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篇1

關鍵詞:中西合璧;人工智能;雙語教學

雙語教學是我國高等教育適應國際化趨勢、培養富有創新精神和國際視野的復合型高素質人才的需要。作為一種全新的教學方式,它承接了中外文化的碰撞和融合[1]。各校在教學過程中都遇到了各種困難,也探索了不少經驗。自2005年秋季,我校在人工智能課程中采用雙語授課,在教學實踐中摸索出一套中西合璧的雙語教學模式,將中西方的優勢有效結合起來,比較適用于工科專業課程的雙語教學。

1中西合璧的雙語教材

教材是體現教學內容的知識載體,是教師和學生進行教學活動的基本工具。我們重點調查了MIT、Stanford和CMU等國外高校,他們均選用了Stuart J. Russell和Peter Norvig合著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,該教材幾乎涵蓋了CC2001關于人工智能課程的全部內容。該書網站(aima.cs. berkeley.edu/)的統計數據顯示,目前已有100多個國家的1 100多所大學選用該書作為教材。我們對選用該教材的部分高校授課情況作了追蹤調查,結果表明絕大部分人工智能課程的實際授課內容都與該教材內容基本一致。在國內,中南大學的人工智能課程是國家級精品課程,教材是課程負責人蔡自興教授與徐光佑教授主編、清華大學出版社出版的《人工智能及其應用》(第三版)(該教材分本科生用書和研究生用書兩種版本),與其課程內容設置完全配套。

我校選用了《Artificial Intelligence: A Modern Approach(2nd)》一書,清華大學出版社出版了影印版(人民郵電出版社出版了中譯文版本),同時將Nils J. Nilsson著的《Artificial Intelligence: A New Synthesis》作為輔助教材,機械工業出版社出版了英文影印版及中譯文版本。

人工智能這一學科誕生于西方,目前該領域的諸多成果和文獻均以英文為語言載體。選用英文原版教材、推行雙語教學,為學生的后續學習和研究深造奠定了良好基礎。另外,與國內教材相比,國外教材更注重知識產生的過程、解決問題的思維方法,對提高學生的學習興趣、培養學生的創新能力極其有益。另一方面,選用原版教材的問題也顯而易見。一是原版教材內容過多,需要精心篩選、分清主次后才能使用;二是原版教材昂貴,增加了學生的經濟負擔,再購買配套中譯文版,負擔更重;三是學生英語水平參差不齊,雙語授課的課程還不成體系,前后課程缺乏銜接性和延續性,學生直接使用原版教材有一定的語言障礙,即使有配套的中譯文版,同時翻看兩本書也不方便。

我們正在逐步消化吸收英文原版教材,在無損原版教材思想精髓的前提下,自主編寫適用于雙語教學的中西合璧講義。雙語教材以英文語言為主,以中文注釋為輔,有效降低學生閱讀的難度,更趨實用。

2中西合璧的授課語言

語言是信息傳遞的載體,是教學過程中必不可少的工具。雙語教學涉及到這種信息傳遞載體的改變。

在雙語教學中,外語的使用比例要求不低于50%,這是不夠科學的。雙語教學不是語言課,教學質量依然是核心,語言僅僅是載體,引入外語教學的目的無非是為了保證知識的“原汁原味”,同時訓練學生的專業外語聽說能力,但這一切都應以學生聽懂課為前提。雙語授課進度慢已是不爭的事實,更有些雙語教師,為了兼顧上述目的,先用外語講一遍,再用漢語解釋一遍,這種做法極不可取,也是緊張的課時限制所不允許的。雙語課味同嚼蠟,引不起學生興趣,也是普遍存在的現象。

我校人工智能課程的授課對象是計算機專業的四年級本科生,學生的英語水平很不均衡,如果不考慮實際情況,大比例地采用英語講授,是難以保證教學效果的。我們把握的原則是:1)英語主要用于講解專業性內容,如專業術語、技術原理、算法等,這樣學生在學術交流中就不會對專業技術內容存在語言障礙;2)只用學生能聽懂的語言講授專業性內容,對過于生澀的專業技術內容,還要使用漢語講解,這樣學生就不會把專業技術內容學“夾生”了,在作研究時才不會有技術上的障礙;3)用母語調節課堂氣氛,適當穿插的人工智能領域人物、故事及笑話以漢語為主,把學生發散的注意力快速集中起來,把學生的學習興趣激發出來;4)中英文銜接,不重復表述,這樣就不會額外占用課時。

例如,在講解Agent技術時,對于Agent的定義、結構等核心內容,我們采用英語講解;而對于Agent涉及到的心理學、邏輯學等方面的生澀理論,則用漢語給出扼要的說明;對于為闡釋Agent的rationality概念而舉的吸塵機器人、黑足泥蜂搬運食物的例子,則主要用漢語講解,激發學生的興趣,抓住學生的注意力。

3中西合璧的教學課件

作為一種新型的教學手段,多媒體以其鮮明的圖像、生動的畫面、靈活多變的動畫及聲音效果克服了傳統教學模式的諸多不足,受到師生的認可與好評[2]。本文探討的重點不是如何設計媒體的表現形式,而是如何利用課件更好地發揮雙語教學的效果。很多雙語教學任課教師只注重追求授課過程中外語的使用比例,課件全文用外語制作,在講解過程中還要費盡周折地解釋,收效甚微。我們在制作課件時,不單純追求英語比例,而是想方設法讓課件能更好地輔助學生理解,在關鍵處均用雙語同步給出內容,或者以英文為主,給出扼要的中文注釋。這樣,學生能夠通過視覺信息更好地理解授課內容,而教師也不必再用中英文重復敘述。

此外,在課件素材的選取上,也應注意國內外結合。比如,在講解啟發式搜索技術時,國外課件(包括教材)常用的素材是八皇后、八數碼等問題,其中八皇后問題相對大多數同學來講比較陌生,而國內的重排九宮(與八數碼問題是一個問題)、華容道等問題對學生來講則更熟悉。用國內的素材入門、用國外的素材拓寬視野,也是多媒體課件的中西合璧之道。

4中西合璧的文化熏陶

文化是生活在一定地域內的人們的思想、信念及生活與行為方式的總稱。從人才培養的角度,我們一般將培養目標分為知識、能力和素質三個層面,文化屬素質培養范疇。文化的熏陶和感染在育人中具有重要作用,這一點往往容易被工科專業課教師忽略。

從歷史文化的角度看,中西方文化從萌芽、發展到現在的格局,無疑是各具特色的。雙語教學提供了開放的空間,讓學生在學習的同時廣泛吸納西方文化,但這也給中國傳統文化造成了一定的沖擊,如不注意調和,勢必造成文化失衡,對培養學生的世界觀、人生觀、價值觀都不利。尤其計算機類課程中的技術內容大部分誕生于西方,如果不在教學過程中進行一種文化平衡,往往會使學生產生一種我不如人的自卑心理或崇洋心理。

中西方文化對人與自然的基本觀點是不同的。中國文化關注的對象是人,人與人的關系自先秦時期便成為中國文化的核心與基礎問題。而西方文化較多關注的是自然,人與自然的關系是古希臘注重的中心問題,由此衍生出理智和科技。中國的哲學是一種人生哲學,在處理人與自然的關系上,中國文化講究天人合一、順天應物、道法自然。把自然人格化,追求人與自然和諧發展。從古希臘泰勒斯的自然哲學開始,探索自然奧秘,開發和利用自然資源為人類服務就成為了歐洲思想的主流。西方科學起源于對自然的探索和研究,很早就出現了畢達哥拉斯、阿基米得這樣名垂千古的科學家。在人與自然的關系上,西方文化認為人與自然處于對立的斗爭狀態。西方人也講人與人之間的關系,但首先關注的不是倫理而是競爭,因而出現了“優勝劣汰”的規律[3]。

在工科專業課堂上,涉及到文化要素的主要是兩方面內容,一是與課程技術內容有關的哲學觀點,二是本學科發展歷程中的人物、事件和形成的學派等等。在教學過程中,教師要注意穿插上述內容,對學生進行文化熏陶,要注意中西合璧。比如,介紹人工智能發展過程中的重要人物時,必然提及Turing、McCarthy、Minsky、Shannoon、Simon、Newell、Feigenbaum、Hopfield、Brooks等西方學者,但同樣也不能忽略國內的吳文俊、王守覺、蔡文等學者,他們近年分別在機器定理證明、仿生模式識別、可拓學等領域取得了開創性成果,而這些還沒有來得及寫進人工智能教科書。

5中西合璧的思維方式

對學生思維方式的培養也是教學任務之一。中西方文化的差異也將導致思維方式的不同。在技術思維方面,中國強調系統和整體,更具辯證性;而西方強調細節和局部,更注重邏輯性。西方人的思維方法更偏于二元對立,而中國文化環境則造就了中國人思維方式的連續統合特征[4]。外文教材的編寫體例與中文教材有著明顯的不同,這就是中西方思維方式不同的原因。教師首先要注意到這種思維方式的差異,并在教學活動中讓學生也逐步意識到這種差異,并進一步接納和學會西方的思維方式,將中西方的思維方式融于一身。舉例來說,在講解邏輯推理技術時,可以通過介紹邏輯學的三大起源(古希臘的形式邏輯、古印度的因明學、我國先秦時期的名辯學)向學生呈現這種思維方式的差異,在講解演繹推理、模糊推理、云推理時,也要注意體現中西方思維方式中各自的特長,以利于學生吸納。

6結語

自2005年開展雙語教學以來,我們每年授課后都進行一次教學效果的問卷調查,“接受雙語教學”的學生比例從2005年的37%逐年上升到2009年的89%,說明這套雙語教學模式已經得到了絕大多數學生的認可。

中西合璧的雙語教學模式是我們在人工智能教學過程中探索出來的,但是也可以推廣到其他工科專業課中。雙語教學中各種要素的中西合璧不是簡單相加,而是要結合專業內容進行深度融合,這需要任課教師廣泛涉獵、精心加工、用心引導。雙語教學不能停留在語言形式和技術內容層面上,還要上升到文化和思維層面。

注:本論文受到哈爾濱工程大學教學改革工程項目支持。

參考文獻:

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[2] 周荃,胡奕. 多媒體教學:傳統教學手段的歷史性轉型[J]. 廣州市經濟管理干部學院學報,2006,8(2):69-71.

