人工智能和教育的融合范文

导语：如何才能写好一篇人工智能和教育的融合，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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在人工智能技术应用上，教育领域也深受影响，如何更好的迎合现实需求，对此，我认为

一、人工智能技术要在促进学生学习理解上体现价值。

技术是有成本的。如果技术应用只是提高了训练的效益，其价值便只在低层次认知能力，这些成本是否值当？人工智能技术之应用须在促进学生高层次认知能力的发展上发挥作用，帮助学生从解答习题为主走向解决问题为主。我们应该依托人工智能技术在情境创设与人机互动等方面的优势，促使学生基于理解的学习，促使学生面向应用的学习。

二、人工智能技术要在促进学生个别化学习中发挥作用。

人工智能技术的出现，打破了教育的知识传播平衡，加强了“以学生为中心”的学习关系，使对每一个学习个体的尊重有了可能。而这恰是当前教育实践的薄弱之处。因而，在学校层面应用大数据与人工智能技术的关键，未必在统计意义的归因，而是关于学习个体的过程信息的采集，这是促进学生个别化学习的技术凭借。

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1幼儿园国学教育开展中存在的问题

时代转型下的“国学热”催生了幼儿国学教育潮流，但在具体实践中教育效果却不尽如人意。纵观现阶段的幼儿国学教育，我们不难发现其存在一定的误区：

1.1教学活动方式单一

“幼儿园在进行国学启蒙教育时采用的教学形式较为单一，幼儿园采用的最主要方式是诵读法[1]”。首先，一位老师面对多位幼儿，教师朗读示范，幼儿跟读后进行熟背是现在多数幼儿园的教学形式，以强迫幼儿“读经”的形式灌输传统文化知识。其次，教师多采用传统的“奖励”模式来激励幼儿背诵。导致幼儿背诵课文仅仅是为了表现自己并获得奖励，而并非为了获取知识。这种单一的教学模式，忽视了幼儿的兴趣，也体现不了幼儿学习国学经典的真实意义。

1.2缺乏国学启蒙环境的熏陶

当前幼儿园的国学环境启蒙大多形式较为复古。根据调查，目前幼儿园进行的环境创设，大多是形式上的创设。大多数幼儿园误以为将国学经典（如《千字文》《百家姓》《三字经》）通篇印在墙面上、将国学经典人物画像挂在墙上，或者在某一区域内摆放古代学习的书桌和古代书本，便是营造了国学环境。这些复古形式的长期使用会使幼儿对国学失去兴趣，产生“抵触”和“视而不见”的现象。

1.3缺乏科学系统的国学教育内容

国学文化包罗万象。首先，当前大部分私立幼儿园对幼儿国学教育的理解都停留在国学经典典籍这个层面上，将国学典籍的教学作为国学教育的重点，且80%以上的幼儿园都单纯地以《弟子规》和《千字文》背诵作为国学教育的主要内容。其次，幼儿园国学教育内容的选择忽视了幼儿年龄阶段特点和身心发展水平，教材也不具备层次性。

2幼儿园国学教育融入人工智能的必要性

时代转型背景下，人工智能与教育领域的深度融合是解决当前幼儿国学教育问题、健康发展的必经之路。当前幼儿园亟须建设国学特色课程、提高国学教师素质、实现高效的因材施教。

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。[9]首先，人工智能的新型教育模式能综合多领域学科知识，打破单一的教学方式，创新当前幼儿国学教育。其次，人工智能可以发挥其智能化、自动化、个性化和协同的特点，为幼儿园区域活动提供智能化、自动化的环境创设材料。此外，人工智能可以根据每一位幼儿的特点采用大数据分析的方式，分析幼儿认知发展程度，在夯实国学教育理论的基础上，根据幼儿身心发展规律循序渐进地实施幼儿国学教育，在真正意义上建设并发展幼儿园特色课程。[2]国学教育师资短缺是阻碍国学教育发展的首要因素。教师短缺是一个严重的问题，对教育影响重大。而人工智能能够独立扮演教师的角色，且储备了大量国学专业知识。人工智能在以教师的角色进入幼儿园师资队伍的同时，对幼儿教师本身提出了新的要求。人工智能背景下的幼儿教师需要具备更广泛的知识范围、更强的综合素质、创新型的思维以及较强的信息技术应用能力。因此，人工智能以其本身的智能化和幼儿教师的专业化能够提高幼儿园师资队伍的整体素质。

幼儿园国学教育融入人工智能，旨在促进幼儿国学个性化教育。在幼儿园国学教育中引入人工智能，为幼儿活动提供了创新性的玩教具和活动形式。在国学教育中，兼顾幼儿的特殊性，通过分析不同年龄段的幼儿身体发育程度、认知水平、思维能力、学习接受程度，为幼儿制定个性化课程。因此，人工智能技术与国学教育融合能兼顾个体的特殊性，能够高效地做到因材施教。

3幼儿园国学教育融入人工智能的路径

幼儿园国学教育融入人工智能是在遵循幼儿身心发展规律的同时，借助人工智能科技优势，实现传统幼儿国学教育与人工智能的有机结合，能够增强国学教育的效果。

3.1环境创设

人工智能以其不可匹敌的技术优势，创设全新的学校环境特征[3]。国学环境创设融入人工智能是促进国学教育开展的重要路径。在传统环境静态创设的基础上，安置多媒体一体机来创设动态多变的主题墙，播放国学经典动画、歌曲、故事，展示栩栩如生的动态人物造型，呈现丰富多样的色彩，使幼儿园的墙面设计能够有效地将动态和静态相结合。除了提供动态国学经典文化元素之外，还可以利用人工智能筛选不同年龄段的国学知识展现给幼儿，创设符合幼儿年龄特点的主题墙。天花板是传统环境创设易忽略的一步。吊饰是悬挂于天花板的装饰，它能够为幼儿园内公共环境增添动感和立体感。可以利用人工智能将国学经典文化中的人物形象（孔融、孟子、孔子）、书法作品、传世经典国画、经典国学典籍（《三字经》《千字文》）等投影展示到天花板上。同时，在图书角安置人工智能设备，将传统纸质书籍与有声读物有机结合，打造人工智能读书角。书架旁边则可以布置以国学经典文化为主元素的周边，力图将智能元素与传统文化元素相结合进行环境创设。

