人工智能实验教学探讨
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摘要：本文一方面简单介绍人工智能的基本理论及知识体系结构，另一方面则结合笔者的理论实践与实验教学经验，总结出目前在整个教学过程所存在的一些问题，目的在于不断总结经验，力争能更好地完成人工智能的整个教学工作，从而提高人才培养的质量，同时也可以为其他高校提供参考。
关键词：人工智能；专家系统；Prolog；面向人工智能
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
人工智能(AI)是计算机科学的一个重要分支，同时也是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上，主要是研究如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”，本课程重点阐述这些方法的一般性原理和基本思想，使得计算机能更好地为人类服务。
2 人工智能课程体系
人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法，其中包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等；搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。
人工智能的研究课题主要包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
经过笔者调研发现，目前在本科高校绝大部分将“人工智能”课程性质设为专业选修课或专业必修课，而在高职院校相关专业基本上不开设此课程，但是在具体实践教学过程中发现，在其它专业课程的教学过程中也会与人工智能理论或技术相结合，比如数据库技术、信息系统安全方面等领域，当讲到相关课程，同时会结合人工智能的理论，授课过程中发现大部分同学对该课程很有兴趣。
本课程在我校计算机科学与工程学院作为一门专业选修课开设，总学时数为：60(其中理论学时为36，实验学时为24)，随着计算机技术的不断更新发展，人工智能的应用领域也变得越来越广，因此，人工智能(AI)这个学科已不再陌生，很多学生对其充满兴趣和好奇，所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数，另外结合我校的实际情况，部分理论或实验又可以与农学、生命科学系等其它专业结合起来而应用。
3 人工智能理论教学实践
多年以来，人工智能获得很大的发展，已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学，但是直到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义，要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义尚有困难，其现有的一些定义多数是立足于各自的专业而定义的，存在片面性。
同时“人工智能”是一门交叉性的学科，其主要涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科，所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强，与此同时需要学生具备较好的数学基础和较强的逻辑思维推理能力等特点，从而形成在教学实践中老师讲得吃力、学生听得吃力的局面。尽管在多年的研究和教学过程中笔者已积累了一些经验，但是对于如何把握好这门课程的特点，激发学生的学习兴趣和热情，帮助学生更好的理解和应用这门课程，目前仍然有很多问题需要研究和解决。
针对“人工智能”课程相关内容比较抽象，公式推导比较繁琐等特点，教师除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及合适的教材外，还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学，因此在实践教学中，笔者经常会配合教学内容，充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势，结合多种教学方法与手段去组织整个教学过程。例如：在讲述搜索推理技术时，使用一些小的演示软件，将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来；而在讲专家系统相关理论知识时，尤其是各种类型的专家系统，利用互联网上的一些在线视频资源为例，给同学进行详细讲解，通过具体的案例来进行专项知识点的讲解及实现与应用；在自动规划这一章，给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人，通过这些形象生动、行为举止高仿真的机器人来给学生讲理论，这样学生通过亲自观看视频资源，不仅可以拓宽知识面及视野，同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距，不断纠正自己的错误观点并更新自己新的专业认识；另一个方面也可以同时激发学生们的学习兴趣热情和积极性，俗话说：“兴趣是学生最好的老师!”这一点在课堂实践教学中得到验证，得到广大同学的认可和赞同，整个教学课堂不再那么单调枯燥乏味，基本可以达到在娱乐轻松的氛围中学习专业知识，同时再整个教学过程中，师生互动机会增多，学生不再是被动地接受知识。
4 实验教学实践
4.1 客观存在问题
本校开设“人工智能”课程，主要是面向计算机专业的大学三年级的同学，同时作为一门专业选修课而设，理论课程为36学时，而实验学时24学时；与此同时经过对其它兄弟院校的调研发现，很多高校虽然也是设为专业选修课，但建议学生们都去学习这门新学科，从而为今后的专业知识及具体应用打下一定的基础；当然在调研中也发现，部分本科高校虽然开设了“人工智能”课程，但是仅是纯粹理论教学，从一定角度来讲，理论原理是前沿，但是由于太过于抽象，而且空洞、难以理解，多数同学反映学习效果并不理想，有关具体理论部分的具体实现仍然不解。
本科高校一般都严格按照培养方案进行科学设置，同时各个学校根据本校人才培养方案分配各门课程的学时。由于现在我国的教育提倡注重对学生动手能力的培养，培养综合型、应用型人才，因此笔者再结合实践教学经验及对学生的调研，发现“人工智能”课程除了要进行理论方面的讲解外，还应注重实验教学。此外，在高职院校的培养方案中，侧重加强学生的动手能力的培养，也建议将此课程列为开设的范围之内，而在实验学时上可以安排相对多的实验学时，在了解“人工智能”理论的前提基础之上，主要进行相关理论的具体应用与实现，通过这样的教学安排，可以提高学生的实践动手编程能力，例如图1，专家系统的知识库、工作存储器及界面的设计与实现。
4.2 注重配套教材的选择
这一任务的主要执行者是由教研室主任或任课老师来完成。目前在各高校中所使用的“人工智能”相关教材的种类繁多，章节和内容的设置上也存在差别。笔者在订阅教材或参加教材展销的活动中，都比较关注“人工智能”教材的情况，通过比较发现，有的教材内容难度太低，完全不符合高等本科院校的要求，而有部分出版社的教材则是内容及章节安排内容太多太泛，有些知识点讲的又过于深奥，限于学时所限也不适合选用。在选教