人工智能调研报告(精选5篇)
人工智能调研报告范文第1篇
e成CEO周友鸿在第四届世界互联网大会互联网之光博览会“双创热土”对接会上《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》
本报告由e成科技制作，将大数据及人工智能相关职位划分为NLP、大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、智能硬件六大类，选取职能关键词进行筛选，对截止到2017年11月的427，114份简历样本进行分析。
报告核心发现
1、2017年，大数据及人工智能人才需求迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。2、行业内资深人才占主导，5年以上资历的从业人员占比高达42%。3、独角兽公司的人才流动呈现两极化。百度、科大讯飞、微软亚洲研究院的人才外流趋势显著，科大讯飞流入流出比值最低，仅0.45；京东则在人才流入方面表现强劲，这一比值高达3.09，位居十大公司第一。4、北京人才储备达垄断优势，高出第二名的上海40%以上。杭州领跑二线城市，高出二线城市群至少42%以上，人才储备开始逼近广州。5、大数据及人工智能薪资整体高企，平均固定年薪达38万。人工智能薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%(具体各职能薪资见报告)。
报告正文
人工智能调研报告范文第2篇
关键词：变电站；安全稳定；智能告警系统
作者简介：侯玉敏（1970-），女，辽宁丹东人，国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司调控中心，技师；程亮（1976-），男，安徽亳州人，国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司调控中心，工程师。（黑龙江鹤岗154101）
中图分类号：TM76文献标识码：A文章编号：1007-0079（2013）30-0197-02
随着我国智能电网的建设与发展，使得电网运行人员需要关注更宽、更深范围的设备信息。智能变电站的信息化改造使得数据信息种类多样化，不仅对变电站侧的数据信息采集、分拣、传输、接收与处理产生复杂的影响，同时也对调度自动化系统的监视、控制、统计与分析处理功能提出了更高层次的要求，本文将着重介绍变电站在应对海量告警信息时的智能告警措施与方法。
一、智能变电站告警信息分类
智能变电站的告警信息一般用于调度自动化系统的电网故障诊断等高级应用，这些高级应用大部分是基于SCADA/EMS等调控一体化平台实现的，因此SCADA系统提供了主要的智能告警信息，其内容主体一般包括开关动作以及保护动作信息，通过整合电网调度自动化的运行与控制的一般性经验型知识并加以分析，完成告警信息的在线智能处理。
1.电网断面信息
电网断面信息包含反映断路器开关动作的遥测信息及继电保护动作的遥信信息。遥测信息是指反映电网运行工况的模拟量数据（电流、电压和功率），反映电网主要电气设备实时运行工况的数据，如有载调压变压器的分接头位置、变压器油温等。遥信信息主要是指监控装置的开关动作（开关输入量）信息，包括断路器、隔离开关的开合状态、特殊监控的硬触点和软触点。硬触点有开关储能状态、远方/就地操作位置等；软触点包括保护当前状态、设备异常情况等。
这些遥测、遥信数据经过现场采集后由监控装置按规定的通信规约向SCADA系统报送。SCADA系统根据这些实时数据，完成对电网当前状态的重构、跟踪和监控。电网的断面数据临时存入实时库中，并以一定的时间间隔写入历史库。
2.事故告警信息
当电网发生事故、运行电压电流越限、设备异常动作等情况时，相应的监控设备将会产生事件顺序记录（SequenceofEvent，SOE），这类信息称之为事故告警信息，其内容包括断路器跳闸、设备异常动作、电压越限及保护动作等告警信息，告警信息由保护、监控装置及系统实时上传至SCADA系统并由界面显示。SCADA系统收到SOE告警信息后，立即产生报告，同时通知调度员，并将告警信息以记录的形式追加到告警事件数据库或历史文件中，形成历史库，方便后期调用查看。
二、电网调度中的告警类别
电网调度中的告警方式有多种分类方法。按告警设备范围可以分为电气元件级告警和系统级告警。电气元件级告警指的是某元件发生故障或者电压、电流或潮流越限时的告警方式，系统级告警指的是当电网发生大扰动时，电网中的电气量发生突变，或变化量远大于正常运行工况下的水平。
电气量变化与时间的关系如下公式所示：
δ=ΔM/ΔT>nε
其中ΔM=（Ma-Mlim），ΔT为时间，ε为正常运行工况下的电气量（电压、电流、频率）大小，n代表变化量的倍数。相对于元件级告警，系统及告警是基于整个电网的实时稳定运行状态的告警方式。
按告警设备数目多少可以分为单一告警、串联告警、并发告警和组合告警。单一告警指的是当某一设备发生越限、故障时的单一告警方式，单一告警方式是最为基础的设备告警方式。串联告警方式由一连串的单一告警组成，串联告警一般均由诱发故障引发，其后续均为该诱发故障的连锁反应及现象，例如母线故障，会引发与该条母线相连接的所有线路侧开关跳开，这些线路侧开关跳闸的告警信号就是在母线故障这个诱发故障伴随下的串联故障，从而引发串联告警。
并发告警指的是两个没有联系的故障同时发生，并各自引起相应的串联效应，由这类效应引发的告警称之为并发告警。如某条大容量线路发生故障后，此线路附近线路潮流瞬时增大，造成其他线路或负荷发生潮流越限等故障。
组合告警属于特殊的串联或并发告警，其完整过程可描述为：当发生某个故障后，同时伴随发生了串联及并发故障，诱发故障引发了下一故障，同时与诱发故障点电气联系不紧密的某一处也发生了故障，针对这类故障的告警方式称之为组合告警。
按照电气量变化关系可以分为灵敏度告警以及梯度告警两种方式。灵敏度是反映可控变量与状态变量之间的对应变化关系的参数。灵敏度告警可以让某些变化量很小，但却可以对某些状态量影响巨大的可控变量进行监控，很容易区分出这些可控变量与状态量之间的变化关系，这为电网调度值班人员适时采取恰当的应对措施提供了依据。梯度告警方式针对电网不同时间段的电气量变化特性，呈阶梯状对各时间段逐级进行监视告警，此类告警方式广泛用于制作负荷曲线时对各负荷变化较快时可能发生故障的薄弱环节进行告警。
三、智能告警系统结构与设计原理
智能告警系统并不能准确定位故障告警信息，它通常将所有疑似告警信息综合起来处理，为电网调度运行人员提供电力系统全景图，并明确告警方向，便于调度人员及时作出决策。
1.智能告警系统总体结构
智能告警系统主要由实时信息库、知识库、推理机、数据库、知识获取、翻译、人机接口模块等组成，智能告警系统是一个专家系统，其核心部分是知识库及推理机部分，如图1所示。
上图中各模块功能内容如下：
（1）知识库。变电站智能告警信息领域的一般性经验规则及知识，同时还有相应的知识获取方法及表示方式。
（2）数据缓存库。存储系统模块运行的初始数据，同时对变电站进行告警信息筛选等推理操作时产生的一些中间数据将暂时存储至数据缓存库中，需要与知识库保持一致。
（3）推理机。数据库提供数据信息，根据知识库中的规则及知识，推理得出结果。
（4）解释器。由于系统内部处理是纯数据信息处理，不具有易读性，难以理解，因此解释器将推理得出的结论“翻译”给用户，并通过人机接口告知用户。
（5）统计计算模块。统计告警信息的操作次数及频率。
2.告警信息噪声处理
在电网正常运行以及发生事故两种状态下，调度自动化系统都会收到由底层设备发出的大量告警信息，这些数据中大部分为冗余数据，并不能帮助分析电网状态。其中有用的信息也需要按照特定属性进行分类。因此，针对调度自动化系统接受到的海量信息，需要进行预处理，包括信息筛选过滤及分配。
告警信息的预处理包含清除冗余信息和恢复缺失信号两个主要部分。
