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人工智能学习报告范文1
关键词：计算机技术；人工智能
1 人工智能的发展历史
1.1萌芽阶段
1956年以前，英国数学家图灵为人工智能做了开拓性的贡献。图灵机的出现是人工智能乃至整个计算机科学发展进入新阶段的标志，1961年以后，人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派，分别从脑的结构和脑的功能入手研究。
1.2成长阶段
20世纪80年代，人工智能的研究进入成长阶段。1984年，Astrom明确提出建立专家控制的新概念，专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，专家控制系统是目前人工智能中最活跃最有效的一个研究领域，专家系统可分为解释型、诊断型等类型，1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来，用于构造不同领域的智能控制系统，有效地促进专家系统进一步发展。与此同时，人工神经网络的研究也因为人工智能的发展再度掀起热潮；对于模糊理论的研究，以及其他分支也都开始迅速开展研究。这些标志着智能控制已从研制开发阶段转向应用阶段。
1.3快速发展阶段
20世纪80年代末，人工智能开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展，人工智能进入了快速发展阶段。人工智能既然是多个自然科学和社会科学交叉的结晶，那么每一个学科的研究成果都可以成为另外一个学科的研究基础或辅助手段。可以预见，作为创新思想的源泉，学科交叉将催生更多的研究成果，学科交叉也必将孕育人工智能未来的大突破。对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
2 当前的研究和市场应用
艾瑞《2015年中国人工智能应用市场研究报告》，从“发展现状”“应用现状”“发展前景及市场机会”三方面对目前国内人工智能应用市场做出分析判断，并对未来国内外人工智能市场的发展做出预测。报告透露，以BAT为首的互联网巨头已在人工智能领域布局，同时，上百家创业企业开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。
3 人工智能与人的智能对比
3.1第一回合：人类险胜
人与计算机的对抗可以上溯至20世纪70年代，最早是计算机技术人员在实验室一种休闲娱乐。1996年2月，由IBM开发的超级电脑深蓝（Deep Blue）挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在经过7天的比赛之后，深蓝以2∶4的失败告终。这是历史上第一次由人工智能挑战世界顶级棋类选手，深蓝输了比赛，却引起全球对人工智能发展的高度关注，这台冷冰冰的机器在比赛中并没有让世界冠军好受，卡斯帕罗夫虽然最终赢得比赛，但也宣告了人机对抗中人类胜利的历史的结束。
3.2第二回合：人类完败
1996―2016年的二十年，人类与机器之间进行了三次标志性的竞赛，均以人类失败告终。1997年，IBM深蓝再次挑战卡斯帕罗夫，并以3.5∶2.5的优势赢得比赛，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统，同时也标志着人机智力对抗中，机器已经实现逆转。
2011年，IBM开发的集成服务器沃森（Watson）参加美国《危险边缘》，并最终击败最高奖金得主鲁特尔和连胜纪录保持者詹宁斯，获得了100万美元奖金。这是人工智能在综艺节目上第一次击败人类选手获得最高奖金。相对于深蓝，沃森需要处理的信息更加复杂，尽管在一些提示信息相对较少的问题面前表现明显不如人类，但是依靠强大数据处理能力和运算速度上的优势，战胜人类。
然而这一切到了2016年，发生了改变。2016年伊始，谷歌宣布其伦敦子公司Deep Mind开发的AlphaGo机器人以5∶0大胜欧洲围棋冠军樊麾，随后又以4∶1比分战胜世界冠军韩国围棋国手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在围棋网络平台上所向披靡，将中日韩的一个个顶尖棋手斩于马下，取得了60连胜辉煌战果。因为围棋是迄今为止最复杂的棋类游戏，那么机器能够在围棋上战胜人类顶尖选手则意味着至少在棋类游戏上实现了对人类的全面超越。
3.3第三回合：休战、共赢
无论是深蓝、沃森还是AlphaGo，其研发的目的远不止赢得一场比赛那么简单。IBM早已将深蓝和沃森系统应用于药物研发、金融风险计算等领域。至于输给深蓝的卡斯帕罗夫，也并没有因为失败而从此一蹶不振，相反他又拿下了几乎所有著名的国际象棋比赛的冠军，最后退出国际象棋界后，转身又进军政界。输给AlphaGo的李世石从此人气大涨，参加了各种访谈和综艺节目，围棋在韩国年轻人中进一步升温。虽然人机大战在比分上表现为人类的完败，但最终的结果是：双方都从中受益。
4未来发展方向
虽然人工智能有二十多年的发展历史，但仍然处于研究阶段，它仍然面临一些问题。人工智能的发展是力求让智能系统做出自己的决定。深度学习是机器学习的新浪潮，也是人工智能发展的一个里程碑，虽然深度学习已经在语音识别、图像识别等领域小试身手，但客观上讲还处于襁褓阶段，无论是理论研究还是工程化都还面临巨大的难题。谁也不能保障深度学习在未来能否成为人工智能最基础的方法，也许会有新的更好的技术替代深度学习，但是可以肯定的是，人工智能的梦想不再遥远，机器将在不久的将来像人类一样思考。
5结语
人工智能是社会发展的需要，也是社会发展的必然产物。伴随着人工智能的发展，一方面学科在不断细分，高度分化，另一方面，学科在不断融合，呈现出交叉和综合的趋势。在备受关注的机器人领域，人工智能也具有无限的发展空间，虽然现在机器人的发展已经让人瞩目，但是相信人工智能会给我们带来更加震撼的成果。
对人工智能的研究是人类一直以来的愿望，同时也是一项极其具有挑战性的研究学科，和其他研究一样，必定障碍重重，但是有信心与毅力恰好是人类胜过人工智能的一个方面，所以我们要敢于挑战，敢于创新，让人工智能取得新的突破性成就。
参考文献：
[1]于新生，刘德华.控制理论与人类智能[J].周口师范学院报，2006，23（2）：65-67.
