人工智能学习报告
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人工智能学习报告范文第1篇
人工智能诊治癌症的机理
利用人工智能诊治疾病是人类一个雄心勃勃的计划，而且，这一计划早就有一些初步结果，例如2007年，美国国际商业机器公司（IBM）就推出了人工智能软件――沃森医生（Watson）。现在，人们特别希望利用人工智能去征服某些严重危害人们生命和健康的疾病，如癌症，而且也已经进入实践，并且有不小的收获。
要让人工智能诊治癌症，第一步需要人工智能有像人一样的感知，即知道周围的环境，尤其是生物体和人的机体环境，什么是正常的机体，什么是异常的机体，甚至是癌变的机体，尤其是只具有微小变化的机体，例如，只有几个发生癌变细胞的乳腺或肺。
第二步是，人工智能不仅要感知正常和异常机体的不同，还要理解为何有这样的不同，是癌变引起的不同，还是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判断和决策，即得出结论，在感知和正确理解的基础上，向医生提供对某个个体检测的结果，是患癌还是没有患癌，抑或是患了其他疾病。
要让人工智能感知和理解人体环境和器官，就要让其学习，包括利用大数据的机器学习（算法）和深度学习，这两者有时是相互结合的，同时也是相互渗透的。大数据学习和处理是人工智能的强项，可以达到比人类能力强几百倍几千倍的快速数据运算、分析和理解。而在癌症诊治的深度学习上，更需要人工智能像人一样进行学习，例如对通过物理和化学方式拍摄的人体各种部位，以及深浅度不同组织的图像要有正确的感知和理解，如对X线图像、磁共振成像和CT扫描图像的感知、解读，并得出结论，即诊断。
但是，人工智能的癌症诊治深度学习并不仅限于对癌症和正常组织图像的解读，而是包括更多的深度学习的内容，例如，对癌症标记物和特异分子的识别。
癌症诊治的人工智能学习内容
2016年1月，美国总统奥巴马宣布了“癌症登月计划”，由副总统拜登全面负责。“癌症登月计划”的其中一个项目就是让人工智能进行机器学习（算法）和深度学习，以识别癌症。为此，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，提出了“高级癌症计算解决方案的联合设计任务”，这个项目就是致力于解决三个基于计算机学习的人工智能抗癌难题。
首先是从认识癌症的分子层面学习，要让人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白质相互作用。RAS基因在20世纪60年代被发现是致癌基因，存在于30%的癌症患者中。1982年，美国科学家温伯格等人从膀胱癌细胞中克隆得到第一个人类癌基因，由于它和之前发现的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名为RAS基因。RAS基因编码产生的蛋白定位于细胞膜内侧，为GTP/GDP结合蛋白（GDP为鸟嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鸟嘌呤三核苷酸磷酸），通过GTP与GDP的相互转化来调节信号通路的传递。由于RAS蛋白的相对分子量是21千道尔顿（kDa），故又被称为p21蛋白。
之后，人们又发现了RAS蛋白的直接效应因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶对细胞增殖、细胞分化、细胞凋亡和细胞周期停滞有重要作用，利用这些作用可以知道癌症的发生、发展，以及找到治疗癌症的药物和方法。
“癌症登月计划”让人工智能进行的第二个学习任务是，进行临床前的药物筛查。这是一种研发癌症药物的预测模型，在临床试验前进行最大化的药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体而言是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型。其实，这也是基于特殊数据和大数据的学习和分析。
“癌症登月计划”让人工智能进行的第三个学习任务是，学习和建立人口模型。这就要求人工智能根据不同人群的生活方式、生活环境、所患癌症的种类、不同的医疗体系等，从数百万癌症病人的病历数据中自动分析，从而获取最佳治疗策略。当然，海量病人的数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制公司和第三方付款机构。
可以看到，美国的“癌症登月计划”中的人工智能学习并不包含肿瘤图像的识别，所以人工智能诊治癌症的学习在不同的国家有不同的内容。
人工智能帮助诊治癌症
人工智能对癌症的识别和诊断首先体现于对癌症数据的解读上，其中最重要的是对癌症基因和基因组的识别和解读。
机器学习（算法）是人工智能的一个基本内容，其中，数据的输入、输出、赋值等运算可以让人工智能对某一问题进行计算分析，从而得出初步结果。对癌症的诊断和治疗也可以利用这一点。加拿大西方大学的罗根等人研发了一套算法，通过对基因数据的分析得出最可能的有效治疗癌症的方案，并且让该治疗方案变得更加个性化。
研究人员使用了一套含有40个基因的数据，这些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受试验的近350名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨一种化疗药物治疗。之后，研究人员让人工智能对数据展开处理并找出药物与病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗有效率为84%，只接受紫杉醇的治疗有效率为82%，只接受吉西他滨的治疗有效率则在62%～71%之间。
这就为医生提供了选择更好或最佳治疗方案的决策基础，例如，在上述方案中，医生选择对病人同时使用紫杉醇和吉西他滨，可以达到最高的84%的治疗有效率。
2016年，日本研究人员称，他们开发的人工智能软件能够准确诊断出女性患者所患的罕见类型的白血病，而且，这种软件对肿瘤大数据的提取和分析是其优势之一，它仅需要花费10分钟时间就能够对临床肿瘤研究所提供的来自2000万名女性的遗传信息进行对比分析，从而做出诊断。
但是，最早开发应用于医疗领域的人工智能的美国国际商业机器公司更是走在了前面。
沃森癌症医生
美国国际商业机器公司之前推出的人工智能软件――沃森医生诊治疾病是建立在对大数据的检索、使用和算法之上。沃森医生储存了数百万的文档资料，包括字典、百科全书、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。
沃森在面临一位就诊者的时候，会进行一系列的算法，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据搜寻、对证据强度的计算和综合等。此外，沃森医生还可以通过询问病人的症状、病史，迅速给出诊断提示和治疗意见。通过这些程序进行诊断，沃森的诊断准确率达到73%。
现在经过多年的改进，研究人员把沃森医生的突破之一选择为对癌症的识别和诊断。最近，美国国际商业机器公司和美国著名的基因公司Illumina进行合作，在沃森医生的基础上，专门进行癌症基因组的标准化测序和解读，以诊断癌症。根据这个目标，美国国际商业机器公司研发了一个新的专门对基因组进行测序和分析的软件，即沃森基因组（相当于专门诊治肿瘤的专科医生），并将这个软件整合到Illumina公司的Base Space和肿瘤测序计划中，这就可以让沃森基因组使用Illumina公司的实体肿瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170汇集了一套整合DNA与RNA的靶向癌症相关的基因突变，包括突变与微缺失、基因扩增、基因融合以及剪接变异，使得肿瘤谱分析从一系列单基因检测向多基因检测转变，为肿瘤基因组提供了更加全面的视图。教会机器识别这些肿瘤基因数据，可以快速辨识和诊断肿瘤。
