發布時間:2023-09-19 15:26:08
序言:作為思想的載體和知識的探索者,寫作是一種獨特的藝術,我們為您準備了不同風格的5篇人工智能與科學技術,期待它們能激發您的靈感。
關鍵詞:樂高教育機器人 創造性思維培養 課堂教學認識
最近幾年,許多中小學把樂高教育機器人活動引入到課堂教學中,使機器人創意走進學生的學習生活。作為一種全新的教學內容,很多教師都在探索樂高教育機器人教學,這種跨學科、高操作性、極具挑戰性的內容,非常適合課程整合、研究性學習和綜合創新活動的需要,培養了學生的創新能力所需要的創造性思維,使學生在積極的學習興趣中不斷探索和研究,實現自己的新創意、新設想和新設計。
一、機器人和創造性思維
機器人是一種通過電腦編程,可以依靠程序自動完成一定操作或移動作業的機械裝置,它可以有視覺、聽覺、觸覺等類似人的感覺功能,有識別功能和自主行動的功能。它是信息技術和工程機械發展的前沿領域,是一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科,蘊涵著極其豐富的教育資源。我校從2006年開始開設樂高教育機器人課程,在實際教學活動中,由于學生能充分體會到研究主題的趣味性和挑戰性,以及提供給學生的解決開放性問題的機會多,因此對于學生的創新能力所需的創造性思維提供了發展平臺。
創造性思維是一種具有開創意義的思維活動,是人類思維的精華,是引發創造活動的前提。一個發揮創造性思維的人,就能發揮自己的創造才能得心應手地解決矛盾、攻克難關。近年來隨著科學技術的迅猛發展,創造性思維越來越受到重視,是學校教育和教學中必不可少的內容。
二、樂高教育機器人課堂教學與創造性思維
1、創造性思維的基礎是興趣
心理學研究表明,當人對某一事物感興趣時,認識就快;如果毫無興趣,認識就慢,或者不予接受。若想激發創造性思維,就必須首先激發學生的學習興趣。那么學生的學習興趣從何而來呢?蘇霍姆林斯基曾說:“興趣的源泉在于體會到智慧能統帥事實和現實,人的內心里有一種根深蒂固的需要――總要感到自己是發現者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中,這種需要特別強烈”。所以“興趣”是一種推動學生學習的內在動力,它激發了學生強烈的求知欲望,從而為創造性思維的產生奠定基礎。因此興趣不是教學目的,而是教學的一個組成部分。實踐證明學生對機器人不僅能夠產生濃厚的興趣,而且能夠持久和鞏固。
為了引發學生的學習興趣,我校的樂高教育機器人技術課程將學習重點放在學習樂高硬件(例如RCX和各種傳感器等)及其樂高應用軟件(例如三維設計軟件和編程軟件)上。學生在學習過程中,積極主動地參與到教學過程中來,充分地展現了自己的想象空間,精心雕琢自己的作品。有的學生曾這樣說:“我最喜歡用樂高積木塊設計搭建樂高機器人了,特別是每當我編寫程序成功時,我就覺得自己已經是一個機器人工程師,心里別提多高興了!”。而樂高硬件及其樂高應用軟件為學生提供了機會,使他們在教室、活動室和電腦上得以展現自己。可以說這些物質基礎對學生產生了“誘惑力”。有了“誘惑力”,學生就有興趣,有了興趣,就自然而然地產生創造力了。
在樂高教育機器人教學中,精心設計任務是一個很重要的環節。因為“任務”設計的好與壞,直接影響到學生的學習興趣的培養。一個好的任務,可以使學生在潛移默化中掌握知識,起到事半功倍的作用。教師講的時候要少而精,要根據學生的認知水平和教學內容,在量上要少講,把大量時間留給學生去自學、去思考;在質上要精講排除學生已經掌握的和自己可以理解掌握的知識。在教學中給學生點明問題的關鍵,指導學生運用各種思維活動解決問題的方法,鍛煉獨立探討問題的思維能力。比如,在講“按鈕”時,我只仔細地講解了其中的一個按鈕,其他的讓學生自己去體會它的使用方法。在講傳感器時,在學生認識理解后自己到生活中去找、去發現傳感器,品味生活中隱藏的科技,知道科技對我們生活的影響,在我們的身邊科技無處不在也時刻陪伴著我們。教師的教學目的,絕不只是教會學生具體的科學知識,而是應該著眼于為學生創造一個合適的環境,通過知識的傳授開發他們的智力,培養他們的學習能力,這樣才能使他們收益終生。
