導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能教育的前景，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 人工智能技術(shù) 系統(tǒng)

人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計(jì)算機(jī)模擬人的學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等思維過程和智能行為的學(xué)科，用過對計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育迅速發(fā)展，然而由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育發(fā)展尚不成熟，實(shí)際應(yīng)用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育水平提升到一個(gè)全新的發(fā)展臺階，并展現(xiàn)了其廣闊的發(fā)展前景[1]。

一、人工智能技術(shù)概況

人工智能是通過研究人的智慧機(jī)理和思維過程，利用計(jì)算機(jī)體現(xiàn)和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內(nèi)取得飛速的發(fā)展，已經(jīng)成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進(jìn)行信息分析處理時(shí)可以采取語音識別，實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話，所以其應(yīng)用范圍自其發(fā)展以來逐步向諸多領(lǐng)域擴(kuò)展，如醫(yī)學(xué)、建筑學(xué)、地質(zhì)學(xué)、機(jī)械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統(tǒng)、機(jī)器人、自然語言處理系統(tǒng)、博弈等。人工智能具有理解經(jīng)驗(yàn)并從中學(xué)習(xí)、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環(huán)境做出反應(yīng)、在解決問題時(shí)使用推理進(jìn)行有效的推導(dǎo)、能處理復(fù)雜的情況、應(yīng)用知識控制環(huán)境等諸多能力。人工智能是一個(gè)知識信息系統(tǒng)，知識在人工智能中占據(jù)重要的地位，計(jì)算機(jī)的智能只有通過對知識的發(fā)現(xiàn)、儲存、學(xué)習(xí)、推理和決策才能展現(xiàn)出來。人工智能主要有以下優(yōu)勢：首先，由于知識儲存與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，為人們知識傳播和復(fù)制帶來了極大的便利，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使知識的傳播和復(fù)制突破時(shí)間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統(tǒng)拓展了知識信息獲取渠道，同時(shí)在某些任務(wù)處理的質(zhì)量和速度上，人工智能展現(xiàn)的能力驚人的能力，遠(yuǎn)非人類所能及[2]。

二、人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用

（一）智能決策支持系統(tǒng)

智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecision Support System）是由決策支持系統(tǒng)與人工智能結(jié)合的產(chǎn)物，在網(wǎng)絡(luò)教育領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。智能決策支持系統(tǒng)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用，則使得決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時(shí)對各種備選方案進(jìn)行選擇、優(yōu)化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準(zhǔn)確、有效[3]。

（二）智能教學(xué)專家系統(tǒng)

智能教學(xué)專家系統(tǒng)ITES（Intelligent Teaching Expert System）是傳統(tǒng)CAI系統(tǒng)轉(zhuǎn)向的主要方向，是一種開放式交互教學(xué)系統(tǒng)，通過智能教學(xué)專家系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)對專家教授教學(xué)思維的模擬，從而為教學(xué)提供一個(gè)良好的智能環(huán)境。一方面，學(xué)生可以通過智能專家系統(tǒng)獲取知識，另一方面，智能教學(xué)專家系統(tǒng)能根據(jù)學(xué)生的具體實(shí)際情況（包括知識儲備、能力、學(xué)習(xí)方式等）進(jìn)行知識傳授，從而使教學(xué)效果大大提升。在智能教學(xué)專家系統(tǒng)中，智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)占據(jù)重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習(xí)，并在教學(xué)內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上，形成問題解決方案，同時(shí)還能自動生成和理解自然語言；其次，能根據(jù)學(xué)生的自身實(shí)際情況，對學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)進(jìn)度進(jìn)行合理調(diào)整，并對教學(xué)內(nèi)容具有解釋咨詢的能力；再次，能對學(xué)生的錯(cuò)誤進(jìn)行判斷，評價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)行為，并幫助學(xué)生糾正錯(cuò)誤，同時(shí)使自身教學(xué)策略得到完善。

（三）智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)

智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)（Intelligent Induct-learning System）是現(xiàn)代繼續(xù)安吉網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng)的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育項(xiàng)目的保障。通過智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，能為學(xué)生提供一個(gè)良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學(xué)習(xí)者獲得學(xué)習(xí)的全方位服務(wù)，進(jìn)而達(dá)到學(xué)習(xí)的成功。智能Agent技術(shù)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，可根據(jù)學(xué)生的具體情況制定符合學(xué)生實(shí)際的導(dǎo)學(xué)策略，并為學(xué)生提供個(gè)性化、針對性的服務(wù)。在這種導(dǎo)學(xué)策略下，系統(tǒng)不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規(guī)劃、調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和進(jìn)度，同時(shí)能針對信息反饋內(nèi)容及時(shí)修正導(dǎo)學(xué)策略，使導(dǎo)學(xué)策略更加合理科學(xué)[4]。除了上述3各種系統(tǒng)在計(jì)算教學(xué)中的應(yīng)用，還有智能仿真技術(shù)（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件網(wǎng)絡(luò)IHN（Intelligent Hardware Network）、智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息檢索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中應(yīng)用，這些人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用，共同推進(jìn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的發(fā)展。

三、結(jié)語

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的引入，使我國現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，通過多種智能系統(tǒng)的應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的學(xué)習(xí)環(huán)境得到極大的改善，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的時(shí)空制約進(jìn)一步突破，大大延伸了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的服務(wù)領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的深入研究和發(fā)展，未來計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的個(gè)性化將會更加突出，遠(yuǎn)程教育也將實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]潘瑞玲，余輪.具有Agent功能的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）. 2012（03）：105-106.

[2]何丕廉，蘇成君，郝禎亮.網(wǎng)上虛擬教室中筆記系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011（18）：239-241.

篇2

關(guān)鍵詞：設(shè)計(jì)；人工智能；挑戰(zhàn)；機(jī)遇

一、引言

第四次工業(yè)革命的到來，人工智能作為一項(xiàng)主要的技術(shù)，必將鞭策整個(gè)人類社會的轉(zhuǎn)型。很多國家制訂了戰(zhàn)略規(guī)劃，在2017年我國也了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)三年行動計(jì)劃(2018-2020)》，人工智能產(chǎn)業(yè)已上升為國家戰(zhàn)略。近年來，在人工智能涉及的領(lǐng)域中，藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合，升華到與人工智能的結(jié)合且越來越受到重視。阿里智能AI“魯班”已經(jīng)掌握了上百萬個(gè)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意內(nèi)容，雙11期間制作1.7億張海報(bào)，沒有一張是重復(fù)的，而這些工作如果人工制作的話需要100個(gè)設(shè)計(jì)師工作300年；央視節(jié)目中“魯班”PK資深設(shè)計(jì)師取勝等等這些新聞，無不極大地震撼了整個(gè)設(shè)計(jì)行業(yè)。設(shè)計(jì)師會失業(yè)嗎？高校的設(shè)計(jì)教育面對AI的挑戰(zhàn)與機(jī)遇如何制定培養(yǎng)目標(biāo)？如何在新的競爭中占領(lǐng)先機(jī)？未來已來，智能藝術(shù)設(shè)計(jì)的路在何方?

二、設(shè)計(jì)行業(yè)面對四大挑戰(zhàn)

（一）驚人的數(shù)字

馬云在一次報(bào)告中說未來30年人類只工作4個(gè)小時(shí)，大量的工作崗位會被人工智能搶走；根據(jù)白宮的人工智能報(bào)告預(yù)測，在未來10-20年間，人工智能技術(shù)有可能取代47%現(xiàn)有工作。麥肯錫的預(yù)測是49%，盛產(chǎn)勞動力的中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家溫那（Winarsky）的預(yù)測是70%的工作將被取代。不得不說，AI是人類智慧的結(jié)晶，正在高速顛覆著人們的生活。

（二）AI設(shè)計(jì)發(fā)展趨勢

AI最容易取代的是簡單設(shè)計(jì)：如LOGO、UI界面、海報(bào)招貼、網(wǎng)站網(wǎng)頁、產(chǎn)品造型、室內(nèi)家裝、產(chǎn)品包裝……原本這種理想的設(shè)計(jì)工作不再能提供人生的庇護(hù)所，但凡是明確、簡單、重復(fù)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則的美術(shù)設(shè)計(jì)與制作工作，未來都容易被取代，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)行業(yè)將會萎縮乃至可能逐漸消失。

（三）設(shè)計(jì)環(huán)境惡劣

設(shè)計(jì)創(chuàng)意無法保護(hù)，設(shè)計(jì)法規(guī)沒有限定，設(shè)計(jì)競價(jià)無序，商家廠家缺乏契約精神，設(shè)計(jì)知識產(chǎn)權(quán)無法保護(hù)契約，新設(shè)計(jì)新技術(shù)缺乏情趣，設(shè)計(jì)同質(zhì)化嚴(yán)重……（四）設(shè)計(jì)教育落后現(xiàn)有設(shè)計(jì)模式傳統(tǒng)、設(shè)計(jì)教育落后，設(shè)計(jì)知識體系缺乏更新、進(jìn)化，知識性重復(fù)訓(xùn)練、模仿性傳統(tǒng)方法制約了學(xué)生創(chuàng)造性情感思維的發(fā)展，設(shè)計(jì)師終身教育觀念的缺失阻礙了設(shè)計(jì)師的可持續(xù)發(fā)展，設(shè)計(jì)知識與設(shè)計(jì)人才近親繁殖、代際傳遞的情況嚴(yán)重。

三、AIDesign發(fā)展迅猛

目前傳統(tǒng)藝術(shù)設(shè)計(jì)已經(jīng)發(fā)生智變，使設(shè)計(jì)更美更快更簡單。人工智能藝術(shù)與設(shè)計(jì)已經(jīng)一定高水平，如果設(shè)計(jì)師仍停留在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)水平，就會受到來自機(jī)器的“威脅”。但也不全會，除了“創(chuàng)意”部分讓機(jī)器無可奈何，人類設(shè)計(jì)師與機(jī)器的競合中，我們要轉(zhuǎn)變方向注重?cái)?shù)字移動媒體策劃與設(shè)計(jì)、移動媒體用戶需求挖掘、數(shù)字移動媒體需求文檔的撰寫、數(shù)字移動媒體優(yōu)化、數(shù)字移動媒體UI界面設(shè)計(jì)、H5設(shè)計(jì)、App設(shè)計(jì)、UE用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、虛擬移動媒體設(shè)計(jì)、信息交互設(shè)計(jì)等媒體智能設(shè)計(jì)新技術(shù)。高品質(zhì)藝術(shù)、設(shè)計(jì)依賴于混合增強(qiáng)智能技術(shù)。AdobeMax“SneakPeeks”將迎來Adobe全家桶的諸多全新功能，如圖片變視頻、靜態(tài)變動態(tài)、一鍵設(shè)計(jì)字體、視頻扣剪、紙盒自動生成、AR呈現(xiàn)、AE一鍵去馬、Ru跨平臺制作（剪輯、混音、調(diào)色）、跨平臺同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了的AI功能。華為Mate20手機(jī)3D掃描防生建模與成像，以及AI手勢動作捕捉的體感游戲功能，更為我們提供了解放設(shè)計(jì)生產(chǎn)力的前景。同時(shí)MIT研發(fā)的工業(yè)產(chǎn)品AI設(shè)計(jì)系統(tǒng)即將面世。主要產(chǎn)品體現(xiàn)如下：

