人工智能与智能教育范文第1篇
最早知道沈致隆先生，是看到他在杂志上发表的一些关于美国哈佛大学艺术教育的文章，以后又陆续看到了他翻译的在全国教育学术著作中居于畅销首位的《多元智能》和教育部高教司向全国大学生推荐的文化素质教育丛书之一《亲历哈佛—美国艺术教育考察纪行》等专著。2001年在中国高等教育学会美育专业委员会的年会上，才真正目睹了他的风采。继后，我们的课题“当代中国杰出化学家审美素质与其事业成就相关性调查研究”又得到他的大力支持，使我们更进一步了解到这位优秀的热衷于美育事业的化学教授。2006年，新春开始，借春节假期，我们采访了他。
问：沈先生，您作为一名化学教授，怎么成为参加美国哈佛大学“零点项目”研究惟一的中国教授，您能否告诉我们一些有关的背景情况？
答：也许是我自幼对音乐的酷爱让我这位化学教授与美国“零点项目”研究结下了不解之缘。但我又是在不经意之间被时代的大潮卷入“零点项目”有关多元智能理论研究的。这个大潮，就是改革开放以后，美育在中国的复兴，就是艺术教育的蓬勃发展。我知道哈佛大学有一个“零点项目”，是来自当时中国音乐家协会音乐教育委员会常务副主任李妲娜的介绍。她是一个开放型的音乐家和社会活动家，和国内的音乐界、教育界有着广泛的联系，在艺术教育领域有着较大的影响，并且对国外的音乐教育理论和实践十分熟悉，与许多外国的音乐家和教育家也保持着多年的友谊。1986年，国家教委成立了艺术教育委员会，标志着教育领导部门已经正式将全体学生的艺术教育提上了议事日程。也许是因为出于对我艺术修养的了解，她那时就开始鼓励我在自己工作的学院开辟艺术教育的阵地。1992年随着一位新上任的副总理主管教育工作，艺术教育出现了较为强劲的势头。1994年，李妲娜邀请我从事高等学校的音乐教育普及工作时，介绍了哈佛大学“零点项目”所做的工作，并表示愿意推荐我前去美国访问，给了我加德纳教授的通讯地址。
虽然有人推荐，但要得到哈佛大学的邀请，还要必须研究“零点项目”和多元智能，做出成绩来。我首先给加德纳教授去了第一封信，做了自我介绍，表明因为将要申报艺术教育的有关课题，希望从他那里得到帮助和有关资料。不到一个月，就收到了他本人的回信，并寄来一些有关“零点项目”和多元智能理论的资料。我根据他寄来的资料，翻译并整理，发表了一些文章，还通过讲座的方式，向人们介绍多元智能。1995年，我一方面积极申报课题，争取立项，另一方面给加德纳去信，提出访问哈佛，以便为我的课题收集美国大学艺术教育和“零点项目”艺术教育研究的资料。正是由于我做的介绍“零点项目”和多元智能理论的工作，哈佛大学加德纳教授派人到北京对我进行了考核之后，我才得到了哈佛大学教育研究生院副院长莫奈尔教授的邀请函，邀请我这个中国一所一般大学的化学教师访问世界一流大学的教育研究生院。最后，我申报的研究课题“中外理工科大学艺术教育的研究和探索”，由国家教委和轻工总会有关部门立项，获得批准，我拿到哈佛大学教育研究生院副院长莫奈尔教授的邀请函，漂洋过海去了美国，到了哈佛大学成为“零点项目”的一员。
问：您认为美国“零点项目”取得了哪些重要研究成果？
答：“零点项目”创立于1967年，是美国在50年代末，由于空间技术落后于苏联而引发的教育10年大反思的产物。美国“零点项目”投入上亿美元，研究的一个中心问题就是艺术认知的规律、人类智力的潜能和人类的创造性。其创始人是哈佛教育研究生院的著名哲学家和美学家纳尔逊·古德曼教授。他认为：艺术作品不仅仅是灵感的产物，艺术也不仅仅是情感和直觉的领域而与认知无关，艺术过程也是思维活动，艺术认知是与科学认知同等重要的认知方式。他还认为人们过去花费了大量的精力和金钱以改进逻辑思维和科学教育，不承认艺术也是一种认知方式，对艺术认知和艺术教育的认识基本为零。因此，他立志从零开始，弥补科学教育研究和艺术教育研究之间的不平衡，将项目命名为“零点项目”。1972年，纳尔逊·古德曼教授退休。“零点项目”从那时起，由2名年轻学者主要负责，一位是毕业于麻省理工学院，曾经从事人工智能研究的大卫·帕金斯教授，另一位就是为中国教育界和心理学界所熟悉的霍华德·加德纳。
1979年，受荷兰海牙伯纳德·凡·李尔基金会的委托，“零点项目”承担了一项重大课题，研究人类潜能的本质及开发。加德纳也接受了一项令人胆怯而又极富魅力的任务：写一部专著，在人文科学领域中建立人类认知本质的理论。
20世纪的最后10年被称为是脑科学的10年，科学技术的高度发达为人类研究大脑的认知功能和方式提供了条件。“零点项目”取得了一系列成果，其中的一个重要成果，甚至可以说是最重要的成果之一，就是加德纳提出的多元智能理论。1983年，他在《智能的结构：多元智能理论》一书中，提出并详细叙述了这一理论。他经过多年的发展心理学、生理学、神经医学、人类学、考古学、教育学、艺术认知的研究，通过大量心理学的实验数据和实例的观察分析，证明了人类思维和认识世界的方式是多元化的，可能存在9种以上的智能：
