人工智能技術(shù)的內(nèi)涵
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人工智能技術(shù)的內(nèi)涵范文第1篇
關(guān)鍵詞：人工智能，電氣自動化，控制技術(shù)
引言
隨著我國科學技術(shù)的不斷發(fā)展與進步，越來越多的企業(yè)開始引進先進的科學技術(shù)手段，并融入企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展中。人工智能技術(shù)就是這樣一種科技手段，它不僅僅可以保證電氣系統(tǒng)內(nèi)部的安全運行，還可以在一定程度上提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，促進企業(yè)經(jīng)濟的不斷發(fā)展。下面將主要對人工智能內(nèi)涵以及特點進行深入分析。
1人工智能技術(shù)的特點
人工智能（artificialintelligence，AI）技術(shù)，并不是完全脫離人為操作的技術(shù)系統(tǒng)，而是在人為可操縱的模式下，對生產(chǎn)和生活的智能化操作和控制，從而不斷地提高勞動生產(chǎn)率和企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展效益，幫助企業(yè)不斷擴大生產(chǎn)規(guī)模。與此同時，人工智能技術(shù)也是我國計算機技術(shù)的重要組成部分，其主要目的是為了全方位掌控智能技術(shù)的實質(zhì)性內(nèi)容從而研發(fā)出適應當前社會生產(chǎn)發(fā)展的技術(shù)手段。具體來說，人工智能技術(shù)主要包括:語言識別技術(shù)、智能語言處理、機器人和圖像識別等多種系統(tǒng)。在日常工作中，全方位運用人工智能技術(shù)不僅僅需要掌握語言的邏輯性以及數(shù)學的邏輯性，還需要依靠先進的計算機設(shè)備和電氣化設(shè)備來達到相應的生產(chǎn)效果。例如，在日常的生產(chǎn)生活中，尤其是在工業(yè)生產(chǎn)的過程中，會存在身體危害性活動。這時就可以運用人工智能技術(shù)的先進性、智能性減少工業(yè)對人體的傷害，最大程度實現(xiàn)生產(chǎn)與生活之間的平衡。此外，由于人工智能化的這一特點，讓人工智能化得到了廣泛的應用。并且，在未來的科技發(fā)展過程中，人工智能化技術(shù)也將成為我國科學技術(shù)的重要組成部分和現(xiàn)代化生產(chǎn)技術(shù)的重要支撐力。
2應用分析
人工智能技術(shù)雖然具有人性化的工作特點，但是在實際工作過程中，人工智能化打破了人為工作的局限性。具體來說，人工技術(shù)對于一些比較高難度的工作內(nèi)容來說，可以快速識別并找到相應的解決方案，從而在某種程度上為電氣自動化的廣泛應用和我國電力企業(yè)的發(fā)展奠定了一定基礎(chǔ)。尤其是對于一些較為復雜的技術(shù)，單純依靠人的力量是難以解決的，可以通過人工智能技術(shù)可以更快更準、更加全面地將問題與解決方案陳列出來。人工智能技術(shù)在電氣化控制中的應用趨勢主要呈現(xiàn)在以下兩個方面。
（1）人工智能技術(shù)實現(xiàn)了對電氣自動化設(shè)備的智能化的控制。所謂智能化的控制指的是在工業(yè)生產(chǎn)過程中，運用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)化的采集，并對數(shù)據(jù)進行一定的分析與處理。同時，進行數(shù)據(jù)的分析處理之后，人工智能技術(shù)也可以對數(shù)據(jù)進行及時的留檔備案。另外，工業(yè)生產(chǎn)過程中，經(jīng)常會發(fā)生一些安全性事故，而發(fā)生這些安全事故的原因，大多數(shù)情況都是由于相關(guān)工作人員沒有及時對危險情況進行預警而導致的。但是，在工業(yè)生產(chǎn)中采用人工智能技術(shù)則可以對發(fā)生危險的情況數(shù)據(jù)進行及時的分析處理并發(fā)出警報，防止在工業(yè)生產(chǎn)中造成更大的危害性，減少企業(yè)的損失。例如，在電氣自動化控制的研究中，人工智能技術(shù)在運行過程中可以根據(jù)機械設(shè)備的異常，及時發(fā)出事故警報并及時通知相關(guān)的工作人員進行及時處理。
（2）人工智能技術(shù)可以對電氣自動化設(shè)備進行實時處理和實時操控。在日常的生產(chǎn)生活中，人為的信息處理方式具有一定的滯后性，難以及時有效地對相關(guān)的問題進行及時反饋。而人工智能技術(shù)則不同，人工智能技術(shù)通過計算機對相關(guān)的問題和數(shù)據(jù)可以進行及時的反饋，具有實時性。與此同時，人工智能技術(shù)也在一定程度上提高了電氣自動化控制的生產(chǎn)質(zhì)量以及生產(chǎn)效率。電氣自動化控制是一項系統(tǒng)的全面化的工作，這是因為電氣自動化設(shè)備相關(guān)工作人員不僅僅需要運行電路，還需要具有一定的電磁場知識和相應的實踐經(jīng)驗知識。在這一狀況下，如果簡單地依靠手工方式來實現(xiàn)電氣自動化是非常難的，而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)卻改變了這一困難的現(xiàn)象。人工智能技術(shù)實現(xiàn)了手工設(shè)計向智能計算機設(shè)計的轉(zhuǎn)型，大大縮短了電氣化產(chǎn)品的研究時間，提高了工作效率和生產(chǎn)效率。從這個角度而言，人工智能可以增加電氣自動化控制器企業(yè)的經(jīng)濟效益與社會效益，實現(xiàn)電氣自動化控制企業(yè)的長久可持續(xù)發(fā)展。
3案例
人工智能技術(shù)在現(xiàn)代的生產(chǎn)生活中可以說是一項十分創(chuàng)新的技術(shù)發(fā)展方式，在發(fā)展的過程中可以通過計算機技術(shù)對相應的電氣化設(shè)備進行智能化控制，不僅僅提高了生產(chǎn)效率，也提升了企業(yè)的經(jīng)濟效益。由于人工智能技術(shù)其科學化、智能化的特點，在電氣自動化控制中得到了廣泛的應用。具體來說。主要呈現(xiàn)在以下幾個方面。
（1）人工智能技術(shù)在電氣系統(tǒng)操作中的應用。對于電氣自動化控制，操作是必不可少的。相比于傳統(tǒng)的操作方式來說，人工智能操作方式具有高效率、低投入的特點，可以在一定程度上減少人力物力財力的消耗，實現(xiàn)系統(tǒng)操作的智能化。同時，將人工智能化技術(shù)手段應用在電氣自動化控制的操作上，也可以在一定程度上簡化煩瑣的電氣操作系統(tǒng)程序，實現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的遠程遙控，讓人們體會到即使不外出也可以工作的便利。此外，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中可以對所需要的數(shù)據(jù)通過計算機進行實時保存與處理，并自動生成報表。這樣一來，工作人員就可以根據(jù)報表上的數(shù)據(jù)對整個電氣自動化控制工作進行全方位的掌握，做到統(tǒng)籌兼顧。這樣不僅僅可以大大提高我國電氣系統(tǒng)的操作效率，也可以減少了人為工作的失誤率。
（2）人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備中的應用。眾所周知，電氣化設(shè)備在運行的過程中具有一定的復雜性，不僅僅需要工作人員對機器的內(nèi)部構(gòu)造進行詳細的了解，還需要工作人員對各個工作環(huán)節(jié)進行嚴格的把控，一旦出現(xiàn)失誤就會帶來重大的經(jīng)濟損失。因而在電氣自動化設(shè)備中長期存在的一個矛盾就是相關(guān)人才的匱乏。通常情況下來說，一個電力企業(yè)要想實現(xiàn)電氣自動化設(shè)備的發(fā)展，就需要引進一些高素質(zhì)的人才，這是電力企業(yè)發(fā)展的前提條件和必要條件。而這樣不僅僅會給企業(yè)造成一定的經(jīng)濟發(fā)展壓力，也會給企業(yè)帶來沉重的經(jīng)濟負擔。但是，在應用人工智能技術(shù)之后，可以經(jīng)過內(nèi)部的編寫程序及操作模式輕而易舉地實現(xiàn)對電氣的自動化控制。這樣一來就可以減少人力資源的浪費，為企業(yè)節(jié)約一定的經(jīng)濟成本，降低了企業(yè)的經(jīng)濟支出，促進企業(yè)的長久發(fā)展。
（3）人工智能技術(shù)在事故以及故障診斷中的應用。人工智能技術(shù)在事故和故障檢測中具有重要的作用。在電氣運行故障事故發(fā)生的時候，可以通過相應的計算機程序及時的診斷出電氣設(shè)備運行中的故障。并通過人工智能技術(shù)內(nèi)部的專家系統(tǒng)準確分析故障發(fā)生的具體原因，實時對一些比較小的故障進行自動化修復與運行。人工智能技術(shù)手段并不是萬能的，對于一些比較大的故障，僅僅依靠擁有人工智能技術(shù)是難以解決的。但是，至少人工智能的自動化數(shù)據(jù)可以為相應的維修人員提供數(shù)據(jù)化支撐，幫助維修人員對故障進行更精確的判斷，讓電氣自動化工作人員在最短的時間內(nèi)幫助電氣自動化設(shè)備恢復正常，降低企業(yè)的損失。
人工智能技術(shù)的內(nèi)涵范文第2篇
2017年7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，不僅對人工智能的發(fā)展做出了戰(zhàn)略性部署，還確立了“三步走”的政策目標，力爭到2030年將我國建設(shè)成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。[1]值得注意的是，此次規(guī)劃不僅僅只是技術(shù)或產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，還同時包括了社會建設(shè)、制度重構(gòu)、全球治理等方方面面的內(nèi)容。之所以如此，是由于人工智能技術(shù)本身具有通用性和基礎(chǔ)性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務不是實現(xiàn)某一個專業(yè)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的顛覆性技術(shù)突破，而是大力推動源于技術(shù)發(fā)展而引發(fā)的綜合性變革。