人的創造能力的發揮離不開自信,而自信是實現自我和取得成功的必要前提。學生們正處于成長發展期,渴望別人對自己的尊重和信任,所以對學生恰如其分的鼓勵,就會使學生滿懷希望和自信心,增強興趣,使興趣從外在因素向內在因素的轉化能夠執行,從而鞏固興趣。在每堂課即將結束時,我都要進行作品展示。同學們總是要爭先恐后地展示自己的作品,當自己的作品得到展示時,一種得意的表情便會在他的臉上呈現。當許多新的技巧和操作方法在作品中不斷得到體現時,當學生們利用各種傳感器設計出了許多具有可操作性的創意方案時,就會看到他們創造發明的信心和能力。興趣引發了學生的創造性思維的產生,一幅幅作品、一個個設計圖案,一個個創意程序都來自他們內心的“靈感”。
2、升華創造性思維離不開運用
學習興趣的源泉在于學以致用,這時候人們才能真正感受到掌握知識的歡樂。知識運用可以促進學習和智力活動的興趣。樂高教育機器人模仿于人,又幫助于人們的生活和服務于我們的人類,因此具有廣泛的應用范圍。
3、良好的多媒體手段是培養創造性思維的保證
關鍵詞:電氣工程自動化 人工智能 控制 檢測與診斷
一、前言
隨著科學技術的飛速發展,“人工智能”這個詞在我們的生產生活中出現的頻率越來越高。在2016年11月舉行的世界互聯網大會上,“人工智能”成為四大核心主題之一,可見科學技術領域已經將其視為未來科學發展的重要方向,加以前所未有的關注。
人工智能英文全稱是Artificial Intelligence,縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,是計算機技術的一個分支。目前,科學界對人工智能的研究領域主要集中在機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等方向。
人工智能目前已經開始廣泛運用于人類的生產生活,并且作為一種未來科學越來越展示出它光明的應用前景。它與其他專業領域的交叉運用,將讓這些領域變得高效化、智能化,為這些領域的發展提供突破性的催化作用。
例如將人工智能與電氣工程自動化這兩個領域進行有機結合,就能大大推動電氣工程自動化的發展,在具體的生產實踐上取得突破性的效果。
二、人工智能技術與電氣工程自動化結合的必然性
小到一個開關、一個手機,大到航天飛機、宇宙飛船都離不開電。電能對于我們人類的生產生活實在太重要了,所以作為控制電能、電氣設備的電氣工程和自動化技術的重要性就不言而喻。電是怎么來的?人類如何能夠順利、安全地使用電能?如何通過發電、變電、輸電、配電,把電能送入千家萬戶?如何讓電能乖乖地為我們的生產生活服務,這都是電氣工程自動化要研究和解決的領域和問題。
作為一個傳統而核心的社會工業分支領域,電氣工程自動化必將隨著科學技術的發展而不斷發展,這是科學技術發展的必然規律。
首先,人類對電能控制和使用的歷史,就是一部由落后到進步、由原始到智能的歷史,電氣工程自動化技術實現自然人控制到人工智能的控制、從有人到無人的控制,這都體現了科學技術的進步和發展。
其次,人工智能的無人化、仿真化、系統化和準確性,可以在電氣控制方面讓工作變得更加簡單、方便,搜集的數據也更加精確,并且可以節約大量成本。
三、現階段人工智能技術在電氣工程自動化領域的實際運用
基于人工智能技術的優勢與特點,它與電氣工程自動化的結合,在電氣工程領域具有廣大的應用空間。
那么,在現階段,人工智能在電氣工程自動化領域具體有哪些運用呢?
