人工智能的起源
原标题：人工智能的起源人工智能（ArtificialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的帕斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（GeneralProblemSolver,GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
人工智能的研究经历了以下几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮
DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展
展开全文日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。
人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。返回搜狐，查看更多
责任编辑：建设教育强国，人工智能赋能“怎样培养人”
原标题：建设教育强国，人工智能赋能“怎样培养人”
中共中央政治局5月29日下午就建设教育强国进行第五次集体学习。习近平总书记在主持学习时指出，培养什么人、怎样培养人、为谁培养人是教育的根本问题，也是建设教育强国的核心课题。
我们必须认识到，“为谁培养人”的答案是明确的：为党育人、为国育才；“培养什么人”的答案也是明确的：培养一代又一代德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，培养一代又一代在社会主义现代化建设中可堪大用、能担重任的栋梁之才，确保党的事业和社会主义现代化强国建设后继有人。这都是我们建设教育强国的明确目标。
“怎样培养人”是教育工作者必须面对的问题，必须通过周密思考、认真研究、全面设计和精准实施，回答“为谁培养人”和“培养什么人”的问题。
“怎样培养人”必须与时俱进
我们在十分明确“为谁培养人”和“培养什么人”答案的同时，也要回答“怎样培养人”的问题。
中共中央、国务院今年印发的《数字中国建设整体布局规划》中指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。全球数字发展道路、数字中国建设整体布局规划、建设教育强国都是一脉相承的“两个大局”的重要环节，是中国的理论创新和实践创新。
建设教育强国、科技强国、人才强国具有内在一致性和相互支撑性，是“两个大局”必备的条件。“怎么培养人”不仅仅是教育科学和教育技术的问题，更是教育价值观的问题。“怎么培养人”不是一成不变的，不能被几十年前的西方教育理论限制和约束，一定要避免用几十年前的西方的教育尺子来量中国当代的教育。教育工作者在思考、研究、设计和实施“怎么培养人”的时候，思想和身体要同时进入新时代，充分利用最新的科学和技术，不断探索和创新。在回答“怎样培养人”的问题的时候，贡献中国方案、展现中国智慧，引领全球教育，尤其是教育数字化的发展，这既是建设教育强国的一个重要指标，同时也是数字中国建设的一部分，是促进全球数字发展道路的一部分。
人工智能赋能“怎样培养人”
人工智能是当今社会发展最快、对社会各方面影响最大的科学技术。生成式人工智能如潮水般汹涌澎湃，最先冲击的无疑是教育领域。面对人工智能的冲击，如何让人工智能助力教育强国的建设、充分利用人工智能赋能“怎样培养人”是目前的重要任务。
我们不仅要看到生成式人工智能量上的改变，如超级大的训练数据、超级大的训练模型；我们还要看到其在质上的改变，如生成式人工智能更好地模拟了人类的知识建构过程。我们不仅要看到生成式人工智能表面上会回答问题、会写文案、会作曲、会画画；我们还要看到其底层的理解能力、抽象能力、结构化知识构建能力和推导能力，生成式人工智能具备更强的学习能力。我们应该有这样的判断，“怎样教育人”的过程中，很多简单的、事务性的、重复的工作将被人工智能取代。这是替代，算不上赋能。
人工智能赋能个性化教育。在课堂上、在教学过程中，老师能够利用人工智能，实时关注到每一位学生的学习状态，可以通过对学生提交的作业、通过对学生参与的讨论、通过对学生的情感学习，评价学生学习整个过程，既是个性化培养的基础，也是老师不断优化自己教学方式和手段的数据基础，是人工智能赋能“怎么培养人”的典型应用。
人工智能赋能教育创新。教育创新并不是传统教育方法、传统课堂的数字化。人工智能赋能“怎么培养人”应该根据国家的人才需求、根据学科的培养目标、根据学生的发展规划，制定全面的培养方案，并提供配套的课程设计、教学安排、社会实践、教材利用、实验室利用、平台利用、资源利用等。人工智能全方位赋能培养的全过程。培养过程的效果评估数据又反馈到课程设计、教学安排，和社会实践，更加优化教材建设、实验室建设、平台建设、资源建设。利用人工智能实现教学活动的快速迭代和优化，是人工智能赋能“怎么培养人”、赋能教育创新的典型应用。