也正因為如此，人工智能發(fā)展進程中所面臨的挑戰(zhàn)才不僅僅局限于技術(shù)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而更多體現(xiàn)在經(jīng)濟、社會、政治領(lǐng)域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎(chǔ)上的公共事務治理結(jié)構(gòu)，是否能夠適應技術(shù)發(fā)展和應用過程中所大規(guī)模激發(fā)的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規(guī)制制度，是否同樣能夠適應以數(shù)據(jù)、算法為主體的應用環(huán)境?最后，如何構(gòu)建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發(fā)展而興起的新的經(jīng)濟、社會、政治問題?
應對上述挑戰(zhàn)并不完全取決于技術(shù)發(fā)展或商業(yè)創(chuàng)新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發(fā)展邏輯及其所引發(fā)的風險挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構(gòu)成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發(fā)展與應用構(gòu)成了治理挑戰(zhàn)，而在此基礎(chǔ)上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發(fā)展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，其本身的技術(shù)門檻對決策者而言構(gòu)成了挑戰(zhàn)，梳理并捋清人工智能的本質(zhì)內(nèi)涵因而成為制定相關(guān)公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，主要包括三個方面，即傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)應對人工智能新的生產(chǎn)模式的滯后性、建基于行為因果關(guān)系之上的傳統(tǒng)治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發(fā)展所引發(fā)的新議題的治理空白;面對上述挑戰(zhàn)，各國都出臺了相關(guān)政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發(fā)展與監(jiān)管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內(nèi)涵及其發(fā)展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關(guān)公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術(shù)發(fā)展邏輯：算法與數(shù)據(jù)
伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領(lǐng)域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發(fā)的社會變革產(chǎn)生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監(jiān)管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結(jié)”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內(nèi)的政治家、學者又認為應該放松監(jiān)管，充分釋放人工智能的技術(shù)潛力以造福社會。未來發(fā)展的不確定性固然是引發(fā)當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內(nèi)涵理解的不同，以及對其發(fā)展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內(nèi)涵和發(fā)展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。
就相關(guān)研究領(lǐng)域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領(lǐng)域的先驅(qū)阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現(xiàn)行為的能力。[7]正是由此理解出發(fā)，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關(guān)行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現(xiàn)代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關(guān)乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現(xiàn)行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創(chuàng)造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領(lǐng)域另一個非常重要的概念——“機器學習”。
人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現(xiàn)過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數(shù)據(jù)得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調(diào)一下機器學習算法與傳統(tǒng)算法的差異。算法本質(zhì)上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統(tǒng)算法而言，其往往事無巨細地規(guī)定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數(shù)據(jù)的“學習”，使機器能夠在與歷史數(shù)據(jù)不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現(xiàn)為例，傳統(tǒng)算法下，程序員要仔細規(guī)定好機器人在既定環(huán)境下每一個動作的實現(xiàn)流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環(huán)境中也能實現(xiàn)行走。
由此，我們可以對“人工智能”設(shè)定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統(tǒng)。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術(shù)發(fā)展和應用的兩大基石——算法與數(shù)據(jù)，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規(guī)則，它不僅確立了機器所試圖實現(xiàn)的目標，同時也指出了實現(xiàn)目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術(shù)發(fā)展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯(lián)接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現(xiàn)了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數(shù)據(jù)和假設(shè)的規(guī)則歸納過程。在數(shù)據(jù)(即歷史事實)和已有知識(即預先設(shè)定的條件)的基礎(chǔ)上，符號學派通過“提出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗證-進一步提出新假設(shè)-歸納新規(guī)則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現(xiàn)在新環(huán)境下的決策判斷。
從對“符號學派”的描述中可以發(fā)現(xiàn)，機器學習模型成功的關(guān)鍵不僅是算法，還有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的缺失和預設(shè)條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規(guī)則的歸納)。最明顯體現(xiàn)這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數(shù)據(jù)集不完整)之后得出結(jié)論(代表預設(shè)條件不合理，超過10個確認數(shù)據(jù)即接受規(guī)則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關(guān)鍵都聚焦于“算法”和“數(shù)據(jù)”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優(yōu)化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優(yōu)化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關(guān)鍵所在。算法與數(shù)據(jù)不僅是人工智能發(fā)展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關(guān)鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內(nèi)涵并理解其發(fā)展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數(shù)據(jù)無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)究竟是什么?當前的制度設(shè)計是否能夠?qū)ζ渥龀鲇行獙?如果答案是否定的，我們又該如何重構(gòu)治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)