语言智能、逻辑—数学智能、空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际智能、自我认知智能、自然认知智能、存在智能等。加德纳认为理论和实践证明了每一种智能都是独立存在的，都在人类认识世界和改造世界的过程中发挥着巨大的作用，具有同等的重要性。
多元智能理论，在美国和世界各地的教育工作者中受到了广泛而热烈的欢迎。他们开始在课程体系、教育评估和教学方法改革等方面的实验，主要是多元智能理论在学龄前儿童、小学生和中学生教育中的应用。这些实验有适用于学龄前儿童的“多彩光谱”项目，适用于小学阶段的“重点学校”实验项目，适用于初中阶段学生的“学校实用智能”项目和适用于高中阶段的“艺术推进”项目。
到2002年为止，加德纳本人已经获得了包括普林斯顿大学在内的世界22所大学授予的22个教育学、法学、音乐学、心理学荣誉博士学位，被誉为“推动美国教育改革的首席科学家”，名列包括孔子、柏拉图在内的人类有史以来最伟大的100个教育思想家名单之中。
多元智能理论和哈佛大学“零点项目”的影响范围远远超出了美国，在发达国家和发展中国家的教育改革中已经起着并将继续起着作用。
问：您认为美国“零点项目”取得的这些重要成果，对我国有哪些借鉴价值？
答：“零点项目”吸引了众多科学家参与并为之不懈努力，在某种程度上反映了美国各界对艺术教育重要性的认识。正如李政道博士曾在一次讲话中所谈：“苏美之争的实质是什么，我们一直以为是军备竞赛，是工业竞争，是钢铁比赛，直到世纪末我们才明白，他们竞争最深沉的东西是有艺术气质的高科技人才（李政道.科学与艺术—一个硬币的两面.中国青年报，1999-6-10）。”“零点项目”的工作给美国包括高等教育在内的各界以深远影响，人们对大脑思维方式的传统观念和习惯做法渐渐改变，1994年美国有关教育的法律已规定艺术为基础教育各级学校的“核心课程”之一。音乐、戏剧、舞蹈、视觉艺术逐步成了美国各级学校的重要科目。这样美国不仅在本国而且在人类近代教育史上第一次以法律的形式将艺术提到了空前重要的地位上。
多元智能理论表明，过去中国的应试教育仅仅凭逻辑数学智能和语言智能判断人的智力高低，注重选拔人，淘汰人，决定谁该接受高等教育，谁该从事简单劳动，方向错了，所用的标准也错了。人才评价以文凭为惟一标准，是社会人力资源的最大浪费。心理学家不应该专注于发明各种测量方法，将人按照聪明程度排队、分等，而应该集中精力，帮助那些在学校表现似乎不佳的人，树立他们的自信心，开发他们的特长和强项，从而造福社会和人类。1994年哈佛教育研究生院院长莫菲（Murphy）教授对“零点项目”和多元智能理论称赞到：“这个项目的研究对人类的智能理论发起了挑战，使我们对创造性和认知的理解更进了一步。它还使我们不得不再一次思考教育的内涵，思考未来教育的模式。”
我国当前的教育改革的目标，是彻底变“应试教育”为“素质教育”。这一点与多元智能理论的教育学导向不谋而合。多元智能理论的出现，为我国的教育改革提供了科学的理论依据，它在美国和世界各国的成功应用，给予我国基础教育课程改革很多有益的启示。多元智能理论可为我国当前大力推广的素质教育提供理论依据，“零点项目”已进行的多项试验可为我国转变应试教育的方法和手段提供参考。《多元智能—实践中的理论》一书既有心理学、教育学理论的根据，又有学校具体应用和操作的方法和实例，对于推动我国的素质教育将产生重大作用。
问：我们从一些资料上知道，您自幼爱好音乐，曾经在北京大学交响乐团拉第一小提琴，您的音乐素养已经达到很高的水平，音乐对您的人生产生了哪些重要影响？
答：华中科技大学出版社出版的《中国大学人文启思录》第4集中，刊登了我在几个大学的演讲稿《音乐人生》，上面讲到了音乐对我人生产生的影响。
我的经历很有戏剧性，自小酷爱小提琴但却进了北京大学学习化学。毕业后未能如愿走上科学研究之路，在青藏高原挖了5年的矿，饱受磨难。高雅艺术和古典音乐是我在那个年代生存下来的精神支柱之一，从贝多芬、莫扎特、柴可夫斯基的人生和音乐中我汲取到了精神力量，摆脱了沮丧、颓唐的心境。我是改革开放后早期国家公费派往海外学习研究的高校教师，在英国学习化学的2年时间里，有机会亲自前往英国国家美术馆、法国卢浮宫、荷兰国家美术馆等世界一流美术馆参观，进一步提高了对艺术的兴趣。1997年，作为中国一所非重点大学的理科教师，应邀成为世界一流高等学府哈佛大学教育研究生院“零点项目”的访问学者。科学与艺术结合的生涯，是我通向哈佛的基础，中国美育春天的到来，为我打开了通往哈佛的大门。
问：我们发现在您的身上既有作为化学家的严谨，也有作为艺术家的幽默和浪漫，有人称您是科学艺术“两栖人”，您能谈谈科学与艺术的关系吗？
