未来制造业与工业人工智能

未来制造业与工业人工智能

近年来，随着计算机算力以及全球数据总量呈指数级增长、算法研究快速迭代，人工智能已经登上了科技革命的风口。高德纳（Gartner）咨询公司最新发布的技术成熟度曲线显示，目前全球处于上升期或巅峰期的新兴技术中，一半以上与人工智能有关。到2020年，人工智能预计将在全球产生约470亿美元的总收入，成为全球经济发展、科技创新及社会变革的一大驱动力。

随着人工智能走出科幻的迷雾，成为切实改变世界的革新技术，工业4.0时代的企业也逐渐认识到它对制造业转型升级的巨大价值。根据麦肯锡全球研究院预测，人工智能将为全球企业额外创造3.5万亿~5.8万亿美元的经济价值，这一数字甚至超过了德国2018年的GDP总量。同样人工智能遇上工业所能发挥的潜力让人们浮想联翩、趋之若鹜，工业人工智能也首次站在了工业舞台的聚光灯下。工业人工智能的概念最初由美国国家科学基金会智能维护系统中心提出，它作为一种系统化的方法和规则，专注于开发、验证和部署各种不同的机器学习算法，进而形成具备可持续性能的工业应用，重复、有效、可靠地解决工业问题。不过，大多数企业仍对人工智能的商用前景和投资回报心存疑虑，工业人工智能的规模化应用依然任重而道远。尽管如此，以全球“灯塔工厂”为代表的工业人工智能领军者业已证明，人工智能将重塑产品服务、生产运营、组织流程等业务场景，打造具有颠覆潜力的创新业态，成为企业发起智能制造“攻坚战”的新引擎。如今，制造业智能化曙光初现，人工智能技术竞争方兴未艾。企业必须思考自身如何“点亮”工业人工智能，才能在这场独属于“追光者”的竞赛中取得先发优势。

先者为王：人工智能让企业在经营竞争中如虎添翼

工业物联网技术的广泛应用，为企业创造了海量的物联网大数据。然而，由于人脑的算力和思维范式存在上限，为传统战略运营工具的数据处理、分析和应用能力加上了一个难以突破的阈值，企业的价值创造因此面临瓶颈。人工智能作为一项“智慧”科学，其本质就是研究如何使计算机具备类似人脑的学习、推理、思考和决策能力，并借助远超人脑的算力，为工业企业带来一次端到端全价值链的智能化革命，具体包括：精准投放、打造极致个性化旅程的智能化销售；虚拟仿真和优化驱动的智能化研发；从采购到付款的“一站式”智能化采购；实时透明、动态决策的智能化供应链；以高级分析驱动生产力及质量提升的智能化生产；机器人流程自动化赋能的智能化后台；基于工业物联网和大数据的智能化售后。这些人工智能和机器学习用例在企业全价值流中不断涌现，显著提升了企业的运营水平、财务表现及竞争力。

首先，积极拥抱人工智能技术，有助于企业显著提高生产运营水平。根据麦肯锡的预测，仅在制造业和供应链领域，人工智能引领的业务变革就将在未来额外创造近2万亿美元的经济价值。在世界经济论坛评选的全球26家“灯塔工厂”中，人工智能应用实现了工厂产出平均提升7%~10%、生产效率增加

4%~17%、产品质量提升至少10%，并减少了至少50%的延迟交付和2%~4%的能源消耗。我们看到，在制造业全面优化成本、效率、质量和敏捷性的过程中，人工智能发挥了关键作用，成为继自动化和数字化技术之后，推动企业智能制造转型的全新杠杆。

更为重要的是，只要在人工智能领域先行一步，企业便能收获“真金白银”的财务收益。麦肯锡旗下的A na ly t ic s Quo t i ent（A Q）数据库分析发现，人工智能领军企业相对于同类企业具有更强的收入和盈利创造能力（见图2）。而麦肯锡全球研究院的预测模型表明，即使是先行者与跟随者只是在决策时点上存

在细微差异，从长期来看也会演变成企业发展的巨大差距。

企业管理者必须认识到人工智能对于企业战略的重要意义。长远看来，在这个问题上犹豫不前，必将挫伤企业的经营竞争力和行业领导力。工业人工智能的赛道上不存在后来居上的奇迹——永远是先行者获胜，亦步亦趋者苟活，落后

者则被无情淘汰（见图3）。

灯塔引路：工业人工智能领域的顶尖先行者在做什么

尽管人工智能对于企业潜力巨大，但在工业领域的试验和规模化部署程度仍然

很低。纵观全球制造业，规模化实施工业4.0技术的企业尚不足3%；而在这些

企业当中，也仅有约25%的企业刚刚开始落地工业人工智能；其中又有不足10%

的企业真正实现了一项或多项工业人工智能的成熟应用。由此观之，真正踏上

工业人工智能舞台的企业还不足百分之一，工业人工智能真正发挥的影响还不足潜力的千分之一。

灯塔的光芒可以刺破暗夜，引导航船穿过汹涌的大洋——这1%的先行者就是工业人工智能的灯塔，为更多企业提供了人工智能应用的优秀示范。通过解读世界经济论坛全球“灯塔工厂”的32个人工智能用例，我们发现：

