人工智能时代的教育范文

导语：如何才能写好一篇人工智能时代的教育，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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关键词：人工智能；教育变革；智慧教育

近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。

（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代下教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。

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人工智能的教育本体：教育的变与不变

从本质上讲，人工智能技术是信息技术革命的集大成者。自从托夫勒1970年写出《未来的冲击》，信息技术革命越来越快，概念越来越多，没有停止的迹象。仅从近五年来看：大数据、数据科学、生命信息、工业4.0、物联网、新硬件时代、机器人、互联网+、人工智能，表面上概念你方唱罢我登场，但内在逻辑一直没有变：从单项技术走向全面融合，从局部应用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看来是集大成者。硬件上物联网的成熟、软件上高可用性和动态数据库的成熟、生物学上神经科技的进展、数学上网络算法的应用、材料科技上纳米和感知材料的进展、信息科技上芯片和云技术的快速进步。从物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技术刚刚开始，但人们基于过去工业革命的经验，明确感到这是临界点的来临。

STEM 成为后人工智能教育的不动点：应对科技的变化，教育的变革一直都在进行且与科技的发展互为因果。从彼得・蒂尔对教育的质疑，到创客热潮在美国教育中的掀起，事实上，STEM教育是美国对过去概念化的“实用主义”教育和“通识教育”百年争论的落锤之音。起源于杜威和哈钦斯的那场争论，恰恰是工业革命已经明确成型后的两种教育理念的争论。之所以今天的美国已经很少争论到底是实用主义还是通识教育，是因为美国的科技已经进入到一个新的阶段。教育是一个组织行为，一个围绕未来10年不变的知识、20年不变的技能、30年留存的体验的稳定的复杂社会经济形态，因此不那么容易被颠覆。恰恰是科学、技术、工程、数学（STEM）构成了工业时代（数理化）和后工业时代（文科、理工科）中的不动点，在物理学和几何学中，不动点对于系统的稳定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不仅仅是一个概念的东西，而是旧技术时代向新技术时代过渡的“不动点”。在这个不动点体系中，新的侧重开始后，原有的教师和学科体系以及支撑可以平稳切换，不至于导致教学秩序的混乱。

元学科、应用学科和副科发生结构性的变化。由于人工智能的出现，使得复杂计算和系统计算以及简单的人机交互计算工具化全面超越人类，对技术基础这个原有概念的教育的分歧越来越大。人工智能视野下学科概念如果表述成元学科、应用学科与素质学科，那么教育学科的概念的持续性还能以最大公约数继续运行：以数学、物理、化学等元学科为代表的学科，在今后的教育中更加重要并将作为筛选人的条件。而应用科学：（生物、地理、信息、劳动）学科，将着重项目制学习、体验学习，成为培养人的目标；社会科学（历史、哲学、思想品德）将来的重点在于综合应用，批判性思维学习，更加侧重学科的来源和发展；而综合素质类（音乐、体育、美术）将从副科走向前台。@样，围绕STEM的教育，人工智能下的教育体系还是一贯的科学（元学科）、技术（应用学科）、工程（素质学科、社会学科、管理学科）、数学（逻辑、数学学科）。

人工智能技术对学科的影响：越理性，越感性

数学：传统的工业时代的数学，其训练方法是数值计算，其指向是力学计算，这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库的普及和共享以及计算工具的进化，越来越少的人将来从事传统的工程计算行业，而正宗的工科专业越来越向着专业化和高端化演化（如学材料的将来的进入门槛很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的数学以及人与人打交道用到的计算机数学，统计学基础的数学，这方面中国数学还停留在工业时代。美国学生从高中就开始问卷处理和微积分的学习，大学数学更加有用的是方程组、统计学等。数学是一个典型的年龄相关性学科，一定要从小学，而且转向数值和算法类的学习，从偏向材料计算的高等数学方向，转向偏向矩阵计算的统计数学方向，逻辑学、几何学和统计学成为三个数学学习的支柱。

