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人工智能對教育的變革范文1
關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫
隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。
2人工智能導論課程教學現狀
目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。
3人工智能導論實踐教學初探
3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。
4結束語
在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。
參考文獻:
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人工智能對教育的變革范文2
一、人工智能概述
人工智能（AI）又稱為機器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機器的相關科學和工程”[1]。對此我們可以理解為“研究能否實現、如何實現這樣的智能系統的科學知識和研究領域”。在此基礎上，著名研究型大學MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計算機完成之前由人類才能完成的工作”[2]。其實許多研究者都有不同的見解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內涵與思想。簡單的說，人工智能就是“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。
二、會計行業人力資源的現狀
企業在任何時候都不應該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務型的會計行業，因為它的人力資源通常表現為工作者的技能水平，可以說它是決定本行業核心競爭力的最重要因素。近幾年來由于企業逐步邁向科學化管理和現代化管理，所以無論是在數量上還是質量上，會計行業對專業人才的需求層次都越來越高。雖然會計行業的人力資源狀況在現階段還處于不斷變化之中，但是我們仍然可以歸結出以下問題。
（一）文化水平普遍較低
目前我國會計人員數量眾多，但是文化水平普遍較低。數據顯示，截止2014年我國已有1600萬的財會人員，而注會人數僅有16萬。在這1600萬人中，只有13%的人員經過專門的會計培訓，10%左右的人員受到過大學或者專科以上的教育[3]。
（二）部分人員職業素質不高
一方面是由于現有會計人員大多知識內容單一、結構老化、層次不夠豐富，接受新知識速度較慢以及對本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業精神等使得業務素質不高；另一方面是職業素質不高，會計人員職業素質和操守是工作質量的重要影響因素之一，而目前我國對財會從業人員的職業素質與法規方面的培養不夠重視，部分會計人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務混亂，帶來財務和稅務的風險，降低了行業公信力。
（三）會計人員隊伍能力結構失衡
目前我國的會計行業發展現狀是隊伍能力結構失衡，而且呈現兩極分化的趨勢，一邊是會計行業中普通的核算人員的數量越來越多，幾乎達到飽和。另一邊高水平的財務管理人才有很大的市場缺口，高級應用型、復合型人才在社會上供不應求[4]。雖然我國已經引入管理會計幾十年有余，但是仍然沒有得到實際應用和全面推廣。
三、人工智能帶來的影響
（一）人工智能適用于會計行業
隨著社會經濟發展程度的不斷提高，人工智能的技術已經可以適用于會計行業的部分工作，會計行業發展的新特點將是以電子技術和計算機系統為主。目前的會計行業的工作方式和核算手段日新月異，它經歷了從早期的手工核算到會計電算化，再到如今在審計、會計和稅務等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業家李開復所言，在未來的幾年里，機器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會計行業的程度，如圖1所示。
