人工智能时代教育的特点范文

导语：如何才能写好一篇人工智能时代教育的特点，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；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

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关键词：人工智能；机器学习；教育应用

一、前言

当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。

二、相关概念阐述

人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。

三、人工智能视域下机器人学习的适切性

在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。

四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究

从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。

（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。

（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。

（三）机器人学习对于智慧环境创新方面的应用首先，由于文化教育市场中的数据种类繁多且缺乏正常秩序，这也增加了在大型集成数据系统中分析和处理文化和教育数据的难度。其次，在随后的数据处理过程中，随着时间的推移会遇到数据隐私问题，如何保护数据隐私是另一个需要注意的关键问题。因此，在教育的相关领域，大综合数据的后续处理以改善文化教育和质量，并确保在教育中最终数据的合理使用，必须在许多方面进行协调与合作，从而促进共享的合法性。最后，必须有效地确保可以长期保持教育中的数据情况并实现流程标准化。有可能实现最终数据的统一，这将大大降低全面数据交换的总体成本，并努力实现数据的无缝集成。数据的最终数据主要是由于目标学生的地区差异，以满足同一学生学习知识的不同需求。

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【关键词】机器人教育;信息技术;课程改革

【中图分类号】G633.67 【文献标识码】A 【文章编号】1005-6009（2015）22-0068-01

【作者简介】赵春声，江苏省镇江市教育局教研室（江苏镇江，212000）教研员。

随着科学技术日新月异的发展，人类社会正进入以机器人为代表的智能化时代，机器人教育越来越受到人们的关注。在一些发达国家，机器人教育已经在中小学得到了普及，在我国基础教育阶段，机器人教育才刚刚起步。因此，在信息技术课程中开展机器人教育成为信息技术课程改革发展的一个趋势。江苏省句容高级中学的机器人创新教育课程基地在这个方面做出了积极的可贵的探索。

首先，机器人教育可以成为学习程序设计的基石。基础教育用到的机器人的编程软件功能简单，大都具有图形化、模块化的特点，它能够通过靠鼠标的拖拽实现编程，不像一般程序设计语言那样要记很多语句。同时，所有编写出来的程序都能执行，程序中出现错误能够在编写中指出，不会出现运行中出错的情况。虚拟机器人通过软件平台对所编写的程序进行仿真，实体机器人通过硬件的实际行动来执行人们编写的程序，使初学编程的人不再觉得编写程序是抽象的、没有具体运用价值的一件事，而是实实在在地看到自己所编写的程序的功能与作用。

其次，机器人教育可以作为人工智能的学习平台。机器人是人工智能研究与应用的一个具体领域。随着微电子和人工智能技术的发展，目前的机器人大都配有相关的智能部件。在高中阶段开展对机器人的探索和研究，通过对看得见、摸得着的人工智能实际应用的问题展开教学，能够使学生受到有关人工智能科学的启蒙教育，既能促进学生的个性发展，又能促使学生未来产生对信息技术的追求。

再次，机器人教育是培养学生实践能力与创新精神的载体。当今全球基础教育改革的趋势就是，以知识为核心的教育逐步转变为以能力为核心的教育，知识成为学习的载体而不是目标，机器人教育正是体现这一教育思想的最佳方式之一。

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2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

篇5

3月9日首局，李世石执黑中盘认输。3月10日次局，交换黑白，阿尔法围棋完胜，其中一步五路尖冲，令聂卫平“脱帽致敬”。3月12日第三局，李世石执黑中盘负，三连败。3月14日第四局，李世石执自在不利局面下弈出石破天惊一招，最终翻盘。3月15日末局，李世石执黑细棋败北。

这次围棋人机大战的最终结果是，阿尔法围棋以4比1战胜李世石。“阿尔法围棋”团队把获胜奖金100万美元捐赠给联合国儿童基金会、STEM教育以及围棋慈善机构。

事件背后

1.阿尔法围棋（MphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下棋。

2.2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。

事件解析

1.阿尔法围棋（AlphaGo）的胜利是人工智能的重要突破。纵观历史，我们会发现，虽然人类的科学技术一直在进步，但在不同的阶段，常常会有那么几个具有代表性的突破性事物出现。比如用火，比如冶炼金属，比如四大发明，比如蒸气机，比如发电机，比如电脑，比如当年的“深蓝”。阿尔法围棋（AlphaGo）战胜人类围棋冠军，注定会成为一个人类科技进步的标志性事件，其时代意义不可低估。