作者简介：
人工智能学习报告范文2
关键词:智能科学基础;系列课程;国家级教学团队;改革;建设
在国家教育部质量工程的支持下,中南大学信息科学与工程学院对国家级精品课程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全国双语教学示范课程人工智能和国家级智能科学基础系列课程教学团队[4]等进行持之以恒的改革与建设,取得一些成果。
“智能科学基础系列课程教学团队”的教学队伍是一支由国家级教学名师领衔[5],知识结构、梯队结构和年龄结构比较合理,具有明显的学科优势、课程优势、人才优势和教学科研优势的颇具特色与影响力的教学团队。该团队以中南大学智能科学研究中心为核心,主要承担人工智能基础、智能控制导论、机器人学、专家系统等本科基础和专业基础课程,硕士学位课程人工智能、智能控制和机器人控制技术以及留学生硕士学位课程Artificial Intelligence和博士生学位课程智能系统原理与应用的教学。
教学团队在建设过程中,注重教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法,在课程改革、教材建设、教学手段、队伍建设以及交流合作等方面取得一些进展。本文拟就教学团队的改革与建设的相关理念与实践问题加以总结,谈谈我们的见解。
1创新教学方法
教学是教师的本职和核心工作。本教学团队一直致力于教学方法与教学模式的改革与创新,虚心学习国内外先进教学经验和方法,积极探索教学新路,形成了“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法[6-7]。充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们在教学过程中应用了课堂演示、课堂互动、课堂辩论、课后网络教学、网络实验等一系列现代化全方位的教学新模式。此外,为提高学生的动手能力和理论水平,让学生直接参与部分教师课题,理论联系实际,为毕业后的工作学习打下良好基础。具体措施如下:
1) 举行课堂讨论会,营造自由探索氛围。
为调动学生的积极性,我们在授课过程中多次开展课堂讨论会和辩论会等活动,让学生自己查阅资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,培养学生的研究能力,真正实现师生互动,并鼓励学生用英语讨论。学生对有些问题展开了激烈的争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。课程中还经常请来在科研工作中担任主要任务的教授和博士生来给学生介绍最前沿的科学动态,激发学生们对所学知识和科学研究的兴趣。在研究生教学方面,我们更进一步通过举办课程课堂学术研讨会,让学生在一年级就开始接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立工作能力和从事学科前沿研究的能力,为将来的高层次研究打下基础。
2) 倡导启发式教学,培养学生学习能力。
注意采用面向问题的启发式方法进行教学,启发学生求解问题能力,强化学生的参与意识,提高他们的学习积极性。教学中还注意采用了多种交互式策略,如课堂教师提问、鼓励或指定学生用英语提问、学生就某个知识点进行主题发言后老师点评等。此外,师生通过互联网进行交互,方式包括Email、BBS和QQ谈和交换文件等。
根据学生的兴趣和创新潜力,对有专业特长的本科生,在自愿情况下,挑选2～3名参与国家级项目研究工作,进行中长期培养试点,实现本科培养过程与硕士、博士研究生培养过程的衔接。
3) 增强课程实验教学环节,筹建智能专业实验室。
智能科学基础课程的概念性较强,初学者感到比较抽象,而实验教学又是薄弱环节。因此,结合学生实际情况,我们对实践教学环节十分重视,设计了一些新的实验项目,探索新颖的实验方法。新开实验项目包括人工智能实验、智能控制实验、专家系统实验、机器人学实验、人工智能课程设计等。对相关课程的原有实验,我们也进行了一些改革,增设了个性化的实验,使得学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己研究的过程和结果留有空间。这些做法能够鼓励学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证所学理论知识和概念,加深理解,充分调动了学生的学习积极性,培养了他们的创造能力。
除课堂实验外,我们还充分发挥虚拟实验的优点,设计了网络虚拟实验,让学生在课外上网练习。通过虚拟实验,学生可以了解算法的具体运行过程,调整参数和过程,并进行验证以加深对知识的理解,提高学习兴趣,从而达到教学目的。
结合科研,购进和自制部分新设备、新系统,计划建设智能专业实验室,为教学提供更多的优良实验设备。例如,已研制“中南移动一号”和“中南移动二号”自主移动机器人共7台,已购进RCB-1型教学机器人20套等。
教学团队教师还指导学生参加全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛活动、大学生创新性实验计划及创新教育计划项目等,取得优秀成果。
2推进课程改革
教学改革是课程建设和学科发展的生命线。我们把国家级精品课程和全国双语教学示范课程放在优先建设的位置,并以它们带动其他课程建设,完善系列课程建设,同时新办了智能科学与技术专业。
2.1搞好精品课程建设,改进双语示范课程教学,稳步推进系列课程建设
本团队着力搞好已有的2门国家级精品课程、1门全国双语教学示范课程,更新精品课程网站,丰富课程内容。为了及时反映上述课程中相关科学技术的最新进展,我们调整了教学体系和教学内容,修订了教学大纲,并对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各课程教学内容。同时,通过校际教学活动和网上资源共享对精品课程、双语教学示范课程进行交流和推广,起到较好的辐射作用[8-9]。
为加强精品课程建设,完善和拓展课程体系,在总结现有精品课程的建设经验的基础上,又建成省级精品课程1门,校级精品课程1门。
为提高学生的专业英语水平和学习兴趣,使得学生能够开拓眼界,追踪国际前沿科学研究,本团队长期对双语教学进行研究和实践。除改进人工智能双语教学示范课程外,团队承担的其他课程,如智能控制、机器人学、专家系统、数据结构等也实行了双语教学,并为该课程引进英文辅助教材。例如,对人工智能课程,我们先后采用Nilsson和Russell等编著的国外影响较大的英文原版教材作为主要教学参考书[10-11],供学生学习参考。在双语教学中,一般以汉语讲授为主,英语为辅,并对一些关键词同时用汉语和英语表示。对部分章节或某个专题,采用纯英语教学或以英语为主汉语为辅的教学。对PPT课件的编写分为纯汉语、纯英语和英汉混合几种方式。英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。
通过教改实践,我们承担的智能科学基础课程逐步形成为具有明显特色的课程体系。我们讲授的课程从智能科学的基础课程到专业基础课程,再到专业实践课程,形成了配置合理、特色鲜明、循序渐进、优势互补、协调发展的智能科学与技术学科从基础到应用的系列课程体系。
2.2新办智能科学与技术专业
智能科学与技术是当代科技发展的前沿学科和重要组成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培养能力[12]。我校的智能科学与技术学科方向经过近20年的发展,已形成了具有自身优势和特点的学科,在国内具有一定的知名度和优势。为了促进智能科学与技术学科的发展,经过多年积极准备,我们于2009年申报了智能科学与技术专业并获得教育部批准。通过向兄弟学校学习调研,了解该专业人才需求、专业建设规划,设定适应培养目标的教学计划与课程设置方案。虽然我们开办“智能科学与技术”专业较晚,但我们从2002年开始,就一直关注和积极参与国内智能科学的学科的讨论与新专业筹备工作[13]。
