人工智能報(bào)告3000字范文五篇

第人工智能報(bào)告3000字范文五篇

第1篇:人工智能報(bào)告3000字一、人工智能的定義解讀

人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。

二、人工智能的發(fā)展歷程

事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：

第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。

第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。

第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

三、人工智能的多元應(yīng)用

1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。

2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。

3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用

人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級(jí)的AI通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。

四、人工智能的未來思考

人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

1、宏觀與微觀隔離

一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂

人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實(shí)際脫節(jié)

大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>

五、結(jié)語

人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

第2篇:人工智能報(bào)告3000字[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢(shì)下，英語教學(xué)需求增長，尤其對(duì)于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢(shì)所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學(xué)的現(xiàn)實(shí)需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實(shí)效性的教學(xué)模式，并由此實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。

[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學(xué);構(gòu)建策略

從高校教育階段的英語教學(xué)目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語義理解、口語表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。

一、人工智能與混合式教學(xué)模式的相關(guān)理論概述

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿?、方式及?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個(gè)方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實(shí)踐奠定基礎(chǔ)，重點(diǎn)一般放在對(duì)現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)探索、對(duì)相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨(dú)立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計(jì)，重點(diǎn)一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實(shí)驗(yàn)與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲(chǔ)、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號(hào)化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對(duì)人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識(shí)別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級(jí)的進(jìn)程當(dāng)中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。

(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價(jià)值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價(jià)值大致體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是優(yōu)勢(shì)整合價(jià)值。語言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢(shì)與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢(shì)，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+1>2”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價(jià)值。語言類科目不僅對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)體系具有較高要求，同時(shí)也有著明顯的實(shí)踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革?；旌鲜浇虒W(xué)模式的深入開展，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)提供良好的支持，同時(shí)還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實(shí)效性得以大大增強(qiáng)。

二、人工智能視野下高校英語混合式教學(xué)模式的應(yīng)用路徑

(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語料庫完成自動(dòng)化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對(duì)于學(xué)生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式時(shí)，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲(chǔ)備來完成自動(dòng)化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對(duì)性的自動(dòng)化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語聽力基礎(chǔ)、重點(diǎn)訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動(dòng)篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動(dòng)搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動(dòng)識(shí)別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動(dòng)且隨機(jī)的語言場(chǎng)景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識(shí)別后，語料庫便可自動(dòng)篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。

(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動(dòng)批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于自身英語寫作的優(yōu)缺點(diǎn)難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時(shí)，同樣可由線上、線下兩個(gè)不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動(dòng)批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實(shí)英語書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“Economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)自動(dòng)批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評(píng)測(cè)下的亮點(diǎn)與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評(píng)定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。

(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重難點(diǎn)突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對(duì)于學(xué)習(xí)者的語法運(yùn)用水平、實(shí)時(shí)解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點(diǎn)也相對(duì)更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺(tái)應(yīng)用能夠?yàn)橛⒄Z翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識(shí)模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動(dòng)化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場(chǎng)景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)提取“Thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺(tái)，由云平臺(tái)根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)鏈條，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)定，使學(xué)生更快地從中厘清重點(diǎn)、難點(diǎn)，并結(jié)合不同的知識(shí)模塊展開針對(duì)性補(bǔ)充練習(xí)。

(四)口語對(duì)話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對(duì)一對(duì)話高校教育階段，英語教學(xué)的最終訴求在于實(shí)際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對(duì)話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對(duì)話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對(duì)一的對(duì)話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時(shí)取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時(shí)，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對(duì)話對(duì)象，圍繞主題展開聊天式對(duì)話，從而達(dá)到口語訓(xùn)練目的，同時(shí)還可避免與真人對(duì)話時(shí)羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語練習(xí)時(shí)，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點(diǎn)，對(duì)對(duì)話的層級(jí)與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話練習(xí)效果的提升。

