人工智能辯論匯總十篇
時間：2023-07-04 16:29:12
序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇人工智能辯論范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。
篇（1）
1956年，在美國Dartmouth大學(xué)，由數(shù)學(xué)家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發(fā)起一個歷時兩個月的夏季學(xué)術(shù)討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術(shù)語。人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程，涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)及語言學(xué)等多個學(xué)科，是新理論和新技術(shù)不斷出現(xiàn)的綜合性學(xué)科。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域加強了從人類智能與生命現(xiàn)象中汲取養(yǎng)分的趨勢，加快了向分布式系統(tǒng)與復(fù)雜系統(tǒng)靠攏的步伐，智能化的應(yīng)用更為深入，影響更為廣泛，其發(fā)展已對人類的經(jīng)濟、社會、文化等方面產(chǎn)生了深遠影響[1]。
1人工智能導(dǎo)論課程特點
人工智能導(dǎo)論是人工智能領(lǐng)域的引導(dǎo)性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術(shù)，目的是使學(xué)生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科一門重要的基礎(chǔ)課程，需要相關(guān)課程作支撐。離散數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等課程是其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計基礎(chǔ)、算法分析與設(shè)計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設(shè)計與實現(xiàn)手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現(xiàn)在思想方法上強調(diào)啟發(fā)性、算法上強調(diào)不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術(shù)層出不窮的開拓性領(lǐng)域，因此其對學(xué)生的訓(xùn)練是鼓勵創(chuàng)新的，具有其他課程不可替代的作用。
人工智能導(dǎo)論是計算機相關(guān)專業(yè)的必修課，在許多信息類相關(guān)的本科教學(xué)中也有開設(shè)，一般開設(shè)在第六或者第七學(xué)期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養(yǎng)某方面的專業(yè)人才。完成公共基礎(chǔ)課程和部分專業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，本科高年級學(xué)生應(yīng)該了解本專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，因此在教學(xué)過程中要注意內(nèi)容的專業(yè)性和應(yīng)用性。由于本科階段學(xué)生缺乏科研意識，初步的科研訓(xùn)練設(shè)置在第八學(xué)期，即所有課程學(xué)習(xí)完畢之后的畢業(yè)設(shè)計，而人工智能課程強調(diào)科研性，因此教學(xué)難度較大，由此帶來的最直接后果就是學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不高。同時，對有志于讀研的學(xué)生而言，本科階段的學(xué)業(yè)也是研究生教育的起點，在教學(xué)過程中要適時的進行科研引導(dǎo)，提升學(xué)生對科學(xué)研究的興趣，為研究生階段打下基礎(chǔ)。可見，圓滿完成人工智能導(dǎo)論課程這一教學(xué)任務(wù)是重要且極具挑戰(zhàn)性的。
2教學(xué)內(nèi)容安排
人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括問題求解、機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、專家系統(tǒng)、模式識別、計算機視覺、機器人學(xué)、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能控制、智能檢索、智能調(diào)度與指揮、智能決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等。人工智能導(dǎo)論旨在為這些具體領(lǐng)域的研究提供引導(dǎo)和基礎(chǔ)保障。
人工智能導(dǎo)論課程涵蓋內(nèi)容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內(nèi)容，以使教師和學(xué)生在教學(xué)活動中都有所側(cè)重。當(dāng)然，首先應(yīng)和學(xué)生說明，泛講并不代表內(nèi)容不重要，只是由于課程性質(zhì)和課時的關(guān)系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎(chǔ)上進一步學(xué)習(xí)和研究。結(jié)合當(dāng)前人工智能學(xué)科的發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)教學(xué)大綱和作者的教學(xué)經(jīng)驗，對人工智能導(dǎo)論課程教學(xué)內(nèi)容的精講和泛講安排如表1所示。
3提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法
3.1穿插背景故事
為激發(fā)學(xué)習(xí)積極性，針對學(xué)生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學(xué)內(nèi)容有關(guān)的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯(lián)想，使學(xué)生在愉悅中完成學(xué)習(xí)[2]。下面列舉幾個我們在課程教學(xué)中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。
1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰(zhàn)。
講授人類智能的計算機模擬時，可以給學(xué)生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰(zhàn)，以促進學(xué)生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{”的人機大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰(zhàn)，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負(fù)4平的結(jié)果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續(xù)下去。
2) 問題規(guī)約法與老和尚說教。
問題規(guī)約法是從要解決的問題出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題。可見，問題規(guī)約的本質(zhì)是遞歸的思想。此時，可以給學(xué)生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。
3) 模糊理論與禿頭悖論。
模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學(xué)生討論。一個人有10萬根頭發(fā)，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發(fā)，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發(fā)，就得出一條結(jié)論，即沒有一根頭發(fā)的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現(xiàn)源于在嚴(yán)格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替?zhèn)鹘y(tǒng)的二值邏輯解決該問題。
3.2課堂辯論和多媒體教學(xué)
人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學(xué)派的爭論使得人工智能的發(fā)展更趨完善，加快了其縱深發(fā)展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術(shù)路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結(jié)構(gòu)模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認(rèn)知與學(xué)習(xí)以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統(tǒng)一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術(shù)路線和策略來發(fā)展人工智能。
在課堂教學(xué)中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關(guān)議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學(xué)生在圖書館或者從網(wǎng)上查閱相關(guān)資料，明確自己的論點并準(zhǔn)備證據(jù)材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學(xué)生思考[3]。教學(xué)中，還可以充分利用多媒體教學(xué)的特點，如讓學(xué)生觀摩電影《終結(jié)者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學(xué)生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學(xué)效果[4]。
3.3應(yīng)用實例分析
普遍而言，本科學(xué)生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學(xué)過程中，適當(dāng)增加一些實驗和設(shè)計，提高學(xué)生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產(chǎn)生式表示法時，給出產(chǎn)生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產(chǎn)生式表示法的具體應(yīng)用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學(xué)過程中，可以根據(jù)需要，選擇一些合適的應(yīng)用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學(xué)生對知識的理解，又能增加學(xué)習(xí)的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。
1) 產(chǎn)生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。
問題：傳教士和野人各N人過河，現(xiàn)只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。
求解簡述：設(shè)綜合數(shù)據(jù)庫中狀態(tài)用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數(shù)目，則有：
0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
以左岸為參照點，則初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據(jù)此，可以給出一條產(chǎn)生式規(guī)則如下：
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
以此類推，把所有可行的規(guī)則都求出之后，就可按照規(guī)則集和控制策略得到問題的解。
2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。
問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。
求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應(yīng)度函數(shù)值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應(yīng)的段，其它城市則保持在父體中的相應(yīng)次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優(yōu)解為15 404 km，對應(yīng)的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―海口―廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學(xué)生采用相同或者不同的方案自己去實現(xiàn)一下問題的求解過程。
4結(jié)語
人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門核心課程，同時也是一門交叉學(xué)科，涉及面廣，理論性強，教學(xué)難度較大，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣有待提高。本文作者根據(jù)自己在人工智能導(dǎo)論課程中的教學(xué)實踐和課程特點，明確了教學(xué)中的精講內(nèi)容和泛講內(nèi)容，總結(jié)了三種提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的教學(xué)方法，并給出相應(yīng)的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學(xué)參考。
參考文獻：
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Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence
YANG Liying
(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)
篇（2）
1引言
作為計算機科學(xué)技術(shù)的全新領(lǐng)域即人工智能，其正在迅速成長與成熟、新方法、新理念、新技術(shù)并且不斷壯大，同樣也包含著計算機網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)、信息論各類學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。人工智能包含的主要內(nèi)容有知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，自然語言理解、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)等；也作為計算機科學(xué)各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，國內(nèi)外各高校都非常重視，都將人工智能作為計算機專業(yè)的必修課程。人工智能包含的學(xué)科多，知識點雜、理論性強、內(nèi)容抽象，算法難度高復(fù)雜，在此情況下各高校采用傳統(tǒng)的“教師講、學(xué)生聽”單一教學(xué)模式，學(xué)生處于被動學(xué)習(xí)地位；課堂教學(xué)與實際操作、理論與現(xiàn)實應(yīng)用相脫節(jié)；加上理論知識強，案例缺乏，容易使學(xué)生感覺空洞；學(xué)生易產(chǎn)生厭學(xué)情緒，也達不到鍛煉其分析問題、解決問題的思維能力和實踐動手能力。如何讓學(xué)生高效的學(xué)習(xí)一直是教師研究的課題，在大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息時代的大背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+”已經(jīng)廣泛應(yīng)用和存在于生活、工作各個方面，其在教育教學(xué)中表現(xiàn)出的創(chuàng)新性、互動性尤為突出，并極具優(yōu)勢。