我校于2009年申报获准,在自动化专业增设了智能科学与技术专业方向,目前已招收2届学生共84人。我们为选读智能科学与技术本科专业方向的每个学生选定指导老师。每个学生都可以参加指导老师的课题,指导老师也可以利用自己的学识、经验和责任心来更好地管理呵护学生。这一做法取得明显效果,不仅受到同学们的普遍欢迎,也得到了学校的肯定。我们还多次召开师生见面会并通过指导老师走访宿舍,了解每个人的情况。为了消除代沟,努力融入同学当中,学习熟悉他们的语境和思维想法。我们的目标就是不让一个学生掉队。
创建与建设智能科学与技术新专业,将为智能科学基础系列课程教学建设提供一个更加宽广的平台,并对计算机、自动化和电子信息等学科的专业建设和课程建设提供一个新的增长点。我们将以智能科学与技术专业建设为契机,虚心学习兄弟学校的专业建设的做法和经验,进一步规范智能科学与技术的基础课程教学,让智能科学基础课程教学建设登上一个新的台阶。
3加强教材建设
教材是教学的重要工具和资源,其水平直接影响教学效果和教学质量。在教学过程中,我们与时俱进,对教学内容不断优化与更新,精益求精地编写反映学科发展的教材[14]。
我们对原有编写出版的教材进行修订,反映新世纪学科发展水平和发展趋向,以适应教改需要。把这些最新内容用于教学,使学生了解到国际前沿动态和本学科的最新成果。
以相关系列课程为平台,注重教材配套,服务因材施教,着眼长远教材建设。仅2007年以来我们已出版的相关教材及专著如下:
《智能控制原理与应用》,国家级精品课程配套教材,2007;《智能控制导论》,国家级精品课程配套教材,2007;《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》,2008;《机器人学》,第二版,国家级教学团队配套教材,2009;《机器人学基础》,国家级教学团队配套教材,2009;《人工智能及其应用》,第四版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《人工智能基础》,第二版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《移动机器人协同理论与技术》,2010。
4优化队伍结构
师资队伍建设是团队建设的源头,没有一流的教师队伍就没有一流的教学团队。在师资队伍建设上,我们一直采取引进优秀人才和在职培养相结合的做法。对于人才的引进主要通过办专业和办学科点等方式吸引人才,还通过创造教学和科研条件,稳定教师队伍,解决个人的发展问题。
采取有效措施,提高主讲教师的学术积累和教学水平。一是教研组教师,特别是中青年教师积极参加重要科研项目,提高学术水平。二是派中青年教师赴国外研修访问,了解和学习发达国家同类课程的先进教学经验、相关课程设置情况与发展趋势,将国外教学思想引入课程教学。
教学始终是教师的第一要务,为了提高青年教师的教学素质,我们实施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 设立名师工作室,实现名师资源共享形成多元化的带教制度,安排高年资的教师对年轻教师进行传、帮、带,可以有业务方面的指导,也可以有认识方面的交流。通过老教师对年轻教师全方位的指导,使老教师的教学理念和经验得以继承,加快了年轻教师的成长。
2) 有计划地安排年轻教师虚心旁听有经验教师的讲课。通过听课,不仅使年轻教师进一步掌握课程的内容,更重要的是使年轻教师学到了老教师的教学方法和经验,对其今后从事教学工作起到了积极的指导作用。
3) 对于第一次上课和第一次上某门新课程的年轻教师,团队都要在课前组织他们试讲。试讲前,安排老教师进行指导,传授教学经验。试讲时,由团队的教师参加听课并对其进行讲评,肯定其优点,指出其不足,帮助青年教师尽快掌握课程的重点,找到更合适的讲授方法。此外,我们还备课,统一基本教案,帮助年轻教师成长。
近两年来本教学团队获得的主要教学奖励就有徐特立教育奖、茅以升教学专项奖等。
5扩大交流合作
我们在做好自身团队建设的同时,增进与全国相关高校和教学团队的交流,学习兄弟团队的建设经验,在课程示范、教材推广、网络资源辐射等方面发挥积极作用。我们还开展校内合作,联合不同院系进行教学和精品课程的申报与建设,在校内推广改革成果;发表了一系列教改论文;发起筹备《全国智能科学技术课程教学研讨会》;邀请企业界科技精英做本科生就业指导相关报告。
1) 增进校际交流,发挥辐射作用。
我们经常以讲座报告形式在许多兄弟院校进行教学与教改交流。例如,最近一年来就应邀先后到上海交通大学、同济大学、东华大学、东南大学、国防科技大学、中国矿业大学、北京科技大学、清华大学等校就智能科学技术课程的教学、教改和建设问题作专题报告,在兄弟院校师生中引起热烈反响。已有数以百计的高等院校采用我们编著的教材和网络课程进行教学,国内已有众多的从事人工智能课程和智能控制课程教学的教师,来信来函索取我们开发的课程教案、课程演示和网络课程相关资料等,我们一直尽力地搞好推广和服务工作。
2) 撰写课程改革论文,进行国内外交流。
本团队成员仅近一年多来,就在中国教育开放资源网、中国人工智能学会13届年会、计算机教育、高等理科教育、计算机与现代化等会议及刊物上发表10篇教改论文,在国内外进行交流,起到介绍情况,交流信息和经验的积极作用。
3) 筹备全国相关课程教学研讨会。
为了更好地交流经验,扩大影响和辐射作用,我们发起并联合中国人工智能学会教育工作委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会、中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会,筹备召开了首届《全国智能科学技术课程教学研讨会》[15]。围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的课程改革与建设、课程和专业教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨。通过交流研讨,认真学习兄弟学校的经验,并尽可能汇报我们的经验。我们相信,在与会全体代表的共同努力下,本次课程教学研讨会一定能够取得积极的成果。
注:本研究获得教育部国家级精品课程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全国双语教学示范课程人工智能(2007年)、国家级智能科学基础系列课程教学团队(2008年)等项目支持。
参考文献:
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[3] 中国高等教育学会. 中国高校国家精品课程,工学类,(上册),2003-2007[M]. 北京:北京大学出版社,2008:426-429.
[4] 国家教育部和财政部关于立项建设国家级教学团队、国家级精品课程、全国双语教学示范课程的通知[EB/OL]. [2010-5-1]. http///转高等教育司.
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[14] 蔡自兴,谢斌,魏世勇,等.《机器人学》教材建设的体会[C]//2009年全国人工智能大会(CAAI-13). 北京:北京邮电大学出版社,2009:252-255.
[15] 2010年全国智能科学技术课程教学研讨会征文通知[J]. 计算机科学,2010,37(6):封3.
Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU
CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
人工智能学习报告范文3
关键词：人工智能；信息素养；信息技术
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2417-02
Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy
WU Wen-tie
(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)
Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.
Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology
1 信息素养的定义及其内涵
“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国, 是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入，人们对信息素养的认识也在不断深化。
1974年美国信息产业协会主席保罗・泽考斯基最先提出信息素养的概念, 他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出：“信息素养是人能够判断何时需要信息, 并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年, 道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义：一个具有信息素养的人, 他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础, 他能够确定对信息的需求, 能够形成基于信息需求的问题, 能够确定潜在的信息源, 能够制定成功的检索方案, 从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用, 将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。
综上所述, 虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义, 但可看出, 信息素养既包括认知态度层面上的内容, 也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲, 信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面：
1) 信息意识。信息意识是信息素养的首要因素, 主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识, 换句话说, 就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识,才有可能有信息的需求, 进一步去寻找信息和利用信息, 并主动学习与信息处理有关的技术。
2) 信息能力。信息能力是信息素养的重要方面, 是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能, 才能有效地开展各种信息活动, 有效地利用信息和创造信息, 充分发挥信息的价值, 变信息为动力和优势。
3) 信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则, 是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。
2 人工智能的研究领域
人工智能的研究领域非常广泛, 而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。
2.1 专家系统
所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用该领域专家多年积累的经验与知识, 模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。
2.2 机器学习
“学习”是一个有特定目的的知识获取过程, 其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律; 外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习, 就是要使计算机能模拟人的学习行为, 自动地通过学习获取知识和技能, 不断改善性能, 实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。
2.3 模式识别
所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。
2.4 人工神经网络
人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能, 运用大量的处理部件, 由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟, 具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一, 可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值, 以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。
3 人工智能技术在教育中的应用
3.1 智能搜索引擎
随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。
3.2 智能体(agent)
agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。
3.3 智能CAI(ICAI)
随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。
智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。
3.4 智能教学系统ITS
智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题,其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。
4 人工智能教育对学生信息素养的作用
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之,它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,来解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。
综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用：
1) 多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。
把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。
2) 体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。
这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。
另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。
由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。
3) 了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。
5 结束语
中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标，而在现有的中学信息技术课程中，关于人工智能的知识只作了简单的介绍，学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念，这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。
参考文献：
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[6] 张剑平.关于人工智能教育的思考[J].电化教育研究，2003(1):24-28.
