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人工智能實(shí)踐報(bào)告總結(jié)范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能 優(yōu)選教材 考核方式內(nèi)容 手段 實(shí)踐

人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制、模式識(shí)別、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和心理學(xué)等多種學(xué)科交叉融合而發(fā)展起來(lái)的的一門新型學(xué)科，是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。它是研究智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的職能行為，如推理、證明、感知、規(guī)劃和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類處理的復(fù)雜問(wèn)題。人工智能緊跟世界社會(huì)進(jìn)步和科技發(fā)展的步伐，與時(shí)俱進(jìn)，有關(guān)人工智能的許多研究成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用到國(guó)防建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)、國(guó)民生活中的各個(gè)領(lǐng)域。在信息網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人工智能現(xiàn)已成為一個(gè)廣受重視且有著廣闊應(yīng)用潛能的前沿學(xué)科，必將為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展發(fā)揮更大的作用。因此在我國(guó)的大中專院校中開展人工智能這門課的教學(xué)與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國(guó)絕大多數(shù)工科院校中的自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)/軟件工程、電氣工程、機(jī)械工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)都開設(shè)了人工智能這門課程。南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動(dòng)化專業(yè)本科生的選修課程，到目前為止已經(jīng)有八年的歷史了。由于南京郵電大學(xué)是一所以郵電、通信、電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化為特色的工科院校，因此，學(xué)校所開設(shè)的許多專業(yè)都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實(shí)際問(wèn)題。在問(wèn)題需求的推動(dòng)下，南郵人經(jīng)過(guò)多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院所開發(fā)的現(xiàn)代智能物流系統(tǒng)、自動(dòng)化學(xué)院所開發(fā)的城市交通流量控制與決策系統(tǒng)，為本課程的開設(shè)提供了典型的教學(xué)案例。我們結(jié)合近幾年的實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，從優(yōu)選教材、考核方式、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整、教學(xué)手段的改進(jìn)和實(shí)踐教學(xué)等方面對(duì)人工智能課程教學(xué)方法進(jìn)行了總結(jié)歸納。

一、優(yōu)選教材

目前，國(guó)內(nèi)有關(guān)人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實(shí)用、簡(jiǎn)單、夠用的原則，再經(jīng)過(guò)授課老師和學(xué)生們的共同調(diào)研，我們選用由中南大學(xué)蔡自興教授主編的《人工智能及其應(yīng)用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識(shí)體系比較全面，包含知識(shí)表示、搜索推理、模糊計(jì)算、專家系統(tǒng)等。本書主要針對(duì)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電氣工程等本科專業(yè)的學(xué)生所編寫，內(nèi)容基礎(chǔ)，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域，做到了內(nèi)容新穎、簡(jiǎn)單易懂、兼顧基礎(chǔ)和應(yīng)用，受到了全國(guó)廣大師生們的一致好評(píng)，多年的教學(xué)實(shí)踐證明我們所選擇的教材是恰當(dāng)?shù)摹⒄_的。

二、考核方式

在全國(guó)大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來(lái)進(jìn)行考核。為了強(qiáng)化學(xué)生對(duì)人工智能這門課基礎(chǔ)知識(shí)的掌握，南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院選用閉卷考試的方式來(lái)進(jìn)行考核。為了打消部分學(xué)生想在期末閉卷考試中通過(guò)作弊手段來(lái)完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強(qiáng)了對(duì)學(xué)生平時(shí)考勤成績(jī)、課下作業(yè)成績(jī)和實(shí)驗(yàn)成績(jī)的考核，從而杜絕了“一紙定成績(jī)”的現(xiàn)象。我們對(duì)人工智能這門課的最后期末成績(jī)是按如下權(quán)重來(lái)劃分的：平時(shí)考勤成績(jī)占10%、課下作業(yè)成績(jī)占10%、實(shí)驗(yàn)成績(jī)占20%、最后的期末考試卷面成績(jī)只占60%。為了克服國(guó)家現(xiàn)行教育體制的弊端，避免學(xué)生“機(jī)械式”地的應(yīng)對(duì)教學(xué)和考試，我們對(duì)考試題型進(jìn)行了調(diào)整，不再是以往的填空、選擇、簡(jiǎn)答等題型，而是改為以解決實(shí)際問(wèn)題為導(dǎo)向的應(yīng)用題型為主，這樣學(xué)生只需要在理解授課內(nèi)容的基礎(chǔ)上利用自己的思維來(lái)解題就可以了，這也體現(xiàn)了國(guó)家目前正在提倡的應(yīng)用型教學(xué)導(dǎo)向。

三、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整

對(duì)于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內(nèi)容實(shí)在太多，由于課時(shí)所限，我們必須精簡(jiǎn)教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生在掌握基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)，也能夠了解它的具體應(yīng)用。因此，我們將人工智能這門課程的教學(xué)內(nèi)容分為兩個(gè)部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識(shí)表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應(yīng)用，包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、模糊智能計(jì)算、專家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、機(jī)器語(yǔ)言學(xué)習(xí)等。通過(guò)對(duì)教材內(nèi)容的合理調(diào)整和安排，使得授課計(jì)劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識(shí)點(diǎn)，從而滿足了學(xué)生們的求知需求。

四、教學(xué)手段的改進(jìn)

（一） 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的教學(xué)我們發(fā)現(xiàn)，在選修“人工智能”這門課程時(shí)，每個(gè)學(xué)生的心中所想各有不同，這些學(xué)生在剛開始學(xué)習(xí)時(shí)興趣還比較強(qiáng)烈，但隨著教學(xué)內(nèi)容變得越來(lái)越抽象，學(xué)生逐漸對(duì)這本課的學(xué)習(xí)失去了信心，甚至上課時(shí)間不去聽課，使授課教師對(duì)教學(xué)也漸漸失去了信心，導(dǎo)致惡性循環(huán)，嚴(yán)重影響了教學(xué)質(zhì)量。針對(duì)這種現(xiàn)象，我們認(rèn)為，在開課前充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是很有必要的。我們要結(jié)合學(xué)校的實(shí)驗(yàn)條件，開課前給學(xué)生演示“機(jī)器人醫(yī)療服務(wù)”實(shí)驗(yàn)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)的演示，讓學(xué)生們看到機(jī)器人能夠給病人提供多項(xiàng)人性化的服務(wù)，理解人工智能技術(shù)在開發(fā)醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中的應(yīng)用，讓學(xué)生在開課前能夠?qū)Ρ菊n程的學(xué)習(xí)產(chǎn)生極大的興趣，實(shí)踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學(xué)

多媒體教學(xué)是現(xiàn)代教學(xué)過(guò)程中一種非常重要的形式，它往往根據(jù)教學(xué)目的和學(xué)生們的特點(diǎn)，通過(guò)合理的設(shè)計(jì)、選擇教材內(nèi)容，應(yīng)用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進(jìn)行有機(jī)組合并通過(guò)電腦和投影機(jī)顯示出來(lái)，與傳統(tǒng)教學(xué)手段相結(jié)合，形成合理的教學(xué)過(guò)程結(jié)構(gòu)，達(dá)到最優(yōu)化的教學(xué)效果。人工智能這門課具有針對(duì)性強(qiáng)、內(nèi)容抽象、公式繁瑣等特點(diǎn)，學(xué)生學(xué)習(xí)起來(lái)比較困難，為了讓學(xué)生生動(dòng)、形象地學(xué)習(xí)該課程，我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中充分利用了多媒體技術(shù)來(lái)組織教學(xué)。例如在課堂教學(xué)過(guò)程中播放南郵自動(dòng)化學(xué)院梁志偉博士帶領(lǐng)學(xué)生所開發(fā)的“智能足球機(jī)器人”比賽片段；讓學(xué)生在線觀看北京大學(xué)工學(xué)院謝廣明博士帶領(lǐng)學(xué)生所開發(fā)的“自主視覺(jué)機(jī)器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時(shí)，借助Matlab軟件和投影機(jī)，直接展現(xiàn)該算法的求解過(guò)程，從而改善了課程教學(xué)的形式，提高了教學(xué)質(zhì)量。

（三）提倡課堂辯論

我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中打破了傳統(tǒng)的“老師講課學(xué)生聽課”的教學(xué)模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過(guò)程中出現(xiàn)的技術(shù)困惑、人工智能研究成果轉(zhuǎn)化中的市場(chǎng)前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來(lái)發(fā)展方向在哪里”等一系列辯論會(huì)。經(jīng)過(guò)激烈的辯論，無(wú)論正方還是反方都感覺(jué)自己收獲很大，增長(zhǎng)了知識(shí)，開闊了眼界。在教學(xué)過(guò)程中通過(guò)將學(xué)生由“被動(dòng)聽課”角色變換為“主動(dòng)參與”角色，大大地調(diào)動(dòng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，從而提高了課堂教學(xué)質(zhì)量。

五、實(shí)踐教學(xué)

