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对人工智能的思考(合集7篇)

时间:2023-08-14 16:41:35
对人工智能的思考

对人工智能的思考第1篇

人工智能(AI)是当下一个十分热门的话题,从去年韩国棋手李世石与Google旗下的人工智能程序 AlphaGo对战,以1:4败给AlphaGo开始,人工智能开始被大众广泛关注。今年5月我国著名棋手柯洁与之“人机终极对决”更是将其推上高潮。人工智能在我们如今的生活已经是不可回避的发展趋势。对此,一方面人们希望科技进步解放双手,另一方面又担心机器一旦被赋予智商人类会受到侵蚀。

普华永道称由于新的人工智能,在未来15年,大约有1000万工人将面临失业风险,同时人工智能也将提高生产率,并在其他地方产生就业机会。可以说,人工智能顺应时代必将不断扩大发展,财会行业也会受到很大影响,其中最先触及的将是基层会计人员。去年3月,四大会计师事务所之一德勤宣布与 Ki-ra System联手,将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。而在今年5月,朋友圈就已经被一款叫做“德勤财务机器人”的H5动画刷屏。

二、管理会计与财务会计的区别

随着企业对现代管理的需求的增强,管理会计开始逐渐形成。企业管理会计,是指在当代市场经济条件下,以强化企业内部经营管理、实现最佳经济效益为最终目的,以现代企业经营活动及其价值表现为对象,通过对财务等信息的深加工和再利用,实现对经济过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等职能的一个会计分支,与单纯的财务会计有同等地位,是并列关系。管理会计主要服务于内部责任单位,立足于企业未来发展,又称为“内部经营管理会计”,而财务会计以服务与企业外界有经济利害关系的群体或个人为中心,又称为“外部报告会计”或“外部会计”。

三、管理会计的相关职能及前景

普通会计核算型工作,如财务、审计、税务等财务基础工作会逐步被取代已成必然,但会计核算和管理是两个不同的分支,管理会计是否会受到人工智能的影响呢?

从手工记账到会计电算化的出现,科技将财务从账册算盘中解放出来,人工智能也将会计人员从目前繁琐的日常整理分析数据中解放出来。人工智能运用推理、联想、逻辑判断等能力,通过计算机语言表示出来,并形成具有某些人类智能活动特性的计算机系统,在很大程度上模拟人脑进行思维、决策,例如强大的围棋AlphaGo就是利用价值网络和策略网络工作。但是多变的政治经济社会、复杂的经济活动以及其他不可控的因素,使得在会计领域,人工智无法达到真正的思考,无法灵活有效在大数据中识别出最有效的信息,比如选用怎么的数据收集路径,选用哪些财务决算的因素,如何从“大数据”里提取有用信息等,这些仍然需要管理会计人员根据经验和判断作出最终决策。以下从管理会计的部分职能具体分析。

(一)预测经济职能

管理会计发挥预测经济前景的职能,就是按照企业未来的总目标和经济方针,充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束,选择合理的量化模型,有目的的预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平,为企业经营决策提供第一首信息。利用人工智能后,可以根据给定的范围和方法,进行系统学习,并对大量数据进行程序化分析,从而得出细致具体的预测。

(二)参与经济决策

决策工作贯穿企业管理的各个方面和整个过程的始终,因此具有决策职能的管理会计也有着举足轻重的地位。其职能主要体现在根据企业决策目标搜集、整理有关信息资料选择科学的方法计算有关短期决策方案的评价指标,并做出正确的财务评价,最终筛选出最优的行动方案。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用也对企业未来的发展有一定影响。

(三)控制经济过程

控制经济过程职能的发挥要求将对经济过程的事前控制与事中控制有机的结合起来,即事前确定科学可行的各种标准,并根据执行过程中的实际与计划发生的偏差进行原因分析,及时采取措施进行调整,改进工作,确保经济活动的正常进行。可见,管理会计有很强的及时性,而人机智能无法准确预测未来发生的变动,无法及时有效的进行调整。

据上述对管理会计职能的分析,足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面,尽管目前我国管理会计体系中仍存在很多不足,但管理会计仍然将处于企业管理的核心地位。

对人工智能的思考第2篇

关键词:人工智能(AI) 管理会计 决策

一、人工智能的发展

人工智能(AI)是当下一个十分热门的话题,从去年韩国棋手李世石与Google旗下的人工智能程序 AlphaGo对战,以1:4败给AlphaGo开始,人工智能开始被大众广泛关注。今年5月我国著名棋手柯洁与之“人机终极对决”更是将其推上高潮。人工智能在我们如今的生活已经是不可回避的发展趋势。对此,一方面人们希望科技进步解放双手,另一方面又担心机器一旦被赋予智商人类会受到侵蚀。

普华永道称由于新的人工智能,在未来15年,大约有1000万工人将面临失业风险,同时人工智能也将提高生产率,并在其他地方产生就业机会。可以说,人工智能顺应时代必将不断扩大发展,财会行业也会受到很大影响,其中最先触及的将是基层会计人员。去年3月,四大会计师事务所之一德勤宣布与 Ki-ra System联手,将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。而在今年5月,朋友圈就已经被一款叫做“德勤财务机器人”的H5动画刷屏。

