人工智能論文精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

    長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著 名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領 域的興趣。

    在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。

    計算機與人工智能

    "智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而 理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯 系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究 會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。

    人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以 及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發 展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的 現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的。

    我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。

    問: 目前人工智能研究出現了新的，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？

    答: ai研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。

    智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。

    數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據 挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半 結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。

    主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務， 而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多 主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

    問: 您在人工智能領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智能領域的研究情況。您認為目前我國人工智能的研究情況如何？

    答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎 上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。

    但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。

    今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合?？茖W研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

     問: 請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？

    答: 技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

    目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來 人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

    人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

    什么是人工智能？

    人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的 角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

    ai理論的實用性

    在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

    這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和 無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以 大大減少網絡堵塞。

    我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。

    未來的ai產品

    安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asci white電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔" (blue jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。

篇(2)

一、問題的提出

隨著計算機技術與網絡技術的普及和發展，數字圖書館在我國高校、政府以及科研機構都得到了有效發展。數字圖書館來源于圖書館館藏的數字化從而充分地高效地利用圖書館信息資源?，F有的圖書館資料主要是書籍、雜志、報刊、技術報告等。人們希望利用因特網把所有的數字化的資源站點連接起來，這樣要管理的信息除了圖書館中的文本信息外，還希望管理博物館、展覽館、檔案館、學術組織以及其它Web站點上千差萬別的信息。

面對浩瀚無邊的數字化信息使得數字圖書館關鍵核心技術之一的文本分類成為一個日益重要的研究領域。文本分類技術是人工智能和信息獲取技術的結合，是基于內容的自動信息管理的核心技術。

二、文本分類技術的基本原理

數字圖書館是一個巨大的知識寶庫。數字圖書館的服務重點是以人為主，而不是以館以書為主。數字圖書館的特點使得其服務要深入到知識的層次，通過對信息內容的組織和加工的自動化，把資源組織成一個知識系統。文本的自動分類是為提高信息內容服務的質量而產生的文本處理技術。它們的出現使得信息內容服務出現了新的局面。

文本分類是指根據文本的內容或屬性，將大量的文本歸到一個或多個類別的過程。文本分類算法是有監督學習的算法，它需要有一個己經手工分好類的訓練文檔集，文檔的類別已標識，在這個訓練集上構造分類器，然后對新的文檔分類。如果訓練集的類別未標識，就是無監督的學習算法，無監督學習算法從數據集中找出存在的類別或者聚集。

從數學角度來看文本分類是個映射程，它將未標明類別的文本映射到已有的類別中，用數學公式表示如下：

f：AB其中，A為待分類的文本集合，B為分類體系中的類別集合

文本分類的映射規則是系統根據已經掌握的每類若干樣本的數據信息，總結出分類的規律性而建立的判別公式和判別規則。然后在遇到新文本時，根據總結出的判別規則，確定文本相關的類別。但是由于大量的文本信息是一維的線性字符流，因此文本自動分類首先要解決的問題就是文本信息的結構化。在模式識別領域里，把文本信息的結構化稱為"特征提取"。在文本信息內容處理領域，這項工作被稱為文本的"向量空間表示"。其基本流程如圖1所示：

系統使用訓練樣本進行特征選擇和分類器訓練。系統根據選擇的特征將待分類的輸入樣本形式化，然后輸入到分類器進行類別判定，得到輸入樣本所屬的類別。

三、文本分類技術在數字圖書館中的應用分析

為了提高數字圖書館中分類準確率，加快系統運行速度，需要對文本特征進行選擇和提取。兩者的差別在于，特征選擇的結果是初始特征項集合的子集，而特征提取的結果不一定是初始特征項集合的子集(例如初始特征項集合是漢字，而結果可能是漢字組成的字符串)。特征選擇、提取和賦權方法對分類結果都有明顯影響。

（一）文本特征項

文本的特征項應該具有以下特點:特征項是能夠對文本進行充分表示的語言單位;文本在特征項空間中的分布具有較為明顯的統計規律;文本映射到特征項空間的計算復雜度不太大。對于計算機來說，文本就是由最基本的語言符號組成的字符串。西文文本是由字母和標點符號組成的字符串，中文文本就是由漢字和標點符號組成的字符串。

概念也可以作為特征項，"計算機"和"電腦"具有同義關系，在計算文檔的相似度之前，應該將兩個詞映射到同一個概念類，可以增加匹配的準確率。但是概念的判斷和處理相對復雜，自然語言中存在同義關系(如老鼠、耗子)、近義關系(如憂郁、憂愁)、從屬關系(如房屋、房頂)和關聯關系(如老師、學生)等各種關系。如何很好地劃分概念特征項，確定概念類，以及概念類的數量都是需要反復嘗試和改進的問題。

