人工智能专题精选(九篇)

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第1篇：人工智能专题范文

关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能（Aritificial Intelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

（一） 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

（二） 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。

（三）提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.

[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9（4）：66-68.

[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13（3）：330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，（7）：541.

第2篇：人工智能专题范文

关键词：人工智能；选修课；专题讨论

中图分类号：G642.0？摇 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一门跨学科的课程，它的内涵十分丰富，包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识，并且内容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多数院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作为一门选修课程。既然是作为选修课程，我们可以不拘泥于传统的教学方式，采取灵活多样的教学形式，培养学生研究这个领域的兴趣，使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论，又能了解目前人工智能的前沿课题，扩大知识面，并为今后的研究打好基础。

二、改革教学方法

在传统的教学模式里，教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生，教师讲什么，学生就听什么。但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识，内容抽象，讲解起来不免有点枯燥无味，学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。另一个问题是在传统的教学模式下，学生接触不到该研究领域的前沿问题。事实上，随着科技的进步，人工智能技术也在不断发展，再加上人工智能本身的特点，即它是一门交叉学科，涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题，这样不仅能克服“枯燥无味”的问题，而且会拓宽他们的知识面，从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。基于以上分析，考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课，我们设立分专题讲授模式，这些专题包括：人工智能与类人思维，人工智能与机器进化，人工智能与知识表示，人工智能与决策规划等等。下面分别叙述之。

1.人工智能与类人思维。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或更好地完成以上行为的机器……”那么为了这个长远目标，我们应该深入地探讨人类大脑是如何思维的，或者说是如何思考问题的，人类是如何感知、理解以及应付外界庞杂的世界。只有深刻理解了人脑功能原理以后，人工智能才能“贡献出”相应的类人思维模型。这相当于空气动力学，人类飞行器只是根据空气动力学的原理构造的，它并不要求人类制造像鸟儿一般的飞行工具。因此在这部分教学过程中，可以先提出“大脑是如何思维的”问题，让学生自己动脑思考，相互探讨：人脑的结构是什么？人类思考问题分层次吗？什么是智力？智力的本质是什么？……课后，学生可以带着这些问题查阅资料文献，分组讨论，甚至可以写一些文章来阐述自己对思维的理解。这样既充分调动了学生学习的积极性，又培养他们的兴趣。然后，我们在课堂上进行具体讲解，讲解内容自然而然地引入了人工智能的定义，人工智能历史知识，图灵测试方法以及认知模型方法，接着再介绍目前国内外类人思维模型的研究现状。这样的教授过程，一开始就使得学生不排斥这门课，在了解人工智能基础知识外也接触到认识论方面的知识，培养了学生查阅文献和撰写科技论文的能力。

2.人工智能与机器进化。这部分专题主要给学生讲解遗传算法方面的知识，比如遗传算法的产生与发展，遗传算法的基本操作，遗传算法的应用情况。并且在教学过程中结合实例来讲述。实例可以从最基本的简单函数优化到复杂的旅行商问题。学生可以自己设计函数优化的解决方案，指出初始种群大小、进化代数、交叉率等因素对求解结果的影响，并要求学生自己编写程序来分析和理解这些问题。这些实验和设计极大地提高了学生的动手能力。

3.人工智能与知识表示。知识表示可看成是一组描述事物的约定，在人工智能里，它研究怎样把“人类知识”表示成机器能处理的数据结构。经典人工智能的主要表示方法有：一阶谓词逻辑表示方法，这是最基本的表示方法，具有严谨的公理体系；产生式规则表示方法，这是使用最广泛的表示方法；语义网络、框架、脚本表示方法，这是结构化的表示方法，等等。但是学生在学习这部分的知识时，对于逻辑推理觉得非常枯燥无味。我们的想法是在介绍这部分的知识时，不仅透彻阐述各种表示方法的精神实质，而且建议学生阅读Sowa所编著的《知识表示》一书，该书提供了知识表示方面广泛的知识，是这一领域的公认权威著作。Sowa在介绍新思想的同时捕捉到这一领域的最新成就，并且将逻辑学、哲学、语言学和计算机科学结合到知识表示，并将其转换为可计算形式。该书中还包含了大量的哲学和语言学的知识，阅读该书可以使得学生知识面得以拓宽，加上该书目前没有翻译版本，鼓励学生阅读英文原著，对学生各方面能力的提高都有所帮助。

4.人工智能与决策规划。在决策规划中，着重介绍增强学习、偏好理论等基础知识，由于我们在这个方面上做了许多工作，因此在讲解时联系自己的研究进行一些专题探讨，例如双马尔科夫过程决策模型，协同算法，超滤偏好模型，朴素描述逻辑在中医理论上的应用等等，并欢迎学生和我们共同研究这些专题，这样做无疑会增加师生之间的学术交流，促进学生的研究兴趣，形成良好学术氛围。

5.丰富多样的教学形式。除了以上的专题外，还可以开设其他的人工智能专题。事实上可以针对不同专业的学生确定专题的内容和形式。例如对于工程类的学生，可以着重讲述神经网络，进化计算等方面的内容，并且借助于Matlab提供的相关工具箱进行实验设计。因为大多数工程类的本科生都学习过Matlab语言，该语言在科学研究和工程实践中应用广泛，在教学过程中也要充分发挥这些优点。如是文科类的学生，教学方面可以着重讲述人工智能的符号学，哲学等方面的知识，这让文科学生从另一个角度去理解人工智能。课堂上，充分利用多媒体教学，采取多样的教学手段，激发学生的兴趣和好奇心。还可以播放国际机器人大赛等录像片段，增强课堂的教学效果。

三、结束语

总之，将人工智能分专题来讲授，让学生立刻能接触到当前人工智能的前沿研究问题，并且领会其中的实质。再加以多元化的教学手段，使得学生好学，乐学，更好地实现教学目标，提高教学水平。

参考文献：

[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].郑扣根，庄越挺，译.北京：机械工业出版社，2004，6.

[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：机械工业出版社，2003，6.

[3]韩丽娟，孙玉红，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].电脑知识与技术，2007，（13）：222-223.

[4]冯爱祥，罗雄麟.本科“人工智能”课程的教学改革探索[J].中国电力教育，2011，（10）：111-112.

