人工智能辯論匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇人工智能辯論范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

1956年，在美國Dartmouth大學，由數學家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發起一個歷時兩個月的夏季學術討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術語。人工智能是一門多學科交叉的課程，涉及計算機科學、數學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、哲學及語言學等多個學科，是新理論和新技術不斷出現的綜合性學科。當前，人工智能領域加強了從人類智能與生命現象中汲取養分的趨勢，加快了向分布式系統與復雜系統靠攏的步伐，智能化的應用更為深入，影響更為廣泛，其發展已對人類的經濟、社會、文化等方面產生了深遠影響[1]。

1人工智能導論課程特點

人工智能導論是人工智能領域的引導性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術，目的是使學生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學習奠定基礎。人工智能是計算機科學與技術學科一門重要的基礎課程，需要相關課程作支撐。離散數學、概率論與數理統計等課程是其數學基礎，數據結構、程序設計基礎、算法分析與設計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設計與實現手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現在思想方法上強調啟發性、算法上強調不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術層出不窮的開拓性領域，因此其對學生的訓練是鼓勵創新的，具有其他課程不可替代的作用。

人工智能導論是計算機相關專業的必修課，在許多信息類相關的本科教學中也有開設，一般開設在第六或者第七學期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養某方面的專業人才。完成公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，本科高年級學生應該了解本專業的應用領域和發展前景，因此在教學過程中要注意內容的專業性和應用性。由于本科階段學生缺乏科研意識，初步的科研訓練設置在第八學期，即所有課程學習完畢之后的畢業設計，而人工智能課程強調科研性，因此教學難度較大，由此帶來的最直接后果就是學生學習興趣不高。同時，對有志于讀研的學生而言，本科階段的學業也是研究生教育的起點，在教學過程中要適時的進行科研引導，提升學生對科學研究的興趣，為研究生階段打下基礎。可見，圓滿完成人工智能導論課程這一教學任務是重要且極具挑戰性的。

2教學內容安排

人工智能的研究和應用領域非常廣泛，包括問題求解、機器學習、自然語言理解、專家系統、模式識別、計算機視覺、機器人學、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設計、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、智能決策支持系統、人工神經網絡、數據挖掘和知識發現等。人工智能導論旨在為這些具體領域的研究提供引導和基礎保障。

人工智能導論課程涵蓋內容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內容，以使教師和學生在教學活動中都有所側重。當然，首先應和學生說明，泛講并不代表內容不重要，只是由于課程性質和課時的關系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎上進一步學習和研究。結合當前人工智能學科的發展狀況，根據教學大綱和作者的教學經驗，對人工智能導論課程教學內容的精講和泛講安排如表1所示。

3提升學生學習興趣的教學方法

3.1穿插背景故事

為激發學習積極性，針對學生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學內容有關的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯想，使學生在愉悅中完成學習[2]。下面列舉幾個我們在課程教學中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。

1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰。

講授人類智能的計算機模擬時，可以給學生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰，以促進學生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對“深藍”的人機大戰落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負4平的結果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續下去。

2) 問題規約法與老和尚說教。

問題規約法是從要解決的問題出發逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題。可見，問題規約的本質是遞歸的思想。此時，可以給學生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。

3) 模糊理論與禿頭悖論。

模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學生討論。一個人有10萬根頭發，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發，就得出一條結論，即沒有一根頭發的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現源于在嚴格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替傳統的二值邏輯解決該問題。

3.2課堂辯論和多媒體教學

人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學派的爭論使得人工智能的發展更趨完善，加快了其縱深發展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結構模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認知與學習以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術路線和策略來發展人工智能。

在課堂教學中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學生在圖書館或者從網上查閱相關資料，明確自己的論點并準備證據材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學生思考[3]。教學中，還可以充分利用多媒體教學的特點，如讓學生觀摩電影《終結者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學效果[4]。

3.3應用實例分析

普遍而言，本科學生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學過程中，適當增加一些實驗和設計，提高學生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產生式表示法時，給出產生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產生式表示法的具體應用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學過程中，可以根據需要，選擇一些合適的應用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學生對知識的理解，又能增加學習的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。

1) 產生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。

問題：傳教士和野人各N人過河，現只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。

求解簡述：設綜合數據庫中狀態用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數目，則有：

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸為參照點，則初始狀態和目標狀態分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據此，可以給出一條產生式規則如下：

IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

以此類推，把所有可行的規則都求出之后，就可按照規則集和控制策略得到問題的解。

2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。

問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。

求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應度函數值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應的段，其它城市則保持在父體中的相應次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優解為15 404 km，對應的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―海口―廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學生采用相同或者不同的方案自己去實現一下問題的求解過程。

4結語

人工智能是計算機科學與技術專業的一門核心課程，同時也是一門交叉學科，涉及面廣，理論性強，教學難度較大，學生的學習興趣有待提高。本文作者根據自己在人工智能導論課程中的教學實踐和課程特點，明確了教學中的精講內容和泛講內容，總結了三種提高學生學習興趣的教學方法，并給出相應的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學參考。

參考文獻：

[1] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用(本科生用書)[M]. 北京:清華大學出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齊歌,杜浩翠,等. 離散數學的課堂導入法研究[J]. 計算機教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王萬良,楊旭華. “人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索[J]. 計算機教育,2009(11):129-132.

[4] 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.

[5] 楊利英,覃征,賀升平,等. 改進的演化近似算法求解TSP問題[J]. 微電子學與計算機,2004,21(6):126-128.

Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)

篇（2）

1引言

作為計算機科學技術的全新領域即人工智能，其正在迅速成長與成熟、新方法、新理念、新技術并且不斷壯大，同樣也包含著計算機網絡、數學、信息論各類學科的交叉和邊緣學科。人工智能包含的主要內容有知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，自然語言理解、專家系統和機器學習等；也作為計算機科學各專業重要的基礎課程，國內外各高校都非常重視，都將人工智能作為計算機專業的必修課程。人工智能包含的學科多，知識點雜、理論性強、內容抽象，算法難度高復雜，在此情況下各高校采用傳統的“教師講、學生聽”單一教學模式，學生處于被動學習地位；課堂教學與實際操作、理論與現實應用相脫節；加上理論知識強，案例缺乏，容易使學生感覺空洞；學生易產生厭學情緒，也達不到鍛煉其分析問題、解決問題的思維能力和實踐動手能力。如何讓學生高效的學習一直是教師研究的課題，在大數據和網絡信息時代的大背景下，“互聯網+”已經廣泛應用和存在于生活、工作各個方面，其在教育教學中表現出的創新性、互動性尤為突出，并極具優勢。

