人工智能培训教育范文
时间：2023-08-25 17:21:12
导语：如何才能写好一篇人工智能培训教育，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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一、职教城技能培训现状分析
株洲职教城位于株洲市东北部，园区规划总占地面积1300多公顷，总投资100亿元，项目计划3年建成，5年全面完善。实现园区在校学历教育学生8万至10万人，年均培训人员3万人。现已有11所院校签约入园，自2009年底开工建设以来，湖南工贸技师学院、湖南有色金属职院、湖南省商业技师学院、湖南铁路科技职院、湖南化工职院等5所院校已先后建成开学，湖南铁道职院、湖南中医药高专两所院校已于2016年内启动建设，湖南汽车工程职院、株洲市职大、株洲市中等职业学校正在积极推进土地报批。入城院校都是国内、省内有较大影响，处于全国领先水平，各具特色的职业院校。职教大学城项目建成后经过整合，将逐步实现实习实训资源共享及师资共享，形成化工医药、加工制造、电子信息、商贸旅游、交通运输、材料能源、轨道交通等精品专业群，为株洲经济发展培养高技能人才，成为长株潭及中南地区职业技术学历教育中心、农村劳动力转移培训中心、下岗人员再就业培训中心、在岗职工技能培训教育中心和长株潭职业教育主要实习实训基地建设。目前，全市已拥有国家级和省级高技能人才培训基地11家，2013年还确立了35家重点职业培训机构与130家重点企业名单，加强了培训机构与企业之间的联系。重点依托职教大学城内湖南铁路科技职院、湖南化工职院、湖南铁道职院、湖南汽车工程职院、湖南工贸技师学院等示范性高职院校、技师学院和高级技工学校，建设一批省、市级高技能人才培训基地，向企业提供职业培训、技能实训、职业资格鉴定等公共服务。到2020年，将建成30个市级高技能人才培训基地，力争申报建设10个以上省级和国家级高技能人才培训基地，基本形成覆盖重点产业和全市城镇的高技能人才培训网络，为湖南省经济建设提供更多更优的职业人才和职业培训服务，为长株潭“两型社会”建设做出积极贡献。
二、职教城资源共享的意义
株洲职教大学城是湖南省重点项目、湖南省“两型社会”建设典范工程、株洲市十大服务业项目之一，对调整教育结构、对接产业发展、服务公共民生及打造株洲发展升级版具有重大意义。在职教大学城建设前，株洲市高技能人才培训规模相当有限，培训质量不能很好地满足行业企业技术层级不断快速升级的需要，尤其是职业岗位在技术层次上的不断分化、岗位技术水平的持续提升、岗位技术含量的持续升级以及劳动内涵的极大丰富，对劳动者的技术水平提出了更高的要求。而各职业院校的建设各自为战，从硬件建设到教学支持服务等都是独立组织与实施，一方面投入分散，投入不足，导致职业院校办学条件难以满足经济社会对职业教育人才及培规格的需求，另一方面因为条块分割，各自为战，造成重复建设，资源浪费。因此，研究和解决职教大学城资源共享问题，有利于节约投入成本，有利于教育资源使用效率，有利于提高职业教育质量及技能培训实效。近年来，株洲地区高技能人才培养机构、职业院校与企业大力推进“校企合作、工学结合”的高技能人才培养模式，专业建设与课程开发力度加大、师资队伍水平与实践条件得到改善，培训质量显著提高，企业高技能人才队伍总体水平呈上升态势，特别是对高起点、高标准建设好和管理好株洲职教园具有非常重要的意义。现已形成了良好地实践资源共享运行机制。园区内高校通过“抱团共享，强强联合”提高整个园区各高校自身的内部效益和园区的外部效益。通过职教园区各职业院校教育资源共建共享实现职业教育及培训规模发展，为长株潭“两型社会”建设和株洲市产业转型升级做出积极贡献，为湖南省经济建设提供更多更优的职业技能人才和职业培训服务，培养适应地方经济建设和社会发展需要的技术技能型人才，满足经济发展方式转变和产业结构调整要求。
三、技能人才培训资源共享具体举措
1.成立专门机构，统筹规划、管理运作。一个有效的组织领导和协调机制能够充分整合政府、高校、企业和行业等方面的优势，调动各方面支持职业院校和高职园区建设的积极性，有助于保障和实现校校之间、校企之间的合作共享。职教大学城内各高职院校应联合成立专门机构，负责组织、协调推动工作、决策有关资源共享的重大问题，为保障园区技能人才培训资源共享提供组织保障。
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[关键词]人工智能 信息技术 智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
一、高中开设人工智能课程的意义
（1）人工智能定义
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
（2）开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
二、高中人工智能教育现状及存在问题
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（二）对人工智能科学的认识不足
（1）学生的认识误区
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
三、解决上述问题的几点建议
（一）加强软、硬件建设
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站，教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［J］.中小学信息技术教育，2003(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［J］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.
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1 引言(Introduction)
人们越来越接受逐渐取代传统考试方式的利用计算机网络实现的远程考试系统。传统意义上的考试，操作过程极其繁琐，出错难以避免。远程教育也称为网络教育，突破了时间与空间的限制，对实现教育终生化，教育大众化、平民化有重要的意义。我国是一个十三亿人口的大国，且农业人口众多，东西部发展不平衡，教育资源尤其是高等教育资源分布不均匀，西部及偏远地区教育资源匮乏。远程教育为全民教育及终生教育提供了有效的途径。在远程教育体系中，基于计算机网络的远程考试系统有了非常重要的意义。远程考试系统尽可能保证了考试的实时、可靠及客观公平及最小程度的人为因素影响。远程考试系统亦广泛应用于政府、企业及各种机构的培训，因此，讨论远程考试系统有了非常重要的意义。
远程考试离不开试题库的创建。
采用常规数据库构成的试题库，对客观题(选择、判断、填空题)很好解决。可以将试题库的试题按不同的形式出现。原理是：每个题都有几个选项，正确的和干扰项都有若干项。当试题要单选题时，可以用算法限制，每个题抽出一个正确项和若干个干扰项。当试题需要多选题时，每个题在答题选项中任意选取，但保证正确选项大于1即可。
而抽卷一般都是随机在试题库抽题形成试卷。这就造成不同试卷难度可能不同，考试欠公平。处理这个问题最好的办法就是将题目在建立试题库时就给了难度系数，出题时按难度比例抽题。这样对每个参考者相对公平。这涉及到怎样确定试题难度的问题。下面将讨论用人工智能技术处理试题难度。也就是在创建试题时，让计算机自动识别试题难度。
2 人工智能技术在试题库建设中的应用(Application
of artificial intelligence techniques in building the
examinations bank)
2.1 人工智能的定义
著名的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下了这样一个定义：“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科学。”而另一个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计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术[1]。
人工智能(AI)是目前发展迅猛的计算机学科的一个分支，近代被称为三大尖端技术之一，这三大尖端技术是：基因工程、纳米科学、人工智能。人工智能经过近几十年的发展，也逐渐成为了一个比较成熟的技术应用。在实践中应用十分广泛。在许多学科中都有它的身影，也取得了巨大的成果及可观的经济效应，在理论上也日趋完善。
