人工智能技术难点

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人工智能技术难点范文第1篇

关键词 计算机网络技术；人工智能；应用

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）18-0011-01

作为具有广泛应用前景的人工智能，目前正在各个领域迅速发展。人工智能遍布生活、工作、娱乐中，小到生活中的智能电视，大到工作中的机器专家系统。这些智能化的科技不但丰富了人们的生活，而且提高了工作效率。人工智能开创了新的技术研究领域，并在各个行业，尤其是在计算机网络技术行业运用的非常多。

1 人工智能技术的相关理论

人工智能指的是一门利用计算机来模拟或仿效人类的思维过程与智能行为的一门综合类的学科。人工智能涉及了心理学、哲学、计算机科学和语言学等多个学科。人工智能主要模拟的是人类的视觉、听觉、触觉、感觉与思维方式等，其宗旨是实现机器的人工智能化，辅助人类解决生活、工作中面临的难点和问题，进而保障了责任人的人身安全，提高了他们的工作效率，因此，通常也称作机器智能。虽然，人工智能的起步落后于自然智能和人类智能，但是作为新兴的智能，人工智能的发展非常迅速。人工智能主要通过对系统进行编程或模拟人类的生活或工作环境，从而完成系统的自动化、智能化操作。

人工智能的形成和应用同其他多个学科间有着非常重要的联系，特别是计算机的科学技术方面，其发展方向影响着人工智能的方向。另一方面，计算机的网络技术发展从某种意义上来说是建立在人工智能技术的发展上的。从简单的数据运算和词义解释转变为智能化的人机操作，计算机发展的核心就是人工智能的技术。人工智能在处理不确定信息方面具有较强的优势，一方面，能够及时的理解系统的局部资源状态和整体资源状态的不同，另一方面，能够及时的处理提取到的信息，及时的为用户提供所需的信息。此外，人工智能还具备较强的写作能力，通过进行科学、有效的资源整合，进而在不同的用户间进行资源与信息的交换，值得关注是人工智能把人工智能思想与网络管理进行有效的连接，改善了网络管理的工作环境，提高了他们的效率，进而降低了成本，增加了经济效益。

2 人工智能技术的优点

计算机的网络系统拥有高速性、实时性、动态性和瞬变性等特点，这就要求我们通过发展更多、更灵活的管理技术来确保网络的高效、安全、稳定运行。由于人工智能技术具备很多的优势，进而成为现代计算机网络技术中非常重要的工具。

1）人工智能技术具备处理不确定性与不可知性问题的能力。模糊逻辑等人工智能技术由于不需要准确的对系统的数学模型进行描述，因此在智能化网络管理中引入模糊逻辑，网络管理便具备了处理模糊信息的能力，进而对不确定与不可知性的信息进行管理与控制，实现网络系统的高效运行。

2）人工智能技术具备协作能力。鉴于网络规模和结构日益庞大，网络管理产生了层次化的网络管理。通过轮询的方式，上层管理者对中层管理者进行监测，中层对下层进行监测，这就产生了协作的问题。通过人工智能的多的协作分布思维，能够实现各层次管理者间的协作能力。

3）人工智能技术具备学习、解释与推理是能力。人工智能技术能够学习、解释低层信息，以推理高层的信息与概念，同时对推理出的高层信息或概念进行网络管理和控制。

4）人工智能技术还具备处理非线性能力。人工智能技术是通过模拟人类的智能发展起来的一种技术，具有很强的解决非线性问题能力。

5）人工智能技术还具有计算资源耗费小的优点。人工智能中的某些控制算法，比如模糊控制法的运算速度很快，能够实现直接选取最优解一次性完成搜索，这样就较好的满足了现代计算机网络技术的高速性要求。

3 人工智能技术在计算机网络技术中应用

人工智能技术是在计算机技术的基础上发展起来的，并且人工智能技术也直接在计算机的应用领域中发挥着重要的作用，比如在网络安全管理、网络系统评价、决策支持系统和服务质量管理等方面。

3.1 安全管理计算机的网络方面

在安全管理计算机网络中，人工智能的运用主要表现在以下几个方面。

1）智能型的反垃圾邮件系统具备对客户邮箱的防御功能。智能型的反垃圾邮件系统是在人工智能开发的基础建立的一套垃圾邮件防御技术，能够在确保客户的基本账号安全的基础上，通过进行监测，启发式自动扫描垃圾邮件，提醒客户处理垃圾信息，维护邮箱的系统安全。

2）智能的防火墙技术。智能防火墙能够通过人工智能化的识别技术来识别与处理数据，进而提高了发现有害网络的效率，从而对有害信息提供堵截与访问限制。智能的防火墙技术有效的解决了其他软件的拒绝服务共计的问题，有效的遏制了病毒入侵和传播。

