論文一般由標(biāo)題、作者、摘要、關(guān)鍵詞、正文、參考文獻(xiàn)和附錄組成，其中一些部分如附錄是可選的。 以下是為大家整理的關(guān)于人工智能論文3000字的文章10篇 ,歡迎品鑒！

第一篇: 人工智能論文3000字

　　摘要：隨著人工智能技術(shù)不斷更新，人工智能與實體經(jīng)濟融合的趨勢無法避免，實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化成為核心問題。目前，人工智能產(chǎn)業(yè)運作模式分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，依據(jù)不同的場景區(qū)分應(yīng)用模式，其中技術(shù)層是關(guān)鍵，體現(xiàn)了創(chuàng)新能力與核心競爭力。本文從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)與技術(shù)革命的視角分析人工智能產(chǎn)業(yè)化的運作模式及其可能帶來的沖擊，認(rèn)為當(dāng)前人工智能正在影響產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的整體布局，其中人工替代率增長和社會不平衡加劇的問題值得關(guān)注與思考。
　　關(guān)鍵詞：人工智能;產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟;技術(shù)革命
　　“人工智能”作為一個專業(yè)術(shù)語，可以追溯到20世紀(jì)50年代。美國計算機科學(xué)家約翰·麥卡錫及其同事在1956年達(dá)特茅斯會議上提出：“讓機器能夠做出與人類相同的行為”，這便是人工智能定義的開端。隨后的60年中，人工智能經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，與我們的經(jīng)濟社會生活愈發(fā)貼近。人工智能與實體經(jīng)濟的融合無法避免，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正在悄悄改變產(chǎn)業(yè)布局，如何更好地實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化是當(dāng)今科技社會必須面對的問題。
　　1人工智能產(chǎn)業(yè)概述
　　1.1產(chǎn)業(yè)定義
　　從概念上看，人工智能是計算機科學(xué)的一個分支領(lǐng)域，致力于讓機器人模擬人類思維，從而執(zhí)行學(xué)習(xí)、推理等工作。人工智能分為強人工智能和弱人工智能，強人工智能側(cè)重于思維能力，指機器不僅是一種工具，而且本體擁有知覺和自我意識，能真正地推理和解決問題。在弱人工智能階段，由于人工智能僅限于處理相對單一的事務(wù)，尚未發(fā)展到“模擬人腦”的程度，該類人工智能依舊被視為一種法律上的客體或物，屬于“工具”的范疇。人工智能產(chǎn)業(yè)是指群體、團隊、個人針對人工智能本身基礎(chǔ)理論、技術(shù)、系統(tǒng)、平臺以及基于人工智能技術(shù)的相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等一系列經(jīng)濟活動的集合。
　　1.2產(chǎn)業(yè)環(huán)境
　　人工智能作為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力，在很大程度上能夠影響未來社會的經(jīng)濟發(fā)展。目前，蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、臉書，這五大企業(yè)巨頭無一例外都投入了越來越多資源來搶占人工智能市場，甚至整體轉(zhuǎn)型為人工智能驅(qū)動型公司。2023年，“智能+”首次出現(xiàn)在中國的政府工作報告中，要求堅持創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，培育壯大新動能。人工智能在金融、教育、工業(yè)、安防、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。2023年，5G技術(shù)發(fā)展進一步深入，5G技術(shù)的高性能傳輸通信能力將為人工智能更高速率的應(yīng)用提供可能性。高端制造、無人駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)�伴隨5G與人工智能的緊密結(jié)合衍生出更豐富的應(yīng)用場景。目前，人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境優(yōu)勢十分明顯，不論是企業(yè)巨頭的大力投入，市場導(dǎo)向的迅速普及，還是各國政府的政策扶持(見表1)，都為人工智能產(chǎn)業(yè)化開辟了道路。
　　2人工智能產(chǎn)業(yè)化運作模式
　　人工智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層側(cè)重基礎(chǔ)支撐平臺的搭建，例如人工智能芯片、算法和數(shù)據(jù);技術(shù)層側(cè)重核心技術(shù)的研發(fā)，例如計算機視覺與圖像、自然語言處理、語音識別;應(yīng)用層更注重應(yīng)用發(fā)展，包括人工智能行業(yè)應(yīng)用方案、消費類終端或服務(wù)等。根據(jù)目前人工智能產(chǎn)業(yè)化形態(tài)的現(xiàn)狀和發(fā)展，人工智能在不同類型產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用模式和應(yīng)用前景差別很大。例如，人工智能與制造業(yè)融合的發(fā)展方向是減少勞動成本和提高效率，與服務(wù)業(yè)融合的發(fā)展方向是精準(zhǔn)化市場需求和制定最優(yōu)方案。所以，人工智能產(chǎn)業(yè)化運作模式需要依照產(chǎn)業(yè)類型分類討論。
　　2.1基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)
　　基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵詞是“感知”與“計算”�；�礎(chǔ)層典型產(chǎn)業(yè)有攝像頭、傳感器、云端計算、芯片等。以攝像頭為例，2023年因疫情防控的需要，安防行業(yè)相繼研發(fā)新產(chǎn)品，例如人體測溫雙目攝像機、智能測溫一體化安檢門、熱成像人臉測溫一體機等。通過前端設(shè)備進行圖像數(shù)據(jù)采集，經(jīng)產(chǎn)品內(nèi)置芯片進行數(shù)據(jù)處理和智能分析后上傳至存儲服務(wù)器，再通過網(wǎng)絡(luò)及云端傳輸至后端供平臺使用。其中，芯片是設(shè)備性能及技術(shù)處理的核心要件。從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的角度看，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的研究對象聚焦于市場主體：產(chǎn)業(yè)組織和勞動組織，人工智能在基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)的分布十分契合這一點，例如智能攝像頭以傳統(tǒng)攝像頭硬件為載體，但此時傳統(tǒng)的市場主體已經(jīng)具備全新的基礎(chǔ)和平臺。在人類文明進步的歷程中，生產(chǎn)力是關(guān)鍵。人工智能所搭建的數(shù)據(jù)平臺是生產(chǎn)力發(fā)展的產(chǎn)物，芯片的處理能力和處理效率是人腦無法企及的，這是生產(chǎn)力的革新，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸開始了以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的全新布局。
　　2.2技術(shù)層產(chǎn)業(yè)
　　技術(shù)層產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵詞是“人工智能系統(tǒng)平臺”與“人工智能基礎(chǔ)服務(wù)”。技術(shù)層的典型產(chǎn)業(yè)有數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、智能語音識別、文字和圖像識別等。技術(shù)層產(chǎn)業(yè)是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心部分，體現(xiàn)為核心技術(shù)能力的競爭。以騰訊為例，騰訊在技術(shù)層建立了人工智能技術(shù)開發(fā)平臺，包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)。從技術(shù)革命的角度看，產(chǎn)業(yè)升級的基礎(chǔ)是創(chuàng)新，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)能夠成功轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵也在于創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)競爭環(huán)境和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力是產(chǎn)業(yè)競爭力的主要來源，技術(shù)革新是創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素。
　　2.3應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)
　　應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵詞是“場景服務(wù)”與“硬件產(chǎn)品”。近年來興起的無人駕駛汽車、智慧醫(yī)療、智能家居、智慧城市、工業(yè)機器人等都是人工智能應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)的典型代表。以智慧醫(yī)療為例，數(shù)字化醫(yī)療的整個產(chǎn)業(yè)鏈以大數(shù)據(jù)資源庫為共享平臺實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚，醫(yī)療機構(gòu)、患者、醫(yī)療設(shè)備研發(fā)機構(gòu)和產(chǎn)品制造商多端實時共享和有效互動。人工智能的應(yīng)用層場景布局正在悄悄地改變產(chǎn)業(yè)布局，整個社會逐漸成為以數(shù)據(jù)資源庫為軸心的相互連通的復(fù)合體。追本溯源，產(chǎn)業(yè)是社會分工的產(chǎn)物，隨著經(jīng)濟發(fā)展，社會分工越來越精細(xì)，人工智能的應(yīng)用層場景以一種新興的方式實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的“互聯(lián)互通”，讓不斷細(xì)化的社會分工和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以一種全新的智能方式進行融合，強化了產(chǎn)業(yè)組織的內(nèi)部聯(lián)動及共生關(guān)系。
　　2.4產(chǎn)業(yè)運行準(zhǔn)則
　　有學(xué)者認(rèn)為，人工智能需要依據(jù)封閉性準(zhǔn)則來加以應(yīng)用，規(guī)避人工智能技術(shù)失控風(fēng)險。以AlphaGo為例，雖然圍棋機器人在與人類的對弈中獲勝，似乎表現(xiàn)出“超強大腦”的水準(zhǔn)，但終究是訓(xùn)練方法的勝利。此時，圍棋的規(guī)則和訓(xùn)練機制對AlphaGo而言便是它的封閉邊界。“我們需要某種準(zhǔn)則，以便客觀地判斷：哪些場景中的應(yīng)用是現(xiàn)有人工智能技術(shù)能夠解決的，哪些問題是不能解決的。這個準(zhǔn)則就是封閉性準(zhǔn)則。”
　　3人工智能產(chǎn)業(yè)化帶來的沖擊
　　3.1人工替代率增長
　　有學(xué)者從經(jīng)濟學(xué)角度研究人工智能是否導(dǎo)致失業(yè)時，發(fā)現(xiàn)對于這個問題經(jīng)濟學(xué)家的總體判斷是相對悲觀的�；仡櫄v史上工業(yè)革命帶來的沖擊，技術(shù)革命導(dǎo)致大量工人失業(yè)，導(dǎo)致工人背后的家庭整體生活水平下降，對工人階層非常不利。直到工業(yè)革命逐漸擴散和技術(shù)普及，經(jīng)濟發(fā)展水平趨高維穩(wěn)，工人階層的生活水平才逐漸好轉(zhuǎn)。但是，人工智能技術(shù)能夠代替的是更復(fù)雜的人類勞動，會計師、理財顧問、律師助理和新聞記者已經(jīng)在與某種形式的人工智能競爭。對企業(yè)來說，雇傭勞動力需要更多的成本，而使用機器人的成本顯然更低，效率更高，不可避免地出現(xiàn)崗位減少，工人失業(yè)的情況。例如，經(jīng)合組織估計，經(jīng)合組織國家中有46%的工人處于被替換或需要從根本上轉(zhuǎn)型的高風(fēng)險中。
　　3.2社會不平衡加劇
　　由工人大量失業(yè)引發(fā)的一個問題是，貧富差距的兩級分化更加劇烈。人工智能技術(shù)的發(fā)展演變，是迅速且具有爆發(fā)力的，作為和平年代的技術(shù)革命，它看似無聲響卻更有沖擊力。技術(shù)變革對社會財富分配和階層結(jié)構(gòu)的后續(xù)演化產(chǎn)生沖擊，導(dǎo)致社會不穩(wěn)定不平衡加劇。類比市場壟斷，多家規(guī)模不均的同類企業(yè)競爭往往具有市場活力，一旦出現(xiàn)一家獨大，這些企業(yè)的市場競爭力就會被削弱，甚至難以存活以致被吞并。當(dāng)一個行業(yè)逐漸被行業(yè)巨頭壟斷，這個行業(yè)就會被這股強大的力量主導(dǎo)，資源不斷聚集，力量弱小的主體自身難保，談何競爭?對勞動者來說，收入差距拉大有一定的激勵作用，對高薪和社會地位的追求能夠激發(fā)人們的斗志，帶動經(jīng)濟發(fā)展。但是當(dāng)這個差距被拉大到一定程度，富者恒富，底層人民望塵莫及，看不到向上走的希望，努力失去意義，就會產(chǎn)生落差與不滿。這種大規(guī)模人群的不滿會成為社會中值得關(guān)注的不穩(wěn)定因素。
　　4結(jié)語
　　人工智能以超凡的能力和效率改變著社會產(chǎn)業(yè)布局，不只是人工的替代，也不僅僅是技術(shù)的革新，更是社會生產(chǎn)力、經(jīng)濟運行方式和人類生活方式的全新搭建與構(gòu)思，具有無限可能。人工智能的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展依據(jù)不同的特征應(yīng)用于不同的場景，與不同類別的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和實體經(jīng)濟相融合，并以數(shù)據(jù)為軸心創(chuàng)造了一個互聯(lián)互通的生態(tài)系統(tǒng)和共建共享的動力系統(tǒng)，為經(jīng)濟發(fā)展注入了活力與生命力。人工智能的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展也會帶來一些問題，有學(xué)者認(rèn)為，我們正在見證全球經(jīng)濟的驕人變化，并且很難知道這些變化的廣度，或者說幾十年之后全球財富在一國內(nèi)或多國內(nèi)將如何分配。經(jīng)濟學(xué)中有一種“理性人假設(shè)”，這種假設(shè)易令經(jīng)濟學(xué)家忽視財富分配的必要性，認(rèn)為平衡能夠自動達(dá)成。然而，收入與分配的長期演變是必須面對且至關(guān)重要的社會經(jīng)濟問題。人工智能時代，收入與分配不均現(xiàn)象更為嚴(yán)重，社會財富可能會集中在少部分掌握技術(shù)的人手中，社會不穩(wěn)定因素增多，需要政府一定程度的干預(yù)，從宏觀層面把握收入與分配的平衡。