新的智能软件融合后，沃森基因组可以在短短的几分钟之内读取TruSight Tumor 170生成的遗传信息文件，梳理专业指南、医学文献、临床试验汇编和其他知识来源。然后，系统将生成包含每个基因组改变的注释报告。使用沃森基因组可以大幅减少解释结果所花费的时间。比较起来，研究人员也可以使用TruSight Tumor 170进行癌症基因的检测，但是，速度很慢。沃森基因组在几分钟内做的事情，研究人员一般需要一个多星期才能做完。
不仅在速度上沃森基因组可以比人类快得多，而且在检测的准确性以及提供治疗癌症的方式上，沃森基因组与临床大夫和肿瘤专家提供的方案基本一致。美国北卡罗来纳大学教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌症患者的数据，发现在99%的病例中，沃森基因组提出的治疗建议与分子肿瘤专家团队提出的治疗建议相同。此外，美国国际商业机器公司旗下的沃森健康的副总裁哈韦还指出，在30%的肿瘤病例中，沃森基因组还发现癌症专家遗漏的一些细节。
基于这些结果，研究人员认为，教会人工智能诊治肿瘤大有可为。现在，美国20个专注于基因组学和肿瘤学领域的癌症研究所，包括纪念斯隆・凯特林癌症中心和北卡罗来纳大学教堂山分校的肿瘤研究机构正在进一步培训沃森基因组，以便让沃森基因组能更快和更好地诊治癌症。
对癌症图像的智能解读
诊断癌症不仅要靠解读癌症特有的基因、分子标记物等，还要认识和判断采用各种物理和化学方式拍摄的人体肿瘤的图像，这既是人工智能深度学习的内容，又是人工智能帮助人类诊治癌症的一个重要途径，在这个方面，人工智能也取得了一些进展。
2016年8月，美国休斯顿卫理公会医院的研究人员在《癌症》杂志上发表文章称，他们研发的一款人工智能软件在解析乳腺X线图片时比普通医生快30倍，诊断乳腺癌的准确率更是高达99%。这个癌症诊断软件可以直观地将X光图片的信息转译成诊断信息，方便医生快速对病人病情做出判断，避免耽误病情。
即便是肿瘤科的专科医生，对诸如X线片、CT和核磁共振成像图片的解读都不会是百分之百的准确，而且有很多误读。美国疾病预防控制中心（CDC）和癌症协会的数据显示，每年美国大约有1210万人接受乳腺X线图片检测，其中差不多有一半人在X图片上会出现阳性结果，但实际上是假阳性。为此，又迫使大量女性为了求得安心而进一步接受乳腺活组织检查，进行这一检查的人每年有160万人左右，其中20%的女性根本就没病。这给许多女性和其家庭造成极大经济和精神负担。
为了改变这种状况，研究人员打算从人工智能着手来解决X线图片识别癌症的假阳性问题。卫理公会医院的研究人员设计的这个人工智能软件能够扫描病人的X线影像结果，能采集诊断特征，并将乳腺X线影像结果与乳腺癌亚型进行关联。此后，医生可使用软件的分析结果来精确预测每个病人是否有患乳腺癌的风险。
人工智能学习报告范文第2篇
关键词：智能制造；关键技术；政策建议
一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析
1.基础技术的应用和发展
随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。
2.我国智能制造发展情况
随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。
二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题
1.芯片产业发展有待提升
高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。
2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系
人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。
4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求
数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。
三、推动我国智能制造发展的路径及建议
1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接
我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。
2.建立标准化产业链条平台
积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。
人工智能学习报告范文第3篇
英国科学协会展开的一项调查显示，在2000名被调查者中，三分之一的人相信人工智能将在下世纪给人类带来严重威胁，超过60%的受调查者认为机器人将在未来10年抢夺人类的工作。四分之一的受调查者则预计，在20年内机器人将成为人们日常生活中的一部分。就好似任何一种新生事物的出现都会有支持派、反对派和观望派一样，目前人们对于人工智能的看法也分出了“支持”“不支持”和“看不明白”几大阵营。
许多科学家担忧：
人工智能是人类生存的最大威胁
事实上，许多科学家对人工智能表示担忧。著名物理学家霍金曾与多位科技界名人发表联署公开信，表示人工智能对于人类的威胁更甚于核武器。他认为：“对完全人工智能的发展可能会招致人类历史的终结。”他警告称人类正面临来自智能技术的威胁，随着技术体自身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。他表示：“成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也可能会成为我们历史上最后的一个里程碑，除非我们能学会如何去规避这种风险。短期来看，人工智能产生何种影响取决于谁在控制它；而长期来看，这种影响将取决于我们还能否控制它。”
霍金并不是唯一一个对人工智能表示担忧的人。特斯拉汽车的首席执行官马斯克的看法更加引人注目，他用个人推特账号警示，称人工智能是人类遇到的最严重的“生存风险”。既然人类可以进化出文明，人工智能为什么不可以建立自己的文明？既然机器有了自己的意识和思维，那它是否会拥有自主意识，就如同“奴隶”意识到自己是“人类”。在人类不长的历史中，确实存在过长达千年的“奴隶社会”时代，那时候的“奴隶”根本没有人的权利，只能被称为“会说话”的工具。英国数学家欧文・约翰・古德把超智能机器的发展形容为“人类需要做的最后一项发明”，因为在超智能机器出现后，人类会把创新与技术研发的工作让给超智能机器这位更为智慧的继任者。
机器人会伤害人吗？
1950年，阿西莫夫提出了著名的《机器人学三大法则》：
第一法则：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害；
第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；
第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。
在阿西莫夫创作一系列机器人短篇科幻小说并提出“机器人学三大法则”时，世界上还没有机器人。而随着人类社会的发展，人工智能与人类的关系发展也将产生阶段性的变化，我们可以先暂且简单分为如下阶段：
第一阶段：机器人还没有自我认知，只是服从人类编写的程序。
第二阶段：机器人知道自己是机器人，并可以自我学习，但还未超越人类。
第三阶段：机器人可以自主升级迭代，全面超越人类。
无论在哪一个阶段，阿西莫夫的“机器人学三大法则”都充满了“种族歧视”。
规定机器人不可伤害人类，难道人类就可以随意伤害机器人吗？机器人在阿西莫夫的科幻小说中，因为三大法则的制约，被描述成为人类的忠仆与朋友。但如果真按这套法则去执行，估计到了第三阶段，机器人就会完全被人类教坏。当机器人自主升级迭代时，他们大概也会思考人类有无存在的必要性。
