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智能科学与技术论文优选九篇

时间:2023-03-13 11:24:33

智能科学与技术论文

智能科学与技术论文第1篇

关键词:智能;智能科学与技术;语义分析;知识体系;课程体系

中图分类号:G642 文献标识码:A

1 引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径:(1)经验归纳法,从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干,认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”,且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何,由此联想其涉及的主要方面,概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言,前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”,而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关,常出现观点相左的情形;后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”,能被称为概念的东西总是成熟的,即已有大量的先前研究,对此人们的分歧较少,而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的,由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法,具体的讨论依层次递进展开,首先明确“智能科学与技术”的中文语义,其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵,进而合成这些关键概念的具体内容,继之概括“智能科学与技术的知识体系”,最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2 “智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后,“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类:生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物,智能就有两种表现形态,人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence),后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系,技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此,“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的,而“人类智能技术”就不成立(确切地说,是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析,“智能科学与技术”的语义由三部分构成,“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工,前者是心理科学领域的重点所在,后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科,其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”,对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3 关键概念的剖析

3.1 “智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字,而“知”是“出于口者疾如矢也”,意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”,再清楚不过,“智,知而道出也”。智,就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere,意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词,故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见,汉语的“智”关注知识(识,知也。《说文》)及其共享;英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2 “智”的派生词

尽管语义十分贴切,却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中,单字形式的名词一般不用于表达抽象概念,因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类,同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”,后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”,一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》),另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连,在中国的文化传统中,佛是高深至上的,这样,智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后,除了与英文的Intelligence相对应,还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是,wisdom就是希腊语的sophy,由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”,二者是一种源流关系,因而在汉语的习惯中,“能”更本质,“力”则外显,暗含着有高下之分。这样,智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等,智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个:智慧、智能和智力,它们均可英译为Intelligence,但在汉语中分别属于三个层次,即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3 关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比,可看出中西方文化的相通与差异,有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见,“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”),再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称,这样,“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4 智能之“能”

前已阐明,智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何,学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开,缘于它们的对象不同,前者针对的是自然界,后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以,关于人工智能的科学只有两个分支:机器感知/发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明,技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以,应用人工智能的技术主要有两个:专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴,其根据就是因为它们均是客观存在。然而,现在的“机器感知”还非常简单,对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力:“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配,而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状,将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》),本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法,也是知识或知识指导下的操作。所以,智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来,才有了一个简洁的框架,以便在此基础上进一步细分和添加,最终形成一个系统的图景。

6 “智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验,提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案,见表3。

如表3所示,“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5),共六门主干课程:

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法,机器学习包含机器推理,在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有:“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”,讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”,前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息,后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科,在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见,与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”;与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”;与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中,分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出,就构成了其三个主要的研究方向:知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7 结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统,因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”,与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同,仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念,“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念:后二者属于科学对象,是“智的能力”的两种不同简称,亦有层次高下之分。在科学领域,“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指,认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指,设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的,而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样,智能的内容就有四个部分:知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是:知识+推理。人类智能的特征是,知识用自然语言表示、推理在人脑中进行;人工智能的特征是,知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个:感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸,其主要内容也相应有五个:机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

(11)智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。智能科学与技术的知识体系涉及关于人类智能的科学、关于人工智能的科学、应用人工智能的技术,具体有脑科学理论、机器推理理论、机器感知技术、知识发现技术、专家系统技术、机器人技术。

智能科学与技术论文第2篇

关键词:智能科学与技术;社会需求;必要性;可行性;紧迫性

中图分类号:G642 文献标识码:B

1 “智能科学与技术”学科:内涵、结构与关系

为了便于论证,首先需要明确:什么是“智能科学与技术”学科?

1.1 “智能科学与技术”的学科内涵

智能问题具有高度复杂性,不同的人从不同的角度去认识智能,就可能得到不同的理解,这使得国际学术界关于智能的定义一直呈现出多样化的特点(正像信息的定义至今还难以统一那样)。

但是,经过长期的研究,具有系统思维优势的我国人工智能学术界却已经对此取得了比较清晰的理解。

智能,是“面对问题、约束和目标,通过获取信息、提炼知识、调度知识生成策略,从而解决问题、满足约束、达到目标”的能力。

智能的概念也可以用图1的抽象模型来表示。图1模型所表示的“由面对问题到解决问题”的整个过程是典型而完整的智能活动过程,其中包含:信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)、知识生成(认知)、策略创建(决策)、策略传递(通信)、策略执行(控制)等基本环节。它体现了“标准智能科学技术”的科学技术内涵。

图1所示的“标准智能科学技术”内涵中,“知识生成(认知)”和“策略创建(决策)”这两个相互联系和相互作用的部分,通常又被称为“狭义智能科学技术”,它是“标准智能科学技术”中最为复杂最为困难的部分,也是“标准智能科学技术”最具表征性的部分。

本项建议提出增设的“智能科学与技术”博士学位一级学科,正是指“狭义智能科学技术”而言。为了使语言和行文更为简洁,在一般不引起误会的情况下,通常省略“狭义”这个形容词。

由此可以得到一个重要的结论:“智能科学技术”一级学科具有自己相对独立的学科立足点,这就是认知(知识生成)和决策(策略创建),而且是“标准智能科学技术”内涵中最具有表征意义的部分。

1.2 “智能科学与技术”一级学科的二级学科结构

作为一级学科,“智能科学与技术”学科可以下设若干二级学科。根据目前的发展情况,设立以下三个二级学科是适宜的:

智能理论与方法(可授理学学位)

知识处理(可授理学或工学学位)

智能系统与应用(可授工学学位)

这是三个体系很完整、关系很和谐、非常有特色的二级学科。它们在整体上全面地涵盖了“智能科学与技术”学科的理论、技术与应用,足以支撑“智能科学与技术”学科的发展。

同时也可以看出,“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的三个二级学科内涵与现有其他一级学科的二级学科之间没有重叠与冲突,不会影响到其他学科的发展。相反,它使整个学科的学位培养体系得到了充实与完善。

1.3 “智能科学与技术”与相邻学科的关系

由智能的定义和它的抽象模型(图1)可以看出:标准智能科学技术(或者也可以称为“完全的智能科学技术”)包含了以下分支学科:

传感与测量(信息获取)

通信(信息传递)

计算(信息处理)

狭义智能(知识生成与策略创建)

控制(策略执行)以及

系统(全局性能优化)等分支学科

显而易见,这些分支学科都有自己相对独立的学科立足点,不存在人们担心的“互相挤占”的问题。即使对于“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”这两个关系最密切的学科来说,“智能科学与技术”也不会“挤占”它们的研究领域。相反,它们之间具有明确的分工和接口,所有这些分支学科之间的有机合作,可以构成标准的(或完全的)智能科学与技术的大学科。

多年前,“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”、“控制科学与工程”都已经成为一级学科。因此,现在设立“(狭义)智能科学与技术”博士学位授权一级学科,全学科的整体结构,应当是水到渠成的事情了。2设置“智能科学与技术”一级学科:必要性、可行性、紧迫性

既然图1的抽象模型揭示了“标准智能科学与技术”的学科结构内涵,也表明了“(狭义)智能科学与技术”学科具有自己独立的学科立足点――认知(知识生成)与决策(策略创建),而且表明“智能科学与技术”学科与“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”等学科属于同一个学科层次,那么一个自然的问题就是:为什么在此之前,“智能科学与技术”学科没有能够与其他同层次的学科一起成为一级学科?

