人工智能与科学技术合集12篇
人工智能与科学技术篇1
2009年，《求是》杂志发表了中国工程院常务副院长潘云鹤的文章《大力培养创新型工程科技人才》，该文章从分析工程科技活动的特征及其对创新型工程科技人才的需要出发，明确界定了创新型工程科技人才的概念[2]。
1创新型工程科技人才的特征分析
传统的"工程"是指将市场需求转化为生产制造的中间环节[3],以顾客(包括国家和社会的需求在内)提出需求、营销人员解释需求为前提,通过工程科技人员的设计产品活动形成制造(生产产品)活动的基础。当今，“工程"概念已经得到广泛扩展，指人们为了满足某种社会需要，综合利用科学理论(包括自然科学、人文科学、社会科学理论等)和技术手段，自觉地改造客观世界，建构一定的人工世界的活动及其实践成果[4]。
显然，在当代工程科技活动中起核心作用的要素是人才。要培养出能够适应、参与并引领当代工程科技活动的主体，就必须分析人才的特征。为此，众多国家与学者都在这方面进行了全面的归纳、深入的分析和精辟的总结。
美国工程院提出，面向2020年的工程师必须具备的关键特征是分析能力、实践能力、创造力、交流能力、商务与管理能力、职业道德与职业意识、终身学习能力。
美国工程与技术认证委员会对工程教育培养的专业人才制定了一系列评估标准：有应用数学、科学和工程等知识的能力;有进行设计、实验分析与数据处理的能力;有根据需要去设计一个部件、一个系统或一个过程的能力;有多种训练的综合能力;有验证、指导及解决工程问题的能力;对职业道德和社会责任有所了解;有效的表达和交流的能力;懂得工程问题对全球环境和社会的影响;有终生学习的能力;具有与当今时代问题有关的知识;有应用各种技术和现代工程工具去解决实际问题的能力。
澳大利亚工程师协会关于工程师的"双层素质模型"将工程师的素质分为基本知识和基本技能。基本知识包括工程学科的知识、正式和非正式的信息源知识、最新技术和技巧、工程工具;基本技能包括职业规划技巧、交流技巧、研究能力、分析能力、信息的选择与决定、发展人际关系的技巧、风险和危险分析、综合的能力、从多个侧面理解失误的能力。
中国工程院院士韦钰在2007年举办的"新形势下我国工程教育的改革与发展"论坛中指出，创新型工程科技人才需要具备以下素质：好奇心和对探究的热情、责任心、基础知识和良好的认知模型、有效的终身学习能力、综合运用知识解决问题的能力、合作交流和表达的能力。
中国工程院院士钟山认为，创新型工程科技人才必须具备研究开发能力、工程设计能力、工程实践能力、创新攻关能力、综合集成能力。
中国工程院谢克昌院士[5]从做人、做事、做学问的角度出发，将创新型工程科技人才的素质特征归纳为：献身精神、严谨求实、团队协作、创新人格、战略视野、市场意识;工程实践能力、设计能力、集成能力;科学理论知识、专业基础知识、经验和人文社会知识。
2地方工科院校智能科学与技术专业的人才培养目标与规格要求
地方高校既是为地方输送人才、智力、技术的主要源泉，也是实现地方技术创新、文化提升的重要保障。武汉工程大学(原武汉化工学院)是一所典型的地方工科院校，既区别于985、211和部属高校，又区别于具有信息行业背景的工科高校，始终以地方经济建设和社会发展为服务面向对象[6]，其智能科学与技术专业创办于2005年，于2006年开始招生。
在人才培养定位方面，学校坚持面向"工程"，突出"创新”以创新型工程科技人才为培养目标。1方面，985、211和部属高校以"研究型"人才为培养目标，部分地方普通高校以"应用型"人才为培养目标，而我校作为一所地方工科院校，显然不适于"研究型"或"应用型"，而应突出"工程"传统特色;另一方面，要培养适应当前"工程"科技活动需要的人才，就必须突出"创新”只有具备创新意识、创新能力、创新精神的人才，才能在创业或就业市场中具有更强、更持久的竞争力[7]。
创新型工程科技人才可以分为领军型人才(科学发现、科学理论创新)、研发型人才(科学方法创新、技术原理创新)和应用型人才(技术集成创新和技术应用创新)，通过此前对创新型科技人才共同特征的分析，我们确定了本专业的人才培养规格要求。
在基础知识方面，要求学生学习并掌握计算机科学、智能信息科学、控制科学的基本理论、基本知识，了解智能科学的理论前沿、应用前景和发展动态;在能力培养方面，要求学生具有使用智能科学与技术进行信息处理和解决工程技术问题的基本能力，能发现问题、分析问题、解决问题，具有创新能力和竞争意识;在基本素质方面，要求学生树立科学的世界观、人生观，具有刻苦学习、善于钻研、锲而不舍的精神，还要具有良好的思想品德、道德修养、社会人文素质和敬业爱岗、艰苦奋斗以及团队协作的精神。
3创新型工程科技人才培养体系
厚基础、宽专业、高素质、强能力是培养创新型工程科技人才的指导思想。我校智能专业的人才培养规格在三个方面和三个层次对学生的培养提出了要求。在低年级阶段，要求学生具备扎实的基础知识、良好的身心素质和社会人文素养;在二、三年级，要求学生具备较强的综合应用能力，能通过这一阶段的学习具备解决本专业
领域内简单问题的能力;在高年级阶段，要求学生在经过一至三年级的基础学习后，有能力自主学习交叉学科领域的基本知识，进而具有解决复杂工程技术问题的能力，能独立承揽小规模工程项目的开发以及参加大、中型项目开发。
3.1课程教学体系
按照创新型工程科技人才培养目标和规格的要求，我校以智能科学与技术专业学生为实施对象，构建了相应的人才培养体系。其中，课程教学体系分为四大模块：公共基础课程、学科基础课程、专业主干课程和专业方向课程。
1)公共基础课程。主要包括数理类、人文类和体育类课程。数理类课程为后续的专业基础课和专业主干课打下理论基础;人文类课程能够帮助学生树立正确人生观，扩大知识视野，培养人文素养，丰富内在品质，提升情感智慧;体育类课程能够让学生练就强健的体魄。
2)学科基础课程。由于与智能相关的应用融合了数学、电子、计算机软硬件、智能系统集成等众多先进技术，内容丰富，应用面广，因此，在制定学科基础课程时，设置了与计算机、控制论、信息论相关的课程，如电工电子技术、算法与数据结构、数字信号处理、信息论与编码等，这部分课程是各个学科的基础课程，可以为学生打下坚实的理论基础。
3)专业主干课程。智能专业主干课程的设置强调让学生理解并掌握有关智能感知、智能决策、智能控制等方面的知识，以智能为主线，设置了人工智能、机器人学、机器人控制、机器视觉等课程。这些课程的设置注重课程之间的内在衔接与相互融合，使教学内容具有系统性、完整性、科学性和先进性的特点，是学生学习智能科学的重要专业课程，也是学生今后利用智能专业技术处理和解决工程技术问题的重要基石。
4)专业方向课程。专业方向课承载着学生能力培养的目标，具有显著的能力属性。考虑到本校实际情况，并结合社会对人才的需求，本专业选择了智能机器人和机器视觉两个方向作为今后学生的专业发展方向，开设的课程有多智能体系统、模式识别、智能机器人、智能控制技术、智能信息系统等。专业方向课的设置充分考虑到学生今后的发展方向和市场需求现状，使学生毕业后无论从事科学研究还是进行工程开发设计，都能处于行业领先地位。科学合理地设置专业方向课程，确保了学生有扎实的专业基础和科学的知识结构，奠定了学生可持续发展的基础。
3.2实践教学体系
创新型工程科技人才的培养必须面向工程实际，而工程实际问题与当前智能技术领域的发展方向密切相关。在培养方向的设定上，我们选择了人工智能诸多领域中工程性较强的智能机器人、机器视觉等方向，更加适合于学校整体的学科特点和人才培养特色。在整个实践教学过程中，我们将其分为课程实验、综合设计、科研训练、认识实习、专业实习、毕业实习和毕业设计，形成_个完整的实践教学体系，旨在培养学生实验技能、工程设计能力与创新能力等。
1)实验教学。实验教学与课程内容密切相关，面向课内基本理论的理解及实际验证，同时，在此过程中还能使学生掌握一定的操作技能和实践知识，引导学生在学习过程中发现问题和提出问题。由于智能科学与技术是多学科交叉融合的新兴学科，因此在计算机、自动控制、信息处理等方向上，设置了对应的专业核心基础实验课程，以提高学生的适应性，如"可视化编程技术"是专门的实验课程，该课程主要讲述VC++和Matlab编程，全部课程都在实验室授课，这两种语言是后续专业基础课及主干课的主要编程工具，在实验教学计划安排中给予了大量课时。
2)实习教学。在实习教学环节，注重培养学生的工程能力和创新能力。参照专业规范，并借鉴其他高校的办学经验，按照"梯度实习"模式组织学生进入相关单位进行实习。在四年本科教学中安排了认识实习及不同阶段的专业实习。
认识实习增强了学生对实际工作环境和内容的了解;专业实习要求学生到相关企业学习基本技能，积累与专业相关企业的管理、开发、生产等方面的感性知识;毕业实习要求学生到用人单位进行实习，在实习阶段就开始进入工作时的角色，承担_定的工作任务，与实际工作紧密结合，增强具体解决实际问题的知识应用能力[8]。从实施效果看，学生能够深入到用人单位参与实际问题的开发，培养了学生的工程应用及开发能力。
3)综合设计。将部分课程设计与具体课程分离，强调学生的选题自主性和实践环节连贯性，鼓励学生将实践环节与创新学习相结合，增强学生的就业适应能力。在综合设计实践环节的设置中，不仅设置了软件、硬件等方面的基本综合设计，而且在智能系统方面依次设置了应用型和综合型的设计，侧重开发工程能力、创新能力的培养，使学生能够达到培养目标中对实践能力的要求。
