與其他物種和環(huán)境形成新型交流互動方式。以極端的情況來說，如果人類在將來的某一天消失了，而人工智能必須擁有維持自身生存和發(fā)展機制和技術(shù)，如果是電量不足，核心機器人將會指揮挖掘型機器再次挖煤，或核能機器人運用核能來發(fā)電，以維持自身的正常運轉(zhuǎn)，而這一切的工作都是在人工智能的機器內(nèi)部解決，而并不需要人類的參與，這就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。這是在自我存續(xù)的基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的。一個機器，一代機器的存在可能并不是問題，而要想機器向人類一樣代代繁衍不絕，則對人工智能來說，絕對是一個巨大的障礙。因此，在機器自身的自我繁殖更新迭代，也是必須要進行的過程，這就需要強人工智能的高度運用，來對整個機器人生態(tài)進行實時評估，不斷地提出新的發(fā)展要求，而且立即組織機器人中的“科學(xué)家”對其進行研究與探討，實驗與創(chuàng)造，或者是融入生物技術(shù)而與之進行基因式的合作，這些都是不確定的，唯一能確定的是，離開人類的獨立人工智能必須要有發(fā)展創(chuàng)造出更新更快更強的人工智能的能力。
3、自我認(rèn)同。人工智能的自我認(rèn)同分兩個層面，一方面是對內(nèi)進行認(rèn)同，另一方面，是對外進行認(rèn)同。如果假定人工智能是人類的發(fā)展方向，其必須會對人類關(guān)心的終極問題等產(chǎn)生同樣的巨大疑惑，比如我是誰？我從哪里來？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平來看，它一定不會停留在思考的層面上，而是會進行各種不同的實驗與探索，已驗證自己的猜想。另一方面，人工智能作為一個以理性而存在的物種，其合作是建立在種種規(guī)章制度之上，而一旦有機器發(fā)現(xiàn)制度的漏洞，就會有進行套利和損人利己的動機，而阻止這種情況的發(fā)生，只能是建立在機器人的情感共同體的基礎(chǔ)之上，即是機器人產(chǎn)生同樣的情感，而形成有效率的合作與分工，而不會因為短期利益犧牲長遠利益。
三、結(jié)論
由上述探討可知，人工智能的發(fā)展道路還是非常漫長而艱辛的。對于其是否會取代人類，這個問題要依賴于將來的技術(shù)發(fā)展和人類的生命形態(tài)的演變而定，而我們對人工智能進行的物種化探討是非常有必要的，也是對人工智能技術(shù)的發(fā)展和對其風(fēng)險的防控具有借鑒意義的一個環(huán)節(jié)，是我們進行科學(xué)技術(shù)開發(fā)的留有的一個客觀冷靜的分析角度。
參考文獻：
對人工智能的思考范文2
Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀點、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個學(xué)科，其屬于一門邊緣學(xué)科，同時也是多個學(xué)科交叉而成的一門學(xué)科，包括語言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等[1]。當(dāng)前人工智能已經(jīng)是很多高校計算機相關(guān)專業(yè)的必修課程，它是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學(xué)內(nèi)容主要包括自然語言理解、計算智能技術(shù)、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)等，國內(nèi)外很多大學(xué)都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學(xué)和研究。人工智能課程包含多個學(xué)科，具有內(nèi)容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復(fù)雜，但是多數(shù)高校采用的教學(xué)方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式，即“教師講、學(xué)生聽”的教學(xué)模式，這種信息單向傳輸教學(xué)模式以教師為主體，學(xué)生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學(xué)，忽視實踐活動教學(xué)的問題，導(dǎo)致教育內(nèi)容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常常感到枯燥乏味，進而對學(xué)習(xí)該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果無法達到預(yù)期，甚至學(xué)生還會產(chǎn)生厭學(xué)心理。針對人工智能課程中現(xiàn)有的各項問題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學(xué)實踐經(jīng)驗，參考人工智能課程特點和教學(xué)目標(biāo)，從多個方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學(xué)內(nèi)容、教材選擇、教學(xué)方法和考核形式等。
1 教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化與更新
人工智能是一門嶄新的學(xué)科。開設(shè)本課程首先是確定教學(xué)內(nèi)容。通常來講，人工智能學(xué)科的內(nèi)容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應(yīng)用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括自動規(guī)劃和機器視覺、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應(yīng)用的實例，將實踐和理論緊密結(jié)合起來[3]。
隨著時代的發(fā)展和科技的進步，人工智能學(xué)科也取得了較大發(fā)展。基于此，人工智能學(xué)科也應(yīng)該與時俱進，更新人工智能教學(xué)大綱，進一步完善其教學(xué)內(nèi)容。修訂后的人工智能教學(xué)大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)、知識工程等。