2基于案例的教學(xué)研究
此方法開始于上世紀(jì)20年代左右，最早是由美國哈佛商學(xué)院所提倡的，基于當(dāng)時特殊的商業(yè)管理真是背景和特殊事件，能夠有效的發(fā)展和培養(yǎng)學(xué)生主動性、積極性和應(yīng)用能力，開展案例教學(xué)后，學(xué)生實際解決問題能力有了很大的提高。但此教學(xué)研究方法知道到上世紀(jì)80年代后期，才引起教師的重視。1986年由美國研究小組提出《準(zhǔn)備就緒的國家：二十一世紀(jì)的教師》書中，強烈推薦此方法在實際教學(xué)的重要性，并說明今后在教學(xué)過程中將其作為一種重要的教學(xué)方法應(yīng)用于各類課程中去。
3基于人工智能的案例教學(xué)研究及應(yīng)用
3.1案例精選
此方法第一步是案例選取，案例的好壞是決定案例教學(xué)效果關(guān)鍵因素。案例的選取需要滿足以下要求：（1）符合現(xiàn)在的教學(xué)目標(biāo)，明確學(xué)生需要掌握的知識點、重難點等，能夠運用所學(xué)的理論知識應(yīng)用到實際中，以此提高學(xué)生分析、解決問題的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能課程內(nèi)容多、抽象，需要將枯燥乏味的知識點轉(zhuǎn)化為趣味生動的案例，有利于吸引學(xué)生注意力，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和主動性；例如，講到“知識表示”這部分內(nèi)容中引入“機器人搬積木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互動的形式，此為人工智能的案例教學(xué)研究重要特征，同時也是教學(xué)目標(biāo)得以充分展現(xiàn)的必要條件。能夠調(diào)動大家的積極性，學(xué)生和學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間的互動，調(diào)動學(xué)生的主觀能動性。
3.2案例的執(zhí)行
（1）講授法。基于教學(xué)內(nèi)容具體知識點設(shè)計案例；通過教師講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例—理論”,即先給出教學(xué)案例，后講解理論知識；二是“理論—案例”,即教師先講解知識，再給出教學(xué)案例；案例的呈現(xiàn)方式不同,會直接影響案例的功能，也會影響到學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)效果。為了使案例能更好地為教學(xué)服務(wù),教師講解案例之前應(yīng)從創(chuàng)設(shè)案例情境開始,通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣,引導(dǎo)學(xué)生對將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意,有利于教師導(dǎo)入新課。（2）互相討論法。大學(xué)生課余時間充沛，鑒于此，將班級學(xué)生分為若干小組，教師將事先準(zhǔn)備好的案例分配給各組，學(xué)生采用組內(nèi)互動討論的形式，設(shè)計出此案例的各種解決方法。課堂上，將本小組的解決方法用課件展現(xiàn)給其他小組。講解完成后，學(xué)生開始互相討論，對比各自的方法，然后由老師進行分析、對比和總結(jié)。以此來增強學(xué)生對學(xué)科知識點、應(yīng)用能力的掌握。（3）相互辯證法。課后，采用相互辯證的方法，組織大家相互辯論。選擇一些綜合應(yīng)用比較強的案例。與簡單的案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加高效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。相互辯證法是一種探索新型的教學(xué)形式，學(xué)生的自主性強，能夠在辯論中充分表達自己的觀點，充分運用所學(xué)的理論知識來維護自己的觀點，還可以促使學(xué)生查閱大量資料，拓展知識面。
4結(jié)語
通過以上論述，人工智能技術(shù)開始應(yīng)用于教學(xué),與教學(xué)現(xiàn)代化有著密切的聯(lián)系。其發(fā)展必將對現(xiàn)代教育起巨大推動作用。在教學(xué),可以基于人工智能技術(shù)建立人類推理模型學(xué)習(xí)工具等諸多的運用,展示出越來越好的實用性。
參考文獻：
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篇（3）
（1）為部分優(yōu)秀的學(xué)生將來做更深入的研究打堅實的基礎(chǔ)。在面向知識經(jīng)濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學(xué)科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術(shù)領(lǐng)域的重點之一。以專家系統(tǒng)為代表的智能化系統(tǒng)在信息技術(shù)中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統(tǒng)的研發(fā)，不僅是計算機科學(xué)的應(yīng)用，也是促進各學(xué)科服務(wù)于國民經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術(shù)的研究與應(yīng)用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設(shè)相關(guān)選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發(fā)揮高等院校的育人和科學(xué)研究功能，而且能為學(xué)生拓寬專業(yè)路徑，擴大自主學(xué)習(xí)空間和發(fā)展個性創(chuàng)造條件，同時也為營造一個使學(xué)生不僅有寬厚、扎實的理論基礎(chǔ)，且具綜合分析和解決問題能力的環(huán)境。?
（2）為將來從教的學(xué)生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經(jīng)作為選修課出現(xiàn)在中學(xué)的信息與通訊技術(shù)（ICT）課程中。許多中小學(xué)還通過機器人競賽活動來激發(fā)中小學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能的興趣，使學(xué)生不僅提高了用信息技術(shù)解決問題的能力，而且培養(yǎng)了多種思維方式，獲得了更多的創(chuàng)新空間。美國現(xiàn)行的中學(xué)信息技術(shù)課程設(shè)置中，將人工智能的內(nèi)容作為“媒體與技術(shù)”層面對12年級學(xué)生的要求。澳大利亞的部分中學(xué)開設(shè)的信息處理與技術(shù)課程，人工智能、信息系統(tǒng)、算法和程序設(shè)計、社會和倫理道德、計算機系統(tǒng)分別作為5個主題共同構(gòu)成了該課程的教學(xué)內(nèi)容。在該課程的大綱中規(guī)定，人工智能部分的教學(xué)內(nèi)容在高中第3學(xué)期為12年級的學(xué)生開設(shè)，教學(xué)時間為10周。?
在我國，多年以來中學(xué)奧林匹克信息學(xué)競賽中一直包含有人工智能相關(guān)的題目，涉及啟發(fā)式搜索、博弈、智能程序設(shè)計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)（實驗）》，首次在信息技術(shù)科目中設(shè)立了“人工智能初步”選修模塊，標(biāo)志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標(biāo)準(zhǔn)頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學(xué)出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發(fā)了相應(yīng)的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學(xué)人工智能課程的實施，國內(nèi)也推出了一些適合中學(xué)生學(xué)習(xí)與體驗的人工智能軟件和網(wǎng)絡(luò)資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關(guān)注中學(xué)人工智能教育的開展并將其作為畢業(yè)論文的研究選題。一些師范院校適應(yīng)形勢要求，已為師范生開設(shè)了與此相關(guān)的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學(xué)條件現(xiàn)狀?
通過對本人多年的教學(xué)過程進行總結(jié)，我校的《人工智能》課程教育現(xiàn)狀可總結(jié)為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節(jié)，特別是在智能科學(xué)技術(shù)的教育教學(xué)方面。盡管知識面相當(dāng)廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣及創(chuàng)造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學(xué)內(nèi)容缺乏，無法培養(yǎng)學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。只有開設(shè)實驗項目，才能使人工智能的相關(guān)知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學(xué)智能教育的深度及教學(xué)方式、教學(xué)特點缺乏研究。做為師范類院校，我認(rèn)為在對學(xué)生進行基礎(chǔ)知識教育的基礎(chǔ)上，要緊抓中小學(xué)智能教育的特點對師范類學(xué)生進行相關(guān)的教育與培訓(xùn)。?
相對于教育現(xiàn)狀，我校的《人工智能》課程教學(xué)條件現(xiàn)狀要稍好一些，其狀態(tài)如下：?
（1）教材使用國家級規(guī)劃教材，此教材非常系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當(dāng)為學(xué)生提供相關(guān)的國內(nèi)其他先進教材，如中南大學(xué)蔡自興教授的《人工智能及其應(yīng)用》等。?
（2）為了促進學(xué)生自主學(xué)習(xí)，我們準(zhǔn)備了多種類型的擴充性學(xué)習(xí)資料，加強學(xué)生主動學(xué)習(xí)的意識，包括：課程相關(guān)雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源如優(yōu)秀BBS、新聞組、網(wǎng)址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領(lǐng)域研究的前沿動態(tài)等。 使用表明，學(xué)生非常樂于查閱這些資源。 使學(xué)生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設(shè)計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網(wǎng)的普及與不斷優(yōu)化使本課程有優(yōu)良的實踐性教學(xué)環(huán)境，能充分滿足教學(xué)需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網(wǎng)絡(luò)教室，為實現(xiàn)本課程教學(xué)提供了物質(zhì)保障。在網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)方面，全校辦公室、教室、學(xué)生宿舍和教師宿舍都以寬帶網(wǎng)相連，這些硬件設(shè)備對本課程教學(xué)發(fā)揮了重要作用，使本課程教學(xué)質(zhì)量得以明顯提高。?
3 人工智能教學(xué)方法及手段的改革?
針對我們現(xiàn)在所采取的教學(xué)方法，我認(rèn)為存在許多不足，如教學(xué)方式比較單一，教學(xué)內(nèi)容偏重理論講解等，為此，提出以下教學(xué)方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學(xué)生學(xué)習(xí)興趣很大，當(dāng)開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學(xué)生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，包括鼓勵學(xué)生參與某部分知識的擴充性資料查找,預(yù)留一定時間請學(xué)生負(fù)責(zé)對此內(nèi)容進行講解，布置學(xué)生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學(xué)生因此產(chǎn)生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發(fā)式教學(xué)。 我們可以嘗試在教學(xué)過程中不斷提出問題請學(xué)生思考，啟發(fā)學(xué)生求解這些問題，鼓勵學(xué)生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學(xué)所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學(xué)生學(xué)習(xí)的主動意識和參與意識，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學(xué)。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學(xué)生通過對這些問題展開激烈爭論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。當(dāng)然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發(fā)、QQ留言等，也可在課程網(wǎng)站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學(xué)生的學(xué)習(xí)進度、課堂作業(yè)情況進行及時評估，對學(xué)生提出進一步的學(xué)習(xí)建議和指導(dǎo)， 實現(xiàn)個性化的教學(xué)。 對優(yōu)秀學(xué)生探討，可以在教學(xué)設(shè)計和實驗設(shè)計中要求其選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實驗，以發(fā)揮學(xué)生個性優(yōu)勢。對于有意于將來從事中小學(xué)教育的學(xué)生可以在機器人及人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學(xué)生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關(guān)電影及科學(xué)小片引起其興趣，實行逐步引導(dǎo)的教學(xué)過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學(xué)。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關(guān)鍵詞同時用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考短文和英文參考書。使學(xué)生能夠接觸國外文獻資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學(xué)內(nèi)容安排上，注重理論聯(lián)系實際，將一些人工智能網(wǎng)絡(luò)上的虛擬實驗給學(xué)生進行課外上網(wǎng)練習(xí)，從而使學(xué)生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術(shù)。?
