时间：2023-06-07 09:29:48
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篇对人工智能的思考，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：发展趋势；研究应用；人工智能
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119
0 简介
人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。
1 人工智能的运用现状
目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：
2 人工智能的影响
人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。
人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。
人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。
3 人工智能的发展趋势
有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。
4 结论
人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。
参考文献：
[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.
[2]肖斌.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术，2009，37（12）：166-169.
关键词：人工智能；刑事风险；刑法应对
近些年来我国科学技术的快速发展给人工智能提供了很大的助力，人类利用人工智能技术开拓了更多的领域，创造了一些新的经济增长点，很大程度上促进了我国经济的发展。面对着人工智能广阔的发展空间，我们在利用人工智能获得高质量发展的同时也要看到人工智能带来的风险，例如有些不法分子会借助人工智能产品的使用或者是开发实施一些危害社会的犯罪行为，给人们带来较大的经济损失。基于此，相关部门应该充分认识到人工智能所带来的刑事风险的巨大危害性，进而加强法制建设，全面做好应对，使人工智能充分发挥它积极的一面。
一、关于人工智能以及人工智能产品的概述
（一）关于人工智能的概述
人工智能这个概念提出比较早，大约在20世纪的四五十年代，但是人工智能概念提出后却没有得到较快的发展，主要是因为当时的信息技术以及互联网技术的发展水平还处于较低的阶段。在此后的一段时间，人工智能几乎处于一种停滞的状态，直至2016年韩国的一场人机围棋大赛让全世界的目光再次聚焦在人工智能上。各个国家也意识到人工智能将是改变世界的一种重要力量，纷纷加大对其研究力度，进而成为各个国家竞争的新领域，由此世界逐渐进入了人工智能时代。人工智能时代在给世界带来强大发展活力的同时也出现了一些超越法律范围以及法律理念的问题，对这些问题不能忽视。在人工智能时代我们更需要站在法律的层面严格审视其发展过程中存在的风险以及做好各方面风险的应对。特别是最近几年一些关于人工智能的刑事案件引起了人们的关注，鉴于此，对这个方面进行深入研究有着很大的现实意义［1］。
（二）人工智能产品的类型
人工智能产品根据其内部算法的不同可以分为两种类型，一种是人工智能产品，另一种是弱人工智能产品。通过对人工智能产品的深入研究发现，其本质是基于内部算法，并具有独立思考以及解决问题的能力。我们看到人工智能主要依据内部算法发挥作用，内部算法是人工智能的技术内筒，如果对这个技术内筒的运作再进行分类存在着很大的难度，同时也不具备较强的可操作性。针对这个问题，在法律层面对人工智能产品进行分类主要依据的是产品是否具有控制能力以及辩证能力。虽然我国的人工智能发展较快，但是从发展水平来说还处于弱人工智能时代。弱人工智能时代的产品虽然具有一定的自我意识并能思考以及解决问题，但是这些能力在很大程度上是研发人员意识的体现，是研发人员利用程序表达出来的一种判断和决策。在科学技术发展的推动下我国也会进入强人工智能时代，这个时代的产品具有较强的控制能力以及辨认能力。它与弱人工智能时代产品的最显著区别是其可以突破设计人员编程的控制，真正实现自我意识、自我判断、自我决策。这种产品会给世界带来极大改变，同时也会带来很大的风险［2］。
二、人工智能刑事风险所具有的特点
（一）与传统犯罪相比具有较高的危害性
随着人工智能的不断发展，其与人们的生活会越来越密切。人们在获得人工智能产品提供服务的同时也存在着一些风险，加之人们对这些风险缺乏辨别力，导致人工智能刑事风险产生的危害较大。如今我们在一些媒体上会发现一些不法分子利用人工智能开展各种形式的犯罪活动，不仅具有很强的隐蔽性，而且给人们带来很大的损失。随着社会的进步，科技的发展，人们的生活和工作对人工智能的依赖性会越来越大。在这种情况下利用人工智能开展犯罪活动会越来越普遍，严重危害社会的可持续发展，甚至还会给社会带来毁灭性的灾害。为了确保社会的和谐稳定，相关部门必须要采取措施遏制人工智能犯罪活动的开展，特别是在法律层面做好保障。否则任其发展必然后患无穷。通过对一些人工智能刑事违法案件的调查，我们看出很多不法分子利用人工智能获取企业的私密信息，不仅损害了企业的利益，同时还会引发行业的不良竞争，影响我国经济的高质量发展。
（二）增加了很多的犯罪形式
人工智能时代犯罪有了更多的形式，这些形式带有人工智能显著的特点。现在越来越多的犯罪分子青睐人工智能犯罪是因为借助它可以轻松获取大量的数据信息，进而利用这些数据实施犯罪活动。人工智能这一高效获取数据的功能如果加以正确利用，不仅可以加强我国的精神文明建设，同时还会极大促进社会的发展。但是一些犯罪分子瞄准了人工智能这一特点实施一些新型的犯罪活动，违反了人工智能发展的初衷，同时也不利于社会主义市场经济的稳定发展以及和谐社会的构建。面对人工智能时代出现的各种新型犯罪，要从根源上确保信息的安全性，避免被不法分子通过非法途径获取［3］。
（三）人类对其控制能力较弱