人工智能赋能高质量教育发展。利用人工智能不断定位各学校的发展态势，不断发现自身与服务国家战略需求的差距、与争创世界一流的差距、与培养一流人才的差距，及时调整学科布局、调整专业设置、调整资源配置，利用人工智能科学把脉、精准施策，有效解决制约性、瓶颈性问题。面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康是教育的使命，是学校的使命。交叉学科如何建立？复合人才如何培养？不应该是数量的问题，应该是质量的问题。利用人工智能，科学发现问题，制定解决方案，打破学科边界，构建新兴学科和交叉学科，培育具有较强胜任力的高质量复合型人才，也是人工智能赋能“怎么培养人”、赋能高质量教育发展的典型应用。
教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口，是建设教育强国的重要指标，也是数字中国建设的一部分，更是促进全球数字发展道路的一部分。人工智能赋能教育是教育数字化的重要一环，为进一步推进数字教育，为个性化学习、终身学习、扩大优质教育资源覆盖面和教育现代化提供有效支撑。
（熊璋、梁伟、张旭路，对外经济贸易大学信息学院）
人工智能时代，技术和人文应相互照亮
2023年高考刚刚结束，以往学者、作家参与解析和试写的语文作文题，今年有了文心一言、讯飞星火、ChatGPT等AI平台的加入。据媒体测试，多家AI平台均能正确理解作文题目，并写出结构、逻辑和语言“在线”的文章。
作家刘慈欣在一次节目中坦言，他有时参加活动来不及写发言稿，曾请ChatGPT代写；为了给作家余华颁奖，作家莫言也请学生用ChatGPT写授奖辞，在输入几个关键词后就得到了一篇一千多字的“莎士比亚风格的授奖辞”……当人工智能越来越深度参与到生活中时，我们所熟悉的文学观念、创作理念也正在生成新的面貌。由上海市作协、上海视觉艺术学院共同举办的“文学孵化与ChatGPT研讨会”日前举行，多位专家学者与作家共同探讨了AI技术发展对文学创作和人文学科带来的机遇与挑战。
“于今后的发展而言，ChatGPT的诞生不仅是技术现象、文化现象，同时也是文学现象，很多人已经开始了ChatGPT的游戏式的文学尝试，它带来的将是一次里程碑式的科技革命。”上海市作协党组书记、专职副主席王伟说。他表示，这场科技革命中，文学的位置在哪里、文学孵化何以进行是值得思考和探讨的问题。对这一尖端科技在文学领域影响的深入研讨，既意味着一种多义性，也代表着一种敞开性。王伟认为，无论是接受还是排斥、拒绝还是面对，ChatGPT都已经在影响我们，“在新技术革命背景下，我们的文学孵化工作需要有‘融汇古今，联通中外’的新思路、新探索、新做法。”
不久前，上海视觉艺术学院新媒体艺术学院执行院长汪建强遇到一位编剧写作公司的从业人员，在与他的交流中汪建强得知，他们公司已经有相当一部分业务采用人工智能写作，尤其在GPT4问世后，已大量使用ChatGPT用于编剧创作。据汪建强介绍，上海视觉艺术学院新媒体学院也增加了人工智能视觉设计的方向，以帮助学生学习和思考人工智能绘图、人工智能短视频制作等领域的发展，“这带来一个大家共同关心的话题：人工智能时代，我们在文学创作上到底应该如何应对？如何培养未来的人才？”
会议中，作家小白和复旦大学新闻学院教授邓建国分别带来一场主旨发言。小白对人工智能在文学创作方面上施加的影响早有关注，他梳理了自动化写作的历史发展和未来走向。他表示，上世纪30年代的杂志上就有关于“情节机器人”的设想，后来诞生的早期自动写作系统能生成一定的连贯文本，但处理能力相对有限，不能应对复杂的语言现象和生成创新的内容。“人类写作不仅仅是遵循规则和结构，也涉及大量的创新和个人表达。而且这些系统的知识基础是静态的，它们不能从大量的语言数据中自动学习和推理。”但在持续发展的技术环境下，如今的GPT系统不断在神经网络架构上更新升级，通过学习人类语言中的大量语料数据，其模型内部可能已建立起了一种内在世界模型。“比如GPT4可以推理出上下文中没有提到的事情，并学会对它无法直接感知的物理空间变化做出推测。同时，它似乎具备了对人类写作而言极其重要的心智理论能力，能推测特定情境中不同人的想法、观点、情感变化，甚至能推测多层意向性、可能性，它甚至懂得反讽，能够通过语言表达来模拟人类情感。也就是说，一个写作者所需要的认知和心智能力，GPT4看起来都具备了。”在小白看来，GPT4的问世，使关于人工智能的一些问题有了本质性的转变：如果它已经拥有了一个世界模型，问题就变成人类如何驯化这个模型。“因为这个‘野生’模型也同样会映射互联网上那些糟糕的事物，学习那些被改造的文本和语言。所以归根结底，问题可能会转变成我们自己如何与模型共同进步。”