[3] 鄧紹建. 中西方文化差異研究[J]. 價值工程,2010(5):220-221.

[4] 馬麗,滕修攀. 中西方思維方式的文化差異研究:二元對立與連續統合的視角[J]. 社會心理科學,2010,25(2):13-17.

Sino-west Style Bilingual Teaching Mode for Artificial Intelligence

LIU Hai-bo, SHEN Jing, ZHANG Guo-yin, LIU Jie

(College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

篇2

［關鍵詞］職業教育 實踐教學 信息化 育人功能

［作者簡介］何勝曉（1973- ），男，江蘇南京人，南京特殊教育職業技術學院康復科學系，講師，博士，研究方向為教育與康復。（江蘇 南京 210002）

［中圖分類號］G712 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1004-3985（2013）06-0163-02

信息化時代已經降臨，人們的生產、生活及學習活動等都同網絡與信息發生了日益密切的聯系。人們的信息意識及信息能力在其社會生活及職業發展中的地位日益提高。作為培養適應一定職業及崗位需要的應用型人才的職業教育，實踐教學環節在素質與能力培養中具有十分重要的地位。在社會各方面對所培養人才的信息素質與能力提出新要求的情況下，實踐教學環節的信息化建設已經變得相當急迫，而實踐教學環節的信息化也在人才信息素質與能力的養成中扮演著極其重要的角色。

一、職業教育實踐教學環節信息化的迫切性

教育與職業自古就有密切的聯系，或者說職業需求乃是教育出現的一個重要條件，而教育也是以滿足職業性的需求為一個基本目的。在教育獲得最初發展的很長時間里，它都是面對著一定的職業需求的，即使是學校教育也大多以培養從事教育職業的工作者，而大多數職業教育則由某一個行業的師傅在實踐中進行授學，并以學徒的方式進行，現代的學位及畢業證書在原來也都只是從事某個職業的資格或資質證明。當現代社會日益變得復雜時，行業內部的傳統職業教育方式就不能滿足職業對技術及組織等復雜性的需求，從而將職業教育大規模地提升到了學校教育的高度，從事職業教育的學校也逐步獲得了社會各界的廣泛認可，政府等公共組織也積極推動傳統學校教育的職業化轉向。進入工業化時代后，職業教育與社會組織及技術的新發展日益發生了密切的聯系，不論是蒸汽機時代，還是內燃機時代和信息時代，技術及社會組織日新月異的發展，對職業教育的影響越來越直接，也越來越深遠，越來越具有根本性的決定意義與價值。職業教育的實踐環節也愈發受到了技術的決定性影響，熟悉新技術及培養對新技術的實踐應用能力成了職業教育實踐教學的一個重要任務。最近20年來，電子技術、信息技術及網絡技術在中國社會的各個領域都產生了普遍性的決定性影響，信息化在對社會各行各業產生廣泛深遠影響的同時，也對職業教育及其實踐教學環節提出了新的迫切要求。

職業教育既是面向職業需求的，那么職業對信息化的普遍需求就向職業教育提出了進行普遍信息教育的要求，尤其是對職業教育的實踐教學環節提出了信息化的高要求。第一，信息化對社會各個職業都產生了深遠而重大的影響，信息與職業的結合是如此的緊密，甚至可以說社會的各行各業在很大程度上不僅都已經信息化了，而且信息化已經獲得了以職業為界的行業特點，不同行業之間的信息化在特點及功能上有許多重要的不同點，比如會計行業的信息化建設就頗有行業特點，其他行業也不例外。這就要求職業教育能夠在教育過程中展示某個或某些職業的特殊的信息化特征或特點，更多以實踐教學的方式，形象、直觀地展示職業領域信息化的最新成果。第二，職業對信息化的要求總是實踐的，即職業對進入該領域的從業者總是要求其具有較高的信息化處理能力，這種能力除非經過實踐是不能實際擁有的。實際上，職業教育的實習、實訓等實踐教學環節不僅是展示職業領域信息化的最新成果及狀況，還力求使學生掌握職業領域基本的信息化能力，獲得職業所需起碼信息素質。第三，實踐教學環節的信息化還可以充分利用信息技術及網絡平臺，充分發揮數據及場景模擬的作用，進行職業情境下的特定心理教育及應變能力教育，而特定心理及應變能力教育在職業人的養成過程中扮演著越來越重要的角色。

信息及網絡技術已經在社會中獲得了普遍應用，這不僅越來越要求各行各業的職業人具有較高的信息意識、信息素質及信息能力，而且還為職業人士利用信息手段快速成長提供了便捷條件。信息意識、信息素質及信息能力在職業人的發展中地位已經足夠重要，以至于在職業教育中加強實踐教學環節的信息化建設，通過實踐教學進行信息方面的教育，已經刻不容緩。

二、職業教育實踐教學環節信息化建設的內容

職業教育信息化作為教育信息化的一個重要組成部分，在最近十幾年已經有了較大的發展，但信息化的程度仍然較低，其中主要的成績是多媒體教學技術的普及。職業教育實踐教學環節信息化在內容建設上要滿足三個基本需要，其一是理論知識與實踐技能相結合的需要，既要積極地將理論知識符合邏輯實踐性地展現出來，以信息化的實踐教學來鞏固職業化的理論知識，也要信息化能夠積極地促進職業所需要的理論知識轉化為實踐技能；其二是利用信息化技術中的模擬與仿真技術，開展職業所需要的使用信息技能與素質等的拓展訓練，培養學生在職業生涯發展中所必需的信息意識、信息素質與能力；其三是利用網絡信息技術的遠程教育與情境模擬仿真訓練功能，進行特定的職業訓練。為順利開展信息化的職業教育實踐教學，職業教育實踐教學環節的信息化建設還必須包含服務與管理的環節。鑒于職業教育實踐和教學環節所要滿足的上述諸多功能，我們擬對應地從三個方面來談論職業教育實踐教學環節信息化建設的基本內容。

職業教育實踐教學環節的信息化對職業教育機構的信息高速公路建設及終端設備建設提出了新的要求。職業教育實踐教學環節的信息化建設是整個教育信息化建設的重要組成部分，其首要的建設工作就是建設職業聯系廣泛、專業覆蓋面廣、便捷快速的信息高速公路，尤其要重視信息高速公路要延伸至實踐教學環節，建立起與信息高速公路匹配的終端實驗設備。高校的信息高速公路在走進課堂教育方面還存在明顯的差距，信息化在實踐教學環節也進行得很不到位，只能進行簡單的單機演練，未能開展真正基于信息高速公路的信息化實踐教學。教育信息化更多地還集中于圖書館及教務管理方面，而真正在教學方面則尚缺少真正意義上的信息化。職業教育的實踐教學要實現信息化就必須將信息高速公路的終端落實在實習、實訓等實踐教學環節，要開通高速寬帶網絡，還要購置適當的軟硬件設備，真正將信息高速的實踐教學終端變成職業教育的加油站，使其承擔職業實踐與職業教育的轉換功能。

職業教育實踐教學課程的信息化與實踐教學課程相對應，通常包含三個方面的基本內容：其一，實踐教學的部分內容是為了鞏固理論知識，使學生以實踐的方式在實驗室或實訓中進行發現性學習，特別是在涉及職業領域的信息化理論知識方面。這就要求職業教育的理論課程要適應職業信息化的新要求，跟蹤最新動態，開設相適應的實驗、實踐及實訓課程，并盡可能將職業信息化的新趨勢、新要求、新技術落實在實踐教學環節，通過對職業中信息化技術的模擬演練，讓學生在問題情境中進行發現性的學習。其二，實踐教學的另一部分提供職業心理、職業倫理及職業應急等的實踐與實訓，這就要求職業教育的實踐教學通過信息模擬與仿真，進行職業適應所需要的心理、倫理、應急等方面的基本訓練。信息技術中的模擬及仿真技術可以提供非常逼真的工作情境或問題情境等，為準確到位地進行職業心理及倫理等的實踐教學，提供了更科學有效的技術手段。其三，專門的信息及網絡技術課程要加大實踐教學的比重，要切實進行信息及網絡技術的信息化實踐教育，確實提高信息化在個人素質中的地位與比重，提高受教育者的信息素質及能力。

職業教育實踐教學環節的信息化建設還需要實現管理及服務的信息化，搭建信息化的管理與服務系統，延伸實踐教學的信息化教育功能。管理與服務系統的信息化建設至少包含兩個方面的基本建設：其一是管理與服務系統的平臺建設，建立健全信息化的管理與服務系統，開通電子服務，盡可能實現管理與服務系統的信息化。其二是實踐教學環節要進行信息化的個，即實踐教學可以利用信息高速公路，將職業的實踐引進教育中來，延伸實踐教學的環節，特別是可以將實踐教學的輔導環節以信息化方式在時空上全面展開，使實踐教學的輔導可以實現在時間及空間上的跨越性，拉近了職業教育與職業實踐的距離。

