人工智能專題精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能專題主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能專題范文

關鍵詞：人工智能 優選教材 考核方式內容 手段 實踐

人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應用數學、自動控制、模式識別、系統工程、計算機科學和心理學等多種學科交叉融合而發展起來的的一門新型學科，是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。它是研究智能機器所執行的通常與人類智能有關的職能行為，如推理、證明、感知、規劃和問題求解等思維活動，來解決人類處理的復雜問題。人工智能緊跟世界社會進步和科技發展的步伐，與時俱進，有關人工智能的許多研究成果已經廣泛應用到國防建設、工業生產、國民生活中的各個領域。在信息網絡和知識經濟時代，人工智能現已成為一個廣受重視且有著廣闊應用潛能的前沿學科，必將為推動科學技術的進步和產業的發展發揮更大的作用。因此在我國的大中專院校中開展人工智能這門課的教學與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國絕大多數工科院校中的自動控制、計算機/軟件工程、電氣工程、機械工程、應用數學等相關專業都開設了人工智能這門課程。南京郵電大學自動化學院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動化專業本科生的選修課程，到目前為止已經有八年的歷史了。由于南京郵電大學是一所以郵電、通信、電子、計算機、自動化為特色的工科院校，因此，學校所開設的許多專業都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實際問題。在問題需求的推動下，南郵人經過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯網學院所開發的現代智能物流系統、自動化學院所開發的城市交通流量控制與決策系統，為本課程的開設提供了典型的教學案例。我們結合近幾年的實際教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學等方面對人工智能課程教學方法進行了總結歸納。

一、優選教材

目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。

二、考核方式

在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。

三、教學內容調整

對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。

四、教學手段的改進

（一） 激發學生的學習興趣

經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學

多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。

（三）提倡課堂辯論

我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。

五、實踐教學

實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。

人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。

參考文獻

[1]蔡自興，徐光佑.人工智能及其應用[M].北京：清華大學出版社，2003.

[2]路小英，周桂紅，趙艷等.高等農業院校《人工智能》課程的教學研究與實踐[J].河北農業大學學報：農林教育版，2007，9（4）：66-68.

[3]馬建斌，李閱歷，高媛. 人工智能課程教學的探索與實踐[J].河北農業大學學報：農林教育版，2011，13（3）：330-332.

[4]趙海波.人工智能課程教學方法的探討[J].科技信息，2011，（7）：541.

第2篇：人工智能專題范文

關鍵詞：人工智能；選修課；專題討論

中圖分類號：G642.0？搖 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一門跨學科的課程，它的內涵十分豐富，包含了符號學、數理邏輯、神經網絡、遺傳算法、知識表示和推理、模式識別、機器學習等方面的知識，并且內容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多數院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作為一門選修課程。既然是作為選修課程，我們可以不拘泥于傳統的教學方式，采取靈活多樣的教學形式，培養學生研究這個領域的興趣，使得學生既能掌握人工智能領域的基礎理論，又能了解目前人工智能的前沿課題，擴大知識面，并為今后的研究打好基礎。

二、改革教學方法

在傳統的教學模式里，教師往往就一本教材從頭到尾講授給學生，教師講什么，學生就聽什么。但是人工智能涉及太多的數理邏輯推理知識，內容抽象，講解起來不免有點枯燥無味，學生的興趣就會隨著講課的進程逐漸變得淡薄。另一個問題是在傳統的教學模式下，學生接觸不到該研究領域的前沿問題。事實上，隨著科技的進步，人工智能技術也在不斷發展，再加上人工智能本身的特點，即它是一門交叉學科，涉及計算機科學、信息科學、控制科學、認知學、生物學、哲學等等領域。因此當學生了解了當前國內外學者所研究的前沿課題，這樣不僅能克服“枯燥無味”的問題，而且會拓寬他們的知識面，從而他們可以將自己所學專業作為人工智能的潛在應用或研究領域。基于以上分析，考慮到人工智能是適合任何專業學生學習的一門選修課，我們設立分專題講授模式，這些專題包括：人工智能與類人思維，人工智能與機器進化，人工智能與知識表示，人工智能與決策規劃等等。下面分別敘述之。

1.人工智能與類人思維。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是關于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中行為。人工智能的一個長期目標是發明出可以像人類一樣或更好地完成以上行為的機器……”那么為了這個長遠目標，我們應該深入地探討人類大腦是如何思維的，或者說是如何思考問題的，人類是如何感知、理解以及應付外界龐雜的世界。只有深刻理解了人腦功能原理以后，人工智能才能“貢獻出”相應的類人思維模型。這相當于空氣動力學，人類飛行器只是根據空氣動力學的原理構造的，它并不要求人類制造像鳥兒一般的飛行工具。因此在這部分教學過程中，可以先提出“大腦是如何思維的”問題，讓學生自己動腦思考，相互探討：人腦的結構是什么？人類思考問題分層次嗎？什么是智力？智力的本質是什么？……課后，學生可以帶著這些問題查閱資料文獻，分組討論，甚至可以寫一些文章來闡述自己對思維的理解。這樣既充分調動了學生學習的積極性，又培養他們的興趣。然后，我們在課堂上進行具體講解，講解內容自然而然地引入了人工智能的定義，人工智能歷史知識，圖靈測試方法以及認知模型方法，接著再介紹目前國內外類人思維模型的研究現狀。這樣的教授過程，一開始就使得學生不排斥這門課，在了解人工智能基礎知識外也接觸到認識論方面的知識，培養了學生查閱文獻和撰寫科技論文的能力。

2.人工智能與機器進化。這部分專題主要給學生講解遺傳算法方面的知識，比如遺傳算法的產生與發展，遺傳算法的基本操作，遺傳算法的應用情況。并且在教學過程中結合實例來講述。實例可以從最基本的簡單函數優化到復雜的旅行商問題。學生可以自己設計函數優化的解決方案，指出初始種群大小、進化代數、交叉率等因素對求解結果的影響，并要求學生自己編寫程序來分析和理解這些問題。這些實驗和設計極大地提高了學生的動手能力。

