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人工ai智能教育范文第1篇

關鍵詞：人工智能，基礎教育，專業發展

一、前言

人工智能（Arti?cialIntelligence，簡稱ai)快速發展，在一定程度上促進了人們的思維方式、人際互動模式以及學習和教學方式的改變，我國教育部門不斷重視AI技術在基礎教育領域中的融合，以更好地促進中小學生的個性化發展。AI視域下，教師的工作環境將會越來越智慧化，智能閱卷、智能授課和智能評估逐漸成為可能，教師可以根據學生的學習進度和學習特征，有針對性地對學生開展個性化指導。同時，學生在課堂上也可以更熟練的使用平板電腦而不是手抄本進行交流。目前，AI技術已經成為教育系統性變革的內生變量，不斷推動著教育模式的變革、教育理念的更新以及教育體系的重構，基礎教育信息化進入了創新發展的2.0時代[1]。雖然我國AI教育發展水平落后于國際先進水平，尚未在在中小學教育中普及應用，但是我國教育部門已經制定和出臺了相關政策，以推動基礎教育和AI的不斷融合和發展，可以預見，AI技術必將為基礎教育發展賦予越來越強大的智慧支撐，推動基礎教育現代化。

二、AI教育時代中小學教師面臨的挑戰

面對以AI為核心的信息技術，如何更好的促進學生發展，從適應到引領轉變，實現自身的突破性發展，是教育工作者必須深思的問題。AI技術在一定程度上提高了教學水平和教學質量，但是在教師層面還是存在一些問題，使AI技術與基礎教育在融合過程中面臨一系列的挑戰。1.與AI教育相配套的教學方法創新性不足AI教育作為一個高度依賴技術的跨學科領域，AI應用程序可以在一定程度上扮演教師的角色，觀察學生的學習過程，分析他們的學習表現，并根據他們的需求為他們提供即時幫助。此外，了解AI技術的能力和特點，教師可以在課堂上采用合適的AI應用程序來提高學生的學習成績、動機或參與度。新技術影響了教育體制和教學手段，在這樣的背景下，教師在使用新技術時要關注教育主體、尊重教育主體，而不能秉持以往舊的認識。但是在現實教學中仍存在盲目學習的典型問題，教師未能針對學生的個性特征而進行因材施教，學生在學習的過程中存在“一刀切”的現象，而不是被個性化對待。2.AI師資力量薄弱AI教育屬于多學科交叉領域，教師一方面要具備心理學、教育學和信息技術等各學科相關知識，另一方面要將這些知識進行整合和運用。目前雖然學生的學習意愿強烈，但是從當前AI的師資來看，具有AI學識的師資力量十分薄弱，教師普遍缺乏完整而系統講授AI課程的能力和知識，部分教師簡單地將AI教育視作機器人教育﹑編程教育、計算機輔助教學等，個別中小學的AI教師是由其他學科教師來兼任，此外，AI教師編制不足、師資質量不均衡也是突出的問題。教師師資隊伍建設是改善AI教學質量的關鍵。3.教師培訓缺乏針對性目前教師已了解到AI在教學方面發揮的積極作用，并認可AI對教學的促進作用，但大部分教師都是停留在簡單的意識層面，在教學實踐中并未真正去落實。雖然存在以上問題，但是大部分AI教育教師沒有接受專業培訓，在講授AI知識時，缺乏深入性，只能浮于表面，有違學科初衷。4.實施路徑單一AI教育作為新興學科，是基于時代最新技術的教育，要求教師在專業發展過程中，一方面要注重掌握各學科知識，另一方面更要注重教師專業發展的實踐性和情境性，強調學生在學習過程中的參與和體驗。但是目前中小學AI教育實施路徑比較單一，在課程設計上，教師主要停留在傳統的信息技術與教學設計層面，學生在課堂學習和實踐中難以系統而深入掌握AI的技術、方法和基本理念。在教授形式上，主要采用課堂教學的方式對AI知識進行講解，而學生實踐和體驗的機會相對較少。