(一)電氣控制中的人工智能。
傳統的電氣工程自動化的控制技術表現為流程繁瑣,操作步驟復雜,人為干預過多,需要投入成本較高,人為控制容易犯錯等,這些問題隨著人工智能的運用而能夠得到非常完美的解決。在引入人工智能的控制手段以后,整個工作流程可以通過事先設置好的、仿照人為控制流程設計的程序有條不紊地運轉,避免了人為操控的一系列弊端。
(二)電氣故障診斷中的人工智能。
電氣故障診斷是以模式識別和信號處理為基本的方法和理論,以技術檢測和故障機理為基礎,通過電氣設備運行中的信息,去識別其運行的狀態,然后找出故障的起因,確定故障的部位與性質,最后提出與之相對應的對策。
隨著電氣系統與設備變得日漸的復雜,隨之也帶來了較多的問題,如設備的可用性、可靠性、安全性、可維修性等,因此,這也推動了電氣設備診斷技術與故障機理技術的研究。并且伴隨著數字信號處理技術與計算機技術的不斷發展,人工智能在電氣故障診斷技術中也得到了廣泛的應用,其中,模糊理論、專家系統等在人工智能處理電氣故障診斷中,應用的最為廣泛,其優點也是顯而易見的。
(三)電氣優化設計中的人工智能。
眾所周知,在電氣優化設計中,人為依賴是比較重的――傳統的方法,要做好一項優化設計,需要一個經驗豐富的工程師經過大量的實驗,花費很多時間和精力才能達到滿意的效果。現代的電氣優化設計越來越復雜,需要的設計單元越來越多,人為的優化設計已經越來越不能滿足實際的需求。這個時候,就需要人工智能的介入。人工智能的電氣優化輔助設計,可以代替大X做很多組的記憶和計算,優化出來的結果既精確又實用,很容易達到預期的效果。
(四)電氣系統預警中的人工智能。
現階段,人工智能在電氣工程中的運用還體現在系統預警上。當電氣系統出現故障甚至是危險的時候,通過人工智能觸發的預警系統及時報警,可以節約寶貴的應急時間,從而大大挽回相應損失。
四、人工智能在電氣工程自動化領域的運用前景展望
由于人工智能已經在電氣工程自動化領域顯示了自己巨大的作用,我們有理由相信,未來它在電氣工程自動化領域的應用,在深度和廣度上都還有更大的空間。
具體來講,智能技術未來必將廣泛地運用于電氣工程遠程監控技術、現場總線監控技術、集中監控技術等方面。未來,電氣工程要向統一集成化、對接標準化、系統安全化方向發展,那么,人工智能就將在這些方向大顯身手。單純靠人的知識和經驗來控制、檢測、診斷、預警的傳統電氣工程自動化技術已經不能適合未來電氣工程發展需求了,人工智能與電氣工程自動化的結合,必將迎來發展的春天!
參考文獻:
[1]李末.電氣工程自動化中人工智能的應用探析[J].中國新技術新產品,2014,24:5.
關鍵詞:人工智能 科學技術 倫理問題
一.人工智能的背景
人工智能是計算機科學的分支,它企圖了解智能的實質,并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀,英國數學家布爾和摩爾根提出了“思維定律”,這些可謂是人工智能的開端。(1)50年代至70年代,人工智能相繼出現了一批顯著的成果,這一階段的特點是重視問題求解的方法,忽視知識重要性。(2)隨著第五代計算機的研制進入了80年代,人工智能得到迅猛發展。它的研制形成了一股研究人工智能的熱潮。(3)90年代,由于國際互連網的技術發展,將人工智能更面向實用。研究人工智能出現新的。
二.人工智能的發展給人類帶來倫理問題
(1)人工智能的情感問題。情感問題是千百年來人們一直在談論的話題。明斯基認為,通過把我們的身體部分看做是大腦可以使用的資源,就可以改變它們的精神狀態。因此,現在人工智能界的一種觀點認為情感是一種特別的思維方式,我們可以利用它來增加我們的機智。智能機器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機器,實質上還是沒有人類的意識,只有固定的程序。
(2)人工智能機器的責任問題。人類不斷向前發展,社會不斷進步,人類把人工智能機器研制出來,賦予一定的程序,幫助老人,照顧小孩等;愛,不僅是男女之間的愛,也有父母對子女,這種愛是相互的。人們要面對智能機器的情感控制,我們不能把它視為一臺機器,應該視為人類其中的一員,他們是一個種族,我們要對研制出來的人工智能機器負責。智能機器賦予人類的情感,我們也要給予同等的情感。我們不僅要研制智能機器,我們也要愛護和保護他們。
三.人工智能的問題對策
(1)人工智能情感問題研究。我們可以看出人工智能的機器情感是一個極其復雜的問題,這不僅涉及到人工智能的技術層面,同時情感是一種特殊的思維方式,機器是同樣可以具有情感的。人類可能賦予人工智能一定的情感程序,我們要把人工智能的看成一類種族,讓人工智能與我們共同創建美好的大家庭。
(2)人工智能的責任問題研究。隨著人類社會的不斷發展和進步,人工智能技術研究將成為人類不可避免,人類研究人工智能不僅會給人類帶來幫助,也會給人們的帶來一些困惑。我們在研究人工智能機器要考慮到,智能機器發展到一定程度的時,智能機器可以自己轉變程序,人類要研究一種機器人的法律規范,也要賦予研究機器人的科學家一定的法律法規。
四.人工智能的影響
(1)人工智能帶來負面影響。隨著現代科學技術的發展,人工智能給人類帶來幫助,也給人們帶來了一些問題,像氣候變暖,生物物種的滅絕,新型細菌的出現等。