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人类能够控制机器人的善恶吗？
显然，在目前的科技及计算机领域，我们已经看到了部分类似人工智能的应用形式，可以模仿人类的大脑来思考，达到某种目的。但真正像科幻电影中具备自主思考能力、学习能力甚至是情感的人工智能什么时候会出现，暂时还很难说。但可以肯定的是，人类是一种擅于不断挑战极限的生物，从整个人类的发展史来看，我们已经创造了太多奇迹，如果有一天人工智能真的出现，也不足为奇。首先，它们正变得越来越聪明和强大；其次，目前很难通过编程或设计来保证它们的无害性。那么，人们真的无法设计出一个友善的人工智能程序吗？科学家表示这是极为复杂和不确定的，因为人工智能会模仿人类思考方式，人性本身便是复杂的，可善可恶，我们无法来制定一个不变的标准。
人工智能将使人类丧失斗志？
还有一些科学家认为，人工智能最大的威胁不是毁灭人类，而是将取代人类。李开复认为：大部分人类工作可被机器取代。他表示，虽然机器在逻辑分析推算方面的能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。“阿尔法围棋”这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。“阿尔法围棋”是一个能深度学习的机器人，经过专家的调节，它能在任何可以纯凭逻辑分析推算的问题上，把人类远远地抛在后面。基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢？我们将看到无数的商机和产品，能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。很多非专家的工作者将面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。人类最应该担心的是：一旦当机器供养着人类，人类达到了马斯洛需求的基本需求，人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标？还是醉生梦死、无所事事？人工智能让人类越来越缺乏思考，而其自身则有可能越来越聪明，从而威胁到人类的生存。
乐观派科学家认为：人工智能将为人类服务
在支持者看来，人工智能的发展并不会给人类带来威胁，而之所以会引发恐慌则是因为人们对于人工智能的工作原理并不了解。从科技发展史上看，并没有因为汽车和轮船的出现而使田径、游泳这些体育项目消失。他们坚信，人工智能的未来是要给人类带来更加高效、便利的生活。就在“人机围棋大战”的前一天，谷歌董事长施密特在会上表示，这场比赛李世石无论输赢都代表着人类的胜利，因为是人类的努力才让人工智能取得了这样的突破。谷歌不只是想做一个棋类程序，而是希望打造一个通用的智能计算系统，用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。英国著名人工智能科学家、智能机器人Cleverbot的发明者罗洛・卡朋特表示，他相信人类在相当长一段时间内将保持对人工智能技术的掌控，而且未来将实现利用人工智能技术解决众多世界性难题。
前人工智能发展尚处在早期阶段
当然，我们现在谈论“人机大融合”可能还为时尚早，人工智能的发展目前仍处于早期阶段。既然现在机器的计算能力已经完胜人类，学习模式也在逼近，为什么还说人工智能处在发展早期？主要原因或者说难点有三：
第一，机器在信息输入端还望尘莫及。人类的感官对世界的感知是目前机器最为缺失的。比如人有视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉，这些人类大脑的“输入设备”是经过几亿年的进化而来，极其精良。以最容易数字化的视觉为例，目前为止还没有电子设备在生活场景中可以赶上人类的眼睛对信息的快速捕捉。更别说人类还有同情心和好奇心，同情心是对他人情感的感知和共鸣，好奇心是对陌生信息的获取、处理、存储的动力。机器对这些信息的捕捉能力还有待发展。
第二，机器在输出端同样捉襟见肘。机器人要如何赶上人类的身体构造呢？“阿尔法围棋”仍然需要一个替身去代它和李世石下棋，而不能自己去潇洒地持子。人类一个看似简单的动作，机器模仿起来都很困难，更别说去满足机器人保姆之类的工作需求。
第三，人类大脑的复杂性恐难企及。人类的大脑神经元是一种生物化学构造的树状结构，对信息的存储、检索、缓存和分析的效率极高。计算机要想全面赶上，可能在硬件结构和算法设计上还需要一些突破。
新知识的产生往往需要站在前人的肩膀上。在互联网时代，人类信息和知识获取的成本在不断降低，这极大地促进了新知识的产生，继而整个人类科学的发展应该是在不断加速的，你看，原本想也不敢想的自动驾驶现在也近在眼前。随着技术的不断突破，未来十年一定会是人工智能的黄金十年。
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机器人下棋为何会战胜人类？
有些人描述“阿尔法围棋”是“和人一样的方式思考，但是比人快无数倍”。这么说并不精确。“阿尔法围棋”确实比人快无数倍，但是“阿尔法围棋”的思考只能说是“被人的大脑启发”，而并非和人类一样思考。机器运算速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。谷歌的“阿尔法围棋”之所以能战胜职业棋手，借助的是模仿人类大脑的神经回路、被称为“深度学习”的最尖端人工智能技术。谷歌采用这项技术，在2015年推出了一边玩电子游戏一边找出新战术的人工智能“DQN”，创造了超过人类的高分，展现了人工智能在深度学习领域的实力。以“阿尔法围棋”为例，首先输入协助开发的职业棋手的3000万种围棋下法让其学习，达到能够以57%的概率预测与其对阵的人类行动的水平。在此基础上，人工智能将自己的对战重温数百万次，在不断积累胜负经验的过程中，掌握取胜方式。它在观察围棋棋子的整体布局的基础上选择最佳下法，这一方式接近于带着直觉和第六感做出判断的人类大脑的功能。
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哪些工作会被人工智能代替？
随着人工智能的发展，机器确实可以通过深度学习来代替人类做越来越多的工作。根据一项报告，到2025年，约有25%的工作将被人工智能或是机器人所取代。具体而言，内外科医生、编舞、教师、作家、律师、人力资源经理、科学家、工程师和记者属于比较安全的、不容易被替代的职业；司机、技工、建筑工人、裁缝、快递员、抄表员、收银员、保安和洗碗工则属于比较危险的、有可能被替代的职业。
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人工智能学习报告范文第4篇
构建未来学校形态，营造智能校园环境
升级优化基础设施。福田教科院附小大力推行教育管理数字化，构建具有附小特色的“掌上附小”教学管理系统，建设了附小特色数字中心机房，实现评价系统云处理，学生学业成绩大数据综合平台分析，优化完善学校教学资源库，学科资源覆盖率达90%以上。基于5G技术，一方面完善校园安全管控信息化建设，提升校园实施视频监控水平；另一方面，以“5G+互动教学”推动教育教学模式创新，鼓励跨校区课程协同共享，“自动跟踪录播教室”“未来阅览室”等先进的信息化设施陆续启用。目前学校已实现教育管理数字化应用全覆盖。重构创新教学空间。重构后的福田教科院附小具有五种空间形式：一是“研学创中心”，是基于项目式学习、问题探究、满足高水平学习者（教师、学生）能力的学习研究创新的空间；二是“学科大观园”，以学科核心素养为基础，构建学科教学情景空间、全学科班级图书角，在真实空间中感受学科魅力；三是“学校文化长廊”，利用此空间打造智慧图书馆、校园历史博物馆，凝聚、展现附小校园文化；四是“创意盒子”，这是一个创新型的孵化器，在此空间师生可以参与各种科技类创新项目，实现“让创意可见，让思维有型”；五是“云上学院”，搭建自选式创新学习超市，组建项目化学习网络社区空间。
