人工智能教育的優勢精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育的優勢范文

在人工智能技術應用上，教育領域也深受影響，如何更好的迎合現實需求，對此，我認為

一、人工智能技術要在促進學生學習理解上體現價值。

技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當？人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發展上發揮作用，幫助學生從解答習題為主走向解決問題為主。我們應該依托人工智能技術在情境創設與人機互動等方面的優勢，促使學生基于理解的學習，促使學生面向應用的學習。

二、人工智能技術要在促進學生個別化學習中發揮作用。

人工智能技術的出現，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生為中心”的學習關系，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數據與人工智能技術的關鍵，未必在統計意義的歸因，而是關于學習個體的過程信息的采集，這是促進學生個別化學習的技術憑借。

第2篇：人工智能教育的優勢范文

關鍵詞：訊飛超腦計劃；人工智能；未來生活

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-00218-01

人工智能包含三個層次：計算智能、感知智能和認知智能，訊飛超腦計劃是包含模擬人腦的知識表示與推理、類人學習機制與新知識的獲取、機器加載專業知識成為專門的教育領域。訊飛超腦計劃是基于全球關于人工神經網絡的深度學習研究，簡單來說就是希望未來訊飛超腦計劃能夠將人工智能從只是簡單地能聽會說到能夠深度思考相關問題的科技轉變。人工智能的不斷開拓創新是為了幫助人類能夠更好地生活，我們應該注重人工智能的發展推進，將其廣泛合理地應用到生活的實際中去。

1 訊飛超腦計劃目前取得的階段學習研究成果

1.1 訊飛超腦計劃關于我國現階段關于高中生學習教育的人工智能成果

隨著近年來教育電子多媒體設備的投入普及使用，使目前的高中老師在課堂上更習慣用電子化的教學方式來替代傳統的板書課本單一枯燥的教學，與此同時，現階段高中生也同樣具備使用移動互聯網的條件，這樣就使得科大訊飛超腦計劃的教育產品可以形成以下的模式如圖1所示。

采用此智能的學習模式可以使我國的高中生接受公平的最好的教育，這就需要借助人工智能的幫助來使老師提高自身的教育水平，使高中生豐富并開闊自身的視野。課堂教學包括了在線課堂、暢言交互式多媒體教學系統以及暢言智能語音等，這種新穎的課堂教學模式使原本單一的教學方式變成了思想上任意遨游的知識海洋；智能考試包含了標準考場、英語四六級網上閱卷、普通話與英語口語測試等方面，智能考試系統從字跡工整的程度、詞匯量的豐富度、語法的正確性與通順性等多個方面來評判考試試卷，加上多年來的不斷改進，人工智能的評判方法跟相關專家的人工試卷評判的相似度相差無幾，很大程度地增加了試卷評判的效率性與公平性；學習產品與教育評價更是覆蓋到了從低到高的各個層面的產品組織結構，更有利于高中生的學習與應試教育的公平性。

1.2 訊飛超腦計劃對于提高人類生活水平的成果

隨著人工智能技術在經濟、教育、文化、娛樂等領域的不斷應用，使人們的生活質量水平得到了很大程度的提高，人工智能帶來的方便快捷對于人類的發展進化與物質文化的進步產生了不可忽視的作用。隨著訊飛超腦計劃的推出，一方面，可以把人類從繁重的勞動中解放出來，很大程度地提高人類生產生活的效率與質量；另一方面，人工智能的進步會極大地革新人類的思維方式，使人們能夠多角度地認知世界，加深對人類對自身所處的宇宙地位的思考，利于人不斷地探索奧秘，進一步推進人類社會的進步。

2 訊飛超腦計劃下人工智能對于未來生活的影響及其發展趨勢

2.1 訊飛超腦計劃下人工智能對未來生活的影響

由于訊飛超腦計劃是感知智能結合認知智能的再創新，使得未來機器將會實現高水平的感知智能，具有更多的包括語音識別、手寫識別以及圖像識別的更多智能感知能力與實現包括智能客服、人機交互等的取代人類腦力勞動的認知智能突破。所以說訊飛超腦計劃下的人工智能在未來的教育、經濟、文化、社會結構等未來生活的各個方面都會產生重大影響。在教育上，人工智能的應用優化了課堂結構，使學生能夠實時接受外界的新知識以及與時俱進的教育模式改革；在經濟上，人工智能的高效能與高效率會明顯提高經濟效益，用人工智能來進行財務管理有助于縮減不必要的人工勞務開支與相關的培訓費用，利于經濟的變革與提高；在文化上，人工智能對于人類語言文化與圖像處理上的優勢日益凸顯出來，可以確定的是人工智能的發展將會深入到人類生活的各個層面中去。

