时间：2024-04-10 11:32:41
关键词：智能建筑；含义；发展趋势
一、对于智能建筑含义的认识及探讨的必要性
世界上公认的第一幢智能大厦建于1984年1月,我国在90年代初也开始了智能建筑的发展。由于智能建筑的历史较短且处于不断快速发展变化中,到目前为止,世界上尚无公认的智能建筑定义,。
目前世界上主要有两种具有代表性的定义:
一是美国智能建筑学会的定义:通过将建筑物的结构,系统,服务和管理四项基本要求以及他们的内在关系进行优化,来提供一种投资合理,具有高效,舒适和便利环境的建筑物。
另一个是日本智能建筑研究会的观点:智能建筑是指同时具有信息通信,办公自动化服务以及楼宇自动化服务各项功能,并便于智力活动需要的建筑物。
美国和日本这两种定义反映出两国对事物认识角度的不同。前者从智能建筑的功能描述,比较抽象,而后者则从构成角度来认识智能建筑,较为具体,明确。应该说这两个定义各有自己的特色,抽象能够适应技术的发展和变化,具体则便于人们认识和理解。
以上定义总的来说都是力图反映、概括智能建筑现实的发展状况，但都对智能化的本质含义强调不够，对推动行业发展的指导性不足。因为无论哪种建筑物都是供人使用的，而对安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等的要求内在的存在于所有建筑的使用要求、建设、设计施工等内容中，并非智能建筑所特有。智能建筑与传统建筑的根本区别在于满足人使用要求的方式和能力的不同，即“智能化”。
伴随着对智能建筑含义的理解的不同，在智能建筑工程建设的实践中也出现了大量的问题，主要表现在投资建设的盲目性和投资效益低下。如：
有的建设项目一提出做弱电系统工程，就要和系统集成、智能建筑联系起来。可建设方又拿不出切实可行的技术规划方案，由集成商在那里做主导意见。
有的建筑物面积大并形成了相关的建筑群，具有很强的综合，本应该具有智能建筑特点的工程，但又往往舍不得投资，只是做几个相对独立的弱电工程来应付。缺少了构成完整的一体化网络管理系统，给今后的楼宇物业的科学管理以及资源的浪费带来很大的遗憾。
有的建设方在考察了相关的工程和听了集成商的一番炒作后，觉得智能建筑很不错，不惜这方面的投资。但在经过使用一段时间后，觉得工程并没有发挥多么好的效益，相反，有时却成了管理者的负担。
存在以上问题的原因是多方面的，但有一点不可否认，那就是在工程的前期工作中，建设方对智能建筑和智能建筑工程及相关概念缺乏清晰的认识，因而无法对工程进行准确定位，进而提出具体可行的智能化工程建设方案，导致投资建设的盲目性和投资效益的低下性。因而准确的理解并清楚智能建筑和智能建筑工程及相关概念是很有必要的。只有这样工程建设的建设、设计、监理、施工、检测等各方才能统一认识，沟通畅通、协调一致，进而提高工程的投资效益，促进智能建筑行业的发展。
笔者尝试结合自己的工程经验和思考从智能建筑的起源、发展历程和趋势及字面含义对智能建筑和智能建筑工程等相关概念进行一下探讨。
二、从智能建筑的起源看智能建筑的含义
智能建筑起源于美国。1984年1月，有美国联合技术公司（UTC）在美国康涅狄格州哈特福德市，将一座旧金融大厦进行改建。它的建成可以说是完成了传统建筑与新兴信息技术相结合的尝试。楼内增添了计算机、程控用户交换机等先进的办公设备以及高速通信线路等基础设施、大楼的客户不必购置设备便可获得语言通信、文字处理、电子邮件传递、市场行情查询、情报资料检索、科学计算等服务。此外，大楼内的暖通、给排水、消防、保安、供配电、照明交通等系统均由计算机控制，实现了自动化综合管理，使用户感到更加舒适、方便和安全，引起了世人的关注。智能建筑这一名称从此出现。
从智能建筑的起源，我们可以看出，世界上第一座智能建筑的实质是将信息技术与建筑技术结合，在传统建筑的基础上采用了大量的自动化系统，使得大楼客户获取服务和大楼管理人员对大楼的管理实现了自动化。这一特征也从智能建筑的发展过程中得以体现。
三、再从智能建筑的字面意思分析智能建筑的含义
单从字面意思看，智能建筑的含义应为“智能化建筑”，包括智能化和建筑两方面含义，现在分别从智能和建筑两方面来阐述“智能建筑”的含义。
（一）智能。
智能首先是一个心理学概念，指人的智慧和行动能力。而智能化是这样一种技术，它能够代替人从事部分复杂的脑力劳动。建筑智能化就是说使建筑像人一样拥有人工智能能够代替人类从事部分复杂的脑力劳动、满足业主对建筑的需求。智能化建筑应该拥有人工智能、主动、友好的与人沟通的人-建筑界面。建筑不再是被动的物体。智能建筑应该拥有类似人类智能的感知、记忆、回忆、思维、语言、行为的能力。
（二）再谈建筑。
在这里，建筑即指建筑物，建筑物是人造的、相对于地面固定的、有一定存在时间的、且是人们要么为了其形象、要么为了其空间使用的物体。它往往都具备人能居住和活动的稳定空间，是人造自然的主体。无论哪种建筑物，其目的都是为了供人们生活居住、工作学习、娱乐和从事生产使用。安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等是人们对所有建筑物的共同要求。
综合“智能”和“建筑”两者的含义，智能建筑的含义如下：
智能建筑是具备人工智能，能够智能化地实现和提高安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等要求的建筑物。
四、综上所述得出智能建筑的含义
结合智能建筑概念的由来、发展历史和字面含义笔者以为可以对智能建筑的含义这样理解：
智能建筑：通过信息技术、自动控制技术、人工智能技术等与建筑技术的结合，使传统建筑具备人工智能，能够智能化地实现安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等要求的建筑物。
五、智能建筑的发展趋势及畅想
智能建筑是智能化技术与传统建筑技术的结合的产物，它不断吸取当代最先进的科学技术成果，不断提高建筑物的自动化和智能化水平，越来越高地满足人类对建筑物的使用需求。它的不断发展将为传统建筑带来一场革命。它将极大地改变传统建筑、结构、装饰、安装等工程的形态。
可以预见，随着将来智能化技术的发展，建筑的智能水平必将不断提高，智能建筑的具体功能和内容也会随之不断地变化。智能建筑的发展趋势就是建筑物不断模仿、接近人类智能的发展过程。最终智能建筑应该是一个能满足人类高级需求、有着良好的人与建筑物的沟通界面和强大功能、类似于高级智能机器人的物体。人类的居住生活质量也将得到极大的提高。
关键词:人工智能;人工智能研究;广义人工智能
中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3507-03
Artificial Intelligence Overview
HU Qin
(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)
Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.
Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence
人工智能是计算机学科的一个分支,是一门正在发展中的综合性的前沿学科,它是研究人类智能活动的规律,并用于模拟、延伸和扩展人类智能的一门新的技术科学,是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科[1]。人工智能目前已在指纹及人脸识别、专家系统、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计以及航空航天领域取得了广义的应用。
1 人工智能研究概况
当20世纪40年代数字计算机研制成功时,当时的研究者就采用启发式思维,运用领域知识,编写了能够完成复杂问题求解的计算机程序,包括可以下国际象棋和证明平面几何定理的计算机程序[2]。运用计算机处理这些复杂问题的方法具有显著人类智能的特色,从而导致了人工智能的诞生。1956年,McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名,开创了具有真正意义的人工智能的研究。
图灵(Alan Turing)所著的“计算机器与智能”[3]讨论了人类智能机械化的可能性,提出了图灵机的理论模型,为现代计算机的出现莫定了理论基础。同时该文中还提出了著名的图灵准则,在人工智能研究领域,“图灵检验”已成为最重要的智能机标准。同一时期,Warren McCullocli和Walter Pitts发表了“神经活动内在概念的逻辑演算”的开创之作[4],该文证明了:一定类型的可严格定义的神经网络,原则上能够计算一定类型的逻辑函数并开创了当前人工智能研究的两大类别:“符号论”和“联结论”。
从20世纪60年代至70年代初,人工智能领域有影响的工作是通用问题求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了归结原理,成为自动定理证明的基础[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化学专家系统,是人工智能走向实用化的标志。Quillian于1968年提出了语义网络的知识表示等。20世纪70年代,人工智能研究以自然语言理解、知识表示为主。Winograd于1972年研制开发了自然语言理解系统Shrdlu,同时期Colmeraue创建了Prolog语言。Shank于1973年提出了概念从属理论。Minsky于1974年提出了框架知识表示法。1977年,Feigenbaum提出了知识工程,专家系统开始得到广泛应用。
20世纪80年代以来,以推理技术、知识获取机器视觉的研究为主。开始了不确定性推理和确定性推理方法的研究。日本计算机界推出了“第五代计算机研制计划”,该计划最终未能实现当初的目标―以非数字化方式在日常范围内全面的模仿人类行为,但该计划也为人工智能的进一步发展积累了很多经验。20世纪90年代,人工智能研究在博弈这一领域有了实质性的进展。1997年5月11日,一个名为“深蓝”的IBM计算机以2胜1负3平的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这举世震惊的一步大大地振奋了整个人工智能界,而事实上“深蓝”打败卡斯帕罗夫仍是从专家系统提供的所有可能的走步中选择最优的,并未有理论上的实质性的突破。
中国人在人工智能领域的突出贡献主要有:1960年,华裔美国数理逻辑学家王浩提出了命题逻辑的机器定理证明的新算法,利用计算机证明了集合论中的300 多条定理。1977 年, 我国数学家、人工智能学家吴文俊提出了初等几何判定问题的机器定理证明方法,并进一步推广到初等微分几何、非欧几何领域,被称为“吴氏方法”。 80-90年代,我国高等院校和研究机构在智能控制与智能机器人的研究开发方面,取得了丰硕的成果。
回顾人工智能发展的历史进程,从科学方法论的角度分析,其发展有三条途径,分别是结构模拟、功能模拟和行为模拟。在学术观点上有人工神经网络、专家系统和智能机器人三大学派。
2 人工智能当前的热点研究
人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口[6]、智能信息处理[7]、主体及多主体系统[8]。
2.1 智能接口技术
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地使用计算机。这一目标的实现要求计算机能够看懂文字、听懂语言,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化,如:微软提出的云计算、百度提出的框计算都与智能接口技术有关。
2.2 智能信息处理
计算机的广泛应用是人类进入一个信息爆炸的时代,国民经济和社会信息化发展所面临的一个重要课题是如何把大量的数据转化为有用的知识,并将知识转化为智能,用于决策、管理、检索、过程控制等。智能信息处理使从海量数据中提起有用知识成为可能,当前,图形模式作为一种有效的智能数据处理手段正在引起人们的重视,图形模式具有多功能性、有效性及开放性等特征,能有效地转化数据为知识,并利用这些知识进行推理,以解决分类、聚类、预测和因果分析等问题,其有效性已在软件智能化、医疗故障诊断、金融风险分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到验证。随着图形模式学习和基于图形模式推理等问题的解决,图形模式必将成为重要和有力的智能化数据分析与处理工具。
2.3 主体及多主体系统
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的智能性实体,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,同时又可以和环境交互,与其他主体通信,并通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
3 人工智能未来的研究方向
当前,人工智能学科已从学派分歧的、传统的、狭义的人工智能,走向多学派兼容、多层次结合现代的广义人工智能,并将发展成为人机集成的、群体协同的、未来的智能科学技术 [9]。广义人工智能学科的理论基础是广义智能信息系统论,主要包括广义智能论、智能信息论和智能系统论。
3.1 广义人工智能的概念涵义和学科体系
多学派人工智能是指模拟、延伸与扩展人的智能及其它动物智能,既研究机器智能,也开发智能机器。多层次人工智能是指不仅研究专家系统,而且研究人工神经网络、模式识别、智能机器人等。多智体人工智能研究群体的、网络的多智体、分布式人工智能。研究如何使分散的个体人工智能协调配合,形成协同的群体人工智能,模拟、延伸与扩展人的群体智能或其它动物的群体智能。
广义人工智能的研究对象是自然智能、人工智能、集成智能和协同智能,根据广义智能学的研究对象,广义人工智能学的学科体系主要包括四个方面:①自然智能学:自然智能学研究人的智能及其他生物智能的个体智能、群体智能的基本概念和特性。②人工智能学:人工智能学研究机器智能与智能机器二方面,思维、感知、行为三层次的广义人工智能的基本概念和特性,分析设计、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成、管理控制的理论和方法。③集成智能学:集成智能学研究自然智能与人工智能,主要是人的智能与机器智能如何协调配合、取长补短、合理分工、智能结合,形成集成智能、构成人机和谐集成智能系统的基本理论和方法。④协同智能学:协同智能学研究智能个体如何相互协调、友好协商、分工协作,组成智能群体,组成分布式网络群体协同智能系统的基本理论和方法。
3.2 广义人工智能的科学方法
①多学科协同:广义人工智能是跨学科的综合性边缘学科,必须需要包含信息科学、生物科学、系统科学等多学科协同的科学研究方法。② 多途径结合:广义人工智能是对广义自然智能的模拟、延伸和扩展,需要采取功能模拟、结构模拟、行为模拟等定性研究与定量分析,综合集成的多途径相结合的科学方法。③多学派兼容:广义人工智能的研究应当也需要采取符号主义,联结主义,行为主义等多学派兼容的科学方法。
3.3 广义人工智能的科学意义
研究发展广义智能学具有重要科学意义和应用价值,广义人工智能协同地、综合地研究自然智能、人工智能,开发人机集成智能、群体协同智能的基础理论和方法,如:协同研究自然智能与人工智能;研究开发人机集成智能;研究开发群体协同智能;广义人工智能为研究人工智能和自热智能提供新思路和新方法,并为发展智能科学技术提供新理论。
4 结论
本文全面综述了人工智能的发展过程、研究热点和研究趋势,介绍了广义人工智能的基础理论和方法,认识到广义人工智能将为智能科学技术提供宽广、深厚的理论基础,并将有力促进智能科学技术的迅速发展与广泛应用。
参考文献:
[1] 马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004.