第二篇: 人工智能論文3000字

　　一、人工智能的定義解讀

　　人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(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)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(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)的機器就是計算機,人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟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器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點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“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。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)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(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,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更,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，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器智能的基本原理，研究用自動機(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)進入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟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，進而為人工智能的進一步發(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。

第三篇: 人工智能論文3000字

　　〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿�活，推動人類進步。人工智能學(xué)者從認(rèn)知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達(dá)哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢。

　　 〔關(guān)鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡單性原則

　　 〔中圖分類號〕N1〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1004-4175（2023）02-0005-06

　　 人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒有一門學(xué)科比AI與哲學(xué)的關(guān)系更密切。”〔1〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。

　　 一、數(shù)論哲學(xué)為人工智能提供質(zhì)料基礎(chǔ)

　　 人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達(dá)哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)。“按照普羅克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘數(shù)學(xué)’這個詞也是畢達(dá)哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達(dá)哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。

　　 “數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達(dá)哥拉斯學(xué)派認(rèn)為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運動方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認(rèn)為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達(dá)哥拉斯主義學(xué)派）認(rèn)為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。

　　 畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認(rèn)為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認(rèn)為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”�？扑鼓λ乖�意就是“秩序”的意思，認(rèn)為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。

　　 畢達(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個自然科學(xué)的發(fā)展。達(dá)芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達(dá)哥拉斯主義者”。達(dá)芬奇認(rèn)為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀(jì)帶有畢達(dá)哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認(rèn)為自己是畢達(dá)哥拉斯主義者，他的目標(biāo)就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達(dá)哥拉斯主義的追隨者，他認(rèn)為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實中。畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設(shè)計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術(shù)計算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。

　　 圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達(dá)哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運算將數(shù)學(xué)運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認(rèn)為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學(xué)問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設(shè)計出一個物理模型——EDVAC，EDVAC可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復(fù)雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的EDVAC都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學(xué)思想均根源于畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅(qū)也認(rèn)為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認(rèn)知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認(rèn)知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認(rèn)智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設(shè)都是把認(rèn)知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性�？梢�，畢達(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

　　 二、演繹邏輯與分析哲學(xué)成為搭建人與機器聯(lián)系的橋梁

　　 除了畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認(rèn)為邏輯學(xué)是獲得真正知識的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認(rèn)為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴(yán)密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。

　　 集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀(jì)初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認(rèn)識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點是：哲學(xué)的任務(wù)是對知識進行分析，強調(diào)通過對語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題，認(rèn)為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認(rèn)為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學(xué)家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題，達(dá)到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析，強調(diào)語言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴(yán)密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學(xué)問題。對科學(xué)問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學(xué)問題，否則就不是哲學(xué)問題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達(dá)式，語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。