人工智能时代一些技术的使用很难利用一定的标准评价它的道德性以及合法性，相关人员对此要有清醒的认识。人工智能产品一个显著的特点就是不具备控制能力以及辨别能力，基于这样的特点很难对其程序进行管控，从而降低了人类对它的控制。例如操作人员利用人工智能技术操纵机器人开展某项活动，如果在一些环节采取了具有违法性质的操作，但是机器人并不能自动发现这种不法指令，进而拒绝执行。这种弱人工智能给犯罪分子留下了犯罪机会，同时也给人工智能的利用带来很多的安全隐患。随着高科技以及人工智能技术的不断发展，相关人员在对人工智能进行深入研究的过程中探寻到一些技术可以实现机器人自主学习。机器人的自主学习能力原本是为了抑制智能机器人，但是在一些特殊情况下当这种能力不断积累，机器人在执行各种命令时有可能违背人们的意愿。这种情况不仅会影响机器人正常作用的发挥，甚至还能做出一些危害人类的举措。在一些极端的情况下，机器人的行为完全不受人们的控制，那么对社会将会产生极大的冲击，后果不堪设想。以上说明的种种情况都是在人工智能时代极易发生的一些刑事风险，这些刑事风险具有巨大的社会危害性，因此要引起人们的高度重视。相关部门及人员应该对人工智能时代的刑事风险进行深入分析，并对现有的法律不断进行完善，从而达到对这些风险进行有效控制的目的。另外，人们在利用人工智能时也要加强风险控制意识，使自身的行为符合法律的规定，从而充分发挥人工智能的价值造福社会，避免一些犯罪分子利用人工智能危害社会［4］。
三、人工智能刑事风险的刑法应对
（一）建议《刑法》增设滥用人工智能相关罪名
在我国人工智能发展的前期，大部分人未能意识到人工智能会带来刑事风险，因此相关的法律存在着一定的欠缺。随着我国人工智能发展水平的提升，人工智能给人们带来了更多新奇的体验，同时也给不法分子更多的犯罪机会，而且这些犯罪大部分是刑事犯罪，严重影响人们的学习和工作，甚至还会引发社会恐慌。基于人工智能的特点，其所产生的刑事风险在短时间内无法得到较好处理。由此可见，人工智能时代的刑事风险不仅具有较大的危害性，同时其危害还具有持久性。鉴于此，相关部门应该针对此问题进行深入研究，采取措施最大化做好人工智能产品的刑事风险控制工作，并高质量进行刑法应对。随着人工智能刑事犯罪案件数量的增多以及其具有较大的社会影响力，人工智能刑事风险防控以及刑法应对受到了社会的广泛关注，同时加强刑法应对也是完善我国法治体系的一个重要内容。我国社会发展前期人工智能水平较低，这类刑事案件不多，所以《刑法》中没有滥用人工智能相关罪名。但是随着我国人工智能的不断发展，利用人工智能进行刑事犯罪的可能性增大，所以在我国《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名有很大的现实意义。这样在一定程度完善了法律，同时对相关人员滥用人工智能开展犯罪活动有一定的打击作用。当今我国社会各个方面处在一个较为稳定的发展阶段，加之我国要实现经济高质高效发展必须有一个稳定的社会环境，由此看出维护社会的稳定对我国的重要性。我们要充分认识到，一些不法分子滥用人工智能，给我国社会造成了极为恶劣的影响，严重危害了社会的稳定，对我国社会的发展造成了很大的阻碍作用。我国社会的发展一方面需要人工智能提供较大的推动力，另一方面还要防范一些人员滥用人工智能，确保社会整体发展的稳定性。如果不能对人工智能的刑事风险加以管控，同时也未能全面做好刑法应对，那么无疑给我国社会发展埋下一个巨大隐患。如果相关部门不能采取有效措施对这个隐患加以管理，在许多因素的共同作用下会引发一系列社会问题，将会严重制约我国社会更好的发展。为了使我国既能充分利用人工智能积极的一面促进我国社会各个方面的发展，又能有效规避利用人工智能犯罪行为的发生，需要相关部门借助法律的力量来达到以上目的。通过《刑法》增设滥用人工智能相关罪名，进而规范人们利用人工智能的行为，确保其在法律规定的范围内进行，同时能够使人们明确如何合理合法利用人工智能，对于我国社会发展具有很大的积极意义。之所以建议在《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名还由于《刑法》比起其他法律对人们更具威慑力，对人们约束性更大，对一些滥用人工智能的行为会发挥出更大的警示作用。国家相关部门在使用刑罚时如果剥夺了犯罪人员的一些权利，那么这种权利的剥夺不具有可逆性，对犯罪人员来说需要付出更大的代价。《刑法》的这种特点对犯罪人员的威慑力会更明显，使人们更加深入了解滥用人工智能的严重后果，从而不敢利用人工智能实施犯罪活动。人工智能犯罪与其他形式的犯罪相比具有更大的破坏性和危害性，不仅会对人们造成财产危害，还会威胁人们的生命安全。人们对人工智能的刑法风险以及犯罪要有充分的认识，并积极利用刑法这个有力武器避免人工智能犯罪行为的发生，进而弱化它的影响力。另外，相关部门还要根据社会和市场的发展优化处理人工智能带来的刑事风险，维护我国社会的和谐稳定［5］。
（二）建议《刑法》增设人工智能事故相关罪名
首先，在进行人工智能技术研发前，研发人员要明确自身的义务，在研发人工智能技术的过程中严格约束自己的行为，确保每一个研发环节都符合人类社会的道德体系，最根本的是符合我国相关法律的规定，从源头上避免人工智能事故的发生。其次，人工智能产品开发后需要有一段时间的调试。研发人员在调试的过程中也要确保符合道德以及法律的要求，否则在调试阶段出现一些问题容易导致人工智能事故的发生，从而在后期人工智能技术的利用中引起更大的危害性。最后，对于人工智能产品的研发也要提供有效的保障，一方面要确保智能化产品在数据安全方面的技术保障，另一方面还要采取措施避免人工智能产品在应用环节出现的一些数据错误情况，使人工智能产品以及技术为人类提供更加安全以及高效的服务，避免其发挥消极作用对人类以及社会产生危害［6］。
四、结语
随着人工智能技术的不断发展，我国的人工智能化水平也相应提高。在如今越来越智能化的时代，我们不仅需要进一步开发人工智能的价值，还要重视它所带来的刑事风险，并提前做好完善的刑法应对来更好地处理人工智能刑事犯罪。相关部门要深入分析人工智能刑事风险，从而在开展刑法应对时更具方向性和目标性，最优化做好人工智能刑事风险的控制，实现我国社会的平稳、健康发展。
参考文献
［1］唐蜜．人工智能时代的刑事风险与《刑法》应对研究［J］．法制博览，2021（35）：43-45．
［2］刘宪权．人工智能时代刑事责任与刑罚体系的重构［J］．政治与法律，2018（3）：89-99．
［3］陈文，姜督．人工智能的刑事风险及刑法应对［J］．南京社会科学，2020（1）：99-105．
［4］王志祥，张圆国．人工智能时代刑事风险的刑法应对［J］．上海政法学院学报（法治论丛），2019，34（2）：97-107．
［5］张全印．机遇与挑战：人工智能带来的刑事风险与刑法应对［J］．中国刑警学院学报，2018（6）：14-20．
前阵子，最热莫过于AlphaGo大战李世石，“人机大战”最终以4比1落幕，眼见着“阿尔法狗”变成“阿尔法热狗”，一向自视最具智慧的人类，可想而知受到极大冲击。人工智能时代已经来临，我们对它有多少了解？我们准备好了吗？为此，我们特别制作“人工智能”价值榜图书专题，从思维、文化、技术、投资、产业等多领域，梳理出近期的相关图书，解读人工智能的前世、今生和未来。
