人工智能与教育训练

作 者:

作者简介:
金嘉康 华西医科大学 (610041·四川成都) 高蕴琦 上海外国语大学教育技术部 (200083·上海)

原文出处:
外语电化教学

内容提要:

人工智能是研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。本文简明介绍人工智能研究的发展过程,它的研究对象和范围,并探讨人工智能被引进教育训练后对促成以学生为中心的教学模式产生的积极影响。


期刊代号:G1
分类名称:教育学
复印期号:1999 年 02 期

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      我国教育的现代化包括教育思想、内容、体制等好几个方面。最近,教育技术的现代化成为教育界议论的热点。《中国教育报》发表了教育部领导的文章《应用现代教育技术,推动教育教学改革》,指出邓小平同志关于“教育要面向现代化,面向世界,面向未来”的指示中,面向现代化“一方面指的是为现代化建设事业服务,另一方面也包括要有现代化的教育思想、观念;还包括现代化教育技术的应用”。在当今的信息社会里,现代教育技术发展迅猛,对我国教育教学的改革产生深远的影响。这里我们想就人工智能与教育训练的问题作一初步探讨。

      一、人工智能概述

      人工智能(Artificial Intelligence)是一门涉及多种学科的新兴科学。由于它对国防、工业、农业、教育、卫生以及高科技等领域所显示的日益明显的实用价值,被誉为本世纪的3大发明之一。

      一般学者把1945-1956这11年看作是人工智能的诞生期。这期间有两大标志:一是计算机的问世和投入应用;二是1956年夏天在达特默思城(Dartmouth)召开了第一次关于人工智能的学术研讨会,首次提出了“人工智能”这一术语,随后被学者们所普遍采纳。从此,人工智能的研究引起了全世界学者的重视。美、英、日等发达国家的一些大学先后设立人工智能研究室。在我国,清华大学、北京航空航天大学等高校在50年代末和60年代初也开始了这方面的研究工作。

      从1961年到1970年这10年间,人工智能的研究有了新的发展。这期间的重大事件有A·尼威尔(A.Newell)和H·西蒙(H.Simon)的《人的问题求解》(《Human Problem Solving》)这部研究人工智能的重要著作问世;LISP语言的研制成功和推广使用、博奕程序和DENDRAL知识系统的开发和机器人学的研究突破。从1971-1981这10年,被认为是人工智能专门化和取得发展的阶段。这期间的重大事件包括:美国斯坦福大学研制和开发了第一个专家系统MYCIN,提出了“知识工程”(Knowled-ge Engineering)这一术语,PROLOG工具的研制成功以及H·西蒙由于在人工智能研究领域所作出的卓越贡献被授予诺贝尔奖。进入80年代后,人工智能的研究和应用有了新的突破,日本提出了第五代项目(Fifth-Generation Project),美国则成立了微电子和计算机技术公司(Micro-electronics &.Computer Technology Corp,MCC),以此作为对日本第五代项目的对抗。但这段时间最突出的标志是人工智能由研究领域转入商用领域,取得了极大的实用价值和经济价值,引起了普遍的关注和重视,从而投入大量资金进行研究开发,使人工智能,特别是专家系统的研究和开发进入了一个崭新的发展时期。

      人工智能的两个核心是“人工”和“智能”。但是,要对它下一个确切的定义却是十分困难的,这是因为我们对“智能”的实际含义还不能了解透彻。人的智能活动包罗万象,千变万化,而且从某种意义上来说,智能可以说并不是一种具体事物,你看不到它,也听不到或摸得到它,它纯粹是一种假设结构。但这并不是说,人工智能的研究不重要。人工智能和物理学中的力学有极大的相似之处,力学的概念使人们推动科学技术的发展,人工智能同样也可帮助人们去理解、解释和预示人的行为,使人们的认识水平和求解问题的能力达到一个新的境界。由于人工智能的研究范围包括自然语言处理、机器人学和知识系统这3个方面,有些学者就把这3个领域的研究统称为人工智能。这样的定义显然是不够确切的。较为确切的陈述应是:设计和开发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理过程和求解问题的行为。因而智能应该包括:作为信息和知识的处理、符号处理、问题求解的智能。从这一点来说,智能也可被说成是一种具有广泛处理信息能力和演示信息能力的结合体。

      二、人工智能的研究对象和范围

      从研究对象来说,人工智能涉及3个相对独立的领域,即1.研究会读和说的计算机程序,也就是通常称为“自然语言处理”(Natural La-nguage Processing)领域;2.研制灵敏的机器,通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人在活动时能识别不断改变的环境;3.开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序,即专家系统。但是,从研究的性质来说,人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索,而工程研究则主要是设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是,这并不是说,它们彼此是独立的;相反,它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用,并具体地用来开发出产品,理论和工程研究之间的界限将会缩小,直至消失。为了表明从事这两类不同性质的研究,国外对从事理论研究的人员采用“人工智能研究人员”(A1 researchers)这一术语,而对从事工程研究的人员则统称为“知识工程师”(Knowledge Engineers)。

      无论是理论研究还是工程研究都必须解决以下3个重大问题:

      1.信息处理的智能。它不仅要检查信息的输入和输出,还要探索信息的存储及信息的内部处理方法等。对认识功能的这些研究还包括探讨传感的处理以及短期、中期和长期的存储。对以人为对象的研究要确立人是如何接受、存储和检索各种信息的。对智能所采用的这种研究方法就可用来比较人和机器对信息的处理过程。

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