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人工智能的論文篇一
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應用
人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進行分段過程的動態(tài)設計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，建立變化規(guī)律預測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復雜的非線性問題 。
人工智能算法能應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據(jù)不同運行工況，自適應地調(diào)整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應用于facts控制器和自適應pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
人工智能的論文篇二
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴大技術(shù)的應用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個領(lǐng)域中進行應用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構(gòu)建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術(shù)，以先進的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當對施工進度進行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術(shù)與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
[1]宋海南.電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].南方農(nóng)機,20xx,47(11):134+148.
[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應用,20xx(06):69.
人工智能的論文篇三
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應用新科技，這也是科技朝著應用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標準化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進社會生產(chǎn)力發(fā)展，同時也能促進有關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應將會對整個社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能的論文篇四
摘要：崔政博士的新著《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產(chǎn)業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術(shù)在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內(nèi)在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構(gòu)建了一個哲學空間，將科學知識、技術(shù)創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術(shù)對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術(shù)對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產(chǎn)，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復性勞動數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關(guān)研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調(diào)整實驗設備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎(chǔ)研究的科學知識的生產(chǎn)。
在當前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時，它才會轉(zhuǎn)化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領(lǐng)域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產(chǎn)生某個結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文篇五
智能機器人是人類智慧的結(jié)晶,它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎大家前來參考查閱！
【篇一】人工智能論文3000字人工智能機器人
[摘要]經(jīng)濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術(shù)的引入與應用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z教學的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應用能力的培養(yǎng)，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導致學生出現(xiàn)語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學技術(shù)的引入與應用擴大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現(xiàn)提出相應方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及習慣做出相應的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設備的應用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應用價值結(jié)合混合式教學模式在高校英語教學中的應用現(xiàn)狀來看，其教學價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學習中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補充、相互作用，進而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結(jié)構(gòu)的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進教學改革?；旌鲜浇虒W模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優(yōu)勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據(jù)不同教學內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎(chǔ)性部分，對于學生英語應用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據(jù)學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習，從而規(guī)避千篇一律的重復訓練。
(二)寫作指導———應用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導致學生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務，如“economicglobalization”，學生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設翻譯情境來使學生快速投入到語言環(huán)境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學生最終能否將課堂學習成果轉(zhuǎn)化為語言應用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學指導能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據(jù)想要練習的方向設置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學需求與教學現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學方案，將其應用于英語教學工作當中，動態(tài)化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環(huán)節(jié)評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統(tǒng)為先導的，必須要不斷地對教學管理系統(tǒng)進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質(zhì)量的提升，為學生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術(shù)的教學優(yōu)勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調(diào)學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學生專業(yè)化的網(wǎng)絡課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學術(shù)交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾?，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導，以課件優(yōu)勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學評價制度、設置多元化考核指標來進一步倒逼教學質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質(zhì)量和教學效果，以便于為后續(xù)的教學改進創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻：
[3]郭璽平.混合式教學模式下的高校英語演講課程設計與實踐———以內(nèi)蒙古師范大學為例[j].內(nèi)蒙古師范大學學報(教育科學版)，2018，31(3)：87-90.
[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學英語口語教學與評價[c].外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學院
【篇二】人工智能論文3000字人工智能機器人
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應用
人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務和主導流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應用系統(tǒng)應該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
【篇三】人工智能論文3000字人工智能機器人
摘要：隨著社會的飛速發(fā)展,科學技術(shù)不斷進步,工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化,人工智能時代勢不可擋,尤其是機器人得到更大范圍的推廣與應用。工業(yè)機器人的突出優(yōu)勢是精準度較高,工作效率高,能夠承受較大工作強度,為整個工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見,工業(yè)機器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展,詳細闡述了工業(yè)機器人的特征,探討其未來發(fā)展趨勢與方向,以期為整個工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞：人工智能時代;工業(yè)機器人;趨勢;
abstract：
withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.