二、管理会计与财务会计的区别

随着企业对现代管理的需求的增强,管理会计开始逐渐形成。企业管理会计,是指在当代市场经济条件下,以强化企业内部经营管理、实现最佳经济效益为最终目的,以现代企业经营活动及其价值表现为对象,通过对财务等信息的深加工和再利用,实现对经济过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等职能的一个会计分支,与单纯的财务会计有同等地位,是并列关系。管理会计主要服务于内部责任单位,立足于企业未来发展,又称为“内部经营管理会计”,而财务会计以服务与企业外界有经济利害关系的群体或个人为中心,又称为“外部报告会计”或“外部会计”。

三、管理会计的相关职能及前景

普通会计核算型工作,如财务、审计、税务等财务基础工作会逐步被取代已成必然,但会计核算和管理是两个不同的分支,管理会计是否会受到人工智能的影响呢?

从手工记账到会计电算化的出现,科技将财务从账册算盘中解放出来,人工智能也将会计人员从目前繁琐的日常整理分析数据中解放出来。人工智能运用推理、联想、逻辑判断等能力,通过计算机语言表示出来,并形成具有某些人类智能活动特性的计算机系统,在很大程度上模拟人脑进行思维、决策,例如强大的围棋AlphaGo就是利用价值网络和策略网络工作。但是多变的政治经济社会、复杂的经济活动以及其他不可控的因素,使得在会计领域,人工智无法达到真正的思考,无法灵活有效在大数据中识别出最有效的信息,比如选用怎么的数据收集路径,选用哪些财务决算的因素,如何从“大数据”里提取有用信息等,这些仍然需要管理会计人员根据经验和判断作出最终决策。以下从管理会计的部分职能具体分析。

(一)预测经济职能

管理会计发挥预测经济前景的职能,就是按照企业未来的总目标和经济方针,充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束,选择合理的量化模型,有目的的预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平,为企业经营决策提供第一首信息。利用人工智能后,可以根据给定的范围和方法,进行系统学习,并对大量数据进行程序化分析,从而得出细致具体的预测。

(二)参与经济决策

决策工作贯穿企业管理的各个方面和整个过程的始终,因此具有决策职能的管理会计也有着举足轻重的地位。其职能主要体现在根据企业决策目标搜集、整理有关信息资料选择科学的方法计算有关短期决策方案的评价指标,并做出正确的财务评价,最终筛选出最优的行动方案。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用也对企业未来的发展有一定影响。

(三)控制经济过程

控制经济过程职能的发挥要求将对经济过程的事前控制与事中控制有机的结合起来,即事前确定科学可行的各种标准,并根据执行过程中的实际与计划发生的偏差进行原因分析,及时采取措施进行调整,改进工作,确保经济活动的正常进行。可见,管理会计有很强的及时性,而人机智能无法准确预测未来发生的变动,无法及时有效的进行调整。

据上述对管理会计职能的分析,足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面,尽管目前我国管理会计体系中仍存在很多不足,但管理会计仍然将处于企业管理的核心地位。

四、总结语

时代在发展,科技在进步,人工智能的发展已经不可阻挡,会计行业也必定会被波及,基础财务核算都会被代替,相应的会计工作者是逐渐会被市场所淘汰,但人工智能扮演的角色只能是一种工具。机遇与挑战下,整个会计行业面对着一次重大革新,这也将推动传统财务人员向管理会计的转型。正如AlphaGo之父所说,“人机合作可以达到1+1大于2的效果,人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具,就像哈勃望远镜一样,可以推进人类文明的进步。”面对伟大而又饱受争议的人工智能,作为会计专业的学生,也应该应积极应对时代的发展所带来的行业变革,及时调整自身的发展方向,使自己成为符合时代需求的管理型会计人才。

参考文献:

[1]吴大军,牛彦武.管理会计[M].东北财经大学出版社,2017.

[2]黄杰.人工智能下会计人员的“危”和“机”[J].现代经济信息,2016(14):233.

[3]韩宜彤.信息时代背景下人工智能在计管理中的应用探析[J].现代国企研究,2017,(02):85.

对人工智能的思考第3篇

关键词:人工智能;会计行业;影响

一、研究背景及意义

在刚刚过去的2016年,围棋领域的“人机大战”掀起一股人工智能的浪潮,以“阿尔法狗”为代表的人工智能战胜了韩国的围棋高手李世石,由此人工智能的发展引人深思。很多人会觉得人工智能是一个很遥远的事情,始终抱以一种怀疑的态度去看待人工智能。其实不然,人工智能从上世纪40年展至今,且不说现在家家都在使用,但是在我们的生活中至少是随处可见的,比如,计算机行业、银行业、会计业等都在使用的智能处理系统,而且范围越来越广,技术越来越具有深度。在传统的会计行业中,会计核算工作从凭证到报表都是由人工来完成的,但是现如今财务会计中的大部分工作都可以由财务软件来完成,大大的解放了会计中的人力。也是在去年的3月份,著名的会计师事务所德勤对外宣布将人工智能引入会计行业,这一宣布也是几家欢喜几家愁。虽然人工智能让会计实务变得更加便捷、精准,但是传统会计行业中那些被人工智能替代的手工记账人员将何去何从?笔者从一个会计人的角度对人工智能时代下的会计行业进行探讨,目的是明晰人工智能对会计行业的影响,以及传统的会计人员如何应对人工智能时代的到来。