4)科研训练。以我校智能科学与技术专业为实施对象的科研训练，是以"培养学生科研素质、提高研究能力和研究性学习与创新性科研互动"为理念，以部级科学研究和教学研究项目为依托，以"模式识别与智能系统"湖北省重点学科、智能机器人湖北省重点实验室为平台，发挥全国优秀教育工作者、教学名师等高水平教师的积极性，尊重学生的能力差异和兴趣取向，围绕本科生创新型工程能力培养的教育宗旨，构建了适合不同学习阶段不同学科平台的、因材施教的、"阶段一学科一能力"多元能力培养体系。这种方式激发了学生的研究兴趣和创新欲望，培养了学生的创造力，促进了学生知识应用能力以及综合创新素质的全面发展与提升。高年级所有本科生按组实行导师制，学生直接参加导师的科研训练项目，在指导教师指导下设计实验方案、完成实验项目的数据分析与处理、撰写科研报告等，有效地提高了学生的实验动手能力和科研创新能力。
5)毕业实习及设计。大四的毕业实习和毕业设计是密切联系的整体。在此阶段，要求学生以"准工程师"身份到企业和科研单位实习，参加技术和管理工作，在工程师指导下，把理论知识和基本技能应用到解决实际工程问题中，积累专业经验，培养工程实践能力，创造技术成果,同时寻找合适的毕业设计题目，获得就业的信息和机会。学生毕业论文应从选题开始，严把质量关。选题要符合专业方向，要与企业的实际工作接轨，做到有的放矢。学生在单位实习，通过参与用人单位的项目设计，培养了工程实践能力;通过撰写毕业论文，培养了学生初步的科研能力和_定的创新能力。
3.3课外指导体系
课外指导是对学生工程创新能力培养体系的有益补充，以学生自拟题目或者参加各类学科竞赛和科研项目为主要形式。
1)自主项目。中高年级的学生根据将来就业方向和个人兴趣爱好，自主选择一些具有工程应用背景或研究探索性质的课题，教师按照专业方向进行分组分类指导。这种方式是学生兴趣驱动和就业导向的结果，可以极大地激发学生自主学习的欲望，学生在研究过程中可能会有科学新发现，也可能会对原有方法进行改良创新。
2)比赛项目。"机器人足球"是吸引广大青年学生积极进行科学探索、实践开发和团结协作的典型平台，它包括了全面、综合的专业知识,需要良好的实践能力、创新能力和协作精神。在专业教师的指导下，我校已经形成了一个人员稳定、基础扎实、梯队结构合理的"机器人足球"队伍，每年都吸引智能专业许多学生踊跃报名参加，该项目为学生提供了培养创新能力的舞台和竞争性学习的机会，极大地促进了学生的创造性和运用知识的能力。现在，我校的"机器人足球"比赛已经成为专业人才培养的一个特色，并取得了广泛的社会认可。
3)基金项目。自2005年起，我校设立了校长基金项目，旨在推动大学生进行工程实践和科学研究，培养学生的创新能力和工程实践能力。经过七年的发展，智能专业学生有四十余人成功申请了校长基金项目，以"双目立体视觉系统在三维平面重构的方法研究"为代表的校级重点项目获得了湖北省大学生优秀科研成果三等奖。
4)科研项目。学生以教师的科研项目为依托，在教师指导下尝试进行科研项目的开发，建立了导师与学生全程负责制，形成教师与学生一对一的智力支持关系。在课堂上，学生学习理论知识;下课后学生在科研室将课堂知识与自学相结合，在导师指导下为完成特定项目，进行探索性学习和项目开发工作，学生还可利用暑假继续开展工作。这种方式将学校培养体系与学生自主发展结合，使学生学习跨越时间、空间，跨越教室与寝室，从更广泛的层面上拓展了学生创新能力的维度与深度。
4人才培养成果
经过多年探索与实践，我校以智能科学与技术专业为样本的创新型工程科技人才培养体系，走过了由探索到完善直至逐步成熟的历程，在面向创新型工程科技人才培养体系的指导下，培养了学生的工程实践能力，激发了学生的创造性思维，取得了一定的教学成果。
1)明显提高了智能专业的人才培养质量，培养了一批具有国际竞争力的创新型人才。2012年智能专业学生考研率达到25.5%,就业一次签约率达到99%,签约世界500强企业人数逐年上升，毕业生得到用人单位的普遍好评。
2)大学生课外科技活动蓬勃发展，获得"挑战杯"大学生课外学术科技作品竞赛国家二等奖1项、湖北省一等奖2项。
3)促进了机器人足球平台的建设和发展,在省内高校发挥了辐射带动作用。2002年以来,尤其是2006年以后，我校以智能专业本科生为主力队员的机器人足球队，在国际机器人足球联盟(FIRA)世界杯比赛中获得9项冠军、8项亚军、9项季军;2010年至今，在国际仿人机器人奥林匹克大赛中获3项冠军、2项季军;在全国机器人足球锦标赛中获7项冠军、11项亚军、11项季军。我校机器人足球项目取得了一系列成就,获得了社会广泛认可和一致好评，在湖北省乃至全国高校中享有较高声誉，同时也带动了湖北省内机器人足球项目的发展。"以机器人足球为代表的研究性教学及其在创新人才培养中的探索与实践"项目，获得首届中国化工教育科学研究成果奖三等奖。
人工智能与科学技术篇2
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
人工智能与科学技术篇3
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 “智能科学与技术”学科：内涵、结构与关系
为了便于论证，首先需要明确：什么是“智能科学与技术”学科?
1.1 “智能科学与技术”的学科内涵
智能问题具有高度复杂性，不同的人从不同的角度去认识智能，就可能得到不同的理解，这使得国际学术界关于智能的定义一直呈现出多样化的特点(正像信息的定义至今还难以统一那样)。
但是，经过长期的研究，具有系统思维优势的我国人工智能学术界却已经对此取得了比较清晰的理解。
智能，是“面对问题、约束和目标，通过获取信息、提炼知识、调度知识生成策略，从而解决问题、满足约束、达到目标”的能力。
智能的概念也可以用图1的抽象模型来表示。图1模型所表示的“由面对问题到解决问题”的整个过程是典型而完整的智能活动过程，其中包含：信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)、知识生成(认知)、策略创建(决策)、策略传递(通信)、策略执行(控制)等基本环节。它体现了“标准智能科学技术”的科学技术内涵。
图1所示的“标准智能科学技术”内涵中，“知识生成(认知)”和“策略创建(决策)”这两个相互联系和相互作用的部分，通常又被称为“狭义智能科学技术”，它是“标准智能科学技术”中最为复杂最为困难的部分，也是“标准智能科学技术”最具表征性的部分。
本项建议提出增设的“智能科学与技术”博士学位一级学科，正是指“狭义智能科学技术”而言。为了使语言和行文更为简洁，在一般不引起误会的情况下，通常省略“狭义”这个形容词。
由此可以得到一个重要的结论：“智能科学技术”一级学科具有自己相对独立的学科立足点，这就是认知(知识生成)和决策(策略创建)，而且是“标准智能科学技术”内涵中最具有表征意义的部分。
1.2 “智能科学与技术”一级学科的二级学科结构
作为一级学科，“智能科学与技术”学科可以下设若干二级学科。根据目前的发展情况，设立以下三个二级学科是适宜的：
智能理论与方法(可授理学学位)
知识处理(可授理学或工学学位)
智能系统与应用(可授工学学位)
这是三个体系很完整、关系很和谐、非常有特色的二级学科。它们在整体上全面地涵盖了“智能科学与技术”学科的理论、技术与应用，足以支撑“智能科学与技术”学科的发展。
同时也可以看出，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的三个二级学科内涵与现有其他一级学科的二级学科之间没有重叠与冲突，不会影响到其他学科的发展。相反，它使整个学科的学位培养体系得到了充实与完善。
1.3 “智能科学与技术”与相邻学科的关系
由智能的定义和它的抽象模型(图1)可以看出：标准智能科学技术(或者也可以称为“完全的智能科学技术”)包含了以下分支学科：
传感与测量(信息获取)
通信(信息传递)
计算(信息处理)
狭义智能(知识生成与策略创建)
控制(策略执行)以及
系统(全局性能优化)等分支学科
显而易见，这些分支学科都有自己相对独立的学科立足点，不存在人们担心的“互相挤占”的问题。即使对于“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”这两个关系最密切的学科来说，“智能科学与技术”也不会“挤占”它们的研究领域。相反，它们之间具有明确的分工和接口，所有这些分支学科之间的有机合作，可以构成标准的(或完全的)智能科学与技术的大学科。
多年前，“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”、“控制科学与工程”都已经成为一级学科。因此，现在设立“(狭义)智能科学与技术”博士学位授权一级学科，全学科的整体结构，应当是水到渠成的事情了。2设置“智能科学与技术”一级学科：必要性、可行性、紧迫性
既然图1的抽象模型揭示了“标准智能科学与技术”的学科结构内涵，也表明了“(狭义)智能科学与技术”学科具有自己独立的学科立足点――认知(知识生成)与决策(策略创建)，而且表明“智能科学与技术”学科与“信息与通信工程”、“计算机科学与技术”和“控制科学与工程”等学科属于同一个学科层次，那么一个自然的问题就是：为什么在此之前，“智能科学与技术”学科没有能够与其他同层次的学科一起成为一级学科?
