人工智能的倫理思考精品(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的倫理思考范文，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)

關鍵詞:HPS教育;小學科學;人工智能

隨著我國教育的迅猛發展，作為科學教育重中之重的小學科學教育逐漸開始被大眾所關注，所以探索小學科學教育的新思路已成為教育改革的關鍵之一。多年來，我國不斷借鑒發達國家的教育改革理念與經驗，并進行本土化研究，促進我國教育發展。

一、研究背景

HPS教育作為西方20世紀80年代盛行的理論，引入中國已有20余年。作為極其受歡迎的教育理念，憑借著自身優勢在中國教育課程改革中占據了一席之地，也為中國科學教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科學內部對科學反思和科學外部人員對科學本質認識的思考。最初，HPS指的是科學史(HistoryofScience)和科學哲學(PhilosophyofScience)兩大學科領域，但在20世紀90年代科學建構論流行后，科學社會學與科學知識社會學被引入科學教育，HPS逐漸演化成科學史(HistoryofScience)、科學哲學(PhilosophyofScience)和科學社會學(SociologyofScience)三者的統稱［1］:科學史即研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史;科學哲學則是對科學本性的理性分析，以及對科學概念、科學話語的哲學思辨，比如科學這把“雙刃劍”對人類社會的影響;科學社會學則討論科學處在社會大系統中，社會種種因素在科學發展過程中的地位和作用，這包括了政治、經濟、文化、技術、信仰等因素［2］。在國外，德國科學家和史學家馬赫最早提倡HPS教育，突出強調哲學與歷史應用至科學教學中的作用。我國HPS相關研究開始晚且研究規模較小，首都師范大學的丁邦平教授認為HPS融入科學課程與教學是培養學生理解科學本質的一個重要途徑［3］。

(二)HPS教育理念融入小學科學課程的必要性

運用科學史、科學哲學等進行教學是目前國際上小學科學教育改革的一種新趨勢。2017年，教育部頒布的《義務教育小學科學課程標準》標志著我國科學教育步入了新階段，其不僅要求達成科學知識、科學探究的相應目標，也要養成相應的科學態度，思考科學、技術、社會與環境的融洽相處。該標準提出了“初步了解在科學技術的研究與應用中，需要考慮倫理和道德的價值取向，提倡熱愛自然、珍愛生命，提高保護環境意識和社會責任感”。HPS教育與小學科學課程的結合是教學內容由知識到能力再到素養的過程，是小學科學教育的新維度，改變了小學科學課程的教學環境。將科學課程中融入HPS教育的內容，可以幫助學生理解科學本質，研究科學知識是如何產生的，科學對社會的多方面影響以及科學和科學方法的優、缺點等。當《小學課程標準》將科學態度和價值觀視為科學教育的有機組成部分時，小學科學課程就有望成為HPS教育的天然載體，同時為小學科學課程滲透HPS教育提出了挑戰。目前，我國小學科學課程雖已有部分設計融入了HPS教育理念，但該融入過程仍停留在表面，融入程度低，融入方式單一。所以，研究HPS教育理念融入小學科學課程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小學科學課程的可行性

縱觀國內外已有的研究，將HPS教育融入小學科學課程可分為基于傳統課堂模式的正式教育課程和基于科技館、研學機構等的非正式教育課程。由皖新傳媒、中國科學技術大學先進技術研究院新媒體研究院、中國科學技術大學出版社三方通力合作、聯合打造的《人工智能讀本》系列叢書自出版以來已發行八萬套，在安徽省多個市區的小學得以應用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。該套叢書分三年級至六年級共四套，涵蓋了16個人工智能前沿研究領域知識點，每一節課都設有場景引入、讀一讀、看一看、試一試4個模塊。小學《人工智能讀本》作為闡述新興科技的讀本，以親切的場景對話和可愛幽默的插畫等形式吸引了眾多小學生的興趣，不僅可作為學校科學課讀本，也可以應用于課外場景。本文則以小學《人工智能讀本》為例，對HPS教育進行初步摸索與實踐，以期對小學科學教育帶來教益。

二、HPS教育理念融入小學科學的典型案例

《人工智能讀本》作為HPS教育理念融入小學科學實踐的典型案例，側重引導學生多維度、科學辯證地認識人工智能，內容包括機器學習、決策職能和類腦智能，以及人工智能的不同發展階段，帶領學生思考人工智能帶來的倫理問題以及其他挑戰，培養學生正確的世界觀、人生觀和價值觀。本研究將以《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”為例，分析HPS教育理念融入小學科學的實踐。

(一)科學史:提升課程趣味性

小學科學教育作為培養具有科學素養公眾的重要步驟，提升過程的趣味性則十分重要。過去傳統的小學科學教育注重知識的傳遞而忽略了學習過程，填鴨式教學導致學生失去對科學的興趣與探索欲，不利于公民科學素養的整體提高。而科學史作為研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史，已經逐漸滲透到科學教育中來?？茖W史常常介紹科學家的事跡，某一知識誕生所面臨的困難和曲折過程，而將科學史融入課程可以帶學生重回知識誕生的時刻，切身體會科學。讀本作為在小學科學教育中不可或缺的工具，利用科學史內容，以敘事方式可以將科學哲學與科學社會學的思想融入教學過程中，在讀本中融入歷史，可以提升課程趣味性，幫助學生更加容易探求科學本質，感受科學家不懈努力、敢于質疑的精神，提升科學素養。例如《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”引入部分即以時間順序展開，介紹人工智能的發展與面臨的困境。在“看一看”中機器人索菲亞是否可以結婚的故事不僅為本章節提供了豐富的內容，提升了課程的趣味性，而且還融入了科學與哲學，引發讀者對于人工智能的思考。

(二)科學社會學:提升課程社會性

科學社會學是研究一切科學與社會之間的聯系與影響，包含科學對社會的影響和社會對科學的影響?？茖W是一種社會活動，同時也受到政治、經濟、文化等多方面影響，比如蒸汽機的誕生表明科學促進社會的發展。在科學教育的課堂中融入科學社會學不僅可以幫助學生理解科學問題，還可以通過介紹科學與社會之間的復雜關系，培養學生靈活、批判看待科學問題的思維能力。如六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，在介紹個人與技術的基礎上引入了政府和環境這兩個要素，使學生在更宏觀的背景下，獲得這樣一種認知:環境與技術之間有一把“雙刃劍”，個人與技術、政府與技術之間是相互促進的主客體關系?！度斯ぶ悄茏x本》并不全是說教性質的文字，在“試一試”中的辯論賽環節讓同學通過親身實踐，更加了解人工智能對于社會的多方面影響。通過對于科技是一把“雙刃劍”這一事實的了解，同學們可以更好地將學習知識與社會的背景聯系在一起，深刻體會科學中的人文素養，增強社會責任感。

(三)科學哲學:提升課程思辨性

以往研究發現，國內學科教材中關于科學史和科學社會學內容較多而且呈顯性，而對于科學哲學的融入內容不夠，且不鮮明。［3］科學哲學融入科學教育無疑可以提升學生的思辨性，幫助學生建立起對于科學正確而全面的認識。例如，《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，引入人工智能倫理，通過介紹人工智能面對的挑戰、人工智能的具體應對策略，讓小學生了解人工智能技術發展的同時也要重視可能引發的法律和倫理道德問題，明白人與人工智能之間的關系以及處理這些關系的準則。通過“讀一讀”先讓學生明白倫理概念，再用一幅畫讓學生思考在算法的發展下，人類與機器人的關系如何定義，向學生傳遞樹立人類與人工智能和諧共生的技術倫理觀。通過這種方式，可以幫助學生逐步建立完整的科學觀，全面且思辨地看待科學，提升學生思辨性，進而提升科學素養。

三、HPS教育理念融入小學科學課程的實踐建議

《人工智能讀本》作為一套理論與實踐相結合，具有知識性與趣味性的兒童科普讀物，著重引導小學生培養科學創新意識，提升人工智能素養，產生求知探索欲望。但《人工智能讀本》作為HPS融入小學科學課程的初始，仍存在教育資源不充分、內容結合較淺等不足，為了將HPS教育更好融入小學科學課程，可從以下三方面加以改進。