[2] 石纯一,黄吕宁,土家钦.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社,1993.
[3] L.A. Zadeh, Fuzzy Sets[J].Information and Control,1965(8).
[4] Bord M A. 人工智能哲学[M].刘西瑞,王汉琦,译.上海:上海译文出版社,2001.
[5] 刘叙华.基于归结方法的自动推理[M].北京:科学出版社,1994.
[6] 顾明.基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现[J].计算机科学,2007(8):92-94.
[7] 王双成. 面向智能数据处理的图形模式研究[D].吉林大学,2004.
【关键词】 计算机技术 网络技术 人工智能应用
前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。人工智能的发展是为了能够代替更多的人力操作，将信息技术转化为高效生产力，也正是基于此，人工智能技术的发展受到了社会公众的广泛关注。人工智能技术是基于信息的处理与编辑特征而实现，其与计算机网络在应用中存在着相对较高的可融合性，而两者之间的协调也将会产生更为全面与高新的技术，为此特在本文中对计算机网络技术中的人工智能应用展开了全面研究。
一、人工智能的发展与实际意义
计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。
二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用
2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成
网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。
2.2人工智能在网络管理方面的应用
计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。
2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用
现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。
结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。
参 考 文 献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，03（02）：20.
【关键词】火力发电 设备 控制系统 人工智能技术应用
人工智能技术是一种新兴的科技，是随着现代技术的发展而发展起来的，这一技术可以对人类思维进行模拟，所以其应用的价值非常大，其产生也是现代化工业的必然。现代化社会发展越来越需要人工智能的参与，特别是现代化工业，需要人工智能作为有效支撑。火力发电厂内拥有众多的设备，其控制系统十分复杂，所以人工智能技术在这里的应用具有重要意义，能够发挥出重要作用。下面先来认识一下什么是人工智能技术。
1 人工智能技术概述
社会在不断发展，时代在进步，人工智能技术就是随时展而出现的，是现代化社会发展的必然要求。人工智能技术首先需要借助计算机科技，这是其发展的重要支持，还需要和社会中的其它学科进行交叉，这不是单一的技术。对人工智能技术进行探究，我们可以知道这一技术是对人类的智能进行模拟，创造能够替代人类进行工作的技术和设备，这是其本质。目前，人工智能技术研究领域一般在是两方面：机器人与专家系统。因为人类的大脑十分复杂、精密，所以对人类的大脑进行模拟也就是人工智能技术遇到的最大困难。随着科技的不断进步，人们已经成功模仿了大脑，这种模仿的成功就被称作人工智能技术。这一技术在人们的生产生活中已经得到很大的应用，应用的实际效果也很好。
2 火力发电设备控制系统中应用人工智能技术的优势
（1）采集数据和处理都更加便利。在火力发电设备控制系统中，采集数据和处理是一项复杂的工作，但是应用人工智能技术之后，就能够更加方便的采集Φ缙设备的数据，而且能够对所得数据进行及时的保存与处理，这样就能够使控制系统中电气设备控制的效率得到有效提高。
（2）人工智能技术能够对电气设备控制系统进行监视，并及时发出警报，实时监控电气设备控制系统模拟的数据值，发现问题及时上报，有助于问题的解决。
（3）人工智能技术对电气设备控制系统具有更好的操作性，控制性能比较好。可以借助键盘和鼠标等对电气设备开展自动控制，不仅能够有效降低火力发电设备控制系统中员工工作的强度，还能够极大的提升控制的效率，符合目前工业的发展需求。
（4）人工智能技术还具有故障录波的功能，能够对故障进行录波，这就使火力发电设备控制系统中实际的工作效率和运行的安全有极大提高。
3 人工智能技术在火力发电设备控制系统中的具体应用
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的具体应用
电气的自动化设备具有较大复杂性，涉及很多的学科和领域，对电气自动化设备操作人员来说，他们需要具备优良的素质，拥有完善的专业性知识体系，也因为电气系统的复杂性，因此这一系统实际进行操作时需要较强的有效性，这样才可以尽可能降低因为不良操作而造成的异常停机现象。而这些问题都可以使用人工智能技术来解决。对人工智能技术来说，其核心理论是计算机技术理论，也就是借助各种复杂控制程序的编写，能够较好的促进计算机控制下的智能化控制。从某种意义上说，电气设备智能化能够较好的替代人脑具有的劳动缺陷，不仅可以使实际工作和生产的效率得到提升，还能够大幅度降低投入的成本，而且还提升了电气设备的科学性，优化电气设备的运行环境。
3.2 人工智能技术在电气设备控制环节的应用
对电气设备自动化控制环节来说，其核心部分就是电气控制过程，在这里使用人工智能后，能够有效促进电气设备自动化控制能力的提高，使设备运行工作的效率得到提升，也促进自动化更加科学，降低运行的成本。而且，对电气设备的自动化来说，人工智能技术具有较强的集中性，其模糊控制、神经网络的控制以及专家系统都使用了人工智能技术，具有很好的效果。
3.3 人工智能技术在日常操作过程中的应用
人们日常的生活、学习和工作已经不能缺少电气化设备，确保电气设备稳定安全就是保证人们生活正常运行的基础。传统电气的操作中，操作十分复杂，需要花费很多时间，操作也需要严谨规范，一旦出现操作失误，就会引起严重后果。在电气操作中引入人工智能技术，不仅使传统电气化操作的步骤得到缩减，还提升了操作效率，有效的降低了人工操作可能带来的失误，提升整个系统的安全与稳定。
4 结语
综上所述，在火力发电设备控制系统中人工智能技术的应用具有重要的意义，需要引起人们的重视，不断对其进行改进与完善，切实发挥出人工智能技术的作用，促进工业发展。
参考文献
[1]松村司郎，平山开一郎，马立新.发电设备中的控制技术[M].机械工业出版社，2012.
[2]冯晶.电气自动化控制中人工智能技术的应用分析[J].电子技术与软件工程， 2014（01）：254-255.
[3]王金亮.人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用研究[J].科技致富向导， 2012（30）：315-316.
钟老师，您已经研究了几十年的信息科学。《信息科学原理》一书已经重印到第五版。您能否给读者们讲一讲，信息科学是什么？有什么特点？
钟义信：简要地说，信息科学就是研究信息及其运动规律的科学。具体地说，信息科学是“以信息为研究对象、以信息运动规律为研究内容、以信息科学方法为研究指南、以扩展人的智力能力（它是信息能力的有机整体）为研究目标”的一门新兴横断科学。
武健：从概念、定义来看，信息科学与计算机科学并不完全一样。因为信息科学是以信息运动规律为研究内容的，研究内容既不专指计算，也不是专指计算机。从这个角度思考，信息科技课程与计算机课程的内容将有很大的区别。这对于一线信息技术教师来说，了解信息科学就更加重要了。您能否给我们讲一讲信息科学的核心内容是什么？它对于整个社会能发挥什么作用？
钟义信：信息科学的概念（定义）也可以通过它的基本模型来表现（见下页图1）。
这个模型也可以简化为以下更直观一些的模型（见下页图2）。
考察信息科学的定义和它的基本模型（以及简化模型）可以知道：
信息科学最大的特点是研究“信息”（而不是物质和能量）。
它的核心内容就是研究“信息运动规律，即信息-知识-智能转换的规律”。
世间一切物质的运动都会产生信息。人类正是通过研究信息，才能认识世界（包括自然和社会）。因此，信息科学的研究目标，就是“扩展人类的智力能力，也就是扩展人类认识世界和改造世界的能力”。这就是信息科学对于整个社会的作用所在。
武健：我记得您曾经讲过信息分成主客体关系，那么我们理解基本模型与简化模型也是一步步地发展出来的。从简到繁是否可以这样理解？（如下页图3）
从信息定义的基本模型中，还可以看到信息科学在特别关注着策略，尤其是人的策略。从这个角度来看，信息科技课程中会有着一批以前没有的教学内容。技术课中的学习计算机操作的教学目标是学会操作。而信息科技框架下的课程则需要以应用技术，挖掘其中的问题解决策略，了解信息科学概念与原理为主要目标了。
每个学科都会有一批本学科的科学家，像牛顿对于物理，哈勃对于天文，欧姆对于电学……信息科学是一门新兴的横断科学，那么您认为这门学科中有代表性的信息科学家有哪些人？
钟义信：横断科学，是在概括和综合多门学科的基础上形成的一类学科。它不是以客观世界的某种物质结构及其运动形式为研究对象，而是从许多物质结构及其运动形式中抽出某一特定的共同方面作为研究对象，其研究对象横贯多个领域甚至一切领域。所以，信息科学家、信息技术专家会有自己的领域，但会在共同的信息方向有突出贡献。
如香农（Shannon）在1948年发表了论文“通信的数学理论”，奠定了“通信信息论”;维纳（Wiener）在1948年出版了著作《控制论》，奠定了随机控制理论，贝塔朗菲（Bertalanffy）在20世纪60年代出版了《一般系统论》，建立了系统论。西蒙（Simon）对功能模拟的人工智能理论做出了奠基性的贡献，费根鲍姆（Feigenbaum）是人工智能专家系统的开拓者，闵斯基（Minsky）对人工神经网络和认知理论有突出的贡献，查德（Zadeh）创建了支持信息科学研究的模糊集合和模糊逻辑， 柯尔莫戈洛夫（Kolmogorov）对信息理论和控制理论都有杰出贡献，等等。这些人都在信息科学领域有过不同方面的重要建树，都可以称之为信息科学家。
由于我国只有各种信息技术的学术机构而没有专门的信息科学的学术机构，很少纯粹信息科学方面的交流机会，因此很难确定谁是信息科学家。不过，由于我国信息化建设的迅猛发展，确实出现了不少在信息科学技术方面做出重要贡献的人员。
武健：信息科学是一门新兴的学科。既然是“新兴”，那么它一定在发展，甚至是快速发展。您认为信息科学主要研究的方向与进展如何？现阶段出现了什么样的困难？
钟义信：相对而言，信息科学是一门非常年轻的学科。因此，它的主要研究方向应当是信息科学的基础理论，研究信息的基本运动规律。其中包括信息理论、知识理论、智能理论，特别是信息、知识、智能之间的转换理论（一体化理论）。
经过半个多世纪的研究和探索，我们在这些基础研究方面取得了可喜的进展，具体表现在：建立了超越与拓展传统信息论的“全信息理论”，发现了“知识的生态学规律”，创建了“机制模拟的人工智能理论”，实现了“结构主义、功能主义、行为主义人工智能理论”的统一，还创建了“基础意识―情感―理智三位一体的高等人工智能”，特别值得提到的是，发现了意义重大的“信息转换与智能创生定律”。
在取得这些进展的过程中，发现物质科学（代表性科学是物理科学）的科学观（还原论）和方法论（分而治之）不适用于信息科学（和智能科学）研究，总结并提出了适用于信息科学研究的新的科学观和方法论。
面临的主要困难是：由于信息科学和智能理论的研究对象多数是非常复杂的问题，因此现有的数学工具不敷应用，特别是其中的逻辑理论还相当单薄，不足以支持这些复杂问题的创新研究。这是当前信息科学发展中的“瓶颈”。
武健：信息科学关系到的方法论可以分成信息科学研究的方法论和信息技术应用的方法论。根据这样的观点，在信息科技课程中，需要以完整的信息综合活动展开教学，而不适合片面地学习信息获取、信息处理某一个片段。因为信息科学方法论更强调从整体到局部，不建议从信息运动中的某一细节去理解典型的信息过程。