2.阿尔法围棋说到底是人类制造的工具。就像汽车、飞机、轮船、电脑等一样，阿尔法围棋说到底依然是人类制造的工具，不需要像一些科幻电影里那样恐惧人工智能，如果说到“替代”“威胁”，汽车早就替代了人类相当一部分的远行负重能力，飞机早就远远超过人类跳跃的滞空时间，轮船也早就超过了人类的泅水能力，电脑更是在许多领域替代了人类，但人类并没有感觉它们是大敌，这一点放在人工智能上也是如此。

3.人类有弱点，但更有机器永远无法替代的尊严、情感、爱……在整个比赛中，阿尔法的表现并非无懈可击，其最令李世石无解的地方并不在于计算能力强大，而是它根本不会受到情绪波动的影响，这一点是人类无法达到的。但人类并不是一个冷冰冰的机器，李世石的疑惑、紧张、不屈等情感，固然在某些时候给竞技带来一些负面因素，但也正是这些情感，让我们觉得人类情感的珍贵，特别是他在败局已定的情况下，为人类棋手尊严而战，不屈不挠，令人动容。尊严、情感、爱，这些是机器注定无法感知的，更无法具有。

相关评论

1.人类，何去何从？

当科学的光辉从被蓝色的地中海包围的亚平宁半岛上升起时，当人工智能被爱伦・图灵从红白相映的国土中发掘出来时，当ios系统从乔布斯硕大的苹果中出现时，你发现，身边一切皆为科技，皆为人类创造出来的工具！

天地者，万物之逆旅；光阴者，百代之过客，“人定胜天”这是苟子的理论，人工智能终究是人类所创造的，但在这科技来势汹汹的长河中，我们又该何去何从？

――河北唐山一中柳睿

[评点]这段语言优美的抒情议论相结合的文章，写出了人工智能的进步，也体现出了作者对人与机器的更深一步思考，实质上就是提醒我们清醒认识人类自己与工具之间的关系。作者从历史的角度，看到了人工智能一路发展而来的历史，其实就是在暗示我们，其实我们创造的智能胜过我们已非始于当今，但我们人类并未被它们奴役。

2.即使艰难，也还要做

“世事洞明皆学问，人情练达即文章”，时代，永远伴随着变迁，这是一个发展的时代，令人可望不可即却又紧随不放的时代。对于初出茅庐的人工智能在短时间内迅速炼到了炉火纯青的地步，这引发了人们的深思：难道未来的世纪，地球的主人会成为机器人吗？我们可以如此认为人工智能的确是一个奇迹，然而我们也可以说，人类并不是不能战胜智能机器。

在如今信息爆炸的时代，科技也可以为我们所有，为人类造福。时过境迁，未来仍把握在我们人类手中，当时代造就你的同时，你也创造了时代，我们仍需要进取，正如鲁迅先生所言：“即使艰难，也还要做；愈艰难，就愈要做。”

――河北唐山一中杨秋丽

[评点]这段文字以《红楼梦》中的对联开头，突出了人类的最大特点――情感，而这一点，也恰恰是机器所没有的，也就是说，从这个角度来讲，作者一下子就把握住了人与机器最大的不同。当然，从纯竞技的角度看，因为有情感，所以会有波动，这也是李世石最终不敌阿尔法狗的原因之一，但人类之所以是人类，竞技毕竟不是我们的全部人生。因此，作者就说“当时代造就你的同时，你也创造了时代，我们仍需要进取”。

3.胜出的是我们自己

不过，没有必要过度夸张“阿尔法狗”的智能水平。至少从目前来看，它在对弈中使用的策略网络、估值网络和蒙特卡洛树搜索算法和人类的思考方式还不能相提并论。它证明了强大的计算能力和算法，但更重要的是，“阿尔法狗”并不知围棋为何物，既不能领会围棋的美感，也不能体味棋枰落子间所蕴含的文化和哲学意味。这在目前来说，依然是人类的“专利”。