(一)開發HPS教育資源

HPS教育需要教育資源的支撐。HPS教育資源來源廣泛，無論是學生的現實生活，還是歷史資料，都可以提供契機和靈感?！度斯ぶ悄茏x本》中收集了大量與人工智能相關的故事和現實案例，都可以作為教育資源，從各個角度達到科普的目的。在新媒體時代，進行HPS教育資源開發時，應當注意借助最新的信息與通信技術增強資源的互動性，如互動多媒體技術、虛擬現實技術、增強現實技術、科學可視化技術等。在傳統的科學課堂教學中，主要是通過圖片文字講解，實驗演示及互動來開展。這種形式對于現實中能接觸到的實驗內容，如常見的動植物、可操作的物理化學實驗等，比較容易開展。而對于地球與宇宙科學領域的知識，或者一些已經不存在的動植物，則只能通過圖片視頻進行展示，不容易進行實驗展示。通過虛擬現實技術、增強現實技術等，則可以虛擬出世界萬物，如不易操作的物理化學實驗、已消失的動植物等都可以通過虛擬現實的手段得以呈現。這些技術或能使教學內容變得生動形象，或通過營造沉浸感以使學生有更佳的情境體驗，或讓學生與教學資源進行交互從而自定義內容，服務于學生科學素養提升的終極目的。

(二)對小學科學教師進行培訓

HPS教育的關鍵是從社會、歷史、哲學等角度對自然科學內容進行重新編排，并不是將大量的內容或學科知識簡單相加，這對教師能力也提出了更高要求。目前，人工智能教學領域常常出現“學生不會學、老師不會教”的狀況，《人工智能讀本》作為內容翔實有趣的讀本可以彌補一部分缺失。但與此同時，也需要提升教師的教學能力與知識儲備。HPS教育理念不僅僅針對歷史中的科學人物，所有的學生主體也是歷史中的主體，他們也身處于社會中，并且對于生活中的各種科學現象有著自己的思考。所以教師身為引導者，需要注意到學生的思考，深入挖掘，鼓勵他們對所思內容進行反思并付諸實踐。科學史和科學哲學應當成為科學教師教育項目中的一部分，這能讓科學教師更好地理解他們的社會責任。為此，對職業科學教師進行HPS培訓便是必要的。

(三)多場景開展小學科學教育

科學素養不是空洞的，它來自學生的認識體驗，并從中獲得生動、具體的理解和收獲。《人工智能讀本》作為方便攜帶的讀本，不僅可以在小學科學課堂中作為教材使用，也可以應用在其他場景，如研學旅行、科技館等場所。課堂學習只是小學科學教育中的一個環節，家庭、科技館等也可以進行科學教育。例如，科技館與博物館可以以科學家和歷史科學儀器為主題舉辦展覽，展覽中融入HPS教育理念，學生在參觀和學習過程中學習有關科學內容。一些歷史上大型的科學實驗，學校教室或實驗室無法滿足條件，但在大型的場館中可以實現。例如，研學旅行作為目前科學教育中最受歡迎的方式之一，已被納入學校教育教學計劃，列為中小學生的“必修課”，正逐漸成為學生獲得科學知識的另一個途徑。研學旅行作為一種集知識性、教育性、趣味性和娛樂性為一體的旅游形式，通常伴隨著知識教育的過程，包括科學知識的普及，所以也是開展小學科學教育的重要場所。在該場景下，運用《人工智能讀本》等新興手段進行科學教育往往取得事半功倍的效果。

結語

目前，HPS教育理念已經積極嘗試運用到小學科學教育中，包括學校內的正式學習以及學校外如科技館、博物館、研學旅游中的非正式學習之中。其中，科技史以時間維度為線索創造豐富資源的同時也可以提升課程趣味性;科學社會學以科學與社會之間的相互關系幫助學生理解科學本質，提升科學素養;科學哲學則以哲學的視域審視科學的誕生提升學生思辨能力。未來，HPS教育結合小學科學則需要更深入，在資源開發、教師培訓以及應用場景等方面加以改進，為提升國民科學素養做出努力。

參考文獻:

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［3］丁邦平．HPS教育與科學課程改革［J］．比較教育研究，2000(06):6-12．

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關鍵詞：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年代產生，經過長期發展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、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計等。隨著科學技術的不斷發展，現在的人工智能已經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生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。

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。

2人工情感發展情況概述

隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經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，結合人工智能、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域得到了應用和發展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業領域。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兒童的想象力及創造力。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，用多模態情感識別手段來識別病人的情感狀態，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫生提供關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基梅隆大學發明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉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。

盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，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更好的發展，使智能與情感恰到好處的結合起來，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根據級別賦予情感

可以根據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的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術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問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變?，F在是科學技術飛速發展的時代，不能排除這個量變導致質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想。因此，在現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，主要具備適應環境和自我優化的能力。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，我們就適當的賦予一些情感。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根據角色賦予情感

同樣也可以根據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，充分發揮人機合作的最大優勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發展，目前的這個時代是人工智能發展的極佳時期，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系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：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的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊?，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，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。

縱觀人工智能技術發展史，我們可以發現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，突然電腦系統出現故障，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域，或者人工智能技術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，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發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制定相應的規章制度來管理人工智能情感的發展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規范人工智能的發展。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。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術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”表現了一種在道德憂思的基礎上，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來規范。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的發展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規章制度來規范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結束語

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、發展技術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。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，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。

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篇(3)

人類從此不再一直奔跑在未來后面

“未來”作為一個時間概念，在人類的思想意識里一直都是前置的。幾乎所有人都知道，對于自己來說，“未來”是無可選擇的選擇。所以，每個人都對未來抱有美好的憧憬和無限的期待。如果您認真閱讀了《撞見未來》這本書就能體會到，在從猿類動物開始到人類長期的進化中，在今天，時間概念的“未來”已經走到了盡頭，“未來”也許從此不再僅僅屬于人類。我們面對的未來再也不是把今天當做起點的時間的射線，而是對各種概念、思想、意識進行完全的重構和解構的宏大場域。在這個場域里，一切都將被重新定義，包括我們人類，包括即將出現的人工智能概念下的超人，等等。從此，世界將不再是我們的，而是“未來”的。

時間概念的歷史就像是一個平衡木，幾千年來人類在上面艱難舞蹈。雖然常常忽左忽右，戰戰兢兢，甚至波折頗多，但今天我們終于走到了平衡木的盡頭。在這平衡木的盡頭，人類只要存在就不能自由滑落，而是必將如滑行到一定速度的飛機一樣騰空而起，舍棄時間，舍棄歷史，奔向“未來”。毫無疑問，信息技術、人工智能和量子科學把我們已經帶到了這樣一道門前，門前是我們，門后就是未來。作者初次談到《撞見未來》的時候，把它定義為關于未來學的著作。從他的努力來看，作者用洪荒之力和驚天勇氣將信息技術、人工智能和量子科學等一系列新科技知識和概念聚合起來，作為他書中的“未來”的“起點”。

在人類所認知的范圍內建立的邏輯和倫理體系中，人類在這個世界長期占有統治地位，概念、思想和意識幾乎是全人類的私屬財產，這已經成為一種普遍認同的客觀和自然。當宇宙倫理和更新的科技邏輯擺在大家面前，成為大家思考問題的依據的時候，人類在倫理上的優勢地位是否還能確保？這成了一個現實的問題。我是誰？我來自哪里？這些將不再是人類的自我追問，而是超人的來自未來的隔空喊話。作者試圖把這喊話盡可能清晰準確地傳給我們現在的人類，但人類從來沒有有意識地試圖把一些喊話傳給這個現實世界的其他生物。所以，我們和地球上的其他生命從來就沒有建立真正的共生關系。而今天，在人類即將走進未來場域的時候，我們需要和未來的一切共生、永生。

