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人工智能在教育方面的作用范文1
關(guān)鍵詞：人工智能；計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)；智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，先進(jìn)的技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并對教學(xué)過程產(chǎn)生了深刻的影響。其中，人工智能技術(shù)產(chǎn)生的影響最為深刻。它將先進(jìn)的教學(xué)手段引入教學(xué)過程，在營造理想的學(xué)習(xí)環(huán)境、激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及提高教學(xué)效率等方面起到了重要作用。
一、人工智能
1. 人工智能的定義
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的一門綜合性的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。其精確定義是：一個(gè)電腦系統(tǒng)具有人類知識(shí)和行為，并具有學(xué)習(xí)、推斷、判斷來解決問題、記憶知識(shí)和了解人類自然語言的能力。
2. 人工智能的研究內(nèi)容
人工智能作為一門綜合性學(xué)科，其研究內(nèi)容涉及到許多方面，其中與教學(xué)實(shí)際關(guān)系較為密切的是以下四個(gè)方面：
（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內(nèi)容之一，也是其他內(nèi)容的研究基礎(chǔ)，它主要研究計(jì)算機(jī)的知識(shí)表達(dá)和推理技術(shù)。
在教育領(lǐng)域中，研究問題解決的實(shí)際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計(jì)算機(jī)，使其能夠按照人類的思維規(guī)律進(jìn)行問題解決，幫助學(xué)生進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。
（2）模式識(shí)別。模式識(shí)別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興科學(xué)，后期它又受到了人工智能科學(xué)的影響，得到了新的發(fā)展。因此，常被作為人工智能學(xué)科的一個(gè)分支。
簡單地說，模式識(shí)別就是研究用電子計(jì)算機(jī)代替人來識(shí)別事物和環(huán)境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標(biāo)本。因此，具體來說，模式識(shí)別的含義就是識(shí)別出給定的事物與哪一個(gè)標(biāo)本相同或相似。模式識(shí)別有時(shí)可以理解為模式分類，即判別給定的事物應(yīng)該屬于哪一類標(biāo)本。被識(shí)別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統(tǒng)計(jì)數(shù)字、圖表、教授狀態(tài)、學(xué)習(xí)狀態(tài)等，應(yīng)用于教育時(shí)則稱為教育模式識(shí)別和學(xué)習(xí)模式識(shí)別。
（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產(chǎn)的負(fù)擔(dān)，從而間接地推動(dòng)計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用，提高自動(dòng)化操作效率。因此，它已經(jīng)成為人工智能研究中最為棘手的問題。
自然語言是人機(jī)對話的最方便的語言，其發(fā)展的最終目標(biāo)是把自然語言作為程序語言來使用，使計(jì)算機(jī)直接執(zhí)行自然語言，不需要中間的解釋過程。
在教育領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)對自然語言的理解有助于人機(jī)對話的實(shí)現(xiàn)，從而能夠增進(jìn)計(jì)算機(jī)與學(xué)生之間的交互作用，把原有的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)條件下的計(jì)算機(jī)主動(dòng)變?yōu)橹悄苡?jì)算機(jī)輔助教學(xué)條件下的人機(jī)交互主動(dòng)。
（4）專家系統(tǒng)。所謂專家系統(tǒng)是指一個(gè)（或一組）能在某特定領(lǐng)域內(nèi)，以人類專家的水平去解決該領(lǐng)域中困難問題的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。其特點(diǎn)在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發(fā)性知識(shí)、判斷性知識(shí)分成事實(shí)與規(guī)則，以適當(dāng)形式存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，建立知識(shí)庫，并基于知識(shí)庫采用合適的產(chǎn)生式系統(tǒng)，按輸入的原始數(shù)據(jù)選擇合適的規(guī)則進(jìn)行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統(tǒng)。
專家系統(tǒng)是人工智能中最為重要的研究內(nèi)容，在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用也最為廣泛與活躍。教學(xué)專家系統(tǒng)的任務(wù)是根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)，以最合適的教案和教學(xué)方法對學(xué)生進(jìn)行教學(xué)輔導(dǎo)。
二、計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)
1. 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的定義
計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計(jì)算機(jī)輔助下進(jìn)行的各種教學(xué)活動(dòng)，以對話方式與學(xué)生討論教學(xué)內(nèi)容、安排教學(xué)進(jìn)程、進(jìn)行教學(xué)訓(xùn)練的方法與技術(shù)。CAI能為學(xué)生提供一個(gè)良好的個(gè)人化學(xué)習(xí)環(huán)境。通過綜合應(yīng)用多媒體、超文本、人工智能和知識(shí)庫等計(jì)算機(jī)技術(shù)，克服了傳統(tǒng)教學(xué)方式上單一、片面的缺點(diǎn)，有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和認(rèn)知主體作用的發(fā)揮。同時(shí)，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識(shí)的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學(xué)習(xí)時(shí)間、提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的教學(xué)目標(biāo)。
2. 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的現(xiàn)狀
盡管計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)要比傳統(tǒng)的教學(xué)模式先進(jìn)不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1） 缺乏人機(jī)交互能力。在教學(xué)過程中，CAI課件的教學(xué)信息是按預(yù)先設(shè)置的教學(xué)流程機(jī)械式地提供，教師只能按預(yù)定的課件流程進(jìn)行操作，學(xué)生的學(xué)習(xí)也是被動(dòng)的，不能很好地參與教學(xué)過程。因此，人機(jī)交互能力沒有很好地體現(xiàn)出來。
（2）缺乏師生互動(dòng)。學(xué)生在自學(xué)及使用現(xiàn)有的CAI課件時(shí)，大多采用的是自主學(xué)習(xí)的方式。使用這種方式時(shí)鮮有師生互動(dòng)，因此課件的效果會(huì)大打折扣。同時(shí)由于缺乏網(wǎng)絡(luò)支持，現(xiàn)有的絕大多數(shù)CAI課件都是在單機(jī)環(huán)境下運(yùn)行的，無法使用網(wǎng)絡(luò)來快速更新知識(shí)內(nèi)容，更無法提供便捷的學(xué)習(xí)討論空間、隨時(shí)隨地的師生交流方式以及遠(yuǎn)程教學(xué)實(shí)現(xiàn)的條件。
（3） 缺乏智能性。現(xiàn)有的CAI系統(tǒng)很多都沒有智能性，無法進(jìn)行有針對性的教育。學(xué)生的學(xué)習(xí)是被動(dòng)的，他們不能根據(jù)自身情況調(diào)整學(xué)習(xí)進(jìn)度。對教師而言，教學(xué)參與度太低，他們不能按照學(xué)生的認(rèn)知模型為其準(zhǔn)備最適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容，更不能給予不同的教學(xué)模式與方法。
（4） 缺乏廣泛性。CAI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都是圍繞某一知識(shí)領(lǐng)域，對于教學(xué)內(nèi)容、問題的設(shè)計(jì)和答案的呈現(xiàn)，都必須在原設(shè)計(jì)系統(tǒng)允許范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn),無法根據(jù)具體教學(xué)、學(xué)習(xí)情況提出新的方案。
由此可見，傳統(tǒng)的CAI系統(tǒng)本身具有無法克服的缺點(diǎn)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將會(huì)越來越多地應(yīng)用在教育領(lǐng)域。把人工智能技術(shù)引入CAI系統(tǒng)，使CAI系統(tǒng)能合理安排教學(xué)內(nèi)容，變化教學(xué)方法來滿足個(gè)性化教學(xué)的需要，因此就產(chǎn)生了智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)。
三、智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)
隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統(tǒng)可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學(xué)內(nèi)容、改變教學(xué)方法，去滿足個(gè)別教學(xué)的需要，這就是以AI技術(shù)和認(rèn)知科學(xué)理論為基礎(chǔ)而形成的智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的一個(gè)新領(lǐng)域，代表了一種新的教學(xué)思想和教學(xué)方式。智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的出現(xiàn)，提高了教學(xué)質(zhì)量，改善了教學(xué)的效率。
