时间：2023-08-20 15:00:58
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篇人工智能教育的应用，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。
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
学校人工智能信息化应用自评报告
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变教育教学。2020年2月26日，教育部在印发的《2020年教育信息化和网络安全工作要点》第24条“培养提升教师和学生的信息素养”中明确提出：完善义务教育阶段课程设置，加强信息科技教育。建设普通高中人工智能样板实验室，保障中小学校具备开设人工智能课程的环境条件。开展人工智能相关教学与师资培训，搭建区域间人工智能教学成果交流平台。继续推进中小学人工智能教育课程建设、应用与推广工作。中小学人工智能教育课程包(初中版和高中版)和支持服务系统并推广应用。
我校是青岛市人工智能实验学校。在工作中我们借助教研、教学平台，积极推动人工智能课程开展和教师教研、集备工作，根据兴趣导向、应用驱动，学用结合，强化实践的原则，组建了实验班，按照上级对于高中段开课部署每两周开设1课时，开展人工智能教育教学工作。
在课堂上组织实验班的学生观看了人工智能的《开学第一课》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等内容，很有收获。但是在观看过程中发现很多的人工智能相关联的知识，比如JAVA、大数据、Python、人工智能、物联网、数据分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C语言、单片机、C++等解根本看不懂，发现自己的很多方面都需要补课，不然每次培训老师讲解的专业东西还是理解不了，这对于我们教师和学生都是一个难点。也断断续续参加了各种形式的培训，和同仁们交流起来总体感觉是没有系统化，特别是参加了祁荣斌博士组织的磨课，和同事们讨论起来感觉层次太高，有些内容也是理解不了！学生和学生的学习和生活环境比较起来也存在地域差异性导致了学生接受人工智能相关教育程度深浅不一，而且面向高中生的课本难度很大，很希望能有个机会从零基础开始系统化学习人工智能，这样才能更好的教好学生，这一点线下交流的时候是很多老师的心声，期望能在领导和专家的引领下实现。
通过断断续续的学习，比如Python基础知识，由于实战少，只能阅读别人的文章里附带的相关算法的实现代码，这样的学习效果不明显。很多算法的实现，难以从代码级去理解其设计思路；对于很多算法比如随机森林，决策树，SVM等常见算法，虽然看了相关文章很多遍但是还是一知半解的。
在局教研员的领导下老师们积极参加集备，但是基于人工智能相关的很多配套基础知识的匮乏，对于集备中涉及到的很多知识点还是消化吸收不够，鉴于此以及和兄弟学校老师们的交流，感觉急切需要专家引领通过系统的培训学习以求真正理解与消化！
跌跌撞撞一路走来，还是取得了可喜的成果，王博辉、孙永恒同学的作品“智能信号灯”获得胶州市人工智能大赛项目一等奖。
【关键词】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
四、结语
综上，随着电子信息的逐步增加和人工智能技术进一步发展和成熟应用，人工智能技术将会在信息管理分析、研究、应用的各种场景中普及和应用，而且随着计算机网络技术的不断发展，运算能力的进一步增强，人工智能运用领域将会进一步的增加，这将极大的提高人民的生活工作质量，提高工作效率，降低决策风险。
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。三个改革途径（一）引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。
实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。（二）安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
关键词：精品课程；视频公开课；课程建设；人工智能
一、引言
中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》，成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材，为人工智能课程提供了一部好教材，对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。
我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生，培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年，我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时，课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网，向全社会开放，成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。
近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络，建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下，人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划，已成为首批播出的课程之一，受到公众欢迎与好评。
二、讲授内容选定
人工智能是一门前沿交叉学科，也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体，同时面向社会大众，是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程，如何在有限的时间内讲述一个完整的专题，避免艰深的专业知识，让大多数人都能听懂并感兴趣，是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此，在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上，其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况，激发大家对人工智能研究的兴趣，增进对人工智能知识的了解，认识到前沿科学其实离现实并不遥远。
在上述理念指导下，本视频课程并没有照搬平时上课的内容，而是精选了人工智能领域中一些具有代表性的内容进行介绍。首先概述人工智能的起源与发展历史，以及人工智能领域影响最大的三大流派及其认知观等。然后介绍人工智能中几种经典技术，包括推理证明技术、问题求解技术等。此外，对人工智能中公众最感兴趣的一个应用领域――机器人学进行阐述。最后，对人工智能的一些最新研究发展领域，如计算智能和群智能技术等进行讨论。具体内容安排如下：
第一讲：人工智能的诞生
长期以来人工智能充满了激烈争论，其发展过程不是一帆风顺的，在中国也历经了质疑、批评甚至打压，直至出现希望的曙光，形成今天的可喜局面，其过程可谓艰辛。该讲从不同角度对人工智能的定义进行介绍，分析其异同，介绍人工智能的起源与发展过程，特别是在中国的发展情况，让听众对什么是人工智能有个大致的了解。
第二讲：人工智能的学派
从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义，人工智能的研究可以说是从一家独秀走向百家争鸣。该讲介绍人工智能的主要学派，各自的理论基和认知观，并论述人工智能对社会、文化、经济等层面的影响。
第三讲：经典人工智能的推理技术
经典人工智能的有关推理技术和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于经典逻辑的自动定理证明等问题，对人工智能学科的发展产生了深远的影响。本讲主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术，尤其是定理证明方法的代表之一――消解原理。
第四讲：问题求解与搜索
问题求解技术是人工智能研究领域的一个核心问题，涉及问题表示和求解搜索两部分内容。这一讲主要介绍问题求解中的一种常用方法――状态空间法，阐述图搜索方法和求解策略，特别是引入启发式信息的启发式搜索方法。
第五讲：机器人学
机器人是人们听到人工智能时几乎第一时间联想到的事物。机器人学作为一门学科，该讲介绍机器人学的发展过程和机器人的分类，探讨机器人学与人工智能的关系，说明研究开发机器人技术的动机。
第六讲：人工智能的新领域――计算智能
经典人工智能虽在早期占有统治地位，但目前已经不再是研究热点。而计算智能则异军突起，成为智能学科中新的增长点。本讲主要介绍计算智能的几个主要分支神经计算、进化计算、模糊计算和人工生命的一些基知识。
第七讲：人工智能中的仿生学――群智能
人工智能是一门信息科学与生命科学等高度交叉的科学，不仅涉及到计算机、自动化、数学、信息学等学科，还涉及到心理学、脑科学、仿生学等各种学科。群智能就是仿生学在人工智能中应用的典型。该讲主要介绍受到蚁群和鸟群社会行为启发而构建的蚁群算法和粒群算法，将其转换为可计算模型，引入到问题优化求解中。
三、课程建设经验
由于授课对象的不同和授课时间的限制，在只有30分钟的一讲一主题情况下，要像平时上课那样详细讲解是不可能的，为此需要对视频公开课的材料进行重新组织。我们的人工智能课程作为首批国家精品课程，其教学资源还是比较丰富的，具有一定优势。
首先，使用主讲人编著的《人工智能及其应用》作为课程教材。根据教学对象不同，编撰了不同类型的教材，以适应不同层次学生的要求。2003年和2004年在清华大学出版社先后出版了《人工智能及其应用》第三版“本科生用书”和“研究生用书”。2005年在高等教育出版社出版了面向大专院校和网络课程的《人工智能基》，以及在国防科技大学出版社出版了面向管理类学生的《人工智能及其在决策系统中的应用》。2010年又出版了“十一五”规划教材《人工智能及其应用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材与时俱进，不断创新，更好地为人工智能教学改革和人才培养服务。这些教材已为高水平课程建设和学科建设做出了重要贡献，也为视频网络课程提供了丰富的素材。
其次，教学资源丰富，知识融会沟通。课程主讲人也是国家级教学团队“智能科学基系列课程教学团队”的负责人，团队成员除承担人工智能课程教学外，还负责智能控制、机器人学等相关课程的教学。这些课程也都有对应的自编优秀教材，都可直接作为课程的参考资料。
“人工智能网络课程”具有明显特色(网络化、智能化和个性化)，得到专家和同行的认可和肯定，被教育部评为国家级优秀网络课程。特别是更新后的向导学习、个性化以及算法实验，采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程，具有显著的特色和先进性。网站上课程的教学大纲、教案、课件、实验指导书、课堂录像和参考文献一应俱全。人工智能相关的网络资源，如网站、新闻组、BBS等，包括了大量的文献资料、讨论、本领域研究的前沿动态、人工智能课程相关的演示动画
和实验等。
