人工智能发展前景范文

导语：如何才能写好一篇人工智能发展前景，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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人工智能不仅可以用于操作机器人，也可以广泛应用于社会生活中的各个领域中。文章阐述了人工智能的定义，简要介绍了人工智能技术在模式识别、计算机网络、远程教育中的应用。并在机器情感和智能家居两方面的应用中展望了人工智能在未来的前景和发展趋势。

【关键词】人工智能 应用 发展前景

现如今，科技的飞速发展使得人们生活的需求也在不断的变化，单纯的计算机技术似乎已经无法满足人们的需求。计算机不仅要提供更加智能化的服务，而且还要提供更加人性化的服务，只有这样才能逐渐满足人们日益增长的需求。随着人工智能技术的不断发展与完善，它在社会、生活等各个领域中的应用和影响也越来越大，而且相对于其他技术也有着更大的发展空间与发展前景。

1 人工智能的定义

人工智能并不是近些年才出现的新名词。早在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上就已经提出了“人工智能”这个词。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能的定义是：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”。而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做到的智能工作”。由于人类的智能存在并不是单方面的，对于智能的研究很可能是多方面共同作用的结果，而且不同学科有不同的研究背景和不同的研究环境，对人工智能的理解不同，提出的观点也不同。这就导致了目前对人工智能的定义还没有一个统一的标准。

人工智能作为一门学科，它综合了计算机科学、心理学、生理学以及语言学等多种学科，是一门非常具有挑战性的综合型技术。人工智能技术的研究目的是为了让机器等设备能够代替人类或者人类专家来处理一些相对复杂的问题，因此也被称为机器智能。人工智能是相对于人类智能和自然智能而言的智能，使机器设备等通过对人类智能活动的模仿、延伸和扩展，实现某些机器思维，完成操作者的命令。

2 人工智能的应用简介

2.1 人工智能在模式识别中的应用

数字识别、汉字识别和语音识别使用的技术是人工智能中的神经网络技术，神经网络具有学习能力和快速并行实现的特点。汉字识别的难度相对于数字识别来说要复杂的多，困难的多，影响其正确识别的因素很多。以一套汉字识别系统为例――“汉王笔”，这是一套在手写板上书写的汉字联机输入计算机的汉字识别系统，是由中科院自动化研究所汉王公司开发的。语音识别在生活中并不陌生，目前很多移动端的应用程序中就有关于语音识别的应用。其中人工智能在语音识别中的应用代表之一是七国（英、日、意、德、法、韩、中）语言口语自动翻译系统。

人脸识别也是人工智能在模式识别中的重要应用。人脸识别主要是机器等设备基于人脸特征进行身份验证，相比其它人体生物特征的识别来说更加直接、精确度高。目前具有代表性的产品之一是汉王人脸通，它可以在无光线条件下进行人脸的识别，还可以利用高精度3D打印技术打印人脸的识别。汉王人脸通目前可以实现对易容的识别，同卵双胞胎、同卵三胞胎的识别。

2.2 人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能在计算机网络技术中的应用基本满足了人们对计算机等设备提出的智能化、人性化服务的需求。人工智能技术在计算机网络技术中的应用不胜枚举，此处仅是简要介绍人工智能在网络安全管理领域中的主要应用。下面以智能防火墙技术、入侵检测、智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱的保护为例进行简要说明。

智能化防火墙系统采用智能化识别技术，如记忆、统计、概率以及策略等方法对数据进行识别和处理。采用智能化识别技术的目的主要是为了减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大计算。智能防火墙系统有效的解决了普通防御软件拒绝服务等问题，并且还有效的遏制病毒传播与入侵。

入侵检测是防火墙技术核心组成部分，入侵检测技术主要是通过采集数据、筛选数据、数据分类和处理等过程，及时向用户报告当前安全状态。人工智能技术在入侵检测中较为广泛的应用例子有专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等。

智能型反垃圾邮件系统可以在不影响用户信息安全的基础上，对用户邮件进行有效检测，并及时提醒用户存在可能危害系统的垃圾信息。

2.3 人工智能在远程教育中的应用

新西兰的研究人员制作出了一个“虚拟教师”――Dubbed Eve，“他”能根据远程学生的情绪状态做出适当的反应。Dubbed Eve三维动画教师是计算机科学中人工智能技术的实践应用。Eve的设计目的是以一对一的方式教8岁大小的孩子数学。Eve不仅可以接受孩子的提问、反馈、给出相应的答案，还能和孩子一起讨论问题，并能表现相应的情感。也能使用响应系统的基本信息判断孩子的反应，并从孩子的反应中相应的调整自己。为了制作出Eve，研究人员观察了教师和学生之间在真实生活中的交互情形，抓取了数千张面部表情、手势、身体语言等图片，编制了Eve的响应系统程序。基于人工智能的响应系统程序与嵌入式设备配合，机器设备能感知学生的情绪和其它生物信号、识别面部表情以及身体语言等。

3 人工智能的发展前景

情感能力对于计算机与人的交互至关重要，如何赋予计算机情感能力将是人工智能技术的发展前景。当前国际人工智能领域对人工智能和认知领域的研究日趋活跃。有能力感知和适应人来情绪的计算机程序，将作为未来发展的必要趋势。

智能家居也是未来人工智能技术在生活中应用的发展前景。基于人工智能技术的无线传感装置可以实现通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集环境信息，可以更好的提升现代住房的安全、舒适。还可以通过物联网等方式实现用户在异地对智能家居系统的远程查询和调控。人工智能技术在生活中的应用很大程度上为人民提供了方便舒适的生活环境，也是未来的发展趋势。

4 总结

人工智能技术除了在模式识别和计算机网络技术中的应用之外，在工业生产、军事、农业生产、企业等各个领域当中都有了广泛的应用。人工智能技术不仅带动了新型处理技术的推广，而且还会延伸更多新型技术的发展。随着人工智能技术的不断完善与发展，它将在今后的社会、生活中发挥更大的作用。

参考文献

[1] 张妮，徐文尚，王文文. 人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，30：4-6.