如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發展與完善，將會有越來越多的功能被引入會計行業。目前只有財務會計人員所做的部分不需要多少技術含量、簡單重復的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運算的計算機系統所取代，審計、稅務等基礎的財務人員會逐步減少，取而代之的是智能審計、智能稅務等人工智能系統。隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，互聯網、數據挖掘和云計算的進一步發展，以及支持財務分析和會計信息系統的創新，人類將構建出智能財務決策支持系統[5]。但是冰山不會無限上升，因為人工智能是按照事先設定的規則執行程序的，它沒有感情，不能徹底地實現靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問題時，人工智能并不具有完全智能地處理問題的能力，因而人工智能并不能完全取代財務會計人員。
（二）人工智能促進會計行業的發展
隨著人工智能浪潮的到來，及時引進并利用其高性能的運算能力和數據存儲能力等優勢，可以在以下幾個方面促進會計行業的發展。
1.人工智能可以減少失誤。會計行業在現階段普遍存在會計信息失實的問題，這種問題的一個主要原因是由于巨大的數據量造成的人為失誤，另一個原因是部分內部人員為了以權謀私而對信息進行了數據造假或者更改。人工智能系統的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會計工作失誤而帶來的信息不真實的問題，減少了會計信息混亂和財產流失的風險。
2.人工智能可以使會計行業的業務效率得到提高。其實自助銀行的ATM存取款機其實已經取代了銀行人員的部分工作，同時提高了服務的效率。例如人工智能的“智能”系統在對相關的科目、交易進行全面分析后，可以在更短的時間里進行風險評估和挑選樣本函證。財會人員將不必在花費時間和精力在類似普通核算這樣簡單而費神的工作上，轉而有機會去處理更加復雜的事情。
3.提高企業的核心競爭力。人工智能在數據挖掘的基礎上可以處理數據、建立數據庫并跟蹤數據分析，甚至可以對建模分析、對投資預測，相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并提出消除金融危機給財務管理帶來的影響，可以通過學習來識別財務風險，化解安全隱患，建立預警模型。
4.釋放人力資源和減少用工成本。現在的會計人員大多按照基本流程來劃分工作職能。而核算和監督是會計的兩個基本職能，會計人員最主要的業務就是審核、記載、報告和存檔等基礎工作，現在人工智能的引進可以大量解決這種日常的、標準的、高頻的工作，從而減少財務核算型人員，減少用工的成本。
（三）人工智能帶來的變革
1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來，而且還可以在復雜的文件中提取有效信息從而讓業務的處理流程和程序得到簡化，同時極大提高了工作的效率和拓寬人類的專業知識。結合互聯網技術，會計可以實現集中的財務共享模式，讓每一個員工都能夠親身感受到公司財務的運營。
2.人工智能將改變傳統會計人員的工作職能。人工智能釋放大量的會計人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實現轉型，由普通核算人員向管理會計人員轉型。即使人工智能可以模仿人類的智慧，但是始終達不到和人類一樣的智慧，因此會計行業中廣泛涉及分析、預測和統籌等的管理會計將是財會人員的生機。人工智能會集中各種數據，管理會計將有價值的信息從這些數據中提取出來綜合后發揮管理智能。
3.管理結構趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結構精簡干練。
4.人力資源管理職能轉變。目前會計行業中使用財務軟件、稅務軟件和審計軟件等就是人工智能邁向會計行業的第一步，這些軟件像機器人一樣提高工作效率。會計行業中的戰略、顧問和服務三項職能在傳統的人力資源管理模型中呈現為金字塔形[7]。隨著會計行業的一部分服務由人工智能系統去完成，在新型的人力資源管理中，服務被一分為二。如圖表2所示。
四、啟示
（一）人力資源規劃
科技的進步使人工智能正逐步取代部分會計人員，會計行業的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類智慧，甚至可以超過人類，但是人工智能并適用于會計行業的每一個領域。所以公司的人力資源部門重要發展方向之一就是要細分工作職能，挑選適合的“人”去擔任相應的職能。
（二）人才招聘與薪金管理