3）入侵监测技术。作为网络安全管理的首要环节和关键环节，入侵监测是防火墙技术的重要部分。入侵监测技术通过收集数据、筛选分类数据、处理数据等方式，利用编程自动产生报告，第一时间将网络状态以自动弹出的形式提供给用户。目前，人工智能的入侵监测技术主要有专家系统、智能控制、机器人学等技术。

3.2 计算机网络管理与系统评价方面

网络管理和系统评价的智能化发展是基于人工智能技术和计算机技术上发展的。人工智能通过专家知识库和问题求解技术等实现了计算机的综合网络管理。专家级的决策与支持方法是在人工智能的基础上建立起来的，同时在信息系统管理领域得到了广泛应用。计算机的网络管理与系统评价，就是通过计算机网络管理中的专家系统来进行网络管理和系统评价的。

4 结束语

人工智能作为人类智力的外延，在生活、工作、娱乐等多个领域具备广阔的应用前景。就计算机网络技术而言，人工智能正蔓延到计算机网络里的各个环节，计算机网络正在向智能网络发展。通过分析，我们有理由相信人工智能将会带给我们更高效的计算机网络安全技术，更安全的计算机网络运行环境，更快的计算机网络运行速度。

参考文献

[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011（02）.

[2]陈斌.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2010（12）.

[3]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J].吕梁高等专科学校学报，2010（04）.

[4]宋绍云.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].玉溪师范学院学报，2011（02）.

人工智能技术难点范文第2篇

1997年5月11日，名为“深蓝”的电脑毫无悬念地在标准比赛时限内击败了国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫，从而证明了在有限的时空里电脑“计算”可以战胜人脑“算计”，进而论证了现代人工智能的基础条件（假设）――物理符号系统具有产生智能行为的充分必要条件（Newell and Simon，1976）是成立的。更有意思的是，2011年2月17日，一台以IBM创始人托马斯・沃森的名字命名的电脑在智力问答比赛中“狂虐”两位最聪明的美国人而夺得冠军，2016年3月9日至3月15日，“围棋名誉九段”AlphaGo在首尔以4：1的比分战胜了围棋世界冠军李世石九段，从而引发了人工智能将如何改变人类社会生活形态的话题。

人机环境系统交互的产物

众所周知，当前制约机器人科技发展的瓶颈是人工智能，人工智能研究的难点是对认知的解释与建构，而认知研究的关键问题则是对自主和情感等意识现象的破解。

在真实的人机环境系统交互领域中，人的情景意识SA（Situation Awarensss）、机器的物理SA、环境的地理SA等往往同构于同一时空中（人的五种感知也应是并行的）。人机环境交互系统往往是由有意志、有目的和有学习能力的人的活动构成，涉及变量众多、关系复杂，贯穿着人的主观因素和自觉目的，所以其中的主客体界线常常模糊，具有个别性、人为性、异质性、不确定性、价值与事实的统一性、主客相关性等特点，其中充满了复杂的随机因素的作用，不具备重复性。

在充满变数的人机环境交互系统中，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性保持互动的同步性，是一种得“意”忘“形”的招拆招和随机应变能力。这种思维和能力可能更适合复杂的人类。凡此种种，恰恰是人工智能所欠缺的地方。

人机之间的不同之处

人与机器相比，人的语言或信息组块能力强，具有有限记忆和理性；机器对于语言或信息组块能力弱，具有无限记忆和理性，其语言（程序）运行和自我监督机制的同时实现应是保障机器可靠性的基本原则。人可以在使用母语时以不考虑语法的方式进行交流，并且在很多情境下可以感知语言、图画、音乐的多义性，如人的听觉、视觉、触觉等在具有辨别性的同时还具有情感性，常常能够理解到只可意会不可言传的信息或概念（如对哲学这种很难通过学习得到学问的思考）。机器尽管可以下棋、回答问题，但对跨领域情境的随机应变能力很弱，对彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反应（缺少必要的竞争冒险选择机制），主次不分，综合辨析识别能力不足，不会使用归纳推理演绎等方法形成概念或提出新概念，更不用奢谈产生形而上学的理论形式。

人与机器在语言及信息的处理差异方面，主要体现在把表面上无关的事物相关在一起的能力。尽管大数据时代可能会有所变化，但对机器而言，抽象表征的提炼，亦即基于规则条件及概率统计的决策方式与基于情感感动及顿悟冥想的判断机理之间的鸿沟依然存在。

