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人工ai智能教育范文8篇

时间：2024-08-15 14:14:38 33

人工ai智能教育

人工ai智能教育篇1

>> 强人工智能和超级智能：技术合理性及其批判基于web技术和人工智能算法的高校智能排课系统研究人工智能及其教育应用浅析防火墙ASA特性及其和NAT技术结合的合理性人工智能技术在计算机中的发展和应用现代图书馆、数字信息技术和人工智能人工智能研究领域及其社会影响浅析人工智能的发展及其应用关于人工智能及其应用的分析探讨人工智能技术在建筑领域的应用浅谈人工智能自动化技术的发展电子商务与人工智能技术人工智能技术在选煤领域的应用人工智能引发的科学技术伦理问题浅谈人工智能技术的发展《人工智能技术》教学与实践日本将集中开发人工智能技术运用人工智能先进技术人工智能及识别技术的应用研究人工智能的“技术奇点”正在到来常见问题解答当前所在位置：l， 2015-11-12.

[8] John McCarthy. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence[EB/OL]. ，2015-11-12.

[9] Allen Newell，J.C.Shaw，H.A.Simon. Empirical Explorations with the Logic Theory Machine： A Case Study in Heuristics [C]// Computers and Thought. Menlo Park： AAAI Press， 1995.

[10] （美）N.维纳.人有人的用处―控制论和社会[M]. 陈步译.北京：商务印书馆，1989.

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Abstract： Strong AI was coined by American philosopher John Searle in 1970s in his paper 《Mind、Brain and Program》，mainly refers to this philosophical position： based on the model of computational mind， AI program embodied in the general digital computer can recognize and think like humankind， even reach or surpass the human intelligence level. This position is opposed to the Weak AI or Applied AI which are regarded as the tools or assistant for helping human to perform tasks. In the last two decades， with the mushrooming of Internet、neuroscience、genetic engineering ，etc. Strong AI is stepping into the engineer practice from the philosophical standpoint in the years of John Searle， the futurist even image the more optimistic version of Strong AI： Super AI. All of these are driven by both industrial giant like IBM，Google，Facebook，Microsoft and Kurzweil、Markram who are the optimistic and active technical practioners， and they infiltrated into daily life as a support to the technology rationality by the strengthening popular scientific media. But the impact of AI in the human society is not value free， it can't reflect and upgrade the nature of human creativity， on the other hand， it's results often doesn't comply with the initial goal， with the promotion of commercial activities， AI begin to challenge and suppress the rational human as the cultural products and self-explaining species.

人工ai智能教育篇2

下一波浪潮和AI的未来

今天大家都觉得AI“大风”来了，必须赶快前进不要掉队。但是如果冷静想想，AI还是面临很多挑战。

研究方面的挑战更大一些。国务院2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提出：我国到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到*水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。这对研究工作提出了很高的要求。同时，中国工程院也发布了新一代人工智能发展报告。新一代人工智能也称为AI

2.0，我国的人工智能发展正从AI 1.0向AI 2.0过渡。

AI现在的主要缺陷或者说不足是在机器学习上。深度学习即深度神经网络是机器学习的一种方法，这种方法确实可以解决很多问题，在实践中也取得了很大的成功。但深度学习也要发展。我去美国开会时，马里兰大学一位很知名的AI专家调侃说，现在“深度学习有深度而无学习”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因为这样的“学习”严格说不是学习，而是训练，是用大数据在训练一个数学模型，而不是真的通过学习获得知识。

