選修課《人工智能》教學(xué)模式初探

摘要：鑒于人工智能是選修課程，本文結(jié)合教學(xué)實(shí)踐給出選修課人工智能分專題教學(xué)模式，并探討了各個(gè)專題的教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)方法等，以達(dá)到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。

關(guān)鍵詞：人工智能；選修課；專題討論

中圖分類號(hào)：G642.0？搖 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2012）12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一門跨學(xué)科的課程，它的內(nèi)涵十分豐富，包含了符號(hào)學(xué)、數(shù)理邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、知識(shí)表示和推理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的知識(shí)，并且內(nèi)容抽象，使得一般本科生望而生畏。目前在大多數(shù)院校里尤其是二本院校，《人工智能》只是作為一門選修課程。既然是作為選修課程，我們可以不拘泥于傳統(tǒng)的教學(xué)方式，采取靈活多樣的教學(xué)形式，培養(yǎng)學(xué)生研究這個(gè)領(lǐng)域的興趣，使得學(xué)生既能掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論，又能了解目前人工智能的前沿課題，擴(kuò)大知識(shí)面，并為今后的研究打好基礎(chǔ)。

二、改革教學(xué)方法

在傳統(tǒng)的教學(xué)模式里，教師往往就一本教材從頭到尾講授給學(xué)生，教師講什么，學(xué)生就聽什么。但是人工智能涉及太多的數(shù)理邏輯推理知識(shí)，內(nèi)容抽象，講解起來(lái)不免有點(diǎn)枯燥無(wú)味，學(xué)生的興趣就會(huì)隨著講課的進(jìn)程逐漸變得淡薄。另一個(gè)問(wèn)題是在傳統(tǒng)的教學(xué)模式下，學(xué)生接觸不到該研究領(lǐng)域的前沿問(wèn)題。事實(shí)上，隨著科技的進(jìn)步，人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展，再加上人工智能本身的特點(diǎn)，即它是一門交叉學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、控制科學(xué)、認(rèn)知學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)等等領(lǐng)域。因此當(dāng)學(xué)生了解了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者所研究的前沿課題，這樣不僅能克服“枯燥無(wú)味”的問(wèn)題，而且會(huì)拓寬他們的知識(shí)面，從而他們可以將自己所學(xué)專業(yè)作為人工智能的潛在應(yīng)用或研究領(lǐng)域。基于以上分析，考慮到人工智能是適合任何專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的一門選修課，我們?cè)O(shè)立分專題講授模式，這些專題包括：人工智能與類人思維，人工智能與機(jī)器進(jìn)化，人工智能與知識(shí)表示，人工智能與決策規(guī)劃等等。下面分別敘述之。

1.人工智能與類人思維。什么是人工智能？Nilsson指出：“人工智能是關(guān)于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺(jué)、推理、學(xué)習(xí)、交流和在復(fù)雜環(huán)境中行為。人工智能的一個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)是發(fā)明出可以像人類一樣或更好地完成以上行為的機(jī)器……”那么為了這個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，我們應(yīng)該深入地探討人類大腦是如何思維的，或者說(shuō)是如何思考問(wèn)題的，人類是如何感知、理解以及應(yīng)付外界龐雜的世界。只有深刻理解了人腦功能原理以后，人工智能才能“貢獻(xiàn)出”相應(yīng)的類人思維模型。這相當(dāng)于空氣動(dòng)力學(xué)，人類飛行器只是根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)的原理構(gòu)造的，它并不要求人類制造像鳥兒一般的飛行工具。因此在這部分教學(xué)過(guò)程中，可以先提出“大腦是如何思維的”問(wèn)題，讓學(xué)生自己動(dòng)腦思考，相互探討：人腦的結(jié)構(gòu)是什么？人類思考問(wèn)題分層次嗎？什么是智力？智力的本質(zhì)是什么？……課后，學(xué)生可以帶著這些問(wèn)題查閱資料文獻(xiàn)，分組討論，甚至可以寫一些文章來(lái)闡述自己對(duì)思維的理解。這樣既充分調(diào)動(dòng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，又培養(yǎng)他們的興趣。然后，我們?cè)谡n堂上進(jìn)行具體講解，講解內(nèi)容自然而然地引入了人工智能的定義，人工智能歷史知識(shí)，圖靈測(cè)試方法以及認(rèn)知模型方法，接著再介紹目前國(guó)內(nèi)外類人思維模型的研究現(xiàn)狀。這樣的教授過(guò)程，一開始就使得學(xué)生不排斥這門課，在了解人工智能基礎(chǔ)知識(shí)外也接觸到認(rèn)識(shí)論方面的知識(shí)，培養(yǎng)了學(xué)生查閱文獻(xiàn)和撰寫科技論文的能力。

