對人工智能的思考精選(九篇)
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第1篇：對人工智能的思考范文
關鍵詞：人工智能；前景；趨勢
人工智能技術可以說是計算機技術、信息論、心理學以及語言學等諸多學科彼此聯系與交叉之后形成的一門全新的學科。近年來，隨著全球范圍內計算機技術的持續發展，計算機的形象也出現了新的變化。主要表現在人機交互的場景變得愈來愈普遍，計算機被人們賦予了更加多的智能性因素。因為人們將最新計算機技術運用到了諸多學科，對這部分學科的認知也進入到了全新的發展期，從而推動了諸多新研究成果的持續出現。比如，圍棋人機大戰之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發現、單一器官克隆的實現等。鑒于計算機這一人類誕生以來所發明的最為重要工具的持續發展，大量新知識、新理論持續涌現，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因為近些年來生物學、神經生理學等各種新研究成果的產生，讓人工智能和人類智能的相互關系引發了人們越來越多的探討。
一、人工智能概述
人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質手段和能實現人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。
二、人工智能發展狀況分析
（一）全球人工智能發展現狀
目前，人工智能技術已經在美國、歐洲以及日本等發達國家得到了迅速發展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠學會傾聽音樂節奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發前景，其龐大的發展市場始終為全球各國以及各大企業所一致看好。除美國IBM公司繼續在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數據搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內容。
（二）我國人工智能發展現狀
可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發出了國內首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態行走，從以往只能夠在已知環境下步行到如今可以在不確定的環境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經網絡、生理視覺、雙手協調以及手指控制等系統開發的多項人工智能領域重大科研成果。
三、人工智能的未來發展趨勢
技術的不斷發展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經網絡化與機器情感化等方向加以發展，人工智能具有非常大的發展空間與發展潛力。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發展與突破。一是自動推理取得新的發展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統動態化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發現，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題?？梢哉f，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。
四、結束語
總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。
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第2篇：對人工智能的思考范文
隨著改革開放進程的不斷加速，我國人民的生活水平有了很大的提高，社會的各個方面都得到了很大的發展。人工智能是現代化建設中一個重要的發展方向，在電力系統中也得到了極其廣泛的應用。人工智能在電力系統中的應用使得電力系統能夠更加的智能化，提升了電力系統的工作效率，對電力系統的發展起到了極大的促進作用。筆者將在本文中對人工智能在電力系統中的應用進行分析，希望能夠對相關的電力系統工作人員的工作有所幫助，同時也希望能夠對其他學者在相關方面的研究有所啟發。
【關鍵詞】電力系統 人工智能 運行
隨著現代化進程的不斷推進，人們對電力系統的要求越來越高，要求電力系統要實現高效率，高安全性，智能化。在經過大量的研究之后，人們將人工智能和電力系統相融合，取得了很大的突破。所謂的人工智能，實際上就是一門綜合的智能設計技術，人們設計相關的機器，使機器能夠像人類一樣進行一系列的思考、規劃、設計等活動。在電力系統中的應用主要是集中在安全用電和簡化操作的方面，實現簡易化、智能化安全電力裝置設計，比如保護繼電器的設計，可以對電路進行有效的保護，以免對電力系統造成損失。從現在電力系統的發展趨勢來看，人工智能在電力系統中的應用必將是未來電力系統發展的主要方向之一。我將在下文中從以下幾個方面對人工智能在電力系統中的應用進行分析。
1 人工智能技術概述
人工智能是一門復雜的技術，集成了很多學科的知識，進行人工智能研究的研究人員必須要了解腦科學、神經學和信息技術等方面的知識，因為這三個方面的知識是人工智能最基礎的知識。人們將這些知識實際應用到機器的設計之中，就能夠對機器進行人工智能的設計，從而實現機器智能化的操作。
2 人工智能技術的種類
2.1 人工神經網絡
人工神經網絡在電力系統的應用解決了電力系統中很多非線性的問題，尤其在繼電保護方面的效果最為出色，所以在電力系統的繼電保護中得到了廣泛的應用。所謂的人工神經網絡，就是科學家們在對人的神經網絡進行研究后，將其運用到系統的研究上而得出來的。在電力系統的工作中，能夠對電力系統做實時的監測，同時能夠對出現問題的地方做出快速的反應，有效的提升了電力系統的工作效率。
2.2 智能模糊邏輯
所謂的智能模糊邏輯，就是人們將模糊理論運用到一些實際的系統當中，使人們能夠輸入相應的參數，建立對應的數學模型，從而對系統進行很好的規劃。在電力系統的應用過程中，人們主要將智能模糊邏輯應用到電力系統的規劃和電力系統故障的診斷方面。
2.3 遺傳算法
遺傳算法就是人們基于對生殖遺傳規律的研究，在遺傳規律應用到實際的生活事件當中，使事件得到最優解。遺傳算法能夠很好的解決電力系統中一些比較難的問題。
2.4 混合技術
所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。
3 電力系統運行中人工智能的具體應用
電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。
3.1 人工神經網絡在繼電保護中的應用
對繼電器的保護工作一直都是電力系統中非常重要的工作之一，隨著社會的進步，科技的發展，人們對電力系統的要求越來越高，繼電器的保護工作也不斷在推進著，從開始的普通計算機的保護到人工神經網絡的應用，都體現了電力系統的工作人員對繼電器保護工作的不斷努力。
3.2 人工智能算法在電力系統運行中的應用