實(shí)踐教學(xué)是課堂教學(xué)不可缺少的重要組成部分，通過(guò)讓學(xué)生親自動(dòng)手實(shí)驗(yàn)來(lái)對(duì)理論知識(shí)進(jìn)行檢驗(yàn)和應(yīng)用是目前國(guó)內(nèi)外各個(gè)大學(xué)提高學(xué)生綜合素質(zhì)、增強(qiáng)學(xué)生市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的是讓學(xué)生通過(guò)親自動(dòng)手體會(huì)授課中的各種智能控制算法，從而使學(xué)生能夠更加形象地掌握課本知識(shí)。人工智能教學(xué)計(jì)劃安排了4學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)課，設(shè)置了“傳教士和野人過(guò)河”“機(jī)器人路徑規(guī)劃”這兩個(gè)人工智能問(wèn)題，要求學(xué)生獨(dú)立完成這2個(gè)實(shí)驗(yàn)題目的編程，并書寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐了課堂上所掌握的理論知識(shí)，加深了對(duì)智能算法的理解。

人工智能是一門實(shí)用性較強(qiáng)的課程，我們總結(jié)了近幾年來(lái)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，從優(yōu)選教材、考核方式、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整、教學(xué)手段的改進(jìn)和實(shí)踐教學(xué)五個(gè)方面對(duì)人工智能課程教學(xué)進(jìn)行了總結(jié)。從學(xué)生的反饋來(lái)看，我們所總結(jié)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)對(duì)于指導(dǎo)新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們?nèi)杂泻芏嗖蛔阒帲枰谝院蟮慕虒W(xué)過(guò)程中不斷努力完善，提高自己的教學(xué)能力，爭(zhēng)取更好的教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)

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人工智能實(shí)踐報(bào)告總結(jié)范文第2篇

關(guān)鍵字：人工智能；案例教學(xué)；學(xué)科分支；雙語(yǔ)教學(xué)

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1　引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿科學(xué)，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)發(fā)展的一個(gè)根本目標(biāo)。

人工智能課程作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用而得到迅速提高。目前，國(guó)內(nèi)外重點(diǎn)大學(xué)都非常重視該門課程的教學(xué)和研究，許多重點(diǎn)大學(xué)都有自己獨(dú)立的人工智能研究所。

本文通過(guò)多年的人工智能教學(xué)實(shí)踐，對(duì)人工智能教學(xué)的方法進(jìn)行了初步的實(shí)踐和探索。中央民族大學(xué)在人工智能課程建設(shè)和教學(xué)過(guò)程中，針對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)，提出擯棄傳統(tǒng)講、學(xué)、考模式，注重學(xué)生能力培養(yǎng)的措施。在教學(xué)和實(shí)踐過(guò)程中，不斷進(jìn)行探索，既從計(jì)算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，從人工智能這門學(xué)科特點(diǎn)出發(fā)，以計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識(shí)架構(gòu)并進(jìn)行教學(xué)。用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)分析人工智能的基本原理與方法時(shí)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計(jì)算機(jī)分支的共同點(diǎn)和不同點(diǎn)。共同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)學(xué)科的本質(zhì)，不同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)人工智能的本質(zhì)。本文就針對(duì)我校人工智能課程教學(xué)的一些基本問(wèn)題加以初步總結(jié)。

2　從計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能

人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的學(xué)科，同時(shí)又是一門涉及控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉的課程。我國(guó)高等院校計(jì)算機(jī)學(xué)科的本科教學(xué)所設(shè)置的人工智能課程一般只有40課時(shí)左右，以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，才能使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)，是我們值得探索的問(wèn)題。

人工智能處理的對(duì)象是知識(shí)，知識(shí)處理則需采用知識(shí)表示。因此，若以計(jì)算機(jī)分支的角度也就是用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)看待人工智能，人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識(shí)為主線，以知識(shí)表示和搜索為基石進(jìn)行組織。反映到實(shí)際教學(xué)中，就是人工智能的各個(gè)分支的介紹，這包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、規(guī)劃、機(jī)器人等。總之，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個(gè)部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識(shí)表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機(jī)器學(xué)習(xí)。第二部分是實(shí)用技術(shù)，包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、高級(jí)搜索、自然語(yǔ)言理解。

3　優(yōu)化和更新教學(xué)內(nèi)容、加強(qiáng)雙語(yǔ)教學(xué)

人工智能作為一門新學(xué)科，在1988年前，國(guó)內(nèi)外均未見有教學(xué)大綱和教材，開設(shè)本課程面臨的首要問(wèn)題就是確定教學(xué)內(nèi)容，包括人工智能的知識(shí)表示和推理以及人工智能的應(yīng)用兩個(gè)部分。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者討論幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器視覺(jué)等系統(tǒng)。這些內(nèi)容只是給出了人工智能課程的初步框架。

隨著人工智能研究的進(jìn)一步深入， 到20世紀(jì)90年代中期，人工智能也從符號(hào)(邏輯)主義一枝獨(dú)秀發(fā)展到符號(hào)主義、連接主義和行為主義多家爭(zhēng)鳴的新局面， 模糊計(jì)算和神經(jīng)計(jì)算作為新內(nèi)容列入到人工智能課程，充實(shí)了人工智能課程的內(nèi)容。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時(shí)反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們及時(shí)對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。

在教學(xué)和實(shí)踐過(guò)程中，考慮到本課程的多學(xué)科交叉性以及相關(guān)信息學(xué)科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語(yǔ)教學(xué)的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語(yǔ)教材，這樣可以更快地掌握學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài)， 掌握最先進(jìn)的技術(shù)， 與國(guó)際發(fā)展趨勢(shì)接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國(guó)Stanford大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科教材，該教材體系比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，便于學(xué)生接受、理解、掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)；同時(shí)這本書內(nèi)容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。

4　注重案例教學(xué)、改革教學(xué)方法

案例教學(xué)首創(chuàng)于哈佛大學(xué)商學(xué)院，在經(jīng)貿(mào)、管理、法學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)得到應(yīng)用并取得顯著績(jī)效，然而目前工科專業(yè)還較少運(yùn)用案例教學(xué)方法。人工智能的每一部分內(nèi)容均包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復(fù)雜，學(xué)生往往被動(dòng)“聽講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識(shí)，有些顯得難以理解，并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄，難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。鑒于這一現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，我們將案例教學(xué)方法引入到該課程的教學(xué)之中。

例如在邏輯推理技術(shù)和搜索技術(shù)這兩方面的教學(xué)過(guò)程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學(xué)開發(fā)工具包AIMA進(jìn)行案例設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，在教學(xué)過(guò)程中結(jié)合AIMA中的案例來(lái)講解，使比較枯燥的知識(shí)以有效、實(shí)用和具體的形式表現(xiàn)出來(lái)，做到理論與實(shí)踐相結(jié)合。在講解搜索技術(shù)時(shí)，以“八皇后”問(wèn)題為案例，結(jié)合AIMA中的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，以講解和討論相結(jié)合的方式，學(xué)習(xí)盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學(xué)生不僅能理解狀態(tài)空間的產(chǎn)生方法，而且能設(shè)計(jì)算法、實(shí)現(xiàn)算法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實(shí)踐能力。在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化計(jì)算等方面的內(nèi)容時(shí)，我們主要借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱。

5　加強(qiáng)教學(xué)隊(duì)伍建設(shè)、改革考核方法

建立一支愛(ài)崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學(xué)隊(duì)伍是出色完成教學(xué)任務(wù)和提高課程教學(xué)質(zhì)量的根本保證。教學(xué)人才資源是教學(xué)的第一資源。在學(xué)校有關(guān)部門的領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院的支持下，我們組成一支知識(shí)結(jié)構(gòu)和年齡比較合理的教師隊(duì)伍。

在教師隊(duì)伍的建設(shè)過(guò)程中，積極引導(dǎo)鼓勵(lì)教師對(duì)考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應(yīng)試教育的弊病；另一方面，也可以使學(xué)生從繁重的死記硬背中解脫出來(lái)。結(jié)合這門課的特點(diǎn)，我們加強(qiáng)平時(shí)思維能力的考核，注重學(xué)生實(shí)驗(yàn)?zāi)芰蛣?dòng)手能力的培養(yǎng)，在學(xué)習(xí)中大量采用寫讀書報(bào)告的形式。在此基礎(chǔ)上加大平時(shí)成績(jī)的比例，使得平時(shí)成績(jī)占到總成績(jī)的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績(jī)的狀況。這樣，既迫使學(xué)生重視平時(shí)的學(xué)習(xí)思考，也減輕有些學(xué)生想通過(guò)考試作弊完成學(xué)習(xí)任務(wù)的僥幸心理。

人工智能實(shí)踐報(bào)告總結(jié)范文第3篇

劉佳輝

（河北大學(xué) 管理學(xué)院 唐山 063000）

摘要：人工智能作為計(jì)算機(jī)的學(xué)科的分支之一，是被公認(rèn)的二十一世紀(jì)三個(gè)最尖端的技術(shù)之一。伴隨著改革開放以來(lái)三十年的經(jīng)濟(jì)和科技力量的不斷發(fā)展，我國(guó)的人工智能在各個(gè)的領(lǐng)域的技術(shù)也得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。而在杭州出現(xiàn)的無(wú)人超市更是讓人工智能的發(fā)展進(jìn)入到了一個(gè)前所未有的階段，毫無(wú)疑問(wèn)，社會(huì)的快速發(fā)展離不開人工智能的技術(shù)的不斷進(jìn)步。因此，企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，將人工智能的發(fā)展與企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和管理相結(jié)合，以推動(dòng)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。由此，本篇文章將對(duì)人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)管理中的應(yīng)用進(jìn)行探究，以期望將對(duì)人工智能與企業(yè)發(fā)展的結(jié)合，和我國(guó)企業(yè)的飛速發(fā)展有所借鑒。

關(guān)鍵字：人工智能  企業(yè)管理  企業(yè)發(fā)展

Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management

Liu Jiahui

(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)

ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.

