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如何开展人工智能教育范文1
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。
二、养老服务人才培养“人工智能化”
人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。
三、人工智能养老服务人才培养模式
（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体
配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。
（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体
国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。
（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训
目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。
（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒
作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。
（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式
民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。
四、人工智能养老服务人才培养对策
（一）广播电视大学养老服务人才培养对策
依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。
（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策
基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。
（三）职业技术学院养老服务人才培养对策
职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。
（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策
民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。
（五）社区养老服务人才培养对策
社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。
总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。
如何开展人工智能教育范文2
人工智能技术的诞生，为人类探索计算机科技、便捷生活展望了美好的前景，提供了丰富的想象空间，在社会科学中的应用广泛。教育手段革新，需要一种新的技术作为保障和支持。人工智能技术应用的普遍性和网络教育技术发展的需求性一拍即合，成为一种新的教育发展模式。本文将对人工智能在网络教育中的应用进行探究。
【关键词】人工智能 网络教育 具体应用
1 网络教育模式的发展现状
1.1 网络教育的优势
网络教育模式是对传统课堂教育模式的更新与演进，传统课堂教育模式具有交流便捷、课堂管理方便的优势，但是也受到空间和时间的双重限制，需要缴纳昂贵的场地和设施费用，难以追赶新时期人们快捷的工作步伐。网络教育通过互联网远程传递，在继承和发展了传统课堂优势的同时，弥补了缺点和不足，在虚拟的网络环境，摆脱了有关时间、空间、身份等诸多限制，促进了教育手段的创新，为人们提供了更多接受教育的机会，促进了国民教育水平的提高。
1.2 网络教育存在的问题
网络教育的问题主要体现在以下方面：
1.2.1 操作平台的局限性
网络教育登录界面的首页，一般包含着课程选择、成绩查询、习题演练、师资介绍等基本内容，这容易导致众多网络教育平台具有相同的首页模板和计算机程序，不同平台、不同学科、不同专业没能充分体现出其独一无二的课程特色。操作平台具有局限性，无法充分体现人性化特色和该课程的特殊化要求。
1.2.2 教学方式的一致性
网络教学中，一般采用计算机程序设定好的流程，授课、复习、习题演练、期末考试、综合评估为基本程序，流程化操作，无法根据学生的学习特点和成绩要求制定相应的教学方式。教学评价流程过于死板，无法像教师一样考虑其他综合因素进行分析，这就容易导致考试系统的公平性、评分的合理性受到质疑，无法体现教学权威性。
1.2.3 服务系统的落后性
网络教育是以计算机的软件程序为表现载体，将教学课程和学习方式相融合。随着知识体系更新换代的不断加快，学术纠错的发生，课程及时更新也是十分重要的。但是网络教育服务系统具有一定的落后性和延时性，传递的知识和答疑手段相对落后，影响着网络教育的准确性和科学性。
2 人工智能在网络教育中的具体应用