人工智能与哲学

人类文明实际上是认知的体现，无论是最早的美索不达米亚文明（距今6000多年），还是四大文明之后以西方为代表的现代科技力量，其原点都可以落实到认知领域上。历史学家认为：以古希腊文化为驱动力的现代西方文明来源于古巴比伦和古埃及，其本质反映的是人与物（客观对象）之间的关系；而古印度所表征的文明中常常蕴含着人与神之间的信念；排名最后的古代中国文明是四大古文明中唯一较为完整地绵延至今的文化脉搏，其核心道理反映的是人与人、人与环境之间的沟通交流。在这些人、机（物）、环境之间系统交互的过程中，认知数据的产生、流通、处理、变异、卷曲、放大、衰减、消逝无时无刻不在进行着……

有人说人工智能是哲学问题。这句话有一定的道理，因为“我们是否能在计算机上完整地实现人类智能”，是一个哲学问题。康德认为哲学需要回答三个问题：我能知道什么？我应该做什么？我可以期待什么？分别对应着认知、道德和信仰。哲学不是要追究“什么是什么”，而是追求为什么“是”和如何“是”的问题。哲学意义上的“我”也许就是人类研究的坐标原点或出发点，“我是谁”“我从哪里来”“要到哪里去”这些问题也许就是人工智能研究的关键瓶颈。

结语

人工智能技术难点范文第3篇

 

一、绪论

 

1.1课题背景

 

随着四川省攀西地区(攀枝花市和凉山州)高校的不断发展壮大，校园网服务类型和用户规模都不断增长，传统的人工或者基础信息化服务已经不能满足当前用户的实际需要。对拥有一套具备人工智能的校园服务系统需求已经非常迫切。本项目以四川机电职业技术学院(下文简称四川机电学院)为蓝本，试图研发出一套适合攀西地区甚至更大范围内学校使用的人工智能校园服务系统。

 

1.2问题提出、分析和解决思路

 

四川机电学院在校园服务中主要存在以下实际问题急需解决：一是用户可能随时提出服务需求;二是用户可能在任何地点提出服务需求;三是用户可能提出任意类型服务需求。

 

而学院现有服务模式无外乎人工和信息化系统两种，人工模式无法解决问题一，问题二可以通过电话等方式解决，问题三的解决是人工服务的优势所在，而传统信息化系统在问题一的解决上有优势，问题二则限制于系统本身提供的客户端形式，问题三则无法解决。针对以上问题，四川机电学院迫切需要一个能够集合人工与传统信息化服务优点的现代化系统来提升服务水平，所以项目组很自然的把目光投向了人工智能技术。反之，能够同时解决上述三大问题的服务系统，也必然具备高度的智能化水平。

 

二、系统分析设计

 

本系统的基础是各个已有信息系统，这些系统原本都是为PC用户设计，所以PC端不需要单独开发。对于移动端，系统架构保留原有的客户端/服务器模式，如图1所示，根据目前的移动端技术及用户体验对比，此处采用C/S模式，即独立开发客户端，以达到更好的用户体验。

 

用户使用系统最基础的方式是文本输入，此外，语音输入也是日益流行的一种方式，语音输入功能除了满足特定用户群体的需求外，也使得系统更具趣味性，更能给用户“人工智能”的感受，在系统中作为可选功能提供给用户使用，用户输入服务请求内容后，数据通过网络发送至服务器，服务器通过人工智能技术进行语义分析，给出人工智能所能做到的尽可能合理的响应，在客户端再对响应数据进行解析，并根据结果类型的不同而采取不同的展现形式，比如快递单号的查询和火车票的查询就需要采用不同的展现形式。多数类型的结果都是以纯文本型内容为主只是文本的格式差异，但也会存在如图片、软件搜索等类型的请求结果需要单独处理。系统流程图设计如图2所示。

 

三、系统实现

 

本项目基于国内人工智能领域技术领先的图灵机器人SDK进行开发，语音识别部分采用了科大讯飞SDK，关键实现代码如下：

 

网络状态检测：

 

new Thread()

 

{

 

public void run()

 

{

 

ChatMessage from = null;

 

try

 

{

 

from = HttpUtils.sendMsg(msg);

 

} catch (Exception e)

 

{

 

from = new ChatMessage(Type.INPUT， “咦，网络有问题?还是服务器挂了呢...”);

 

}

 

Message message = Message.obtain();

 

message.obj = from;

 

mHandler.sendMessage(message);

 

};

 

}.start();

 

语音识别：

 

final String text = JsonParser.parseIatResult(results. getResultString());//解析语音为文字

 

mMsg.append(text);//将文字填入对话框mMsg.setSelection(mMsg.length());用户数据提交：

 

sendMessage(mChatView);//发送

 

服务器数据反馈：

 

Result result = gson.fromJson(res， Result.class);数据分类展现：

 

message.setMsg(result.getText());

 

if (result.getCode() == 100000)

 

{

 

text = result.getText();

 

}

 

else if (result.getCode() == 200000)

 