虽然有相当丰富的教学资源，但为了适应视频公开课的需要，在视频公开课材料的组织上仍然花费了大量的时间和精力。本视频公开课课程具有下列主要特色：
(1)材料翔实、图文并茂
人工智能的发展经过几代人的努力奋斗，其在中国的发展尤其曲折。在课程资料组织过程中，对许多重要理论与方法的提出者以及一些会议与纪念活动等介绍，基本上都配以图片。这些图片有的是自己的第一手资料，有些则是从网络搜索得到。这些图片的引入，给本来相当枯燥无味的文字和概念增加了趣味性和对观众的吸引力，也是视频教学优势的一个体现。
(2)深入浅出、直观生动
人工智能作为一门讲述前沿理论的专业基课，其复杂的技术、算法、理论是一般观众很难理解的。视频课程不可能在较短时间内将这些问题讲透，而是通过形象的动画说明基本原理和概念，激发学生进一步学习的兴趣，真正起到带“入门”的作用。这也是视频课程的优势所在。
(3)精选题材、注重趣味
人工智能是一门高度交叉的科学，涉及面极广。为了让观众尽可能全面地了解这门学科，公开课着力于讲授内容的精选。从人工智能的起源开始，分别介绍了经典人工智能的搜索推理技术、当前的研究热点计算智能和群智能技术，以及人们对人工智能最直观的印象――机器人学，形成一定的体系。在这些题材中包括了逻辑学、生物学、脑科学、神经学乃至仿生学等不同的学科交叉，力求使枯燥的科学理论变成美味的知识盛宴。
四、问题与体会
经过紧张的准备和拍摄过程，“人工智能PK人类智能”精品视频公开课终于上网与广大观众见面了。由于时间仓促和经验不足等原因，本视频课程仍存在一些不足之处，值得今后弥补。
(1)考虑到比较通俗易懂的要求，使没有相关专业基的公众也能够基本上听懂，因而将很大一部分内容的重点放在了专业史上，其专业深度不够。
(2)由于每讲必须在30分钟内讲完一个专题，因此难以对相关技术进行深入探讨，只能简要介绍其原理和概念，使观众能知其然，却没法知其所以然。
(3)国外的公开课基本上都是随堂录像，视频课讲的内容就是平时课堂讲授的内容。而我国的视频公开课课程却强调普及性，相应的牺牲了部分专业性，在定位上仍有犹豫。这可能是我们的公开课与国外公开课的一个重要差别。
要把我国的视频公开课建设好，不能盲目追求观看率和点击率。从课程性质上看，文史类课程由于受众面广，容易被更多的人群接受和理解，观看的人就自然会多。理工类课程由于受限于领域基知识，受众面相对较窄，其接受程度肯定较低。要真正建设一门好的视频公开课，还是应该明确定位，内容贵精不贵多，完整清晰的讲述好若干知识点，让观众真正有所收获就是成功的。
参考文献：
[1]傅京孙，蔡自兴，徐光，人工智能及其应用，北京：清华大学出版社，1987
[2]宋健，学科前沿的最精彩成就[C]，见蔡自兴，徐光编著的人工智能及其应用(第四版)[M]，北京：清华大学出版社，2010
[3]蔡自兴，徐光，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
[4]蔡自兴，徐光，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
[5]蔡自兴，蒙祖强，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005
[6]蔡自兴，人工智能及其在决策系统中的应用[M]，长沙：国防科学技术大学出版社，2005
关键词：高职教育；人工智能；课程改革
课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致
人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用，是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象，人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主，并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强，内容较为抽象，因此对学生专业知识基础的要求高，在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析，以此达到提高学生专业理论水平的目的。
当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容，这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才，而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学，包括各种实验、实训、实习和设计。因此，人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求，有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。
三个改革途径
（一）引导学生阅读应用研究文献
高职教育强调培养学生的知识应用技能，其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中，学生普遍反映由于人工智能课程理论性强，难于从课本理论联系到实际的专业应用上，这样对激发学生的学习兴趣，提高技能应用水平是不利的。
实际上，人工智能涉及的应用领域极为广泛，其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出，每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此，在课程学习的开始阶段，应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域，在一定的提示和引导下通过检索有关文献，访问相关的科研院校网站等方式获取资料，了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况，最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论，这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性，开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节，对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。
（二）安排学生对经典算法程序进行实验
与普通高等教育相比，高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识，并且把所学知识运用到实践中，这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强，单纯的理论讲解学生难以从中得到启发，也难以体现出高职教育突出实践教学的特点，为此需要安排学生动手实验，从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。
在人工智能科学的发展过程中，先后提出了一些经典的优秀算法程序，如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实际中得到了广泛的应用，在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况，学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序，在提倡开放和共享源代码的今天，通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只需设定相关输入参数和数据，便可通过调用工具箱函数实现算法，极为简便而易于理解。
学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验，教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序，当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。
例如，在讲授启发式搜索时，可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序，并对某个学生给定某个初始棋盘状态，要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果，以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况，从中理解A*算法的原理特点。又如，在讲授BP学习算法时，可根据学生的实际情况对内容进行调整，强调BP神经网络的实际工程应用价值，而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后，要求学生动手运行该程序，并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。
（三）启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新
毕业设计是高职教育的重要环节，学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结，通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练，提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲，毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用，更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题，对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看，在毕业设计中学生创新的主动性不足，往往停留在继承和模仿阶段，毕业设计作品少有突破和创新。究其原因，并非学生所学知识和技能不足，而是学生未懂得如何分析已有问题，在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。
在计算机领域中，人工智能属于研究和创新的前沿和热点，许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时，可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法，并尝试性地运用在解决当前问题之中，这样能较容易地获得新的改进和突破，对培养学生创新观念和能力很有意义。
近年来，高职教育得到了迅速发展，其社会认可度也不断提升。但是，在发展的过程中也出现了一些新的问题，其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革，以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程，仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况，在加强培养应用型、技能型人才，加强实践教学上不断进行探索和改革。
参考文献
[1]赵蔓，何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报，2004，6（4）：131-132.
