人工智能時代教育的特點范文
時間：2023-12-28 17:55:59
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篇1
關鍵詞：人工智能；電氣信息類；教學應用
教師在電氣信息類專業教育教學中在運用人工智能技術進行教學時，要對人工智能技術的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業素質和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續的發展提供更多的可能性。
一、人工智能時代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學、認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業教育改革指明一個正確的方向，保證后續工作的科學性和有效性。在2016年的世界經濟報告中，人工智能被預測為第4次工業革命的主要技術代表，人工智能的發展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領域對于智能化技術的新要求和新需求。在人工智能技術發展的過程中，產生了大量的新技術和新產品，也形成了新的產業核心的發展模式[1]。我國經濟結構在人工智能時代下發生了重大的變革，由于人工智能技術獨特的技術形式和技術模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產力的提高，還有助于推動科學技術水平逐漸朝著智能化和數字化的方向而發展，從中可以看出人工智能技術的發展是時展的必然趨勢，并且發展前景是比較廣闊的。人工智能技術主要是指將多個學科技術進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應用的過程中，由于融合了各種尖端的技術，能夠將技術能力和技術思維進行有機的結合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術得到了蓬勃的發展，但是人工智能技術的發展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關工作人員進行了機器人的研發，機器人可以在復雜的環境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續工作的過程中，相關工作人員進行了數據系統的開發，可以自動化和智能化的對計算機數據進行有效的處理以及分析，在較短時間內提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術的不斷發展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術的研發力度和開發力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發現在計算機系統日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術的發展前景是非常廣闊的，在計算機網絡技術中發揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術和各行各業進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業領域中人工智能技術得到了廣泛的應用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創新。一些工作人員在實際工作的過程中構建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術完美的融入電氣信息領域中，不僅為我國電氣信息領域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術的水平。最后，人工智能技術的發展，在電氣信息領域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業的各個環節產生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應用不僅僅停留于行業的技術層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發展理念。作為電氣信息類專業的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業素質和專業水平，根據人工智能時代的特點以及發展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創新，并且還要掌握有關人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業影響力能夠得到有效的提高。但是從側面來看人工智能技術的發展對于電氣信息類專業2本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰，一些工作人員不得不提高自身的專業素養和專業素質，掌握更多的人工智能技術。在當前時代下這種影響和變革已經被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業行業能夠得到良好的發展。高校要對電氣信息類專業教育進行適當的改革以及創新，根據當前人工智能時代的發展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質和創新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發揮人工智能技術的優勢，提高電氣信息類專業的水平和質量，再一次加深人工智能和電氣信息行業的融合力度。相關負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養模式和課程教育重點進行適當的改革和創新，根據人工智能時代和電氣信息領域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業之后能夠獲得良好的發展。