[2] 刘合鸣.论人工智能的研究与发展[J].科学实践，2010，248-249.

[3] 曾雪峰. 论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业， 2009，13：248-249.

[4] 张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件， 2012，11：265-266.

[5] 陕粉丽.人工智能在模式识别方面的应用[J].长治学院学报， 2007，24：39-32.

[6] 潘春华.人工智能研究与相关应用分析[J].电子技术与软件工程，2013，238-239.

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关键词：人工智能；现状；前景；影响

中图分类号：F49 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）028-000-01

一、引言

2016年上半年，最吸引眼球的新闻莫过于围棋界的“人机大战”，谷歌旗下的研发团队开发的阿尔法狗围棋（AlphaGo），竟然四比一大比分战胜了当今最顶尖的围棋选手之一、世界围棋冠军、职业九段棋手李世石。除了大比分胜出之外，对弈过程中，阿尔法狗围棋所表现出来的学习能力、推理能力和围棋实力更让人震惊。这一标志性事件立即让“人工智能”成为全球关注的焦点。

人工智能会给人类带来哪些变革？它是否会引发第四次工业革命？它给人类带来便利的同时，会不会也带来某些潜在威胁？这些问题都需要我们进行前瞻研究，提前准备好应对的策略。

人工智能的定义有很多种，目前还未形成一个统一的、公认的定义。通俗的解释，人工智能就是让计算机系统具备类似于人类具有的推理能力、自主学习能力、自主解决问题的能力。

二、人工智能的发展现状

早在几年前，人工智能就已经吸引了全球科技巨头纷纷竞相投入巨资。从2013年开始，从国外的谷歌、推特、苹果、英特尔、雅虎、IBM，到国内的百度、阿里、腾讯，等等这些国内外巨头们竞相发力布局该领域。例如，2013年3月，谷歌就在人工智能领域砸下重金，为聘请该领域的大咖亨顿而重金收购了DNN research公司。同年12月，Facebook新成立的人工智能实验室聘请纽约大学终身教授、深度卷积神经网络顶尖专家燕乐存。同样是2013年，百度建立深度学习实验室，2014年5月，“百度大脑”计划聘请“谷歌大脑之父”吴恩达为首席科学家。百度基于人工智能的机器人秘书“度秘”和无人驾驶汽车、阿里巴巴推出的人工智能平台“DTPAI”等等都是大手笔投入。已经走上流水线工作的富士康工业智能机器人Foxbot具有相当于人类3至6岁的智力，是人工智能在工业领域的成功范例。

2014年初，谷歌6.5亿美元重金收购后来参与“人机大战”的阿尔法狗围棋的研发团队DeepMind科技公司；自此次收购事件之后，全球嗅觉灵敏的风险投资也迅速跟进，风险投资在人工智能领域的投入增长非常迅速。以智能机器人为例，根据venture scanner公司的统计数据，该领域2011年全世界风险投资金额才仅仅1.94亿美元，而2015年时投资额已暴增至9.23亿美元。人工智能在中国国内也是投资热点。2016年1月艾瑞咨询的统计报告中，有65家中国的人工智能创业公司获得投资，共获得29.1亿人民币的投资；其中大疆科技是典型案例，获得了7600万美元投资。

三、人工智能的发展前景

关于人工智能的发展前景，人们并不全是乐观的看待，而是分为截然相反的两派。支持者认为，人工智能是新一轮科技革命的风暴眼，人工智能是互联网和信息技术领域所有热点的关键环节，比如：互联网+、机器人、工业4.0、无人机、无人驾驶汽车、O2O、智能硬件、智能家居、虚拟现实等等。有人甚至认为，人工智能将引发人类历史上第四次工业革命，将在许多领域给我们带来颠覆性变化。

韩国总统朴槿惠的观点在支持方中较具代表性：“人工智能可以为人类社会造福，这是第四次工业革命。”

尽管看好者众多，但反对方也不少，他们对人工智能提出很多质疑甚至担忧。认为人工智能会对人类构成威胁的人不在少数，其中包括许多著名科学家，有些人甚至认为人工智能会毁灭人类。例如，比尔盖茨、史蒂芬霍金、埃隆马斯克等名人都是属于质疑阵营。反对者中，有些人认为人工智能会抢人类饭碗，会造成大规模失业，有学者甚至认为智能机器人未来几十年内有可能彻底取代人力。另外一些反对者认为，人工智能的智力未来可能会超过人类，并可能反过来控制人类，从而给人类带来威胁，甚至有可能导致人类的灭亡；又或者，像可穿戴智能设备若能直接连接人类大脑的神经信号，那么一旦这类与人类大脑神经系统直接连接的人工智能设备出现故障，也会给使用者带来灾难影响。

四、人工智能将会带来哪些影响

未来，人工智能给人类带来的潜在影响可能有许多方面，它可以渗透到社会的许多领域，可以渗透到人们生活和工作的方方面面。下面列举的是可能受影响较大的若干方面：

第一，制造业。智能机器人和其它人工智能设备未来极可能给制造业带来颠覆性变革。富士康的Foxbot就足以说明这一点。未来的工厂可能从数千员工缩减到一两百人，或者是无人工厂。这一方面会提高劳动生产率，提高社会生产的效率，另一方面也会造成失业。因此，这需要社会和个人都要迅速调整，将失业人员转移到新的、技能更高的行业中去。

第二，服务业。像餐厅服务员、银行大堂经理、老年人护理员、火车票验票员等服务性岗位实际上是体力高于脑力的工作职位，这类岗位未来较大可能会由人工智能取代。同制造业一样，这也会造成两方面影响：一方面是服务质量提升，另一方面是失业。同样，这也需要将失业人员转移到其它行业中再就业。

第三，交通运输和物流业。人工智能必然给交通运输和物流业带来巨大变化，比如利用无人机或无人驾驶汽车送货。同样的，这会让交通和物流的效率成倍提升，但也会造成部分失业。那么这也需要转移失业人员再就业。

