人工智能教育现状范文

导语：如何才能写好一篇人工智能教育现状，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。

篇1

[关键词]人工智能；中学辅助教育；教育资源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中学教育现状

教育乃立国之本，而中学教育乃是重中之重。一方面，中学生处于青春的成长期，各项综合素质逐渐完善中，中学教育意义和责任重大；另一方面，中学教育仍然是应试教育为主，仍然需要面对千军万马过独木桥的“中考”“高考”，中学教育很大程度左右了学生的未来。

目前的中学教育资源，分为公共教育资源――公办/民办学校教育，和社会教育资源――私人家教、补习班等，有如下两个特点。

1.1 学生得到的公共教育资源不足

学校班级结构的构成是：一名班主任教师，多名科任教师。在大多数学校中，无论是班主任教师，还是科任教师，均会承担其他班级的教学任务。可以看出，教师资源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上线压力，教师往往会将有限的精力分散关注在所有的学生上，每个学生得到的公共教育资源并不多。

1.2 学生获取的社会教育资源不公

学生若在学校无法获取更多的教育资源，将不得不转向社会教育资源去求助。据统计，学生参与社会教育资源的成本在200元/小时，学习费用成本过高，进一步造成普通学生的社会教育资源也无法获取。

本文要探讨的，正是通过人工智能这一现代信息化技术，构建智能辅助学习系统，使中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

2 智能辅助学习

2.1 人工智能简介

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，能够对人的意识、思维等信息过程进行模拟。随着计算机科学技术的发展，特别是近年来大数据技术的成功应用，人工智能在越来越多的行业展现出蓬勃的冲击力。以谷歌围棋机器人“阿尔法”、微软助理机器人“小娜”等为代表的虚拟智能机器人，能像人那样思考，也具备超过常人的智能。

在国内，人工智能在教育领域的理论研究和教学实践表现得越来越活跃，尽管人工智能并不是为教育专门研发的，但是人工智能的不断发展，使得其在教育中的应用也越来越广泛，教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想和目标。

2.2 智能辅助学习系统

智能辅助学习系统，其表现形式是能够为每个学生，配备一个虚拟教师。学生能够通过电子设备（如手机、计算机），与虚拟教师进行交流对话，咨询虚拟教师各学科的问题，并得到有效的学习辅助。

该智能辅助学习系统，具备以下几个特征。

2.2.1 虚拟教师跨学科能力

与传统的教师专一某一学科不同，虚拟教师并没有学科边界划分。只要学习系统研发出某一学科的学习算法，该虚拟教师就能够获取该门学科的能力。

2.2.2 虚拟教师深度自学习

虚拟教师的“智能”来源于三方面。一是学生基本信息档案，该档案涵盖了从小学教育开始的学科成绩、综合能力、爱好特长等，虚拟教师得到学生的人物画像。二是虚拟教师对学生的自学习，每一次双方的沟通交流，虚拟教师都能够不断更新发展学生的画像。三是虚拟教师对学校课堂内容的自学习，虚拟教师并不是独立于学校教育存在的，而是作为学习教育资源的一个补充，虚拟教师能够掌握课堂进展、作业部署、考试动态等信息。

2.2.3 接近自然语义的沟通

学生与虚拟教师之间，可以通过自然语义的语音和文字进行沟通，如 “今天数学作业第2题不会”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他计算辅助手段为补充，如上传某道数学题图片，虚拟教师通过图形识别匹配，给出该题的解题思路和讲解。

2.3 优势分析

智能辅助学习系统，有三大核心优势。

一是“即学即问”，相比目前的学校教育和社会教育，学生在学习遇到困难时，只有有限的时间与教师交流，在智能辅助学习系统中学生将不受空间、时间限制，随时随地可以与虚拟教师互动，获取充足的教育资源。

二是“定制教学”，相比目前的教育形式，课堂上教师与学生是一对多的关系，教师不可能专为某个学生定制教学方案，在智能辅助学习系统虚拟教师与学生是一对一的关系，虚拟教师能够更了解学生，根据学生的具体情况制订最佳学习方案。

三是“受众广阔”，相比目前的公共教育资源紧缺、社会教育资源费用昂贵，智能辅助学习系统一旦推广，受众学生可无限增加，边际效应非常明显。并且计算机系统设计特有的水平扩展能力，能够随着学生人数的增加而增加，支撑广大的学生辅助学习。

2.4 前景预测

笔者比较看好人工智能在中学辅助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技术发展，为中学教育带来的价值外，当前国家政策和社会环境也非常有利。

第一，未来10年国家政府和教育部门会大幅增加在教育信息化产业上的投入，随着《国家中长期教育改革和发展纲要（2010―2020年）》和《教育信息化十年发展规划（2011―2020年）》等相关规划相继出台，各级地方政府和教育部门都非常重视教育信息化产业的投入，人工智能+云计算是重中之重，人工智能技术的兴起必将教育信息化推向一个新的高度。

第二，教育信息化逐渐成为风口，根据前瞻产业研究《中国在线教育市场前景与投资战略规划分析报告》统计，2015年在线教育市场规模大约为479亿美元，而这一数字在2020年预计将增长到504亿美元。这个持续迅猛增长的市场正在吸引越来越多的创意和资本，教育领域中的人工智能也很快会成为热点，涉足其中的高科技公司也会越来越多。

3 结 论

本文通过智能辅助学习系统，探索了人工智能在中学辅助教育中的一个应用。虽然没有介绍具体的技术实现、系统研发，但对现状痛点、应用前景做了综合性分析概述，相信随着科学技术的持续发展、教育领域的融合开放，本文探索的这个应用将实现于市场，使广大中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

参考文献：

[1]何维贵.利用现代化教学手段打造高效课堂[J].广西教育（中等教育），2013（6）.