二、我国人工智能在会计行业的应用现状和展望

(一)我国人工智能在会计行业的应用现状

会计行业主要涉及的是企事业单位、政府机构和会计师事务所,这三大类是有会计核算系统的主要主体。就我国来说,很多涉及会计工作主体对于人工智能的应用仅限于会计系统,而且在会计系统中一些类似于审核、判断等主观行为还是要财务人员手工进行操作。目前市场上已经存在各种可以满足不同类型组织结构会计主体业务需求的会计软件,可以说应用已经十分广泛了。但是就会计师事务所来说,作为主要业务之一的审计业务在人工智能方面应用的稍微较少,因为对于上市公司审计业务而言,需要填制大量的审计工作底稿,包括电子版和纸质版,这些数据的录入目前还是依赖于手工。

(二)对人工智能在会计行业中应用的展望

任何一位会计人都清楚地知道,会计行业是一种具有严瑾性、及时性的行业,并且会计工作程序多,处理起来比较繁杂。所以对于会计人员来说加班是家常便饭,从某种程度上来说,会计人员也希望有一天能有人工智能来替代这繁琐而枯燥的工作。目前已经应用的人工智能解决了一些基本的操作,比如凭证和报表的生成等等,但是还远远不能满足目前会计主体多样性的需求。比如人力资源会计,就需要一个适合企业特点的模型来对企业的人力资源进行计量和报告,此模型可以对企业的人力资源进行大数据的分析,从而可以合理的进行人力资源管理,这也是有效降低成本的途径之一。这样的需求在管理会计,环境会计等众多会计的分支中都是需要的,因为现在会计的职能越来越倾向于决策,决策过程中就需要会计提供相应的资料,这些资料通过会计的手工计算和分析往往难以获取,如果人工职能可以进一步运用科学知识来解决这个难题就再好不过了。

三、人工智能对会计行业的影响

(一)提高了会计信息的及时性和精准性

不管是企事业单位还是政府机构或者会计师事务所,在运用会计软件之后,一方面对于当日发生的各项经济业务都能及时的进行处理。因为会计人员的只需要登录系统进行相关事务的选择或者审核就可以了,期末系统会根据已经有的数据自动生成相关报表,相比较传统会计的手工填制凭证和编制报表要及时得多。另一方面,在传统的会计业务处理时,会计员手误记错账是常有的事,虽说现在的财务系统也需要手工录入一些数据,但是当录入出错时系统给予提示,所以这种情况下,大大降低了数据出错的概率,即提高了会计信息的准确性。

(二)一定程度上抑制了财务信息造假

在提高准确性和及时性的基A上,人工智能在会计行业中的应用还可以相对防止财务信息造假。在特定的会计核算系统下,每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码,以及自己的权限,可以说分工明确,相比较传统的会计核算中岗位相容现象十分严重,尤其是在中小企业里,人工智能的应用对于职能清晰划分有助于遏制信息的人为造假。但也不是说人工智能可以杜绝财务造假,因为尽管大部分工作在系统中完成,每个人只能进行自己职能范围内的操作,但是系统终归还是由人来控制的,还无法应对管理层凌驾于会计人员之上的内部操纵现象。

(三)会计行业中传统岗位需求减少

随着人工智能在会计行业的应用领域越来越广,传统会计岗位就不需要那么的职员了,这是显而易见的变化。会计电算化早在上世纪八十年代就在我国有所发展和普及,发展至今,已经商品化,为各种会计主体所使用,使得原本那些简单的会计记录和核算工作被人工智能所取代,相应的,这些岗位上的会计人员也就不再需要。

(四)会计信息安全性受到威胁

目前应用广泛的各种电算化核算系统,都是以电子形式对会计主体的各种财务数据进行保存,电子存储的数据保存形式有很多优点,比如保存方便,数据容量大,便于查找和使用等。另一方面,现在的系统如果防护措施不到位很容易被黑客攻击,同时目前网络的安全性也大大降低,信息在网络传输过程中可能会被拦截,所以企业的财务信息就会被泄露出去,严重的话,还会造成重大商业秘密的外泄,给企业带来损失。

四、会计人员如何应对人工智能的“入侵”

(一)学习会计电算化处理,跟上人工智能的步伐

作为一名会计人员,如果在智能时代还停留在传统会计处理方法上,那只能被时代所淘汰,这个社会本来就是优胜劣汰,新的技术方法已经产生,你没掌握那你就是被打败的那个,至少要跟上时代的步伐。国家目前对于会计人员有接受继续教育的要求,会计人员可以借助这一平台学习当前的人工智能在会计领域的应用,也可以自主的学习会计电算化的相关应用。

