人工智能与科学技术精选(十四篇)

人工智能与科学技术精选篇1

 

2009年，《求是》杂志发表了中国工程院常务副院长潘云鹤的文章《大力培养创新型工程科技人才》，该文章从分析工程科技活动的特征及其对创新型工程科技人才的需要出发，明确界定了创新型工程科技人才的概念[2]。

 

1创新型工程科技人才的特征分析

 

传统的"工程"是指将市场需求转化为生产制造的中间环节[3],以顾客(包括国家和社会的需求在内)提出需求、营销人员解释需求为前提,通过工程科技人员的设计产品活动形成制造(生产产品)活动的基础。当今，“工程"概念已经得到广泛扩展，指人们为了满足某种社会需要，综合利用科学理论(包括自然科学、人文科学、社会科学理论等)和技术手段，自觉地改造客观世界，建构一定的人工世界的活动及其实践成果[4]。

 

显然，在当代工程科技活动中起核心作用的要素是人才。要培养出能够适应、参与并引领当代工程科技活动的主体，就必须分析人才的特征。为此，众多国家与学者都在这方面进行了全面的归纳、深入的分析和精辟的总结。

 

美国工程院提出，面向2020年的工程师必须具备的关键特征是分析能力、实践能力、创造力、交流能力、商务与管理能力、职业道德与职业意识、终身学习能力。

 

美国工程与技术认证委员会对工程教育培养的专业人才制定了一系列评估标准：有应用数学、科学和工程等知识的能力;有进行设计、实验分析与数据处理的能力;有根据需要去设计一个部件、一个系统或一个过程的能力;有多种训练的综合能力;有验证、指导及解决工程问题的能力;对职业道德和社会责任有所了解;有效的表达和交流的能力;懂得工程问题对全球环境和社会的影响;有终生学习的能力;具有与当今时代问题有关的知识;有应用各种技术和现代工程工具去解决实际问题的能力。

 

澳大利亚工程师协会关于工程师的"双层素质模型"将工程师的素质分为基本知识和基本技能。基本知识包括工程学科的知识、正式和非正式的信息源知识、最新技术和技巧、工程工具;基本技能包括职业规划技巧、交流技巧、研究能力、分析能力、信息的选择与决定、发展人际关系的技巧、风险和危险分析、综合的能力、从多个侧面理解失误的能力。

 

中国工程院院士韦钰在2007年举办的"新形势下我国工程教育的改革与发展"论坛中指出，创新型工程科技人才需要具备以下素质：好奇心和对探究的热情、责任心、基础知识和良好的认知模型、有效的终身学习能力、综合运用知识解决问题的能力、合作交流和表达的能力。

 

中国工程院院士钟山认为，创新型工程科技人才必须具备研究开发能力、工程设计能力、工程实践能力、创新攻关能力、综合集成能力。

 

中国工程院谢克昌院士[5]从做人、做事、做学问的角度出发，将创新型工程科技人才的素质特征归纳为：献身精神、严谨求实、团队协作、创新人格、战略视野、市场意识;工程实践能力、设计能力、集成能力;科学理论知识、专业基础知识、经验和人文社会知识。

 

2地方工科院校智能科学与技术专业的人才培养目标与规格要求

 

地方高校既是为地方输送人才、智力、技术的主要源泉，也是实现地方技术创新、文化提升的重要保障。武汉工程大学(原武汉化工学院)是一所典型的地方工科院校，既区别于985、211和部属高校，又区别于具有信息行业背景的工科高校，始终以地方经济建设和社会发展为服务面向对象[6]，其智能科学与技术专业创办于2005年，于2006年开始招生。

 

在人才培养定位方面，学校坚持面向"工程"，突出"创新”以创新型工程科技人才为培养目标。1方面，985、211和部属高校以"研究型"人才为培养目标，部分地方普通高校以"应用型"人才为培养目标，而我校作为一所地方工科院校，显然不适于"研究型"或"应用型"，而应突出"工程"传统特色;另一方面，要培养适应当前"工程"科技活动需要的人才，就必须突出"创新”只有具备创新意识、创新能力、创新精神的人才，才能在创业或就业市场中具有更强、更持久的竞争力[7]。

 

创新型工程科技人才可以分为领军型人才(科学发现、科学理论创新)、研发型人才(科学方法创新、技术原理创新)和应用型人才(技术集成创新和技术应用创新)，通过此前对创新型科技人才共同特征的分析，我们确定了本专业的人才培养规格要求。

 

在基础知识方面，要求学生学习并掌握计算机科学、智能信息科学、控制科学的基本理论、基本知识，了解智能科学的理论前沿、应用前景和发展动态;在能力培养方面，要求学生具有使用智能科学与技术进行信息处理和解决工程技术问题的基本能力，能发现问题、分析问题、解决问题，具有创新能力和竞争意识;在基本素质方面，要求学生树立科学的世界观、人生观，具有刻苦学习、善于钻研、锲而不舍的精神，还要具有良好的思想品德、道德修养、社会人文素质和敬业爱岗、艰苦奋斗以及团队协作的精神。

 

3创新型工程科技人才培养体系

 

厚基础、宽专业、高素质、强能力是培养创新型工程科技人才的指导思想。我校智能专业的人才培养规格在三个方面和三个层次对学生的培养提出了要求。在低年级阶段，要求学生具备扎实的基础知识、良好的身心素质和社会人文素养;在二、三年级，要求学生具备较强的综合应用能力，能通过这一阶段的学习具备解决本专业

 

领域内简单问题的能力;在高年级阶段，要求学生在经过一至三年级的基础学习后，有能力自主学习交叉学科领域的基本知识，进而具有解决复杂工程技术问题的能力，能独立承揽小规模工程项目的开发以及参加大、中型项目开发。

 

3.1课程教学体系

 

按照创新型工程科技人才培养目标和规格的要求，我校以智能科学与技术专业学生为实施对象，构建了相应的人才培养体系。其中，课程教学体系分为四大模块：公共基础课程、学科基础课程、专业主干课程和专业方向课程。

 

1)公共基础课程。主要包括数理类、人文类和体育类课程。数理类课程为后续的专业基础课和专业主干课打下理论基础;人文类课程能够帮助学生树立正确人生观，扩大知识视野，培养人文素养，丰富内在品质，提升情感智慧;体育类课程能够让学生练就强健的体魄。

 

2)学科基础课程。由于与智能相关的应用融合了数学、电子、计算机软硬件、智能系统集成等众多先进技术，内容丰富，应用面广，因此，在制定学科基础课程时，设置了与计算机、控制论、信息论相关的课程，如电工电子技术、算法与数据结构、数字信号处理、信息论与编码等，这部分课程是各个学科的基础课程，可以为学生打下坚实的理论基础。

 

3)专业主干课程。智能专业主干课程的设置强调让学生理解并掌握有关智能感知、智能决策、智能控制等方面的知识，以智能为主线，设置了人工智能、机器人学、机器人控制、机器视觉等课程。这些课程的设置注重课程之间的内在衔接与相互融合，使教学内容具有系统性、完整性、科学性和先进性的特点，是学生学习智能科学的重要专业课程，也是学生今后利用智能专业技术处理和解决工程技术问题的重要基石。

 

4)专业方向课程。专业方向课承载着学生能力培养的目标，具有显著的能力属性。考虑到本校实际情况，并结合社会对人才的需求，本专业选择了智能机器人和机器视觉两个方向作为今后学生的专业发展方向，开设的课程有多智能体系统、模式识别、智能机器人、智能控制技术、智能信息系统等。专业方向课的设置充分考虑到学生今后的发展方向和市场需求现状，使学生毕业后无论从事科学研究还是进行工程开发设计，都能处于行业领先地位。科学合理地设置专业方向课程，确保了学生有扎实的专业基础和科学的知识结构，奠定了学生可持续发展的基础。

 

3.2实践教学体系

 

创新型工程科技人才的培养必须面向工程实际，而工程实际问题与当前智能技术领域的发展方向密切相关。在培养方向的设定上，我们选择了人工智能诸多领域中工程性较强的智能机器人、机器视觉等方向，更加适合于学校整体的学科特点和人才培养特色。在整个实践教学过程中，我们将其分为课程实验、综合设计、科研训练、认识实习、专业实习、毕业实习和毕业设计，形成_个完整的实践教学体系，旨在培养学生实验技能、工程设计能力与创新能力等。

 

1)实验教学。实验教学与课程内容密切相关，面向课内基本理论的理解及实际验证，同时，在此过程中还能使学生掌握一定的操作技能和实践知识，引导学生在学习过程中发现问题和提出问题。由于智能科学与技术是多学科交叉融合的新兴学科，因此在计算机、自动控制、信息处理等方向上，设置了对应的专业核心基础实验课程，以提高学生的适应性，如"可视化编程技术"是专门的实验课程，该课程主要讲述VC++和Matlab编程，全部课程都在实验室授课，这两种语言是后续专业基础课及主干课的主要编程工具，在实验教学计划安排中给予了大量课时。

 

2)实习教学。在实习教学环节，注重培养学生的工程能力和创新能力。参照专业规范，并借鉴其他高校的办学经验，按照"梯度实习"模式组织学生进入相关单位进行实习。在四年本科教学中安排了认识实习及不同阶段的专业实习。

 

认识实习增强了学生对实际工作环境和内容的了解;专业实习要求学生到相关企业学习基本技能，积累与专业相关企业的管理、开发、生产等方面的感性知识;毕业实习要求学生到用人单位进行实习，在实习阶段就开始进入工作时的角色，承担_定的工作任务，与实际工作紧密结合，增强具体解决实际问题的知识应用能力[8]。从实施效果看，学生能够深入到用人单位参与实际问题的开发，培养了学生的工程应用及开发能力。

 

3)综合设计。将部分课程设计与具体课程分离，强调学生的选题自主性和实践环节连贯性，鼓励学生将实践环节与创新学习相结合，增强学生的就业适应能力。在综合设计实践环节的设置中，不仅设置了软件、硬件等方面的基本综合设计，而且在智能系统方面依次设置了应用型和综合型的设计，侧重开发工程能力、创新能力的培养，使学生能够达到培养目标中对实践能力的要求。

 

4)科研训练。以我校智能科学与技术专业为实施对象的科研训练，是以"培养学生科研素质、提高研究能力和研究性学习与创新性科研互动"为理念，以部级科学研究和教学研究项目为依托，以"模式识别与智能系统"湖北省重点学科、智能机器人湖北省重点实验室为平台，发挥全国优秀教育工作者、教学名师等高水平教师的积极性，尊重学生的能力差异和兴趣取向，围绕本科生创新型工程能力培养的教育宗旨，构建了适合不同学习阶段不同学科平台的、因材施教的、"阶段一学科一能力"多元能力培养体系。这种方式激发了学生的研究兴趣和创新欲望，培养了学生的创造力，促进了学生知识应用能力以及综合创新素质的全面发展与提升。高年级所有本科生按组实行导师制，学生直接参加导师的科研训练项目，在指导教师指导下设计实验方案、完成实验项目的数据分析与处理、撰写科研报告等，有效地提高了学生的实验动手能力和科研创新能力。

 

5)毕业实习及设计。大四的毕业实习和毕业设计是密切联系的整体。在此阶段，要求学生以"准工程师"身份到企业和科研单位实习，参加技术和管理工作，在工程师指导下，把理论知识和基本技能应用到解决实际工程问题中，积累专业经验，培养工程实践能力，创造技术成果,同时寻找合适的毕业设计题目，获得就业的信息和机会。学生毕业论文应从选题开始，严把质量关。选题要符合专业方向，要与企业的实际工作接轨，做到有的放矢。学生在单位实习，通过参与用人单位的项目设计，培养了工程实践能力;通过撰写毕业论文，培养了学生初步的科研能力和_定的创新能力。

 

3.3课外指导体系

 

课外指导是对学生工程创新能力培养体系的有益补充，以学生自拟题目或者参加各类学科竞赛和科研项目为主要形式。

 

1)自主项目。中高年级的学生根据将来就业方向和个人兴趣爱好，自主选择一些具有工程应用背景或研究探索性质的课题，教师按照专业方向进行分组分类指导。这种方式是学生兴趣驱动和就业导向的结果，可以极大地激发学生自主学习的欲望，学生在研究过程中可能会有科学新发现，也可能会对原有方法进行改良创新。

 