{

 

text = result.getText()+”：”+result.getUrl();

 

}

 

else if (result.getCode() == 305000)

 

{

 

for(int i=0;i

{

 

listtext += list[i].getTrainnum()

 

+”\n”

 

+list[i].getStart()

 

+”-”

 

+list[i].getTerminal()

 

+”\n”

 

+list[i].getStarttime()

 

+”，”

 

+list[i].getEndtime()

 

+”\n\n”;

 

}

 

text = result.getText()+”：”+listtext+”您可访问http：// 12306.cn，或下载12306客户端https：//kyfw.12306.cn/otn/ appDownload/init进行购票。”;

 

}

 

else

 

{

 

//使用反射技术完成对象属性的输出

 

Class c = null;

 

try {

 

c = Class.forName(“com.scemi.jdbst.bean.List”);

 

} catch (ClassNotFoundException e1) {

 

// TODO Auto-generated catch block

 

e1.printStackTrace();

 

}

 

Field [] fields = c.getDeclaredFields();

 

for(Field f：fields){

 

f.setAccessible(true);

 

}

 

四、测试结论

 

项目组基于Android4.0～5.0的各版本，通过文本和语音两种输入方式，对系统进行了校园知识库、知识百科、翻译、快递、交通等功能的全面测试，系统均能正常运行，上述功能也均能正确实现，如图3所示。

 

项目组还将app提交给360应用市场，顺利通过测试认证并成功上线，如图4所示，结合用户反馈，系统开发达到预期目标。

 

五、结束语

 

用户对校园服务需求的多样性是设计的最大挑战，以学生为主体的校园用户，对服务需求的三大特点——随时、随地、随意要能够同时应对，是该系统设计中的一大难点。

 

尽管如此，系统最终测试结果依然十分理想，实现了校园知识库、知识百科、翻译、快递、交通等校园用户需求量最大的业务类型的模糊化自动化响应，并且高度模拟人工应答，对基础服务之外的请求进行有意义的自动应答，使得严肃的校园服务系统也更具趣味性，对用户更有吸引力。

 

本项目基于已有信息化系统，所以PC版无需单独开发，考虑到学生用户终端以Android操作系统智能手机为主，另外iOS版本的开发难度和周期均不亚于版本，由于时间和精力限制，暂未开发iOS版本。希望能有机会进一步完善。

人工智能技术难点范文第4篇

本次在北京召开的主题为“创新驱动，应用引领，服务制造强国建设”的第一届中国人工智能技术与应用大会暨人工智能60周年颁奖典礼，由中国电子信息产业发展研究院主办，中国计算机报社、中国软件评测中心承办，在这样专家云集，汇聚多家高新技术企业和各类型人工智能新型产品行业性盛会上，何以嫦娥抗衰股份的“嫦美皮肤解码机器人”系列产品能战胜强手，脱颖而出？

专注医学抗衰 致力于智能机器人的医学应用

武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司是国内成功将现代人工智能学习机器人技术、云数据技术、物联网技术、高精度影像学技术等多学科综合运用于人类抗衰老医学临床的高新技术公司。“嫦美皮肤解码机器人”是武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司股改以来推出的首款高智能产品，该款机器人集皮肤图层解码、皮肤信息云数据比对、皮肤大数据在线分析、皮肤个性化解决方案等多项技术创新于一身，在皮肤精确检测的基础上，借助现代智能科技，开启了皮肤抗衰技术质的飞跃。

“嫦美皮肤解码机器人”用于专业生活美容、医疗美容和皮肤医疗机构的皮肤深度解析、评测、发展预测和提供个性化解决方案。嫦娥抗衰股份依托智能机器人，尝试医学抗衰机器人+抗衰生态圈的全新运营模式。就机器人而言，可以从水分、油分、紫质、暗斑、皱纹、色素、毛孔、色斑、纹理九个方面形成量化指标，而且科研队伍具有不断扩展开发新指标的潜力，与现有的市场上的皮肤检测产品相比较，“嫦美皮肤解码机器人”具有明显的优势。第一，皮肤检测的深度和精度更显卓越，全面表述皮肤状况的九大量化指标；第二，直观、准确的皮肤发展趋势预测能力，帮助客户和使用机构提前预防及有针对性地解决皮肤问题；第三，依托皮肤大数据、机器人自学习能力，不断完善皮肤检测体系，提供的皮肤问题解决方案更权威，在此基础上，结合移动端、PC端和机器人设备端等多终端互联，建立皮肤解码、养护、治疗的生态圈，以高科技和现代服务理念为基石，实现医疗机构、医美机构和消费者的多方共赢。