根據(jù)現(xiàn)有的條件，我們在教學(xué)中可以采用多媒體教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等特點，構(gòu)筑以學(xué)生為主體的《人工智能》課程現(xiàn)代教學(xué)模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學(xué)生直接而深刻地看到知識的內(nèi)涵外延。網(wǎng)絡(luò)課程能較好地實現(xiàn)交互并使學(xué)習(xí)過程情景化，通過網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，教師可以評價學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議，從而提高學(xué)生的研究力和創(chuàng)新力。我們也可以給學(xué)生播放中學(xué)《人工智能》課程課堂教學(xué)錄像，以使學(xué)生看到初高中學(xué)生的知識范圍及深度；同時給學(xué)生播放現(xiàn)有的《人工智能》科學(xué)成果，讓學(xué)生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發(fā)學(xué)生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學(xué)方法和手段不僅要靠教師，也應(yīng)增加硬件設(shè)備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學(xué)系統(tǒng)或機器人輔助教學(xué)過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，尤其是提高學(xué)生的觀察判斷能力、發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學(xué)設(shè)計的探討?
我們可以在教學(xué)過程中，適量開設(shè)一些實驗和設(shè)計，提高學(xué)生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學(xué)過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學(xué)過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學(xué)生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現(xiàn)；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數(shù)、交叉率變異率等因素對求解結(jié)果的影響，并要求學(xué)生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學(xué)生的興趣激發(fā)后，為解決這些問題，學(xué)生會在課外主動查閱相關(guān)文獻、相互討論以實現(xiàn)他們所設(shè)計的方案，這樣既培養(yǎng)了學(xué)生善于鉆研和勇于創(chuàng)新的精神又提高了學(xué)生的實踐與創(chuàng)新能力。?
參考文獻：?
［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學(xué)的探討［J］.宿州學(xué)院學(xué)報,2008(1).?
篇（4）
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網(wǎng)絡(luò)圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩(wěn)定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業(yè)圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學(xué)習(xí)”的方式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發(fā)是人類最具挑戰(zhàn)性的科技探索。人機大戰(zhàn)的經(jīng)典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經(jīng)遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談?wù)摗鞍柗▏濉备嗍浅鲇趯I技術(shù)的關(guān)切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當(dāng)代生活的各個方面。AI時代，互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業(yè)都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經(jīng)由人機大戰(zhàn)開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學(xué)開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發(fā)起人――美國人工智能發(fā)展協(xié)會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責(zé)是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產(chǎn)生的影響，尤其是在北美地區(qū)”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰(zhàn)”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統(tǒng) （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務(wù)、健康醫(yī)療、教育、低資源社區(qū)、公共安全與防護、就業(yè)、娛樂等關(guān)注領(lǐng)域，目的是推動相關(guān)政策的制定。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，工業(yè)界和學(xué)術(shù)界目前正在聯(lián)手倒逼政府出臺人工智能的相關(guān)政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關(guān)注領(lǐng)域，均面臨著人工智能的影響和挑戰(zhàn)。例如開發(fā)安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務(wù)機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區(qū)和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔(dān)憂（就業(yè)和職業(yè)），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據(jù)新的交通模式改進當(dāng)前的相關(guān)法規(guī)和基礎(chǔ)設(shè)施。
2.家庭/服務(wù)機器人：現(xiàn)在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務(wù)，當(dāng)務(wù)之急是技術(shù)方面的挑戰(zhàn)和機器人成本過高的問題。
3.健康醫(yī)療：個人健康監(jiān)測裝備與手術(shù)機器具有極大的發(fā)展?jié)摿Γ斯ぶ悄苘浖⒆罱K對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關(guān)鍵是獲取醫(yī)療從業(yè)者的信任。
4.教育：互動輔導(dǎo)系統(tǒng)在幫助學(xué)生進行語言、數(shù)學(xué)以及其他技能的學(xué)習(xí)方面已經(jīng)發(fā)揮出作用，自然語言處理的發(fā)展將為這一領(lǐng)域的應(yīng)用帶來全新的方式。當(dāng)務(wù)之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學(xué)雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區(qū)：投資最新技術(shù)領(lǐng)域有助于更充分地發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應(yīng)用人工智能技術(shù)來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴(yán)的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業(yè)和職業(yè)：隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展，傳統(tǒng)崗位開始被新崗位取而代之，有關(guān)人類如何適應(yīng)這種新變化的相關(guān)工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應(yīng)的問題。
8.娛樂：內(nèi)容創(chuàng)建工具、社交網(wǎng)絡(luò)和人工智能的結(jié)合，將開創(chuàng)全新的媒體內(nèi)容收集、組織和分發(fā)模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發(fā)展歷程和展望發(fā)展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領(lǐng)域的研究，試圖建立一個能與人高效協(xié)作的智能系統(tǒng)。其中最重要的是機器學(xué)習(xí)的成熟，它受到了數(shù)字經(jīng)濟崛起的部分影響――數(shù)字經(jīng)濟為機器學(xué)習(xí)提供了大量數(shù)據(jù)。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導(dǎo)航支持等技術(shù)服務(wù)的需求。研究人員認(rèn)為，不管是從基本方法上還是應(yīng)用領(lǐng)域，包括大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協(xié)作系統(tǒng)、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)形態(tài)芯片在內(nèi)的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴(yán)肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導(dǎo)人工智能來豐富和服務(wù)于人類生活，同時推動和激勵這一領(lǐng)域的創(chuàng)新。因為人類目前并不能清晰而完美地預(yù)測未來的人工智能技術(shù)及其影響，所以一定要對相關(guān)政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫(yī)療等領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構(gòu)建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權(quán)和公民權(quán)利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經(jīng)濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統(tǒng)的人工智能范式已被數(shù)據(jù)驅(qū)動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關(guān)注度在降低。作為20世紀(jì)七八十年代人工智能研究的一根支柱，規(guī)劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設(shè)，難以在實際應(yīng)用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術(shù)中的傳統(tǒng)控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務(wù)的動作結(jié)果來實現(xiàn)閉環(huán)的數(shù)據(jù)驅(qū)動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統(tǒng)開發(fā)，按照能夠互動的人類特點進行建模和設(shè)計人工智能系統(tǒng)成為人們的興趣點。在考慮社會和經(jīng)濟維度的人工智能時，物聯(lián)網(wǎng)型的系統(tǒng)變得越來越受歡迎。數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品的數(shù)量及其市場規(guī)模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關(guān)’”