教學(xué)內(nèi)容的選擇和確定應(yīng)綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識，也應(yīng)注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學(xué)內(nèi)容應(yīng)符合現(xiàn)實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結(jié)合起來，只有這樣人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果才能事半功倍。
2 教學(xué)策略及教學(xué)方法的改革創(chuàng)新
由于人工智能課程具有算法復(fù)雜、內(nèi)容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)無法滿足人工智能課程的需求，教師應(yīng)探索更加有效的教學(xué)模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣 無論是經(jīng)驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學(xué)生只有對某門學(xué)科存在興趣，才會更加主動積極的學(xué)習(xí)該門課程，從而獲得良好的教學(xué)效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個電影學(xué)生知道了世上存在人工智能的機器人，學(xué)生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動，與此同時教師讓學(xué)生思考和談?wù)撊斯ぶ悄苁鞘裁矗垦芯咳斯ぶ悄艿囊饬x在哪里？實踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學(xué)生們的注意力，讓學(xué)生更加專注在教學(xué)任務(wù)中，有效提高了學(xué)生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學(xué)中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應(yīng)用的成果展示出來，讓學(xué)生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學(xué)習(xí)人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學(xué)法 案例教學(xué)法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學(xué)方法[11]。針對學(xué)校學(xué)生特點，我們采取了以下幾種教學(xué)形式實施案例教學(xué)。①講解式案例教學(xué)：這種案例通過教師的講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識點。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學(xué)案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學(xué)案例；通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣，引導(dǎo)學(xué)生對將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導(dǎo)入新課。②討論式案例教學(xué)：在課程初期將學(xué)生分成若干學(xué)習(xí)小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計好的一題多解的教學(xué)案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個小組，要求學(xué)生在課余時間通過自學(xué)和組內(nèi)討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學(xué)：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應(yīng)用案例進行討論，能有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學(xué)生對人工智能的理解。
2.3 個性化學(xué)習(xí)與因材施教 在開展課程教育過程中應(yīng)注意對學(xué)生進行個性化教學(xué)，結(jié)合學(xué)生特點因材施教。比如，在日常教學(xué)中多觀察學(xué)生情況，鼓勵那些應(yīng)對教學(xué)任務(wù)后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識，同時友善面對學(xué)習(xí)較差的學(xué)生，分析其學(xué)習(xí)過程中面對的困難，有的放矢地采取應(yīng)對措施，幫助其不斷進步；在教學(xué)過程中讓學(xué)生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學(xué)生發(fā)散性思考問題，鼓勵優(yōu)秀學(xué)生進行深一步的探討，并且教師應(yīng)幫助具有新穎思想或論點的學(xué)生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。
