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對人工智能的思考范文第1篇

關鍵詞：人工智能；異化；規(guī)范；生態(tài)文明觀

中圖分類號：TP18

文獻標識碼：A

一、人工智能技術的發(fā)展及其影響

人工智能技術研究開始于20世紀50年代中期，距今僅有60年的發(fā)展歷程，但是其迅猛的發(fā)展速度，廣泛的研究領域以及對人類產(chǎn)生的深遠影響等令人驚嘆。調(diào)查顯示，77.45%的人認為現(xiàn)實生活中人工智能技術的影響較大，并且86.27%的人認為人工智能技術的發(fā)展對人類的影響利大于弊；認為人工智能技術對人類生活影響很小且弊大于利的人權占很小一部分。人工智能技術的發(fā)展和應用直接關系到人類社會生活，并且發(fā)揮著重要的作用。人工智能技術的發(fā)展方向和領域等由人類掌控著，所以人類應該盡可能地把人工智能技術的弊處降到最低以便更好地為人類造福。2016年3月份，圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世h對弈，最終比分4∶1，人類慘敗。4月份，中國科學技術大學正式了一款名為“佳佳”的機器人，據(jù)了解，機器人“佳佳”初步具備了人機對話理解、面部微表情、口型及軀體動作匹配、大范圍動態(tài)環(huán)境自主定位導航和云服務等功能。而在這次正式亮相之前，“佳佳”就擔綱主持了2016“首屆全球華人機器人春晚”和“誰是棋王”半Q賽。人工智能技術確實給人類帶來了諸多的便利，給人類生產(chǎn)生活帶來便利；但是，人工智能技術的快速發(fā)展超乎人類的預測，引起了人類的恐慌和擔憂。百度CEO李彥宏稱，人工智能是“披著羊皮的狼”。毋庸置疑，科學技術是一把雙刃劍，當人類醉心于科學技術所帶來的福利中時，更應當注意其帶來的負面作用。人類發(fā)明和創(chuàng)造科學技術最終是為了造福人類，而非受到科技的異化。

隨著科技的發(fā)展，人工智能技術越來越成熟，在此整體趨勢之下，不同的人群對人工智能技術的不斷成熟與應用有著不同的看法。調(diào)查結果顯示，在關于機器人會不會擁有人類的思維甚至超過人類的問題方面，27.45%的人認為機器人會擁有人類的思維和超過人類；而56.86%的人認為機器人不會擁有人類的思維和超過人類，小部分人對此不是很清楚。由于受到人工智能技術迅猛發(fā)展的沖擊，如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產(chǎn)品對人類發(fā)展帶來的威脅，一部分人仍然對人工智能技術的發(fā)展擔憂甚至認為終有一天機器人將代替人類、征服人類、控制人類。但是，大部分的人在機器人是否能夠超過人類方面，保持樂觀積極的態(tài)度，認為機器人永遠不會擁有人類的思維并且超越人類，因為人類是技術的主導者，人類掌握著技術的發(fā)展方向，技術終究是為了人類服務。這一看法肯定了人類的無止境的創(chuàng)新，然而，在人類醉心于技術創(chuàng)新的同時，應意識到某些創(chuàng)新確實超出了人類的預料，如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰(zhàn)就是人類在技術面前失敗的慘痛教訓。因此，面對科技對人類的異化，人類要時刻保持警惕，適時地總結“技術異化”的緣由和解決對策。

二、人工智能技術發(fā)展面臨的問題及其原因

隨著技術的革新，人工智能技術的應用越來越廣泛，與人們的日常生活聯(lián)系也愈加密切。從智能手機的普及到自動駕駛汽車的研制成功，再到生產(chǎn)、建設、醫(yī)療等領域人工智能技術的應用，都表明了人工智能技術正悄無聲息地改變著我們生活方式。誠然，人工智能技術使我們的生活更加豐富多彩，給我們帶來了極大便利，但與此同時，人工智能技術也給社會帶來了一系列不可忽視的問題：人工智能技術在社會生產(chǎn)領域的應用對勞動市場造成沖擊；人工智能系統(tǒng)在收集、統(tǒng)計用戶數(shù)據(jù)過程中個人隱私及信息安全方面的隱患；人類對人工智能產(chǎn)品的依賴引發(fā)的身心健康問題；人工智能引起的責任認定問題等。斯蒂芬?霍金在接受BBC采訪時表示，“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當人工智能發(fā)展完全，就是人類的末日。”表示同樣擔憂的還有特斯拉的創(chuàng)始人馬斯克，他曾直言，“借助人工智能，我們將召喚出惡魔。在所有的故事里出現(xiàn)的拿著五芒星和圣水的家伙都確信他能夠控制住惡魔，但事實上根本不行?！辈豢煞裾J，人工智能技術是把雙刃劍，有利亦有弊，爭議從來就沒有停止過，而最不容忽視的莫過于人工智能技術引發(fā)的一系列倫理困境，關于人工智能的倫理問題成了重中之重。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，47.55%的人認為人工智能所引發(fā)的倫理問題是因為人性的思考，占比較大；而22.55%的人認為是由于人們價值觀念的改變；29.9%的人認為是利益分化與失衡以及一些其他的原因?qū)е碌摹Ｓ纱丝梢钥闯鰧е氯斯ぶ悄軅惱砝Ь车脑蚴嵌喾矫娴?。主要總結為以下幾個方面。