2017年1月，歐洲議會法律事務(wù)委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規(guī)則”。議公布的報告對機器人可能引發(fā)的安全風(fēng)險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關(guān)”、研究機器人搶走人類工作的應(yīng)對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認(rèn)為，這或?qū)⑹鞘讉€涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應(yīng)對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認(rèn)為，人工智能和機器人發(fā)動的新工業(yè)革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創(chuàng)造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業(yè)情況。機器人取代人類在許多行業(yè)是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業(yè)機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業(yè)情況進行調(diào)查，重點關(guān)注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應(yīng)考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認(rèn)同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應(yīng)對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴(yán)格的職業(yè)，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強調(diào)，因為人工智能在幾十年內(nèi)可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構(gòu)成挑戰(zhàn)。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發(fā)生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產(chǎn)商的一名女員工正在修理出現(xiàn)故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學(xué)三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規(guī)范做出規(guī)定。“機器人學(xué)三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應(yīng)服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應(yīng)保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規(guī)則無法轉(zhuǎn)化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發(fā)的機構(gòu)，為設(shè)計、生產(chǎn)和操作機器人的人員提供技術(shù)、倫理和監(jiān)管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設(shè)計新型機器人時，設(shè)計師應(yīng)該尊重人類的基本人權(quán)，事先獲得道德研究委員會的批準(zhǔn)。2.必須為機器人注冊，以便在調(diào)查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關(guān)”，可以隨時被關(guān)閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責(zé)任。機器人所負(fù)擔(dān)的責(zé)任應(yīng)該與其接收的實際指令及其自主程度相對應(yīng)：它的學(xué)習(xí)能力和自主性越高，那么人的責(zé)任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負(fù)的責(zé)任就越大。報告還指出，機器人的生產(chǎn)商或擁有者將來需要購買保險，來承擔(dān)機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關(guān)系將會引起一場涉及私隱、尊嚴(yán)和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應(yīng)當(dāng)納稅”
英國牛津大學(xué)近期一項調(diào)查結(jié)果顯示，今后數(shù)十年間，自動化改變生產(chǎn)線的速度將超過20世紀(jì)。在經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風(fēng)險。英國中央銀行英格蘭銀行預(yù)測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預(yù)測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創(chuàng)始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業(yè)為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應(yīng)為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創(chuàng)造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應(yīng)按同等水平向它征稅。”
蓋茨同時認(rèn)為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復(fù)制的領(lǐng)域里繼續(xù)工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關(guān)愛老人和幫扶特需群體。在這些領(lǐng)域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統(tǒng)候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發(fā)的大范圍失業(yè)。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產(chǎn)率創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
篇（5）
在國家教育部質(zhì)量工程的支持下,中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院對國家級精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國雙語教學(xué)示范課程人工智能和國家級智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團隊[4]等進行持之以恒的改革與建設(shè),取得一些成果。
“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團隊”的教學(xué)隊伍是一支由國家級教學(xué)名師領(lǐng)銜[5],知識結(jié)構(gòu)、梯隊結(jié)構(gòu)和年齡結(jié)構(gòu)比較合理,具有明顯的學(xué)科優(yōu)勢、課程優(yōu)勢、人才優(yōu)勢和教學(xué)科研優(yōu)勢的頗具特色與影響力的教學(xué)團隊。該團隊以中南大學(xué)智能科學(xué)研究中心為核心,主要承擔(dān)人工智能基礎(chǔ)、智能控制導(dǎo)論、機器人學(xué)、專家系統(tǒng)等本科基礎(chǔ)和專業(yè)基礎(chǔ)課程,碩士學(xué)位課程人工智能、智能控制和機器人控制技術(shù)以及留學(xué)生碩士學(xué)位課程Artificial Intelligence和博士生學(xué)位課程智能系統(tǒng)原理與應(yīng)用的教學(xué)。
教學(xué)團隊在建設(shè)過程中,注重教學(xué)改革,加大課程建設(shè)和教材建設(shè)力度,不斷改進教學(xué)方法,在課程改革、教材建設(shè)、教學(xué)手段、隊伍建設(shè)以及交流合作等方面取得一些進展。本文擬就教學(xué)團隊的改革與建設(shè)的相關(guān)理念與實踐問題加以總結(jié),談?wù)勎覀兊囊娊狻?/p>
1創(chuàng)新教學(xué)方法
教學(xué)是教師的本職和核心工作。本教學(xué)團隊一直致力于教學(xué)方法與教學(xué)模式的改革與創(chuàng)新,虛心學(xué)習(xí)國內(nèi)外先進教學(xué)經(jīng)驗和方法,積極探索教學(xué)新路,形成了“以趣導(dǎo)課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學(xué)模式和教學(xué)方法[6-7]。充分激勵學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性,發(fā)揮獨立思考和創(chuàng)新思維,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們在教學(xué)過程中應(yīng)用了課堂演示、課堂互動、課堂辯論、課后網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)實驗等一系列現(xiàn)代化全方位的教學(xué)新模式。此外,為提高學(xué)生的動手能力和理論水平,讓學(xué)生直接參與部分教師課題,理論聯(lián)系實際,為畢業(yè)后的工作學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。具體措施如下:
1) 舉行課堂討論會,營造自由探索氛圍。
為調(diào)動學(xué)生的積極性,我們在授課過程中多次開展課堂討論會和辯論會等活動,讓學(xué)生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點,使學(xué)生全方位地接觸所學(xué)課程,培養(yǎng)學(xué)生的研究能力,真正實現(xiàn)師生互動,并鼓勵學(xué)生用英語討論。學(xué)生對有些問題展開了激烈的爭論,激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能,明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。課程中還經(jīng)常請來在科研工作中擔(dān)任主要任務(wù)的教授和博士生來給學(xué)生介紹最前沿的科學(xué)動態(tài),激發(fā)學(xué)生們對所學(xué)知識和科學(xué)研究的興趣。在研究生教學(xué)方面,我們更進一步通過舉辦課程課堂學(xué)術(shù)研討會,讓學(xué)生在一年級就開始接觸學(xué)科前沿,自己查閱資料和動手寫科技論文,并在研討會上宣讀討論,培養(yǎng)獨立工作能力和從事學(xué)科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎(chǔ)。
2) 倡導(dǎo)啟發(fā)式教學(xué),培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力。
注意采用面向問題的啟發(fā)式方法進行教學(xué),啟發(fā)學(xué)生求解問題能力,強化學(xué)生的參與意識,提高他們的學(xué)習(xí)積極性。教學(xué)中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵或指定學(xué)生用英語提問、學(xué)生就某個知識點進行主題發(fā)言后老師點評等。此外,師生通過互聯(lián)網(wǎng)進行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。
根據(jù)學(xué)生的興趣和創(chuàng)新潛力,對有專業(yè)特長的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國家級項目研究工作,進行中長期培養(yǎng)試點,實現(xiàn)本科培養(yǎng)過程與碩士、博士研究生培養(yǎng)過程的銜接。
3) 增強課程實驗教學(xué)環(huán)節(jié),籌建智能專業(yè)實驗室。
