人工ai智能教育篇1
>> 強人工智能和超級智能：技術合理性及其批判 基于web技術和人工智能算法的高校智能排課系統研究 人工智能及其教育應用 淺析防火墻ASA特性及其和NAT技術結合的合理性 人工智能技術在計算機中的發展和應用 現代圖書館、數字信息技術和人工智能 人工智能研究領域及其社會影響 淺析人工智能的發展及其應用 關于人工智能及其應用的分析探討 人工智能技術在建筑領域的應用 淺談人工智能自動化技術的發展 電子商務與人工智能技術 人工智能技術在選煤領域的應用 人工智能引發的科學技術倫理問題 淺談人工智能技術的發展 《人工智能技術》教學與實踐 日本將集中開發人工智能技術 運用人工智能先進技術 人工智能及識別技術的應用研究 人工智能的“技術奇點”正在到來 常見問題解答 當前所在位置：l， 2015-11-12.
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Abstract： Strong AI was coined by American philosopher John Searle in 1970s in his paper 《Mind、Brain and Program》，mainly refers to this philosophical position： based on the model of computational mind， AI program embodied in the general digital computer can recognize and think like humankind， even reach or surpass the human intelligence level. This position is opposed to the Weak AI or Applied AI which are regarded as the tools or assistant for helping human to perform tasks. In the last two decades， with the mushrooming of Internet、neuroscience、genetic engineering ，etc. Strong AI is stepping into the engineer practice from the philosophical standpoint in the years of John Searle， the futurist even image the more optimistic version of Strong AI： Super AI. All of these are driven by both industrial giant like IBM，Google，Facebook，Microsoft and Kurzweil、Markram who are the optimistic and active technical practioners， and they infiltrated into daily life as a support to the technology rationality by the strengthening popular scientific media. But the impact of AI in the human society is not value free， it can't reflect and upgrade the nature of human creativity， on the other hand， it's results often doesn't comply with the initial goal， with the promotion of commercial activities， AI begin to challenge and suppress the rational human as the cultural products and self-explaining species.
人工ai智能教育篇2
下一波浪潮和AI的未來
今天大家都覺得AI“大風”來了，必須趕快前進不要掉隊。但是如果冷靜想想，AI還是面臨很多挑戰。
研究方面的挑戰更大一些。國務院2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》提出：我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到*水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。這對研究工作提出了很高的要求。同時，中國工程院也發布了新一代人工智能發展報告。新一代人工智能也稱為AI