当电网发生故障时，伴随着故障告警信息还有大量的开关动作/复位信息、保护动作信息及正常运行信息，因此，需要将这些冗余信息剔除，剩余的故障信号将为调度人员定位故障提供判断依据。
大量告警信息中除含有冗余信息之外，也会缺失某些信息，这些缺失信息将导致信息分析不准确，为弥补信息缺失造成的漏洞，一般采用数据挖掘技术来对告警信息进行校验与补足。
3.变电站智能告警系统的硬件组成
变电站智能在线告警系统主要由计算机网络线路、数据库服务器、存储器、前端服务机、通信服务机、调度员工作站等部分构成。
（1）计算机网络线路。用于将各个子系统、服务器、工作站连接起来，同时形成一个连通的网络，便于相互之间传输、统计信息。
（2）数据库服务器。数据库服务器的功能是为所有遥测、遥信、通道、厂站、接点的参数等信息建立数据链表，方便其他工作站以及仔细系统连接，并为分析告警内容提供分析样本，数据库服务器一般会设计两台以作备用。
（3）存储器。与数据服务器功能接近，只用作数据信息的存储、读取，含有与数据库服务器相同的内容与格式，特点是存储量大，相对于数据库服务器的中间存储器功能来说，存储器更适合作为历史数据库。
（4）前端服务机。从前端总线到变电站个设备、监控仪器连接到此前端服务机，相互之间建立数据连接，运行告警数据信息的采集、传输、接受和发送功能。同时前端服务机也设置多台，可分别对不同类型的数据、工作站进行区分。
（5）通信服务机。通信服务机实现调度工作站所有调度决策的通信功能，主要实现对各子站上传告警信息的的解调与综合处理，为每个子站设置一个调制解调器，另外，通信服务机中还应放置网络交换机和物理隔离设备。
（6）调度员工作站。调度员工作站是调度员进行操作并做出调度决策的平台。它将在后成告警信息及数据的辨识、分类，同时通过人机接口显示给调度人员。另外，它将提供特定的人机接口，方便调度员修改、维护和管理系统。
四、结语
本文对变电站智能在线告警系统处理的告警信息来源进行了介绍，按照不同属性将电网中的告警方式进行分类并设计一套智能在线告警系统，列出了该系统的总体结构，阐述各模块的详细功能，最后介绍了系统相应的硬件组成。
参考文献：
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人工智能调研报告范文第3篇
【关键词】智力资本;自愿披露;内容分析法
一、引言
知识经济时代,利益相关者越来越关注与智力资本相关的信息,智力资本不仅是企业创造价值和获得持续竞争优势的源泉,而且也是其未来创新和利润增长的关键所在。LevandZarowin(1999)通过分析会计数据和市场价值的相关性,证明过去20年来会计信息的有用性已经降低。普华永道2001年进行的一系列调查发现,在投资者认为最重要的信息中,只有三种属于财务信息(现金流、利润、毛利率),剩下的七种信息中有两种源于内部数据(战略方向和竞争格局),余下的五种均是无形的信息,包括市场增长、管理团队的素质、市场规模、市场份额和市场拓展;投资者认为中等重要的信息可以分为三类:顾客(分销渠道、品牌、客户周转率)、雇员(智力资本、雇员保留率和每名雇员的收入)和创新(新产品收入、新产品的成功率、研发支出和产品开发周期)。这些投资者和分析师认为,重要的信息几乎都属于智力资本,然而多数没有被管理层披露,因而造成了信息不对称。因此,研究上市公司智力资本信息的自愿披露行为,对于促进上市公司提高自愿披露程度、降低信息不对称、促进资本市场的良性发展具有重要的意义。
二、文献综述
最近二三十年以来,会计界致力于研究外部报告对资本市场效率的影响(HealeyandPalepu,2001)。Botosan(1997)发现提高信息披露程度能降低资本成本;Sengupta(1998)证明提高披露能降低债务成本;Healeyetal.(1999)则发现提高披露能增加每股业绩,但与当期及预期盈余无关;GelbandZarowin(2000)发现披露水平高的公司,其股价与未来收益的相关性越高。为了降低信息不对称,提高资本市场的效率,许多国家呼吁上市公司提高信息披露程度,丹麦还编制了专门的智力资本披露指南。基于智力资本开发领域取得的成就,一批先驱企业率先开始对智力资本报告的探索,首开先河的是瑞典第一大保险和金融公司——斯堪迪亚(Skandia),他们于1994年设计了导航仪模型,系统化地解释了智力资本各组成要素及其关系。1997年,丹麦组织一批企业从事智力资本开发,这些企业陆续公布了智力资本报告,随后亚洲、欧洲、中东地区的一些企业在智力资本披露方面也取得了重要进展。
我国对智力资本披露的研究始于20世纪的最后几年,起步较晚,大部分停留在介绍国外的报告模式,并提出适合我国上市公司的智力资本报告模式。其研究通常分两种,一种是在传统的财务报告中增加与智力资本有关的账户并在表内披露,非财务信息在表外披露(谭劲松,2001;梁莱歆、官小春,2004);另一种是单独编制智力资本报告,如徐程兴(2003)提出的企业智力资本报告的主表和附表及报表附注所组成的报告框架。张炳发、万威武(2004)提出的企业知识资本报告,从知识资本投资、知识资本积累和知识资本绩效三大方面对企业的智力资本进行报告。对智力资本披露的实践研究涉及较少,张丹(2008)以中国社科院公司治理中心评出的2006年度上市公司100强中在A股上市的49家企业2001年至2005年的226份年度报告为样本,研究发现我国上市公司年报中有关人力资本、组织资本与客户资本等构成的智力资本披露内容已经存在,且披露内容逐年增加;智力资本信息披露对市价影响显著;智力资本披露具有行业差异。冉秋红等(2007)对我国2005年223家上市公司年报公开披露的非货币计量智力资本信息进行内容分析,对以货币计量的智力资本信息进行估算,实证结果表明,智力资本对组织经营绩效产生了积极的、正向的影响,以货币计量的智力资本信息对资本市场具有较为显著的价值相关性,而非货币计量的智力资本信息的价值相关性并未得到明显体现,同时,这些发现存在行业差异。
然而,由于智力资本披露程度的度量采用内容分析法,其重现性比较差,因而很有必要扩大样本容量,对上市公司的智力资本披露状况进行持续研究,以进一步明确公司智力资本披露的特征,为我国建立智力资本披露指南、有效指导上市公司的智力资本披露实践提供重要的依据。
三、研究设计
(一)样本的选择
本文选取2007年规模居前的100家非金融上市公司的年度报告为样本,选择了可以减少规模效应影响的规模较大的公司。已有文献指出,智力资本披露程度与公司规模相关(Bozzolanetal.,2006;张丹,2008)。虽然Striukovaetal.(2008)的实证结果指出,年度报告并不是研究智力资本披露程度最好的载体,然而大部分文献还是选择年报为分析样本(AbeysekeraandGuthrie,2005;Bozzolanetal.,2006;Guthrieetal.,2007),而且除了年报外,我国上市公司披露的其他信息如网络信息、新闻会等较少,因此本文选择分析样本公司的年度报告。样本公司所属行业如表1所示,主要行业的划分依据CSRC的行业分类。
(二)智力资本披露程度的度量
由于年报中的智力资本信息多为文字和图表形式,为了辨别和比较不同企业披露的智力资本信息,目前已有的大部分文献均采用内容分析法(BeattieandThomson,2007;GuthrieandAbeysekera,2006;GuthrieandPetty,2000;Guthrieetal.,2004)。然而此方法近年来颇受批评,譬如BeattieandThomson(2007)认为,由于没有提供详细的编码规则,智力资本要素的概念边界不清,读者很难判断智力资本要素的类别。因此本文将详细论述智力资本的分类以及各要素的涵义、智力资本信息披露的计量方法。
1.智力资本分类及要素的涵义