隨著網絡技術的發展和電算化的普及，作為會計人員，應該持續關注那些可以對人類社會產生重大影響的技術。加之現在人工智能的引用，財會型企業在招聘人才時不能只單單注重其會計業務能力和從業資格證書，還應當考查其IT等相關技能，優先選取綜合型人才。針對不同業務水平和能力的員工應制定相適應的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對于綜合型、管理型的人才的薪金應高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進一步發展與引進，應逐步擴大兩者的差距。
（三）人才培訓與發展
時代在不斷發展，會計企業也必須要加強員工的再教育。一方面會計行業應培養員工的計算機信息技術，讓員工在掌握常用的計算機操作和財務會計軟件之外多了解一些其他業務技能，乘勢提高自身核心競爭力；另一方面，會計行業應大力培養高層次的復合型人才，讓會計人員具有良好的專業素養和自己的專業判斷，能夠在海量的數據中做出取舍，準確預測，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企業文化整合
人工智能作為一種新概念被引進，勢必會在會計行業造成新觀念、新思想與傳統觀念和傳統思想的沖突。從組織內部來看，對已經遵守若干年的企業文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會阻礙組織的前進，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會計行業必須本著平穩過渡、充分溝通的原則對兩種文化進行融合升華和重塑創新。
（五）完善信息系統
一方面要全面提高財會行業的信息系統化水平，加快完善運行平臺等系統設施，在財會工作中加入電算化并制定具有針對性的發展計劃；另一方面，只有適合自身領域的人工智能才是最好用的，必須結合人工智能的應用和會計行業的具體業務。因而為了制造出可以被本行業所廣泛應用的人工智能，會計人員必須參與相關的技術開發與研究[8]。
人工智能對教育的變革范文3
關鍵詞：大數據 人工智能 云計算 數據挖掘 機器人 人工神經網絡
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0030-02
1 什么是大數據
1.1 大數據的定義
大數據是一個數據體量和數據類別都十分龐大的數據集。這個龐大的數據集，我們今天還無法用傳統的數據庫工具對它的內容進行獲取和處理。整體概括起來，大數據具有數據類型多、數據規模大、數據真實性高、數據處理快等四大特征。
大數據的特征：第一，是指數據類型非常多，它的數據來自多種數據源，而非單一的一種數據源，數據的種類和數據的格式日漸豐富；第二，是指數據規模非常大，通常在10TB左右，規模非常龐大；第三，是指數據的真實性非常高，一些新的數據源漸漸興起，打破了之前傳統的數據源，今天的企業愈發需要這些有效的信息，以確保其真實性及安全性；第四，是指數據處理的速度非?？?，能夠做到數據的及時快速處理。
1.2 大數據的發展歷程
“大數據”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年的研究報告《大數據》。之后，經美國高德納公司和美國一些科學家的宣傳推廣，漸漸地大數據概念開始流行起來。
大數據發展的萌芽期，是20世紀90年代至21世紀初，此時處于數據挖掘技術階段。這一時期，隨著數據挖掘理論和技術的一步步成熟，已開始有一些與商業相關的智能工具開始被人們所應用，如專家系統、數據倉庫和知識管理系統等。
大數據發展的突破期，是2003―2006年，此時處于自由探索非結構化數據階段。這一時期，非結構化數據的迅猛發展帶動了大數據技術的快速發展。此時，可以以2004年Facebook的創立為標志，此時是大數據發展的突破期。
大數據發展的成熟期，是2006―2009年，此時大數據技術形成并行運算與分布式系統。
到了2010年，智能手機開始大量涌現，其應用日益廣泛。此時，數據的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動數據開始急劇增長。
近年來，大數據技術的發展十分迅猛，開始不斷向社會各行各業步步滲透，從而導致大數據的技術領域和行業邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數據的應用創新已經超越了大數據技術的本身，越來越受到各行各業的熱捧和青睞。
今天，可以毫不夸張地說，大數據技術能夠改變一個領域，為每一個領域帶來變革性和創新。
2 什么是人工智能
2.1 人工智能的定義