人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。
人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。
3.3 模糊理論在電力系統運行中的應用
模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。
3.4 專家系統在力系統運行中的應用
專家系統是人中智能系統重要的組成部分之一，尤其在電力系統中早在很多年之前就得到了廣泛的應用，解決了電力系統中的很多問題，為電力系統的發展奠定了良好的基礎，有效的提高了電力系統運行的效率。
4 總結與體會
從上文的分析中，我們對人工智能的概念有了清晰的認識，同時也了解了將人工智能應用在電力系統能夠為電力系統帶來的巨大發展。解決了電力系統目前存在的大量問題，為電力系統的發展提供了突破性發展的思路。但是我國人工智能的技術還不夠成熟，與國外先進的人工智能技術相比較還有很大的差距，所以我國必須制定相應的方案促進我國人工智能的發展。首先，我國要在政策上對人工智能的企業進行優待，鼓勵更多的企業投身到人工智能的發展之中，其次我國要加大人工智能的人才培養力度，從我國目前的人工智能發展現狀來說，我國的人工智能的人才缺口比較大，很多專業的人才都是從國外引進的，花費了國家大量的資金，所以對人工智能的人才培養是我國未來促進人工智能的發展必須要做的任務，對于我國人工智能的可持續發展具有重大的意義。
參考文獻
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第3篇：對人工智能的思考范文
關鍵詞：人工智能 情感 約束
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03
1引言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產生，經過長期發展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設計等。隨著科學技術的不斷發展，現在的人工智能已經不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。
在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。
本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結。
2人工情感發展情況概述
隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎，結合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。
目前人工情感在很多領域得到了應用和發展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業領域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發兒童的想象力及創造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態情感識別手段來識別病人的情感狀態，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫生提供關于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內基梅隆大學發明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。
盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。
3對人工智能的情感約束
正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術更好的發展，使智能與情感恰到好處的結合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。
3.1根據級別賦予情感
可以根據人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變。現在是科學技術飛速發展的時代，不能排除這個量變導致質變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設想。因此，在現階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。
根據維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環境和自我優化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當的賦予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。
3.2根據角色賦予情感
同樣也可以根據人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發揮人機合作的最大優勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發展，目前的這個時代是人工智能發展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作?；蜃鳛楣ぞ?、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色?？傊?，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。
舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊?，在我們賦予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。
3.3對賦予人進行約束
對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。
縱觀人工智能技術發展史，我們可以發現很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統出現故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。
另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領域，或者人工智能技術落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人的手中。
因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。
3.4制定相應的規章制度來管理人工智能情感的發展
目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規范人工智能的發展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現了一種在道德憂思的基礎上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。