[2]韦芳.高等职业技术教育应注重实践教学[J].中国科技信息，2006，（5）：264.
关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。
2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。
适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。
1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。
我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。
在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。
2成体系的实验训练
独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。
2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。
3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。
4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。
在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。
在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。
3课程学习与毕业论文,科研训练相结合
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。
人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。
我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。
基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。
总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。
4结语
针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。
参考文献:
[1] 张剑平. 关于人工智能教育的思考[J]. 电化教育研究,2003(1):24-28.
[2] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业[J]. 计算机教育,2009(11):16-20.
[3] 罗辉,梁艳春. 大学生毕业论文与科研能力培养及就业[J]. 吉林教育,2003(10):18.
[4] 金聪,刘金安. 人工智能教育在能力培养中的作用及改革设想[J]. 计算机时代,2006(9):66-69.
Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
关键词：人工智能；计算机网络教学；现状；运用
中图分类号：TP393-4
所谓人工智能，就是利用人工方法在计算机上实现智能，也可以说是人工智能在计算机上的一种模拟。人工智能广泛融合了神经学、语言学、信息论和通讯科学等众多学科和领域。目前主要存在三条人工智能研究途径：一是以生物学理论为支撑，掌握人类智能的本质规律；二是以计算机科学为支撑，通过人工神经网络进行智能模拟，实现人机互动；三是以生物学理论为支撑。
1 人工智能技术的特征
智能技术主要分为两类，人类和计算机智能，两者存在相辅相成的关系。利用人工智能技术能够实现人类智能向机器智能的转化，相反，机器智能也能够利用智能教学转化为人类智能。
1.1 人工智能的技术特征。首先，人工智能具备非常强的搜索功能。该功能是利用相关搜索搜索技术实现对海量信息的快速检索，满足个性化信息需求；其次，人工智能具备很强的知识表示能力。具体来讲，就是人工智能对信息的行为，能够像人类智能一样，对模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有较强的语音识别和抽象功能。前者主要是为了对模糊信息加以处理。而后者主要是为了对信息重要度加以区分，以便提高信息处理效率。用户只需要智能机器提出具体要求便可，至于复杂的解决方案就交给智能程序了。
1.2 智能多媒体技术。首先，人机对话更加灵活。传统多媒体在人机对话方面极为欠缺，导致教学单调乏味，不能取得预期良好效果，但智能多媒体却不然，他能够实现人机自由对话和互动，同时还能结合学生实际对学生的问题给出不同层次的答案。其次，教学可行性更强。由于学生在认知能力和个人素养方面都存在差异，而且学习主动性也不尽相同，人工智能必须要结合学生实际学习状况，为每一位学生设计制定个性化的学习计划和学习目标，对学生进行针对性较强的教学，真正实现因材施教。再次，具有强大的创造性和纠错性。前者属于人工智能的显著特征，而后者属于人工智能的重要表现方面。最后，智能多媒体具有老师特征。在实际教学过程中，智能多媒体可以对教学双方的行为进行智能评价，以便能够及时发现教学中的薄弱点，有助于实现教学相长，全面提高教学质量和教学效果。
2 计算机网络教育的现状
随着现代科学的进步，网络信息的发达，人们的教学观念和学习观念都发生了前所未有的改变，网络时代正全面到来。为了满足现代社会对人才的实际需求，培养大量现代化优秀人才，计算机网络教学模式业已成型并不断完善。目前，高校正规教学模式依然是现代教学主流，尽管在系统传授知识和规范培养人才方面具有无可比拟的优势，但在资金投入、效益创收和时空限制等方面具有很大的弊端，灵活性不足，无法有效满足现代教育的发展要求。
计算机网络教学对传统教学形成了巨大挑战，并产生了深远影响。它不仅有效弥补了传统教学的时空限制缺陷，而且赋予了教学极大的乐趣性，吸引了越来越多的人积极投身到网络教学建设中去，任何人无论何时何地都能够通过网络课堂去学习和提高。但目前计算机网络教学发展仍处于探索期，在实际运用方面还存在许多问题：第一，计算机网络教学中的学习支持服务体系尚不健全，导学手段和答疑方法还非常落后，由于各种原因，在服务方式上缺乏针对性、策略性和积极性；第二，计算机网络实验教学中存在着空间分散、时间流动和自主性差等问题和弊端；第三，计算机网络的系统承载能力和信息查询能力还十分有限；第四，如何实现计算机网络考试的开放性，确保考试的客观性、公正性、权威性，已经成为网络教学发展的瓶颈；第五，计算机网络教学中的核心支撑系统――CAI，还无法有效满足和适应网络教学的实际需求和发展要求。