2.2 訊飛超腦計劃下人工智能的未來發展趨勢

隨著人工智能的不斷演進，人工智能從最初能存會算的計算智能階段，到后來的能聽會說、能看會認的感知智能階段，最后再到訊飛超腦計劃下提出的讓機器能理解、會思考的認知智能階段，未來的人工智能在語言理解、知識表達、聯想推理以及自主學習等方面都將會取得很大的進展。

3 結語

人工智能對于未來生活的影響是多方面的，在未來生活的各個方面都十分顯著。與此同時，訊飛超腦計劃下的人工智能不斷的改革創新與發展，也將更快地推動人類的發展，人工智能與人類的生活是互相影響又相互制約的。人工智能的不斷發展給人類的未來生活帶來了很大程度的改變，人類在不斷開拓人工智能的領域時也應不斷提高自身能力與素養，以適應人工智能帶來的不斷創新和改變。

參考文獻：

[1]張妮，徐文尚，王文文.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械.2009，30卷（2）.

第3篇：人工智能教育的優勢范文

【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術

引言

科學技術的飛速發展，使計算機網絡成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機應用領域，將人工智能與大數據進行融合，可有效解決計算機網絡管理中安全性的問題。然而，在大數據時代背景下，由于人工智能技術的發展仍處在探索階段，在計算機網絡技術中的應用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應用優勢，并針對人工智能在計算機網絡技術中的應用提出幾點建議，具有十分重要的意義。

1大數據時代人工智能技術的含義及應用優勢

1.1大數據下的人工智能技術

人工智能作為計算機技術體系下的分支，是一門融合開發和研究為一體，主要作用于開發人類智慧所應用的科學技術。在人工智能不斷發展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學、語言學、社會學等學科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現的反應。在大數據時代背景下，人工智能可借助大數據內容多和規模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產提供便利，以進一步增強人們的幸福感。人工智能與大數據的配合，可將人類思考習慣進行數字化處理，并完成對數據的儲存。在未來發展中，人工智能可實現對人類日常生活的復制，實現機械化的自動操作和控制。通過大數據和人工智能的相互配合，可為人類和技術的發展提供更廣闊的空間。1.2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢在大數據時代背景下，人工智能在計算機網絡技術中應用所體現的優勢，主要體現在以下幾方面：①完成對信息的預測，在計算機網絡運行中，要想提升運轉速度就要及時處理系統中存在的模糊數據，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統處理方法會增加系統運行成本，對系統造成影響。在大數據時代人工智能的干預，可依據模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預見，進而實現計算機網絡運行效率的提高。②增加網絡監管能力，計算機系統的快速發展使得計算機網絡結構日趨復雜，為網絡監管帶來難度。而人工智能的參與可實現對網絡的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網絡營造更加安全的環境。③人工智能強化數據整合，在人工智能和大數據相互協作下，對于計算機網絡空間中存在的信息進行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機網絡的運行成本。

2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用對策

2.1計算機網絡安全管理中人工智能的參與

①在計算機網絡網絡安全入侵檢測中應用人工智能。在大數據時代下，計算機網絡環境日趨復雜，各類病毒和木馬的入侵可對網絡造成不可逆的影響。而在計算機網絡管理中應用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數據集成的系統，通過數據編碼將入侵特征進行編碼轉換，在系統中儲存完整的信息。一旦計算機網絡出現入侵系統的情況，對網絡安全造成威脅，系統就可依據設定對入侵類型進行辨別，并完成安全處理，保障計算機系統和網絡的安全。②數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的應用。數據挖掘主要是指將網絡從主機會話中分離出來，并通過對網絡控制實現計算的規范化，并將其產生的數據儲存到數據庫中，在遇到網絡風險時就能完成數據的辨別。③人工神經模擬。人工智能的模擬技術可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網絡運行中，可對噪聲等要素進行識別，并通過檢測，完成對網絡的安全性檢查，提升網絡運行安全性，提升檢測的質量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機網絡安全管理中，人工智能可在網絡系統中建立智能防火墻，對部分危險信息進行識別，并完成攔截。還可在系統設置訪問權限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數據的相互配合，可實現對網絡遺留數據痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網絡中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數字化數據反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機網絡的運行狀況，為進一步保障計算機網絡安全提供幫助。

2.2計算機網絡管理系統中人工智能的導入

①系統數據庫技術。在計算機網絡系統中，利用人工智能技術將計算機系統運行的內容轉化為數據，將簡單內容在變為復雜的程序，在運行中對其進行不斷的優化，找到有效的運行方式，實現對系統對有效的管理。這種人工智能和大數據的相互配合，可有效彌補傳統數據加工在內容邏輯性方面的缺陷，并通過數據庫的建立，使得計算機網絡系統在運行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術。在計算機網絡搜索功能中，人工智能技術的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網絡資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關鍵詞的識別在海量數據中快速篩選到相關的資料，獲取到用戶需要的內容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關的搜索標簽，找到更多相關的信息和數據，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質量。③智能技術。計算機網絡系統可完整記錄用戶的搜索數據，并從海量資源中挑選出相關內容，完成對用戶的精準推送，這種服務的機制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內找到更有效的相關信息，提升計算機網絡系統的應用效果，帶給人們更多的便利和幫助。