三、AI視域下中小學教師發展路徑

中小學教師如何更好適應AI時代，更好的構建AI教育生態體系，以促進AI與基礎教育的深度融合，主要有以下路徑：1.培養信息素養信息素養的本質是全球信息化，人們需要具備的一種能力。面對AI技術的迅速發展，中小學教師應注重信息素養的培養，信息素養主要包括兩方面內容，即信息技術素養和信息意識素養。在信息技術素養方面，中小學教師應呈現趣味性強的教學課件、流暢的運用多媒體、及時反饋學生的問題等調動學生的積極性，以激發學生各科的學習興趣，培養良好的學習習慣。此外，中小學教師要保持對新技術的敏感性。信息意識素養是信息素養中的觀念性成分，是教師對信息的態度、認識層面的關鍵要素，是信息素養的重要組成部分。中小學教師在信息意識層面，要積極接受新興技術帶來的學習和教學方式的改變，決定性意義轉變的前提是更新觀念。2.提升職業道德素養恪守職業道德：傳道、授業、解惑是中小學教師的主要職責。隨著AI與教育的融合，智能平板等設備可以在一定程度上代替教師講授知識、解疑答難和閱卷評分，AI在得到科學利用的前提下，可以成為師生的強大助手，從而大幅提升教與學的效率。教師應積極面對AI技術給教育帶來的便利，提高自身的自主學習能力和創造力，同時注重培養學生思維的創新性，呵護學生的好奇心和求知欲，鼓勵學生發現和解決問題。引導學生樹立正確價值觀、道德觀和法治觀：如今AI技術迅速進入中小學生的課堂教學，深刻改變著學生的學習模式和師生互動模式，一方面教師要充分將AI技術有效整合到課堂，另一方面也要正視AI的使用邊界，AI技術快速發展有可能帶來倫理風險。在中小學階段不乏這樣的例子，有些學生利用課堂上學到的編程知識去充當黑客，或者產生網絡成癮行為，以上學生的偏差行為已經觸及價值觀的層面，對自身的身心健康產生不利影響。因此，面對AI技術的迅猛發展，教師要有效的應對信息技術帶來的倫理挑戰，深入研究思考并引導學生樹立正確的價值觀、道德觀和法治觀，提升學生的誠信意識和社會信用水平。3.更新教育教學觀念改變傳統單一教學模式：隨著AI技術的發展，互聯網、大數據分析、智能化推送等教育產品層出不窮，如果不能科學利用這些技術產品營造適合學生成長的教學生態環境，技術將無法真正促進學生學習效果和教師教學水平的提升。AI視域下，教師要接受并適應智能技術給教育帶來的變化，轉變傳統教育觀念和教師角色，同時，教師在教學中應考慮學生的認知發展的階段性特征，適時了解學生的學習風格和學習策略及學習中遇到的學習障礙，利用多樣的教學活動和教學過程將知識獲取和能力培養結合起來，促進學生認知和非認知能力的發展，最終實現學生的全面和個性化發展。課堂教學中，教師應改變“灌輸式”“注入式”等單一的教學模式，充分利用AI技術實現教學方法多樣化，活躍課堂氛圍，提高課堂效率，樹立教學、體驗和實踐相結合的教學觀，提升學生的動手能力，中小學AI教育在實施路徑方面應該多元化，實現認知、實踐和體驗的有機結合。此外，教師要看到學生的不同進度和情感需求，借助于AI技術，根據學生的發展節奏制定不同的學習計劃，做到因材施教，為每一位學生成長提供學伴式幫助。注重培養線上和線下相結合的自主學習能力：AI視域下信息技術與基礎教育的融合，網絡在線平臺為教師提供了豐富的學習資源，教師要更新自身舊的知識框架，進而不斷提高自身的知識體系。針對目前存在的教師培訓缺乏針對性的現狀，教師可以加強線上自主學習，學習教學中常用的AI技術和程序。首先，線上學習過程中，面對網絡和AI應用提供的多種類別的學習內容，教師要根據所教學科和所任學段的學生發展特點，選擇恰當的教學內容，以便信息技術可以更充分地服務于教學，從而提高教學水平。其次，教師在注重線上學習的同時，也要注重線下學習，教師在教學中可以組織課前、課后的學習討論小組，就教學中遇到的問題進行面對面的溝通與交流。