3.人工智能與知識表示。知識表示可看成是一組描述事物的約定，在人工智能里，它研究怎樣把“人類知識”表示成機器能處理的數據結構。經典人工智能的主要表示方法有：一階謂詞邏輯表示方法，這是最基本的表示方法，具有嚴謹的公理體系；產生式規則表示方法，這是使用最廣泛的表示方法；語義網絡、框架、腳本表示方法，這是結構化的表示方法，等等。但是學生在學習這部分的知識時，對于邏輯推理覺得非常枯燥無味。我們的想法是在介紹這部分的知識時，不僅透徹闡述各種表示方法的精神實質，而且建議學生閱讀Sowa所編著的《知識表示》一書，該書提供了知識表示方面廣泛的知識，是這一領域的公認權威著作。Sowa在介紹新思想的同時捕捉到這一領域的最新成就，并且將邏輯學、哲學、語言學和計算機科學結合到知識表示，并將其轉換為可計算形式。該書中還包含了大量的哲學和語言學的知識，閱讀該書可以使得學生知識面得以拓寬，加上該書目前沒有翻譯版本，鼓勵學生閱讀英文原著，對學生各方面能力的提高都有所幫助。

4.人工智能與決策規劃。在決策規劃中，著重介紹增強學習、偏好理論等基礎知識，由于我們在這個方面上做了許多工作，因此在講解時聯系自己的研究進行一些專題探討，例如雙馬爾科夫過程決策模型，協同算法，超濾偏好模型，樸素描述邏輯在中醫理論上的應用等等，并歡迎學生和我們共同研究這些專題，這樣做無疑會增加師生之間的學術交流，促進學生的研究興趣，形成良好學術氛圍。

5.豐富多樣的教學形式。除了以上的專題外，還可以開設其他的人工智能專題。事實上可以針對不同專業的學生確定專題的內容和形式。例如對于工程類的學生，可以著重講述神經網絡，進化計算等方面的內容，并且借助于Matlab提供的相關工具箱進行實驗設計。因為大多數工程類的本科生都學習過Matlab語言，該語言在科學研究和工程實踐中應用廣泛，在教學過程中也要充分發揮這些優點。如是文科類的學生，教學方面可以著重講述人工智能的符號學，哲學等方面的知識，這讓文科學生從另一個角度去理解人工智能。課堂上，充分利用多媒體教學，采取多樣的教學手段，激發學生的興趣和好奇心。還可以播放國際機器人大賽等錄像片段，增強課堂的教學效果。

三、結束語

總之，將人工智能分專題來講授，讓學生立刻能接觸到當前人工智能的前沿研究問題，并且領會其中的實質。再加以多元化的教學手段，使得學生好學，樂學，更好地實現教學目標，提高教學水平。

參考文獻：

[1]Nils J. Nilsson，著.人工智能[M].鄭扣根，莊越挺，譯.北京：機械工業出版社，2004，6.

[2]John F. Sowa.Knowledge Representation：Logical，Philosophical，and computational Foundations[M].北京：機械工業出版社，2003，6.

[3]韓麗娟，孫玉紅，李圣君.《人工智能》教程改革初探[J].電腦知識與技術，2007，（13）：222-223.

[4]馮愛祥，羅雄麟.本科“人工智能”課程的教學改革探索[J].中國電力教育，2011，（10）：111-112.

[5]李春貴，王萌，何春華.基于案例教學的“人工智能”教學的實踐與探索[J].計算機教育，2008，（9）：53-54.

[6]曾安，余永權，曾碧.人工智能課程教學模式的探討[J].江西教育學院學報（綜合），2006，27（6）：40-43.

[7]王蓁蓁，邢漢承.擬人類思維的形式結構數學模型[J].智能系統學報，2008，3（6）：529-535.

第3篇：人工智能專題范文

潘云鶴院士于2016年12月在中國工程院院刊《信息與電子工程前沿（英文）》上出版了“Special issue on artificial intelligence 2.0”的專題報告。該報告提出了大數據智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能和自主智能等人工智能可升級的技術。

數字時代下的圖書館已從單純地獲取信息轉變為提供特定的知識和服務來解決問題，從而達到知識創新。因此在人工智能2.0環境下，圖書館運用大數據智能能夠更好地實現知識服務。

1.大數據智能

大數據智能，顧名思義是指大數據時代下的人工智能。人工智能作為交叉學科，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。現階段，人工智能已不再局限于模擬人的行為結果，而拓展到“泛智能”應用，即更好地解決問題、有創意地解決問題和解決更為復雜的問題。

大數據時代下，人工智能將在海量的數據中，運用強大的計算和處理能力，不斷地學習和解決問題。目前人工智能因其快速處理和自主學習的能力，被應用在計算機視覺、人臉識別、語音識別和無人駕駛等各個領域。未來，人工智能將無處不在。

2.圖書館知識服務

柯平教授認為：“圖書館的知識服務是圖書館運用知識資源和智慧開展的高層次信息服務。”融合人的智慧，圖書館將資源整合成為具有特定價值的解決方案，為讀者服務實現知識共享。近年來，圖書館知識服務研究從理論（概念、內容、原則）到知識服務平臺的構建、知識服務模式探析、技術支撐等角度進行研究。讀者利用知識服務平臺可以獲取、利用知識，而館員利用知識服務平臺可以實現數據挖掘，從而更好地為讀者提供服務。

3.圖書館知識服務面臨的大數據挑戰

一方面，隨著大數據時代的來臨，社交網絡、移動互聯網等領域的數據量正在快速地增長，圖書館的數據量也不可避免地急速膨脹。

另一方面，由于各種新技術的沖擊，知識服務的承受者、提供者、運營者及知識本身不僅覆蓋了圖書館基礎服務體系，還直指結構化、半結構化和非結構化數據的常規、廣度及深度分析。因此，面對這些大數據，圖書館知識服務面臨著以下挑戰：

（1）外部數據量的龐大導致現有的圖書館知識服務體系難以存儲、?M織和利用大數據，也難以滿足讀者需求。

（2）數據結構的多樣性以及復雜性導致知識服務平臺現有的數據分析技術難以對大數據進行有效的數據建設和管理。

未來，知識服務平臺不僅要能存儲、處理以及應用這些大數據，還要能分析這些大數據的關聯性，并能分析和預測讀者的行為。顯然，數據分析已經成為圖書館知識服務體系創新與完善必不可少的支撐點。

4.大數據智能在知識服務中的應用思考

第4篇：人工智能專題范文

1列舉人工智能的研究內容

1.1模式識別

在對人工智能系統研究的過程中，對其模式識別版塊的研究，實質上就是借用計算機技術，將人體對外界環境的感知功能以某種程序規整到計算機體系中，從而構建出智能化識別系統。[1]計算機體系可以將個體感知與識別能力呈現出來，在自體數據庫信息資源的協助下，將文字、表格、聲音以及圖式等內容顯現出來。人工智能系統中的模式識別通常要經歷數據信息收集、預處理、基元提取、模式分類等流程。

