人工ai智能教育

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人工ai智能教育范文第1篇

关键词：人工智能，基础教育，专业发展

一、前言

人工智能（ArtificialIntelligence，简称ai)快速发展，在一定程度上促进了人们的思维方式、人际互动模式以及学习和教学方式的改变，我国教育部门不断重视AI技术在基础教育领域中的融合，以更好地促进中小学生的个性化发展。AI视域下，教师的工作环境将会越来越智慧化，智能阅卷、智能授课和智能评估逐渐成为可能，教师可以根据学生的学习进度和学习特征，有针对性地对学生开展个性化指导。同时，学生在课堂上也可以更熟练的使用平板电脑而不是手抄本进行交流。目前，AI技术已经成为教育系统性变革的内生变量，不断推动着教育模式的变革、教育理念的更新以及教育体系的重构，基础教育信息化进入了创新发展的2.0时代[1]。虽然我国AI教育发展水平落后于国际先进水平，尚未在在中小学教育中普及应用，但是我国教育部门已经制定和出台了相关政策，以推动基础教育和AI的不断融合和发展，可以预见，AI技术必将为基础教育发展赋予越来越强大的智慧支撑，推动基础教育现代化。

二、AI教育时代中小学教师面临的挑战

面对以AI为核心的信息技术，如何更好的促进学生发展，从适应到引领转变，实现自身的突破性发展，是教育工作者必须深思的问题。AI技术在一定程度上提高了教学水平和教学质量，但是在教师层面还是存在一些问题，使AI技术与基础教育在融合过程中面临一系列的挑战。1.与AI教育相配套的教学方法创新性不足AI教育作为一个高度依赖技术的跨学科领域，AI应用程序可以在一定程度上扮演教师的角色，观察学生的学习过程，分析他们的学习表现，并根据他们的需求为他们提供即时帮助。此外，了解AI技术的能力和特点，教师可以在课堂上采用合适的AI应用程序来提高学生的学习成绩、动机或参与度。新技术影响了教育体制和教学手段，在这样的背景下，教师在使用新技术时要关注教育主体、尊重教育主体，而不能秉持以往旧的认识。但是在现实教学中仍存在盲目学习的典型问题，教师未能针对学生的个性特征而进行因材施教，学生在学习的过程中存在“一刀切”的现象，而不是被个性化对待。2.AI师资力量薄弱AI教育属于多学科交叉领域，教师一方面要具备心理学、教育学和信息技术等各学科相关知识，另一方面要将这些知识进行整合和运用。目前虽然学生的学习意愿强烈，但是从当前AI的师资来看，具有AI学识的师资力量十分薄弱，教师普遍缺乏完整而系统讲授AI课程的能力和知识，部分教师简单地将AI教育视作机器人教育﹑编程教育、计算机辅助教学等，个别中小学的AI教师是由其他学科教师来兼任，此外，AI教师编制不足、师资质量不均衡也是突出的问题。教师师资队伍建设是改善AI教学质量的关键。3.教师培训缺乏针对性目前教师已了解到AI在教学方面发挥的积极作用，并认可AI对教学的促进作用，但大部分教师都是停留在简单的意识层面，在教学实践中并未真正去落实。虽然存在以上问题，但是大部分AI教育教师没有接受专业培训，在讲授AI知识时，缺乏深入性，只能浮于表面，有违学科初衷。4.实施路径单一AI教育作为新兴学科，是基于时代最新技术的教育，要求教师在专业发展过程中，一方面要注重掌握各学科知识，另一方面更要注重教师专业发展的实践性和情境性，强调学生在学习过程中的参与和体验。但是目前中小学AI教育实施路径比较单一，在课程设计上，教师主要停留在传统的信息技术与教学设计层面，学生在课堂学习和实践中难以系统而深入掌握AI的技术、方法和基本理念。在教授形式上，主要采用课堂教学的方式对AI知识进行讲解，而学生实践和体验的机会相对较少。