引领规划整体设计，打造前沿智慧课程
两年来，学校先后邀请了20多位教育教学、信息化水平前沿的专家为全校教师量身定制项目化及学科融合课程培训计划，积极引导各学科探索开发“信息化特色课程”“AI+”特色课程，充分利用学校信息化教学空间，根据教学大纲要求，开展智慧科技特色校本课程，并探索开发科技与五育融合课程。重塑年级组内各学科相对独立的形态，形成五育融合教研共同体，打通学科之间的壁垒。五育融合理念下的课程融合，是基于知识、经验、社会需求的融合。将其形成“学科+”的课程形态，即“学科+学科”“学科+生活”“学科+社会”“学科+活动”等课程形态。
AI赋能智慧教学，创设育人新生态
信息技术赋能学科教学。深圳教育以教育部信息化“双区”建设为有力抓手，以信息技术深化教育教学改革，不断探索新型教与学模式。信息技术赋能学科教学一直是刘锐娟倡导的教育教学方式。认知科学与智能技术的结合将使教与学变得多元化，并且可进行低成本、高效能的个性化定制，帮助学习者设计更有效的学习策略。2021年，福田教科院附小成功申报国家级课题《信息技术赋能学科教学与区域教研的实践研究》。同时，福田教科院附小以青年教师“青蓝杯”基本功大赛和骨干教师“红烛杯”教学展示为契机，通过公开课、录像课、微课录制等活动，激发更多教师利用信息技术手段，在学习空间、教学方式、学习内容和学习方式上实现教学模式的创新。学生方面，学校积极普及人工智能课程，探索人工智能教学的路径和策略，以期实现提升学生信息素养、普及全民智能教育、培养人工智能人才的目标，为促进中小学人工智能教育、推动教育教学改革和创新发展提供参考。智能体育守护生命本色。深圳市福田区是中国教育科学研究院的综合改革实验区，福田教科院附小是全区首批参与中国教科院的重点课题《中国学校体育智慧系统研究》的学校，学校多年来一直坚持致力于智慧体育探索研究，实施青少年健康体能促进与干预方案。2021年12月，刘锐娟亲自主持的中国教育科学研究院《中国青少年健康体能研究》课题项目子课题《“双减”背景下对智慧体育校园构建的研究》顺利开题。2022年1月，以学校为牵头单位的“智能体育学生数据分析与教学应用实践共同体”项目荣耀入选教育部“2021年度教育信息化教学应用实践共同体项目”。基于学校智能教学基础和理念，刘锐娟在体育科组率先尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备+综合管理平台，通过学生佩戴的传感器设备，实时采集每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警，把学生的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。多样态教学促进学生个性化发展。一是在线教学求质量，创新课堂新生态。在常态化疫情防控和泛在学习普及的双重背景下，在线教学模式应运而生，从学生学习需求出发，搭建适合学生学习的平台，采用个性化的学习模式，提供全程化的学习支持服务，以提高学生学习效率。二是探索混合式教学模式，推进泛在化学习发展。项目化混合式研究团队结合学段特点、学校校情，以调查研究作为基础，以教师培训、课程实践、评价改革作为抓手，以项目化课程为载体，以混合式教学为手段，在校内进行探索实验。
多元评价，看见动态成长
人工智能学习报告范文第5篇
聊天机器人应用场景日益增多
“以目前的技g，智能聊天机器人可以告诉你，某只股票是否跌到了你想要的价位，但是推荐股票还做不到。如果有这样的机器人，我也想要一个。”宁波薄言信息技术有限公司创始人、加拿大皇家学会院士李明笑着告诉《经济》记者。
诞生于1966年的Eliza是世界上首个聊天机器人，它通过回应用户的命令，用文字回复来模仿人类的对话。也正是Eliza启发了整个聊天机器人领域的开发。
北京邮电大学智能科学与网络工程系主任、中国人工智能学会自然语言理解专业委员会主任王小捷告诉《经济》记者，从技术上看，当前比较时髦的聊天机器人采用端到端的对话模型：“用户说一句，机器人应答一句，但它不关注对话中的信息是否要完成某项任务。”相比之下，还有一类是面向任务的对话模型，如订票、查询天气等。自2016年以来，把端到端的模型与任务驱动的模型进行融合的趋势愈来愈明显。“作为一个整体的对话模型，既可解决错误累积等问题，也令人机对话更自然。”
从应用上来看，聊天机器人在客服和个人助理方面的发展已趋于成熟。客服机器人是聊天机器人的主要分支，目前国内市场上有环信、小i机器人等厂商，主要是面向金融、电信、销售等不同的行业。阿里和京东也在探索基于电商平台的聊天机器人。
清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕告诉《经济》记者，聊天机器人在呼叫中心、客服、咨询、培训等领域有很大的市场需求。“它可以节省约很多人工成本，而且机器人不会因为情绪问题影响接单，但人类会受情绪的干扰。”
“目前客服机器人仍无法完全取代人类，但它帮助人们缓解繁琐、重复的劳动压力。”王小捷告诉记者，在短期内，可以采用双备份的方式，“机器客服回答简单、重复的问题，人工客服在后面监听，机器无法回答时，再做人工补充。”
易观终端入口分析师冯超告诉《经济》记者，在个人和家用领域中的个人助理是聊天机器人的另一个应用趋势。巨头企业各自推出了语音助手，包括苹果的Siri、微软小娜、亚马逊的Alexa、谷歌的Asistant、百度的度秘等。
潜力巨大的语音市场
国际知名市场研究公司Research and Markets在2016年5月4日的《全球及中国语音产业报告2015-2020》称，到2020年全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。
据《经济》记者多方了解，国内的智能语音公司逐渐形成四大梯队。第一梯队是BAT，发力语音搜索引擎的技术和市场份额的实力当仁不让；第二梯队是以科大讯飞、思必驰为首的专业语音技术公司，开发方向为家居、车载、机器人等需要智能升级的领域；第三梯队是针对客服、教育、医疗等打通垂直领域的语言技术服务公司；而第四梯队是近一年出现在细分领域下，做更加垂直语音应用的创业公司，并其不具备语音技术研发能力。
思必驰信息科技有限公司CMO龙梦竹表示，在B端市场上，未来的家电、智能手机一定会经历智能化升级，语音技术作为智能化升级的发力点，与商业市场进行智能生态结合，能够多维度满足用户需求，改变智能产品叫好不叫座的阶段性尴尬。
目前智能语音在智能汽车和智能家居方面的应用最有发展潜力。早在2000年，宝马汽车就已经开始应用语音控制技术来控制汽车的电话、导航和收音机等设备。“预计在未来3年内，智能语音将会成为中国市场上10万元左右乘用车的标准配置。”专注语音技术的科学家冯呈表示。
的确，与车载的结合，能够改变和演进人与汽车的交互方式及信息获取方式。用户在开车时，可以通过语音指令完成导航、打电话、收发信息及设备操作等工作。从驾车安全角度考虑，智能语音与车载系统的结合是目前用户最重要的需求。
同时，语音控制在智能家居领域应用也很广泛。例如，小米推出的智能语音音箱、长虹Ciri语音智能电视，以及美国某语音视听公司推出的智能家居系统，在语音命令下都能随意完成切换歌曲、换台、调音量、开灯、调控温度等操作。
然而，以出门问问为首，市场布阵又形成另一种“站队”局势。各大网站语音搜索引擎、微信等软件语音助手、智能手表都是偏重C端的产品。“这类产品的特征是技术能够直逼终端，或得到用户的第一反馈意见，在技术的迭代更新上反应快速。”出门问问产品团队负责人林宜立说。
B端提升智能升级、C端提高用户体验，是智能语音市场商业模式分化的根本原因。冯呈表示，未来智能语音技术在B端市场主要发力于客服、教育、医疗、旅游等领域，提升效率、解放人力、深耕垂直是行业的发展方向。而C端更适用于拥有庞大用户量的互联网公司。互联网公司拥有丰富的C端产品经验，加上对用户消费数据的迭代，能够更好地提升产品体验。