人工智能是用计算机算法来模拟人类的智能行为或思维过程。比如：逻辑推理、学习规划、计划实施等等。主要的内容包含：计算机实现算法(原理)、智能机器人制造等。人工智能涉及的学科也极为广泛。首要的是计算机技术，还有心理学、教育学、语言学等人文科学。还有控制、自动化、仿真、数理逻辑等自然学科，具有广泛的应用前景。目前，关于人工智能的研究涉及到军事、航天航空、机械制造、计算机仿真、遥控遥感、机器人、工业控制、自动化、采矿、教育培训、服务业等等。人工智能技术在当今社会中得到越来越多的关注和重视，是正在快速发展的热门学科。它起源于计算机技术，但远不止于计算机科学范畴。人工智能取得了许多成就，这些成就主要表现在： 基于知识的系统、机器学习、神经网络、机器人学、Agent技术和分布的协同工作、规划和配置、机器感知等[2]。
2.2 知识的定义
知识是人类在认识自然、改造自然过程中沉淀下来的精神产物，是人类进行创新、创造、探索等智能活动的基础。关于知识的理解，可以概括为以下几个方面：
(1)知识是转换后的信息。经过人类的主观理解、解释、消化、选择以及过滤，大量信息加工处理后，称其为知识。
(2)知识也可以理解为对特定的学科或产业的概念定义、内部关系、运作过程和应用解释。
(3)知识亦可以定义为：“事实”“信念”“启发式”。
在人工智能领域，知识是一个非常重要的处理点。大量的信息必须从知识中提取和转换来的。从其作用层次，它们分为对象级知识、元级知识两类。按性质亦可划分为三种知识：过程性、描述性、判断性。
2.3 知识表示
知识表示一直是计算机领域中非常关键的问题，在人工智能及专家系统中，知识表示是知识的符号化过程。实际上是为描述事件所做的一组约定，它的实质是将事件的事实、过程、关系、属性等特征抽象成数据结构。计算机的知识表示就是研究这些数据结构，构建数据库，使用算法将物质世界的可以处理的信息尽可能量化，过程化。人工智能也就是让计算机模拟人的思维过程。将这些海量的数字化后的信息快速处理，以获得人们需要的结果。
人工智能应用在构建试题库时，知识表示也成为一个非常关键的问题。
知识的表示与对问题的处理和解决以及解决问题的效率有很大的影响。一个正确的知识表示，可以将知识很好的转化为数字信息，从而使得计算机能够更好的处理，那么对知识表示的要求，主要从下面四个方面去处理：
(a)可表达性：能够正确有效的将要解决的问题所需要的知识表达出来。
(b)可理解性：知识表结果是容易理解的，简单明了的。
(c)可访问性：知识表示是可以利用的
(d)可扩充性：当有新增知识的时候，原来的知识表示可以扩展、补充。
2.4 知识库的构建
知识库是按照一定要求存储在计算机中的相互关联的事实知识的集合，是经过分类和组织、序化的知识集合，是构建专家系统(ES)的核心和基础[3]。
对知识的处理，很关键的一步是知识库的构建，即创建知识的物理结构及逻辑结构，在计算机技术及人工智能理论中，可以理解为数据结构的建立。知识库的组织方式，依赖于知识表示模式，也依赖于数据库等计算机技术。目前的数据库技术发展很快，也有很多模式可供选择。总之，知识库的组织应尽可能全面、高效、最大化利用存储空间。
知识库的构建模型如图1所示。
图1 知识库构建模型
Fig.1 The knowledge base model
2.5 知识库的管理
在人工智能的专家系统中，知识库会随着时间推移，越来越大，知识的尝试和广度也相应变化。知识库管理维护得好，会成为日常工作的好帮手，处理得不好，知识库就是一堆没有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知识库涉及到数据存储的安全性、访问效率、多用户等等，依赖于计算机软件技术。
2.6 实现过程
(1)构造试题库数据结构表见图2。主键为“ID”。
图2 综合试题库表
Fig.2 The examination bank table
(2)所考知识点难度数据表结构
所考知识点难度数据表结构如图3所示。主键为“序号”。
图3 知识点难度数据结构表
Fig.3 Construction table of the database in difficulty
coefficient of knowledge point
(3)知识点数据分析及客观题知识点难度计算程序的算法实现
先将所选课程考试大纲要求的知识点按照掌握、理解、了解的要求每个知识点设置一个或两个关键字，并设置知识点难度系数数据库，考试大纲要求不是很多，所以数据量不大，可由教研室讨论每个知识点的难度系数。考试的题库却是不断增加的，每增加一个选择题时，就遍历知识点难度系统数据库，按词法匹配，如果选择题含有某知识点，即将此知识点的难度系统加到累加变量中，并将计数器加1，遍历完整个表，将累加变量值除以计数器，得到此选择题的知识点难度系统。实现算法如图4所示。
图4 试题库难度系数生成算法流程图
Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of
difficulty of examination bank
3 结论(Conclusion)
用人工智能技术，基于知识点属性建立的知识点库;试题库建库时，试题能按词法匹配，遍历知识点库，智能生成难度系数。解决了在无纸化考试中遇到的考试公平的问题，也减轻了出题者的工作量，避免了出题者主观判断题目难度导致的随意性和不准确性。
但系统仍存在不足：可实现是部分智能推导，知识点的堆积是一个继承过程，仍然可以继续研究。人工智能在计算机考试中仍有很多可研究的方面，如：主观题的阅卷等。这也是今后可努力的方向。
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关键词：人工智能；高中生；职业规划；建议
一、引言
人工智能的不断发展与拓展促进了我国各个领域的发展，同时对各个行业产生巨大冲击，很多需要人工机械作业的领域将会使用机器人，造成大量人员的失业。面对如此现状，今后我们高中生如何做好职业生涯规划成为当务之急，只有深刻把握社会发展趋势，加强学习方向与时代潮流的匹配性，才能迎接挑战、抓住机遇、趋利避害，做好职业选择和规划，更好地适应今后的社会发展。
二、人工智能的发展现状和趋势
（一）人工智能的发展现状
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本呈现飞速发展趋势。随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经在各个行业得到广泛应用，其中比较典型应用主要包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术以及专家系统等，这些在计算机领域、化学领域、医学领域以及矿物勘测领域等得到广泛应用，并取得较好效果。
（二）人工智能的发展趋势
技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会综合模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等进行全方位发展。随着全球化趋势的不断增强，今后人工智能会向着全球国际标准的方向发展。人工智能技术不断地在就业领域应用及发展，因此高中阶段就对自己的职业生涯有着规划是未来发展的必然趋势，并且美国、加拿大等先进国家早早的就把高中生职业规划教育课程安排在了高中阶段，相比之下安排职业规划教育课程的高中毕业生，甚至大学毕业生对自己的规划都有着明确的方向，我国目前某些地区高中阶段已经安排了职业规划类型的课程，相信不久高中生职业规划的课程也会出现在更多地区的校园。
（三）人工智能发展对就业的影响
随着机器眼下正在取代的首当其冲的是那些简单机械操作的劳动者，比如说我国工厂里的初级工人正在面临自动化的威胁。还有美国福特公司，不仅大量裁减蓝领工人，而且还要把工厂搬到别的州或国家去，那里税收更低、政策环境更宽松、工会更友善的，在这些地方使用机器人不仅可以提高作业效率和质量，而且能够极大的降低各种成本，能够为企业创造更多的效益。
随着人工智能的快速发展，人工智能对各个领域的就业产生了重大影响，我国也在往这个方向发展，对于IT行业，今后会大量使用机器人进行工作，制造业也在逐渐增加使用机器人。技术的进步，使得个人的生产效率得到了巨大的提升。虽然就短期而言，机器是不会一下子取代大多数人，但我们必须未雨绸缪、防患于未然。有一些机械的、长时间集中精神的、固定套路的工作，比如流水线工、司机、配药师等，机器比人还擅长，这些领域将会淘汰大量的工人，导致很多人员失业。而很多工作需要人搭配机器做才最高效，这些工作是主流的新工作，但是需要注意的是，在人和机器协作的过程中，机器一定会不断智能优化的，在单一专业的工作内容中，机器逐渐又会替代人，因此也会造成人员失业。对于人际沟通事务，由于需要人与人之间的交流，还是人比较擅长。审美是模糊的、社会性的，这个还是人比较擅长。