关于“人工智能”最热的讨论之一，就是如果人工智能超越人类智能，人类是否将遭遇自己给自己制造的威胁？在《人工智能的未来》的作者，奇点大学校长、谷歌工程总监雷・库兹韦尔看来，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在。
有一种说法认为，机器人无法取代人类，因为它永远体会不到妈妈的手抚摸它的感觉。这理由大大地让人放心！但《情感机器》告诉我们，通过对人类思维方式建模，创建能理解、会思考、具备人类意识、具备常识性思考能力的情感机器是可行的。所以未来的挑战不是没有。就如尼古拉斯・卡尔在《玻璃笼子》中所说，当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。
随着技术发展的不断加快和机器自动化的发展，对人的需求将会减少。很多工作将会消失，所谓的“好工作”也会过时。马丁・福特在《机器人时代》中表示，在可预见的将来，机器人行业将与大数据、移动通信等进行跨领域技术融合，基于服务创新的机器人产业体系也许很快就要到来。
机器人势必将成为未来全球经济发展的关键因素。在机器人研发领域一旦落后，将意味着失去生产竞争和经济发展方面的优势。作为一名金融市场分析师，《机器人新时代》的作者更看重其市场分析和投资机会的考察。而在产业领域中，超级计算机在医疗决策中充当关键角色，其技术可能比在其他任何领域都更多地改变了医学和卫生保健。
无论如何，人工智能的时代来了，我们必须做好迎接它的准备。
【关键词】机械电子工程；电子电路学；人工智能
世之瞩目的人机大战最终以阿尔法狗的胜利而告终。这场为无数人所关注的围棋比赛，刷新了人们对人工智能的认知。长久以来，人工智能对人类来说仿佛只是一个存在性的概念。殊不知，人工智能已经悄然分布在我们身边。对于人工智能的讨论和定性一直尘埃未定。但毋庸置疑，人工智能必然是未来的一个发展方向。人工智能涉及到众多学科，例如仿生学、电子电路学、机械电子工程学等。比起其他学科，机械电子工程是一门比较老的学科。无论是在理论的成熟性上，还是在应用的广泛性上，机械电子工程都有着得天独厚的优势。因此，研究人工智能的发展，必然离不开机械电子工程的相应支撑。
1人工智能的发展
人工智能的概念起源于工业时代。随着科技的发展，大量的机器开始取代人力进行生产工作。无论是以蒸汽为动力的机器，还是以电力为动力的机器，都可以周而复始地重复一样工作，从而大幅度地解放人力资源。但是，由于机器的局限性，它们只能固定地重复某一动作或者某一套动作，而不会自我进行改变。当外界环境改变的时候，它们依旧会重复这些动作。因此，人们急切需要一种可以针对外部条件进行自我改变的机器。随着电子管和计算机的应用与普及，特别是随后的晶体管和集成电路的发展，为人工智能的出现提供了契机。人工智能的定义是指某一样机器在执行某一项指令时，如果外部条件发生改变，它也会自行改变自己的行动方式，从而适应外部条件的改变。但机器毕竟是机器，它们并不具有人类的思维。它们能够对环境作出判断和对自身做出改变，是因为人类提前在它们内部设置好了相应的程序。而晶体管和集成电路的大规模普及，和机械电子工程的成熟应用，为人工智能的应用与发展提供了新的成长土壤。
2机械电子工程与人工智能的相关性分析
归根结底，人工智能依旧属于机器。既然是机器，便离不开电子电路与机械的支撑。无论是多复杂，多精密的人工智能机器，当我们进行仔细分析的时候，就会发现，它们其实就是一个个电路所组成的。机械电子工程在电气时代就已经得到大规模发展。经过这么多年的应用，机械电子工程无论是在理论上的成熟性，还是在应用上的广泛性，都有着众多学科无可比拟的优势。而人工智能是在晶体管与集成电路发展成熟后，尤其是微型电子计算机发展成熟后，才得到快速发展的一门技术。换而言之，人工智能就是机械电子工程所延伸出来的一种产物。只是它包含了众多其它学科的知识，才是两者有了一定的区别。人工智能是机械电子工程的一种延伸性产物，但并不是完全性的机械电子工程产物。正如前文所言，人工智能除了包含了机械电子工程学，还包括了仿生学、物理学甚至数学等众多学科。所以，从严格定义上来说，人工智能与机械电子工程是不同的两个学科。但这两个学科并不是完全独立的，正如数学和物理学、物理学和化学。从表面上看，两者似乎并不相干；从严格定义上看，彼此也是分属不同的学科。但是当我们仔细分析的时候，我们就会发现，这些学科是彼此交叉的，互相联系的。所以，我们在对它们进行分析的时候，需要互相联系彼此，进行综合性分析。我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。因此，我们应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
3机械电子工程的智能发展
现在，人们的生活中越来越追求便利。无论是智能手机的发展，还是掌上电脑的应用，都充分体现了这一点。机械电子工程起源于电气时代，发展的成熟性和实用性都很高。但是，它已经无法完全适用于现代的生产生活。而随着智慧城市的提出和各种人工智能产品的大规模应用，人们对机械电子工程的发展提出了新的要求，即“智能化、微型化、实用化”。例如现在常见的一种“智能家居”。这种东西已经不再仅仅是一种概念产品，而是已经发展出实物。它们可以根据人们的需求，对人们的生活环境进行适应性改变。“智能家居”从实物上而言，就是一些电子产品在微型计算机的整体控制下，进行对相应工作的分析和处理。这也就是机械电子工程的未来发展方向。随着微型计算机的大规模普及和应用，尤其是各种高性能的微型计算机的应用，需要机械电子工程为它们提供相应的电子电路来支撑，从而使得它们能够正常工作。因此，机械电子工程应该把握住时代的前沿，追随着时展的脚步，根据自身独有的成熟性优势，进一步发展，从而适应新时代的“智能化、微型化、实用化”的要求。
4结束语
人工智能虽然都得到了长足的发展，但综合来看，人工智能的发展仍旧十分不成熟，还有着很大的发展空间。机械电子工程作为人工智能的基础，也会随着人工智能的发展，实现自身理论的进一步成熟和相关技术的飞速发展。综合分析来看，人工智能虽然是机械电子工程的延伸产物，却已经和机械电子工程有了很大的不同。当我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。如果我们真的要对它们进行分析的话，我们就应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
参考文献
[1]王琪.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科学传播,2012.