成本和用户是企业部署工业人工智能的两大动因

随着劳动力群体老龄化加剧、工资成本和离职率不断攀升，制造业企业感受到了前所未有的人力成本压力。与此同时，精益管理和数字化杠杆的潜力逐渐开发殆尽，工厂很难找到继续优化生产成本的方法。但机器智能可以提升工人的劳动效率，大数据分析辅助决策能够提升投入产出比的效率，因此，人工智能成为开启制造成本优化新阶段的钥匙。

对优化用户服务的追求，则是制造业把目光转向人工智能的另一核心动因。随着市场对用户体验的要求越来越高，生产商亟须向小批次、多品类、高质量、快周转的大规模、定制化生产模式转型。如何为用户提供个性化的产品旅程？如何在大规模定制的条件下提升产品质量？如何准确预测需求、迅速交付？传统的自动化设备和简单的数字化改造无法彻底解决这些问题。生产者需要一条以用户价值为中心的智能化生产线，才能为用户创造端到端的极致定制体验。

高级分析和机器视觉是工业人工智能领域的两大主流应用

在工业领域，机器学习驱动的高级分析是普及较早的一项人工智能应用。该技术通过预测技术和最优化模型，助力生产效率、能源效率和产品质量获得进一步提升。在浦项钢铁集团的浦项工厂，基于深度学习的炉温控制模型能够自动预测高炉温度，实现过程参数优化值的人工智能推荐，推动高炉产出增加4%，综合能耗降低0.7%；在拜耳制药的加巴纳特工厂，通过机器学习在线分析设备关键参数，智能分析和预测设备故障根因并自动提出行动建议，将关键设备的综合效率（OEE）提升了50%；博世无锡工厂以高级分析系统实现刀具全生命周期的最优化，根据性能根因分析调整操作方式，并结合设备效率和更换成本优化换模规则，将刀具库存降至10%以下；富士康工业互联网公司在深圳工厂部署了集成工业大数据的中央决策云平台，并通过全局规划和智能应用将无人运营的“关灯工厂”变为现实，从而节省了88%的人力，并且提升了30%的生产效率。

机器视觉是工业人工智能的另一项主流应用。该技术通过解析非结构性图像数据来提供洞见，在质量过程控制和检验方面效果卓著。在塔塔钢铁集团（T A T A Gr oup）的艾默伊登(Ijmu i d en) 工厂，集团旗下的分析卓越中心自行研发的机器视觉应用能够快速识别带钢表面缺陷，确保有质量问题的产品不流入市场，由此将该问题带来的质量成本损失降低了50%；在丹佛斯集团(Dan foss) 的天津工厂，以三维机器视觉技术为内核的在线质量控制系统可对压缩机油面位置进行精确监控，以保证此类问题客户“零投诉”；在A r?e li k A.?. 公司的格

艾什提工厂，机器视觉实现了线上操作质量的全自动控制，将单品间接人力成本降低了17%。

除此以外，这些“灯塔工厂”也在积极探索自然语言处理、先进机器人、流程自动化、智能云等其他人工智能技术的工业应用，以期在不同行业的丰富场景中进一步释放工业人工智能的价值潜力。

破译密码：“AI+X”五大赋能要素，点亮工业人工智能

如何点亮工业人工智能？无数看到了人工智能的商用前景却因落地实施的潜在挑战而逡巡不前的企业，都渴望破译工业人工智能的通关密码。然而，大多数企业却落入了“人工智能技术陷阱”——过分强调技术本身，却忽视了其他关键赋能要素，导致工业人工智能技术难以规模化落地。事实上，部署工业人工智能是一项系统工程，企业必须在价值、数据、人才、文化和生态五大赋能要素上勤练内功。在此，让我们把目光聚焦于国内某先进电子制造企业富士康工业互联网股份有限公司（以下简称“工业富联”），了解它积极推进“A I+X”五大赋能要素协同发展、拥抱工业人工智能的故事（见图4）。

A I+ 价值：以企业价值为导向，规划人工智能战略

企业制定人工智能战略的前提，是对其工业人工智能的价值取向形成清晰认识。富士康工业互联网在人工智能领域起步之初，也曾尝试过开发前几年红透半边天的跨行业、跨价值链横向整合的工业互联网平台。但由于进度缓慢、回报不清晰，富士康工业互联网很快意识到专业领域知识的重要性。比起模型和算法，工业经验和场域验证才是决定应用工业软件产品影响的关键证据。于

