人工智能辩论精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇人工智能辩论，期待它们能激发您的灵感。

篇1

1.1一般资料

两组80例平均年龄（49.83±6.28）岁；病程最短者2个月，最长者7年，平均病程（3±1.68）年。两组患者年龄、性别、病程等资料经统计学处理，无显著性差异(P＞0.05)，具有可比性。

1.2西医诊断标准参照1992-06安徽太平《中华内科杂志》编委会肾脏病专业组制定的诊断和分期标准［2］。80ml/min＞内生肌酐清除率（Ccr）＞10ml/min；133μmol/L＜血肌酐（Scr）＜707μmol/L。有慢性肾脏病史，或累及肾脏的系统性疾病病史者。

1.3中医辨证分型及疗效标准参考1993年的《中药新药临床研究指导原则》［3］中CRF临床分型。本虚证：脾肾气虚型、气阴两虚型、脾肾阳虚型、肝肾阴虚型、阴阳两虚型。标实证：湿热型、湿浊型、血淤型、湿热挟淤型、其他型。疗效标准也参考该文献。

1.4辨象标准辨象标准参照《中国医学百科全书》朝医学［4］卷中辨象标准，均属“肺小肝大”者。

2方法

2.1实验室指标及方法①血常规及离子：红细胞（RBC）、血红蛋白（Hb）。②肾功能：Scr，BUN，Ccr。

2.2统计学方法数据均以±s表示，SPSS11.0软件统计，采用单因素方差分析组间比较。

2.3治疗方法治疗组48例太阴人组用太阴化浊汤加减：薏苡仁20g，干栗15g，黄芩15g，桔梗10g，莱菔子20g，生大黄10g，石菖蒲10g，杏仁15g，白头翁15g，泽兰20g，地龙15g；如浮肿甚加蛴螬15g，浮萍15g；若尿浊(蛋白尿)加鹿角霜15g，佩兰10g；血压高加天麻15g，15g。对照组32例，用由广州康臣药业生产的尿毒清颗粒，5g/袋，1袋/次，服用4次/d，服用1个月。对照组与治疗组48例患者进行相关比较，各以1个月为1个疗程，观察1个疗程。

3结果

3.1有效率与症状出现规律经观察太阴人在四象人CRF患者中，所占人数为47.52%，比例最多，治疗组总有效率78.2%，明显优于对照组的47.8%,而85%的太阴人患者多以继发性发病为多。在糖尿病、高血压病、高脂血症等疾病引起肾脏负荷过重而引起该病，其发病证型以中医证型的气阴两虚型、肝肾阴虚型、湿浊型、湿热挟淤型者为多。

3.2两组疗效比较结果见表1。经观察治疗组能有效改善贫血等症状，且有显著控制肾功衰的疗效。结果见表2。表1两组治疗前后血常规、离子比较(略)表2两组治疗前后肾功能比较(略)

4讨论

CRF病情危重，临床表现极为复杂，属中医的“关格”“癃闭”“肾风”“水毒证”“肾劳”等范畴，其病机错综复杂，有正虚邪实、寒热错杂、虚实互见等。肾小球硬化的病机目前有虚、淤、湿、浊、毒、痰等看法［5］。体质辨治CRF也追随以上理论。朝医体质理论发端于《灵枢·通天》七十二篇中的五太人论，但舍弃了阴阳和平体质之人，仅保留了其余四种体质。认为太、少阴阳体质不同其体内的气血运行亦不同，引起本病也有相应的规律。太阴人“过偏于阴之人”“肺小肝大”。肺主呼吸、主气、主肃降、通调水道，肺小则肺气推动血液、津液运行不畅，又肃降不利，治节失度，故生淤酿痰，痰淤互结生浊气，痰浊壅遏于里。肝藏血，主疏泄喜条达，肝大则其功能相对亢进，表现为肝实病变，故肝失疏泄、肝络瘀阻，最终致“血浊气涩”。血浊与气涩互为因果，二者相参恶化脏局，促使浊邪壅遏于内、充斥三焦。三焦决渎失司，痰浊阻滞肾络，气化不利故成本病。故其病初起多以高血压病、高脂血症、冠心病、糖尿病等以肝实、邪浊的病变为早期原发病，并以实证为主。到代偿期、失代偿期时多伴有神疲乏力、浮肿、呕吐等临床表现，所以此时也常被确认该病。

本方是太阴人清肺泻肝汤化裁，顾名思义清泻肝实，降利肺气；生大黄、薏苡仁、白头翁、黄芩以通腹泻浊，桔梗、杏仁、莱菔子、石菖蒲降气化痰，泽兰、地龙活肾络的功效。完全针对太阴人体质以及CRF病机而设，与中医理论的专注于病位在肾的治法有所出入，其辨体质的治疗特点亦在此。此外太阴人“肺小肝大”，故平时注重调补肺脏，谨防感冒的发生；积极治疗太阴人易感之疾高血压、高血脂、高血糖、高胰岛素血症等疾病，防止该病引起对肾单位的损伤。通过以上对太阴人CRF的治疗，可看出浊毒淤阻是首要病机，而且与其“血浊气涩”体质的病理特点有紧密相关。所以在治疗上我们既要辨其病、又要辨证、更要辨体质，这样才可做到“审机论治”“辨质论治”和“辨病论治”3者有机地结合起来，并能获得最佳疗效。

【参考文献】

［1］匡调元.匡调元医论［M］.上海：上海中医药大学出版社,2004:113.

［2］王海燕，郑法雷，刘上春，等.原发性肾小球疾病分型与治疗及诊断标准专题座谈会纪要·慢性肾衰诊断标准及分期［S］.中华内科杂志，1993，32(2):131.

［3］中华人民共和国卫生部.中药新药临床指导原则，第1辑［S］.1993：167.

［4］中国医学百科全书编辑委员会.中国医学百科全书（朝医学）［M］.上海:上海科学技术出版社,1992：4.

［5］刘玉宁.DN肾小球硬化的中医病机探讨［J］.新中医，2003，35（7）：8.

篇2

关键词：人工智能；学习兴趣；教学方法

1956年，在美国Dartmouth大学，由数学家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同发起一个历时两个月的夏季学术讨论班，他们在此讨论班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语。人工智能是一门多学科交叉的课程，涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学及语言学等多个学科，是新理论和新技术不断出现的综合性学科。当前，人工智能领域加强了从人类智能与生命现象中汲取养分的趋势，加快了向分布式系统与复杂系统靠拢的步伐，智能化的应用更为深入，影响更为广泛，其发展已对人类的经济、社会、文化等方面产生了深远影响[1]。

1人工智能导论课程特点

人工智能导论是人工智能领域的引导性课程，介绍人工智能的基本理论、方法和技术，目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为进一步学习奠定基础。人工智能是计算机科学与技术学科一门重要的基础课程，需要相关课程作支撑。离散数学、概率论与数理统计等课程是其数学基础，数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程则为人工智能中知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计与实现手段。与其他软件课程相比，人工智能课程有鲜明的特点，主要表现在思想方法上强调启发性、算法上强调不确定性。同时，由于人工智能是一个新思想和新技术层出不穷的开拓性领域，因此其对学生的训练是鼓励创新的，具有其他课程不可替代的作用。

人工智能导论是计算机相关专业的必修课，在许多信息类相关的本科教学中也有开设，一般开设在第六或者第七学期。我国目前本科教育的定位是专才教育，培养某方面的专业人才。完成公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，本科高年级学生应该了解本专业的应用领域和发展前景，因此在教学过程中要注意内容的专业性和应用性。由于本科阶段学生缺乏科研意识，初步的科研训练设置在第八学期，即所有课程学习完毕之后的毕业设计，而人工智能课程强调科研性，因此教学难度较大，由此带来的最直接后果就是学生学习兴趣不高。同时，对有志于读研的学生而言，本科阶段的学业也是研究生教育的起点，在教学过程中要适时的进行科研引导，提升学生对科学研究的兴趣，为研究生阶段打下基础。可见，圆满完成人工智能导论课程这一教学任务是重要且极具挑战性的。

2教学内容安排

人工智能的研究和应用领域非常广泛，包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、搏弈、计算智能、人工生命自动定理证明、自动程序设计、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。人工智能导论旨在为这些具体领域的研究提供引导和基础保障。

人工智能导论课程涵盖内容较多，因此需要明确“精讲”和“泛讲”的内容，以使教师和学生在教学活动中都有所侧重。当然，首先应和学生说明，泛讲并不代表内容不重要，只是由于课程性质和课时的关系，暂时不作深入探讨。日后如有需要，可在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能学科的发展状况，根据教学大纲和作者的教学经验，对人工智能导论课程教学内容的精讲和泛讲安排如表1所示。

3提升学生学习兴趣的教学方法

3.1穿插背景故事

为激发学习积极性，针对学生喜欢听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点，通过讲述一些与教学内容有关的故事或者趣事来吸引其注意力，辅助思维并丰富联想，使学生在愉悦中完成学习[2]。下面列举几个我们在课程教学中用到的背景故事，通过这些故事，不但传授了知识，也活跃了课堂气氛。

1) 人类智能的计算机模拟与人机大战。

讲授人类智能的计算机模拟时，可以给学生简述一下IBM公司的超级电脑和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之间的人机大战，以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，在美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕，“深蓝” 以3.5U2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕罗夫与深蓝的升级版“小深”又进行了一场人机大战，先后进行了6局比赛，最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的结果和“小深”握手言和。这也表明了人工智能和人类智能之间的较量还将持续下去。

2) 问题规约法与老和尚说教。

问题规约法是从要解决的问题出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。本原问题指不能再分解或变换且直接可解的子问题。可见，问题规约的本质是递归的思想。此时，可以给学生简述我们小时候就听说过的老和尚说教的故事，即“从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚，老和尚对小和尚说，从前有座山……”。

3) 模糊理论与秃头悖论。

模糊推理是一种重要的不确定性推理方式，是指基于模糊理论进行的推理。讲授模糊理论时，可以先讲一下秃头悖论让学生讨论。一个人有10万根头发，肯定不能算秃头，不是秃头的人，掉了一头发，仍然不是秃头，按照这个道理，让一个不是秃头的人一根一根地减少头发，就得出一条结论，即没有一根头发的光头也不是秃头！秃头悖论的出现源于在严格的逻辑推理中使用了“秃头”这一模糊概念，因此需要以模糊逻辑代替传统的二值逻辑解决该问题。

3.2课堂辩论和多媒体教学

人工智能从其诞生之日起就充满争议，各种学派的争论使得人工智能的发展更趋完善，加快了其纵深发展。目前，人工智能的争论主要有两方面，即研究方法的争论和技术路线的争论。前者争论的主要问题有人工智能是否得模拟人的智能；对结构模拟和行为模拟是否可以分离研究；对感知、思维和行为是否可分离研究；对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究；是否有必要建立人工智能的统一理论体系。后者争论的主要问题是沿着什么样的技术路线和策略来发展人工智能。

在课堂教学中，可以充分利用人工智能中存在的争论较多这一特点，针对相关议题组织课堂辩论，如可用议题“机器的反叛――机器的智能会超越人类吗？”。让学生在图书馆或者从网上查阅相关资料，明确自己的论点并准备证据材料，并在课堂上进行辩论。这类辩论无所谓输赢，旨在通过这种活动，增进学生思考[3]。教学中，还可以充分利用多媒体教学的特点，如让学生观摩电影《终结者》系列、《人工智能》、《黑客帝国》等，增强学生对人工智能的直观感受，提高课堂教学效果[4]。

3.3应用实例分析

普遍而言，本科学生对单纯的理论讲解不太感兴趣，因此在教学过程中，适当增加一些实验和设计，提高学生分析问题的能力和实际动手能力。比如，讲解知识的产生式表示法时，给出产生式的概念和基本表示形式之后，可以通过“野人与传教士过河”问题来说明产生式表示法的具体应用过程；讲解计算智能的进化计算部分时，给出进化算法的几种具体形式和算法流程之后，可以通过中国旅行商问题(CTSP)来说明算法求解问题的过程。教师在教学过程中，可以根据需要，选择一些合适的应用实例进行分析。通过这些实例，既能加深学生对知识的理解，又能增加学习的兴趣。下面给出两个实例的简单描述。

1) 产生式表示法求解“野人与传教士过河”问题。

问题：传教士和野人各N人过河，现只有一条船，传教士和野人都会划船，船一次只能载k人，船上野人多于传教士时野人就会吃掉传教士，问如何安全过河？(不失一般性，以N=3，k=2为例求解)。

求解简述：设综合数据库中状态用三元组(m, c, b)表示，其中m、c、b分别表示传教士、野人和船的数目，则有：

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸为参照点，则初始状态和目标状态分别为(3，3，1)和(0，0，0)。据此，可以给出一条产生式规则如下：

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

以此类推，把所有可行的规则都求出之后，就可按照规则集和控制策略得到问题的解。

2) 遗传算法求解31个城市的CTSP问题[5]。

问题：给定有限个城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每两个城市之间的距离矩阵D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出满足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一个全排列。我们以CTSP问题为例，即求解中国31个城市之间最短巡回路线的问题。

求解简述：路径表示直接使用城市在路径中的相对位置，如有编号分别为1、2、3、4、5的5个城市的一条路径4－1－2－5－3，用路径表示方法直接可写为(4 1 2 5 3)。适应度函数值用路径的实际长度表示。交叉算子采用次序杂交，即选择父体的两杂交点，交换相应的段，其它城市则保持在父体中的相应次序。变异算子采用倒位算子，即随机选择两个位置，然后将它们之间的城市反序。通过运用遗传算法求解，可得最优解为15 404 km，对应的巡回路线为“北京―呼和浩特―太原―石家庄―郑州―西安―银川―兰州―西宁―乌鲁木齐―拉萨―成都―昆明―贵阳―南宁―海口―广州―长沙―武汉―南昌―福州―台北―杭州―上海―南京―合肥―济南―天津―沈阳―长春―哈尔滨―北京”。实例讲解完成后，可要求学生采用相同或者不同的方案自己去实现一下问题的求解过程。

4结语

人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程，同时也是一门交叉学科，涉及面广，理论性强，教学难度较大，学生的学习兴趣有待提高。本文作者根据自己在人工智能导论课程中的教学实践和课程特点，明确了教学中的精讲内容和泛讲内容，总结了三种提高学生学习兴趣的教学方法，并给出相应的实例说明，旨在为本门课程的教师提供教学参考。

参考文献：

[1] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用(本科生用书)[M]. 北京:清华大学出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齐歌,杜浩翠,等. 离散数学的课堂导入法研究[J]. 计算机教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王万良,杨旭华. “人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J]. 计算机教育,2009(11):129-132.