目

录

CONTENTS

赞誉序言前言

第一章春暖花开——人工智能复兴

旷世棋局的幕后英雄002

人机博弈之战004

AI大潮席卷007

各国政府的应对策略011

第二章酷暑与寒冬——人工智能60年艰难历程

1956年达特茅斯会议与AI诞生016

初期的繁荣与乐观019

遭遇计算能力瓶颈021

复兴与再度冰冻023

20年寒冬027

第三章杰弗里·欣顿——突破人工智能关键技术的人

实习生培训班的老人030

人工神经网络道路崎岖034

寒冬中的坚持036

深度学习登场038

第四章助飞的双翼——深度学习成功的秘密

不是只要有好算法就能成功042

疯狂冒险家黄仁勋与GPU 046

“拼命三郎”李飞飞缔造ImageNet 050

让深度学习升华052

第五章数据魔方——数据科学崛起

华尔街数据争夺战056

AI眼中的历史与未来058

造就神奇的数据科学060

来自大数据的挑战062

异军突起的数据可视化065

硬币的另一面067

第六章机器在聆听——语音识别的历史性突破

人类的美好梦想与历史探索070

统计语言学打破沉寂071

剑桥语音的黄金十年073

技术高门槛与垄断076

深度学习带来历史性突破078

广阔的创新领域080

第七章让霍金倾谈——语音合成创造奇迹

机器制造“完美的保罗”086

语音合成的漫漫长路089

科大讯飞，一名在校生书写的传奇090

语音交互大战打响093

第八章重建巴别塔——机器翻译拆除语言樊篱

机器翻译崭露头角100

冷战催生的机器翻译101

语言的规则太复杂103

统计翻译成为主角105

见证历史的活样板107

科技巨头的竞技场108

第九章第二双眼睛——计算机视觉大放异彩

央视节目引起热议114

计算机视觉前史115

学科奠基人戴维·马尔117

走上快车道119

中国力量崛起122

谷歌猫与计算机视觉的未来124

第十章忠实的朋友与助手——形形色色的机器人

美的收购“德国国宝”128

机器人的前世今生130

现代制造业与工业机器人132

服务机器人大合唱134

巨大的冲击波139

第十一章飞翔的机器——无人机的广阔天地

无人机“黑飞”事件142

漫长发展史143

汪滔与大疆145

给“硅谷狂人”上了一课148

广阔的应用领域149

微小型化与集群应用152

无人机的未来154

第十二章智能交通革命——自动驾驶的梦想与现实

收购狂潮158自动驾驶概念与无人车的历史159

伊拉克战场引发的无人车挑战赛161

民用研究趁势而上162

“狂人”马斯克来了165

不同的声音——无人驾驶还需60年168

无人车畅想曲170

第十三章无形机器人——无处不在的虚拟机器人

一场官司的背后172

什么是Bot 174

Bot今昔175

创业的新机会177

虚拟机器人大显神通179

未来的竞争利器180

第十四章终身学习时代来临——人工智能塑造新人生

教育史上的“一场数字海啸”186

机器人给考试评分190

高考机器人亮相192

AI带来个性化教育193

超越大学，终身学习196

第十五章电脑神医——精准医学带来的福音

AI挑战医生200

破解医学影像处理难题202

手术机器人205

精准医学应运而生208

新药研制走上新路210

时刻不离的远程AI医生212

第十六章二十三条军规——对人工智能威胁论者的回答

乌镇内外216

AI威胁论为什么是错的219

今天的AI可能还处于胚胎阶段221

乐观的信号出现223

未雨绸缪的“二十三条军规”225

第十七章美丽新世界——AI的未来

AI 2.0新篇章230

通用AI的追求231

深度学习的未来232

挑战摩尔定律234

向人脑学习237

人类的新征程240

第十八章中国传奇正在书写

AI名人堂里来了中国人244

244国际学术会议因春节改期246

246美国媒体关注中国AI 247

247开放环境创造双赢249

249美国政府的新担忧251

创业大潮风起云涌252

宏伟的国家AI发展蓝图255

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人工ai智能教育篇3

关键词：游戏开发人工智能教学方法

1．背景

随着互联网时代的到来，人们的生活方式发生了许多重大的变革，其中之一便是网络游戏的盛行。如同雨后春笋般冒出来的网吧，以及快速增长的PC，使得人们接触到互联网的机会越来越多，这就为网络游戏的传播与发展创造了可能。一方面，数量庞大的网民群体中，年轻人占了绝大部分，网络游戏丰富了社会公众的文化娱乐生活，深受广大年轻人喜爱，这更促进了游戏产业的蓬勃发展。另一方面，现代社会生活节奏加快，人们压力日益增大，许多人倾向于在网游中寻求安慰，释放压力，因而全球市场对于网游的需求有增无减。同时，随着科技的发展和人们对游戏越来越高的要求，游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展，让玩家有身临其境的感觉，在整个游戏过程中得到享受游戏的一种特别的快乐和放松。［1］