主流CAI课件主要有两种，一种是单机版的初级课件，包括简单的Authorware课件、PPT幻灯片和图文网页等。一种是高级的网络版课件。该类课件主要以静态图文和动态演示组成的网页为主，以聊天室、电子邮件和QQ群等形式为辅，实现师生互动、网络答疑的一种改进型课件。初级课件在实际教学中以操作容易、更新及时和维护方便著称，但实际上就是传统教学手段的变相挪用。还有些课件，尽管在互动性方面有着不错的效果，但是制作繁琐、更新较慢和维护复杂。因此，高级网络课件是目前网络教学中的主流课件，已经成为了计算机网络课件的固定模板。改进型的网络课件有效地解决了传统多媒体在师生互动不足的问题。上述两类课件是现在最为常见的两种CAI课件，尽管两者都有各自的优势，但作为网络教学的重要手段，仍存在许多问题和弊端：无法实现因材施教，无法开展层次教学；作为教学的一大主体，学生在个性化交互操作方面仍有很大不足；对学习过程中出现的普遍问题无法进行智能统计、分析和评价等。
3 人工智能技术在计算机网络教学中的运用
3.1 人工智能多媒体系统。（1）知识库。智能多媒体已经不再是用来进行纸质媒体数字转化的工具了，它应该具备相应完善的知识库，而知识库里的教学内容要结合教学实际和学生现状进行针对性、个性化设计。同时，要实现知识库资源的高度共享，并及时加以更新和补充，如此才能充分发挥知识库的教学服务作用。（2）教学板块。教学板块的设计主要是出于教学综合性考虑的，教学方法的创新是其关注的重点内容。该模块的实现要以掌握专业知识、教学策略和人机对话等领域的知识为前提，结合学生实际学习现状和特点，利用智能系统的现代化技术手段对知识和相关教育措施加以高效搜索。（3）学生板块。及时掌握学生心理动态和学习状况是智能网络教学的一大特征，结合学生实际状况加以智能评判，进而加以针对性指导和个性化辅导，实现因人施教和因材施教，全面提高学习效率和学习质量。（4）用户模块。用户模块是智能系统无法忽视和省略的关键模块，整个智能系统的正常运行离不开人工程序操作，用户需要通过用户终端将教学内容上传到网络教学平台，才能顺利完成教学。
3.2 人工智能多媒体教学的发展。（1）加强与网络的结合。随着网络技术的成熟，智能网络教学与网络之间的关系日益紧密，多元化、多维度网络空间日益成为一种趋势。互联网具有信息量大、更新速度快、超时空性等优势，加强与网络的结合是人工智能计算机网络教学未来发展的重要方向。（2）加强智能的应用。人机对话、机器指导的教学模式将成为未来网络教学的核心模式，传统教师的角色将逐渐被计算机取代。最为典型的就是现代智能导航系统。（3）加强系统软件的研发。系统软件的更新日新月异，旧的系统软件已经无法有效满足网络发展的时代要求，加强系统软件的研发以便充分满足网络要求，更好地帮助学生解决实际问题，进而提高学习效率和教学质量。
4 结束语
人工智能技术在计算机网络教学中的运用将为现代化教育提供新的发展思路，将全面改善网络教学环境，拓展学习服务渠道，提高计算机网络教学质量，并有可能彻底打破计算机网络教育的时空限制，全面加强网络教学的开放性，实现网络学习的个性化、人性化和智能化，充分落实以学生为本的教学理念。未来CAI技术的进一步成熟将全面提高网络教学的整体格局，我们有理由相信，智能网络教学将迎来全新的发展春天。
参考文献：
[1]刘广钟，高军，刘，李吉彬.报文分析技术在计算机网络教学中的应用[J].计算机教育，2014（01）.
[2]赵冉，朱西方.仿真技术在高职计算机网络教学中的应用探讨[J].河南科技，2014（01）.
关键词：人工智能；大数据；交叉领域
自二战时期阿兰•图灵破解恩尼格玛密码机带来胜利的曙光之后，人工智能初见苗头，1956年“人工智能”一词首次由约翰•麦卡锡等科学家在达特茅斯研讨会上提出，时至今日，人工智能经历了60多年的浪潮和洗礼，其中有曙光、有冰封，也有期望。纵观当下，人工智能不仅仅是机器智能，在深度学习和推陈出新的算法推动下，其携手云计算、大数据、卷积神经网络等，攻破了自然语言语音处理、图像识别的瓶颈，像潘多拉的盒子一样在认知科学、机器人学、机器学习等领域全面开花，人工智能涵盖了从基础层、技术层到应用层等多个方面，为人类文明带来了翻天覆地的变化[1-2]。人工智能包罗万象，在其基础上衍生的大数据“洪流”对人类社会的方方面面进行冲击，这些数字的价值已然超越了诸如金钱、财产、黄金、石油，甚至是土地。然而，大数据技术也如同普罗米修斯盗得的圣火，一方面给人间带来温暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，当我们沉迷于大数据的海洋中时，我们是否有能力像蓝鲸遨游大海一样自由掌舵，是当今大数据和人工智能时代存在的一个重大问题。是“曲径通幽”还是“会当凌绝顶”，我们如何在大数据中“浮游”，而不是一味地扩充，需要理性看待与合理评价大数据对人类生存和发展的影响。
1.人工智能和大数据与“工业革命”
2020年刚刚结束的新一轮美国总统竞选上演了各种“国家闹剧”，为何特朗普在2016年赢得大选，而4年之后却无法连任？时间推移，2016年他胜利的部分原因在于他利用了面临技术威胁的工业行业中工人们的焦虑，同时指责非法移民对美国及美国人资源和就业机会的占用[4]。但在技术浪潮的挑战中，自动化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世纪60年代工业革命时期，机器取代人力，规模化工厂生产取代个体手工生产，即引发了人工智能数据的工业大变革。从机械结构、电气控制等模块的设计和改良，车间机器人的智能化已可以代替人完成生产作业[5]。通过智能化机器人可以减轻劳动负担，还可以用于环境检测[6]和实施救援[7]等，保护我们的人身安全。这些“机器人”在为我们减负的同时确实也引发了“失业危机”，这种现象不仅于美国，日本、韩国和德国亦是如此。我们也许可以形象一下，未来20或30年后，工厂中工伤几乎为“零”，完全实施机器人24小时作业，速度惊人，质量统一，而仅有的几个人使用简单的触摸界面对机器下达“命令”。机器的发展已超乎我们对普通机械的认知，21世纪开发的三大机器人中大狗（BigDog）解决了运动和重载运输问题，特别用于军事领域，被誉为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”；亚美尼亚（Asimo）从人类如何移动上展现了机器人仿人运动；Cog具有了人类所特有的思考，由不同处理器组成的异种机互联网络形成了“大脑”。特斯拉——其除了是电动汽车和能源公司外，还是自动驾驶汽车行业的领跑者之一。其2016年已销售具有自动驾驶、自动自制和自动停车功能的电动汽车，但出于法律和伦理层面，驾驶员还是要坐在驾驶位上，但他可以做他想做的其他事，发短信、打电话或是休息，而不再是驾驶汽车。我们可以不用担心酒驾，不用因为时间紧张而疲劳驾驶，不必为新手司机而变得脾气暴躁……汽车自动驾驶将让我们行驶得更规则、更安全和更“无聊”。自动驾驶上的智能进化，使得自驾型派送车为商业化服务成为可能，还有自驾型飞行器也在被研发，通用、宝马、谷歌等公司一直在努力开发，通过无人机在您家门口投送包裹将对电子商务世界带来更多创造性方案。“如果你够走运的话，机器可以把你当成宠物。”虽为戏谑之言，却又饱含心酸。工厂变得越来越自动化，但其仍需要人类专家，他们才知道如何监控传感器，知道在发生故障时如何进行修复，机器的运行离不开人的监控，只有人的思考才能有新产品的诞生以及高效的生产流程，我们与机器共存，是从体力中解放，但要从事脑力工作。
2.人工智能和大数据与金融的未来