(2)研究人工智能涉及的學科領域。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程的智能行為學科,主要包括如下領域:專家系統、機器學習能力、模式識別、人工神經網絡。在智能領域里最關鍵的問題之一,就是機器學習的問題。一旦機器有了學習能力,人類的未來發展難以預料!
(3)人工智能的積極影響及美好前景。人工智能的發展還沒有到達一定水平,人工智能機器就可以和人做朋友,可以作為家里的一份子出現,進入人們的生活。我們在未來要研究人工智能的發展,也要研究人工智能出現以后所帶來的問題,把人工智能的優勢發揮的更好,給人類帶來更美好的未來。
結束語:
關鍵詞:人工智能;異化;規范;生態文明觀
中圖分類號:TP18
文獻標識碼:A
一、人工智能技術的發展及其影響
人工智能技術研究開始于20世紀50年代中期,距今僅有60年的發展歷程,但是其迅猛的發展速度,廣泛的研究領域以及對人類產生的深遠影響等令人驚嘆。調查顯示,77.45%的人認為現實生活中人工智能技術的影響較大,并且86.27%的人認為人工智能技術的發展對人類的影響利大于弊;認為人工智能技術對人類生活影響很小且弊大于利的人權占很小一部分。人工智能技術的發展和應用直接關系到人類社會生活,并且發揮著重要的作用。人工智能技術的發展方向和領域等由人類掌控著,所以人類應該盡可能地把人工智能技術的弊處降到最低以便更好地為人類造福。2016年3月份,圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世h對弈,最終比分4∶1,人類慘敗。4月份,中國科學技術大學正式了一款名為“佳佳”的機器人,據了解,機器人“佳佳”初步具備了人機對話理解、面部微表情、口型及軀體動作匹配、大范圍動態環境自主定位導航和云服務等功能。而在這次正式亮相之前,“佳佳”就擔綱主持了2016“首屆全球華人機器人春晚”和“誰是棋王”半Q賽。人工智能技術確實給人類帶來了諸多的便利,給人類生產生活帶來便利;但是,人工智能技術的快速發展超乎人類的預測,引起了人類的恐慌和擔憂。百度CEO李彥宏稱,人工智能是“披著羊皮的狼”。毋庸置疑,科學技術是一把雙刃劍,當人類醉心于科學技術所帶來的福利中時,更應當注意其帶來的負面作用。人類發明和創造科學技術最終是為了造福人類,而非受到科技的異化。
隨著科技的發展,人工智能技術越來越成熟,在此整體趨勢之下,不同的人群對人工智能技術的不斷成熟與應用有著不同的看法。調查結果顯示,在關于機器人會不會擁有人類的思維甚至超過人類的問題方面,27.45%的人認為機器人會擁有人類的思維和超過人類;而56.86%的人認為機器人不會擁有人類的思維和超過人類,小部分人對此不是很清楚。由于受到人工智能技術迅猛發展的沖擊,如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產品對人類發展帶來的威脅,一部分人仍然對人工智能技術的發展擔憂甚至認為終有一天機器人將代替人類、征服人類、控制人類。但是,大部分的人在機器人是否能夠超過人類方面,保持樂觀積極的態度,認為機器人永遠不會擁有人類的思維并且超越人類,因為人類是技術的主導者,人類掌握著技術的發展方向,技術終究是為了人類服務。這一看法肯定了人類的無止境的創新,然而,在人類醉心于技術創新的同時,應意識到某些創新確實超出了人類的預料,如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰就是人類在技術面前失敗的慘痛教訓。因此,面對科技對人類的異化,人類要時刻保持警惕,適時地總結“技術異化”的緣由和解決對策。
二、人工智能技術發展面臨的問題及其原因
隨著技術的革新,人工智能技術的應用越來越廣泛,與人們的日常生活聯系也愈加密切。從智能手機的普及到自動駕駛汽車的研制成功,再到生產、建設、醫療等領域人工智能技術的應用,都表明了人工智能技術正悄無聲息地改變著我們生活方式。誠然,人工智能技術使我們的生活更加豐富多彩,給我們帶來了極大便利,但與此同時,人工智能技術也給社會帶來了一系列不可忽視的問題:人工智能技術在社會生產領域的應用對勞動市場造成沖擊;人工智能系統在收集、統計用戶數據過程中個人隱私及信息安全方面的隱患;人類對人工智能產品的依賴引發的身心健康問題;人工智能引起的責任認定問題等。斯蒂芬?霍金在接受BBC采訪時表示,“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當人工智能發展完全,就是人類的末日。”表示同樣擔憂的還有特斯拉的創始人馬斯克,他曾直言,“借助人工智能,我們將召喚出惡魔。在所有的故事里出現的拿著五芒星和圣水的家伙都確信他能夠控制住惡魔,但事實上根本不行。”不可否認,人工智能技術是把雙刃劍,有利亦有弊,爭議從來就沒有停止過,而最不容忽視的莫過于人工智能技術引發的一系列倫理困境,關于人工智能的倫理問題成了重中之重。
調查發現,47.55%的人認為人工智能所引發的倫理問題是因為人性的思考,占比較大;而22.55%的人認為是由于人們價值觀念的改變;29.9%的人認為是利益分化與失衡以及一些其他的原因導致的。由此可以看出導致人工智能倫理困境的原因是多方面的。主要總結為以下幾個方面。