答：量子力学的创始人之一狄拉克曾经问原子弹之父奥本海默：听说你也是一位诗人，对吗？奥本海默回答：是的。诗人是用别人从未用过的叙述方式来描述人人都会有的感情，而科学是用人类的共同语言来表述过去任何人都不知道的知识，奥本海默一个人怎么能同时成为两者呢？怎样解释达·芬奇、爱因斯坦、鲍罗丁、郭沫若、李四光既是科学家又是艺术家的现象呢？
表面看起来，科学与艺术需要两种不同的思维方式，分别为抽象思维和形象思维。艺术与科学在很多方面也的确存在着明显的差别。如艺术偏重感情认识，科学偏重理性思考；艺术偏重于表现，科学偏重于内涵；艺术善于用形象来说话，科学善于用逻辑来证明；艺术将平凡的人和自然界表现得生动、活泼、丰富多采，科学将人类自身和自然界的千变万化描述得单调、简单、归一。但是科学与艺术又有许多共同和相通的地方。艺术现象实际是非模式化的科学，科学现象实际是模式化的艺术。李政道教授说：“艺术与科学的共同基础是人类创造力，它们追求的目标都是真理的普遍性。”爱因斯坦说：“音乐和物理领域中的研究工作在起源上是不同的，可是被共同的目标联系着，这就是对表达未知的东西的企求。”科学和艺术，都是人类历史的一部分。科学技术的发展，促进了人类社会的进步，影响着人类的感情和表达这种感情的艺术作品的风格。反过来，艺术的形象思维也为科学的发现和发明提供了灵感和启迪。
问：沈先生，教学的最高境界是科学和艺术的完美结合，我们还了解到您在物理化学和胶体化学等课程中，注重贯穿审美教育的思想,引导学生认识科学技术之美，常配合数理方程的推导,以文学艺术名著为例，在科学与艺术的结合点上,启发学生在学习科学的同时自觉提高文化素质,使他们对化学和艺术都产生了浓厚的兴趣。我们很想具体了解您是如何在化学教学中将科学与艺术结合的？
答：物理化学利用物理学的基本原理和实验手段，研究化学变化的本质，是指导化学、化工各学科和行业科研和生产的基本理论学科，过去和今后都是中外高等教育化学、化工各专业教学计划中的重要基础课和必修课。胶体化学过去是物理化学的一个分支，现在虽然已经相对独立，但它的课程性质与物理化学相同，我认为它们都是难得的、有效的结合科学审美进行教学的自然科学课程。因此，我在讲解数理化的理论、公式、实验时，同时以数理化的理论、议程、实验为对象进行审美教育，这是我教学方法改革的一个重点。
物理化学的审美对象主要是科学理论美、科学公式美和科学实验美。虽然理论的形成和表达离不开实验和公式，但是这里所说的理论美，是指最后被证明了的科学假说。科学史上很多杰出的理论的确立，都是科学家经过长期的观察、初步的实验和思考，在丰富的想象力和概括能力的基础上，首先提出假说，然后被自己和他人进一步的深入实验和研究所证实的。这些闪烁着真理的光辉、逻辑上完整和统一的理论假说，就像魅力无穷的艺术作品，不但给人以美的享受，而且发人深省，对于后来的科学家和学子有巨大的启迪作用。
科学与艺术之间密切相关的例子最有名莫过于波动光学和印象主义美术的产生。1874年4月，巴黎市中心一间摄影工作室几个当时无名青年人的画展，揭开了美术史上一场影响深远大革命的序幕，早期印象主义美术诞生了。印象主义美术作品当时虽然受到冷嘲热讽，但最终影响到文学、音乐，不但征服了艺术界，而且征服了全人类，成了现代艺术的源泉。其实早期印象派画家只不过汲取了波动光学关于光散射的最新研究成果，通过自己在大自然中的写生实践，发现了过去长期不为人们所注意的色彩现象，从而在绘画的色彩上引起了一次意义深远的革命。早期印象主义的绘画，如马奈、莫奈、德加、雷诺阿等人的作品并不神秘，从波动光学的理论和实验中不难找到其中光色变幻特征的答案。特别是曾任剑桥大学名誉校长，20世纪初获诺贝尔奖的瑞利（Rayleigh）1871年提出的著名瑞利散射理论，就是很好的证明。
胶体化学中著名的丁达尔（Tyndall）效应，就是由于光散射引起的。在胶体分散系光学性质这一章的教学中，我就同时用数学物理方程的推导和莫奈等人的作品做为瑞利理论和方程的证明，十分生动、有力。科学和艺术的关系、科学与艺术的结合、逻辑思维与形象思维的结合，不但引起了学生极大的学习兴趣，还促使他们立志提高文化素质，做爱因斯坦式的“科学的艺术家”。
问：沈先生，您不仅是一名优秀的化学教授，在化学领域的科研和教学中都有突出成绩，曾任北京工商大学化工学院化学系主任，为该校化学学科的学术带头人，而且2003年起担任了国家教育部第4届艺术教育委员会的委员，曾在全国60多所高等学校以《科学与艺术》、《艺术与人生》、《艺术的功能》等为题演讲200多场，2005年还去青海宣讲普及高雅艺术。作为化学教授，您为什么要去做艺术普及工作呢？
答：我虽是一名化学教授，在哈佛的日子，我深深体会到，美国学校的仪器设备、图书资料、教学手段和师资队伍的优越固然值得我们学习，但文化氛围、美育环境和艺术教育以及由此体现的哲学思想、教育体制、审美观念则更值得我们借鉴。我深感中国艺术教育的不足，因此，回国后我一边教物理化学，一边利用自己的业余爱好开始了艺术教育普及的实践。