[4] 李春贵,王萌,何春华. 基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J]. 计算机教育,2008(9):53-54.

[5] 杨利英,覃征,贺升平,等. 改进的演化近似算法求解TSP问题[J]. 微电子学与计算机,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)

Abstract: This paper presents three teaching methods for promoting learning interests based on the characteristics of Introduction to Artificial Intelligence and our teaching experience. These methods have been used in practice. The teaching practice shows that the methods proposed in this paper can promote learning interests effectively.

篇3

其实我对辩论本身没什么兴趣，也不是要“晒勤奋”，更是对懒人生活充满了无限向往，提到懒惰和人类之光，只是想说说人工智能世界里的智慧和能力。

对于大多数人而言，人工智能其实是个很老的、很宽泛的同时又很虚幻的概念。之所以有这样的印象，恰恰是因为人们接触到的大部分人工智能系统的应用范围非常狭窄，按照预设程序，执行特定任务，场景学习能力弱小，更谈不上交互和情感层面的高级需求。

即便像“微软小冰”那样一个在诞生之初就做好了“情感计算框架”的聊天机器人，除了陪聊之外，也很难让人觉得“实在”、“有用”；即便现在的超级计算机、各种芯片处理器的运算速度和处理能力已经提升到了一个令人恐怖的程度，但也仍然在创造性的维度上举步维艰。

所以，当前的人工智能，能力有余，智慧不足。

云和大数据时代的到来，正在将人工智能领域推向一个全新的世界。一些人想到了利用基于互联网的云平台和相关智能技术来跨界整合，赋予“机器人人”更大的知识库和更强的学习能力（比如“健康大白”）；一些人则借力诸多商业化的大数据分析平台（比如英特尔的TAP，IBM的Watson等）以及超级计算机来获取一直有着较高门槛的机器学习、深度学习领域的准入资格；

而另一些人甚至把目光聚焦在了人工智能的底层算法上。“阿尔法狗”的幕后操盘手，被谷歌收购的英国人工智能公司DeepMind就在这么干。该公司创始人Demis Hassabis希望构建一套能像生物系统一样学习的、灵活的、自适应的算法，这被称为通用人工智能（AGI，即Artificial General Intelligence），能自动将非结构化信息转换为可使用知识。

“气候建模，复杂疾病分析――开始想象下一步可能解决什么，这让人非常兴奋。”Demis Hassabis认为，未来超级智能机器将与人类专家合作解决一切问题。

篇4

科技行业正准备迎接人工智能带来的震撼世界的影响。如今人们意识到，从教育、就业，到如何收集人们的数据，人工智能将扰乱社会运转的方式。

机器学习是一种高级形态的模式识别，能够让机器通过分析大量数据来做出判断。这有望大大辅助人类思维。但这种与日俱增的能力引发了近乎“科学怪人”（Frankenstein）式的担忧：开发人员能否控制他们创造出的机器？

加州大学伯克利分校计算机科学教授、人工智能专家斯图亚特？拉塞尔表示，自动系统的失误（就像去年驾驶一辆特斯拉汽车，部分自动驾驶汽车的美国驾车者死亡那样）促使人们关注安全。他表示：“这种事件可能会严重阻碍行业的发展，因此这里有着非常直接的经济自身利益。”

除了移民和全球化，对人工智能驱动的自动化的担忧，正引发公众对于不平等和就业安全的担忧。唐纳德？特朗普当选美国总统以及英国投票退出欧盟在一定程度上就是受到这类担忧的推动。尽管一些政治人士声称，保护主义政策将有利于劳动者，但很多行业专家表示，多数就业损失是由科技变革（主要是自动化）造成的。

英国《金融时报》与高通联合开展的Essential Future调查发现，全球精英（那些收入和受教育程度高、生活在首都城市的人）τ诖葱乱比普通大众热情得多。除非弥合这种差距，否则它将继续引发政治摩擦。

美国企业家、撰写道德和科技文章的学者维微克？瓦德瓦认为，新的自动化浪潮具有地缘政治上的潜在影响：“科技公司必须对他们所创造出的东西承担责任，并与用户和政策制定者合作，缓解风险和负面影响。他们必须让员工花时间思考哪里可能出错，就像他们花时间宣传产品那样。”

人工智能行业正在准备应对反弹。人工智能和机器人领域的进步，已经把自动化引入白领工作领域，例如法律文书和分析财务数据。麦肯锡的一项研究称，在美国员工的工作时间中，大约有45%用在可以借助现有技术实现自动化的任务上。

为了确保人工智能有利于人类，已经建立了一些行业和学术计划。其中包括由IBM等公司创建的人工智能造福人类和社会合作组织，以及涉及哈佛大学和麻省理工学院的一项2700万美元计划。得到埃隆？马斯克和谷歌支持的OpenAI等组织已取得进展，拉塞尔教授表示：“我们看到了一些论文，它们针对安全性的技术问题。”

这方面有一些过去应对新技术影响努力的回声。微软首席执行官萨蒂亚？纳德拉将其与15年前相比，当时比尔？盖茨动员公司的开发人员抗击电脑恶意程序。他发起的“可信计算”倡议是一个分水岭。纳德拉在接受英国《金融时报》采访时表示，他希望采取类似的举措以确保人工智能造福于人类。

然而，人工智能带来了一些棘手的问题。机器学习系统从大量数据中得出见解。

微软高管埃里克？霍维茨去年底在美国参议院听证会上表示，这些数据集可能本身就存在问题。他表示：“我们的很多数据集是在假设我们可能并不深入理解的情况下收集的，我们不希望让我们的机器学习应用放大文化偏见。”

新闻机构ProPublica去年进行的一项调查发现，美国司法机构用来确定刑事被告人是否有可能再次犯罪的算法存在种族偏见。再次犯罪风险较低的黑人被告比白人被告更容易被标记为高风险。

提高透明度是一条出路，比如明确人工智能系统使用了哪些信息。但深度学习系统的“思维过程”不容易加以审查。霍维茨表示，人类很难理解这种系统。“我们需要理解如何证明（它们的）决策合理，以及这种思考是如何完成的。”

随着人工智能影响更多政府和企业决策，影响将是广泛的。“我们如何确保我们‘培训’的机器不会固化和放大困扰社会的人类偏见？”麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰一问道。

纳德拉等高管认为，答案将是结合政府监督（言外之意，这包括对算法的监管）和行业行动。他计划在微软成立一个道德委员会，以处理人工智能带来的任何棘手问题。

他说：“我希望有一个道德委员会，它会这样说，‘如果我们要在任何作出预测、可能具有实际社会影响的场合使用人工智能，那么它不带有内置的一些偏见’。”

确保人工智能在不会带来一些意想不到的后果的情况下造福人类，是很困难的。拉塞尔教授说，人类社会无法界定自身想要什么，因此通过编程让机器为最多数量的人谋求最大幸福是存在问题的。

这就是人工智能所谓的“控制问题”：智能机器将一心追逐武断的目标，甚至当这些目标并不可取的时候也是如此。“机器必须考虑到人类真正想要的东西具有不确定性，”拉塞尔教授说。

然而，道德委员会无法平息人们对人工智能夺走工作的担忧。在今年的达沃斯世界经济论坛上，对反弹的担忧很明显，高管们对于如何采用人工智能并作出解释十分焦虑。普遍的回应是，声称机器在可能取代一些工作的同时，也将让许多工作更能带来成就感。

篇5

2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。

围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。

“人工智能百年研究”项目

2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。

《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。

1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。

2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。

3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。

4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。

5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。

6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。

7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。

8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。

《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。

这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。

研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。

“为机器人安装‘死亡开关’”

2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。

会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”

会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。

报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。

报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。

人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。

“机器人应当纳税”

英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。

在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”

盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。

法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。

“人类需要成为‘半机器人’”

美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”

篇6

当我们谈论人工智能（Artificial Intelligence，AI）时，很大程度上受到源自20世纪想象的影响，例如，直接把人工智能和机器人联系起来，甚至是人形机器人。这可能也会影响法律人对人工智能的想象，包括是否承认人工智能作为具有自我意识的法律主体地位（或至少是人类行为的人），从而保护其特定权利（言论自由、著作权）、划定责任（缔约、侵权），甚至强调可能的毁灭性风险。这种想象远非受到科幻作品影响那样简单，深层次中还反映出人工智能在技术和应用上不同的发展路径：早期人工智能研究更集中于对人脑的仿真模拟，探究意识、理性等更为宏大的哲学问题，但应用性较少;当下的人工智能走出了实验室，借助互联网服务直接影响到普通人的生活，在技术上并不执着于创造一个完美的智能体，而是依靠算法（如机器学习和神经网络）不断优化，对海量数据自动挖掘与预测，通过无所不在的传感器实时更新数据，动态掌控着人类社会各个方面的运转，并把从某个特定领域升级为通用人工智能作槟勘辍4诱飧鲆庖迳纤担人工智能并不神秘，它出现在日常生活中，不仅是工业社会生产自动化的延续，也是互联网商业化的必然结果和新阶段。时至今日，欧美国家纷纷出台政策，推动人工智能发展，力求提升经济效率和竞争力。 互联网公司正逐渐主导实体经济和金融生产

如果我们摆脱简单的拟人思维，把人工智能看作互联网智能演进的新阶段，为理解其法律规则，就有必要理解互联网法律在过去20年中形成的路径和推动力，从而探讨人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的规则。本文将从网络法的两个视角――实证性和生产性――切入，将它们延伸至人工智能语境下分别讨论。“实证性”视角是我们观察和应用任何规则的惯常思维方式，例如人工智能行为的具体规则如何确立、如何规制等，本文将讨论支撑人工智能的两个构成性要素――算法与数据――可能带来的法律问题，以及法律人处理人工智能的两种路径;“生产性”视角则深入规则背后，探索规则形成的政治经济因素，特别是经济生产方式的内在要求。人工智能本质上是一套复杂的代码设计，既是影响社会行为的强力规范，也是产生新价值的生产机制;它驱动整个社会朝向更智能的方向变化，从而要求法律做出相应调整，尤其是确认新型经济利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且将人工智能看成法律上的客体，暂不讨论赛博格（cyborg）之类的人体转向机械体或通过基因技术改变身体的问题（仍是法律上的人），也不讨论人工智能作为一种人造物的自我意识问题（一个难以达成共识的哲学问题）。

理解网络法的变迁

网络法在中国的变迁大致遵循两类逻辑：外生性的政治/监管逻辑和内生性的商业逻辑。政治/监管逻辑体现为对“实证性规则”的追求，这些规则集中在国家（包括法院和监管机构）如何对互联网的内容和行为进行规制，包括对网络和信息安全的追寻。这集中反映了国家权力如何试图介入新技术带来的问题与挑战。这一视角最早由美国法学界引出，特别是Lawrence Lessig的代码理论将代码（架构）和法律并列。由此，所谓的网络法不仅要约束社会主体在网络空间中的行为，也要对架构的变化本身做出回应。

首先，就规制主体行为而言，出现了是否按照传统线下行为规则的思路约束线上行为的讨论。这一讨论的核心是，互联网问题是否具有任何特殊性，需要某些新规来解决。我们已经看到，中国的互联网行为监管在很大程度上延续了传统规则和管理方式，采取渐进的方式，这不仅成本较小，也给予监管者一定的学习和探索空间。其次，就架构变化本身而言，国家在宏观上主张网络空间中仍然需要，不能成为法外之地，在微观上相应出现了国家与平台权力/责任二分的讨论。例如，政府权力何时需要介入平台治理，加强平台的行政管理责任或安全保障责任，还是由后者根据自身情况自我规制，实现治理目标。政治/监管逻辑要么遵循管理者的路径依赖效应，要么坚持既有社会稳定、意识形态安全价值。问题在于，监管者在多大程度上能够认识到代码及其商业模式的特殊性，从而使监管行为和行业特性相互协调融合。

另一种看待规则产生的方式遵循商业逻辑。这种生产性视角关注微观权力运作，综合将代码、法律与社会规范放在一起，不单纯从社会学意义上观察社会主体行为如何受到影响，而是在政治经济学意义上将网络空间的生成和扩散看成是一个由商业力量推动主导的生产性过程，关注价值由谁产生、如何分配，由此推动对新规则的内生需求。按照这一视角，无论是法律还是架构，在具有实证性规制功能的同时，也是一种“生产性规则”。互联网的生产模式决定了其对社会范围内生产资料的创造性生产和再利用，需要法律确认其生产方式的合法性，重塑关键法律制度，并解决和传统生产模式的利益冲突。这一视角无疑帮助厘清新经济主张的例外特性，不仅展示出架构和相应的法律改变，更指明了背后的政治经济原因，是更好地理解实证性规则的基础。

两类不同的逻辑在过去20年中交替出现，相互制约，共同塑造了中国网络法体系，也推动了中国互联网的整体发展。总体而言，鉴于国家有意促进新经济，需要推动传统的属地化、分口治理，事后运动治理模式发生转变，认清互联网商业模式和价值产生的根源，有利探索适应新经济性质的管理体制。从这个意义上说，信息资本主义不断要求对法律内核进行改造，取代其中的传统经济要素，打破限制生产要素自由流通的各类规则。

人工智能法律的实证性视角

如前所述，人工智能的本质在于算法和数据处理，物理形体不必然是人工智能的构成要素，因为即使是人形机器人，也不过是一个算法主导的硬件系统，它实时收集信息，并按照算法的要求做出决定，继而行动。更重要的是，具有物理形体的人工智能可以推动群体智能发展，通过分布式终端收集更多数据加以处理，并不断传输至云端“大脑”，提升整体网络的智能水平。 人工智能巳深度介入医疗领域

