人工智能教育方案精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育方案范文

A股市場中有人工智能概念的公司不在少數(shù)，但敢說自己以人工智能為主業(yè)并且賺到錢的公司寥寥無幾，科大訊飛作為智能語音的行業(yè)龍頭，在人工智能方面可謂頗有建樹。

從2016年科大訊飛的年報可以看出，科大訊飛目前有六項主要業(yè)務，分別是教育行業(yè)產(chǎn)品和服務、系統(tǒng)集成、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運營、IFLYTEK―C3（智慧城市）、語音支持軟件及產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務等。

在六大業(yè)務中人工智能的成色到底有多少呢？我們分項看一下。

首先教育行業(yè)產(chǎn)品和服務。科大訊飛的產(chǎn)品涵蓋“考、評、教、學、管”全產(chǎn)品體系，另外就是辦學收入，k學收入不屬于人工智能范疇，公司主要的人工智能應用融入在機器閱卷、普通話及口語評測或者融入語音交互的智慧課堂設(shè)備中。

近日引起熱議的高考機器人，即“國家863計劃”中科大訊飛牽頭研制的“高考機器人”項目，成都準星云學的AI-MATHS在斷網(wǎng)斷題庫的環(huán)境下用時22分鐘完成北京卷文科數(shù)學高考試題并獲得105分。這是科大訊飛在教育行業(yè)產(chǎn)品和服務人工智能應用方面比較典型的代表。

從收入角度來看，教育方面可以貢獻收入的有四項業(yè)務：一、教育信息化過程中為“三通兩平臺”建設(shè)提供軟件及系統(tǒng)；二、訊飛啟明提供的口語及普通話機器評測；三、訊飛皆成提供的智慧課堂；四、收購樂知行帶來的數(shù)字校園業(yè)務。從以上幾項收入來看，目前科大訊飛在教育智能應用上已經(jīng)探索出較為成熟的業(yè)務模式。

其次，系統(tǒng)集成包括信息工程和音、視頻監(jiān)控，這主要是為他人做技術(shù)支持，人工智能很難在這個業(yè)務范疇去創(chuàng)新，系統(tǒng)集成屬于應用已成熟技術(shù)的業(yè)務領(lǐng)域，所以我們可能難以看到科大訊飛在這個維度上做智能突破。

第三，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運營，業(yè)務包括：電信增值產(chǎn)品運營、智能硬件產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)運營服務。智能硬件產(chǎn)品是人工智能的重要陣地，這也是科大訊飛做人工智能重點突破的領(lǐng)域。目前基于人機交互界面AIUI拓展在智能家居、機器人、智能穿戴等方面的軟硬件一體化應用比較有前景，其典型產(chǎn)品有叮咚智能音箱、智能遙控器以及兒童智能語音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，業(yè)務主要是公共安全行業(yè)產(chǎn)品和智慧城市行業(yè)應用，這項業(yè)務與系統(tǒng)集成類似，是利用成熟技術(shù)為其他下游做配套，所以難以有人工智能的創(chuàng)新。

第2篇：人工智能教育方案范文

Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.

P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是計算機科學的一個分支，是當前科學技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀點、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個學科，其屬于一門邊緣學科，同時也是多個學科交叉而成的一門學科，包括語言學、哲學、心理學、神經(jīng)生理學、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計算機科學、數(shù)學等[1]。當前人工智能已經(jīng)是很多高校計算機相關(guān)專業(yè)的必修課程，它是計算機科學與技術(shù)學科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學內(nèi)容主要包括自然語言理解、計算智能技術(shù)、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統(tǒng)和機器學習等，國內(nèi)外很多大學都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學和研究。人工智能課程包含多個學科，具有內(nèi)容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復雜，但是多數(shù)高校采用的教學方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學方式，即“教師講、學生聽”的教學模式，這種信息單向傳輸教學模式以教師為主體，學生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學，忽視實踐活動教學的問題，導致教育內(nèi)容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學生在學習過程中常常感到枯燥乏味，進而對學習該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學質(zhì)量和效果無法達到預期，甚至學生還會產(chǎn)生厭學心理。針對人工智能課程中現(xiàn)有的各項問題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學實踐經(jīng)驗，參考人工智能課程特點和教學目標，從多個方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學內(nèi)容、教材選擇、教學方法和考核形式等。

1 教學內(nèi)容優(yōu)化與更新

人工智能是一門嶄新的學科。開設(shè)本課程首先是確定教學內(nèi)容。通常來講，人工智能學科的內(nèi)容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應用系統(tǒng)，包括自動規(guī)劃和機器視覺、機器學習、專家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應用的實例，將實踐和理論緊密結(jié)合起來[3]。

隨著時代的發(fā)展和科技的進步，人工智能學科也取得了較大發(fā)展。基于此，人工智能學科也應該與時俱進，更新人工智能教學大綱，進一步完善其教學內(nèi)容。修訂后的人工智能教學大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎(chǔ)部分和擴展應用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規(guī)劃、機器學習、知識工程等。

教學內(nèi)容的選擇和確定應綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識，也應注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學內(nèi)容應符合現(xiàn)實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結(jié)合起來，只有這樣人工智能課程的教學質(zhì)量和效果才能事半功倍。

2 教學策略及教學方法的改革創(chuàng)新

由于人工智能課程具有算法復雜、內(nèi)容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統(tǒng)的教學模式已經(jīng)無法滿足人工智能課程的需求，教師應探索更加有效的教學模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學質(zhì)量和教學效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：

2.1 激發(fā)學生的學習興趣 無論是經(jīng)驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學生只有對某門學科存在興趣，才會更加主動積極的學習該門課程，從而獲得良好的教學效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個電影學生知道了世上存在人工智能的機器人，學生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動，與此同時教師讓學生思考和談論人工智能是什么？研究人工智能的意義在哪里？實踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學生們的注意力，讓學生更加專注在教學任務中，有效提高了學生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應用的成果展示出來，讓學生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學習人工智能課程。

2.2 面向問題的案例教學法 案例教學法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學方法[11]。針對學校學生特點，我們采取了以下幾種教學形式實施案例教學。①講解式案例教學：這種案例通過教師的講解，幫助學生理解抽象的理論知識點。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學案例；通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學生認知的興趣，引導學生對將要學習的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導入新課。②討論式案例教學：在課程初期將學生分成若干學習小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計好的一題多解的教學案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個小組，要求學生在課余時間通過自學和組內(nèi)討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應用案例進行討論，能有效地啟發(fā)學生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學生對人工智能的理解。

2.3 個性化學習與因材施教 在開展課程教育過程中應注意對學生進行個性化教學，結(jié)合學生特點因材施教。比如，在日常教學中多觀察學生情況，鼓勵那些應對教學任務后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識，同時友善面對學習較差的學生，分析其學習過程中面對的困難，有的放矢地采取應對措施，幫助其不斷進步；在教學過程中讓學生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學生發(fā)散性思考問題，鼓勵優(yōu)秀學生進行深一步的探討，并且教師應幫助具有新穎思想或論點的學生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。

2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學中任務驅(qū)動是一種常用的教學方法，其中心導向是任務，學生在完成任務的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學方法的步驟是：教師提出任務師生共同分析以得出完成任務的方法和步驟適當講解或自學、協(xié)作學習完成任務交流和總結(jié)。”[3]該教學模式不僅有利于培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識，還能夠培養(yǎng)學生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學模式通常是以小組協(xié)作的方式進行，教師給出研究范圍，學生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過分析和討論后以程序設(shè)計或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學生的團隊協(xié)作能力，對于學生團隊合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務的過程中學生需要查閱大量的資料，久而久之學生收集資料和創(chuàng)新能力勢必會得到提升。