2基于案例的教學研究

此方法開始于上世紀20年代左右，最早是由美國哈佛商學院所提倡的，基于當時特殊的商業管理真是背景和特殊事件，能夠有效的發展和培養學生主動性、積極性和應用能力，開展案例教學后，學生實際解決問題能力有了很大的提高。但此教學研究方法知道到上世紀80年代后期，才引起教師的重視。1986年由美國研究小組提出《準備就緒的國家：二十一世紀的教師》書中，強烈推薦此方法在實際教學的重要性，并說明今后在教學過程中將其作為一種重要的教學方法應用于各類課程中去。

3基于人工智能的案例教學研究及應用

3.1案例精選

此方法第一步是案例選取，案例的好壞是決定案例教學效果關鍵因素。案例的選取需要滿足以下要求：（1）符合現在的教學目標，明確學生需要掌握的知識點、重難點等，能夠運用所學的理論知識應用到實際中，以此提高學生分析、解決問題的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能課程內容多、抽象，需要將枯燥乏味的知識點轉化為趣味生動的案例，有利于吸引學生注意力，激發學習興趣和主動性；例如，講到“知識表示”這部分內容中引入“機器人搬積木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互動的形式，此為人工智能的案例教學研究重要特征，同時也是教學目標得以充分展現的必要條件。能夠調動大家的積極性，學生和學生之間、學生與教師之間的互動，調動學生的主觀能動性。

3.2案例的執行

（1）講授法。基于教學內容具體知識點設計案例；通過教師講解，幫助學生理解抽象的理論知識。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例—理論”,即先給出教學案例，后講解理論知識；二是“理論—案例”,即教師先講解知識，再給出教學案例；案例的呈現方式不同,會直接影響案例的功能，也會影響到學生的學習情緒、學習效果。為了使案例能更好地為教學服務,教師講解案例之前應從創設案例情境開始,通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣,引導學生對將要學習的內容產生注意,有利于教師導入新課。（2）互相討論法。大學生課余時間充沛，鑒于此，將班級學生分為若干小組，教師將事先準備好的案例分配給各組，學生采用組內互動討論的形式，設計出此案例的各種解決方法。課堂上，將本小組的解決方法用課件展現給其他小組。講解完成后，學生開始互相討論，對比各自的方法，然后由老師進行分析、對比和總結。以此來增強學生對學科知識點、應用能力的掌握。（3）相互辯證法。課后，采用相互辯證的方法，組織大家相互辯論。選擇一些綜合應用比較強的案例。與簡單的案例相比，綜合應用案例能更加高效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法。相互辯證法是一種探索新型的教學形式，學生的自主性強，能夠在辯論中充分表達自己的觀點，充分運用所學的理論知識來維護自己的觀點，還可以促使學生查閱大量資料，拓展知識面。

4結語

通過以上論述，人工智能技術開始應用于教學,與教學現代化有著密切的聯系。其發展必將對現代教育起巨大推動作用。在教學,可以基于人工智能技術建立人類推理模型學習工具等諸多的運用,展示出越來越好的實用性。

參考文獻：

[1]鄒蕾,張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012(02).

[2]陳柯蒙，張寧.人工智能的發展探析[J].新西部(理論版)，2012(05).

篇（3）

（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。? 

（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。? 

在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。? 

我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。? 

2 人工智能的教育及教學條件現狀? 

通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：? 

（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。? 

(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。? 

（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。? 

（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。? 

相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：? 

（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。? 

（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。? 

(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。? 

3 人工智能教學方法及手段的改革? 

針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：? 

（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。? 

(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。? 

(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。? 

(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。? 

另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。? 

 

根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。? 

4 人工智能實踐教學設計的探討? 

我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。? 

參考文獻：? 

［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).? 

篇（4）

2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。

圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。

“人工智能百年研究”項目

2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。

《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。

1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。

2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。

3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。

4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。

5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。

6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。

7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。

8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。

《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。

這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。

研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。

“為機器人安裝‘死亡開關’”

2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。

會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”

會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。

報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。

報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。

人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。

“機器人應當納稅”

英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。

在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”

蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。

法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。

“人類需要成為‘半機器人’”

篇（5）

在國家教育部質量工程的支持下,中南大學信息科學與工程學院對國家級精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國雙語教學示范課程人工智能和國家級智能科學基礎系列課程教學團隊[4]等進行持之以恒的改革與建設,取得一些成果。

“智能科學基礎系列課程教學團隊”的教學隊伍是一支由國家級教學名師領銜[5],知識結構、梯隊結構和年齡結構比較合理,具有明顯的學科優勢、課程優勢、人才優勢和教學科研優勢的頗具特色與影響力的教學團隊。該團隊以中南大學智能科學研究中心為核心,主要承擔人工智能基礎、智能控制導論、機器人學、專家系統等本科基礎和專業基礎課程,碩士學位課程人工智能、智能控制和機器人控制技術以及留學生碩士學位課程Artificial Intelligence和博士生學位課程智能系統原理與應用的教學。

教學團隊在建設過程中,注重教學改革,加大課程建設和教材建設力度,不斷改進教學方法,在課程改革、教材建設、教學手段、隊伍建設以及交流合作等方面取得一些進展。本文擬就教學團隊的改革與建設的相關理念與實踐問題加以總結,談談我們的見解。

1創新教學方法

教學是教師的本職和核心工作。本教學團隊一直致力于教學方法與教學模式的改革與創新,虛心學習國內外先進教學經驗和方法,積極探索教學新路,形成了“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學模式和教學方法[6-7]。充分激勵學生的學習積極性和主動性,發揮獨立思考和創新思維,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們在教學過程中應用了課堂演示、課堂互動、課堂辯論、課后網絡教學、網絡實驗等一系列現代化全方位的教學新模式。此外,為提高學生的動手能力和理論水平,讓學生直接參與部分教師課題,理論聯系實際,為畢業后的工作學習打下良好基礎。具體措施如下:

1) 舉行課堂討論會,營造自由探索氛圍。

為調動學生的積極性,我們在授課過程中多次開展課堂討論會和辯論會等活動,讓學生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點,使學生全方位地接觸所學課程,培養學生的研究能力,真正實現師生互動,并鼓勵學生用英語討論。學生對有些問題展開了激烈的爭論,激發了學習潛能,明確了學習目標。課程中還經常請來在科研工作中擔任主要任務的教授和博士生來給學生介紹最前沿的科學動態,激發學生們對所學知識和科學研究的興趣。在研究生教學方面,我們更進一步通過舉辦課程課堂學術研討會,讓學生在一年級就開始接觸學科前沿,自己查閱資料和動手寫科技論文,并在研討會上宣讀討論,培養獨立工作能力和從事學科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎。