我到全国高等学校去宣讲普及高雅艺术是2005年国家教育部的一项重要工作，2005年教育部发起一个高雅艺术进校园的活动，主要是在高等院校中普及高雅艺术，重点是普及交响音乐。一共分2个方面：一方面由教育部组织了18个交响乐团，在东部10个省市组织了194场音乐会，有30多万大学生欣赏了交响音乐的演出；在西部由于经费和条件的限制，没有组织大规模的交响音乐会，教育部就组建了全国高等学校艺术教育（音乐）讲学团。我作为这个讲学团成员之一，被派到青海省的3所大学讲“交响音乐的艺术特征和欣赏方法”。这是一个全国性的活动，产生了积极的影响。2006年教育部继续在这方面做工作，组织更多的交响音乐会进大学校园，使更多的大学生接受高雅艺术的熏陶，提高他们的艺术修养。我作为教育部艺术教育委员会的一员，在西部地区各高等学校尽自己最大努力。不光是交响音乐，今后还有其他门类的艺术普及工作，我都会尽力去作。
我之所以这么做，除因为我本人酷爱艺术，更重要的是想用实际行动推进素质教育。
问：您的音乐爱好对化学研究有什么帮助吗？
答：音乐爱好的确对我的化学研究有帮助，第一，左、右脑同时开发，形象思维增强了我的想象力、创造力，我们搞自然科学的，工作对象比较抽象和枯燥，如果整天在逻辑思维中冥思苦想，难免钻牛角尖，甚至找不到出路。艺术活动或音乐活动使我们能够换个角度思考问题，有的时候会得到意想不到的收获；第二，音乐爱好有助于我和他人的交流，和他人的相互理解，使我周围有一个理想的团队，同事们、学生们都给了我很大支持和帮助，特别是在异国他乡，英国、美国留学期间因为艺术爱好和对文化交流的共同愿望，我认识了很多朋友，他们在生活和研究当中给了我很大的帮助，是我在化学研究上取得一定成果不可缺少的因素；第三，科学研究是非常艰苦的工作，音乐爱好可以使我保持生理和心理的平衡，对帮助我战胜各种困难起了重要作用。每当我在事业上遇到挫折，对事业和生活失去信心，音乐修养和艺术爱好常常使我学会坚强，在困难面前不退缩，不低头，不会存在严重的心理障碍。当代大学生特别是理工科大学生，精神系统的问题不断，高校学生跳楼成为各个大学领导不得不关注的问题，原因就是即使智商很高但是心理素质不过硬。
问：听说您最近将再次前往美国哈佛大学访问、讲学，能告诉我们您的一些打算吗？
答：我是1997年访问哈佛大学的，时隔9年，于2006年初再次访问，主要有2方面的打算。第一，是想了解一下美国当前高等学校和中小学教育改革的进程。原因是9年前，我从美国哈佛大学回来以后，翻译了一本《多元智能》，这本书向中国广大读者介绍了当代发展心理学的一个重大发现，由美国哈佛大学教授加德纳创建的多元智能理论。这个理论传到中国以后受到了广大教育界人士的普遍关注，受到了基层中小学的热烈欢迎，对于中国当前的教育改革起到了巨大的推动作用和借鉴作用。时隔9年，我想再去看看多元智能理论在哈佛大学产生了哪些进展，对美国的基础教育改革起到了哪些推动作用，它今后的发展对中国的教育改革将会起到哪些作用，对这些做深一步的研究。第二方面，是想考察一下美国高等学校的艺术教育。国家教育部越来越关注高等学校的文化素质教育和公共艺术教育，全国2000万在校大学生既需要科学教育，也需要艺术教育。党的教育方针“德、智、体、美”，美育到底应该怎么样进行，国内目前还缺乏经验。因此我再次访问哈佛大学的第二个打算，就是深入了解美国大学特别是哈佛大学公共艺术教育和科学教育方面的理论和实践经验，然后回国向高等学校的领导、科学教育工作者和艺术教育工作者以及学生介绍，希望能对中国2000万大学生的文化素质教育工作有所推动。当然，在考察访问过程中，也会应邀讲学，对方半年前就已经有了安排我讲学的计划，题目正在商量之中。我想向哈佛大学的各国师生介绍中国教育改革取得的巨大进步和存在的问题，和他们一起讨论有关理论和实践方面的内容。
人工智能与智能教育范文第2篇
2、万达酒店及度假村与腾讯微信签署战略合作协议
3、新冠肺炎疫情影响下佛山酒店业发展对策研究
4、人工智能视角下的酒店人才需求分析与培养对策研究①
5、新时代贵州旅游英文教材编写
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7、人工智能发展的重点领域和方向
8、浅谈人工智能背景下中学英语老师词汇的教学方法
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10、酒店业如何顺应AI潮流？
11、再论“智慧酒店”对顾客体验的价值感知
12、浅析物联网技术智能化系统在酒店厨房的设计运用
13、升级之惑 数字经济时代的新问题
14、论人工智能时代酒店业主客关系的变革
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16、人工智能降低国际传播中的文化折扣研究
17、高职高专酒店管理专业国民酒店店长培养途径
18、人工智能背景下的混合型教学模式探索
