人工智能教育功能精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育功能范文

蘇霍姆林斯基在《教育藝術》中認為，“在人的心靈深處有一種根深蒂固的需要，就是希望自己是一個發現者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中，這種需要特別強烈”。我們要敢于打破傳統的教學模式，運用現代教育技術培養真正適應于經濟社會發展的創新型和國際化人才。現代教育技術是伴隨現代科技的發展，特別是電子、通訊、計算機的飛速發展而產生的，也是現代教育理論發展到一定階段的產物。

作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術已經或正在顛覆性地改變著許多行業和領域，而教育就是其中之一。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能l展劃分成了三級：第一級是“弱人工智能”，只能夠專注在一個特定領域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準；第三級是比人類聰明1000萬倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已經滲透到我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、手機語音助手、智能客服等都運用了人工智能技術。盡管人工智能要從感知、行為和認知三個維度全面模擬甚至超越人類，還有很長的路要走，但目前的AI憑借強大的計算能力、存儲能力和大數據處理能力，已經改變著傳統教育模式與教育形式，在破解教育資源不均、提高教育效率和教學質量、提供個性化精準化教學、優化教育評價系統等方面將發揮重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于長斌認為，人工智能下一步應用可能是遠程教育、自我強化教育，甚至是教育領域的機器換人。從人工智能現階段研究成果來看，機器人做數學題、英語題完全沒有問題，有科學家還成功用人工智能自動生成科研和學術論文，其中有一些甚至被期刊錄用。

高考機器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能機器人AI-Maths在數學科目的兩套試題考試中分別取得了105分和100分的成績。整個答題過程中，機器人不聯網、不連接題庫、無人工參與，全由機器人獨立完成解答。研究人員表示，由于AI-Maths在識別自然語言時遇到了一些困難，導致部分考題失分。

AI-Maths先后解答了2017年數學科目高考的北京文科卷和全國Ⅱ卷的試題，分別用時22分鐘和10分鐘，北京文科卷得分105分，全國Ⅱ卷（數學）得分100分。對這臺機器人來說，解答一道題目的時間最快不到一秒。此前總共做了不到500套試卷，大約12000道數學題。而一個中國學生，按照每天10道數學題估算，到高考前已經做了大約30000道數學題。

考試結果顯示，這臺高考解題機器人在不依賴大數據的前提下，邏輯分析能力遠超人類，但在文意理解、多樣性思維上要比人類遜色得多。參與閱卷的資深數學老師表示，AI-Maths相當于中等成績水平的高中畢業生，失分主要是因為“讀不懂題目”，遇到一些人類語言（而非數學語言）時，無法理解。

專家指出，這次機器人不得高分的原因較多，首先這個機器人并沒有代表機器人的最高水平，其次機器人沒有聯網，不能夠聯想自己的知識，這樣得低分也是理所當然的了。經過更多的訓練和學習以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。

該機器人是由成都準星云學科技有限公司研發的一款以自動解題技術為核心的人工智能系統，誕生于2014年。該公司參與了科技部的863“超腦計劃”。

同時進行的另一場機器人高考測試中，學霸君的Aidam首次與6名高考理科狀元在北京同臺PK，解答2017年高考文科數學試題。Aidam的成績為134分，6名狀元的平均分為135分。Aidam答題耗時9分47秒。為了展示，Aidam當天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應該在7-15秒。

從2014年開始，國內人工智能引領者科大訊飛就聯合了包括北大、清華等在內的超過30家科研院校和企業，共同開啟了一項隸屬國家863計劃的“高考機器人”項目，他們希望通過這個項目的實施，研制出能夠參加高考并在2020年考上北大、清華的智能機器人。“超腦計劃”匯集了國內近60%的人工智能專家，其重點就是要研究突破機器的知識表達、邏輯推理和在線學習能力。

目前，高考機器人在英語學習方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經能夠讓翻譯能力達到高考入門水平。二是在廣東地區的英語高考、中考場景中，在發音準不準、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經超過人工。三是口語作文實現突破。比如給學生一個題目《My Mother》，現在AI機器的評測打分已經比人類打分更精準。

有人提出了一個十分滑稽的問題，那就是人工智能要是通過高考考上大學，是不是意味著我們的教育培養出來的就是考試的機器？這個問題的邏輯不一定嚴密，但巧妙地折射出了現行教育體制的一些問題。如果以應試為主的教育方式不改變，智能機器取代老師幾乎是必然。更可怕的是，這樣的教育培養出的人也將被智能機器淘汰。

AI閱卷批改作業

面對龐大的考生規模和多種多樣的考試，專家和老師閱卷成為一個獨特的景觀。從傳統的紙筆閱卷到網上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質量。

通過對試卷進行數字化掃描、格式化處理，轉換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標準，進行自動化閱卷，還可以自動檢測出空白卷、異常卷，并給出最終的評閱報告及考試分析報告。原來三個月的工作，現在一周就能完成，而且更準確、公正。

中國教育部考試中心對“超腦計劃”的閱卷工作進行了驗證，結果是，在“與專家評分一致率、相關度”等多項指標中，機器均優于現場人工評分。

除了代替人工閱卷，人工智能還可以幫老師做批改作業、備課等重復枯燥的工作，不僅節省大量時間，還可以減少工作量。

語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業成為可能，對于簡單的文義語法，機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。

今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰在提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。而基于國家“十三五”863“基于大數據的類人智能關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。

國外也有多個智能測評公司和實踐案例。GradeScope是美國加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學反饋。目前有超過150家知名學校采用該產品。MathodiX是美國實時數學學習效果評測網站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。

美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。

計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單復數等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。

雖然人工智能可以閱卷、批改作業，但誠如《信息時報》刊發的《推廣“機器人老師”可為廣大教師減壓》一文所言：教育需要尊重“異質思維”，同樣的問題，學生會給出差異化、個性化的答案；目前“機器人老師”在閱卷、批改作業的時候會有明顯的局限性，可能更適用于客觀題卻不適用于主觀題。

不可否認，最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑考、學、教、管的服務流程。未來，當進入強人工智能和超人工智能時代，機器人更像是老甚至在許多方面超越老師。

機器人當老師

城鄉、區域教育鴻溝，擇校問題，學區房問題，都是教育教學資源不均衡導致的，歸根到底是優秀教師的稀缺，而智能教育機器人則是解決這一問題的有力工具。“機器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結構不合理等難題，還能大大緩解社會矛盾，促進教育公平。

目前國內已涌現出像魔力學院這樣的創業公司。幾年前魔力學院創始人張海霞從北大畢業時，她的畢業論文是國內最早對人工智能教學進行研究的學術論文，同時在上大學期間，她就已經是新東方出國留學部最好的英語老師。這種雄厚的技術和教學背景，讓她成為國內最早一批人工智能領域的創業者。

“與大多數互聯網教育領域的產品不同，魔力學院從一開始，我們要解決的問題就是用人工智能機器替代老師進行講課。曾經有很多投資人建議我們妥協一下，暫時用真人老師講課，后面再一步步地進化到人工智能老師，但我們從來沒有妥協。”張海霞說。

直到2016年3月，魔力學院第一個商業化的版本上線，企業開始有了第一筆收入，成為全球在人工智能老師這個領域第一家產品上線的創業公司，也是第一家實現了持續收入和盈利的創業公司。至今，在人工智能老師這個領域，魔力學院的相關產品仍然是惟一能從教、學、練、測各個維度提供人工智能老師教學的公司。

目前在新東方也開始這樣的實驗，教室里沒有人類老師上課，機器人將重要知識點經過搜集和教學設計后，用非常幽默的方式向學生傳授，從課堂效果來看，“學生很愿意聽”。

新東方教育集團董事長俞敏洪認為，未來10年內，教師七成教學內容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學必然不完整，因為課堂教學不光是把知識點告訴學生，更需要對學生開展知識融合、創造性思維、批判性思維等能力訓練。對于這些思維方式的訓練教學，機器人老師還無法勝任。“未來的課堂將是機器人智能教學、老師情感和創新能力的發揮及學生學習的三者結合。”

