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人工智能的教育范文1
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域内的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动，因此，与之相对应的，智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平；能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识，还需要有教育科学的理论指导。
二、人工智能在教育中应用的局限性分析
1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论，实际上，以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化；问题还必须是可计算的，即要有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即要避免指数爆炸。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。电子计算机最终只能把握0、1这两个开关代码，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务，计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统，人类的智能是人类社会实践的产物，机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同，两者属于两种不同的运动过程，前者是复杂的生理--心理过程，后者是机械--物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能，但是，模拟的根本方法是功能模拟法，两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性，不具有主观世界。
2.人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言，它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动，而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远不能达到人人交流的要求。此外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。②决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的有关学生的知识水平、认知特点和学习风格，而这些不能完全被形式化。同时，随着教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂――形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习，在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。
1.开始突破单一的个别化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式，这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是，随着认知学习理论研究的进展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的，在某些场合（例如问题求解）采用协作方式往往更能奏效。因此，近年来在智能教学系统中，协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。
2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点，而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符，已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统，从而发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境，激发学生的学习积极性，从而显著提高教学效果。
3.智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前，智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。
4.传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟，可以部分地模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟，着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型：把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来，利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
参考文献：
[1]王士同.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2001.
[2]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安：西安交通大学出版社，1998.
[3]何克抗.计算机辅助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.
[4]徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2009，（5）：3-5.
人工智能的教育范文2
2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
教育行业已有的人工智能研究和应用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
人工智能的教育范文3
学校是美国20世纪50年代最早采用人工智能教学法从事英语教育的大学。经过半个多世纪的发展，已经形成了一套系统性的教学理论，在英语语言教学方面取得了巨大成就。
