时间：2022-07-20 19:34:09
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇智能科学与技术，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能
0引言
不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！
为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。
从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。
1基本模型
为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。
在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。
不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。
人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。
在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。
由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。
鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。
图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。
因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。
2基本方法
概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。
考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。
这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。
有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。
由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。
基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。
和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。
基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。
十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。
这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。
事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。
由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。
同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：
智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术
如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：
智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术
在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。
3基本课程
北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？
由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。
为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。
（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？
（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。
（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。
（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。
（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。
编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。
5结语
关键词：智能科学与技术；专业；发展战略；思考；大联合；大发展
1现状分析
我国的智能科学与技术(intelligence science and technology，ist)专业创办至今已有8年历史了。它从无到有，逐步壮大，现在全国已有近20所大学试办这个新专业[1-2]。应该说，智能科学与技术专业的8年征途并不平坦，开拓者们也为之付出了艰辛和心血。现在，我们至少可以说，智能科学与技术专业已再不是“婴儿”，而是“小学生”了。然而，我们需要继续努力，上好中学、大学以及研究生课程，迈上专业建设的新征途，攀登学科建设的新高峰。
在ist专业建设上，北京大学信息科学技术学院等起了重要的带头作用，中国人工智能学会及其教育工作委员会等工作委员会和专业委员会发挥了很好的组织作用[3-4]。他们齐心协力，默默奉献，做了大量有目共睹的开创性工作，值得充分肯定。现已有北京大学、首都师范大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等高校培养出ist专业的毕业生。也就是说，我们有了ist专业的第一代“产品”了。然而，我们的ist专业还是有些不尽人意之处，特别是发展速度比预料的要慢，发展规模不如预期的大，发展目标还有待进一步明确。笔者试图概括我国ist专业发展的喜与忧，探讨发展战略，为ist的专业建设和学科发展出谋献策，供同行讨论与参考。
2喜忧参半
如上所说，我国ist专业的发展既取得可喜成果，又存在某些忧虑，即喜忧参半。下面拟就ist专业的办学成绩和存在问题进行探讨。
2.1主要成绩
归纳起来，8年来，我国ist专业建设取得的主要成绩包括下列各点。
1) 申报并获准试办ist专业，促进信息科学和智能科学的发展，为国内外信息科学学科建设开辟了一个新的增长点。
2) 在调查研究和科学分析的基础上，制定了ist专业教学大纲和教学计划，为专业建设建立了基本框架[5-6]。
3) 结合ist的专业特点和教育发展要求，初步规范了ist专业课程设置，开展专业建设和课程教学等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。
4) 编写了一批具有明显特色的相关教材，为新专业教学和学科建设提供必要的资源，起到较好的示范和辐射作用[7,9]。许多学校在实验教学上进行了一些探讨，并积累了不少经验，值得推广与借鉴[10-12]。
5) 聚集了一群有志于智能科学技术教育的教师，形成了一支热爱教育、乐于奉献、熟悉业务的师资队伍，为ist专业的人才培养和学科发展打下重要基础。
6) 经常组织本专业的教育与教学研讨会和座谈会，进行全国性或校际间的交流，总结心得体会，共同提高，使ist专业沿着正确的方向发展。
7) 培养出一批基本掌握智能科学技术基础理论和专门知识，具有从事本专业工作能力的本科毕业生，为国家输送有特色的急需的建设人才。
8) 为争取我国智能科学与技术一级学科博士学位授予权做了大量工作，并取得重要进展，为ist学科的进一步发展创造重要条件[13]。
2.2瓶颈问题
概括地说，ist专业建设和发展面临的问题主要涉及如下几点。
1) 专业规模和发展速度没有达到预期结果，仍停留在“试办”状态。
到目前为止，全国试办ist专业的学校已近20所，已初具规模，“闪亮登场”[2]。然而，本专业的规模和发展速度不尽人意，离“大发展”的预期结果尚有较大差距。
2) 办学主体存在一定的局限性，缺乏跨学科大联合的氛围。
如前所述，北京大学和中国人工智能学会等对ist专业建设发挥了重要的带头和组织作用。由于ist专业具有高度跨学科等重要特点，单纯依靠某一两个现有专业来“派生”和由一两个学会来“催生”ist新专业，是难以快速发展和如愿以偿的。现有专业或学会都有一定的局限性，与其他学会间的交流合作也需要有改进之处。
3) 教学大纲与《国家中长期教育改革和发展纲要》要求存在差距，有待更新。
《国家中长期教育改革和发展纲要》[14](以下简称《纲要》)是我国“优先发展教育，建设人力资源强国”的重要战略部署。《纲要》中许多新思路是我们以前没有想过的。ist的教学大纲需要按《纲要》的要求进行大刀阔斧的修订，力求符合《纲要》精神。
4) 实验教学和网络教学亟待加强。
在新专业建设初期，实验室建设投入经费有限，这对开展实验教学有些不利影响。一些学校的实验未能满足ist专业各课程教学的基本要求。
5)ist专业的产学研结合模式急需探讨与建立。
产学研结合是高等教育的一项经验。《纲要》也强调“创立高校与科研院所、行业、企业联合培养人才的新机制”对本科生教育的重要性。虽然有许多企事业行业适合ist专业就业，但该专业不像机电、化工、通信、冶金等专业那样有比较对口的实习和就业企业。因此，探讨与建立ist专业的产学研结合模式，也是一项比较艰难的急需解决的问题。
3发展策略
针对上述存在问题，以下特就智能科学与技术专业的发展战略提出若干思考。
1) 树立“大智能科学技术”思想，突破单个学会的局限性，通过大联合、大合作，实现大团结、大发展。
一个专业要在全国产生较大影响，发挥该专业的特有作用，没有足够大的规模是不行的。例如，自动化、计算机、通信、电子信息等专业，全国有数以千计的大学开设。我们是否可以设定ist专业发展规模的第一个目标，即争取在5～10年内，有50～100所大学开设该专业？如果能够实现这个目标，ist专业就走上了“可持续发展”的大道。到那时或者更早一些时日，“试办”也就必然被“正办”所取代。
值得指出的是，目前大多数大学强调“办学资源有限”，不大愿意支持申报新的专业，这对ist专业的发展也产生一定的负面影响。我校的ist专业就是经过3年努力，才向国家教育部呈交《高等学校增设专业申请表》的。
我们需要把圈子搞大些，进行跨学科的大联合，集思广益，合作共赢，谋求ist专业的发展大计。基于中国人工智能学会(caai)的学科特色，由caai牵头组织申报ist专业及其一级学科博士学位授予权，是顺理成章的。同时，单个学会也有局限性，虽不能说是“势单力薄”，但力量不如合作的强大。提倡和实现多学会联合举办智能科学技术教育教学研讨会，以及多学科联合申报与建设ist专业，将克服原有局限性，并以大联合促进大发展，应视为一种可行策略。在今后的ist办学过程中，我们需要主动加强与相关学会(含一级学会和二级学会)和高等学校(含重点学校和一般学校)的联系与合作，力争办好已有的ist专业，创造经验，扩大辐射作用和积极影响，争取有更多的高校申报与加入ist专业行列。
2) 再接再厉申报一级学科博士学位授予权，力争获得批准。
在全国同行及多个学会有代表性的专家建议和支持下，中国人工智能学会及其教育工作委员会积极组织一批有识之士，从事“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的论证和申报工作，并取得重大进展。由于一些原因，申报工作在最后阶段未获通过与批准，需要大家继续努力。“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的获得，必将为ist专业提供更为宽阔的发展空间，使ist专业攀登新的高峰。
3) 申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，并争取改“试办”为“正办”。
目前，国家教育部的专业设置分为“一般”专业和“试办”专业两种。绝大多数专业属于“一般”专业，只有少数专业为“试办”专业。顾名思义，“试办”者为“试验办学”，经过一定时间的试验后，成功者就可“转正”为一般专业；不成功者就可能被取消“试办”资格。当务之急，是要把“试办”的ist专业办好，办出水平，办出特色，力争早日去掉“试办”帽子。同时，作好必要和充分的准备，尽早向国家教育部申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”，以便得到教育部相关部门的更多指导，并通过“教指委”与兄弟专业交流，更好地学习兄弟专业的办学经验。
4) 高标准严要求，全面修订ist专业的教学大纲和教学计划，以适应国家对智能科学和智能自动化高层人才的需要。