（二）特征項選擇

不同的特征項對于文檔的重要性和區分度是不同的，通常高頻特征項在多個類中出現，并且分布較為均勻，因此區分度較小;而低頻特征項由于對文檔向量的貢獻較小，因此重要性較低。

文檔頻次就是文檔集合中出現某個特征項的文檔數目在特征項選擇中計算每個特征項在訓練集合中出現的頻次，根據預先設定的閩值去除那些文檔頻次特別低和特別高的特征項。

信息增益方法是機器學習的常用方法，在分類問題中用于度量特征項在某種分類下表示信息量多少，通過計算信息增益得到那些在正例樣本中出現頻率高而在反例樣本中出現頻率低的特征項，以及那些在反例樣本中出現頻率高而在正例樣本中出現頻率低的特征項。

（三）特征值的提取

在文本分類中，我們稱用來表示文檔內容的基本單元為特征，特征可以是詞、短語。目前，大多數有關文本分類的文獻基本上采用詞的集合來表示文檔的內容。采用短語來表示文檔存在兩個缺點:第一短語的提取較困難，特別是準確的提取，需要較多的自然語言處理技術，而這些技術還不夠成熟;第二采用詞組表示文檔在信息檢索和文本分類中的效果并不比基于詞的效果好，有時反而更差。

篇(3)

人工智能是一門綜合了生理學、語言學、計算機科學等的學科，具有綜合性、挑戰性等特點，其主要目的便是賦予機器人工智能的功能，使其能夠替代人去完成一些危險性與復雜性較高的工作，進而確保人們的安全，促進工作效率的提高[1]。因此，人工智能也被稱為機器智能。相比于自然智能與人類智能而言，人工智能屬于一項全新智能，其通過將設備、系統等來模擬人類各項智能活動，從而完成命令。作為一項結合多門學科的應用技術，人工智能的發展與其組建學科的關系十分緊密，特別是計算機技術的發展方向，其對人工智能的應用具有決定性作用。此外，人工智能技術也極大程度上促進了計算機網絡技術的發展，計算機為從單純數據計算轉變為知識處理，就離不開人工智能技術的支持。人工智能的作用與優勢具體如下：其一，可處理不確定信息，實時了解系統資源表現出來的局部及全局狀態，并對狀態變化情況進行追蹤，通過技術處理獲取的信息，從而為用戶實時提供所需信息護具。其二，具有較高的寫作能力，可科學、有效整合獲得的資源，進而將各用戶之間的資源進行傳輸與共享，通過有機結合網絡管理與眾多寫作分布式人工智能的思想，可充分促進網絡管理相關工作效率及效益的提高。其三，其在網絡智能化護理中具有顯著優勢，主要表現在其學習、推理能力方面。在網絡管理工作中應用人工智能，可將信息處理的準確性及效率進行提升，同時，通過利用人工智能技術的記憶功能，可在存儲信息過程中建立完善的信息庫，并將其作為綜合、解釋、總結信息的平臺，在產生出更為準確及科學的高級信息的基礎上，實現網絡管理水平的全面提升。

2計算機網絡技術的問題

目前，隨著計算機技術的廣泛應用，人們愈發重視有關網絡信息安全問題。在網絡管理系統的應用過程中，用戶最為關注的功能便是網絡監視與網絡控制，其中，為正常發揮網絡監視及網絡控制這兩大功能，就需要對信息急性及時獲取與準確處理。網絡傳輸的數據通常是不連續、不規則的，而在早期階段，計算機只具備邏輯化分析及處理數據的功能，難以準確判斷出數據的真實性，因此，為從大量繁復的信息中，挑選出有效的信息，實現計算機網絡技術的智能化具有非常重要的意義[2]。計算機的應用日益廣泛與深入，這使得用戶需要通過網絡安全管理來為其信息安全提供保障，而網絡犯罪現象的增多，使得計算機必須具備靈敏的觀察能力及迅速的反應能力否則便難以對侵犯用戶信息的各種違法犯罪行為進行有效遏制。為促進網絡安全管理的實現，就需要將以人工智能技術為基礎而建立起來的智能化管理系統作為有效手段，自動收集信息數據，及時診斷運行故障，并在線分析趨勢及性能等，從而確保計算機發生網絡故障時，可做出快速、準確的反應，并采取有效措施來恢復計算機的網絡系統。由此可知，針對計算機網絡中存在的問題，就需要應用人工智能技術，在其內部建立完善的網絡管理及防御系統，從而為用戶信息安全提供充分保障。