下面就来回答这个问题。
2.1 设置“智能科学与技术”一级学科：理论基础已经确立
当初没有把“智能科学与技术”设置为一级学科，不是因为它不重要，而是因为智能科学技术的研究对象f认知与决策：如何把信息提炼成为知识；如何把信息与知识激活成为智能策略)比较复杂，进展受限，甚至连人工智能的三大主流理论(基于结构模拟的人工神经网络、基于功能模拟的符号逻辑系统、基于行为模拟的感知――动作系统)也处于“鼎足三分，互不认可”的状态，未能形成统一的理论知识体系，因而缺乏建立一级学科的理论基础。
其实，这种进程完全符合科学技术发展的规律。正如人类进化的过程一样，只有当感觉器官、传导神经系统、思维器官中的古皮层和旧皮层、效应器官这些功能首先发展起来之后，人类才会对思维器官新皮层的发展提出强烈的要求，使后者成为发展的焦点。信息科学技术的发展逻辑也是这样，只有当传感技术、通信技术、计算机技术、控制技术都充分发展起来之后，我们才会对智能科学技术的发展产生强烈的需求，使智能科学技术成为发展的焦点。
事实上，自20世纪90年代Internet(计算机与通信技术的集成体现)进入商用以来，人类对智能科学技术的迫切需求就已初见端倪：无论是为了发挥Internet的正面作用(在信息海洋中准确检索用户所需要的信息)还是为了抑制Internet的负面影响(过滤各种不良信息)，都需要能够“理解信息内容和效用”的智能搜索技术，而这不可能依靠一般计算机编程来解决。这就验证了上面的进程逻辑：通信与计算机等技术发展起来以后，人类必然对智能科学技术产生强烈需求。
于是，进入21世纪以来，在信息技术应用需求的强力推动下，智能科学技术获得了巨大的发展。现在已经明确：由信息提炼知识(认知)的基本机制是归纳，而由知识和信息激活智能策略(决策)的基本机制是演绎。不仅如此，原来“鼎足三分，互不认可”的人工智能三大主流理论(结构模拟理论、功能模拟理论、行为模拟理论)也在机制模拟理论的框架内实现了和谐的统一，形成了人工智能的统一 理论体系，从而为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了必要的理论基础，扫除了原来不能设置一级学科的基本障碍。
而且，人工智能理论研究与自然智能的研究之间也在快速沟通，正在形成更强大的研究体系――高等智能，后者把感知、觉知(基础意识)认知、情感、智能等一些原先互相分离的领域以及信息理论、知识理论、智能理论等一些原先互相脱节的理论互相融会贯通，构筑“高等智能”的理论体系。
2.2 设置“智能科学与技术”一级学科：国家需求迫在眉睫
众所周知：信息是现象，知识是本质，智能是运用知识解决问题的能力，是信息的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点。与此同时，智能又是生命体的精髓，是生命体最为复杂、最为神奇、最为重要的能力。显然，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术最为精彩的交叉领域，是21世纪科学技术发展的聚焦点。
从智能的定义和图1的智能模型可以看出，智能科学技术的实质，是利用现代科学技术增强人类认识问题(以至认识世界)和解决问题(以至改造世界)的能力。因此，在激烈尖锐的国际竞争中，谁最先掌握了智能科学技术，谁就可能掌握竞争制胜的主动权。肩负“振兴中华”重任的我国科技和教育工作者，责无旁贷地要全力以赴，抢占先机，努力发展我国的智能科学技术。而设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，就可以在智能科学技术这个关键领域培养大批优秀的高层次人才，为我国掌握信息科学技术的核心、前沿和制高点提供人才保障。这是我国国家发展至高无上的战略需求。
另一方面，从现实的经济发展来看，党中央国务院一再发出号召，要求尽快转变粗放的国民经济增长方式，因为这种增长方式导致资源(包括物质资源和能量资源)的高消耗和废弃物的高排放，造成对生态和环境的高污染(称为“三高”)，是一种不可持续的增长方式。近年来，人们从工业生产系统的操作层面和管理层面采取了多方面的节能减排措施，也取得了一定的成效。但是分析表明，“三高”的根源是资源的高消耗，而资源高消耗的根源又在于工业时代余留下来的工业生产系统“高度冗余”的设计理念：为了保证在最恶劣的条件下正常生产，就要求为生产系统提供高额超量资源(包括物质资源和能量资源)供应。然而，最恶劣条件的出现概率通常很小，因此，在绝大部分时间内，生产系统都处于高额超量资源消耗的状态。一旦按照这种理念设计了生产系统，那就“木已成舟”，无论人们在操作和管理方面怎样精心，也不可能从根本上解决由于资源高消耗引发的“三高”问题。
解决国民经济粗放增长方式的根本办法，是采用基于智能科学技术的“智能设计”理念去取代“高额超量冗余”的传统工业设计理念，从工业生产系统的“源头”上消除“三高”的根源。如定义所见，“智能”概念的基本特征是“学习”，智能设计理念的技术特征是“自学习――自调整――自适应”，它能保证在任何情况下(包括最恶劣和最良好的情况)，生产系统的资源供应和产品产出都处在“准最优”的状态，从而消除了高额超量冗余资源的消耗。这是国民经济健康发展所迫切需求的，也是智能科学技术所能够做出的贡献。
国民经济和社会进步迫切需要“智能科学技术”的最新动向是2009年2月4日IBM中国公司在北京的“智慧地球(Intelligent Earth)”战略。这个战略的目标是让世界的运转更加智能化，涉及个人、企业、组织、政府、自然和社会之间的互动，这种互动将大大提高性能效率和生产力。IBM并不讳言“智慧地球”对于中国发展的重要性，它认为，“智慧地球”使中国近百年来首次与世界同步进行技术革命，为中国提供了难得的历史良机(详情参见《科技日报》的整版报导)。这是一个非常清晰的信号：20世纪80年代以来，引领世界发展的火车头是“信息化”，而在21世纪的今天，引领发展的火车头则是“智能化”。如果我们不能及早为“智能化”培养大批优秀的“智能科学技术”高层次人才大军，振兴中华、建设“创新型国家”的目标就难以实现。
也许大家还记得，在2008年中国科学技术协会成立50周年庆祝活动期间，在互联网上展开的一项大规模调查显示，在10项“引领未来的科技”名单中，“人工智能”赫然处在前列的地位。这表明，中国广大网民早已认识到人工智能对于中国发展前途的重要性和关键性。
总之，无论是从学术意义还是应用价值来看，为了国家的最高利益，智能科学技术的发展都应当放置在相当关键的核心地位。教育是先导性事业，是面向未来的事业，培养人才需要一定的周期，需要超前安排。因此，我国现在设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，已经不算早了。
2.3 设置“智能科学与技术”一级学科：条件已经成熟
无数事实表明，由于信息科学技术(尤其是互联网的应用)不断向深度和广度进军，特别是智能科学技术的不断发展与完善，当今世界进步的特征正在由“信息化”快速向“智能化”迈进。今天，社会对“智能化”的呼唤如同20世纪80年代社会对“信息化”的呼唤一样急切和普遍：智能网络、智能决策、智能计算、智能控制、智能管理、智能通信、智能信息处理、智能遥感遥测、智能交通、智能车辆、智能机器人、智能农业机械、智能游戏、智能商务(商务智能)、智能仪器仪表、智能材料、智能建筑、智能自动化、智能玩具、智能信息服务、智能信息安全、智能战场对抗等，不一而足。
时至今日，在我国学位体系结构中设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，完善学科学位体系的整体结构，适应科学技术的发展和国民经济对人才培养的需要，条件已经充分成熟。
(1)随着信息技术的发展和应用，信息化不断向深度和广度前进，涉及的问题越来越深刻，越来越复杂，从而对“智能科学技术”的应用产生了越来越明确和强烈的需求，推动着“信息化”进程不断向“智能化”的阶段迈进。
(2)智能科学技术本身的长足进步，特别是人工智能理论由原先的“鼎足三分和互不认可”状态走向和谐统一，形成了自己的科学理论体系，为设置“智能科学与技术”博士学位授权一级学科奠定了坚实的学科理论基础。
(3)由于通信、计算机、控制等学科的发展(特别是Internet的发展)对智能科学技术提出了日益迫切的需求，智能科学技术在现代国民经济的发展与社会文明的进步事业中已经发挥了而且将进一步发挥越来越重要的作用。
(4)智能科学与技术的狭义学术领域定位于“认知(知识生成)和决策(策略创建)”，它的前端与“计算机科学与技术”学科的“信息处理”接口，后端则与“控制科学与工程”学科的“策略执行”衔接，各司其职，相辅相成。
(5)经过深入论证，“智能科学与技术”博士学位授权一级学科下设“智能理论与方法”、“知识处理”以及“智能系统与应用”三个博士学位授权二级学科，是十分适 宜的。
(6)建议在设立“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的同时，也设立“智能与技术”硕士学位授权一级学科；其下也设立“智能理论与方法”、“知识处理”和“智能系统与应用”三个二级学科。
(7)我国已经有大约20所高校创建了“智能科学与技术”本科专业，也已有一批高校在“计算机科学与技术”博士学位授权一级学科内自主设置了“智能科学与技术”的博士学位授权二级学科，为设立相应一级学科创造了条件。
(8)我国大批高水平的高等学校和中科院相关研究所拥有实力雄厚的博士和硕士研究生培养队伍和基地；我国信息领域众多的高新企业、动画漫画产业和智能游戏以及智能服务产业对智能科学与技术的高层次人才有强大需求。
(9)中国人工智能学会逢单年召开全国智能科学技术的学术大会，逢双年举办国际高等智能学术大会(Intemational Conference on Advanced Intelligence)，还创办了“Intemational Journal on Advanced Intelligence”，创造了良好学术环境。
(10)2002年以来，中国人工智能学会教育工作委员会每年都举办1～2次全国性“智能科学与技术”本科专业和研究生教育的研讨会，交流本学科专业的办学经验，探讨研究生的培养途径，发挥着民间教学指导委员会的作用。3结论和建议
具有五千年文明积淀的中华民族，虽然在近代历史上曾经落伍，但是经过60年的洗礼，特别是经过改革开放30多年来的学习、思考与探索，已经充分成长起来了。在考虑“中国应当做什么”这类问题时，完全有能力根据客观规律和事实分析，得到自己的结论。
(1)信息获取(传感)、信息传递(通信)、信息处理(计算)和信息执行(控制)科学技术的发展，推动了经济和社会向着信息化的方向快速迈进；而经济和社会走向信息化的结果又激发了越来越多更为复杂和深刻的社会需求，急切需要智能科学技术(知识生成和策略创建)迅速跟上才能解决。这是科学技术与社会需求互动而导致科学技术不断进步的客观规律。
(2)经过半个多世纪的研究和积累，智能科学技术本身已经获得了长足的进步，不但在实际应用中已经发挥重要的作用，而且智能科学技术的理论基础也已经由原来的“鼎足三分，互不认可”状态进步到形成了和谐统一的体系，为智能科学技术的进一步发展奠定了坚实的基础。
人工智能与科学技术篇4
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 “智能科学与技术”专业背景
随着生产力的持续进步和科技的发展，传统的科学技术已不能适应时代进步的要求，众多的产业、经济、科技和社会问题，无法用传统的数学方法和技术加以解决。智能科学技术正是在这样的背景下被提出来的，它是脑科学、认知科学和人工智能等学科构成的交叉学科，主要研究智能的基本理论和实现技术。在国外，智能科学技术已得到了较好的发展。并且，国外一些著名学府，如东京大学、爱丁堡大学、卡内基梅隆大学等先后开设了“智能科学与技术”专业，培养该方向的高层次人才。智能科学技术也得到国内专家的密切关注，早在1991年中国科学院就建立了以智能科学技术为主要研究方向的复杂系统与智能科学重点实验室，并且已有计划将其列入我国新近制定的中长期科技发展规划中。