物理：有一位著名的物理学家回顾过去物理百年，发现一个有趣的现象：“力”这个概念，在物理学上看，已经不是一个原始的变量了，能量和质量才是，为什么我们的老师还在使用这个概念呢？那是因为在机械时代，“力”是最容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天，物理学教育的重点还是偏向传统力学计算方向，从中小学来说就是牛顿力学。然而随着工业时代的结束，人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体，而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学老师们转向统计学的同时，物理老师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度，这些对于孩子未来的人生更是基础，而通过物理学进行基础的科学实证的训练以及科学观测和数据处理，才是物理学最基础的作用和价值体现。不然，人生什么年龄都可以去学物理而不必非要从未成年时代去学。

元科学化学：中美物理学和化学都是选择性的，但比较中美化学教育，却发现有很大的不同。美国高中化学就允许且必须使用带有功能性计算的计算器，而中国大学生都没有这方面的训练。也就是说，随着化学和生物化学要求越来越高、知识点越来越多，设法绕过烦人的记忆而走向逻辑，是美国学习化学的方向，这点也值得我们注意。另外，化学的侧重由从偏向无机化学方向的基础化学，转向偏向生物和有机化学方向甚至与物理相结合的量子规律，是化学学科的重点。例如，很多美国的大学录取要看高中生在化学创新方面的实践，能创新的往往是生物化学。

外语：工具性的外语逐渐失去市场，形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外，似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教，事实上，随着工具性的外语被人工智能取代，计算机程序语言很可能成为一种外语，而很多软件人才是学外语出身的，也不断印证这个结论。

语文：可以预料的是，随着工具性的人工智能的出现，原先学习语文的工具性的方法（如语法），逐渐将退出语言学习（包括外语），而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视，最重要的理由也许是仪式感的表达：回到经典、回到表达、回到应用、回到美学。

除了以上学科教育的重点随着技术经济必然发生变化外，学科学习的醒悟和内在逻辑将更加重要，学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练，因为作为计算的精确性除了特殊人才的培养外，将让位于工具和人工智能，而人要考虑体验和持续学习的兴趣和逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展，应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展：地理、生物、科技等融合课程，朝着综合应用发展。

人工智能技术对教育技术的改变：从工具到空间

随着人工智能的发展，也许目前花里胡哨的信息技术将隐身后台。课堂上也许看不见信息化了，师生在课堂层面体验将会越来越好，越来越贴近自然：看不见计算机的信息化，距离教育更近而不是技术更近。

学校之所以存在是因为学校为学生模拟了一个高度抽象的比真实世界还真实的教育世界。因此，未来的校园从改变世界的信息模版角度，将更加强调与客观世界的互动、映射和高度抽象。

美国的大学录取是更接近人工智能手段的个性化录取，而学生选拔是更接近大数据角度的GPA（平均成绩点）。从培养角度，学生画像比GPA更加个性化地从个体角度描述学生的个性特征，学生的学习行为、实践行为、创新行为，在全地域、全信息、全自动、全过程的记录下，将更加全面地反映学生的全貌。智能实验室和智能校园的方向，将来是基于个体的专业学习和评价。

与学生相对应的教育行为画像，将侧重于联系社会、联系科技、联系家庭、联系团队，从重复性劳动变为创造性劳动。

而学校的管理行为将演变成支撑技术：支撑数据、支撑品牌、支撑环境。今后的教育将出现越来越专业和自由的教师，越来越职业的校长。

在教育政策上，由于全国性的数据和人工智能的使用，教育测评将更加专业化、教育本体化（而不是被测评机构和排名所左右），教育选拔将更加科学化和长期化，短视模式随着计算方法和智能评估的进展而迅速被迭代掉，衡水模式将逐渐退出历史舞台，未来应该筛选更应该上清华大学的人和更应该培养好每一个想学习的人。即使仅从功利教育目标来看，教师个体经验也逐渐让位于人工智能和大数据，教育重心从教育哲学属性逐渐走入教育科学属性；而被恐惧绑架的教育所强调的教育的筛选功能，逐渐将重心转向教育培养功能，个体成功的培养目标，逐渐转变成为未来视角的社会价值角度；教育回归人与人的本质关系和专业培育孵化的社会职能，功利性和工具性减弱，过程幸福成为教育者追求的目标。教育者由工匠逐渐转型为艺人，教师由于工具化的替代，将会越来越有尊严和个性，而不是越来越像工具。