二、人工智能對電氣信息類專業人才需求的影響分析
人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術，也是機器智能化發展的主要載體。在人工智能發展的過程中，由于是計算機科學領域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關語言識別和圖像識別方面的功能。在當前時代下，人工智能所形成的熱點效應是比較廣闊的，人工智能技術的應用，使得各行各業朝著智能化的方向而發展，對于電氣信息類專業人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發展。電氣信息類的教學，主要是為了讓學生能夠在班級學習的過程中，將理論和實踐進行有機的結合，提高學生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業發展的過程中各種新興的技術被應用其中，擴展了電氣信息類專業的發展實力，并且人工智能和電氣信息類專業進行了有機的融合和滲透。人們在互聯網思維的影響下已經形成了互聯網思維的發展理念，隨著人工智能技術的廣泛運用再加上云技術和算法技術的普遍化，這又給電氣信息類專業的發展提供了重要的支撐。在相互融合的技術背景下，電氣信息類專業也即將進入到人工智能發展的領域中[2]。因此對于電氣信息類專業行業的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術，并且還要結合電氣信息類專業在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業能夠在人工智能技術背景下得到廣泛的發展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學模式和課程教學重點進行深入的改革和創新，融入人工智能方面的內容，對學生的綜合素質和專業能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業教學的影響，從而使得電氣信息類專業能夠朝著生態化和持續性的方向而發展。
三、人工智能給電氣信息類專業提供的機遇
在人工智能技術中，所涵蓋的技術內容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業的教學水平和教學質量。從中可以看出在當前時代下的電氣信息類專業教育教學中，教師要充分地把握人工智能技術所帶來的機遇，從而提高課堂教學的效果和質量。在人工智能技術中包含著語言識別技術和圖像辨認技術，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學的過程中，教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，讓學生了解當前電氣信息領域的發展方向和主要的發展特點[3]。由于電氣信息類專業所涵蓋的內容是相對來說較為復雜的，學生在日常學習的過程中，需要進行多個學科知識內容的學習，這給學生日常學習和教師的課堂教學帶來了諸多的挑戰，教師要結合課程教學的內容，對課堂教學模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業領域的技術來開展日常的教學。在課堂教學過程中，教師要充分的利用人工智能技術，對原有課堂教學模式進行深入的改革以及研究，并且結合新一代人工智能發展規劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創新和調整，從而給學生提供更加廣闊的發展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術重新構造了電氣信息專業的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術下能夠取得不一樣的教學效果。將語言識別技術和圖像辨認技術進行了有機的結合，教師可以充分發揮這些專業技術的優勢，提高課堂教學的效果。另外在課堂教學情景中，教師可以利用人工智能技術來實現網絡化的教學，并且為學生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學生的專業能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業教學中人工智能技術的應用能夠對傳統課程教育模式進行有效的轉型和升級。在以往課程教學中，由于電氣信息類專業所涉及的知識學科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學帶來了諸多的問題。比如在實際教學的過程中很難實現課程的有效統一，也無法為學生打造標準化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術的應用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發揮人工智能技術的優勢，對相關信息進行有效的總結和收集。從而為學生打造個性化的教學課堂，并且運用人工智能技術，還可以對不同學生的學習需求進行分析和研究，提高課堂教學的針對性，從而使學生可以更加積極地進行知識內容的學習，實現快樂學習的效果[4]。在專業教育中教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，提高人工智能技術的應用性效果，對學生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學生的學習質量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構建，通過網絡化的教學為學生再現一些生活中的真實案例，為學生全面素質的提高奠定堅實的基礎。