网络教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系统的“刚性”无法符合学习者不同的教学需求，不懂得如何具体因人而异、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特点，可以有综合考虑各种影响因素，并及时调节，恰好是对缺陷的补充。事实证明，人工智能在网络教育中的具体应用也取得了较好的效果，主要体现在以下方面：
2.1 专家系统的应用
专家系统是对智能教学系统、决策系统、导学系统以及先进的智能化硬件设备的总称。传统的网络教育是流程化、规范化的，智能化教学系统是对每个流程应用智能化手段，促进教学过程的科学性。
2.1.1 智能决策系统。
在课程开始之前，增设智能决策功能即智能决策系统，类似于学校的入学考试，对学生的学习能力、成绩水平、智力状况进行基本的分析和了解，以学生能力而不是教师要求为教学依据，制定合理的教学计划和学习方案；通过智能化设计，确定学习成绩分阶段测试计划、智力开发方案和考试模拟系统等，通过这些方式，实现对学生能力的充分开发。
2.1.2 智能导学系统
这是通过对学生一定时期学习环境的营造，通过对环境内各影响因素施加措施，为学生的学习提供优质条件。影响因素包括教师、学习资源、外部因素等，一旦学生学习没有达到预定的目标，教师模块就会对学生的动态行为做出科学正确的指导，并向正确的学习轨迹纠正；学生学习所需要的参考资料、试卷分析、时事热点等，会根据学生的学习进展情况及时更新资料库；学生在学习中遭遇困境，系统会根据智能化发挥引导和提醒功能。
2.1.3 智能教学系统和智能化硬件设备
智能教学系统和智能化硬件设备分别是智能学习系统的软件和硬件载体。智能教学系统是智能决策和智能导学子系统的综合，是几种不同模式的组合与搭配，最终出现适合学生自身的学习模式，并且让系统关系更加稳固；硬件系统是网络学习的基础和载体，包括传输设备中的路由器、交换机设备，终端的打印机、摄像头等。
2.2 其他人工智能系统的应用
2.2.1 语言处理系统
语言处理系统在人工智能领域是一种应用较为广泛的技术，系统内部拥有录音模块、语言识别模块、转换模块和输出模块。学生向录音系统发出声音，语言识别和转换模块将语言转化为文字显示在计算机界面上。就目前的技术来说，语言处理系统可以处理简单口语和书面语言，局限在普通话，随着语言库的升级，语言处理系统的功能会越来越强大。这一功能的出现，对学生学习语言口语和减少文字任务有很大的帮助。
2.2.2 知识库系统
知识库系统是对知识和数据的整合、汇总和储存，学生仅依靠记忆中对知识的只言片语和残损记忆，发挥知识库强大搜索功能，自动分辨出关键词，并提供完整的数据。这对学生学习记录的查找和知识的复习有很大帮助，也有助于系统的升级和完善。
3 促进人工智能在网络教育中应用的具体措施
3.1 加大资金支持
资金支持是发展新科技的坚实保证，政府和相关机构应该重视人工智能在网络教育发展中的巨大作用，提供政策的优惠和资金拨款，给予场地和设备的支持。有了资金的支持，可以吸引优秀人才开展系统研发和技术升级工作，可以为人工智能的应用提供高性能、高水平、先进的硬件设施保障。
3.2 开展教学实施
应该积极促进人工智能在网络教育中的教学实施活动，通过一线学习的监测和实验，推动新技术的普及与应用。在相关专业院校安装人工智能软件，也是促进教学实施的有效途径。
4 结束语
综上所述，人工智能是一项应用广泛，可研究性强的计算机前沿技术。通过人工智能相关技术的研究，能够解决网络教育中存在的诸多问题，提高学生的学习质量和效率，方便老师的教学管理，以及对教育教学模式将产生深刻影响。
参考文献
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[4]陈建锋.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].城市建设理论研究.2015（03）.
作者简介
侯燕（1981-），女，山东省济宁市人。硕士学历。现为齐鲁师范学院讲师。研究方向为计算机应用。
如何开展人工智能教育范文3
关键词：人工智能；计算机网络教学；现状；运用
中图分类号：TP393-4
所谓人工智能，就是利用人工方法在计算机上实现智能，也可以说是人工智能在计算机上的一种模拟。人工智能广泛融合了神经学、语言学、信息论和通讯科学等众多学科和领域。目前主要存在三条人工智能研究途径：一是以生物学理论为支撑，掌握人类智能的本质规律；二是以计算机科学为支撑，通过人工神经网络进行智能模拟，实现人机互动；三是以生物学理论为支撑。
1 人工智能技术的特征
智能技术主要分为两类，人类和计算机智能，两者存在相辅相成的关系。利用人工智能技术能够实现人类智能向机器智能的转化，相反，机器智能也能够利用智能教学转化为人类智能。
1.1 人工智能的技术特征。首先，人工智能具备非常强的搜索功能。该功能是利用相关搜索搜索技术实现对海量信息的快速检索，满足个性化信息需求；其次，人工智能具备很强的知识表示能力。具体来讲，就是人工智能对信息的行为，能够像人类智能一样，对模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有较强的语音识别和抽象功能。前者主要是为了对模糊信息加以处理。而后者主要是为了对信息重要度加以区分，以便提高信息处理效率。用户只需要智能机器提出具体要求便可，至于复杂的解决方案就交给智能程序了。