除了民辦教育在積極引入機器人老師，我國的“福州造”教育機器人已在部分城市的學校開始“內測”，今后有望向全國中小學推廣。這款教育機器人除了幫助老師朗誦課文、批改作業、課間巡視之外，還能通過功能強大的傳感器靈敏地感知學生的生理反應，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學生機”綁定，可更清楚地了解學生對各個知識點的掌握情況。

對于機器人老師，國外早有應用。2009年，日本東京理科大學小林宏教授就按照一位女大學生的模樣塑造出機器人“薩亞”老師。“薩亞”皮膚白皙、面龐清秀，皮膚后藏有18臺微型電機，可以使面部呈現出6種表情。她會講大約300個短語，700個單詞，可以對一些詞語和問題做出回應，還可以學會講各種語言。“薩亞”給一班10歲左右的五年級學生講課，受到新奇興奮的孩子們的極大歡迎。

教育是塑造靈魂的特殊職業，教師是人類靈魂的工程師，面對的都是活生生的具有不同個性情感的學生，在價值觀塑造和創新思維啟發方面，“機器人老師”有著明顯的局限性。盡管機器人老師不知疲倦，知識淵博，能平等地對待學生，加上它的特殊身份能激發學生的學習興趣和動力，然而機器人永遠無法完全替代“真正的人類教師”。

當老師們從繁重的重復性工作中解放出來，實際上可以將更多的時間和精力花在富有創造性的工作上。比如培養學生的素質和情商，激發學生對學習的熱情，鼓勵學生獨立思考，形成自己的價值觀和思想體系，成為有美好人格和創新能力的個體。

實際上，老師充當的是一個引導者、啟發者的角色，老師做的應該是“準備環境-引導孩子-觀察-改進環境-再引導-退出-再觀察”。極少干預和不斷引導，讓孩子能最大限度地擁有獨立性、專注度和創造力。

機器人進課堂是大勢所趨。不久的將來，人類老師將負責進行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各類知識的融會貫通、學習方法的引導、創新能力的培養。而知識教育這部分，將會以“機器換人”的形式讓渡給人工智能。這將對老師提出更高的要求，因為除知識教育外的這些教學內容，需要由真正有能力的老師來傳授。“老師要避免被機器取代，就要先避免自己成為機器。”

可見，教師需要快速適應現代化教學需要，熟練使用各類領先科技產品，提升綜合素質，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關鍵所在。

個性化教育

因材施教在我國已有2000多年歷史，但在我國應試教育大環境下，根據學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案，真是說易行難。當傳統思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，個性化教育有兩條實現途徑。

一是構建知識圖譜。構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓學生可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給學生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數據報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

Newsela將新聞與英語學習融為一體。通過科學算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度系數的版本。LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。

2015年底Newsela用戶量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前我國沒有如此規模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。

二是自適應學習。人工智能可以從大量的學生中收集數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。當一個學生閱讀材料并回答題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。

在美國喬治計算機學院，有一門課叫“人工智能概論”。這門課是艾薩克?格爾教授創建的。他有一個教學助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中40%的問題是由助教吉爾回答的。讓學生驚奇的是，吉爾竟然是一個機器人，而且教了他們整整一個學期。格爾教授采用IBM沃森界面，創建了這個AI驅動的BOT交互系統，也開發了整個課程的內容和形式。

第2篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞：人工智能；智能化計算機輔助教學；專家系統；知識庫

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)12-21667-02

The Application of Artificial Intelligence in Education

HU Ji-li,YIN Yun-xia

( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)

Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.

Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base

1 引言

人工智能作為當今世界三大尖端技術(空間技術、能源技術和人工智能技術)之一，是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學、機器學習、計算機視覺等。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決定支持系統和人工神經網絡。它總的來說是面向應用的，隨著人工智能的誕生和發展， 人們開始把計算機用于教學領域。同時， 自七十年代以來， 有教學能力的專家系統得到研制。人工智能技術與專家系統的成就， 促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入計算機輔助教學(CAI) ， 這便是智能型計算機輔助教學(CAI)。

近幾十年來， 隨著人工智能技術的日漸成熟， 它的一些研究成果被陸續應用到教學領域， 推進了教育發展改革和教學現代化進程。人工智能在教學系統的重要性也已形成共識。

2 人工智能在教育中的作用

目前在教育技術中涉及到AI的主要有以下領域：

2.1 知識的表示與訪問

基于人工智能的知識表示是以知識為對象，以計算機的軟硬件和計算機科學及人工智能和專家系統技術為工具，以哲學、心理學和邏輯學等為方法和指導，將知識表達成計算機可以直接處理的“知識庫”，使用“計算機的智能”來模擬人類專家或“人類智能”，對知識進行快速、精確、自動、科學的處理。它不屬于通常的“數據管理或信息管理”的“數據”層次，而是屬于“知識處理”或“知識”的智能化層次。其主要內容是對于知識進行形式化的表示、自動化的推理，智能化的教學或創造。計算機輔助教育是其中重要的組成部分。

2.2 符號計算

符號計算包括數值計算、符號計算和函數作圖。其代表軟件是Mathematica，當該軟件在1988年第一次，對科技及很多其他領域的計算機使用方式產生了深刻的影響。Mathematica 1.0時，商業周報將其列入當年最重要的十大新產品名單。這標志著現代科技計算的開始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的課程，從高中課程到研究生課程用它作基礎。隨著各種學生版的，Mathematica也已成為全世界各種不同專業學生的重要工具。

2.3 對學生錯誤的自動診斷

采用人工智能技術，使得教學過程中系統可以自動診斷學生的學習水平，不僅能發現學生的錯誤，而且能指出學生錯誤的根源，從而做出有針對性的輔導或學習建議。而且根據學生的特點自動選擇教學內容，自動調整教學進度，自動選擇教學策略與方法。

2.4 實現智能性超媒體教學系統

超媒體系統有理想的教學環境，容易激發學生的學習興趣和學習主動性，但不能保證達到預期的學習目的，而且由于不了解所要教的對象，所以不能做到有針對性的指導，不能因材施教。智能輔助教學系統正好與此相反。將二者結合起來，就可實現性能互補，從而研究制出新一代高性能的智能超媒體教學系統。

3 人工智能應用于教育的新方向：ICAI

3.1 傳統CAI的不足

傳統的CAI由于其集成性、交互性、多媒體性等特點，在教學中可以極大地激發學生的學習動機，提高教師的教學效率和學生的學習效率。但在使用過程中，CAI的一些弱點也逐漸暴露出來。主要表現有:

(1)缺乏人機交互能力

現有CAI 大多以光盤作為信息的載體， 將教材中的內容以多媒體的形式展現出來， 教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學生的， 學生接受起來很被動。而且在課堂教學中， 一般也只能通過教師按預定的課件流程進行操作， 無論學生還是教師都不能很好地參與教與學的過程， 因此人機交互沒有很好地實現。

(2)缺乏教師與學生的互動

現有的CAI 課件在學生自學、進行操作使用時，如何學習都是學生自己的事。教師不能完全了解學生的情況，學生在碰到問題時，也不能向教師求助，師生之間是互相封閉的，軟件所起的積極效果大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI 課件是在單機環境下運行的，它們無法利用網絡的優勢使知識內容快速更新，也更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。

(3)缺乏智能性

要想面對不同情況的學生進行不同程度的教學過程， 使學生的學習變為主動， 并能由系統自動地提供助學信息而有選擇地學習，要想使教師的教學能積極地參與進去并根據系統提供的信息按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容， 給予不同方式的教學模式與方法， 沒有智能性的CAI 課件系統， 是很難實現以上目的并達到良好教學效果的。由此可見，現有的CAI 隨著人們要求的提高， 已經不能盡如人意。因此以智能CAI 為代表的新的計算機輔助教學系統將是教師在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向索。