（一）AIVD人工智能視覺設(shè)計(jì)

AI集成化的成熟產(chǎn)品，比如Adobe系列的產(chǎn)品，軟件低層融入AI技術(shù)，更好更快地創(chuàng)作文字和圖像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做設(shè)計(jì)的底層技術(shù)，集成在Adobe系列軟件中，有字體匹配方案、自動配色方案、基于線稿自動上色、自動校正手繪圖形等。

（二）AIPD人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)

Adobe人工智能鞋包設(shè)計(jì)、IBMWatson智能設(shè)計(jì)服裝、Autodesk智能設(shè)計(jì)汽車等。

（三）AISD人工智能空間設(shè)計(jì)

Prisma智能風(fēng)格化設(shè)計(jì)、Autodesk建筑智能生成設(shè)計(jì)、ZahaHadid參數(shù)化設(shè)計(jì)等產(chǎn)品。

四、設(shè)計(jì)人工智能教育的發(fā)展動向

未來，人工智能教育會加速發(fā)展，老師不會被AI取代，但不用AI的老師一定會被取代；未來，老師不是簡單地傳授知識，而是通過言傳身教的溝通交流，對學(xué)生進(jìn)行激勵(lì)、鼓舞，成為人類靈魂的設(shè)計(jì)師；未來，AI將實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蛡€(gè)性化間的平衡，帶來了一種學(xué)生易學(xué)、教師易教的解決方案；未來，老師作為教學(xué)過程中始終核心地位，推陳出新積極善于運(yùn)用AI技術(shù)進(jìn)一步提高師生教與學(xué)的體驗(yàn)和教學(xué)效率。當(dāng)務(wù)之急，要讓更多的老師正視人工智能的快速發(fā)展，通過學(xué)習(xí)AI技術(shù)了解人工智能的發(fā)展情況，從而改變老師的教育教學(xué)觀念和教學(xué)方法，引領(lǐng)高品質(zhì)教育的未來。在未來教育中，教師的角色有三種觀念：1.取代說，2.不可取代說，3.人機(jī)協(xié)同說大多數(shù)觀點(diǎn)是：未來，教師將與人工智能協(xié)同共存。未來知識傳授功能會逐步被人工智能取代，而人類教師則應(yīng)偏重于培養(yǎng)學(xué)生的核心素養(yǎng)。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教師，但是使用科技的教師卻能取代不使用科技的教師”。如今，拋開先天財(cái)富的不同，人與人之間的差距主要來自學(xué)習(xí)能力的不同。這種差異會加劇不平等，在未來，這種趨勢將會進(jìn)一步加強(qiáng)。應(yīng)對人工智能時(shí)代，教師除更新教育教學(xué)觀念、轉(zhuǎn)變角色、改革教學(xué)模式和方法外，必須堅(jiān)持終身學(xué)習(xí)，教師的終身學(xué)習(xí)，不僅要學(xué)習(xí)Python之類的AI編程技術(shù)，更需要增強(qiáng)對，限于時(shí)間和精力有限，分別將有關(guān)AI知識技能分為三類，以適應(yīng)設(shè)計(jì)人工智能的技術(shù)更迭和“一專多能”。

五、結(jié)束語

篇3

人工智能技術(shù)及其應(yīng)用的發(fā)展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術(shù)的前沿領(lǐng)域，對社會經(jīng)濟(jì)和發(fā)展的影響卻越來越大。在基礎(chǔ)教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎(chǔ)教育領(lǐng)域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術(shù)類教育的教學(xué)內(nèi)容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。? 

（1）為部分優(yōu)秀的學(xué)生將來做更深入的研究打堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在面向知識經(jīng)濟(jì)的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學(xué)科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)之一。以專家系統(tǒng)為代表的智能化系統(tǒng)在信息技術(shù)中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統(tǒng)的研發(fā)，不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的應(yīng)用，也是促進(jìn)各學(xué)科服務(wù)于國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術(shù)的研究與應(yīng)用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設(shè)相關(guān)選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學(xué)研究功能，而且能為學(xué)生拓寬專業(yè)路徑，擴(kuò)大自主學(xué)習(xí)空間和發(fā)展個(gè)性創(chuàng)造條件，同時(shí)也為營造一個(gè)使學(xué)生不僅有寬厚、扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，且具綜合分析和解決問題能力的環(huán)境。? 

（2）為將來從教的學(xué)生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學(xué)的信息與通訊技術(shù)（ICT）課程中。許多中小學(xué)還通過機(jī)器人競賽活動來激發(fā)中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣，使學(xué)生不僅提高了用信息技術(shù)解決問題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國現(xiàn)行的中學(xué)信息技術(shù)課程設(shè)置中，將人工智能的內(nèi)容作為“媒體與技術(shù)”層面對12年級學(xué)生的要求。澳大利亞的部分中學(xué)開設(shè)的信息處理與技術(shù)課程，人工智能、信息系統(tǒng)、算法和程序設(shè)計(jì)、社會和倫理道德、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分別作為5個(gè)主題共同構(gòu)成了該課程的教學(xué)內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學(xué)內(nèi)容在高中第3學(xué)期為12年級的學(xué)生開設(shè)，教學(xué)時(shí)間為10周。? 

在我國，多年以來中學(xué)奧林匹克信息學(xué)競賽中一直包含有人工智能相關(guān)的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設(shè)計(jì)等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（實(shí)驗(yàn)）》，首次在信息技術(shù)科目中設(shè)立了“人工智能初步”選修模塊，標(biāo)志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標(biāo)準(zhǔn)頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學(xué)出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上?？萍冀逃霭嫔绾驼憬逃霭嫔绯霭娴?套高中《人工智能初步》教材，并開發(fā)了相應(yīng)的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學(xué)人工智能課程的實(shí)施，國內(nèi)也推出了一些適合中學(xué)生學(xué)習(xí)與體驗(yàn)的人工智能軟件和網(wǎng)絡(luò)資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關(guān)注中學(xué)人工智能教育的開展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應(yīng)形勢要求，已為師范生開設(shè)了與此相關(guān)的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學(xué)條件現(xiàn)狀? 

通過對本人多年的教學(xué)過程進(jìn)行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點(diǎn)：? 

（1)理論知識充裕。但與實(shí)踐相脫節(jié)，特別是在智能科學(xué)技術(shù)的教育教學(xué)方面。盡管知識面相當(dāng)廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣及創(chuàng)造精神。? 

（3）缺乏配套實(shí)驗(yàn)教材，實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容缺乏，無法培養(yǎng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設(shè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，才能使人工智能的相關(guān)知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學(xué)智能教育的深度及教學(xué)方式、教學(xué)特點(diǎn)缺乏研究。做為師范類院校，我認(rèn)為在對學(xué)生進(jìn)行基礎(chǔ)知識教育的基礎(chǔ)上，要緊抓中小學(xué)智能教育的特點(diǎn)對師范類學(xué)生進(jìn)行相關(guān)的教育與培訓(xùn)。? 

相對于教育現(xiàn)狀，我校的《人工智能》課程教學(xué)條件現(xiàn)狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：? 

（1）教材使用國家級規(guī)劃教材，此教材非常系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當(dāng)為學(xué)生提供相關(guān)的國內(nèi)其他先進(jìn)教材，如中南大學(xué)蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》等。? 

（2）為了促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)，我們準(zhǔn)備了多種類型的擴(kuò)充性學(xué)習(xí)資料，加強(qiáng)學(xué)生主動學(xué)習(xí)的意識，包括：課程相關(guān)雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻(xiàn)，與人工智能相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網(wǎng)址等。 它們包括了大量的文獻(xiàn)資料、本領(lǐng)域研究的前沿動態(tài)等。 使用表明，學(xué)生非常樂于查閱這些資源。 使學(xué)生能通過使用這些資源進(jìn)行一些人工智能程序設(shè)計(jì)，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網(wǎng)的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實(shí)踐性教學(xué)環(huán)境，能充分滿足教學(xué)需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡(luò)教室，為實(shí)現(xiàn)本課程教學(xué)提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)方面，全校辦公室、教室、學(xué)生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設(shè)備對本課程教學(xué)發(fā)揮了重要作用，使本課程教學(xué)質(zhì)量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學(xué)方法及手段的改革? 

針對我們現(xiàn)在所采取的教學(xué)方法，我認(rèn)為存在許多不足，如教學(xué)方式比較單一，教學(xué)內(nèi)容偏重理論講解等，為此，提出以下教學(xué)方法的改革：? 

（1）通過多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學(xué)生學(xué)習(xí)興趣很大，當(dāng)開始接觸到抽象理論知識及部分算法時(shí)，學(xué)生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，包括鼓勵(lì)學(xué)生參與某部分知識的擴(kuò)充性資料查找,預(yù)留一定時(shí)間請學(xué)生負(fù)責(zé)對此內(nèi)容進(jìn)行講解，布置學(xué)生對某個(gè)基本成型的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行糾錯(cuò)及驗(yàn)證，降低問題解決的難度。學(xué)生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進(jìn)行啟發(fā)式教學(xué)。 我們可以嘗試在教學(xué)過程中不斷提出問題請學(xué)生思考，啟發(fā)學(xué)生求解這些問題，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學(xué)所提出的觀點(diǎn)進(jìn)行分析和比較，這足以加強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動意識和參與意識，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學(xué)。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學(xué)生通過對這些問題展開激烈爭論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。當(dāng)然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網(wǎng)站中的互動平臺進(jìn)行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個(gè)具體學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、課堂作業(yè)情況進(jìn)行及時(shí)評估，對學(xué)生提出進(jìn)一步的學(xué)習(xí)建議和指導(dǎo)， 實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教學(xué)。 對優(yōu)秀學(xué)生探討，可以在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實(shí)驗(yàn)，以發(fā)揮學(xué)生個(gè)性優(yōu)勢。對于有意于將來從事中小學(xué)教育的學(xué)生可以在機(jī)器人及人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學(xué)生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關(guān)電影及科學(xué)小片引起其興趣，實(shí)行逐步引導(dǎo)的教學(xué)過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學(xué)。 采用中文教材和講授的同時(shí)，注重在課程中的關(guān)鍵詞同時(shí)用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考短文和英文參考書。使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學(xué)內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實(shí)際，將一些人工智能網(wǎng)絡(luò)上的虛擬實(shí)驗(yàn)給學(xué)生進(jìn)行課外上網(wǎng)練習(xí)，從而使學(xué)生了解算法的具體運(yùn)行過程， 通過參與達(dá)到知識的理解，掌握基本方法和技術(shù)。? 