三、人工智能視野下完善高校英語混合式教學(xué)模式的主要策略

(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價(jià)值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式的同時(shí)，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時(shí)進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語教學(xué)工作當(dāng)中，動(dòng)態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時(shí)積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會(huì)議，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實(shí)踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時(shí)建立綜合線上、線下兩個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時(shí)由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動(dòng)向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對(duì)教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學(xué)的實(shí)際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動(dòng)功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢(shì)，在后期英語混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動(dòng)，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個(gè)體的主觀能動(dòng)性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高校可組建精于網(wǎng)課制作的教師隊(duì)伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗(yàn);積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識(shí)的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實(shí)踐板塊，如互動(dòng)對(duì)話環(huán)節(jié)、實(shí)時(shí)翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]?？偠灾谌斯ぶ悄鼙尘跋?，積極開展英語混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢(shì)來促進(jìn)學(xué)生對(duì)于知識(shí)的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實(shí)效性。

(三)重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評(píng)價(jià)制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時(shí)表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評(píng)價(jià)板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動(dòng)情況等都納入評(píng)價(jià)考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個(gè)考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實(shí)反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對(duì)性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評(píng)價(jià)效果，可以通過線上師生互評(píng)、學(xué)生互評(píng)、小組評(píng)價(jià)、學(xué)生自我評(píng)價(jià)等方式來實(shí)施多元化評(píng)價(jià)，這樣通過多維度、多元化的混合式評(píng)價(jià)，有助于實(shí)現(xiàn)最真實(shí)、最客觀、最全面的教學(xué)評(píng)價(jià)，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。

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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院

第3篇:人工智能報(bào)告3000字一、研究領(lǐng)域

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng);例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

二、各領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀(進(jìn)展成果)

近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對(duì)話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagentsystem，mas)兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。

mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算

計(jì)算智能(putingintelligence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說明。

進(jìn)化計(jì)算(evolutionaryputation)是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法(geneticalgorithms)、進(jìn)化策略(evolutionarystrategies)和進(jìn)化規(guī)劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。

達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識(shí)表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。

機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。

比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(langton)于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。

人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。

三、學(xué)了人工智能課程的收獲

(1)了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

(2)較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

(5)概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。

(6)基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語言和工具。

四、對(duì)人工智能研究的展望

對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號(hào)，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能如何看待具有智能的機(jī)器會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過人的智能問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄埽亲屗M人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。

當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

五、對(duì)課程的建議

(1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成

果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。

(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》

系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。

(3)條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的

作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。

(4)課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些

新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。

第4篇:人工智能報(bào)告3000字【摘要】本文以人工智能為研究主體，探究出其在證券投資領(lǐng)域的應(yīng)用，來分析證券投資領(lǐng)域人工智能對(duì)其的影響。并在人工智能的智能投顧、智能交易和智慧經(jīng)營等幾方面做出概述，最后針對(duì)完善人工智能在證券市場(chǎng)的發(fā)展基礎(chǔ)上提出改善對(duì)策，為我國證券市場(chǎng)的持續(xù)發(fā)展指明方向。

【關(guān)鍵詞】人工智能;金融;證券投資;應(yīng)用分析

一、人工智能+金融在證券投資領(lǐng)域應(yīng)用的意義

（一）提升工作效率

在風(fēng)控中，利用用戶數(shù)據(jù)積累和人工智能技術(shù)，評(píng)估貸款人貸前還款意愿和還款能力，貸中的異常行為監(jiān)控以及貸后信用評(píng)分的評(píng)定;在征信中，基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)智能征信審批，極大地提高工作效率。證券市場(chǎng)借助人工智能技術(shù)對(duì)貸款人的還款能力提前做出評(píng)估，進(jìn)而針對(duì)性的作出評(píng)估，風(fēng)控在證券市場(chǎng)的應(yīng)用可以極大的對(duì)工作效率做出提升。具體表現(xiàn)在以下方面。

第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社會(huì)數(shù)據(jù)以及各個(gè)資金流之間的關(guān)聯(lián)，全面分析金融微觀維度，借助智能化項(xiàng)工具，也會(huì)第一時(shí)間找尋潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而通過跨市場(chǎng)關(guān)聯(lián)探究來強(qiáng)化流動(dòng)管理，明確風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑，對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，來提高其具備的系統(tǒng)性。