19、人工智能对财务人员的影响及应对策略
20、AI电视将带来划时代的变化
21、以情补智：人工智能共情回复的补救效果研究
22、全球人工智能支出将在4年内翻一番
23、人工智能构建未来世界
24、突发事件网络谣言危机预警及模拟仿真研究
25、共筑酒店服务“金字塔”
26、激活数据价值 释放数据原力
27、人工智能赋能服务业高质量发展：理论逻辑、现实基础与实践路径
28、人工智能：改变生产与生活的方式
29、基于酒店与旅游业蓬勃发展态势下专业教师素养提升探析
30、人工智能在家居领域的应用与启示
31、细分迭代是“智能+”落地的关键
32、透过AI看计算，发掘创新“动力源”
33、AI应用环境下酒店管理人才培养方案修订的探索
34、用AI变革传统行业应用场景，这家公司融资过亿
35、场景化+区域优势+合作独角兽特斯联的深耕之路
36、英特尔李德胜：携手联盟创新 共助产业同发展
37、2019科大讯飞全球1024开发者节 人工智能要解决刚需
38、AI领域需要这样的创新思路
39、人工智能时代的发展趋势与应对思考
40、连接“人、硬件、服务” 腾讯云科技助力亚朵打造智能体验房
41、“互联网+”时代下酒店在线服务模式创新
42、大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的运用分析
43、构建“四维一体”训练营 传承工匠精神
44、伪人工智能企业将被淘汰出局
45、基于体验品质的酒店客房智能音箱设计与研究
46、OTA当道，酒店营销如何破局？
47、智慧酒店管理系统设计与实现
48、新时代高职酒店管理专业复合型、创新型人才培养探索与实践
49、人工智能背景下计算机专业人才培养模式研究
人工智能与智能教育范文第3篇
一.以下内容不得表示位置、形状及属性(对社会公众公开的除外)
1.直接服务于军事目的的各种军事设施：指挥机关、地面和地下的指挥工程、作战工程，军用机场、港口、 码头，营区、训练场、试验场，军用洞库、仓库，军用通信、侦察、导航、观测台站和测量、导航、助航标志，军用道路、铁路专用线，军用通信、输电线路，军用输油、输水管道。
2.军事禁区、军事管理区及其内部的所有单位与设施。
3.与公共安全相关的设施：武器弹药、爆炸物品、剧毒物品、危险(化工)品存储厂库区、铀矿床和放射性物品的集中存放地。
4.专用铁路及站内火车线路、铁路编组站，专用公路。
5.未公开机场。
二.以下内容不得表示形状及属性
1.涉及国家经济命脉，对人民生产、生活有重大影响的民用设施，大型水利设施、电力设施、通信设施、石油和燃气(天然气、煤气)设施、重要战略物资储备库(粮库、棉花库)、气象台站、降雨雷达站和水文观测站(网)。
2.与公共安全相关的单位，监狱、刑事拘留所、劳动教养管理所、戒毒所(站)和收容教育所。
3.公开机场的内部结构及运输能力属性。
4.渡口的内部结构及属性。
三.不得表示的属性
1.桥梁的限高、限宽、净空、载重量和坡度属性，隧道的高度和宽度属性，公路的路面铺设材料属性。
2.江河的通航能力、水深、流速、底质和岸质属性，水库的库容属性，拦水坝的高度属性，水源的性质属性，沼泽的水深和泥深属性。
3.高压电线、通信线、管道的属性。
人工智能与智能教育范文第4篇
2、人工智能的发展进程及未来发展方向探讨
3、“双高”建设：从“高原”向“高峰”迈进
4、人工智能的未来之路从斯坦福人工智能百年发展报告所想
5、人工智能技术的发展对会计行业的影响以及应对策略
6、机械制造技术的发展及其智能化技术发展趋势
7、浅析人工智能的发展应用与思考
8、人工智能的发展历程及其在电气自动化中的应用
9、互联网信息分发机制研究
10、炼金术与人工智能：休伯特·德雷福斯对人工智能发展的影响
11、从做中学：基于具身认知的视角
12、人工智能技术的发展对油画创作的影响
13、基于大数据的服务型政府建设研究
14、电气工程自动化中人工智能的发展探究
15、新时期产业经济转型发展的着力点分析
16、智能化时代下企业财务管理职能的转型
17、计算机人工智能技术的发展与应用研究
18、人工智能时代的中国机遇：第四次科技革命的领导者
19、以创新支撑地方经济实现高质量发展
20、智能教学技术的发展与展望
21、人工智能审计的发展应用研讨
22、创造与摧毁：资本文化逻辑的悖论
23、智能时代的国际教育比较研究：基于深度探究的迭代方法
24、计算机人工智能技术的发展和应用
25、基于数据驱动的企业人力资源管理创新研究
26、资源诅咒、后发优势与民族地区经济跨越式发展探讨
27、人工智能的发展及其在未来战争中的影响与应用思考
28、融合发展、综合创新：2016年新闻传播学科发展述评
29、“互联网+”与人工智能给社会工作的发展带来的机遇与挑战
30、开拓中国特色社会主义政治经济学新境界
31、入境旅游的GDP贡献越大经济增长带动效应越强吗?