嫦娥抗衰股份前身是武汉雅典娜科技有限公司，公司自成立之初，就定位于人工智能新技术的研发。经过全面的市场和行业调研，公司将眼光聚焦于医学抗衰领域，开始人类医学抗衰的新技术和新产品研发。公司曾先后与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等多家高校和专业研究机构形成战略合作，共同建立多个医学抗衰研究中心，2016年公司正式更名为嫦娥抗衰股份。

“嫦美皮肤解码机器人”是嫦娥抗衰股份两年磨一剑、锤炼而出，而能让嫦娥人矢志不渝的坚守最初的理念的，莫过于对人类抗衰事业不懈的追求，以现代智能科技解决人类抗衰问题的决心。

嫦美皮肤机器人 开创医学抗衰机器人时代

“嫦美皮肤解码机器人”是自主研发的智能型皮肤解码产品，可以自我学习和完善，具有精确的皮肤检测功能，却完全不同于皮肤检测设备。

嫦娥抗衰股份在分析了”嫦美皮肤解码机器人”的工作原理后，给皮肤解码机器人做定义：

皮肤解码技术托生于现代机器人自我深度学习技术，结合云数据技术和高精度影像学技术，突破皮肤检测仅限于皮肤浅表层的局限，基于全脸，更深层次地展现皮肤问题的发生根源，从而达到为皮肤解码的目的。皮肤解码机器人运用云数据技术，通过储存的数十万份中国人不同年龄段、不同地域、不同生活习惯的皮肤标本库，建立权威的综合评测标准。

在此基础上，皮肤解码机器人将客户信息与机器人皮肤评测标准及储存数据进行比对，分年龄、分地域、分季节地评测出客户样本与检测标准之间的差距，从而准确评定客户皮肤水分、油分、色素、毛孔、皱纹、色斑、紫质、暗斑、纹理等9大指标上的差异度，且动态分析皮肤生长发展趋势预测。

最后，皮肤解码机器人根据解码皮肤样本的皮肤问题及病变情况，出具个性化、系统化、科学化的皮肤问题改善及治疗解决方案，结合皮肤医疗机构治疗能力，对客户的皮肤进行全面改善或医治。

“嫦美皮肤解码机器人”项目研发由武汉理工大学教授刘新华博士牵头负责。“嫦美皮肤解码机器人”在立项之初，刘新华带领团队做了详实的市场调研，发现国内的皮肤检测产品大多是美、韩产品。做中国自己的“智造”产品，要超越现有产品层次，超越皮肤检测的范畴，这成为“嫦美皮肤解码机器人”立项的基础。

“嫦美皮肤解码机器人”的研发过程攻克了许多技术难关，其中一个算法上的难点，研发团队曾不眠不休地钻研了7个昼夜。自主研发不容易，但经过“嫦美皮肤解码机器人”项目研发，刘新华教授仍旧希望中国 “智造”多出现，中国创造要在世界上大放光彩。

“嫦美皮肤解码机器人”拥有先进的“第三代光脑-CAⅢ”智能系统，为机器人自学习能力提供智能系统保障，配备高精准的有效像素设备，在外观设计、制作工艺、软件设计多层面的技术创新，先后获得了发明专利数十个，突破传统皮肤检测产品的技术困境，从现代技术角度诠释皮肤解码的意义，将医学抗衰产业带入机器人时代。

探索“产学研”模式 共创医学抗衰智能化未来

医学抗衰领域的智能化技术创造和创新，是推动产业发展的核心力量，也是公司发展的核心动力，然而技术研发是积聚社会优势资源，共同发力的结果，是长期的过程。公司需要有能力整合优势资源，也需要有厚积薄发的耐力。

嫦娥抗衰股份围绕医学抗衰事业版图，与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等国内外高校、研究机构强强联合，先后斥资千万，致力于人类抗衰课题的综合研究、开发及技术革新，成立了武汉理工大学医学抗衰老信息工程研究院、武汉大学医学影像信息研究中心、华中科技大学国家级激光临床应用研究中心、武汉理工&嫦娥抗衰智能医疗信息化研究中心等多个研究机构。

人工智能技术难点范文第5篇

关键词：人工智能；研究生教学；教学方法

人工智能是一门研究机器智能的学科，是在研究人类智能行为规律的基础上，利用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为。在知识经济向智能经济高度发展的今天，人工智能具有重要的理论意义和社会价值。人工智能理论已经渗透到各个领域，人工智能技术也得到广泛应用，许多研究成果已经进入人们的生活。

人工智能课程是一门多学科交叉的课程，具有很强前沿性，涉及哲学、认知科学、行为科学、脑科学、生理学、心理学、语言学、逻辑学、物理学、数学等众多领域；涉及面宽，内容广泛，更新快。人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，培养学生对计算机前沿技术的前瞻性，提高他们的科技素质和学术水平[1]。