3.2人工智能教学系统

人工智能教育系统的融入促进了“有形”教师与“隐形”教师的有效结合，发挥了国学教育的巨大效力。首先，智能多媒体一体机是较为普遍的一种人工智能系统。在组织国学经典教育过程中利用其人工智能计算的个性特点，选择出适合各个年龄阶段儿童的国学经典知识。以小班为例，人工智能设备筛选出适合小班幼儿观看的图片、国学律动、顺口溜、儿童化故事等，并以动态方式展现给幼儿。同时，教师要对多媒体设备进行有效操作、关注幼儿的身心状态。其次，人工智能机器人基本可以代替传统教师进行“教学自动化设计”，减轻教师负担。机器人能为幼儿营造出一种“混合现实”的环境，让幼儿更好地参与到故事表达中，机器人作为活动组织者，替代了教师在活动组织中的主导角色，自行设计活动流程，引导幼儿自主探索学习。此外，远程教学是基于人工智能的教育交流平台。[4]幼儿园建立远程教学，以线上互动的方式，将幼儿国学教育专家与幼儿园的孩子联系起来，实现专家与孩子的线上国学交流和互动，以便对幼儿进行更专业、更科学的国学教育指导。

3.3智能化、自动化的国学区域活动

区域活动，是指教师根据教育目标，为幼儿提供一定的活动空间和活动材料，幼儿在丰富的环境中进行自主、自由的探索性活动和个性化学习。幼儿国学区域活动的智能化能促进幼儿园学知识的有效获得。

3.3.1智能化材料

人工智能的发展带来智能化的益智玩教具，智能机器人尤为突出。首先，在国学区域活动中投放智能化的玩教具，能够实现区域活动智能化。以国学艺术活动“智能机器人与幼儿园皮影戏剪纸活动的融合”为例。在幼儿美工区进行活动前，人工智能机器人独自操作皮影戏，并展示给幼儿，启发幼儿如何做皮影戏剪纸。随后，机器人可以扮演活动组织者，引导幼儿逐步完成皮影剪纸。其次，国学的益智玩教具还包括国学经典有声读物、国学趣味创意触感玩具书、智能优秀传统人物模型、智能传统习俗文物模型等。这些智能化材料的投入将大大提升区域活动的智能化和自主性。

3.3.2自主化学习

人工智能教学系统或者人工智能机器人以教师身份介入国学区域活动，代替传统教师引领幼儿在区域内自主进行国学知识探索、学习。以国学语文活动《三字经》为例，机器人讲故事、与幼儿进行国学知识交流对话，带领幼儿唱读《三字经》，使幼儿自主理解三字经的含义，并模仿、学习三字经中的优良习惯。当然，幼儿教师并不能完全退出区域活动，教师要选择恰当的介入方式。教师在幼儿开展区域活动中要时常观察幼儿，在他们遇到困难、秩序混乱以及幼儿身心安全受到威胁时，教师要及时介入，保证幼儿的自主化学习顺利开展。

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随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。

1我国农业发展背景和农业培训必要性分析

11我国农业发展背景

我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。

12开展农业知识培训的必要性

反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。

2人工智能在教育中的应用与发展

近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。

21基于人工智能的计算机网络课程

计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。

22基于人工智能的教师辅助系统

近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。

23基于人工智能的教育数据库系统

随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。

3人工智能与农业知识培训的结合

新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。

人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。

31人工智能应用于农业知识培训的优势

从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。

311个性化教育针对性强

相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。

312教育资源利用率高

我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。

4平台开发的系统架构

基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。

41学生模型

学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。

另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。

42教师模型

教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。

教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。

在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。

另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。

43综合数据库模型

综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。

知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。

专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。

为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。

44人机交互接口

基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。

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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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关键词：大学计算机基础；教学改革；人工智能；智慧课堂

云计算、大数据、人工智能新兴领域的崛起，推动信息技术全面渗透于人们的生产生活中。信息技术的核心在于计算机技术和通信技术。然而，虽然目前各个高校都开设了计算机基础课程，但是其教学却存在着诸多问题，导致该课程无法达到预期的教学效果。教育部在2012年《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化带动教育现代化，促进教育的创新与变革”[2]。因此，本文以华中师范大学计算机基础课程教学为例，深入阐述了传统计算机基础课程教学的弊端，提出了在当前人工智能如火如荼的时代背景下，如何应用人工智能相关技术对传统的计算机基础教学进行改革的具体方案。该方案以创建网络智慧课堂教学模式改革为主体，辅以教学观念、知识体系和课程考核方式改革，以期对高校的计算机基础课程教学有所裨益。

