人工智能的辯證思考

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人工智能的辯證思考范文第1篇

關鍵詞：人工智能；異化；規范；生態文明觀

中圖分類號：TP18

文獻標識碼：A

一、人工智能技術的發展及其影響

人工智能技術研究開始于20世紀50年代中期，距今僅有60年的發展歷程，但是其迅猛的發展速度，廣泛的研究領域以及對人類產生的深遠影響等令人驚嘆。調查顯示，77.45%的人認為現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。人工智能技術的發展和應用直接關系到人類社會生活，并且發揮著重要的作用。人工智能技術的發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、大范圍動態環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，給人類生產生活帶來便利；但是，人工智能技術的快速發展超乎人類的預測，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。人類發明和創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展的沖擊，如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產品對人類發展帶來的威脅，一部分人仍然對人工智能技術的發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新，然而，在人類醉心于技術創新的同時，應意識到某些創新確實超出了人類的預料，如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰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、建設、醫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領域的應用對勞動市場造成沖擊；人工智能系統在收集、統計用戶數據過程中個人隱私及信息安全方面的隱患；人類對人工智能產品的依賴引發的身心健康問題；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。當人工智能發展完全，就是人類的末日。”表示同樣擔憂的還有特斯拉的創始人馬斯克，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。”不可否認，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。

調查發現，47.55%的人認為人工智能所引發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導致的。由此可以看出導致人工智能倫理困境的原因是多方面的。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區別的，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。可見，由于人工智能自身技術上的局限性導致的倫理問題已經影響到其未來發展。

第二，從規制層面來看，倫理規制的缺失和監督管理制度的不完善是導致倫理問題產生的重要原因。科技的發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品的從設計、研究、驗收到投入使用的監督管理方案，也沒有一個國際公認的權威性的規范及引導人工智能技術的發展及運用的組織或機構。現有的監督體制遠遠滯后于人工智能技術的發展速度，無法匹配技術發展的需要。缺乏相關監管制度的約束，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物，雖然機器在某些領域會戰勝人，但它們不具備主觀能動性和創造思維，也不具備面對未知環境的反應能力，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、人工智能技術的發展轉向

人工智能技術的發展已經深入到人類社會生活的方方面面，其最終發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，為人工智能技術的健康發展找出路。

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勝人類的案例，我們發現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，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、健康方向發展。

（3）人工智能技術的發展，要與生態文明觀相結合。在人工智能技術發展中，要注入更多的生態思想，這關系人民福祉、關乎民族未來的長遠大計。在人工智能發展中，若是產生資源過度消耗、環境破壞、生態污染等全球性的環境問題時，人類必須制止并進行調整。人工智能技術要想發展得更好，前景更加明亮，前途更為平坦，就必須保持與生態文明觀一致，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。科學技術本身并沒有善惡性，而研發的科學家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發展，往往與研發人工智能的科學家息息相關。科學家應打破“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。調查發現，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，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）加大監督力度。人類需要通過建立一個完善的監督系統引導人工智能技術的發展。對于每項新的人工智能技術產品從產生到使用的各個環節，都要做好監督工作，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）通過立法規范人工智能技術的發展。調查發現，90.69%的人認為有必要對人工智能技術所引發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展，并未頒布一套完整的關于人工智能的法律體系。沒有規矩不成方圓，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展到何種地步，這時就需要人類預先加以適當的限制，利用法律法規加以正確引導，使其朝安全、為人類造福的方向發展。

（2）構建人工智能技術倫理準則并確立最高發展原則。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展原則 。一切科學技術的發展都應把人的發展作為出發點。人工智能的發展也是如此，要將以人為本、為人類服務為出發點，并作為最高發展原則。

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，發揮人工智能技術最大化效用，避免倫理困境重演，才能實現人機交互的良性發展，實現人工智能與人類的良性互動。

參考文獻：

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[9]龔 園.關于人工智能的哲學思考[D].武漢：武漢科技大學，2010.

人工智能的辯證思考范文第2篇

先給大家重點推薦一本期刊：中國職業技術教育

中國職業技術教育雜志征稿信息

《中國職業技術教育》雜志是由中華人民共和國教育部主管，教育部職業技術教育中心研究所、中國職業技術教育學會和高等教育出版社共同主辦的一份綜合性中文期刊，集政策指導性、學術理論性和應用服務于一身，是教育部指導全國職業教育工作的重要輿論工具，是服務各級各類職業教育機構的主要陣地。

中國職業技術教育投稿欄目：主要有職教要聞、專稿專訪、綜合管理方略、課程教材、教研與教學、師資隊伍建設、研究與探討、職業指導、職業培訓、高等職業教育等欄目。

再給大家推薦職業教育范文：人工智能背景下職業教育變革及模式建構

董文娟1，黃堯2(1.天津大學教育學院，天津300350；2.北京師范大學國家職業教育研究院，北京100875)

摘要：順應人工智能時代的浪潮，基于新興技術的職業教育變革及新模式建構勢在必行。該文從職業教育智慧化、經濟發展、政策保障、信息化生態重構四個方面，剖析了人工智能時代職業教育變革的現實訴求，并進一步分析了當前職業教育外部環境及其自身發展的困境。人工智能背景下職業教育的變革體現出融合、創新、跨界、終身化的新特征。基于此，從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面，探究職業教育的變革路徑及模式建構。最后探討了職業教育模式變革還面臨回歸教育本質、規避技術弊端等挑戰，并提出“適應—引領人工智能”的發展目標。

關鍵詞：人工智能；職業教育變革；模式建構；智慧化

“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。特別是在移動互聯網、超級計算等新理論、新技術及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能發展呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，為我國供給側結構性改革下的“新常態”經濟發展注入新動能，使人們的思維模式和生活方式發生了深刻變革。近年來，國家高度重視與社會經濟發展聯系最為密切的職業教育，積極推進職業教育信息化，運用人工智能改革教學方法和人才培養模式，構建新型智能職教體系，提升信息技術引領職業教育創新發展的能力。

一、人工智能背景下職業教育變革的現實訴求

人工智能對傳統教育理念產生了革命性沖擊，職業教育結構不斷調整，勞動力素質與市場需求的矛盾、學習方式與自我價值實現的矛盾等促使職業教育向智慧化、智能化發展。目前，我國處于教育信息化2.0、工業4.0的新時期，全球范圍內新一輪的科技革命和產業變革正在加速進行。“一帶一路”“中國制造2025”人工智能等重大國家戰略的提出，及以新技術、新產業為特征的新興經濟模式要求教育領域，尤其是職業教育培養行業、產業急需的技術技能型、智慧型人才，具備更高的創新創業能力和跨界整合能力，促進智慧化發展，助力經濟轉型升級。

(一)職業教育智慧化訴求：職業教育信息化發展的必然選擇

“智慧教育是以物聯網，大數據等信息技術為依托，創造智慧教學環境，轉換教育方法，內容與手段，注重教育網絡化，個性化和智能化的一種教育新模式。”[2]智慧教育作為“一種由學校、區域或國家提供的高學習體驗、高內容適配性和高教學效率的教育行為(系統)”，被視為教育信息化發展的高端形態[3]。因此，職業教育的智慧化并非簡單的數字化，強調信息技術推動職業教育教學模式和方法的變革，改變思維模式，創建價值等方面共享的學習共同體，培養創新型、智慧型人才。

職業教育智慧化是職業教育信息化發展的必然選擇。目前，我國的職業教育信息化水平正在穩步提高，投入持續增加，各種智能信息技術應用于教育教學、實習實訓、測量評價等領域，并逐步成熟，正在努力打造一個信息化、智慧化的現代職業教育生態系統。新時期我國很多地區及職業院校積極提升現有信息化系統的智慧化水平，積極創建智慧校園、智慧社區等，逐步實現了組織管理的智慧化、資源環境的智慧化和服務評價的智慧化。