1. 智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
ICAI系統(tǒng)主要是在知識(shí)表示、推理方法和自然語言理解等三方面應(yīng)用人工智能技術(shù)。其本質(zhì)上是一個(gè)基于知識(shí)的教學(xué)專家系統(tǒng)，通常由專家模塊、學(xué)生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結(jié)構(gòu)如下圖所示：
（1）專家模塊（知識(shí)庫）。專家模塊是由題域知識(shí)構(gòu)成，它包括兩方面的知識(shí)：一是教材內(nèi)容、提問信息、教材重點(diǎn)、難點(diǎn)、評價(jià)等有關(guān)課程的知識(shí)；二是有關(guān)應(yīng)用這些知識(shí)來生成問題，推理解題的知識(shí)。其功能有：作為系統(tǒng)全部知識(shí)的來源，為系統(tǒng)其他模塊頻繁調(diào)用，以實(shí)時(shí)完成用戶行為響應(yīng)，通過知識(shí)庫知識(shí)，生成相應(yīng)的問題、任務(wù)以及解釋；通過同步問題解答，并通過預(yù)期學(xué)生行為與實(shí)際學(xué)生行為之間的比較，評價(jià)學(xué)生知識(shí)掌握程序以及學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)方式偏好等。這個(gè)部分相當(dāng)于一個(gè)根據(jù)事實(shí)進(jìn)行演繹推理求出解答的專家部件。
（2）學(xué)生模塊。系統(tǒng)通過學(xué)生模塊建立對學(xué)生的了解，通過比較學(xué)生行為與專家行為，對學(xué)生進(jìn)行智能模擬，包括學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)、認(rèn)知特點(diǎn)和個(gè)性特點(diǎn)等。學(xué)生模塊用來表示學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、當(dāng)前知識(shí)水平、解題行為等方面的知識(shí)。其任務(wù)是：表示學(xué)生對所學(xué)知識(shí)的理解程度，反映學(xué)生已掌握和未掌握的部分，通過發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并作出錯(cuò)誤根源的假設(shè)，為進(jìn)一步指導(dǎo)提供依據(jù)。
（3）教師模塊（教學(xué)策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學(xué)策略是與教學(xué)內(nèi)容融合在一起，通過教學(xué)的分支來體現(xiàn)的。這樣做的不足是，某一教學(xué)內(nèi)容只能按某一種（或幾種）固定的教學(xué)策略來教。而在ICAI中，教學(xué)策略與教學(xué)內(nèi)容是分開的。這樣在教學(xué)過程中，系統(tǒng)可隨時(shí)根據(jù)教學(xué)的需要，選擇不同的教學(xué)策略。
教師模塊的主要任務(wù)是在一定的教學(xué)原理的指導(dǎo)下，選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容，并通過接口以適當(dāng)?shù)谋磉_(dá)形式，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)刻展示給學(xué)生。該模塊的主要功能有：為學(xué)生提供學(xué)習(xí)環(huán)境；指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)；解釋現(xiàn)象、過程和原因；為學(xué)生提供幫助和學(xué)習(xí)材料；監(jiān)視和評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)活動(dòng)。
（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學(xué)生與系統(tǒng)間的信息交流。模塊要完成兩項(xiàng)任務(wù)，一是在教學(xué)模塊作出教學(xué)決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學(xué)內(nèi)容發(fā)送出去；二是建立學(xué)生輸入信息的方式，接收學(xué)生輸入的信息。
2. 智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向
ICAI系統(tǒng)在發(fā)展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術(shù)以及人工智能在多種領(lǐng)域應(yīng)用的不斷發(fā)展而發(fā)展的。其未來的發(fā)展方向表現(xiàn)為以下幾方面：
（1）與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合。隨著多媒體技術(shù)和Internet網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，多媒體教育應(yīng)用與Internet網(wǎng)進(jìn)一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發(fā)展，它不可避免地還要向多維的網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展。目前，已有不少基于Internet網(wǎng)的多媒體教育系統(tǒng)在使用，它們借助網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，完成在線學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)討論、網(wǎng)上測試等多種教學(xué)任務(wù)。將網(wǎng)絡(luò)CAI與智能CAI有機(jī)結(jié)合，互相補(bǔ)充，能構(gòu)建成一個(gè)新的系統(tǒng)工程。
（2）智能（Intelligent Agent）技術(shù)的使用。人工智能（AI）技術(shù)在ICAI中的應(yīng)用，除了體現(xiàn)在對多媒體教學(xué)系統(tǒng)中引入學(xué)生模塊和知識(shí)推理機(jī)制以外，還可以起到在“智能導(dǎo)航”瀏覽中，使用“智能”技術(shù)代替教師、學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)學(xué)習(xí)和搜索學(xué)習(xí)的作用。
在CAI中，學(xué)生學(xué)習(xí)查詢有效知識(shí)可以使用進(jìn)行搜索、導(dǎo)引，由于它自身具備的學(xué)習(xí)功能，能夠主動(dòng)、高效地從Internet中發(fā)現(xiàn)和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關(guān)鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關(guān)信息的涌現(xiàn)、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術(shù)引入到ICAI中，將使得教師和學(xué)生在教與學(xué)的過程中，提高知識(shí)選取效率、加強(qiáng)交互學(xué)習(xí)和自主能動(dòng)性學(xué)習(xí)。
（3）遠(yuǎn)程教學(xué)。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)CAI、智能CAI以及多協(xié)作，可以實(shí)現(xiàn)真正意義上的遠(yuǎn)程教學(xué)模式。ICAI系統(tǒng)不僅可以作為教師，為學(xué)生學(xué)習(xí)提供指導(dǎo)，也可以作為學(xué)生，輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，還可以成為學(xué)生學(xué)習(xí)、交流、協(xié)作過程中多方面的。因此,具有多種特性優(yōu)勢的遠(yuǎn)程教學(xué)具有廣闊的發(fā)展前景。
（4）虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）的應(yīng)用。虛擬現(xiàn)實(shí)也叫人工現(xiàn)實(shí)（Artificial Reality）,是由多媒體技術(shù)與仿真技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標(biāo)就是達(dá)到真實(shí)體驗(yàn)和基于自然技能的人機(jī)交互。在教學(xué)輔助中，使用創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，在一般人所不能親身體驗(yàn)的情景中，達(dá)到演示、操作的教學(xué)目的。目前在教學(xué)中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實(shí)景建構(gòu)學(xué)習(xí)、建筑設(shè)計(jì)的實(shí)景化學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)內(nèi)消化道實(shí)景教學(xué)等。
四、結(jié)語
到目前為止，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)中，與教學(xué)現(xiàn)代化有著密切的關(guān)系。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的成效將更加明顯。新世紀(jì)的教學(xué)手段將是以智能化CAI為主線，多學(xué)科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn)。這種手段產(chǎn)生了人機(jī)交互、人機(jī)共生等全新概念，大大擴(kuò)展了人類的能力，促進(jìn)了教育事業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。
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人工智能在教育方面的作用范文2
關(guān)鍵詞：人工智能；授課內(nèi)容；講授方法
人工智能概論課程是我校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)的一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課，它在整個(gè)專業(yè)教學(xué)體系中起到奠基的作用，如何針對其特點(diǎn)制定合理的教學(xué)目標(biāo)與授課內(nèi)容，并有效地組織課堂教學(xué)，取得良好的教學(xué)效果是非常重要的，本文將從多個(gè)角度對其進(jìn)行全方位的思考與探索，為相關(guān)課程教學(xué)的改革提供新的思路。
1教學(xué)目標(biāo)的精確定位
首先，人工智能概論課程在智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)整個(gè)教學(xué)體系中起到引導(dǎo)和奠基的作用，但不同于其他相關(guān)的專業(yè)基礎(chǔ)課，其總的特點(diǎn)可歸納為“少而精”，即在較少的教學(xué)授課學(xué)時(shí)中起到畫龍點(diǎn)睛的作用，為學(xué)生進(jìn)一步的深入學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)，并激發(fā)他們對智能專業(yè)的學(xué)習(xí)興趣和愛好。基于以上特點(diǎn)，通常選擇一學(xué)期共32學(xué)時(shí)課程的安排計(jì)劃，并且在大三上學(xué)期開始進(jìn)行授課。