“数字蝶变”席卷金融行业各个领域[8]，金融行业应用大数据、移动互联网、人工智能等先进信息技术，累积了非常多的客户信息。通过大数据的帮助，金融公司在分析数据下寻找更多的金融创新机会。在商业智能（BI）的辅助下，电信业可以对客服描述和定位及需求进行预测；保险业可以在进行风险分析的同时进行损益判断；银行业可以调整市场活动，建立信贷预警机制等等[9]。人工智能和大数据让金融业形成了“以客户为中心”的模式。与客户最密切的金融即是金钱，但是它们已经被“支付宝”和“微信”以及更多的电子支付方式取代，越来越少的人使用现金，数字金钱是否会完全取代物质金钱，我们很可能会发展为无现金社会。那么首先“下岗”的是谁呢？答案毫无疑问：银行。巴克莱银行前首席执行官安东尼•詹金斯曾预测，对于工业化国家，银行员工和其分支机构在未来10年内会消失；花旗全球视角与解决方案的一项研究预测，美国和欧洲的银行将在未来10年裁减约180万员工；甚至2016年2月的一份丹麦银行家协会新闻稿表示，银行抢劫案数量连续第5年下降。就支付领域而言，在这样的时代背景下，如何利用大数据技术对跨越式发展的支付行业进行监管，成为一个值得深入研究的课题[10]。在人工智能下，我们都有被银行自动回复或自会读取特定问题的“员工”惹恼过。沟通技巧和财务知识同样重要，因此，银行业员工的下岗只是在基础性操作上，对于“专业咨询”，需要更多受过高等教育、具有更好沟通能力的员工。目前，我国的多数银行还没建立“开放、共享、融合”的大数据体系，数据整合和部门协调等问题仍是阻碍我国金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。大数据的整合、跨企业的外部大数据合作不可避免地加大客户隐私信息泄露的风险。有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。
3.人工智能和大数据与“专家系统”
电子病历数据、医学影像数据、用药记录等构成了医疗大数据。医疗数据不仅包括大数据的“4V”特点，即规模大（volume）、类型多样（variety）、增长快（velocity）、价值巨大（value），还包括：时序性、隐私性、不完整性和长期保存性。医疗大数据可以提供预警性，当数据发生异常时，通过一定的机制可以发出警告，从而迅速采取相应措施，及时解决问题[11]。成立于1989年的美国胸外科协会（STS）数据库，至今已经涵盖了美国95%的心脏手术，收集了500万条手术记录[12]。其中的先天性心脏手术（CHSD）数据库是STS数据库的重要组成部分，是北美最大的关注儿童先天性心脏畸形的数据库，被认为是医学专业临床结果数据库的金标准。近年来，基于CHSD数据库所进行的数据挖掘不断增加，大型数据库对提高医疗质量所起到的正向作用正在日益凸显。如Welke等基于CHSD数据库探讨小儿心脏外科病例数量和死亡率之间的复杂关系[13]；Pasquali等基于CHSD数据库探讨新生儿Blalock—taussig分流术后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD数据库采用多变量分析方法来研究病人术前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD数据库采用多变量分析的方法来探讨性别和种族对进行先天性心脏手术结果的影响[16]。这些都是在医疗领域采用人工智能提供的医疗诊断，形成了“专家系统”，专家系统可以说是一种最成功的人工智能技术，它能生成全面而有效的结果。借助医疗大数据的平台，“专家系统”可以智能辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断、合理用药、远程监控、精准医疗、成本与疗效分析、绩效管理、医院控费、医疗质量分析等。不仅是数据平台，“达芬奇机器人”可以看成医疗的高精尖“人工智能”，它能缩短泌尿外科手术以及术后患者恢复时间，促进患者早期下床活动，减低并发症发生率[17]。达芬奇手术机器人在消化系统肿瘤、泌尿系统肿瘤、妇科肿瘤和心胸部肿瘤等手术中均有运用[18]。正是机器人，还有其他人工智能设备，如插入手表或衣服里的传感器、植入我们皮肤下的芯片，以及智能手机中装有各种“专家系统”的远程医疗、预防医学，甚至是器官的3D打印和虚拟现实治疗等的发展，让医学发生相应的转变，并使其逐步突破人类的传统健康概念，那么是否意味着医学将成为只有科学性，毫无直觉性的学科呢？我们携带的内部传感器和外部应用程序将成为我们的医生吗？“你好，医生”被“嘿，Siri”取代吗？这不尽然。医学必然将是向精准化发展，并更具个性化、参与性、预防性和可预测性。医生不再是疾病的修理工，而是改善我们健康状况的顾问。直观当下，我们还是被“看病难”所困扰，我们提出“分级诊疗”，是在拥有家庭医生、全科医生和专科医生的基础上再加上人工智能，以实现预期的健康监测、辅助诊疗和疾病筛查。
4.人工智能和大数据与教育变革
面对各行业和各学科，教育作为传承文明和创新知识的载体，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题[19]。我国目前更想要做到的是在教育上消除“信息鸿沟”，促进教育公平、均衡发展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于语言学习软件，通过虚拟技术和人工智能构建一个灵活的、可扩充的虚拟交互平台，设计多维虚拟场景和智能人工角色，实现不同场景下人机角色的交流和学习，提升学习者的口语能力和语感知识[20]。这使得教师不再是唯一的知识传播者，任何互联网搜索引擎都将提供比教师所有的更多信息，并且可以更快捷地获取。肺炎疫情暴发以来，远程网络教育成了主要教学形式，互联网教育形式其实早在小学、中学和大学中运用，虚拟现实技术在教学领域的研究和探索也在全面展开。谷歌已经开发一款VR纸板视图，并将研发的虚拟课程一起推向市场，使现实生活中在生物课上解剖一只青蛙成为一件容易且有趣的事，通过虚拟青蛙，学生们可以去除心脏和其他器官，而不再是象征性的抽象体验。虚拟现实可以像互动游戏一样，比单一的在教室听老师授课带来更多乐趣和体验，学习效果可能更好。我们的学习是知识的积累，那么教育就是我们的库，荀静等结合自身情况对西安工业大学知识库构建进行探究，认为机构知识库在保存知识资产的同时，更重要的是促进学校知识资产的传播利用和管理，提升学校影响力和学术声誉[21]。刘畅等通过对东北大学机构知识库服务的推广研究，了解到开放获取的概念和实践已经受到了广泛的认可，机构知识库不仅可以成为一个知识的存储库，也可以成为各个学科领域的学者进行在线交流的平台，提供个性化的增值服务，既有利于机构知识库的内容建设，也可以进一步促进学术交流和科研合作[22]。知识库，即大数据的有机整合和有序利用，是学术成果、视频文档、实验数据等进行收集、长期保存、传播和提供开放利用的知识资产管理与教育服务[23]。
5.人工智能和大数据应用的共性需求