信息科技的方法论分成理论研究层级和技术应用层级。您认为在信息科学研究中，常用的方法与手段有哪些？
钟义信：与物理科学研究方法最大的不同，是不再采用“分而治之，各个击破”这种流行了数百年之久而且一直行之有效的传统科学研究方法论，而是改为运用全新的“信息转换与智能创生”方法论。
原因是：“分而治之”方法论在把系统分解为若干子系统的时候，必定会丢失各个子系统之间相互联系相互作用的信息，而这些信息正是复杂信息系统的生命线。就像研究人脑思维奥秘的时候，如果采用“分而治之”的方法把人脑分解为若干部分进行研究，即使把每个部分都研究好了，也无法揭示人脑思维的奥秘，因为分解之后的这些人脑部分根本无法复原为活的人脑。
“信息转换与智能创生”方法认为，信息系统是一个生态系统：由信息生成知识进而生成智能（策略），从而按照策略解决问题。它强调信息、知识、智能（策略）之间的相互联系和相互作用，强调信息、知识、智能（策略）之间的生态联系，根据外部世界客体的信息和认识主体的目的，可以通过学习创生解决问题的智能策略。
至于具体的研究工具，基本也是硬件试验和软件仿真（包括虚拟现实）。
武健：在信息科学体系中，您认为这个领域中最基本的概念和原理是什么？
钟义信：信息科学最基本的概念包括信息、知识、智能。人们往往把信息科学技术仅仅局限在“信息”范畴，这其实是对信息科学技术严重的。经过这样的信息科学技术的作用，就大大被削弱了。
信息科学最基本的原理则是：信息―知识―智能转换原理。正确运用这个基本原理，人们就可以在具体的环境中求出解决问题、而且保证实现“主客双赢”的智能策略，从而满意地解决问题。
武健：一般人都知道，现代科学与技术有着不可分割的密切关系。一方面，很多人还不知道什么是信息科学，另一方面，还不能想象信息科学与信息技术之间有什么关系。您认为两者有什么样的区别与联系？
钟义信：信息科学与信息技术是一对孪生的概念，信息科学是信息技术的理论基础，信息技术是信息科学理论的具体实现。两者相互联系，相互促进。
武健：很多人认为信息技术就是计算机技术加上网络技术，信息技术就是能够用计算机上网。这部分人觉得，信息技术就是信息技术，不是什么“关于信息的技术”。关于这些观点您是怎么看的？从信息科学的角度来看信息技术应当包含什么内容？
钟义信：只要对照信息科学的简化模型，就可以很明确地回答：信息技术不等于计算机技术和网络技术，因为这个说法很不全面，忽略了传感技术，忽略了控制技术，特别是忽略了人工智能技术。
实际上，在以往，关于“信息技术”的概念，确实曾经流行过很多各不相同的说法。其中比较出名的包括：
1C说――认为“信息技术就是Communication技术”，理由是：信息论就是通信论;也有一些人认为“信息技术就是Computer技术”，理由是：计算机就是用来处理信息的技术。
2C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication技术”。
3C说――认为“信息技术就是Computer+ Communication + Control技术”。
但是，对照信息科学的简化模型就可以明白，这些说法都属于“以偏概全”的认识，都是不全面的认识。
从信息科学的简化模型可以非常清晰地了解到具体的信息技术内容，包括实现信息获取功能的“传感技术”，实现信息传递和策略传递功能的“通信技术”，实现信息预处理功能的“计算机技术和存储技术”，实现信息认知功能和智能决策功能的“人工智能技术”，实现策略执行功能的“控制技术”，以及实现反馈学习和策略优化的“信息系统自组织技术”等。
武健：您认为未来20～30年，信息科技最有意思的发展可能是什么？
钟义信：根据“科学技术拟人律”，未来20～30年，信息科学技术最有意义的发展将是人工智能技术。
对照信息科学简化模型就知道，扩展感觉器官功能的传感技术、扩展传导神经系统的通信技术、扩展思维器官预处理功能的计算机技术以及扩展效应器官功能的控制技术都是相对而言的技术，扩展思维器官认知功能和决策功能的人工智能技术才是核心技术。目前信息技术已经得到长足的发展（未来当然还会继续发展），这就为核心信息技术的发展打好了基础，也产生了需求。因此，未来20～30年间，人工智能科学技术必然成为发展的主导潮流。
武健：您认为学习信息科技的知识对于中小学生来说有何意义？有没有哪一部分内容需要在现阶段特别强调的？
钟义信：中小学生绝对应当学习基本的信息科学知识，掌握信息技术的基本能力。当今的时代是信息时代，不学习信息科学技术，就会成为落伍的一代，被淘汰的一代。这是非常危险的。
当然，中小学生学习信息科学技术应当遵循“循序渐进”的认知规律和“兴趣引导”的教学方法。事实上，信息科学技术本身的发展就是循序渐进的，如图4所示。
武健：您对中小学的信息科学与技术课程（不等同于计算机课程）有何期望与要求？
钟义信：根据“信息科学技术”的定义，“计算机科学技术”只是“信息科学技术”的一个组成部分。部分不等于全体，部分不能代替全体。所以，不能用“计算机”课程代替“信息科学技术”课程。
中小学的信息科学技术教育是一个极其重要的问题，又是一个十分复杂的问题。我们不能就事论事孤立地讨论中小学的信息科学技术课程，而应当把它作为“国家信息科学技术教育系统工程”来统筹考虑：小学阶段学什么？中学阶段学什么？大学阶段学什么？硕士研究生阶段学什么？博士研究生阶段学什么？等等。
按照“信息科学技术教育系统工程”的思路，中小学生应当通过“学习最为基础的信息科学概念”和“掌握最为基本的信息技术能力”形成“最浅层（然而又是准确的）的信息科学技术观念和浓厚的兴趣”。其中，“观念和兴趣”是最重要的，而“概念和能力”则是支撑这种“观念和兴趣”的支柱。
武健：钟老师，感谢您的指导。您认为2010年后，学科基本研究才逐步成熟起来。一门学科从成熟到走进基础教育往往需要十多年的工作，而信息科技课程的发展将是长期的。希望您以后能够经常关注基础教育中的信息科技课程发展，给我们更多指导。
附录：
【关键词】大数据；人工智能；计算机网络技术
如今计算机领域掀起了人工智能的浪潮，许多行业和技术正向着智能化方向转型，人工智能技术也因此得到了迅猛的发展。同时大数据时代的到来也给计算机网络技术提出了更高的挑战，数据信息的爆炸式猛增，以及网络环境的日益复杂，都加快了计算机网络技术的升级转型。基于此深入研究人工智能技术在计算机网络中的应用对提高网络环境的安全性以及推动计算机网络技术的进步具有重要意义。
一、大数据时代和人工智能
1、大数据时代。所谓大数据是数据的种类和数量众多的数据集，在大数据中，数据种类繁多，数量庞大，比较传统的数据库数据的真实性更高，数据的处理速度更快。在大数据时代，互联网依靠数据信息的支撑，对于如何从众多的信息中快速获取有价值的数据提出了更高的要求。大数据给我们带来了新的机遇和挑战，深入研究大数据技术，合理地在各个领域运用，将会提高数据的应用价值，给我们的生活提供更大的便利。
2、人工智能的特点及优势。相比于传统模式，人工智能技术在信息处理上速度更快，准确率更高。在大数据时代这种优势会更加明显；人工智能具有成本消耗低的特点，人工智能技术基于专家系统创建知识库和推理机，有效降低资源消耗的同时，还提升了效率；具有超强的自我学习能力，从基础的机器学习到尖端的深度学习，从简单的模式到复杂的人工神经网络，人工智能都有着优异的表现，而且其发展速度是迅猛的，在某些领域甚至已经超越了人类。
二、人工智能在计算机网络技术中的应用分析
1、安全管理中的数据挖掘技术。数据挖掘技术是一种深层次的数据分析方法，它按照给定的任务，对大量的数据进行挖掘和分析，揭示隐藏的规律，通过对网络连接等技术的准确描述，完成同主机的对话，进而找到更加有效的方法。目前基于数据挖掘的技术越来越成熟，在数据化运营中的应用也越来越广泛。数据挖掘技术极大的促进了人工智能的发展，使其在各个领域得以实现。人工智能技术结合数据挖掘技术可有效排除计算机中的安全漏洞，提高系统安全性。
2、保障网络安全。如今计算机网络环境日益复杂化，计算机网络安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技术的迅速发展，对计算机网络安全的防护起着重要的作用，其中智能防火墙技术就是一个典型的例子。智能防火墙能够自主的对网络上的信息进行筛选，有选择的为用户提供信息，能够拦截有害信息，防止病毒和垃圾信息进入计算机系统。在对垃圾信息进行处理时，人工智能的入侵检测技术可以提前对这些信息进行预览，使问题尽快的被发现处理。在计算机连接互联网时，人工智能技术会对数据进行分析处理，判断计算机网络的安全状态，并反馈给用户。这些检测机制对于提高计算机网络的可靠性和安全性起着重要的作用。
3、人工智能代理管理。所说的人工智能代理系统是由软件实现的，它以知识库为基础，通过对知识库中数据的分析处理完成相应的任务，同时还能保证及时性。人工智能代理管理系统在能够提高工作效率的同时还可以针对不同用户提供个性化服务，在一段工作结束后，代理管理系统会对信息进行分析处理，有针对性的为用户提供服务。在信息查找方面，人工智能代理管理技术提供了自定义设置功能，使查找数据和信息更加人性化。在日常实际的使用中，人工智能代理管理系统这些智能化和人性化的特点，对用户工作效率的提高和时间的节省有着非常重要的意义。
4、网络管理和系统评价。在网络管理方面，由于网络环境时时刻刻都处在动态变化之中，网络环境的复杂性大大增加了网络管理工作的难度。而人工智能技术能有效解决这一问题，基于人工智能技术的网络管理将更加智能化，通过网络内部的专家知识库和问题求解技术，能够建立起一个有着综合性能的管理系统。这种智能化的管理技术不仅可以将网络管理人员从繁重的工作中解放出来同时还能有效提高计算机网络管理的质量和效率。人工智能技术中另外一个重要组成部分就是专家系统。所谓专家系统其实是知识库和推理机的综合，利用专家系统技术能够模拟由领域专家才能解决的复杂问题，提供仿真该领域专家的帮助和指导，让用户花更少的时间和费用以更便捷的方式解决专业性问题。将专家系统合理的运用于网络技术中，能有效提高网络管理效率。
关键词:人工智能;教学;教材
人工智能的发展经历了漫长的历程。特别是20世纪30年代和40年代,智能界发现了数理逻辑和关于计算的新思想。1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈,这些都推动人工智能研究的进一步发展[1]。人工智能技术已经可以担当信息化和信息社会建设所赋予的重任。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习,人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大交叉的前沿学科[2]。
人工智能与计算机领域的其他方向有一个比较显著的特点,即以符号处理为主,而其他方向是以数值计算为主。从理论上说,人工智能领域担负着一个极富挑战的任务――揭示智能的本质,从应用上说,人工智能的目标是开发更有用的计算机程序[3]。人工智能课程是智能科学与技术专业的重要基础课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,为以后高级课程的学习、在人工智能领域的进一步研究和开发工作,奠定良好的基础。
本文以首都师范大学开设的人工智能原理精品课程的教学实践为基础,介绍我们针对不同专业、不同层次学生所开设的相关系列课程。
1课程知识点
人工智能是由脑科学、认知科学、逻辑学、信息科学技术等多学交叉所形成的一个新兴边缘学科。目前,国内外对人工智能的研究存在着狭义和广义两种观点。狭义人工智能通常是指以符号智能为主体的传统人工智能概念。广义人工智能通常是指包含自然智能、符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术概念。本课程主要基于广义人工智能的概念,从原理、方法、技术、系统和应用等不同方面,对人工智能进行科学的探讨。人工智能的主要特点是注重知识和推理,强调启发式和不确定性,提倡多学派融合和多技术综合。同时,它又是一个开拓性领域,其新思想和新技术层出不穷,因此,应鼓励学生的创新和实践。这门课程的主要内容包括:人工智能基础、知识表示、确定性推理和搜索、计算智能和不确定性人工智能、机器学习与自然语言理解、分布智能和专家系统等。其主要知识点有:
1) 了解人工智能发展简史、研究目标;了解人工智能的研究方向;理解人工智能的定义、人工智能成功的标志。重点是掌握物理符号系统假设、图灵测试和启发式等概念。
2) 知识表示和推理。要求了解和掌握时间和空间的表示、事件和行动的表示技术;了解和掌握概率推理、Bayes定理方法;了解和掌握谓词演算和归结定理证明。
3) 搜索和优化方法。这部分内容主要介绍启发式搜索策略(A,A*算法)、局部搜索策略(盲人爬山,模拟退火,遗传搜索);了解和掌握博弈方法(min-max搜索, ― 剪枝)。
4) 机器学习。主要讨论机器学习的基本该概念和一些非连接主义的机器学习方法。
5) 神经网络。主要讨论基于神经网络的连接学习机制。
6) 专家系统。专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。这部分内容主要是让学生了解专家系统的构成、分类和相关开发工具。
2系列课程设置
2.1两个系列五门课程
为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程。本科阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生对人工智能的发展、原理和应用领域有初步了解,启发学生对智能学科的兴趣;而研究生阶段的学习则是要求学生能够掌握人工智能的基本技术和前沿研究内容。为此,针对不同层次、不同专业的教学对象,我校分别开设了两个层次的五门相关课程。从2003年开始为第一届智能科学与技术专业本科生开设了人工智能原理课程。该课程由54学时的课堂讲授和18学时的实验教学组成,是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一。
从2009年开始,我们又将人工智能课程中的实验教学部分独立出来,安排36个机时,单独作为一门1个学分的人工智能实验课。该实验课也是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一,目前已完整地开设了两届,受到了学生的欢迎与好评。
同时,我院软件工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业及计算机科学与技术专业等信息类专业开设了人工智能概论选修课程,进行36学时的课堂教学,也已经成为这些专业本科生的一门重要的技术基础课程。
2010年我们又面向包括人文社科等全校所有专业开设了人工智能导论这一校公选课(36学时),其目的是使学生了解人工智能的基本概念、原理以及智能技术在不同领域的成功应用,具有一定的科普意义。
在研究生教育中,我们又针对研究生的特点,开设了高级人工智能课程,对研究生进行更深层的理论讲授和前沿研究课题的介绍。
由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有曲高和寡、望而生畏的感觉,加之不同专业、不同层次的学生对智能技术的要求有所差别,因此,为了更好地实现差别化教学的目标,提高该课程的教学质量,我们根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验,针对不同教学对象,提供不同的教学深度、教学内容、教学方法和考核方式,力争使智能科学惠及更多的学生。
2.2优选教材与教学内容
在教材选用方面,我们主要采用了首都师范大学王万森教授主编的教材《人工智能原理及其应用》。该教材同时为普通高等教育“十一五”国家级规划教材和北京市精品教材,反映了人工智能研究和学科的最新发展,是王万森教授多年的教学与科研经验的结晶。由于广受好评,2007年出版了第2版,该书前后两版目前已印刷了16次,印量5.6万册,已成为国内多所大学的人工智能课程教材和教学参考书。此外,我们还为学生提供N. J. Nilsson的《Artificial Intelligence:A New Synthesis》、蔡自兴教授的《人工智能及其应用》、李德毅教授的《不确定性人工智能》及马少平教授的《人工智能》等教学参考书。
作为课程建设一个重要组成部分,我们十分重视教材建设。除上述王万森教授主编的《人工智能原理》教材外,另一本侧重基础与应用的《人工智能基础及应用》教材正在人民邮电出版社的编辑出版中;还有一本在人工智能实验课基础上,包括教学指导、习题解析和实验指导等内容的北京市精品教材立项,《人工智能习题解析、学习与实践指导》也即将交稿,由电子工业出版社出版。
在人工智能课程教学过程中,针对智能科学与技术专业的学生,我们不仅进行理论讲授,同时还利用人工智能实验课,开展了36个机时的相关实验教学,学生在学习人工智能理论的同时,还能够得到智能软件开发方面的实验训练。该实验课设立了5个基本实验和3个综合实验。其中,5个基本实验分别是:实验1,基于规则的简单动物识别系统;实验2,基于极大极小算法的一字棋游戏;实验3,简单的遗传优化;实验4,简单的可信度推理;实验5,简单的单层感知器学习。对每个基本实验,在给定实验程序框架的前提下,安排了5个实验机时。3个综合实验分别是:实验1,双机对弈五子棋游戏;实验2,基于BP网络的预测与评价系统;实验3,基于Web的不确性推理专家系统。对综合实验,要求每个学生选作其中的一个,安排10个实验机时。人工智能实验课程的设立,强化了学生的知识,激发了学生的学习兴趣,促进了学生对学习内容的理解,提高了学生对智能技术的简单应用能力。为后续课程如智能机器人、智能游戏及智能管理等课程奠定了坚实的基础。
对于非智能科学与技术专业的学生,我们则开展更为灵活多样的教学形式,如展开师生间的讨论,让学生看到问题从提出、分析到解决的全过程。让学生自己去查阅资料,发现智能技术与他们所学专业的关系或在其中的应用。让学生进行课程讲演与展示,如“地理学”专业的学生就讲解了智能技术在地理信息系统中的应用,“戏剧文学”专业的学生讲解了智能动画技术在影视作品中的作用,“法语”专业的学生发现原来机器翻译是这样有趣。采取这样的教学方法,学生普遍反映课堂学习令人印象深刻,整个过程让人回味无穷。
3课程教改
在教学内容改革方面,能适应智能科学技术发展和应用普及的需要,在保持人工智能基本理论和方法的核心地位的前提下,我们不断增加人工智能的新技术。例如,计算智能、分布智能、先进专家系统、新的机器学习方法等。
在教学方法改革方面,积极采用启发与互动、讨论与研究的教学方法。其中,对理论性知识我们多采取启发与互动的教学方法,这种方法有助于对学生理解能力和学习能力的培养。对技能性知识更多的是要求实践,而在课堂上则可采用讨论与研究的教学方法,这种方法有助于培养学生的思维能力和创新能力。
在教学实训方面,我们十分注重实验、实践和训练对人工智能教学和学生能力培养的重要性,积极探索把人工智能实验作为人工智能教学一个重要环节的理论和方法。在国内公开出版发行的所有人工智能教材中,首次把人工智能实验作为一个独立部分写进教材(本课程负责人独著出版的“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”《人工智能原理及其应用》第2版)之后,又在国内高校中首次把人工智能实验作为一门独立课程开设,走出了我国人工智能实验的开创性的一步。
在课件建设方面,人工智能多媒体课件,获北京市高校首届多媒体教育软件大赛二等奖。相关课程智能科学技术导论多媒体课件,又获北京市高校第二届多媒体教育软件大赛优秀奖。
4结语
本文是以我校精品课程人工智能原理建设为基础,对系列相关课程在教学内容、教材、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行的探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措使得人工智能教学更贴合学生的学习需求。通过认真落实这些举措,使各个层面上的学生都能更好地掌握人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,提高实践动手能力,达到本课程预期的教学效果。
参考文献:
[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.
[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.
[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2010.
Building the Curriculum System of Artificial Intelligence
PENG Yan, WANG Wan-sen, XIE Da
(College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China)
一、 全面推进素质教育--课程与教学改革的目标
（一）三个面向--实施素质教育的根本方针
今天，全面实施素质教育已成为我国迎接新世纪挑战的战略性决策。邓小平同志有关"教育要面向现代化，面向世界，面向未来"的思想应成为研究与实施素质教育的根本性指导方针。我们认为教育的三个面向意味着：中国教育应在服务于社会、经济、文化的可持续性发展中，以创新求得自身的进步与发展；中国教育应以开放系统的方式运行，让中国更好地了解世界，让世界更好地了解中国，在中国与世界互动之中寻求自身发展的制高点；中国教育的发展应进行双向定位，即立足现实预测未来，依据对未来的预测反观现实，从而将现实与未来的落差化为自身发展的强劲动力。
（二）以德育为核心，以创新精神与实践能力为重点--素质教育的总目标
正是从我国社会主义事业兴旺发达和中华民族伟大复兴的大局出发并以邓小平理论为指导，1999年，6月15日，在北京召开的全国教育工作会议上，江泽民同志发表重要讲话强调："国运兴衰系于教育，振兴教育人人有责"，从而把提高国民素质，增强民族创新能力提到关系中华民族兴衰存亡的高度来认识。也正是在这次全教会上，中共中央和国务院作出了关于深化教育改革全面推进素质教育的决定（1999年6月13日），并明确提出素质教育的宗旨、重点和目标："以提高国民素质为根本宗旨，以培养学生的创新精神和实践能力为重点，造就"有理想、有道德、有文化、有纪律"的、德智体美等全面发展的社会主义事业建设者和接班人"。
（三）加速教育信息化，实现中国教育的跨越式发展
正是从高度重视素质教育研究与实施的重要性出发，正是基于对推进教育信息化迫切性的认识，我们认为，今天的中国必须在面向素质教育、基于信息技术的条件下，对现有教育进行深刻的反思，并在更新教育理念、提升信息时代必需的人的基本素养以及重视相关的基础设施和认知工具开发的基础上，全面改革学校现有的课程与教学模式并以此作用于家庭和社会的教育理念及其实施教育影响的方式。
二、课程与教学改革的依据
我们认为，知识经济与教育创新、基于现代信息技术的学习革命 、跨越认知神经科学与教育科学之间的鸿沟等几个方面是研究与实施我国素质教育，是进行课程与教学改革，以教育质的变革与创新开启人类21世纪大门的重要依据。
(一)知识经济与教育创新
回顾人类的发展史，我们看到，贯穿于人类历史发展过程之中的教育总是伴随着人类社会的每一次重大变迁，而面临着自身的变革与创新。20世纪是人类社会发生巨变的世纪。对过去一百年的回顾，我们既看到动力文明铸就了二十世纪工业革命的辉煌，同时我们也看到环境污染、生态失衡以及人口爆炸等工业革命的后遗症。今天，站在新世纪的大门前，我们已经看到，在人类进步、社会发展的地平线上，知识经济作为一种新型的经济形态，犹如霞光四射的朝阳正在冉冉升起。它的发展标志着人类文明新的百年、新的千年的开始。作为新经济核心的知识经济的出现究竟对教育有何影响？在此，我们打算从知识、知识创新能力、人才以及教育的变革的内在联系出发，对此问题作一个简要说明。
（二）基于现代信息技术的学习革命