1.2 智能多媒体技术。首先，人机对话更加灵活。传统多媒体在人机对话方面极为欠缺，导致教学单调乏味，不能取得预期良好效果，但智能多媒体却不然，他能够实现人机自由对话和互动，同时还能结合学生实际对学生的问题给出不同层次的答案。其次，教学可行性更强。由于学生在认知能力和个人素养方面都存在差异，而且学习主动性也不尽相同，人工智能必须要结合学生实际学习状况，为每一位学生设计制定个性化的学习计划和学习目标，对学生进行针对性较强的教学，真正实现因材施教。再次，具有强大的创造性和纠错性。前者属于人工智能的显著特征，而后者属于人工智能的重要表现方面。最后，智能多媒体具有老师特征。在实际教学过程中，智能多媒体可以对教学双方的行为进行智能评价，以便能够及时发现教学中的薄弱点，有助于实现教学相长，全面提高教学质量和教学效果。
2 计算机网络教育的现状
随着现代科学的进步，网络信息的发达，人们的教学观念和学习观念都发生了前所未有的改变，网络时代正全面到来。为了满足现代社会对人才的实际需求，培养大量现代化优秀人才，计算机网络教学模式业已成型并不断完善。目前，高校正规教学模式依然是现代教学主流，尽管在系统传授知识和规范培养人才方面具有无可比拟的优势，但在资金投入、效益创收和时空限制等方面具有很大的弊端，灵活性不足，无法有效满足现代教育的发展要求。
计算机网络教学对传统教学形成了巨大挑战，并产生了深远影响。它不仅有效弥补了传统教学的时空限制缺陷，而且赋予了教学极大的乐趣性，吸引了越来越多的人积极投身到网络教学建设中去，任何人无论何时何地都能够通过网络课堂去学习和提高。但目前计算机网络教学发展仍处于探索期，在实际运用方面还存在许多问题：第一，计算机网络教学中的学习支持服务体系尚不健全，导学手段和答疑方法还非常落后，由于各种原因，在服务方式上缺乏针对性、策略性和积极性；第二，计算机网络实验教学中存在着空间分散、时间流动和自主性差等问题和弊端；第三，计算机网络的系统承载能力和信息查询能力还十分有限；第四，如何实现计算机网络考试的开放性，确保考试的客观性、公正性、权威性，已经成为网络教学发展的瓶颈；第五，计算机网络教学中的核心支撑系统――CAI，还无法有效满足和适应网络教学的实际需求和发展要求。
主流CAI课件主要有两种，一种是单机版的初级课件，包括简单的Authorware课件、PPT幻灯片和图文网页等。一种是高级的网络版课件。该类课件主要以静态图文和动态演示组成的网页为主，以聊天室、电子邮件和QQ群等形式为辅，实现师生互动、网络答疑的一种改进型课件。初级课件在实际教学中以操作容易、更新及时和维护方便著称，但实际上就是传统教学手段的变相挪用。还有些课件，尽管在互动性方面有着不错的效果，但是制作繁琐、更新较慢和维护复杂。因此，高级网络课件是目前网络教学中的主流课件，已经成为了计算机网络课件的固定模板。改进型的网络课件有效地解决了传统多媒体在师生互动不足的问题。上述两类课件是现在最为常见的两种CAI课件，尽管两者都有各自的优势，但作为网络教学的重要手段，仍存在许多问题和弊端：无法实现因材施教，无法开展层次教学；作为教学的一大主体，学生在个性化交互操作方面仍有很大不足；对学习过程中出现的普遍问题无法进行智能统计、分析和评价等。
3 人工智能技术在计算机网络教学中的运用
3.1 人工智能多媒体系统。（1）知识库。智能多媒体已经不再是用来进行纸质媒体数字转化的工具了，它应该具备相应完善的知识库，而知识库里的教学内容要结合教学实际和学生现状进行针对性、个性化设计。同时，要实现知识库资源的高度共享，并及时加以更新和补充，如此才能充分发挥知识库的教学服务作用。（2）教学板块。教学板块的设计主要是出于教学综合性考虑的，教学方法的创新是其关注的重点内容。该模块的实现要以掌握专业知识、教学策略和人机对话等领域的知识为前提，结合学生实际学习现状和特点，利用智能系统的现代化技术手段对知识和相关教育措施加以高效搜索。（3）学生板块。及时掌握学生心理动态和学习状况是智能网络教学的一大特征，结合学生实际状况加以智能评判，进而加以针对性指导和个性化辅导，实现因人施教和因材施教，全面提高学习效率和学习质量。（4）用户模块。用户模块是智能系统无法忽视和省略的关键模块，整个智能系统的正常运行离不开人工程序操作，用户需要通过用户终端将教学内容上传到网络教学平台，才能顺利完成教学。
3.2 人工智能多媒体教学的发展。（1）加强与网络的结合。随着网络技术的成熟，智能网络教学与网络之间的关系日益紧密，多元化、多维度网络空间日益成为一种趋势。互联网具有信息量大、更新速度快、超时空性等优势，加强与网络的结合是人工智能计算机网络教学未来发展的重要方向。（2）加强智能的应用。人机对话、机器指导的教学模式将成为未来网络教学的核心模式，传统教师的角色将逐渐被计算机取代。最为典型的就是现代智能导航系统。（3）加强系统软件的研发。系统软件的更新日新月异，旧的系统软件已经无法有效满足网络发展的时代要求，加强系统软件的研发以便充分满足网络要求，更好地帮助学生解决实际问题，进而提高学习效率和教学质量。
4 结束语
人工智能技术在计算机网络教学中的运用将为现代化教育提供新的发展思路，将全面改善网络教学环境，拓展学习服务渠道，提高计算机网络教学质量，并有可能彻底打破计算机网络教育的时空限制，全面加强网络教学的开放性，实现网络学习的个性化、人性化和智能化，充分落实以学生为本的教学理念。未来CAI技术的进一步成熟将全面提高网络教学的整体格局，我们有理由相信，智能网络教学将迎来全新的发展春天。
参考文献：
[1]刘广钟，高军，刘，李吉彬.报文分析技术在计算机网络教学中的应用[J].计算机教育，2014（01）.