人工智能和大数据时代，海量的信息来自“五湖四海”，但都通过互联网络汇聚智能终端。这些数据只会进一步增多，不仅仅是云存储，对于信息的进一步挖掘、处理、分析和利用，目标性结果才是我们最想要的信息。全球包括IBM、微软、谷歌和亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金大数据挖掘这一市场，大家都在开拓自己大数据分析平台。数据挖掘是大数据时代孕育的产物[24]，是我们的共性需求，与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征,数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。数据挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可实用三个特征[25]。数据挖掘的出现不是为了替代传统的统计分析技术,相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展[26]。随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于各个领域。
6.人工智能和大数据的展望
大数据与人工智能相辅相成，在人工智能的加持下，海量的大数据输出优化的结果，使人工智能向更为智能的方向进步，大数据与人工智能的结合将在更多领域中击败人类所能够做到的极限。漫长的人类历史发展和进化，信息和人类一直“缠缠绵绵”“你追我藏”，因此，我们应该明白信息就是信息，我们需要的是“维基百科”，而不是仅仅的“维基”。走出狭隘的信息资源，管理和洞察大数据，才是对数据的有用。因为，我们早已告别了数据库放在一间房间的时代。此刻不得不提蓝鲸法则——大数据之道：了解数据懂得利用数据的“浮力”才是关键；“以简约为目标”将数据最终形成洞察及行为；可以通过“数据”“信息”“知识”流程式、组合式、直通车式各种需要的方式来获取[27]，在简约中“印象”处理繁杂的大数据，使之“为我所用”。=数据也是一门科学、一项技术，如果实验不能证明其具有可重复性和一般性，那它是没有科学依据，但是，任何一项科技，如果你坚信它必将改变社会和商业，选择从长期展望其发展并持续付出努力，那么就是一种战略选择[29]。人类社会的政治、经济、文化、思维等固有“态势”被重刷，数据思维将为我们带来一个智能全新的世界观。
关键词:计算机网络;人工智能技术;应用分析
随着科学技术水平的不断提升，人工智能技术的应用范围也在不断的扩大，且取得的应用成效也是十分显著，尤其是在计算机网络技术中的应用，不仅改变了人们的生活方式，为其日常生产生活提供了十分便利的条件，而且也推动了各行各业的迅速发展，使其整体工作效率和工作质量较以往有着质的飞跃，因此，对计算机网络技术中人工智能技术的合理应用进行深入的研究，很有必要。
1计算机网络中人工智能技术的应用优势
1．1实用性优势
随着计算机网络技术的全面普及，人们对其实用性也会提出较高的要求，这种情况下，就需要人工智能技术的有效加入，才能满足人们这种高要求。因为人工智能技术是一种能够模仿人类思维与行为，代替人工来完成一些难度较大、复杂繁琐工作的综合应用技术，其具有较强的学习能力，在计算机网络中，人工智能技术可以促进计算机系统完成一些高难度数据推理核算工作，进而帮助人们更快的提高工作效率，使其能够节省大量的网络查找时间，提高生活质量。由此可见，在计算机网络技术中，人工智能的开发与应用，具有十分突出的实用性优势。
1．2网络管理优势
现如今，计算机网络技术已成为人们日常生活中不可缺少的一部分，随着其应用范围的不断扩大，对其网络安全性也会提出较高的要求，而要想实现这一目标，就需要人工智能技术的大力支持，这样才能更好的提升计算机网络技术的实用性，使其能够协助人们处理一些高难度、较大复杂性的问题。同时，也能够实现对计算机网络的智能管理，使大数据的存储更为安全、更为可靠，进而为人们更好的进行信息交流创造良好的网络环境。因此，对于计算机网络技术而言，人工智能的开发与应用，具有十分突出的网络管理优势。
2计算机网络中人工智能技术的具体应用方案
2．1在网络安全管理方面的应用
尽管计算机网络技术已经覆盖到人们日常生产生活的方方面面，但是却因为以往计算机网络安全管理系统的不完善，而出现很多不良的用户体验。基于此，为了确保网络运行环境的有序性和安全性，就要运用人工智能技术来对现有的网络环境进行全面的净化，并对已经存在的网络安全问题进行有效处理。通过人工智能技术的介入，当前计算机网络中的防火墙系统已逐步实现了智能化管理，其可以运用较强的记忆功能、统计功能以及概率方法等，对海量运行数据进行快速的处理和分析，以便能够在第一时间发现病毒捆绑的问题或恶意网站的存在，并及时对这些现象进行过滤处理，进而全方位保证数据信息的存储安全，为用户营造更加安全、可靠的网络环境。
2．2在网络信息管理方面的应用
随着计算机网络用户的不断增多，人工智能技术的网络服务能力也在与日提升，尤其在信息搜索方面。因为以往人们在利用计算机搜索网络信息时，常常需要浪费大量的时间才能获取到。但在人工智能技术的介入后，这一问题就得到了彻底的解决，计算机网络技术不仅为人们提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且还能通过关键词的输入来对网络信息进行精准定位，进而根据用户的个人喜好、搜索习惯等优先推送一些符合用户心理需求的网络信息，这样既节省了网络搜索时间，提高了信息搜索的精度，同时，也对计算机网络技术的不断发展起到了较大的促进作用。
2．3在打击犯罪方面的应用
目前，网络犯罪己成为最为常见的犯罪类型之一。基于此，提高计算机网络的防护性能，严厉打击网络犯罪就成为有关部门势在必行的工作趋势。而要想高效完成这项任务，就需要利用人工智能技术来提升计算机网络的安全性和稳定性，不仅要构建智能化的网络安全管理系统，而且还要增强计算机数据信息自动化采集功能，使其在数据采集过程中，能够有效识别安全数据和系统漏洞，这样才能从根本上保护用户信息安全，预防网络犯罪的发生几率，进而最大化突显计算机网络安全运营中心的运营效率和网络管理水平。
2．4在科技教学方面的应用
现如今，随着教育改革的不断深入和落实，计算机网络技术与教育教学的有机结合已成为各类各级院校必须重视的工作内容之一，而为了最大化确保科技教学质量，就要积极采用人工智能技术来提高教师的教学水平和教学质量。在实际运用时，不仅要利用该技术为学生构建智能化的学习平台，让学生能够借助网络学习资源形成自主学习的意识和积极性，提高其综合学习能力。而且还要通过人工智能技术的优势来提升教师的职业素养和专业知识，让其在实际教学过程中，能够推陈出新，采取现代化的教学理念和教学方法，这样才能更好的提高教学质量，满足学生的求知欲望。
1.1确保网络系统的稳定运行
在网络技术的管理中，有关工作者务必检测与控制一系列不同的网络资源，这样才能够保障网络运行的稳定。在此过程中，应有效把握系统资源的状况，并且进行合理分析，如果存在异常，需要异常关注，强化状态监控。通常而言，网络系统的运行状态都是高速化的，这就要求综合把握网络系统每时每刻的情况，人工智能可以有效地确保网络系统的稳定运行。
1.2具备非常强的协作能力
当今，计算机网络的规模日益庞大，系统结构日益复杂化。因此，单一管理网络系统越来越暴露出缺陷，这不利于计算机网络技术的进步，应用人工智能技术能够层次化地管理网络，确保计算机网络运行的稳定性.