智能科學(xué)基礎(chǔ)課程的概念性較強,初學(xué)者感到比較抽象,而實驗教學(xué)又是薄弱環(huán)節(jié)。因此,結(jié)合學(xué)生實際情況,我們對實踐教學(xué)環(huán)節(jié)十分重視,設(shè)計了一些新的實驗項目,探索新穎的實驗方法。新開實驗項目包括人工智能實驗、智能控制實驗、專家系統(tǒng)實驗、機器人學(xué)實驗、人工智能課程設(shè)計等。對相關(guān)課程的原有實驗,我們也進行了一些改革,增設(shè)了個性化的實驗,使得學(xué)生的實驗數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報告自己研究的過程和結(jié)果留有空間。這些做法能夠鼓勵學(xué)生進行獨立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。通過實驗教學(xué),學(xué)生能夠理論聯(lián)系實際,驗證所學(xué)理論知識和概念,加深理解,充分調(diào)動了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性,培養(yǎng)了他們的創(chuàng)造能力。
除課堂實驗外,我們還充分發(fā)揮虛擬實驗的優(yōu)點,設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)虛擬實驗,讓學(xué)生在課外上網(wǎng)練習(xí)。通過虛擬實驗,學(xué)生可以了解算法的具體運行過程,調(diào)整參數(shù)和過程,并進行驗證以加深對知識的理解,提高學(xué)習(xí)興趣,從而達到教學(xué)目的。
結(jié)合科研,購進和自制部分新設(shè)備、新系統(tǒng),計劃建設(shè)智能專業(yè)實驗室,為教學(xué)提供更多的優(yōu)良實驗設(shè)備。例如,已研制“中南移動一號”和“中南移動二號”自主移動機器人共7臺,已購進RCB-1型教學(xué)機器人20套等。
教學(xué)團隊教師還指導(dǎo)學(xué)生參加全國大學(xué)生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽活動、大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃及創(chuàng)新教育計劃項目等,取得優(yōu)秀成果。
2推進課程改革
教學(xué)改革是課程建設(shè)和學(xué)科發(fā)展的生命線。我們把國家級精品課程和全國雙語教學(xué)示范課程放在優(yōu)先建設(shè)的位置,并以它們帶動其他課程建設(shè),完善系列課程建設(shè),同時新辦了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。
2.1搞好精品課程建設(shè),改進雙語示范課程教學(xué),穩(wěn)步推進系列課程建設(shè)
本團隊著力搞好已有的2門國家級精品課程、1門全國雙語教學(xué)示范課程,更新精品課程網(wǎng)站,豐富課程內(nèi)容。為了及時反映上述課程中相關(guān)科學(xué)技術(shù)的最新進展,我們調(diào)整了教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容,修訂了教學(xué)大綱,并對教學(xué)內(nèi)容進一步優(yōu)化和更新,極大充實了各課程教學(xué)內(nèi)容。同時,通過校際教學(xué)活動和網(wǎng)上資源共享對精品課程、雙語教學(xué)示范課程進行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。
為加強精品課程建設(shè),完善和拓展課程體系,在總結(jié)現(xiàn)有精品課程的建設(shè)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,又建成省級精品課程1門,校級精品課程1門。
為提高學(xué)生的專業(yè)英語水平和學(xué)習(xí)興趣,使得學(xué)生能夠開拓眼界,追蹤國際前沿科學(xué)研究,本團隊長期對雙語教學(xué)進行研究和實踐。除改進人工智能雙語教學(xué)示范課程外,團隊承擔(dān)的其他課程,如智能控制、機器人學(xué)、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等也實行了雙語教學(xué),并為該課程引進英文輔助教材。例如,對人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國外影響較大的英文原版教材作為主要教學(xué)參考書[10-11],供學(xué)生學(xué)習(xí)參考。在雙語教學(xué)中,一般以漢語講授為主,英語為輔,并對一些關(guān)鍵詞同時用漢語和英語表示。對部分章節(jié)或某個專題,采用純英語教學(xué)或以英語為主漢語為輔的教學(xué)。對PPT課件的編寫分為純漢語、純英語和英漢混合幾種方式。英語教學(xué)比例要根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生英語水平而定,其檢驗標(biāo)準(zhǔn)是學(xué)生的接受程度與學(xué)習(xí)效果,根據(jù)這一點來適時調(diào)整雙語教學(xué)中英語對漢語的比例。
通過教改實踐,我們承擔(dān)的智能科學(xué)基礎(chǔ)課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學(xué)的基礎(chǔ)課程到專業(yè)基礎(chǔ)課程,再到專業(yè)實踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進、優(yōu)勢互補、協(xié)調(diào)發(fā)展的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科從基礎(chǔ)到應(yīng)用的系列課程體系。
2.2新辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)
智能科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)代科技發(fā)展的前沿學(xué)科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養(yǎng)能力[12]。我校的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科方向經(jīng)過近20年的發(fā)展,已形成了具有自身優(yōu)勢和特點的學(xué)科,在國內(nèi)具有一定的知名度和優(yōu)勢。為了促進智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的發(fā)展,經(jīng)過多年積極準(zhǔn)備,我們于2009年申報了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)并獲得教育部批準(zhǔn)。通過向兄弟學(xué)校學(xué)習(xí)調(diào)研,了解該專業(yè)人才需求、專業(yè)建設(shè)規(guī)劃,設(shè)定適應(yīng)培養(yǎng)目標(biāo)的教學(xué)計劃與課程設(shè)置方案。雖然我們開辦“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)較晚,但我們從2002年開始,就一直關(guān)注和積極參與國內(nèi)智能科學(xué)的學(xué)科的討論與新專業(yè)籌備工作[13]。
我校于2009年申報獲準(zhǔn),在自動化專業(yè)增設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)方向,目前已招收2屆學(xué)生共84人。我們?yōu)檫x讀智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)方向的每個學(xué)生選定指導(dǎo)老師。每個學(xué)生都可以參加指導(dǎo)老師的課題,指導(dǎo)老師也可以利用自己的學(xué)識、經(jīng)驗和責(zé)任心來更好地管理呵護學(xué)生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學(xué)們的普遍歡迎,也得到了學(xué)校的肯定。我們還多次召開師生見面會并通過指導(dǎo)老師走訪宿舍,了解每個人的情況。為了消除代溝,努力融入同學(xué)當(dāng)中,學(xué)習(xí)熟悉他們的語境和思維想法。我們的目標(biāo)就是不讓一個學(xué)生掉隊。
創(chuàng)建與建設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)新專業(yè),將為智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)建設(shè)提供一個更加寬廣的平臺,并對計算機、自動化和電子信息等學(xué)科的專業(yè)建設(shè)和課程建設(shè)提供一個新的增長點。我們將以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)建設(shè)為契機,虛心學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的專業(yè)建設(shè)的做法和經(jīng)驗,進一步規(guī)范智能科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)課程教學(xué),讓智能科學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)建設(shè)登上一個新的臺階。
3加強教材建設(shè)
教材是教學(xué)的重要工具和資源,其水平直接影響教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量。在教學(xué)過程中,我們與時俱進,對教學(xué)內(nèi)容不斷優(yōu)化與更新,精益求精地編寫反映學(xué)科發(fā)展的教材[14]。
我們對原有編寫出版的教材進行修訂,反映新世紀(jì)學(xué)科發(fā)展水平和發(fā)展趨向,以適應(yīng)教改需要。把這些最新內(nèi)容用于教學(xué),使學(xué)生了解到國際前沿動態(tài)和本學(xué)科的最新成果。
以相關(guān)系列課程為平臺,注重教材配套,服務(wù)因材施教,著眼長遠教材建設(shè)。僅2007年以來我們已出版的相關(guān)教材及專著如下:
《智能控制原理與應(yīng)用》,國家級精品課程配套教材,2007;《智能控制導(dǎo)論》,國家級精品課程配套教材,2007;《未知環(huán)境中移動機器人導(dǎo)航控制理論與方法》,2008;《機器人學(xué)》,第二版,國家級教學(xué)團隊配套教材,2009;《機器人學(xué)基礎(chǔ)》,國家級教學(xué)團隊配套教材,2009;《人工智能及其應(yīng)用》,第四版,國家級“十一五”規(guī)劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎(chǔ)》,第二版,國家級“十一五”規(guī)劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《移動機器人協(xié)同理論與技術(shù)》,2010。
4優(yōu)化隊伍結(jié)構(gòu)
師資隊伍建設(shè)是團隊建設(shè)的源頭,沒有一流的教師隊伍就沒有一流的教學(xué)團隊。在師資隊伍建設(shè)上,我們一直采取引進優(yōu)秀人才和在職培養(yǎng)相結(jié)合的做法。對于人才的引進主要通過辦專業(yè)和辦學(xué)科點等方式吸引人才,還通過創(chuàng)造教學(xué)和科研條件,穩(wěn)定教師隊伍,解決個人的發(fā)展問題。
采取有效措施,提高主講教師的學(xué)術(shù)積累和教學(xué)水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項目,提高學(xué)術(shù)水平。二是派中青年教師赴國外研修訪問,了解和學(xué)習(xí)發(fā)達國家同類課程的先進教學(xué)經(jīng)驗、相關(guān)課程設(shè)置情況與發(fā)展趨勢,將國外教學(xué)思想引入課程教學(xué)。
教學(xué)始終是教師的第一要務(wù),為了提高青年教師的教學(xué)素質(zhì),我們實施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 設(shè)立名師工作室,實現(xiàn)名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對年輕教師進行傳、幫、帶,可以有業(yè)務(wù)方面的指導(dǎo),也可以有認(rèn)識方面的交流。通過老教師對年輕教師全方位的指導(dǎo),使老教師的教學(xué)理念和經(jīng)驗得以繼承,加快了年輕教師的成長。
2) 有計劃地安排年輕教師虛心旁聽有經(jīng)驗教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進一步掌握課程的內(nèi)容,更重要的是使年輕教師學(xué)到了老教師的教學(xué)方法和經(jīng)驗,對其今后從事教學(xué)工作起到了積極的指導(dǎo)作用。
3) 對于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團隊都要在課前組織他們試講。試講前,安排老教師進行指導(dǎo),傳授教學(xué)經(jīng)驗。試講時,由團隊的教師參加聽課并對其進行講評,肯定其優(yōu)點,指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點,找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統(tǒng)一基本教案,幫助年輕教師成長。