keyword：
隨著人工智能時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破,大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心,為工業(yè)機器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進的技術(shù)支持。在工業(yè)機器人發(fā)展進程中,其操作趨于簡易化,精準度更高,能夠廣泛應用在諸多領(lǐng)域,投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢。立足工業(yè)領(lǐng)域,機器人應用于產(chǎn)品檢測、焊接以及搬運等環(huán)節(jié)。工業(yè)機器人的出現(xiàn)強化對人力應用的緩解,在優(yōu)勢上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作,同時,操作持久性更加突出。
從構(gòu)成上分析,工業(yè)機器人主要包含三個部分,即本體、驅(qū)動以及控制三個系統(tǒng)。從功能上分析,一種機器人的作用體現(xiàn)在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化,有效發(fā)揮仿生學的特征,能力更顯多樣化,自由度更高。在當前的工業(yè)領(lǐng)域,之所以選擇工業(yè)機器人,主要源于其較低的單機價格,便于維修,應用效率較高。
2.1工業(yè)機器人以高精度減速機為核心構(gòu)成,涉及多種技術(shù)類型,要求較高
在工業(yè)機器人中,關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機,涉及多種技術(shù)類型。首先,材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵,尤其對減速機減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求,目的是保證運行的高精度標準。在材料構(gòu)成方面,要強化對金相組織、材料化學元素以及含量的科學控制。其次,加工技術(shù)不容忽視。在減速器中,非標特殊軸承是必不可少的組成部分,結(jié)構(gòu)極具特殊性,需要減速器零件加工尺寸來確認間隙標準,工人技術(shù)要求更高。
2.2以電機與高精度伺服驅(qū)動器為核心,實現(xiàn)對工業(yè)機器人的全方位控制
對于工業(yè)機器人的控制,電機與高精度伺服驅(qū)動器作用突出,強化對控制系統(tǒng)的管理,尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標準。首先,快響應伺服控制技術(shù)能實現(xiàn)對位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制,合理運用干擾觀測以及前饋補償算法。具體講,要采用指標預測法來構(gòu)建內(nèi)部預測模型,達到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次,為了保證工業(yè)機器人能夠有效發(fā)揮識別功能,要依托在線參數(shù)自整定技術(shù),強化轉(zhuǎn)動慣量以及pid參數(shù)的在線優(yōu)化,達到參數(shù)的精準判定。另外,在線慣量辨識算法明確伺服驅(qū)動器的實際工況,強化參數(shù)的智能化控制,以現(xiàn)場實際為要求,合理進行參數(shù)的調(diào)整。
2.3以實時性為要求,強化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性
在工業(yè)機器人中,運動學控制系統(tǒng)對實時性要求較高。目前,機器人運動控制卡以定制方式為主,同時,強調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合,強化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實現(xiàn),尤其是對于操作系統(tǒng)的消息處理機制,更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應的需要,增強實時性,為機器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。
3.1工業(yè)機器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,整體性能增強,適用范圍更廣
立足新時期的發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域的機器人更顯多樣性,如焊接機器人、清潔機器人等逐漸投入使用,工程自動化程度顯著增強。隨著技術(shù)水平的不斷提升,機器人的造價呈現(xiàn)下降的趨勢,但是,性能卻不斷增強。例如,對于工業(yè)領(lǐng)域的機械手,其主要原理是進行人手及手臂的模仿,實現(xiàn)靈活抓取以及搬運的功能,滿足自動化操作的目標。縱觀當前,機械手應用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機械手能夠在既定的時間內(nèi)較為準確與高效地完成操作動作,這也成為工業(yè)機器人發(fā)展的主要方向。目前,信息技術(shù)發(fā)展迅速,尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴大,加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持,工業(yè)機器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征,強化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護系統(tǒng)功能的提升。同時,依托仿真模擬化程序設計,切實增強智能化與自動化水平,整體性能不斷提升,在應用方面更顯可靠性,適用范圍更廣。
立足工業(yè)生產(chǎn),很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護相矛盾,對從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響,有些操作人類很難完成,這也成為工業(yè)機器人得以推廣應用的重要因素。例如,對于真空機器人,其之所以在工業(yè)中應用,主要原因是半導體工業(yè)中,真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成,而真空機器人的引進實現(xiàn)這一問題的解決。另外,在一些惡劣環(huán)境中,如適應無阻運動的蛇形機器人,滿足水下作業(yè)的仿生魚機器人等,都處于不斷研發(fā)之中,備受矚目。也就是說,在工業(yè)機器人的發(fā)展進程中,更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征,能夠有效實現(xiàn)對人類行為的模仿與替代,成為新時期工業(yè)機器人研發(fā)的新動向。
在機器人內(nèi)部,核心構(gòu)成為控制系統(tǒng),是發(fā)揮功能的重要保障,強化對記憶、示教、通信連接以及坐標設置功能的支持。當前,計算機技術(shù)不斷升級更新,為工業(yè)機器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強大動力,整體控制水平顯著提升。具體講,在控制器方面,由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說,計算機水平的提升使得工業(yè)機器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛,更顯統(tǒng)一化與標準化的趨勢,網(wǎng)絡化特征明顯。基于此,工業(yè)機器人的操作更顯便捷性,具備簡單的操作常識即可,無需投入人力物力進行培訓,在很短的時間內(nèi)就可以對機器人進行模塊功能調(diào)整,在根本上使機器人的使用更加方便與快捷,維護管理工作也易于進行。
3.4綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善,實現(xiàn)對人類思維與神經(jīng)的多功能仿生
立足信息時代,人工智能的發(fā)展勢不可擋,智能化成為工業(yè)機器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機器人,即強調(diào)機器人對人類模仿的更高層次,需要具備更高層級的仿生,既要能夠模仿人類的動作行為,同時,還需要具有人類的思維與神經(jīng)?；诖?傳感器成為智能工業(yè)機器人的重要構(gòu)成部分,尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn),加快工業(yè)機器人智能化的發(fā)展速度。例如,對于從事電弧焊接的機器人,采用多傳感器融合配置,融電弧傳感器、視覺傳感器以及機器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下,機器人能夠憑借激光視覺掃描功能,獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息,保證電弧焊接的精準性。另外,遠距離遙控機器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺階。這種技術(shù)在機器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應用,處于不斷完善與成熟中。