[2]肖斌.薛丽敏.李照顺.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术,2009.
通常把人工智能分为三个阶段：第一阶段，弱人工智能，如美图秀秀；第二阶段，强人工智能，如无人驾驶技术；第三阶段，超人工智能，计算机拥有“智慧”。现在的我们，就好像刚踏上一步台阶，踮着脚看到了模糊的未来，而对于未来，每个人的想象是完全不同的，下面说一说其中的一小部分。
书中提到一个有趣的历史故事，十九世纪初，英国因为纺纱机械的进步而导致传统手工纺织业的强烈抵制，掀起了以毁坏机器为手段的“卢德运动”，但历史的进步不以人的意志为转移，纺织业最终全面实现了机械化。人工智能便是如此，技术将直接改变现实世界，这种潮流无可避免，至于这对人类来说是好事还是坏事，则未可知。这让我联想到《人类简史》里，以色列历史学家Harari在书中第五章将农业革命称为“史上最大骗局”，这是因为人类学会了种植和驯化动物之后，非但不是过上了轻松的生活，反而让农民过上了比采集者更为辛苦、更加不满足的生活。农业革命一方面让食物总量增加，但也产生了人炸的问题，产生了一群养尊处优、无需直接劳作的精英阶级，普遍来说，农民过得比采集者更加辛苦，到头来饮食更加糟糕。这是一个直接的启示、一种革命性的技术进步，长远看来对人类是有利的，可是对深处变革中的人来说，却是巨大的灾难。设想大型的B2C电商企业，在利用强人工智能技术全面自动化配送包裹后，快递人员将面临大面积的失业，这将变成一个社会问题，快递人员又将去哪里寻找工作呢？变革来临时，必将有人面临着痛苦，我们是否应该思考，如何避免历史的重演，减少这种痛苦。
百度追求把人工智能技术运用到企业升级中去，为全产业带来提升，具体来说，百度大脑就是这样一个产品。无论是为了深度学习，还是实现多层神经网络，人工智能都必须进入一个“数字化转型”，或者说“万物互联”的时代。在传统的信件时代，我们需要写信，需要动笔写、装进信封、贴上邮票，最后还得送到邮筒里去才行，要得到回信，得看路途远近，后来又有了电报，按字计费，除了贵一点，但极大加快了速度。现在，电脑出现，电子邮件可以一秒送达对方，你只需找一台电脑连上网即可，智能手机出现后，邮件客户端可以自动提醒你邮件到达。
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关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
网友提问：连日来，世界冠军李世石与“阿狗”力战3局，战况可谓空前激烈、惊心动魄，最终李世石以0：3不敌“阿狗”。此一战，人类遭遇完败，我们该如何看待这场人类智能与人工智能的巅峰对决？
刘慈欣：1997年IBM的超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋冠军弗加里・卡斯帕罗夫；2015年10月“阿狗”以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾；这次“围棋人机大战”中“阿狗”再度力克世界冠军李世石。实际上，前两次的比赛就已经能够证明计算机在棋类方面超越人类，结果属于意料之中。虽然围棋在复杂程度和组成数量上远超国际象棋，它最多有3361种局面，这个数字大概是10170，比已观测到的宇宙中的原子数量还多。但不管怎样，计算机下棋的思维方式没有发生根本变化，可以说本质上是一样的。
计算机在很多方面超越人类已经是不争的事实，这点毋庸置疑。相较于前两次人类与计算机的对决，这次比赛的进步之处在于计算机的处理速度、数据库容量、检索和分类速度都有巨大提高。但总体来看，仍属于量变，而不是质变。对于人工智能技术而言，想要实现计算机模拟人的意识、思维以及信息判断，还需要计算机技术从本质上发生变化。举个例子，人工智能技术中包括模式识别功能，当前计算机能够识别出人的面孔，但是还不能理解表情，更无法通过人的肢体动作获取人类内心的想法。
网友提问：据谷歌公司介绍，“阿狗”已经拥有了极强的学习能力。“围棋人机大战”中，面对李世石“奇招”，“阿狗”从容应对，似乎看出它除了有超强的计算能力之外，还具备了一定的学习能力。如果它具备了这种能力，那成熟的人工智能技术离我们还远吗？ 李世石（中）
刘慈欣：从“阿狗”的表现来看，它主要展示出的能力还是计算机基本逻辑推理能力，至于谷歌所说的学习能力还没有得到完全验证。从人工智能的角度来讲，计算机最需要向人类学习的能力是基于有限信息基础上所产生的想象力和判断力，当计算机的逻辑推理能力和这些能力实现完美结合时，才意味着人工智能进入成熟阶段。
当前距离实现成熟的人工智能技术还很遥远，甚至可以说，未来能不能实现还是个谜。因为有两个重要的技术屏障无法突破，一是当前冯・诺依曼型计算机还不具备模拟人脑的强大能力；二是脑科学的发展速度仍然缓慢，人类对于自身大脑详细的深层结构和运作方式知之甚少。如果脑科学无法实现重大突破，那产生真正意义上的人工智能就是天方夜谭。
如《三体》中所说，当半人马座α星人发现地球存在生命体后，派出智子将人类的基础科学锁死，因为只要基础科学不能实现重大突破，那么应用型科学的发展是有瓶颈的。同样，人工智能技术的发展也遵循这个道理，在人工智能技术之下还有更为基础的计算机科学、脑科学等领域，只有这些科学技术取得重大突破后，人工智能技术才能迎刃而解。
另外，有些网友对人工智能心怀恐惧，这是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技术真的诞生了，人类还是有很多办法可以对它进行约束的。 李世石专心参赛
网友提问：作为人工智能程序的“阿狗”还需要进一步提升、完善，谷歌公司的负责人也表示，希望通过“围棋人机大战”找出它的弱点。不过经此一战，人类已经见识到了人工智能技术的强大能量，那么未来当这种技术成熟后，人类生活会发生哪些变化呢？
刘慈欣：这个现在还无法进行预测，不过可以肯定的是，人工智能的出现，意味着人类所做的很多事情都可以完全被计算机、机器人所替代。而且可以断定，计算机、机器人能凭借它们强大的能力帮助人类做出更多出色的成绩。到那时，机器人会走入家庭，像朋友一样与人类相处，甚至还可能为成为人类家庭中的一员。