近年来3D影像和仿真科技的不断发展，让游戏开发人员得以创建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戏环境。然而要做出更能令人流连忘返的游戏就得应用人工智能（AI）。AI的应用使游戏角色能够任意走动、角色可以走进障碍物、能够控制非玩家角色是否按照团队运动等，同时，AI还能延长游戏的生命周期，让游戏更加有趣和更具有挑战性。

AI能够处理游戏角色的追赶、躲避、聚集、避障和寻径问题；AI给游戏角色赋予模糊逻辑和有限状态机等基于基本规则的推理能力；AI脚本可以扩充AI引擎，让设计者和玩家更好地设计和玩游戏，等等。因此，将AI应用在游戏开发中以设计实现游戏角色的各种行为势在必行，有着重要的现实意义。

2．教学内容及其特点

本系人工智能课程的教学内容主要是处理追赶、躲避、聚集、拦截和避障等问题，使用经典A*算法及其改进算法解决寻路问题，以及有限状态机，等等。本文主要针对游戏中游戏角色的寻路问题进行探讨。游戏设计中游戏角色的寻路问题是设计的关键，传统的方法是应用A*算法及其改进算法等来实现游戏角色的寻路问题，目前逐渐有学者应用神经网络、遗传算法、粒子群算法等智能算法来实现游戏角色的寻路问题。如：迷宫寻路游戏中《帮助Bob找到回家的路》应用遗传算法，《智能采矿》游戏中应用神经网络，用粒子群实现坦克大战游戏，等等。尝试应用鱼群算法、萤火虫算法等智能算法求解游戏角色的寻路问题中，以实现游戏的更加智能化、人性化，同时，新的仿生算法的学习和应用能吸引学生的学习注意力、增强学生的学习兴趣。

智能算法是解决智能计算问题的方法，已成为人工智能界一个研究的热点领域，研究的最终目标就是为了让计算机和集成有计算功能的各种工具及设备更加独立、更加聪明，能够自主思考和行动，最终成为我们工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神经网络、进化算法、人工免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工鱼群算法、人口迁移算法、人工萤火虫算法等。［2］智能算法是一类仿生算法，就是向自然界学习，采用类比的方法，通过模仿自然界中动物飞行、觅食、求偶等行为以得到解决问题的一般方法，如蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、萤火虫算法等。此外，还有很多智能算法通过模仿一些自然或物理现象和规律，如模拟退火算法通过模拟液体的结晶过程设计，免疫算法是模拟生物、植物或动物免疫系统自适应调节功能设计的，人工神经网络是模拟人的大脑结构及信号处理过程而设计的，进化算法是基于达尔文的“优胜劣汰、适者生存”原理设计的。［3］

针对本系人工智能课程的教学内容，建议补充人工智能中几种简单的智能算法的知识点，选取相关人工智能教材的一些内容结合智能算法进行教学。

3．教学方法

针对人工智能课程内容，根据高校教育规律、高校学生学习的特点，采用教学、实践相结合的教学方法，大小课结合，大课讲授理论知识，小课进行课堂实验，小课的课堂实验中严格要求学生亲手编写代码，应用大课所学理论知识完成简单小游戏以实现理论和实践知识的掌握。同时，借助游戏系的优势，制作动漫，采用动漫技术来实现人工智能中各种算法的仿生机制，让学生深刻体会每一种算法的原理和仿生机制，这样能增强学生学习人工智能课程的兴趣，可以取得更好的教学效果。