1传统教学的缺陷

⑴课程的教学地位没有引起足够的重视一些高校为计算机基础课程分配较少的学时（少于48学时），甚至有的专业将此课程设置为选修课。这种设置降低了该课程在教师和学生心目中的位置，导致了对该课程的忽视。同时，不少老师因为学时不够，时间紧迫，仅仅讲述与考试相关的内容，不考的一概不讲。这导致学生的眼界受限，知识和能力受限，无法培养其全面综合的计算机素质。还有的专业没有将这门课给专业的计算机学院的老师讲授，而是随意安排授课人员。没有经过系统专业训练的教师缺乏足够的知识储备，很难讲好这一门看似简单的课程。⑵课程教学内容的制定与当今时代对于信息化人才的需求脱节一些高校的现状是计算机基础的课程教材知识陈旧[3]、质量堪忧，教材总是无法跟上知识更新的步伐，例如都2019年了还在讲Office2010。有的高校由于缺乏对课程的重视，没有对教材优中选优，而是基于利益的考虑，优先选择自己院系编写的教材。其教材内容是七拼八凑，没有整体性、逻辑性和连贯性，更不用说前瞻性。这样的教材，无疑对学生的学习设置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的课程教学知识体系不够明确和完善，教学大纲的制定不够科学。从教学大纲中制定的学时分配来说，常常偏重实用性[4]，常用计算机软件操作占据了大部分的课时。这会让教师在授课时轻理论而重操作，如此培养学生，非常不利于其计算思维的形成，对后续其他计算机相关课程的学习也是很大的伤害。⑶教学模式过于传统，信息化水平较低从教学方式上来说，传统的教学模式以教师课堂授课为中心，是以教师为主体的教学模式[5]。在这种模式下，教师仍然主要以填鸭式教学为主[6]，无法通过课堂教学发现学生的个性化特点，并进行有针对性的教学。另外，虽然计算机基础课程一般都配备了实验课时，但是实验课常常是采用教师布置上机任务、学生做完抽样检查的模式。这对于大课堂来说，教师的任务繁重，无法搜集到每一个学生的任务完成情况，无法清晰地掌握学生学习的实际情况和薄弱环节。而且，该课程缺乏相应的研讨课时，很难让学生对其所学知识进行深入思考和探究，以增强思辨能力和对课程的学习兴趣。⑷课程考核方式不够公平合理从考核方式上来说，该课程普遍采用“平时成绩”+“期末考试”的加权方式对学生成绩进行评定。平时成绩多由考勤分所得，期末考试多采用机考模式。这种考核方式过于单一化、机械化，无法对学生进行全方位的评价。很多学生来到教室打考勤，但可能根本没听讲，而是在睡觉或者玩手机。期末机考的公平合理性也是存在着很多的漏洞。例如机考的试题库可以十年不变，分值的分配和难度的掌握都没有经过系统的考量。甚至有的考试系统不够稳定和安全，频频爆出Bug，严重影响了考试结果的真实性。

2新人工智能环境下对计算机基础课程改革的具体方案

2012年开始，在随着卷积神经网络技术在视觉处理方面的应用取得巨大的成功之后，人工智能到达了有史以来的第三个爆发期。目前，深度学习技术在AlphaGo、无人驾驶汽车、机器翻译、智能助理、机器人、推荐系统等领域的发展如火如荼。与此同时，人工智能技术在教育领域方面的应用已经兴起。人工智能的教学产品也已有先例，例如基于MOOC平台研发的教学机器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云计算、物联网、大数据、VR、区块链等新兴技术的增强型数字教育[2].在当前人工智能的大时代背景下，针对传统计算机基础的种种弊端，我们提出了如下教学改革方案。⑴改变教学理念，确立计算机基础课程的重要地位计算机基础作为高校的一门公共课，实则应当作为各个专业的学生后续的学习、科研的必修之课程。因此，高等学校应从源头上确立该课程的重要地位，将该课程纳入必修课范畴，并给与更充分合理的课时分配。除教学课时、实验课时之外，需要为该课程增加一定的研讨课时。任课老师必须是来自于计算机专业的人才。同时，定时举办关于该课程的教学培训、教学研讨会和教学比赛，改变教师的教学理念，从源头上给予该课程足够的重视。⑵优化教学内容，重新制定课程的教学知识体系教材是教师教学的主要依据，也是学生获得系统性知识的主要来源。因此，教材对于教学的重要性不言而喻。教材的选取需要优中择优，必要的时候可以根据自身院校的情况自己编写，力求使用好的教材使教学事半功倍。在选定优质教材的基础上，制定更加合理的教学大纲，优化计算机基础课程的教学知识体系，突出计算机学科入门相关基础理论知识的重要地位。对现有的过时内容进行更新，例如操作系统以Windows10的操作取代Windows7，Office这部分使用Office2019版本取代2010的版本，同时增加关于算法入门知识、程序设计入门知识以及人工智能、区块链等前沿知识单元的介绍。以华中师范大学为例，我们在图1中给出了该校计算机基础课程的教学知识体系结构图。⑶充分利用现代化的教学工具和人工智能技术，构建智慧课堂，改变传统教学模式现代化的教学应当转变以教师为核心的教学模式，更加突出学生的主体性地位。因此，在人工智能、物联网、大数据等技术和蓬勃发展的情形下，应当改变传统的课堂教学形式，充分利用现代化信息技术，将传统课堂教学和网络课堂教学模式相结合，构建智慧课堂。融合课堂教学身临其境的效果与网络课堂自主性强且方便师生交流的特点，通过师生之间多层次、立体化的互动，达到提升教学效果的目的。同时，建立功能强大、完善的学生实验平台，基于不同专业学生的不同特点和不同需求，进行个性化的作业设置。针对教师布置的实验任务和学生的完成情况，结合在线网络教学系统，通过传感器及网络数据，搜集学生的学习行为数据，并且使用人工智能算法进行智能分析，使教师对当前的学生的学习情况一目了然，并能引导学生对重点、难点的巩固和掌握。研讨课以学生为主体，按照所选课题进行分组调研、分组讨论，刺激学生的学习兴趣，培养其思辨能力。研讨内容最终可以课程论文的形式上交至课程共享平台，由教师和同学共同给出评分。这里，仍以华中师范大学为例，我们将在线教学系统、实验课平台、研讨课共享平台等集成为一个基于人工智能技术的网络智慧教学综合平台系统。该系统主要包括用户管理、在线教学、课堂互动、作业管理、考试管理、BBS系统、智能分析和平台管理8个模块，其主要功能如图2所示。该系统采用C/S模式，系统的服务器选用Linux服务器，同时开发基于PC机的和手机端的客户端系统，方便学生和教师随时选用、更加灵活。在线教学模块中的智能学习助理功能，能够根据历史用户的学习行为和当前用户的学习行为，自动地识别学习内容中的难点以及当前学生的难点内容，有针对性地对学生进行知识点强化。课堂互动模块中，通过可穿戴式传感器搜集学生的学习行为，用于后续智能分析模块中对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。在线作业评价模块包括机器评价和教师评价两个功能。机器评价是系统为学生作业（客观题、主观题）自动评分，其中主观题的评分也是使用人工智能技术来实现。教师评分时可以参考机器评分，减少教师工作量。同时，教师评分为机器评分提供机器学习的经验数据，促进机器评分更加智能。智能分析模块能够依据学生的在线课程学习模块、课堂学习模块、作业管理模块等搜集到的学习行为数据进行综合分析，促使教师深入了解学生的学习情况和个性化特点，提升教学的针对性，并且有助于后续对学生进行全面、综合的分析和成绩评定。所有系统模块中使用到的智能分析技术包括基本的统计分析、以及各类机器学习算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改变传统成绩考核的方式在“教学”+“实验”+“研讨课”课程结构以及网络智慧教学综合平台的辅助之下，学生的成绩评定更加全面化、多元化、公平化、自动化[7]。平时成绩中，除了教学综合平台的“课堂签到”次数之外，还增加更多丰富多元化的考察信息，如：学生的课堂讨论、在线课程学习和考核结果、平时作业完成情况，以及智能分析模块中辅助分析的学习态度、学习能力、平时成绩预测。期末上机考试系统也是智慧课堂综合平台的一个子模块，是精心设计的稳定、安全、功能强大的子系统，方便教师每一年更新试题库，修改bug。试题库中的每一套试卷都应当经过科学的考卷质量分析，使其难度、覆盖范围在一个均衡、合理的范围。最后，教师通过对各类平时成绩指标以及期末考试成绩加权，给出最终的学习成绩。通过规范、合理、公平、全面的考核体系，获得对学生公平、完善的评价机制，激励学生并刺激教学良性运转。