1.3具备高效的非线性处理能力
以之前的网络控制理论作为视角而言，难以高效地管理计算机网络安全，这是因为网络系统具备复杂的拓扑结构，较难估计用户的操作行为，进而难以保障网络管理中的高度线性管控。人工智能具备非常强的模拟以及学习技能，因而能够有效地解决非线性问题。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
人工智能在计算机网络技术中的应用，需要技术工作者在把握人工智能发展现状基础之上，坚持实用性与科学性的原则，基于多个维度出发，根据计算机网络技术的发展趋势和方向，促进高效、科学地应用人工智能技术。
2.1人工智能在计算机网络安全监控中的应用
在控制环节中应用人工智能技术，有效地实现了当前时期管理计算机网络工作的需要，在管理工作中应用控制技术的流程是系统化的。具体而言，应用人工智能控制技术先应采集和处理数据信息，在此过程中，以特定的形式储存有关的数据，方便之后提取与应用。为了便于应用信息和管理工作者实施人工操作，要求设置控制界面，以使良好的人机交互界面形式形成。并且，为了有效地处理突发的计算机网络管理现象，在人工智能控制组成部分中，应优化报警和监控部分，以实时监控计算机网络的一系列运行环节，保障如果存在运行缺陷，人工智能控制技术可以迅速和及时地进行识别，保障监控有效性。针对管理时存在的报警情况，能够以图像、电话、语音信息输出报警信息，通过各种各样的报警方式，提高了报警工作的有效性，管理工作者能够结合报警信息，实时解决一系列突发现象，以使技术损失减小。还能够应用人工智能控制技术设定权限，各种管理工作者因为工作岗位职责或管理工作水平存在不同之处，所以在设置管理权限的基础上可以有效防范管理工作者管理失误形成的风险。并且，也方便管理计算机网络管理工作者自身，以贯彻实施管理职责。
2.2人工智能在计算机网络数据处理中的应用
应用人工智能技术可以显著提高计算机网络处理数据的能力，人工智能技术能够进行计算机科学预测和动态模拟，进而以技术上支持开展一系列网络管理事宜，特别是针对预设性管理事宜，方便管理者进行管理活动，降低了额外投入的管理成本，奠定了之后处理数据和其它有关管理工作的良好基础。为了更好地在计算机网络数据处理中发挥人工智能技术的优势作用，工作者应立足于实际现状，切入人工神经网络，结合建构的人工神经网络机制，有效预测和处理一系列的网络信息。具体而言，人工神经网络可以结合实际运行的计算机网络状况，迅速取得网络运行的重点参数，且对比网络标准跟取得的参数，再输出对比结果，从而直观呈现计算机网络。通过神经元件的阈值和连接权衔接输出值、输入值，以使最理想的拟合函数形成，基于人工神经网络框架体系下，可以高效处理计算机网络运行中的一系列中心数据，特别是在阅读计算机网络中一系列技术参数和设备运行状况的基础上，确保人工智能技术可以迅速地预测管理过程中存在的缺陷，且高效设置应对缺陷的方案，此操作因为要求运算很多数据，为此，应前移数据信息处理工作，以建构计算机网络预测网络和动态模拟网络。
2.3人工智能在计算机网络模型中的应用
纵观实际运行的计算机网络状况而言，遗传算法相比较于其它算法，其也属于一种计算机网络数值模型，具备的优势是处理信息高效、模型简单等，并且属于一种人工智能被应用于计算机网络模型当中，从某种意义上来讲，遗传算法使智能化的模型实现。针对一些潜在的问题，遗传算法可以迅速地实施综合梳理和评估，提高了处理数据的有效性。在实际建构模型时，技术工作者应先调整编码环节，在优化编码的基础上，从技术上支持实现遗传算法，基于该思维模型的引导之下，工作者务必有效设置数学模型，以体现编码的价值。具体而言，在设置数学函数模型时，应兼顾计算机网络的评估适应性和初始状况，在处理以上两种数据信息的前提条件下，尽可能更科学地提升遗传算法评估计算的准确性。兼顾到遗传算法的技术特点，在管理计算机网络的情况下，能够耦合处理地理信息系统和遗传算法，结合地理信息系统的空间属性，实现遗传算法处理空间数据效果的持续提高，很好地发挥储存数据、分析数据、管理数据环节上遗传算法的价值，从而建构高效化的数据处理体系，真正使当前时期发展计算机网络的需要实现，将尤为高效、便捷的用户体验提供给用户。并且，切入遗传算法，可以实时监管计算机网络的工作状态，对于网络的运行而言，倘若存在有关的问题，工作者可以结合遗传算法迅速获得反映，从而奠定检修和排除故障的良好基础，以及实现计算机网络故障出现概率的显著减小，保障网络更加稳定地运行。
2.4人工智能在教育领域中的应用
在当今改革教学的进程中，课堂教学中业已日益普遍地应用先进的互联网技术。教育教学中应用人工智能技术，可以很好地激发学生的学习兴趣以及学习积极主动性，因而可以实现教学效率和质量的提升。结合当前时期的应用现状而言，人工智能的应用重点表现为早教方面，尤其是出现的AI智能机器人，推动早教向一种全新的教学视角转变，使教学并非仅仅限制在教材文本上。除此之外，互联网与人工智能的统一，还可以实时处理课堂教学中的一些问题，针对难以解答的问题，能够迅速、准确地搜索，从而实现更加理想的教学效果。
2.5人工智能在大众生活中的应用
基于社会经济的进步，人工智能技术业已逐步应用于人们平时的生活过程中，像是智能家居的出现大大方便了人们的生活，实现了人们高层次的生活需求。像是当今经常见到的窗帘智能控制、灯光智能控制，以及存在的智能家居远程控制系统等，都很好地呈现了人工智能的优势作用和极大的便捷性。因此，在人工智能将来的发展中，大众的生活中必将普遍地应用人工智能技术，从而将尤为优质的生活服务保障提供给人们。
AI最先商业化的项目，应数2011年初次亮相的IBM人工智能认知系统Watson。2016年，借助商务领域的积累切入具体应用，Watson的商业模式逐渐明朗，并为IBM的第四次转型贡献了亮丽业绩。
然而还不够快。受传统业务下滑拖累，IBM 2017年一季度营收继续下滑。
拖着铅球，Watson在与未来赛跑。
百年商业帝国的第四次转型