[5]李春贵，王萌，何春华.基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J].计算机教育，2008，（9）：53-54.

[6]曾安，余永权，曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报（综合），2006，27（6）：40-43.

[7]王蓁蓁，邢汉承.拟人类思维的形式结构数学模型[J].智能系统学报，2008，3（6）：529-535.

第3篇：人工智能专题范文

潘云鹤院士于2016年12月在中国工程院院刊《信息与电子工程前沿（英文）》上出版了“Special issue on artificial intelligence 2.0”的专题报告。该报告提出了大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主智能等人工智能可升级的技术。

数字时代下的图书馆已从单纯地获取信息转变为提供特定的知识和服务来解决问题，从而达到知识创新。因此在人工智能2.0环境下，图书馆运用大数据智能能够更好地实现知识服务。

1.大数据智能

大数据智能，顾名思义是指大数据时代下的人工智能。人工智能作为交叉学科，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。现阶段，人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到“泛智能”应用，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更为复杂的问题。

大数据时代下，人工智能将在海量的数据中，运用强大的计算和处理能力，不断地学习和解决问题。目前人工智能因其快速处理和自主学习的能力，被应用在计算机视觉、人脸识别、语音识别和无人驾驶等各个领域。未来，人工智能将无处不在。

2.图书馆知识服务

柯平教授认为：“图书馆的知识服务是图书馆运用知识资源和智慧开展的高层次信息服务。”融合人的智慧，图书馆将资源整合成为具有特定价值的解决方案，为读者服务实现知识共享。近年来，图书馆知识服务研究从理论（概念、内容、原则）到知识服务平台的构建、知识服务模式探析、技术支撑等角度进行研究。读者利用知识服务平台可以获取、利用知识，而馆员利用知识服务平台可以实现数据挖掘，从而更好地为读者提供服务。

3.图书馆知识服务面临的大数据挑战

一方面，随着大数据时代的来临，社交网络、移动互联网等领域的数据量正在快速地增长，图书馆的数据量也不可避免地急速膨胀。

另一方面，由于各种新技术的冲击，知识服务的承受者、提供者、运营者及知识本身不仅覆盖了图书馆基础服务体系，还直指结构化、半结构化和非结构化数据的常规、广度及深度分析。因此，面对这些大数据，图书馆知识服务面临着以下挑战：

（1）外部数据量的庞大导致现有的图书馆知识服务体系难以存储、?M织和利用大数据，也难以满足读者需求。

（2）数据结构的多样性以及复杂性导致知识服务平台现有的数据分析技术难以对大数据进行有效的数据建设和管理。

未来，知识服务平台不仅要能存储、处理以及应用这些大数据，还要能分析这些大数据的关联性，并能分析和预测读者的行为。显然，数据分析已经成为图书馆知识服务体系创新与完善必不可少的支撑点。

4.大数据智能在知识服务中的应用思考

第4篇：人工智能专题范文

1列举人工智能的研究内容

1.1模式识别

在对人工智能系统研究的过程中，对其模式识别版块的研究，实质上就是借用计算机技术，将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中，从而构建出智能化识别系统。[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来，在自体数据库信息资源的协助下，将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。

1.2机器视觉

这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的，其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来，在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。对机器视觉功能的深入，在打破原有技术局限性方面有所建树，同时也使其演变成一门独立性较强的学科，在发展的进程中向更深层次延展。在对机器视觉研究过程中，工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟，确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息，对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应，此时机器人自体具备了人的视觉功效，在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中，机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘，继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。

1.3机器学习

机器学习可以被视为智能化发展的重要技术，最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标，此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。在经济全球化时代中，人类对机器人工作质量提出更高的标准，这就要求机器人不断的学习新知，对自体属性进行科学的调整，实现在复杂化环境中高效运转这一伟大目标。机器学习的功效可以在以下几个方面体现出来：一是强化机器人在多变环境中的适应能力，顺利的采集大批量的信息资源并对其进行精确分析；三是借助学习环节机器人可以强化自体智能化档次，对多变的环境做出科学的回应，及时处理紧急问题；三是机器学习环节的启动，可以协助机器人设计者实现优化设计效果这一目标，节省了人力资源，降低了生产成本，最终辅助机器人实现优化运行效率这一终极目标。

2人工智能在智能机械人领域中的具体应用

2.1人工神经网络在机器人定位与导航中的应用

人工神经网络是在生物神经系统之上发展起来的一种对信息资源处理的方式，其独特之处在于能够处理那些无法用模型或者是相关规范概述的程序与体系，在解说非线性系统的结构与性能等方面体现出一定的统一性；具备着融合多元信息资源的性能，人工神经网络最常见的结构如图1所示。该类人工智能在移动机器人定位和导向环节具有较高的应用频率，主要得力于移动机器人多传感器信息整合借助了神经网络的诸多性质，此时机器人外部传感器的信息资源演变人工神经网络的传送处理目标体，这样操纵人员就可以顺利的获取到与移动机器人自体方位相关的信息资料，同时对阻碍物的位置、形状以及大小有一个较为确切的评估，在人工智能的协助下移动机器人顺利的躲避障碍物并且自置也明确化。

众所周知，摄像机标定为移动机器人视觉体系的重要版块，摄像机参数明确的过程便是智能机器人内部几何和光电参数整合的过程，同时其自体坐标系和外界坐标系两者的相对方位也体现出明确性，国内相关学者借用人工神经网络顺利实现上述目标。具体是在人工神经网络的协助下，直接采集到智能机器人摄像机呈现的图像信息资源，继而建设三维坐标系（x，y，z），从而明确摄像机内部几何与光电参数、自体坐标系与外界坐标系之间的关联性。如图1所示，人工神经网络首层为输入层，次层为隐含层，末层为输出层。[2]隐含层与输出层神经元的类型分别是S型激活函數以及线性激活函数，网络输入层则是移动机器人目的点在3个摄像机内所有的图像信息资源，输出层构建的坐标系类型为三维世界坐标。人工神经网络在移动机器人运作进程中的应用，能够使操作人员获得到与目标物在三维空间内较为精确的位置信息资料，在人工智能的协助下，智能机器人在方向引导过程中能够使障碍点的方位更加明确化，轨迹追踪这一目标也得以实现。

