【63xf.com--論文】
論文是一個漢語詞語，拼音是lùn wén，古典文學(xué)常見論文一詞，謂交談辭章或交流思想。當(dāng)代，論文常用來指進(jìn)行各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究和描述學(xué)術(shù)研究成果的文章，簡稱之為論文。以下是小編收集整理的人工智能論文【五篇】，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
第1篇: 人工智能論文
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識實(shí)踐中表現(xiàn)出對人類認(rèn)知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學(xué)知識;默會知識;機(jī)器知識
中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：CN61-1487-（2020）01-0154-03
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當(dāng)代社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構(gòu)建了一個哲學(xué)空間，將科學(xué)知識、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進(jìn)而指出人工智能是對機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對人類勞動進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實(shí)現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學(xué)知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識。
一、人工智能能夠提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個叫做Iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學(xué)的研究團(tuán)隊使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識的生產(chǎn)。
二、人工智能擅于提取和傳遞默會知識
波蘭尼（MichaelPolyani）提出了默會知識（tacitknowledge）的概念，以區(qū)別于可以明述的知識（explicitknowledge），明述知識是用語言文字來表達(dá)的知識，如科學(xué)知識，默會知識則是我們知道但通常不加言述或者不能充分言述的知識[2]。默會知識具有以下幾個特點(diǎn)：難以用語言文字描述，不易傳播、記錄和積累;獲取默會知識主要依靠親身體驗;默會知識呈分布式存在，難以整合。這些特點(diǎn)導(dǎo)致我們很難有效運(yùn)用默會知識，而機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模運(yùn)用使得人工智能系統(tǒng)非常擅于處理默會知識。作者敏銳地意識到了這一特點(diǎn)——“以往我們所說的‘默會知識’、手工技藝技巧，以及復(fù)雜程度遠(yuǎn)超人類認(rèn)知能力之外的一些潛在規(guī)則，也都不再是一個個‘黑箱’，機(jī)器可以基于將人類勞動的過程還原成物理量和數(shù)據(jù)，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)找到其內(nèi)在的規(guī)律，從而取代人類勞動?！盵1]56
在當(dāng)前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會這項技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動。?三、人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識
如果說默會知識還是“可意會而不可言傳”的知識，那么AlphaGoZero在圍棋上的表現(xiàn)已經(jīng)表明人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生了某種既無法“意會”也無法“言傳”的機(jī)器知識。AlphaGoZero在沒有人類以往的經(jīng)驗或指導(dǎo)、不提供基本規(guī)則以外的任何領(lǐng)域知識的情況下，就使用機(jī)器學(xué)習(xí)在短時間內(nèi)探索了大量人類從未嘗試過的走法。機(jī)器發(fā)現(xiàn)的知識不僅完全超出了人類的經(jīng)驗，也超出了人類的理性，成為人類幾乎無法理解的知識。由此，產(chǎn)生了討論某種“機(jī)器認(rèn)識論”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：機(jī)器學(xué)習(xí)對事物間隱蔽的相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)和掌握已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，因此機(jī)器知識更多的是一種相關(guān)性知識。[3]321董春雨教授在《機(jī)器認(rèn)識論何以可能？》一文中也指出：“人類必須正視機(jī)器在其擅長的領(lǐng)域，通過特殊的認(rèn)識方式所獲得和積累的知識?！盵4]
機(jī)器知識與科學(xué)知識或默會知識的核心差別在于：機(jī)器知識依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時，它才會轉(zhuǎn)化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認(rèn)知，識別出來的模式就是知識，用模式去預(yù)測就是知識的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識。機(jī)器知識當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于AlphaGoZero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機(jī)器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識。此外，科學(xué)知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
四、人工智能發(fā)展的局限性
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓(xùn)練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認(rèn)識活動。
五、結(jié)語
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機(jī)器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的Neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，Neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
參考文獻(xiàn)：
[1]崔政.科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究[M].石家莊：河北人民出版社，2019.
[2]郁振華.當(dāng)代英美認(rèn)識論的困境及出路——基于默會知識維度[J].中國社會科學(xué)，2018（7）.