[2]王斐.人工智能在中学教育教学中的应用现状分析[J].中国医学教育技术，2013（4）.

篇2

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

篇3

当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。三个改革途径（一）引导学生阅读应用研究文献

高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。

实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。（二）安排学生对经典算法程序进行实验

与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。

在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。

学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。

例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。

（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新

毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。

篇4

关键词：高职教育；人工智能；课程改革

课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致

人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用，是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象，人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主，并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强，内容较为抽象，因此对学生专业知识基础的要求高，在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析，以此达到提高学生专业理论水平的目的。

当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。

三个改革途径

（一）引导学生阅读应用研究文献

高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。

实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。

（二）安排学生对经典算法程序进行实验

与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。

在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。

学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。

例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。

（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新

毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。

在计算机领域中，人工智能属于研究和创新的前沿和热点，许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时，可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法，并尝试性地运用在解决当前问题之中，这样能较容易地获得新的改进和突破，对培养学生创新观念和能力很有意义。

近年来，高职教育得到了迅速发展，其社会认可度也不断提升。但是，在发展的过程中也出现了一些新的问题，其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革，以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程，仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况，在加强培养应用型、技能型人才，加强实践教学上不断进行探索和改革。

参考文献

[1]赵蔓，何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报，2004，6（4）：131-132.

[2]韦芳.高等职业技术教育应注重实践教学[J].中国科技信息，2006，（5）：264.

篇5

关键词：机器人教育 现状 问题 思考

一、机器人教育现状分析

在我国，机器人教育作为教学内容进入中小学还处于起步阶段，方兴未艾。2001年，在北京召开了“关注中国未来的竞争力——儿童数字化启蒙”研讨会，会议认为，将数字信息技术介入到传统的幼教方式中去，利用有效的手段与工具对儿童进行数字化启蒙，关系到儿童未来的成长和中国未来的竞争力。2004年，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会召开了第一届全国中小学程序设计与机器人教学研讨会。在各种研讨会兴起的时候，机器人教育也逐渐引起重视。2000年，北京景山学校将机器人教育以科研课题的方式纳入到信息技术课程中，在国内率先开展了中小学智能机器人课程教学。但是研究性课程的课时比较少，学生一切从零开始学习，要想真正达到研究性学习的目标是很困难的。因此，作为研究性课程的机器人教育整体效果不十分理想。我国教育部于2003年4月正式颁布《普通高中技术课程（实验）》，首次在“信息技术”科目中设立“人工智能初步”选修模块和新增加的通用技术课程中设立了“简易机器人制作”选修模块，从而迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步，这也意味着我国的人工智能教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶。然而把智能机器人作为信息技术课、通用技术课列入学校的课程体系，对全体学生进行机器人基础知识的普及教育还处于编写教材、设置课程的起步阶段。学者张剑平指出，国内多数的学校主要还是以课外活动、各种兴趣班、培训班的形式开展机器人教学。通常的做法是由学校购买若干套机器人器材，由信息技术课程教师或综合实践课程教师进行指导，组织学生进行机器人组装、编程的实践活动，然后参加一些相关的机器人竞赛。以全国中小学计算机教育研究中心郭善渡老师、北京景山学校沙有威老师等为代表的大批一线教师结合自己的教学实践就围绕机器人竞赛、机器人与技术教育，机器人与学生能力和素质的培养等问题展开了应用研究，取得了较好的研究成果。但这些研究成果往往比较零散，重复，缺乏科学系统的课程建设研究。

二、对当前中小学开展机器人教学优点

近年来我国的机器人教育有了很大的发展。教育机器人逐步成为中小学技术课程和综合实践课程的良好载体。教育机器人与学科教育相结合，可以帮助科学、数学、力学等等学科的教学，在国内已经有学者提出机器人与理科教学整合的想法。机器人教育引入校园，对学生至少有以下三个方面的获益。

其一，丰富学科生活，培养动手能力。由于生活水平的提高，现在的青少年自己动手制作玩具及科学模具的能力日益降低，创造发明的意念也渐呈弱化趋势。所有令他们爱不释手的玩具均是玩具商生产出来的，亦即是需用钱买来的。长此以往，将使未来中国少年儿童的求生能力、自我创造能力不断减低、变弱，这对于一个民族的科学发展是十分不利的。自我组装、制造机器人不但会提升青少年的科学兴趣，同时也会从小培养学生养成凡事自己动手的良好生活习惯。