其次，要研究解決同學(xué)們所反映的“虛與實(shí)”問題。人工智能是一門涉及到多個(gè)學(xué)科的課程，具有相當(dāng)復(fù)雜的背景，其與哲學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、控制論和語言學(xué)都有著密切的聯(lián)系，并且隨著這些學(xué)科的發(fā)展而深化，不斷產(chǎn)生新的思路和新的問題。以上特點(diǎn)決定了該課程內(nèi)容較為抽象，且難以把握全局，學(xué)習(xí)起來不易消化理解，從而造成了學(xué)生學(xué)習(xí)的困難，容易產(chǎn)生畏懼感，并且學(xué)生常常對其在實(shí)際環(huán)境中的具體應(yīng)用產(chǎn)生疑問。
如何在這么短的授課學(xué)時(shí)里使學(xué)生產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣并且能取得良好的教學(xué)效果是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題，這需要對該課程的授課內(nèi)容、教材選擇、講授方法和考核形式進(jìn)行全方位的思考與探索，并在教學(xué)過程中落在實(shí)處。一方面讓學(xué)生了解和掌握人工智能的發(fā)展歷史和思想淵源，并指出各個(gè)分支的本質(zhì)特點(diǎn)和整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢；另一方面有意識(shí)地穿插介紹人工智能在實(shí)際中具體應(yīng)用的例子，開闊學(xué)生的眼界，打消他們的疑慮。這些將在本文的后面部分進(jìn)行深入的介紹。
最后人工智能概論這門課程還要兼顧研究型和應(yīng)用型這兩種特點(diǎn)的共同發(fā)展。在以前，由于人工智能授課內(nèi)容的特點(diǎn)，常常講授時(shí)偏向研究型，往往涉及到復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和邏輯運(yùn)算，增加了老師講授的難度和學(xué)生學(xué)習(xí)的困難。因此，針對上述問題，在教學(xué)過程中可以引入多種形式的事例說明和多媒體演示環(huán)節(jié)，以講授思想為主，具體技術(shù)為輔，這將直接反映到授課內(nèi)容的選擇上。
2授課內(nèi)容的選擇
人工智能概論授課內(nèi)容的選擇至關(guān)重要，本著該課程“少而精”的特點(diǎn)，既需要讓學(xué)生在較短時(shí)間內(nèi)掌握基本的思想與概念要點(diǎn)，又要對該課程進(jìn)行全方位的介紹，并點(diǎn)出其發(fā)展趨勢，因而對授課教師有著非常高的要求。由于授課課時(shí)的限制，我們無法做到既面面俱到，又對每個(gè)具體方向進(jìn)行詳細(xì)的講解；而且這樣也容易陷入復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和邏輯運(yùn)算的誤區(qū)。因而，整個(gè)課程的講授內(nèi)容應(yīng)該以傳授思想和概念要點(diǎn)為主，并在講授的過程中加入有趣的事例，通過這些形象的事例說明和多媒體演示環(huán)節(jié)折射出人工智能思想的精髓和應(yīng)用的廣闊前景。
人工智能概論主要涉及到知識(shí)表示、搜索推理、計(jì)算智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、Agent和自然語言理解等內(nèi)容，其中以知識(shí)表示、搜索推理和計(jì)算智能為授課內(nèi)容的重點(diǎn)，在講授的過程中需要對這些內(nèi)容加以整理精簡，分清主次，合理地安排授課內(nèi)容在總學(xué)時(shí)內(nèi)。除了這些基本的授課知識(shí)外，還應(yīng)該在教學(xué)環(huán)節(jié)引入多媒體演示，通過形象生動(dòng)的視頻演示讓學(xué)生們了解人工智能的科學(xué)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用所在。視頻可以選用世界一流大學(xué)實(shí)驗(yàn)室的開放多媒體內(nèi)容，例如：MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的相關(guān)科研項(xiàng)目中間過程及結(jié)果的視頻演示，以此來開闊學(xué)生的眼界，增長他們的見識(shí)，使之了解其應(yīng)用前景和未來的發(fā)展空間。
人工智能領(lǐng)域的發(fā)展受到多個(gè)學(xué)科的影響，這些學(xué)科在不同歷史時(shí)期都對人工智能領(lǐng)域起到了各種推進(jìn)作用，也產(chǎn)生了許多不同層面的爭論，至今也是如此。如何在授課過程中形象地對人工智能歷史進(jìn)行回顧，闡述這些學(xué)科對人工智能領(lǐng)域的影響，尤其是思想方面的影響特別重要。“回顧歷史，立足當(dāng)今，展望未來”――給學(xué)生形象地描繪出人工智能發(fā)展的思想史，并以畫龍點(diǎn)睛之筆指出人工智能領(lǐng)域發(fā)展的廣闊未來，是授課教師艱巨而光榮的任務(wù)，只有這樣才能使學(xué)生把握住人工智能領(lǐng)域的整個(gè)發(fā)展脈絡(luò)，激發(fā)出他們的學(xué)習(xí)興趣和愛好。
以哲學(xué)家對強(qiáng)人工智能方向的爭論為例，向?qū)W生們介紹這些收集整理的資料對于他們思想的啟迪是非常有益的。這里值得說明的是這種思想的闡述事實(shí)上是非常不容易的，其難度甚至高于復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，因?yàn)樗３Ｒ笫谡n教師掌握思想的精髓所在，并用非常形象生動(dòng)的語言對其進(jìn)行說明，而這些常常是現(xiàn)在書本中所沒有的。例如：知識(shí)的表示、獲取、存儲(chǔ)和推理是人工智能領(lǐng)域中重要的組成部分，雖然目前已經(jīng)有很多書籍詳細(xì)地介紹了這些方面，但學(xué)生仍然反映聽起來比較抽象。為什么會(huì)這樣？其原因是一些基本的問題并沒有得到圓滿的說明和闡述，如“什么是知識(shí)”，“知識(shí)能夠表示嗎”，“有統(tǒng)一表示各種各樣抽象、復(fù)雜知識(shí)的工具嗎”，“抽象的美學(xué)與復(fù)雜的人類情感，知識(shí)能夠表示嗎”……其中有些問題看似容易回答，卻往往涉及到一些復(fù)雜的哲學(xué)問題，目前在各種人工智能的教科書和專著里常常對這些問題避而不談，只在數(shù)學(xué)的層面上針對具體的問題來進(jìn)行說明和講授。如果想在這方面有所突破的話，就需要閱讀大量的哲學(xué)書籍，如認(rèn)知學(xué)、知識(shí)論和心智哲學(xué)等領(lǐng)域的著作，還需要大量時(shí)間的理解和參悟，這些有價(jià)值的資料也是對授課內(nèi)容的極大豐富和補(bǔ)充。近年來，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)、語言學(xué)甚至社會(huì)學(xué)對人工智能領(lǐng)域有著較大的推進(jìn)作用，也是將來融合發(fā)展的總體趨勢，如何在課堂上結(jié)合具體的事例對其加以說明也是授課內(nèi)容的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。
3相關(guān)教材的選擇
眾所周知，關(guān)于人工智能的國內(nèi)外優(yōu)秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89個(gè)國家的900多所大學(xué)用作教材[1]，國內(nèi)可以考慮使用其影印版或中文翻譯版本，大大的降低了購買國外原版教材所需的費(fèi)用，并可以在此基礎(chǔ)上考慮實(shí)現(xiàn)雙語教學(xué)。此外還有蔡自興教授等編著的人工智能及其應(yīng)用，詳細(xì)而恰當(dāng)?shù)亟榻B了人工智能領(lǐng)域中的各個(gè)研究方向(分別適合于本科生[2]和研究生[3])等。我們從整個(gè)教學(xué)時(shí)間安排上看，因其所占學(xué)時(shí)較少，所以人工智能概論課程的教材選擇不適用于大部頭的書籍，宜選用篇幅較小但內(nèi)容較全的適合于本科生的教材。除了選擇合適的教材外，對于任課教師還要擁有大量的參考書，包括上述提到的其他領(lǐng)域的書籍和資料，只有這樣才能拓展所掌握的知識(shí)，為實(shí)現(xiàn)良好的教學(xué)效果而服務(wù)。
4講授方法和考試形式的選擇
課程講授時(shí)注意主線的選擇，著重以思想介紹為主，詳細(xì)地介紹人工智能發(fā)展的歷史以及各種學(xué)派和學(xué)說，如符號主義、連接主義和行為主義等，要重點(diǎn)介紹他們的特點(diǎn)和本質(zhì)，指出它們形成的原因以及其中的不足之處，并向?qū)W生介紹新的學(xué)說，例如機(jī)制主義[4]等。整個(gè)教學(xué)過程并不涉及較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)，要注重各個(gè)分支的思想源流，主要從其機(jī)制上做定性介紹。同時(shí)可在講授過程中穿插相關(guān)歷史問題的爭論，例如：中國屋問題[5]等，引發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣和愛好，開展交互式教學(xué)，使學(xué)生和老師產(chǎn)生互動(dòng)。授課方式采用板書和多媒體交互使用方式，力爭在每節(jié)課的空閑時(shí)間里穿插加入人工智能領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用介紹，放映相關(guān)的視頻錄像，開闊學(xué)生們的眼界。在最終考試形式的選擇方面不是要學(xué)生死記硬背知識(shí)點(diǎn)，而是要注重學(xué)生思想的發(fā)揮，鼓勵(lì)學(xué)生提出新想法和新思路，并豐富其掌握的相關(guān)知識(shí)，為將來的進(jìn)一步學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)和做準(zhǔn)備。
5結(jié)語
我們認(rèn)為在教學(xué)方式上力爭采用“啟發(fā)式”教學(xué)，能真正做到啟迪學(xué)生思想的作用，尤其要鼓勵(lì)思想創(chuàng)新，在高等教育階段培養(yǎng)學(xué)生具有獨(dú)立思考、勇于探索的能力，使之成為社會(huì)的有用之才。希望這些在人工智能概論課程教學(xué)中的思考和探索能在日常教學(xué)活動(dòng)起到有益的作用，并與同行們共同交流和探索。
參考文獻(xiàn)：
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[2] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用本科生用書[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2003.
[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用研究生用書[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2004.
[4] 鐘義信. 機(jī)制主義方法與人工智能統(tǒng)一理論:人工智能的新方法與新進(jìn)展[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2010(19):7-10.
[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.
Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence
YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei
(School of Control Science and Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
人工智能在教育方面的作用范文3
1人工智能的含義及優(yōu)勢
人工智能是融合信息科學(xué)和數(shù)學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)等知識(shí)的一種新型科學(xué)技術(shù)，能通過感知環(huán)境做出主動(dòng)反應(yīng)，并且該反應(yīng)能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)、獲得最大收益（蔡彬彬.人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面的應(yīng)用[J].科技風(fēng),2019(13):60）。如今人工智能已經(jīng)滲透到日常生活之中，例如手機(jī)里的智能助理、新聞瀏覽中的新聞推薦和機(jī)器翻譯、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等。人工智能是全新的智能系統(tǒng)，其優(yōu)勢主要包括：第一，模糊信息處理和協(xié)作的能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展中出現(xiàn)大量模糊信息，增大處理難度，而人工智能大多使用模糊邏輯的數(shù)據(jù)處理方式，無需準(zhǔn)確描述數(shù)據(jù)模型，運(yùn)用人工智能就能增強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的信息處理能力。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)等均在發(fā)生變化，增大網(wǎng)絡(luò)管理難度，運(yùn)用人工智能的協(xié)作分布思維就能顯著提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作能力。第二，非線性處理和學(xué)習(xí)的能力。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)催生大量數(shù)據(jù)和信息，其中有很多都處于較低的概念層次，但其背后隱藏著價(jià)值巨大的信息，需要運(yùn)用人工智能進(jìn)行挖掘，學(xué)習(xí)低層次信息，進(jìn)行解釋和推理。人工智能還可以及時(shí)進(jìn)行非線性處理，由機(jī)器人模仿人的智能。第三，運(yùn)算速度快、成本低。迅速發(fā)展的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使得人們對其的依賴程度越來越大，但效率和成本問題不容忽視，運(yùn)用人工智能可以加強(qiáng)算法控制，在計(jì)算時(shí)速度較快、資源消耗較少，極大地節(jié)省計(jì)算成本。
2大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中運(yùn)用的途徑
進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代以后，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展速度越來越快，全球越來越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全問題，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)用中最重要、人們最關(guān)注的則是網(wǎng)絡(luò)控制、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存在不規(guī)則、不連續(xù)的特征，計(jì)算機(jī)判斷數(shù)據(jù)真實(shí)性的難度較大，因而有必要促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能化發(fā)展。
2.1運(yùn)用于管理
人工智能一般又被稱為人工智能Agent技術(shù)，這是一種實(shí)體軟件，其組成部分主要是各Agent之間的數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、解釋推理器、通訊部分，其依據(jù)就是Agent的知識(shí)庫，通過及時(shí)分析、處理數(shù)據(jù)信息完成相關(guān)任務(wù)。人工智能的管理一般可以基于用戶自定義搜索信息，并可以向指定位置傳輸，讓用戶享受更智能化的、人性化的服務(wù)（王佳美.人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[J].通訊世界,2019(04):136-137）。例如用戶利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)查找所需信息時(shí)，運(yùn)用人工智能就能進(jìn)行管理，對信息加以分析和處理，獲得有效的信息，節(jié)省大量查找時(shí)間。同時(shí)，人工智能在人們的日常生活與工作中也有廣泛運(yùn)用，包括收發(fā)郵件、安排形成、網(wǎng)上購物等，享受十分優(yōu)質(zhì)的智能化管理服務(wù)。并且人工智能技術(shù)擁有一定的學(xué)習(xí)性、自主性，對于用戶分配的任務(wù)可以自動(dòng)完成，借助自主學(xué)習(xí)方式更好地推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.2運(yùn)用于數(shù)據(jù)處理
在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中運(yùn)用人工智能可以極大地提升數(shù)據(jù)處理能力，即從人工智能切入，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)動(dòng)態(tài)模擬、科學(xué)預(yù)測，為開展計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理工作提供可靠的技術(shù)支持，特別是開展預(yù)設(shè)性管理活動(dòng)，方便對人員的行為進(jìn)行管理，減少額外成本投入，夯實(shí)后續(xù)開展數(shù)據(jù)處理活動(dòng)和管理活動(dòng)的基礎(chǔ)。為更充分地體現(xiàn)人工智能運(yùn)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢，操作人員要從實(shí)際著眼，從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)切入，通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，實(shí)行必要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息預(yù)測和處理。具體而言，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的操作狀態(tài)，快速獲得主要的運(yùn)行參數(shù)，并把所獲參數(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)做對比，從而輸出對比結(jié)果，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果。借助神經(jīng)元的連接權(quán)和閾值，還可銜接輸入值、輸出值，形成最佳的擬合函數(shù)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架高效處理計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用中的各類核心數(shù)據(jù)，特別是對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所涉及設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、技術(shù)參數(shù)等進(jìn)行閱讀，預(yù)測短時(shí)間里人工智能在管理環(huán)節(jié)暴露的問題，高速設(shè)置應(yīng)對問題的方案。該操作需要大數(shù)據(jù)的支持，數(shù)據(jù)運(yùn)算量也很大，所以在運(yùn)用人工智能時(shí)要適當(dāng)前移數(shù)據(jù)信息的加工和處理工作，組建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的動(dòng)態(tài)模擬和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)。
2.3運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)安全
人們對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用安全始終給予高度重視，運(yùn)用人工智能有助于強(qiáng)化其安全防護(hù)。例如運(yùn)用人工智能可以構(gòu)建智能防火墻，智能防火墻和其他防御系統(tǒng)比起來能借助智能化的識(shí)別技術(shù)采集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，對有害信息訪問進(jìn)行限制、攔截，減少計(jì)算量，提升數(shù)據(jù)信息安全等級。智能防火墻也有助于防范病毒攻擊、黑客攻擊，既能阻止病毒傳播，又能有效監(jiān)控并管理內(nèi)部局域網(wǎng)，確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使用的平穩(wěn)性、安全性（羅雅麗.大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護(hù),2019(06):120-122）。此外，智能防火墻的安全檢測效率比傳統(tǒng)防御軟件高很多，可以妥善解決外部攻擊問題，穩(wěn)步提升計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全工作的有效性。人工智能還可運(yùn)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的入侵檢測實(shí)踐，其主要涉及兩個(gè)模塊：一個(gè)是訓(xùn)練模塊，即在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用中通過人工智能實(shí)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，實(shí)現(xiàn)正常審計(jì)已知數(shù)據(jù)、檢測異常數(shù)據(jù)的向量訓(xùn)練。人工智能檢測主要借助編碼的方式對已知入侵特征向量和審計(jì)記錄做分析、比較，進(jìn)而把入侵特征的向量變化識(shí)別出來。如果已知入侵向量有符合其特征的審計(jì)事件，那么計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)報(bào)警；如果入侵向量和審計(jì)事件不符，運(yùn)用人工智能就能自動(dòng)實(shí)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，形成新的審計(jì)事件。還可以調(diào)整模式長度、匹配時(shí)間，確保有效分析入侵檢測信息的特點(diǎn)。另一個(gè)是檢測模塊，借助預(yù)處理器實(shí)行入侵檢測，即通過數(shù)學(xué)向量的形式，以審計(jì)未知為前提實(shí)施數(shù)字處理，之后基于支持向量機(jī)、判決函數(shù)，分類數(shù)字向量，再經(jīng)過決策系統(tǒng)分類匯總數(shù)字向量。在檢測預(yù)測模塊中也可按照現(xiàn)有模型的運(yùn)行規(guī)律判定計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在今后可能會(huì)遭受的攻擊，促進(jìn)模型裝置的及時(shí)更新，確保系統(tǒng)安全、穩(wěn)定。
