智能機器人是人類智慧的結晶，它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。 以下是為大家整理的關于人工智能論文3000字的文章6篇 ,歡迎品鑒！
第一篇: 人工智能論文3000字
摘要：隨著社會的飛速發展, 科學技術不斷進步, 工業領域生產模式發生變化, 人工智能時代勢不可擋, 尤其是機器人得到更大范圍的推廣與應用。工業機器人的突出優勢是精準度較高, 工作效率高, 能夠承受較大工作強度, 為整個工業領域產量的提升以及質量的提高創造更加優質的條件。由此可見, 工業機器人已成為現代工業發展的趨勢與方向。文章基于行業發展, 詳細闡述了工業機器人的特征, 探討其未來發展趨勢與方向, 以期為整個工業行業的持續性發展提供更大的技術支撐。
關鍵詞：人工智能時代; 工業機器人; 趨勢;
Abstract：
With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.
Keyword：
era of artificial intelligence; industrial robot; trend;
隨著人工智能時代的到來, 互聯網技術取得巨大突破, 大數據技術成為核心, 為工業機器人產品性能的提升提供更加先進的技術支持。在工業機器人發展進程中, 其操作趨于簡易化, 精準度更高, 能夠廣泛應用在諸多領域, 投入成本呈現不斷降低的趨勢。立足工業領域, 機器人應用于產品檢測、焊接以及搬運等環節。工業機器人的出現強化對人力應用的緩解, 在優勢上主要體現為較高的生產效率與較高品質的操作, 同時, 操作持久性更加突出。
1 工業機器人的構成以及類型
從構成上分析, 工業機器人主要包含三個部分, 即本體、驅動以及控制三個系統。從功能上分析, 一種機器人的作用體現在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化, 有效發揮仿生學的特征, 能力更顯多樣化, 自由度更高。在當前的工業領域, 之所以選擇工業機器人, 主要源于其較低的單機價格, 便于維修, 應用效率較高。
2 人工智能時代工業機器人核心技術分析
2.1 工業機器人以高精度減速機為核心構成, 涉及多種技術類型, 要求較高
在工業機器人中, 關鍵性結構組成為高精度減速機, 涉及多種技術類型。首先, 材料成型控制技術十分關鍵, 尤其對減速機減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求, 目的是保證運行的高精度標準。在材料構成方面, 要強化對金相組織、材料化學元素以及含量的科學控制。其次, 加工技術不容忽視。在減速器中, 非標特殊軸承是必不可少的組成部分, 結構極具特殊性, 需要減速器零件加工尺寸來確認間隙標準, 工人技術要求更高。
2.2 以電機與高精度伺服驅動器為核心, 實現對工業機器人的全方位控制
對于工業機器人的控制, 電機與高精度伺服驅動器作用突出, 強化對控制系統的管理, 尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標準。首先, 快響應伺服控制技術能實現對位置環、電流環以及速度的有序控制, 合理運用干擾觀測以及前饋補償算法。具體講, 要采用指標預測法來構建內部預測模型, 達到閉環優化的目的。其次, 為了保證工業機器人能夠有效發揮識別功能, 要依托在線參數自整定技術, 強化轉動慣量以及PID參數的在線優化, 達到參數的精準判定。另外, 在線慣量辨識算法明確伺服驅動器的實際工況, 強化參數的智能化控制, 以現場實際為要求, 合理進行參數的調整。
2.3 以實時性為要求, 強化控制操作系統的穩定性與精確性
在工業機器人中, 運動學控制系統對實時性要求較高。目前, 機器人運動控制卡以定制方式為主, 同時, 強調與操作系統的密切配合, 強化數據傳輸、數據精確性以及穩定性的實現, 尤其是對于操作系統的消息處理機制, 更要關注穩定性與快速響應的需要, 增強實時性, 為機器人產業化道路的發展創造條件。
3 結合工業機器人應用實際準確掌握發展趨勢與方向
3.1 工業機器人的發展更顯系統性特征, 整體性能增強, 適用范圍更廣
立足新時期的發展, 工業領域的機器人更顯多樣性, 如焊接機器人、清潔機器人等逐漸投入使用, 工程自動化程度顯著增強。隨著技術水平的不斷提升, 機器人的造價呈現下降的趨勢, 但是, 性能卻不斷增強。例如, 對于工業領域的機械手, 其主要原理是進行人手及手臂的模仿, 實現靈活抓取以及搬運的功能, 滿足自動化操作的目標。縱觀當前, 機械手應用最為廣泛的領域是工業制造業、包裝業等。機械手能夠在既定的時間內較為準確與高效地完成操作動作, 這也成為工業機器人發展的主要方向。目前, 信息技術發展迅速, 尤其是人工智能技術影響力不斷擴大, 加之互聯網技術的支持, 工業機器人發展更顯系統性特征, 強化在控制系統、診斷系統以及維護系統功能的提升。同時, 依托仿真模擬化程序設計, 切實增強智能化與自動化水平, 整體性能不斷提升, 在應用方面更顯可靠性, 適用范圍更廣。
3.2 以工業發展需求為基礎, 更顯生物性與仿生性特點, 強化不良工作環境生產效率的提升
立足工業生產, 很多環節與環境保護相矛盾, 對從業者身心健康產生不利影響, 有些操作人類很難完成, 這也成為工業機器人得以推廣應用的重要因素。例如, 對于真空機器人, 其之所以在工業中應用, 主要原因是半導體工業中, 真空傳輸晶圓這一環節人類無法完成, 而真空機器人的引進實現這一問題的解決。另外, 在一些惡劣環境中, 如適應無阻運動的蛇形機器人, 滿足水下作業的仿生魚機器人等, 都處于不斷研發之中, 備受矚目。也就是說, 在工業機器人的發展進程中, 更加關注其仿生性與生物性的特征, 能夠有效實現對人類行為的模仿與替代, 成為新時期工業機器人研發的新動向。
3.3 基于不斷升級與更新的計算機信息技術, 工業機器人控制系統更加完善, 加快統一化與標準化的實現
在機器人內部, 核心構成為控制系統, 是發揮功能的重要保障, 強化對記憶、示教、通信連接以及坐標設置功能的支持。當前, 計算機技術不斷升級更新, 為工業機器人控制系統的優化與完善提供強大動力, 整體控制水平顯著提升。具體講, 在控制器方面, 由專用封閉式發展為開放式。也就是說, 計算機水平的提升使得工業機器人的控制系統突破專供的束縛, 更顯統一化與標準化的趨勢, 網絡化特征明顯。基于此, 工業機器人的操作更顯便捷性, 具備簡單的操作常識即可, 無需投入人力物力進行培訓, 在很短的時間內就可以對機器人進行模塊功能調整, 在根本上使機器人的使用更加方便與快捷, 維護管理工作也易于進行。
3.4 綜合傳感器融合配置技術日趨成熟與完善, 實現對人類思維與神經的多功能仿生
立足信息時代, 人工智能的發展勢不可擋, 智能化成為工業機器人在未來的發展方向。智能化的機器人, 即強調機器人對人類模仿的更高層次, 需要具備更高層級的仿生, 既要能夠模仿人類的動作行為, 同時, 還需要具有人類的思維與神經。基于此, 傳感器成為智能工業機器人的重要構成部分, 尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現, 加快工業機器人智能化的發展速度。例如, 對于從事電弧焊接的機器人, 采用多傳感器融合配置, 融電弧傳感器、視覺傳感器以及機器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下, 機器人能夠憑借激光視覺掃描功能, 獲取焊接過程中所需要的焊炬等數據信息, 保證電弧焊接的精準性。另外, 遠距離遙控機器人的出現代表了綜合性傳感器融合配置技術上了新的臺階。這種技術在機器人未來發展中將得到更大范圍的推廣與應用, 處于不斷完善與成熟中。
4 我國工業機器人發展存在的不足與凸顯的問題