改革传统教学模式
田纳西州立大学是一所由政府资助的大学，地理位置优越，其所在地――纳什维尔，是医疗卫生、音乐、出版和交通运输的重要中心，也是美国乡村音乐的发源地，素有“Music City USA”之称，曾在2006年被提名为美国最佳居住地第一名。学校共提供45个学士学位和24个硕士、博士学位，主要集中在人文科学、行政管理、心理学、特殊教育和教学、生物科学以及计算机科学等七个领域。学校商学院在1994年获得高级大学商学院国际协会认证，并同时在本科生和研究生课程两方面得到了国际认可。
在早期发展阶段，由于师资力量严重不足，学校采取了以人工智能辅助的方式开展教学活动。如今，田纳西州立大学的人工智能教学法在美国可谓独树一帜。他们在教学过程中注重从学生的心理特征出发，营造了科学高效的学习环境，大大激发了学生的学习兴趣。
在田纳西州立大学，教师在教学过程中侧重于营造良好的学习环境，设法将文本、图形、色彩、声音、影像等信息融为一体，打造形式多样、内容丰富的教学内容，而不是机械地灌输书本知识。这对于激活学生的感知能力，吸引学生的注意力，以及调动他们的学习兴趣等具有十分显著的作用。在这样的环境下，学生获取的信息量远比传统教学环境下要多，学生学习的态度也更加积极主动，有效地培养了他们的自主学习能力，极大地提高了学校的教育教学质量。
与此同时，学校在教学过程中十分注重新技术的应用。当微软公司刚推出MS Power Point（PPT）时，学校便尝试将这种技术应用到教学中。从教学实践来看，基于PPT的教学课件，具有吸引学生注意力、刺激学生产生学习兴趣的特殊功能。教师们借助该课件强大而生动的演示功能和链接功能，将自己多年总结的教学内容制作成多层次和交互性较强的演示文稿，利用超级链接功能将词汇、语法、语音和图像等与教学内容有机结合，形成了线性和非线性课程教学体系，极大地丰富和强化了课堂教学。
随着PPT形式、颜色、动画效果等不同的变化，学生们对课件内容产生了越来越大的兴趣，对所学知识的掌握也更牢固。同时，老师还让学生将所学知识自己动手做成幻灯片，拿到班上演示给大家看。学生在准备课堂发言时，会上网查询相关文化背景知识，正确使用相关专业知识点，既复习了所学知识，也提高了学生的学习兴趣，增强了学生实际运用专业知识的能力。
近年来，学校还自主开发了人工智能化的语言教学软件，学生可以在校内的任何一个计算机终端上链接到服务器上的教学软件，从而实现真正意义上的自主学习，从根本上改变了传统教学环境。
创设“人工智能”课堂
田纳西州立大学的教学人员认为，语言学习的核心目的是为了形成语言能力，而语言能力的形成是建立在真实语言材料基础之上的，整个教学活动必须有一个自然、真实的语言环境。而在传统英语教学中，教师所采用的单词、句型往往都是教科书上或是词典上的，与现实生活存在一定的差异，不利于教育教学水平的提高。
为此，他们在英语教学活动中大胆引入人工智能技术，与时俱进地吸收当前流行的英语词汇，并且及时更新一些旧词汇的新用法。通过人工智能教学系统，教师可以通过多媒体课件，向学生全方位地展示英语文化、英语语言思维以及英语语言习惯，帮助学生理解和掌握英语，从而有效地克服传统英语教学存在的缺陷。该系统不仅有助于学生在有限的课堂时间内获得更多的信息，而且拓展了教学空间，让教学活动从课堂延伸到课外，使学生们可以自由地调取多媒体课件，实现自主学习英语，从而达到事半功倍的教学效果。
与此同时，阅读及写作能力培养也是田纳西州立大学的一大特色。传统的阅读及写作课主要采用的手段是教师讲解，教学内容也大多源自教材，形式单一，内容陈旧，很容易让学生产生疲劳感。针对这种情况，学校通过采用人工智能教学系统，使教育教学效率明显提升。教师在教学中通过引导学生掌握不同体裁的语篇所具有的不同交际目的及篇章结构，帮助学生提升阅读、写作能力。教学中，教师将教学内容所属体裁类型的特点用多媒体一一展示，使学生有效地掌握不同题材的语篇结构，使他们在阅读理解相关体裁的内容时，能准确理解内涵，并能够模仿其特点写出相同体裁的文章。
借助人工智能系统，田纳西州立大学为学生们提供了全方位、自主式的学习环境，同时，他们的学习进度会被计算机完整地记录。计算机会根据他们各自的学习情况，提供适合的学习内容，使他们在没有教师指导的情况下，也能够顺利地完成学习任务。
定制“个性化”学习模式
多年来，田纳西州立大学的教育教学活动一直倡导“自主化、个性化”，力求打造以学生个体为中心的学习模式。在传统教学中，由于课时短、教学内容多，教师往往无暇顾及每个学生的需求和差异，只能够设定一个统一的标准开展教学活动，对于学生的个性发展是非常不利的。
针对这种情况，学校进行了多元化教学模式改革，为每个学生定制“个性化”学习模式，使他们拥有更多自主选择的空间，从而能够同时满足不同层次学生的需求。同时，学校还从根本上打破了传统教学活动受到时间和空间限制的局面，使学生在课堂上没有解决的问题，可以通过智能教学系统加以解决，也可以通过网络向教师求助。这样，他们就有了更为宽广的思维空间。这对于专业能力的形成而言，无疑具有十分重要的影响。
不仅如此，在这种学习模式下，教师的身份也发生了变化――在教学活动中不再是主导者，而是一个参与者、咨询者、监督者，学生则成了教学活动的主体。
人工智能的教育范文4
经过比较详细研究Alphago的算法发现，它在布局阶段的前20步采用人类经验，之后开始在人类经验的基础上融入了自己学习的权重，变得更加的理性以及所谓的大局观。由于围棋的复杂性，Alphago也不能在每步都能精确地知道当前棋盘中所有下法的胜率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以内)综合价值和胜率会超过50%的走法。从这几点来看，这次的机器战胜远超过国际象棋中人类被战胜的意义。Alphago的算法是一种新的适应机器的思维，发挥了机器的强项，弥补了机器的短处。这非常让人感到害怕、悲观和失望。因为，人生就是一盘棋局。如果50年后，有一个智能科技机器助手，它不能告诉你最终的未来，但是可以告诉你在几年内的未来，你该如何是好?那这是不是一种宿命论?事实上，笔者在教授数据分析课程的这几年中，一直在宿命论和未来不确定性两种相对的观点中摇摆。数据统计已经有足够的算法和可靠的实践在某些方面做出人类无法预计或预见的准确预测，只不过那些领域还很小，比如，库存的预测、销量的预测，等等。数据已经在显示其巨大的价值，而一旦数据预测技术能够输入足够多的变量，采用类似Alphago或更加高级的算法，进而对你个人、你所在组织、公司、国家的短期未来甚至是长期未来做出80%、甚至是90%的准确预测，你会怎样去接受这样的未来?!当然，不确定性仍会存在，这是一个好消息。在此，我对Alphago事件尝试做一些思考分析。
一、Alphago战胜人类的几种可能的基础