(二)由简单的财务会计向综合型会计人才转变

虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求,但是随着国家近几年来对于管理会计的发展的鼓励,各会计主体尤其是企业对于管理会计的需求增加,而目前管理会计的工作是人工智能无法完成的,因为这其中涉及大量的职业判断以及包括审计业务里也是含有很多的会计估计。所以会计人员应该在人工智能时代努力学习会计其他方面的知识,比如管理会计和审计业务的内容等,掌握多方面知识,使自己成为一名复合型会计人才。

(三)以积极的视角来看待人工智能

现实中有很多会计从业人员狭隘的认为人工智能可以取代他们,甚至完成他们完成不了的工作,于是乎就开始说会计行业没有前景,进行转行,而不去想着提升自己的执业能力。从以上的分析可以看出,这种消极的观点是不对的,不仅不利于会计人员自身的发展,也不利于整个会计行业的发展。

五、结论

总的来说,人工智能日益蓬勃的发展固然是好事,应该把此作为提升自我的动力,而不是避而远之。就会计行业而言,由于其中涉及的大量会计判断和会计估计,以及管理会计越来越突出的地位等多种客观因素的存在,所以不需要抱以一种人工智能摧残了工作岗位的态度来考量,大可不必担心会计人员的工作会被人工智能所取代,这是我们必须明确的一点。转变自己传统的职业发展观,向复合型人才转变才是硬道理。

参考文献:

[1]祝姗.人工智能与会计人员[J].财税研究,2016(15).

[2]张威.人工智能对会计行业人力资源的影响[J].财会学习,2016(13).

对人工智能的思考第4篇

在刚刚过去的2016年,围棋领域的“人机大战”掀起一股人工智能的浪潮,以“阿尔法狗”为代表的人工智能战胜了韩国的围棋高手李世石,由此人工智能的发展引人深思。很多人会觉得人工智能是一个很遥远的事情,始终抱以一种怀疑的态度去看待人工智能。其实不然,人工智能从上世纪40年展至今,且不说现在家家都在使用,但是在我们的生活中至少是随处可见的,比如,计算机行业、银行业、会计业等都在使用的智能处理系统,而且范围越来越广,技术越来越具有深度。在传统的会计行业中,会计核算工作从凭证到报表都是由人工来完成的,但是现如今财务会计中的大部分工作都可以由财务软件来完成,大大的解放了会计中的人力。也是在去年的3月份,著名的会计师事务所德勤对外宣布将人工智能引入会计行业,这一宣布也是几家欢喜几家愁。虽然人工智能让会计实务变得更加便捷、精准,但是传统会计行业中那些被人工智能替代的手工记账人员将何去何从?笔者从一个会计人的角度对人工智能时代下的会计行业进行探讨,目的是明晰人工智能对会计行业的影响,以及传统的会计人员如何应对人工智能时代的到来。

二、我国人工智能在会计行业的应用现状和展望

(一)我国人工智能在会计行业的应用现状

会计行业主要涉及的是企事业单位、政府机构和会计师事务所,这三大类是有会计核算系统的主要主体。就我国来说,很多涉及会计工作主体对于人工智能的应用仅限于会计系统,而且在会计系统中一些类似于审核、判断等主观行为还是要财务人员手工进行操作。目前市场上已经存在各种可以满足不同类型组织结构会计主体业务需求的会计软件,可以说应用已经十分广泛了。但是就会计师事务所来说,作为主要业务之一的审计业务在人工智能方面应用的稍微较少,因为对于上市公司审计业务而言,需要填制大量的审计工作底稿,包括电子版和纸质版,这些数据的录入目前还是依赖于手工。

(二)对人工智能在会计行业中应用的展望

任何一位会计人都清楚地知道,会计行业是一种具有严瑾性、及时性的行业,并且会计工作程序多,处理起来比较繁杂。所以对于会计人员来说加班是家常便饭,从某种程度上来说,会计人员也希望有一天能有人工智能来替代这繁琐而枯燥的工作。目前已经应用的人工智能解决了一些基本的操作,比如凭证和报表的生成等等,但是还远远不能满足目前会计主体多样性的需求。比如人力资源会计,就需要一个适合企业特点的模型来对企业的人力资源进行计量和报告,此模型可以对企业的人力资源进行大数据的分析,从而可以合理的进行人力资源管理,这也是有效降低成本的途径之一。这样的需求在管理会计,环境会计等众多会计的分支中都是需要的,因为现在会计的职能越来越倾向于决策,决策过程中就需要会计提供相应的资料,这些资料通过会计的手工计算和分析往往难以获取,如果人工职能可以进一步运用科学知识来解决这个难题就再好不过了。

三、人工智能对会计行业的影响

(一)提高了会计信息的及时性和精准性

不管是企事业单位还是政府机构或者会计师事务所,在运用会计软件之后,一方面对于当日发生的各项经济业务都能及时的进行处理。因为会计人员的只需要登录系统进行相关事务的选择或者审核就可以了,期末系统会根据已经有的数据自动生成相关报表,相比较传统会计的手工填制凭证和编制报表要及时得多。另一方面,在传统的会计业务处理时,会计员手误记错账是常有的事,虽说现在的财务系统也需要手工录入一些数据,但是当录入出错时系统给予提示,所以这种情况下,大大降低了数据出错的概率,即提高了会计信息的准确性。