2.3計算機網絡運營系統中人工智能的支持

目前，計算機網絡與行業領域的深度融合，奠定了計算機網絡的發展基礎。同時計算機網絡所支持的各類平臺，可為整體網絡管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機制，可有效提高數據傳輸的時效性，進一步為行業的發展提供保障。（1）在企業管理方面。大多數企業在運行過程中，將產生大量的數據信息，有價值與無價值的信息將呈現出同步傳輸的模式，計算機網絡系統的應用，則是對此類數據信息進行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機網絡運營系統來講，則可有效建立起一種基于人工智能實現的運算環境，通過大數據技術的價值信息挖掘、神經網絡與模糊網絡的精密算法等，可有效提高數據信息的統計能力，以此來節約企業資金成本的投入。此類人工之能的導入可為企業經濟管理建立一種數據運營框架，在相關信息的輸入下，可按照有序性的運算模式實現數據的分析，進而提高企業自身的運營質量。（2）在教育教學方面。計算機網絡與教育領域的結合，是我國教育改革的一個重要實現載體，通過網絡海量資源的支持，可為學生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術為載體的信息分配機制，其可有效建立起一智能化數據體系，學生通過網絡進行作答時，計算機系統的分配機制可依據學生作答情況，將各類信息進行精準記錄。同時，平臺本身還可依據學生的作答信息進行學習行為方面的預期分析，然后針對某一時間點下數據信息呈現出的異常特性來分析出學生學習行為的發展方向，并將此類信息及時反饋到系統中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學行為以及學生的學習行為等進行有效規范。人工智能的支持下，可令計算機網絡呈現出智能化運作的特性，對于當前信息時代的發展態勢來講，智能化、自動化的運營模式在行業領域中屬于一種必然導向，為此，應針對行業本身的需求，界定出技術的應用形式，以此來發揮出技術應有的價值效果。

第4篇：人工智能教育的優勢范文

機器和人類、現實和科幻、邪惡和美好的分界從來沒有像今天這樣如此模糊。眺望未來30年，智能革命的壯闊波瀾，將改寫人類社會對智商的理解和定義。

從AlphaGo說起：Have to win

關于這場圍棋大賽，先引用一段博士老板Alan Yuille教授(美國頂級機器智能科學家，霍金理論物理學博士)的判斷：

Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power，and clever algorithm，the computers will have to win(if not this year，then next year)。(圍棋是一套復雜但有內在邏輯和明確計算量的游戲，所以只要計算機遵循圍棋的推演路徑并擁有充裕的運算能力就必然能夠贏得人類、取得勝利，AlphaGo的勝利對于計算機而言只不過是時間問題。)

AlphaGo戰勝人類，美國學術界早有準備

伴隨著摩爾定律的不斷實現和幾十年來人工智能的軟硬件技術積累，人工智能其實已經悄然改變了我們生活中的許多方面，當我們還在感慨電影中各種AI的強大時，未來已經悄然而來，AlphaGo只是這場人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。

在過去的5年里，人工智能已經在語音識別、計算機視覺、語言理解、醫療健康等領域取得了巨大進展，并在某些領域里超過了人類，比如語音識別、人臉識別等等方面。

以計算機視覺為例，人工智能已經發展出了突破肉眼精度的圖像識別技術并已被廣泛的應用于公安、金融、信息安全等領域，產生了巨大的價值。而這些進展之所以沒有引起社會轟動，是因為社會中大部分非專業人員會通過直覺和自身感受而推論出機器識別“人臉”、識別“蘋果”等圖像信息是一件容易的任務，是一件不同年齡、不同教育背景、不同文化背景的人都能勝任的任務，在這其中體現不出人工智能的“智能”來。

但站在人工智能發展的角度，從圍棋和圖像識別的復雜性和不確定型來說，圖像的變化比棋盤的變化要大得多。

圍棋是有可遵循的邏輯、可衡量的計算量的游戲，對于人類大腦的難度在于龐大的計算量和對棋盤宏觀形勢的敏感度；而圖像識別則會在信息抓取和邏輯分析層面呈現出更廣泛意義上的隨機性和不確定性。

通過機器學習將圖像中的信息進行分類解析、最終提取有價值的結構化數據是極難的科研課題，從學術界到工業界的轉化耗費了幾十年的時光。

然而相比于計算機視覺、語言語音理解等其他的進步，AlphaGo的劃時代意義在于它不僅僅縮短了機器與人的智能距離，還將顛覆人與人智商差異的感知。

未來人與人的智商差距不再會是不可彌補的先天差距，而將成為一種可以通過工具而后天獲取的能力，這帶來的會是人類自我價值評估的一次大顛覆，智商對于人的意義將會在一定程度上有所下降。這就像從前算術不好的，現在用計算器就能補上；未來下棋不好的，可能只是加個AlphaGo就能補上。“智商”這個詞的定義可能會被迫從形容人和動物差異，變成由人和機器的差異所定義。