近兩年來本教學(xué)團隊獲得的主要教學(xué)獎勵就有徐特立教育獎、茅以升教學(xué)專項獎等。
5擴大交流合作
我們在做好自身團隊建設(shè)的同時,增進與全國相關(guān)高校和教學(xué)團隊的交流,學(xué)習(xí)兄弟團隊的建設(shè)經(jīng)驗,在課程示范、教材推廣、網(wǎng)絡(luò)資源輻射等方面發(fā)揮積極作用。我們還開展校內(nèi)合作,聯(lián)合不同院系進行教學(xué)和精品課程的申報與建設(shè),在校內(nèi)推廣改革成果;發(fā)表了一系列教改論文;發(fā)起籌備《全國智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會》;邀請企業(yè)界科技精英做本科生就業(yè)指導(dǎo)相關(guān)報告。
1) 增進校際交流,發(fā)揮輻射作用。
我們經(jīng)常以講座報告形式在許多兄弟院校進行教學(xué)與教改交流。例如,最近一年來就應(yīng)邀先后到上海交通大學(xué)、同濟大學(xué)、東華大學(xué)、東南大學(xué)、國防科技大學(xué)、中國礦業(yè)大學(xué)、北京科技大學(xué)、清華大學(xué)等校就智能科學(xué)技術(shù)課程的教學(xué)、教改和建設(shè)問題作專題報告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數(shù)以百計的高等院校采用我們編著的教材和網(wǎng)絡(luò)課程進行教學(xué),國內(nèi)已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學(xué)的教師,來信來函索取我們開發(fā)的課程教案、課程演示和網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務(wù)工作。
2) 撰寫課程改革論文,進行國內(nèi)外交流。
本團隊成員僅近一年多來,就在中國教育開放資源網(wǎng)、中國人工智能學(xué)會13屆年會、計算機教育、高等理科教育、計算機與現(xiàn)代化等會議及刊物上發(fā)表10篇教改論文,在國內(nèi)外進行交流,起到介紹情況,交流信息和經(jīng)驗的積極作用。
3) 籌備全國相關(guān)課程教學(xué)研討會。
為了更好地交流經(jīng)驗,擴大影響和輻射作用,我們發(fā)起并聯(lián)合中國人工智能學(xué)會教育工作委員會、中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專業(yè)委員會、中國人工智能學(xué)會智能機器人專業(yè)委員會、中國自動化學(xué)會智能自動化專業(yè)委員會、中國人工智能學(xué)會人工智能基礎(chǔ)專業(yè)委員會,籌備召開了首屆《全國智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會》[15]。圍繞各個學(xué)校在智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的課程改革與建設(shè)、課程和專業(yè)教學(xué)計劃制定和未來發(fā)展設(shè)想等方面進行交流研討。通過交流研討,認(rèn)真學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的經(jīng)驗,并盡可能匯報我們的經(jīng)驗。我們相信,在與會全體代表的共同努力下,本次課程教學(xué)研討會一定能夠取得積極的成果。
注:本研究獲得教育部國家級精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國雙語教學(xué)示范課程人工智能(2007年)、國家級智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團隊(2008年)等項目支持。
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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU
CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue
篇（6）
經(jīng)過比較詳細(xì)研究Alphago的算法發(fā)現(xiàn)，它在布局階段的前20步采用人類經(jīng)驗，之后開始在人類經(jīng)驗的基礎(chǔ)上融入了自己學(xué)習(xí)的權(quán)重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復(fù)雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當(dāng)前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內(nèi))綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰(zhàn)勝遠超過國際象棋中人類被戰(zhàn)勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應(yīng)機器的思維，發(fā)揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內(nèi)的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數(shù)據(jù)分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數(shù)據(jù)統(tǒng)計已經(jīng)有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預(yù)計或預(yù)見的準(zhǔn)確預(yù)測，只不過那些領(lǐng)域還很小，比如，庫存的預(yù)測、銷量的預(yù)測，等等。數(shù)據(jù)已經(jīng)在顯示其巨大的價值，而一旦數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準(zhǔn)確預(yù)測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當(dāng)然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。
一、Alphago戰(zhàn)勝人類的幾種可能的基礎(chǔ)
1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創(chuàng)新，但是如何融合已有算、如何調(diào)整權(quán)重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。
2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學(xué)習(xí)的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經(jīng)驗，20年內(nèi)，我們使用的桌面型機器就應(yīng)該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現(xiàn)在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現(xiàn)在幾個月所需的機器學(xué)習(xí)時間。
3.在硬件上CPU和GPU的協(xié)同調(diào)度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎(chǔ)發(fā)展奠定的基礎(chǔ)。
4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴(yán)格的保密，說明當(dāng)時Alphago團隊當(dāng)時也并不是很自信能夠戰(zhàn)勝。事實上，我認(rèn)為，在這次比賽開始前，他們?nèi)匀粵]有這個把握，仍然應(yīng)該認(rèn)為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關(guān)系，反正繼續(xù)讓Alphago學(xué)習(xí)后再提升。
5.Alphago對戰(zhàn)時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學(xué)習(xí)的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。
二、Alphago圍棋人機大戰(zhàn)事件將會產(chǎn)生的影響：
1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。
2.人與機器的關(guān)系需要重新的思考，人應(yīng)該如何同機器共存。
3. IT行業(yè)的人力資源需求將大規(guī)模增長，而有些行業(yè)將大規(guī)模失業(yè)。
4.基因技術(shù)、可控核聚變、機器人技術(shù)、人工智能這些技術(shù)都將對人類產(chǎn)生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術(shù)將成為一個重大的問題，否則任何一個技術(shù)都可能毀滅人類。為了控制好這些技術(shù)，需要從現(xiàn)在開始立即進行大量的辯論及監(jiān)督審查。
5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權(quán)重為人類經(jīng)驗參數(shù)同左右互搏這種機器學(xué)習(xí)得來的概率參數(shù)各占50%。Alpago團隊曾經(jīng)調(diào)整過不同的權(quán)重，但是經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)各占50%時的最終勝率最高。這一數(shù)據(jù)是否在暗示，如果要戰(zhàn)勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學(xué)會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。
三、Alphago圍棋事件可能對教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響
1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學(xué)習(xí)，Alphago為了加快學(xué)習(xí)進度在學(xué)習(xí)現(xiàn)有人類棋盤的基礎(chǔ)上，開始自己與自己互博，加快學(xué)習(xí)的速度。這點在通用領(lǐng)域中實現(xiàn)有一定的難度。在教育領(lǐng)域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領(lǐng)域的是在線課程的學(xué)習(xí)。
2.在線課程的學(xué)習(xí)目前來說僅僅完成了內(nèi)容的提供，如何編排現(xiàn)有的課程已達到最高的學(xué)習(xí)效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學(xué)的方法理論產(chǎn)生一定的影響，甚至?xí)绊懙骄€下課程順序的設(shè)計安排。
3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學(xué)效果，人工智能在這個領(lǐng)域有助于通過大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計出在認(rèn)知不同階段采用何種類型的教學(xué)媒體效果最好。
4.個性化的學(xué)習(xí)，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學(xué)習(xí)帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學(xué)習(xí)者情緒的監(jiān)控，結(jié)合學(xué)習(xí)過程中不間斷的學(xué)習(xí)效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學(xué)習(xí)。
5.真正意義上的個性化學(xué)習(xí)會對分層教學(xué)產(chǎn)生深遠的影響，因為學(xué)習(xí)的進度快慢會非常容易的將不同學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者分類，教育會不知不覺走向過程和結(jié)果的不公平。
6.目前，已經(jīng)有在線課程網(wǎng)站同招聘網(wǎng)站結(jié)合的構(gòu)想，利用在線學(xué)習(xí)的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規(guī)模地出現(xiàn)該類現(xiàn)象，未來各級各類學(xué)校的升學(xué)也可能會更加依賴機器或網(wǎng)站記錄的學(xué)習(xí)過程，同時造成新的學(xué)習(xí)能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。