第四，日常生活。人工智能给人们的日常生活带来的变革也将是巨大的，比如智能家居、机器人、可穿戴智能设备等等。

综上所述，人工智能将会给我们的工作、生活、社会生产模式等等诸多方面带来深刻变化。

五、结束语

尽管有负面影响，但技术进步是不可阻挡的时代潮流，所以我们决不能抵制技术进步，我们真正该做的是抓住这股潮流。如果我们没有抓住，而其它国家抓住了，那么我们只会变得更被动、更落后，这对我们只有坏处，没有好处。负面影响可以想办法克服，但绝不可保守残缺，错失发展良机。

2016年5月23日，由国家发改委牵头，联合工业和信息化部、科技部、中央网信办等部门共同制定了《“互联网 +”人工智能三年行动实施方案》。这说明了中央决策层对人工智能非常重视。人工智能将是未来若干年引领中国经济转型升级的关键因素。

参考文献：

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【关键词】机械工程；人工智能；关系

1.前言

随着科学技术的飞速发展，相对于传统机械工程的发展过程来说，机械电子工程的起步是较晚的，但是在后者的发展过程中，这两种产业在不断的融合，在一定程度上使得新型的机械电子工程得到了更好的发展。而且在信息化时代的推动下，人工智能在相关技术支持下也取得了很大进步，所以，在我国大多数机械电子工程产业上有许多方面都运用了人工智能技术，这也大大地解放了劳动生产力，让机械生产变得更加自动化、智能化。

2.机械电子工程

机械电子工程是集机械、电子、自动控制、检测、传感、信息处理、人工智能等技术为一体的一门综合性学科，在这个产业里所包涵的种类和技能也是非常的广泛，而且专业程度也是相对较高的,它不是一门独立的体系。机械电子工程在设计过程中一定要遵循以机械工程为主要核心，一切的设计理念都要围绕着机械工程展开，在此基础上还要将计算机信息技术以及电子工程等多方面的技术运用到相关产业的生产当中，这样才能在一定的程度上把设计工作做到科学的处理。而且还满足了在系统的配置以及目标设计等各个方面的设计要求。相关的设计工作者在设计期间要合理的将机械工程板块做到科学的处理，然后进行板块化综合起来，这样不仅可以充分的将每个板块的优点发挥出来，同时也做到了让设计工作能够顺利进行下去[3]。在目前的机械电子市场，所设计的相关机械电子产品在结构上相对比较简单，在使用方面比较单一，所以不需要使用太多的元件来组装，这样也更好的将产品的性能有所提高，而且在体积和重量上也做出了很好的优化，消费者对于这样的设计也就很容易接受。

3.人工智能的发展史

众所周知，人工智能概念提出的时间是比较久的，而且发展过程较为漫长，在这一发展的过程可以分为以下五个阶段。第一个阶段就是萌芽阶段，其主要体现在第一部计算机的发明，这个阶段主要是为以后发展奠定了理论基础[4]。在此基础之上，人工智能发展的第二个阶段，就是人们开始使用人工智能这个新的名词，相关的科学家也给出了确定的定义。但是在这个过程当中人们发现让人工智能去模仿人类的思维方式还是存在一些问题，这就是人工智能的第三个阶段，挫折阶段。然后就是第四个阶段，这个阶段人工智能取得较好的发展，在各国科学家共同努力和合作下，人工智能也步入了知识基础的发展阶段，许多方面的知识也应用到了这个领域上，这让人工智能在实际的生产当中取得了很大进步。第五个阶段就是平稳的发展阶段，这个阶段里互联网技术已经相当的普及，同时也改变了人们的生活方式。

4.机械电子工程和人工智能的特点

机械电子工程具有综合性和多层次性的特点。机械电子工程是将电子技术、机械技术、计算机技术以及微电子技术相结合的一项极为复杂的学科。具有较强的综合性。从另一个角度讲机械电子工程将多种学科的产品进行较为完整的整合，是将各种系统进行相互的联系，对其采用较多控制的方式，来达到生产的系统化目标，具有多层次性。人工智能本质上是人类思维方式的模拟。人工智能是一种数据处理、知识处理和数据符号的系统。随着科学技术的不断发展和前行，人工智能已经有先进的信息处理、整合的高效作用，所以该技术能有效地促进现代社会发展的速度。

5.机械电子工程和人工智能的关系

5.1人工智能在机械电子工程中的应用

人工智能所涉及的领域较多，在当前的机械电子工程中也已经占据了十分重要的主导地位。人工智能技术对目前大型设备机械进行了较好的自动化控制，提高了信息系统的准确过程，降低了不稳定性。在对电子工程进行计算的过程中，人工智能信息的处理主要采取的方法为解析数学法，此方法的实现主要是依赖于神经网络系统和模糊推理系统的支持。在机械工程的实际使用中，人工智能系统可以对人脑的结构进行模拟，可以分析系统输出以及输入的信号，这有助于数字的信息化处理，将参考值的可靠性提高。模糊推理系统一般是将人的推理逻辑进行模拟，通过数字的排列方式完成实际的函数程序，对于机械系统所发出的信号进行较好的分析。目前这种技术已经在实际的生产过程中得到了极为广泛的应用与发展。人工智能的神经网络系统可以对收到的信号进行自动分析，同时自动识别和处理，保证电子系统进行储存和整理，从而使得总体的智能化水平得到了综合化的发展。智能化技术的应用，使具有相似性的部件统一融合，对于机械系统的运行效率有较好的保障，同时简化了数字运算的程序，达到了对系统优化的目的与成果。两种通过人工智能建立的系统，都可以对生产过程中的效率得到提升，增大机械操作中的网络意识，建立起更加有效的网络系统。