2.2专家系统在机器人控制中的应用

人类对机器人控制理论的研究脚步从未停歇过，也取得了令人欣慰的科研成绩，致使大部分机器人控制方法均是在某些数学模型上发展起来的。基于智能机器人具有非线性、顺变性、多关节耦合性等动力学特性，为数学模型参数与类别的确定设置了较大的难度系数。并且在动态式数学模型在应用过程中准确性受到智能机器人位置变动而发生变更的现状，导致庞大的计算任务难以在该方法的协助下完成。在这种局势下，智能控制理念被提出来了，其能够对个体行为方式进行模拟，而不需要大批量数学模型与公式的协助。目前智能控制与人工智能领域的多个结构产生关联，常见的有专家系统、神经网络、模糊控制等。

2.3进化算法在机器人路径设计中的应用

路径设计是智能机器人领域一直被研究的专题。基于路径设计是智能机器人构建的重要成分这一实况，路径设计的宗旨是协助移动机器人在某些因素的制约下，能够顺利探寻出一条从初始状态到终极状态的优良型、无碰撞型的路径。在智能机器人路径的设计方面，众多学者开展了大量的探究工作，并研发出一些方式方法。

在人工智能领域不断延展的进程中，计算智能与进化智能法先后被开发出来，遗传算法与蚁群等算法也陆续被提出与应用，从而使智能机器人路径设计工作的实效性有所保障。特别是遗传算法在机器人路径设计环节中的运用，使机器人智能化水平更上一层楼，此时其运行的轨迹基本上与预期效果相吻合。有研究人员应用遗传算法的过程中不断对其实施改良措施，并积极在陌生环境中，借用动态化手段对机器人路径进行设计规划，此时其借用遗传算法体系中路点坐标值可变长染色体编码方法，创建出涵盖障碍物排斥子函数项的代价函数。这一人工智能形式在智能机器人领域中的应用，确保路径设计环节中的地图信息资源顺利融合进遗传操纵进程中。在对遗传算法不断应用与改进的过程中，研究人员积极对被设计的机器人路径应用形式进行深层次的研究，开发出两种遗传算子，即交叉算子与变异算子，在多样化进化算法的协助下，智能机器人在运转的过程中在对路径探寻之时取得了最佳效果，从而使移动机器人运行的效率得到切实的保障，当然，使移动机器人路径设计工作获得更大的发展空间也是毋庸置疑的事实。

3人工智能的发展前景

在知识经济一体化时代中，人工智能发展体现出高效性，应用环节上体现出管理广泛性，这不在人类预期范围之内的，所以说人类在预测电子科技、人工智能以及机器人发展趋势上存在较大的难度系数。现阶段，人工智能机器人的推理功能水平已经提高到一定的档次，但是机器人学习与想象功能的研制依然处于开发阶段，在智能机器人的创造方面，科研人员工作的难点是仿照人脑右脑模糊功能以及整个大脑的处理功能。[4]现阶段，人工智能领域不断被拓宽，可以间接的推测出其在机器人中的应用比例不断加大，众多人工智能产品已经在人类实际生活中得到切实的应用，并取得了良好的应用成效。可以推测的是，在未来的发展中，电子科技人工智能的开发与应用将使给人类的生产生活发生巨大的变化。人工智能在发展的进程中将会积极借鉴计算机技术，从而确保人工智能理论等方面研究的深入性。国内一人工智能企业也将会不断强化自体实力自身实力，从多个方面强化智能机器人实效性，使其为社会经济的发展提供更大的能量。

4结束语

总之，在电子科技迅猛发展的时代中，人工智能将会在智能计算机领域获得更大的应用空间。相关技术开发部门也应该紧随时展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的保值增值贡献力量。

参考文献 

[1] 赵绍充.基于人工智能的流水线智能机器人设计与验证[J].中国战略新兴产业，2016（28）：71-75. 

[2] 沈小波，韩舒淋.人工智能等技术重塑机器人产业后者迎来大机会[J].信息与电脑（理论版），2016（17）：8-14. 

[3] 吴伟国.面向作业与人工智能的仿人机器人研究进展[J].哈尔滨工业大学学报，2015（7）：1-19. 

第5篇：人工智能专题范文

关键词：人工智能；科技情报；自动感知

中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。

1人工智能及科技情报感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。

1.2情报感知分析

科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。

因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。

2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究

2.1融合关键点

（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。

（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。

2.2内容感知

（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。

（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。

2.3情境感知

（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。

（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。

2.4需求-反馈机制

（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。

（2）情报感知产品。情报感知产品主要结合用户产品需求，依据感知数据库内的条件因素预测今后用户对于情报产品的需求，进而在后续工作中有针对性地向用户推送产品信息，为科技情报工作的可持续发展提供支持。因此，人工智能和科技情报感知工作相结合可以充分发挥自动感知优势，降低对工作人员决策的依赖性。专业人员依据多种数据源进行分析与评估，最终得出精准的感知结果。同时，人工智能技术的应用可以自动形成情报感知产品，并向用户推送反馈数据，由主动感知向自动感知发展，契合新时期情报3.0的发展趋势，加快国家科技决策和科技创新发展进程。

第6篇：人工智能专题范文

关键词：教学改革；智能科学；精品课程群；人才培养

智能科学精品课程教学团队长期坚持“严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程”的先进教育理念，履行“严谨教学改革是教育发展的动力”的指导思想[1]。本教学团队围绕“人工智能”和“智能控制”国家精品课程、“人工智能”国家级双语教学示范课程、“人工智能PK人类智能”国家级精品视频公开课、“智能控制”国家级精品资源共享课程、“智能科学基础系列课程教学团队”（国家级）、“人工智能网络课程”教育部国家新世纪网络课程建设工程以及“智能控制”、“人工智能”、“机器人学基础”和“智能系统原理与应用”等省级和校级智能科学系列课程群建设，潜心教学改革，建立了以师生互动、多维交叉、强化实践为特点的创新型人才培养模式，取得一些获得同行首肯的教学改革成果[2-7]。