 

根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們在教學(xué)中可以采用多媒體教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等特點(diǎn)，構(gòu)筑以學(xué)生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學(xué)模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學(xué)生直接而深刻地看到知識的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡(luò)課程能較好地實(shí)現(xiàn)交互并使學(xué)習(xí)過程情景化，通過網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，教師可以評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議，從而提高學(xué)生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學(xué)生播放中學(xué)《人工智能》課程課堂教學(xué)錄像，以使學(xué)生看到初高中學(xué)生的知識范圍及深度；同時(shí)給學(xué)生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學(xué)成果，讓學(xué)生看到理論背后的實(shí)踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學(xué)生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進(jìn)教學(xué)方法和手段不僅要靠教師，也應(yīng)增加硬件設(shè)備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學(xué)系統(tǒng)或機(jī)器人輔助教學(xué)過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，尤其是提高學(xué)生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實(shí)踐教學(xué)設(shè)計(jì)的探討? 

我們可以在教學(xué)過程中，適量開設(shè)一些實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)，提高學(xué)生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實(shí)用性。在近兩年的教學(xué)過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學(xué)過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學(xué)生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進(jìn)化代數(shù)、交叉率變異率等因素對求解結(jié)果的影響，并要求學(xué)生通過實(shí)驗(yàn)的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學(xué)生的興趣激發(fā)后，為解決這些問題，學(xué)生會在課外主動查閱相關(guān)文獻(xiàn)、相互討論以實(shí)現(xiàn)他們所設(shè)計(jì)的方案，這樣既培養(yǎng)了學(xué)生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學(xué)生的實(shí)踐與創(chuàng)新能力。? 

參考文獻(xiàn)：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實(shí)踐教學(xué)的探討［J］.宿州學(xué)院學(xué)報(bào),2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學(xué)中的應(yīng)用與探討［J］.廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會科學(xué)版,2008(8).? 

篇4

關(guān)鍵詞：人工智能；本科高年級教學(xué)；教學(xué)改革

中圖分類號：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

1　引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，在信息類相關(guān)的許多高年級本科和研究生都開設(shè)了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學(xué)科，它主要研究計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的基本原理和基本方法，同時(shí)人工智能也是一門多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多領(lǐng)域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等眾多研究方向。人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要分支，已成為人類在信息社會和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代所必須具備的一項(xiàng)核心技術(shù)，并將在未來發(fā)揮更大的作用。

由于人工智能課程的學(xué)習(xí)難度較大，內(nèi)容更新比較快，也繁多，使得教學(xué)有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學(xué)，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強(qiáng)調(diào)科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

本文通過分析本科高年級的教學(xué)特點(diǎn)和人工智能課程的自身特點(diǎn)，在如何提高教學(xué)質(zhì)量這一問題上提出了幾點(diǎn)思考。

2　本科高年級的教學(xué)特點(diǎn)

中國的本科教育，由于歷史和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等諸多原因，目前的定位還是培養(yǎng)某方面專業(yè)人才的專才教育。本科高年級學(xué)生在完成了低年級公共基礎(chǔ)課程和部分專業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，迫切希望了解本專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，所以在教學(xué)過程中要注意內(nèi)容的應(yīng)用性和專業(yè)性。另一方面，本科高年級學(xué)生也是研究生教育的儲備人才，在教學(xué)過程中要適時(shí)的進(jìn)行科研引導(dǎo)，這樣能夠讓畢業(yè)生保持對科學(xué)的興趣，從而為研究生階段進(jìn)一步深入研究打下基礎(chǔ)。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業(yè)設(shè)計(jì)，在本科高年級的教學(xué)過程中還要注意與畢業(yè)設(shè)計(jì)的內(nèi)容相結(jié)合，這樣可以讓學(xué)生提前做好準(zhǔn)備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學(xué)科特點(diǎn)

與信息類其它專業(yè)課程相比，人工智能具有應(yīng)用性、研究性和發(fā)展性三個(gè)重要學(xué)科特點(diǎn)。首先，人工智能是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科。人工智能學(xué)科的主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、智能控制、信息檢索、智能機(jī)器人等領(lǐng)域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例；其次，人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的研究價(jià)值，是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中重要的研究方向。技術(shù)進(jìn)步無止境，研究者們不斷追求開發(fā)出效率更高、更智能的人工智能技術(shù)：最后，人工智能是一門正在發(fā)展中的學(xué)科。隨著信息化、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和Internet技術(shù)的發(fā)展，人類已步入信息社會和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，它們?yōu)槿斯ぶ悄芴岢隽嗽S多新的研究目標(biāo)和研究課題，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域以及技術(shù)算法都在不斷發(fā)展。

4　人工智能教學(xué)的三點(diǎn)思考及對策

4.1　注重應(yīng)用性和介紹性

在教學(xué)實(shí)踐中，筆者發(fā)現(xiàn)，本科高年級學(xué)生一般比較關(guān)心各種人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域和使用方法，而對基礎(chǔ)性理論和技術(shù)細(xì)節(jié)不是很感興趣。他們一方面希望能學(xué)到很多較新和較實(shí)用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學(xué)主要停留在介紹性層面，不想花太多時(shí)間在復(fù)雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學(xué)特點(diǎn)，本科階段主要是培養(yǎng)具備較強(qiáng)應(yīng)用性和基礎(chǔ)科研素質(zhì)的專業(yè)人才。傳統(tǒng)的人工智能教學(xué)主要講授知識表示和搜索推理技術(shù)，大部分實(shí)例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應(yīng)用實(shí)例較少，所以往往教師感覺難講，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中也感覺乏味，對講授的內(nèi)容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學(xué)效果。針對這一問題，筆者認(rèn)為，在設(shè)計(jì)人工智能教學(xué)時(shí)，要注重內(nèi)容的新穎性、實(shí)用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術(shù)，特別是近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，如支持向量機(jī)、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內(nèi)容的理論部分可以不必過分深究，教學(xué)重點(diǎn)主要放在介紹每種技術(shù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展?fàn)顩r、應(yīng)用領(lǐng)域和具體實(shí)現(xiàn)上。此外，要注意理論與實(shí)際應(yīng)用密切結(jié)合，在教學(xué)過程中加入一些與課程內(nèi)容結(jié)合的、可以用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的實(shí)際應(yīng)用內(nèi)容。考慮到目前應(yīng)用最廣泛的人工智能領(lǐng)域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計(jì)算機(jī)工具是Matlab，所以筆者在教學(xué)過程中以手寫數(shù)字識別作為教學(xué)實(shí)例，針對所介紹的每一種人工智能技術(shù)，都將其應(yīng)用于手寫數(shù)字識別當(dāng)中，并講解了這些技術(shù)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法。學(xué)生在掌握了基本理論之后，可以按照實(shí)現(xiàn)步驟的指導(dǎo)，立刻上機(jī)見到算法的實(shí)際效果，加深對算法實(shí)現(xiàn)思路和方法的認(rèn)識。

4.2　注重科研引導(dǎo)性

本科教學(xué)不僅要培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力，還要培養(yǎng)學(xué)生具備基本的科研素質(zhì)。本科教育一方面為社會培養(yǎng)了大批應(yīng)用型人才，另一方面也要為我國的科研事業(yè)培養(yǎng)后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規(guī)模逐年增大，本科高年級學(xué)生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)科非?；钴S的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等，都是目前國際和國內(nèi)熱門的研究方向。針對這一特點(diǎn)，在本科高年級的人工智能教學(xué)中，還要注意對學(xué)生適時(shí)適度的科研引導(dǎo)。這樣可以激發(fā)學(xué)生的研究興趣，樹立目標(biāo)意識，找準(zhǔn)研究方向，為未來的科研工作打下基礎(chǔ)。在教學(xué)過程中，可以引導(dǎo)學(xué)生思考每種人工智能技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是什么?缺點(diǎn)是什么?有沒有改進(jìn)的辦法?比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算智能中較為成熟的技術(shù)，具有強(qiáng)大的非線性學(xué)習(xí)能力，在模式識別、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過成功應(yīng)用。然而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在著一些缺點(diǎn)，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉(zhuǎn)移到另一種新的非線性學(xué)習(xí)工具――支持向量機(jī)上。同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，支持向量機(jī)具有泛化能力強(qiáng)、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優(yōu)點(diǎn)。在給學(xué)生講解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的時(shí)候，一方面可以通過手寫數(shù)字識別實(shí)驗(yàn)展示其強(qiáng)大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學(xué)生，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是完美的，其缺點(diǎn)同樣明顯。然后引導(dǎo)學(xué)生對這些問題進(jìn)行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時(shí)，順勢引出支持向量機(jī)的內(nèi)容，并且介紹支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀和研究方向。通過兩者的對比，學(xué)生不但了解到了較新的人工智能技術(shù)，又對人工智能研究中如何去發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、人工智能技術(shù)的進(jìn)化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學(xué)內(nèi)容與畢業(yè)設(shè)計(jì)相結(jié)合

本科畢業(yè)設(shè)計(jì)是對本科生用所學(xué)知識來解決實(shí)際問題和進(jìn)行專業(yè)研究能力的檢驗(yàn)，是本科高年級學(xué)生將要面臨的一項(xiàng)重要任務(wù)。由于人工智能學(xué)科具有應(yīng)用性和科研性的特點(diǎn)，人臉識別、網(wǎng)頁檢索、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、基因數(shù)據(jù)處理等應(yīng)用領(lǐng)域都離不開人工智能技術(shù)，所以人工智能方向?yàn)閷W(xué)生提供了豐富的畢業(yè)設(shè)計(jì)選題。針對這一特點(diǎn)，在本科高年級的人工智能教學(xué)中，可以適當(dāng)穿插介紹有關(guān)畢業(yè)設(shè)計(jì)的內(nèi)容。告訴學(xué)生哪些應(yīng)用領(lǐng)域是目前人工智能研究的熱點(diǎn)方向，哪些人工智能技術(shù)可以用來解決這些問題。通過向?qū)W生介紹具有一定應(yīng)用價(jià)值和研究意義的題目，然后引導(dǎo)他們查找閱讀相關(guān)技術(shù)文獻(xiàn)，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學(xué)生提供的選題包括：(1)基于支持向量機(jī)的上市公司信用評價(jià)；(2)正則化回歸在股票預(yù)測中的應(yīng)用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內(nèi)容的網(wǎng)頁圖像檢索等。這些題目應(yīng)用性強(qiáng)，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學(xué)生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學(xué)內(nèi)容與畢業(yè)設(shè)計(jì)相結(jié)合，不但加深了學(xué)生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目，可謂一舉兩得。