跨出這一步，進入共生和永生的人類最終將把時間和歷史從我們的頭腦中抽離，成為一種現實的物質。從此，人類不再慌張地一直奔跑在“未來”的身后，而是在“未來”的場域里舞蹈、歌唱。過去我們太慌張，經歷了太多的戰爭、瘟疫，承受了太久的饑餓、匱乏?，F如今，《撞見未來》告訴我們這一切都將改變，作者系統分析了可再生、可分享、可替代等“七可”，為大家描述了一個思想和意識之外的全新世界。這個世界是我們人類新的家園嗎？在這個世界里的人類還將是不是今天的人類？我們在“未來”身后觀望，卻無法冷靜，被這種疑惑緊緊伴隨。

人類到底相信不相信未來

好R塢等機構的大制作下出品的各類著名災難片等等，超炫的未來描述和表現，讓太多人類幾乎都患上了未來恐懼癥。這使人分化成兩類：一種是徹底的虛無主義者，從來不相信有什么實在的未來，他們眼里的未來就是即將到來的明天，后天好像就與他們再無任何關系。一種是或輕易或全身心地把未來交給上帝的人。不管是信眾眼里的上帝還是牛頓眼中的上帝，這些人都將面向他托付自己的靈魂和終生。在人類歷史中，對于這個問題幾乎從無可解，更無中間路線可行。毫無疑問，這兩類人都不是“未來”的信徒，前一種人的“未來”只是他們預期的享樂，后一種人的“未來”只是他們心目中的想象。

《撞見未來》一書試圖找到這樣一條途徑，盡力把靠近真實的未來呈現在所有人面前。這是很困難的事情，于是作者就從他對全球能源互聯網的思考和探討，從他在學習和工作中的積累與沉淀出發，行囊里裝上信息科技、人工智能和量子科學等概念，走向未來。作為未來學概念下的研究成果，《撞見未來》里面顯然運用了許多預測手段。這些預測不是憑空而來，而是來自于作者系統的學習和長期的探討、思考。從《撞見未來》的系統表達來看，這種思考已經自成體系，能夠啟發人的心智，使人有能力、有胸懷去領悟未來。

在這個體系里，《撞見未來》的第一部分提到的“七可”源自具體，帶來的卻是顛覆，比如可再生、可替代、可預測、可分享等等，顯然超出了我們現有的理論體系和認知能力。雖然作者對此給予了很技術很系統的解釋，但讓人實實在在地信以為真，恐怕還有很長的路要走。我們的生活真的可以是這個樣子嗎？在更多人無法克服對未來的懷疑與恐懼的情況下，怎么去驗證它呢？面對這個問題，作者在書的第二部分給出了答案。這一部分的題目叫人類的解放事業。確實是，科技解放了人類，在這場行走中信息技術的傳播是第一功臣。那么解放之后是什么樣子？必然帶來自我的重生、經濟的革新、政治的重構、文化的轉型等等。

《撞見未來》的第三部分指出了未來場域下人所面臨的機遇和挑戰，這也許是人類面臨的最后一次最為宏大悲壯的選擇。最終，人類要么成為超人，要么被超人替代，從而進入被選擇的未來時空中。其實，在人類甚至生物歷史上，這些帶著生命概念的物種所有的選擇的正確率和準確率都是極低的。特別是在遙遠的上古時代，這種正確率和準確率極低的選擇為進化論提供了條件，因為這種高代價使每個物種都在慎重選擇，保持著漸變的演進態勢，這更多的體現的是一種對舊有體系的維持。

漸變是進化論的基礎，是一種相對機械的演進方式。而今天，日益發達的信息技術、人工智能和量子科學以及大數據、云計算、物聯網從技術上解決了選擇的準確性和正確性問題，突變成為常態，物質流動的高速度使選擇變得近乎悲壯，速度快得天翻地覆，常常是你生我死，死而復生的慘烈場面。隨著物質流動速度越來越快，對尋常世界的顛覆必將成為尋常的事情?！蹲惨娢磥怼凤@然準確地把握和科學地分析了這一點，作者在用思想和未來競賽，雖然無法分出輸贏，但總是比我們看得清晰、遼遠。

當算法和技術清算了倫理、邏輯等概念

科技的本質是發展了的工具。人類創造了工具，但工具也在改變著人類。從最初的石器到現代的信息技術、量子科學、人工智能，人類對于自己創造的工具或者今天的科技越來越難把握。直接的感受就是科學家們研究越深入，發現越多卻感覺對未來世界的了解越少，越無知，以至于幾乎無法把控，甚至是從來沒有把控過。這符合輪回的規律，未來世界的不可知是一種真理存在，跨越此世奔向彼世的人畢竟鳳毛麟角。技術進步和迷惑認識的剪刀差越大，我們距離未來世界一定就越近。于是，牛頓走向了神的世界。這種無力感是不是一種輪回？人類終將走到這個輪回的終點，我們的一切對于下一個輪回來說，就是洪荒世界。那么，下一個輪回所面臨的世界其實就是超人或者神的世界，牛頓只是比我們更早更透地看到了這一點。

在已經走進我們的信息技術、人工智能和量子科學的時代，一旦越過橫亙在我們面前的那道門檻走進“未來”，一切都重新定義之后，現實世界中的倫理、邏輯等一大堆人類運用嫻熟的概念就會突然失效。隨之而來的是大數據、蟲洞、量子力學、人工智能等撲面而來的概念，依托極其強大的科技、算法技術作為重構未來世界的詞匯將統治一切。由此造成人類所擁有的所有概念的集體失效，難道不是對人類的一次全面清算？這是必然？還是偶然？《撞見未來》告訴我們，這當然是一種必然，也是一次全面徹底的清算。就像我們走進一個殿堂之前，都會在門前稍作停留。不管你有意識還是無意識，這種停留既有整理衣冠的需要，也是整理情緒的表現。就像衣服上的灰塵和不良情緒一樣，在面向未來的這道門前，倫理、邏輯這些概念必將毫不可惜地被拋棄，被無情覆蓋。

在超人的世界里，全新的概念體系為我們建筑了一個什么樣的未來？這將不是我們所能掌控的話題，因為，隨著科學技術的發展，在“未來”世界，我們將失去主導地位，被超人所取代。眾多倫理、邏輯、概念集體失效的背后，是人類讓出占統治地位的主角位置。當然，當前對超人的塑造看似還掌控在我們的手里，幾乎可以不用杞人憂天。然而，人工智能終究有一天會超過我們人類，這個節點一定是人工智能能夠自我創造智能的那一天。讓人工智能模仿人是我們人類的事情，讓人工智能超越人將是人工智能自己的事情?！蹲惨娢磥怼访鞔_地告訴我們，科學技術已經進入幾何級的升級速度，這意味著科學技術在能量概念下將面臨著爆炸性的增長。那么，按照這個道理分析，這個節點距離人類還會遠嗎？

當人類被超人完全取代，退到配角地位，我們也許會重新認識這個世界。在宇宙倫理、超人邏輯作為規范的未來世界里，科學技術帶給我們的不僅是永生，還是全新算法下的變身。變身之后的我們人類在這個宇宙處于什么位置？是在宇宙的演藝廳的觀眾席上看超人肆意演出？還是被超人扔到各類動物或者其他生命形式充斥的紛亂舞臺？對此，作者在《撞見未來》一書中沒有明確的答案。畢竟，在量子時代，作為未來學概念下的預測技術還沒有脫離物理概念，問題的提出并未必然帶有方向?！蹲惨娢磥怼访枋龅谋緛砭褪且粋€多維度視角下構建的關于“未來”的宏大場域，用二進制的傳統思維解答人類和未來命題顯然還顯無力。