四、結語

AI技術的迅速發展，給基礎教育帶來便利的同時也必然會帶來較大的沖擊與挑戰，AI視域下，中小學教師應該以積極的心態去面對機遇和挑戰，搶抓機遇、迎難而上，努力培養自身信息素養，提升職業道德素養，更新教育教學觀念，在人與機器日益激烈的競爭中獲得主導地位，在基礎教育改革發展浪潮中實現跨越式自我發展。

參考文獻：

人工ai智能教育范文第2篇

6月14日，AI語音研發商“壹鴿科技”宣布完成近千萬元天使輪融資，普西資本獨投。該筆融資主要用于技術研發和市場投入。

壹鴿科技是一家專注于通訊領域整體解決方案的技術資源型公司。為企業提供人工智能語音服務。目前落地服務集中于金融、物流和地產行業。

普西資本是一家專業的私募股權投資管理機構，公司及其創始合伙人投資/服務涵蓋軍工、軟件、TMT、醫療技術、汽車、文化產業、新農業、高端機械設備、百貨食品零售、新能源等多類型行業，管理基金規模逾120億元。

普西資本董事長周宇輝表示，在互聯網黃金十年之后，從2016年起，未來十年都是人工智能投資的窗口期。不過這種窗口期是有層次性和逐步遞進性的，其中語音服務就是現階段人工智能取代高成本人力非常好的替代案例。在未來幾年內，我們會看到客服行業和語音服務行業會發生革命性的變化和升級，這對于趨于老齡化和用工荒的社會來說，是極大的好事。

解決行業痛點，增效降成本

據壹鴿提供的數據，目前全國電話銷售市場每年能夠達到500億規模，我國約有1600萬人從事電銷工作。電話營銷行業長期存在成本高、管理難、轉化率低等痛點，而語音機器人未來至少可替代該行業30%的人工。

針對提效降成本的行業剛需，壹鴿科技研發團隊從售前支撐、產品設計、服務運營不斷加強投入，建立了一套企業級人工智能服務的標準流程，并擁有全自主研發的語音機器人、軟交換通訊平臺。

壹鴿科技CEO黎寧在與傳統行業對接時有深刻感受。近年來，基層電話服務人員的招聘成本和由人員流動性大帶來的招聘壓力都在增長，因此傳統行業對智能語音機器人的接受度和付費意愿都較強。

自主研發軟件平臺，十年以上通訊經驗

在服務通知業務上，壹鴿科技CEO黎寧舉了一個物流快遞派發環節的例子。智能語音機器人能在前端對信息與客戶需求做初步的預判。當快遞不能放在自動取貨柜、或是長期無人取件、需要聯系買家時，通過語音機器人的自動撥號，對用戶是否在家、何時在、快遞放置地點等信息進行觸達、處理和輸出，能夠大大減少快遞人員的工作量、提升工作效率。

智能語音機器人可以實現真人語言溝通、交互學習優化；并針對多種行業場景、多元目標人群，進行深度學習、提供定制化話術模板，實現特色功能管理與服務；并提供用戶對接接口，系統可以對企業數據進行數據分析，進一步提升通訊效果。

壹鴿科技語音機器人已經上線1個月，AI語音企業付費用戶數將近200家，包括中安信業、升學教育、中大教育、恒企教育、圓通速遞、德邦物流、申通快運、中通快遞、跨越速運、恒大地產等企業。

在技術上，壹鴿的AI技術使用清華大學最新研究成果，自主研發的智能語音機器人基于自然語音理解、語音識別、多輪對話管理以及知識圖譜，可以實現全自動的機器人電話營銷、推廣及客戶咨詢等功能。