2)比赛项目。"机器人足球"是吸引广大青年学生积极进行科学探索、实践开发和团结协作的典型平台，它包括了全面、综合的专业知识,需要良好的实践能力、创新能力和协作精神。在专业教师的指导下，我校已经形成了一个人员稳定、基础扎实、梯队结构合理的"机器人足球"队伍，每年都吸引智能专业许多学生踊跃报名参加，该项目为学生提供了培养创新能力的舞台和竞争性学习的机会，极大地促进了学生的创造性和运用知识的能力。现在，我校的"机器人足球"比赛已经成为专业人才培养的一个特色，并取得了广泛的社会认可。

 

3)基金项目。自2005年起，我校设立了校长基金项目，旨在推动大学生进行工程实践和科学研究，培养学生的创新能力和工程实践能力。经过七年的发展，智能专业学生有四十余人成功申请了校长基金项目，以"双目立体视觉系统在三维平面重构的方法研究"为代表的校级重点项目获得了湖北省大学生优秀科研成果三等奖。

 

4)科研项目。学生以教师的科研项目为依托，在教师指导下尝试进行科研项目的开发，建立了导师与学生全程负责制，形成教师与学生一对一的智力支持关系。在课堂上，学生学习理论知识;下课后学生在科研室将课堂知识与自学相结合，在导师指导下为完成特定项目，进行探索性学习和项目开发工作，学生还可利用暑假继续开展工作。这种方式将学校培养体系与学生自主发展结合，使学生学习跨越时间、空间，跨越教室与寝室，从更广泛的层面上拓展了学生创新能力的维度与深度。

 

4人才培养成果

 

经过多年探索与实践，我校以智能科学与技术专业为样本的创新型工程科技人才培养体系，走过了由探索到完善直至逐步成熟的历程，在面向创新型工程科技人才培养体系的指导下，培养了学生的工程实践能力，激发了学生的创造性思维，取得了一定的教学成果。

 

1)明显提高了智能专业的人才培养质量，培养了一批具有国际竞争力的创新型人才。2012年智能专业学生考研率达到25.5%,就业一次签约率达到99%,签约世界500强企业人数逐年上升，毕业生得到用人单位的普遍好评。

 

2)大学生课外科技活动蓬勃发展，获得"挑战杯"大学生课外学术科技作品竞赛国家二等奖1项、湖北省一等奖2项。

 

3)促进了机器人足球平台的建设和发展,在省内高校发挥了辐射带动作用。2002年以来,尤其是2006年以后，我校以智能专业本科生为主力队员的机器人足球队，在国际机器人足球联盟(FIRA)世界杯比赛中获得9项冠军、8项亚军、9项季军;2010年至今，在国际仿人机器人奥林匹克大赛中获3项冠军、2项季军;在全国机器人足球锦标赛中获7项冠军、11项亚军、11项季军。我校机器人足球项目取得了一系列成就,获得了社会广泛认可和一致好评，在湖北省乃至全国高校中享有较高声誉，同时也带动了湖北省内机器人足球项目的发展。"以机器人足球为代表的研究性教学及其在创新人才培养中的探索与实践"项目，获得首届中国化工教育科学研究成果奖三等奖。

 

5结语

人工智能与科学技术精选篇2

关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。

在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。

厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。

2　厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展

厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。

厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。

经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。

在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。

在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。

3　厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。

3.1　本科生专业建设

在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。

为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。

为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。

3.2　研究生专业建设

厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。

在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。

在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。

在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。

4　总结与展望

人工智能与科学技术精选篇3

关键词:智能科学与技术;发展;应用;高中教学场景

一、绪论

科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从AlphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。

二、智能科学与技术的概念

智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］

三、智能科学与技术发展现状及应用

(一)智能科学与技术发展

智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的AI知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。

(二)智能科学与技术在目前社会中的应用

随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］

四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想

当前，很多学校教学过程中已经引入了一些智能化设备，计算机、信息设备在很多日常教学中已不少见。如触屏智能黑板、校园一卡通、智能签到系统等都在高中教学场景中有着较为广泛的应用。但是我认为智能科学与技术在高中教学场景中的应用仍只是停留在技术层面，还未达到对智能教育以及学生智能科学理解学习的促进作用，远不能满足使我国2030年成为全球智能创新中心和机器人最大的制造市场［4］的迫切需要。智能教育的开展离不开手段与技术的智能化，但现在很多学校中应用的智能化设备，其重点还是在对教育过程起到支撑作用的工具进行智能化、提升其适配性，本质上是对教育环境的优化。这样的应用场景只是停留在智能技术的硬件层面，而未曾真正应用智能科学的理念来解决问题。在现有的技术支持下，可以通过软硬件相结合的方式，深度定制，将智能科学与技术广泛应用于基于学习交互数据的分析、个性化学习方案、基于大数据智能教育平台、立体化综合教学场所等组合而成的智能校园。真正实现通过智能科学的理论基础完整学科交互，培养信息意识、掌握信息技能、形成信息能力和运用信息方法，营造更真实的学习氛围。

人工智能与科学技术精选篇4

关键词：“智能科学与技术”专业；专业建设；培养目标；课程体系；师资队伍建设；就业

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　“智能科学与技术”专业背景

随着生产力的持续进步和科技的发展，传统的科学技术已不能适应时代进步的要求，众多的产业、经济、科技和社会问题，无法用传统的数学方法和技术加以解决。智能科学技术正是在这样的背景下被提出来的，它是脑科学、认知科学和人工智能等学科构成的交叉学科，主要研究智能的基本理论和实现技术。在国外，智能科学技术已得到了较好的发展。并且，国外一些著名学府，如东京大学、爱丁堡大学、卡内基梅隆大学等先后开设了“智能科学与技术”专业，培养该方向的高层次人才。智能科学技术也得到国内专家的密切关注，早在1991年中国科学院就建立了以智能科学技术为主要研究方向的复杂系统与智能科学重点实验室，并且已有计划将其列入我国新近制定的中长期科技发展规划中。

智能科学技术要发展，人才是关键。中国人工智能学会副理事长、北京邮电大学钟义信教授在2007年中国人工智能年会上指出：“智能科学技术作为现代科学技术的核心、前沿和制高点，充满重大的创新机遇。在激烈竞争的国际环境下，谁先掌握智能科学技术，谁就有可能掌握制胜的主导权”。目前，智能科学技术正在迅猛发展，推进智能科学技术专业教育，培养高层次智能科学技术人才，正当其时，适应国家教育振兴行动计划的要求，顺应时代的需求。自2003年10月北京大学自主设置的“智能科学与技术”本科专业在教育部备案以来，先后有北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等多所院校先后设置了“智能科学与技术”本科专业，我校申报的“智能科学与技术”本科专业也于2008年得到了国家教育部的批准。

为加快智能科学与技术研究生教育的发展步伐，进而提高“智能科学与技术”本科专业的办学质量，新专业建立以来，中国人工智能学会教育工作委员会先后于2004年8月在北京、2004年11月在北京、2005年11月在武汉、2006年12月在北京、2007年12月在哈尔滨和2008年10月在北京六次组织“智能科学与技术”教育研讨会和座谈会，上百所大学的代表参加了会议。加快发展“智能科学与技术”专业教育己成为众多院校的共同愿望，但由于该专业设置时间不长，各高校对于该专业的建设都还处于摸索阶段，因而还有很多问题有待研究。

我校建校50多年来，坚持以信息学科为特色，不断调整学科结构，努力提高办学质量和办学效益，为国家及地方建设培养了大批专门的人才。近年来，我校计算机科学与技术学科建设取得明显的成效，是中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会的挂靠单位，在智能科学与技术领域中的智能信息处理、计算智能、模式识别、文本分类、图像处理等研究方向已取得了丰硕的成果，已形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。在科学研究方面，研究内容涉及多个领域。在Rough集扩展理论模型、决策信息系统不确定性度量、自主式机器学习、信息系统知识约简、不完备信息系统中的知识获取等方面取得了一系列成果；针对复杂问题求解，模拟人类问题求解的自然方式，以Rough集、模糊集和商空间理论为基础，开展粒计算研究工作，在二进位粒表示、模糊商空间、覆盖粒计算模型、粒计算知识获取等方面已取得了阶段性成果；将计算智能理论成果应用于一些特色领域，例如，研制了EMAIL过滤系统、基于语音和图像的双模情感识别系统、Rough集智能数据分析仿真系统(R1DAS)、图形图像智能分析与处理系统、棉属植物生物基因信息智能分析系统等，取得了良好的社会经济效益。这些都为我校“智能科学与技术”专业建设提供了基础。

本文将结合重庆邮电大学本校的学科优势和人才优势，对我校建设“智能科学与技术”专业中的若干问题进行探讨。

2　“智能科学与技术”专业建设的若干问题

2.1 培养目标

制定科学、合理的“智能科学与技术”专业培养目标是实施人才培养的基础。培养目标的制定必须结合以下三个方面。

(1)紧扣专业内涵，弥补“智能缺位”的专业漏洞

智能科学技术以人工智能理论和方法为核心，研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机。对于专业培养目标，按照专业现状，“智能科学与技术”专业的培养目标应定位于弥补“智能缺位”的漏洞。现有的电子、自动化和计算机等专业本身都在向纵深发展，人才需求强劲，都是不可或缺的朝阳专业，与智能技术虽有交叉和结合，但每个专业都不能独立地覆盖智能科学技术的整体范畴，更不可能丢弃原有的专业核心将重心转移到智能科学技术领域。因此，“智能科学与技术”专业应该定位于弥补信息领域“智能缺位”的专业漏洞。

(2)紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才

学校并不是孤立的，它与社会有千丝万缕的联系，是面向社会开放的大系统。因此，在制定专业培养目标时，必须紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才。随着经济的发展和国际竞争的加剧，社会对人才提出了更高的要求，“宽口径、厚基础、强能力、高素质”是当前社会对人才的要求。具体到“智能科学与技术”专业，我们可以从以下三个方面着手。一是加强基础能力培养，即加强英语、数学、计算机能力的培养；二是突出本专业的核心技能，即突出对人工智能、脑科学、认知科学等的基本理论与方法的掌握；三是强化实践动手能力，即强化智能系统、智能网络等的分析与设计能力。

(3)紧随本校优势，突出人才培养特色

市场对人才需求的多样性要求学校对学生的培养多样化。各所院校不可能制定完全一致的培养目标，完全一致的培养目标必定导致人才培养的失败。因此，培养计划的制定必须结合自己的学科优势和人才优势，突出本校的专业特色，针对性地培养市场所需要的人才。重庆邮电大学是一所以信息科学技术为特色的院校。因此，我们在制定培养计划时，一方面可以借鉴其他院校的培养目标，另一方面必须结合我校十分优越的计算机和通讯技术方面的学科优势和人才优势。将“智能科学与技术”专业与现有的“通信技术”、“计算机科学与技术”等专业结合，不仅能够为社会培养急需的人才，而且必将大力推动我校的计算机科学与技术学科建设，加速我校其他学科的快速发展。

2.2　课程体系

培养目标的实现需要依靠课程体系的整合和设计来 支撑。一个专业的课程体系直接反映了人才培养的方向。课程是教学之根本，其主要任务在于结合社会对人才的实际需求，依靠专业培养的总体目标来进行课程体系的设计。

对于“智能科学与技术”专业的课程体系，从该专业本科毕业生所应具备的知识体系来看，我们大致可以将大学教育期间学生应学习的知识划分为以下四个层次：公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程和专业开放选修课程。其中，公共基础课程是对学生德、智、体三方面基础素质的培养。专业基础课培养学生在计算机、电子技术等方面的基本能力，为本专业后续课程之基础。专业核心课程培养学生本专业的基本能力，主要以智能科学技术方面的课程为主。专业开放选修课是实现学生个性化发展的课程，也是体现本校专业特色的模块。

新专业要生存和发展，必须尽快形成自己的特有学科体系和核心课程，核心课程将成为区别于相关学科的重要标志。“智能科学与技术”专业课程体系建设的一个重要原则是：本专业核心课程不是信息科学专业核心课程和自动化科学核心课程的简单堆砌，而应该对信息科学核心课程进行有效的裁减和调整。通过对各相关院校进行调研，我们发现“智能科学与技术”专业尚没有形成本专业的核心课程，这是一个亟待讨论的问题。开放选修课是各校区别于其他院校的特色课程。结合我校的学科优势与专业特色，可以将智能科学技术与通信技术结合开设相关课程，如智能通信技术等。