把这一次的人机大战视为本世纪最重大的科技事件之一并不为过。很大程度上，这称得上是人工智能的启蒙。相信人类有足够的智慧解决未知的问题，使用好人工智能这个强大的工具。人机大战其实并非是人工智能A了人类，而是人类赢了自己――一群不太懂围棋的开发者，使用工具赢了围棋世界冠军。人类的胸怀可能也是人工智能机器无法拥有的――在李世石输给“阿尔法狗”后，韩国棋院授予“阿尔法狗”名誉九段称号。

无论如何，生逢这个时代，有机会见证科技的惊艳突破，都是一件非常幸运的事。

篇6

［关键词］临床培训;手术室外麻醉;教育

近年来，随着手术种类的变化，麻醉医生的工作环境，从熟悉的手术室内，发展成为手术室外多环境工作模式，如放射科、胃肠镜、气管镜、心内科介入、儿科和急诊复苏等［1］。特别在老龄化发展趋势下，麻醉医生面临更多压力，老龄患者需要在手术室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微创或无创诊断检查以及手术。与传统手术过程不同的是，越来越复杂的手术需要在NORA下完成。同时，麻醉医生需要在NORA下处理许多急诊或紧急不稳定患者。当代NORA情况下，麻醉住院医师需要快速适应新的工作环境，利用有限的资源，最短时间内为患者提供优质的麻醉，完成诊断性和治疗性手术过程［2］。

1NORA设施和应对

NORA需要的设施包括:废气排除系统的麻醉机、监护仪器、可靠的氧源、负压吸引装置、手动复苏球囊、应急电源系统、患者的详细信息、有效充足的空间、带有除颤仪的急救车和可靠的双向通信系统［3］。NORA的核心目标是建立与手术室内同水平和标准的工作环境。由于NORA的麻醉风险较高，麻醉医生需要认真管理患者，避免并发症和不良事件的发生［3］。NORA环境下住院医师教学包括:患者情况比较复杂，采用急诊患者标准准备;工作环境不熟悉;仪器设备及药物不如手术室内齐全;围术期并发症发生率更高。因此，住院医师在NORA下应认真按照工作流程进行麻醉工作，术前准备仔细完成，术中严格检查安全核查单，术后转运预防并发症发生［2］。

2未来医学发展和NORA策略

2．1新型药物研发

虽然临床上具备快速起效、消除、稳定的血流动力学和无呼吸抑制及毒副作用等特点的“理想麻醉药”还未问世;但是临床已经在研发新型咪达唑仑注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉药品是麻醉住院医师需要掌握的基本知识。在基础学习阶段，住院医师学习麻醉药物基本的药理特性。临床工作中，住院医师需要充分了解药物的不同药理特性、副作用及药物代谢动力学;从而更好地掌控麻醉药和为患者提供个体化治疗策略。麻醉医生和临床药师，需要帮助住院医师掌握新型药物的临床特性，新药的代谢特点;鼓励住院医师查阅文献，尝试新型麻醉药物，并探索新药对于临床的贡献。

2．2麻醉监护系统发展

麻醉最初的目的，使患者失去知觉或催眠。麻醉医生通过麻醉镇静深度(depthofhypnosis，DOH)来反映麻醉镇静的不同程度，主要通过脑电监测系统来实现，如脑电双频谱指数等。闭环麻醉系统，是指通过测量患者临床生命体征表现，反馈到调控中枢，适应性调控药物持续输注，从而实施个体化优质麻醉服务，达到临床安全高效。术中知晓是麻醉监护期间的严重并发症，给患者带来不同程度的精神障碍;麻醉医生积极研究麻醉监护系统的目的，为了防止此类并发症的发生。有研究表明［5］，麻醉医生希望通过人工智能等最新技术的发展，使患者接受最佳的麻醉手术，从而达到最佳的围术期康复状态，降低围术期医疗费用和患者经济负担。麻醉医生推动DOH监测仪的发展，为NORA提供了完善的监护系统。DOH系统联合闭环麻醉系统，为患者提供优质的麻醉服务［6］。闭环麻醉的优点是减少麻醉药物总量、加速术后康复和改善血流动力学。因此，住院医师必须了解DOH和闭环麻醉监护设备的特点和局限，理解靶控输注和闭环麻醉系统的机制，从容的给患者实施精准麻醉管理。