篇5

上周，滬深300指數(shù)上漲2.96%，計(jì)算機(jī)行業(yè)上漲8.72%，行業(yè)跑贏大盤5.76個(gè)百分點(diǎn)，其中硬件板塊上漲8.94%，軟件板塊上漲9.07%，IT服務(wù)板塊上漲7.50%。個(gè)股方面，除太極股份以下跌報(bào)收外，其余個(gè)股均出現(xiàn)不同程度的上漲，其中川大智勝、新國都、天澤信息漲幅居前。

國際市場動態(tài)

IBM斥資26億美元收購醫(yī)療數(shù)據(jù)分析公司；微軟高通英特爾成立統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)組織；Facebook的人工智能已經(jīng)可以理解兒童故事；Salesforce再購一家初創(chuàng)企業(yè)力推機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)；IDC：2016年全球IT支出增長將減速。

國內(nèi)市場動態(tài)

國務(wù)院確定支持科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化政策措施；傳中國首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)商眾安保險(xiǎn)計(jì)劃上市。

A股上市公司重要?jiǎng)討B(tài)信息

南威軟件：與泉州市豐澤區(qū)人民政府簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議；中科創(chuàng)達(dá)：與高通成立合資公司構(gòu)筑智能硬件生態(tài)；威創(chuàng)股份：全資子公司對外投資設(shè)立啟迪威創(chuàng)教育投資有限公司；威創(chuàng)股份：全資子公司收購艾樂教育部分股權(quán)并增資；川大智勝：與奧飛動漫簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議；千方科技：子公司12308與深圳市機(jī)場運(yùn)輸有限公司簽署合作標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議；捷順科技：收到京津冀一卡通互聯(lián)互通北京一期工程采購項(xiàng)目《中標(biāo)通知書》；天源迪科：擬推1263萬股股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃；超圖軟件：收到云南西南招標(biāo)有限公司《國內(nèi)貨物或服務(wù)招標(biāo)結(jié)果中標(biāo)通知書》；安碩信息：發(fā)起設(shè)立安徽省征信股份有限公司。

投資策略

上周，大盤震蕩上行，中小板和創(chuàng)業(yè)板繼續(xù)呈反彈走勢，帶動中小市值個(gè)股全面復(fù)蘇。計(jì)算機(jī)行業(yè)繼續(xù)跑贏大盤，受Apple Pay正式上線利好，移動支付板塊領(lǐng)漲行業(yè)，此外，生物識別、信息安全、人工智能等板塊亦漲幅居前。節(jié)后第一周行業(yè)表現(xiàn)較為出色，個(gè)股受消息面和資金面帶動呈普漲格局。

由于1月份行業(yè)走勢大幅下挫，行業(yè)整體在2月以來呈現(xiàn)反彈走勢，行業(yè)2月初至今已經(jīng)累計(jì)上漲14.79%，其中25只個(gè)股反彈超過20%。我們認(rèn)為，2月以來行業(yè)走勢明顯上升主要系超跌反彈，在基本面層面沒有大幅變動。

在經(jīng)歷了月初以來的反彈后，行業(yè)整體估值倍數(shù)已又一次接近估值中樞上限，在整體A股市場行情呈震蕩的態(tài)勢下，我們認(rèn)為行業(yè)難以再一次大幅突破估值中樞上限，因此計(jì)算機(jī)行業(yè)難再現(xiàn)整體大幅上漲行情，投資者應(yīng)謹(jǐn)慎操作以避免估值波動所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

篇6

關(guān)鍵詞： 智能； 教學(xué)系統(tǒng)； 模型

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的開發(fā)是涉及人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性任務(wù)，其研究的最終目的是由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)擔(dān)負(fù)起教育、教學(xué)的相關(guān)責(zé)任，即賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以智能，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替教師實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)。

一、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展歷程

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)興起于上世紀(jì)七十年代，Bolt Neranek Newman公司開發(fā)了Scholar系統(tǒng)，它被認(rèn)為是最早出現(xiàn)的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)。當(dāng)時(shí)應(yīng)用人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)中添加了學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、能力以及訓(xùn)練策略。同時(shí)人工智能技術(shù)還被用于建立學(xué)習(xí)顧問之中，即存放所要教授課程的問題和技能，控制訓(xùn)練策略并給出適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容，使之產(chǎn)生根據(jù)學(xué)生的能力、弱點(diǎn)以及所喜愛的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行教學(xué)的軟件系統(tǒng)。

隨后又出現(xiàn)了Why 、Sophie、West、 Buggy、Neomycin等系統(tǒng)，并將知識表示、專家系統(tǒng)、問題求解、推理方法等人工智能技術(shù)用于智能輔助教學(xué)系統(tǒng)，取得了豐碩的成果。

我國智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究起步較晚，開始的研究工作主要集中在少數(shù)大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)里斷續(xù)進(jìn)行，且多為研究和演示用的系統(tǒng)，經(jīng)過嚴(yán)格評測的系統(tǒng)很少。最近幾年則發(fā)展較快，一些計(jì)算機(jī)公司也投入其中，伴隨著智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，必將對我國的教育改革起到積極的推動作用。

二、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的模型構(gòu)建

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)是以認(rèn)知學(xué)為理論基礎(chǔ)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于CAI，是智能化的CAI。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生的學(xué)習(xí)也可以借助于智能化的推理機(jī)制對大量知識進(jìn)行選擇、判斷與處理，使學(xué)習(xí)內(nèi)容更有針對性，從而提高學(xué)習(xí)效果。

一般，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)模型的構(gòu)建包括以下幾個(gè)模塊：

1．知識庫

作為智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的重要組成部分，知識庫主要提供一個(gè)指導(dǎo)性的、自適應(yīng)的、開放的、可操作的框架和服務(wù)設(shè)施。為各個(gè)學(xué)科知識提供規(guī)范的知識輸入和組織，其它教學(xué)資源，如題庫、課件、素材等，均依據(jù)它來組織管理，這將使用戶可以建立適用于自己的知識體系，使各類知識應(yīng)用能夠有一個(gè)好的開發(fā)和集成基礎(chǔ)。另外，核心的教學(xué)領(lǐng)域知識將被分解為相互聯(lián)系的知識點(diǎn)，形成知識樹，提供可視化的、操作性好的知識樹編輯界面，方便教師將教學(xué)領(lǐng)域的知識輸入到知識庫。

例如，有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的知識庫，是從知識表示入手，在SC文法知識表示體系和知識樹映射方法的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)動態(tài)、實(shí)時(shí)、自適應(yīng)、交互式知識庫模型。模型包括基于SC文法的知識點(diǎn)表示方法、知識樹結(jié)構(gòu)、知識樹映射、知識點(diǎn)學(xué)習(xí)循環(huán)等內(nèi)容， 模型在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中經(jīng)過實(shí)例化設(shè)計(jì)和運(yùn)用，可以表現(xiàn)出動態(tài)教/學(xué)、領(lǐng)域無關(guān)、人機(jī)交互、自適應(yīng)、個(gè)別化、可擴(kuò)展等智能特點(diǎn)。

2．學(xué)生模型

學(xué)生模型就是用于表示學(xué)生實(shí)際認(rèn)知狀況，并通過解釋學(xué)生的活動得出他對領(lǐng)域知識和技能的掌握情況。系統(tǒng)中每個(gè)學(xué)生有唯一的ID標(biāo)識，建立唯一的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)信息和特征數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)智能功能的實(shí)現(xiàn)在于如何動態(tài)地、正確地提取學(xué)生的主題特征。

一般，系統(tǒng)可以采用領(lǐng)域知識樹模型來表示學(xué)生對領(lǐng)域知識的掌握情況。例如，可以設(shè)學(xué)習(xí)中的整個(gè)領(lǐng)域知識樹為DKT；學(xué)生已學(xué)習(xí)過的知識樹為SKT，未學(xué)過的知識樹為SNKT；學(xué)生已掌握的知識樹為GKT，未掌握的知識樹為GNKT。則{SNKT}={DKT}-{SKT}、{GNKT}={SKT}-{GKT}，如果SNKT和GNKT皆為空時(shí)，則表示學(xué)生達(dá)到了學(xué)習(xí)的要求。其中，如果GNKT不為空，則學(xué)生不能進(jìn)入下一階段的學(xué)習(xí)，只能進(jìn)行重復(fù)學(xué)習(xí)和補(bǔ)充練習(xí)，直到GNKT為空時(shí)，才進(jìn)入下一階段的學(xué)習(xí)。

3．專家決策機(jī)制

該模塊可以看作智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的推理機(jī)，它一般采用兩級推理相結(jié)合的方法，即基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理和基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理，其中基于語義網(wǎng)絡(luò)的推理用于確定教學(xué)內(nèi)容，而基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理用于確定教學(xué)策略。

也有觀點(diǎn)認(rèn)為基于規(guī)則的推理是容易健忘的，即基于規(guī)則的推理對于每一個(gè)問題的求解都是從頭開始，而不管類似的問題以前是否遇到過。但日常的智力行為則不同，人們往往迅速地把事件或問題同以前的經(jīng)驗(yàn)相聯(lián)系。與基于規(guī)則的推理不同，基于范例的推理被認(rèn)為是基于以前經(jīng)驗(yàn)的推理。因此，在有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中采用的是基于范例的推理。

基于范例推理的工作過程為：分析輸入，確定范例的索引，根據(jù)索引從范例庫中取出相近的范例，改善范例的問題求解方法并使之適應(yīng)于需要求解的新問題。如果成功，則創(chuàng)建索引、形成新范例并存儲；若不成功，則首先分析失敗的原因，修正解法，重新測試，或轉(zhuǎn)至重新指定索引進(jìn)行范例檢索。

4．智能接口模塊

該模塊實(shí)際上是作為系統(tǒng)與用戶交互作用的部件，它除了提供學(xué)生信息的輸入與注冊外，還實(shí)現(xiàn)了學(xué)生與系統(tǒng)之間的通信功能。與之相關(guān)的技術(shù)有自然語言處理、人機(jī)對話內(nèi)部處理、知識庫系統(tǒng)化維護(hù)、學(xué)生模型初始化、教師模型自適應(yīng)調(diào)整等。該模塊為實(shí)現(xiàn)協(xié)商、辯論、會話等教學(xué)形式的應(yīng)用提供了一個(gè)良好的環(huán)境。

三、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的未來趨勢

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展不是孤立、單一的，它的發(fā)展要涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和人工智能等多門學(xué)科，就目前而言，其表現(xiàn)為以下幾方面的發(fā)展趨勢。