智能科学技术要发展，人才是关键。中国人工智能学会副理事长、北京邮电大学钟义信教授在2007年中国人工智能年会上指出：“智能科学技术作为现代科学技术的核心、前沿和制高点，充满重大的创新机遇。在激烈竞争的国际环境下，谁先掌握智能科学技术，谁就有可能掌握制胜的主导权”。目前，智能科学技术正在迅猛发展，推进智能科学技术专业教育，培养高层次智能科学技术人才，正当其时，适应国家教育振兴行动计划的要求，顺应时代的需求。自2003年10月北京大学自主设置的“智能科学与技术”本科专业在教育部备案以来，先后有北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等多所院校先后设置了“智能科学与技术”本科专业，我校申报的“智能科学与技术”本科专业也于2008年得到了国家教育部的批准。
为加快智能科学与技术研究生教育的发展步伐，进而提高“智能科学与技术”本科专业的办学质量，新专业建立以来，中国人工智能学会教育工作委员会先后于2004年8月在北京、2004年11月在北京、2005年11月在武汉、2006年12月在北京、2007年12月在哈尔滨和2008年10月在北京六次组织“智能科学与技术”教育研讨会和座谈会，上百所大学的代表参加了会议。加快发展“智能科学与技术”专业教育己成为众多院校的共同愿望，但由于该专业设置时间不长，各高校对于该专业的建设都还处于摸索阶段，因而还有很多问题有待研究。
我校建校50多年来，坚持以信息学科为特色，不断调整学科结构，努力提高办学质量和办学效益，为国家及地方建设培养了大批专门的人才。近年来，我校计算机科学与技术学科建设取得明显的成效，是中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会的挂靠单位，在智能科学与技术领域中的智能信息处理、计算智能、模式识别、文本分类、图像处理等研究方向已取得了丰硕的成果，已形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。在科学研究方面，研究内容涉及多个领域。在Rough集扩展理论模型、决策信息系统不确定性度量、自主式机器学习、信息系统知识约简、不完备信息系统中的知识获取等方面取得了一系列成果；针对复杂问题求解，模拟人类问题求解的自然方式，以Rough集、模糊集和商空间理论为基础，开展粒计算研究工作，在二进位粒表示、模糊商空间、覆盖粒计算模型、粒计算知识获取等方面已取得了阶段性成果；将计算智能理论成果应用于一些特色领域，例如，研制了EMAIL过滤系统、基于语音和图像的双模情感识别系统、Rough集智能数据分析仿真系统(R1DAS)、图形图像智能分析与处理系统、棉属植物生物基因信息智能分析系统等，取得了良好的社会经济效益。这些都为我校“智能科学与技术”专业建设提供了基础。
本文将结合重庆邮电大学本校的学科优势和人才优势，对我校建设“智能科学与技术”专业中的若干问题进行探讨。
2 “智能科学与技术”专业建设的若干问题
2.1 培养目标
制定科学、合理的“智能科学与技术”专业培养目标是实施人才培养的基础。培养目标的制定必须结合以下三个方面。
(1)紧扣专业内涵，弥补“智能缺位”的专业漏洞
智能科学技术以人工智能理论和方法为核心，研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机。对于专业培养目标，按照专业现状，“智能科学与技术”专业的培养目标应定位于弥补“智能缺位”的漏洞。现有的电子、自动化和计算机等专业本身都在向纵深发展，人才需求强劲，都是不可或缺的朝阳专业，与智能技术虽有交叉和结合，但每个专业都不能独立地覆盖智能科学技术的整体范畴，更不可能丢弃原有的专业核心将重心转移到智能科学技术领域。因此，“智能科学与技术”专业应该定位于弥补信息领域“智能缺位”的专业漏洞。
(2)紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才
学校并不是孤立的，它与社会有千丝万缕的联系，是面向社会开放的大系统。因此，在制定专业培养目标时，必须紧跟市场需求，培养适应国际竞争和社会需求的人才。随着经济的发展和国际竞争的加剧，社会对人才提出了更高的要求，“宽口径、厚基础、强能力、高素质”是当前社会对人才的要求。具体到“智能科学与技术”专业，我们可以从以下三个方面着手。一是加强基础能力培养，即加强英语、数学、计算机能力的培养；二是突出本专业的核心技能，即突出对人工智能、脑科学、认知科学等的基本理论与方法的掌握；三是强化实践动手能力，即强化智能系统、智能网络等的分析与设计能力。
(3)紧随本校优势，突出人才培养特色
市场对人才需求的多样性要求学校对学生的培养多样化。各所院校不可能制定完全一致的培养目标，完全一致的培养目标必定导致人才培养的失败。因此，培养计划的制定必须结合自己的学科优势和人才优势，突出本校的专业特色，针对性地培养市场所需要的人才。重庆邮电大学是一所以信息科学技术为特色的院校。因此，我们在制定培养计划时，一方面可以借鉴其他院校的培养目标，另一方面必须结合我校十分优越的计算机和通讯技术方面的学科优势和人才优势。将“智能科学与技术”专业与现有的“通信技术”、“计算机科学与技术”等专业结合，不仅能够为社会培养急需的人才，而且必将大力推动我校的计算机科学与技术学科建设，加速我校其他学科的快速发展。
2.2 课程体系
培养目标的实现需要依靠课程体系的整合和设计来 支撑。一个专业的课程体系直接反映了人才培养的方向。课程是教学之根本，其主要任务在于结合社会对人才的实际需求，依靠专业培养的总体目标来进行课程体系的设计。
对于“智能科学与技术”专业的课程体系，从该专业本科毕业生所应具备的知识体系来看，我们大致可以将大学教育期间学生应学习的知识划分为以下四个层次：公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程和专业开放选修课程。其中，公共基础课程是对学生德、智、体三方面基础素质的培养。专业基础课培养学生在计算机、电子技术等方面的基本能力，为本专业后续课程之基础。专业核心课程培养学生本专业的基本能力，主要以智能科学技术方面的课程为主。专业开放选修课是实现学生个性化发展的课程，也是体现本校专业特色的模块。
新专业要生存和发展，必须尽快形成自己的特有学科体系和核心课程，核心课程将成为区别于相关学科的重要标志。“智能科学与技术”专业课程体系建设的一个重要原则是：本专业核心课程不是信息科学专业核心课程和自动化科学核心课程的简单堆砌，而应该对信息科学核心课程进行有效的裁减和调整。通过对各相关院校进行调研，我们发现“智能科学与技术”专业尚没有形成本专业的核心课程，这是一个亟待讨论的问题。开放选修课是各校区别于其他院校的特色课程。结合我校的学科优势与专业特色，可以将智能科学技术与通信技术结合开设相关课程，如智能通信技术等。
2.3 师资队伍建设
优良的师资队伍是实施“智能科学与技术”专业人才培养的保证。要保证教学的正常运行、教学质量的不断提高，需要教师具备相关专业的坚实基础和熟练的业务能力。如何整合师资力量，如何共享资源，如何进行高校之间的联合培训、互聘教师等问题都是新专业建设和规划所面临的突出问题。
重庆邮电大学计算机科学与技术学院通过20多年的师资队伍建设，在计算机科学与技术学科上已经形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍和学术梯队。但是，为适应智能科学与技术专业的教学需要，除了依赖本院已有的师资队伍，还需要整合其他院系的师资力量，比如控制技术相关的课程和实验可以借调自动化学科的老师，而生物信息技术方面的课程则可以让生物信息处理学科的老师来承担。
然而，为了适应“智能科学与技术”专业以后发展的需要，师资队伍建设还有很长的路要走。特别是脑科学和认知科学方面的师资力量的建设和加强。我们拟从以下几个方面对现有的师资队伍进行调整和培养：
(1)调整教师队伍。从现有的教师队伍中挑选一些在智能科学技术方面有专长的老师组建“智能科学与技术”专业教研室。
(2)组织教师培训。针对当前师资队伍薄弱的课程，组织老师到相关院校进行调研和专业学习。
(3)引进高级人才。建设科研团队，提高教师学术水平，是建设“智能科学与技术”专业的根本保证。
2.4 就业前景展望
“智能科学与技术”专业人才就业前景的好坏是本专业生死存亡的关键。产业、经济、科技和社会对智能科学技术的强烈需求为“智能科学与技术”专业人才提供了广阔的就业空间。因此，“智能科学与技术”专业学生的毕业去向至少包括以下几条重要途径：
(1)从事智能科学技术的研究。智能科学技术已成为新世纪争夺国际市场的重要因素，加之我国中长期科学技术规划的迫切需要，在国家各部门各领域从事智能科学技术的研究工作是“智能科学与技术”专业毕业学生的一个去向。
(2)从事“智能科学与技术”专业的人才培养。随着“智能科学与技术”专业的逐步建立，高校急需大量具有相关领域专业知识和技能的教学人员和研究人员，在高校从事人才培养是“智能科学与技术”专业毕业学生的又一个去向。
人工智能与科学技术篇5
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 对智能科学技术的再认识
1.1 从“人工智能”到人机系统
Wiener的“控制论”和钱学森的“工程控制论”是人们研制较为简单的系统，且系统运行的环境也不复杂情况下的一面旗帜。
1956年，在美国Dartmouth举行的一个信息科学大会上，J.McCarthy和H.Simon倡议开展人类思维活动规律的研究，并给予其“人工智能”(Artificial Intelligence)的命名。人工智能主要研究用人工的方法和技术来模仿、延伸及扩展人的智能，从而实现机器智能。迄今为止，这一方向虽然已取得了不少成就，如博弈、自动定理证明、模式识别、自然语言理解、自动编程和专家系统等，但是，传统的人工智能在方法论上以符号推理为中心，企图用机器来实现人类的思维活动。所以，许多年来的研究虽然取得了一些成就，但距离人工智能提出的目标还有很大距离。
近三十年来，人工智能进展缓慢。1979年，H.L.Dreyfus《计算机不能做什么?》一书的副标题就是“人工智能的极限”，提出了人工智能存在不可逾越的障碍。紧接着，以人工神经网络为代表的“计算智能”和Brooks的反应式结构(“没有表示”、“没有推理”的系统)给传统的符号智能带来了巨大冲击。特别是日本提出的“第五代计算机”并没有达到预期的目标，仅以实现一个“人机对弈”而告终，这些事实都促使人们对“智能”(或“人工智能”)要有一个重新的认识。对人工智能四十年的研究进行反思，使人们从科学概念上明白了以往不自觉地企图用机器解决一切问题的局限性，并试图从科学观念、研究目标和方法论上打开思路，以重新认识，寻求新的途径。
另一方面，四十年来，特别是从最近二十多年科学技术的发展来看，在当前的信息社会中，信息技术是立国之本，信息化的进一步发展必然走向“智能化”，因此，以“智能”为核心的技术是至关重要的。从两次海湾战争以及其他局部战争，我们可以十分清楚地看出，今后的战争是人――机结合的智能系统之间的对抗，而智能技术将会覆盖几乎所有的工程技术领域。
