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在平平淡淡的日常中，大家最不陌生的就是作文了吧，作文根據(jù)體裁的不同可以分為記敘文、說明文、應(yīng)用文、議論文。你知道作文怎樣寫才規(guī)范嗎?下面是小編為大家整理的人工智能論文1000字范文(通用6篇)，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

人工智能論文1000字1

　　【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)真實的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實戰(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踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實驗，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)客課程實踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.

人工智能論文1000字2

　　摘要：隨著社會的飛速發(fā)展, 科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步, 工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化, 人工智能時代勢不可擋, 尤其是機(jī)器人得到更大范圍的推廣與應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人的突出優(yōu)勢是精準(zhǔn)度較高, 工作效率高, 能夠承受較大工作強(qiáng)度, 為整個工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見, 工業(yè)機(jī)器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展, 詳細(xì)闡述了工業(yè)機(jī)器人的特征, 探討其未來發(fā)展趨勢與方向, 以期為整個工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。

　　關(guān)鍵詞：人工智能時代; 工業(yè)機(jī)器人; 趨勢;

　　Abstract：

　　With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.

　　Keyword：

　　era of artificial intelligence; industrial robot; trend;

　　隨著人工智能時代的到來, 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破, 大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心, 為工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進(jìn)的技術(shù)支持。在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展進(jìn)程中, 其操作趨于簡易化, 精準(zhǔn)度更高, 能夠廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域, 投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢。立足工業(yè)領(lǐng)域, 機(jī)器人應(yīng)用于產(chǎn)品檢測、焊接以及搬運(yùn)等環(huán)節(jié)。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)強(qiáng)化對人力應(yīng)用的緩解, 在優(yōu)勢上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作, 同時, 操作持久性更加突出。

　　1 工業(yè)機(jī)器人的構(gòu)成以及類型

　　從構(gòu)成上分析, 工業(yè)機(jī)器人主要包含三個部分, 即本體、驅(qū)動以及控制三個系統(tǒng)。從功能上分析, 一種機(jī)器人的作用體現(xiàn)在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化, 有效發(fā)揮仿生學(xué)的特征, 能力更顯多樣化, 自由度更高。在當(dāng)前的工業(yè)領(lǐng)域, 之所以選擇工業(yè)機(jī)器人, 主要源于其較低的單機(jī)價格, 便于維修, 應(yīng)用效率較高。

　　2 人工智能時代工業(yè)機(jī)器人核心技術(shù)分析

　　2.1 工業(yè)機(jī)器人以高精度減速機(jī)為核心構(gòu)成, 涉及多種技術(shù)類型, 要求較高

　　在工業(yè)機(jī)器人中, 關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機(jī), 涉及多種技術(shù)類型。首先, 材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵, 尤其對減速機(jī)減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求, 目的是保證運(yùn)行的高精度標(biāo)準(zhǔn)。在材料構(gòu)成方面, 要強(qiáng)化對金相組織、材料化學(xué)元素以及含量的科學(xué)控制。其次, 加工技術(shù)不容忽視。在減速器中, 非標(biāo)特殊軸承是必不可少的組成部分, 結(jié)構(gòu)極具特殊性, 需要減速器零件加工尺寸來確認(rèn)間隙標(biāo)準(zhǔn), 工人技術(shù)要求更高。

　　2.2 以電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動器為核心, 實現(xiàn)對工業(yè)機(jī)器人的全方位控制

　　對于工業(yè)機(jī)器人的控制, 電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動器作用突出, 強(qiáng)化對控制系統(tǒng)的管理, 尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標(biāo)準(zhǔn)。首先, 快響應(yīng)伺服控制技術(shù)能實現(xiàn)對位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制, 合理運(yùn)用干擾觀測以及前饋補(bǔ)償算法。具體講, 要采用指標(biāo)預(yù)測法來構(gòu)建內(nèi)部預(yù)測模型, 達(dá)到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次, 為了保證工業(yè)機(jī)器人能夠有效發(fā)揮識別功能, 要依托在線參數(shù)自整定技術(shù), 強(qiáng)化轉(zhuǎn)動慣量以及PID參數(shù)的在線優(yōu)化, 達(dá)到參數(shù)的精準(zhǔn)判定。另外, 在線慣量辨識算法明確伺服驅(qū)動器的實際工況, 強(qiáng)化參數(shù)的智能化控制, 以現(xiàn)場實際為要求, 合理進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。