3計算機網絡技術中人工智能的應用分析

在計算機網絡技術中應用人工智能，可極大程度滿足人們對計算機提供人性化及智能化服務的需求。其中，計算機網絡技術智能化服務主要指的是智能化的人機界面、信息服務、系統開發及支撐的環境這幾個方面，與此同時，這些需求進一步促進了人工智能在計算機網絡技術，尤其是在智能人機界面、網絡安全及系統管理評價等方面的應用進程。

3.1人工智能在計算機網絡安全管理中的應用。在計算機網絡技術中，人工智能得到了極為廣泛的應用。在計算機網絡安全管理中，人工智能的應用主要表現在智能防火墻、入侵檢測、智能型反垃圾郵件系統這三個方面。相比于其他防御系統，智能防火墻系統采用的是智能化識別技術，例如，通過概率、統計、記憶、決策等方法，來識別并處理有關信息數據，不但有效減少了計算機匹配檢查過程中的龐大計算，而且大大提高了發現網絡有害行為的效率，從而實現了限制訪問及攔截有害信息的功能；此外，與傳統防御軟件相比，智能防火墻系統具有更高的安檢效率，從而將拒絕服務共計這一普通防御軟件普遍發生的問題進行有效解決，實現了高級應用的入侵及病毒傳播的有效遏制[3]。作為計算機網絡技術安全管理的一項重要環節，入侵檢測起著保證網絡安全的關鍵作用，同時也是防火墻技術的核心部分。計算機系統資源的保密性、完整性、安全性等均與網絡系統入侵檢測功能的有效發揮有著緊密聯系。入侵檢測技術通過采集、篩選、分類、處理信息數據，在形成最終報告的基礎上，將當前計算機網絡系統的安全狀態及時反映給用戶。現階段，人工智能在模糊識別、專家及人工神經網絡等系統入侵檢測中，得到了非常廣泛的應用。計算機網絡安全管理中的智能型反垃圾郵件系統，是一項以人工智能技術為基礎而研發出來的防護技術，其針對的對象為垃圾郵件。此項技術可在不對用戶信息安全造成影響的前提下，有效監測用戶的郵件，并在完成郵箱內垃圾郵件的開啟式掃面后，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒其對可能對自身不利或對系統造成危害的信息進行盡早處理，進而確保整個郵箱的安全性，

3.2人工智能在計算機網絡系統管理及評價中的應用。計算機網絡管理的智能化發展，離不開人工智能技術及電信技術的發展。除了應用在計算機網絡安全管理中，人工智能技術中的問題求解技術及專家知識庫等，均可促進計算機網絡綜合管理的實現。由于網絡具有瞬變性及動態性的特點，因而給計算機網絡管理工作增加了一定的難度，這同時也使得現代化網絡管理工作朝著智能化的方向發展。其中，以人工智能理論為發展基礎的專家級決策及支持方法，在信息系統的管理工作中得到了廣泛應用。作為一項智能計算機程序，專家系統可累積盡可能多的專家經驗與知識，并通過進行歸納與總結，在形成資源錄入系統的基礎上，利用這一匯集了多位特定領域中的專家經驗的系統，對此領域中相似的其他問題進行解決。因此，對于計算機網絡管理及其系統評價，可通過眾多專家系統來開展計算機網絡管理及系統評價等大量工作。

4結數語

篇(4)

關鍵詞：人工智能 電氣 自動化控制

人類智能主要要包括三個力面，即感知能力，思維能力，行為能力，而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。

1.人工智能應用理論分析

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及哲學和認知科學、數學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論，其研究范疇為自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法等，應用于智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程。

當今社會，計算機技術已經滲透到生產和生活的方方面面，計算機編程技術的日新月異催生自動化生產、運輸、傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環，實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

2.人工智能控制器的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下

（1）它們的設計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素。例如：參數變化，非線性時，往往不知道。）

（2）通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍。

（3）它們比古典控制器的調節容易。

（4）在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。

（5）運用語言和響應信息可能設計它們。論文格式，自動化控制。

（6）它們有相當好的一致性（當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計），與驅動器的特性無關。論文格式，自動化控制?！，F在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。

3.人工智能的應用現狀

（1）優化設計電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的。因此，很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計（CAD），大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。

用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計，因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

（2）智能控制的功能實現

①數據采集與處理：對所有開關量、模擬量的實時采集，并能按要求處理或存貯。

②畫面顯示：模擬畫面真實顯示一次設備和系統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。

③運行監視：具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警。

④操作控制：通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控制，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。系統對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理。

⑤故障錄波：模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機）。論文格式，自動化控制。。

⑥在線分析：不對稱運行分析、負序量計算等。

⑦在線參數設定及修改：保護定值包括軟壓板的投退。

⑧運行管理：操作票專家系統，運行日志，報表的生成及存儲或打印，運行曲線等。

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。

4.恒壓供水案例簡析

恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用，由于系統的負荷變化的不確定性，采用傳統的PID算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器，系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。在實施過程中選用了AI 一808人工智能調節器作為主控制器，結合FXIN PLC邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。對于單獨采用PLC實現壓力和邏輯控制方案，由于PLC的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。