是，工业富联最高层重新思考并明确了自身部署工业人工智能的价值取向：立足优势行业、注重行业价值。

此后，工业富联从深耕多年的电子制造行业出发，制定了以“V aa S”（V a l u e-a s-a-S er v ic e，价值即服务）为导向的人工智能发展战略：针对电子制造行业的价值痛点，研发智能管理、智能排配、智能监控、智能分析、机器视觉检测、智能调试等一系列智能技术应用， 以价值创造作为工业软件开发的初心，以价值实现作为工业软件产品的始终。基于这种价值导向的战略定位，工业富联很快便找到了工业人工智能的发力点，在垂直整合市场的赛道上跑得有声有色。

A I+ 数据：搭建从数据到洞见的工业物联网架构

工业人工智能在把海量数据转化为智慧洞见的过程中，离不开强大而可扩展的工业物联网架构作为保障。工业富联的工业互联网平台分为设备层、车间层和企业层，在数据采集、传输、管理、分析、应用等各个阶段针对每一层级详细设计了架构需求：明确全面、精确、统一且兼容的数据采集；确保灵活而安全的数据传输和交互；建立安全、稳定、高速、可扩展的数据管理平台；强化可视化和先进分析能力；打造以用户为核心的敏捷开发环境。如果说人工智能是企业的大脑，那么工业物联网架构就是支撑大脑思考的神经元群。正是通过完备的工业物联网架构，工业富联才得以充分驱动并释放来自数以万计的机器人、传感器和关键设备的巨大数据资源，实现工业人工智能应用的快速孵化和规模推进。

A I+ 人才：工匠、器匠、智匠，一个都不能少

推动工业人工智能，仅仅依靠数据科学家的力量显然是不够的。工业富联在探索人工智能落地的征程中领悟到，只有打造一个融合了运营技术（OT）、信息技术（IT）和分析技术（A T）等各领域人才的跨职能敏捷作战团队，才能有效赋力人工智能项目的迭代开发。其中，OT专家是团队中的“工匠”，主要负责描述业务。

他们凭借丰富的生产和运营经验准确判断业务痛点和用户需求，在精益改善和流程优化方面发挥重要作用。IT专家是团队中的“器匠”，主要负责整合数据。他们懂得如何快速采集、清洗并整合数据，包括跨部门、跨地区的系统、设备、人员和第三方数据，为人工智能提供全面、高时效性的数据土壤。A T专家则是团队的“智匠”，主要负责生成洞见。由他们来执行算法策略设计和模型开发，在大数据的海洋中捕获具有业务意义的洞见信息。与此同时，三类人员彼此间的合作和反馈也必不可少。

在工业富联，OT人员的业务需求决定了IT人员的数据清单；IT人员的数据质量将显著影响A T人员的分析效果；而A T人员的模型验证和调校也需要OT人员的经验输入。工业富联的成功经验表明，为了推动工业人工智能成功落地，工匠、器匠、智匠，一个都不能少。

A I+文化：讲好故事，自上而下推动全员理念变革

作为领导整个集团向人工智能全面转型的顶层力量，工业富联的管理者深知，只有自上而下讲述坚定不移、振奋人心的转型故事，才能推动全员持续的文化变革，将工业人工智能真正烙刻于企业的血脉之中。具体而言，工业富联从公司愿景、组织架构和文化建设三个方面，讲述了一个精彩的“工业人工智能”故事。

首先是公司愿景。在谈到工业富联未来将走向何方时，其掌舵人不止一次明确表示：“我们要做一家智能制造和大数据公司！”A I、工业智慧和大数据也是他在各种场合频频提到的三个词。从传统的外包电子制造到创新的智能制造，工业富联对工业人工智能的赤诚之心始终未改。

其次是组织架构。工业富联在旗下单独设立了一个工业互联网子公司，专门负责集团的智能制造以及工业物联网技术的研究和业务拓展。该子公司的负责人位列集团董事会，昭示了集团上下对于工业人工智能的重视。

最后是文化建设。在工业富联偌大的工业园内，建于多年前的“IE（工业工程）学院”旧貌换新颜，变成了“工业互联网学院”，这使每一个员工都意识到，集团对数字化转型的决心势不可挡。同时，工业富联还专门成立了一个“灯塔学院”，致力于培养工业大数据和人工智能人才，通过理念宣贯和实践训练，鼓励每一位员工为推动企业向工业人工智能前进而提升自我，携手成为照亮未来制造业的曙光。

A I+ 生态：创造并引领独属于自己的人工智能“朋友圈”