[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2016.
[4]董春雨，薛永紅.機(jī)器認(rèn)識論何以可能？[J].自然辯證法研究，2019（8）.
第2篇: 人工智能論文
《電腦人工智能日趨成熟》
電腦在二十世紀(jì)70年代末期開始廣泛普及,當(dāng)時,有些專家便預(yù)計說,電腦可以改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ?并且使社會文化隨之改變。
現(xiàn)在,時間的車輪運(yùn)轉(zhuǎn)到了2000年,專家們的這些預(yù)想至少已經(jīng)有一部分成為現(xiàn)實(shí)。今天,人們已經(jīng)在開始討論有關(guān)電腦會不會具有人類的某些智能。這類課題已經(jīng)不是什么科學(xué)幻想,而是非常嚴(yán)肅的學(xué)術(shù)討論了。
舍科爾教授是美國麻省理工學(xué)院的社會學(xué)教授,他是電腦心理學(xué)方面的專家,曾經(jīng)撰寫過關(guān)于電腦心理學(xué)的兩本具有開創(chuàng)性的著作。
一本書的書名是《第二自我—電腦和人類精神》,另一本書是最近出版的,書的題目是《電腦屏幕上的生活—因特網(wǎng)時代的特征》。舍科爾教授現(xiàn)在是麻省理工學(xué)院科學(xué)技術(shù)和社會項目的教授。從70年代開始到80年代初期,舍科爾教授開始研究人和電腦的關(guān)系。
舍科爾教授說:“電腦的特征在物體和非物體之間。很明顯地,電腦是物體,即使是孩子也知道電腦是一部機(jī)器?？墒?在另外一方面,電腦又可以反饋,可以有行為,可以有理智,甚至有精神。
人們發(fā)現(xiàn),自己和電腦之間存在著互動的關(guān)系,甚至感到電腦似乎在活著?！?/p>
舍科爾教授特別對兒童和第一代電腦,以及電子玩具之間的關(guān)系感興趣。他發(fā)現(xiàn),十來歲的少年主要用電腦來探索認(rèn)知的問題;而青春期以前的兒童也就是八歲到十二歲之間的兒童,他們主要試圖熟練地掌握機(jī)器和電子玩具。
舍科爾教授發(fā)現(xiàn),電腦玩具對五歲到八歲之間的兒童來說,起到了激發(fā)他們的倫理性、推測性息維的能力。
舍科爾教授說:“這些電腦玩具促使我們考慮‘什么是生活’這一類的問題。電腦有生命嗎?在電腦玩具的戰(zhàn)斗中,搏殺者意味著什么呢?作為一種玩具,到底有什么特殊性呢?
討論電腦到底和人類有哪些區(qū)別,就無疑地是一個重要的問題。
一個十二歲的男孩對我說,將來可能會出現(xiàn)和人類一樣聰明的電腦。但是,人類仍然要做飯,要建立家庭,要開餐館。人類可能是地球上唯一要去教堂的生物。
換句話說,電腦為人類留下的空間是感情、感性、家庭生活。模擬思維可能在某種程度上可以算是一種思維,可是,模擬感情卻永遠(yuǎn)不能被看作是真正的感情。當(dāng)然了,模擬愛情更不能算是愛情了?！?/p>
微軟公司的視窗系統(tǒng)是舍科爾教授目前重點(diǎn)研究的課題。視窗操作系統(tǒng)可以允許使用者在同時執(zhí)行幾個相互沒有任何關(guān)系的工作任務(wù),并隨意在這幾個任務(wù)之間互相切換。
舍科爾教授說:“用鼠標(biāo)器指一下這些長方形的圖形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通過電腦先跟你的母親聊會兒天,在跟你的母親說再見以后你開始寫你的論文。寫累了,你可以通過電腦看看你的銀行賬戶。
從某種意義上來說,人們可以在電腦上確定各人的位置。也就是說,使用者是電腦屏幕上所有的窗口,以及電腦所有的活動的總和。
顯然,這是一場革新,因為微軟視窗允許你同時在你的電腦上提出好幾個指令,并且在這些活動之間不斷循環(huán)往復(fù)。這已經(jīng)具備了人類心理活動的某些特點(diǎn)?！?/p>
在80年代,人類可能通過和自己心理的比較試圖理解電腦。而今天,舍科爾教授說,人類試圖通過電腦的運(yùn)行模式,來更好地理解人類的心靈。
舍科爾教授認(rèn)為,現(xiàn)在研究電腦心理學(xué)的最熱門的領(lǐng)域,是假設(shè)電腦到最后會真正地有感情。你的一部電腦會對你產(chǎn)生“愛情”,它們需要你的關(guān)懷,需要感情的忠實(shí)。這可能是未來研究人和機(jī)器之間互動關(guān)系領(lǐng)域里最新的潮流了。
目前,在電腦控制的玩具方面已經(jīng)出現(xiàn)了一些突破。例如,去年圣誕節(jié)期間,出現(xiàn)過一種類似貓頭鷹的玩具,這種玩具可以說幾百句話,而且具有學(xué)習(xí)功能,甚至?xí)R廠。
日本索尼公司制造出一種電子寵物狗,名叫“艾卜”,也是這類電子寵物玩具的代表性產(chǎn)品。
除了玩具以外,在智能電腦方面,電腦能夠聽懂主人說話現(xiàn)在已經(jīng)不算稀奇了。目前,美國麻省理工學(xué)院的媒體研究室已經(jīng)研制出一種具有人工智能的計算機(jī),計算機(jī)可以對使用者發(fā)出的非語言性信號做出反應(yīng),并且據(jù)此進(jìn)行某種程度的調(diào)整。
舍科爾教授認(rèn)為,未來的電腦發(fā)展趨勢是生物化電腦,電腦越來越具有知性和感性,從社會學(xué)的角度上說,這將是一大飛躍,值得學(xué)者專家好好地探討。
第3篇: 人工智能論文
一、人工智能的定義解讀
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
二、人工智能的發(fā)展歷程
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機(jī)研制計劃”，即“知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
三、人工智能的多元應(yīng)用
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級的AI通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
四、人工智能的未來思考
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計算機(jī)科學(xué)的一個分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>
五、結(jié)語