本文着重介绍教学团队在智能科学精品课程群建设方面的基本情况。

一、智能科学精品课程群的建立

该团队逐步推进智能科学精品课程群建设，不断积累教学改革成果。首先，利用颇具特色的优秀教材群，建立起国内首个立体交叉的智能科学教材体系。其次，把多元智能理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，并建立了智能科学课程群之间的内在联系，建成国家级智能科学精品课程群。再次，增强实验教学，整合多元资源，创建开放式软硬件训练环境，促进智能科学精品课程群的进一步建设与发展。

（1）率先建设立体交叉的智能科学教材体系

智能科学具有高度交叉、多学科融合的特点，结合这些特点研究了不同课程、不同学历层次、不同学科门类之间的交叉链接关系。建设以信息学科类本科生教育为主，兼顾硕士和博士研究生的教材体系，并辐射到管理类、机械类等专业。教学团队与时俱进，对教材不断更新，自1987年以来共出版人工智能、机器人学、智能控制等教材共20个版本[8-13]。例如，《人工智能及其应用》、《机器人原理及其应用》和《智能控制》均为我国相关课程的第一部具有自主知识产权的著作，被誉为“智能三部曲”，为国内高等院校广泛使用。

（2）建立多层次智能科学精品课程群

团队把多元智能理论和本体论的知识组织方法运用于课程群建设，并依据个性化元素特征和个体差异构建模块化课程体系及系列化课程设置，并据此设计课程群及课程相关的实践环节。

设计出各课程间的横向关系和专业间的纵向关系，即建立智能科学课程群之间在知识、技能、素质三个维度上的横向联系，以及在本科生、硕士研究生、博士研究生三个学历层次与专业基础课、专业课专业层次上的纵向关系。

经过长期建设，10年来共获准12项各级质量工程等立项，建立与形成了国家级智能科学精品课程群。其中包括国家级精品课程、全国双语教学示范课程、国家级教学团队、全国优秀网络课程、国家级规划教材、国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程以及省级和校级精品课程等。

（3）整合资源，加强实验，创建开放式训练软硬件教学环境

教学改革没有最好，只有更好。教学团队不断增加与逐步完善智能科学精品课程群的实验和实践环节，开设智能科学相关培训课程和专题讲座。注重整合各种资源，增强智能学科与其他学科的交叉，创建开放式训练环境和训练中心，建设智能科学与技术创新实验室、大学生程序设计竞赛训练中心、大学生智能移动机器人科技创新平台等。此外，还积极参与智能类学科竞赛，如“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、全国大学生智能设计大赛、ACM/ICPC程序设计大赛，以及多种智能机器人和智能小车大赛等。

经过多年精品课程建设与积累，目前，教学大纲、教学日历、教案或演示文稿、重点难点指导、作业、参考资料目录和课程全程教学录像等教学必需资源均进行了持续建设与更新补充。其中一些特色资源得到建设与共享。首先，共享国家级教学名师积累的丰富教学资源。通过建立名师工作室、名师示范项目实验室和名师图书室，形成多元化的带教制度，使老教师的教学理念和经验得以传承。这样就能够加快年轻教师的培养与成长。其次，共享网络课程资源。各门网络课程均采用智能技术中的知识推理和智能算法来实现编程、答疑和虚拟实验，具有智能化、个性化、情境化和形象化等特色，以及导航系统多样化、向导学习个性化和情景化学习等功能。促进了各课程教学改革，提高学生培养质量，深受学生欢迎。再次，共享实验资源。教学实验从无到有，从弱到强，逐步建立教学实验室和科研实验室，全面向学生开放，使广大学生共享实验资源。通过实验，学生发挥了主动性，提出并积极验证和探索自己的思路，从而更好地掌握知识，培养学生的理论联系实际能力和创新能力。

二、改革课程教学，建设精品课程群

着力课程教学改革，建立以精品课程群为核心、以课堂教学为基础、以实践训练深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。为了实现教学目标，保证课程群的教学和教改的顺利进行，加强了教师队伍建设和教学管理，建立教学质量评价系统，保证课程群的教学质量。

（1）建立以精品课程群为核心，以课堂教学为基础，以实训深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。

提出“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法。建立“课堂讲授+启发互动+创新实践”三位一体的教学模式，探索出“项目驱动教学”（Project-orientedlearning）和“做中学、趣导思”的主动教学方法和学生培养途径。开发双语教学平台，改进与强化双语教学模式，完善双语教学的方法和手段，提高教学质量。

（2）加强教师队伍建设，改进管理，改革考试，促进课程群的教学和教改的顺利进行。

总结并推行“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程，严谨施行教学改革”的“四严”教育思想，指导教师队伍思想建设[1]。注重对青年教师的业务培养，提高他们的授课水平。改革考试制度和方法，培养学生思维、分析能力和创造创新能力。

（3）建立教学质量评价系统，监控课程教学全过程，保证课程群的教学质量。

将控制论（Cybernetics）中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程，建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。

（4）利用教师试讲、督导听课、网上评教、同行评议、讲课竞赛、质量评优、师生座谈、公开示范课等一系列措施，反映教学中的存在问题和成功范例。然后通过集体讨论分析，提出对存在问题的纠正措施或对成功范例的推广意见，实现评估监控过程的自动化、智能化与常态化，保证教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。

三、经验与结论

在智能科学精品课程群建设过程中，取得了丰硕成果，探索与积累了丰富经验。主要体会如下：

（1）在该精品课程群建设中，始终贯彻“以人为本”的育人理念，把多元教学理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设，创建因材施教和探索性的学习环境。以“教书育人”为根本任务，坚持“严肃对待教学工作，严格要求学生，严密组织教学过程题，严谨施行教学改革”（“四严”）教育指导思想，奠定创新型人才培养的理论基础。

（2）注重“课程核心”教育定位，总结出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教学方法和“做中学、趣导思”的综合素质培养方法。做到师生互动，理论联系实际，深化教学，摸索出创新型人才培养的有效途径。

（3）建立覆盖多层次、多专业、多语种、立体配套的智能科学精品课程群系列教材体系，实现课程群系列教材的“精品化”。建立网络化、个性化、智能化的多维教育网络课程体系。建立一种教学质量评估系统，即质量诊断、分析与校正闭环评价系统。这些措施为课程教学和创新型人才培养提供了有力保障。