既然完全基于机器的符号推理(也包括其他的智能方法)不能达到实现人的思维的目的，那么有没有其他道路可循?这是人们都很关心的问题。解决这个问题要从两方面着手。一方面，需要脑科学、认知科学等一些研究人的智慧的基础学科继续研究人的思维规律――这也是人类永远的追求。虽然目前还不能做到这一点，但人们总是在不遗余力、一步一步地向着这一目标前进。当然，这也是人类社会发展赋予智能学科的一个任务，这就是智能科学的目标。另一方面，社会生产、生活、科技、军事各个方面又提出了层出不穷的需求，迫切要求设备、系统、工程要“智能化”，而现在尚没有真正能模拟人的智慧的计算机，因此计算机还不能代替人。解决这个问题只有从两方面入手，一方面实事求是，尽量开拓、发展当前的计算机科学技术，使计算机尽可能多地帮助人做工作：另一方面，尽可能把人的智慧包含到系统中去，人要起主导作用，但要充分发挥计算机科学与技术的优势，创造出最有“智能”的人机结合系统。
具体来说，人机结合的系统就是将人作为一个组成部分包括到系统之中，并能清楚地区分出哪些工作应该由人完成，哪些工作应该由机器完成。在运行过程中，当进行到需要人完成的工作时，系统就将工作交给人；而当需要机器完成时，就将任务转交给机器，最终构成一套和谐的、协调的、高效的运行机制，以保证系统目标的实现。
1.2 “智能”学科的三个层次
根据研究任务的不同，智能科学技术的学科内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次。
(1)智能科学(Intelligence science)
这是基础研究的层次，它的主要任务是研究人的智慧，建立人机结合系统的理论，并用其模拟人的智慧。智能科学主要包括脑科学、思维科学、认知科学等在内的基础学科。
思维科学着重研究人的思维规律，也就是研究人是如何思维的，这种研究的目的是为了给人工智能提供基础，也就是告诉计算机要模拟什么。而认知科学则是研究人的认识，也就是人是如何认识事物的，并将其扩展去研究动物的智能。
智能科学的成果将是整个智能科技发展的基础和先导。
(2)智能技术(Intelligence Technology)
在智能科学的框架内创建人机结合的智能系统，需要有合适的方法、工具和技术，这就是智能技术。
信息的本质是知识，而知识是构成智能的基础。因此，信息化发展必然走向智能化。
模拟人的某些智能行为，或者在现有系统中增加某些智能功能，是智能技术最基本的能力。针对这些要求，在智能科学理念的指导和启发下，人类已经提出了许多有效的技术和工具，它们被应用在各个领域中，创建出许多卓有成效的智能系统，主要包含如下的技术：
基于传统人工智能方法的智能技术；
基于计算智能(软智能)方法的智能技术；
基于模式识别的智能技术；
人机系统技术(包括多媒体技术，虚拟现实技术)；
基于通信的智能技术；
基于多Agent系统的智能技术。 以上列举的是当前部分主流的智能技术，这些技术已经在科学技术特别是在高技术领域中发挥了巨大作用，这也是将自动化推向智能化过程中，需要我们十分关注的技术领域。
(3)智能工程(Intelligence Engineering)
用智能科学的理念和思想，充分运用智能技术工具去创建各种应用系统，这就是智能工程。“智能化”实质上就是智能工程实现的过程和归宿。智能工程是当前科学技术和社会发展的前沿阵地，特别是高技术发展的核心动力之一。同时，它也是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
2 无处不在的智能科技
2.1 前沿高技术是智能科学技术发展的动力和源泉
智能科学技术是一个融合计算机、人工智能、模式识别等研究领域的交叉性学科，这些前沿高技术也是当前智能科学发展的动力和源泉。
在所有系统中，体现智能行为的工具和载体就是计算机。所以，计算机科学很自然地成为智能科学发展最重要的支撑点和原动力之一。
以符号推理为基础的人工智能方法和以人工神经元网络为代表的计算智能方法仍然是当前智能技术的重要组成部分。它们从不同的途径和方法进行问题求解，在搜索、规划、学习等各类问题中取得了相当有价值的成果。
模式识别是人类智能的一种体现。“模式”是一个极为广泛的概念，如图像、图形、文字、语言都是一种“模式”。按Zadeh的定义，“模式识别”是一种从“模式”出发的一种非线性映射，它是一种技术，可以用来实现人类智慧的一部分功能，如文字识别(认字)、语言的说与听等。模式识别的目的是将对象进行分类，可以是图像、信号波形式或者任何可测量且需要分类的对象。模式识别在工业自动化以及信息处理和检索中变得日益重要，这种趋势把模式识别推向工程应用研究的高级阶段。在大多数机器智能系统中，模式识别是用于决策的主要部分。
模式识别技术在各种工程实际系统中大量存在。机器视觉的主要技术基础就是模式识别；OCR(光学字符识别)是模式识别的另一个重要应用，它是识别文字字符信息的很主要的手段；计算机辅助诊断也是另一个重要的应用，多种医学图像处理已成为当前信息产业的一个热点；语言识别当然是模式识别另一个研究和应用的热点。其他如指纹识别，以及其他生物器官的识别、签名认证、文本检索、表情和手势识别，都是很有趣的研究领域，也是用来开发人机结合智能系统的很有价值的技术。
当前，对复杂智能系统进行研究的核心是解决人与机器的结合问题，也就是人作为系统的一个组成部分参与到系统的运行中，系统功能中也应体现出人的一部分作用。人与机器的结合有两个层次，一是人作为一个成员，综合到系统的体系结构中；一是人和机器的结合通过某个“人机界面”来实现。当然，这种界面不仅仅是目前计算机普通采用的图标界面，而是包含了模式识别这类涉及感知方面问题的广义的人机界面。这是当前十分活跃的一个研究领域，最有代表性的包括多媒体技术和虚拟现实(VirtualReality)技术。
此外，在控制科学与控制工程领域，随着智能科学技术的发展，已经形成了一整套智能控制的理论、方法和技术。主要的智能控制方法有：
基于计算机视觉的导航控制：
基于计算智能的控制方法与技术；
基于知识的专家系统控制；
基于自动检测技术的智能制造系统的控制；
以自动规划技术为核心的自主控制系统：
多智能体系统的控制。
这些方法都是智能控制中应用卓有成效的技术与方法。
在信息技术中，人类也广泛地提升了智能化的水平，主要包括信息获取与信息处理等多方面的智能技术：
信息获取：智能传感器网络技术：
信息安全：各种识别技术(指纹、人脸、视网膜等)的应用；
信息服务：语言翻译、信息自动查询、自动化办公系统等：
信息处理：文档理解、目标识别、航测照片判读；
计算机网络智能化：利用软件智能体增强网络服务，计算机网络的智能故障检测等。
2.2 现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术
随着社会的发展，人类在生产、生活等各个方面也不断提出新的需求，因此现代工业生产不断壮大，并日趋复杂。现在，现代工业生产和复杂工程急需智能科学技术，一批已经在发挥重要作用的技术如下：
智能自动化和控制技术生产过程监控、产品自动检测和质量控制、工艺参数的优化和自动设定、故障自动诊断的报警等；
智能CAD复杂工程的优化设计智能仪表对工艺参数的自动分析、监测、报警和调整：
智能交通红绿灯管理、基于GPS与电子地图的定位与导航、安全监控、车流自动疏导等；
智能仿真技术，这是大型复杂工程设计不可缺少的手段。
2.3 智能科技是现代军事科技(包括航天领域)最重要的关键技术之一
智能科技是现代军事科技最重要的关键技术之一。近代科技发展的历史表明，军事的需求总是科技创新的最大动力之一，“以军带民”是一般规律。军用技术辐射和带动国民经济是一条促进社会经济发展十分有效的途径。因此，军事科技(包括航天领域)也是应用智能技术最多的领域之一。
未来战争的重要武器――无人作战平台(无人机、无人战车、自主水下机器人、机器人士兵等)的自动导航、路径规划、自动避障、目标识别、自动驾驶和其他自主控制技术等都是智能技术的典型应用。以无人机为例，它是现代战争中掌握制空权的重要手段，在近年来的几次局部战争中都发挥了很大作用，例如它可以进行侦察，发现目标后引导有人飞机实行攻击，并对攻击效果进行评估。
在地面军用机器人中，智能技术也发挥着重要作用。地面军用机器人不仅可以在平时帮助人类排除炸弹，完成要地保安任务，还可以在战时代替士兵执行扫雷、侦察和攻击等各种任务。例如，美国的ALV是一种高水平的陆地自主军用机器人，它采用各种智能技术来实现自主操作。ALV装有高级彩色摄像机(视觉)，用以识别道路，同时还配备有阵列激光测距仪，用以识别障碍；它可以根据道路场景规划行车路径，避免碰撞，躲避障碍，实现公路上的自动驾驶，行车速度可达60千米／小时。除此之外，车上还可装载各种仪器，以完成不同的侦察任务。
防爆(暴)机器人是机器人发挥威力的另一重要领域。暴徒、爆炸、火灾以及其他灾害都是非常危险的环境，因此用机器人去处理是减少危险、提高成功率的有效途径。在反恐斗争中，有针对性地研制这类机器人，是当前迫切需要解决的问题。
航天领域综合展现了最高水平的智能科技，人造卫星、航天器和各种太空探测器是当代高水平智能技术的综合体现。在2004年初，在火星成功着陆的火星探测机器人是最有说服力的例子之一。
2.4 为人类生活服务是智能科技发展的广阔天地
为人类生活服务是科技的重要方向。随着人类生活水平的不断提高，生活质量也需要不断改善，服务要求更周到，做到方便、舒适、节约、安全，更具人性化。这种需要也为智能科技的发展增添了新的活力。
在日常生活中，无处不在的服务都和智能技术的发展紧紧扣在一起。事实上，我们身边总有许许多多的智能系统在运转，一个个智能工程在提供着实实在在的服务。例如：
智能交通
红绿灯智能管理、电子地图导航、安全监控、车流疏导等。
智能楼宇
现代的大楼管理系统是一个智能化的综合管理系统。它能够将收集到的楼内相关资料分析整理成具有高附加值的信息，运用先进的技术和方法，使大楼的作业流程更有效、运行成本更低、竞争力更强。
智能信息处理、管理、查询等
医学图像处理
如CT、MR、PET等，都是智能技术的典型代表，也是和人的健康息息相关、不可或缺的智能技术。
智能服务机器人
具有一定智能的机器人代替人做服务工作是一种发展趋势，这也是智能技术为人类服务最有代表性的事件之一。
这类机器人的典型例子有：可以自动完成清扫任务和自动充电的清扫机器人；能辅助医生进行外科手术的医疗机器人；能为病人服务的机器人护士；可在家中进行巡视、监测潜在危险情况并适时报警的家庭保安机器人：用于照顾老、病、残的服务机器人等。
总而言之，只要有需要的地方，就有可能是机器人可以服务的地方。
3 对“智能科学与技术”专业架构的思考
从上面列举的很少一部分实例，我们已经可以看出当前智能科技的发展状况。它无处不在、发展迅猛、功效卓著，已经成为当前科技发展不可缺少的部分。它是许多重大工程的支撑，引领许多传统领域向现代化方向发展，是当代前沿高技术发展的重要方向。
另一方面，计算机科学、信息科学、控制科学等学科的进步，也极大地促进了智能科技的快速发展，智能化科技已经展现出一幕幕诱人的场景。科技发展的根本是人才，“智能科学与技术”大学本科专业已经成功设立，迈出了培养高层次人才的关键一步，这必将推动我国的智能科技更快地向前发展。
目前，追溯各个设立“智能科学与技术”专业学校的本源，可以发现各校之间差别甚大。有的学校的“人工智能”专业从计算机科学延伸而来，有的则来自控制科学和控制工程，还有的由信息科学的其他分支演变而来。在归属方面，有的学校将其归于理科，而有的学校则将其纳入工程学科。此外，设置该专业的行政学院亦有所区别，不同学校的智能学科分别隶属于各类学院。这种现象正好说明“智能科学与技术”这一学科发展的多源性，学科发展的空间大，应用需求面广。
另一方面，面对这样一个蓬勃发展、涉及面极广的新兴学科，如果培养各层次的人才，高校教育应该有一个怎样的架构，已经成为一个不可回避的问题摆在我们面前。解决好这个问题，就可能推动学科和人才培养顺利发展。从学科发展的多源性和应用面的广谱性来看，智能学科不可能作为另一个学科的二级学科来发展。从学科的性质来说，“智能科学与技术”应该建立一级学科的架构。根据我国教育体制的结构以及多层次人才培养的需求，可以设想如下架构。