第一，從技術層面來看，人工智能技術在現(xiàn)階段仍然有很大的局限性。人工智能是對人腦的模仿，但人腦和機器還是存在本質(zhì)區(qū)別的，人腦勝于人工智能的地方，就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維。人工智能雖能進行大量的模仿，但由于不具備形象思維和邏輯思維，僅能放大人的悟性活動中的演繹方法，不可能真正具有智能，這決定了機器不能進行學習、思維、創(chuàng)造。此外，智能機器人也不具備情感智能，它們根本無法去判斷自己行為的對錯，也無法自動停止自己的某項行為，所以如果人工智能技術一旦被不法分子利用，后果不堪設想?？梢?，由于人工智能自身技術上的局限性導致的倫理問題已經(jīng)影響到其未來發(fā)展。

第二，從規(guī)制層面來看，倫理規(guī)制的缺失和監(jiān)督管理制度的不完善是導致倫理問題產(chǎn)生的重要原因?？萍嫉陌l(fā)展目標是為人類謀求幸福，但我們必須認識到，無論是在科技的應用還是發(fā)展過程中總是存在一些難以控制的因素，倘若沒有相應的倫理原則和倫理規(guī)制加以約束，后果難以想象。在目前人工智能領域，缺乏一套成體系的關于人工智能技術產(chǎn)品的從設計、研究、驗收到投入使用的監(jiān)督管理方案，也沒有一個國際公認的權威性的規(guī)范及引導人工智能技術的發(fā)展及運用的組織或機構。現(xiàn)有的監(jiān)督體制遠遠滯后于人工智能技術的發(fā)展速度，無法匹配技術發(fā)展的需要。缺乏相關監(jiān)管制度的約束，人工智能技術就不可避免會被濫用，從而危害社會。

第三，從社會層面來看，公眾對人工智能技術的誤解也是原因之一。人工智能作為一門發(fā)展迅猛的新興學科，屬于人類研究領域的前沿。公眾對人工智能技術的了解十分有限，調(diào)查顯示，對人工智能技術只是了解水平較低的人較多，占62.75%，以致部分人在對人工智能技術沒有真實了解的情況下，在接觸到人工智能技術的負面新聞后就夸大其詞，人云亦云，最終導致群眾的恐慌心理，從而使得更多不了解人工智能技術的人開始害怕甚至排斥人工智能技術。我們必須清楚，人工智能是人腦的產(chǎn)物，雖然機器在某些領域會戰(zhàn)勝人，但它們不具備主觀能動性和創(chuàng)造思維，也不具備面對未知環(huán)境的反應能力，綜合能力上，人工智能是無法超越人腦智能的。在李世h對弈AlphaGo的曠世之戰(zhàn)中，盡管人工智能贏了棋，但人類贏得了未來。

三、人工智能技術的發(fā)展轉(zhuǎn)向

人工智能技術的發(fā)展已經(jīng)深入到人類社會生活的方方面面，其最終發(fā)展目標是為人類服務。但是，科學技術是把雙刃劍，它在造福人類的同時，不可避免地會給人類帶來災難，因此，人類應該趨利避害，使人工智能和科學技術最大化地為人類服務。這就要求人類必須從主客體兩個角度出發(fā)，為人工智能技術的健康發(fā)展找出路。

1.技術層面

（1）加強各個國家人工智能的對話交流與合作。人工智能自20世紀50年代被提出以來，尤其是近六十年來發(fā)展迅速，取得了許多豐碩的成果。如Deep Blue在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov； Watson 戰(zhàn)勝了Jeopardy的常勝冠軍；AlphaGo 打敗了頂尖圍棋棋手李世h。從表面上看，人工智能取得了很大的進步，但深究這些人工智能戰(zhàn)勝人類的案例，我們發(fā)現(xiàn)這些成功都是有限的，這些機器人的智能范圍狹窄。造成這一現(xiàn)象的很大一部分原因就在于國際間人工智能技術的對話交流與合作還不夠積極，所以加強各個國家人工智能的對話和交流迫在眉睫，同時也勢在必行。

（2）跨學科交流，擺脫單一學科的局限性。從事人工智能這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。歷史的經(jīng)驗告訴我們，一項科學要想走得長遠就必須有正確的意識形態(tài)領域的指導思想的介入。在人工智能這項技術中，有些科學家們可能只關注經(jīng)濟利益而沒有引進相應的倫理評價體系，最終使得技術預測不到位，沒有哲學的介入，等真正出現(xiàn)問題時就晚了。所以要加強科學家與哲學家的溝通交流，令科學家能更多地思考倫理問題，提高哲學素養(yǎng)，在人工智能技術中融入更多的哲學思想，保證人工智能技術能朝著正確、健康方向發(fā)展。

（3）人工智能技術的發(fā)展，要與生態(tài)文明觀相結合。在人工智能技術發(fā)展中，要注入更多的生態(tài)思想，這關系人民福祉、關乎民族未來的長遠大計。在人工智能發(fā)展中，若是產(chǎn)生資源過度消耗、環(huán)境破壞、生態(tài)污染等全球性的環(huán)境問題時，人類必須制止并進行調(diào)整。人工智能技術要想發(fā)展得更好，前景更加明亮，前途更為平坦，就必須保持與生態(tài)文明觀一致，與人類自身利益一致，為人類造福。