(二)經濟發展訴求：人工智能時代的新興經濟需要高技能智慧型人才

人工智能時代職業教育運用移動互聯網、大數據等新興技術，與經濟及其他部門跨界融合，不斷創造新產品、新業務，推動職業教育模式創新，形成了以互聯網為基礎設施、人工智能為實現手段的經濟發展新常態。人工智能時代是以現代科學技術為支撐的新時代，各行各業的運作發展和對知識技術的掌握要求達到了更高層面，相應的教育需求也有所提升，市場環境渴求勇于創新、個性化的高技能智慧型人才。職業教育要應對行業上升發展的勞動力需求問題，基于人工智能應用，提高技能培養層級，以適應新的社會勞務需求。現代企業生產依托互聯網科技，與智能化設備直接聯接，通過數據分析和應用，促進科技成果轉化為生產力。勞動密集型企業已不適應現代行業、產業發展，需升級為網絡智能型，與此同時，職業院校的課程模式、專業設置、實習實訓、師資結構等也做出相應的調整和革新，既促進了職業教育的智慧化、智能化，又推動了產業升級和工業變革。

(三)政策保障：國家從宏觀層面保障人工智能時代的職業教育發展

2016年是我國人工智能元年，2017年我國頒布了《新一代人工智能發展規劃》，提出了“將發展人工智能放在國家戰略層面進行系統謀劃和布局”，這預示著我國人工智能時代的全面到來，為我國職業教育的發展提供了良好的宏觀政策環境。人工智能給職業教育帶來了符合時代精神的新內容，積極融合信息技術，整合職業教育資源，提升公共服務水平，影響和改變了原有的教育生態。緊密依托信息共享平臺，突破時空限制，讓學習者自我選擇，更加人性化和智能化。我國很多職業院校已經開啟了智慧校園的行動計劃，一些大中城市也在積極制定實施智慧城市的發展規劃，在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生態重構訴求：人工智能時代的職業教育變革是對職業教育信息化生態系統的重構

“依據《2006-2020年國家信息化發展戰略》，我國正在有序推進數字教育向智慧教育的躍遷升級和創新發展。”[4]在新興智能信息技術的催促下，技術變革帶來了職業教育系統的顛覆性創新改革，打破現有的條條框框，改革傳統教育模式，再造教育業務新流程。在職業教育領域創新應用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提升各科各門教育教學業務，打造各級各類智能實訓部門、培訓機構，覆蓋貫通中高職院校，整合系統內外現有資源，推進智慧教育生態有序發展，為各類用戶提供最適合、最智能的職業教育資源和服務，完成對職業教育信息化生態系統的重構。

二、當前職業教育發展的現實困境

人工智能對各行各業的影響具有革命性和顛覆性，可能帶來新的發展機遇，也可能帶來不確定性的挑戰，比如可能會改變就業結構、影響政府管理、威脅經濟安全等，還可能會沖擊法律與社會倫理，影響社會穩定乃至全球治理。當前，人工智能與“大眾創業、萬眾創新”浪潮席卷而來，職業院校既是人工智能應用的戰場，又是培養技術創新型人才的“夢工廠”[5]。人工智能時代的職業教育信息化發展迅速，影響是廣而深的，對職業教育外部環境及其本身都造成了極大的沖擊。

(一)職業教育外部環境發展困境

“據聯合國教科文組織預測，到2020年，人工智能將替代20億個工作崗位”[6]，那些技術含量低、重復性強的技能將被智能機器、數碼設備所替代，工業機器人也將大面積應用。智能設備替代行業勞動力，能夠降低勞動成本，且具有高效、易操作等競爭優勢。傳統職業教育培養模式很難適應未來行業、產業的發展需求，人工智能沖擊職業教育就業崗位，撼動其所依附的崗位基礎，對職業教育的生存與定位產生了威脅。因此，根據智能時代職業教育的崗位特征與需求，提升職業人才的知識結構和專業技能，是新形勢下職業教育的發展方向。

(二)職業教育自身發展困境

近年來，人工智能在職業教育領域內的應用和提高是目前職業教育的發展趨勢。我國重視職業教育信息化、智能化發展，各級各類職業院校在信息化基礎設施建設、校園信息化管理等方面都有了顯著提升，但信息技術與職業教育的深度融合仍不夠緊密，表現出信息化管理效率低、科學決策水平低等現象。人工智能背景下職業教育自身發展的困境表現在：

1.課程與教學困境

職業院校新課程改革提倡構建智慧課堂，制定個性化學習計劃，注重課堂實施效果。但目前的實際課程教學仍是以教師為中心，強調知識的灌輸，重視統一性和計劃性，與教育改革提倡的個性化教學相去甚遠。教學方法、教學理念更新慢，很難激發學生的內在學習動力，創新性思維弱，使得個性化教育的無法實現。近年來，中央、省、市、縣四級教育平臺逐步建立起來，課程與教學的層級設計逐步完善，但在實施的過程中，各級平臺之間存在溝通不暢等問題，各級資源內容不系統，不銜接，導致無序疊加和資源的重復浪費，“精品課程”等項目豐富了課程資源，但質量不高。在線課程與教學以傳統的科目、章節為單元，構建系統性的在線教育內容，為用戶提供專業化的知識選擇，但由于受時間條件等限制，大多數受教育者習慣于碎片化學習，連貫性和整體性差，缺乏對課程與教學體系的系統性學習。

2.認知困境

隨著人工智能時代的到來，許多職業院校將“未來教室”“智慧課堂”定位為未來發展方向，進行了多種嘗試和改革，如MOOC混合教學、翻轉課堂、多屏教學等，但“管理者和施教者對智慧教育的理解多停留在‘智慧課堂=多媒體+傳統教學的層面’，教學觀念和思維依然固化，并沒有因為新技術的參與而得到實質改變”[7]，缺乏對多媒體網絡架構和智能學習平臺的深層認識，更缺乏對管理評價和互動交流等模塊的理解與掌握，雖投入大量人力財力采購了數量巨大、設備精良的多媒體設備和智能服務設備，但沒有充分有效使用，大大限制了智慧教育的發展潛力。

3.用戶困境

傳統教學以群體教育為基本單元，教師和學習者作為學習共同體，在管理、學習的互動過程中形成強大的群體約束力，促進雙方共同進步。在信息化教育時代，學習者自由掌握學習時間和進度，遇到問題可能無法及時解決并獲得反饋，無法進行面對面交流，因此，基于人工智能網絡化學習平臺，學習者需要高自控力、高學習能力才能適應這種全新的學習方式。

4.評價困境

傳統的評價方式多依靠經驗和觀察，智慧型評價則是基于學習過程的一種發展性評價，以采集到的學習數據為客觀基礎。在人工智能、數字信息化環境下教育效果的評價實際要受到很多因素的影響和局限，在信息技術與職業教育融合的過程之中，許多智能技術應用于教育教學實踐，難以進行定性定量的智慧評價，如互動交流及深層次的學習評價等。

三、人工智能背景下職業教育變革的新特征

人工智能帶來了思維模式的創新，改變了人們認識問題、思考和解決問題的方式，越來越多地依賴人與智能網絡的協同創新。人工智能背景下的職業教育變革圍繞經濟社會發展大局，“主動服務國家重大發展戰略，加大虛擬現實、云計算等新技術應用，體現校企合作、知行合一等職教特色，以應用促融合、以融合促創新、以創新促發展。”[8]人工智能背景下職業教育的變革必將加速推進職業教育的現代化、智能化進程，表現出了融合、創新、跨界和終身化的新特征。

(一)融合

人工智能技術科學應用于當前職業教育，在最短的時間內整合、重組大量的知識信息，形成科學的技術技能知識體系，為職業教育資源、企業資源、產業資源、社會資源等一切有可能聯結的資源融合提供了可能。為促進職業教育的智慧化發展，在現有的合作模式、集團模式、產教融合模式等實體協作發展的基礎上，建立智能互動的智慧教育供給平臺、常態化智慧課堂和大數據化智慧教育生態系統，為我國新興經濟發展提供高技能、智慧型人才支撐。

(二)創新

信息化時代下“變”為創新立足之要點。創新時代最需要提升的就是創造智慧。“由知識的理解記憶，轉向知識的遷移、應用并最終指向創造發明”[9]，以提高學習者的學習能力和應用能力，提升其創新思維和智慧思維，不斷開拓人類社會發展的高度和寬度。智能化、信息化的時代是創新不斷的時代，是原有知識不斷被更新、技術不斷被升級的時代。人工智能促使社會化協同大規模發展，促進職業教育體系核心要素的重組與重構，創新生產關系，呈現出新的協作架構，開創了新的教育供給方式，增加了教育的選擇性，推動了教育的民主化。學習者能夠按照自己的價值觀、興趣與愛好等選擇適合自己個性發展的學習方式和學習內容，促進學習者個性化、多樣化發展，最終實現教育公平。