首先,我國工業(yè)機器人起步較晚,發(fā)展時間較短,資金投入方面彰顯不足,在技術(shù)與經(jīng)驗方面彰顯無力性,處于不斷摸索與提升階段,研發(fā)力度亟待增強。其次,對于我國機器人的發(fā)展,在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對薄弱,尤其是機器人很多關(guān)鍵部件需要進口,生產(chǎn)成本大幅增加,機器人市場仍需不斷擴大,尤其是過高的成本支出,使得工業(yè)機器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次,工業(yè)機器人標準化生產(chǎn)的實現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢為前提,但是,我國在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達標,給推廣與應用造成巨大阻力。
隨著時代的不斷進步,智能機器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級中,因此,工業(yè)智能機器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個方面的工作。首先,從理論研究方面分析,要重視加強指揮制造技術(shù)的探究,尤其是針對機器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn),要切實提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,有效應對生產(chǎn)難題,借助新型制造技術(shù)與制造模式,縮短機器人生產(chǎn)與推廣時間。其次,要結(jié)合社會需求,合理增加智能機器人科研項目資金投入,設置專項資金,尤其是面對工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段,要擴大對機器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量,在根本上為工業(yè)智能機器人技術(shù)的進步創(chuàng)造條件。再次,立足新時期,要對工業(yè)機器人相關(guān)條例、規(guī)則等進行完善,加快核心技術(shù)研發(fā)速度,同時,做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗的總結(jié)分析,推動智能機器人工業(yè)化發(fā)展進程的加快,構(gòu)建更加完善的標準體系,強化對人機交互準則的合理優(yōu)化。
6結(jié)束語
綜上,工業(yè)機器人是多學科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物,對工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此,要立足信息時代,在人工智能技術(shù)的支撐下,準確掌握工業(yè)機器人發(fā)展趨勢,明確技術(shù)特征,促使工業(yè)機器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低,性能逐步增強。同時,要重視仿生學在工業(yè)機器人領(lǐng)域的研究與應用,強化控制系統(tǒng)功能的不斷升級改造,加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展,大幅提升工業(yè)機器人的智能化水平,推動整個行業(yè)標準化與統(tǒng)一化建設,拓展機器人應用領(lǐng)域,以便更好發(fā)揮工業(yè)機器人在人工智能時代的價值。
參考文獻
人工智能的論文篇六
人工智能簡稱為ai。研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊。未來十年，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，有利于學生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機器人教學研究活動，讓小學生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學階段實現(xiàn)stem教育理念、提高學生動手能力、培養(yǎng)學生創(chuàng)新精神的最好途徑。
國務院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2018年7月，中國第二屆stem大會在深圳福田召開，大會邀請了國內(nèi)外著名的專家學者開設主題講座，介紹最新的stem教學理論和實踐成果，掀起了福田stem教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務體系。stem是用科學、數(shù)學知識和先進技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設計解決方法—利用科學、技術(shù)、數(shù)學知識實施解決方法—將解決方法傳達給大家?；趯W校學科融合的辦學理念，我校積極探索stem教育的模式，開設機器人stem課程，開展教師的課題研究和學生的探究性小課題研究、積極組織學生參與區(qū)、市級機器人創(chuàng)客比賽活動，積極投身人工智能的教學研究行列，培養(yǎng)學生的stem素養(yǎng)。
機器人stem課程是一門激發(fā)學生學習人工智能知識興趣、培養(yǎng)學生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設計、組裝、編程、運行機器人為主要學習內(nèi)容，以培養(yǎng)學生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標的課程。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——控制器。學生通過動手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實用功能的機器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學生的動手能力，培養(yǎng)了學生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學、在玩中學、在學中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人stem課程的核心。在編寫程序的過程中，學生需要把一個復雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學生首先要要清楚機器人的搭建結(jié)構(gòu)和運行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機器人感知外界的環(huán)境信息，并對感知到的信息做出決策和響應，以使機器人能夠順利完成指定的任務。
以筆者執(zhí)教的《走進人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導入，播放了特奧機器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學生學習人工智能知識的好奇心，產(chǎn)生探究科學的勇氣，讓學生對機器人技術(shù)有強烈求知的欲望。接著，采用任務驅(qū)動法教學，讓學生通過微課程學習ev3編程技術(shù)，循序漸進地完成兩個任務：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達指定地點;最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學生用樂高的配件搭建機械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調(diào)整太陽能電池板，學生在設計、編程、調(diào)試中學得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚。
課題研究是學校發(fā)展的源動力，是促進師生專業(yè)成長的重要途徑。機器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實踐性的學科，如何為學生學習的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應，一直是我們在進行機器人教學研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請了福田區(qū)教育科學“十三五”規(guī)劃課題《基于stem教育理念下的機器人搭建與編程教學研究》，學生申請了2018年深圳市中小學生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學習，敢于實踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進步。
以學生的探究性小課題為例，學生采用pbl項目式學習方式開展小課題研究，學生的學習方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W生間“合作、交流、探究”式學習，掌握了隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力。在研究的過程中，學生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗教訓，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進搭建模型，設計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩(wěn)定性和完成任務的數(shù)量和質(zhì)量。團隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識。