2.3　师资队伍建设

优良的师资队伍是实施“智能科学与技术”专业人才培养的保证。要保证教学的正常运行、教学质量的不断提高，需要教师具备相关专业的坚实基础和熟练的业务能力。如何整合师资力量，如何共享资源，如何进行高校之间的联合培训、互聘教师等问题都是新专业建设和规划所面临的突出问题。

重庆邮电大学计算机科学与技术学院通过20多年的师资队伍建设，在计算机科学与技术学科上已经形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。但是，为适应智能科学与技术专业的教学需要，除了依赖本院已有的师资队伍，还需要整合其他院系的师资力量，比如控制技术相关的课程和实验可以借调自动化学科的老师，而生物信息技术方面的课程则可以让生物信息处理学科的老师来承担。

然而，为了适应“智能科学与技术”专业以后发展的需要，师资队伍建设还有很长的路要走。特别是脑科学和认知科学方面的师资力量的建设和加强。我们拟从以下几个方面对现有的师资队伍进行调整和培养：

(1)调整教师队伍。从现有的教师队伍中挑选一些在智能科学技术方面有专长的老师组建“智能科学与技术”专业教研室。

(2)组织教师培训。针对当前师资队伍薄弱的课程，组织老师到相关院校进行调研和专业学习。

(3)引进高级人才。建设科研团队，提高教师学术水平，是建设“智能科学与技术”专业的根本保证。

2.4　就业前景展望

“智能科学与技术”专业人才就业前景的好坏是本专业生死存亡的关键。产业、经济、科技和社会对智能科学技术的强烈需求为“智能科学与技术”专业人才提供了广阔的就业空间。因此，“智能科学与技术”专业学生的毕业去向至少包括以下几条重要途径：

(1)从事智能科学技术的研究。智能科学技术已成为新世纪争夺国际市场的重要因素，加之我国中长期科学技术规划的迫切需要，在国家各部门各领域从事智能科学技术的研究工作是“智能科学与技术”专业毕业学生的一个去向。

(2)从事“智能科学与技术”专业的人才培养。随着“智能科学与技术”专业的逐步建立，高校急需大量具有相关领域专业知识和技能的教学人员和研究人员，在高校从事人才培养是“智能科学与技术”专业毕业学生的又一个去向。

(3)从事智能系统和智能产品的设计与开发。智能系统和智能产品的设计与开发需要大量的智能科技人才，结合我校的行业背景，将智能科学技术应用到通信网络领域，培养学生从事智能通信技术、智能网络、智能信息安全等的研发能力，将为我校“智能科学与技术”专业毕业学生就业开辟最主要的途径。

人工智能与科学技术精选篇5

 

1.1从“人工智能”到人机系统

 

Wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。

 

1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(ArtificialIntelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。

 

近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。

 

另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人——机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。

 

既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律一一这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要“智能化”而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机,因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作;另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有“智能”的人机结合系统。

 

具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人;而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。

 

1.2“智能”学科的三个层次

 

根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。

 

(1)智能科学(IntelligenceScience)

 

这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。

 

思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。

 

智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。

 

(2)智能技术(IntelligenceTechnology)

 

在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。

 

信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。

 

(3)智能工程(IntelligenceEngineering)

 

用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。“智能化”实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。

 

2无处不在的智能科技

 

2.1前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉

 

智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。

 

在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。

 

以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。

 

模式识别是人类智能的一种体现。“模式”是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种“模式”。按Zadeh的定义，“模式识别”是一种从“模式”出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。

 

模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的主要技术基础就是模式识别;OCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段;计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点;语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。

 

当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中;一是人和机器的结合通过某个“人机界面”来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。

 

2.2现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术

 

随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：

 

*智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等;

 

*智能CAD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整;

 

智能交通红绿灯管理、基于GPS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等;

 

*智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。

 

2.3智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一

 

智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，“以军带民”是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。

 

未来战争的重要武器——无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。

 

在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。

 

地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的ALV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。ALV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍;它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米/小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。

 

防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。

 

航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。

 

2.4为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地

 

为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。

 

具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。

 

这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人;能辅助医生进行外科手术的医疗机器人;能为病人服务的机器人护士;可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人;用于照顾老、病、残的服务机器人等。

 

总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。

 

3对"智能科学与技术〃专业架构的思考

 

从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。

 

另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，“智能科学与技术”大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。

 

目前，追溯各个设立“智能科学与技术”专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的“人工智能”专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明“智能科学与技术”这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。

 

另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，“智能科学与技术”应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。

 

“智能科学与技术”作为一级学科，设一级学科博士点，根据各个学校的不同情况，将其分别归属为理学或工学。对于不同的归属，该专业在培养目标和培养方式上应有所区别，理学应偏重基础研究，而工学则应注重技术和工程。一级学科下设若干个二级学科，二级学科设硕士点和博士点。二级学科的设置需要更进一步考虑学科发展的多源性以及延拓应用的专业性，梳理分类，并结合现实的需要与可能，经过充分的讨论后来决定，这是多层次架构中最复杂的环节。

 

以上架构属于人才培养架构的高层次，即研究生培养阶段。目前，更有现实意义的是解决本科阶段培养中的问题。现在，多所高校招收了“智能科学与技术”专业的本科学生，并开始有毕业生走向社会，因此正是总结经验，走向新的发展阶段的时机。本科教育是学科发展的根本，有了本科基础，各层次人才培养就有了基础，高层次创新人才培养就有了希望。由于“人工智能”学科的多源性，各个学校的培养方案有不少差别，有的按理学，有的按工学。按照国家的教育体制和社会需求，按理学或工学适当规范本科教学方案，对当前推进“智能科学与技术”专业的健康发展是非常重要的。

人工智能与科学技术精选篇6

关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观

中图分类号：TP18

文献标识码：A

一、人工智能技术的发展及其影响

人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。

随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。

二、人工智能技术发展面临的问题及其原因

随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。

调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。

第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。

第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。

第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。

三、人工智能技术的发展转向

人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。

1.技术层面

（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。

（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。

（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。

2.人类自身层面

（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。

（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。

（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。

3.道德法律用

（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。

（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。

此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。

四、结语

科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。

参考文献：

[1]王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社，2004.

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[4]王志良.人工情感[M].北京：机械工业出版社，2009.

[5]邹 蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）.

[6]王 毅.基于仿人机器人的人机交互与合作研究[D].北京：北京科技大学，2015.

[7]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场，2007（1）.

[8]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原：太原科技大学，2012.

[9]龚 园.关于人工智能的哲学思考[D].武汉：武汉科技大学，2010.

人工智能与科学技术精选篇7

关键词 计算机 人工智能 技术应用 发展趋势

中图分类号：TP18 文献标识码：A

在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。

1计算机人工智能技术概述

1.1人工智能技术的概念和提出

2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。

人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。

1.2人工智能技术的发展沿革

人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。

2计算机人工智能技术的实际应用

2.1人工智能技术的主要分类

人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。

2.2当前人工智能技术的实际应用

当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。

2.2.1游戏人工智能技术

在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。

经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。

2.2.2工业生产应用

人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。

当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。

当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。

3计算机人工智能技术发展趋势探析

3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广

人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。

但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。

另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。

3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注

从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。

所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持马克思主义哲学观念，以马克思主义的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。

4结语

不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。

参考文献

[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.

[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.

[3] 罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，2014（18）.

人工智能与科学技术精选篇8

【关键词】疫情；人工智能；科技期刊；出版融合

【作者单位】刘焕英，广州市第一人民医院《广州医药》编辑部。

【中图分类号】G237.5【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.07.006

近年来，人工智能已经进入社会生活的各个领域，我国已在战略和行动层面部署人工智能的发展目标。人工智能正加速进入出版业，其与出版系统的深度融合将成为未来发展的大趋势。在未来，人工智能对期刊出版的影响是颠覆性的，通过知识服务来实现期刊出版流程的高效化和智能化[1]。出版智能化是人工智能与出版深度融合的主要方向，因此，探讨人工智能与科技出版的融合发展问题至关重要。

不少学者对“出版+人工智能”进行了深入研究。张勇等认为，人工智能与学术期刊的深度融合，必须建立在以大数据为基础，利用现代互联网手段，形成以人工智能为核心的智能化新格局[2]。范军等认为，人工智能出版具有以人机生产协作化、出版资源集约化、产品形态多元化、知识服务交互化等特点[3]。张海生等认为，人工智能与出版以技术为物质基础，以数据为内容基础，以算法为有效服务[4]。

新冠肺炎疫情的暴发，对各行各业造成不同的冲击，但也加快了部分产业数字化，为经济社会的数字化转型带来极大的挑战。在主持召开的中央全面深化改革委员会第十二次会议上，强调要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面更好发挥支撑作用。科技期刊是发表具有研究价值的学术创新成果、进行学术交流的主要载体，具有对疫情防控工作的正面引导作用。在人工智能与科技期刊出版融合的大背景下，出版人应抓紧机遇，以“人工智能+期刊出版”的理念为抗疫出一分力，充分彰显出版人的使命担当。疫情过后，科技期刊更要积极通过人工智能技术加快科技期刊的数字化转型升级，实现科技期刊出版智能化。

目前，关于人工智能与出版的研究主要从宏观统筹的角度出发，研究人工智能对期刊出版的影响，但这些研究没有涉及人工智能对科技期刊出版流程微观环节的影响及改变。本研究就人工智能与科技期刊深度融合对出版流程微观环节的影响及改变进行深入分析，为科技期刊智慧出版的发展提供思路。

一、人工智能融合科技期刊出版的优势

与传统出版模式相比，人工智能融合科技期刊出版，能适时构建一套自动化、智能化、系统化的出版流程，有利于科技期刊实现可持续发展。见图1。

1.智能选题策划

选题策划是科技期刊出版产业链的顶端，一个完整的选题策划过程涉及众多变量，如政策、作者、读者、学术发展等，而以往这些变量主要依靠编辑和编委的学识以及对该学科的预见及判断来把握，这种方式在如今信息发达的网络时代已经滞后。人工智能能降低人為因素导致的偏差，能抓取社会热点、行业信息及读者和作者信息，为科技期刊的选题策划提供全局化思维和科学化手段。如在新冠肺炎疫情下，编辑部可利用智能算法，挖掘更多的抗疫选题，对各学科相关专家就疫情的研究进行定向约稿，介绍新冠肺炎研究的新进展。这不仅能促进学科之间的互动和交流，还能有效发挥科技助力疫情防控工作。

2.人机协同内容生产

在传统期刊出版流程中，稿件由作者完成，稿件质量由作者的专业知识、对科研结果进行整合构建而成，计算机只是辅助作者进行记录。利用人工智能的协同编纂系统进行的科技论文内容生产，可以协助作者进行文献资料的整理、分析及写作。人工智能协同编纂能系统充分利用群体智能的理论和技术，能够支持作者在线撰稿、编辑在线编辑，以及二者协同编辑[5]。人工智能还可以根据科研工作者的实验方法、结果及结论，按照科技论文的写作模块进行自动编写论文，如龙源数字传媒集团的“知识树”人工智能平台，可以根据编辑定义的内容自动编辑内容。

3.智能高效的编辑加工

科技期刊的出版内容大多涉及专业的学科知识、复杂的统计学知识，在传统出版流程中，编辑或外审专家需要对稿件进行大量的审核，审核稿件内容的科学性、先进性及研究结果的可靠性，审稿周期和出版流程较长。人工智能与科技期刊出版融合后，能大幅度提高编辑加工的智能高效性。（1）编校自动化，系统可智能生成编校系统，实现数字化的内校、外校和作者校对三位一体的协同校对模式。（2）系统能识别科技论文的学术不端行为。系统不仅能对稿件进行整句或者部分段落的智能识别，还能对图片内容进行检测，检测图片真实性和合法性，有效检测稿件内容的学术不端等行为，保障出版内容的真实性和原创性[6]。如爱思唯尔的人工智能查重系统“伊威瑟”就能做到这些。（3）系统可智能发掘合适的审稿人员，完成同行评议的自动化。人工智能融合科技期刊出版后，系统能根据论文的主要研究内容，自主识别和确定审稿人，还能自动撰写和发送邮件，提醒作者审稿进度，自动发送修改文件或审稿结果通知书等。