对于我们高中生而言，勤动脑，勤动手，不断创新，是未来立足之本。因此不仅要埋头学习知识，还要培养创新能力和实践能力，以应对迎接人工智能的挑战。
（四）高中生应该怎样规划职业生涯
面对人工智能的快速发展，今后我们高中生应当趋利避害，努力做好职业生涯规划，实现自我价值的增值，具体来说应当从以下几个方面入手：
1.增强职业规划的意识
高中生要根据自身的主观因素以及外界的环境因素，分析、归纳、选择自己的职业发展方向，并且制定相应的学习、培养计划，采取必要行动去实现目标。这种确定人生方向的规划问题应该在高中阶段每一个学生都应该对自己有着清醒的认识，并且得到自身的重视，对选考科目的选择及大学志愿的填报就不会盲目、无头绪，在高中阶段有了明确的目标会使自己的学习方向更加准确，学习积极性更加强劲，同时在就业选择上也可以尽量地少走弯路。
2.选择高水平的职业指导教师
高中生实现从学校到社会或者更高层学校的过程中职业规划具有重要的导向作用，因此在高中阶段一个好的职业规划指导教师对学生的影响有着重要的意义。首先我们选择的职业规划指导教师必须具备一定的任职条件，目前国家也一再的强调任职职业资格的严格性；其次就是指导教师要善于启发式指导学生，增强学生的独立思考能力，在教师的帮助下充分认识自己的天赋、特长、兴趣、能力、心理等方，发现和挖掘自己多方面的潜能，学会正确利用各方面条件充分发展。同时，要注意避免指导教师的思想左右了我们的思想，只有准确的认识自己，才能促使我们带着自己的职业规划继续努力进步。
3.自己的高中生涯规划
高中的三年，对一个高中生的人生有着重要的意义，因此高中阶段可以进行分阶段的自我管理培养。高一阶段：刚进入学校，通过学习了解学科特点，利用学校、教师、网络、社会了解就业动向，自我优势结合人才需求，明确选考科目，初步制定职业发展意向。高二阶段：正确处理选考科目学习与学考科目学习的关系，既突出专业知识又兼顾知识广度。高三阶段：更要处理好语文数学英语必考科目学习与选修科目深化拓展的关系，既要提高高考成绩又要深化拓展专业素养；既要强化高考复习又要重视面试培训，为参加高校自主招生考试或“三位一体”考试做好充分准备。因为近年来重点大学通过高考统一招生录取的名额正在减少，而自主招生或“三位一体”的名额大量增加，有志于就读名牌大学的学生要注意这方面的情况。同时高中生要根据自己的理想多去了解高校情况，多去了专业设置的情况，为报考适合自己的学校及专业做好信息准备。
4.积极参加选修课程，为今后的职业生涯做好基础
按照教育部有关规定，高中学校要开设选修课程。我们可以根据自己的兴趣爱好，选取自己喜欢的课程进行学习，这不仅可以及早的发现我们的喜好和特长，为我们的职业生涯做规划有着重要的参考意义，同时对我们的基础知识的培养也很重要，拓宽了我们的见识宽度，为今后的职业生涯奠定坚实的基础。
参考文献：
[1]刘界，黄冠，王冰洁.关于人工智能教育如何弥补当前教育缺陷的思考[J].内蒙古民族大学学报，2006，12（3）：50-51.
[2]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003.20（8）.
[3]刘春玲，张焕生，郝国芬.BP神经网络在教学评价中的应用[J].煤炭技术，2012，31（5）：231-232.
篇5
关键词：人工智能，基础教育，专业发展
一、前言
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI)快速发展，在一定程度上促进了人们的思维方式、人际互动模式以及学习和教学方式的改变，我国教育部门不断重视AI技术在基础教育领域中的融合，以更好地促进中小学生的个性化发展。AI视域下，教师的工作环境将会越来越智慧化，智能阅卷、智能授课和智能评估逐渐成为可能，教师可以根据学生的学习进度和学习特征，有针对性地对学生开展个性化指导。同时，学生在课堂上也可以更熟练的使用平板电脑而不是手抄本进行交流。目前，AI技术已经成为教育系统性变革的内生变量，不断推动着教育模式的变革、教育理念的更新以及教育体系的重构，基础教育信息化进入了创新发展的2.0时代[1]。虽然我国AI教育发展水平落后于国际先进水平，尚未在在中小学教育中普及应用，但是我国教育部门已经制定和出台了相关政策，以推动基础教育和AI的不断融合和发展，可以预见，AI技术必将为基础教育发展赋予越来越强大的智慧支撑，推动基础教育现代化。
二、AI教育时代中小学教师面临的挑战
面对以AI为核心的信息技术，如何更好的促进学生发展，从适应到引领转变，实现自身的突破性发展，是教育工作者必须深思的问题。AI技术在一定程度上提高了教学水平和教学质量，但是在教师层面还是存在一些问题，使AI技术与基础教育在融合过程中面临一系列的挑战。1.与AI教育相配套的教学方法创新性不足AI教育作为一个高度依赖技术的跨学科领域，AI应用程序可以在一定程度上扮演教师的角色，观察学生的学习过程，分析他们的学习表现，并根据他们的需求为他们提供即时帮助。此外，了解AI技术的能力和特点，教师可以在课堂上采用合适的AI应用程序来提高学生的学习成绩、动机或参与度。新技术影响了教育体制和教学手段，在这样的背景下，教师在使用新技术时要关注教育主体、尊重教育主体，而不能秉持以往旧的认识。但是在现实教学中仍存在盲目学习的典型问题，教师未能针对学生的个性特征而进行因材施教，学生在学习的过程中存在“一刀切”的现象，而不是被个性化对待。2.AI师资力量薄弱AI教育属于多学科交叉领域，教师一方面要具备心理学、教育学和信息技术等各学科相关知识，另一方面要将这些知识进行整合和运用。目前虽然学生的学习意愿强烈，但是从当前AI的师资来看，具有AI学识的师资力量十分薄弱，教师普遍缺乏完整而系统讲授AI课程的能力和知识，部分教师简单地将AI教育视作机器人教育﹑编程教育、计算机辅助教学等，个别中小学的AI教师是由其他学科教师来兼任，此外，AI教师编制不足、师资质量不均衡也是突出的问题。教师师资队伍建设是改善AI教学质量的关键。3.教师培训缺乏针对性目前教师已了解到AI在教学方面发挥的积极作用，并认可AI对教学的促进作用，但大部分教师都是停留在简单的意识层面，在教学实践中并未真正去落实。虽然存在以上问题，但是大部分AI教育教师没有接受专业培训，在讲授AI知识时，缺乏深入性，只能浮于表面，有违学科初衷。4.实施路径单一AI教育作为新兴学科，是基于时代最新技术的教育，要求教师在专业发展过程中，一方面要注重掌握各学科知识，另一方面更要注重教师专业发展的实践性和情境性，强调学生在学习过程中的参与和体验。但是目前中小学AI教育实施路径比较单一，在课程设计上，教师主要停留在传统的信息技术与教学设计层面，学生在课堂学习和实践中难以系统而深入掌握AI的技术、方法和基本理念。在教授形式上，主要采用课堂教学的方式对AI知识进行讲解，而学生实践和体验的机会相对较少。
三、AI视域下中小学教师发展路径
中小学教师如何更好适应AI时代，更好的构建AI教育生态体系，以促进AI与基础教育的深度融合，主要有以下路径：1.培养信息素养信息素养的本质是全球信息化，人们需要具备的一种能力。面对AI技术的迅速发展，中小学教师应注重信息素养的培养，信息素养主要包括两方面内容，即信息技术素养和信息意识素养。在信息技术素养方面，中小学教师应呈现趣味性强的教学课件、流畅的运用多媒体、及时反馈学生的问题等调动学生的积极性，以激发学生各科的学习兴趣，培养良好的学习习惯。此外，中小学教师要保持对新技术的敏感性。信息意识素养是信息素养中的观念性成分，是教师对信息的态度、认识层面的关键要素，是信息素养的重要组成部分。中小学教师在信息意识层面，要积极接受新兴技术带来的学习和教学方式的改变，决定性意义转变的前提是更新观念。2.提升职业道德素养恪守职业道德：传道、授业、解惑是中小学教师的主要职责。随着AI与教育的融合，智能平板等设备可以在一定程度上代替教师讲授知识、解疑答难和阅卷评分，AI在得到科学利用的前提下，可以成为师生的强大助手，从而大幅提升教与学的效率。教师应积极面对AI技术给教育带来的便利，提高自身的自主学习能力和创造力，同时注重培养学生思维的创新性，呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现和解决问题。引导学生树立正确价值观、道德观和法治观：如今AI技术迅速进入中小学生的课堂教学，深刻改变着学生的学习模式和师生互动模式，一方面教师要充分将AI技术有效整合到课堂，另一方面也要正视AI的使用边界，AI技术快速发展有可能带来伦理风险。在中小学阶段不乏这样的例子，有些学生利用课堂上学到的编程知识去充当黑客，或者产生网络成瘾行为，以上学生的偏差行为已经触及价值观的层面，对自身的身心健康产生不利影响。因此，面对AI技术的迅猛发展，教师要有效的应对信息技术带来的伦理挑战，深入研究思考并引导学生树立正确的价值观、道德观和法治观，提升学生的诚信意识和社会信用水平。