人類為超人設置算法，但按照線性的發展趨勢來分析和認識，超人終有一天會有屬于自己的算法，或者他們終將牢牢掌控算法，直到“超”超人的出現。在人類的算法世界里，今天的我們并不比洪荒時代的人類掌控更多的人性，愛、恨、生、死，甚至夢境、幻想等等，在人類的世界里，總有那么一些的不可掌控的東西要交給神或者上帝。但在超人邏輯或未來宇宙邏輯下的算法技術中，今天的這些不能掌控必將被超人掌控。那么，什么人性，什么夢幻，都可能會物質化并技術地隨意組合。也許，超人的世界里從此彩虹不一定七色，開水未必L燙，雪山不再清冷，超人的世界不由我們假設，人類也不會懂。

超人是人類的再生還是毀滅

在概念上，大多數宗教強調的神性其實是放大了的人性，是人性自我掙脫意識的現實反映，或者說是人性自我救贖過程中的集體映像。那么超人是不是應該具有超人性？超人性是不是就是我們一直所崇敬的神性？那么，超人是不是也意味著就是我們想象中的“神”？人類造神幾千上萬年，被自己所創造的神統治了幾千上萬年，突然人類自己升級成為了“神”，會不會像嬰兒來到世界一樣，一切都是陌生和新鮮的，一切又都不是自己的，除了這條生命。超人跳出人類圈子，在“神”的世界里還要像一個嬰兒一樣，呀呀學語，蹣跚學步，邁出神的生命旅程的第一步。

連通現實和未來的通道就是物質，動力來自于科學技術。于是，死亡，從形而上走進形而下。作者在《撞見未來》一書中寫到，死亡成了物質的一種轉換形式，而不是生命的消亡。這種生命概念的絕對物化，是放在未來世界里重新構建的。有了物質的支撐，也許這個生命概念將會融入類似今天的操作系統、量子力學、信息技術等內容，那么，升級我們人類將成為非常技術的可能和撲面而來的現實，而不是手術刀和各類肌肉、臟器的生硬搏殺。血液里流淌了太多技術元素的超人還是不是人？如果超人是人，超人將意味人類的升級或者再生；如果超人不再是人，那么是不是就意味著我們人類將面臨覆滅，或者退回動物的群落，由超人取而代之？

超人的一小步，甩開人類千萬步，輕易跨越了人類和超人之間的千溝萬壑。隨著科技的發展、意識的升級、人與世界的重構，必將建立全新的邏輯和倫理體系，假設中的宇宙倫理、超人邏輯將成為超人的生存和發展準則，這必將給當下的道德體系和思想意識帶來無情的碾壓，一些基本的概念從此失去了意義，人類有可能從此不再崇高。這種不崇高使人徹底失去了積累萬年的萬物靈長之優越感，之后人類面臨的將是什么心情？也許，進入超人的輪回里，我們人類的區區幾萬年只是一個痕跡？一位院士曾經說過，不要說拯救地球，地球沒有問題，有問題的是人類，需要拯救的是人類。確實是，地球存在了幾十億年，而人類存在時間與之相比不過是那么短暫的一瞬，短暫到對地球的影響幾乎可以忽略不計。沒有人類，地球依然在，失去了人類，地球依然在。在我們還無法跳出我們的世界，遇到未來的挑戰時，超人會拯救我們嗎？

一切科學的最終結果就是哲學。雖然科學和技術取得了極大的進步，但科學依然遠遠落在哲學的后面。天地廣闊，卻不能任鳥飛。超越一切，卻無法超越理性。這是人之為人的一種根本狀態。當科學技術以及其他一切學科都回歸工具本質，唯有哲學才能給人類留有生存的空間，對接未來的世界的人類。毫無疑問，這是人類的法則，也是我們作為生命的意義所在。但面對未來，信息溢出、權利溢出、概念溢出等等，讓意義從此不再純潔無瑕，意義退位，力量上位。力量是什么？就是物質，物質靠什么推動，眼見的就是信息技術、量子力學和人工智能等等。

篇(4)

1997年5月11日，名為“深藍”的電腦毫無懸念地在標準比賽時限內擊敗了國際象棋男子世界冠軍卡斯帕羅夫，從而證明了在有限的時空里電腦“計算”可以戰勝人腦“算計”，進而論證了現代人工智能的基礎條件（假設）――物理符號系統具有產生智能行為的充分必要條件（Newell and Simon，1976）是成立的。更有意思的是，2011年2月17日，一臺以IBM創始人托馬斯?沃森的名字命名的電腦在智力問答比賽中“狂虐”兩位最聰明的美國人而奪得冠軍，2016年3月9日至3月15日，“圍棋名譽九段”AlphaGo在首爾以4：1的比分戰勝了圍棋世界冠軍李世石九段，從而引發了人工智能將如何改變人類社會生活形態的話題。

人機環境系統交互的產物

眾所周知，當前制約機器人科技發展的瓶頸是人工智能，人工智能研究的難點是對認知的解釋與建構，而認知研究的關鍵問題則是對自主和情感等意識現象的破解。

在真實的人機環境系統交互領域中，人的情景意識SA（Situation Awarensss）、機器的物理SA、環境的地理SA等往往同構于同一時空中（人的五種感知也應是并行的）。人機環境交互系統往往是由有意志、有目的和有學習能力的人的活動構成，涉及變量眾多、關系復雜，貫穿著人的主觀因素和自覺目的，所以其中的主客體界線常常模糊，具有個別性、人為性、異質性、不確定性、價值與事實的統一性、主客相關性等特點，其中充滿了復雜的隨機因素的作用，不具備重復性。

在充滿變數的人機環境交互系統中，存在的邏輯不是主客觀的必然性和確定性，而是與各種可能性保持互動的同步性，是一種得“意”忘“形”的招拆招和隨機應變能力。這種思維和能力可能更適合復雜的人類。凡此種種，恰恰是人工智能所欠缺的地方。

人機之間的不同之處

人與機器相比，人的語言或信息組塊能力強，具有有限記憶和理性；機器對于語言或信息組塊能力弱，具有無限記憶和理性，其語言（程序）運行和自我監督機制的同時實現應是保障機器可靠性的基本原則。人可以在使用母語時以不考慮語法的方式進行交流，并且在很多情境下可以感知語言、圖畫、音樂的多義性，如人的聽覺、視覺、觸覺等在具有辨別性的同時還具有情感性，常常能夠理解到只可意會不可言傳的信息或概念（如對哲學這種很難通過學習得到學問的思考）。機器盡管可以下棋、回答問題，但對跨領域情境的隨機應變能力很弱，對彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反應（缺少必要的競爭冒險選擇機制），主次不分，綜合辨析識別能力不足，不會使用歸納推理演繹等方法形成概念或提出新概念，更不用奢談產生形而上學的理論形式。

人與機器在語言及信息的處理差異方面，主要體現在把表面上無關的事物相關在一起的能力。盡管大數據時代可能會有所變化，但對機器而言，抽象表征的提煉，亦即基于規則條件及概率統計的決策方式與基于情感感動及頓悟冥想的判斷機理之間的鴻溝依然存在。

人工智能與哲學

人類文明實際上是認知的體現，無論是最早的美索不達米亞文明（距今6000多年），還是四大文明之后以西方為代表的現代科技力量，其原點都可以落實到認知領域上。歷史學家認為：以古希臘文化為驅動力的現代西方文明來源于古巴比倫和古埃及，其本質反映的是人與物（客觀對象）之間的關系；而古印度所表征的文明中常常蘊含著人與神之間的信念；排名最后的古代中國文明是四大古文明中唯一較為完整地綿延至今的文化脈搏，其核心道理反映的是人與人、人與環境之間的溝通交流。在這些人、機（物）、環境之間系統交互的過程中，認知數據的產生、流通、處理、變異、卷曲、放大、衰減、消逝無時無刻不在進行著……

有人說人工智能是哲學問題。這句話有一定的道理，因為“我們是否能在計算機上完整地實現人類智能”，是一個哲學問題?？档抡J為哲學需要回答三個問題：我能知道什么？我應該做什么？我可以期待什么？分別對應著認知、道德和信仰。哲學不是要追究“什么是什么”，而是追求為什么“是”和如何“是”的問題。哲學意義上的“我”也許就是人類研究的坐標原點或出發點，“我是誰”“我從哪里來”“要到哪里去”這些問題也許就是人工智能研究的關鍵瓶頸。