(三)跨界

智能科學與職業教育連接起來，搭建起兩者溝通的橋梁，跨越了人工智能虛擬教育和線下實體教育的界限，實現了兩者之間的融合。教育供給由競爭資源轉變為協同合作，直線型的中心組織管理轉向去中心化、泛化管理。通過大數據智能技術平臺、遠程教育平臺等對職業教育資源進行整合共享，跨越教育邊界，與市場、行業、企業以及職業教育培訓機構對接，提供更加便捷的智慧化服務。

(四)終身化

人工智能時代職業教育的變革堅持“以人為本”的教育理念，滿足學習者在任意時間、任意地點、以任意方式、任意步調終身學習的需求[10]。打破了地域和時間的限制，體現了教育的泛在化、個性化和終身化，與終身教育理念的發展目標不謀而合。人工智能時代社會經濟發展加快，人們追求高層次自我價值的實現，充分體現出終身學習的必要性和緊迫性。目前，我國正在積極創建泛在學習環境，致力于構建終身化學習型社會，努力創造有利條件向全民提供終身教育與學習的機會。

四、人工智能背景下職業教育發展的模式建構

人工智能背景下職業教育的變革預示著全新思維意識形態、社會發展形態的變革，重塑職業教育可持續發展的新思維，重構信息時代職業教育的價值鏈和生態系統。智能化技術科學將現代職業教育內部各要素，以及內部要素與外部環境之間，通過虛擬技術和智能化手段互聯貫通，突破傳統教育價值的鏈狀模式，使職業教育由傳統模式走向“人工智能+職業教育”模式的建構。人工智能對職業教育課程、教學、評價、管理、教師發展等方面產生系統性影響，為職業教育提高教育質量和提升服務水平提供了技術支持和現實路徑，解決不能兼顧職業教育規模和質量的矛盾問題。下面將從課程、教學、學習、環境、教師發展、評價、教育管理及組織等方面來探究職業教育的變革路徑及模式建構。

(一)人工智能背景下職業教育的課程模式

人工智能時代的信息知識、科學技術正在以前所未有的速度增長、更新和迭代，呈現出了碎片化、多元化、創新性、社會性的特征。人工智能背景下職業教育的課程模式是為學習者提供按需可隨時選擇的知識儲備智能模式，解決了傳統職業院校課程教學的滯后性，呈現的是現代職業教育的前沿信息和內容。課程革命愈演愈烈，靈活多樣的微課、慕課等形式層出不窮，在線課程將成為常態，信息傳播媒介、知識獲取方式等都發生了巨大改變，課程內容和結構的表現形態、呈現方式、實施及評價等也都進行了相應變革。智能化信息科學技術為課程的設計、架構、實施提供了快捷和便利，為學習者的個性化、終身化選擇提供了多種渠道。人工智能背景下職業教育的課程模式的建構表現為：首先，線上線下融合的大規模開放課程融入現代職業教育，課程的表現形態和實施途徑呈現出智能化、數字化、立體化的特征，成為學校常態課程的有機組成部分，為學習者提供了更多的可選擇機會，使實施個性化課程成為可能。現代職業教育的課程內容強調學術性與生活性相互融合與轉化，融入社會資源，立足于我國社會經濟的新常態和學習者的全面發展，實現社會化協同發展，共贏共創；其次，課程實施的空間得以拓展，跨越了社會組織邊界、職業院校邊界，將從班級、年級、全校擴展到網絡社區以及更大的空間。課程的整體結構從分散走向整合，以技術為媒介，形成跨學科、多學科整合的課程；最后，課程內容的組織、課程的實施逐步模塊化、碎片化、移動化與泛在化，社會化分工更加精細，教師也將承擔教學設計、技術開發、在線輔導等不同的角色。

(二)人工智能背景下職業教育的教學模式

人工智能時代將信息技術有效地融合于職業教育各學科的教學過程，從知識的傳遞轉變為認知的建構，從注重講授和內容，轉變成重視學習過程[11]，構建“以教師為主導，以學生為主體”的以數字化、智能化為特征的智慧教學模式，重視學生的主體地位，引導學生“自主、探究、合作”。人工智能背景下職業教育的教學模式的建構表現為：首先，人們的學習方法、認知方式和思維模式已經發生了巨大的轉變。信息化教學使得信息技術已成為學習者認知的必要工具，認知方式也由“從技術中學”轉型為“用技術學”。其次，信息化教學的重點從“面向內容設計”轉變到“面向學習過程設計”，更加重視學習者發現問題、分析和解決問題能力的培養，關注學習者的學習過程，以及其獲得學習活動的體驗。同時，信息化教學要將課堂內的學習知識和課堂外的實踐活動聯結互動，按照學習者的個性化需求和認知方式自主選擇學習內容。第三，智慧教學將成為課堂教學的新重點。日常教學工作形態不再是點線面的連接，而是呈現為智能化、立體化的教學空間，智慧課堂將會促進學習者的深度學習、交互學習和融合學習，智能備課、批閱以及個性化指導等也將成為教育者新的教學工作形式。從機械評價學習結果轉變成適應性評價學習結果。第四，在線教學、整合技術的學科教學法將成為新的教學形態，促進教育均衡發展，實現跨學校、跨區域的流轉。移動學習、遠程協作等信息化教學模式，能夠實現教師的“教”與學生的“學”的全面實時互動，最大限度地調動學習者的主觀能動性，提升教學質量與人才培養質量。

(三)人工智能背景下職業教育的學習模式

智能系統和互聯網絡為學習者提供了豐富多元的學習資源和環境，推進了教育教學活動與學習環境的融合發展，人工智能背景下職業教育的學習模式也逐步建立起來，具體表現為：首先，智能時代的互聯網絡全面覆蓋每一個人、每一個角落，活動空間由課堂內拓展到課堂外，學習與非正式學習正在互相補充、互相與融合，導致學習者的學習行為變化、學習方式的革新。其次，基于互聯網出現了一批創新的學習方式，借助情景感知技術及智慧信息技術，進行真實過程體驗的情境學習，促進學習者知識遷移運用的情境化和社會化。第三，借助互聯網云技術和各種應用工具，學習者可根據自身學習需求，選擇最優學習方式，也可利用數據分析技術，追蹤記錄學習路徑和學習交互過程，隨時隨地獲取個性化教學服務和量身定制的學習資源，拓寬了智慧教育視野。第四，各職業院校開始拓展校園智慧學習的時間和空間，以實現虛擬和現實相互結合的智慧校園育人環境。推進網絡學習空間建設，加強教與學全過程的數據采集和分析，“引導各地各職業院校開發基于工作過程的虛擬仿真實訓資源和個性化自主學習系統”[12]，強化優質資源在學習環境中的實際應用。

(四)人工智能背景下職業教育的環境模式

智慧教育環境是以大數據、多媒體、云計算等智能信息技術為基礎而構建的虛實融合、智能適應的均衡化生態系統。信息技術與職業教育的深度融合，為師生的全面發展提供了智慧化的成長環境，如智慧云平臺、智慧校園。人工智能背景下職業教育的環境模式的建構表現為：首先，智慧教育環境將信息技術與職業教育服務結合、面對面教學和在線學習結合，形成數字化的、虛實結合的職業教育智能服務新模式。其次，智慧教育環境將促進各種智能化、數字化信息技術融入職業院校的各個業務范圍和業務領域，與系統內的其他業務橫向互聯、縱向貫通，且信息能夠適時生成和采集，全過程實現數字化與互聯化。第三，智慧教育環境能夠感知學習者所處的學習情境，理解學習者的行為與意圖，滿足學習者的個性化需求，提供多元化的適應服務和智能感知的信息服務。互聯網應用基于智能數據分析，實現智能調節與自動監控，為學習者提供定制式的學習服務和個性化的學習環境。未來教室必將變成“虛擬+現實”的智慧課堂，在網絡空間中參與線上課程、線下活動，實現線上線下互動交流。同時，智慧校園的創建和管理，能夠對每個班級、學區進行動態管理，構建出一個以問題、任務為線索，學生實現自主學習的知識體系和促進師生互動、生生互動的智慧管理平臺。到2020年，“90%以上的職業院校建成不低于《職業院校數字校園建設規范》要求的數字校園，各地普遍建立推進職業教育信息化持續健康發展的政策機制”[13]，以學習者為中心的自主、泛在學習普遍開展，精準的智能服務能夠滿足職業教育的終身化定制。