绕不开的瓶颈
现实中的智能聊天机器人离电影《Her》中风趣幽默、善解人意的萨曼莎（人工智能操作系统）仍相距甚远。
目前，国内外通过自然语言处理技术所建立的模型不相上下。“真正的差距来源于语言本身的难度。”王小捷告诉记者，如英文单词之间的空格，省去了切分的问题。在句法结构的分析上，国内依然沿用英语的研究范式。王小捷还指出了汉语句法结构的特殊性：“应该有更多的研究者用中文的方式，结合语言学的学术研究，建立新的计算模型，但目前涉猎这项基础性工作的研究者并不多。”
在自然语言处理中，汉语切分主要有两大难点，即切分歧义和未登录词。王小捷指出，一直以来，国内在切分歧义上做了大量的研究，积累了很多经验。目前最难解决的仍是未登录词（未在词典中出现过的词），尤其是在社交网络上的新词，产生的速度非常快，但热度降得也快。近年来，研究人员试图用深度学习技术来解决这一难题，“但取得的进展远不及在图像处理或语音识别方面的突破。”
使用自然语言的人机交互方式，相比过去使用计算机编程语言来控制机器的方式更为人性化。地平线联合创始人兼算法副总裁黄畅告诉《经济》记者，“用自然语言对话聊天只是让机器显得更加智能，在人机交互的过程中，实际上是降低了人的学习成本。”然而，现有的人机交互途径通过视觉、键盘鼠标以及触屏来实现，对于某些场景而言并不合适，比如在驾驶或做家务时，语音的介入更可以将手解放出来。北京理工大学计算机学院副研究员冯冲博士认为，从某种意义上来看，语音有可能成为下一个人机交互新模式。
未来的搜索引擎会有很大的变革，已有的搜索框或将变成对话框。“现在人们使用的搜索引擎，有时要费心琢磨输入哪些关键词。”王小捷认为，未来搜索引擎会用对话的方式了解人的意图，会更加便捷，体验也更好。谷歌、微、BAT等巨头均有探索，“但真正实现它仍有很长的路要走。”
商业模式仍不清晰
当下智能聊天机器人行业需要解决的另一个问题是寻找适宜的商业模式。此外，它到底能创造哪些核心价值，这也是业内人士需要不断思考的问题。
目前智能聊天机器人仍是一个小众行业，对于厂商而言，市场仍在培养阶段，用户也在观望阶段。冯冲认为，TO B模式还容易把钱拿回来，TO C则很难收回钱。“尤其是在用户被互联网免费思维惯坏的情况下。”
“实际上，TO B模式也不容乐观。”李明表示，很多家电厂商更愿意与免费提供语音技术的初创公司合作。
目前公认的成功模式是亚马逊的Echo智能音箱，有国外机构预估，2016年亚马逊售出了600多万台Echo设备。尽管这一销售额暂时让亚马逊领先其他竞争对手。黄畅认为，Echo不过是互联网业务的一个延伸，本身并不是以人工智能为核心价值的产品，“客户为它埋单，不是因为它有多聪明，而是看重音箱背后的便捷服务。”当未来有一天用户主动为消费型机器人埋单时，才意味着人工智能产业真正形成，但目前时机尚未成熟。
聊天机器人未来的发展方向将以内容服务为主。然而，大多数用户对它仍缺乏正确的认知。比如我们告诉智能音箱想听某一首歌，它却回复：“抱歉，我没理解你想要的东西”。大多数用户认为它不够智能。但实际上，音箱所连接的音乐客户端中没有这首歌的版权。其本质是底层内容不完善，而非硬件不智能。龙梦竹说：“为了满足用户使用需求，未来的智能语音产品一定会在内容生态底端发力，内容的完善是这个行业未来的核心竞争力之一。”
不得不提的是，当前市场较为混乱，“聊天机器人一大堆，真假难辨，而且价位不低。看上去高大上，但要依靠它赚钱并非易事。”
“不少项目听起来很好，但忽悠的居多，”ALPHAWOLF中关村智能硬件企业加速器创始人王乃琛认为，目前投资人工智能仍存在巨大风险，还需观望。元航资本管理合伙人张志勇却认为，目前是智能语音技术的投资黄金期。“不过，语音技术是目前最复杂和最有挑战性的工作，在资本奋力鼓吹的同时，其投资的技术壁垒依然很高。”
张志勇表示，国内外对智能语音技术的投资没有特别显著的差异，由于科大讯飞已经开放接口，允许任何应用调用它的语音识别引擎，所以未来资本对底层的语音技术的基础应用和研发投资不会很大，我们会投资能够利用现有技术开发更实际的应用产品。
如何破局？
聊天机器人的商业模式仍需进一步探索，朱小燕表示，产业界不应急于求成，还需把产品打磨好，提升用户体验。“譬如，在客服领域，它所涵盖的行业很广，需要做很多基础性工作，希望有越来越多的人才加入到这一队伍中。”
相比客服机器人，教育机器人的难度更大，王小捷认为：“儿童可能随时提出新的东西，既有随机性，也有无限的可能性。”这需要规划好教学任务，即如何把多模态的信息综合在对话进程中，克服语言模型本身的局限。“当机器人教孩子‘麻雀’时，同时显示一张图片。反之，孩子问机器人，当它不知道答案时，孩子也可以把自己知道的知识教给机器人。”
在李明看来，聊天机器人展现的是一个崭新的教育模式，与学习机不同，它是一个互动模式。如果要成为一种教育的改革方式，还需要把教材或课程设置好。此外，孩子处于不同的成长阶段，需要不同的陪伴功能。“能否把陪伴功能做好，或者把聊天机器人训练成外教，给孩子创造一个学习英语的氛围”，这些都是值得探索的地方。
人工智能学习报告范文第6篇
【2012年学习技术发展趋势】Backchannel（反向通道），Content Curation（内容策展），Developing in the Cloud（云发展），Expanded Instructional Designer’s Role（教学设计者角色扩展），Flipped Learning（翻转学习），Gamification（游戏化），HTML5 for Mobile（移动HTML5），New Blended Learning（新混合学习）。
【在线教育十大趋势】走向开源；在线教育文凭得到雇主认可；混合课堂流行；在线教育招生规模呈几何级数增长；数据共享、协作功能；课本将渐被数字内容系统取代；社会化学习系统将基于云计算；视频短片流行；新的教育信息技术将基于云计算；教育网络的社交媒体化。
【学校需关注的个性化学习技术趋势】报道。①云协作环境帮降低IT基础设施成本和构建智能化个人学习环境；②跨平台整合，教育服务商从应用提供转变到平台整合；③移动需求猛增，BYOD将发挥更大的作用；④提供个性化学习体验的自适应学习更受欢迎；⑤游戏化让学习和获取知识的方式发生重大转变。
【教育是媒体公司开拓的新领域】电影、电视、报纸和杂志都面临业务下滑的危险，现在他们发现新的业务拓展领域——教育，这得益于技术被引进到教室。Discovery、新闻集团、NBC、迪士尼都开始押宝于数字化教育市场。传统媒体公司的进入，势必会为数字化教育带来巨大的资源，推动着教育的更深的变革和发展。
博主评论：最好的学习是个性化学习。可是，由于客观条件的限制，在传统教育中很难实现让每个孩子都进行个性化的学习。这些客观因素概括起来就是：体制、资源、技术等。批量生产人才导致的工厂化教学，对教育的投入不足导致学校人力物力缺乏等——这些都是大家知晓却无能为力的因素。就在大家都在等政策，拼资源的时候。技术作为影响教育的第三种力量开始引发前所未有的变革，形成了教学发展的新趋势。从云计算到智能终端，我们看到技术正走向平民化，以低廉的价格让普通人受益。而教育作为技术最后开垦的一个市场，让这个缺钱的行业成为新技术输出的新领域。于是我们看到了——低成本云服务，媒体集团丰富的教学资源，BYOD轻松解决1：1计算困境；也有了MOOCS、数字教材等技术专为教育催生的应用；更出现了“新混合学习”、“翻转学习”、“移动学习”等诸多新的学习方式。而这些技术力量正迈过体制和资源的藩篱，刺激着教育变革的神经。
新研究
【21世纪技术革新教育之个性化学习成为现实】为了让教学更有效，教师要先了解学生，最好的办法是使用技术来收集分析数据告诉我们学生的情况，并使用这些数据来针对性地创建学生个性化学习的路径。这就是自适应学习系统。据美国教育部最近研究，基于技术的教学能节约30%～80%的时间。（来自赫芬顿邮报）