下面就来回答这个问题。

2.1 设置“智能科学与技术”一级学科:理论基础已经确立

当初没有把“智能科学与技术”设置为一级学科,不是因为它不重要,而是因为智能科学技术的研究对象f认知与决策:如何把信息提炼成为知识;如何把信息与知识激活成为智能策略)比较复杂,进展受限,甚至连人工智能的三大主流理论(基于结构模拟的人工神经网络、基于功能模拟的符号逻辑系统、基于行为模拟的感知――动作系统)也处于“鼎足三分,互不认可”的状态,未能形成统一的理论知识体系,因而缺乏建立一级学科的理论基础。

其实,这种进程完全符合科学技术发展的规律。正如人类进化的过程一样,只有当感觉器官、传导神经系统、思维器官中的古皮层和旧皮层、效应器官这些功能首先发展起来之后,人类才会对思维器官新皮层的发展提出强烈的要求,使后者成为发展的焦点。信息科学技术的发展逻辑也是这样,只有当传感技术、通信技术、计算机技术、控制技术都充分发展起来之后,我们才会对智能科学技术的发展产生强烈的需求,使智能科学技术成为发展的焦点。

事实上,自20世纪90年代Internet(计算机与通信技术的集成体现)进入商用以来,人类对智能科学技术的迫切需求就已初见端倪:无论是为了发挥Internet的正面作用(在信息海洋中准确检索用户所需要的信息)还是为了抑制Internet的负面影响(过滤各种不良信息),都需要能够“理解信息内容和效用”的智能搜索技术,而这不可能依靠一般计算机编程来解决。这就验证了上面的进程逻辑:通信与计算机等技术发展起来以后,人类必然对智能科学技术产生强烈需求。

于是,进入21世纪以来,在信息技术应用需求的强力推动下,智能科学技术获得了巨大的发展。现在已经明确:由信息提炼知识(认知)的基本机制是归纳,而由知识和信息激活智能策略(决策)的基本机制是演绎。不仅如此,原来“鼎足三分,互不认可”的人工智能三大主流理论(结构模拟理论、功能模拟理论、行为模拟理论)也在机制模拟理论的框架内实现了和谐的统一,形成了人工智能的统一 理论体系,从而为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了必要的理论基础,扫除了原来不能设置一级学科的基本障碍。

而且,人工智能理论研究与自然智能的研究之间也在快速沟通,正在形成更强大的研究体系――高等智能,后者把感知、觉知(基础意识)认知、情感、智能等一些原先互相分离的领域以及信息理论、知识理论、智能理论等一些原先互相脱节的理论互相融会贯通,构筑“高等智能”的理论体系。

2.2 设置“智能科学与技术”一级学科:国家需求迫在眉睫

众所周知:信息是现象,知识是本质,智能是运用知识解决问题的能力,是信息的最高级产物。因此,智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点。与此同时,智能又是生命体的精髓,是生命体最为复杂、最为神奇、最为重要的能力。显然,智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术最为精彩的交叉领域,是21世纪科学技术发展的聚焦点。

从智能的定义和图1的智能模型可以看出,智能科学技术的实质,是利用现代科学技术增强人类认识问题(以至认识世界)和解决问题(以至改造世界)的能力。因此,在激烈尖锐的国际竞争中,谁最先掌握了智能科学技术,谁就可能掌握竞争制胜的主动权。肩负“振兴中华”重任的我国科技和教育工作者,责无旁贷地要全力以赴,抢占先机,努力发展我国的智能科学技术。而设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科,就可以在智能科学技术这个关键领域培养大批优秀的高层次人才,为我国掌握信息科学技术的核心、前沿和制高点提供人才保障。这是我国国家发展至高无上的战略需求。

另一方面,从现实的经济发展来看,党中央国务院一再发出号召,要求尽快转变粗放的国民经济增长方式,因为这种增长方式导致资源(包括物质资源和能量资源)的高消耗和废弃物的高排放,造成对生态和环境的高污染(称为“三高”),是一种不可持续的增长方式。近年来,人们从工业生产系统的操作层面和管理层面采取了多方面的节能减排措施,也取得了一定的成效。但是分析表明,“三高”的根源是资源的高消耗,而资源高消耗的根源又在于工业时代余留下来的工业生产系统“高度冗余”的设计理念:为了保证在最恶劣的条件下正常生产,就要求为生产系统提供高额超量资源(包括物质资源和能量资源)供应。然而,最恶劣条件的出现概率通常很小,因此,在绝大部分时间内,生产系统都处于高额超量资源消耗的状态。一旦按照这种理念设计了生产系统,那就“木已成舟”,无论人们在操作和管理方面怎样精心,也不可能从根本上解决由于资源高消耗引发的“三高”问题。

解决国民经济粗放增长方式的根本办法,是采用基于智能科学技术的“智能设计”理念去取代“高额超量冗余”的传统工业设计理念,从工业生产系统的“源头”上消除“三高”的根源。如定义所见,“智能”概念的基本特征是“学习”,智能设计理念的技术特征是“自学习――自调整――自适应”,它能保证在任何情况下(包括最恶劣和最良好的情况),生产系统的资源供应和产品产出都处在“准最优”的状态,从而消除了高额超量冗余资源的消耗。这是国民经济健康发展所迫切需求的,也是智能科学技术所能够做出的贡献。

国民经济和社会进步迫切需要“智能科学技术”的最新动向是2009年2月4日IBM中国公司在北京的“智慧地球(Intelligent Earth)”战略。这个战略的目标是让世界的运转更加智能化,涉及个人、企业、组织、政府、自然和社会之间的互动,这种互动将大大提高性能效率和生产力。IBM并不讳言“智慧地球”对于中国发展的重要性,它认为,“智慧地球”使中国近百年来首次与世界同步进行技术革命,为中国提供了难得的历史良机(详情参见《科技日报》的整版报导)。这是一个非常清晰的信号:20世纪80年代以来,引领世界发展的火车头是“信息化”,而在21世纪的今天,引领发展的火车头则是“智能化”。如果我们不能及早为“智能化”培养大批优秀的“智能科学技术”高层次人才大军,振兴中华、建设“创新型国家”的目标就难以实现。

也许大家还记得,在2008年中国科学技术协会成立50周年庆祝活动期间,在互联网上展开的一项大规模调查显示,在10项“引领未来的科技”名单中,“人工智能”赫然处在前列的地位。这表明,中国广大网民早已认识到人工智能对于中国发展前途的重要性和关键性。

总之,无论是从学术意义还是应用价值来看,为了国家的最高利益,智能科学技术的发展都应当放置在相当关键的核心地位。教育是先导性事业,是面向未来的事业,培养人才需要一定的周期,需要超前安排。因此,我国现在设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科,已经不算早了。

2.3 设置“智能科学与技术”一级学科:条件已经成熟

无数事实表明,由于信息科学技术(尤其是互联网的应用)不断向深度和广度进军,特别是智能科学技术的不断发展与完善,当今世界进步的特征正在由“信息化”快速向“智能化”迈进。今天,社会对“智能化”的呼唤如同20世纪80年代社会对“信息化”的呼唤一样急切和普遍:智能网络、智能决策、智能计算、智能控制、智能管理、智能通信、智能信息处理、智能遥感遥测、智能交通、智能车辆、智能机器人、智能农业机械、智能游戏、智能商务(商务智能)、智能仪器仪表、智能材料、智能建筑、智能自动化、智能玩具、智能信息服务、智能信息安全、智能战场对抗等,不一而足。

时至今日,在我国学位体系结构中设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科,完善学科学位体系的整体结构,适应科学技术的发展和国民经济对人才培养的需要,条件已经充分成熟。

(1)随着信息技术的发展和应用,信息化不断向深度和广度前进,涉及的问题越来越深刻,越来越复杂,从而对“智能科学技术”的应用产生了越来越明确和强烈的需求,推动着“信息化”进程不断向“智能化”的阶段迈进。

(2)智能科学技术本身的长足进步,特别是人工智能理论由原先的“鼎足三分和互不认可”状态走向和谐统一,形成了自己的科学理论体系,为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了坚实的学科理论基础。

(3)由于通信、计算机、控制等学科的发展(特别是Internet的发展)对智能科学技术提出了日益迫切的需求,智能科学技术在现代国民经济的发展与社会文明的进步事业中已经发挥了而且将进一步发挥越来越重要的作用。

(4)智能科学与技术的狭义学术领域定位于“认知(知识生成)和决策(策略创建)”,它的前端与“计算机科学与技术”学科的“信息处理”接口,后端则与“控制科学与工程”学科的“策略执行”衔接,各司其职,相辅相成。

(5)经过深入论证,“智能科学与技术”博士学位授权一级学科下设“智能理论与方法”、“知识处理”以及“智能系统与应用”三个博士学位授权二级学科,是十分适 宜的。

(6)建议在设立“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的同时,也设立“智能与技术”硕士学位授权一级学科;其下也设立“智能理论与方法”、“知识处理”和“智能系统与应用”三个二级学科。