1．智能技術(shù)的應(yīng)用

智能技術(shù)是能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的計(jì)算實(shí)體，從技術(shù)的角度來看，智能技術(shù)應(yīng)當(dāng)是由各種技術(shù)支撐著的，許多實(shí)用的應(yīng)用特性的集合，開發(fā)者正是使用這些應(yīng)用特性來擴(kuò)展應(yīng)用的功能和價(jià)值， 從而達(dá)到能自動執(zhí)行用戶委托任務(wù)的目的。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生可以使用智能技術(shù)進(jìn)行搜索、導(dǎo)引來查詢有效知識。由于它具備學(xué)習(xí)的功能，能夠主動、高效地從網(wǎng)絡(luò)信息空間中發(fā)現(xiàn)和收集用戶所需要的信息，因此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)、信息檢索的精確度較低等問題，使得教師和學(xué)生在教與學(xué)的過程中，提高知識選取效率，加強(qiáng)交互學(xué)習(xí)和自主能動性學(xué)習(xí)。

2．自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用

自然語言處理屬于高技術(shù)學(xué)科，是知識信息處理中的核心課題。長期以來人們對計(jì)算機(jī)理解自然語言頗感興趣，計(jì)算機(jī)專家采用人工智能的理論和技術(shù)，將設(shè)定的自然語言機(jī)理用計(jì)算機(jī)程序表達(dá)出來，構(gòu)造能夠理解自然語言的系統(tǒng)。他們從系統(tǒng)功能的角度出發(fā)，把輸出對輸入文本的反映作為衡量計(jì)算機(jī)理解語言的判別標(biāo)準(zhǔn)。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究開發(fā)中，特別是智能人機(jī)接口方面，可以結(jié)合運(yùn)用多種自然語言處理技術(shù)的研究成果，提高系統(tǒng)的智能。例如，通過自然語言人機(jī)接口，可以實(shí)現(xiàn)更加方便的人機(jī)交互功能；利用語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以充分實(shí)現(xiàn)知識點(diǎn)之間的層次關(guān)系和語義聯(lián)系；通過智能模糊查詢技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)知識庫的知識查找和知識利用；利用機(jī)器翻譯技術(shù)，可以開展跨語言的知識學(xué)習(xí)。

3．虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是由多媒體技術(shù)、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。而教學(xué)是一個(gè)傳授知識的過程，通過親身經(jīng)歷能加速這一過程和鞏固所傳授的知識，在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，使用創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，可以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。它允許學(xué)生與現(xiàn)有的各種信息發(fā)生交互作用，學(xué)生可以在仿真過程中經(jīng)歷不同的時(shí)間和空間，可以與各種仿真物體接觸，還可以與虛擬境界的各個(gè)部分接觸，為增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)實(shí)踐提供了方便的途徑。

4．現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用

現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，學(xué)習(xí)不是一個(gè)被動地記錄外界信息的過程，而是一個(gè)主動建構(gòu)的過程。它要求學(xué)生由外部刺激的被動接受者和知識的灌輸對象轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒓庸さ闹黧w、知識意義的主動建構(gòu)者。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，主動地選擇一些信息，忽視一些信息，并運(yùn)用原有的經(jīng)驗(yàn)和具體情況去理解新的信息?，F(xiàn)代學(xué)習(xí)理論在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，能為學(xué)生建構(gòu)知識提供充足的信息，容易激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)主動性，更能滿足學(xué)生的個(gè)性化要求。

在當(dāng)今教育改革的大環(huán)境下，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)將顯示出越來越重要的作用。目前，我國在這方面的成果還不多，真正能投入教學(xué)實(shí)踐的系統(tǒng)則更少，這個(gè)有著誘人發(fā)展前景的領(lǐng)域，值得我們進(jìn)一步研究和設(shè)計(jì)。

參考文獻(xiàn)：

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篇7

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；交叉學(xué)科；相關(guān)學(xué)科

我國智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)（簡稱智能專業(yè)）已經(jīng)歷了10年的發(fā)展歷程，而且越來越多的高校經(jīng)教育部批準(zhǔn)，加入智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)行列中，對智能專業(yè)的教育教學(xué)已有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與成果。如今，社會已經(jīng)步入信息智能化時(shí)代，如何更好地適應(yīng)智能化社會的人才需求，應(yīng)在已有基礎(chǔ)上對智能專業(yè)及相關(guān)學(xué)科的發(fā)展作進(jìn)一步探討。

1 智能專業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)

人類社會從農(nóng)業(yè)社會、.工業(yè)社會到信息社會，發(fā)展到今天，在越來越多的領(lǐng)域，人工智能工具都能夠根據(jù)不斷出現(xiàn)的新情況來調(diào)整自身的規(guī)則系統(tǒng)，需要人工的產(chǎn)業(yè)也越來越少，但卻苦于信息與機(jī)器無智能的問題，因此有了以信息智能化和機(jī)器智能化為目標(biāo)的智能科學(xué)與技術(shù)研究領(lǐng)域的出現(xiàn)。我國也非常重視其發(fā)展，在國家863項(xiàng)目指南中，智能化人機(jī)交互與中文處理平臺已被列為計(jì)算機(jī)軟硬件主題的重點(diǎn)項(xiàng)目，并將智能機(jī)器人納入863計(jì)劃長期支持的重要領(lǐng)域；國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）強(qiáng)調(diào)發(fā)展認(rèn)知科學(xué)、智能交通管理系統(tǒng)、智能信息處理技術(shù)、智能感知技術(shù)、智能服務(wù)機(jī)器人等智能科學(xué)技術(shù)。智能科學(xué)與技術(shù)將在未來國家科技發(fā)展規(guī)劃和重大科研課題中扮演重要角色，也將成為智慧地球、智慧城市和智慧生活的引導(dǎo)者。我國智能科學(xué)技術(shù)教育已走出了一條星光大道，爭取在我國學(xué)位體系結(jié)構(gòu)中增設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)博士和碩士學(xué)位授權(quán)一級學(xué)科，同時(shí)把我國智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)推向一個(gè)更高的階段。

近年來，信息領(lǐng)域?qū)W科的熱門專業(yè)也開始面臨不同程度的就業(yè)壓力，作為信息領(lǐng)域的一支新生力量，智能專業(yè)便成為高等學(xué)校進(jìn)行專業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的著眼點(diǎn)。繼2003年北京大學(xué)首個(gè)提出并成立智能專業(yè)后，眾多高校把握先機(jī)，申請并建設(shè)了智能專業(yè)。

智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)是一門融合了電氣、計(jì)算機(jī)、傳感、通訊、控制等眾多學(xué)科領(lǐng)域，多學(xué)科相互合作、相互研究的跨學(xué)科專業(yè)。它涉及機(jī)器人技術(shù)、微機(jī)電系統(tǒng)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)，以及與國民經(jīng)濟(jì)、工業(yè)生產(chǎn)及日常生活密切相關(guān)的各類智能技術(shù)與系統(tǒng)等。

經(jīng)調(diào)研，大部分高校的智能專業(yè)是基于自動化、通信與電子系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電氣工程、人工智能、機(jī)器視覺、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及知識工程等領(lǐng)域發(fā)展而來，并且具有雄厚的師資力量，為智能科學(xué)與技術(shù)未來的發(fā)展做好了充足的準(zhǔn)備。部分高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的師資隊(duì)伍所屬學(xué)科的比例如圖1所示。

2 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生的繼續(xù)深造方向

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)涉及非常多的專業(yè)領(lǐng)域，就其中的一個(gè)領(lǐng)域而言，就可以進(jìn)行更深一步的研究，成為其繼續(xù)深造學(xué)科，例如智能專業(yè)本科后可以從事控制工程與科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科，本文只列舉其中幾個(gè)例子。

2.1 控制科學(xué)與工程

控制科學(xué)與工程是研究控制的理論、方法、技術(shù)及其工程應(yīng)用的學(xué)科。

經(jīng)調(diào)研，以湖南科技大學(xué)為例，該學(xué)科特色研究工作主要體現(xiàn)在群機(jī)器人協(xié)作控制技術(shù)、故障智能診斷方法研究與應(yīng)用、非線性系統(tǒng)分析與綜合、煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)等方面：其中群機(jī)器人協(xié)作控制技術(shù)借鑒昆蟲的群智能行為，利用人工智能等技術(shù)使多個(gè)個(gè)體機(jī)器人完成一系列合作任務(wù)，面對未知環(huán)境搜索定位等復(fù)雜任務(wù)；故障智能診斷方法研究與應(yīng)用運(yùn)用智能檢測、智能故障診斷、傳感器融合等技術(shù)研制大型機(jī)電設(shè)備與其復(fù)雜的運(yùn)動控制及診斷系統(tǒng)，該研究成果已成功應(yīng)用于“機(jī)車走行部在線故障診斷系統(tǒng)”。群智能、智能檢測、故障診斷等技術(shù)的運(yùn)用證明了智能科學(xué)與技術(shù)在此學(xué)科中起到重要的作用。

以北京信息科技大學(xué)為例，智能科學(xué)與技術(shù)系的4位教授分別在控制科學(xué)與工程學(xué)科的控制理論與控制工程、檢測技術(shù)與自動化裝置、模式識別與智能系統(tǒng)、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制二級學(xué)科指導(dǎo)研究生，從事的相關(guān)研究為專家系統(tǒng)、智能檢測系統(tǒng)、服務(wù)機(jī)器人、智能系統(tǒng)與智能導(dǎo)航。以其導(dǎo)航制導(dǎo)與控制二級學(xué)科為例，現(xiàn)設(shè)方向1——自主導(dǎo)航與控制，方向2——慣性儀表與慣性基組合系統(tǒng)，方向3——微/納機(jī)械傳感器，方向4——多自由度電動伺服定位技術(shù)。方向1在研究機(jī)器學(xué)習(xí)在導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用、智能伺服技術(shù)、新概念飛行器等方面，方向2在信息融合與估計(jì)理論、多模組合導(dǎo)航技術(shù)、新型機(jī)器人的自然感知和運(yùn)動機(jī)理、自主式初始對準(zhǔn)等方面，方向3在研究性能穩(wěn)定可靠、敏感靈敏度高和準(zhǔn)數(shù)字輸出的聲表面波慣性傳感器方面，方向4在研究基于模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的無模型自適應(yīng)控制方法方面，都離不開智能理論與方法，并促進(jìn)智能理論與方法的發(fā)展。