2．3人工智能和大数据时代

大数据、人工智能、机器学习和深度学习，对未来医学信息发展方向具有深远影响意义。机器学习和深度学习，是未来住院医师学习的主要模式。机器学习功能通过重复学习和训练，可以整合大量临床资料，达到精准治疗，降低麻醉不良事件发生率，提高精准麻醉完成率。深度学习功能，是机器学习功能的延伸项目，进一步提高麻醉服务能力。大数据是指使用新型设备来处理大量混杂数据。麻醉监护设备产生的麻醉数据量，要比工商业产生的少很多。然而，这些数据量是非常混杂的。这些信息来源于多数据流，例如生理性、人口统计学、药物性、单纯数据、图像(视频喉镜和食道超声)、账单、网站内容管理系统数据等［7］。这些未来技术对于住院医师从事NORA教学具有重要的指导作用。第一，人工智能技术发展，优化麻醉监护图像处理能力［8］。麻醉医生使用便携及微创设备，可以得到良好的图像传输，从而减少患者心理负担。第二，人工智能改进教学质量;在模拟教室内，导师采用人工智能训练麻醉住院医师的临床管理能力。第三，预测分析系统，告知住院医师提前干预治疗低血压和其他生理性变化，降低内环境紊乱和临床不良反应发生率［9］。第四，大数据将会保留大量病例资料，有助于分析不良并发症的原因。

3住院医师应对未来的策略

3．1教学和培训

住院医师开始学习NORA前，必须接受良好的麻醉基础训练［10］。循证医学、患者安全和生理学监护，是麻醉管理的重点内容。这些内容结合导师辅导，可以提高住院医师麻醉管理水平。传统教学方法存在一定的弊端。目前流行的教学方法包括:翻转课堂、问题导向和能力导向的学习、模拟训练操作法［11］。这些多因素教育方法，在住院医师的培训中起到了重要的作用。

3．2认知健康

Gilkey等［12］详述了四步法达到认知健康理念。第一，麻醉住院医师必须理解重复训练的经验，优化大脑反应速度。因此，麻醉住院医师需要不断学习和模仿麻醉专家的临床工作。第二，住院医师需要努力工作，主动学习NORA手术过程及注意事项。反之，住院医师被动面对持续的工作压力，将会严重影响其学习效果。在大数据时代，住院医师必须主动承担风险并突破界限。第三，由于在NORA环境下，各种风险经常发生。因此，导师必须突破常规的模式和场景，给予住院医师具有挑战性的学习任务。第四，麻醉住院医师要有持续不断的工作学习态度，才能达到优化麻醉管理能力的目的。

3．3职业倦怠和不利影响

研究报道，麻醉住院医师的职业倦怠率很高;同时住院医师的适应性调整能力和情商个性特点教育，对于下一代麻醉医生也至关重要［13］。NORA环境具有高麻醉风险和许多非标准化流程，这时麻醉住院医师的韧性发展显得尤为重要［14］。社交网络指出，心理健康和乐观心态，是建立韧性的重要品质［15］。Jones说过精英不是与生俱来的，而是后天培养出来的［15］。从商业、音乐到体育，各行各业的成功者都是在压力下成长起来的。麻醉培训核心任务是教育并帮助住院医师建立处理应急情况的突变能力。住院医师要学会如何保持高压下高效工作，专注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作强度处理好。

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关键词：计算机网络技术；人工智能；Agent技术；

引言

随着我国步入信息化时代进程的不断加快，人们对计算机网络技术的应用需求越来越大。人工智能是改进计算机网络技术设计运行效率、功能以及智能化数据库建立效果的主要方向。为此，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状的情况下，找出其优化建设的方向途径，从而使人工智能在其中发挥出更大的优势。这是丰富国现代化经济建设产业结构的重要课题内容，相关建设人员应将其重视起来，以加快全面信息化的发展建设进程。