2.5 采用啟發(fā)式教學 人工智能的很多問題都較為抽象，對學生理解力的要求較高，因此，在實際的教學過程中教師應有意識的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問題，讓學生自己獨立思考，鼓勵學生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學生獨立思考的能力，也增加了學生參與教學活動的意識，提高了學生的學習熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現(xiàn)，最后師生一起導出遺傳算法用于優(yōu)化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學生邏輯思維的能力，教學效果良好[4]。

3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新

過去的課程作業(yè)都是單一書面習題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過網(wǎng)絡(luò)返回給學生，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學生實驗能力和動手能力的培養(yǎng)，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學生的期末負擔，也迫使學生更加重視平時的學習思考，有利于課程教學質(zhì)量的提升。

4 結(jié)束語

本文是以提高教學質(zhì)量為目標，結(jié)合教學實踐，從教學體系、教學內(nèi)容、教學方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學改革進行了探討，總結(jié)了該課程在教學和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學的要求，可以支持教師提高教學手段現(xiàn)代化的水平，同時更貼合學生的學習需求。作為該課程的授課教師應始終保持對教學內(nèi)容的不斷更新、教學方法的多樣化，才能激發(fā)學生的學習興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學質(zhì)量。從學生的反饋來看，作者所總結(jié)的教學實踐具有明顯的教學效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學過程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗，吸取失敗的教訓。

參考文獻：

[1]蔡自興.人工智能及其應用[M].三版.北京：清華大學出版社，2007.

[2]謝榕，李霞.人工智能課程教學案例庫建設(shè)及案例教學實踐[J].計算機教育，2014（19）：92-97.

[3]蔡自興，肖曉明，蒙祖強.樹立精品意識搞好人工智能課程建設(shè)[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.

第3篇：人工智能教育方案范文

2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統(tǒng)創(chuàng)建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調(diào)試，JillWatson的回答已經(jīng)能夠達到97%的正確率。現(xiàn)在，機器人助教已經(jīng)可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數(shù)不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。

這只是人工智能在教育領(lǐng)域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內(nèi)不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎(chǔ)教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內(nèi)人工智能將會在教育行業(yè)普及。

教育行業(yè)已有的人工智能研究和應用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領(lǐng)域應努力解決“五大挑戰(zhàn)”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協(xié)助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數(shù)據(jù)分析：對個人學習、社會環(huán)境、學習環(huán)境、個人興趣等大量數(shù)據(jù)的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯(lián)性與可訪問性。⑤終身學習技術(shù)：讓學習走出課堂，進入社會。

過去十年，一些研究者對人工智能在教育領(lǐng)域中的應用做了大量的探索。相關(guān)的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結(jié)構(gòu)（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，2008）；④促進高效學習的行為，如自我調(diào)節(jié)、自我監(jiān)控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當?shù)膬?nèi)容來規(guī)劃學習活動（VanLehn，2006）。

這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術(shù)——自然語言處理、不確定性推理、規(guī)劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統(tǒng)”就是基于這些研究和技術(shù)而開發(fā)的人工智能教育應用。類似的成熟產(chǎn)品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發(fā)現(xiàn)用智能導師系統(tǒng)的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。

人工智能在教育行業(yè)的新發(fā)展

教育行業(yè)的三種類型（內(nèi)容、平臺和評估）的服務商都在經(jīng)歷著一場變革。內(nèi)容出版商面臨紙質(zhì)印刷到數(shù)字出版和開放教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。學習平臺正試圖區(qū)分自適應、個性化和數(shù)據(jù)分析的功能。評估供應商則繼續(xù)探尋從多項選擇題測試轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發(fā)展思路和契機，同時也惠及教育生態(tài)系統(tǒng)中的所有利益相關(guān)者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經(jīng)驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業(yè)前景，學校能夠規(guī)模化提高教育質(zhì)量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領(lǐng)域發(fā)揮其效益。

1.人工智能批改作業(yè)

批改作業(yè)和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據(jù)教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設(shè)計和專業(yè)發(fā)展。

目前，人工智能批改作業(yè)已經(jīng)相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經(jīng)大幅提高。美國斯坦福大學已經(jīng)成功開發(fā)出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業(yè)——培生公司也認為，人工智能已經(jīng)可以出現(xiàn)在教室并提供足夠可信的評估。據(jù)培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統(tǒng)測試。

2.人工智能實現(xiàn)一對一輔導

自適應學習軟件已經(jīng)能為學生提供個性化學習支撐。據(jù)2011年VanLehn的一項研究發(fā)現(xiàn)，人工智能在某些特定主題和方法上比未經(jīng)訓練的導師更具有效性。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自適應學習在拉美地區(qū)正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內(nèi)容。

早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術(shù)可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰(zhàn)時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網(wǎng)頁界面的自適應學習系統(tǒng)，這才是真正做到了一人一導師。

3.人工智能關(guān)注學生情感

2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術(shù)發(fā)展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監(jiān)測技術(shù)（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調(diào)整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發(fā)他們的興趣。這種關(guān)注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環(huán)境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發(fā)的AttentiveLearner智能移動學習系統(tǒng)就能通過手勢監(jiān)測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的人工智能教學系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優(yōu)化遠程虛擬實驗室的教學過程。

進一步的研究發(fā)現(xiàn)，人工智能還可以關(guān)注學生的心理健康。當前已經(jīng)有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發(fā)現(xiàn)患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。

4.人工智能改進數(shù)字出版

教科書等課程材料并非總是完美，傳統(tǒng)印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產(chǎn)工藝的問題，更主要的是紙質(zhì)課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數(shù)字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現(xiàn)狀。

人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開放課程Coursera的提供者已經(jīng)將這一想法付諸實踐。當發(fā)現(xiàn)大量學生的作業(yè)提交了錯誤的答案時，系統(tǒng)會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。

另一項人工智能在數(shù)字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統(tǒng)能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內(nèi)容技術(shù)公司CTI就依據(jù)這項技術(shù)幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內(nèi)容。

隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領(lǐng)域的成熟應用，課程材料的數(shù)字化出版也會有更新的形態(tài)——不再局限于書本或網(wǎng)頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內(nèi)容表達的更好的方式。

5.人工智能作為學生

多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發(fā)新的人工智能產(chǎn)品。他聯(lián)合了多個領(lǐng)域的專家一起開發(fā)了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發(fā)現(xiàn)，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。

類似的研究和開發(fā)還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內(nèi)基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產(chǎn)品也是基于learning-by-teaching而開發(fā)，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。

另外，人工智能還推動其他教育方法和技術(shù)更好實現(xiàn)。如讓虛擬現(xiàn)實學習環(huán)境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。

第4篇：人工智能教育方案范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；未來教育；未來學校；創(chuàng)新變革；挑戰(zhàn)

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2017）07-0012-03

近年來，世界各國高度重視人工智能技術(shù)的發(fā)展，相繼了相關(guān)研究報告。2016年10月，美國白宮了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》兩份重要報告。2016年11月，英國政府《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》報告。2017年3月，國務院總理發(fā)表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。當前，人工智能正逐漸融入電商零售、醫(yī)療健康、交通以及個人助理等多個領(lǐng)域，并展現(xiàn)出巨大的應用空間。人工智能在教育領(lǐng)域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，人工智能將在教育領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用[1]。

人工智能在教育中的典型應用主要集中在智能導師輔助個性化教與學、教育機器人等智能助手、居家學習的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數(shù)據(jù)的挖掘與智能化分析、學習分析與學習者數(shù)字肖像六大方向[1]，已經(jīng)表現(xiàn)出巨大的應用潛力。學校作為教育活動的重要組織場所之一，人工智能將為學校的管理與教學帶來變革性的影響，主要表現(xiàn)在四大方面：維護校園安全、輔助教師教學、變革學習范式以及優(yōu)化學校管理。