3.更新教育教学观念改变传统单一教学模式：随着AI技术的发展，互联网、大数据分析、智能化推送等教育产品层出不穷，如果不能科学利用这些技术产品营造适合学生成长的教学生态环境，技术将无法真正促进学生学习效果和教师教学水平的提升。AI视域下，教师要接受并适应智能技术给教育带来的变化，转变传统教育观念和教师角色，同时，教师在教学中应考虑学生的认知发展的阶段性特征，适时了解学生的学习风格和学习策略及学习中遇到的学习障碍，利用多样的教学活动和教学过程将知识获取和能力培养结合起来，促进学生认知和非认知能力的发展，最终实现学生的全面和个性化发展。课堂教学中，教师应改变“灌输式”“注入式”等单一的教学模式，充分利用AI技术实现教学方法多样化，活跃课堂氛围，提高课堂效率，树立教学、体验和实践相结合的教学观，提升学生的动手能力，中小学AI教育在实施路径方面应该多元化，实现认知、实践和体验的有机结合。此外，教师要看到学生的不同进度和情感需求，借助于AI技术，根据学生的发展节奏制定不同的学习计划，做到因材施教，为每一位学生成长提供学伴式帮助。注重培养线上和线下相结合的自主学习能力：AI视域下信息技术与基础教育的融合，网络在线平台为教师提供了丰富的学习资源，教师要更新自身旧的知识框架，进而不断提高自身的知识体系。针对目前存在的教师培训缺乏针对性的现状，教师可以加强线上自主学习，学习教学中常用的AI技术和程序。首先，线上学习过程中，面对网络和AI应用提供的多种类别的学习内容，教师要根据所教学科和所任学段的学生发展特点，选择恰当的教学内容，以便信息技术可以更充分地服务于教学，从而提高教学水平。其次，教师在注重线上学习的同时，也要注重线下学习，教师在教学中可以组织课前、课后的学习讨论小组，就教学中遇到的问题进行面对面的沟通与交流。
四、结语
AI技术的迅速发展，给基础教育带来便利的同时也必然会带来较大的冲击与挑战，AI视域下，中小学教师应该以积极的心态去面对机遇和挑战，抢抓机遇、迎难而上，努力培养自身信息素养，提升职业道德素养，更新教育教学观念，在人与机器日益激烈的竞争中获得主导地位，在基础教育改革发展浪潮中实现跨越式自我发展。
参考文献：
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前沿六：小数据
另外一个领域对人工智能来说是小数据。那些大公司，他们处于领先的地位，像百度、谷歌、微软这些公司拥有大量的数据。人工智能的一个课程就是神经网络课程，其实需要很多的培训，需要很多的数据点、很多的例子，甚至数十亿的数据。神经网络它的存在有60年了，直到我们能够大规模利用它们的时候，利用这些数十亿样品培训人工智能，这些神经网络才变成有用的。
今天，你要做人工智能的话，你需要很多的样品和很多的数据。如果你想让人工智能学习，比如说让它能识别猫狗差别，你其实做的方法就是给它数百万这样的例子，像猫狗这样百万的例子，数百万的猫狗的照片。成千上万之后，它就开始能够识别了。它看到这个猫就能够识别它是一个猫，所以你要有很多的数据教育它。
但是非常有意思，如果是一个刚刚学走路的小孩，也许他只知道十二个这样的例子，他能够马上知道猫狗之间的差异。他只知道十二个例子就能够进行判断了。前沿是什么呢？就是我们让人工智能只需要小数据就能够学习。这确实是一个颠覆性的，能够让我们现在的技术有颠覆型转变。大公司没有优势了，创业公司，用小数据就可以，有人工感知了，这是另外一个前沿，十二个例子，人所需要的这些例子，如果我们能够模仿人类的话就是非常有利的一个变化。
前沿七：人工智能的创造力
在人工智能另外一个领域就是创造力，我们认为创造力只是人的，大家可以从故事当中可以看到，不仅仅是人能做，有很多的信息，我们培训机器人以及人工智能也能够做到。谷歌有Alphago，Alphago是一个人工智能，它希望能够打败其他游戏玩家，因此它还会有一些深入的算法，教会电脑如何学习。
以Alphago来讲，大家可能也会记得在第三场，第37步棋时候，Alphago会说这样一个棋会打败他，它打败了李世石。这对于人工智能也是有创造性的，对于这招棋，大家会同意，可能没有哪个人会下出来，它有创意，但是是以不同的方式，跟我们人是在创意上有所差异的。
前沿八：跟人工智能沟通
还有一个就是界面，我们如何跟人工智能沟通，它们怎么跟我们沟通。
大家可以想象一下，你能够使用自己的身体调节姿势，一些大的姿势可以调节大的数据集。可以看下，不仅仅是大的体态姿势，也可以有小的体态姿势，能够让我们的纳米级的雷达感受到，一些小的体态也能够感受到，这个时候大体态和小体态可以调整我们数据，我们有不同的方式，能够与我们的人工智能和相关机器人进行互动。
好了，这是我们一个及时的翻译，这是我们的所谓的中英文的同声传译，大家也可以看到现场，你能听到我说英文，你说中文。在十年时间之后这将会另外一个人工智能界面。我们认为，这些最终的终极界面会是虚拟现实。我们实际上可以能够用我们一些体态进一步进入我们电脑的内部，我们可以创造出虚拟现实。
我这里要补充一点，人们会奇怪当我们的设备、汽车正在进行无人驾驶的时候我们怎么做，我们实际上可以在汽车内部进行虚拟现实。所以苹果的汽车这块还是有限，当你进行苹果汽车驾驶过程，你可能需要一个界面，这个界面能够和你电脑相连，那时我们车上的宽带可能要比家里宽带还要多，比你家里还大，才可以实现我们如何和设备沟通？不仅仅是沟通、讲话，还是有体态，包括身体语言的沟通，这是一个前沿。
前沿九：充分利用机器人
还有一个大家非常关注的就是利用，我们如何把人工智能和机器人利用充分，包括我们的一些家庭的工作、国家的事业都可以用机器人来做。
我最喜欢一个新的机器人就是种生菜机器人，这个机器人做的是精准农业。精准农业，当然能够替代很多的农场劳动力，但是我们的想法，就是我们可以能够把个体的职务跟单个植物管理对应，我们逐个关注农场当中的植物，记住每个植物生产的位置，这样的情况可以定制化的，并且降低我们化学农药以及水、化肥和其他材料使用量，没有哪个农户可以达到关注植物的个体层面，可以想象这会带来颠覆式革命。我们还可以意识到，机器人它也会承担其他任务，那个时候，这些任务效率是第一的。所以很多的一些岗位，很多的一些人所做的岗位，这些岗位过程中，效率是非常重要的，那么这些任务，会被机器人取代。
对于我们的生产力来讲，是机器人所擅长的，我们将来会有更多类似这样的岗位。对于人能做的一些岗位，比如科学创新，实际上是不利于机器发挥它的效率的。机器人不会处理它的关系，因此，它可能效率相对比较低一点。复杂、解决效率比较高的任务交给机器人，其他的任务交给人解决，我们岗位更多的是能够创新一些新的东西，一开始的时候我们将会尝试我们不断的开发，能够更习以为常，习以为常之后我们进一步交给机器人。与此同时，我们让人做主要创新的事情，其他效率的事情交给机器人做。
所以这个方面，它的力量就是从军方角度来讲会有这样的士兵，这些士兵能够实现人机混合组队，这种情况将会是我们未来发展的一个重要的方向，是部署我们工作重要的发展方向。我们与机器携手，而不是与机器对抗。
前沿十：从人工智能到人工智能
最后一点，就是这样一个想法，我把它称之为人工智能到人工智能。
我们从这个边界角度来讲，我们需要构建人工智能的网络，尤其是有相似功能的人工智能，我要强调一点，我们说到共享经济，我们说到互相合作，但是对我们未来20年，我们将会有全球层面的合作。像脸谱网有20亿人的链接，这种合作达到一定的层级，它的分享，分享图片，分享一些小的八卦消息，这也是星球层面进行的合作和共享。所以我们将会有20亿的人，再加上我们剩下50亿人，加到一起之后我们得到了所谓的人工智能的一个网络。这将是一个真正的一个前沿，我们开始考虑到，可能能够进行构建网络，并且和人工智能，和另外一个人工智能，人工智能和人类沟通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以沟通。
这是一个前沿，我们从来没有到那里去过，我们也可以看到我们日常生活当中，我们能够使用技术工具，互相合作，互相协作，更大规模实施动态协作，这是20年前所不可能想象的。
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关键词：教学改革；智能科学；精品课程群；人才培养
智能科学精品课程教学团队长期坚持“严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程”的先进教育理念，履行“严谨教学改革是教育发展的动力”的指导思想[1]。本教学团队围绕“人工智能”和“智能控制”国家精品课程、“人工智能”国家级双语教学示范课程、“人工智能PK人类智能”国家级精品视频公开课、“智能控制”国家级精品资源共享课程、“智能科学基础系列课程教学团队”（国家级）、“人工智能网络课程”教育部国家新世纪网络课程建设工程以及“智能控制”、“人工智能”、“机器人学基础”和“智能系统原理与应用”等省级和校级智能科学系列课程群建设，潜心教学改革，建立了以师生互动、多维交叉、强化实践为特点的创新型人才培养模式，取得一些获得同行首肯的教学改革成果[2-7]。