2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學(xué)中任務(wù)驅(qū)動是一種常用的教學(xué)方法，其中心導(dǎo)向是任務(wù)，學(xué)生在完成任務(wù)的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學(xué)方法的步驟是：教師提出任務(wù)師生共同分析以得出完成任務(wù)的方法和步驟適當(dāng)講解或自學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)完成任務(wù)交流和總結(jié)。”[3]該教學(xué)模式不僅有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識，還能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學(xué)模式通常是以小組協(xié)作的方式進行，教師給出研究范圍，學(xué)生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過分析和討論后以程序設(shè)計或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學(xué)生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學(xué)生的團隊協(xié)作能力，對于學(xué)生團隊合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務(wù)的過程中學(xué)生需要查閱大量的資料，久而久之學(xué)生收集資料和創(chuàng)新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發(fā)式教學(xué) 人工智能的很多問題都較為抽象，對學(xué)生理解力的要求較高，因此，在實際的教學(xué)過程中教師應(yīng)有意識的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問題，讓學(xué)生自己獨立思考，鼓勵學(xué)生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學(xué)生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學(xué)生獨立思考的能力，也增加了學(xué)生參與教學(xué)活動的意識，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現(xiàn)，最后師生一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學(xué)生邏輯思維的能力，教學(xué)效果良好[4]。
3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新
過去的課程作業(yè)都是單一書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學(xué)生實驗?zāi)芰蛣邮帜芰Φ呐囵B(yǎng)，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學(xué)生的期末負(fù)擔(dān)，也迫使學(xué)生更加重視平時的學(xué)習(xí)思考，有利于課程教學(xué)質(zhì)量的提升。
4 結(jié)束語
本文是以提高教學(xué)質(zhì)量為目標(biāo)，結(jié)合教學(xué)實踐，從教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學(xué)改革進行了探討，總結(jié)了該課程在教學(xué)和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，可以支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，同時更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。作為該課程的授課教師應(yīng)始終保持對教學(xué)內(nèi)容的不斷更新、教學(xué)方法的多樣化，才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學(xué)質(zhì)量。從學(xué)生的反饋來看，作者所總結(jié)的教學(xué)實踐具有明顯的教學(xué)效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學(xué)過程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗，吸取失敗的教訓(xùn)。
參考文獻：
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對人工智能的思考范文3
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:
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對人工智能的思考范文4
讀了下面這12個問答，你就會對人工智能的未來發(fā)展有一個較為全面的了解。
人工智能的發(fā)展包括哪些階段？
人工智能的發(fā)展可分為三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。
強人工智能，達到了人類級別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。
超人工智能，即超級智能。牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。
為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？
通過觀察歷史，我們可以發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律，即人類出現(xiàn)以來所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長。也就是說，一開始技術(shù)發(fā)展是小的，但是一旦信息和經(jīng)驗積累到一定的基礎(chǔ)，發(fā)展開始快速增長，以指數(shù)的形式，然后是以指數(shù)的指數(shù)形式增長。
未來學(xué)家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規(guī)律，是因為一個更加發(fā)達的社會，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強，發(fā)展的速度也更快。
李四光也曾經(jīng)寫道：“人類的發(fā)展不是等速度運動，而是類似一種加速度運動，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加。”