(五)人工智能背景下職業教育的教師發展模式

人工智能背景下職業教育的變革對教師的專業發展、素質能力提出了新要求，改變了教師的能力結構和工作狀態。教育信息化大背景下，互聯網技術、多媒體手段的產生、智能化設備的使用極大提高了教師的專業發展和能力素養，以適應新課程改革與教育信息化的要求。人工智能背景下職業教育的教師發展模式的建構表現為：首先，新時代教師專業發展的內在要求和外在環境都要求教師能夠認識、了解和應用互聯網新技術工具，促使教師專業發展能力和素養的提升和豐富。其次，教師的專業發展要面向實際、情境化、網絡化的教學問題，教師需要在多變的教育情境中綜合運用核心教學技能，將信息技術知識、學科內容知識、教學法知識很好地融合并遷移運用。新時代的教師要學會掌握使用智能化設備和數字化網絡資源，積極加強與其他專家、教師的合作，或遠程工作，形成基于智慧教育技術的多元化的學習共同體。教師的工作狀態由個體的單獨工作轉變為群體的共同協作，大大提升了教師的工作效率。第三，信息化背景下教師的教學理念要發生轉變，由促進學生“接受學習”轉變為“主動建構”，由“被動適應”轉變為“主動參與”，越來越強調以學生為中心的過程體驗，從了解信息技術轉變為掌握智慧教育技術，保持學科知識，教學方法，核心技術的動態平衡，促進學生智慧學習的發生。第四，信息化教師要學會使用智能化教育技術，積極開發數字化學習資源，創設豐富多元的教學活動，鼓勵學生掌握智能信息工具，學會探究和解決問題，發展提升學生的創新思維能力和信息化學習能力。教師的信息化教學能力和素養全面提升，信息技術應用能力實現常態化。

(六)人工智能背景下職業教育的評價模式

現代教育價值趨于多元，以互聯網為基礎的智能化信息技術使教育評價在評價依據、評價內容、評價主體等多個方面實現了全面轉變。人工智能背景下職業教育的評價模式的建構表現為：首先，互聯網信息技術應用于學習過程使得伴隨式評價成為可能，更加關注學習者的個體差異和特點。強調過程評價和多元共同評價，更加客觀全面，重視評價過程的診斷與改進功能，以促進學習者的個性化發展。其次，互聯網、大數據、智能云技術的出現使得評價的技術和手段多樣化、智能化，節省人力物力財力，提高了評價的科學性、針對性。第三，以大數據為基礎的適應性評價因人而異，可獲得及時反饋，可真實地測評學習者的認知結構、能力傾向和個性特征等，從知識領域擴展到技能領域、情感、態度與價值觀，構建以學習者核心素養為導向的教育測量與評價體系，促進學習者發展。

(七)人工智能背景下職業教育的管理模式

智能化信息技術、云計算技術、大數據技術等能夠促進大規模社會化協同，拓展教育資源與服務的共享性，提高教育管理、決策與評價的智慧性，因此，基于互聯網的教育管理必將逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下職業教育的管理模式的建構表現為：首先，互聯網將家庭、學校、社區等緊密、方便地聯系在一起，拓寬了家長和社會機構參與學校管理的渠道，各利益相關者可共同參與現代職業院校的學校管理，協作育人。其次，新時代的職業院校管理模式通過可視化界面進行智能化管理，業務數據幾乎全部數字化，能有效降低信息管理系統的技術門檻，使管理工作更加輕松、高效。通過深度的數據挖掘與分析，能夠實現個性化、精準資源信息的智能推薦和服務，為管理人員和決策者提供及時、全面、精準的數據支持，以提高決策的科學性。第三，通過互聯網信息技術可以實現全方位、隨時的遠程監督與指導，從督導評估轉變為實時評估，可以實現大規模的實時溝通與協作，促進社會化分工，促進職業院校內部重構管理業務流程，使管理智能化、網絡化、專業化。

(八)人工智能背景下職業教育的組織模式

人工智能時代信息科學技術的蓬勃發展沖擊著學校內部的組織結構向智能化、網絡化的方向發展，各職業院校需要合理調整內部組織結構和資源分配，通過互聯網加快信息流動等方式，提高各職業院校組織管理的效率和活力。人工智能背景下職業教育的組織模式的建構表現為：首先，當今時代人工智能的產生不可能替代學校教育，但可以改變學校教育的基本業務流程。人工智能推動了學校組織結構向網絡化方向發展，教學與課程是提供信息數據的重要平臺，學校組織則構成了教育大數據生態系統。其次，“互聯網+職業教育”的跨界融合將打破學校的圍墻的阻隔，互聯網將學校組織與企業、科研院所等社會機構緊密聯系起來，提供優質教育資源供給，共同承擔知識的傳授、傳播、轉化等功能，促進學校組織體系核心要素的重構。第三，建設“智慧校園”，實現線上線下融合的智慧校園育人環境，實施一體化校園網絡認證，推動智能化教育資源共建共享，實現職業教育信息化建設的均衡發展。

五、人工智能背景下職業教育的模式變革面臨的挑戰及發展目標

人工智能將推進大數據、云技術等智能信息技術深層次融入職業教育課程與教學、組織與管理、評價與反饋等領域，形成社會化多元供給，為學習者提供多樣化的參與方式、自主選擇的學習形式和及時獲得反饋的評價途徑，有利于實現職業教育的共建、共享、共治。但其全面實現，還面臨著諸多挑戰。

(一)挑戰

首先，職業教育的新模式建構需要充足的資金支持。各職業院校積極建構智慧校園，努力實現智慧化產學研環境，打造一體化智慧城市網絡等核心技術的開發，都需要資金的根本保障。政府要給予資金政策保障并加強監管，資金管理部門要合理規劃，合理利用，專款專用，落到實處。其次，職業教育的新模式建構的成果表現離不開學習者對技術的理解、掌握和應用。在實際實施過程中，教育工作者既要利用信息技術優勢變革職業教育，也要避免技術中心主義傾向，“避免一味追趕技術新潮而不顧學生身心健康等，技術本身是一個禍福相依的辯證法。”[14]第三，“目前的教育實踐中，仍未能充分實現人機合理分工和雙邊優勢互補。人工智能終端系統擅長邏輯性、單調重復的工作，而人類則更適合情感性、創造性和社會性的工作。”[15]現階段，信息化技術水平還有待提高，智能機器不能完全勝任知識傳播、數據處理等工作，有待于進一步開發和完善，絕對依賴互聯網絡和設備，還存在一定的風險。

(二)發展目標

人工智能時代職業教育變革重新架構了職業教育發展模式，完成了對資源的重新整合配置，改變了人的思維方式、學習方式和生活方式。人工智能時代下沒有職業教育模式的改革，就不可能建構真正的現代化職業教育。人工智能背景下職業教育的發展目標可以概括為個三方面：

1.“智慧腦”與“智能腦”融通

隨著第四次產業革命的到來，信息技術爆發式發展，造就了以電腦、互聯網為基礎的智能腦。職業教育智慧化發展的一個目標就是如何讓學習者發揮人腦“智慧腦”與機器設備“智能腦”的“雙腦”共同協作[16]。人工智能時代職業教育與信息技術的深度融合，就是要通過“智慧腦”和“智能腦”的協同作用，發揮互補優勢，進行融通式學習，而不是簡單地人腦與電腦的技術對接。

2.“現實世界”與“虛擬世界”結合

在人工智能時代，網絡虛擬技術的發展使人類擁有了真實與虛擬兩個世界，虛擬信息技術的興起在一定程度上會影響職業教育的實體教育，實體教育的發展也需要虛擬技術的支撐。但在具體的學習實踐中，還會存在利用這兩個世界時顧此失彼、難以平衡的問題。目前，虛擬化教育技術在職業教育領域不斷應用與推廣，職業教育的發展模式不斷優化，使得職業院校線上線下的邊界逐漸消融，“現實世界”與“虛擬世界”更好地結合。人工智能時代職業教育的本質沒有發生根本改變，學習者要學會利用這兩個世界虛實融合、高度互動，充分發揮出自身的優勢，更好地學習與生活。