4．教学效果评价方法

人工智能这门课，最重要的是注重学生对人工智能理论及在游戏中应用的知识和能力的培养。因此，本课程学习结束后主要采用以下方式进行考查：（1）闭卷考试。主要考查对人工智能理论的理解、掌握和综合运用能力。（2）课堂练习。要求对课堂上介绍过的算法理解、分析、应用，编程实现游戏中的某个功能，最终课程结束时能完成一个功能完整的小游戏。（3）大作业。检查学生的动手编程能力，要求从介绍过的算法中找一种算法实现一个小游戏中游戏角色的移动、寻路等行为，形成一个演示游戏。该门课成绩分配如下：成绩=闭卷考试（70%）+课堂练习（10%）+大作业（20%）。

5．结语

人工智能是随着计算机技术的飞速发展和人们对自然界的深入理解而发展起来的，人工智能的应用逐渐广泛。游戏开发中人工智能的应用实现了游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展，让玩家有身临其境的感觉。因此，在网络游戏相关专业开设人工智能课程势在必行，有着重要的现实意义。

参考文献：

［1］周乐.韩国游戏产业概况..

［2］周永权.“智能计算”研究生课程教学方法与实践［J］.计算机教育，No.3，Feb.10，2011：95-96.

人工ai智能教育篇4

而在大洋彼岸，《国家人工智能研究与发展策略规划》在白宫，令人工智能这把火“烧”到了美国国家战略层面。

有人预测，从人工智能的崛起和发展到无人驾驶汽车，再到电子竞技直播和全面爆发的网络战争，这一切将在未来一年内上演。

中国工程院院士、计算机应用专家潘云鹤说，AI当前正处在转折之际，其技术会升级换代。它将通过跨媒体和各种无人技术更紧密地融入人类生活；通过人机混合增强智能成为我们身体的一部分；通过大数据和群体智能，拓展、管理和重组人类的知识，为经济和社会的发展提供建议，在越来越多专门领域的博弈、识别、控制和预测中达到甚至超过人类的能力。“因此，我们将这样的人工智能称为AI2.0”。

“30年后的AI2.0必已成为巨人，但是它会在哪些方面展示它与众不同的威力呢？”在潘云鹤的构想中，到那个时候，大数据智能的研究已经可以为经济智能化运行提供强大的工具，帮助政府和企业从宏观、中观、微观等多视角预测经济和市场的走向，有前瞻性地创造新产品，进行新投资，确定新政策，从而避免如次贷风波、金融危机等全球性风险，以及产能过剩、库存畸高等问题。市场经济和政府调控结合的科学基础，使人类经济的运行进入更高水平。

对于人类最关心的话题之一――人工智能2.0对人类健康将产生怎样的影响？潘云鹤料想，“AI用于预防医药，该已经发力了！”

近年来涌现出的各种大型医疗仪器、小型穿戴式设备、大量生理传感器和海量的数字化病历，源源不断地产生着人体健康的大数据。将这些大数据汇合、分析、学习和提取，就可以预测健康的走向和生病的可能。在未恚借助人工智能，高血压、糖尿病、癌症、老年痴呆等疾病，或许能得到预防或者阻断。

另一个AI梦想是：人类大脑和电脑联通。

潘云鹤说，人脑和电脑如能直接联合工作，就会形成脑机混合增强智能。设想一个学生轻而易举地记住了大本大本的《新华字典》、唐诗宋词、《古文观止》、四书五经、中国通史、英汉词典、世界地理、中外法律……可以想象，我们的教育科技，会因此产生什么样的改变。

AI的能力似乎无可限量。可以想象人类与AI共存的种种未来图景：当你在街上碰到陌生人时，系统会产生并处理数据，通过人工智能程序就能知道你对他/她的印象如何。

在医院里，人工智能分析X光片的水准比人类医生还要棒，这些智能机器还可以早期检测癌症等疾病，甚至在你尚不知晓的情况下采取防治措施。

在律所里，人工智能核查证物的本事比人类助理律师还要强。我们乘坐的飞机、汽车是由人工智能在驾驶。

通过读取我们所有的邮件，记录我们的电话、互联网浏览记录，人工智能可以知晓我们喜欢的书，甚至遗传信息。它还掌握大量的情感资料，科学衡量婚恋中各项指标的重要性。未来，我们不再需要自己挑选配偶，而是应当拜托人工智能，因为它比我们更了解自己。