5.2人工智能在机械电子工程领域应用时存在的问题

机械电子系统由于在运行时会存在一定的不稳定性，所以造成机械电子系统在输入和输出之间的转换也就存在一些问题。在这种状况下通过数学模型的建立，可以通过人工智能的应用来达到对传统知识学习更新的目的，在相关技术不断成熟的状态下，利用人工智能对机械工程进行更新的做法将会越来越普遍，相关人员必须加强重视。传统机械电子工程的应用是非常简单的，但随着社会的不断发展，机械电子工程所涉及问题的难度以及复杂程度越来越高，系统在对问题处理的过程中会通过对多种系统的配置来达到对信息类型进行区分的目的，就目前人工智能在机械电子的应用状况来看，还存在不确定因素，人工智能在机械电子工程中的应用主要是建立在网络系统的基础上，这决定了人工智能无法通过一般的应用方法在机械电子工程中实现应用。而应当将网络系统进行人工化指令转变，才能实现智能控制。所以，不同的人工智能在机械电子工程中的应用还是存在一定差异性的，这种差异性正是人工智能的重要特点之一。如果相关技术不能够对网络系统进行有效的描述，或者不能在系统资料库建设过程中对数学进行严密的分析，那么在分析过程中所产生的错误将会直接对网络系统的建立产生影响。总而言之，加强人工智能信息服务建设的推进是确保机械电子工程能够顺利进行的重要前提[6]。

6.结束语

随着科学技术的飞速发展，各个学科之间也逐步的形成了相互融合的趋势，这就为机械电子工程和人工智能的相互融合提供了一个大的环境，也为这些技术的发展提供了更好的发展空间。人工智能和机械电子工程的发展都会更好的服务人们的生活。

参考文献

[1]史绍许,刘松杰.基于机械电子工程与人工智能的关系探究[J].城市建设理论研究:电子版,2015,5(24).

[2]曹豫斌.机械电子工程与人工智能关系探究[J].工程技术:全文版,2017(2):00306-00306.

[3]吴宝强.机械电子工程与人工智能关系探究[J].城市建设理论研究:电子版,2015(22).

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关键词：计算机技术；人工智能

1 人工智能的发展历史

1.1萌芽阶段

1956年以前，英国数学家图灵为人工智能做了开拓性的贡献。图灵机的出现是人工智能乃至整个计算机科学发展进入新阶段的标志，1961年以后，人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派，分别从脑的结构和脑的功能入手研究。

1.2成长阶段

20世纪80年代，人工智能的研究进入成长阶段。1984年，Astrom明确提出建立专家控制的新概念，专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，专家控制系统是目前人工智能中最活跃最有效的一个研究领域，专家系统可分为解释型、诊断型等类型，1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来，用于构造不同领域的智能控制系统，有效地促进专家系统进一步发展。与此同时，人工神经网络的研究也因为人工智能的发展再度掀起热潮；对于模糊理论的研究，以及其他分支也都开始迅速开展研究。这些标志着智能控制已从研制开发阶段转向应用阶段。

1.3快速发展阶段

20世纪80年代末，人工智能开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展，人工智能进入了快速发展阶段。人工智能既然是多个自然科学和社会科学交叉的结晶，那么每一个学科的研究成果都可以成为另外一个学科的研究基础或辅助手段。可以预见，作为创新思想的源泉，学科交叉将催生更多的研究成果，学科交叉也必将孕育人工智能未来的大突破。对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。

2 当前的研究和市场应用

艾瑞《2015年中国人工智能应用市场研究报告》，从“发展现状”“应用现状”“发展前景及市场机会”三方面对目前国内人工智能应用市场做出分析判断，并对未来国内外人工智能市场的发展做出预测。报告透露，以BAT为首的互联网巨头已在人工智能领域布局，同时，上百家创业企业开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。

3 人工智能与人的智能对比

3.1第一回合：人类险胜

人与计算机的对抗可以上溯至20世纪70年代，最早是计算机技术人员在实验室一种休闲娱乐。1996年2月，由IBM开发的超级电脑深蓝（Deep Blue）挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在经过7天的比赛之后，深蓝以2∶4的失败告终。这是历史上第一次由人工智能挑战世界顶级棋类选手，深蓝输了比赛，却引起全球对人工智能发展的高度关注，这台冷冰冰的机器在比赛中并没有让世界冠军好受，卡斯帕罗夫虽然最终赢得比赛，但也宣告了人机对抗中人类胜利的历史的结束。

3.2第二回合：人类完败

1996―2016年的二十年，人类与机器之间进行了三次标志性的竞赛，均以人类失败告终。1997年，IBM深蓝再次挑战卡斯帕罗夫，并以3.5∶2.5的优势赢得比赛，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统，同时也标志着人机智力对抗中，机器已经实现逆转。

2011年，IBM开发的集成服务器沃森（Watson）参加美国《危险边缘》，并最终击败最高奖金得主鲁特尔和连胜纪录保持者詹宁斯，获得了100万美元奖金。这是人工智能在综艺节目上第一次击败人类选手获得最高奖金。相对于深蓝，沃森需要处理的信息更加复杂，尽管在一些提示信息相对较少的问题面前表现明显不如人类，但是依靠强大数据处理能力和运算速度上的优势，战胜人类。

然而这一切到了2016年，发生了改变。2016年伊始，谷歌宣布其伦敦子公司Deep Mind开发的AlphaGo机器人以5∶0大胜欧洲围棋冠军樊麾，随后又以4∶1比分战胜世界冠军韩国围棋国手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在围棋网络平台上所向披靡，将中日韩的一个个顶尖棋手斩于马下，取得了60连胜辉煌战果。因为围棋是迄今为止最复杂的棋类游戏，那么机器能够在围棋上战胜人类顶尖选手则意味着至少在棋类游戏上实现了对人类的全面超越。