　　 羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則。“如無必要，勿增實體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設(shè)計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在EDVAC的報告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達(dá)對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特�！稊�(shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達(dá)。德雷福斯認(rèn)為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認(rèn)識論假設(shè)。其中認(rèn)識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認(rèn)為：“人工智能科學(xué)家把計算機看成操作符號的機器，他們認(rèn)為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外。”〔9〕196在符號主義者看來，符號是人類認(rèn)識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認(rèn)識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認(rèn)知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認(rèn)知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認(rèn)為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認(rèn)為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎(chǔ)上對人工智能的認(rèn)識論假設(shè)與本體論假設(shè)進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標(biāo)準(zhǔn)，“認(rèn)知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕�？梢�，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個重要思想來源。

　　 三、簡單性哲學(xué)原則為人工智能提供方法論基礎(chǔ)

　　 簡單性原則作為一種方法論原則，指的是科學(xué)理論前提的簡單性、科學(xué)定律的簡單性、思維經(jīng)濟性以及邏輯簡單性原則。簡單性原則在科學(xué)中占有重要地位。歐幾里得幾何學(xué)只有五個公設(shè)和幾個推理規(guī)則就建構(gòu)其整個立體幾何學(xué)體系。這就是簡單性應(yīng)用的典范。簡單性哲學(xué)原則認(rèn)為，某一給定實體是由更為簡單或更為基礎(chǔ)的實體所構(gòu)成的集合或組合。愛因斯坦指出：“從古希臘哲學(xué)到現(xiàn)代物理學(xué)的整個科學(xué)史中，不斷有人力圖把表面極為復(fù)雜的自然現(xiàn)象歸結(jié)為幾個簡單的基本觀念和關(guān)系。”〔13〕39

　　 古希臘先哲用簡單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認(rèn)為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認(rèn)為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微粒——原子，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(gòu)成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。

　　 簡單性哲學(xué)原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學(xué)原則，人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復(fù)雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認(rèn)為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴(yán)密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學(xué)家海森堡也認(rèn)為簡單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標(biāo)準(zhǔn)。

　　 不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示�？椎绿岢錾鐣�動力學(xué)和社會靜力學(xué)概念，社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué)，立足于運用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是機器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機器的探索。

　　 簡單性哲學(xué)原則在人工智能發(fā)展中發(fā)揮了重要作用，影響了人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展。人工智能是使用數(shù)字計算機模擬智能行為的活動。在紐維爾與西蒙看來，人工智能系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)看作“1”與“0”的數(shù)字串，其他復(fù)雜的數(shù)量關(guān)系可以由“1”和“0”兩個數(shù)字來構(gòu)建，這是計算向物理過程的還原。人工智能需要把任何種類的智能活動變成一套指令。在人工智能的計算主義看來，一切推理都可以歸結(jié)為計算，人工智能機器可以復(fù)制人類智能行為。人類的認(rèn)知與計算機器是一樣的。一切人類實踐與技能在頭腦中都表現(xiàn)為一個信念系統(tǒng)，由與上下文環(huán)境無關(guān)的初始行為與事實所構(gòu)成。人與計算機都是物理系統(tǒng)或者可以簡單歸結(jié)為物理系統(tǒng)，這種思想深受簡單性原則影響。不但如此，人工智能中的問題求解也是由難問題還原為簡單問題來討論。明斯基（MarvinLeeMinsky）認(rèn)為：“解決困難問題的能力，隨著把難題分成或者轉(zhuǎn)換成難度較低問題的能力而改變，為了做到這點，需要對局勢的理解，但不是全靠運氣。人們必須能夠?qū)�問題的表達(dá)作充分的推理或猜測，才能為問題的局勢建立更簡單的模型。這些模型具有的結(jié)構(gòu)，應(yīng)足以使人覺得可以把從模型得到的解，擴展到原有的問題上。”〔15〕421在人工智能先驅(qū)紐維爾與西蒙看來，人工智能與人腦都是同樣的信息處理工具，具有功能相似性，“可以看出這種方法并未假設(shè)計算機和大腦在‘硬件’上的相似會超出這樣一個范圍，即認(rèn)為兩者都是通用的符號處理裝置，而且能為計算機編程程序來進行一些基本的信息處理，使它們的功能與大腦十分相似”〔16〕。既然人腦可以還原為物理屬性，那么，人工智能同樣可以還原成簡單的形式化規(guī)律。智能行為原則上可以理解為確定的獨立元素的本體論假設(shè)。不但如此，人工智能的四個假設(shè)都建立在簡單性原則之上，“心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識論假設(shè)與本體論假設(shè)的共同之處是：它們都認(rèn)為，人一定是一種按照規(guī)則對原子事實形式的數(shù)據(jù)作計算的裝置”〔17〕9。智能行為可以還原為計算。哲學(xué)傳統(tǒng)一直認(rèn)為，凡是有序的東西都可以形式化為規(guī)則。明斯基認(rèn)為所有的規(guī)律都受規(guī)則支配。“每當(dāng)（在我們的行動中）觀察到一種定律時，便轉(zhuǎn)交給確定性規(guī)則來表達(dá)”〔18〕431。按照明斯基、紐維爾與西蒙等人工智能專家的觀點，人與機器都是對原子事實形式化數(shù)據(jù)的裝置，都可以還原為數(shù)量關(guān)系與物理學(xué)關(guān)系。四、哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進路

　　 主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關(guān)注主體如何認(rèn)識客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認(rèn)為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？人之所以為主體的標(biāo)準(zhǔn)又是什么呢？有的學(xué)者認(rèn)為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認(rèn)識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學(xué)意義的認(rèn)識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結(jié)構(gòu)、知識本質(zhì)、知識來源和知識判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問題是哲學(xué)的核心問題。認(rèn)識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點。

　　 人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結(jié)主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認(rèn)知過程看成符號計算過程，人類認(rèn)知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（H.Dreyfus）認(rèn)為，人工智能研究者其實與煉金術(shù)師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的。“生物學(xué)假設(shè)：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認(rèn)識論假設(shè)：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認(rèn)知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒有真正揭示。

　　 人工智能的聯(lián)結(jié)主義進路，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（AllenNewell）認(rèn)為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習(xí)得仍然是認(rèn)知科學(xué)研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。

　　 人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（RodneyBrooks）研制的“六足機器人”實質(zhì)上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認(rèn)知能力，主體與客體之間還是可以嚴(yán)格區(qū)分。人工智能的目標(biāo)從技術(shù)層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學(xué)核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問題、意識難題等問題。哲學(xué)的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。

　　 綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標(biāo)是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動哲學(xué)的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。

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　　 〔6〕Davis，Martin.Enginesoflogic：mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔M〕.NewYork：W.W.Norton&Co.Inc，2001.