不同于其他顛覆性技術(shù)，人工智能的發(fā)展并不局限于某一特定產(chǎn)業(yè)，而是能夠支撐所有產(chǎn)業(yè)變革的通用型技術(shù)。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經(jīng)濟、社會等各個領(lǐng)域都會帶來深刻變革，并將同時引發(fā)治理方面的挑戰(zhàn)。具體而言，挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面。
首先，治理結(jié)構(gòu)的僵化性，即傳統(tǒng)的科層制治理結(jié)構(gòu)可能難以應對人工智能快速發(fā)展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監(jiān)管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術(shù)普及之后，一旦出現(xiàn)問題，便可能導致大規(guī)模的連續(xù)性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發(fā)展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發(fā)與應用。這一方面是由于互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，使得基于代碼的生產(chǎn)門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發(fā)展規(guī)律的需要。正如前文所提到，唯有大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入才可能得到較好的機器學習結(jié)果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數(shù)據(jù)以完善算法本身，就成為了大多數(shù)人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產(chǎn)模式的開放性也必然帶來發(fā)展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發(fā)展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統(tǒng)的、基于科層制的治理結(jié)構(gòu)顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監(jiān)管已經(jīng)成為不可能，開放的人工智能生產(chǎn)網(wǎng)絡使得監(jiān)管機構(gòu)幾乎找不到監(jiān)管對象;另一方面，由上至下的權(quán)威結(jié)構(gòu)既不能傳遞給生產(chǎn)者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監(jiān)管行為走向反面。調(diào)整治理結(jié)構(gòu)與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產(chǎn)模式，是當前面臨的治理挑戰(zhàn)之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的法律規(guī)制體系，可能難以適用于以算法、數(shù)據(jù)為主體的應用環(huán)境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術(shù)才不能簡單地理解為其創(chuàng)造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規(guī)則，但真正做出決策的是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練后的算法本身，而這一結(jié)果與程序員的意志并無直接因果關(guān)聯(lián)。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續(xù)擊敗圍棋冠軍，而其設(shè)計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了福柯所言的“技術(shù)的主體性”概念。在他看來，“技術(shù)并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關(guān)系來規(guī)范人的行為的法律規(guī)制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權(quán)行為歸咎于其設(shè)計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數(shù)據(jù)為核心的技術(shù)主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰(zhàn)。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發(fā)展沖擊而引發(fā)的新的社會議題，需要構(gòu)建新的治理體系和發(fā)展新的治理工具。人工智能發(fā)展所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)不僅僅體現(xiàn)在現(xiàn)有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現(xiàn)象，以及如何平衡人工智能的發(fā)展與失業(yè)問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發(fā)展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關(guān)注的失業(yè)問題為例，就技術(shù)可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關(guān)系、重構(gòu)勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰(zhàn)之一。[16]
上述三方面共同構(gòu)成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎(chǔ)上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監(jiān)管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現(xiàn)象，其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)是各國面臨的共同問題，各國也陸續(xù)出臺了相關(guān)公共政策以試圖推動并規(guī)范人工智能的快速發(fā)展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側(cè)重從技術(shù)角度指出美國人工智能戰(zhàn)略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創(chuàng)新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監(jiān)管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調(diào)基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術(shù)的研發(fā)與應用施以監(jiān)管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術(shù)基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調(diào)通過推動數(shù)據(jù)標準化、建設(shè)社會服務平臺、協(xié)調(diào)發(fā)展多領(lǐng)域智能系統(tǒng)等各方面工作促進人工智能的發(fā)展和應用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的挑戰(zhàn)持普遍的包容與開放態(tài)度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術(shù)創(chuàng)新、保持其國家競爭力的優(yōu)勢地位;當涉及對人工智能所可能引發(fā)的公共問題施以監(jiān)管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監(jiān)管邏輯，即強調(diào)除非有充分案例證明其危害性，新技術(shù)和新商業(yè)模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發(fā)展對個人數(shù)據(jù)隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規(guī)劃，尤其關(guān)注到了人工智能發(fā)展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調(diào)了機器學習與個人數(shù)據(jù)相結(jié)合而對個人自由及隱私等基本權(quán)利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規(guī)定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰(zhàn)略》中延續(xù)了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調(diào)加強對新技術(shù)的“共同調(diào)控”，以在享有技術(shù)發(fā)展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權(quán)利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監(jiān)管(precautionary)”的政策邏輯，即強調(diào)新技術(shù)或新的商業(yè)模式只有在開發(fā)者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準式監(jiān)管”還是“審慎監(jiān)管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)方面都有其可取之處：前者側(cè)重于推動創(chuàng)新，而后者則因重視安全而更顯穩(wěn)健。