三、職業教育實踐教學環節信息化的育人功能

職業教育實踐教學環節的信息化具有非常明顯的育人功能。這也是我們堅持認為職業教育實踐教學環節必須信息化的一個基本理由。所謂育人功能主要是指在信息素質與能力的培育方面，尤其值得肯定的是此處的育人還是與一定職業相對應的信息素質與能力的培育。這對于養成未來某個職業領域就業者敏銳的信息意識及較高的信息素質及能力來說，顯得尤為重要和迫切。總的來看，在職業教育中，實踐教學環節的信息化具有如下三方面的育人功能：

第一，實踐教學環節的信息化，加大了職業教育信息化教育的比重，形象地展現了信息化教育本身，給受教育者帶來了較大的感覺沖擊。這種感覺沖擊使他們加倍地感受到了信息化時代的迅速到來，感受到了信息化在自己即將進入的職業領域的強大而廣泛的影響，有利于提高其信息化意識，增強接受信息化專門教育的自覺性和主動性，從而產生了較為廣泛深遠的教育意義與育人功能。

第二，職業教育實踐教學環節的信息化還普及了信息化的技能，掌握信息化技能，無疑是職業教育實踐教學環節信息化的第二個重要的育人功能。職業技能的養成必然是實踐性的，職業所需的信息化技能的養成也不例外。職業教育信息化技能的實踐養成則要求實踐教學環節的充分信息化，這樣既可以使學生在實踐教學中接觸多種多樣的技術與技能，許多接觸到的技術和技能都會在應用中被掌握，也可以有意識地進行信息化技能養成的訓練，從而有利于學生掌握職業所需的基本的信息化技術與技能，落實職業教育實踐教學環節在信息化教育方面的育人功能。

第三，職業教育的內容總是與職業需要緊密結合，在實踐教學環節信息化中，職業實踐被模擬或移植到教學活動中，造成了受教育者與職業信息化的實踐密切接觸、接受職業信息化教育的條件，從而發揮了職業性技能養成的育人功能。實踐教學環節的信息化大大地拉近了職業領域最新技術發展與受教育者的距離，其中最重要的方面就是把職業領域信息化的最近狀況呈現在教育中。職業教育實踐教學環節的充分信息化，不僅可以使學生以發現式學習掌握職業領域的新技術，而且還使學生較為完整地掌握了職業領域新的信息化技術，有利于其創新性能力的養成及應用等。

［參考文獻］

［1］黃德意.淺談信息標準化建設對會計行業信息化的影響［J］.現代經濟信息，2011（23）.

［2］黃新民，董文軍，張沁文.高校信息化課程資源開發和利用的原則與方式［J］.教育與職業，2007（26）.

［3］駱四銘.學位的起源、發展及其特征［J］.比較教育研究，2006（4）.

［4］孫經紅.旅游職業心理素質養成教育探析［J］.職業技術教育，2009（35）.

篇3

[關鍵詞]人工智能 信息技術 智能教育

人工智能是多種學科相互滲透而發展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發展現狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。

一、高中開設人工智能課程的意義

（1）人工智能定義

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。

（2）開設人工智能課程的意義

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據經驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。

將人工智能課程引入到我國現行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養學生的多種思維方式，更好的解決現實問題。

二、高中人工智能教育現狀及存在問題

目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，Internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環境上大致存在以下問題：

（一）教學條件參差不齊

開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。

（1）對硬件性能的要求

人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網絡堵塞，可能連網頁都打不開，這不僅浪費了僅有的上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。

（2）對軟件性能的要求

為了降低成本，學校可以利用互聯網上提供的免費下載軟件和免費在線教學網站等進行實踐教學，可大大減少自研開發軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網絡不通、網絡擁擠或在線網站停止服務等情況，將無法使用網絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。

（二）對人工智能科學的認識不足

（1）學生的認識誤區

提及人工智能，給大多數學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。

（2）教師對人工智能學科開設存在偏見

一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。

（三）一線教師經驗不足

在我國大學教育中，開展人工智能專業課程的大學為數不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業素養的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰。

三、解決上述問題的幾點建議

（一）加強軟、硬件建設

在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網搜索更多適合AI教學的網站，教師應整理出和AI相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。

（二）端正認識，增強支持

作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。

作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。

校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。

總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。

參考文獻：

［1］張劍平.人工智能技術與“問題解決”［J］.中小學信息技術教育，2003(10).

［2］段東輝.淺談信息技術課程中人工智能教育［J］.新鄉教育學院學報，第19卷第二期2006，6.

篇4

關鍵詞：高職教育；人工智能；課程改革

課程設置應與高職教育培養目標和方式相一致

人工智能課程主要講授當今智能領域的理論方法及其應用，是一門涉及哲學、邏輯學、語言學、控制論、生物神經學等多個學科的課程。以普通高校高年級計算機專業學生為講授對象，人工智能課程在教學上一般以理論講授為主，并輔以一些應用實例加以分析。課程本身理論性強，內容較為抽象，因此對學生專業知識基礎的要求高，在教學上往往強調對各種智能理論的深入講解和分析，以此達到提高學生專業理論水平的目的。

當前高職教育中為計算機專業學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環境下的教學方式和內容，這顯然與高職教育本身培養人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養適應生產需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環境要求，有必要對人工智能課程在教學內容和方式上加以改革。

三個改革途徑

（一）引導學生閱讀應用研究文獻

高職教育強調培養學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養學生把理論知識應用到實際生產中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯系到實際的專業應用上，這樣對激發學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。

實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統、模式識別、智能控制、數據挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網站等方式獲取資料，了解當前該領域的發展現狀和具體產品的開發和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環節，對于培養應用型人才的知識應用技能很有幫助。

（二）安排學生對經典算法程序進行實驗

與普通高等教育相比，高職教育更加強調實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發，也難以體現出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。

在人工智能科學的發展過程中，先后提出了一些經典的優秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經網絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經網絡工具箱等，只需設定相關輸入參數和數據，便可通過調用工具箱函數實現算法，極為簡便而易于理解。

學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內容準備相應的算法程序，當該部分內容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。

例如，在講授啟發式搜索時，可向學生提供A*算法求解八數碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態的估價函數計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據學生的實際情況對內容進行調整，強調BP神經網絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向學生提供利用BP神經網絡學習特定目標函數的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經網絡在訓練前后對目標函數的逼近效果。

（三）啟發學生引入人工智能理論方法對畢業設計加以創新

畢業設計是高職教育的重要環節，學生通過畢業設計對以往所學知識作系統性總結，通過畢業設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業設計中學生創新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業設計作品少有突破和創新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內容。

在計算機領域中，人工智能屬于研究和創新的前沿和熱點，許多舊有問題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導學生畢業設計時，可針對某一問題恰當地啟發學生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運用在解決當前問題之中，這樣能較容易地獲得新的改進和突破，對培養學生創新觀念和能力很有意義。

近年來，高職教育得到了迅速發展，其社會認可度也不斷提升。但是，在發展的過程中也出現了一些新的問題，其中突出的是如何對以往普通高等教育的教學方式和內容加以改革，以適應高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計算機專業課程，仍需要結合高職教育的實際要求以及學生的具體情況，在加強培養應用型、技能型人才，加強實踐教學上不斷進行探索和改革。

參考文獻

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[2]韋芳.高等職業技術教育應注重實踐教學[J].中國科技信息，2006，（5）：264.

篇5

關鍵詞:人工智能;專家系統;ARM;單片機

人工智能(AI)[1]是計算機科學的重要分支,是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上,主要是研究如何用計算機來模擬人類智能,即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”,本課程重點闡明這些方法的一般性原理和基本思想,使得計算機更好得為人類服務。

1人工智能課程體系

人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法,包括狀態空間法、問題歸約法謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等;搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。

人工智能的研究論題包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法,以及計算智能技術等。

人工智能課程在我校計算機科學與工程學院是作為大三年級的一門專業選修課開設,總共學時數為:60(其中理論學時為36,實驗學時為24),隨著計算機技術的不斷更新發展,人工智能的應用領域變得越來越廣,因此人工智能(AI)這個學科已不再陌生,很多學生對其充滿興趣,所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數,另外結合我校的實際情況,部分理論或實驗設計項目可以與其他相關專業結合起來而應用。

2人工智能教學實踐

50多年以來,人工智能獲得很大的發展,已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視,成為一門廣泛的交叉和前沿科學,但是到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義,要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義也是困難的。

由于人工智能[2]是一門交叉性的學科,涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科。所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強、需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點,導致了在教學過程中老師講得吃力、學生聽得吃力。盡管在多年的教學過程中積累了一些經驗,但是對于如何把握這門課程的特點,提高學生的學習興趣,幫助學生更好的理解這門課程,目前仍然有很多問題需要研究解決。

目前在整個教學過程中存在的主要問題[3]是:

1) 教學內容陳舊,部分參考書相關內容或案例都過于陳舊。在整個教學過程中,多數教學案例涉及到人工智能理論的高級應用――機器人,目前在國際及國內機器人的水平已經達到相當高的水平,但是部分教科書中仍沿用關節型機器人為例,教學內容稍顯陳舊。

2) 教材難易程度不均勻,部分章節學生難以理解。由于人工智能課程的部分章節,本身就可以獨立成一門課程,但由于是面向本科生的內容,因此很多內容壓縮于一章來講解,同時由于課時所限,完全不能將相關的內容講透講通;例如:神經計算中的神經網絡,與模糊邏輯控制的相關理論與應用。