3.3第三回合：休战、共赢

无论是深蓝、沃森还是AlphaGo，其研发的目的远不止赢得一场比赛那么简单。IBM早已将深蓝和沃森系统应用于药物研发、金融风险计算等领域。至于输给深蓝的卡斯帕罗夫，也并没有因为失败而从此一蹶不振，相反他又拿下了几乎所有著名的国际象棋比赛的冠军，最后退出国际象棋界后，转身又进军政界。输给AlphaGo的李世石从此人气大涨，参加了各种访谈和综艺节目，围棋在韩国年轻人中进一步升温。虽然人机大战在比分上表现为人类的完败，但最终的结果是：双方都从中受益。

4未来发展方向

虽然人工智能有二十多年的发展历史，但仍然处于研究阶段，它仍然面临一些问题。人工智能的发展是力求让智能系统做出自己的决定。深度学习是机器学习的新浪潮，也是人工智能发展的一个里程碑，虽然深度学习已经在语音识别、图像识别等领域小试身手，但客观上讲还处于襁褓阶段，无论是理论研究还是工程化都还面临巨大的难题。谁也不能保障深度学习在未来能否成为人工智能最基础的方法，也许会有新的更好的技术替代深度学习，但是可以肯定的是，人工智能的梦想不再遥远，机器将在不久的将来像人类一样思考。

5结语

人工智能是社会发展的需要，也是社会发展的必然产物。伴随着人工智能的发展，一方面学科在不断细分，高度分化，另一方面，学科在不断融合，呈现出交叉和综合的趋势。在备受关注的机器人领域，人工智能也具有无限的发展空间，虽然现在机器人的发展已经让人瞩目，但是相信人工智能会给我们带来更加震撼的成果。

对人工智能的研究是人类一直以来的愿望，同时也是一项极其具有挑战性的研究学科，和其他研究一样，必定障碍重重，但是有信心与毅力恰好是人类胜过人工智能的一个方面，所以我们要敢于挑战，敢于创新，让人工智能取得新的突破性成就。

参考文献：

[1]于新生，刘德华.控制理论与人类智能[J].周口师范学院报，2006，23（2）：65-67.

作者简介：

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[关键词]计算机网络技术；大数据时代；人工智能应用

1人工智能定义详解与发展

1.1人工智能定义详解

人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI智能。人工智能的主要作用是用于模拟、延伸以及拓展人类智能的理论、方式、技术以及应用系统的全新技术科学，它同时属于计算机科学的一个分支技术。作为计算机技术的一个分支，人工智能试图理解智能的实质意义，且产生一种新型的、能够以人类思维相似的方式作出相对的反应的智能机器，基于此，虽然人工智能无法真正拥有人类智慧，但是人工智能在未来的创新发展过程中，极有可能会超越人类的智慧，具备更先进的思维方式。

1.2人工智能的发展

目前国内的计算机网络中所产生的数据和信息一般使用数字、符号、文字等形式呈现在人们的眼前，在数据信息进行转化的过程中对其自身的表达能力、判断能力等方面具有较高的要求，逐渐成熟的人工智能技术可以帮助计算机网络对该方面的能力进行有效加强，以此为基础，保障数据信息的高效转化。随着信息化时代的来临，国家对人工智能实施进一步的创新研发，现阶段国内的人工智能已经能够街互助自身特殊的编辑、数据处理、操作技术以及较高的分析能力，提前实现了信息翻译、信息处理以及信息管理等方面的自动化革新。国家相关科研部门之所以重视起人工智能的创新发展的根本原因就是因为其自身具备先进的科技性和一定的合理性，能够帮助工业领域、生产领域以及科研领域等领域有效提高工作效率，其发展意义主要体现在两个方面上；首先是人工智能的快速成长强化了计算机网络信息表达的图标、音频、视频等表现形式，通过对人类思维的模仿，实现了模拟人类行为的目标，除此之外，还能够很大程度上提高人们谨慎、全面以及系统等方面的相关能力；其次是其快速的发展对计算机网络的信息处理空间产生了积极影响，拓展了计算机网络中信息处理的场所与途径，能够将与计算机网络相关的多项工程信息进行有机融合应用，真正实现了集成管控的应用目标，以此为基础，达到智能化操作标准[1]

2人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种途径信息的处理与集成

诸如网络技术与计算机应用技术之类的现代先进技术介入了计算机网络的创新发展后，为计算机网络的未来发展前景带来巨大的机遇，基于此，国内相关部门对人工智能的体现方式和研究方向进行革新。人工智能随着在计算机网络中应用时间的增加，对自身的数据处理方式进行了自我调整，由传统的定向数据处理模式逐渐转型向大批量、高密度、高频率的数据处理模式发展。人工智能数据处理方式的转变在日常的计算机网络信息数据处理工作上等方面都有体现，例如，目前国内的网络运营安全管理工作中，实现了人们对人工智能管理系统中添加防火墙功能的预期目标，相关安全系统就可以通过防火墙功能对存在与网络中的各种不良信息进行自动拦截，并对往来信息数据进行高效的自动化识别与判断[2]。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络数据管理工作具有一定的复杂性，所以计算机网络的数据管理系统一般比较繁琐，计算机网络的管理工作之所以实施困难的原因主要是网络的实时动态和变化速度较快，为保证对网络数据的管理工作效率，人工智能技术应用将会发挥关键作用。一般情况下，人工智能技术可以通过对人工智能专家知识库、问题求解技术的灵活运用实现对计算机网络的综合管理效率的提升。相关专家系统是一种较之传统计算机技术具有更高智能化的计算机程序，通过对各领域的相关专业知识的累积，对其进行有效梳理后录入至专家系统。以此为基础，完成整个计算机系统的高效性与全面性的创新发展任务[3]。

3结语

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孙 锋 沈阳地铁集团有限公司运营分公司 辽宁沈阳 110141

【文章摘要】

在机械制造中机械自动化技术属于先进技术，在机械产品制造中使用该技术可促使机械生产制造能力获得大幅度提升，进而有效提升企业经济效益。一个国家机械自动化的应用情况可充分体现其机械设备制造水平。本文主要探讨在机械制造中应用机械自动化技术的具体情况，而后分析其发展前景，为我国机械制造业明确未来发展方向提供指导，拓宽发展空间并接轨于国际市场。