32、基于“中兴事件”案例视角的中美经贸未来发展
33、人工智能时代的发展趋势与应对思考
34、基于大数据时代经济法的完善路径研究
35、为未来而教，为未来而学
36、应对人工智能的资本逻辑：理论基础、现实困境与中国方案
37、数据共享与个人信息保护
38、我国城乡贫困治理的新趋势及对策建议
39、浅析机械电子工程的发展与人工智能的关系
40、浅析计算机人工智能技术的发展与应用
41、人工智能权利话语体系的“剧场假象”
42、新零售时代下购物中心的营销创新策略
43、智能技术变革教育的发展趋势
44、我国法定数字货币的金融监管制度构建
45、探究计算机人工智能技术的发展与应用
46、机械电子与人工智能的发展的探讨
47、从技术植入到生态优化：信息技术赋能课堂教学的范式转型
48、金融科技对家庭投资理财及消费的影响
49、基于新时代下人工智能的发展模式研究
人工智能与智能教育范文第5篇
〔摘要〕 人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
〔关键词〕 人工智能，数论，简单性原则
〔
人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比AI与哲学的关系更密切。” 〔1 〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
一、数论哲学为人工智能提供质料基础
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的” 〔2 〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式” 〔3 〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响，他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符，并用一个无限长纸带来表述计算过程，制造出了图灵机，这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机，图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动，进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序，把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机，他为图灵通用机设计出一个物理模型——EDVAC，EDVAC可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样，冯·诺依曼把人脑与机器类比，机器通过存储器储存数据，通过数学规则设计出把思维当成数据的程序，通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。
不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的EDVAC都是为了解决“莱布尼兹之梦”，其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨，纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为，不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此，基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态，所谓认知就是计算，这是对基于数论的计算主义教条的信仰，人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能，它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点，“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则，但是联结主义人工智能没有这样的规则” 〔4 〕1366-1367。与符号主义人工智能不同，联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别，但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理，且信息处理都具有可计算性。可见，毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。
二、演绎逻辑与分析哲学成为搭建人与机器联系的桥梁
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑” 〔5 〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德” 〔6 〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则，从语言角度上坚持思维经济原则，语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要，勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则，“宁可构造，勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案，戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人，“据我所知，冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人” 〔7 〕69。冯·诺依曼在EDVAC的报告中也提到，不但从数学的观点，而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来，自从古希腊人发明了逻辑与几何，就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统，试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来，“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑，从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统，同样我们可以设想，一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑（对意义的依赖），变成为句法（形式化）操作技巧” 〔8 〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》，他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发，坚持把一切数学还原为逻辑，甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上，即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为：“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器，他们认为，重要的是每一样东西都可以经编码成为符号，数字也不例外。” 〔9 〕196
在符号主义者看来，符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号，利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序，称之为“逻辑专家”，可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深，“任何表现出一般智能的系统，都可以证明是一个物理符号系统” 〔10 〕41。西蒙与纽维尔认为，作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海，“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案：以逻辑方式获取基本的概念式数学观念，把证明和演绎观念置于可靠的根基上” 〔11 〕。德雷福斯认为，真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性，在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判，但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准，“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张，笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示” 〔11 〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是试图找到主体（人或计算机）中的哲学本原元素和逻辑关系” 〔12 〕。可见，人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关，逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。
三、简单性哲学原则为人工智能提供方法论基础