那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規來規范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術的發展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規章制度來規范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。
4結束語
人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發展技術和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。
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第4篇：對人工智能的思考范文
關鍵詞：人工智能；圖形編程；創新實踐
近年來，人工智能已成為一個高頻詞，各種與人工智能相關的智能家居、自動駕駛、智能語音、圖像識別等新技術，深刻影響著社會的方方面面，也逐步改變人們的工作及生活方式。許多國家已經開始積極嘗試，大力推進小學人工智能教學。2017年，國務院正式頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”；如今，計算思維培養又成為熱點。在這樣的一個時代背景下，學校和教師有責任和義務組織、引導學生去接觸、了解、學習、應用人工智能技術，以適應未來學習和工作環境的變化。人工智能涉及的學科內容較為廣泛復雜，小學生相對年齡較小，儲備的相關知識較少，學校應如何在小學階段有效開展人工智能教學，推進人工智能教學真正落地？筆者結合自己的教學實踐，從“巧”借活動、“巧”設場景、“巧”編程序、“巧”創項目等方面，積極探索小學人工智能教學的推進路徑。
一、“巧”設場景體驗人工智能
人工智能的知識結構具有較強的邏輯性和抽象性，與之前信息技術課上所教的內容相比，難度及復雜性更高。在日常人工智能教學中，教師應根據學生的心理特點以及不同教學要求，改變教學方式，把體驗搬進課堂，讓學生通過具體的體驗活動逐步理解人工智能的相關知識，把重難點從對概念、原理、技術的學習轉換到了解相關概念、技術實現的過程、體驗人工智能技術的應用上。豐富有趣的教育實踐活動可以讓學生在愉悅的教學情境中，從不同的思維角度、用不同的思維方式來認識和理解與生活密切聯系的一些人工智能概念，如機器學習、大數據、神經網絡等，體驗人工智能在實際生活中的應用。例如在《人臉識別》一課教學中，需要讓學生了解人臉識別技術的應用、影響、實現過程和原理，其中人臉識別的原理和過程較為復雜，如果教學中只進行簡單說教，無法有效達成教學目標。本課設計了一個“人臉大比對”體驗活動，活動分兩個部分，第一部分就是通過百度AI開放平臺里的人臉檢測與屬性分析功能，體驗人臉檢測中具體檢測哪些屬性；第二部分就是通過人臉對比功能，完成教師提供的三組人像照片的對比分析。在第一部分的實例體驗中，學生通過自己上傳照片進行檢測，主要是通過對人臉的面部、膚色、毛發、眼睛、嘴、鼻和輪廓等150個特征的精準定位來準確地識別和計算出一張人臉的特征和屬性信息，包括年齡、性別、顏值、情緒、是否戴眼鏡等。這樣的體驗讓學生非常感興趣，也能很好地理解特征提取的過程。第二部分的體驗是人臉對比，教師提供給學生三組照片，第一組是一對相似度很高的雙胞胎；第二組是同一個人戴口罩和不戴口罩的照片；第三組是同一個人的兩種表情。學生先自己觀察，記錄三組照片的結果，再上傳照片到百度AI體驗人臉對比過程，并查看對比結果。經過體驗，學生認識到在現有的技術下，人臉識別的準確度還是非常高的，對人臉識別的過程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”編程序理解人工智能
從當前人工智能技術應用的實際情況分析來看，主要應用領域為大數據及機器學習，這些功能的實現得益于算法的不斷完善?？梢姡惴▽W習是實現人工智能的關鍵，而對算法的學習又是計算機編程教學中的一大難點。推進小學編程教學將有利于幫助學生理解人工智能的相關知識。小學生相對抽象思維偏弱，采用圖形化的編程教學，更加有利于他們接受，有助于提高學習的積極性。通過編程教學引導學生學會分析問題、抽象與建模、設計算法、編寫程序腳本，在驗證過程中不斷改進和完善，并最終實現問題的解決，能有效培養學生的計算思維，并過渡到對人工智能所需要的其他知識的學習上。例如在五年級的《創編游戲》教學中，情境任務是設計制作一個貓捉老鼠的小游戲，目標是讓學生認識“碰到顏色”“如果……那么……”等指令，能夠用它們的組合來編寫判斷角色是否碰到邊緣和老鼠的腳本。人工智能的概念主要體現在“碰到顏色”和“如果……那么……”語句的應用上，“碰到顏色”是偵測識別，“如果……那么……”則是邏輯判斷的處理。在教學中，首先通過問題引導學生思考完成游戲需要考慮哪幾個要素，從問題和答案中幫助學生提煉出“舞臺”“角色”“動作”三個要素，進而幫助學生厘清實現游戲功能的基本思路。在程序編寫中，讓學生具體體驗偵測模塊的編寫與判斷語句的應用。簡單的編程實踐，能讓學生逐步了解人工智能的基本概念及其實現流程。
三、“巧”創項目實現人工智能
知識的學習必須與學生的生活實際結合起來，如果學生在掌握人工智能知識和技能后能將所學知識應用于實踐，解決生活中的實際問題，那么這樣的學習就是真實有效的。學生通過設計創作具體作品，可以大大增強分析和處理問題、解決實際問題的意識和能力，培養邏輯思維和動手實踐能力，這也是人工智能教育的方向和目的。根據學生的實際生活經驗，教師將人工智能的具體應用案例巧妙引入課程中，引導他們科學地確定項目內容；通過對項目的梳理分析，建立邏輯關系和模型；用編程語言描述邏輯關系；采用硬件設備實現人工智能的具體功能，這種基于真實任務的學習活動，能有效促進學生的理解。例如四年級實踐小組的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶為課題進行探究，先讓學生對現有垃圾桶的優劣勢進行分析，思考怎樣改造垃圾桶才能真正實現智能化。通過教師的引領和自身觀察，學生很快認識到智能垃圾桶應該具有的功能：一是能檢測什么時候有人投放垃圾；二是垃圾桶蓋能自動開啟和關閉。確定了目標之后，就是思考達成上述目標需要哪些條件。學生根據已有知識，確定可以用超聲波檢測是否需要打開垃圾桶蓋子，打開和關閉動作可以通過舵機和連桿來實現。通過探究后，學生根據設計的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下來就是通過編寫程序和不斷調試驗證來實現預期的功能。作品完成后，學生可以根據實際情況進行功能的增加與修改，如增加桶內垃圾超過一定高度時能自動提醒的裝置等，讓智能垃圾桶更加智能。本次作品的創作過程，不僅鍛煉了學生分析實際問題、解決實際問題的能力，又鍛煉了他們的編程思維和計算思維，更重要的是體驗了自己創作人工智能作品的樂趣和成就感。在人工智能應用日益普及的今天，人工智能課程進入小學課堂是大勢所趨。在小學階段開展人工智能課程教學，主要是為了讓學生掌握人工智能知識，體驗和運用人工智能技術，培養學生的信息技術核心素養、創新意識、實踐應用能力，為學生適應未來社會打下扎實的基礎。但人工智能教學具有其特殊性，如何有效推進人工智能教學，還面臨著許多需要解決的問題。學校和教師應盡最大努力創設更好的人工智能教學環境，探索更有效的教學策略，促進學生對人工智能相關知識的學習。