2.2 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科主要是圍繞計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)與制造，以及信息獲取、標(biāo)識、存儲、處理、傳輸和利用等領(lǐng)域方向，下設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用和計(jì)算機(jī)軟件與理論兩個(gè)二級學(xué)科，其中包括智能信息處理、人工智能與嵌入式系統(tǒng)等方向。信息時(shí)代的信息處理要求更高，當(dāng)前信息處理技術(shù)逐漸向智能化方向轉(zhuǎn)變，以圖像、視頻、音頻等多媒體信息為研究對象，從信息的載體到信息處理的各個(gè)環(huán)節(jié)，都模擬人的智能來處理這些信息。人工智能學(xué)科與認(rèn)知科學(xué)的結(jié)合，會進(jìn)一步促進(jìn)人類的自我了解和控制能力的發(fā)揮。目前，我國自主開發(fā)的“特定圖像內(nèi)容監(jiān)控系統(tǒng)”已通過上海移動公司的實(shí)地測試。通過研究具有認(rèn)知機(jī)制的智能信息處理理論與方法，探索認(rèn)知的機(jī)制，建立可實(shí)現(xiàn)的計(jì)算模型并發(fā)展應(yīng)用，可以帶來未來信息處理技術(shù)突破性的發(fā)展。

2.3 智能科學(xué)與技術(shù)

經(jīng)調(diào)研，以廈門大學(xué)為例，智能科學(xué)與技術(shù)作為碩士點(diǎn)一級學(xué)科包括認(rèn)知邏輯學(xué)、計(jì)算語言學(xué)、智能計(jì)算方法、藝術(shù)認(rèn)知與計(jì)算、腦高級功能成像這5個(gè)研究方向。其重點(diǎn)科研平臺之一的“智能信息技術(shù)福建省高等學(xué)校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”的主要研究方向有中文信息處理、中醫(yī)信息處理、數(shù)字化中國人器官建模仿真及其臨床應(yīng)用。在中醫(yī)信息處理中，主要圍繞著如何構(gòu)建信息化中醫(yī)診斷的智能方法體系展開研究，涉及中醫(yī)診斷認(rèn)知邏輯、中醫(yī)智能專家系統(tǒng)的構(gòu)成技術(shù)、中醫(yī)海量知識的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、中醫(yī)四診信息的獲取與分析技術(shù)、實(shí)用中醫(yī)信息系統(tǒng)的開發(fā)等。此方向的研究可賦予計(jì)算機(jī)以人的智能，從而實(shí)現(xiàn)對病人的癥狀診斷與治療。除此之外，智能機(jī)器人也是學(xué)習(xí)智能科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)良好平臺，為了更好地學(xué)習(xí)智能，研究機(jī)器擬人化，F(xiàn)IRA世界杯于1995年被提出，其遠(yuǎn)景目標(biāo)之一是使機(jī)器人足球隊(duì)?wèi)?zhàn)勝人類足球隊(duì)。此平臺大大拓寬了人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

3 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案與專業(yè)發(fā)展前景分析

從智能專業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)分析可知，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個(gè)緊跟時(shí)代潮流的專業(yè)，涉及的知識面和學(xué)科領(lǐng)域非常廣。但是，智能專業(yè)作為一個(gè)全國普通高等學(xué)校本科專業(yè)，有其不同于其他專業(yè)的知識內(nèi)核。中國人工智能學(xué)會教育工作委員會提出智能專業(yè)培養(yǎng)方案的核心課程應(yīng)有：智能科學(xué)與技術(shù)導(dǎo)論、智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、腦與認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器智能，這是各高校智能專業(yè)培養(yǎng)方案的共性部分，是基礎(chǔ)模塊。其他基礎(chǔ)模塊、專業(yè)特色模塊，目前階段應(yīng)在各高校智能專業(yè)建立和發(fā)展的專業(yè)學(xué)科基礎(chǔ)上設(shè)置，例如，側(cè)重控制系統(tǒng)的、側(cè)重計(jì)算機(jī)軟件的、側(cè)重知識工程的等。智能專業(yè)再發(fā)展一段時(shí)期后，各高校的智能專業(yè)的共性部分應(yīng)越來越多，個(gè)性部分也越來越獨(dú)立于源頭專業(yè)，例如，獨(dú)立于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)、自動化專業(yè)、電子工程專業(yè)等。這樣，在智能專業(yè)上層自然就形成智能學(xué)科，從而獨(dú)立于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科。這是專業(yè)發(fā)展的必然結(jié)果。

另一方面，專業(yè)的良性發(fā)展離不開社會的就業(yè)或創(chuàng)業(yè)需求。智能專業(yè)的本科生，需要了解掌握計(jì)算機(jī)、電子、控制等各領(lǐng)域的知識和技術(shù)，而且在本科生4年課程的教學(xué)中融入相關(guān)學(xué)科的前沿知識，這使得在這個(gè)專業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)生不僅可以擁有較為廣闊的知識面，對專業(yè)知識的理解也有一定深度。可以說這樣一個(gè)既有廣度又有深度的專業(yè)具有廣闊的就業(yè)前景。社會中也有新生的行業(yè)，近些年來，有關(guān)智能系統(tǒng)開發(fā)的公司相繼出現(xiàn)，涉及機(jī)器人、交通、樓宇、信息系統(tǒng)等多方向的智能系統(tǒng)開發(fā)，為本科畢業(yè)生創(chuàng)造了更恰當(dāng)更明確的就業(yè)方向與途徑。

篇8

關(guān)鍵詞：多媒體技術(shù)；教學(xué)；模式；發(fā)展趨勢

多媒體技術(shù)自誕生以來就一直受到人們關(guān)注，人們將多媒體技術(shù)應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，多媒體課堂的誕生給教育領(lǐng)域帶來了前所未有的機(jī)遇。尤其是隨著因特網(wǎng)的快速發(fā)展，多媒體技術(shù)不斷更新進(jìn)步，多媒體課堂也變得越來越豐富，同時(shí)在各個(gè)階段的教學(xué)中也發(fā)揮著越來越大的作用。它與傳統(tǒng)課堂相結(jié)合，使理論與實(shí)踐良好的結(jié)合，在未來的發(fā)展中更讓人們充滿憧憬。

多媒體教學(xué)的發(fā)展是隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展展開的，大致可分為三個(gè)發(fā)展模式。第一種是基于單機(jī)的傳統(tǒng)多媒體教學(xué)模式，自七十年代多媒體技術(shù)應(yīng)用在教學(xué)中就是采用這種最基本的模式，因?yàn)閱螜C(jī)的傳統(tǒng)模式技術(shù)要求不高，所以在之后的幾十年發(fā)展過程中，這種模式一直是應(yīng)用最廣泛的，但是其有自身缺點(diǎn)，它的制作周期長，質(zhì)量和規(guī)范上有問題，尤其是課件技術(shù)含量低，知識更新慢；第二種為基于局域網(wǎng)的多媒體教學(xué)模式，這種模式基于第一種傳統(tǒng)單機(jī)模式，仍然需要制作單機(jī)模式中的課件，其進(jìn)步之處就是網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的運(yùn)用。與單機(jī)傳統(tǒng)模式相比有許多優(yōu)點(diǎn)；第三種為基于因特網(wǎng)的現(xiàn)代多媒體教學(xué)模式，這種模式較前兩個(gè)模式有巨大進(jìn)步，雖然也需要多媒體的基本元素，但是因?yàn)橐蛱鼐W(wǎng)的出現(xiàn)，它擺脫了光盤和局域網(wǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)資源的共享，提供非常豐富的教育服務(wù)。

二十一世紀(jì)是互聯(lián)網(wǎng)的世紀(jì)，網(wǎng)絡(luò)無處不在，在未來的課堂上，網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用會愈加成熟，根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者的觀點(diǎn)以及對多媒體技術(shù)發(fā)展的分析，展望未來多媒體技術(shù)在教學(xué)中的發(fā)展趨勢：

一、多媒體技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的結(jié)合

3G是3rd-Generation的簡稱，即指第三代數(shù)字通信技術(shù)，大大提高了數(shù)據(jù)和聲音的傳輸速度，3G技術(shù)很強(qiáng)大，它不僅能處理圖像和音頻這些媒體形式，還能夠處理包括視頻等多種媒體形式。移動通信網(wǎng)絡(luò)和有限的網(wǎng)絡(luò)有效地集成在一起，主要由無線連接，有限的網(wǎng)絡(luò)和手持終端三部分組成的。傳統(tǒng)的封閉學(xué)習(xí)受到空間的限制，即使是后來的互聯(lián)網(wǎng)與多媒體技術(shù)的整合也無法擺脫有線互聯(lián)網(wǎng)不能移動的問題，然而3G技術(shù)改善此問題，從而可以廣泛應(yīng)用到教育的各個(gè)領(lǐng)域中。隨著3G技術(shù)的發(fā)展和廣泛的推廣應(yīng)用，教育手段和教學(xué)方式將發(fā)生革命性的變化。

二、多媒體技術(shù)與仿真技術(shù)的結(jié)合

仿真技術(shù)在多媒體技術(shù)中的應(yīng)用可以稱為虛擬現(xiàn)實(shí)，使身臨其境的人進(jìn)入虛擬現(xiàn)實(shí)境界，從而產(chǎn)生一種強(qiáng)烈的幻覺。

由于設(shè)備價(jià)格昂貴，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)主要應(yīng)用于一些特殊的部門，如軍事模擬和游戲中對虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用，但在教育領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景，對教育技術(shù)來說是一個(gè)飛躍。它將"自主學(xué)習(xí)"的環(huán)境引入課堂，學(xué)習(xí)者通過自身與信息環(huán)境的相互作用來得到知識、技能，這種新型的學(xué)習(xí)方式代替了傳統(tǒng)的以教促學(xué)的學(xué)習(xí)方式。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)教學(xué)之中，可以應(yīng)用在諸多方面，總結(jié)主要有：（1）模擬在現(xiàn)實(shí)中存在的，但教師在課堂之中無法表現(xiàn)出來的景物，方便學(xué)生的研究和探討，如火山爆發(fā)、人類登月等。（2）模擬在現(xiàn)實(shí)中不存在的，但它可能會在將來發(fā)生的事情，主要是可以培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維能力。（3）創(chuàng)造一個(gè)外語學(xué)習(xí)環(huán)境，使你如同置身異國他鄉(xiāng)，這樣可縮短學(xué)時(shí)，提高效率。（4）模擬一些受時(shí)空限制的事物，但在課堂上可以激發(fā)學(xué)生的興趣，滿足學(xué)生的求知欲望，例如地殼變動、大陸板塊漂移、海底活動、太空旅行等。通過這種技術(shù)應(yīng)用，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提供實(shí)際生活中觀察不到的視點(diǎn)，使得抽象問題形象化。

隨著仿真技術(shù)的發(fā)展與成熟，相信會逐步應(yīng)用到各個(gè)教育領(lǐng)域，現(xiàn)如今許多高校將科研成果轉(zhuǎn)化成了實(shí)用技術(shù)，如浙江大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)等高校建起了虛擬現(xiàn)實(shí)與系統(tǒng)仿真的研究室，擁有傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室無法比擬的優(yōu)勢，隨著各個(gè)科研機(jī)構(gòu)的努力，那么多媒體技術(shù)與仿真技術(shù)的結(jié)合將來就有可能會進(jìn)入普通課堂之中。