　　2.3 以實時性為要求, 強(qiáng)化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性

　　在工業(yè)機(jī)器人中, 運(yùn)動學(xué)控制系統(tǒng)對實時性要求較高。目前, 機(jī)器人運(yùn)動控制卡以定制方式為主, 同時, 強(qiáng)調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合, 強(qiáng)化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實現(xiàn), 尤其是對于操作系統(tǒng)的消息處理機(jī)制, 更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應(yīng)的需要, 增強(qiáng)實時性, 為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。

　　3 結(jié)合工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用實際準(zhǔn)確掌握發(fā)展趨勢與方向

　　3.1 工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征, 整體性能增強(qiáng), 適用范圍更廣

　　立足新時期的發(fā)展, 工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人更顯多樣性, 如焊接機(jī)器人、清潔機(jī)器人等逐漸投入使用, 工程自動化程度顯著增強(qiáng)。隨著技術(shù)水平的不斷提升, 機(jī)器人的造價呈現(xiàn)下降的趨勢, 但是, 性能卻不斷增強(qiáng)。例如, 對于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)械手, 其主要原理是進(jìn)行人手及手臂的模仿, 實現(xiàn)靈活抓取以及搬運(yùn)的功能, 滿足自動化操作的目標(biāo)?？v觀當(dāng)前, 機(jī)械手應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機(jī)械手能夠在既定的時間內(nèi)較為準(zhǔn)確與高效地完成操作動作, 這也成為工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的主要方向。目前, 信息技術(shù)發(fā)展迅速, 尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴(kuò)大, 加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持, 工業(yè)機(jī)器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征, 強(qiáng)化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護(hù)系統(tǒng)功能的提升。同時, 依托仿真模擬化程序設(shè)計, 切實增強(qiáng)智能化與自動化水平, 整體性能不斷提升, 在應(yīng)用方面更顯可靠性, 適用范圍更廣。

　　3.2 以工業(yè)發(fā)展需求為基礎(chǔ), 更顯生物性與仿生性特點(diǎn), 強(qiáng)化不良工作環(huán)境生產(chǎn)效率的提升

　　立足工業(yè)生產(chǎn), 很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護(hù)相矛盾, 對從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響, 有些操作人類很難完成, 這也成為工業(yè)機(jī)器人得以推廣應(yīng)用的重要因素。例如, 對于真空機(jī)器人, 其之所以在工業(yè)中應(yīng)用, 主要原因是半導(dǎo)體工業(yè)中, 真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成, 而真空機(jī)器人的引進(jìn)實現(xiàn)這一問題的解決。另外, 在一些惡劣環(huán)境中, 如適應(yīng)無阻運(yùn)動的蛇形機(jī)器人, 滿足水下作業(yè)的仿生魚機(jī)器人等, 都處于不斷研發(fā)之中, 備受矚目。也就是說, 在工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)程中, 更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征, 能夠有效實現(xiàn)對人類行為的模仿與替代, 成為新時期工業(yè)機(jī)器人研發(fā)的新動向。

　　3.3 基于不斷升級與更新的計算機(jī)信息技術(shù), 工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)更加完善, 加快統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的實現(xiàn)