人工智能课程内容的广泛性、前沿性和应用性特点决定了授课方法的多样性。与本科生相比，研究生在教育目标和身心特征方面都有较大的区别。笔者多年从事研究生人工智能课程教学工作，现总结多年教学经验如下。

1研究生培养目标及其教学特点

研究生教育阶段的教育目标是使研究生形成具有个性化的研究品格、研究定向和研究视野，以具有独立思考并获得独创研究成果的能力[2]。从这一意义上讲，个性化是研究生教育培养目标的构成主体。尤其随着我国经济持续高速增长，社会对知识创新、新经济生长点的期望值增大，这就要求我国研究生教育在其培养目标的定位上不仅要重视人才培养的高层次性，更要重视创新能力、实践能力和创业精神的培养。并且，研究生身心发展已较成熟，具有较稳定的个性特征，思维力强，具有较高的专业性思维意识和创造力，为独立地进行专业研究活动提供了心理上和智力上的保证。而且，研究生已具备了基础理论和专业知识，特别是有一定工作经历的研究生，他们不仅有本科教育阶段的知识积累，也有应用这些知识的经验，对于扩大其专业知识领域并进行研究有着积极主动的态度。总之，从年龄构成及身心特征上讲，研究生适应高层次、跨学科知识领域的学习和研究。

研究生的特征及其教育目标决定了研究生教学不应该是由教师讲授已定论的知识，而应是以教学为基本依托，通过教学提出具有研究性、探索性、未确定性甚至是尚存争议性的课题，激励研究生独立思考和质疑，让他们在思考和质疑的过程中提出问题，培育他们发现问题、提出质疑的科学批判精神，训练并提高其创新能力、实践能力和创新精神。创新精神和创新能力主要表现在具有健全的人格、强烈的责任感、开放的心态、团结合作的精神、严谨科学的思维能力和创新思维方式。

个性是创新的源泉，研究生课程体系的设置应该具有一定的灵活性，依据研究生不同的知识基础和研究定向，设置具有弹性化的课程，使研究生的个性化得以凸显。另外，为提高研究生专业研究和创新能力，在课程教学中，也应凸显教学的研究性和专业性，重视专业领域背景知识和研究方法的讲授，开展跨学科、非专业知识的教学，教学内容应涵盖专业领域的研究热点、难点、争议问题和最新研究动态，还应包括交叉学科、边缘学科的研究趋势，以扩展学生的视野[3]。也就是说，研究生教学既要凸显研究生的个性化特点，又要凸显内容的学术性和研究的指向性。

2人工智能课程的特点

2.1多学科交叉，具有很强的前沿性

人工智能是一门多学科交叉的课程。课程内容的理解需要运用多学科知识和较强的逻辑思维能力，多学科的知识相互联系、相互交叉，融合形成新的知识，成为新的思维方法和综合能力的萌发点。通过课程学习，学生可以通过不同学科知识的融合来达到对原有知识的超越，用一种全新的思维方法来思考所遇到的问题，提出新的解决办法。这也是创造力的迸发和智能的飞跃。具有了知识的广度和深度才具有融会贯通、创新的可能，人工智能课程的开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，为学生提供一种新的思维方法和问题求解手段。

2.2涉及面宽，内容广泛，更新快

人工智能课程是一门知识点较多的课程，它以概率统计、离散数学、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等课程为基础，涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、自然语言理解、专家系统等众多研究方向，内容涉及面广，概念抽象，不易理解。并且，人工智能课程内容更新快，近年来人工智能科学的快速发展，涌现出了大批新方法，研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。其中，计算智能主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域，在模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用；Agent最早来自分布式人工智能，随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

在互联网上有大量最新的与课程内容相关的研究论文，为学生提供了很好的查阅文献的环境，使学生能够根据所学习的内容和所在课题组的研究方向阅读相应文献，提高学生的学习兴趣和独立提出问题、解决问题的能力。

2.3应用性强

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，当前，几乎所有的科学与技术分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。例如，自第一个专家系统DENDRAL研制成功以来，专家系统已成功地应用于数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、军事、经济等几乎所有领域；数据挖掘技术是以一种更自动化的方式对具有大量数据的商业活动进行分析和预测，在市场营销、银行、制造业、保险业、计算机安全、医药、交通、电信等领域已有许多案例；语义Web让Web上的信息能够被机器所理解，实现Web信息的自动处理，成功地将人工智能的研究成果应用到互联网。另外，在机器视觉、自然语言理解、智能控制与智能制造等方面，人工智能技术也得到广泛的应用，有许多研究成果已经进入人们的生活。目前，从理论到技术，从产品到工程，从家庭到社会，智能无处不在，人工智能广泛的应用性给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。