但需要指出的是，這兩種監(jiān)管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術(shù)發(fā)展與商業(yè)模式創(chuàng)新必將引發(fā)新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權(quán)利保護還是普遍失業(yè)對社會形成的挑戰(zhàn)，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監(jiān)管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監(jiān)管”的潛在假設(shè)是事后監(jiān)管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規(guī)運行，當各個系統(tǒng)行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規(guī)性判斷的“事后監(jiān)管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的“審慎監(jiān)管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統(tǒng)可能的行為或決策，開發(fā)者又如何證明人工智能系統(tǒng)的無害性?
正如本文所反復強調(diào)的，人工智能與其他革命性技術(shù)的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎(chǔ)性。人工智能并非單個領(lǐng)域、單個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)突破，而是對于社會運行狀態(tài)的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯(lián)網(wǎng)革命直至數(shù)字革命基礎(chǔ)上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統(tǒng)治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創(chuàng)新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術(shù)的主體性、重構(gòu)社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了到2030年我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內(nèi)容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)，究竟應該如何重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機制、發(fā)展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發(fā)展邏輯的梳理分析，結(jié)合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發(fā)展的基石是算法與數(shù)據(jù)，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰(zhàn)、賦予算法和數(shù)據(jù)以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權(quán)及相應的監(jiān)督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規(guī)則，究竟誰有權(quán)并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監(jiān)督且又如何監(jiān)督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質(zhì)疑正體現(xiàn)了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內(nèi)容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統(tǒng)選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內(nèi)的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關(guān)議題的考慮之中。(2)就數(shù)據(jù)治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與利用，個人隱私的保護、數(shù)據(jù)價值的分配、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創(chuàng)新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發(fā)展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術(shù)革命類似，人工智能的發(fā)展同樣會導致利益的分化與重構(gòu)，而如何保證技術(shù)革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術(shù)發(fā)展的“獲得感”，不僅是社會發(fā)展公平、正義的必然要求，也是促進技術(shù)革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關(guān)公共政策的考量中，我們不僅應該關(guān)注產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟政策，同時也應該關(guān)注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業(yè)家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發(fā)生。就具體的政策設(shè)計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業(yè)潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了。“基本收入”是指政治共同體(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數(shù)額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養(yǎng)懶漢”的質(zhì)疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構(gòu)想的基本收入制度很有可能反過來促進就業(yè)。[25]芬蘭政府已經(jīng)于2017年初開始了相關(guān)實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現(xiàn)其“猙容”之前，創(chuàng)新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會風險的最佳路徑。
第三，構(gòu)建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產(chǎn)模式的全球性挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展具有開放性和不確定性的特征，生產(chǎn)門檻的降低使得人工智能技術(shù)研發(fā)的跨國流動性很強，相關(guān)標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構(gòu)建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數(shù)據(jù)流動在廣度和深度上的快速發(fā)展成為了人工智能技術(shù)進步的直接推動力，但各國數(shù)據(jù)規(guī)制制度的巨大差異在制約跨境數(shù)據(jù)流動進一步發(fā)展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創(chuàng)新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設(shè)計而言，可以在人工智能全球治理機制的構(gòu)建中引入多利益相關(guān)模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發(fā)揮主權(quán)國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎(chǔ)性技術(shù)變革，互聯(lián)網(wǎng)全球治理機制的經(jīng)驗和教訓值得人工智能發(fā)展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統(tǒng)政策局限于“創(chuàng)新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內(nèi)在聯(lián)系來講，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系是起點，其將重構(gòu)人工智能時代的規(guī)則與制度;創(chuàng)新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構(gòu)建全球治理機制則成為了制度性的基礎(chǔ)設(shè)施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。