第一,從技術層面來看,人工智能技術在現階段仍然有很大的局限性。人工智能是對人腦的模仿,但人腦和機器還是存在本質區別的,人腦勝于人工智能的地方,就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維。人工智能雖能進行大量的模仿,但由于不具備形象思維和邏輯思維,僅能放大人的悟性活動中的演繹方法,不可能真正具有智能,這決定了機器不能進行學習、思維、創造。此外,智能機器人也不具備情感智能,它們根本無法去判斷自己行為的對錯,也無法自動停止自己的某項行為,所以如果人工智能技術一旦被不法分子利用,后果不堪設想。可見,由于人工智能自身技術上的局限性導致的倫理問題已經影響到其未來發展。
第二,從規制層面來看,倫理規制的缺失和監督管理制度的不完善是導致倫理問題產生的重要原因。科技的發展目標是為人類謀求幸福,但我們必須認識到,無論是在科技的應用還是發展過程中總是存在一些難以控制的因素,倘若沒有相應的倫理原則和倫理規制加以約束,后果難以想象。在目前人工智能領域,缺乏一套成體系的關于人工智能技術產品的從設計、研究、驗收到投入使用的監督管理方案,也沒有一個國際公認的權威性的規范及引導人工智能技術的發展及運用的組織或機構。現有的監督體制遠遠滯后于人工智能技術的發展速度,無法匹配技術發展的需要。缺乏相關監管制度的約束,人工智能技術就不可避免會被濫用,從而危害社會。
第三,從社會層面來看,公眾對人工智能技術的誤解也是原因之一。人工智能作為一門發展迅猛的新興學科,屬于人類研究領域的前沿。公眾對人工智能技術的了解十分有限,調查顯示,對人工智能技術只是了解水平較低的人較多,占62.75%,以致部分人在對人工智能技術沒有真實了解的情況下,在接觸到人工智能技術的負面新聞后就夸大其詞,人云亦云,最終導致群眾的恐慌心理,從而使得更多不了解人工智能技術的人開始害怕甚至排斥人工智能技術。我們必須清楚,人工智能是人腦的產物,雖然機器在某些領域會戰勝人,但它們不具備主觀能動性和創造思維,也不具備面對未知環境的反應能力,綜合能力上,人工智能是無法超越人腦智能的。在李世h對弈AlphaGo的曠世之戰中,盡管人工智能贏了棋,但人類贏得了未來。
三、人工智能技術的發展轉向
人工智能技術的發展已經深入到人類社會生活的方方面面,其最終發展目標是為人類服務。但是,科學技術是把雙刃劍,它在造福人類的同時,不可避免地會給人類帶來災難,因此,人類應該趨利避害,使人工智能和科學技術最大化地為人類服務。這就要求人類必須從主客體兩個角度出發,為人工智能技術的健康發展找出路。
1.技術層面
(1)加強各個國家人工智能的對話交流與合作。人工智能自20世紀50年代被提出以來,尤其是近六十年來發展迅速,取得了許多豐碩的成果。如Deep Blue在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov; Watson 戰勝了Jeopardy的常勝冠軍;AlphaGo 打敗了頂尖圍棋棋手李世h。從表面上看,人工智能取得了很大的進步,但深究這些人工智能戰勝人類的案例,我們發現這些成功都是有限的,這些機器人的智能范圍狹窄。造成這一現象的很大一部分原因就在于國際間人工智能技術的對話交流與合作還不夠積極,所以加強各個國家人工智能的對話和交流迫在眉睫,同時也勢在必行。
(2)跨學科交流,擺脫單一學科的局限性。從事人工智能這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。歷史的經驗告訴我們,一項科學要想走得長遠就必須有正確的意識形態領域的指導思想的介入。在人工智能這項技術中,有些科學家們可能只關注經濟利益而沒有引進相應的倫理評價體系,最終使得技術預測不到位,沒有哲學的介入,等真正出現問題時就晚了。所以要加強科學家與哲學家的溝通交流,令科學家能更多地思考倫理問題,提高哲學素養,在人工智能技術中融入更多的哲學思想,保證人工智能技術能朝著正確、健康方向發展。
(3)人工智能技術的發展,要與生態文明觀相結合。在人工智能技術發展中,要注入更多的生態思想,這關系人民福祉、關乎民族未來的長遠大計。在人工智能發展中,若是產生資源過度消耗、環境破壞、生態污染等全球性的環境問題時,人類必須制止并進行調整。人工智能技術要想發展得更好,前景更加明亮,前途更為平坦,就必須保持與生態文明觀一致,與人類自身利益一致,為人類造福。
2.人類自身層面
(1)增強科學家道德責任感。科學技術本身并沒有善惡性,而研發的科學家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發展,往往與研發人工智能的科學家息息相關。科學家應打破“個體化原理”,要融入社會中去,關注社會道德倫理問題,承擔起道德責任,為自己、他人、社會負責,多去思考自己研發的技術可能帶來的后果,并盡可能去避免,多多進行思考,嚴格履行科學家的道德責任。
(2)提高公眾文化素養。調查發現,對人工智能技術了解水平較低的人較多,占62.75%;而非常了解的人較少,占4.41%;另外,對人工智能技術了解的人占21.08%,不了解的人占11.76%。由此可以看出,大部分的人對人工智能技術都能有所了解,但都不是很深入,而且仍有部分人對人工智能技術絲毫不了解,所以,人工智能技術對于個體的影響是比較微小的,其發展還沒有深入到個人的日常生活中。特別是在一些關于人工智能的科幻電影的渲染,可能使那些對于人工智能技術并不了解或是一知半解的人產生偏見。在日常生活中,人工智能給人類帶來了極大的便利。通過提高公眾的文化素養,使公眾正確認識人工智能技術,將是緩解甚至是解決人工智能技術某些倫理問題的重要途徑之一。