三、AI视域下中小学教师发展路径

中小学教师如何更好适应AI时代，更好的构建AI教育生态体系，以促进AI与基础教育的深度融合，主要有以下路径：1.培养信息素养信息素养的本质是全球信息化，人们需要具备的一种能力。面对AI技术的迅速发展，中小学教师应注重信息素养的培养，信息素养主要包括两方面内容，即信息技术素养和信息意识素养。在信息技术素养方面，中小学教师应呈现趣味性强的教学课件、流畅的运用多媒体、及时反馈学生的问题等调动学生的积极性，以激发学生各科的学习兴趣，培养良好的学习习惯。此外，中小学教师要保持对新技术的敏感性。信息意识素养是信息素养中的观念性成分，是教师对信息的态度、认识层面的关键要素，是信息素养的重要组成部分。中小学教师在信息意识层面，要积极接受新兴技术带来的学习和教学方式的改变，决定性意义转变的前提是更新观念。2.提升职业道德素养恪守职业道德：传道、授业、解惑是中小学教师的主要职责。随着AI与教育的融合，智能平板等设备可以在一定程度上代替教师讲授知识、解疑答难和阅卷评分，AI在得到科学利用的前提下，可以成为师生的强大助手，从而大幅提升教与学的效率。教师应积极面对AI技术给教育带来的便利，提高自身的自主学习能力和创造力，同时注重培养学生思维的创新性，呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现和解决问题。引导学生树立正确价值观、道德观和法治观：如今AI技术迅速进入中小学生的课堂教学，深刻改变着学生的学习模式和师生互动模式，一方面教师要充分将AI技术有效整合到课堂，另一方面也要正视AI的使用边界，AI技术快速发展有可能带来伦理风险。在中小学阶段不乏这样的例子，有些学生利用课堂上学到的编程知识去充当黑客，或者产生网络成瘾行为，以上学生的偏差行为已经触及价值观的层面，对自身的身心健康产生不利影响。因此，面对AI技术的迅猛发展，教师要有效的应对信息技术带来的伦理挑战，深入研究思考并引导学生树立正确的价值观、道德观和法治观，提升学生的诚信意识和社会信用水平。3.更新教育教学观念改变传统单一教学模式：随着AI技术的发展，互联网、大数据分析、智能化推送等教育产品层出不穷，如果不能科学利用这些技术产品营造适合学生成长的教学生态环境，技术将无法真正促进学生学习效果和教师教学水平的提升。AI视域下，教师要接受并适应智能技术给教育带来的变化，转变传统教育观念和教师角色，同时，教师在教学中应考虑学生的认知发展的阶段性特征，适时了解学生的学习风格和学习策略及学习中遇到的学习障碍，利用多样的教学活动和教学过程将知识获取和能力培养结合起来，促进学生认知和非认知能力的发展，最终实现学生的全面和个性化发展。课堂教学中，教师应改变“灌输式”“注入式”等单一的教学模式，充分利用AI技术实现教学方法多样化，活跃课堂氛围，提高课堂效率，树立教学、体验和实践相结合的教学观，提升学生的动手能力，中小学AI教育在实施路径方面应该多元化，实现认知、实践和体验的有机结合。此外，教师要看到学生的不同进度和情感需求，借助于AI技术，根据学生的发展节奏制定不同的学习计划，做到因材施教，为每一位学生成长提供学伴式帮助。注重培养线上和线下相结合的自主学习能力：AI视域下信息技术与基础教育的融合，网络在线平台为教师提供了丰富的学习资源，教师要更新自身旧的知识框架，进而不断提高自身的知识体系。针对目前存在的教师培训缺乏针对性的现状，教师可以加强线上自主学习，学习教学中常用的AI技术和程序。首先，线上学习过程中，面对网络和AI应用提供的多种类别的学习内容，教师要根据所教学科和所任学段的学生发展特点，选择恰当的教学内容，以便信息技术可以更充分地服务于教学，从而提高教学水平。其次，教师在注重线上学习的同时，也要注重线下学习，教师在教学中可以组织课前、课后的学习讨论小组，就教学中遇到的问题进行面对面的沟通与交流。

四、结语

AI技术的迅速发展，给基础教育带来便利的同时也必然会带来较大的冲击与挑战，AI视域下，中小学教师应该以积极的心态去面对机遇和挑战，抢抓机遇、迎难而上，努力培养自身信息素养，提升职业道德素养，更新教育教学观念，在人与机器日益激烈的竞争中获得主导地位，在基础教育改革发展浪潮中实现跨越式自我发展。