第一個十年的變化：The rich get richer(富人更富，強者更強)

從短期來看，讓我們暢想一下在這場大浪潮中，誰會成為最大的受益者呢？

當我們回顧推動人工智能發展的關鍵因素時，有三個要素極為重要：數據、算法和計算。

AlphaGo這次在全社會范圍內對人工智能進行了一場大面積的認知普及，會使得擁有成熟商業模式和海量數據優勢的BAT等巨頭重金投入這片市場，彼此間的互相追趕將在市場中形成像google收購deep mind一樣的并購風潮。

同時伴隨著計算能力的不斷提升和算法的持續優化，這將帶來人工智能史上的第一次大規模應用實踐，各巨頭的業務將因為人工智能帶來的效率提升而加速拓展，他們相較其它競爭者的優勢也會因此不斷加大，這就正如今天的google相對于其他公司一樣。

當資本成為這場競逐游戲的驅動力時，獲得先發優勢的公司雪球也必將越滾越大，優勢將在成長中愈發明顯，The rich get richer。

未來的思考：人類將重新理解知識、智慧、人性

從遠期來看，人工智能的進步將改寫人類對自我、知識和教育的理解。

倘若，90%的醫生、律師、教師、程序員能被機器所代替，人們將需要重新開始討論“人”的自我定義和“知識”的新時代價值。

當舊時代下的知識已成為機器人僅需拷貝和執行的簡單命令，而“為什么要學法律、學編程等”的疑問及背后對自我價值的疑惑就必將引發社會教育結構的變革。

過往人與人之間通過知識組合的不同而形成的差異將被人工智能抹平，“高考”等考試測評手段作為廣義上的游戲(game)，就像圍棋一樣，將不再能作為準確評價智慧和學識的方式而被修正。

當在體力勞動和腦力勞動里獨立的人類相對于機器都不再具備經濟優勢時，人的存在形態、存在價值和機器的交互融合將成為未來前沿學術研究的重要課題，這會是一次人類社會的集體迷思、也會是人類價值的再次追尋。

人類的希望？

有人曾說，機器和人的差異是藝術的創作和欣賞。但這對于人工智能而言，已經并不是什么特別難的事情，大概在10年前就已有成熟的學術成果來用計算機創作梵高風格的作品，在這背后的藝術風格提煉、學習和再造并不是什么新鮮的技術。

也有人說，機器和人的差異是情感。但我不確定現今的人類社會對情感的定義是否像對智商一樣，有著廣泛的共識而能成為人類獨特性的特征。情感誕生于本能和動物性，只是在人身上閃爍出了更加多彩的光芒，悲歡喜樂、嬉笑怒罵，這本就是人性中最難以捉摸而妙不可言的部分。

所以，機器和人的區別最終會是什么呢？在這個恐怕哲學家也難以回答的終極問題下，我想起了最近讀到的這樣一句話，“如果機器認為這場戰斗必敗，那么機器會選擇投降；如果人認為這場戰斗必敗，那么有人會選擇義無反顧的戰斗，直至戰死為止。”

或許，這句話里已經輕輕道出了我們與機器的區別。

第5篇：人工智能教育的優勢范文

關鍵詞：人工智能；計算機輔助教學；智能計算機輔助教學系統

隨著現代科學技術的飛速發展，先進的技術在教學領域得到了廣泛的應用，并對教學過程產生了深刻的影響。其中，人工智能技術產生的影響最為深刻。它將先進的教學手段引入教學過程，在營造理想的學習環境、激發學生的學習興趣以及提高教學效率等方面起到了重要作用。

一、人工智能

1. 人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、語言學等多種學科相互滲透發展起來的一門綜合性的交叉學科和前沿學科。其精確定義是：一個電腦系統具有人類知識和行為，并具有學習、推斷、判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。

2. 人工智能的研究內容

人工智能作為一門綜合性學科，其研究內容涉及到許多方面，其中與教學實際關系較為密切的是以下四個方面：

（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內容之一，也是其他內容的研究基礎，它主要研究計算機的知識表達和推理技術。

在教育領域中，研究問題解決的實際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計算機，使其能夠按照人類的思維規律進行問題解決，幫助學生進行有效的學習。

（2）模式識別。模式識別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學與計算機科學的基礎上發展起來的新興科學，后期它又受到了人工智能科學的影響，得到了新的發展。因此，常被作為人工智能學科的一個分支。