第四篇: 人工智能論文3000字

　　《基于當(dāng)前社會的人工智能初探》

　　本文的開頭，我想先強調(diào)一個概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬間便會想到機器人，但機器人只是一個容器，它的內(nèi)核與控制系統(tǒng)才能被稱作人工智能。再者，人工智能不能被單純地被認(rèn)為是與人類處在同等智能水平上的事物，總的來說，可以將它分成三個層次：1.弱人工智能;2.強人工智能;3.超人工智能。

　　弱人工智能，是在單一領(lǐng)域具有超越常人的能力，比如說AlphaGo，它可以在圍棋方面戰(zhàn)勝李世石，但是若讓它進行簡單的計算，類似1+1=2這樣的式子，它可能卻是不行的�，F(xiàn)階段，弱人工智能存在于我們生活的方方面面。導(dǎo)航，Siri，天氣預(yù)報，搜索引擎，音樂推薦等等，這都是人工智能，只不過大多數(shù)人并不知道罷了。所以那些“人工智能根本不可能造福人類”的說法是絕對錯誤的，正相反，人工智能給人們帶來了諸多便利。因此，我希望大家能拋棄對人工智能的偏見，真正接納人工智能的存在。組成人類的細(xì)胞都比弱人工智能層次要高，所以對待這一層次的人工智能，我們是不必?fù)?dān)心的，若非要把有關(guān)人類的事物劃分到這一層次中，類似核糖體的細(xì)胞器便是屬于這一層次。

　　人類是屬于強人工智能層次的生物，而且是這一層次中頂端的存在。強人工智能，已經(jīng)可以同人類一樣進行各種腦力活動。但很遺憾，至今它還未曾問世。從弱人工智能到強人工智能的過渡是漫長的，從地球弱人工智能層次的氨基酸等有機物進化至生命，耗費的時間以億計數(shù)。但是隨著社會的進步，發(fā)展的能力、速度都會極大地提升，所以強人工智能的出現(xiàn)不會耗費太多時間，短則十年長則百年。由弱到強，需要有兩方面的改變。

　　第一，提高弱人工智能的運算速度，降低單位運算速度所需金錢。

　　人類的大腦運算速度經(jīng)Kurzweil對不同大腦區(qū)域進行估算，大約為一億億次計算每秒。強人工智能不是終點，所以運算速度也必須超過一億億這個數(shù)值。但若是我們研究出超人工智能卻只能供應(yīng)極少數(shù)人，那必將會造成災(zāi)難——上位者操縱人工智能統(tǒng)御下位者，這絕對不是我們想看見的。因此，我們要降低單位運算速度的成本，讓成果平民化，讓人工智能能真正造福所有人類。

　　第二，提高弱人工智能的智能層次，然后通過人工智能的遞變演化，讓它到達(dá)更高的層次。這一點是最難處理的，也是可能導(dǎo)致人工智能轉(zhuǎn)頭空的最大因素，人類對智能層次的認(rèn)識只能停留在淺薄的理論上，我們不知道如何將猩猩的大腦演化為人類的大腦，同樣，我們也不知道如何將人工智能的層次提高到新的高度。不過萬幸我們有我們自己這樣一個完美的強人工智能系統(tǒng)，我們可以通過對自身的生物研究來推動人工智能的發(fā)展。這樣做有兩個方向：1.逆推，根據(jù)人本身大腦的思考模式逆推出運算的模式，再將這種模式代入到人工智能上;2.正推，從細(xì)胞開始，不斷推動生命層次的研究，一步一步地將大腦的運算模式推斷出來。兩種方向皆有利弊，從我自己來說，這兩種方向應(yīng)同時進行，一個最大的原因便是人類若想得到長足發(fā)展，必先研究透自身，一舉兩得，何樂而不為?

　　以上所述，還可尋到根據(jù)，接下來的便只能是進行合乎邏輯的推理和大膽的設(shè)想了。

　　強人工智能即指超過人類的層次，它可能超過一點，也可能超過幾千萬倍，跨度極大。也正是因為它的不可控性，人們才會認(rèn)為這是一個潘多拉魔盒，會毀滅人類，但是這也同樣可能使人類真正永生。那么有什么辦法能使超人工智能受到人類的控制呢?答案是沒有，起碼在我們當(dāng)前的認(rèn)知中是不切實際的。自然界創(chuàng)造了人類，可人類卻近乎脫離了自然界的控制。那么，人工智能是不是該停止呢?我認(rèn)為不該。前面提到了遞變演化，超人工智能的層次提高是人類插不上手的，只能靠它自身的遞變演化。但是遞變演化卻不是只出現(xiàn)在人工智能身上，人類也有自己的遞變演化，而且根據(jù)加速回報理論，遞變的單位所需時間是會逐漸縮短的，如果我們能從人工智能那里取得這樣的經(jīng)驗，發(fā)展的就不會只是人工智能。再者，從強人工智能到超人工智能的層次質(zhì)變，同樣可以被借鑒用于人類的發(fā)展，這就意味著人類自身是會永遠(yuǎn)領(lǐng)先人工智能一步。難道人類擔(dān)心過被猴子毀滅嗎?沒有。同樣人工智能就好比比我們智能層次低的猴子，也不會導(dǎo)致我們的毀滅。并且我們可利用人工智能為我們自身服務(wù)。當(dāng)然，這只局限于理論推導(dǎo)、假設(shè)猜想，很可能未來的走向會與之大相徑庭。

　　人工智能的發(fā)展不應(yīng)是單方面的，視野必須拓寬出去。對于人工智能的研究其實等同于對人自身的研究，它不僅僅只是一門計算機科學(xué)，更是一門生命科學(xué)。如果能將它的研究與生命科學(xué)的研究結(jié)合起來，人們對它的了解就可能更透徹。比如說，對于大腦的研究，一定會牽扯到思維的研究，而對思維研究的深入，可以讓我們更好地設(shè)計智能的思維，甚至于我們可以將人類的心理在不影響性能的情況下導(dǎo)入其中。人類的心理會使它們站在人類的角度思考，甚至可以說智能便成了人類的另一種存在形式。在這里，就又引出一個問題：安全和性能，我們應(yīng)更注重哪一個。答案非常明確，安全。如果連安全都保證不了，那它就沒有存在的價值。原子能，人類可以控制，所以才有了核電的存在。人工智能同樣如此，雖然我希望人工智能能造福人類，但若能證實它對人類的弊大于利，那就應(yīng)該終止有關(guān)的研究，讓它成為歷史。

　　有人說人工智能是人類最后的一項發(fā)明，因為一旦超人工智能出現(xiàn)，人類便會滅絕，未免太過悲觀了。生物與生物之間最純粹的關(guān)系是利益關(guān)系，人工智能與人類之間也可以通過利益關(guān)系關(guān)聯(lián)起來，并且讓人類處于主導(dǎo)的地位。那么人類可以為人工智能提供什么利益呢?目標(biāo)。人類是已知唯一有獨立意識的存在，我們可以提供給人工智能目標(biāo)，這就需要我們再設(shè)計時不能讓它產(chǎn)生獨立意識，如果這能實現(xiàn)，就意味著我們擁有了超越人類層次卻對人類無比忠誠的存在，人類社會的發(fā)展必因此得到更大的進步。

　　人工智能是一個很好的發(fā)展機遇，我們不應(yīng)畏手畏腳。人工智能的未來是不可控的，但是人類的發(fā)展也同樣是不可控的。走得太穩(wěn)不見得能真地走得太遠(yuǎn)，試一次或許會有不一樣的結(jié)果。

第五篇: 人工智能論文3000字

　　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，通過加強科學(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)。

　　STEM教育;人工智能;機器人;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，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，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2023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！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2023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。基于學(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、運行機器人為主要學(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。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——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。

　　如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人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，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機器人的搭建結(jié)構(gòu)和運行原理，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)，以使機器人能夠順利完成指定的任務(wù)。

　　以筆者執(zhí)教的《走進人工智能》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)生對機器人技術(shù)有強烈求知的欲望。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)，循序漸進地完成兩個任務(wù)：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達(dá)指定地點;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械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調(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。

　　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，是促進師生專業(yè)成長的重要途徑。機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)，一直是我們在進行機器人教學(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教育理念下的機器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請了2023年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，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)化算法和改進搭建模型，設(shè)計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團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)則進行實戰(zhàn)對抗比賽，不斷修改機器人的設(shè)計，并對機器人重新進行編程，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器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚了學(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)，促進學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊員賈壹方談到參加機器人創(chuàng)意賽時，感觸良多：參加了機器人創(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)和進步的機會。

　　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，2023，6，20.

　　[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養(yǎng)的小學(xué)機器人創(chuàng)客課程實踐研究[J].中國教育信息化，2023，1.

