时间：2022-04-18 13:16:16
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篇人工智能技术论文，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：人工智能技术；教学方法；编程能力
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。
人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。
通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。
《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。
因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2 教学与实践的探索
2.1 教材和实验教学内容的选取
1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。
此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。
2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2 教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。
1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。
2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。
3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。
5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。
3 结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献：
[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.
[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献:
[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑,2008.
[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.
[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).
[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息,2007.
[5]张海燕,刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测,2001,(8).
[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).
关键词：人工智能 电气 自动化
人工智能是研究、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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支 它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器．该领域的研究包括机器人．语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制，电力电子技术、信息处理、试验分析 研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化，让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是电气自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展．也有利于提高电气设各运行的智能化水平．对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性．加快生产效率都有重大意义。
1、人工智能应用理论分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质．并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。
当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面．计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产．流通、交换、分配等关键一环．实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。
2、人工智能控制器的优势
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但Al控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解．也有利于控制策略的统一开发。这些Al函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势．这些优势如下：
(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道)。
(2)通过适当调整(根据响应时间 下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍 ，下降时间快3.5倍， 过冲更小。
(3)它们比古典控制器的调节容易。
(4)在没有必须专家知识时．通过响应数据也能设计它们。
(5)运用语言和响应信息可能设计它们。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器、规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置．自学习迅速，收敛快速。
3、人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。
3.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
3.2 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
3．3智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开．但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法．因而它的应用实例最多。
4、结语
人类智能主要包括三个方面．即感知能力．思维能力 行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的 机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解．逻辑推理与定理证明，自然语言理解 自动程序设计．专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征．表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化．因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。
参考文献：
[关键词]人工智能技术；空中交通管理；应用措施
中图分类号：V453 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）15-0391-01
1 空中交通管理现状分析
空中交通管理工作是利用现代更为先进的技术要素来实现对飞机飞行状态的跟踪、管理和控制，借助技术平台反馈诸多数据和信息。这是保证飞机平稳、安全飞行的重要条件。空中交通管理的主要工作就是及时维护和管理空中交通安全运行过程中出现的问题，科学控制整个空中交通运行环境中的飞行秩序，以保证飞机飞行的安全性和畅通性。空中交通管理工作的开展需要专业的空中交通管理人员，其主要负责空中交通管理服务工作和紧急应对操作，掌控某段时间内空中交通流量值，并根据交通流量情况采取一系列的管理措施，旨在确保飞机的正常飞行。现如今，我国交通管理体系不完善，管理技术不够成熟，交通管理评估体系不健全，这些都是当前亟待解决的重要问题。