2) 倡導啟發式教學,培養學生學習能力。

注意采用面向問題的啟發式方法進行教學,啟發學生求解問題能力,強化學生的參與意識,提高他們的學習積極性。教學中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵或指定學生用英語提問、學生就某個知識點進行主題發言后老師點評等。此外,師生通過互聯網進行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。

根據學生的興趣和創新潛力,對有專業特長的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國家級項目研究工作,進行中長期培養試點,實現本科培養過程與碩士、博士研究生培養過程的銜接。

3) 增強課程實驗教學環節,籌建智能專業實驗室。

智能科學基礎課程的概念性較強,初學者感到比較抽象,而實驗教學又是薄弱環節。因此,結合學生實際情況,我們對實踐教學環節十分重視,設計了一些新的實驗項目,探索新穎的實驗方法。新開實驗項目包括人工智能實驗、智能控制實驗、專家系統實驗、機器人學實驗、人工智能課程設計等。對相關課程的原有實驗,我們也進行了一些改革,增設了個性化的實驗,使得學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己研究的過程和結果留有空間。這些做法能夠鼓勵學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。通過實驗教學,學生能夠理論聯系實際,驗證所學理論知識和概念,加深理解,充分調動了學生的學習積極性,培養了他們的創造能力。

除課堂實驗外,我們還充分發揮虛擬實驗的優點,設計了網絡虛擬實驗,讓學生在課外上網練習。通過虛擬實驗,學生可以了解算法的具體運行過程,調整參數和過程,并進行驗證以加深對知識的理解,提高學習興趣,從而達到教學目的。

結合科研,購進和自制部分新設備、新系統,計劃建設智能專業實驗室,為教學提供更多的優良實驗設備。例如,已研制“中南移動一號”和“中南移動二號”自主移動機器人共7臺,已購進RCB-1型教學機器人20套等。

教學團隊教師還指導學生參加全國大學生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽活動、大學生創新性實驗計劃及創新教育計劃項目等,取得優秀成果。

2推進課程改革

教學改革是課程建設和學科發展的生命線。我們把國家級精品課程和全國雙語教學示范課程放在優先建設的位置,并以它們帶動其他課程建設,完善系列課程建設,同時新辦了智能科學與技術專業。

2.1搞好精品課程建設,改進雙語示范課程教學,穩步推進系列課程建設

本團隊著力搞好已有的2門國家級精品課程、1門全國雙語教學示范課程,更新精品課程網站,豐富課程內容。為了及時反映上述課程中相關科學技術的最新進展,我們調整了教學體系和教學內容,修訂了教學大綱,并對教學內容進一步優化和更新,極大充實了各課程教學內容。同時,通過校際教學活動和網上資源共享對精品課程、雙語教學示范課程進行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。

為加強精品課程建設,完善和拓展課程體系,在總結現有精品課程的建設經驗的基礎上,又建成省級精品課程1門,校級精品課程1門。

為提高學生的專業英語水平和學習興趣,使得學生能夠開拓眼界,追蹤國際前沿科學研究,本團隊長期對雙語教學進行研究和實踐。除改進人工智能雙語教學示范課程外,團隊承擔的其他課程,如智能控制、機器人學、專家系統、數據結構等也實行了雙語教學,并為該課程引進英文輔助教材。例如,對人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國外影響較大的英文原版教材作為主要教學參考書[10-11],供學生學習參考。在雙語教學中,一般以漢語講授為主,英語為輔,并對一些關鍵詞同時用漢語和英語表示。對部分章節或某個專題,采用純英語教學或以英語為主漢語為輔的教學。對PPT課件的編寫分為純漢語、純英語和英漢混合幾種方式。英語教學比例要根據教學內容和學生英語水平而定,其檢驗標準是學生的接受程度與學習效果,根據這一點來適時調整雙語教學中英語對漢語的比例。

通過教改實踐,我們承擔的智能科學基礎課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學的基礎課程到專業基礎課程,再到專業實踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進、優勢互補、協調發展的智能科學與技術學科從基礎到應用的系列課程體系。

2.2新辦智能科學與技術專業

智能科學與技術是當代科技發展的前沿學科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養能力[12]。我校的智能科學與技術學科方向經過近20年的發展,已形成了具有自身優勢和特點的學科,在國內具有一定的知名度和優勢。為了促進智能科學與技術學科的發展,經過多年積極準備,我們于2009年申報了智能科學與技術專業并獲得教育部批準。通過向兄弟學校學習調研,了解該專業人才需求、專業建設規劃,設定適應培養目標的教學計劃與課程設置方案。雖然我們開辦“智能科學與技術”專業較晚,但我們從2002年開始,就一直關注和積極參與國內智能科學的學科的討論與新專業籌備工作[13]。

我校于2009年申報獲準,在自動化專業增設了智能科學與技術專業方向,目前已招收2屆學生共84人。我們為選讀智能科學與技術本科專業方向的每個學生選定指導老師。每個學生都可以參加指導老師的課題,指導老師也可以利用自己的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護學生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學們的普遍歡迎,也得到了學校的肯定。我們還多次召開師生見面會并通過指導老師走訪宿舍,了解每個人的情況。為了消除代溝,努力融入同學當中,學習熟悉他們的語境和思維想法。我們的目標就是不讓一個學生掉隊。

創建與建設智能科學與技術新專業,將為智能科學基礎系列課程教學建設提供一個更加寬廣的平臺,并對計算機、自動化和電子信息等學科的專業建設和課程建設提供一個新的增長點。我們將以智能科學與技術專業建設為契機,虛心學習兄弟學校的專業建設的做法和經驗,進一步規范智能科學與技術的基礎課程教學,讓智能科學基礎課程教學建設登上一個新的臺階。

3加強教材建設

教材是教學的重要工具和資源,其水平直接影響教學效果和教學質量。在教學過程中,我們與時俱進,對教學內容不斷優化與更新,精益求精地編寫反映學科發展的教材[14]。

我們對原有編寫出版的教材進行修訂,反映新世紀學科發展水平和發展趨向,以適應教改需要。把這些最新內容用于教學,使學生了解到國際前沿動態和本學科的最新成果。

以相關系列課程為平臺,注重教材配套,服務因材施教,著眼長遠教材建設。僅2007年以來我們已出版的相關教材及專著如下:

《智能控制原理與應用》,國家級精品課程配套教材,2007;《智能控制導論》,國家級精品課程配套教材,2007;《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》,2008;《機器人學》,第二版,國家級教學團隊配套教材,2009;《機器人學基礎》,國家級教學團隊配套教材,2009;《人工智能及其應用》,第四版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎》,第二版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《移動機器人協同理論與技術》,2010。