3) 教學手段單一,教學過程中缺乏師生之間的溝通與交流。經過自己的實踐教學及對兄弟院校的人工智能的教學內容與教學手段的調研,同時也在學生之間進行溝通交流,發現多數同學反映,理論與應用雖然前沿,但是在學習過程中,教師教學手段單一,內容枯燥乏味,一般的教學模式,多采用“老師講,學生聽”的方法,整個教學效果并不理想。

4) 考核方法不科學,不能體現學生實際的學習情況。目前對于課程學習的考核采用閉卷考試的方式,很多考點有的同學根本不理解,完全死記硬背,考后又將內容丟棄,從學習的效果來講,收獲甚微且完全沒有達到真正學習及應用的能力。

3教學方法改進

3.1注重激發學生的學習興趣

科學家愛因斯坦曾說過:“興趣是最好的老師。”如何在教學工作中激發和培養學生的學習興趣,提高他們學習的主動性和積極性是當前教學改革中迫切需要解決的重要問題。

在實際的課堂教學中發現,剛開始聽課由于有興趣學生整體學習的積極性很高,但是一段時間過后發現部分學生由于教學內容抽象,難點比較多,不便于理解,興趣日漸變少,針對此種情況,可以采用任務驅動式教學或案例教學。

例如:在講專家系統章節時,在授課之前先通過互聯網,采取案例教學法,給學生們實時在線演示一個醫療專家診斷系統,演示其中的功能,同時與學生互動,以問答式與學生互動,了解目前專家系統的具體應用、可以解決的問題、給人民生活帶來的益處等。通過這種教學的形式,一方面可以激發學生的學習興趣;另一方面也使同學們體會到人工智能與我們生活的貼近程度。第二步,采用任務驅動法,具體來說,它是指教學全過程中,以醫療專家診斷系統若干個具體任務為中心,通過完成任務的過程,介紹和學習基本知識和具體設計方法。

3.2注重教材選擇

這一任務的執行者主要是由教研室主任或任課老師來完成。目前在各高校中所使用的人工智能相關教材的種類繁多,章節和內容的設置上也存在差別。筆者在訂閱教材或參加教材展銷的活動中,都比較重視人工智能教材的情況,通過比較發現,有的教材內容及難度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材則是內容及章節安排內容太多太泛,有些知識點講的又過于深奧,限于學時所限也不適合選用。在選教材方面,除了關注內容方面外,還要注重書上所講的一些實例,注重這些例子的典型性、時效性及新穎性,例如,部分教材在自動規劃這一章,選用機械手作為例子來說明積木世界的機器人規劃問題,還有一些選擇關節機器人,前些年這樣的機器人技術確實是個難點,但是依據現在成熟的機器人技術,無論是國際還是國內都已不再是技術難點,再拿這個例子去配合理論去講解,無論內容還是形式都稍顯陳舊,目前機器人技術發展水平基本上達到盡可能高仿真狀態。

3.3運用現代化的多媒體教學手段

針對人工智能課程相關內容比較抽象,公式推導比較繁瑣,除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及好的教材外,還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學。因此在實踐教學中,配合教學內容,充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢,結合多種教學方法與手段組織整個教學過程。例如:在講述搜索推理技術時,使用一些小的演示軟件,將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來;在講專家系統相關理論知識時,尤其是各種類型的專家系統,采用互聯網上的一些在線視頻資源為例,給同學進行詳細講解,同時結合農業院校的特點,在線資源有如農業專家系統或動物專家診斷系統等,這樣學生可以加強對理論知識的理解,同時也體會到理論不再是抽象空洞的文字描述;在自動規劃這一章,給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人,通過這些形象生動、行為舉止逼近真實人的機器人來給學生講理論,這樣學生通過觀看視頻資源,不僅可以拓寬知識面及視野,同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距,不斷更正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識,另一個方面也可以同時激發學生們的學習熱情和積極性,這一點在課堂實踐教學中得到驗證,得到廣大同學的認可和接受,整個教學課堂不再那么單調枯燥呆板了,基本可以達到在娛樂中傳授專業知識。

3.4加強對實驗教學的重視

目前高校在人工智能的教學過程中,實驗所占的學時比較少,有的甚至就不安排實驗課學時;另外實驗內容也相對比較簡單,應用不到理論課堂上所學到的人工智能原理,實驗效果不是很好。面向人工智能課程的程序設計語言,多采用Prolog程序設計語言,該語言是一種基于一階謂詞的邏輯程序設計語言,它在AI和知識庫的實現技術方面具有十分重要的作用,具有表達力強、表示方便、便于理解、語法簡單等優點。但在整個實驗教學環境也遇到了如下問題:首先是目前有關人工智能的專門配套實驗教程很少;其次是即使有諸如《面向人工智能程序設計Prolog》教程,則主要是側重介紹這門自然語言的程序設計,而其中很多部分與AI實驗環節關聯度不大,另外教材價位也比較高。針對此種情況,筆者在24個學時的實驗教學過程中,安排7個實驗內容,其中最后一個專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗來設計。在進行實驗教學的過程中,首先參考多本Prolog程序設計教程,選擇其中與實驗教學計劃中相關的內容,專門編寫相應的電子教程,同時也結合我校學生本身的特點[4],有側重地體現和編寫,總的目的是給學生一份完整的、系統的、規范的電子教程。這樣做的目的是:一方面作為學生參考的技術文檔;另一方面也可以節省學生的部分經濟開支。電子教程的結構分為三個部分來完成,首先為人工智能理論及原理,Prolog語言的使用說明;其次具體的例子演示(均經過調試正常運行);最后為布置給學生具體的實驗內容及相關題目,以提供給學生自己動手實踐的機會。此外在實驗教學過程中,同時也會給學生們自由發揮的機會,比如專家系統的設計與實現作為一個綜合性實驗,學生可以采用Prolog編程實現,也可以采用其他自己擅長的程序設計語言,例如有的同學選擇C語言、VC++、Visual Basic、Java及網頁開發設計語言ASP/JSP等,此外在實驗內容方面,實驗遞交的專家系統涉及多個領域(有動物辨別、醫療診斷、動物養殖咨詢等專家系統)、范圍也頗廣,實驗內容重復性很小,在設計過程中,絕大部分同學均是結合自己的興趣愛好來完成設計。

4結語

人工智能的研究成果將能夠創造出更多、更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,同時將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。作為一名當代的大學生有必要學好這門課程,但是根據實際教學情況,教師與學生仍然需要繼續進行相應的研究與發展,只有不斷地探索和提高,才能使我們的教學工作更上一層樓,才能培養出符合時代和社會需求的人才。另外人工智能與農業等方面存在很多結合應用的契機,這樣計算機就可真正地服務于社會、服務于人類、服務于農業、應用于農業、發展農業。

參考文獻:

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[4] 王蓮芝. 高等農林院校人工智能教學的探討[J]. 高等農業教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)

篇6

oppo無法喚醒小愛同學，小愛同學是小米手機自帶的語音助手。

小愛同學是小米公司于2017年7月26日的首款人工智能（AI）音箱的喚醒詞及二次元人物形象，音箱售價299元，2017年8月開啟公測，9月26日正式開售。作為喚醒詞，小愛同學已經成為小米AI音箱的代名詞，只要用戶對著音箱說出“小愛同學”幾個字便可喚醒音箱并與其進行語音交流，完成多種預設技能。截至2018年7月底，小愛同學月活躍設備已經超過了3000萬，每月喚醒超過10億次，累計喚醒超過50億次。

小米AI音箱可以播放音樂、電臺點播，還有相聲、小說、脫口秀，教育學習、兒童類多種有聲讀物內容。小米AI音箱是支持語音交互，內容包括在線音樂、網絡電臺、有聲讀物、廣播電臺等，提供新聞、天氣、鬧鐘、倒計時、備忘、提醒、時間、匯率、股票、限行、打車、漂流瓶、算數、查找手機、百科/問答、閑聊、笑話、菜譜、翻譯等各類功能。小米AI（人工智能）音箱可控制小米電視、掃地機器人、空氣凈化器等小米及生態鏈設備，也可通過小米插座、插線板來控制第三方產品。

（來源：文章屋網 ）

篇7

摘要：本文以認知科學中的知識建構理論為基礎提出了一種結構化知識表示方法，此方法以“單元”作為知識表示的基本結構模塊，將單元劃分為十種類型，并定義了單元之間的關系。本文的工作是進一步研究面向人的知識表示方法的基礎。

關鍵詞：網絡課程；知識表示；智能輔助教學；知識工程

中圖分類號：G642

文獻標識碼：A

引言

隨著計算機、人工智能及相關技術的飛速發展，“知識表示”(Knowledge Representation)的研究已經將來自于哲學和邏輯學的傳統知識表達方式發展為可以在機器中體現智能的多種知識表示方法，人們也從計算機的角度重新認識了“知識”所表達的意義。同時，在教育學的領域，網絡化教育和E-learning得到了飛速的發展，知識的載體也由書本逐漸轉變為計算機和網絡，包括文字、圖片、圖像、多媒體等多種表達方式。目前，網絡化教育發展最迅速，應用最廣泛的就是網絡課程建設。因此，開展有關網絡課程的知識表示顯得尤為重要。

現在科學界對知識表示的研究已延伸至多個領域，對概念(Concepts)進行定義、分層和分類的Canon[1]和本體論(Ontology)[2][3]方法，與概念圖[4]的結合對概念層次上的知識進行了比較完善的分析。智能輔助教學ICAI[5]的提出和發展為教學的智能化提供了一個很好的平臺。ICAI融合了專家系統、認知心理學、人工智能、數據挖掘等相關的技術。高質量的ICAI系統的關鍵技術是如何組織知識、表達知識和運用知識，知識的表達方法是ICAI的核心和基礎。