結語

篇(5)

各國人工智能技術飛速發展

隨著進入新世紀后第三次人工智能浪潮的到來，通過“機器學習”與“深度學習”，用計算機來模擬人的思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）得到極大發展。國際金融危機以后，歐美國家更加重視人工智能技術的研究，在人工智能基礎研究、人腦研究、網絡融合、3D智能打印等領域不斷有所突破。

“互聯網+”帶動我國人工智能技術實現突破

在人工智能技術領域，我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。近年來，我國在視覺識別、語音識別等領域實現了技術突破，處于國際領先水平。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入實際應用。

我國經濟發展正進入一個新常態。經濟發展方式正從規模速度型的粗放式增長向質量效率型的集約式增長轉變。供給側改革要求我們在適度擴大總需求同時，去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板，從生產領域加強優質供給，減少無效供給。因此，在大力淘汰“僵尸企業”同時，我們要更多地依靠改革、轉型、創新來培育新增長點，形成新動力。

在我國新一輪改革發展關鍵時刻，人工智能技術確實給我們提供了一個彎道超車機會。作為制造業大國，近年來我國低成本優勢逐漸消失，制造業轉型迫在眉睫。對企業而言，利用好新一代信息技術將是其在新時代成長環境中抓住機遇的關鍵。我們應充分利用大量企業正在轉型升級的機會，強化企業在人工智能技術創新中的主體地位，充分發揮百度、阿里巴巴、騰訊等在人工智能領域已經有所建樹的大企業作用，緊盯人工智能研究最前沿發展，成為引領全球人工智能發展的骨干企業。同時，培育若干中小智能企業，支持他們面向市場需求來確定創新突破口。從資金、稅收、人才、知識產權、放開管制等方面入手，大力營造有利于人工智能領域的企業發展的政策環境和制度環境。鼓勵企業結合市場和國家需求，將人工智能的基礎和應用研究產品化、商業化，實現產業鏈的優化和調整。

推動技術創新應該成為一種國家的重要使命和責任。從歷史上看，第一次與第二次工業革命的興起幾乎都是由個人與企業推動的，但在而后技術發展中，政府作用越來越大。人工智能是一項搶占未來競爭高地的基礎性技術，研究經費耗費巨大，超出個人甚至企業承受范圍，更需要國家戰略層面的資金支持和參與。政府工作重點在于政策引導與資金支持，特別是在基礎研究領域中，抓緊制定政策，建造一批國家級、基礎性、共性技術、創新能力保障的人工智能研發基地和平臺。高校與科研機構則在推動基礎和應用研究上和人才培養上發揮重要作用，同時還應鼓勵一部分高校開辦人工智能專業研究所與學院。

最后，還要把自主創新與引進消化再創新相結合。雖然人工智能領域中的很多最前沿應用技術掌握在國外，特別是在美國高科技中小企業手中，但他們缺乏大規模低成本的制造能力與市場營銷能力。我國制造業和美國中小科技企業有著天然互補性。應支持我國風險投資加大對前沿中小公司的投資，再把這些產品引進國內生產，把我國一部分制造業打造成全球人工智能產品制造鏈條中的關鍵環節。

總之，從現在開始到2040年，將是一個人工智能快速發展階段。人工智能將改變各行各業生產和工作方式，也將催生許多新行業和新領域，最終將全面改變人類生活和世界。我國有集中力量辦大事、統籌能力強的制度優勢，在人工智能這一戰略制高點上，應予以充分發揮。

時代呼喚“懂技術的管理者”

技術與知識產權、技術與法律法規、技術與新聞倫理之間的張力，凸顯了新技術成長與舊方法滯后之間的沖突，考驗著管理部門呵護技術進步的服務能力與引導社會潮流的監管智慧。

戴上一副眼鏡，你就可以進入一個360度的虛擬世界，行人擦肩而過，星辰觸手可及……很多人可能都體驗過這樣的“虛擬現實”（Virtual Reality，簡稱VR）。普通人可以盡情享受技術的奇思妙想，但對于監管者，時常需要“遞進一層”想想，當新技術迅速為媒體所用，可能出現什么監管漏洞，又會提出什么新的管理課題？

“新技術+媒體”的組合，已經一再出現。作為一個巨大的變量，技術始終處于“不斷地動蕩”狀態，未來必將更深刻地影響媒體和傳播。在高速公路上，警察不可能騎著自行車來執法。同樣，新技術不斷拓展媒體的邊界，媒體管理也離不開新的技術手段。從門戶網站時代到WEB2.0時代，再到移動互聯時代，我們已經探索出很多媒體管理的新辦法，管理體制也發生了巨大變化，但互聯網“未知遠遠大于已知”，唯有不斷創新，才能回應技術帶來的持續挑戰。

在技術上，管理者處于“追趕”狀態，是一個不爭的事實。前幾年，相關部門為了凈化青少年上網環境，曾要求我國銷售的所有個人電腦出廠時必須預裝“綠壩—花季護航”綠色上網過濾軟件，旋即因為無法阻斷不良信息、被黑客破解改寫等技術問題，而引來極大爭議。類似的案例，不能僅僅是“花錢買教訓”，更需要思考其后的問題：我們現在不缺技術條件、不缺物質資金，但為什么在管理上還“跟跑”得有些狼狽？

篇(6)

1 引言

近年來，任務驅動教學法越來越受到信息技術教師的青睞。教育部于2003年的《普通中學信息技術課程標準》在實施建議中指出：“‘任務驅動’教學強調讓學生在密切聯系學習、生活和社會實際的有意義的‘任務’情境中，通過完成任務來學習知識、獲得技能、形成能力、內化倫理。因此要正確認識任務驅動中‘任務’的特定含義，使用中要堅持科學、適度、適當的原則，避免濫用和泛化；要注意任務的情境性、有意義性、可操作性；任務的大小要適當、要求應具體，各任務之間還要互相聯系，形成循序漸進的梯度，組成一個任務鏈，以便學生踏著任務的階梯去建構知識?！比欢诮虒W實踐中如何設計出恰如其分的任務，如何在任務驅動中更好地落實三維目標，是要解決的問題。

“用智能工具處理信息”是湛江市第二中學許淼淼老師執教的一堂示范課，該課在2010年第六屆廣東省信息技術優質課評比活動（高中組）中獲得一等獎。本課例以“憶上海世博，探智能奧秘”為主線，進行任務設計，是一堂“任務驅動”教學法的典型課例。

2 任務驅動教學的設計

2.1 教學內容分析

教師必須以課標為依據，對教學內容進行認真細致的分析，在充分分析教學內容的基礎上，確定一個單元或一個部分要求學生掌握的知識點?！坝弥悄芄ぞ咛幚硇畔ⅰ笔腔浗贪姹匦?《信息技術基礎》第四章“信息的加工與表達（下）”第二節的內容。課標要求學生通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗其工作過程，了解其實際應用價值，提高對信息智能處理內容的學習興趣，從而為選修“人工智能初步”指引方向。對于本節內容，應以體驗為主，最后在體驗的基礎上進行認知和理解。

2.2 學生學習特征分析

本課教學對象是高中一年級的學生，這個階段的學生已經具有一定的邏輯思維能力和學習的自覺性，但還需要教師及時、合理、周詳地引導。通過前面階段的信息技術課的學習，他們已初步掌握一定的操作技能，能夠根據任務的需求，利用工具軟件處理信息。但是他們在自主思考方面還不主動、合作與探究的意識和技能等方面還比較欠缺。

鑒于本節課內容的前沿性和新穎性，教師完全可以放手讓學生自己去實踐，讓學生動手動腦，培養他們自主探索、勇于實踐的能力。通過合作交流，激發學生學習的興趣，提高學習效率。