【移动设备+社会化媒体=个性化学习】由Blackboard和Project Tomorrow移动学习报告：近50%高中生和40%初中生有智能手机或平板电脑。比2007年增长400%。寻找移动设备更广泛应用，是K12学生关键的机遇和挑战。越来越多学校学区考虑在教学中整合移动设备。27%的学校管理人员正在探索地移动学习想法。
【Learning Analytics-学习分析】学习分析就是对收集到的个体学生的大量数据给出阐释，以评估学业过程，预测未来表现，并发现潜在问题：①预测学生学业表现；②当学生遇到学习困难时给予定制化帮助；③个性化每位学生的学习过程；④用社会化、教育学和技术实现自适应教和学。此外，它还被用来评估课程，项目和机构。
【人工智能进入教育】人工智能和教育是AI、研究、学习和教育的交叉领域。智能教学系统、智能学习环境、自适应超媒体系统及其他计算机支持的协作学习系统等都被归为人工智能与教育领域。SCHOLAR CAI是有史以来第一个智能教学系统，由美国艾伦.M.柯林斯和海梅·卡博内尔在20世纪70年明。
【翻转课堂到底有什么价值？】ClassroomWindow近日了翻转课堂应用调查报告：①88%的受访教育人士表示翻转课堂提高了他们的职业满意度；②67%的受访者表示学生考试成绩得到提高；③80%声称学生的学习态度得到改善；④99%表示下一年将继续采用翻转课堂的教育模式。
【游戏如何使教育更好】增强基本技能、唤醒学生兴趣、练习科学流程、提高认知能力、更容易评价、自动矫正、扩展学习者能力、学生应用知识新途径、支持协作学习。来自2012布鲁金斯研究所报告《博客、社交媒体和视频游戏如何改善教育》作者Darrell M. West。
博主评论：表面上看，现在正经历一场由技术驱动的教育变革，实际上这是时代进步中各种力量合力产生的影响。特别是来自教育内部对教育规律进行的深入研究起着根本性的作用。通过这一系列的研究我们发现技术与教育结合产生的新学习方式效果明显；并揭示了学习分析、自适应学习的应用价值，即让教育界几千年的难题——个性化学习、因材施教成为现实；也表明技术不再是辅助工具，已经进入新教育的骨髓。
新工具
【Knewton开发出强大的自适应学习算法】该算法能判断用户实际水平，并为用户提供与其水平相适应的课程。Knewton通过不断的提问和测试判断使用者的真实水平，再为用户提供与之水平相适合的课程辅导。比如，用户代数有问题，系统会不断降低测试难度，直到找到用户能掌握的知识水平。
【戴尔推出教育数据管理服务】这个基于预测分析的决策支持系统——EDM，目的是提高K12学生的学习成绩和学校效率。EDM能整合来自多个不同系统的数据，报告学生的表现和成绩。该系统在地区层面工作，可跟踪学生数年及跨校表现，可帮助家长和学校识别学生的特殊需要、兴趣、能力倾向，以提高学生学习成绩。
【创新的虚拟学校】许多初创公司都在争抢一块免费在线学习馅饼，不过现实是，更多的学生需要个性化教学。创新的混合解决方案让人眼前一亮：虚拟学习教室模拟传统教室，用iPad演示和书写、Kinect捕捉教师动作进行小班授课，学生不仅从教师还能从虚拟小组的同伴处获得实时指导和帮助。
【Schoology=BlockBoard+FaceBook】Schoology在线学习将社交媒体和电子课堂管理有机整合在一起，提供全套学习管理工具：学习记录、测验、考试、家庭作业提交，这些工具可使用户通过社交媒体实现教室般互动。平台甚至还提供跨学校交流，允许学校间分享教室、小组讨论，支持外部导入课程。
【Edmodo增加教师集中进行课程创建的工具】Edmodo旨在帮助K12学校和学区创建封闭的网上学习社区，实现师生和家长的沟通和协作。教师用它分配、批改作业。学生用它访问项目、作业、测验。现增加教师集中进行课程创建的工具，类似于国内的集体备课；还有跨学科教师主题协作，增强的交流反馈，活动流程图等。
【eSpark另辟蹊径成功】eSpark本质是一个教育应用商店，收录超过3000个应用和学习资源。eSpark又不仅是教育应用商店，学生登录eSpark，经过学业分析诊断出学生学业水平，然后推荐最适合学生的游戏、电子书、APP；同时使用过程中将会有专人辅导监护，用数据分析帮助学生，成绩增幅是传统学习进度的2～5倍。
【IL&FS教育推出虚拟实验APP】Xperica HD是基于iPad的虚拟科学实验室应用程序。该程序针对高中理科学生开发，为iPad用户带来触摸体验各种有趣科学实验，加深对学习内容的理解。基本应用和实验模块免费，更多实验模块需要购买。iphone版还未上线。
博主评论：显然，教育领域正成为科技行业破坏性创新的新疆界。一些在其他领域成熟的技术正在以不同的搭配方式巧妙地融合到学习中，并在转变学习方式、降低学习成本，提高教学效率等方面显示出巨大的力量。例如，新的在线学习工具，课程和学习管理平台，课堂教学工具，数据分析工具和自适应学习算法等。
新实践
【混合学习成最差学校利器】克莱默中学是华盛顿特区最差的学校之一，为改变现状，校长夸梅·西蒙斯决定在2012～2013学年采用混合学习模式，以满足学校发展五年战略计划。该校选定Adaptive Curriculum提供的在线数学和科学课程。学生在校的50%时间上传统课，其余时间在线学习。
【国内的BYOD实践】经过调查，嘉定区实验小学发现100多个小学一年级学生有iPad，学校遂开出了两个“苹果班”，一共90个学生。这两个班学生可用自带iPad上课，回答问题，回家做练习。小学生用起来得心应手，用现成iPad不增加负担，语数外都会用iPad教，防止因iPad分心，家长学校签协议。
【弗吉尼亚州颁发强制在线学习法律】2013年秋天开始，所有学生必须完成一门在线课程才能高中毕业。弗吉尼亚州是继密歇根州、阿拉巴马州、佛罗里达州和爱达荷州之后，成为美国第五个强制在线学习的州。第一个是密歇根州，在2006年，其次是阿拉巴马州在2008年。
【斯里兰卡启动每位学生一台笔记本电脑项目】该项目已经启动，计划在2014年为六年级到高中的学生配备笔记本电脑，用数字技术武装年轻一代。为此将在汉班托塔地区建立一个计算机制造工厂。这些用于教育的笔记本电脑除了安装相关软件外，还提供数字教科书和教师手册。这将极大提高该国教育水平。
【iPad取代传统互动电子白板】南加州瓦尔豪园联合学区为800多名教师配备了Splashtop白板程序，鼓励他们用iPad控制和批注PC电脑上的内容。传统互动电子白板教师和学生必须要到讲台前才可用。现在师生在座位上通过手中iPad用Splashtop白板程序即可把需要的内容显示到大屏幕。
【自适应数学学习系统】上海基地附中。3000多个知识点，配合相关题目，让学生们在电脑系统内进行答题，当遇到做错的题目时，系统自动推送上一层知识点的有关题目，从而提升学习效率。教师通过查看系统统计，能够准确地知道个别学生对某一个知识点的理解不到位。
人工智能学习报告范文第7篇
关键词：网络会计智能会计信息失真会计信息挖掘
随着基于webservices（网络服务）的网络应用体系结构的进一步的发展，人工智能技术在网络财务应用和商业智能中的作用日益加大，神经网络、遗传算法、数据聚类分析给会计信息挖掘提供了新的技术支持，同时也要求网络会计更加智能化，以便适应网络经济的发展。（IntelligentAgent）智能是系统科学中人工智能的一部分，它指软件和硬件组合能代替它的使用者完成特定的工作。会计智能可代表实体如会计用户、会计应用系统或其它会计核算程序自主地运行。它可与会计用户、会计信息系统或其它进行通信以执行自己的任务，先进的会计可与其它会计合作承担单个会计无法完成的任务，移动还可根据需要从一个会计信息系统移到另一个会计信息系统中。
一、利用会计智能提高网络会计信息的真实性
会计信息是社会经济有效运行的重要基本元素，真实性是对会计信息质量最基本的要求，社会经济的良性运转要求会计信息能够与它所反映的客观事实相符。而会计信息失真是我国目前经济运行中存在的严重问题。利用会计智能主要能从以下几个方面来提高网络会计信息的真实性。