1研究人工智能应用于计算机网络技术的重要性

人工智能具有涉及学科较广的特点，因此，研究人员应将语言学、心理学、生理学以及计算机科学等功能作用发挥出来，从而实现我国当前的科技发展目标。然而，在实际应用过程中，尤其是计算机网络技术方面，作用系统本身具有复杂性大、运行危险性高的特点，要想使人工智能真正落实于其中，需不断完善人工智能的应用手段。这里指的计算机网络系统运行问题主要体现在安全性方面，即网络技术的飞速发展，使得网络犯罪量也在随之增加，因此，相关建设人员应处理模糊、不完全以及其他问题的控制中，应用人工智能，从而通过提高信息获取和后期处理的时效性，来提高网络系统监控的效果。具体来说，计算机网络技术可将人工智能作为核心控制技术，从而将系统运行过程中出现的问题影响以及数值计算问题通过转变化知识方式，来进行处理。这是实现计算机网络技术健康发展目标的关键，研究人员应将现有的科学技术充分利用起来，以作用于实践。

2计算机网络技术中人工智能应用特点优势

研究表明，人工智能主要是以网络技术作为载体进行发展应用的，其能够保证网络系统运行环境的安全稳定性。其作用于计算机网络技术中的特点，主要集中在三个方面，即不确定信息处理、便于网络智能化管理以及写作能力强。对于不确定信息的处理，是利用网络分析模糊处理方式打破原有的固定程度限制，从而实现对人类智能活动的模拟。这样一来，计算机网络技术人员就能对系统资源有个全面的了解，进而为用户提供更为精准的信息数据。而计算机网络的智能化处理，就是利用人工智能的记忆功能来建立起完整的信息数据库，从而提高信息存储、总结、解释以及综合分析能力，以为计算机网络系统提供更为科学准确的平台。对于写作能力的应用特点，人工智能因其具有资源整合优势，使得各个用户之间资源的传输与共享更为高效。具体来说，此目标是通过有机整合写作与网络管理方式来实现的。基于上述人工智能作用特点及优势，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状及需求的情况下，将人工智能作用于其中，从而加快当前科学技术发展的信息化进程。

3计算机网络技术应用发展现状

就目前来说，计算机设备应用范围呈现出不断增加的趋势，而用户的增加在一定程度上影响了网络信息管理的安全性。要想对其进行优化控制，需通过网络管理控制与网络监控功能来进行实现，但这两个目标的实现，需通过实时的信息获取与处理来完成的。然而，当前计算机网络技术的运行环境导致网路数据传输存在不规则性以及不连续性，这就阻碍了网络监控管理控制作用的发挥。对于计算机网络控制的初期阶段，技术人员仅通过网络逻辑化分析和处理，来进行网络环境安全性的优化控制，但这并不能保证数据存在状态判断的真实性。因此，要想提高计算机网络数据信息处理的真实性，需朝着智能化的方向发展，从而从大量的网络信息数据中筛选出具有真实性、有效性的信息内容。此外，随着计算机网络技术的不断进步，软件开发技术的发展应用衍生出了诸多网络犯罪现象，这就为实现用户数据信息提供安全性保障增加难度。这种市场环境中，要想遏制侵犯计算机用户信息安全问题的现象出现，需采用人工智能技术系统建立的反应快捷以及科学完善优势，实现计算机网络数据信息的自动收集以及运行故障诊断与分析的运行功能。这样一来，当计算机网络系统出现故障时，基于人工智能的系统功能就能快速而准确地找出故障发生节点，进而对其采取必要的措施方法，从而恢复计算机网络系统运行的正常状态。这是未来，计算机网络技术应用发展的主要方向，研究人员应极大人工智能在此过程中的功能系统建立，从而实现确保计算机网络用户数据信息安全性的目标。