2.4運(yùn)用于其他方面
大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)有力推動(dòng)各行各業(yè)的變革、發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)水平越來越高，對人們的生活與生產(chǎn)發(fā)揮更大的作用。第一，人工智能在教學(xué)領(lǐng)域的運(yùn)用。教師可以在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的學(xué)習(xí)中運(yùn)用人工智能，提高教學(xué)準(zhǔn)確度，并調(diào)動(dòng)學(xué)生的熱情和積極性。人工智能在早教領(lǐng)域的運(yùn)用也十分廣泛，智能機(jī)器人使早教進(jìn)入新的層面，教育不再受到書本的限制，成功把互聯(lián)網(wǎng)帶進(jìn)課堂，教師針對自己無法即刻解決的問題，可以借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)搜索準(zhǔn)確答案。第二，人工智能在企業(yè)管理領(lǐng)域的運(yùn)用。如今很多企業(yè)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都融入了人工智能，例如自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)、自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)等，促使企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化管理目標(biāo)，在安全的環(huán)境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中大數(shù)據(jù)時(shí)代的人工智能應(yīng)用研究[J].中小企業(yè)管理與科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企業(yè)在未來必然能依托人工智能實(shí)現(xiàn)真正的現(xiàn)代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居領(lǐng)域的運(yùn)用。經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展使智能家居進(jìn)入大眾的生活，為人們的居住提供更大的便利。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中運(yùn)用人工智能能很好地滿足人們的居住需求，例如自主控制燈光的明暗、窗簾的開合等，或者遠(yuǎn)程控制家居系統(tǒng)，包括電飯鍋開關(guān)的遠(yuǎn)程控制，回到家里能有更多休息時(shí)間。因此，智能家居的應(yīng)用將會(huì)日益普及，讓人們享受優(yōu)質(zhì)的家居生活服務(wù)。
3結(jié)語
人工智能在教育方面的作用范文4
關(guān)鍵詞：知識(shí)表示與知識(shí)推理；教學(xué)設(shè)計(jì)；教學(xué)實(shí)踐；數(shù)理邏輯；人工智能
知識(shí)表示與知識(shí)推理是智能信息處理的基礎(chǔ)。從人工智能的角度看，知識(shí)是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)，人類的智能行為依賴于利用已有的知識(shí)進(jìn)行分析、猜測、判斷和預(yù)測等。當(dāng)人們希望計(jì)算機(jī)具有智能行為時(shí)，首先需要在計(jì)算機(jī)上表達(dá)人類的知識(shí)，然后再告訴計(jì)算機(jī)如何像人一樣地利用這些知識(shí)。
自從人工智能領(lǐng)域誕生以來，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是其中最為重要的子領(lǐng)域。經(jīng)過五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的許多研究內(nèi)容、研究方法和研究成果已經(jīng)深深滲入到計(jì)算機(jī)科學(xué)，進(jìn)而對計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，在C++、Java等面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言中，“繼承”這一最為核心的技術(shù)就來源于知識(shí)表示與知識(shí)推理。再如，在軟件自動(dòng)化領(lǐng)域，許多程序規(guī)格語言和程序驗(yàn)證技術(shù)都借鑒了知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的Prolog語言等研究成果。從工程開發(fā)的角度看，專家系統(tǒng)、智能搜索引擎、智能控制系統(tǒng)、智能診斷系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)等具有所謂智能特征的系統(tǒng)都或多或少地依賴于知識(shí)表示與知識(shí)推理技術(shù)。因此，對于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說，學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的課程，對于今后在相關(guān)領(lǐng)域從事系統(tǒng)開發(fā)和科學(xué)研究都大有裨益。
在ACM與IEEE-CS聯(lián)合攻關(guān)組制訂的計(jì)算教程CC2001(Computing Curricula 2001)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成：在其中的IS(Intelligent Systems)知識(shí)領(lǐng)域中，關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的內(nèi)容占據(jù)了10個(gè)知識(shí)單元中的2個(gè)，即知識(shí)單元“(Is3)知識(shí)表示與推理”以及知識(shí)單元“(IS5)高級知識(shí)表示與推理”。在ACM和IEEE-CS進(jìn)一步修訂后的計(jì)算機(jī)科學(xué)教程CS2008(Computer Science Curriculum 2008)中，知識(shí)表示與知識(shí)推理同樣得到了高度重視。此外，在我國高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，上述的IS3和IS5兩個(gè)知識(shí)單元被全部包括到計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程“人工智能”中。然而，據(jù)我們了解，由于“人工智能”在許多高校僅僅作為專業(yè)任選課開設(shè)，使得計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的許多學(xué)生無法接觸到知識(shí)表示與知識(shí)推理方面的內(nèi)容。與此同時(shí)，由于課時(shí)數(shù)限制及沒有得到重視等因素，實(shí)際開設(shè)的“人工智能”課程(包括本科生課程和研究生課程)往往難以覆蓋CC2001在知識(shí)單元IS3和IS5中列出的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)。
實(shí)際上，經(jīng)過五十多年的發(fā)展，知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域已經(jīng)沉淀出一系列基本的方法、理論和技術(shù)；這些方法、理論和技術(shù)在CC2001的知識(shí)單元IS3和IS5中基本上都以知識(shí)點(diǎn)的形式列舉了出來。作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我們有責(zé)任將這些體現(xiàn)了幾代人智慧結(jié)晶的知識(shí)介紹給學(xué)生。另一方面，從研究者的角度來看，知識(shí)表示與知識(shí)推理是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域；尤其是隨著Web技術(shù)的發(fā)展以及Web科學(xué)的出現(xiàn)，知識(shí)表示與知識(shí)推理將在計(jì)算機(jī)科學(xué)中扮演越來越重要的角色。面對萬維網(wǎng)這個(gè)全球最大的分布式信息庫，如何讓計(jì)算機(jī)對其中海量的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析、推理和管理，進(jìn)而為人類提供方便的知識(shí)服務(wù)，是目前信息技術(shù)領(lǐng)域面臨的一個(gè)重大問題。針對這個(gè)問題，國內(nèi)外研究者基本上都是從人工智能的角度尋求解決思路；近年來成為研究熱點(diǎn)的語義Web更是完全建立在知識(shí)表示與知識(shí)推理的基礎(chǔ)上。因此，從開拓學(xué)生思維以及介紹研究與技術(shù)前沿的角度來看，也非常有必要向?qū)W生講授知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容。
基于以上認(rèn)識(shí)，我們?yōu)橛?jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)一年級的碩士研究生開設(shè)了一門32課時(shí)的選修課程，以CC2001和CS2008列出的知識(shí)單元為核心，對知識(shí)表示與知識(shí)推理的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)。本文對教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)實(shí)踐中遇到的主要問題進(jìn)行分析，針對這些問題給出相應(yīng)的解決對策，并對我們獲得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)進(jìn)行總結(jié)。
1 “知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體的教學(xué)設(shè)計(jì)
自上世紀(jì)九十年代以來，國內(nèi)外許多高校就將“知識(shí)表示與知識(shí)推理”作為一門課程，面向研究生或高年級的本科生開設(shè)。其中比較著名的包括加拿大多倫多大學(xué)Hector J.Levesque教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，美國斯坦福大學(xué)Leom Morgenstem教授開設(shè)的知識(shí)表示課程，英國曼徹斯特大學(xué)Ulrike Sattler教授等講授的知識(shí)表示和推理課程，中山大學(xué)劉詠梅教授講授的知識(shí)表示和推理課程等。但是，由于沒有統(tǒng)一的課程設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)，這些課程講授的知識(shí)點(diǎn)都不盡相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason總結(jié)了開設(shè)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提出了相應(yīng)的解決思路。其中，針對該課程缺乏統(tǒng)一的教學(xué)知識(shí)體的情況，他們設(shè)計(jì)了一個(gè)持續(xù)14周、每周2次課的教學(xué)大綱。在文獻(xiàn)[5]中，Leora Morgenstem進(jìn)一步修訂了之前提出的教學(xué)大綱，建議在其中增加語義Web及Web本體語言O(shè)WL等內(nèi)容。