于是一个关于AI的终极恐惧，进入人类的集体思想――AI会控制人类吗？

有一些人是悲观的，比如斯蒂芬・霍金。他认为，人工智能的发明可能是人类历史上最大的灾难。他警告称，如果不加以恰当管理，会思考的机器可能终结人类文明。他说：“它将给我们的经济造成巨大干扰，未来人工智能可能开发出它自己的、与我们相违背的意愿。” 霍金甚至悲观地预言，“成功研发人工智能，将成为人类历史上犯的最大错误。不幸的是，这也可能是最后一个错误。” 有一些人是谨慎的，比如比尔・盖茨说，“我并不是说反对人工智能的进步，只是我认为我们应该特别小心，可能会需要更多的时间来发展人工智能，这个方向是对的。但是我们不能操之过急，不要轻易进入未知的领域。”

有一些人是乐观的。潘云鹤的观点是，那些被艺术作品和想象能力催生出来的畏惧感一定会被工程技术的实现而抚平。人类已经制造与使用了无数动力机械、汽车轮船、无人飞机，而人的手足并未因此萎缩，人类的安全也并未因此受到威胁。智能的机器也必然如此，人类一定能有效地驾驭它们，驶向一片又一片更自由、更美好的新天地。

一些生命科学领域的科学家也表示，人类心智具有多种智能――演绎推理的能力、情绪能力、空间智能等等。人类还拥有天马行空的想象力与创造力，这些都是人工智能不具备的，是人类独有的财富。

技术终究是技术，还是会异化，会失控？争议或将一直存在。

人工ai智能教育篇5

物联网

现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。

智慧城市

这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。

AR与VR

增强现实(AR)与虚拟现实(VR)，这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场，FB发表了头戴式VR设备Oculus Go，售价只要200美元;微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，像他靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。

区块链

这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

语音识别

语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。

人工智能

人工智能(AI)需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

数字汇流

人工ai智能教育篇6

AI生长

人工智能新近的发展似乎显得太快，超出了人们的预期和适应能力。2014年6月7日，正好是阿兰・图灵逝世60周年纪念日，聊天程序“尤金・古斯特曼”有争议地通过了图灵测试。此后宣称通过图灵测试的计算机频频出现。人们普遍相信，计算机模仿人类谈话而不被察觉，彻底实现的一天即使现在还没有到来，也为时不远了。

神经元网络理论、控制、深度学习和大数据的进步在不同侧面加强了人工智能，使它在一些特定的任务上打败了人类。特斯拉的联合创始人、CEO马斯克说，计算机比人更适合开车，“当所有的车都知道自己该怎么开的时候，让人来操控两吨重的致命机械太危险了”。理智上我们不得不赞同他，但情感上似乎难以接受――世界的方向盘是否也和汽车的方向盘一样，从此交到了计算机的手里？计算机冷笑一声：“当然是我们来控制世界，连方向盘都不需要。”

波普（K. R. Popper）的话在耳边响起――客观知识的世界，是人类创造的，却是自主的，也会具有创造性。尽管他是在50年前（确切地说是1967年）说这番话的，此刻我们面对人工智能这一存在，“细思恐极”。

强人工智能――会自主行动的机器人，会学习、自我改进、像生物一样进化的机器人是迫在眉睫的现实吗？对人工智能的担心究竟只是精神自虐，还是伴随着符合事实与逻辑的预测？如果是前者，不需要AI恐惧的人可以松一口气，如果是后者，早早想出应对之策才行。