目前，我国在空中交通管理上的规范充分借鉴了国外的相关内容，仍旧保持着国外的交通管理方式，借助国外的相关规范和条文，实现对国内空中交通的有效管理。相较于国内，国外在空中交通管理上的规范更为成熟，起步比较早，且发展速度比较快。比较国内外的交通管理体系，国外的更加具体、完善。在交通流量统计上，我国借鉴了美国的ETMS空中流量管理系统，还适度参考了来自欧洲的CFMU中央流量空中交通系统，将多种先进的技术相互结合，最终形成了先进的管理体系，为空中交通管理工作的实施提供了条件。
2 空中交通管理人工智能系统构成简述
人工智能技术在空中交通管理中的应用有助于建立人工智能辅助系统，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘记采用不同的技术和运作概念也会带来不同的空中交通管理模式，特别在新技术层出不穷的今天，我们更不能忽略这个方面。”它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空间与时间利用率，对空中飞行冲突进行有效的预测与解决。空中交通管理的核心是科学合理安排空中交通流量。飞行流量的智能化管理、飞行冲突的预测、飞行冲突的解决等方面是人工智能辅助系统研究的侧重点。空中交通管理人工智能辅助系统由飞行流量管理模块、冲突探测与解脱模块、辅助决策模块等三个附属系统构成。这几个模块间的关系是在冲突探测与解脱模块与飞行流量管理模块之中渗透辅助决策模块，最终形成智能飞行流量管理、智能冲突探测与解脱模块系统，它们能够为空中管制员提供有效的决策辅助信息，切实减轻空中管制员的工作负担，提高空中飞行的安全性与管制效率。
3.人工智能系统在空中交通管理中的实现方式
在空中交通管理过程中，相关技术人员需要科学应用人工智能技术，保证可以提升空中交通管理工作质量。
3.1 人工智能系统飞行流量管理辅助决策的实现途径
人工智能系统中的子系统模块飞行流量管理模块主要结合了空域资源的空闲概念和辅助决策以及A算法。人工智能系统飞行流量管理模块主要在飞行流量管理管理数据库的基础上，对相关的数据进行存储和读取，并对空中交通流量进行预测，以预测飞行冲突。在建立A算法数学模型时，主要参考基本容量模型。A算法数学模型主要用来对空中航班您进行静态和动态的排序，人工智能系统就是通过这种途径实现飞行流量管理辅助决策的。
其中在建立飞行流量管理数据库时，要给予充分的重视，因为保证飞行流量管理数据库的建设客观、准确是非常重要的。因为，飞行流量管理数据库中的数据可以直接的影响到辅助决策的有效性，如果数据不准确，那么人工智能飞行流量管理模块所做出的辅助决策也就没有任何参考价值，因此，要保证飞行流量稻菘庵械氖据及时、准确和可靠。另外，ODBC是开放数据库间的互相连接的基础，也是进行连接的标准，还可以提供标准接口给SQL语言的存取；然后再对数据库的信息进行仔细的分析，通过飞行动力学计算出飞机降落的具体地点和时间，以便合理的对航班进行安排；在预测飞行流量冲突时，主要是通过比较流量和相应的容量，将相关的冲突的飞机架次、冲突时间和冲突地点列出来。
3.2 人工智能系统飞行冲突探测与解脱辅助决策的实现途径
人工智能系统中的飞行冲突探测与解脱辅助决策系统模块主要的工作就是将高效的避免飞机碰撞的方案提供给空中交通管制员，管制员作为一名工作人员，在工作中必定会产生一定的误操作，这也是不可避免的，然而，飞行冲突探测与解脱辅助决策系统可以对管制员决策中存在的不足进行弥补，并分析飞行冲突的情况，以找出有效的解脱方案。
飞行冲突探测与解脱辅助决策系统模块在进行推理时，为了完成其推理过程，需要遵循一定的规则：避免碰撞方案确定规则、航空器优先级别评定规则、建立避撞路线规则等。
4 空中交通流量管理措施
4.1 对空中流量进行实时控制管理
在行业中，实时流量控制是极为有效的流量管理措施，但是这种手段的技术性不够，在实施中缺乏合理性，也不够灵活。虽然空中管理系统流量控制工作，但是很多时候并不是空中管理因素导致的。实时的流量控制是航空以及机场等各方面保障能力受到限制，空中管理单位及时响应进行的，比如遇到恶劣天气或者突况。各单位之间对信息的掌握是不对称的，并且不能及时传递信息，因此空中管理系统通常是被误解的。不仅需要对先进的流量管理软件进行开发研究，使流量控制更加科学合理，还能够使信息传输和流通的渠道得以拓宽，使关键性的信息能够得到很好的传递，而且各单位之间也能有足够的时间应对空中的不利影响。
4.2 扩大空域自由
如果空域有很大的自由度，飞行流量的疏散程度就会增大，能够很好的解决空中交通拥挤的问题。如果航空器飞行的空域范围比较小，空中交通流量集中的程度就会增大。当前科学技术不断发展，作为空中交通管理部门，需要对飞行模式进行改变。在实际工作中，如果航空器不需要地面导航制定的航线飞行，地面管制单位有比较先进的雷达系统进行控制，空中交通飞行的安全性和运行效率就会得到提升，能够高效的利用空域，增加飞行的流量。
4.3 优化空中交通流量管理方式
当前我国空中交通流量管理水平还比较低，现有的管理方式无法满足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不强，不同领域间的沟通不足，使区域管理方式也存在比较大的差异，管理效率不能得到全面提升。我国东南沿海比较发达的地区使用雷达进行管制，但是中西部经济欠发达地区，还使用程序管制方法。雷达管制的飞行间隔时间会减少，能够使空域容量增加，空中流量更加顺畅。
结语
在控制交通管理过程中，相关技术人员需要科学应用人工智能技术，并对其进行全面的分析与处理，创新人工智能技术的应用方案，并针对人工智能技术等全面开展相关活动。
参考文献：
[1] 汤锦辉，王冲，程晓航，董志强，邵欣.基于多智能体的空中交通管理智能技术[J].指挥信息系统与技术，2016，06：17-23.
[2] 陈志敏.浅析我国民航空中交通管理问题[J].科技与创新，2016，07：43.
[3] 何彦枫.航空气象技术在空中交通管理中的应用分析[J].科技创新导报，2016，03：6-7.
（兰州资源环境职业技术学院信息管理系，甘肃兰州730000）
摘要：进入21世纪，随着信息技术的不断发展，将人工智能技术应用于儿童玩具当中是人工智能技术应用的一个趋势，基于人工智能的语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的研究，使用计算机程序，以效仿人类大脑为主要目的，包含采集、分析、处理、反馈等功能，设计出模拟人类的智能玩具。本文通过对人工智能技术进行分析得出，将此技术应用于智能玩具当中会使玩具具有更加广泛的应用前景。
关键词 ：人工智能；学习型数据库；智能玩具；儿童玩具
DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.05.054
中图分类号：G614 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2015）05—0122—02
收稿日期：2014—12—10
作者简介：康筱彬（1982— ），女，甘肃兰州人。兰州资源环境职业技术学院信息管理系，讲师，硕士，研究方向：移动互联网开发及应用。
计算机科学之父图灵在1950年发表的论文《计算的机器和智能》中提出了机器智能的设想，并提出了著名的“图灵测试（Turing Test）”，用以验证机器是否拥有智能。测试指出让机器和人进行交流，如果人无法判断交流的对象是人还是机器，就说明这个机器拥有智能。著名导演斯皮尔伯格在经典电影《人工智能》中讲述了一个不仅拥有思维更具备情感的机器人，通过这部电影，观众对于人工智能这一学科的研究目的有了清晰的认识：让机器模拟人的思维方式。影片虽然是虚构的，但是随着智能技术的发展以及数据挖掘等技术研究的不断深入，智能玩具已经悄然出现。
2014年1月6日至9日，在第40届香港玩具展中智能玩具已经占有一席之地。有别于以往的数码玩具，智能玩具不仅有精密的设计、绚丽的外表，同时，其具备的多种功能应用能够充分地满足儿童的好奇心，智能技术的应用让每个儿童都拥有了一个个性化的玩具。而且不少智能玩具还具有特定的功能，比如治疗型玩具，其主要目的是帮助孩童和老人舒缓压力，或解决其他相关问题。许多传统玩具也通过App与智能装置合二为一，可见，将智能技术应用于儿童玩具之中也是未来发展的趋势之一。
