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现在人工智能的发展前景很不错的，中国人工智能已经以雷霆万钧之势冲进了我们的生活。除了智能机器人，还有智能家居、无人驾驶汽车、“刷脸”支付……人工智能的爆发式发展离不开国家政策的大力支持。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，相关部门开始抓紧推进规划的实施工作； 2017年10月，十九大将人工智能正式写进报告，在政策层面为国内AI产业发展提供了一项长期保障； 2017年11月，《新一代人工智能发展规划》启动会上，首批4家国家创新平台确立；2017年12月，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，相当于“行动书”出台。
过去一年来，上海已经公布了囊括AI+教育、AI+交通、AI+医疗、AI+金融等多个人工智能利用场景。现在人工智能已经走进银行、医院、学校和无人驾驶测试场地等上海多地场合。
按计划，到2020年，上海要造成60个AI深度利用场景、6个翻新利用示范区，全力培养智能经济新动能。
上海正在努力打造科技之都和人工智能高地，如何让上海成为人工智能利用之城，真实推进人工智能产品利用效劳于民生，这须要政府、企业和整个社会的独特努力，尤其是支持新“上海品牌”的人工智能产品效劳上海，威力让人民感想到政府的先进性，感想到科技普及带来的美好生涯，增加城市自豪感。
利用场景是现阶段AI展开的重要决胜场。为此，上海已经推出人工智能利用场景树立实施计划，聚焦制造业等重点范畴，开放更多利用场景、搭建供需对接平台，吸收更多人工智能最新成绩在上海率先利用。
5G助力“AI+工业互联网”
过去一年来，上海已经公布了囊括AI+教育、AI+交通、AI+医疗、AI+金融等多个人工智能利用场景。现在人工智能已经走进银行、医院、学校和无人驾驶测试场地等上海多地场合。按计划，到2020年，上海要造成60个AI深度利用场景、6个翻新利用示范区，全力培养智能经济新动能。
在台风“利奇马”逼近上海的那个周五，东海边上海电气的风机仍在呼呼地转，不过几个小时后，一旦台风越过，那么工作人员就会提早得悉，并中止停机爱护工作，将一切风机停机、桨叶锁死，防止台风过境时损坏风场。这要感谢人工智能。经过上海电气的iwind数据核心，一个全生命周期智能化管理平台“风波”零碎能给风电降低度电本钱、晋升发电效率带来庞大改造。
上海电气只是上海企业聚焦数字化技术利用和智能化消费制造的典型案例，近年来越来越多的企业在打造“AI+工业互联网”平台。在上海的钢铁重镇宝钢，物流“超级特种兵”——新一代无人驾驶重载框架车，成为寰球第一台集信息感知融合、决策布局、导航、智能控制和调度于一体的全天候无人驾驶特种运输车辆。该无人驾驶重载框架车装有“视觉摄像头”，能够经过视觉识别路面疏导线和预设条形码，获取车辆横向纵向地位，精度可达20厘米。
法国工业巨头施耐德也参加宝钢热轧厂1880热卷库无人行车名目。施耐德寰球工业控制与驱动业务高级副总裁马跃对第一财经记者称：“宝钢的热轧厂原有的行车零碎是人工控制，现场控制室和空中有大量人员操作和指挥吊运钢坯。新的零碎是完整依靠软件算法，基于数据模型自动控制的。自动化，数字化和智能化完满融合，这使得控制室和现场完成无人化。同时软件和库存管理零碎无缝连贯，安全高效。”
目前，上海已经在各大试点区域积极规划5G网络笼罩。伴随着5G技术的展开，人工智能在工业互联网中的利用将得到进一步的延伸。
“5G除了在B2C和无人驾驶等范畴，我们只看到一些尝试式的场景，比如无人机，还有在新型的模块化工厂中运用，这些尚处于早期。工业利用的主要瓶颈其切实于智能物联网（IIOT），因此假如有更多的AI进入场景，高级利用将带来更大的双向数据流，从而启示工业物联网技术的普及。”马跃称。
赋能城市交通和智慧医疗
假如说AI+工业互联网还难以让老百姓对人工智能有切身材会的话，那么在今年的世界人工智能大会上，一辆熊猫前脸的无人驾驶公交车的亮相，可能会让人工智能扭转人们未来的出行形式。
这辆总长12米的无人驾驶公交车搭载了智能驾驶、手脉识别零碎、车载机器人、语音交互、精准广告推送、乘客异常行为监测等各种先进的人工智能技术和功用，以新能源磷酸铁锂电池为驱动，无人驾驶技术等级介于L3至L4之间，展示了上海企业以科技劣势赋能公共交通运输零碎。
开发这款AI客车的上海人工智能企业深兰科技公司创始人CEO陈海波对第一财经记者称：“熊猫公交车为人们提供了便利出行的生涯效劳形式，重塑了智能城市公共出行重生态，打造人工智能城市下的新型移动生涯空间。作为城市智能新动脉，熊猫智能公交车，不只将在中国的AICity效劳宽广民众，更将作为‘中国智造’的‘一带一路’形象产品，驶向东南亚、中东、非洲、欧洲、澳洲等地域，效劳民生。”
陈海波以为，上海人工智能树立不能走引进的老路，重要的是造就上海本土科技力气生长起来，并造成上海本土人工智能企业集群，在多个范畴展开壮大。“上海要成为人工智能利用之城，政府要真实推进人工智能产品利用，尤其是看得见摸得着的人工智能产品效劳民生，支持新‘上海品牌’的人工智能产品效劳上海。”陈海波对第一财经记者示意。
目前上海已经在人工智能赋能的各个范畴降生了一批技术“过得硬”的企业。在日前举办的第28届中国国际医用仪器设发挥览会上，上海“智造”高端医疗影像设施吸收了寰球业界的目光。上海本土医疗影像设施厂商联影展示了诊断、放疗、互联网医疗及联影智能（uAI）的全线产品，并且联影目前寰球首台全景动态扫描PET-CT摸索者（uEXPLORER）设施正在上海中山医院投入临床运用，只需一两分钟，就能实现人体的全身扫描。