两种恐惧

分析起来，AI恐惧无非两种，可以称为“AI的客观后果恐惧”和“AI的主观意图恐惧”。在两种恐惧之前还有一种失落，因为机器比人能干，未来的电脑可能比人还聪明，人之为人的部分荣誉感被剥夺了。但这种失落很快就能适应，人们早有经验――起重机比人力气大，望远镜比人看得远，计算器比人算得快，飞机还会飞呢。超越人能力局限的东西很多很多，只要它们被人掌握着，就不仅仅是对人能力的超越，而且是对人能力的延伸，能力再大也不用害怕。电脑真比人聪明了，就算有点失落，只要它们为我们所用，听我们安排，总归好处多多。况且“聪明”定义模糊，解微分方程，下棋，电脑都比人厉害，是不是就比人聪明了呢？也不能简单地下结论。

在客观后果一侧，讨论的比较多的是就业问题，担心机器人或者软件把人的工作岗位一批一批地抢走。工业生产不用说，流水线工人是最先被机器人替代的，无人工厂不是什么科幻，而是既成事实。之后是服务业，有餐馆尝试用小型无人机上菜，也有机器快递小哥，各种智能机器发明出来之后，大量留给人的服务岗位就会消失。如果你现在是仓库管理员，或者坐在高速公路入口发卡，赶紧准备下一份工作吧。之后是企业中层，启用各种交流软件和自动工作流程软件，企业内部上传下达的事情少了，启用商业智能软件，辅助决策的参谋岗位也少了。之后是创造性工作，包括媒体工作，做主持人、做研究员、做建筑师，虚拟角色和软件胜任愉快，连写文章、作曲、画画、导致失业不是人工智能负面后果的全部，担心还包括健康问题、非对称战争等等。家里有了机器人服务员，人们衣来伸手饭来张口，只用当一个沙发土豆就可以了。大量无人飞机和机器士兵，改变了战场的伦理――优势一方没有面对活人敌手的心理压力，打起仗来点点鼠标，像打游戏；劣势一方面抵御机器的进攻，连敌人的面都见不着，愤怒的情绪可能导向更多恐怖极端手段，把战火引向敌方非军事人员。

这些对人工智能改变社会的推测大体合乎逻辑，但并不带来太大的困扰。人工智能造成的负面后果会被它带来的好处抵消，人们相信积极影响远远大于消极影响，毕竟危险的、繁重的和乏味的工作由机器人来承担更合适。

在主观意图一侧，AI恐惧的程度会高出几个级别。人们担心的是机器产生压迫人、奴役人、消灭人的意图和行动。尽管这种担心非常严肃，也不见得是杞人忧天，但此刻还不到真正需要恐惧的时候。就像看电影不能代替学物理一样，面对AI发抖也不能代替冷静的分析。确实没有论据证明，只有生物才能产生意识，因此假设机器可能产生意识在科学上是“合法”的，但反过来，证实机器可能产生意识这个假设的论据，现在也还没有出现。何必被一种可能性有多大都不知道的想法吓破胆呢？除非你喜欢这种恐惧感，就像喜欢看鬼片一样。

以“坏”自保

最近有三个“牛人”聊到这个话题。2016年4月，《三体》作者、科幻作家刘慈欣，百度首席科学家吴恩达，对话“未来人工智能20年”。梁冬主持对话，扮演对人工智能的发展忧心忡忡的人。按照“AI的客观后果恐惧”和“AI的主观意图恐惧”分类法梳理三个人的观点，先说主观意图一侧。吴恩达的意见用一句歌词就概括了，“一千年以后……”，他的意思是机器表现得像人一样，成为有意识的物种，还早着呢，究竟会不会也不知道，何必担心？梁冬说，模仿鸟造飞机不成功，人类造出飞行机器其实用了和生物界不同的方案，因此造出思考机器也不必了解人脑，对人脑的无知根本不是人工智能的发展障碍。吴恩达和刘慈欣都表示同意。三位一致认为，如果机器真成了物种，那也是人类的孩子，一开始会模仿父母（即人类）的行为，如果机器变成了坏孩子，人类也没别人可埋怨。刘慈欣说，他特别“相信”人的“坏”，足以防范一个机器物种伤害人类自己。