邓建国给出的，也是关于人类作家与GPT合作共创的可能。他表示，将获取的信息重新整合本来就是人类写作能力的一部分，在ChatGPT或类似人工智能普及后，大量AIGC（人工智能生成内容）会出现在我们的生活中，“原创作者”的观念会受到修改。他提出，正如内容的传播方式会塑造内容，内容的生产方式也会塑造内容，比如哲学家尼采在视力下降后以打字机辅助重新开始写作，写作风格就发生了巨大改变。2021年，美国评论家K.阿拉多-麦克道尔在两周时间里就各类哲学议题向GPT3发问，并对后者的回答作了编辑和润色，出版了一本结构合理、表述清晰的书，名为《灵药-AI》。他将人机交流中曲折意外的体验比作学习一种新乐器，“我每次拨动琴弦都会听到它以不同的声音回应。”邓建国以此为例认为，在这样的创作过程中，“我”和“它”的界限已经模糊，“它”不再是一个外在的写作工具，而是“我”的一部分。邓建国表示，ChatGPT或许能激发人类新的浪漫主义运动，“今天ChatGPT可以高效地生成各种模式化的文字，从而让人类能腾出脑力来从事更多的创造性工作。在人类未来的发展中，我们将能以ChatGPT为自己的训练伴侣，在涉及‘学、识、才’的内容生产中充分发挥‘人的用处’。”
具体而言，ChatGPT为文艺创作提供了什么？在上海开放大学文学院教授杨敏看来，每一位使用者都可以在人工智能提供的场景体验、洞察角度、文化视野和创作边界上找到突破口，激发创作灵感。她提出，人类情感的趋同，是人工智能与文艺创作深度融合的前提和基础，人类的经验和情感本身就具有共通性，在此基础上，以海量模型参数的训练建立的人工智能不仅是海量的信息库，也能找到和建立情感共同体。“从情感唤醒、情感共鸣到情感共建，在人工智能与文艺创作的深度融合中，人工智能能够凸显创作情感，提升情感能力，促进情感适调，塑造人类情感共同体。”
华东师范大学教授、上海市语文学会会长胡范铸则认为，人类的情感不仅是内在的反应，更是一种规训的过程，他曾让ChatGPT造一些新的关于情感的词汇，得到了“悄喜”“忧锁”等在现实场景中也具有意义的词语。“随着人工智能和机器学习技术的发展，我们可能会看到一些新的情感状态的出现，而ChatGPT可能成为新的规训者。我们会发现机器替代我们在感知世界，机器创造感知，并规训我们新的情感。”
人能够创造出超越自己能力的一个“他者”吗？这个问题曾经很大程度上归属于哲学领域，如今却越来越多地被人们在生活和具体应用场景中谈及。但在复旦大学中文系教授郜元宝看来，在文学领域，这个问题不能被归为纯技术问题，比如中国文学从古至今语言的博大精深，是作家需要依靠自身成长、花很大工夫才能真正驾驭的，“这绝对不是人工智能能够帮助他的。”
站在文学的角度看技术，复旦大学中文系教授严锋将AI比作镜子、眼镜和眼睛，“它可以看很多东西，看技术、看人、看文学，这会让我们有一些新的发现，让技术和人文相互照亮。”不同于郜元宝的观点，他认为AI有朝一日一定会“觉醒”。“在文学史上，我们看到过读者的觉醒，原来作者是一切创造的源泉，后来读者的主体性越来越活跃，越来越不满足于被作者喂养、控制、单线程的线性的文学。”严锋认为，AI时代为语言提供了更大空间，其中挑战和希望并存，“越有人文精神的人，越要投入到新的技术中，一定要积极加入它。它也会倒逼我们重新去看什么是独创、什么是拼贴、什么是模仿，会诞生新的看法。”
“ChatGPT是非常优秀的游戏性作者，它在文学形式的把握上是青出于蓝而胜于蓝的，通过海量阅读，它对文学形式的把握，对中国小说、诗歌的阅读一定超过中国每一个现存的作家。”同济大学人文学院教授张生说。他认为，作家对形式的依赖其实远远超过我们的想象，这个形式不是简单理解的叙事，也包括人物设置等一整套的范式，每位作家掌握的形式是有限的，ChatGPT可以大大提高作家把握形式的能力，并为我们提供框架性的建议。
“在将来的发展中，ChatGPT到底是工具，还是最后会变成主体？人和ChatGPT之间的主体、客体关系是怎样的？对这些问题，我们不用太乐观，也不用太悲观，它有自己发展的步骤。”上海市作协专职副主席、秘书长马文运说，“现阶段我们的任务就是利用好它，兴利除弊，把它掌握在自己的手里，而不是被它所掌握。一个工具在不同的人手里，会取得不同的效果，怎么让它发挥出更大的效果，是我们这一阶段最重要的工作。”
如与会者所言，与其回避和抗拒，不如在认识和学习中进行更主动的思考。张生借用哲学家斯宾诺莎的一句话，形容ChatGPT在当下的定位：“我们打开窗户，点燃一盏灯。”