壹鴿科技CEO黎寧接受億歐采訪時說：“壹鴿的產品核心競爭力在于，壹鴿的創始團隊是通訊出身，擁有10年以上軟件交換通訊平臺研發經驗，并在語音引擎、通訊層出入口都有自主研發的核心技術，落實到具體使用情景中，對客戶的意圖理解更準確，預測結果更準確，客戶體驗也更好。”

智能客服賽道熱鬧，企業服務商業價值大

壹鴿科技CEO黎寧表示，AI語音服務隨著企業級市場的發展，將會是人工智能最先落地的應用。AI語音應用，在未來5到10年內，大量企業到客戶端的繁復簡單溝通可以由人工智能語音來完成，成為服務營銷人員最好的助手，遍及各行各業，并體現出很清晰的商業價值與社會價值。在人工智能語音領域，堅持自主研發，聚焦于行業精準場景應用，是壹鴿科技未來發展的主要方向。

人工ai智能教育范文第3篇

關鍵詞：人工智能；Python程序設計教學；項目驅動混合教學模式

人工智能技術在教育領域的應用已經非常深入，它可呈現深度學習、跨學科融合、人機協同、群智開放、自主操控等諸多內容，并在教學中引發鏈式突破、推動教學內容的數字化、網絡化與智能化躍升式快速發展。所以說在教育領域中，人工智能如魚得水，它獲得了更大的自我技術展現空間，也為學生學習新知識內容帶來諸多福音。

一、高職院校Python程序設計教學引入人工智能技術的必要性

人工智能本身離不開算法，而算法的實現則需要語言做支撐，像目前高職院校的Python程序編程設計教學就可引入人工智能技術，Python作為AI時代的頭牌語言其融合性教學也成為了培養AI人才的重要關鍵。目前國內許多高職院校都在全面推行人工智能技術背景下的Python教學，將其作為是數據分析、網絡攻防的第一語言以及編程入門教學的第一語言。

換個角度講，高職院校在Python程序設計教學中引入人工智能是非常必要的，因為它關系到高職生未來的就業生存、崗位專業能力創新與事業發展，考慮到人工智能領域的知識理論性偏強，且對學生的數學基礎能力要求較高，整體學科學習難度較大，所以許多高職院校也在思考如何將人工智能技術內容合理融入到Python程序設計教學體系當中，為學校相關專業領域拓展教育新路，培養對路人才[1]。

二、高職院校人工智能背景下的Python程序設計教學方法應用研究

（一）教學應用概述與教學目標明確

Python語言作為高職院校守門程序設計課程教學語言，相比于其它傳統計算機語言具有簡單易學、程序可讀性、可遷入性、可擴展性、邏輯結構縝密等特點。同時該編程語言采用了開放開源設計，擁有12萬以上的第三方庫，可有效避免編程重復問題，提高教學中的語言編程教學效率。另外Python是一種解釋型語言，它的跨平臺與可移植性相當之強，可在任何系統中拷貝運行，對環境配置要求不高。

為了確保某些沒有編程基礎知識能力的高職生也能學好Python語言程序設計課程，教師專門在教學中加入了人工智能技術內容，圍繞該技術融合可開展的Python編程語言課程就包括了Python安裝、Python輸入輸出、Python特性、人工智能編程等等知識內容。在教學中希望明確3點教學目標：

第一，要求學生初步具有利用Python初步編寫基本程序的能力。

第二，要求學生掌握Python編程語言的基本特性。

第三，要求學生深入了解某些常用Python庫，特別是了解人工智能的基本思想與編程方式，能夠利用人工智能和Python編寫出某些復雜的處理程序。

（二）創新教法設計應用

為切實達到Python程序設計教學目標，凸顯學生在課堂教學中的主體地位，教師可采用任務驅動配合項目驅動的混合教學模式展開一系列的教學設計活動，引導學生循序漸進的完成各項教學任務內容，不斷提升自身的Python語言程序設計水平。

