引论：我们为您整理了13篇人工智能教育的前景范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
篇1
1 中学教育现状
教育乃立国之本，而中学教育乃是重中之重。一方面，中学生处于青春的成长期，各项综合素质逐渐完善中，中学教育意义和责任重大；另一方面，中学教育仍然是应试教育为主，仍然需要面对千军万马过独木桥的“中考”“高考”，中学教育很大程度左右了学生的未来。
目前的中学教育资源，分为公共教育资源――公办/民办学校教育，和社会教育资源――私人家教、补习班等，有如下两个特点。
1.1 学生得到的公共教育资源不足
学校班级结构的构成是：一名班主任教师，多名科任教师。在大多数学校中，无论是班主任教师，还是科任教师，均会承担其他班级的教学任务。可以看出，教师资源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上线压力，教师往往会将有限的精力分散关注在所有的学生上，每个学生得到的公共教育资源并不多。
1.2 学生获取的社会教育资源不公
学生若在学校无法获取更多的教育资源，将不得不转向社会教育资源去求助。据统计，学生参与社会教育资源的成本在200元/小时，学习费用成本过高，进一步造成普通学生的社会教育资源也无法获取。
本文要探讨的，正是通过人工智能这一现代信息化技术，构建智能辅助学习系统，使中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。
2 智能辅助学习
2.1 人工智能简介
人工智能（Artificial Intelligence）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，能够对人的意识、思维等信息过程进行模拟。随着计算机科学技术的发展，特别是近年来大数据技术的成功应用，人工智能在越来越多的行业展现出蓬勃的冲击力。以谷歌围棋机器人“阿尔法”、微软助理机器人“小娜”等为代表的虚拟智能机器人，能像人那样思考，也具备超过常人的智能。
在国内，人工智能在教育领域的理论研究和教学实践表现得越来越活跃，尽管人工智能并不是为教育专门研发的，但是人工智能的不断发展，使得其在教育中的应用也越来越广泛，教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想和目标。
2.2 智能辅助学习系统
智能辅助学习系统，其表现形式是能够为每个学生，配备一个虚拟教师。学生能够通过电子设备（如手机、计算机），与虚拟教师进行交流对话，咨询虚拟教师各学科的问题，并得到有效的学习辅助。
该智能辅助学习系统，具备以下几个特征。
2.2.1 虚拟教师跨学科能力
与传统的教师专一某一学科不同，虚拟教师并没有学科边界划分。只要学习系统研发出某一学科的学习算法，该虚拟教师就能够获取该门学科的能力。
2.2.2 虚拟教师深度自学习
虚拟教师的“智能”来源于三方面。一是学生基本信息档案，该档案涵盖了从小学教育开始的学科成绩、综合能力、爱好特长等，虚拟教师得到学生的人物画像。二是虚拟教师对学生的自学习，每一次双方的沟通交流，虚拟教师都能够不断更新发展学生的画像。三是虚拟教师对学校课堂内容的自学习，虚拟教师并不是独立于学校教育存在的，而是作为学习教育资源的一个补充，虚拟教师能够掌握课堂进展、作业部署、考试动态等信息。
2.2.3 接近自然语义的沟通
学生与虚拟教师之间，可以通过自然语义的语音和文字进行沟通，如 “今天数学作业第2题不会”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他计算辅助手段为补充，如上传某道数学题图片，虚拟教师通过图形识别匹配，给出该题的解题思路和讲解。
2.3 优势分析
智能辅助学习系统，有三大核心优势。
一是“即学即问”，相比目前的学校教育和社会教育，学生在学习遇到困难时，只有有限的时间与教师交流，在智能辅助学习系统中学生将不受空间、时间限制，随时随地可以与虚拟教师互动，获取充足的教育资源。
二是“定制教学”，相比目前的教育形式，课堂上教师与学生是一对多的关系，教师不可能专为某个学生定制教学方案，在智能辅助学习系统虚拟教师与学生是一对一的关系，虚拟教师能够更了解学生，根据学生的具体情况制订最佳学习方案。
三是“受众广阔”，相比目前的公共教育资源紧缺、社会教育资源费用昂贵，智能辅助学习系统一旦推广，受众学生可无限增加，边际效应非常明显。并且计算机系统设计特有的水平扩展能力，能够随着学生人数的增加而增加，支撑广大的学生辅助学习。
2.4 前景预测
笔者比较看好人工智能在中学辅助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技术发展，为中学教育带来的价值外，当前国家政策和社会环境也非常有利。