Key words： Artificial intelligence   Business management   Enterprise Development

引言：人類一向以自己為“智能生物”自居，這是因?yàn)槲覀兡軌虿粩嗟膶W(xué)習(xí)、觀察新事物，讓自己能夠不斷的取得進(jìn)步，這讓人類在地球上顯得與眾不同。所以當(dāng)我們也開始充當(dāng)上帝的角色，開始創(chuàng)造屬于我們自己意識(shí)的人工智能時(shí)，心情也像上帝創(chuàng)世一樣，內(nèi)心充滿了激蕩與振奮，這便是人工智能的發(fā)展的動(dòng)力。如今，人工智能在大數(shù)據(jù)時(shí)代充當(dāng)著越來(lái)越重要的角色。在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家取得了飛速的發(fā)展，隨著人工智能技術(shù)的不斷深入，企業(yè)的人力資源、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和知識(shí)管理的技術(shù)均被運(yùn)用到人工智能應(yīng)用中去。

一、        人工智能將對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生影響

（一）   我國(guó)的會(huì)計(jì)行業(yè)人工智能的運(yùn)用

會(huì)計(jì)作為會(huì)計(jì)制度的主體，分為三類，主要涉及企事業(yè)單位，行政機(jī)構(gòu)和會(huì)計(jì)師事務(wù)所。在中國(guó)，涉及會(huì)計(jì)工作的許多主題工作僅限于人工智能應(yīng)用中的會(huì)計(jì)系統(tǒng)。在會(huì)計(jì)中，一些需要主觀行為的工作，例如審查，驗(yàn)證和判斷，仍然需要會(huì)計(jì)人員手動(dòng)完成工作。然而，在會(huì)計(jì)師事務(wù)所，雖然審計(jì)業(yè)務(wù)也是主要業(yè)務(wù)的一部分，但在人工智能應(yīng)用方面略顯稀疏，原因是對(duì)于大多數(shù)上市公司的審計(jì)業(yè)務(wù)，大量的審計(jì)工作文件是需要。填寫后，它既有草稿的電子版本，當(dāng)然還有紙質(zhì)版本，但這些入門數(shù)據(jù)仍需要手動(dòng)填寫。

（二）對(duì)人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)中應(yīng)用的展望

任何會(huì)計(jì)師都清楚地知道會(huì)計(jì)行業(yè)是一個(gè)嚴(yán)格的行業(yè)，也需要及時(shí)性。有許多會(huì)計(jì)程序和復(fù)雜的過(guò)程需要解決。因此，對(duì)于會(huì)計(jì)，加班是一種普遍現(xiàn)象。在某種程度上，會(huì)計(jì)師還希望有一天會(huì)有人工智能來(lái)取代這種枯燥乏味的工作。當(dāng)前的人工智能應(yīng)用程序解決了一些基本操作，例如憑證和報(bào)告的生成，但它遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前會(huì)計(jì)機(jī)構(gòu)的需求。例如，人力資源會(huì)計(jì)需要一個(gè)符合業(yè)務(wù)特征的測(cè)量工具，并報(bào)告業(yè)務(wù)的人力資源。通過(guò)該模型，可以分析企業(yè)的人力資源，從而進(jìn)行合理的人力資源管理，成為降低成本的方法之一。這種需求是會(huì)計(jì)管理會(huì)計(jì)和環(huán)境會(huì)計(jì)中許多分支機(jī)構(gòu)的必然要求，因?yàn)闀?huì)計(jì)職能現(xiàn)在越來(lái)越傾向于決策，會(huì)計(jì)需要在相應(yīng)的決策過(guò)程中提供信息。但通常很難獲得人工計(jì)算和分析。如果人工智能可以進(jìn)一步應(yīng)用科學(xué)知識(shí)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，那么最好。

（三）人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響

1）提高了會(huì)計(jì)內(nèi)容的時(shí)效性和正確性

企業(yè)是政府機(jī)關(guān)或任何會(huì)計(jì)師事務(wù)所，可以在使用會(huì)計(jì)軟件后及時(shí)處理發(fā)生在當(dāng)日的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)。因?yàn)闀?huì)計(jì)人員只能在系統(tǒng)中注冊(cè)并選擇或?qū)徲?jì)相關(guān)事務(wù)，所以最終系統(tǒng)根據(jù)現(xiàn)有的自動(dòng)生成相關(guān)報(bào)表的數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)憑證人工生成報(bào)表要及時(shí)得多，另一方面，在傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)流程中，會(huì)計(jì)人員往往會(huì)產(chǎn)生假賬，而現(xiàn)行的會(huì)計(jì)憑證則會(huì)產(chǎn)生假賬。財(cái)務(wù)系統(tǒng)也必須是一些手工輸入的數(shù)據(jù)，因?yàn)橄到y(tǒng)在輸入錯(cuò)誤時(shí)會(huì)提示，在這種情況下，減少了數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤概率，從而提高了會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性。

2）一定程度上抑制了財(cái)務(wù)信息造假                                               

在具體的會(huì)計(jì)核算制度下，所有登記制度人員都有唯一的賬戶和密碼，并有自己的權(quán)限和非常嚴(yán)重明確的分工。工作場(chǎng)所包容性現(xiàn)象在傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算中非常嚴(yán)重。特別是在中小企業(yè)中，人工智能的應(yīng)用有助于通過(guò)明確的功能來(lái)抑制人工偽造信息。然而，人工智能不能說(shuō)是為了防止金融偽造。系統(tǒng)畢竟是由人控制的，管理層無(wú)法應(yīng)對(duì)會(huì)計(jì)人員以上的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)現(xiàn)象。

3）會(huì)計(jì)行業(yè)中傳統(tǒng)崗位需求減少

由于日益廣泛使用的人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)職位不需要員工，所以這是一個(gè)明顯的變化。自1980年代以來(lái)我國(guó)會(huì)計(jì)電算化發(fā)展此后晉升。它已經(jīng)商業(yè)化，是用于各種會(huì)計(jì)實(shí)體，使原始簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)記錄和會(huì)計(jì)工作被人工智能所取代。因此，會(huì)計(jì)的地位不再是必要的。

4）會(huì)計(jì)信息安全性受到威脅

各種計(jì)算機(jī)化的會(huì)計(jì)系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于電子形式會(huì)計(jì)實(shí)體中存儲(chǔ)的各種金融數(shù)據(jù)，具有電子數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，如省電，方便，數(shù)據(jù)容量大，易于查找等優(yōu)點(diǎn)。而另一方面，系統(tǒng)如果保護(hù)未達(dá)到易受黑客攻擊的指定位置，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全性大大降低的同時(shí)，信息可能在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中被截獲，因此導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)信息泄露會(huì)非常嚴(yán)重，會(huì)造成重大商業(yè)機(jī)密，并導(dǎo)致?lián)p失。

二、        人工智能對(duì)企業(yè)金融風(fēng)控的影響

（一）智能風(fēng)控落地的前提

在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普及的時(shí)代，讓人類生活進(jìn)入大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化發(fā)展階段，而人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)控制的探索和實(shí)踐中經(jīng)歷了以計(jì)算機(jī)為標(biāo)志的信息時(shí)代，人類因此CIETY已進(jìn)入人工智能引領(lǐng)第四次工業(yè)革命，如果追求信息時(shí)代是數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)，那么解決人工智能時(shí)代是伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展和信息爆炸而引起的。由于信息處理能力不足，計(jì)算機(jī)幫助人們處理海量信息、分析數(shù)據(jù)和使用，是人工智能的時(shí)代，智能認(rèn)知階段，人工算法進(jìn)入商業(yè)世界后，開始顯示出趨勢(shì)的普遍性，特別是LY在金融業(yè)務(wù)中顯示出較強(qiáng)的適用性，目前人工智能在國(guó)內(nèi)重點(diǎn)應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)控制、信用和欺詐等領(lǐng)域。人工智能產(chǎn)業(yè)化可以結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)誕生，不能留下以下三個(gè)重要方面前提：

技術(shù)基礎(chǔ)的改進(jìn)。用云計(jì)算來(lái)說(shuō)，計(jì)算能力在出現(xiàn)之前是一種昂貴的資源，公司不能獨(dú)自承擔(dān)這種成本。在人人上網(wǎng)的時(shí)代，計(jì)算數(shù)據(jù)量不斷增加，大規(guī)模數(shù)據(jù)的培訓(xùn)和計(jì)算帶來(lái)了對(duì)CPU水平提高的需求。云計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)了計(jì)算資源的循環(huán)和重用，大大降低了企業(yè)的成本。在云計(jì)算的情況下，為了將成本降低兩到三個(gè)訂單，許多初創(chuàng)企業(yè)可以擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力。當(dāng)然，對(duì)于從事人工智能服務(wù)的公司來(lái)說(shuō)，擁有計(jì)算能力是不夠的，因?yàn)橄拗萍夹g(shù)的因素還來(lái)自于數(shù)據(jù)采集能力和數(shù)據(jù)處理和處理能力，列如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器算法等。而確定大規(guī)模計(jì)算，強(qiáng)大的人才是必不可少的。