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍的天空中展翅翱翔。機器人比賽讓學生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機器人比賽活動，為學生搭建個性成長的平臺，創(chuàng)設真實的解決問題的情景，讓學生嚴格按照規(guī)則進行實戰(zhàn)對抗比賽，不斷修改機器人的設計，并對機器人重新進行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機器人比賽，挖掘了學生的潛能，張揚了學生的個性，豐富了學生的學習生活，培養(yǎng)了學生的核心素養(yǎng)，促進學生人格的健全發(fā)展。隊員賈壹方談到參加機器人創(chuàng)意賽時，感觸良多：參加了機器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學到了許多關(guān)于編程、搭建的知識，更重要的是：我認識到了團體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學為我們提供了這樣一個學習和進步的機會。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學生行走在人工智能校本課程的探索和實踐道路上，完善課程內(nèi)容，認真參與課題實驗，帶領(lǐng)學生參與各種展示活動，為學生探索科技搭建更完美的平臺，培養(yǎng)人工智能時代的信息技術(shù)精英。
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摘要：崔政博士的新著《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產(chǎn)業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術(shù)在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內(nèi)在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構(gòu)建了一個哲學空間，將科學知識、技術(shù)創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術(shù)對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術(shù)對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產(chǎn)，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復性勞動數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關(guān)研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調(diào)整實驗設備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎(chǔ)研究的科學知識的生產(chǎn)。
在當前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時，它才會轉(zhuǎn)化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領(lǐng)域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產(chǎn)生某個結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術(shù)會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、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。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，應用領(lǐng)域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計、審計、稅務等行業(yè)的廣泛運用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復性的基礎(chǔ)會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務所通過利用財務機器人進行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財務管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務，對每一筆賬務進行核實和驗證。財務機器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎(chǔ)會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復性的基礎(chǔ)會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計職能的重心將向預測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財務工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務會計到管理會計轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應用是社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設備無法完全替代充滿人情味的服務。李開復也指出，社交能力強、應變能力強、協(xié)商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進步，順應這種變化，會計人員應當認清挑戰(zhàn)，抓住機遇。
一方面，會計從業(yè)人員應調(diào)整好心態(tài)，快速適應行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務分析等。同時，向復合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應隨時可以接任ceo。會計人員應當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財會領(lǐng)域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔當人工智能會計系統(tǒng)的設計者和監(jiān)督者。
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人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay-ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應用
人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務和主導流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應用系統(tǒng)應該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡安全技術(shù)的改進和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
[摘要]經(jīng)濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術(shù)的引入與應用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z教學的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應用能力的培養(yǎng)，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導致學生出現(xiàn)語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學技術(shù)的引入與應用擴大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現(xiàn)提出相應方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及習慣做出相應的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設備的應用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應用價值結(jié)合混合式教學模式在高校英語教學中的應用現(xiàn)狀來看，其教學價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學習中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補充、相互作用，進而發(fā)揮“1+12”的更優(yōu)教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結(jié)構(gòu)的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進教學改革。混合式教學模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優(yōu)勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據(jù)不同教學內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎(chǔ)性部分，對于學生英語應用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據(jù)學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習，從而規(guī)避千篇一律的重復訓練。