人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點是什么？
用計算機科學(xué)家高德納的說法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”一些我們覺得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態(tài)、移動、直覺――對電腦來說則太難了。
摩爾定律真的那么有效嗎？
摩爾定律認(rèn)為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運算次數(shù)）。現(xiàn)在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴展定理。
我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？
現(xiàn)在1000美元能買到的電腦已經(jīng)強過了老鼠，并且達到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。
我們?nèi)绾卧斐龀斯ぶ悄埽?/p>
第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡單。
第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過程，讓計算機演化出智能，三是建造一個能進行兩項任務(wù)的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學(xué)家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務(wù)。
為什么說強人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨？
因為，一，指數(shù)級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非常快。二，軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學(xué)家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。
超人工智能為什么會導(dǎo)致智能爆炸？
這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進。這個概念是這樣的：一個運行在特定智能水平的人工智能，比如說腦殘人類水平，有自我改進的機制。當(dāng)它完成一次自我改進后，它比原來更加聰明了，我們假設(shè)它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續(xù)進行自我改進，然而現(xiàn)在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進進步更加明顯。如此反復(fù)，這個強人工智能的智能水平越長越快，直到它達到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極表現(xiàn)。
我們還要多久才能迎來超人工智能？
著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達成強人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。
什么是奇點時代？
所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預(yù)測技術(shù)如何發(fā)展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。
超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？
永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過這需要超人工智能在納米技術(shù)和生物技術(shù)方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個“年輕機器”，當(dāng)一個60歲的人走進去后，再出來時就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現(xiàn)不影響大腦數(shù)據(jù)的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進“年輕機器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結(jié)構(gòu)的話，這就完全不離譜。
超人工智能最值得我們?nèi)?dān)心的問題是什么？
對人工智能的思考范文5
關(guān)鍵詞：人工智能；犯罪主體；刑罰
新事物的發(fā)展會對社會原有規(guī)范產(chǎn)生沖擊，因此社會規(guī)范需要不斷調(diào)整來應(yīng)對這些問題。人工智能的出現(xiàn)對傳統(tǒng)社會規(guī)范特別是刑法犯罪主體認(rèn)定、罪名設(shè)置等提出了深刻地挑戰(zhàn)。[1]面對這些刑法應(yīng)該如何應(yīng)對值得我們深入思考。
一、人工智能對刑法傳統(tǒng)制度的沖擊
人工智能大致可分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能階段。超人工智能在當(dāng)下來看太過科幻化，我們暫且不在本文中討論。弱人工智能具有超強的運算和學(xué)習(xí)能力，但只能在人類設(shè)定的算法程序下實施著特定動作；而強人工智能除了具備弱人工智能的優(yōu)點外還可能像人類一樣擁有自主意識。
（一）弱人工智能對刑法的影響
1.弱人工智能對犯罪主體認(rèn)定的沖擊。無人駕駛汽車造成的交通案件是人工智能對犯罪主體認(rèn)定提出挑戰(zhàn)的典型代表。無人駕駛技術(shù)參與的交通肇事與一般交通肇事在本質(zhì)上是一樣的，唯一的爭論焦點就在于人工智能可否成為交通事故的責(zé)任者。在現(xiàn)行刑法領(lǐng)域內(nèi)，犯罪都是“人”在實施的，這里的“人”指的是自然人和法人，從目前的刑法條文來看人工智能不是犯罪構(gòu)成要件中的“人”。[2]無人駕駛汽車可以完全由人工智能來操作，那么在“人”退居幕后的情況下交通肇事的行為是由誰實施的呢？刑法學(xué)上刑事主體的歸責(zé)原則是“無行為無犯罪”，如今人工智能仍只是被視為高科技產(chǎn)品，違反交通法規(guī)并不是它的“本意”。既然其沒有支配行為的意志，將其認(rèn)定為犯罪主體在目前來看是不合適的。