“人创造”的价值逐渐凸显，教育的价值在于“创造人”

柯洁在被人工智能的计算机打败之后，接连战胜外国围棋高手，刷了一下存在感并表示：“与机器下棋没意思”。同样，在工具制造时代，如果从质量和精度考虑，无疑机器越来越超过人，然而手工的红木家具、手工的艺术品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽车，比起无论从什么角度来看的机器人制造的东西，都越来越贵，人也越来越愿意采购。“人创造”的价值凸显，是体验经济产业升级的一个标志，人工智能时代也不能例外。因为，“有意思和不可复制”才是人消费的高级时代。

不同于机器代替人的重复劳动的趋势，教育与学校会替代机械的班级成为人与人关系的场所，在这个场所中，机器越来越像人来代替人的高级状态，而人越来越摆脱工具性、摆脱重复性，更具艺术性和创造性。研究教育的历史会发现一个普遍的现象，就是随着工具性的增强，反而是班级规模的缩小和师生比的扩大，这也印证了：人毕竟要与人打交道，教育是一个个性化的活动。C器代替人意味着更多的时间人会回到家庭陪同孩子，这在美国已经持续发生了50年，几乎多数的女性甚至男性在孩子成长过程回到家庭（如果他们算教师的话，教师比例更大）。在学校里未来的师生比会持续增加，教育更加不再计较投入产出，而将演变成一种创造性的职业。

杜威在研究工业化革命后的教育中，提出教育的目标更加集中地体现在教育本身之中，教育即生长（教育的目标就是让教育继续下去）。随着工具化的人工智能代替越来越多的教师的重复性劳动，教师的幸福指数越来越高，更多的和更合适的师生比使得学生得到更加专业的呵护和培养，幸福指数也得到提升。教育让生活更美好将逐渐实现，教育即生活的前提条件是教师不再是指标的工具，学生不再是考核的工具。

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互联网上半场互连的机会已经过去，下半场就是人工智能了。

人工智能时代应运而生的过程，跟大数据的发展差不多，都是从信息获取到识别，到信息处理分析和反馈，再到最后的经验存储、格式化，以及循环的生态净化。毕竟，大数据、运算能力和产业应用都是人工智能发展的重要因素。当下人们关心的是，重大的产业机构是否会伴随着人工智能的发展同时到来？是否会同时产生聚集效应？这也是投资很重要的背后逻辑。

中国的人工智能时代，实际上就是互联网和大数据时代的产业衍生。这是因为互联网前期的高速发展，从平面互联网到一维、二维，再到后面快速智能互联网的发展，整个进程都是循序渐进的。而中国人工智能时代的基础设施和基础条件，其实也是逐渐在成熟的。云计算、智能终端、大数据、宽带、传感器等产业链逐渐成熟，也推动着人工智能的快速爆发。

滴滴出行创始人程维曾在一次演讲中表示，互联网上半场互连的机会已经过去了，下半场就是人工智能。而分享经济，是未来20年整个互联网时代最大的发展趋势。新美大CEO王兴也曾在一次工作会议中提出，未来大的互联网企业，其实重点在运营。过去是做用户、做流量，接下来的重点就是做运营。把这个点做到极致，真正使互联网企业效率提高、成本降低、用户体验提升。而这三个部分要做好，其实跟人工智能有着重大的关联。互联网上半场连接人人的风口已经基本结束，互联网下半场运营提升和人机连接的风口正在开始。