人工智能与科学技术篇6
为了解各高校开展人工智能研究的情况，亿欧盘点了10家在设有人工智能实验室或有人工智能分支专业的高校。
清华大学：计算机科学与技术系
清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大学学科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，计算机科学与技术学科紧随 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大学排名 （QS World University Rankings） 给出的全球计算机学科排名中为例第15名，其排名与得分逐年稳步提升。
计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向，设有高性能计算机与处理器、并行与分布式处理、存储系统、大数据与云计算、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。
计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成4个研究所；智能技术与系统国家重点实验室；计算机基础与实验教学部等科研教学机构。
计算机系还设有部级计算机实验教学示范中心，包括：计算机原理实验室、微型计算机实验室、计算机网络实验室、操作系统实验室、计算机软件实验室、计算机控制系统实验室、智能机器人实验室、计算机接口实验室、学生科技创新实验室等。此外，计算机系还与腾讯、搜狗、微软、思科等国内外著名公司建立了面向教学或研究的联合实验室。
北京大学：智能科学系
智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。
北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。
人工神经网络说话人识别新方法的研究获得教育部科技进步一等奖；国家空间信息基础设施关键技术研究获得2000年中国高校科学技术二等奖，入选2000年中国高校十大科技进展。
复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
复旦大学类脑智能科学与技术研究院于2015年3月筹建成立，是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。研究院基于复旦大学既有的数学、统计学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学、语言学、心理学等多学科综合交叉研究优势，以计算神经科学为桥梁，着力开展大脑机制解析、脑疾病智能诊疗、类脑智能算法、类脑智能软硬件、新药智能研发、通用智能等相关领域的科学研究、技术研发和人才培养。
研究院率先探索打通国际与国内、科技与产业的全链条、全球化产学研合作机制，充分发挥高校培养和储备高端智能人才、发现和培育前沿技术的综合优势，推动产学研源头创新与合作，致力于成为推动脑科学、人工类脑智能与产业应用融合发展的重要科技创新平台。
研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。
中国科学院：自动化研究所
中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构。目前设有类脑智能研究中心、智能感知与计算研究中心、脑网络组研究中心等12个科研开发部门，还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。另有汉王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年来，自动化所共获得省部级以上奖励30余项。数量逐年增加，质量不断提高；专利申请和授权量连年攀升，多年位居北京市科研系统前十名绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱；虹膜识别核心技术突破国外封锁，通过产学研用相结合走出“中国制造”之路；基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广；“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用；“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中，为社会安全贡献自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中7：1的悬殊比分战胜人类顶级选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力……
在共建机构方面，自动化所与新加坡媒体发展管理局联合成立中新数字媒体研究院，聚焦交互式语言学习、视频和分析等领域；与瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）在京成立中瑞数据密集型神经科学联合实验室，在类脑智能研究方面展开合作；与澳大利亚昆士兰大学（UQ）共建中澳脑网络组联合实验室，在“计算大脑”研究方向上进行远景规划；还与香港科技大学共建智能识别联合实验室，在模式识别、无线传感器网络等领域展开合作。
厦门大学：智能科学与技术系
早在上世纪八十年代初，厦门大学就已开始从事人工智能领域的研究，相继在专家系统、自然语言处理与机器翻译等领域取得过一系列成果。为此，1988年经学校批准成立“厦门大学人工智能与计算机应用研究所”，后于2004年更名为“厦门大学人工智能研究所”。2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业（智能科学与技术），三个硕士学位授予专业（模式识别与智能系统、计算机科学与技术、智能科学与技术），两个博士学位授予专业（计算机科学与技术、智能科学与技术）。
目前该系承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台，此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。
上海交通大学：计算机科学与工程系
上海交通大学计算机科学与工程系成立于1984年。近年来，随着计算机科学与技术在人们生活中的应用不断深入，特别是随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等技术的兴起，交通大学计算机系不断调整学科方向，形成了高可靠软件与理论、并行与分布式系统、计算机网络、智能人机交互、密码学与信息安全等研究方向。
该院系下设三个重点实验室：智能计算与智能系统重点实验室、上海市教委智能交互与认知工程重点实验室、省部共建国家重点实验室培育基地及上海市可扩展计算与系统重点实验室。其中，上海交通大学－微软智能计算与智能系统联合实验室目前是教育部－微软重点实验室，成立于2005年9月，是交通大学和微软亚洲研究院在多年良好合作的基础上，为了更好发挥各自在并发计算、算法与复杂性理论、仿脑计算、计算机视觉、机器学习、计算智能、自然语言处理、多媒体通讯以及机器人等领域的优势，实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命而成立的。实验室在科学研究、人才培养、学术交流等方面也取得了很好的成绩。实验室累积200余篇，成果发表于CVPR，ICCV，WWW等国际顶级会议上。
南京大学：计算机科学与技术系
南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。
依托该系师资，先后成立了南京大学计算机软件研究所、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）、南京大学计算机应用研究所、南京大学多媒体计算技术研究所、南京大学软件工程中心（江苏省软件工程研究中心）、南京大学信息安全研究所等科研机构。主要科研方向有：软件自动化与形式化、分布与并行计算及新型网络、新型程序设计与软件方法学、多媒体与信息处理、人工智能与机器学习、系统软件及信息安全等。
建系30年来，共承担国家973计划、国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家科技攻关等重大科技计划项目以及省、部、委科研项目和企事业委托或国际合作的研发项目300余项，科研成果获得各种奖励80余项，其中国家科技进步奖一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项，省部委自然科学奖和科技进步奖特等奖2项，一等奖8项，二等奖37项。3000多篇，出版专著、教材50多部，申请国家发明专利33项。部分成果被转化为产品，产生了较大社会效益和经济效益。
哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机专业创建于1956年，是中国最早的计算机专业之一。在1985年，发展成为计算机科学与工程系，并建立了计算机科学技术研究所。2000年，计算机科学与技术学院成立；同年，建立了软件学院，后经国家教育部、国家计委批准为国家示范性软件学院。目前。哈工大计算机科学与技术学院拥有计算机科学与技术国家一级重点学科、7个博士点和7个硕士点、1个博士后科研流动站、一个部级教学团队、一个部级科技创新团队、一个国防科工委创新研究团队。
目前主要研究方向包括：智能人机交互、音视频编解码技术、语言处理、自然语言理解与中文信息处理、机器翻译、信息检索、海量数据计算、计算机网络与信息安全、传感器网与移动计算、高可靠与容错计算技术、穿戴计算机、企业计算与服务计算、智能机器人、生物计算与生物特征识别。
学院有一批研究成果达到国际先进水平，包括：国家信息安全管理系统、数字视频广播编码传输与接收系统、大规模网络特定信息获取系统、计算机机群并行数据库系统、并行数据库系统、神州号飞船数据管理分系统、穿戴计算机系统、信息安全与实时监测系统、人脸识别系统、视频编解码技术、黑龙江省CIMS应用示范工程、农业专家系统等等。
中国科学技术大学：计算机科学与技术学院
中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。根据学科发展趋势和国家中长期发展规划，面向国家和社会的重大需求，计算机科学与技术学院将科研力量凝聚在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四个主要的研究领域。
学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部－微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。
其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。
依托多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室，双方联合实施了联合培养博士生计划、实习生计划、精品课程建设计划、青年教师培养计划等，取得了突出成果，探索出了一条企业和高校共同培养优秀人才的道路，为微软亚洲研究院与其他高校的合作提供了一个经典范例。
华中科技大学：自动化学院