3.2 ICAI－人工智能與多媒體技術的結合

為了克服傳統CAI的缺點，需要在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用人工智能原理。因此很多專家提出了智能計算機輔助教學(ICAI)，智能計算機輔助教學(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以認知學為理論基礎。將人工智能技術應用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系統中，允許學生與計算機進行較自由的對話，學生的應答不限于數字或簡單的短語。系統能夠判定學生應答的正確程度，并給予適當的反饋，而不是簡單地說“對”或“錯”。ICAI的宗旨在于利用現有計算機技術實現較好的人工智能，模仿人類的交互方式、思維習慣及情緒流動，修飾和掩蓋計算機的缺陷。

3.3 ICAI的優點

(1)將教學內容與教學策略分開，根據學生的認知模型提供的信息，通過智能系統的搜索與推理，動態生成適合于個別化教學的內容與策略。

(2)通過智能診斷機制判斷學生的學習水平，分析學生產生錯誤的原因，同時向學生提出更改建議、以及進一步學習內容的建議。

(3)通過對全體學生出現的錯誤分布統計，智能診斷機制將向教師提供教學重點、方式、測試重點、題型的建議。

(4)為教師提供友好的教學內容、測試內容維護界面，無需改變軟件的結構即可調整教學策略。

(5)通過對學生認知模型、教學內容、測試結果的智能分析，向教學督導人員提供對任課教師教學業績評價的參考意見。可以說，一個理想、完美的ICAI系統就是一個自主、優秀的“教師”。

3.4 ICAI的標準

以現有的科學技術水平而言，短時期內顯然無法實現具備上述全部功能的ICAI系統。一般認為，只要具有下列一個或幾個特征的CAI系統就可以稱之為ICAI系統。

(1)能自動生成各種問題與練習。

(2)根據學生的學習水平與學習情況選擇與調整學習內容和進度。

(3)在了解教學內容的基礎上自動解決問題，生成解答。

(4)具有自然語言生成與理解能力，以便實現比較自由的教學問答系統，提高人機交互的主動性。

(5)對教學內容有解釋咨詢能力。

(6)能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。

(7)能評價學生的學習行為。

(8)能評價教師的教學行為。

不難看出，ICAI與傳統的CAI相比，更加符合教育教學的規律，切合學生的認知習慣，具有明顯的優越性。

3.5 ICAI的結構

ICAI主要由三個模塊組成:專家系統模塊、教師模塊和學生模塊。

(1)知識庫

知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎，而建造知識庫的前提則是要解決知識的形式化，人工智能技術在教育中的應用表示以及知識的訪問與調用問題。因此，知識的表示與訪問是人工智能的核心技術之一，也是將AI引入教育領域必須首先解決的一個難題。

ICAI中的資源庫應該包括以下一些內容:

①多媒體素材庫:包括所要呈現的知識的一些素材，包括:文本、圖像、聲音、動畫及數字影象等多媒體教學資源。這些用于多媒體數據庫管理，便于分類、增刪、修改及查詢等操作。

②教學內容庫:教學內容庫用于存放教學內容，包括領域知識庫(含輔助知識庫、提示幫助庫、練習題庫，和測試題庫)。這些教學內容，包括習題和試題分章、節、課及知識點等有序存貯。供專家決策系統調用。

(2)學生模塊

學生模塊主要包括以下三個模塊:學生登陸模塊、學生水平評價模塊和學生監督模塊。

①學生登陸模塊:利用該模塊主要用于學生使用ICAI時登錄，第一次登錄時學生輸人姓名、性別、年齡、學歷等相關信息，然后對學生進行詢問，選擇合適的測驗題對學生進行初測推薦學習計劃。當再次登錄時，系統根據保存的信息安排合適的學習內容。

②學生水平評價模塊:學生水平測試模塊用于評價某一教學單元學習完后測試成績。通過測試等因素分析，可以比較確切地了解學生的具體情況，從而制定出合理的教學策略和教學過程

③學習監測模塊:學習檢側模塊用于監測記錄學生的日常學習情況，記錄學生學習某教學單元時的參數值，并記錄在學生檔案中。包括:學生目前學習單元號；學習方式；正常學習、練習、提前瀏覽、學后復習；學習時間；學生提示問題的類型和次數；學生本次練習出錯次數。

(3)專家決策模塊

CAI中的專家決策系統可以看作專家系統中的推理機。專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術，模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，其水平可以達到甚至超過入類專家的水平。計算機中存有人類專家的知識并具有推理能力，從而可解決診斷、規劃、調度、預報、決策等要靠人類專家才能完成的任務。

成功的例子如:① DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用;②MYCIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方而的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

ICAI根據學生模塊提供的學生學習情況，通過智能系統的搜索與推理，得出智能化的教學方法與教學策略，能夠較科學地評估學生的學習水平，還可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣，預測學生的知識需求和常犯錯誤，動態地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配，智能地分析學生錯誤的原因，進而有針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法，既提高了學生學習的滿意度，激發了學生的學習熱情，也對教師教學提供了客觀的依據和科學的方法。

4 結束語

由此可見人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。人工智能技術的發展也必將會對ICAI 的發展起到巨大推動作用。近幾年來，人工智能的研究者們嘗試著使學生脫離“輔導學習”的過程來接受新知識，而采用“通過活動進行學習”的方式。在教學的其他方面，人工智能技術還可以建立人類推理模型學習工具等諸多的運用， 展示出越來越好的實用性。隨著Internet 的發展，虛擬現實技術的廣泛應用， ICAI 也將得到進一步的完善。21 世紀的教育教學手段將是以智能化CAI 為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，使人類擴展了自己的能力，促進了教育領域方方面面的改革。

參考文獻：

[1]王萬森.人工智能原理及其應用[M].北京:電子工業出版社,2000.

第3篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞：人工智能；高職；技能培訓

一、人工智能概述

人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業技術輔助教學系統的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。

二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足

將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：

（1）對于學習者的活動流程的監控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。

（2）與使用者的交互功能不佳。傳統的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。

（3）智能水平有待于提升。現代的人工智能輔助系統，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。

三、高職技能輔助教學系統的設計思路

針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：

（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。

智能接口是為建立和諧的人機交互環境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。

（2）應用專家系統對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。

（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。

四、輔助教學系統的應用展望

通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統。

參考文獻：

[1]邱月，人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].福建電腦，2007（08）.

第4篇：人工智能教育功能范文

佛教世界觀與認知科學的對話促使一些人試圖創造一種具有自主意識、自我行為能力的人工智能(AI)。這與宗教信仰中把人的個性抽象化和獨特化的觀點不同，因為后者認為人工智能不可能具有自主意識以及自我行為能力。而通過與認知科學的對話，佛教世界觀越來越崇尚人工智能可以擁有自主意識。對此，有學者認為，如果計算機的物理構成可以獲得某種潛在能力或者是以意識的連續統為基礎，那么自主意識就有可能植入到計算機。

本文將從佛教世界觀的本源出發，探討如何在人工智能中植入具有自主導向功能的認知能力，進而討論佛教世界觀與人工智能自主意識方面相關倫理問題的交叉融合，并深入探究機器人是否可以設計成具有自我進化能力、具備同情心和高智商的智能體。

一、佛教世界觀的人工智能的

倫理表征

佛教世界觀的核心是否定靈魂，拒斥自我。佛教

世界觀認為，從苦楚中獲得解脫的方式是合理的，它體現了人類自身心理冥想的一個過程，直到他確信這是一個短暫、瞬息的自我錯覺。而如何認識到這一錯覺，在佛教經典《阿毗達摩》中，談到了對于人性精神元素的各種分析以及與此相聯系的有關痛苦和解脫的方式。它認為打破這一心理錯覺的方法很多，但最為根本的是被稱為五蘊的色、受、想、行、識，即：色蘊、受蘊、想蘊、行蘊、識蘊。