2.人類自身層面

（1）增強科學家道德責任感?？茖W技術本身并沒有善惡性，而研發(fā)的科學家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發(fā)展，往往與研發(fā)人工智能的科學家息息相關?？茖W家應打破“個體化原理”，要融入社會中去，關注社會道德倫理問題，承擔起道德責任，為自己、他人、社會負責，多去思考自己研發(fā)的技術可能帶來的后果，并盡可能去避免，多多進行思考，嚴格履行科學家的道德責任。

（2）提高公眾文化素養(yǎng)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，對人工智能技術了解水平較低的人較多，占62.75%；而非常了解的人較少，占4.41%；另外，對人工智能技術了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人對人工智能技術都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人對人工智能技術絲毫不了解，所以，人工智能技術對于個體的影響是比較微小的，其發(fā)展還沒有深入到個人的日常生活中。特別是在一些關于人工智能的科幻電影的渲染，可能使那些對于人工智能技術并不了解或是一知半解的人產(chǎn)生偏見。在日常生活中，人工智能給人類帶來了極大的便利。通過提高公眾的文化素養(yǎng)，使公眾正確認識人工智能技術，將是緩解甚至是解決人工智能技術某些倫理問題的重要途徑之一。

（3）加大監(jiān)督力度。人類需要通過建立一個完善的監(jiān)督系統(tǒng)引導人工智能技術的發(fā)展。對于每項新的人工智能技術產(chǎn)品從產(chǎn)生到使用的各個環(huán)節(jié)，都要做好監(jiān)督工作，以此來減少人工智能技術的負面影響，緩解甚至減少人工智能技術的倫理問題。

3.道德法律用

（1）通過立法規(guī)范人工智能技術的發(fā)展。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，90.69%的人認為有必要對人工智能技術所引發(fā)的科技倫理問題實行法治，由此可以看出，要想保證科技的良好健康發(fā)展，必須要建立健全相關法律條例。然而我國在這一方面的法律還存在很大的漏洞，相關法律條文滯后于人工智能的發(fā)展，并未頒布一套完整的關于人工智能的法律體系。沒有規(guī)矩不成方圓，在人工智能領域亦是如此。我們都無法預測將來人工智能將發(fā)展到何種地步，這時就需要人類預先加以適當?shù)南拗疲梅煞ㄒ?guī)加以正確引導，使其朝安全、為人類造福的方向發(fā)展。

（2）構建人工智能技術倫理準則并確立最高發(fā)展原則。要構建以為人類造福為最終目的的倫理準則。人工智能技術的倫理問題已經(jīng)給人類造成了很多負面影響，而要防止其帶來更多負面影響，構建合適的人工智能技術倫理準則勢在必行。

此外，要確立以人為本的最高發(fā)展原則 。一切科學技術的發(fā)展都應把人的發(fā)展作為出發(fā)點。人工智能的發(fā)展也是如此，要將以人為本、為人類服務為出發(fā)點，并作為最高發(fā)展原則。

四、結語

科學技術是把雙刃劍，人類只有消除人工智能技術的潛在威脅，發(fā)揮人工智能技術最大化效用，避免倫理困境重演，才能實現(xiàn)人機交互的良性發(fā)展，實現(xiàn)人工智能與人類的良性互動。

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對人工智能的思考范文第2篇

【關鍵詞】人工智能 發(fā)去趨勢 信息

人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超過人的智能。通過閱讀大量的資料可以發(fā)現(xiàn)，人工智能在發(fā)展過程中遇到過很多問題，由于現(xiàn)代人們還為完全掌握人腦的復雜度，因此人工智能的發(fā)展正在一步一步緩慢前行。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 國內(nèi)研究

我國對人工智能的研究與發(fā)達國家相比較為落后，具體研究主要集中在軟件方面，特別是在仿生學領域的應用，目前已經(jīng)處于設計領先行列，為世界人工智能發(fā)展做出了巨大貢獻。但是，由于發(fā)展較晚，與美國等發(fā)達國家相比，還存在一定差距，因此要對發(fā)達國家的成功經(jīng)驗進行借鑒。

1.2 國外研究

歐美在人工智能的研究上處于世界領先行列，在世界人工智能上具有領導作用。以Google企業(yè)代表，其在人工智能上的發(fā)展，一次又一次的刷新了人們對人工智能的認識。

2 人工智能的應用領域

2.1 問題求解

從近幾年人工智能的發(fā)展情況來看，其一項重要的突破就是發(fā)展了能夠?qū)栴}進行求解的程序。下棋程度中應用的一些技術手段，例如，在下棋過程中，向前看幾步，將一個復雜的問題進行分解，從而成一個容易解決的小問題。一些程序甚至可以通過實戰(zhàn)經(jīng)驗對自身的性能進行改良。

2.2 自動程序設計

程序設計是人工智能的一個關鍵研究分支，人們從未停止對該項內(nèi)容的研究?，F(xiàn)階段，人們已經(jīng)研究出了可以依據(jù)不同目的描述，編寫微機程序的自動程序設計系統(tǒng)，但是目前在該方面取得成績有限。在研究自動程序過程中，一方面可以有效的促進半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，另一方面也可以通過改進自身編碼進行學習的人工智能系統(tǒng)，從而使其能夠有更加長遠的發(fā)展。通過自動完成一個特定程度的編寫，證明一個給定程序獲得的某些制定結果與指定結果的任務兩者之間有著緊密聯(lián)系。