(二)寫作指導———應用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導致學生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務，如“economicglobalization”，學生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設翻譯情境來使學生快速投入到語言環(huán)境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學生最終能否將課堂學習成果轉(zhuǎn)化為語言應用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學指導能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據(jù)想要練習的方向設置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學需求與教學現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學方案，將其應用于英語教學工作當中，動態(tài)化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環(huán)節(jié)評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統(tǒng)為先導的，必須要不斷地對教學管理系統(tǒng)進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質(zhì)量的提升，為學生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術(shù)的教學優(yōu)勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調(diào)學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學生專業(yè)化的網(wǎng)絡課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學術(shù)交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導，以課件優(yōu)勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學評價制度、設置多元化考核指標來進一步倒逼教學質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質(zhì)量和教學效果，以便于為后續(xù)的教學改進創(chuàng)造基礎(chǔ)。
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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學院
摘要：時代是不斷發(fā)展的，對于電氣信息類專業(yè)的學生來說，社會崗位在綜合素質(zhì)和專業(yè)能力方面提出了對學生諸多新的要求。因此為了促進學生能夠在畢業(yè)之后獲得良好的發(fā)展，在電氣信息類專業(yè)教育教學中，教師要對原有課程教育模式和課程教育手段進行有效的改革以及創(chuàng)新，從而促進學生專業(yè)能力的提高。為了使學生更加積極地進行知識內(nèi)容的學習，教師要在電氣信息類專業(yè)教育教學中充分的發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，提高課堂教學的效果。
關(guān)鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學應用
教師在電氣信息類專業(yè)教育教學中在運用人工智能技術(shù)進行教學時，要對人工智能技術(shù)的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業(yè)素質(zhì)和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。
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(xiàn)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(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)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(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。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(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現(xiàn)特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)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(guī)劃等)的學科，主要包括計算機實現(xiàn)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(xiàn)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(lǐng)域組成，它是哲學、認知科學、數(shù)學、神經(jīng)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(fā)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(yè)教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發(fā)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(yè)教育改革指明一個正確的方向，保證后續(xù)工作的科學性和有效性。在2016年的世界經(jīng)濟報告中，人工智能被預測為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)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(lǐng)域?qū)τ谥悄芑夹g(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在人工智能時代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨特的技術(shù)形式和技術(shù)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(chǎn)力的提高，還有助于推動科學技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時代發(fā)展的必然趨勢，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個學科技術(shù)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(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進行有機的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關(guān)工作人員進行了機器人的研發(fā)，機器人可以在復雜的環(huán)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(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動化和智能化的對計算機數(shù)據(jù)進行有效的處理以及分析，在較短時間內(nèi)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(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發(fā)現(xiàn)在計算機系統(tǒng)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(shù)的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計算機網(wǎng)絡技術(shù)中發(fā)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(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)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(chuàng)新。