場(chǎng)景的出現(xiàn)需要更先進(jìn)的技術(shù)。特別是在需要擴(kuò)大規(guī)模和復(fù)雜化的消費(fèi)信貸服務(wù)中，如何提供高質(zhì)量的用戶體驗(yàn)成為一個(gè)難點(diǎn)。例如，在少量的貸款業(yè)務(wù)中，金融機(jī)構(gòu)或平臺(tái)需要在短時(shí)間內(nèi)對(duì)某個(gè)用戶進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，或者在一天內(nèi)完成數(shù)十萬(wàn)甚至更多的用戶信用。由于可以預(yù)見，這樣的要求只會(huì)越來(lái)越高，場(chǎng)景也會(huì)越來(lái)越多。傳統(tǒng)的刀耕火種評(píng)估方法與現(xiàn)有的大量多樣化的金融需求完全脫節(jié)。因此采取智能投資，但它面臨的投資機(jī)會(huì)是短暫的，交易信息的判斷甚至需要快到幾毫秒。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的需求促使業(yè)界使用更合理的算法，更快的計(jì)算速度，并要求新技術(shù)將人工智能帶入舞臺(tái)。

改進(jìn)的數(shù)據(jù)材料豐富。人工智能，所以數(shù)據(jù)是使用數(shù)據(jù)來(lái)支持操作和判斷是人工智能的基礎(chǔ)。在金融行業(yè)中，數(shù)據(jù)也是如此。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的背景下，金融消費(fèi)者的高度收集碎片更大規(guī)模的需求，數(shù)據(jù)采集成本較低。金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)可以使用這些數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算、處理、和判斷，為用戶提供個(gè)性化服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，基于智能的數(shù)據(jù)做出決策，實(shí)現(xiàn)精細(xì)管理，從而進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用的發(fā)展。

（二）智能風(fēng)控是傳統(tǒng)風(fēng)控的有效補(bǔ)充

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與傳統(tǒng)計(jì)分卡模型和規(guī)則引擎等“特色”風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，根據(jù)性能和智能風(fēng)險(xiǎn)控制記錄，社會(huì)行為，行為偏好，身份信息和設(shè)備安全方面的行為特征的“軟弱”用戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。兩種類型的風(fēng)險(xiǎn)控制從操作到場(chǎng)景顯示效果之間的顯著差異，后進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，智能風(fēng)險(xiǎn)控制的優(yōu)點(diǎn)更加突出，有效補(bǔ)充傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制。

傳統(tǒng)風(fēng)力控制形成了標(biāo)準(zhǔn)化的操作模式，首先判斷用戶的身份，然后復(fù)習(xí)物理用戶提供的證明材料。簡(jiǎn)而言之，它分為以下步驟：首先，回顧通過(guò)面對(duì)面的檢查來(lái)確認(rèn)用戶身份的真實(shí)性提交材料。材料包括識(shí)別和收入證明，如身份證、戶籍、銀行流動(dòng)和就業(yè)信息。其次，用戶的資產(chǎn)評(píng)估和確定信用額度，主要的資產(chǎn)估值標(biāo)準(zhǔn)抵押房地產(chǎn)和汽車生產(chǎn)等。最后，信用貸款，其他步驟可以添加，如調(diào)查貸款的使用和確認(rèn)交易的意愿。

關(guān)注人的評(píng)論，首先，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制單元的時(shí)間跨度，至少在周需要層層審批，業(yè)務(wù)流程涉及多個(gè)人員和鏈接，導(dǎo)致效率低;其次，長(zhǎng)時(shí)間的業(yè)務(wù)流程，無(wú)法滿足用戶的資本要求，導(dǎo)致壞的用戶體驗(yàn);最后，對(duì)小型業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制復(fù)雜的審計(jì)程序?qū)е碌母叱杀臼广y行和無(wú)利可圖，所以這個(gè)巨大的市場(chǎng)的一部分。

智能風(fēng)險(xiǎn)控制對(duì)大數(shù)據(jù)，算法和計(jì)算能力，重視數(shù)據(jù)，生活等識(shí)別確認(rèn)用戶的身份;欺詐識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，智能控制使用多維特征，許多數(shù)據(jù)表明意圖和傾向，反映用戶欺詐;普通用戶的還款意愿和能力評(píng)估判斷。

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)下具有“規(guī)模”增長(zhǎng)的消費(fèi)者金融市場(chǎng)中，智能風(fēng)險(xiǎn)控制可以捕獲非傳統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)并增加弱勢(shì)的金融相關(guān)特征。機(jī)器建模和分析的方法用于及時(shí)有效地補(bǔ)充傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制。首先，智能風(fēng)控帶來(lái)閃電般的審查速度。時(shí)間跨度以分鐘和秒計(jì)算，為用戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。其次，對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的分析得出更準(zhǔn)確的評(píng)估。最后，在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中，數(shù)據(jù)模型的使用可以準(zhǔn)確地量化未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)最有可能發(fā)生的時(shí)間和情景。從快牛金科的實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，定量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)一致，誤差很小。風(fēng)險(xiǎn)控制標(biāo)準(zhǔn)的放松和收緊所引起的壞賬績(jī)效水平的變化可以通過(guò)數(shù)據(jù)直觀地衡量。實(shí)際的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)非常有益。

目前，個(gè)性化的場(chǎng)景下貸款和大規(guī)模貸款，信用貸款和消費(fèi)貸款等，智能風(fēng)險(xiǎn)控制有足夠的優(yōu)勢(shì)，但是大的貸款和交易涉及資產(chǎn)評(píng)估、房地產(chǎn)貸款和供應(yīng)鏈融資等大型企業(yè)。驗(yàn)證的真實(shí)性，傳統(tǒng)風(fēng)力控制仍然是不可替代的，兩個(gè)風(fēng)控制模式仍將。

（三）智能風(fēng)控成長(zhǎng)空間巨大

在金融行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)控制中，無(wú)限智能風(fēng)險(xiǎn)控制是一個(gè)不斷迭代的過(guò)程，并不斷按照優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行。到目前為止，智能風(fēng)險(xiǎn)控制已經(jīng)取得了良好的應(yīng)用效果。實(shí)踐中，智能風(fēng)險(xiǎn)控制模型已經(jīng)更好的用戶差異化程度，能夠清晰地反映出評(píng)價(jià)結(jié)果中的高質(zhì)量和不良客戶，通過(guò)不斷的優(yōu)化迭代，識(shí)別的準(zhǔn)確性和判斷的速度，技術(shù)人員一直在螺旋式上升，但目前行業(yè)面臨的問(wèn)題是數(shù)據(jù)島和信息不透明，行業(yè)總負(fù)債不共享，仍然是大空間智能風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)的提升。在用戶體驗(yàn)上，智能風(fēng)險(xiǎn)控制的最佳路徑有二點(diǎn)：一是減少對(duì)用戶的干擾，對(duì)于當(dāng)前信用風(fēng)險(xiǎn)控制過(guò)程中需要獲得用戶授權(quán)等數(shù)據(jù)的審批，隨著數(shù)據(jù)共享和計(jì)算能力市場(chǎng)機(jī)制的完善，未來(lái)只有需要向客戶提供極少的信息進(jìn)行評(píng)估，消除用戶對(duì)信息安全的顧慮，使用合規(guī)性。其次，在上述基礎(chǔ)上，提升用戶評(píng)估的準(zhǔn)確性。。

人工智能是一種不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，但人工智能在推廣特定情景時(shí)仍面臨一些外部阻力。

首先，由于一些工人，意識(shí)滯后，商業(yè)實(shí)踐中的人工智能面臨著銀行和其他機(jī)構(gòu)的模型變革，在管理決策時(shí)考慮到潛在風(fēng)險(xiǎn)。其次，需要探討適當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)情景。傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景，在應(yīng)用、審批，基于不同操作系統(tǒng)的貸款和大量人力資源等一系列環(huán)節(jié)之后，如何切入人工智能將在調(diào)整過(guò)程中面臨長(zhǎng)期運(yùn)行。此外，在監(jiān)管方面，人工智能還暴露了“黑匣子”理論與“可追溯性”金融活動(dòng)的矛盾。人工智能對(duì)于許多風(fēng)險(xiǎn)控制的實(shí)施過(guò)程并不是人類大腦能夠理解的，而是在一些監(jiān)管更嚴(yán)格的情景中給予必要的解釋。

中國(guó)著名科幻作家劉慈新曾經(jīng)說(shuō)人工智能就像一個(gè)黑盒子。從理論上講，他們的計(jì)算步驟可以追溯，但由于計(jì)算量巨大，跟蹤實(shí)際上很困難甚至不可能。實(shí)現(xiàn)兩者之間的平衡并建立信任是未來(lái)人工智能面臨的巨大挑戰(zhàn)。在這種情況下，一方面，可以采用更加解釋性的算法。對(duì)于相同的數(shù)據(jù)，不同算法的結(jié)果不應(yīng)該遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。另一方面，可以預(yù)期社會(huì)態(tài)度的變化和監(jiān)管法規(guī)的調(diào)整。畢竟，它不僅僅是以人工智能為代表的計(jì)算機(jī)科學(xué)。隨著研究的深入和領(lǐng)域的細(xì)分，其他人類主體可能具有傳統(tǒng)邏輯意義的結(jié)果。