虽然目前没有公认的智力资本定义,智力资本报告的形式也各式各样,但包含的内容是相似的,主要是人力资本、组织资本和顾客资本,即“H-S-C”结构。GuthrieandPetty(2000)提出三类24要素的智力资本披露框架,人力资本包含6要素,即Know-how、教育、职业资格、与工作相关的知识、与工作相关的能力、创新精神;组织资本包含9要素,即版权、专利、商标、管理哲学、企业文化、管理过程、信息系统、网络系统、财务关系;顾客资本包含9要素,即品牌、客户、顾客满意度、企业声誉、分销渠道、业务合作、许可合约、有利的契约、特许权合约。此框架被Brennan(2001)和Apriletal.(2003)所采用。Bozzolanetal.(2003)删减掉管理哲学、财务关系和创新精神三个要素,加入研究项目要素后形成22要素的分析框架。AbeysekeraandGuthrie(2005)对智力资本要素进一步优化,并对各要素的内涵进行了说明。基于该结构,同时考虑我国目前智力资本管理的现状以及年报的内容结构,笔者将企业智力资本类别即要素结构设置为3类17个要素。
(1)人力资本。人力资本是企业员工的知识、经验、技能、态度的总和,包括培训与发展、创新精神、雇员安全、雇员关系、雇员福利以及雇员状况6个要素。培训与发展指Know-how、职业资格和培训;创新精神指创新意识、创新兴趣、创新胆量和创新决心;雇员安全指企业采取的安全措施、安全认证等;雇员关系指工会举办活动、雇员参与社会活动;雇员福利指雇员和管理层的报酬、雇员福利、雇员持股计划;雇员状况包括雇员人数、专业构成、教育水平、专家资历、雇员年龄以及人事变动等。
(2)组织资本。组织资本是企业的基本构架,是将人力资本组织起来的机制和流程,包括智力资产、管理过程、信息和网络系统、企业文化、财务关系、研发6个要素。智力资本包括版权、商标和专利;管理过程指管理方法与运作过程;信息和网络系统是保障智力资本有效运转的技术保障,主要指公司的信息系统,譬如内联网、信息密集度、资讯科技能力等;企业文化是公司全体员工认同并遵守的、带有本组织特点的使命、愿景、宗旨、精神、价值观和经营理念;财务关系是指企业与投资者、银行以及其他融资者的关系;研发是指为开发新产品或服务而进行的研究。
(3)顾客资本。顾客资本包括品牌与公司形象、顾客忠诚度、业务合作、分销渠道以及市场份额5个要素。品牌与公司形象包括品牌、质量标准和公司美誉;顾客忠诚度包括顾客满意度、客户忠诚度、客户拥有量、客户保持、客户服务等;业务合作包括商业合作、许可协议和特许经营协议;分销渠道包括销售、零售、经销权和网络等;市场份额包括产品或服务的市场占有率、市场地位。
2.智力资本信息披露程度的度量方法
依据前人的研究,本文采用内容分析法来度量公司的智力资本信息自愿披露程度。内容分析法的一个重要假设就是披露的次数或频率越高,表明该问题越重要。一些文献根据相关字词、短语、句子、段落的长度来计量要素披露的次数,而一些文献仅仅只计量字词出现的次数,不论其长度(BeattieandThomson,2007)。如果限制年度报告的篇幅,那么要素所占的长度越大,则该要素越重要,如果年报没有篇幅限制,由于没有额外成本,增加要素披露的长度可能并不能提供额外信息。我国上市公司的年度报告没有篇幅限制,报告长度参差不齐,长的超过200页,短的不到100页,因此本文选择只计数、不计长度的方法来度量智力资本披露的程度。参照Bozzolanetal.(2003)的计数法,本文选择段落作为分析单位来计量智力资本要素自愿披露的次数,判断的依据主要是段落的意思,而不仅仅是特定的词汇。如果智力资本信息框架中的任一要素在某段被披露,则该要素披露记数1,如果没有披露,则记数0,如果某要素信息在年报中重复披露,则仅记录一次。年报分析完后进行分类汇总,即可得该公司智力资本信息中每一种类每一要素的自愿披露程度。
在度量每一上市公司年报智力资本自愿披露程度之前,必须认真研读年报,确认并计数与智力资本要素涵义相符的内容。为了提高该过程的可信度,本文作者之一和一名研究生通读10份年报样本,分别独立计量各样本公司的智力资本披露程度,然后将两份计分表进行比较讨论,经过几番讨论后,两名计分者之间的分歧越来越小,直至达成一致。两名评分者再分别独立对余下的90份年报进行评分,若评分结果一致,则计分过程结束,若不一致,则继续讨论,直至达成一致。
四、实证结果与分析
(一)对智力资本要素自愿披露的描述性统计分析
表2列示了年报中智力资本要素自愿披露频次的描述性统计。
由表2可知,样本公司年报智力资本自愿披露的频次在2-55之间,均值为22.98,标准差为14.419,说明样本公司年报智力资本信息自愿披露的程度较低(英国为42.5,意大利为46.33,见Bozzolanetal.,2003),公司之间的差别比较大,这与我国资本市场不成熟、上市公司质量参差不齐、总体信息披露程度不高的环境相符。也可能是因为我国缺乏智力资本,根据世界银行2005年底颁布的“国家财富报告”,美国的无形资产是中国的99倍,这是导致我国与发达国家财富差距的主要原因。虽然我国致力于向知识经济转型,但是由于法制不健全,尤其是知识产权法的执行力度不够,效果并不明显。智力资本的三元素中,组织资本自愿披露的频率最高,均值达14.64;其次是顾客资本,均值为6.14;最后是人力资本,均值仅为2.2。这与Xiao(2008)的研究结论一致,然而与其他国家譬如英国和意大利(Bozzolanetal.,2003)、斯里兰卡(AbeysekeraandGuthrie,2005)的研究结论不同,上述国家披露程度最高的是顾客资本信息,其次是结构资本信息。说明我国上市公司尤其强调智力资本的管理过程,对人力资本的管理和积累不太重视。在知识经济时代,人力资本是智力资本的核心,是最具有主观能动性和创新精神的价值驱动器,我国上市公司应该积极培育人力资本,加强对人力资本的管理。另外上市公司组织资本信息和人力资本信息披露次数的标准差分别为5.595和2.688,说明各公司的信息披露差别非常大。在组织资本的信息披露中,管理过程披露最多,均值高达10.38,说明上市公司强调如何管理智力资本,突出管理层的管理意图和能力。在顾客资本的信息披露中,品牌及公司形象的披露频次较高,说明我国上市公司越来越注重品牌的培育,通过品牌培育、公司形象塑造来扩大市场占有率,获取长期竞争优势。雇员福利是人力资本信息中披露程度最高的要素,通过披露员工福利计划,吸引并留住拔尖人才,增强企业的竞争实力。
(二)智力资本要素自愿披露行业差异的比较分析
使用表1中的行业分类作为调查智力资本要素披露行业差异的依据,由于“造纸和印刷业”只有一个企业,因此去掉该行业,对余下的13个行业进行统计分析,结果见图1。从图1可以看出,信息技术业的智力资本披露程度最高;其次是电子行业,这两个行业都属于高新技术产业,对智力资本的依赖程度很高,其对知识、技术、信息等要素的掌握和应用将决定经营的成败;披露程度最低的行业是“电力、煤及水的生产和供应业”,这类行业属于传统行业,竞争不是很激烈,主要靠规模获取竞争优势。人力资本信息披露程度最高的是“石油、化学、塑胶、塑料业”;其次是采掘业,这些行业工作条件较差,企业越来越关注雇员的安全健康及培训,重视人与社会的和谐发展,其他行业对人力资本信息的披露程度都较低,相差不大。组织资本信息披露程度最高的是信息技术业;其次是建筑业和电子行业;披露程度最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。顾客资本信息披露程度最高的是信息技术业,关注与外界建立关系,重视顾客忠诚度的培育,与顾客和供应商合作,最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。
五、研究结论
本文在构建人力资本、组织资本和顾客资本三元素的公司智力资本信息披露框架的基础上,分析了2007年我国规模最大的100家上市公司的智力资本披露程度,结果表明:
1.我国上市公司智力资本信息自愿披露的程度不仅比较低,而且相互之间差别比较大;在智力资本披露框架的三元素中,组织资本信息的披露程度最高,其次是顾客资本信息,最后是人力资本信息。