“中国‘智’造已被拉至世界巨幕之前。”总部位于上海的医疗影像设施厂商联影医疗董事长兼首席执行官薛敏近期示意，“内部能量和外部冲击将为高端医疗设施产业升级提供时机和动力。自主翻新与开放协作的展开之道，将助力医疗企业完成长远展开，推进国产企业迈向寰球价值链更高端。”
2017年底，联影注资3亿元成立旗下人工智能全资子公司联影智能。薛敏日前重申了人工智能关于医疗设实施业的意义。他示意：“人工智能在医疗设施范畴大有前景，不只可为医生赋能，全面晋升诊疗效率；还可为设施赋能，击破行业痛点与各模态产品各自的技术瓶颈。未来联影希望进一步与医院深度协作，开发有特征的AI产品；同时，联影将全力打造下一代智能化设施，完成成像源头的智能。”
以脑科学基础钻研为突破口
AI生态展开的中心基础是脑科学钻研和芯片技术，因此上海要保持展开基础钻研作为人工智能的突破口，将脑科学和芯片技术作为一个主攻方向，做出当先世界的科研成绩，奠定国际位置。
一年一度的“高考季”来了，填报考志愿是考生和家长关心的大事。很多人从高考前就开始关注，应当选择什么样的专业就读。事实上，专业的设置也是随着时代的发展与时俱进的，专业设立的变化折射出的是社会发展的趋势。如今，“机器人工程”专业成为热门，印证的正是这个思路。
求贤：跨界人才受欢迎
10年前，如果说人们已经进入人工智能时代的话，很多人会觉得有些牵强附会；然而，就在过去的几年时间里，人工智能技术带着众多人工智能产品，已经走进了千家万户，人们确实正在进入人工智能时代。
教育部国际合作与交流司司长许涛表示，当前，中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，如此快速的增长和发展必然会产生大量的人才需求。
与劳动密集型产业不同，人工智能行业属于智力密集型产业，对从业者的各方面要求较高。现今，随着人工智能的井喷式爆发，技术对人才的需求不断提升，人工智能时代需要的是能够突破学科边界的跨界人才。百度创始人李彦宏认为：“人工智能时代需要更有创意的人才，也需要更多跨界的人才。”举例来说，你可能很了解医疗产业，但并不了解人工智能技术，或者虽然你很了解人工智能技术，但不了解医学所遇到的问题，这两种情况都不能在实践中实现有益的创新。人工智能时代所呼唤的跨界人才，能够对这两个领域都有了解，能够融会贯通。
需贤：智能人才缺口大
人工智能近些年的快速发展与行业人才的需求特点，导致了人工智能人才出现了巨大缺口。据数据显示，中国人工智能人才缺口已超过500万。巨大的人才缺口下，高校的人工智能人才教育不能缺位。但中国人工智能人才的教育现状并非无可挑剔。
就目前来看，中国缺乏顶尖的人工智能人才。国际人工智能协会评选出的208位院士中，中国籍仅占4席。不仅如此，中国高校缺乏相应的人工智能师资力量。目前，全球人工智能领域在整体上存在人才匮乏的现状，大约只有10万人工智能人才。近些年来，受到企业高薪酬、大数据研究条件等因素影响，高校中人工智能师资的流失率不断增加。
据研究报告显示，全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
随着人工智能站上风口，相关人才成为企业争夺的焦点。科大讯飞董事长刘庆峰在接受采访时表示，人工智能领域确实存在人才短缺的问题，中国目前人工智能人才的工资比硅谷、英国要高很多。人工智能发展作为国家战略，必须人才先行。
育贤：高校培养是主力
教育部近日公布的2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果显示，最“热门”的专业均与信息技术相关。其中，250所高校新增了“数据科学与大数据技术”专业，60所高校新增了“机器人工程”专业。在新增审批本科专业中，也有18所高校新增了“网络空间安全”专业，16所高校新增了“信息安全”专业。
在人工智能发展如火如荼的当下，越来越多高校瞄准人工智能领域，聚焦核心人才培养。近日，南京大学成立人工智能学院，这是国内第四所成立人工智能学院的高校。“现在正是人工智能的窗口期，南京大学需要为江苏、为全国发展智能化作出贡献。”日前，南京大学校长吕建表示，人工智能学院初定本科生招生规模为60人到100人。
除了传统的学院教育，中国人工智能人才的培养渠道也日渐丰富。日前，由教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学联合主办的人工智能人才国际培养计划，是中国首个高校人工智能人才国际培养计划，其目标是探索实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。
许涛透露，教育部将进一步完善中国高校人工智能学科体系，正在研究设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。据介绍，教育部正在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，通过科教融合、学科交叉，进一步提升高校人工智能科技创新能力和人才培养能力。
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况
1、 核心产业和带动产业双双高速增长
相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。
除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。