其二，锻炼意志品质，培养团队精神。机器人制作涉及相关领域多种门类的专门知识，青少年必须广泛涉猎，持之以恒，才能有所成就。机器人的制作过程，正是锻炼意志、培养坚韧品质的过程。机器人制作一般都以二人、三人或一个团队的形式进行，群策群力、共同作业，就像体育比赛中的接力赛一样，缺一不可，整体的实力远超出个人的能力的发挥。

其三，激发创新精神，培养科学兴趣。人们一直在思考和探索如何开发青少年智力的问题。参与机器人制作，能使学生自小就对科学产生兴趣，获得科普知识，同时也将激发他们的创新能力。

三、推进机器人教育的思考

在基础教育领域，教育机器人应该和当前的基础教育课程改革相 结合。例如，在小学和初中阶段，可以将研究机器人与“综合实践活 动”有机结合；在高中阶段，可以将教育机器人与“人工智能初步” “算法与程序设计” “简易机器人制作” “电子控制技术”等技术类课 程进行结合， 有条件的学校可以开设 “人工智能与机器人” 校本课程。 事实上， 教育机器人所体现的知识的综合性使它不仅能成为信息技术 教育的载体，也可以成为信息技术与中小学课程整合的载体。在高等 学校中开展智能机器人学科教学，进行多层次的机器人教育，既可以普及机器人知识，加强机器人专业建设， 也可提高机器人的应用水平。应当在 教师教育相关的专业，例如教育技术学、信息技术教育专业 中开设与人工智能、机器人教育相关的课程。各种形式的机器人竞赛 是全球范围内教育机器人应用的重要形式之一，目前这些机器人竞赛 大都集中在诸如灭火、迷宫、足球等等竞技类项目上。要注重通过此 类活动培养学生的创造力、协作能力和技能，为此需要关注竞赛项的 创新性。例如，竞赛项目的设计可以更加关注人工智能与机器人的结合点。

总之 在大力提倡素质教育的今天，机器人的出现为创新素质教育提供 了一个崭新的平台， 信息技术教育未来发展的趋势必然是向机器人教育重心转移目。开展机器人教学，有助于培养学生的创新精神、逻辑思维能力、自主学习能力和对科学的钻研精神，对机器人教育的教学 体系进行研究，使机器人教学完善发展，具有现实意义。

参考文献：

[1]张剑平，.机器人教育：现状、问题与推进策略【I】 .中国电化教育.2006.（12）

篇6

关键词：人工智能；传媒企业；新媒体；发展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

[1]周皓.传媒文化创意产业发展策略研究[J].风景名胜，2019(06):290-291.

篇7

人工智能模拟仿真算法危机

1引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是用于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。“人工智能”的提起最早大致是在19世纪中叶的Dartmouth学会上被提出来的。它是计算机科学、信息科学、电子技术学、语言科学等多个学科互相影响促进而发展起来的一门综合类的学科。从计算机科学的角度出发，人工智能是研究如何制造智能或智能化的机器来仿真人类智能活动的，以模拟人们智能的科学系统。目前，人类社会已处于信息时代，也可以说是信息爆炸的时代。

人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

2“数据处理”与“知识处理”

巨大的信息处理能力是计算机技术产生和发展的巨大动力。计算机可以辅助人们全方位的解析科学未知智能领域，信息处理的发展大致分为两个重要阶段：

（1）数值计算阶段，大量文件数据处理和管理。这些都有明确算法和科学的管理方法，这个层面中的显著特征是“数据处理分析”阶段。体显出对众多学科领域学术发展的积极促进作用，逾越了许多的计算领域界限，使原本许多不可解决的问题迎刃而解。

（2）逻辑与符号处理实质阶段，这就必须让计算机具有超强的处理分析能力。在这一阶段的主要研究是对知识数据的处理过程，实现了这些Al就基本呈现在眼前了。

科学技术的发展是不断探索未知领域的漫长过程，也是孕育而生新算法智能工具的过程。探索未知的科学领域需要智能的辅助工具，这就使人类对未知科学领域探索的脚步越来越快。

3人工智能的应用领域

（1）地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要发展使用领域。1978年美国斯坦福国际研究所会议中曾经讨论研发后来制成了矿产勘探开采系统（PROSPECTOR），该系统主要用于勘探矿产、分析种类以及矿产容量等，是工程领域依靠人工智能的一个典型案例。

（2）人工智能和专家系统理论和技术应用在医学领域。形成医学专家系统，他具有极大的科学及经济价值，医生诊断复杂的医学问题集中使用都靠它来解决。人工智能促进医学发展方面起着重要作用，并应用于多个医学领域，现阶段发展趋于完善。

4计算机及人工智能的发展方向

计算机的发展将趋向超高速、超小型、并行处理和智能化。自从1946年世界上第一台电子计算机诞生以来，计算机技术迅猛发展，现有计算机的性能受到挑战，开始从基本原理上寻找计算机发展的领域，新型计算机的研发应运而生。未来量子、光子和分子计算机将具有感知、思考、判断、学习以及一定的语言表达能力，使计算机走进人工智能时代。