簡單地說，模式識別就是研究用電子計算機代替人來識別事物和環境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標本。因此，具體來說，模式識別的含義就是識別出給定的事物與哪一個標本相同或相似。模式識別有時可以理解為模式分類，即判別給定的事物應該屬于哪一類標本。被識別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統計數字、圖表、教授狀態、學習狀態等，應用于教育時則稱為教育模式識別和學習模式識別。

（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實現人機自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產的負擔，從而間接地推動計算機的廣泛應用，提高自動化操作效率。因此，它已經成為人工智能研究中最為棘手的問題。

自然語言是人機對話的最方便的語言，其發展的最終目標是把自然語言作為程序語言來使用，使計算機直接執行自然語言，不需要中間的解釋過程。

在教育領域中，計算機對自然語言的理解有助于人機對話的實現，從而能夠增進計算機與學生之間的交互作用，把原有的計算機輔助教學條件下的計算機主動變為智能計算機輔助教學條件下的人機交互主動。

（4）專家系統。所謂專家系統是指一個（或一組）能在某特定領域內，以人類專家的水平去解決該領域中困難問題的計算機系統。其特點在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發性知識、判斷性知識分成事實與規則，以適當形式存儲到計算機中，建立知識庫，并基于知識庫采用合適的產生式系統，按輸入的原始數據選擇合適的規則進行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統。

專家系統是人工智能中最為重要的研究內容，在教育領域中的應用也最為廣泛與活躍。教學專家系統的任務是根據學生的特點，以最合適的教案和教學方法對學生進行教學輔導。

二、計算機輔助教學

1. 計算機輔助教學的定義

計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計算機輔助下進行的各種教學活動，以對話方式與學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI能為學生提供一個良好的個人化學習環境。通過綜合應用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術，克服了傳統教學方式上單一、片面的缺點，有利于激發學生的學習興趣和認知主體作用的發揮。同時，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學習時間、提高教學質量和教學效率，實現最優化的教學目標。

2. 計算機輔助教學的現狀

盡管計算機輔助教學要比傳統的教學模式先進不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現在以下幾方面：

（1） 缺乏人機交互能力。在教學過程中，CAI課件的教學信息是按預先設置的教學流程機械式地提供，教師只能按預定的課件流程進行操作，學生的學習也是被動的，不能很好地參與教學過程。因此，人機交互能力沒有很好地體現出來。

（2）缺乏師生互動。學生在自學及使用現有的CAI課件時，大多采用的是自主學習的方式。使用這種方式時鮮有師生互動，因此課件的效果會大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI課件都是在單機環境下運行的，無法使用網絡來快速更新知識內容，更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。

（3） 缺乏智能性。現有的CAI系統很多都沒有智能性，無法進行有針對性的教育。學生的學習是被動的，他們不能根據自身情況調整學習進度。對教師而言，教學參與度太低，他們不能按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容，更不能給予不同的教學模式與方法。

（4） 缺乏廣泛性。CAI系統的設計都是圍繞某一知識領域，對于教學內容、問題的設計和答案的呈現，都必須在原設計系統允許范圍內實現,無法根據具體教學、學習情況提出新的方案。

由此可見，傳統的CAI系統本身具有無法克服的缺點。隨著人工智能技術的發展，人工智能技術將會越來越多地應用在教育領域。把人工智能技術引入CAI系統，使CAI系統能合理安排教學內容，變化教學方法來滿足個性化教學的需要，因此就產生了智能計算機輔助教學系統。

三、智能計算機輔助教學系統

隨著計算機科學和人工智能技術的不斷發展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學內容、改變教學方法，去滿足個別教學的需要，這就是以AI技術和認知科學理論為基礎而形成的智能計算機輔助教學系統(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計算機應用技術的一個新領域，代表了一種新的教學思想和教學方式。智能計算機輔助教學系統的出現，提高了教學質量，改善了教學的效率。

1. 智能計算機輔助教學系統的基本結構

ICAI系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等三方面應用人工智能技術。其本質上是一個基于知識的教學專家系統，通常由專家模塊、學生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結構如下圖所示：

（1）專家模塊（知識庫）。專家模塊是由題域知識構成，它包括兩方面的知識：一是教材內容、提問信息、教材重點、難點、評價等有關課程的知識；二是有關應用這些知識來生成問題，推理解題的知識。其功能有：作為系統全部知識的來源，為系統其他模塊頻繁調用，以實時完成用戶行為響應，通過知識庫知識，生成相應的問題、任務以及解釋；通過同步問題解答，并通過預期學生行為與實際學生行為之間的比較，評價學生知識掌握程序以及學習狀態、學習方式偏好等。這個部分相當于一個根據事實進行演繹推理求出解答的專家部件。