第六篇: 人工智能論文3000字

　　摘要：時代是不斷發(fā)展的，對于電氣信息類專業(yè)的學(xué)生來說，社會崗位在綜合素質(zhì)和專業(yè)能力方面提出了對學(xué)生諸多新的要求。因此為了促進學(xué)生能夠在畢業(yè)之后獲得良好的發(fā)展，在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要對原有課程教育模式和課程教育手段進行有效的改革以及創(chuàng)新，從而促進學(xué)生專業(yè)能力的提高。為了使學(xué)生更加積極地進行知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中充分的發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，提高課堂教學(xué)的效果。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學(xué)應(yīng)用

　　教師在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中在運用人工智能技術(shù)進行教學(xué)時，要對人工智能技術(shù)的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業(yè)的育人目標(biāo)和教學(xué)要求，將人工智能和電氣信息類專業(yè)教學(xué)進行有機的融合，為學(xué)生打造全新的教學(xué)課堂，從而使學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和學(xué)習(xí)能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學(xué)生后續(xù)的發(fā)展提供更多的可能性。

　　一、人工智能時代的概述

　　人工智能(ArtificialIntelligence，縮寫為AI)亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。該詞也指出研究這樣的智能系統(tǒng)是否能夠?qū)崿F(xiàn)，以及如何實現(xiàn)。人工智能于一般教材中的定義領(lǐng)域是“智能主體(intelligentagent)的研究與設(shè)計”，智能主體指一個可以觀察周遭環(huán)境并作出行動以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。約翰•麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯•卡普蘭(AndreasKaplan)和邁克爾•海恩萊因(MichaelHaenlein)將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識通過靈活適應(yīng)實現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。人工智能的研究是高度技術(shù)性和專業(yè)的，各分支領(lǐng)域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，它是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(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。在人工智能時代下進行電氣信息類專業(yè)教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發(fā)展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業(yè)教育改革指明一個正確的方向，保證后續(xù)工作的科學(xué)性和有效性。在2023年的世界經(jīng)濟報告中，人工智能被預(yù)測為第4次工業(yè)革命的主要技術(shù)代表，人工智能的發(fā)展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領(lǐng)域?qū)τ谥悄芑�技術(shù)的新要求和新需求。在人工智能技術(shù)發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了大量的新技術(shù)和新產(chǎn)品，也形成了新的產(chǎn)業(yè)核心的發(fā)展模式[1]。我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)在人工智能時代下發(fā)生了重大的變革，由于人工智能技術(shù)獨特的技術(shù)形式和技術(shù)模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產(chǎn)力的提高，還有助于推動科學(xué)技術(shù)水平逐漸朝著智能化和數(shù)字化的方向而發(fā)展，從中可以看出人工智能技術(shù)的發(fā)展是時代發(fā)展的必然趨勢，并且發(fā)展前景是比較廣闊的。人工智能技術(shù)主要是指將多個學(xué)科技術(shù)進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學(xué)科、語言學(xué)科和心理學(xué)科，智能化特征是比較明顯的。在實際應(yīng)用的過程中，由于融合了各種尖端的技術(shù)，能夠?qū)⒓夹g(shù)能力和技術(shù)思維進行有機的結(jié)合，模仿人的工作行為和思維，在當(dāng)前時代下人工智能技術(shù)得到了蓬勃的發(fā)展，但是人工智能技術(shù)的發(fā)展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關(guān)工作人員進行了機器人的研發(fā)，機器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續(xù)工作的過程中，相關(guān)工作人員進行了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)，可以自動化和智能化的對計算機數(shù)據(jù)進行有效的處理以及分析，在較短時間內(nèi)提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術(shù)的研發(fā)力度和開發(fā)力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發(fā)現(xiàn)在計算機系統(tǒng)日常運行過程中所存在的故障。在當(dāng)前時代下人工智能技術(shù)的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術(shù)的發(fā)展前景是非常廣闊的，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中發(fā)揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。

　　其次，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)和各行各業(yè)進行了相互的滲透以及融合。在當(dāng)前電氣信息專業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創(chuàng)新。一些工作人員在實際工作的過程中構(gòu)建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術(shù)完美的融入電氣信息領(lǐng)域中，不僅為我國電氣信息領(lǐng)域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術(shù)的水平。最后，人工智能技術(shù)的發(fā)展，在電氣信息領(lǐng)域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業(yè)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應(yīng)用不僅僅停留于行業(yè)的技術(shù)層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發(fā)展理念。作為電氣信息類專業(yè)的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業(yè)素質(zhì)和專業(yè)水平，根據(jù)人工智能時代的特點以及發(fā)展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創(chuàng)新，并且還要掌握有關(guān)人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業(yè)影響力能夠得到有效的提高。但是從側(cè)面來看人工智能技術(shù)的發(fā)展對于電氣信息類專業(yè)•2•本刊特稿科學(xué)咨詢/教育科研2023年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰(zhàn)，一些工作人員不得不提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)素質(zhì)，掌握更多的人工智能技術(shù)。在當(dāng)前時代下這種影響和變革已經(jīng)被普遍認(rèn)可，因此使我國電氣信息類專業(yè)行業(yè)能夠得到良好的發(fā)展。高校要對電氣信息類專業(yè)教育進行適當(dāng)?shù)母母镆约皠?chuàng)新，根據(jù)當(dāng)前人工智能時代的發(fā)展方向和對人才的要求，對學(xué)生的綜合素質(zhì)和創(chuàng)新能力進行良好的培育，從而使學(xué)生能夠充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高電氣信息類專業(yè)的水平和質(zhì)量，再一次加深人工智能和電氣信息行業(yè)的融合力度。相關(guān)負(fù)責(zé)教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養(yǎng)模式和課程教育重點進行適當(dāng)?shù)母母锖蛣?chuàng)新，根據(jù)人工智能時代和電氣信息領(lǐng)域融合的背景，提高課堂教學(xué)的科學(xué)性和針對性，從而使學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得良好的發(fā)展。

　　二、人工智能對電氣信息類專業(yè)人才需求的影響分析

　　人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認(rèn)知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術(shù)，也是機器智能化發(fā)展的主要載體。在人工智能發(fā)展的過程中，由于是計算機科學(xué)領(lǐng)域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關(guān)語言識別和圖像識別方面的功能。在當(dāng)前時代下，人工智能所形成的熱點效應(yīng)是比較廣闊的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，使得各行各業(yè)朝著智能化的方向而發(fā)展，對于電氣信息類專業(yè)人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發(fā)展。電氣信息類的教學(xué)，主要是為了讓學(xué)生能夠在班級學(xué)習(xí)的過程中，將理論和實踐進行有機的結(jié)合，提高學(xué)生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業(yè)發(fā)展的過程中各種新興的技術(shù)被應(yīng)用其中，擴展了電氣信息類專業(yè)的發(fā)展實力，并且人工智能和電氣信息類專業(yè)進行了有機的融合和滲透。人們在互聯(lián)網(wǎng)思維的影響下已經(jīng)形成了互聯(lián)網(wǎng)思維的發(fā)展理念，隨著人工智能技術(shù)的廣泛運用再加上云技術(shù)和算法技術(shù)的普遍化，這又給電氣信息類專業(yè)的發(fā)展提供了重要的支撐。在相互融合的技術(shù)背景下，電氣信息類專業(yè)也即將進入到人工智能發(fā)展的領(lǐng)域中[2]。因此對于電氣信息類專業(yè)行業(yè)的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術(shù)，并且還要結(jié)合電氣信息類專業(yè)在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠在人工智能技術(shù)背景下得到廣泛的發(fā)展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學(xué)模式和課程教學(xué)重點進行深入的改革和創(chuàng)新，融入人工智能方面的內(nèi)容，對學(xué)生的綜合素質(zhì)和專業(yè)能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業(yè)教學(xué)的影響，從而使得電氣信息類專業(yè)能夠朝著生態(tài)化和持續(xù)性的方向而發(fā)展。