3.職業教育“適應人工智能”發展為“引領人工智能”

人工智能為職業教育帶來了強大的技術支持，為職業教育帶來了便利。初始階段的職業教育基本知識和技能被數字化和智能化，通過人工智能相關課程，云教育模式，個性化學習計劃等，適應并應用人工智能，以提高職業教育的效率和質量。職業教育重在技術創新，對于行業技術發展具有一定的引領性作用。未來人工智能將成為職業院校快速發展和轉型的技術支撐。“如某些職業院校基于自身優勢專業與相關行業的智能自動化企業合作，實現以職業教育發展引領人工智能。”[17]目前，人工智能處于適應性大發展階段，隨著信息化技術的提高和智能化設備的普及，人工智能時代必將由專用人工智能時代步入通用人工智能時代。在通用人工智能時代，人工智能與職業教育深度融合高效協作，職業教育完全適應且完美應用于人工智能，進一步引領人工智能發展，由“人工智能+職業教育”發展為“職業教育+人工智能”的時代。

人工智能的辯證思考范文第3篇

論文關鍵詞：工程碩士；培養方案；課程設置；教育改革

工程碩士專業學位是我國研究生教育體系中的一個重要組成部分，其設置適應了國家經濟體制的改革，適應了在崗人員進一步提高自身能力素質的需要。工程碩士與工學碩士相比，它們雖然處于同一層次，但由于其生源的顯著差異，其培養目標、知識結構、能力結構和培養模式等均有較大不同。要使工程碩士成為高層次技術和管理人才，符合未來社會發展的需要，就必須貫徹“以人為本，因材施教”的教育原則，制訂一套科學、合理的培養方案，并建立與之相適應的培養模式。

為了提高工程碩士培養質量、規范培養模式和培養流程、明確評估辦法等，2005年7月召開了第二屆全國工程領域教育協作組組長全體會議，提出“建立規范化的工程碩士學位標準”的設想，并選擇了控制工程等五個領域，以課題研究的形式，率先開展工作。2007年全國控制工程領域工程碩士教育協作組頒布了“控制工程領域工程碩士專業學位標準（試行）”，對我院控制工程領域工程碩士的培養起到了很好的指導性作用。考慮我院控制工程領域工程碩士的培養主要是面向部隊、基地等情況，在對“專業學位標準實施細則”修訂中，培養方案在符合學科內涵的基礎上，要兼顧生源單位需求，在研究方向的確定、課程設置等方面突出應用性、針對性，切實使培養的工程碩士在相應的工作崗位上發揮應有的作用。

一、以武器控制系統為中心確定培養方案的主要研究方向

現代兵器裝備的特點是精確化、遠程化、智能化，以導彈、無人機、指揮系統等為代表的武器裝備更突出了這一特點，這些特點的基礎之一是自動化技術。根據我院生源主要分別來自武器裝備論證、武器裝備試驗、軍代表、部隊技術保障、部隊裝備管理單位等崗位特點，依托控制工程領域培養工程碩士，應該以武器裝備為大背景，在控制工程學科內涵的基礎上緊緊以武器控制系統為中心，來確定相應的研究方向，因此我院控制工程領域工程碩士專業研究方向確定的基本思路是：涵蓋我軍武器控制系統分析論證、試驗優化與質量監控、武器控制系統性能測試與故障診斷、武器控制系統信息化管理等方面，為軍代表系統、武器裝備試驗基地、部隊修理所、部隊裝備管理等單位培養具有我軍特色的高層次應用型、復合型工程技術和管理人才。具體如下：

1.武器控制系統分析論證、試驗優化與質量監控

該方向以提高復雜武器控制系統綜合戰術技術性能為目標，以數學、力學、控制理論、系統科學、計算機技術為基礎，研究武器控制系統分析論證、試驗優化與質量監控的方法。主要研究內容包括：火控、指控、無人機和導彈等復雜武器控制系統分析論證、試驗優化與質量監控的方法及武器系統作戰效能評估等。

2.武器控制系統性能測試與故障診斷

該方向以提高武器系統技術保障人員的裝備保障能力、試驗技術人員的工程實踐能力為目標，以自動測試技術、故障診斷技術、信號處理技術和計算機技術等為基礎，研究武器系統的性能檢測、故障診斷的技術與方法及靶場試驗中技術保障的關鍵技術。主要研究內容包括：新標準測試總線的應用、測試系統模塊化設計、武器系統運行狀態監測與診斷、測試診斷設備研制等。

3.武器系統信息化管理

該方向以提高各級裝備保障管理人員的管理自動化、信息化、智能化水平為目標，以人工智能、裝備保障理論、計算機技術、數據庫技術、多媒體技術、網絡技術等為基礎，研究裝備保障管理的自動化、信息化、智能化技術和系統。主要研究內容包括：研究制訂適合裝備保障信息化管理的標準體系，研究建立統一的適合裝備保障管理信息化的數據交換代碼，基于裝備的狀態信息、故障信息、維修信息等進行研究裝備保障領域的全程可視化信息管理系統。

二、以適應培養方向要求為出發點確定適宜的課程體系

課程教學是工程碩士培養的一個重要環節，它對于構建合理的知識結構、打下扎實的基礎理論和系統的專業知識起著相當重要的作用。當今社會，科學技術迅猛發展，知識更新不斷加快，只有打下牢固的基礎，才能自如地實現向新領域的轉變，才具有可靠的應變能力的堅實后勁；只有在頭腦中存儲了大量的知識、事例和經驗，才能運用它們來進行創造性思維。課程設置在整個課程教學工作中起著基石性和原本性的作用，只有合理的課程設置才有可能使研究生具有合理的知識結構，才有可能在課程學習過程中激發研究生的創新意識與創新能力。

考慮到工程碩士的培養模式是“進校不離崗”，邊工作邊學習，在職攻讀學位的特點，在課程學習上，我院采取的是“兩階段”學習方式，即第一階段主要學習公共和領域必修課程，在學院集中學習；第二階段主要學習選修課，采取先寄發教材供學員自學，再到學院集中輔導兩次，每次為期兩周，最后集中進行考試。因此課程設置一方面要充分考慮這些特點、安排，另一方面更要考慮所設置課程應與各培養方向相適宜。對控制工程領域工程碩士研究生來說，應具備以控制論、系統論、信息論原理為核心的知識結構。同時，還要具備基于與數學方法、計算機技術、網絡技術、通信技術、各種傳感器和執行器等相結合的、針對具體應用方向的知識面。這些知識結構、知識面要通過一類課程群的設置來落實。由于培養時間、教學時數的限制，課程的門數設置受到了約束，這樣就要求對課程的選擇必須反復斟酌，切實使選擇的課程具有較強的針對性，有利于學生建立合理的知識結構，有利于學生進行后續的學位論文研究工作。我院工程碩士專業學位課程設置包含兩大部分。一部分是適用各個研究方向的必修課，包括公共必修課和領域必修課。公共必修課主要包含自然辯證法、英語、數理統計、科技信息檢索。領域必修課主要有線性系統理論、計算機控制系統、自動測試系統。另一部分是為不同研究方向設置的選修課。選修課設置的基本思想是在保證對一個控制工程領域工程碩士研究生而言，至少應掌握一個課程群的知識要求的基礎上，引入專題講座形式來開闊學生視野，增大學生知識面。根據學科培養方案設置的三個研究方向，結合部隊崗位需求，我們按優化、控制類課程群、控制系統故障檢測與診斷課程群、信息傳輸與處理類課程群的要求設置領域專業技術類選修課課程。

具體地講，為三個研究方向設置的選修課程分別是：

為武器控制系統分析論證、試驗優化與質量監控研究方向設置了優化、控制類為主的課程，包含軍事運籌分析、系統決策與建模、智能控制、人工神經網絡、防空武器系統效能分析以及專題講座。

為武器控制系統性能測試與故障診斷研究方向設置了故障檢測與診斷為中心的課程，包含測試與接口技術、軍用電子系統測試、電子系統故障診斷、故障分析與預測、人工智能原理以及專題講座。