2.3 確定教學目標

教學目標是指導教學過程設計與教學效果評價的依據。根據教學內容與學生學習特征，確定當前教學內容所要達到的目標水平，這是進行教學設計的首要環節?！坝弥悄芄ぞ咛幚硇畔ⅰ敝械慕虒W目標如下：

1）知識與技能目標：①了解信息智能處理的方式；②感受信息智能處理的基本工作過程；③初步了信息解智能處理的工作原理；④體驗信息智能工具的應用價值。

2）過程與方法目標：①掌握簡單智能信息處理工具的使用方法；②通過完成任務，體驗人工智能的獨特魅力；③掌握分析問題、呈現觀點和交流思想的方法。

3）情感、態度、價值觀目標：①感受智能信息處理的魅力，形成對人工智能這一前沿技術的探索愿望；②體驗人工智能技術的實際應用價值。

2.4 教學重點、難點

1）教學重點：體驗信息智能處理工具的應用。

2）教學難點：理解模式識別和自然語言理解的工作原理。

2.5 任務設計說明

本課中，許老師以“憶上海世博，探智能奧秘”為主題，變人工智能由抽象到具體，任務探究活動貫穿整課堂，調動學生的學習熱情，使學生能主動參與、積極探索，掌握技巧的同時培養各種能力。本課中任務的設定由探究任務、繼續探究任務和拓展任務組成，層層遞進，體現了分層任務的概念，并且環環相扣，設計巧妙。

2.6 教學設計流程圖（圖1）

3 任務驅動教學模式的實施過程

3.1 創設情境，引入課題

【情境設置】播放視頻“世博會海寶博士與楊瀾的對話”。

【教師引入】大家思考一下，海寶博士是真人么？他是如何跟主持人交流的呢？

【學生討論】海寶博士不是真人，而是機器人，它植入芯片，有語音識別系統，是一臺高級的電腦……

【教師引申】我們大家說的這些都是人工智能的范疇，今天我們就共同學習如何用智能工具處理信息。（課件展示課題“用智能工具處理信息”）。

【設計意圖】通過智能機器人的演示，創設一種人工智能的神奇氛圍，使學生對智能處理信息有一個全面的認識，還可營造課堂氛圍和激發學生對智能技術的興趣。

3.2 感知體驗，啟發探索

探究活動一：體驗機器翻譯的樂趣

【活動背景】對于英語水平不好的學生來說，翻譯句子是件非常頭疼的事情，現在出現了翻譯軟件，可以幫助人們進行翻譯，但是它翻譯得好不好呢？就讓我們來體驗一下。

【活動任務】將學生分成兩組，分別打開Google在線翻譯和雅虎在線翻譯，分別將“城市，讓生活更美好”譯成英文再譯成中文然后再譯成英文。

【活動探究】是誰在給我們翻譯？為什么兩種翻譯軟件兩次翻譯的中文和英文會有這么大的不同？這些網站又是如何進行雙向翻譯的呢？

探究活動二：體驗手寫輸入的樂趣

【活動背景】用鍵盤錄入漢字對于同學們來講已經不是什么難題，但對于電腦初學者，漢字錄入是他們感到非常頭痛的一件事情。手寫板的出現令輸入漢字不再是一般人使用計算機的關卡，語音輸入更是手疾人士應用計算機時的必需。這里我們借助“微軟拼音2003輸入板”來體驗手寫板的神奇功能。

【活動任務】打開微軟拼音2003手寫輸入板，在桌面上建立記事本文件，內容為“城市，讓生活更美好”。

【任務探究】怎樣書寫漢字可以提高識別率？導致識別率不高的原因有哪些？

3.3 層層深入，探究新知

新知一：自然語言理解

回顧活動一：體驗機器翻譯的樂趣

【教師引申】很顯然，幾秒鐘之內就給出翻譯結果，不可能是人類，給我們翻譯的應該是機器。那為什么一般的工具又不具備翻譯功能呢？

【原理探討】機器翻譯智能工具，它屬于人工智能領域中的自然語言理解，但計算機不是人類，不能理解字里行間的意思，翻譯起來比較生硬，有時候翻譯得荒謬可笑。

【得出結論】下面請大家結合自己的英語知識對“城市，讓生活更美好”進行翻譯，并根據自己翻譯的過程推測出翻譯軟件的工作過程（如圖2所示）。

【概念理解】自然語言理解主要是指研究如何使計算機能夠理解和生成自然語言的技術。自然語言的理解過程可分為3個層次：語法分析、句法分析和語義分析。

【設計意圖】通過活動一的開展，使學生感受自然語言理解技術應用的魅力和價值，激發學習興趣。在已有體驗的基礎上提出概念，加深學生的理解。

新知二：模式識別技術

回顧活動二：體驗手寫輸入的樂趣

【教師引申】在剛才的活動中，同學們體驗了手寫輸入漢字的神奇效果，但是如果我們的書寫不規范，或我們寫的字字庫里還沒有，也是不能輸入的。

【原理探討】智能手寫輸入是人工智能技術的研究領域之一，它所采用的是模式識別技術。

【牛刀小試】接下來我們玩一個游戲“掌中寫字”：兩人一組，甲閉眼伸手，乙在其手心寫字，甲猜字，然后互換角色進行。思考人腦是怎樣猜字的？經歷了怎樣的過程？

【得出結論】根據人腦猜字的過程推斷手寫輸入軟件的工作流程，如圖3所示。

【概念理解】模式識別是利用計算機對物體、圖像、語音、字符等進行自動識別的技術。它的一般過程包括：樣本采集、信息的數字化、預處理、數據特征的提取、與標準模式進行比較、分類識別等。

【設計意圖】通過游戲時猜字過程的對比，加深學生對模式識別過程的理解。

3.4 總結提升，共享交流

【共享交流】請大家就自己所實踐的活動過程及結果發表意見，并結合教材簡單分析其工作流程及原理，了解人工智能的兩個研究領域：模式識別和自然語言處理。

【總結提升】人工智能（AI，artificial intelligence）是研究、開發利用計算機來模擬、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學科。

【設計意圖】通過學生共同討論交流，進一步加深鞏固本節課的知識。

3.5 課外延伸，展望未來

【課后探究】利用飛信與網絡機器人“海寶博士”聊天，試圖發現網絡機器人的語言破綻。

【得出結論】機器不能完全代替人，我們不能完全依賴機器。在現實生活中，同學們應該學會舉一反三，并懂得在適當的情況下選擇合適的智能信息處理工具為自己的學習、生活和工作服務。

【展望未來】人工智能對我們的生活正起著越來越大的作用，它是人類智慧的結晶。作為一名中學生，我們還沒有足夠的知識和能力參與到人工智能的前沿研究當中，但我們可以利用學習到的初步知識，積極探索，多些創意，也許未來就有你想實現的更智能的處理工具，更好地為人類服務。（觀看世博短片《2020年老王的一家》，暢想未來生活中的智能工具。）

【設計意圖】在學生的心中埋下美好的種子，激勵他們探究未來世界的勇氣。

4 結束語

用智能工具處理信息這一課，許老師很好地發揮了“任務驅動”教學法的作用，注重學生的參與體驗，活動設計環環相扣，啟發學生自主探究并總結規律，體現了新課程以教師為主導、學生為主體的教育理念；通過設置幾個活動，層層深入帶領學生研究探討，順利實現預定的目標，同時也有效培養了學生自主學習的能力。

“任務驅動”教學法在信息技術教學中備受關注有其一定的道理，但怎樣使其發揮更大作用，還需要在實踐中繼續探討和研究。

參考文獻

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其實人工智能并不是一門新學科，早在60年前的1956年夏天，美國達特茅斯大學召開的學術會議上，約翰?麥卡錫（John McCarthy）就首次提出了“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”這一名詞。在研討會上，他與馬爾溫? 明斯基（Marvin Minsky）等10位年輕學者共同提出了一個極具創造性的研究計劃：希望通過程序讓計算機能夠進行棋類游戲并完成其他任務，還可以讓人類智能的各種特長和學習能力都能夠在機器中實現。