企业的人工智能之路并非闭门造车的孤独之旅，而是结交良朋益友的共创共赢。工业富联的人工智能“朋友圈”兼具深度、广度与灵活度。在深度上，工业富联纵贯工业物联网架构，从工业应用、功能平台、系统整合、智慧产品到关键零部件，在各技术堆栈中储备了丰富的技术伙伴资源，确保逾千应用和数十万台联网设备能够稳定服务各类型用户。在广度上，工业富联积极筹划“政产学研用”的深度融合，一方面协助区域工业智能产业升级，另一方面通过联合国内外高校和研究所进行人工智能的研究和试点，以期在技术供应生态圈之外形成更加广泛的工业人工智能合作环境。在灵活度上，无论行业专家、互联网新贵还是初创先锋，都可以成为工业富联欢迎的“A I之友”，工业富联也在积极运用战略合作、投资和并购等多种方式拓展人工智能“朋友圈”。先做到技术生态纵向整合，继而推进“政产学研用”全盘融合——工业富联打造的极具品牌领导力的人工智能“朋友圈”，成为它持续保持工业人工智能竞争力的重要保障。

纵观全球，涉足工业人工智能领域的企业早已证明了这种技术的独特价值。人工智能技术在改善企业的生产力、效率、质量和成本等方面具备巨大潜力，无疑将成为赋能未来制造业的全新引擎。不过，企业的人工智能转型之旅任重道远。率先觉醒的企业必须坚定信念、勤练内功、即刻出发，在工业人工智能领域开疆拓土，力求将自己变成闪耀未来智能制造之光的灯塔。

转自：麦肯锡公司

人工智能与学校未来教育发展变革的思考

人工智能与学校未来教育发展变革的思考 摘要：随着新时代的快速发展，信息技术以及网络技术得到了广泛应用，促进了教育教学事业的健康、持续发展。在社会经济的有力推动下，信息技术进入了智能化阶段，这为学校未来教育发展带来了重大影响，并引领着教与学的有效变革。本文对人工智能进行阐述，对人工智能对学校未来教育发展所产生的影响进行分析，同时对需要注意的问题进行探讨，以促进学校教育的健康、全面开展，为学生的良好成长奠定坚实基础。 关键词：人工智能；学校；未来教育；教学影响 在实际教学中，大部分学生缺乏良好的自主学习能力，如果缺少了教师的指导与监督，学生通常都很难将注意力集中于学习上。而随着人工智能时代的到来，面对教育中的众多问题，许多学者都提出了在学校教育中应用人工智能，以帮助师生共同落实教学任务，特别是课下对学生学习的监督。所以对人工智能在学校教育中的应用进行思考，这是学校未来教育发展变革的重要方向。 1人工智能 人工智能就是对模拟、延伸、扩展人类智慧的理论、技术、方法、体系等进行研究与开发的新型技术科学。人工智能是计算机科学的分支，主要是为了对智能实质进行了解，并生产出一种与人类智能相近，可以作出相应反应的智能机器，此领域所涉及的内容包括：机器人、图像识别、专家系统等。自人工智能产生后，其相关理论与技术越来越成熟，应用范围不断拓展。可以进行设想，未来人工智能所创设出

的产品将成为人类智慧的容器。人工智能能够对人类的意识、思维等信息过程进行模拟，能够与人类一样进行思考，还有可能会超越人类的智慧。 2人工智能对学校未来教育的影响 2.1育人目标的变革 随着人工智能的发展，其能够开展简单、重复的脑力劳动，翻译、快递员、客服等职业可能会消失，传统的职业形态以及体系会发生重大变革。而为了更好的适应此种变化和趋势，教育模式就需要进行相应变革，教育就需要回归人性本质。在人工智能变为人的记忆外存以及思维助手后，学校教育需要由开展知识、技能教学中脱离出来，需要更加重视对学生爱心、思维、创造能力、协作能力等方面的培养，以帮助学生可以在新的社会环境中对自身进行准确定位。而随着教育理念、目标的有效变革，可以有效推动教育模式、教育内容、评价体系、教育体系的不断创新与变革。 2.2校园环境的变革 随着人工智能水平的不断提升，校园环境的信息化会向着智慧校园发展，智能技术以及感知设备无处不在。在学生踏入校园就已经完成了签到，在其离开校园后家人会收到相应信息，进入教室时各项信息设施已经开启，在身体出现不适时可以报警求助，注意不集中时会得到友情提示，练习检测后会自动生成学生的学习报告……这都能够表明学校的物理环境、教室的教学环境已经与信息网络进行了充分融合，进而由环境数据化发展为数据环境化，由教学数据化发展为数据

人工智能的发展及未来畅想

人工智能的发展及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁 知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理，逻辑，判断，学习，进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。他并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断 积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定 的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。

人工智能与未来教育笔谈(上)