[2]赵冉，朱西方.仿真技术在高职计算机网络教学中的应用探讨[J].河南科技，2014（01）.
如何开展人工智能教育范文4
关键词： 人工智能；创新驱动；发展建议
人类对于智能机器的探索活动，古已有之。不过，以“人工智能”来命名这一探索并成为一个学科领域，却发生于1956年夏季在Dartmouth举行的一次小规模学术研讨会上。因此，2016年是人工智能学科问世的60周年，在这个不同寻常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切关注人工智能的发展动向。
2016年3月，DeepMind研制的人工智能围棋系统AlphaGo以4：1的战绩击败了韩国的围棋高手李世石，把世界对人工智能的关注推向了前所未有的。各种各样的议论喷涌而出。悲观者大呼：“人工智能对于人类的潜在威胁太严重，应当通过立法限制甚至禁止人工智能的研究”；乐观者高喊：“人工智能是人类的真正福音，只要把自己的思想意愿转嫁给人工智能机器，人类就可以通过机器来实现长生不老的千年梦想”。在科技界，人们则在激动着、讨论着：我们应当在什么样的热点技术上发力？是深度学习？是认知技术？还是类脑计算？
回想这些年来，互联网、云计算、大数据、物联网、移动互联、智能制造、智慧城市、人工智能、机器人一波又一波的高新技术登台亮相，中国科技界、教育界和产业界都在一个个地紧紧追赶。虽然在跟踪追赶的过程中取得了不菲的进展，但是人们不禁都在思考：对于人工智能来说，当前社会的需求是什么？什么才是有效的创新战略？怎样才可以摆脱跟踪追赶的被动局面，争取到引领创新的话语权？
发展人工智能不应当是一种孤立性、局部性的行动，而应当是能够带动和引领整个科学技术的创新和发展。
1 人工智能是当代重要交叉科学群的创新前沿
为了阐明“人工智能是当代重要交叉科学群的创新前沿”这个论断，需要逐个澄清相关的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是当代的重要交叉科学群？以及什么是当代重要交叉科学群的创新前沿？
1.1 什么是人工智能
人工智能是一门“探索人类智能机理，创制人工智能机器，增强人类智力能力”的科学技术。从这个意义上可以理解，只要人类的智力能力得到了增强和扩展，人们从事各种科学技术以至各种经济社会活动的智力能力就会得到有效提升，从而能够有效促进各行各业的创新与发展。
那么，什么是人类智能？人类智能主要表现在人类主体为了不断改善生存发展的水平而发现问题、定义问题、解决问题的能力。其中，发现问题和定义问题的能力依赖于主体的目的、知识、直觉、理解力、想象力、灵感、顿悟、审美等内在能力，因此被称为“隐性智能”；解决问题的能力则主要依赖于获得信息，生成知识，创生策略等外显能力，因此被称为“显性智能”。
显然，隐性智能十分抽象，几近神秘，不仅研究起来甚为困难，就连理解起来也颇感玄奇，而显性智能则相对可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原则是：基于人类主体给定的问题、知识、目标（这就是人类发现问题和定义问题的能力）这些前提，研究如何利用信息、生成知识、创生策略来解决问题，达到目标。也就是说，人工智能的研究遵循人类智能与人工智能相结合的原则：人类智能负责发现和定义问题，人工智能则负责在人类所给定的问题框架下解决问题。这样，人工智能机器就可以成为人类认识世界和改造世界的聪明助手。
由此可见，没有生命，没有目的，没有灵感，也没有审美能力的人工智能机器系统，原则上不具有隐性智能的能力，因而不可能独立地发现问题和定义问题，只能在人类所发现和所定义的问题框架下去解决问题。因此，人工智能超越人类的恐惧缺乏科学根据。
1.2 什么是当代重要的交叉科学群
当今的时代是信息时代，认识信息资源和利用信息资源为人类服务的信息科学是当今时代的标志性科学。具体来说，信息科学是“研究信息的性质及其运动规律的科学”，也就是以信息为研究对象，以信息的性质及其运动规律为研究内容，以信息科学方法论为研究指南，以增强和扩展人类信息功能（全部信息功能的有机整体就是人类的智力功能）为研究目标的科学。换言之，信息科学的研究目标就是扩展人类的智力功能，而研究信息的性质及其运动规律和信息科学方法论都是为了实现扩展人类智力功能这个目标服务的。