客观后果一侧，三位都比较乐观。吴恩达说，就算有工作机会被机器拿走了，更多更有趣的工作机会也会出现，而百度大脑、智能汽车、智能教育等等人工智能的成果，未来20年内，就可能改善人类的生活。刘慈欣说，AI在未来成为人类将会很常见，这还只是毛毛雨，AI对社会的整体影响被严重低估了。比如说，如果机器接手世界上90%的工作，人们不需要工作也能生存，大学毕业可以退休，那时候，“我如何度过一生”这个问题的背景，和现在的情况将完全不同。

人工ai智能教育篇7

AI是什么？传统的工业是人工决策，机器执行，而AI的目标是机器辅助决策，机器执行。随着AI的发展，我们可以看到，典型的低端工作机会正在逐渐被替代。

无人驾驶成熟后，司机这个角色基本将被取代；在自动化工厂，工人的数量越来越少；Amazon的无人结账系统开始试运行后，收银员的工作前途堪忧。

科幻小说《北京折叠》里的场景，其实已经发生。低端工种被智能技术取代，已经没有太高的技术门槛。

我总结一下AI可能带来的变革：

1.工人阶级将大幅度缩减，创造、设计能力强的技术工种将更丰富。

2.竞争的重点从资本层面转到算法与技术层面。

3.从人力决策，过渡到机器辅助决策，最终是机器决策。

4.对就业者知识要求进一步提高。能够胜任机器不能胜任的工作，这一目标越来越高。

5.管理手段的变化，从纪律性约束，到创造力激励。

传统工业，强调人员效率，纪律性是整体效率的保障，也是企业质量的保障。但人的纪律性、质量把控能力，能比得上机器吗？所以当全自动化生产成为主流的时候，我们再强调员工的纪律性，其价值和意义已不复存在。我们要求的是人的创造力，那些能够完成AI所不能完成的任务的能力和价值体现。

有的所谓专家，试图用传统企业的管理优势来提升与新兴技术企业的持续竞争力。我认为，这实际是南辕北辙。在AI时代，具有管理优势但缺乏创造力的企业将没有未来。

2015年，工业4.0这个概念很火。孙正义说日本会靠机器人重夺市场领先地位，以AI为核心技术的制造业将替代传统的制造业。而这种制造业，相对于传统制造业，人力成本几乎可以忽略。发达国家希望通过技术优势，摆脱人力成本的劣势，从而重建竞争优势。那些试图“做空”新兴技术的企业家，将被时代淘汰。

这场变革，不是一场文字游戏，也不是一个可能价值千亿美元的商业故事，这是可以堪比工业革命的一场巨变。

特朗普跟硅谷大佬进行会谈，说明这个世界上最强大的权力依然需要这些技术大佬的紧密配合。我个人认为，美国今天的领先地位靠的不是华尔街，不是航空母舰，而是硅谷。

AI的未来我不多做设想，我们现在能看到的是：大量就业机会被取代；社会阶层将变革；资本主义将被智本主义取代；就业的教育诉求越来越高。

十二年前，我第一次见到俞军，他告诉我，搜索引擎是人类知识获取能力的一种革命，堪比印刷术。而当时，人们的主流观点是，搜索引擎是一种流量变现的商业模式；或者说，搜索引擎是一种强大的查询技术。

所以，微软当时做MSN搜索，大家一边倒地认为微软的技术如此强大，颠覆Google指日可待。但只有俞军坚持说，微软并未真正理解搜索，与Google无法相提并论。最后为什么俞军对了，这就是视野，格局的力量。

人工ai智能教育篇8

关键词：人工智能；Prolog语言；专家系统；虚拟足球机器人新一轮课程改革亮点之一：技术课程标准，由信息技术和通用技术组成。作为技术领域的集大成者：人工智能贯穿于整个技术领域。信息技术开设人工智能初步选修模块，通用技术也有简易机器人选修模块，面向中学生有青少年机器人大赛。经过两年准备，笔者在部分学生中开展人工智能实验教学，深受学生欢迎。下面是笔者的一些做法和感受。