1.2機器視覺

這一人工智能技術是在模式識別基礎上發展起來的，其最大的功效是可以將人體視覺的識別功能虛擬化構建出來，在模仿人類對事物的理解功能上也體現出一定的優越性。對機器視覺功能的深入，在打破原有技術局限性方面有所建樹，同時也使其演變成一門獨立性較強的學科，在發展的進程中向更深層次延展。在對機器視覺研究過程中，工作運行的方向大多數是對個體視覺的模擬，確保機器人系統順利的洞察與掌握生態景觀等不同信息，對其進行深度探究從而構建出具有圖像機器視覺效應，此時機器人自體具備了人的視覺功效，在立體視覺、視覺檢驗、動態圖像分析等形式運行的進程中，機器人能夠自行的對外部圖像的內涵進行理解與挖掘，繼而將反映機器人運轉狀態的信息資源提供給機器人運控控制系統。

1.3機器學習

機器學習可以被視為智能化發展的重要技術，最大的特色是對個體智力進行模仿從而達到獲取知識資源的目標，此時機器人能夠為人類提供更為優質的服務。在經濟全球化時代中，人類對機器人工作質量提出更高的標準，這就要求機器人不斷的學習新知，對自體屬性進行科學的調整，實現在復雜化環境中高效運轉這一偉大目標。機器學習的功效可以在以下幾個方面體現出來：一是強化機器人在多變環境中的適應能力，順利的采集大批量的信息資源并對其進行精確分析；三是借助學習環節機器人可以強化自體智能化檔次，對多變的環境做出科學的回應，及時處理緊急問題；三是機器學習環節的啟動，可以協助機器人設計者實現優化設計效果這一目標，節省了人力資源，降低了生產成本，最終輔助機器人實現優化運行效率這一終極目標。

2人工智能在智能機械人領域中的具體應用

2.1人工神經網絡在機器人定位與導航中的應用

人工神經網絡是在生物神經系統之上發展起來的一種對信息資源處理的方式，其獨特之處在于能夠處理那些無法用模型或者是相關規范概述的程序與體系，在解說非線性系統的結構與性能等方面體現出一定的統一性；具備著融合多元信息資源的性能，人工神經網絡最常見的結構如圖1所示。該類人工智能在移動機器人定位和導向環節具有較高的應用頻率，主要得力于移動機器人多傳感器信息整合借助了神經網絡的諸多性質，此時機器人外部傳感器的信息資源演變人工神經網絡的傳送處理目標體，這樣操縱人員就可以順利的獲取到與移動機器人自體方位相關的信息資料，同時對阻礙物的位置、形狀以及大小有一個較為確切的評估，在人工智能的協助下移動機器人順利的躲避障礙物并且自置也明確化。

眾所周知，攝像機標定為移動機器人視覺體系的重要版塊，攝像機參數明確的過程便是智能機器人內部幾何和光電參數整合的過程，同時其自體坐標系和外界坐標系兩者的相對方位也體現出明確性，國內相關學者借用人工神經網絡順利實現上述目標。具體是在人工神經網絡的協助下，直接采集到智能機器人攝像機呈現的圖像信息資源，繼而建設三維坐標系（x，y，z），從而明確攝像機內部幾何與光電參數、自體坐標系與外界坐標系之間的關聯性。如圖1所示，人工神經網絡首層為輸入層，次層為隱含層，末層為輸出層。[2]隱含層與輸出層神經元的類型分別是S型激活函數以及線性激活函數，網絡輸入層則是移動機器人目的點在3個攝像機內所有的圖像信息資源，輸出層構建的坐標系類型為三維世界坐標。人工神經網絡在移動機器人運作進程中的應用，能夠使操作人員獲得到與目標物在三維空間內較為精確的位置信息資料，在人工智能的協助下，智能機器人在方向引導過程中能夠使障礙點的方位更加明確化，軌跡追蹤這一目標也得以實現。

2.2專家系統在機器人控制中的應用

人類對機器人控制理論的研究腳步從未停歇過，也取得了令人欣慰的科研成績，致使大部分機器人控制方法均是在某些數學模型上發展起來的。基于智能機器人具有非線性、順變性、多關節耦合性等動力學特性，為數學模型參數與類別的確定設置了較大的難度系數。并且在動態式數學模型在應用過程中準確性受到智能機器人位置變動而發生變更的現狀，導致龐大的計算任務難以在該方法的協助下完成。在這種局勢下，智能控制理念被提出來了，其能夠對個體行為方式進行模擬，而不需要大批量數學模型與公式的協助。目前智能控制與人工智能領域的多個結構產生關聯，常見的有專家系統、神經網絡、模糊控制等。

2.3進化算法在機器人路徑設計中的應用

路徑設計是智能機器人領域一直被研究的專題。基于路徑設計是智能機器人構建的重要成分這一實況，路徑設計的宗旨是協助移動機器人在某些因素的制約下，能夠順利探尋出一條從初始狀態到終極狀態的優良型、無碰撞型的路徑。在智能機器人路徑的設計方面，眾多學者開展了大量的探究工作，并研發出一些方式方法。

在人工智能領域不斷延展的進程中，計算智能與進化智能法先后被開發出來，遺傳算法與蟻群等算法也陸續被提出與應用，從而使智能機器人路徑設計工作的實效性有所保障。特別是遺傳算法在機器人路徑設計環節中的運用，使機器人智能化水平更上一層樓，此時其運行的軌跡基本上與預期效果相吻合。有研究人員應用遺傳算法的過程中不斷對其實施改良措施，并積極在陌生環境中，借用動態化手段對機器人路徑進行設計規劃，此時其借用遺傳算法體系中路點坐標值可變長染色體編碼方法，創建出涵蓋障礙物排斥子函數項的代價函數。這一人工智能形式在智能機器人領域中的應用，確保路徑設計環節中的地圖信息資源順利融合進遺傳操縱進程中。在對遺傳算法不斷應用與改進的過程中，研究人員積極對被設計的機器人路徑應用形式進行深層次的研究，開發出兩種遺傳算子，即交叉算子與變異算子，在多樣化進化算法的協助下，智能機器人在運轉的過程中在對路徑探尋之時取得了最佳效果，從而使移動機器人運行的效率得到切實的保障，當然，使移動機器人路徑設計工作獲得更大的發展空間也是毋庸置疑的事實。