本文着重介绍教学团队在智能科学精品课程群建设方面的基本情况。
一、智能科学精品课程群的建立
该团队逐步推进智能科学精品课程群建设，不断积累教学改革成果。首先，利用颇具特色的优秀教材群，建立起国内首个立体交叉的智能科学教材体系。其次，把多元智能理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，并建立了智能科学课程群之间的内在联系，建成国家级智能科学精品课程群。再次，增强实验教学，整合多元资源，创建开放式软硬件训练环境，促进智能科学精品课程群的进一步建设与发展。
（1）率先建设立体交叉的智能科学教材体系
智能科学具有高度交叉、多学科融合的特点，结合这些特点研究了不同课程、不同学历层次、不同学科门类之间的交叉链接关系。建设以信息学科类本科生教育为主，兼顾硕士和博士研究生的教材体系，并辐射到管理类、机械类等专业。教学团队与时俱进，对教材不断更新，自1987年以来共出版人工智能、机器人学、智能控制等教材共20个版本[8-13]。例如，《人工智能及其应用》、《机器人原理及其应用》和《智能控制》均为我国相关课程的第一部具有自主知识产权的著作，被誉为“智能三部曲”，为国内高等院校广泛使用。
（2）建立多层次智能科学精品课程群
团队把多元智能理论和本体论的知识组织方法运用于课程群建设，并依据个性化元素特征和个体差异构建模块化课程体系及系列化课程设置，并据此设计课程群及课程相关的实践环节。
设计出各课程间的横向关系和专业间的纵向关系，即建立智能科学课程群之间在知识、技能、素质三个维度上的横向联系，以及在本科生、硕士研究生、博士研究生三个学历层次与专业基础课、专业课专业层次上的纵向关系。
经过长期建设，10年来共获准12项各级质量工程等立项，建立与形成了国家级智能科学精品课程群。其中包括国家级精品课程、全国双语教学示范课程、国家级教学团队、全国优秀网络课程、国家级规划教材、国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程以及省级和校级精品课程等。
（3）整合资源，加强实验，创建开放式训练软硬件教学环境
教学改革没有最好，只有更好。教学团队不断增加与逐步完善智能科学精品课程群的实验和实践环节，开设智能科学相关培训课程和专题讲座。注重整合各种资源，增强智能学科与其他学科的交叉，创建开放式训练环境和训练中心，建设智能科学与技术创新实验室、大学生程序设计竞赛训练中心、大学生智能移动机器人科技创新平台等。此外，还积极参与智能类学科竞赛，如“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、全国大学生智能设计大赛、ACM/ICPC程序设计大赛，以及多种智能机器人和智能小车大赛等。
经过多年精品课程建设与积累，目前，教学大纲、教学日历、教案或演示文稿、重点难点指导、作业、参考资料目录和课程全程教学录像等教学必需资源均进行了持续建设与更新补充。其中一些特色资源得到建设与共享。首先，共享国家级教学名师积累的丰富教学资源。通过建立名师工作室、名师示范项目实验室和名师图书室，形成多元化的带教制度，使老教师的教学理念和经验得以传承。这样就能够加快年轻教师的培养与成长。其次，共享网络课程资源。各门网络课程均采用智能技术中的知识推理和智能算法来实现编程、答疑和虚拟实验，具有智能化、个性化、情境化和形象化等特色，以及导航系统多样化、向导学习个性化和情景化学习等功能。促进了各课程教学改革，提高学生培养质量，深受学生欢迎。再次，共享实验资源。教学实验从无到有，从弱到强，逐步建立教学实验室和科研实验室，全面向学生开放，使广大学生共享实验资源。通过实验，学生发挥了主动性，提出并积极验证和探索自己的思路，从而更好地掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力。
二、改革课程教学，建设精品课程群
着力课程教学改革，建立以精品课程群为核心、以课堂教学为基础、以实践训练深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。为了实现教学目标，保证课程群的教学和教改的顺利进行，加强了教师队伍建设和教学管理，建立教学质量评价系统，保证课程群的教学质量。
（1）建立以精品课程群为核心，以课堂教学为基础，以实训深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。
提出“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法。建立“课堂讲授+启发互动+创新实践”三位一体的教学模式，探索出“项目驱动教学”（Project-orientedlearning）和“做中学、趣导思”的主动教学方法和学生培养途径。开发双语教学平台，改进与强化双语教学模式，完善双语教学的方法和手段，提高教学质量。
（2）加强教师队伍建设，改进管理，改革考试，促进课程群的教学和教改的顺利进行。
总结并推行“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程，严谨施行教学改革”的“四严”教育思想，指导教师队伍思想建设[1]。注重对青年教师的业务培养，提高他们的授课水平。改革考试制度和方法，培养学生思维、分析能力和创造创新能力。
（3）建立教学质量评价系统，监控课程教学全过程，保证课程群的教学质量。
将控制论（Cybernetics）中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程，建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教师试讲、督导听课、网上评教、同行评议、讲课竞赛、质量评优、师生座谈、公开示范课等一系列措施，反映教学中的存在问题和成功范例。然后通过集体讨论分析，提出对存在问题的纠正措施或对成功范例的推广意见，实现评估监控过程的自动化、智能化与常态化，保证教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。
三、经验与结论
在智能科学精品课程群建设过程中，取得了丰硕成果，探索与积累了丰富经验。主要体会如下：
（1）在该精品课程群建设中，始终贯彻“以人为本”的育人理念，把多元教学理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，创建因材施教和探索性的学习环境。以“教书育人”为根本任务，坚持“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程题，严谨施行教学改革”（“四严”）教育指导思想，奠定创新型人才培养的理论基础。
（2）注重“课程核心”教育定位，总结出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教学方法和“做中学、趣导思”的综合素质培养方法。做到师生互动，理论联系实际，深化教学，摸索出创新型人才培养的有效途径。
（3）建立覆盖多层次、多专业、多语种、立体配套的智能科学精品课程群系列教材体系，实现课程群系列教材的“精品化”。建立网络化、个性化、智能化的多维教育网络课程体系。建立一种教学质量评估系统，即质量诊断、分析与校正闭环评价系统。这些措施为课程教学和创新型人才培养提供了有力保障。
参考文献：
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1高校法学专业教育的现状
当代高校法学专业教育成绩斐然，其不仅为中国的法治建设奠定了丰富的理论基础，而且也为未来的法学专业教育指明了发展方向。但是随着新时代的到来，法学教育的背景以及定位也在发生变化，此时，高校的法学专业教育在教育目标、方法、体制以及模式方面也显现出诸多问题。
1．1法学教育目标片面
法学教育目标不仅直接决定了高校法学教育的方向，甚至也影响着法律人才类型的培养。但就目前来看，教育界对法学教育目标的认识较为混乱。有学者主张法律人作为治国之才，承担着服务社会与管理社会的责任，其属于社会的精英人才。为了更好发挥法律人管理及服务社会的能力，法学教育目标应以培养法律精英人才为首位。也有学者主张法学作为应用性学科，法学教育应以培养法学应用人才为根本目标，核心在于注重法学理论知识的运用。还有的学者认为法学专业应以培养通识人才为主，在当前创新型国家背景下，培养法学通识人才有利于形成创新思维，使法学人更容易应对社会变化不断出现的新情况以及新问题。学界对法学教育目标认识不一致最终导致高校在实际法学教育过程中目标的不统一。有的高校仅重视法学精英人才的培养，而忽略了法学应用人才培养，导致学生处理实际法律纠纷的能力多有欠缺。而有的高校仅重视培养法学应用人才，而忽略了传统的法学理论知识，也导致学生的专业素养不高，甚至缺乏法律职业道德素养，给相关法律职业带来负面影响。