人工智能课程的多学科交叉性、内容广泛性、概念抽象、不易理解以及前沿性和应用性特点决定了在该课程的讲授过程中应该采用多种授课方法。多种授课方法的采用一方面便于授课内容的理解，另一方面也能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力，提高他们的科技素质和学术水平。

3人工智能课程教学方法

3.1基于问题的启发式教学法

苏霍姆林斯基说：“唤起人实行自我教育，乃是一种真正的教育。”基于问题的启发式教学法是教师在深入了解学生心理特点和学习规律的基础上，设计适合教学的启发式问题，并采取灵活多样、生动活泼的启发方式，充分调动学生的学习兴趣，激发、引导学生进行科学思维，培养学生独立思考问题、提出问题和解决问题的能力。该教学方法强调的是过程，教师的主要任务是提出问题，依据举一反三的思路引导学生展开逻辑推理，通过逐层分析深入思考问题，最后综合学生观点阐述相关理论。

在课程教学中，有许多内容适合于采用启发式教学方法。例如，在知识表示方法的学习过程中，教师首先提出问题：“你是怎样进行数学定理证明的？”并在学生的回答过程中，引导学生认识到知识及其表示的重要性；随后，提出问题：“在计算机中如何表示知识？”引导学生逐步总结出不同知识表示方法在知识表达能力、推理效率、可实现性、可组织性、可维护性方面的区别。另外，在确定性推理的教学过程中，教师可以利用“某处发生盗窃案，公安局派出5个侦查员去调查，研究案情时，5个侦查员各给出了一句可信的结论，据此判断谁是盗窃犯”的问题[4]，让学生进行判断和讨论，引导学生认识到推理过程中可以使用多条规则进行推理，并且推理路线也可能存在多条，从而引出推理的两大基本问题：解决冲突消解等问题的推理策略，以及解决推理线路等问题的搜索策略。

启发式教学法的要点是设计适当的启发式问题和启发方式、安排能调动学生积极性的讨论环境、鼓励学生发表个性化观点。教师不仅用问题引发学生思考，更要鼓励学生让思维自由驰骋，主动提出问题，讨论问题，寻求问题解决方案。在探讨、研究问题中，不要以现有的结论和固定的程式束缚思想，鼓励学生的个性化观点。启发式教学是一种民主、科学的教学方法，其中包含诸多具体的教学方法，如激疑启发法、比喻启发法、类比启发法、联系启发法，等等。启发式教学在传授知识的同时，更注重的是对创新的孕育、萌芽、生成和壮大，它能促使学生自己获取知识、思考问题、提出问题、分析问题、解决问题，培养学生的自学能力。以问题为基础的启发式教学，利用问题引导学生学习，全方位深层次发展学生的创新思维和探究性学习能力。问题可以诱发出学生的求知欲，激发、唤醒了学生的主体意识；问题往往是面向生活世界的实践活动的，它使教学活动从以传授知识为中心转化为传授知识与培养能力并重，理论与实践相结合，提高了学生分析、综合、观察、想象等思维能力。

3.2基于案例的探究式教学法

基于案例的探究式教学法要求教师能够根据学生的认知水平和能力，创设引导学生进行探究活动的案例，以激发学生探究问题的兴趣，促进学生质疑、探求的创造性学习动机，通过选择与确定问题、讨论与提出设想、实践与寻求结果、验证与得出结论，发展学生的创造性思维，培养学生独立探究、研究能力和创新能力。探究式教学强调学生的积极参与，强调师生互动。对教师来说，必须转变传统的“传道”观念，以平等的心态与学生交流探讨。在课堂上，要努力营造民主、宽松、和谐的教学氛围，积极引导学生大胆设想，大胆探索。使学生树立研究型学习的观念，消除依附心理，养成勤于思考、善于思考的良好学习习惯，通过积极参与研讨培养学生自己获取新知、探求未知的能力，以及团队意识和合作精神。

我们在本课程神经网络部分的教学中，将基于BP神经网络的维吾尔文手写字母识别作为案例开展了探究式教学活动。在介绍了前馈多层感知器及标准BP算法之后，教师将科研项目中基于标准BP算法的维吾尔文手写字母识别实验及其结果详细地在课堂上进行演示，引导学生对实验提出质疑。在教学实践中，学生提出了大量问题，例如，输出层神经元个数如何确定，为什么输出层神经元个数对识别率会有影响？网络训练过程中出现震荡的原因是什么？如何解决？为什么有时误差较大，权值的调整量反而很小？等等。在教师事先准备好的实验演示的基础上，开展学生进行课堂讨论，让学生提出解决问题的各种方法，并现场通过实验进行验证，逐步让学生理解BP网络结构设计、输入输出数据的预处理、初始权值设计的必要性及其实现方法。课堂授课实践表明，这种方法极大地激发了学生的学习兴趣，使学生能够大胆设想，大胆探索，增加了学生的自信心和创新精神。本次课堂讨论结束后，教师根据学生的讨论以及实验结果演示，总结标准BP算法的局限性，例如，“易形成局部极小”，“训练次数多，学习效率低”，“训练时有学习新样本遗忘旧样本的趋势”等，并要求学生通过查资料、搜集必要的信息、积极地思索和实验验证提出解决上述问题的方法，将学生分组，让学生展开讨论，为下次讨论课作好准备。