首先, 我國工業機器人起步較晚, 發展時間較短, 資金投入方面彰顯不足, 在技術與經驗方面彰顯無力性, 處于不斷摸索與提升階段, 研發力度亟待增強。其次, 對于我國機器人的發展, 在生產技術與可靠性方面相對薄弱, 尤其是機器人很多關鍵部件需要進口, 生產成本大幅增加, 機器人市場仍需不斷擴大, 尤其是過高的成本支出, 使得工業機器人在生產研發方面缺乏較高的積極性。再次, 工業機器人標準化生產的實現需要以規模優勢為前提, 但是, 我國在生產與研發方面的投入尚未達標, 給推廣與應用造成巨大阻力。
5 如何推動人工智能時代工業機器人的快速發展
隨著時代的不斷進步, 智能機器人技術處于不斷創新升級中, 因此, 工業智能機器人在未來的發展要集中做好如下幾個方面的工作。首先, 從理論研究方面分析, 要重視加強指揮制造技術的探究, 尤其是針對機器人中相關零部件的生產, 要切實提升產品生產質量, 有效應對生產難題, 借助新型制造技術與制造模式, 縮短機器人生產與推廣時間。其次, 要結合社會需求, 合理增加智能機器人科研項目資金投入, 設置專項資金, 尤其是面對工業轉型發展的新階段, 要擴大對機器人及相關產業的投資量, 在根本上為工業智能機器人技術的進步創造條件。再次, 立足新時期, 要對工業機器人相關條例、規則等進行完善, 加快核心技術研發速度, 同時, 做好研發技術與成功經驗的總結分析, 推動智能機器人工業化發展進程的加快, 構建更加完善的標準體系, 強化對人機交互準則的合理優化。
6 結束語
綜上, 工業機器人是多學科相互融合與發展的產物, 對工業行業的發展意義巨大。因此, 要立足信息時代, 在人工智能技術的支撐下, 準確掌握工業機器人發展趨勢, 明確技術特征, 促使工業機器人生產制造成本的不斷降低, 性能逐步增強。同時, 要重視仿生學在工業機器人領域的研究與應用, 強化控制系統功能的不斷升級改造, 加快多傳感器融合配置技術的發展, 大幅提升工業機器人的智能化水平, 推動整個行業標準化與統一化建設, 拓展機器人應用領域, 以便更好發揮工業機器人在人工智能時代的價值。
參考文獻
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第二篇: 人工智能論文3000字
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區分了重復性勞動與創造性勞動，提出創造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經在認識實踐中表現出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。以上原因使得我們在創造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創造性勞動方式應當是某種人機協作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：CN61-1487-（2020）01-0154-03
產業科學出現以來，科技創新對經濟增長的驅動作用已經成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經濟中所扮演的角色，進而以一種動態的勞動價值論表明當代社會經濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創新的分析不同于傳統技術創新理論僅關注經濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發關注經濟“發展”;第二，將科學知識的生產還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產方式的挑戰和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數據化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創造性勞動是不可數據化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創造對象和掌握技術的‘創造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區分為“重復性勞動”和“創造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數據化的部分，但創造性勞動是人類勞動的本質，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復性勞動數據化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創造性勞動，創造性勞動是通過探索自在自然，經過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創造對象、實現對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動。”[1]27作者認為，創造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數據和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，甚至可能在數據中找到人尚未發現的方法和規則。”[1]35因此，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區分出人工智能對人類“創造性勞動”的輔助作用，具體表現為三個方面：人工智能提高科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。
一、人工智能能夠提升科學知識生產效率
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產的效率，主要表現在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做Iris的人工智能系統的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態的實驗室發現過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數到產生凝聚態物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發現獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經過多年實驗才制造出了物質的凝聚態。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產。
二、人工智能擅于提取和傳遞默會知識
波蘭尼（MichaelPolyani）提出了默會知識（tacitknowledge）的概念，以區別于可以明述的知識（explicitknowledge），明述知識是用語言文字來表達的知識，如科學知識，默會知識則是我們知道但通常不加言述或者不能充分言述的知識[2]。默會知識具有以下幾個特點：難以用語言文字描述，不易傳播、記錄和積累;獲取默會知識主要依靠親身體驗;默會知識呈分布式存在，難以整合。這些特點導致我們很難有效運用默會知識，而機器學習的大規模運用使得人工智能系統非常擅于處理默會知識。作者敏銳地意識到了這一特點——“以往我們所說的‘默會知識’、手工技藝技巧，以及復雜程度遠超人類認知能力之外的一些潛在規則，也都不再是一個個‘黑箱’，機器可以基于將人類勞動的過程還原成物理量和數據，再通過機器學習找到其內在的規律，從而取代人類勞動。”[1]56