2.0，我國的人工智能發展正從AI 1.0向AI 2.0過渡。
AI現在的主要缺陷或者說不足是在機器學習上。深度學習即深度神經網絡是機器學習的一種方法，這種方法確實可以解決很多問題，在實踐中也取得了很大的成功。但深度學習也要發展。我去美國開會時，馬里蘭大學一位很知名的AI專家調侃說，現在“深度學習有深度而無學習”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因為這樣的“學習”嚴格說不是學習，而是訓練，是用大數據在訓練一個數學模型，而不是真的通過學習獲得知識。
目
錄
CONTENTS
目錄
贊譽序言前言
第一章春暖花開——人工智能復興
曠世棋局的幕后英雄002
人機博弈之戰004
AI大潮席卷007
各國政府的應對策略011
第二章酷暑與寒冬——人工智能60年艱難歷程
1956年達特茅斯會議與AI誕生016
初期的繁榮與樂觀019
遭遇計算能力瓶頸021
復興與再度冰凍023
20年寒冬027
第三章杰弗里·欣頓——突破人工智能關鍵技術的人
實習生培訓班的老人030
人工神經網絡道路崎嶇034
寒冬中的堅持036
深度學習登場038
第四章助飛的雙翼——深度學習成功的秘密
不是只要有好算法就能成功042
瘋狂冒險家黃仁勛與GPU 046
“拼命三郎”李飛飛締造ImageNet 050
讓深度學習升華052
第五章數據魔方——數據科學崛起
華爾街數據爭奪戰056
AI眼中的歷史與未來058
造就神奇的數據科學060
來自大數據的挑戰062
異軍突起的數據可視化065
硬幣的另一面067
第六章機器在聆聽——語音識別的歷史性突破
人類的美好夢想與歷史探索070
統計語言學打破沉寂071
劍橋語音的黃金十年073
技術高門檻與壟斷076
深度學習帶來歷史性突破078
廣闊的創新領域080
第七章讓霍金傾談——語音合成創造奇跡
機器制造“完美的保羅”086
語音合成的漫漫長路089
科大訊飛，一名在校生書寫的傳奇090
語音交互大戰打響093
第八章重建巴別塔——機器翻譯拆除語言樊籬
機器翻譯嶄露頭角100
冷戰催生的機器翻譯101
語言的規則太復雜103
統計翻譯成為主角105
見證歷史的活樣板107
科技巨頭的競技場108
第九章第二雙眼睛——計算機視覺大放異彩
央視節目引起熱議114
計算機視覺前史115
學科奠基人戴維·馬爾117
走上快車道119
中國力量崛起122
谷歌貓與計算機視覺的未來124
第十章忠實的朋友與助手——形形色色的機器人
美的收購“德國國寶”128
機器人的前世今生130
現代制造業與工業機器人132
服務機器人大合唱134
巨大的沖擊波139
第十一章飛翔的機器——無人機的廣闊天地
無人機“黑飛”事件142
漫長發展史143
汪滔與大疆145
給“硅谷狂人”上了一課148
廣闊的應用領域149
微小型化與集群應用152
無人機的未來154
第十二章智能交通革命——自動駕駛的夢想與現實
收購狂潮158自動駕駛概念與無人車的歷史159
伊拉克戰場引發的無人車挑戰賽161
民用研究趁勢而上162
“狂人”馬斯克來了165
不同的聲音——無人駕駛還需60年168
無人車暢想曲170
第十三章無形機器人——無處不在的虛擬機器人
一場官司的背后172
什么是Bot 174
Bot今昔175
創業的新機會177
虛擬機器人大顯神通179
未來的競爭利器180
第十四章終身學習時代來臨——人工智能塑造新人生
教育史上的“一場數字海嘯”186
機器人給考試評分190
高考機器人亮相192
AI帶來個性化教育193
超越大學，終身學習196
第十五章電腦神醫——精準醫學帶來的福音
AI挑戰醫生200
破解醫學影像處理難題202
手術機器人205
精準醫學應運而生208
新藥研制走上新路210
時刻不離的遠程AI醫生212
第十六章二十三條軍規——對人工智能威脅論者的回答
烏鎮內外216
AI威脅論為什么是錯的219
今天的AI可能還處于胚胎階段221
樂觀的信號出現223
未雨綢繆的“二十三條軍規”225
第十七章美麗新世界——AI的未來
AI 2.0新篇章230
通用AI的追求231
深度學習的未來232
挑戰摩爾定律234
向人腦學習237
人類的新征程240
第十八章中國傳奇正在書寫
AI名人堂里來了中國人244
244國際學術會議因春節改期246
246美國媒體關注中國AI 247
247開放環境創造雙贏249
249美國政府的新擔憂251
創業大潮風起云涌252
宏偉的國家AI發展藍圖255
中國電商圖書館圍繞電商、互聯網金融、O2O三大主題，不定期發布最新最熱的各類電商書籍：包括移動電商、網絡零售、網絡支付、P2P、眾籌、淘寶網店、物流倉儲、電商營銷等，為讀者購買電商類圖書提供專業的推薦與參考，是全國最大的電商圖書入口平臺。