第一，未来10年国家政府和教育部门会大幅增加在教育信息化产业上的投入，随着《国家中长期教育改革和发展纲要（2010―2020年）》和《教育信息化十年发展规划（2011―2020年）》等相关规划相继出台，各级地方政府和教育部门都非常重视教育信息化产业的投入，人工智能+云计算是重中之重，人工智能技术的兴起必将教育信息化推向一个新的高度。
第二，教育信息化逐渐成为风口，根据前瞻产业研究《中国在线教育市场前景与投资战略规划分析报告》统计，2015年在线教育市场规模大约为479亿美元，而这一数字在2020年预计将增长到504亿美元。这个持续迅猛增长的市场正在吸引越来越多的创意和资本，教育领域中的人工智能也很快会成为热点，涉足其中的高科技公司也会越来越多。
3 结 论
本文通过智能辅助学习系统，探索了人工智能在中学辅助教育中的一个应用。虽然没有介绍具体的技术实现、系统研发，但对现状痛点、应用前景做了综合性分析概述，相信随着科学技术的持续发展、教育领域的融合开放，本文探索的这个应用将实现于市场，使广大中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。
参考文献：
[1]何维贵.利用现代化教学手段打造高效课堂[J].广西教育（中等教育），2013（6）.
篇2
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.
篇3
《新闻周刊》12月9日
自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的
>> 人工智能如何促进经济发展？ 人工智能：现代经济发展的发动机 人工智能促进深度学习的发展 人工智能发展简史 人工智能发展进程 人工智能发展预测 人工智能现状和发展 关于人工智能发展的思考 人工智能发展前景解读 谁在引领人工智能发展 人工智能的发展之路 人工智能的应用和发展 BAT如何布局人工智能 人工智能超越人类会如何 人工智能如何改变教育 人工智能将促进制造业升级 人工智能促进泛中心化商业时代 浅谈如何促进林下经济发展 “人工智能”之父 人工智能 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 政治 > 人工智能如何促进经济发展? 人工智能如何促进经济发展? 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊编辑部")
申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 《新闻周刊》12月9日
自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的便利确是难以估量的。经济学家一再表示，自动化有助于总体生活水平提高、受教育程度提高、平均寿命延长和犯罪率下降。有人说这种发展对那些底层的劳动者来说并非好事，实际上它仍然给这些人带去更实惠的产品。现在人工智能发展带来的自动化程度更高，也有迹象表明，这种技术创造的就业机会比破坏的更多。9月份公布的美国人口普查数据显示，自1999年以来，贫困人口的年均下降幅度最大。从2014年到2015年，美国创造了近300万个就业机会。以谷歌、IBM为代表的世界顶尖的科技公司正在竞相捕捉这个大规模的市场，建立最好的人工智能，这意味着这项技术将更快惠及到所有人。
篇4
当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。
二、相关概念阐述
人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。
三、人工智能视域下机器人学习的适切性
在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。
四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究
从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。
（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。
（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。
篇5
1 网络教育模式的发展现状
1.1 网络教育的优势
网络教育模式是对传统课堂教育模式的更新与演进，传统课堂教育模式具有交流便捷、课堂管理方便的优势，但是也受到空间和时间的双重限制，需要缴纳昂贵的场地和设施费用，难以追赶新时期人们快捷的工作步伐。网络教育通过互联网远程传递，在继承和发展了传统课堂优势的同时，弥补了缺点和不足，在虚拟的网络环境，摆脱了有关时间、空间、身份等诸多限制，促进了教育手段的创新，为人们提供了更多接受教育的机会，促进了国民教育水平的提高。
1.2 网络教育存在的问题
网络教育的问题主要体现在以下方面：
1.2.1 操作平台的局限性