随着知识经济的形成与发展，我们可以看到，以培养创新精神与实践能力为本的教育将是知识经济的中心，这种着眼于知识创新的教育必然是以人的学习为基点的。为此，有人将"知识经济"称之为"学习经济"（Learning economy），形成人的终身学习的机制也必然成为新世纪素质教育的基点。在面对21世纪知识经济的挑战时，终身学习最根本的基石就是作为高科技的信息技术以及与其相关的教育新理念的融合。确切地说，信息技术本身虽不能自然而然地引发教育的革命，但它却是这场必然发生的革命不可或缺的重要条件，这是因为，作为智能化的技术，信息技术既包括基础设施又蕴涵着人类的高级智慧。同样，离开了现代信息技术，教育观念的更新只能是一纸空文，却不能从根本上完成一场无论对于个人，还是对于国家都具有划时代意义的教育革命。因为，作为高科技，信息技术的发展乃是高新科学与高新技术的融汇，是最新理念与大胆实践的有机结合，是基础研究与应用研究的一体化，是研究与开发的统一。基于信息技术的现代教育技术手段合理的应用本身就要求同时变革人的传统教育观念、教育思想与教育模式，代之以尊重人的独立性、主动性、首创性、反思性、合作性以及相信人固有的强大学习潜能的全新的教育观念、教育思想与教育模式。与此同时，信息科学技术、软科学技术、人工智能等的研究与开发，不仅对我国现行的教育与教学理念提出了挑战，而且为我们实现素质教育的理想提供了切实可行的方案、技术、方法与认知工具。鉴于高新技术改革教育和改进人的学习方面的潜力，我们可以十分肯定地说，这种高新技术已经成为营造新型学习文化的强有力的催化剂。教育领域中的任何改革，包括课程与教学的改革在内都不可能置它于不顾。
显然，正是从对基于信息技术的"学习"概念的全新理解出发，我们认为求学网的基点是终身学习，这是一种贯穿于人的一生的学习，是不断提出问题、解决问题的学习，是敢于打破狭隘的专业界限面向真实复杂任务的学习，是与他人协作、分享、共进的学习，是不断进行自我反思的学习，是依托信息技术将真实情境与虚拟情境融会贯通的学习，是以信息技术（包括通讯工具、网络、计算机等）作为强大认知工具的潜力无穷的学习。由此可见，在新世纪中，学习将是每个人的基本权利与义务，是个人、机构、国家、社会进步的重要机制，是知识" 经济的中心。正是在这一意义上，我们可以说当今世界正面临着一场"学习的革命"。这场革命将彻底改革几个世纪以来人们已经习以为常的、旧的、传统的教育观念以及相应的教学与学习方式，创造出一种在真正意义上尊重人的创造性、充分发掘人的潜力、促进人与人的交流与合作的崭新的教育观念以及基于高新技术的教学和学习方式。
（三）跨越认知神经科学与教育科学之间的鸿沟
我们认为，以阐明认知活动的脑机制为宗旨的认知神经科学的产生、发展及其研究成果对素质教育的研究与实施具有重大的启迪意义。认知神经科学是认知科学和神经科学的结晶，它诞生于20世纪70年代，作为一门科学，它正式形成于20世纪80年代后期。认知神经科学的基本使命就是试图揭示人脑是如何调用包括分子、细胞、脑组织在内的各个层次的组件，乃至全脑去实现自己的认知活动的。
长期以来，人们一直试图将脑科学的研究成果应用于人学习与教学的实践之中，以改变目前学校教育不尽如人意的地方。知识经济的形成与发展更加突现出学校教育的现状与社会对它们的要求之间存在的巨大落差。因此，学校教育改革的急迫需求，使众多的教育理论与实践人员将目光转向脑科学领域的研究成果，试图从中发现教育改革所需的依据。但是，长期以来，这一努力似乎并没有获得相应的回报，甚至于还产生了一定程度的误导。然而，80年代以来，美国、日本、欧洲等相继提出"脑的十年"的研究计划，其影响波及全世界。传统理论的动摇、新理论的兴起、新的实验方法的创立、新技术的广泛应用，以及相关科学领域的重新组合与跨学科的整合等，使科学家开始有可能以动态的、无损伤的方式，从各个不同的角度研究人类被试认知活动的脑机制，以揭示脑的高级功能的奥秘。特别是认知神经科学领域各个分支的通力协作使得具有清晰的数学和物理分析的脑高级功能的模型有望建立，对于脑的高级功能的认识也有可能取得突破性的进展。这一切暗示着脑科学的研究成果在教育领域中的合理解释与谨慎应用将成为素质教育理论与应用研究的重要依据。为此，对有关如何在这两个领域之间架设桥梁的问题进行思考似乎应该被提上议事日程。这似乎意味着，在脑科学与教育科学的互动之中我们将期待着一个新的跨学科的研究领域在新世纪的诞生。这似乎还表明，在脑科学与教育的联姻中，我们需要有一些新的理论与工具来评价脑科学研究成果对教育的潜在影响。总之，这将是一项十分复杂的研究任务，不过我们深信，两个领域之间持续的对话将将有助于双方的沟通，有助于不同的话语系统的转换与协调并由此激励新的创新。
显然，跨越认知神经科学与教育科学之间的鸿沟理应成为课程与教学改革的重要依据。
三、课程与教学改革的要点
我们认为，面向素质教育、基于信息技术的课程与教学改革，其基本要点应该是将培养和发展人的信息素养作为渗透素质教育的核心要素，并十分重视在统整各派建构主义观点的基础上汲取其思想的合理内核。同时，我们试图通过对加德纳的多重智力学说和斯腾伯格的成功智力学说的综合，全面更新与提升人的智力素质。
（一）信息素养--渗透素质教育的核心要素
（二）统整的建构主义--研究与实施素质教育的重要理论依据
随着从教育心理学、教育技术学、人工智能、认知神经科学、人类学等视角对情境认知、真实生活中非正式学习、学习共同体、实践共同体和认知学徒制等研究的深入，以及通讯技术、微电子技术、多媒体计算机和网络技术的飞速发展，建构主义观点对学习与教学产生的影响也越来越引人注目。作为对传统认识论的一场革命性的挑战，建构主义以多重视点对传统认识论进行了反思并在此基础上形成了有关认识与学习的不同的建构主义流派，其中最具代表性的有6种主要的建构主义类型，它们分别是：激进建构主义（radical constructivism）、社会建构主义（social constructivism）、社会文化认知观点（sociocultural cognition）、社会建构论（social constructionism）、信息加工建构主义（information-processing constructivism）、和控制论系统观（cybernetic system）。上述建构主义流派尽管在认识论上，在研究的侧重点上存在着差别，但它们对知识与学习的看法又有着很多共同之处或可以互补。为此，我们主张在统整各派建构主义的基础上，汲取该学说的合理内核，并从知识观、学习观、课程观、教学观和评价观四个方面建构素质教育的理论框架。
1、建构主义知识观
我们提出超越二元论的建构主义知识观，即知识的客观性与主观性的辨证统一、以发现为主导的知识的接受与发现的辨证统一、以建构为主导的知识的结构与建构的辨证统一以及知识的抽象性与具体性的辨证统一，同时，还应该注意明确知识与默会知识的联系。为此，我们认为，课程结构的设计以及教材编写、认知工具的开发、相关的教育网络的创意以及各种学习与教学资源的开采都应当致力于在学校、家庭和社会的有机联系之中，创建一种开放的、浸润性的、积极互动的学习文化，以帮助学生克服知识的惰性，增强知识的弹性、促进知识的远迁移。同时，在倡导建构主义知识观时，我们主张在信息技术的学习中应强调"以孩子为师"，关注"后喻文化"的形成，以便使我们的教育能培养出超越长辈的新生代。
2、建构主义的学习观
我们还主张，每个学习者都不应等待知识的传递，而应基于自己与世界相互作用的独特经验去建构自己的知识并赋予经验以意义，为此，我们强调学习的积极性、建构性、累积性、目标指引性、诊断性与反思性、探究性、情境性、社会性以及问题定向的学习、基于案例的学习、内在驱动的学习等等。
3、建构主义课程观
建构主义对知识与学习的重新认识必然导致课程观念与课程设计原则的更新。建构主义的课程观强调用情节真实复杂的故事呈现问题，营造问题解决的环境，以帮助学生在解决问题的过程中活化知识，变事实性知识为解决问题的工具；它主张用产生于真实背景中的问题启动学生的思维，由此支撑并鼓励学生解决问题的学习、基于案例的学习、拓展性的学习与基于项目的学习并以此方式参与课程的设计与编制；它还努力为学生进行探索和建构知识提供大量认知工具，以拓展学习时空，增强学习能力；它还通过设计各种类型的问题，不断开拓学生的思维、创新与实践的空间，以支持学生在学习与生活中的成" 功；它还充分利用超媒体和超文本以方便各种类型信息的嵌入、利用、更新从而提供跨学科、跨时空、面向真实世界的链接。
总之，建构主义的课程观是与基于案例的学习、基于问题的学习以及基于项目的学习密切相关的一种课程设计理念。上述所有有关课程设计的观点及其主要目标都是试图在解决真实问题的情境中进行概念系统和技能的教学。因此。建构主义的课程设计观既不同于以培养一般思维技能为目的的内容抽象的课程设计，同时，它也跟传统的重事实与原理知识的传授并以文本教材为中心的课程设计观点分道扬镳。它是在深刻揭示上述两种课程设计观的不足并在对这两者进行扬弃与改造的基础上形成的基于情境的真实和复杂问题的解决的课程设计观。一方面，该课程观批判一般思维技能训练与丰富的内容背景的分离，主张在知识内容与对一般策略的需要都很丰富的情境中启动思维的教学。另一方面，它对传统的基于内容的课程设计中的两个弊病：重事实与原理知识的传授（即重know what类型的知识）和置于每章后面的应用问题进行了反思，并在此基础上将"产生式"概念引进课程的设计，以帮助学生通过条件-动作对的形式获取知识，从而在利用知识作为解决重要问题的工具的过程中增强学生理解know why, know when , know where , know how，know who等新的知识类型的能力，而这些难以编码的知识类型正是信息时代、知识经济社会为进行知识创新所必需的。
总之，依据建构主义的课程观，课程与教学的改革应基于学科，超越学科，面向真实世界；始于课堂，走出课堂，融入复杂社会。
4、建构主义的教学观
在更新知识观、学习观与课程观的基础上，我们强调，教学应该通过设计一项重大任务或问题以支撑学习者积极的学习活动，帮助学习者成为学习活动的主体；设计真实、复杂、具有挑战性的开放的学习环境与问题情境，诱发、驱动并支撑学习者的探索、思考与问题解决活动；提供机会并支持学习者同时对学习的内容和过程进行反思与调控。总之，建构主义的教学应该基于：
内容的真实性与复杂性
方法的导引性与支撑性
学习环境的内容丰富性、挑战性和开放性
评价的激励功能与支持反思和自我调控的功能
学习共同体的构建，共创互动合作、支持双赢的学习文化
教学情境的浸润性（immersion）功能
5、建构主义的评价观
与知识观、学习观和教学观相应，我们的评价观包括：
目标自由的评价，即试图根据经证实的需求，提供用以评价任何过程结果的最客观的评价标准；
以真实任务为标准的评价，努力使教育更加关注真实任务的解决；
以知识的建构为标准，以鼓励学习者积极参与知识的建构；
以经验的建构为标准的评价，更重视对知识建构过程而不是结果的评价并同时注意有效评价跟教学的整合；
情境驱动的评价，由于建构主义强调在真实而富有意义的情境中进行学习与教学，所以评价的标准应源于丰富而复杂的情境。
依靠学习背景的评价：正由于建构主义的学习是受到丰富的背景支持的，所以设计者和评价者必须考虑学习发生的背景。
评价标准的多元化
确立多种形态的评价标准
以社会建构与协商的意义为标准的评价
（三）多重智力学说与成功智力学说的综合--全面更新与评估人的智力素质的理论依据
加德纳将智力定义为"解决问题或生产具有某种或多种文化价值的产品的能力" (Gardner, 1983)。他对智力持复数观点，由此，他提出人类至少具有7种到8种智能，如语言智能、数理-逻辑智能、空间-知觉智能、身体-运动智能、音乐智能、人际交往智能、自我认知智能以及自然智能等。目前，他正在区分出一种生存的智能。多元智力说探究的是身心陶冶与身心锻炼是怎样形成人的潜能的。所以，多元智力说的实质并不在于将智力分成7种、8种或更多种，而是试图通过扩大学习的内容领域与知识的表征方式促进以往被忽略的智能的开发，充分地发掘每个人身上隐藏着的巨大潜力，从整体上提高人的智力素质。加德纳自己也曾经说过，多元智力说是一个开放的系统，被识别出来的智能类型还会增加，但是，他之所以要开列出智能的目录，其意图在于借助这样一份整合的智能清单，将每一种相关智力理论的局限性降至最低限度并使其在整合的智力框架中增强其长处。
斯腾伯格提出的成功智力学说，将成功引入智力研究范围，试图从智力活动的产品在现实生活中成功与否的角度评价智力。成功智力包括分析性智力、创造性智力和实践性智力。分析性智力是一种解决问题、指定决策和评判思维成果质量的能力，创造性智力是一种能超越既定内容，产生新异有趣思想的能力，实践性智力是一种将理论转化为实践，将抽象思想转化为实际成果的能力。智力三个方面的协调与平衡，是增强人的创造力并促使人在生活中成功的保证。
我们认为，上述两种智力学说的综合将从深度与广度两个方面完成了对传统智力理论的超越。为此，它们可以作为整体开发、全面更新与评估人的智力过程的理论依据并由此构成课程与教学改革的的重要要素。