（2）學生模塊。系統通過學生模塊建立對學生的了解，通過比較學生行為與專家行為，對學生進行智能模擬，包括學生的知識狀態、認知特點和個性特點等。學生模塊用來表示學生的學習歷史、當前知識水平、解題行為等方面的知識。其任務是：表示學生對所學知識的理解程度，反映學生已掌握和未掌握的部分，通過發現錯誤并作出錯誤根源的假設，為進一步指導提供依據。

（3）教師模塊（教學策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學策略是與教學內容融合在一起，通過教學的分支來體現的。這樣做的不足是，某一教學內容只能按某一種（或幾種）固定的教學策略來教。而在ICAI中，教學策略與教學內容是分開的。這樣在教學過程中，系統可隨時根據教學的需要，選擇不同的教學策略。

教師模塊的主要任務是在一定的教學原理的指導下，選擇適當的教學內容，并通過接口以適當的表達形式，在適當的時刻展示給學生。該模塊的主要功能有：為學生提供學習環境；指導學生的學習活動；解釋現象、過程和原因；為學生提供幫助和學習材料；監視和評價學生學習活動。

（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學生與系統間的信息交流。模塊要完成兩項任務，一是在教學模塊作出教學決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學內容發送出去；二是建立學生輸入信息的方式，接收學生輸入的信息。

2. 智能計算機輔助教學系統的發展方向

ICAI系統在發展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術以及人工智能在多種領域應用的不斷發展而發展的。其未來的發展方向表現為以下幾方面：

（1）與網絡技術的結合。隨著多媒體技術和Internet網絡的飛速發展，多媒體教育應用與Internet網進一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發展，它不可避免地還要向多維的網絡空間發展。目前，已有不少基于Internet網的多媒體教育系統在使用，它們借助網絡的優勢，完成在線學習、實時討論、網上測試等多種教學任務。將網絡CAI與智能CAI有機結合，互相補充，能構建成一個新的系統工程。

（2）智能（Intelligent Agent）技術的使用。人工智能（AI）技術在ICAI中的應用，除了體現在對多媒體教學系統中引入學生模塊和知識推理機制以外，還可以起到在“智能導航”瀏覽中，使用“智能”技術代替教師、學生進行指導學習和搜索學習的作用。

在CAI中，學生學習查詢有效知識可以使用進行搜索、導引，由于它自身具備的學習功能，能夠主動、高效地從Internet中發現和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關信息的涌現、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術引入到ICAI中，將使得教師和學生在教與學的過程中，提高知識選取效率、加強交互學習和自主能動性學習。

（3）遠程教學。結合網絡CAI、智能CAI以及多協作，可以實現真正意義上的遠程教學模式。ICAI系統不僅可以作為教師，為學生學習提供指導，也可以作為學生，輔助學生學習，還可以成為學生學習、交流、協作過程中多方面的。因此,具有多種特性優勢的遠程教學具有廣闊的發展前景。

（4）虛擬現實（Virtual Reality）的應用。虛擬現實也叫人工現實（Artificial Reality）,是由多媒體技術與仿真技術以及計算機技術相結合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。在教學輔助中，使用創建的虛擬環境，在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學目的。目前在教學中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實景建構學習、建筑設計的實景化學習、醫學內消化道實景教學等。

四、結語

到目前為止，人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。隨著人工智能技術的發展，智能計算機輔助教學系統的成效將更加明顯。新世紀的教學手段將是以智能化CAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，大大擴展了人類的能力，促進了教育事業的進一步發展。

參考文獻：

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社,2003.

[2]謝三毛.人工智能在計算機輔助教學中的應用[J].華東交通大

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[3]劉志勇,王阿利,張偉斌.人工智能在計算機輔助教學中應用研

第6篇：人工智能教育的優勢范文

關鍵詞：人工智能；信息素養；信息技術

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養的定義及其內涵

“信息素養”一詞最早產生于信息技術和信息產業發達的美國, 是隨著現代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學范疇的綜合性個人素養要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養的認識也在不斷深化。

1974年美國信息產業協會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養的概念, 他認為信息素養是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術及技能”。1992年美國圖書館協會提出：“信息素養是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠對信息進行檢索、評價和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養全美論壇的終結報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養的人, 他能夠認識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎, 他能夠確定對信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計算機的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應用, 將新的信息與原有的知識體系進行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養的定義, 但可看出, 信息素養既包括認知態度層面上的內容, 也包括技術層面、操作層面和能力層面上的內容。概括起來講, 信息素養主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識,才有可能有信息的需求, 進一步去尋找信息和利用信息, 并主動學習與信息處理有關的技術。

2) 信息能力。信息能力是信息素養的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創造信息、交流信息的技術和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動, 有效地利用信息和創造信息, 充分發揮信息的價值, 變信息為動力和優勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現出來的信息道德品質。它是對信息生產者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關系的行為進行規范的倫理準則, 是信息社會每個成員都應該自覺遵守的道德標準。

2 人工智能的研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛, 而且涉及的學科也非常多。目前,人工智能的主要研究領域包括：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在網絡教育環境中常用的智能技術。