人工智能是一門新的技術科學，它主要研究和開發用于模擬人類的智能的理論、方法和技術的應用系統，它同樣也是計算機學科的一個重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實質，從而生產出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應的智能機器?？梢哉f人工智能的發展與計算機科學與技術的發展緊密相連，密不可分。
2.2 人工智能的發展歷程
“人工智能”一詞最初是在1956年美國達特茅斯學院提出的。
人工智能的發展經歷了半個多世紀，它的發展歷程十分曲折，大致可分為三個發展階段：
20世紀40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時期。1950年，英國數學家圖靈發表了《計算的機器與智能》，提出了機器可以思維進而幫助人類的問題，直接推動了現代人工智能的發展。
20世紀50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經典符號時期。人工智能與認知科學、認知心理學等三門學科開始了相依為命的發展歷程。
20世紀80年代末期到現在為第三階段，被稱為人工智能聯結主義時期。這一時期，主要采用分布處理的方法通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動。
3 大數據與人工智能的關系
大數據和人工智能，近年來這兩個領域的研究相互交叉促進，產生了很多新的方法、應用和價值。
今天，人類擁有了對數據規模大、數據類型多、數據流轉快和數據真實性高的大數據進行存取、檢索、分類和統計的能力，完全得益于大數據技術的發展。而且，人工智能領域的一些理論和方法，已經開始用于大數據分析方面，并取得了一定的效果。
研究發現，解決人工智能的擴展性和成長性問題，離不開大數據技術。
以前，人工智能技術還不能實現與人類相似的學習研究能力。原因在于，人工智能看似簡單，實際上是一件非常繁瑣和復雜的事情，產生人工智能的兩個必要條件要有海量數據的支撐和對這些數據的極強處理能力，而以前的機器都不具備這兩個條件。
人工智能其實就像人類一樣，是需要擁有大量的知識和豐富的經驗。在這些知識和經驗的背后是需要大量的數據支撐。大數據技術的進一步發展，為儲存、分析大量的數據提供了一定的技術支持，使機器得到的數據量和擁有的數據處理能力，與形成人工智能所需要的數據量和數據處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發展。人工智能的發展，反過來進一步推動大數據技術的向前發展，形成有效的相互推動作用。
與其說人工智能的發展依靠大數據，不如說大數據開啟人工智能新篇章。人工智能領域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數據的使用價值。與此同時，大數據技術的發展也將在為人工智能提供一個用武之地。
4 未來人工智能的發展
隨著大數據技術和計算機科學技術的不斷發展，未來人工智能的發展主要會在以下幾個方面：模式識別、專家系統、符號計算、人工神經網絡和機器情感。
4.1 模式識別
模式識別，顧名思義，是指通過計算機采用數學計算的方法來研究模式的自動判讀、處理等識別功能。
可以斷定，隨著計算機技術的不斷向前發展，人類一定能對復雜的信息處理過程做深入的進一步的研究。與此同時，模式識別功能也為人類認識自身智能創造了可行的線索和提供了必要的幫助。
在現實生活中，對人類來說最重要的是對光學信息以及聲學信息的判斷和識別。大家知道，準確、高效是計算機識別的最大特點。例如，今天已經應用很廣的指紋識別功能就是一個典型的案例。
人類每個人的指紋獨一無二，具有唯一性。早在很多年前，我國有關專家就對數字圖像的離散幾何性質進行了深入的觀察和研究，進而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計算紋線局部方向，從而提取了人類指紋特征信息的相關理論與算法。
這一研究發現，隨后就被用于全自動指紋鑒定系統，從而開創了我國指紋自動識別系統應用的先河。
4.2 專家系統
專家系統，是未來人工智能發展的一個重要方向。專家系統在今天的生活中已被廣泛應用。其實，專家系統是指一個具有大量的行業或領域專門的知識與經驗的程序系統。它主要利用計算機科學技術和人工智能技術為基礎，先根據某一行業或領域一些權威專家或多個專家所提供的一些相關知識和相關經驗，再進行深入推理和判斷，進而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個過程，從而來幫助人們解決現實中一些需要人類專家來處理的一些復雜的問題。