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＥＡＳＴＣＨＩＮＡＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ　Ｎｏ．４，２０１７ ＤＯＩ：１０．１６３８２／ｊ．ｃｎｋｉ．１０００ ５５６０．２０１７．０４．００２ “人工智能与未来教育”笔谈（上）朱永新　徐子望　鲁白　褚君浩　蒲戈光　邹昊　吴晓如 人工智能正以超出人们预想的速度发展。２０１７年“两会”首次将人工智能写入政府工作报告，人工智能发展上升为国家战略。人工智能如何引领各行各业发展趋势？在教育领域将产生怎样的影响？将给未来教育带来怎样的挑战和机遇？由华东师范大学、中国教育三十人论坛联合主办，华东师范大学校友会、教育学部、学报（教科版）及“知识分子”微信公众号共同承办的“人工智能与未来教育”大型公益论坛，５月１３日在华东师范大学中山北路校区举行。在本次论坛中，海内外相关领域的学术专家、行业精英共聚一堂，跨界研讨人工智能在未来教育中的应用与发展。《华东师范大学学报》（教育科学版）根据现场发言整理出文字稿，并经过演讲者本人的审核，现以笔谈形式分上下篇发布，以飨读者。笔谈按论坛演讲顺序排列。 朱永新（苏州大学教授，中国教育学会副会长，新教育实验发起人） 未来学习中心构想 现在的学校制度是大工业时代的产物。从它诞生开始，尤其是进入上个世纪开始，对于它的批评就从来没有中断过。早在２０世纪６０年代，国外就有学者提出了所谓的“学校消亡论”。我们的教育已经无法适应一个高度信息化、智能化、个性化的时代。现在，商业被颠覆了，金融被颠覆了，工业也走向智能化了。教育怎么办？我认为，传统的学校正在走向消亡，替代它的将是“未来学习中心”。 未来学习中心将有十个基本特征。从学习中心的内在本质来说，它会走向个性化。从学习中心的外在形式来说，它会走向丰富化。从学习中心的时间来说，它会走向弹性化。从学习中心的内容来说，它会走向定制化。从学习中心的方式来说，它会走向混合化。从学习中心的教师来说，它会走向多元化。从学习中心的费用来说，它会走向双轨化。从学习中心的评价来说，它会走向过程化。从学习中心的机构来说，它会走向开放化。从学习中心的目标来说，它会走向幸福化。 第一，从学习中心的内在本质来看，个性化是基本方向。过去整个教育是以教师为中心的，是以教为中心的。所以是教师控制着整个教育的流程，控制着整个学习的过程。但是未来绝对不是如此，教师不可能再控制学习过程。谁来控制？学生自我控制。所以由“教”走向“学”，将是未来教育的基本特点。“学习中心”毫无疑问会打破传统的统一的教材等，去标准化、个性化、定制化将会成为未来的学习方向。每个人制定自己的课程、学习计划，评价也是针对个人的，同时也不会把他与其他人进行比较。国家仍然会有基本的课程与教育标准，但是未来的国家标准会进一步人性化，整体的学习难度会进一步降低；而每个个体可能会完全不一样，他会选择更适合自己的东西。 １ ５

人工智能技术和发展趋势论文

丁松老师的作业，15级信管班学生人工智能技术和发展趋势 1 / 20

摘要：人工智能，简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。 关键词：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用 2 / 20

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第一章人工智能 1.1人工和智能含义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 1.2人工智能的简介 使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随 4 / 20

人工智能时代的未来教育观

人工智能时代的未来教育观 作者：张江 最新版的阿尔法狗（AlphaGo Zero），与以前战胜李世石、柯洁那个阿尔法狗有什么区别呢？最大的区别在于新版的阿尔法狗没有借鉴任何人类下棋的经验，完全是自学而获得的人工智能，所以这是人类科学史上的一个创举。之所以AlphaGo Zero 能有如此强的能力，背后是一套新技术的突破，叫深度学习。粗略来讲，通常人为的人工智能是擅长逻辑思维，不擅长形象思维，比如要让机器去认张三李四，以前的人工智能做得很差，可是现在有了深度学习的新技术后，机器的形象思维也已经超越了人类的水平。 官方的数据统计是到2014年的时候，机器在人脸识别上的准确度已经超过人类，达到了99.7的准确度，人类只有97.4.配备这种深度学习技术以后，现在机器视觉不仅仅能做识别，还能够进行一定程度上的理解。 有人说机器再厉害，无非就是翻译、识别这些东西，它是永远不会有创造性的。其实机器是可以做艺术创作的，有一款应用叫做Prisma，可以做各种各样的艺术风格迁移。所以未来艺术家都有可能失业，因为很多他们的这种艺术创作的风格是可以用算法的方式给它复现出来的。 人工智能一定会管理整个社会 但真正可怕的人工智能还不是这些东西，它仅仅是在一些日常生活点中的环节的交互，真正伟大甚至于有些恐怖的人工智能恰恰是一个面的东西，甚至是一张网。人工智能将会像电力一样，遍布世界各地，而且未来大的趋势人工智能是一定会管理整个社会的。就举一个最简单的例子，现在大家去任何地方都离不开导航，而且导航软件告诉你的路径会比你凭个人经验要好得多。因为我们作为人类，视野太有限了，但是现在所有的导航软件都已经是可以实时获得流量信息，它能看到全局的东西，就是所谓的大数据和人工智能算法的结合。