參考文獻
[1]丁華.人工智能教學中對學生計算思維的培養[J].華夏教師,2020(13):42-43.
[2]徐欣彥.引入體驗活動創新小學人工智能教學模式[J].中小學信息技術教育,2019(9):62-64.
第5篇：對人工智能的思考范文
關鍵詞：人工智能；犯罪；刑法；立法構建
一、人工智能時代刑法構建的必要性
（一）刑事立法可以防控人工智能技術帶來的風險
人工智能與現實社會的聯系日益緊密，已經成為法律無法回避的領域，互聯網時代的發展推動了人工智能時代的到來，互聯網技術中的信息與數據是孕育人工智能的土壤。當今社會，人工智能技術已經滲透到生活的各個方面，我們的醫療、軍事、交通、城市建設等方面，處處都有人工智能的身影。當我們享受著先進技術帶來的好處時，也不能忽略其潛在的法律風險。因為這樣緊密的聯系就決定了人工智能會高頻率地參與人類社會的活動，那么當其參與的行為涉及刑法時，就需要立法來規制。
（二）刑事立法可以及時應對這一新生事物對于現行刑法的挑戰
不可否認，法律具有滯后性，新技術帶來的犯罪無法被現行的刑法及時規制，甚至會產生沖擊。只有通過立法及時修補法律的空白之處，解決刑法對于人工智能類犯罪的適用等問題，才可以保證這一技術的健康發展和合理使用。［1 ］
二、現行刑法規制人工智能犯罪的困境
（一）從刑事責任主體角度
在我國現行刑法中可以規制的人工智能類犯罪極其有限，僅限于行為人直接將人工智能當作工具進行生產、利用的情形，換言之，人工智能此時執行的一切操作僅為犯罪者的意志和行為的延伸，這種情形下的刑事責任主體為利用人。例如，紹興市破獲的全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，犯罪團伙利用人工智能技術盜取數據，識別圖片，進行詐騙，竊取公民個人信息進行犯罪。在這個案件中，人工智能被當作工具直接被犯罪分子支配利用，可以根據刑法第二百五十三條之一侵犯公民個人信息罪對犯罪分子進行定罪。當然，即便如此，這樣的定罪依然存在瑕疵，后文第（二）節將從另一角度闡述。然而，真正棘手的問題是，當人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發生了犯罪行為（如無人駕駛汽車涉及交通事故罪，手術機器人涉及醫療事故罪等），其刑事責任主體又該如何確定，是人工智能本身，還是其用戶，又或者是發明者，由于現行刑法刑事責任主體認定的局限性，這種情形下刑事責任主體的確定存在爭議。
（二）從罪名角度
不可否認，人工智能時代的到來產生了許多前所未有的行為方式，所以，針對以下三種情形，即便行為主體符合我國現行刑法對于刑事責任主體的認定（自然人、單位），因為缺乏與之相對應的罪名，也無法直接且有效的規制：首先，是犯罪主體濫用人工智能學習技術訓練其進行犯罪的情形。正如前文所述的，紹興市破獲的全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，我們可以按照侵犯公民個人信息罪對犯罪分子進行定罪，但是其非法濫用人工智能技術的行為是無法規制的。其次，是由于人工智能的生產者、發明者在程序編寫等技術方面的問題，導致人工智能運行時發生危害社會安全的犯罪行為的情形。比如，2018 年3 月發生在亞利桑那州坦佩市的Uber無人駕駛汽車意外撞死一名行人的案例，［2 ］經后續調查給出的技術解釋是，由于技術限制，其識別系統會在惡劣環境下發生識別有誤，甚至無法識別的情況，Uber公司對其人工智能的某一算法設置上存在紕漏，但最終的審判結果卻是Uber公司不負刑事責任。這雖然是國外的案例，但也對我國刑事立法提供了思考的方向，或許有觀點認為，在我國發生類似案例，可以直接按照刑法第一百四十六條的相關規定按照生產、銷售不符合安全標準的產品罪來定罪。但筆者認為，人工智能本就屬于新興技術，其發展必然存在不成熟的因素，但也不能忽視其進步性，所以，在一定限度內，我們應該對人工智能產品所帶來的風險有一定程度上的容許，如此才有利于行業的發展，而這就需要設立新的罪名來解決。
三、人工智能刑事立法構建策略
（一）關于刑事責任主體認定
針對上文提出的，人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發生的犯罪行為的責任主體認定問題，我們可以分為兩類討論：首先，是弱人工智能發生的犯罪行為。所謂“弱人工智能”是指沒有自主意識，缺乏創造性、遵循機械規律的人工智能。此類人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發生的犯罪行為，多半是程序等技術的瑕疵造成的。此時，此類人工智能無法滿足犯罪主客觀一致的要求，不具有承擔刑事責任的能力，所以應該認定其發明者為刑事責任主體，因為發明者在發明此類弱人工智能時，可以且應當預見到人工智能的行為和潛在的風險，發明者此時具有確保其發明物不會危及公共安全和人身安全的義務。當然，也有例外情況，如果是由于他人（黑客等）惡意入侵的行為造成的犯罪，應當認定該介入因素切斷了原先的因果關系，應該認定入侵者為刑事責任主體。其次，是強人工智能發生的犯罪行為。所謂“強人工智能”是指具有獨立意識，有思考能力，通過學習可建立對于周圍環境的認識、判斷的自主運行的人工智能。這類人工智能的犯罪能夠符合客觀方面（危害行為、危害結果、因果關系、犯罪的時間、地點、方法）的要求，也能夠符合主觀方面（如意識因素、意志因素）的要求，應當認定其為刑事責任主體，獨立承擔刑事責任。首先，這類人工智能具有更強的學習能力，思考能力，它們可以通過學習和思考產生自主意志和是非判斷能力，已經不再是使用者意志和行為的延伸；其次，強人工智能在自主意識和判斷力的基礎上，完全有能力獲取其研發人未編入其程序的知識，而這些知識極有可能具有人身危害性，但這些內容是很難被及時預見并立刻刪除的；最后，基于前兩點的內容，我們完全有理由認為，強人工智能是具有可罰性的，此時的人工智能已經具有了自然人的倫理屬性，可以被當作“機械犯罪人”。我們可以對其執行刪除數據并且將該人工智能銷毀的刑罰。故針對強人工智能的犯罪，我們不必設立新的罪名，但需要出臺相關的司法解釋來調整、明確刑事責任主體的認定。比如，針對現行刑法的某些犯罪（如公共安全類犯罪、除外侵犯人身權利的犯罪、侵犯財產類型的犯罪等等）出臺司法解釋，增加強人工智能本體為刑事責任主體，并補充強人工智能的刑罰執行制度，只有完善了司法解釋，才不會使上述策略成為空中樓閣。
（二）關于新罪名的設立
1 ．設立濫用人工智能技術罪隨著技術的發展，人類對于人工智能技術的依賴性會越來越大，這已是大勢所趨，但這勢必會引起該技術濫用的行為。就如全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，犯罪分子利用人工智能，可以使傳統的犯罪行為更加快速，更加低成本，低風險。所以我們有必要設立濫用人工智能技術罪，在規制犯罪分子基本犯罪行為的基礎上，［3 ］該罪名應該納入刑法分則第六章妨害社會管理秩序罪中進行明確規定。2 ．設立人工智能重大責任事故罪針對人工智能的生產者、發明者在程序編寫等技術方面的問題（主要針對弱人工智能），導致人工智能自行運行時發生危害社會安全的犯罪行為的情形，應該成立人工智能重大責任事故罪，規制發明者、生產者在發明、設計、生產環節中未完全按照行業標準和國家標準履行義務的行為。但是，結合前文所述對于新興技術發展的支持態度，應該對其中的生產方采取嚴格責任制，即如果生產商有足夠證據證明自己的生產過程是嚴格遵守現有的相關標準的，則可以免于承擔刑事責任。該罪名應該納入刑法第二章危害公共安全罪中進行明確規定。