简单性原则作为一种方法论原则，指的是科学理论前提的简单性、科学定律的简单性、思维经济性以及逻辑简单性原则。简单性原则在科学中占有重要地位。欧几里得几何学只有五个公设和几个推理规则就建构其整个立体几何学体系。这就是简单性应用的典范。简单性哲学原则认为，某一给定实体是由更为简单或更为基础的实体所构成的集合或组合。爱因斯坦指出：“从古希腊哲学到现代物理学的整个科学史中，不断有人力图把表面极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本观念和关系。” 〔13 〕39
古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原归结为水，赫拉克利特把世界的本原归结为火，德谟克利特把世界的本原归结为原子，认为世界由不可分的原子构成。他认为，万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子，世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成，万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成，复杂对象由基本粒子构成，基本粒子决定了宇宙的性质。
简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原，还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律，甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强，而是因为其遵循了简单性原则，从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则，用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则，人与动物都是由简单的粒子构成，人与动物没有根本区别，人与机器也没有本质区别，甚至可以说“人就是机器”。1747年，拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著，提出“人是动物，因而也是机器，不过是更复杂的机器罢了” 〔14 〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似，用机械的旋涡来解释天体运动问题，他认为宇宙是一架机器，机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动，甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体，德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。
不仅自然界的规律可以用力学表示，而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念，社会动力学又称为社会物理学，立足于运用力学规律分析社会关系。1950年，斯宾塞出版《社会静力学》，把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”（the law of persistence of force）。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。
简单性哲学原则在人工智能发展中发挥了重要作用，影响了人工智能的出现与发展。人工智能是使用数字计算机模拟智能行为的活动。在纽维尔与西蒙看来，人工智能系统中把数据看作“1”与“0”的数字串，其他复杂的数量关系可以由“1”和“0”两个数字来构建，这是计算向物理过程的还原。人工智能需要把任何种类的智能活动变成一套指令。在人工智能的计算主义看来，一切推理都可以归结为计算，人工智能机器可以复制人类智能行为。人类的认知与计算机器是一样的。一切人类实践与技能在头脑中都表现为一个信念系统，由与上下文环境无关的初始行为与事实所构成。人与计算机都是物理系统或者可以简单归结为物理系统，这种思想深受简单性原则影响。不但如此，人工智能中的问题求解也是由难问题还原为简单问题来讨论。明斯基（Marvin Lee Minsky）认为：“解决困难问题的能力，随着把难题分成或者转换成难度较低问题的能力而改变，为了做到这点，需要对局势的理解，但不是全靠运气。人们必须能够对问题的表达作充分的推理或猜测，才能为问题的局势建立更简单的模型。这些模型具有的结构，应足以使人觉得可以把从模型得到的解，扩展到原有的问题上。” 〔15 〕421在人工智能先驱纽维尔与西蒙看来，人工智能与人脑都是同样的信息处理工具，具有功能相似性，“可以看出这种方法并未假设计算机和大脑在‘硬件’上的相似会超出这样一個范围，即认为两者都是通用的符号处理装置，而且能为计算机编程程序来进行一些基本的信息处理，使它们的功能与大脑十分相似” 〔16 〕。既然人脑可以还原为物理属性，那么，人工智能同样可以还原成简单的形式化规律。智能行为原则上可以理解为确定的独立元素的本体论假设。不但如此，人工智能的四个假设都建立在简单性原则之上，“心理学假设、认识论假设与本体论假设的共同之处是：它们都认为，人一定是一种按照规则对原子事实形式的数据作计算的装置” 〔17 〕9。智能行为可以还原为计算。哲学传统一直认为，凡是有序的东西都可以形式化为规则。明斯基认为所有的规律都受规则支配。“每当（在我们的行动中）观察到一种定律时，便转交给确定性规则来表达” 〔18 〕431。按照明斯基、纽维尔与西蒙等人工智能专家的观点，人与机器都是对原子事实形式化数据的装置，都可以还原为数量关系与物理学关系。
四、哲学核心问题决定了人工智能的研究进路
主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位，是哲学研究中的核心問题，也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体，关注主体与客体的关系，普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽，笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为，只有人类才能成为主体，人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢？人之所以为主体的标准又是什么呢？有的学者认为只有主体才具有意向性，客体不具有意向性，客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念，主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容，主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知，唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础，哲学史上，各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。
人工智能是赋予机器智能，让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路，人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲，人工智能可分为三种进路，即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程，人类认知是物理符号系统，人工智能先驱德雷福斯（H.Dreyfus）认为，人工智能研究者其实与炼金术师一样，也是对一些符号进行不同的处理。因此，在人工智能的符号主义看来，人与机器没有本质区别，人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么：人工智能的极限》中提出，人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设：在某一运算水平上，大脑与计算机一样，以离散的运算方式加工信息;心理学假设：大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设：一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设：存在是一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序” 〔17 〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出，人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具，从这个意义上讲，主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分，之所以对主体和客体进行区分，表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。
人工智能的联结主义进路，又称为仿生学派或生理学派，认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义起初是用软件模拟神经网络，后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能，可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来，人与机器结构相同，人脑与计算机程序运行模式相同，则功能相同。纽维尔（Allen Newell）认为，智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样，人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实，而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同，机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢？人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此，通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现，主体与客体区别的必要性得以彰显，人的主体性地位不能动摇。