四、人工智能技術在電氣信息類專業教育教學中的應用路徑
（一）轉變人才培養目標在人工智能時代下的電氣信息類專業教育中，由于原有的教育重點和人才培養模式已經無法順應人工智能時代的發展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業教育進行有效的改革，幫助學生在畢業之后能夠獲得穩定的發展。首先，在對電氣信息類專業教育進行改革時，要轉變人才培養的目標，這主要是由于人工智能技術在電氣信息類專業行業中的運用對各個環節都產生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業對于人才的需求發生了很大的變化。比如，對人才的知識結構和專業技能方面都和傳統發現模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關電氣信息類專業從業者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創新性的思維能力，能夠面對當前變化多端的人工智能時代，具備新的技術和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養目標精準定位，實現良好的變革。其次，電氣信息類專業要著眼于當前國際發展方向和新業務的特征，了解有關業態產品和專業能力方面的內容。從這些問題入手提出正確的人才培養目標，并且對原有課程教學進行改革和創新，從而促進學生能夠在課堂學習的過程中加深對人工智能技術的了解，提高學生的專業素質和創新能力。
（二）升級人才培養模式在人工智能背景下對電氣信息類專業教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎上實現有效的升級，改變傳統的課程教學設置。當前大部分電氣信息類專業院校還是采用之前偏理論的課程來對學生進行知識內容的講授，雖然這些理論知識是學生在學校學習期間必須要掌握的內容，但是假如仍然向學生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結合，使得學生無法在人工智能時代下得到良好的發展，因此相關負責教師在實際教育工作中要對原有人才培養模式進行轉型和升級。電氣信息類專業教師要根據當前電氣信息行業的發展和對人才的要求，對課程教育內容進行重新的調整。首先，在實際教育的過程中要向學生全面地展示先進的人工智能技術，技術是推進電氣信息專業前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業教育中，教育技術的實施和教學并沒有受到相關負責教師的重視，教師在班級教學的過程中，也沒有為學生融入當前先進的人工智能技術和運用案例，提高學生的專業素質。在人工智能時代下，人機協作是當前主要的工作模式和發展模式，因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養課程結構和課程重點進行有效的調整和創新。教師在教學中不僅要加入有關以往課程的教育內容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術應用相關的課程。比如教師可以立足于教材中的內容，為學生創設多樣化的實訓活動和實踐操作平臺，在學生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術，這些教學模式的運用不僅可以讓學生了解人工智能技術的實際應用情況，還可以多方位的鍛煉學生的創新能力和實踐應用能力。所以相關高校要適當的借鑒這一教學經驗，提高課程教學的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學生創新思維和操作能力的培養，在人工智能背景下，電氣信息的發展模式和主要的發展方向都發生了一定的改變。在當前電氣信息領域發展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發展需要創新和創意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術，根據電氣信息發展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產出個性化和特色化的產品。在育人模式升級中，教師要將專業和特色進行有機的融合，構建新的教育思路，過硬的專業素質才是人才升級的重要基礎。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學生能夠對這些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養模式中，要專業性的鍛煉學生的工作能力和專業素質，從而使學生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業的有效性。