(3)加大監督力度。人類需要通過建立一個完善的監督系統引導人工智能技術的發展。對于每項新的人工智能技術產品從產生到使用的各個環節,都要做好監督工作,以此來減少人工智能技術的負面影響,緩解甚至減少人工智能技術的倫理問題。
3.道德法律用
(1)通過立法規范人工智能技術的發展。調查發現,90.69%的人認為有必要對人工智能技術所引發的科技倫理問題實行法治,由此可以看出,要想保證科技的良好健康發展,必須要建立健全相關法律條例。然而我國在這一方面的法律還存在很大的漏洞,相關法律條文滯后于人工智能的發展,并未頒布一套完整的關于人工智能的法律體系。沒有規矩不成方圓,在人工智能領域亦是如此。我們都無法預測將來人工智能將發展到何種地步,這時就需要人類預先加以適當的限制,利用法律法規加以正確引導,使其朝安全、為人類造福的方向發展。
(2)構建人工智能技術倫理準則并確立最高發展原則。要構建以為人類造福為最終目的的倫理準則。人工智能技術的倫理問題已經給人類造成了很多負面影響,而要防止其帶來更多負面影響,構建合適的人工智能技術倫理準則勢在必行。
此外,要確立以人為本的最高發展原則 。一切科學技術的發展都應把人的發展作為出發點。人工智能的發展也是如此,要將以人為本、為人類服務為出發點,并作為最高發展原則。
四、結語
科學技術是把雙刃劍,人類只有消除人工智能技術的潛在威脅,發揮人工智能技術最大化效用,避免倫理困境重演,才能實現人機交互的良性發展,實現人工智能與人類的良性互動。
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1 引言
能夠透徹地了解人類智能行為產生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機,是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試,都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現及迅速發展,為這一愿望的實現帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能,深化與拓展了人類的智能勞動,使科學技術革命的發展速度空前。目前,人工智能(Artifical Intelligence,簡稱AI)已被應用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。
雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經取得了迅猛的發展并有力地促進了體育事業的進步,但是,我們也不得不冷靜地看到,體育實用計算機技術還遠遠滯后于計算機科學的發展,在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候,體育實用計算機技術還在堅持“數據結構+算法=程序”的傳統程序設計方式,顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統分析的基礎上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發展成果應用到體育領域中來,從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階,就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現狀,展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣,吸引更多的人參與到這項工作中來。
2 人工智能及其解題思路
人工智能是一門前沿學科,是在計算機科學、控制論、信息論、系統科學、哲學等多種學科基礎上發展起來的。它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視,從而被稱為是繼第三次產業革命之后的又一次革命。盡管如此,目前還沒有一個關于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解:人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統,使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講,人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。
人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫),然后通過計算機程序設計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程),從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經驗,所以,人工智能更適合于解決現實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領域而言,不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術的診斷,體育專家的知識和經驗都有著舉足輕重的作用,如果智能系統可以完成這些工作,對體育科學的發展將產生深遠的影響。