根据算法的复杂性和学习/运算能力对强人工智能和弱人工智能进行区分，这在技术认知上没有问题，但在法律上很难按照智能程度给出精确的标准。法律应对复杂世界的方式是确立一般性的简单规则，在概念上对社会个体进行抽象假定（如行为能力），而非针对特殊主体，否则规则体系本身将变得异常复杂，难于理解和操作。而人工智能从单一的自动化服务向多元通用服务转变的过程可能是一个相当长的光谱，法律需要针对其本质特征进行约束，并探索一套应对未来的方案。当我们说社会变得越来越智能的时候，事实上指由于数据搜集、储存和处理的能力不断增强，所有软件/算法都可能朝向自动收集数据，做出决定或判断的趋势，由于算法的复杂性，算法带来的结果可能无法预测，并在更大范围内带来系统性的不利后果。这种后果未必是毁灭性的风险，甚至只是在某领域的制度设计问题，但人工智能恰好将这类社会问题具象化，掩藏在外表华丽、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就会引发一系列问题。

如果放在一个更大范围内观察，在历史上，人类社会随着复杂性的增加，不可避免地产生以组织和技术形态出现的各类“黑箱”，它们的决定影响着社会发展和大众福利，但仍然保持着某种秘密性。这一隐喻未必是阴谋论，其核心问题在于信息不对称。为平衡相关当事人和社会大众的知情权、避免恐慌、保持某种预测能力，人们不断设计出某种程度的信息公开和透明化机制，例如政治辩论的公开化，法院诉讼程序透明化甚至公开庭审，上市公司强制信息披露等等。而人工智能不过是信息技术时代的新型黑箱，带来更加严重的系统化影响。互联网在兴起过程中，通过降低信息成本，推动了开放政府、庭审直播，使信息公开透明更加便利，将生产性资源不断解放出来，在更大社会范围内重新配置，产生新价值。然而，这一过程在消除一个又一个传统黑箱的同时，产生了更为复杂的新黑箱，进而主导整个社会的生产过程。生产资料之间的信息变得越来越对称，甚至可以实时互通信息，但作为信息匹配中介的人工智能却变得更不透明，其规则设计和运作从属于用户甚至开发者无法理解的秘密状态，这回到了法律如何处理与代码的关系问题。

一个类似的比较是人类自身：人脑经过上百万年的进化，演变成十分复杂精致的系统。尽管当代神经科学不断改变我们对人脑的认知，甚至每个人的大脑都不完全一样，但就法律而言意义不大，这只能在边际上改变个案判决。即使无从了解人脑的运转机制，或者依据某种更加先进的科学知识解释社会主体行动的具体理由，人类还是有能力形成社会规范，并演进成更加理性化的规则。这套规则只需要假定一般社会主体是（受限）理性的，由少数概念界定不同情形的心理状态（故意、过失），并集中对人的外在行为进行约束，确定权利与义务，就足以以简单规则应对（而非认识）这一纷繁复杂的世界。类似地，在处理算法的负外部性时，也可以有两种不同的路径：（1）关注算法的外部行为与后果，（2）关注算法内部的设计规则。

大部分现有规则关注算法导致的（未意料）结果，例如内容分发算法未经审查造成非法或侵权内容传播，这一般由信息传播者（即内容服务商）承担责任，算法本身并无法律地位，在造成不利后果的过程中只是一个工具。这类责任假定内容服务商应当知道非法内容的存在，并有能力通过算法设计或人力（比如人工审查）加以阻止。在诸多侵权场合，内容服务商可以通过“避风港”规则免责，只要无法证明它实际知晓状态。更复杂的是，如果软件开发者声称自己无法控制信息的生产和传播，却造成一定社会危害的情形。无论是在快播案还是BT案中，软件开发者都无法因这一原因而逃脱责任，法院的理由仍然是，开发者有能力知晓非法内容的输出（如果不是故意的话，例如快播向推广该播放器）。类似地，如果一个具有物理形体的人工智能由于处理信息不当造成了外在损害，按照这一逻辑仍应由算法开发者负责。

而且，还有必要将算法产生的错误和算法缺陷本身区分开。长期以来，软件行业一直通过拆封合同（shrink-wrap）解决缺陷软件造成的短时崩溃或重启问题，这种格式条款旨在确认这样一种事实：没有任何软件是百分之百完美的，只要在用户拆封使用该软件时运行正常即可，服务商并不为软件崩溃或死机造成的消费者损失负责，因为前者无法预料到缺陷带来的风险。这就是为什么消费者需要接受软件生产商不停的更新和补丁，软件/应用不受产品责任的约束，被视为一种可以不断升级改进的服务，这在免费软件时代更是如此。按照这一思路，似乎有理由认为，无人驾驶汽车因算法计算错误导致车祸（何况造成事故的概率远远小于人类司机的错误）是这类软件的正常的缺陷，消费者应当容忍这类错误。但无论是监管者还是潜在的受害人都无法接受这种比拟。声称有潜在缺陷的交通工具（也包括医疗设备和其他与生命财产直接相关的算法）一旦投入使用就需要为此造成的后果负责。无论如何，这类思路仍然是通过后果施加事后责任，监管者或法院并不想深入算法内部了解造成事故的技术原因是什么。只要法律认定这一黑箱应当在合理范围内得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就应当承担责任。在这种情况下，保险（甚至是强制险）就成为确保这类发生概率小但潜在损失巨大的不二选择，航空、医疗保险市场十分发达，可以预见将会延伸至更多由人工智能驱动的服务行业。 现实与虚拟的界限不断模糊化

如果说事后救济还无法确保安全，事前干预算法设计则是另一种选择，同时带来的问题也更复杂。早在20世纪，阿西莫夫就试图为机器人立法，尽管他从未讨论技术上的可行性。安全可能是人工智能服务的首要问题之一：一个中心化的入侵可能会导致所有终端都变得极度不安全。行业监管者在不同行业为特定服务中的人工智能设定安全标准（如医疗器械、交通工具、自动化武器），实行安全保护等级制度，甚至要求被认定为重要设施的源代码（如windows系统）供监管者备案，或在设计自动化交易程序时控制报单频率的阈值等。又例如，在魏则西事件后，联合调查组在整改意见中要求落实以信誉度为主要权重的排名算法，对商业推广信息逐条加注醒目标识，予以风险提示。如果说这些监管手段针对的是作为商业秘密的私人算法，诸如Open人工智能这样的倡议则意在延续开源软件运动路径，确保软件漏洞能够得到更大范围内的监督和修补。至少在中国，信息披露机制尚未成为算法监管的重要手段，无论是强制性披露还是第三方披露。

（作者单位：上海财经大学法学院）

注释：

[1]当下的大众媒体、文化产品和社会公共认知正努力将未来的人工智能塑造成具有独立意识的逐渐演化的主体，这集中体现在诸如《终结者》《我，机器人》《西部世界》《2001银河漫游》这类科幻影视作品中。尽管人们也有理由进一步想象，一旦人工智能具有了自我意识，就不再可能忠实地为人类服务，而更可能对人类生存构成威胁。其路径和思维方式仍是20世纪的，和21世纪依托大数据机器学习迥然不同。事实上，按照日本学者森政弘提出的“恐怖谷理论”，人工智能不太可能在短时间内人形普及化，因为这会在消费者心理上引发不安甚至恐惧。像Siri和Cornata这样的语音助手、像Tay和小冰这样的聊天机器人则不会有这种负面效果，因为用户知道自己在和一个尚未通过图灵测试的算法对话，他们甚至乐于教Tay在推特上辱骂用户、发表种族主义和煽动性的政治言论。另一个可能影响中文世界读者想象的因素是，把robot翻译成“机器人”先验地赋予了这类客体某种拟人化主体地位，而人形机器人（android）却没有引起更多的关注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一个更加有用的综合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究将具有物理形体的机器人作为法律的对象，特别区分了信息性和物理性效果，见Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一个不同观点，见Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把机器人视为人在法律上也有相当的历史，见Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吴军：《智能时代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的机器人系列小说中，无一例外地设定机器人拥有一个“正子脑”（positronic br人工智能 n），但却没有给出任何解释。见阿西莫夫：《机器人短篇全集》，江苏文艺出版社2014年版。

[5]这被称为终极算法（master algorithm），见佩德罗・多明戈斯：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯・卡尔：《玻璃笼子：自动化时代和我们的未来》，中信出版社2015年版。在互联网发展的每一个阶段都有某种意识形态化的术语或热词吸引投资，例如宽带、大数据、分享经济、VR（虚拟现实）等，它们不过是互联网形态的各类变种。例如，一个关于分享经济和之前互联网经济的关联，参见胡凌：《分享经济的法律规制》，载《文化纵横》2015年第4期。

[7]这种思维方式可追溯到霍布斯以来的法律实证主义。

[8]胡凌：《代码、著作权保护与公共资源池》，载《腾云》2016年12月刊。

[9]关于两类逻辑的具体表现，集中参见胡凌：《探寻网络法的政治经济起源》，上海财经大学出版社2016年版。

[10]这在众多（特别是国外的）中国互联网观察者身上十分常见，人们的注意力全都转向中国政府如何严格管理和控制互联网。在政治学研究中自然而然地并入“国家与市民社会”传统框架，并吸纳了关于在线抗争、集体行动的传播学与社会学研究。

[11]劳伦斯・莱斯格：《代码2.0》，清华大学出版社2008年版。

[12]一个概述，见胡凌：《马的法律与网络法》，载张平主编：《网络法律评论》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法兴起：理解中国互联网演进的一个框架》，d《文化纵横》2016年第5期。这体现在版权、隐私、财产、不正当竞争、垄断、劳动法等一系列制度中。这种对法律制度的改变不单纯是在既有工业生产背景下微型创新带来的变化，而是社会生产的重塑。

[14]比如说，平台责任议题的出现，和互联网平台更多转向由第三方提供服务的信息中介模式直接相关。

[15]这一区分和观察中国式资本主义兴起的框架十分类似，政治经济学家们争论的焦点就在于如何解释中国改革开放三十年的成功经验，究竟是政府主导还是市场主导，但实质上是一个混合制经济。

[16]由于科斯所说的企业信息成本和管理成本降低，调动生产要素的边际成本趋近于零，企业组织形态本身将成为竞争的高成本。

[17]尼克・波斯特洛姆：《超级智能：路线图、危险性与应对策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治过程、现代的企业决策都是黑箱，对外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的国家/商业秘密。卡夫卡的小说《审判》就精确描述了作为黑箱的诉讼过程，同一时代的韦伯也描述了理性化的国家机器应当像自动售货机一样。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金钱的数据法则》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差错：软件错误的致命影响》，人民邮电出版社2012年版。

[21]长久以来民用航空器已经由软件深度介入驾驶过程，以至于人类驾驶员无法在短时间内预热，形成另一种风险。

[22]阿西莫夫提出的“机器人三定律”（后来扩展至四点）虽然十分基础，但仍然很难在具体情况下起作用，特别是当代伦理学上著名的“线车难题”之类的伦理困境。考虑到这些定律是为模拟人脑状态下设计的，就更可疑;因为人脑并不总是按某些理性伦理原则行事的，在某些关键场合强烈依靠某些默认设置――直觉。

[23]由监管机构强制披露并审查事实做不到，只能依靠像苹果这样的平台公司和软件分发平台帮助对成千上万个软件进行至少是安全审查。在台式机时代，这一平台责任几乎不可能，自然状态下的windows只能导致争夺私人控制权的3Q大战。但像乌云网这样的第三方白帽黑客也被禁止探测和公开互联网公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在笔者看来，法院应当将注意力放在知情同意的合同条款本身的适当性上，而不是一味接受黑箱的逻辑，因为后者确实无懈可击。如果格式合同能准确反映代码的设计，对其条款的审查是更好的选择。百度引发的被遗忘权第一案反映的也是这个问题。

[26]一个补救方法还是尽可能地披露算法信息，允许用户理性地生产/隐瞒个人信息，见戴昕：《自愿披露隐私的规制》，载苏力主编：《法律和社会科学》第15卷第1辑，法律出版社2016年版。

[27]法律的人工智能化是本文另一个没有讨论的问题，与此相关的是大规模监控、智能警务、犯罪预测等问题。

篇7

中南大学开设人工智能课程已有25年历史,2003年该课程更是被评为全国高等学校首批精品课程。此后,在国家教育部、湖南省教育厅和学校的支持与指导下,以蔡自兴教授为首的教学队伍一直继续坚持精品课程的建设。在5年多的建设过程中,一直坚持求新求变的思想,使得本精品课程又登上了一个新的台阶,并通过建设取得了一些新的经验和体会。

1 深化教学改革,不断提高教学质量

教学改革是课程建设和学科发展的生命线。经验告诉我们,要不断提高教学质量,就不能固步自封,吃老本,而必须不断深化教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法。

(1) 搞好精品课程建设,发挥示范作用

把人工智能国家级精品课程放在优先建设的位置,讲究教学质量,推进教学改革是本课程一直坚持的教学理念。首届国家级精品课程评选时,还很少有其他课程采用网络教学,而我们的课程就已经建设了完善的网络教学平台并被国家教育部评为优秀网络课程,这有助于充分发挥国家级精品课程的示范作用。在此后的建设过程中,我们坚持每年都对网络课程和教学课件进行改进和更新,在国内发挥了应有的示范作用。

为开拓学生眼界,追踪国际前沿研究,这几年我们加强了对双语教学的研究和实践,采用多种方式坚持汉英双语教学。经过实践我们体会到,英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,并根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。

(2) 编著立体配套教材,为教学改革服务

根据学科和课程的发展及教学改革的需要,我们十分重视教材建设,不断更新人工智能课程教材内容,使其具有系统性、新颖性、实用性和可读性等特色,所编优秀教材处于国内领先地位。

在过去5年建设过程中,在原有的信息类本科生教材的基础上,又增加了研究生教材、网络课程教材和管理类通用教材,形成了多层次、多专业、多平台的立体配套教材共4个版本,以适应学生的不同层次要求。这些教材已为高水平课程建设和学科建设作出了重要贡献。