人工智能学习报告范文4
[关键词] 智能学习环境； 新涌现技术； 学习方式配置
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 杨娟（1979―），女，四川成都人。副教授，博士，主要从事人工智能与认知、分布式人工智能及e-Learning研究。E-mail： 。
一、 背景及相关研究
信息科技的日新月异，总是让教育界有不断的惊喜。虽然技术本身并不能使教育发生翻天覆地的变化，但只有跟上技术发展的步伐，教育才能不断地突破，做好人类知识传承的重要工作。从信息技术产生至今，信息技术成功运用于教育领域的成功案例仍在不断增多，例如从多媒体技术带来的互动教学到Internet网络技术所带动的LMS（学习管理系统），都是信息学与教育学结合的典范。当Russell在1999年提出了“无显著差异现象（the No Significant Difference Phenomenon）” [1]的研究报告以后，信息技术所带动的新教育模式的推广更是达到了巅峰。其结果是使得由信息技术辅助的新兴学习模式如雨后春笋般产生，例如分布式学习和CSCL（计算机辅助的协作学习模式）已成为现代教育模式中一个不可或缺的组成部分。
今日，许多学生生活在可以通过移动设备24小时无间断访问信息资源的社会中，这些技术允许他们创造并与全世界分享各种多媒体资源，允许他们参与到汇集全世界智慧的社会网络中，与他人协作，并学习新知识。在学校外，学生可以更自由地以自己的方式建立自己的知识空间。在这样一个新技术不断涌现的环境中，机会是无限、无界且随处可得的。因此，当今教育系统面临的挑战在于如何在学习科学与新技术之间取得平衡，为每个学习者提供可反映其日常生活和真实未来的个性化学习经历。
在信息技术飞速发展的今天，随着信息化的普及与深入，新信息技术正在不断地被引入教育领域，以期达成使更多普通人受惠于教育的目标。学习者的学习环境已经从传统教室转变为多元化的智能学习环境，[2][3][4]而学习者学习的目标也产生了相应转换，从单纯的知识学习转换到了能力学习。美国在其2010年的教育技术规划草案《转换美国教育：技术促进的学习》报告中就提出，新涌现技术对于学习者的帮助已经不仅仅是局限在传统的知识传授上，而更多的是可以帮助其获得21世纪必备的综合能力，包括决策思维、复杂问题解决、协作、多媒体通信等能力。[5]而学习者的学习方式也必须适应智能环境的需求，为达到复合学习目标而产生变革。
从信息技术产生至今，已有许多将信息技术成功运用于教育领域的案例，例如基于网络技术的学习管理系统（LMS）。虽然这些成功的传统远程教育系统在全球范围内已取得了显著的成效，但随着网络技术的飞速发展，传统的LMS已不能满足当前网络学习的需求，新的学习模式必然会产生。当前教育领域中的新涌现技术大都与网络技术相关，如云计算技术、社会网技术、RFID（物联网）技术、普适计算以及移动计算等。而由此则产生了一系列与之相配套的学习方式概念，例如云学习、社区学习、泛学习、普适学习以及移动学习等等。除了基于网络的新技术，新媒体技术也在不断渗入教育领域，例如手势识别技术、增强虚拟现实技术以及由此产生的体验式学习等学习方式概念。无论是什么样的新技术，其共同的特征便是使得学习环境更加智能化和便捷化。因此新涌现的学习方式也必然需要满足智能学习环境的特点，基于智能学习环境的学习方式研究在全球范围内都在开展。例如澳大利亚教育和早教发展部门在2010年了使用Web2.0进行教育和学习的研究报告，其中包括了对社会网、维基百科等Web2.0工具的技术特征分析、使用方式配置等内容，并通过试运行项目提供了大量的在Web2.0学习环境下变革学习方式的指导意见。[6]澳大利亚在2008年提出了“灵活学习框架”项目，[7]项目通过对新涌现技术，包括移动学习、RFID、QTI、虚拟增强现实、智能笔、HTML5等19项新技术所产生的智能学习环境进行了技术特征分析，并通过试用案例给出了新型学习方式模型。而新媒体联盟（NMC）的地平线项目则对新涌现技术在教育领域可能的前瞻性应用进行了客观分析，其每年的《地平线报告》则成为智能学习环境趋势变化的一个重要参考。[8]
对于智能学习环境中产生的新涌现学习方式，我国北京师范大学[9][10]、华东师范大学[11][12]、华南师范大学[13]等众多高校的知名学者都给予了大量关注，其中文献[9][10]对新涌现技术在构建智慧学习环境上进行了量化分析，在分析典型智能学习环境特征的基础上提出了使用新技术构建典型智慧学习环境的技术指导，这为研究智能学习环境下的学习方式变革提供了启发式线索。除此之外，国内的关于智能学习环境下新涌现学习方式的研究相对较少，特别是深入到技术特征和使用方式配置上，缺乏有效的可考评量化分析模型。因此，这方面的研究亟待展开。
二、智能学习环境中的学习方式新需求
智能学习环境的产生必然对学习方式提出了更高的要求，[14]在知识建构上以突出群体协同的知识建构为目标，在认知目标上以高阶认知为重点，评价方式上转换为多元化评价，学习活动则从以教师为中心转变为学生为中心。因此，智能学习环境中学习方式必须具备以下三个新涌现特征：
（一）学习方式间必须无缝对接
根据美国在其2010的教育技术规划草案《转换美国教育：技术促进的学习》报告中就学习所提出的要求，学习应随时、随地（Any Time，Any Where），学习方式要桥接学校内学习和学校外学习，因此，学习方式间必须要能无缝对接，例如校内集中授课学习方式中产生的学习资源，必须能够被课堂外学习方式（移动学习）共享。在智能学习环境中，学习已经不再单纯是学校的事，而是贯穿于学习者的整个生活。学习所需要使用到的资源、所产生的成果、学习评价分析数据，都应该在各种学习方式间进行共享和交换。