一些工作人員在實際工作的過程中構(gòu)建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國電氣信息領(lǐng)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(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)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(yè)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)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(yè)的技術(shù)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(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時代的特點以及發(fā)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(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對于電氣信息類專業(yè)?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(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當前時代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對電氣信息類專業(yè)教育進行適當?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當前人工智能時代的發(fā)展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點進行適當?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時代和電氣信息領(lǐng)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(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。
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(shù)，也是機器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計算機科學領(lǐng)域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)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(shù)的應用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)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(jié)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(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應用其中，擴展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進行了有機的融合和滲透。人們在互聯(lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維
人工智能的論文篇七
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，是研究使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(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數(shù)學家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出了解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數(shù)理邏輯，和丘奇、圖靈的數(shù)字功用以及計算機處理發(fā)展促使了1956年夏dartmouth會議上人工智能學科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智能實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，采用生物模仿來建立功能強大的算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎(chǔ)，研究自組織、自復制、自修復以及形成這些特征的進化和環(huán)境適應。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡再度興起促進人工生命的發(fā)展。（3）1992年貝茲德克提出計算智能。專家系統(tǒng)在90年代興起，模擬人類專家解決領(lǐng)域問題。
強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智能的觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識?，F(xiàn)在主流科研集中在弱人工智能上，強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
目前人工智能主要研究內(nèi)容是：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面，分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計算、人工生命應用等等。未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器情感。
ibm公司“deepblue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實”實驗室，擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)更友好的人機交互。國際各大計算機公司相繼開始將人工智能作為其研究內(nèi)容，幾乎包括所有it企業(yè)，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產(chǎn)業(yè)部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。
mit開發(fā)出了shrdlu，student系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而sir系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，sir的出現(xiàn)導致了新學科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的.專家系統(tǒng)成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語言prolog語言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。（2）人工智能對經(jīng)濟的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。由于ai在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術(shù)工作和腦力勞動，會造成社會結(jié)構(gòu)的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式?，F(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產(chǎn)生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。
當然，雖然人工智能一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，但人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。盡管如此，多學科的聯(lián)合協(xié)作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，我們相信它會給世界帶來難以預料的變化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其應用蔡自興徐光佑.
[3]游戲人工智能編程案例精粹[美]matbuckland.
[4]機器人學導論[美]克來格（craig，j.j）.
[5]計算智能導論（第2版）（南非）英吉布雷切特.