實現專家系統必須要有兩個條件：一是要擁有類似于該領域專家解決實際問題的推理機制，二是建立一個完善的存儲有該領域中經過專家事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識庫。這兩個條件缺一不可，否則無法進行專家識別。
研究發現，專家系統能對人類輸入的信息進行快速處理，并運用相關的行業和領域知識進行推理判斷，進而作出相應的判斷和決策。
科學家們對專家系統的研究由來已久，一直以來被科學家們所重視。今天，各種各樣的專家系統已遍布了各行各業的不同領域，并且取得巨大的成功。
目前，專家系統可以分為十種類型：教育型、預測型、解釋型、維修型、規劃型、診斷型、調試型、設計型、控制型等。
4.3 符號計算
科學計算是計算機發明以來最基本和主要的用途之一?？茖W計算可分為兩類：一類是純數值的計算，另一類是符號計算。符號計算與傳統的純數值計算不同，它是一種智能化的計算，主要通過處理相應的符號來進行的計算。
在符號計算中，符號可以代表的種類非常非常多，如實數、復數、整數、有理數等，還可以用符號來代表函數、多項式、集合等。
很久以前，人類就希望能有一個可以進行符號計算的計算機軟件系統來幫助人們進行計算?？梢宰匪莸?0世紀50年代末，人們就開始對此進行研究。今天，隨著計算機科學技術和人工智能技術的進一步發展，已相繼出現了多種可以進行符號計算的計算機系統軟件。
這些符號計算軟件功能齊全，且具有共同的特點：一是人機界面友好，命令輸入方便靈活，反應快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式處理，人通過鍵盤輸入命令，計算機處理后即顯示結果。
雖然計算機只是在執行人給它的指令，具有一定的局限性，但是在符號計算中已經有了相當大的突破，相信在未來的符號計算領域會有更大的進步和發展。
4.4 人工神經網絡和機器情感
計算機技術發展到今天，人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用。未來人工智能應用最重要的一個新領域就是人工神經網絡。
研究表明，情感屬于智能的一部分，而并不是與智能相分離的。因此，可以斷言人工智能未來發展的下一個突破就是要賦予計算機情感能力，讓智能情感化。
人工智能進入21世紀的今天，正醞釀著新的突破，創造新的奇跡。
未來人工智能的應用將會為人類創造出更多更高級的智能“產品”來服務人類自身，而且人工智能將會在越來越多的領域會超越人類智能。
大數據時代背景下，相信人工智能將會得到長足的發展，更多的發現、發明和成果將會出現在大家面前。仿佛可以看到，與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實現。
相信這一刻就在不遠的將來，讓大家拭目以待。
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人工智能對教育的變革范文4
關鍵詞：德國“工業4.0”;模具設計與制造專業;改革措施
2011年，德國聯邦教育局和研究部推出德國“工業4.0”，與美國倡導的“工業互聯網”和我國提出的“中國制造2025”相似，核心是智能制造，,主要是為了提高德國制造工業的智能化水平和競爭力[1]?！肮I4.0”是德國政府對整個工業發展過程重新劃分而提出的一個新穎概念。提出這個概念的德國產業界和學術界人士認為，技術不斷精進的情況下，工業發展歷經機械化的“工業1.0”、電氣化的“工業2.0”和自動化的“工業3.0”三個時代后必然會步入智能化的“工業4.0”階段。智能化時代，核心技術特征是“虛擬—實體系統”?！疤摂M—實體系統”是指工業發展會以原有的互聯網和信息系統為基石，融入服務網和物聯網的新血液，緊密銜接實體世界與虛擬的信息網絡，形成新的智能整體[2-3]。在工業范疇中，“虛擬—實體系統”可演變為以智能代替人控的“智能工廠”。在“智能工廠”中，可進行交互控制的智能機器提供生產，保證生產信息可以實時監控和傳輸；大數據存儲系統保障核心控制系統，串聯起生產原料采購入庫、產品制造檢測、成品物流輸送等整個完整的流水線，同時可收集各環節傳來的信息，以人工智能對其分析判斷，決定具體的生產方案，并自動完成加工制造。這樣就形成了精準按需生產、高度個性化制造的模式，達到降低成本、提高附加值的目的。德國“工業4.0”的出現無疑會撼動傳統加工制造的機械產業部分，并迫使其產生重大變革，所以從事該行業的相關人員必須緊跟產業改革的步伐，提高自身的專業素養，做到改革與發展一致前進。同時，機械行業相關的人員需要具備更高的專業素養，因此必須改革模具設計與制造專業的教學模式，從教育源頭抓起，逐步提高人員的專業素養，最終變革產業模式。