盡管目前各高校開設(shè)的知識(shí)表示與知識(shí)推理課程的課程大綱仍然不盡相同，但比較可喜的是，對知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)在CC2001計(jì)算教程中得到了高度重視。CC2001分別在“知識(shí)表示與推理”和“高級知識(shí)表示與推理”兩個(gè)知識(shí)單元中列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容。知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：命題邏輯和謂詞邏輯回顧，歸結(jié)原理與定理證明，非單調(diào)推理，概率推理，貝葉斯定理。知識(shí)單元“高級知識(shí)表示與推理”由以下知識(shí)點(diǎn)組成：結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(包括對象與框架、描述邏輯和繼承系統(tǒng))，非單調(diào)推理(包括非經(jīng)典邏輯、缺省推理、信念修正、偏好邏輯、知識(shí)源的集成、沖突信念的聚合)，對動(dòng)作和變化的推理(包括情景演算、事件演算和分枝問題)，時(shí)態(tài)和空間推理，非確定性推理(包括概率推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和可能性理論、決策理論)，針對診斷的知識(shí)表示與定性知識(shí)表示。在CC2001的基礎(chǔ)上，CS2008在知識(shí)單元“知識(shí)表示與推理”中增加了合一與提升、前向鏈接、反向鏈接以及歸結(jié)等知識(shí)點(diǎn)；在知識(shí)單元“高級知識(shí)表示與推理”中增加了本體工程和語義網(wǎng)絡(luò)兩個(gè) 知識(shí)點(diǎn)。
以CC2001和CS2008列出的知識(shí)點(diǎn)為基礎(chǔ)，在綜合考察了國內(nèi)外相關(guān)課程的開設(shè)情況之后，我們對“知識(shí)表示與知識(shí)推理”課程的教學(xué)內(nèi)容及相應(yīng)的學(xué)時(shí)分配設(shè)計(jì)如下。
1)概述(2學(xué)時(shí))。介紹知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和前景：講授知識(shí)表示的基本思路和基本原理；介紹知識(shí)表示方法和技術(shù)的典型應(yīng)用：列舉典型的采用了知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)，與沒有采用知識(shí)表示技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行比較分析。
2)基于一階謂詞邏輯的知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。講授一階謂詞邏輯的語法、語義和語用；通過例子講授如何應(yīng)用一階謂詞邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用消解原理進(jìn)行知識(shí)推理；講授如何應(yīng)用Tableau算法進(jìn)行知識(shí)推理；分析一階謂詞邏輯存在的局限。
3)Horn子句邏輯與產(chǎn)生式系統(tǒng)(2學(xué)時(shí))。講解Horn子句及其過程解釋；介紹SLD歸結(jié)以及分別采用反向鏈和正向鏈的推理過程；通過例子講授如何應(yīng)用Horn子句邏輯進(jìn)行知識(shí)表示和推理；對Prolog語言進(jìn)行簡單介紹；通過例子介紹如何應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)表示和推理。
4)結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示(6學(xué)時(shí))。介紹對象與框架，介紹基本的框架形式系統(tǒng)：介紹語義網(wǎng)絡(luò)，對推理過程中的繼承機(jī)制進(jìn)行介紹。介紹描述邏輯家族的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；以邏輯系統(tǒng)ALC為例，講解描述邏輯的語法和語義；通過例子講授如何應(yīng)用描述邏輯進(jìn)行知識(shí)表示；講授如何應(yīng)用Tableau算法對描述邏輯刻畫的知識(shí)進(jìn)行推理。
5)非單調(diào)知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。介紹非單調(diào)性推理的研究歷史；講解封閉世界假設(shè)與開放世界假設(shè)；講解缺省推理和限定推理；對自認(rèn)知邏輯、偏好邏輯和真值維持系統(tǒng)進(jìn)行介紹；對信念修正、知識(shí)源的集成以及沖突信念的聚合進(jìn)行介紹。
6)非確定知識(shí)表示和推理(4學(xué)時(shí))。對模糊邏輯進(jìn)行介紹；講授概率推理和主觀貝葉斯方法；對粗糙集、可能性理論和決策理論進(jìn)行介紹。
7)解釋與診斷(2學(xué)時(shí))。講授反繹推理的基本思路，將其與演繹推理和歸納推理進(jìn)行比較分析；以一個(gè)電路系統(tǒng)為例，講授如何在知識(shí)表示的基礎(chǔ)上采用反繹推理進(jìn)行故障診斷。
8)動(dòng)作與規(guī)劃(4學(xué)時(shí))。介紹動(dòng)作與規(guī)劃領(lǐng)域的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀；講授如何在STRIPS系統(tǒng)中對動(dòng)作進(jìn)行刻畫以及如何進(jìn)行規(guī)劃求解：講授如何應(yīng)用情景演算和事件演算對動(dòng)作進(jìn)行刻畫、推理、及規(guī)劃求解；對框架問題、條件問題和分枝問題進(jìn)行介紹；對規(guī)劃語言PDDL進(jìn)行介紹。
9)時(shí)態(tài)和空間推理(2學(xué)時(shí))。對時(shí)間點(diǎn)／時(shí)間段、離散／連續(xù)、有限／無限、線性／分支等表示時(shí)態(tài)信息的不同方式進(jìn)行介紹；對Allen的區(qū)間代數(shù)理論進(jìn)行介紹；對線性時(shí)態(tài)邏輯和分支時(shí)態(tài)邏輯進(jìn)行介紹；對基于點(diǎn)／基于區(qū)域、離散／連續(xù)、有限／無限、同維／混合維等表示空間信息的不同方式進(jìn)行介紹；對區(qū)域連接演算RCC進(jìn)行介紹；對時(shí)態(tài)與空間推理的結(jié)合進(jìn)行簡單介紹。
10)語義Web和本體工程(2學(xué)時(shí))。介紹語義Web的基本思想、技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；講授語義Web的層次模型以及各個(gè)層次的目標(biāo)和功能；對資源描述框架RDF、Web本體語言O(shè)WL、Web規(guī)則標(biāo)記語言RIF、Web查詢語言SPARQL等進(jìn)行介紹。對本體的構(gòu)建、管理和維護(hù)進(jìn)行介紹。
上述教學(xué)內(nèi)容的基本特點(diǎn)是覆蓋了CC2001和CS2008列出的關(guān)于知識(shí)表示與推理的所有知識(shí)點(diǎn)。此外，我們將目前作為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的語義Web等內(nèi)容引入了課堂教學(xué)，不僅可以將相關(guān)研究前沿展示在學(xué)生面前，而且還可以讓學(xué)生更加深刻地體會(huì)學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的價(jià)值，進(jìn)一步激發(fā)他們的學(xué)習(xí)熱情。另一方面，上述教學(xué)內(nèi)容存在的一個(gè)缺陷是內(nèi)容過多。由于受到課時(shí)數(shù)的限制，部分內(nèi)容在講授時(shí)不能充分展開，留給學(xué)生課堂練習(xí)和討論的時(shí)間不充裕。
2 教學(xué)實(shí)踐中的主要問題及對策
在圍繞“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體開展教學(xué)實(shí)踐時(shí)，我們遇到的問題主要來自以下幾個(gè)方面：教師和學(xué)生對“人工智能”課程以及其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視，缺乏合適的教材，學(xué)生缺乏必要的基礎(chǔ)知識(shí)。下面對這些問題進(jìn)行逐一分析，對我們采取的對策進(jìn)行相應(yīng)介紹。
2.1 師生對“人工智能”課程不重視
許多教師和學(xué)生對“人工智能”課程不夠重視，甚至存在偏見。我們覺得，這種現(xiàn)狀很大程度上是由人工智能自身的發(fā)展歷程造成的。人工智能領(lǐng)域剛誕生時(shí)就被賦予過高的期望；早期的研究者也過于樂觀地給出了一些不切實(shí)際的承諾。由于不能在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)過高的目標(biāo)和兌現(xiàn)相應(yīng)的承諾，使人工智能領(lǐng)域在上世紀(jì)80年代末90年代初一度跌入低谷，甚至達(dá)到了聲名狼藉的地步。這一特殊的發(fā)展歷程使得一部分對人工智能了解不多的教師和學(xué)生產(chǎn)生誤解，認(rèn)為人工智能是一個(gè)比較務(wù)虛的領(lǐng)域。這種誤解甚至影響到“人工智能”課程的開設(shè)。目前，在許多高校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，“人工智能”往往只作為選修課程開設(shè)，沒有得到教師和學(xué)生的普遍重視。
實(shí)際上，從信息技術(shù)發(fā)展規(guī)律的角度來看，人工智能的上述發(fā)展歷程是很正常的。根據(jù)市場權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner給出的“技術(shù)成熟度曲線”(hype cycle)理論，一項(xiàng)新的IT技術(shù)在產(chǎn)生之后，一般先是默默無聞地奮力發(fā)展幾年，然后會(huì)由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起來，接著會(huì)因?yàn)闆]能兌現(xiàn)過高的承諾而跌入谷底，最后會(huì)再次崛起并由于過硬的成就而被大眾普遍接受。人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了從默默無聞到迅速火爆再到跌入谷底的發(fā)展過程，目前正處于再次崛起的階段，并且將通過不斷取得的成就而被大眾普遍接受。