中国人工智能应用的产业发展也是逐渐在深化，人工智能的类型大致分为3种。第一是数据挖掘和优化以助于精准营销部分的应用；第二是软件、硬件控制，推动工业4.0发展；第三是人机互动，包括智能客服、服务机器人等方面的发展。相对而言，这些是目前正在快速发展的。而未来更多应用的机会将出现在在线医疗、在线教育、车联网、无人机、工业4.0等方面。

互联网的下半场属于人工智能，这已经是大家的共识。但是，资本对互联网下半场的投资逻辑又是怎样的呢？

以启赋资本为例。即使目前在机器人、无人机方面布局不多，但启赋资本在在线医疗、在线教育、互联网酒店、酒店智能化应用和工业4.0等方面都有了充分的布局。与此同时，为了获取巨大的用户基础，启赋资本还投资了大量的产业互联网平台型公司。而在人工智能方面，一些能够早期布局的机会，也是比较珍贵的。

而在这一系列的投资布局中，启赋资本其实依循着一套投资逻辑，即秉承对互联网上半场已经结束的基本判断，更加关注互联网的下半场。根据这样一个基本的逻辑，尽量去绕开BAT、关注垂直重运营、结合人工智能、推进O2O产业升级以及供给侧的共享经济优化等。当然，更多的也会结合自身在B2B领域的投资优势进行布局，例如工业链金融、企业级服务等方面的投资。

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一、人工智能机器人

随着信息技术以及人工智能技术的迅猛发展，机器人无论是在技术上还是在外形上都显著提高，并且，不断的进行功能延伸。将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一划时代的概念产生，为机器人技术的发展，也为信息技术的发展，拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。

二、机器人教学的教学现状

2000年，机器人教学处于起步阶段，第一届“广茂达杯”中国智能机器人大赛在长沙举行。其目的是刺激机器人新技术的发展；鼓励年轻学生投身机器人技术。2002年，机器人竞赛得到了进一步的发展。2003年，机器人竞赛达到热潮。2004到2009年，机器人竞赛成为了主流，第四届至第九届中国青少年机器人竞赛分别在河南、广西、陕西、云南、重庆、湖南、青海举行，竞赛规模不断扩大，规格不断提高，经验不断丰富，成绩不断攀升。同时，第五届至第十届“广茂达杯”中国智能机器人大赛也取得了丰厚的成绩。2011年广东省的虚拟机器人竞赛，全省共有12个地市和顺德区报名参赛，参赛队伍106支，参赛学生148人。比赛形式新颖，要求学生现场编写虚拟足球比赛和虚拟灭火比赛的程序，然后进行投影演示，所有的同学都可以观看和学习。2012年的“乐博杯”青少年机器人世界杯中国竞赛在西安举行，汇聚了众多的参赛者。同学们秉着重在参与、学习交流的态度，经过两天紧张激烈的比赛，比赛成绩优异，涌现了一大批优秀的编程人员。其中最为突出的是兴围小学代表队，他们突出重围赢得了冠军，即将代表中国队去墨西哥参加世界级机器人大赛。

机器人竞赛已成为国内科技、教育界一致认同的一项青少年科技创新的重要赛事，作为一项富有时代性、创新性、参与性和普及性，适应当代青少年需求，深受当代青少年欢迎的智力开发活动，在全国各地产生了广泛的社会影响。

三、存在的问题

（一）教学方面

1、智能机器人缺少科学、可行、实效的教学目标。按照学制的阶段性划分不明确，存在重复学校相同知识的现象，从而导致机器人教材特色不明显。

2、智能机器人教育往往没有固定的教学设计和规划。导致许多教学只能按照产品使用说明书进行教学，不能按照学生接受能力有秩序的开展知识体系教学。

3、目前学校教育使用的机器人很纷杂，缺少规范。并且绝大部分并不兼容，开放度低。还有就是教学用机器人单机价格偏高原因是销售数量上不去，导致厂商只能太高价格。

（二）教育资源方面。由于我国各省市之间的贫富差距不断加大，从而导致在教育资源投入方面也是参差不齐，很多欠发达地区软硬件教学设备都严重不足，智能机器人的教学活动很难正常开展。