华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。原控制科学与工程系前身是成立于1973年的华中工学院自动控制系，1998年更名为华中理工大学控制科学与工程系；原图像识别与人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批准成立从事图像识别和人工智能研究的研究机构。
科学研究工作主要涉及复杂系统控制理论、决策分析与决策支持、电力电子与运动控制、智能控制与机器人、计算机集成控制与网络技术、信息检测与识别、飞行器控制与状态监测、生物信息处理、神经接口与康复技术、物流系统、国民经济动员与公共安全、多谱图像制导、目标探测的多谱信息技术、多谱信息的实时处理与系统集成技术、人工智能与思维科学、信息安全等方向。
模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，本系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。近5年科研经费总额在8000万元以上，包括973计划，国家自然科学基金重点、面上和青年基金项目，863计划，国家重大专项、国防重点预研与基金，国家科技支撑计划，省部级科研项目，以及大型工程和企业科研合作项目等。
人工智能与科学技术篇7
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。
1计算机人工智能技术概述
1.1人工智能技术的概念和提出
2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。
人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。
1.2人工智能技术的发展沿革
人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。
2计算机人工智能技术的实际应用
2.1人工智能技术的主要分类
人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。
2.2当前人工智能技术的实际应用
当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。
2.2.1游戏人工智能技术
在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。
经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。
2.2.2工业生产应用
人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。
当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。
当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。
3计算机人工智能技术发展趋势探析
3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广
人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。
但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。
另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。
3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注
从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。
所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持马克思主义哲学观念，以马克思主义的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。
4结语
不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。
参考文献
[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.
[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.
人工智能与科学技术篇8
1高水平人才交叉培养计划实施背景
《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。
北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。
2“机器人大脑方向”双培方案的构建
北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。
2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。
2.1专业培养目标
具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。
2.2专业课程体系
智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。
为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。
“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。
2.3专业实践体系
按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。
3“机器人大脑方向”双培方案的实施
“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。
3.1学风建设
北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。
同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。
3.2学生活动情况
北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。
人工智能与科学技术篇9
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
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人工智能与科学技术篇10
继2004年北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后,2005年,北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学;2006年,首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院;2007年,北京科技大学、厦门大学和湖南大学;2008年,河北工业大学和桂林电子科技大学;2009年,重庆邮电大学和大连海事大学;2010年,中南大学和上海理工大学先后经教育部批准先后设立了“智能科学与技术”本科专业[1-2]。在中国人工智能学会教育工作委员会的指导下,自2002年起,各相关专业教师定期召开智能科学与技术教育学术研讨会,并出版教育论文专辑,大力推进了我国智能科学与技术教育的健康、快速发展,并对我国智能科学技术的人才培养和学科建设起到了极大的带动作用。
作为一个发展中的新兴专业,目前各高校仍主要结合自身基础和特点建设该专业。如南开大学以智能技术与智能工程为核心专业课程[3];北京科技大学从社会需求角度出发,以提高学生软件实践能力为切入点[4];河北工业大学根据相关专业的就业现状,以提高学生硬件实践能力为着力点[5]。为了解决南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校共同面临的课程体系和教材建设等问题,三校教师分别于2010年6月16日和8月2日在南开大学、河北工业大学进行了两次研讨,现将研讨成果汇总于此。
1研讨背景
“智能科学与技术”专业自开办以来,不可避免地要回答如下3个方面的问题:
1) 来自用人单位的问题:“智能科学与技术”专业是做什么的?与其他专业相比优势何在?
2) 来自学生及家长的问题:“智能科学与技术”专业是学什么的?与其他专业相比优势何在?
3) 来自教师自身的问题:“智能科学与技术”专业应该教什么?与其他专业相比优势何在?
无论是做什么、学什么还是教什么,归根到底是课程体系和教材内容。无论是研究生课程下移(带来学生接受知识的困难),还是在其他专业教学体系基础上做简单的增、删、改(带来学生知识结构的凌乱),都是不行的,长此以往的后果将是没有优势,只有劣势。
南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的“智能科学与技术”专业建设都源于自动化专业基础,而且都具有典型的工科特色;同时3所高校分别是教育部直属“985”高校、教育部直属国家“优势学科创新平台”建设项目试点高校和河北省属“211”高校,3所高校的“智能科学与技术”专业分别于2006、2007和2008年招生。3所高校在“智能科学与技术”专业建设上的异同特点以及地域便利的条件,为优势互补、交流融合提供了机遇。
2课程体系
根据研究任务的不同,智能科学技术涵盖的内容可以划分为智能科学、智能技术、智能工程三个层次[6]。
1) 智能科学:主要任务是研究人的智慧,建立人机结合系统理论,并用其模拟人的智慧。
2) 智能技术:在智能科学的框架内创建人机结合智能系统所需要的方法、工具和技术。
3) 智能工程:利用智能科学的理念和思想,充分运用智能技术工具创建各种应用系统。它是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志。
根据上述智能科学技术的划分,智能科学与技术专业的课程体系同样划分为理论、技术与工程应用3个层次,具体框架如图1所示。
需要说明的是,由于课时、学时等因素的限制,有些课程需要包含未列入课程的部分内容。如智能科学与技术概论课程内含系统论的简要介绍;智能控制系统包含可编程序控制器、智能传感器、智能执行器等内容;智能工程包含若干典型智能系统实例。
3教材建设
经南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的讨论,一致认为工科专业应以技术和工程应用两个层次为核心,并将人工智能导论和智能信息处理两门课程的教材合并为智能技术。同时,根据南开大学侧重理论、北京科技大学侧重软件、河北工业大学侧重硬件的原则进行分工,编写对应课程的教学大纲和教材内容。
3.1智能技术
本课程包括智能计算和计算机视觉两部分,分别介绍以对人脑的物理结构进行模拟为主要特征的联接主义智能技术和以模拟人类视觉处理为主要特征的计算机视觉两部分。它是智能技术的主干内容;也是实现智能技术、组成智能系统的重要工具,属于本专业本科生的专业基础课。通过智能技术的学习,学生应能够掌握智能技术的基本原理和方法。通过课堂讲解、,并配合一定的作业练习、上机实验等环节,学生应初步具备运用智能技术和方法分析和解决问题的能力。本课程拟定90学时,其中授课54学时,实验36学时。
教材内容包括智能计算和计算机视觉两部分,智能计算部分包括神经网络、模糊理论和遗传算法/蚁群算法,计算机视觉包括计算机视觉导论、计算机视觉理论基础、图像预处理、图像分割、物体识别、图像理解、双目立体视觉、三维视觉技术、主动视觉。