2.我国上市公司智力资本自愿披露程度行业间的差异比较明显,信息技术及电子等高科技行业公司的披露程度较高,而电力、煤及水的生产和供应业等传统行业的披露程度较低。
人工智能调研报告范文第4篇
教师“校本培训”是最近一个时期我市广大教育者工作普遍关注的又一个焦点。华南师范大学教育科学院刘华良博士曾在我市做了《怎样做“校本教学研究”》学术报告,他在报告中提出了“校本教学研究”的一种操作方式:“问题
计划
行动
反思”。他的报告在我市教育界产生了强烈的反响,对推动我市的“校本教学研究”的开展发挥了有力的推动作用。然而,“校本教研”的模式不是唯一的。我们首先要肯定的是:刘华良博士提出的“问题
计划
行动
反思”是一种“校本教研”的模式,而且是有效的模式,但不能认为这是惟一的模式。
据笔者所知;还有别的模式,如:“五环节模式”。这是上海教科院周卫先生根据美国圣路易部新城小学“推动多元智能行动研究”提炼出来的。他认为教师“校本教研”的过程应当是“发现问题
组织团队
学习准备
设计实施
总结反思”五个阶段。每一阶段的具体任务是:发现问题:（1)课题组织者发现教育现场的问题；(2)搜集并整理相关文献资料；(3)确定研究方向,拟定研究计划。
组织团队:(1)研究者、领导和教师自愿组织成专业发现团队;(2)寻找学校课表按排、人员、经费、设备支持;(3)向学生说明研究意图,征得家长同意。
学习准备:（1)研读、研讨多元智能理论,构建团队;(2)亲历每一种智能教学,让儿童认识各自智能特色和学习风格；(3)团队成员填写学生多元智能梳对表；(4)在教学全过程中,专家与教师平等对话。
设计实施:（1)讨论多元智能教学方案；(2)制定教学目标；(3)将目标转化为各项智慧活动；(4)确定教育原则；(5)与家长座谈,说明多元智能的意义与实施计划；(6)实施单元教学活动；(7)观察学生学习情况,如通困难,及时调整内容和方式；(8)学生完成相关的报告；(9)组织全班交流,观察学生表述和功能提升情况。总结反思:（1）整理分析相关资料,完成论文撰写；（2）专家、教师反复讨论由此可见,“校本教研”模式不是惟一的,刘良华先生的“五环节”的哪一个都为“校本教研”。另外,我市许多学校所使用的模式,也不能排除在“校本教研”之外。我市许多中小学在近十余年来,在进行"校本教研"时多按照“问题
综述
调查
计划
设计
实施
总结”这样的程序进行:
问题
发现和提出教师在教学实践的问题,并把它转化为研究的课题；
综述
搜集、学习、整理相关的文献,并撰写文献；
调查
设计调查方案,实施调查并撰写调查报告；
计划
设计操作办法,包括学生“学”的操作办法和教师“教”的操作办法；
实施
在时时时操例；
总结
收集整理研究过程资料,撰写研究报告。
其次,在教师“校本教研”过程中提出“问题”的方式不具有惟一性。“校本教研”实质是“以教师为本”的教研。于是有人便认为只有问题是由教师提出来的教研才能被称为“校本教研。”问题是由谁提出来的只是形式问题,而不是事情的本质。我们认为教研活动是不是“以教师为本”,最重要的是要有以下三点:其一“问题”是不是教师教育实践中存在的问题；其二是教师是不是直接参与研究；其三是不是以改进教师的行为为中心。
所以,“问题”是不是由教师提出来的并不重要,由教师提出来、由学校领导提出来的或其他什么人提出来的都是可以的,只要是所提出的“问题”确定是教师在教育实践中存在的问题,并得到教师的认同,都可以作为“校本教研”的课题。周卫先生所举的实例
《美国圣路易部新城小学推动多元智能》教学研究,就不是由教师提出来的,而是由“校长亲自倡导,全校教职员工全员参与”的课题。
第三“教师校本培训”每一环节的内涵也不具有研究环节的内涵。比如,在诸多“校本教研”的模式中都有“设计”这个环节,但在不同的模式中,“设计”的内涵是不同的。刘良华先生“四环节”“校长培训”中的“设计”是指“形成教案”。我们大连市实行的“七环节川校本培训”中的“设计”是指“操作设计”
人工智能调研报告范文第5篇
【关键词】220千伏;调试;智能变电站;网络现场
引言
据悉，我国电力发展中，建设智能变电站，优化提升供电效率，有效提高变电站经济效益。在实际应用中，为降低220千伏智能变电站的运行故障，应该强化对220千伏智能变电站的网络现场调试工作，维护智能变电站运行安全，为智能变电站安全运行提供一些技术上的支持。
1.220千伏智能变电站及调试意义
在220千伏智能变电站中，包括变压器系统、线路部分、计算机监控系统部分以及智能辅助系统、故障信息远传、通信系统等几个部分共同组成，同时，在智能变电站中，也包括系统工作站、远程通信工作站、警卫工作站、网络通信设备以及机组故障录波屏等专用设备，只有在变电站网络现场能够合理利用这些监控设备，才可以确保220千伏智能变电站的安全运行[1]。为提升智能变电站运行稳定性，避免异常故障的发生，做好智能变电站网络现场调试工作，在变电站测试及设备诊断中都体现出一定的技术优势，进行网络现场调试，确保智能变电站电网正常的电压供应，满足用户用电需求，预防智能变电站故障，具有实用价值。
2.220千伏智能变电站在网络现场调试重点
220千伏智能变电站的网络现场调试之中，其主要的调试部分包括：设备的出厂验收、调试网络现场的装置功能、调试现场系统的功能，调试现场网络系统的性能，启动网络系统调试其可使用性等几个部分。其中，在出厂验收调试中，主要对网络现场系统的硬件、功能以及性能、系统可靠性进行验收，确保系统配置满足实际应用需求，且提供测试设备，并完成技术资料编写工作。其次，在网络现场调试中，应该调试现场装置功能，通过试验仪器依据调试方案，对所设备进行功能及性能测试。并且，在完成现场系统性能调试后，调试系统性能指标，测试网络现场的遥信变位传送时间以及命令执行时间、网络负荷率等内容;最后，基于网络现场性能调试工作之中，进行启动调试，考验220千伏智能变电站在实际中能否正常带电运行。
3.优化220千伏智能变电站网络现场调试策略
3.1出厂调试策略
外观检查，包括屏柜检查、接地检查、电缆连接检查和光纤连接检查等;软件检查中，检查包括程序版本号、CRC校验码、源MAC地址、目的MAC地址、VLANID和APPID等;对于通信测试中，进行光纤端口的收、发信功率测试，通信中断测试和通信异常测试等;对于告警功能检查中，进行采集模块故障告警、数据异常告警、失电告警和合并单元工作异常等检查工作。
3.2现场装置调试策略
对220千伏智能变电站调试中，进行现场进行局部放电带电调试，构建在线监测模式，应用超声波传感器和高频电流传感器取得PD信号，根据色谱分析结果，针对主变放电现象，采用超声波带电检测法进行局放检测，建立超声波指纹，通过纵向波测量值比较，监视变压器局部放电水平变化量。变压器局部放电检测，可以解决传统局部放电检测中影响电力供应的弊端，可以使用多种传感器装置，监测220千伏智能变电站多个设备、信号，能有效抑制220千伏智能变电站的噪声[2]，也会使用多通道的监测设备，显示二维图形信息，采用多通道测量，数字差分技术，有效的抑制干扰脉冲信号。应用电力变压器局部放电测试，检测变压器局放、定位技术，根据变压器局部放电测试原理，对220千伏变压器进行局放超声波带电测试，可以预防潜伏性和突发性事故，有效诊断出电力变压器异常现象，防止220千伏变电站事故发生。
3.3网络调度
针对远动装置调试中，由于接入规约较少，不能灵活设置，故此在调度通道调试以及调度信号转发、遥测、遥控等调试工作，也是有研发中心人员在现场进行调试的[3]。如图1所示：
图1网络调度示意图
网络现场调试中，其过程层调试中，根据配置的SCD导出相关装置配置，并最终完成过程层调试，可以远程调式系统，根据SCD文件导库，完成后台的搭建，以确保智能变电站具备信号对点、保护软报文上送、以及遥控等功能。
3.4通信调试