1建立綠色智能化制造的新理念
“工業4.0”概念的核心為智能制造，希望工業生產全面使用智能系統指導生產過程，做到人機互動，甚至可以將3D技術融入工業生產中。因此，培養儲備力量的教學環境必須主動適應這一工業變革，無論教師還是學生都需要打破傳統粗放生產的舊觀念，形成創新的智能制造新思想。作為未來生力軍的學生，尤其是機械、電子等相關專業的學生，需要在高校學習中形成符合“工業4.0”要求的智能化生產新思想，這也要求高校相關專業的教師在教學過程中做出與智能化制造相關的引導。
2教學內容多樣化和具體化
雖然德國“工業4.0”的技術涵蓋的領域較為廣泛，但核心基礎均為機械。因此，要求未來的機械工程師不僅要在自己的機械專業做到高精尖，還需要對相關電子、信息等專業知識有足夠的儲備，而學校機械專業在其培養計劃中都應意識到學科的交叉學習，并做出相應改動。全面改革的德國“工業4.0”是希望智能化的工廠和生產系統能夠代替傳統方式。因此，機械專業學生的課程計劃應涵蓋與此智能化相關的軟件工程、計算機網絡技術、傳感器、通信系統等課程。因為課時無法兼顧的學校，也應盡量利用課外實踐課、選修課等方式引導學生進行自學，并在完成教學任務的前提下，盡可能擠出時間為學生解答疑問，幫助學生彌補相關知識，從而拓展機械專業學生的眼界和知識面。
3引導學生向著知識多元化發展
“工業4.0”的實現要求其從業人員掌握了解自身專業和相關領域的知識。因此，作為未來生力軍的學生，在儲備知識的階段需要涉獵多方面知識，多元化發展，做到本專業高精尖，相關專業全了解，以成長為全能人才。但是，現在的高校教育制度仍舊是學分制，造成了學生學習十分局限的現狀。學生很少主動與其他專業學生交流，學習知識面狹窄。所以，專業教師在教學過程中應該適當為學生安排與其發展相關的系列專題講座，定期舉辦跨專業學習交流會，激發學生相互交流的學習熱情，提高學生自身知識素養，鼓勵和引導學生成長為適應時展需要的復合型人才。
4基于學科競賽提高學生創新意識
德國“工業4.0”的另一個重要內容創新，但目前國內大部分高校的模具設計與制造專業還是沿用傳統的教學內容和教學體系。因此，積極參與專業學科競賽不僅可以提高學生的學習熱情，還可以激發學生的創新能力，提高學生的動手能力。
5培養學生的團隊意識和愛崗敬業的職業素養
“工業4.0”采取新的協作工作方式使工作可以脫離工作場地，直接利用虛擬網絡和移動遙控的方式指導生產，員工管理自更高，大大提高了生產工作的積極性。因此，高校在配套的教學過程中應注意轉變學生對行業工作環境的舊觀念，以培養未來的優質機械工程師為目的，不僅提高學生動手能力，還要注重培養學生的興趣，讓學生提前適應智能化生產的工作氛圍?！肮I4.0”是德國提出的工業發展的必經之路，我國也同樣提出了“中國制造2025”戰略，其中提高高校機械專業的教學水平和學生素養是重要的基礎工作。模具設計與制造專業應做出相應的教學改革來適應機械行業的發展，致力于培育專業突出、綜合能力強的全能型人才。
作者:程婧璠 陳帆 付娟娟 畢立彩 劉小寧 單位:武漢軟件工程職業學院
參考文獻
[1]晏越.“德國工業4.0”與“中國制造2025”綜述[J].科技風，2016，（16）：185-186.
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關鍵詞： 英語輔助教學專家系統 研究與開發 英語教學和科研
1.引言
隨著科學技術的不斷發展，計算機技術及信息技術逐漸應用于現代英語教學中，特別是計算機輔助教學（Computer Aided Instruction）的廣泛應用，提高了教學效率，激發了學生興趣，推動著英語教學手段和教學方式的變革，迅速成為英語教育不可或缺的工具。
英語作為重要的國際語言溝通工具，已成為學生提高綜合素質，增強就業能力的關鍵一環。利用基于規則的專家系統與計算機輔助教學的有效結合，應用于英語教學和科研中，能起到事半功倍的作用。
2.專家系統的組成及工作原理
2.1專家系統的基本結構
英語輔助教學專家系統是智能的計算機推理系統，主要由人機界面、推理機、解釋機、知識獲取和管理接口、工作存儲區及英語知識數據庫組成，具體的結構圖見圖1，箭頭方向為數據流動的方向。
2.2專家系統的工作原理