《纲要》中提出的“优化学科专业、类型、层次结构，促进多学科交叉和融合”；“重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模”；“促进高校、科研院所、企业科技教育资源共享，推动高校创新组织模式，培育跨学科、跨领域的科研与教学相结合的团队”以及“促进科研与教学互动、与创新人才培养相结合”等思想和教改措施，对于我们转变办学观念和进行教学改革都具有很强的针对性。我们需要以高屋建瓴的姿态认真深入学习，联系ist的专业实际，注重创新，进一步修订教学大纲和课程体系，以期更好地满足国家对专业人才培养的要求。各校在修订专业教学大纲和教学计划时，要注意保持不同学校的共性与本校的个性特色。
5) 树立精品意识，创建更多的精品课程，编写富有特色和体现创新的ist各类教材。
由于办学历史较短，办学规模较小，ist专业的教材建设远未达到精品境界。随着时间的推进和办学规模的不断扩大，加上在教材使用中积累的经验和吸取其他相关专业精品课程教材的编写经验，这个问题可望逐步获得解决。我们一定要对ist专业的精品课程建设及其教材建设，包括基础教材、专业基础教材、专业教材和实验教材等给予高度重视。
6) 下大力气加强实验教学和网络教学。
ist专业是一门前沿交叉学科，也是一门理论密切联系实际的学科。无论是学习和深入理解课程的基本理论知识，还是培养学生的实际动手能力，都离不开实验教学和网络教学。我们可以把网络教学看做是一种更加先进的实验教学，它对学生提出了更高要求，能够让学生获取更多的知识，获取更强的能力。
在新专业建设初期，实验室建设的投入经费有限对开展实验教学有些不利影响。为了解决这个问题，我们一方面要因地制宜地设计好实验项目，充分发挥有限的实验室建设经费的作用，尽可能开设出本专业教学急需的实验内容；另一方面要积极利用其他“传统”专业实验室或公共实验室，以弥补现有ist专业实验室的不足。
建设与发展智能科学与技术专业，还有许多需要考虑的问题，如建设一流教师队伍、转变教学观念、改进教学方法、改善教学管理、探索产学研结合模式、加强校际交流与合作等。这些问题也是十分重要的，都是ist专业发展值得思考的内容。
4结语
我国智能科学与技术学科建设和专业建设已取得可喜成绩，但与整个学科和专业的长远发展目标相比，仍存在较大差距和不少问题。如果能够突破现有中国人工智能学会和智能科学与技术专业的局限性，树立智能科学技术大学科思想，实现更广泛的大联合，并采取切实措施扩展智能科学与技术专业，我们的学科和专业就有望获得更快的发展。
一级学科博士点对于学科的发展至关重要。我们要群策群力，集思广益，继续申报智能科学与技术一级学科博士点授予权，并在申报过程中最广泛地团结相关学科和学会的专家学者，争取理解与支持。
上述两方面是相辅相成的关键问题，需要我们转变观念，树立本专业的科学发展观。如果在这两方面
能够取得突破性进展，那么专业发展的其他问题，如改变专业“试办”为“正办”、申报成立智能科学与技术专业教学指导委员会、贯彻执行《国家中长期教育改革和发展纲要》以及课程与教材改革等，就可能迎刃而解。
只要我们再接再厉，团结一心，求真务实，科学发展，我们的ist专业就一定能够越办越强，越办越好，办成有特色、有影响的专业，办成一流的专业。
注：本研究得到国家教育部精品课程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全国双语教学示范课程“人工智能”(2007年)、国家级“智能科学基础系列课程教学团队”(2008年)、国家级精品视频公开课“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大学精品课程和其他教改项目的支持，谨表感谢。
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中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
“智能科学与技术”专业是国家教委在2006年设置的新专业，代码；080627S，属于工学电气信息类。现已有南开大学、西安电子科技大学等12所高校获准招生。
智能科学技术是信息科学技术的核心和现代科学技术的前沿和制高点，涉及自然科学的深层奥秘，触及哲学的基本命题。智能科学技术的研究将对国民经济、社会进步、国家安全生产产生深刻而巨大的影响，并将为智力革命、知识革命和信息革命建立理论基础，为智能系统的研制提供新概念、新思想、新途径。智能科学的兴起和发展标志着对人类为中心的认知和智能活动的研究已进入新的阶段。目前，国际上对智能科学及其相关学科的研究高度重视。我国对该领域的发展特别关注。
智能科学与技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，其理论研究与应用开发对我国现行的教育与教学理念提出了挑战。在现有的教育体系中增加智能理论和智能技术教学，对全面地培养学生的信息素养、创新的思维方式及激发学生们对信息技术未来的追求具有积极的意义。因此，为适应智能科学与技术的深入研究和社会对从事智能化产品研发人员的迫切需求，在本科阶段设立相应的“智能科学与技术”专业是十分必要和及时的。因此，我校设立“智能科学与技术”专业是适应了社会发展要求的，必将为河北乃至全国的社会、经济发展作出巨大的贡献。
近5年来，我校自动化系先后从事的包括11项国家级项目在内的70余项科研课题，发表的近200篇学术论文，均不同程度地与“智能科学与技术”领域相关，积累了深厚的学术基础。由于良好的办学队伍和实验条件，由我校申报的“智能控制技术与装置教育部工程研究中心”已经通过省级审查上报，因此，学科已经具备了承办“智能科学与技术”新专业的条件。
2 办学条件
2.1 师资状况
从我校办学发展来看，“智能科学与技术”专业的设立主要来自于近年来“自动化”专业在“智能化”和“信息化”方向的逐渐发展，以及“自动化”专业与“信息工程”、“计算机科学与技术”等专业的交叉。受专业发展特色和学时等因素的限制，仅靠在原有“自动化”专业课程中增设新课已经难以满足相关领域人才培养的需要，因此可以说“智能科学与技术”专业是由量变积累超出“自动化”专业领域而质变派生出的一个新专业。基于此原因，“智能科学与技术”专业主要由自动化系中抽调人员组织专业课程阶段的教学任务，专业基础课程阶段的教学任务则由电工电子教学中心等单位系协助完成。
由于我校“智能科学与技术”专业是由“自动化”专业发展派生出的新专业，两个专业多门课程的教学内容是相同的，因此“智能科学与技术”专业可以得到“自动化”专业的协助，从而避免多数新专业先期出现的师资力量欠缺问题。
2.2 相关支撑专业
“智能科学与技术”专业的主要相关支撑专业有“自动化”、“信息工程”、“计算机科学与技术”等，其中与同属电气信息类的“自动化”专业关系最近。考虑到我校的具体情况，在新专业的办学初期，“智能科学与技术”专业和“自动化”专业在科研、办学经费、研究生培养等方面的统筹安排上统一划归省重点学科“控制理论与控制工程”管理。两个本科专业的教学与学科的总体发展相互协调和支持，共同进步。
2.3 实验条件
由于“智能科学与技术”和“自动化”两个专业多门专业课程的教学内容是相同的，因此“自动化”专业的多个本科生实验室可以与“智能科学与技术”专业共用，包括：微机原理与微机控制技术实验室、控制理论实验室等，可完成“自动控制理论”、“现代控制理论”、“微机原理”、“微机控制技术”和“单片机原理与应用”等多门专业基础课程的实验。
2.4 生源及就业形势
智能科学与技术已经成为信息技术创新的重要增长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能化电器、智能化楼宇、智能机器人、智能化机器、智能化物流等，所培养的学生正是目前高新技术研究及产业发展急需的人才，同时这类人才也会对传统产业的提升起到积极的作用，就业前景广阔。在招生生源和毕业生就业方面均具备比较好的条件。
3 近期办学规划
3.1 师资队伍建设
在师资建设方面，需要采取积极的人才战略，走引进和培养并重的道路，注重引进和培养具有智能信息处理或智能控制研究背景的人才。同时，聘请人工智能领域经验丰富的专家、教授对本专业的实验及教学进行指导，积极鼓励教师们的学术交流活动。
3.2 实验室建设
(1)利用自动化专业的微机原理与微机控制技术实验室、控制理论实验室等，完成“智能科学与技术”专业本科教学环节中“自动控制理论”、“现代控制理论”、“微机原理”、“微机控制技术”、“单片机原理与应用”5门课程的实验。
(2)建设“智能信息处理实验室”，以通用实验平台的模式用于“数字信号与数字图像处理”、“软件工程”、“数据库与数据挖掘”等课程的实验和上机。
(3)利用教师在承担智能科学与技术相关领域科研课题中购置的相关实验设备和仪器，满足学生在毕业设计阶段和参加科技创新活动中对实验设备的需求。3，3新专业课程体系建设
(1)积极向已经设立“智能科学与技术”专业的南开大学、北京科技大学等高校学习，通过广泛的调研，使新专业的教学体系和课程内容逐步合理化。
(2)紧跟科技发展新趋势，突出“智能科学与技术”新专业的特色，注重学生实践能力的培养，在智能化电器、智能化楼宇、智能机器人、智能化机器、智能化物流等方面培养社会急需的特色人才。
(3)在控制科学与工程一级学科硕士点下设立“智能科学与技术”的相关研究方向，加强该专业的学术梯队建设和人才培养，促进学院整体教学科研的和谐发展。
4 培养方案
4.1 培养目标
我们努力使学生德、智、体、美全面发展，具有坚实的数学、电子、计算机、自动控制和信息处理的基础知识，系统地掌握智能科学的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。学生能适应智能科学与技术的飞速发展。在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言和计算机运用能力。
4.2 基本要求
使学生系统地掌握“智能科学与技术”的基础理论知识，以适应自动化、智能信息处理与技术等方面的工作需求；掌握电路与系统的基本理论和实验技术，具备分析和设计电子设备的能力；掌握信息获取、处理的基本理论和方法，具有系统设计、集成、应用的基本能力；了解智能科学与技术领域的学科前沿、最新进展和发展动态；了解自动化和信息系统及网络技术的应用现状和理论前沿，具有研究开发新系统、新技术和各种智能化工程装备的初步能力。
4.3 主要课程
我校“智能科学与技术”专业的主要规划课程包括电路、电子技术、微机原理、自动控制理论、现代控制理论、嵌入式系统、软件工程、计算机网络、数字信号与数字图像处理、智能控制、数据库与数据挖掘、人工智能概论、信息管理系统等。
在课程的设置上，我校适应社会发展需求，突出“工学并举”实践能力的培养，开展有自身特色的“智能科学与技术”本科生教学。区别于北京大学等高校的智能理论算法为主、南开大学等高校的智能信息处理为主、西安电子科技大学等高校的通信工程应用为主的办学主导方向，突出河北工业大学地方工科院校的自身特色，以培养学生研究开发新系统、新技术和各种智能化工程装备的基础能力为目标，设置相关的课程。其中，学科基础课程、专业必修课程和专业选修课程安排如表1～表3所示。
关键词：智能科学与技术；本科实验教学模式；实验教学体系
“智能科学与技术”是面向前沿高新技术的基础型本科专业。它融合了机械、电子、传感器、计算机软硬件、人工智能、智能系统集成等众多先进技术，是现代检测技术、电子技术、计算机技术、自动化技术、光学工程和机械工程等学科相互交叉和融合的综合学科[1]。北京信息科技大学智能科学与技术专业于2005年开始申请，2006年获教育部批准设立，2007年开始正式招收本科生，至2009年，规模已扩大到每届3个班[2]。
智能科学与技术是集哲学、生命科学、电子、信息处理和计算机以及数学、物理等多学科为一体的交叉综合性学科。同时，智能科学又是一个不断发展的学科，它的技术成果和研究动向更新得很快[3]――这就给智能科学与技术的专业教育提出了很大的挑战。
因此，智能科学与技术专业应更加注重学生实践应用能力和研究思考能力的培养，培养本科生发现问题、分析问题、解决问题的能力，注重本科生整体素质的提高。实验教学不仅可以使学生把实践同课本知识联系起来，而且能够培养他们的实际动手能力、独立思考能力和科学研究能力，对专业教学能起到很好的作用。本文主要介绍本专业在本科生实验教学模式方面的思考。
1实验教学理念与思路
我校的智能科学与技术专业结合自动化、信息网络、航空航天和机器人开展。本着培养工程领域的应用型、复合型、创新型人才，实验教学理念归纳如下。
1) 坚持以能力培养为核心，以学生为本，学习、实践、创新相互促进，知识、能力、素质协调发展的实验教学思想。
2) 培养厚基础、宽口径的“大电类”人才，培养具有创新意识、综合素质高的应用型人才[4]。
为了能够适应时代要求，更好地实施《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020)》，在实验教学理念与思想的指导下，我们对智能科学与技术专业的实验教学进行了深化改革，展开创新模式的探讨[5]。
2完善实验教学体系，坚实实验教学基础
我校智能科学与技术专业分四个实验层次，由浅入深地培养学生的自学能力、动手能力和创新能力。
它们分别为基础实验、专业实验、工程应用实践、科学研究实验。