参考文献：

第7篇：人工智能专题范文

[关键词]搜索引擎 电子商务 智能搜索 人工智能

一、搜索引擎的现状

当前搜索引擎数据库检索和应用性差，不利于用户使用;排序技术指标单一，查找到的信息有效性低;信息分类类目和标准不统一，导致界而友好性低;自身搜索技术不成熟，误检率高，不利于电子商务使用。

搜索引擎主要由搜索器、索引器、检索器和用户接口四部分组成。搜索器一般采用一种被称为Spider的网络自动跟踪索引程序。索引器的功能是理解搜索器所索引的信息，从中抽取索引项、建立起自己的物理索引数据库。检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检索出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。用户接口的作用是输人用户查询，显示查询结果，提供用户相关性反馈机制。

目前搜索引擎根据构建时的不同策略，大致可以分为三种模式:一、建立在分类基础上的搜索引擎，优点是准确率比较高，不足是查全率不是很好。二、建立在索引文档基础上的搜索引擎，优点是搜索网络信息效率高，查全率好于第一种，但查准率不及第一种；三、建立在概念的基础上，突破了传统搜索引擎中相对比较简单的基于关键词的匹配，它借助数据字典扩展条件，通过模式的提取和识别抽象化搜索条件与文档之间的联系，这种搜索引擎的查准率较差，而查全率是三者中最高的。

利用人工智能先进技术重新设计搜索引擎，使搜索引擎更具智能化，使检索结果更能反映用户的需求，这类搜索引擎称为智能搜索引擎。把信息检索从目前基于关键词层面提高到基于知识层面，是解决问题的根本和关键。

二、智能检索技术的分析研究

1.网络Robot的智能技术分析研究

网络Robot是一种软件，它完成任务必须具备一定的智能，可以概括为以下几个方面：

(1)提取网页中的有效链接

智能Robot从分析一组指定的URL开始，按照电子商务的电子词典对文档的相关性进行判断提取超链，滤去不适宜的文档，降低索引的混乱程度，满足条件的超链按照标题或单词建立索引并产生本地数据库，使搜索结果更加纯净。

(2)识别访问过的链接，剔除广告等无意义的链接

智能Robot排除掉那些在目标URL中已被访问过的URL；由于WWW的巨大规模，为避免Robot搜索得太深，从而回不到原处的情况发生，必须对搜索的深度进行限制；剔除图像、音频、视频等无法进行索引的文档。

(3)确定搜索策略

Robot的搜索策略是指当Robot搜索到一个文档后，下一步应当转移到哪个文档的方法问题。它主要有以下几种搜索策略:①IP地址搜索策略。它实现的方法是先赋予Robot一个起始的IP地址，然后根据IP地址递增的方式搜索本IP地址段后的每一个WWW地址中的文档。优点是搜索全面，缺点是不适宜大规模的搜索。②深度优先搜索策略。它是从起始节点出发，一直搜索到那些不包含任何超级链接的文件为止，然后再返回某一文档，再继续选择该文档中的其他超级链接。优点是便于发现新的站点，但信息面增长相对慢一些。③广度优先搜索策略。它是先搜索完一个Web页面中所有的超级链接，然后再继续下一层的搜索，直到最底层为止。它能够很好地解决搜索面的问题，缺点是对于深层Web文档要花很长的时间才能到达。

我们采取深度与广度相结合的策略来采集文档，满足条件的文档放到搜索数据库并建立索引数据库，针对链接内容发生变化，采取迅速、及时的更新机制，建立的索引库供检索数据使用。

2.搜索条件的获取和智能分析研究

通常搜索引擎支持最多的是关键词搜索和在此基础上的逻辑运算，在初步搜索结果中再搜索和限制条件较为复杂的高级搜索，这种简单的用户信息获取方式势必直接影响着搜索结果的准确性和相关性。目前，由于各类电子商务站点使用的搜索引擎都是基于关系数据库的检索引擎，它无法处理在用户看来是非常普通的常识性知识，更不能处理个性化知识、区域性知识以及专业性知识等。造成上述种种信息检索困难的原因在于搜索引擎缺乏知识处理能力和理解能力，对要检索的信息仅仅采用机械的关键词匹配来实现。智能搜索引擎检索的内容应该是知识而不是信息，它对查询条件的智能分析主要包括以下两种：

(1)提取查询条件中的有效成分，包括词汇和逻辑关系。

(2)建立电子商务知识库来获取关键词的同义词、近义词及相关词，如计算机、电脑和微机是同义关系，建立概念之间复杂的语义关系及常识上的联系，如相机与胶卷存在常识上的联系。根据语义关系和常识性联系对用户查询进行相关性联想，提供引导用户进行下一步查询的线索。这样一步步地在与用户交互过程中诱导用户“表达”出他真正想找的东西，从而实现对查询的智能导航。

三、结论

互联网智能搜索是一个新兴的极具魅力的研究领域，它不但为商务主体提供了迅速接人Internet搜索自己所需商品的智能技术，而且也免除了交易双方对象寻找进行交易所耗费的大量时间和精力。搜索引擎主要向专题性智能搜索引擎发展是今后的发展趋势，专题性搜索引擎索引器因为涉及领域小、信息量相对少，所以完全可以在自动分类标引的过程中加人人工智能技术，提高信息的查询质量。

参考文献

[1]孙炜:中文搜索引擎开发利用策略研究.科技情报开发与经济.2005(1).230～231

第8篇：人工智能专题范文

2014年，栗浩洋再创业，成立了深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育。数月之后即获得由青松基金领投的高达 3100 万人民币的种子轮投资，融资额几乎破了全球创业公司种子轮投资纪录。这家被投资人追捧的教育公司，到底有什么特别之处？

人工智能无疑是当下最火的科技概念。从BAT到创业公司，从传统行业到资本市场，无不对这一概念趋之若鹜。若是再结合医疗、教育等同样热门的领域，几乎毫无疑问会备受关注。深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育，就是这样一家从成立伊始就带着“教育”与“人工智能”双重基因的公司。

V学教育董事长栗浩洋浸教育行业十几年，是业内知名的资深专家。而作为一个标准的“学霸”，他很早就对人工智能产生了浓厚的兴趣。当IBM的“深蓝”赢了国际象棋大师，栗浩洋受到了很大的冲击，他开始相信人工智能未来会颠覆世界。身为创业者，这样的机遇不容错过。