4优化计算机网路技术中人工智能应用策略

当前阶段，人工智能在计算机网络技术中的应用主要集中在三个方面，即网络安全管理、系统评价与网络管理以及Ag-ent人工智能技术应用。

4.1网络安全管理

首先，在应用人工智能作用计算机网络系统的入侵检测时，即应作为系统防火墙技术的核心部分，这是保证网络系统信息数据安全可靠性的关键。入侵监测功能主要是通过对数据信息进行分类处理以及综合分析操作，来进行实现的。具体来说，就是可疑的数据进行过滤，从而将生产的计算机网络系统运行情况报告给用户，从而提高系统技术应用的安全性。此外，在应用人工智能的入侵检测功能进行网络运行状态监测过程中，为不影响网络性能，应以避免操作失误与保护网络外部与内部不受攻击，作为系统构建原则。现阶段，计算机网络技术人员已经将人工智能作用于人工神经网络系统、专家系统以及模糊识别系统的入侵检测过程中。其次，在智能防火墙方面的应用，其与其他计算机网络防御系统不同，智能防火墙能够将实现智能化的识别技术来处理相关数据信息。这里的数据信息识别采用的处理方式为：统计、决策、概率以及记忆等。这一系统的应用，不仅降低了计算机网络安全管理系统构建的计算量，还能及时限制有害信息甚至是无效信息的访问，最大程度的提高了数据信息的安全性。这里的有害信息包括：计算机网络系统的病毒攻击和黑客攻击。此外，对于智能防火墙系统来说，人工智能作用于计算机网络系统的安检效率要远高于传统防御系统软件，解决了拒绝服务等共计问题。最后，对于计算机网络系统中反垃圾邮件的人工智能应用，其目标为对用户邮箱加以有效监测，即通过自动扫描和识别垃圾邮件，来保证网络系统用户信息数据的安全性。其应用系统的过程为，当垃圾邮件进入到计算机网络邮箱后，人工智能作用下的系统就能够为用户发送相关垃圾邮箱的分类信息，从而提高用户处理垃圾邮件的便捷性，并最终达成保证系统邮箱的安全性。

4.2系统评价和网络管理

对于计算机网络系统技术应用环境来说，其智能化目标的实现，离不开人工智能技术以及电信技术的发展应用。在人工智能技术方面，其不仅能够作用于计算机网络系统的安全管理，还能通过建立计算机网络系统运行问题的求解与专家知识库等综合管理体系，来为计算机网络用户提供安全稳定的使用环境。此外，由于计算机网络技术系统具有动态性和瞬变性特点，这就为系统进行智能化评价与网络管理带来一定难度。而人工智能技术条件下的专家知识库系统建立，就能将专业领域人员使用计算机的经验与知识信息数据，纳入到计算机网络系统安全管理环境中。这样一来，计算机网络技术系统就能有效处理相关领域内的运行不稳定问题。对于计算机网络的系统评价和网络管理而言，能够利用网络管理中的专家系统来开展评价和管理工作，促进网络管理水平的提升。

4.3Agent人工智能技术

Agent技术又被称为人工智能技术。其就是通过作为一种软件实体，能够构建出为计算机网络系统的通讯部分、知识域库以及数据库。具体来说，就是对网络系统中新产生的信息数据进行处理与沟通，从而完成相应的工作任务。因Agent技术能够在用户自定义的基础上自动搜索信息，并将其传输至指定位置，所以，其是实现为计算机网络系统用户提供智能化以及人性化服务目标的关键。这种情况下，用户在利用计算机对信息进行查找时，人工智能Agent技术可分析和处理信息，并向用户传递有效的信息，从而促进用户查找时间的节省。此外，人工智能Agent技术在人们日常生活中得到了广泛的应用，如邮件的收发、会议的安排、日程的安排以及网上购物等，能够为人们提供优质服务。同时，该技术具有一定的学习性和自主性，能够使计算机对用户分配的任务进行自动完成，促进计算机技术和网络技术的有序发展。

5结语

综上所述，人工智能应用是未来现代化经济快速发展环境中，实现计算机网络系统高效运行管理功能的主要方向。具体来说，其作为提高计算机网络系统防火墙设置、故障处理以及系统构建项目功能细化等作用效果的重要组成部分，相关建设人员应将其重视起来，以推动信息化建设的发展步伐。事实证明，在应用人工智能中的Agent技术后，成果实现了计算机网络系统的分区管理，优化了大量网络数据信息的处理效率，这就实现计算机网络系统发展有序性目标的关键，研究人员将其重视起来，从而不断细化计算机系统的运行管理内容。

参考文献：

[1]茆鸣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子技术与软件工程,2016(9):255-256.

[2]周源.基于移动网络技术中人工智能的应用研究[J].张家口职业技术学院学报,2016(1):51-53-56.

[3]陈欢欢,李亚娟,辛晨,彭程.浅谈人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].通讯世界,2016(20):63.

[4]闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用,2016(36):98.

[5]马义华.人工智能在计算机网络技术中的运用分析——评《计算机网络技术及应用研究》[J].当代教育科学,2015(20):77.