具體到教學方案設計中，教師專門圍繞學生中心、任務載體將教學內容相對巧妙的隱藏于具體的教學任務中，再通過Python編程語言新知識內容與新教學技能驅動學生深入學習展開基礎章節任務，結合任務結果評價評價學生對知識點的掌握情況。這一教法的提出與運用希望解決傳統程序設計教學中理論與實踐相互分離的不利教學局面，希望將課堂中的所有理論內容全部轉移到實踐任務中，凸顯教學中理論與實踐過程的相互和諧統一。如下：

教師為學生設計教學任務，設計Python程序示例任務，將fileA和fileB兩個文件各存放于不同的兩行字母中，然后將兩個文件中的信息數據內容完全合并，按照字母順序排列并再次輸出一個新文件fileC，以下給出該任務教學中的程序設計編寫代碼：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述項目任務驅動項目混合教學法可為學生構建一個相對完整的人工智能Python程序設計教學獨立項目，將項目完全交由學生獨立處理完成，教師負責設計教學方案，而由學生收集信息，實施項目并最后再由教師給出學生項目完成評價。它全面考驗了學生對于Python基本庫與第三方庫的學習了解與運用程度，同時在融入大量人工智能編程思路后顛覆學生的語言編程學習認知思維，讓學生了不但能夠練習獨立編程，也能共同學習協作編程，全面提高自己的的Python語言編程能力[2]。

總結：

綜上所述，在高職院校中采用人工智能技術配合Python語言編程設計可有效拓展教學思路，而本文中所采用的的任務驅動項目混合教學模式則能有效激發學生的學習熱情，促進他們合理運用所學習知識解決實際問題，徹底擺脫復雜語法及算法所帶來的學習困擾，更好學習Python編程語言知識。

參考文獻

人工ai智能教育范文第4篇

看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風。

4月下旬，著名物理學家史蒂芬?霍金在北京舉辦的全球移動互聯網大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結者”。

5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德州撲克人機大賽中，人工智能完勝已經讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。

當然，“文明終結”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。

在人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代到來之前，企業家、投資者以及創業者們可能更擔心另一些現實的問題，比如，怎么把人工智能商業化。這是過去數十年人工智能一直溫而不火的重要原因。

真正的爆發

無論是科學家的危言聳聽式擔憂，還是商業巨頭們瘋狂的攻城略地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。

創新工場創始人李開復對《財經國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題。”

人工智能的概念第一次被提出硎竊61年前，盡管之后持續有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發性的關注。

“人工智能”關注度爆發的導火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。

它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發節點。就好比在1997年，名為深藍的IBM計算機也曾經擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。

李開復也曾錯誤地預判人工智能的技術趨勢，從而導致創業失敗――2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。

李開復反思道，“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標志，就是能否商業化。

Deep Mind創始人、AlphaGo之父杰米斯?哈薩比斯也表示，“我們發明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應用到真實的世界中，為社會所服務。”

那么，人工智能商業化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？

4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰略資深總監李樹解釋，“AI的基礎是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數據作為序列或者教化算法的基礎”，這三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數據博覽會上表達過類似觀點，“越來越多的數據每天產生，我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。

出門問問創始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，產業、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”

在這種情況下，毫無疑問，4月10日德撲人機大戰最終以人工智能“冷撲大師”完勝，成了真正引爆AI商業化的導火索。

這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現在棋盤上;而撲克和電腦游戲這些由多人對戰的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。

人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業化的可能性。

德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結束的時候，李開復發了一條朋友圈，“據聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰，其實已經不再具有科學意義了。以后我們應該更關注商業領域的人工智能，在金融、醫療、教育等領域產生商業價值。”

生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠沒到擔心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業化時代，真的來了。

開始總是美好的

“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”，李開復如是說。

不出所料，浪潮之下，巨頭們聞風而來。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未經審計的財務報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰略已經從“移動先行”變成“AI先行”。

同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯合的搭載了百度DuerOS操作系統的視頻通話機器人“分身魚”會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰略上和文化上的改變。”