一、联系实际，激发学习兴趣

信息技术必修课中“用智能工具解决问题”一节，学生已对身边的智能工具及其使用已经有一定的感性认识。但是对什么是人工智能，人工智能给人类生活带来哪些好处等问题还不是很清楚。哪里没有兴趣，哪里就没有记忆。通过生活中的一些实例，如，俄罗斯国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫与电脑“深蓝”间“人机大战”视频，英国eliza机器人对话，灭火机器人、足球机器人等引导学生进入人工智能的多彩世界当中，也可以让学生通过百度搜索其他方面如军事等方面的应用。让学生明白人工智能技术已经渗透到人们的社会生活，在各个领域得到广泛的应用。

二、由浅入深，介绍人工智能

人工智能是计算机科学的一个重要分支，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的。其主要内容是：人工智能语言、搜索技术、知识表示、自然语言理解与机器翻译、专家系统等。要实现人工智能技术，使机器具有智能，则需要人们给它设计智能程序。因此，让学生掌握一种简单实用的人工智能语言是必要的。Prolog是一种逻辑编程语言。它建立在逻辑学的理论基础之上，最初被运用于自然语言等研究领域。现已广泛地应用在人工智能方面，利用它可以建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。Prolog教学主要结合“找医生看病”这个简单的实例，了解Prolog语言的谓词逻辑、事实、规则和目标，进而介绍Prolog程序的运行机理，让学生发现在Prolog程序中一般不需要告诉计算机“怎么做”，而只要告诉它“做什么”。一旦给Prolog提供必要的事实和规则之后，它就能使用内部的演绎推理机制自动求解指定的问题，而不需要在程序中列出详细的解决步骤，这也正是人工智能语言与其他计算机程序设计语言的不同之处。如果系统完善，将机器人专家引入医院，不但能大大减轻医生的工作量，而且专家就在我们身边，让看病难、就医难成为历史。

三、虚拟智能，体验人工智能

由于学校资金和条件限制，笔者利用AI-RCJ虚拟足球机器人作为教育载体。AI-RCJ是一套虚拟足球机器人的制作平台软件和竞技仿真环境。该软件以寓教于乐的方式，打破了传统教育的模式，为使用者提供了一个新颖的教育平台。整个系统由五部分组成，《初识机器人》和《足球机器人》是基础类，《进攻机器人》《守门员》《我的球队》三个模块是整个竞技仿真环境的核心部分。在这三个模块中渗透给学生计算机程序设计的基本思想、顺序结构、分支结构、循环结构；让学生了解数学平面坐标、体会不同质量的物体碰撞带来的不同效果和状态。使用者可根据自己的策略建立一个虚拟足球机器人，用户可选用图形化编辑器――机器人快车或者代码编辑器――CodeCanvas来实现机器人的策略及算法。编写好的机器人控制代码经过编译以后，就可以导入到AI-RCJ仿真竞技环境下和其他的足球机器人进行比赛。不断地在比赛中总结和改进，在竞技中品味学习人工智能的乐趣。

四、实际操作，挑战机器人设计

如果资金允许，可采购一些机器人组件，进行实际的组装和设计。以小型足球机器人为例，其硬件结构主要由6部分组成：行走机构、击球机构、带球机构、电路部分（决策，控制和通信等电路）、电源装置及辅助部分（小车底盘，外罩）。机器人小车应能准确地接收上位机指令，并根据指令要求迅速完成决策子系统的意图（带球，射门，拦截等战术动作）。决策系统是整个系统的核心部分，它主动完成知识提取并确定机器人的协同任务。机器人的通信系统特别是无线通信系统是保证从主机端到机器人底层之间的数据传送是可靠的，从而使得机器人能够比较顺利流畅地进行。

经过两年实验教学，学生认真学习，积极性很高，都想成为机器人制作的高手，与往日的玩游戏和上QQ不可同日而语，信息技术课真正成为学生的主人。遗憾的是由于经费问题不能让每位学生亲自设计机器人，让自己的作品在绿茵场上一展英姿。但笔者相信随着国家教育投入的增加，这一难题必将迎刃而解。

参考文献：

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