1．2法学教育方法落后
在高校进行法学教育过程中，教学方法的运用也至关重要。科学、合理的教学方法不仅能使学生牢固掌握法学理论知识，还有利于提升法学专业的教学质量。但从当前高校法学教育方法来看，仍然较为落后。一方面，由于高校法学教育目标较为片面，导致在教学方法上，也未能很好兼顾理论教学与实践教学，最终使学生产生理论和实践脱节现象。有的高校教师仅进行课堂式的法学教学，通过在课堂上分析法律条文的内涵与外延来要求学生掌握相应的法学理论知识，并未给学生提供运用法律知识处理实际问题的机会;而有的高校教师则一味重视案例教学，并未教授相应的法学理论知识，导致学生仅掌握了个别案件，对案件背后所折射的法学理论则一知半解。另一方面，随着人工智能以及大数据技术在各学科领域的运用，其也为法学教育方法的革新带来了契机。但实践中，高校教师大多数仍是以传统的课堂教学为主，未能很好运用现代化的教学工具。最终，法学教育方法的落后不仅不利于提升学生学习法律知识的积极性，使法学教学难以达到应有的效果。而且也不利于培养学生的法律逻辑能力、思维能力以及实际解决问题的能力。
1．3法学教育体制不一
就我国当前的法学教育体制而言，从法学教育层次来看，既有专科，也有本科，同时还有硕士及博士，不同层次教育所掌握的法学知识明显存在差异。从法学教育机构来看，既有普通公办高校，也有私立学校还有职业院校以及其他相关培训机构。从法学教育内容来看，既有普通高校的法学基础理论知识教学，也有培训机构的法律职业资格教学，还有公权机关对相关人员的法律执业能力的培训。虽然从历史层面上来看，现有的法学教育体制在一定程度上为改革开放之初国家法治建设输送了大量的法律人才，但是随着国家治理体系以及治理能力现代化水平的持续深入，实践中法学教育层次繁多、渠道庞杂、内容多样等的特点无不彰显着当前法学教育体制的混乱，不仅同国家要求构建法律职业共同体的愿景相违背，也严重影响了法学教育工作的开展，给法学教育的整体形象带来了负面影响。
1．4法学教育模式单一
法学作为理论与应用相结合的学科，法学教育也可以分为专业型、职业型以及专业与职业兼顾型模式。但我国高校在教学模式的选择方面长期坚持专业型的教学模式。主要原因在于一方面，我国传统的课堂教学是教师主导型，教师在课堂上通常是对法学各学科的基本理论以及法律条文进行讲解，使学生能够具备基本的法学素养，并系统掌握法学的基础理论。在此过程中极少涉及实践案例，使得法学教育呈现专业性特征。另一方面，我国的法律职业资格考试也进一步加强了专业型的法学教育模式。法律职业资格考试在很大程度上作为法律职业的准入门槛，对于法学生以及法学院校而言，其重要性不言而喻，所以，学生个人为了通过资格考试，往往会花费大量时间在法律专业知识的学习上，从而也使得学校在法学教学模式上更倾向于选择法律职业资格考试所要求的专业型教育模式，最终也导致了法学教育模式的单一。
2高校法学专业教育面临的机遇
审视当代高校法学专业教育的现状，虽然可以看出仍然存在诸多问题，但随着依法治国理念的深入推进、社会经济稳中向好的发展、人工智能技术的广泛应用以及高端法学人才培养模式的逐渐健全也为高校法学专业教育的优化带来了诸多机遇。
2．1依法治国理念为高校法学专业教育带来思想优势
依法治国，建设社会主义法治国家作为我国社会主义现代化建设重要的战略目标，其核心要义是依据宪法及法律来治理国家。随着时代进步，依法治国理念也被不断深入推进，并成为国家长治久安的重要保障。在全面依法治国战略的引领下，社会各界都形成“尊法、学法、守法、用法、护法”的法治理念，社会公民的法律素养整体上有很大提升。而高校作为社会的重要组成部分，依法治国理念的深入推进也为高校的法学专业教育带来了诸多机遇。
2．2社会经济增长为高校法学专业教育带来经济优势
经济同教育的关系具有辩证统一性，一方面，教育可以为经济带来智力型劳动人才以及相应的技术创新。另一方面，经济又影响着教育发展、教育规模、教育结构甚至教育内容。如果国家的经济实力强大，基于教育对经济的能动作用，势必会投入诸多经济资源来为教育发展奠定物质基础。随着我国的社会经济的稳步发展，综合国力也得到了显著提升。而在科教兴国作为实现中华民族伟大复兴的重大方略的重要影响下，我国对教育的投入逐年提高，教育经费占国内生产总值的比例也在不断上升。从而为高校的法学教育工作的优化奠定了物质基础。
2．3人工智能发展为高校法学专业教育带来技术优势
随着人工智能技术在社会各领域的广泛应用，其也为高校的法学专业教育带来了诸多技术优势。例如，一方面，法学专业更加注重理论和实践相结合的教育模式，面对实践中高校教师仅重视理论型教学的弊端，便可以利用法律人工智能技术来加以完善，其能够提供一种交互式的VR模拟场所，使学生可以置身于虚拟法律系统中全程模拟法官、检察官或者律师办公流程或者对案件进行重现，该种技术不仅有利于学生深入了解案件的基本情况，还有利于学生学习到相应的法律实务技能，从而使其能够在课堂上所学到的法学理论与法学实践相结合。另一方面，人工智能技术还为高校法学专业的课堂教育提供了新的方式。慕课借助人工智能技术后，具备极强的互动性、智能性以及自主性的优势，更新了传统的法学教育模式。在慕课教学中，学生可以根据自身情况来选择所要学习的课程，摆脱了传统法学教学课堂的概括性教学，从而能够很大程度上调动学生学习的自主性。并且慕课也能够实现差异性学习，每个学生对于知识的掌握并不是同步的，在慕课平台，学生可以自主选择学习时间、学习地点以及学习内容，使学生的学习潜能最大程度被激发。
2．4高端法学人才为高校法学专业教育带来智力优势
法学教育作为培养法律人才的关键环节，不仅影响着法学生的思维养成以及职业选择，甚至也对国家的法治建设具有重要影响。高校在进行法学教育过程中，一方面需要有思想、经济、以及技术的支持，另一方面也需要高端法学人才的参与。教育本质上来说是师生共同完成的一项活动，如果法学教师的理论水平不高、实践经验有限，其在教学过程中将很难对学生以启迪，严重影响了学生的对于知识的掌握。因此，法学理论知识储备以及司法实践经验丰富的法学教师对于法学专业教育而言必不可少。就目前来看，随着我国高端法学人才培养模式的逐渐健全，具备深厚的法学理论知识、司法实践经验丰富、综合素质较强的法学人才被培养出来，当该类人才作为教师队伍投入到法学教育中时，高校法学专业的教育能够在很大程度上得到优化。
3高校法学专业教育的优化路径
对高校法学专业教育加以优化，从微观层面来看，有利于法学生对于法学知识的理解与掌握，从而改善并提高法学教学的现状及质量;从宏观层面来看，能更好为国家法治建设输送高技能的法律人才。在优化路径的选择上，应首先准确把握高校法学教育目标;其次，转变法学教育方法;再次，应打破高校同司法实务部门的体制壁垒，最后，需要积极探索“人工智能+法学”的教育模式。
3．1准确把握高校法学教育目标
法学作为一门实践性极强的学科，决定了高校的法学教育绝不是纯粹的象牙塔式的文字理论教学，法学教育目标的制定应以满足社会实际需求为准则。而在社会层面，不仅需要具有丰富理论知识的法学家来对社会现象问题进行研究、论证;也需要具有丰富实践经验的律师以及其他法律实践工作者来为社会提供法律服务;还需要具有较高的法律职业素养以及辨法析理能力的法官、检察官来对案件进行定分止争，进而达到维护法律的权威以及社会正义的目标。所以，高校法学教育目标的制定决不能过于单一化，而应该具有综合性。法学教育除了需要培养学生的基础法学理论之外，也需要注重对学生法律实践的引导，还需要注重提升学生法律职业素养，以不断适应社会发展对法学教育所提出的新要求。
3．2积极转变高校法学教育方法
传统的高校法学教育主要以课堂式讲授教学为主，虽然有利于学生掌握系统的法学理论知识，但却不利于学生实务经验的提高，导致学生进入社会后由于缺乏相应的实务经验而难以找到自身的职业定位，最终对法学生的就业率产生影响。所以，高校的法学教育应加以改进，从传统上以法学理论为主的教学方法转变为将理论与实务两者并重的教学方法。尤其面对当下重理论而轻实务的教学背景，法学教育除了课堂式的讲授教学方法之外，还可以通过加入相关案例教学，通过对典型案例的分析来引导学生进入案例情景，然后对案例背后所蕴含的深层法学理论知识以及解决实际法律问题的技巧进行讲解，不仅能以小见大，使学生能够更加深刻地理解抽象的法学理论，而且也能使学生亲自体验获取知识的过程，激发其求知欲，有利于培养学生创造性思维能力以及批判精神。除此之外，实践中高校还可以进一步推进模拟法庭活动，正所谓“实践出真知”，在模拟法庭中，由学生自己扮演和案件相关的诉讼参与人，并按照案件事实以及法庭程序来真实还原法院审判的全过程，不仅能够增加学习法律知识的趣味性，还有利于使学生对相关案件的发生、预防、处理以及涉及到的法律法规有更为深刻的认识和理解。最后，为了使学生能够学以致用，还可以开展诊所式的法律教育，法律诊所不同于传统的法学教育，其更加注重对学生自主学习能力、法律思维能力以及灵活运用法律解决问题能力的培养。在法律诊所教育中，学生能够亲自参与到案件争议的解决过程中，不仅能使其更深层次理解法律的内涵与要义，还有利于培养其法学实践能力。