人工智能的教學(xué)在CC2001和CS2008中得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)體由14個(gè)知識(shí)領(lǐng)域組成，作為其中的知識(shí)領(lǐng)域之一，智能系統(tǒng)(即人工智能)與離散結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計(jì)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等已經(jīng)得到普遍重視的知識(shí)領(lǐng)域具有了相同的地位。在我國高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)制定的計(jì)算機(jī)專業(yè)規(guī)范中，也將“人工智能”作為了計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的核心課程。但是，對人工智能相關(guān)知識(shí)的傳播需要一個(gè)長期的過程，仍然需要廣大科研和教育工作者的不懈努力。
2.2 師生對“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體不重視
即便部分教師和學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能知識(shí)領(lǐng)域的重要性，但對于其中的“知識(shí)表示與知識(shí)推理”知識(shí)體仍然不夠重視，認(rèn)為沒有必要專門通過一門課程進(jìn)行教學(xué)。
針對這個(gè)問題，我們可以對人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程作進(jìn)一步考察。我們知道，人工智能領(lǐng)域的誕生就是從知識(shí)表示和知識(shí)推理開始的。在1956年標(biāo)志著人工智能誕生的Dartmouth會(huì)議上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“邏輯理論家”就依賴于知識(shí)表示和知識(shí)推理。在此之后的五十多年中，知識(shí)表示與知識(shí)推理就一直是人工智能中最為重要的子領(lǐng)域。相 應(yīng)的一個(gè)佐證是，1966年到2009年期間，在獲得圖靈獎(jiǎng)的56名科學(xué)家中，Marvin Minsky、John Mccarthy、Herbert Simon、Allen Newell、Edward Feigenbaum和Raj Reddy等6名科學(xué)家都在知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性的研究成果。
知識(shí)表示與知識(shí)推理的重要性在CC2001和CS2008中同樣得到了體現(xiàn)。CC2001給出的“智能系統(tǒng)”知識(shí)領(lǐng)域由以下10個(gè)知識(shí)單元組成：智能系統(tǒng)中的基本問題、搜索與約束求解、知識(shí)表示與推理、高級搜索、高級知識(shí)表示與推理、智能主體、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人；C$2008在CC200I的基礎(chǔ)上增加了智能感知這個(gè)知識(shí)單元。其中，關(guān)于知識(shí)表示和知識(shí)推理的教學(xué)內(nèi)容不僅占據(jù)了兩個(gè)知識(shí)單元，而且在智能主體、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人等知識(shí)單元中也占據(jù)了相應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的位置。由于32課時(shí)的人工智能選修課程通常只能對上述知識(shí)單元作一個(gè)概要性的介紹，對于想進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)的學(xué)生，在有條件的情況下，我們完全有必要開設(shè)一門關(guān)于“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的課程。另外，從上一節(jié)給出的教學(xué)設(shè)計(jì)可以看出，如果要覆蓋CC2001和CS2008給出的關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的所有知識(shí)點(diǎn)，一門32課時(shí)的課程在時(shí)間上還很不夠用。因此，基于以上分析，我們希望“知識(shí)表示與知識(shí)推理”的教學(xué)首先能夠得到相關(guān)教師的認(rèn)可和重視，然后通過課程設(shè)置等途徑逐漸吸引學(xué)生的關(guān)注，并在教學(xué)過程中激發(fā)起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情。
2.3 缺少合適的教材
盡管CC2001和CS2008詳細(xì)地列出了關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的主要知識(shí)點(diǎn)，但是，據(jù)我們所知，目前還沒有出現(xiàn)完全覆蓋這些知識(shí)點(diǎn)的合適教材，而中文的相關(guān)教材更是缺乏。
在參考了多方面的資料之后，我們選擇了Ronald Brachman和Hector Levesque撰寫的《Knowledge Representation and Reasoning》作為教材。Ronald Brachman和Hector Levesque都是知識(shí)表示與知識(shí)推理領(lǐng)域的著名學(xué)者。其中，Ronald Brachman于1977年在哈佛大學(xué)攻讀博士學(xué)位時(shí)提出了KL-ONE系統(tǒng)，開創(chuàng)了目前成為研究熱點(diǎn)的描述邏輯領(lǐng)域，之后于2003年擔(dān)任了美國人工智能學(xué)會(huì)的主席，目前是ACM院士、雅虎全球研究運(yùn)營副總裁。Hector Levesque在知識(shí)表示領(lǐng)域也做出了許多開創(chuàng)性的研究成果，曾于2001年擔(dān)任人工智能頂級會(huì)議IJCAI的主席，于2006年當(dāng)選加拿大皇家學(xué)會(huì)會(huì)士。除了時(shí)態(tài)和空間推理以及本體工程這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之外，CC2001和CS2008中列出的其他關(guān)于知識(shí)表示與知識(shí)推理的知識(shí)點(diǎn)，在《Knowledge Representation and Reasoning》中都基本上得到了體現(xiàn)。另外，為了在課程中向?qū)W生介紹語義Web方面的知識(shí)，我們選擇了Grigoris Antoniou和Frank van Harmelen撰寫的《A Semantic Web Primer》作為參考書目。
2.4 學(xué)生缺乏必需的基礎(chǔ)知識(shí)
知識(shí)表示與知識(shí)推理的核心思想是采用形式語言(尤其是邏輯語言)對知識(shí)進(jìn)行刻畫和推理，因此要求學(xué)生在學(xué)習(xí)該課程前具有扎實(shí)的數(shù)理邏輯基礎(chǔ)知識(shí)。
盡管數(shù)理邏輯對于整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科來說具有非常重要的作用，但在目前計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置中，數(shù)理邏輯往往只作為離散數(shù)學(xué)課程的一個(gè)部分進(jìn)行教學(xué)，在課時(shí)數(shù)量上非常有限。此外，從教材的角度來看，大部分離散數(shù)學(xué)教材的數(shù)理邏輯部分主要介紹命題邏輯的相關(guān)知識(shí)，而且只介紹命題邏輯聯(lián)結(jié)詞、范式、等值演算、自然推理系統(tǒng)等最基本的內(nèi)容；對一階謂詞邏輯以及命題邏輯中更為深入的內(nèi)容介紹得很少，甚至不介紹。這些內(nèi)容對于學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理知識(shí)體來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。例如，根據(jù)我們在講授“知識(shí)表示與知識(shí)推理”之前的調(diào)查，許多研究生對于一階謂詞邏輯的語法與語義等基本概念都還比較模糊，對于消解原理、Tableau方法、可滿足性問題等內(nèi)容更是沒有接觸過。
針對上述問題，除了原計(jì)劃關(guān)于一階謂詞邏輯知識(shí)表示的4個(gè)課時(shí)之外，我們臨時(shí)增加了2個(gè)課時(shí)的課堂教學(xué)，為學(xué)生補(bǔ)充命題邏輯的語法和語義、公式可滿足性問題、Tableau判定算法、基于消解原理的判定算法等內(nèi)容。由于受到課時(shí)的限制，許多重要的結(jié)論及其證明過程無法在課堂上詳細(xì)闡述。
值得一提的是，由于研究課題的需要，我們組織部分研究生一起學(xué)習(xí)了John Bell和Moshe Machover撰寫的著名教材《A Course in Mathematical Logic》。在學(xué)習(xí)這本教材時(shí)，我們將研究生分為三個(gè)小組，讓各個(gè)小組自學(xué)該教材，對其中的引理、定理以及問題(Problem)進(jìn)行證明或求解，然后在每周一次的學(xué)習(xí)班上使用黑板講解他們的證明或求解過程。在3個(gè)月的時(shí)間里，將這本教材中的第一章和第二章學(xué)完后，這些研究生的數(shù)理邏輯知識(shí)明顯上了一個(gè)臺(tái)階。在之后學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理的過程中，這部分研究生的學(xué)習(xí)效果也明顯好得多。在今后的教學(xué)中，我們希望計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的研究生能夠先學(xué)習(xí)一門數(shù)理邏輯方面的課程，然后再學(xué)習(xí)知識(shí)表示與知識(shí)推理課程。
3 結(jié)語
人工智能在教育方面的作用范文5
最近市面上上網(wǎng)本的宣傳沸沸揚(yáng)揚(yáng)，似乎上網(wǎng)本是人人必備的東西。其實(shí)那早就不是什么新概念了，早在20世紀(jì)90年代初，蘋果公司當(dāng)時(shí)的總裁約翰?史考利(John Scully)就首次提出了PDA(Personal Digital Assistant)這個(gè)新名詞。從科技領(lǐng)先程度而言，今天的上網(wǎng)本只是PDA的增強(qiáng)版和筆記本電腦的簡化版，而當(dāng)時(shí)PDA的推出卻是劃時(shí)代的。
說到PDA，就不能不說起歷史上最成功的PDA―Palm Pilot的發(fā)明人杰夫?霍金斯(Jeff Hawkins)。此人是移動(dòng)計(jì)算歷史上的一位奇人，他不光發(fā)明了Palm Pilot，還建立了后來唯一能與Palm公司抗衡的HandSpring公司，并推出了同名的掌上電腦，之后又發(fā)明了世界第一臺(tái)可以通話、收發(fā)電子郵件、接收信息和瀏覽互聯(lián)網(wǎng)的新型手持設(shè)備Treo。說他是現(xiàn)代移動(dòng)計(jì)算之父應(yīng)該也不過分。
杰夫?霍金斯一直是我的偶像之一，原因倒不是他的上述成就，也不是他因此而成為了億萬富翁，而是他在2004年出版了一本獲得美國連線雜志(wired)2005年度最佳書籍獎(jiǎng)的書――《On Intelligence》，臺(tái)灣版的譯名叫《創(chuàng)智慧》。而大陸版的譯法實(shí)在不敢恭維，叫《人工智能的未來》。其實(shí)書里介紹的是人類智慧的原理，而且開篇就介紹了，人類智慧和人工智能根本不是一碼事。
對智慧的探索
其實(shí)每個(gè)人在人生的某個(gè)階段大概都有過諸如“我是誰”、“我為什么有意識(shí)”和“智慧是什么”之類的疑問。對于人類智慧的探索，應(yīng)該是自有人類以來就不斷進(jìn)行的最古老的活動(dòng)之一。而這一探索的初期往往有濃厚的宗教色彩。例如，《羅馬天主教教義問答手冊》中寫道：什么是靈魂?靈魂就是離開軀體但卻具有理智和自由意志的活的生命體。