将思路拉回现实，“围棋人机大战”再次让科技成为舆论热点，并引发公众对基础科学的高度关注，对于科学推广与普及有着积极的意义，会让越来越多的人真实感受到科学技术的魅力，从而产生浓厚的兴趣。同时，对于国家一直以来倡导的科技创新理念也有助推意义，相信人工智能技术会因此受到各方面的关注，吸引更多国家、企业与个人投入力量进行研究。
延伸阅读：
AlphaGo赢了之后 人工智能的必然
20年前，IBM的计算机“深蓝”打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，当时引起不少讨论与关注。而被视为“智力巅峰”的围棋，却是计算机所遇到的一个壁垒，一直无法攻破。如今历史终于被打破，当学习了人类职业棋手和顶尖棋手上万份的棋谱，并且进行了上千万场次自我博弈的AlphaGo出现时，不得不说这是一次质的飞跃。《自然》杂志总结了AlphaGo具备的四套重要算法，如走棋网络、快速走子、估值网络、蒙特卡罗树搜索等，已然具备了高水平的智能决策。
有人质疑AlphaGo没有情感，没有创造力，那么试想如果在比赛前不告诉人类，他对战的是AlphaGo，人类多半会肯定对方棋手的创造力。因为此前，机器的创造力一直不被人类认可，它们看上去死板而且麻烦。但是随着技术的发展，它们变得越来越简易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程处理的步骤正在变得完全自动化，而且这些自动化的流程还会像AlphaGo那样，在多种算法与自我博弈中寻求最佳优化。虽然不是每一个公司都像世界级棋手那样高超得屈指可数，但还是有大量公司对人工智能带来的智能水平优化趋之若鹜。
说到这里，不得不提一下，人类对于人工智能的恐惧也是有道理的。技术不一定带来大面积的失业，但是却会带来大量工作转移。大量的白领工作正在被人工智能优化，大量的机械生产管理有了全新的智能流程，大量的市场调查与分析具备新的智能水平，这是一种必然。
关键词：人工智能；应用；识别
中图分类号：TU855
人工智能及其识别技术在不断地发展，在很多领域，各种技术的发展越来越离不开人工智能。在机器人中的应用，在语音识别技术领域的应用、在人工神经网络中的应用等都取得了一定的进步。但是在发展的过程中由于发展的限制，人工智能及其识别技术也进入了发展瓶颈期，如何突破瓶颈将是此技术进一步发展的重要内容。
1 人工智能及识别技术的概念提出
人工智能技术是研究人类智能和通过计算机技术使某些设备或仪器具有人的智能行为的科学通过利用计算机模拟人的思维、语言、记忆、推理、感知、学习等智能能力，以及延伸人的感觉和大脑功能。综上这些模拟都反映人工智能及其识别技术最重要的思想和内容，也就是说人工智能及其识别技术学科是用来研究人类智能活动的规律的学科。
1.1 计算机技术的普及
随着计算机技术的普及以及大众对计算机进行商务、学习、工作等的需求的增长，计算机已经成为人们工作和学习不可缺少的高科技产品之一。现在，计算机已经进入实用阶段，越来越多的人掌握了计算机知识，同时也希望掌握计算机技术以减少工作量，而人工智能及识别技术就是其应用的最重要的方面。
1.2 自动化办公的需求
众所周知，信息技术的发展推动了社会信息化的进程。尤其是人工智能的发展，使得传统办公方式发生了改变。具体而言，这种转变包括在办公操作技能方面和办公系统方面的改革。
日本人工智能专家指出，凡是能够清楚地设定其指标的业务属于工场型的事务，将来应有办公室机器人来处理。这样，人的精力将只能用于创造性的智能工作，办公自动化将对智能型业务提供强有力的支持，办公室将真正成为智力活动的场所。
2 人工智能及识别技术的应用领域研究
60年代以来，随着计算机技术的发展，许多技术新方法和技术进入工程化产品化阶段，显著促进了工业技术的进步。人工智能及识别技术也得到了巨大的发展，其中以在机器人中的应用、在语音识别技术领域的应用以及在视觉识别技术领域的应用显得尤为突出。
2.1 在机器人中的应用
20世纪70年代，机器人技术发展越来越多地受到关注并逐渐发展成为一个专门的学科。智能机器人已经在各个领域得到了实际应用，并已经取得了巨大的效益。例如：现在很多外科医生在显微外科手术中使用机器人助手。
人工智能及识别技术在机器人中的应用变得越来越流行，同时也带动了相关行业在智能识别方面的发展。智能机器人的应用一方面可以缩减企业以及国家的相关开支，另一方面也加大了应用的风险。因此，人工智能及其识别技术在机器人中的应用还不是很成熟。国家应该加大对智能机器人技术的支持力度，进一步开发人工智能技术。
2.2 在语音识别技术领域的应用
语音识别技术的根本任务就是来解决能够使机器听懂得人类语言，其作为人工智能研究的主要方向和人机语音交互的关键技术，语音识别技术一直都受到各国人工智能领域的广泛关注。同时，以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，显示出了极大的优势，如声控电话交换、语音通信系统等，其应用几乎深入到社会的每个方面和每个行业。
随着人工智能电子产品的普及，进入21世纪，嵌入式语音处理及其识别技术也得到了迅猛地发展，基于语音识别芯片业越来越多。但是如何更好地将芯片结合人工智能技术来发展语音识别技术是本世纪最重要的内容。
2.3 在人工神经网络中的应用
人工神经网络也称作神经网络，是指有大量的简单处理单元经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统的简单化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。其工作机理是指通过模仿人脑神经系统的组织构造及其工作机理从而从研究人脑工作机理中得到启发，试图利用人工神经网络来处理大量的单元，比如，人工神经元、处理元件、电子元件。
在人工神经网络中，信息的处理是通过神经元之间的相互作用和反应来实现的，相关的知识与信息的存储与读取表现为各个网络元件之间其分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络的存在有其弊端，也许永远也无法代替人脑，但是他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。
3 人工智能及识别技术陷入瓶颈期
人工智能学科自从诞生至今就致力于研究解释和模拟人类智能行为及其规律，人工智能在其领域已经迈出了较大的一步，并且在某些领域已取得了相当大的进展。但是从人工智能发展的整个过程来看，其发展也是一波三折，而且在很多领域还面临着不少的难题，主要表现在以下几个方面：