(2) 创新教学方法,开展多种形式教学

近年来,我们学习和推广了教学名师在长期教学实践中形成的“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法,并不断摸索和实践,采取了多种形式的教学方式,包括多媒体教学、双语教学、网络教学、智能系统物理实体演示、课堂讨论会、论点辩论会、学术研讨会以及网上实验等现代化教学方法,取得了优良的教学效果。在课程讲授中尽力做到生动形象,富有启发性,从而充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。

要取得良好的教学效果,首先要培养学生的学习兴趣,使学生主动参与学习。如何充分激发学生们的学习热情,发挥其主观能动性是我们一直在探索的问题。我们在教学实践中多次开展辩论会、讨论会等活动,通过让学生自己动手查资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,在此过程中培养学生的研究能力,真正实现师生互动。在课程中我们还经常请来在科研工作中担任主要任务的教师和博士生给本科生介绍最前沿的科学动态,激发学生对科学研究的兴趣。更进一步,我们在研究生教学方面通过举办学术研讨会,让学生接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立研究能力,为将来的研究工作打下基础。许多本科生和研究生在讨论会上有十分突出的表现。这种课堂学术研讨活动深受广大学生欢迎。

(4) 教学与科研结合,以科研促进教学

对于高等教育来说,教学与科研始终是相互促进,不可分割的。我们认识到,要提高师资水平和教学质量,就必须鼓励教师开展科学研究,处理好教学与科研的关系。要以教学为中心,以科研促进教学。通过科研实践,提高教师的学术水平和教学起点。教师只有站得高,才能看得远;只有看得远,才能明确方向和目标。本精品课程立项后,我们每年都有意识地组织学生参观实验室,向他们介绍最新的科研进展,培养学生的科学精神和科研素质;同时吸收部分学生直接参与到科研工作中来,提高他们分析和解决实际问题的能力;本科生的毕业设计题目也直接与科研工作挂钩,让学生真正学以致用;支持青年教师参加科研和各种技术培训,不断提高他们的科研能力和教学能力,从而有力地推动了教学科研的相互促进和协调发展。

2 构建立体式教学平台,实现教学相长

(1) 建设前沿交叉学科的多类型教学资源

教学资源是教学质量的重要保证,通过多年的积累和长期努力,我们已拥有大量立体配套式的教学资源,除了针对计算机、智能科学与技术和自动化专业的系列教材外,还有面向军队的智能决策的教材,面向人工智能初学者和研究人员的工具书《人工智能辞典》。大量教参、教研论文、科研论文、多媒体课件、双语课件、网络课件、视频录像、习题库、试题库、虚拟实验室等都包含在我们的教学资源中。

(2) 开发富有特色的网络教学平台,实现个性化教学

网络教学能够拓展学生的学习空间,使学生能够在不受地域和环境限制的情况下主动学习和继续学习。我们的《人工智能网络课程》上网使用已经7年了。该网络课程具备向导学习、交互式和情景化学习、多媒体支持、学习评价、智能答疑、全文搜索、虚拟算法实验等功能。特别是在向导学习、个性化以及算法实验上,采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等显著的特色和先进性,得到专家和同行的认可和肯定。如今我们的网络教学平台已不断得到更新和扩展,学习内容不断完善,学生们不仅可通过网络进行学习、实验,并能通过网络提交作业和报告,与老师进行交流。网络课程的使用,促进了本课程教学改革,更好地调动了学生的学习兴趣和主动性,深受学生欢迎。

(3) 建立开放式的网络实验平台

理论联系实际永远是教学过程中不可或缺的重要部分,让学生发挥主动性,学以致用,从而加深对课堂接受知识的理解,培养学生的实践能力,使他们能够学以致用,是我们开发实验平台的目的。为此,我们在2005年开发了一个网络虚拟实验室,在这个实验室中,通过动画演示,学生能够直观地看到课堂上讲到的多种算法和方法的具体实现步骤和运行结果,还能够自己动手,创建新的实验环境和实验数据,建立自己的实验。网络实验平台中对每个实验的目的、要求、实验报告的形式内容都作出了详细的阐述和要求,网络的开放环境使得学生可以在寝室、家里、机房,甚至在机场、车站、码头随时进行实验,不受时间和地点的限制。

在实验教学内容的设计上,注重培养学生的研究能力和创新能力。首先,实验项目的开设,经过了严格的考虑,使之具备研究性和综合性。其次,实验目标有明确的设计探讨要求,要求学生带着问题和任务进行实验。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。

直观生动的实验演示和个性化的实验设置增加了学生对实验的兴趣,充分调动了学生的积极性和创造性。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证和加深对所学理论知识和概念的理解,有利于提高学生的学习兴趣和主动性。

3 构建富于创新的教学队伍

教学人才资源是教学的第一资源。坚持科学发展观和以人为本的思想,组建一支结构合理、爱岗敬业、不断创新的教学队伍是精品课程建设不断持续发展的重要保证。

(1) 名师牵头,结构合理

自精品课程立项以来,在多年的建设实践中,我们逐步建立了一支由国家级教学名师牵头,以中青年教师为骨干,学历、学位、职称和年龄结构合理的教学队伍,以保证教学和教改工作的可持续发展。此外,任课教师围绕创新型人才培养,以提高人才培养质量为核心,以促进学生的成才为目标,讨论并设定了明确、可行的课程教学改革目标。

(2) 抓好队伍建设,不断提高整体素质

建立一支爱岗敬业、富有战斗力的高素质教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。我们的教学队伍中,从带头人到成员,都坚持在教育第一线亲自执教,传道、授业、解惑,做好本职教学工作,都秉承热爱党的教育事业,热爱教学工作、热爱学生。教学骨干和主讲教授具有较高的学术造诣和丰富的教学经验,其他教师也有较好的教学功底和较强的教学能力,他们团结协作, 精益求精地认真做好每一环节的教学工作。

(3) 注重青年教师培养,保证可持续发展

篇8

关键词:机器人控制技术;双语教学;教学改革

自1920年,捷克剧作家卡雷尔•凯培克(Karel Capek)第一次提出“机器人”这个名词以来,机器人学和机器人控制技术已取得令人瞩目的成就。从20世纪60年代在美国问世的第一台工业机器人,到人工智能学界引入机器人作为研究对象,再到日本工业机器人的崛起,如今,机器人技术的应用正逐步由现有的生产领域向更为广泛的人类生活领域拓展[1],并朝着智能化的方向发展。其间,新兴学科“机器人学”悄然形成,作为一门高度交叉的前沿学科,机械学、生物学、计算机科学、控制科学、人工智能等学科为机器人学的发展带来了无限活力。

机器人技术是近年来得到广泛关注的研究领域,中国、日本、韩国和欧盟等都将机器人技术列入了国家科技发展规划[2]。随着机器人技术的发展,人们已逐步认识到,在信息技术教育中渗透机器人学科知识与机器人应用前景方面的教育已势在必行[3]。中南大学在研究生阶段开设的机器人控制技术课程采用双语教学,可以让学生在中英文两种语言中自由翱翔,了解机器人学的发展历史和最新动态,掌握机器人控制技术的数理基础、运动学、动力学,熟悉一些机器人轨迹规划、编程控制的方法,实现知识学习和语言应用的双赢效果,更好地在这一当今世界科技热门领域与国际接轨。

1开展双语教学改革的必要性

首先,机器人控制技术(Control Techniques of Robots)研究各种机器人的控制手段,以达到使机器人完成各种任务和动作的目的。作为全球科学界研究的热门领域,其发展日新月异,最新、最前沿的资料往往以英文表述,中文翻译不一定能够表达出原文的丰富内涵。因此,实施双语教学有其必要性和紧迫性。

其次,由于人才市场的竞争日趋激烈,社会对人才的需求越来越高,独立学习新专业知识的能力和较高的英语水平,必然会给毕业生带来额外的就业竞争力,高等教育有责任将学习能力和就业能力的培养结合起来,把学生培养成为有较高综合素质的人才。

2开展双语教学改革的可行性

2.1以优秀教材为基础

本课程采用的是中南大学蔡自兴教授编著的《机器人学(第二版)》,书中介绍了机器人学的基本原理及其应用,全面反映了国内外机器人学研究和应用的最新进展,是一部机器人学的通用教材和系统著作[4]。书中关于机器人学及相关学科的专业术语都有英文标注,内容涉及机器人学的概况、数理知识、控制方法、应用与展望,使学生阅读时能够方便、快速地学习专业英文术语,有助于研究生阶段的英文学习和专业学习,尤其是英文文献的阅读和英文稿件的写作。

2.2以国家级教学团队为人力资源

我校教授该课程的是国家级智能科学基础系列课程教学团队,学生们都感到非常幸运。双语教学不仅要求教师具备较好的学科知识基础和学术研究能力,还应熟练地使用英语进行读写和交流,表达专业知识,解析专业词汇[5]。教学团队的老师具备机器人控制技术的专业英语基础、较高的英语口语水平、扎实的课程教学能力,使学生能够获得经典的理论知识、最新的机器人技术应用和发展动态。

3教学改革实施过程

3.1教学内容的改革

3.1.1丰富实例激发兴趣

第一节课,教师就向学生提出了一个问题,“你们想象中的机器人是什么样的(What do the Robots look like in your mind)?”这一个小小的问题激发了学生无限的想象,是漫画里的机器猫,还是电影里的终结者?同学们由此展开了热烈的讨论,学习兴趣也热烈地迸发了。

在学习绪论中,老师通过图片、视频,生动地介绍了“机器人”这一名词的起源、发展,机器人研究的主要内容,目前的应用情况以及广阔的应用前景、社会的巨大需求等。此外,同学们还参观了中南大学信息科学与工程学院智能所的研究成果,“中南移动”系列机器人(如图1所示)灵活、可爱,表演了机器人导航、避障、多机器人协同作业等。

3.1.2双语讲述课程内容

机器人控制技术是一门高度交叉的前沿学科,包括机械学、电子学、自动控制、计算机等相关内容。学习这门课程需要许多知识储备,需要良好的数学和物理学基础知识[2,6]。因此,课程内容也要合理安排,既要使学生掌握关键知识,又不过多纠缠于繁琐的公式推导,本课程主要的授课内容如表1所示。

机械手位姿表示(Representation of Position and Attitude)、机器人运动学(Kinematics)和动力学(Dynamics)等基础知识把学生领进了机器人控制世界的大门,使学生具备了控制机器人的基本工具。

机器人控制包括基本控制原理(Basic Principles)、力与位置的控制(Force/Position Control)、智能控制(Intelligent Control)、机器人传感器(Sensors)、轨迹规划(Trajectory Planning)以及机器人编程(Programming)等内容,这些内容使学生对机器人控制技术的认识提高到实际操作的层面上来,更有助于学生的动手实践。

3.2课堂互动与自主学习

在机器人应用现状和未来前景等较活跃的领域,任何课本都无法反映最近一两年的最新动态,所以这两个方面的知识就要从最新的科技文献、新闻甚至与相关专家的交流中去了解获得。老师把这些作为课堂互动内容,鼓励学生使用英语汇报,一方面可以让学生自己搜集、整理第一手资料、制作PPT演示文稿,锻炼信息处理的能力;另一方也锻炼了英语演讲的能力。

3.2.1课堂英语辩论

关于机器人应用的学习,教师设计了一次题为“机器智能能否超越人类智能(Will Machine Intelligence Surpass Human Intelligence)”的辩论课,老师给学生两周的准备时间,布置学生查阅相关资料,根据资料搜集的情况确立自己的观点,形成正方阵营或反方阵营,鼓励学生在辩论过程中用英语表达。

课堂上,正方和反方各抒己见,探讨机器智能与人类智能各自优越性的命题。学生从科学幻想(Science Fiction)到深蓝(Deep Blue),从图灵测试(Turing Test)到机器人的结构化/功能化模拟(Structural/ Functional Imitation),从工程角度(Mechanical Perspective)到哲学角度(Philosophical Perspective)展开辩论,可谓包罗万象,分析全面。

在比较和辩论过程中,同学们渐渐发现了机器智能相对于人类智能的优缺点。在运算速度(Calculation Speed)、记忆能力(Memory)、逻辑推理(Logical Reasoning)方面,机器智能有着人类无法比拟的优势,而在创新思维(Creative Thinking)和社会属性(Sociality)等方面,机器智能又有着很大的局限性。

在这次课堂辩论课中,虽然正反双方最终都没有驳倒对方,但是学生对机器智能的优缺点有了更深刻的认识,对机器人在哪些领域更能发挥特长,在哪些领域有待进一步探索都达成了共识;此外,在课堂采用辩论中,学生们用英语唇枪舌战,互相辩驳,表达自己的思想、观点,英语使用能力都有了很大提高。

3.2.2课堂英语讨论

关于机器人学展望的学习,教师又为学生提供了一次自主学习的机会,同样提前两周给学生布置任务,设计了一次题为“机器人学展望(Prospection of Robotics)”的讨论课。

在课堂上,大部分学生用英文进行了汇报,同时演示了精心制作的英文PPT。机器人技术的发展日新月异,科技成果丰富多彩,学生们根据自己的兴趣,在不同领域查阅资料,所以汇报成果也展示了当今世界最新的机器人科技成果,涉及家政服务(Domestic Service)、军事国防(Military Defense)等。

在家政服务领域,目前世界上就有婚礼司仪机器人(Wedding Master Robot)、智能清洁机器人(Intelligent Cleaning Robot)、机器人宝宝(Robot Baby)等;而在军事国防领域,则有无人驾驶飞机(Unmanned Aircraft)、智能侦查机器人(Intelligent Robot for Detection)、拆弹机器人(Bomb Disposal Robot)、太空探索(Space Exploration)等。而学生们对未来机器人的发展更做出了大胆设想。

3.3双语考核办法

为了使双语教学改革落到实处,考核中既要体现双语,也要灵活掌握考核方式。我校的平时成绩占30%,主要来源于学生在辩论课和讨论课中的表现。期末考试成绩占70%,考试内容主要为表1所示的核心授课内容。卷面全部为英文,题型有简答题、计算题等,学生可以用英文作答,也可以用中文作答。这样既考查了学生的课程学习成果,又考察了学生对相关英语用法的掌握程度,又给学生一次阅读英语和写作英语的机会。

4结语

纵观中南大学的研究生机器人控制技术课程双语教学改革,在课程初始阶段,采用丰富的双语实例激发学生的学习兴趣;在教授理论基础和实践方法阶段,精心安排授课内容并使用双语授课,使学生既不陷入深奥的数学推理中,又能把握机器人控制技术的核心知识、英语用法;在探讨机器人技术的最新发展动态时,采用英语课堂互动,充分地调动了学生的自主学习热情,有利于成为复合型专业人才。

参考文献:

[1] ,张剑平. 美国机器人教育的特点及其启示[J]. 现代教育技术,2007,17(11):108-112.