参考文献：

人工ai智能教育范文第2篇

6月14日，AI语音研发商“壹鸽科技”宣布完成近千万元天使轮融资，普西资本独投。该笔融资主要用于技术研发和市场投入。

壹鸽科技是一家专注于通讯领域整体解决方案的技术资源型公司。为企业提供人工智能语音服务。目前落地服务集中于金融、物流和地产行业。

普西资本是一家专业的私募股权投资管理机构，公司及其创始合伙人投资/服务涵盖军工、软件、TMT、医疗技术、汽车、文化产业、新农业、高端机械设备、百货食品零售、新能源等多类型行业，管理基金规模逾120亿元。

普西资本董事长周宇辉表示，在互联网黄金十年之后，从2016年起，未来十年都是人工智能投资的窗口期。不过这种窗口期是有层次性和逐步递进性的，其中语音服务就是现阶段人工智能取代高成本人力非常好的替代案例。在未来几年内，我们会看到客服行业和语音服务行业会发生革命性的变化和升级，这对于趋于老龄化和用工荒的社会来说，是极大的好事。

解决行业痛点，增效降成本

据壹鸽提供的数据，目前全国电话销售市场每年能够达到500亿规模，我国约有1600万人从事电销工作。电话营销行业长期存在成本高、管理难、转化率低等痛点，而语音机器人未来至少可替代该行业30%的人工。

针对提效降成本的行业刚需，壹鸽科技研发团队从售前支撑、产品设计、服务运营不断加强投入，建立了一套企业级人工智能服务的标准流程，并拥有全自主研发的语音机器人、软交换通讯平台。

壹鸽科技CEO黎宁在与传统行业对接时有深刻感受。近年来，基层电话服务人员的招聘成本和由人员流动性大带来的招聘压力都在增长，因此传统行业对智能语音机器人的接受度和付费意愿都较强。

自主研发软件平台，十年以上通讯经验

在服务通知业务上，壹鸽科技CEO黎宁举了一个物流快递派发环节的例子。智能语音机器人能在前端对信息与客户需求做初步的预判。当快递不能放在自动取货柜、或是长期无人取件、需要联系买家时，通过语音机器人的自动拨号，对用户是否在家、何时在、快递放置地点等信息进行触达、处理和输出，能够大大减少快递人员的工作量、提升工作效率。

智能语音机器人可以实现真人语言沟通、交互学习优化；并针对多种行业场景、多元目标人群，进行深度学习、提供定制化话术模板，实现特色功能管理与服务；并提供用户对接接口，系统可以对企业数据进行数据分析，进一步提升通讯效果。

壹鸽科技语音机器人已经上线1个月，AI语音企业付费用户数将近200家，包括中安信业、升学教育、中大教育、恒企教育、圆通速递、德邦物流、申通快运、中通快递、跨越速运、恒大地产等企业。

在技术上，壹鸽的AI技术使用清华大学最新研究成果，自主研发的智能语音机器人基于自然语音理解、语音识别、多轮对话管理以及知识图谱，可以实现全自动的机器人电话营销、推广及客户咨询等功能。

壹鸽科技CEO黎宁接受亿欧采访时说：“壹鸽的产品核心竞争力在于，壹鸽的创始团队是通讯出身，拥有10年以上软件交换通讯平台研发经验，并在语音引擎、通讯层出入口都有自主研发的核心技术，落实到具体使用情景中，对客户的意图理解更准确，预测结果更准确，客户体验也更好。”

智能客服赛道热闹，企业服务商业价值大

壹鸽科技CEO黎宁表示，AI语音服务随着企业级市场的发展，将会是人工智能最先落地的应用。AI语音应用，在未来5到10年内，大量企业到客户端的繁复简单沟通可以由人工智能语音来完成，成为服务营销人员最好的助手，遍及各行各业，并体现出很清晰的商业价值与社会价值。在人工智能语音领域，坚持自主研发，聚焦于行业精准场景应用，是壹鸽科技未来发展的主要方向。