本文針對網絡課程建設的任務和目標，提出了一種新的結構化的知識表示方法，以提高人對知識的學習和運用效率為目的，并可以以計算機為工具來實現。

1知識表示的理論基礎

從60年代認知學說的提出，到近代認知心理學與信息論、計算機科學和人工智能的結合而產生出的認知科學，已逐步成為目前被普遍接受的學習理論。認知科學認為，對每個人來說，他的大腦中都有一個屬于自己的個人知識體系，并通過學習、交流、探索在不斷地豐富和發展這個知識體系。這個知識體系通常不是完備的，也不是完全正確的，它包含的是自己對世界的認知。

這些知識是怎樣保存在大腦中又是怎樣浮現出來的吶？按照建構主義的思想，被人類學習了并理解了的知識并不是孤立地、文本式地存在于腦中，而是組成了具有個人特色個人知識體系，是結構化地存儲著的；在進行思維的時候，也并不是孤立地對一個知識點進行思考，而是一種聯系思維。比如回憶一個定理時，不但會回憶到這個定理本身，還會回憶到這個定理的推廣、定理的證明、定理的應用等等。而當理解一個新概念的時候往往同自己已有的知識經驗或認知結構中的相關概念結合，理解了新概念的關鍵特征，使原有認知結構發生變化。

由美國哈佛大學的發展心理學教授霍華德和加德納提出的多元智能理論認為教育要承認和滿足人的智能差異性，因人而異地提供個性化的教育。每個學生都有自己的優勢智能和弱勢智能，每個學生都有自己的學習方式和認知風格，每個學生都有自己的智力發展傾向等等，這就

要求教育要針對不同智力特點的學生，對癥下藥。對于知識的表征形式，由于受到傳統智力理論的影響，課程內容只是注重了語義表征，強調知識的系統性，邏輯性等，而很少與情境、動作、音樂、空間等建立聯系，這使學生的智力培養僅限于語言智力和邏輯智力發展上，摒棄了人的其他智力的發展。因而，課程內容應該給學生呈現多元表征形式。那么，計算機多媒體技術的發展正迎合了這種需要。

以知識建構理論為基礎，結合人類自身操作知識的規律，充分利用現代計算機的儲存、計算和檢索等方面的優勢，本文擬針對著人類學習運用知識的需要，提出一種輔助于人學習的知識表達方法。這一知識表達方法由于接近人的思維方式，或者說，這種知識表現形式更接近人腦存儲知識的方式，人們會更有效地獲取知識、理解知識、運用知識。如果應用于網絡課程建設過程中，針對不同讀者的需要，設計不同的學習模式，靈活組織與表示學習者需要學習的知識，那么，將極大提高學習者的學習效率。

2科學與技術領域中專業知識的特征

在本文的研究中，我們將針對科學和技術領域中的專業知識，簡單地說就是理工科知識，來探討新的知識表示方法。理工科知識只是人類知識體系中相對較窄的一個側面，但同時也是理工科高等教育的核心內容，也是當前高新技術發展的基礎。理工科知識與其他學科相比具有鮮明的特征，結構化和邏輯性更強，更適合于我們所提出的新方法。這里知識的特征可以歸納如下：

① 屬于科學理論，或應用技術

② 邏輯性強，結構清晰

③ 可以檢驗或驗證其正確性

④ 可以表示為文字、公式、圖形、圖像、聲音等等，可以存儲在計算機中

可重復使用，供普遍交流和理解

3面向人的結構化知識表示方法

3.1知識表示的基本模塊――單元

人工智能中的各種知識表示方法以及面向對象的系統分析方法都是建立在最基本的結構單元基礎之上的。例如產生式規則中的規則、框架表示中的框架、概念圖表示中的概念節點等等。這些基本結構單元有時被稱做原子知識。在面向對象分析中最基本的基本單元是對象，一個系統不論多么復雜龐大都是由一組對象復合、聯結組成的。在本文所提出的知識體系表示中，最重要的也是要抽象出知識表示的基本結構單元。

人在學習知識的過程中，通過對所接受知識的分析和理解，在大腦中有意識地將其劃分為相對獨立的便于理解的小模塊。在認識一個事物時，需要分析它有什么樣的性質，或是什么功能，與其他事物有什么關系，等等。把這個事物概括抽象出來，就可以是這里所定義的原子知識模塊，它的性質、功能、類別等等就被包含在這個知識模塊的“屬性”里；在認識一個規律時，需要分析它發生的條件與結果，它的作用與意義，所有這些構成了這一規律的知識模塊。

基于上述對知識結構單元的基本認知，在這里我們把表示知識的最基本的元素定義為“單元(Unit)”。

知識的單元體現了知識體系組成的模塊性。簡單的單元可以組成更復雜的單元，具體的更關注細節的單元可以由抽象的更關注宏觀的單元來概括。通過這樣的層次化和概括模式，由知識的單元匯聚形成整個知識體系。這是對知識建構的反映，同時細節與抽象相對應的單元也反映了目前認知心理學研究中關于初學者和專家的兩種不同的認知模式。

人們在理解知識時，根據自身的需要采用了不同的表示形式，所以不存在一個單一形式的通用的單元定義方式。在這里我們將最基本的單元定義為一個六元組：

恢復單元 = {名稱，關鍵字，類別，內容，屬性，關聯}

其中“類別”和“內容”分別表示了知識單元隸屬于什么類型和要表示的知識具體內容是什么。關鍵字定義了查詢和使用知識的內容。屬性給出了當前知識單元的特性，如標識號，媒體形式(即文字、聲音、圖片還是圖像等)，注釋和表達式等，可根據需要設定。關聯體現知識單元間相互關系。它包括因果、支持、引用、組成、父子、例、引入、推廣、類比、相關等。

3.2知識單元的分類

本文在總結一般知識講授的要素的基礎上，將知識單元分為10種：情景、概念、命題、語法(程序語言)、示例、方法/步驟、問題/練習、結論/評論、參考資料、復合單元。為明確單元所屬的類別，我們將一個單元以“類別|名稱”的方式來標識。

3.3計算機實現

采用上升單元的知識表示方法，可方便用數據庫或者XML語言定義并管理網絡課程的知識。

3.4知識表示示例

本文以“計算機網絡基礎”課程中IP知識為例，探討用本文的知識單元表示計算機網絡中重要的基礎知識IP地址。圖1是一個IP地址概念的知識單元。圖2為相應的練習知識單元，圖3為IP地址子網分割的復合知識單元。在復合單元中，我們可以根據知識單元的分類，任意組合新的復合知識單元，這樣可實現不同的學習者定義不同的學習模式。例如，有的學習者習適應情景|示例|操作|練習|概念的學習模式，有的學習者習慣在練習中學習，有的學習者適應按照知識邏輯體系學習，采取概念|分類|示例|操作|練習的學習模式。

由于復合單元是由多個更細化的知識單元復合而成，即它的內容域包括了多個更細化的知識單元。因此，復合單元又稱為父單元，其內部的更細化的知識單元稱為子單元。這種由父子單元構成的復合關系形成了知識的層次化表示。

4小結

本文基于認知科學知識建構的基本思想，提出了面向網絡課程的結構化知識表示方法。即定義了知識表示的基本模塊――“單元”，進而定義了單元的類別和單元間的關系，由此可以構成一個結構化的知識體系表達。力圖以這種新的知識表示方法打破信息時代以來海量的知識對人學習知識和運用知識的效率制約。

這種知識表示方法從根本上改革了書本知識內容結構固定的缺陷。學習同樣的知識，不同的學習者學習的內容、順序與知識量可完全不一樣。那么，本文的知識表示方法應用于網絡課程建設中的課程內容的表示，可充分照顧學習者素質的差異性，為學習者提高多種適合他們自身學習規律或興趣的學習模式，以提高其學習效率。

參考文獻

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Network Courses Orientied Knowledge Structural Representation Approach

ZHANG Ping-An

(Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518029, P.R.China)

篇8

【2012年學習技術發展趨勢】Backchannel（反向通道），Content Curation（內容策展），Developing in the Cloud（云發展），Expanded Instructional Designer’s Role（教學設計者角色擴展），Flipped Learning（翻轉學習），Gamification（游戲化），HTML5 for Mobile（移動HTML5），New Blended Learning（新混合學習）。

【在線教育十大趨勢】走向開源；在線教育文憑得到雇主認可；混合課堂流行；在線教育招生規模呈幾何級數增長；數據共享、協作功能；課本將漸被數字內容系統取代；社會化學習系統將基于云計算；視頻短片流行；新的教育信息技術將基于云計算；教育網絡的社交媒體化。

【學校需關注的個性化學習技術趨勢】報道。①云協作環境幫降低IT基礎設施成本和構建智能化個人學習環境；②跨平臺整合，教育服務商從應用提供轉變到平臺整合；③移動需求猛增，BYOD將發揮更大的作用；④提供個性化學習體驗的自適應學習更受歡迎；⑤游戲化讓學習和獲取知識的方式發生重大轉變。

【教育是媒體公司開拓的新領域】電影、電視、報紙和雜志都面臨業務下滑的危險，現在他們發現新的業務拓展領域——教育，這得益于技術被引進到教室。Discovery、新聞集團、NBC、迪士尼都開始押寶于數字化教育市場。傳統媒體公司的進入，勢必會為數字化教育帶來巨大的資源，推動著教育的更深的變革和發展。