一、人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）相对于自然人的天然智能而言，是指通过研究和构造智能机器或智能系统，来模拟和扩展人类的智能，让机器具有某些思维。人工智能是计算机科学领域的一个分支，属于综合性的前沿学科。它的目标是了解智能的实质，并生产出一种全新的、可以以与人类智能类似的方式作出反应的智能型机器。该领域结合了计算机科学、信息论、心理学等多种学科。
二、人工智能的研究内容
人工智能经过近60年的发展，研究领域获得了进一步的扩展，加之计算机技术的迅速发展，研究领域已经扩展到了自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习、智能接口技术、智能信息处理等。其中，数据挖掘、模式识别、机器学习和信息处理是构成智能玩具的核心技术，实现信息的采集、分析、处理和反馈等功能。
（一）数据挖掘。数据挖掘（Data Mining，DM）技术是指从海量的数据或者信息中获取知识的过程。应用于人工智能则需要对设备接收到的所有知识进行表示、推理和搜索等三个方面的处理。通过这三个方面的处理，实现将接收到的知识与原有知识相关联，借助推理技术中的各种推理演绎方法获取新的知识。在知识的查找过程中，根据实际问题借助盲目式或启发式两种搜索方式，不断地寻找可以利用的知识构造推理路线，最终获得最优解。
（二）模式识别。人工智能涉及的模式识别通常是指用计算机代替人类或者协助人类进行感知的模式，是对人类感知外界功能的一种模拟。将人工智能应用于儿童玩具，就是要让玩具能够自动地获取外界的知识，自动地对文字、声音、图像等信息进行识别。
（三）机器学习。学习能力是计算机模拟人类智能的重要标志，也是计算机获取知识的主要途径，是人工智能研究中最重要和最突出的一个方面。香农曾经说过：“一台计算机如果不会学习，就不能称之为具有智能的计算机。”由此可以引申出对智能玩具的判别标准，即其是否具有学习能力。智能玩具领域中主要采用两种学习方法，即无监督学习和有监督学习。有监督学习是指在可以提供输入和输出时使用的学习方法，如决策树学习、神经网络等。无监督学习是指在不能提供有效输入和输出时使用的学习方法，如强化学习、进化学习等。
（四）智能信息处理。在如今这个信息爆炸的时代，更需要从海量的数据中获取有价值的信息，从而利用这些信息进行决策、管理、检索以及过程控制等。当前，具备多功能性、开放性和有效性等特征的图形模式作为一种有效的智能数据处理手段引起了人们的重视。
三、人工智能应用于儿童玩具中所起的作用
游戏是儿童喜欢的活动，玩具是孩子游戏的物质基础，它能让孩子在游戏中获得身心的同步发展。比如：益智类玩具主要用于发展孩子的智力，体能类玩具则主要用于增强孩子的体质。智能玩具在儿童成长过程中所起的作用大致可以归结为以下几点：
（一）提高孩子的言语能力。智能玩具中植入了智能芯片，使得它们能说会道，能歌善舞，可以与儿童进行交流。儿童在玩耍的过程中，有了可以对话的伙伴，便有了可以表达自己想法和情感的机会，这对提高其语言能力能够起到很大的帮助作用。同时，当孩子有了表达的欲望和表达的渠道时，家长就能够给予孩子语言方面的表达技巧。
（二）提高孩子的辨认能力。智能玩具一般具有与孩子互动的功能。比如：会教孩子辨认其左右手、进行简单的四则运算、辨认简单的物品（如水果、蔬菜）等。孩子在与这些玩具互动的过程中，听到伙伴交待下来的“任务”，会产生好奇心并且积极思考，在此过程中，孩子的辨认能力会进一步得到提高，对智力的增长也会起到帮助作用。
（三）提高孩子的肢体协调能力。孩子在与智能玩具做游戏的过程中会有互动，比如：孩子将一盒积木砌出图形，或者学习玩具的一些动作等，在此过程中，除了会运用到大脑外，还需要手等其他身体部位的配合，对孩子的肌肉运动、脑部发育以及身体机能的发展都具有很大的裨益。
（四）调节孩子的情绪。孩子的世界同样也伴随着喜、恕、哀、乐这些情绪，当负面情绪来临时需要相应的发泄方式。对于孩子来说，玩具就是伙伴，就是朋友，他（她）们可以通过玩具来发泄这些负面情绪。同时，玩具所具有的音乐播放、故事讲述等功能，又能起到调节儿童情绪的作用。
（五）提高孩子的社交能力。大人有社交，孩子同样也有，同学、朋友、老师都是他（她）们的玩伴，如果一个孩子从小就缺少沟通的机会，就容易养成不爱说话或者不敢说话的性格。而智能玩具就具备能说会道的功能，孩子们与玩具进行交流就避免了不爱说话或者不敢说话的状况，即使对待陌生人，也可以很快进行交流了。
四、展望
人工智能学科的出现与发展不是偶然、孤立的，它与整个科学体系的发展与演变密不可分。21世纪，各学科蓬勃发展，高新科技层出不穷，人工智能也一定能够在时代的要求下实现多学科的交叉研究，通过与信息技术、软件技术、生物技术、脑科学、电子技术、网络技术等研究领域更加紧密地结合，研制出与人类智能水平相当的智能软件和智能机器。21世纪将成为智能技术快速发展的世纪，信息时代的特征也促使人工智能学科形成三个分支，即行为主义、联结主义和符号主义，在信息论的启示下形成统一。人工智能在多学科的交叉发展与研究中，一定会掀起一场智能技术的革命，走向人机协同解决问题的新纪元。
［
参考文献］
［1］徐志国.人工智能在电力系统中的应用［J］.现代电子技术，2006（21）.
［2］张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望［J］.吕梁高等专科学校学报，2010（4）.
［3］胡勤.人工智能概述［J］.电脑知识与技术，2010（13）.
［4］陈建平，任斌，张会章.人工智能在智能机器人领域中的研究与应用［J］.东莞理工学院学报，2008（3）.
人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。?
（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。?
（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。?
在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。?
我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。?
2 人工智能的教育及教学条件现状?
通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：?
（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。?
(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。?
（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。?
（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。?
相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：?
（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。?
（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。?
(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。?
3 人工智能教学方法及手段的改革?
针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：?
（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。?
(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。?
(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。?
(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。?
另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。?
根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。?
4 人工智能实践教学设计的探讨?
我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。?
参考文献：?
［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).?
［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).?