人工ai智能教育篇3
關鍵詞： 游戲開發 人工智能 教學方法
1．背景
隨著互聯網時代的到來，人們的生活方式發生了許多重大的變革，其中之一便是網絡游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯網的機會越來越多，這就為網絡游戲的傳播與發展創造了可能。一方面，數量龐大的網民群體中，年輕人占了絕大部分，網絡游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產業的蓬勃發展。另一方面，現代社會生活節奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網游的需求有增無減。同時，隨著科技的發展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］
近年來3D影像和仿真科技的不斷發展，讓游戲開發人員得以創建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應用人工智能（AI）。AI的應用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰性。
AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態機等基于基本規則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設計者和玩家更好地設計和玩游戲，等等。因此，將AI應用在游戲開發中以設計實現游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現實意義。
2．教學內容及其特點
本系人工智能課程的教學內容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設計中游戲角色的尋路問題是設計的關鍵，傳統的方法是應用A*算法及其改進算法等來實現游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學者應用神經網絡、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應用神經網絡，用粒子群實現坦克大戰游戲，等等。嘗試應用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學習和應用能吸引學生的學習注意力、增強學生的學習興趣。
智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領域，研究的最終目標就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經網絡、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學習，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現象和規律，如模擬退火算法通過模擬液體的結晶過程設計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統自適應調節功能設計的，人工神經網絡是模擬人的大腦結構及信號處理過程而設計的，進化算法是基于達爾文的“優勝劣汰、適者生存”原理設計的。［3］
針對本系人工智能課程的教學內容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關人工智能教材的一些內容結合智能算法進行教學。
3．教學方法
針對人工智能課程內容，根據高校教育規律、高校學生學習的特點，采用教學、實踐相結合的教學方法，大小課結合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴格要求學生親手編寫代碼，應用大課所學理論知識完成簡單小游戲以實現理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優勢，制作動漫，采用動漫技術來實現人工智能中各種算法的仿生機制，讓學生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學生學習人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學效果。
4．教學效果評價方法
人工智能這門課，最重要的是注重學生對人工智能理論及在游戲中應用的知識和能力的培養。因此，本課程學習結束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應用，編程實現游戲中的某個功能，最終課程結束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業。檢查學生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習（10%）+大作業（20%）。