3.1 人工智能研究方法不足
由于人工智能学科发展的局限性，许多专家和学者对人脑结构和工作模式的认识还不够全面、不够深入。由此决定了现阶段科学界无法对神经网络模型作出对人脑作出真正地模拟，人脑是人类长期劳动实践的产物，其中包含了人类很多思考的过程，仅仅依靠在简单的电子器件以及线路的组合是完全不可能实现模拟的。
3.2 人工智能机器翻译存在困难
目前，机器翻译使我们很多人所喜爱的，但是其所面临的主要问题仍然是如何通过单词来构造句子以及单词存在歧义性的问题。歧义问题一直是所有语言理解和运用中的一大难关，想要消除歧义就必须对原文的每一个句子及其上下文进行透彻地分析理解，但是由于机器非人脑，它不能像人脑一样独立地进行思考以寻找导致歧义的词和词组在原文中的准确意义，而是孤立地将句子作为一个单位来理解，因此造成的失误使得人工智能翻译缺乏应有的理解力。
3.3 人工智能模式识别存在困惑
人工智能识别的应用非常广泛，比较典型的有文字识别、前面提到的语音识别以及指纹识别等。虽然人工智能模式识别的研究与开发已取得巨大的成果，但是还存在这本质的缺陷，人工智能及其识别技术的理论和方法与人的感官识别机制是完全不同的。因此人脑的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算机识别系统望尘莫及的。
4 结束语
人工智能及其识别技术始终处于计算机应用这门学科的最前沿，它的诞生与发展是21世纪最伟大的科学成就之一。其研究的理论和成果在很大程度上决定着计算机技术未来的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果已经被广泛地应用于人们的日常生活、工业生产、国防建设等各个领域。在信息网络和经济迅速发展的时代，人工智能技术的发展也必越来越受到关注，必将推动科技和产业的进一步发展，从而会给人们的工作、生活和教育等带来长远得深刻的影响。
参考文献：
[1]蔡自兴.人工智能基础[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2]胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术，2010（13）：3507-3509.
[3]邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（02）.
当我们想忽视它的时候，一些陈旧的科幻故事会跳出来，将当时的设想和如今的技术产品摆到我们眼前：看，多少个荒谬的想象，在现实中就是不可思议地成真，还被应用了！当我们想推辞说，拥有人类智慧的机器人，技术实现上还远得很呢！但一个个机器人打败人类的例子又活生生地公布在新闻中，把这个技术性“能够”和道德性“应该”的话题，不断地逼到我们面前。
如今越来越多的人，在新奇地看着那些会说、会笑、会动的机器人时，会忍不住疑问，未来会不会发生我们都不曾理解和预想的事情？像宇宙大爆炸一般的技术奇点会不会不期而至？人类会成功主宰我们自己的世界吗？那个时候，我们又该说人类是聪明还是愚蠢呢？
在人工智能再次成为当下热点话题的今天，英国伦敦帝国理工学院认知机器人学系教授默里・沙纳汉带着他的新书《技术奇点》来到中国，希望为这个人工智能起步不久的国度，带来更多的思考和讨论。
人工智能新的春天
《凤凰周刊》：如今人工智能在当下又掀起全球关注的热潮，这一轮人工智能的发展状况是怎样的？
默里・沙纳汉：人工智能指的是计算机机器人，他们能在不同环境之下做出正确决定，完成任务。目前，人工智能技术最新的进展是让机器人拥有学习力，以及拥有更强大的处理庞大数据的能力。比如说，我们可以教一个电脑辨认和创造图像，给每个图像编号，电脑学习这些无数的图片后，可以创造一个新的图像，我们从来没有见过的。
《凤凰周刊》：人工智能的发展过程是什么样的？
默里・沙纳汉：在西方，“人工智能”并非新鲜词汇。上世纪八九十年代，人工智能研发热潮兴起，美国、日本等国家热情高涨，政府进行了大量投入和研究，后来很多预想并没有实现，人工智能又陷入了引人疑问的寒冬期。近20年来，人工智能经历了三个里程碑：1997年，IBM机器人“深蓝”打败世界国际象棋冠军加里・卡斯帕罗夫；2001年，又有IBM的机器人在一款美国游戏中，打败人类对手获得冠军；2016年，谷歌的机器人“Alpha Go”打败了围棋大师李世石。
最近的这一次，再次引发了人们对人工智能的强烈关注。在我看来，人工智能正在迎来又一个春天。是否会像前一轮一样大起又大落呢？我认为不会，因为现在的很多人工智能已经应用到了我们的生活设备当中，实现了商业化，形成了产业效应，比如说无人驾驶汽车、医疗产品等，未来会是一个良性的循环，这就是为什么谷歌、脸书、百度等大公司都有很高的投资和研发热情。
我注意到，中国出台的“十三五”计划，也明确提出了人工智能将是一个值得开发的重点领域。百度公司投资人工智能已有一段时间，现在小米公司也宣布要投资人工智能技术。
《凤凰周刊》：人工智能对我们目前的生活有何影响？
默里・沙纳汉：这一轮人工智能的影响，可以分为短期和长期来看。短期内5至10年，人工智能可以用在个性化医疗，搜集个人全面的健康数据，为治疗提供全面的数据服务；另一方面，一些产品很可能会融入我们现在已经高度依赖的金融、能源、媒体、安全等领域。从50至100年的长阶段来看，人工智能可能出现我们在科幻电影中，看到的人性化的人工智能技术。作为研究人工智能40年的专家，我认为，到2100年人性化的人工智能技术将会达到一个新的高度。
和人类一样的机器人
《凤凰周刊》：您的新书《技术奇点》正是讨论了这两个阶段的影响，为什么叫“技术奇点”？
默里・沙纳汉：听说因为一部大陆电视剧，“奇点”一词在中国很热。“奇点”在物理学、数学中都有定义，在人类历史中，“奇点”指的是，由于技术的迅速发展，人类社会的一切都出现了改变，生活在今天的我们将无法理解。
这本书就是讨论，人工智能和神经技术两个领域的技术进步，会加速这个“技术奇点”的到来。我们可以把目前的人工智能兴起和应用，称为人工智能的第一次浪潮，这个短期的发展是商业化、产业化的；而未来一个世纪可能会出现超人工智能（即有人类意识的人工智能），这个长期的发展，我们需要用一个更大的人类与机械关系视角去看待和讨论。后者看起来离我们还很遥远，但是从技术变革的历史来看，也不过是一瞬。