如圖1所示：圖中人機界面提供了學生和專家系統之間的接口，并將人機接口界面化，使學生們能方便地通過人機接口訪問和使用輔助教學專家系統；通過知識獲取和管理接互，英語領域的專家和教師們能對英語輔助教學的推理規則進行修改和對已有的英語知識數據庫進行增加、刪減、修改，使專家系統的功能和內容不斷更新和完善。英語知識數據庫用于存儲書本知識，英語領域專家及英語教師們的經驗和知識等；工作存儲區用于存放推理過程中的信息；推理機與英語知識數據庫相對獨立，應用一定的推理策略控制推理的全過程；解釋機能對推理過程進行必要的解釋，使用戶了解推理過程，提高對專家系統的信任度。
3.專家系統的實現
3.1專家系統的開發環境
英語輔助教學專家系統以Window2000/XP操作系統作為工作平臺，采用Visual Basic開發環境結合Microsoft Access數據庫實現。
3.2英語知識數據庫的建立
英語知識數據庫是英語輔助專家系統的核心，英語知識數據庫內容的數量和質量直接影響到推理的準確度和解釋的清晰度，因此獲取齊全的知識是建立專家系統的關鍵，需定期對其進行維護，不斷進行內容的更新和擴充，及時將最新的現代英語知識和相關資料加入數據庫中。
本專家系統采用基于規則的產生式表示法表達知識，知識經過萃取，經過深加工，能滿足不同程度學生的個性需求。這種表示方法使用廣泛、表達清晰、推理準確快速，還可附加可信度屬性，其推理策略如下。
規則名=如果（條件1）
（條件2）
……
（條件n）
那么（結論1）（可信度1）
（結論2）（可信度2）
……
（結論m）（可信度m）
在知識數據庫中所有的規則形成一棵棵知識樹，將整個知識數據庫有機地聯系在一起。
3.3英語知識數據庫的連接
本專家系統采用ADO（ActiveX Data Objects）技術對英語知識數據庫進行訪問。ADO技術支持OLEDB數據訪問模型，可以訪問Access數據庫，并建立與數據庫連接的數據通道。
如圖2所示，學生通過專家系統的人機界面提交數據請求，ADO利用OLEDB建立與液壓知識數據庫的連接，從中檢索和查詢所需的信息，并將結果返回給ADO，ADO將查詢結果保存在工作存儲區中，專家系統將結果顯示在用戶界面上。
3.4推理機的實現
本專家系統的推理機是由一組程序組成的，它根據學生提交的數據請求對英語知識數據庫進行正向推理，查找英語題目所涉及的知識點；然后反向推理，測算出學生對知識點的掌握情況。
4.結語
隨著計算機技術、人工智能技術的迅速發展，英語輔助教學專家系統將不斷發展完善。將英語輔助教學專家系統應用于英語教學和科研中，能提高教學質量，提高學生自主學習能力，其具有良好的發展前景和應用價值。
參考文獻：
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關鍵詞：機電一體化； 優越性； 發展趨勢
機電一體化是將多種技術有機融合的一種綜合技術，發展至今已獨立門戶，成為有自身體系的新型學科，隨著時代進步和技術的發展，還將被賦予新的內涵。機電一體化產品的功能是通過其內部各組成部分功能的協調和綜合來共同實現的。從其功能性結構來看，機電一體化產品具有自動化、智能化和多功能的特性，而實現這種多功能一般需要其具備五種內部功能，即主功能、動力功能、檢測功能、控制功能和執行功能，而實現這些功能的各個組成部分及其技術就構成了機電一體化產品的總體或系統。機電一體化產品應用范圍非常廣泛，可以延伸至生產中的各個領域，其相對于傳統的機電產品，具有更高的可靠性與安全性，更佳的性能以及強大的復合能力與適應能力。
一、機電一體化的優越性
1.使用安全性和可靠性提高。機電一體化產品一般都具有自動監視、報警、自動診斷、自動保護等功能。在工作過程中，遇到過載、過壓、過流、短路等電力故障時，能自動采取保護措施，避免和減少人身和設備事故，顯著提高設備的使用安全性。
2.生產能力和工作質量提高。機電一體化產品大都具有信息自動處理和自動控制功能，其控制和檢測的靈敏度、精度以及范圍都有很大程度的提高，通過自動控制系統可精確地保證機械的執行機構按照設計的要求完成預定的動作，使之不受機械操作者主觀因素的影響，從而實現最佳操作，保證最佳的工作質量和產品的合格率。
3.使用性能改善。機電一體化產品普遍采用程序控制和數字顯示，操作按鈕和手柄數量顯著減少，使得操作大大簡化并且方便、簡單。機電一體化產品的工作過程根據預設的程序逐步由電子控制系統指揮實現，系統可重復實現全部動作。
4.具有復合功能并且適用面廣。機電一體化產品跳出了機電產品的單技術和單功能限制，具有復合技術和復合功能，使產品的功能水平和自動化程度大大提高。
5.調整和維護方便。機電一體化產品在安裝調試時，可通過改變控制程序來實現工作方式的改變，以適應不同用戶對象的需要以及現場參數變化的需要。機電一體化產品的自動化檢驗和自動監視功能可對工作過程中出現的故障自動采取措施，使工作恢復正常。
二、機電一體化產品的構成及特點