基础实验包括基本元器件的认知、基本实验仪器的使用、基本操作技能的训练、重要原理的验证、实验数据的处理分析等，夯实学生的基础理论，为后续的专业实验和创新能力培养打下坚实的基础。我们以电路理论、模拟电路、数字电路为基础，以电子工艺实习为平台，设计制作小型实物型作品，如简易数字表、机器猫、小收音机等。这些基础实验利于学生将基本理论与实际结合起来，提高学生对实验的兴趣，使学生有亲手制作简单电路的成就感。
专业实验分为课堂实验和课外实验。课堂实验包括教学内容和一些扩展内容。比如对检测传感器的性能、电机的驱动方式等进行实验，让学生把抽象理论落实到实际应用环境中，促进学生对学习内容的掌握。同时，扩展实验内容，利用开放实验室环境，学生小组在教师的指导下，在一学期内完成一项设计作品。经过选择元器件、购买元器件、选择电路、搭建电路、实验结果比较整个过程，学生对工程应用有较系统的了解，提高发现问题、解决问题的能力。
对于工程应用实践，虽然专业实验也已经涉及到一些具体内容，但这与真正走出校园不同。我们鼓励学生在暑假期间实习，并专门组织大三和大四学生去公司实习，体验社会工作气氛，培养他们的团队合作精神、社会责任感和严谨的工作作风。
科学研究实验是学生在工程应用实践基础上参与教师科研课题、申请科研项目等，提高学习积极性和主动性，并进一步提高工程实践能力和创新思维能力。
3开放式网络化实验教学提高自主学习能力
智能科学与技术专业的实验教学分为课堂和课外两部分。课堂实验主要在课上完成，课外实验采用开放式网络化管理，学生根据兴趣爱好选择一些开放式实验，提高实践能力。实验室为学生创造了一个仪器设备先进、资源共享、开放服务的实验教学环境，并提供了丰富的实验教学资源，满足学生的各种需求。网络平台为实验室的开放式教学提供了良好保障，开放式实验教学从以下几个方面进行。
1) 实验室实行开放式管理，学生可以网上预约，教师会处理学生的申请，为学生分配实验室。教师在网络平台上提出实验要求，并布置实验作业，学生将实验结果与报告提交到网络平台，由教师验收，从而达到“教”与“学”的互动。
2) 为了便于学生学习，教师已经把实验项目中的关键步骤和重点难题录制成视频文件，放在网络平台上，学生可以根据需要下载。学生进入实验室前，可以从网络平台上了解实验的整个过程，利于实验的进行和自身素质的提高。
3) 进入预约的实验室后，学生根据课前的预习进行实验。每个实验室都有专人现场指导，帮助学生解决实验中的问题，使学生更好地完成实验。
4组建科研小组，培养学生创新能力
组建专业科研小组，有针对性地对本科生的专业学习加以引导和帮助，可以调动学生的兴趣和积极性，使学生学到更多的学科前沿知识，为将来的发展打下良好的基础。科研小组既有助于学生在“开放、自由、轻松”的环境中学有所得，学有所长，又可以帮助教师结合学生的实际情况深化教学改革，营造更好的学习环境，培养学生的自主学习能力和创新思维能力。
科研小组的成立在学生中引起了热烈反响。学生踊跃报名，通过查阅资料、实践调研等方式确定科研课题，结合实验室提供的设备进行实验或验证，最终印证自己的想法。最终学生以小组为单位，向教师和全体学生作专题报告，评比后给予一定奖励。这种小组研究的教学方式能充分调动学生的积极性，提高学生独立分析与思考的能力。
5举办机器人比赛，提高学生实际操作能力
机器人大赛是我校智能科学与技术专业重点举办的一项比赛。实验室中有参与比赛所必需的机器人，如舞蹈机器人、智能小车、足球机器人等。教师指导学生解决实际操作中的问题，学生也组成帮带小组，甚至对新生进行培训。通过学校的选拔赛后，学生还有机会参加全国大学生机器人大赛，提高专业兴趣和实践能力。举办机器人大赛的优点如下。
1) 帮助学生了解本专业的基本知识框架和专业方向，在培养学生运用基础知识能力方面有很重要作用。
2) 在激发兴趣和提高动手能力的基础上，培养学生的自学能力及外文文献阅读理解能力，提高综合应用知识的能力，加强团队协作。
关键词：机器人大脑；双培计划；联合培养
1高水平人才交叉培养计划实施背景
《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。
北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。
2“机器人大脑方向”双培方案的构建
北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。
2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。
2.1专业培养目标
具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。
2.2专业课程体系
智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。
为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。
“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。
2.3专业实践体系
按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。
3“机器人大脑方向”双培方案的实施
“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。
3.1学风建设
北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。
同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。
3.2学生活动情况
北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。
由于北京信息科技大学智能科学与技术专业在北京市为二本招生，而北京科技大学智能科学与技术专业为一本招生，导致参加双培计划的同学与北京科技大学的同学在录取分数匕就存在差异，如北京生源的平均分数相差88分，部分同学不适应高强度的学习。经过在北京科技大学半年的学习，虽然双培计划的学生入校时基础较弱，但只要管理严格，也能跟上大部分一本学生的脚步。
（1．南开大学计算机与控制工程学院，天津300071；2．天津市智能机器人技术重点实验室，天津300071）
摘要：针对智能科学与技术新兴本科专业建设过程中缺乏能够突出专业特色，体现课程内容连贯性的实验教学问题，提出“空地一体化多机器人协调控制”智能化特色实验教学内容，介绍如何以引导学生通过分组协作的方式进行实验，增强其对分布式部署的飞行与地面移动机器人系统的控制、通信、规划、协调等相关技术的了解与掌握。
关键词 ：智能科学与技术；特色实验；机器人；空地一体化；多机器人协调控制
基金项目：南开大学2014年新专业建设立项项目；南开大学2014年本科重点教学改革项目。
第一作者简介：王鸿鹏，男，副教授，研究方向为智能机器人技术，hpwang@nankai．edu．cn。
0 引言
“智能科学与技术”专业是一个新兴的交叉学科专业，需要不断完善专业建设和深化教学改革，既要注重加强学生的综合素质，也要注重培养学生的特色专业能力，从而将学生的跨学科知识转化为综合实践创新能力。
我们所探讨的智能化特色实验教学，是通过建设分布式部署的飞行与地面移动机器人系统，构建多机器人／多智能体协调控制实验平台，指导学生进行分组研发与实验，将智能技术、智能工程等课程中所讲授的人工智能、机器视觉、机器学习、智能计算、复杂系统控制等内容纳入到本实验教学中，促进专业课程教学内容之间的有效衔接，启发学生的科学研究思维，提升技术研发能力。
1 智能化特色实验的开设时机
南开大学“智能科学与技术”专业始建于2005年，首届本科生于2010年毕业。在10年发展历程中，智能科学与技术专业借助于南开大学文理并重，基础宽厚的学科优势，以及发展现代工学、突出应用与创新的办学特色，依托于计控学院自动化与智能科学系、机器人与信息自动化研究所、计算机科学与信息安全系等单位，在课程体系设计、教材建设、专业实践等方面均取得了长足的进步，目前已培养出5个年级的具有光、机、电系统综合知识、具备较强适应能力、能够在相应领域从事科研、开发、管理工作的高级工程技术人才，学生毕业后去向较为理想。
在智能科学与技术专业的课程体系方面，南开大学近年来将“智能技术”课程调整为“机器视觉”“机器智能”两门专业必修课程，分别安排在二年级下学期与三年级上学期，在三年级下学期安排“智能工程”“机器人学导论”专业必修课程，以及“智能移动机器人导论”英文特色选修课程。
为加强学生实践环节与扩大学校的国际交流，从2013年开始南开大学实行夏季小学期，我们所设计与开展的“空地一体化多机器人协调控制”实验已纳入到开设于大三夏季小学期的“智能专业实践”特色课程中，在4周时间里集中进行。此时学生已经掌握自动控制原理、现代控制论、计算机数据结构等自动化、计算机相关课程与机器视觉、机器智能、智能工程、机器人学等智能专业特色课程知识，这些知识的学习与能力的训练为学生进行智能化特色实验奠定了理论与实践基础。
“空地一体化多机器人协调控制”实验能够增强学生对分布式部署的飞行与地面移动机器人系统的控制、通信、规划、协调等相关技术的了解与掌握。学生们可以将该实验课程所掌握的技术进行延伸，既可以与“国家级大学生创新训练计划（国创）”“本科生创新科研百项工程（百项）”等大学生创新项目与“华为杯中国大学生智能设计大赛”等智能专业特色竞赛相结合，也可以在四年级继续进行智能系统方面的本科毕业设计，激发学生的创新性设计与实现的热情。
2 智能化特色实验的内容设置
“空地一体化多机器人协调控制”智能化特色实验主要由飞行与地面移动机器人、网络通信系统、协调控制系统组成。南开大学智能科学与技术专业利用2013年度新专业建设经费采购了8台地面移动机器人平台，利用2014年度新专业建设经费采购了14台多旋翼无人机飞行实验平台，基本上构建起一套能够支持40名本科学生分组研发、联合调试的综合性实验平台。
本试验中学生所要实现的协作机器人系统是由多个具有一定智能的自治机器人组成，机器人之间通过网络通信的方式实现相互间的协作以完成联合探索与建图等复杂的任务。学生首先实现单个飞行或地面移动机器人的飞行控制与视觉检测，然后建立分布式多机器人系统的通信网络，最后进行多机器人系统的协调控制，如图1所示。
我们建议在开展实验时，每个机器人系统安排2名学生，分别负责飞行控制与视觉检测；通信网络系统共安排2名学生进行网络设计与程序开发；协调控制系统安排2名学生进行算法设计与程序开发，该实验平台按照2个飞行机器人与2个地面移动机器人的最简配置，可组织8名学生进行联合实验，更多的学生也可以通过增加机器人数量、各小组增加人数的方式参与到实验教学中来。
2.1 飞行与地面移动机器人系统
移动机器人控制技术是智能专业本科生需要掌握的核心技术之一，本试验所选用的移动机器人系统包括了多旋翼无人机实验系统与轮式移动机器人实验系统，每台机器人均配备了网络摄像机用于进行图像采集与视觉伺服。在飞行机器人方面选用了DJIS1000型8旋翼无人机平台与3DR-IRIS4型4旋翼无人机平台，两种平台有侧重，8旋翼无人机平台上搭载了可控自稳云台与高能微单相机，主要引导学生进行视觉SLAM方面的实践；4旋翼无人机平台选用的是开源飞行控制系统，主要引导学生进行无人机飞行稳定性控制方面的实践。两种无人机平台均具备自主飞行与视频图像采集的能力。在地面移动机器人平台方面，选用了QBot轮式移动机器人系统，学生可以基于MATLAB控制机器人和网络摄像机。
2.2 网络通信系统
通信是各机器人之间进行交流和协作的基础，本实验采用基于无线局域网的多机器人通信平台，学生应设计基于TCP/IP协议簇的网络模型，以Ad hoc方式组建基于移动自组网的多机器人通信网络，进行联合搜索与建图。
2.3 协调控制系统
本实验采用分布式的在线规划方法来进行多移动机器人的运动协调，实验任务是多个机器人共同完成一个现场环境下的联合搜索与建图任务，学生实验中要学习与体会多机器人体系结构设计、机器人自主定位、多机器人协调协作机制等技术，并通过编程方式加以实现。
3 特色实验与课程体系的结合
智能化特色实验教育的目的在于培养学生在智能系统设计与分析方面的能力，“空地一体化多机器人协调控制”实验涉及学生在多门专业课程中所学习到的知识与技能。学生可以从自动控制原理、机器人学导论、智能移动机器人导论等课程中学习到对行或地面移动机器人的控制与编程；从机器视觉课程中可以学习到对机载网络摄像机的应用技术，包括摄像机标定、图像采集与分析、主动视觉技术等知识；从机器智能课程中可以学习到对机器人与环境知识的描述、空间搜索与路径规划、基于学习方法的视觉识别、多机器人协调控制等知识；从智能工程课程中可以学习到如何分布式复杂智能系统设计、研发中的相关技术问题。
4 结语
智能科学与技术专业的“智能专业实践”课程采用大三小学期集中授课的方式，学生能够利用4周时间通过分组研发，协作实验的方式完成一个较大规模的综合性实验。我们所提出的“空地一体化多机器人协调控制”智能化特色实验可以使学生们综合运用在基础性课程与特色专业课程中所学到的知识，根据个人兴趣选择开发模块，共同实现一个分布式复杂系统的协调控制任务。