在當前人類社會所有已經產生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經使用人工智能系統觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經典橋段，創作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統獲取的默會知識是以神經網絡參數集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現機器間的協同行動。
三、人工智能可以產生某種機器知識
如果說默會知識還是“可意會而不可言傳”的知識，那么AlphaGoZero在圍棋上的表現已經表明人工智能系統產生了某種既無法“意會”也無法“言傳”的機器知識。AlphaGoZero在沒有人類以往的經驗或指導、不提供基本規則以外的任何領域知識的情況下，就使用機器學習在短時間內探索了大量人類從未嘗試過的走法。機器發現的知識不僅完全超出了人類的經驗，也超出了人類的理性，成為人類幾乎無法理解的知識。由此，產生了討論某種“機器認識論”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：機器學習對事物間隱蔽的相關性的發現和掌握已經遠超人類，因此機器知識更多的是一種相關性知識。[3]321董春雨教授在《機器認識論何以可能？》一文中也指出：“人類必須正視機器在其擅長的領域，通過特殊的認識方式所獲得和積累的知識。”[4]
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數據，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環境的關系都描述出來。而數據是已經描述出來的部分信息，關于一個物體的數據通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經過適當的處理，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數據在時空中的關系，這些關系表現為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數據在時空中的關系只在少數情況下才能用數學工具進行表達，而多數情況下知識表現為數據間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數據無法被感知，它們之間的關系又無法用數學工具表達時，這些數據間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經網絡的最大特點就是發現并記憶數據中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發現汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數據間的相關性也能發現并記憶一部分，這就是默會知識。但當數據量很大且不直觀時，例如股票市場的數據或者核電站的內部數據，人類就無法應對了。而隨著人工神經網絡層級和數量的增加，人工智能系統能夠處理大規模的復雜數據，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現形式類似于AlphaGoZero中的神經網絡的全部參數。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數據的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
四、人工智能發展的局限性
當然，基于人工神經網絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統還不足以承擔創造性勞動。第一個局限是，人工神經網絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經網絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經網絡將訓練數據中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經網絡無法解釋產生某個結果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領域顯現的比較突出，例如在智能醫療中，人工神經網絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫學上的解釋性，都需要專業醫生的復核。
基于人工神經網絡的人工智能系統在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產生機器知識的人工智能系統仍然無法被視為認知主體，其知識的“創造性勞動”是一種無意識認識活動。
五、結語
人工智能系統在提升科學知識生產效率、處理默會知識以及產生機器知識方面的優勢，使得我們在創造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創造性勞動方式應當是某種人機協作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的Neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經網絡上，Neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經網絡的機器學習能力主要是對環境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協作的創造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
參考文獻：
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第三篇: 人工智能論文3000字
一、人工智能的定義解讀
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
二、人工智能的發展歷程
事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀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，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、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器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，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，神經網絡飛速發展,。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。
三、人工智能的多元應用
1、人工智能在管理系統中的應用
人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領域中的應用
人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發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制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術研究中的應用