(二)一定程度上抑制了财务信息造假

在提高准确性和及时性的基?A上,人工智能在会计行业中的应用还可以相对防止财务信息造假。在特定的会计核算系统下,每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码,以及自己的权限,可以说分工明确,相比较传统的会计核算中岗位相容现象十分严重,尤其是在中小企业里,人工智能的应用对于职能清晰划分有助于遏制信息的人为造假。但也不是说人工智能可以杜绝财务造假,因为尽管大部分工作在系统中完成,每个人只能进行自己职能范围内的操作,但是系统终归还是由人来控制的,还无法应对管理层凌驾于会计人员之上的内部操纵现象。

(三)会计行业中传统岗位需求减少

随着人工智能在会计行业的应用领域越来越广,传统会计岗位就不需要那么的职员了,这是显而易见的变化。会计电算化早在上世纪八十年代就在我国有所发展和普及,发展至今,已经商品化,为各种会计主体所使用,使得原本那些简单的会计记录和核算工作被人工智能所取代,相应的,这些岗位上的会计人员也就不再需要。

(四)会计信息安全性受到威胁

目前应用广泛的各种电算化核算系统,都是以电子形式对会计主体的各种财务数据进行保存,电子存储的数据保存形式有很多优点,比如保存方便,数据容量大,便于查找和使用等。另一方面,现在的系统如果防护措施不到位很容易被黑客攻击,同时目前网络的安全性也大大降低,信息在网络传输过程中可能会被拦截,所以企业的财务信息就会被泄露出去,严重的话,还会造成重大商业秘密的外泄,给企业带来损失。

四、会计人员如何应对人工智能的“入侵”

(一)学习会计电算化处理,跟上人工智能的步伐

作为一名会计人员,如果在智能时代还停留在传统会计处理方法上,那只能被时代所淘汰,这个社会本来就是优胜劣汰,新的技术方法已经产生,你没掌握那你就是被打败的那个,至少要跟上时代的步伐。国家目前对于会计人员有接受继续教育的要求,会计人员可以借助这一平台学习当前的人工智能在会计领域的应用,也可以自主的学习会计电算化的相关应用。

(二)由简单的财务会计向综合型会计人才转变

虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求,但是随着国家近几年来对于管理会计的发展的鼓励,各会计主体尤其是企业对于管理会计的需求增加,而目前管理会计的工作是人工智能无法完成的,因为这其中涉及大量的职业判断以及包括审计业务里也是含有很多的会计估计。所以会计人员应该在人工智能时代努力学习会计其他方面的知识,比如管理会计和审计业务的内容等,掌握多方面知识,使自己成为一名复合型会计人才。

(三)以积极的视角来看待人工智能

现实中有很多会计从业人员狭隘的认为人工智能可以取代他们,甚至完成他们完成不了的工作,于是乎就开始说会计行业没有前景,进行转行,而不去想着提升自己的执业能力。从以上的分析可以看出,这种消极的观点是不对的,不仅不利于会计人员自身的发展,也不利于整个会计行业的发展。

对人工智能的思考第5篇

“人工智能威胁论”从人工智能概念的提出就已经有关于这方面争论。而笔者通过对麦克卢汉的媒介理论和其背后的现象学哲学基础的研究,认为一些科学家之所以在对待人工智能和人类的关系上各执一端,主要是因为他们所秉承主客二元思维方式,即把人工智能看成一种具有独立思维的客观实体,进而取代人类的主体地位,将人类变成其发展的客体。而对于主客二元思维方式的批判一直麦克卢汉的媒介学和现象学的重要任务之一。

1 现象学及其反主客二元思维方式

主客二元思维方式是起源于笛卡尔的西方近代哲学观念,这种观点主张严格区分主体和客体进而来高扬人的主体意识和理性审视能力。应该说这种主客二元思维方式对于西方近现代科学的发展有着重要的作用。但是科学高歌猛进的背后掩盖不了这种思维方式背后的根本性矛盾。

从哲学根基上讲,这种主客二元思维方式在本体论上表现为二元论,在真理观上表现为符合论,这本身就带来了一个问题,即如何证明主体对于客体认知的合法性。正如胡塞尔所说,这种二元论和符合论的思维无论如何解决不了所谓的客观感觉材料和主观意识的沟通问题。那么这个问题又是如何产生的,胡塞尔的现象学认为,其实是它混淆了意识活动的对象。在胡塞尔看来,意识活动的对象并不是那个超越与意识之外的所谓“客观实在对象”,而是内在于意识的,被实项和质料充盈着并且时刻被意向性意指的一种意向的对象,而两者最大的不同就在于那个意向对象并非超越于意识的,而是一种意向性活动之中,由意向性描述所建构出的意向性本质结构的属性的集合。在这个认知模型中,我们发现,虽然有意向主体和意向对象,但是他们共处于一个意向性活动的行为框架之中,这实际上是跳出了主客二元思维方式的第一步,即在认识过程中承认了一种“共在域”的存在。