3结束语

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2021年行动计划

 

为落实2021年市委1号文和《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》（宁新产业办〔2021〕1号）要求，2021年全市将1000个应用场景，其中下达我区80个以上应用场景的目标任务，为确保目标任务顺利完成，特制定本行动计划。

一、总体要求

应用场景一般是指在城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。

——在搭建主体上。应用场景可分为产业发展、城市治理、民生服务等类别，不完全由政府主导，更强调政府“搭台”，企业“出题”和“答题”。搭建主体可包括政府部门、事业单位、团体组织、企业等各类主体。

——在技术应用上。通过对5G、人工智能、云计算、大数据、区块链、工业互联网、量子通信等产业链领域先进技术的应用，通过系统性解决方案完成搭建，促进新产品新技术的落地验证或迭代升级。

——在项目特质上。应用场景必须具备开放性和吸附性，通过对外合作，完成场景建设。通过场景建设，对外输出可复制推广的成功经验和模式。

——在建设方案上。应用场景必须有明确具体的建设方案和投资主体，经过论证项目切实可行，一般为在建项目，或者已经具备建设实施的基本条件即将开工建设的项目。

二、主要目标

加快5G、人工智能、区块链、大数据、工业互联网、量子通信等先进技术集成创新和融合应用，提高城市治理能力和精细化管理水平，促进产业转型发展，培育和壮大新增长极，保障和改善民生，为各类市场主体创新成果应用提供更多市场机遇，有力支撑更高水平现代化国际性城市中心建设。2021年，围绕产业发展、城市治理、民生服务等领域80个以上的应用场景。

三、重点任务

（一）围绕产业发展，开发一批经济数字化应用场景

1. 拓展数字化制造场景。加大智能制造装备、新能源汽车等产业链应用场景开发力度。围绕数据采集和感知、高清视频、机器视觉、精准远程操控、现场辅助、数字孪生等六类典型应用场景，鼓励制造业企业积极探索“5G+工业互联网”融合应用，推动智能化、数字化转型。实施企业内网升级工程，引导和支持重点企业应用5G、IPv6、TSN、工业PON等新技术部署企业内网，实现生产设备的广泛互联和数据互通。加快促进省市重大科技成果转化，支持未来网络与实体经济深度融合，深化工业互联网在先进制造业领域的应用。（责任单位：区发改委，各园区）

2. 拓展数字化文旅场景。结合零售、餐饮、出行等服务业数字化转型，加大应用场景开发力度，助推平台经济、共享经济、在线经济等新兴服务经济发展。围绕内容创作、设计展示、信息服务、消费体验等文化领域关键环节，推动人工智能、大数据、超高清视频、5G、VR等技术应用，促进传统文化产业数字化升级，培育新型文化业态和文化消费模式。深挖采集重点旅游区域基础数据，导入VR、AR能力，建设以社交媒体为主导的营销渠道，为游客提供个性化智能服务。（责任单位：区文旅局、商务局，区委宣传部，各园区）

3. 拓展数字化消费场景。提升潮流街区数字化消费场景，激发数字消费潜力。积极引入新零售新服务业态，打造汇集5G应用、刷脸支付、网红直播为一体的新消费商圈，建设环境舒适、购物便捷、科技感强的网红街区，塑造城市消费新形态。推广直播线上带货等新场景，推动无接触服务向住宿、生鲜零售、物流、金融等应用场景延伸。（责任单位：区商务局，各园区）

4. 拓展数字化金融场景。引导金融机构积极探索应用区块链、人工智能等技术，提高金融行业运转效率、优化服务流程、降低交易成本、保障交易安全。建设数字金融平台，丰富平台应用场景，持续优化平台各功能板块，将平台打造为以技术驱动、生态共建、数据融合、价值共享为特色的数字金融平台。引导金融行业在智能客服、智能身份识别、智能营销、智能风控、智能投顾、智能量化交易等业务中，拓展“人工智能+金融”应用场景，形成标准化、模块化、智能化、精准化的风险控制系统。（责任单位：区金融监管局，各园区）