Gartner預計到2018年，全世界將有60億臺設備用上人工智能技術，這些設備包括互聯網家電、汽車和可穿戴設備等物聯網產品。此外，Gartner預計到2020年，85%的客服服務都將由人工智能客服完成，社交媒體頻道自動分析、客戶關系管理系統軟件和個性化聊天機器人的出現將大幅減少人工客服的需求量。人工智能系統不僅可以替代傳統客服人員，還可以替代普通的醫療助手，自動駕駛汽車則可以沒有職業司機。

Gartner預計到2018年，45%的公司都將雇用人工智能機器人，這些機器人的數量將超越人類。此舉不但能大幅降低公司成本，還能大幅提高生產力。Forrester也認為，未來十年人工智能系統將搶走美國人16%的工作崗位。但是，人工智能的興起也會創造許多新的工作崗位，比如維護人工智能平臺和設備的技術人員。

牛津大學馬丁學院技術與就業項目聯席主任卡爾?貝內迪克特?弗雷（Carl Benedikt Frey）和邁克爾?奧斯本（Michael Osborne）之前的研究發現，未來20年，美國將有47%的職位屬于被計算機取代的崗位。

金融機構則從另一個角度看待人工智能。美林銀行預計，到2025年，人工智能每年所創造的顛覆性影響所產生的價值高達140億到330億美元，這其中包括因為采用人工智能而減少的人工成本90億美元和因為雇用人類所產生的醫療保險成本80億美元，以及因為采用無人機和自動駕駛汽車提升效率而節省的20億美元等。

在大型創投社區AngelList上，跟人工智能相關的公司有上千家，每家平均估值超過500萬美元，可見風險投資對人工智能領域的關注度之高。

Markets and Markets預計，隨著機器學習和自然語言處理技術在媒體、廣告、零售、金融和保健領域的廣泛應用，人工智能市場規模將從2014年的4.2億美元增長至2020年的50.5億美元。

并不是所有人都看好人工智能，太空探索和特斯拉創始人、CEO埃隆?馬斯克（Elon Musk）就曾多次表示：“創造出人工智能，就像在召喚魔鬼?！蔽锢韺W家史蒂芬?霍金（Stephen Hawking）近日在接受采訪時表示：“我并不認為人工智能的進化必然是良性的。一旦機器人達到能夠自我進化的關鍵階段，我們無法預測它們的目標是否還與人類相同。人工智能可能比人類進化速度更快，我們需要確保人工智能的設計符合道德倫理規范?！?/p>

小i機器人董事長袁輝則沒有那么悲觀，他將人類對人工智能的關系理解為亞當和夏娃，伊甸園里那個蘋果已經被吃了第一口，人們在憂慮和期待中前行，但趨勢是不可逆的。袁輝認為，機器人是人工智能最重要的代表，機器人將跟我們的未來生活有密切關系。

百度首席科學家吳恩達則更加直白地表達了自己的觀點，擔心人工智能會給人類帶來災難就好像在人類移民還未能踏足火星前就擔心火星人口會過多一樣。

格靈深瞳CTO趙勇認為，在感知層面上，人工智能會在未來幾年有巨大的突破，它會成為一個有智能的機器，但不能跟有靈魂的人相提并論?！鞍讶斯ぶ悄芑蛘邫C器人炒作成有情感、有人性的人，都不是做人工智能的，因為在我們這個領域里面做這樣事情的人非常非常少?！彼J為目前人工智能領域的從業者都還在解決一些基礎問題，比如：如何讓人工智能系統看懂一段文字或者聽懂一段語音，了解用戶想表達什么意思，看懂一張照片，幫助機器人做判斷等非常具體的、有用的東西。

更現實點的擔心可能是來自就業問題。隨著人工智能的發展，機器取代初級勞動者已經成為現實。富士康2015年就曾表示，將在三年內用自動化設備和機器人替代70%的人類工作崗位。當然，富士康大力推動自動化可能更多是從企業成本和效率方面進行考慮的，這就像當年蒸汽機、電腦發明時，人們總是擔心自己被機器所取代，但是實際情況則是每次技術革命都給人類帶來了巨大的進步，新技術創造的工作比消亡的舊工作要多得多，畢竟實施自動化也是要靠人來完成的。

麥肯錫全球研究院的研究顯示，相比工業革命時期，現在人工智能掀起的社會變革速度要快10倍，規模要大300倍，影響更是擴大3000倍。目前來看，視頻監控、自動駕駛汽車、機器人、環境監測等領域將是未來人工智能發展的主要領域。

讓潛在危險無處遁形

隨著城市中攝像頭越來越多，人們的安全感大幅提升。但是傳統的視頻監控都是人工值守，視頻監控只負責記錄場景，具體發生什么事情需要值班人員進行人工判斷，這樣不僅會造成監控人員工作壓力大、反應慢等問題，還容易使重要的場景被監控人員忽略。除此之外，從海量的視頻信息中查找特定的信息也無異于大海撈針，過去監控人員為了找到一段視頻甚至要花幾十小時查看記錄的影像。

隨著人工智能的發展，智能視頻監控開始興起。分析監控的內容，減輕監控人員負擔，提高監控效率，這就是智能視頻監控的目標。

真正的智能視頻監控，至少要具備下面4種能力。

第一就是對攝像機的保護。攝像機是監控獲取信息的重要來源，如果攝像機得不到保護，其他的就都是空中樓閣。如果攝像機出現被遮擋、被移動、模糊不清等情況，人工智能要能夠及時自動調整攝像頭、報警并通知監控人員。

第二是入侵監測和運動目標跟蹤。對于非正常進入監視區域的可疑目標要能夠及時監測，并能夠識別單個或多個目標的運動情況（如運動方向、運動速度等）。在監測到可疑目標后，發送控制指令使攝像機自動跟蹤目標，在物體超出該攝像機監控范圍之后，自動通知鄰近的攝像機協同工作，繼續進行跟蹤并向監控人員發出報警信號。

第三是滯留物和搬移物報警。當監控區域中（如ATM取款間、候機室、儲藏室等）某一物體（如手提箱、包裹等）在敏感區域停留的時間過長，或者原場景中存在的物體（如ATM取款機、手提電腦、儀器儀表等）被無故搬走移動時，系統就自動發出報警信號，同時自動在前面的視頻畫面中查找放置滯留物或搬走原有物品的可疑人。

第四是群體行為分析，包含對人群、車流等目標的正常行為和異常行為分析：能夠對場景中群體的正常行為進行分析，如統計穿越出入口或指定區域的人或車的數量、高速公路交通流量，識別人群的整體運動特征，包括速度、方向等；也能夠對場景中群體的異常行為進行分析和判斷，如檢測、分類、跟蹤和記錄過往行人、車輛和其他可疑物體，判斷公路上是否有車輛非法停靠，是否有故障車輛，是否有行人和車輛在內發生長時間徘徊、停留、逆行等行為，檢測公共場所是否有人員的集聚、奔跑、斗毆等異常行為。

智能語音機器人進入語音客服領域

“您好，請問是張先生嗎？我是XX公司，我們想對您最近在我公司購買的產品做一個用戶滿意度調查，請問您對我們的產品滿意嗎？”這種用戶回訪電話想必大家一定很熟悉，但是大家不知道的是，可能在不久的將來，這種回訪電話將由人工智能客服完成。人工智能呼叫中心可以幫助企業大幅降低建立和維護呼叫中心的人工成本。

不過，要想實現高標準的人機交互對話，智能語音技術也面臨著諸多挑戰。首先是人工智能對自然語言的識別和理解問題，要建立理解語義的規則，還有克服語音信息量大、語音的模糊性、環境噪聲和干擾導致的語音識別率低等問題。