為武器系統信息化管理研究方向設置了信息傳輸與處理為中心的課程，包含數字信號處理、戰術互聯網及其應用、圖像工程、多媒體技術、人工智能原理以及專題講座。

人工智能的辯證思考范文第4篇

愛因斯坦創立相對論所需用的物理知識，不見得比所需的哲學思維多，愛因斯坦頭腦中的哲學成分一直是人們的研究課題，因為是他成功地改變了后來者對宇宙時空觀的看法。雖然在兒童時期，他的智力發育遲緩，但他那刨根問底的哲學探索精神使他對空間、時間的鉆研比別人更深刻。他曾說，他受過斯賓諾莎哲學的影響，傾向于唯理化，但是他又始終注重實驗事實，“相信有一個離開知覺主體而獨立的外在世界，是一切自然科學的基礎”。這個基礎就是哲學理論思維。日本物理學家坂田昌一，根據恩格斯和列寧關于辯證自然觀的思想，反對把粒子看做“物質的終極”，站在“物質具有無限層次”這一立場上致力于物質結構研究，l956年他提出了包括奇異粒子的復合模型，認為強子是由原子P、中子n和∧粒子這三種基礎粒子組成的，“坂田模型”在解釋和預言強子的性質方面取得了很大成功，這是坂田昌一長期堅持自覺學習和運用自然辯證法的結果。

他寫道:“恩格斯的《自然辯證法》就像珠寶的光芒一樣照耀著我四十年的研究生活。”［3］在牛頓時代，研究機械力學，沒有辯證法相對來講還過得去。然而，在今天，辯證法成為自然科學研究必不可少的方法。相對論和量子力學離開了辯證法將寸步難行。現代科學的許多復雜問題不能單靠實驗的方法來解決，要借助于想象力和哲學思維。例如，我們無法直接觀測電子等許多基本粒子的實際運動狀態，只能在一些模型或理論的基礎上進行間接觀測，而這種模型或理論的建立就需要哲學的幫助。關于幾十億光年以外的天體情況，幾十億年以前的宇宙狀況等，都無法直接用實驗來驗證。各種宇宙學說的建立離不開哲學的指導。辯證法對現代科學的指導作用一天比一天重要。

人類借助于科學實驗活動，把我們的認識從已知的此岸引向未知的彼岸，包含了觀察、假設、推理、實驗、論證、檢驗等階段。在每個階段中，以及從這一階段轉移到另一階段時，都必須要有充分的依據、合理的原因、嚴謹的推理、科學的驗證。歸納、演繹、類比、分析、綜合的過程，就是對感性材料進行整理，通過科學抽象做出哲學概括的過程，這對整個科學實踐活動起著一般方法論的作用，是最高層次的科學方法。地殼運動的板塊模型的建立是現代地質學的重大發現。這之前經歷了大陸漂移假說、海底擴張假說和板塊構造學說三個階段。最先把大陸漂移作為一個假說提出的德國氣象學家魏格納，設想全球的大陸曾經都連在一起，稱之為“聯合古陸”，并給出聯合古陸破裂、漂移過程的圖示。

魏格納認為使大陸漂移的動力是地球自轉的離心力及太陽和月亮產生的潮汐力。但是，地球物理學家的計算表明，這個力實在太小，不足以推動大陸的漂移。20世紀60年代，美國地質學家赫斯提出“海洋擴張假說”，他認為，大陸不是作為獨立體運動的，而是與海底連在一起在地幔軟流圈上移動。60年代末，在海底擴張說的基礎上，美國的摩根、法國的勒比雄和英國的麥肯齊共同提出了“地球板塊構造模型”，這一學說成為新的地球構造理論。從大陸漂移學說、海底擴張學說到地球板塊構造學說，每一個學說的提出，都是從假設開始，在觀察或實驗方法無法企及的情況下，借助抽象思維的能力，反復分析、推理而概括得出的結論。所以，“概括”作為一種思維方法在每一個階段演進中發揮著至關重要的作用。我國著名數學家華羅庚，從20世紀50年代起，帶領數學工作者深入生產一線，潛心探索一條讓數學更好地為發展國民經濟服務的途徑。

他在常年實踐的基礎上總結出一套行之有效的科學方法，概括為:大統籌、廣優選、聯運輸、精統計、抓質量、理數據、建系統、策發展、抓工具、巧計算、重實踐、明真理。凝練的36個字，處處閃爍著哲學思維的光芒，今天這套方法依然具有強大的生命力。這是哲學方法論在自然科學中的典型應用。事實證明，只有那些認真實踐而又善于思索的人、善于概括總結的人，才有可能在科學探索中捷足先登，摘取科學之果，也才能成為推廣科學成果、促進科學進步的強大力量。從這種探索過程中可以看到，隨著現代科學技術的迅速進步及其向各個領域的廣泛滲透，尤其是數學方法的推廣和應用，控制論、信息論、系統論等橫斷學科的發展，使自然科學和社會科學在方法論上逐步相互滲透，日漸趨向統一。正如著名科學家錢學森所指出的:“在現代科學技術中所用的研究方法也逐漸統一了，不能區分自然科學的方法論和社會科學的方法論。”

由于理論思維的工作特點是抽象的理，不需要實驗室，而是在頭腦中運用科學的邏輯加工感性材料，突出了事物的主要特征，因而使人們更便于發揮科學抽象的作用，使理想形態的研究結果超越現有條件，指明研究的方向，形成對新事物的科學預見。因此，正確的理論思維能夠對客觀世界做出科學的預見。這些科學預見往往經過科學技術手段的進步，在一系列研究活動中得到證實，從而形成新的科學理論。通過哲學思維所進行的科學預見，在歷史上非常之多。恩格斯運用辯證法對當時自然科學發展中的一些重要問題，做出了很有見解的分析，提出了一些重要的預見，對機械運動中兩種量變的爭論做出了歷史的總結，對原子可分、電子運動的物質基礎、放射到太空中去的熱能量重新集結，物理學和化學之間邊緣科學的發展，人工合成蛋白質的可能，非細胞生命的存在等做了預見。

人工智能的辯證思考范文第5篇

關鍵詞：設計；人工物；自然主義；心靈哲學

Abstract: What is the essence of design is that it creates technical artifacts. Dual nature of artifact is dual realization of design. When reviewing dual nature of artifact， we found that dual nature of artifact is the same as mind-body problem in mind philosophy， just being at different forms. Base & significance of philosophy of design research is able to being some character of mind philosophy. It must go on design research when going on human studies.

Key words: design; artifact; naturalism; mind philosophy

一、問題的提出

設計，先天的具有交叉學科或跨學科的性質。我們已經看到，如同工程問題和文化問題一樣，以傳統的認知主義的認知方式，在單一（學科）維度上進行設計研究（如設計科學和設計哲學等）是心有余而力不足的。認知主義范式在此類問題研究上困難重重。因此，設計的高層次理論研究（如設計科學與設計哲學）非常薄弱，設計問題長期徘徊在人文社會科學學術視野的邊緣地帶，直接導致了工程問題和產業問題研究的滯后。我們意識到了設計哲學的必要性，看到了它的可能性；但是，我們更需要看到它的可行性。因此，有必要追問設計存在的哲學基礎，并闡明其意義。否則，由于高層次的哲學理論和倫理價值的缺位，設計研究還是無法擺脫長期處于學術邊緣地帶的困境。類似地，工程研究（如工程哲學和工程倫理）與產業研究（如產業哲學）也將無法擺脫學術邊緣地帶的困境。

當然，如此追溯設計的哲學基礎并不是一種基礎主義的方式，這將更多地涉及到自然主義和心靈哲學等領域。而在此所涉及到的設計問題，主要屬于自然科學或工程科學領域，而不屬于藝術和美學領域。為了追問設計的哲學基礎與意義，我們將首先從概念分析切入，分析設計概念定義時所遇到的問題；其次討論一般的技術人工物（以下簡稱人工物）所體現的設計的形式實現與意向實現的雙重實現屬性；接著探討在智能人工物的設計問題上設計所體現出來的哲學基礎與意義；最后探討了有關于設計的進一步研究內容。