(7)我国已经有大约20所高校创建了“智能科学与技术”本科专业,也已有一批高校在“计算机科学与技术”博士学位授权一级学科内自主设置了“智能科学与技术”的博士学位授权二级学科,为设立相应一级学科创造了条件。

(8)我国大批高水平的高等学校和中科院相关研究所拥有实力雄厚的博士和硕士研究生培养队伍和基地;我国信息领域众多的高新企业、动画漫画产业和智能游戏以及智能服务产业对智能科学与技术的高层次人才有强大需求。

(9)中国人工智能学会逢单年召开全国智能科学技术的学术大会,逢双年举办国际高等智能学术大会(Intemational Conference on Advanced Intelligence),还创办了“Intemational Journal on Advanced Intelligence”,创造了良好学术环境。

(10)2002年以来,中国人工智能学会教育工作委员会每年都举办1~2次全国性“智能科学与技术”本科专业和研究生教育的研讨会,交流本学科专业的办学经验,探讨研究生的培养途径,发挥着民间教学指导委员会的作用。3结论和建议

具有五千年文明积淀的中华民族,虽然在近代历史上曾经落伍,但是经过60年的洗礼,特别是经过改革开放30多年来的学习、思考与探索,已经充分成长起来了。在考虑“中国应当做什么”这类问题时,完全有能力根据客观规律和事实分析,得到自己的结论。

(1)信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)和信息执行(控制)科学技术的发展,推动了经济和社会向着信息化的方向快速迈进;而经济和社会走向信息化的结果又激发了越来越多更为复杂和深刻的社会需求,急切需要智能科学技术(知识生成和策略创建)迅速跟上才能解决。这是科学技术与社会需求互动而导致科学技术不断进步的客观规律。

(2)经过半个多世纪的研究和积累,智能科学技术本身已经获得了长足的进步,不但在实际应用中已经发挥重要的作用,而且智能科学技术的理论基础也已经由原来的“鼎足三分,互不认可”状态进步到形成了和谐统一的体系,为智能科学技术的进一步发展奠定了坚实的基础。

(3)正像思维能力在人体这个信息系统中处于核心地位,以“知识生成和策略创建”为标志的智能科学技术在整个信息科学技术体系中也同样发挥着核心的作用。因此,推进智能科学技术的发展将对整个信息科学技术的升级(由一般的信息科学技术升级为智能化的信息科学技术)提供正确的方向,从而在科学技术上为民族振兴和国家富强提供制胜的主动权。

智能科学与技术论文第3篇

中图分类号:G642 文献标识码:A

1 引言

“智能科学与技术”专业是国家教委在2006年设置的新专业,代码;080627S,属于工学电气信息类。现已有南开大学、西安电子科技大学等12所高校获准招生。

智能科学技术是信息科学技术的核心和现代科学技术的前沿和制高点,涉及自然科学的深层奥秘,触及哲学的基本命题。智能科学技术的研究将对国民经济、社会进步、国家安全生产产生深刻而巨大的影响,并将为智力革命、知识革命和信息革命建立理论基础,为智能系统的研制提供新概念、新思想、新途径。智能科学的兴起和发展标志着对人类为中心的认知和智能活动的研究已进入新的阶段。目前,国际上对智能科学及其相关学科的研究高度重视。我国对该领域的发展特别关注。

智能科学与技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,其理论研究与应用开发对我国现行的教育与教学理念提出了挑战。在现有的教育体系中增加智能理论和智能技术教学,对全面地培养学生的信息素养、创新的思维方式及激发学生们对信息技术未来的追求具有积极的意义。因此,为适应智能科学与技术的深入研究和社会对从事智能化产品研发人员的迫切需求,在本科阶段设立相应的“智能科学与技术”专业是十分必要和及时的。因此,我校设立“智能科学与技术”专业是适应了社会发展要求的,必将为河北乃至全国的社会、经济发展作出巨大的贡献。

近5年来,我校自动化系先后从事的包括11项部级项目在内的70余项科研课题,发表的近200篇学术论文,均不同程度地与“智能科学与技术”领域相关,积累了深厚的学术基础。由于良好的办学队伍和实验条件,由我校申报的“智能控制技术与装置教育部工程研究中心”已经通过省级审查上报,因此,学科已经具备了承办“智能科学与技术”新专业的条件。

2 办学条件

2.1 师资状况

从我校办学发展来看,“智能科学与技术”专业的设立主要来自于近年来“自动化”专业在“智能化”和“信息化”方向的逐渐发展,以及“自动化”专业与“信息工程”、“计算机科学与技术”等专业的交叉。受专业发展特色和学时等因素的限制,仅靠在原有“自动化”专业课程中增设新课已经难以满足相关领域人才培养的需要,因此可以说“智能科学与技术”专业是由量变积累超出“自动化”专业领域而质变派生出的一个新专业。基于此原因,“智能科学与技术”专业主要由自动化系中抽调人员组织专业课程阶段的教学任务,专业基础课程阶段的教学任务则由电工电子教学中心等单位系协助完成。

由于我校“智能科学与技术”专业是由“自动化”专业发展派生出的新专业,两个专业多门课程的教学内容是相同的,因此“智能科学与技术”专业可以得到“自动化”专业的协助,从而避免多数新专业先期出现的师资力量欠缺问题。

2.2 相关支撑专业

“智能科学与技术”专业的主要相关支撑专业有“自动化”、“信息工程”、“计算机科学与技术”等,其中与同属电气信息类的“自动化”专业关系最近。考虑到我校的具体情况,在新专业的办学初期,“智能科学与技术”专业和“自动化”专业在科研、办学经费、研究生培养等方面的统筹安排上统一划归省重点学科“控制理论与控制工程”管理。两个本科专业的教学与学科的总体发展相互协调和支持,共同进步。

2.3 实验条件

由于“智能科学与技术”和“自动化”两个专业多门专业课程的教学内容是相同的,因此“自动化”专业的多个本科生实验室可以与“智能科学与技术”专业共用,包括:微机原理与微机控制技术实验室、控制理论实验室等,可完成“自动控制理论”、“现代控制理论”、“微机原理”、“微机控制技术”和“单片机原理与应用”等多门专业基础课程的实验。

2.4 生源及就业形势

智能科学与技术已经成为信息技术创新的重要增长点,其广泛的应用前景日趋明显,如智能化电器、智能化楼宇、智能机器人、智能化机器、智能化物流等,所培养的学生正是目前高新技术研究及产业发展急需的人才,同时这类人才也会对传统产业的提升起到积极的作用,就业前景广阔。在招生生源和毕业生就业方面均具备比较好的条件。

3 近期办学规划

3.1 师资队伍建设

在师资建设方面,需要采取积极的人才战略,走引进和培养并重的道路,注重引进和培养具有智能信息处理或智能控制研究背景的人才。同时,聘请人工智能领域经验丰富的专家、教授对本专业的实验及教学进行指导,积极鼓励教师们的学术交流活动。

3.2 实验室建设

(1)利用自动化专业的微机原理与微机控制技术实验室、控制理论实验室等,完成“智能科学与技术”专业本科教学环节中“自动控制理论”、“现代控制理论”、“微机原理”、“微机控制技术”、“单片机原理与应用”5门课程的实验。

(2)建设“智能信息处理实验室”,以通用实验平台的模式用于“数字信号与数字图像处理”、“软件工程”、“数据库与数据挖掘”等课程的实验和上机。

(3)利用教师在承担智能科学与技术相关领域科研课题中购置的相关实验设备和仪器,满足学生在毕业设计阶段和参加科技创新活动中对实验设备的需求。3,3新专业课程体系建设

(1)积极向已经设立“智能科学与技术”专业的南开大学、北京科技大学等高校学习,通过广泛的调研,使新专业的教学体系和课程内容逐步合理化。

(2)紧跟科技发展新趋势,突出“智能科学与技术”新专业的特色,注重学生实践能力的培养,在智能化电器、智能化楼宇、智能机器人、智能化机器、智能化物流等方面培养社会急需的特色人才。