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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做出反应的智能机器，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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。

人工智能与未来教育自测

人工智能与未来教育自测返回上一级单选题（共30题，每题2分） 1 ．要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）A．专家系统 B．机器学习 C．神经网络 D．模式识别 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 2 ．人工智能诞生于哪一年？( ) A．1955 B．1956 C．1965 D．1967 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 3 ．下列关于不确定性知识描述错误的是（）。 A．不确定性知识是不可以精确表示的 B．专家知识通常属于不确定性知识 C．不确定性知识是经过处理过的知识 D．不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是” 我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 4 ．在公式中yxp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（） A．依赖函数 B．Skolem函数 C．决定函数 D．多元函数 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 5 ．下列不是知识表示法的是（）。 A．计算机表示法 B．“与/或”图表示法 C．状态空间表示法 D．产生式规则表示法 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无

6 ．人工智能研究的一项基本内容是机器感知,以下列举中的（）不属于机器感知的领域。 A．使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。 B．让机器具有理解文字的能力。 C．使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 D．使机器具有听懂人类语言的能力 我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 7 ．(A→B)∧A => B是（） A．附加律 B．拒收律 C．假言推理 D．US 我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 8 ．下列哪部分不是专家系统的组成部分（） A．用户 B．综合数据库 C．推理机 D．知识库 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 9 ．专家系统的推理机的最基本的方式是（）。 A．直接推理和间接推理 B．正向推理和反向推理 C．逻辑推理和非逻辑推理 D．准确推理和模糊推理 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 10 ．下列使用投影机的不正确操作有（） A．同时切断投影机电源和投影机灯泡的电源 B．投影机灯泡上的污迹可以用透镜纸擦拭 C．较长时间不使用投影机，应切断投影机电源 D．严禁搬动处于工作状态的投影机 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 11 ．确定性知识是指（）知识。 A．可以精确表示的 B．正确的

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

人工智能与未来教育自测试题与答案

人工智能与未来教育自测 单选题（共30题，每题2分） 1 ．为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信 息处理的机制是（）。 ?A． 专家系统 ?B． 人工神经网络 ?C． 模式识别 ?D． 智能代理 参考答案：B 答案解析：暂无 2 ．专家系统是以（）为基础，以推理为核心的系统。 ?A． 专家 ?B． 软件 ?C． 知识 ?D． 解决问题 参考答案：C 答案解析：暂无 3 ．神经网络研究属于下列（）学派 ?A． 符号主义 ?B． 连接主义 ?C． 行为主义 ?D． 都不是

参考答案：B 答案解析：暂无 4 ．下列使用投影机的不正确操作有（） ?A． 同时切断投影机电源和投影机灯泡的电源 ?B． 投影机灯泡上的污迹可以用透镜纸擦拭 ?C． 较长时间不使用投影机，应切断投影机电源 ?D． 严禁搬动处于工作状态的投影机 参考答案：A 答案解析：暂无 5 ．人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这 个科学家是（） ?A． 明斯基 ?B． 扎德 ?C． 图林 ?D． 冯.诺依曼 参考答案：C 答案解析：暂无 6 ．关于概念图下列说法不恰当的是（） ?A． 概念图也叫思维图 ?B． 概念图是一种评价工具 ?C． 概念图可以作为一种认知工具 ?D． 概念图的使用对发展学生的思维能力没有帮助 参考答案：D

答案解析：暂无 7 ．下列关于人工智能的叙述不正确的有（）。 ?A． 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。?B． 人工智能是科学技术发展的趋势。 ?C． 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。?D． 人工智能有力地促进了社会的发展。 参考答案：C 答案解析：暂无 8 ．属于认知主义理论观点的是( ) ?A． 学习是刺激——反应的联结 ?B． 学习是主动地形成认知结构的过程 ?C． 学习是尝试错误的过程 ?D． 学习就是及时强化 参考答案：B 答案解析：暂无 9 ．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 ?A． 具有智能 ?B． 和人一样工作 ?C． 完全代替人的大脑 ?D． 模拟、延伸和扩展人的智能 参考答案：D 答案解析：暂无 10 ． AI的英文缩写是