二、設計的概念困境

Simon指出：凡是以將現存情形改變成向往情形為目標而構想行動方案的人都在搞設計；生產物質性人工物的智力活動與為病人開藥方或為公司制訂新銷售計劃或為國家制定社會福利政策等這些智力活動并無根本不同。（[1]，第103頁）自然科學關心自然世界事實上是怎樣的；設計關心人工物應該是怎樣的且是否滿足功能需求的。現代設計是技術與藝術的結合，技術性主要是由設計科學這種設計過程的系統性學說來完成人工物的形式構造，而藝術性主要是由設計哲學（及美學）來實現人工物的功能和期望，凸顯人工物的意義。重要的是，設計越來越多地具備文化意義，美術設計、外觀設計和概念設計，甚至工程設計也成為展示人文景觀的必經途徑，它們是文化認知和跨文化交流的基礎。越來越多的研究人員，哲學的與非哲學的，包括廣告設計師、建筑師、工程師和技術專家等，認為設計的哲學研究是必要的。

設計哲學可以看作是通過哲學的方式追求并探索關于設計的洞察力（[2]， pp.216）但是，設計哲學，作為一種特殊的科學哲學，作為一種新近進入學術視野的研究領域，該如何闡述它的哲學基礎和意義呢？明顯地，僅僅從客觀性或“實踐哲學”角度闡述設計的哲學意義是不充分的。我們必須追問設計在什么問題（領域）、什么意義上是具有深刻的哲學原理和倫理價值的，因而設計哲學得以成立并逐漸脫離學術邊緣地帶。

如此追問的一個重要原因在于，設計盡管幾乎與人類歷史一樣古老，但設計作為獨立被關注的對象或領域只是近代以來的事情。1907年德國才建立了第一個由建筑師、工程師和生產者聯合的設計聯盟，提出了現代設計哲學思想：藝術與工程結合。1996年，西蒙在《人工科學》第三版中正式提出“設計科學”概念，（[1]，第103頁）而“設計哲學”（Philosophy of Design）概念大部分出現于最近幾年的文獻中。（[3]；[4]， pp.293-313）

設計如此不受重視，究其原因，有兩個原因值得關注：

第一，所謂“形而下者謂之器，形而上者謂之道”。由于設計與器物聯系十分緊密，并缺乏高層次的哲學原理和倫理價值的研究支持，設計因此長期以來處于學術視野的邊緣地帶。

第二，從客觀性的三重根性質來看，人們對客觀性的認知方式的順序是看、說、做。（[5]，第29頁）恰恰是近代以后人們對客觀性的認識到達“做”或“實踐哲學”的層次，設計的研究才進入學術視野中。

我們已經看到如此不受重視的嚴重后果。對于設計這樣年輕的交叉學科研究領域，最突出的問題是概念的混亂。試想，一位語言學家和一位計算機專家合作設計一套語音辨別系統。他們對同一個事物，如系統設計的整體認識、語音輸入、識別與輸出等環節的認識，都是基于各自學科背景的研究語言進行描述與思考。他們所使用的理論上的沖突與差異是顯性的，尤其是他們來自不同的背景學科；設計過程中有許多問題是違反他們各自學科的本體論、認識論和理論適用情景的；關于設計的過程及其本身的研究和理論建設，他們缺乏一個清晰的研究范圍、邊界和焦點問題；對于他們這些先期的研究者而言，建立滿意的文獻資料庫，確定類似認識論的基礎，以及建立關于設計過程及其本身的廣域學科理論，都存在著非常明顯的障礙。（[6]， pp.346）

從詞的意義演變歷程來看，“Design”（設計）*源于拉丁語“Designara”，本意是“畫上符號”，（[7]， pp.491-492）把設計思想以符號、圖像和模型等方式表達出來。到18世紀，設計的詞義仍限定在藝術范疇之內，1786年版的《大不列顛百科辭典》對“設計”的解釋是：“藝術作品的線條、形狀，在比例、動態和審美方面的協調。在此意義上，設計與構成同義，可以從平面、立體、結構、輪廓的構成等諸方面加以思考，當這些因素融為一體時，就產生了比預想更好的效果。”伴隨著大工業的發展，產品設計和建筑工程等工業設計活動越來越成為“設計”概念的主導方面。（[8]，第28頁）18世紀之前的設計活動屬于“藝術設計”，偏重于藝術表現；19世紀后的屬于“工程設計”，偏重于技術構造；現代設計則是藝術與技術的結合，在明確的意向目標或功能定位的前提下，用藝術、技術和工程等手段組織各種資源來籌劃，以期實現意向目標或功能。西蒙更是強調“凡是以將現存情形改變成向往情形為目標而構想行動方案的就是設計”。以比較藝術的方式介入并改變現存情景是理解現代設計的關鍵。

由于缺乏理論基礎和技術基礎上的一般共識，設計的概念混亂還體現在以下幾個方面：

一、幾個關鍵術語，如Design、Design Process和Designing，在不同的領域中研究者使用不同的意義，或者在同一領域中不同的研究者使用的是不同的意義，又或在文獻中使用不同層次的抽象意義。（[6]， pp.347）

二、設計有多種隱喻：（1）設計是創造性的天賦；（2）設計是解決問題；（3）設計是在可能的解決方案范圍內尋找恰當的路徑；（4）設計是對各部分的綜合。（[9]，轉引自[6]， pp.351）

三、Design（ing）有多種用法。作名詞可以指某項具體設計或者設計的結果，又或者設計本身的元概念；作動（名）詞可以指某項設計的活動；其他的還可以做形容詞、副詞等等。

需要注意的是，當我們同時面對Design Process（設計的過程）和Design（設計的結果）時，盡管兩者有所區別，但是它們相互之間是緊密相關的。要理解Design Process（設計的過程）的性質需要理解Design（設計的結果），反之亦然。（[10]， pp.291）因為，設計的過程直接結果（即人工物）同時具備物理結構和意向功能的雙重屬性，使得Design Process與Design不可分割。

綜合上述，我們仍然無法形成有確定內涵和外延的設計的概念，正如我們無法確切定義文化概念一樣。只有在單個學科維度上，才能給出相對有確定內涵和外延的設計定義；但是對于具有交叉學科或跨學科性質的設計問題而言，這樣一種具有確定內涵和外延的認知主義方式的概念定義法則，已經不適用了。無法對概念本身進行有效分析，就意味著在正面分析上難以對設計的相關哲學問題進行研究。為了能夠繼續研究設計及其哲學問題，我們采取迂回策略，通過研究設計的結果，即人工物的相關性質，進而探討設計的相關性質。

三、設計的結果（人工物）的雙重屬性

關于人工物的屬性描述有三種：

（1） 目標（Goal/Purpose）、特性（Character）和工作環境（Environment）；（[1]，第5頁）

（2） 意向功能（Function）、物理結構（Physical Structure）和人類活動情景（Context of Human Action）；（[10]， pp.295）

（3） 自然結構（Natural Structure）、社會功能（Societal Function）和技術過程性（Process of Technology）。（[11]，第29頁）

（1）的描述比較籠統，（2）比（1）更具體一些，并且（2）中的人類活動情景還可更細分為設計的情景（Context of Design）和使用的情景（Context of Use），其中使用的情景與（1）中人工物的工作環境相當。（3）的技術過程性其實就是設計的情景，此外，（3）中第一和第二個屬性描述引用了（2）的研究，所以可以認為（3）是（2）部分描述。綜合起來，（2）的屬性描述更有代表性。人工物就是為滿足特定的意向目標或功能而運用技術等手段創造的具有特定物理結構的事物。

人工物，作為設計的結果，與設計的過程密不可分。設計的過程既包括物理結構的實現，又包括功能的實現；因此，人工物，無論是創造還是使用，都包含在人類活動情景內。（[10]， pp.297）用更簡潔的方式表達人工物的屬性就是：物理結構與意向功能。即一方面，人工物具有特定結構的物理對象；另一方面，人工物又是具有特定功能的意向對象。必須強調的是，對技術人工的描述既不能只用物理方面的屬性也不能只用意向方面的屬性，必須是雙方面的結合，這就是人工物的雙重屬性，而且與心靈哲學的心身問題是同種類型。人工物是設計的直接后果，因此，人工物的雙重屬性問題就是設計的雙重實現問題：形式化實現和意向（功能）性實現。