3 體育實用人工智能的現狀
象所有處于發展之初的學科與研究方向一樣,人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走,還需要我們保持清醒的頭腦,采取實事求是的系統分析方法來對待它。惟有如此,我們才會既能發現不利因素而不至于盲目樂觀,又能看到有利條件而不至于悲觀失望,才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發展進程。
3.1 體育實用人工智能發展過程中的問題
1.對大多數體育工作者而言,人工智能技術還相當高深,它需要開發者不僅具備專項知識,還必須具備系統工程、軟件開發等多個領域的綜合素養。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻,即便是具有一定計算機應用水平的科研人員,對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統的核心和基礎是人類的知識和經驗,要想開發智能系統,就必須從傳統的以數值計算為中心的程序設計轉變到以知識符號處理為中心的程序設計上來。這種思維與觀念的轉變顯然不是輕而易舉的。此外,智能系統的開發是一個復雜的、曠日持久的系統工程,不僅需要相當的技術和足夠的軟、硬件支持,而且需要開發人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內取得成果的研究方向相比,體育實用人工智能技術的研究可能更容易被人們所忽略。
2.人工智能與體育科學兩學科發展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術的科研人員還沒有看到其在體育領域應用的廣闊天地,人工智能的應用成果還集中在工業控制領域、社會經濟系統或軍事決策過程——相對來說,這些領域更易取得明顯的經濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時,相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統的以“經驗技能”為主的教學、訓練模式,保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發展的新成果,這就加大了體育實用人工智能普及的難度。總的來說,相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢,但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地,兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。
3.人工智能技術本身的不完備性。盡管自80年代以來,對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎性研究取得了可喜的成果,特別是人工智能的重要分支——專家系統的應用研究成果已取得了重大突破,但是從總體上來看,人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到,人工智能的大部分分支,如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟,許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里,并沒有轉化到應用上來,即使是在專家系統中,專家知識獲取這一“瓶頸”技術也阻礙了它的進一步發展。
此外,我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統的開發需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入,基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發展。
3.2 體育實用人工智能發展的有利條件
盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發展,但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產生悲觀情緒,更多、更有利的條件則為人工智能技術在體育領域的應用開辟了道路。
1.計算機技術在體育領域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力,已經使越來越多的人們認識到程序設計的美妙前景。顯然,體育實用計算機程序的設計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設計甜頭的教練員和運動員的迫切要求,也是廣大體育科研人員的努力方向。