【关键词】

机械制造；机械自动化技术；应用； 发展前景

机械自动化技术即在机械制造业中对自动化技术进行使用以连续自动生产加工对象，加快原料投入到生产过程中的流动与加工变换速度，在极大程度上可减少资源消耗。机械自动化的优势主要表现可促使产品质量与生产率得到极大提升， 同时缩短生产周期，加快更新速度，减少成本，增强效益，减轻劳动强度，优化工作环境并促使其他技术也得到相应带动发展等。因此，机械制造业实现技术升级、优化以及发展的重点为机械自动化技术的发展。本文现探讨机械制造中机械自动化技术的应用及未来发展前景。

1 机械制造中机械自动化技术的应用

1.1 集成化应用

在机械制造业中主要使用自动化、微电子以及计算机等高科技，且具有持续性，进而形成很多新型技术，例如计算机辅助设计、测试、评估、制造、工艺、信息管理系统、数控加工以及柔性制造系统等。要对级别不一的集成制造系统予以构造可系统集成一些技术，这样最为简便。集成制造即对信息技术予以充分利用以对企业制造过程进行全面优化，其主要指导为系统工程理论，手段主要为精简机构与过程重组，强调内容为适度自动化，而后基于工程数据库系统与计算机网络支持下集成制造企业所有经营活动与相关要素，实现柔性化生产且坚持以人为本，促使制造企业在开发新产品、提升产品质量、降低生产成本、提供优良服务、环境保护、减少交货时间等方面效果更优。

1.2 柔性自动化应用

市场经济的不断变化要求制造企业具备快速反应与优良应变能力，以满足用户多样化需求，同时还要结合市场变化与科技更新随时调整机械产品结构或种类， 在此形势下就一定要使用柔性自动化系统并确保其具有高级灵活性。该系统重在对人机界面进行优化，对于自动化没有过高要求，而后构建相对完善的信息系统， 促使计算机管理效益得到充分发挥。系统中包含普通设备与自动化设备，某些环节需要人工干预。柔性化应用可适应外界不同因素，同时也能提升商品对市场变化的适应性。这种能力主要基于认真调查市场并进行准确分析，而后经过有限的内部组织改良后实现。这样一来柔性加工系统会向柔性制造系统转变，继而促使生产、制造以及设置相互联系。

1.3 敏捷化应用

计算机敏捷化即快速反应于用户需求。机械制造企业敏捷化的实现基础为企业竞争力与信誉度，对计算机技术进行充分利用可构建虚拟公司，同时在企业内部实行分工合作制，促使企业整体竞争力得以提升。因此，需强化管理计算机敏捷化， 培训计算机操作员，以提升敏捷化水平。当前机械制造企业中已经普遍形成全自动化制造观念，且逐渐重视在自动化系统中人作用的发挥，这样一来就对人提出了更高的要求，使其在开展计算机敏捷化的相关流程时执行力更强且水平更高，进而促使机械制造效率得到提升。

1.4 智能化应用

当前制造技术不再是商品概念体系， 而是经过分析、推理、判断、规划以及决策等一系列智能活动后对智能机械与操作人员的作用进行充分发挥，进而形成人机一体化智能系统。在制造全过程中智能制造技术均融入了人工智能，通过对专家智能活动进行模拟对制造中人脑力活动进行延伸或者替代。智能化系统可对运行状态进行自动检测，受到内外部激励时可对参数进行自动调节，确保工作状态最优， 因此拥有自组织能力。智能制造系统化还会不断交换于信息、能量、环境物质，该组织系统具有开放性，且主要依赖于强制耗散与磨损，其耗散结构远离平衡态。在制造时应用模块化法可促使其柔和性得以提升。在此过程中需注意的是：智能制造对于人应该注重友好性与安全性；对于环境应该充分保护，确保无污染，同时可回收资源与能源；对于社会则倡导竞争与协作。

1.5 虚拟化应用

在机械制造中有虚拟制造技术，主要为计算机图形学、多媒体技术、并行工程、现代机械制造工艺、信息技术以及人工智能等，同时主要基于系统建模与仿真技术形成的包含多学科的综合系统技术。机械虚拟制造主要对仿真技术与信息技术进行充分使用，以仿真机械制造流程，将其中包含的问题及时找出来，并确保机械产品制造的成功性，同时促使成本降低，对开发周期进行缩短，最终促使机械产品竞争力得以提升。

2 机械制造中机械自动化技术的发展前景

2.1 实用化

机械制造中机械自动化技术获得开发与发展的基本目的在于充分应用并确保经济效益最大化。当前我国机械自动化技术现状为规模较小且水平较低，因此在未来机械制造中需注重紧密结合机械自动化与技术生产要求，坚持步步深入原则，为推动我国机械自动化迈入更高水平做好铺垫。

2.2 绿色化

在机械制造中无可避免的问题为生态环境污染，因此一定要找到机械制造发展与生态环境的平衡机制。在机械制造中会消耗大量原材料与能耗，导致资源浪费严重，同时还会产生大量噪音与污染排放物，不利于生态环境的建设。未来一定要注重机械制造系统的绿色化。

2.3 配套化

在机械制造中发展自动化技术不仅要注重主机，还要注重配套的控制系统与综合元件。机械自动化未来发展的主要技术基础包括微处理机、新型刀具、传感器、控制系统软件、可编程控制器以及电子计算机等。未来注重机械自动化技术的配套化发展才能研发出自动化水平高以及性能优良的机电产品。

2.4 低成本

为使机械制造企业有更广阔的发展前景且自动化程度更高，就一定要降低自动化成本。未来在发展机械自动化时一定要与我国国情充分结合，研发出见效快且成本低的自动化技术以满足我国实际所需。

3 结束语

当前我国科学技术水平在不断提升， 促使机械制造业获得质的飞跃。全球工业对于机械制造予以高度重视，因自动化技术水平对国家机械制造业整体水平有着较大影响。因此，我国一定要强化建设机械自动化，与我国国情充分结合，并引入国外先进技术，推动我国机械自动化技术向低成本、绿色化、配套化以及实用化的方向发展，进而对自动化生产过程进行优化，增强机械产品的可靠性与安全性。

【参考文献】

[1] 刘冲, 李广学, 李佳亮等. 机械自动化技术在机械制造业中的应用[J]. 科技资讯,2011(26)

[2] 王英. 机械自动化技术应用与发展前景[J]. 科技传播,2010(24)

[3] 董玫. 机械自动化技术的应用与发展前景的探索[J]. 机械设计与制造工程,2013(2)

[4] 胡阔海. 机械自动化技术及其在机械制造中的应用探讨[J]. 机电信息,2012(30).