（二）围绕城市治理，开发一批治理数字化应用场景

5. 智慧政务。探索运用区块链等技术提升数据共享和业务协同能力，重点推进电子证照、电子档案、数字身份等居民个人信息的全链条共享应用。打造企业服务平台，实现惠企政策与企业精准匹配，推出数字化服务企业的应用场景。强化新技术在“互联网+”监管领域的应用，推动实现线上监管和“非接触式”监管。（责任单位：区行政审批局、发改委、信息中心，各园区、街道）

6. 智慧警务。建设市域社会治理现代化指挥中心，打造智慧警务应用生态和智慧家园平台，推进智能安防建设。推进政法各部门间的数据共享和业务协同以及执法监督、法律服务、特殊人群管理等全方位联动应用。以人工智能、大数据、物联网、5G等前沿科技为重点，构建符合现代警务机制和社会治理要求的新一代智慧警务体系，做强智慧警务支撑。（责任单位：区委政法委、建邺公安分局、区司法局，各园区、街道）

7. 智慧交通。聚焦汽车自动驾驶与交通安全、智慧公路建设、城市交通靶向治理等领域，推动5G、大数据、云计算、人工智能、北斗导航等技术在智慧交通的应用示范。实施数据驱动打造“新型公交都市”行动计划。聚焦智慧轨道交通建设与运营等典型应用场景，围绕智慧车辆、智能维护、智慧建设、智慧制造等，推动机器人、环境智能感知及控制、智能安检、北斗导航、5G、建筑信息模型（BIM）等技术在轨道交通项目中推广应用。（责任单位：区发改委、建设局，各园区）

8. 智慧生态。积极参与全市生态环境智慧应用平台建设，健全水灾害监测预警、灾害防治、应急救援体系。支持大气、水、土壤等生态环境质量监测与评估，污染物及温室气体排放控制与污染源监管等领域关键产品研发与集成示范应用，持续推动环境质量改善，切实维护生态安全。积极建设“智慧园林一张图”。（责任单位：区发改委、生态环境局、城管局，各园区、街道）

9. 智慧应急管理。建设城市安全综合应用系统，开展城市风险多变量预警分析模型研制和城市风险源标注。开展危化品全流程管理信息化系统建设，形成企业安全信用脸谱，深化建设应用，强化指挥信息网安全边界防护，推进融合通信系统建设。（责任单位：区应急管理局、信息中心，各园区、街道）

10. 智慧城管。建设城管大数据运行管理平台，推进系统同构、数据同构，提升协同治理效能、问题预警发现能力和处置效率。加大生活垃圾分类投放收运等关键产品研发与集成示范应用力度，科技助力垃圾分类。建设服务城市精细化管理及城市安防、交通管理的智慧灯杆，拓展智慧停车、智慧井盖等应用场景。（责任单位：区城管局、城管水务集团，各园区、街道）

11. 智慧建设。构建建设工程综合服务管理平台，实现建设工程全流程、全区域、全要素监管。推动先进技术赋能城市建设和建筑业应用场景的开发。（责任单位：区建设局、城建集团，各园区、街道）

12. 新型基础设施。推进城市公共基础设施数字化建设改造。加快交通、水电气热等市政领域数字终端、系统改造建设。加快5G网络规模部署和商业应用，推进车站、社区、商场等重点区域5G基站和配套网络建设，推进骨干网、城域网扩容，推动家庭宽带千兆、百兆接入普及。推进工业、交通、物流等重点领域物联感知设施部署。探索开展无人机、机器人运转所需配套设施建设。（责任单位：区发改委、建设局、城建集团，各园区、街道）

（三）围绕民生服务，开发一批民生数字化应用场景

13. 聚焦社区生活。开展“美丽家园”行动，加强人工智能技术在车牌识别、人脸识别、区域管控、异常行为分析等方面融合应用，推进住宅小区尤其是老旧小区安防监控设备增设和改造。逐步提升小区特别是老旧小区的数字化和智慧化水平，利用智慧家园（智慧物业）管理平台，实现政务服务协同化、业主自治在线化、居民生活便捷化。（责任单位：区房产局、公安分局、新城房产集团，各街道）

14. 聚焦医疗健康。在医疗健康领域引入人工智能、5G、区块链、物联网、身份认证等技术，加快推进“智慧医院”“互联网医院”建设，围绕医院智能化管理、智能化诊疗等关键环节，加快预导诊机器人、语音录入、人工智能辅助诊疗等技术布局，推动医院内部流程再造，提高医疗质量和效率。拓展云计算、人工智能等技术在影像读片、病症筛查、远程医疗等领域的应用场景建设。（责任单位：区卫健委，各园区、街道）

15. 聚焦现代教育。探索人工智能、区块链、5G等先进技术在教育领域的应用场景开发开放。推动未来教室建设、综合素质评价、在线学习、学业测评、体能测评、校园安全、招生和培训等方面的智能化工作，逐渐形成教育大数据，通过大数据分析推动教育现代化。建设以移动终端、智慧教室、智慧校园、智慧教育云等为主要标志的智慧教育环境，推动场景示范应用。（责任单位：区教育局，各园区、街道）

16. 聚焦智慧房产。以全国住房租赁市场发展试点为契机，着重打造市场监测、租赁监管、智慧物业、智慧房安等智慧房产重点示范子项目应用，协同探索城市治理新模式。（责任单位：区房产局，各园区、街道）

17. 聚焦智慧水务和电力。推动信息技术与水务业务深化融合，基本完成智慧水务总体框架搭建，统筹推进水务调度、排水管理、河湖管理应用系统开发，建成智慧水务平台。鼓励面向智能配电网的5G技术融合应用，实施智能化管理，进行实时监测和预警，提高电网安全性和经济性。（责任单位：区水务局，各相关园区、街道）