4優化隊伍結構

師資隊伍建設是團隊建設的源頭,沒有一流的教師隊伍就沒有一流的教學團隊。在師資隊伍建設上,我們一直采取引進優秀人才和在職培養相結合的做法。對于人才的引進主要通過辦專業和辦學科點等方式吸引人才,還通過創造教學和科研條件,穩定教師隊伍,解決個人的發展問題。

采取有效措施,提高主講教師的學術積累和教學水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項目,提高學術水平。二是派中青年教師赴國外研修訪問,了解和學習發達國家同類課程的先進教學經驗、相關課程設置情況與發展趨勢,將國外教學思想引入課程教學。

教學始終是教師的第一要務,為了提高青年教師的教學素質,我們實施并完善了一系列管理措施和制度。

1) 設立名師工作室,實現名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對年輕教師進行傳、幫、帶,可以有業務方面的指導,也可以有認識方面的交流。通過老教師對年輕教師全方位的指導,使老教師的教學理念和經驗得以繼承,加快了年輕教師的成長。

2) 有計劃地安排年輕教師虛心旁聽有經驗教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進一步掌握課程的內容,更重要的是使年輕教師學到了老教師的教學方法和經驗,對其今后從事教學工作起到了積極的指導作用。

3) 對于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團隊都要在課前組織他們試講。試講前,安排老教師進行指導,傳授教學經驗。試講時,由團隊的教師參加聽課并對其進行講評,肯定其優點,指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點,找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統一基本教案,幫助年輕教師成長。

近兩年來本教學團隊獲得的主要教學獎勵就有徐特立教育獎、茅以升教學專項獎等。

5擴大交流合作

我們在做好自身團隊建設的同時,增進與全國相關高校和教學團隊的交流,學習兄弟團隊的建設經驗,在課程示范、教材推廣、網絡資源輻射等方面發揮積極作用。我們還開展校內合作,聯合不同院系進行教學和精品課程的申報與建設,在校內推廣改革成果;發表了一系列教改論文;發起籌備《全國智能科學技術課程教學研討會》;邀請企業界科技精英做本科生就業指導相關報告。

1) 增進校際交流,發揮輻射作用。

我們經常以講座報告形式在許多兄弟院校進行教學與教改交流。例如,最近一年來就應邀先后到上海交通大學、同濟大學、東華大學、東南大學、國防科技大學、中國礦業大學、北京科技大學、清華大學等校就智能科學技術課程的教學、教改和建設問題作專題報告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數以百計的高等院校采用我們編著的教材和網絡課程進行教學,國內已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學的教師,來信來函索取我們開發的課程教案、課程演示和網絡課程相關資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務工作。

2) 撰寫課程改革論文,進行國內外交流。

本團隊成員僅近一年多來,就在中國教育開放資源網、中國人工智能學會13屆年會、計算機教育、高等理科教育、計算機與現代化等會議及刊物上發表10篇教改論文,在國內外進行交流,起到介紹情況,交流信息和經驗的積極作用。

3) 籌備全國相關課程教學研討會。

為了更好地交流經驗,擴大影響和輻射作用,我們發起并聯合中國人工智能學會教育工作委員會、中國計算機學會人工智能與模式識別專業委員會、中國人工智能學會智能機器人專業委員會、中國自動化學會智能自動化專業委員會、中國人工智能學會人工智能基礎專業委員會,籌備召開了首屆《全國智能科學技術課程教學研討會》[15]。圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的課程改革與建設、課程和專業教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討。通過交流研討,認真學習兄弟學校的經驗,并盡可能匯報我們的經驗。我們相信,在與會全體代表的共同努力下,本次課程教學研討會一定能夠取得積極的成果。

注:本研究獲得教育部國家級精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007年)、國家級智能科學基礎系列課程教學團隊(2008年)等項目支持。

參考文獻:

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[3] 中國高等教育學會. 中國高校國家精品課程,工學類,(上冊),2003-2007[M]. 北京:北京大學出版社,2008:426-429.

[4] 國家教育部和財政部關于立項建設國家級教學團隊、國家級精品課程、全國雙語教學示范課程的通知[EB/OL]. [2010-5-1]. http///轉高等教育司.

[5] 中華人民共和國教育部高等教育司. 名師風采,第一屆高等學校教學名師獎獲獎教師集錦[M]. 北京:地質出版社,2006: 152-153.

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[8] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強,等. 樹立精品意識,搞好人工智能課程建設[J]. 中國大學教學,2004(1):28-29.

[9] 陳愛斌,肖曉明,魏世勇,等. 智能控制的學科發展與學科教育[J]. 現代大學教育,2006(3):102-105.

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[14] 蔡自興,謝斌,魏世勇,等.《機器人學》教材建設的體會[C]//2009年全國人工智能大會(CAAI-13). 北京:北京郵電大學出版社,2009:252-255.

[15] 2010年全國智能科學技術課程教學研討會征文通知[J]. 計算機科學,2010,37(6):封3.

Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue

篇（6）

經過比較詳細研究Alphago的算法發現，它在布局階段的前20步采用人類經驗，之后開始在人類經驗的基礎上融入了自己學習的權重，變得更加的理性以及所謂的大局觀。由于圍棋的復雜性，Alphago也不能在每步都能精確地知道當前棋盤中所有下法的勝率。所以，他采用的是在可以期待的近期(20步以內)綜合價值和勝率會超過50%的走法。從這幾點來看，這次的機器戰勝遠超過國際象棋中人類被戰勝的意義。Alphago的算法是一種新的適應機器的思維，發揮了機器的強項，彌補了機器的短處。這非常讓人感到害怕、悲觀和失望。因為，人生就是一盤棋局。如果50年后，有一個智能科技機器助手，它不能告訴你最終的未來，但是可以告訴你在幾年內的未來，你該如何是好?那這是不是一種宿命論?事實上，筆者在教授數據分析課程的這幾年中，一直在宿命論和未來不確定性兩種相對的觀點中搖擺。數據統計已經有足夠的算法和可靠的實踐在某些方面做出人類無法預計或預見的準確預測，只不過那些領域還很小，比如，庫存的預測、銷量的預測，等等。數據已經在顯示其巨大的價值，而一旦數據預測技術能夠輸入足夠多的變量，采用類似Alphago或更加高級的算法，進而對你個人、你所在組織、公司、國家的短期未來甚至是長期未來做出80%、甚至是90%的準確預測，你會怎樣去接受這樣的未來?!當然，不確定性仍會存在，這是一個好消息。在此，我對Alphago事件嘗試做一些思考分析。

 

一、Alphago戰勝人類的幾種可能的基礎

 

1.Deepmind公司用十年的時間磨練，修改算法，雖然在算法上沒有創新，但是如何融合已有算、如何調整權重等多個方面，仍然是做了大量、艱苦的工作。

 