与眼下最热的围棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一开始便是为解决商业问题而生，其方向是商业领域的增强人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，几个人工智能专家告诉IBM高级副总裁约翰？凯利，他们要创建世界上第一个处理非结构化数据、可与人互动的人工智能系统。2011年人工智能认知系统Watson初次亮相，就打败了美国问答游戏电视节目《危险边缘》的连胜纪录保持者和最高奖金得主。2014年，IBM专门组建Watson部门，并陆续投入数十亿美元。
2011年IBM百年之际，《经济学人》周刊曾撰文总结IBM三次重大转型：从机械制造到计算机制造、从大型机制造到包括个人电脑在内的分布式计算机系统、从计算到服务。2016年初，IBM董事长兼CEO罗睿兰宣布IBM正式进入第四次转型，目标是成为一家认知解决方案云平台公司，“未来五年，我们所作的每一个决策，无论个人或专业机构，都将受到Watson的协助。”
2017年4月，“天工开物 人机同行”2017 IBM中国论坛在北京举行，IBM展示了其作为认知解决方案和云平台公司在全球范围内的突破性进展，及与中国本地伙伴在电子、能源、教育、汽车、医药、高性能材料及相关服务等行业或领域的合作成果：
神思电子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和医疗行业锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”领域，提升服务质量与效率。与杭州认知合作，应用IBM Watson肿瘤解决方案帮助中国医生获得循证型癌症诊疗的决策支持，从而为患者提供个性化治疗方案。隆基泰和与IBM共同合作，借助Watson平台构建综合能源云平台，为工业商业企业构建完整的客户能耗视图、用能预测及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服务体系。
此外，IBM为上海世外教育集团打造“儿童英语口语辨识及评价系统”帮助6-15岁学生学习英语，与禾嘉股份共同推出基于区块链的医药采购供应链金融服务平台，在精细化工行业，默克正在利用IBM IoT技术打造全新智能物流与智能工厂，而一汽大众也将采纳IBM大数据、云计算、认知计算等技术打造佛山创新中心，建立智能工厂。
除了垂直行业，IBM“商业人工智能”也在为专业人士提供增强智能，提高工作效率和业务水平。目前，Watson系统已进入法律、医疗、教育、金融，零售，服b设计等60多个职业领域示范人机协作，将专业人士从重复劳动中解放出来。论坛上，IBM大中华区董事长陈黎明表示，“我们相信，企业大规模采用人工智能技术的爆发期就在当下，并将为各行业和专业带来巨大的创新价值。”
拖着铅球赛跑
商业的残酷在于，仅凭方向正确，未必能赢得赛跑。除了亚马逊、微软、谷歌这样的外部竞争者，IBM对云计算和Watson孤注一掷，更大的压力来源于自身：新兴业务的增速能否超越传统业务下滑的速度。
4月19日，IBM2017年一季度财报，其“战略业务小组”（IBM重点发展的云计算、分析、社交、安全及移动产品）营收增长12%，至78亿美元。Watson所属的认知解决方案业务板块营收同比增长逾2%，达41亿美元；云计算业务营收增长33%至亿美元，净收入为23亿美元。
与战略业务表现亮丽形成对比的是，受传统硬件和软件业务增长停滞的拖累，IBM整体业绩依然继续在下滑：公司一季度营收同比下滑2.8%，降至181.6亿美元，低于预期的184亿美元。其公司营收连续20个季度下滑，并创下2002年一季度以来最低水平。
财报后，IBM股价下跌超过8美元，跌幅近5%。其大股东伯克希尔哈撒韦2016年报显示持有8120万股IBM，也就是说，如果巴菲特一季度没有减仓，将损失约6.5亿美元。
有趣的是，之前尽管和比尔？盖兹关系很好，巴菲特开始尝试购买科技股的时候，并没有买微软的股票，而是选择了IBM，几乎全程体验了一把IBM转型带来的缓慢复苏。
2015年，巴菲特入股IBM时正是其收入连年下滑之际，2016年初，IBM股价已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM财报显示，IBM云业务当年实现137亿美元营收，同比增长35%，占IBM全年总营收的17%；云业务年化营收达86亿美元，同比大幅增长63%；计入“技术支持及云平台”项目的年毛利率达41.9%；以Watson为主的IBM认知解决方案营收达182亿美元，毛利率高达81.9%。2016年，IBM股价上涨了20%。
2014-2016年，IBM犹如传统企业转型的一个缩影：借助自身在商务领域的积累，在云服务和人工智能领域大力投资，切入具体应用，商业模式逐渐明朗。
并购与合作
IBM对云服务和Watson期许甚高，Watson的十年布局也逐渐步入收获季。随着医疗、物联网、金融、零售、时尚、教育等多个行业标志性样本的出现，Watson的商业版图正在扩张。
Watson成为全球医疗健康第一人工智能系统，其秘籍是不断吸收大量非结构化数据并加以学习。为了“喂饱”Watson， IBM不断收购医疗健康领域的公司，两年间花费超40亿美元。除了加大并购，IBM为拓展商务版图同时也采用了更实际的方式：与垂直领域巨头合作，补充基础数据和垂直行业领域的专业知识。
2016年10月，IBM宣布与通用汽车合作，Watson为其新版车机系统OnStar提供技术支持；与全球教育机构培生合作，Watson为其学生提供自然语言下的学习指导。今年3月19日，IBM认知商业战略在中国正式落地一年之际，万达网络科技集团与IBM在北京签订战略合作协议。万达网络科技集团正式进军公有云业务领域，万达也将成为Watson在中国落地的重要基础设施。
从另一方面来看，万达选择IBM，很大程度上是由于IBM这部分业务的体量。IBM云业务在2016年实现137亿美元营收。亚马逊AWS 2016年营收122亿美元；微软未透露Azure云业务的实际营收，摩根大通分析师估算约26亿美元；谷歌也未披露云计算业务营收，外界估算在10亿美元左右。从总体营收规模来看，IBM云计算业务其实并不输于AWS、微软云和谷歌云。