3人工智能的發展前景

在知識經濟一體化時代中，人工智能發展體現出高效性，應用環節上體現出管理廣泛性，這不在人類預期范圍之內的，所以說人類在預測電子科技、人工智能以及機器人發展趨勢上存在較大的難度系數。現階段，人工智能機器人的推理功能水平已經提高到一定的檔次，但是機器人學習與想象功能的研制依然處于開發階段，在智能機器人的創造方面，科研人員工作的難點是仿照人腦右腦模糊功能以及整個大腦的處理功能。[4]現階段，人工智能領域不斷被拓寬，可以間接的推測出其在機器人中的應用比例不斷加大，眾多人工智能產品已經在人類實際生活中得到切實的應用，并取得了良好的應用成效。可以推測的是，在未來的發展中，電子科技人工智能的開發與應用將使給人類的生產生活發生巨大的變化。人工智能在發展的進程中將會積極借鑒計算機技術，從而確保人工智能理論等方面研究的深入性。國內一人工智能企業也將會不斷強化自體實力自身實力，從多個方面強化智能機器人實效性，使其為社會經濟的發展提供更大的能量。

4結束語

總之，在電子科技迅猛發展的時代中，人工智能將會在智能計算機領域獲得更大的應用空間。相關技術開發部門也應該緊隨時展的腳步，對人工智能系統進行改造與優化，從而確保機器人能夠在復雜多變的環境中協助人類完成高難度的工作任務，為社會經濟的保值增值貢獻力量。

參考文獻 

[1] 趙紹充.基于人工智能的流水線智能機器人設計與驗證[J].中國戰略新興產業，2016（28）：71-75. 

[2] 沈小波，韓舒淋.人工智能等技術重塑機器人產業后者迎來大機會[J].信息與電腦（理論版），2016（17）：8-14. 

[3] 吳偉國.面向作業與人工智能的仿人機器人研究進展[J].哈爾濱工業大學學報，2015（7）：1-19. 

第5篇：人工智能專題范文

關鍵詞：人工智能；科技情報；自動感知

中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。

1人工智能及科技情報感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。

1.2情報感知分析

科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。

因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。

2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究

2.1融合關鍵點

（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。

（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。

2.2內容感知

（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。

（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。

2.3情境感知

（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。

（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。

2.4需求-反饋機制

（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。

（2）情報感知產品。情報感知產品主要結合用戶產品需求，依據感知數據庫內的條件因素預測今后用戶對于情報產品的需求，進而在后續工作中有針對性地向用戶推送產品信息，為科技情報工作的可持續發展提供支持。因此，人工智能和科技情報感知工作相結合可以充分發揮自動感知優勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業人員依據多種數據源進行分析與評估，最終得出精準的感知結果。同時，人工智能技術的應用可以自動形成情報感知產品，并向用戶推送反饋數據，由主動感知向自動感知發展，契合新時期情報3.0的發展趨勢，加快國家科技決策和科技創新發展進程。

第6篇：人工智能專題范文

關鍵詞：教學改革；智能科學；精品課程群；人才培養

智能科學精品課程教學團隊長期堅持“嚴肅對待教育工作、嚴格要求學生、嚴密組織教學過程”的先進教育理念，履行“嚴謹教學改革是教育發展的動力”的指導思想[1]。本教學團隊圍繞“人工智能”和“智能控制”國家精品課程、“人工智能”國家級雙語教學示范課程、“人工智能PK人類智能”國家級精品視頻公開課、“智能控制”國家級精品資源共享課程、“智能科學基礎系列課程教學團隊”（國家級）、“人工智能網絡課程”教育部國家新世紀網絡課程建設工程以及“智能控制”、“人工智能”、“機器人學基礎”和“智能系統原理與應用”等省級和校級智能科學系列課程群建設，潛心教學改革，建立了以師生互動、多維交叉、強化實踐為特點的創新型人才培養模式，取得一些獲得同行首肯的教學改革成果[2-7]。

本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。

一、智能科學精品課程群的建立

該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創建開放式軟硬件訓練環境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發展。

（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系

智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。

（2）建立多層次智能科學精品課程群

團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據此設計課程群及課程相關的實踐環節。

設計出各課程間的橫向關系和專業間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業基礎課、專業課專業層次上的縱向關系。

經過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優秀網絡課程、國家級規劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。

（3）整合資源，加強實驗，創建開放式訓練軟硬件教學環境

教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環節，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創建開放式訓練環境和訓練中心，建設智能科學與技術創新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。

經過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養與成長。其次，共享網絡課程資源。各門網絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養學生的理論聯系實際能力和創新能力。

二、改革課程教學，建設精品課程群

著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。為了實現教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統，保證課程群的教學質量。

（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。

提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發互動+創新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養途徑。開發雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。

（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。

總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業務培養，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養學生思維、分析能力和創造創新能力。

（3）建立教學質量評價系統，監控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。

將控制論（Cybernetics）中的閉環控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。

（4）利用教師試講、督導聽課、網上評教、同行評議、講課競賽、質量評優、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現評估監控過程的自動化、智能化與常態化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養質量的提高。

三、經驗與結論

在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經驗。主要體會如下：

（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創建因材施教和探索性的學習環境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創新型人才培養的理論基礎。

（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養方法。做到師生互動，理論聯系實際，深化教學，摸索出創新型人才培養的有效途徑。

（3）建立覆蓋多層次、多專業、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現課程群系列教材的“精品化”。建立網絡化、個性化、智能化的多維教育網絡課程體系。建立一種教學質量評估系統，即質量診斷、分析與校正閉環評價系統。這些措施為課程教學和創新型人才培養提供了有力保障。

參考文獻：

第7篇：人工智能專題范文

[關鍵詞]搜索引擎 電子商務 智能搜索 人工智能

一、搜索引擎的現狀

當前搜索引擎數據庫檢索和應用性差，不利于用戶使用;排序技術指標單一，查找到的信息有效性低;信息分類類目和標準不統一，導致界而友好性低;自身搜索技術不成熟，誤檢率高，不利于電子商務使用。

搜索引擎主要由搜索器、索引器、檢索器和用戶接口四部分組成。搜索器一般采用一種被稱為Spider的網絡自動跟蹤索引程序。索引器的功能是理解搜索器所索引的信息，從中抽取索引項、建立起自己的物理索引數據庫。檢索器的功能是根據用戶的查詢在索引庫中快速檢索出文檔，進行文檔與查詢的相關度評價，對將要輸出的結果進行排序，并實現某種用戶相關性反饋機制。用戶接口的作用是輸人用戶查詢，顯示查詢結果，提供用戶相關性反饋機制。