(3)在控制科学与工程一级学科硕士点下设立“智能科学与技术”的相关研究方向,加强该专业的学术梯队建设和人才培养,促进学院整体教学科研的和谐发展。

4 培养方案

4.1 培养目标

我们努力使学生德、智、体、美全面发展,具有坚实的数学、电子、计算机、自动控制和信息处理的基础知识,系统地掌握智能科学的基础理论、基础知识和基本技能与方法,受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练,具有分析问题和解决问题的能力,以及知识自我更新和不断创新的能力。学生能适应智能科学与技术的飞速发展。在个人素质方面,具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力,并具有良好的语言和计算机运用能力。

4.2 基本要求

使学生系统地掌握“智能科学与技术”的基础理论知识,以适应自动化、智能信息处理与技术等方面的工作需求;掌握电路与系统的基本理论和实验技术,具备分析和设计电子设备的能力;掌握信息获取、处理的基本理论和方法,具有系统设计、集成、应用的基本能力;了解智能科学与技术领域的学科前沿、最新进展和发展动态;了解自动化和信息系统及网络技术的应用现状和理论前沿,具有研究开发新系统、新技术和各种智能化工程装备的初步能力。

4.3 主要课程

我校“智能科学与技术”专业的主要规划课程包括电路、电子技术、微机原理、自动控制理论、现代控制理论、嵌入式系统、软件工程、计算机网络、数字信号与数字图像处理、智能控制、数据库与数据挖掘、人工智能概论、信息管理系统等。

在课程的设置上,我校适应社会发展需求,突出“工学并举”实践能力的培养,开展有自身特色的“智能科学与技术”本科生教学。区别于北京大学等高校的智能理论算法为主、南开大学等高校的智能信息处理为主、西安电子科技大学等高校的通信工程应用为主的办学主导方向,突出河北工业大学地方工科院校的自身特色,以培养学生研究开发新系统、新技术和各种智能化工程装备的基础能力为目标,设置相关的课程。其中,学科基础课程、专业必修课程和专业选修课程安排如表1~表3所示。

智能科学与技术论文第4篇

涂序彦曾任中国人工智能学会理事长、学术指导委员会主席,是中国人工智能学会的主要创建人、我国“人工智能”学科的奠基人之一,他提出的“广义智能信息系统论”为“人工智能”学科提供了统一的理论架构,他倡导的多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”学科体系,为现代“人工智能”学科的全面、协调、持续发展,提供了研究开发策略,他提出的“广义智能学”促进了“智能科学技术”新学科的诞生。1988年,他编著的高等学校教材《人工智能及其应用》电子工业出版社,获电子工业部优秀教材一等奖。

1977年,他在中国科学院自动化研究所工作,主持“控制论组”,与北京市中医院合作,研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”,这也是世界第一个中医专家系统。1985年,主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究,提出大型“多级专家系统”新方法,获国家“七,五”攻关重大成果奖。

1960年,在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会,创立多变量控制系统的新原理:“协调控制”理论,他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年,在《科技管理与科学学》发表“论协调”,提出创建“协调学”新学科。

1977年,涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文,1985年,创立“大系统控制论”,1994年,撰写出版《大系统控制论》专著,发展“控制论”的新学科。

1979年,根据国情,他创立具有中国特色的“最经济控制”理论,提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法,在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。

1980年,总结有关“生物控制论”的科研成果,主持编著我国第一本《生物控制论》专著,由科学出版社出版,重点研究“人体控制论”,他提出“针麻-多级协调控制过程”,“经络-人体控制系统”新学说。

1977年,涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文,开拓“智能控制”新技术,1985年,提出“多级自寻优、自协调控制”新方法,1990年,参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会,任大会主席之一。2004年,在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年,在IFAC/IFORS/IFIP国际学术会议,涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念,开拓我国“智能管理”新方法、新技术,1995年,撰写《智能管理》专著,由清华大学出版社出版。2010年,他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著,由国防工业出版社出版。

1995年,在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上,涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构,2009年,应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。

2000年,开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统,2004年,在中国人工智能学会智能信息网络学术会议,作大会报告“智能通信与智能网络”,2005年,提出“互动智能通信”的概念,2008年,他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著,由电子工业出版社出版。

2002年,涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议,提出“广义人工生命”的概念和类谱,2003年,在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace&Model”,2004年,主编《人工生命及应用》论文集,2005年,北京邮电大学出版社。

2002年,涂序彦与曾广平教授等合作,提出“软件人”的新概念,2003年,获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持,2004年,提出“广义软件人”,2007年,总结相关研究开发成果,撰写《“软件人”研究及应用》专著,由科学出版社出版。2008年,主持InternationalConference on Humanized Systems,作大会主题报告“Advanced Intelligence,Humanics,SoftMan”。

2002年,涂序彦与韩力群教授合作,提出“多中枢自协调人工脑”的新概念,2004年,在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”,2009年,总结相关研究开发成果,撰写《多中枢自协调人工脑》专著,由科学出版社出版。

2003年,他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中,提出“人工智能”的姐妹学科:“人工情感”的新学科架构。2004年,在北京主持召开中日国际学术会议,作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”,提出“IntelligentAnimation,Intelligent Game,IntelligentFilm&Television”。

1991年,在全国“智能控制”学术会议的大会报告中,涂序彦提出“智能控制论”新学科架构,2010年,他与王枞教授等合作,撰写出版《智能控制论》专著,在科学出版社出版。

2004年,在“智能系统”国际学术会议,涂序彦提出“拟人系统”新概念,2005年,在中国武汉,发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议,他提出创建“拟人学”新学科,2008年,在中国北京,主持召开“拟人系统”国际学术大会。

2005年,他的诗集《糊涂集》包括:理智篇、山水篇、情感篇等涂诗四百首,由北京邮电大学出版社出版。

智能科学与技术论文第5篇

【关键词】多元智能理论;语文整合;可行性;探究

一、多元智能理论的提出及意义

美国哈佛大学教授霍华得・加德纳,广泛借鉴当代心理学研究成果,运用生物科学及各种不同文化中在认知的发展及运用方面的研究成果的基础上,于1983年,提出了多元智能的这一概念,并在之后逐渐形成了多元智能这一理论。

这一理论针对传统的单一、可量化、整合于的智力观,反驳其认为的智力的范围就仅仅局限在语文和数理逻辑方面[1]。加德纳认为智力是“一种处理信息的生理心理潜能,这种潜能在某种文化背景之下,会被引发去解决问题或是创作该文化所重视的作品。”它认为,人的智力不是单一整体的能力,而是由多种智能成分组成的综合体。这些智能包括:语言言语智能、数理逻辑智能 、空间视觉智能 、音乐韵律智能 、身体运动智能、人际交往智能、自我认识智能与自然观察者智能等,并且认为还可能存在着其他多种智能,并不是仅仅局限与以上的八种。[2]

多元智能理论认为:“每个学生都是潜在的天才儿童,只是经常表现为不同的方式。” 虽然并非每一个人都能成为伟大的艺术家、音乐家或作家,但是通过开发多种类型的智能,根据学生不同的智能性向,客观公正地给予其积极、肯定的评价,可以充分发掘每一个人的潜在能力,让在不同智能上各有所长的学生能够高效地、有意义地愉快地学习。这一理念,与我国历来所提倡的素质教育理念不谋而合。

二十余年来,这一理论在美国获得了许多专业团体的关注与认可,全美亦有不少学校也将多元智能并入他们教学的方案中。在中国,多元智能等许多理论的核心理念被应用到语文课改的指导思想中,并进一步被丰富和深化,为新课程和新语文带来了一些清新的空气。

二、语文整合的内涵

整合,简单而言,是整理融合,其主要的精髓在于将零散的要素组合在一起,并最终形成有价值有效率的一个整体。在各科当中,语文学科具有基础性、人文性、广域性、开放性、实践性、工具性、累积性和外显性等特征,有着文以载“文(文化)”、文以载“道”以及文以载“情”的功能。

我们这里所要研究的语文整合是指信息技术与语文的整合。信息技术与语文学科整合,强调两个方面:一方面信息技术要广泛渗入语文学科;另一方面,语文教学要广泛采用信息技术。这种信息技术不是强加的、附带的、可有可无的,它是与语文教学紧密融合在一起的,是提高语文教学质量不可或缺的有机要素。也就是说,将技术作为一种工具,刺激学生的感官,提高学生的兴趣、自觉性,激发学生思维,提高课堂教与学效果,增强语文教学的直观性,改变传统语文教学模式的单调性、封闭性以及限制性。