（三）引入任務驅動的實驗模式在人工智能背景下對院校電氣信息類專業進行教學時，教師要在保留原有學習項目的同時，立足于學生當前的理解能力，開發新的教學內容。在教學中教師要求學生進行獨立性的思考，并且教師還要對學生的學習思路進行適當的引導以及啟發，使學生可以運用課堂中所學到的知識內容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導學生運用不同的方法進行學習，鼓勵學生進行大膽的設計以及驗證。教師在班級教學的過程中，可以為學生引入任務驅動式的教學模式任務，驅動式的教學模式主要是以學生為中心，教師要立足于教材中的內容和課堂教學的目標為學生布置相關的學習任務，實現綜合性的學習效果。在為學生布置學習任務時，要融入當前先進的人工智能技術，讓學生充分的發揮人工智能技術的優勢來完成教師所布置的任務。教師要在任務驅動式的教學模式中增加一些設計型和創新型的學習活動，讓學生直接深入到實踐學習中進行方案的設定以及驗證，并且對最終的實驗結果進行多方位的分析以及討論。在班級教學的過程中，教師要讓學生圍繞著一個教學目標來開展日常的學習，并且學生在學習和驗證的過程中，教師還要加強和學生之間的互動和交流，從而對學生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導，使學生可以在強烈的學習興趣和學習動力的驅動下進行自主性的探索以及學習，并且也可以在班級中形成良好的互動。
（四）利用人工智能技術進行輔的教學在電氣信息類專業教學課堂中，教師在利用人工智能技術進行教學時，要在原有課程的基礎上充分地發揮人工智能技術的優勢，從而對實際教學起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學的過程中，教師需要將理論知識和學生的實踐學習進行相互的結合，提高課堂教學的真實性和有效性，在課程內容中要圍繞著各種企業的實際項目來讓學生進行知識內容的學習，教師要利用人工智能技術的優勢為學生展現真實的一線工作現場，讓學生全面的感受工作的環境，不僅有助于提高課堂教學的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學生學習效率的提高。
（五）在電氣設備故障診斷中的應用在電氣設備故障診斷中，人工智能技術中的模糊理論、人工神經網絡和專家系統的應用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當電氣設備出現問題或故障時，總是表現出比較復雜的癥狀，采用傳統處理手法難以對問題做出準確判斷和查找，人工智能技術則很好地解決了上述問題。比如發電機的設備故障具有非線性、不確定和復雜性的特征，傳統論斷方法準確率非常低，而通過人工智能技術中模糊理論和專家系統的綜合應用，能大大提高故障論斷的準確率。
篇2
關鍵詞：人工智能；機器學習；教育應用
一、前言
當前的人工智能雖然還不夠完善但其在人類的發展進程中起到了巨大的作用。因為其具有了超強的學習和分析的能力，在個人以及人工智能較量的過程中人工智能一直都是處在領先的地位，為此可以利用到人工智能來促進到人類社會的快速發展。
二、相關概念闡述
人工智能又稱AI，是模擬物種智能應用的技術實現和科學。機器智能的科研市場領域包括各種圖像和語言結構的快速識別，以及使用語言直接處理和服務機器人。它不僅相當于人類行為的智能，還可以系統地模擬物種的思維，并將在幾年內超越歷史上的物種。在未來，機器人不斷學習，以使仿人機器人模仿人類的學習方式，在這一過程，獲得新的各種知識，智能機器人的學習過程更快，可以實現對海量綜合數據的深入分析。此外，人工智能機器人不僅可以獲得更準確的結果，而且具有獨特且更快的信號傳輸速率。許多科學家有能力超越人類自身。在深入思考核心問題時，實際上，很多人因為機器人是人類設計的，所以不可能超越人類的歷史，但是人工智能機器人可能具有集成的學習功能，因此這種可能性將變得非常大。人工智能機器人具有繼續學習技術的能力，沒有人能夠預測學習數據后的整體智能水平。
三、人工智能視域下機器人學習的適切性
在當前的文化和教育生活環境中，由于智能教育的興起，大數據情境系統功能可以為學生綜合分析和選擇各種類型的信息，從而重用具有潛在影響的知識可以促進智能教育的發展。智能機器人繼續學習，但借助計算機來分析綜合數據，例如，以完全掌握規則并進行非常有效的分析和預測?？梢钥闯?，機器人正為人類智能教育而學習更有益。在教育中，信息化的進程在今天的時代，智能教育無疑已經成為吸引學生在學習過程中的重要因素。將學習與先進技術核心技術結合起來的方法有很多。人工智能機器人必然會給文化教育生態系統帶來幫助。向人工智能機器人學習的方式很多，學校教師可以提高和教育的整體質量和效率，學生也可以贏得符合自身市場需求的學習服務，這有助于減輕學生和家長的負擔。
四、人工智能視域下機器人學習的應用創新研究
從人工智能技術的角度來看，智能機器人學習是目前世界上最先進的技術。大數據在教育相關領域的應用具有很好的業務前景。人工智能機器人持續學習的應用可以幫助一些學生實現相關知識與數據之間的聯系。
（一）機器人學習與教育之間的融合僅從當前的現象來看，大多數教師不了解核心技術，而了解該技術的人也不了解教育，這很容易導致無法在教育與核心之間形成良好的關系。因為技術研發人員不了解教育，所以不能從教育的多個角度審視開發過程，優秀的教師也不能從技術角度回應數據的全面發展。在人工智能開發領域，機器人應該深入地整合到學習和教育中。組織技術實施和教育核心領域的相關人員進行直接溝通和交流，使人工智能機器人在學習和應用過程中能夠更充分地認識到技術研發和生產人員的過程。
（二）機器人學習在學習場景方面的應用人工智能在學校教育領域的應用，因其未來的發展趨勢而呈現出明顯的趨勢。然而，隨著學校教育核心領域的許多專業學科的介入，對學習人工智能機器人的要求將越來越高。當你開始學習同一個主題時，需要在同一個應用程序中逐步建立不同的場景。這對機器人來說更難在未來繼續學習，但也是最值得創新的。仿人機器人普遍對大量綜合數據進行深入分析，分析每個學習內容主題的特點和各部分學生的特點，并采取相應的更有針對性的基本教學方法，提高同學教育的速度和效率。