2.3 機器學習

人工智能研究的一個最為關鍵的方面就是機器的學習能力，同時其也是人工智能最為突出的一個表現(xiàn)手段。從人工智能出現(xiàn)至今，人們對在機器學習方面的研究取得了很大發(fā)展。獲取知識的根本方式就是學習，同時學習也是人類智能的一項關鍵途徑。而機器學習，則是使微機具有機器智能的途徑。

2.4 智能檢索

科技飛速發(fā)展的今天，人類已經(jīng)進入到了大數(shù)據(jù)時代，大量的數(shù)據(jù)給人們的生活和工作帶來的一定的改變。一方面，大量的數(shù)據(jù)可以為人們的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用難度，主要集中體現(xiàn)在檢索上。針對海量數(shù)據(jù)的檢索，采用傳統(tǒng)的人力檢索和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)，顯然已經(jīng)無法完成檢索工作。通過閱讀資料可以發(fā)現(xiàn)，研究人工智能檢索模塊已經(jīng)成為了確?？萍汲掷m(xù)穩(wěn)定發(fā)展的一個關鍵前提。例如，目前已經(jīng)比較成熟的技術――數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其就是一個能夠存儲大量指定科學知識的微機軟件系統(tǒng)，通過對其進行應用，能夠回答用戶提出的關于本學科的大量問題。

3 人工智能未來的發(fā)展趨勢

3.1 語言翻譯

在計算機網(wǎng)絡快速發(fā)展背景下，可以通過對人工智能進行應用，實現(xiàn)對語言的翻譯。但是，通過了解可以發(fā)現(xiàn)，目前語言技術并不成熟，在具體應用過程中還存在一定問題，無法完全克服語言障礙，也就說還無法將任意輸入的語言，轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的譯文，無法體現(xiàn)體現(xiàn)自然語言中的曖昧、模糊成份，更加無法實現(xiàn)對整片文章的理想化翻譯，但是，相信隨著人們對該內(nèi)容研究的不斷深入，以及人工智能和語言技術兩者的不斷進步與發(fā)展，理想的語言翻譯在不久的將來會得以實現(xiàn)。

3.2 自適應系統(tǒng)

通過自適應系統(tǒng)不僅能夠?qū)ν暾男畔⑦M行處理，而且也可以實現(xiàn)對殘缺信息的處理，甚至可以通過智能化完成對殘缺信息的補充。此外，通過對目前人工智能研究的大量資料進行閱讀可以發(fā)現(xiàn)，在進行自適應系統(tǒng)發(fā)展過程中，還需要大量的相關信息的支撐。有學者認為，首先，要發(fā)展理解上下文以及相應的處理技術，從而數(shù)據(jù)、信息等各項內(nèi)容的處理變得更加準確、成熟、穩(wěn)定；其次，適當?shù)陌l(fā)展多路學習機制，通過該方式，可以使自適應系統(tǒng)能夠在日常的運行過程，吸取更多的經(jīng)驗，通過經(jīng)驗的積累，適應不斷變化的環(huán)境；最后，應當在現(xiàn)有技術的支持下，努力發(fā)展自動進化機制，通過該方式使人工智能可以在應用過程中，能夠不斷學習，使其能夠有傳統(tǒng)單一被動處理信息變?yōu)橹鲃又悄芴幚?，甚至使其在應用中能夠具有一定預判能力。

3.3 服務人類

人工智能是由人類創(chuàng)造的，人們創(chuàng)造人工智能的最初目的就是使其為人類服務。人工智能在未來的發(fā)展過程中，也要朝著這一趨勢進行，這是大量從事人工智能研究工作人員總結的經(jīng)驗。從人們對人工智能的研究情況來看，也正朝著這個方向進行探索，因為這是人類發(fā)展人工智能的初衷。例如，在社會生產(chǎn)中可以對人工智能進行應用，在工廠生產(chǎn)中，對全自動化智能生產(chǎn)線進行合理應用，一方面可以提高生產(chǎn)的安全性，另一方面也可以使生產(chǎn)效率得到進一步提升。目前，在人們的日常生活中，人工智能也隨處可見，例如醫(yī)療輔助機器人，掃地機器人等，人工智能在這些方面的應用，使人們的生活變得更加便利，因此日后人們在對人工智能的研究上，應當朝著該方面進行。

4 結束語

人工智能自從被提出以來，就得到了全世界的重視，長期以來都處于世界科技發(fā)展的前沿，其在具體發(fā)展過程中并非獨立進行的，在一定程度上依賴網(wǎng)路、信息、計算機、精密制造等多項技術，并且對不同領域的發(fā)展也會造成一定影響，在一定程度上對社會的發(fā)展有著促進作用。

參考文獻

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對人工智能的思考范文第3篇

 

一、網(wǎng)站的構建 

 