信息技术与语文之间的整合可以使语文教学声情并茂、知情并重、化繁为简、化难为易;有利于学生思维能力、想象能力、认知能力和综合能力的培养;有利于学生学习潜力的开发,为学生的发展创造了良好的课业环境和时空条件。具体体现在以下几点:

1.信息技术与语文学科整合,有利于激发学生的学习兴趣。

2.信息技术与语文学科整合,有利于知识的获取与保持。

3.信息技术与语文学科整合,有利于培养学生的信息素养。

4.信息技术与语文学科的整合,有利于学生自主学习。

5.信息技术与语文学科整合,有利于培养学生的合作精神。[4]

三、语文教学中的问题

在语文教学中,虽然整合这一思想已经得到了广大教师的认同,但还是存在着一些问题,特别是在语文整合过程中缺少可依靠的指导思想。信息技术与语文教学整合在一起,可以让学生以更为丰富生动的方式来进行学习活动。但它只是一个有效的工具,若缺少能让这个工具发挥作用的指导思想,那么这种课堂与原来传统的课堂并无太大区别,最多也只是增加了些展示方式而已。在实践中,我们看到更多的是这种缺少一指导思想的语文整合课堂。由于多元智能理论与语文教学之间有很多的切合点,因而,将其作为整合的指导思想,将帮助我们更好的进行语文整合。

四、多元智能与语文整合的关系

众所周知,教育改革的推进步伐已经走到了包括语文在内的学科教学领域,全面的语文课改开始了。国家、省、市级实验区越来越多,新的课程标准编定,新的教材纷纷出版,新的课堂教学模式被实践。多元智能理论提倡以学生为中心、以活动为中心,认为智力具有一定的情境性和发展性,并能够照顾到每个学生的个性、旨趣和愿望,使每个学生的个性得以及时发现、发挥、发展。这与新课程改革中对语文整合的要求一致。1996年大纲中提出指导教学的视角提出六条教学原则:(1)语文训练和思想道德教育统一。(2)语言训练和思维训练相辅相成。(3)语文训练中语文知识教学同能力训练密切结合。(4)阅读能力、写作能力和听说能力全面训练。(5)教师的主导性和学生的主动性相结合。(6)语文课内教学和课外学习相结合。

加德纳的多元智力理论为这些原则的达成提供了可能性和参照性。而这两者之间又有很多的结合点,如:读写听说――言语语言智能;阅读理解训练――数理逻辑智能;直观教材――空间视觉智能;音乐渲染情境――音乐韵律智能;研究性学习――人际交往智能;写观察日记――自然观察智能;排演课本剧――肢体运动智能;学会反思――自我认识智能。信息技术在培养学生以上各种能力的过程中扮演着重要的角色。

因此,多元智能理论中的理念体系完全可以作为语文整合中的指导思想,充分发挥信息技术多媒体化的特征,促进语文教学改革的不断进步。

参考文献:

[1]邹羽燕,多元智能对培养人文精神的作用[J].中学语文,2004.5.

[2]祝智庭,钟志贤.现代教育技术――促进多元智能发展[M].上海:华东师范大学出版社,2003.132-133.

[3]周祝瑛,张雅美.多元智能理论在台湾中小学之实验[J].全球教育展望,2001,12.

[4]邹羽燕.多元智能对培养人文精神的作用[J].中学语文,2004.5.

作者简介:

智能科学与技术论文第6篇

【关键词】 物联网; 大系统; 大系统智能控制

物联网技术产业化已经成为各个国家经济发展的生长点,并呈现规模化、协同化、智能化趋势。但是,基于物联网的企业内部控制建设并没有跟上物联网产业发展的步伐。当前,企业内部控制经常陷入管理与技术两张皮的困境――从管理角度设计的企业内部控制制度和从信息技术角度设计的企业内部控制制度,它们都没有考虑管理与技术融合来制定企业内部控制制度。以物联网技术应用为背景下的企业是一个复杂的“大系统”。企业内部控制不仅要融合管理与技术,更要考虑企业是个大系统性质。因此,大系统智能控制是企业内部控制发展的革命。科学技术发展规律为企业大系统智能控制提供物质基础;控制理论的发展规律为企业大系统智能控制提供理论基础。大系统智能控制是智能控制与大系统控制的融合。智能控制论是控制理论向智能水平高度发展的新分支,大系统控制论是控制论向系统规模广度发展的新分支。

一、技术控制与管理控制的两张皮:企业内部控制发展历程回顾

物联网技术产业化已经成为各个国家经济发展的生长点,并呈现规模化、协同化、智能化趋势。但是,基于物联网企业内部控制建设并没有跟上物联网产业发展的步伐。当前,企业内部控制经常陷入管理与技术两张皮的困境:要么是侧重于管理角度而忽视IT技术角度来研究企业内部控制体系,其结果是经济学家与管理学家设计的企业内部控制体系不能适应现代IT技术环境;要么侧重于IT技术角度而忽视管理角度来研究企业内部控制体系,其结果是设计的企业内部控制体系不能体现企业经济管理的目的。两者都没有从IT技术与企业管理融合的角度来研究企业内部控制体系。

(一)基于管理角度的企业内部控制

前者主要成果如下:美国国会颁布的《2002年公众公司会计改革和投资者保护法案》、美国SEC陆续的多项相关最终规则(Final Rule)和草案(Proposed Rule)、反虚假财务报告委员会(Treadway委员会)在2004年制定的《企业风险管理框架》(Enterprise Risk Management,ERM)、加拿大特许会计师协会(CICA)的《控制指南》、内部审计师协会(IIA)的内部审计标准委员会(IASB)制定的“内部控制指南”、我国财政部在2007年3月4日公布的《企业内部控制规范(征求意见稿)》。这些内部控制制度主要体现的是典型的法律文件。它们规定了企业在整体或业务层面上必须达到的要求,却没有指明企业如何通过IT控制平台才能达到法案规定的水平。比如SOX要求企业内控必须有效,并在财务公告前90天内评估内控效力等,但是企业需要控制什么,如何控制,内控效力又如何评估全都不在SOX的范围内,特别是落实到IT控制方面,SOX完全没有给出任何指导意见。同样,对SOX法案起细化作用的PCAOB审计标准的作用同样仅限于原则层面,如在审计准则的第35、40、50、75条款中都没有具体规定在IT平台上如何进行审计。我国的《企业内部控制规范(征求意见稿)》虽然独立出来一个《企业内部控制具体规范第xx号――计算机信息系统(征求意见稿)》,但是它也只是从信息技术的技术控制角度来进行企业内部控制。财政部公布的其他企业内部控制具体规范也没有体现基于IT环境下的企业内部控制制度。

(二)基于技术角度的企业内部控制

研究现代信息技术的人(如,软件开发人员)由于不懂现代公司运行的公司治理及内部控制,他们多是从企业信息系统的一般控制(如:组织控制、系统开发控制、信息系统的操作与维护控制、数据资源控制、硬件与软件的控制、系统软件控制与网络控制)与应用控制(如:输入控制、通讯控制、处理控制、输出控制)的角度来研究公司的治理与内部控制。这些治理与内部控制不能体现公司管理的目的。如,信息系统审计与控制协会在1996年公布的《信息及相关技术的控制目标》(COBIT,Control Objectives for Information and related Technology)、原英国国家标准局制定的《信息安全管理实践规范》BS7799―1与BS7799―2《住处安全管理体系规范》及在2000年12月被国际标准化组织认同的ISO17799(我国也将采用为CNS17799)等都是从信息技术角度而不是公司管理角度进行内部控制。

总之,当前的企业内部控制制度,不是单纯从企业管理角度,就是单纯从信息技术角度,都没有从技术与管理共生协同的角度进行考虑与设计,管理与技术两张皮。而物联网下,企业的生产要素中生产资料与劳动者一样是主体与客体相融合的要素,不像以前,劳动者是劳动主体,生产资料是劳动客体。因此,必须改变原来的企业内部控制体系与性质。