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【关键词】机械；智能诊断；设备故障

近几年来，为了适应更加高要求的运作，机械设备的功能变得非常强大，与此同时，其结构也更加的复杂。机械的不同部分之间联系更加紧密，只要一个部分出现问题，整个机器都将停止运作，甚至会发生破坏性更大的连锁反应。而使用常规的诊断方法需要较长的时间，甚至都无处下手或造成人员伤亡。所以现在人们都在追求人工智能诊断方法，利用软件和计算机技术，将诊断的过程系统化，从而达到诊断的快速性和准确性。本文就根据目前已有的一些人工智能方法简要做些分析，并探讨智能诊断方法的发展前景。

1.主要智能诊断方法

1.1人工神经网络法

人工神经网络法是根据生物神经学方面的研究成果而提出的一个人工智能方面的概念，其主要含义是对人脑中神经结构和行为进行类似模拟[1]。因为该法是高度并行的，所以在对故障的处理中速度极快，并且能够根据环境自动辨识，以线性的方法处理问题。

其基本原理为机发生故障的机器通过震动发出不同状态的信号，然后该信号被神经网络识别，通过对应特征的选择以及公式模型的套用，找出对于故障中反映最强烈最敏感的信号，然后将其作为一个输入向量，在神经网络中建立故障模式样本，对网络进行长期训练，排除其中影响准确性的因素；在确定训练结束后，将每一个重新输入的信息进行分类整理，网络会根据所输入的信息迅速判断，并给出分类的结果，最后进行自我诊断。

人工神经网络法的主要优点在于其具有自动学习、联想、记忆和推测的功能；该方法是分布处理的，同时有并行处理复杂问题的强大功能；其非线性的映射很强，可以处理多故障的问题；其有能够进行多种因素预报的能力且其预测准确度非常高。

人工神经网络法的主要缺点为：算法相当复杂，需要预测的模型有一部分是无法用公式表达出来的；在训练的过程中需要样本数量较大，并且当样本不足时，诊断的效果会大打折扣；应用之前所需训练的时间过长。

1.2专家系统诊断法

当机械系统比较难以用数学模型来建立或者没有较为精确的数学模型时，我们可以使用专家系统诊断法。该种诊断的方法主要有三个不同的阶段，从第一代中基于浅知识的智能诊断到第二代中基于深知识的专家诊断，以及最近的将二者结合起来的复合式故障诊断系统[2]。

1.2.1基于浅知识

浅知识主要是指经验知识，不是系统结构或者在行为过程中产生的知识。该种诊断法以专家的经验知识为基础，在演绎推理后得出诊断的最终结果，为故障原因得出一个最佳的解释。基于浅知识的专家诊断系统主要运用到两类知识，其一为机械设备故障导致各种征兆的因果知识；其二为能够反映因果关系的可能性数值知识。主要的缺点就是诊断对象数量以及复杂性逐渐增多时，基于浅知识的故障智能专家系统会出现知识不太完备以及依赖性太强。

1.2.2基于深知识

深知识主要是指一些模型的知识包括机械系统中存在的结构、功能、过程或者是因果关系的模型。该种方法主要通过诊断对实际输出和预计输出之间的偏差值用第一定律知识以及一定的算法过程找出潜在的故障源。该种方法获取数据较为方便，且形成的知识库会比较一致和完备；但是该法所需搜索的空间过大，且推理的过程不是非常简便和快速。

1.2.3复合式

复合式的诊断专家系统就是将浅知识和深知识两者有效的结合起来。前一部分运用浅知识诊断法，推理出产生故障的可能原因和位置，其后再运用深知识诊断系统去做进一步的确认和解释。两种方法之间的衔接我们采用一种相互照应的方式，将浅知识中的假设对象和深知识中推理点一一对应起来。所以该种方法将故障的解决过程更加优化，也使得解决的方法更加快速和方便。它适合人类的思维，且修改较为方便；但是其缺点在于建立知识库比较麻烦，缺少主动学习的能力。

1.3远程分布式智能诊断法

远程分布式法主要是将故障的诊断和目前的网络即时通讯结合在一起[3]。主要有两种诊断系统运行的方式，其一为实时监控的诊断，另一种为电子信函的会诊。第一种就是将机械故障的实际情况通过视频等通讯工具传给并不在现场的专家们，让他们根据自己的经验将采集到的信号进行相关专业的处理，并通过通讯工具和其他专家进行相互的交流与探讨，形成一种网络状态下的会议形式，共同研究出一个最优的处理方案。其主要缺点在于，信号的采集可能会有些偏差，并且要协调好各位专家同时在线的时间也是比较麻烦的。第二种就是通过现场检测人员将数据进行采集与整理，然后把所有的相关数据全部以信函的方式传给有关专家，当专家做好分析之后，再用电子信函的方式传回给现场，现场进行下一步的处理。这一种方法把系统中的资源与实际专家的经验有效的利用起来，为设备的故障处理与维护提供了方便有效的远程服务，对生产系统的可靠性有了极大的保证。

2.智能诊断方法前景分析

由于目前设备故障诊断的技术已经和非线性原理、传感技术、信号处理技术相融合，智能诊断的方法正在不断的完善和科技化。其发展的趋势大概如下[4]：多种知识以及各种方法相结合；相关原理知识与实际的经验知识更加紧密融合；诊断系统的能力越来越接近人类专家；专家系统诊断法会与神经网络诊断法在诊断过程中融合；大量的虚拟技术将会得到重用；数据库的技术和人工智能技术会相互结合……

总之，智能诊断机械设备故障的趋势就是将各种不同的智能技术进行有效的结合起来，形成一种功能强大的混合诊断系统。但是在智能化处理的趋势下，仍然有一些问题是需要我们迫切去解决和研究的，所以在以后，我们要不断的新的技术，前沿的学科方法运用到机械故障解决中去，用新的思维和新的方法从实际的应用提出新的问题，并加以解决和完善，将智能话诊断机械设备提升到理论方法一致的高度之上。

【参考文献】

［1］王宇杰,庞兵.机械故障智能诊断方法研究[J].黑龙江科技信息,2011,6(6):42.