关键词：人工智能；教学内容；教学方法
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2 调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。
进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3 加强课程立体化建设和系列教材研究
在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。
为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。
包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。
4 改革与创新教学模式和教学方法
在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。
(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣
“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
(2)面向问题的启发式教学
人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。
(3)课堂辩论与交互式教学
组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。
(4)个性化学习与因材施教
在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。
(5)多媒体与网络教学的使用
本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。
(7)理论与实践结合
在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。
我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。
5 运用多样化的教学手段和考核方式
5.1 多样化的教学手段
采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：
(1)抽象知识内容的多媒体表示
通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。
(2)通过PPT撰写教案
精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。
(3)开发与应用网络课程
“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。
(4)先进实验系统的观摩与演示
利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。
教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。
5.2 作业、考试等教改举措
(1)改革作业方式与方法
改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。
(2)改革考试方式与方法
如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。
摘要：在机械设计中引入CAD技术,可以解决机械企业中重复性设计多、信息资源利用率低的难题,缩短产品开发周期,具有巨大的经济效益和应用前景。
关键词：机械设计；CAD技术
1CAD技术的发展
CAD(ComputerAidedDesign)是计算机辅助设计的英文缩写，是利用计算机强大的图形处理能力和数值计算能力，辅助工程技术人员进行工程或产品的设计与分析，达到理想的目的，并取得创新成果的一种技术。自1950年计算机辅助设计（CAD）技术诞生以来，已广泛地应用于机械、电子、建筑、化工、航空航天以及能源交通等领域，产品的设计效率飞速地提高。现已将计算机辅助制造技术（Com-puterAidedManufacturing，CAM）和产品数据管理技术（ProductDataManagement，PDM）及计算机集成制造系统（ComputerItegratedmanufacturingsystem，CIMS）集于一体。
产品设计是决定产品命运的研究，也是最重要的环节，产品的设计工作决定着产品75%的成本。目前，CAD系统已由最初的仅具数值计算和图形处理功能的CAD系统发展成为结合人工智能技术的智能CAD系统（ICAD）(IntelligentCAD)。21世纪，ICAD技术将具备新的特征和发展方向，以提高新时代制造业对市场变化和小批量、多品种要求的迅速响应能力。
以智能CAD（ICAD）为代表的现代设计技术、智能活动是由设计专家系统完成。这种系统能够模拟某一领域内专家设计的过程，采用单一知识领域的符号推理技术，解决单一领域内的特定问题。该系统把人工智能技术和优化、有限元、计算机绘图等技术结合起来，尽可能多地使计算机参与方案决策、性能分析等常规设计过程，借助计算机的支持，设计效率有了大大地提高。
2三维CAD技术在机械设计中的优点
通过实际应用三维CAD系统软件,笔者体会到三维CAD系统软件比二维CAD在机械设计过程中具有更大的优势,具体表现在以下几点:
2.1零件设计更加方便
使用三维CAD系统,可以装配环境中设计新零件,也可以利用相邻零件的位置及形状来设计新零件,既方便又快捷,避免了单独设计零件导致装配的失败。资源查找器中的零件回放还可以把零件造型的过程通过动画演示出来,使人一目了然。
2.2装配零件更加直观
在装配过程中,资源查找器中的装配路径查找器记录了零件之间的装配关系,若装配不正确即予以显示,另外,零件还可以隐藏,在隐藏了外部零件的时候,可清楚地看到内部的装配结构。整个机器装配模型完成后还能进行运动演示,对于有一定运动行程要求的,可检验行程是否达到要求,及时对设计进行更改,避免了产品生产后才发现需要修改甚至报废。
2.3缩短了机械设计周期
采用三维CAD技术,机械设计时间缩短了近1/3,大幅度地提高了设计和生产效率。在用三维CAD系统进行新机械的开发设计时,只需对其中部分零部件进行重新设计和制造,而大部分零部件的设计都将继承以往的信息,使机械设计的效率提高了3~5倍。同时,三维CAD系统具有高度变型设计能力,能够通过快速重构,得到一种全新的机械产品。
2.4提高机械产品的技术含量和质量
由于机械产品与信息技术相融合,同时采用CADCIMS组织生产,机械产品设计有了新发展。三维CAD技术采用先进的设计方法,如优化、有限元受力分析、产品的虚拟设计、运动方针和优化设计等,保证了产品的设计质量。同时,大型企业数控加工手段完善,再采用CAD/CAPP/CAM进行机械零件加工,一致性很好,保证了产品的质量。
3CAD技术在机械设计中的应用
3.1零件与装配图的实体生成
3.1.1零件的实体建模。CAD的三维建模方法有三种,即线框模型、表面模型和实体模型。在许多具有实体建模功能的CAD软件中,都有一些基本体系。如在AutoCAD的三维实体造型模块中,系统提供了六种基本体系,即立方体、球体、圆柱体、圆锥体、环状体和楔形体。对简单的零件,可通过对其进行结构分析,将其分解成若干基本体,对基本体进行三维实体造型,之后再对其进行交、并、差等布尔运算,便可得出零件的三维实体模型。
对于有些复杂的零件,往往难以分解成若干个基本体,使组合或分解后产生的基本体过多,导致成型困难。所以,仅有基本体系还不能完全满足机器零件三维实体造型的要求。为此,可在二维几何元素构造中先定义零件的截面轮廓,然后在三维实体造型中通过拉伸或旋转得到新的“基本体”,进而通过交、并、差等得到所需要零件的三维实体造型。
3.1.2实体装配图的生成。在零件实体构造完成后,利用机器运动分析过程中的资料,在运动的某一位置,按各零件所在的坐标进行“装配”,这一过程可用CAD软件的三维编辑功能实现。
3.2模具CAD/CAM的集成制造
随着科学技术的不断发展,制造行业的生产技术不断提高,从普通机床到数控机床和加工中心,从人工设计和制图到CAD/CAM/CAE,制造业正向数字化和计算机化方向发展。同时,模具CAD/CAM技术、模具激光快速成型技术(RPM)等,几乎覆盖了整个现代制造技术。
一个完整的CAD/CAM软件系统是由多个功能模块组成的。如三维绘图、图形编辑、曲面造型、仿真模拟、数控加工、有限元分析、动态显示等。这些模块应以工程数据库为基础,进行统一管理,而实体造型是工程数据的主要来源之一。
3.3机械CAE软件的应用
机械CAE系统的主要功能是:工程数值分析、结构优化设计、强度设计评价与寿命预估、动力学/运动学仿真等。CAD技术在解决造型问题后,才能由CAE解决设计的合理性、强度、刚度、寿命、材料、结构合理性、运动特性、干涉、碰撞问题和动态特性等。
4CAD前沿技术与发展趋势
4.1图形交互技术
CAD软件是产品创新的工具,务求易学好用,得心应手。一个友好的、智能化的工作环境可以开拓设计师的思路，解放大脑，让他把精力集中到创造性的工作中。因此,智能化图标菜单、“拖放式”造型、动态导航器等一系列人性化的功能，为设计师提供了方便。此外，笔输入法草图识别、语言识别和特征手势建模等新技术也正在研究之中。
4.2智能CAD技术
CAD/CAM系统应用逐步深入,逐渐提出智能化需求.设计是一个含有高度智能的人类创造性活动。智能CAD/CAM是发展的必然方向。智能设计在运用知识化、信息化的基础上，建立基于知识的设计仓库,及时准确地向设计师提品开发所需的知识和帮助,智能地支持设计人员，同时捕获和理解设计人员意图、自动检测失误，回答问题、提出建议方案等。并具有推理功能,使设计新手也能做出好的设计来,现代设计的核心是创新设计,人们正试图把创新技法和人工智能技术相结合应用到CAD技术中,用智能设计、智能制造系统去创造性指导解决新产品、新工程和新系统的设计制造,这样才能使我们的产品、工程和系统有创造性。
4.3虚拟现实技术
虚拟现实技术在CAD中已开始应用,设计人员在虚拟世界中创造新产品,可以从人机工程学角度检查设计效果,可直接操作模拟对象,检验操作是否舒适、方便,及早发现产品结构空间布局中的干涉和运动机构的碰撞等问题,及早看到新产品的外形,从多方面评价所设计的产品.虚拟产品建模就是指建立产品虚拟原理或虚拟样机的过程.虚拟制造用虚拟原型取代物理原型进行加工、测试、仿真和分析,以评价其性能,可制造性、可装配性、可维护性和成本、外观等,基于虚拟样机的试验仿真分析,可以在真实产品制造之前发现并解决问题,从而降低产品成本.虚拟制造、虚拟工厂、动态企业联盟将成为CAD技术在电子商务时代继续发展的一个重要方向.另外,随着协同技术、网络技术、概念设计面向产品的整个生命周期设计理论和技术的成熟和发展,利用基于网络的CAD/CAPP/CAM/PDM/ERP集成技术,实现真正的全数字化设计和制造,已成为机械设计制造业的发展趋势。
参考文献
[1]黄森彬主编.机械设计基础.高等教育出版社.