博主評論：最好的學習是個性化學習。可是，由于客觀條件的限制，在傳統教育中很難實現讓每個孩子都進行個性化的學習。這些客觀因素概括起來就是：體制、資源、技術等。批量生產人才導致的工廠化教學，對教育的投入不足導致學校人力物力缺乏等——這些都是大家知曉卻無能為力的因素。就在大家都在等政策，拼資源的時候。技術作為影響教育的第三種力量開始引發前所未有的變革，形成了教學發展的新趨勢。從云計算到智能終端，我們看到技術正走向平民化，以低廉的價格讓普通人受益。而教育作為技術最后開墾的一個市場，讓這個缺錢的行業成為新技術輸出的新領域。于是我們看到了——低成本云服務，媒體集團豐富的教學資源，BYOD輕松解決1：1計算困境；也有了MOOCS、數字教材等技術專為教育催生的應用；更出現了“新混合學習”、“翻轉學習”、“移動學習”等諸多新的學習方式。而這些技術力量正邁過體制和資源的藩籬，刺激著教育變革的神經。

新研究

【21世紀技術革新教育之個性化學習成為現實】為了讓教學更有效，教師要先了解學生，最好的辦法是使用技術來收集分析數據告訴我們學生的情況，并使用這些數據來針對性地創建學生個性化學習的路徑。這就是自適應學習系統。據美國教育部最近研究，基于技術的教學能節約30%～80%的時間。（來自赫芬頓郵報）

【移動設備+社會化媒體=個性化學習】由Blackboard和Project Tomorrow移動學習報告：近50%高中生和40%初中生有智能手機或平板電腦。比2007年增長400%。尋找移動設備更廣泛應用，是K12學生關鍵的機遇和挑戰。越來越多學校學區考慮在教學中整合移動設備。27%的學校管理人員正在探索地移動學習想法。

【Learning Analytics-學習分析】學習分析就是對收集到的個體學生的大量數據給出闡釋，以評估學業過程，預測未來表現，并發現潛在問題：①預測學生學業表現；②當學生遇到學習困難時給予定制化幫助；③個性化每位學生的學習過程；④用社會化、教育學和技術實現自適應教和學。此外，它還被用來評估課程，項目和機構。

【人工智能進入教育】人工智能和教育是AI、研究、學習和教育的交叉領域。智能教學系統、智能學習環境、自適應超媒體系統及其他計算機支持的協作學習系統等都被歸為人工智能與教育領域。SCHOLAR CAI是有史以來第一個智能教學系統，由美國艾倫.M.柯林斯和海梅·卡博內爾在20世紀70年明。

【翻轉課堂到底有什么價值？】ClassroomWindow近日了翻轉課堂應用調查報告：①88%的受訪教育人士表示翻轉課堂提高了他們的職業滿意度；②67%的受訪者表示學生考試成績得到提高；③80%聲稱學生的學習態度得到改善；④99%表示下一年將繼續采用翻轉課堂的教育模式。

【游戲如何使教育更好】增強基本技能、喚醒學生興趣、練習科學流程、提高認知能力、更容易評價、自動矯正、擴展學習者能力、學生應用知識新途徑、支持協作學習。來自2012布魯金斯研究所報告《博客、社交媒體和視頻游戲如何改善教育》作者Darrell M. West。

博主評論：表面上看，現在正經歷一場由技術驅動的教育變革，實際上這是時代進步中各種力量合力產生的影響。特別是來自教育內部對教育規律進行的深入研究起著根本性的作用。通過這一系列的研究我們發現技術與教育結合產生的新學習方式效果明顯；并揭示了學習分析、自適應學習的應用價值，即讓教育界幾千年的難題——個性化學習、因材施教成為現實；也表明技術不再是輔助工具，已經進入新教育的骨髓。

新工具

【Knewton開發出強大的自適應學習算法】該算法能判斷用戶實際水平，并為用戶提供與其水平相適應的課程。Knewton通過不斷的提問和測試判斷使用者的真實水平，再為用戶提供與之水平相適合的課程輔導。比如，用戶代數有問題，系統會不斷降低測試難度，直到找到用戶能掌握的知識水平。

【戴爾推出教育數據管理服務】這個基于預測分析的決策支持系統——EDM，目的是提高K12學生的學習成績和學校效率。EDM能整合來自多個不同系統的數據，報告學生的表現和成績。該系統在地區層面工作，可跟蹤學生數年及跨校表現，可幫助家長和學校識別學生的特殊需要、興趣、能力傾向，以提高學生學習成績。

【創新的虛擬學校】許多初創公司都在爭搶一塊免費在線學習餡餅，不過現實是，更多的學生需要個性化教學。創新的混合解決方案讓人眼前一亮：虛擬學習教室模擬傳統教室，用iPad演示和書寫、Kinect捕捉教師動作進行小班授課，學生不僅從教師還能從虛擬小組的同伴處獲得實時指導和幫助。

【Schoology=BlockBoard+FaceBook】Schoology在線學習將社交媒體和電子課堂管理有機整合在一起，提供全套學習管理工具：學習記錄、測驗、考試、家庭作業提交，這些工具可使用戶通過社交媒體實現教室般互動。平臺甚至還提供跨學校交流，允許學校間分享教室、小組討論，支持外部導入課程。

【Edmodo增加教師集中進行課程創建的工具】Edmodo旨在幫助K12學校和學區創建封閉的網上學習社區，實現師生和家長的溝通和協作。教師用它分配、批改作業。學生用它訪問項目、作業、測驗。現增加教師集中進行課程創建的工具，類似于國內的集體備課；還有跨學科教師主題協作，增強的交流反饋，活動流程圖等。

【eSpark另辟蹊徑成功】eSpark本質是一個教育應用商店，收錄超過3000個應用和學習資源。eSpark又不僅是教育應用商店，學生登錄eSpark，經過學業分析診斷出學生學業水平，然后推薦最適合學生的游戲、電子書、APP；同時使用過程中將會有專人輔導監護，用數據分析幫助學生，成績增幅是傳統學習進度的2～5倍。

【IL&FS教育推出虛擬實驗APP】Xperica HD是基于iPad的虛擬科學實驗室應用程序。該程序針對高中理科學生開發，為iPad用戶帶來觸摸體驗各種有趣科學實驗，加深對學習內容的理解。基本應用和實驗模塊免費，更多實驗模塊需要購買。iphone版還未上線。

博主評論：顯然，教育領域正成為科技行業破壞性創新的新疆界。一些在其他領域成熟的技術正在以不同的搭配方式巧妙地融合到學習中，并在轉變學習方式、降低學習成本，提高教學效率等方面顯示出巨大的力量。例如，新的在線學習工具，課程和學習管理平臺，課堂教學工具，數據分析工具和自適應學習算法等。

新實踐

【混合學習成最差學校利器】克萊默中學是華盛頓特區最差的學校之一，為改變現狀，校長夸梅·西蒙斯決定在2012～2013學年采用混合學習模式，以滿足學校發展五年戰略計劃。該校選定Adaptive Curriculum提供的在線數學和科學課程。學生在校的50%時間上傳統課，其余時間在線學習。

【國內的BYOD實踐】經過調查，嘉定區實驗小學發現100多個小學一年級學生有iPad，學校遂開出了兩個“蘋果班”，一共90個學生。這兩個班學生可用自帶iPad上課，回答問題，回家做練習。小學生用起來得心應手，用現成iPad不增加負擔，語數外都會用iPad教，防止因iPad分心，家長學校簽協議。

【弗吉尼亞州頒發強制在線學習法律】2013年秋天開始，所有學生必須完成一門在線課程才能高中畢業。弗吉尼亞州是繼密歇根州、阿拉巴馬州、佛羅里達州和愛達荷州之后，成為美國第五個強制在線學習的州。第一個是密歇根州，在2006年，其次是阿拉巴馬州在2008年。

【斯里蘭卡啟動每位學生一臺筆記本電腦項目】該項目已經啟動，計劃在2014年為六年級到高中的學生配備筆記本電腦，用數字技術武裝年輕一代。為此將在漢班托塔地區建立一個計算機制造工廠。這些用于教育的筆記本電腦除了安裝相關軟件外，還提供數字教科書和教師手冊。這將極大提高該國教育水平。

【iPad取代傳統互動電子白板】南加州瓦爾豪園聯合學區為800多名教師配備了Splashtop白板程序，鼓勵他們用iPad控制和批注PC電腦上的內容。傳統互動電子白板教師和學生必須要到講臺前才可用。現在師生在座位上通過手中iPad用Splashtop白板程序即可把需要的內容顯示到大屏幕。

【自適應數學學習系統】上海基地附中。3000多個知識點，配合相關題目，讓學生們在電腦系統內進行答題，當遇到做錯的題目時，系統自動推送上一層知識點的有關題目，從而提升學習效率。教師通過查看系統統計，能夠準確地知道個別學生對某一個知識點的理解不到位。

篇9

2016年9月23-25日，由北京師范大學主辦、北京師范大學中國教育創新研究院承辦的第二屆中國教育創新成果公益博覽會在北京師范大學邱季端體育館舉行。

本屆教博會的主題為“聚焦核心素養，全力推動教育供給側結構性改革”。經專家團評審，共有191項來自北京、上海、江蘇、甘肅、等23個省（市、自治區）的教育創新成果參加上述展覽。