［2］杨光.机械设备故障的智能诊断及预测维修系统的研究[J].科学之友,2011,2(20):41-42.

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以下为报告详细内容：

中国手机出货量同比下降12.3%

2017年中国手机市场出货量为4.91亿部，相比2016年下降12.3%。上市新机型1054款，4G手机占比94.1%。艾媒咨询分析师认为，随着智能手机市场覆盖率提高，市场需求已渐趋饱和。

人工智能方兴未艾 投资将趋于理性

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。艾媒咨询分析师认为，2017年，中国人工智能研究高速发展，吸引了大量资金投入，在多个领域有较好发展，初步的应用场景得到实现。未来人工智能技术商业化进程将进一步展开，资本投资也将趋于理性。

智能投顾规模扩大 大数据助力市场发展

随着互联网金融的发展，大众互联网理财的观念渐渐普及。智能投顾运用大数据及算法模型等手段，对理财用户进行合理分类，提出针对性投资组合，辅以传统投顾加以分析咨询建议，让投资更理性，更全面。

无人货架便利性强 发展前景值得期待

艾媒咨询分析师认为，相比其他无人零售模式，无人货架更加贴近消费者，便利性也更加强，发展前景值得期待。如何解决规模化配送问题和拓展商业盈利模式，成为企业发展首要问题。

小程序依托微信社交性 线上线下结合更加紧密

艾媒咨询分析师认为，小程序电商最大的优点是利用微信的社交性来降低获客成本，其次把电商的技术平台格式化，降低了卖家的技术门槛，减少了开发和维护成本。小程序电商可实现线上线下结合，吸引实体店铺加入，进一步扩大小程序电商市场规模。

移动母婴发展潜力大，服务品类拓展成关键

艾媒咨询分析师认为，基于人们对于品质生活的追求，移动母婴有较好的发展机会。在备孕，怀孕，生产，产后的过程中，移动母婴厂商可结合不同阶段的特征，充分挖掘商业机会，进行服务品类拓展，在胎教，产后保健等众多可关联产业形成对应品牌，形成全周期服务体系，提高用户粘性。

鲜花市场消费升级 供应、配送为发展关键因素

随着人们消费观念的升级，鲜花消费需求提升，鲜花电商市场受到了资本追捧，行业竞争加剧。强化供应链管控，提升配送水平，提高服务质量和品牌格调是提高企业综合实力的关键因素。

知识付费时代到来 知识内容专业性增强

艾媒咨询分析师认为，移动支付解决了知识付费的工具问题。随着中国高等教育普及，高素质人才增多，对知识产权重视程度日益提升，对内容进行消费的观念逐渐养成，知识付费发展基础良好。各行各业对于知识的专业化要求提高，未来知识付费将继续发力专业化内容生产。

移动电竞职业化 VR/AR促进行业发展

移动电竞市场处于发展黄金期，产业链不断升级，众多移动电竞厂商先后加入，移动电竞市场竞争更加激烈，预计2018年中国移动电竞市场规模达461.5亿元。随着移动电竞的职业化、国际化，电竞赛事方兴未艾，与VR/AR结合技术不断探索，未来的移动电竞行业会得到更多的关注。

短视频商业变现能力强 优质内容争夺战开始

艾媒咨询分析师认为，4G网络进一步成熟，为短视频行业发展提供良好条件。短视频集合了视频播放、拍摄、编辑、分享互动等功能，承载内容形式多样化，充分利用了用户碎片时间。优质内容至关重要，是提高平台竞争力的关键因素，内容应往多元化、垂直化、精细化发展。短视频商业变现能力强，未来商业模式还需进行更多尝试。

市场格局基本定调 提高管理效率是工作重点

2017年是共享单车市场角逐激烈的一年，多家共享单车倒闭，行业市场格局基本定调。随着共享单车市场往二三线城市扩张，用户规模将持续增长，预计2019年中国共享单车用户规模达2.76亿人。未来随着用户增速逐渐放缓，后续市场竞争将围绕用户体验打造及企业车辆运营管理效率提升进一步展开。

行业喜获资本青睐 盈利能力有待提高

2017年，中国共享经济的风口转移到共享充电宝上，共享充电宝市场获得资本投资后急剧升温，市场竞争格局仍不稳定。当前市场针对共享充电宝业务盈利模式仍抱有保留态度，行业可持续发展能力仍有待市场校验。

儿童智能穿戴设备发展放缓

随着儿童智能穿戴设备技术进一步成熟，80后、90后群体逐渐晋升为家长，对新型产品的认可度高。儿童穿戴设备市场持续受利好因素刺激，在过去两年用户规模保持高增长率，现进入缓和期。

智能音箱发展潜力大 智能技术为核心竞争要素

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人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。? 

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。 

??三、案例驱动，寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。? 

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

［1］ 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

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关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。

由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。

本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。

2　本科高年级的教学特点

中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。

3　人工智能课程的学科特点

与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。

4　人工智能教学的三点思考及对策

4.1　注重应用性和介绍性

在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。

4.2　注重科研引导性

本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。

4.3　教学内容与毕业设计相结合

本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。