（二）学习方式应具备群体交互特征
随着社会网络的虚拟化，人与人之间建立连接不再是件复杂的事。根据六度分离原理，世界上任意两个人之间最多只需要6步就能建立链接，因此，将社会网运用于教育是必然趋势。文献[5]详细分析了在Web2.0学习环境下新型学习方式的群体互特征。NMC在2012《地平线报告（高校版）》中则提到社会网在教育领域的更深入运用，例如通过草根学习网站平台，建立向任何人学习任何事的点对点新型学习方式。实际上，无论新涌现学习方式是基于互联网的，或者是基于互动媒体技术的，群体互特征都必不可少。在智能学习环境中的新学习方式如果没有考虑群体互特性，则会产生信息孤岛、资源孤岛等现象，会影响学习方式间的无缝对接。
（三）学习方式应满足个性化需求
1937年奥尔波特《人格： 心理学的解释》以及1938年默瑞《人格探究》的面世标志着人格心理学成为心理学领域中的一门独立的学科。人格心理学是需要从整体上研究人的动机、情感、认知、意志和行为等元素之间的相互作用和相互关联。
近几十年来，人格心理学家发展了多种研究范式，采取各种途径对人格进行了研究。随着研究的深入和需要，人格研究的多种传统趋于整合，相互取长补短。自20世纪50年代认知心理学从心理学领域崛起以来， 心理学家开始用实验认知心理学的方法研究人格， 用人们加工信息和解释事件的方式和过程描述来定义人格。具有不同人格特征的人其事物认知方式和过程也是不同的。例如，威特金（Witkin）在用棒框测验研究知觉的过程中发现，知觉过程存在个体差异，而这种差异和人格组织的差异有关。在此基础上，威特金区分出场依存性（FD）和场独立性（FI）两种经典的认知方式（很多文献又称之为认知风格），从而开创了关于人格的认知方式差异的研究。[15]
对学生进行因材施教是智能学习环境要达到的另一教育目标，因此，新的学习方式必然也要满足个性化学习的需求。对每一个学习者来说，学习就是个性化的学习经历和体验，智能学习环境中的学习方式都需要为学习者提供实现这一体验的可行途径。
三、 新涌现技术与学习方式配置框架
智能学习环境对学习方式所提出的更高的要求使得新技术支持的学习方式设计和开发都处于探索阶段。如何在现有新技术支持的条件下设计出适当的学习方式是本文要解决的核心问题。本文提出了一个关于新涌现技术与学习方式的配置模型框架，这个配置模型框架的核心思想在于通过对已有研究成果的系统分析建立新涌现技术和可行学习方式的映射关系。通过这个框架的运用，可以很好地为学习方式设计者提供指导和帮助。
在这个框架中，所有基于新涌现学习技术的成功学习案例都将被分解成由“智能学习环境”、“学习者”、“教师”、“学习资源”、“学习数据”5个对象所组成的系统（如图2所示），其学习过程通过这5个对象间的交互来进行形式化的描述。配置模型框架的根本目的是希望通过对成功案例的学习，找到一个可行的学习方式设计方案提供给需要在智能学习环境中学习的学习者或教师。
（一）新涌现技术与学习方式配置框架的总体设计
图1是新涌现技术与学习方式配置模型的总体设计。从图中可看出，配置模型首先需要将基于新涌现技术的成功学习案例分解为学习环境和学习方式两部分，并将学习环境中的各要素作为设计前提，学习方式的形式化描述作为结果存储为样本。配置模型由两部分构成，第一部分是样本优化过程，在这个步骤中，主要是筛选掉重复样本，使样本具有典型性。优化后的样本被作为案例保存在配置模型中。配置模型的第二个部分是机器学习，机器学习会通过对案例的学习，形成推理规则，当输入新的智能学习环境要素时，输出基于案例的学习方式配置方案。
（二） 智能学习环境下的学习过程形式化描述
新涌现技术与学习方式配置模型首先要对由新涌现技术构成的智能学习环境（Intelligent Learning Envrionment，缩写为ILE）进行对象抽象，其次再通过对象间的交互来形式化描述学习过程。如图2所示，ILE由各种新涌现技术（Emergent Technology，缩写为ET）组成，学习过程中可能参与的对象分为学习者（Student）、教师（Teacher）、数据（Data）和资源（Resource）。而他们与ILE的交互都通过操作符O（Operator）实现。
操作符分为C（Communicating）、P（Processing）、I（Integrating）和U（Use）4类。操作符的调用如图3所示，4类操作符描述了对象间不同的交互，使用“对象（O）对象”就可以形式化地描述智能学习环境中的学习过程。例如澳大利亚教育和早教发展部门在2010年的使用Web2.0进行教育和学习的研究报告[16]中所描述的一个关于使用流媒体技术的成功案例――Hawkesdale 学院的“TechnoChinese项目”，其中关于使用流媒体进行中文教学的学习过程则可对应地被分解为表1的形式化描述。
四、 基于案例推理的机器学习配置模型
人工智能学习报告范文5
一、专家系统概述
(一)人工智能
在计算机科学领域，人工智能旨在研究人类的智能行为，然后模仿、扩展人的智能行为，最终用计算机代替某些人脑劳动。从20世纪50年代开始，人工智能逐渐形成了自身的学科群。其主要子学科有:工程和计算机技术方向、认知技术方向、语音语义技术方向。基于人工智能学科群的研究，最具代表性和最重要的应用分支就是专家系统。