3．3打破高校同实务部门的体制壁垒
当前的法学院校和实务部门之间具有明显的体制壁垒，法学院校作为高等学府，掌握着大量的法学基础理论知识，但是实务经验相对来说较为欠缺。而对于诸如法院、律所、政府机构等实务部门而言，其掌握了大量卷宗材料以及实务经验，但可能在法学理论基础方面较为薄弱。因此，应破除高校同实务部门之间的体制壁垒，充分发挥法律实务工作者在高校法学教育中的积极作用。具体可以在高校的法学教育过程中积极引入律师、法官、检察官以及其他法律实务人员担任高校教师，实现理论型教师与实务型教师的双线并行式教学模式。在该种并行式模式下，不仅可以使学生学习系统法学基础理论，还可以在实务型教师的引导下，使学生能够将法学基础理论同具体案件的知识点相融合。例如中国政法大学除了传统的法学基础理论以及实务课程体系之外，还开设了庭审同步直播、庭审录像观摩以及案卷阅览等诸多模式的实践教学活动，学生通过观看庭审直播、录像或者翻阅相关案卷材料来掌握司法实务中的相关问题，最终实现法学理论与实践经验的同步发展。
3．4探索“人工智能+法学”的教育模式
随着人工智能技术的迅速发展，其不仅推动了法律服务与行业活动的智能化，也给高校的法学专业教育模式也带来了诸多影响，为了培养出更多适应智能化要求的法治人才，法学教育应做出积极的回应与变革。大学慕课便是很好的尝试，不仅能很好解决传统法学课堂概括性教学的弊端，使学生能够实现个性化以及差异化学习，而且还能实现优势教育资源的共享，使学生能突破时间、地域以及师资力量的限制，学习潜能也可以在最大程度上被激发。此外，高校还应该引导教师转变传统的教学观念，高校教师作为推动教育创新发展的中坚力量，面对智能化变革的背景，不仅应积极探索智能化的教学方案，将智能化技术运用到法学基础教学中，还应该引导学生在法学学习过程中掌握各种智能技术，着重培养其法律思维能力、推理能力以及解决问题的能力，使其能适应人工智能时代对法治人才新的需求。
篇9
人工智能是具有类人智能甚至超越人类智能的机器，是对人类智能活动的替代、解放和强化。这种智能可以是计算，也可能是思维、意识、情感等。目前，人工智能已经应用在无人驾驶、人脸识别、定理证明、智能控制、博弈、语言识别等众多领域。
比如，美国政府2016年10月份就制定了一个野心勃勃的目标：在30年内把美国的交通事故死亡人数降为零。2015年美国的交通事故死亡人数增长7.2%，死亡人数为35092人。美国国家高速公路交通安全管理局（简称“NHTSA”）表示，人为因素在交通事故中占比达94%，无人驾驶可以完全消除这项因素。
众多学者和企业更是将其视为重新激活世界经济的主要引擎之一。不过，在这之前还有很多技术、法律乃至伦理问题需要解决。
无人驾驶瓶颈
美国当地时间9月23日，谷歌无人车在山景市与一辆商务货车撞在一起，这可能是谷歌汽车遭遇的最严重车祸。谷歌汽车的右侧车门被撞出大面积的凹陷，车窗遭到一定程度的损坏。车祸没有造成人员伤亡，气囊已经弹开。这起事故是货车司机的失误造成。2016年2月14日，谷歌无人驾驶汽车与一辆公交巴士发生轻微碰擦的事故，这是谷歌首次表示无人驾驶汽车应当“承担部分责任”，地点同样位于加州山景市。
特斯拉公司生产的S型电动轿车则已出现数例自动驾驶模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯郸市就曾发生特斯拉自动驾驶致人死亡事故，这应是全球首例。另有业内资深人士透露，特斯拉自动驾驶出现的事故其实多数未被报道。
这些事故都不断引发外界对自动驾驶技术是否足够成熟的质疑。
根据美国加州2012年通过的相关法案，允许无人驾驶汽车上路测试，但需要合法驾车人坐在驾驶座位上，在紧急情况时操纵汽车。特斯拉汽车的操作手册也提醒驾驶者，即便在自动驾驶中，也需要把手一直放在方向盘上。但现实中，驾驶员往往喜欢冒险和刺激。
至于技术成熟后的大规模商用，NHTSA表示，没有方向盘和油门的无人驾驶汽车在美国市场销售之前，相关法规必须做大的调整。
在中国，无人驾驶汽车同样面临法律障碍，问题主要集中在牌照和事故责任认定两方面。
无人驾驶汽车一旦在测试或商用时发生事故，就面临责任划分、理赔等问题。无人驾驶系统、司机、对方的责任如何划定？由于无人驾驶汽车是由多家企业集合研制，这些企业的责任又将如何划分？如果无人驾驶和有人驾驶可以切换，责任又将如何划定？
“应当尽快对事故后保险公司的理赔、无人驾驶技术平台与保险公司对于硬件、软件供应商的责任追偿开展立法工作。只有健全理赔体系时，才能够消除无人驾驶技术的测试与研发过程中各方的后顾之忧，切实推动技术的进步与发展。”中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍向《凤凰周刊》表示。
中国科学院大学公管学院副教授刘朝表示，由于无人驾驶汽车仍在测试阶段，技术路线等都不确定，国家层面法律的修订和出台应慎重，自下而上的政策法规尝试和探索不失为一条稳妥而高效的路径。另外，在此过程别需要可靠的传播媒体和真正中立的社会组织发挥积极的作用。
人工智能引发失业潮？
2016年1月，IBM公司开发的Jill Watson分析系统开始帮助美国佐治亚理工大学的毕业生解决毕业论文中遇到的各种问题。Watson在回复电子邮件和论坛发帖时，语气随意，与正常人无异，而且会使用很多口语，能在几分钟之内准确地回应问题。
在五个月的试验中，没有学生发现他们的助教是机器人。
类似的人工智能技术已经被应用在法律服务、医疗助理、金融分析等多个领域，与此相应，部分岗位正在被这些智能机器所替代，从蓝领到律师，从医生到华尔街分析师。
人工智能技术最有价值的应用可能是金融业。在金融领域，每提升1%的收益就能获得巨大的财富。毕马威在近期一份报告中预测，到2030年银行及其服务可能“消失”，类似于苹果Siri的人工助手将接管客户的生活与金融服务。传统银行的多数部门或将消失，而专业的服务则将获得更大发展。
一些评论家预测，人工智能会使得某些工人的技能多余化，那些被自动化所取代的工人不得不寻求新的就业机会。即便这部分工人能够找到新工作，也常常是低附加值的，且工作稳定性更低。从这个角度讲，人工智能不仅可能增加社会不公，更会带来永久性的失业以及贫穷。
诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨就认为，劳动市场正因为技术变化而发生重要转变，要保护劳动力，就必须对人工智能和自动化系统相关的监管和其他政策变化保持高度重视。
真格基金创始人徐小平近年投资了多个人工智能项目。在他看来，人工智能对人类的影响和冲击将是全方位的。
“有人说，在美国除了卡车司机和销售员，其他工作都在被替代。不幸的是，卡车司机也在被替代。高中学历的美国卡车司机年薪7万美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多数是没上过大学的白人，他们在全球化和高科技面前成为失意者。”徐小平告诉《凤凰周刊》。
新近涉足人工智能的雅瑞资本联合创始人张瑞君相对乐观，她告诉本刊，目前投资的项目其实主要是代替人们所不愿从事的低端机械化工作，使人们腾出手来，去做更高端、更有创造性的工作，这是一个逐渐的过程。“而且人工智能产业本身也正在吸纳众多高回报的创业与从业者。”
三角兽科技联合创始人马宇驰就正忙于招聘多位工程师。2016年2月，他与曾效力百度度秘、微软小冰的王卓然、亓超合伙创业，目标是打造一套智能聊天对话系统。其产品主要针对物联W设备，让机器听懂人说话，并作出反馈。其公司目前已获得两轮共3000万元融资，产品已经应用在锤子T3手机、Rokid机器人等。
马宇驰向本刊介绍，根据行业预测，2020年全球物联网设备数量将达240亿部，智能终端设备将达到340亿部，产业和就业空间巨大。“如何快速提升劳动者的技能，这需要社会、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作为培训劳动者的工具。”徐小平说。
冲击人类生存与伦理
2016年3月，谷歌公司创造的人工智能程序阿尔法狗以4：1战胜世界围棋高手李世石，这引发了全球对人工智能的再度关注和广泛思考。有评论说，从现在起，如何管控人工智能，应该成为一个严肃课题。
人工智能的失控乃至危及人类并非遥不可及。美军无人机在阿富汗等中东地区已经多次误伤平民。