一個人工物被創造之后肯定具有一定的結構和功能，但經常出現與預期功能不一定的功能，如自行車可以代步，也可以作為運動鍛煉的器材，而同樣是代步功能的人工物，既可以使自行車也可以是飛機。可見，即便是穩定存在的人工物結構與功能也不是一一對應的。根本原因在于結構與功能在人工物上是統一的，而在人類活動情景——設計的情境和使用的情境——中是分裂的：

a) 物理對象——物理結構——設計的情景

b) 意向對象——意向功能——使用的情景

人工物的雙重屬性的分離性表現為：物理結構在設計的情境中實現，而意向功能在使用的情境中實現。設計過程是根據功能預設組織物理結構的，如果把設計過程看作是黑箱系統，那么輸入的是功能預設，輸出的是物理結構，預設的功能又要在使用的情境中實現。設計過程就是解決物理結構與意向功能如何在人工物上統一的問題。

這樣的分離使得在人工物的設計過程中兩種設計策略：（1）結構導向設計、（2）功能導向設計。這樣的分離狀況在人工物的設計過程中完全展現出來：（a）物理結構與意向功能之間有無特定關聯或規律？若有，是什么？（b）結構與功能能否相互還原，或者只是一方還原到另一方？若是，又如何還原？（c）結構與功能之間怎么能夠架起一座橋梁，消解或降低由此帶來的設計困難？……

這樣的分離狀況也反映在Simon的人工科學理論里。他認為，人工物可以看成是“內部”環境（人工物自身的物質和組織）和“外部”環境（人工物的工作環境）的接合點——“界面”。（[1]，第6頁）

內外部環境的分離的好處是，只要對內部環境作極少的假定，就可根據人工物的系統目標與對系統外部環境的了解來預測行為。從內部環境的角度來看，經常地，一個特定系統能否實現特定的目標或能否適應環境，只取決于外部環境的些許幾個特征，而與外部環境的細節根本無關。這是一種體內平衡狀態，無論是生物還是人工物，多數優秀的設計的一個重要的特性就是體內平衡。設計者想方設法將內部系統與外部環境分離，以使內部系統與目標之間的關系保持不變，不受表征外部環境的多數參量在大范圍上變動的影響。（第8頁）內外部環境的可分離性，對于所有復雜的大系統，無論是人工系統還是自然系統，都有程度不等的可分離性。Simon因此推論得出：整個自然界是按不同的“層次”（Levels）組織的層級結構（Hierarchy），這個大系統由相互聯系的子系統組成，每個子系統在結構上又是層級式的，直到達到某個基本子系統的最低層次。（第117頁）

Simon這種人工物的“層級理論”是典型的結構功能主義，盡管結構與功能之間的關系經歷長久爭論，并且無數設計者無不想方設法解決或跨越結構與功能分離的關系，但仍然沒有令人信服的說法。必須承認，在現實設計情境中，層級理論無疑提供了一個使設計過程更簡便更高效的路徑，所以，關于設計的諸多理論幾乎是層級系統方法論一統天下。即便是建構關于設計理論的統一理論建構的框架體系也是層級結構和結構功能主義方式。例如設計理論的元理論結構（Meta-theoretical Structure for Design Theory）包含十個層次：（1）事物的直接理解、（2）目標的描述、（3）設計要素的行為、（4）選擇機制、（5）設計方法、（6）設計過程結構、（7）關于設計師和協作的內在過程的理論、（8）一般設計理論、（9）設計理論和事物理論的認識論問題與（10）設計的本體論問題。（[4]， pp.305-306）

綜合上述，對一般技術人工物的分析，設計仍然停留器物層面上，還沒有涉及到深層次的哲學理論和倫理價值問題。因此，我們將更進一步探討特殊的人工物——智能人工物——所涉及到的設計問題及其哲學意義。

四、智能人工物的雙重屬性與心身問題

作為一類特殊的人工物，智能人工物[如人工智能系統（AI）、專家系統或機器人]自然具備物理結構與意向功能的雙重屬性。在AI領域，這樣的雙重屬性被表述為：形式化（Formalization）和意向性（Intentionality）；并且它們在建立AI與哲學的聯系上起著舉足輕重的作用。（[12]，導言第8頁）形式化問題是AI設計的關鍵問題，無論是認知主義還是聯結主義都是一樣。認知主義視角下，任意事物，只要能形式化，就可以由計算機通過符號邏輯來實現；聯結主義也是以形式化開始，如網絡拓撲結構，建立分布式表述算法來實現。但是，意向性問題在AI兩大體系中有不同的表現。認知主義認為意向性是區分人和機器的根本特征之一，人有意向性而機器沒有；但在聯結主義視野中，上述表達將被打上嚴重的問號！聯結主義通過拓撲結構/物理結構來實現運算，雖然還無確鑿的經驗證據表明拓撲結構具有意向性，但是有關身體意向性和認知的具身化（Embodiment）（[13]， pp.4）的研究已經暗示著這種可能性。

我們可以通過比較機器人、克隆人與自然人的性質和關系來更深入探討這類形式化（物理結構/身體）與意向性（意向功能/心靈）的雙重屬性問題。在此，有一點必須說明：自然人是否能與機器人、克隆人在同維度上比較？

傳統上，人被認為是萬物之靈，擁有智慧和心靈特征是人與動物的本質區別，更是與機器的區別。此外，克隆人作為人工物來看待也涉及到嚴肅的倫理問題。如果我們困于傳統的認知情景，那將肯定無法突破現有理論體系，無從深入地探討設計的哲學問題。但是，按照自然主義的理解，所有的存在都是自然性的；自然人是，克隆人也是，機器人也是。甚至，機器人設計的極限狀態就是運用生物技術和基因技術，直接設計制造與自然人屬性一樣的“生化人”；因此，三者是可以比較的。此外，認知科學可以通過自然科學方式研究人的心靈問題，當然可以運用設計這種自然科學和工程科學的手段研究人的心靈問題。也就是說，自然人和克隆人、機器人都可以理解為具備雙重屬性：物理結構（或身體）和意向功能（或心靈）。

機器人是典型的人工物；克隆人其實也是人工物。雖然存在著倫理爭議，目前也沒有現世，但它可以是為了滿足特定的意向功能——如為不孕夫婦制造孩子——而運用克隆技術等手段創造的具有與自然人同樣生理結構的“人”。機器人、克隆人與自然人這三種“人”都具有類似的物理結構：自然人和克隆人主要由碳、氫、氧等元素組成，有計算決策中心（無數腦神經元連接而成的大腦）和運動系統（肌肉、骨骼和神經）；機器人主要由硅、銅、鋁等元素組成，有計算決策中心（無數晶體管連接而成的中央處理器與存儲器）和運動系統（齒輪、導線、馬達與機械臂）。它們也有類似的功能，如跨越障礙的行為，模式識別或判別尺寸大小等“思考”活動。

以自然主義方式進行認知考察，機器人、克隆人和自然人無本質區別，只是形式化復雜度和意向性復雜度的大小有所不同。三者各自的雙重屬性就是人工物雙重屬性不同表達形式。所以，心靈哲學的心身問題是人工物雙重屬性的一個特例，而人工物的雙重屬性問題就是設計的雙重實現問題。因此，心靈哲學的心身問題也是設計的雙重實現問題的一個特例。也就是說，設計的哲學基礎與意義具有心靈哲學的性質，設計也不再是一個只關乎器物層面的學術邊緣領域。

五、小結

正如Simon所說：“在相當大的程度上，要研究人類便要研究設計科學”。（[1]，第129頁）然而僅研究設計科學是不充分的，我們需要更多地研究設計哲學及其相關等問題。當傳統的認知主義范式對設計這種交叉學科性質的問題力不從心的時候，有必要使用另外一種認知范式（如聯結主義）來研究設計問題。這不僅僅是聯結主義與心靈哲學研究密切相關，而且設計研究與心靈哲學研究密切相關，因此，未來對設計的研究將有更多的進路，如（1）聯結主義方式的設計概念體系，（2）設計形式化實現機制，（3）身體意向性與設計的意向性實現，（3）具身化與設計雙重實現問題等。隨著設計研究（如設計理論和設計哲學）的不斷深入，不僅將使設計在學術領域獲得與其在現實生活中的同等重要地位；而且，必將大力推動工程研究（如工程哲學和工程倫理）與產業研究（如產業哲學）的進度，并有助于它們擺脫在學術研究中的邊緣地位；可能更為重要的是，設計研究可以作為心靈哲學研究的類比形式，正如人工神經網絡可以作為大腦研究的類比形式一樣，設計的研究意義非同一般。隨著設計科學和設計哲學的研究推進，必將大力促進并推動心靈哲學等對人的研究的進展。

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