目前搜索引擎根據構建時的不同策略，大致可以分為三種模式:一、建立在分類基礎上的搜索引擎，優點是準確率比較高，不足是查全率不是很好。二、建立在索引文檔基礎上的搜索引擎，優點是搜索網絡信息效率高，查全率好于第一種，但查準率不及第一種；三、建立在概念的基礎上，突破了傳統搜索引擎中相對比較簡單的基于關鍵詞的匹配，它借助數據字典擴展條件，通過模式的提取和識別抽象化搜索條件與文檔之間的聯系，這種搜索引擎的查準率較差，而查全率是三者中最高的。

利用人工智能先進技術重新設計搜索引擎，使搜索引擎更具智能化，使檢索結果更能反映用戶的需求，這類搜索引擎稱為智能搜索引擎。把信息檢索從目前基于關鍵詞層面提高到基于知識層面，是解決問題的根本和關鍵。

二、智能檢索技術的分析研究

1.網絡Robot的智能技術分析研究

網絡Robot是一種軟件，它完成任務必須具備一定的智能，可以概括為以下幾個方面：

(1)提取網頁中的有效鏈接

智能Robot從分析一組指定的URL開始，按照電子商務的電子詞典對文檔的相關性進行判斷提取超鏈，濾去不適宜的文檔，降低索引的混亂程度，滿足條件的超鏈按照標題或單詞建立索引并產生本地數據庫，使搜索結果更加純凈。

(2)識別訪問過的鏈接，剔除廣告等無意義的鏈接

智能Robot排除掉那些在目標URL中已被訪問過的URL；由于WWW的巨大規模，為避免Robot搜索得太深，從而回不到原處的情況發生，必須對搜索的深度進行限制；剔除圖像、音頻、視頻等無法進行索引的文檔。

(3)確定搜索策略

Robot的搜索策略是指當Robot搜索到一個文檔后，下一步應當轉移到哪個文檔的方法問題。它主要有以下幾種搜索策略:①IP地址搜索策略。它實現的方法是先賦予Robot一個起始的IP地址，然后根據IP地址遞增的方式搜索本IP地址段后的每一個WWW地址中的文檔。優點是搜索全面，缺點是不適宜大規模的搜索。②深度優先搜索策略。它是從起始節點出發，一直搜索到那些不包含任何超級鏈接的文件為止，然后再返回某一文檔，再繼續選擇該文檔中的其他超級鏈接。優點是便于發現新的站點，但信息面增長相對慢一些。③廣度優先搜索策略。它是先搜索完一個Web頁面中所有的超級鏈接，然后再繼續下一層的搜索，直到最底層為止。它能夠很好地解決搜索面的問題，缺點是對于深層Web文檔要花很長的時間才能到達。

我們采取深度與廣度相結合的策略來采集文檔，滿足條件的文檔放到搜索數據庫并建立索引數據庫，針對鏈接內容發生變化，采取迅速、及時的更新機制，建立的索引庫供檢索數據使用。

2.搜索條件的獲取和智能分析研究

通常搜索引擎支持最多的是關鍵詞搜索和在此基礎上的邏輯運算，在初步搜索結果中再搜索和限制條件較為復雜的高級搜索，這種簡單的用戶信息獲取方式勢必直接影響著搜索結果的準確性和相關性。目前，由于各類電子商務站點使用的搜索引擎都是基于關系數據庫的檢索引擎，它無法處理在用戶看來是非常普通的常識性知識，更不能處理個性化知識、區域性知識以及專業性知識等。造成上述種種信息檢索困難的原因在于搜索引擎缺乏知識處理能力和理解能力，對要檢索的信息僅僅采用機械的關鍵詞匹配來實現。智能搜索引擎檢索的內容應該是知識而不是信息，它對查詢條件的智能分析主要包括以下兩種：

(1)提取查詢條件中的有效成分，包括詞匯和邏輯關系。

(2)建立電子商務知識庫來獲取關鍵詞的同義詞、近義詞及相關詞，如計算機、電腦和微機是同義關系，建立概念之間復雜的語義關系及常識上的聯系，如相機與膠卷存在常識上的聯系。根據語義關系和常識性聯系對用戶查詢進行相關性聯想，提供引導用戶進行下一步查詢的線索。這樣一步步地在與用戶交互過程中誘導用戶“表達”出他真正想找的東西，從而實現對查詢的智能導航。

三、結論

互聯網智能搜索是一個新興的極具魅力的研究領域，它不但為商務主體提供了迅速接人Internet搜索自己所需商品的智能技術，而且也免除了交易雙方對象尋找進行交易所耗費的大量時間和精力。搜索引擎主要向專題性智能搜索引擎發展是今后的發展趨勢，專題性搜索引擎索引器因為涉及領域小、信息量相對少，所以完全可以在自動分類標引的過程中加人人工智能技術，提高信息的查詢質量。

參考文獻

[1]孫煒:中文搜索引擎開發利用策略研究.科技情報開發與經濟.2005(1).230～231

第8篇：人工智能專題范文

2014年，栗浩洋再創業，成立了深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育。數月之后即獲得由青松基金領投的高達 3100 萬人民幣的種子輪投資，融資額幾乎破了全球創業公司種子輪投資紀錄。這家被投資人追捧的教育公司，到底有什么特別之處？

人工智能無疑是當下最火的科技概念。從BAT到創業公司，從傳統行業到資本市場，無不對這一概念趨之若鶩。若是再結合醫療、教育等同樣熱門的領域，幾乎毫無疑問會備受關注。深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育，就是這樣一家從成立伊始就帶著“教育”與“人工智能”雙重基因的公司。

V學教育董事長栗浩洋浸教育行業十幾年，是業內知名的資深專家。而作為一個標準的“學霸”，他很早就對人工智能產生了濃厚的興趣。當IBM的“深藍”贏了國際象棋大師，栗浩洋受到了很大的沖擊，他開始相信人工智能未來會顛覆世界。身為創業者，這樣的機遇不容錯過。

學霸的煩惱

有句網絡上很流行的話說：“最可怕的是比你優秀的人還比你努力。”放在現實生活中，栗浩洋就是個很形象的例子。

讀書時代的他像是開了掛：從小學習成績拔尖，9歲就成為計算機實驗生寫游戲程序，初中就讀完了高中全課程，榮獲奧數一等獎，進入上海交大天才試點班。升大學時，北大、清華、上海交大、復旦等8所高校同時保送。分數對他而言從來就不是問題。