四、結語
人工智能時代的到來既給我們以便利，同時也會給我們帶來法律的困擾，甚至對傳統的刑法帶來沖擊，相關的刑事立法可能會改變長久以來的傳統的刑事責任定義，這正是新興技術的發展對于刑事立法的挑戰，所以我們既要制裁人工智能類的犯罪，又不能阻礙該行業的發展，只有這樣，才是成功應對我國當下人工智能犯罪的刑法困境。
參考文獻
［1 ］李振林．人工智能刑事立法圖景［J］．華南師范大學學報（社會科學版），2018 （6 ）：125-133+191 ．
第6篇：對人工智能的思考范文
電線發明之后，人們希望尋找它的工作模式，而無論在什么國家，甚至什么星球，其實它的模式都是一樣的，這種反復出現的工作模式會為技術發展指明方向。
這里談的都是長期趨勢的預測，技術將走向何方。我們理解事物的形態是沒有辦法改變的，比如四個輪子的車，四只腳的動物，這都是由事物自身規律決定的，這種形態就是必然的，但是就某種物種或者產品而言，比如斑馬或者某種機器人，就是偶然出現的，是我們可能沒有預料到的。
想象一下，山谷里飄來一陣雨，每一個雨滴的路徑是不可預測的，但是他們運動的方向是可以預測的，都是向下的。電話的出現是必然，而iPhone不是，互聯網的出現是必然，而 Twitter 不是。
人工智能早已來臨
最為重要的技術發展趨勢之一是人工智能，是感知并讓產品更為智能的技術。大家可能對人工智能都不陌生，但是我想從一個不一樣的角度解釋它，讓大家對未來的智能制造業有所了解。
首先，人工智能的時代已經來臨，只是很多時候扮演幕后的角色，我們并沒有直接了解它。
人工智能系統解讀X光片的本領已經比醫生更高，查閱法律證據的能力也比律師要高。我來中國坐的飛機大部分時間也是由人工智能系統而不是飛行員在控制。開車的時候，帶有人工智能技術的剎車系統比人的判斷更好。百度和谷歌的人工智能技術可以分析照片，告訴你照片里面正在發生什么事情。
2016年谷歌的人工智能系統戰勝了頂級的圍棋人類選手，這個系統甚至還可以不斷地學習如何下棋。過去十多年的電腦游戲，都是在和人工智能系統對戰，現在的系統不光知道如何對戰，還知道如何學習新的對戰本領，這有很大的不同，機器學習也是當今人工智能系統最重要的功能。
其實人工智慧要比人工智能更適合來形容這種技術，因為現在應用這種技術的產品已經比人更聰明。比如，計算器要比人腦的算數能力高很多，GPS導航設備要比人對空間的認知好很多，百度可以記住6萬億個網頁，這遠遠超出人腦的記憶能力。
我們在汽車上采用人工智能系統，是因為它沒有人的那些不良駕駛習慣，人類本就不應該開車，所以我們希望用人工智能技術來代替人，人工智能系統不會因為其他事情分心，也不會像人一樣想問題。
人工智能也許會超越人類
但不可能和人類一模一樣
人類對智力和智能的理解是錯誤的、單一維度的、片面的。智力其實是一套思考方式、知識體系和工具，而這些方式、體系和工具構成了我們的思考和學習能力，每個人都不同，數量有幾百種，比如演繹推理、歸納推理、符號推理、邏輯、空間導航、記憶等。
動物的智力也是由很多思維方式構成的，有的時候他們看待人類的方式也是它們所獨有的。一只松鼠或者其他嚙齒類動物的記憶能力超過人類，因為即使過了好多年，它們還可以記得當初在什么地方埋下了成千上萬顆橡果，這一點沒有人可以做到，所以某些動物的智力在某些方面是超過人類的。
在設計人工智能系統的時候，我們遵循同樣的原則，讓它們可以以某一種特定的方式看待人類，而不是像人類一樣思考，其中有一條設計理念所有的工程師都會銘記心中，那就是產品不可能每一方面都能做到最優，總需要做出權衡。
各種人工智能系統產品總會在某一方面超出人類智力，但不可能做得跟人類一樣。
在看待人類智能的時候，我們可能會將自己視為中心，其他智能圍著我們轉，就像宇宙學的地心說理論，而其實我們并不是什么中心。
我們對人類智能的理解會隨著人工智能技術提高而改變，而開發人工智能系統的過程就是不斷發現不同智力和思考模式的過程，而每一種模式對于研究人工智能都有用。很多時候，人類智能無法或者有相當大的難度去理解一些問題，無論是科學上的還是商業上的。
我們可以通過兩步法來解決這些問題，第一是開發一套異于人類思考方式的人工智能系統，第二是利用這些系統加上人類智能來共同解決這些問題。這個過程就是證明我們不是智能中心的過程，思維方式真的是多種多樣的。
新經濟的財富引擎就是在接觸社會的同時擁有創造性思考的能力。一個人如果不接觸社會，可能會有異于常人的想法，但是如果他一直接收各方面信息，很難有創造性的想法。有些人工智能系統可能沒有人類聰明或者反應更快，但可能擁有不一樣的想法，這就是價值所在。
人工智能帶來的優勢
在于怎么用
人工智能是第二次工業革命。第一次工業革命是從自然能源到人造能源的變革，那之前的農業時代都是靠人或者牲畜的肌肉力量，之后有了蒸汽機、電動機等設備。日用品，工業品都是用這些設備制造出來的，人類也有了駕馭自然力的能力。
我們之所以有現在的生活，都是因為我們將人造能源作為一種商品進行交換，這些商品通過電力形式在全國范圍內流通，所有人都可以購買人造能源。農民不需要創造人造能源，而只需要購買就可以得到。
人造能源的流通是創新和創業精神的巨大引擎，比如一個農民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就會產生將其改造為自動水泵的想法，因為有了電和水泵，就可以制造電動泵。而將電動泵的例子放大幾萬倍，也就有了我們的城市，這就是我們所說的第一次工業革命。
現在人工智能的研制也要達到同樣目的，我們會在電動泵中加入人工智能系統，讓它變成一款智能水泵。而將智能水泵的例子在城市建設中放大，就是第二次工業革命，也就是讓電能驅動的設備具有認知功能，變得智能。這個進程不只包括制造業，而是整個經濟的升級。而如果沒有公司經營的智能升級和消費者的智能升級，制造業的智能升級也是不可能實現的。第二次工業革命將實現整體經濟的智能化。在250馬力的汽車上匹配250種思維方式，不是人類的思維方式，而是人工智能的算法。問題是，如果你的企業有1000種思維方式24小時為你服務，你會用它們來做些什么？
未來，人工智能系統將部署在云端，作為一種商業資源，所有公司都可以購買這些資源來為商業拓展提供動力，人工智能將成為像電一樣的能源和人人可以購買使用的服務，這就是第二次工業革命的結果，讓人工智能的資源自由流動。
未來一萬家的新創企業所采用的模式可能非常相似，就是將他們的業務加入人工智能系統。正如第一次工業革命，將一種工具自動化一樣，第二次工業革命令自動化設備具有感知能力。
谷歌認為人工智能就是下一次浪潮，所以它抓住這個機遇，從移動優先戰略過渡到人工智能優先戰略?，F在，一些公司，比如谷歌、微軟、亞馬遜 和Facebook ，已經開始出售云端人工智能系統的服務，價格大概是每100次查詢6美分。
第7篇：對人工智能的思考范文
關鍵詞： 游戲開發 人工智能 教學方法
1．背景