二、企业是个复杂的“大系统”:物联网下企业的特征

企业内部控制性质随着企业的变化而变化,随着物联网技术在企业中的应用,企业越来越呈现“大系统”的性质。

由于现代社会信息化、系统化和网络化的发展,特别是随着物联网技术在企业中的广泛应用,企业的生产设备等生产资料、各种原料的智能化(smart)以及网络智慧化(intelligent),企业生产经营与管理呈现出规模庞大、结构复杂、功能综合、因素众多等复杂的“大系统”的特征。

(一)规模庞大

企业大系统包含相互嵌套的子系统(小系统,如:生产经营系统、信息系统、管理系统)、部件(如:机器设备)、元件(如:传感器、接收器等)甚多。通常,企业大系统占有的空间大,经历的时间长,设计的范围广,具有分散性(如:企业全球化经营)。

(二)结构复杂

企业大系统中各子系统、部件、元件之间大的相互关系复杂。通常,企业大系统中不仅包含有物,还包含有人,具有“人―物”、“人―人”、“物―物”之间的多种复杂关系,同时,由于物联网的发展,企业的生产设备等生产资料、各种原料的智能化(smart)以及网络智慧化(intelligent),企业除了人之外,各种“物”也都相应成为主动系统。哲学意义上的主体客体的关系真正成为相对的关系。

(三)功能综合

通常,企业大系统的目标是多样的,企业不仅要实现技术上的生产目标,更要实现企业经济目标,同时要实现社会责任目标和生态和谐的目标。因而,企业大系统的功能必是多方面的,如企业产品质量控制功能、企业经济管理功能、企业生态环境保护功能、企业社会就业功能等等,为此功能要系统综合。

(四)因素众多

企业大系统是多变量、多输入、多输出、多目标、多参数、多干扰的系统。同时,企业不仅有“物”的因素,还有“人”的因素;不仅有技术因素,还有经济因素、社会因素等。这些因素具有不确定性、不确知性。

正因为企业是一个复杂的“大系统”,如何分析、设计、控制、管理、高度指挥企业这个复杂大系统,这是当前控制科学、系统科学、信息科学面临的重大课题。

三、大系统智能控制:企业内部控制发展的革命

(一)科学技术发展规律:企业大系统智能控制的物质基础

从技术角度看,人类进化发展史,就是科学技术发展史。一般说来,人类进化发展经过“生物学意义进化”阶段、“文明进化”阶段两个阶段。当前,正在向“智能进化”阶段发展。同时,随着科学技术的“辅人”阶段、“拟人”阶段到“共生”阶段的发展,科学技术为企业智能控制提供了坚实的物质基础。

人类的“生物学意义进化”阶段的特征是仅靠生物体自身各种器官功能的调整来增强它的能力,是一种“着眼体内”的进化,如:人类的直立行走与手脚分工。

人类的“文明进化”阶段的特征是利用外部世界的资源来增强自身的能力,如:制造和使用工具。制造工具的原理升华为科学,制造工具的经验和技巧则沉淀为技术。科学技术不断发展完全是为“增强人类能力”服务的,因此,命名为科学技术的“辅人律”。如:农业时代的发展主线是增强人类体质功能的材料科学技术和相应的基础科学;工业时代的发展主线是增强人类体质功能的能量科学技术和相应的基础科学。

人类的“智能进化”阶段特征是利用外部世界的信息及智能资源来增强自身的能力。如:物的智能化(smart)、网络智慧化(intelligent),它们为人类的智能外化提供了物质基础。信息时代的发展主线是增强人类智力功能的信息科学技术和相应的基础科学,这就是在科学技术的“辅人律”基础上的科学技术的“拟人律”。既然科学技术的作用是“辅人”,它的发展是“拟人”的,那么,科学技术和利用科学技术所创造的工具就必然与它的主人(人类)形成以人为主、以机为辅的共生合作关系,这就是科学技术的“共生律”。

因此,按照科学技术发展的“辅人律”、“拟人律”、“共生律”,处于21世纪信息时代的大背景下,现代科学技术研究的核心、前沿和制高点就应当是“增强人类智力能力”。“智能”是“信息”的精彩结晶,“智能科学技术”是“信息科学技术”的辉煌篇章,“智能化”是“信息化”发展的新动身、新阶段。

所以,正如人类不仅要研究“脑的结构”,更要研究“脑的工作机制”,我们不仅要研究企业的智能结构,更要研究企业智能工作机制。

(二)控制理论的发展规律:企业大系统智能控制的理论基础

根据控制理论研究成果,当前控制理论发展经过“经典控制理论”、“现代控制理论”、“大系统控制理论”、“大系统智能控制理论”等四个阶段,具体如图1。控制理论的发展为企业智能控制提供了坚实的理论基础。

第一代控制理论即所谓“经典控制理论”,它主要采用传递函数模型、频域分析与综合方法,研究单变量控制系统设计和单机自动化技术问题。

第二代控制理论即所谓“现代控制理论”,它主要采用状态方程模型、时域分析与综合方法,研究多变量控制系统设计和机组自动化技术问题。

第三代控制理论分为两个发展方向:大系统理论与智能控制理论。

大系统理论,代表控制理论向广度方向发展。大系统理论是第二代控制理论与运筹学相结合、控制系统与系统工程相结合的产物,主要采用状态方程及代数方程的数学模型、分解―协调方法,研究大系统的最优化、稳定化和模型简化等问题,以及大系统的综合自动化技术和经济问题。

智能控制理论,代表控制理论向高度发展,提高控制系统的智能水平。如:自识别、自组织、自寻优、自适应、自学习等方面的智能水平。智能控制理论是控制理论与人工智能相结合、控制工程与知识工程相结合的产物。

第四代控制理论就是“大系统智能控制”。

大系统智能控制理论是第四代控制理论,反映了控制理论向广度和高度两个方向的发展。大系统智能控制理论是智能控制向广度的发展,研究各种大系统的智能控制问题,包括工程技术、社会经济、生物生态大系统的控制、管理、决策等问题;大系统智能控制理论是大系统控制向高度发展,提高大系统控制的智能水平,如大系统的智能控制、智能管理、智能决策的水平。

第四代控制理论即大系统智能控制符合学科“分化―结合”的规律。如果说,第二代控制理论分化为大系统理论与智能控制理论,那么,大系统智能控制理论将是大系统理论与智能控制理论相结合的产物。

四、大系统智能控制:企业大系统智能控制的性质

智能控制是人工智能(artificial intelligence)和自动控制(automation control)相结合的新技术,是工程界、企业界共同关注的热门课题。大系统智能控制是智能控制与大系统控制的融合。智能控制论是控制理论向智能水平高度发展的新分支;大系统控制论是控制论向系统规模广度发展的新分支。大系统智能控制按控制级别可分为高层控制和基层控制。高层控制包括指挥决策、计划管理、生产调度;基层控制包括自动调节、过程控制、操作控制。大系统智能控制按智能类别可分为如下控制性质:自稳定控制、自识别控制、自协调控制、自优化控制、自学习控制、自适应控制、自组织控制、自规划控制、自修复控制等。

【参考文献】

智能科学与技术论文第7篇

关键词:人工智能;教学;教材

人工智能的发展经历了漫长的历程。特别是20世纪30年代和40年代,智能界发现了数理逻辑和关于计算的新思想。1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈,这些都推动人工智能研究的进一步发展[1]。人工智能技术已经可以担当信息化和信息社会建设所赋予的重任。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习,人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大交叉的前沿学科[2]。

人工智能与计算机领域的其他方向有一个比较显著的特点,即以符号处理为主,而其他方向是以数值计算为主。从理论上说,人工智能领域担负着一个极富挑战的任务――揭示智能的本质,从应用上说,人工智能的目标是开发更有用的计算机程序[3]。人工智能课程是智能科学与技术专业的重要基础课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,为以后高级课程的学习、在人工智能领域的进一步研究和开发工作,奠定良好的基础。