但這并不代表他沒有缺點――中學時代，他有社交恐懼癥。大學選擇專業時，為了向陌生的學長學姐請教，他端著盤子在食堂游走了5天，最終也沒敢開口。他是個不輕易認輸的人，清楚地知道自己的弱項，然后加以訓練。如今的栗浩洋思路清晰，語速極快，說起自己的項目來滔滔不絕。在各種論壇、演講、路演的場合，他甚至有不間斷發言6小時的紀錄。

栗浩洋曾做過名為“人是自己性格的雕刻家”的主題演講，詳細描述了自己克服性格缺陷的過程。他說：“我要像一個雕刻家一樣，把自己塑造成最完美的藝術品。”

這與V學教育的理念不謀而合。在栗浩洋看來，傳統的教育培訓十分簡單粗暴，把教科書上的知識點全部線性推進，學完這個知識點才能學下一個。但每個學生知識點的掌握情況都不盡相同，如果好學生把大量時間用于重復學習已經掌握的知識點，而成績較差的學生總在學習對他來說難度太大的知識點，最終的結果只能是所有學生的學習效率都很低下。要迅速提高學生的成績，應該針對每個學生制訂獨一無二的學習方案，讓他們有針對性地補好短板。

過去，有針對性的一對一輔導只能依賴經驗豐富的老師，但這種輔導十分奢侈。“上海有300多個特級教師，最低的一小時的成本是1500塊錢，最好的前10名大概要8000塊錢一小時，而且只能上幾百人的大課，根本不可能去一對一，哪怕你是土豪也支付不起這樣的費用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技術帶來了夢想照進現實的希望。將人工智能技術應用于教育，自美國的Knewton公司始。為應付GMAT、SAT等全球性考試，Knewton做了一個智適應學習工具。該平臺將各類課程數字化，建立在線教學資源庫，為用戶“個性化”選題，從而提高應試能力。

受此啟發，栗浩洋看到了國內基礎教育領域的機會，促使他創辦了V學教育。就好比GPS和自動導航未來會代替老司機，V學教育也希望通過智適應系統代替老教師，一對一地用智能系統給學生授課，讓每個孩子接受到最高級別和最高質量的教育。

現有的教育培訓機構，不管模式怎么變，本質上還是傳統教學，非常依賴于老師。V學教育則是依賴于科技。栗浩洋打了個比方：“一個教育機構聘請老師，就像聘請會武術的員工一樣，那么最高的水平就是練成武術高手。但我們不是通過武術解決問題，我們是通過武器，通過飛機、大炮、導彈和航空母艦來解決問題。”

量體裁衣式的教學

用人工智能技術幫助學生學習，簡單地解釋，就像阿爾法狗用智能體系模擬圍棋大師一樣。V學教育智適應系統是用智能化的系統去模擬特級教師。對于特級教師來說，見到每一個學生，首先會快速摸底學生的學習狀態。然后根據這個學生的學習狀態、能力，以及學習習慣，采用不同的教學策略、教學方法和表達的語言，幫助這個學生進行學習。在學生學會或者沒學會的不同情況下，會調整自己的方法。

特級教師教學的這種能力，是基于其過去幾十年的教學經驗和幾千個學生，幾萬幾十萬的題目，以及這些學生在學習過程中會和不會的反應等大數據，以及自己大腦的判斷。V學的解決方案其實就相當于把近百位特級教師的經驗、智慧、大數據解決方案，放在智能大腦里面，然后用這個智能大腦去模擬教學過程。

V學的智適應系統，能夠將每個知識點拆分成“納米級”。所謂“納米級”，是指把一個知識點拆成最基礎的內容，變成最簡單的顆粒，然后針對每一個知識顆粒進行專門的視頻講解、專項練習和專題測試。通過對學生進行精準的摸底測試，了解學生掌握了哪些知識點，哪些沒有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同時，智適應系統還能通過學生的反饋數據，不斷地深度學習，提升測試的準確度。

栗浩洋舉例說：“在錯題本這種粗淺智適應的模式中，我們可能經常會判斷一個學生說他是一個冠詞掌握得不太好，但這其實是一個非常籠統的判斷。冠詞又分定冠詞、不定冠詞和不用冠詞，那么這個學生可能是定冠詞13種當中的第9種和第12種不會，以及不定冠詞11種用法中的第7種和第10種不會。”

“一開始我覺得系統不靠譜，它給出的所有知識點我都掌握得很好，后來我一看里面的講解，沒想到被動語態可以講得這么深，其實好多題并不是因為粗心做錯了，而是還沒有真正地理解。”這是一位通過智適應系統學習后的學生的真實反饋。一位風險投資人也曾親測V學智適應系統，他是美國哈佛商學院畢業的學霸，系統竟然檢測發現他有一個初二的數學知識點沒有掌握，他一開始不相信，后來一翻書，發現自己真的沒有掌握那個知識點。

根據學生的知識掌握情況和目標，智適應學習系統會自動規劃最適合該學生的學習難度和順序，不會讓學生因為目標過高而喪失信心，也不會因為目標過低而失去挑戰的欲望。通過這樣的方式，讓40分水平的同學可以逐漸提高到60分、70分，讓70分水平的同學逐漸提高到80分、90分，最終使得所有不同水平的學生都能夠循序漸進地提高到較高的水平。

栗浩洋堅信，找到合適的學習方法，每個孩子都可以成為學霸。“中國在幾千年前提出的教育三大理念，就是教無定法，有教無類，因材施教，這三個詞其實是對智適應教育的一個完美的詮釋。”他表示。

讓學習輕松快樂

“V”，一個有些生僻的漢字。栗浩洋與合伙人用這個字作為公司名大有深意。公司最早立項時，代號是“X PLUS”。他們認為，教育技術的深度對大多數人來說是未知，而且有著非常高的潛力待發掘，每個孩子都可以比過去提升10倍甚至百倍的學習效率，其中有無限的可能性，這是起名X PLUS的原因。

“與X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作為動詞時，有治理的意思，V天下就是治理天下。我們希望通過教育，可以改變整個中國社會。V字作為名詞，又有才德出眾的意思，我們希望把每個孩子都教育成才德出眾的人，也就是說我們不僅希望他們提升學習效率，獲得更高的分數，而且希望他們在素質教育上也有更好的提升，真正幫助孩子成為有能力，有禮儀，有智慧，有價值觀的人。”栗浩洋介紹說。