隨著互聯網時代的到來，人們的生活方式發生了許多重大的變革，其中之一便是網絡游戲的盛行。如同雨后春筍般冒出來的網吧，以及快速增長的PC，使得人們接觸到互聯網的機會越來越多，這就為網絡游戲的傳播與發展創造了可能。一方面，數量龐大的網民群體中，年輕人占了絕大部分，網絡游戲豐富了社會公眾的文化娛樂生活，深受廣大年輕人喜愛，這更促進了游戲產業的蓬勃發展。另一方面，現代社會生活節奏加快，人們壓力日益增大，許多人傾向于在網游中尋求安慰，釋放壓力，因而全球市場對于網游的需求有增無減。同時，隨著科技的發展和人們對游戲越來越高的要求，游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺，在整個游戲過程中得到享受游戲的一種特別的快樂和放松。［1］
近年來3D影像和仿真科技的不斷發展，讓游戲開發人員得以創建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戲環境。然而要做出更能令人流連忘返的游戲就得應用人工智能（AI）。AI的應用使游戲角色能夠任意走動、角色可以走進障礙物、能夠控制非玩家角色是否按照團隊運動等，同時，AI還能延長游戲的生命周期，讓游戲更加有趣和更具有挑戰性。
AI能夠處理游戲角色的追趕、躲避、聚集、避障和尋徑問題；AI給游戲角色賦予模糊邏輯和有限狀態機等基于基本規則的推理能力；AI腳本可以擴充AI引擎，讓設計者和玩家更好地設計和玩游戲，等等。因此，將AI應用在游戲開發中以設計實現游戲角色的各種行為勢在必行，有著重要的現實意義。
2．教學內容及其特點
本系人工智能課程的教學內容主要是處理追趕、躲避、聚集、攔截和避障等問題，使用經典A*算法及其改進算法解決尋路問題，以及有限狀態機，等等。本文主要針對游戲中游戲角色的尋路問題進行探討。游戲設計中游戲角色的尋路問題是設計的關鍵，傳統的方法是應用A*算法及其改進算法等來實現游戲角色的尋路問題，目前逐漸有學者應用神經網絡、遺傳算法、粒子群算法等智能算法來實現游戲角色的尋路問題。如：迷宮尋路游戲中《幫助Bob找到回家的路》應用遺傳算法，《智能采礦》游戲中應用神經網絡，用粒子群實現坦克大戰游戲，等等。嘗試應用魚群算法、螢火蟲算法等智能算法求解游戲角色的尋路問題中，以實現游戲的更加智能化、人性化，同時，新的仿生算法的學習和應用能吸引學生的學習注意力、增強學生的學習興趣。
智能算法是解決智能計算問題的方法，已成為人工智能界一個研究的熱點領域，研究的最終目標就是為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設備更加獨立、更加聰明，能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括：人工神經網絡、進化算法、人工免疫算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚群算法、人口遷移算法、人工螢火蟲算法等。［2］智能算法是一類仿生算法，就是向自然界學習，采用類比的方法，通過模仿自然界中動物飛行、覓食、求偶等行為以得到解決問題的一般方法，如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等。此外，還有很多智能算法通過模仿一些自然或物理現象和規律，如模擬退火算法通過模擬液體的結晶過程設計，免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統自適應調節功能設計的，人工神經網絡是模擬人的大腦結構及信號處理過程而設計的，進化算法是基于達爾文的“優勝劣汰、適者生存”原理設計的。［3］
針對本系人工智能課程的教學內容，建議補充人工智能中幾種簡單的智能算法的知識點，選取相關人工智能教材的一些內容結合智能算法進行教學。
3．教學方法
針對人工智能課程內容，根據高校教育規律、高校學生學習的特點，采用教學、實踐相結合的教學方法，大小課結合，大課講授理論知識，小課進行課堂實驗，小課的課堂實驗中嚴格要求學生親手編寫代碼，應用大課所學理論知識完成簡單小游戲以實現理論和實踐知識的掌握。同時，借助游戲系的優勢，制作動漫，采用動漫技術來實現人工智能中各種算法的仿生機制，讓學生深刻體會每一種算法的原理和仿生機制，這樣能增強學生學習人工智能課程的興趣，可以取得更好的教學效果。
4．教學效果評價方法
人工智能這門課，最重要的是注重學生對人工智能理論及在游戲中應用的知識和能力的培養。因此，本課程學習結束后主要采用以下方式進行考查：（1）閉卷考試。主要考查對人工智能理論的理解、掌握和綜合運用能力。（2）課堂練習。要求對課堂上介紹過的算法理解、分析、應用，編程實現游戲中的某個功能，最終課程結束時能完成一個功能完整的小游戲。（3）大作業。檢查學生的動手編程能力，要求從介紹過的算法中找一種算法實現一個小游戲中游戲角色的移動、尋路等行為，形成一個演示游戲。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試（70%）+課堂練習（10%）+大作業（20%）。
5．結語
人工智能是隨著計算機技術的飛速發展和人們對自然界的深入理解而發展起來的，人工智能的應用逐漸廣泛。游戲開發中人工智能的應用實現了游戲逐漸向真實體驗、感覺、觸覺等人性化發展，讓玩家有身臨其境的感覺。因此，在網絡游戲相關專業開設人工智能課程勢在必行，有著重要的現實意義。
參考文獻：
［1］周樂.韓國游戲產業概況..
第8篇：對人工智能的思考范文
人工智能逐漸演變為一種社會需要，機器也不再是人們眼中冰冷的工具，而是擁有自我意識的機器。
作為科幻作品中很大的母題，人工智能經常在科幻電影中出現，比如《我，機器人》《黑客帝國》《機械姬》，其中人工智能往往扮演反叛者的角色，對人類造成傷害。結合現實來說，這樣的事情會不會發生?
清華微電子專業畢業后在外資企業從事半導體研發，這只是江波的工作之一。更令人矚目的是，作為中國更新代的科幻作家，從處女作《最后的游戲》到《時空追緝》，再到恢弘磅礴的《銀河之心》三部曲，他用冷峻而優雅的文字、超越尋常的想象力以及對人類未來發展的終極關懷征服了一眾科幻愛好者。江波認為，“將機器賦予文明，將文明賦予機器。這是人類的使命，也許是最后的使命。”這是他對人工智能的期待和展望，也是未來人工智能科技發展的方向。
生物智能與自我意識
回答這一問題，首先要提到生物智能。生物智能是目前已知唯一產生了自我意識的智能，所以它是人工智能唯一的參考。將人類和螞蟻做比較，人類是智能生物，螞蟻是本能生物。所謂智能，就是可以設計出各種方法適應環境;所謂本能，就是生來具有的一種能力，諸如螞蟻生來就能筑巢覓食。
為什么把這兩種生物放在一起比較?如果把所有人類重量和螞蟻重量都相加起來，在天平的兩端，螞蟻和人類的總質量是差不多的。所以從這個意義上來講，兩種同樣成功的生物可以用來做比較，人類在分類學上屬于哺乳綱靈長類人科，螞蟻屬于昆蟲綱膜翅目蟻科，在綱目科屬種的分類上，可以用同樣的“科”級衡量。人科人屬人種，事實上只有一種，但是螞蟻有11 700余種，從這個意義上來說智能相對于本能的好處是以一敵萬，一種智能生物通過調整行為方式，可以適應地球表面上的任何地形地貌，但是螞蟻為了做到這件事情卻用了11 700多種，這是智能帶給生物的好處。
生物形形，怎樣去衡量它的自我意識?生物學家采用了“鏡子實驗”——就是讓生物照鏡子，如果它能夠從鏡子中辨認出影像就是自身，就通過了測試，可以認為它具備自我意識。“鏡子實驗”有很多模糊的地方，不算非?？陀^標準的測試，但作為目前研究自我意識的一個參考，它可以代表自我意識的存在。
黑猩猩、鯨魚、大象諸如此類可以通過鏡子測試，像螞蟻、水母等神經系統很簡單的生物，不可能存在自我意識。也有兩種生物在關系上和人類比較接近，一種是猴子，一種是猩猩，它們的鏡子實驗是什么結果?