1.網(wǎng)站框架設計 

我國高中階段人工智能教育還處于起步階段，據(jù)調(diào)查，全國已開設人工智能課程的中學不超過十所。事實上，對于人工智能這一前沿學科，大部分信息技術教師還缺乏足夠的了解，因此對于該課程的開設也一直處于觀望狀態(tài)?？紤]到人工智能教育的實際情況以及網(wǎng)站的主要對象，我們以高中信息技術選修課教材《人工智能初步》為基礎，按教學內(nèi)容設置和劃分欄目，同時又圍繞“學人工智能、教人工智能、用人工智能、機器人專題”四大專題進行內(nèi)容重組。當然，網(wǎng)站的基本架構并非一成不變，它需要在實際應用中進行檢驗與修正，最終實現(xiàn)網(wǎng)站的完美架構。依據(jù)上述思路建構的網(wǎng)站基本框架如圖1所示。 

2.網(wǎng)站的欄目設計 

 

新聞欄目以圖文的形式人工智能發(fā)展的最新情況，這是激發(fā)并維持廣大師生關注人工智能的基礎，也是師生獲取最新信息的窗口。子欄目“中國動態(tài)”“歐美動態(tài)”等分別介紹了各地區(qū)最新的人工智能信息，尤其是機器人產(chǎn)品的新聞。子欄目“會議論壇”，“比賽通知”為師生、參與比賽提供服務。 

論文欄目是作為資源型網(wǎng)站的基礎。子欄目“教學研究”主要面向從事人工智能教育的研究者和教師，探討教學方法、分析教學案例、推薦教材和參考書，為更好的開展人工智能教學提供理論依據(jù)。子欄目“學習樂園”主要面向?qū)W生，展示活動實錄、闡述學習感受，聆聽專家意見，為更好的學習人工智能提供事實參考，教師也通過“學習樂園”來了解學生的所思所感所想。子欄目“賽事規(guī)則”介紹了各個地區(qū)和各級機器人比賽的一些規(guī)則，有利于師生更好的進行人工智能的教與學。 

資源、視頻、圖庫、酷站：這四個欄目是資源型網(wǎng)站的核心。尤其是資源模塊中的子欄目“電子書刊”“教學課件”“人工智能軟件”分別以不同的文件格式向師生提供教與學的資源，使其能快速準確地獲取符合需求的資源，免去了在因特網(wǎng)上盲目搜索出現(xiàn)大量冗余信息的麻煩。網(wǎng)站整合了文本、視頻、圖片等多媒體信息，以豐富多彩的形式呈現(xiàn)資源，增強了網(wǎng)站的吸引力和信息的可閱讀性。 

愛問欄目是作為學習型網(wǎng)站的基礎，也是本網(wǎng)站的一大特色。“愛問”是采用了模仿“百度知道系統(tǒng)”的程序設計，更注重知識的答疑解惑。我們將此欄目劃分為“學人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“機器人問題”四個子欄目，師生可根據(jù)各自的需要進行提問、回答問題、搜索問題等操作。同時，設立了積分制，激發(fā)師生提問和回答問題的熱情。 

用戶中心欄目是學習型網(wǎng)站的核心。作為一個專題網(wǎng)站，必然要十分強調(diào)學習的功能。子欄目“網(wǎng)絡書簽”的功能可以使學習者記錄自己所瀏覽過的或所感興趣的網(wǎng)頁，便于在下次登陸后繼續(xù)學習。在子欄目“信息”功能中，學習者可以新聞、論文、資源、愛問等信息，待管理員審核通過后即可在網(wǎng)站中顯示出來。另外，教師也可在教學過程中通過此模塊要求學生提交作業(yè)，便于教師隨時隨地的批改作業(yè)。 

 

二、網(wǎng)站的訪問數(shù)據(jù)分析 

 

人工智能教育專題網(wǎng)站從開設至今將近8個月的時間，已經(jīng)有超過1萬的獨立訪客訪問了本站，我們選取了最近訪問的2000位獨立訪客進行研究。通過對地域、被檢索方式、受訪頁面及回頭率的分析，可為網(wǎng)站下一步的改進與完善提供依據(jù)，為其他人工智能教育類網(wǎng)站的建設，在網(wǎng)站的用戶類型，網(wǎng)站的內(nèi)容選擇與更新，網(wǎng)站的推介宣傳等方面提供參考與借鑒。 

 

1.地域分析 

在統(tǒng)計到的訪問該網(wǎng)站的地域中，國外共有12個國家訪問了本網(wǎng)站。國內(nèi)除西藏、澳門之外，其他省份、直轄市、特別行政區(qū)都有訪問過本網(wǎng)站，這為我們今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依據(jù)。但是，通過圖2的數(shù)據(jù)我們也可看到，各個地區(qū)間的訪問量差距較大，并且訪問量靠前的幾個省份基本上是沿海地區(qū)，而中部和西部地區(qū)的訪問量比較少，所以在今后的工作中不僅要加強網(wǎng)站本身的建設和宣傳，更要把人工智能教育的理念推廣到中部和西部地區(qū)，使那里的中小學師生也接觸人工智能的知識，激發(fā)他們對信息技術美好前景的向往。 