人工智能未来发展

主持人：接下来有请华为诺亚方舟实验室主任李航上台演讲。 李航：大家上午好！非常高兴今天有机会跟大家一起交流。首先感谢新智元以及大会组委会提供这样的机会。今天跟大家分享一下我对人工智能未来发展的一些想法。现在人工智能很热，大家有很多期待、也有一些不安；有一些正确的认识也有一些误解；有一些合理的宣传，也有一些误导。对我们做AI的，用AI 的，一个很重要的问题，就是我们应该期待什么？在可预见的未来，在更遥远的未来，我们对AI应该抱着什么样的期待，进行什么样的努力。我的报告分两部分，第一部分关于我们对人工智能AI应该有什么样的期待，我将从三个角度来谈这个问题。第二部分介绍一下诺亚方舟实验室在人工智能及通信领域做的一些工作。 大家知道人工智能分强人工智能和弱人工智能。首先看一下人的大脑和计算机到底有什么相同的地方，什么不同的地方。这个资料是从MOOC得到的。我们可以看到，现在的计算机和人的大脑在规模上已经相当了，人的大脑有10的11次方个神经元，10的15次方个突触，大概一千亿个神经元，一千万亿个连接。一个典型的计算机有10的10次方个晶体管和稀疏连接。人脑和计算机达到同等的规模，但是在架构上是非常不同的，人脑拥有紧密联系，计算机是稀疏连接的。处理的速度上，计算机有很大的优势，基本上计算机的计算速度是人脑的处理速度的100万倍。但是人脑进行的是并行处理，计算机进行的是顺序处理，这方面有很大的不同。人脑能够做并行处理，在处理某些问题上效率比计算机更高。 从能力的角度来看，计算机往往擅长能够用数学模型很好刻画的任务。

但是计算机不擅长做什么事？我们不知道怎么样用数学去刻画的任务，这个恰恰是我们人脑擅长做的事情，我们人脑平时做的感知、认知的处理很多都是很难用数学模型，至少现在很难用数学模型去刻画的。 我的第一个观点，强人工智能是否能够实现还是不太清楚的，强人工智能希望计算机能够跟人做同等以上智能性的事情。至少从几个方面来看，从情感、创造力和自由意志这几个角度来看，强人工智能是非常困难的。这些都是人的智能的一些非常重要的特点，但是我们不清楚这些重要的人的智能特点是否能在现代的计算机上去实现。 情感，喜怒哀乐是人最基本的情感。现代科学知道，这个情感基本是在人的大脑边缘系统产生，也就是说在人的下意识产生情感。比如我们最典型的代表的情感，恐惧。当你处在一个非常危险的状况的时候，你会瞬间感触到危险，这时候大脑边缘系统杏仁核产生大量的化学物质，你的心跳会加快，血压上升，能够促使你全身采用必要的行动，之后这些信息传到大脑，你意识到发生了什么。下意识的情感在很快的时间里就做出了这样的反应。这样的情感在智能体的智能活动里面其实起着非常重要的作用。大家会说，如果一个人没有情感的话，他是不是做事情变得非常理智，它的判断是不是都是理性的？结论不是这样的。有一些病人非常不幸大脑因为受伤，情感部分的功能丧失，后来观察这些人时发现，离开了情感，他们很难做出理性的判断。 创造力。人很重要的特点是拥有创造力。创造力的主要特点是把看似不相关联的东西关联在一起。认知学者，比如George Lakoff做了很多研究。人的创造力可以从语言中发现出来，人在语言中使用的比喻就是创造力的体现，比如我们说在微信里面潜水就是一个比喻，就是一个暗喻，这个比喻实际把两个看似不相

人工智能及未来的发展方向

人工智能及未来的发展方向 作者：XXX 琼州学院，海南省三亚市，电子信息工程学院软件工程，邮编：572000 人工智能（Artificial Intelligence, AI）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来，人工智能获得很大的发展，它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件功能均取得了长足进步，从而使人工智能获得进一步的应用。 人工智能的进一步发展，已超越了人们的早期预料。生物和自然智能在算法建模方面所取得的巨大成功，导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎推理、事例推理、符号学习系统和专家系统的传统领域相结合，拓宽了人工智能的研究领域，并丰富了人工智能的研究内容。 目前，人工智能的主要学派有下列三家： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。符号主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但遇到了不少暂时无法解决的困难，并受到了其他学派的否定。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为，已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑与批判，认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为，而无法创造出人的智能行为。 人工智能研究的领域有很多方面，这里重点介绍以下几种类型。 1、问题求解：人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程

人工智能与未来教育自测

人工智能与未来教育自测返回上一级单选题（共30 题，每题 2 分） 1 ．要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，）主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ．专家系统A．机器学习B ．神经网络C ．模式识别D B我的答案：B参考答案：答案解析：暂无人工智能诞生于哪一年？ 2 ．( ) 1955A． 1956B． 1965．C 1967D．B我的答案：B参考答案：答案解析：暂无）。下列关于不确定性知识描述错误的是． 3 ．不确定性知识是不可以精确表示的（A ．专家知识通常属于不确定性知识B ．不确定性知识是经过处理过的知识C ．不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”D 我的答案：C