4.精准的传播推送

人工智能通过归类和分析读者访问的期刊网站，得到期刊的用户画像，精确洞察用户需求，实现信息的智能推送和智能推荐。人工智能的传播模式为“千人千面”，以用户为核心要素，用人工智能算法对读者进行准确定位，从而进行个性化的推送服务，并能及时评估传播效果，实时调整传播策略[7]。如开放科学计划（OSID）就是利用人工智能实现精准推送，在每篇科技论文中植入OSID码，通过二维码中的五项服务内容进行转发和分享，无障碍地实现作者与读者的双向交流。此服务不仅使论文的传播速度更快，还实现读者、作者的有效交流[8]。

二、人工智能融合科技期刊出版的发展瓶颈

1.技术：智能化程度不高

目前，科技期刊出版的智能化程度不高，处于弱智能阶段。所谓弱智能阶段，就是人工智能根据人类预设的算法架构线性地处理数据，从而代替人类解决某类特定问题，但不具备推理和思考的能力。由于弱智能不能归纳总结逻辑框架并自主解决问题，在人工智能不够智慧的条件下，其只能承担科技期刊出版流程中一些机械性、技术含量不高的流程。提高科技期刊出版的智能化程度，需要解决人工智能与科技期刊出版融合发展的技术问题。

2.人才：人工智能高端人才缺乏

限制科技期刊出版与人工智能融合的因素，主要就是人工智能高端人才缺乏。就目前来说，我国人工智能人才缺口较大，特别是科技期刊更是缺乏“人工智能+出版”的专业人才。人工智能高端期刊人才培养的三个关键因素是懂学科、懂出版、懂技术，但具备这三个要素的科技期刊编辑严重缺乏。人工智能技术开发的人不懂出版，科技期刊编辑不懂人工智能开发，这在很大程度上阻碍了人工智能与科技期刊出版的深度融合发展。从此次与新冠肺炎疫情相关的文献来看，大多源于医学类或者科技类的期刊出版单位，源自自然科学类的出版单位较少。面对疫情，科技期刊出版单位能够发挥自身的人才优势，提供与疫情相关的数字供应，这与其具有专业人才是息息相关的。科技期刊要加大人工智能高端人才的培养，为期刊出版的智能化打牢基础。

3.出版涉及的伦理及法律问题

人工智能可对出版技术层面和工具层面有促进作用，但其终究无法把握意识形态方面的问题，无法做出有价值的判断。人工智能出版主要靠网络爬虫技术获取用户数据，这可能会侵犯用户的隐私权。具体到新冠肺炎疫情相关问题上，人工智能为新冠肺炎病人的病情诊断提供有力支持，但患者的个人信息、病史及诊断记录保存于人工智能系统的云端，如果未经用户授权，患者信息被随意窃取进行科技论文写作，患者的隐私权会遭到侵犯。上述问题所带来的各种隐患，建议科技期刊及有关单位引起重视。

此外，人工智能出版物的著作权认定也存在争议。由机器人完成的科技论文的著作权究竟属于人工智能机器人，还是属于机器所有者或编程者？人工智能学术创作是对现有数据资源的组合利用，这一再创作过程是否构成侵权也值得商榷。人工智能作品在传播时未获得原作者的授权，是否也侵犯了原作者的信息网络传播权？这些都是当前亟须思考的问题。

三、人工智能融合科技期刊出版的发展思考

期刊界在看到科技期刊与人工智能发展融合带来诸多机遇的同时，也要注意到人工智能对科技期刊带来的挑战，应做好出版单位的事业升级等相关工作。

1.加强人工智能与科技期刊出版融合的技术研究

当下的人工智能技术尚不成熟，科技期刊要实现“人工智能+期刊出版”的智慧化出版模式，必须让期刊出版单位与编辑通力合作，解决技术匮乏问题。期刊出版单位应加强与人工智能企业或者高校的合作交流，重构“人工智能+期刊出版”的生态系统，积极探索适合自身发展的融合模式。如上海大学期刊社与上海大学计算机学院合作成立期刊融合出版实验室，通过多媒体融合出版模式，成功创办了“数字影视技术专栏”，提升科技期刊影响力。同时，编辑要主动转变传统出版思维，主动学习人工智能技术，应用人工智能技术为期刊出版服务。只有人工智能高端人才与编辑协调工作，才能有效清除人工智能与科技期刊出版融合的技术屏障。

2.加强智能出版队伍建设，提供优质学术出版内容

此次新冠肺炎疫情下，出版业生态脆弱问题暴露无遗，其中最大问题就是智能出版业务相对薄弱，这与出版单位忽视智能化队伍的培养有关。科技期刊出版单位应加快聚集人工智能高端人才，不仅要重视培养“人工智能+经济”“人工智能+社会”“人工智能+管理”“人工智能+法律”等复合型跨界编辑人才，还要加大引进对人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面具有深厚造诣的专业技术人才。在科技期刊智能化出版过程中，期刊出版单位除了要求编辑必须具备广泛的知识储备，如编辑学、语言学、计算机学等，还要求编辑掌握人工智能的基本原理，熟悉人工智能相关软件的使用，深谙人工智能下科技期刊出版的全流程。

智能化时代，科技期刊的原创内容与人工智能技术相结合，从技术层面突破人工智能的技术瓶颈，提高了期刊内容的传播力。编辑应利用人工智能技术，根据读者在科研平台、社交平台的关键信息，多角度完善读者的兴趣模型，进一步优化算法，把出版产品精准地传递给读者。

3.完善相关法律法规和伦理规范

人工智能与科学技术精选篇9

1数据智能分析师培养

就业前景分析方面，谷歌首席经济学家哈尔•瓦里安预计，未来即将出现一类新型的专业人才和职业岗位——数据科学家，当然数据智能分析师也会应运而生。现下时代是数据时代，甚至称之为大数据时代，企事业单位面临大量数据如互联网数据、医疗数据、能源数据、交通数据等，实际应用中普遍遇到分析能力弱、噪声数据多、缺少分析方法、分析软件能力差、模型可信度低等问题，其主要原因在于传统数据分析方法不能满足需要，而数据挖掘技术、机器学习技术、模式识别技术、知识发现等智能技术可以为数据智能分析方法与工具提供技术支撑。2014年4月24日，百度高级副总裁王劲在第4届“技术开放日”上正式宣布推出“大数据引擎”，数据智能概念由此产生。数据智能分析是指通过数据挖掘技术、机器学习、深度学习、模式识别与分析、知识发现等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，提取隐藏在数据中有价值的信息和知识，从而寻求有效解决方案及决策支持预测。目前社会急需懂得智能技术的各层次数据智能分析人才，可以预计，熟练掌握智能技术的数据科学家、数据分析师、数据挖掘人员将有广阔的用武之地。培养手段探索方面：①以“点—线—面”结合的方式横向纵向设置课程群，面向数据智能分析，以案例为导向贯穿“线”上的各关节点课程，比如以数学基础课（线性代数、概率统计、数学分析）大类专业课（程序设计、数据结构、数据库技术）数据智能分析专业课（数据挖掘、机器学习、多维数据分析）为主线，理论与实践齐头并进；②立足培养“计算技术+智能信息+知识技术”的高级数据分析师，理论学习—随课实验—集中实践—科技活动—企业实习—毕业设计等教学环节协调配合，“资格认证—竞赛获奖—奖学资助”激励培养；③以大数据智能分析为契机，积极培养本科生的大数据计算思维和认知能力，使其掌握大数据智能分析方法、机器学习数据挖掘工具和开发环境。政策导向分析方面：建议中国计算机学会与中国商业联合会数据分析专业委员会等机构紧密协调合作，设立适应新时代社会与经济发展的“数据智能分析师”认证[6]，当然将大数据智能分析纳入计算机水平考试的可选项也是当前的一种解决方案，提高智能科学与技术专业社会认可度，增强本专业学生的归属感，更好地培养各层次的数据智能分析人才。

2创新型智能技术人才培养

智能科学与技术的发展与计算机技术几乎同时起步，但其进展比计算机技术要慢许多，根本问题在于高级智能的载体——“人脑”是世界上最复杂的系统，人类对它的认识和了解仍然处于初级阶段。近年来通过智能技术解决实际应用问题有了长足进步，国内已相继有20多所高校面向市场变化和未来需求，自2004年以来陆续开办了智能科学与技术本科专业。尽管大多数智能技术的理论基础还不完备，但实际应用的强劲需求与问题解决能力超越了薄弱理论基础的约束。本专业课程的教学内容与课程实践都适合教师与学生以研究者的身份参与到“教”与“学”的活动之中。1）研究型教学。蓬勃发展中的智能技术需要教师启发式、创造式、批判式地“教”，学生也要创造式、批判式地“学”。教与学要能够从研究思维、问题探索、模型改进、算法优化、脑认知和自然智能指导的角度推进教学活动，进行创新性教学和研究型学习。教学实践活动中应强调学生半监督式学习与自监督学习为主导，鼓励引导深度学习，经典案例、前沿讲座、讨论探索贯穿课堂教学，课程考核注重创新科技实践、问题探索、课程内容探索、课程研究性专题报告、以课程为基础的作品开发等创新效果和教学效果。2）“研究型分组”培养。智能科学与技术专业开办时间不长，成熟教材不多，课程体系需要不断适应学生和社会的需求做出调整，又加上智能科学专业课程本身的发展探索与实际应用现在处于同步发展阶段，决定了专业老师大力推进“研究型班级教学”，在教学过程中实施“大班基础讲授”+“小班研究型讨论”+“小组探索型课题实施与报告”的教学体系，同时来自相关研究方向的研究生也作为助教协助专业老师对小班（组）课题讨论进行引导。3）科研训练提高学习积极性。大类培养模式下实施科研训练引导学习，大一、大二年级主要学习公共基础课程和大类专业基础课程，其中的数学基础课，如线性代数、高等数学、概率统计、离散数学等，由于缺乏实际应用案例支撑，很多学生会怀疑这些知识在将来本专业学习中的用处，课堂课后处于被动学习状态，个别学生还会由于认识滞后，产生厌学情绪甚至放弃基础知识学习，以致于专业分流后表现为学习能力严重不足。通过吸收本科生参加科学创新实践和科技活动，使他们发现数学知识能够用来解决实际问题，有利于提高本科生学习基础知识的积极性，变被动学习为主动学习。同时，教师也能从中发现部分优秀本科生的创新潜力和研究能力，激发他们科学研究的兴趣，引导他们把智能科学技术作为研究方向并致力于攻读相关方向硕士研究生、博士研究生，进一步强化其科学创新能力，势必会使其获得高水平创新性成果。大类培养模式下强化专业教育与实践，专业老师要积极主动引导学生，变被动地等待学生选专业转变为吸引优质学生，以大二上学期为主要时间点，引导大类专业学生对特色专业的兴趣，通过科学研究和学生科技活动吸引选拔学生进科研团队，同时实施科研成果进课堂、进教材、进学生活动。专业教师、班导师可宣讲专业特色和就业前景，指导本科生申请大学生科研训练计划、参加科技竞赛、开发智能技术特色作品。大类培养模式下实施科研训练计划，需要本科生积极主动地理解大类下各子专业的特点和特色，结合自己的兴趣爱好和实际情况，在大类培养结束时分流到各特色专业。因此，本科生参加科研实践和专业科技活动的时间点很重要，从大一结束后的暑假开始，一直延续到本科毕业，同时实施“泛毕业设计”（即大二选方向并实施课题基础储备，大三实施课题，大四结合专业实习完善毕业设计）[3]，这样既充分利用了本科生大二大三充裕的课后时间，也缓解了大四本科生面临就业、考研、出国等问题的突出矛盾。

3智能系统开发人才培养

智能技术已成为当前技术革命创新的源泉，智能系统广泛应用于工业、农业、服务业等各领域，比如2014年11月2日开始处女航的皇家加勒比邮轮公司“海洋量子号”邮轮也因为大规模运用了高科技智能系统而号称“世界上第一艘智能邮轮”。智能系统是建立在“智能技术+计算技术”基础上，结合了控制技术、信息技术的软硬件系统。智能系统开发人才培养目标是社会急需的智能系统开发工程师，其从事的工作主要包括智能系统的设计、开发、维护、运营、服务及相关的技术指导。为了适应智能系统开发人才的培养，应该建设智能终端实验平台、计算智能实验平台、脑认知实验平台、高性能计算平台等人才培养基地与实训基地，推进实施智能终端软件开发技术、智能系统应用课程设计、智能系统与工程课程设计、智能游戏开发与设计、人机交互系统开发与设计等教学实践活动。