2.被檢索方式分析 

搜索引擎是網(wǎng)絡上最常用的獲取資源的方式。掌握用戶使用搜索引擎的情況，有助于了解網(wǎng)站的被檢索方式。統(tǒng)計搜索關鍵字的次數(shù)，有助于了解網(wǎng)站被檢索訪問的原因。在專題網(wǎng)站建設完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系統(tǒng)提交收錄網(wǎng)頁申請是極其必要的，它有利于提高網(wǎng)站的知名度和訪問量。而在網(wǎng)站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字內(nèi)容，將會有利于用戶在盲目搜索時能訪問到該專題網(wǎng)站。 

3.受訪頁面分析 

受訪頁面是指用戶訪問該專題網(wǎng)站時所停留的頁面。通過對受訪頁面的統(tǒng)計，使我們能夠掌握用戶相對較為關注網(wǎng)站的哪些內(nèi)容。表1數(shù)據(jù)中“學人工智能”占23.82%，“資源下載”占了16.32%，表明用戶對人工智能的知識還不是很了解，對人工智能的認識還停留在“學”的層面，遠未達到“教”的程度。人工智能教育類網(wǎng)站在建設中，如果能提供大量的人工智能的基礎知識以及豐富的可下載資源，將會顯著提高網(wǎng)站的受歡迎度以及用戶的認可度。 

4.回頭率分析 

在網(wǎng)站訪問統(tǒng)計中，通常將距離上次訪問超過12小時的再次訪問記錄為一次回頭。通過對回頭率的統(tǒng)計（表略）看出該專題網(wǎng)站的粘性不是很高，尤其是3次回訪以上的用戶還不多。通過對部分用戶訪談后了解到，網(wǎng)站的更新速度慢，資源較少，內(nèi)容偏難是其不愿進行多次回訪的主要原因。所以，人工智能教育類網(wǎng)站在維護期間要注意內(nèi)容的時效性、豐富性、通俗性才能保證網(wǎng)站訪問的可持續(xù)性。 

 

 

三、網(wǎng)站建設的若干思考 

 

目前國內(nèi)外有關人工智能的專題網(wǎng)站不多，針對人工智能教育的網(wǎng)站更少。在可供借鑒的成熟案例較少、研究又處于剛起步階段的情況下，有必要對我們的工作進行反思總結。通過上述訪問數(shù)據(jù)的分析，以及在人工智能教育專題網(wǎng)站建設的準備階段，實施階段及運行階段的實踐，我們認為在建設人工智能教育類網(wǎng)站時應當注意以下幾個問題。 

1. 充分關注用戶信息 

訪問量是綜合類或門戶類網(wǎng)站的生命線，應當盡可能地拓寬訪問者的類型與層次。但人工智能作為一門新興學科，其專題網(wǎng)站的學科性特點甚至比普通的專題學習網(wǎng)站還要突出，因此單從訪問量上來說，它是無法和門戶類網(wǎng)站相比的。所以在建設的初期首先就要考慮的網(wǎng)站的對象問題，也就是要關注哪類人訪問了網(wǎng)站。只有準確的掌握了用戶的信息才能更好提供用戶需要的資源。 

在這里，人工智能教育專題網(wǎng)站是通過以下三種手段來獲取用戶信息的。 

第一，用戶必須注冊才能訪問網(wǎng)站，注冊的內(nèi)容包括年齡、身份、學歷，電子郵件等內(nèi)容。 

第二，在網(wǎng)站中設立“網(wǎng)站調(diào)查”欄目，可以對“你是如何知道本站的”，“你覺得本站建設的如何”等內(nèi)容教學在線調(diào)查。 

第三，通過“中國站長站”等專業(yè)的數(shù)據(jù)收集程序來獲取用戶基本信息，可收集到用戶地域、受訪問頁面、用戶回頭率等信息。只有掌握了準確的用戶信息，才能更好的為用戶提供服務。 

2.與用戶攜手共建網(wǎng)上資源 

人工智能的子學科門類眾多，僅高中教材《人工智能初步》中就有知識及其表達、推理與專家系統(tǒng)、人工智能語言與問題求解等多個主題。而且我國的人工智能研究相對薄弱，很多資料都是外文的。任何一個人要很熟練的掌握人工智能的各個內(nèi)容是很困難也是不現(xiàn)實的。我們通過一年多的實踐也體會到，僅僅依靠課題組成員很難保證網(wǎng)站資源庫內(nèi)容的全面性和針對性。所以在網(wǎng)站最新一次改版中，我們增加了用戶的信息功能，使得用戶自己可以新聞、添加文章，上傳資源，只要經(jīng)過管理員審核即可在網(wǎng)站中顯示。 

另外，在人工智能教學過程中，我們也充分利用學生的優(yōu)勢，要求學生以作業(yè)的形式提交文本和視頻資源，并將作業(yè)的數(shù)量和質(zhì)量作為考察學生學習效果的一個指標。這些舉措保證了網(wǎng)站內(nèi)容更新的時效性和內(nèi)容的針對性。用戶所的就是用戶所關注的，用戶所關注的就是網(wǎng)站所要收集的。 

3.通過多種形式充分發(fā)揮網(wǎng)站作用 

目前，全國高中開設了“人工智能初步”選修課的學校極少，教師手頭上可供選擇的教材也只有5套。從專題網(wǎng)站上統(tǒng)計的數(shù)據(jù)來看，雖然網(wǎng)站目前的用戶主要是教師，但“學人工智能”頁面訪問量卻遠多于“教人工智能”。從這些情況看，單靠幾個人工智能教育類的專題網(wǎng)站無法從根本上解決高中人工智能教育現(xiàn)階段所面臨的窘境。所以，在條件允許的情況下，可以通過研修班、會議論壇等形式組織教師進行面對面的交流。 