斯坦福大学的EcKaidFegenbaum教授描述专家系统是“一种智能的计算机程序，它运用知识和推理过程来解决只有专家才能解决的复杂问题”以知识为基础的专家系统使人工智能研究从理论推导转向实际应用、从一般程序设计转向运用专门知识解决实际问题。
(二）专家系统
1.专家系统的发展
专家系统的发展大致分为4个阶段。第一阶段主要是针对专业化较强的人类问题求解，如DEN-DRAL化学专家系统）、MM1YAC数学专家系统）等。虽然求解专门问题能力较强，但是系统的完整性和可移植性较弱。第二阶段主要是应用于单学科专业型、应用型系统，如FROSPECTOR(地质学专家系统）、MYCN(医学专家系统）等。这个阶段的专家系统在体系结构完整性、可移植性方面做了改进。可移植性表明专家系统外壳程序软件与数据分离，允许系统把一个领域的知识替换成另一个领域的知识。第三阶段主要是综合性、跨学科的专家系统。系统采用多种人工智能语言进行程序编写，采用多种知识表述方法以及多种推理方法。第四阶段的专家系统采用了大型多专家协作系统，利用综合性知识库、多种知识表述、多学科协同解题和并行推理技术来实现具有多主体的智能型专家系统，为专家系统的实际应用提供了充分的技术保障。
2.专家系统的结构和特点
基于规则的专家系统结构与普通程序系统的结构完全不同，通常专家系统由以下几个部分组成:用户界面、解释机、知识获取机、知识库（规则）、推理机以及数据库事实）。如图1所示。
知识库储存相关规则;推理机决定知识库中哪些规则满足事实或目标，标明规则优先级，执行最高优先级的规则进行问题推理;数据库是存放规则所使用的所有事实;解释机负责把推理机得到的结论转化为用户可以理解的形式并显示出来;用户界面是用户和系统相互交流的平台。这样，专家系统能够根据用户需求通过推理得出结论，还可以在多次反复的解决问题过程中自我学习，积累新的知识，从而更好地解决问题。
3.专家系统的应用领域
专家系统是人工智能中应用于实践最多的分支，几乎被应用到每一个知识领域。其应用领域包括:数学、物理、化学、生物、医学、军事、农业、气象、法律、管理等。专家系统的优势在于能够获得和存储人类专业知识，模仿人类的判断和推理，帮助非专业人士解决只有专家才能处理的问题。由于人类社会中专家资源比较稀有，就更能显示出专家系统的可贵性。随着专家系统理论和技术的不断发展，目前已开发了几千种应用产品，其中很多产品在功能上已经赶超了同领域中人类专家的知识水平，并产生了巨大的社会效益和经济效益。
二、专家系统在企业管理中应用的必要条件
把专家系统应用于企业管理需要具备一定的条件，这些条件既有思想观念方面的，也有技术要求方面的。
(一）专家系统要以先进的企业管理理念为基础
企业经营归根结底要以人为本，而专家系统只是用来辅助企业管理者经营的软件。我们应该注重企业文化、企业的组织结构、企业的战略选择，注重产品的研发、市场定位等，时刻以科学化、规范化、合理化的管理思想约束企业管理行为。在此基础上，合理地应用智能化系统协助企业管理人员搞好管理工作。
(二）实施专家系统的各种技术保障
1. 企业各部门应用各种系统的技术保障
随着信息化的普及，许多企业的内部职能部门都有自己的应用系统，如财务管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统、销售管理系统等。虽然这些应用系统能够帮助各部门进行日常业务处理，但是各系统之间联系很少并且互不兼容。
专家系统要求各部门的应用系统具有开放性和互联性。例如，在管理某个企业员工的薪酬问题时，专家系统需要调用财务管理系统和人力资源管理系统，如果员工是销售部门的，甚至需要查询销售管理系统的相关数据。可见，企业管理专家系统必须建立在企业公共运行的平台上，各个应用系统的数据完全共享并且能够自由交换。
2. 企业局域网方面的技术保障
企业网络的安全关乎专家系统能否正常运行。局域网要有良好的稳定性、高级别的安全性，这样专家系统才能防止不法黑客的入侵，高效地为企业提供服务。
3. 企业数据库完整性与安全性的技术保障
数据库可以看做专家系统的“大后方”，大量真实可靠的数据也是企业信息化管理的基本保障之一。美国著名的管理和信息系统专家詹姆斯。马丁(JmesManin)曾经提出一系列有关企业信息系统建设的理论和方法。他认为，对于一个好的企业来说，战略数据规划是构成企业核心竞争力的重要因素，它具有非常明显的异质性和专有性，是企业在市场竞争中的制胜法宝。
企业管理领域的专家系统要以数据为主导，重视战略数据规划，应该围绕企业的核心管理流程和主要业务操作建立多个主题数据库，而各个企业部门的应用系统也要围绕主题数据库来建立和运行。这样，专家系统才能准确地进行知识获取与规则分析，产生正确的管理与决策行为。
(三)正确识别企业管理中结构化和非结构化问题
从人工智能学科的角度看，可以把软件分为两类:一类是智能化软件，另一类是非智能化软件。这两类软件的根本区别在于解决问题的方法不同。如果需要解决结构化的问题，就要运用非智能化软件;如果需要解决半结构化或非结构化问题，就要运用智能化软件，最典型的智能化管理软件就是专家系统。
三、专家系统在企业管理中的应用及发展趋势
(一)专家系统在企业管理中的应用状况
当前，在我国企业管理领域比较流行、实用性强的专家系统主要有以下5种。
1. 生产管理领域的专家系统
在生产管理中，需要细致察看和精确掌握整个生产流程，详尽地记录生产流程中各个阶段的不同活动及它们之间的联系，这些因素数量大、关系复杂，高层管理人员往往力不从心，而专家系统能够很好地解决这些问题。
2. 经营管理领域的专家系统