人工ai智能教育范文第3篇

关键词：人工智能；Python程序设计教学；项目驱动混合教学模式

人工智能技术在教育领域的应用已经非常深入，它可呈现深度学习、跨学科融合、人机协同、群智开放、自主操控等诸多内容，并在教学中引发链式突破、推动教学内容的数字化、网络化与智能化跃升式快速发展。所以说在教育领域中，人工智能如鱼得水，它获得了更大的自我技术展现空间，也为学生学习新知识内容带来诸多福音。

一、高职院校Python程序设计教学引入人工智能技术的必要性

人工智能本身离不开算法，而算法的实现则需要语言做支撑，像目前高职院校的Python程序编程设计教学就可引入人工智能技术，Python作为AI时代的头牌语言其融合性教学也成为了培养AI人才的重要关键。目前国内许多高职院校都在全面推行人工智能技术背景下的Python教学，将其作为是数据分析、网络攻防的第一语言以及编程入门教学的第一语言。

换个角度讲，高职院校在Python程序设计教学中引入人工智能是非常必要的，因为它关系到高职生未来的就业生存、岗位专业能力创新与事业发展，考虑到人工智能领域的知识理论性偏强，且对学生的数学基础能力要求较高，整体学科学习难度较大，所以许多高职院校也在思考如何将人工智能技术内容合理融入到Python程序设计教学体系当中，为学校相关专业领域拓展教育新路，培养对路人才[1]。

二、高职院校人工智能背景下的Python程序设计教学方法应用研究

（一）教学应用概述与教学目标明确

Python语言作为高职院校守门程序设计课程教学语言，相比于其它传统计算机语言具有简单易学、程序可读性、可迁入性、可扩展性、逻辑结构缜密等特点。同时该编程语言采用了开放开源设计，拥有12万以上的第三方库，可有效避免编程重复问题，提高教学中的语言编程教学效率。另外Python是一种解释型语言，它的跨平台与可移植性相当之强，可在任何系统中拷贝运行，对环境配置要求不高。

为了确保某些没有编程基础知识能力的高职生也能学好Python语言程序设计课程，教师专门在教学中加入了人工智能技术内容，围绕该技术融合可开展的Python编程语言课程就包括了Python安装、Python输入输出、Python特性、人工智能编程等等知识内容。在教学中希望明确3点教学目标：

第一，要求学生初步具有利用Python初步编写基本程序的能力。

第二，要求学生掌握Python编程语言的基本特性。

第三，要求学生深入了解某些常用Python库，特别是了解人工智能的基本思想与编程方式，能够利用人工智能和Python编写出某些复杂的处理程序。

（二）创新教法设计应用

为切实达到Python程序设计教学目标，凸显学生在课堂教学中的主体地位，教师可采用任务驱动配合项目驱动的混合教学模式展开一系列的教学设计活动，引导学生循序渐进的完成各项教学任务内容，不断提升自身的Python语言程序设计水平。

具体到教学方案设计中，教师专门围绕学生中心、任务载体将教学内容相对巧妙的隐藏于具体的教学任务中，再通过Python编程语言新知识内容与新教学技能驱动学生深入学习展开基础章节任务，结合任务结果评价评价学生对知识点的掌握情况。这一教法的提出与运用希望解决传统程序设计教学中理论与实践相互分离的不利教学局面，希望将课堂中的所有理论内容全部转移到实践任务中，凸显教学中理论与实践过程的相互和谐统一。如下：

教师为学生设计教学任务，设计Python程序示例任务，将fileA和fileB两个文件各存放于不同的两行字母中，然后将两个文件中的信息数据内容完全合并，按照字母顺序排列并再次输出一个新文件fileC，以下给出该任务教学中的程序设计编写代码：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述项目任务驱动项目混合教学法可为学生构建一个相对完整的人工智能Python程序设计教学独立项目，将项目完全交由学生独立处理完成，教师负责设计教学方案，而由学生收集信息，实施项目并最后再由教师给出学生项目完成评价。它全面考验了学生对于Python基本库与第三方库的学习了解与运用程度，同时在融入大量人工智能编程思路后颠覆学生的语言编程学习认知思维，让学生了不但能够练习独立编程，也能共同学习协作编程，全面提高自己的的Python语言编程能力[2]。