從伽利略挑戰(zhàn)日心說直到現(xiàn)在，科學(xué)界對宗教的說法發(fā)起了一次又一次的挑戰(zhàn)。
愛德華?德?波諾(Edward de Bono)博士是《六頂思考帽》的作者、創(chuàng)造力和思維技巧教育領(lǐng)域的國際權(quán)威，他的挑戰(zhàn)是最具幽默感的：他在《比知識(shí)還多》一書中寫到，上帝是不會(huì)思考的。他說：“我在愛爾蘭的一次公開演講中，曾宣稱上帝是不會(huì)思考的，為此還和在座的一些大學(xué)校長發(fā)生了爭論。我們認(rèn)為思考是一件好事情，因此否認(rèn)上帝具有思考能力聽起來像是對萬能的上帝的一種侮辱。思考意味著將自己的知識(shí)重新歸納組合以獲得更多的新知識(shí)。萬能的上帝是不需要思考的，因?yàn)樯系弁〞砸磺校伎嫉钠瘘c(diǎn)和終點(diǎn)對他沒有什么分別。因此，盡管看起來思考對我們是有益的，但對上帝卻實(shí)在是一種侮辱。”
既然上帝不會(huì)思考，自然也不會(huì)把思考的本事傳遞給人類，那么智慧究竟是什么?是從哪里來的呢?隨著自然科學(xué)的進(jìn)展，人們逐漸承認(rèn)，智慧并不是存在于人的身體結(jié)構(gòu)之外的某個(gè)神秘的東西。
諾貝爾獎(jiǎng)獲得者，人類遺傳物質(zhì)DNA的發(fā)明人之一弗朗西斯?克里克(Francis Crick)在《驚人的假說》一書中提到，“‘你’，你的喜悅、悲傷、記憶和抱負(fù)，你的本體感覺和自由意志，實(shí)際上都只不過是一大群神經(jīng)細(xì)胞及其相關(guān)分子的集體行為。”簡而言之，是我們的大腦、我們的神經(jīng)系統(tǒng)給我們帶來的智慧。
雖然科學(xué)家們逐漸相信智慧的秘密就隱藏在我們的大腦之中，但就是沒人能給出一個(gè)令人信服的解釋，因此，直到2004年，美國還出現(xiàn)了一場引人矚目的在科學(xué)的外衣下的科學(xué)與宗教之爭的“世紀(jì)審判”。以麥可?貝希(Michael Behe)為賓夕法尼亞理海大學(xué)的生物化學(xué)教授為首的科學(xué)家極力鼓吹“智能設(shè)計(jì)”(Intelligent Design)的概念，他們拋出了一個(gè)“不可缺省的復(fù)雜性”(Irreducible Complexity)的“科學(xué)”概念，即，在很多生物體中，很多關(guān)鍵器官需要多個(gè)部件同時(shí)作用才能完成某項(xiàng)功能，而缺少任一個(gè)部件，這個(gè)功能都是不能實(shí)現(xiàn)的，這樣的器官是不可能被自然進(jìn)化出來的，例如，自然界進(jìn)化不出需要汽缸、活塞等多個(gè)部件共同工作的蒸汽機(jī)，因此，這樣的器官的存在就證明了世界上存在這些器官的具有智能的設(shè)計(jì)者――上帝。
聽起來，這個(gè)理論既證明了上帝的存在，又符合科學(xué)的條件，就連當(dāng)時(shí)的美國總統(tǒng)小布什都公開表態(tài)支持支持這一理論。因此美國多佛學(xué)區(qū)教育委員會(huì)要求9年級的科學(xué)課程在教授進(jìn)化論時(shí)，必須由教師向?qū)W生宣讀一項(xiàng)大約1分鐘的聲明：“學(xué)生將要被提醒達(dá)爾文理論的漏洞與問題，以及提醒除了演化以外的其他理論的存在，包括但不止于‘智慧設(shè)計(jì)’。”
此舉遭到了美國公民自由聯(lián)盟、美國政教分離聯(lián)合會(huì)和國家科學(xué)教育中心的聯(lián)合上訴。2005年，美國最高法院最終判決“智能設(shè)計(jì)”敗訴，以肯尼迪?米勒(Kenneth R.Miller)為首的科學(xué)家們用大量的事實(shí)證明，所謂的“不可缺省的復(fù)雜性”其實(shí)是可以通過自然選擇實(shí)現(xiàn)的。從1925年發(fā)生在美國田納西州的斯科普斯審判案宣判不得講授任何否認(rèn)人是神創(chuàng)的《圣經(jīng)》教義(包括達(dá)爾文的進(jìn)化理論)開始，到2004年法庭宣判禁止在科學(xué)課程里教授“智能設(shè)計(jì)”，達(dá)爾文最終戰(zhàn)勝了上帝。
智慧的本質(zhì)
在這樣的背景下，《創(chuàng)智慧》這本書的出現(xiàn)可以說是劃時(shí)代的，因?yàn)檫@本書第一次揭示了智能的本質(zhì)。杰夫?霍金斯在書中提出了智慧的記憶――預(yù)測架構(gòu)(the memory-prediction framework)，他指出，“人類的皮質(zhì)很大，可以儲(chǔ)存很多記憶，它不停地預(yù)測你即將所見、所聽與所感，只是大多為潛意識(shí)的，你并不自覺。這些預(yù)測就是我們的思想，當(dāng)這些預(yù)測與感覺輸人結(jié)合起來時(shí)，它就是我們的知覺。”簡單說，基于我的記憶，我能預(yù)測到下一秒、下一天、或下一年將會(huì)出現(xiàn)什么，這就是智慧。比如，我剛聽到一段音樂，立刻從記憶里發(fā)現(xiàn)，這是一首自己熟悉的歌，因此立刻預(yù)測到下面的旋律，當(dāng)這段旋律確實(shí)出現(xiàn)時(shí)，自己的智慧就得到了驗(yàn)證，而自己可能都沒有意識(shí)到自己的記憶――預(yù)測行為，只是在心里跟著哼唱而已；但如果下一段旋律與自己預(yù)測的不符，我們就會(huì)立刻警覺起來，開始尋找不符的原因。因此，我們的每一個(gè)動(dòng)作、每一個(gè)思想，無不是智能的體現(xiàn)。
人工智能在教育方面的作用范文6
【關(guān)鍵詞】高中教育 信息技術(shù) 教學(xué)效率
隨著社會(huì)信息化的發(fā)展，信息素養(yǎng)日益成為信息社會(huì)公民素養(yǎng)不可或缺的組成部分。信息技術(shù)已經(jīng)成為每一個(gè)人今后學(xué)習(xí)、工作及生活的一種必須掌握的技能，如今信息技術(shù)已經(jīng)成為高一學(xué)生的必修課程。學(xué)生剛接觸信息技術(shù)課程時(shí)興趣很大，可沒多久，興趣就沒有了；學(xué)生對玩計(jì)算機(jī)很感興趣，但對《信息技術(shù)》課卻沒有興趣。究其原因，在于現(xiàn)行的教學(xué)方法和模式不適應(yīng)信息技術(shù)課教學(xué)。那么如何上好信息技術(shù)課呢，下面談?wù)劰P者的一點(diǎn)體會(huì)。
1 創(chuàng)設(shè)愉悅的學(xué)習(xí)情境
適用范圍：信息技術(shù)基礎(chǔ)理論知識(shí)的教學(xué)。如教育科學(xué)出版社普通高中課程標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)教科書《信息技術(shù)基礎(chǔ)（必修）》第一章《信息與信息技術(shù)》、第三章《信息的編程加工和智能化加工》。實(shí)施理由：基礎(chǔ)知識(shí)理論課對每一學(xué)科來說都是不可或缺的。既要讓學(xué)生有興趣聽，又要能掌握知識(shí)與技能，這是所有科目當(dāng)中都會(huì)面臨的問題。特別是信息技術(shù)課，許多理論知識(shí)與術(shù)語，學(xué)生平常接觸的多，但是并沒有引起他們的注意，這就更有必要改變教學(xué)方法，制定出適合我校高中學(xué)生特點(diǎn)的教學(xué)模式，這樣才能更好地完成教學(xué)任務(wù)。具體方法：教師利用語言、圖片、實(shí)物、音樂以及社會(huì)時(shí)事和教學(xué)環(huán)境中的有利因素，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)一個(gè)生動(dòng)形象的情境，激起學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力與情緒，把學(xué)知識(shí)接受的過程變成自然而又享受的過程。實(shí)際案例：在預(yù)備講授第三章第三節(jié)《信息的智能化加工》的課程內(nèi)容之前，教師根據(jù)教材的內(nèi)容做了兩件準(zhǔn)備工作，一是剪輯電影《我的機(jī)器人》等精彩片段，在上課開始時(shí)播放，吸引學(xué)生的注意力，從而引出人工智能的概念。
2 激勵(lì)學(xué)生積極思維
雖然很多計(jì)算機(jī)知識(shí)看上去是“死”的，但是計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)確是一門高速發(fā)展變化的學(xué)科，創(chuàng)新是其改革前進(jìn)的靈魂。我們在信息技術(shù)教學(xué)過程中，要樹立創(chuàng)新教育的思想，積極引導(dǎo)學(xué)生參與活動(dòng)進(jìn)行思考，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造性的思維和能力。一方面，教師需引導(dǎo)學(xué)生去發(fā)現(xiàn)問題，因?yàn)閯?chuàng)造從問題開始；另一方面，要引導(dǎo)學(xué)生從多個(gè)角度去分析問題，通過多種方式來解決問題。教學(xué)過程中，教師進(jìn)行引導(dǎo)的時(shí)候要注意啟發(fā)他們的辯證創(chuàng)造思維，保持思維的相對性與求真性，啟發(fā)學(xué)生從不同角度提出問題。在實(shí)踐練習(xí)過程中，最好不要用一樣的題目，可以提供一個(gè)范圍的框架，讓學(xué)生自己去想象發(fā)揮，自己去面對問題，分析問題，解決問題。比如讓學(xué)生用word設(shè)計(jì)書目，什么樣的頁眉頁腳，什么樣的版式版花，都由學(xué)生自己去決定。計(jì)算機(jī)教師應(yīng)該把教學(xué)活動(dòng)當(dāng)作一種文化的滲透熏陶，讓學(xué)生產(chǎn)生自覺自主學(xué)習(xí)的意愿，這樣才有可能開發(fā)他們的創(chuàng)新實(shí)踐能力。教師對學(xué)生的習(xí)作首先要進(jìn)行肯定，然后鼓勵(lì)他們在原有知識(shí)基礎(chǔ)上向新的角度思考，拓展創(chuàng)造性的思維，學(xué)以致用，學(xué)以創(chuàng)新。計(jì)算機(jī)教學(xué)，要積極發(fā)揮學(xué)生的主體作用，讓他們成為“我要學(xué)”的生力軍，激勵(lì)他們自主思考，發(fā)揮出潛在的創(chuàng)造力。
3 以生動(dòng)例子講解出現(xiàn)概念
在講授“計(jì)算機(jī)基本知識(shí)”這章時(shí)，除講清楚概念外，多采用舉例對比。講“信息技術(shù)的特點(diǎn)”時(shí)，為了講清“信息的依附性”我舉了令狐沖在思過崖崖壁上學(xué)習(xí)劍法的事例，講“信息與人類的關(guān)系”時(shí)，我將去年我軍海陸空三軍演習(xí)中的原始森林生存實(shí)驗(yàn)做為練習(xí)題，把學(xué)生分成小組，每個(gè)組自行討論選擇物品完成實(shí)驗(yàn)，是學(xué)生輕松愉快的掌握了基本概念。講“計(jì)算機(jī)特點(diǎn)”時(shí)，為說明計(jì)算機(jī)速度快，用計(jì)算機(jī)幾分鐘就可以預(yù)報(bào)第二天的天氣，而用人工計(jì)算，則須要六萬四千人連續(xù)計(jì)算24小時(shí)。又如英國數(shù)學(xué)家w，SHANKS曾經(jīng)用15年的時(shí)間將圓周率JI的值計(jì)算到527位，而用第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC，僅用40秒鐘就打破了這一記錄。講計(jì)算機(jī)的精度高時(shí)，可舉例：用計(jì)算機(jī)控制的導(dǎo)彈，從幾公里或幾十公里之外發(fā)射，可以準(zhǔn)確擊中預(yù)定的目標(biāo)，而誤差不到一米。在講“計(jì)算機(jī)中信息的表示”一節(jié)時(shí)，“字節(jié)”是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)容量的基本計(jì)量單位。著重對學(xué)生強(qiáng)調(diào)基本的“計(jì)量”單位，與我們生活中重量采用“克”、長度用“米”。
4 培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)