18. 聚焦智慧文体。不断提升文化科技融合建设水平，发展数字出版、游戏动漫、影音娱乐、小视频、直播等一批文创应用场景建设。丰富工业设计、工艺设计、建筑设计、环境设计等多元化场景内容。（责任单位：区委宣传部、区文旅局，各园区、街道）

 

附表：1. 重点应用场景项目登记表

2. 重点应用场景项目汇总表

附表1

重点应用场景项目登记表

应用场景

项目名称

 

应用场景

所在区域

建邺区

应用场景

所属领域

¨产业发展：（具体细分领域）

¨城市治理：（具体细分领域）

¨民生服务：（具体细分领域）

¨其他领域：（具体细分领域）

应用场景

搭建单位

 

 

搭建单位简介

 

注：不超过150字

 

搭建单位性质

¨国家机关 ¨事业单位 ¨社会团体 ¨国有企业 ¨民营企业

¨外资企业 ¨其他（请注明）

搭建单位联系人

姓 名

 

手机号码

 

应用场景简介

注：不超过200字

应用场景

建设实施方案

一、建设背景和可行性分析

二、建设思路和目标

包括对产业发展的示范带动，对本地新技术、新产品的集聚与使用等。

三、建设主体及建设内容

四、进度安排

五、资金概算

六、保障措施（其它）    

可另附页

照片

请提供搭建单位宣传图片1-2张，应用场景项目图片1-2张，照片不小于1MB，照片不要复制在WORD文档中，连同该表放在同一文件夹中一并提交。（如有视频，也可提供）

附表2

重点应用场景项目汇总表

序号

应用场景

所属类别

具体细分领域

应用场景建设区域

应用场景项目名称

应用场景

搭建单位

项目起止日期

项目投资额       （万元）

应用场景概述（不超过200字）

欢迎合作

的方向

是否有本区企业参与（具体合作情况）

是否应用南京市创新产品（产品名称及使用情况）

联系人

联系

方式

1

城市治理

智慧

政务

XX区

XX

单位全称

2020.03-

2023.03

3000

例：以物联网、云计算、大数据、人工智能等为支撑，建设数据中台和业务中台，加快各类信息资源的整合共享。项目建设将为南京市软件企业提供新技术研究和新产品应用机会。

……

 

例：1、物联网感知层技术

2、大数据分析与挖掘技术

3、人工智能计算机视觉技术

4、数字孪生技术

……

……

……

XX

填：手机号码

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

篇7

首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。

点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。

6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。

篇8

目前，人工智能的发展阶段呈现以下三个特点：

第一，人工智能在特定约束条件下已具备超越人脑某个方面的能力，但综合来看仅仅相当于蠕虫的智能水平。近期，谷歌研发的人工智能AlphaGo围棋程序在与世界围棋九段李世石的对局中以4：1取胜。AlphaGo采用更为优化的深度学习神经网络，在规则已知和逻辑可控的棋类竞技中实现了对人类的超越。IBM的沃森机器人能够在几秒之内筛选数十年癌症治疗史中的100多万份患者病例记录，为医生提供可供选择的循证治疗方案。但无论是AlphaGo还是沃森都需要由人类预先进行知识分类和设计上的干预，并且“智能”的高低很大程度上取决于所学习先验样本的数量和准确性。因此，通用意义上的人工智能依然是一个漫长而复杂的过程，目前能够做到的更多是特定场景下人类某项大脑能力的延伸和对人类思维决策进行辅助。

第二，人工智能发展可分为不同层次，目前部分技术分支在行业中的应用已取得突破。人工智能发展层次可分为感知智能（语音、图像识别，自然语义理解，机器翻译，机器搜索等），认知智能（神经元芯片、深度学习算法、行为规划等）和自主智能（机器推理、决策和联想等）。感知智能方面，国外的谷歌、IBM、脸书、微软和国内的百度、科大讯飞等在语音和图像识别、机器翻译、大数据搜索等细分技术领域推出了一批有显著创新性的技术产品。认知智能方面，对神经元芯片、深度学习算法的开发主要集中在IBM、高通、谷歌为首的国际巨头以及美国“类人脑芯片”（SyNAPSE）、欧洲“欧脑项目”纳入的高校和科研机构中。由IBM主导的SyNAPSE项目预计在2016年内能够完成100亿神经元规模的计算机原型，但距离通用型、成熟型产品问世尚需较长时日。

第三，我国应积极应对人工智能发展新浪潮，以产学研用协同创新打造国际竞争新优势。近年来，美欧等国家在人工智能领域不断加大投入，开展专利布局，以技术和应用为纽带构筑产业生态。我国在人工视觉、语音语义识别等细分产业领域并不落后，但从全局来看，在人工智能基础理论、核心算法和产品成熟度、产业投资和人才队伍储备等方面与国外对比还存在明显差距。国外大企业重点攻关认知智能和自主智能，我国企业目前多集中在感知智能的低级阶段。

当前阶段，人工智能技术产业化发展应当从以下四个方面着手改进：

一是加强人工智能核心技术研发和产业化。制定人工智能产业技术发展路线图，在客观分析、科学研判的基础上，找准产业未来发展的薄弱点和赶超点。加大资金投入力度，重点突破自然语音语义识别、机器学习、智能搜索等关键技术，完善核心芯片、显示器件、智能传感器、开发工具与集成环境等产业链配套。

二是有效推进人工智能行业应用示范。加快人工智能技术在家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用，提升生产生活的智能化服务水平。支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范。

篇9

机器和人类、现实和科幻、邪恶和美好的分界从来没有像今天这样如此模糊。眺望未来30年，智能革命的壮阔波澜，将改写人类社会对智商的理解和定义。

从AlphaGo说起：Have to win

关于这场围棋大赛，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美国顶级机器智能科学家，霍金理论物理学博士)的判断：

Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(围棋是一套复杂但有内在逻辑和明确计算量的游戏，所以只要计算机遵循围棋的推演路径并拥有充裕的运算能力就必然能够赢得人类、取得胜利，AlphaGo的胜利对于计算机而言只不过是时间问题。)