现如今科学技术每天都在飞速发展，人工智能的发展空间领域越来越大。但从目前的一些尖端的科学领域的研究可以看出，人工智能未来的发展可能会向更高层次的科学领域深入人工智能的发展作为一种高辅技术实现与人类智能对接是现代社会发展的高效催化剂，人工智能科学整体性的研究探索可以说才刚刚起步，但是它的迷人魅力会促使科学家们前仆后继的投入到研究探索的工作当中去。相信人工智能领域研究开发会离我们的期望目的越来越近。

5结语

计算机的发展现在已经处于第五代的研发当中，其中最核心技术便是人工智能，可以说，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代计算机就有可能研发成功，同时在世界范围内的数据信息科学领域产生重大的意义，乃至对人类文明的发展产生重大影响。由人脑科学、认知能力科学、人工智能等共同研究智能的潜在本质，形成模拟智能科学。而对于人工智能学科整体层面而言，要有所突破前进，必需要有多个学科合作协同，在众多学科研究中实现主动创新。

由于人工智能与计算机技术的飞速进展，对人类社会、人类认知智能等科学的深入研究，形成了研究人脑及思维等学科。电脑与人脑、人工智能与人类智能，特别是智能计算机高度模拟人脑的研究，全面推动了人类社会认知世界的发展，人工智能的深入研究使计算机更加智能聪慧。计算机发展的未来值得注意的是，人类使计算机更加接近自己，人工智能科学领域带动了计算机的飞速发展，计算机的聪明才智更接近人类，智能的计算机大大滴提高了人类认知世界改造世界的能力，人类发明使用智能的计算机推动全人类社会文明的飞跃发展。

参考文献：

[1]蔡自兴，蒙祖强.人工智能基础（第2版）.高等教育出版社.

[2]阎平凡.人工神经网络语模拟进化计算.北京：清华大学出版社，2000.

[3]赵林明.多层前向人工神经网络.郑州：黄河水利出版社，1999.

[4]何佳洲，周志华，陈兆乾.系统故障诊断的一种神经网络方法.计算机工程与应用，1996.

[5]韩立群.人工神经网络管理、设计及应用.北京：化学工业出版社，2004.

[6]周开利，康耀红.神经网络及其MATLAB仿真程序设计.北京：清华大学出版社，2005.

[7]黄国兴，陶树平，丁岳伟.计算机导论（第2版）.清华大学出版社.

篇8

在中小学校，平板电脑教学实验班如雨后春笋，学生人手一台平板电脑，有效地拓展了教师的教学空间与学生的学习空间，使得教学互动反馈与个性化学习成为常态。翻转课堂及微课程的“走红”，更让平板电脑在教学中的应用如虎添翼。一时间，平板电脑进课堂，俨然已经成为现代课堂的标志。

对于平板电脑及互联网在教育教学中的应用，孩子们乐此不疲，教师自得其乐，家长“又爱又恨”。什么“魔力”使得孩子们乐此不疲？用孩子们的话来说就是“好玩”。北京大学教育学院副院长尚俊杰认为，平板电脑很重要的一点就是“互动”。什么“神器”让教师自得其乐？平板电脑是教师不可多得的教学助手，让教师教学更加游刃有余。那么，又是什么原因使得家长对它又爱又恨呢？很多家长既害怕自己的孩子在虚拟的世界“迷失自我”，又担心自己的孩子被“边缘化”。对于社会各界关注的中小学生的网络生活方式，本期，《2014年度全国中小学生网络生活方式蓝皮书》（摘编）用数据说话，揭示孩子们的网络生活现状。

人们一直都期待电脑更加智能化，解决更多的现实问题。虽然追求“人工智能”的道路坎坎坷坷，然而人类依然是充满兴趣，并为之努力。在很多人的记忆中，IBM超级计算机“深蓝”击败国际象棋大师卡斯帕罗夫并非自主思考，只是程序运行的结果，不过尔尔。然而，据2010年8月6日英国《每日电讯报》报道，美国密歇根州立大学科学家利用电脑系统模拟的生命形式，使它们在电子世界里自我复制繁殖，并逐步进化到产生基本智能。很多人由此相信未来有希望“孵化”人工智能的大脑，并开始在脑海中浮现如科幻小说、电影的桥段。2014年6月7日，英国雷丁大学宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试，让33%的测试者相信它是人类。这不禁再次挑动人们的神经：电脑真的能思考吗？

人们可以和电脑系统模拟的人类智慧进行互动交流，在今天并非难事儿。电脑已经可以协助人类解决很多现实的问题：利用苹果的智能软件Siri，语音询问天气，设置闹钟，搜寻餐厅，甚至还可以和它调侃一番；电商的智能客服机器人可以提供咨询服务；具有“智能大脑”的机器人“阿斯莫”能够行走、交谈、辨认声音，并且对语言指令做出反应。

面向未来，平板电脑会变得更加智能，更加“智慧”。让孩子们觉得“好玩”，让教师“有如神助”，让家长觉得“放心”。

试想，当学生面对智能终端分不清对方是自己的老师还是教学机器人的时候，当教师进行网络教研，需要交流和得到帮助的不是自己的同事，而是虚拟的个人助理的时候，教育将发生怎样的变化？

我们已经欣喜地看到，iPad集成了更多的智能化的教育教学APP；智能英语学习平台和口语测试系统已经出现端倪；翻转课堂、慕课及微课正改变着师生的习惯；人机交互学习系统已经被越来越多的人所认识……