[2]荣涵锐.新编机械设计CAD技术基础〔M〕.北京:机械工业出版社,2002.
[3]徐建平,盛和太.精通AutoCAD2005[M].北京:清华大学出版社,2004.
21CBR：艾伦？图灵被称为计算机和人工智能之父，他所提出“利用某种机器实现逻辑代码的执行，以模拟人类的各种计算和逻辑思维过程”的观点，成为了当今各种计算机设备的理论基石。图灵对于你本人在“人工智能”领域的研究都有哪种方面的重要启发？
吴霁虹：是的，我的一些研究受益于图灵最初的“图灵机”原理。1936年，他就认为，从理论上，计算机可以通过一种数学算法，解决任何问题。在著名的“图灵测试”中，图灵定义了现在AI的主要领域：知识表达、自然语言处理和语音识别、视觉识别、自主机器人、自动推理和机器学习。这些对于我洞察人工智能技术商业化的远景和路径，非常重要。
特别是，图灵机的原理，事实上是一种全新的解决问题的方法论，而非简单的科幻故事。它直接影响我对商业生态模式创新的深度认知。比如，我在《众创时代》中提出的互联网+、-、x、平方数的模式形态，以及在《未来地图》中提出的新BOT（智能交互模式）驱动的云端一体化智能交互模式，都或多或少受到这种逻辑和数学理念的启发。
21CBR：哈佛大学心理学教授史蒂芬？平克在他的著作《心智探奇》一书中提及，“看起来稀松平常的人类心智活动背后，有一个精妙的复杂设计，其组成部件就像黑箱，变魔术般履行职责。”在你看来，计算机智能是否会颠覆人类的文明时代？
吴霁虹：直接的答案是，如果我们不讨论、不准备迎接一个充满了AI的世界，那么人类文明有可能被颠覆。但是，这是一个比它看起来更深刻的问题，因为有许多毁灭的路径。例如：
首先，自主军事AI是大规模杀伤性武器，真的有能力与现代文明竞争、并击败文明。
其次，先进的AI系统正在越来越多地用于为人类执行知识收集、分析和决策的任务，带来了每个人更舒适、更繁荣的生活。这事实上有一个潜在的危险。进化偏好于让高能量消耗的大脑与生死挑战的环境之间获得平衡。随着AI越来越多地代替人类思考，进化有可能进一步快速降低人类大脑的大小和智力，这将破坏人类文明。
第三，到目前为止，AI、机器人和高级计算机的大部分财富，已经被大公司和其他大型组织捕获。这在所有发达国家已经创造了“强者恒强、弱者更弱”的贫富差距。如果顶尖塔上的引领者没有人站出来倡导“多级繁荣”以补救，那么，最终就很可能会颠覆人类文明。
21CBR：英国媒体《卫报》近日发表评论文章指出：“人工智能已经开始出现了种族和性别偏见，但是这种偏见并非来自机器本身，而是计算机在学习人类语言时吸收了人类文化中根深蒂固的观念。”这使我们联想到了阿西莫夫机器人三大定律，对于人工智能的监管这项复杂任务，你有怎样的建议？
吴霁虹：这是一个超级好的问题，一个AI产业化要回答的关键问题。所有的答案，都取决于人类决定如何回答这些问题。AI也许会成为杀人的凶手，也许会成为我们可信赖的助手。因此，至少我有三个建议：
1）媒体可以引导全社会参与讨论和回答这些问题。毕竟，这会影响每一个人的前途和命运。如果大众不能得到一个明确的答案，我们也许就会创造一个AI只服务于那些设计它们的所有者的利益，而无视损害其他人。
2）国家应该有一个对AI设计师、程序员、制造商的监管计划或法律补充。这将包括《卫报》指出的阿西莫夫定律，基于因AI获得人类数据，学习数据之后，机器种族歧视和性别偏见等问题。
3）将人类人文关怀的价值，设计进AI，是件困难的事，但如果我们现在就创造一些激励措施，鼓励AI创业创新者都“不作恶”，那么我相信人类就有美好的未来。发展人工智能，应该遵循人的价值观，让它们惠及人类，而不是毁灭人类。
21CBR：近期，一家创造出了AlphaGo的英国公司DeepMind成为了人工智能领域备受瞩目的公司。在你看来，未来世界中，哪些行业终究会被机器人所取代？而人类在职场中，应如何与计算机共存？
吴霁虹：人工智能更像一个生产要素，一个生产力大军，像劳动力、资本、土地等生产要素一样，影响整个经济，然后，像过去一样，从一个行业的竞争，波及到另一行业的竞争。
根据专家估计，未来10年，应用AI及相关技术，现有47%的美国工作被消灭，57%的经合组织国家就业岗位消失，高达77%的中国工作岗位被取代。
事实上，这不一定是坏事。这些大多数被消灭的工作，属于“工作定义人”，被AI代替后，人类可以解放出来，做更多“人定义工作”的事，比如，创业。我在《未来地图》中，专门讨论了，AI时代，已经正在崛起一批与AI合伙的“一个人的全球公司”。因为，AI有“三懂”功能，懂客户痛点、懂业务运营、懂生态连接，因此，人们可以学习设计AI，也可以学会善用AI，善管AI。这是新商业必备的新技能。
总之，AI在消灭传统的同时，也在帮助我们创造新工作。未来，成功者与失败者的区别，在于他们能否快速和明智地适应AI、适应自动化和先进计算机的新世界，让自己成为有创新、创造能力的新智人。
21CBR：你的著作《未来地图》（中信出版社）近期出版，从你的研究分析来看AI商业化过程中，中国的企业面临最大的机遇和挑战分别是什么？
吴霁虹： 我个人认为，AI商业化的进程中，中国公司实际上比外国公司有很多优势。当然通常最大的机会也是最大的挑战。
就优势而言，中国在商业化方面，可能比美国要更激进。人工智能和一般的计算机技术变化、迭代最大的区别在于计算机需要电，而人工智能需要“氧气”――大数据。也即是，AI靠人类产生的大数据去学习（包括了人与人、人与物、物与物连接产生的大数据），才能变得更加智能。
这大概是无数苦于发论文而不能的临床医生的梦想了。这个场景正在逐渐变为现实。
“很多时候，他们并不是写不出论文，而是缺乏数据或者整理数据的时间。在国外，一线专家会有专门的科研助理团队负责整理数据和完成患者随访，在中国，基本只有最顶尖的专家才会有这样的助理；而且中国的医生工作负荷大，大多数时间都在手g室、病房或门诊，没时间去整理数据。”
零氪科技（LinkDoc）的CTO罗立刚告诉记者，由于结构复杂、专业性强，将医疗行业的数据大规模转化为机器可识别分析的数据，即结构化，一直是行业的难题。据美国临床肿瘤学会（ASCO）统计，美国也仅有不到3%肿瘤患者的数据被结构化用于研究，剩下97%的数据都闲置在医院信息系统（HIS）里或者病历病案室中。作为一家专注于肿瘤大数据分析与应用的科技公司，通过承诺提供高质量的数据报告和产品，零氪和诸多医院、科室合作，帮助他们处理脱敏后的病历数据，使电子病历信息转化为科研级数据，并研发人工智能工具，实现了肿瘤大数据一站式解决方案的搭建。
从“人工”到人工智能
将HIS系统中的患者数据，人工录入整理到数据库软件的标准化模板里，生成标准数据文件，再用SPSS、SAS等分析软件对数据进行统计分析，这是临床医生做科研的传统套路。其中生成标准数据文件的过程（也就是数据“人工结构化”），罗立刚算了笔账：在美国，一位肿瘤患者，治疗全过程数据的平均结构化成本是5000美元；在中国，差不多也要5000元人民币。
“结构化是最关键的，也是很困难的一件事。” 罗立刚说。一开始，零氪用传统方式收集数据，但很快就发现难以为继。“人工录入一份电子病历平均要花2个小时来整理，正确率还只有40%左右。”而要让录入人员看懂平均50多页的患者病历，也需要投入大量的培训成本。
之后，零氪对录入的流程进行了“流水线式”的改进。“比如说一份病历中有五六页是手术记录的信息，那就分成一个独立的部分，让一个录入员专门做手术记录的数据结构化。这样培训的成本低，工作效率也高。”通过分工，并引入了录入规范智能提示、参考病历自动推送、自动化质检系统等辅助技术，病历的录入时间从2小时降到了17分钟。