学霸的烦恼

有句网络上很流行的话说：“最可怕的是比你优秀的人还比你努力。”放在现实生活中，栗浩洋就是个很形象的例子。

读书时代的他像是开了挂：从小学习成绩拔尖，9岁就成为计算机实验生写游戏程序，初中就读完了高中全课程，荣获奥数一等奖，进入上海交大天才试点班。升大学时，北大、清华、上海交大、复旦等8所高校同时保送。分数对他而言从来就不是问题。

但这并不代表他没有缺点――中学时代，他有社交恐惧症。大学选择专业时，为了向陌生的学长学姐请教，他端着盘子在食堂游走了5天，最终也没敢开口。他是个不轻易认输的人，清楚地知道自己的弱项，然后加以训练。如今的栗浩洋思路清晰，语速极快，说起自己的项目来滔滔不绝。在各种论坛、演讲、路演的场合，他甚至有不间断发言6小时的纪录。

栗浩洋曾做过名为“人是自己性格的雕刻家”的主题演讲，详细描述了自己克服性格缺陷的过程。他说：“我要像一个雕刻家一样，把自己塑造成最完美的艺术品。”

这与V学教育的理念不谋而合。在栗浩洋看来，传统的教育培训十分简单粗暴，把教科书上的知识点全部线性推进，学完这个知识点才能学下一个。但每个学生知识点的掌握情况都不尽相同，如果好学生把大量时间用于重复学习已经掌握的知识点，而成绩较差的学生总在学习对他来说难度太大的知识点，最终的结果只能是所有学生的学习效率都很低下。要迅速提高学生的成绩，应该针对每个学生制订独一无二的学习方案，让他们有针对性地补好短板。

过去，有针对性的一对一辅导只能依赖经验丰富的老师，但这种辅导十分奢侈。“上海有300多个特级教师，最低的一小时的成本是1500块钱，最好的前10名大概要8000块钱一小时，而且只能上几百人的大课，根本不可能去一对一，哪怕你是土豪也支付不起这样的费用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技术带来了梦想照进现实的希望。将人工智能技术应用于教育，自美国的Knewton公司始。为应付GMAT、SAT等全球性考试，Knewton做了一个智适应学习工具。该平台将各类课程数字化，建立在线教学资源库，为用户“个性化”选题，从而提高应试能力。

受此启发，栗浩洋看到了国内基础教育领域的机会，促使他创办了V学教育。就好比GPS和自动导航未来会代替老司机，V学教育也希望通过智适应系统代替老教师，一对一地用智能系统给学生授课，让每个孩子接受到最高级别和最高质量的教育。

现有的教育培训机构，不管模式怎么变，本质上还是传统教学，非常依赖于老师。V学教育则是依赖于科技。栗浩洋打了个比方：“一个教育机构聘请老师，就像聘请会武术的员工一样，那么最高的水平就是练成武术高手。但我们不是通过武术解决问题，我们是通过武器，通过飞机、大炮、导弹和航空母舰来解决问题。”

量体裁衣式的教学

用人工智能技术帮助学生学习，简单地解释，就像阿尔法狗用智能体系模拟围棋大师一样。V学教育智适应系统是用智能化的系统去模拟特级教师。对于特级教师来说，见到每一个学生，首先会快速摸底学生的学习状态。然后根据这个学生的学习状态、能力，以及学习习惯，采用不同的教学策略、教学方法和表达的语言，帮助这个学生进行学习。在学生学会或者没学会的不同情况下，会调整自己的方法。

特级教师教学的这种能力，是基于其过去几十年的教学经验和几千个学生，几万几十万的题目，以及这些学生在学习过程中会和不会的反应等大数据，以及自己大脑的判断。V学的解决方案其实就相当于把近百位特级教师的经验、智慧、大数据解决方案，放在智能大脑里面，然后用这个智能大脑去模拟教学过程。

V学的智适应系统，能够将每个知识点拆分成“纳米级”。所谓“纳米级”，是指把一个知识点拆成最基础的内容，变成最简单的颗粒，然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试。通过对学生进行精准的摸底测试，了解学生掌握了哪些知识点，哪些没有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同时，智适应系统还能通过学生的反馈数据，不断地深度学习，提升测试的准确度。

栗浩洋举例说：“在错题本这种粗浅智适应的模式中，我们可能经常会判断一个学生说他是一个冠词掌握得不太好，但这其实是一个非常笼统的判断。冠词又分定冠词、不定冠词和不用冠词，那么这个学生可能是定冠词13种当中的第9种和第12种不会，以及不定冠词11种用法中的第7种和第10种不会。”

“一开始我觉得系统不靠谱，它给出的所有知识点我都掌握得很好，后来我一看里面的讲解，没想到被动语态可以讲得这么深，其实好多题并不是因为粗心做错了，而是还没有真正地理解。”这是一位通过智适应系统学习后的学生的真实反馈。一位风险投资人也曾亲测V学智适应系统，他是美国哈佛商学院毕业的学霸，系统竟然检测发现他有一个初二的数学知识点没有掌握，他一开始不相信，后来一翻书，发现自己真的没有掌握那个知识点。

根据学生的知识掌握情况和目标，智适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

栗浩洋坚信，找到合适的学习方法，每个孩子都可以成为学霸。“中国在几千年前提出的教育三大理念，就是教无定法，有教无类，因材施教，这三个词其实是对智适应教育的一个完美的诠释。”他表示。

让学习轻松快乐

“V”，一个有些生僻的汉字。栗浩洋与合伙人用这个字作为公司名大有深意。公司最早立项时，代号是“X PLUS”。他们认为，教育技术的深度对大多数人来说是未知，而且有着非常高的潜力待发掘，每个孩子都可以比过去提升10倍甚至百倍的学习效率，其中有无限的可能性，这是起名X PLUS的原因。

“与X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作为动词时，有治理的意思，V天下就是治理天下。我们希望通过教育，可以改变整个中国社会。V字作为名词，又有才德出众的意思，我们希望把每个孩子都教育成才德出众的人，也就是说我们不仅希望他们提升学习效率，获得更高的分数，而且希望他们在素质教育上也有更好的提升，真正帮助孩子成为有能力，有礼仪，有智慧，有价值观的人。”栗浩洋介绍说。