神经网络讲授单个神经元(感知器)的动作原理,与实际生物神经元的对应关系;讲授BP神经网络的组成,网络的特性和对非线性函数的模拟功能;介绍BP算法的优、缺点;讲授H网络的组成结构,H网络在解决优化问题的优越性。模糊理论讲授模糊集合的概念,建立隶属度函数的概念;介绍模糊规则的建立原则,模糊规则与模糊系统收入输出量之间的关系;介绍模糊化以及模糊量精确化的几种常用方法。遗传算法和蚁群算法只作简要介绍,重点介绍这两种算法的特点和成功的应用实例,使学习者有一个感性认识,明确这种类型算法的“迭代”特点以及总体最优目标与个体行为之间的联系。
计算机视觉理论基础主要介绍Marr的视觉计算理论、图像的相关知识、傅立叶变换基础;图像预处理主要介绍像素亮度变换、几何变换、直方图修正、局部预处理、图像复原;图像分割主要介绍阈值处理方法、基于边界的分割方法、基于区域的分割方法;形状表示与描述主要介绍链码、使用片断序列描述边界、尺度空间方法、基于区域的形状表示与描述;物体识别主要介绍知识的表示、统计模式识别、神经元网络、遗传算法、模拟退火、模糊系统;图像理解主要介绍并行和串行处理控制、分层控制、非分层控制;双目立体视觉主要介绍双目立体视觉原理、精度分析、系统结构、立体成像、立体匹配、系统标定;三维视觉技术主要介绍结构光三维视觉原理、光模式投射系统、标定方法、光度立体视觉、由纹理恢复形状、激光测距法;主动视觉主要介绍从阴影恢复形状、从运动恢复结构、主动跟踪。
3.2智能控制理论与技术
本课程是“智能科学与技术”专业的一门重要专业课程,目的是使学生了解智能科学与控制理论结合所产生之智能控制理论的基本概念和应用价值;使学生熟知当前主流智能控制技术的种类,并掌握模糊控制、神经网络控制以及进化计算、群体智能的基础知识,了解智能技术与传统控制方法的结合点;加强MATLAB仿真实验的训练,以使学生更好地理解基础知识,培养学生使用高级智能控制方法解决实际控制问题的能力。本课程的学习将使学生加深对控制理论的理解,明晰智能技术在控制中的应用技巧,也为本科生继续深造打下基础。本课程拟定64学时,其中授课54学时,实验10学时。
教材内容包括智能控制概论,介绍智能控制的发展历程和应用领域,简介几种重要的智能控制方法;专家控制,简介专家系统的基本结构,讲授专家PID控制器的原理与设计方法;模糊控制,讲授模糊数学基础知识、传统的模糊控制原理和控制器设计与实现方法、模糊PID控制的两种形式,特别是PID控制参数的模糊整定技术;神经网络控制,讲授前馈神经网络和递归神经网络中几种典型的网络模型以及学习算法、基于神经网络的线性系统辨识技术、神经网络逆模控制等;进化计算与控制,讲授进化计算的概念、遗传算法的原理及其与其他智能方法的结合,介绍遗传机器人学;群体智能与控制,讲授蚁群算法的基本原理及其在控制问题中的应用,介绍群体机器人学。
3.3单片机原理与应用
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,目的是使学生了解单片机的组成原理及常用控制算法的实现;掌握51系列单片机指令系统和一般汇编程序设计编写方法;熟悉常用的单片机硬件扩展技术;在此基础上,熟练掌握控制算法的单片机程序编写与调试。本课程拟定54学时,其中授课38学时,实验16学时。
教材内容包括单片机系统概述,介绍单片机定义、单片机发展过程及单片机硬件结构;单片机指令系统及程序设计,介绍指令系统和汇编语言程序设计;硬件资源及接口技术,介绍硬件资源和接口技术;单片机使用技术,介绍抗干扰技术、C语言应用程序设计;依次介绍PID控制器、状态反馈控制器、模糊控制器、系统辨识、卡尔曼滤波、滑模控制器、最优控制器、鲁棒控制器、自适应控制器、神经网络控制器的历史沿革、基本原理、常用形式和单片机具体实现方法。
3.4嵌入式系统
本课程以当前主流的嵌入式系统技术为背景,以嵌入式系统原理为基础,以嵌入式系统开发体系为骨架,以嵌入式控制系统开发为目标,较为全面地介绍嵌入式系统的基本概念、软硬件的基本体系结构、软硬件开发方法、相关开发工具、应用领域、热门领域的开发实例以及当前的一些前沿动态,为学生展示较为完整的嵌入式控制系统领域概况。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材依据嵌入式控制系统的特征,将控制算法、嵌入式系统硬件、操作系统、应用程序设计及组态软件作为统一的技术平台介绍,突出嵌入式技术在控制系统中应用的特点,重点介绍嵌入式控制系统软硬件、电路、操作系统、实时性、可靠性等特性,从软件体系结构及开发的角度出发,强调实时调度、Bootloader、BSP、嵌入式实时多任务系统设计、交叉开发与仿真开发等关键技术,并特别引入了工业控制中需要的电磁兼容性设计和大量的典型嵌入式控制系统实例设计。通过本课程的学习,学生不但可以学会使用工具开发嵌入式软硬件,而且可以从总体角度选择适当的技术和方法,全面规划和设计嵌入式系统。
3.5智能工程
本课程是“智能科学与技术”专业的一门核心专业课程。面向智能技术的实际应用,着眼于解决工程应用中的技术问题,从典型系统设计案例分析出发,通过大量实验提高学生的工程实践能力。本课程拟定36学时,全部为授课学时。
教材内容包括智能工程概论,介绍智能工程现状、工程设计原则和工程实际流程;常用传感器原理,介绍传感器一般特性、光电式传感器和视觉传感器;典型智能系统设计案例,包括智能移动机器人、智能电梯群控电梯等系统。
3.6智能机器人
课程通过对一个具有代表性的仿人机器人的拆解,将知识点拆解成6个主要教学模块:1)机器人控制模块,介绍各类控制模块的原理与组成;2)机器人运动系统,介绍电机与舵机的原理与控制方法;3)机器人动作系统,介绍机器人各部件的协调控制;4)机器人视觉系统,介绍典型的超声波、影像传感器的原理与识别算法;5)机器人表现系统原理,介绍人与机器人的交互原理;6)机器人通信系统原理,介绍机器人之间的数据与信息传递方法。学生学习时,能够与基础知识相联系,并能掌握机器人这门技术,为从事机器人产品研发工作打下坚实的基础。本课程拟定54学时,其中授课44学时,实验10学时。
教材面向“智能科学与技术”专业,同时兼顾信息类专业学生编写,根据这类专业学生的知识结构和特点组织内容。从具体的机器人控制需求出发,将自动控制的基本理论和机器人控制特点相结合,讲授机器人控制系统的组成、规律、特点和设计方法。理论上反映当前的最新进展,内容上考虑初学者的需求,侧重普及性、实用性和新颖性,结构体系符合信息类和控制类专业学生的特点,力求简洁、清楚,对技术的叙述遵循目标、问题、理论依据、实现方法、实际情况、发展方向的方式。做到重点突出,符合实际,满足需要,指导性强。
3.7智能控制系统
本课程是“智能科学与技术”专业的一门专业课程,使学生了解智能控制系统的基础知识;掌握智能控制系统中最新的智能传感技术、智能控制器、智能执行能执行器及智能网络与接口技术;掌握智能控制系统中多个关键硬件装置的识别及其使用。通过学习多个智能控制系统的开发实例,学生应掌握智能控制系统的设计方法与技术,坚实地掌握最新智能控制系统知识,提高理论联系实际的能力,并为学习其他课程的打下坚实基础。本课程拟定64学时,其中授课48学时,实验16学时。
教材内容包括概述,介绍智能控制系统的基本概念、基本内容和机构及其发展趋势;智能传感系统,讲授智能数据采集技术、传感器智能化的数据处理方法、多传感器信息融合的方法、智能传感器实现方法与典型实例;智能控制器设计,讲授基于单片机的智能控制器设计及其应用、基于高性能嵌入式ARM的智能控制器设计及其应用、基于PLC的智能控制器设计及其应用;智能电动执行器,讲授智能电动执行器的硬件实现技术,软件设计技术以及典型的智能电动执行器实例及其应用;智能网络与接口技术,讲授无线传感器智能网络,工业现场总线网络以及智能传感器、智能控制器和智能执行器的网络接口实现技术;智能控制系统设计实例,综合利用前面的知识设计网络化智能压力传感器的系统设计、基于声音定位的智能机器人系统设计、基于微机电惯性传感器的汽车多路况智能防撞系统的设计、大型设备的PLC智能控制系统设计。
4结语
通过南开大学、北京科技大学和河北工业大学3所高校的研讨,我们凝练出较完整的“智能科学与技术”专业课程体系,体现出本专业的特色;提出可供3所高校共同使用的教学大纲和教材内容,体现出学生培养的工程实践导向。这些研究成果可以为开办“智能科学与技术”专业的兄弟院校进一步研讨提供蓝本,也可以为筹建该专业的高校所参考。
注:本文受到北京科技大学教学研究会第六批教学研究课题、北京科技大学教育教学研究基金青年教师教育教学研究立项项目、河北工业大学教改项目(2010-12)支持。
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A Study on the Course System and Textbook Construction for the Discipline of
Intelligence Science and Technology
YANG Peng1, ZHANG Jian-xun2, LIU Ji-wei3, ZHANG Lei1
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人工智能与科学技术篇11
随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。
1人工智能对新工科人才的新要求
1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。
2人工智能导论课程教学现状
目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。
3人工智能导论实践教学初探
3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。
4结束语
在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。
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人工智能与科学技术篇12
一、 机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
二、机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
（1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；
（2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
三、人工智能
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
四、人工智能的发展史
1 萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2 第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼整理佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
3 挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
4 第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
5 平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
五、人工智能在机械电子工程中的应用