本文以首都师范大学开设的人工智能原理精品课程的教学实践为基础,介绍我们针对不同专业、不同层次学生所开设的相关系列课程。

1课程知识点

人工智能是由脑科学、认知科学、逻辑学、信息科学技术等多学交叉所形成的一个新兴边缘学科。目前,国内外对人工智能的研究存在着狭义和广义两种观点。狭义人工智能通常是指以符号智能为主体的传统人工智能概念。广义人工智能通常是指包含自然智能、符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术概念。本课程主要基于广义人工智能的概念,从原理、方法、技术、系统和应用等不同方面,对人工智能进行科学的探讨。人工智能的主要特点是注重知识和推理,强调启发式和不确定性,提倡多学派融合和多技术综合。同时,它又是一个开拓性领域,其新思想和新技术层出不穷,因此,应鼓励学生的创新和实践。这门课程的主要内容包括:人工智能基础、知识表示、确定性推理和搜索、计算智能和不确定性人工智能、机器学习与自然语言理解、分布智能和专家系统等。其主要知识点有:

1) 了解人工智能发展简史、研究目标;了解人工智能的研究方向;理解人工智能的定义、人工智能成功的标志。重点是掌握物理符号系统假设、图灵测试和启发式等概念。

2) 知识表示和推理。要求了解和掌握时间和空间的表示、事件和行动的表示技术;了解和掌握概率推理、Bayes定理方法;了解和掌握谓词演算和归结定理证明。

3) 搜索和优化方法。这部分内容主要介绍启发式搜索策略(A,A*算法)、局部搜索策略(盲人爬山,模拟退火,遗传搜索);了解和掌握博弈方法(min-max搜索, ― 剪枝)。

4) 机器学习。主要讨论机器学习的基本该概念和一些非连接主义的机器学习方法。

5) 神经网络。主要讨论基于神经网络的连接学习机制。

6) 专家系统。专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。这部分内容主要是让学生了解专家系统的构成、分类和相关开发工具。

2系列课程设置

2.1两个系列五门课程

为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程。本科阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生对人工智能的发展、原理和应用领域有初步了解,启发学生对智能学科的兴趣;而研究生阶段的学习则是要求学生能够掌握人工智能的基本技术和前沿研究内容。为此,针对不同层次、不同专业的教学对象,我校分别开设了两个层次的五门相关课程。从2003年开始为第一届智能科学与技术专业本科生开设了人工智能原理课程。该课程由54学时的课堂讲授和18学时的实验教学组成,是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一。

从2009年开始,我们又将人工智能课程中的实验教学部分独立出来,安排36个机时,单独作为一门1个学分的人工智能实验课。该实验课也是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一,目前已完整地开设了两届,受到了学生的欢迎与好评。

同时,我院软件工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业及计算机科学与技术专业等信息类专业开设了人工智能概论选修课程,进行36学时的课堂教学,也已经成为这些专业本科生的一门重要的技术基础课程。

2010年我们又面向包括人文社科等全校所有专业开设了人工智能导论这一校公选课(36学时),其目的是使学生了解人工智能的基本概念、原理以及智能技术在不同领域的成功应用,具有一定的科普意义。

在研究生教育中,我们又针对研究生的特点,开设了高级人工智能课程,对研究生进行更深层的理论讲授和前沿研究课题的介绍。

由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有曲高和寡、望而生畏的感觉,加之不同专业、不同层次的学生对智能技术的要求有所差别,因此,为了更好地实现差别化教学的目标,提高该课程的教学质量,我们根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验,针对不同教学对象,提供不同的教学深度、教学内容、教学方法和考核方式,力争使智能科学惠及更多的学生。

2.2优选教材与教学内容

在教材选用方面,我们主要采用了首都师范大学王万森教授主编的教材《人工智能原理及其应用》。该教材同时为普通高等教育“十一五”部级规划教材和北京市精品教材,反映了人工智能研究和学科的最新发展,是王万森教授多年的教学与科研经验的结晶。由于广受好评,2007年出版了第2版,该书前后两版目前已印刷了16次,印量5.6万册,已成为国内多所大学的人工智能课程教材和教学参考书。此外,我们还为学生提供N. J. Nilsson的《Artificial Intelligence:A New Synthesis》、蔡自兴教授的《人工智能及其应用》、李德毅教授的《不确定性人工智能》及马少平教授的《人工智能》等教学参考书。

作为课程建设一个重要组成部分,我们十分重视教材建设。除上述王万森教授主编的《人工智能原理》教材外,另一本侧重基础与应用的《人工智能基础及应用》教材正在人民邮电出版社的编辑出版中;还有一本在人工智能实验课基础上,包括教学指导、习题解析和实验指导等内容的北京市精品教材立项,《人工智能习题解析、学习与实践指导》也即将交稿,由电子工业出版社出版。

在人工智能课程教学过程中,针对智能科学与技术专业的学生,我们不仅进行理论讲授,同时还利用人工智能实验课,开展了36个机时的相关实验教学,学生在学习人工智能理论的同时,还能够得到智能软件开发方面的实验训练。该实验课设立了5个基本实验和3个综合实验。其中,5个基本实验分别是:实验1,基于规则的简单动物识别系统;实验2,基于极大极小算法的一字棋游戏;实验3,简单的遗传优化;实验4,简单的可信度推理;实验5,简单的单层感知器学习。对每个基本实验,在给定实验程序框架的前提下,安排了5个实验机时。3个综合实验分别是:实验1,双机对弈五子棋游戏;实验2,基于BP网络的预测与评价系统;实验3,基于Web的不确性推理专家系统。对综合实验,要求每个学生选作其中的一个,安排10个实验机时。人工智能实验课程的设立,强化了学生的知识,激发了学生的学习兴趣,促进了学生对学习内容的理解,提高了学生对智能技术的简单应用能力。为后续课程如智能机器人、智能游戏及智能管理等课程奠定了坚实的基础。

对于非智能科学与技术专业的学生,我们则开展更为灵活多样的教学形式,如展开师生间的讨论,让学生看到问题从提出、分析到解决的全过程。让学生自己去查阅资料,发现智能技术与他们所学专业的关系或在其中的应用。让学生进行课程讲演与展示,如“地理学”专业的学生就讲解了智能技术在地理信息系统中的应用,“戏剧文学”专业的学生讲解了智能动画技术在影视作品中的作用,“法语”专业的学生发现原来机器翻译是这样有趣。采取这样的教学方法,学生普遍反映课堂学习令人印象深刻,整个过程让人回味无穷。

3课程教改

在教学内容改革方面,能适应智能科学技术发展和应用普及的需要,在保持人工智能基本理论和方法的核心地位的前提下,我们不断增加人工智能的新技术。例如,计算智能、分布智能、先进专家系统、新的机器学习方法等。

在教学方法改革方面,积极采用启发与互动、讨论与研究的教学方法。其中,对理论性知识我们多采取启发与互动的教学方法,这种方法有助于对学生理解能力和学习能力的培养。对技能性知识更多的是要求实践,而在课堂上则可采用讨论与研究的教学方法,这种方法有助于培养学生的思维能力和创新能力。

在教学实训方面,我们十分注重实验、实践和训练对人工智能教学和学生能力培养的重要性,积极探索把人工智能实验作为人工智能教学一个重要环节的理论和方法。在国内公开出版发行的所有人工智能教材中,首次把人工智能实验作为一个独立部分写进教材(本课程负责人独著出版的“普通高等教育‘十一五’部级规划教材”《人工智能原理及其应用》第2版)之后,又在国内高校中首次把人工智能实验作为一门独立课程开设,走出了我国人工智能实验的开创性的一步。

在课件建设方面,人工智能多媒体课件,获北京市高校首届多媒体教育软件大赛二等奖。相关课程智能科学技术导论多媒体课件,又获北京市高校第二届多媒体教育软件大赛优秀奖。

4结语

本文是以我校精品课程人工智能原理建设为基础,对系列相关课程在教学内容、教材、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行的探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措使得人工智能教学更贴合学生的学习需求。通过认真落实这些举措,使各个层面上的学生都能更好地掌握人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,提高实践动手能力,达到本课程预期的教学效果。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 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.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2010.