科技界的一些知名人士正呼吁禁止“杀手机器人”，他们警告称，越过这一界限将启动一场新的全球军备竞赛。尽管“机器人士兵”仍限于设想，但伴随人工智能快速发展，军队可能在未来20年内部署这类机器人。事实上，包括中国在内的各大国都在加紧研发水、陆、空无人作战平台。
根据摩尔定律，计算机的运算能力每两年就翻一倍，假以时日，尤其人工智能具备强大的自进化能力后，其威力可能超出人类想象。也许它将能让人类永生，同样可能的是地球上所有生命的终结。
物理学家史蒂芬・霍金是忧虑派。“人工智能的强力崛起，可能是人类历史上最好的事情，也可能是最糟糕的。”霍金在一次演讲中说，“将来，人工智能可能会发展出来它自己的意志，一个与人类相冲突的意志。”
当然，机器人也可能并不与人类冲突，而是发展出人类的意识与情感。这同样会遭遇棘手的法律和伦理问题。
阿姆斯特丹自由大学罗伯特・哈文教授就指出，应该研究是否需要明确机器人的法律主体地位，并思考从民法、公法、隐私法、知识产权法等维度构建机器人法律框架。就像从婴儿到成人，伴随机器人的进化，它将被不断赋予更多的人权与责任。
篇10
人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？
近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。
在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能
尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。
人工智能为什么这么火
其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。
既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？
在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？
对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。
所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？
当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？
小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。
科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。
其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK
尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。
项目：语音识别
规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。
结果：
1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。
2、准确率：准确率都达到99%以上。
应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。
视角延伸
1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。
2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。
3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。
4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。
项目：驾驶
规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。
结果：
1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。
2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。
应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。
视角延伸
1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。
2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。
3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。
4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。
项目：图像识别
规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。
结果：
第一次辨认结果人工智能胜过了人类。
第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。
应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。
视角延伸
1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。
2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。
3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞
对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。
人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。
“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。
邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。
不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。
中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。
中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。
总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。
张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习
现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。
总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。
此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。
从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。
从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。
如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
Jim Lawton：机器人需要更加智能化
长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。
我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。
人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。
因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。
SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。
协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。
在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。