五、結(jié)語
在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機器學習等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統(tǒng)”式擔憂，指出人工智能技術(shù)發(fā)展的技術(shù)邏輯及其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機制、發(fā)展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺，我國人工智能的發(fā)展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關(guān)公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）
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人工智能技術(shù)的內(nèi)涵范文第3篇
關(guān)鍵詞：技術(shù)驅(qū)動；共同物流；云計算；人工智能；物聯(lián)網(wǎng)
中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2013）06-0073-04
一、相關(guān)文獻述評
商業(yè)模式是指企業(yè)為持續(xù)達到其主要目標而確立并運用相關(guān)運營機制，并對運營機制進行拓展，綜合利用全部相關(guān)策略，創(chuàng)造顧客價值并實現(xiàn)企業(yè)價值的新型經(jīng)營方式。刁玉柱（2010）較為系統(tǒng)地梳理了商業(yè)模式創(chuàng)新的相關(guān)研究成果，從戰(zhàn)略分析、要素利用、價值創(chuàng)造及系統(tǒng)整合等四大視角歸納總結(jié)了商業(yè)模式創(chuàng)新的基本邏輯，認為戰(zhàn)略分析與選擇是商業(yè)模式創(chuàng)新的前提條件與邏樣起點，技術(shù)、知識及組織創(chuàng)新是商業(yè)模式創(chuàng)新的主要動力，價值鏈的升級轉(zhuǎn)換是商業(yè)模式創(chuàng)新的本質(zhì)邏輯，企業(yè)系統(tǒng)間的因果聯(lián)系是商業(yè)模式創(chuàng)新的內(nèi)在機理①。
關(guān)于商業(yè)模式創(chuàng)新路徑的研究集中在三個方面：一是基于商業(yè)模式創(chuàng)新動力與路徑關(guān)系的研究。Yao Weifeng（2007）等人認為，商業(yè)模式創(chuàng)新起源于技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了新的技術(shù)突破及市場需求，企業(yè)通過抓住技術(shù)革新和市場變遷的發(fā)展機遇，形成核心競爭力，增加新的利潤來源，就可以產(chǎn)生新的贏利模式和商業(yè)模式，為顧客和自身創(chuàng)造價值。Fumio Kodama（2004）等人通過研究世界發(fā)達國家實踐經(jīng)驗，認為網(wǎng)絡技術(shù)、人工智能技術(shù)和模塊化制造技術(shù)的變化推動了美國、歐洲國家和日本相關(guān)企業(yè)的商業(yè)模式創(chuàng)新，而且商業(yè)模式創(chuàng)新有助于企業(yè)在更大程度上獲得技術(shù)變化所帶來的收益③。二是商業(yè)模式創(chuàng)新途徑方向的相關(guān)研究。代表性的成果有：Amit等人（2001）采用問卷調(diào)查分析方法，研究了美國和歐洲59家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的商業(yè)模式，認為高效率、互補性、目標一致性和新穎性是商業(yè)模式創(chuàng)新的方向④；Miles（2006）認為企業(yè)之間的深入合作是推動商業(yè)模式持續(xù)創(chuàng)新的方向。三是基于商業(yè)模式創(chuàng)新類型的研究。代表性的成果有：Linde和Cantrel借鑒熊彼特的創(chuàng)新理論將商業(yè)模式創(chuàng)新分為四種類型：挖掘型、調(diào)整型、擴展型、全新型，為企業(yè)引入全新的商業(yè)邏輯⑥。Mark等三位著名學者（2008）認為商業(yè)模式創(chuàng)新是企業(yè)利潤增長的關(guān)鍵原因，商業(yè)模式創(chuàng)新涉及四個基本要素：客戶價值主張、盈利模式、關(guān)鍵資源和關(guān)鍵流程，客戶價值主張和盈利模式分別明確了客戶價值和公司價值，關(guān)鍵資源和關(guān)鍵流程則描述了如何實現(xiàn)客戶價值和公司價值⑦。
共同物流是一種將分散的物流資源共同利用，物流設(shè)施與設(shè)備共同運作和物流體系共同管理的新型運作模式，多個分散的物流參與方形成合作聯(lián)盟，共同提高物流系統(tǒng)整體運行效率，顯著降低資源消耗。對共同物流的研究最早起源于日本運輸省和相關(guān)學者對共同配送的研究。榮朝和（2001）介紹了歐洲共同運輸政策，并對我國的相關(guān)運輸體制和政策問題進行了探討⑧。黃福華、周敏（2007）等深入研究了湖南省農(nóng)產(chǎn)品共同物流、中小企業(yè)共同物流、城市共同物流體系，以及中部地區(qū)零售企業(yè)的共同物流問題⑨。歐陽小迅、黃福華（2011）基于企業(yè)資源理論、交易費用理論提出了共同物流的兩種運作模式：物流聯(lián)盟和物流虛擬企業(yè)。王圣云等（2012）采用運輸成本和網(wǎng)絡分析方法，重點探究長江中游城市集群的物流一經(jīng)濟網(wǎng)絡及其空間組織戰(zhàn)略⑩。
二、技術(shù)變遷引發(fā)共同物流商業(yè)模式變革的機理
1 新一代技術(shù)變遷趨勢
能夠引致共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新的新一代技術(shù)主要包括：云計算技術(shù)、人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。新一代信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的應用，打破了傳統(tǒng)商業(yè)模式各要素之間的平衡，建立起一種新的平衡態(tài)勢，獲取競爭優(yōu)勢。云計算（Cloud Computing）是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務的增加、使用和交付模式，通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云計算使得計算能力也可作為一種商品通過互聯(lián)網(wǎng)進行流通，使共同物流各參與主體的各種復雜信息實時溝通成為可能。人工智能技術(shù)（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能技術(shù)企圖解析人類智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。在新一代人工智能技術(shù)支持下，共同物流的運作過程可以實現(xiàn)全智能化，從而大幅度減少人工勞動比例和操作失誤，明顯改善共同物流合作的工作效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（Internet of Things）是一種通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)（GPS）、下一代互聯(lián)網(wǎng)IPv6技術(shù)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進行信息交換和通訊，以實現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡技術(shù)。在物聯(lián)網(wǎng)時代，各種復雜信息可以通過無線傳感網(wǎng)實現(xiàn)共享，共同物流各參與主體都可以實時監(jiān)控整個運作過程。
2 技術(shù)變遷將引導共同物流服務內(nèi)容的變化
物流服務是共同物流商業(yè)模式的支撐點。是共同物流各參與主體與服務客戶進行價值交換的載體，當物流服務越能滿足客戶需求時，共同物流各參與主體盈利能力就越強。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持下，客戶可以實時掌握貨品運動軌跡，便于企業(yè)收集客戶需求；云計算技術(shù)實現(xiàn)了對海量技術(shù)處理的可能；加上人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘與智能處理，能夠?qū)崟r地應對客戶需求的各種變化。共同物流服務體不僅通過提供物流服務滿足客戶需求，同時也能夠提供有價信息、知識服務、產(chǎn)品構(gòu)想等虛擬產(chǎn)品，形成一體化的集成解決方案，全方位滿足客戶潛在需求，形成新的利潤增長點。