五蘊通常被看作是具有因果性的一種解釋。佛教世界觀認為這種因果性的存在正如一個火苗從一根蠟燭傳遞到另一根蠟燭，雖然這兩個火苗有因果聯系，但卻不能說這是同一個火苗，也就是說五蘊具有獨立性。因此，就出現了這樣一個問題，意識的成分是否能夠分解？佛教世界觀認為意識需要以相互聯系的五蘊為基礎，如果其中一個丟失，那么就可能導致腦損傷或使冥想誤入歧途，從而使得意識終止。例如，植物人就有可能表達了這樣一種狀態，它身體的某一部分感覺或預知能力存在，但卻沒有意識或意愿。這一在神經科學中面臨的問題也恰恰是人工智能設計過程中所需面對和解決的。

在五蘊中，我們認為物理對象或虛擬對象均與某項感官聯系，而人工智能自身即是一個虛擬的對象，它有助于提升人類對某一物理現象的相關感官，揭示客觀世界的結構和本質。關于虛擬對象我們從Goertzel的一個實驗進行介紹，“如果我們創造一個虛擬的世界來支持簡單的物理現象，那么我們很有可能會得到這樣的一個結果，也就是人類把人工智能融合

收稿日期：2013ㄢㄢ1；修回日期：2014〢4ㄢ5

基金項目：國家社科基金重點項目“基于邏輯視域的認知研究”(11AZD056)

作者簡介：王東浩(1982)，男，河北衡水人，南開大學哲學院博士研究生，主要研究方向：科技哲學，邏輯學

進生活中，并在生活中改善人工智能的設計，通過人工智能與人類活動之間的交叉融合，最終有助于提升人工智能關鍵部位的感應”。[2]換句話來說，像人類思考那樣，人工智能需要的是自身與物理世界的交互，從而使得其具有與人類相類似的諸如目標、因果性、狀態、界面以及界限方面的感官經驗等。這一觀點與佛教認識論的思想類似，即由感官數據而形成的第一直覺對于意識的發展是關鍵和必要的。Francisco Varela稱這種感官上的表現為自我創生、自我組織[3](476)。這一自我創生結構具有限定的范圍和內部運行程序，并能夠實現有機體的自我維護。但這僅僅是感官領域一個隨意的發生過程：“這里的自我是完全虛擬的，它只是為交互作用提供了一個界面，但由于人們不能準確地把握它，因而對它的認識也是虛幻和不確定。”[4](209㈢22)正如這樣一種情況，人們通過顯微鏡觀察原子結構和量子泡沫的時候，通常存在物會以一種類似幻覺的形式出現，這種把實體物與幻覺分離的感覺是一種虛幻的“大眾心理”，它實際上是通過冥想而實現的。

從佛教的觀點來看，這些感官的直接作用是引起人們的注意，然后形成更為復雜的意志。在Froese與Ziemke看來，“人與智能體在交互過程中經常遭遇困擾，因此有必要在人工智能中建構一個類似于佛教感官的鏈接，這樣有助于實現交互雙方的聯系。”[3](450)在智能技術發展初期，這一鏈接主要表現在一些簡單的動作上，比如抓住或放下某物，或者表現出較為高級一些的行為，比如對噪聲的厭惡情緒，而相對于佛教感官較深層次的鏈接還沒有完全出現。

具備偏好選擇、體驗認知以及厭惡表征特征的人工智能僅僅是人工智能理論的部分表現。因為大多數人工智能研究的目標并非發展成迥異于人類的個體，而是把人類的特征模型化甚至延展人類認知，創造出可以體現人類思維判斷的工具。我們已經創造出可以診斷疾病并與人類醫師相媲美的機器人，它們具有一定的認知情緒，并可以進行情感計算。我們知道，在智能體中“情感計算”[5]通常能夠判斷人類的情感和欲望，這有利于實現人機交互。佛教心理學與智能科學在此具有一致性[6]，它們都揭示了情感是人類自主意識和認知得以發展的基本驅動力。

在人工智能領域存在人工智能自身是否應該具有自利的一面或優先權程序的論爭。對此，人工智能方面的一些專家認為，人工智能從設計之始就是無私的，它唯一的目標就是服務人類[7]。相反，佛教心理學認為為了研究自我意識的閾值，所有的智能思想都需要從發展自我開始。在佛教世界觀中，自我的渴求與幻想的發展是“相互依賴提升的”[8]，它們的存在是必要的并且無須解釋。因此在佛教認識中，人工智能應該具有自我。

二、佛教世界觀在人工智能體設計中的進路

佛教世界觀基于對宇宙生命的理解，為佛教思想向智能體思想的轉化提供了豐富的內涵。佛教思想根據印度教吠陀世界觀，并自由地綜合各地教徒所信奉的諸神，從而使得 佛教信仰得以廣泛傳播。然而，從一開始，佛教對于宇宙本質與起源的介紹都是有目的性的，即強化人類道德行為與超自然現象之間關系的理解。盡管在現實生活中存在寫實主義的佛教徒，但是相比于傳統基督教，持這種觀點的佛教徒還是少數。

傳統上，佛教將宇宙中的生命分為三個部分，即欲界、色界與非色界。每個部分都是輪回的。欲界主要指的是在地獄中遭受苦難的餓死鬼、動物、人類、半獸人以及神明。對此，人們通常這樣理解：地獄表征的是苦難，餓死鬼表征的是欲望得不到滿足，動物表征的是愚昧的化身，半獸人指的是妒忌，神明指的是快樂。[9]相比之下，人類是混合了所有層面的一個綜合體，并促使人類思想的發展更多集中在精神層面。在人類范圍之下，生命體被太多的苦難、欲望、愚昧困擾以至于道德與心理得不到發展。在人類范圍之上，半獸人與神明則因為自利和利他兩個極端的存在而 分化。

'　佛教世界觀力求把機器思想設計限定在某一情緒或精神層面。大多數倫理體系不贊成設計一款具有自我感知能力的軟件。那么人們在道德上能否接受一款與動物情感類似的軟件呢？佛教倫理把動物看作是人類道德層面的一部分，因此需要保護它們遠離傷害。佛教倫理把動物看作類似于人類的觀點，體現了人類道德行為與教化能力的再生。我們可以從佛教經典中看到很多英雄人物或勇于犧牲的行為，他們的化身不乏鹿、猴子和其它一些動物，他們的這些行為促使人類靈魂進一步升華。在佛教徒看來，把人工智能設計為類似于人類的行為是不道德的，這類似于亞里士多德、康德和密爾等人對于設計快樂的機器人奴隸一樣令人反感。[10]

在人工智能體思想的設計中塑造一種積極情緒，并把它限定在自我滿足的極樂狀態，這會促使積極情緒不會向其它不好的情緒或令人厭煩的意識轉移。伴隨著神經倫理學在美容神經學時代的發展，佛教心理學認為這種存在于自我意識中的快樂元素與由于多巴胺的刺激而出現的享樂狀態是不同的。

另外，佛教世界觀也經常把實體形式化，并把它描繪成通過冥想即可達到的一種空靈的精神狀態。在這一狀態下，實體是不存在的，冥想完全是精神的產物。在機器人倫理中也可能存在與此相類似的一些觀點。這似乎也是可信的，因為人們有可能把智能體思想設計成能夠體驗模擬認知并最終達到萬物合一或虛空世界的狀態。在Robert Sawyer的虛構小說《WWW: Watch》[11]中對此有過描述。它講到人工智能在一開始受到多重數據信息流的控制，這使得它失去自我意識。在關鍵時刻，它的人類朋友打破了其中的一些網絡鏈接，并重新使它恢復到某一時間段的某一狀態下。Sawyer的虛幻小說在一定程度上佐證了佛教的這一觀點，因為在不同冥想的增加和沖擊下，智能體自身情感可能難以自持，最終有可能傷害到其它個體。