三、        人工智能對(duì)企業(yè)信息安全防護(hù)的影響

（一）人工智能時(shí)代下信息安全論述 

信息安全是指用戶使用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，軟件和硬件不會(huì)被破壞，用戶數(shù)據(jù)不會(huì)被改變，為計(jì)算機(jī)的使用提供安全保障。目前，信息安全在網(wǎng)絡(luò)保護(hù)中尤為重要。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程中，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)泄露事件，不僅給企業(yè)帶來(lái)了傷害，而且也暴露了許多人的隱私信息。從小的角度看，數(shù)據(jù)泄露事件給企業(yè)和人民造成了損失，在很大程度上阻礙了國(guó)家的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步。

因此，在人工智能快速發(fā)展的時(shí)代，我們不僅要追求技術(shù)進(jìn)步，還要重視信息安全的保護(hù)。信息安全保護(hù)不僅是企業(yè)和國(guó)家的責(zé)任，也是每個(gè)公民的責(zé)任。

（二）威脅企業(yè)信息安全的因素 

目前大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司都在進(jìn)行人工智能的研究，5G的華為技術(shù)是世界領(lǐng)先的，它不僅是企業(yè)的榮譽(yù)，也是國(guó)家的驕傲，影響企業(yè)信息安全的因素很多，涉及到很多方面，對(duì)信息安全的保護(hù)帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。

1）數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ) 

大量的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)之間的緊密聯(lián)系，非常容易引起攻擊者的注意，成為一個(gè)黑客的目標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)繁多，從不同的方式，如電子郵件、微博、傳感器等，相對(duì)集中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)在一起增加數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，并導(dǎo)致人身安全的喪失。 

2）數(shù)據(jù)加密技術(shù) 

計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)加密一直是防止數(shù)據(jù)泄漏的首要任務(wù)，但仍有數(shù)據(jù)泄漏事件。人工智能技術(shù)的應(yīng)用基于互聯(lián)網(wǎng)用戶的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集。如果沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)分析，將無(wú)法生成智能應(yīng)用程序和技術(shù)服務(wù)。集中式數(shù)據(jù)庫(kù)集中在資源豐富的大型企業(yè)手中。一方面，他們收集數(shù)據(jù)，另一方面，他們分析數(shù)據(jù)并智能地應(yīng)用它。企業(yè)主要是營(yíng)利性的，信息安全投入太小，會(huì)增加數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。 

3）殺毒軟件的應(yīng)用 

由于計(jì)算機(jī)病毒的不斷侵入，導(dǎo)致很多殺毒軟件的產(chǎn)生。如果計(jì)算機(jī)中毒，可能會(huì)導(dǎo)致多臺(tái)計(jì)算機(jī)，甚至整個(gè)企業(yè)計(jì)算機(jī)崩潰，數(shù)據(jù)丟失。病毒以不斷變化的形式出現(xiàn)，入侵計(jì)算機(jī)的方式多樣化，每次出現(xiàn)新的病毒，都會(huì)導(dǎo)致殺毒軟件的各個(gè)方面升級(jí)。企業(yè)不應(yīng)該只根據(jù)病毒更新殺毒軟件，而應(yīng)該讓企業(yè)的數(shù)據(jù)更加安全 

（三）企業(yè)信息安全的防護(hù)措施 

1）對(duì)數(shù)據(jù)安全技術(shù)研發(fā) 

從傳統(tǒng)信息安全技術(shù)的角度出發(fā)，企業(yè)必須加大對(duì)數(shù)據(jù)安全技術(shù)開發(fā)的投入，以保證人工智能的順利發(fā)展。同時(shí)，國(guó)家要給予大力支持和一定的幫助。多方面引進(jìn)新人才。其他企業(yè)數(shù)據(jù)安全技術(shù)也在不斷發(fā)展，以保證網(wǎng)絡(luò)操作過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全，從而使黑客蒙受損失。

2）重視敏感數(shù)據(jù)的保護(hù) 

敏感信息不應(yīng)披露沒(méi)有用戶的權(quán)限。企業(yè)應(yīng)優(yōu)先保護(hù)用戶的私人數(shù)據(jù)，并規(guī)定使用的設(shè)備，以確保網(wǎng)絡(luò)可以正確操作。國(guó)家應(yīng)該制定相應(yīng)的制度措施的敏感信息，這使得一些人氣餒。

3）國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)的保護(hù)制度 

保護(hù)數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)的責(zé)任。國(guó)家也應(yīng)提出安全策略，制定安全要求，加強(qiáng)然后進(jìn)行安全體系建設(shè)，加快人工智能立法的應(yīng)用。國(guó)家應(yīng)制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)，同時(shí)將數(shù)據(jù)保護(hù)滲透到學(xué)習(xí)課程中，教育幼兒，真正向每個(gè)人傳達(dá)數(shù)據(jù)安全意識(shí)。個(gè)人應(yīng)及時(shí)清理隱私資料，安全文明上網(wǎng)。

4）合法共享用戶信息 

使用用戶信息時(shí)，應(yīng)明確信息來(lái)源的合法性，確認(rèn)數(shù)據(jù)的有效性，共享用戶信息時(shí)應(yīng)征求用戶意見，用戶不得擅自披露。否則，將獲得虛假數(shù)據(jù)，這可能導(dǎo)致企業(yè)損失。

總結(jié)：隨著科技的蓬勃發(fā)展，人工智能的蓬勃發(fā)展也在繼續(xù)。盡管這個(gè)的人工智能還發(fā)展不完善，及時(shí)在早期進(jìn)入的金融領(lǐng)域，還主要集中于風(fēng)險(xiǎn)控制、定量交易和智能客戶服務(wù)。然而，人工智能對(duì)世界的好處將不受限制。

人工智能的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用，將形成廣泛的基于機(jī)器的智能決策，可以大大提高社會(huì)整體運(yùn)行的效率。例如，在圍棋、自動(dòng)駕駛、公安等領(lǐng)域，人工智能顯示出良好的學(xué)習(xí)能力和決策能力。

人工智能也帶來(lái)了社會(huì)結(jié)構(gòu)的變化，如就業(yè)制度。一些簡(jiǎn)單、重復(fù)和自動(dòng)化的數(shù)據(jù)收集和記錄將被機(jī)器所取代。從目前的發(fā)展速度來(lái)看，客戶服務(wù)、簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)控制、基礎(chǔ)營(yíng)銷等人員更有可能被替換。技術(shù)的發(fā)展超出了人們的想象。就像2000年一樣，沒(méi)有人認(rèn)為打字員在計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)普及之后成為了紙堆中的象征。人工智能技術(shù)對(duì)人類生活的滲透將是巨大的。就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，20年前需要訪問(wèn)特定場(chǎng)景和手段的服務(wù)，如網(wǎng)吧、學(xué)校房間和撥號(hào)上網(wǎng)，都涉及到飲食和穿著。業(yè)務(wù)的各個(gè)方面的活動(dòng)、業(yè)務(wù)和業(yè)務(wù)方面。當(dāng)人們無(wú)法感受到人工智能的存在時(shí)，這意味著人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到并得到了廣泛的應(yīng)用。

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人工智能實(shí)踐報(bào)告總結(jié)范文第4篇

關(guān)鍵詞：埃博拉疫情；互聯(lián)網(wǎng)；智能決策支持系統(tǒng)

埃博拉出血熱是由埃博拉病毒（Ebola virus，EBV）引起的一種急性出血性傳染病[1]，是人類目前已知最烈性的傳染病之一，該病病死率最高可達(dá)90%[2]，隨著大量人員頻繁來(lái)往于中非之間，埃博拉疫情對(duì)于我國(guó)也構(gòu)成了公共衛(wèi)生意義上的威脅[3]，據(jù)WHO的報(bào)告[4]，截止到2014年8月19日，報(bào)告的病例數(shù)2240例，死亡1229例，且仍有繼續(xù)蔓延之勢(shì)。

1 研究目的

在信息技術(shù)突飛猛進(jìn)的今天，為了更好地防控EBV的疫情，我們研究一種能預(yù)防埃博拉病毒疫情的智能決策支持系統(tǒng)。應(yīng)運(yùn)用智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent Decision Support System，IDSS），將先進(jìn)的人工智能計(jì)算機(jī)技術(shù)與DSS技術(shù)結(jié)合起來(lái)，應(yīng)用一個(gè)實(shí)際的Horn邏輯系統(tǒng)-PROLOG系統(tǒng)，建立具有智能知識(shí)獲取功能的EBOV知識(shí)庫(kù)，使其具有元推理、演繹能力和語(yǔ)義完整性維護(hù)功能，消除冗余、檢查相容性，以便在知識(shí)消化和調(diào)節(jié)中達(dá)到自動(dòng)知識(shí)獲取之目的。而基于案例推理的研究，也包含人工智能的理論和技術(shù)，它可以確定新問(wèn)題到底與哪些經(jīng)驗(yàn)相似或應(yīng)將以前的經(jīng)驗(yàn)做什么調(diào)整，最后得出結(jié)論。這些工作將有利于推動(dòng)EBOV疫情防御工作更好、更完善地實(shí)現(xiàn)決策和支持。