而对于这种“共在域”,海德格尔的论述就更加有说服力。首先,对于人和事物的打交道,海德格尔有一种“上手状态”理论,即用具所具有的一种为人所操作的良性互动状态,而这种“上手状态”对于人和用具之间的关系协调有两个重要的意义。

1)它意味着用具一定是作为一个整体出现。“严格地说,从没有一件用具这样的东西‘存在’。属于用具的存在意向总是一个用具的整体。[1]80

2)用具在和人进入操作场域的时候用具本身是不被意识到的。“切近之‘物’特有的自明的‘自在’是在那种使用着它们却不曾明确注意它们的操劳中来照面的。”[1]87

而海德格尔用一种“烦”的理论为这种用具在行为场中的一种不被注意做出了解释:即人要最大程度上减少对于自身行为在时间进程中的缺乏,窘迫和不适应的状态,换句话说,就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。

综上,我们可以这样理解:现象学的反主客二元思维主要体现在其对于人和外在世界的交互行为的考察上,其关注于具体的意识,目的,和操作行为在一个具体行为场域中的发生结构,在这个结构中所谓原有观念中的主体意识和客观实在的东西都参与了这个结构的发生和延展,进而在一定程度上突破了近代哲学主客二元思维方式的限制。

2 麦克卢汉“媒介延伸论”背后的现象学思维

麦克卢汉的媒介学和现象学不谋而合的地方则是它们对于传统西方的线性的,逻辑的理性思维方式的批判。正如麦克卢汉所说“西方人头脑接受的训练是从A到Z,而不是从Z到A。这个头脑正在逐渐退化,越来越迷糊,它完全靠视觉原理(即逻辑)工作;……到了电气时代……视觉和理性统治的时代从此终结”[2]这句话其实有两层意思,第一层意思是说麦克卢汉的研究方法不是一种由原理来推出方法的西方应用科学思维,而是恰恰相反,要回过头看来考察一切技术和艺术发生的本源性问题,而在这个问题上,我们要排除所有先入为主的意见,彻头彻尾地对于眼前的现象进行考察。这实际上就和现象学的一种“先验还原”的思维不谋而合,它要求我们要仅仅从当下的绝对被给予出发,来解决事物的依据和基础问题。而另一方面麦克卢汉在此排除的是两种媒介研究倾向:即追求精确的经验主义和追求社会批判功能的欧陆哲学,比如法兰克福学派等。而之所以要悬置他们的原因实际上就是这句话的第二层意思:对于媒介本质的把握不能像传统的理性主义那样或者通过精确的测量,或者通过严密的逻辑,而是通过直观。这其实就和现象学的另一种方法“本质直观”不谋而合,它要求在无前提性的意识里面确切地把握事物的本质。

所以我们发现,麦克卢汉的媒介学有着深深的现象学烙印,而最能体现出麦克卢汉的反主客二元思维的便是他的“媒介延伸论”。麦克卢汉的“媒介延伸论”主要包括两个方面。

1)媒介互动论。媒介作为人的器官的延伸,其本身和人处于一种统合的状态。人们通过延伸自己的感官能力,来使得人得到进一步的发展,同时媒介的样态反过来会对人自身的行为和人类的社会组织产生一定变化。麦克卢汉以电力技术的发展为例:“在机械化时代,我们实现了自身的空间延伸。如今,在经历了一个多世纪的电子技术的发展之后,我们已在全球范围内使中枢神经系统得到延伸,在全球范围内消除了时空差别。”[3]

2)自我截除理论。自我截除在麦克卢汉眼里是人的任何延伸都必然造成的结果。“人体在无法探查或避免刺激的根源时,就诉诸于自我截除的力量或策略。”[4]58按照麦克卢汉的说法,自我截除实际上是一种自我因适应外在系统所产生的强烈的身体压力的手段。而人们对于截除的一部分是感到麻木的,无意识的,正如麦克卢汉所说:“正是刺激的压力所造成的自我截除或延伸。作为一种抗自己的机制,他的形象产生泛化,难以觉察的麻木或震撼。自我截除不容许自我认识。”[4]59

联系我们上节讲到的海德格尔的“上手状态”我们发现,自我截除的目的就是为了进入“上手状态”而使得人自身得到一定程度的保护,自我截除后的整个社会就会变成一个由人和用具组成的大主体。所以我们可以发现,麦克卢汉的“媒介延伸论”深受现象学思维方式的影响,而他们的基本的观点都是反主客二元的思维方式。

3 “人工智能威胁论”主客二元思维倾向

现阶段,科学界会按照人工智能的智能程度问题,将人工智能划分为弱人工智能和强人工智能,所谓弱人工智能,即是“发展研究人类和动物智能的理论,并能通过建立工作模型来测试这些理论,……他们并不认为机器本身能够思考、具有感情和意识。因此,对于弱人工智能来说,模型只是帮助理解思维的工具。”[5]所以很多人并不认为弱人工智能会对人类造成多大的威胁。