佛教認識論同樣也思考了這樣的問題，人工智能體是否會改變自身指令而達到“神的地位”這樣危險的狀態。對此，那些對超人工智能所引發的危險持謹慎觀點的人提出了兩個可能的解決途徑，其一是嚴格控制人工智能的發展，以確保人工智能體無法擴展自身能力。這就需要人們解決如何發展高效能的智能體，而它自身又不能學習和成長。為此，這就需要嚴格管理人工智能的開發者，并能夠形成一個統一而有效的人工智能免疫體系，從而控制隨時出現問題的人工智能體。

另一個方面是對達到“神的地位”的人工智能進行倫理編碼，諸如阿西莫夫的機器人三原則[12]或者“友善的人工智能”[13]。當然，這并非完全復制人類的精神狀態并把它強加給機器，因為這樣人類很可能會對超人工智能或具有“神的地位”的機器人產生排斥心理。

然而，佛教認識論認為，神明自身也逐漸意識到它們面臨的困境，一方面需要超越幻覺狀態下的苦難，另一方面又需要強化對冥想的需求。神明的這一困境使他們陷入了漫長的悲苦境地，只有少數聰明者得以逃脫這一束縛，進行宣傳佛法的活動。例如，悉達多吠達摩就因為眾神的信服而傳授佛法、啟迪教化世人。佛教世界觀也因此希望這種教化方式可以在人與超人工智能之間轉移傳遞，從而解決現存的一些困境。

三、佛教世界觀在人工智能體設計中的傳承性

佛教世界觀中涉及到這樣一個倫理問題，也就是傳宗接代是否是一種倫理行為？對此，佛教世界觀存在兩方面不同的認識：一方面，佛教認為傳宗接代并非是一項職責，舍離無子女的生活是值得稱贊的。正如很多人看到的那樣，有子女的成年人丟失了很多的快樂[14]，佛教世界觀把煩累、孩子與配偶都視作人的附加物，最好是能夠避免；另一方面，佛教世界觀把傳宗接代看作是上天贈予人類的一個禮物，是人類再生的一個表現，而非苦難的開始。如果人們選擇傳宗接代，那么父母應該謹記下面五項職責(《善生經》)：① 勸阻他們不要做惡事；② 教育他們多做善事；③ 對他們進行善行教育；④ 為他們尋求相稱的婚姻；⑤ 滿足他們繼承的權利。

人工智能的出現打破了傳統的倫理關系。它把人類置于一個新型的倫理環境中，也就是人類通過機器來創造生命。Metzinger認為在我們不能確定所創造的生命是否長期處于苦難、愚昧、狂喜和其它令人不悅的狀態之前，我們創設的人工智能體思想是不符合倫理標準的[15]。換句話說，Metzinger認為，創造與人類相似的具有自我意識但卻缺乏學習和成長能力的生命是不道德的。《善生經》使我們認識到機器應該具有這種倫理責任，并能夠理解相應的道德觀念，或者我們應該培養智能體的這種思想。

這樣推測起來，人類的遺傳首先應該建立在幸福的婚姻基礎上，而后確保這些職責能夠實現。那么我們應該把什么遺傳給后代呢？一般來講，在人類倫理體系中，我們希望把最好的遺傳因素傳遞給下一代，那么在機器思想的建構中我們應該如何去做呢？這個問題應該是智能體未來發展所需面對的，如果在認知能力和欲望方面它們具有與人類足夠相似的思想特征，那么它們就有可能要求真實的工作與報酬并能夠享受生活。但至少從純理論的角度來講，我們是否能夠給予機器人后代以人類自身復雜的精神架構，以及包含在其中的人類苦難方面的因素？

Savulescu在“生殖的善行”[16]中提到，選擇盡可能好的東西遺傳給下一代對于生命來說是有益的。佛教世界觀從 來沒有專注于再生的選擇問題上，在它們看來，在確定要后代之后，這一選擇就已經是唯一而有效的了。但引申來講，佛教世界觀可能一直確信，如果可以對后代做出選擇，父母有責任去選擇那些可以實現后代自我的最好方面，并避免那些由苦難、愚昧等控制的不好的方面。同樣，Metzinger談到，在機器思想的創設中，我們應該努力創造那些具有心理感應和情感表征的，有自知之明，能夠去學習、成長，并能夠實現有意義生活的智能體。

四、佛教世界觀在人工智能體設計中的轉化和應用

(一) 佛教慈悲心的程序設計

慈悲心和智慧是佛教世界觀領域的兩個中心美德，神經系統科學也揭示和再創了誘發這一狀態的相關因素，并表明人類同情心的根源發端于鏡像神經元或者神經細胞。究于此，人工智能的研究者試圖把人工鏡像神經元在機器人中模型化。例如，Spaak與Haselager試圖通過對選擇行為的模擬來引入人工鏡像神經 元；[17]Barakova與Lourens則試圖通過對鏡像神經元進行編碼以此促使機器人與人類同步。[18]但我們認為，創設具有慈悲心的機器所需求的不僅僅是相似的行為習慣，更為重要的是創造相似的人類情感。人類的慈悲情感應該與機器的“心靈理論”(Theory of mind)一致，這就很容易達到人機交互時的共鳴狀態。[19]

如果模擬行為能夠成功，機器的“心靈理論”就會實現，那么在機器中就有可能設計出佛教中的慈悲心。佛教慈悲心通常分為四類：慈心、悲心、無量心、平等心。慈心指的是對于他人的幸福和快樂能無私的祝愿；悲心指的是想要去幫助那些受苦難的人從而不留下遺憾；無量心指的是共享他人的快樂而不會嫉妒；平等心通常表達沉著、鎮靜之意，指的是思想成熟穩定，具有公正性，且不容易因他人情感的影響而動搖。慈悲心的這些分類要求人們看清自身的虛幻，從而在面對外界環境中的極樂與苦難時，能夠保持足夠的明智與平常心來面對苦難。

事實上，在機器中把慈悲心模型化遠比培養人類具有慈悲心要容易得多。因為在機器中把慈悲心模型化依靠的是科學技術的發展，如果我們能夠通過技術手段把人類情感表示出來，這樣慈悲心就有可能出現在機器中。Tim Freeman[20]提出，把人類極樂和苦難的情感在機器中簡單模型化，同時把人類的幸福也轉移進機器系統，促使機器自身可以實現自循環。Tim Freeman解釋說這一過程不會產生可以洞悉人類智慧的生命，它最多也可能是一個能夠為人類提供咨詢的倫理專家系統，不會以一個主體的形式提出慈悲心。而從佛教的觀點來看，智慧、同情心這種能力代表了生命最為基本的單元，因此這一系統的出現還不完全是佛教意義上的主體。

(二) 佛教倫理智慧的程序設計

佛教學者在佛教倫理與西方傳統倫理關系問題上存在爭論，主要體現在自然律則、美德倫理與功利主義三個方面。

在自然律則問題上，西方傳統倫理從世界本質與人類生命構造的角度出發，認為道德是可以識別的。佛教倫理則崇尚從建基于宇宙客觀律則的視角出發，認為不好的行為會導致不好的孽果。在自然律則的問題上，佛教倫理與西方傳統倫理具有一定的相似性。佛教倫理在自然律則方面所面臨的問題是如何從因果涅槃的輪回中解放出來并走向文明。傳統人類學認為這是佛教倫理面臨的一個困境，它歸因于佛教傳統中對業力的獎勵和對世俗的懲罰。