人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全已經成了人們關心的重點,因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級的AI通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器,而人工智能技術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在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學、認知科學、思維科學和 心理學等學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、神經 網絡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，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地結合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號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化過程。這就導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、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節
大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。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，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。
五、結語
人工智能一直處于 計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的 發展方向。人工智能研究與 應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。
第四篇: 人工智能論文3000字
[摘要]經濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構而言，傳統英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術的引入與應用成為大勢所趨。人工智能技術作為現代科技的重要產物，于近年來開始被嘗試應用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學的現實需求，如何構建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現人工智能技術在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關鍵問題。現由人工智能視野出發，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現教學效率及質量的優化。
[關鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構建策略
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應用能力的培養，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導致學生出現語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應用能力的構建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現代教學技術的引入與應用擴大空間。但由于長期受傳統教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現提出相應方案。
一、人工智能與混合式教學模式的相關理論概述
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術是建立在計算機信息處理基礎上的一種智能化技術，能夠對人類行為邏輯、方式及習慣做出相應的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅使下更貼合人類的交互需求[1]。基于這一應用方向，人工智能技術主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構建，其中，理論研究工作旨在為后續工程研究的實踐奠定基礎，重點一般放在對現有技術經驗的總結探索、對相關理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現有人工智能技術獨立完成產品的開發與設計，重點一般放在人工智能系統與設備的應用、新產品的研發實驗與調整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統完成信息的存儲、提取及內部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現更為具體，如語言解析技術、語言識別技術、語言翻譯技術等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應用價值結合混合式教學模式在高校英語教學中的應用現狀來看，其教學價值大致體現在以下兩個方面：一是優勢整合價值。語言學習中，傳統課堂與網絡信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優勢與短板。通過應用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態下的主要優勢，使其相互補充、相互作用，進而發揮“1+1>2”的更優教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，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范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結構的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎。三是推進教學改革。混合式教學模式的深入開展，有助于實現教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據不同教學內容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調節課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
二、人工智能視野下高校英語混合式教學模式的應用路徑
(一)聽力訓練———應用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎性部分，對于學生英語應用能力的構建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術作為打開聽力訓練資源廣度的關鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據資料內容，與人工智能設備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎、重點訓練方向等基本資料，由系統根據數據資料自動篩選、匹配相應的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統根據識別出的物品類別篩選出相關的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關的聽力材料，整理出類似主題：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據聽力內容展開自主練習，從而規避千篇一律的重復訓練。