[6]刘芳.基于计算机网络教学的人工智能技术运用研究[J].计算机光盘软件与应用,2014(3):246-248.

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关键词：网络；智能学习；自适应学习；智能支持模块

中图分类号：TN91134；TP311.52文献标识码：A文章编号：1004373X（2012）18007703

引言

在当今信息时代，随着网络技术的普及应用和人工智能技术为核心的信息技术的发展给人们创造了基于网络的自主学习，使学习者有了自主获取信息的便利条件。因此以学习者为中心的学习越来越引起人们的重视。

目前，我国网络教学平台在展现课程基本内容、教学信息方面已经比较成熟，不少课程的教学资料已经数字化。然而，由于我国远程教育还存在很多矛盾和问题。现在网络教学平台不得不面对和解决的实际问题是：随着网上教学资源日益增多，如何使学习者能在浩如烟海的教学资源中迅速找到适应自己学习能力的教学内容，如何正确评估自己的学习能力，如何使学习者在学习的过程中得到及时、准确的反馈和评价并及时调整自己的学习步调等。要解决上述问题，就必须发展智能化的网络学习平台。笔者认为，支撑智能化网络学习平台的技术已日趋成熟。如何把这些技术整合社会教育资源，从而在网络教育实践中逐步开发出基于网络的自适应智能学习系统，是摆在远程教育工作者面前的一项迫切而重要的工作[1]。

本文采用网络与人工智能为核心的技术，并以某学校作为课题实验基地，研究并开发了一个《计算机应用基础》课程自适应智能学习系统。该系统能在学生测验时不断地对学生能力作实时的评估，由此不断给出难度与学生能力相适应的试题，从而在学生学习中体现了因人而异，达到个性化学习，让学习程度不同的学生同时得到最佳的学习效果[2]。

1系统各模块功能

整个自适应学习系统由学习模块、考试模块、指导者模块和智能支持模块四部分组成。需要说明的是：系统的各个模块相互作用、相互依存，每个模块都无法独立完成系统能完成的任务，在这里只是为了方便论述和研究，将它们在逻辑上相对化为四个主要逻辑模块进行研究。下面就对各个模块进行比较详细的阐述。

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1.新时代赋予高职教育新目标。培养各类技能人才是高职教育的目标。重基础知识、轻专业知识，忽视现代科学技术知识包括信息技术知识和智慧技术知识等。新时代是高新科学技术突飞猛进的时代。培养知识结构新，技能水平高，是新时代的要求，也是高职教育的新目标。2.新时代倡导高职教育新理念。高职教育始终把为国民经济发展服务作为自己宗旨，以为产业经济发展培养各类技能型人才为己任。这种教育理念在培养高职人才，促进社会经济发展起到积极作用。但也存在缺乏前瞻性、现代性和创新性的问题。随着新时代的到来，国家正在大力振兴和发展以高新科学技术为支撑的中高端产业，产业结构得到优化和升级，高新技术企业也如雨后春笋般的兴建起来。这就要求高职教育要以前瞻性思维和创新性理念推进改革和创新。3.新时代提出高职教育新要求。长期以来，高职教育专科化是一个约定俗成的规定。在高新科学技术飞速发展时代，振兴科学技术、升级产业结构、发展物联网、大数据、人工智能已成为国家富强、民族振兴的大战略。它呼唤职业教育的高档化，即高职教育的本科化。然而，高职院校学制教育低挡化已经很难适应新时展的需要和要求。因此，高职教育本科化是高职院校需要完成的历史使命，也是新时代的新要求。4.新时代增强高职教育新动力。高职教育发展动力是源于提高教学质量和水平，为中低端产业和中小企业培养合格的技能人才。随着新时代的到来，越来越多中低端产业日益萎缩，一些中小企业破产，高职教育赖以生存和发展的基础有所削弱。为了适应新时展的要求，在国家相关政策推动下，我国的中高端产业得到快速发展，高新科技企业大量涌现，传统产业科技含量大幅提高。为新兴产业和高新科技企业发展培养大批现代技能人才成为高职教育发展的新动力。5.新时代创新专业的新机遇。在传统经济结构和产业结构基础上形成的高职专业，经过几十年的发展，专业设置基本合理，在高职院校建设和为国家经济发展方面发挥重要作用。然而，随着新时代的到来，使我们国家的产业结构发生两个显著的变化，传统的中低端产业将会出现明显萎缩，少数产业可能惨遭淘汰。另外，新时代也促进我国电子、软件、信息等高新技术产业的快速发展。为了适应新时代国家对高新技术产业发展的需要。为高职院校创造了淘汰落后专业，优化传统专业，创建新专业的机遇。6.新时代创造高职生就业新机会。新时代是新科技革命的时代，适应新时代的要求，国家必然加快创建和发展新兴产业和高新科技企业。特别是与物联网、大数据、人工智能、芯片、软件等高新科技产业和企业。进行大规模的高新技术研发和产品生产投资。使其成为经济增长的新亮点和新动力。大量新兴产业和企业的涌现，必然会提供越来越多的工作岗位。根据预测我国未来技能型人才缺口在2000万以上。因此，从未来看，新时代将为高职院校毕业生提供越来越多的就业岗位和就业机会。