但是问题出在强人工智能身上,持强人工智能观点的科学家认为强人工智能应该和人类一样拥有独立的思考和判断能力,并且具有创造力,自我意识和自我进化和自我发展的能力,在强人工智能发展到极致的时候,它会取代人类的主体地位,进而将人类变成其自我发展和进化的工具。一些科学家甚至还认为,人类根本无法遏制这种人工智能的发展,而且它将是现阶段所有弱人工智能的发展目标和人工智能最终的不可避免的发展方向。

但是,我们在看待这些观点是应该意识到:无论是弱人工智能还是强人工智能根本的目标都是建立一种独立于人的意识和行为的客观实在体,都是实现“机器也可以像人一样思考”,只是弱人工智能者认为机器能够部分做到这一点,强人工智能则认为机器能够完全做到这一点,甚至很多行为主义科学家还不满足于机器仅仅是思考,而是和人一样拥有社交,协作甚至是共生等更加广泛意义上的

独立。

所以,基于这种思维,所以很多科学家才会产生“人和人工智能”的关系问题的争论,即所谓谁才是主体的问题,进而才会产生“人工智能威胁论”这样的将人工智能和人极端对立的命题。

4 对于人工智能概念理解与发展的新思路

那么我们就必须要做一个论证,即这种像科学家所想的完全由人的技术打造,独立于人而存在的人工智能存在的可能性问题,笔者基于麦克卢汉的媒介学及其现象学基础的理论基础认为:人类试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在,并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体在根本上是不可行的。

1)现象学证明:基于海德格尔的“上手状态”理论,人类之所以将技术和人自身打造成一种整体,其根本的目的就是在于避免一种由于和完全独立和陌生的“他者”而产生的“烦心”和“操劳”,即一种缺乏,窘迫和不适应的状态,换句话说,就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。而如果一种完全独立于人的,具有自主的思考和判断能力的人工智能行为体的出现,不但没有减少这种压力感,反而增加了人的这种打交道的压力感,所以人和这种人工智能行为体的打交道必然会有不适感,所以这种技术的市场化一定会遭到抵制。

2)麦克卢汉媒介学证明:根据自我截除理论,人和工具的最佳关系就是人不会意识到工具的存在,进而避免一种因强刺激所引起的压力,但是一种独立于人的人工智能的出现,虽然会导致人们在应对自然和机械问题的压力会减少,但是同时,人和人工智能,任何人的社交信息的压力会增加,所以此消彼长,人的根本压力综合并不会发生根本的变化。其次,根据自我截除理论,人的进化不同于其他生物的地方在于人的进化不是依靠对自己身体的加强,而是通过延伸身体,避免强制身体而使得身体受到压力进而获得一种大脑的轻松的环境,进而使得信息在脑中进行复合,产生创造。而根据这种推论,人工智能目前首要的任务,还是要替人类做很多机械的工作,比如大量重复和复杂的计算。在这种情况下,人工智能史不可能自己通过自我解除来减少压力,激发自身内部的创造性的。

所以,基于以上论证,那种试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在,并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体的做法,无论是在和人的关系的角度还是其自身的发展创造力的角度都是不可行的。

那么我们应该如何看待人工智能?笔者认为,人工智能是一个整体,它的终极发展不是一种独立于人的客观实体,而是一种集合人脑智能,工具和技术智能,社会智能等多种交互因素综合而成的一种行为和操作状态。它的本质是在于通过对于人身体的延伸,连接和杂糅,使得个人的能力能够在庞大的延伸和连接交互网络中能够:

1)最有效的进行任何的操作。

2)最大化提升人的操作体验感。

3)最大化减轻人们通过外感官应对强刺激的压力,让人们更加专注于创造。

对人工智能的思考第6篇

【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人

0 引言

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。

1 人工智能的发展历程

(1)人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,在定义智慧时,图灵做出了解释,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试,那它就是智慧的,图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。(2)上世纪三四十年代,维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑,和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科(由“人工智能之父”麦卡锡提出,麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任)的诞生20世纪60年代以来,采用生物模仿来建立功能强大的算法,包括进化计算等,人工生命以进化计算为基础,研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来,Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学,提出不断完善的“人工世界”模型。80年代,人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。(3)1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起,模拟人类专家解决领域问题。

2 人工智能的研究

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上,强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面,分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

3 人工智能的应用

IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室,拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容,几乎包括所有IT企业,以及很多金融巨头,纷纷建立自己的人工智能产业部,利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生,打破了汽车靠人驾驶的时代。

MIT开发出了SHRDLU,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了,它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影响及发展必须注意的问题

(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科,AI带来的帮助不言而喻。更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,会造成社会结构的剧烈变化。(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展,不得不讨论是人工智能本身就是超前研究,需要用未来的眼光开展现代的科研,因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题,需要针对可能产生的冲突及早预防,而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

5 智能机器人

智能机器人具有类似于人的智能,它装备了高灵敏度的传感器,因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能,和真正的意义上的智能机器人,还差得很远。

6 结语

当然,虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿,但人工智能的发展也并不是一帆风顺的,并不象我们期待的那样迅速,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于,一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象;另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少,这种背景下提出的各种AI理论,就只能是或者完全不同于人类思维,与人类的思维模式相距太远,同时在人类思维方式的理解上也有待突破,不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此,多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整,我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

参考文献:

[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能:一种现代的方法(第3版).