四、改进措施

（一）资源环境建设方面。积极探索信息技术条件下人工智能机器人进课堂教育环境的构建策略。建立完善系统的小学教育人工智能机器人进课堂资源的开发、应用的管理运行机制。同时，应该加大对中小学智能机器人教学资源投入力度，以确保所有孩子都能够享受到同等级的教学资源。

（二）学科教学方面。对于小学的人工智能机器人教学工作来讲，教师的培训工作应该是非常重要的。由于目前该门学科在小学教学当中仍属于一种新型的学科，相关教师之前并没有进行系统的学习过相关理论，同时，实践经验也是严重不足。因此，这就无形中增加了教师的教学难度，因此，对教师进行适当的教学培训是十分必要的。

目前，我国开展的“校校通”工程已经在全国的中小学基本完成，各地区小学已经具备了计算机房，而开展机器人教学工作还需要进一步购置教学使用的机器人，从而建立起以信息技术为核心的现代化教学环境，即“机器人”实验室。另外，教学资源的进一步开发与收集也是一项关键任务。学校可以统一添置一批有关机器人的教学信息资源，例如：教学光盘、教学软件等等。同时，还可以充分利用网络资源收集相关的机器人教学课件，教案等。丰富教师教学参考资料。

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科技巨头布局人工智能

在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。

作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。

除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。

中国人工智能商用元年

而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。

腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。

从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。

“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。

而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。

人工智能的现实入口

在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。

“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。

除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。

早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。

据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍，IBM将与Medtronic加强合作，利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据，并提供个性化的糖尿病管理。

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要实现《中国教育现代化2035》的目标，难点和重点是在农村。面对时代挑战，解决农村教育现代化的问题，需要我们把目光投向农村，充分运用信息技术、人工智能、大数据等手段，帮助农村教师提升信息素养，帮助农村提高教育质量，促进教育公平，让农村的孩子能享有公平而有质量的教育。农村教育和城市教育有相同之处，也有各自不同的优势。在信息技术与教育融合的道路上，农村不能完全套用城市的发展思路和模式，不能盲目追求硬件设备的高大上，而要探索出与自身优势结合的发展路径，解决好人机关系的问题。

第一，始终把提高教育质量放在首位，但要避免重蹈应试教育的覆辙。在技术与教育深度融合的过程中，最重要的问题是要明确目的和手段的关系。教育的根本任务是立德树人，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。技术应用到教育中的最终目的，是为了培养人。相较于城市，农村教育的基础较为薄弱，可以充分利用信息化手段，把城市优质资源输送到农村，并且使用技术提高教学效率。但要避免走入技术助长应试教育的误区，要以育人为前提，在实际教育教学中恰当融入信息技术。

第二，要进一步加强农村地区教师队伍建设，提高教师的业务水平和信息素养。免费师范生政策、特岗教师计划及乡村教师支持计划等政策的出台，解决了一些偏远农村教师“下得去、留得住”的问题。

教育部的《全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》中明确指出，“信息技术应用能力是新时代高素质教师的核心素养”。要实现“教得好”的目标，可以充分发挥信息技术的优势，一方面通过网络等手段，为他们提供更多进修、培训、同行交流的机会和平台；另一方面帮助农村教师提升信息素养，借助技术手段提高教育教学质量，增强农村教师的成就感和自信心。