人工智能一直處于 計算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。
第4篇: 人工智能論文
【摘要】STEM教育已經(jīng)成為世界發(fā)達(dá)國家基礎(chǔ)教育研究的熱點(diǎn)，通過加強(qiáng)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)等學(xué)科之間的聯(lián)系，打通學(xué)科壁壘，采取更加靈活的學(xué)習(xí)方式，讓學(xué)習(xí)者在真實(shí)情景下開展深度學(xué)習(xí)，有利于創(chuàng)新人才和高水平技術(shù)人才的培養(yǎng)。
【關(guān)鍵詞】STEM教育;人工智能;機(jī)器人;編程創(chuàng)新
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊。未來十年，我們將進(jìn)入不可想象的智能化社會。智能機(jī)器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機(jī)器人教育具有實(shí)踐性強(qiáng)、探索性強(qiáng)和綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，有利于學(xué)生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機(jī)器人教學(xué)研究活動，讓小學(xué)生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學(xué)階段實(shí)現(xiàn)STEM教育理念、提高學(xué)生動手能力、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神的最好途徑。
一、開展人工智能教育的背景
國務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點(diǎn)！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2018年7月，中國第二屆STEM大會在深圳福田召開，大會邀請了國內(nèi)外著名的專家學(xué)者開設(shè)主題講座，介紹最新的STEM教學(xué)理論和實(shí)踐成果，掀起了福田STEM教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。STEM是用科學(xué)、數(shù)學(xué)知識和先進(jìn)技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計解決方法—利用科學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)知識實(shí)施解決方法—將解決方法傳達(dá)給大家?；趯W(xué)校學(xué)科融合的辦學(xué)理念，我校積極探索STEM教育的模式，開設(shè)機(jī)器人STEM課程，開展教師的課題研究和學(xué)生的探究性小課題研究、積極組織學(xué)生參與區(qū)、市級機(jī)器人創(chuàng)客比賽活動，積極投身人工智能的教學(xué)研究行列，培養(yǎng)學(xué)生的STEM素養(yǎng)。
二、以課程建設(shè)為核心，提升學(xué)生的STEM素養(yǎng)
機(jī)器人STEM課程是一門激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識興趣、培養(yǎng)學(xué)生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計、組裝、編程、運(yùn)行機(jī)器人為主要學(xué)習(xí)內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學(xué)生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標(biāo)的課程。機(jī)器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機(jī)械部分，大型電機(jī)、中型電機(jī)等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機(jī)器人的核心部件——控制器。學(xué)生通過動手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實(shí)用功能的機(jī)器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學(xué)生的動手能力，培養(yǎng)了學(xué)生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學(xué)、在玩中學(xué)、在學(xué)中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機(jī)器人賦予運(yùn)行的程序，機(jī)器人就是一堆塑料。因此，編程是機(jī)器人STEM課程的核心。在編寫程序的過程中，學(xué)生需要把一個復(fù)雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進(jìn)，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機(jī)器人的搭建結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機(jī)器人感知外界的環(huán)境信息，并對感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機(jī)器人能夠順利完成指定的任務(wù)。