这是栗浩洋在教育领域的第三次创业，显而易见，他有很深的“教育情结”。在他看来，对于世界上的每个人来说，教育是能够改变其一生命运的最重要因素。每个人出生的地域、家庭、国家等注定无法公平，但是如果是每个人都可以享受到这个世界上最优质的教育，就可以通过自己的努力，通过教育去彻头彻尾改变自己的人生轨迹。所以他觉得教育不仅仅是一个事业，也是一件非常有社会意义的事情。

与此同时，中国的整体教育水平相对较差，国家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比较落后。因此，栗浩洋心中还有一份对国家和民族的使命感。“中国的学生数理化学得是全球最深的，孩子学得是最苦最累的。但是全球最好的科技却不是中国人发明的，都是美国那些学得很轻松，很自由，很自主的孩子创造的。这就说明我们中国的教育其实特别失败，所以我非常希望能够通过自己的力量，彻底改变中国教育这样一个现状。”

学生通过高效的方式学完了知识点，节约的时间就可以自由支配，花在兴趣爱好素质教育甚至是娱乐上。栗浩洋认为，这就是为什么国外的学生学得又轻松又好，而国内的学生学得又累又苦还是学不好。V学教育其实是要彻底解放孩子们的时间，让他们热爱学习又享受生活。

在对自家双胞胎儿子的教育上，栗浩洋践行着自己的理念。他每天都要抽出时间教儿子认字，孩子们进步的速度比他想象的快。1岁半的时候，他们就认识了500多个汉字和100多个英文单词；3岁不到读了300本书；3岁的时候可以和外教进行简单的日常英文对话；在好奇心、想象力、逻辑的组织能力上更是超过同龄人许多，并且非常快乐。

栗浩洋对他们有很多期望，比如希望老大成为第一个不是在美国出生的美国总统，希望老二成为金融家，做出超过高盛的金融集团。“但是我并不会勉强他们，也做好了所有的准备。哪怕他们想做地下摇滚歌手、和尚、义工等等，都可以。”

方向对了路还长

作为连续创业者的栗浩洋，成功过也失败过。但现在他信心十足。

在教育研发方面，栗浩洋拥有超过十年的经验，对教材、配套动画片、网络产品都有很多心得。栗浩洋认为，过去的经验和教训，可以让V学的研发过程至少少走三四年的弯路，能够达到比其他同行更高的效率。教育行业的研发有着非常高的壁垒，如果没有在行业中摸爬滚打过五年八年，直接做研发，会跌入很多坑。

其次，传统教育模式中最重要的因素师资力量，对V学教育已经完全不是问题了。大型教育机构在全国发展的时候，遇到的最大问题就是师资力量。培训老师的成本非常高，老师的流失率也居高不下。留下来的老师，若干年后水平也参差不齐。而V学教育采用的是“中央菜谱”的方式，就像肯德基麦当劳一样，所以全国所有的学生得到的都是最好的资源。

事实上，V学教育的野心不止在线上。其在线下的实体学校，今年会开到100家，明年还要新增300家。他希望通过5年的时间，开设2000多家学校，做到100万学生的规模，以及超过30亿元的销售额。未来，V学会在全国设几千个，甚至一两万个学习中心，所有的学生都可以在线下培训中心进行学习，但是老师是通过智能化系统在线上完成教学，所以V学教育是要做一家真正把线上线下结合到极致的公司。

在中国五千亿规模的培训教育市场中，新东方、好未来、学大等知名教育机构加在一起，基本只占1%左右的市场份额。根据日本、韩国的教育市场调研可以推断出，中国第一大的教育企业可以占到10%的市场份额，中国有40多万家培训机构，也就意味着行业第一应该可以开到4万家培训机构。摆脱了师资力量的约束，V学教育能够实现这样的目标吗？栗浩洋不清楚，但会以此作为努力的方向。

但栗浩洋也清楚，现有的智适应技术还谈不上尽善尽美。最大的问题，是系统和知识点的匹配度的问题。真正要发挥这个系统的作用，那么所有的教学内容和知识点，都必须尽可能为这个智适应系统所研发，才能达到最好的效果。这就要求之前做线下教育的教学专家，必须了解智适应的系统和算法能力，了解引擎，了解这一套系统的运转原理，以及其所要达到的目的，才能够生产与这个系统相适应的内容，而这需要时间。

为了进一步探索智适应教育最深层的可能性，以及未来的发展，和科学与最前沿的一些技术，V学教育与国际顶级高校及教育专家共同开设了“智适应学习研究联合实验室”。这些探索不是马上就可以商业化和实践的，而是一些前沿性实验技术，代表了最高的科技水平。在实践层面，V学秉持开放的态度，愿意与优秀的传统教育机构深度合作，提供智适应学习引擎。这一切，都是为了帮助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，给他们带来快乐和效率。

BM：人工智能可以细分出很多种技术，你认为其中还有哪些能和教育相结合？

L：人工智能中的很多技术其实都可以和教育相结合，只不过是深度和浅度的问题。比如说语音识别技术在未来就会非常重要，通过视频连接学生的语音，人机交互的感受会更好。

机器人未来也可以作为助教的形式，提供一些服务。我们在年底之前，就会在每个学校都配置人工智能机器人，来完成一些简单的互动和辅助的工作。

人工智能的语义分析相对来说会更加深入一些，因为很多题目是主观题，如何进行比较智能化的语义分析、分类和评判，就变得非常重要。

除了人工智能技术之外，现在非常火的VR和AR技术，在教育领域的应用也是非常广泛的，我们也正在研究如何用最高效的手段，通过这些技术来去提升教学效果。

BM：V学产品研发中融入了多少你的个人经验？

L：因为我自己从小学到大学，获得过数学奥林匹克和全国竞赛一等奖，再加上计算机专业的学习背景，所以我对技术方面的理解度，其实是超过绝大多数人的。我提出过很多算法方面的理念，都是同事非常认可的。我个人会在研发中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研发团队一起商量如何去解决各种各样的问题和困难。