网络教育登录界面的首页，一般包含着课程选择、成绩查询、习题演练、师资介绍等基本内容，这容易导致众多网络教育平台具有相同的首页模板和计算机程序，不同平台、不同学科、不同专业没能充分体现出其独一无二的课程特色。操作平台具有局限性，无法充分体现人性化特色和该课程的特殊化要求。
1.2.2 教学方式的一致性
网络教学中，一般采用计算机程序设定好的流程，授课、复习、习题演练、期末考试、综合评估为基本程序，流程化操作，无法根据学生的学习特点和成绩要求制定相应的教学方式。教学评价流程过于死板，无法像教师一样考虑其他综合因素进行分析，这就容易导致考试系统的公平性、评分的合理性受到质疑，无法体现教学权威性。
1.2.3 服务系统的落后性
网络教育是以计算机的软件程序为表现载体，将教学课程和学习方式相融合。随着知识体系更新换代的不断加快，学术纠错的发生，课程及时更新也是十分重要的。但是网络教育服务系统具有一定的落后性和延时性，传递的知识和答疑手段相对落后，影响着网络教育的准确性和科学性。
2 人工智能在网络教育中的具体应用
网络教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系统的“刚性”无法符合学习者不同的教学需求，不懂得如何具体因人而异、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特点，可以有综合考虑各种影响因素，并及时调节，恰好是对缺陷的补充。事实证明，人工智能在网络教育中的具体应用也取得了较好的效果，主要体现在以下方面：
2.1 专家系统的应用
专家系统是对智能教学系统、决策系统、导学系统以及先进的智能化硬件设备的总称。传统的网络教育是流程化、规范化的，智能化教学系统是对每个流程应用智能化手段，促进教学过程的科学性。
2.1.1 智能决策系统。
在课程开始之前，增设智能决策功能即智能决策系统，类似于学校的入学考试，对学生的学习能力、成绩水平、智力状况进行基本的分析和了解，以学生能力而不是教师要求为教学依据，制定合理的教学计划和学习方案；通过智能化设计，确定学习成绩分阶段测试计划、智力开发方案和考试模拟系统等，通过这些方式，实现对学生能力的充分开发。
2.1.2 智能导学系统
这是通过对学生一定时期学习环境的营造，通过对环境内各影响因素施加措施，为学生的学习提供优质条件。影响因素包括教师、学习资源、外部因素等，一旦学生学习没有达到预定的目标，教师模块就会对学生的动态行为做出科学正确的指导，并向正确的学习轨迹纠正；学生学习所需要的参考资料、试卷分析、时事热点等，会根据学生的学习进展情况及时更新资料库；学生在学习中遭遇困境，系统会根据智能化发挥引导和提醒功能。
2.1.3 智能教学系统和智能化硬件设备
智能教学系统和智能化硬件设备分别是智能学习系统的软件和硬件载体。智能教学系统是智能决策和智能导学子系统的综合，是几种不同模式的组合与搭配，最终出现适合学生自身的学习模式，并且让系统关系更加稳固；硬件系统是网络学习的基础和载体，包括传输设备中的路由器、交换机设备，终端的打印机、摄像头等。
2.2 其他人工智能系统的应用
2.2.1 语言处理系统
语言处理系统在人工智能领域是一种应用较为广泛的技术，系统内部拥有录音模块、语言识别模块、转换模块和输出模块。学生向录音系统发出声音，语言识别和转换模块将语言转化为文字显示在计算机界面上。就目前的技术来说，语言处理系统可以处理简单口语和书面语言，局限在普通话，随着语言库的升级，语言处理系统的功能会越来越强大。这一功能的出现，对学生学习语言口语和减少文字任务有很大的帮助。
2.2.2 知识库系统
知识库系统是对知识和数据的整合、汇总和储存，学生仅依靠记忆中对知识的只言片语和残损记忆，发挥知识库强大搜索功能，自动分辨出关键词，并提供完整的数据。这对学生学习记录的查找和知识的复习有很大帮助，也有助于系统的升级和完善。
3 促进人工智能在网络教育中应用的具体措施
3.1 加大资金支持
资金支持是发展新科技的坚实保证，政府和相关机构应该重视人工智能在网络教育发展中的巨大作用，提供政策的优惠和资金拨款，给予场地和设备的支持。有了资金的支持，可以吸引优秀人才开展系统研发和技术升级工作，可以为人工智能的应用提供高性能、高水平、先进的硬件设施保障。
3.2 开展教学实施
应该积极促进人工智能在网络教育中的教学实施活动，通过一线学习的监测和实验，推动新技术的普及与应用。在相关专业院校安装人工智能软件，也是促进教学实施的有效途径。
4 结束语
综上所述，人工智能是一项应用广泛，可研究性强的计算机前沿技术。通过人工智能相关技术的研究，能够解决网络教育中存在的诸多问题，提高学生的学习质量和效率，方便老师的教学管理，以及对教育教学模式将产生深刻影响。
参考文献
[1]冯佳.虚拟机技术在计算机网络课程教学中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2011（17）.