維護校園安全

校園安全是順利開展學校教育活動的基礎(chǔ)，也是教育改革和發(fā)展的基本保障。《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》指出，要“切實維護教育系統(tǒng)和諧穩(wěn)定，深入開展平安校園、文明校園、綠色校園、和諧校園創(chuàng)建活櫻為師生創(chuàng)造安定有序、和諧融洽、充滿活力的工作學習生活環(huán)境”[2]。計算機視覺與機器人技術(shù)的發(fā)展使得人工智能維護校園安全成為可能，其將在非法人員識別、消防安全預警、活動事故防護三個方面發(fā)揮重要作用。

1. 非法人員識別

部署保安機器人將是未來學校保證維護校園安全的重要措施之一。保安機器人能通過眼部的圖像采集設(shè)備采集進入校園人員的面部信息，識別當前人員身份，若未檢測到相關(guān)人員信息，系統(tǒng)則會通知學校的安保人員進行身份驗證、登記等工作。同時，位于校園各處的保安機器人還將實時監(jiān)控是否有陌生人通過非正規(guī)途徑進入校園，檢測到相關(guān)行為之后，則會通知學校安保人員進行處理。此外，位于學校門口的保安機器人還將采集學生的面部信息，與信息庫中的學生信息相比對，確定學生身份，并記錄學生到校與離校時間，確保學生在校期間的安全。

2. 消防安全預警

未來學校的消防安全預警系統(tǒng)包含了感煙探測器、感溫探測器、火焰探測器、可燃氣體探測器等多種感應器，同時通過攝像設(shè)備實時采集圖像信息，分析畫面中是否出現(xiàn)明火、煙霧等現(xiàn)象。其綜合圖像分析與探測器感知，判斷是否有火災現(xiàn)象發(fā)生。此外，系統(tǒng)通過實時采集校園內(nèi)人員的行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫中消防安全危險行為做比對，分析是否有相關(guān)危險行為發(fā)生。若危險行為發(fā)生，則會通知學校安防人員。在火災發(fā)生時，擁有智能搜救技術(shù)的消防機器人將會代替人進入火災發(fā)生區(qū)，通過生命探測儀，自動感應、搜索、識別被困人員，將其救出火災發(fā)生區(qū)。消防機器人的部署很大程度上避免了人員進入火災發(fā)生區(qū)受到二次傷害現(xiàn)象的發(fā)生，其機動性超越了現(xiàn)有的消防安全系統(tǒng)，在很大程度上保證了校園內(nèi)師生生命和財產(chǎn)安全。

3. 活動事故防護

目前，校園課間活動的傷害事故主要表現(xiàn)在擁擠踩踏傷害、追逐打鬧傷害、危險游戲傷害等三個方面。基于人工智能的活動事故防護系統(tǒng)通過校園內(nèi)的攝像設(shè)備實時采集師生行為數(shù)據(jù)，通過與數(shù)據(jù)庫中活動事故危險行為模型相比對，分析判斷是否有危險行為發(fā)生。若相關(guān)行為發(fā)生，系統(tǒng)則會將相關(guān)危險行為發(fā)生的地點、類型等發(fā)送給學校的安防人員，提醒安防人員采取相應措施。

輔助教師教學

隨著圖像識別、語音識別、自然語言處理等技術(shù)的發(fā)展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領(lǐng)域，成為教師教學的得力助手。教育機器人和智能作業(yè)測評工具的出現(xiàn)大大減輕了教師的負擔，提高了教師教學的效率。

1. 輔助備課

備課是真實教學實踐的預演，是應用教師知識并發(fā)展教師知識的過程。其既是確保教學質(zhì)量的條件，也是教師專業(yè)發(fā)展的途徑[3]，是教師教學的重要組成部分。備課機器人能夠通過語音識別記錄教師話語信息，利用自然語言處理技術(shù)分析整合教師話語信息，識別教師要求。備課機器人根據(jù)教師提供的教學目標、教學重難點、學生的基礎(chǔ)知識等，在相關(guān)學科的知識庫中進行資源的搜索與整合，形成電子教案。同時，根據(jù)教案內(nèi)容為教師提供課堂測試習題以及上課所需課件。教師只需要根據(jù)所教班級的學生特點與自己的教學習慣，對教案、測試習題以及課件稍作調(diào)整即可應用于教學。

2. 智能作業(yè)測評

自然語言處理技術(shù)的進步使得作業(yè)自動批改成為可能。科大訊飛將“訊飛超腦”計劃的階段性研究成果“全學科閱卷”技術(shù)應用于考試，實現(xiàn)閱卷過程的數(shù)據(jù)化與自動化，在將教師從簡單重復的閱卷工作中解放出來的同時，完成對考試數(shù)據(jù)的采集[4]。基于人工智能的作業(yè)評測系統(tǒng)可對作文、閱讀等主觀題進行語義識別并提出修改意見，根據(jù)學生的作業(yè)結(jié)果為教師自動生成詳細的學情報告。智能作業(yè)評測技術(shù)的應用將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率，教師能夠更多地專注于與學生互動、教學設(shè)計和專業(yè)發(fā)展。

3. 輔助課堂管理

在未來，教輔機器人將走進教室，輔助學生解決學習中遇到的難題。教輔機器人能夠識別學生身份，讀取學生當天所學課程信息以及學生在課堂的行為數(shù)據(jù)，為學生提供個性化解題方案奠定基礎(chǔ)。教輔機器人通過語音識別獲取學生問題信息，利用自然語言處理技術(shù)分析整合學生話語信息。然后，教輔機器人通過人臉識別采集學生的面部信息，綜合面部表情、姿態(tài)和語調(diào)通過情感計算技術(shù)分析目前學生的情緒狀態(tài)，綜合學生的情緒狀態(tài)和行為數(shù)據(jù)確定學生當前學習狀態(tài)。教輔機器人依托優(yōu)秀教師授課資源庫，智能搜索相關(guān)答案，針對不同學習狀態(tài)的學生采取不用的解題風格。此外，教輔機器人將收集到的學生行為數(shù)據(jù)上傳到學生管理系統(tǒng)，輔助教師等進行學生的日常管理工作。

變革學習范式

學習范式是指特定時代的學習共同體所共有的學習理念、學習方式，并對學習者的學習態(tài)度、學習行為產(chǎn)生積極的引導作用，以促進學習的有效進行[5]。人工智能技術(shù)的發(fā)展使自適應學習系統(tǒng)真正地為教育所用，為學習所用，人工智能將使現(xiàn)有的學習范式走向自適應學習。

自適應學習系統(tǒng)在本質(zhì)上是一類支持個別化學習的在線學習環(huán)境。它針對個體在學習過程中的差異性（因人、因時）而提供適合個體特征的學習支持，包括個性化的學習資源、學習過程和學習策略等[6]。基于人工智能的自適應學習系統(tǒng)將整合自適應內(nèi)容、自適應評估和自適應序列三種工具。自適應內(nèi)容通過分析學生對問題具體的回答，為學生提供個性化的內(nèi)容反饋和學習資源推送。自適應序列利用一定的算法和預測性分析，基于學生的學習表現(xiàn)，持續(xù)收集數(shù)據(jù)。其中在數(shù)據(jù)收集階段，自適應序列會將學習目標、學習內(nèi)容與學生互動集成起來，再由模型計算引擎對數(shù)據(jù)進行處理以備使用。自適應評估可根據(jù)學生回答問題的正確與否，及時改變和調(diào)整測評的標準。

優(yōu)化學校管理

學校是教育的核心單元，高效的學校管理是學校開展各項工作并得以高效運行的重要保障[7]。人工智能的融入將使未來學校的管理工作更加高效，使學校更好地服務于教師的教學與學習者的學習。其將在考務管理、教師管理、學生管理三方面發(fā)揮重要作用。