2 基本思路與方法

自1976年在非洲中部扎伊爾（現(xiàn)剛果民主共和國(guó)）和蘇丹暴發(fā)流行后，已在非洲中部形成地方流行，主要包括烏干達(dá)、剛果、加蓬、蘇丹、科特迪瓦、利比里亞、南非等國(guó)家于20世紀(jì)70年代在非洲首次發(fā)現(xiàn)，每每有類似的報(bào)道都會(huì)給人們帶來(lái)恐慌，為此，本研究開發(fā)的智能決策支持系統(tǒng)將解決這一問(wèn)題。見圖1。

3 技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)

本系統(tǒng)采用了B/S架構(gòu)，采用了MVC的設(shè)計(jì)模式，將數(shù)據(jù)層，邏輯層，表現(xiàn)層三層進(jìn)行了分離。

3.1數(shù)據(jù)層-收集信息，建立MySQL 5.5知識(shí)庫(kù)。運(yùn)用MySQL是開源的成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。最大可以容納百萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)。根據(jù)埃博拉的幾次大流行，人們總結(jié)出埃博拉病毒的臨床癥狀[1]，收集信息數(shù)據(jù)，建立知識(shí)庫(kù)。

3.2邏輯層-采用了JAVA語(yǔ)言和PROLOG語(yǔ)言相結(jié)合的方式消除冗余的算法和完整性約束實(shí)現(xiàn)。采用了JAVA語(yǔ)言和PROLOG語(yǔ)言相結(jié)合的方式，各取所長(zhǎng)。利用了JAVA的一次編寫，到處運(yùn)行的特點(diǎn)，使系統(tǒng)能夠運(yùn)行在Windows，Linux甚至MacOS等多種平臺(tái)上，利用PROLOG在人工智能方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)turoProlog框架在Java環(huán)境中實(shí)現(xiàn)PROLOG。

3.3表現(xiàn)層-埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)中的案例推理 通過(guò)SpringMVC實(shí)現(xiàn)Ajax和HTML展現(xiàn)。由于采用B/S架構(gòu)，所以，對(duì)客戶端只需要通過(guò)瀏覽器便可以訪問(wèn)系統(tǒng)，不需要安裝額外的客戶端軟件。在實(shí)際問(wèn)題求解時(shí)，知識(shí)處理需要對(duì)非精確的數(shù)據(jù)和知識(shí)進(jìn)行"非精確"處理。基于案例的推理（Case Base Reasing CBR）的工作原理就是人們的認(rèn)知心理過(guò)程-假定人們總是利用已有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)來(lái)解決具有相似的新問(wèn)題。它把知識(shí)工程的任務(wù)減少到特征的描述、術(shù)語(yǔ)定義、案例的收集與分類，并將增添新知識(shí)簡(jiǎn)化為案例庫(kù)中增加新案例，從而獲得埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)中的案例推理流程，見圖2。

3.4埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)在知識(shí)消化中消除冗余的算法和完整性約束的實(shí)現(xiàn)。采用了JAVA語(yǔ)言和PROLOG語(yǔ)言相結(jié)合的方式以及知識(shí)消化的基本概念。 JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更兼便捷的企業(yè)級(jí)的應(yīng)用框架。

總之，知識(shí)消化的作用就是假定已存在的知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)是正確的，不能被外部知識(shí)所修改，將適合用戶意圖的知識(shí)存貯到知識(shí)庫(kù)中，而用戶意圖則由完整性約束來(lái)定義。

3.5基于JAVAEE的B/S架構(gòu)在智能知識(shí)調(diào)節(jié)在埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)中的實(shí)現(xiàn)。如何從浩如煙海的信息中自動(dòng)獲取信息，從而更完善地構(gòu)建具有智能化的埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)是人們要想解決的問(wèn)題之一。這里介紹一種基于基于AVAEE的B/S架構(gòu)學(xué)習(xí)框架，JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更加便捷的企業(yè)級(jí)的應(yīng)用框架。在埃博拉病毒知識(shí)庫(kù)中，此算法只要輸入有限的事實(shí)就可得到一種理論輸出。

3.5.1知識(shí)獲取的概念知識(shí)獲取就是在知識(shí)庫(kù)中通過(guò)消化和調(diào)節(jié)收集知識(shí)。其中，歸納機(jī)制被看作是利用PROLOG在人工智能方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)tuProlog框架在Java環(huán)境中實(shí)現(xiàn)PROLOG，它在知識(shí)獲取中的作用是：生成適合用戶意圖的知識(shí)；修改已存在的知識(shí)（主要是規(guī)則和事實(shí)）；知識(shí)的自我組織。

3.5.2知識(shí)調(diào)節(jié)知識(shí)調(diào)節(jié)是知識(shí)獲取的方法之一。知識(shí)調(diào)節(jié)前題是假定新的知識(shí)（規(guī)則）和事實(shí)是正確的，用新的知識(shí)去檢驗(yàn)、修改知識(shí)庫(kù)中已存在的知識(shí)。其作用是更新和修改知識(shí)庫(kù)中已經(jīng)存在的知識(shí)；消除冗余（取決于用戶意圖）；由于發(fā)現(xiàn)矛盾而恢復(fù)知識(shí)庫(kù)。

EBV（K，[K/T]）：-true.

EBV（K，[K1/T]）：-EBV（K，T）.

謂詞是EBV，它有兩個(gè)變量，第一個(gè)變量是非表形式K，而第二個(gè)變量是表的形式L且其取數(shù)值范圍為U，即L U，L是U的一個(gè)子集。可見，只要前一個(gè)變量是后一個(gè)變量中的成員，則前一個(gè)變量所表示的病癥就是"埃博拉病毒病癥"。

由圖3可見，此智能知識(shí)獲取系統(tǒng)正確地歸納出EBV謂詞的規(guī)則描述。所以說(shuō)此系統(tǒng)具有"歸納學(xué)習(xí)"的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。另外，在子句生成測(cè)試系統(tǒng)的工作完成后，可刪除原來(lái)用于幫助模型推理的一些事實(shí)和輔助信息，從而恢復(fù)知識(shí)庫(kù)。

3.5.3基于案例推理（CBR）它是基于人們的認(rèn)知心理過(guò)程-假定人們總是利用已有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)來(lái)解決具有相似的新問(wèn)題。

一般來(lái)講，一個(gè)典型案例包括的信息有：?jiǎn)栴}的描述P；問(wèn)題環(huán)境的描述E；問(wèn)題的求解描述O；問(wèn)題解決方案S；專家評(píng)價(jià)V。所以案例是5元組C=（P，E，O，S，V）。在實(shí)踐中，構(gòu)造覆蓋整個(gè)問(wèn)題域的案例是不現(xiàn)實(shí)的，但要盡可能多地覆蓋問(wèn)題空間，如果CBR方法不能覆蓋的部分要結(jié)合其他方法如基于規(guī)則（RBR）的方法來(lái)彌補(bǔ)。

綜上所述，本系統(tǒng)利用人工智能的技術(shù)，簡(jiǎn)便快捷的讓用戶在短時(shí)間內(nèi)，得到精準(zhǔn)的"結(jié)果"。基于互聯(lián)網(wǎng)的埃博拉疫情防御控制系統(tǒng)能對(duì)EBV疫情達(dá)到預(yù)演的目的，盡快了解其相關(guān)特性，從而制訂出針對(duì)性的防御措施顯得尤為重要。

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人工智能實(shí)踐報(bào)告總結(jié)范文第5篇

關(guān)鍵詞：智慧；智能；人類智能；人工智能

0引言

不久前剛結(jié)束的圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，使人工智能受到人們空前廣泛的關(guān)注。它一方面表明智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展極為迅速，同時(shí)也激起了社會(huì)對(duì)智能科學(xué)技術(shù)及其人才培養(yǎng)十分強(qiáng)烈的期待。人們對(duì)“中國(guó)大腦”計(jì)劃的熱議達(dá)到了前所未有的程度，“中國(guó)制造2025”計(jì)劃正在快速推進(jìn)，我國(guó)自主研制的智能服務(wù)機(jī)器人正在走向服務(wù)領(lǐng)域的許多行業(yè)，國(guó)內(nèi)許多企業(yè)自發(fā)興起的“機(jī)器換人”浪潮正高歌猛進(jìn)。國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告中提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”雖然被人們解釋為互聯(lián)網(wǎng)向各領(lǐng)域的強(qiáng)勢(shì)滲透，但是更多的有識(shí)之士卻把“+”理解為“升級(jí)”，即“計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”向“人工智能互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”的升級(jí)，而這正好與“中國(guó)大腦”計(jì)劃相呼應(yīng)！

為了適應(yīng)這種發(fā)展的需要，努力辦好“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)，北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究中心曾經(jīng)對(duì)設(shè)置了本專業(yè)的全國(guó)各主要高校做了一次普遍性的專業(yè)調(diào)查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各校對(duì)于“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的理解差異非常巨大。最狹義的理解，是把本專業(yè)看做是“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)分支”；最廣義的理解，是把它看做是“從理工到人文和社會(huì)幾乎無(wú)所不包的綜合學(xué)科”。

從科學(xué)研究和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的觀點(diǎn)來(lái)看，這樣發(fā)散的理解會(huì)有利于人們解放思想，激勵(lì)創(chuàng)新，把本學(xué)科的研究做深做透做到位。不過(guò)，從當(dāng)前的本學(xué)科教育教學(xué)來(lái)說(shuō)，這樣分散的理解可能使“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科的人才培養(yǎng)工作迷失方向。