在经营管理领域具有代表性的专家系统是企业战略计划专家系统。它可以对产品成本、产品技术含量、外部市场情况及竞争对手等进行数据分析和综合评估，推算出企业产品的市场潜力和发展前景，以此来制订合理的企业战略计划。
3. 销售管理领域的专家系统
在销售管理领域专家系统可以帮助企业制定销售决策，包括市场份额分配、广告宣传决策、价格决策等。
4. 财务管理领域的专家系统
财务管理专家系统可以用来协助工作人员处理专业的财务问题，如企业财务现状分析、企业保险申报流程制定、企业流动资金管理等。
5. 企业审计专家系统
企业审计专家系统可以用来模拟企业审计过程，对相关企业数据进行分析和推理，提出合理的审计意见，以便审计人员对某些方面进行重点审计，帮助审计人员提高审计效率，保证审计报告的质量。
(二）专家系统应用于企业管理的发展趋势
应用于企业的专家系统集合了管理领域最顶尖的专家知识体系和顶尖的管理理念。系统可以实时解决企业管理中存在的各种问题，并给出专家级别的咨询建议。未来的企业管理专家系统发展方向有如下展望。
0. 智能型发展方向
在管理领域专家系统的开发过程中，蕴含着对该企业管理的更深层次认识、研究和经验总结。从这个角度来看，未来的专家系统开发与设计要更加注重专家知识的整合、深化及扩展。发挥专家系统的智能性，让企业员工感觉好像身边随时有一个“活”的管理专家，坚定他们搞好企业管理的信心。
1. 应用模糊技术开阔企业管理专家系统的设计思路
企业发展过程中遇到的问题一般都具有综合性和复杂性，涉及经济维度、社会维度甚至生态环境维度。因此，管理领域专家系统也会面对大量的非确定性的决策问题，仅依靠现有的专家经验进行逻辑推理是不够的。应用好模糊技术是未来专家系统发展的方向。
2. 加强专家系统的分布式共享性
目前，一些企业已经在应用专家系统来帮助解决企业面临的各种实际问题，但是多数采用分专业、分系统、局部化的专家系统解决方案。今后，企业应该避免各个部门子数据库、子知识系统的分散问题，加强整个企业的数据共享性。建立“用得上”、“用得好”的企业管理专家系统，使专家系统整体调控得当、局部处理精确，更有效地帮助企业决策者分析问题、解决问题。
就像智能机器人能够打败国际象棋大师一样，专家系统在企业管理中的应用已日渐成熟。相信在不久的将来，管理专家系统将大行其道，依靠其智能性和学习性，大大提高企业的管理效率，即时化、人性化和智能化必将成为未来管理专家系统的主要特征。
人工智能学习报告范文6
2033年，到处都可见科技的踪影，而我是一位人工智能学家，专门研究人工智能这方面的技术，昨天，我终于研发出了我的最新产品：Ai智能语音防盗门。你可别听这个名字跟普通的智能防盗门差不多嘛，但它的功能可比智能防盗门多多了，各个方面都很好。你不信？那我就介绍给你看吧。
我们现在出门，都是用钥匙开门的，一不小心，有时脑袋糊涂了，就会把钥匙放在家里，忘带钥匙，很不方便。但带着钥匙出门也不方便，所以，我就发明了一款AI智能语音防盗门。这款门是没有门锁的，外形跟普通的防盗门没有什么区别，两旁有流沙一样的灯光点缀着，门的上方有一个微型摄像头，用肉眼是无法看出来的，门的门框和中间都分别安置了10个敏感捕捉器，可以快速捕捉人的面貌特征，以及他的声音特征，并能通过自身数据库在5秒之内同步到云端去。门的锁被一个微型话筒代替了，你可不要小看这个话筒很小哟，它的内置功能可是非常强的，这个话筒里内置的声音识别系统，可以在两秒之内识别说话人数，以及说话特征，并且一直记录到声音结束。门的中间还有一台智能显示屏，这个是用来方便主人观看来访记录，以及可以显示各种各样的东西的。不仅如此，这个智能显示屏还能摇身一变，变成一个智能语音助手哟！
有人又会问：“那这个门到底怎么开呢？”别着急，我为你解答。第1次使用这个门，必须得是主人，打开智能显示屏后，显示屏会自动弹出一个方框，上面显示主人得说一两句话，之后系统会自动识别主人的声音特征，并永远记录下来，这样，有外人说的话跟主人独一无二的特征，不匹配的话，门就是敲烂了也不会开，因为门有4层，第1层是钢铁层，第2层是钢化玻璃层，第3层是铝合金层，第4层是防盗门层，估计除了主人和主人的朋友没有人可以进的来了。如果是主人朋友要来家做客的话，不需要主人朋友到门前录入声音特征，主人可以远程连线自己的朋友，然后将连接线插到智能显示屏上，只要那位朋友说了话，系统就会自动识别并保存起来，就省了很多时间，很方便吧！如果是房子主人要进门的话，只要他在门10米内的地方说一句话，门就会快速自动打开，在主人进门后的0.1秒自动关门，防小偷尾随。如果是主人朋友来家的话，如果主人在家里，智能语音助手就会自动发送信息给主人，主人如果选择同意进入的话，门就会自动打开，还会温馨的说一句：“欢迎来到主人的家，看看主人的家怎么样吧！”但如果主人不在家的话，必须得等到主人回来才能开门，不然你喉咙说破也无法打开。如果是陌生人的话，他开始说第1句话的时候，智能显示屏会自动发出警报，发送信息到主人的手机，并且还会大声说：“检测到没有录入你的声音特征，声音无记录，请离开。”第2次说话的话，需要等到主人同意，还得等主人回来才能开门。如果是主人未同意，他还说话的话，智能显示屏就会迅速拨打110报警电话，并发送自己所在的位置，以及那个人的声音特征与面目特征报告给110公安。并且门会自动伸出双手，将它绑起来，只到警察来为止。
不仅这些，这个门还有智能远程操控功能。主人只需要将手机和智能显示屏放在一起，智能语音助手就会自动开始连接主人的手机，连接完成后，屏幕会弹出一个显示：智能语音助手绑定完成，您现在就可以通过手机操控我了。”不仅如此，智能显示屏还可以将家中的智能家居全部连接起来，自动同步到手机。