(二)寫作指導———應用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環節，但傳統英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創造能力的發揮，也容易導致學生對于自身英語寫作的優缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術展開英語寫作指導時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向學生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務，如“Economicglobalization”，學生根據自身思路，在人工智能技術支持下的作文系統中進行寫作，系統則由此發揮框架搭建功能，結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詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經過系統自動批改后的寫作內容與批改意見進行回顧，找出系統評測下的亮點與不足所在，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，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應用云平臺技術實現重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎的語言轉換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創設翻譯情境來使學生快速投入到語言環境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內容，自動化匹配并呈現與之相關的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統可自動提取“Thunderstorm”這一關鍵詞，并在設備中播放關于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據翻譯內容，出具動態的評價鏈條，對翻譯結果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應用能力的構建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環節，關系著學生最終能否將課堂學習成果轉化為語言應用基礎。人工智能技術的出現，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關系，來解決師資有限而同學指導能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據想要練習的方向設置關鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態下激發出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調整，從而實現對話練習效果的提升。
三、人工智能視野下完善高校英語混合式教學模式的主要策略
(一)完善教學管理系統，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統作為依托，才能夠最大限度發揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結合內部教學需求與教學現狀，組織校內各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發揮監督與合作職能，在尋求改革發展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術為核心的混合式教學方案，將其應用于英語教學工作當中，動態化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發現方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環節評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發展的新模式。可以說，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統為先導的，必須要不斷地對教學管理系統進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質量的提升，為學生的成長和發展奠定堅實的基礎。
(二)優化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術的教學優勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高校可組建精于網課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數據、總結以往經驗的基礎上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優體驗;積極打造線上精品網課，帶給學生專業化的網絡課程內容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠實現學術交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導的實踐板塊，如互動對話環節、實時翻譯環節等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優質課件制作體系為先導，以課件優勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎上，可通過重建教學評價制度、設置多元化考核指標來進一步倒逼教學質量的提升。例如，除了平時表現，期末考試成績作為基礎考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術及網絡平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內容，如聽、說、讀、寫能力的構建情況等，從而保證考核結果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質量和教學效果，以便于為后續的教學改進創造基礎。
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作者：王欣 單位：陜西警官職業學院
第五篇: 人工智能論文3000字
【摘要】STEM教育已經成為世界發達國家基礎教育研究的熱點，通過加強科學、技術、工程、數學等學科之間的聯系，打通學科壁壘，采取更加靈活的學習方式，讓學習者在真實情景下開展深度學習，有利于創新人才和高水平技術人才的培養。
【關鍵詞】STEM教育;人工智能;機器人;編程創新