篇9

2014年，栗浩洋再创业，成立了深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育。数月之后即获得由青松基金领投的高达 3100 万人民币的种子轮投资，融资额几乎破了全球创业公司种子轮投资纪录。这家被投资人追捧的教育公司，到底有什么特别之处？

人工智能无疑是当下最火的科技概念。从BAT到创业公司，从传统行业到资本市场，无不对这一概念趋之若鹜。若是再结合医疗、教育等同样热门的领域，几乎毫无疑问会备受关注。深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育，就是这样一家从成立伊始就带着“教育”与“人工智能”双重基因的公司。

V学教育董事长栗浩洋浸教育行业十几年，是业内知名的资深专家。而作为一个标准的“学霸”，他很早就对人工智能产生了浓厚的兴趣。当IBM的“深蓝”赢了国际象棋大师，栗浩洋受到了很大的冲击，他开始相信人工智能未来会颠覆世界。身为创业者，这样的机遇不容错过。

学霸的烦恼

有句网络上很流行的话说：“最可怕的是比你优秀的人还比你努力。”放在现实生活中，栗浩洋就是个很形象的例子。

读书时代的他像是开了挂：从小学习成绩拔尖，9岁就成为计算机实验生写游戏程序，初中就读完了高中全课程，荣获奥数一等奖，进入上海交大天才试点班。升大学时，北大、清华、上海交大、复旦等8所高校同时保送。分数对他而言从来就不是问题。

但这并不代表他没有缺点――中学时代，他有社交恐惧症。大学选择专业时，为了向陌生的学长学姐请教，他端着盘子在食堂游走了5天，最终也没敢开口。他是个不轻易认输的人，清楚地知道自己的弱项，然后加以训练。如今的栗浩洋思路清晰，语速极快，说起自己的项目来滔滔不绝。在各种论坛、演讲、路演的场合，他甚至有不间断发言6小时的纪录。

栗浩洋曾做过名为“人是自己性格的雕刻家”的主题演讲，详细描述了自己克服性格缺陷的过程。他说：“我要像一个雕刻家一样，把自己塑造成最完美的艺术品。”

这与V学教育的理念不谋而合。在栗浩洋看来，传统的教育培训十分简单粗暴，把教科书上的知识点全部线性推进，学完这个知识点才能学下一个。但每个学生知识点的掌握情况都不尽相同，如果好学生把大量时间用于重复学习已经掌握的知识点，而成绩较差的学生总在学习对他来说难度太大的知识点，最终的结果只能是所有学生的学习效率都很低下。要迅速提高学生的成绩，应该针对每个学生制订独一无二的学习方案，让他们有针对性地补好短板。

过去，有针对性的一对一辅导只能依赖经验丰富的老师，但这种辅导十分奢侈。“上海有300多个特级教师，最低的一小时的成本是1500块钱，最好的前10名大概要8000块钱一小时，而且只能上几百人的大课，根本不可能去一对一，哪怕你是土豪也支付不起这样的费用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技术带来了梦想照进现实的希望。将人工智能技术应用于教育，自美国的Knewton公司始。为应付GMAT、SAT等全球性考试，Knewton做了一个智适应学习工具。该平台将各类课程数字化，建立在线教学资源库，为用户“个性化”选题，从而提高应试能力。

受此启发，栗浩洋看到了国内基础教育领域的机会，促使他创办了V学教育。就好比GPS和自动导航未来会代替老司机，V学教育也希望通过智适应系统代替老教师，一对一地用智能系统给学生授课，让每个孩子接受到最高级别和最高质量的教育。

现有的教育培训机构，不管模式怎么变，本质上还是传统教学，非常依赖于老师。V学教育则是依赖于科技。栗浩洋打了个比方：“一个教育机构聘请老师，就像聘请会武术的员工一样，那么最高的水平就是练成武术高手。但我们不是通过武术解决问题，我们是通过武器，通过飞机、大炮、导弹和航空母舰来解决问题。”

量体裁衣式的教学

用人工智能技术帮助学生学习，简单地解释，就像阿尔法狗用智能体系模拟围棋大师一样。V学教育智适应系统是用智能化的系统去模拟特级教师。对于特级教师来说，见到每一个学生，首先会快速摸底学生的学习状态。然后根据这个学生的学习状态、能力，以及学习习惯，采用不同的教学策略、教学方法和表达的语言，帮助这个学生进行学习。在学生学会或者没学会的不同情况下，会调整自己的方法。

特级教师教学的这种能力，是基于其过去几十年的教学经验和几千个学生，几万几十万的题目，以及这些学生在学习过程中会和不会的反应等大数据，以及自己大脑的判断。V学的解决方案其实就相当于把近百位特级教师的经验、智慧、大数据解决方案，放在智能大脑里面，然后用这个智能大脑去模拟教学过程。

V学的智适应系统，能够将每个知识点拆分成“纳米级”。所谓“纳米级”，是指把一个知识点拆成最基础的内容，变成最简单的颗粒，然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试。通过对学生进行精准的摸底测试，了解学生掌握了哪些知识点，哪些没有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同时，智适应系统还能通过学生的反馈数据，不断地深度学习，提升测试的准确度。