设计与开展智能化特色实验能够突出智能专业特色，促进专业课程教学内容之间的有效衔接，今后我们将在所提出的“空地一体化多机器人协调控制”进行效果评估的基础上，总结经验并进行示范，促进智能化特色实验教育工作开展，深化教学改革与技术创新。
参考文献：
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[2]杨鹏，张建勋，刘冀伟，等．智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[J]．计算机教育，2010(19)：11-14.
[3]许林．智能科学与技术专业本科实践课程的建设[J]．计算机教育，2011(15): 120-123.
[4]许林．机器人课程在智能专业本科教学中的探索[J]计算机教育，2012(18): 78-81．
[5]许林，智能科学技术专业实践课程内容设计[J]．计算机教育，2013(19): 76-79．
两个月前，我看到一则报道“硅谷趋势：智能化应用将再次改变世界”，硅谷科技精英的这一预见，又一次验证了智能科学技术在科技进步中的引领地位和在社会经济发展中的支撑作用。上个月，我去了一趟硅谷，身临其境，感受趋势，更加引发了我对我国智能科学技术教育的思考。
智能科学技术作为信息科学技术的核心、前沿和制高点，是各种智能化应用的关键。随着智能化应用时代的到来，加快我国智能科学技术教育事业的发展，培养大批高水平的智能科技人才，是国家智能化应用发展战略的必需，应引起社会和高校的高度重视。
十余年来，中国人工智能学会教育工作委员会以其对我国智能科技人才培养的社会责任感，以倡导、协调、推进、创新我国智能科学技术教育为宗旨，在开创、引导、发展、繁荣我国智能科学技术教育事业的过程中作了大量的创造性工作，同时也打造出了一个面向我国智能科学技术教育的学术交流平台——“全国智能科学技术教育暨教学研讨会”。
在这个平台上，全国各高校的智能科技工作者针对我国智能科学技术教育问题，相互交流专业建设和课程教学经验，共同探讨核心课程和教学实验体系，对我国智能科学技术专业建设和学科发展中起到了积极的推动作用。
今年的会议，除正常的教育教学研讨交流外，还有两大事项需要大家共同推进：一是由中国人工智能学会主办、学会教育工作委员会组织的“华为杯全国大学生智能设计竞赛”；二是由中国人工智能学会教育工作委员会与清华大学出版社共同组织的“全国高等院校智能科学与技术专业系列规划教材”建设。希望会议各项议程都能取得圆满成功。
《计算机教育》杂志长期以来一直关注人工智能学科建设和发展，连续几年以专刊的形式报道“全国智能科学技术教育暨教学研讨会”成果，在此，衷心感谢《计算机教育》杂志社的热情合作！
最后，感谢各位作者的大力支持！感谢北京信息科技大学的积极努力！愿我国智能科学技术教育的星星之火能随全球智能化应用时代的到来在全国成燎原之势。
关键词：信息科学技术；智能科学技术；现代化；人才培养
无论人们是否已经清醒地意识到，理论分析与社会实践都已清楚表明，信息化走向智能化的时代已经来临。这就是为什么当今社会如此频繁地出现各种各样的“智能”前缀：智能交通、智能电网、智能城市、智能农业、智能建筑、智能仪器、智能计算、智能控制、智能机器人、智能通信、智能服务、智能防务、智能互联网、智能物联网、智能信息处理等。
那么，什么是信息化？什么是智能化？它们有什么联系与区别？
信息化的基本任务，是利用信息技术向社会提供便捷的信息共享服务，智能化的基本任务，是在此基础上利用智能技术，向社会提供智能化的生产方式、工作方式、服务方式、交流方式和生活方式。智能化是信息化发展的高级阶段。毫无疑问，能否根据社会
的实际需求，不失时机地推进智能化，将直接影响我国现代化的进程。
高等学校应当建设和发展什么样的学科和专业，需要考虑众多因素，但最重要的是社会需求。笔者旨在阐明，尽管我国当前面临多元化的社会需求，但是其中最具本质意义和关键地位的社会需求是信息化必须走向智能化。这是振兴民族大业、建设小康社会、建设创新型国家、建设资源节约型社会和环境友好型社会、应对全球气候异常变化、保障可持续发展的根本举措。为此，大力发展智能科学与技术本科专业，努力建设研究生学科，精心培养各层次智能科学技术人才大军，就成为我国高等学校的重要任务。
1信息化与智能化：基本内涵及相互关系
简要地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用信息技术来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个可能领域充分利用智能技术来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。
可见，为了准确理解信息化与智能化的含义，需要了解“信息技术”和“智能技术”的概念，以及它们之间的联系与差别。为此，我们有必要考察一下人类认识问题和解决问题(也可以抽象为认识世界和改造世界)这一典型活动的抽象模型[1]，如图1所示。
该模型的含义是：为了处理现实世界的实际问题，人们必须首先通过自己的感觉器官获取与问题相关的信息，并通过传导神经系统把获得的信息传到思维器官，在这里使用古旧皮层对这些信息进行预处理，使信息更加便于利用；在此基础上，通过新皮层把信息转换为知识，并进而转换为解决问题的智能策略，再通过传导神经系统把智能策略传到效应器官，后者把智能策略转换为智能行为，作用于面对的问题，使问题的状态转变为期望的目标状态。这就是人们认识问题和解决问题的一个基本回合。
之所以说是一个基本回合，是因为获得的信息可能不够充分，导致生成的知识不够完善，制定的策略不够合理。因此，当把这样产生的智能行为作用于问题时，问题的状态不一定能够完全转变到预期的目标状态。这时，就要把偏离目标状态的“误差”作为新的信息，经由感觉器官反馈到思维器官，通过学习来修正和优化策略，以期更好地接近目标。通常，这种“反馈―学习―优化―控制”的过程可能要进行多次，逐次逼近预期目标。也就是说，人类认识问题和解决问题的过程是一个充满反馈、学习和优化的过程。
通过进一步的分析，我们还可以发现，从功能性质上看，图1所示的人类“认识问题和解决问题”的过程，实际上包含相互联系、相互作用而又相辅相成的两个相继阶段，具体内容如下。
1) 获取信息的感觉器官和它的技术延长物传感系统、传递信息的传导神经系统和它的技术延长物通信系统以及处理信息的大脑古旧皮层和它的技术延长物计算系统，都是直接与“信息”打交道的器官和技术系统。
2) 生成知识和制定智能策略的大脑新皮层和它的技术延长物人工智能系统、其后传递智能策略的传导神经和它的技术延长物通信系统以及执行智能策略的效应器官和它的技术延长物控制系统则是与“知识和智能策略”打交道的器官和技术系统。
既然过程1)是与信息打交道的过程，因而就称为“信息过程”；而过程2)是与知识和智能策略打交道的过程，因而就称为“知识与智能过程”，后者也可以更简洁地称为“智能过程”。不过，“生成知识”的过程也可以看做是“理解信息”的过程，“制定策略”的过程则可以看做是“再生策略信息”的过程(策略可以看做是人类大脑再生出来的一种指示“如何解决问题”的高级信息)，而“传递和执行策略”的过程也可以看做是“传递和执行策略信息”的过程。因此，在这种意义之下，过程2)也可以称为“信息过程”。为了体现这两个信息过程之间的联系与区别，过程1)可以称为“基本信息过程”，过程2)则可以称为“高级信息过程”。于是，技术范畴的传感技术、通信技术、计算技术就可以称为“基本信息技术”，人工智能技术和控制技术就称为“高级信息技术”。
这样，人们就可以更确切地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用传感、通信和计算这类“基本信息技术”，来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个领域充分利用智能和控制这类“高级信息技术”，来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。
颇为有趣的是，在图1所示的模型中，如果只考虑通信系统的功能，这当然就是“电信网络(和电视网络)”的模型；在此基础上，如果把计算系统的功能增加进来，它就演变成了“互联网”的模型；进一步，如果再把传感系统和控制系统的功能也增加进来，它就演变成了当前人们正在热切关注的“物联网”模型。而如果再加上智能系统的功能，它就会演变成为“智能信息网络”的模型。
显而易见，物联网和智能信息网络的根本区别，就在于有没有“智能”。也可以说，智能信息网络就是智能化了的物联网。当然，目前的物联网还处在发展的起始阶段，它的基本形态还只是互联网与传感系统的结合，连控制系统的作用也还远远没有充分考虑，更不要说是智能信息网络了。
值得注意的是，我国当前阶段的“信息化”，主要只利用了通信技术和计算技术，还没有完全利用到全部的“基本信息技术”。只是到了最近，人们开始关注“物联网”的时候，才把传感技术与通信技术和计算技术联系起来。
所以，基于通信技术和计算技术的“信息化”的主要作用，是利用通信的传递能力和计算技术的处理能力，为社会提供便捷的信息共享服务，使社会的各种供需关系得到及时的沟通。人们在获得这些供需信息后，就可以调整自己的产品方向和生产计划，提高社会整体的运行效率。但是，产品方向和生产计划的调整都需要通过人类管理者和劳动者自己的实践来实现，基本信息技术本身对此无能为力。
原因很显然，信息所表现的是事物的现象，只告诉“是什么(What)”；知识所反映的则是事物的本质，可以告诉“为什么(Why)”；智能所体现的才是解决问题的策略，因此可以告诉“怎样做(How)”。仅仅利用通信和计算技术的“信息化”工具，不能直接改变生产过程本身，因此就只有依靠人类工作者自己来实际调整产品方向和生产规模。
发展到“物联网”阶段以后，网络中的信息比互联网的信息更丰富了，因为在原有的“人类输入的信息”基础上，增加了不计其数的“物”的信息。不过，如果物联网没有智能技术和控制技术的支持，它的功能仍然还是“信息共享”，只不过信息的来源更加丰富了而已。
然而，采用智能技术之后，由于生产工具自身具有相应的知识和智能，它就不仅可以根据供需信息自主调整产品方向和生产计划，还可以自主地改善生产过程，提高产品质量，增加新的产品品种，来适应社会需求，甚至可以预测社会需求的走向，创造全新的产品，引领社会的需求。
马克思曾经预言，随着大工业的充分发展，劳动者不再是生产流程的一个环节，而是站在生产流程的旁边，对生产流程进行监督和管理。我们知道，农业时代的人力工具和工业时代的动力工具都不可能实现马克思所预见的社会生产方式，基于通信与计算技术的信息化工具和没有智能技术的物联网工具也不可能实现马克思所预见的社会生产方式。这是因为，农业时代的生产工具(人力工具)、工业时代的生产工具(动力工具)以及信息化阶段的生产工具(基本信息技术工具)不具备智能，劳动者不得不成为“生产流程的一个环节”，只有智能化的生产工具，才有可能使劳动者“不再成为生产流程的一个环节”，从而能够“站在生产流程的旁边对生产流程进行管理和监督”，使马克思预言的社会生产方式变为真正的现实[2]。
可见，智能化的生产工具可以使社会生产方式得到根本的改变：由被动跟踪的生产变为主动引领的生产，由人力承担的生产变为机器自主的生产，使劳动者可以站在生产流程的旁边，对生产流程进行管理和监督。这就是“由工业时代的社会生产方式转变到了智能时代的社会生产方式”。显然，这种转变将使社会劳动生产力水平得到质的提高。
这就是信息化、智能化以及它们的联系与区别。
2信息化走向智能化：社会需求与历史必然
信息化必须走向智能化，这是人类社会追求进步的内在和固有要求。反之，如果信息化不能适时地走向智能化，社会的进步就会延缓甚至停顿下来。
根据“科学技术拟人律”的启示[3]，信息化走向智能化这种内在和固有的要求可以从人类自身的进化过程中得到直接启发。
考察人类进化的历史就知道，当人类的感觉器官、传导神经系统、人脑古旧皮层系统和效应器官的功能发展起来之后，人脑新皮层功能的强化就成了人类整体能力进化的焦点；可以看出，只有完成了新皮层功能的强化，人类才进化成了完全意义上的现代人类。反之，如果没有新皮层功能的强化，人类的进化就可能依旧停留在“猿猴”阶段，不能成为真正的现代人类。
与此相应，当今时代，传感技术、通信技术、计算技术、控制技术都获得了长足进步。因此，智能技术的强化就成了整个技术能力进步的焦点。同样，只有当智能技术发展起来，人类的智力能力才能得到有效的扩展。反之，如果智能技术不能获得充分的发展和应用，信息技术就会停留在“信息共享”这个初级的发展阶段。
因此，为了适应社会不断发展的需要，为了不断改善人们生存的条件，信息化必须走向智能化。只有这样，人类“认识世界和改造世界”的活动才能得到现代科学技术的全面支持，人类的充分解放才能成为现实。
事实上，人们可以举出无数的事例来说明信息化为什么必须走向智能化，以及如果信息化不走向智能化就不能真正解决问题的原因。不过，限于篇幅，这里只能择要略述一二。
1) 例1：物联网研究与应用。
如上所述，目前人们所研究的物联网，其实只是增加了传感器的互联网而已，不要说还没有考虑智能技术的作用，就连控制技术的因素也考虑得很不充分。可是，没有智能技术的物联网又有什么意义呢？一般来说，智能技术在物联网中至少有如下几个重要作用：第一，不同传感器获得的信息之间的智能融合；第二，把这样得到的形式化信息转换为“能够显示内容和价值因素”的信息(称为“全信息”)；第三，从这些信息中提炼相应的知识；第四，以这些知识为基础，在目标的引导下生成解决问题的智能策略。