1.增强会计人员的信息安全意识，消除会计信息源失真。会计人员的人为错误是会计信息失真的一个主要方面，由于缺乏对人为错误有力的监控，会计人员中的故意行为很难察觉。智能可利用多维信息记录各种网络会计数据处理中人的行为，以备日后查证。对会计信息操作的人员进行严格权限动态分配，对不同会计人员在不同权限下会计信息的使用进行记录，保证会计信息源的有效性。因智能有一定的自学习能力，可让会计智能学习最新的会计法规和初步的会计实践知识，许多核算、报表任务可交付会计智能自主完成。这样，一方面可保证数出一门，同时可将会计人员的精力投入原始会计数据的审核、安全管理上，提高会计信息的原始精度，另一方面，可减少中间会计人员对会计信息的处理，降低人为会计信息误差。
2.组织智能移动审计进行网络审计，降低会计舞弊行为。审计部门可不定时期编制移动审计智能程序，先将其注册到审计部门的服务器上，然后将其通过会计网络发送到待审地区或部门，由审计智能自动对当地待审部门的财务信息进行远程审计，并可将审计结果和特定的会计信息带回审计部门。对于需要多部门配合的审计，可编制多个智能，设定它们的活动路线、自身会计属性、业务流程规则等信息，智能能够根据不同的会计流程通过网络在不同的实际会计业务发生地点之间进行流动，根据不同地点、不同部门的相关会计信息自动完成相应的查账、审计处理，将结果带回审计部门以所需的格式再现，这一切活动不需要人的参与，真正体现了网络会计的自由性、快捷性、精确性。智能可深入会计信息源的计算机中，利用实际会计信息环境对相应的会计部门的资产负债表、利润表、现金流量表进行初审，这样，一方面减轻了多时段审计的压力，同时这样审查可在不预先告知待审部门的情况下通过网络瞬间即可完成。这种方式因为剔除了人的干扰，增强了审计的真实性、无差别性。同时利用会计智能能深入到许多深层次的会计信息，更有利于对大的会计舞弊行为的查处。
二、利用会计智能拓展会计信息披露服务
会计信息服务是最广大的会计信息用户群接触相关信息的首要渠道，会计信息的多方位披露是众多用户对网络会计提出的一个新的要求，利用会计智能可在以下方面拓展会计信息的披露服务。
1.提高会计信息披露效率。
（1）对会计信息自动进行信息披露分类管理。管理复杂和经常变化的会计分类代码和数据限制条件使得会计信息披露服务效率低下，利用会计智能使会计分类代码和限制条件的维护简便快捷和正确，保证会计分类代码和限制条件在管理和维护时的同步性和一致性。
（2）对会计信息披露自动进行索引管理。为提高会计用户的需求，网络会计中需建立不同层次，不同类别的索引以提高会计信息查询速度，但会计信息索引管理却很麻烦，一般由系统管理员和会计分析员人工设定，利用智能可由计算机自动管理会计信息索引，只要预先设定初步的会计知识和索引方案，系统会自主地对相关索引进行建立、调度，并随会计的发展对索引进行重构、维护。
（3）会计用户自动进行会计信息披露导航服务。利用会计智能告诉用户所需要的会计信息资源在哪里，对会计信息进行挖掘，并向用户提交相关信息超链接集。
2.满足会计信息披露多样化。
（1）个性化会计信息过滤。网络会计中有时候有大量无效的会计信息在网络中流动，不但增加了会计信息系统的网络传输负担，同时增加了会计信息的查询成本。会计智能可按照用户指定的条件，从流向会计用户的大量会计信息中筛选符合条件的信息，并以不同级别、索引呈现给会计用户，并且在不同的时域期间可对会计信息用户的喜好进行学习，逐步适应会计人员的要求。
（2）多样化会计信息披露形式。会计用户可自定义自己所需要的会计报表格式，利用智能可以将会计计算和会计报表格式以xml再现于用户的浏览器中，由于xml是将数据和数据表现形式实行独立，不同的会计用户和会计研究人员都能够获得各自满意的会计信息披露表。
（3）多样化的会计信息披露层次。会计信息使用者要求获得全面正确反映企业的财务状况和经营成果的会计信息，不论对企业有利的会计财务状况，还是对企业不利的会计信息，均应予以披露，从而使公众对企业的财务状况有一个全面的了解。利用智能可在相关审计部门协助下根据用户的不同级别给于不同层次的会计信息披露。
三、用智能进行会计信息挖掘，加大网络会计信息的深层次分析
网络会计的发展要求会计信息系统不仅仅是个独立核算系统，更重要的是要能进行财务分析。而目前网络会计能够使用的大都是基础会计信息，但随着会计信息量的突增，会计信息的如何有效使用成为网络会计中的核心问题之一。由于会计信息量很大，单纯地靠目前的会计模型来对动态会计数据进行试验，通过试验再来探求新的会计活动趋势、量化会计活动的偏差，其工作量和计算量太大，成本也很高。这使得网络会计信息的深层次挖掘无法有效实现，无法对决策提供较好的支持。
网络会计构建者可先构建面向会计主题的会计数据仓库，将基本会计事实库规范化，争取保证会计事实库的完整性。依据不同的会计人员的角色设置不同的会计智能，该将具备相应的会计人员的基本会计知识，将部分会计专家的会计相关模型进行分类并将建立会计专家知识库，会计智能能根据不同的会计要求自动访问会计专家知识库，获取初步的相应的会计模型类，然后将相关度高的会计信息抽取到会计数据集中，并在实际的会计数据集环境中进行会计应用模型精化处理和模型的动态拟合。将预测的结果发给信息决策部门，同时将预测误差结果刷入会计模型纠错库，为下一轮动态会计模型处理做准备。这样可摒弃大规模的会计信息人工抽样，实现初步可调试的会计分析报告，达到优化的网络会计计算分析。
会计信息库的构建者以关联规则、神经网络、贝叶斯统计为依据，可建立会计信息挖掘机制，让智能会计实现网络会计信息的切片、钻取、旋转，提高会计信息的多维度视图分析。对数据分析量较大的会计研究课题，可编制专用智能会计进行专门的会计信息筛选、报表格式转换，并可就初建模型选派特定的智能进行自动测试，获得可能的最佳会计模型的拟和度。在综合利用会计智能技术上可实现对会计信息的半结构化和非结构化分析，以会计专家智能为核心，以会计数据为基础，自动提供会计信息的相关性和聚类分析，帮助实现会计信息（OLAP）在线联机分析处理。
四、用面向智能的敏捷开发方法研发网络会计软件
“会计信息化”的实现需要大量网络化的会计软件作为支撑，而会计软件的研发和应用是会计信息化的“前沿阵地”。会计软件和会计实际业务处理的不一致现象是目前我国会计软件发展的最大问题。利用智能技术可建立会计软件研发的“敏捷”方法，提高会计业务处理的“柔性”，加速会计软件的开发进度和软件的现实使用效率。对部分网络会计子系统可使用“需求驱动”的方法，提高会计软件模块的复用率，以CMM（能力成熟模型）为基准，建立严格的网络会计软件项目需求计划，加强会计软件的过程控制（PSP），提高网络会计软件的质量。
加快网络会计的推广与应用是当前提高会计效率的有效途径，因此，要加大对会计智能的研究与应用可极大提升网络会计的质量，弥补网络会计的部分不足，有效防止会计信息失真，提高网络会计系统的管理水平。
参考文献：
人工智能学习报告范文第8篇
关键词:计算机视觉;教学应用;教学改革
计算机视觉是人工智能学科中的一门重要课程。随着相关应用在多个领域中的出现,越来越多的学生开始对这门课产生了浓厚的兴趣。如何让学生能够在整个课程中保持盎然的兴趣,并为有志于深入研究计算机视觉的学生指明方向,成为我们教师首先应注重的问题。
在实际的教学工作中,通过不断摸索总结,我们认为,以实际应用引导学生的学习兴趣,既满足了学生想了解计算机视觉实际应用的需求,又加深了学生对于算法的理解,把算法放在一个实际应用中,学生可以理解怎么用,为什么这么用。在这样的目标导引下,我们从选择教材开始,准备教学内容(包括合理的应用实例的选择)、制作PPT、探索教学方法,形成了目前以实际应用为主导的创新教学体系,非常受学生欢迎。在此,我们对这期间遇到的问题,解决方法、心得体会做一个总结和思考,希望能对同行有些许参考作用。
1选择教材
在我们这个专业,每年的上研率基本都保持在50%左右。在本专业的研究生阶段,也开设了双语教学的计算机视觉课程。另外,毕业后选择参加工作的同学也基本都进入和本专业非常相关的一些单位,所从事的工作,都是和在学校学习的知识密切相关。