三、多媒體技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合

隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，現(xiàn)在人們中生活的智能化水平越來越高。人工智能技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能技術(shù)涉及很多學(xué)科，如生理學(xué)、哲學(xué)等。它是一門涉及廣、綜合性強(qiáng)的學(xué)科。發(fā)展到二十一世紀(jì)，人類社會的現(xiàn)代化的步伐加快，科學(xué)家對人工智能不斷深入研究并與教育信息化相融合，兩者的不斷發(fā)展，使得人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越受到人們的重視，同時(shí)我國許多專家將人工智能技術(shù)與現(xiàn)階段我國的教育教學(xué)相結(jié)合，從而適應(yīng)我國國情發(fā)展，從最大利益上推進(jìn)我國教育事業(yè)的發(fā)展，并取得了巨大進(jìn)步。近年來，隨著我國技術(shù)的成熟，國內(nèi)教育界對于多媒體技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合的研究范圍廣泛，同時(shí)關(guān)注度較高，涉及教育教學(xué)的許多方面，主要表現(xiàn)舉例如下：一、智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS），它起源于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)（ C A I ） ，并從其基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展。它能夠模仿人類專家的思維，充分結(jié)合學(xué)生自身的特征，對其實(shí)施個(gè)性化教學(xué)。二、智能（Agent） 技術(shù)，智能（Agent）技術(shù)在教育中的應(yīng)用，是一個(gè)移動的計(jì)算機(jī)程序，主動的服務(wù)模式，自動的操作系統(tǒng)，具有自主性、能動性、適應(yīng)性和靈活性的特點(diǎn)，它已廣泛應(yīng)用于教育教學(xué)，智能的典型應(yīng)用，智能教育學(xué)生教師的智能信息等等。三、智能答疑系統(tǒng)，未來開發(fā)智能答疑系統(tǒng)，人工智能技術(shù)在問答系統(tǒng)中的應(yīng)用，克服在問答系統(tǒng)中的個(gè)性化互動問題的不足，能有效地解決學(xué)生困難的問題，消除學(xué)生的學(xué)習(xí)障礙，促進(jìn)學(xué)習(xí)。

通過幾十年的發(fā)展，多媒體教學(xué)給學(xué)生課堂帶來了前所未有的進(jìn)步，是被教師和學(xué)生都接受的教學(xué)手段。合理地利用多媒體教學(xué)，可以創(chuàng)造生動的教學(xué)情景，進(jìn)而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，優(yōu)化課堂教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量。但在實(shí)際教學(xué)中也確實(shí)存在許多問題，多媒體課堂并不能完全代替?zhèn)鹘y(tǒng)課堂教學(xué)，教師無論在何種課堂上都應(yīng)該以授課為主，以學(xué)生為中心，幫助學(xué)生學(xué)習(xí)知識和成長。在未來的多媒體課堂上多少都會對教師有一定的要求，授課教師應(yīng)該經(jīng)常更新自己的課件，同時(shí)要熟練設(shè)備的操作，規(guī)劃好自己的教學(xué)時(shí)間與內(nèi)容。因此，要適應(yīng)多媒體教學(xué)應(yīng)用的發(fā)展趨勢，教師要做到一些改變，包括教學(xué)觀念的變化，教學(xué)內(nèi)容的變化，教學(xué)手段的革新等等。時(shí)代是發(fā)展的，教師們要緊隨這種潮流，不斷學(xué)習(xí)，不斷更新自己的教學(xué)方法和理念。同時(shí)，教育界專家和學(xué)者也要長期面對和研究多媒體技術(shù)在教學(xué)中的發(fā)展趨勢。隨著不斷的嘗試與改變，多媒體教學(xué)會給人們帶來更多的驚喜與期待。

參考文獻(xiàn)：

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[2]賴文繼.關(guān)于多媒體教學(xué)新模式的探究[J].桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2005，（2）.

篇9

關(guān)鍵詞：機(jī)器人 人工智能 發(fā)展 應(yīng)用

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0028-02

機(jī)器人從出現(xiàn)到智能化伴隨著人類幾次技術(shù)革命，智能機(jī)器人也逐漸由最開始的理論模型，開始融入社會各領(lǐng)域，對人類社會發(fā)展起到重大作用。在人類社會生產(chǎn)力發(fā)展中，人們通過不斷創(chuàng)造新的工具，來延伸自身的肢體與組織，通過工具減輕自己的勞動負(fù)擔(dān)。在這期間，人類替代生產(chǎn)勞動力的工具也由簡單的生產(chǎn)工具，發(fā)展到代替人腦思考的“智能化”工具，顯示出人類獨(dú)特的智慧力量。作為高新技術(shù)的核心的智能技術(shù)，智能機(jī)器人能夠?qū)⑷斯ぶ悄芎腿祟愔橇Ω玫陌l(fā)揮出來，在將如今社會變得更加“智慧”的同時(shí)，也可能推動將來“智能革命”、“機(jī)器人革命”技術(shù)奇點(diǎn)的到來，最終迎來智能社會。

1 智能機(jī)器人定義及發(fā)展史

機(jī)器人，由聯(lián)合國標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)使用的美國機(jī)器人協(xié)會的定義，它是一類“能夠編程和具有各種功能的，能夠用于運(yùn)輸材料、工具等的操作機(jī)；或是為完成各種工作而能夠進(jìn)行改變以及編程的專業(yè)系統(tǒng)”。也就是，機(jī)器人是一種憑借自身動力以及外界指令完成各項(xiàng)工作的一種機(jī)器。 其中，不同于只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人，智能機(jī)器人特指具備感覺要素、運(yùn)動要素、思考要素的智能化的機(jī)器人。

截止到目前，機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展興起情況能夠分成三個(gè)時(shí)期。

第一代是能夠編程示教再現(xiàn)型機(jī)器人，具有的特點(diǎn)是機(jī)器人可以依據(jù)提前編制好的程序?qū)嵤┎粩嗟墓ぷ鳌?/p>

第二代機(jī)器人是擁有感觸功能以及自變化型的離線編程機(jī)器人，具有的特點(diǎn)是能夠依據(jù)工作時(shí)的具體情況變更作業(yè)內(nèi)容，也就是人們說的“知覺判斷機(jī)器人”。

第三代機(jī)器人即智能機(jī)器人，它具有非常多的傳感器，可以把許多種傳感器獲取的信息實(shí)施綜合分析，進(jìn)而調(diào)節(jié)自己去應(yīng)對復(fù)雜境，有著非常大的自適應(yīng)能力以及學(xué)習(xí)能力。關(guān)于智能機(jī)器人的發(fā)展因?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能理論等的快速發(fā)展而得到了有力的促進(jìn)，漸漸變?yōu)榱藱C(jī)器人技術(shù)未來的主流發(fā)展趨勢。

2 智能機(jī)器人技術(shù)原理

機(jī)器人技術(shù)是一種集中了計(jì)算機(jī)、控制論、機(jī)構(gòu)學(xué)、信息和傳感技術(shù)、人工智能、仿生學(xué)等各個(gè)學(xué)科而建立的高新技術(shù)，它包括了執(zhí)行單元、驅(qū)動模塊、檢測模塊、控制系統(tǒng)等部分。而如今，伴隨著計(jì)算機(jī)、電子信息技術(shù)等高新技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)速率越來越快，智能化水平也逐漸提升，在各個(gè)領(lǐng)悟中都得到了很廣泛的應(yīng)用。并且，機(jī)器人里面應(yīng)用到的技術(shù)也越來越多，如多傳感器信息融合、路徑設(shè)定、機(jī)器人視覺、智能人機(jī)接口等。目前影響智能機(jī)器人性能的因素主要包括機(jī)器人的導(dǎo)航、定位、通訊、控制策略及體系結(jié)構(gòu)等，發(fā)展前景很大的三大熱門主題為：智能控制、路徑規(guī)劃和語音識別。

以語音識別為例，其目標(biāo)是將輸入的不知名的語音波形識別為正確的詞、短語和句子。語音識別過程一般分為兩步：第一步，按時(shí)間序列對語音信號進(jìn)行特征分析，提取出反映語音信號特征的信息；第二步，進(jìn)行模型匹配，將輸入語音信息的特征矢量序列與識別器中原有的語音模型進(jìn)行比較，并利用語法、語義等信息，得到最佳的識別效果。

3 智能機(jī)器人應(yīng)用價(jià)值

從全球范圍而言，因?yàn)閲业闹С忠约皣婪矫娴男枨?，各國都不斷的進(jìn)行人力物力的大量投入，因此智能機(jī)器人在軍事領(lǐng)域的研究與應(yīng)用非常活躍，許多軍用智能機(jī)器人都可以投入實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，比如偵察機(jī)器人、爆炸物處理機(jī)器人、步兵支援機(jī)器人等；通過對軍用智能機(jī)器人的研究，民用服務(wù)機(jī)器人也隨之迅速發(fā)展，美國、日本、德國、法國等國家的智能機(jī)器人水平都處于世界前列。以日本為例，日本一直比較重視民用智能機(jī)器人的發(fā)展，一般是在三個(gè)方面：首先是家務(wù)工作以及環(huán)境應(yīng)用，指包括個(gè)人機(jī)器人在內(nèi)的服務(wù)機(jī)器人及相關(guān)的家務(wù)勞動自動化機(jī)器人；二是生活支持應(yīng)用，主要是用來幫助老年人以及殘疾人；三是休閑、娛樂以及教育等方面。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2000年日本個(gè)人機(jī)器人市場規(guī)模達(dá)到了250億日元，而在2005年為1 750億。

站在應(yīng)用的角度來說，可以分為水下和陸地兩大類。由于21世紀(jì)對于海洋開發(fā)的加快，近年來水下智能機(jī)器人得到了很大的發(fā)展，主要用于鋪設(shè)電纜、海底資源勘探以及打撈等工作；而陸地機(jī)器人的劃分就更加多樣化了，智能機(jī)器人在農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、娛樂、體育、服務(wù)業(yè)和軍事都有廣泛的應(yīng)用前景。試看以下例子。

（1）農(nóng)業(yè)：耕耘作業(yè)機(jī)器人、割草機(jī)器人、消毒和噴灑農(nóng)藥機(jī)器人等。

（2）體育：教練機(jī)器人、各類比賽機(jī)器人等。

（3）娛樂：歌手機(jī)器人、樂隊(duì)機(jī)器人、雜技機(jī)器人等。

（4）勘探：太空建設(shè)機(jī)器人、深?？疾鞕C(jī)器人、火星探測機(jī)器人、海底隧道建筑機(jī)器人、火山探測機(jī)器人等。

（5）醫(yī)療：康復(fù)機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人、護(hù)理機(jī)器人和疾病診斷機(jī)器人等。