C参考答案： 暂无答案解析： 可能依赖在公式中yxp(x,y))x ，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的4 ． 。这种函值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个于y y 值映射到存在的那个x ）数叫做（ ．依赖函数A 函数B．Skolem ．决定函数C ．多元函数D 我的答案：B B参考答案： 暂无答案解析： 下列不是知识表示法的是（．5 ）。 ．计算机表示法A 或”图表示法/ B．“与 ．状态空间表示法C ．产生式规则表示法D 我的答案：A A参考答案： 暂无答案解析：

6 ．人工智能研究的一项基本内容是机器感知,以下列举中的（）不属于机器感知的领 域。 A．使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。B．让机器具有理解文字的能力。 C．使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。 ．使机器具有听懂人类语言的能力D C我的答案：C参考答案： 答案解析：暂无 ）A => B是（7 ．(A→B)∧ ．附加律A ．拒收律B ．假言推理C USD．C我的答案：C参考答案： 答案解析：暂无 ）下列哪部分不是专家系统的组成部分．8 ．用户（A ．综合数据库B ．推理机C

人工智能与未来

人工智能与未来 摘要：5盘人机围棋大战，让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家，伴随这股热潮，国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间，从智能客服、投资指导再到人脸识别，多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 什么是人工智能 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做出反应的智能机器，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。 其实，人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。目前，中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层，智能客服、商业智能等软件与服务层，视觉识别、机器学习等技术层，数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么，又将怎样改变我们的生活？ 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望 有人将人工智能称为第四次工业革命，它已经渗透到很多领域，与人们的生活日益密切，也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾，并结合人工智能的发展状况，对其应用的领域进行了系统的分析，同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。 标签：人工智能；应用领域；发展 1 概述 人工智能（Artificial Intenlligence，AI）是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科，通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关，但是，在应用方面，它既有具体的应用行业，比如机器人，又可以与其他行业相结合，实现完美组合，比如各种“互联网+”（例如人工智能+金融=Fintech）。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结，因此本文就此方面进行研究。 2 人工智能的应用领域 2.1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累，机器学习就是通过机器进行知识的积累，利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石，其实第一局李世石是赢了机器的，但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋，“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。 2.2 计算机视觉 它是是指计算机来模拟人的视觉系统，代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤：检测目标（图像预处理、图像分割）-识别目标（特征提取、目标分类、判断匹配）-识别行为（模型建立、行为识别）。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距，目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面，在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟，因为物种的类别太复杂，外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建，最近三年来的到了高度的发展。去年年底，亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人，人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术，通过视觉效果识别每个人的ID，实现人与物的制动捆绑，这需要视觉技术对物体充分精确的区分。

2019专业课《人工智能与未来教育》试题及答案

人工智能与未来教育自测 返回上一级 单选题（共 30 题，每题 2 分） 1 ． 1997 年 5 月，著名的“人机大战”，最终计算机以 3.5 比 2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（） A． 深蓝 B ． IBM C． 深思 D． 蓝天 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 ．专家系统是以（ ）为基础，以推理为核心的系统。 A ． 专家 B ． 软件 C． 知识 D． 解决问题 我的答案：C 参考答案： C 答案解析：暂无 3 ．要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算 机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。 A． 专家系统 B． 机器学习 C． 神经网络 D．

模式识别 我的答案：B 参考答案： B 答案解析：暂无 4 ．反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。 A． 永真式 B． 包孕式（ subsumed ） C． 空子句 我的答案：C 参考答案： C 答案解析：暂无 5 ．或图通常称为（） A． 框架网络 B． 语义图 C． 博亦图 D． 状态图 我的答案：D 参考答案： D 答案解析：暂无 6 ．对行为主义学习理论描述不正确的有（） A． 学习是刺激与反应的联结，有怎样的刺激就有怎样的反应 B． 学习过程是一种渐进的尝试与错误，直至最后成功的过程。学习过程的步子要小，认识事物要由部分到整 体 C． 强化是学习成功的关键 D． 提倡在教师指导下的以学习者为中心的学习，强调“情境”与“协作”在学习过程中的重要作用我的答案：C 参考答案： C

浅谈人工智能的现状与未来

浅谈人工智能的现状与未来 摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。 关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景； 什么是人工智能 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做出反应的智能机器，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。 人工智能与机电一体化系统的统一 近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。 专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。 一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。 （1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得 可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的 第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元 （2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功 的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应 用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家 系统，用来精确定位系统故障。 （3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成 功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。 最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采 用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，