隨著現代信息技術的迅猛發展，人工智能這個“技術英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術創新的第一梯隊。未來十年，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，有利于學生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機器人教學研究活動，讓小學生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學階段實現STEM教育理念、提高學生動手能力、培養學生創新精神的最好途徑。
一、開展人工智能教育的背景
國務院在2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點！人工智能正式上升為國家戰略。2018年7月，中國第二屆STEM大會在深圳福田召開，大會邀請了國內外著名的專家學者開設主題講座，介紹最新的STEM教學理論和實踐成果，掀起了福田STEM教育的熱潮。在新一輪的教育規劃中，福田區加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發展方向，建立與中心區匹配的智能教育服務體系。STEM是用科學、數學知識和先進技術，以工程思維解決現實世界的問題。其教育的核心是：發現問題—設計解決方法—利用科學、技術、數學知識實施解決方法—將解決方法傳達給大家。基于學校學科融合的辦學理念，我校積極探索STEM教育的模式，開設機器人STEM課程，開展教師的課題研究和學生的探究性小課題研究、積極組織學生參與區、市級機器人創客比賽活動，積極投身人工智能的教學研究行列，培養學生的STEM素養。
二、以課程建設為核心，提升學生的STEM素養
機器人STEM課程是一門激發學生學習人工智能知識興趣、培養學生綜合能力、挖掘學生潛能為統領，以設計、組裝、編程、運行機器人為主要學習內容，以培養學生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學生的信息技術核心素養為主要目標的課程。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——控制器。學生通過動手創作，發揮自己的想象力和創造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實用功能的機器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學生的動手能力，培養了學生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學、在玩中學、在學中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人STEM課程的核心。在編寫程序的過程中，學生需要把一個復雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學生首先要要清楚機器人的搭建結構和運行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機器人感知外界的環境信息，并對感知到的信息做出決策和響應，以使機器人能夠順利完成指定的任務。
以筆者執教的《走進人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導入，播放了特奧機器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學生學習人工智能知識的好奇心，產生探究科學的勇氣，讓學生對機器人技術有強烈求知的欲望。接著，采用任務驅動法教學，讓學生通過微課程學習EV3編程技術，循序漸進地完成兩個任務：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達指定地點;最后的終極挑戰環節，筆者讓學生用樂高的配件搭建機械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調整太陽能電池板，學生在設計、編程、調試中學得開心，玩得快樂，創意飛揚。
三、以課題研究為引領，推動師生專業化成長
課題研究是學校發展的源動力，是促進師生專業成長的重要途徑。機器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，如何為學生學習的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應，一直是我們在進行機器人教學研究中最為關注的問題。為此，我校信息技術教師申請了福田區教育科學“十三五”規劃課題《基于STEM教育理念下的機器人搭建與編程教學研究》，學生申請了2018年深圳市中小學生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學習，敢于實踐，勇于創新，取得了很大的進步。
以學生的探究性小課題為例，學生采用PBL項目式學習方式開展小課題研究，學生的學習方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉變為學生間“合作、交流、探究”式學習，掌握了隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力。在研究的過程中，學生保持開放的心態，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經驗教訓，養成追求真理、鍥而不舍的科學態度，在課題研究中不斷優化算法和改進搭建模型，設計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩定性和完成任務的數量和質量。團隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創新意識。
四、以參加機器人賽事為驅動，搭建學生個性成長的平臺
雄鷹只有經過千百次的歷練，才能夠在蔚藍的天空中展翅翱翔。機器人比賽讓學生接軌前沿科技，開闊眼界，培養學生綜合素養，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機器人比賽活動，為學生搭建個性成長的平臺，創設真實的解決問題的情景，讓學生嚴格按照規則進行實戰對抗比賽，不斷修改機器人的設計，并對機器人重新進行編程，以期在合乎規則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機器人比賽，挖掘了學生的潛能，張揚了學生的個性，豐富了學生的學習生活，培養了學生的核心素養，促進學生人格的健全發展。隊員賈壹方談到參加機器人創意賽時，感觸良多：參加了機器人創意賽后，我受益無窮。我學到了許多關于編程、搭建的知識，更重要的是：我認識到了團體合作的重要性，一開始我們總是各執己見，可是，在陳秀老師的帶領下，我們認真地聽取他人意見，齊心協力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學為我們提供了這樣一個學習和進步的機會。
未來，我們將繼續帶領學生行走在人工智能校本課程的探索和實踐道路上，完善課程內容，認真參與課題實驗，帶領學生參與各種展示活動，為學生探索科技搭建更完美的平臺，培養人工智能時代的信息技術精英。
參考文獻：
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[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養的小學機器人創客課程實踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.