[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.

[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]MatBuckland.

对人工智能的思考第7篇

Abstract: In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum, including abstract content and complex algorithm, and the actual needs of undergraduate teaching, combined with teaching practice, this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system, teaching content, teaching methods and assessment methods.

P键词: 人工智能;创新;本科

Key words: artificial intelligence;innovation;undergraduate

中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2017)22-0230-02

0 引言

人工智能是计算机科学的一个分支,是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科,其属于一门边缘学科,同时也是多个学科交叉而成的一门学科,包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程,它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程,其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等,国内外很多大学都意识到了其重要性,纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科,具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点,且算法复杂,但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式,即“教师讲、学生听”的教学模式,这种信息单向传输教学模式以教师为主体,学生只是在被动的接收知识;存在过分重视理论教学,忽视实践活动教学的问题,导致教育内容无法和社会接轨;人工智能教材理论性过强,学生在学习过程中常常感到枯燥乏味,进而对学习该课程失去热情[2],久而久之,不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期,甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题,本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验,参考人工智能课程特点和教学目标,从多个方面探讨和总结了人工智能,包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。

1 教学内容优化与更新

人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲,人工智能学科的内容包括两个部分,具体:一是知识表示和推理;二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础,后者主要介绍了几种人工智能应用系统,包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外,课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例,将实践和理论紧密结合起来[3]。

随着时代的发展和科技的进步,人工智能学科也取得了较大发展。基于此,人工智能学科也应该与时俱进,更新人工智能教学大纲,进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分,即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等,后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。

教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素,不仅要重视基础知识,也应注意推陈出新,随着科技的进步做到与时俱进,同时教学内容应符合现实的需求,能够与社会接轨,将理论和实践紧密结合起来,只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。

2 教学策略及教学方法的改革创新

由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点,传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求,教师应探索更加有效的教学模式和方法,确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面:

2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣,学生只有对某门学科存在兴趣,才会更加主动积极的学习该门课程,从而获得良好的教学效果。比如,作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段,由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人,学生们随着电影情节的发展而深深感动,与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么?研究人工智能的意义在哪里?实践发现,在课堂中加入电影因素,能够大大提升学生们的注意力,让学生更加专注在教学任务中,有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外,在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来,让学生更直观的感受人工智能的奥妙,从而投入更多热情学习人工智能课程。

2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点,我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学:这种案例通过教师的讲解,帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式:一是“案例―理论”,即先给出教学案例,然后再讲解理论知识;二是“理论―案例”,即教师先讲解理论知识,再给出教学案例;通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。②讨论式案例教学:在课程初期将学生分成若干学习小组,每小组3~4人;教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组,要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学:在课程后期,采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论,能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法,加深学生对人工智能的理解。

2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学,结合学生特点因材施教。比如,在日常教学中多观察学生情况,鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识,同时友善面对学习较差的学生,分析其学习过程中面对的困难,有的放矢地采取应对措施,帮助其不断进步;在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考,鼓励学生发散性思考问题,鼓励优秀学生进行深一步的探讨,并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。

2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法,其中心导向是任务,学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲,该教学方法的步骤是:教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识,还能够培养学生解决实际问题的能力,提高其综合实力。不仅如此,由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行,教师给出研究范围,学生自愿结组并选择具体的题目,经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知,学生是在以团队的力量解决问题,这十分考验学生的团队协作能力,对于学生团队合作精神的培养至关重要,且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料,久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。

2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象,对学生理解力的要求较高,因此,在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题,让学生自己独立思考,鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上,对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案,如此不仅培养了学生独立思考的能力,也增加了学生参与教学活动的意识,提高了学生的学习热情。比如,在讲到较为抽象的“遗传算法”时,先提出一个问题,即“遗传算法如何用于优化计算?”,然后从“达尔文的生物进化论”入手,讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用,之后举例分析,启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现,最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的,也锻炼了学生逻辑思维的能力,教学效果良好[4]。

3 作业和考核方式的改革创新

过去的课程作业都是单一书面习题作业,发展至今,课程作业形式已经发生了变化,更加丰富多样,包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业,并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生,实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化,加强了平时思维能力的考核,更加注重学生实验能力和动手能力的培养,不再是绝对的一次考试定成绩,而是在总评成绩中加入30%的平时成绩,如此不仅减轻了学生的期末负担,也迫使学生更加重视平时的学习思考,有利于课程教学质量的提升。

4 结束语

本文是以提高教学质量为目标,结合教学实践,从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求,可以支持教师提高教学手段现代化的水平,同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化,才能激发学生的学习兴趣,培养他们的思维创新和技术创新的能力,最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看,作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够,今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验,吸取失败的教训。

参考文献:

[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京:清华大学出版社,2007.

[2]谢榕,李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育,2014(19):92-97.

[3]蔡自兴,肖晓明,蒙祖强.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29.