1. 考務管理

在未來的學校中，監(jiān)考機器人將代替監(jiān)考人員進行考務工作，很大程度上節(jié)省學校考務管理方面的人力資源。監(jiān)考機器人通過內(nèi)置于眼部的攝像頭采集學生的面部信息，與數(shù)據(jù)庫中學生信息比對，確定學生身份，自動完成簽到。其通過內(nèi)置于手臂端的金屬探測器，掃描學生全身，z測學生是否帶有作弊物品。監(jiān)考機器人通過攝像頭、紅外感知等確定學生位置以及教室內(nèi)的桌椅等位置，規(guī)劃行動路徑，分發(fā)和收集試卷。此外，監(jiān)考機器人還將通過位于眼部的攝像頭實時采集學生行為數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫中作弊行為實時對比分析，如果學生有作弊行為發(fā)生，則會立即制止，維護考場紀律。

2. 教師管理

教師管理是學校管理工作中的重要組成部分，教師評價則是教學管理中的核心部分。人工智能為教師的智能評價提供了可能。基于人工智能的教師評價系統(tǒng)通過教室的攝像設(shè)備實時采集教師及學生的行為數(shù)據(jù)、表情數(shù)據(jù)，通過學生的穿戴設(shè)備采集其體征數(shù)據(jù)。系統(tǒng)經(jīng)過對教師和學生的行為數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和體征數(shù)據(jù)的分析（如系統(tǒng)與學校的學科管理系統(tǒng)相連通，確定教師的教學內(nèi)容是否與教學大綱要求相適應，重難點是否突出，所講述內(nèi)容是否具有實用性；教師講授知識時，根據(jù)學生的行為、情緒和體征的反應確定教師所講授知識是否被學生理解；教師在講授內(nèi)容和組織學習活動時，語言是否規(guī)范、清晰，態(tài)度是否親切和藹等），最終評定教師的教學效果，并生成可視化報告，輔助學校完成對教師教學效果的評估工作。此外，系統(tǒng)還將通過教室的攝像設(shè)備采集教師面部信息，識別教師身份，自動記錄教師的出勤情況，輔助學校的教師管理工作。

3. 學生管理

學生管理在學校管理中同樣發(fā)揮著重要作用。基于人工智能的學生管理系統(tǒng)可通過位于學校門口以及教室的攝像設(shè)備采集學生面部信息，識別學生身份，自動記錄學生的到校時間和離校時間，為學生的出勤考核提供數(shù)據(jù)支持。通過位于教室的攝像設(shè)備實時采集學生的行為數(shù)據(jù)，分析學生的課堂表現(xiàn)以及課余時間的同學之間的交流情況，為學生管理的班風、學風管理提供決策支持。同時，通過分析學生的學習成績、課堂表現(xiàn)、課下交流情況，判斷學生是否有異常行為（趨向），并及時反饋給學校管理者。此外，系統(tǒng)還將學生的在校情況，包括到校時間、離校時間、測試成績、作業(yè)完成情況等反饋給學生家長，家校協(xié)同完成學生管理工作。

讓機器在沒有人類教師的幫助下學習，讓機器像人類一樣感知和理解世界，使機器具有自我意識、情感，以及反思自身處境與行為的能力，是人工智能面臨的主要挑戰(zhàn)[8]。除此之外，人工智能在教育領(lǐng)域中的應用目前還處于初級階段，在學校的管理與教學應用方面仍面臨著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、決策和推理機制適應難、缺乏專業(yè)應用人才等挑戰(zhàn)。

（作者單位：江蘇師范大學智慧教育學院）

參考文獻

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程天君，李永康. 校園安全：形勢、癥結(jié)與政策支持[J]. 教育研究與實驗，2016（1）： 15-20.

翁春敏，陳群波. 基于教師情境知識的備課研究――國外研究的視角[J]. 外國中小學教育，2015（5）： 51-57.

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陳仕品，張劍平. 基于EAHAM模型的適應性學習支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)[J]. 電化教育研究，2008（11）： 53-57+82.

第5篇：人工智能教育方案范文

這種解讀所指的是，人工智能將在未來全面介入人類生活，開啟人類文明發(fā)展的又一個新時代。

人工智能的絕對優(yōu)勢

人工智能早就進入了醫(yī)學研究（藥物研發(fā)、基礎(chǔ)研究）和臨床診療領(lǐng)域，人與人工智能的競爭也不可避免，那么，人工智能會像戰(zhàn)勝柯潔一樣，優(yōu)于或勝過人類醫(yī)生嗎？

僅從現(xiàn)有的情況看，人工智能有優(yōu)于人類醫(yī)生的地方。以癌癥治療為例，當確診癌癥后，針對不同病人的個性化治療才會比較有效。機器學習（算法）是人工智能的一基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運算可以讓人工智能對某一問題進行計算分析，從而得出有針對性的解決手段。加拿大西方大學的羅根（Peter Rogan）等人通過對基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，讓該治療方案變得更加個性化。

研究人員使用了一套含有40個基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗的近350名癌癥病人當中，至少都會接受紫杉醇或吉西他濱其中一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對數(shù)據(jù)展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的有效率為82%，只接受吉西他濱的有效率則在62%到71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，在上述方案中，醫(yī)生選擇對病人同時使用紫杉醇和吉西他濱，可以達到最高的84%的治療有效率。

也許這種人工智能軟件對不同病人提供的治療方案比其他醫(yī)生的治療有效，但是，人工智能的這種算法和分析是醫(yī)生首先教會它的。更重要的問題是，當超出了這40個基因的范疇，這套人工智能的算法和提供治療的方案就有可能受到限制。

面臨這樣的問題，人工智能只會一籌莫展。但是，人是有巨大動力的，這種動力的來源之一是，人有強烈的情感。柯潔輸給Alpha Go或感到贏不了Alpha Go會沮喪得流淚，但Alpha Go不會。正是這種差別，讓具有強烈愛心的人會想出更好的方法去診療和戰(zhàn)勝疾病，至少取得更好的結(jié)果。基于這種情況，Alpha Go不可能戰(zhàn)勝醫(yī)生，因為前者沒有愛心，后者，尤其是病人的親屬有強烈的情感和愛心。

戰(zhàn)勝檢查數(shù)據(jù)的真情暖男

一位叫馬麗砂的女性患有卵巢癌。15年間，她經(jīng)歷了4次手術(shù)和30多次化療，她的丈夫張欣華相伴相依，一路保駕護航，讓她的生命一直延續(xù)。這名“暖男”起到的作用不過是輔助醫(yī)生，但是他卻使用了特有的“理工男方式”，通過數(shù)據(jù)分析、（深度）學習和邏輯推理，獲得了理想的治療結(jié)果。這些方法正是人工智能的強項，別說使用Alpha Go，就算是一種很簡單的統(tǒng)計和分析軟件都可能超過張欣華，但是決策和疾病治療的結(jié)果難于勝過后者。

早在2005年，定期隨訪復查的馬麗砂發(fā)現(xiàn)自己的驗血指標似乎有些異常，但核磁共振檢查未發(fā)現(xiàn)問題。張欣華分析，核磁共振的原理是逐行掃描，也許因為腫瘤的位置關(guān)系，或者掃描的行與行之間的斷層關(guān)系，沒能發(fā)現(xiàn)腫瘤。但普通的B超檢查原理是檢測回聲，是反射過來的信息，這也許能發(fā)現(xiàn)一些更有意義的線索。他便自作自作主張讓妻子做B超檢查，果然發(fā)現(xiàn)腫瘤復發(fā)，及時作了手術(shù)切除。

而后，張欣華對妻子的檢查數(shù)據(jù)做了如下的數(shù)據(jù)分析和深度學習：對其妻的一種腫瘤標記物CA125進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，時間為橫坐標，CA125為縱坐標，把2014年2月11日到2017年5月1日的CA125變化描繪成曲線圖。