第二更具合規(guī)性。例如人工智+金融可以涵蓋現(xiàn)有制定的各項(xiàng)條規(guī)、法律、流程文件和內(nèi)部控制制度，利用時(shí)下智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行分析對(duì)比，提升合規(guī)以及適用性，在應(yīng)用程序編程接口向業(yè)務(wù)流程進(jìn)行嵌入，通過對(duì)合規(guī)成本的降低來提高合規(guī)能力。

（二）幫助市場(chǎng)做好投資決策

市場(chǎng)投資決策指的是各個(gè)投資主體提前作出論證和調(diào)查，為最終的活動(dòng)投資決策提供參考依據(jù)。投資決策在市場(chǎng)活動(dòng)決策中至關(guān)重要，直接決定著企業(yè)的未來。有效的做出市場(chǎng)決策可以輔助企業(yè)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)，未雨綢繆，對(duì)應(yīng)的，錯(cuò)誤的投資決策會(huì)加大企業(yè)面臨的金融風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重還會(huì)影響企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。

與此同時(shí)，人工智能還具備自動(dòng)投資能力。華夏基金曾指出“現(xiàn)有機(jī)器都具備深度學(xué)習(xí)能力，克服了人性對(duì)恐懼和貪婪的弱點(diǎn)，也不會(huì)像人類一樣受到外部情緒化的影響”。人工智能機(jī)器具備自行交易等優(yōu)勢(shì)，會(huì)總結(jié)之前失敗的經(jīng)驗(yàn)，在順應(yīng)科技特征基礎(chǔ)上提升自主探究學(xué)習(xí)的深度和廣度，也會(huì)收集歷史數(shù)據(jù)，拓寬投資者的交易模型，在互相對(duì)抗中提出最優(yōu)質(zhì)的交易對(duì)策。所以人工智能在市場(chǎng)投資決策上屬于良好的輔助工具。

（三）降低人力成本

在大規(guī)模知識(shí)處理基礎(chǔ)下，智能客服衍生而來，它屬于一項(xiàng)面向各行各業(yè)應(yīng)用的智能客服，不但可以為企業(yè)提供各項(xiàng)管理技術(shù)，還能連接企業(yè)和用戶，創(chuàng)建快捷有效的基于自然語言基礎(chǔ)上的技術(shù)手段，在為企業(yè)提供管理技術(shù)的同時(shí)，統(tǒng)籌各項(xiàng)分析信息。

在金融或商業(yè)活動(dòng)中生成的大量數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，必須轉(zhuǎn)換為可讀、可見和交互式數(shù)據(jù)，而非人工智能。人工智能為企業(yè)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品創(chuàng)新提供了科學(xué)的決策，進(jìn)而推動(dòng)了金融智能的發(fā)展。目前，智慧投資能力是人工智能在金融投資領(lǐng)域的一項(xiàng)重要成就。智能投資是基于投資組合理論，如資本資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)模型等。相關(guān)算法用于為具有不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的用戶提供智能化、自動(dòng)化的投資組合決策或資產(chǎn)配置建議。招商證券市場(chǎng)的“莫杰智能投資”和工商證券市場(chǎng)的“A1投資”都是在人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，取得了可喜的成績。中信證券、海通證券、華泰證券等國內(nèi)大型證券公司也利用人工智能金融技術(shù)的東風(fēng)，在智能投資顧問領(lǐng)域開展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