靈伴科技CEO陳博博士在近日舉辦的睿思智能社會服務云平臺――AIaaS（人工智能既服務）的會上表示：“它的語音合成非常接近真人自然發聲，它能夠理解并生成人類正常使用的語言，避免與人交流過程中的歧義問題。智能語音應用的關鍵在于人機交互，它也能夠理解并實現多輪對話?！鳖Ｋ贾悄苌鐣赵破脚_基于深度神經網絡建模，實現了聲學模型的區分性訓練，提高了語音識別的性能，基于概念體系的合理構建，實現了對話過程的高效規劃，提高了人機對話的自然度，使得智能的人機對話成了一種可能。

靈伴機器人可以通過語義、情感、態度、話題、意向誘導，與人類話務員高度相似，讓機器人坐席代替傳統人工坐席，不僅可節省80%的客服成本，還能使企業客服總體業水平進一步提升，將大幅提升中小企業的競爭力。陳博表示：“脫離了噱頭與概念才是智能語音的未來。靈伴一直在思考如何助力智能硬件產品，真正踏實了解用戶交互需求，做到對語言和知識的深度理解。只有找到語音交互與硬件產品的結合點，才是智能產品長遠發展的道路?！?/p>

自動駕駛離人們越來越近

來自Frost & Sullivan的數據顯示，未來10年，約有30～40種來自不同整車制造商的車型將配備LIDAR（激光探測與測量）系統，擁有該系統的汽車將具有自動駕駛功能。

理論上講，自動駕駛可以分成4個階段：輔助駕駛員駕駛、半自動駕駛、高速自動駕駛、完全自動駕駛。

輔助駕駛員駕駛簡單來說就是司機在駕駛的時候，系統會提醒他。半自動駕駛是在某些場景下，可以實現汽車自動駕駛，在大多數情況下還是由人駕駛。高速自動駕駛是在高速公路等封閉道路上實現全天候的無人駕駛。

說到自動駕駛就不得不提一下特斯拉和谷歌，特斯拉一直是自動駕駛的倡導者和踐行者，谷歌則一直在進行大量的自動駕駛路面測試。

最近特斯拉被潑了冷水――一輛特斯拉Model S行駛在一條雙向、有中央隔離帶的公路上，自動駕駛功能處于開啟模式，此時一輛拖掛車從與Model S垂直的方向穿越公路。在強烈的日照條件下，駕駛員和自動駕駛都未能注意到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動剎車系統。由于拖掛車正在橫穿公路，且車身較高，這一特殊情況導致Model S從掛車底部通過時，其前擋風玻璃與掛車底部發生撞擊，造成駕駛員死亡。

針對此事，特斯拉公司表示，假使當時車輛發生的是正面撞擊或追尾事故，即便在高速行駛條件下，Model S的防撞系統都極有可能避免人員傷亡的發生，因為在此前的很多起事故中，Model S都有過如此表現。

智能行車預警系統制造商Mobileye在特斯拉Model S發生事故之后表示：發生事故的特斯拉車內的攝像設備僅適用于防止后部撞擊而非避讓從側面穿越而來的車輛，系統要到2018年才能對側面的交通狀況做出反應。也就是說目前特斯拉Model S的系統僅為輔助駕駛而非人們所認為的自動駕駛。

把視線拉回國內，現在有一家以實現真正自動駕駛為目標的企業馭勢科技在快速發展。馭勢科技從創立之初就表示：跳過輔助駕駛，直接進軍自動駕駛。

“我們經常說‘發明一樣東西的人是最后一個看到它過時的’，他們的基因、觀念，都有路徑依賴。你看英特爾做PC，它是最后一個認為PC過時的?！?馭勢科技聯合創始人、CEO吳甘沙表示，Mobileye從1999年至今，已經把傳統視覺算法的潛力挖掘到極致了，下一步要提升只能靠深度學習，但它又不舍得把傳統的算法扔掉，Mobileye芯片給深度學習留下的地方不多，這是它的歷史包袱。

現在主流的自動駕駛方案主要基于三種感知技術：高精度激光雷達、高精度GPS和高精度慣性導航，而這三套設備的售價分別為70萬元、50萬元～100萬元、30萬元。僅是感知設備就需要花費將近200萬元，是目前市面上家用轎車的10倍甚至更多。

在吳甘沙看來，目前自動駕駛做得最好的是谷歌，他認為谷歌是用2.0的視力在做無人駕駛――解決方案，包含激光雷達、高精度GPS、高精度慣性導航系統，但是成本高昂。而馭勢科技要做的則是用1.0的視力（用商用雷達、商用GPS、商用慣性導航系統）加上強大的計算和人工智能實現和谷歌相似的效果，成本控制在3000美元以下，只有將成本降低到汽車廠商和消費者可以接受的程度，自動駕駛才能真正實現商業化。

吳甘沙選擇了一條和谷歌不太一樣的路線，谷歌更加重視自動駕駛的眼睛――激光雷達、高精度GPS、高精度慣性導航系統，而馭勢科技將主要精力放在大腦，也就是計算系統方面吳甘沙認為提升計算能力目前看更加現實。

智能環境監測 提供決策支撐

過去環境監測都是被動的，環保部門只能根據各個監測點的數據預測對城市的環境進行評估，但是這種方法存在一些問題，比如監測點是否具有代表性、不是監測點的地方無法體現出來等。

IBM利用自身在認知計算、大數據分析，以及物聯網技術上的優勢，開發了綠色地平線平臺，它可以分析空氣監測站和氣象衛星傳送的實時數據流，憑借自學習能力和超級計算處理能力，能夠提供未來72小時（過去一般是24小時）、1平方公里范圍內的高精度空氣質量預報，實現對城市地區的污染物來源和分布狀況的實時監測，以及全國300個主要城市提前7天的污染趨勢預報。

值得一提的是，綠色地平線平臺甚至能夠實時在社交網絡上抓取用戶即時的微博，比如者在某地吃燒烤，照片顯示烏煙瘴氣，平臺也會將這個污染因素進行分析和評估。

在實時監測與高精度預報的基礎上，IBM的研發人員通過給不同地區建立相應子模型，然后對這些模型中的大數據進行綜合分析，對可能影響空氣質量的相關因素進行分析預測，判斷各項影響因素在不同情況下與空氣質量的量化關系，從而幫助城市管理者進行環保決策。比如：怎么把污染降低到可以接受的程度，是通過關閉幾家污染嚴重的工廠還是對機動車實行限行措施。

IBM中國研究部主管沈小偉之前在接受采訪時表示：“我們的研究人員現在正在努力增加系統的功能，希望可以提供更早的天氣質量預測，比如提前十天。同時，我們還加入了其他功能，比如污染源追蹤、相關案列分析，并對減排措施給出合理化建議?！?/p>

鏈接 Gartner人工智能發展十大預測

1.作者將被機器取代

到2018年，20%的商業文件將由機器來創作和編輯。機器人已經能制作預算報告、體育和商業報道，且不帶偏見和情感。

2.萬物互聯

到2018年，60億相連的“物”需要支持。用戶要求各類服務、數據，及合適的支持方式，新業務、新業態由此產生。

3.程序開始參與人類經濟活動

到2020年，獨立于人類控制的自主軟件程序將參與5%的社會經濟活動。智能算法開始用于獨立交易。

4.機器可以控制工人

到2018年，全球將有超過300萬工人由機器人管理。不過，機器人沒有人的類反應和舉止。

5.智能建筑暴露安全問題

到2018年，20%的智能建筑可能遭遇數字攻擊。相互聯系的商業和住宅建筑，在變得越來越智能的同時，遭受攻擊的可能也在變大。

6.智能機器大量進入公司

到2018年，50%的快速成長型公司將使用大量智能機器和少數智能“員工”。智能“員工”系統可進行工廠運營分析和工作評估。

7.數字助手技術成熟

到2018年，數字助手可通過臉和聲音來識別用戶，不再依賴密碼。生物識別技術發展快速。

8.智能設備降低企業用工成本

到2018年，作為雇傭條件，成百萬員工將被要求穿戴健康和運動追蹤設備。員工保險成本有望下降。

9.智能程序進一步發展

到2020年，智能程序可支持40%的移動交易。諸如蘋果Siri的智能助手將逐漸成為通用接口。