一只非常強壯的銀背大猩猩，看到鏡子當中的自己，認為是另外一個對手直接撞上去，所以它失敗了。
一只猴子從鏡像中發現了自己臉上的紅點，也就是說它已經通過了鏡子測試。而實際上猴子是沒有自我意識、不能通過鏡子測試的，這只猴子的確通過了，它是怎么做到的?這只猴子是2015年中科院神經科學研究所最新的研究成果，通過某些程度的訓練，讓原本不具有自我意識的猴子產生一定的自我意識，從而能夠辨認出鏡子中的自己。
這個研究說明，自我意識的邊界具有模糊性，并不存在非黑及白的世界。從沒有自我意識跨入到自我意識并沒有截然的邊界，最有可能的情形是這個過渡是連續而模糊的，這點非常重要。
通過以上的實驗和研究可以得出結論：自我意識并非高級智能的神秘功能，變化的環境不斷推動智能向著更復雜的方向發展，當智能復雜到能意識到本體的存在，自我意識便自然產生，它是復雜智能的伴生物，學習是獲取智能的唯一途徑。
現在的擬智能與未來的可能性
既然學習是獲取智能的唯一途徑，那么人工智能的學習就是通過對外界環境的認識來改變自己的內在邏輯。如果這個智能體設計當中本身有一個變量是2，通外界刺激之后我認識到是6，把2改成6這不叫邏輯變換，這只是變量的變換。邏輯變換的意思是，通過環境刺激到神經系統最后接受最佳答案，對機器來說就是它的學習。
有了對學習的定義之后，就可以定義什么是擬智能了，Google的自動駕駛汽車、亞馬遜的無人機、微軟小冰，這些都可以稱之為擬智能，是所有不通過學習得來的智能。這些智能通過預先編制的程序鎖定了它的行為是什么，它很強大，但因為是不通過自主學習得來的，所以它不會產生自我意識。
我們生活中廣泛存在的智能被稱為擬智能，如果擬智能不能產生自我意識，它就不是我們擔心的對象，那么什么東西是我們未來的可能性?
第一種未來的可能性是神經網絡。2004年初，Google以4億美元(約合26億元人民幣)價格收購了一家做算法的公司，簡單地說，這個算法的任務是玩游戲。一個大屏幕上方有些不斷落下的方塊，這個算法所控制的是一個方塊，這個方塊在屏幕下方前后左右可以移動，游戲目的是延長生存的時間，這個算法當中如果上方出現一個方塊，叫做輸入，引起下方一個動作之后這個游戲就失敗了，這個神經網絡能夠記住這一點，在下次游戲當中盡量避免這樣的動作。
同樣，如果一個輸入引起動作之后，這個游戲能夠延長更長的時間，它就可以獲得獎勵，在下一輪游戲當中，它還有可能采用同樣的動作，這個就是學習的過程。它用分層結構對人類神經系統進行了很好的模擬，在神經網絡深度學習的過程中，沒有人預先告訴它該往哪邊走，它通過不斷地試錯最后得到自己的最佳策略。
未來的另外一種可能是人腦芯片，大概意思是指根據神經元的結構組合成大腦皮層，科學家已經用物理芯片實現了，它用56億個晶體管大概模擬了100萬的神經元，有2.56億個突觸。這種人腦芯片是突破性的成就，但還有兩個方面的問題：第一是規模，100萬的神經元聽起來很多，對比140億神經元是人腦的神經元數目，人腦的突觸以萬億記，這個規模只有人腦的萬分之一，但是規模一旦提出來就是時間問題。還有一個問題，算法，怎么讓人腦芯片工作?一般的智能需要預先編制好它的行為方式，但是這塊芯片需要的是和認知世界一樣的方式，通過外界刺激修正內部邏輯編程。從這兩方面來說，人腦芯片還有很長的路要走。
賦機器予文明
人工智能的發展會帶來很多問題，一旦人工智能和人類并存在世界上，就面臨一個問題，什么樣的人工智能可以融入到人類社會?
科學家們想到了“圖靈測試”——讓一個機器跟人對話，如果30%的人認為他是人，他就是人。圖靈測試實際上有兩端，目前認為人工智能的產生是單向性，一旦跨過一個界限達到一定復雜度就變成了人，將來社會中一旦人工智能跟人類并存，它是否是人就要交給人來判斷。
通過對以上內容的分析，我們可以給出這樣的結論：人工智能的自我意識只是一個時間問題。那么，科幻電影當中出現的灰暗的現實有一天會變成真的嗎，人類該怎么辦?
回顧18世紀的工業革命，人類在工業化的道路上狂奔，從來沒有停止過，不斷發明各種各樣的機器充實人類文明，發明各種各樣讓大家生活得更好的物質，這個過程可以稱為“賦文明予機器”，不斷用機器填充文明。
擁有自我意識的機器必然是能夠學習的機器，因為學習是自我意識的源泉，就像一個孩子，剛開始就是一張白紙，如果教給他的是暴力、戰爭、侵害，那么他學會的也是這些，如果教給他的是和平、愛、仁慈，那么他學會的也將會是這些。而“賦機器予文明”，可以通過一些方法方式來規范引導將要產生的人工智能，從而避免科幻電影中描述的黑暗未來。
人工智能的終極影響會怎樣
人工智能指研究、開發并擴展人的智能的新學科，既是計算機科學的一個分支，也指能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器。說穿了，人工智能是對人的意識、思維過程的模擬。盡管它不是人的智能，卻能像人那樣思考，能完成財務查賬、疾病診斷、危險操作，甚至使盲人恢復閱讀能力……隨著大數據的運用，將其與相關算法結合，人工智能便具備了深度“ 自我學習”的本領，可以模仿人腦神經元處理海量數據，“ 自己教自己”如何去執行一些過去只有人腦才能完成的任務，如駕駛無人飛機與汽車等。這就給警醒的人類帶來了很大的疑慮：發達的人工智能技術對人類社會的終極影響將會怎樣?