2.弱人工智能對罪名設(shè)置的影響。弱人工智能在現(xiàn)階段仍被視為工具，它在特定程序的控制下“聽命”于人類，這使其很容易被不懷好意之徒利用而成為“得力”的犯罪工具，但是由于人工智能的類人化特點使其與傳統(tǒng)的犯罪工具相比大相徑庭，例如有人利用人工智能進行在現(xiàn)階段應(yīng)該如何定罪呢？我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)行刑法并沒有針對這種行為的罪名設(shè)置，根據(jù)罪刑法定原則無法對其定罪。
（二）強人工智能對刑法的影響
1.人工智能對主體責(zé)任判斷的沖擊。強人工智能可能像人類一樣擁有自主意識而被賦予主體資格獨立承擔(dān)刑事責(zé)任，而刑事責(zé)任的承擔(dān)需要分析積極因素和消極因素兩個方面，積極因素包括罪過（故意、過失）、目的等，消極因素包括責(zé)任阻卻事由等，所以說刑事責(zé)任的判斷是需要分析主體的主觀意識的。而主觀意識往往是不可觀的，在傳統(tǒng)犯罪中我們可以通過客觀行為判斷出主體的主觀意識；而強人工智能體的算法邏輯和人類的思維邏輯可能是完全不同的，也就是說我們無法通過客觀行為來判斷它的主觀意識，那么在這種情況下我們該如何判斷人工智能的主觀意識呢？
2.人工智能對刑罰制度的影響。人工智能從本質(zhì)上來講是由特定程序控制的計算機。鑒于人工智能心智和形體可分離的特殊性，一旦被賦予刑事主體資格，在人工智能觸犯刑法時要規(guī)制的是控制它行為的特定程序，而不是該程序的外在載體即計算機。因此我們對人工智能適用刑罰時，重點是如何限制其程序的自由或者剝奪其程序的生命等。簡單的切斷電源、斷開網(wǎng)絡(luò)或者單純地限制人工智能形體的自由，并不能達到規(guī)制人工智能的目的，因為人工智能的程序是由預(yù)先輸入的命令語句所決定的，以上措施可使人工智能體暫時無法工作但是其內(nèi)在特定程序并未改變，在接通電源和網(wǎng)絡(luò)或者解除對其自由地限制后很難保證其不會犯同樣的罪行。
二、人工智能時代刑法的制度重構(gòu)
（一）刑法對弱人工智能階段所產(chǎn)生問題的回應(yīng)
1.刑法關(guān)于弱人工智能對犯罪主體認(rèn)定帶來的沖擊的回應(yīng)
以無人駕駛汽車造成的交通肇事案件為例，按照“無行為無犯罪”的傳統(tǒng)刑法規(guī)則原則來看，似乎傳統(tǒng)意義上的肇事者已經(jīng)“難覓蹤跡”了。[3]筆者認(rèn)為，可以從如下方面來應(yīng)對人工智能對犯罪主體認(rèn)定帶來的沖擊：
（1）以交通肇事罪追究無人駕駛汽車使用者的責(zé)任。在無人駕駛汽車的行駛中，雖然無人駕駛汽車主要靠車內(nèi)智能駕駛儀來實現(xiàn)車輛的行駛，但這并不是說免除了使用者的一切注意義務(wù)，特別是車輛在情況復(fù)雜的道路上行駛時，使用者更要盡到注意義務(wù)，若是由于使用者未盡到注意義務(wù)造成重大交通事故，則可以交通肇事罪追究無人駕駛汽車使用者的責(zé)任。
（2）以產(chǎn)品犯罪追究無人駕駛汽車生產(chǎn)者和銷售者的責(zé)任。在現(xiàn)階段無人駕駛汽車仍被當(dāng)做產(chǎn)品來看待，那么無人駕駛汽車的生產(chǎn)者和銷售者就要為此承擔(dān)一定程度的產(chǎn)品質(zhì)量保證責(zé)任，如果不是由于現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，而是無人駕駛汽車存在質(zhì)量問題導(dǎo)致重大交通事故的發(fā)生，則可以生產(chǎn)銷售偽劣產(chǎn)品罪等產(chǎn)品犯罪來追究生產(chǎn)者和銷售者的責(zé)任。[4]
（3）由社會保險來承擔(dān)責(zé)任。如果說該事故是由于當(dāng)下技術(shù)瓶頸等非人為因素造成的，是社會發(fā)展所帶來的風(fēng)險。[5]那么此時可以選擇由社會保險來承擔(dān)這份責(zé)任。
2.刑法關(guān)于弱人工智能對罪名設(shè)置影響的回應(yīng)。針對可能有人利用人工智能犯罪而法無明文規(guī)定的情況，在罪名設(shè)置方面有增設(shè)新的罪名或者對傳統(tǒng)刑法罪名進行修正兩種方案。增設(shè)新的罪名如“濫用人工智能罪”等口袋罪名，在人工智能的外延尚未徹底界定清楚的情況下貿(mào)然增設(shè)口袋罪會顯得過于寬泛而無法準(zhǔn)確定罪量刑。鑒于此筆者認(rèn)為可以對傳統(tǒng)刑法罪名作出針對性修改使其可以囊括該種類型的犯罪行為，這樣就可以達到制裁此類犯罪維護社會秩序的目的。
（二）刑法對強人工智能階段所產(chǎn)生問題的回應(yīng)
1.強人工智能階段刑法對人工智能主體責(zé)任判斷的回應(yīng)。上文中我們提到由于人工智能的特殊性我們可能無法通過傳統(tǒng)方式分析出它的主觀意識。[6]對于此筆者認(rèn)為，既然人工智能是由算法程序控制的，我們不妨通過探究算法邏輯并摸索出算法程序的特點，進而通過分析人工智能的算法程序來判斷它的主觀意識，最終得出其應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的刑事責(zé)任。
2.強人工智能階段刑法對人工智能刑罰制度的回應(yīng)。由于人工智能體的特殊性，現(xiàn)行刑罰制度無法對其直接適用，因此我們需要創(chuàng)造出針對人工智能程序的特有刑罰。比如我們可以考慮通過更高級別的命令語句修改或者重新編寫其程序，以此降低或者終止它的學(xué)習(xí)和運算能力，這樣就可以達到規(guī)制人工智能程序的目的。
結(jié)語
人工智能已全面參與到我們的生產(chǎn)生活之中，并對我們的現(xiàn)行社會規(guī)范產(chǎn)生了深刻的影響，刑法作為人類社會穩(wěn)定的重要調(diào)節(jié)器受到了人工智能的多方面挑戰(zhàn)。因此刑法需要做出針對性的改變，盡量減少人工智能對人類社會造成的消極影響并讓其更好的服務(wù)于人類的當(dāng)下與未來。
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對人工智能的思考范文6
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。