试想，如果得不到“正确融合起来的信息”，也得不到能够显示内容和价值因素的“全信息”，得不到相应的“知识”，也得不到解决问题的“智能策略”。一句话，如果没有智能技术的支持，这样的网联网能够发挥多大作用呢？
可见，物联网的研究与应用必须由“基本信息技术”的层次进入到“智能技术”(高级信息技术)的层次。舍此，不可能解决问题。
2) 例2：转变经济发展方式。
转变经济发展方式的核心是“转变社会生产方式”，其中一个最受关注的问题是“节能减排”，即节约能源消耗和减少废弃物排放。考察当前的社会生产，主流的生产方式是工业时代遗留下来的产物。工业时代生产系统设计的通用理念是“按照最恶劣条件下的资源需求来提供高倍资源备份，以保证在任何条件下生产系统的连续运转”。正是基于这个理念，导致了所有工业生产系统的“资源高投入”：材料的高投入、能源的高投入、人力的高投入、资金的高投入。“高投入”则导致“高排放”和“高污染”。所以，“三高”是工业时代生产方式固有的本质特征。
怎样才能转变以“三高”为本质特征的工业时代生产方式呢？
肯定的回答是：仅仅运用信息技术不足以解决问题，必须在此基础上运用智能技术，也就是“高级信息技术”(即图1所示的全部技术)才能达到目的。
道理很明显，要想真正转变以“三高”为特征的工业时代生产方式，必须从这种生产方式的初始源头――设计理念――进行彻底变革。这就是用“智能设计”的理念取代原有的“以高投入保障可靠生产”的设计理念。只有设计理念革新了，才能从源头上消除“三高”，达到节能减排和转变经济发展方式的目的。
智能设计的理念是：通过智能技术的“自主学习与自主优化”策略，使生产系统的资源投入和产品产出实现动态的优化配置，从而消除“高倍资源备份”。可见，没有智能技术的应用，就不可能从源头上转变以“三高”为特征的工业时代生产方式。
总之，只有智能技术的普遍应用(即“智能化”)，才能使“物联网”走向智能化，发挥应有的作用；只有智能技术的普遍应用，才能使工业时代遗留下来的社会生产方式得到根本转变；同样，也只有智能技术的普遍应用，才能使整个国民经济、社会文明、大众民生和国家安全获得蓬勃的发展，朝着21世纪意义下的现代化目标不断前进。
需要特别指出的是，物联网的智能化也好，经济发展方式转变也好，应对全球气候异常变化也好，维护世界和平与国家安全也好，种种迹象都表明，“审时度势，把信息化推向智能化”已经是摆在我国人民和世界人民面前的紧迫任务。
3智能化人才大军：特有的素质
为了推进智能化，需要在各个领域大力发展和普遍应用智能科学技术。但是，人是社会生产力的第一要素。发展和应用智能科学技术，需要一支规模宏大、结构合理、训练有素的智能科学技术人才大军。
所谓“规模宏大”，主要是指智能科学技术人才大军在数量上要能适应国民经济、社会文明、大众民生、国家安全智能化的规模要求。智能无处不需，智能化是全社会的需要，不是个别领域、个别部门和个别地区的需求。因此，规模必然相当宏大。
所谓“结构合理”，主要是指培养这支人才大军的教育系统应当具有博士、硕士、学士的合理层次结构。智能科学技术是新兴的、快速发展的，而且体现了当代最先进、最复杂、最前沿的科学技术，没有这样一支结构合理的人才大军，就不可能适应智能化的需求。
所谓“训练有素”，主要是指国家应当设置面向智能科学与技术学科和专业的高等学校人才培养的专门体系，按照智能科学与技术学科的知识结构和能力结构进行系统培养与训练，而不宜由其他学科的培养体系来代行兼顾。
图1的模型表明，在学科关系上，智能科学与技术的前端与计算机科学与技术学科相衔接，后端则通过信息与通信工程学科和控制科学与工程学科相沟通。其中，计算机学科定位于“信息处理”；它输出的是经过处理便于应用的信息，正好提供给智能科学与技术学科，支持“生成知识”，并在此基础上“制定策略”；后者通过信息与通信工程学科的“策略传递”功能传递给控制科学与工程，支持“策略执行”。可见，它们的功能定位分别是“信息处理”、“知识生成与策略制定”、“策略传递”和“策略执行”，它们各就各位，各司其职，互相衔接，互相合作，形成和谐的流程，但不能互相取代。
那么，智能科学与技术学科人才大军应当具备怎样的整体素质呢？
由于篇幅所限，这里不可能细致地展开讨论。考虑到我国目前已经有众多学校制订了详尽的智能科学与技术学科的人才培养计划，这里将着重指出：除了其他科学技术学科人才必须具备的共性素质之外，智能科学技术学科人才大军应具备的特殊素质。
3.1智能科学与技术本科专业的特殊知识结构
众所周知，智能是由信息资源加工出来的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，智能也是人类一切能力的最高级体现。因此，智能科学技术也是生命科学技术最为精彩的篇章。因此，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术两者的交叉学科，应当按照这样的学科性质设计学生的知识结构和能力结构。
基于这样的特点，智能科学与技术本科专业的知识结构(课程设置)应当形成如下最基本的连贯的标志性核心知识体系。
第一学期，智能科学与技术导论(人文基础)。
第二学期，智能科学史与科学方法论(人文基础)。
第三学期，脑与认知科学基础(专业基础)。
第四学期，智能数学(数理逻辑与模糊逻辑)(专业基础)。
第五学期，机器智能通论(核心课程)。
第六学期，机器学习(核心课程)。
第七学期，智能机器人(应用基础)。
第一学期必须开设“导论”。这是因为新生刚从中学走进大学，需要通过“导论”引导学生快速了解什么是智能科学与技术，为什么要学习它，它的发展前景是什么，它对经济发展与社会进步的意义是什么，它的知识结构和能力结构是什么，它与相邻学科的关系是什么，怎样才能学好智能科学与技术(包括大学与中学的学习方法和学习规律有何异同)。
第二学期必须开设“方法论”。这是因为新的正确的方法论对于理解和发展智能科学与技术具有特别重要的意义，而传统科学方法论会妨碍学生理解和把握智能科学与技术。“工欲善其事，必先利其器”，方法论的教育必须走在前头。
第三学期必须开设“脑与认知科学基础”。这是因为人工智能的最佳原型就是大脑结构及其支持的认知能力。没有这个基础，我们培养的人才大军就会基础浅薄，缺乏创新的功力，他们在智能科学与技术发展的道路上就走不远。所以，要在二年级一开始就学好这个基础。
第四学期必须开设“智能数学”。学生要着重学好集合论、数理逻辑、模糊逻辑和算法理论，这是智能科学与技术对数学知识的特殊需要，也是学习后续课程必须具备的数学基础。必须在第四学期完成这个准备。
第五学期必须开设“机器智能”。这是本专业的核心课程。考虑到历史上“人工智能”与“计算智能”和“行为智能”长期处于鼎足三分的状态，而事实上，只有它们三者结合在一起，才能覆盖基本的智能技术，因此需要设置统一阐述这个“三位一体”的新的课程，称之为“机器智能”。
第六学期必须开设“机器学习”。这是因为上述三种智能技术的共同要害都是“学习”，因此有必要开设“机器学习”来深化智能的核心技术。
第七学期应当开设“智能机器人”。这是因为智能机器人是智能技术实际应用的最典型和最普遍形态，应当让学生在进入毕业设计之前对智能机器人做“解剖麻雀”式的学习和掌握。
其他课程的设置可以、也完全应该结合各个学校的特点自行选择。
还要强调的是，整个培养过程要努力贯彻理论与实践相结合、已有进展与存在问题相依托、启发式和教学双方互动等原则，使学生不仅高度热爱本专业，而且具备很强的创新精神和实践能力。
3.2智能科学技术学科研究生的知识结构
同样，由于篇幅所限，这里仅指出：鉴于智能科学与技术的内涵非常丰富，应用又无处不在，智能科学与技术研究生一级学科不宜按照应用领域设置二级学科。分析表明，按照学科的层次结构设置如下三个二级学科比较适宜。
1) 智能理论。
2) 智能技术。
3) 智能应用。
当然，这些二级学科名称的具体表述方法还有待继续论证和优化。
4结语
今天，无数的事实(智能A、智能B……智能Z)告诉我们，社会对于“智能”的需求已经不止是母腹中躁动的婴儿，也已经不止是大海平面上依稀可见的航船桅杆，而是已如初升的太阳普照大地，如大潮的奔涌席卷四方。
面对时代的召唤和社会的需求，高等学校的教育和科研工作者义不容辞，责无旁贷。让我们一起努力，共同推进智能科学与技术本科专业和研究生学科的建设，为我国和世界智能科学技术的发展，作出无愧于时代、无愧于华夏学人的积极贡献！
参考文献：
[1] 钟义信. 机器知行学原理[M]. 北京:科学出版社,2007:3.
[2] 钟义信. 社会动力学与信息化理论[M]. 广州:广东教育出版社,2007:114-115.
[3] 钟义信. 信息科学原理[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2002:6.
Great Call of the Time for Talents Troop of Intelligence Science and Technology
ZHONG Yixin
(Department of Intellgence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)
关键词：智能科学；情感计算；感性工学；机器人；教材
中途分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解，使机器能够产生类人情感，并与人类进行自然和谐人机交互的研究领域。1981年就有人开始研究人工情感问题，但是直到1990年以后它才开始逐渐引起人们的关注，特别是近几年，对人工情感的研究越来越受到人们的重视。1995年，美国MIT媒体实验室的R，Picard教授提出了“情感计算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了专著《Affective Computing》。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。日本学者Nagamachi提出了“感性工学(Kansei Engineering)”的新术语，并展开了以消费者为导向的新产品开发研究。2000年，北京科技大学的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理论，并于2007年出版了《人工心理》专著。
心理学家认为，人工情感是在人工智能理论框架下的一个质的进步，这充分表明了新世纪人工科学的多学科交叉研究，彼此互为影响的特点。人工情感必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。
2 学术科研背景
人工情感作为人工智能的扩展研究，已经在应用方面取得了许多进展(主要是在美国、日本和欧盟国家)。但是，由于情绪心理学理论方法的多样性，导致人工情感理论与研究方法都不十分成熟，使得应用技术受到了很大影响。
综合国际上关于人工情感专题研讨与论述，我们将人工情感研究领域面临的主要挑战归纳如下：
(1)情绪心理学理论的多样性，导致人工情感理论方法的不一致，以至于很难找到适用于信息科学的人工情感的统一理论方法。
(2)目前几乎还没有符合人类情感规律并适于机器实现的人工情感自动生成模型；
(3)在智能推理过程中，如何考虑情感影响的因素，实现真正意义上的拟人推理过程。
(4)目前还没有为人工情感研究者提供完善服务的计算机仿真平台及情感计算库。
(5)语音情感信息处理技术和表情识别技术的不成熟，成为制约人工情感与和谐人机交互技术发展的瓶颈。
(6)如何实现多模态情感信息融合、识别与理解，实现自然和谐的人机交互平台环境。
(7)人工情感的研究成果如何与成熟的人机交互平台相结合。
(8)如何验证机器情感的正确性是人工情感研究面临的图灵测试问题。
(9)如何从人工情绪(Artificial Emotion)走向仿真情绪(simulating Emotion)、工程情绪(Engineering Emotion)，进而找到重大应用突破点，这将是一个亟待解决的问题。
针对这一学科前沿的源头问题，进行创新性研究，解决普遍认为是人工情感的几个困难问题，是我们未来研究面临的主要挑战，也是我们的机遇。
3 现实面临的问题
2003年，北京大学智能科学系率先提出成立“智能科学与技术”本科专业，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理等交叉学科的研究和教学。并于2004年在国内开始招生。随后的几年里，全国多所重点院校都成立了自己的“智能科学与技术”专业，并拥有了相关的硕士点、博士点以及博士后流动站。
随着本科生、硕士生和博士生以及从事智能科学研究人员队伍的不断壮大，使得教材建设的问题逐渐凸显。“智能科学与技术”专业作为最年轻也最有发展潜力的学科，还没有自己专业系列教材，许多高校的教材大都采用计算机类、通讯类的课程，而这些教材大都处在“知识结构老化，更新缓慢”的状态，已经不能适应该学科的发展，成为制约学科建设和教学水平提高的重要因素。教材是基本教学内容的载体，好的教材可以在教学方法上提供相应的参考，不仅为教学提供依据，还会助推本学科不断完善，学生培养体系的逐渐规范。因此，建设新教材，使之尽快与国际接轨，已成为亟待解决的重大问题。