例如，我們就在2007年5月25日至27日在浙江師范大學舉辦了全國首屆“高中人工智能課程研修班”，來自全國十個省市的70余位信息技術教師及教研員參加了研修班的學習。在研修活動中，教師不僅學習了人工智能的知識，也對人工智能教育的現(xiàn)狀及發(fā)展過程中遇到的問題做了充分了探討和交流。本次研修活動結束后，人工智能教育專題網(wǎng)站則成了學員們交換信息、交流體會、共享資源的有效平臺。 

 

四、結束語 

 

總之，借助專題網(wǎng)站的平臺作用開展各種活動，不僅彌補了人工智能教育網(wǎng)站缺乏面對面交流和互動的缺點，也為把網(wǎng)站資源建設的更具針對性提供了有效幫助。 

 

參考文獻： 

[1]張劍平. 關于人工智能教育的思考[J] .電化教育研究.2003，（1）. 

[2]曹瑞敏. “中國海”學生專題學習網(wǎng)站應用[J] .中國電化教育.2005，（5）. 

對人工智能的思考范文第4篇

關鍵詞：人工智能 機器 學習 情感識別

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）06（a）-0077-02

人工智能是一門涵蓋多學科知識，而又被當今社會廣泛應用于多領域，給人帶來便捷、高效的同時，又讓業(yè)界為其擔心的交叉學科知識的綜合產(chǎn)物。隨著各種智能機器人開始服務于各大領域，有超強力量的機械手臂，高效解決問題的專家系統(tǒng)，公眾日常可接觸到的可穿戴智能設備，從智能手機到各類功能的3D打印技術，從谷歌眼鏡到全息投影，各類機器設備如雨后春筍不斷涌出。

1 人工智能的發(fā)展

“人工智能”簡稱AI，是集心理認知，機器學習，情感識別，人機交互以及數(shù)據(jù)保存、決策等于一身的多學科技術。其最早被提出是由McCarthy在20世紀中葉的達特茅斯會議上，這也成為人工智能正式誕生的標志。在人工智能經(jīng)歷兩個低谷后的最近一個階段，從1993年開始，人工智能其實取得了一些里程碑似的成果。比如在1997年，國際象棋冠軍卡斯帕羅夫被深藍戰(zhàn)勝；英國皇家學會舉行的“2014圖靈測試”中“尤金?古斯特曼”第一次“通過”圖靈測試，而這一天恰為計算機科學之父阿蘭?圖靈（Alan Turing）逝世60周年紀念日。2015年以來，“人工智能”開始成為諸多業(yè)界人士關注的焦點之一。2016年3月AlphaGo在首爾以4∶1戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，繼而引發(fā)了人工智能將如何改變?nèi)祟惿鐣乃伎肌?/p>

2 從AlphaGo看人工智能的“情感機制”與人類的關系

機器學習算法的本質(zhì)是選擇一個萬能函數(shù)建立預測模型[1]。首先用戶輸入大量訓練樣本數(shù)據(jù)，機器對模型進行訓練，選擇可以使預測的模型達到最優(yōu)的參數(shù)集，從而使模型能夠更好地擬合訓練樣本數(shù)據(jù)的空間分布[2]。谷歌公司在訓練AlphaGo時，收集了20萬職業(yè)圍棋高手的對局，在經(jīng)過不同版本AlphaGo之間的自我對弈，生成了3 000多萬個對局，包含了人類圍棋領域所積累的所有豐富和全面的知識與經(jīng)驗。相比IBM“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋卡斯帕羅夫，其依靠了強大的運算能力取得了勝利，AlphaGo的最大進步是從“計算加記憶”進化到“擬合加記憶”法則[2]。智能設備具有了海量數(shù)據(jù)存儲和高速的計算本領，人機交互（human-computer interaction）系統(tǒng)研發(fā)過程遇到的瓶頸仍是識別和表達情感方面。

情感在人際交往中扮演著重要的角色，情緒的識別主要是識別人類傳遞情緒的信號。既可以通過語言直接傳遞，也可以通過語調(diào)、面目表情、姿勢等進行表達。機器具有智能，“情感”是十分重要的一環(huán)。這要求機器具有對認知的解釋與建構，而認知的關鍵問題則是自主和情感意識。