总结：

综上所述，在高职院校中采用人工智能技术配合Python语言编程设计可有效拓展教学思路，而本文中所采用的的任务驱动项目混合教学模式则能有效激发学生的学习热情，促进他们合理运用所学习知识解决实际问题，彻底摆脱复杂语法及算法所带来的学习困扰，更好学习Python编程语言知识。

参考文献

人工ai智能教育范文第4篇

看上去，人工智能（AI）在与人类的进化较量中占了上风。

4月下旬，著名物理学家史蒂芬?霍金在北京举办的全球移动互联网大会上做了视频演讲，“生物大脑可以达到的和计算机可以达到的，没有本质区别。计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”，“人工智能可能是人类文明的终结者”。

5月下旬，目前围棋世界排名第一的中国职业九段柯洁将与人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）进行终极对弈，尽管柯洁早已放出豪言，“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗”，但是此前德州扑克人机大赛中，人工智能完胜已经让部分看客有些心灰意冷，一旦柯洁失败，或许会再次加深这一悲观情绪。

当然，“文明终结”的忧虑还为时尚早，无论是世界上最强的象棋、围棋还是黑白棋程序，尚属“弱人工智能”。

在人工智能拥有自主意识的“强人工智能”时代到来之前，企业家、投资者以及创业者们可能更担心另一些现实的问题，比如，怎么把人工智能商业化。这是过去数十年人工智能一直温而不火的重要原因。

真正的爆发

无论是科学家的危言耸听式担忧，还是商业巨头们疯狂的攻城略地，总之，“人工智能”已然成了这两年最火的科技热词。

创新工场创始人李开复对《财经国家周刊》记者说，“我们每个礼拜都会收到5家巨大的企业的请求，基金公司、汽车公司、管理公司、国企、甚至政府，都希望能够利用人工智能帮他们解决问题。”

人工智能的概念第一次被提出硎窃61年前，尽管之后持续有些热度，但它在最初50多年里几乎没有得到爆发性的关注。

“人工智能”关注度爆发的导火索，或许是去年3月韩国著名围棋棋手李世石以1：4输给AlphaGo。

它让不少人错误估计了人工智能的爆发节点。就好比在1997年，名为深蓝的IBM计算机也曾经击败世界象棋冠军，但人工智能并没有从此进入人类日常生活。

李开复也曾错误地预判人工智能的技术趋势，从而导致创业失败――2000万美元的投入、100个员工，几乎全军覆没。

李开复反思道，“创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新”，而判断它能否成为科技主流的重要标志，就是能否商业化。

Deep Mind创始人、AlphaGo之父杰米斯?哈萨比斯也表示，“我们发明AlphaGo，并不是为了赢得围棋比赛，我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台，我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中，为社会所服务。”

那么，人工智能商业化的时候真的到了吗，会不会又是一阵虚火？

4月25日，在JIC投资沙龙上，阿里云战略资深总监李树解释，“AI的基础是三个理论，第一是算法，第二是必须得有计算的支撑，第三是必须有数据作为序列或者教化算法的基础”，这三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事长兼CEO李彦宏曾在2016贵阳大数据博览会上表达过类似观点，“越来越多的数据每天产生，我们可以利用这些数据做一些过去只有人能够做的事情，同时，计算能力越来越强大，计算的成本越来越低廉”。

出门问问创始人兼CEO李志飞则以“虚拟个人助理”为例，称“四年前跟现在相比，我们都不知道能用在哪里，手机也没有习惯”，而今天，“家庭、车等场景我们都能看得清楚，产业、用户的需求变得比以前更加成熟了。”

在这种情况下，毫无疑问，4月10日德扑人机大战最终以人工智能“冷扑大师”完胜，成了真正引爆AI商业化的导火索。

这是因为，围棋是一种“完全信息博弈”，比赛双方所有信息都呈现在棋盘上;而扑克和电脑游戏这些由多人对战的游戏是“不完全信息博弈”，计算机无法获知所有信息。

人工智能冷扑大师的胜利，意味着在尔虞我诈、概率不确定、非完美信息需要推理和情商的游戏里，机器一样可以获胜，它最大的价值就在于赋予了人工智能商业化的可能性。

德州扑克冷扑大师和中国龙之队对决结束的时候，李开复发了一条朋友圈，“据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战，其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。”