对于220千伏智能变电站通信接口调试中，测量光纤通信端口发送功率、接收功率及接收的灵敏功率。在通信功能的检验中，当拔出220千伏智能变电站网络内MU与采集器的连接光纤之后，若是设备提示“CT断线”以及“PT断线”时，系统设备的告警灯亮，同时网络现场的后台也接收“CT断线”、“PT断线”的告警信号;在重新把MU与采集器与光纤连接后，出现信号复归[4]，则表明系统通信正常。同时，对于现场网络通信调试中，当拔出交换机与GOOSE的连接光纤之后，若是设备告警灯亮，网络后台接收到告警信号，将光纤接通后，网络后台收到通信恢复信号，则表示通信正常。再有，就是接收错误报文时，网络设备不误动，错误报文消失后设备恢复正常，则表明智能变电站网络正常。
3.5网络现场性能调试
220千伏智能变电站网络现场调试中，应用采样同步调试，应用全站同步时钟，以保证智能变电站数据同步。有效保持时钟源同步在区域采样点插值同步，保护测控设备采集数据同步传输。针对智能变电站的吞吐量、时延、丢包率，确保其数据包转发能力，用二分法以及步进法查找丢包极限点，用Ixia系列测试平台，对网路性能进行测试。同时，在智能变电站网络现场调试中，还应该实施装置时钟准确度校验，确保智能变电站时钟同步，降低变电站事件误差，实现微秒级高精度的时间同步，应用标准GPS时钟源，给智能变电站装置提供标准脉冲信号，并可以根据装置采集信号时间，判断装置时钟误差，通过采样同步检查，确保不同采样信息之间可以同步传输。
4.结论
综上所述，在进行220千伏智能变电站网络现场调试工作中，应该针对智能变电站网络现场调试流程及重点、难点问题，避免采用常规变电站调试方法，明确220千伏智能变电站网络现场相关调试工作的目标和方向，研究新的调试方法，配置相应的调试仪器，为今后220千伏智能变电站的可靠运行保驾护航。
参考文献
[1]彭毅丽.变电运行电气误操作问题研究[J].中国新技术新产品，2011，14（12）：76-77.
[2]周昊兵.客户电气误操作事故的原因及预防对策[J].制造业自动化，2010，21（14）：56-57.
[3]吴丽玉.变电运行电气误操作问题探析[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2010，06（34）：45-46.
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人工智能的影响调查
摘 要：人工智能技术的迅速发展给各个行业带来的不同程度的替代效应和收入效应已经受到关注。本文基于人工智能在短期到中期将冲击文科类专业就业结构的背景，以文科类大学生作为目标群体，通过12次基于访谈的质性研究探讨了该群体对人工智能影响就业的认知程度。研究发现，该群体对于人工智能技术的发展了解不足，对人工智能影响就业的判断存在偏差，以及对人工智能的课程需求呈现多样化。为促进该群体更好应对未来人工智能的挑战，本文从短期、中期和长期三个层面提出建议。
关键词：人工智能，就业，大学生，认知程度，质性研究
一、问题提出
随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术的迅速发展和广泛应用，一方面，公众普遍认可人工智能技术助推经济增长，促进社会进步的积极作用[1]；另一方面，公众对人工智能增加就业压力[2]，冲击就业结构也表现出担心[3]。围绕人工智能技术发展对就业的影响，现有研究主要分为两类视角。第一类为消极视角，较为关注人工智能对现有工作岗位的替代效应&#
人工智能导论范文3000字共14篇
人工智能导论范文3000字第一篇摘要：为了提高“人工智能导论”课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教材、教学方法、考核方式等方面进行了探讨和总结。
关键词：人工智能；教学内容；教学方法
中图分类号：G642文献标识码：A
1引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3加强课程立体化建设和系列教材研究
人工智能导论范文3000字第二篇一、人工智能的定义解读
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的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、语言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。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
二、人工智能的发展历程
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。
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，人工智能得到了飞速的发展。日本在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。
三、人工智能的多元应用
1、人工智能在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3、人工智能在技术研究中的应用
人工智能导论范文3000字第三篇摘要：时代是不断发展的，对于电气信息类专业的学生来说，社会岗位在综合素质和专业能力方面提出了对学生诸多新的要求。因此为了促进学生能够在毕业之后获得良好的发展，在电气信息类专业教育教学中，教师要对原有课程教育模式和课程教育手段进行有效的改革以及创新，从而促进学生专业能力的提高。为了使学生更加积极地进行知识内容的学习，教师要在电气信息类专业教育教学中充分的发挥人工智能的优势，提高课堂教学的效果。
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
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
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
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助性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。
人工智能导论范文3000字第四篇摘要:针对普通高等院校学生和人工智能课程的特点,结合DBR(DesignBasedResearch)成果,提出一种
>>引入深度学习的人工智能类课程中西合璧的人工智能课程双语教学模式可调戏的人工智能生活中的人工智能不断超越的人工智能逐渐靠近的人工智能正在落地的人工智能2035年的人工智能航天类专业“人工智能”课程的教学探索林业院校人工智能课程教学的思考人工智能导论课程的兴趣教学法人工智能概论课程的教学思考“人工智能”课程教学的实践与探索游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨人工智能的应用研究人工智能的日常应用人工智能的应用和发展浅析电气自动化控制中的人工智能应用分析继电保护中的人工智能技术及其应用电气自动化控制中的人工智能应用分析常见问题解答当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。
面向研究的情境创设
苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。
下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。
综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。
3DBR驱动的教学过程
人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?
DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(ProgressiveRefinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。
1)实践环节。
通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。
2)教学评价。
除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。
通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。
4教学实施效果分析
1)正效果分析。
中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。
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人工智能导论范文3000字第六篇〔摘要〕人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
〔关键词〕人工智能，数论，简单性原则
〔中图分类号〕N1〔文献标识码〕A〔文章编号〕1004-4175（2020）02-0005-06
人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比AI与哲学的关系更密切。”〔1〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
一、数论哲学为人工智能提供质料基础
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
二、演绎逻辑与分析哲学成为搭建人与机器联系的桥梁
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
人工智能导论范文3000字第七篇《基于当前社会的人工智能初探》
本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能;2.强人工智能;3.超人工智能。
弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。
人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。
第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。
人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。
第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上;2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为?
以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。
强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，跨度极大。也正是因为它的不可控性，人们才会认为这是一个潘多拉魔盒，会毁灭人类，但是这也同样可能使人类真正永生。那么有什么办法能使超人工智能受到人类的控制呢?答案是没有，起码在我们当前的认知中是不切实际的。自然界创造了人类，可人类却近乎脱离了自然界的控制。那么，人工智能是不是该停止呢?我认为不该。前面提到了递变演化，超人工智能的层次提高是人类插不上手的，只能靠它自身的递变演化。但是递变演化却不是只出现在人工智能身上，人类也有自己的递变演化，而且根据加速回报理论，递变的单位所需时间是会逐渐缩短的，如果我们能从人工智能那里取得这样的经验，发展的就不会只是人工智能。再者，从强人工智能到超人工智能的层次质变，同样可以被借鉴用于人类的发展，这就意味着人类自身是会永远领先人工智能一步。难道人类担心过被猴子毁灭吗?没有。同样人工智能就好比比我们智能层次低的猴子，也不会导致我们的毁灭。并且我们可利用人工智能为我们自身服务。当然，这只局限于理论推导、假设猜想，很可能未来的走向会与之大相径庭。
人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。
有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢?目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。
人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。
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人工智能导论范文3000字第九篇摘要：大作业的设置对学生深入理解课程内容，提高求解问题的能力具有很大的帮助。文章在笔者多年从事人工智能教学的基础上，探讨人工智能导论课的大作业设置问题，提出大作业应具备的基本条件，说明选择四子棋作为大作业的理由，给出四子棋大作业的评分规则，并对学生的大作业总体情况进行分析，验证选择四子棋作为大作业题目的合理性。
关键词：人工智能；作业；博弈
现在很多课程都设置了大作业，这对学生深入理解课程内容，提高求解问题的能力以及调动学生学习的积极性有很大的帮助。多年来，我们在人工智能导论课上一直设有大作业，受到了同学们较好的评价。下面就如何设置大作业问题，谈一点我们的体会，与各位同行进行交流[1-2]。
1大作业应具备的条件
在以往的教学实践中，我们曾经选择过不同类型的题目作为大作业，比如五子棋程序、基于拼音的整句输入法、基于归结的问题回答系统等。这些题目虽然也起到了很好的效果，但存在着一些不足。比如五子棋程序，如果采用一般的简单规则，则存在先手必胜的策略，而正式比赛规则又过于复杂；而且五子棋是一个比较大众的游戏，有的同学下棋水平比较高，而有的同学则不熟悉，这样大家不在同一个起点上，对于不熟悉的同学存在着不公平。基于拼音的整句输入法、基于归结的问题回答系统等，则缺乏趣味性，少了同学之间的“竞争”，不利于调动同学们学习的积极性。
经过思考，我们认为一个好的大作业，应该具备以下几个条件：
1)与课程学习内容紧密结合。
2)趣味性强，能调动同学们学习的积极性。
3)背景知识简单易懂，以便让学生集中在与课程有关的内容中，而不是把大量的精力花费在背景知识上。
4)规模适中，不需要花费大量精力处理诸如程序的存储空间问题等。
5)尽可能对所有同学都是公平的，不存在部分同学熟悉，部分同学不熟悉的情况。
经过认真的总结和思考，最终我们选择了四子棋作为大作业的题目，并对传统的四子棋规则加以改良，使其尽可能地符合上述基本条件。大作业的最终要求是，用程序实现一个四子棋程序，并通过比赛的方式评判大作业的成绩。
2为什么选择四子棋
在说明我们为什么选择四子棋作为大作业之前，首先我们介绍一下什么是四子棋。图1是一个四子棋的棋盘，由M行N列组成。游戏双方分别持不同颜色的棋子，设A持白子，B持黑子，以某一方为先手依次落子。假设为A为先手，落子规则如下：在M行N列的棋盘中，棋手每次只能在每一列当前的最底部落子，如图中的红点处所示，如果某一列已经落满，则不能在该列中落子。棋手的目标是在横向、纵向、两个斜向共四个方向中的任意一个方向上，使自己的棋子连成四个(或四个以上)，并阻止对方达到同样的企图。先形成四连子的一方获胜，如果直到棋盘落满双方都没能达到目标，则为平局。
那么，我们为什么选择四子棋作为大作业题目呢？
首先，四子棋规则简单，几句话就能说明其比赛规则；其次，四子棋的规模适中，每一步的可落子点不多；第三，四子棋是一个博弈类的游戏，趣味性强；第四，可以用博弈树搜索等方法求解，与课程内容联系密切；第五，四子棋虽然简单，但是几乎所有同学以前都没有遇到过，所以对大家都是公平的。这些都能很好地满足我们前面提到的大作业应具备的几个条件。
3对四子棋的改进
为了更好地适应大作业的要求，我们对传统的四子棋游戏规则做了一些扩展，以更利于程序求解，避免存在必胜策略，使得同学们集中在求解策略的设计上。改进的目的一是为了更好地体现算法的作用，二是尽可能减少人为的必胜策略的影响。为此，我们对传统的四子棋规则做了如下的改进。
1)棋盘大小不固定，双方博弈时，在一定的范围内，随机地产生棋盘的大小。
2)随机地增加一些不可落子点。
比如在图2所示的棋盘中，“红叉”点就是一个不可落子点。当“红叉”点的下面落满了棋子时，只能在“红叉”点的上面落子，而不能在“红叉”点出落子。
对四子棋这样的两点改进，主要是为了避免静态的必胜策略的使用，引导大家更多的关注动态策略的使用，根据当前局势，实时地计算最佳的落子策略。
图2不可落子点的说明
4大作业评判规则
如何评判大作业的成绩对学生会起到一定的引导作用，为此我们提出了“赛会制”和“探索制”两种评判机制。
所谓的赛会制，就是建立一个比赛平台，所有同学的程序提交到平台上，按照以下规则参加比赛。
1)正确性验证。要求同学们针对四子棋问题实现一个α-β剪枝程序[3]，给定一些特定的节点，判断剪枝是否正确。通过正确性验证者获得基本分。
2)全体同学采用大循环的方式进行比赛，任何两个程序之间进行两局比赛，先手后手各赛一局。
3)要求5秒内必须完成一次走步。
4)胜者获得2分，负者获得0分。
5)平局时，用时少者获得1+x分，用时多者获得1-x分。
6)按照获得的总分数进行排名。
7)要求就大作业内容写一篇小论文，根据排名和论文情况给出总成绩。
为了鼓励同学创新，探索新的方法，除了“赛会制”外，我们还设立了一个“探索制”供学生选择。选择探索制的同学，要求在方法上有所创新。比如采用机器学习的方法，寻找评判局面优劣的方法、权重系数等。要求写出一篇论文，对所用方法进行介绍，对不同方法进行比较，通过实验等验证方法的可行性和有效性。选择探索制的同学，虽然也参加比赛，但是最终成绩主要体现在论文的完整性和水平上，不看具体的成绩排名。这样就可以使得学生有更多的发挥空间，对于一些优秀的同学比较有吸引力。
5结果分析
在先期少数同学实验的基础上，我们从2010年开始全面在人工智能导论课上实施四子棋大作业，共有160名同学选择了“赛会制”的方式完成了四子棋大作业。为了验证该大作业的合理性，我们对大作业总体情况做了一个简单的分析，结果如下：
1)全部同学都通过了正确性测试。这是因为我们事先给出了一些测试样例用于学生自测，通过了这些样例后再提交基本就没有问题了。通过对部分同学的调查，也确实发现一些同学在做正确性测试之前，对α-β剪枝算法理解有误，通过写程序并测试程序的正确性发现了理解上的问题。这也可以看出正确性验证在这里的重要性。
2)全部160个学生的程序中，无一人全胜，也无一人全败，即便是总成绩第一名也失败了22局，而最后一名也取得了18局的胜利。
3)平局数很少，在全部比赛中，只有176局平局，仅占全部比赛的，平均人均平局数为局，平局数少也是我们希望看到的结果。
4)先手后手胜负比较均衡，经统计，先手胜与后手胜的局数之比为10:9，虽然后手稍微劣势一点，但总的来说变化不大，再加上任何两组程序都是先手后手各赛一次，总体上可以消除先手后手所带来的影响。
通过以上分析，以四子棋作为人工智能导论课的大作业是可行的、合理的，尤其是经过了改良之后的四子棋，在各个方面都是很均衡的，适合作为大作业使用。
6结语