客觀地分析，目前人工智能技術僅局限于某一具體領域的特定能力，能“形似”地模擬人腦，但不具備范圍廣泛且靈活變通的人類思維能力，也不具備人類的自主性、欲望與情感。但科學的進展是難以預測的，畢竟人工智能正在飛快地向自我學習、自我決策等高級認知層次演進。有朝一日機器是否會擁有比人類更靈敏的認知能力?擁有與人類沖突的利益觀?甚至主宰人類……難怪霍金也會提出：人工智能可能是一個 “真正的危險”。
直面迅猛發展的人工智能，激起人們對其負面效應的謹慎和擔憂是毫不奇怪的。畢竟，人工智能須接受人類倫理的監督，其研發者雖無法預見所有情形，但至少要做出在危急時刻能及時終止設計的超前安排，這是科學工作者必須具備的人文精神。我們并不贊同因對人工智能的過度憂慮而導致研究上停滯不前，在關注人工智能可能帶來危機的同時，還要看到其無可估量的學術價值和經濟效益。預見問題總比視而不見更理智。
延伸閱讀：
過去20年，這4次“人機大戰”載入史冊
從第一臺計算機問世以來，人們就夢想造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的計算機系統。過去20年中，有4次“人機大戰”給人們留下格外深刻的印象，也成為人工智能發展的絕佳注腳。
深藍——蠻算的“硬漢”
1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫?！吧钏{”的運算能力當時在全球超級計算機中居第259位，每秒可運算2億步。在今天看來，“深藍”還算不上足夠智能，主要依靠強大的計算能力窮舉所有路數來選擇最佳策略：“深藍”靠硬算可以預判12步，卡斯帕羅夫可以預判10步，兩者高下立現。
浪潮天梭——以一敵五的“鐵人”
2006年，“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰中，5位中國象棋特級大師最終敗在超級計算機“浪潮天梭”手下。中國人發明的這項充滿東方智慧的模擬戰爭游戲，被中國超級計算機獨占鰲頭。
從那場比賽開始，象棋軟件蓬勃發展，人類棋手逐漸難以與之抗衡。
沃森——察言觀色的全才“學霸”
2011年，“深藍”的同門師弟“沃森”在美國老牌智力問答節目《危險邊緣》中挑戰兩位人類冠軍。參賽者需要大量歷史、文學、政治、科學及流行文化知識，還需要解析隱晦含義和謎語等。雖然比賽時不能接入互聯網搜索，但“沃森”存儲了2億頁的數據，包括各種百科全書、詞典、新聞甚至維基百科的全部內容。
“沃森”最終輕松戰勝兩位人類冠軍，展示出的自然語言理解能力一直是人工智能界的重點課題。
AlphaGo——有棋風的“深度思考者”
圍棋一直被看作是人類最后的智力競技高地。據估算，圍棋的可能下法數量超越了可觀測宇宙范圍內的原子總數，顯然“深藍”式的硬算在圍棋上行不通。
2015年10月，美國谷歌公司旗下的人工智能公司研發的AlphaGo人工智能程序以5∶0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾，這是人工智能程序首次在不讓子的情況下戰勝人類圍棋選手。2016年3月初，擁有十多個圍棋世界冠軍頭銜的李世石與AlphaGo力戰5局，以 1∶4告負，這被認為是人工智能發展最新的里程碑。
第9篇：對人工智能的思考范文
繼2016年8月被加入國務院印發的《“十三五”國家科技創新規劃》后，人工智能再次被寫入2017年的《政府工作報告》，意味著人工智能這一技術在國家政策中的急速奔跑。有人曾言“人工智能對社會、生活的影響不會低于互聯網”。那么到底何為人工智能？它的發展脈絡是怎樣的？它與普通人的生活有什么樣的緊密關聯？對人類社會到底會帶來怎樣的變革？本書內容清晰，結構合理，敘說深入淺出，是中文領域難得“人工智能”佳作，作者試圖用盡可能少的專業術語回顧人工智能發展歷程，揭秘機器學習的終ji邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來，一本給普通人看的、全面解讀人工智能歷史、當下與未來的人生指導書。
作者簡介
王天一，北京郵電大學通信與信息系統專業工程學博士，現任貴州大學大數據與信息工程學院副教授，研究方向為量子通信與物聯網/大數據技術，長期關注人工智能的發展。
目
錄
第一章用智慧再造智慧——人類的終極夢想
圖靈模型——鋪平理論道路/ 006
馮諾伊曼結構——踏平技術坎坷/ 012
達特茅斯之野望——人工智能橫空出世/ 018
你方唱罷我登場——三大流派競風流/ 022
技術的十字路口——人工智能誰領/ 030
第二章安能辨我人或機——通用人工智能理論
機器能思考嗎？——智能的本質在哪里/ 037
熟悉的麻木——人類智能有多強大/ 043
學習、歸納與推理——這才是人工智能/ 049
不完備性定理——哥德爾的“詛咒”/ 055
第三章從深藍到阿爾法狗——人工智能的技術演進
取勝之匙——深藍的“算”與阿爾法狗的“想”/ 066
最初的一步——模式識別/ 075
大腦的人工模擬——神經網絡/ 080
計算機的無師自通——深度學習/ 086
第四章得數據者得天下——智能思維方式的革命工業時代到信息時代——世界觀的重構/ 095
知其然，而非所以然——信息到數據的認知變革/ 102
海納百川，有容乃“大”——被量化的世界/ 109
有數據，才有一切——人工智能驅動力/ 116
第五章我，機器人——人工智能的終極載體
思考能力的進化——語音助手與無人駕駛/ 125
烏合之眾還是有血有肉——集群智能/ 133
人類，你out了——機器人終將淘汰人類？/ 141
脆弱的三定律——奴隸、伙伴還是主人/ 145
第六章拒絕美麗新世界——為什么我們還是人類
電車的困境——道德代碼如何編寫/ 154
我也會哭會笑——電腦的喜怒哀樂/ 160
創造性與想象力——人類最后的陣地/ 166
不確定性的終結——反烏托邦的終極奧義/ 171
第七章黑鏡照進現實——警惕技術的反噬
比你更像你自己——當隱私成為奢求/ 182
不要相信眼睛——虛擬現實的幻境/ 188
云端的永生——思維克隆人的背后/ 195
無為有處有還無——數據的黑洞/ 201
第八章暢享技術紅利——人工智能的應用
通向巴別塔之路——機器翻譯/ 210
我不是臉盲晚期——圖像識別/ 217
穿著白大褂的電腦——輔助診斷/ 225
知人知面更知心——推薦系統/ 231
第九章進化，永不止步——人工智能新趨勢
別慫，就是GAN——生成式對抗性網絡/ 239
人工智能中的負反饋——強化學習/ 245
翻不過的那座山——語義理解/ 251
定義意念的力量——腦機接口/ 257
第十章這里群星璀璨——人工智能英雄譜
游刃有余的跨界大?！抉R賀/西蒙/ 265
得饒人處且饒人——明斯基的一點過往/ 271
基因的力量——人工智能的救世主辛頓/ 278
從科學家到創業者——阿爾法狗之父哈撒比斯/ 285