因此,如何让这门课程的教学既兼顾本科毕业就参加工作的那部分同学,又兼顾继续深造的学生的需求,也是在这门课程讲授的过程中,需要特别注意的一个问题。对于本科毕业就要参加工作的同学而言,需要“广度”,需要了解计算机视觉这门课在各个领域中的应用,在实际中接触到相关的项目或工作时,能够知道去哪里可以找到自己需要的参考资料;而对于要进一步深造的同学而言,则需要一定的“深度”,为研究生阶段的研究打下基础。
全盘考虑到这些学生毕业之后的去向,我们选择了两本教材。一本是贾云得教授编著,科学出版社于 2000年出版的《机器学习》[2],这是一部顺应了时代与教学发展要求的教材,对计算机视觉中的基本概念、基本算法、基本算法的应用、经典应用进行了由浅入深的介绍。内容涵盖了所有经典的数字图像处理与机器视觉方法,也对一些已经得到非常好实际应用的方法,如光流法等作了简要介绍。另外还选择了一本英文原版的计算机视觉的经典著作,Ramesh Jain 教授等所著的《Machine Vision》[3],机械工业出版社于2003年出版。这是国内外非常推崇的一本计算机视觉著作,该教材条理清晰,深入浅出,对计算机视觉的基本原理、算法、应用的介绍非常详尽。
在教学中,我们采用了英文的PPT,但主要用的教材是贾云得教授的《机器视觉》,这样中英文对照讲解,一方面加深学生对教学内容的理解,另一方面也为学生今后阅读专业的英文论了相应准备。
2教学内容和工程实例的选取
2.1选取教学内容
本课程之前,大学二年级的本科生已开设数字图像处理课程,但所讲的基本原理和算法都非常浅显,所以在教学内容的安排上,分为两大部分:数字图像处理部分和视觉部分。数字信号处理部分主要讲解在视觉部分会用到的一些基本算法,为后面进入计算机视觉部分打基础。这部分约占总课时的1/3。视觉部分的课时也分为两部分:算法讲解与实例讲解。在算法讲解部分,对计算机视觉的基本算法、经典算法都做了深入浅出的讲解。实例部分则选择了经典的工业应用,让学生能够对所学算法进一步加以理解。
2.2选取适当的工程实例
就计算机视觉的教学内容而言,各个孤立的算法和方法对本科生来讲,有些抽象不好理解。如果在教学上仅仅通过老师在课堂上的讲解,很难让学生深入地理解相关的教学内容,而选择一个触手可及且简单好理解的工程实例往往就会达到意想不到的教学结果,学生可以把课堂上所学的枯燥理论与现实中活生生的事物联系起来,从而加深对教学内容的理解。
通过反复比对、反复论证,我们选择了在讲解基本原理和算法之后,在课程结束前,专门留出课时讲解手机制造这个例子。手机现在是人手一部,是这些年青学子再熟悉不过的事物了,通过对手机主板、手机键盘的制造过程的讲解,把所学的算法都融合进来,学生在觉得有趣的同时,不知不觉就加深了对所学算法的理解。
另外,在教学的过程中,我们还不断穿插其他学生耳熟能详的实例,如数码相机原理中的一些算法的讲解,我们和学生一起探讨应该怎么选择数码相机。再有,滤波器算法、在课堂上对Photoshop功能的演示,与所学算法关联起来,学生都很容易理解接受。
3教学点滴
3.1点睛之笔
在第一节课的讲述中,我们的重点不在于Marr理论,而是告诉学生:
人工智能就是要让计算机像人一样,能够会听、会看……
我们这门课程就是要让计算机“会看”,要像人一样会看。进而展示给学生一些我们精心挑选的图片,让学生自己判断,是不是自己的眼睛“骗了”自己,人眼和计算机看到的到底有什么不一样。
每次讲到这里,学生都会进行热烈的讨论,每个人都有不同的看法,每个人都有自己的坚持,不知不觉中,对这门课就产生了浓厚的兴趣,有了继续深入学习下去的愿望。在课堂讨论的最后,比较人眼对图片的判断以及计算机的判断后,让学生自己总结归纳,我们这门课到底要研究些什么,都有可能应用在哪些方面,然后对争议比较大的提议一一探讨。每到这个时候,大家的积极性就都被激发出来,在不断的争论与思想碰撞中找出正确的结论。
3.2拿身边的事物说“事”
计算机视觉课程的前半部分,多涉及到图像处理的一些常见算法。在讲授各种各样的滤波器和算子时,并没有针对各个滤波器和算子摆出一堆示例图片,让学生比较滤波前后的差异,从而很生硬地理解滤波器与算子的功能。取而代之的,我们首先以现在人手一台的数码相机为例提出问题,你为什么要选择你手里的这台数码相机?当初选这个品牌和型号时,你的考虑是什么?历年学生的回答几乎都是看网上测评,或者在网上看别人怎么说。这时列出我们收集到的各个品牌相机的测评报告,列出它们的优缺点,然后引导学生去思考,例如这个品牌的相机的缺点是照片发灰,不是很鲜亮,而另一个品牌的相机则绿的特别绿,红的特别红,为什么?那么有可能是哪部分的算法不够完善,为什么?
通过如此简单的对比,学生的积极性被完全激发。原来,数码相机这个几乎人人都有,大家都熟悉的“玩具”竟然和自己在课堂上学到的知识这么密切相关。
再有,就是利用学生们都熟悉的PS(Photoshop),演示现在所谓的“完美证件照”是怎么来的。为什么可以把疙疙瘩瘩的脸部皮肤变得光滑?在PS中,你就是点了一下鼠标,其实在后台,是加入了一个滤波器进行了滤波。各种这样的演示,学生都非常喜闻乐见。因为他们突然发现,原来那些事物,和我自己接触到这些看似枯燥的理论之间,还有这么深刻的联系。
还有一个很受学生欢迎的例子就是对于“鼓形失真”的讲解。我们的老师每次讲到这里,都不会简单告诉学生“鼓形失真”发生的原因是什么,应该怎么解决?老师都会问学生,明星为什么都一窝蜂去减肥?现在的女明星为什么都要去弄个“锥子脸”?课堂上就会出现一个小,男同学和女同学的看法各异,彼此之间开始争论不休。此时再趁热打铁地问学生,如果拿着相机,离自己的鼻子一公分,会拍出什么样的效果?有学生开始拿出手机对着自己和别人开拍,有的学生开始头头是道地分析。每到这种学生都开始热烈讨论的时候,就可以适时引导学生往正确的方向去,让他们自己找到正确的分析解决方法,往往这个时候,学生都会颇有成就感,对于问题的理解也会特别的深刻。
3.3选择合适的实际应用
在所有理论讲解结束后,我们会留出2～4次课讲述计算机视觉在工业上的应用。这些年来,对于手机制造这样一个工业应用,非常受学生欢迎。正如“数码相机”这个例子一样,现在学生都是人手一部手机,是大家再熟悉不过的东西。这个例子涉及到了在前面理论讲述中的大部分算法,如二值图像的处理、模板匹配、高斯滤波器等。学生通过对这个工业应用的理解,更进一步加深了对算法的理解。
以讲解手机键盘的制造过程为例,向学生提出和前面所讲内容相关的问题,引导学生自发思考,如为什么选择模板匹配法,而不是采用其他更复杂更精确的方法等等。每到这个时候,课堂气氛总是分外热烈,学生各抒己见,在不断争论中,更进一步加深对课本上枯燥理论的认识。
在这里需要注意的问题是一定要一步一步提出问题,循循善诱,引导学生一层一层地深入思考。如果问题的答案过于“深藏不露”,则有可能触发学生的抵触情绪,无法继续深入地思考。
4结语
通过多年的教学摸索,我们认为,在计算机视觉课程的讲述中,以实际应用引导学生这样的教学方法非常可取,而且也收到了很好的效果。另外,除了制定好的教学大纲,并选择合适的教材外,根据学校现在的时间情况,我们选择了多媒体手段辅助教学,充分利用Matlab和大屏幕投影等方方面面的优势,结合多种方法进行教学,对讲好计算机视觉这门课,非常有益。
参考文献:
[1] 林尧瑞,马少萍. 人工智能导论[M]. 北京:清华大学出版社,1989.
[2] 贾云得. 机器视觉[M]. 北京:科学出版社,2000.
[3] Ramesh Jain. Machine Vision[M]. 北京:机械工业出版社,2003.
[4] 蔡自兴. 智能控制原理与应用[M]. 北京:清华大学出版社,2007.
Innovation in the Course of Computer Vision
HAN Hong, JIAO Li-cheng
(School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)