2007年开始，北京科技大学招收智能科学与技术专业本科生，该专业的本科生将在2009年下半年进入专业课阶段学习，专业教材的建设问题已迫在眉睫。我们通过跟踪调查北京科技大学智能科学与技术专业本科生、研究生的教育基础、教学现状和教学需求，结合兄弟院校的专业教学情况，深入分析我国现代化建设的人才需求和本学科的自身发展、结构特点，系统总结国内外在“智能科学与技术”专业教学改革和实践中取得的成果和共识，进行了《人工情感》教材的编写。
作为知识的载体，教材是按照一定的教育目标和教学规律组织起来的科学知识系统。从教材的构思到教材的最终出版，一般科学的方法总共需要经历如下几个步骤，如图1所示：
(1)教材构思、大纲制定：这一阶段主要是集思广益，根据教材所面对的受众群体，大概划定教材所要包含的内容，反复讨论并修改大纲，根据教材内容划分章节，制定章节标题。
(2)拓展思路、广搜资料：这一阶段主要是组织参编人员搜集第一手资料，整理素材，逐渐使材料规范化、书面化。
(3)分工明确、力求完善：这一阶段要组织好参编人员，做到各司其职，各负其责，把各人负责的章节按照事先的规划，将理论知识、应用实例、习题及答案补充完整。
(4)精益求精、查漏补缺：把已经初步完成的教材送给相关教师及同学，让他们以初学者的身份，以局外人的眼光反复阅读，提出意见。经过反复修改，书稿基本成型，添加上必要的前沿、提要和缩略语。
(5)课堂实践、反复审校：初步形成的教材讲义，必须要经过课堂教学的不断实践，并根据教学心得和课堂反馈意见反复修改。最后，拿给出版社审校，几经修改方可出版。
4 教材规划与内容安排
依据上述思路，自2003年起，结合我校研究生课程“人工心理和情感计算”的教学实践，在研究生讲义的基础上，我们着手“人工情感”研究生教材的资料收集、整理以及章节、内容安排，目前，该教材的终稿已交付并将在机械工业出版社出版。通过多年的教学实践，根据学生现状及教学效果，不断调整教材内容，以“适应性、实用性”为宗旨，定位于普通高校智能科学与技术专业研究生学生，以素质教育为需求，注重培养学生科研及创新能力， 提高学生的科学素养。
全书共分为9章：
第1章较详细地介绍了情绪心理学、情绪生理学、情绪社会学的基本理论及相关研究历程，总结了脑科学研究在情感计算中的作用及色彩与心理学之间的相互关系。
第2章介绍了情绪的空间描述及维度化理论，总结了几种比较典型的情绪维度空间理论及国外科研工作者提出的人类情感数学模型。
第3章阐述了用数学方法描述情绪的重要性，给出了几种典型的人工情感建模方法，展示了情感建模的发展状况及前沿研究。
第4章结合实际应用，介绍了几种情感建模方法，并给出了应用实例，有助于学习者理论联系实际，对人工情感的研究与发展树立起明确的目标。
第5章结合现代远程教育发展状况，提出了把远程学员的情感数字化方法，建立起情感模型，并应用到远程教育系统，取得了不错的效果。
第6章主要讲述了人脸识别系统的构成、实现方法，是一个应用性很强的人脸识别设计范例。
第7章详细介绍了表情识别系统的设计实现，详细讲解了特征点定位、提取方法以及基于SVM的表情分类器的设计。
第8章主要讲述了网络游戏中的情感数字化，阐述了人工情感在游戏设计中的应用。
第9章详细介绍了情感机器人的发展状况、设计及实现方法，并对人工情感在智能机器人的应用作了相应的阐述。
本教材在写法上尽量做到深入浅出、通俗易懂、简洁明了，编写过程中遵守了以下三点原则：
(1)全面性与计划性相结合
人工情感理论和应用研究，还是一个崭新领域，还有很多疑难问题没有解决，发展得不够成熟，所以在编写教材的过程中，我们尽量做到知识的全面性，从基础理论到热门方向的研究，都作了较为详细的介绍。同时，也考虑到系列教材的出版，在内容安排上，兼顾其他教材，做到统筹安排。
(2)基础知识与专业技术相结合
智能科学与技术专业的学生执行的是工科学生的培养计划，在心理学基础理论方面比较欠缺，因此本教材前四章以抛砖引玉的方式介绍了有关心理学、脑科学、计算数学的基础知识，并在后面几章中结合工科学生的专业技术，结合应用实例展开内容。
(3)理论知识与实践相结合
本教材在内容安排上注重理论与实际应用并重的原则，在理论阐述的基础上，对相关研究进行了应用举例，对初学者或者初涉此领域的研究者，都能起到很好的引导和启发作用，增强了学习者的学习动力，提高了他们的学习兴趣。
5 教学并举与科研相济
教材讲义已于2008年12月交付机械工业出版社，虽然目前还未出版，但教材的初稿已多次作为我校研究生“人工心理与情感计算”课程的讲稿，学生使用后普遍反映良好，认为教材充分体现了学科交叉的特点，融合了心理学、信息科学和智能科学的相关理论、算法思想和应用实例，并进行了相应的概括归纳，以简洁实用的方式呈现给读者，具有易读、易懂性，而且实例丰富，非常实用，并且就讲义中存在的问题，提出了宝贵的意见。
在完成了本版教材的编写工作的基础上，为达到教学并举，科研相济，经过多年的努力，我们已经建立了系列情感机器人系统实验平台(前文详细介绍)，如图2情感机器人系统实验平台外形。这是一个多模态信息融合的实验平台，具有视频获取、声源定位、多路触摸传感、热释电感应及触摸屏选择等多通道输入，可以通过语音、动作、光电、图片等形式表达感情。该情感机器人采用开放式平台，能够为学生提供多种人工情感理论和模型的验证实验。图3为该情感机器人的系统体系结构。
6 展望未来
“智能科学与技术”专业在国内才刚刚起步，是一个全新的学科，各个学校都有自己的特色。目前来看，在学科建设方面制定一个普适的方案是不现实的。而特色课程恰恰是新学科区别与相关学科的重要标志，也是各个大学百花齐放的阵地。
关键词：信息观；系统观；生态观；机制观；信息转换方法论
0 引言
智能科学是信息科学的制高点。从物质科学演进到信息与智能科学，研究的对象发生巨变，因此研究的理念和方法也必须随之改变，这是不言自明的道理。然而，由于科学观与方法论的抽象性（无形性），这种不言自明的道理却往往在实践中被人们视而不见。
我们对信息与智能科学技术发展的历史稍加考察就可以发现，由于科学观与方法论具有抽象性或无形性特点以及人类的思维习惯存在惰性，数十年来信息与智能科学技术的研究依然沿用传统的科学观和方法论，由此导致一系列重大的学术研究失准，在客观上延缓了信息与智能科学的发展进程。
在半个多世纪的科学研究实践中，笔者曾经在这方面反复经历失败与成功，有过正反两个方面的经验和教训，最终深切地感悟到：科学观与方法论问题对于信息与智能科学领域的研究与教育具有特别重要的意义。于是，笔者常常不由自主地思考和总结信息与智能科学领域中的科学观与方法论问题，得到一些初步的领悟，愿在此与读者共享并欢迎批评指正。
1 传统的科学观与方法论
有什么样的研究对象，就需要有与之相适应的研究方法，而方法论又源于科学观。换言之，有什么样的科学观，就会形成什么样的方法论，科学观和方法论是指引人们从事科学研究的世界观和方法论。
传统自然科学的研究对象是物质系统和能量系统。物质观和能量观便天然地成为传统自然科学的科学观，而对复杂物质和能量系统实行分而治之、各个击破、合成还原则成为传统自然科学行之有效的方法论。
近几百年来，面对越来越多的复杂物质系统和能量系统，传统自然科学的科学观和方法论指导全球研究大军频繁出击，战无不胜，攻无不克，所向披靡，为近代自然科学技术的发展与繁荣建立了历史性的卓越功勋。
2 传统科学观与方法论对信息领域科学研究的误导
传统科学观和方法论虽然在近代科学实践中屡试不爽，但是在一类新的研究对象面前却产生了一系列相当严重的误导作用。这类新的研究对象就是以信息为主导特征的复杂信息系统，而智能科学就是研究这类系统的代表性学科。
2.1 误导案例之一：探究思维奥秘
一个最为明显的误导例证就是关于人类大脑思维奥秘的探究。按照传统的物质观和能量观，人类大脑系统是一个复杂的物质系统，也是一个复杂的能量系统；为了探索大脑思维的奥秘，。应当对它实行分而治之、各个击破、合成还原的研究。于是，研究者对人类大脑实行各种各样的解剖研究，试图查明大脑各个解剖单元的物质结构和能量关系，从而解开人类大脑思维的秘密。
令研究者大失所望的是，尽管通过解剖研究可以查明大脑各个局部组织的物质结构和能量关系，但是对于大脑为什么能够思维以及大脑怎样进行思维这样一些基本问题，仍然始终摸不着头脑并且一筹莫展。
百战百胜的传统方法论出现了什么问题？原来，尽管大脑是复杂的物质系统，也是复杂的能量系统，但它的本质是以信息及其转换为主导特征的复杂信息系统。研究者按照传统科学方法论将大脑这个复杂信息系统分解为相对简单的解剖单元（分系统）时，就丢失了各个分系统之间相互联系和相互作用的信息，而这些相互联系和相互作用的信息正是复杂信息系统的生命线。舍弃了生命线，当然就不可能通过各个分系统的合成还原“能够思维”的大脑。
2.2 误导案例之二：Shannon信息论
另一个非常基本的误导案例是关于信息概念和理论的研究。按照正常的理解，人们处理和利用的任何信息都是形式、内容和效用的三位一体：形式只是信息的外表，效用是信息的价值，内容才是信息的内核。人们根据信息的形式感知它是否存在，根据信息的效用确定对它的取舍，根据信息的内容达成对它的理解。如果只感知信息的形式而不了解它的内容和价值，就无法据此做出正确的决策。
然而，在分而治之方法论的指导下，Shannon信息论仅仅根据通信过程的要求（而不是根据信息运动全部过程的要求），就针对信息的形式（而不考虑信息的内容和价值）建立了后人所称的信息理论。实际上，正如Shannon自己所说，它只是通信的数学理论（mathematical theory ofcommunication），而不是完全的信息理论。
这种误导的结果使Shannon信息论虽然在通信等统计领域发挥了巨大作用，但对于整个信息科学（特别是对于其中的智能科学）领域而言却难以有所作为。现今人们对于信息的烦恼便是网络上信息的鱼龙混杂，良莠难分，而Shannon信息论对此却不能提供任何有效的解决方法，原因就在于它只是关于信息形式的统计理论，完全没有考虑信息的内容与效用。同样，Shannon信息论对于智能科学的研究难有作为，这都是传统科学方法论误导信息研究所造成的结果。
2.3 误导案例之三：智能模拟的方法
还有一个同样基本的误导案例是关于人类智能的机器模拟（人工智能）问题。按照分而治之的传统科学方法论，人工智能研究者认为：人类智能系统可以分解为结构、功能、行为3个基本层面，因而可以分别从结构、功能、行为3个不同的角度对人类智能进行模拟。于是，基于结构模拟的人工神经网络研究、基于功能模拟的物理符号系统研究、基于行为模拟的感知动作系统研究随之出现，成为人工智能研究的3大主流方法。
这样引发的问题是，虽然3种研究方法都具有相同的研究目标，即希望成功地在机器上模拟人类的智能，并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果，但是人们却不知如何才能把三者集成起来并形成和谐的合力，以便更好地促进人工智能研究的进步。
事实上，长久以来，3种方法不仅没有能够形成和谐的合力，反而偶有互相否定、互相激烈抨击的事件发生，终于形成三足鼎立的不和谐局面，这种状态显然很不利于人工智能研究的整体发展，这也是分而治之方法论误导所产生的不良后果。
2.4 误导案例之四：人工智能的理论模型
更为典型的误导案例是人工智能的理论模型。常理告诉我们，意识是智能的直接基础。如果一个人连意识的能力都没有，他怎么可能具有智能呢？同样的常理告诉我们，人的智能有两个基本方面：情感与理智。如果一个人没有情感，他怎么可能具有完整的智能呢？而且，意识、情感、理智是相互联系、相互作用、密不可分的三位一体。
然而，按照分而治之的传统科学方法论，人工智能理论的研究硬是把意识和情感因素从智能的研究领域中排除出来。于是，人工智能理论一方面长期回避对意识的研究，另一方面又忽视对情感的探索，最终变成一个既不完整又不真实的人工智能理论模型。分而治之传统科学方法论导致人们不能深入和完整地理解人工智能。
总之，面对以信息及其转换为主导特征的开放复杂信息系统（智能系统是这类系统的典型代表）的研究，基于物质观和能量观的分而治之方法论不但不再有效，而且还会产生许多后果相当严重的误导。
3 开放复杂信息系统需要的科学观与方法论
正反两方面的研究实践启示我们，以智能系统为代表的开放复杂信息系统的研究，不能照搬我们原先所熟悉的传统科学观和方法论，而是迫切需要全新的科学观和方法论。经过长期的实践和探究，我们认为开放复杂信息系统的科学观包括以下4个基本观念。
1）信息观。
既然贯穿开放复杂信息系统全局的主导因素是信息和信息运动过程，那么开放复杂信息系统的研究首先就必须遵循信息观，即研究的关注点必须聚焦于系统的信息和信息运动过程，而不应当只盯着系统的物质结构和能量关系。
2）系统观。
开放复杂信息系统的研究必须遵循明确的系统观：一方面，人们所关注的信息应当是形式、内容、价值三位一体内涵完整的信息，而不是仅考虑形式因素的信息；另一方面，信息运动的时空过程必须保持完整性，人们不能只关注信息传递这样一个局部的过程，也不能只关注理智这样一个局部的方面。
3）生态观。
开放复杂信息系统应当是一种“活的系统”，因此人们必须遵循清晰的生态观，也就是说必须把开放复杂信息系统中信息运动过程的来龙（本体论信息）去脉（知识、基础意识、情感、理智、智能策略和智能行为）作为一个有序的生态过程进行一体化的研究，而不应当把信息、知识、智能看作一个各行其是的拼盘。
4）机制观。
既然开放复杂信息系统是一类生态系统，对它的研究就必须遵循机制观，即必须把关注点放在信息如何生成知识与如何生成智能的生成机制（即生长规律）上，而不应当把关注点放在系统的结构、功能和行为上。这是因为系统的结构和功能都是为实现生长机制而服务，行为则是系统机制实现的外显结果。