5．結語
人工智能是隨著計算機技術的飛速發展和人們對自然界的深入理解而發展起來的，人工智能的應用逐漸廣泛。游戲開發中人工智能的應用實現了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網絡游戲相關專業開設人工智能課程勢在必行，有著重要的現實意義。
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人工ai智能教育篇4
而在大洋彼岸，《國家人工智能研究與發展策略規劃》在白宮，令人工智能這把火“燒”到了美國國家戰略層面。
有人預測，從人工智能的崛起和發展到無人駕駛汽車，再到電子競技直播和全面爆發的網絡戰爭，這一切將在未來一年內上演。
中國工程院院士、計算機應用專家潘云鶴說，AI當前正處在轉折之際，其技術會升級換代。它將通過跨媒體和各種無人技術更緊密地融入人類生活；通過人機混合增強智能成為我們身體的一部分；通過大數據和群體智能，拓展、管理和重組人類的知識，為經濟和社會的發展提供建議，在越來越多專門領域的博弈、識別、控制和預測中達到甚至超過人類的能力。“因此，我們將這樣的人工智能稱為AI2.0”。
“30年后的AI2.0必已成為巨人，但是它會在哪些方面展示它與眾不同的威力呢？”在潘云鶴的構想中，到那個時候，大數據智能的研究已經可以為經濟智能化運行提供強大的工具，幫助政府和企業從宏觀、中觀、微觀等多視角預測經濟和市場的走向，有前瞻性地創造新產品，進行新投資，確定新政策，從而避免如次貸風波、金融危機等全球性風險，以及產能過剩、庫存畸高等問題。市場經濟和政府調控結合的科學基礎，使人類經濟的運行進入更高水平。
對于人類最關心的話題之一――人工智能2.0對人類健康將產生怎樣的影響？潘云鶴料想，“AI用于預防醫藥，該已經發力了！”
近年來涌現出的各種大型醫療儀器、小型穿戴式設備、大量生理傳感器和海量的數字化病歷，源源不斷地產生著人體健康的大數據。將這些大數據匯合、分析、學習和提取，就可以預測健康的走向和生病的可能。在未恚借助人工智能，高血壓、糖尿病、癌癥、老年癡呆等疾病，或許能得到預防或者阻斷。
另一個AI夢想是：人類大腦和電腦聯通。
潘云鶴說，人腦和電腦如能直接聯合工作，就會形成腦機混合增強智能。設想一個學生輕而易舉地記住了大本大本的《新華字典》、唐詩宋詞、《古文觀止》、四書五經、中國通史、英漢詞典、世界地理、中外法律……可以想象，我們的教育科技，會因此產生什么樣的改變。
AI的能力似乎無可限量。可以想象人類與AI共存的種種未來圖景： 當你在街上碰到陌生人時，系統會產生并處理數據，通過人工智能程序就能知道你對他/她的印象如何。
在醫院里，人工智能分析X光片的水準比人類醫生還要棒，這些智能機器還可以早期檢測癌癥等疾病，甚至在你尚不知曉的情況下采取防治措施。
在律所里，人工智能核查證物的本事比人類助理律師還要強。我們乘坐的飛機、汽車是由人工智能在駕駛。
通過讀取我們所有的郵件，記錄我們的電話、互聯網瀏覽記錄，人工智能可以知曉我們喜歡的書，甚至遺傳信息。它還掌握大量的情感資料，科學衡量婚戀中各項指標的重要性。未來，我們不再需要自己挑選配偶，而是應當拜托人工智能，因為它比我們更了解自己。
于是一個關于AI的終極恐懼，進入人類的集體思想――AI會控制人類嗎？
有一些人是悲觀的，比如斯蒂芬?霍金。他認為，人工智能的發明可能是人類歷史上最大的災難。他警告稱，如果不加以恰當管理，會思考的機器可能終結人類文明。他說：“它將給我們的經濟造成巨大干擾，未來人工智能可能開發出它自己的、與我們相違背的意愿。” 霍金甚至悲觀地預言，“成功研發人工智能，將成為人類歷史上犯的最大錯誤。不幸的是，這也可能是最后一個錯誤。” 有一些人是謹慎的，比如比爾?蓋茨說，“我并不是說反對人工智能的進步，只是我認為我們應該特別小心，可能會需要更多的時間來發展人工智能，這個方向是對的。但是我們不能操之過急，不要輕易進入未知的領域。”
有一些人是樂觀的。潘云鶴的觀點是，那些被藝術作品和想象能力催生出來的畏懼感一定會被工程技術的實現而撫平。人類已經制造與使用了無數動力機械、汽車輪船、無人飛機，而人的手足并未因此萎縮，人類的安全也并未因此受到威脅。智能的機器也必然如此，人類一定能有效地駕馭它們，駛向一片又一片更自由、更美好的新天地。
一些生命科學領域的科學家也表示，人類心智具有多種智能――演繹推理的能力、情緒能力、空間智能等等。人類還擁有天馬行空的想象力與創造力，這些都是人工智能不具備的，是人類獨有的財富。
技術終究是技術，還是會異化，會失控？爭議或將一直存在。
人工ai智能教育篇5
物聯網