　　三、人工智能給電氣信息類專業(yè)提供的機遇

　　在人工智能技術(shù)中，所涵蓋的技術(shù)內(nèi)容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業(yè)的教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量。從中可以看出在當(dāng)前時代下的電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中，教師要充分地把握人工智能技術(shù)所帶來的機遇，從而提高課堂教學(xué)的效果和質(zhì)量。在人工智能技術(shù)中包含著語言識別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學(xué)的過程中，教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，讓學(xué)生了解當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域的發(fā)展方向和主要的發(fā)展特點[3]。由于電氣信息類專業(yè)所涵蓋的內(nèi)容是相對來說較為復(fù)雜的，學(xué)生在日常學(xué)習(xí)的過程中，需要進行多個學(xué)科知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，這給學(xué)生日常學(xué)習(xí)和教師的課堂教學(xué)帶來了諸多的挑戰(zhàn)，教師要結(jié)合課程教學(xué)的內(nèi)容，對課堂教學(xué)模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)來開展日常的教學(xué)。在課堂教學(xué)過程中，教師要充分的利用人工智能技術(shù)，對原有課堂教學(xué)模式進行深入的改革以及研究，并且結(jié)合新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創(chuàng)新和調(diào)整，從而給學(xué)生提供更加廣闊的發(fā)展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術(shù)重新構(gòu)造了電氣信息專業(yè)的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術(shù)下能夠取得不一樣的教學(xué)效果。將語言識別技術(shù)和圖像辨認(rèn)技術(shù)進行了有機的結(jié)合，教師可以充分發(fā)揮這些專業(yè)技術(shù)的優(yōu)勢，提高課堂教學(xué)的效果。另外在課堂教學(xué)情景中，教師可以利用人工智能技術(shù)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)，并且為學(xué)生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學(xué)生的專業(yè)能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業(yè)教學(xué)中人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)�傳統(tǒng)課程教育模式進行有效的轉(zhuǎn)型和升級。在以往課程教學(xué)中，由于電氣信息類專業(yè)所涉及的知識學(xué)科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學(xué)帶來了諸多的問題。比如在實際教學(xué)的過程中很難實現(xiàn)課程的有效統(tǒng)一，也無法為學(xué)生打造標(biāo)準(zhǔn)化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學(xué)方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學(xué)工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，對相關(guān)信息進行有效的總結(jié)和收集。從而為學(xué)生打造個性化的教學(xué)課堂，并且運用人工智能技術(shù)，還可以對不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求進行分析和研究，提高課堂教學(xué)的針對性，從而使學(xué)生可以更加積極地進行知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)快樂學(xué)習(xí)的效果[4]。在專業(yè)教育中教師要充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性效果，對學(xué)生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構(gòu)建，通過網(wǎng)絡(luò)化的教學(xué)為學(xué)生再現(xiàn)一些生活中的真實案例，為學(xué)生全面素質(zhì)的提高奠定堅實的基礎(chǔ)。

　　四、人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)教育教學(xué)中的應(yīng)用路徑

　　(一)轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)目標(biāo)在人工智能時代下的電氣信息類專業(yè)教育中，由于原有的教育重點和人才培養(yǎng)模式已經(jīng)無法順應(yīng)人工智能時代的發(fā)展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業(yè)教育進行有效的改革，幫助學(xué)生在畢業(yè)之后能夠獲得穩(wěn)定的發(fā)展。首先，在對電氣信息類專業(yè)教育進行改革時，要轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)的目標(biāo)，這主要是由于人工智能技術(shù)在電氣信息類專業(yè)行業(yè)中的運用對各個環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業(yè)對于人才的需求發(fā)生了很大的變化。比如，對人才的知識結(jié)構(gòu)和專業(yè)技能方面都和傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關(guān)電氣信息類專業(yè)從業(yè)者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創(chuàng)新性的思維能力，能夠面對當(dāng)前變化多端的人工智能時代，具備新的技術(shù)和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業(yè)教育來說，要對人才培養(yǎng)目標(biāo)精準(zhǔn)定位，實現(xiàn)良好的變革。其次，電氣信息類專業(yè)要著眼于當(dāng)前國際發(fā)展方向和新業(yè)務(wù)的特征，了解有關(guān)業(yè)態(tài)產(chǎn)品和專業(yè)能力方面的內(nèi)容。從這些問題入手提出正確的人才培養(yǎng)目標(biāo)，并且對原有課程教學(xué)進行改革和創(chuàng)新，從而促進學(xué)生能夠在課堂學(xué)習(xí)的過程中加深對人工智能技術(shù)的了解，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)和創(chuàng)新能力。

　　(二)升級人才培養(yǎng)模式在人工智能背景下對電氣信息類專業(yè)教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎(chǔ)上實現(xiàn)有效的升級，改變傳統(tǒng)的課程教學(xué)設(shè)置。當(dāng)前大部分電氣信息類專業(yè)院校還是采用之前偏理論的課程來對學(xué)生進行知識內(nèi)容的講授，雖然這些理論知識是學(xué)生在學(xué)校學(xué)習(xí)期間必須要掌握的內(nèi)容，但是假如仍然向?qū)W生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結(jié)合，使得學(xué)生無法在人工智能時代下得到良好的發(fā)展，因此相關(guān)負(fù)責(zé)教師在實際教育工作中要對原有人才培養(yǎng)模式進行轉(zhuǎn)型和升級。電氣信息類專業(yè)教師要根據(jù)當(dāng)前電氣信息行業(yè)的發(fā)展和對人才的要求，對課程教育內(nèi)容進行重新的調(diào)整。首先，在實際教育的過程中要向?qū)W生全面地展示先進的人工智能技術(shù)，技術(shù)是推進電氣信息專業(yè)前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業(yè)教育中，教育技術(shù)的實施和教學(xué)并沒有受到相關(guān)負(fù)責(zé)教師的重視，教師在班級教學(xué)的過程中，也沒有為學(xué)生融入當(dāng)前先進的人工智能技術(shù)和運用案例，提高學(xué)生的專業(yè)素質(zhì)。在人工智能時代下，人機協(xié)作是當(dāng)前主要的工作模式和發(fā)展模式，因此對于電氣信息類專業(yè)教育來說，要對人才培養(yǎng)課程結(jié)構(gòu)和課程重點進行有效的調(diào)整和創(chuàng)新。教師在教學(xué)中不僅要加入有關(guān)以往課程的教育內(nèi)容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的課程。比如教師可以立足于教材中的內(nèi)容，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)多樣化的實訓(xùn)活動和實踐操作平臺，在學(xué)生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術(shù)，這些教學(xué)模式的運用不僅可以讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用情況，還可以多方位的鍛煉學(xué)生的創(chuàng)新能力和實踐應(yīng)用能力。所以相關(guān)高校要適當(dāng)?shù)慕梃b這一教學(xué)經(jīng)驗，提高課程教學(xué)的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學(xué)生創(chuàng)新思維和操作能力的培養(yǎng)，在人工智能背景下，電氣信息的發(fā)展模式和主要的發(fā)展方向都發(fā)生了一定的改變。在當(dāng)前電氣信息領(lǐng)域發(fā)展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發(fā)展需要創(chuàng)新和創(chuàng)意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術(shù)，根據(jù)電氣信息發(fā)展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產(chǎn)出個性化和特色化的產(chǎn)品。在育人模式升級中，教師要將專業(yè)和特色進行有機的融合，構(gòu)建新的教育思路，過硬的專業(yè)素質(zhì)才是人才升級的重要基礎(chǔ)。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發(fā)展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學(xué)生能夠?qū)�這些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養(yǎng)模式中，要專業(yè)性的鍛煉學(xué)生的工作能力和專業(yè)素質(zhì)，從而使學(xué)生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業(yè)的有效性。