（三）機器人學習對于智慧環境創新方面的應用首先，由于文化教育市場中的數據種類繁多且缺乏正常秩序，這也增加了在大型集成數據系統中分析和處理文化和教育數據的難度。其次，在隨后的數據處理過程中，隨著時間的推移會遇到數據隱私問題，如何保護數據隱私是另一個需要注意的關鍵問題。因此，在教育的相關領域，大綜合數據的后續處理以改善文化教育和質量，并確保在教育中最終數據的合理使用，必須在許多方面進行協調與合作，從而促進共享的合法性。最后，必須有效地確保可以長期保持教育中的數據情況并實現流程標準化。有可能實現最終數據的統一，這將大大降低全面數據交換的總體成本，并努力實現數據的無縫集成。數據的最終數據主要是由于目標學生的地區差異，以滿足同一學生學習知識的不同需求。
篇3
【關鍵詞】機器人教育;信息技術;課程改革
【中圖分類號】G633.67 【文獻標識碼】A 【文章編號】1005-6009（2015）22-0068-01
【作者簡介】趙春聲，江蘇省鎮江市教育局教研室（江蘇鎮江，212000）教研員。
隨著科學技術日新月異的發展，人類社會正進入以機器人為代表的智能化時代，機器人教育越來越受到人們的關注。在一些發達國家，機器人教育已經在中小學得到了普及，在我國基礎教育階段，機器人教育才剛剛起步。因此，在信息技術課程中開展機器人教育成為信息技術課程改革發展的一個趨勢。江蘇省句容高級中學的機器人創新教育課程基地在這個方面做出了積極的可貴的探索。
首先，機器人教育可以成為學習程序設計的基石?；A教育用到的機器人的編程軟件功能簡單，大都具有圖形化、模塊化的特點，它能夠通過靠鼠標的拖拽實現編程，不像一般程序設計語言那樣要記很多語句。同時，所有編寫出來的程序都能執行，程序中出現錯誤能夠在編寫中指出，不會出現運行中出錯的情況。虛擬機器人通過軟件平臺對所編寫的程序進行仿真，實體機器人通過硬件的實際行動來執行人們編寫的程序，使初學編程的人不再覺得編寫程序是抽象的、沒有具體運用價值的一件事，而是實實在在地看到自己所編寫的程序的功能與作用。
其次，機器人教育可以作為人工智能的學習平臺。機器人是人工智能研究與應用的一個具體領域。隨著微電子和人工智能技術的發展，目前的機器人大都配有相關的智能部件。在高中階段開展對機器人的探索和研究，通過對看得見、摸得著的人工智能實際應用的問題展開教學，能夠使學生受到有關人工智能科學的啟蒙教育，既能促進學生的個性發展，又能促使學生未來產生對信息技術的追求。
再次，機器人教育是培養學生實踐能力與創新精神的載體。當今全球基礎教育改革的趨勢就是，以知識為核心的教育逐步轉變為以能力為核心的教育，知識成為學習的載體而不是目標，機器人教育正是體現這一教育思想的最佳方式之一。
篇4
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題?！斑@不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免?！?/p>
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定?！皺C器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅?！?/p>
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業?！皬募夹g角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便?！?/p>
篇5
3月9日首局，李世石執黑中盤認輸。3月10日次局，交換黑白，阿爾法圍棋完勝，其中一步五路尖沖，令聶衛平“脫帽致敬”。3月12日第三局，李世石執黑中盤負，三連敗。3月14日第四局，李世石執自在不利局面下弈出石破天驚一招，最終翻盤。3月15日末局，李世石執黑細棋敗北。
這次圍棋人機大戰的最終結果是，阿爾法圍棋以4比1戰勝李世石。“阿爾法圍棋”團隊把獲勝獎金100萬美元捐贈給聯合國兒童基金會、STEM教育以及圍棋慈善機構。
事件背后
1.阿爾法圍棋（MphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的團隊開發，這個程序利用“價值網絡”去計算局面，用“策略網絡”去選擇下棋。
2.2015年10月阿爾法圍棋以5：0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾。
事件解析
1.阿爾法圍棋（AlphaGo）的勝利是人工智能的重要突破?？v觀歷史，我們會發現，雖然人類的科學技術一直在進步，但在不同的階段，常常會有那么幾個具有代表性的突破性事物出現。比如用火，比如冶煉金屬，比如四大發明，比如蒸氣機，比如發電機，比如電腦，比如當年的“深藍”。阿爾法圍棋（AlphaGo）戰勝人類圍棋冠軍，注定會成為一個人類科技進步的標志性事件，其時代意義不可低估。
2.阿爾法圍棋說到底是人類制造的工具。就像汽車、飛機、輪船、電腦等一樣，阿爾法圍棋說到底依然是人類制造的工具，不需要像一些科幻電影里那樣恐懼人工智能，如果說到“替代”“威脅”，汽車早就替代了人類相當一部分的遠行負重能力，飛機早就遠遠超過人類跳躍的滯空時間，輪船也早就超過了人類的泅水能力，電腦更是在許多領域替代了人類，但人類并沒有感覺它們是大敵，這一點放在人工智能上也是如此。
3.人類有弱點，但更有機器永遠無法替代的尊嚴、情感、愛……在整個比賽中，阿爾法的表現并非無懈可擊，其最令李世石無解的地方并不在于計算能力強大，而是它根本不會受到情緒波動的影響，這一點是人類無法達到的。但人類并不是一個冷冰冰的機器，李世石的疑惑、緊張、不屈等情感，固然在某些時候給競技帶來一些負面因素，但也正是這些情感，讓我們覺得人類情感的珍貴，特別是他在敗局已定的情況下，為人類棋手尊嚴而戰，不屈不撓，令人動容。尊嚴、情感、愛，這些是機器注定無法感知的，更無法具有。