1.Deepmind公司用十年的时间磨练，修改算法，虽然在算法上没有创新，但是如何融合已有算、如何调整权重等多个方面，仍然是做了大量、艰苦的工作。
2.Google拥有超级大量的计算资源供Alphago的使用，也就是说目前机器学习的过程非常的耗费时间以及计算资源。按照以往的经验，20年内，我们使用的桌面型机器就应该能够支撑起Alphago目前所需的计算资源。从现在开始，再过30-40年，可能Alphago这个“古老”的程序只需要几天就能完成现在几个月所需的机器学习时间。
3.在硬件上CPU和GPU的协同调度，以及分布式的运算的运用，大大加快的计算的速度。这也是近几年软硬件基础发展奠定的基础。
4.Alphago 在击败欧洲冠军时进行了严格的保密，说明当时Alphago团队当时也并不是很自信能够战胜。事实上，我认为，在这次比赛开始前，他们仍然没有这个把握，仍然应该认为是一半对一半的胜率。但是，哪怕输了，也没有关系，反正继续让Alphago学习后再提升。
5.Alphago对战时采用方式近似的模拟了人脑的信息的处理方式，只不过速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的胜率，但是随着学习的时间不断增加，最终会远远超过人类。
二、Alphago围棋人机大战事件将会产生的影响：
1.个人，组织，公司，国家间的竞争将会更加重视人工智能的策略参考。人类的思考开始依赖于机器的理性，人的决策变得更加的理性，情感的因素会不断下降，也意味着更加没有人情味。这必然会影响到人类的进化进程。
2.人与机器的关系需要重新的思考，人应该如何同机器共存。
3. IT行业的人力资源需求将大规模增长，而有些行业将大规模失业。
4.基因技术、可控核聚变、机器人技术、人工智能这些技术都将对人类产生重大意义的影响，但是如何控制好这些技术将成为一个重大的问题，否则任何一个技术都可能毁灭人类。为了控制好这些技术，需要从现在开始立即进行大量的辩论及监督审查。
5.Alphago在最终在决定某个落子的评分中，其权重为人类经验参数同左右互搏这种机器学习得来的概率参数各占50%。Alpago团队曾经调整过不同的权重，但是经过实验发现各占50%时的最终胜率最高。这一数据是否在暗示，如果要战胜人类就必须首先理解人类的思考，否则就无法做到青出于蓝而胜于蓝。但是，在理解人类思考的同时，也会无法避免地继承人类的弱点，这也是Alphago最终会有失败的一局。另外，在具体的步骤中，也不是每步都是完美的。可能这也许是人工智能能够超越人类，但是可能无法毁灭人类的重要一点。因为，如果人工智能自己最终学会思考，相信人工智能最终会参透，或许最符合人工智能自身的利益生存方式是同人类共存，而不是消灭人类。
三、Alphago围棋事件可能对教育领域的产生的影响
1.Alphago算法有较强的通用性，但也有很多的限制。首先为了更加精确，需要大样本量的学习，Alphago为了加快学习进度在学习现有人类棋盘的基础上，开始自己与自己互博，加快学习的速度。这点在通用领域中实现有一定的难度。在教育领域中，目前比较适合Alphago算法快速进入的领域的是在线课程的学习。
2.在线课程的学习目前来说仅仅完成了内容的提供，如何编排现有的课程已达到最高的学习效率，这点目前还没有引入人工智能方法。如果引入，将会对教学的方法理论产生一定的影响，甚至会影响到线下课程顺序的设计安排。
3.多媒体材料的类型的挖掘，不同类型的媒体会带来不同的教学效果，人工智能在这个领域有助于通过大数据分析统计出在认知不同阶段采用何种类型的教学媒体效果最好。
4.个性化的学习，引入Alphago算法后的人工智能，会为个性化学习带来天翻地覆的变化。通过摄像头对学习者情绪的监控，结合学习过程中不间断的学习效果的评估，可以会带来真正意义上的个性化学习。
5.真正意义上的个性化学习会对分层教学产生深远的影响，因为学习的进度快慢会非常容易的将不同学习能力的学习者分类，教育会不知不觉走向过程和结果的不公平。
6.目前，已经有在线课程网站同招聘网站结合的构想，利用在线学习的记录，为雇主提供是否雇佣的参考。未来可能会更加大规模地出现该类现象，未来各级各类学校的升学也可能会更加依赖机器或网站记录的学习过程，同时造成新的学习能力歧视。但是，这样针对个体的不公平，却可以带来整个组织以及国家的利益最大化，将来如何面对这样的不公平，会成为一个重要的讨论话题。
7.Alphago通过在线教学领域的挖掘最终也会或多或少的影响到传统的教学。如在教师多媒体的选择标准、课程顺序及进度的选择。但是，在远远没有量化的教学领域，还有很长的路需要走，而一旦传统的教学领域被量化，如学生的表情、情绪、反应等，那么教师这个职业将同今天的围棋一样，不得不慎重的思考接受一个类似上帝的理性的人工智能的建议。另外，最快掌握这一技术的组织和国家，将获得先发的优势。
四、Alphago围棋事件可能对职业教育领域的产生的影响
1.大量的主要是重复性的工作，尽管需要一定的随机应变能力的工作，将会在30～50年逐步被人工智能所替代。这些职业中的低层次职员将被大量地解雇。这一点提醒职业教育的层次需要不断地上移，为符合人力资源市场的需求及保证国家的竞争力，职业教育中本科教育及研究生教育的比例将逐步加大。
2.工厂的工人将被大量的机械手臂代替，全自动化的工厂将越来越多。尽管处于迈向老龄化的社会，却并不能保证年轻人足够的就业岗位。IT产业的人力需求将越来越大，各个产业的从业者都将储存一定的人工智能的知识，以便同智能机器助手更好地共存。
3.职业教育的过程将更多地信息化，如教学资源库使用将更加类似于在线教学。通过物联网技术，教学的过程被更加地量化，实践操作的过程中实现较高精度的量化，实践教学的效率极大地提高。但是，工业领域的职业中的实践教学的比例将大幅度下降，由于机械臂的大规模采用，实践教学将被机械臂的操作实践教学大规模替代。对于人工智能分析、操作以及针对不同环境进行适应性调整的能力将成为大部分职业必修的课程。
4.有必要考虑培养学生的机器思维的理解能力，让学生能够理解人工智能的思维的方式，理解这种更加冷静的思维方式。同时，也要让学生明白人工智能不是万能，也会犯错，需要保持警惕，不可过分依赖人工智能。
5.在职业道德的教育中需要充分的讨论人与智能机器之间的关系，以及如何看待智能机器，应该拟物化的看待智能机器抑或是拟人化的看待?如果拟人化的看待，那么，拟人化到何种程度?如果面临险境，是否会因为情感因素去拯救智能机器而牺牲自己?等一系列的问题。
人工智能的教育范文5