由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目标，也是信息时代科学技术发展的基本目的；而为了使人工智能系统能够在人类发现和定义的问题框架下成功地解决问题，人工智能的研究必须从人类求解问题的能力中得到启发。这表明，人工智能的研究需要向认知科学学习，因为认知科学就是研究人类自己是如何面对问题解决问题的。另一方面，认知科学所研究的人类解决问题的机理又建立在脑科学的基础之上，因此，人工智能的研究必须理解脑科学的工作机理。再者，人类发现问题、定义问题、解决问题的能力并不是永远固定不变的，而是不断进化和发展的。因此人工智能的研究还必须学习信息生物学，后者深刻地研究和揭示了人类能力不断进化的机制。可见，脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学、人工智能是当代最具重要意义的交叉科学群。这个科学群还包含更多的学科，恕不一一阐述。
1.3 什么是当代重要科学群的创新前沿
虽然脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学、人工智能各有各的研究内容，但是所有这些学科共同的目标都是智能，如人类的智能（脑科学）、生物的智能（信息生物学）、人类智能的物质基础（脑科学）、人类智能和生物智能的工作机理（认知科学）、人类智能和生物智能的进化机制（认知科学与信息生物学）、人类智能的信息基础和研究方法论（信息科学）、人类智能的机器模拟和实现（人工智能）等。
所以，人类智能和人工智能是当代这一重要交叉科学群共同的创新前沿。人们对于脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学的理解深化了，就会促进人工智能研究的发展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和创新，也必然能够带动脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学的突破与创新。
2 中国人工智能发展的现状：差距与优势
中国人工智能的发展现状，大家平日都亲身感受得到，应当比较熟悉，似乎无需赘言；但是国情是我们思考问题的基础，因此不可不察。而且，我们对于中国在人工智能发展方面所存在的差距和优势的认识，确实还有必要进一步深化。
2.1 差距：显差距，隐差距
大家都意识到，中国在人工智能的发展方面确实存在不少的差距。普遍J为，由于中国缺失了工业革命这个历史阶段的洗礼，因此在工业基础和工艺水平方面天然存在明显的不足。特别是中国微电子工业领域的高性能芯片制造能力有待进一步加强，人工智能硬件系统的水平也有待进一步提高等，这些都是众所周知的显差距。
然而，更值得深思的问题是：在人工智能的科学研究方面，长期以来，中国同行普遍习惯于跟踪学习，缺乏突破创新的民族自信心，更缺乏引领国际的强烈意识。无论是互联网、物联网、语义网、云计算、大数据、移动互联这些大概念，还是深度学习、无人驾驶、类脑计算这些技术思想，都是外国学者率先提出，然后才是中国学者蜂拥而上。加上这些年滋长蔓延起来的急功近利和学术诚信缺失，往往在蜂拥而上之后的一夜之间就会冒出许多“新成果”！这是中国人工智能发展存在的隐差距。
需要指出的是，显差距正因为“显”，已经得到各有关方的高度重视，并且正在不断地被缩小；但是，隐差距则因为“隐”，不容易被察觉，至今还没有引起各方面必要的重视，因此仍然是实现突破创新和引领战略的隐患。
2.2 优势：现优势，潜优势
那么中国在人工智能研究中是否也存在什么优势呢？表面看来，似乎中国在人工智能研究领域一直处于跟踪学习状态，谈不上存在什么优势；但是仔细考察发现其实不然，中国在人工智能研究中的确存在不可忽视的优势。
中国目前虽然在整体上还处于相对落后状态，但在某些技术研究上却处于国际领先地位。例如：语音识别技术，中国已经在近期多次国际评测大赛中夺得世界冠军；在汽车自动驾驶方面，中国的研发水平也与国际上旗鼓相当；特别是在理论研究方面，中国在人工智能通用理论研究方面的机制主义人工智能理论、人工智能逻辑理论研究方面的泛逻辑学、人工智能数学方面的因素空间理论都是国际领先的成果。这些都是已经涌现出来的现优势。
更加重要的是，像人工智能这样既十分复杂又极其深刻的科学研究，势必自觉或不自觉地受到科学方法论的影响。几十年来，国际人工智能的研究形成三大学派，就是受了以分而治之为特征的机械还原方法论的影响，把复杂的人工智能研究分为结构模拟的人工神经网络学派、功能模拟的物理符号系统学派、行为模拟的感知动作系统学派，而且长久以来互不认可，不能形成人工智能研究的合力。科学论证充分表明，适于人工智能研究的科学方法论不是“机械还原论”的方法论，而应当是“信息生态论”的方法论。后者与中国历来的“整体论”和“辨证论”思维传统息息相通。因此，在人工智能的研究领域，中国握有方法论的潜在优势（潜优势），只要自觉地加以运用，这种潜在优势完全可以转化为强大的现实优势（现优势）。