在美德倫理方面，Damien Keown認為，佛教倫理崇尚的是“目的論的美德倫理”[21]。佛教世界觀認為應該為完善的道德美德與個性特征奮斗，并把它們當作最基本的道德底線，這與西方傳統倫理的觀點類似。但不同的是，在美德倫理中，西方傳統倫理認為美德主要體現在人生的意義、人的價值、人的態度以及人的修養方面。佛教倫理偏重行動的意向性，而不管行動是否能阻止憎惡、貪婪或愚昧，也正因為倫理目標的目的性，他們普遍相信完美的道德最終肯定會到來。

在功利主義方面，西方傳統倫理在機器人倫理的設計中較為推崇的是《Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong》一書的觀點。Wendell Wallach與Colin Allen在該書中詳細介紹并評論了機器人倫理程序的設計[22]。他們認為設計機器人倫理程序，自上而下的進路要遜于自下而上的進路，因為機器人性格的培養是基于其群體交互關系的一種模式。

Buga與Goertzel也贊成這一觀點，他們把機器思想的形成類比于兒童的認知心理。兒童倫理觀念的形成是以觀察成年人的行為開始，然后再作用于他人，這與機器人倫理自下而上的研究進路是一致的。[23]也就是說，機器中的倫理思想與我們人類的倫理觀念應該是對稱的。因此，他們建議，人類不應該有意去剝奪機器學習和成長能力的思想。

Wallach，Allen，Buraj與Goertzel就此提出發展主義的觀點，這也可能是機器人倫理方面最接近佛教進路的一個觀點。但需要說明的是，佛教的智慧在于它對美德的關注，并通過冥想超越自身，以此化解大眾的苦難。也就是說，佛教倫理的最終目的是為大多數人追求最好。它從基于規則的道義論出發，經由美德倫理而發展到功利主義。在大乘佛教傳統中，菩薩通過很多方式來解除眾生的苦難。當人們違背道德犯下錯誤時，為了贖罪，它們經常會求助于可以洞悉前世今生的菩薩。通常，因為菩薩是大公無私的，它把美德倫理和功利倫理合二為一，因此，對于人類這種把不道德的方式合理化的行為，菩薩會有充足的解釋能力，但卻不會把貪婪、仇恨或無知付諸行動。西方傳統倫理卻很難把美德倫理和功利倫理結合起來，這尤其體現在J.SMill的功利主義方面，因為他過分強調功利主義的重要性遠遠大于基本的快樂。

在機器人倫理的設計方面，佛教世界觀崇尚美德倫理與功利倫理的結合，這可能是機器人未來發展的一個必經階段。單純的功利性的設計進路是片面的，Grau在功利性倫理的研究中提到，機器作為道德主體應該具有無私或忘我的精神，并且應該限制機器人人格特性尤其是功利主義特性的形成，這樣有利于避免機器人具有大公無私的精神負擔。同時，Grau還提到“對于機器人來說，培養它的道德屬性，但同時又強迫它抑制自己的情感，并樂于奉獻自身，這似乎是一個非常不道德的過程”[24]。然而，從佛教倫理的世界觀來看，功利主義并非是對于自身的一種抑制，它往往是個體 欲望和自我錯覺的產物，是個體苦難的根源。功利主義應該在個體美德的引導下，尋求自我犧牲、自我超越、自我奉獻。

(三) 佛教自我超越行為的程序設計

佛教倫理通常包含以下幾個方面的美德：寬宏、慷慨、忍耐、勤奮、專一、明智。它們都有助于冥想的升華和人類自身的超越。

從設計學的角度分析，人工智能的設計應該從忍耐、慷慨與勤奮等道德行為的角度出發。在智能體設計之始就重點開發它的美德意識，相比于有機體倫理意識的培養，智能體思想程序的設計可能要容易一些。對于忍耐、慷慨與勤奮等這些美德的開發，佛教世界觀贊同Wallach與Allen的觀點，也就是通過人與智能體的互動，促使人工智能體思想逐步從簡單走向成熟。人工智能體的倫理意識轉向美德的價值觀，有助于智能體拋棄自私觀念，并在行為過程中保持快樂和充滿活力的狀態。

美德傳統中忍讓與勤奮的習慣有助于培養智能體長遠的發展前景，同時也能有效抑制人類在智能體應用方面對短期利益的追求。神經科學已經證明了毅力、耐性和道德行為之間存在密切的聯系，人們在實踐中也已了解到當血糖含量較低時，自我控制能力隨之降低。例如，注意力下降、行為焦躁等。在這種情況下腦部活動能力下降，人們很難清晰地表達自身意愿[25]。這一表現在人工智能的設計上具有啟發意義，我們應該培養和鍛煉智能體自身的自律行為，避免智能體遭受短期利益的破壞，促使它走向充滿智慧的個體。

在佛教傳統中，通往智慧的關鍵是能夠看破虛幻，并從不斷變化的現象中探求事物的本質。在佛教的這一進路上，人工智能的設計應該重點從事物所具有的本質屬性的角度去借鑒，這是事物持久性保持某一狀態的根本所在，洞悉和習得這一屬性，有助于智能體隨時把握事物之間的聯系和應對隨時出現的一些狀況。

五、結論

佛教心理學并非建基于科學模型或實驗調查，它是以人類自我調查研究為基礎的。從道德心理學的不同表現我們可以看到，不同的道德表現其來源也不一樣。因此佛教心理學也應該從不同方面學習和借鑒，尤其是隨著認知科學的發展，佛教心理學應該向神經科學中學習一些經驗。盡管佛教世界觀對于智能體倫理體系的發展提供了一些建議，但由于機器思想的變化莫測，我們認為佛教心理學與神經科學也應該從機器思想中吸取營養。

短期來看，機器思想很有可能不會轉化成獨立的意識，或者說是發展成獨立的道德體。因為在設計之始，我們對于道德或慈悲型智能體的關注多是從人類倫理體系的角度出發的，而并非創造一種具有自我意識的生命。在關涉人類獨特的意識、自私、苦難、喜好或不喜好等情感因素的時候，我們并沒有把它們具體化。如果我們要開發智能體的道德觀念，這就需要機器具有類似于生命體的鏡像神經元，以及可以感知歡樂和疼痛的心智理論。因此，只有從這一角度出發，智能體才有可能感受到其它生命體的意識狀態，智能體也才能夠習得生命體所具有的道德情感和美德意識。最終，隨著其洞悉能力的不斷成長，它也許能夠感受到所有生命體的情感狀態，當然也包括它自身。

佛教倫理學認為我們不應該對這種具有創造性萌芽的思想進行限制，但是如果我們確要如此，那么我們也應該賦予它們一種自我成長的能力，尤其是道德方面的成長。另外，我們更有義務在其自私的表現方面進行限制，從而保證它能夠超越功利主義，向美德的方向發展。事實上，如果智能體具有如此表現，機器發展成具有超級人工智能或類似上帝的能力，那么這就不僅僅是倫理責任的問題，而是我們人類與機器和諧共生的一種模式。

第5篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞 機器人 人工智能 實時系統 挑戰 展望

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A

人工智能（Artificial Intelligence），英文簡寫是AI。它主要研究、發掘應用在延伸、模擬和擴展人的智能理論、技術、方法，以及應用系統的一門新科技。“人工智能”一詞剛開始，由1956年美國計算機協會組織的達特莫學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。

1機器人、人工智能概述

人工智能學科的出現與發展不是偶然的、孤立的，它是與整個科學體系的演化和發展進程密切相關的。人工智能是自然智能（特別是人的智能）的模擬、延伸和擴展，即研究“機器智能”，也開發“智能機器”。如果把計算機看作是寶劍，那么人工智能就是高明靈巧的劍法。

1956年夏季，在美國達特摩斯大學，由麥卡賽、明斯基、香農等發起，由西蒙、塞繆爾、紐厄爾等參加，舉行了關于“如何用機器模擬人的智能”的學術研討會，第一次正式采用“人工智能”的術語。這次具有歷史意義的、為期兩個月之久的學術會議，標志著“人工智能”新學科的誕生。