相關評論
1.人類，何去何從？
當科學的光輝從被藍色的地中海包圍的亞平寧半島上升起時，當人工智能被愛倫?圖靈從紅白相映的國土中發掘出來時，當ios系統從喬布斯碩大的蘋果中出現時，你發現，身邊一切皆為科技，皆為人類創造出來的工具！
天地者，萬物之逆旅；光陰者，百代之過客，“人定勝天”這是茍子的理論，人工智能終究是人類所創造的，但在這科技來勢洶洶的長河中，我們又該何去何從？
――河北唐山一中柳睿
[評點]這段語言優美的抒情議論相結合的文章，寫出了人工智能的進步，也體現出了作者對人與機器的更深一步思考，實質上就是提醒我們清醒認識人類自己與工具之間的關系。作者從歷史的角度，看到了人工智能一路發展而來的歷史，其實就是在暗示我們，其實我們創造的智能勝過我們已非始于當今，但我們人類并未被它們奴役。
2.即使艱難，也還要做
“世事洞明皆學問，人情練達即文章”，時代，永遠伴隨著變遷，這是一個發展的時代，令人可望不可即卻又緊隨不放的時代。對于初出茅廬的人工智能在短時間內迅速煉到了爐火純青的地步，這引發了人們的深思：難道未來的世紀，地球的主人會成為機器人嗎？我們可以如此認為人工智能的確是一個奇跡，然而我們也可以說，人類并不是不能戰勝智能機器。
在如今信息爆炸的時代，科技也可以為我們所有，為人類造福。時過境遷，未來仍把握在我們人類手中，當時代造就你的同時，你也創造了時代，我們仍需要進取，正如魯迅先生所言：“即使艱難，也還要做；愈艱難，就愈要做?！?/p>
――河北唐山一中楊秋麗
[評點]這段文字以《紅樓夢》中的對聯開頭，突出了人類的最大特點――情感，而這一點，也恰恰是機器所沒有的，也就是說，從這個角度來講，作者一下子就把握住了人與機器最大的不同。當然，從純競技的角度看，因為有情感，所以會有波動，這也是李世石最終不敵阿爾法狗的原因之一，但人類之所以是人類，競技畢竟不是我們的全部人生。因此，作者就說“當時代造就你的同時，你也創造了時代，我們仍需要進取”。
3.勝出的是我們自己
不過，沒有必要過度夸張“阿爾法狗”的智能水平。至少從目前來看，它在對弈中使用的策略網絡、估值網絡和蒙特卡洛樹搜索算法和人類的思考方式還不能相提并論。它證明了強大的計算能力和算法，但更重要的是，“阿爾法狗”并不知圍棋為何物，既不能領會圍棋的美感，也不能體味棋枰落子間所蘊含的文化和哲學意味。這在目前來說，依然是人類的“專利”。
把這一次的人機大戰視為本世紀最重大的科技事件之一并不為過。很大程度上，這稱得上是人工智能的啟蒙。相信人類有足夠的智慧解決未知的問題，使用好人工智能這個強大的工具。人機大戰其實并非是人工智能A了人類，而是人類贏了自己――一群不太懂圍棋的開發者，使用工具贏了圍棋世界冠軍。人類的胸懷可能也是人工智能機器無法擁有的――在李世石輸給“阿爾法狗”后，韓國棋院授予“阿爾法狗”名譽九段稱號。
無論如何，生逢這個時代，有機會見證科技的驚艷突破，都是一件非常幸運的事。
篇6
［關鍵詞］臨床培訓;手術室外麻醉;教育
近年來，隨著手術種類的變化，麻醉醫生的工作環境，從熟悉的手術室內，發展成為手術室外多環境工作模式，如放射科、胃腸鏡、氣管鏡、心內科介入、兒科和急診復蘇等［1］。特別在老齡化發展趨勢下，麻醉醫生面臨更多壓力，老齡患者需要在手術室外麻醉(nonoperatingroomanesthesia，NORA)下完成微創或無創診斷檢查以及手術。與傳統手術過程不同的是，越來越復雜的手術需要在NORA下完成。同時，麻醉醫生需要在NORA下處理許多急診或緊急不穩定患者。當代NORA情況下，麻醉住院醫師需要快速適應新的工作環境，利用有限的資源，最短時間內為患者提供優質的麻醉，完成診斷性和治療性手術過程［2］。
1NORA設施和應對
NORA需要的設施包括:廢氣排除系統的麻醉機、監護儀器、可靠的氧源、負壓吸引裝置、手動復蘇球囊、應急電源系統、患者的詳細信息、有效充足的空間、帶有除顫儀的急救車和可靠的雙向通信系統［3］。NORA的核心目標是建立與手術室內同水平和標準的工作環境。由于NORA的麻醉風險較高，麻醉醫生需要認真管理患者，避免并發癥和不良事件的發生［3］。NORA環境下住院醫師教學包括:患者情況比較復雜，采用急診患者標準準備;工作環境不熟悉;儀器設備及藥物不如手術室內齊全;圍術期并發癥發生率更高。因此，住院醫師在NORA下應認真按照工作流程進行麻醉工作，術前準備仔細完成，術中嚴格檢查安全核查單，術后轉運預防并發癥發生［2］。
2未來醫學發展和NORA策略
2．1新型藥物研發
雖然臨床上具備快速起效、消除、穩定的血流動力學和無呼吸抑制及毒副作用等特點的“理想麻醉藥”還未問世;但是臨床已經在研發新型咪達唑侖注射液和依托咪酯注射液等［4］。麻醉藥品是麻醉住院醫師需要掌握的基本知識。在基礎學習階段，住院醫師學習麻醉藥物基本的藥理特性。臨床工作中，住院醫師需要充分了解藥物的不同藥理特性、副作用及藥物代謝動力學;從而更好地掌控麻醉藥和為患者提供個體化治療策略。麻醉醫生和臨床藥師，需要幫助住院醫師掌握新型藥物的臨床特性，新藥的代謝特點;鼓勵住院醫師查閱文獻，嘗試新型麻醉藥物，并探索新藥對于臨床的貢獻。
2．2麻醉監護系統發展