4复合型智能技术人才培养

智能科学与技术是一门综合学科，智能技术也广泛应用到智能交通、智慧城市建设、电子信息、信息安全、电子政务、电子商务、工业制造、教育、医疗、管理、农业现代化、国防现代化等众多领域，需要大量复合型智能技术人才。笔者认为，以下4条措施是智能科学与技术新兴专业培养复合型人才切实可行的培养方案：①充分发挥大类培养特色明显的人才培养优势，开放“全校特色专业选修课”，跨专业、跨学院科教团队，与大学生科技创新计划融合，重点培养学生的综合性、复合性、应用性；②引导并严格要求B学分课程学习，特别是设计规划实施好“科技创新”、“文体活动”、“技能认证”、“企业实习”、“暑期社会实践”等综合能力提高计划；③交叉融合办好本科生二专业，鼓励学有余力的本科生对知识的渴求，允许学生在本专业的基础上再辅修另一个专业，并提供配套措施，保证二专业学生能获得优质教育，发挥学科交叉融合优势，使本科生形成宽广深厚的知识结构，培养有特色的智能科学技术专业复合人才；④通过与企业横向合作，建立校企实训基地，紧跟企业和市场需求，与企业联合培养复合应用人才。

5结语

人工智能与科学技术精选篇10

关键词:智能科学与技术专业;课程体系;教材建设

继2004年北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后,2005年,北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学;2006年,首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院;2007年,北京科技大学、厦门大学和湖南大学;2008年,河北工业大学和桂林电子科技大学;2009年,重庆邮电大学和大连海事大学;2010年,中南大学和上海理工大学先后经教育部批准先后设立了“智能科学与技术”本科专业[1-2]。在中国人工智能学会教育工作委员会的指导下,自2002年起,各相关专业教师定期召开智能科学与技术教育学术研讨会,并出版教育论文专辑,大力推进了我国智能科学与技术教育的健康、快速发展,并对我国智能科学技术的人才培养和学科建设起到了极大的带动作用。

作为一个发展中的新兴专业,目前各高校仍主要结合自身基础和特点建设该专业。如南开大学以智能技术与智能工程为核心专业课程[3];北京科技大学从社会需求角度出发,以提高学生软件实践能力为切入点[4];河北工业大学根据相关专业的就业现状,以提高学生硬件实践能力为着力点[5]。为了解决南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校共同面临的课程体系和教材建设等问题,三校教师分别于2010年6月16日和8月2日在南开大学、河北工业大学进行了两次研讨,现将研讨成果汇总于此。

1研讨背景

“智能科学与技术”专业自开办以来,不可避免地要回答如下3个方面的问题:

1) 来自用人单位的问题:“智能科学与技术”专业是做什么的?与其他专业相比优势何在?

2) 来自学生及家长的问题:“智能科学与技术”专业是学什么的?与其他专业相比优势何在?

3) 来自教师自身的问题:“智能科学与技术”专业应该教什么?与其他专业相比优势何在?

无论是做什么、学什么还是教什么,归根到底是课程体系和教材内容。无论是研究生课程下移(带来学生接受知识的困难),还是在其他专业教学体系基础上做简单的增、删、改(带来学生知识结构的凌乱),都是不行的,长此以往的后果将是没有优势,只有劣势。

南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的“智能科学与技术”专业建设都源于自动化专业基础,而且都具有典型的工科特色;同时3所高校分别是教育部直属“985”高校、教育部直属国家“优势学科创新平台”建设项目试点高校和河北省属“211”高校,3所高校的“智能科学与技术”专业分别于2006、2007和2008年招生。3所高校在“智能科学与技术”专业建设上的异同特点以及地域便利的条件,为优势互补、交流融合提供了机遇。

2课程体系

根据研究任务的不同,智能科学技术涵盖的内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次[6]。

1) 智能科学:主要任务是研究人的智慧,建立人机结合系统理论,并用其模拟人的智慧。

2) 智能技术:在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。

3) 智能工程:利用智能科学的理念和思想,充分运用智能技术工具创建各种应用系统。它是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。

根据上述智能科学技术的划分,智能科学与技术专业的课程体系同样划分为理论、技术与工程应用3个层次,具体框架如图1所示。

需要说明的是,由于课时、学时等因素的限制,有些课程需要包含未列入课程的部分内容。如智能科学与技术概论课程内含系统论的简要介绍;智能控制系统包含可编程序控制器、智能传感器、智能执行器等内容;智能工程包含若干典型智能系统实例。

3教材建设

经南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的讨论,一致认为工科专业应以技术和工程应用两个层次为核心,并将人工智能导论和智能信息处理两门课程的教材合并为智能技术。同时,根据南开大学侧重理论、北京科技大学侧重软件、河北工业大学侧重硬件的原则进行分工,编写对应课程的教学大纲和教材内容。

3.1智能技术

本课程包括智能计算和计算机视觉两部分,分别介绍以对人脑的物理结构进行模拟为主要特征的联接主义智能技术和以模拟人类视觉处理为主要特征的计算机视觉两部分。它是智能技术的主干内容;也是实现智能技术、组成智能系统的重要工具,属于本专业本科生的专业基础课。通过智能技术的学习,学生应能够掌握智能技术的基本原理和方法。通过课堂讲解、,并配合一定的作业练习、上机实验等环节,学生应初步具备运用智能技术和方法分析和解决问题的能力。本课程拟定90学时,其中授课54学时,实验36学时。

教材内容包括智能计算和计算机视觉两部分,智能计算部分包括神经网络、模糊理论和遗传算法/蚁群算法,计算机视觉包括计算机视觉导论、计算机视觉理论基础、图像预处理、图像分割、物体识别、图像理解、双目立体视觉、三维视觉技术、主动视觉。

神经网络讲授单个神经元(感知器)的动作原理,与实际生物神经元的对应关系;讲授BP神经网络的组成,网络的特性和对非线性函数的模拟功能;介绍BP算法的优、缺点;讲授H网络的组成结构,H网络在解决优化问题的优越性。模糊理论讲授模糊集合的概念,建立隶属度函数的概念;介绍模糊规则的建立原则,模糊规则与模糊系统收入输出量之间的关系;介绍模糊化以及模糊量精确化的几种常用方法。遗传算法和蚁群算法只作简要介绍,重点介绍这两种算法的特点和成功的应用实例,使学习者有一个感性认识,明确这种类型算法的“迭代”特点以及总体最优目标与个体行为之间的联系。

计算机视觉理论基础主要介绍Marr的视觉计算理论、图像的相关知识、傅立叶变换基础;图像预处理主要介绍像素亮度变换、几何变换、直方图修正、局部预处理、图像复原;图像分割主要介绍阈值处理方法、基于边界的分割方法、基于区域的分割方法;形状表示与描述主要介绍链码、使用片断序列描述边界、尺度空间方法、基于区域的形状表示与描述;物体识别主要介绍知识的表示、统计模式识别、神经元网络、遗传算法、模拟退火、模糊系统;图像理解主要介绍并行和串行处理控制、分层控制、非分层控制;双目立体视觉主要介绍双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定;三维视觉技术主要介绍结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法、光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法;主动视觉主要介绍从阴影恢复形状、从运动恢复结构、主动跟踪。

3.2智能控制理论与技术

本课程是“智能科学与技术”专业的一门重要专业课程,目的是使学生了解智能科学与控制理论结合所产生之智能控制理论的基本概念和应用价值;使学生熟知当前主流智能控制技术的种类,并掌握模糊控制、神经网络控制以及进化计算、群体智能的基础知识,了解智能技术与传统控制方法的结合点;加强MATLAB仿真实验的训练,以使学生更好地理解基础知识,培养学生使用高级智能控制方法解决实际控制问题的能力。本课程的学习将使学生加深对控制理论的理解,明晰智能技术在控制中的应用技巧,也为本科生继续深造打下基础。本课程拟定64学时,其中授课54学时,实验10学时。

教材内容包括智能控制概论,介绍智能控制的发展历程和应用领域,简介几种重要的智能控制方法;专家控制,简介专家系统的基本结构,讲授专家PID控制器的原理与设计方法;模糊控制,讲授模糊数学基础知识、传统的模糊控制原理和控制器设计与实现方法、模糊PID控制的两种形式,特别是PID控制参数的模糊整定技术;神经网络控制,讲授前馈神经网络和递归神经网络中几种典型的网络模型以及学习算法、基于神经网络的线性系统辨识技术、神经网络逆模控制等;进化计算与控制,讲授进化计算的概念、遗传算法的原理及其与其他智能方法的结合,介绍遗传机器人学;群体智能与控制,讲授蚁群算法的基本原理及其在控制问题中的应用,介绍群体机器人学。

3.3单片机原理与应用

本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,目的是使学生了解单片机的组成原理及常用控制算法的实现;掌握51系列单片机指令系统和一般汇编程序设计编写方法;熟悉常用的单片机硬件扩展技术;在此基础上,熟练掌握控制算法的单片机程序编写与调试。本课程拟定54学时,其中授课38学时,实验16学时。

教材内容包括单片机系统概述,介绍单片机定义、单片机发展过程及单片机硬件结构;单片机指令系统及程序设计,介绍指令系统和汇编语言程序设计;硬件资源及接口技术,介绍硬件资源和接口技术;单片机使用技术,介绍抗干扰技术、C语言应用程序设计;依次介绍PID控制器、状态反馈控制器、模糊控制器、系统辨识、卡尔曼滤波、滑模控制器、最优控制器、鲁棒控制器、自适应控制器、神经网络控制器的历史沿革、基本原理、常用形式和单片机具体实现方法。

3.4嵌入式系统

本课程以当前主流的嵌入式系统技术为背景,以嵌入式系统原理为基础,以嵌入式系统开发体系为骨架,以嵌入式控制系统开发为目标,较为全面地介绍嵌入式系统的基本概念、软硬件的基本体系结构、软硬件开发方法、相关开发工具、应用领域、热门领域的开发实例以及当前的一些前沿动态,为学生展示较为完整的嵌入式控制系统领域概况。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。

教材依据嵌入式控制系统的特征,将控制算法、嵌入式系统硬件、操作系统、应用程序设计及组态软件作为统一的技术平台介绍,突出嵌入式技术在控制系统中应用的特点,重点介绍嵌入式控制系统软硬件、电路、操作系统、实时性、可靠性等特性,从软件体系结构及开发的角度出发,强调实时调度、Bootloader、BSP、嵌入式实时多任务系统设计、交叉开发与仿真开发等关键技术,并特别引入了工业控制中需要的电磁兼容性设计和大量的典型嵌入式控制系统实例设计。通过本课程的学习,学生不但可以学会使用工具开发嵌入式软硬件,而且可以从总体角度选择适当的技术和方法,全面规划和设计嵌入式系统。

3.5智能工程

本课程是“智能科学与技术”专业的一门核心专业课程。面向智能技术的实际应用,着眼于解决工程应用中的技术问题,从典型系统设计案例分析出发,通过大量实验提高学生的工程实践能力。本课程拟定36学时,全部为授课学时。

教材内容包括智能工程概论,介绍智能工程现状、工程设计原则和工程实际流程;常用传感器原理,介绍传感器一般特性、光电式传感器和视觉传感器;典型智能系统设计案例,包括智能移动机器人、智能电梯群控电梯等系统。

3.6智能机器人

课程通过对一个具有代表性的仿人机器人的拆解,将知识点拆解成6个主要教学模块:1)机器人控制模块,介绍各类控制模块的原理与组成;2)机器人运动系统,介绍电机与舵机的原理与控制方法;3)机器人动作系统,介绍机器人各部件的协调控制;4)机器人视觉系统,介绍典型的超声波、影像传感器的原理与识别算法;5)机器人表现系统原理,介绍人与机器人的交互原理;6)机器人通信系统原理,介绍机器人之间的数据与信息传递方法。学生学习时,能够与基础知识相联系,并能掌握机器人这门技术,为从事机器人产品研发工作打下坚实的基础。本课程拟定54学时,其中授课44学时,实验10学时。

教材面向“智能科学与技术”专业,同时兼顾信息类专业学生编写,根据这类专业学生的知识结构和特点组织内容。从具体的机器人控制需求出发,将自动控制的基本理论和机器人控制特点相结合,讲授机器人控制系统的组成、规律、特点和设计方法。理论上反映当前的最新进展,内容上考虑初学者的需求,侧重普及性、实用性和新颖性,结构体系符合信息类和控制类专业学生的特点,力求简洁、清楚,对技术的叙述遵循目标、问题、理论依据、实现方法、实际情况、发展方向的方式。做到重点突出,符合实际,满足需要,指导性强。