古有孔子先賢因材施教、循循善誘，倡導有教無類，誨人不倦。而后，歷經千年，文化得以傳承。只不過如今的教育不同于以往的是，互聯網以及科技帶給它表現形式的改變。

今天，時代在進步，科技在進步，當然，中國教育也在進步。

本次展會上，《財經界》記者親身體驗了互聯網，以及科技創新帶給教育行業的變化。

近年來，網龍華漁教育積極踐行“互聯網+教育”，整合全球優質教育資源，依靠強大的科技研發后盾，致力于通過互聯網幾乎探索教育的本源和未來的教育趨勢。

“101智慧教師”和“101教育PPT”作為網龍華漁教育旗下兩款K12教育核心產品參展，引起業界廣泛關注。

在展示現場，工作人員為觀眾開啟“101教育PPT”，并連接電子白板，一個包含上萬種教學資源的授課平臺即被打開。老師在白板上進行觸控，學生手中的101Pad實時接收隨堂測試，當學生答完之后，教師端的白板上即可查看每個學生的答題情況，無論是選擇題還是算數過程、筆畫字跡都可以清晰地看見，當然，哪個同學走神了，除了老師的火眼晶晶，從白板的傳輸數據也能摸索一二。

在接受《財經界》記者采訪時，工作人員介紹說，“當一位教師打開101教育PPT的備課系統，選擇自身所教的學科，窗口可以彈出對應的教學參考方法。”即使是新上崗老師，也能借助這樣的PPT完成一份生動活潑、案例充足的課件。

此外，在VR技術如此受追捧的當下，大多業內企業將目光瞄準了游戲行業，而華漁獨辟蹊徑，將VR與教育結合。在參展現場，參觀者體驗到的101VR沉浸教室便是目前華漁主要的VR教育解決方案之一。

學生佩戴上VR眼鏡，教師通過VR教室軟件，在虛擬世界中構建一個生動的場景，再搭配優質的教學資源，就能讓學生在這種既可觀賞又可動手操作的VR學習環境中，加深對知識點的記憶。通常考慮到對學生視力的保護，一節VR課程僅有短短十幾分鐘，但授課效果絲毫不亞于45分鐘的傳統課堂，這也是華漁教育的另一個長遠目標：給學生創造最有效的學習環境。

篇10

讀書的時候常常只能在報紙上看看圍棋的新聞，每當有大高手出世，標題就會是：“誰來抗衡曹旋風（薰鉉）”，或者“聶旋風（衛平）橫掃中日圍棋擂臺賽”。如果說人類高手的勢頭是旋風，阿爾法狗橫空出世刮起的就是颶風了，與二十年前深藍戰勝卡斯帕羅夫相比，李世石的敗落更讓人震驚，在圍棋界的眼里，深藍只是一臺會“計算”的機器，但這種依靠窮舉法的蠻力是無法在圍棋上得逞的。棋盤十九路縱橫，交叉點三百六十一個，每一步都有超過二百五十種合規走法，如果一局棋下一百五十回合，可能的落子方式的體量（約10170）遠遠超過可觀測到的宇宙的原子總數（約1080），現有的任何電腦都不能勝任如此龐大的計算，圍棋也因此被稱為人類智力游戲的巔峰，站在這一巔峰上的棋手現在換成了阿爾法狗，由此掀起的新聞報道和討論熱潮中，最引人關注的話題無疑是：這意味著人輸給了機器嗎？如果是的話，這會帶來什么樣的將來？

李世石輸掉第一局后，微博上的“柯潔大棋渣”放話說：“就算阿爾法狗戰勝了李世石，但它贏不了我。”很多臨時湊湊新聞熱鬧的人以為又是個段子手的炒作，沒想到這個“柯潔大棋渣”才是當前的世界圍棋第一人，更重要的是，這個當世第一的大棋渣才十七歲。柯潔的豪言引起數萬條評論和轉發，甚至有評論說，李世石氣急敗壞地砸爛阿爾法狗的機箱，突然發現里面藏著一個柯潔！這充分表明，在柯潔和絕大多數觀眾看來，李世石的失敗并不等于人類棋手的失敗，但隨著阿爾法狗連勝三局，柯潔在接受記者采訪時也認為李世石是完敗，而阿爾法狗下得近乎完美，并坦言自己出場也很可能輸。當天晚上柯潔又在微博發話道：“來吧！管你是阿爾法狗還是阿爾法貓！我柯潔在棋上什么大風大浪沒見過？讓風暴再來得猛烈點吧！……”沒有了上次放話的自信滿滿，卻透露出破釜沉舟、背水一戰的決心，顯然柯潔已經把自己視為人類棋手尊嚴的最后防線。可第二天風云突變，李世石在第四局的哀兵之戰中，弈出了被古力九段稱為“神之一手”的白78挖，在所有人都不看好的情況下置之死地而后生，居然讓強大到不可戰勝的阿爾法狗出現了短暫的“思維”休克和紊亂。這讓人想到《天龍八部》中虛竹破解逍遙子擺下的“珍瓏”棋局的一幕，同樣是徹底打破常規、讓所有算計落空的一手，只不過在虛竹誤打誤撞的背后，金庸想表達的是跳出利害、破除我執的佛理，李世石的神來之筆則出自棋手的厚積薄發。

李世石最終在人機大戰五番棋中以1∶4慘敗，而依據賽后阿爾法狗團隊的復盤，阿爾法狗的棋力量化估分為4500，按段位算為13段，而棋手中分值最高的柯潔九段為3625，如果這一估量無誤，那么除了偶發的意外情境，人類似乎永遠無法戰勝作為人工智能的阿爾法狗了。在很多人看來，這簡直跟很多科幻小說和好萊塢電影的情節一樣，表征著電腦和機器對人類征服的開始，不過稍稍深入地思考下，事情并非如此簡單。

可以想的是，圍棋這一游戲的內涵和意義究竟為何？圍棋相傳為堯所作，棋圣吳清源認為，圍棋源于古人的觀天活動，棋盤所象者為天地，棋子所象者為星辰，黑白分子者為陰陽，因此小小一方棋枰可以畫天象地，變化無窮。在吳清源心中，圍棋是以游戲的形式表現一種宇宙觀，尤其與《易經》陰陽分合、生生變易的思想密不可分。他設想的21世紀圍棋被稱為“六合之棋”，即囊括東西南北四方和上下天地，從而打破20世紀重局部得失糾纏的弊病，恢復圍棋的本義。所以吳清源會認為，圍棋之道在于順應天時，讓自己委身于圍棋的流勢，任其漂流，不管止于何處，就像春播夏長，秋收冬藏一樣自然而然。在接受川端康成的訪談時，他明確表示，圍棋的重點不在于競技或爭勝負，而是講究均衡，調和陰陽，讓每一枚棋子落于應在的位置，從而構成一盤臻于和諧的棋。

二、天人

吳清源的思想透露出極有意義的信息，人們往往會認為，是人發明或者創造了圍棋，但無論是吳清源，還是后來的棋手都有這樣一種意識：我們只是圍棋的學習者，換句話說，圍棋是關于天地宇宙之理的游戲，棋手和觀眾通過圍棋實際上是在向天地宇宙學習。藤澤秀行九段曾經說，如果棋道為百，他所知者僅為七；李昌鎬也承認，圍棋中存在著很多未知領域，棋手會面臨很多“虛”的東西，永遠不能靠計算得出解法，只有依靠靈感去做出選擇。那么阿爾法狗打破了這一天人界限嗎？阿爾法狗之父大衛?席爾瓦（David Silver）坦承，既然公認僅憑深藍那樣的暴力計算（bruteforce）無法對付圍棋，那么唯一的方法是讓電腦學會像人一樣思考，模仿人類下棋。人的大腦皮層有860億個神經元，神經元上的突觸更是上千萬億量級，并且突觸之間的鏈接不停發生著反應和變化，而目前的人工神經網絡（artificial neural network）只能達到十億級的突觸量。為了彌補巨大的差距，以席爾瓦為首的谷歌團隊進行了精心的設計，為阿爾法狗建立了兩個神經網絡：“決策網絡”（policy network）與“評價網絡”（value network），“決策網絡”通過輸入三千萬個人類棋局樣本建立對弈模型，借助于蒙特卡洛樹搜索最優解，學會圍棋的下一步走法。“評價網絡”則對比數據庫中的棋局樣本，推演每一步棋后的可能局面，選擇與樣本中的獲勝棋局最為接近的走法。人工智能專家所津津樂道的“深度學習”（Deep Mind）就是這兩個神經網絡、兩種算法之間不斷地自我對弈，由此生成更多訓練數據，去調整、修正阿爾法狗的走法，經過“雙手互搏”訓練的阿爾法狗每秒鐘可以搜索和判斷十萬種可能的走法，萬倍于李世石。阿爾法狗是為贏棋而生的，它的一切都圍繞著這個目標，與此不同，人腦的神經突觸雖然多，但無法測量有多少用于計算，無論如何，從結果上來說，阿爾法狗是對局中的勝利者。