本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應用，也是電氣元

件生產供給的一個方向，實現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進的最新成果應用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。

人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作，電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面。而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械的人類意識能力，強化控制自動化。因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能；深度學習；教學建議

0 引言

傳統的人工智能課程主要包括人工智能導論、模式分析、機器學習、數據挖掘等。這些課程由各個院校根據專業情況不同而選擇，課程的內容也有較大差別，但是，基本上都涉及人工神經網絡的內容。然而在人工神經網絡的教學內容上，一般只講解經典的多層感知器和反向傳播算法，或再加入一些反饋網絡的內容，這種教學內容設計的一個不足是忽視了人工智能領域的最新發展——深度學習，它是近幾年人工智能領域最具影響力的研究主題，并在大規模語音識別、大規模圖像檢索等領域取得突破。

北京郵電大學計算機學院開設人工智能科學與技術的本科專業，筆者從事深度學習的研究工作，同時承擔了本科生和研究生人工智能類課程的教學工作，因此產生了將深度學習內容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學習的背景，說明深度學習在人工智能發展中的地位，之后分析了將深度學習基本內容引入人工智能類課程的必要性和可行性，最后給出了一些實施建議供探討。

1 深度學習背景

2006年，加拿大多倫多大學的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國《科學》雜志發表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文，該文提出一種學習多層神經網絡的方法，并將這種具有多層結構的學習方法命名為深度學習（Deep Learning），而這成為深度學習研究的一個導火索，從此深度學習的研究與應用蓬勃發展起來。

深度學習在語音識別與生成、計算機視覺等應用領域取得了突出進展。近幾年的國際機器學會（International Conference on MachineLearning，ICML）、神經信息處理大會（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、計算機視覺大會（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、

聲學語音與信號處理大會（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、計算語言學大會（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、計算機視覺與模式識別（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相關的研究論文、會議教程和小組研討會（Workshop）。美國國防高級研究計劃（DARPA）也提出了關于深層學習的研究項目。此外，2013年6月《程序員雜志》的封面故事，采訪了周志華、李航、朱軍3位國內的機器學習專家對于深度學習的看法，他們一致肯定了深度學習在機器學習領域的貢獻。

工業界對深度學習也寄予了很高期望。2012年6月，《紐約時報》報道了斯坦福大學計算機科學家AndrewNg和谷歌公司的系統專家JeffDean共同研究深度神經網絡的機器學習模型在語音識別和圖像識別等領域獲得的巨大成功。2012年11月，微軟公司在天津公開演示了一個全自動的同聲傳譯系統，其關鍵技術也是深度學習。2013年1月，百度公司首席執行官李彥宏先生宣布建立深度學習研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收購了由深度學習創始人Geoffrey Hinton創立的公司。

從學術界與工業界的研究態勢看，深度學習已經成為機器學習與模式識別，乃至人工智能領域的研究熱點。正是在這樣一個背景下，人工神經網絡重新回到人們的視野。此前人工神經網絡的發展大致可以分為兩個時期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神經元，這種神經元具有學習能力，這是人工神經網絡的發端，也可以被認為是人工智能的發端（當時還沒有人工智能這個術語）。1949年，Hebb提出了Hebbian學習算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神經網絡模型。1969年，Minsky和Papert分析了這種感知器神經網絡模型的局限性。然而，很多研究者認為，感知器的這種局限性對于所有的神經網絡模型都適用，這使人工神經網絡的研究很快暗淡下來。1980年代中期，諾貝爾獎得主John Hopfield提出了Hopfield神經網絡模型，這種Recurrent神經網絡具有的動態性有可能用于解決復雜的問題。同時，多層前向神經網絡的后傳算法也被重新發現，這兩個工作使人工神經網絡得到重生。這時，人工神經網絡已經成為人工智能的一個重要組成部分。但是，在隨后的研究中，人們發現，當學習多層神經網絡包含更多的隱藏層時，后傳算法并不能學到有效的網絡權值，這使得神經網絡的研究再次陷入低潮。此次以深層神經網絡為代表的深度學習重新回到研究的舞臺，其中一個重要因素是Hinton提出的逐層預訓練神經網絡方法治愈了多層神經網絡的一個致命傷。

2 必要性與可行性

深度學習的發展使得從事教學一線的教師也無法忽視這個頗具影響力的研究主題。為此，我們提出將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中，將它作為課題教學的一部分。