《凤凰周刊》：从现实技术的角度，人工智能拥有人类的意识和感情，这离我们还有多远？您最近担任科学顾问的科幻电影《机械姬》也有涉及这个主题。
默里・沙纳汉：机器人是否会有以及是否应该有人类一样的意识和感情，这个富有争议的话题，已经在科学界和科幻界讨论了半个世纪。早在1950年，大家熟知的“计算机之父”艾伦・图灵，就曾经发表过学术文章《计算机与智能》，他预测到2000年，人们谈论机器也能思考时，会是一件很正常的事情。虽然到2000年这个预言没有实现，但是以上我们提到的人工智能的发展历程，让我们看到未来的可能性。
近年来，我把注意力更多地放在神经技术领域，目前我们正在小白鼠的大脑上进行实验，看是否可以实现全脑仿真，与生物大脑不同，数字基质的大脑可以多次复制。数字基质的大脑还可以加速，这一点也与生物大脑不同。所以，如果我们能通过全脑仿真制造人类水平的人工智能，那么只要运算能力足够强大，就可以制造一个以超高速运转的人类水平的人工智能社区。如果人工智能不是按照仿生方法制造，而是从无到有创造的，这个道理也适用。事实上，只要是电脑程序，都可以复制或加速。而且，目前有很多仿生技术，也让这个预言越来越有成真的希望。
记者：你认为，我们可以在多大程度上把人类的意识和生理功能放到机器人身上？
默里・沙纳汉：让机器人多大程度上拥有人类的思考和创造能力，以及是否要有性能力等，这是一个复杂的问题。涉及到社会层面的道德和责任，以及人类和机器人的关系。但我想指出的是，很多科幻小说和电影，把有意识的机器人最后妖魔化、邪恶化，说它会代替人类或者谋反人类等，这些都是因为人性对未来的恐惧而产生的想象，我们不要被这些想象带得太深。事实上，机器人是安全的，很多风险是可控的。
一次突破就可能改变世界
《凤凰周刊》：有时候，技术发展可以达到一个新的高度，但是人性本身或者说人类社会未必能接受或承受，所以会使得技术在一定程度上发展减慢停滞。你认为这是一件好事还是坏事？
默里・沙纳汉：每一次技术革新的时候，我们的人性也被影响，面对未知和不确定，我们的一个自然反应是被吸引，同时又害怕。从短期来看，有时候放慢是好事，因为商业化总是会不自觉地推着一项技术和应用大肆向前。比如说，社交媒体已经在年轻人中非常流行，但我们的社会也需要一些时间去学习如何处理社交媒体。某些人会很关注别人的个人生活，但其实是没有意义的。同理，人工智能也是一样。但是从长期来看，我们不能因为人性本身的局限性，就完全阻止创造未来更多的可能性。
《凤凰周刊》：按照您在书中说的，从长远历史来看，人类现在只是走在人工智能的开始阶段。那么我们在研发人工智能的时候，我们到底在研发什么？一个机械奴隶，一个人类伙伴，还是有可能比人类还聪明的“老师”？
默里・沙纳汉：这是个很有意思的问题。在未来40到50年，我们需要很严肃地思考和面对这个问题。现在我自己也没有答案。
人工智能是迄今为止产业发展史上最伟大的事件之一。正如霍金所言，人工智能的崛起可能带来一个美丽的新世界，也可能是人类文明史的终结。对于人类来说，尽管人工智能是好是坏尚存在不确定性，但毫无疑问，人工智能将在不久的未来开启一个全新的时代。在这个人工智能时代，产业结构将被颠覆，重塑产业核心竞争力至关重要。
众所周知，技术水平给定前提下，生产一定数量产品可以有资本和劳动的不同组合，所有可能组合的轨迹就是等产量线。技术的进步推动等产量线不断向原点移动，而每次产业革命都会引起移动过程的质变。纵观产业发展历史，蒸汽时代、电气时代均显著推动了资本（表现为机器）对劳动（主要是体力劳动）的替代，导致生产要素的重组。人工智能掀起的是资本（表现为机器人）对劳动（主要是脑力劳动）的替代，无疑将触发新的质变。
人工智能l展将经历三个阶段：第一个阶段是逻辑智能。该阶段智能以模拟人的逻辑思维为主，可凭借强大的记忆力、存储力在完全信息下执行单一领域的任务并达到顶尖水平。阿尔法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二阶段是抽象智能，该阶段智能以模拟人的抽象思维为主，具备经验推理能力和归纳总结能力，在已知领域里，即使信息不完备，也能做出正确判断或最优决策；第三阶段是灵感智慧，该阶段智能以模拟人的灵感思维为主，尽管在未知领域，仍可以触类旁通，瞬间直抵事物本质或产生新思想。可见，人工智能对脑力劳动的替代逐级深入，对产业的冲击也将逐级增强。即便如此，现阶段产业发展的核心仍然是人才，面对人工智能的逐级替代，产业发展更需要重新审视人才培养的逻辑与重心，塑造以高阶智力为主导的人才核心竞争力。
一是培养向机器学习的能力。目前人工智能已在第一阶段取得突破性进展，未来会呈现人机协作、各有所长的局面。人机沟通将是日常生产所需的基本技能。不仅如此，机器的计算、记忆、搜索、识别等功能远远超过人类，人们需要设法向机器学习，高效归纳人工智能的计算结果，并尝试利用人工智能的计算结果开发全新的思维方式，重新思考产业发展的模式和规律。
二是提升综合专业能力。人工智能在执行单项具体任务时会超越人类，但是短期内，在对事物的总结、判断、推理等方面以及对美学、艺术的认知方面，人工智能还与人类有较大的差距。产业发展需要重视培养人的综合能力，不仅是对逻辑判断、抽象概括和经验推理的综合能力，还是对感性判断和理性思考、自然科学与人文艺术相结合的能力。例如教育产业中，数学、物理、化学等单科知识性为强项的教师将被替代，产业发展更需要培养能够设计综合性课程，激发学生右脑潜能并加以应用的教师。
三是培育创新能力。创造力将是区别人工智能和人类的最终标志。就目前来看，人工智能仅能在指定目标下完成任务，而人类可以凭借其独有的智慧，实现从无到有的突破。计算机、互联网以及人工智能本身都是人类创造力的结晶。未来的产业发展中，更加需要有创造力和创新能力的人才，为此需要营造轻松的工作氛围，引导员工追随内心的兴趣和向往，注重激发好奇心和探索精神，训练激情思维、工匠思维、逆向思维和联想思维能力。
中关村是我国科技创新的高地，人工智能技术正蓬勃发展，基本保持与国际同步。人工智能将率先在中关村落地，同时其产业也会最先受到冲击。相比其他地区，中关村更加需要未雨绸缪，重新设计人才培养体系，重视高阶智力人才的培养，实现产业核心竞争力重构。
人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。?