7.Alphago通過在線教學(xué)領(lǐng)域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統(tǒng)的教學(xué)。如在教師多媒體的選擇標(biāo)準(zhǔn)、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學(xué)領(lǐng)域，還有很長的路需要走，而一旦傳統(tǒng)的教學(xué)領(lǐng)域被量化，如學(xué)生的表情、情緒、反應(yīng)等，那么教師這個職業(yè)將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術(shù)的組織和國家，將獲得先發(fā)的優(yōu)勢。
四、Alphago圍棋事件可能對職業(yè)教育領(lǐng)域的產(chǎn)生的影響
1.大量的主要是重復(fù)性的工作，盡管需要一定的隨機應(yīng)變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業(yè)中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業(yè)教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業(yè)教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。
2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業(yè)崗位。IT產(chǎn)業(yè)的人力需求將越來越大，各個產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。
3.職業(yè)教育的過程將更多地信息化，如教學(xué)資源庫使用將更加類似于在線教學(xué)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，教學(xué)的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現(xiàn)較高精度的量化，實踐教學(xué)的效率極大地提高。但是，工業(yè)領(lǐng)域的職業(yè)中的實踐教學(xué)的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規(guī)模采用，實踐教學(xué)將被機械臂的操作實踐教學(xué)大規(guī)模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環(huán)境進行適應(yīng)性調(diào)整的能力將成為大部分職業(yè)必修的課程。
4.有必要考慮培養(yǎng)學(xué)生的機器思維的理解能力，讓學(xué)生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學(xué)生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。
篇（7）
自1920年,捷克劇作家卡雷爾•凱培克(Karel Capek)第一次提出“機器人”這個名詞以來,機器人學(xué)和機器人控制技術(shù)已取得令人矚目的成就。從20世紀(jì)60年代在美國問世的第一臺工業(yè)機器人,到人工智能學(xué)界引入機器人作為研究對象,再到日本工業(yè)機器人的崛起,如今,機器人技術(shù)的應(yīng)用正逐步由現(xiàn)有的生產(chǎn)領(lǐng)域向更為廣泛的人類生活領(lǐng)域拓展[1],并朝著智能化的方向發(fā)展。其間,新興學(xué)科“機器人學(xué)”悄然形成,作為一門高度交叉的前沿學(xué)科,機械學(xué)、生物學(xué)、計算機科學(xué)、控制科學(xué)、人工智能等學(xué)科為機器人學(xué)的發(fā)展帶來了無限活力。
機器人技術(shù)是近年來得到廣泛關(guān)注的研究領(lǐng)域,中國、日本、韓國和歐盟等都將機器人技術(shù)列入了國家科技發(fā)展規(guī)劃[2]。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展,人們已逐步認(rèn)識到,在信息技術(shù)教育中滲透機器人學(xué)科知識與機器人應(yīng)用前景方面的教育已勢在必行[3]。中南大學(xué)在研究生階段開設(shè)的機器人控制技術(shù)課程采用雙語教學(xué),可以讓學(xué)生在中英文兩種語言中自由翱翔,了解機器人學(xué)的發(fā)展歷史和最新動態(tài),掌握機器人控制技術(shù)的數(shù)理基礎(chǔ)、運動學(xué)、動力學(xué),熟悉一些機器人軌跡規(guī)劃、編程控制的方法,實現(xiàn)知識學(xué)習(xí)和語言應(yīng)用的雙贏效果,更好地在這一當(dāng)今世界科技熱門領(lǐng)域與國際接軌。
1開展雙語教學(xué)改革的必要性
首先,機器人控制技術(shù)(Control Techniques of Robots)研究各種機器人的控制手段,以達到使機器人完成各種任務(wù)和動作的目的。作為全球科學(xué)界研究的熱門領(lǐng)域,其發(fā)展日新月異,最新、最前沿的資料往往以英文表述,中文翻譯不一定能夠表達出原文的豐富內(nèi)涵。因此,實施雙語教學(xué)有其必要性和緊迫性。
其次,由于人才市場的競爭日趨激烈,社會對人才的需求越來越高,獨立學(xué)習(xí)新專業(yè)知識的能力和較高的英語水平,必然會給畢業(yè)生帶來額外的就業(yè)競爭力,高等教育有責(zé)任將學(xué)習(xí)能力和就業(yè)能力的培養(yǎng)結(jié)合起來,把學(xué)生培養(yǎng)成為有較高綜合素質(zhì)的人才。
2開展雙語教學(xué)改革的可行性
2.1以優(yōu)秀教材為基礎(chǔ)
本課程采用的是中南大學(xué)蔡自興教授編著的《機器人學(xué)(第二版)》,書中介紹了機器人學(xué)的基本原理及其應(yīng)用,全面反映了國內(nèi)外機器人學(xué)研究和應(yīng)用的最新進展,是一部機器人學(xué)的通用教材和系統(tǒng)著作[4]。書中關(guān)于機器人學(xué)及相關(guān)學(xué)科的專業(yè)術(shù)語都有英文標(biāo)注,內(nèi)容涉及機器人學(xué)的概況、數(shù)理知識、控制方法、應(yīng)用與展望,使學(xué)生閱讀時能夠方便、快速地學(xué)習(xí)專業(yè)英文術(shù)語,有助于研究生階段的英文學(xué)習(xí)和專業(yè)學(xué)習(xí),尤其是英文文獻的閱讀和英文稿件的寫作。
2.2以國家級教學(xué)團隊為人力資源
我校教授該課程的是國家級智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團隊,學(xué)生們都感到非常幸運。雙語教學(xué)不僅要求教師具備較好的學(xué)科知識基礎(chǔ)和學(xué)術(shù)研究能力,還應(yīng)熟練地使用英語進行讀寫和交流,表達專業(yè)知識,解析專業(yè)詞匯[5]。教學(xué)團隊的老師具備機器人控制技術(shù)的專業(yè)英語基礎(chǔ)、較高的英語口語水平、扎實的課程教學(xué)能力,使學(xué)生能夠獲得經(jīng)典的理論知識、最新的機器人技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展動態(tài)。
3教學(xué)改革實施過程
3.1教學(xué)內(nèi)容的改革
3.1.1豐富實例激發(fā)興趣
第一節(jié)課,教師就向?qū)W生提出了一個問題,“你們想象中的機器人是什么樣的(What do the Robots look like in your mind)?”這一個小小的問題激發(fā)了學(xué)生無限的想象,是漫畫里的機器貓,還是電影里的終結(jié)者?同學(xué)們由此展開了熱烈的討論,學(xué)習(xí)興趣也熱烈地迸發(fā)了。
在學(xué)習(xí)緒論中,老師通過圖片、視頻,生動地介紹了“機器人”這一名詞的起源、發(fā)展,機器人研究的主要內(nèi)容,目前的應(yīng)用情況以及廣闊的應(yīng)用前景、社會的巨大需求等。此外,同學(xué)們還參觀了中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院智能所的研究成果,“中南移動”系列機器人(如圖1所示)靈活、可愛,表演了機器人導(dǎo)航、避障、多機器人協(xié)同作業(yè)等。
3.1.2雙語講述課程內(nèi)容
機器人控制技術(shù)是一門高度交叉的前沿學(xué)科,包括機械學(xué)、電子學(xué)、自動控制、計算機等相關(guān)內(nèi)容。學(xué)習(xí)這門課程需要許多知識儲備,需要良好的數(shù)學(xué)和物理學(xué)基礎(chǔ)知識[2,6]。因此,課程內(nèi)容也要合理安排,既要使學(xué)生掌握關(guān)鍵知識,又不過多糾纏于繁瑣的公式推導(dǎo),本課程主要的授課內(nèi)容如表1所示。
機械手位姿表示(Representation of Position and Attitude)、機器人運動學(xué)(Kinematics)和動力學(xué)(Dynamics)等基礎(chǔ)知識把學(xué)生領(lǐng)進了機器人控制世界的大門,使學(xué)生具備了控制機器人的基本工具。
機器人控制包括基本控制原理(Basic Principles)、力與位置的控制(Force/Position Control)、智能控制(Intelligent Control)、機器人傳感器(Sensors)、軌跡規(guī)劃(Trajectory Planning)以及機器人編程(Programming)等內(nèi)容,這些內(nèi)容使學(xué)生對機器人控制技術(shù)的認(rèn)識提高到實際操作的層面上來,更有助于學(xué)生的動手實踐。
3.2課堂互動與自主學(xué)習(xí)
在機器人應(yīng)用現(xiàn)狀和未來前景等較活躍的領(lǐng)域,任何課本都無法反映最近一兩年的最新動態(tài),所以這兩個方面的知識就要從最新的科技文獻、新聞甚至與相關(guān)專家的交流中去了解獲得。老師把這些作為課堂互動內(nèi)容,鼓勵學(xué)生使用英語匯報,一方面可以讓學(xué)生自己搜集、整理第一手資料、制作PPT演示文稿,鍛煉信息處理的能力;另一方也鍛煉了英語演講的能力。
3.2.1課堂英語辯論
關(guān)于機器人應(yīng)用的學(xué)習(xí),教師設(shè)計了一次題為“機器智能能否超越人類智能(Will Machine Intelligence Surpass Human Intelligence)”的辯論課,老師給學(xué)生兩周的準(zhǔn)備時間,布置學(xué)生查閱相關(guān)資料,根據(jù)資料搜集的情況確立自己的觀點,形成正方陣營或反方陣營,鼓勵學(xué)生在辯論過程中用英語表達。
課堂上,正方和反方各抒己見,探討機器智能與人類智能各自優(yōu)越性的命題。學(xué)生從科學(xué)幻想(Science Fiction)到深藍(Deep Blue),從圖靈測試(Turing Test)到機器人的結(jié)構(gòu)化/功能化模擬(Structural/ Functional Imitation),從工程角度(Mechanical Perspective)到哲學(xué)角度(Philosophical Perspective)展開辯論,可謂包羅萬象,分析全面。
在比較和辯論過程中,同學(xué)們漸漸發(fā)現(xiàn)了機器智能相對于人類智能的優(yōu)缺點。在運算速度(Calculation Speed)、記憶能力(Memory)、邏輯推理(Logical Reasoning)方面,機器智能有著人類無法比擬的優(yōu)勢,而在創(chuàng)新思維(Creative Thinking)和社會屬性(Sociality)等方面,機器智能又有著很大的局限性。
在這次課堂辯論課中,雖然正反雙方最終都沒有駁倒對方,但是學(xué)生對機器智能的優(yōu)缺點有了更深刻的認(rèn)識,對機器人在哪些領(lǐng)域更能發(fā)揮特長,在哪些領(lǐng)域有待進一步探索都達成了共識;此外,在課堂采用辯論中,學(xué)生們用英語唇槍舌戰(zhàn),互相辯駁,表達自己的思想、觀點,英語使用能力都有了很大提高。
3.2.2課堂英語討論
關(guān)于機器人學(xué)展望的學(xué)習(xí),教師又為學(xué)生提供了一次自主學(xué)習(xí)的機會,同樣提前兩周給學(xué)生布置任務(wù),設(shè)計了一次題為“機器人學(xué)展望(Prospection of Robotics)”的討論課。
在課堂上,大部分學(xué)生用英文進行了匯報,同時演示了精心制作的英文PPT。機器人技術(shù)的發(fā)展日新月異,科技成果豐富多彩,學(xué)生們根據(jù)自己的興趣,在不同領(lǐng)域查閱資料,所以匯報成果也展示了當(dāng)今世界最新的機器人科技成果,涉及家政服務(wù)(Domestic Service)、軍事國防(Military Defense)等。