[2]王世刚，王纪凤，尚玉莲，赵学军.计算机网络课程教学中的虚拟机技术应用[J].中国现代教育装备，2011（01）.
[3]刘健.人工智能在网络教育中的应用探索[J]. 计算机光盘软件与应用，2014（06）.
[4]陈建锋.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].城市建设理论研究.2015（03）.
作者简介
篇6
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术，让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科，最近几年来发展非常迅猛，在智能接口，数据挖掘，主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通，现在已经实现了文字，语音，自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术，在大数据时代里将会有非常广泛的应用；主体系统则是指的让计算机具备愿望，能力，选择等心智状态的实体，实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看，在未来的5～10年内，人工智能将会应用在教育，医疗，管理，生产等绝大多数的社会领域中，将推动社会的全面发展与进步。在本文中，作者将以高职技能教育为切面，分析人工智能在该领域内应用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路，方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。
二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足
将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点，从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看，主要有三种应用的层面：一是智能计算机辅助教学（ICAI），它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来，实现更加智能化的教学支持，减轻教师的工作量。二是智能，即让某些特定的课程与教学的内容，由人工智能来取代教师进行授课，即时答疑，提高教学的效率；三是智能数据库，对于课程相关的网络教学资源数据库，应用人工智能的方法进行数据分析，提高数据库的访问速度与交互功能，便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说，上述的三大应用领域还有些不够契合，主要体现在如下的方面：
（1）对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统，侧重于对理论思维知识的辅助教学，而对于学习者的身体活动的记录能力不佳，这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知，技能的教学是与学习者身体的活动相关联的，行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。
（2）与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像，虽然简单直观但形式单一，还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。
（3）智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统，虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作，但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析，提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。
三、高职技能辅助教学系统的设计思路
针对上述教学人工智能应用的不足，结合高等职业技术学校的教学情况，特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路：
（1）使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。
智能接口是为建立和谐的人机交互环境，使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中，无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中，而是需要智能系统通过摄像头，运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动，对活动进行分析与统计，并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术，需要根据具体的学习内容而定。
（2）应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域，它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘，从中提炼出具有个性化的知识体系，发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态，能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强，效率更高。
（3）使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统，可以快速地对分析的结果进行展示，可以利用网络的环境，用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前，方便掌握学习的过程。
四、辅助教学系统的应用展望