（6）服務(wù)：清除太空垃圾機(jī)器人、消除海洋污染機(jī)器人、廚房機(jī)器人、機(jī)器人保姆等。

4 智能機(jī)器人在以后的發(fā)展方向

智能機(jī)器人是機(jī)器人發(fā)展中的一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，擁有集體環(huán)境測定、動態(tài)決策和執(zhí)行、行為掌控多種功能。要將智能機(jī)器人發(fā)展成為真正的人工智能，仍需一些領(lǐng)域的重大突破。如多傳感器信息融合、基于神經(jīng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)信息融合等，以提升機(jī)器人對復(fù)雜環(huán)境的感知與決策能力。

多傳感器信息融合技術(shù)主要作用于協(xié)調(diào)綜合分布在機(jī)器人不同部位、感應(yīng)不同信息的傳感器測量數(shù)據(jù)，加以綜合，并消除不同傳感器間出現(xiàn)的冗余和沖突，減少不確定的情況，最終達(dá)到對物體以及環(huán)境相符合的描述。這些環(huán)節(jié)的完成都依賴于一個(gè)可靠、準(zhǔn)確的算法，以對信息進(jìn)行科學(xué)的判斷。多元信息為信息融合的加工目標(biāo)，融合算法則屬于它的重點(diǎn)內(nèi)容。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過各個(gè)單元依據(jù)相應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)彼此連接構(gòu)成的一種能夠?qū)嵤┯?jì)算的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人們研究人工神經(jīng)系統(tǒng)的主要目的便是模擬人腦的信息處理機(jī)能，以達(dá)到制造人工智能的成效。因此，人工神經(jīng)系統(tǒng)應(yīng)表現(xiàn)出人腦具有的一些特性，主要有下列幾點(diǎn)。

（1）信息科儲存在不同區(qū)域，并且容量大，有著較強(qiáng)的容錯(cuò)性。

（2）能夠?qū)χ苯荧@得的網(wǎng)絡(luò)信息實(shí)施并行處理。

（3）自主學(xué)習(xí)，自主組織的功能強(qiáng)。

（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為屬于很多神經(jīng)元的一種集體行為，并非是一些單元的重復(fù)組合。

（5）神經(jīng)元能夠解決環(huán)境較為復(fù)雜，知識背景不清晰以及推理不確切的問題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用相應(yīng)的算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，把傳感器信息實(shí)施融合，進(jìn)而得到有效的參數(shù)，也能夠把知識規(guī)則變?yōu)閿?shù)字形式，方便補(bǔ)充數(shù)據(jù)庫；而且，因?yàn)椴挥媒ㄔO(shè)科學(xué)合理的精確數(shù)學(xué)模型，對于各種環(huán)境情況有很強(qiáng)的適應(yīng)性，也可對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理，并且有很強(qiáng)的容錯(cuò)性。

5 結(jié)語

通過了解機(jī)器人的發(fā)展歷史以及目前的情況，能夠發(fā)現(xiàn)機(jī)器人技術(shù)正不斷地向智能機(jī)器和智能系統(tǒng)的方向發(fā)展。然而在高速進(jìn)步的同時(shí)，智能機(jī)器人的發(fā)展、人工智能的產(chǎn)生仍然面臨許多技術(shù)難題，例如上文所提到的多傳感器信息融合與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。伴隨著智能機(jī)器人的逐步完善，真正的人工智能也在逐步進(jìn)入人們的生活，而如今所做的每一分努力都是這技術(shù)奇點(diǎn)來臨前的墊腳石。

參考文獻(xiàn)

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關(guān)鍵詞：知識表示與知識推理；教學(xué)設(shè)計(jì)；教學(xué)實(shí)踐；數(shù)理邏輯；人工智能

知識表示與知識推理是智能信息處理的基礎(chǔ)。從人工智能的角度看，知識是構(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，然后再告訴計(jì)算機(jī)如何像人一樣地利用這些知識。

自從人工智能領(lǐng)域誕生以來，知識表示與知識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，知識表示與知識推理領(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)就來源于知識表示與知識推理。再如，在軟件自動化領(lǐng)域，許多程序規(guī)格語言和程序驗(yàn)證技術(shù)都借鑒了知識表示與知識推理領(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表示與知識推理技術(shù)。因此，對于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說，學(xué)習(xí)知識表示與知識推理方面的課程，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，知識表示與知識推理得到了高度重視。CC2001給出的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識體由14個(gè)知識領(lǐng)域組成：在其中的IS(Intelligent Systems)知識領(lǐng)域中，關(guān)于知識表示與知識推理的內(nèi)容占據(jù)了10個(gè)知識單元中的2個(gè)，即知識單元“(Is3)知識表示與推理”以及知識單元“(IS5)高級知識表示與推理”。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，知識表示與知識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)生無法接觸到知識表示與知識推理方面的內(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在知識單元IS3和IS5中列出的各個(gè)知識點(diǎn)。

實(shí)際上，經(jīng)過五十多年的發(fā)展，知識表示與知識推理領(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的知識單元IS3和IS5中基本上都以知識點(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)晶的知識介紹給學(xué)生。另一方面，從研究者的角度來看，知識表示與知識推理是一個(gè)非?；钴S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)，知識表示與知識推理將在計(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表示與知識推理的基礎(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生講授知識表示與知識推理的相關(guān)內(nèi)容。

基于以上認(rèn)識，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列出的知識單元為核心，對知識表示與知識推理的相關(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　“知識表示與知識推理”知識體的教學(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“知識表示與知識推理”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)的知識表示課程，美國斯坦福大學(xué)Leom Morgenstem教授開設(shè)的知識表示課程，英國曼徹斯特大學(xué)Ulrike Sattler教授等講授的知識表示和推理課程，中山大學(xué)劉詠梅教授講授的知識表示和推理課程等。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點(diǎn)都不盡相同。2000年，Leom Morgenstem和Richmond H.Thomason總結(jié)了開設(shè)知識表示與知識推理課程時(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)的知識表示與知識推理課程的課程大綱仍然不盡相同，但比較可喜的是，對知識表示與知識推理的教學(xué)在CC2001計(jì)算教程中得到了高度重視。CC2001分別在“知識表示與推理”和“高級知識表示與推理”兩個(gè)知識單元中列出了關(guān)于知識表示與知識推理的教學(xué)內(nèi)容。知識單元“知識表示與推理”由以下知識點(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。知識單元“高級知識表示與推理”由以下知識點(diǎn)組成：結(jié)構(gòu)化知識表示(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、知識源的集成、沖突信念的聚合)，對動作和變化的推理(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)，針對診斷的知識表示與定性知識表示。在CC2001的基礎(chǔ)上，CS2008在知識單元“知識表示與推理”中增加了合一與提升、前向鏈接、反向鏈接以及歸結(jié)等知識點(diǎn)；在知識單元“高級知識表示與推理”中增加了本體工程和語義網(wǎng)絡(luò)兩個(gè) 知識點(diǎn)。

以CC2001和CS2008列出的知識點(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“知識表示與知識推理”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))。介紹知識表示與知識推理領(lǐng)域的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和前景：講授知識表示的基本思路和基本原理；介紹知識表示方法和技術(shù)的典型應(yīng)用：列舉典型的采用了知識表示技術(shù)的系統(tǒng)，與沒有采用知識表示技術(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)行知識表示；講授如何應(yīng)用消解原理進(jìn)行知識推理；講授如何應(yīng)用Tableau算法進(jìn)行知識推理；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)行知識表示和推理。

4)結(jié)構(gòu)化知識表示(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)行知識表示；講授如何應(yīng)用Tableau算法對描述邏輯刻畫的知識進(jìn)行推理。

5)非單調(diào)知識表示和推理(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、知識源的集成以及沖突信念的聚合進(jìn)行介紹。

6)非確定知識表示和推理(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，講授如何在知識表示的基礎(chǔ)上采用反繹推理進(jìn)行故障診斷。

8)動作與規(guī)劃(4學(xué)時(shí))。介紹動作與規(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)于知識表示與推理的所有知識點(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)生更加深刻地體會學(xué)習(xí)知識表示與知識推理的價(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“知識表示與知識推理”知識體開展教學(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“知識表示與知識推理”知識體不重視，缺乏合適的教材，學(xué)生缺乏必要的基礎(chǔ)知識。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，然后會由于被大家寄予很高的期望而迅速火爆起來，接著會因?yàn)闆]能兌現(xiàn)過高的承諾而跌入谷底，最后會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)知識體由14個(gè)知識領(lǐng)域組成，作為其中的知識領(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“知識表示與知識推理”知識體不重視

即便部分教師和學(xué)生認(rèn)識到人工智能知識領(lǐng)域的重要性，但對于其中的“知識表示與知識推理”知識體仍然不夠重視，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表示和知識推理開始的。在1956年標(biāo)志著人工智能誕生的Dartmouth會議上，Herbert Simon和Allen Newell展示的“邏輯理論家”就依賴于知識表示和知識推理。在此之后的五十多年中，知識表示與知識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)家都在知識表示與知識推理領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性的研究成果。

知識表示與知識推理的重要性在CC2001和CS2008中同樣得到了體現(xiàn)。CC2001給出的“智能系統(tǒng)”知識領(lǐng)域由以下10個(gè)知識單元組成：智能系統(tǒng)中的基本問題、搜索與約束求解、知識表示與推理、高級搜索、高級知識表示與推理、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)知識單元。其中，關(guān)于知識表示和知識推理的教學(xué)內(nèi)容不僅占據(jù)了兩個(gè)知識單元，而且在智能主體、人工智能規(guī)劃系統(tǒng)、機(jī)器人等知識單元中也占據(jù)了相應(yīng)的多個(gè)知識點(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“知識表示與知識推理”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)于知識表示與知識推理的所有知識點(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“知識表示與知識推理”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)于知識表示與知識推理的主要知識點(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都是知識表示與知識推理領(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)任人工智能頂級會議IJCAI的主席，于2006年當(dāng)選加拿大皇家學(xué)會會士。除了時(shí)態(tài)和空間推理以及本體工程這兩個(gè)知識點(diǎn)之外，CC2001和CS2008中列出的其他關(guān)于知識表示與知識推理的知識點(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，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

知識表示與知識推理的核心思想是采用形式語言(尤其是邏輯語言)對知識進(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。

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，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)知識表示與知識推理知識體來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。例如，根據(jù)我們在講授“知識表示與知識推理”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)理邏輯知識明顯上了一個(gè)臺階。在之后學(xué)習(xí)知識表示與知識推理的過程中，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)知識表示與知識推理課程。

3　結(jié)語