2.Google擁有超級大量的計算資源供Alphago的使用，也就是說目前機器學習的過程非常的耗費時間以及計算資源。按照以往的經驗，20年內，我們使用的桌面型機器就應該能夠支撐起Alphago目前所需的計算資源。從現在開始，再過30-40年，可能Alphago這個“古老”的程序只需要幾天就能完成現在幾個月所需的機器學習時間。

 

3.在硬件上CPU和GPU的協同調度，以及分布式的運算的運用，大大加快的計算的速度。這也是近幾年軟硬件基礎發展奠定的基礎。

 

4.Alphago 在擊敗歐洲冠軍時進行了嚴格的保密，說明當時Alphago團隊當時也并不是很自信能夠戰勝。事實上，我認為，在這次比賽開始前，他們仍然沒有這個把握，仍然應該認為是一半對一半的勝率。但是，哪怕輸了，也沒有關系，反正繼續讓Alphago學習后再提升。

 

5.Alphago對戰時采用方式近似的模擬了人腦的信息的處理方式，只不過速度更快。所以，Alphago也不能百分之百的勝率，但是隨著學習的時間不斷增加，最終會遠遠超過人類。

 

二、Alphago圍棋人機大戰事件將會產生的影響：

 

1.個人，組織，公司，國家間的競爭將會更加重視人工智能的策略參考。人類的思考開始依賴于機器的理性，人的決策變得更加的理性，情感的因素會不斷下降，也意味著更加沒有人情味。這必然會影響到人類的進化進程。

 

2.人與機器的關系需要重新的思考，人應該如何同機器共存。

 

3. IT行業的人力資源需求將大規模增長，而有些行業將大規模失業。

 

4.基因技術、可控核聚變、機器人技術、人工智能這些技術都將對人類產生重大意義的影響，但是如何控制好這些技術將成為一個重大的問題，否則任何一個技術都可能毀滅人類。為了控制好這些技術，需要從現在開始立即進行大量的辯論及監督審查。

 

5.Alphago在最終在決定某個落子的評分中，其權重為人類經驗參數同左右互搏這種機器學習得來的概率參數各占50%。Alpago團隊曾經調整過不同的權重，但是經過實驗發現各占50%時的最終勝率最高。這一數據是否在暗示，如果要戰勝人類就必須首先理解人類的思考，否則就無法做到青出于藍而勝于藍。但是，在理解人類思考的同時，也會無法避免地繼承人類的弱點，這也是Alphago最終會有失敗的一局。另外，在具體的步驟中，也不是每步都是完美的。可能這也許是人工智能能夠超越人類，但是可能無法毀滅人類的重要一點。因為，如果人工智能自己最終學會思考，相信人工智能最終會參透，或許最符合人工智能自身的利益生存方式是同人類共存，而不是消滅人類。

 

三、Alphago圍棋事件可能對教育領域的產生的影響

 

1.Alphago算法有較強的通用性，但也有很多的限制。首先為了更加精確，需要大樣本量的學習，Alphago為了加快學習進度在學習現有人類棋盤的基礎上，開始自己與自己互博，加快學習的速度。這點在通用領域中實現有一定的難度。在教育領域中，目前比較適合Alphago算法快速進入的領域的是在線課程的學習。

 

2.在線課程的學習目前來說僅僅完成了內容的提供，如何編排現有的課程已達到最高的學習效率，這點目前還沒有引入人工智能方法。如果引入，將會對教學的方法理論產生一定的影響，甚至會影響到線下課程順序的設計安排。

 

3.多媒體材料的類型的挖掘，不同類型的媒體會帶來不同的教學效果，人工智能在這個領域有助于通過大數據分析統計出在認知不同階段采用何種類型的教學媒體效果最好。

 

4.個性化的學習，引入Alphago算法后的人工智能，會為個性化學習帶來天翻地覆的變化。通過攝像頭對學習者情緒的監控，結合學習過程中不間斷的學習效果的評估，可以會帶來真正意義上的個性化學習。

 

5.真正意義上的個性化學習會對分層教學產生深遠的影響，因為學習的進度快慢會非常容易的將不同學習能力的學習者分類，教育會不知不覺走向過程和結果的不公平。

 

6.目前，已經有在線課程網站同招聘網站結合的構想，利用在線學習的記錄，為雇主提供是否雇傭的參考。未來可能會更加大規模地出現該類現象，未來各級各類學校的升學也可能會更加依賴機器或網站記錄的學習過程，同時造成新的學習能力歧視。但是，這樣針對個體的不公平，卻可以帶來整個組織以及國家的利益最大化，將來如何面對這樣的不公平，會成為一個重要的討論話題。

 

7.Alphago通過在線教學領域的挖掘最終也會或多或少的影響到傳統的教學。如在教師多媒體的選擇標準、課程順序及進度的選擇。但是，在遠遠沒有量化的教學領域，還有很長的路需要走，而一旦傳統的教學領域被量化，如學生的表情、情緒、反應等，那么教師這個職業將同今天的圍棋一樣，不得不慎重的思考接受一個類似上帝的理性的人工智能的建議。另外，最快掌握這一技術的組織和國家，將獲得先發的優勢。

 

四、Alphago圍棋事件可能對職業教育領域的產生的影響

 

1.大量的主要是重復性的工作，盡管需要一定的隨機應變能力的工作，將會在30～50年逐步被人工智能所替代。這些職業中的低層次職員將被大量地解雇。這一點提醒職業教育的層次需要不斷地上移，為符合人力資源市場的需求及保證國家的競爭力，職業教育中本科教育及研究生教育的比例將逐步加大。

 

2.工廠的工人將被大量的機械手臂代替，全自動化的工廠將越來越多。盡管處于邁向老齡化的社會，卻并不能保證年輕人足夠的就業崗位。IT產業的人力需求將越來越大，各個產業的從業者都將儲存一定的人工智能的知識，以便同智能機器助手更好地共存。

 

3.職業教育的過程將更多地信息化，如教學資源庫使用將更加類似于在線教學。通過物聯網技術，教學的過程被更加地量化，實踐操作的過程中實現較高精度的量化，實踐教學的效率極大地提高。但是，工業領域的職業中的實踐教學的比例將大幅度下降，由于機械臂的大規模采用，實踐教學將被機械臂的操作實踐教學大規模替代。對于人工智能分析、操作以及針對不同環境進行適應性調整的能力將成為大部分職業必修的課程。

 

4.有必要考慮培養學生的機器思維的理解能力，讓學生能夠理解人工智能的思維的方式，理解這種更加冷靜的思維方式。同時，也要讓學生明白人工智能不是萬能，也會犯錯，需要保持警惕，不可過分依賴人工智能。