95%的健康成年婦女CA125的水平≤35U/ml，如果CA125的數(shù)值是該數(shù)值的兩倍以上，就意味著與癌癥有一定關(guān)系，而馬麗砂是癌癥康復者，這個數(shù)值在更高的范圍（幾百）才可能被醫(yī)生視為與癌癥復發(fā)有關(guān)。馬麗砂的CA125在2016年12月達到曲線的頂點，也只是73.5，沒有達到醫(yī)生認為的與癌癥復發(fā)相關(guān)的數(shù)值。但張欣華比較了其妻2014年和2016年的兩個高點，正好對應其在這兩個時期的大手術(shù)，當時的數(shù)值與73.5相差無幾。因此，張欣華認為情況不好，便帶妻再到醫(yī)院檢查，發(fā)現(xiàn)腫瘤又復發(fā)了，又及時進行了手術(shù)，馬麗砂CA125的曲線很快回歸低位。

此次Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔，研究人員稱是Alpha Go采用了能自行學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，但也有專業(yè)人員認為如果僅僅是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不可能讓Alpha Go達到如此強大的能力，實際情況是Alpha Go的核心――記憶增強技術(shù)得到更大增強，通過其海量的存儲能力，不斷將外部的數(shù)據(jù)輸入存儲器，更新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)據(jù)，然后重新輸出數(shù)據(jù)，給出相應的博弈策略。

但就算使用Alpha Go戰(zhàn)勝柯潔采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為馬麗砂診斷，由于CA125數(shù)據(jù)正常，以及核磁共振成像檢查正常，恐怕就連有經(jīng)驗的醫(yī)生也會忽略患者的變化而不會讓其再進一步檢查，更不用說Alpha Go，僅靠數(shù)據(jù)分析判斷，一定會把馬麗砂歸為正常情況。而患者的丈夫張欣華懷著對妻子無限的真情，用自己特有的計算方法判斷妻子的病情，挽救了妻子的生命。這不能不說是人工智能輸給人類大腦的佐證。

美國父子超越常規(guī)的精準醫(yī)療

說到底，這又是一種人工智能難以掌握的技能――精準醫(yī)療。因為人工智能的大數(shù)據(jù)和分析，以及深度學習只能對一般性的情況進行分析判斷，不會對每種情況進行具體的個性化的分析和診治。在進行精準醫(yī)療時，醫(yī)生也未必會對每個病人做到個性化的診治，而是千人一藥、萬人一刀地進行治療。但只有對親人傾注了深厚愛心的人才會對病人的具體情況進行辨別，以尋求有針對性的個性化精準醫(yī)療。

美國麻省理工學院數(shù)學家迪米特里斯?伯特西馬斯教授的父親在2007年診斷患有非轉(zhuǎn)移性胃癌，已經(jīng)無法手術(shù)，唯一的治療方案是化療。為了讓父親盡可能延長生命和提高生活質(zhì)量，伯特西馬斯研究了全美五大醫(yī)院的常規(guī)化療方案并驚訝地發(fā)現(xiàn)，每家醫(yī)院使用的化療方法都不同。

數(shù)學家的天性讓其產(chǎn)生了一個想法，對醫(yī)院的臨床試驗數(shù)據(jù)進行計算，以確定哪一種方法能產(chǎn)生更好的效果。他畫了一張簡單的圖，橫坐標代表藥物毒性，縱坐標代表患者的生存率。根據(jù)這一曲線，伯特西馬斯選取了一個他認為的最優(yōu)策略對其父親治療。結(jié)果他的父親在確診胃癌后存活了2年，比醫(yī)生的預期翻了一番。

人工智能難以逾越的“先天不足”

伯特西馬斯和張欣華這樣的精準醫(yī)療既不是人工智能能夠做到的，也不是一般醫(yī)生能做到的，因為不同的醫(yī)生就有不同的對疾病的診治和看法，以及選用自認為正確的和效果好的療法，即便是人工智能采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自主學習，也不可能像伯特西馬斯和張欣華那樣對親人進行個性化的診治。這意味著，人工智能并不神秘，人人可用，而且根本就達不到人的自我學習和分析能力。更重要的是，人工智能沒有情感，不會因為對親人的愛而多一分責任、多一分細心、多一分分析、多一分比較，從而選擇最有利于親人的診治方案。

顯然，預測人工智能未來會在其他方面戰(zhàn)勝人和統(tǒng)治人類社會，需要讓它先要有情感。但是，人工智能不是生物，它會有七情六欲嗎？退一步說，能把愛心輸進去嗎？

以此來看，人工智能“先天不足”，或許只有理性，那它靠什么與人做全方位的博弈？所以，不必過多擔心人工智能會戰(zhàn)勝人類，而是全身心享受我們作為人類所擁有的美好情感吧！

第6篇：人工智能教育方案范文

關(guān)鍵詞：人工智能 情感 約束

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產(chǎn)生，經(jīng)過長期發(fā)展，已經(jīng)有了長足的進步，并且已經(jīng)深入到社會生活的諸多領(lǐng)域，如語言處理、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設(shè)計等。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關(guān)注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創(chuàng)造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發(fā)生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現(xiàn)這種悲劇。

本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結(jié)。

2人工情感發(fā)展情況概述

隨著科學家對人類大腦及精神系統(tǒng)深入的研究，已經(jīng)愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內(nèi)容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領(lǐng)域得到了應用和發(fā)展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業(yè)領(lǐng)域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發(fā)展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發(fā)兒童的想象力及創(chuàng)造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態(tài)情感識別手段來識別病人的情感狀態(tài)，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫(yī)生提供關(guān)于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內(nèi)基梅隆大學發(fā)明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現(xiàn)在一個能夠轉(zhuǎn)動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領(lǐng)域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關(guān)于人工情感的研究已經(jīng)取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現(xiàn)出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯(lián)系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。

3對人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術(shù)更好的發(fā)展，使智能與情感恰到好處的結(jié)合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。

3.1根據(jù)級別賦予情感

可以根據(jù)人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當?shù)那楦小１娝苤斯ぶ悄苁且婚T交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關(guān)技術(shù)的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術(shù)不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現(xiàn)問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質(zhì)變。現(xiàn)在是科學技術(shù)飛速發(fā)展的時代，不能排除這個量變導致質(zhì)變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設(shè)想。因此，在現(xiàn)階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。

根據(jù)維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環(huán)境和自我優(yōu)化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據(jù)此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當?shù)馁x予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據(jù)角色賦予情感

同樣也可以根據(jù)人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發(fā)揮人機合作的最大優(yōu)勢。由于計算機硬件、無線網(wǎng)絡(luò)與蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，目前的這個時代是人工智能發(fā)展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作。或作為工具、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色。總之，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關(guān)系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態(tài)，要做到這樣，首先需要我們?nèi)祟愞D(zhuǎn)變自身現(xiàn)有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。

舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發(fā)了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當?shù)馁x予一些負向的情緒，那么對于那些不按規(guī)則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力。總之，在我們賦予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。

3.3對賦予人進行約束

對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質(zhì)，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。

縱觀人工智能技術(shù)發(fā)展史，我們可以發(fā)現(xiàn)很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統(tǒng)出現(xiàn)故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領(lǐng)域，或者人工智能技術(shù)落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術(shù)的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質(zhì)，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發(fā)生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。

3.4制定相應的規(guī)章制度來管理人工智能情感的發(fā)展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規(guī)范人工智能的發(fā)展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設(shè)計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術(shù)上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術(shù)裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現(xiàn)了一種在道德憂思的基礎(chǔ)上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創(chuàng)性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規(guī)來規(guī)范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現(xiàn)了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術(shù)的發(fā)展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規(guī)章制度來規(guī)范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結(jié)束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發(fā)展技術(shù)和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現(xiàn)階段對這方面的研究雖然在技術(shù)上可能已經(jīng)很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發(fā)展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發(fā)展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。