1.機械系統。機電一體化產品的機械系統包括機身、框架、機械傳動和連接等機械部分。這部分是實現產品功能的基礎， 因此對機械結構提出了更高的要求，需在結構、材料、工藝加工及幾何尺寸等方面滿足機電一體化產品高效、多功能、可靠、節能和小型輕量等要求。
2.動力系統。動力系統為機電一體化產品提供能量和動力功能，去驅動執行機構工作以完成預定的主功能。動力系統包括電、液、氣等動力源。機電一體化產品以電能利用為主，包括電源、電動機及驅動電路等。
3.傳感與檢測系統。傳感器的作用是將機電一體化產品在運行過程中所需要的自身和外界環境的各種參數轉換成可以測定的物理量，同時利用檢測系統的功能對這些物理量進行測定，為機電一體化產品提供運行控制所需的各種信息。
4.信息處理及控制系統。根據機電一體化產品的功能和性能要求，信息處理及控制系統接收傳感與檢測系統反饋的信息，并對其進行相應的處理、運算和決策，以對產品的運行施以按照要求的控制，實現控制功能。機電一體化產品中，信息處理及控制系統主要是由計算機的軟件和硬件以及相應的接口所組成。
5.執行機構。執行機構在控制信息的作用下完成要求的動作，實現產品的主功能。機電一體化產品的執行機構一般是運動部件，常采用機械、電液、氣動等機構。
三、機電一體化的發展趨勢
1.智能化趨勢。智能化是機電一體化技術發展的一個重要發展方向，是在控制理論的基礎上，吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數學、心理學，生理學和混沌動力學等新思想、新方法，模擬人類智能，使它具有判斷推理、邏輯思維、自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。具體而言，一方面，光學、通信技術等進入了機電一體化，微細加工技術也在機電一體化中嶄露頭角，出現了光機電一體化和微機電一體化等新支。另一方面，對機電一體化系統的建模設計、分析和集成方法，機電一體化的學科體系和發展趨勢都進行了深入研究。同時，由于人工智能技術、神經網絡技術及光纖技術等領域取得的巨大進步，為機電一體化技術開辟了發展的廣闊天地，也為產業化發展提供了堅實的基礎。
2. 模塊化趨勢。模塊化是一項重要而艱巨的工程。由于機電一體化產品種類和生產廠家繁多，研制和開發具有標準機械接口、電氣接口、動力接口、環境接口的機電一體化產品單元是一項十分復雜但又非常重要的事。如研制集減速、智能調速、電機于一體的動力單元，具有視覺、圈像處理、識別和測距等功能的控制單元，以及各種能完成典型操作的機械裝置。這樣，可利用標準單元迅速開發出新產品，同時也可以擴大生產規模。這需要制定各項標準，以便各部件、單元的匹配和接口。由于利益沖突，近期很難制定國際或國內這方面的標準，但可以通過組建一些大企業逐漸形成。顯然，從電氣產品的標準化、系列化帶來的好處可以肯定，無論是對生產標準機電一體化單元的企業還是對生產機電一體化產品的企業，規?；瘜⒔o機電一體化企業帶來美好的前程。
3. 網絡化趨勢。20 世紀 90 年代，計算機技術的突出成就是網絡技術。網絡技術的興起和飛速發展給科學技術、工業生產、政治、軍事、教育等日常生活都帶來了巨大的變革。機電一體化新產品一旦研制出來，只要其功能獨到、質量可靠，很快就會暢銷全球。而且由于網絡的普及，基于網絡的各種遠程控制和監視技術方興未艾，而遠程控制的終端設備本身就是機電一體化產品。現場總線和局域網技術的應用使家用電器網絡化已成大勢，利用家庭網絡將各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家電系統，能使人們呆在家里就可分享各種高技術帶來的便利與快樂。因此，機電一體化產品無疑將朝著網絡化方向發展。
4. 環保趨勢。工業的發達給人們生活帶來巨大變化。一方面，物質豐富，生活舒適； 另一方面，資源減少，生態環境受到嚴重污染。于是，人們呼吁保護環境資源，回歸自然。綠色產品概念在這種呼聲下應運而生，這是時代的趨勢。綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的生命過程中，符合特定的環境保護和人類健康的要求，對生態環境無害或危害極少，資源利用率極高。設計綠色的機電一體化產品，具有遠大的發展前景。
結語：機電一體化的發展推動了我國制造技術的迅速更新換代，使冰冷冷的機器有了人性化并且更加智能，機電一體化的出現不是偶然的，是社會進步的體現，是生產力發展到一定階段的必然要求，是科學技術的結晶。隨著我國數字化的信息技術革命以及多元信息化步伐的加快，機電一體化技術必將朝著智能化、網絡化、綠色化等方向邁進，創造更大的經濟效益與社會效益，給我們的生活帶來巨大的變革。
參考資料