 

篇（7）

自1920年,捷克劇作家卡雷爾•凱培克(Karel Capek)第一次提出“機器人”這個名詞以來,機器人學和機器人控制技術已取得令人矚目的成就。從20世紀60年代在美國問世的第一臺工業機器人,到人工智能學界引入機器人作為研究對象,再到日本工業機器人的崛起,如今,機器人技術的應用正逐步由現有的生產領域向更為廣泛的人類生活領域拓展[1],并朝著智能化的方向發展。其間,新興學科“機器人學”悄然形成,作為一門高度交叉的前沿學科,機械學、生物學、計算機科學、控制科學、人工智能等學科為機器人學的發展帶來了無限活力。

機器人技術是近年來得到廣泛關注的研究領域,中國、日本、韓國和歐盟等都將機器人技術列入了國家科技發展規劃[2]。隨著機器人技術的發展,人們已逐步認識到,在信息技術教育中滲透機器人學科知識與機器人應用前景方面的教育已勢在必行[3]。中南大學在研究生階段開設的機器人控制技術課程采用雙語教學,可以讓學生在中英文兩種語言中自由翱翔,了解機器人學的發展歷史和最新動態,掌握機器人控制技術的數理基礎、運動學、動力學,熟悉一些機器人軌跡規劃、編程控制的方法,實現知識學習和語言應用的雙贏效果,更好地在這一當今世界科技熱門領域與國際接軌。

1開展雙語教學改革的必要性

首先,機器人控制技術(Control Techniques of Robots)研究各種機器人的控制手段,以達到使機器人完成各種任務和動作的目的。作為全球科學界研究的熱門領域,其發展日新月異,最新、最前沿的資料往往以英文表述,中文翻譯不一定能夠表達出原文的豐富內涵。因此,實施雙語教學有其必要性和緊迫性。

其次,由于人才市場的競爭日趨激烈,社會對人才的需求越來越高,獨立學習新專業知識的能力和較高的英語水平,必然會給畢業生帶來額外的就業競爭力,高等教育有責任將學習能力和就業能力的培養結合起來,把學生培養成為有較高綜合素質的人才。

2開展雙語教學改革的可行性

2.1以優秀教材為基礎

本課程采用的是中南大學蔡自興教授編著的《機器人學(第二版)》,書中介紹了機器人學的基本原理及其應用,全面反映了國內外機器人學研究和應用的最新進展,是一部機器人學的通用教材和系統著作[4]。書中關于機器人學及相關學科的專業術語都有英文標注,內容涉及機器人學的概況、數理知識、控制方法、應用與展望,使學生閱讀時能夠方便、快速地學習專業英文術語,有助于研究生階段的英文學習和專業學習,尤其是英文文獻的閱讀和英文稿件的寫作。

2.2以國家級教學團隊為人力資源

我校教授該課程的是國家級智能科學基礎系列課程教學團隊,學生們都感到非常幸運。雙語教學不僅要求教師具備較好的學科知識基礎和學術研究能力,還應熟練地使用英語進行讀寫和交流,表達專業知識,解析專業詞匯[5]。教學團隊的老師具備機器人控制技術的專業英語基礎、較高的英語口語水平、扎實的課程教學能力,使學生能夠獲得經典的理論知識、最新的機器人技術應用和發展動態。

3教學改革實施過程

3.1教學內容的改革

3.1.1豐富實例激發興趣

第一節課,教師就向學生提出了一個問題,“你們想象中的機器人是什么樣的(What do the Robots look like in your mind)?”這一個小小的問題激發了學生無限的想象,是漫畫里的機器貓,還是電影里的終結者?同學們由此展開了熱烈的討論,學習興趣也熱烈地迸發了。

在學習緒論中,老師通過圖片、視頻,生動地介紹了“機器人”這一名詞的起源、發展,機器人研究的主要內容,目前的應用情況以及廣闊的應用前景、社會的巨大需求等。此外,同學們還參觀了中南大學信息科學與工程學院智能所的研究成果,“中南移動”系列機器人(如圖1所示)靈活、可愛,表演了機器人導航、避障、多機器人協同作業等。

3.1.2雙語講述課程內容

機器人控制技術是一門高度交叉的前沿學科,包括機械學、電子學、自動控制、計算機等相關內容。學習這門課程需要許多知識儲備,需要良好的數學和物理學基礎知識[2,6]。因此,課程內容也要合理安排,既要使學生掌握關鍵知識,又不過多糾纏于繁瑣的公式推導,本課程主要的授課內容如表1所示。

機械手位姿表示(Representation of Position and Attitude)、機器人運動學(Kinematics)和動力學(Dynamics)等基礎知識把學生領進了機器人控制世界的大門,使學生具備了控制機器人的基本工具。

機器人控制包括基本控制原理(Basic Principles)、力與位置的控制(Force/Position Control)、智能控制(Intelligent Control)、機器人傳感器(Sensors)、軌跡規劃(Trajectory Planning)以及機器人編程(Programming)等內容,這些內容使學生對機器人控制技術的認識提高到實際操作的層面上來,更有助于學生的動手實踐。

3.2課堂互動與自主學習

在機器人應用現狀和未來前景等較活躍的領域,任何課本都無法反映最近一兩年的最新動態,所以這兩個方面的知識就要從最新的科技文獻、新聞甚至與相關專家的交流中去了解獲得。老師把這些作為課堂互動內容,鼓勵學生使用英語匯報,一方面可以讓學生自己搜集、整理第一手資料、制作PPT演示文稿,鍛煉信息處理的能力;另一方也鍛煉了英語演講的能力。

3.2.1課堂英語辯論

關于機器人應用的學習,教師設計了一次題為“機器智能能否超越人類智能(Will Machine Intelligence Surpass Human Intelligence)”的辯論課,老師給學生兩周的準備時間,布置學生查閱相關資料,根據資料搜集的情況確立自己的觀點,形成正方陣營或反方陣營,鼓勵學生在辯論過程中用英語表達。

課堂上,正方和反方各抒己見,探討機器智能與人類智能各自優越性的命題。學生從科學幻想(Science Fiction)到深藍(Deep Blue),從圖靈測試(Turing Test)到機器人的結構化/功能化模擬(Structural/ Functional Imitation),從工程角度(Mechanical Perspective)到哲學角度(Philosophical Perspective)展開辯論,可謂包羅萬象,分析全面。

在比較和辯論過程中,同學們漸漸發現了機器智能相對于人類智能的優缺點。在運算速度(Calculation Speed)、記憶能力(Memory)、邏輯推理(Logical Reasoning)方面,機器智能有著人類無法比擬的優勢,而在創新思維(Creative Thinking)和社會屬性(Sociality)等方面,機器智能又有著很大的局限性。