（四）家庭、学校、社会共建实施素质教育的平台
梁战平先生指出：“英语的Information是一个连续体的概念，由事实(Fact)，数据(Data)，信息(Information)，知识(Knowledge)，情报、智能(Intelligence)五个要素构成‘信息链’(InformationChain)，信息的上游面向物理属性，信息的下游面向认知属性。”[1]我们认为，信息链中的数据、信息、知识、智能、情报，构成了信息科学群的研究基础，因此，对这些基本概念的界定和理解十分重要。
数据：是载荷或记录信息的按照一定规则排列组合的物理符号。它可以是数字、文字、图像，也可以是声音或计算机代码[2]。数据本身不具有语义内涵，只有通过对数据背景和规则的解读才能获取信息。
信息：信息有多个层次的定义，从信息哲学的角度，有本体论层次的信息定义和认识论层次的信息定义。某事物的本体论层次信息，就是该事物运动的状态和状态变化方式的自我显示[3]。认识论层次的信息，是指主体所感知或表述的关于该事物的运动状态及其变化方式的形式、含义和效用，其中形式因素的信息部分称为“语法信息”，含义因素的信息部分称为“语义信息”，效用因素的信息部分称为“语用信息”，把同时包含语法、语义、语用信息的认识论信息称为“全信息”[4]。在信息链中，信息＝数据＋背景[5]，即信息是数据被赋予现实意义后在信息媒介上的映射。
知识：从认知哲学的层面看，知识是事物运动状态和状态变化的规律[6]。从信息链角度看，知识是对信息加工、吸收、提取、评价的结果[7]。信息转换成知识的条件是信息和实践结合，并经过人类大脑的思维、整理、评价和实践检验，可用“信息＋经验＝知识”[8]来表达。由于知识是与实践经验相联系的信息，因此，知识有显性和隐性知识之分。
智能：信息链中的智能和情报被视为同一概念，我们认为情报和智能是既有区别又有联系的两个概念，在此我们首先解释智能概念：智能是解决问题的一种能力和方略，是在一定的环境下针对特定的问题和目的而有效地获得信息、处理信息形成知识和策略、利用策略来解决问题，从而成功地达到目的的能力[9]。智能是被目的所激活的知识，是知识在一定条件下的运动方式。
从以上数据、信息、知识、智能的基本概念出发，可以认为数据是信息的原材料，其外延涵盖范围最广；信息是知识的上位概念，信息的外延大于知识；知识来源于信息，知识是智能策略的上位概念，知识的趋向是要成为人们决策的智能方法。数据、信息、知识、智能之间存在包含关系，如图1所示：
数据、信息、知识、智能概念关系示意图
在信息链中，数据、信息、知识、智能策略之间还存在一种层递关系，表现为数据在一定的背景和规则下，通过解读，转换为可接受的信息；信息只有结合人的实践经验，通过学习、评价、筛选才能上升为知识；而知识被目的激活后才能成为智能策略，如图2所示：
数据、信息、知识、智能层递关系示意图
2情报术语及其与信息链的关系
学科术语的成熟与稳定，反映了该学科发展的完善程度。在情报学领域，情报是最基本的术语，同时也是争议最大的术语，其争议不仅反映在术语的词语表达上，同时也反映在其概念界定上。情报学的这种术语不稳定表现，说明了该学科的发展还不够完善。
2.1情报的概念诠释
关于情报的概念，国内外学者们主要是从数据、信息、知识、智能等角度来定义的。
(1)从数据角度定义的情报概念。如美国乔治亚工业学院的斯拉麦卡教授认为“情报就是有用的数据或被认为有用的数据”[10]；情报决策学派的代表人物——美国俄亥俄州立大学的约维茨提出“情报是对决策来说具有价值的数据资料”[11]；学者罗爵认为“情报是消除不确定性保证高效行为的数据”[12]。
(2)从信息角度定义的情报概念。如维克利认为“情报是有意发出的改变接受者知识结构的信息内容”[13]；刘植惠提出“情报是能解决问题的社会信息”[14]。
(3)从知识角度定义的情报概念。如英国著名的情报学家布鲁克斯认为：“情报是使人原有知识结构发生变化的那部分知识”[15]；国内情报学家严怡民教授提出：“情报是作为交流传递对象的知识”[16]。
(4)从信息角度定义的情报概念。如勃拉特、霍肖夫斯基等人认为“情报是发生在人脑中的智能过程的表现”[17]；其它类似的观点还有：“情报就是逻辑的、推理的表达本领；情报就是形成、修改和使用的智力模型”[18]，等等。
上述四类定义情报的角度，都只侧重了情报的某一方面的特性，但从这四个角度的情报定义可以看出，情报与数据、信息、知识、智能有密切联系。基于这样的认识，我们认为：情报是针对一定的主体对象被激活了的有用的信息或知识。
2.2情报与信息链的关系
在我们的定义中，情报与信息链存在密切的联系。首先，它确定了情报与知识和信息的关系。这种关系主要有两种：一是概念和外延上的包含、交叉关系，如图3所示；二是实践应用中的动态关系。
这种动态关系有两层含义，一是转化关系，即三者之间的相互转化，比如从信息转化、提升为知识和情报、从知识转化为情报以及情报转化为信息等。二是认知相对性和时效性，也就是说对于某一行为和决策的情报，对于另一行为和决策可能只是一种静态知识或一般信息；此时的情报，彼时可能是信息，反之亦然。
其次，该定义强调“被激活”和“有用性”，从而使情报的外延具有可伸缩性。这里有用性是一个含义广泛的用语，可以是对人的决策有用，也可以是对改变人的知识结构有用，还可以是对消除人们认知过程的不确定性有用等等。而人们在判断有用性时，需要依靠大脑的思考和甄别，思考和甄别的过程就是一个运用智能激活知识和信息，形成对特定主体对象有用的情报的过程，因此，情报和智能又形成密切联系。
最后，该定义强调针对一定的主体，从而限定了情报是属于信息链的上游认知属性。
根据我们对情报定义的解释，可以确定情报在信息链中的位置和作用，从而得到一条扩展了的信息链。
2.3基于信息链的情报词语英语表达
现阶段，导致我国情报概念混淆的不是其内涵，而是它形式上的英语表达。情报界一种观点认为情报对应的英语表达词是Information，另一种观点则认为是Intelligence。这两个英语表达词的统一，将有利于进一步研究，扫清概念上的障碍。
(1)Information及其汉译。英语中的Information是一个概念团，是多个概念的表现形式，其语言形式和概念为1:N[19]。梁战平先生也指出：“英语的Information是一个连续体的概念，由事实(Fact)，数据(Data)，信息(Information)，知识(Knowledge)，智能(Intelligence)五个要素构成‘信息链’(InformationChain)。”[20]正因为如此，在汉译的过程中，Information有多重含义，在我国情报学领域主要汉译意思有“信息、情报”，如果继续用Information作为汉语情报的英语对应词，将不能解决中文英译时信息与情报混淆的局面，不利于我国情报学研究在国际上的交流。
(2)Intelligence及其汉译。相比Information,Intelligence的汉意比较固定，表示智力、聪明、智能的意思。这与信息学科群中的人工智能、机器智能中的智能英译没有冲突。我国情报界用Intelligence表达情报的现象，根据缪其浩的观点[21]，有可能是受日本的影响。的确，情报与智能有密切的关系，但若用Intelligence表示情报，势必与信息科学群中的智能概念混淆。我国情报学的研究有自己的特色，它在日渐明朗的信息学科群中，应有合理的定位，用Intelligence表示汉语的情报也不合适。
(3)基于信息链的情报词语表达。根据我们定义的情报概念，基于信息链中情报与信息、知识、智能的关系，参阅霍忠文[22]和柯平[23]的观点，可设想以Infoknowlligence作为情报术语的英语表达。尽管在国外的文献中，未曾出现这一词语表达，但我们认为这一词语可以消除我国在信息与情报英译时的混淆状况，同时也体现了我国特色的情报研究内容。同时还可以进一步以InfoknowlligenceScience表达我国的情报学，从而与具有族性特点的信息科学(InformationScience)概念加以区分。
3基于信息链的情报学研究路径
回顾情报学的发展历程，展望情报学的未来趋势，以信息链为出发点，我们认为情报学的研究大致在信息——情报、知识——情报、智能——情报三条路径上深化前进。
3.1以知识为导向的情报学研究路径
追根溯源，情报学源自文献学，而文献是知识的载体，因此，情报学自其诞生之初便与知识具有天然联系，知识属性自然被认为是情报的天然属性。围绕情报的知识属性，展开了情报学的理论研究与实践应用。
3.1.1理论研究
在基础理论研究方面，产生了以布鲁克斯为代表的情报认知理论流派，其实质是“知识基础论”。该理论的不断发展和完善，为情报学的知识研究维度，提供了基础性的支持，尤其是布氏提出的“知识地图”和“体外大脑”，指明了情报学知识研究的发展方向。这一理论被引进我国后，围绕“知识地图”和“体外大脑”的发展目标，我国情报学界在情报的知识维度方面，展开了多层次、多方面的理论研究。
首先，关于科技情报的研究。情报学的研究以科技情报为开端，以科技文献为主要情报源，利用文献分散规律——布拉德福定律、文献的增长与老化规律——指数增长律与逐渐老化律、文献引用规律、洛特卡定律——平方反比分布、齐夫定律——省力法则等，研究科技情报的运动规律，从而形成了极具“知识特色”的科技情报学。
其次，知识管理理论的研究。情报的知识属性以及情报和知识的转化关系，使得情报学在当今知识经济的环境下，自然而然地研究知识管理的理论和方法。情报学界关于知识管理的研究在两个层面上展开：一是关于情报和知识的转化层面，围绕该层面，探讨知识的组织、知识单元的提取、获得知识性情报的智能方法、情报和知识相互转化的条件和环境等，注重显性知识的开发利用；二是关于知识管理的环境研究，主要研究影响显性知识和隐性知识转化的人文因素、企业知识管理的技术条件，并涉及了企业知识管理的组织行为问题。今后，情报学还应加强对知识的计量研究与评价、企业内部知识与外部情报关系等一系列问题的定量研究。
3.1.2实践应用
(1)以文献为单元的检索与服务。情报学从本质上讲是一门应用学科，而情报检索则最能体现其应用学科性质。在美国，情报检索(informationretrieval)曾被作为情报科学(informationscience)的代名词而影响整整一代人[24]。
情报检索始于文献检索，其发展也有一个历程，可分为两个阶段：
第一阶段主要是有关科技文献的检索与服务。科技情报检索，也就是对科技知识的检索。检索需要借助检索工具来完成，而检索工具的先进与否，受检索技术的支配。如果以V.Bush的《诚如所思》为情报学的起源，则情报学中的检索工具主要是电子计算机，而计算机在当时也属于新的技术工具，其应用有一定的局限性。因此，科技文献检索阶段，情报界的检索实践主要表现为以文献尤其是科技文献为组织和检索单元，向需求者提供以科技文献为单元的科技情报检索服务。
第二阶段主要是有关科技信息的检索与服务。文献在信息链中，对应于数据层，从数据到信息是一个飞跃。同样，随着计算机性能和功能的改进，以计算机为工具的情报检索，也发生了从文献单元组织检索到信息单元组织检索的飞跃，主要表现为可以从文献中寻求需要的信息。比如，我们现在从全文数据库中查找所需文献，又从所需文献全文中查找所需的观点、段落等信息。因此，科技信息检索阶段，情报检索实践通过对文献内容的深度开发和标引，已实现了信息单元的组织和利用。
(2)以知识为单元的检索与服务。从信息链上看，知识属于高层认知范畴，因此以知识为单元的情报检索属于检索的高级阶段，它的高级性表现在两个方面：
一方面，知识单元的结构更为复杂、抽象，具有人脑的思维特征。与信息单元相比，知识单元的提炼，要同时搞清信息的语法、语义、语用三个层次逻辑关系及其应用环境，必须涉及人类大脑的思维过程和机理，而大脑的思维机理对人类来说，仍是一个探索中的课题。纵观情报检索的实践进程，知识检索已取得了可喜的成绩，智能搜索引擎的运用、智能导航理念的提出就是例证。这些探索为知识单元的抽象提取和组织利用提供了可能。
另一方面，实现知识单元的检索和利用，需要机器智能技术的支撑，创造智能检索工具。具体地说，机器智能就是人所赋予机器的一种职能，即机器在一定的环境下针对一定的问题、为了一定的目的成功地获得、处理和利用信息和知识来解决问题，实现目标的能力[25]。就目前的研究成果来看，基于语法、语义、语用全信息智能技术尚未完全实现，这将会直接影响知识的利用效果。我们认为，将来基于全信息概念的机器智能技术的成熟和应用，必然完全实现知识单元的智能检索。