但人工录入终归“人力有时尽”，零氪又开始探索新的方式。 “第二代其实没有用到很复杂的技术，主要是一个系统工程，但这为第三代系统积累了经验。”
在数据采集上，零氪的大数据平台开始直接接入医院的HIS系统，减少中间环节。中国医疗机构的HIS系统厂家众多，没有统一标准，零氪的IT团队就只能一个个机构去实施解决方案，但这是“磨刀不误砍柴工”的事情。“我们现在70%的情况下都是这样的，30%的在逐步实施。虽然过程中还会有一些问题，但我相信将来肯定都会打通。”
数据进入系统后，继续分工的思路，从简单的部分开始，数据结构化的工作逐渐由“机器辅助人工”变成了“机器取代人工”。我国医疗术语缺乏标准化和医疗信息的复杂性，是机器取代人工的障碍。但前期大量人工录入的经验积累，让零氪的团队熟悉了临床医生习惯的表述，明确了结构化点位基于的标准，形成了标准化的术语集，并开发了Fellow-X智能结构化系统。
“人工智能，有一大部分是通过机器学习完成了，给医疗数据处理带来了很大的帮助。”罗立刚介绍，数据被导入系统后，电子信息会自动解析、标准化录入并进行质量校验；纸本信息会被扫描成图片格式然后由图片识别技术（OCR）识别成文本信息。在引入了深度学习技术后，计算机在复杂场景下也能快速适配。“比如说化疗药紫杉醇，醇字识别错了，系统就会自动更正。目前我们95%的数据都能自动结构化，只剩下5%比较难的还需要人工。”人力劳动被解放，让数据处理能力大幅提升，一份病历的录入时间缩短到只需要5分钟。现在，零氪的肿瘤大数据平台已有超过100万的患者数据。
“IT的人做传统行业，要对行业有敬畏感，不要总说要颠覆什么，而要多去走访，多交流。” 零氪的大数据技术平台是完全基于阿里云的SaaS云服务，合作医疗机构的原始数据保存在内网中，清洗、脱敏、结构化后传输到云上，医生可以通过PC端或App进行访问。一开始，零氪在三家合作的医院试用新的系统，在不断交流反馈后，罗立刚发现，IT概念上的数据库和医疗行业的数据库有很大的区别。“我们IT的人说数据库，是说Oracle、mysql，而医疗行业的人说的数据库，是指从后台的存储到前台的可视化分析的整个解决方案。”
现实的需求促进了许多系统新功能的产生。临床医生不擅长统计分析，平台上便提供了描述性统计、组间比较、生存分析等可视化且便捷易用的适合肿瘤医生的功能，并可以用App随访自己的病人，统计分析结果均使用开源的R实现，“让大约80%的科研工作能在平台上实现。”
罗立刚感慨： “人工智能和处理后的医疗大数据结合，会产生许多新的帮助。”可以为医院和科室的管理决策提供数据，也可以辅助医生的临床治疗。“患者来了，了解情况后，系统可以将过往类似患者的情况做一个归纳呈现给医生，辅助医生做诊断。”
关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系
人工智能是计算机科学的一个分支,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,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。
人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。
实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。
1研究型教学模式背景
研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。
19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。
自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。
2研究型实验教学
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。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。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。
人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。
针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、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,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。
2.1实验教学中加强学生的研究导向
在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,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,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。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,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。
2.2人工智能课程实验
该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。
该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。
课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。
3实验平台的构建
民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。
因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。
目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。
4结语
研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:
1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。
2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。
3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。
参考文献:
[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.
[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.
[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.
[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.
Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)
姜姝姝 本刊副总编辑
他是85后，也是国内最知名的智能机器人平台的创始人兼CEO。他是公认的阿兰·图灵粉丝，他为自己创业的机器人引擎命名为“图灵机器人”。他的期望是在未来，每个机器人都有一个聪明的智能大脑，每个人都能拥有自己的个性化机器人。
俞志晨，刚过完了30岁的生日，正式步入而立之年。“今年生日跟机器人一起过，有意思，而且赶上公司今天搬新家，太赞了。”在生日当天，俞志晨在朋友圈记录了这样一段文字，同时还上传了他和著名的NAO机器人一起吹蜡烛的照片。
对于大多数关注机器人的人来说，与俞志晨一起出镜的法国知名人形机器人NAO并不陌生，它是全球人形机器人的代表，全身具备数十个传感器及自由度，能够做出跳舞、单腿站立等高难度动作。有着Q的外形，讨人喜欢的同时，还具备一定程度的人工智能和一定程度的情感智商并能够和人亲切的互动。
在国内，该机器人因为接入了“图灵机器人”大脑，用户可以通过中文语言的方式与NAO机器人直接互动，而接入了智能大脑的NAO机器人却能够准确的理解中文语音指令并做出相应动作。有了“中国大脑”的机器人NAO也经常出入各大展会和活动场所，成为新一代机器人的代表之一。从某种程度上来说，“图灵机器人”因为和NAO的合作火了，俞志晨这个85后的创业者也频繁出现在媒体面前。但有不少人更倾向于这样点评：“这个年轻的AI（人工智能）团队做出的创业产品不火才怪”。
俞志晨虽然年轻，但他的经历已经牢牢打上了AI的标签。大学时，他就师从于人工智能专家贺仲雄教授，对人工智能领域充满痴迷；和他一起创业的小伙伴郭家是他大学里志同道合的好友，他们一同学习了AI课程。从北京交通大学毕业后，两人又一同在AI领域工作。2009年开始，俞志晨和郭家开始商量自己创业，随后叫上几个好友，一起创办了北京光年无限科技有限公司。
第一个创业项目的切入点准确来说是移动互联网和AI的结合，俞志晨那时发现，人们通过手机去获取信息和服务还不是很方便，很多时候需要手写输入，而很多程序的启动也很繁琐。“我们当时就在想有没有更好的方式能够让客户以最简单的方式来获得信息和服务。比如，我们只需对着手机说一句话：‘订一张明天上午去广州的机票’，它就能直接把结果反馈过来，节省掉中间过程。围绕这个初衷，我们做了一款APP叫虫洞语音助手，早期定位其实是获取信息和服务的一个工具。”
从智能语音产品开始
一直以来，语音类的技术都属于“高精尖”，虫洞语音助手这个产品现在看来也仍然是一个非常理想化的产品，它基本上融合了世界上最难的几个技术，包括语音识别、语音合成、语意理解等等，其中的每一个环节都很难突破，所以这个领域的技术攻克无论对巨头公司还是创业团队的挑战性都是一样巨大。
“并不是有钱就可以做好，包括苹果推出的Siri也并不理想。”俞志晨回忆着，虫洞语音助手算是做得比较早的产品，2012年产品就面世了，正赶上苹果推出Siri，那个时候国内能做的只有俞志晨团队一家，而百度、搜狗这些巨头公司差不多到2012年底或2013年初的时候才跟上这类项目的进度。
对于创业者来说，最重要的事情就是，有正确的想法，同时还要有正确的时机，Siri从第一个原型到第一个商业化版本花了17年的时间。如果之前推出来，可能语音识别技术也还没成熟，用户也很难接受；但是当iPhone推出来的时候，Siri的创始人就知道时机到了。而虫洞语音助手的推出也正是踩准了点，再加上虫洞在语音和问答系统这一块做得确实比较好，有一定的技术优势和大数据积累。所以产品推出来之后，虫洞语音助手在整个2012年的市场都很火，俞志晨团队不仅拿了第一笔天使投资，包括一些大的厂商也来找他们做合作内置。
当然，创业前期是非常艰苦的，在没有拿到投资之前，因为俞志晨是85后，毕业后工作的时间并不长，早期的几个创业者也情况类似，有一个共同的特点是——都没有钱。“那时候，他们每天除了睡觉、吃饭都在开发程序，5年用坏了五六个鼠标，淘汰了三台电脑，想了上百条创业点子，向投资方发出过几百封邮件，看了数不清的学术论文。半夜工作的时候，蟑螂、老鼠满地爬，就是这样挺过来的。”
语音助手和机器人是两码事
虽然在2013年底的时候，虫洞语音助手的用户数以及使用量都很惊人，装机用户超过4000多万，但是很多人已经开始察觉到类似Siri这样的产品其实还不够成熟，俞志晨此时也思考了很多关于未来发展的问题，他清楚意识到语音助手和人工智能、机器人还是很不一样的。
他认为，Siri以及虫洞语音助手的推出其实是开了一个头，之后的智能交互技术和产品将扩展到更多领域，包括智能家居、电视、车载等方面，而作为重要分支的语音智能也将朝着不同的方面去拓展和延伸。
在俞志晨看来，第一个延伸的方向就是语音搜索。百度、搜狗，包括谷歌在做这个产品的时候，更多是把语音识别当成是一种输入法，是一种文字转换的工具，本质还是搜索。只是把“我饿了”这句话，变成“我饿了”三个字，然后去搜索框里搜一下，是语音搜索这么一种形态。另外一个方向像微软的小冰，可以对话。俞志晨也开始思考按照虚拟化的机器人方式去做一个更深度的产品。“比如说，在百度里面说‘滚蛋’，它会给你搜出来一堆网页列表。但你在我们产品里面说‘滚蛋’，他就会回答你说：‘那我滚了’。它是在跟人互动，跟百度、搜狗的定位是不一样的。我们要做一个虚拟的人工智能的‘小伙伴’，我们希望这个机器人可以像一个人一样跟你能够互动和交流，这才能叫‘智能交互’。”
确定好方向，俞志晨和团队在2014年年初就开始转向机器人，半年之后产品的时候，正赶上机器人的发展热潮，而这个名叫图灵的机器人也很快被业界熟知。
阿兰·图灵是世界上第一个把计算机实际用于数学研究的科学家，也是第一个提出利用机器实现逻辑代码的执行，以模拟人类的各种计算和逻辑思维过程的科学家。这是后来设计实用计算机的思路来源，成为当今各种计算机设备的理论基石。所以，俞志晨将自己的心血命名为图灵，在一定意义上是为了纪念这位大师和偶像。