共同物流聯(lián)盟利用云計算強大的數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，深化多樣化的擴展需求，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)點越多，資源組合可行性越多，可能開發(fā)的新型服務類型越多；另一方面，基于新技術(shù)的物流服務服務邊際成本不斷降低。共同物流各參與企業(yè)以開發(fā)高附加值產(chǎn)品、開發(fā)增值產(chǎn)品擴大收入：通過對客戶知識的運用，深度預測未來物流業(yè)務的發(fā)展趨勢，開發(fā)出引導客戶需求的新型服務，保持長久的競爭力。
3 技術(shù)變遷將引導共同物流合作形式的變化
在新技術(shù)變遷中。共同物流聯(lián)盟的成員企業(yè)之間信息變得更加透明，信息共享成本迅速降低，能夠?qū)崿F(xiàn)共同物流各成員企業(yè)合作形式的變革。在最終客戶需求的導引下，共同物流各參與企業(yè)的合作形式將從“效率優(yōu)先”向“智能優(yōu)先”轉(zhuǎn)變。企業(yè)之間的關(guān)系從“競爭對抗”向“合作聯(lián)盟”形式轉(zhuǎn)變，各成員企業(yè)與上下游企業(yè)共同構(gòu)成價值鏈的節(jié)點網(wǎng)絡，通過滿足最終用戶需求，獲得合作聯(lián)盟收益。
4 技術(shù)變遷將引導共同物流服務的客戶需求變化
在傳統(tǒng)技術(shù)條件下，共同物流各參與主體之間的信息溝通困難，知識共享與傳播的難度非常大。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云計算技術(shù)，實現(xiàn)了共同物流各參與主體之間的知識協(xié)同，能夠更好地發(fā)掘、滿足客戶需求，提升客戶價值。在新技術(shù)支持下，共同物流各參與主體對客戶需求管理進行創(chuàng)新，從“滿足需求”向“創(chuàng)造需求”方向發(fā)展，新技術(shù)實現(xiàn)了客戶與共同物流服務企業(yè)之間的信息透明化，大大降低了雙方的“信息不對稱性”，客戶對服務的認知越來越深刻，未來將更重視個性化、多樣化需求的滿足，不僅要求服務的結(jié)果，并且要求服務過程的體驗。基本需求滿足后，在服務之上所附加的個性價值、愉悅體驗和精神滿足成為客戶需求的終點。未來，在新技術(shù)支持下，客戶能夠迅速學習各種新知識，在享受服務過程中知識增長和自身價值提升有可能成為服務重點。
三、共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新路徑設(shè)計
當前。我國共同物流還處于初期探索階段，缺乏成熟的商業(yè)模式。在技術(shù)快速變遷的驅(qū)動下，共同物流的商業(yè)模式要素正在發(fā)生變化，共同物流聯(lián)盟所提供的服務價值將從自身價值轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻魞r值，由此將引導共同物流服務內(nèi)容、合作形式、需求發(fā)生變化，在此情景下，共同物流各參與主體必須在商業(yè)模式上有所應對，積極探索符合技術(shù)變遷背景的商業(yè)模式創(chuàng)新路徑。
1 共同物流服務內(nèi)容創(chuàng)新路徑
共同物流服務是圍繞最終客戶的物流需求，多個參與主體聯(lián)合開展相關(guān)業(yè)務，實現(xiàn)客戶在全供應鏈上的價值。在技術(shù)變遷的背景下，共同物流服務內(nèi)容將從以下幾個方面創(chuàng)新：（1）供應鏈一體化服務。現(xiàn)有的物流企業(yè)一般采用“單打獨斗”的運作形式，和其他物流企業(yè)是單純的競爭關(guān)系，由于實力單薄，加上缺乏現(xiàn)代技術(shù)支持，無法提供覆蓋供應鏈全過程的一體化服務。在新技術(shù)支持下，供應鏈的各企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)信息實時共享，從原材料開始到最終產(chǎn)品交付客戶手中的所有物流過程都能夠置于共同物流各參與主體的監(jiān)控之下，從而共同物流聯(lián)盟能夠提供供應鏈一體化服務。由于合作信息更加透明，共同物流參與主體的合作伙伴型業(yè)務關(guān)系有建立的可能，促進全供應鏈的協(xié)調(diào)。成為無縫鏈接的一體化過程。（2）完善信息服務內(nèi)涵與范圍。共同物流服務的各參與主體由于面向多個客戶服務，能夠及時收集掌握大量行業(yè)內(nèi)一手數(shù)據(jù)，通過對相關(guān)海量信息的全面收集、深入挖掘、科學分析和智能化處理，利用云計算技術(shù)，得出各服務行業(yè)內(nèi)的相關(guān)經(jīng)驗數(shù)據(jù)。共同物流合作企業(yè)可以憑借其廣泛的服務網(wǎng)絡為客戶收集市場需求信息、產(chǎn)品銷售與庫存信息、用戶反饋信息等，為生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)的決策提供服務。（3）完整的全供應鏈金融服務。傳統(tǒng)的技術(shù)條件下，中小企業(yè)雖然有大的融資市場。但由于單個物流企業(yè)對物流金融業(yè)務操作的技術(shù)能力十分有限，不可能滿足中小企業(yè)的融資需求。在技術(shù)變遷的背景下，共同物流服務聯(lián)合多個參與主體，可以共同完成供應鏈的全程物流服務，對整個供應鏈的庫存實現(xiàn)了全程監(jiān)控，能夠在更大范圍內(nèi)提供“物流金融”業(yè)務。此舉不僅能夠解決中小企業(yè)的融資難題，同時給共同物流參與企業(yè)帶來新的利潤源泉。（4）知識發(fā)現(xiàn)與知識共享服務。物流服務具備技術(shù)密集、知識密集、資本密集、勞動密集等特點，在技術(shù)變遷推動下，技術(shù)密集特點將不斷增強，勞動密集特點將削弱。在新技術(shù)支撐下，共同物流服務要求有豐富的經(jīng)濟學知識、管理學知識、運籌學知識、計算機網(wǎng)絡知識、物流專業(yè)知識以及信息處理技術(shù)等知識與之相配套。未來，共同物流服務的核心競爭力就體現(xiàn)在它能綜合運用各種知識為客戶提供一個專業(yè)化的最優(yōu)物流解決方案上。與此同時，共同物流還將綜合利用各種新技術(shù)手段，為客戶提供知識發(fā)現(xiàn)和知識共享服務，提升客戶技能，實現(xiàn)高層次價值滿足。
通過積極引導共同物流各參與企業(yè)注重新技術(shù)的應用開發(fā)，依靠新技術(shù)實現(xiàn)物流效率提升，把有限市場變成無限市場。根據(jù)服務對象需求變化，沿著共同物流商業(yè)模式創(chuàng)新路徑，在供應鏈一體化服務、信息服務、全供應鏈金融服務和知識發(fā)現(xiàn)與知識共享服務等方面進行創(chuàng)新，不斷開發(fā)符合客戶需要的服務內(nèi)容。
2 共同物流合作方式創(chuàng)新路徑
共同物流合作的主要推動力量來自組合價值，組合價值讓渡可以有效利用共同物流各參與者之間的優(yōu)勢互補或正的外部性效應，提高顧客價值并改善各參與企業(yè)盈利空間。在新技術(shù)支持下，原來制約共同物流發(fā)展的合作機制將得到消除，共同物流合作方式創(chuàng)新路徑主要是以下兩個方面：一是形成鏈式網(wǎng)絡合作方式。共同物流各參與主體在長期合作中，由于缺乏全程信息技術(shù)和海量數(shù)據(jù)計算分析技術(shù)，無法實現(xiàn)對供應鏈全程服務。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)的系統(tǒng)集成支持下，共同物流各參與主體能夠?qū)崿F(xiàn)對供應鏈全程實時海量數(shù)據(jù)的掌控與利用，合作形式也將從目前的條塊分割轉(zhuǎn)變?yōu)殒準胶献鳌Ｔ阪準骄W(wǎng)絡中，共同物流參與企業(yè)與客戶都是屬于多條價值鏈中的節(jié)點，客戶是指聯(lián)盟共同物流服務的外部消費者。共同物流企業(yè)通過價值交換獲得收益，技術(shù)變遷能夠延長價值鏈，有效地連結(jié)終端客戶。二是搭建基于云技術(shù)的合作平臺。現(xiàn)有的共同物流合作平臺基于靜態(tài)網(wǎng)頁，內(nèi)容更新困難，數(shù)據(jù)實時共享難度大：未來在技術(shù)變遷推動下，有望搭建基于云技術(shù)的數(shù)據(jù)實時交互系統(tǒng)平臺，共同物流各參與主體的合作方式也將依托云技術(shù)，步人“云時代”：通過搭建基于云技術(shù)的新型合作平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全程覆蓋。共同物流各參與主體綜合利用現(xiàn)代最新技術(shù)，打通各企業(yè)之間的組織壁壘和合作瓶頸，完善信息溝通模式，將合作貫通供應鏈全段，最終將單一企業(yè)合作模式轉(zhuǎn)變?yōu)殒準胶献髂Ｊ健?/p>
人工智能技術(shù)的內(nèi)涵范文第4篇
1 引言
近年來，任務驅(qū)動教學法越來越受到信息技術(shù)教師的青睞。教育部于2003年的《普通中學信息技術(shù)課程標準》在實施建議中指出：“‘任務驅(qū)動’教學強調(diào)讓學生在密切聯(lián)系學習、生活和社會實際的有意義的‘任務’情境中，通過完成任務來學習知識、獲得技能、形成能力、內(nèi)化倫理。因此要正確認識任務驅(qū)動中‘任務’的特定含義，使用中要堅持科學、適度、適當?shù)脑瓌t，避免濫用和泛化；要注意任務的情境性、有意義性、可操作性；任務的大小要適當、要求應具體，各任務之間還要互相聯(lián)系，形成循序漸進的梯度，組成一個任務鏈，以便學生踏著任務的階梯去建構(gòu)知識。”然而在教學實踐中如何設(shè)計出恰如其分的任務，如何在任務驅(qū)動中更好地落實三維目標，是要解決的問題。
“用智能工具處理信息”是湛江市第二中學許淼淼老師執(zhí)教的一堂示范課，該課在2010年第六屆廣東省信息技術(shù)優(yōu)質(zhì)課評比活動（高中組）中獲得一等獎。本課例以“憶上海世博，探智能奧秘”為主線，進行任務設(shè)計，是一堂“任務驅(qū)動”教學法的典型課例。
2 任務驅(qū)動教學的設(shè)計
2.1 教學內(nèi)容分析
教師必須以課標為依據(jù)，對教學內(nèi)容進行認真細致的分析，在充分分析教學內(nèi)容的基礎(chǔ)上，確定一個單元或一個部分要求學生掌握的知識點。“用智能工具處理信息”是粵教版必修1《信息技術(shù)基礎(chǔ)》第四章“信息的加工與表達（下）”第二節(jié)的內(nèi)容。課標要求學生通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗其工作過程，了解其實際應用價值，提高對信息智能處理內(nèi)容的學習興趣，從而為選修“人工智能初步”指引方向。對于本節(jié)內(nèi)容，應以體驗為主，最后在體驗的基礎(chǔ)上進行認知和理解。