參考文獻：

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第7篇：人工智能教育方案范文

關(guān)鍵詞：智能教學系統(tǒng)；模型；局限

中圖分類號：TP315　文獻標識碼：A　文章編號：1673-8454(2012)03-0007-03

智能教學系統(tǒng)(Intelligence Tutoring System，簡稱ITS)是把人工智能技術(shù)引入到計算機輔助教學系統(tǒng)中，應用人工智能技術(shù)開發(fā)出能夠因材施教的教學系統(tǒng)，使“計算機導師”貼近人類教師的水平，具有推理、診斷、決策的能力。能夠根據(jù)每個學習者的特點制定教學計劃，選擇教學策略，實現(xiàn)因材施教。

一、智能教學系統(tǒng)的模型及功能

基于教育學、心理學和教學設(shè)計原理分析，智能教學系統(tǒng)模型應包含學生模塊、教學策略模塊、知識庫和智能接口幾個主要模塊，各模塊的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖所示。

學生模塊記錄每個學生原有的知識水平和學習能力。其依據(jù)為學生與系統(tǒng)之間的交互問答歷史，并對每個學生的學習進步情況進行動態(tài)調(diào)整。這樣，系統(tǒng)通過學生模型就可隨時了解每個學生的情況，有的放矢地進行個別化教學。

教學策略模塊根據(jù)學生模塊情況和知識庫做出智能化的教學決策，評判學生的學習效果，幫助學生分析錯誤原因。提出改進方法和意見等。

知識庫存儲所要教的學科領(lǐng)域知識和教學知識。

智能接口能夠理解自然語言，實現(xiàn)更普遍意義上的人機對話。

智能教學系統(tǒng)與傳統(tǒng)CAI相比，具備以下功能：

第一，了解學生的學習能力、學習基礎(chǔ)和當前的知識水平，以此為依據(jù)為不同的學生做出不同的教學決策，有針對性地進行個別指導，并在學習過程中根據(jù)學生進度自動調(diào)整學習內(nèi)容，具有適應能力。

第二，允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話，并能對帶有學生個性特點的問題做出解答，從而具備更好的交互能力。

第三，能診斷學生學習過程中的錯誤，并分析錯誤原因和給出解決方案，在此基礎(chǔ)上逐漸積累“經(jīng)驗”，從而具備糾錯能力。

第四，大大拓寬了CAI的模式，例如建立虛擬教室、智能導師系統(tǒng)、教學模擬等。從而使CAI不再是簡單的課本搬家、教室搬家，而具有更多的創(chuàng)造能力。

二、智能教學系統(tǒng)的局限性分析

智能教學系統(tǒng)雖然較傳統(tǒng)CAI在諸多方面有很大改進。但就智能教學系統(tǒng)的工作原理以及目前的研發(fā)現(xiàn)狀而言，應當冷靜地看到，它自身也存在一些固有的局限性。

要計算機解決某個問題，有三個基本的前提：必須把問題形式化、必須有一定的算法、必須有合理的復雜度。由于人的智能活動不能完全形式化，因此，機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。教育是一種人類所特有的活動，基于人工智能技術(shù)的智能教學系統(tǒng)在教育中的應用也存在局限性。

1.智能教學系統(tǒng)不能實現(xiàn)自我更新，自我改進

智能教學系統(tǒng)的設(shè)計原理是把現(xiàn)有的專家的知識和教師的教學方法和策略集中到一個數(shù)據(jù)庫中。隨著現(xiàn)代社會知識的迅猛增長，教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進，智能教學系統(tǒng)無法像人類教師那樣跟隨時代的變化而實現(xiàn)知識庫的自我更新以及教學策略模型的自我改進。還需要人從外界對整個ITS進行翻新，甚至需要從一種新的教育理念出發(fā)，重新設(shè)計ITS。智能教學系統(tǒng)的自我更新涉及機器學習這個難點。

2.智能教學系統(tǒng)適用的學習領(lǐng)域存在局限

以智能模擬的方法實現(xiàn)的人工智能應用于教育中時，并非適合所有的學習領(lǐng)域。人的智能活動可以分為四個領(lǐng)域。領(lǐng)域一是“刺激――反應”領(lǐng)域，其中包括任何形式的條件反射，與上下文環(huán)境無關(guān)的、各種形式的初級聯(lián)想行為，最典型的如無意義音節(jié)的機械學習。領(lǐng)域二是數(shù)學思維的領(lǐng)域，這是比較適合于人工智能的領(lǐng)域。它是由概念世界而不是感知世界構(gòu)成，這一領(lǐng)域中的問題完全形式化了，并可以計算，這一領(lǐng)域又可稱為簡單形式化領(lǐng)域，典型的例子如邏輯和有精確規(guī)則的游戲。領(lǐng)域三是復雜形式化領(lǐng)域，這是比較難把握的一個領(lǐng)域。這一領(lǐng)域包括原則上可形式化而實際上不易駕馭的行為，包括那些不能用窮舉算法處理的。因而需要設(shè)計啟發(fā)程序的系統(tǒng)，如圍棋。領(lǐng)域四可稱作非形式化行為領(lǐng)域，包括有規(guī)律但無規(guī)則支配的、我們?nèi)祟愂澜缰械囊恍┤粘；顒樱@一領(lǐng)域又稱作感知思維領(lǐng)域。在這一領(lǐng)域內(nèi)解決問題都是直覺的遵從，無須求助規(guī)則。包括一些規(guī)則不確定的游戲，如文字猜謎游戲。以上四個領(lǐng)域中前兩個領(lǐng)域適合用數(shù)字計算機模擬，第三個領(lǐng)域只是部分可程序化，而第四個領(lǐng)域則很難駕馭。

與此相對應的，根據(jù)加涅的學習結(jié)果分類，學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態(tài)度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習，這些屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)；智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規(guī)則和高級規(guī)則，其中前四項屬于可形式化內(nèi)容，適用于智能教學系統(tǒng)，而高級規(guī)則屬于復雜形式化內(nèi)容，部分內(nèi)容不適用于智能教學系統(tǒng)；動作技能和態(tài)度領(lǐng)域的學習。在其認知成分中可以使用智能教學系統(tǒng)，但情感和行為成分等非形式化內(nèi)容，則難以用智能教學系統(tǒng)來實現(xiàn)。

因此，并不是所有的學習領(lǐng)域都適用于智能教學系統(tǒng)。智能教學系統(tǒng)在教育中應用的重點應放在認知領(lǐng)域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規(guī)則這些學習內(nèi)容上。

3.與學生之間無法暢通交流

教育是一種交互活動，智能教學系統(tǒng)的交互功能雖然較傳統(tǒng)CAI有所改進。但仍然缺乏在學生和計算機之間交換信息的自然的、暢通的途徑。系統(tǒng)只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內(nèi)化程度。而無法像人類教師通過自然狀態(tài)的交流和觀察來判斷學生的真實情況，因此，“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”，無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。此外，系統(tǒng)在遇到新的學習情境時。不能理解和產(chǎn)生對話，這會影響智能教學系統(tǒng)功能的實施。

4.決策和推理機制不完善

智能教學系統(tǒng)的關(guān)鍵智能所在是其決策和推理機制，即“教學策略”模塊根據(jù)不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策，這種決策基于學生模塊提供的學生的知識水平、認知特點和學習風格。智能教學系統(tǒng)雖然加入診斷系統(tǒng)并不斷調(diào)整對學生學習水平的判斷，但由于學習風格、認知特點等不能完全被形式化，因此，根據(jù)系統(tǒng)的教學策略模塊中預先存入的診斷知識來評估不同學生的學習過程和理解每個學生不同的推理過程也是有局限的。