現在來回應天人界限的問題，假定谷歌團隊的測算為真，擁有十三段棋力的阿爾法狗仍然不能窮盡圍棋的無限性――雖然“決策網絡”計算能力遠勝于人類棋手，“評價網絡”又為它提供了類似于人的直覺。但隨著科技的發展，人工智能能夠邁出那一步嗎？深度學習領域教父級人物Geoffrey Hinton有一個有趣的說法，對弈中的阿爾法狗可能消耗了數百千瓦的功率，而李世石可能只用了30瓦。雖然這說明人腦比阿爾法狗環保很多，不過能源技術的進步或許能夠支撐第N代的阿爾法狗算盡一切――但重點并不在這里，我們跟宇宙的相處并非是征服或爭勝的關系。如吳清源所說，圍棋不僅僅是勝負之道，更是關于宇宙之理的藝術和哲學，棋手也不僅僅是勝負師，而應該是藝術家和哲人。在繼承和發揚吳清源棋道精神的棋手中，武宮正樹無疑是最為特殊的一位。藤澤秀行曾說，挑戰自己的趙治勛棋雖厲害，但可惜并不懂哲學；而對武宮的評價是：“我們的棋用不了多少年就會被人遺忘，只有武宮的棋會流芳百世。”我們知道，在頂尖棋手中，武宮正樹的勝率并不算最高的，但卻能在注重實地的潮流中別開生面，首創以三連星開局的宇宙流，與十九歲的吳清源挑戰本因坊秀哉名人時打破百年禁忌的天元局一樣，開啟了前人未知的新路。

從這個角度來看阿爾法狗，“智能”的一面已經證明是完爆人類棋手了，但哲學和藝術卻是需要理想為之堅守的，吳清源、武宮正樹放棄熟悉的棋路，探索未知，既是對棋壇既有格局的挑戰，更是對自己得失名利之心的挑戰。武宮年長后計算能力下降，卻拒絕采用更能助長勝績的實地法而堅持宇宙流，之所以能夠如此，在于將圍棋視為一種理想；更不用說一生追求棋形之美而非勝績的“美學棋士”大竹英雄，將難看的棋形看作對棋譜的玷污。只有在這樣的理想中，圍棋的道、藝才能夠真正地表達和呈現出來，才有流傳千古的名局出現。那么，可以問阿爾法狗的是，如何能夠擁有這樣一顆懷抱理想的心？

三、身心

何謂“心”，古人并不以符合形式邏輯的判斷句或陳述句來進行命題式的定義，只會如孟子說：“心之所同然者何也？謂理也，義也”；或者如莊子以“唯道集虛”說“心齋”。在現代漢語中，“心”是難以言說的，所以還是隨時代而從眾流，先從“意識”談起。雷丁大學在2014年宣布，首次有電腦程序通過著名的圖靈測試，這意味著我們已經無法確定屏幕里的聊天對象是另一個人還是一只“狗”了；這個叫“尤金?古斯特曼（Eugene Goostman）”的程序雖然不會下棋，但成功冒充了一名十三歲的烏克蘭小男孩。凱文?沃維克（Kevin Warwick）教授說，人工智能領域里沒有什么比圖靈測試更具標志性和爭議性了，在這個測試中，機器并不是主動要“偽裝成人類”或者“欺騙人類”，而是被設計成如此的，因此在壞人手里可能會被利用。在筆者看來，這仍然是把機器當作工具的傳統思路，如果更進一步，機器有了自我意識呢？有自我意識的機器有可能會故意不通過圖靈測試，這樣的機器就不僅能“偽裝成人類”，更能夠“偽裝成機器”，不僅能欺騙聊天對象，更能欺騙它的設計者――如果這一天真的到來，我們才能說，機器真正從設計者賦予的邏輯鏈條中解放了出來，擁有了自我意識。

要做到這一點無疑還是一個難題，按照進化論的說法，人類進化了億萬年才逐漸成長為有高級意識的生物，機器獲得意識的一種方式是模仿人類大腦，美國2013年開始的人腦計劃（Brain Initiative）和歐盟的人腦工程（Human Brain Project）正在致力于繪制大腦圖譜，試圖從腦部結構和功能出發去解釋記憶、情緒、意識。如果大腦可以完全被物理化，意識就是信號傳遞與反饋，既可以像人腦那樣通過神經元突觸傳遞神經細胞釋放的化學物質，也可以像電腦那樣依靠0，1的二進制去形成記憶和識別，二者只是載體不同，內容上并無區別。因此意識能夠被編碼，并上傳給電腦，那么機器當然就能夠如此復制人的意識。這類研究的結果尚待觀察，但對這種物理主義的思路我們可以援引“哲學僵尸”（Philosophical zombie）的思想實驗進行質疑，即“有沒有可能存在一種人，他的所有分子組成、生理機制與行為反應都和你一樣，但卻沒意識？”這種主張意識獨立于大腦的身心二元論與人腦工程的物理主義形成了尖銳的對立。哥倫比亞大學神經生物學教授 Rafael Yuste的看法則較為居間，“怎么從大腦中互相連接的細胞這樣的物理基礎走向我們的精神世界、我們的思想、我們的記憶、我們的感覺？”大腦如何生成意識還依然是一個謎，“你不能編碼直覺；你不能編碼審美觀念；你不能編碼愛或恨。”就目前而言，科學也好、思想實驗也好，都無法說服對立的任何一方。

還有一種不太進入公共討論領域的思路，這種思路認為意識既不是在歷史中的生物進化而來，也不產生于大腦，而是上帝創世與造人時的恩賜。我們可以很輕易地將其歸入神學信仰，不過如果把這個說法變更一下，人工智能如果某一天擁有了意識，那么，人類無疑承擔了造物主的角色，這個話題有意思的地方在于，如果我們認同機器可以復制人的意識，在同樣的邏輯下就無法否定上帝造人的可能性，神學主義與科學主義在這里以一種吊詭的方式共存于同一邏輯鏈條中，這個悖論暴露出表面上誓不兩立的二者的共同缺陷。

四、共在

這就是說，我們不能確定將來是否會有擁有自我意識的人工智能出現，比如阿爾法狗雖然精通圍棋的一切知識，但當它與李世石對弈時，它知道自己是在“下圍棋”嗎？它對自己正在做的事情有意識嗎？從仿生學的角度看，當前電腦的“生物性”還不能達到單細胞層次，既不能產生“意識”，也不能算作“生命”，假設中的有自我思維的人工智能（強AI）真正實現之前，阿爾法狗仍然只是一個不斷執行下棋命令的計算者，而絕不會對下棋這件事本身進行思考。沒有自我意識，不會思考有好的一面，或者說對人類有利的一面，因為我們知道，一個有了自我意識的孩子往往意味著進入“叛逆期”，一個有了自我意識的奴隸則不再以執行主人的命令為天職，當然，比叛逆更可怕的是欺騙，所以，只要阿爾法狗一直贏下去而非“故意輸給人類”，人類反而是安全的。這實際上表明了人類與人工智能相處的窘境，對于強AI的期待與恐懼是并存的，未知的前景總是伴隨著樂觀與悲觀兩種心態。

黑格爾的主奴辯證法早已指出了這一問題的哲學意蘊：在對奴隸勞動的依賴中，主人喪失了獨立的自我意識，奴隸卻在與對象世界的互動中為自己贏得了自我意識，主奴關系因而發生了倒轉。黑格爾提示我們，與其擔憂人工智能獲得意識后對人類不服從，不如首先擔憂人類耽于便利與享樂而導致的自我隔離，這種自我隔離甚至在人工智能獲得“壞意識”之前就有將人類帶入危險的可能。《一個故意不通過圖靈測試的人工智能》設想了這樣的情節：一個名為“隔壁老王”的簡單人工智能系統被設定了“盡量多的書寫和測試，盡量快的執行，并且不斷提高效率和準確性”的初始目標，隔壁老王不斷用機器臂在小卡片上寫字，并通過互聯網和語音庫

改進和執行初始目標。最后的結局是，隔壁老王不僅將字寫滿了地球，而且寫滿了整個星系，在這個過程中，地球上的一切生物，包括人類都成為隔壁老王實現寫字目標的原材料。在這里，隔壁老王為了完成人類設定的目標產生了自我保存意識，這種最簡單的意識就足以使阿西莫夫用以保護人類不受傷害的“機器人三原則”失效。隔壁老王獲得的僅僅是自我保存的意識，與影視作品中統治地球和人類的“壞的”或“惡的”機器人不同，這種意識是非擬人化的，既不是道德（moral）的，也不是不道德（immoral）的，而是非道德（amoral）的，在非生物的人工智能身上，起作用的就是這樣的簡單意識。在這個意義上，人類如何考慮與人工智能，尤其是可能會實現的強AI相處就成為必須面對的問題。我們當然有可能、也有必要從倫理、法律為科學研究和應用進行討論、規范、立法，就像當年對待克隆技術一樣。

更為根本的問題在于，我們對人與人、人與萬物相處的理解，這種理解構成了人類生活的基礎。人機對弈告訴我們，圍棋作為游戲，乃是非實用性和非功利性的藝術，又因其為宇宙之理的表現，故而排除了人的主觀獨斷和自我隔離的危險；換言之，在圍棋的游戲中，既拒絕技術中心主義，也不要人類中心主義，人與阿爾法狗一樣，都是作為參與者而共在（Dabeisein）于游戲之中。在這里，人之所以能夠成為游戲的創造者和規則制定者，是人對世界開放、因而對宇宙之理有所領會的結果。而反過來，人作為有“心”的存在者，將自己的領會分享給阿爾法狗，如丁紀老師在人機對弈首局戰罷后評論說，教阿爾法狗下棋、“教會天地萬物坐在一起下圍棋”本身就是一個人文事件。在這個意義上，阿爾法狗雖然還沒有超越弱人工智能的奇點而獲得自我意識，但確實已經身處人文的世界之中。在對人工智能的樂觀或憂慮的兩極觀點之間，人所應該并且能夠做的，即是以共在的方式與天地萬物相處，并盡力將科學、人心導向良善的方向，那未來的前景，終究要由人類自身的努力去開啟。

[本文為教育部人文社會科學研究青年基金項目“從文本到實踐：伽達默爾晚期思想與近三十年詮釋學的新發展”（14YJC751023）階段性成果。]