Building the Curriculum System of Artificial Intelligence

PENG Yan, WANG Wan-sen, XIE Da

(College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China)

智能科学与技术论文第8篇

【关键词】建筑电气;智能建筑;网络通信;智能控制;学科交叉

1 建筑电气与智能化学科的发展、现状与前景

同许许多多自然学科一样,建筑电气与智能化学科的诞生和发展取决于两个主要的因素:一是社会经济文化的发展与进步;二是相关学科技术的发展。早期建筑行业中的电气工种,其任务主要是为建筑物的照明、简单的动力设备及其控制配电,以及进行防雷接地设计等,而且当时的照明技术也比较单调、落后,建筑电气工种在整个建设工程中的从属地位非常明显。从事这项工作的技术人员几乎都是通用电气工程各相关学科,如电机与电器学科,电力系统学科,以及工业企业供配电学科毕业的学生。20世纪60年代,从广义含义上讲,传统电气工程学科得到了突飞猛进的发展,电力电子技术,控制理论与控制工程,尤其计算机科学的发展更是超出人们的预料,人们对其工作和生活环境的要求随着经济文化的进步也愈来愈高,建筑行业中的电气技术人员首次面临了第一次严峻的挑战,以消防自动报警与联动控制系统、共用天线电视系统(CATV)和建筑电话系统为主的所谓建筑弱电工程应运而生,不少设计院(所)还专门成立了“弱电”设计室,部分高等学校,尤其是建筑类院校也相继设立了建筑电气专业,以满足市场的人才需求。到20世纪80年代末90年代初,以计算机网络和数字通讯技术为主的现代科学技术的进一步发展,诞生了智能建筑的概念。可以认为这是建筑行业中电气技术人员所面临的新的、第二次重大的挑战,他们不仅仅是只面对传统的电气技术和经典自动控制技术,还要面对计算机网络技术、数字通讯技术以及现代智能控制技术等在建筑行业中的应用问题,显然这种多学科交叉知识给从事建筑电气设计、施工、系统产品(软、硬件)开发,甚至建筑物业管理人员带来极大地冲击和考验,同时也给高等院校建立建筑电气与智能化学科,培养这类宽口径、复合型知识人才带来了机遇。事实上,任何传统的单一学科已经很难适应现代知识社会的需要。传统学科之间的交互与融合已成为大势所趋,现代各类高科技知识与技术势必将渗入到建筑行业中,建筑业不再是所谓的劳动密集型产业,而成为高科技产业一个重要组成部分。建筑电气与智能化工种在整个建筑业中的地位也将越来越高,所占比重也会越来越大,这将是毋庸置疑的趋势。

2 建筑电气与智能建筑的关系

人们一般习惯将建筑电气与智能建筑视为建筑电气与智能化学科的两个层次。事实上两者之间的关系十分密切,绝不会存在什么“分界线”。当然,传统建筑电气包括建筑(建筑物或建筑小区)供配电、电气照明、动力工程、防雷、接地,以及电话、闭路电视和消防自动报警与联动控制系统等内容,支撑其的理论基础主要是狭义的电气工程和经典控制理论。而对于智能建筑,我们可以毫不夸张地给它下一较为准确的定义:它是以建筑为平台,综合运用现代计算机技术、网络通讯技术、现代自动控制技术及电气技术的多学科集合的新兴交叉学科,它显然具有五元交集的结构特点,即:

AEI=AR∩CT∩NC∩AC∩ET

式中:AEI――建筑电气与智能化(Arch itectural Electricity & Intellectualizatio n);

AR――建筑学(Architectural Art);

CT――计算机技术(Computer Techniq ue);

NC――网络通信技术(Netwrk Commun ica-tion);

AC――自动控制技术(Automatic Cont rol);

ET――电气技术(Electrical Technique)。

智能科学与技术论文第9篇

自2006年以来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)的发展迎来了第三次浪潮。谷歌、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与,使得人工智能方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国人工智能战略驱动的最为关键的一年。3月,人工智能首次被写入政府工作报告。7月,国务院重点指出人工智能技术和产业的发展规划,即推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用,发展高端智能产品,提升智能制造水平[2]。10月,十九大报告指出促进人工智能和实体经济深度融合的战略方针。12月,工信部印发促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划,旨在加快制造强国和网络强国建设。这一系列政策与方针都将人工智能作为重要的国家科技战略规划,为人工智能的发展布局提供了明确的时间表和路线图。

人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系,涉及脑科学,数学、计算机等多门学科,这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备,2018年4月,教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向,形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式[3]。2018年,教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业,2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2020年,基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展,在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。

目前,高校计算机专业采用的宽口径培养模式,在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性,以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能,难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此,在计算机大类专业下发展人工智能学科体系,独立建设人工智能专业,培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。

二、人工智能产业发展现状

我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到,谷歌,微软等国外高科技企业,在AI团队上均有千人以上的规模,相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业,领先幅度达到数倍之多。这一现象表明,我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口,如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才,是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。

图1 2017年全球高科技企业AI团队规模

图2 全球AI领域高校数量分布

我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究,只是当时人工智能一般会放在研究生教育中,作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础,教研成果丰富,师资力量雄厚。响应人工智能国家战略,我国各重点大学责无旁贷。

围绕人工智能专业建设,本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状,提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵,明确了人才培养目标,构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式,为人工智能学科体系布局做出贡献,有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。

三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况

一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示,中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人,主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末,全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校,其中美国高校较早地开展了人工智能研究,占据全球的57.3%,一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队,有着较大的提升空间。

国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位,它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿,包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位,内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术,其计算机学院设有专门的机器学习系,包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前,国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。

人工智能的就业前景在当前相当广阔,人才市场需求亟大,但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域,造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级,互联网行业的转型,服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来,国内很多高校紧跟步伐,在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始,引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构,跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院,由周志华教授任院长,建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。

国内外大学本科教育阶段,都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出,在成都市人工智能产业中,AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此,电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进,直面国家战略需求,紧贴行业形势,为人工智能领域的发展增强年轻的生命力,为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园,为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。

四、人工智能专业建设探索

(一)把握专业建设内涵,明确人才培养目标

国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景,是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承,把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中,首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来,人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础,吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识,不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域,但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知,具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景,与其它专业区分明显。同样的,人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业,应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。

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图3 人工智能专业人才培养的基本要求

人工智能旨在模拟人的意识与思维过程,智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来,人工智能在经济政治决策,控制系统,仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史,还是从当今新时代新经济发展趋势来看,增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下,没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击,难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用,不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。

面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求,本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求,如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养,创新实践,领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发,全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能,有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家,在我国人工智能产业发展中贡献力量。

(二)构建课程体系架构,明确毕业评价要求

人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面,以学生素质为核心完成课程体系架构设置,构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上,开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块,详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖,公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入,筑起坚实的知识体系高墙,教学过程步步为营,培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识,掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程,完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分,从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学,为大二专业课程打下坚实基础。

人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程,核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中,学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台,进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力,使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。

实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终,以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的,培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先,人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次,综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外,鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研,使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台,校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力,尽早地明确未来发展方向,制定生涯规划。目前,许多高校学生为了快速迎合时代需求,对人工智能领域浅尝辄止,缺乏扎实的基本功与充分的研究成果,急于求成,在求职过程中屡屡碰壁。因此,学校应提供最大帮助与支持,让学生明确研究方向,鼓励学生在国内外继续深造,成为人工智能领域有真材实料的人才。

国家社会的需求在动态发展,学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养,对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授,更多地要求学生锻炼综合知识,专业技能,创新实践,自我修养等几个方面的能力,使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。

综合知识方面,培养学生具备坚实的人文社科基础知识;具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德;具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识,具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识,培养学生全方面、多元化的科学素养。

人工智能技能方面,培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识,能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求,结合人工智能相关原理与技术,设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势,能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究,包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论,加强学生对专业知识的深入理解,分析应用能力。

创新实践方面,借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式,让学生掌握基本的创新方法,具有创新意识和态度,能够提出创新性的技术路线与方案,并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发,锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。

自我修养方面,让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨,组织学生参与知识技术的分享讨论,培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目,学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识,不断适应发展的意识,具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力,最终成长为人工智能产业的高级人才。

人工智能专业的毕业生可选择继续在人工智能领域深造,进行更深入地研究,或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业,从事人工智能的技术研究、系统研发以及工程管理和教育等工作。成为该领域的软硬件高端工程师、交叉学科的应用架构师、创新创业家、算法研究与理论创新科学家,为国家科技进步贡献重要力量。

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