AlphaGo战胜人类，美国学术界早有准备

伴随着摩尔定律的不断实现和几十年来人工智能的软硬件技术积累，人工智能其实已经悄然改变了我们生活中的许多方面，当我们还在感慨电影中各种AI的强大时，未来已经悄然而来，AlphaGo只是这场人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。

在过去的5年里，人工智能已经在语音识别、计算机视觉、语言理解、医疗健康等领域取得了巨大进展，并在某些领域里超过了人类，比如语音识别、人脸识别等等方面。

以计算机视觉为例，人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域，产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动，是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别“人脸”、识别“苹果”等图像信息是一件容易的任务，是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务，在这其中体现不出人工智能的“智能”来。

但站在人工智能发展的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定型来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。

围棋是有可遵循的逻辑、可衡量的计算量的游戏，对于人类大脑的难度在于庞大的计算量和对棋盘宏观形势的敏感度；而图像识别则会在信息抓取和逻辑分析层面呈现出更广泛意义上的随机性和不确定性。

通过机器学习将图像中的信息进行分类解析、最终提取有价值的结构化数据是极难的科研课题，从学术界到工业界的转化耗费了几十年的时光。

然而相比于计算机视觉、语言语音理解等其他的进步，AlphaGo的划时代意义在于它不仅仅缩短了机器与人的智能距离，还将颠覆人与人智商差异的感知。

未来人与人的智商差距不再会是不可弥补的先天差距，而将成为一种可以通过工具而后天获取的能力，这带来的会是人类自我价值评估的一次大颠覆，智商对于人的意义将会在一定程度上有所下降。这就像从前算术不好的，现在用计算器就能补上；未来下棋不好的，可能只是加个AlphaGo就能补上。“智商”这个词的定义可能会被迫从形容人和动物差异，变成由人和机器的差异所定义。

第一个十年的变化：The rich get richer(富人更富，强者更强)

从短期来看，让我们畅想一下在这场大浪潮中，谁会成为最大的受益者呢？

当我们回顾推动人工智能发展的关键因素时，有三个要素极为重要：数据、算法和计算。

AlphaGo这次在全社会范围内对人工智能进行了一场大面积的认知普及，会使得拥有成熟商业模式和海量数据优势的BAT等巨头重金投入这片市场，彼此间的互相追赶将在市场中形成像google收购deep mind一样的并购风潮。

同时伴随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这将带来人工智能史上的第一次大规模应用实践，各巨头的业务将因为人工智能带来的效率提升而加速拓展，他们相较其它竞争者的优势也会因此不断加大，这就正如今天的google相对于其他公司一样。

当资本成为这场竞逐游戏的驱动力时，获得先发优势的公司雪球也必将越滚越大，优势将在成长中愈发明显，The rich get richer。

未来的思考：人类将重新理解知识、智慧、人性

从远期来看，人工智能的进步将改写人类对自我、知识和教育的理解。

倘若，90%的医生、律师、教师、程序员能被机器所代替，人们将需要重新开始讨论“人”的自我定义和“知识”的新时代价值。

当旧时代下的知识已成为机器人仅需拷贝和执行的简单命令，而“为什么要学法律、学编程等”的疑问及背后对自我价值的疑惑就必将引发社会教育结构的变革。

过往人与人之间通过知识组合的不同而形成的差异将被人工智能抹平，“高考”等考试测评手段作为广义上的游戏(game)，就像围棋一样，将不再能作为准确评价智慧和学识的方式而被修正。

当在体力劳动和脑力劳动里独立的人类相对于机器都不再具备经济优势时，人的存在形态、存在价值和机器的交互融合将成为未来前沿学术研究的重要课题，这会是一次人类社会的集体迷思、也会是人类价值的再次追寻。

人类的希望？

有人曾说，机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言，已经并不是什么特别难的事情，大概在10年前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品，在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。

也有人说，机器和人的差异是情感。但我不确定现今的人类社会对情感的定义是否像对智商一样，有着广泛的共识而能成为人类独特性的特征。情感诞生于本能和动物性，只是在人身上闪烁出了更加多彩的光芒，悲欢喜乐、嬉笑怒骂，这本就是人性中最难以捉摸而妙不可言的部分。

所以，机器和人的区别最终会是什么呢？在这个恐怕哲学家也难以回答的终极问题下，我想起了最近读到的这样一句话，“如果机器认为这场战斗必败，那么机器会选择投降；如果人认为这场战斗必败，那么有人会选择义无反顾的战斗，直至战死为止。”

或许，这句话里已经轻轻道出了我们与机器的区别。

篇10

关键词：机器人 人工智能 发展 应用

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0028-02

机器人从出现到智能化伴随着人类几次技术革命，智能机器人也逐渐由最开始的理论模型，开始融入社会各领域，对人类社会发展起到重大作用。在人类社会生产力发展中，人们通过不断创造新的工具，来延伸自身的肢体与组织，通过工具减轻自己的劳动负担。在这期间，人类替代生产劳动力的工具也由简单的生产工具，发展到代替人脑思考的“智能化”工具，显示出人类独特的智慧力量。作为高新技术的核心的智能技术，智能机器人能够将人工智能和人类智力更好的发挥出来，在将如今社会变得更加“智慧”的同时，也可能推动将来“智能革命”、“机器人革命”技术奇点的到来，最终迎来智能社会。

1 智能机器人定义及发展史

机器人，由联合国标准化机构使用的美国机器人协会的定义，它是一类“能够编程和具有各种功能的，能够用于运输材料、工具等的操作机；或是为完成各种工作而能够进行改变以及编程的专业系统”。也就是，机器人是一种凭借自身动力以及外界指令完成各项工作的一种机器。 其中，不同于只具有一般编程能力和操作功能的机器人，智能机器人特指具备感觉要素、运动要素、思考要素的智能化的机器人。