3 人工智能的社会需求和发展中国人工智能的战略建议
3.1 人工智能的社会需求
中国的信息化建设全面启动于20世纪90年代，得益于现代信息技术的支持，取得了举世瞩目的辉煌成就，进入了迎接复杂问题的新时期，面临着巨大挑战。从整个经济社会发展和全面改革的大局判断，在多次讲话中也明确指出，中国的改革开放进入了攻坚克难的深水区。众所周知，人工智能技术是信息技术的高端前沿；因此，为了迎接复杂问题的挑战，为了成功走出深水区到达胜利的彼岸，中国亟需人工智能科学技术的全面支持。
另一方面，纵观当今的国际环境不难发现，一些发达国家在中国黄海、台海、东海、南海不断制造紧张局势，企图以武力遏制中国的和平崛起。他们声称要长期投资人工智能，要用人工智能武器战胜中国，对此不能不高度警惕，并采取果断措施。
3.2 加快发展中国人工智能的建议
为加快发展中国人工智能，从战略性、系统性、可操作的角度出发提出5项建议。
（1）顶层规划。
火车跑得快，全靠车头带。建议设立国家级智能科学技术发展规划与协调专家委员会，负责研究和提出中国智能科学技术发展的中长期规划，制订智能科学技术产学研发展的实施政策，协调和促进中国智能科学技术的快速有序健康发展。
（2）人才培养。
万事都紧要，人才是根本。建议国务院学位委员会把中国现有的“智能科学与技术”二级学科提升为一级学科，以形成系统完整的智能科学技术人才培养体系；同时建议教育部在中小学开设智能科学与技术基础知识课程，开展课外兴趣培育活动。
（3）创新研究。
跟踪不可废，创新更关键。在国家自然科学基金设置“智能科学技术基础理论”专门领域，大力推进智能科学基础理论的突破创新；同时在国家“十三五”规划设立智能制造、智能农业、智能服务业、智能交通、智能网络空间安全、智能教育等应用专项。
（4）产业标准。
创新是尖兵，产业是后盾。大力促进中国智能化产业的发展，并在国家标准委员会建立智能产品标准工作委员会，鼓励有条件的单位和学术团体开展各类智能技术产品的测试、评价和检验标准的研究，引导智能化产业和产品市场有序健康发展。
（5）持续发展。
如何开展人工智能教育范文5
关键词：人工智能；案例教学；应用
1引言
作为计算机科学技术的全新领域即人工智能，其正在迅速成长与成熟、新方法、新理念、新技术并且不断壮大，同样也包含着计算机网络、数学、信息论各类学科的交叉和边缘学科。人工智能包含的主要内容有知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，自然语言理解、专家系统和机器学习等；也作为计算机科学各专业重要的基础课程，国内外各高校都非常重视，都将人工智能作为计算机专业的必修课程。人工智能包含的学科多，知识点杂、理论性强、内容抽象，算法难度高复杂，在此情况下各高校采用传统的“教师讲、学生听”单一教学模式，学生处于被动学习地位；课堂教学与实际操作、理论与现实应用相脱节；加上理论知识强，案例缺乏，容易使学生感觉空洞；学生易产生厌学情绪，也达不到锻炼其分析问题、解决问题的思维能力和实践动手能力。如何让学生高效的学习一直是教师研究的课题，在大数据和网络信息时代的大背景下，“互联网+”已经广泛应用和存在于生活、工作各个方面，其在教育教学中表现出的创新性、互动性尤为突出，并极具优势。
2基于案例的教学研究
此方法开始于上世纪20年代左右，最早是由美国哈佛商学院所提倡的，基于当时特殊的商业管理真是背景和特殊事件，能够有效的发展和培养学生主动性、积极性和应用能力，开展案例教学后，学生实际解决问题能力有了很大的提高。但此教学研究方法知道到上世纪80年代后期，才引起教师的重视。1986年由美国研究小组提出《准备就绪的国家：二十一世纪的教师》书中，强烈推荐此方法在实际教学的重要性，并说明今后在教学过程中将其作为一种重要的教学方法应用于各类课程中去。
3基于人工智能的案例教学研究及应用
3.1案例精选
此方法第一步是案例选取，案例的好坏是决定案例教学效果关键因素。案例的选取需要满足以下要求：（1）符合现在的教学目标，明确学生需要掌握的知识点、重难点等，能够运用所学的理论知识应用到实际中，以此提高学生分析、解决问题的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能课程内容多、抽象，需要将枯燥乏味的知识点转化为趣味生动的案例，有利于吸引学生注意力，激发学习兴趣和主动性；例如，讲到“知识表示”这部分内容中引入“机器人搬积木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互动的形式，此为人工智能的案例教学研究重要特征，同时也是教学目标得以充分展现的必要条件。能够调动大家的积极性，学生和学生之间、学生与教师之间的互动，调动学生的主观能动性。