在家政服務(wù)領(lǐng)域,目前世界上就有婚禮司儀機器人(Wedding Master Robot)、智能清潔機器人(Intelligent Cleaning Robot)、機器人寶寶(Robot Baby)等;而在軍事國防領(lǐng)域,則有無人駕駛飛機(Unmanned Aircraft)、智能偵查機器人(Intelligent Robot for Detection)、拆彈機器人(Bomb Disposal Robot)、太空探索(Space Exploration)等。而學(xué)生們對未來機器人的發(fā)展更做出了大膽設(shè)想。
3.3雙語考核辦法
為了使雙語教學(xué)改革落到實處,考核中既要體現(xiàn)雙語,也要靈活掌握考核方式。我校的平時成績占30%,主要來源于學(xué)生在辯論課和討論課中的表現(xiàn)。期末考試成績占70%,考試內(nèi)容主要為表1所示的核心授課內(nèi)容。卷面全部為英文,題型有簡答題、計算題等,學(xué)生可以用英文作答,也可以用中文作答。這樣既考查了學(xué)生的課程學(xué)習(xí)成果,又考察了學(xué)生對相關(guān)英語用法的掌握程度,又給學(xué)生一次閱讀英語和寫作英語的機會。
4結(jié)語
縱觀中南大學(xué)的研究生機器人控制技術(shù)課程雙語教學(xué)改革,在課程初始階段,采用豐富的雙語實例激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣;在教授理論基礎(chǔ)和實踐方法階段,精心安排授課內(nèi)容并使用雙語授課,使學(xué)生既不陷入深奧的數(shù)學(xué)推理中,又能把握機器人控制技術(shù)的核心知識、英語用法;在探討機器人技術(shù)的最新發(fā)展動態(tài)時,采用英語課堂互動,充分地調(diào)動了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)熱情,有利于成為復(fù)合型專業(yè)人才。
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Practical Reform of Bilingual Education in Control Techniques of Robots
ZHOU Zhi
篇（8）
P2P在之前已經(jīng)受到業(yè)內(nèi)關(guān)注，但只是在一些發(fā)燒友和愛好者中間流傳，和后來形成的廣泛影響不可同日而語。由于這種技術(shù)具備可以實現(xiàn)多點傳輸、傳輸速率高、兼容多種媒體格式的優(yōu)勢，在新媒體行業(yè)逐漸成為一項顛覆性科技，并將一些視頻軟件逐漸淘汰，在網(wǎng)民數(shù)量上擁有絕對優(yōu)勢。
作為一項黑科技（指的是一項可以產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新的科技發(fā)明或技術(shù)），P2P的技術(shù)優(yōu)勢很明顯，但在內(nèi)容版權(quán)、產(chǎn)業(yè)化等方面存在先天缺陷，因此一些視頻領(lǐng)域的巨頭大佬對此不屑一顧，而之前一些專注于P2P領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)公司也逐漸銷聲匿跡。就這樣，黑科技變成了壞科技，直到快播軟件的出現(xiàn)，將P2P引向了萬劫不復(fù)的深淵。
在人類的發(fā)展歷史上，不乏明星般的黑科技。蒸汽機、汽車、火藥的發(fā)明，都屬此類。隨著信息時代的來臨，大型計算機、磁盤機為代表的信息產(chǎn)品逐漸被刀片服務(wù)器、一體機、智能手機等替代，而過去的單機時代也被互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)接管，出現(xiàn)了今天以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的網(wǎng)絡(luò)新時代。
篇（9）
世界經(jīng)濟論壇（WEF）今年1月的關(guān)于第四次工業(yè)革命的報告稱，預(yù)計到2020年，人工智能、機器人技術(shù)和其他技術(shù)變革將造成全球五百多萬人失業(yè)。其實早在3年前，德勤和牛津大學(xué)聯(lián)合的《未來的就業(yè)：哪些工作最容易受到計算機自動化的挑戰(zhàn)》報告就推斷：未來20年，機器人會威脅近45%的美國人的職業(yè)。到了麥肯錫今年7月的報告《機器人能代替的和不能代替的工作》中，這一數(shù)字上升到60%，這是基于對美國八百多種工作崗位的兩千多種工作的調(diào)查得出的結(jié)論。
這里的機器人已經(jīng)不僅僅是指那些活躍在富士康這樣大型工廠流水線上的工業(yè)機器人，它更是一種嵌入人工智能的綜合系統(tǒng)―前者在某些生產(chǎn)線上的自動化完成率已經(jīng)達到70%，而后者可以帶來的智能化程度是不可預(yù)估的。
這將帶來更具顛覆性的危機。“大家可能以為機器只是能取代一些重復(fù)性高的簡單工作，但其實如果把工作技能由簡到難畫一條曲線，在上揚的階梯中，更容易被取代的反而是位于中段的工作。”人工智能專家趙巍這樣判斷，他在海外從事機器研究十余年，目前正在創(chuàng)辦一家和人工智能相關(guān)的公司。在趙巍看來，相對于傳統(tǒng)印象中更容易被機器取代的體力勞動者，某些需要腦力勞動的“白領(lǐng)”工作，反而更危險，“因為人工智能能取代的技能在逐步往曲線更高端的方向移動，這意味著越接近‘簡單白領(lǐng)’的工作，越容易被取代。”
這個觀點在斯坦福大學(xué)的AI100研究小組于今年9月的《2030年的人工智能與生活》中得到了驗證。該研究報告稱，數(shù)字技術(shù)給中等技能的工作―而不是非常低技能或非常高技能的工作帶來了更大的影響。AI100小組由AI領(lǐng)域和相關(guān)交叉學(xué)科的頂尖科學(xué)家組成，包括工業(yè)自動化、國防、心理學(xué)、倫理學(xué)、法學(xué)、個人隱私、政治制度等，他們每隔幾年就會對人工智能的進展做新的跟進研究。
不過“能被自動化”并不等于“會被自動化”，這是成本和獲利博弈后的選擇，也就是說當(dāng)占據(jù)工作大部分時間的任務(wù)能由機器人來解決，同時這種自動化的實現(xiàn)成本低于人力成本，那這類工作的從業(yè)人員就比較危險。
這并不代表我們就能放松警惕。為了更清晰地看到不同行業(yè)中哪部分工作內(nèi)容是更容易被取代的，麥肯錫按照“不受影響”到“非常容易受到影響”的排序（見后圖），將工作內(nèi)容劃分成7種類型，依次為管理他人、應(yīng)用專業(yè)知識、與利益相關(guān)方互動、不可預(yù)測的體力勞動、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、可預(yù)測的體力勞動，其中“可預(yù)測的體力勞動”對應(yīng)自動化的可替代性達到了78%，成為最容易受影響的工作內(nèi)容。我們結(jié)合了這份報告以及專家采訪，總結(jié)分析了機器自動化對公司人可能產(chǎn)生的影響，你可以看看自己是否在危險之列。
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7種技能可被替代的可能性
在今年7月的報告里，麥肯錫將所有行業(yè)的工作內(nèi)容歸總成了7種類型，并由此調(diào)查了以現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)自動化后能節(jié)約下的時間比例―也就是說，實現(xiàn)自動化后能節(jié)約的時間比例越高，這項工作內(nèi)容被替代的風(fēng)險就越大。其中，“可預(yù)測的體力勞動”節(jié)約了78%的時間，成為可替代性最高的工作內(nèi)容，“管理他人”則是目前最不容易被替代的工作內(nèi)容，僅僅為9%，我們將依次就7種技能做出分析，公司人可以根據(jù)自己的工作內(nèi)容來對照參考。
如果你的工作內(nèi)容集中在以下3個維度，小心！
1 數(shù)據(jù)處理
不似小說家、雕塑家等帶有很高創(chuàng)造性，這類工作會運用到分析和判斷的能力，不是完全低技能的工作，但又保持了一定的規(guī)律性。比如醫(yī)院放射科中，專門解讀圖像和診斷信息的醫(yī)療協(xié)助人員。他們的工作是通過解讀圖像來給出健康提示，而根據(jù)目前的圖像識別技術(shù)，機器識別的準(zhǔn)確率和可靠程度都已經(jīng)超過人類。
2 數(shù)據(jù)收集
比如律師事務(wù)所中給律師打下手的初級法務(wù)助理，他們的主要工作是收集和整理已有的文件，撰寫簡單的中英文訴求并提出主要的辯論議題。而這些通過機器學(xué)習(xí)，能夠輕易完成。
3 可預(yù)測的體力勞動
即指工作內(nèi)容即使發(fā)生變化也相對能預(yù)測和可控。高達78%的可代替性讓這個能力比“不可預(yù)測的體力勞動”危險得多。以零售行業(yè)的崗位為例，一位售貨員平時的工作包括與顧客互動（與利益相關(guān)方互動）、處理數(shù)據(jù)和商品陳列（這里歸為可預(yù)測環(huán)境下的體力搬運）。機器在后兩者上的能力就比人類的能力強得多。
如果你的工作內(nèi)容集中在以下4
個維度，你是安全的
1 管理他人
人工智能目前能完成的相對還是定義明確的工作，在7個維度中，現(xiàn)有技術(shù)最難取代的是管理培訓(xùn)類的工作。和這種模糊的任務(wù)類似的是需要利用經(jīng)驗知識的決策、規(guī)劃以及創(chuàng)意性工作，或者一些要求高度抽象思維或創(chuàng)造力的領(lǐng)域，比如科學(xué)家、攝影師、藝術(shù)家等。
2 應(yīng)用專業(yè)知識
比如精密儀器裝配，超過一半豪表的機芯都出自瑞士西南部的汝拉山谷，裝配師操作的零件中最小的細(xì)如毫發(fā)，在經(jīng)歷了二十多年艱難轉(zhuǎn)型后，這個古老傳統(tǒng)的行業(yè)竟然重歸繁榮，成為一種“血統(tǒng)”。再比如醫(yī)療健康領(lǐng)域中的注冊護士，其工作只有不到30%能夠被自動化取代，口腔科醫(yī)師則更低，只有 13%。
3 與利益相關(guān)方互動
盡管目前涌現(xiàn)了很多線上課程和學(xué)習(xí)工具結(jié)合的例子，不過教學(xué)的本質(zhì)在于術(shù)業(yè)有專攻，并在此基礎(chǔ)上與他人開展復(fù)雜的互動，而這兩類工作內(nèi)容占教育工作的大頭，屬于可替代性不高的技能。另外一些與情感交流相關(guān)的互動工作，比如心理咨詢師等也可以歸為這一領(lǐng)域。
4 不可預(yù)測的體力勞動
讓人有些意外的是，一些可能連高中文憑都不需要的技能，反而比較容易“幸存”，比如護理老人的護工，或者是工地的建筑工人。
“不要小看建筑工人搬磚的工作內(nèi)容，這對手、眼綜合協(xié)調(diào)能力的要求很復(fù)雜，調(diào)用的認(rèn)知能力和腦活動能力可能比律師助理寫一個文案還要高很多。”趙巍說。之所以很難取代的原因是，對人類而言，簡單到幾乎是本能的協(xié)調(diào)與判斷，是經(jīng)歷了幾十萬年演化的結(jié)果，而這對于機器是個相當(dāng)漫長的學(xué)習(xí)過程。
當(dāng)然，機械臂也能完成搬磚，從固定的這頭到那頭。比如Google的子公司之一，Industrial Perception的機械臂運用了感知技術(shù)，從整理包裹、擺放固定位置到裝車，都能由機器人完成，它們的效率比人類高6倍，并且總體成本更低。但機械臂不能取代建筑工人的原因是，它們通常“只能取代精準(zhǔn)定義的一個子任務(wù)”，而建筑工人要完成的工作更多。比如隨時調(diào)整卡車的運輸位置、攪拌混凝土、推水泥車等―這不僅要求身體的綜合協(xié)調(diào)，而且需要綜合的判斷。趙巍以和李世石下棋的AlphaGo舉例，“就算系統(tǒng)學(xué)習(xí)到了圍棋9段，但若要它馬上下五子棋，它依然沒有辦法將技能在短時間內(nèi)轉(zhuǎn)化。”建筑工人們有可能在工地繼續(xù)發(fā)揮作用，正是因為他們的這些綜合能力仍然有價值。
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最有可能被取代的3個行業(yè)
1 以服務(wù)為主的餐飲、零售及住宿業(yè)
在餐飲、零售和住宿業(yè)的工作內(nèi)容中，占據(jù)最多的就是“可預(yù)測的體力勞動”，而這部分又是可替代性最高的，所以對這3個行業(yè)的公司人來說，如果你的工作內(nèi)容是大量重復(fù)且可預(yù)測的，那就該亮起職業(yè)警示燈了。畢竟73%的后勤服務(wù)工作在技術(shù)上已經(jīng)可以實現(xiàn)自動化了。 不同行業(yè)被機器人取代的危機感（從高到底） 7種工作內(nèi)容被機器人取代的可能性
2 不出意外的制造業(yè)
篇（10）
所謂理性，就是雙方都承認(rèn)自己有可能是錯誤的，只要你拿出讓我信服的證據(jù)我就認(rèn)輸。常言道“真理越辨越明”，其實未必。不以理性的態(tài)度辯論，只能是扯皮，永遠不會接近真理。認(rèn)為轉(zhuǎn)基因食品安全的一方，在看到確鑿證據(jù)后就得認(rèn)輸，且關(guān)于證據(jù)確鑿到什么程度要有個明確的界限。比如：對一萬個病例的分析證明其中10％與食用轉(zhuǎn)基因食品有關(guān)。不能到時候又說：“樣本太小，找十萬、百萬個病例來分析”，“還要看這些病人有無其他不健康的生活習(xí)慣，抽煙、酗酒……”這不是辯論，而是蠻不講理。同樣，認(rèn)為轉(zhuǎn)基因食品不安全的一方也不能漫天要價。比如說：“如果一百萬人吃轉(zhuǎn)基因食品，十年沒健康問題我就認(rèn)輸”，十年后又說“要一千萬人吃三十年沒問題才行”，三十年后又說“要一億人吃三代”。問題是臭豆腐、臘肉這些被食用了幾百上千年的東西，仍然會被發(fā)現(xiàn)有害健康。