　　(三)引入任務(wù)驅(qū)動的實驗?zāi)Ｊ皆谌斯ぶ悄鼙尘跋聦υ盒ｋ姎庑畔㈩悓�業(yè)進行教學(xué)時，教師要在保留原有學(xué)習(xí)項目的同時，立足于學(xué)生當(dāng)前的理解能力，開發(fā)新的教學(xué)內(nèi)容。在教學(xué)中教師要求學(xué)生進行獨立性的思考，并且教師還要對學(xué)生的學(xué)習(xí)思路進行適當(dāng)?shù)囊龑?dǎo)以及啟發(fā)，使學(xué)生可以運用課堂中所學(xué)到的知識內(nèi)容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導(dǎo)學(xué)生運用不同的方法進行學(xué)習(xí)，鼓勵學(xué)生進行大膽的設(shè)計以及驗證。教師在班級教學(xué)的過程中，可以為學(xué)生引入任務(wù)驅(qū)動式的教學(xué)模式任務(wù)，驅(qū)動式的教學(xué)模式主要是以學(xué)生為中心，教師要立足于教材中的內(nèi)容和課堂教學(xué)的目標(biāo)為學(xué)生布置相關(guān)的學(xué)習(xí)任務(wù)，實現(xiàn)綜合性的學(xué)習(xí)效果。在為學(xué)生布置學(xué)習(xí)任務(wù)時，要融入當(dāng)前先進的人工智能技術(shù)，讓學(xué)生充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢來完成教師所布置的任務(wù)。教師要在任務(wù)驅(qū)動式的教學(xué)模式中增加一些設(shè)計型和創(chuàng)新型的學(xué)習(xí)活動，讓學(xué)生直接深入到實踐學(xué)習(xí)中進行方案的設(shè)定以及驗證，并且對最終的實驗結(jié)果進行多方位的分析以及討論。在班級教學(xué)的過程中，教師要讓學(xué)生圍繞著一個教學(xué)目標(biāo)來開展日常的學(xué)習(xí)，并且學(xué)生在學(xué)習(xí)和驗證的過程中，教師還要加強和學(xué)生之間的互動和交流，從而對學(xué)生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導(dǎo)，使學(xué)生可以在強烈的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動力的驅(qū)動下進行自主性的探索以及學(xué)習(xí)，并且也可以在班級中形成良好的互動。

　　(四)利用人工智能技術(shù)進行輔助性的教學(xué)在電氣信息類專業(yè)教學(xué)課堂中，教師在利用人工智能技術(shù)進行教學(xué)時，要在原有課程的基礎(chǔ)上充分地發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，從而對實際教學(xué)起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學(xué)的過程中，教師需要將理論知識和學(xué)生的實踐學(xué)習(xí)進行相互的結(jié)合，提高課堂教學(xué)的真實性和有效性，在課程內(nèi)容中要圍繞著各種企業(yè)的實際項目來讓學(xué)生進行知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)，教師要利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢為學(xué)生展現(xiàn)真實的一線工作現(xiàn)場，讓學(xué)生全面的感受工作的環(huán)境，不僅有助于提高課堂教學(xué)的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學(xué)生學(xué)習(xí)效率的提高。

　　(五)在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用在電氣設(shè)備故障診斷中，人工智能技術(shù)中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的應(yīng)用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當(dāng)電氣設(shè)備出現(xiàn)問題或故障時，總是表現(xiàn)出比較復(fù)雜的癥狀，采用傳統(tǒng)處理手法難以對問題做出準(zhǔn)確判斷和查找，人工智能技術(shù)則很好地解決了上述問題。比如發(fā)電機的設(shè)備故障具有非線性、不確定和復(fù)雜性的特征，傳統(tǒng)論斷方法準(zhǔn)確率非常低，而通過人工智能技術(shù)中模糊理論和專家系統(tǒng)的綜合應(yīng)用，能大大提高故障論斷的準(zhǔn)確率。

　　五、結(jié)束語

　　在電氣信息專業(yè)教學(xué)課程中，開展人工智能技術(shù)的教學(xué)方法是非常重要的，教師要加強對這一問題的重視程度，充分的發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢。在原有課程育人目標(biāo)的基礎(chǔ)上，制定信息化人才培養(yǎng)目標(biāo)，并且對原有課程教育體系進行不斷的完善和優(yōu)化，從而使得電氣信息類專業(yè)教學(xué)課堂和教學(xué)效果能夠在人工智能的運用下得到有效的改善，促進學(xué)生專業(yè)素質(zhì)的提高。

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第七篇: 人工智能論文3000字

　　摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學(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。但需要進一步指出的是，機器學(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)是某種人機協(xié)作或人機融合。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學(xué)知識;默會知識;機器知識

　　中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：CN61-1487-（2023）01-0154-03

　　產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(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)濟學(xué)研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當(dāng)代社會經(jīng)濟運行的內(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、資本運行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對經(jīng)濟社會的塑造作用。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“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟“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)使用了一種擴展了的“科學(xué)”概念，蘊含著當(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，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機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’。”[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”，進而指出人工智能是對機器大工業(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。”[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)生某種機器知識。

　　一、人工智能能夠提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率

　　機器學(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)分組并進行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機器匹配精度增加，當(dāng)機器能夠理解文獻(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，機器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2023年5月，澳大利亞國立大學(xué)的研究團隊使用機器學(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)的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎(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：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。這些特點導(dǎo)致我們很難有效運用默會知識，而機器學(xué)習(xí)的大規(guī)模運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——“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)，再通過機器學(xué)習(xí)找到其內(nèi)在的規(guī)律，從而取代人類勞動。”[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)機器間的協(xié)同行動。

三、人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識

　　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“機器認(rèn)識論”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：機器學(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，因此機器知識更多的是一種相關(guān)性知識。[3]321董春雨教授在《機器認(rèn)識論何以可能？》一文中也指出：“人類必須正視機器在其擅長的領(lǐng)域，通過特殊的認(rèn)識方式所獲得和積累的知識。”[4]

　　機器知識與科學(xué)知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(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器知識。當(dāng)前機器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點就是發(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)，這就是機器知識。機器知識當(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;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。

　　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)是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進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)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(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)濟學(xué)研究[M].石家莊：河北人民出版社，2023.

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　　[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2023.

　　[4]董春雨，薛永紅.機器認(rèn)識論何以可能？[J].自然辯證法研究，2023（8）.

第八篇: 人工智能論文3000字

　　《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。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器。可是,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。”
　　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。”
　　微軟公司的視窗系統(tǒng)是舍科爾教授目前重點研究的課題。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。”
　　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。這可能是未來研究人和機器之間互動關(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)�罵廠。
　　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,計算機可以對使用者發(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。