1基本模型

為了準(zhǔn)確理解“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科，首先需要建立“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科的基本模型，這樣才能從學(xué)科整體上厘清它的基本概念、基本原理和基本規(guī)律，規(guī)制過(guò)于寬泛和過(guò)于狹窄的偏差。圖1就是為此而設(shè)計(jì)的基本模型。

在圖1中，底部的橢圓代表外部環(huán)境的客體事物，也就是需要研究的“問(wèn)題”；其上的整個(gè)部分代表主體及其與客體相互作用的過(guò)程：主體接受來(lái)自客體所產(chǎn)生的“本體論信息”，經(jīng)過(guò)主體思考之后產(chǎn)生與客體交互的“智能行為”反作用于客體，解決問(wèn)題。就在這個(gè)主客相互作用的過(guò)程中，主體充分展現(xiàn)了自己的智慧能力。其中的主體可以是人類個(gè)體，也可以是人類群體。因此，這是研究“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型。

不斷提升自己生存與發(fā)展的水平，這既是人類與生俱來(lái)的目標(biāo)，也是人類永不枯竭的動(dòng)力。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，人類就要運(yùn)用自己的智慧和知識(shí)不斷去發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)解決而且可能解決的問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上努力去解決所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，不斷前進(jìn)。

人類的這種智慧能力包含兩個(gè)相互聯(lián)系相互作用相輔相成的部分：其一是根據(jù)人類所追求的目標(biāo)和現(xiàn)有的知識(shí)去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、定義問(wèn)題和預(yù)設(shè)問(wèn)題求解目標(biāo)的能力，這是人類在長(zhǎng)期實(shí)踐過(guò)程中積累起來(lái)的一種內(nèi)隱性的智慧能力，所以稱為隱性智慧；其二是在隱性智慧所確定的工作框架內(nèi)，在求解目標(biāo)的引導(dǎo)下，運(yùn)用相關(guān)信息和知識(shí)去生成解決問(wèn)題的策略，成功解決問(wèn)題實(shí)現(xiàn)求解目標(biāo)的能力，這是一種外顯性和操作性的智慧能力，所以稱為顯性智慧。

在圖1的模型中，隱性智慧具體表現(xiàn)為“主體所定義的問(wèn)題、主體的知識(shí)庫(kù)里已經(jīng)擁有的知識(shí)、主體為求解問(wèn)題所預(yù)設(shè)的求解目標(biāo)（也存在知識(shí)庫(kù)內(nèi)）”，這三者就構(gòu)成了主體為求解問(wèn)題所設(shè)置的初始工作框架。顯性智慧則具體表現(xiàn)為圖1中的“感知、認(rèn)知、基礎(chǔ)意識(shí)、情感生成、理智生成、綜合決策、策略執(zhí)行、效果檢驗(yàn)以及反饋學(xué)習(xí)優(yōu)化”所代表的問(wèn)題求解過(guò)程。

由于隱性智慧是人類內(nèi)隱性的智慧，需要明確的目標(biāo)、足夠的知識(shí)、很強(qiáng)的直覺(jué)能力、豐富的想象能力、甚至需要靈感和頓悟能力，才能創(chuàng)造性地發(fā)現(xiàn)值得解決的問(wèn)題，所以，隱性智慧難以用人造機(jī)器去模擬。然而，由于顯性智慧具有外顯性和操作性特征，主要具備獲取信息、生成知識(shí)、生成和執(zhí)行策略的能力，因此，顯性智慧有可能被人造機(jī)器所模擬。在約定俗成的學(xué)術(shù)語(yǔ)匯中，“智慧”比較抽象，帶有形而上的色彩；而“智能”則比較具體，帶有形而下的特點(diǎn)。于是，人類的顯性智慧也常常被稱為“人類智能”。

鑒于人類顯性智慧與隱性智慧之間存在不可分割的深刻內(nèi)在聯(lián)系，人們就把研究和探索“人類隱性智慧和顯性智慧奧秘”的科學(xué)技術(shù)稱為“智能科學(xué)技術(shù)”，而把其中著重研究和模擬“人類顯性智慧（人類智能）能力”的科學(xué)技術(shù)稱為“人工智能”科學(xué)技術(shù)，或者就簡(jiǎn)稱為“人工智能”。換言之，人工智能是“智能科學(xué)與技術(shù)”的一部分。

圖1的基本模型及其相關(guān)解釋啟示我們：“智能科學(xué)與技術(shù)”的內(nèi)涵既具有極強(qiáng)的基礎(chǔ)性，涉及與物質(zhì)資源同樣基礎(chǔ)的信息資源；又具有極強(qiáng)的深刻性，涉及人類創(chuàng)造性智慧的深邃奧秘；還具有極強(qiáng)的應(yīng)用性，涉及極其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

因此，為了研究與學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”，人們應(yīng)當(dāng)具備人文社會(huì)科學(xué)、基礎(chǔ)自然科學(xué)和應(yīng)用技術(shù)科學(xué)的知識(shí)與能力，應(yīng)當(dāng)自覺(jué)遵循“文理交互，理工融通”的交叉科學(xué)理念。雖然我國(guó)高校仍有文科、理科、工科之分，但是，為了培養(yǎng)有發(fā)展能力和創(chuàng)新能力的人才，還是要在發(fā)揮各校特色的同時(shí)努力貫徹“文理交互，理工融通”的方針。這是智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的鮮明特點(diǎn)，需要引起教學(xué)與研究人員的高度關(guān)注。

2基本方法

概念是學(xué)科的基石。從圖1的基本模型可以看出，“智能科學(xué)與技術(shù)”包含了許多重要的新概念。除了上面已經(jīng)討論過(guò)的隱性智慧和顯性智慧的基礎(chǔ)概念之外，還有信息（包括本體論信息和認(rèn)識(shí)論信息，特別是其中的語(yǔ)法信息、語(yǔ)義信息和語(yǔ)用信息）、知識(shí)（包括本能性知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)、規(guī)范性知識(shí)、常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)的內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)和外部生態(tài)系統(tǒng)）、基礎(chǔ)意識(shí)、情感、理智、智能策略、智能行為等一系列基本概念。

考慮到本文篇幅的限制，同時(shí)也考慮到讀者可以很容易從現(xiàn)有文獻(xiàn)中詳細(xì)了解到這些概念，因此，這里只予以列舉，而不準(zhǔn)備展開具體的討論。有需要的讀者可以參閱相關(guān)文獻(xiàn)。

這里需要特別關(guān)注的，是研究和學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”所需要確立的新的科學(xué)觀和方法論問(wèn)題。只有掌握了這些新的科學(xué)觀和方法論，才能準(zhǔn)確地理解“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本概念、基本內(nèi)容和基本規(guī)律。

有比較才能有鑒別，事物總是相比較而存在。了解“智能科學(xué)與技術(shù)”所需要的科學(xué)觀和方法論的便捷方法之一，就是把它們同讀者已經(jīng)熟悉的“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀和方法論進(jìn)行對(duì)比。眾所周知，智能系統(tǒng)是一類開放的復(fù)雜信息系統(tǒng)，因此，這里的比較對(duì)象也要選擇相對(duì)比較復(fù)雜的物質(zhì)系統(tǒng)。表1就是這種比較的一些結(jié)果。

由表1可知，“物質(zhì)科學(xué)技術(shù)”所采用的科學(xué)觀包括（1）物質(zhì)觀：認(rèn)為研究的對(duì)象是物質(zhì)的；（2）結(jié)構(gòu)觀：認(rèn)為研究的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)當(dāng)是物質(zhì)的結(jié)構(gòu)；（3）孤立觀：認(rèn)為所研究的物質(zhì)對(duì)象是與其它對(duì)象沒(méi)有關(guān)聯(lián)的；（4）靜止觀：認(rèn)為所研究的物質(zhì)對(duì)象是靜止的，至少在研究期內(nèi)是靜止的。

基于這樣的科學(xué)觀，在處理比較復(fù)雜的物質(zhì)對(duì)象的時(shí)候，物質(zhì)科學(xué)技術(shù)所采用的方法論就是“分解一分析”，更具體地說(shuō)就是“分而治之，各個(gè)擊破，直接還原”。也就是人們所熟悉的“還原論”。

和“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的情形不同，“智能科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀包括（1）信息觀：認(rèn)為所研究的對(duì)象是信息；（2）系統(tǒng)觀：認(rèn)為研究的關(guān)注點(diǎn)應(yīng)當(dāng)是系統(tǒng)化的信息，即必須同時(shí)關(guān)注信息的形式、內(nèi)容和價(jià)值；（3）生態(tài)觀：認(rèn)為信息不是孤立的或靜止的，而是生長(zhǎng)發(fā)展的；（4）機(jī)制觀：認(rèn)為信息的生長(zhǎng)發(fā)展必然存在一定的機(jī)制。

基于這樣的科學(xué)觀，“智能科學(xué)與技術(shù)”所采用的方法論就是“轉(zhuǎn)換―創(chuàng)生”。更具體一些說(shuō)，就是“智能科學(xué)與技術(shù)”基本模型（圖1）所展示的“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”。其中，“信息轉(zhuǎn)換”是手段，“智能創(chuàng)生”是目的。