交通仿真是智能交通领域的重要分支,它是利用最先进的计算机技术,通过仿真模拟的方法来分析交通问题,辅助交通管理人员做决策。传统上,数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说,由于参与交通的人很多,影响交通出行的因素也很多,人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时,由于安全、法规,以及开销方面的原因,进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而,传统的交通仿真由于设计理念上的原因,并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为,交通系统是一个庞大的复杂系统,必须用对付复杂系统的方法来处理,也就是要用综合的方法,而不是还原分解的方法来处理。
城市交通系统是一个典型的复杂系统:
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果,必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如,不能为例城市交通问题的解决,而导致城市生态恶化,危害人居环境;不能为了城市交通的畅通,阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上,突破传统思维,探索研究此类复杂系统的新途径,而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化,本身也在不断变化和发展之中,不可避免地需要一个不断深化地认识过程,这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此,无法“一劳永逸”地解决城市交通问题,我们需要基于“不断探索和改善”的原则,研究建立有效可行的计算实验方法体系,为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解,更不存在唯一的最优解。首先,基于解析模型的最优解与假设条件直接相关,具有条件敏感性,但对于城市交通这样的问题,假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次,解决这些问题一般不存在单一的优化指标,而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案,就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者,对于这类复杂系统,有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难,特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性,试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此,我们应当接受有效解决方案的概念,而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下,我们应该利用平行系统方法,追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析,中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法,把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术,“生长”和“培育”交通系统,即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多,不断探索和改善,使过程、方法更科学化、系统化、综合化,不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
人工交通系统有三个核心组成部分:
一是根据人工社会的原理思想,建立一个来源于现实交通系统又超越现实交通系统的虚拟交通世界;
二是计算实验方法,即在上述的虚拟交通世界里进行可重复的实验,不但可以复原已有的交通拥堵、事故的成因,而且能够预先运行解决方案,从而选择最优的拥堵解决方法和突发事件的紧急预案;
三是平行管理运行,虚拟交通系统与实际交通系统相结合,直接采集现实交通数据,进行超前运算,以判断可能发生的交通事件,提前采取预防措施,为交通的高效畅通提供保障。
人工交通系统具有以下特点:
1)在宏观认识上,人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反,人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统,与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位,并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上,人工交通系统属于微观仿真的范畴,但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究,采用复杂性科学中“涌现”的原理,在底层建立单个交通出行元素的模型,通过大交通区域内单个模型之间的相互作用,“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上,人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真,要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性,必须采用先进的分布式计算方法,如网格和P2P等,在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统,并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来,以使每一个模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上,人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外,人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象,用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工智能的教育范文6
2、《人工智能：一种现代的方法》，美国伯克利大学编写。
3、《人工智能智能系统指南》，耐格纳威斯基著，顾力栩等人译。
4、《人工智能的未来》，作者杰夫·霍金斯。
5、《人工智能》，柴玉梅、张坤丽主编。
6、《人工智能第二版》，贲可荣、张彦铎编著。
7、《人工智能》，马少平、朱小燕编著。
8、《人工智能复杂问题求解的结构和策略》，卢格著，郭茂祖等人译。