人工智能的行为主义进路，又称为人工智能的进化主义或控制论学派，其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯（Rodney Brooks）研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统，能够适应外界的环境，但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力，主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器，从哲学层面来讲，就是利用人工智能概念和模型，通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究，借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。
综上所述，人工智能技术的发展有其哲学根源，根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想，还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中，简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命，人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题，人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究，从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能，人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如，意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展，也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源，才能为人工智能工作者提供思想源泉，从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。
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责任编辑 苏玉娟
人工智能与智能教育范文第6篇
今天大媛分享的文章，便是向大家介绍多个场景下AI对教育革新的帮助。
新一代的人工智能在机器学习(Machine Learning)出现后得到了快速的发展。基于机器学习的新型人工智能背后的原理是进行一个统计的过程，始于数据体和试图派生出一个解释数据或可预测未来数据的规则和程序。其优点是它在不可行或难以写下明确规则来解决一个问题的情况下依然能够使用。机器学习与自然语言处理结合让人工智能进入教育正在成为现实。
机器学习背后依靠的是互联网大数据。MOOC和其他在线教育形式的普及带来了大量的教学数据。机器学习可以从这些教学大数据中找到与学生个体匹配的教学模型，或者说，教育人工智能可以为每位学生找到一个合适的学习和成长的独特路径。因此，这将催生出更具个性化的学习，为每个学习个体提供匹配的教师、课程和方法也将成为可能。
目前，并没有一个能让行业从业人员普遍接受的单一人工智能的定义。因此，我们不妨设想一下教育行业的人工智能应该是什么形态：AI可能是一位优秀的教师，也可能是一位有益的学伴，还可能是有各种问题的学生，亦或是定制的课程?或许，通过下面的案例，我们能更清晰地了解到人工智能将如何改变教育。
更适合的教师和课程
虽然教师和学生有各自的教和学的风格，但是时至今日，教师和学校仍然采用一刀切的教学方法和千篇一律的教材来应对不同的学生。因为在已有教学体系下，教师没有足够的时间和精力去逐一了解每个学生，并给他们提供合适的课程材料。
基于机器学习的教育人工智能可以发现数据中的行为模式，协助教师更轻松地从学生表现中收集可操作的见解，做出明智和有效的决策来帮助学生，引导他们朝更好的方向发展。另外，通过收集数据，机器学习算法还能发现某个学生存在大量问题的地方，然后通过定制的材料、练习和课程帮助他们弥补这些差距。
Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台。其依靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。而DreamBox Learning 甚至能自动匹配小学生用户的学习进度，并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。
一些自适应学习平台通过收集和分析大量学生的数据，利用机器学习算法还能找到和制定学生的学习路径，并确保他们在学习道路上面对的困难降到最低。比如来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。同样，算法可以识别到学生可能的优点和才能，然后帮助他们根据自己最擅长的领域选择专业。目前，一些人工智能在内容传递方面的其他高级应用，能利用深度学习( Deep Learning)和自然语言生成(Natural LanguageGeneration)来合成和交付定制内容，可以媲美于真人教师编写的教材。一家前卫的人工智能公司Content Technologies正在探索为每位学生定制教材。
更先进的协作和辅导
协作学习是一种有效的激励学生学习的方式，但是在实施过程中，师生之间、生生之间的交流难以被记录和评估。2017年，国际知名咨询公司Technavio发布的美国教育行业人工智能市场研究报告中提到：人工智能可增强现在流行的协作学习模式，具体方式包括自适应群体组织、虚拟角色、智能助手和智能导师等。
在机器学习的帮助下，人工智能可以把合适的人匹配在一起，增加协作，让在线辅导变得更容易和精准。
Brainly是一个连接数百万学生的社交平台，学生们在上面相互协作解决作业和任务中遇到的难题。为了确保服务内容的质量，Brainly雇用了超过1000个版主来帮助审查和验证用户之间交换的问题和答案。现在Brainly使用的机器学习算法可以自动过滤垃圾邮件和低质量的内容，帮助版主减轻负担，让他们专注于为学生提供更优质的服务。
更引人注目的是，Brainly还利用算法给学生们提供结交朋友的建议，帮助用户找到技能互补或能回答他们问题的协作伙伴。这种通过人工智能进行协作匹配的方式为学生们提供了更棒的个性化在线学习体验。 利用机器学习和自然语言处理技术，斯坦福大学教育学教授 D a n i e l S c h w a r t z 开发了一个人工智能应用“贝蒂的大脑”(Betty’s Brain)。作为一个虚拟角色，贝蒂在学习活动中扮演孩子们的学伴，让学生来教它学习生物知识。在这个协作对话过程中学生的讲解会被贝蒂记录和评估，并即时反馈给他们，让学生在完善讲解过程中加深对知识的理解。 类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的与学生一起玩历史游戏的人工智能Time Elf和卡内基梅隆大学的与学生一起学习数学的人工智能SimStudent。
利用人工智能辅导学生的案例来自美国佐治亚理工学院，计算机教授Ashok Goel已经成功使用人工智能助理回答学生提问。其他类似的平台，诸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能导师以能够模仿一对一辅导的好处。更快速的补充和优化
在应对大量学生时，即便是经验丰富的老教师也无法快速找到应对的措施来及时识别和处理知识讲解、课程材料以及学生参与之间的错位，使得学生感到困惑进而影响学习体验。人工智能则可以纠正这些缺点并及时提醒学生和教师，做到及时补充教学的漏洞，优化学生的学习过程，同时增强教师的授课经验。
慕课平台Coursera，能在当某个问题有大量学生提交了错误回答时提醒教师，同时通过提供一个定制消息来帮助学生，给予他们正确的引导。
通过创建智能和个性化的互动，人工智能助理能在教师之前给予学生即时反馈，帮助他们理解学习内容。因此，人工智能可以促进学生采用高效的学习行为，比如自我管理和自我解释等。
类似的人工智能应用还有来自美国的Volley。学生们用手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本，并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。扎克伯格教育风投公司认为，Volley能引导学生们自行安排学习计划和提高自学能力。另一个案例来自英格兰的ThirdSpace Learning。这是一个在线一对一数学辅导平台，其连接了世界各地的儿童和教师。
自2012年推出以来，平台每周记录了数千小时的教学和学习数据。Third Space Learning正在利用机器学习算法从这些巨大的数据中收集行为模式，为教师提供见解和建议，促进教师开展更好的教学。同样，这些数据也能为学生掌握某个主题提供最佳的学习路径。接下来的这个案例更展现了教育人工智能的魅力。斯坦福大学与华盛顿大学合作，也正在研究一个基于人工智能的辅导系统。这个新引擎利用强化学习(ReinforcedLearning)来判断当前课程是否能让所有的学生都学得好，然后通过人机对话进行系统自优化。