[2] 张奇志,周亚丽.“机器人控制”课程建设与改革[J]. 科技信息,2009(32):382-383.

[3] 陆承景. 对机器人学科教学目标和内容的实践与思考[J]. 中国电化教育,2006(12):71-72.

[4] 蔡自兴. 机器人学[M]. 2版. 北京:清华大学出版社,2009:1-2.

[5] 戴小鹏,陈恳.“人工智能”双语教学的实践与探索[J]. 高等理科教育,2008(1):151-153.

[6] 赵弘,赵毅鑫,周擎坤,等. 机器人学课程教育方法的探讨[J]. 中国现代教育装备,2008(11):81-83.

Practical Reform of Bilingual Education in Control Techniques of Robots

ZHOU Zhi

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

篇9

在所有的科幻剧本中，机器人兴起的第一步，都是将人类从繁重的体力劳动中解放出来。实际上，这种情况并非即将在未来发生，而是已经在我们身边默默发生了上百年，当瓦特发明了蒸汽机的时候，机器就开始改变人的生活。

人类工作岗位消失的速度会有多快

在2016年的瑞士达沃斯世界经济论坛上，智能机器的兴起再次成为与会者关注和讨论的焦点。因为比蒸汽机精巧得多的机器人，已经在大规模地进入日常生活。

比如，在人口老龄化严重的日本，一种名叫“索塔”的小型护理机器人会逐渐成为老年人的朋友。索塔有着大大的圆眼睛和孩子般的真人发声，这都能让老人喜欢。它还能跟护理对象交谈，并帮他们控制灯光、检查血压，提醒他们何时吃药。当这种小机器人被安置在老年人护理中心后，一些护工就没了用武之地。

在室外的农业和牧业领域，机器人更能大肆抢夺“好劳力”们的空间。在有些牧场里，已经很难找到美国西部片里的那种牛仔，因为挤奶机器人隆重登场了。

挤奶机器人可以让奶牛自行安排时间，每天排队自动挤奶五六次。奶牛脖子上系着应答器，从而获得个性化的服务。激光扫描并探测它们的下腹，电脑采集每头奶牛的“出奶速度”图表。对每天24小时不间断的奶场而言，这一速度是关键因素。机器人还会监测牛奶的产量和质量、奶牛来这里挤奶的频次、每头牛的食量，乃至每头牛每天行走的步数等，最后这个指标能显示出奶牛的期。

农夫也同样面临“铁疙瘩”的竞争。比如，一家美国公司制造了一台能在生菜培育中清除不想要的植株的机器人，而另一家西班牙公司生产草莓收割机器人，该收割机使用了机械手和人工视觉系统，能够识别水果是否达到适合采摘的大小和成熟度。

机器人不但是好的庄稼把式，这支纪律严明的队伍，摆明了最适合在工业领域大放异彩。波士顿咨询公司表示，2015年工业机器人销量达到20万台左右，到2017年这一数字可能会升至40万台，这将令很多制造业领域发生彻底变革。而同时，工业机器人的价格一直在稳步下降，过去4年来，机器人的价格已累计下跌14%左右，每个产品售价降至13.3万美元，但性能却一直在提升。

机器人日益下降的成本和不断增加的精密度，在经济学家和技术专家中引发了新一轮的辩论：人类工作岗位消失的速度会有多快？

麻省理工学院的经济学家埃里克・布林约尔松和安德鲁・麦卡菲在他们合著的《与机器赛跑》一书中写道，“这种对人类技能蚕食的速度是较快的，近距离会发生的，将带来深远的经济影响。”

对于一些体力工作岗位来说，或许会发现，自己的工作一夜之间被机器人抢走，比如，自动驾驶汽车就可能导致卡车和出租车司机失业。而这种趋势会逐渐渗透，那些自诩靠脑子吃饭的人同样面临“绝境”。

脑力劳动也非高枕无忧

如果说职业有高智商门槛的话，那么棋士肯定属于其中之一。

对抱有“人类至上主义”的人来说，在阿法狗又咬了李世石几口后，唯一能聊以的，是目前风头最劲的棋士柯洁还没有出手。在网上自号“大棋渣”的柯洁看上去背负着人类的希望，然而对手的学习速度实在让人乐观不起来。因为就在柯洁出生那年，阿法狗的前辈“深蓝”还只能和人类在国际象棋领域一较高下，但在二十年不到的时间里，人工智能的能力已有了极大飞跃。

其实，阿法狗能在纹枰上咬尽天下英雄不值得焦虑，毕竟狗的绳子仍牵在杰米斯・哈萨比斯团队的手中。人工智能会改变人的生活，但关于人机对立的焦虑，还是留给小说家去担心好了。因为对生活中的人工智能而言，其存在的问题不是太聪明，而是太笨，比如不少人都有的糟糕体验之一，是被车载电脑导航带到莫名其妙的路上。

让车载电脑聪明点不是坏事，从谷歌到特斯拉的团队都在致力于实现这个目标。人工智能专家称，到2040年左右，电脑就能达到人类的智力水平。这意味着人们将迎来更加给力的伙伴，而在这个过程中，很多行业会受到影响，现在人们看到的销售、媒体等服务行业已经在发生翻天覆地的变化，未来影响将进一步向农业和制造业等基本产业延伸。

当然，金融业关注这个话题其实是出于纯粹的价值理性，因为这个金领行业也已经遭到了这轮人工智能革命的波及。且不说在高频交易中，电脑程序下达的指令速度，是一个训练有素的交易团队也无法企及的，而在交易时机选择这种人类素以决断力自豪的项目上，人工智能也显示出极强的挑战性。 2015年4月20日，在日本东京的一家三越百货商店，顾客观看商场导购机器人“AilkoChihira”

有“股神”之称的巴菲特一度认为在投资方面人的判断更靠谱，他在1987年致股东的信中称：“在我看来，晦涩难懂的公式、电脑程序或者显示股票和市场价格变化的闪烁信号都不会带来投资的成功。”然而在将近30年后，事实证明“股神”也有看走眼的时候，电脑程序的投资成绩，已经逐渐可以和华尔街最出色的投资者比肩。

机器人顾问已成为流行的在线财富管理服务，其具体服务包括：根据现代资产组合理论，结合个人投资者的具体风险偏好与理财目标，通过后台算法与用户友好型界面相结合，利用交易所上市基金组建投资证券组合，并持续跟踪市场变化，在这些资产偏离目标配置过远的时候，进行再平衡。

资产管理者也越来越多地利用量化模型作为工具来改善自己的投资流程，甚至让它们自动开发策略和进行交易。尝到甜头的对冲基金已经开始大肆招募计算机科学家和数学家，期待他们能构建起复杂的数学模型，并用量化技术来取代经济学家和投资银行家的岗位。

面对这种来自技术力量的冲击，日进斗金的金领阶层们，也开始看到了日落的惨淡。

机器“铁幕”与风险控制

机器人和人工智能对工作的挑战不仅能影响到不同产业的结构，对不同国家也会呈现出不同的影响，总的来说，富裕的国家在这一科技革命中建立起先发优势。

2016年2月，美国总统奥巴马提交给国会的一份报告里介绍了机器人，他提到，“尽管机器人带来的实业风险和焦虑情绪无法免除，但是机器人能显著提升生产力和劳动力增长”。报告称，“美国制造业凭借机器人得以复兴，而机器人技术也开始向服务业和商业转移，以此解决农业和人口老龄化等方面的问题，支持美国社会发展”。

在另一个机器人大国日本，首相安倍晋三2015年在日本机器人革命行动委员会成立大会上发表讲话，称日本企业必须“把机器人的应用从大型工厂拓展到我们经济和社会的每个角落”。

虽然美国和日本的经济会从机器人和人工智能的兴起中受益，但并不意味着全世界都会立即得到同样的好处。

技术鸿沟的存在，导致这场技术革命可能会铸就一条新的“技术铁幕”。世界经济论坛在一份报告中指出，到2020年，人工智能、机器人技术和其他技术变革的发展将造成全球逾500万人失业。随着机器人取代工人，低收入国家将在越来越多的行业丧失这种优势。此外，欠发达国家当前的低工资水平意味着，它们有更多很容易被自动化、最终将被取代的工作岗位。

篇10

自2005年以来，英国《金融时报》和管理咨询公司麦肯锡每年都评选年度最佳商业图书奖，2014年的获奖者是引起全球反响的《21世纪的资本》（Capital in the Twenty-First Century）。2015年FT/麦肯锡最佳商业图书奖颁给了《机器人时代：技术、工作与经济的未来》（The Rise of the Robots： Technology and the Threat of Mass Unemployment）。该书作者马丁福特（Martin Ford）获得了《金融时报》和麦肯锡颁发的3万英镑奖金。

FT/麦肯锡年度最佳商业图书奖的评奖标准一直是“对现代商业问题提供了最令人叹服且最有趣味的深刻见解”。对机器人时代的展望并不是什么新话题，已经从科幻小说作家的最爱，变成了科技的热门话题，这些人大体分为两类，其中乐观派的代表，比如《连线》（杂志创始主编凯文・凯利（Kevin Kelly）认为人工智能可能会抢走许多我们的工作，但我们不应该抗拒，而是要与人工智能共同工作，所以我们要与人工智能，要与机器人更好的来进行合作”。

而马丁・福特对工作自动化的未来做出了令人不安和常常令人消沉的分析。马丁是硅谷一家软件开发公司的创始人，作为机器人革命、人工智能、工作自动化领域的专家， 马丁认为“过去应对技术干扰的解决方案，特别是培训和教育的强化是行不通的，我们必须现在就决定，将来是要看到全面的经济繁荣还是灾难性的经济不平等和不稳定。” 他认为“或许需要从根本上重建我们的经济规则”，以减轻机器人和自动化的进步带来的冲击。他提出建立保底的基本收入，即“公民红利”，作为一项根本性的补救措施。

英国《金融时报》主编兼此次评选委员会主席莱昂内尔・巴伯（Lionel Barber）称《机器人的崛起：大规模失业的威胁与科技》“行文紧凑、研究深入，是公共政策辩论领域的又一佳作。”《机器人时代：技术、工作与经济的未来》的中文译本已于2015年5月与英文本同步推出，建议感兴趣的作者可以找来读读。

技术革命所带来的破旧立新过程中总是有赢有输。在这个战场上，曾经席卷整个市场的黑莓（BlackBerry）则成为了最大的输家之一。

入围FT/麦肯锡年度最佳商业图书奖的六本书籍中，就有关于黑莓的记述。《失去信号：黑莓离奇崛起与惊人陨落背后不为人知的故事》（Losing the Signal： The Untold Story Behind the Extraordinary Rise and Spectacular Fall of Blackberry），作者是《环球邮报》的记者杰基・麦克尼什（Jacquie Mcnish）和肖恩・西尔科夫（Sean Silcoff），该书回顾了黑莓是怎样被技术革新甩出局的。作者认为一个公司不论其品牌有多么强大，只要低估对手就很容易走向衰落。当黑莓意识到苹果的威胁时为时已晚，苹果已经夺走了它的市场。

《失去的信号》这本书也在《华尔街日报》2015年值得推荐的商业书籍名单之内。《华尔街日报》说《丢失的信号》一书是一本优秀的老派业内人士的商业记叙，是近期难得一见的作品。它应该会令不少首席执行长惊出身冷汗。

《华尔街日报》推荐的2015年的商业书籍，有一本估计中国读者会很感兴趣，那就是《阿里巴巴的世界：一个令人称道的公司如何改变全球商界》（Alibaba’s World： How a Remarkable Company Is Changing the Face of Global Business）。阿里巴巴被称为中国的亚马逊。埃理斯曼曾经是阿里巴巴公司的第一位美国员工，从2000年至2008年，波特・埃里森曼在阿里巴巴公司网站与阿里巴巴集团担任了副总裁，在不同阶段领导了该公司国际网站的运营工作，搭建了国际市场。这样的身份和经历，让作者具备便利的视角来讲述该企业的兴起以及公司创始人马云的故事。作者也阐述了公司在成功的道路上所犯过的错误。早期过快的扩张和收购雅虎中国是最大的两个错误，作者说，“马云[微博]非常有领导力，却并不懂技术。”搜索引擎更多的依赖于技术而非营销，马云错误的策略导致了雅虎中国的疲态，阿里也因此错过了中国搜索引擎的最大机会。

这本书的中文版名为《阿里传：这是阿里巴巴的世界》，这本书在豆瓣的评分并不高。

同时入围FT/麦肯锡年度最佳商业图书奖的六本书籍中，还有《非理：解读行为经济学》（Misbehaving： The Making of Behavioural Economics），这本书也出现在2015年《经济学人》杂志的年度六本经济类书籍中。

在传统的经济学中，人们总被认为是纯粹理性的行为者，然而事实上，人们的决策也受到偏见和冲动的影响，这些偏见与冲动往往与逻辑毫无关系。何以人们的行为与经济模型预测的不同？对这个问题的思考正是《非理》一书的核心，该书的作者经济心理学的创始人理查德・泰勒（Richard Thaler）通过这本书告诉你其中的奥秘。理查德・泰勒是芝加哥大学布斯商学院的经济学家，作为行为经济学的创始人，他这门心理学和经济学的交叉学科建立了更广泛的影响。