本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。??
一、兼顾课程内容的统一性和差异性??
人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。?
知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。?
同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。?
这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。
??二、实施分层次教学??
各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。?
本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。?
非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。?
给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。
??三、案例驱动，寓教于乐??
采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。?
例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。?
又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。?
在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。?
为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。?
此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。
??四、结语??
以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。?
人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。
参考文献?
［1］
蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.?
［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?
［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用
一、大数据时代与人工智能含义
（一）大数据时代
大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业中已经被应用多时，但是大数据这一概念真正被广泛熟知还是因为互联网技术以及信息行业的高速发展，大数据通常指在信息爆炸时代所产生的海量数据，在大数据时代人们获取信息、储存信息、利用信息的能力飞速提升，数据自身所拥有的价值被更深的挖掘，人们处理信息的方式和理念也斐然生了极大的变化，通常云技术与大数据这一概念是密切关联的，我们在应用大数据的过程中经常以云技术来建立相关数据库并实现对海量数据的科学管理，在大数据概念中，首先数据总量是极其庞大的，其次要求我们拥有科学高效的信息管理系统，由于数据量庞大，所以大数据时代下的数据信息呈现较低的价值密度，想要合理采集有价值信息，我们必须拥有科学的信息管理技术。这是大数据时代下信息数据的基本特征[1]。（二）人工智能人工智能概念的提出是比较早的，我们当前仍将其作为计算机科学的一个分支，我们想要了解人工智能，首先可以从字面意思来分析，首先是“人工”学术界对于“人工”的概念还是比较明确的，人工即为人工系统，就是通过人类科学技术所实现的相应技术能力，而“智能”一词就存在较多的解释和理解了，有人认为智能技术应该是类似于人类智能的一种高端科学技术，它应该具备类似于人类的意识，在面对各种问题的情况下做出“思考”并给出相对正确的答案，而诸如“自我”“思维”等一些其他对智能的解释也能够在一定程度上解释智能技术。我们自身对于智能的认知也只是人类本身的智能，那么当前人工智能技术可以认为是通过人类科学技术来实现一种类似于人类智能的电子系统，让其在工作中能够良好的对各种信息进行搜集并且根据自身逻辑算法达成与人类思维类似的思考过程，进而实现通过信息判断情况进而发出指令。这是我们当前对于人工智能技术的理解。
二、人工智能技术的优势
人工智能技术之所以在近年来受到广泛关注就是因为其技术概念的优势性非常大，我们在现代社会已经广泛实现了各种领域的自动化，但是这种自动化水平仅仅是在人工控制或者人为编写运行程序的情况下，通过系统或者机械来自动执行人的意识，那么这种自动化就仍然不是我们在自动化发展过程中的最终形态。人工智能技术的优势就是通过自身系统对相关运行环境和周边态势进行感知，同时依靠自身强大的信息处理能力和逻辑运算能力来实现对各种情况的自我判断，并且根据数据分析来得出一个相对正确的执行命令，从而实现真正意义上的自动化。虽然当前我们的人工智能技术还没能达到理想化的技术水平，但是我们已经能够让人工智能系统在一定的设计范围内实现对多种不同情况的自我处理了，以计算机网络技术为例，我们在使用计算机网络的情况下网络系统面对海量的相关数据是需要进行分层处理的，但是如何分层要取决于人们对于网络的具体使用情况，而人们使用网络的情况非常复杂，存在众多不确定的情况，何进行网络分层就是当前人工智能技术在强化网络优化服务上做能够提供的优势能力[2]。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
大数据时代下我们对于信息利用处理的依赖程度更高，可以说我们当前的生活过程中无时无刻不需要各种信息来支撑我们了解情况并作出决定，所以我们在生活中广泛的应用计算机网络技术来实现对海量数据的科学管理，在一计算机网络技术实现对海量数据科学管理的过程中，我们需要妥善利用人工智能技术来实现更好的管理效率和管理质量。
（一）人工智能在计算机网络安全上的应用
随着人们生活中对于计算机网络的依赖程度不断提升，我们对于网络安全也更加重视。计算机网络技术给人们带来的不仅有无限的便利，同时也有更加严峻的网络安全考验，在计算机网络安全保障上，人工智能技术能够发挥非常重要的作用。先进的网络安全问题来自于木马病毒入侵、垃圾信息等等方面，应用传统意义上的防火墙系统只能通过不断更新自身数据来实现对有限范围内的安全保护，而应用人工智能技术则可以让防火墙系统变得更加“聪明”，智能防火墙系统在使用过程中不断掌握正常的网络信息情况并且进行学习记忆，如果在日常使用中出现了异常情况，智能防火墙首先会对问题进行识别，从多角度去分析并识别先关情况，如果只是使用者的正常操作内容反馈则允许建立连接，如果存在高位风险则直接隐藏IP或者组织连接，实现智能化的网络安全管理[3]。在计算机网络安全上的应用主要是突显了人工智能技术的智能特性，人工智能技术在实际工作中能实现类似于人类思考的数据处理能力，通过对情况的辨别来达到有效区分各种不同情况，针对有危害的相关情况进行阻止，同时我们在整个计算机网络安全系统构建的过程中也需要妥善应用人公布智能技术，从多角度来实现对网络安全的维护作用。
（二）计算机网络系统管控中人工智能的运用
我们在应用计算机网络系统实现数据智能分析的过程中，必须将人工智能技术应用于计算机网络技术之中，首先凭借计算机网络提供的高速网络通道来实现超大体积数据的快速传递，进而实现良好的传递、储存，而对于数据的实际管理和分析上，则需要应用人工智能技术。我们在进行信息分析和信息管理的过程中经常使用专家系统实现问题的有效解决，这其中不仅要利用计算机网络技术，同时也要应用人工智能技术，我们能在实际进行信息应用的过程中，必须根据相关问题对数据库所有信息进行分析，压缩其价值密度，筛选更贴近于答案的相关信息，并且合理利用专家系统来获得最优解答[4]。