麻醉最初的目的，使患者失去知覺或催眠。麻醉醫生通過麻醉鎮靜深度(depthofhypnosis，DOH)來反映麻醉鎮靜的不同程度，主要通過腦電監測系統來實現，如腦電雙頻譜指數等。閉環麻醉系統，是指通過測量患者臨床生命體征表現，反饋到調控中樞，適應性調控藥物持續輸注，從而實施個體化優質麻醉服務，達到臨床安全高效。術中知曉是麻醉監護期間的嚴重并發癥，給患者帶來不同程度的精神障礙;麻醉醫生積極研究麻醉監護系統的目的，為了防止此類并發癥的發生。有研究表明［5］，麻醉醫生希望通過人工智能等最新技術的發展，使患者接受最佳的麻醉手術，從而達到最佳的圍術期康復狀態，降低圍術期醫療費用和患者經濟負擔。麻醉醫生推動DOH監測儀的發展，為NORA提供了完善的監護系統。DOH系統聯合閉環麻醉系統，為患者提供優質的麻醉服務［6］。閉環麻醉的優點是減少麻醉藥物總量、加速術后康復和改善血流動力學。因此，住院醫師必須了解DOH和閉環麻醉監護設備的特點和局限，理解靶控輸注和閉環麻醉系統的機制，從容的給患者實施精準麻醉管理。
2．3人工智能和大數據時代
大數據、人工智能、機器學習和深度學習，對未來醫學信息發展方向具有深遠影響意義。機器學習和深度學習，是未來住院醫師學習的主要模式。機器學習功能通過重復學習和訓練，可以整合大量臨床資料，達到精準治療，降低麻醉不良事件發生率，提高精準麻醉完成率。深度學習功能，是機器學習功能的延伸項目，進一步提高麻醉服務能力。大數據是指使用新型設備來處理大量混雜數據。麻醉監護設備產生的麻醉數據量，要比工商業產生的少很多。然而，這些數據量是非常混雜的。這些信息來源于多數據流，例如生理性、人口統計學、藥物性、單純數據、圖像(視頻喉鏡和食道超聲)、賬單、網站內容管理系統數據等［7］。這些未來技術對于住院醫師從事NORA教學具有重要的指導作用。第一，人工智能技術發展，優化麻醉監護圖像處理能力［8］。麻醉醫生使用便攜及微創設備，可以得到良好的圖像傳輸，從而減少患者心理負擔。第二，人工智能改進教學質量;在模擬教室內，導師采用人工智能訓練麻醉住院醫師的臨床管理能力。第三，預測分析系統，告知住院醫師提前干預治療低血壓和其他生理性變化，降低內環境紊亂和臨床不良反應發生率［9］。第四，大數據將會保留大量病例資料，有助于分析不良并發癥的原因。
3住院醫師應對未來的策略
3．1教學和培訓
住院醫師開始學習NORA前，必須接受良好的麻醉基礎訓練［10］。循證醫學、患者安全和生理學監護，是麻醉管理的重點內容。這些內容結合導師輔導，可以提高住院醫師麻醉管理水平。傳統教學方法存在一定的弊端。目前流行的教學方法包括:翻轉課堂、問題導向和能力導向的學習、模擬訓練操作法［11］。這些多因素教育方法，在住院醫師的培訓中起到了重要的作用。
3．2認知健康
Gilkey等［12］詳述了四步法達到認知健康理念。第一，麻醉住院醫師必須理解重復訓練的經驗，優化大腦反應速度。因此，麻醉住院醫師需要不斷學習和模仿麻醉專家的臨床工作。第二，住院醫師需要努力工作，主動學習NORA手術過程及注意事項。反之，住院醫師被動面對持續的工作壓力，將會嚴重影響其學習效果。在大數據時代，住院醫師必須主動承擔風險并突破界限。第三，由于在NORA環境下，各種風險經常發生。因此，導師必須突破常規的模式和場景，給予住院醫師具有挑戰性的學習任務。第四，麻醉住院醫師要有持續不斷的工作學習態度，才能達到優化麻醉管理能力的目的。
3．3職業倦怠和不利影響
研究報道，麻醉住院醫師的職業倦怠率很高;同時住院醫師的適應性調整能力和情商個性特點教育，對于下一代麻醉醫生也至關重要［13］。NORA環境具有高麻醉風險和許多非標準化流程，這時麻醉住院醫師的韌性發展顯得尤為重要［14］。社交網絡指出，心理健康和樂觀心態，是建立韌性的重要品質［15］。Jones說過精英不是與生俱來的，而是后天培養出來的［15］。從商業、音樂到體育，各行各業的成功者都是在壓力下成長起來的。麻醉培訓核心任務是教育并幫助住院醫師建立處理應急情況的突變能力。住院醫師要學會如何保持高壓下高效工作，專注于自身工作以及控制好自我，把生活和工作強度處理好。
篇7
關鍵詞：計算機網絡技術；人工智能；Agent技術；
引言
隨著我國步入信息化時代進程的不斷加快，人們對計算機網絡技術的應用需求越來越大。人工智能是改進計算機網絡技術設計運行效率、功能以及智能化數據庫建立效果的主要方向。為此，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀的情況下，找出其優化建設的方向途徑，從而使人工智能在其中發揮出更大的優勢。這是豐富國現代化經濟建設產業結構的重要課題內容，相關建設人員應將其重視起來，以加快全面信息化的發展建設進程。
1研究人工智能應用于計算機網絡技術的重要性
人工智能具有涉及學科較廣的特點，因此，研究人員應將語言學、心理學、生理學以及計算機科學等功能作用發揮出來，從而實現我國當前的科技發展目標。然而，在實際應用過程中，尤其是計算機網絡技術方面，作用系統本身具有復雜性大、運行危險性高的特點，要想使人工智能真正落實于其中，需不斷完善人工智能的應用手段。這里指的計算機網絡系統運行問題主要體現在安全性方面，即網絡技術的飛速發展，使得網絡犯罪量也在隨之增加，因此，相關建設人員應處理模糊、不完全以及其他問題的控制中，應用人工智能，從而通過提高信息獲取和后期處理的時效性，來提高網絡系統監控的效果。具體來說，計算機網絡技術可將人工智能作為核心控制技術，從而將系統運行過程中出現的問題影響以及數值計算問題通過轉變化知識方式，來進行處理。這是實現計算機網絡技術健康發展目標的關鍵，研究人員應將現有的科學技術充分利用起來，以作用于實踐。
2計算機網絡技術中人工智能應用特點優勢
研究表明，人工智能主要是以網絡技術作為載體進行發展應用的，其能夠保證網絡系統運行環境的安全穩定性。其作用于計算機網絡技術中的特點，主要集中在三個方面，即不確定信息處理、便于網絡智能化管理以及寫作能力強。對于不確定信息的處理，是利用網絡分析模糊處理方式打破原有的固定程度限制，從而實現對人類智能活動的模擬。這樣一來，計算機網絡技術人員就能對系統資源有個全面的了解，進而為用戶提供更為精準的信息數據。而計算機網絡的智能化處理，就是利用人工智能的記憶功能來建立起完整的信息數據庫，從而提高信息存儲、總結、解釋以及綜合分析能力，以為計算機網絡系統提供更為科學準確的平臺。對于寫作能力的應用特點，人工智能因其具有資源整合優勢，使得各個用戶之間資源的傳輸與共享更為高效。具體來說，此目標是通過有機整合寫作與網絡管理方式來實現的?；谏鲜鋈斯ぶ悄茏饔锰攸c及優勢，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀及需求的情況下，將人工智能作用于其中，從而加快當前科學技術發展的信息化進程。