　　在機(jī)器人內(nèi)部, 核心構(gòu)成為控制系統(tǒng), 是發(fā)揮功能的重要保障, 強(qiáng)化對記憶、示教、通信連接以及坐標(biāo)設(shè)置功能的支持。當(dāng)前, 計算機(jī)技術(shù)不斷升級更新, 為工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強(qiáng)大動力, 整體控制水平顯著提升。具體講, 在控制器方面, 由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說, 計算機(jī)水平的提升使得工業(yè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛, 更顯統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢, 網(wǎng)絡(luò)化特征明顯。基于此, 工業(yè)機(jī)器人的操作更顯便捷性, 具備簡單的操作常識即可, 無需投入人力物力進(jìn)行培訓(xùn), 在很短的時間內(nèi)就可以對機(jī)器人進(jìn)行模塊功能調(diào)整, 在根本上使機(jī)器人的使用更加方便與快捷, 維護(hù)管理工作也易于進(jìn)行。

　　3.4 綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善, 實現(xiàn)對人類思維與神經(jīng)的多功能仿生

　　立足信息時代, 人工智能的發(fā)展勢不可擋, 智能化成為工業(yè)機(jī)器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機(jī)器人, 即強(qiáng)調(diào)機(jī)器人對人類模仿的更高層次, 需要具備更高層級的仿生, 既要能夠模仿人類的動作行為, 同時, 還需要具有人類的思維與神經(jīng)?；诖? 傳感器成為智能工業(yè)機(jī)器人的重要構(gòu)成部分, 尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn), 加快工業(yè)機(jī)器人智能化的發(fā)展速度。例如, 對于從事電弧焊接的機(jī)器人, 采用多傳感器融合配置, 融電弧傳感器、視覺傳感器以及機(jī)器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下, 機(jī)器人能夠憑借激光視覺掃描功能, 獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息, 保證電弧焊接的精準(zhǔn)性。另外, 遠(yuǎn)距離遙控機(jī)器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺階。這種技術(shù)在機(jī)器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應(yīng)用, 處于不斷完善與成熟中。

　　4 我國工業(yè)機(jī)器人發(fā)展存在的不足與凸顯的問題

　　首先, 我國工業(yè)機(jī)器人起步較晚, 發(fā)展時間較短, 資金投入方面彰顯不足, 在技術(shù)與經(jīng)驗方面彰顯無力性, 處于不斷摸索與提升階段, 研發(fā)力度亟待增強(qiáng)。其次, 對于我國機(jī)器人的發(fā)展, 在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對薄弱, 尤其是機(jī)器人很多關(guān)鍵部件需要進(jìn)口, 生產(chǎn)成本大幅增加, 機(jī)器人市場仍需不斷擴(kuò)大, 尤其是過高的成本支出, 使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次, 工業(yè)機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的實現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢為前提, 但是, 我國在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達(dá)標(biāo), 給推廣與應(yīng)用造成巨大阻力。

　　5 如何推動人工智能時代工業(yè)機(jī)器人的快速發(fā)展

　　隨著時代的不斷進(jìn)步, 智能機(jī)器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級中, 因此, 工業(yè)智能機(jī)器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個方面的工作。首先, 從理論研究方面分析, 要重視加強(qiáng)指揮制造技術(shù)的探究, 尤其是針對機(jī)器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn), 要切實提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量, 有效應(yīng)對生產(chǎn)難題, 借助新型制造技術(shù)與制造模式, 縮短機(jī)器人生產(chǎn)與推廣時間。其次, 要結(jié)合社會需求, 合理增加智能機(jī)器人科研項目資金投入, 設(shè)置專項資金, 尤其是面對工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段, 要擴(kuò)大對機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量, 在根本上為工業(yè)智能機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步創(chuàng)造條件。再次, 立足新時期, 要對工業(yè)機(jī)器人相關(guān)條例、規(guī)則等進(jìn)行完善, 加快核心技術(shù)研發(fā)速度, 同時, 做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗的總結(jié)分析, 推動智能機(jī)器人工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程的加快, 構(gòu)建更加完善的標(biāo)準(zhǔn)體系, 強(qiáng)化對人機(jī)交互準(zhǔn)則的合理優(yōu)化。