总之，信息观可以呈现开放复杂信息系统的生命脉络；系统观可以抓住开放复杂信息系统的信息全局特征；生态观可以把握开放复杂信息系统的有机联系；机制观可以理解开放复杂信息系统的生成规律，它们构成了开放复杂信息系统科学观的四位一体。
那么，开放复杂信息系统的科学研究方法论是什么呢？一般而言，有什么样的科学观就会形成什么样的方法论。科学观是认识所研究对象的基本观念，方法论是体现基本观念的研究方法，因此任何一种科学研究方法论都可以（而且应当）从科学观中自然引申出来。
根据这个基本原理，研究以智能系统为代表的开放复杂信息系统的科学方法论就可以表述为：遵循信息观、系统观、生态观和机制观的根本原则，考察信息资源（本体论信息）生成相关产品的生态转换规律。具体地说，就是要系统地（系统观）、联系地（生态观）、深刻地（机制观）考察本体论信息（信息观）生成认识论信息：知识和智能的规律，或者更简洁地说就是要系统地、联系地、深刻地考察信息转换的规律。：总之，信息转换是针对一切开放复杂信息系统研究都适用的科学方法论。
4 新的科学观方法论和研究成果
20世纪80年代以来，笔者逐渐领悟到信息观、系统观、生态观、机制观四位一体的科学观和信息转换方法论，并将其用于指导自己的信息科学和人工智能基础理论研究，获得了如下一些重要的创新成果。由于篇幅所限，笔者叙述从简。
4.1 全信息理论
传统方法论令Shannon信息论存在严重局限。我们根据新科学观提出语法信息、语义信息、语用信息三位一体的全信息概念，其中，语法信息用“肯定度”参数表征，用概率论和模糊集合理论描述；语义信息用“逻辑真实度”参数表征，用模糊逻辑理论描述；语用信息用“效用度”参数表征，用模糊集合理论描述。
这样，原先各自独立发展起来的信息获取（检测与识别）、信息传递（通信与存储）、信息处理（计算）、信息认知和信息决策（人工智能）、信息执行（控制）就得到了统一的描述和处理，形成了完整统一的信息科学理论。
4.2 本体论信息到全信息转换：第一类信息转换原理
根据新方法论，我们发现并阐明了图1所示
的由本体论信息到全信息的转换原理（又称第一信息转换原理），证明全信息理论不仅在理论上合理，而且在技术上可行。
图1表明，人们利用传感系统可以把本体论信息映射为相应的语法信息，利用语法信息可以从知识库检索l出（或者通过与目标进行相关运算计算出）与之相对应的语用信息，通过对语法信息和语用信息的逻辑运算可以演绎出语义信息。所有这些操作都在技术上可行。
4.3 知识的外生态学理论
知识在信息和智能科学中扮演着极其重要的角色，但是在分而治之传统方法论的影响下，知识被孤立地分割出来，在人工智能理论研究中没有得到应有的重视。在新科学观和方法论指导下，我们发现知识并不是一种孤立和静止的研究对象；恰恰相反，它是一个极其活跃的生态学系统。
一方面，知识不断由认识论信息的归纳而来；另一方面，知识又在系统目标的制导下通过演绎的方法向智能生长而去。换言之，“信息_÷知识_智能”转换是知识的外部生态系统。这一发现的意义不仅揭示了知识的生成机制，而且揭示了智能的生成机制，直接导致新的人工智能模拟方法问世。
4.4 信息一知识转换：第二类信息转换原理
知识外生态学原理表明：知识由全信息转换而来。信息是现象，知识是大量相关现象所蕴含的共同本质，因此实现由全信息到知识的转换算法，原则上是归纳型算法。由大量信息现象到知识本质的归纳过程是由量变到质变的过程，也称为“涌现”过程。这是知识外生态学提供的一项重要启发。
4.5 智能的共性核心生成机制
知识外生态学系统的发现不仅揭示了知识的生成规律（第二类信息转换原理），而且还启迪了智能的共性核心生成机制：信息知识智能的转换。具体来说就是在任何情形下，智能的核心生成机制都是由信息（关于问题的信息、关于问题求解目标的信息、关于先验知识的信息）到知识（求解问题所需要的专门知识）再到（求解问题的）智能策略的转换，显然，这是一切智能（包括人类智能和人工智能）的共性核心生成机制。
4.6 人工智能的机制模拟方法
受到智能共性核心生成机制的重要启发，我们提出人工智能的新的模拟方法，这就是机制模拟方法：信息_知识-÷智能的转换，这是区别于已有的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法的全新方法。
众所周知，系统的生成机制统管系统全局，系统的结构和功能都为生成机制服务，而行为则是机制实现所产生的结果，因此人工智能的机制模拟方法比传统的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法具有更深刻和更本质的意义。
4.7 知识的内生态系统
运用新的科学观和方法论，我们又发现了知识的内生态系统：知识内部不是如铁板一样凝固的对象，而是一个充满活力的生态系统；认识论信息（全信息）首先生长成为欠成熟的经验知识，接着后者通过验证和完善生长成为成熟的规范知识，经验知识和规范知识又进一步凝聚成为超成熟的常识知识。简而言之，经验知识规范知识常识知识是知识的内生态学系统。知识内生态学系统的发现直接导致人工智能3大主流方法的统一。
4.8 人工智能的统一理论
人工智能的结构模拟方法（人工神经网络，后来发展成为计算智能）利用的是训练得到的经验知识；功能模拟方法（物理符号系统，后来收缩成为专家系统）利用的是人工输入的规范知识；行为模拟方法（感知动作系统，后来发展成为机器人）利用的是人工输入的常识知识。知识的内生态学系统表明，经验知识、规范知识、常识知识是知识的3个相生（而不是相克）状态，因此原先鼎足三分的人工智能3大主流方法在机制模拟方法的框架内也呈现出相生关系，达到了和谐的统一。这显然是人工智能理论研究的重要进展。
4.9 全信息—智能转换：第三类信息转换原理
第一类信息转换原理是信息内部转换的原理，即由本体论信息到认识论信息（全信息）的转换；第二类信息转换原理是由全信息到知识的转换；第三类信息转换则是全信息向基础意识、情感和理智的转换。
我们运用新的科学观和方法论后发现：基础意识的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识和常识知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换；情感的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识、常识知识和经验知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换；理智的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识、常识知识、经验知识和规范知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换。与全信息一知识转换过程类似，这些转换也存在量变到质变（涌现）的过程。
4.10 高等人工智能原理
受到传统方法论的影响，现有人工智能理论的智能模型是一种既不完整又不真实的模型。基于上面所述的第一、第二、第三类信息转换原理，我们提出图2所示的高等人工智能理论的研究模型，图中的符号G表示系统的目标；K1表示本能知识和常识知识的集合；K2表示本能知识、常识知识和经验知识的集合；K3表示本能知识、常识知识、经验知识和规范知识的集合；K4表示本能知识、常识知识、经验知识、规范知识和决策艺术知识的集合。
从图2中可以看出，高等人工智能系统直接面向开放的外部世界，后者不断产生各种事物的本体论信息；感知系统（而不是简单的传感系统）按照第一类信息转换原理把本体论信息转换成为认识论信息（全信息）；认知系统按照第二类信息转换原理把全信息转换成为知识；基础意识、情感和理智系统则分别在知识K1、K2、K3支持并在目标G导控下完成第三类信息转换，把全信息分别转换成为基础意识、情感和理智；决策系统则在知识K4支持并在目标G导控下把情感表达和理智表达综合成为解决问题的智能策略；执行系统把智能策略转换成为智能行为，反作用于外部世界。
如果智能行为产生的结果与目标一致或可以接受，这种策略就作为一种正确的知识补充到知识库；如果智能行为产生的结果与目标之间存在比较明显的误差，那么这个误差就成为一种新的信息反馈到感知系统，经系统后续处理，补充知识，优化策略，使新的智能行为产生更好的结果，如此循环往复，直到满意为止。这是一个完整而真实的人工智能模型，对于人工智能未来的发展具有重要意义。
5 结语
研究不同的对象，需要有不同的科学观和方法论。基于物质观和能量观的分而治之、各个击破、合成还原方法论曾经指导人们在物质科学领域取得过历史性的辉煌成就，但是在以信息和信息转换为主导特征的开放复杂信息系统这类研究对象面前却显露出严重的缺陷。
人工智能模拟仿真算法危机
1引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是用于研究、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科学技术。“人工智能”的提起最早大致是在19世纪中叶的Dartmouth学会上被提出来的。它是计算机科学、信息科学、电子技术学、语言科学等多个学科互相影响促进而发展起来的一门综合类的学科。从计算机科学的角度出发，人工智能是研究如何制造智能或智能化的机器来仿真人类智能活动的，以模拟人们智能的科学系统。目前，人类社会已处于信息时代，也可以说是信息爆炸的时代。
人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
2“数据处理”与“知识处理”
巨大的信息处理能力是计算机技术产生和发展的巨大动力。计算机可以辅助人们全方位的解析科学未知智能领域，信息处理的发展大致分为两个重要阶段：
（1）数值计算阶段，大量文件数据处理和管理。这些都有明确算法和科学的管理方法，这个层面中的显著特征是“数据处理分析”阶段。体显出对众多学科领域学术发展的积极促进作用，逾越了许多的计算领域界限，使原本许多不可解决的问题迎刃而解。
（2）逻辑与符号处理实质阶段，这就必须让计算机具有超强的处理分析能力。在这一阶段的主要研究是对知识数据的处理过程，实现了这些Al就基本呈现在眼前了。
科学技术的发展是不断探索未知领域的漫长过程，也是孕育而生新算法智能工具的过程。探索未知的科学领域需要智能的辅助工具，这就使人类对未知科学领域探索的脚步越来越快。
3人工智能的应用领域
（1）地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要发展使用领域。1978年美国斯坦福国际研究所会议中曾经讨论研发后来制成了矿产勘探开采系统（PROSPECTOR），该系统主要用于勘探矿产、分析种类以及矿产容量等，是工程领域依靠人工智能的一个典型案例。
（2）人工智能和专家系统理论和技术应用在医学领域。形成医学专家系统，他具有极大的科学及经济价值，医生诊断复杂的医学问题集中使用都靠它来解决。人工智能促进医学发展方面起着重要作用，并应用于多个医学领域，现阶段发展趋于完善。
4计算机及人工智能的发展方向
计算机的发展将趋向超高速、超小型、并行处理和智能化。自从1946年世界上第一台电子计算机诞生以来，计算机技术迅猛发展，现有计算机的性能受到挑战，开始从基本原理上寻找计算机发展的领域，新型计算机的研发应运而生。未来量子、光子和分子计算机将具有感知、思考、判断、学习以及一定的语言表达能力，使计算机走进人工智能时代。
现如今科学技术每天都在飞速发展，人工智能的发展空间领域越来越大。但从目前的一些尖端的科学领域的研究可以看出，人工智能未来的发展可能会向更高层次的科学领域深入人工智能的发展作为一种高辅技术实现与人类智能对接是现代社会发展的高效催化剂，人工智能科学整体性的研究探索可以说才刚刚起步，但是它的迷人魅力会促使科学家们前仆后继的投入到研究探索的工作当中去。相信人工智能领域研究开发会离我们的期望目的越来越近。
5结语
计算机的发展现在已经处于第五代的研发当中，其中最核心技术便是人工智能，可以说，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代计算机就有可能研发成功，同时在世界范围内的数据信息科学领域产生重大的意义，乃至对人类文明的发展产生重大影响。由人脑科学、认知能力科学、人工智能等共同研究智能的潜在本质，形成模拟智能科学。而对于人工智能学科整体层面而言，要有所突破前进，必需要有多个学科合作协同，在众多学科研究中实现主动创新。
由于人工智能与计算机技术的飞速进展，对人类社会、人类认知智能等科学的深入研究，形成了研究人脑及思维等学科。电脑与人脑、人工智能与人类智能，特别是智能计算机高度模拟人脑的研究，全面推动了人类社会认知世界的发展，人工智能的深入研究使计算机更加智能聪慧。计算机发展的未来值得注意的是，人类使计算机更加接近自己，人工智能科学领域带动了计算机的飞速发展，计算机的聪明才智更接近人类，智能的计算机大大滴提高了人类认知世界改造世界的能力，人类发明使用智能的计算机推动全人类社会文明的飞跃发展。
参考文献：
[1]蔡自兴，蒙祖强.人工智能基础（第2版）.高等教育出版社.
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[7]黄国兴，陶树平，丁岳伟.计算机导论（第2版）.清华大学出版社.