2.1 專家系統

所謂專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統, 它能運用該領域專家多年積累的經驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機器學習

“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內在行為是獲取知識、積累經驗、發現規律; 外部表現是改進性能、適應環境、實現系統的自我完善。所謂機器學習, 就是要使計算機能模擬人的學習行為, 自動地通過學習獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統建立學習系統。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術,就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。

2.4 人工神經網絡

人工神經網絡是指模擬人腦神經系統的結構和功能, 運用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網絡系統。它是在生物神經網絡研究的基礎上建立起來的,是對腦神經系統的結構和功能的模擬, 具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經網絡的主要特征之一, 可以根據外界環境來修改自身的行為。學習的過程即是對網絡進行訓練的過程和不斷調整它的連接權值, 以使它適應環境變化的過程。學習可分為有教師(或稱有監督)學習與無教師(無監督)學習兩種類型。對神經網絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術在教育中的應用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯網站點和頁面的激增以及網絡用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網頁海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無關信息過多以及檢索結果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學科。它在對內容的分析理解、內容表達、知識學習等基礎上實現檢索的智能化,這樣可以節省學習者在檢索中花費的時間,幫助學習者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術有專家系統、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術早在70年代出現在人工智能領域,通過感知、學習、推理以及行動能夠基于知識庫的訓練模仿人類社會的行為。隨著其進一步發展,它在遠程教育領域發揮著越來越重要的作用。一套完整的遠程教育系統中包含許多子系統,如答疑、作業、考試、交互等等子系統。這些子系統都有各自的數據庫用來存儲信息。為了提高整個系統的智能性,可以引入智能技術,把眾多子系統的數據庫鏈接起來,實現信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術可以發現學習者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統計、交互日志等等),并根據這些特征量身訂做出適合學習者的學習方案,也有助于教師及時掌握學習者學習過程中的動態信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計算機技術的飛速發展,計算機輔助教學(CAI)已受到教育界的重視,成為學科教學改革的一種重要手段。許多學校都在開發CAI課件,但大多數CAI課件只是機械地按照教學設計者事先設計好的教學模式和內容向學生傳授知識,并沒有體現出個性化學習,無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術為核心,使CAI系統能夠根據學生的學習情況等因素分析學生的特征,合理安排教學內容、變化教學方法去滿足個別教學的需要。使用智能CAI進行教學能夠克服傳統CAI的不足,顯著提高教學效果,是CAI課件發展的趨勢。

3.4 智能教學系統ITS

智能教學系統(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、教育學、心理學和行為科學的綜合性課題,其研究的最終目標是由計算機負擔起人類教育的主要責任,即賦予計算機系統以智能,由計算機系統在一定程度上代替人類教師實現最佳教學。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機的普及和教育軟件需求增大,ITS的發展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學生模塊、教師模塊、人機接口模塊。

4 人工智能教育對學生信息素養的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。換言之,它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數學、計算機科學、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和邊緣學科。與一般的信息處理技術相比,人工智能技術在求解策略和處理手段上都有其獨特的風格。人工智能研究處于信息技術的前沿,它的研究、應用和發展在一定程度上決定著計算機技術的發展方向。同時,信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內容在中學信息技術課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術課程中專門設立人工智能選修課。我們認為,高中階段開設人工智能課程可以在以下幾個方面對學生的信息素養培養產生積極作用：

1) 多種思維方式的培養和信息素養的綜合鍛煉。

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;半結構化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學階段開設的傳統意義上的信息技術課程中所介紹的信息技術,例如多媒體技術、網絡技術、數據庫技術、算法與程序設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的一類有效技術。

把人工智能課程引入我國現行的高中信息技術教育,可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解,從而培養學生的多種思維方式,達到提高信息素養的目的。通過人工智能課程的學習,學生還將了解人工智能語言的基本特征,學到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗人類專家解決復雜問題的思路,提高學生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學科中“專家系統”技術的體驗、學習與應用過程為例進行說明。在專家系統的應用過程中,一個實際的專家系統不僅能夠為用戶給出相關領域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統的具體推理過程。學生可以向專家系統提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統接受用戶的問題指令后,可以根據推理的邏輯進程,即時將答案呈現給用戶,整個過程如同教師與學生在進行面對面的教學。在該過程中,學生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統的教學過程中,可以要求學生自行構建由產生式規則組成的知識庫,或進一步利用工具軟件來開發簡單的實用型專家系統。為了完成該項工作,學生一開始就要編制開發規劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學生還得明確與系統有關的所有變量或相關的因素,并且將這些變量和因素轉化為問題求解,得出相應的結論。在進行一系列問題求解分析之后,運用產生式規則來表示知識,以此建立起來的專家系統還可以讓其他學生去運用和體驗,具有一定的實用價值。