以筆者執(zhí)教的《走進(jìn)人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機(jī)器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識的好奇心，產(chǎn)生探究科學(xué)的勇氣，讓學(xué)生對機(jī)器人技術(shù)有強(qiáng)烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動法教學(xué)，讓學(xué)生通過微課程學(xué)習(xí)EV3編程技術(shù)，循序漸進(jìn)地完成兩個任務(wù)：1.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動;2.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動并且到達(dá)指定地點(diǎn);最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學(xué)生用樂高的配件搭建機(jī)械臂，編寫程序，讓樂高機(jī)器人模擬宇航員調(diào)整太陽能電池板，學(xué)生在設(shè)計、編程、調(diào)試中學(xué)得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚(yáng)。
三、以課題研究為引領(lǐng)，推動師生專業(yè)化成長
課題研究是學(xué)校發(fā)展的源動力，是促進(jìn)師生專業(yè)成長的重要途徑。機(jī)器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實(shí)踐性的學(xué)科，如何為學(xué)生學(xué)習(xí)的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學(xué)取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們在進(jìn)行機(jī)器人教學(xué)研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請了福田區(qū)教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題《基于STEM教育理念下的機(jī)器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請了2018年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機(jī)器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學(xué)習(xí)，敢于實(shí)踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進(jìn)步。
以學(xué)生的探究性小課題為例，學(xué)生采用PBL項目式學(xué)習(xí)方式開展小課題研究，學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生間“合作、交流、探究”式學(xué)習(xí)，掌握了隱含在問題背后的科學(xué)知識，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力。在研究的過程中，學(xué)生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗教訓(xùn)，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學(xué)態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進(jìn)搭建模型，設(shè)計實(shí)用的機(jī)械臂，進(jìn)一步提升機(jī)器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團(tuán)隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識。
四、以參加機(jī)器人賽事為驅(qū)動，搭建學(xué)生個性成長的平臺
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍(lán)的天空中展翅翱翔。機(jī)器人比賽讓學(xué)生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機(jī)器人比賽活動，為學(xué)生搭建個性成長的平臺，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)對抗比賽，不斷修改機(jī)器人的設(shè)計，并對機(jī)器人重新進(jìn)行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機(jī)器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚(yáng)了學(xué)生的個性，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，培養(yǎng)了學(xué)生的核心素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊員賈壹方談到參加機(jī)器人創(chuàng)意賽時，感觸良多：參加了機(jī)器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學(xué)到了許多關(guān)于編程、搭建的知識，更重要的是：我認(rèn)識到了團(tuán)體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認(rèn)真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學(xué)為我們提供了這樣一個學(xué)習(xí)和進(jìn)步的機(jī)會。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學(xué)生行走在人工智能校本課程的探索和實(shí)踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實(shí)驗，帶領(lǐng)學(xué)生參與各種展示活動，為學(xué)生探索科技搭建更完美的平臺，培養(yǎng)人工智能時代的信息技術(shù)精英。
參考文獻(xiàn)：
[1]中國STEM教育白皮書.中國教育科學(xué)研究院，2017，6，20.