截止到目前，机器人技术的发展兴起情况能够分成三个时期。

第一代是能够编程示教再现型机器人，具有的特点是机器人可以依据提前编制好的程序实施不断的工作。

第二代机器人是拥有感触功能以及自变化型的离线编程机器人，具有的特点是能够依据工作时的具体情况变更作业内容，也就是人们说的“知觉判断机器人”。

第三代机器人即智能机器人，它具有非常多的传感器，可以把许多种传感器获取的信息实施综合分析，进而调节自己去应对复杂境，有着非常大的自适应能力以及学习能力。关于智能机器人的发展因为计算机技术、人工智能理论等的快速发展而得到了有力的促进，渐渐变为了机器人技术未来的主流发展趋势。

2 智能机器人技术原理

机器人技术是一种集中了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等各个学科而建立的高新技术，它包括了执行单元、驱动模块、检测模块、控制系统等部分。而如今，伴随着计算机、电子信息技术等高新技术的不断发展，机器人技术的研发速率越来越快，智能化水平也逐渐提升，在各个领悟中都得到了很广泛的应用。并且，机器人里面应用到的技术也越来越多，如多传感器信息融合、路径设定、机器人视觉、智能人机接口等。目前影响智能机器人性能的因素主要包括机器人的导航、定位、通讯、控制策略及体系结构等，发展前景很大的三大热门主题为：智能控制、路径规划和语音识别。

以语音识别为例，其目标是将输入的不知名的语音波形识别为正确的词、短语和句子。语音识别过程一般分为两步：第一步，按时间序列对语音信号进行特征分析，提取出反映语音信号特征的信息；第二步，进行模型匹配，将输入语音信息的特征矢量序列与识别器中原有的语音模型进行比较，并利用语法、语义等信息，得到最佳的识别效果。

3 智能机器人应用价值

从全球范围而言，因为国家的支持以及国防方面的需求，各国都不断的进行人力物力的大量投入，因此智能机器人在军事领域的研究与应用非常活跃，许多军用智能机器人都可以投入实战运用，比如侦察机器人、爆炸物处理机器人、步兵支援机器人等；通过对军用智能机器人的研究，民用服务机器人也随之迅速发展，美国、日本、德国、法国等国家的智能机器人水平都处于世界前列。以日本为例，日本一直比较重视民用智能机器人的发展，一般是在三个方面：首先是家务工作以及环境应用，指包括个人机器人在内的服务机器人及相关的家务劳动自动化机器人；二是生活支持应用，主要是用来帮助老年人以及残疾人；三是休闲、娱乐以及教育等方面。根据统计，在2000年日本个人机器人市场规模达到了250亿日元，而在2005年为1 750亿。

站在应用的角度来说，可以分为水下和陆地两大类。由于21世纪对于海洋开发的加快，近年来水下智能机器人得到了很大的发展，主要用于铺设电缆、海底资源勘探以及打捞等工作；而陆地机器人的划分就更加多样化了，智能机器人在农业、矿业、娱乐、体育、服务业和军事都有广泛的应用前景。试看以下例子。

（1）农业：耕耘作业机器人、割草机器人、消毒和喷洒农药机器人等。

（2）体育：教练机器人、各类比赛机器人等。

（3）娱乐：歌手机器人、乐队机器人、杂技机器人等。

（4）勘探：太空建设机器人、深海考察机器人、火星探测机器人、海底隧道建筑机器人、火山探测机器人等。

（5）医疗：康复机器人、手术机器人、护理机器人和疾病诊断机器人等。

（6）服务：清除太空垃圾机器人、消除海洋污染机器人、厨房机器人、机器人保姆等。

4 智能机器人在以后的发展方向

智能机器人是机器人发展中的一个十分重要的环节，拥有集体环境测定、动态决策和执行、行为掌控多种功能。要将智能机器人发展成为真正的人工智能，仍需一些领域的重大突破。如多传感器信息融合、基于神经系统的网络信息融合等，以提升机器人对复杂环境的感知与决策能力。

多传感器信息融合技术主要作用于协调综合分布在机器人不同部位、感应不同信息的传感器测量数据，加以综合，并消除不同传感器间出现的冗余和冲突，减少不确定的情况，最终达到对物体以及环境相符合的描述。这些环节的完成都依赖于一个可靠、准确的算法，以对信息进行科学的判断。多元信息为信息融合的加工目标，融合算法则属于它的重点内容。

人工神经网络是通过各个单元依据相应的拓扑结构彼此连接构成的一种能够实施计算的网络系统。人们研究人工神经系统的主要目的便是模拟人脑的信息处理机能，以达到制造人工智能的成效。因此，人工神经系统应表现出人脑具有的一些特性，主要有下列几点。

（1）信息科储存在不同区域，并且容量大，有着较强的容错性。

（2）能够对直接获得的网络信息实施并行处理。

（3）自主学习，自主组织的功能强。

（4）神经网络的行为属于很多神经元的一种集体行为，并非是一些单元的重复组合。

（5）神经元能够解决环境较为复杂，知识背景不清晰以及推理不确切的问题。

人工神经网络能够利用相应的算法进行学习，把传感器信息实施融合，进而得到有效的参数，也能够把知识规则变为数字形式，方便补充数据库；而且，因为不用建设科学合理的精确数学模型，对于各种环境情况有很强的适应性，也可对大规模数据进行快速处理，并且有很强的容错性。

5 结语

通过了解机器人的发展历史以及目前的情况，能够发现机器人技术正不断地向智能机器和智能系统的方向发展。然而在高速进步的同时，智能机器人的发展、人工智能的产生仍然面临许多技术难题，例如上文所提到的多传感器信息融合与人工神经网络。伴随着智能机器人的逐步完善，真正的人工智能也在逐步进入人们的生活，而如今所做的每一分努力都是这技术奇点来临前的垫脚石。

参考文献