栗浩洋举例说：“在错题本这种粗浅智适应的模式中，我们可能经常会判断一个学生说他是一个冠词掌握得不太好，但这其实是一个非常笼统的判断。冠词又分定冠词、不定冠词和不用冠词，那么这个学生可能是定冠词13种当中的第9种和第12种不会，以及不定冠词11种用法中的第7种和第10种不会。”

“一开始我觉得系统不靠谱，它给出的所有知识点我都掌握得很好，后来我一看里面的讲解，没想到被动语态可以讲得这么深，其实好多题并不是因为粗心做错了，而是还没有真正地理解。”这是一位通过智适应系统学习后的学生的真实反馈。一位风险投资人也曾亲测V学智适应系统，他是美国哈佛商学院毕业的学霸，系统竟然检测发现他有一个初二的数学知识点没有掌握，他一开始不相信，后来一翻书，发现自己真的没有掌握那个知识点。

根据学生的知识掌握情况和目标，智适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

栗浩洋坚信，找到合适的学习方法，每个孩子都可以成为学霸。“中国在几千年前提出的教育三大理念，就是教无定法，有教无类，因材施教，这三个词其实是对智适应教育的一个完美的诠释。”他表示。

让学习轻松快乐

“V”，一个有些生僻的汉字。栗浩洋与合伙人用这个字作为公司名大有深意。公司最早立项时，代号是“X PLUS”。他们认为，教育技术的深度对大多数人来说是未知，而且有着非常高的潜力待发掘，每个孩子都可以比过去提升10倍甚至百倍的学习效率，其中有无限的可能性，这是起名X PLUS的原因。

“与X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作为动词时，有治理的意思，V天下就是治理天下。我们希望通过教育，可以改变整个中国社会。V字作为名词，又有才德出众的意思，我们希望把每个孩子都教育成才德出众的人，也就是说我们不仅希望他们提升学习效率，获得更高的分数，而且希望他们在素质教育上也有更好的提升，真正帮助孩子成为有能力，有礼仪，有智慧，有价值观的人。”栗浩洋介绍说。

这是栗浩洋在教育领域的第三次创业，显而易见，他有很深的“教育情结”。在他看来，对于世界上的每个人来说，教育是能够改变其一生命运的最重要因素。每个人出生的地域、家庭、国家等注定无法公平，但是如果是每个人都可以享受到这个世界上最优质的教育，就可以通过自己的努力，通过教育去彻头彻尾改变自己的人生轨迹。所以他觉得教育不仅仅是一个事业，也是一件非常有社会意义的事情。

与此同时，中国的整体教育水平相对较差，国家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比较落后。因此，栗浩洋心中还有一份对国家和民族的使命感。“中国的学生数理化学得是全球最深的，孩子学得是最苦最累的。但是全球最好的科技却不是中国人发明的，都是美国那些学得很轻松，很自由，很自主的孩子创造的。这就说明我们中国的教育其实特别失败，所以我非常希望能够通过自己的力量，彻底改变中国教育这样一个现状。”

学生通过高效的方式学完了知识点，节约的时间就可以自由支配，花在兴趣爱好素质教育甚至是娱乐上。栗浩洋认为，这就是为什么国外的学生学得又轻松又好，而国内的学生学得又累又苦还是学不好。V学教育其实是要彻底解放孩子们的时间，让他们热爱学习又享受生活。

在对自家双胞胎儿子的教育上，栗浩洋践行着自己的理念。他每天都要抽出时间教儿子认字，孩子们进步的速度比他想象的快。1岁半的时候，他们就认识了500多个汉字和100多个英文单词；3岁不到读了300本书；3岁的时候可以和外教进行简单的日常英文对话；在好奇心、想象力、逻辑的组织能力上更是超过同龄人许多，并且非常快乐。

栗浩洋对他们有很多期望，比如希望老大成为第一个不是在美国出生的美国总统，希望老二成为金融家，做出超过高盛的金融集团。“但是我并不会勉强他们，也做好了所有的准备。哪怕他们想做地下摇滚歌手、和尚、义工等等，都可以。”

方向对了路还长

作为连续创业者的栗浩洋，成功过也失败过。但现在他信心十足。

在教育研发方面，栗浩洋拥有超过十年的经验，对教材、配套动画片、网络产品都有很多心得。栗浩洋认为，过去的经验和教训，可以让V学的研发过程至少少走三四年的弯路，能够达到比其他同行更高的效率。教育行业的研发有着非常高的壁垒，如果没有在行业中摸爬滚打过五年八年，直接做研发，会跌入很多坑。

其次，传统教育模式中最重要的因素师资力量，对V学教育已经完全不是问题了。大型教育机构在全国发展的时候，遇到的最大问题就是师资力量。培训老师的成本非常高，老师的流失率也居高不下。留下来的老师，若干年后水平也参差不齐。而V学教育采用的是“中央菜谱”的方式，就像肯德基麦当劳一样，所以全国所有的学生得到的都是最好的资源。

