人工智能教育的背景
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人工智能教育的背景范文第1篇
近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1人工智能時代下教育變革的背景
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環境的變革
首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
人工智能教育的背景范文第2篇
自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。
1 人工智能定義和發展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業教育的發展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。
3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業
在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
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人工智能教育的背景范文第3篇
關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。
由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。
本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。
2 本科高年級的教學特點
中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。
3 人工智能課程的學科特點
與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。
4 人工智能教學的三點思考及對策
4.1 注重應用性和介紹性
在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。
4.2 注重科研引導性
本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。
4.3 教學內容與畢業設計相結合
本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。
人工智能教育的背景范文第4篇
首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。
點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。
6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。
人工智能教育的背景范文第5篇
政策催化進一步加強
國內AI有望“彎道超車”
目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。
當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。
國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。
在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。
政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件。科技部高技術研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。
“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。
在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。
“我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’。”趙巧敏稱。
人工智能大潮來襲
千億市場規模可期
人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。
未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。
“目前人工智能的應用領域主要還是以工業制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。
國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。
而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發展空間來說，這只是冰山一角。
趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。
“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。
實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。
“市場關心的IT和互聯網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。
在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。
然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。
VC青睞人工智能
巨頭加速并購
人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節點。
Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創公司……
據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”
除互聯網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。
“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發。
“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發。”齊艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。
在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。
出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。
其中，百度2014年研發投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。
“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績。”據羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。
巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。
而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。
短期看好應用開發
長期關注技術研究
二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。
隨著人工智能的不斷進步和發展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的。“同時，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司。”
對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司。”
在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。
對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發將是短期的投資亮點”。
“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。
而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。
與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業數量明顯增加。以機器人子行業為例，僅2015年一年就有35家機器人企業在新三板掛牌，還有10家機器人企業在待掛牌狀態，20多家公司在審查待掛的狀態。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。