二、人工智能在證券投資市場(chǎng)上存在的問題

（一）人工智能在業(yè)務(wù)運(yùn)用方面沒有得到實(shí)質(zhì)性的突破

現(xiàn)階段我國證券投資市場(chǎng)工作的主體依舊是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，人工智能的應(yīng)用被市場(chǎng)看做是“錦上添花”，或者是沒有對(duì)人工智能做出一定的關(guān)注，究其原因是因?yàn)榈谝?，在證券市場(chǎng)內(nèi)部，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)依舊屬于主要的業(yè)務(wù)利潤來源，很多工作人員因?yàn)槭艿綐I(yè)績考核以及外部競(jìng)爭的壓力導(dǎo)致在日常經(jīng)營中無法兼顧其他;第二是因?yàn)槿斯ぶ悄艿膽?yīng)用還沒有基于風(fēng)險(xiǎn)和成本的角度上做出考量，還比較傾向于待同業(yè)取得進(jìn)步之后再繼續(xù)跟進(jìn)。因?yàn)橐陨系纫蛩?，使得我國證券市場(chǎng)在人工智能創(chuàng)新上沒有取得本質(zhì)性的突破，無法改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)形式，由此也會(huì)對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生一定的影響。

（二）缺少專業(yè)的研發(fā)人員

證券市場(chǎng)內(nèi)部信息技術(shù)部門日常的主要職責(zé)就是負(fù)責(zé)內(nèi)部系統(tǒng)的開發(fā)和對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)以及云計(jì)算等技術(shù)的維護(hù)，但是實(shí)際發(fā)展中這些內(nèi)部人員缺少對(duì)新技術(shù)的研發(fā)力度，同時(shí)內(nèi)部的信息技術(shù)部門人員普遍缺乏對(duì)業(yè)務(wù)的了解，直接導(dǎo)致各大證券市場(chǎng)缺少專業(yè)的人工智能改造人員。雖然可以借助技術(shù)優(yōu)勢(shì)的互聯(lián)網(wǎng)公司，但是證券市場(chǎng)為了對(duì)自身核心內(nèi)容做出保護(hù)，不會(huì)將自身業(yè)務(wù)內(nèi)容向互聯(lián)網(wǎng)公司做出告知，一定程度上限制了技術(shù)的開發(fā)水平。人工智能人才不足，基礎(chǔ)層人才儲(chǔ)備尤其薄弱，是我國在該領(lǐng)域仍然落后于歐美國家的一個(gè)主要原因。

（三）監(jiān)管體系不完善，存在多種安全隱患

雖然人工智能支撐能力較強(qiáng)，但是也會(huì)加大金融局部性風(fēng)險(xiǎn)，例如一些不成熟的人工智能不但會(huì)提升系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，還會(huì)對(duì)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和諧造成影響。在證券金融領(lǐng)域，目前對(duì)人工智能監(jiān)管還存在諸多問題，具體體現(xiàn)在：第一，監(jiān)管的對(duì)象過于復(fù)雜，無法有效的界定各個(gè)責(zé)任主體，主要原因是，在人工智能應(yīng)用階段中涉及的參與主體較多，不但包含向證券領(lǐng)域提供人工智能技術(shù)的部門、應(yīng)用人工智能機(jī)構(gòu)以及設(shè)計(jì)人工智能模型以及系統(tǒng)的公司等等。與此同時(shí)，人工智能基于深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上具備自學(xué)習(xí)的作用，但是因?yàn)樵诩夹g(shù)創(chuàng)建中不夠公開透明，所以，我國人工智能證券應(yīng)用存在問題時(shí)，無法第一時(shí)間確定各個(gè)責(zé)任方。雖然在行業(yè)中目前已經(jīng)構(gòu)建了有效的監(jiān)管罰則，但是因?yàn)闆]有確定具體的適用條文，基于法律層面也無法界定各個(gè)責(zé)任方應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的責(zé)任。

第二，隨著近些年金融技術(shù)的不斷發(fā)展，也對(duì)目前證券監(jiān)管隊(duì)伍提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)要求，要求有關(guān)監(jiān)管人員不但要了解人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，明確人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作流程，也要評(píng)估人工智能的系統(tǒng)算法，要加深對(duì)證券金融領(lǐng)域的認(rèn)知程度。但是目前我國監(jiān)管部門有關(guān)隊(duì)伍綜合素質(zhì)還有待加強(qiáng)，在應(yīng)用中還存在著部分監(jiān)管人員不清晰人工智能系統(tǒng)算法和基礎(chǔ)知識(shí)等問題，都對(duì)人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用造成了危害。