三、智能教學系統(tǒng)在教育中應用的建議

1.不能忽略教師的作用

雖然智能教學系統(tǒng)具有“智能性”。但在使用它的過程中，決不能放棄教師的主導作用。要明確教師是教學的設(shè)計者和教學過程的主導，應該把智能教學系統(tǒng)的應用納入到教學設(shè)計中。教師作為教學的“主導”。要引領(lǐng)教學

全過程，時刻注意學生的學習狀態(tài)、學習程度、情感交流，盡量照顧到每個同學。ITS不是將教師擱置了。而是把教師從ITS能做的事情中解放出來，有更多的時間去從事機器所無法替代的事情。例如，計劃教學，開發(fā)教學補充材料，示范成熟的行為，啟發(fā)、引導學生去克服遇到的各種困難。特別是一個優(yōu)秀教師對學生的態(tài)度和道德的影響和培養(yǎng)，是任何智能教學機器所無法取代的。所以，在利用智能教學系統(tǒng)教學的過程中，不能用智能教學系統(tǒng)取代教師，不能忽略教師的指導作用。

2.注意教學模式的運用

作為一種教育技術(shù)的實現(xiàn)，ITS主要依賴于各種技術(shù)的發(fā)展，但作為一個能夠?qū)嵤┩暾虒W過程的教學系統(tǒng)，ITS的應用效果更多地依賴于所采用的教學模式。長期以來，傳統(tǒng)CAI在教學中的應用都以個別化教學模式為主。但隨著認知心理學的發(fā)展，基于建構(gòu)主義學習理論的以“學”為中心的教學模式逐漸受到青睞。這種教學模式更能滿足學習者的個性化要求，也為協(xié)作學習創(chuàng)造了更大的可能性。目前，協(xié)作學習模式因其利于培養(yǎng)學生的多樣化思維和合作精神而日益受到重視。同一個智能教學系統(tǒng)，用于個別化教學模式和用于協(xié)作學習模式就會產(chǎn)生截然不同的教學效果。因此。在利用智能教學系統(tǒng)時，要注意根據(jù)教學內(nèi)容和教學目標靈活采用個別化教學模式或協(xié)作學習模式。

3.有效與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合

隨著多媒體技術(shù)和Internet網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，多媒體教育技術(shù)與Internet的進一步融合，ITS不僅僅在人工智能上單一發(fā)展。它要向多維的網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)化成為當今世界ITS系統(tǒng)的一大優(yōu)勢和特色。“無機不聯(lián)”正是現(xiàn)代教育計算機使用情況的真實寫照。智能教學系統(tǒng)應與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。借助網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，完成在線學習、實時討論、網(wǎng)上測試等多種教學任務。學生可以在學校或家中通過計算機登錄到系統(tǒng)，系統(tǒng)按其不同的認知水平為其準備不同難度的教學內(nèi)容。完成學習時，系統(tǒng)通過自適應的測試確定學生新的認知水平，作為其下一次登錄學習時為其準備學習內(nèi)容的依據(jù)，并向?qū)W生提出進一步需學習內(nèi)容的建議。學生在學習過程中可以實時地與其他在線的學習者進行討論，并可通過E-mail的形式與教師進行交流。教師可以使用自己的計算機，在教研室或家中登錄到系統(tǒng)，檢查學生的學習進度，學習情況。并依據(jù)學生的實際情況，有針對性地對教學內(nèi)容、測試內(nèi)容進行更新。網(wǎng)絡(luò)與智能計算機輔助教學系統(tǒng)有機結(jié)合，相互補足，必將構(gòu)建成一個新的系統(tǒng)工程。

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第8篇：人工智能教育方案范文

2016年12月23日，在中國信息產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟年會上，賽迪智庫了2017年智能技術(shù)的預測解讀。

第一，人腦仿生取得重大突破。

人腦仿生主要有兩個重要領(lǐng)域。一是再造人類大腦，即模擬人腦功能。通過研制人造神經(jīng)元，將電信號轉(zhuǎn)變成化學信號并與其它腦細胞進行交流。二是建立腦機接口，即把機器與大腦進行連接。用特定設(shè)備讀取大腦信號，并對機器進行操控。IBM是人腦仿生研究的主力軍，它研制了第一個類腦芯片、類腦計算機和人造神經(jīng)元。目前，我國中科院計算所也研制出類腦芯片――寒武紀。

第二，機器學習將在數(shù)據(jù)量大、需求迫切的領(lǐng)域深入應用。

大數(shù)據(jù)已成為決定機器學習質(zhì)量高低的關(guān)鍵要素，可以說無數(shù)據(jù)不智能。現(xiàn)在機器學習已滲透進入醫(yī)療、金融、新聞等行業(yè)，這些行業(yè)的突出特點是數(shù)據(jù)規(guī)模大且痛點明顯，亟須引入機器學習技術(shù)提升行業(yè)服務質(zhì)量和精準度。例如，IBM公司的沃森醫(yī)療產(chǎn)品利用300多份醫(yī)學期刊、200多種教科書，近1000萬頁文字，能夠為腫瘤患者制定個性化治療方案。今年8月，沃森醫(yī)療已進入中國21家醫(yī)院。

第三，智能語音助手將成為自然語言理解發(fā)展的突破口。

自然語言理解能夠教會機器如何聽懂人類語言背后的意圖。智能語音助手可以說是一個非常好的突破口，它是人與機器交流的中間媒介，能夠把人的需求與后臺海量數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社會人群連接在一起，覆蓋面極廣，滲透力極強。它就像人類的貼身管家，目前亞馬遜Alexa、蘋果Siri、微軟小娜等是市場認可度較高的語音助手。智能語音助手在智能家居、輔助駕駛、個人助理等領(lǐng)域用途較多，幫助人們操控設(shè)備、獲取信息。未來智能語音助手的作用并不局限于此，而是成為所有平臺、服務、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入口。

第四，機器視覺將向生產(chǎn)生活領(lǐng)域不斷滲透。

機器視覺是人類視覺功能的外向延伸，是機器與環(huán)境交互的通道。機器視覺將在生產(chǎn)生活領(lǐng)域不斷滲透。對深度學習算法的吸收融合，是機器視覺技術(shù)區(qū)別傳統(tǒng)視像技術(shù)的最為關(guān)鍵的方面。除了無人駕駛汽車以外，無人值守裝備將在未來進入規(guī)模應用階段，無人機、無人船等將不斷涌現(xiàn)，不斷豐富社會創(chuàng)新產(chǎn)品的應用。

第五，AR將超越VR率先駛?cè)肟焖侔l(fā)展車道。

VR和AR都需要構(gòu)建虛擬數(shù)字圖像，但是所構(gòu)建數(shù)字圖像的呈現(xiàn)位置有所區(qū)別。AR將數(shù)字圖像直接呈現(xiàn)于物理環(huán)境中，而VR則將數(shù)字圖像呈現(xiàn)在與物理環(huán)境完全脫離的虛擬空間中，用羰峭牙胗諼錮砘肪扯完全沉浸于虛擬空間中的。這也決定了VR和AR應用場景的不同。VR正朝偏靜態(tài)、全沉浸的方向發(fā)展；而AR正向移動化、開放化、輕型化的方向發(fā)展。

在現(xiàn)有硬件技術(shù)條件下，由于AR技術(shù)能夠與移動終端更好的融合，AR將在智能手機、可穿戴智能硬件的配合下，不斷豐富內(nèi)容，超越VR，進入快速發(fā)展期。

第六，區(qū)塊鏈是把底層數(shù)據(jù)按時間區(qū)塊進行記錄，并由分布式節(jié)點達成存儲共識的技術(shù)。

區(qū)塊鏈技術(shù)正在由若干領(lǐng)域初步應用期向若干領(lǐng)域深化應用期過渡，處于技術(shù)應用深化階段，呈現(xiàn)平臺化、開源化、融合化的發(fā)展趨勢。比如在開源化方面，谷歌公司利用開源平臺思路，成功打造了安卓生態(tài)。開源可以最大化匯聚資源，對平臺進行快速迭代更新。全球最大的區(qū)塊鏈聯(lián)盟R3，已開源其分布式公共賬本Corda平臺。