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谷歌研发的自动驾驶汽车已经累积了数十万英里的安全驾驶记录，预计数年内，这种无需人类驾驶的车辆将广泛投放市场。但随之而来的一个伦理性问题是：如果无人驾驶汽车出了车祸，责任应该归结于谁？如果搭乘车主的无人驾驶汽车，正要经过一座狭窄的桥，桥对面忽然开来了满载儿童的校车，这座桥无法容载两辆车，必须要有一辆车马上掉下桥去，才能保障另一辆车的安全。那么，无人驾驶汽车是会毫不犹豫地冲上前去，为车主清除隐患，把校车撞下桥去呢，还是自杀性地开下桥，牺牲车主以保全更多儿童的性命安全？

类似的伦理疑问还包括：如果你或你的家人突发重病，但无人驾驶汽车却拒绝超速赶往医院，你该怎么办？如果有家长让未成年的孩子喝酒，家佣机器人是否应当马上启动报警程序？

人工智能时代已经到来，机器人的智能化程度大幅提升，机器人已拥有了从经验中自我学习的能力，还能对现实问题作出快速反应。但有关人工智能、机器人的伦理性问题，却比单纯的技术问题更难得以解决。

在卡普兰看来，相比于过去的智能化机器，机器学习已有了本质的区别，已经“发展出自己的直觉力，然后用直觉来行动”，这也将使得机器人可以更为踊跃地进入人类世界，接管过去仅能由人执行完成的形形的工作。在过去，投放到医学、工业等多种领域的机器人，都存在精准性、力量性、持久性不足等问题，使得机器人适应环境的能力较差，只能在启动之前尽可能精准地设定，但随着机器感知领域的突破和发展，“未来的机器人可以看到、听到、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来挑战自己”。

卡普兰预言，终有一天，随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步，人工智能将以合成智能的方式，与人体甚至其他物体合而为一――“未来看起来会比你想象中的更像过去”。

智能时代毫无疑问会释放出更多的技术红利，但风险也不可小觑。卡普兰特意提到，随着在金融交易中越来越多地加入人工智能，高频交易程序一方面减少了市场震荡，另一方面却会将风险转嫁给一般的交易者，让交易者获得的交易价格偏离于最佳价格。这种情况在商业领域中也有表现，比如全球知名电商企业亚马逊通过复杂算法，使得不同顾客在不同时段获得的报价各有不同，并通过智能化的购买数据分析，推出更具诱惑力的促销方案，诱导顾客购买更多原本不需要购买的、实际上也并不那么价廉物美的商品。从目前情况来看，在合成智能方面投入最多的企业，无不热衷于将之应用于操控用户的注意力和购买力。

更进一步的风险在于，由于人工智能的设计仅仅服务于单一目的，因而未曾考虑是否存在副作用。比如，人工智能会抢在他人之前，（帮助主人）抢占车位，会在大萧条之前恶意抢购超市货架上的所有应急商品 ；与人对弈的机器人，不排除会使用“黑社会”式的手段，包括威胁对手的家人，破坏对手的交通工具。

要避免人工智能对社会体系甚至人类安全造成威胁，相关的智能设备、机器人开发和使用的伦理准则及立法，都应尽快提上议事日程；并且，在人工智能开发过程中，在增强单纯的技术能力的同时，也应尝试赋予它一种人类式的“感受同情和怜悯的能力”。

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关键词：人工智能 情感 约束

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

2人工情感发展情况概述

随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

3对人工智能的情感约束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

3.1根据级别赋予情感

可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。

3.2根据角色赋予情感

同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

3.3对赋予人进行约束

对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

4结束语

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

参考文献：

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[9] McCarthy J.Ascribing Mental Qualities to Machines1A2. In Ringle M，editor，Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence1C2，Humanities Press Atlantic Highlands，NJ，1979：161-195.

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关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能（Aritificial Intelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

（一） 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

（二） 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。

（三）提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

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[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，（7）：541.

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人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业就业方向

1、机器人设计、制作相关方向

学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。

2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向

利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。

3、编程相关的方向

通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。

4、新制造和新设计相关方向

3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。