　　6 結(jié)束語

　　綜上, 工業(yè)機(jī)器人是多學(xué)科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物, 對工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此, 要立足信息時代, 在人工智能技術(shù)的支撐下, 準(zhǔn)確掌握工業(yè)機(jī)器人發(fā)展趨勢, 明確技術(shù)特征, 促使工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低, 性能逐步增強(qiáng)。同時, 要重視仿生學(xué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究與應(yīng)用, 強(qiáng)化控制系統(tǒng)功能的不斷升級改造, 加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展, 大幅提升工業(yè)機(jī)器人的智能化水平, 推動整個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一化建設(shè), 拓展機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域, 以便更好發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人在人工智能時代的價值。

　　參考文獻(xiàn)

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人工智能論文1000字3

　　【摘要】隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我們迎來了偉大的人工智能時代。人工智能的偉大在于給各行各業(yè)都帶來了巨大的沖擊，對會計行業(yè)而言，運(yùn)用了越來越多的人工智能技術(shù)，科技的進(jìn)步，使人工智能不僅正逐步取代部分會計人員的一些低技能的低端工作，它還可以完成人類大部分的工作。本文將從了解人工智能出發(fā)，結(jié)合人工智能時代下會計行業(yè)的發(fā)展變化分析人工智能給會計行業(yè)帶來的諸多機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

　　【關(guān)鍵詞】人工智能會計發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)

　　一、人工智能概述

　　（一）人工智能的發(fā)展

　　1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機(jī)器會思考嗎？》里面提出了測試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會議上，第一次提出人工智能（ArtificialIntelligence，AI）。1997年，IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。

　　人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

　　（二）人工智能的意義

　　人工智能的出現(xiàn)代表我國經(jīng)濟(jì)正在快速的發(fā)展，科技水平不斷的提高，同時人工智能也慢慢的融入并改變著我們的生活，推動時代的發(fā)展。人工智能現(xiàn)在正朝著教育、金融、服務(wù)、醫(yī)療、信貸等諸多領(lǐng)域發(fā)展，比如經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、空間技術(shù)、主動控制、計算機(jī)規(guī)劃和制作，其首要運(yùn)用領(lǐng)域是制作主動化工廠、醫(yī)療、物流和家庭效能;在商業(yè)領(lǐng)域中，無人駕駛轎車在機(jī)器人工作中占有智能轎車技術(shù)的主導(dǎo)地位;在金融領(lǐng)域，有了人工智能的監(jiān)督和把關(guān)，那些企圖利用系統(tǒng)或其他漏洞進(jìn)行金融犯罪的不法之徒將無處藏身：那么，人工智能對會計行業(yè)的發(fā)展又有那些意義呢？

　　二、人工智能時代下會計的發(fā)展變化

　　人工智能在會計、審計、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會計行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務(wù)所通過利用財務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。

　　（一）會計工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實和驗證。財務(wù)機(jī)器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務(wù)軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。

　?。ǘ嬓畔①|(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準(zhǔn)度得到保證。

　　（三）會計職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉(zhuǎn)移。

　　（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財務(wù)工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務(wù)會計到管理會計轉(zhuǎn)型的壓力。

　　三、認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇

　　人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會計人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。

　　一方面，會計從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險控制，合理避稅、財務(wù)分析等。同時，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的CFO應(yīng)隨時可以接任CEO。會計人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。

　　另一方面，人工智能技術(shù)在財會領(lǐng)域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計算機(jī)、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會計系統(tǒng)的設(shè)計者和監(jiān)督者。

　　參考文獻(xiàn)：

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人工智能論文1000字4

　　[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。基于高校英語教學(xué)的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實效性的教學(xué)模式，并由此實現(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祟愋袨檫壿嫛⒎绞郊傲?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?？山M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)的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(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谌斯ぶ悄鼙尘跋?，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，有助于實現(xiàn)最真實、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)。

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　　作者：王欣 單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院

人工智能論文1000字5

　　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)的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實現(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”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數(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?！盵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)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實驗設(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）.

人工智能論文1000字6

　　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、理論與實際脫節(jié)

　　大腦的實際 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。

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