3.2案例的执行
（1）讲授法。基于教学内容具体知识点设计案例；通过教师讲解，帮助学生理解抽象的理论知识。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例—理论”,即先给出教学案例，后讲解理论知识；二是“理论—案例”,即教师先讲解知识，再给出教学案例；案例的呈现方式不同,会直接影响案例的功能，也会影响到学生的学习情绪、学习效果。为了使案例能更好地为教学服务,教师讲解案例之前应从创设案例情境开始,通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。（2）互相讨论法。大学生课余时间充沛，鉴于此，将班级学生分为若干小组，教师将事先准备好的案例分配给各组，学生采用组内互动讨论的形式，设计出此案例的各种解决方法。课堂上，将本小组的解决方法用课件展现给其他小组。讲解完成后，学生开始互相讨论，对比各自的方法，然后由老师进行分析、对比和总结。以此来增强学生对学科知识点、应用能力的掌握。（3）相互辩证法。课后，采用相互辩证的方法，组织大家相互辩论。选择一些综合应用比较强的案例。与简单的案例相比，综合应用案例能更加高效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。相互辩证法是一种探索新型的教学形式，学生的自主性强，能够在辩论中充分表达自己的观点，充分运用所学的理论知识来维护自己的观点，还可以促使学生查阅大量资料，拓展知识面。
4结语
通过以上论述，人工智能技术开始应用于教学,与教学现代化有着密切的联系。其发展必将对现代教育起巨大推动作用。在教学,可以基于人工智能技术建立人类推理模型学习工具等诸多的运用,展示出越来越好的实用性。
参考文献：
[1]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012(02).
[2]陈柯蒙，张宁.人工智能的发展探析[J].新西部(理论版)，2012(05).
[3]陈浩磊，邹湘军，陈燕,等.虚拟现实技术的最新发展与展望[J].中国科技论文在线，2011(01).
如何开展人工智能教育范文6
［关键词］临床培训;手术室外麻醉;教育
近年来，随着手术种类的变化，麻醉医生的工作环境，从熟悉的手术室内，发展成为手术室外多环境工作模式，如放射科、胃肠镜、气管镜、心内科介入、儿科和急诊复苏等［1］。特别在老龄化发展趋势下，麻醉医生面临更多压力，老龄患者需要在手术室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微创或无创诊断检查以及手术。与传统手术过程不同的是，越来越复杂的手术需要在NORA下完成。同时，麻醉医生需要在NORA下处理许多急诊或紧急不稳定患者。当代NORA情况下，麻醉住院医师需要快速适应新的工作环境，利用有限的资源，最短时间内为患者提供优质的麻醉，完成诊断性和治疗性手术过程［2］。
1NORA设施和应对
NORA需要的设施包括:废气排除系统的麻醉机、监护仪器、可靠的氧源、负压吸引装置、手动复苏球囊、应急电源系统、患者的详细信息、有效充足的空间、带有除颤仪的急救车和可靠的双向通信系统［3］。NORA的核心目标是建立与手术室内同水平和标准的工作环境。由于NORA的麻醉风险较高，麻醉医生需要认真管理患者，避免并发症和不良事件的发生［3］。NORA环境下住院医师教学包括:患者情况比较复杂，采用急诊患者标准准备;工作环境不熟悉;仪器设备及药物不如手术室内齐全;围术期并发症发生率更高。因此，住院医师在NORA下应认真按照工作流程进行麻醉工作，术前准备仔细完成，术中严格检查安全核查单，术后转运预防并发症发生［2］。
2未来医学发展和NORA策略
2．1新型药物研发