2.人工智能與機(jī)器進(jìn)化。這部分專題主要給學(xué)生講解遺傳算法方面的知識(shí)，比如遺傳算法的產(chǎn)生與發(fā)展，遺傳算法的基本操作，遺傳算法的應(yīng)用情況。并且在教學(xué)過(guò)程中結(jié)合實(shí)例來(lái)講述。實(shí)例可以從最基本的簡(jiǎn)單函數(shù)優(yōu)化到復(fù)雜的旅行商問(wèn)題。學(xué)生可以自己設(shè)計(jì)函數(shù)優(yōu)化的解決方案，指出初始種群大小、進(jìn)化代數(shù)、交叉率等因素對(duì)求解結(jié)果的影響，并要求學(xué)生自己編寫程序來(lái)分析和理解這些問(wèn)題。這些實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)極大地提高了學(xué)生的動(dòng)手能力。

3.人工智能與知識(shí)表示。知識(shí)表示可看成是一組描述事物的約定，在人工智能里，它研究怎樣把“人類知識(shí)”表示成機(jī)器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。經(jīng)典人工智能的主要表示方法有：一階謂詞邏輯表示方法，這是最基本的表示方法，具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓眢w系；產(chǎn)生式規(guī)則表示方法，這是使用最廣泛的表示方法；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、腳本表示方法，這是結(jié)構(gòu)化的表示方法，等等。但是學(xué)生在學(xué)習(xí)這部分的知識(shí)時(shí)，對(duì)于邏輯推理覺(jué)得非常枯燥無(wú)味。我們的想法是在介紹這部分的知識(shí)時(shí)，不僅透徹闡述各種表示方法的精神實(shí)質(zhì)，而且建議學(xué)生閱讀Sowa所編著的《知識(shí)表示》一書，該書提供了知識(shí)表示方面廣泛的知識(shí)，是這一領(lǐng)域的公認(rèn)權(quán)威著作。Sowa在介紹新思想的同時(shí)捕捉到這一領(lǐng)域的最新成就，并且將邏輯學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合到知識(shí)表示，并將其轉(zhuǎn)換為可計(jì)算形式。該書中還包含了大量的哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)的知識(shí)，閱讀該書可以使得學(xué)生知識(shí)面得以拓寬，加上該書目前沒(méi)有翻譯版本，鼓勵(lì)學(xué)生閱讀英文原著，對(duì)學(xué)生各方面能力的提高都有所幫助。

4.人工智能與決策規(guī)劃。在決策規(guī)劃中，著重介紹增強(qiáng)學(xué)習(xí)、偏好理論等基礎(chǔ)知識(shí)，由于我們?cè)谶@個(gè)方面上做了許多工作，因此在講解時(shí)聯(lián)系自己的研究進(jìn)行一些專題探討，例如雙馬爾科夫過(guò)程決策模型，協(xié)同算法，超濾偏好模型，樸素描述邏輯在中醫(yī)理論上的應(yīng)用等等，并歡迎學(xué)生和我們共同研究這些專題，這樣做無(wú)疑會(huì)增加師生之間的學(xué)術(shù)交流，促進(jìn)學(xué)生的研究興趣，形成良好學(xué)術(shù)氛圍。

5.豐富多樣的教學(xué)形式。除了以上的專題外，還可以開設(shè)其他的人工智能專題。事實(shí)上可以針對(duì)不同專業(yè)的學(xué)生確定專題的內(nèi)容和形式。例如對(duì)于工程類的學(xué)生，可以著重講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)化計(jì)算等方面的內(nèi)容，并且借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。因?yàn)榇蠖鄶?shù)工程類的本科生都學(xué)習(xí)過(guò)Matlab語(yǔ)言，該語(yǔ)言在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中應(yīng)用廣泛，在教學(xué)過(guò)程中也要充分發(fā)揮這些優(yōu)點(diǎn)。如是文科類的學(xué)生，教學(xué)方面可以著重講述人工智能的符號(hào)學(xué)，哲學(xué)等方面的知識(shí)，這讓文科學(xué)生從另一個(gè)角度去理解人工智能。課堂上，充分利用多媒體教學(xué)，采取多樣的教學(xué)手段，激發(fā)學(xué)生的興趣和好奇心。還可以播放國(guó)際機(jī)器人大賽等錄像片段，增強(qiáng)課堂的教學(xué)效果。

三、結(jié)束語(yǔ)

總之，將人工智能分專題來(lái)講授，讓學(xué)生立刻能接觸到當(dāng)前人工智能的前沿研究問(wèn)題，并且領(lǐng)會(huì)其中的實(shí)質(zhì)。再加以多元化的教學(xué)手段，使得學(xué)生好學(xué)，樂(lè)學(xué)，更好地實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，提高教學(xué)水平。

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基金項(xiàng)目：金陵科技學(xué)院科研基金資助（No.jit-b-201207）

作者簡(jiǎn)介：王蓁蓁（1975-），女，江蘇南京人，博士，博士后，主要研究領(lǐng)域?yàn)轳R爾科夫決策過(guò)程，群智能，人類思維，機(jī)器學(xué)習(xí)，程序分析。