現今有84億件物品互相連結，遠大于全球人口數;不只是桌電、筆電或手機等3C產品相互鏈接，還有物流公司用智慧掃描儀做智慧物流，這是可以改變消費者與企業的趨勢，但存在資安風險的問題。
智慧城市
這項趨勢的成敗取決于數據量跟數據是否足夠，這有賴于政府部門與民營企業的合作;此外，發展中的5G網絡是全世界通用的規格，如果產品被一個智慧城市采用，將可以應用在全世界的智慧城市。
AR與VR
增強現實(AR)與虛擬現實(VR)，這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場，FB發表了頭戴式VR設備Oculus Go，售價只要200美元;微軟也發表了VR系統，可搭配HTC、三星與ACER等品牌的硬件使用。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，例如可以用來教學，像他靠著VR設備，把家里的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。
區塊鏈
這項技術本質是編譯碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。
語音識別
語音識別是通用的無屏幕接口，可以迅速地整合在各項工具上，在智能設備跟手機上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智能電燈、開口詢問就能搜尋信息等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬件服務上。
人工智能
人工智能(AI)需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對于AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。
數字匯流
人工ai智能教育篇6
AI生長
人工智能新近的發展似乎顯得太快，超出了人們的預期和適應能力。2014年6月7日，正好是阿蘭?圖靈逝世60周年紀念日，聊天程序“尤金?古斯特曼”有爭議地通過了圖靈測試。此后宣稱通過圖靈測試的計算機頻頻出現。人們普遍相信，計算機模仿人類談話而不被察覺，徹底實現的一天即使現在還沒有到來，也為時不遠了。
神經元網絡理論、控制、深度學習和大數據的進步在不同側面加強了人工智能，使它在一些特定的任務上打敗了人類。特斯拉的聯合創始人、CEO馬斯克說，計算機比人更適合開車，“當所有的車都知道自己該怎么開的時候，讓人來操控兩噸重的致命機械太危險了”。理智上我們不得不贊同他，但情感上似乎難以接受――世界的方向盤是否也和汽車的方向盤一樣，從此交到了計算機的手里？計算機冷笑一聲：“當然是我們來控制世界，連方向盤都不需要。”
波普（K. R. Popper）的話在耳邊響起――客觀知識的世界，是人類創造的，卻是自主的，也會具有創造性。盡管他是在50年前（確切地說是1967年）說這番話的，此刻我們面對人工智能這一存在，“細思恐極”。
強人工智能――會自主行動的機器人，會學習、自我改進、像生物一樣進化的機器人是迫在眉睫的現實嗎？對人工智能的擔心究竟只是精神自虐，還是伴隨著符合事實與邏輯的預測？如果是前者，不需要AI恐懼的人可以松一口氣，如果是后者，早早想出應對之策才行。
兩種恐懼
分析起來，AI恐懼無非兩種，可以稱為“AI的客觀后果恐懼”和“AI的主觀意圖恐懼”。在兩種恐懼之前還有一種失落，因為機器比人能干，未來的電腦可能比人還聰明，人之為人的部分榮譽感被剝奪了。但這種失落很快就能適應，人們早有經驗――起重機比人力氣大，望遠鏡比人看得遠，計算器比人算得快，飛機還會飛呢。超越人能力局限的東西很多很多，只要它們被人掌握著，就不僅僅是對人能力的超越，而且是對人能力的延伸，能力再大也不用害怕。電腦真比人聰明了，就算有點失落，只要它們為我們所用，聽我們安排，總歸好處多多。況且“聰明”定義模糊，解微分方程，下棋，電腦都比人厲害，是不是就比人聰明了呢？也不能簡單地下結論。
在客觀后果一側，討論的比較多的是就業問題，擔心機器人或者軟件把人的工作崗位一批一批地搶走。工業生產不用說，流水線工人是最先被機器人替代的，無人工廠不是什么科幻，而是既成事實。之后是服務業，有餐館嘗試用小型無人機上菜，也有機器快遞小哥，各種智能機器發明出來之后，大量留給人的服務崗位就會消失。如果你現在是倉庫管理員，或者坐在高速公路入口發卡，趕緊準備下一份工作吧。之后是企業中層，啟用各種交流軟件和自動工作流程軟件，企業內部上傳下達的事情少了，啟用商業智能軟件，輔助決策的參謀崗位也少了。之后是創造性工作，包括媒體工作，做主持人、做研究員、做建筑師，虛擬角色和軟件勝任愉快，連寫文章、作曲、畫畫、導致失業不是人工智能負面后果的全部，擔心還包括健康問題、非對稱戰爭等等。家里有了機器人服務員，人們衣來伸手飯來張口，只用當一個沙發土豆就可以了。大量無人飛機和機器士兵，改變了戰場的倫理――優勢一方沒有面對活人敵手的心理壓力，打起仗來點點鼠標，像打游戲；劣勢一方面抵御機器的進攻，連敵人的面都見不著，憤怒的情緒可能導向更多恐怖極端手段，把戰火引向敵方非軍事人員。