《做不完的事：女人、男人、工作、家庭》（Unnished Business： Women Men Work Family）在《经济学人》杂志的书单里被归入文化社会和旅行类。不过同样入围了FT/麦肯锡年度最佳商业图书奖。该书的作者安妮C玛丽斯劳特（Anne-Marie Slaughter）曾是一个国际关系专家，2009年，斯洛特成为美国国务卿希拉里・克林顿掌控的国务院旗下政策规划司首位女性司长。但由于这份工作让她很难成为贤妻良母，于是两年之后，她选择了辞职，以此获得更多时间陪伴她的两个处于青春期的儿子。

篇11

“美国人”、“中国儿童”、“试验”、“转基因”这几个词放在一起必然会触动国人的神经。忍耐力如钢铁长城的中国人，命门却只有孩子。割地赔款、治外法权、“华人与狗不得入内”都能忍，动我的孩子就拼命。1870年“火烧望海楼”的导火索就是“洋教士指使汉奸拐骗儿童，挖眼取心”之说。面对决定人类命运的重大课题，应当有理性和科学的态度。

所谓理性，就是双方都承认自己有可能是错误的，只要你拿出让我信服的证据我就认输。常言道“真理越辨越明”，其实未必。不以理性的态度辩论，只能是扯皮，永远不会接近真理。认为转基因食品安全的一方，在看到确凿证据后就得认输，且关于证据确凿到什么程度要有个明确的界限。比如：对一万个病例的分析证明其中10％与食用转基因食品有关。不能到时候又说：“样本太小，找十万、百万个病例来分析”，“还要看这些病人有无其他不健康的生活习惯，抽烟、酗酒……”这不是辩论，而是蛮不讲理。同样，认为转基因食品不安全的一方也不能漫天要价。比如说：“如果一百万人吃转基因食品，十年没健康问题我就认输”，十年后又说“要一千万人吃三十年没问题才行”，三十年后又说“要一亿人吃三代”。问题是臭豆腐、腊肉这些被食用了几百上千年的东西，仍然会被发现有害健康。

众所周知，欧洲人对转基因食品“抵抗”了几十年，近来才在西班牙等边缘国家稍有松动。除了宗教、文化方面的因素之外，还有政治经济方面的考量。欧洲土地相对狭小、劳动力少而贵，北美、澳洲的农产品对欧洲农民构成强大威胁。欧洲农民人数虽然不多但“心齐”，是政客一定要拉拢的。于是欧洲大力渲染转基因的“危险”，使转基因技术在欧洲成为过街老鼠，公众闻之色变。谁能保证转基因技术永远不会出现任何问题?莱特兄弟能保证飞机这东西永远不会坠毁，亨利-福特能保证汽车永远不会造成人员伤亡、不会给人类带来环境能源方面的麻烦吗?结果，欧洲科学家在生物工程、农业方面的研究成果被束之高阁，在医药等方面的应用改进进展迟缓；转基因药品上市数、临床试验数、销售额和科研投入等方面均不及美国的三分之一。在人类进入“生物工程时代”之前的“人工智能时代”，欧洲人也犯过类似的错误。二战后美国在计算机领域取得突破、日本迅速迎头赶上。慢了半拍的欧洲人，为了抗拒美国、日本的技术和产品，大肆宣传“人工智能将带来失业”。欧洲人的确少买了些英特尔、IBM和思科的产品，却在IT技术应用上落后不止十年。微软、英特尔、谷歌、苹果、三星……欧洲企业排名惨不忍睹。

篇12

＼[作者简介＼]

周笑然（1

>> 视频公开课录播教室的设计及建设 视频公开课中视觉注意引导信息的图文重构 公开课“语言得体”教学设计 高校视频公开课应用状况实证研究 “英语演讲与辩论”精品视频公开课的理念与设计 基于“翻转课堂”共享网络视频公开课的设计实践 中国大学视频公开课应用现状的调查研究 视频公开课在“金属工艺学”教学中的应用研究 视频公开课在通识课教学中的应用模式研究 从开放课件到视频公开课：开放教育资源的发展及研究综述 浅析高校精品视频公开课建设中的问题及建议 人工智能视频公开课建设的体会 基于i理念视频公开课制作的实践 数学视频公开课建设的实践与思考 电子材料视频公开课建设的体会 视频公开课开发中的技术环节 精品视频公开课建设的探索与实践 精品视频公开课建设的思考 视频公开课：历史教学的新变革 浅谈视频公开课录制的个人体会 常见问题解答 当前所在位置：l.

＼[5＼] 杨改学.艺术基础・美术＼[M＼].北京：高等教育出版社，1996：9497.

＼[6＼] 乔洪信.电视节目中听觉形象的开掘＼[J＼].当代电视，2001，（15）：5556.

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Application and effect of audiovisual language in video open class

ZHOU Xiaoran

（Network Information & Education Technology Center，Beijing Language and Culture University，Beijing100083，China）

Abstract

Application of video as a newmedia method in teaching and promoting cultural transimission is attached great value in teaching revolution.Based on discussion about the importance of video open class in college，audiovisual problems of current open class video was analyzed from the standpoint of a videomaker，the advice on making and post production of video was given as well.

篇13

关键词:专家系统;课程建设;教学改革;实验教学;CLIPS

“专家系统”课程是本科专业“智能科学与技术”的特色课程之一,该专业是由北京大学在2004年率先自主建立的[1]。此后,国内很多大学也都陆续基于各自的特色建设开设了该专业,如北京邮电大学、南开大学、首都师范大学、西安邮电大学、北京科技大学、厦门大学、中南大学等。基于一个新兴本科专业设立的专业基础特色课程,应该如何建设,实施教学与改革,突出专业特色?各类学校都在摸索中。中南大学的“专家系统”课程是国家级“智能科学基础系列课程教学团队”主干课程之一,它由国家级教学名师领衔,以双语建设为教学基本手段,以精品意识为指导[2],培养学生自主创新意识,发掘学生兴趣潜能,非常具有专业特色。

1课程建设情况

专家系统使用人类专家推理的计算机模型处理现实世界中需要专家做出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论[3]。其最大特点是不仅可以帮助人们处理信息,还能说明处理的方式和理由[4]。我们结合专家系统课程特色与学习认知过程特点,采取认知教学作为专家系统教学的理论基础[5-6],根据智能科学与技术系列课程教研经验,融合双语教学方式,初步提出课程定位和建设目标,给出了教学基本要求。

1.1课程定位与建设目标

在学习本课程之前,学生最好已经选修过离散数学、人工智能和面向对象的程序设计课程,本课程32个学时,2个学分,其中实验课6学时。此外,“专家系统”还可作为自动化、计算机科学与技术等相关专业有兴趣的学生的选修课程。可为学生提供一种新的手段和方法求解传统方法难解问题,也为学生们了解智能科学与技术领域知识提供良好的窗口。

专家系统成为智能科学与技术本科专业的专业基础课程,目的在于培养学生理解和掌握专家系统技术的基本观念、基本理论和智能科学方法;并灵活设计和构建不同领域的专家系统,解决实际问题,为学习后续课程奠定方法基础。通过教学过程,培养学生善于分析继承已有的科学进步成果、激励学生善于发现问题、分析问题和解决问题的自主科学创新精神。

1.2课程教材设计

本校专家系统课程选用了蔡自兴编写的《高级专家系统:原理、设计及应用》[3]一书,该教材包括专家系统的基本理论、技术方法和实际应用的诸多内容,知识点介绍全面详尽,同时列举了诸多实例,便于课堂分析与课后理解。

根据双语教学的要求,外文参考教材[7]选用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书,该书对CLIPS语言分析透彻,有大量的课后习题与资料,适合学生作为主要参考书目进行课后学习。实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书,主要利用了同时,根据双语教学的要求,外文参考教材选用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一书,该书对CLIPS语言分析透彻,有大量的课后习题与资料,有利于学生作为主要参考书目进行课后学习。我校实验教材选用了电子工业出版社出版的《决策支持与专家系统实验教程》一书。主要利用了该书后半部分内容。目前,国内基于CLIPS的“专家系统”实验教学教材在国内几乎没有容,专家系统课程实验及其教材建设还需进一步改革与探索。

1.3教学要求与知识框架

通过学习,使学生了解和掌握专家系统的相关原理和方法,。要求学生掌握知识表示方法、搜索推理技术的相关内容,熟悉和了解常见的专家系统解释机制、开发工具和评估方法,学会基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构建立和应用,掌握专家系统的常用编程语言――CLIPS,了解专家系统的发展趋势和研究课题。经过对专家系统课程知识内容进行分类,可分为以下6个模块,如表1所示。。

经过对专家系统课程知识内容进行分类,可分为以下6个模块,如表1所示。

模块一专家系统的定义、发展历史、研究内容、类型、结构和特点以及构建步骤;。

模块二熟悉专家系统时可能采用的人工智能的知识表示方法和搜索推理技术,结合传统人工智能方法和计算智能的一些方法;。

模块三了解专家系统的解释机制、开发工具和评估方法;。

模块四熟悉基于规则专家系统、基于框架的专家系统、基于模型的专家系统和基于Web专家系统的结构、推理技术、设计方法及应用示例;。

模块五掌握人工智能和专家系统的编程语言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和关系数据操作语言等;。

模块六展望专家系统的发展趋势和研究课题,并了解新型专家系统的特征与示例。

从教学要求角度出发,模块一、模块三和模块六的教学要求相对一般,但却是学生涉及专家系统技术的必备知识模块。相对而言,模块五是基本教学条件要求中最高的一个模块,因为模块二与模块四的深刻理解与系统设计需通过模块五而实现的。

从教学内容的重难点角度出发,模块二是重点部分之一,但因有人工智能课程的基础,相对而言,教学实施过程中较为顺畅。模块四与模块五是专家系统课程重点阐述部分,其中模块五也是难点部分,在实验教学环节中,由于大部分学生初次接触推理性的编程语言,所以需要一定的入门时间和练习次数。

2专家系统课程教学改革实施

2.1基于多媒体的专家系统课程教学

教学应以学习者为中心,以先进教育技术为手段,相辅相成,促进教学效果。人类的感官功能中视觉与听觉器官起到了94%作用[78],而视听觉的协同作业能大大提高学习效率,而。多媒体教学就是一种集声、文、图、色于一体的教学手段之一,其实施。多媒体教学的关键实施内容就是教学设计,而教学设计的难点就是在不增加学生信息加工系统中工作记忆负荷的前提下,用促进生成的方式呈现学习材料,包括教材、课件、讲义、课堂讲解、课后习题等。

结合专家系统课程教学情况,教学设计分为以下3个方面进行详尽阐述:。

1) 把握好课堂教学知识量。

专家系统课程相对智能科学与技术专业第六期的学生而言是非常新颖的一门非常新颖的课程,学生们相对的学习热情比较高,但这里还需仍然需要对学生的先前知识结构和能力有个简单的估计。教师需考虑学生的工作记忆容量,并对学生的长期记忆有个估计,把握学习材料内在负荷。学习材料并非越多越好,关键在于精华,给学生留下深刻印象。“专家系统”课堂教授部分以原理性与推理性知识为主,应增加实践技术实例,这样让学生紧密联系实际应用进行学习,。多媒体视频就是一个很好的表现手段。将制作好的实例视频,向学生们展示,不但让课程氛围活跃,还激发学生对实践教学的兴趣;不但没有增加课堂的知识负荷,还可以留给学生课后对比学习。

2) 多元化课件制作呈现形式。

专家系统是一门推理性知识要求很强的课程,同时也需要掌握一门有利的开发工具方能使学生做到灵活应用。经过教学实践与课后调查发现,学生们对知识表述与相关画面共同呈现的形式比单一媒体呈现形式学习效果好,知识和画面也必须是关联的,呈现位置和各部分的比例也需考虑充分。为此,课件制作是一个“改无止境”的工程,因为每一届的学生具有自己的特点,且专家系统课程知识点的不断更新,每一年都要对课件进行大量的补充与改进。

3) 基于认知教学的课堂讲解过程。

认知教学模式中,是以学生为主体,教学教师起主导作用。课堂讲解是面对面教学活动中的重要环节,,它是多媒体中联系言语与画面的桥梁,是减少学生工作记忆负荷的有效手段。

专家系统课程知识可分为表示性知识与推理技术性知识,根据相关认知心理学理论,可将知识分为两类:陈述性知识和程序性知识[5]。其中在教育心理学中“陈述性知识”是指个人具有有意识的提取线索,能够直接加以回忆和陈述。其实就是关于“是什么”的知识,包括对事实,规则,事件等信息的表达。教育心理学中“程序性知识”是指个人没有有意识的提取线索,其存在只能借助某种作业形式简介推测的知识称为程序性知识,而现代认知心理学为程序性知识以产生式及产生式系统来表征的。所以可将陈述性知识采用“专家系统”中的语义网络形式为基础地表征,而程序性知识的表征形式可用“专家系统”中的产生式系统,以“ifthen”形式表示条件这一关系。众多形式的产生式规则相互联系就组成了复杂的产生式系统。基于认知理论的“专家系统”知识教学实施过程中,首先应选定系统设计内容,掌握开发系统时所需的知识与工具,;其次分析问题,并根据系统的具体特征转化知识。而后;接着对问题模型进行求解,建立和构造知识库,;最后,利用实现工具编写代码,系统联调。

2.2专家系统课程双语教学的实施

专家系统课程是信息学科新兴发展的一门课程,有许多关键性进展相关研究进展和成果的资料均源于英文文献,因而提高学生双语水平是一种大势所需,。同时,双语教学提高了对教师整体素质的要求,在双语教学过程中,有意识的增强教学互动,以问题启发式教学与课堂辩论形式教学,学生通过查阅主题文献进行针对性的演讲或讨论,教师对学生的表现加以评述,并进行补充。这种形式可扩大教师的知识面,使得任课老师了解前沿的研究成果。也可培养学生主动学习的积极性和创新能力,使得课程具有鲜活的生命力。双语教学对教师,特别是教师的其外语水平及其口语表达能力,,。促进了师资整体水平的提高。专家系统的双语教材已在1.2中介绍,但实验教材的设计与编写工作现仍处于空缺,这也是双语教学的需完善的内容工作之一。由于双语教学增加了授课难道难度,进而影响了授课的进度,应充分发挥多媒体先进教学手段对专业术语和难以理解的内容,进行注解,帮助于学生理解。在贯彻双语教学的过程中,除了指定适当英文参考短文或参考书,开发双语课件外,还应使学生接触国内外文献资料,开阔眼界,拓宽知识面,强化双语的意识,激发学生主观能动性,使学生找到课程学习的归属感。