传统教学方法是告诉学生怎么去做，在一定程度上损害了学生的积极性。而案例教学要求学生自己去思考、去创造，使得枯燥乏味的内容变得生动活泼，并且案例教学中，通过学生之间的交流既可以使学生取长补短、促进人际交流能力，也可以引导学生变注重知识为注重能力。

案例教学法的关键是案例的选择。案例是为教学目标服务的，因此它应该具有典型性，且应该与所对应的理论知识有直接的联系。案例最好是经过深入调查研究。来源于实践，不能只是一堆数据的罗列。教科书的编写应采用图片、表格、曲线等方式让学生看到算法的实验结果，启发学生思考。另外，案例应该只有情况没有结果，有激烈的矛盾冲突，没有处理办法和结论，由学生对案例提出质疑，从这个意义上讲，案例的情况越复杂，越多样性，越有价值。

案例教学法能够实现教学相长。教学中，教师不仅是教师而且也是学员。一方面，教师是整个教学的主导者，掌握着教学进程，引导学生思考、组织讨论研究，进行总结、归纳。另一方面，在教学中通过共同研讨，教师不但可以发现自己的弱点，而且从学生那里可以了解到大量感性材料。另外，案例教学法能够调动学生学习主动性。教学中，由于不断变换教学形式，学生大脑兴奋不断转移，注意力能够得到及时调节，有利于学生精神始终维持最佳状态。案例教学的最大特点是它的真实性。由于教学内容是具体的实例，加之采用是形象、直观、生动的形式，给人以身临其境之感，易于学习和理解。最后，案例教学法能够集思广益。教师在课堂上不是“独唱”，而是和大家一起讨论思考，学生在课堂上也不是忙于记笔记，而是共同探讨问题。由于调动集体的智慧和力量，容易开阔思路，收到良好的效果。

3.3加强研讨

鉴于研究生的培养目标和人工智能课程研究范畴的宽泛性、应用性、创新性和前沿性，根据我校计算机系硕士生指导教师的研究领域，我们在课堂教学中为计算智能、机器学习算法、机器视觉、自然语言理解部分增加了研讨会，要求学生上网进行文献检索、阅读和学术研讨，根据个人的研究兴趣和研究设想上台作报告。另外，我们还邀请相应专家和成果突出的各届研究生为学生做报告，介绍他们的研究实践、研究成果和心得体会。例如，在自然语言理解部分的课堂教学中，在介绍完自然语言理解的基本概念与原理之后，我们要求将来做这个领域的研究生在通过查资料了解所在研究小组工作的基础上，上台作报告。机器翻译研究组的同学在学习自然语言理解部分的内容之后，对其所在小组目前的工作及采用的技术、存在的问题做了分析，并通过阅读文献，提出了初步的解决问题的设想。与自己所在研究小组的科研相结合，开展文献检索和学术研讨，一方面让学生开阔了眼界，另一方面也提高了学生查阅文献、主动获取知识、独立思考的科研能力。

4结语

人工智能理论已经渗透到科学的各个领域，人工智能技术也得到了广泛的应用。人工智能课程具有多学科交叉、内容广泛、前沿性和应用性强等特点，课程开设能够很好地培养学生的创新思维和技术创新能力。教与学是教师与学生双方互动的过程，教学中要根据学生身心特征的实际情况采用相应的教学方法，并结合本校科研队伍的研究领域，不断地探索和提高，才能使教学工作更上一层楼，切实为国家、为社会培养具有创新能力、实践能力和创业精神的高层次人才。

参考文献：

[1] 陈白帆,蔡自兴,刘丽珏. 人工智能精品课程的创新性教学探索[J]. 计算机教育,2010(19):27-31.

[2] 谢安邦. 构建合理的研究生教育课程体系[J]. 高等教育研究,2003,24(5):68-72.

[3] 教育部研究生工作办公室,国务院学位委员会办公室. 高层次人才培养的研究与探索[M]. 北京:高等教育出版社,2000.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010:113.

Exploration of Artificial Intelligence Course Teaching of Graduate Students

ZHAO Hui1, JIA Zhenhong1, WANG Weiqing2

(1.School of Information Engineering, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China;

2.Graduate School, Xinjiang University, Urumuchi 830046, China)