BM：你与合伙人是怎样分工协作的？

L：目前在V学教育我担任的是董事长的职位。CEO周伟，CTO樊星，以及首席科学家崔炜博士，他们承担了大部分的工作。我主要的核心工作就是战略思考，研发，还有团队组建这三个方面。

BM：智适应学习系统能否惠及成人？

L：可以的，海外的智适应教育在18岁以上的教育和职业教育中非常普及，智适应教育其实是有普适性的。在美国，不但是物理、数学这样知识点结构非常清晰的学科可以使用，像经济学、生物学和心理学等所有学科，都可以使用。

BM：公司目前融资情况如何？资金会用在哪里？

L：我们这一轮是一个大的天使轮融资，目前已经签署了意向协议，大概会是1亿元左右的资金。不管在教育行业还是创投行业，都是非常大的一笔资金，这也显示了风投对智适应教育行业的看好，对我们团队的一个认可。这些资金里面，60%会用于智适应教育的研发，包括人工智能引擎的研发，在纽约的研发中心的投入，所有智适应教学内容的研发，以及学生和家长使用的系统的开发。其余资金要用于线上线下的推广，我们要在全国开出数万家学校，同时也要在线上进行电话销售，但是这两方面现金流收入会比较好。

第9篇：人工智能专题范文

对于台胞青年营员而言，陈德铭并不陌生，很多人早已从媒体上看到他率海协会访台的报道，也悉知他曾任商务部部长。讲座一开始，长期从事经济领域工作的陈德铭，结合工作经历畅谈在经济全球化背景下深化两岸经济合作交流，并从经济的角度阐述经济全球化、人工智能等背景下两岸所面临的机遇和挑战。他首先从哥伦布发现新大陆讲到经济全球化的发展历史，并举例第一次世界大战时，全球贸易已占全球贸易总量的16%，去年末，这一数字已达33%，这说明经济全球化已是人类社会发展的一大趋势。陈德铭认为经济全球化也带来人工智能的高速发展，未来工业化、个性设计将有更高标准的要求，新一代的青年人要转变职业观点。他也认为人工智能化的快速发展会带来就业的增加，但对人才的知识结构要求与以往并不一样，谁先看清这一点，在未来的竞争中才能赢得先机。对两岸广大青年来说，也要充分考虑这一趋势，在智能化的工业革命中，为自己充好电。

讲座中，陈德铭对台下的千余名台胞青年也有自己的观察。他看到有台胞青年在室内还带着口罩，贴心问道“不知道你是生病了，还是这几天北京空气不好？”并说自己家中是否开窗通风也是查看PM2.5（悬浮细颗粒物）数据决定。这番平实的对话，也拉近了他与台胞青年们的距离。陈德铭认为，未来5年至10年，大陆必须面对并解决空气污染问题，这将带动很多相关产业的发展，对于台湾同学而言有着极大的创业空间。他进而针对不久前岛内的“反服贸”风波说道，台湾的服务业比例已超过70%，虽然超过大陆的46.1%，但台湾服务业的量不够，开放程度与国际交往都不足，这点令人担忧。大陆服务业目前占经济总量不到一半，还有很大的市场，两岸文化同根同源，台湾非常有优势。讲座中，陈德铭言及与国台办主任张志军访台归来后谈及赴台感受，彼此都认为，两岸关系的前景光辉灿烂。无论是服贸、货贸还是互设办事机构等事宜，两岸相关机构都在就相关细节进一步的磋商之中。两岸关系发展向前迈进是历史发展的必然，相信不会因为个别的一些问题而停滞。

讲座现场不少台胞青年对台生在大陆实习、就业等相关问题十分关心，陈德铭表示欢迎台湾同学来大陆学习工作，认为两岸需要进一步协商沟通，让在台学习的陆生和在大陆学习的台生都能够便捷地找到理想工作。针对近年岛内热议的毕业生薪资22K（即22000元新台币）问题，他认为固守在台湾很难解决22K问题，如果愿意面向大陆、面向全球会有更好的解决办法。他也鼓励台湾同学要善于发现大陆市场的商机，尤其是大陆服务业正在迅猛发展。谙熟两岸经济问题的陈德铭在谈及经济全球化背景下对进一步深化两岸经济交流与合作的看法后笑称，这对台湾的青年学生、对台湾经济会产生怎样的影响，就作为夏令营的家庭作业，请同学们回去好好想想。

全国会长汪毅夫一上台就以台胞青年熟悉的闽南话问候大家，道地的乡音令人备感亲切。演讲中诸如“赞”、“LKK”（闽南话中意指老年男性）这些岛内青年所熟知的日常用语频繁出现在他的口中，也拉近了一位长辈与青年人之间的沟通距离。讲座中作为闽台文化研究学者的汪毅夫，以严谨的治学态度、清晰的历史脉络、幽默的语言为台胞青年们带来“历史的证言和证物――‘甲午（1894）・乙未（1895）’、120年纪念”（全文见P78）的专题讲座，以历史文献、文物为台胞青年们深刻形象地展现了甲午中日海战及马关割台中的若干史实及其今日对两岸的重要影响。

从私人收藏的“”铜质纪念章，到台湾举人联名“公车上书”文献记载；从闽南语歌仔册《台省民主歌》书影及录音，到台湾近代著名爱国诗人、台南进士许南英《窥园留草》书影档案、台籍画家王悦之（即刘锦堂）著名画作《弃民图》图片……讲座中汪毅夫边讲边一一展示，生动的讲述、翔实的史料，这些珍贵的文献、文物，不仅形象具体地展现了日本军国主义野蛮侵占台湾的事实，也反映出台湾同胞英勇反抗日本殖民统治的悲壮历史及身为中国人的祖国意识，深深吸引了台下的台胞青年们。汪毅夫在讲座中期望两岸青年共同铭记与反思这段历史，勿忘国耻！讲座中，当他被问及对台湾青年的印象如何时，他笑着说：“好极了！我爱死你们了！”引来全场台胞青年的热烈掌声与笑声。他也提及经常去岛内讲学，感到台湾青年人特别可爱，自己始终以诚恳的真心与台湾青年人交往，也得到他们的真心回报。汪毅夫也期望更多的台胞青年能够了解历史、认知历史，更好地经营台湾，经营两岸关系。