人工智能在電子技術方面的應用可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。

2學科交叉帶來的挑戰

實時人工智能是實時系統和人工智能技術相互結合的一個新的研究領域。實時人工智能系統是一種在動態的環境中，能夠利用有限的資源來可靠地完成關鍵性任務的系統。目前大多數人工智能規劃和問題求解系統都試圖產生一個完全的精確解，但是在資源限制的狀態下， 快速地產生一個近似解將更有效。Anytime算法能夠折衷解的質量和計算時間，是人工智能技術應用在實時環境中的有效技術。由基本的Anytime算法構成實時人工智能系統的關鍵之一是如何給基本算法分配時間， 從而可以獲得系統的性能描述，實施有效的實時監控。時間分配算法，爬山算法僅能找到局部最優解，如果組織問題滿足局部組織問題的條件，它能夠找到最優解。對于不滿足局部組織問題的條件的大型組織結構，爬山算法不能保證找到全局最優解。遺傳算法適合于尋找全局解，但搜索效率取決于一些關鍵參數的確定和算子的操作機制選取。

智能主體是智能互聯網中的生靈，它是一種智能的軟件實體，能夠在智能互聯網中自由遨游，為用戶提供各種智能服務。所謂網絡智能軟件是面向智能主體的研究方法所設計、開發的軟件。網絡智能軟件技術是網絡技術、人工智能技術、軟件工程技術的結合。

3機器人、人工智能及實時系統的前景展望

人工智能的研究目標是認識與模擬人類智能行為。傳統人工智能研究往往將研究重點集中于對人類單個智能品質如計算能力、推理能力、記憶能力、搜索能力、直覺能力等的研究與模擬。然而，由于人類智能行為是各種單個智能品質的綜合體現，因此傳統研究方法往往無法充分刻畫或恰當模擬人類的智能行為。把人看成多種智能品質構成的有機整體――智能體（agent），綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當前人工智能研究者共同的愿望。

人工智能作為一個整體的研究才剛剛開始，離我們的目標還很遙遠。但人工智能在某些方面將會有較大的突破。

半個世紀以來，人工智能發展極其迅速，專家系統、智能控制在短短的10余年里就發展成熟。目前的焦點，如分布式和協同式多專家系統、機器學習（知識挖掘和知識發現）方法、硬軟件一體化技術以及并行分布處理技術還有MAS的研究，也有望在下一個5年內也會成熟。根據AI目前的發展態勢，以及現有的規劃，將AI未來的發展必將越來越廣泛，越來越深入，越來越快地，向著人類智能的方向逼近。

4總結

人工智能這門科目的出現、發展并非偶然，它和整個科學體系進化和發展進程有著緊密關聯。21世紀會變成智能革命的時期，信息時代的特征分為三個方面：聯結、符號和行為主義，在信息論啟發下，達到統一和諧，在每個領域交互研究與發展中，一定會發生一場智能革命，真正意義達到人和機器一起協調思考的新時期。

第6篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想

教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。

一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況

智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。

智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。

而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫學教育的必要性探究

2.1技術進步對醫療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。

2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。

教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。

三、交叉醫學人才的培養

3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性

目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。

3.2醫學人才培養體系初步構想

據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。

第7篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞：成人教育；教育功能；制約因素

成人教育功能的實現，需要具備完善的教育體制和健全的教育操作體系。由于歷史和現實的多重原因，在成人教育具體操作過程中，來自成人教育和社會外部的多種制約因素會集中爆發，給成人教育功能實現造成現實影響。

一、成人教育社會期望過高

成人教育要面對社會職業崗位需求展開教育教學活動，這是成人教育的基本特征和辦學宗旨。但在具體教育過程中，成人教育給學生帶來的職業認知和操作技能，大大低于社會期望，這勢必要給成人教育帶來負面影響。成人教育雖然是專業技能培訓，但給予學生的專業知識和實踐技能非常有限。特別是成人教育受多種客觀因素的制約，不能在較短時間內傳授給學生更多認知。成人教育有共性特征，就是面對的學生認知基礎千差萬別，而且其學習形式和學習時間存在較大變數，甚至是沒有基本的保障。社會對此缺少了解，自然形成社會期望與成人教育現實之間的差距感。成人教育形式呈現個性化，各地成人學校有自身情況需要考量，其教育功能實現自然存在差異。有些成人教育難以確保給學生上足職業培訓課時，實踐機會少之又少，學生根本得不到學習實踐的機會，教育教學效果自然要大打折扣。學生家長和社會對成人教育給予更高期望，一旦發生教育效果不理想，自然會產生一些認知偏差。這些認知偏差，不僅體現在學生家長那里，在教育主管部門也會蔓延，對制定教學策略會造成負面影響。成人教育隸屬教育主管部門，在教學課程、教學實踐、基地設備建設等方面，教育主管部門的主導作用非常重要。如果教育指導思想出現問題，勢必要給成人教育體制運行帶來不良影響。

二、教育活動自身條件限制

成人教育與學校教育有很大差別，在開展教育活動時，要受到場地、技術、設備、師資等因素的制約，無論在哪一個環節上出現短板，都會給教育教學活動帶來重要影響。成人教育活動設計需要觀照多種制約因素，這也不是教師和學校可以單方面解決的問題。作為成人教育教學執行者的教師，要充分利用現有條件開展教育活動，并做好學情分析，針對學生學習實際制定教學方案，科學選擇學習內容和學習方式，確保讓學生獲得更多學習實踐體驗和感知。成人教育教學活動設計受制于自身條件，這是教師需要考慮的問題。在進行教學預設時，需要弄清制約因素的存在和影響。首先是技術因素的制約，教師專業素質是教育活動的最重要技術保障，如果教師缺少專業知識作為鋪墊，教育活動則難以形成強有力的技術支持。其次是教學場地、設備因素制約，成人教育活動展開時，需要有充足的場地和設備條件，如果不能滿足需求，教育活動自然難以啟動。再次是學生學習基礎條件的制約，成人教育活動開展時，需要學生具備一定的專業知識基礎和操作技能基礎，如果學生不能滿足現實需要，教育活動也是不能順利進行的。最后是教育活動時間制約因素，成人教育活動需要一定時空條件，如果沒有充足的學習、操作時間，這樣的教育活動也要打折扣，不能形成教育效果。

三、教育操作體系存在短板

成人教育操作體系包括眾多內容，成人教育學校與各類學校、教育主管部門、社會企業的多重聯系與協調，應該是成人教育操作體系最重要的內容。成人教育有相對獨立性，也有自主培養學生的功能和機制，但大多數成人教育機構還不能單方面行動，需要同其他學校、教育主管部門、政府科技部門、社會企業等建立定期聯系機制。在這些協調聯系操作中，由于各自管理意識和管理方法存在差異，很容易出現觀點相左的時候。不管是哪一個單位、哪一個溝通環節出現聯系問題和障礙，都會給成人教育功能實現帶來重要影響。成人教育操作體系影響因素來自內部和外部兩個方面，教育專業結構、教學協調、教學評價等，都屬于教育內部因素，而用人制度、人才流動、政府干預等，則屬于外部影響因素。成人教育要實現教育價值，需要整合教育教學資源，確保教育教學內部操作系統的健康。如師資力量的配備、教學設備的更新、教學制度的制定、教學方法的優化、教學評價體系的升級等，都需要教育專業內部機構作出規范管理。另外，為改善成人教育外部環境，也還要注意采用多種方式，協調好外部各個方面的關系，與其他學校建立定期教育培訓聯合行動機制、與教育主管部門保持溝通、與社會企業單位建立聯系，這些都可以為教育教學活動順利實施提供重要條件。成人教育功能實現制約因素眾多，來自社會方面的過高期望與現實差距，給成人教育功能實現帶來重要影響，成人教育也有諸多條件限制，師資力量薄弱，專業構成不合理，人才知識結構與社會服務意識不符，都會給成人教育功能實現形成障礙。優化成人教育內部結構，消除外部干擾，應該是成人教育功能實現的最基本保障。