3.7智能控制系统

本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,使学生了解智能控制系统的基础知识;掌握智能控制系统中最新的智能传感技术、智能控制器、智能执行能执行器及智能网络与接口技术;掌握智能控制系统中多个关键硬件装置的识别及其使用。通过学习多个智能控制系统的开发实例,学生应掌握智能控制系统的设计方法与技术,坚实地掌握最新智能控制系统知识,提高理论联系实际的能力,并为学习其他课程的打下坚实基础。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。

教材内容包括概述,介绍智能控制系统的基本概念、基本内容和机构及其发展趋势;智能传感系统,讲授智能数据采集技术、传感器智能化的数据处理方法、多传感器信息融合的方法、智能传感器实现方法与典型实例;智能控制器设计,讲授基于单片机的智能控制器设计及其应用、基于高性能嵌入式ARM的智能控制器设计及其应用、基于PLC的智能控制器设计及其应用;智能电动执行器,讲授智能电动执行器的硬件实现技术,软件设计技术以及典型的智能电动执行器实例及其应用;智能网络与接口技术,讲授无线传感器智能网络,工业现场总线网络以及智能传感器、智能控制器和智能执行器的网络接口实现技术;智能控制系统设计实例,综合利用前面的知识设计网络化智能压力传感器的系统设计、基于声音定位的智能机器人系统设计、基于微机电惯性传感器的汽车多路况智能防撞系统的设计、大型设备的PLC智能控制系统设计。

4结语

通过南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的研讨,我们凝练出较完整的“智能科学与技术”专业课程体系,体现出本专业的特色;提出可供3所高校共同使用的教学大纲和教材内容,体现出学生培养的工程实践导向。这些研究成果可以为开办“智能科学与技术”专业的兄弟院校进一步研讨提供蓝本,也可以为筹建该专业的高校所参考。

注:本文受到北京科技大学教学研究会第六批教学研究课题、北京科技大学教育教学研究基金青年教师教育教学研究立项项目、河北工业大学教改项目(2010-12)支持。

参考文献:

[1] 王万森,钟义信,韩力群,等. 我国智能科学技术教育的现状与思考[J]. 计算机教育,2009(11):10-14.

[2] 教育部关于公布2009年度高等学校专业设置备案或审批结果的通知[S]. 教高〔2010〕2号,2010.

[3] 方勇纯,刘景泰. 南开大学“智能科学与技术”专业教学体系与实验环境建设[J]. 计算机教育,2009(11):21-25.

[4] 石志国,刘冀伟,王志良.“智能科学与技术”本科专业软件实践类课程建设探讨[J]. 计算机教育,2009(11):93-97.

[5] 刘作军,张磊,杨鹏,等. 谈我校增设“智能科学与技术”专业的设想与措施[J]. 计算机教育,2009(11):53-56.

[6] 卢桂章. 无处不在的智能技术[J]. 计算机教育,2009(11):68-72.

A Study on the Course System and Textbook Construction for the Discipline of

Intelligence Science and Technology

YANG Peng1, ZHANG Jian-xun2, LIU Ji-wei3, ZHANG Lei1

(1. Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China; 2.Nankai University, Tianjin 300071, China;

3. University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

人工智能与科学技术精选篇11

在总结和分析智能科学技术创新教育重点及难点的基础上，着重探讨理论教学与工程实践相结合的创新教育模式，强调实施创新教育模式对培养创新型智能科技人才的重要性。

关键词：

智能科学技术；创新教育；工程实践；创新型智能科技人才

0引言

自2004年起，我国智能科学技术教育已走过12个年头。全国众多高校在教育部的批准下，建立了智能科学技术学科，逐步形成了包含本科生、硕士生、博士生在内的三层智能科学技术教育体系[1]。中南大学的蔡自兴教授在《智能科学技术课程教学纵横谈》中提到智能科学技术学科是以人工智能和认知科学为基础建立和发展起来的学科，具有高度交叉和多学科融合的特点，该学科包含的基础课程、专业基础课程和专业课程都属于智能科学技术课程[2]。智能科学技术是一门前沿学科，在社会智能化进程中起着引领和推动的作用。探索出适应人才培养的创新教育模式以及培养出适应社会需求的创新型智能科技人才是时代赋予智能科学技术课程教育的使命。

1智能科学技术创新教育的重点和难点

智能科学技术在一定程度上代表了信息技术的前沿方向，因此智能科学技术学科教育对现行的教育理念和教育模式提出了更高的要求[3]。在现有的教育体系中，“学做分家”或“重学轻做”的现象仍然普遍存在，这里的“学”是指课堂上师生面对面的理论学习，“做”是指以教师为指导的课程实践或理论和实际相结合的工程实践。当然，造成这种现象的原因是多方面的，包括有限的教学资源及实验资源、教师队伍的建设不足以及过于陈旧的教学理念等。针对这种情况，合理地发展创新教育刻不容缓。如何在有限的教学条件下，加强教师队伍的建设与管理，改变教学理念，探索出真正符合时展的教育模式，是智能科学技术创新教育的重点和难点。目前，许多高校的智能科学技术教育仍然停留在理论教学或只是融入了少量简单的实例演示，学生动手实践的机会很少甚至没有。这无疑给创新教育的推进带来更大的难度。如何引导学生在掌握理论知识的基础上提高实践能力是亟待解决的问题。针对目前智能科学技术课程教育形式的现状，我们需要对智能科学技术的基础课程、专业基础课程、专业课程等进行整合，对课程的教学理念与内容、教师队伍的培养、教学方法等进行全方位的研究与实践。

2智能科学技术创新教育模式：理论教学与工程实践相结合

理论教学按照学科、专业和研究方向的层次设置相关的理论课程[4]18，通俗地讲就是学生根据自身需求主动或被动地从课程教材中获取知识的过程，这其中既包括学科的基础理论，也包括专业技术理论。单纯的理论教学大多数是以文字、图表等一系列的抽象形式存在，在为学生补充丰富的理论养分的同时却忽视了学生的主观能动性，即便实践案例偶尔会穿插在理论教学之中，对培养新型人才也是远远不够的。同时，理论教学具有分散性、复杂性及不系统性等特点，如果不将理论付诸应用实践，知识就不能被很好地简化、集中化及系统化，往往会产生徒劳无功的效果。工程实践能力是大学生培养质量的指标之一[4]20，是运用专业知识解决复杂工程问题的重要表现。不可否认，理论教学为工程实践提供扎实的理论基础，但强化学生的工程实践能力同等重要。目前，各大高校都在致力于学科建设，在提高自身科研水平的基础上，尽力将科研成果进行转化。这期间，加大学生工程实践能力的培养，无论是对学校还是学生，都意义非凡。因此，探索出合理的理论学习与工程实践相结合的创新教育模式尤为重要。为了更好地实现理论学习与工程实践相结合的教育模式，我们建立了一套完整的智能科学技术创新平台。整合智能科学技术课程，加入交叉学科的元素，建立面向智能科学技术的专业实验室，一方面，发展实验室与相关企业合作，学生可以提早进入“工作实践”模式，增大毕业学生的就业几率；另一方面，学生进入实验室可以扩大自主学习空间，完成理论知识到工程实践的转化，提高自身竞争力，为将来顺利走入社会增加保障。为了提高学生运用专业知识解决复杂工程问题的能力，任课教师可为每门课程设置专属的课程设计，学生根据自己的选题在教师的指导下完成相关的课程设计，消除学生对课程理论“学而无用”的烦恼，某种程度上还可以改变部分学生的学习态度。除此之外，还可以要求学生参与教师的课题研究或项目，学生可以根据自己的研究方向或自身的兴趣自主选择，制订课题或项目计划书，由指导教师定期抽检。这样既可以让学生在实践中提高专业能力，也可以让学生学会更好地自我管理[5]。同时，为了培养出具备理论知识和工程实践能力的扎实型人才，应该进行案例分析教学与工程实践指导相结合的实战演练，教学和实践指导的第一主体设定为学生，这样就打破了教师在教学中永远占有主体地位的传统教育模式。学生根据理论教学中获得的专业知识，收集相关的项目案例进行集体的分析教学，自行设计方案，加入相应的验证实践，教师做最终的概括总结。整个过程可以很好地激发学生的研究兴趣，开拓其视野，通过交互学习，提高其发现问题、分析问题及解决问题的综合能力。智能科学技术理论教学和工程实践相结合的教育模式并非首次提出。但是由于智能科学技术是一门高度交叉、多学科融合的前沿学科，很多课程教学仍然处在探索阶段，因此建立完备的智能科学技术创新平台，学生参与教师课题项目以及进行案例分析教学与工程实践指导并重的实战演练，同样面临严峻的挑战。这就需要高校各层人员的集中努力和积极配合，为创新教育模式的发展提供更有利的条件。

3智能科学技术创新教育目标：培养创新型智能科技人才

大学教育的目标之一就是培养社会所需的各界人才。智能科学技术作为前沿学科，其创新教育的实施是培养创新型智能科技人才的需要。同时，实施智能科学技术创新教育的目标之一是培育出高素质的创新型科技人才。自2004年起，各大高校纷纷建立智能科学技术学科，目的就在于培养具有专业基础知识扎实、工程实践能力强、综合素质高，且具有创新能力的复合型人才，以满足智能科学界的人才需求。智能科学技术的创新能力是指智能科学技术专业人才从无意识的创新变成有意识的创新，能够创新性地分析问题、解决问题，懂研究会开发[6]。智能科学技术专业毕业的学生要求具备扎实的智能科学技术课程知识、强大的综合应用以及创新能力、良好的职业素质。理论教学使学生获得全面的课程知识，工程实践使学生获得强大的应用实践能力，通过两者的结合，学生增强创新意识，获取良好的职业素质。

4结语

当今社会科技高速发展，创新领域不断涌现，对智能科学技术等前沿学科人才的需求较大，培养出具有创新能力的智能科技人才相当迫切且尤为重要。大学生教育是我国当前教育的较高层次阶段，为国家建设输送高层次、高质量并有工程实践能力的合格人才。理论教学与工程实践相结合是培养合格人才的重要环节，任何偏重理论教学或偏重工程实践的教育模式都是片面的。高校学生的教学模式没有定律，需要根据社会对人才类型的需求不断地探索研究。针对当前的实际情况，应围绕理论教学与工程实践的结合及其之间的相互影响，不断创新、不断完善教学方法及手段、提高教学质量，为培养出具有创新意识和创造能力的高级复合型人才打下坚实的基础。智能科学技术学科实施理论教学与工程实践相结合的教育模式不仅能培养人才，还能更好更快地把科研成果转化成具备实际应用价值的科学技术产品。

作者：石跃祥 任晓雪 朱东辉 单位：湘潭大学信息工程学院

参考文献：

[1]王万森.探索智能教育创新模式,培养创新型智能科技人才——写在我国智能科学技术教育开创八年之际[J].计算机教育,2012(18):5.

[2]蔡自兴.智能科学技术课程教学纵横谈[J].计算机教育,2010(19):2-6.

[3]王祝萍,陈启军.对智能科学技术教学的几点认识[J].计算机教育,2010(19):115-117.

[4]孙红,蒋念平,陈玮,等.智能科学与技术专业理论教学与工程实践的融合[J].计算机教育,2012(18):17-21.