2.1 必要性

將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中的必要性主要包括如下4點。

1）深度學習是人工智能的前沿。

2006年以來，深度學習的研究席卷了整個人工智能，從機器學習、機器視覺、語音識別到語言處理，都不斷涌現出新的研究工作和突破性進展。深度學習不僅在機器學習領域成為研究熱點，同時在多個應用領域也成為有力工具，而且，在工業界的系統應用中，深度學習成為其中的關鍵解決技術。

2）深度學習是人工智能的突破。

深度學習的發端是神經網絡。關于神經網絡的論述，在人工智能類常見教科書中還停留在多層神經網絡，即神經網絡的第二階段，它們大部分描述多層結構無法訓練的現象。但是，從深度學習的角度看，深層神經網絡不僅可學習，而且有必要，這與第二代神經網絡的觀點是完全不同的。深度學習突破了原有人工神經網絡的認識，超越了人工智能神經網絡教科書中的原有內容，因此，有必要將多層神經網絡結構的可學習性告知學生，從新的視角糾正原有的觀點。

3）深度學習是人工智能的延伸。

深度學習不僅提供了一種可以在深層神經結構下訓練網絡的方法，也包含了不少新的內容，是人工智能的新發展，為人工智能補充了新的內容。到目前為止，深度學習至少包括：從生物神經網絡與人類認知的角度認識深層神經網絡的必要性；如何構建和學習深層學習網絡；如何將深層結構用于解決視覺、語音、語言的應用問題；如何看待深度學習與原有的機器學習方法，如流形學習、概率圖模型、能量模型的直接關系；深度學習與其他學科的關系等。

4）深度學習是學生的潛在興趣點。

大學生對知識有著強烈的好奇心，加之當前信息技術的發達，部分對智能感興趣的學生可以從其他途徑了解到這個學科發展的前沿。因此，順勢而為，將深度學習這個主題做具體講解，滿足學生的好奇心，培養他們對學科前沿與發展的認識，是十分必要的。對高年級的學生而言，了解深度學習的基本知識，是他們全面認識人工智能與發展前沿的一個途徑，而對于研究生，較多地了解和掌握深度學習的基本知識有助于他們研究工作的開展。

基于以上幾點，筆者認為，將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中非常有必要。深度學習作為人工智能的前沿，既是對人工智能原有理論和技術的一個突破和補充。

2.2 可行性

將深度學習引入到人工智能類課程中的可行性主要包括如下3點。

1）深度學習與現有人工智能聯系密切。

深度學習并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理論與技術。深度學習是以神經網絡為出發點，這正是深度學習教與學的切入點。比如，可以通過對多層感知器隱藏層的增加和后傳算法的失效來講解深度學習是如何解決這個問題的。再者，深度學習的一個核心構建“受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被認為是一種能量模型，而這種模型與Hopfield網絡都可以從物理學的能量模型角度分析，RBM可以認為是Hopfield網絡的隨機擴展。總之，深度學習與現有人工智能的聯系，使學習深度學習變得容易。

2）深度學習的基本內容并不深。

深度學習有個很好的名字，這個名字恰當地描述了特定的學習結構。比如，深度學習的核心部件受限于波爾茲曼機RBM，其結構非常簡單。從神經網絡的角度，受限波爾茲曼機是一種隨機的雙向連接神經網絡，信號可以從可見層傳遞到隱藏層，也可以從隱藏層傳遞到可見層。網絡中每個節點是具有特定結構的神經元，其中的神經元具有典型的包含自身偏置的Logistic函數的隨機單元，能夠依Logistic函數計算得到的概率輸出0狀態或1狀態。概括地說，深度學習的基本內容在高年級階段較易掌握。

3）深度學習的資料容易獲得。

當前的信息資訊非常發達，有相當多的資料可以通過互聯網等多種途徑獲得，這使學習深度學習成為可能。近期，中國計算機學會主辦了多個技術講座均涉及深度學習的部分；深度學習的創始人Hinton教授的主頁也有很多資料；Coursera網站有免費的Hinton教授的神經網絡課程；斯坦福大學的Ng教授提供了很多的在線教程；蒙特利爾大學Bengio教授發表的題為“Learning Deep Architectures for AI”的論文也是這領域的優質資料。