二、新时代高职教育面临新问题

1.教育理念陈旧。高职教育理念的显著特点是重理论教育、轻实践教育，重基础教育，轻专业教育，重学习能力，轻创新能力。这些在传统产业和传统技术条件下形成的教育理念，在社会经济发展中发挥了重要作用。然而，随着新时代的到来，这种传统教育理念，也不可避免的存在缺乏前瞻性、现代性和创新性等问题。在中国特色社会主义新时代，信息技术和高新科技成为时代的主旋律，传统教育理念不符合新时代所需要的合格技能型人才而面临挑战。2.学制教育滞后。长期以来，我国高职教育只限于大专学历教育，在以传统产业为主体的国民经济中，这种学历教育是合理的、合适的，也是被实践证明是可行的。但是，在高新科技飞速发展的时代，科技创新教育改革是时展的大战略，高职院校学制教育低挡化问题成为新时代制约中高端产业发展瓶颈。3.课程体系无序。近些年来，随着国家经济发展，特别是专业知识的更新，高职院校课程结构也在不断进行调整和完善。但是，在课程体系调整过程中也存在课程门类设置和课时安排随意性问题；因人设课现象时有发生；基础理论课程偏多、偏宽，专业知识课程偏少、偏窄。课程体系不完善、不稳定、随意性较强。结果造成课程门类越来越多，课时安排越来越少，关键课程开不了，重点课程开不好的问题。这种无序化的课程体系，不能适应新时代高新科学技术发展和国民经济结构优化升级的需要。4.教学内容陈旧。长期以来，在高职教学内容中一直存在偏重于传统理论知识教育。对以物联网、大数据、人工智能等为特征的科学技术知识、信息技术知识、智慧技术知识等在教学内容中很少反映。这种畸形的知识结构很难培养出新时代所需要的，掌握现代科学技术知识的高端技能型人才。5.师资队伍老化。开展对高新科技的研究、开发和利用是新时展的要求。从而大大促进高新科学技术的快速发展，国民经济的技术含量和技术层次也将会上一个大台阶。相对我们国家技术革命的新形势，高职院校师资知识结构老化，专业技能水平偏低等问题突出，不利于高职教育的改革创新，也不适应新时展的要求。

三、深化高职教育改革创新的对策建议

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关键词：人工智能；科技情报；自动感知

中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。

1人工智能及科技情报感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。

1.2情报感知分析

科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。

因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。

2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究

2.1融合关键点

（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。

（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。

2.2内容感知

（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。

（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。

2.3情境感知

（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。

（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。

2.4需求-反馈机制

（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。

（2）情报感知产品。情报感知产品主要结合用户产品需求，依据感知数据库内的条件因素预测今后用户对于情报产品的需求，进而在后续工作中有针对性地向用户推送产品信息，为科技情报工作的可持续发展提供支持。因此，人工智能和科技情报感知工作相结合可以充分发挥自动感知优势，降低对工作人员决策的依赖性。专业人员依据多种数据源进行分析与评估，最终得出精准的感知结果。同时，人工智能技术的应用可以自动形成情报感知产品，并向用户推送反馈数据，由主动感知向自动感知发展，契合新时期情报3.0的发展趋势，加快国家科技决策和科技创新发展进程。