十分清楚，“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的“分而治之”方法論體現(xiàn)了它的“物質(zhì)觀、結(jié)構(gòu)觀、孤立觀和靜止觀”；“智能科學(xué)與技術(shù)”的“轉(zhuǎn)換創(chuàng)生”方法論體現(xiàn)了它的“信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀和機(jī)制觀”。

這個(gè)對(duì)比告訴我們，由于研究對(duì)象不同，導(dǎo)致學(xué)科的性質(zhì)也不相同，我們不能把自己所熟悉的“物質(zhì)科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀和方法論統(tǒng)統(tǒng)照搬到“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科領(lǐng)域。雖然在研究局部細(xì)節(jié)問(wèn)題的時(shí)候，這兩種科學(xué)觀和方法論的差異表現(xiàn)的不是很明顯，但是在研究系統(tǒng)全局問(wèn)題的時(shí)候，這種差別就會(huì)變得十分顯著。這也是值得“智能科學(xué)與技術(shù)”的研究者和學(xué)習(xí)者特別關(guān)注的特點(diǎn)。

事實(shí)上，“人工智能”的研究就經(jīng)歷了一場(chǎng)方法論的變革。按照“分解―分析”的方法論思想，人工智能被分解為結(jié)構(gòu)模擬（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、功能模擬（物理符號(hào)系統(tǒng)）和行為模擬（感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)）三大學(xué)派，結(jié)果長(zhǎng)期不能互相融通。20世紀(jì)末和21世紀(jì)初，一些研究人員提出“新的集成”和“現(xiàn)代方方法”試圖找到三者融通的具體方法，但是都沒(méi)有取得成功。2007年，本文作者按照“轉(zhuǎn)換―創(chuàng)生”方法論思想提出了機(jī)制模擬的智能生成方法，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：結(jié)構(gòu)模擬（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、功能模擬（物理符號(hào)系統(tǒng)）和行為模擬（感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)）分別是機(jī)制模擬的A、B、C型，從而實(shí)現(xiàn)了人工智能模擬方法的統(tǒng)一，見表2。

由此可見，以往人們把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程、物理符號(hào)系統(tǒng)課程（即普遍流行的人工智能和專家系統(tǒng)課程）、感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)課程（即智能機(jī)器人或智能體課程）分開講授或者只講授其中一門或兩門課程的做法是不合理的。

同時(shí)，我們一直把圖1的模型稱為“智能科學(xué)與技術(shù)的基本模型”。不過(guò)，如果注意到“智能科學(xué)與技術(shù)”的科學(xué)觀一信息觀，系統(tǒng)觀，生態(tài)觀和機(jī)制觀，那么，我們也可以把圖1稱為“生態(tài)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型”。這是因?yàn)椋m然在經(jīng)典意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型只能覆蓋到圖1模型中的信息層次，但在生態(tài)學(xué)意義上，知識(shí)和智能都是信息的生態(tài)學(xué)產(chǎn)物，因此生態(tài)學(xué)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)基本模型就覆蓋了圖1模型的全體。在生態(tài)學(xué)的意義上，“智能科學(xué)與技術(shù)”基本模型與“信息科學(xué)與技術(shù)”基本模型就合二為一：自頂向下觀察，圖1就是“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型；自底向上觀察，圖1就是“信息科學(xué)與技術(shù)”的基本模型。于是有：

智能科學(xué)與技術(shù)=生態(tài)學(xué)意義的信息科學(xué)與技術(shù)

如果把“智能科學(xué)與技術(shù)”模型中的“由信息轉(zhuǎn)換為知識(shí)”和“由信息、知識(shí)和目標(biāo)轉(zhuǎn)換為智能”這兩個(gè)核心部分命名為“核心智能科學(xué)與技術(shù)”，把非生態(tài)學(xué)意義上的信息科學(xué)與技術(shù)命名為“常規(guī)信息科學(xué)與技術(shù)”，那么，也可以有：

智能科學(xué)與技術(shù)=核心智能科學(xué)與技術(shù)+常規(guī)信息科學(xué)與技術(shù)

在我國(guó)教育部的學(xué)科目錄中，“智能科學(xué)與技術(shù)”其實(shí)就是“核心智能科學(xué)與技術(shù)”，目錄中的“信息科學(xué)與技術(shù)”其實(shí)就是“常規(guī)（非生態(tài)學(xué)意義的）信息科學(xué)與技術(shù)”，后者又被劃分成“通信”、“計(jì)算”、“自動(dòng)化”、“物聯(lián)網(wǎng)”、“信息安全”這樣一些更加狹窄而且相互交疊的二級(jí)學(xué)科，顯然有待進(jìn)一步合理化。

3基本課程

北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)研究中心最近實(shí)施的全國(guó)高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃調(diào)查表明，我國(guó)多數(shù)學(xué)校的教學(xué)計(jì)劃確實(shí)體現(xiàn)了“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)分支學(xué)科”的特點(diǎn)，很少學(xué)校的教學(xué)計(jì)劃能夠表現(xiàn)“文理相交，理工融通”的交叉科學(xué)精神。這就提出了一個(gè)尖銳的問(wèn)題，如果真的把“智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”辦成“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”的一個(gè)分支學(xué)科，那么，這樣的“智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科”還有存在的理由嗎？

由以上分析的“智能科學(xué)與技術(shù)”的基本模型和基本方法可以知道，為了學(xué)習(xí)、理解和掌握“智能科學(xué)與技術(shù)”學(xué)科，人們的知識(shí)結(jié)構(gòu)必須包含社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)、基礎(chǔ)科學(xué)、應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)與綜合能力。

為此，由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)和清華大學(xué)出版社計(jì)算機(jī)分社共同組建的“全國(guó)高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)系列教材規(guī)劃與編審委員會(huì)”（以下簡(jiǎn)稱編委會(huì)）提出了如下的本學(xué)科核心課程和相應(yīng)的核心教材。

（1）一年級(jí)第一學(xué)期的課程智能科學(xué)與技術(shù)導(dǎo)論是一個(gè)引導(dǎo)型課程，旨在以準(zhǔn)確而通俗的概念、全面而淺近的思路、親切而富有感染力的語(yǔ)言，引導(dǎo)剛剛踏入校門的新生了解：什么是“智能科學(xué)與技術(shù)”？為什么要學(xué)習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”？怎樣才能學(xué)好“智能科學(xué)與技術(shù)”？

（2）二年級(jí)第一學(xué)期的課程腦與認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)是本學(xué)科特需的自然科學(xué)基礎(chǔ)（腦科學(xué)）和社會(huì)科學(xué)基礎(chǔ)（認(rèn)知科學(xué)），旨在為學(xué)生提供關(guān)于人類智能的腦科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和人類認(rèn)知能力的科學(xué)知識(shí)，特別是關(guān)于“腦結(jié)構(gòu)如何產(chǎn)生認(rèn)知能力（物質(zhì)如何生成精神）”的科學(xué)機(jī)理。

（3）二年級(jí)第二學(xué)期的課程不確定性數(shù)學(xué)引論是本學(xué)科特需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)課程，旨在為學(xué)生提供關(guān)于“智能科學(xué)與技術(shù)”領(lǐng)域必然涉及到的各種不確定性（包括隨機(jī)不確定性、模糊不確定性、粗糙不確定性以及非線性引起的混沌不確定性）的描述與處理知識(shí)，特別要闡明這些不確定性的根源、相互關(guān)系、描述和處理方法。

（4）三年級(jí)第一學(xué)期的課程機(jī)器智能是本學(xué)科的專業(yè)基礎(chǔ)課程，旨在用“智能科學(xué)與技術(shù)”的方法論闡述人類智能的各種模擬方法（包括結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬和機(jī)制模擬），以及這些不同模擬方法之間的相互關(guān)系和統(tǒng)一的途徑，為學(xué)生學(xué)習(xí)機(jī)器（人造系統(tǒng)）智能奠定理論和方法的基礎(chǔ)。

（5）四年級(jí)第一學(xué)期的課程《科技史與方法論》，由于智能科學(xué)技術(shù)本身富有科學(xué)觀和方法論的特色，因此這是一門具有本學(xué)科特色的總結(jié)性課程，旨在為學(xué)生提供關(guān)于科學(xué)技術(shù)發(fā)展史（特別是智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展史）所展現(xiàn)的科學(xué)觀和方法論知識(shí)，使學(xué)生能夠從“智能科學(xué)與技術(shù)”的學(xué)科知識(shí)基礎(chǔ)上站立起來(lái)，具有縱觀和把握智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)律的能力，使學(xué)生的學(xué)術(shù)眼界能夠“形成于課堂，而又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越課堂”。

編委會(huì)認(rèn)為，這些核心課程的綜合（加上各個(gè)學(xué)校的人文社會(huì)科學(xué)通識(shí)課程和各有特色的專業(yè)課程），將為學(xué)習(xí)者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉學(xué)科思維素質(zhì)和能力。無(wú)論是理科型學(xué)校還是工科型學(xué)校，都要在保證上述核心課程優(yōu)質(zhì)教學(xué)的基礎(chǔ)上努力發(fā)揮自己的特色，而不應(yīng)當(dāng)削弱這些核心課程的教學(xué)質(zhì)量。

5結(jié)語(yǔ)