3 實施建議

在具體的教學過程中，筆者建議適當安排深度學習的最基本內容，內容不宜過多，也不宜占用過多的學時，可以根據教學對象的不同進行調整。比如，本科生的高年級專業課可以安排1學時的教學量，介紹層次訓練的基本算法；也可以在高年級前沿講座中安排2學時，內容覆蓋面盡可能廣泛。在研究生的教學中，可以根據教學的課程主題安排內容與學時。比如，神經網絡主題的課程可以安排4-6學時的教學內容，包括波爾茲曼機及學習算法、深層信念網絡與學習算法、深層波爾茲曼機與學習算法卷、積神經網絡、自動編碼器等。結合應用，課程還可以包含MNIST數字識別的應用、人臉識別的應用、圖像檢索的應用、語音識別中的應用等。另外，深度學習是一個實踐性很強的研究，隨機性：大規模（意味著數據不宜可視化，程序運行時間長）等多種因素混合，使深度學習在學習中不容易理解。為此，可以在條件允許的前提下，增加小規模的實驗，輔助理解。最后，課件可以通過對優質資料做修改得到。

篇(6)

1989年貝爾實驗室成功利用反向傳播算法，在多層神經網絡開發了一個手寫郵編識別器。1998年Yann LeCun和Yoshua Bengio發表了手寫識別神經網絡和反向傳播優化相關的論文《Gradient-based learning applied to document recognition》，開創了卷積神經網絡的時代。

此后，人工智能陷入了長時間的發展沉寂階段，直到1997年IBM的深藍戰勝國際象棋大師和2011年IBM的沃森智能系統在Jeopardy節目中勝出，人工智能才又一次為人們所關注。2016年Alpha Go擊敗韓國圍棋九段職業選手，則標志著人工智能的又一波。從基礎算法，底層硬件，工具框架到實際應用場景，目前人工智能已經全面開花。 作為人工智能核心的底層硬件AI芯片，也同樣經歷了多次的起伏和波折，

總體看來，AI芯片的發展前后經歷了四次大的變化，其發展歷程如下圖所示。

(1)2007年以前，AI芯片產業一直沒有發展成為成熟的產業；同時由于當時算法、數據量等因素，這個階段AI芯片并沒有特別強烈的市場需求，通用的CPU芯片即可滿足應用需要。

(2)隨著高清視頻、VR、AR游戲等行業的發展，GPU產品取得快速的突破；同時人們發現GPU的并行計算特性恰好適應人工智能算法及大數據并行計算的需求，如GPU比之前傳統的CPU在深度學習算法的運算上可以提高幾十倍的效率，因此開始嘗試使用GPU進行人工智能計算。

(3)進入2010年后，云計算廣泛推廣，人工智能的研究人員可以通過云計算借助大量CPU和GPU進行混合運算，進一步推進了AI芯片的深入應用，從而催生了各類AI芯片的研發與應用。

(4)人工智能對于計算能力的要求不斷快速地提升，進入2015年后，GPU的性能功耗比不高的特點使其適用場合受到很多限制，業界開始研發針對人工智能的專用芯片，通過更好的硬件和芯片架構，在計算效率、能耗比上進一步提升。

篇(7)

蘇霍姆林斯基在《教育藝術》中認為，“在人的心靈深處有一種根深蒂固的需要，就是希望自己是一個發現者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中，這種需要特別強烈”。我們要敢于打破傳統的教學模式，運用現代教育技術培養真正適應于經濟社會發展的創新型和國際化人才?，F代教育技術是伴隨現代科技的發展，特別是電子、通訊、計算機的飛速發展而產生的，也是現代教育理論發展到一定階段的產物。

作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術已經或正在顛覆性地改變著許多行業和領域，而教育就是其中之一。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能l展劃分成了三級：第一級是“弱人工智能”，只能夠專注在一個特定領域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準；第三級是比人類聰明1000萬倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已經滲透到我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、手機語音助手、智能客服等都運用了人工智能技術。盡管人工智能要從感知、行為和認知三個維度全面模擬甚至超越人類，還有很長的路要走，但目前的AI憑借強大的計算能力、存儲能力和大數據處理能力，已經改變著傳統教育模式與教育形式，在破解教育資源不均、提高教育效率和教學質量、提供個性化精準化教學、優化教育評價系統等方面將發揮重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于長斌認為，人工智能下一步應用可能是遠程教育、自我強化教育，甚至是教育領域的機器換人。從人工智能現階段研究成果來看，機器人做數學題、英語題完全沒有問題，有科學家還成功用人工智能自動生成科研和學術論文，其中有一些甚至被期刊錄用。

高考機器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能機器人AI-Maths在數學科目的兩套試題考試中分別取得了105分和100分的成績。整個答題過程中，機器人不聯網、不連接題庫、無人工參與，全由機器人獨立完成解答。研究人員表示，由于AI-Maths在識別自然語言時遇到了一些困難，導致部分考題失分。

AI-Maths先后解答了2017年數學科目高考的北京文科卷和全國Ⅱ卷的試題，分別用時22分鐘和10分鐘，北京文科卷得分105分，全國Ⅱ卷（數學）得分100分。對這臺機器人來說，解答一道題目的時間最快不到一秒。此前總共做了不到500套試卷，大約12000道數學題。而一個中國學生，按照每天10道數學題估算，到高考前已經做了大約30000道數學題。