关键词:专家系统;课程建设;教学改革;实验教学;CLIPS
“专家系统”课程是本科专业“智能科学与技术”的特色课程之一,该专业是由北京大学在2004年率先自主建立的[1]。此后,国内很多大学也都陆续基于各自的特色建设开设了该专业,如北京邮电大学、南开大学、首都师范大学、西安邮电大学、北京科技大学、厦门大学、中南大学等。基于一个新兴本科专业设立的专业基础特色课程,应该如何建设,实施教学与改革,突出专业特色?各类学校都在摸索中。中南大学的“专家系统”课程是国家级“智能科学基础系列课程教学团队”主干课程之一,它由国家级教学名师领衔,以双语建设为教学基本手段,以精品意识为指导[2],培养学生自主创新意识,发掘学生兴趣潜能,非常具有专业特色。
1课程建设情况
专家系统使用人类专家推理的计算机模型处理现实世界中需要专家做出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论[3]。其最大特点是不仅可以帮助人们处理信息,还能说明处理的方式和理由[4]。我们结合专家系统课程特色与学习认知过程特点,采取认知教学作为专家系统教学的理论基础[5-6],根据智能科学与技术系列课程教研经验,融合双语教学方式,初步提出课程定位和建设目标,给出了教学基本要求。
1.1课程定位与建设目标
在学习本课程之前,学生最好已经选修过离散数学、人工智能和面向对象的程序设计课程,本课程32个学时,2个学分,其中实验课6学时。此外,“专家系统”还可作为自动化、计算机科学与技术等相关专业有兴趣的学生的选修课程。可为学生提供一种新的手段和方法求解传统方法难解问题,也为学生们了解智能科学与技术领域知识提供良好的窗口。
专家系统成为智能科学与技术本科专业的专业基础课程,目的在于培养学生理解和掌握专家系统技术的基本观念、基本理论和智能科学方法;并灵活设计和构建不同领域的专家系统,解决实际问题,为学习后续课程奠定方法基础。通过教学过程,培养学生善于分析继承已有的科学进步成果、激励学生善于发现问题、分析问题和解决问题的自主科学创新精神。
1.2课程教材设计
本校专家系统课程选用了蔡自兴编写的《高级专家系统:原理、设计及应用》[3]一书,该教材包括专家系统的基本理论、技术方法和实际应用的诸多内容,知识点介绍全面详尽,同时列举了诸多实例,便于课堂分析与课后理解。
根据双语教学的要求,外文参考教材[7]选用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书,该书对CLIPS语言分析透彻,有大量的课后习题与资料,适合学生作为主要参考书目进行课后学习。实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书,主要利用了同时,根据双语教学的要求,外文参考教材选用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书,该书对CLIPS语言分析透彻,有大量的课后习题与资料,有利于学生作为主要参考书目进行课后学习。我校实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书。主要利用了该书后半部分内容。目前,国内基于CLIPS的“专家系统”实验教学教材在国内几乎没有容,专家系统课程实验及其教材建设还需进一步改革与探索。
1.3教学要求与知识框架
通过学习,使学生了解和掌握专家系统的相关原理和方法,。要求学生掌握知识表示方法、搜索推理技术的相关内容,熟悉和了解常见的专家系统解释机制、开发工具和评估方法,学会基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构建立和应用,掌握专家系统的常用编程语言――CLIPS,了解专家系统的发展趋势和研究课题。经过对专家系统课程知识内容进行分类,可分为以下6个模块,如表1所示。。
经过对专家系统课程知识内容进行分类,可分为以下6个模块,如表1所示。
模块一专家系统的定义、发展历史、研究内容、类型、结构和特点以及构建步骤;。
模块二熟悉专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术,结合传统人工智能方法和计算智能的一些方法;。
模块三了解专家系统的解释机制、开发工具和评估方法;。
模块四熟悉基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例;。
模块五掌握人工智能和专家系统的编程语言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和关系数据操作语言等;。
模块六展望专家系统的发展趋势和研究课题,并了解新型专家系统的特征与示例。
从教学要求角度出发,模块一、模块三和模块六的教学要求相对一般,但却是学生涉及专家系统技术的必备知识模块。相对而言,模块五是基本教学条件要求中最高的一个模块,因为模块二与模块四的深刻理解与系统设计需通过模块五而实现的。
从教学内容的重难点角度出发,模块二是重点部分之一,但因有人工智能课程的基础,相对而言,教学实施过程中较为顺畅。模块四与模块五是专家系统课程重点阐述部分,其中模块五也是难点部分,在实验教学环节中,由于大部分学生初次接触推理性的编程语言,所以需要一定的入门时间和练习次数。
2专家系统课程教学改革实施
2.1基于多媒体的专家系统课程教学
教学应以学习者为中心,以先进教育技术为手段,相辅相成,促进教学效果。人类的感官功能中视觉与听觉器官起到了94%作用[78],而视听觉的协同作业能大大提高学习效率,而。多媒体教学就是一种集声、文、图、色于一体的教学手段之一,其实施。多媒体教学的关键实施内容就是教学设计,而教学设计的难点就是在不增加学生信息加工系统中工作记忆负荷的前提下,用促进生成的方式呈现学习材料,包括教材、课件、讲义、课堂讲解、课后习题等。
结合专家系统课程教学情况,教学设计分为以下3个方面进行详尽阐述:。
1) 把握好课堂教学知识量。
专家系统课程相对智能科学与技术专业第六期的学生而言是非常新颖的一门非常新颖的课程,学生们相对的学习热情比较高,但这里还需仍然需要对学生的先前知识结构和能力有个简单的估计。教师需考虑学生的工作记忆容量,并对学生的长期记忆有个估计,把握学习材料内在负荷。学习材料并非越多越好,关键在于精华,给学生留下深刻印象。“专家系统”课堂教授部分以原理性与推理性知识为主,应增加实践技术实例,这样让学生紧密联系实际应用进行学习,。多媒体视频就是一个很好的表现手段。将制作好的实例视频,向学生们展示,不但让课程氛围活跃,还激发学生对实践教学的兴趣;不但没有增加课堂的知识负荷,还可以留给学生课后对比学习。
2) 多元化课件制作呈现形式。
专家系统是一门推理性知识要求很强的课程,同时也需要掌握一门有利的开发工具方能使学生做到灵活应用。经过教学实践与课后调查发现,学生们对知识表述与相关画面共同呈现的形式比单一媒体呈现形式学习效果好,知识和画面也必须是关联的,呈现位置和各部分的比例也需考虑充分。为此,课件制作是一个“改无止境”的工程,因为每一届的学生具有自己的特点,且专家系统课程知识点的不断更新,每一年都要对课件进行大量的补充与改进。
3) 基于认知教学的课堂讲解过程。
认知教学模式中,是以学生为主体,教学教师起主导作用。课堂讲解是面对面教学活动中的重要环节,,它是多媒体中联系言语与画面的桥梁,是减少学生工作记忆负荷的有效手段。
专家系统课程知识可分为表示性知识与推理技术性知识,根据相关认知心理学理论,可将知识分为两类:陈述性知识和程序性知识[5]。其中在教育心理学中“陈述性知识”是指个人具有有意识的提取线索,能够直接加以回忆和陈述。其实就是关于“是什么”的知识,包括对事实,规则,事件等信息的表达。教育心理学中“程序性知识”是指个人没有有意识的提取线索,其存在只能借助某种作业形式简介推测的知识称为程序性知识,而现代认知心理学为程序性知识以产生式及产生式系统来表征的。所以可将陈述性知识采用“专家系统”中的语义网络形式为基础地表征,而程序性知识的表征形式可用“专家系统”中的产生式系统,以“ifthen”形式表示条件这一关系。众多形式的产生式规则相互联系就组成了复杂的产生式系统。基于认知理论的“专家系统”知识教学实施过程中,首先应选定系统设计内容,掌握开发系统时所需的知识与工具,;其次分析问题,并根据系统的具体特征转化知识。而后;接着对问题模型进行求解,建立和构造知识库,;最后,利用实现工具编写代码,系统联调。
2.2专家系统课程双语教学的实施
专家系统课程是信息学科新兴发展的一门课程,有许多关键性进展相关研究进展和成果的资料均源于英文文献,因而提高学生双语水平是一种大势所需,。同时,双语教学提高了对教师整体素质的要求,在双语教学过程中,有意识的增强教学互动,以问题启发式教学与课堂辩论形式教学,学生通过查阅主题文献进行针对性的演讲或讨论,教师对学生的表现加以评述,并进行补充。这种形式可扩大教师的知识面,使得任课老师了解前沿的研究成果。也可培养学生主动学习的积极性和创新能力,使得课程具有鲜活的生命力。双语教学对教师,特别是教师的其外语水平及其口语表达能力,,。促进了师资整体水平的提高。专家系统的双语教材已在1.2中介绍,但实验教材的设计与编写工作现仍处于空缺,这也是双语教学的需完善的内容工作之一。由于双语教学增加了授课难道难度,进而影响了授课的进度,应充分发挥多媒体先进教学手段对专业术语和难以理解的内容,进行注解,帮助于学生理解。在贯彻双语教学的过程中,除了指定适当英文参考短文或参考书,开发双语课件外,还应使学生接触国内外文献资料,开阔眼界,拓宽知识面,强化双语的意识,激发学生主观能动性,使学生找到课程学习的归属感。
2.3改革“专家系统”课程实时交互活动
专家系统课程是一门理论与实践关系密切的课程之一,课堂留下的作业大多需要计算机编程或计算机辅助教学方能较好的地完成。根据此特点,改革传统的作业形式与批审方法可节约反馈时间,同时可实现“低碳无纸化”办公。利用网络进行作业上交,教师批阅后通过网络及时返回给学生,不但能提高老师的办公效率,也使学生得到快速与准确的反馈。
针对多校区的现状,我们利用网络教学资源,采用了多种交互式策略,通过Email和群讨论组等方式进行在线交流,也可传递参考资料,交流课外成果,实现只要老师在实验室,学生在任何有网络终端PC机处,就能进行了实时交流或批改作业。避免了学生为了课后的困惑问题积压至下一堂课的矛盾,同时也节约了学生往返路程上耗费的时间。
为了进一步体现教学效果,我们下一步拟进行考试方式的变革,应综合考虑课堂出勤情况、平时正式作业成绩、课堂讨论情况和期末课程考试进行综合评分。还应考虑以双语形式进行笔试,当面交卷后进行双语发问。若有课程论文或创新作品表现突出者,可免参加最后的课程考试。使考试不再是学生的负担,而成为衡量与培养创新能力。和口试。
3基于CLIPS的专家系统实验教学
3.1专家系统与CLIPS语言
CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美国航空航天局约翰逊空间中心(NASA’’s Johnson Space Center)开发的一种专家系统工具,由C语言编写而成。早期的专家系统工具大都用LISP、Prolog等编程语言开发,共同问题是运行速度慢,可移植性差,解决复杂问题的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理语言,其优点包括:①逻辑推理方面的强大功能强。②、可移植性好。③、可扩展性好。④、有利于和其他语言联合使用等。
3.1专家系统与CLIPS语言
专家系统与传统的计算机程序系统有着完全不同的体系结构,通常它由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等几个基本的、独立的部分所组成,其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。用clips语言能够更好地熟悉专家系统的整个组成。CLIPS可为基于规则、面向对象以及过程的编程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。
以基于规则的专家系统利用CLIPS工具编程作为实例阐述。在CLIPS中找到专家系统基础的组成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事实,而Knowledge Base包含所有的规则,Inference Engine控制所有的进程。图1所示为专家系统框架示意图。专家系统中最核心的就是知识库,知识库中包含了大量某个领域专家的知识。,为了使计算机能运用专家的领域知识,必须要采用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。
3.2专家系统实验教学内容
通过CLIPS软件环境提供了的验证性、设计性和开发性实验,帮助学生更好地熟悉和掌握专家系统的基本原理和方法;,通过实验提高学生总结实验结果的能力,使之对专家系统的相关理论有更深刻的认识。实验内容如表2所示:。
其中,实验1为实验2的基础,这两个实验应与讲授课程穿插,使得学生利用课堂学到的理论联系实际实验操作,通过这两个实验的学习能够掌握专家系统的开发过程、掌握用产生式规则绘制推理树的方法、掌握、编写CLIPS应用程序的方法以及程序运行环境的应用等。实验3是一个有难度的实验,需要大量的课余准备时间,所以在完成实验3的时候,必须预留3周的时间,提前布置给学生,让学生做好实验前的准备,这样方能取得较好的实验教学效果。这些被挑选出来的CLIPS专家系统的代码应是经典的学习内容,通过该实验培养学生独立分析与开发完整的专家系统的能力。
3.3实验教学实例分析
1) 实验目的:学习和理解CLIPS编程语言,通过分析用CLIPS编写的“野人过河”的程序,深入理解专家系统的编程技巧,加深对专家系统的认识和理解。
2) 实验说明:野人过河问题属于智能学科中的一个经典问题,问题描述如下:,有三3个牧师传教士和三3个野人过河,只有一条能装下两个人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人数大于牧师的人数,那么牧师就会有危险。
假设问题的初始状态和目标状态,假设和分为1岸和2岸: 。
初始状态:1岸,3野人,3牧师;2岸,0野人,0牧师;船停在1岸,船上有0个人;。
目标状态:1岸,0野人,0牧师;2岸,3野人,3牧师;船停在2岸,船上有0个人;。
整个问题就抽象成了如何从初始状态经中间的一系列状态达到目标状态。问题状态的改变是通过划船渡河来引发的,所以合理的渡河操作就成了通常所说的(算符)就是问题求解的关键。,根据题目要求,可以得出以下5个算符:渡1野人、渡1牧师、渡1野人1牧师、渡2野人、渡2牧师,。根据渡船方向的不同,也可以理解为10个往还算符。定义算符知道以后,剩下的核心问题就是搜索方法了,。本程序采用深度优先搜索,通过不断扩展后继结点节点,逐步找出下一步可以进行的渡河操作,;如果没有找到则返回其父节点,看看是否有其它其他兄弟节点可以扩展。
搜索中采用的一些规则如下:
(1.) 渡船优先规则:1岸一次运走的人越多越好(即1岸运多人优先),同时野人优先运走;2岸一次运走的人越少越好(即2岸运少人优先),同时传教士优先运走;。
(2.) 不能重复上次渡船操作,避免进入死循环。;
(3.)任何时候 河两边两岸的野人和牧师数在任何时候均分别大于等于0且小于等于3;
(4.) 由于只是找出最优解,所以当找到某一算符(当前最优先的)满足操作条件后,不再搜索其兄弟节点,而是直接载入链表。
(5.) 若扩展某节点a的时候,没有找到合适子节点,则从链表中返回节点a的父节点b,从上次已经选择了的算符之后的算符中找最优先的算符继续扩展b。
通过实验教学过程中的专家系统开发实例分析,总结了出应用于在许多专家系统项目中的线性生命周期模型,如图32所示。这个模型包括从计划到系统评估的许多阶段,对系统开发的描述一直到功能评估这种程度上。之后,生命周期不断重复:从计划到系统评估,直到系统交付正常使用。
4结语
专家系统课程的发展开发过程是教学研究和教学改革实践相结合的过程,需要不断加强学习、总结经验。本文从总结了专家系统课程定位与、建设目标、教材的选用设计和课程知识框架等方面的总结了“专家系统”课程建设情况。在,并就教学改革过程中注重多媒体教学的效果、双语的实施和课程互动活动的改革等问题进行比较深入的介绍与探讨。通过CLIPS语言与专家系统实验的结合,阐述了实验教学的目的、CLIPS实验特色及和实验方法,体现了基于CLIPS实验教学的优势与特色。在未来的教育领域,专家系统技术将成为信息时代教育发展的新生力军,专家系统也将成为新世纪人类智能管理与决策的得力助手。
致谢注 :本文受国家级智能科学基础系列课程教学团队项目(2008)支持,感谢本文得到中南大学信息科学与工程学院智能所的大力支持,特别感谢蔡自兴教授的鼓励与帮助。
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Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System
YU Ling-li, WEI Shi-yong
(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