事实上，V学教育的野心不止在线上。其在线下的实体学校，今年会开到100家，明年还要新增300家。他希望通过5年的时间，开设2000多家学校，做到100万学生的规模，以及超过30亿元的销售额。未来，V学会在全国设几千个，甚至一两万个学习中心，所有的学生都可以在线下培训中心进行学习，但是老师是通过智能化系统在线上完成教学，所以V学教育是要做一家真正把线上线下结合到极致的公司。

在中国五千亿规模的培训教育市场中，新东方、好未来、学大等知名教育机构加在一起，基本只占1%左右的市场份额。根据日本、韩国的教育市场调研可以推断出，中国第一大的教育企业可以占到10%的市场份额，中国有40多万家培训机构，也就意味着行业第一应该可以开到4万家培训机构。摆脱了师资力量的约束，V学教育能够实现这样的目标吗？栗浩洋不清楚，但会以此作为努力的方向。

但栗浩洋也清楚，现有的智适应技术还谈不上尽善尽美。最大的问题，是系统和知识点的匹配度的问题。真正要发挥这个系统的作用，那么所有的教学内容和知识点，都必须尽可能为这个智适应系统所研发，才能达到最好的效果。这就要求之前做线下教育的教学专家，必须了解智适应的系统和算法能力，了解引擎，了解这一套系统的运转原理，以及其所要达到的目的，才能够生产与这个系统相适应的内容，而这需要时间。

为了进一步探索智适应教育最深层的可能性，以及未来的发展，和科学与最前沿的一些技术，V学教育与国际顶级高校及教育专家共同开设了“智适应学习研究联合实验室”。这些探索不是马上就可以商业化和实践的，而是一些前沿性实验技术，代表了最高的科技水平。在实践层面，V学秉持开放的态度，愿意与优秀的传统教育机构深度合作，提供智适应学习引擎。这一切，都是为了帮助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，给他们带来快乐和效率。

BM：人工智能可以细分出很多种技术，你认为其中还有哪些能和教育相结合？

L：人工智能中的很多技术其实都可以和教育相结合，只不过是深度和浅度的问题。比如说语音识别技术在未来就会非常重要，通过视频连接学生的语音，人机交互的感受会更好。

机器人未来也可以作为助教的形式，提供一些服务。我们在年底之前，就会在每个学校都配置人工智能机器人，来完成一些简单的互动和辅助的工作。

人工智能的语义分析相对来说会更加深入一些，因为很多题目是主观题，如何进行比较智能化的语义分析、分类和评判，就变得非常重要。

除了人工智能技术之外，现在非常火的VR和AR技术，在教育领域的应用也是非常广泛的，我们也正在研究如何用最高效的手段，通过这些技术来去提升教学效果。

BM：V学产品研发中融入了多少你的个人经验？

L：因为我自己从小学到大学，获得过数学奥林匹克和全国竞赛一等奖，再加上计算机专业的学习背景，所以我对技术方面的理解度，其实是超过绝大多数人的。我提出过很多算法方面的理念，都是同事非常认可的。我个人会在研发中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研发团队一起商量如何去解决各种各样的问题和困难。

BM：你与合伙人是怎样分工协作的？

L：目前在V学教育我担任的是董事长的职位。CEO周伟，CTO樊星，以及首席科学家崔炜博士，他们承担了大部分的工作。我主要的核心工作就是战略思考，研发，还有团队组建这三个方面。

BM：智适应学习系统能否惠及成人？

L：可以的，海外的智适应教育在18岁以上的教育和职业教育中非常普及，智适应教育其实是有普适性的。在美国，不但是物理、数学这样知识点结构非常清晰的学科可以使用，像经济学、生物学和心理学等所有学科，都可以使用。

BM：公司目前融资情况如何？资金会用在哪里？

L：我们这一轮是一个大的天使轮融资，目前已经签署了意向协议，大概会是1亿元左右的资金。不管在教育行业还是创投行业，都是非常大的一笔资金，这也显示了风投对智适应教育行业的看好，对我们团队的一个认可。这些资金里面，60%会用于智适应教育的研发，包括人工智能引擎的研发，在纽约的研发中心的投入，所有智适应教学内容的研发，以及学生和家长使用的系统的开发。其余资金要用于线上线下的推广，我们要在全国开出数万家学校，同时也要在线上进行电话销售，但是这两方面现金流收入会比较好。

篇10

ABC成为时代主题

百度大脑优势独显

百度总裁张亚勤在大会致辞环节分享了对于云计算、人工智能和大数据等领域未来发展的深刻思考。

张亚勤说，百度云拥有百度大脑的支持，是百度云最独特、最重要的优势。百度大脑是百度云的核心引擎，而百度云是百度大脑的云化，为前者提供了神经元和数据训练源。通过深度学习和机器学习技术，百度在语音、图像、自然语言处理等方面取得世界领先成果。

此次峰会以ABC SUMMIT为名， 即是AI，Big Data，Cloud Computing。百度通过开放共享自身领先的技术能力，让云智数成为所有企业的基础能力，推动各行各业开始进入ABC时代。

对于未来信息科技发展的趋势，张亚勤表示，由云计算和人工智能组成的ABC将成为一个时代的主题。以云计算为基础，以人工智能为中枢，以大数据为依托，ABC将深度结合并改造传统行业，真正地提升每一个企业的运营效率，释放商业潜能，创造全新机遇。