2.3改革“专家系统”课程实时交互活动

专家系统课程是一门理论与实践关系密切的课程之一,课堂留下的作业大多需要计算机编程或计算机辅助教学方能较好的地完成。根据此特点,改革传统的作业形式与批审方法可节约反馈时间,同时可实现“低碳无纸化”办公。利用网络进行作业上交,教师批阅后通过网络及时返回给学生,不但能提高老师的办公效率,也使学生得到快速与准确的反馈。

针对多校区的现状,我们利用网络教学资源,采用了多种交互式策略,通过Email和群讨论组等方式进行在线交流,也可传递参考资料,交流课外成果,实现只要老师在实验室,学生在任何有网络终端PC机处,就能进行了实时交流或批改作业。避免了学生为了课后的困惑问题积压至下一堂课的矛盾,同时也节约了学生往返路程上耗费的时间。

为了进一步体现教学效果,我们下一步拟进行考试方式的变革,应综合考虑课堂出勤情况、平时正式作业成绩、课堂讨论情况和期末课程考试进行综合评分。还应考虑以双语形式进行笔试,当面交卷后进行双语发问。若有课程论文或创新作品表现突出者,可免参加最后的课程考试。使考试不再是学生的负担,而成为衡量与培养创新能力。和口试。

3基于CLIPS的专家系统实验教学

3.1专家系统与CLIPS语言

CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美国航空航天局约翰逊空间中心(NASA’’s Johnson Space Center)开发的一种专家系统工具,由C语言编写而成。早期的专家系统工具大都用LISP、Prolog等编程语言开发,共同问题是运行速度慢,可移植性差,解决复杂问题的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理语言,其优点包括:①逻辑推理方面的强大功能强。②、可移植性好。③、可扩展性好。④、有利于和其他语言联合使用等。

3.1专家系统与CLIPS语言

专家系统与传统的计算机程序系统有着完全不同的体系结构,通常它由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等几个基本的、独立的部分所组成,其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。用clips语言能够更好地熟悉专家系统的整个组成。CLIPS可为基于规则、面向对象以及过程的编程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。

以基于规则的专家系统利用CLIPS工具编程作为实例阐述。在CLIPS中找到专家系统基础的组成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事实,而Knowledge Base包含所有的规则,Inference Engine控制所有的进程。图1所示为专家系统框架示意图。专家系统中最核心的就是知识库,知识库中包含了大量某个领域专家的知识。,为了使计算机能运用专家的领域知识,必须要采用一定的方式表示知识 。目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。

3.2专家系统实验教学内容

通过CLIPS软件环境提供了的验证性、设计性和开发性实验,帮助学生更好地熟悉和掌握专家系统的基本原理和方法;,通过实验提高学生总结实验结果的能力,使之对专家系统的相关理论有更深刻的认识。实验内容如表2所示:。

其中,实验1为实验2的基础,这两个实验应与讲授课程穿插,使得学生利用课堂学到的理论联系实际实验操作,通过这两个实验的学习能够掌握专家系统的开发过程、掌握用产生式规则绘制推理树的方法、掌握、编写CLIPS应用程序的方法以及程序运行环境的应用等。实验3是一个有难度的实验,需要大量的课余准备时间,所以在完成实验3的时候,必须预留3周的时间,提前布置给学生,让学生做好实验前的准备,这样方能取得较好的实验教学效果。这些被挑选出来的CLIPS专家系统的代码应是经典的学习内容,通过该实验培养学生独立分析与开发完整的专家系统的能力。

3.3实验教学实例分析

1) 实验目的:学习和理解CLIPS编程语言,通过分析用CLIPS编写的“野人过河”的程序,深入理解专家系统的编程技巧,加深对专家系统的认识和理解。

2) 实验说明:野人过河问题属于智能学科中的一个经典问题,问题描述如下:,有三3个牧师传教士和三3个野人过河,只有一条能装下两个人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人数大于牧师的人数,那么牧师就会有危险。

假设问题的初始状态和目标状态,假设和分为1岸和2岸: 。

初始状态:1岸,3野人,3牧师;2岸,0野人,0牧师;船停在1岸,船上有0个人;。

目标状态:1岸,0野人,0牧师;2岸,3野人,3牧师;船停在2岸,船上有0个人;。

整个问题就抽象成了如何从初始状态经中间的一系列状态达到目标状态。问题状态的改变是通过划船渡河来引发的,所以合理的渡河操作就成了通常所说的(算符)就是问题求解的关键。,根据题目要求,可以得出以下5个算符:渡1野人、渡1牧师、渡1野人1牧师、渡2野人、渡2牧师,。根据渡船方向的不同,也可以理解为10个往还算符。定义算符知道以后,剩下的核心问题就是搜索方法了,。本程序采用深度优先搜索,通过不断扩展后继结点节点,逐步找出下一步可以进行的渡河操作,;如果没有找到则返回其父节点,看看是否有其它其他兄弟节点可以扩展。

搜索中采用的一些规则如下:

(1.) 渡船优先规则:1岸一次运走的人越多越好(即1岸运多人优先),同时野人优先运走;2岸一次运走的人越少越好(即2岸运少人优先),同时传教士优先运走;。

(2.) 不能重复上次渡船操作,避免进入死循环。;

(3.)任何时候 河两边两岸的野人和牧师数在任何时候均分别大于等于0且小于等于3;

(4.) 由于只是找出最优解,所以当找到某一算符(当前最优先的)满足操作条件后,不再搜索其兄弟节点,而是直接载入链表。

(5.) 若扩展某节点a的时候,没有找到合适子节点,则从链表中返回节点a的父节点b,从上次已经选择了的算符之后的算符中找最优先的算符继续扩展b。

通过实验教学过程中的专家系统开发实例分析,总结了出应用于在许多专家系统项目中的线性生命周期模型,如图32所示。这个模型包括从计划到系统评估的许多阶段,对系统开发的描述一直到功能评估这种程度上。之后,生命周期不断重复:从计划到系统评估,直到系统交付正常使用。

4结语

专家系统课程的发展开发过程是教学研究和教学改革实践相结合的过程,需要不断加强学习、总结经验。本文从总结了专家系统课程定位与、建设目标、教材的选用设计和课程知识框架等方面的总结了“专家系统”课程建设情况。在,并就教学改革过程中注重多媒体教学的效果、双语的实施和课程互动活动的改革等问题进行比较深入的介绍与探讨。通过CLIPS语言与专家系统实验的结合,阐述了实验教学的目的、CLIPS实验特色及和实验方法,体现了基于CLIPS实验教学的优势与特色。在未来的教育领域,专家系统技术将成为信息时代教育发展的新生力军,专家系统也将成为新世纪人类智能管理与决策的得力助手。

致谢注 :本文受国家级智能科学基础系列课程教学团队项目(2008)支持,感谢本文得到中南大学信息科学与工程学院智能所的大力支持,特别感谢蔡自兴教授的鼓励与帮助。

参考文献:

[1] 李蕾,王婵,王小捷,等..“机器智能”课程建设初探[J]. 计算机教育,2009(1):86-92.

[2] 陈爱斌.“人工智能”课程教学的实践与探索[J]. 株洲工学院学报,2006,20(6):137-139.

[3] 蔡自兴,Durkin,龚涛. 高级专家系统:原理设计及应用[M]. 北京:科学出版社,2005:1-2.

[4] 蔡自兴. 智能控制导论[M]. 北京:中国水利水电出版社,2007,:28-29.

[5] 杜海琼,张剑平..“专家系统”教学的认知教学理论基础及其教学实施[J]. 现代教育技术,2008,18(8):18-21.

[6] 杜海琼,张剑平. 认知学徒制在“推理与专家系统”教学中的应用[J]. 现代教育技术,2009,19(4):120-123.

[7] Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert Systems Principles and Programming[M]. 3th ed. Boston:PWS Publishing Company,1998.

[78]肖桂清,李渺. 正确运用多媒体,促进认知学习的最优化[J]. 思茅师范高等专科学校学报,2002,18(4):55-57.

[8] 杜晖. 决策支持与专家系统[M]. 北京:电子工业出版社,2007:22-23.

Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System

YU Ling-li, WEI Shi-yong

(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

篇14

可以触摸的神奇未来

智能工业，是指依托泛在技术的计算模式、移动通信等信息技术，将具有环境感知能力的各类终端不断融入到工业生产的各个环节的新型工业生产方式。通过传统工业向智能工业的转变，能够大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗。

如今智能工业还在迅猛的发展阶段，还没有形成对社会生产、社会生活形成颠覆性的影响力，而这不妨碍我们对未来前景的描绘与憧憬。在不久的将来，在花园般的城市里，一座座无人值守的智能工厂掩映其间，没有工人忙碌的身影，只有智能机器在尽职尽责地负责日常运作；没有庞大的操作与监控中心，通过无线网络与可靠稳固的云计算数据中心互联，人们可以随时接入云端智能工厂对生产线进行必要管理；没上下班的拥堵，倒是时时可见公园里边享受美景边通过智能设备处理工作的人们，或者人们在家里使用电视的频道切换，通过语音和手势对生产程序进行操控……

这样的未来并非遥遥无期，随着风头正劲的智能工业向未来全速开进，这样的未来已经是触手可及。

智能工业的实现是基于物联网技术的渗透和应用，并与未来先进制造技术相结合，形成新的智能化的制造体系。智能工业的关键技术在于物联网技术。融合了智能传感器智能仪表/执行器、互联网络（物联网）、智能控制系统、云计算（云端智能工厂）、智能接入终端等技术的智能工业，从广义上来讲将覆盖智能交通、智能电网、智能家居等多个智能产业领域。

18世纪，英国人瓦特发明了蒸汽机，引发了第一次工业革命，开创了以机器代替手工工具的时代。人类从此进入了工业时代。1870年以后，科学技术的发展突飞猛进，各种新技术、新发明层出不穷，并被迅速应用于工业生产，大大促进了经济的发展。这就是第二次工业革命。

第一次工业革命的荣光早已远去，然而在这个时代的我们，正在见证一个时代的勃兴，正站在风起云涌的历史节点上。

工信部的《“十二五”物联网发展规划》，让智能工业产业大发展呼之欲出，全国各大工控纷纷组建智能工业产业联盟和智能工业研究中心，进一步揭示了智能工业产业在我国未来社会经济结构中的重要地位。

未来十年，“智能工业”将引爆整个人类社会的创新与变革。据业内人士分析，智能工业的的作用与影响可以媲美人类历史上的历次工业革命。智能工业，将为工业乃至我们的生活注入更多的智慧，实现“智慧工业”、“智慧城市”、“智慧地球”的神奇梦想。

百年智能工业

智能工业之所以能够成为未来的历史主流，得益于近百年的积淀。

智能工业的历史始于1936年，那一年，年仅24岁的英国数学家图灵首次提出了著名的图灵机模式，这应被视为智能机械设计最早的思想火花。

1938年，德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数学计算器Z-1，并于1945年发明了Planka.kel程序语言。

1946年美国科学家J.W.毛克来等人研制成功了世界上第一台电子数字计算器ENIAC。美国数学家N.温纳尔控制论的创立，美国数学家C.E.香农信息论的创立都为智能机械的出现和发展作出了杰出的贡献。

世界上第一台智能工业机械于1962年诞生在美国，比日本起步至少要早五六年。经过30多年的发展，美国现已成为世界上的智能机械强国之一，在智能制造方面基础雄厚、技术先进。

第二次世界大战后，日本的劳动力本来就紧张，而高速度的经济发展更加剧了劳动力严重不足的困难。为此，日本在1967年由川崎重工业公司从美国Unimation公司引进智能机械及其技术，建立起生产车间，并于1968年试制出第一台川崎的“尤尼曼特”智能机械。

日本产业智能机械工业会常务理事米本完二的说法：“日本智能机械的发展经过了60年代的摇篮期，70年代的实用期，到80年代进人普及提高期。”并正式把1980年定为“产业智能机械的普及元年”，开始在各个领域内广泛推广使用智能机械。

虽然美国领先一步，但是日本的智能工业后来居上，并在工业生产的应用上及智能机械制造业上很快超过了美国，产品在国际市场上形成了较强的竞争力。

当然，美国作为智能工业机械的创始国，始终保有强大的原创力和竞争力，在国际上一直处于领先地位。制造、使用智能机械使日本增强了国力，获得了很大的利益，使得美、英、法等许多国家不得不加大研发力度，奋起直追。

智能工业在中国

中国智能工业起步较晚，自上世纪八十年代开始科技攻关以来，至今已经走过了三十多年的历程。应该说，我国智能工业的取得的成绩还是可观的，特别是近十年来，不仅相关市场日趋成熟、应用的广度和深度得到进一步提高，在核心技术上也有所突破。总的来说，我国智能工业产业仍处于由自动化向智能化发展的初级阶段，一些行业甚至连基本的装备自动化都没有完成，仍存在一些需要改进的问题与较大的提升空间。

在我国振兴装备制造业战略的推动和相关产业培育初见成效的情况下，我国智能装备制造的市场已日趋成熟，正日益成为新的经济增长点。据了解，目前，我国工业自动化控制系统和仪器仪表、数控机床、工业机器人及其系统等部分智能制造装备产业领域销售收入早已突破3000亿元，而这一数字还在持续攀升中。

市场持续增长的另一面，是应用的广度和深度的提高。目前，智能机械和智能系统的应用范围已不限于工业，还用于能源、交通运输业、海洋和深空探测以及农业、林业、原子能工业、医疗、福利等事业中。

总投资将超过4万亿元的智能电网建设将是中国电网未来十年发展的主要方向，智能系统的应用是智能电网的最大特点；在2008年北京奥运会前夕，数条地铁新线路相继开通，习惯于上班高峰挤地铁、公交的上班族对此带来的变化印象深刻，这其中就有智能工业的大量应用，在智能系统控制下，设备运行非常稳定，地铁系统的节能等各方面的优越性显著提高；随着GPS、3G技术的普及，汽车驾驶自动化和智能化得到了推进，2008年2月，我国第一款自主研发的V型12缸发动机在中国第一汽车集团公司技术中心成功点火，意味着中国初步掌握了顶级轿车发动机的研发技术。