以四子棋作为大作业，是我们对人工智能导论课的一次尝试，通过各方面的分析可知，这次尝试是成功的，有利于提高学生学习人工智能课程的兴趣，并将所学内容应用于解决实际问题之中。在做大作业的过程中，同学们阅读了大量的论文，对有关博弈问题，甚至是人工智能问题有了更加深入的思考和理解，从中学到了很多课本上学不到的知识。在今后的教学实践中，我们将进一步总结经验，改进大作业的设置，进一步提高人工智能课程的教学水平。
参考文献：
[1]吴文虎.精心铸精品理念须先行[J].计算机教育,2008(13):46-49.
[2]张彦航,孙大烈,战德臣.通过大作业促进大学计算机基础课程教学[J].计算机教育,2007(7):24-26.
[3]马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004.
[4]应宏,刘福明,熊江,等.计算机课程作业改革的实践探索[J].计算机教育,2009(2):47-48.
ExplorationonProjectDesigninIntroductiontoArtificialIntelligence
HUANGYu1,MAShaoping2
(ofComputerandInformationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;ofComputerScienceandTechnology,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)
Abstract:Courseprojecthelpsalotforthestudentstounderstandtheknowledgethoroughly,andtoimprovetheircapabilityofproblemsolving,algorithmdesignandsystemimplementation.Basedontheteachingexperienceonrelatedcoursesformanyyears,thispaperexplorestheprojectdesignforthecourseofintroductiontoArtificialIntelligence(AI),andproposesseveralessentialprerequisitestosetupacourseproject.Siziqi,whichisasimilarbutsimplerchessgametoGobang,isdesignedasthecourseprojectwithspecifiedreasonsandevaluationrules.Observationsandanalysesarefurthermadeonthestudents’solutions,whichshowthatitisfeasibletotakeSiziqiasaprojectforAI.
Keywords:ArtificialIntelligence;courseproject;game
人工智能导论范文3000字第十篇《电脑人工智能日趋成熟》
电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测xxx维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
人工智能导论范文3000字第十一篇摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：CN61-1487-（2020）01-0154-03
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
一、人工智能能够提升科学知识生产效率
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做Iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
二、人工智能擅于提取和传递默会知识
三、人工智能可以产生某种机器知识
如果说默会知识还是“可意会而不可言传”的知识，那么AlphaGoZero在围棋上的表现已经表明人工智能系统产生了某种既无法“意会”也无法“言传”的机器知识。AlphaGoZero在没有人类以往的经验或指导、不提供基本规则以外的任何领域知识的情况下，就使用机器学习在短时间内探索了大量人类从未尝试过的走法。机器发现的知识不仅完全超出了人类的经验，也超出了人类的理性，成为人类几乎无法理解的知识。由此，产生了讨论某种“机器认识论”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：机器学习对事物间隐蔽的相关性的发现和掌握已经远超人类，因此机器知识更多的是一种相关性知识。[3]321董春雨教授在《机器认识论何以可能？》一文中也指出：“人类必须正视机器在其擅长的领域，通过特殊的认识方式所获得和积累的知识。”[4]
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
人工智能导论范文3000字第十二篇【摘要】STEM教育已经成为世界发达国家基础教育研究的热点，通过加强科学、技术、工程、数学等学科之间的联系，打通学科壁垒，采取更加灵活的学习方式，让学习者在真实情景下开展深度学习，有利于创新人才和高水平技术人才的培养。
【关键词】STEM教育;人工智能;机器人;编程创新
随着现代信息技术的迅猛发展，人工智能这个“技术英豪”已在全世界如火如荼地“跑马圈地”，迅速跻身技术创新的第一梯队。未来十年，我们将进入不可想象的智能化社会。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，智能机器人教育具有实践性强、探索性强和综合性强的特点，有利于学生迅速接触前沿研究，打开思路，拓宽视野，开展智能机器人教学研究活动，让小学生从小触摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小学阶段实现STEM教育理念、提高学生动手能力、培养学生创新精神的最好途径。
一、开展人工智能教育的背景
xxx在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！人工智能正式上升为国家战略。2018年7月，中国第二届STEM大会在深圳福田召开，大会邀请了国内外著名的专家学者开设主题讲座，介绍最新的STEM教学理论和实践成果，掀起了福田STEM教育的热潮。在新一轮的教育规划中，福田区加快教育综合改革，以“智能教育”作为未来的发展方向，建立与中心区匹配的智能教育服务体系。STEM是用科学、数学知识和先进技术，以工程思维解决现实世界的问题。其教育的核心是：发现问题—设计解决方法—利用科学、技术、数学知识实施解决方法—将解决方法传达给大家。基于学校学科融合的办学理念，我校积极探索STEM教育的模式，开设机器人STEM课程，开展教师的课题研究和学生的探究性小课题研究、积极组织学生参与区、市级机器人创客比赛活动，积极投身人工智能的教学研究行列，培养学生的STEM素养。
二、以课程建设为核心，提升学生的STEM素养
机器人STEM课程是一门激发学生学习人工智能知识兴趣、培养学生综合能力、挖掘学生潜能为统领，以设计、组装、编程、运行机器人为主要学习内容，以培养学生观察能力、分析能力、想象力、逻辑思维能力、动手能力和提升学生的信息技术核心素养为主要目标的课程。机器人配备了各种功能的零件：如砖、轴、轮子等机械部分，大型电机、中型电机等动力部分，光电、触碰、红外等传感器，还有机器人的核心部件——控制器。学生通过动手创作，发挥自己的想象力和创造力，将零件组装整合，搭建各种具有实用功能的机器人。在搭建各种主题作品的过程中，锻炼了学生的动手能力，培养了学生的逻辑思维和解决问题的能力。他们在做中学、在玩中学、在学中玩，享受人工智能带来的无穷乐趣。
如果没有给机器人赋予运行的程序，机器人就是一堆塑料。因此，编程是机器人STEM课程的核心。在编写程序的过程中，学生需要把一个复杂的大问题，分解成一个个可以解决的小问题，循序渐进，逐步解决整个问题。在编写程序的过程中，学生首先要要清楚机器人的搭建结构和运行原理，其次还要清楚各种传感器的功能，通过编写程序来控制各种传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知到的信息做出决策和响应，以使机器人能够顺利完成指定的任务。
以笔者执教的《走进人工智能》一课为例，该课伊始，笔者激趣导入，播放了特奥机器人飞速弹奏《野蜂飞舞》的精彩视频，勾起了学生学习人工智能知识的好奇心，产生探究科学的勇气，让学生对机器人技术有强烈求知的欲望。接着，采用任务驱动法教学，让学生通过微课程学习EV3编程技术，循序渐进地完成两个任务：1.让乐高机器人沿直线匀速运动;2.让乐高机器人沿直线匀速运动并且到达指定地点;最后的终极挑战环节，笔者让学生用乐高的配件搭建机械臂，编写程序，让乐高机器人模拟宇航员调整太阳能电池板，学生在設计、编程、调试中学得开心，玩得快乐，创意飞扬。
三、以课题研究为引领，推动师生专业化成长
课题研究是学校发展的源动力，是促进师生专业成长的重要途径。机器人教育作为一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，如何为学生学习的“思维体操”提供了一个崭新的“表演舞台”，使教学取得“效率高、印象深、氛围雅、感受新”的明显效应，一直是我们在进行机器人教学研究中最为关注的问题。为此，我校信息技术教师申请了福田区教育科学“十三五”规划课题《基于STEM教育理念下的机器人搭建与编程教学研究》，学生申请了2018年深圳市中小学生探究性小课题《乐高机器人的搭建与编程》，师生在研究中努力学习，敢于实践，勇于创新，取得了很大的进步。
以学生的探究性小课题为例，学生采用PBL项目式学习方式开展小课题研究，学生的学习方式由过去的像容器一样被“满堂灌”转变为学生间“合作、交流、探究”式学习，掌握了隐含在问题背后的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。在研究的过程中，学生保持开放的心态，敢于尝试新鲜事物，从失败和成功中汲取经验教训，养成追求真理、锲而不舍的科学态度，在课题研究中不断优化算法和改进搭建模型，设计实用的机械臂，进一步提升机器人的稳定性和完成任务的数量和质量。团队成员在研究中不断碰撞出智慧的火花，通过小组合作解决一个个课题研究过程中遇到的困难，掌握了科研活动的过程与方法，在探究中催生宝贵的创新意识。
四、以参加机器人赛事为驱动，搭建学生个性成长的平台
雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。
通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。
未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。
参考文献：
[1]中国STEM教育白皮书.中国教育科学研究院，2017，6，20.
[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素养的小学机器人创客课程实践研究[J].中国教育信息化，2018，1.
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人工智能学习心得
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对人工智能的理解