3.2以信息为导向的情报学研究路径
情报学在沿着“知识——情报”这条路径展开研究时，也同时在“信息——情报”这条路径上展开信息与情报关系的研究，目前主要集中在竞争情报、信息资源管理、信息技术在情报学中应用三个领域。
3.2.1竞争情报研究
竞争情报的产生过程就是通过搜集企业内部和竞争对手的各种信息，如生产部门信息、财务信息、技术信息、销售信息、管理信息等，搜集宏观环境方面的政治、军事、金融经济、社会等方面的相关信息，并对这些信息加工、转化、分析得出竞争情报，从而明确企业自身的优势和劣势，寻找市场机会，发现存在的威胁，进而为企业的战略决策提供支持，帮助企业获得和保持竞争优势。因此竞争情报来自于信息，又高于原有的信息，而竞争情报的分析结果还可以积淀为企业的知识，丰富企业的知识管理内容。
情报学在这一领域的研究，实质上是以信息链中论述的情报与信息关系理论为指导，研究竞争情报的来源、竞争情报的提取、竞争情报对企业组织获得和保持竞争优势的贡献、信息技术在企业竞争情报分析中的应用，开发出多种竞争情报应用软件。
3.2.2信息资源管理研究
信息是情报的原材料，要从原材料中提炼情报，就必须对这些原材料有一个清晰的认识。
信息资源管理是信息管理的一个层面和阶段，它是把信息作为一种资源，从而确定自己的研究的逻辑起点。因此，它研究信息资源的优化配置；研究信息资源的经济效益及其评价；并以不同类型的信息资源，如企业信息资源、政府信息资源、网络信息资源等等为研究对象；以信息系统为技术工具；采用经济的、人文的、技术的管理模式，全面探索信息资源的管理。
由于情报学是研究情报客体的运动规律，而情报又来自于信息和知识，因此对信息资源管理的探索，有助于情报学从新的视角发现情报的运动规律。正是在这层意义上，我们认为信息资源管理是情报学在信息——情报这条路径上的研究内容。
3.2.3信息技术应用研究
信息技术是涉及到信息的产生、获取、检测、识别、变换、传递、处理、存储、显示、控制、利用和反馈等与信息活动有关的，以增强人类信息功能为目的的技术，主要包括电子计算机技术、通讯技术、网络技术、信息存储技术等。
情报学从其诞生之日起，就与信息技术结下不解之缘，以电子计算机为代表的信息技术，首先在情报领域得到应用。情报学界曾一度认为信息技术是情报学的全部内容。而随着情报学研究的逐步深入和深化，情报学界认识到，信息技术是情报研究的不可缺少的工具。因此，情报界开始注重利用信息技术的成果为情报研究服务，密切关注与情报处理有关的计算机技术的发展；情报处理软件的应用和改进；注重与情报获取有关的信息过滤技术、智能搜索引擎、数据挖掘、多媒体可视化技术，与情报存储有关的数据仓库技术等等在情报学中的应用。
情报界对信息技术的探讨，为深入认识情报的运动规律提供了技术支撑。
3.3以智能为导向的情报学研究路径
智能化是情报运动的终极目标，可概括为“情报的智能终结”。由于“智能是解决问题的一种能力和方略，智能是有等级层次的，人脑具有最高等级的智能度”，因此，情报——智能路径上的情报学研究，就是要利用机器智能技术，实现情报向高级智能的转化，提供“纯情报”给需求主体。
情报学对情报智能化的研究可谓与生俱来。情报学诞生之初，V.Bush提出用Memex的机器实现情报检索，解决信息爆炸的设想，其实质就是利用机器智能技术和工具，实现情报的智能化检索[26]。
V.Bush的设想，激励着情报学界的智者孜孜不倦地探索情报智能的理论与技术。比如姬鹏飞认为[27]，情报学的真正面目就是“智能情报学”，并从理论上探讨了“智能情报学”的定位与发展。
情报界对智能技术的探究，是伴随着计算机的发展而发展，从单机智能技术的探讨，到网络分布式智能技术的探讨，智能专家包括情报界的专家们一直在不懈地努力，比如，张玉峰[28]就从智能技术的角度，全面探讨了智能情报系统的基本理论、方法、技术和应用。
同知识单元的智能检索一样，从目前的研究成果来看，智能技术在语法和语义信息层面上已取得重大进展，基于语用信息层的技术实现，还在探索中。这将会直接影响情报的提取和利用效果。我们认为，将来基于全信息概念的机器智能技术的成熟和应用，必然引起情报学的范式变革。
关键词：《哲学美学导论》；无原则的批判；美学的第三条道路
对于任何一个从事思想的人而言，“什么思想是我的”这样的问题一定会被问及。而“我的”意味着不是别人的（即不是你的也不是他的），因而当然也不是听来的、抄来的。因此“我的”必然是新的，“新的”不仅意味着不是旧的（即不是过去的），而且也不是现在流行的（不是人云亦云）。
彭富春先生的新著《哲学美学导论》就是“新的”。此“新”相对于“旧”而言，而这里的“旧”所指涉的是以前和现在通行的那些东西。如众所周知，国内20世纪50年代的美学大讨论主要围绕美和美感的本质及其关系问题展开了广泛和深人的研究，但其争议的核心始终是美学的唯物主义和唯心主义、辩证法和形而上学；而80年代持续了美学的讨论，问题集中于关于马克思《1844年经济学一哲学手稿》尤其是关于“美的规律”的阐释，这次讨论使“实践派美学”成为显学。接着的90年代以来，新生代的学者不满实践美学的局限性，提出建立“后实践美学”，如存在美学、生存与超越美学、生命美学和修辞论美学等等。WWw.133229.coM它们为中国当代美学的多元建设做出了自己的贡献。但实践美学的问题在于其囿于物质生产领域而忽略了个人生活世界来解释美学现象，而后实践美学的不足主要在于只是援引了西方的思想，没有对其进行批判从而缺少自己思想的根基。
因此,当代美学需要对实践美学和后实践美学进行有意义地批判，从而走向美学的新道路，此道路一方面将吸收“实践美学”和“后实践美学”的成果，另一方面将克服其时代局限性，并以此走出美学的困境。这正是《哲学美学导论》全书的基本旨趣：“力图在马克思主义历史唯物论的指引下，结合中西美学的思想，建立中国当代美学的新概念和新思维，对于美学基本问题进行语言、思想和现实分析。因此其基本思路和方法可称为批判的方法。它将在马克思主义现实批判的基础上，强化思想批判和语言批判。第三条道路并不如同某些时髦的主张一样，认为‘美、美感和艺术’是过时的概念，相反认为要重新思考它们所具有的哲学美学的意义，让这些语词在我们当代生发出新的意义。”[1]
但具体就《哲学美学导论》的写作和思想来说，它的“新”又是如何展现出来的呢？
一眼看来，此书新在表达。《哲学美学导论》的表述不仅新颖，而且完美地体现了主题的凸出和结构的简明，语言的干净利落。此书主题为哲学美学，那么什么是哲学美学？很显然，哲学美学不同于国内通行的“文艺美学”、“美学原理”以及“艺术哲学”等，它探讨的是美学的最根本性的问题，由此它必然包括以下内容：第一章：美学，包括美学释义、西方美学、中国美学和当代美学的基本问题。第二章：美，包括“美”多重语义、美作为欲、技、道的游戏、美作为人的自由境界以及美的不同领域。第三章：美感，包括美感的意义、一般感觉与审美感觉、审美经验分析和审美经验的典型形态。第四章：艺术，包括艺术的一般本性、艺术作为技、欲、道游戏的发生、艺术现象的结构以及艺术与审美教育。由此可见，全书体例架构新颖，内容充实而不繁琐，充满新颖性、思辨性。
但为何新在表达？这是因为，表达上的“新”基于新的思想。因此，此书更新在思想。彭富春认为美是欲（欲望）、技（工具）、道（智慧）游戏的显现，而艺术作为技、欲、道游戏的发生。那么，什么是这里的欲望、技术、智慧以及游戏？
在此，欲望首先表现为一种状态，即欲望的渴求和欲望的满足等；欲望也表现为一种意向行为，即它指向某物和朝向某物。由此，欲望的基本特性显示为欠缺。当然，欲望有很多种类，如人的身体性的欲望、非身体的欲望和对于欲望的欲望等，其以不同形态表现出来：欲望的形态在表现为身体的同时也是心理的，而且更是社会的。欲望自身还有消费性和创造性两重特性，但禁欲主义和纵欲主义都是对于欲望的误解，而且它们都没有意识到欲望的真正困境，即欲望的压抑。不仅如此，它们自身就是欲望压抑的思想根源。由此，欲望一方面是要从关于欲望的各种主义中解放出来，另一方面是要从关于欲望的各种建制中解放出来。
而技术是人的活动，而不是物的运动。因此它们在本性上与自然相对，不仅如此，技和技术都是人对于自然的克服，是人改造物的活动，这使技术的根本意义表现为制造和和生产。但中国的技具有自身独特的意义，作为手工的活动，技在汉语中就被理解为“手艺”或“手段”，这就使技自身在人与物的关系方面都被自然所规定。与中国的技不同，西方的技术指的不是手工制作，而是现代技术，即机械技术和信息技术。在此，现代技术的本性已不是传统的技艺，也不只是人的工具和手段。它成为了技术化，成为了技术主义，也由此成为了我们时代的规定。这样一种规定正是通过设定而实现的：首先它设定了自然，其次它也设定了人自身。最后它设定了思想，形成了虚拟世界。由此，现代对于技术的真正态度是抛弃乐观主义和悲观主义，确定技术的边界。
再看智慧，它也可以称为大道、真理、知识等。但智慧不是关于其它的什么知识，而是关于人的基本规定的知识。但人的规定正好是通过人与自身的区分来实现的。但这种区分首先不是世界性和历史性的，而是语言性的。于是智慧成为了真理性的语言或话语，而语言包含了多重维度：首先是欲望的语言，它就是欲望直接或间接的显露；其次是工具的语言，它表达、交流并且算计；最后是智慧的语言，它教导和指引。智慧的语言与欲望和工具的语言相区分，它在历史上表现为神言、天言和圣言，而不同于人言。因此，智慧的语言就是语言自身，而不是语言之外的什么事情。在智慧话语的历史演变中，我们又可以对它区分为神启的、自然的、日常的智慧形态。由此，在我们的时代或者世界里占统治地位的是多元的智慧，或者多元的真理：一方面古老的智慧还在言说，另一方面新的智慧却在生长；一方面的民族自身的智慧具有强大的生命力，另一方面民族之外的他者的智慧也包含了巨大的诱惑力。
而这里所指的游戏是指欲望、工具和智慧的游戏，此游戏又是无原则的活动。它不根据某种既定的规则来展开自身，而是自己确定规则并消解规则。游戏就是游戏活动自身。游戏的根本意义不在游戏之外，而在游戏之内，也就是在游戏自身。在生活世界的游戏的生成中，一方面是旧的世界的毁灭，另一方面是新的世界的创造。由此，它形成了生活世界的历史，也就是欲望、工具和智慧的生成的历史。正是由于不断生成，欲望、工具和智慧才使自身日新月异。由此它们创造了世界并形成了历史。但历史作为生活世界的游戏不是必然的，而是偶然的。它反对各种决定论和宿命论，而强调随机、选择和突变。由于这样，生活世界的游戏克服了有限性，而获得了无限性。于是生活世界的游戏是一场无穷无尽游戏，由此美展现为欲望、工具、智慧游戏的显现。
这些思想发前人所未发，吸收了中国和西方哲学和美学思想的精髓，完美体现了彭富春先生走在中西思想边界上的思想道路。
但新的思想总是基于新的方法，因此此书还新在方法。此方法被彭富春先生命名为“无原则的批判”。
在此，批判不是作价值判断，其英文为critic，相关于危机——crisis，这也是临界点，即一个事物的起点与终点。批判也不能简单地等同于消极的意义上的否定，而是区分和划分边界。而边界是一个事物的起点和终点。正是在边界上，一物与它物相区分而成为其自身，获得自身的规定。同时通过边界的变更和游移，一物与自身相区分，而获得自身新的规定。作为划分边界的批判，它就是区分存在与虚无、真实与虚幻、显现与遮蔽等。这使批判自身具有两重特性，一方面是否定性的，是解构，另一方面是肯定性的，是建构。由于思想的否定和肯定的同时进行，批判在根本意义上是生成性的，因此是思想的发生。
由此，“无原则的批判强调的是：思想不从任何既定的原则出发，由此否定一切既定的立场、观点以及由此形成的各种先见、偏见和成见，而是从已给予的思想的论题本身出发，对论题进行批判。对于思想批判而言，已给予的论题首先就是语言现象，或者是已说出的话语，然后是语言所揭示的思想和存在的问题。无原则的批判强化了哲学的批判本性。”[2]而一种作为批判的哲学具有普遍性适用的主张，这样批判哲学的范围包括了三个方面：语言批判、思想批判和现实批判。批判哲学首先的任务就是给语言的划界，指明它到底说出了什么：语言是否是有意义的，以及有何种意义？其次，在语言基础上，哲学批判要进行思想批判：揭示其建筑学结构、检查其基础是否牢靠以及其结构是否矛盾。最后，哲学必须进入现实批判：指出现实的真相、分析其问题、并提出可能的道路。