這是栗浩洋在教育領域的第三次創業，顯而易見，他有很深的“教育情結”。在他看來，對于世界上的每個人來說，教育是能夠改變其一生命運的最重要因素。每個人出生的地域、家庭、國家等注定無法公平，但是如果是每個人都可以享受到這個世界上最優質的教育，就可以通過自己的努力，通過教育去徹頭徹尾改變自己的人生軌跡。所以他覺得教育不僅僅是一個事業，也是一件非常有社會意義的事情。

與此同時，中國的整體教育水平相對較差，國家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比較落后。因此，栗浩洋心中還有一份對國家和民族的使命感。“中國的學生數理化學得是全球最深的，孩子學得是最苦最累的。但是全球最好的科技卻不是中國人發明的，都是美國那些學得很輕松，很自由，很自主的孩子創造的。這就說明我們中國的教育其實特別失敗，所以我非常希望能夠通過自己的力量，徹底改變中國教育這樣一個現狀。”

學生通過高效的方式學完了知識點，節約的時間就可以自由支配，花在興趣愛好素質教育甚至是娛樂上。栗浩洋認為，這就是為什么國外的學生學得又輕松又好，而國內的學生學得又累又苦還是學不好。V學教育其實是要徹底解放孩子們的時間，讓他們熱愛學習又享受生活。

在對自家雙胞胎兒子的教育上，栗浩洋踐行著自己的理念。他每天都要抽出時間教兒子認字，孩子們進步的速度比他想象的快。1歲半的時候，他們就認識了500多個漢字和100多個英文單詞；3歲不到讀了300本書；3歲的時候可以和外教進行簡單的日常英文對話；在好奇心、想象力、邏輯的組織能力上更是超過同齡人許多，并且非常快樂。

栗浩洋對他們有很多期望，比如希望老大成為第一個不是在美國出生的美國總統，希望老二成為金融家，做出超過高盛的金融集團。“但是我并不會勉強他們，也做好了所有的準備。哪怕他們想做地下搖滾歌手、和尚、義工等等，都可以。”

方向對了路還長

作為連續創業者的栗浩洋，成功過也失敗過。但現在他信心十足。

在教育研發方面，栗浩洋擁有超過十年的經驗，對教材、配套動畫片、網絡產品都有很多心得。栗浩洋認為，過去的經驗和教訓，可以讓V學的研發過程至少少走三四年的彎路，能夠達到比其他同行更高的效率。教育行業的研發有著非常高的壁壘，如果沒有在行業中摸爬滾打過五年八年，直接做研發，會跌入很多坑。

其次，傳統教育模式中最重要的因素師資力量，對V學教育已經完全不是問題了。大型教育機構在全國發展的時候，遇到的最大問題就是師資力量。培訓老師的成本非常高，老師的流失率也居高不下。留下來的老師，若干年后水平也參差不齊。而V學教育采用的是“中央菜譜”的方式，就像肯德基麥當勞一樣，所以全國所有的學生得到的都是最好的資源。

事實上，V學教育的野心不止在線上。其在線下的實體學校，今年會開到100家，明年還要新增300家。他希望通過5年的時間，開設2000多家學校，做到100萬學生的規模，以及超過30億元的銷售額。未來，V學會在全國設幾千個，甚至一兩萬個學習中心，所有的學生都可以在線下培訓中心進行學習，但是老師是通過智能化系統在線上完成教學，所以V學教育是要做一家真正把線上線下結合到極致的公司。

在中國五千億規模的培訓教育市場中，新東方、好未來、學大等知名教育機構加在一起，基本只占1%左右的市場份額。根據日本、韓國的教育市場調研可以推斷出，中國第一大的教育企業可以占到10%的市場份額，中國有40多萬家培訓機構，也就意味著行業第一應該可以開到4萬家培訓機構。擺脫了師資力量的約束，V學教育能夠實現這樣的目標嗎？栗浩洋不清楚，但會以此作為努力的方向。

但栗浩洋也清楚，現有的智適應技術還談不上盡善盡美。最大的問題，是系統和知識點的匹配度的問題。真正要發揮這個系統的作用，那么所有的教學內容和知識點，都必須盡可能為這個智適應系統所研發，才能達到最好的效果。這就要求之前做線下教育的教學專家，必須了解智適應的系統和算法能力，了解引擎，了解這一套系統的運轉原理，以及其所要達到的目的，才能夠生產與這個系統相適應的內容，而這需要時間。

為了進一步探索智適應教育最深層的可能性，以及未來的發展，和科學與最前沿的一些技術，V學教育與國際頂級高校及教育專家共同開設了“智適應學習研究聯合實驗室”。這些探索不是馬上就可以商業化和實踐的，而是一些前沿性實驗技術，代表了最高的科技水平。在實踐層面，V學秉持開放的態度，愿意與優秀的傳統教育機構深度合作，提供智適應學習引擎。這一切，都是為了幫助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，給他們帶來快樂和效率。

BM：人工智能可以細分出很多種技術，你認為其中還有哪些能和教育相結合？

L：人工智能中的很多技術其實都可以和教育相結合，只不過是深度和淺度的問題。比如說語音識別技術在未來就會非常重要，通過視頻連接學生的語音，人機交互的感受會更好。

機器人未來也可以作為助教的形式，提供一些服務。我們在年底之前，就會在每個學校都配置人工智能機器人，來完成一些簡單的互動和輔助的工作。

人工智能的語義分析相對來說會更加深入一些，因為很多題目是主觀題，如何進行比較智能化的語義分析、分類和評判，就變得非常重要。

除了人工智能技術之外，現在非常火的VR和AR技術，在教育領域的應用也是非常廣泛的，我們也正在研究如何用最高效的手段，通過這些技術來去提升教學效果。

BM：V學產品研發中融入了多少你的個人經驗？

L：因為我自己從小學到大學，獲得過數學奧林匹克和全國競賽一等獎，再加上計算機專業的學習背景，所以我對技術方面的理解度，其實是超過絕大多數人的。我提出過很多算法方面的理念，都是同事非常認可的。我個人會在研發中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研發團隊一起商量如何去解決各種各樣的問題和困難。