智能机械的应用在海洋和深空探测中的作用也越来越重要。国家 863”计划研制的 6000 米水下无缆自治机器人系统先后两次出海，获得了海底锰结核分布的珍贵资料，使我国成为世界上少数几个具有深海探测能力的国家之一，为我国在争取公海海域优先开采权作出了贡献；在“嫦娥工程”探月工程论证和关键技术的攻关中，首先应用机器人登陆月球，完成了一些对月球进行考察、分析、取样的工作。深空探测领域方面；模拟了科学家在地面操作太空机器人的行动“机器人遥控操作系统”，也在深空探测领域大放异彩。

目前，我国智能工业产业仍处于由自动化向智能化发展的初级阶段，作为一个正在培育和成长的新兴产业，我国智能制造装备产业仍存在一些突出问题。产业底子薄、市场份额低、核心技术有待突破是目前产业存在的主要问题。具有国际竞争力的骨干企业未成气候，产业规模小，产业组织结构小、散、弱；尽管目前我国智能工业的市场的份额在持续增长，民族企业还是很难有更多的机会，因为大的市场早已为国际智能工业巨头所占据；新型传感、先进控制等核心技术受制于人，技术创新能力较差。

除了智能工业产业自身存在的问题外，信息网络基础设施落后也严重限制了智能工业的发展。以云计算为例，云计算需要高速的宽带网络支撑传输高容量的数据，低速的网络带宽将会影响云计算应用和推广，而云计算是智能工厂的重要组成部分，没有“给力”的云计算，则关于智能工厂的构建无法实现；物联网的应用需要大量IP地址，如不能推动IPv6全面商用，也将拖累新技术的创新和应用；3G移动通信的速率、稳定性和资费相对于产业发展，都还有不小的差距，将对移动电子商务等产业的发展产生影响，未来类似智能车载系统等更丰富的智能应用都需要宽带、泛在与融合的信息基础设施作为支撑。

基于我国目前智能工业的现状，我国智能产业技术发展的主要任务是软硬件搭配，着力推动产业网络化、控制软件模块化方面的发展。

民族企业初显峥嵘

中国智能工业产业起步晚，核心技术基础薄弱，然而就是在这样的情况下，中国智能工业还是走出了自己的一方天地，在机器人及高端数控机床等领域，均有一批民族智能工业企业初显峥嵘。

沈阳新松机器人自动化股份有限公司，一家以中国机器人之父蒋新松院士命名的高科技公司，一直以来着力于原始研发和科研攻关。在民族智能工业企业普遍还停留在在简单修改、简单模仿的情况下，新松的科研精神显得尤为难能可贵，某种程度上可以说代表着中国机器人新的发展方向。目前，新松公司产业链覆盖工业机器人、智能物流、自动化成套装备、洁净装备、激光技术装备、轨道交通、节能环保装备、能源装备、特种装备及智能服务机器人等领域，呈线产业群组化发展，形成了以独有技术、核心零部件、领先产品及完整的行业系统解决方案为一体的完整产业链。与国内同行相比，新松公司在智能工业领域的探索走得更远，不仅立足国内，还向欧、美、亚洲等十多个国家和地区输出先进的产品及服务。

依托“863计划”，哈工大机器人多年来也积极致力于机器人的研发，目前正努力实现科研成果的产业化；另外，广州数控等一大批实力型厂商也在各自优势领域全力向工业机器人系统拓展。

积极开发自主产品是机器人产业未来的主流发展方向，但是我们也应该看到，细分的市场为其他的产业发展模式同样提供了空间。从机器人产业自身的特点看，市场需求有多样化、碎片化的特点。面对不同行业、不同工作环境、不同标准下的工作和服务，批量生产的机器人需要根据客户的实际情况进行定制性改动。国内一些新兴机器人公司采取“分步走”策略，根据客户需求，针对某一局部或单一环节进行自动化系统研发，可以用机器运作的部分就先用机器人去替代。佛山市利迅达机器人系统有限公司就是一个典型。该公司从国外著名生产商或者国内规模较大的生产商处购买通用机器人，公司研发人员根据订购企业的需求开发相关系统，进行“二次研发”。目前，该公司开发的系统可替代人工进行打磨、抛光、焊接、搬运、压铸等生产环节。据了解，类似利迅达这样经营范围登记“机器人装备”的中小企业仅在佛山就多达20余家，产业空间仍有值得挖掘的潜力，值得关注。

除了机器人，高端数控机床则是智能工业制造的又一重要战线，在这一战线上，中国企业成绩斐然，甚至在核心技术领域，也取得了能够比肩国际水平的突破。

被业界称为世界三大顶级高端冲压装备制造商之一的济南二机床，开发了每分钟冲压15件大型汽车覆盖件的全自动冲压生产线，打破了此前由国外企业保持的每分钟12件的世界纪录，这不仅改写了中国机床工业不能为汽车工业提供最先进设备的历史，也令世界汽车制造行业对汽车高端冲压装备的选用格局发生了逆转，在世界行业领域取得了中国企业的话语权。

沈阳机床集团自主研发的飞阳数控系统安装在广东、辽宁企业的400多台高、中档数控机床上，自2011年运行以来性能稳定可靠，解决了外国“大脑”指挥中国数控机床的“体、脑”分离的弊端，使核心部件不再依赖国外厂商的控制和垄断，而且缩小了与世界先进水平的差距。

重庆机床集团的国家科技重大专项“模块化高速、精密、大型数控滚齿机”产品Y31200CNC6和Y31320CNC6大型高档数控滚齿机，以YKX39320为代表的高速、精密、大型数控铣齿机，都具备了与欧美顶级机床生产商同台较量的实力，填补了国内空白。

各地有关部门对智能工业表现出的兴趣和支持，也将进一步促进中国智能工业制造企业以及相关产业集群的成长繁荣。

中国（常州）智能制造装备工业设计中心日前在常州市创意产业基地签约成立，该中心的成立旨在提高中国工业设计的自主创新能力、支持工业设计创新成果产业化。

“非常高兴看到重大智能制造装备和工业设计在常州实现了结合。”中国工业设计协会会长朱焘认为，“这是促进工业转型升级，实现创新可持续发展的一次重要实践。”

智能工业2013

自1983年被列入“七五”规划以来，智能工业制造一直受到国家有关政策的扶持。今年3月，发改委、财政部、工信部共同《关于组织实施2013年智能制造装备发展专项的通知》，扶持力度和政策深度均有所增强，预示着我国智能工业进入了一个新的发展阶段。

通知要求继续组织实施智能制造装备发展专项，重点支持数字化车间、智能测控系统与装备的研发应用以及智能制造系统在典型领域的示范应用项目。

据悉，今年专项支持的主要内容之一为数字化车间，旨在推进智能制造系统创新产品在机械制造、纺织、印刷、生物制药、复合材料等领域的应用和系统集成，提升制造智能化水平。支持的内容还包括智能测控装置的研发与创新，具体涉及工业自动化仪表与控制系统、工业机器人及其关键部件等核心智能测控装备在机械加工、汽车、流程制造领域的示范应用和产业化。

除了政策的推动外，国际、国内产业的严峻形势，也决定了智能工业是我国必须产业升级转型的重要方向。

国际局势上，随着2012年欧美债务危机持续升级，在国际贸易和全球实体经济遭受的冲击仍在延续的情况下，各国均加大了制造业创新投入并重新布局，以图在新一轮竞争占据优势。奥巴马在2012年1月24日《国情咨文》中强调美国需要重振制造业，随后又提议拨款10亿美元设立全美制造业创新网络。当年8月16日，美国政府宣布将在俄亥俄州建立一所由政府部门和私营部门共同出资的制造业创新研究所，随后制定了促进制造业创新的税收、外贸以及投资等优惠政策。奥巴马喊出“把制造业搬回美国去”的口号，并非心血来潮之举，以美国为代表的发达国家通过制造业创新重振经济增长的方式将给我国发展带来严峻考验，因此必须加快制造业转型升级的步伐。

国内看来，传统工业化向新型工业化道路的转变已经刻不容缓。一方面，在低迷的全球经济局势下，2012年我国工业经济增速小幅回落，企业效益下滑，经济发展中长期存在的一些结构性问题和矛盾日益突出，转变产业发展方式和调整产业结构亟需取得实质性突破；另一方面，我国城镇化进程日益加快，而部分地区工业化进程落后于城镇化进程，信息化与工业化融合尚待进一步深化，产业结构亟待变革，以期形成城市管理和产业发展的良性互动格局。截止到2011年全国城镇人口达到6.91亿，城镇化率首次突破50%关口，达到了51.27%，未来我国的城镇化速度还将进一步加快，这就要求以智能工业为代表和推动力的“两化”进程要进一步加快。

因此，面对当前形势，加快“两化”深度融合进程、以信息化引领生产方式变革、重塑信息化时代国家制造业竞争的新优势成为我国未来产业发展的必然选择。

业内人士分析指出，基于政策推动以及国际、国内产业形势的必然要求，信息化带动工业化、以工业化促进信息化的“两化”融合的需求在我国工业转型中将更加强烈，企业推进“两化”深度融合的积极性更高，智能工业成为行业发展新方向，“两化”融合将在广度和深度两个方向上加快发展。

据预测，2013年，中国智能工业将在新一轮技术创新中不断取得新突破，信息网络、智能制造、新能源和新材料等领域均有望实现新发展。工业生产组织体系将在以智能装备、工具软件和管理系统的普及为前提的的信息化的推进中实现重构，数字化工厂和智能工业初步发展，基于信息技术的新生产方式将成为工业企业增强市场控制力、提高产品附加值、获取竞争优势的重要手段。

2013年，以智能制造、智能设计、智能管理、智能运营和智能决策为典型特征的智能工业将成为行业发展新方向。备受瞩目的3D打印技术将开始应用在工业设计、数码产品开模等领域。以精密化、柔性化、智能化著称，集软件应用开发等先进技术于一体的工业机器人预计将从2012年的6.1万台增长到7.5万台，其应用领域也将更为广泛。工业各行业将更加重视基于网络、面向产品全生命周期的虚拟制造、网络化制造、敏捷制造等新型制造模式。智能工业的发展不仅能够推动工业技术根本革新和多领域技术集成，以知识管理为核心的新管理观念也将在这一进程中形成，从而引发产业组织模式革命性创新。

智能工业的“十二五”

工业和信息化部装备工业司副司长李东曾表示，高端装备制造业是国家“十二五”规划提出的战略性新兴产业七大领域之一，其中智能制造装备是高端装备制造业的重点方向之一。

今年年初的《智能制造装备产业“十二五”发展路线图》明确提到，在“十二五”期间将突破九大关键智能基础共性技术、推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化、提升八类重大智能制造装备集成创新能力和促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。同时，将围绕关键智能基础共性技术、核心智能测控装置与部件、重大智能制造成套装备和重点应用示范领域四大方向进行重点攻坚：

在关键智能基础共性技术方面，将围绕感知、决策和执行等智能功能的实现，针对测控装置、部件和重大智能制造成套装备的开发和应用，突破新型传感原理和工艺、高精度运动控制、高可靠智能控制、工业通信网络安全、健康维护诊断等一批共性、基础关键智能技术，为实现制造装备和制造过程的智能化提供技术支撑。

在核心智能测控装置与部件方面，将围绕重大智能制造成套装备研发以及智能制造技术的推广应用，开发机器人、感知系统、智能仪表等典型的智能测控装置和部件并实现产业化。在充分利用现有技术和产品的基础上，进一步实现智能化、网络化，形成对智能制造装备产业发展的有力支撑。

在重大智能制造成套装备方面，将突出制造业所需装备，针对石油化工、冶金、建材、机械加工、食品加工、纺织、造纸印刷等制造业生产过程数字化、柔性化、智能化的需要，发挥产学研用相结合的创新机制，依托有明确需求的用户，组织“产、学、研、用”共同参与的创新团队，推动软硬件在数控/工业控制装备中的应用与推广，通过集成创新，开发一批标志性的重大智能制造成套装备，保障产业转型升级。并结合国家重大工程建设，推进示范应用，加快产业化。

在重点应用示范领域方面，将根据我国智能制造技术和智能测控装置的发展水平，立足制造业，在“十二五”期间重点选择在电力、节能环保、农业、资源开采、国防军工等国民经济重点领域推广应用，分步骤、分层次开展应用示范，形成通用性、标准化、知识产权的应用平台，加快推进产业、技术与应用协同发展。

装备工业司副司长说，智能专用装备主要包括大型智能工程机械、高效农业机械、智能印刷机械、自动化纺织机械、环保机械、煤炭机械、冶金机械等各类专用装备，实现各种制造过程自动化、智能化、精义化，带动整体智能装备水平的提升。

工业和信息化部装备工业司副司长李东指出，改造提升制造业、加快培育战略新兴产业是国家“十二五”规划中明确的重要任务。实现由主要依靠规模增长的传统工业化道路向主要依靠技术进步和可持续发展的新型工业化道路转变，调整优化技术结构、组织结构、布局结构和行业结构，成为转变工业发展方式的核心工作。

结语

虽然，前文中描述的未来似乎还很遥远，但是智能工业已经在不知不觉地渗透进我们生活的点点滴滴，并潜移默化地改变着我们的生活，并且以锐不可当的创新引擎胁裹着时代向未来前进。

对于正在转型的中国来说，智能工业不仅是具有未来的长远意义，更具有重要的现实意义，在产业的转型升级、结构调整中，以智能工业的发展为动力、为着力点带动转型成为必然的选择。

的确，目前我们还实现不了梦幻般的全智能化工业，但是可以通过让工业领域的各种设备高度自动化，实现有限的智能化。当“充满智慧的工业”、“充满智慧的工业仪表”、 “充满智慧的工业执行器与装备”、“充满智慧的控制系统”、“充满智慧的云端信息化工厂”成为身边寻常而靓丽的风景时，真正的智能工业离我们还会远吗？