人工智能的論文篇八
當今世界，人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)快速發(fā)展，各種各樣的機器人正一步步走進我們的世界。是欣然接受，還是退避三舍？我認為，不論態(tài)度如何，機器人永遠無法取代人類。
但與此同時，隨著機器人不斷“擬人化”，不少人開始深思：我們的生活將要被機器人主宰了嗎？阿爾法狗擊敗李世石余溫未散，又有高度仿真的機器人索菲亞橫空出世，我們擔心未來的某一天，電影中機器人統(tǒng)治世界的局面成為現(xiàn)實。于是有人用消極的態(tài)度負隅頑抗。我認為，我們應在這之間保持理智：不使物役我，而使我役物。
小時候我們常常為這個問題困擾——電腦強大還是人腦強大？答案是絕對的——人腦。不論是怎樣的機器人，都是人的創(chuàng)造。正如法國科學家蘇埃爾所說，“機器人高度擬人化，將重新定義人的價值”。我們要做的，就是明白人的價值。帕斯卡爾在《人是一棵會思想的蘆葦》中這樣定義人的價值——人的偉大，我們對于人的靈魂具有一種偉大的觀念，以致我們不能忍受人的蔑視，或不受別的靈魂尊敬。所以，在柯潔對戰(zhàn)阿爾法狗時，我們看到他的皺眉，或扯頭發(fā)，或有汗珠沁出眉間，雖然柯潔沒有贏得比賽，但這就是人的價值，正是這種價值讓我們不被機器人役使。
不久之前，諾貝爾文學獎獲得者莫言在被問到“如何看待機器人寫的詩歌作品”時，他答道：“從技術(shù)上講沒有問題，但就是沒有感情，沒有個性，這樣產(chǎn)生的東西，不是真正的文學?！贬槍C器人，他又說：“一個活人寫的詩，哪怕平仄全錯了，至少還有一種要表達的感覺。機器人是不會犯錯的，作者寫的不如機器快，但這是人寫的東西，是有‘人氣’的?！彼约词箼C器人可能思考，可能更好地完成任務，但他們始終缺乏了一種叫“人氣”的東西，正是這種“人氣”，才保證我們在機器人愈發(fā)人化的同時，不被機器人同化。誠如蘋果公司ceo庫克所說：“我并不擔心機器人像人一樣思考，我只擔心人像機器人一樣思考?！蔽覀儜Ｓ羞@樣的人氣，機器是死的，可人是活的?！皺C智者會跳出思維定式去思考，想象所有可能的辦法去達到目標。”哈維·麥凱如是說。這大概就是人之所以為人的意義吧。若完全沉浸于科技帶給我們的方便中，我們就可能被它奴役。
人工智能的論文篇九
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？假如你們沒看到，那就請跟我一起坐時間穿梭機到將來世界去參觀吧！
將來的大街上，潔凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是汲取路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下其次顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里彈出一個微型電話。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。假如看到有人不愛清潔，它的`另一只手則會出示”愛惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清爽氣體，釋放出來。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。
假如我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望肯定會實現(xiàn)。
人工智能的論文篇十
在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構(gòu)建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力
機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設計能力和創(chuàng)新能力，本人認為機器人教學應該在教學內(nèi)容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。
1、教學內(nèi)容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關(guān)注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術(shù)在機器人和自動化技術(shù)上的應用。
2、教學方法：應根據(jù)學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創(chuàng)意設計；高中信息技術(shù)課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計；而高中通用技術(shù)課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關(guān)設計。總之，教學方法應該側(cè)重綜合設計，而不是放在問題的分析上。
3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅(qū)動、協(xié)作學習、教師引導）的構(gòu)成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設計過程的規(guī)范化，用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當?shù)墓ぷ?，以保證教學的完整性和有效性。
教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。
人工智能的論文篇十一
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落。
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國科學院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
計算機與人工智能
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統(tǒng)、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結(jié)合?？茖W研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是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。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是未來人工智能應用的`新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡堵塞。
我國也已經(jīng)在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"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(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
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