生活在“弱人工智能”时代的我们，还远没到担心人类会“永生”还是“灭绝”这样庞大而沉重的课题，但毫无疑问的是，人工智能的商业化时代，真的来了。

开始总是美好的

“中国任何浪潮来了都会来得太猛，大家都跳进去瞬间就有可能蓝海变成红海”，李开复如是说。

不出所料，浪潮之下，巨头们闻风而来。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未经审计的财务报告，李彦宏在财报中明确提到，百度的战略已经从“移动先行”变成“AI先行”。

同一天，刚刚上任100天的百度集团总裁兼COO陆奇，在百度与小鱼在家联合的搭载了百度DuerOS操作系统的视频通话机器人“分身鱼”会上重申，“对百度公司来讲，不光是一个搜索引擎的公司，基于AI，从现在到将来会逐渐成为一个平台，这是一个战略上和文化上的改变。”

这让人联想到早先陆奇的到来和百度前首席科学家吴恩达的离开。在曾与吴恩达有过接触的首席科学家林晖看来，这某种程度上反映了百度对于人工智能需求的变化，从“学术派”走到了“实干派”。

随后，5月3日，据美国科技网站报道，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab副主任。这个2016年4月成立的人工智能实验室，现有50多位世界知名院校的AI科学家（90%为博士）与200多位应用工程师，此举或意味着腾讯在AI领域的正面回击。

相对低调的阿里巴巴事实上也在伺机而动，去年以来，阿里逐渐抛弃了AI产品头上的“云”背书，直接用“人工智能”给产品定位。

今年3月9日的阿里巴巴技术峰会上，马云推出了“NASA”计划，称面向未来20年组建强大的独立研发部门，同时点名了五大技术，机器学习、芯片、IoT、操作系统和生物识别都与人工智能相关。

随着互联网三巨头BAT的布局加速，一场真正的商业化战争，已经蓄势待发了。

根据猎云网研究院4月13日的《2017人工智能投融资白皮书》显示，2016年1月～2017年2月，共发生365起人工智能领域融资事件。

其中，来自投资界的数据显示，仅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司获得了融资，金额超亿元的融资事件至少有5起。

这幅“人工智能”的“烽火狼烟图”，不禁让人联想起一年以前VR概念风头正盛的时候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司总共获得融资超过10亿美元。

然而，仅仅一年后，市场研究公司Crunchbase的报告显示，今年一季度全球VR/AR的风险投资额只有2亿美元，不仅暴跌八成，而且被26家公司分食，创出了过去一年中投资的最低纪录。

AI会不会重蹈VR覆辙，还不好说，但资本一定有也有低谷。更何况，即便是在当下，也并不是所有投资者都对人工智能持乐观态度。

建投华科投资股份有限公司董事总经理戴D认为，“比尔?盖茨说有关人工智能领域的重大进步的所有预言，都已经被证明过于乐观。这一点对于22年后的今天这些投资人来说，仍然有一定的警示意义。”

在他看来，“人工智能处于初期发展阶段，对于投资、尤其是对于我们产业并购的整合者来说，可能为时尚早。”

小心陷阱

τ谌斯ぶ悄埽科学家在渲染危机感，投资者在夸大它的神奇，然而创业者需要警惕：人工智能的创业路径跟过往的经验完全不同。

其中，最大的不同就是创业门槛的高低，起步资金就是最重要的一项。

“移动互联网时代让创业成本达到历史新低，一个产品经理带着一个工程师就可以零元创业”，李开复调侃到，“但AI的创业成本却达到历史新高，挖人、买数据、买机器，每一项都要投重资”，以创新工场投资的一家创业公司为例，“第一个月就花了500万买机器”。