2.2 學生學習特征分析
本課教學對象是高中一年級的學生，這個階段的學生已經(jīng)具有一定的邏輯思維能力和學習的自覺性，但還需要教師及時、合理、周詳?shù)匾龑АＭㄟ^前面階段的信息技術(shù)課的學習，他們已初步掌握一定的操作技能，能夠根據(jù)任務的需求，利用工具軟件處理信息。但是他們在自主思考方面還不主動、合作與探究的意識和技能等方面還比較欠缺。
鑒于本節(jié)課內(nèi)容的前沿性和新穎性，教師完全可以放手讓學生自己去實踐，讓學生動手動腦，培養(yǎng)他們自主探索、勇于實踐的能力。通過合作交流，激發(fā)學生學習的興趣，提高學習效率。
2.3 確定教學目標
教學目標是指導教學過程設(shè)計與教學效果評價的依據(jù)。根據(jù)教學內(nèi)容與學生學習特征，確定當前教學內(nèi)容所要達到的目標水平，這是進行教學設(shè)計的首要環(huán)節(jié)。“用智能工具處理信息”中的教學目標如下：
1）知識與技能目標：①了解信息智能處理的方式；②感受信息智能處理的基本工作過程；③初步了信息解智能處理的工作原理；④體驗信息智能工具的應用價值。
2）過程與方法目標：①掌握簡單智能信息處理工具的使用方法；②通過完成任務，體驗人工智能的獨特魅力；③掌握分析問題、呈現(xiàn)觀點和交流思想的方法。
3）情感、態(tài)度、價值觀目標：①感受智能信息處理的魅力，形成對人工智能這一前沿技術(shù)的探索愿望；②體驗人工智能技術(shù)的實際應用價值。
2.4 教學重點、難點
1）教學重點：體驗信息智能處理工具的應用。
2）教學難點：理解模式識別和自然語言理解的工作原理。
2.5 任務設(shè)計說明
本課中，許老師以“憶上海世博，探智能奧秘”為主題，變?nèi)斯ぶ悄苡沙橄蟮骄唧w，任務探究活動貫穿整課堂，調(diào)動學生的學習熱情，使學生能主動參與、積極探索，掌握技巧的同時培養(yǎng)各種能力。本課中任務的設(shè)定由探究任務、繼續(xù)探究任務和拓展任務組成，層層遞進，體現(xiàn)了分層任務的概念，并且環(huán)環(huán)相扣，設(shè)計巧妙。
2.6 教學設(shè)計流程圖（圖1）
3 任務驅(qū)動教學模式的實施過程
3.1 創(chuàng)設(shè)情境，引入課題
【情境設(shè)置】播放視頻“世博會海寶博士與楊瀾的對話”。
【教師引入】大家思考一下，海寶博士是真人么？他是如何跟主持人交流的呢？
【學生討論】海寶博士不是真人，而是機器人，它植入芯片，有語音識別系統(tǒng)，是一臺高級的電腦……
【教師引申】我們大家說的這些都是人工智能的范疇，今天我們就共同學習如何用智能工具處理信息。（課件展示課題“用智能工具處理信息”）。
【設(shè)計意圖】通過智能機器人的演示，創(chuàng)設(shè)一種人工智能的神奇氛圍，使學生對智能處理信息有一個全面的認識，還可營造課堂氛圍和激發(fā)學生對智能技術(shù)的興趣。
3.2 感知體驗，啟發(fā)探索
探究活動一：體驗機器翻譯的樂趣
【活動背景】對于英語水平不好的學生來說，翻譯句子是件非常頭疼的事情，現(xiàn)在出現(xiàn)了翻譯軟件，可以幫助人們進行翻譯，但是它翻譯得好不好呢？就讓我們來體驗一下。
【活動任務】將學生分成兩組，分別打開Google在線翻譯和雅虎在線翻譯，分別將“城市，讓生活更美好”譯成英文再譯成中文然后再譯成英文。
【活動探究】是誰在給我們翻譯？為什么兩種翻譯軟件兩次翻譯的中文和英文會有這么大的不同？這些網(wǎng)站又是如何進行雙向翻譯的呢？
探究活動二：體驗手寫輸入的樂趣
【活動背景】用鍵盤錄入漢字對于同學們來講已經(jīng)不是什么難題，但對于電腦初學者，漢字錄入是他們感到非常頭痛的一件事情。手寫板的出現(xiàn)令輸入漢字不再是一般人使用計算機的關(guān)卡，語音輸入更是手疾人士應用計算機時的必需。這里我們借助“微軟拼音2003輸入板”來體驗手寫板的神奇功能。
【活動任務】打開微軟拼音2003手寫輸入板，在桌面上建立記事本文件，內(nèi)容為“城市，讓生活更美好”。
【任務探究】怎樣書寫漢字可以提高識別率？導致識別率不高的原因有哪些？
3.3 層層深入，探究新知
新知一：自然語言理解
回顧活動一：體驗機器翻譯的樂趣
【教師引申】很顯然，幾秒鐘之內(nèi)就給出翻譯結(jié)果，不可能是人類，給我們翻譯的應該是機器。那為什么一般的工具又不具備翻譯功能呢？
【原理探討】機器翻譯智能工具，它屬于人工智能領(lǐng)域中的自然語言理解，但計算機不是人類，不能理解字里行間的意思，翻譯起來比較生硬，有時候翻譯得荒謬可笑。
【得出結(jié)論】下面請大家結(jié)合自己的英語知識對“城市，讓生活更美好”進行翻譯，并根據(jù)自己翻譯的過程推測出翻譯軟件的工作過程（如圖2所示）。
【概念理解】自然語言理解主要是指研究如何使計算機能夠理解和生成自然語言的技術(shù)。自然語言的理解過程可分為3個層次：語法分析、句法分析和語義分析。
【設(shè)計意圖】通過活動一的開展，使學生感受自然語言理解技術(shù)應用的魅力和價值，激發(fā)學習興趣。在已有體驗的基礎(chǔ)上提出概念，加深學生的理解。
新知二：模式識別技術(shù)
回顧活動二：體驗手寫輸入的樂趣
【教師引申】在剛才的活動中，同學們體驗了手寫輸入漢字的神奇效果，但是如果我們的書寫不規(guī)范，或我們寫的字字庫里還沒有，也是不能輸入的。
【原理探討】智能手寫輸入是人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域之一，它所采用的是模式識別技術(shù)。
【牛刀小試】接下來我們玩一個游戲“掌中寫字”：兩人一組，甲閉眼伸手，乙在其手心寫字，甲猜字，然后互換角色進行。思考人腦是怎樣猜字的？經(jīng)歷了怎樣的過程？
【得出結(jié)論】根據(jù)人腦猜字的過程推斷手寫輸入軟件的工作流程，如圖3所示。
【概念理解】模式識別是利用計算機對物體、圖像、語音、字符等進行自動識別的技術(shù)。它的一般過程包括：樣本采集、信息的數(shù)字化、預處理、數(shù)據(jù)特征的提取、與標準模式進行比較、分類識別等。
【設(shè)計意圖】通過游戲時猜字過程的對比，加深學生對模式識別過程的理解。
3.4 總結(jié)提升，共享交流
【共享交流】請大家就自己所實踐的活動過程及結(jié)果發(fā)表意見，并結(jié)合教材簡單分析其工作流程及原理，了解人工智能的兩個研究領(lǐng)域：模式識別和自然語言處理。
【總結(jié)提升】人工智能（AI，artificial intelligence）是研究、開發(fā)利用計算機來模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)學科。
【設(shè)計意圖】通過學生共同討論交流，進一步加深鞏固本節(jié)課的知識。
3.5 課外延伸，展望未來
【課后探究】利用飛信與網(wǎng)絡機器人“海寶博士”聊天，試圖發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡機器人的語言破綻。
【得出結(jié)論】機器不能完全代替人，我們不能完全依賴機器。在現(xiàn)實生活中，同學們應該學會舉一反三，并懂得在適當?shù)那闆r下選擇合適的智能信息處理工具為自己的學習、生活和工作服務。
【展望未來】人工智能對我們的生活正起著越來越大的作用，它是人類智慧的結(jié)晶。作為一名中學生，我們還沒有足夠的知識和能力參與到人工智能的前沿研究當中，但我們可以利用學習到的初步知識，積極探索，多些創(chuàng)意，也許未來就有你想實現(xiàn)的更智能的處理工具，更好地為人類服務。（觀看世博短片《2020年老王的一家》，暢想未來生活中的智能工具。）
【設(shè)計意圖】在學生的心中埋下美好的種子，激勵他們探究未來世界的勇氣。
4 結(jié)束語
用智能工具處理信息這一課，許老師很好地發(fā)揮了“任務驅(qū)動”教學法的作用，注重學生的參與體驗，活動設(shè)計環(huán)環(huán)相扣，啟發(fā)學生自主探究并總結(jié)規(guī)律，體現(xiàn)了新課程以教師為主導、學生為主體的教育理念；通過設(shè)置幾個活動，層層深入帶領(lǐng)學生研究探討，順利實現(xiàn)預定的目標，同時也有效培養(yǎng)了學生自主學習的能力。
“任務驅(qū)動”教學法在信息技術(shù)教學中備受關(guān)注有其一定的道理，但怎樣使其發(fā)揮更大作用，還需要在實踐中繼續(xù)探討和研究。
參考文獻
人工智能技術(shù)的內(nèi)涵范文第5篇
關(guān)鍵詞:人工智能;研究型實驗教學;民族關(guān)系
人工智能是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科,對它的研究涉及控制論、信息論、系統(tǒng)論、語言學、神經(jīng)生理學、數(shù)學、哲學等諸多的學科及領(lǐng)域,是一門綜合性的交叉學科[1]。
人工智能的研究、應用和發(fā)展,在一定程度上代表著信息技術(shù)的發(fā)展方向,同時信息技術(shù)的廣泛應用也對人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響[2]。
實踐教學環(huán)節(jié)在大學教育中是一個非常重要的教學環(huán)節(jié),是提高人才素質(zhì)與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強的專業(yè)性之外,還具有突出的實踐性,為了能深入理解和掌握所學內(nèi)容,必須把講授和實踐結(jié)合起來。本文結(jié)合該課程實驗教學,將研究型教學的理念引入到實驗教學,并對教學過程中的經(jīng)驗和問題加以初步的總結(jié)。
1研究型教學模式背景
研究型教學是相對于以單向性知識傳授為主的傳統(tǒng)教學提出的,是指教師以課程內(nèi)容和學生的學識積累為基礎(chǔ),引導學生創(chuàng)造性地運用知識和能力,自主地發(fā)現(xiàn)問題、研究問題和解決問題,在研究中積累知識、培養(yǎng)能力和鍛煉思維的新型教學模式。研究性教學是對現(xiàn)有的大學課堂教學模式的突破。有利于開發(fā)大學生的創(chuàng)造潛能,提高學生適應社會需要的創(chuàng)造性和創(chuàng)新能力,充分展現(xiàn)現(xiàn)代大學培養(yǎng)人才、發(fā)展科學、服務社會的三大基本職能[3]。