參考文獻:

[1]滿玲玲.成人教育價值與成人教育功能探析[J].湖北大學成人教育學院學報，2010,(3)

第8篇：人工智能教育功能范文

——支教教師德、能、勤、績個人工作總結與反思

“學高為師，身正為范”幾乎不能表達我此時和這一學年以來與學生、同事們朝夕相處建立起來的深厚情誼。孔子曰：“逝者如斯夫!”我也無比感慨時光流逝如此迅速，千言萬語只能用自己的追求----“做一個謙虛，認真的有心人”來表達。

2018年秋季學期，承載著領導的重托和對個人工作的提升，響應三區人才支教政策，帶著憧憬和期望，我來到民族中心小學支教，教授一年級四班的語文、音樂、科學以及六年級三個班的音樂學科教學，這個工作對我來說是機遇，更是挑戰，特別是面對一群可愛、質樸的鄉村孩子。

做一個什么樣的人?要做一個謙虛的人。謙虛對待領導，謙虛對待同事、謙虛對待工作，謙虛對待學習。這里的領導和同事都非常可親可敬，同他們相處沒有一點陌生感，我完全可以將身心投入工作中。對待工作，我必須謙虛，虛心向同事們學習，探討教學方法，教學重點和教學基本功，提高個人的教學能力，同時與所有同事探討孩子們的特點和對孩子們的教育影響，培養他們的學習自信心。謙虛對待學習，教學相長。教師的工作能力之一就是學習，學習教育理論、教育方法，實踐教育學、心理學的理論知識，深刻領悟黨的路線、教育方針和政策，依法執教，從內心深處熱愛黨的教育事業、本職工作，積極參加學校組織的各種學習和業務培訓，遵守各項工作和管理制度，促進了自己各方面成長和提高。

做一個認真有心的人。認真是做好各項工作的前提，這是我支教以來一貫堅持的原則，在這里得到了充分的肯定。首先對待挑戰我必須認真，認真對待教材和與學生的結合，領會新課改精神和教育理論，教學方法的結合，認真備課、講課、批改作業和課后輔導，認真落實教學常規，促進自己在語文、音樂、科學教學領域能力的提高。其次是認真聽課，評課、反思教學工作，在互相學習中不斷提高個人的教學能力。認真對待課堂上出現的各種情況，摸清問題的規律，找到方法，不斷提升了教育境界。將各科知識講活、練實，提升了學生對知識的理解和應用能力，彌補了學生在學習習慣和認識方面的不足，培養了他們樂學好學的精神。

第9篇：人工智能教育功能范文

關鍵詞：隱喻；認知功能；外語教學

一、隱喻的認知功能

對隱喻認知功能的研究最早可追溯至亞里士多德時代。亞氏把隱喻看做是一個概念對另一個概念的替換，并且指出，詩歌中隱喻的運用有一定的語境(Mahon，1999)。隱喻的認知功能在17和18世紀再次被Vico和Teasaoro提及，只是進入20世紀以后，隱喻的認知功能才被貶低，隱喻被當成了一種靜態的形式邏輯的符號。例如Searle(1977)從語言學的觀點出發，把隱喻僅僅看做是一種語用現象。為此，萊科夫和約翰遜一針見血地指出，“典型的看法都認為隱喻僅僅是一種語言特點，是語言的問題而不是思想或行為問題”(Lakoff & Johnson， 1980)。他們以《我們賴以生存的隱喻》一書大張旗鼓地提出了隱喻的認知功能，從而把對隱喻的認知功能的研究推向前所未有的高度。他們認為，隱喻的本質是通過甲事物來理解和體驗乙事物，人的概念系統就是通過隱喻建構起來的，即所謂“我們的思想和行為本質上都是隱喻的” (Lakoff,1980)。自此，對隱喻的認知功能的研究逐漸發展起來。卡梅倫(1999)也指出，隱喻具有語言修辭功能、認知功能和語用功能。國內學者束定芳在《隱喻學研究》一書中，把隱喻功能劃分為修辭功能、語言學功能、詩歌功能、認知功能、社會功能和文字游戲功能。其中隱喻的認知功能主要指隱喻是人類認識概念系統的基礎和組織經驗的工具，為人類認識世界提供了新的視角。一般認為，隱喻的認知機制主要體現為從源領域到目標域的映射，表現為人的思維中存在的系統的概念隱喻。在特定語境中，這種概念隱喻常常意味著信息的篩選和整合，而且根據Lakoff的“不變原則”，這種認知映射具有系統性特點，即源領域的結構系統映射到目標域時，原有的基本圖式結構不變。

二、外語教學中隱喻的應用研究回顧

卡梅倫較早地探討了具有認知功能的隱喻的應用。她認為，隱喻首先是一種語言使用現象，語言的認知性與社會性相互作用產生了語言行為。因為語言是一個復雜的、動態的系統，語言資源只有在特定的語境中被應用、加工，才能達到互動的目的。作為語言學者，應當揭示種種語言行為的內在過程。因此，研究隱喻，要把隱喻的社會層面和認知層面都包括進來。在此基礎上，卡梅倫建構了隱喻的應用框架：1)理論層面；2)加工層面；3)神經層面(Cameron， 1999)。近年來，第一層面主要研究隱喻的認定和分類，第二層面主要指隱喻在特定文化語境下的作用和解釋，第三層面研究處理隱喻時的神經活動。國外對隱喻的認知功能的應用研究已逐漸擴展到很多領域，例如Gwyn(1999)有關隱喻的認知功能在醫療中的應用研究，Clarke (1999)對兒童話語中隱喻的分析，Forceville(2000)對廣告中隱喻的認知作用的研究，等等。

相比之下，在外語教學領域里，有關隱喻認知功能的應用研究要少得多，僅有零星的研究散見在認知語言學著作里。在首屆全國認知語言學研討會上，龐繼賢和丁展平(2002)曾撰文討論過隱喻的應用語言學研究，嘗試把卡梅倫的三個層面應用于外語教學。王寅(2004)提出了在外語教學中培養學生的隱喻能力的問題，蔡龍權(2005)也提出了把隱喻性表達作為一項外語交際能力的設想。但是隱喻的研究成果仍未在外語教學領域里引起足夠的重視。國外的相關研究亦很少，且多為母語為英語的二語習得研究。例如Cameron(2003)對英語國家課堂中出現的隱喻的分析，Cortazzi(1999)對本族語教師與學生有關“教學”、“教師”等概念的隱喻性理解和表達的研究。另外，這些研究也都沒有直接探討外語教學和隱喻的關系。

鑒于此，本文擬在前人研究的基礎上探討隱喻在外語教學中的主要應用層面，分析外語教學中隱喻應用的可能性，以期為隱喻的認知功能在外語教學中的進一步應用探索路徑。

三、隱喻的認知功能在外語教學中的應用

隱喻作為一種認知模式，出現在政治、經濟等各類語篇中(孫厭舒，2004)。我們的外語教材中也有大量的隱喻。隱喻在外語教學中的作用不容忽視。

基于卡梅倫的應用框架理論，在中國文化語境下，隱喻在外語教學中的應用也可分為三個層面：1)語言層面；2)交際層面；3)文化層面。語言層面主要包括隱喻的認知功能在外語教學中對各種語言現象的提煉和組織的作用。隱喻在交際層面上的應用是培養學生語言能力的重要方面，也是外語教學中經常涉及的問題。文化層面上，隱喻的認知功能在外語教學中主要涉及到文化教學與語篇理解。