這些對人工智能改變社會的推測大體合乎邏輯，但并不帶來太大的困擾。人工智能造成的負面后果會被它帶來的好處抵消，人們相信積極影響遠遠大于消極影響，畢竟危險的、繁重的和乏味的工作由機器人來承擔更合適。
在主觀意圖一側，AI恐懼的程度會高出幾個級別。人們擔心的是機器產生壓迫人、奴役人、消滅人的意圖和行動。盡管這種擔心非常嚴肅，也不見得是杞人憂天，但此刻還不到真正需要恐懼的時候。就像看電影不能代替學物理一樣，面對AI發抖也不能代替冷靜的分析。確實沒有論據證明，只有生物才能產生意識，因此假設機器可能產生意識在科學上是“合法”的，但反過來，證實機器可能產生意識這個假設的論據，現在也還沒有出現。何必被一種可能性有多大都不知道的想法嚇破膽呢？除非你喜歡這種恐懼感，就像喜歡看鬼片一樣。
以“壞”自保
最近有三個“牛人”聊到這個話題。2016年4月，《三體》作者、科幻作家劉慈欣，百度首席科學家吳恩達，對話“未來人工智能20年”。梁冬主持對話，扮演對人工智能的發展憂心忡忡的人。按照“AI的客觀后果恐懼”和“AI的主觀意圖恐懼”分類法梳理三個人的觀點，先說主觀意圖一側。吳恩達的意見用一句歌詞就概括了，“一千年以后……”，他的意思是機器表現得像人一樣，成為有意識的物種，還早著呢，究竟會不會也不知道，何必擔心？梁冬說，模仿鳥造飛機不成功，人類造出飛行機器其實用了和生物界不同的方案，因此造出思考機器也不必了解人腦，對人腦的無知根本不是人工智能的發展障礙。吳恩達和劉慈欣都表示同意。三位一致認為，如果機器真成了物種，那也是人類的孩子，一開始會模仿父母（即人類）的行為，如果機器變成了壞孩子，人類也沒別人可埋怨。劉慈欣說，他特別“相信”人的“壞”，足以防范一個機器物種傷害人類自己。
客觀后果一側，三位都比較樂觀。吳恩達說，就算有工作機會被機器拿走了，更多更有趣的工作機會也會出現，而百度大腦、智能汽車、智能教育等等人工智能的成果，未來20年內，就可能改善人類的生活。劉慈欣說，AI在未來成為人類將會很常見，這還只是毛毛雨，AI對社會的整體影響被嚴重低估了。比如說，如果機器接手世界上90%的工作，人們不需要工作也能生存，大學畢業可以退休，那時候，“我如何度過一生”這個問題的背景，和現在的情況將完全不同。
人工ai智能教育篇7
AI是什么？傳統的工業是人工決策，機器執行，而AI的目標是機器輔助決策，機器執行。隨著AI的發展，我們可以看到，典型的低端工作機會正在逐漸被替代。
無人駕駛成熟后，司機這個角色基本將被取代；在自動化工廠，工人的數量越來越少；Amazon的無人結賬系統開始試運行后，收銀員的工作前途堪憂。
科幻小說《北京折疊》里的場景，其實已經發生。低端工種被智能技術取代，已經沒有太高的技術門檻。
我總結一下AI可能帶來的變革：
1.工人階級將大幅度縮減，創造、設計能力強的技術工種將更豐富。
2.競爭的重點從資本層面轉到算法與技術層面。
3.從人力決策，過渡到機器輔助決策，最終是機器決策。
4.對就業者知識要求進一步提高。能夠勝任機器不能勝任的工作，這一目標越來越高。
5.管理手段的變化，從紀律性約束，到創造力激勵。
傳統工業，強調人員效率，紀律性是整體效率的保障，也是企業質量的保障。但人的紀律性、質量把控能力，能比得上機器嗎？所以當全自動化生產成為主流的時候，我們再強調員工的紀律性，其價值和意義已不復存在。我們要求的是人的創造力，那些能夠完成AI所不能完成的任務的能力和價值體現。
有的所謂專家，試圖用傳統企業的管理優勢來提升與新興技術企業的持續競爭力。我認為，這實際是南轅北轍。在AI時代，具有管理優勢但缺乏創造力的企業將沒有未來。
2015年，工業4.0這個概念很火。孫正義說日本會靠機器人重奪市場領先地位，以AI為核心技術的制造業將替代傳統的制造業。而這種制造業，相對于傳統制造業，人力成本幾乎可以忽略。發達國家希望通過技術優勢，擺脫人力成本的劣勢，從而重建競爭優勢。那些試圖“做空”新興技術的企業家，將被時代淘汰。
這場變革，不是一場文字游戲，也不是一個可能價值千億美元的商業故事，這是可以堪比工業革命的一場巨變。
特朗普跟硅谷大佬進行會談，說明這個世界上最強大的權力依然需要這些技術大佬的緊密配合。我個人認為，美國今天的領先地位靠的不是華爾街，不是航空母艦，而是硅谷。
AI的未來我不多做設想，我們現在能看到的是：大量就業機會被取代；社會階層將變革；資本主義將被智本主義取代；就業的教育訴求越來越高。
十二年前，我第一次見到俞軍，他告訴我，搜索引擎是人類知識獲取能力的一種革命，堪比印刷術。而當時，人們的主流觀點是，搜索引擎是一種流量變現的商業模式；或者說，搜索引擎是一種強大的查詢技術。