在這次課堂辯論課中,雖然正反雙方最終都沒有駁倒對方,但是學生對機器智能的優缺點有了更深刻的認識,對機器人在哪些領域更能發揮特長,在哪些領域有待進一步探索都達成了共識;此外,在課堂采用辯論中,學生們用英語唇槍舌戰,互相辯駁,表達自己的思想、觀點,英語使用能力都有了很大提高。

3.2.2課堂英語討論

關于機器人學展望的學習,教師又為學生提供了一次自主學習的機會,同樣提前兩周給學生布置任務,設計了一次題為“機器人學展望(Prospection of Robotics)”的討論課。

在課堂上,大部分學生用英文進行了匯報,同時演示了精心制作的英文PPT。機器人技術的發展日新月異,科技成果豐富多彩,學生們根據自己的興趣,在不同領域查閱資料,所以匯報成果也展示了當今世界最新的機器人科技成果,涉及家政服務(Domestic Service)、軍事國防(Military Defense)等。

在家政服務領域,目前世界上就有婚禮司儀機器人(Wedding Master Robot)、智能清潔機器人(Intelligent Cleaning Robot)、機器人寶寶(Robot Baby)等;而在軍事國防領域,則有無人駕駛飛機(Unmanned Aircraft)、智能偵查機器人(Intelligent Robot for Detection)、拆彈機器人(Bomb Disposal Robot)、太空探索(Space Exploration)等。而學生們對未來機器人的發展更做出了大膽設想。

3.3雙語考核辦法

為了使雙語教學改革落到實處,考核中既要體現雙語,也要靈活掌握考核方式。我校的平時成績占30%,主要來源于學生在辯論課和討論課中的表現。期末考試成績占70%,考試內容主要為表1所示的核心授課內容。卷面全部為英文,題型有簡答題、計算題等,學生可以用英文作答,也可以用中文作答。這樣既考查了學生的課程學習成果,又考察了學生對相關英語用法的掌握程度,又給學生一次閱讀英語和寫作英語的機會。

4結語

縱觀中南大學的研究生機器人控制技術課程雙語教學改革,在課程初始階段,采用豐富的雙語實例激發學生的學習興趣;在教授理論基礎和實踐方法階段,精心安排授課內容并使用雙語授課,使學生既不陷入深奧的數學推理中,又能把握機器人控制技術的核心知識、英語用法;在探討機器人技術的最新發展動態時,采用英語課堂互動,充分地調動了學生的自主學習熱情,有利于成為復合型專業人才。

參考文獻:

[1] ,張劍平. 美國機器人教育的特點及其啟示[J]. 現代教育技術,2007,17(11):108-112.

[2] 張奇志,周亞麗.“機器人控制”課程建設與改革[J]. 科技信息,2009(32):382-383.

[3] 陸承景. 對機器人學科教學目標和內容的實踐與思考[J]. 中國電化教育,2006(12):71-72.

[4] 蔡自興. 機器人學[M]. 2版. 北京:清華大學出版社,2009:1-2.

[5] 戴小鵬,陳懇.“人工智能”雙語教學的實踐與探索[J]. 高等理科教育,2008(1):151-153.

[6] 趙弘,趙毅鑫,周擎坤,等. 機器人學課程教育方法的探討[J]. 中國現代教育裝備,2008(11):81-83.

Practical Reform of Bilingual Education in Control Techniques of Robots

ZHOU Zhi

篇（8）

P2P在之前已經受到業內關注，但只是在一些發燒友和愛好者中間流傳，和后來形成的廣泛影響不可同日而語。由于這種技術具備可以實現多點傳輸、傳輸速率高、兼容多種媒體格式的優勢，在新媒體行業逐漸成為一項顛覆性科技，并將一些視頻軟件逐漸淘汰，在網民數量上擁有絕對優勢。

作為一項黑科技（指的是一項可以產生顛覆性創新的科技發明或技術），P2P的技術優勢很明顯，但在內容版權、產業化等方面存在先天缺陷，因此一些視頻領域的巨頭大佬對此不屑一顧，而之前一些專注于P2P領域創業的互聯網公司也逐漸銷聲匿跡。就這樣，黑科技變成了壞科技，直到快播軟件的出現，將P2P引向了萬劫不復的深淵。

在人類的發展歷史上，不乏明星般的黑科技。蒸汽機、汽車、火藥的發明，都屬此類。隨著信息時代的來臨，大型計算機、磁盤機為代表的信息產品逐漸被刀片服務器、一體機、智能手機等替代，而過去的單機時代也被互聯網、移動互聯網接管，出現了今天以云計算、大數據、物聯網、人工智能為代表的網絡新時代。

篇（9）

世界經濟論壇（WEF）今年1月的關于第四次工業革命的報告稱，預計到2020年，人工智能、機器人技術和其他技術變革將造成全球五百多萬人失業。其實早在3年前，德勤和牛津大學聯合的《未來的就業：哪些工作最容易受到計算機自動化的挑戰》報告就推斷：未來20年，機器人會威脅近45%的美國人的職業。到了麥肯錫今年7月的報告《機器人能代替的和不能代替的工作》中，這一數字上升到60%，這是基于對美國八百多種工作崗位的兩千多種工作的調查得出的結論。

這里的機器人已經不僅僅是指那些活躍在富士康這樣大型工廠流水線上的工業機器人，它更是一種嵌入人工智能的綜合系統―前者在某些生產線上的自動化完成率已經達到70%，而后者可以帶來的智能化程度是不可預估的。

這將帶來更具顛覆性的危機。“大家可能以為機器只是能取代一些重復性高的簡單工作，但其實如果把工作技能由簡到難畫一條曲線，在上揚的階梯中，更容易被取代的反而是位于中段的工作。”人工智能專家趙巍這樣判斷，他在海外從事機器研究十余年，目前正在創辦一家和人工智能相關的公司。在趙巍看來，相對于傳統印象中更容易被機器取代的體力勞動者，某些需要腦力勞動的“白領”工作，反而更危險，“因為人工智能能取代的技能在逐步往曲線更高端的方向移動，這意味著越接近‘簡單白領’的工作，越容易被取代。”

這個觀點在斯坦福大學的AI100研究小組于今年9月的《2030年的人工智能與生活》中得到了驗證。該研究報告稱，數字技術給中等技能的工作―而不是非常低技能或非常高技能的工作帶來了更大的影響。AI100小組由AI領域和相關交叉學科的頂尖科學家組成，包括工業自動化、國防、心理學、倫理學、法學、個人隱私、政治制度等，他們每隔幾年就會對人工智能的進展做新的跟進研究。