而对于中国当代思想来说，值得思考的问题可能有很多。“但究其根本，大致有三：其一，虚无主义，它否认了一切存在的根据；其二，技术主义，它将人和万物技术化。其三，享乐主义，它超过了欲望实现的正当边界。当代中国美学的建设必须回答虚无主义、技术主义和享乐主义的问题。”[3]（第43页）但“面对虚无主义、技术主义和享乐主义，哲学能有何作为？哲学只是思想，它除了批判之外无所作为。但批判并不是简单地否认虚无主义、技术主义和享乐主义，而是要为他们区分边界。因此在我们的批判哲学看来，一方面要抛弃存在之外的任何根据，另一方面要给存在自身建立根据；同时，一方面要让技术改变和改善我们生存的手段，另一方面要让自然自在自得，如其所是；最后，一方面要使欲望不断解放自己，另一方面却不要让它成为了贪欲。”[4]（第299页）
当然，此书主要归功于：其一、独特把握了中国思想的精髓；其二、接受了真正西方思想的洗礼；其三、天才和专注于真正的思想，在此彭富春坚定地走在中西思想的边界上。
综上，《哲学美学导论》是彭富春继《无之无化——论海德格尔思想道路的核心问题》之后的一部全新的专著。在此书中，彭富春立足于中西思想的边界，考察和梳理了美学、美、美感、艺术四大基本主题，不仅从语言分析、思想分析、现实分析的角度阐明当代中国美学的建设必须解答虚无主义、技术主义和享乐主义的基本问题，而且以无原则的批判的思想方法来阐发和诠释美、美感和艺术作为欲、技、道的游戏。在此，彭富春的美学与实践美学、后实践美学区分开来，从而走上了美学的第三条道路。
参考文献
[1]彭富春：《美学的第三条道路》[j].郑州大学学报（哲社版）,2003(3)
[2]彭富春：《哲学的主题与方法》[j].《哲学研究》，2005（3）
【关键词】人工智能 超级计算力
一、引言
（一）问题提出
人工智能作为下一代技术发展的趋势，其方向也是众多科技界人士关心的问题。很多科学家预言，人工智能不仅仅是人类技术突破的下一个阶段，而且更是人工智能的发展潜力必将超出人类的控制，成为新一个物种，甚至可能替代人类，“统治”地球，我们抱着研究的目的，来探讨人工智能技术发展的方向与途径。
人工智能技术的发展对大多数人而言，是浑然不觉，全无概念的，但是从近年来各大科技公司的战略与产品上看，人工智能的确已经成为当下科技界争夺的战略制高点，苹果的Siri语音助手，谷歌的无人驾驶等单向的人工智能技术已经非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力与财力进行研究，可以预见，在不久的将来，人工智能技术必将成为人类生产生活领域中广泛应用的技术之一。而对其进行发展脉络和规律的判断与估计也是十分必要的，也是顺应技术趋势，推动技术创新的必由之路。
（二）目的与意义
一方面，对于科学研究来说，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更正确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，人工智能这门科学的详细目标也天然跟着时代的变化而发展。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰硕信息的逻辑结构。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相称有效的途径。
另一方面，对于人类的生产生活甚至未来来说，人工智能技术的快速发展，不仅会在更大程度上解放人的劳动时间与降低工作辛劳程度，使得人们越来越离不开机器的工作，并且每个人的生活方式发生根本性的转变，而且，更重要的是，在未来，人类是否会与机器进行深度融合，发展处全新的生命构造体，以此来迭代和进化，实现人类和机器人的和谐共存，还是人工智能会自动发展出自我意识，而在将来的某一个时点，机器人们将会对他们的缔造者――人类举起屠刀，实现自己称霸的野心，这也不得而知，因此，对人工智能的路径探讨是十分必要和有重大意义的。
二、人工智能发展趋势
（一）人工智能的准确定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
（二）人工智能的发展趋势研究
1、自我存续。这是一个十分显眼的要求，人工智能如果作为一个新物种存在，其必须拥有自我生存的能力，即离开人类，人工智能技术必将仍然存在。而且人工智能将与其他物种和环境形成新型交流互动方式。以极端的情况来说，如果人类在将来的某一天消失了，而人工智能必须拥有维持自身生存和发展机制和技术，如果是电量不足，核心机器人将会指挥挖掘型机器再次挖煤，或核能机器人运用核能来发电，以维持自身的正常运转，而这一切的工作都是在人工智能的机器内部解决，而并不需要人类的参与，这就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。这是在自我存续的基础之上发展而来的。一个机器，一代机器的存在可能并不是问题，而要想机器向人类一样代代繁衍不绝，则对人工智能来说，绝对是一个巨大的障碍。因此，在机器自身的自我繁殖更新迭代，也是必须要进行的过程，这就需要强人工智能的高度运用，来对整个机器人生态进行实时评估，不断地提出新的发展要求，而且立即组织机器人中的“科学家”对其进行研究与探讨，实验与创造，或者是融入生物技术而与之进行基因式的合作，这些都是不确定的，唯一能确定的是，离开人类的独立人工智能必须要有发展创造出更新更快更强的人工智能的能力。
3、自我认同。人工智能的自我认同分两个层面，一方面是对内进行认同，另一方面，是对外进行认同。如果假定人工智能是人类的发展方向，其必须会对人类关心的终极问题等产生同样的巨大疑惑，比如我是谁？我从哪里来？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平来看，它一定不会停留在思考的层面上，而是会进行各种不同的实验与探索，已验证自己的猜想。另一方面，人工智能作为一个以理性而存在的物种，其合作是建立在种种规章制度之上，而一旦有机器发现制度的漏洞，就会有进行套利和损人利己的动机，而阻止这种情况的发生，只能是建立在机器人的情感共同体的基础之上，即是机器人产生同样的情感，而形成有效率的合作与分工，而不会因为短期利益牺牲长远利益。
三、结论
由上述探讨可知，人工智能的发展道路还是非常漫长而艰辛的。对于其是否会取代人类，这个问题要依赖于将来的技术发展和人类的生命形态的演变而定，而我们对人工智能进行的物种化探讨是非常有必要的，也是对人工智能技术的发展和对其风险的防控具有借鉴意义的一个环节，是我们进行科学技术开发的留有的一个客观冷静的分析角度。
参考文献：
【关键词】人工智能；电气工程自动化；控制技术
0 引言
随着经济的快速发展，人们生活水平得到了较好的改善。经济的繁荣使得我国工业水平正在不断提高。在社会主义市场经济环境下，竞争机制不断完善和发展，各企业要想在竞争激烈的市场环境中稳定发展，提高企业自身的工作效益非常重要，而人工智能在提高企业经济效益上有着重要作用。随着科学技术的不断发展，人工智能技术不断成熟并广泛的应用在电气工程自动化中，有效的提高了电气工程自动化的效率，为企业的发展带来了良好的经济效益。
1 人工智能概述
人工智能也可以称作为机器智能，是人类对自然改造做制造出来的系统所表现出来的职能，人工智能是以计算机技术为依靠的。从某种意义上将，人工智能就是沿用人工的方法和技术，以人类的智慧为模型，实现机器智能化的发展。人工智能的产生是随着科学技术的发展而发展的，是人类与计算机技术发展的产物结晶。科学技术是第一生产力，随着科学技术的不断发展，人工智能的发展已经超越了计算机这一门学科。心理学、计算机学科、哲学、物理学等众多学科都与人工智能有着密切的关系。
2 电气工程中实现人工智能控制的意义
在我国，是一个能源消耗大国，工业的发展，使得在人力上、物力上、财力上的投入不断增加，近年来，我国电气工程事业得到了飞速发展，为了满足人们日益增长的物质文化需求，适应经济快速发展的步伐，在竞争激烈的市场环境中，电气工程面临着巨大的挑战。随着科学技术的不断发展，人工智能逐渐进入到人们的视野，并且所担任的角色也来越重要。人工智能在电气工程中所扮演的角色尤为重要。当前我国电气工程很容易出现设备故障，经济效益低下，为了改变这些状况，在市场环境中长远生存下去，利用人工智能技术已经迫在眉睫了。在电气工程中，利用人工智能，可以实现智能化作业，在电气设备上实现智能化自我检修，防止出现设备故障，从而提高设备的工作效率，给电气工程事业带来经济效益[1]。
3 人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用
在我国电气工程中，运用人工智能作业，可以有效的提高智能化作业水平，在作业过程中，可以自行的对机械设备进行检查，从而加大对电气工程自动化作业的控制，提高电气工程自动化作业水平。下面就以火力发电工程为例，来分析人工智能在工程中自动化的控制技术。
3.1火力发电的原理
火力发电系统中主要由燃烧供给系统、给水系统、蒸汽系统、冷却系统、发电系统等主要部件构成。火力发电是指利用石油、煤和天然气等燃料燃烧时所产生的热能来加热水，使水变成高温、高压水汽，然后再由水蒸气推动发电器来发电。热电厂为火力发电厂，采用煤炭作为一次能源，利用皮带传送技术，向锅炉输送经处理过的煤粉，煤粉燃烧加热锅炉使锅炉中的水变为水蒸汽，经一次加热之后，水蒸汽进入高压缸。为了提高热效率，应对水蒸汽进行二次加热，水蒸汽进入中压缸。通过利用中压缸的蒸汽去推动汽轮发电机发电。从中压缸引出进入对称的低压缸。已经作过功的蒸汽一部分从中间段抽出供给炼油、化肥等兄弟企业，其余部分流经凝汽器水冷，成为40度左右的饱和水作为再利用水。40度左右的饱和水经过凝结水泵，经过低压加热器到除氧器中，此时为160度左右的饱和水，经过除氧器除氧，利用给水泵送入高压加热器中，其中高压加热器利用再加热蒸汽作为加热燃料，最后流入锅炉进行再次利用。以上就是一次生产流程[2]。
3.2产品设计人工智能化控制
在火力发电场中，电气设备的设计是一个非常艰难的过程，设备性能的好坏直接影响到了发电系统的整体效果，要想保障火力发电系统的正常使用，产品设计的科学性很重要。人工智能利用计算机科学技术，经过模型设计，计算出电力系统做需要产品的规格，从而提高了工作效率，缩短了设计的周期，在发电系统中便利统一指导和管理[3]。
3.3经济运行人工智能化控制
随着计算机技术的发展，在火力发电厂中，运用计算机技术实现火力发电各系统之间的监控，而人工智能集合了计算机技术与人类的智慧于一体，在火力发电厂中，利用人工智能可以计算出火力发电厂各个系统运行的功率，单位的流量。火力发电厂场中，各个分系统之间是相互联系的，利用人工智能，能够计算出会理系统所需要的燃料，蒸汽系统中的水温变化情况，已经发电成效，对火力发电系统中各个子系统都能够有效的控制起来，从而保障火力发电厂经济运行[4]。
3.4机械设备人工智能化控制
火力发电厂所需要的设备较多，所要投入的人力也较大，一般都是一个子系统由两到三个人监控，发电系统能够正常运行。通过计算机监控技术，只要一个中央控制系统就能对发电系统的各个子系统中进行人工智能操作，不仅能够节省大量的人力，还能针对设备故障进行自动化检修，保障设备运行的效率，实现人工智能化控制[5]。
4 结语
随着我国科学技术的不断发展，人工智能已经逐渐成熟起来，并且广泛应用在当前企业的经营活动中。伴随着电气工程规模不断的扩大，电气自动化技术在电气工程中的作用也越来越大。在社会主义市场经济当中，随着市场竞争越来越激烈，我国电气工程要想在市场中取得发展，不断满足现代化经济快速发展的需要，就必须提高电气工程自动化的办公效率，利用人工智能技术，对企业办公实行自动化控制，从而有效的改善电气工程运行环境，提高经济效益，促进经济发展。
【参考文献】
[1]徐志国.人工智能（AI）在电力系统中的应用[J].现代电子技术，2013，06（21）：24―25.
[2]王同文，管霖，张尧.人工智能技术在电网稳定评估中的应用综述[J].电网技术，2011，01（12）：136―137.
[3]李华勇，王诗明，王华.电网智能操作票管理系统的研制与开发[J].江西电力，2012，10（06）：104―105.
[4]毛钢元，刘志国.智能控制系统设计方法的比较研究[J].淮阴工学院学报，2010，10（05）：198―199.
[5]孙竹梅，张丽香.人工智能技术在国内电厂中的应用研究[J].电力学报，2011，08（02）：105―106.