截至目前，百度云已经和超过三万家企业展开合作，也陆续渗透到物流、医疗、教育、营销、金融等关系到百姓生活的各个行业中，让服务开始真正智能化。云智数三位一体的云服务结构可以为客户提供业务可持续发展的动力引擎。

以“智”为谋天智平台

会上，百度云重磅了最新的人工智能平台――天智。天智底层为百度云计算，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，为不同需求的客户提供全面的人工智能服务。这也是继“天算”、“天像”和“天工”三大平台后，百度云的第四大平台级解决方案。至此，百度云实现了人工智能、智能大数据、智能多媒体和智能物联网全方位的智能平台服务。

感知平台主要包括图像技术（文字识别和人脸识别）、语音技术（语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语言处理（NLP Cloud），可以应用于智能客服、身份验证、内容审核等场景，应用开发者可针对特定场景的应用直接调用API。

在这些技术方面，百度均处于行业领先地位。其中百度语音识别入选2016年MIT十大突破性技术，中文识别准确率达到97%。机器学习平台是百度云端托管的机器学习服务，可以打通机器学习全流程，内置20多种高性能算法，并开放Spark MLlib；同时支持百度用户画像数据，并提供多种应用场景模版。

深度学习平台具有灵活、高效、可伸缩、开源等特点。它支持多种神经网络结构和优化算法以及自定义网络配置，对于计算、存储、架构、通信等多方面多了细致优化。它支持多核、多GPU、多机环境，其Paddle内部技术已经使用成熟，并实现对全球开发者的开放。深度学习平台适用于精通深度学习的数据科学家，针对企业或研究部门的特定项目，需要大量的客户标注数据。

交通领域变革在即

智能交通时代来临

作为一家以技术驱动为核心竞争力的公司，百度通过百度云分享自身在云计算、大数据和人工智能等领域的技术优势，通过构建可以计算、分析、处理庞大交通数据的“交通大脑”，打破海陆空以及行政区域的限制，实时抓取散落在各个路面交通、地下交通、空中航线的海量数据。

同时通过百度拥有的全球最大规模的深度神经网络、最大深度机器学习开源平台，对交通大数据的有效归类、提取、利用，实现多系统配合协调，建立起一个更安全、更高效、更准确的智能交通体系。

百度副总裁王路与太原铁路局局长赵春雷、南方航空电子商务部副总经理王景成、中国海事局曾辉共同智能交通生B联盟，这也是国内首个覆盖陆海空车的智能交通生态联盟。

借助百度云计算、人工智能和大数据技术优势，构建“交通大脑”，与合作伙伴一起促进交通运输领域的技术创新和应用，发展智能交通，推动交通运输更智能、更高效、更安全地运行和发展。目前，诸多合作已在进行中。相信随着合作的深入，必将改变交通现状，推动中国智能交通的 发展。

在与太原铁路局的合作中，双方共建国内首家集铁路、航空和公路三位一体多式联运的物流云平台。通过百度云的接入，该平台可打通货物在公路、铁路、航空的运送及仓储信息；并利用大数据进行资源调配，通过人工智能深度学习物流管理，优化调度效率可达59%。

另一方面，百度云还将与中国南方航空共同推进智能航空计划，将通过大数据实现对于航班、旅客、机票、航站楼、天气等信息的综合分析调度。同时共同推进大数据营销、新一代信息技术和百度云的推广应用、消费信贷等多方面的合作探索，为用户打造一站式的智能出行服务平台。

同样基于百度云技术，将通过与中国海事局的合作，海事港口、船舶及相关水上设施信息也将实现联通和数据的共享，加强程控，降低成本，合力提升海运管控能力。

从陆地到海洋再到空中，百度云并不满足于交通体系的立体扩张，还要创造全新的交通方式。百度目前正在推进可以感知车辆行驶、预测交通状况的智能汽车和无人汽车的发展。百度无人车已成为国内外瞩目的前沿科技代表，在去年完成了实地路测，并在今年的乌镇峰会上再次亮相。

在智能汽车的商业化方面，百度已与国内知名商用车企业福田汽车达成战略合作。未来，百度将与福田汽车在汽车大数据、智能驾驶领域深入合作，开发出更多具备智能驾驶的商用车产品。

云计算、人工智能和大数据已成为新一轮产业革命的核心驱动力，百度云将透过云生态下的“交通大脑”，依托智能交通生态联盟，加强行业合作，挖掘数据中的更多价值，推进智能交通的全面云端化，突破前所未及的高度，让智能、计算无限可能。

写在最后

2016是百度云计算的元年，基于基础云、天算、天像、天工已经有80+款产品。下一步，人工智能已经成为百度的核心战略。

百度大脑“天智”――人工智能平台也应运而生，内容包括：

首先，感知平台，包括图像技术、语音技术、自然语言处理等技术，代表着耳口心相结合的“聪”。

其次，机器学习平台，包括打通机器学习全流程、内置20多种高性能算法、支持Spark MLlib、用户画像数据、多种应用场景模板的机器学习平台。