第九篇: 人工智能論文3000字

　　人工智能在高校心理問題自我診療中應(yīng)用當(dāng)代大學(xué)生承擔(dān)著越來越大的心理壓力，因此在高校做好對心理問題的預(yù)防、診斷及治療就顯得愈發(fā)重要。近日中央有關(guān)部門印發(fā)了《高等學(xué)校學(xué)生心理健康教育指導(dǎo)綱要》，進一步明確高校學(xué)生心理健康教育的總體思路和具體舉措。但當(dāng)代大學(xué)生的心理健康教育仍存在著力度不夠強、方法不夠新、覆蓋不夠廣等問題。針對高校大學(xué)生群體心理健康教育及解決心理問題的模式和方法亟待推陳出新。
　　1傳統(tǒng)高校心理健康教育的問題
　　面對高校學(xué)生心理問題及相關(guān)疾病泛濫的局面，傳統(tǒng)的高校心理健康教育顯現(xiàn)出諸多問題:①高校學(xué)生無法直面自身心理問題導(dǎo)致病情延誤。②我國高校心理教育機構(gòu)及心理問題診療部門醫(yī)師專業(yè)性較差，診療方法老舊、覆蓋面較小，總體力量單薄。因此，運用更加先進的診療方法、優(yōu)化診療過程、強化診療力量，更大力度地推廣心理問題在高校中的診療就顯得尤為重要。
　　2針對高校心理問題的智能診療系統(tǒng)
　　面對高校心理問題診療所面臨的困境，結(jié)合心理問題的自查、自診及自我治療過程，本研究推出了一款針對整個閉環(huán)的人工智能診療系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托計算機軟件、個人計算機終端及服務(wù)器，實現(xiàn)患者遠(yuǎn)程自測、師生遠(yuǎn)程溝通、病情康復(fù)論壇等功能的貫穿與連接，主要包含健康評估模塊、自我診療模塊、治療疏導(dǎo)模塊、追蹤治療模塊、復(fù)查評估模塊。
　　2.1健康評估模塊
　　此模塊為心理問題診療系統(tǒng)的起始模塊，初步篩查心理問題。作為在校大學(xué)生患者，在意識到自身癥狀后，首先要進行在線健康評估，通過校內(nèi)網(wǎng)連接客戶端進行匿名狀態(tài)的健康狀態(tài)線上評估測試。評估以測評表的形式進行，其內(nèi)容以目前業(yè)界較為認(rèn)可的癥狀自評量表(SCL-90)為準(zhǔn)，共90個評定項目[1]。系統(tǒng)會根據(jù)學(xué)生的答案，依照SCL-90表規(guī)定的計分方式，對其心理狀態(tài)進行打分和評估。結(jié)果為陰性，則系統(tǒng)認(rèn)定該生具有較為健康的心理環(huán)境和健康狀態(tài)，告知該生其健康狀態(tài)良好并結(jié)束評估過程，退出系統(tǒng);如結(jié)果為陽性，則系統(tǒng)認(rèn)定其存在著一定程度的心理問題，會進入到下一模塊，即自我診斷模塊。
　　2.2自我診斷模塊
　　此模塊承接健康評估模塊，為在初步篩查中存在心理問題的同學(xué)進行病情分析及確診。參照目前中國大學(xué)生常見的心理疾病，即抑郁癥、焦慮癥及其他精神性疾病，此模塊提供抑郁自評量表及焦慮自評量表測試，可對患者的抑郁水平及焦慮水平進行評估，最終得出患者的抑郁程度及焦慮程度。模塊同時提供明尼蘇達(dá)多項人格測驗，來訪者進行選填，可以更加確切地進行自我診斷[2]。
　　2.3治療疏導(dǎo)模塊
　　自我診斷后，患者進入治療疏導(dǎo)模塊。此模塊依托人工智能技術(shù)，對患者的病情輸入進行快速分析，從病情病理介紹、診療方案推送、智能對話疏導(dǎo)三方面進行相對應(yīng)的治療疏導(dǎo)。(1)病情病理介紹:系統(tǒng)根據(jù)上一模塊的自我診斷輸入，為患者播放針對其病情的視頻介紹，讓其系統(tǒng)了解自身的病情病理。(2)診療方案推送:治療方法多種多樣，其中包括行為認(rèn)知治療、傾訴治療、音樂治療、運動治療、閱讀治療等。針對個體差異，運用不同的組合診療方法。(3)智能對話疏導(dǎo):此部分即運用人工智能技術(shù)，推出在線智能對話模塊，讓機器代替心理醫(yī)生，與患者進行一對一聊天、疏導(dǎo)，包括以下幾方面功能。a.角色智能選擇:根據(jù)患者的基本信息，結(jié)合其病情診斷結(jié)果，為其匹配語料庫中專屬的對話角色。如針對焦慮癥患者匹配溫柔的中年女聲，感情受挫的抑郁癥患者匹配青年異性聲音等。這種方式拉近了人機距離，為進一步溝通打下良好基礎(chǔ)。b.自然語言識別:自然語言的識別是最關(guān)鍵的前提，也是最難的步驟。機器要識別患者的聲音輸入，通過后臺算法將其翻譯為文字或機器語言，再進行下一步的針對性回答。c.深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練對話庫:本模塊運用深度學(xué)習(xí)算法。后臺系統(tǒng)會根據(jù)患者的問題或?qū)υ�，自動在服�?wù)器問題庫中尋找恰當(dāng)?shù)幕卮鸹蛟\療方法，以語言的形式反饋給患者。同時，通過和患者的不斷對話進行知識庫的訓(xùn)練補充，豐富了智能對話的語料庫，讓機器變得更加人性化，對特定患者對癥下藥[3]。
　　2.4追蹤治療模塊
　　在每個療程結(jié)束后，會對患者進行再次的情緒方案測試。如癥狀減輕，則繼續(xù)運用此方案進行跟蹤治療，直到患者評分變?yōu)檎��?如癥狀加重，推送更大力度的治療方案，若患者評分超過系統(tǒng)閾值，則表示其病情發(fā)展嚴(yán)重，系統(tǒng)提醒患者線下就醫(yī)，配合線下專業(yè)心理醫(yī)生進行心理輔導(dǎo)或藥物治療。2.5復(fù)查評估模塊系統(tǒng)在服務(wù)器端為患病學(xué)生建立云端病歷，定期以郵件形式發(fā)送問卷進行回訪。一旦其再次出現(xiàn)心理問題，問卷端的反饋會回到服務(wù)器端，再次要求其進行心理問題測試調(diào)查。若再次出現(xiàn)心理問題，則重復(fù)以上循環(huán)過程。
　　3診療系統(tǒng)特點
　　3.1全程自動化診療，效率高，覆蓋面廣
　　本系統(tǒng)依托計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，為學(xué)生提供一個可全程自行操作的閉環(huán)流程，解決了傳統(tǒng)診療方法中“師資力量薄弱”“診療效率低下”等問題。
　　3.2信息雙盲，隱私性好
　　本系統(tǒng)秉持解決傳統(tǒng)心理疾病診療流程中“隱私性低”“諱疾忌醫(yī)”等問題，全流程實行信息雙盲的原則，保護了患者的隱私，防止其因隱私問題造成病情二次加重，也解決了多數(shù)學(xué)生患者因畏懼社會輿論而不愿就醫(yī)的狀況[4]。
　　3.3三位一體，保障療效
　　本系統(tǒng)從三方面對患者進行綜合性的疏導(dǎo)。首先在了解病情后為患者提供完整的康復(fù)方案;其次，運用人工智能進行人機對話，為患者情緒的流動和發(fā)泄提供足夠的出口;最后，在自我疏導(dǎo)與機器疏導(dǎo)無明顯效果時，系統(tǒng)會引入線下醫(yī)師，進行傳統(tǒng)意義上的心理診療。
　　4總結(jié)與展望
　　(1)患者對機器的接受程度需逐漸培養(yǎng)。心理疾病診斷面臨從傳統(tǒng)的“人對人”過渡到“機對人”的交互模式。機器有著獨立冷靜、客觀審慎的特點，其工作過程不受人類情緒的影響，能夠得到更加準(zhǔn)確的診療結(jié)果，但也不可避免地缺失了傳統(tǒng)診療方式的人類情感因素，使患者失去了通過與醫(yī)生的情感共鳴而被疏導(dǎo)的機會。因此，患者對新技術(shù)、新方法的適應(yīng)仍需時間。(2)心理問題成因較為復(fù)雜，人工智能無法應(yīng)對各種成因的疾病，難以全盤掌握。心理問題成因復(fù)雜、識別率低。當(dāng)今紛繁復(fù)雜的社會環(huán)節(jié)賦予了心理疾病各種各樣的成因。作為人工智能技術(shù)，其根本是通過不斷地擴大自身數(shù)據(jù)庫及訓(xùn)練學(xué)習(xí)來完成診斷。但面對連人類可能都無法完全剖析清楚的心理問題，機器必會面臨數(shù)據(jù)庫覆蓋不足的問題。(3)預(yù)防大于治療。在完善診療機制的基礎(chǔ)上，還應(yīng)大力加強心理問題普及教育。面對目前在校大學(xué)生心理問題高發(fā)的局面，作為教育工作者，不但要進行正確診療，更要追根溯源，加大在校學(xué)生心理問題的宣傳普及，包括線上心理教育宣傳片的播放、定期的心理問卷調(diào)查等，以提高大學(xué)生的心理健康狀況。
　　參考文獻(xiàn):
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　　[4]任志洪，黎冬萍，江光榮.抑郁癥的計算機化認(rèn)知行為治療[J].心理科學(xué)進展，2023，19(4):545-555.

第十篇: 人工智能論文3000字

　　《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。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器。可是,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。”

　　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。”

　　微軟公司的視窗系統(tǒng)是舍科爾教授目前重點研究的課題。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。”

　　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。這可能是未來研究人和機器之間互動關(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)�罵廠。

　　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,計算機可以對使用者發(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。