人工智能与科学技术精选篇12

【关键词】电气自动化控制 人工智能技术 应用

1 什么是人工智能

人工智能技术是一门新的学科，并且是一门新的技术学科，人工智能的重要组成部分是以计算机技术理论为基础的，并且人工智能技术的重要组成部分也是计算机技术。但是人工智能技术也不是单一的计算机技术，人工智能技术是多门学科的相互结合，既不是单一的某一门学科的全部，也不是所有学科的混合，而是多个有关学科有机结合。人工智能技术探索的是人类智能的本质，而且对人类智能的本质进行模拟，创造出新的智能机器，这些通过人工智能技术创造出来的新型智能机器将会代替人类进行复杂的工作，减轻人类的工作负担与工作压力。人工智能技术最早可以追溯到1956年的一次关于各类学科的知识会议上，并且当时人工智能技术就已经被认定为与空间技术、能源技术并称的世界级的三大顶尖技术。人工智能技术并不是仅仅局限于逻辑思维，人工智能技术是形象思维、逻辑思维与灵感思维的完美结合，并且人工智能技术可以借助数学工具更好地设计出更科学的人工智能技术。人工智能技术经历了不同的阶段，每一个阶段的人工智能技术都有不同的优势，如果将人工智能技术应用到复杂的工程系统中，那么将会从很大程度上改善工程的进度与质量。另一方面，如果完成了人工智能技术的建模与仿真阶段，那么人工智能技术将会具有一定的自己治愈的性质，这样，人工智能技术就能对周围的环境和变化作出及时的和快速的响应。

2 电气自动化控制中的人工智能应用现状

人工智能技术有一个最大的优势，是其他的智能技术所不能相比的，那就是人工智能技术可以通过对信息的收集和反馈、研究，进行一定的有效处理，这样，人工智能技术就可以代替人类的复杂的脑力劳动。现在，人工智能技术已经可以应用到电气自动化的控制当中了，这样就可以优化生产、流通以及交换过程，在实际的生产过程当中就可以实现全自动化的工作，大大减少了劳动力成本，节约了人力成本的投入，并且工作的效率也会大大提高，电气自动化行业的产业结构化和升级也会大幅度提高。

但是，客观地说，电气自动化设备的设计是一项比较复杂的工作，而且设计者必须要具备比较系统的知识理论体系，不但要对电路、电磁场的理论知识具有相应的研究与学习，而且还必须对关于设计的相应知识具有一定的经验。在传统的设计过程当中，设计者在设计电子产品时，采用的都是比较简单的办法，只会依靠传统的手工设计的方式进行设计。但是随着科学技术的发展，特别是计算机技术的发展与应用，设计者应该意识到设计方式的转变与创新，手工设计已经无法满足设计的需求，设计者应该跟紧时代的步伐，将计算机技术应用到电子产品的设计当中。只有与时俱进，依靠计算机技术进行设计，才能设计出最优的设计方案，节约设计成本。人工智能技术的控制功能已经从愿望变成了现实，通过对数据的采集和处理，可以实现电气设备的开关量与模拟量的数据采集，这样可以从很大程度上减轻人工数据采集的压力与工作强度。而且人工智能技术还能够对电气系统运行监视以及时间报警，如果设备的开关量和模拟量的数值发生报警事故越限的情况，那么人工智能技术就可以对发生越限的状态系统进行报警，并且做出相应的处理和提示。

3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析

3.1 人工智能技术在电气控制过程中的应用分析

在整个电气自动化的运作过程中电气控制是重要的组成部分。在电气运作过程中实现自动化能够有效地提高工作效率，增加经济效益，迅速推动电气业的发展、进步。电气自动控制的领域，人工智能技术有许许多多的应用。如：模糊控制、神经网络的控制等。

此处，以人工智能技术中的模糊控制为例，分析人工智能技术在电气自动化控制中的应用。模糊控制主要是通过直流与交流传动实现其在电气传动中的作用，直流传动控制主要是包括Sugeno和Mamdani，在实际应用过程中，Mamdani主要作用是进行调速控制，Sugeno则是Mamdani的一种例外情况；在交流传动中，主要通过模糊的控制器来实现人工智能。

3.2 人工智能技术在平常操作中的应用分析

电气行业贯穿于我们生活的许多方面，一旦电气运作出现问题，将会给人们的生活带来不便，同时造成不必要的损失。传统的电气操作过程较为复杂，同时对操作者的要求较高，花费的时间较长，并且任何微小的差错都有可能带来巨大的损失。因此，需要考虑简化电气自动化控制复杂的操作过程，减少不要的损失，进而提高电气自动化控制的效率。

3.3 人工智能技术在电气自动化设备中的应用分析

电气自动化设备的操作和控制非常复杂，因此要求相应的工作人员具有较高的专业素质和实际操作能力。为了降低门槛，加快电气自动化控制的发展速度，在电气自动化控制设备中开发、利用人工智能技术是一条行之有效的途径。通过程序编写，运用计算机技术进行操作，实现电气设备的自动化运作，代替了人脑劳动，大大减少了人力成本，同时利用人工智能技术，大大的提高了工作的效率。

3.4 人工智能技术在事故和故障诊断中的应用分析

人工智能技术中的专家技术、神经网络控制和模糊理论等在电气故障和事故诊断方面有着极为重要的作用，特别是在发动机和变压器的故障处理等方面有着重大的意义。在电气自动化控制领域，经常会出现故障，出现的原因也是各式各样。传统的诊断方法比较复杂并且准确率不高。而人工智能技术在电气事故和故障诊断中就可以很好地解决以上问题，并且在诊断的过程中，工作的速度和精度会大大提高。

4 结语

综上所述，随着社会的发展，人工智能技术也在不断地完善，将人工智能技术应用到电气自动化中，将会大大促进电气公司的发展。

参考文献

[1]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014，03：137-138.

[2]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程，2014，11：246-247.

[3]刘振鹏.电气自动化控制人工智能技术的应用分析[J].科技资讯，2014，19：114+116.

人工智能与科学技术精选篇13

关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

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

[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.

人工智能与科学技术精选篇14

关键词：信息科学技术；智能科学技术；现代化；人才培养

无论人们是否已经清醒地意识到，理论分析与社会实践都已清楚表明，信息化走向智能化的时代已经来临。这就是为什么当今社会如此频繁地出现各种各样的“智能”前缀：智能交通、智能电网、智能城市、智能农业、智能建筑、智能仪器、智能计算、智能控制、智能机器人、智能通信、智能服务、智能防务、智能互联网、智能物联网、智能信息处理等。

那么，什么是信息化？什么是智能化？它们有什么联系与区别？

信息化的基本任务，是利用信息技术向社会提供便捷的信息共享服务，智能化的基本任务，是在此基础上利用智能技术，向社会提供智能化的生产方式、工作方式、服务方式、交流方式和生活方式。智能化是信息化发展的高级阶段。毫无疑问，能否根据社会

的实际需求，不失时机地推进智能化，将直接影响我国现代化的进程。

高等学校应当建设和发展什么样的学科和专业，需要考虑众多因素，但最重要的是社会需求。笔者旨在阐明，尽管我国当前面临多元化的社会需求，但是其中最具本质意义和关键地位的社会需求是信息化必须走向智能化。这是振兴民族大业、建设小康社会、建设创新型国家、建设资源节约型社会和环境友好型社会、应对全球气候异常变化、保障可持续发展的根本举措。为此，大力发展智能科学与技术本科专业，努力建设研究生学科，精心培养各层次智能科学技术人才大军，就成为我国高等学校的重要任务。

1信息化与智能化：基本内涵及相互关系

简要地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用信息技术来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个可能领域充分利用智能技术来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。

可见，为了准确理解信息化与智能化的含义，需要了解“信息技术”和“智能技术”的概念，以及它们之间的联系与差别。为此，我们有必要考察一下人类认识问题和解决问题(也可以抽象为认识世界和改造世界)这一典型活动的抽象模型[1]，如图1所示。

该模型的含义是：为了处理现实世界的实际问题，人们必须首先通过自己的感觉器官获取与问题相关的信息，并通过传导神经系统把获得的信息传到思维器官，在这里使用古旧皮层对这些信息进行预处理，使信息更加便于利用；在此基础上，通过新皮层把信息转换为知识，并进而转换为解决问题的智能策略，再通过传导神经系统把智能策略传到效应器官，后者把智能策略转换为智能行为，作用于面对的问题，使问题的状态转变为期望的目标状态。这就是人们认识问题和解决问题的一个基本回合。

之所以说是一个基本回合，是因为获得的信息可能不够充分，导致生成的知识不够完善，制定的策略不够合理。因此，当把这样产生的智能行为作用于问题时，问题的状态不一定能够完全转变到预期的目标状态。这时，就要把偏离目标状态的“误差”作为新的信息，经由感觉器官反馈到思维器官，通过学习来修正和优化策略，以期更好地接近目标。通常，这种“反馈―学习―优化―控制”的过程可能要进行多次，逐次逼近预期目标。也就是说，人类认识问题和解决问题的过程是一个充满反馈、学习和优化的过程。

通过进一步的分析，我们还可以发现，从功能性质上看，图1所示的人类“认识问题和解决问题”的过程，实际上包含相互联系、相互作用而又相辅相成的两个相继阶段，具体内容如下。

1) 获取信息的感觉器官和它的技术延长物传感系统、传递信息的传导神经系统和它的技术延长物通信系统以及处理信息的大脑古旧皮层和它的技术延长物计算系统，都是直接与“信息”打交道的器官和技术系统。

2) 生成知识和制定智能策略的大脑新皮层和它的技术延长物人工智能系统、其后传递智能策略的传导神经和它的技术延长物通信系统以及执行智能策略的效应器官和它的技术延长物控制系统则是与“知识和智能策略”打交道的器官和技术系统。

既然过程1)是与信息打交道的过程，因而就称为“信息过程”；而过程2)是与知识和智能策略打交道的过程，因而就称为“知识与智能过程”，后者也可以更简洁地称为“智能过程”。不过，“生成知识”的过程也可以看做是“理解信息”的过程，“制定策略”的过程则可以看做是“再生策略信息”的过程(策略可以看做是人类大脑再生出来的一种指示“如何解决问题”的高级信息)，而“传递和执行策略”的过程也可以看做是“传递和执行策略信息”的过程。因此，在这种意义之下，过程2)也可以称为“信息过程”。为了体现这两个信息过程之间的联系与区别，过程1)可以称为“基本信息过程”，过程2)则可以称为“高级信息过程”。于是，技术范畴的传感技术、通信技术、计算技术就可以称为“基本信息技术”，人工智能技术和控制技术就称为“高级信息技术”。

这样，人们就可以更确切地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用传感、通信和计算这类“基本信息技术”，来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个领域充分利用智能和控制这类“高级信息技术”，来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。

颇为有趣的是，在图1所示的模型中，如果只考虑通信系统的功能，这当然就是“电信网络(和电视网络)”的模型；在此基础上，如果把计算系统的功能增加进来，它就演变成了“互联网”的模型；进一步，如果再把传感系统和控制系统的功能也增加进来，它就演变成了当前人们正在热切关注的“物联网”模型。而如果再加上智能系统的功能，它就会演变成为“智能信息网络”的模型。

显而易见，物联网和智能信息网络的根本区别，就在于有没有“智能”。也可以说，智能信息网络就是智能化了的物联网。当然，目前的物联网还处在发展的起始阶段，它的基本形态还只是互联网与传感系统的结合，连控制系统的作用也还远远没有充分考虑，更不要说是智能信息网络了。

值得注意的是，我国当前阶段的“信息化”，主要只利用了通信技术和计算技术，还没有完全利用到全部的“基本信息技术”。只是到了最近，人们开始关注“物联网”的时候，才把传感技术与通信技术和计算技术联系起来。

所以，基于通信技术和计算技术的“信息化”的主要作用，是利用通信的传递能力和计算技术的处理能力，为社会提供便捷的信息共享服务，使社会的各种供需关系得到及时的沟通。人们在获得这些供需信息后，就可以调整自己的产品方向和生产计划，提高社会整体的运行效率。但是，产品方向和生产计划的调整都需要通过人类管理者和劳动者自己的实践来实现，基本信息技术本身对此无能为力。

原因很显然，信息所表现的是事物的现象，只告诉“是什么(What)”；知识所反映的则是事物的本质，可以告诉“为什么(Why)”；智能所体现的才是解决问题的策略，因此可以告诉“怎样做(How)”。仅仅利用通信和计算技术的“信息化”工具，不能直接改变生产过程本身，因此就只有依靠人类工作者自己来实际调整产品方向和生产规模。

发展到“物联网”阶段以后，网络中的信息比互联网的信息更丰富了，因为在原有的“人类输入的信息”基础上，增加了不计其数的“物”的信息。不过，如果物联网没有智能技术和控制技术的支持，它的功能仍然还是“信息共享”，只不过信息的来源更加丰富了而已。

然而，采用智能技术之后，由于生产工具自身具有相应的知识和智能，它就不仅可以根据供需信息自主调整产品方向和生产计划，还可以自主地改善生产过程，提高产品质量，增加新的产品品种，来适应社会需求，甚至可以预测社会需求的走向，创造全新的产品，引领社会的需求。