由于專家系統中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統的推理過程能夠較好地體現學生的思維過程。在建造知識庫過程中,學生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內化為學生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學生的學習過程,而且有助于學生對該領域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學會了專家系統的基本開發技術。正如美國著名的學習論專家Jonassen所指出的：那些自行設計專家系統的學生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學知識進行深度加工的過程。

3) 了解信息技術發展的前沿,激發對信息技術未來的追求。

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿,通過人工智能知識、技術的學習與體驗,高中學生能夠對信息技術發展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養興趣,激發對信息技術美好未來的追求,從而為今后進入大學或走向社會奠定良好的基礎。

5 結束語

中學生的信息素養的培養是當前信息技術課的一個重要目標，而在現有的中學信息技術課程中，關于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學生們對于人工智能研究的廣大領域不能有詳細的概念，這對于中學生的信息化認識和信息素養的培養不夠全面。因此在中學信息技術課中加大人工智能的知識介紹是信息技術課改革的重要內容。

參考文獻：

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第7篇：人工智能教育的優勢范文

關鍵詞：人工智能 計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

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[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).

第8篇：人工智能教育的優勢范文

目前，人工智能的發展階段呈現以下三個特點：

第一，人工智能在特定約束條件下已具備超越人腦某個方面的能力，但綜合來看僅僅相當于蠕蟲的智能水平。近期，谷歌研發的人工智能AlphaGo圍棋程序在與世界圍棋九段李世石的對局中以4：1取勝。AlphaGo采用更為優化的深度學習神經網絡，在規則已知和邏輯可控的棋類競技中實現了對人類的超越。IBM的沃森機器人能夠在幾秒之內篩選數十年癌癥治療史中的100多萬份患者病例記錄，為醫生提供可供選擇的循證治療方案。但無論是AlphaGo還是沃森都需要由人類預先進行知識分類和設計上的干預，并且“智能”的高低很大程度上取決于所學習先驗樣本的數量和準確性。因此，通用意義上的人工智能依然是一個漫長而復雜的過程，目前能夠做到的更多是特定場景下人類某項大腦能力的延伸和對人類思維決策進行輔助。

第二，人工智能發展可分為不同層次，目前部分技術分支在行業中的應用已取得突破。人工智能發展層次可分為感知智能（語音、圖像識別，自然語義理解，機器翻譯，機器搜索等），認知智能（神經元芯片、深度學習算法、行為規劃等）和自主智能（機器推理、決策和聯想等）。感知智能方面，國外的谷歌、IBM、臉書、微軟和國內的百度、科大訊飛等在語音和圖像識別、機器翻譯、大數據搜索等細分技術領域推出了一批有顯著創新性的技術產品。認知智能方面，對神經元芯片、深度學習算法的開發主要集中在IBM、高通、谷歌為首的國際巨頭以及美國“類人腦芯片”（SyNAPSE）、歐洲“歐腦項目”納入的高校和科研機構中。由IBM主導的SyNAPSE項目預計在2016年內能夠完成100億神經元規模的計算機原型，但距離通用型、成熟型產品問世尚需較長時日。

第三，我國應積極應對人工智能發展新浪潮，以產學研用協同創新打造國際競爭新優勢。近年來，美歐等國家在人工智能領域不斷加大投入，開展專利布局，以技術和應用為紐帶構筑產業生態。我國在人工視覺、語音語義識別等細分產業領域并不落后，但從全局來看，在人工智能基礎理論、核心算法和產品成熟度、產業投資和人才隊伍儲備等方面與國外對比還存在明顯差距。國外大企業重點攻關認知智能和自主智能，我國企業目前多集中在感知智能的低級階段。

當前階段，人工智能技術產業化發展應當從以下四個方面著手改進：

一是加強人工智能核心技術研發和產業化。制定人工智能產業技術發展路線圖，在客觀分析、科學研判的基礎上，找準產業未來發展的薄弱點和趕超點。加大資金投入力度，重點突破自然語音語義識別、機器學習、智能搜索等關鍵技術，完善核心芯片、顯示器件、智能傳感器、開發工具與集成環境等產業鏈配套。

二是有效推進人工智能行業應用示范。加快人工智能技術在家居、汽車、無人系統、安防等領域的推廣應用，提升生產生活的智能化服務水平。支持在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展人工智能應用試點示范。

第9篇：人工智能教育的優勢范文

在大數據的“滋養”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯網教育尤其是線上K12培優項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現在擺在AI教育創投從業者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業又完全懂本行業的業務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創浪潮中每個垂直行業頭部項目就幾家能玩轉的原因。”而認知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業”（家長、老師在線監控）等等。

嘉御基金創始人衛哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫生是應用了看X片最快最準的醫生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略。”高木學習創始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創業，他認為判斷真偽AI教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環節，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現行教育體系、不另創場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規模化發展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續費率，為招生帶來便捷。