通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统，将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先，该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来，不再通过传统的测验，考试，交流等方式获知学生的学习状态，由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动，自动进行学习效果的定性与定量的分析，积极地反馈给教师，从而使得教学更具备了明确的方向。其次，该系统也会增加技能教学的趣味性，将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果，学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态，以及与其他同学的差异，更能够培养自学的能力。第三，该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接，将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘，可以更加方便高职院校的管理工作，也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。
参考文献：
篇7
一、人工智能时代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。
其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。
（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。
（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。
（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。
篇8
构建一站式服务体系
湖南省自兴人工智能研究院以“自主创新 兴国强省”为工作方针，以产业发展为目标，以应用需求为牵引，以人才培养和关键技术研发为支撑，以交流合作为导向，专注于人工智能与机器人领域的新思想、新观念、新理论、新技术，引导和推进人工智能与机器人的研究及应用，推动人工智能与机器人的科学探索和技术攻坚，打造人工智能与智能机器人的前沿平台。
自兴人工智能研究院主要开展智能感知、深度学习、深度神经网络建模、计算智能、大数据、智能机器人等相关研究，及将此类技术在无人驾驶、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能电网、智慧城市、智慧旅游、智能环保、智能医护、智慧家居、工业生产和制造方面的应用。着眼于人工智能前瞻性基础研究，建设开放共享的人工智能创新发展平台，使智能资源充分共享，为我国智能制造和其他人工智能相关产业装备及系统，提供基于人工智能和智能制造的咨询体验、软件产品应用、机器换人、电子商务、工业互联网、云计算、大数据等信息化服务。
打造一个培训基地。该研究院通过开展人工智能启蒙培训、工程师培训、实践培训等，建立全国具有重要影响力的人工智能培训地。一是面向全国培训人工智能、智能控制、智能机器人和智能制造技术创新研究与应用开发的高端人才；二是为人工智能及机器人高端技术人才搭建与企业间沟通合作桥梁，积极探索政、产、学、研相结合的人工智能发展新路子。
建好一个产业孵化器平台。该研究院一方面依托人工智能产业基金，着力向从事新型高智能家用服务机器人研究、开发与生产的潜力企业及人工智能前景项目等进行股权或准股权投资；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服务+投资融资+市场对接”的模式，为创新创业者及创客项目提供市场、资本、运营、管理、人才等综合服务。
构筑聚“智”高地
促进人工智能产业升级
篇9
作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。
除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。
中国人工智能商用元年
而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。
腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。
从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。
“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。
而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。
人工智能的现实入口
在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。
“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。
除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。
早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。
篇10
首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。
点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。
6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。
篇11
1人工智能
1.1人工智能的定义。人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。属于计算机学科下的分支，顾名思义，它是一门专门研究类人化的智能机器学科，即利用现阶段科学的研究方法和技术，研制出具有模仿、延伸和扩展人类智能的机器或智能系统，从而实现利用机器模仿人类智能的一切行为。1.2人工智能的研究背景。在1956年的达特矛斯会议上，“人工智能”这一术语正式由麦卡锡提议并采用了，随后人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。在这之后，科研人员进行了许多的研究和开发，人工智能这个话题也取得了飞速的发展。人工智能是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学理念。人工智能的研究包涵广泛的科学知识，以及其他领域的知识，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够做一些通常需要人工智能完成复杂工作的机器。1.3人工智能的研发历程。早期研究领域：人工智能专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动编程，机器人，游戏，人工神经网络等，现在涉及以下研究领域：数据挖掘，智能决策系统，知识工程，分布式人工智能等。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到广泛的发展。