19世紀初,德國著名教育家洪堡最早提出了教學與科研相統(tǒng)一的原則,為研究型教學模式的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀50、60年代,美國著名教育心理學家布魯納提出了著名的“發(fā)現(xiàn)教學模式”[4],成為后來探究性學習和研究型教學的先導。20世紀70年代,美國研究教學專家薩奇曼正式提出了研究訓練教學模式。他認為學生會本能地對周圍新奇事物發(fā)生興趣,并想方設(shè)法弄清這些新奇事物背后究竟發(fā)生了什么,這是一種進行科學研究的可貴的動力。
自此,研究型教學理念開始廣泛使用。現(xiàn)在,哈佛大學、牛津大學、劍橋大學等世界著名大學,都非常注重學生能力的培養(yǎng),普遍采取了研究型教學模式。以美國高校為例,雖然美國高校83%的教師在課堂教學中主要采用講授法進行教學,但在整個教學過程中都滲透著研究型教學的方法,如積極引導學生參與教學過程,開設(shè)研究性課程,引導學生積極主動地參與科研活動等。我國自20世紀90年代初推出211工程建設(shè)以來,清華大學、北京大學、人民大學、復旦大學、浙江大學等一些重點大學都提出了建設(shè)世界一流的綜合性研究型大學的目標。這些高校在實現(xiàn)從單向知識傳授的傳統(tǒng)型教學向關(guān)注創(chuàng)新性教育的研究型教學轉(zhuǎn)變方面進行了許多有益的嘗試。
2研究型實驗教學
本科教學不僅要培養(yǎng)學生的應用能力,還要培養(yǎng)學生具備基本的科研素質(zhì)。大學是培養(yǎng)未來一線創(chuàng)新人才的主要基地,必須從本科教學人手,深入探索研究型教學的手段和方法,才能滿足未來經(jīng)濟增長和社會發(fā)展的需要,才能符合建設(shè)研究型大學的需要。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加,研究生招生規(guī)模逐年增大,本科高年級學生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計算機相關(guān)學科非常活躍的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識別、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、統(tǒng)計學習理論等,都是目前國際和國內(nèi)熱門的研究方向。
人工智能課程在計算機專業(yè)人才培養(yǎng)方案中占據(jù)著重要的位置。在專業(yè)理論方面,它承續(xù)了離散數(shù)學中的邏輯知識;在專業(yè)方法方面,是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析與設(shè)計的繼續(xù);在專業(yè)工具方面,是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計的生動實例。并且人工智能的每一部分內(nèi)容都可以作為一個深入的研究課題,課堂上講解的內(nèi)容不可能面面俱到,學生們也不可能對人工智能的每一領(lǐng)域都做很深入的學習。并且人工智能涉及很多的數(shù)理邏輯知識,有些顯得難以理解,并且往往讓學生感到比較枯燥,學生的學習興趣就漸漸淡薄,學生往往被動“聽講”,難以獲得預期的教學效果。
針對這一特點,在人工智能教學中,如何引導學生系統(tǒng)學習人工智能的知識、激發(fā)學生的研究興趣,樹立目標意識找準研究方向,為未來的科研工作打下基礎(chǔ),研究型實驗教學就成為了人工智能課程教學的一個重要環(huán)節(jié)和必然選擇。
2.1實驗教學中加強學生的研究導向
在實驗教學中,如果照搬一些教材中的例子或習題教學,一方面學生們會缺乏興趣,另一方面學生對這個領(lǐng)域的知識缺乏全面的了解。應不斷提出一些學生們感興趣的開放性課題,比如基于支持向量機的人臉識別、基于膚色的人臉檢測,基于內(nèi)容的圖像檢索等,培養(yǎng)學生們的學習興趣,讓學生們逐漸深入的學習某一領(lǐng)域的知識。比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡,在模式識別、經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過成功應用,是一種具有強大的非線性學習能力的計算智能技術(shù)。然而BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法自身也存在著一些缺點,如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等,而支持向量機在這些方面具有顯著優(yōu)點。我們可以設(shè)計一個人臉識別的實驗,用神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機分別實現(xiàn),并作以比較。讓學生們在了解人工智能新技術(shù)的同時,也培養(yǎng)學生們?nèi)绾畏治鰡栴}、解決問題的科研能力。
2.2人工智能課程實驗
該課程是一門對實驗技術(shù)有較高要求的課程,對于基本原理和方法的實現(xiàn),要求學生進行嚴格的計算機專業(yè)技能訓練和培養(yǎng)良好的科研工作作風。因此對課程中的技能及技術(shù)性內(nèi)容,除單獨進行必要的基礎(chǔ)訓練外,還融入到綜合和研究型試驗中,通過多次反復實驗練習,達到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問題求解技術(shù)的目的。
該課程的實踐環(huán)節(jié)主要是實踐項目,由具備較強工程實踐能力的任課教師和助教負責,學生可在全天候開放的專用機房完成。在實踐環(huán)節(jié)的設(shè)計上,我們嘗試把驗證性實驗和開發(fā)性實驗相結(jié)合,結(jié)合實驗教學進度,安排相應的開放實驗,開放性實驗以科學研究實驗為主。并在課程的教學過程中,不斷深化和擴展教學內(nèi)容,結(jié)合人工智能學科的發(fā)展趨勢和本院老師的最新研究成果,對實驗內(nèi)容進行更新。
課程主要設(shè)置三種層次的實驗:1)基本原理和算法編程,測試例設(shè)計及程序測試實驗;2)分析綜合實驗;3)研究型設(shè)計實驗。整個實驗包括課前討論、實驗操作、實驗報告、結(jié)果討論、總結(jié)提高等六個環(huán)節(jié)。對于綜合性和研究型實驗,把學生分成5個人一小組,每小組選做其中的一個。學生從指導老師處了解到實驗課題后,即著手查資料,研讀文獻,鉆研有關(guān)理論。在此基礎(chǔ)上,學生先提出實驗方案,經(jīng)與老師討論后,即可開始實驗研究。
3實驗平臺的構(gòu)建
民族關(guān)系問題對被訪對象,特別對少數(shù)民族被訪對象是非常敏感的問題,對民族關(guān)系的評價又存在個體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統(tǒng)的文獻分析、問卷統(tǒng)計和現(xiàn)場觀察等民族學方法來進行調(diào)查,得到的數(shù)據(jù)會存在較多誤差。
因此結(jié)合本校的民族特色和民族學領(lǐng)域獨特的研究優(yōu)勢,將信息認知技術(shù)引入民族關(guān)系研究,運用圖像、心電和腦電數(shù)據(jù)進行分析,將分析的結(jié)果和心理場景測試及民族學調(diào)查結(jié)果進行相互印證和參數(shù)修正,從而獲得盡可能客觀的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將有助于建立一個客觀、完備、科學的民族關(guān)系監(jiān)測體系,并真實全面地評估民族關(guān)系,從而使決策機構(gòu)及時做出正確的決策。基于多信息融合的民族關(guān)系監(jiān)測預警系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。
目前該平臺已經(jīng)搭建,由北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)、北京市公共安全信息監(jiān)測平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個重大項目支撐。在這個平臺的下面,涉及到人臉識別、表情識別,視頻監(jiān)控、認識等領(lǐng)域,小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、模糊數(shù)學、信息融合等人工智能知識得到了具體的應用。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好,自愿參加到該平臺下的某一項目,切實對自己所學知識有一個深刻的理解和掌握。
4結(jié)語
研究型實驗教學激發(fā)了學生的學習興趣,不但使學生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術(shù),也切實提高了學生的實際動手能力和編程能力。研究型實驗教學在實踐過程中還有以下問題需要改進:
1) 研究型實驗教學的理念很難普及。很多教師對研究型教學模式的內(nèi)涵未能準確把握,把研究型教學模式等同于學生實習或者寫論文。
2) 研究型實驗教學的輔導老師素養(yǎng)需要提高。研究型實驗教學作為體現(xiàn)創(chuàng)新教育要求的現(xiàn)代教學模式,需要的不是知識傳授型的教師,而是高素質(zhì)的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應該成為一個學者,教師不僅要有研究型教學的教育觀念、快速接受新知識的能力和高超的教學技能,要能夠合理地規(guī)劃和設(shè)計實驗內(nèi)容。
3) 需要建立一套合理的學生學業(yè)和教師績效的評價體系。
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Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence
ZHANG Ting, YANG Guo-sheng
(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)