[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養(yǎng)的小學(xué)機(jī)器人創(chuàng)客課程實(shí)踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.
第5篇: 人工智能論文
[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢下，英語教學(xué)需求增長，尤其對于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用?；诟咝Ｓ⒄Z教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。
[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學(xué);構(gòu)建策略
從高校教育階段的英語教學(xué)目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語義理解、口語表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。
一、人工智能與混合式教學(xué)模式的相關(guān)理論概述
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進(jìn)程當(dāng)中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。
(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+1>2”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革?；旌鲜浇虒W(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。
二、人工智能視野下高校英語混合式教學(xué)模式的應(yīng)用路徑
(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對于學(xué)生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對性的自動化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動識別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動且隨機(jī)的語言場景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。
(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“Economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。
(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學(xué)習(xí)者的語法運(yùn)用水平、實(shí)時解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應(yīng)用能夠為英語翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“Thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補(bǔ)充練習(xí)。
(四)口語對話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達(dá)到口語訓(xùn)練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語練習(xí)時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對對話的層級與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對話練習(xí)效果的提升。
三、人工智能視野下完善高校英語混合式教學(xué)模式的主要策略
(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語教學(xué)工作當(dāng)中，動態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學(xué)環(huán)節(jié)評價指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長和發(fā)展奠定堅實(shí)的基礎(chǔ)。
(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢，在后期英語混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高校可組建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實(shí)時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾?，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢來促進(jìn)學(xué)生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。
(三)重建教學(xué)評價制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評價制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評價板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評價效果，可以通過線上師生互評、學(xué)生互評、小組評價、學(xué)生自我評價等方式來實(shí)施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評價，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn)：
[1]劉凡.高校英語教學(xué)線上+線下混合式模式的構(gòu)建研究[J].吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報，2019(9)：62-63.
[2]安琦.民族高校英語專業(yè)課程混合式教學(xué)模式初探———以內(nèi)蒙古民族大學(xué)為例[J].民族高等教育研究，2019，7(5)：90-92.
[3]郭璽平.混合式教學(xué)模式下的高校英語演講課程設(shè)計與實(shí)踐———以內(nèi)蒙古師范大學(xué)為例[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(教育科學(xué)版)，2018，31(3)：87-90.
[4]陳潔.混合式教學(xué)法在高校英語專業(yè)《基礎(chǔ)英語》課程中的應(yīng)用[J].黑河學(xué)院學(xué)報，2020，11(2)：107-109.
[5]賀紅艷.混合式教學(xué)模式下課堂評價體系改革對高校英語教師評價素養(yǎng)的挑戰(zhàn)[J].國際公關(guān)，2020(5)：41-42.
[6]毛為慧,余慶澤.基于AI語音識別平臺的英語混合式教學(xué)模式探討[J].河南教育(職成教),2020(3):28-30.
[7]王艷紅.人工智能背景下英語寫作教學(xué)中混合式教學(xué)模式的應(yīng)用[J].西部素質(zhì)教育,2020,6(12):122-123.
[8]闞常娟.多模態(tài)視域下的英語教學(xué)云平臺建設(shè)研究[J].江西電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2020,33(3):37-38.
[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學(xué)英語口語教學(xué)與評價[C].外語教育與翻譯發(fā)展創(chuàng)新研究(第九卷).四川西部文獻(xiàn)編譯研究中心,2020:44-46.
[10]季燕.5G+人工智能視角下的英語教學(xué)創(chuàng)新探索[J].創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論研究與實(shí)踐,2020,3(7):67-68.
作者：王欣 單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院
人工智能論文相關(guān)文章：
本文來源：http://63xf.com/shiyong/186839.html
文檔為doc格式
2025-04-11 