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
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。
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
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。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。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段（2014—2014年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2014—2014年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2014—2014年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
第二篇：人工智能学习论文20147932唐雪琴
人工智能研究最新进展综述
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状（进展成果）近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
第三篇：《人工智能》学习报告深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能
《人工智能》学习报告
深圳大学机电与控制工程学院彭建柳
学号：0943010210
1.引言
人工智能(artificialintelligence，ai)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2.人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任
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务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
3.模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量
则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。
(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4.专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之
一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和
环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
5.神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6.小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
参考文献：
《人工智能控制》作者：蔡自兴，出版社：化学工业出版社，2014-7-1
第四篇：对人工智能学习的感想学校：
学院：班级：
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谈谈人工智能的学习感想
人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。
人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。
1．机器翻译
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2014”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。
机器翻译：
1.一句一句处理，上下文缺乏联系；
2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；
3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；
4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。
人工翻译：
1.一般会先通读全文，会前后照应；
2.对源语言是求得意义上的理解；
3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；
4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译是一个再创造的过程。
在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。
2．专家系统
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
3．符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多
种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。
尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！
第五篇：人工智能学习人工智能学习-知识要点总结[nirvana发表于2014-1-213:32:24]
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。
1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：
（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。
人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。
人工智能研究内容：
（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术
人工智能研究途径：
（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成
2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：www.HaOWOrd.coM)示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：
（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现
3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性对象值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。
4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：
p规则：任何步骤可引入前提a
t规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s
假言推理：p，p—>q=>q
拒绝式推理：p—>q,非q=>非p
归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。
不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。
不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。
知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度
5、组合证据的不确定性算法：
最大最小方法
概率方法
有界方法
不确定性传递算法：
结论不确定性的合成：
6、主观bayes方法：
（1）知识不确定性表示（产生式规则）：
（2）证据不确定性表示：
（3）组合证据不确定性的算法：
（4）不确定性传递算法：
（5）结论不确定性的合成算法：
7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）
在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示ｅ的出现增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出现与ｈ可信度无关；cf(h,e)=bel(a),bel(a)表示对a为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对ａ不知道的程度，即既非对ａ信任又不信任的那部分。
知识的不确定表示：ifethenh={h1,h2,…,hn}cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子
含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：
xisa(cf)x是论域上的变量，ａ是模糊数，ｃｆ是该模糊命题的确信程度或
相应事件发生的可能性程度。
10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
状态空间表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）
11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。
特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性
专家系统与常规计算机程序比较：＊
(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理
(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级
(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的
(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识
(5)解释功能
(6)都是程序系统
12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：
三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究
学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。
学习系统具有的条件能力：
(1)具有适当的学习环境
(2)具有一定学习能力
(3)能应用学到的知识求解问题
(4)能提高系统的性能
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