這讓人聯想到早先陸奇的到來和百度前首席科學家吳恩達的離開。在曾與吳恩達有過接觸的首席科學家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學術派”走到了“實干派”。

隨后，5月3日，據美國科技網站報道，騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現有50多位世界知名院校的AI科學家（90%為博士）與200多位應用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領域的正面回擊。

相對低調的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產品定位。

今年3月9日的阿里巴巴技術峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發部門，同時點名了五大技術，機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別都與人工智能相關。

隨著互聯網三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業化戰爭，已經蓄勢待發了。

根據獵云網研究院4月13日的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發生365起人工智能領域融資事件。

其中，來自投資界的數據顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。

這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯想起一年以前VR概念風頭正盛的時候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。

然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創出了過去一年中投資的最低紀錄。

AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有也有低谷。更何況，即便是在當下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態度。

建投華科投資股份有限公司董事總經理戴D認為，“比爾?蓋茨說有關人工智能領域的重大進步的所有預言，都已經被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義。”

在他看來，“人工智能處于初期發展階段，對于投資、尤其是對于我們產業并購的整合者來說，可能為時尚早。”

小心陷阱

τ諶斯ぶ悄埽科學家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創業者需要警惕：人工智能的創業路徑跟過往的經驗完全不同。

其中，最大的不同就是創業門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。

“移動互聯網時代讓創業成本達到歷史新低，一個產品經理帶著一個工程師就可以零元創業”，李開復調侃到，“但AI的創業成本卻達到歷史新高，挖人、買數據、買機器，每一項都要投重資”，以創新工場投資的一家創業公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。

并且，人工智能創業大部分是“B端”的，然而大多數投資公司已經習慣了投資“C端”創業者，這就決定了融資的難度。

李開復這樣對《財經國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創業公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數“B端”創業者要去苦苦哀求企業級用戶的門是完全不同的。

然而，矛盾之處在于，創業者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫院”等等“B端”領域，雖然BAT可能不會去做，但創業公司也很難成功。

并且，在人工智能領域創業，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導致從一開始同質化競爭就很嚴重。

“大家都做一樣的應用，人臉識別現在大概有15個公司”，李開復反問道，“人臉識別當然有商業價值，但是需要15家公司來做嗎？”

當然，作為最早一批回國創業的科學家，曾在谷歌擔任高級工程師的李志飛對《財經國家周刊》記者闡述了不同的看法。

“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養果子或者到另一個地方去摘，關鍵是后面這個產業是不是真能夠進一步地升華。”

那么，創業過程中最需要注意的問題是什么？

最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術解決，同時，讓場景和產業深度結合起來。

其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。

李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術很復雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”

以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的’講完，但用戶真實的習慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢。”

此外，不要急于打造平臺級技術和場景，什么都想做。

過去的創業經驗告訴創業者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業務方向不像設想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現金流枯竭，這對于現金需求量極大的人工智能創業尤為危險。

在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業務的核心一定要以AI技術推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死得很慘。”

李志飛稱，“對于技術型公司，你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經費”，因為“錢是很貴的”。

除此之外，團隊的協調、合伙人之間的契合度也在技術導向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯網時代的產品經理和工程師不一樣，AI的工程師和產品經理的價值觀和思維方式并不相同。

人工ai智能教育范文第5篇

    長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著 名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領 域的興趣。

    在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。

    計算機與人工智能

    "智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而 理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯 系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究 會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。

    人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以 及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發 展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的 現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的。

    我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。

    問: 目前人工智能研究出現了新的，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？

    答: ai研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。

    智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。

    數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據 挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半 結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。

    主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務， 而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多 主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

    問: 您在人工智能領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智能領域的研究情況。您認為目前我國人工智能的研究情況如何？

    答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎 上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。

    但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。

    今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

     問: 請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？

    答: 技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

    目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來 人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

    人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

    什么是人工智能？

    人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的 角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

    ai理論的實用性

    在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

    這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和 無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以 大大減少網絡堵塞。

    我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。

    未來的ai產品

    安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asci white電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔" (blue jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。