考試結果顯示，這臺高考解題機器人在不依賴大數據的前提下，邏輯分析能力遠超人類，但在文意理解、多樣性思維上要比人類遜色得多。參與閱卷的資深數學老師表示，AI-Maths相當于中等成績水平的高中畢業生，失分主要是因為“讀不懂題目”，遇到一些人類語言（而非數學語言）時，無法理解。

專家指出，這次機器人不得高分的原因較多，首先這個機器人并沒有代表機器人的最高水平，其次機器人沒有聯網，不能夠聯想自己的知識，這樣得低分也是理所當然的了。經過更多的訓練和學習以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。

該機器人是由成都準星云學科技有限公司研發的一款以自動解題技術為核心的人工智能系統，誕生于2014年。該公司參與了科技部的863“超腦計劃”。

同時進行的另一場機器人高考測試中，學霸君的Aidam首次與6名高考理科狀元在北京同臺PK，解答2017年高考文科數學試題。Aidam的成績為134分，6名狀元的平均分為135分。Aidam答題耗時9分47秒。為了展示，Aidam當天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應該在7-15秒。

從2014年開始，國內人工智能引領者科大訊飛就聯合了包括北大、清華等在內的超過30家科研院校和企業，共同開啟了一項隸屬國家863計劃的“高考機器人”項目，他們希望通過這個項目的實施，研制出能夠參加高考并在2020年考上北大、清華的智能機器人?！俺X計劃”匯集了國內近60%的人工智能專家，其重點就是要研究突破機器的知識表達、邏輯推理和在線學習能力。

目前，高考機器人在英語學習方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經能夠讓翻譯能力達到高考入門水平。二是在廣東地區的英語高考、中考場景中，在發音準不準、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經超過人工。三是口語作文實現突破。比如給學生一個題目《My Mother》，現在AI機器的評測打分已經比人類打分更精準。

有人提出了一個十分滑稽的問題，那就是人工智能要是通過高考考上大學，是不是意味著我們的教育培養出來的就是考試的機器？這個問題的邏輯不一定嚴密，但巧妙地折射出了現行教育體制的一些問題。如果以應試為主的教育方式不改變，智能機器取代老師幾乎是必然。更可怕的是，這樣的教育培養出的人也將被智能機器淘汰。

AI閱卷批改作業

面對龐大的考生規模和多種多樣的考試，專家和老師閱卷成為一個獨特的景觀。從傳統的紙筆閱卷到網上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質量。

通過對試卷進行數字化掃描、格式化處理，轉換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標準，進行自動化閱卷，還可以自動檢測出空白卷、異常卷，并給出最終的評閱報告及考試分析報告。原來三個月的工作，現在一周就能完成，而且更準確、公正。

中國教育部考試中心對“超腦計劃”的閱卷工作進行了驗證，結果是，在“與專家評分一致率、相關度”等多項指標中，機器均優于現場人工評分。

除了代替人工閱卷，人工智能還可以幫老師做批改作業、備課等重復枯燥的工作，不僅節省大量時間，還可以減少工作量。

語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業成為可能，對于簡單的文義語法，機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。

今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰在提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。而基于國家“十三五”863“基于大數據的類人智能關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。

國外也有多個智能測評公司和實踐案例。GradeScope是美國加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學反饋。目前有超過150家知名學校采用該產品。MathodiX是美國實時數學學習效果評測網站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。

計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單復數等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。

雖然人工智能可以閱卷、批改作業，但誠如《信息時報》刊發的《推廣“機器人老師”可為廣大教師減壓》一文所言：教育需要尊重“異質思維”，同樣的問題，學生會給出差異化、個性化的答案；目前“機器人老師”在閱卷、批改作業的時候會有明顯的局限性，可能更適用于客觀題卻不適用于主觀題。

不可否認，最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑考、學、教、管的服務流程。未來，當進入強人工智能和超人工智能時代，機器人更像是老甚至在許多方面超越老師。

機器人當老師

城鄉、區域教育鴻溝，擇校問題，學區房問題，都是教育教學資源不均衡導致的，歸根到底是優秀教師的稀缺，而智能教育機器人則是解決這一問題的有力工具?！皺C器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結構不合理等難題，還能大大緩解社會矛盾，促進教育公平。

目前國內已涌現出像魔力學院這樣的創業公司。幾年前魔力學院創始人張海霞從北大畢業時，她的畢業論文是國內最早對人工智能教學進行研究的學術論文，同時在上大學期間，她就已經是新東方出國留學部最好的英語老師。這種雄厚的技術和教學背景，讓她成為國內最早一批人工智能領域的創業者。