三、完善人工智能在證券領(lǐng)域的應(yīng)用分析

（一）適當(dāng)轉(zhuǎn)變經(jīng)營策略，不斷創(chuàng)新適應(yīng)時(shí)代發(fā)展

1.開拓新的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)

現(xiàn)階段證券市場(chǎng)重要的利潤增長點(diǎn)就是中間業(yè)務(wù)，針對(duì)我國大部分市場(chǎng)來說，資產(chǎn)負(fù)債依舊屬于中間業(yè)務(wù)的重要來源，

證券市場(chǎng)與發(fā)達(dá)國家的55%相比，我國證券市場(chǎng)中間業(yè)務(wù)占總收入比較低?；谶@一背景，我國證券市場(chǎng)就要提高中間業(yè)務(wù)的創(chuàng)新力度，借助對(duì)托管業(yè)務(wù)、投資證券市場(chǎng)業(yè)務(wù)的開展，來進(jìn)行債卷聯(lián)合承銷模式，更好的對(duì)中間業(yè)務(wù)做出創(chuàng)新。

其次就要實(shí)施混業(yè)經(jīng)營。目前混業(yè)經(jīng)營已經(jīng)成為了世界金融發(fā)展下的主要趨勢(shì)，對(duì)于證券市場(chǎng)來說，貸款利息和股權(quán)投資收益之間具有較大的差距，這就使得證券市場(chǎng)一定要加快混業(yè)經(jīng)營的開展速率，借助對(duì)客戶資源渠道優(yōu)勢(shì)和證券市場(chǎng)品牌優(yōu)勢(shì)的利用，更好的提升證券市場(chǎng)的營業(yè)利潤。

2.組建大數(shù)據(jù)庫

在當(dāng)代電子商務(wù)市場(chǎng)營銷環(huán)節(jié)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了主要的手段，并且隨著信息數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，證券市場(chǎng)本身已經(jīng)構(gòu)建了資源，規(guī)模較大的客戶數(shù)據(jù)信息庫。對(duì)比于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備的優(yōu)勢(shì)較多。比如構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫，證券市場(chǎng)的客戶在網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行業(yè)務(wù)時(shí)，大數(shù)據(jù)庫就會(huì)將客戶有關(guān)的職業(yè)、身份等信息做出保存，為證券市場(chǎng)預(yù)留有效的數(shù)據(jù)資源，同時(shí)也會(huì)降低大量的成本。因此，對(duì)于證券市場(chǎng)來說，如何總結(jié)客戶資源、深度挖掘客戶信息、在調(diào)研客戶個(gè)性化需求基礎(chǔ)上展開產(chǎn)品銷售也是未來需要關(guān)注的話題。在此背景之下，建議我國證券市場(chǎng)要構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫，來拓寬客戶資源，提升業(yè)務(wù)分析能力，將證券市場(chǎng)具備的服務(wù)導(dǎo)向作用充分的發(fā)揮出來，融合各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息技術(shù)，促進(jìn)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展。

（二）加大人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)力度

目前，我國還存在著人工智能缺少復(fù)合型人才等問題，很多需要的技術(shù)人才都需要于外國引進(jìn)，本國在對(duì)高層次人才培養(yǎng)力度有待提升。依據(jù)數(shù)據(jù)顯示：全球共計(jì)有370所人工智能方向的高校，其中美國有170所，我國僅僅不到30所，而且培養(yǎng)出來的復(fù)合型技術(shù)人才也無法順應(yīng)各個(gè)智能企業(yè)的需求。

當(dāng)前屬于知識(shí)引領(lǐng)的時(shí)代，歸根結(jié)底，各個(gè)企業(yè)，各個(gè)行業(yè)競(jìng)爭的主要需求依舊是人才和技術(shù)。在世界領(lǐng)域上，針對(duì)人工智能復(fù)合型高端人才的戰(zhàn)爭已經(jīng)打響，不論是國際領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)高科技企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)以及多個(gè)高校之間，目前對(duì)人才的爭奪都非常激烈。對(duì)于我國高校來說，如何在之后提高人才培養(yǎng)力度，構(gòu)建完善的培育機(jī)制至關(guān)重要，為了促進(jìn)人工智能+金融的長足發(fā)展，我國要在之后加大創(chuàng)新投入的資金和保障，為培養(yǎng)復(fù)合型高端人才奠定基礎(chǔ)。