马克思曾经预言，随着大工业的充分发展，劳动者不再是生产流程的一个环节，而是站在生产流程的旁边，对生产流程进行监督和管理。我们知道，农业时代的人力工具和工业时代的动力工具都不可能实现马克思所预见的社会生产方式，基于通信与计算技术的信息化工具和没有智能技术的物联网工具也不可能实现马克思所预见的社会生产方式。这是因为，农业时代的生产工具(人力工具)、工业时代的生产工具(动力工具)以及信息化阶段的生产工具(基本信息技术工具)不具备智能，劳动者不得不成为“生产流程的一个环节”，只有智能化的生产工具，才有可能使劳动者“不再成为生产流程的一个环节”，从而能够“站在生产流程的旁边对生产流程进行管理和监督”，使马克思预言的社会生产方式变为真正的现实[2]。

可见，智能化的生产工具可以使社会生产方式得到根本的改变：由被动跟踪的生产变为主动引领的生产，由人力承担的生产变为机器自主的生产，使劳动者可以站在生产流程的旁边，对生产流程进行管理和监督。这就是“由工业时代的社会生产方式转变到了智能时代的社会生产方式”。显然，这种转变将使社会劳动生产力水平得到质的提高。

这就是信息化、智能化以及它们的联系与区别。

2信息化走向智能化：社会需求与历史必然

信息化必须走向智能化，这是人类社会追求进步的内在和固有要求。反之，如果信息化不能适时地走向智能化，社会的进步就会延缓甚至停顿下来。

根据“科学技术拟人律”的启示[3]，信息化走向智能化这种内在和固有的要求可以从人类自身的进化过程中得到直接启发。

考察人类进化的历史就知道，当人类的感觉器官、传导神经系统、人脑古旧皮层系统和效应器官的功能发展起来之后，人脑新皮层功能的强化就成了人类整体能力进化的焦点；可以看出，只有完成了新皮层功能的强化，人类才进化成了完全意义上的现代人类。反之，如果没有新皮层功能的强化，人类的进化就可能依旧停留在“猿猴”阶段，不能成为真正的现代人类。

与此相应，当今时代，传感技术、通信技术、计算技术、控制技术都获得了长足进步。因此，智能技术的强化就成了整个技术能力进步的焦点。同样，只有当智能技术发展起来，人类的智力能力才能得到有效的扩展。反之，如果智能技术不能获得充分的发展和应用，信息技术就会停留在“信息共享”这个初级的发展阶段。

因此，为了适应社会不断发展的需要，为了不断改善人们生存的条件，信息化必须走向智能化。只有这样，人类“认识世界和改造世界”的活动才能得到现代科学技术的全面支持，人类的充分解放才能成为现实。

事实上，人们可以举出无数的事例来说明信息化为什么必须走向智能化，以及如果信息化不走向智能化就不能真正解决问题的原因。不过，限于篇幅，这里只能择要略述一二。

1) 例1：物联网研究与应用。

如上所述，目前人们所研究的物联网，其实只是增加了传感器的互联网而已，不要说还没有考虑智能技术的作用，就连控制技术的因素也考虑得很不充分。可是，没有智能技术的物联网又有什么意义呢？一般来说，智能技术在物联网中至少有如下几个重要作用：第一，不同传感器获得的信息之间的智能融合；第二，把这样得到的形式化信息转换为“能够显示内容和价值因素”的信息(称为“全信息”)；第三，从这些信息中提炼相应的知识；第四，以这些知识为基础，在目标的引导下生成解决问题的智能策略。

试想，如果得不到“正确融合起来的信息”，也得不到能够显示内容和价值因素的“全信息”，得不到相应的“知识”，也得不到解决问题的“智能策略”。一句话，如果没有智能技术的支持，这样的网联网能够发挥多大作用呢？

可见，物联网的研究与应用必须由“基本信息技术”的层次进入到“智能技术”(高级信息技术)的层次。舍此，不可能解决问题。

2) 例2：转变经济发展方式。

转变经济发展方式的核心是“转变社会生产方式”，其中一个最受关注的问题是“节能减排”，即节约能源消耗和减少废弃物排放。考察当前的社会生产，主流的生产方式是工业时代遗留下来的产物。工业时代生产系统设计的通用理念是“按照最恶劣条件下的资源需求来提供高倍资源备份，以保证在任何条件下生产系统的连续运转”。正是基于这个理念，导致了所有工业生产系统的“资源高投入”：材料的高投入、能源的高投入、人力的高投入、资金的高投入。“高投入”则导致“高排放”和“高污染”。所以，“三高”是工业时代生产方式固有的本质特征。

怎样才能转变以“三高”为本质特征的工业时代生产方式呢？

肯定的回答是：仅仅运用信息技术不足以解决问题，必须在此基础上运用智能技术，也就是“高级信息技术”(即图1所示的全部技术)才能达到目的。

道理很明显，要想真正转变以“三高”为特征的工业时代生产方式，必须从这种生产方式的初始源头――设计理念――进行彻底变革。这就是用“智能设计”的理念取代原有的“以高投入保障可靠生产”的设计理念。只有设计理念革新了，才能从源头上消除“三高”，达到节能减排和转变经济发展方式的目的。

智能设计的理念是：通过智能技术的“自主学习与自主优化”策略，使生产系统的资源投入和产品产出实现动态的优化配置，从而消除“高倍资源备份”。可见，没有智能技术的应用，就不可能从源头上转变以“三高”为特征的工业时代生产方式。

总之，只有智能技术的普遍应用(即“智能化”)，才能使“物联网”走向智能化，发挥应有的作用；只有智能技术的普遍应用，才能使工业时代遗留下来的社会生产方式得到根本转变；同样，也只有智能技术的普遍应用，才能使整个国民经济、社会文明、大众民生和国家安全获得蓬勃的发展，朝着21世纪意义下的现代化目标不断前进。

需要特别指出的是，物联网的智能化也好，经济发展方式转变也好，应对全球气候异常变化也好，维护世界和平与国家安全也好，种种迹象都表明，“审时度势，把信息化推向智能化”已经是摆在我国人民和世界人民面前的紧迫任务。

3智能化人才大军：特有的素质

为了推进智能化，需要在各个领域大力发展和普遍应用智能科学技术。但是，人是社会生产力的第一要素。发展和应用智能科学技术，需要一支规模宏大、结构合理、训练有素的智能科学技术人才大军。

所谓“规模宏大”，主要是指智能科学技术人才大军在数量上要能适应国民经济、社会文明、大众民生、国家安全智能化的规模要求。智能无处不需，智能化是全社会的需要，不是个别领域、个别部门和个别地区的需求。因此，规模必然相当宏大。

所谓“结构合理”，主要是指培养这支人才大军的教育系统应当具有博士、硕士、学士的合理层次结构。智能科学技术是新兴的、快速发展的，而且体现了当代最先进、最复杂、最前沿的科学技术，没有这样一支结构合理的人才大军，就不可能适应智能化的需求。

所谓“训练有素”，主要是指国家应当设置面向智能科学与技术学科和专业的高等学校人才培养的专门体系，按照智能科学与技术学科的知识结构和能力结构进行系统培养与训练，而不宜由其他学科的培养体系来代行兼顾。

图1的模型表明，在学科关系上，智能科学与技术的前端与计算机科学与技术学科相衔接，后端则通过信息与通信工程学科和控制科学与工程学科相沟通。其中，计算机学科定位于“信息处理”；它输出的是经过处理便于应用的信息，正好提供给智能科学与技术学科，支持“生成知识”，并在此基础上“制定策略”；后者通过信息与通信工程学科的“策略传递”功能传递给控制科学与工程，支持“策略执行”。可见，它们的功能定位分别是“信息处理”、“知识生成与策略制定”、“策略传递”和“策略执行”，它们各就各位，各司其职，互相衔接，互相合作，形成和谐的流程，但不能互相取代。

那么，智能科学与技术学科人才大军应当具备怎样的整体素质呢？

由于篇幅所限，这里不可能细致地展开讨论。考虑到我国目前已经有众多学校制订了详尽的智能科学与技术学科的人才培养计划，这里将着重指出：除了其他科学技术学科人才必须具备的共性素质之外，智能科学技术学科人才大军应具备的特殊素质。

3.1智能科学与技术本科专业的特殊知识结构

众所周知，智能是由信息资源加工出来的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，智能也是人类一切能力的最高级体现。因此，智能科学技术也是生命科学技术最为精彩的篇章。因此，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术两者的交叉学科，应当按照这样的学科性质设计学生的知识结构和能力结构。

基于这样的特点，智能科学与技术本科专业的知识结构(课程设置)应当形成如下最基本的连贯的标志性核心知识体系。

第一学期，智能科学与技术导论(人文基础)。

第二学期，智能科学史与科学方法论(人文基础)。

第三学期，脑与认知科学基础(专业基础)。

第四学期，智能数学(数理逻辑与模糊逻辑)(专业基础)。

第五学期，机器智能通论(核心课程)。

第六学期，机器学习(核心课程)。

第七学期，智能机器人(应用基础)。

第一学期必须开设“导论”。这是因为新生刚从中学走进大学，需要通过“导论”引导学生快速了解什么是智能科学与技术，为什么要学习它，它的发展前景是什么，它对经济发展与社会进步的意义是什么，它的知识结构和能力结构是什么，它与相邻学科的关系是什么，怎样才能学好智能科学与技术(包括大学与中学的学习方法和学习规律有何异同)。

第二学期必须开设“方法论”。这是因为新的正确的方法论对于理解和发展智能科学与技术具有特别重要的意义，而传统科学方法论会妨碍学生理解和把握智能科学与技术。“工欲善其事，必先利其器”，方法论的教育必须走在前头。

第三学期必须开设“脑与认知科学基础”。这是因为人工智能的最佳原型就是大脑结构及其支持的认知能力。没有这个基础，我们培养的人才大军就会基础浅薄，缺乏创新的功力，他们在智能科学与技术发展的道路上就走不远。所以，要在二年级一开始就学好这个基础。

第四学期必须开设“智能数学”。学生要着重学好集合论、数理逻辑、模糊逻辑和算法理论，这是智能科学与技术对数学知识的特殊需要，也是学习后续课程必须具备的数学基础。必须在第四学期完成这个准备。

第五学期必须开设“机器智能”。这是本专业的核心课程。考虑到历史上“人工智能”与“计算智能”和“行为智能”长期处于鼎足三分的状态，而事实上，只有它们三者结合在一起，才能覆盖基本的智能技术，因此需要设置统一阐述这个“三位一体”的新的课程，称之为“机器智能”。

第六学期必须开设“机器学习”。这是因为上述三种智能技术的共同要害都是“学习”，因此有必要开设“机器学习”来深化智能的核心技术。

第七学期应当开设“智能机器人”。这是因为智能机器人是智能技术实际应用的最典型和最普遍形态，应当让学生在进入毕业设计之前对智能机器人做“解剖麻雀”式的学习和掌握。

其他课程的设置可以、也完全应该结合各个学校的特点自行选择。

还要强调的是，整个培养过程要努力贯彻理论与实践相结合、已有进展与存在问题相依托、启发式和教学双方互动等原则，使学生不仅高度热爱本专业，而且具备很强的创新精神和实践能力。

3.2智能科学技术学科研究生的知识结构

同样，由于篇幅所限，这里仅指出：鉴于智能科学与技术的内涵非常丰富，应用又无处不在，智能科学与技术研究生一级学科不宜按照应用领域设置二级学科。分析表明，按照学科的层次结构设置如下三个二级学科比较适宜。

1) 智能理论。

2) 智能技术。

3) 智能应用。

当然，这些二级学科名称的具体表述方法还有待继续论证和优化。

4结语

今天，无数的事实(智能A、智能B……智能Z)告诉我们，社会对于“智能”的需求已经不止是母腹中躁动的婴儿，也已经不止是大海平面上依稀可见的航船桅杆，而是已如初升的太阳普照大地，如大潮的奔涌席卷四方。

面对时代的召唤和社会的需求，高等学校的教育和科研工作者义不容辞，责无旁贷。让我们一起努力，共同推进智能科学与技术本科专业和研究生学科的建设，为我国和世界智能科学技术的发展，作出无愧于时代、无愧于华夏学人的积极贡献！

参考文献：

[1] 钟义信. 机器知行学原理[M]. 北京:科学出版社,2007:3.

[2] 钟义信. 社会动力学与信息化理论[M]. 广州:广东教育出版社,2007:114-115.

[3] 钟义信. 信息科学原理[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2002:6.

Great Call of the Time for Talents Troop of Intelligence Science and Technology

ZHONG Yixin

(Department of Intellgence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)