2.近年來,我國的體育教育,特別是高層次的體育教育取得了很大的進展,培養出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應用能力和學習能力,對他們來說,掌握人工智能技術也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發展與壯大,為體育實用人工智能的發展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身計劃”的推廣與實施,不僅使我國的群眾體育走上了正規化的道路,而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領域的研究人員,他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發現體育中的問題并不斷嘗試用本領域的技術方法來解決它(事實上,許多行之有效的體育實用方法和技術都是非體育專業科研人員引進到體育領域中來的)。人工智能會象現在已經在體育領域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數學、系統工程一樣,逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受,進而逐漸滲透到訓練、選材、規劃、教學等日常的體育工作中。因此,“全民健身計劃”的出臺與推廣,又為體育實用人工智能的發展創造了有利的外部環境。
此外,體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質的不斷提高和人工智能技術的不斷完善,都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。
4 體育實用人工智能的發展方向
就目前人工智能領域而言,人工神經網絡技術與集成分布式智能系統是研究的熱點。前者是以研究大腦的結構和認知模型為主,用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規模的集成環境,即把各種不同的專家系統、神經網絡、數據庫、數值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成,以解決復雜問題,是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向,但對當前體育領域而言,應用性研究,即將各種已經成熟的智能技術應用到體育實踐中來,有著更加重大的現實意義。
4.1 各種體育實用專家系統的開發與研制
專家系統是利用具有相當數量的權威性知識來解決特定領域實際問題的計算機程序系統。它根據用戶提供的信息、數據或事實進行自動推理判斷,最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統做為體育實用人工智能研究的突破口,是因為不論從理論上、技術上,還是從應用上,專家系統都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統開發實例(包括已開發的體育實用專家系統)可以提供技術支持,各種理論研究又使開發過程有章可循。體育實用專家系統的開發,能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體,引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術,逐漸開發出智能化程度更高的智能系統來。惟有如此,才能符合事物發展的客觀規律,才能保證體育實用人工智能健康、有序地發展。
4.2 體育領域自身智能技術研究人員的培養
由于受知識和技術的限制,在很長的一段時間內,體育實用人工智能的發展還必須依靠人工智能領域人員的引導。然而,只有培養出體育領域自身的智能技術研究人員,體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發人員,我們可以稱其為智能工程師,應該首先是一個體育工作者,并已具有相當程度的體育專業知識和體育運動實踐,再通過人工智能技術的學習和訓練,就可以單獨開發出自身領域高質量的智能系統。智能工程師及其工作,為人工智能技術向體育領域的滲透提供了必要的前提條件。
4.3 體育實用人工智能的基礎理論研究
雖然體育實用人工智能技術和方法研究十分重要,而且往往能夠在較短的時間內取得明顯的效益,但是它們卻根植于基礎理論的研究,脫離了基礎理論,技術和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現。知識只有形成體系,才能成為科學,一系列的技術只有被理論所串接和揉合,才會具有持久的生命力。因此,加強體育實用人工智能的基礎理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發展規律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等),是這一新生學科存在和發展的根基所在。
5 結束語
體育實用人工智能離成熟還有很長的距離,還存在著一系列的問題,但同時又充滿著希望,為迎接這一機遇與希望共存的挑戰,廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。
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