（三）推動(dòng)政府構(gòu)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范力度

作為市場(chǎng)的基石，證券市場(chǎng)在之后也要強(qiáng)化和政府之間的溝通力度，和政府部門一起盡快的構(gòu)建完善規(guī)范的金融體制行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在其中融入it審計(jì)、評(píng)估機(jī)制、數(shù)據(jù)管理以及開發(fā)測(cè)試等標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，幫助金融統(tǒng)計(jì)、金融監(jiān)管以及風(fēng)險(xiǎn)防控部門有標(biāo)可依。同時(shí)，證券市場(chǎng)也要提前對(duì)客戶實(shí)際需求做出調(diào)研，結(jié)合現(xiàn)實(shí)經(jīng)營現(xiàn)狀來開發(fā)產(chǎn)品，也要提前評(píng)估客戶數(shù)據(jù)，著重分析客戶的投資理念、消費(fèi)理念以及客戶資料等，在了解客戶實(shí)際需求基礎(chǔ)上，發(fā)展和優(yōu)化人工智能技術(shù)，來為不同客戶提供個(gè)性化的需求方案。

四、結(jié)論

本文以人工智能為主體，通過對(duì)現(xiàn)階段在證券投資市場(chǎng)應(yīng)用分析，來分析出存在的問題，最后針對(duì)性的提出改善對(duì)策，本文的第一部分人工智能在證券市場(chǎng)的應(yīng)用，介紹了帶給市場(chǎng)的積極意義;第二部分找尋出人工智能在市場(chǎng)上存在的問題;第三部分針對(duì)存在的問題提出完善對(duì)策。通過本文的闡述概述出人工智能在證券投資市場(chǎng)上的應(yīng)用，進(jìn)而為有關(guān)人員提供發(fā)展方向。

第5篇:人工智能報(bào)告3000字人工智能現(xiàn)狀和發(fā)展

摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時(shí)間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個(gè)時(shí)代，第一個(gè)時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個(gè)時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個(gè)時(shí)代為知識(shí)工程時(shí)代第四個(gè)時(shí)代為知識(shí)工業(yè)時(shí)代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：人工智能發(fā)展;識(shí)別率;人臉識(shí)別;遺傳算法

1智能計(jì)算機(jī)的發(fā)展

1.1人工智能簡述

人工智能[1](ArtificialIntelligence，簡稱AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

人工智能源自于對(duì)人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個(gè)人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個(gè)國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會(huì)涌現(xiàn)許多實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會(huì)在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭也會(huì)伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會(huì)為了滿足并提升社會(huì)大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。

1.2人工智能研究的發(fā)展概況

未來，隨著計(jì)算機(jī)和其他科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能的發(fā)展也將要不斷面對(duì)越來越多的艱難挑戰(zhàn)。在我們的日常生活中，人們對(duì)人工智能技術(shù)的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼，但是，在客觀事實(shí)上，人工智能技術(shù)進(jìn)步不但要考慮軟件、硬件技術(shù)的限制，也還要考慮人們對(duì)自身能力理解程度的制約，因此未來人工智能技術(shù)將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長，從而保持著逐步的發(fā)展。比如人臉識(shí)別技術(shù)，當(dāng)該技術(shù)以一次問世時(shí)，人們對(duì)人工智能充滿了信心，但當(dāng)大多數(shù)人親自使用時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)它對(duì)人臉的識(shí)別率還是不夠高;

近年來，人臉識(shí)別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)對(duì)具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個(gè)極高的識(shí)別正確率。但是對(duì)一個(gè)具體的個(gè)例可以做到百分百識(shí)別，并不能就此完全肯定對(duì)人群大眾使用就都能達(dá)到