图灵机器人火了
“今天智能机器人的产业形态，跟30年之前PC产业的形态非常相似。今天无论是标准还是产品，包括用户体验，很多事情都是一个非常初级的阶段。图灵机器人的理念或使命，是希望给机器人装一个聪明的人工智能大脑，可以让这个机器人非常聪明。”俞志晨认为，图灵机器人的正好赶上了产业发展的春天，事实上，无论是虫洞语音助手还是图灵机器人，俞志晨对行业发展的判断一直比较准确，过程总体也都比较顺利。
什么是图灵机器人？俞志晨介绍，图灵机器人目前是中文语境下智能度最高的机器人大脑，也是全球领先的中文语言识别与计算平台。它对中文语义的理解准确率高达90%，可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等人工智能技术服务。现在，图灵机器人已为家用服务机器人、智能家居控制系统、智能车载系统、智能玩具、智能客服系统等软硬件场景的超6万家合作方提供技术支持。通过图灵机器人官方网站，企业及个人开发者可轻松为自己的软硬件产品接入图灵机器人，而且图灵机器人API端口调用次数完全免费，每个人都可以通过图灵机器人官网创建专属于自己的智能机器人产品。
和同样是研究智能语音的科大讯飞相比，讯飞是国内领先的语音识别与朗读技术提供商，图灵机器人是国内智能度最高的机器人大脑技术提供商，两者在各自领域均处于领导地位。讯飞语音主要的技术积累在于“将声音转换成文字”，类似于人的耳朵，而图灵机器人多年的研究均集中于“对语言文字意思的分析与解读”，并在准确解读后反馈正确的指令，在智能语音交互中扮演着“大脑”的角色。就像是3岁的儿童听力一切正常，但是却“听不懂”父母较为复杂的一些话语一样，主要原因则是其智力与脑部发育处于较为初级的水平，无法准确识别复杂指令并做出相应动作，而智力发育正常的成年人，则能够在与人的交流中不仅听得懂语言表面的意思，还能够准确理解讲话者语言背后的真正意图。讯飞语音要为软硬件产品加上“听力正常”的耳朵，而图灵机器人则要为软硬件产品增添“智慧超群”的大脑。
俞志晨更多地想把图灵机器人做成一套在人工智能领域的操作系统，把技术提供给各个领域的开发者，做免费平台，一方面可以最大程度的降低个人开发者创业成本及企业级合作方的接入成本；另一方面，希望通过开放的方式与企业、开发者一起，推动人工智能技术在生活场景中的应用，推动人工智能行业发展。
根据俞志晨的介绍，图灵机器人的功能主要有三种：一是聊天知识库，同小冰类似，这项功能的主要用途是陪用户聊天；二是问答，和之前的虫洞语音助手类似，涵盖衣食住行、吃喝玩乐等生活服务信息的问答系统，让图灵机器人还可以扮演一个生活百事通的角色；三是知识库，图灵的知识库分为基础知识库和自定义知识库，基础知识库即图灵的自有知识库，除此之外，图灵还支持第三方自建知识库，来符合产品的革新需求。
图灵机器人有6万家合作方
人工智能的场景化应用图灵机器人究竟能用来做什么？俞志晨称这也是他们团队反复问自己的一个问题。从过去内测半年的情况来看，在接近1.5万名接入的开发者中，应用的主要领域可以分为以下几类：
一类是语音助手，除了我们常见的通用型语音助手，俞志晨提到还有很多垂直行业在使用这种语音助手的功能，比如旅游、购物这种应用场景较为明显的行业。
另一类是智能客服，这类功能的使用者主要是中小型卖家，可以通过自定义知识库来创建一个自己的智能客服来解决一些基础问题，也能相对降低人工客服的成本。
还有一类是虚拟伴侣，比如在虚拟眼镜里，图灵可以以虚拟伴侣的形象出现，在文字交互的基础上增加语音交互；相似的场景还可以应用到智能硬件上，来增加硬件交互能力。
再有一类应用场景是图灵团队之前也没想到的，即虚拟宠物。俞志晨提到在图灵的平台上会有一些年轻的开发者在班级的QQ 群里把语音助手的功能做成QQ宠物，以及居然还有人用这种方式赚到了钱。
语音助手在上面这些场景化的应用情况让俞志晨和团队逐渐想通了图灵的用途：在日常生活中，用机器的方式去取代那些繁琐的、重复性的工作。比如之后的保姆、陪护、客服、玩具、甚至安防等领域，都可以通过机器人的大规模使用来节省人工成本。
图灵机器人目前已累计超6万家合作方，涵盖软硬件领域下的数十个场景。涵盖软硬件领域数十个场景。例如，车载系统接入图灵机器人大脑后，司机朋友便可通过全语音的方式控制车载系统拨打电话、回复短信、开启导航、了解车况等，极大降低司机朋友因开车操作导航、手机等事故的发生率，同时提升司机朋友驾驶体验；接入了图灵机器人的智能玩具，则能够华丽变身为“儿童陪伴机器人”，孩子可以通过自然语言的方式与玩具对话交流，同时，具备机器学习能力的机器人的智力也将随着孩子智力的提升不断提升；接入了图灵机器人的客服系统，将完全抛弃“
关键词 对应”这种陈旧的方式，为用户提供更智能、更具人情味的体验……基于强大的中文语义分析及自然流畅的中文对话能力，图灵机器人可被应用于多种个性化场景以满足个性化需求。
目前，海尔的智能家居中控系统、三星智能电视、HTC手机中的Hidi语音助手、博世车载，以及全球著名的人形机器人NAO都与图灵机器人深度合作。除此之外，图灵机器人还与近百家的家用服务机器人服务商签订了长期的战略合作协议，致力于推动家用服务机器人行业的发展，为智能家居安装上“图灵大脑”。
人人都有机器人
最近日本长崎县一家全机器人运作的酒店开业了：眼睛忽闪忽闪穿着制服的“美女”在前台迎接你的到来，穿着侍从衣服的“恐龙”会告诉你如何登记入住，机器人搬运工会帮你搬行李，而狗形无毛机器人则为你提供早餐服务。酒店管理方说，这并不是噱头，而是希望通过使用高科技提高工作效率并节省人力支出。他希望机器人能够承担酒店里90%原本需要人工完成的工作。