以下简要介绍其中的几个重要部分：（1）专家系统。所谓专家系统就是控制计算的智能化程序系统，通过研发人员总结归纳了专业学科知识和日常经验，能够知道计算机完成某个领域内的专业性活动或者解决某些专业级别的问题。人工智能技术可以合理利用已知的经验体系在复杂环境中，解决和处理复杂问题。（2）机器系统。机器系统简单说就是机器人通过人造神经系统，借助于网络或者存储系统汲取系统的知识进行开发研究。（3）感知仿生。感知仿生系统通过模拟人类的感官，感知生物学特征，通过人工智能机器的感部件对外界外部环境进行感知，识别，判断，分析的能力。能够更好的适应环境，做出判断。（4）数据重组和发掘。是指通过人工智能系统，结合当前先进的理念，对大数据的总结归纳，识别存储，调取等应用。通过数据的加工处理，能够主动做出判断和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，该系统利用系统有效的规避和克服系统资源在某段时间内的局限性，并能有效地改善因资源造成的时间和空间不均衡问题。它具备，模式自动转换，并行处理，开放启发方式，冗余且容错纠错的能力。
2数据挖掘
2.1数据挖掘的定义。数据挖掘(DataMining,DM)是揭示数据中存在的模式和数据关系的学科，强调处理大型可观察数据库。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到了广泛的发展。这里包括数据挖掘和智能信息提取过程，前者从大量复杂的现实世界数据中挖掘出未知和有价值的模式或规则，后者是知识的比较，选择和总结出来的原则和规则，形成一个智能系统。2.2数据挖掘的研究现状。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。2.3数据挖掘的研究发展。具体发展趋势和应用方向主要有：性能方面：数据挖掘设计的数据量会更大，处理的效率会更高，结果也会更精确。工具方面：挖掘工具越来越强大，算法收敛越来越多，预测算法将吸收新颖性算法（支持向量机（SVM），粗糙集，云模型，遗传算法等），并实现自动化的实现算法，选择和自动调谐参数。应用：数据挖掘的应用除了应用于大型专门问题外，还将走向嵌入式，更加智能化。例如进一步研究知识发现方法，对贝叶斯定理和Boosting方法的研究和改进，以及对商业工具软件不断的生成和改进，着重建立整体系统来解决问题，如Weka等软件。在先进理论的指导下，按照国内形态发展，至少需要20年的时间，才能改进数据挖掘的发展。
3数据挖掘与人工智能技术的联系
数据挖掘属于人工智能中独立系统。它于人工智能的存在关系属于，并存联系，且独立运行，互不从属。此设计体系一方面可以有效促进人工智能提升学习能力，增进分析能力，另一方面还对分析，统计，OLSP，以及决策支持系统模块等起到推动作用。在收挖掘应用领域，处理可以对WEB挖掘，还能够有效进行文本，数据库，知识库，不同领域不同学科的信息进行序列矩阵模式挖掘。基于数据本身的分类，辨识，关联规则，聚类算法更加博大精深。因此，独立于人工智能的数据挖掘，更加便于科研团体或者领域对数据的使用和分析。数据挖掘是人工智能领域的一部分。首先，高智能是数据挖掘和人工智能的最终目标，正是由于这个目标，人工智能和数据挖掘有很多关联。其次，数据挖掘和人工智能是各种技术的整合。数据挖掘和人工智能是许多学科的跨学科学科。最后，数据挖掘的出现逐渐发展壮大，加强了人工智能，因此可以说，它们两者是不可分割的。
4人工智能和数据挖掘技术的发展前景
在当前环境下，人工智能和数据挖掘技术具有以下发展前景:(1)在大数据互联网中的应用。将人工智能的技术应用于互联网中将会使网络技术带上智能的特性,可以为人们的生活提供智能化的帮助，给人们的生活带来便利。还可以提高网络运行效率、增加网络安全性等。(2)智能化服务的研究。人工智能和数据挖掘都很注重对智能化服务的研究,例如很多智能机器人便应运而生，它们已经能胜任许多简单的工作，可以为人们提供人性化的服务。高度的智能化是数据挖掘和人工智能研究最终追求的目标,也是二者最终合而为一的标志。(3)使知识产生经济化。在现阶段的知识经济时代，人工智能和数据挖掘势必受到经济的影响，这决定了人工智能和数据挖掘将具有经济特征。人工智能和数据挖掘技术作为无形资产可以直接带来经济效益，通过交流，教育，生产和创新的无形资产将成为知识经济时代的主要资本。可以预期未来的人工智能和数据挖掘技术将更加经济实用。(4)交叉学科的技术融合。各行各业的理论和方法都已经开始融入了人工智能和数据挖掘之中。未来的人工智能和数据挖掘技术必将是一个融合众多领的复合学科。当今，我们已经在逐渐使用人工智能与数据挖掘技术，去攻克更多难题，解决更多问题，造福人类，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 单位:汉江师范学院
参考文献：
[1]万璞,王丽莎.数据挖掘与人工智能技术研究[J].无线互联科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.试论如何利用大数据挖掘技术推动人工智能继续发展[J/OL].科技创新报,2017,14(01).
[3]秦益文.微博数据挖掘中人工智能推理引擎的应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2017(02).
[4]蒲东齐.数据挖掘在人工智能上的应用[J].信息与电脑(理论版),2016(19).
篇12
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
（一） 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
（二） 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。
（三）提倡课堂辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9（4）：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13（3）：330-332.
篇13
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2 人工智能的应用领域
2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3 人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3 人工智能的发展方向
3.1 人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2 人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