2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛
人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。
从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。
前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's R.U.R. (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial intelligence.The problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this skill.General intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be simulated.In the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the 1980s.How can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents fail.Artificial intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive results.The broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is sub-human.A quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human testers.AI is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and fears.Mary Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: A.I. considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (K.I.T.T. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
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[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
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3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,R.J.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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《中国社会科知学报》是中国社会科学领域最高学道术类报纸，在很多学校算做一类核心期刊之列。这要看具体学校的规定，受篇幅影响，每篇文章一般不超过3000字。该报纸在国内外影响较大，受到很多答学术机构和学者的重视。
《中国社会科学报》由中国社会科学院主管主办、中国社会科学杂志社编辑出版，面向全国理论界、学术界的大型理论、学术报纸。
报刊职能
《中国社会科学报》以马克思主义为指导，服务中国特色社会主义事业，扎根学术、服务中国、面向未来，坚持政治性、思想性、学术性、国际性、悦读性的有机统一，倾力打造中国哲学社会科学界最精良的报纸。
《中国社会科学报》关注重大理论和实践问题，瞩目热点、难点、焦点和前沿问题；坚持理论创新，鼓励学者在坚持科学精神和科学原则的前提下，运用新方法，开辟新领域，提出新观点。
坚持“百花齐放，百家争鸣”，提倡坦诚、平等、说理充分的批评与反批评，支持和扶持学派的形成与发展；注重对国内外社会思潮、学术动态的分析和评介，以我为主，为我所用；坚持弘扬优良的学风和文风，强调实事求是，鼓励严谨治学，提倡深入浅出，注重由博返约。
《中国社会科学报》虽然是一份周报纸，但是在学术界的名气非常大，仅次于《人民日报》、《光明日报》、《经济日报》，在我们学校的定位为CSSCI，科研奖励会有奖金。
您是想问中国社会科学报在三亚学院赋分算哪种级别吗？算国家级的期刊。中国社会科学报是北大核心期刊，创立于2009年，由中国社会科学院主办，中国社会科学院主管，中国社会科学杂志社编辑出版，面向全国哲学社会科学研究者和爱好者的大型理论、学术报纸。中国社会科学报杂志栏目设置：研究报告、文献综述、简报、专题研究。
小题1:B小题2:B 小题1:试题分析：很显然本题是突出哲学的作用，哲学是指导人们生活得更好的艺术。故本题选B项。ACD项本身正确但不符合题意应排除。小题2:试题分析：《中国社会科学报》将为发展繁荣中国特色哲学社会科学起到重要作用。表现在它可以为发展繁荣中国特色哲学社会科学提供理论平台。它是发展繁荣中国特色哲学社会科学的重要载体。它可以为发展繁荣中国特色哲学社会科学提供指导。社会实践是发展繁荣中国特色哲学社会科学的源泉。故①项错误。本题选B项。点评：题目都是以《中国社会科学报》创刊作为背景，考查考生是否知道这些现象的哲学依据，这需要考生不仅记住书本知识点，而且还要理解，这样才能判断出一种现象所体现的哲学道理。此类题目难度适中。