并且，人工智能创业大部分是“B端”的，然而大多数投资公司已经习惯了投资“C端”创业者，这就决定了融资的难度。

李开复这样对《财经国家周刊》记者描述过去很长一段时间“C端”创业公司的投资模式，“给你一笔钱搞100万个用户，再给你一笔钱搞1000万个用户，再给你一笔钱开始变现，再给你一笔钱你就盈利了，再给你一笔钱你就上市了，这一定程度上成为了投资的四步曲或五步曲”，这与大多数“B端”创业者要去苦苦哀求企业级用户的门是完全不同的。

然而，矛盾之处在于，创业者要想避免被BAT碾压，最好的方式就是去寻找一个巨头不能碾压的领域，避开社交、游戏、电子支付，而“卖企业级软件给银行”、“卖解决方案给医院”等等“B端”领域，虽然BAT可能不会去做，但创业公司也很难成功。

并且，在人工智能领域创业，一个很大的问题就是“想象力不够”，导致从一开始同质化竞争就很严重。

“大家都做一样的应用，人脸识别现在大概有15个公司”，李开复反问道，“人脸识别当然有商业价值，但是需要15家公司来做吗？”

当然，作为最早一批回国创业的科学家，曾在谷歌担任高级工程师的李志飞对《财经国家周刊》记者阐述了不同的看法。

“早期有一些趋同，这个不值得奇怪”，因为，“这就跟摘果子一样，最大的摘完了之后大家才会动脑筋去想，是不是可以再自己培养果子或者到另一个地方去摘，关键是后面这个产业是不是真能够进一步地升华。”

那么，创业过程中最需要注意的问题是什么？

最显而易见的一点，是要找到强需求而不是伪需求，然后判断这个强需求能不能被技术解决，同时，让场景和产业深度结合起来。

其次，脱离工程师的思维，把焦点放在用户身上。

李志飞说，“工程师的思维就是特别喜欢做一个自己觉得很牛的、技术很复杂的东西，但这个可能跟用户的需求完全不一样。”

以语音识别软件出门问问为例，李志飞说，“过去我们喜欢演示特别复杂的句子，比如一句话把‘帮我查一下附近的餐厅、人均50块钱、带wifi、带停车场的’讲完，但用户真实的习惯可能是把它分成几个短句，通过渐进式的交互去完成查询。”

此外，不要急于打造平台级技术和场景，什么都想做。

过去的创业经验告诉创业者，通过一味的“铺场景”也可以拉高估值，但是危险在于，一旦业务方向不像设想的那么顺利，就会无形中拉高B轮融资的难度，造成现金流枯竭，这对于现金需求量极大的人工智能创业尤为危险。

在这一点上，李志飞很坦诚，“我们也跟热点，这是肯定的，因为你不跟热点的话，拿不到钱”，“但是热点一定是辅助的，公司业务的核心一定要以AI技术推动，然后才会有各种各样的使用场景，如果你随着资本波动而波动的话，一定会死得很惨。”

李志飞称，“对于技术型公司，你的扩张速度要永远保证你的账上还有18个月的经费”，因为“钱是很贵的”。

除此之外，团队的协调、合伙人之间的契合度也在技术导向型公司被无限放大。这是因为，跟过去移动互联网时代的产品经理和工程师不一样，AI的工程师和产品经理的价值观和思维方式并不相同。

人工ai智能教育范文第5篇

    长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前，著 名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领 域的兴趣。

    在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

    计算机与人工智能

    "智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。intelegere是从中进行选择，进而 理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联 系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(turing)提出了"自动机"理论，把研究 会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

    人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以 及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行 情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深 蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

    当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发 展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的 现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的。

    我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

    问: 目前人工智能研究出现了新的，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？

    答: ai研究出现了新的，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容 量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

    智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的 翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显 著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

    数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据 挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半 结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

    主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务， 而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多 主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多 主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

    问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？

    答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础 上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技 术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

    但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。

    今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

     问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？

    答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

    目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是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。人工神经网络是未来 人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

    人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

    什么是人工智能？

    人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的 角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

    ai理论的实用性

    在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了ai软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白 有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

    这种ai机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，internet是由无数台服务器和 无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以 大大减少网络堵塞。

    我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

    未来的ai产品

    安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asci white电脑，是ibm制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，ibm正在开发能力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，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。