虽然临床上具备快速起效、消除、稳定的血流动力学和无呼吸抑制及毒副作用等特点的“理想麻醉药”还未问世;但是临床已经在研发新型咪达唑仑注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉药品是麻醉住院医师需要掌握的基本知识。在基础学习阶段，住院医师学习麻醉药物基本的药理特性。临床工作中，住院医师需要充分了解药物的不同药理特性、副作用及药物代谢动力学;从而更好地掌控麻醉药和为患者提供个体化治疗策略。麻醉医生和临床药师，需要帮助住院医师掌握新型药物的临床特性，新药的代谢特点;鼓励住院医师查阅文献，尝试新型麻醉药物，并探索新药对于临床的贡献。
2．2麻醉监护系统发展
麻醉最初的目的，使患者失去知觉或催眠。麻醉医生通过麻醉镇静深度(depthofhypnosis，DOH)来反映麻醉镇静的不同程度，主要通过脑电监测系统来实现，如脑电双频谱指数等。闭环麻醉系统，是指通过测量患者临床生命体征表现，反馈到调控中枢，适应性调控药物持续输注，从而实施个体化优质麻醉服务，达到临床安全高效。术中知晓是麻醉监护期间的严重并发症，给患者带来不同程度的精神障碍;麻醉医生积极研究麻醉监护系统的目的，为了防止此类并发症的发生。有研究表明［5］，麻醉医生希望通过人工智能等最新技术的发展，使患者接受最佳的麻醉手术，从而达到最佳的围术期康复状态，降低围术期医疗费用和患者经济负担。麻醉医生推动DOH监测仪的发展，为NORA提供了完善的监护系统。DOH系统联合闭环麻醉系统，为患者提供优质的麻醉服务［6］。闭环麻醉的优点是减少麻醉药物总量、加速术后康复和改善血流动力学。因此，住院医师必须了解DOH和闭环麻醉监护设备的特点和局限，理解靶控输注和闭环麻醉系统的机制，从容的给患者实施精准麻醉管理。
2．3人工智能和大数据时代
大数据、人工智能、机器学习和深度学习，对未来医学信息发展方向具有深远影响意义。机器学习和深度学习，是未来住院医师学习的主要模式。机器学习功能通过重复学习和训练，可以整合大量临床资料，达到精准治疗，降低麻醉不良事件发生率，提高精准麻醉完成率。深度学习功能，是机器学习功能的延伸项目，进一步提高麻醉服务能力。大数据是指使用新型设备来处理大量混杂数据。麻醉监护设备产生的麻醉数据量，要比工商业产生的少很多。然而，这些数据量是非常混杂的。这些信息来源于多数据流，例如生理性、人口统计学、药物性、单纯数据、图像(视频喉镜和食道超声)、账单、网站内容管理系统数据等［7］。这些未来技术对于住院医师从事NORA教学具有重要的指导作用。第一，人工智能技术发展，优化麻醉监护图像处理能力［8］。麻醉医生使用便携及微创设备，可以得到良好的图像传输，从而减少患者心理负担。第二，人工智能改进教学质量;在模拟教室内，导师采用人工智能训练麻醉住院医师的临床管理能力。第三，预测分析系统，告知住院医师提前干预治疗低血压和其他生理性变化，降低内环境紊乱和临床不良反应发生率［9］。第四，大数据将会保留大量病例资料，有助于分析不良并发症的原因。
3住院医师应对未来的策略
3．1教学和培训
住院医师开始学习NORA前，必须接受良好的麻醉基础训练［10］。循证医学、患者安全和生理学监护，是麻醉管理的重点内容。这些内容结合导师辅导，可以提高住院医师麻醉管理水平。传统教学方法存在一定的弊端。目前流行的教学方法包括:翻转课堂、问题导向和能力导向的学习、模拟训练操作法［11］。这些多因素教育方法，在住院医师的培训中起到了重要的作用。
3．2认知健康
Gilkey等［12］详述了四步法达到认知健康理念。第一，麻醉住院医师必须理解重复训练的经验，优化大脑反应速度。因此，麻醉住院医师需要不断学习和模仿麻醉专家的临床工作。第二，住院医师需要努力工作，主动学习NORA手术过程及注意事项。反之，住院医师被动面对持续的工作压力，将会严重影响其学习效果。在大数据时代，住院医师必须主动承担风险并突破界限。第三，由于在NORA环境下，各种风险经常发生。因此，导师必须突破常规的模式和场景，给予住院医师具有挑战性的学习任务。第四，麻醉住院医师要有持续不断的工作学习态度，才能达到优化麻醉管理能力的目的。
3．3职业倦怠和不利影响
研究报道，麻醉住院医师的职业倦怠率很高;同时住院医师的适应性调整能力和情商个性特点教育，对于下一代麻醉医生也至关重要［13］。NORA环境具有高麻醉风险和许多非标准化流程，这时麻醉住院医师的韧性发展显得尤为重要［14］。社交网络指出，心理健康和乐观心态，是建立韧性的重要品质［15］。Jones说过精英不是与生俱来的，而是后天培养出来的［15］。从商业、音乐到体育，各行各业的成功者都是在压力下成长起来的。麻醉培训核心任务是教育并帮助住院医师建立处理应急情况的突变能力。住院医师要学会如何保持高压下高效工作，专注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作强度处理好。