第六篇: 人工智能論文3000字
【摘要】隨著現代信息技術的飛速發展，我們迎來了偉大的人工智能時代。人工智能的偉大在于給各行各業都帶來了巨大的沖擊，對會計行業而言，運用了越來越多的人工智能技術，科技的進步，使人工智能不僅正逐步取代部分會計人員的一些低技能的低端工作，它還可以完成人類大部分的工作。本文將從了解人工智能出發，結合人工智能時代下會計行業的發展變化分析人工智能給會計行業帶來的諸多機遇與挑戰。
【關鍵詞】人工智能會計發展機遇和挑戰
一、人工智能概述
（一）人工智能的發展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術會議上，第一次提出人工智能（ArtificialIntelligence，AI）。1997年，IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現。2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術的戰略發展藍圖，也表現出我國對發展人工智能技術的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能的出現代表我國經濟正在快速的發展，科技水平不斷的提高，同時人工智能也慢慢的融入并改變著我們的生活，推動時代的發展。人工智能現在正朝著教育、金融、服務、醫療、信貸等諸多領域發展，比如經濟領域、空間技術、主動控制、計算機規劃和制作，其首要運用領域是制作主動化工廠、醫療、物流和家庭效能;在商業領域中，無人駕駛轎車在機器人工作中占有智能轎車技術的主導地位;在金融領域，有了人工智能的監督和把關，那些企圖利用系統或其他漏洞進行金融犯罪的不法之徒將無處藏身：那么，人工智能對會計行業的發展又有那些意義呢？
二、人工智能時代下會計的發展變化
人工智能在會計、審計、稅務等行業的廣泛運用，使得傳統、簡單、重復性的基礎會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業轉型發展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務所通過利用財務機器人進行會計、審計等工作，使得數據的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術與財務管理系統的對接，實現了系統自動識別票據、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業過程中系統按時間順序記錄每筆業務，對每一筆賬務進行核實和驗證。財務機器人還實現了信息的語音、掃描錄入，財務軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節省了大量用于基礎核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業內部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質量提高了。受自身能力、專業素質以及外部環境等因素的影響，會計信息數據的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數據處理能力，工作重心逐漸轉向數據的挖掘、分析等重要環節和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質變成電子檔案更便于信息系統的管理、流程化的管理和監控，避免了人工作業的失誤以及造假的可能，數據信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復性的基礎會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業中涉及分析、預測和統籌的領域。因而會計職能的重心將向預測、決策、規劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉移。
（四）會計人員從業壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業的壓力：另一方面，由于財務軟件能夠高效完成基礎財務工作，企業更需要財會人員發揮管理會計的職能，會計從業人員需要將工作重心轉移到決策分析和經營管理上，使其有從財務會計到管理會計轉型的壓力。
三、認清挑戰，抓住機遇
人工智能的發展與應用是社會經濟發展過程中的必然產物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設備無法完全替代充滿人情味的服務。李開復也指出，社交能力強、應變能力強、協商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創造等特質也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業人員而言，人工智能只是一種行業對于自身的探索以及進步，順應這種變化，會計人員應當認清挑戰，抓住機遇。
一方面，會計從業人員應調整好心態，快速適應行業的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務戰略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務分析等。同時，向復合型人才發展。正如任正非所說，稱職的CFO應隨時可以接任CEO。會計人員應當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應該了解工作其他崗位的工作內容，比如銷售類、生產類等部門的業務，提高自己的企業價值以及行業地位，做一名復合型人才。
另一方面，人工智能技術在財會領域的突破離不開懂會計知識的專業人員的配合，財務人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術的知識儲備，協助人工智能會計信息系統的研發，擔當人工智能會計系統的設計者和監督者。
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