BM：你與合伙人是怎樣分工協作的？

L：目前在V學教育我擔任的是董事長的職位。CEO周偉，CTO樊星，以及首席科學家崔煒博士，他們承擔了大部分的工作。我主要的核心工作就是戰略思考，研發，還有團隊組建這三個方面。

BM：智適應學習系統能否惠及成人？

L：可以的，海外的智適應教育在18歲以上的教育和職業教育中非常普及，智適應教育其實是有普適性的。在美國，不但是物理、數學這樣知識點結構非常清晰的學科可以使用，像經濟學、生物學和心理學等所有學科，都可以使用。

BM：公司目前融資情況如何？資金會用在哪里？

L：我們這一輪是一個大的天使輪融資，目前已經簽署了意向協議，大概會是1億元左右的資金。不管在教育行業還是創投行業，都是非常大的一筆資金，這也顯示了風投對智適應教育行業的看好，對我們團隊的一個認可。這些資金里面，60%會用于智適應教育的研發，包括人工智能引擎的研發，在紐約的研發中心的投入，所有智適應教學內容的研發，以及學生和家長使用的系統的開發。其余資金要用于線上線下的推廣，我們要在全國開出數萬家學校，同時也要在線上進行電話銷售，但是這兩方面現金流收入會比較好。

第9篇：人工智能專題范文

對于臺胞青年營員而言，陳德銘并不陌生，很多人早已從媒體上看到他率海協會訪臺的報道，也悉知他曾任商務部部長。講座一開始，長期從事經濟領域工作的陳德銘，結合工作經歷暢談在經濟全球化背景下深化兩岸經濟合作交流，并從經濟的角度闡述經濟全球化、人工智能等背景下兩岸所面臨的機遇和挑戰。他首先從哥倫布發現新大陸講到經濟全球化的發展歷史，并舉例第一次世界大戰時，全球貿易已占全球貿易總量的16%，去年末，這一數字已達33%，這說明經濟全球化已是人類社會發展的一大趨勢。陳德銘認為經濟全球化也帶來人工智能的高速發展，未來工業化、個性設計將有更高標準的要求，新一代的青年人要轉變職業觀點。他也認為人工智能化的快速發展會帶來就業的增加，但對人才的知識結構要求與以往并不一樣，誰先看清這一點，在未來的競爭中才能贏得先機。對兩岸廣大青年來說，也要充分考慮這一趨勢，在智能化的工業革命中，為自己充好電。

講座中，陳德銘對臺下的千余名臺胞青年也有自己的觀察。他看到有臺胞青年在室內還帶著口罩，貼心問道“不知道你是生病了，還是這幾天北京空氣不好？”并說自己家中是否開窗通風也是查看PM2.5（懸浮細顆粒物）數據決定。這番平實的對話，也拉近了他與臺胞青年們的距離。陳德銘認為，未來5年至10年，大陸必須面對并解決空氣污染問題，這將帶動很多相關產業的發展，對于臺灣同學而言有著極大的創業空間。他進而針對不久前島內的“反服貿”風波說道，臺灣的服務業比例已超過70%，雖然超過大陸的46.1%，但臺灣服務業的量不夠，開放程度與國際交往都不足，這點令人擔憂。大陸服務業目前占經濟總量不到一半，還有很大的市場，兩岸文化同根同源，臺灣非常有優勢。講座中，陳德銘言及與國臺辦主任張志軍訪臺歸來后談及赴臺感受，彼此都認為，兩岸關系的前景光輝燦爛。無論是服貿、貨貿還是互設辦事機構等事宜，兩岸相關機構都在就相關細節進一步的磋商之中。兩岸關系發展向前邁進是歷史發展的必然，相信不會因為個別的一些問題而停滯。

講座現場不少臺胞青年對臺生在大陸實習、就業等相關問題十分關心，陳德銘表示歡迎臺灣同學來大陸學習工作，認為兩岸需要進一步協商溝通，讓在臺學習的陸生和在大陸學習的臺生都能夠便捷地找到理想工作。針對近年島內熱議的畢業生薪資22K（即22000元新臺幣）問題，他認為固守在臺灣很難解決22K問題，如果愿意面向大陸、面向全球會有更好的解決辦法。他也鼓勵臺灣同學要善于發現大陸市場的商機，尤其是大陸服務業正在迅猛發展。諳熟兩岸經濟問題的陳德銘在談及經濟全球化背景下對進一步深化兩岸經濟交流與合作的看法后笑稱，這對臺灣的青年學生、對臺灣經濟會產生怎樣的影響，就作為夏令營的家庭作業，請同學們回去好好想想。

全國會長汪毅夫一上臺就以臺胞青年熟悉的閩南話問候大家，道地的鄉音令人備感親切。演講中諸如“贊”、“LKK”（閩南話中意指老年男性）這些島內青年所熟知的日常用語頻繁出現在他的口中，也拉近了一位長輩與青年人之間的溝通距離。講座中作為閩臺文化研究學者的汪毅夫，以嚴謹的治學態度、清晰的歷史脈絡、幽默的語言為臺胞青年們帶來“歷史的證言和證物――‘甲午（1894）?乙未（1895）’、120年紀念”（全文見P78）的專題講座，以歷史文獻、文物為臺胞青年們深刻形象地展現了甲午中日海戰及馬關割臺中的若干史實及其今日對兩岸的重要影響。

從私人收藏的“”銅質紀念章，到臺灣舉人聯名“公車上書”文獻記載；從閩南語歌仔冊《臺省民主歌》書影及錄音，到臺灣近代著名愛國詩人、臺南進士許南英《窺園留草》書影檔案、臺籍畫家王悅之（即劉錦堂）著名畫作《棄民圖》圖片……講座中汪毅夫邊講邊一一展示，生動的講述、翔實的史料，這些珍貴的文獻、文物，不僅形象具體地展現了日本軍國主義野蠻侵占臺灣的事實，也反映出臺灣同胞英勇反抗日本殖民統治的悲壯歷史及身為中國人的祖國意識，深深吸引了臺下的臺胞青年們。汪毅夫在講座中期望兩岸青年共同銘記與反思這段歷史，勿忘國恥！講座中，當他被問及對臺灣青年的印象如何時，他笑著說：“好極了！我愛死你們了！”引來全場臺胞青年的熱烈掌聲與笑聲。他也提及經常去島內講學，感到臺灣青年人特別可愛，自己始終以誠懇的真心與臺灣青年人交往，也得到他們的真心回報。汪毅夫也期望更多的臺胞青年能夠了解歷史、認知歷史，更好地經營臺灣，經營兩岸關系。