“與大多數互聯網教育領域的產品不同，魔力學院從一開始，我們要解決的問題就是用人工智能機器替代老師進行講課。曾經有很多投資人建議我們妥協一下，暫時用真人老師講課，后面再一步步地進化到人工智能老師，但我們從來沒有妥協?！睆埡Ｏ颊f。

直到2016年3月，魔力學院第一個商業化的版本上線，企業開始有了第一筆收入，成為全球在人工智能老師這個領域第一家產品上線的創業公司，也是第一家實現了持續收入和盈利的創業公司。至今，在人工智能老師這個領域，魔力學院的相關產品仍然是惟一能從教、學、練、測各個維度提供人工智能老師教學的公司。

目前在新東方也開始這樣的實驗，教室里沒有人類老師上課，機器人將重要知識點經過搜集和教學設計后，用非常幽默的方式向學生傳授，從課堂效果來看，“學生很愿意聽”。

新東方教育集團董事長俞敏洪認為，未來10年內，教師七成教學內容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學必然不完整，因為課堂教學不光是把知識點告訴學生，更需要對學生開展知識融合、創造性思維、批判性思維等能力訓練。對于這些思維方式的訓練教學，機器人老師還無法勝任?！拔磥淼恼n堂將是機器人智能教學、老師情感和創新能力的發揮及學生學習的三者結合?！?/p>

除了民辦教育在積極引入機器人老師，我國的“福州造”教育機器人已在部分城市的學校開始“內測”，今后有望向全國中小學推廣。這款教育機器人除了幫助老師朗誦課文、批改作業、課間巡視之外，還能通過功能強大的傳感器靈敏地感知學生的生理反應，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學生機”綁定，可更清楚地了解學生對各個知識點的掌握情況。

對于機器人老師，國外早有應用。2009年，日本東京理科大學小林宏教授就按照一位女大學生的模樣塑造出機器人“薩亞”老師?！八_亞”皮膚白皙、面龐清秀，皮膚后藏有18臺微型電機，可以使面部呈現出6種表情。她會講大約300個短語，700個單詞，可以對一些詞語和問題做出回應，還可以學會講各種語言?！八_亞”給一班10歲左右的五年級學生講課，受到新奇興奮的孩子們的極大歡迎。

教育是塑造靈魂的特殊職業，教師是人類靈魂的工程師，面對的都是活生生的具有不同個性情感的學生，在價值觀塑造和創新思維啟發方面，“機器人老師”有著明顯的局限性。盡管機器人老師不知疲倦，知識淵博，能平等地對待學生，加上它的特殊身份能激發學生的學習興趣和動力，然而機器人永遠無法完全替代“真正的人類教師”。

當老師們從繁重的重復性工作中解放出來，實際上可以將更多的時間和精力花在富有創造性的工作上。比如培養學生的素質和情商，激發學生對學習的熱情，鼓勵學生獨立思考，形成自己的價值觀和思想體系，成為有美好人格和創新能力的個體。

實際上，老師充當的是一個引導者、啟發者的角色，老師做的應該是“準備環境-引導孩子-觀察-改進環境-再引導-退出-再觀察”。極少干預和不斷引導，讓孩子能最大限度地擁有獨立性、專注度和創造力。

機器人進課堂是大勢所趨。不久的將來，人類老師將負責進行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各類知識的融會貫通、學習方法的引導、創新能力的培養。而知識教育這部分，將會以“機器換人”的形式讓渡給人工智能。這將對老師提出更高的要求，因為除知識教育外的這些教學內容，需要由真正有能力的老師來傳授?！袄蠋熞苊獗粰C器取代，就要先避免自己成為機器?！?/p>

可見，教師需要快速適應現代化教學需要，熟練使用各類領先科技產品，提升綜合素質，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關鍵所在。

個性化教育

因材施教在我國已有2000多年歷史，但在我國應試教育大環境下，根據學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案，真是說易行難。當傳統思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，個性化教育有兩條實現途徑。

一是構建知識圖譜。構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓學生可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給學生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數據報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學習融為一體。通過科學算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度系數的版本。LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。

2015年底Newsela用戶量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前我國沒有如此規模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。

二是自適應學習。人工智能可以從大量的學生中收集數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。當一個學生閱讀材料并回答題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。

在美國喬治計算機學院，有一門課叫“人工智能概論”。這門課是艾薩克?格爾教授創建的。他有一個教學助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中40%的問題是由助教吉爾回答的。讓學生驚奇的是，吉爾竟然是一個機器人，而且教了他們整整一個學期。格爾教授采用IBM沃森界面，創建了這個AI驅動的BOT交互系統，也開發了整個課程的內容和形式。