第七，數(shù)字孿生將打造居民生活的信息物理空間。

數(shù)字孿生（Digital Twin）是一種實體空間與虛擬空間的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的映射關(guān)系，在物理與數(shù)字兩個空間同時記錄個體全生命周期運行軌跡。該技術(shù)源起于航天飛行器健康維護與保障，然后，廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域仿真分析、產(chǎn)品定義、制造裝配工藝、測量檢驗等模型的構(gòu)建，并與數(shù)字化加工裝配系統(tǒng)、數(shù)字測量檢驗系統(tǒng)、產(chǎn)品實物等建立虛實結(jié)合、及時響應的對應關(guān)系。未來，數(shù)字孿生將逐步向生活領(lǐng)域延伸，通過采集居民健康、教育、出行、娛樂、消費等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，破除以往局限于單一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘與智慧應用的孤島，建立面向個人全生命周期的多領(lǐng)域融合、多維度展現(xiàn)、全綜合分析的數(shù)字孿生體，通過對來自不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)進行聚合學習，為個體生活工作提供更科學、更精準、更可靠的預測與指導。

第八，人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)加速形成。

第9篇：人工智能教育方案范文

“大數(shù)據(jù)”“神經(jīng)元學習”“人工智能”，這些新潮的名詞在我們生活中出現(xiàn)的頻率越來越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世紀大戰(zhàn)，更是把前沿科學結(jié)晶帶入我們的認知當中。也許有些人會提出質(zhì)疑：這對我們的生活來說，意義何在？不久前，谷歌采用了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，來升級其核心產(chǎn)品――谷歌翻譯，從一定程度上回答了這個疑問。

在培訓和管理領(lǐng)域，相似的顛覆性局面是否也會發(fā)生？新的技術(shù)、交互與呈現(xiàn)形式，是否會改變未來的培訓過程，顛覆管理的方法？基于我們多年來的人工智能培訓研究和實驗型項目，發(fā)現(xiàn)這樣的改變已經(jīng)在悄然發(fā)生。

“崗位勝任力模型自動生成系統(tǒng)”便是典型的代表――只需要輸入某崗位的工作內(nèi)容和系統(tǒng)提出的簡單問題，這個系統(tǒng)就能自動給予使用者此崗位的勝任力模型，提供結(jié)構(gòu)化的面試建議，還能和企業(yè)的評價中心對接，給予招聘人員多視角的評價建議。通過這種方式選拔出的員工，其離職率明顯下降。這些簡單而基礎(chǔ)的應用，已經(jīng)開始潤物無聲地滲入企業(yè)的管理領(lǐng)域，醞釀著未來翻天覆地的變革。

數(shù)據(jù)建模

預測員工心理狀態(tài)趨勢

計算機自主學習的強大，在于無止盡地自我完善，具有無與倫比的適應性和自生長性。事實上，人工智能看似神秘，其實充滿了大量的數(shù)學計算的研究過程。在人才發(fā)展方面，人工智能可以幫助我們預測員工的心理狀態(tài)趨勢，從而激發(fā)員工的熱情。

我們曾啟動了管理環(huán)境對人類心理的影響研究，旨在尋找那些激發(fā)員工工作熱情的最佳管理環(huán)境方面的實踐。目前已積累了3414個管理環(huán)境樣本，并針對每個樣本持續(xù)采集了約5年的員工心理及行為數(shù)據(jù)，調(diào)研不同企業(yè)所采取的管理戰(zhàn)略以及具體的執(zhí)行方案。通過運用人工智能，我們進行了大量的建模和驗證工作，發(fā)現(xiàn)不同的管理方式下的員工心理狀態(tài)變化趨勢，尤其是工作動機，在一定程度上都是可預測的。事實上，在分類或趨勢預測的背后，是龐大的數(shù)據(jù)演算，建模和預測的過程包含了繁復的統(tǒng)計過程，包括描述統(tǒng)計與推斷統(tǒng)計。

與此同時，“預測”這一點對于人工智能應用而言很重要，因此，我們設(shè)計了沙盤工具“員工激勵與動機管理”――既然動機和行為是可預測的，那么就可以通過計算機模擬，用物理形式呈現(xiàn)在人們眼前。通過人工智能將各種管理環(huán)境中發(fā)生的事件融入其中，沙盤能夠圍繞動機水平高低、績效程度好壞兩個維度，對虛擬的企業(yè)員工進行分類，并讓沙盤參與者針對各類管理事件作出虛擬的處理選擇。根據(jù)學員的選擇，計算機可以預測并反饋其心理及行為的變化。這種運用了人工智能的沙盤工具，其預測準確性高達84%，置信水平0.95。這就意味著，如果一個參與者做了決策后，沙盤將能準確地預言各類員工的心理及行為變化趨勢。

運用人工智能進行“無責任的”開放式推演，在培訓過程中能允許參與者不斷試錯。學員根據(jù)自身的管理環(huán)境，可以實驗出合適的管理方法，并對培訓中所獲得知識進行實時驗證。

技術(shù)迭代

展開更高效的自主學習

隨著90后員工踏上工作舞臺，傳統(tǒng)的人工智能數(shù)據(jù)建模思路和方法被打破了。之前的模型設(shè)計思路通常是建立一個個假設(shè)，比如，正向激勵與負向激勵的抵消性、個人得失與他人得失的對比性、個人得失與環(huán)境公平性關(guān)系等，在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)集的分類統(tǒng)計來驗證假設(shè)的科學性，并調(diào)整參數(shù)來觀察預測的可靠性。但是新的數(shù)據(jù)集所具備的特點，極大地顛覆了先前的結(jié)果，尋找新的解決方案迫在眉睫。

此時，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機自學習技術(shù)，即神經(jīng)元自學習，是一個不錯的解決方案。相比以前的人工智能培訓工具，神經(jīng)元自學習更為繁雜。為了讓計算機高效地自主學習、識別行為模式，我們需要將調(diào)研結(jié)果解構(gòu)成更基本的參數(shù)“告訴”計算機，從而得出對應的結(jié)果。

展開神經(jīng)元自學習具有一個明顯的優(yōu)點，每當調(diào)研和統(tǒng)計結(jié)果有所更新，計算機就會自動對這些數(shù)據(jù)進行新的學習，對模型進行修正。這個過程是動態(tài)的，不需要人為干預。而且，當計算機再次遇到一個新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型設(shè)計，重新構(gòu)建新的統(tǒng)計描述方式。神經(jīng)元學習不僅節(jié)省了時間和精力，更能為沙盤推演參與者提供更深入的信息――通過選擇處理事件，能夠歸納出參與者的管理風格傾向性。這是傳統(tǒng)培訓和沙盤工具做不到的。

超越培訓 為管理帶來新思路

作為培訓產(chǎn)品來說，人工智能培訓工具已經(jīng)足以彰顯其魅力，它允許學員在虛擬環(huán)境中試錯，讓工作效率得以改進。我們認為，它更重要的意義在于，對現(xiàn)實世界的指導。

以我們的沙盤工具為例，一個實際使用者能從這個工具中得到許多培訓之外的有價值的信息。他可以在遇到“員工要求加薪”“員工消極怠工”“員工集體離職”“員工尋求晉升”“辦公室政治”等各種管理事件時，讓系統(tǒng)給出各種模擬的結(jié)果，評估各種行為的可行性，盡量做到趨利避害。這個工具超脫了培訓范疇的桎梏，真正在工作中產(chǎn)生價值。