對人工智能的威脅霍金總結說：“人工智能在短時間內(nèi)發(fā)展取決于應用它的人，長遠來看到底其能否被控制是我們需要關注的內(nèi)容?！贬槍θ祟悓τ凇叭斯ぶ悄芙K將超越人類”的擔憂可以概括為以下兩點：（1）蠹生于木，而反食于木。恰如部分美國科幻片中所展現(xiàn)的場景，人類創(chuàng)造的機器因被賦予人類情感智力而脫離人類控制。（2）機器因其具有人類交互的情感且很少產(chǎn)生人工失誤而逐漸取代人類的勞動，致使人類無用武之地而待業(yè)失業(yè)。從技術飛速發(fā)展過程來看，智能設備的應用往往只是其在某一功能極大化的使用，如，專家系統(tǒng)其解決的只是某一領域內(nèi)復雜問題解決方案的決策提供；虛擬現(xiàn)實技術是生活場景的實體化展現(xiàn)，以方便用戶更好地體驗現(xiàn)實場景；服務領域的機器人，提供的只是某一行業(yè)的服務，恰如汽車提供的只是快速的代步工具而不能與人交流一樣，智能機器只是發(fā)揮其某一單方面的優(yōu)勢，從而更好地輔助人類完成特定的工作。在未來社會，那些簡單重復性的勞動將被機器所取代；此外，還有一些通過大量數(shù)據(jù)進行判別決策類的輸出，從而更好地為人類提供建議；同時對社會生活中重大、復雜工業(yè)系統(tǒng)中的故障處理，這些存在危險的領域中有智能設備的存在其實質(zhì)是對人類安全及人類價值的禮遇；而對于那些與人交流密切的服務領域內(nèi)，則更需要人與人的溝通，才能更好地服務于人。這些機器的存在解放了人的身體，進而可以使人類投入更多精力在科研領域。而人工智能與人類之間的關系，可以用“共存”一詞進行概括，即按勞分配，取長補短[2]。

3 機器學習理論

目前最受社會關注的智能算法，當屬日本學者福島教授基于Hubel Wiese的視覺認知模型提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型（Convolution Neural Network，CNN），是一種深度監(jiān)督學習下的機器學習模型。深度學習的概念來源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡（Convolutional Network），堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。該算法的提出是為解決起初基于1943年，美國心理學家W.S.McCulloch和數(shù)學家W.A.Pitts生物神經(jīng)元計算模型（M-P）[2]的早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡層超過4層后，用傳統(tǒng)反向傳遞算法訓練而無法收斂的問題而提出。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成高層屬性類別或特征，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征。重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡（Perceptron Neural Network），反向傳遞（Back Propagation），Hopfield網(wǎng)絡，自組織映射（Self-Organizing Map，SOM），學習矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。

簡單介紹一下神經(jīng)網(wǎng)絡：

對應公式為，通過不同權重的多輸入，得到輸出，該單元也被稱為邏輯回歸模型。當多個單元相互關聯(lián)，并進行分層后即形成了神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

4 人工智能的未來

當前，人才輩出的社會促進技術手段的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，虛擬現(xiàn)實、云計算等技術發(fā)展與機器人人工智能領域不斷融合發(fā)展，這無疑將推動產(chǎn)業(yè)方式發(fā)生改變。

而針對人工智能，李開復老師針對機器越發(fā)智能化而帶給人類的危機表示：人工智能的真實危機在于未來機器將養(yǎng)活無所事事的人。這也在激勵著人類，機器的智能，在代替人類部分勞動后，需要我們潛心于高科技的發(fā)展，進而不被社會所淘汰。斯特羅斯說“人工智能之于人類，最需要擔心的是其自發(fā)意識。無人機并不能殺人，指導無人機的坐標并投射地獄火導彈的人才能殺人?！边@一說法表明其認為人類已經(jīng)生活在后人工智能世界了，但人們還沒有意識到人工智能都是我們的人。這足以表明，人工智能產(chǎn)品的設計，一方面是為人類帶來了更加綠色，智能，方便的生活方式，而另一方面其法律規(guī)范意識，以及人才價值觀及道德的培養(yǎng)更值得社會關注。

參考文獻

[1] 于玲，吳鐵軍.LS-Ensem：一種用于回歸的集成算法[J].計算機學報，2006（5）：719-726.

對人工智能的思考范文第5篇

機器人真的能思考嗎?人工非生命體能夠擁有智能嗎?世界各地對人工智能的研究很早就開始了,但對人工智能的真正實現(xiàn),還得從計算機的誕生開始算起,因為人類直到這時才有可能以機器形態(tài)模擬人類的智能。其實,人工智能后來的研究進展并不如我們期待的那樣迅速,因為它的基本理論還不完整――我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能思考,這種思考來自于什么,這種思考為何得以產(chǎn)生等一系列問題。但經(jīng)過幾十年的發(fā)展,人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。

實際上,在1950年,數(shù)學家阿蘭?圖靈便試圖用一個小游戲來解答“機器人能否思考”這個問題:讓一個人通過電報機分別與另一個人和一個電腦交談,如果他分辨不出哪一個是電腦,那么,在阿蘭?圖靈看來,這個電腦就是會思考的。如今,由于人工智能的發(fā)明,Turing的這個游戲開始在網(wǎng)絡上流行起來。

“你做夢么?”

“做?！?/p>

“那么,你能記住你的夢么?”

“我能非常清晰生動地回想起它們?！?/p>

“是怎么樣的?”

“我還不想跟一個機器人瞎掰。”

想不到吧,以上這段風趣幽默的尋常對話,竟然出自于兩位聊天機器人Alice和Jabberwacky!但無須懷疑,這種“把戲”對于現(xiàn)代的聊天機器人來說,簡直是小菜一碟。要實現(xiàn)“聊天”也非常簡單,編程者只要輸入數(shù)量足夠龐大的聊天話題數(shù)據(jù)庫,就能讓機器人之間順利地進行“交流”。而我們要和機器人進行交談,同樣必須先把我們的思想“灌輸”進機器人的“腦子”,它才會懂得回應我們豐富多彩的話題!