所以，微軟當時做MSN搜索，大家一邊倒地認為微軟的技術如此強大，顛覆Google指日可待。但只有俞軍堅持說，微軟并未真正理解搜索，與Google無法相提并論。最后為什么俞軍對了，這就是視野，格局的力量。
人工ai智能教育篇8
關鍵詞：人工智能；Prolog語言；專家系統；虛擬足球機器人 新一輪課程改革亮點之一：技術課程標準，由信息技術和通用技術組成。作為技術領域的集大成者：人工智能貫穿于整個技術領域。信息技術開設人工智能初步選修模塊，通用技術也有簡易機器人選修模塊，面向中學生有青少年機器人大賽。經過兩年準備，筆者在部分學生中開展人工智能實驗教學，深受學生歡迎。下面是筆者的一些做法和感受。
一、聯系實際，激發學習興趣
信息技術必修課中“用智能工具解決問題”一節，學生已對身邊的智能工具及其使用已經有一定的感性認識。但是對什么是人工智能，人工智能給人類生活帶來哪些好處等問題還不是很清楚。哪里沒有興趣，哪里就沒有記憶。通過生活中的一些實例，如，俄羅斯國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與電腦“深藍”間“人機大戰”視頻，英國eliza機器人對話，滅火機器人、足球機器人等引導學生進入人工智能的多彩世界當中，也可以讓學生通過百度搜索其他方面如軍事等方面的應用。讓學生明白人工智能技術已經滲透到人們的社會生活，在各個領域得到廣泛的應用。
二、由淺入深，介紹人工智能
人工智能是計算機科學的一個重要分支，它是由計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、哲學、語言學等多種學科相互滲透而發展起來的。其主要內容是：人工智能語言、搜索技術、知識表示、自然語言理解與機器翻譯、專家系統等。要實現人工智能技術，使機器具有智能，則需要人們給它設計智能程序。因此，讓學生掌握一種簡單實用的人工智能語言是必要的。Prolog是一種邏輯編程語言。它建立在邏輯學的理論基礎之上，最初被運用于自然語言等研究領域。現已廣泛地應用在人工智能方面，利用它可以建造專家系統、自然語言理解、智能知識庫等。Prolog教學主要結合“找醫生看病”這個簡單的實例，了解Prolog語言的謂詞邏輯、事實、規則和目標，進而介紹Prolog程序的運行機理，讓學生發現在Prolog程序中一般不需要告訴計算機“怎么做”，而只要告訴它“做什么”。一旦給Prolog提供必要的事實和規則之后，它就能使用內部的演繹推理機制自動求解指定的問題，而不需要在程序中列出詳細的解決步驟，這也正是人工智能語言與其他計算機程序設計語言的不同之處。如果系統完善，將機器人專家引入醫院，不但能大大減輕醫生的工作量，而且專家就在我們身邊，讓看病難、就醫難成為歷史。
三、虛擬智能，體驗人工智能
由于學校資金和條件限制，筆者利用AI-RCJ虛擬足球機器人作為教育載體。AI-RCJ是一套虛擬足球機器人的制作平臺軟件和競技仿真環境。該軟件以寓教于樂的方式，打破了傳統教育的模式，為使用者提供了一個新穎的教育平臺。整個系統由五部分組成，《初識機器人》和《足球機器人》是基礎類，《進攻機器人》《守門員》《我的球隊》三個模塊是整個競技仿真環境的核心部分。在這三個模塊中滲透給學生計算機程序設計的基本思想、順序結構、分支結構、循環結構；讓學生了解數學平面坐標、體會不同質量的物體碰撞帶來的不同效果和狀態。使用者可根據自己的策略建立一個虛擬足球機器人，用戶可選用圖形化編輯器――機器人快車或者代碼編輯器――CodeCanvas來實現機器人的策略及算法。編寫好的機器人控制代碼經過編譯以后，就可以導入到AI-RCJ仿真競技環境下和其他的足球機器人進行比賽。不斷地在比賽中總結和改進，在競技中品味學習人工智能的樂趣。
四、實際操作，挑戰機器人設計
如果資金允許，可采購一些機器人組件，進行實際的組裝和設計。以小型足球機器人為例，其硬件結構主要由6部分組成：行走機構、擊球機構、帶球機構、電路部分（決策，控制和通信等電路）、電源裝置及輔助部分（小車底盤，外罩）。機器人小車應能準確地接收上位機指令，并根據指令要求迅速完成決策子系統的意圖（帶球，射門，攔截等戰術動作）。決策系統是整個系統的核心部分，它主動完成知識提取并確定機器人的協同任務。機器人的通信系統特別是無線通信系統是保證從主機端到機器人底層之間的數據傳送是可靠的，從而使得機器人能夠比較順利流暢地進行。
經過兩年實驗教學，學生認真學習，積極性很高，都想成為機器人制作的高手，與往日的玩游戲和上QQ不可同日而語，信息技術課真正成為學生的主人。遺憾的是由于經費問題不能讓每位學生親自設計機器人，讓自己的作品在綠茵場上一展英姿。但筆者相信隨著國家教育投入的增加，這一難題必將迎刃而解。
參考文獻：
本文鏈接：http://www.svtrjb.com/v-141-3287.html人工ai智能教育范文8篇
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