不過“能被自動化”并不等于“會被自動化”，這是成本和獲利博弈后的選擇，也就是說當占據工作大部分時間的任務能由機器人來解決，同時這種自動化的實現成本低于人力成本，那這類工作的從業人員就比較危險。

這并不代表我們就能放松警惕。為了更清晰地看到不同行業中哪部分工作內容是更容易被取代的，麥肯錫按照“不受影響”到“非常容易受到影響”的排序（見后圖），將工作內容劃分成7種類型，依次為管理他人、應用專業知識、與利益相關方互動、不可預測的體力勞動、數據收集、數據處理、可預測的體力勞動，其中“可預測的體力勞動”對應自動化的可替代性達到了78%，成為最容易受影響的工作內容。我們結合了這份報告以及專家采訪，總結分析了機器自動化對公司人可能產生的影響，你可以看看自己是否在危險之列。

A

7種技能可被替代的可能性

在今年7月的報告里，麥肯錫將所有行業的工作內容歸總成了7種類型，并由此調查了以現有技術實現自動化后能節約下的時間比例―也就是說，實現自動化后能節約的時間比例越高，這項工作內容被替代的風險就越大。其中，“可預測的體力勞動”節約了78%的時間，成為可替代性最高的工作內容，“管理他人”則是目前最不容易被替代的工作內容，僅僅為9%，我們將依次就7種技能做出分析，公司人可以根據自己的工作內容來對照參考。

如果你的工作內容集中在以下3個維度，小心！

1 數據處理

不似小說家、雕塑家等帶有很高創造性，這類工作會運用到分析和判斷的能力，不是完全低技能的工作，但又保持了一定的規律性。比如醫院放射科中，專門解讀圖像和診斷信息的醫療協助人員。他們的工作是通過解讀圖像來給出健康提示，而根據目前的圖像識別技術，機器識別的準確率和可靠程度都已經超過人類。

2 數據收集

比如律師事務所中給律師打下手的初級法務助理，他們的主要工作是收集和整理已有的文件，撰寫簡單的中英文訴求并提出主要的辯論議題。而這些通過機器學習，能夠輕易完成。

3 可預測的體力勞動

即指工作內容即使發生變化也相對能預測和可控。高達78%的可代替性讓這個能力比“不可預測的體力勞動”危險得多。以零售行業的崗位為例，一位售貨員平時的工作包括與顧客互動（與利益相關方互動）、處理數據和商品陳列（這里歸為可預測環境下的體力搬運）。機器在后兩者上的能力就比人類的能力強得多。

如果你的工作內容集中在以下4

個維度，你是安全的

1 管理他人

人工智能目前能完成的相對還是定義明確的工作，在7個維度中，現有技術最難取代的是管理培訓類的工作。和這種模糊的任務類似的是需要利用經驗知識的決策、規劃以及創意性工作，或者一些要求高度抽象思維或創造力的領域，比如科學家、攝影師、藝術家等。

2 應用專業知識

比如精密儀器裝配，超過一半豪表的機芯都出自瑞士西南部的汝拉山谷，裝配師操作的零件中最小的細如毫發，在經歷了二十多年艱難轉型后，這個古老傳統的行業竟然重歸繁榮，成為一種“血統”。再比如醫療健康領域中的注冊護士，其工作只有不到30%能夠被自動化取代，口腔科醫師則更低，只有 13%。

3 與利益相關方互動

盡管目前涌現了很多線上課程和學習工具結合的例子，不過教學的本質在于術業有專攻，并在此基礎上與他人開展復雜的互動，而這兩類工作內容占教育工作的大頭，屬于可替代性不高的技能。另外一些與情感交流相關的互動工作，比如心理咨詢師等也可以歸為這一領域。

4 不可預測的體力勞動

讓人有些意外的是，一些可能連高中文憑都不需要的技能，反而比較容易“幸存”，比如護理老人的護工，或者是工地的建筑工人。

“不要小看建筑工人搬磚的工作內容，這對手、眼綜合協調能力的要求很復雜，調用的認知能力和腦活動能力可能比律師助理寫一個文案還要高很多。”趙巍說。之所以很難取代的原因是，對人類而言，簡單到幾乎是本能的協調與判斷，是經歷了幾十萬年演化的結果，而這對于機器是個相當漫長的學習過程。

當然，機械臂也能完成搬磚，從固定的這頭到那頭。比如Google的子公司之一，Industrial Perception的機械臂運用了感知技術，從整理包裹、擺放固定位置到裝車，都能由機器人完成，它們的效率比人類高6倍，并且總體成本更低。但機械臂不能取代建筑工人的原因是，它們通常“只能取代精準定義的一個子任務”，而建筑工人要完成的工作更多。比如隨時調整卡車的運輸位置、攪拌混凝土、推水泥車等―這不僅要求身體的綜合協調，而且需要綜合的判斷。趙巍以和李世石下棋的AlphaGo舉例，“就算系統學習到了圍棋9段，但若要它馬上下五子棋，它依然沒有辦法將技能在短時間內轉化。”建筑工人們有可能在工地繼續發揮作用，正是因為他們的這些綜合能力仍然有價值。

B

最有可能被取代的3個行業

1 以服務為主的餐飲、零售及住宿業

在餐飲、零售和住宿業的工作內容中，占據最多的就是“可預測的體力勞動”，而這部分又是可替代性最高的，所以對這3個行業的公司人來說，如果你的工作內容是大量重復且可預測的，那就該亮起職業警示燈了。畢竟73%的后勤服務工作在技術上已經可以實現自動化了。 不同行業被機器人取代的危機感（從高到底） 7種工作內容被機器人取代的可能性

2 不出意外的制造業

篇（10）

所謂理性，就是雙方都承認自己有可能是錯誤的，只要你拿出讓我信服的證據我就認輸。常言道“真理越辨越明”，其實未必。不以理性的態度辯論，只能是扯皮，永遠不會接近真理。認為轉基因食品安全的一方，在看到確鑿證據后就得認輸，且關于證據確鑿到什么程度要有個明確的界限。比如：對一萬個病例的分析證明其中10％與食用轉基因食品有關。不能到時候又說：“樣本太小，找十萬、百萬個病例來分析”，“還要看這些病人有無其他不健康的生活習慣，抽煙、酗酒……”這不是辯論，而是蠻不講理。同樣，認為轉基因食品不安全的一方也不能漫天要價。比如說：“如果一百萬人吃轉基因食品，十年沒健康問題我就認輸”，十年后又說“要一千萬人吃三十年沒問題才行”，三十年后又說“要一億人吃三代”。問題是臭豆腐、臘肉這些被食用了幾百上千年的東西，仍然會被發現有害健康。