3計算機網絡技術應用發展現狀
就目前來說，計算機設備應用范圍呈現出不斷增加的趨勢，而用戶的增加在一定程度上影響了網絡信息管理的安全性。要想對其進行優化控制，需通過網絡管理控制與網絡監控功能來進行實現，但這兩個目標的實現，需通過實時的信息獲取與處理來完成的。然而，當前計算機網絡技術的運行環境導致網路數據傳輸存在不規則性以及不連續性，這就阻礙了網絡監控管理控制作用的發揮。對于計算機網絡控制的初期階段，技術人員僅通過網絡邏輯化分析和處理，來進行網絡環境安全性的優化控制，但這并不能保證數據存在狀態判斷的真實性。因此，要想提高計算機網絡數據信息處理的真實性，需朝著智能化的方向發展，從而從大量的網絡信息數據中篩選出具有真實性、有效性的信息內容。此外，隨著計算機網絡技術的不斷進步，軟件開發技術的發展應用衍生出了諸多網絡犯罪現象，這就為實現用戶數據信息提供安全性保障增加難度。這種市場環境中，要想遏制侵犯計算機用戶信息安全問題的現象出現，需采用人工智能技術系統建立的反應快捷以及科學完善優勢，實現計算機網絡數據信息的自動收集以及運行故障診斷與分析的運行功能。這樣一來，當計算機網絡系統出現故障時，基于人工智能的系統功能就能快速而準確地找出故障發生節點，進而對其采取必要的措施方法，從而恢復計算機網絡系統運行的正常狀態。這是未來，計算機網絡技術應用發展的主要方向，研究人員應極大人工智能在此過程中的功能系統建立，從而實現確保計算機網絡用戶數據信息安全性的目標。
4優化計算機網路技術中人工智能應用策略
當前階段，人工智能在計算機網絡技術中的應用主要集中在三個方面，即網絡安全管理、系統評價與網絡管理以及Ag-ent人工智能技術應用。
4.1網絡安全管理
首先，在應用人工智能作用計算機網絡系統的入侵檢測時，即應作為系統防火墻技術的核心部分，這是保證網絡系統信息數據安全可靠性的關鍵。入侵監測功能主要是通過對數據信息進行分類處理以及綜合分析操作，來進行實現的。具體來說，就是可疑的數據進行過濾，從而將生產的計算機網絡系統運行情況報告給用戶，從而提高系統技術應用的安全性。此外，在應用人工智能的入侵檢測功能進行網絡運行狀態監測過程中，為不影響網絡性能，應以避免操作失誤與保護網絡外部與內部不受攻擊，作為系統構建原則?，F階段，計算機網絡技術人員已經將人工智能作用于人工神經網絡系統、專家系統以及模糊識別系統的入侵檢測過程中。其次，在智能防火墻方面的應用，其與其他計算機網絡防御系統不同，智能防火墻能夠將實現智能化的識別技術來處理相關數據信息。這里的數據信息識別采用的處理方式為：統計、決策、概率以及記憶等。這一系統的應用，不僅降低了計算機網絡安全管理系統構建的計算量，還能及時限制有害信息甚至是無效信息的訪問，最大程度的提高了數據信息的安全性。這里的有害信息包括：計算機網絡系統的病毒攻擊和黑客攻擊。此外，對于智能防火墻系統來說，人工智能作用于計算機網絡系統的安檢效率要遠高于傳統防御系統軟件，解決了拒絕服務等共計問題。最后，對于計算機網絡系統中反垃圾郵件的人工智能應用，其目標為對用戶郵箱加以有效監測，即通過自動掃描和識別垃圾郵件，來保證網絡系統用戶信息數據的安全性。其應用系統的過程為，當垃圾郵件進入到計算機網絡郵箱后，人工智能作用下的系統就能夠為用戶發送相關垃圾郵箱的分類信息，從而提高用戶處理垃圾郵件的便捷性，并最終達成保證系統郵箱的安全性。
4.2系統評價和網絡管理
對于計算機網絡系統技術應用環境來說，其智能化目標的實現，離不開人工智能技術以及電信技術的發展應用。在人工智能技術方面，其不僅能夠作用于計算機網絡系統的安全管理，還能通過建立計算機網絡系統運行問題的求解與專家知識庫等綜合管理體系，來為計算機網絡用戶提供安全穩定的使用環境。此外，由于計算機網絡技術系統具有動態性和瞬變性特點，這就為系統進行智能化評價與網絡管理帶來一定難度。而人工智能技術條件下的專家知識庫系統建立，就能將專業領域人員使用計算機的經驗與知識信息數據，納入到計算機網絡系統安全管理環境中。這樣一來，計算機網絡技術系統就能有效處理相關領域內的運行不穩定問題。對于計算機網絡的系統評價和網絡管理而言，能夠利用網絡管理中的專家系統來開展評價和管理工作，促進網絡管理水平的提升。
4.3Agent人工智能技術
Agent技術又被稱為人工智能技術。其就是通過作為一種軟件實體，能夠構建出為計算機網絡系統的通訊部分、知識域庫以及數據庫。具體來說，就是對網絡系統中新產生的信息數據進行處理與溝通，從而完成相應的工作任務。因Agent技術能夠在用戶自定義的基礎上自動搜索信息，并將其傳輸至指定位置，所以，其是實現為計算機網絡系統用戶提供智能化以及人性化服務目標的關鍵。這種情況下，用戶在利用計算機對信息進行查找時，人工智能Agent技術可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進用戶查找時間的節省。此外，人工智能Agent技術在人們日常生活中得到了廣泛的應用，如郵件的收發、會議的安排、日程的安排以及網上購物等，能夠為人們提供優質服務。同時，該技術具有一定的學習性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務進行自動完成，促進計算機技術和網絡技術的有序發展。
5結語
綜上所述，人工智能應用是未來現代化經濟快速發展環境中，實現計算機網絡系統高效運行管理功能的主要方向。具體來說，其作為提高計算機網絡系統防火墻設置、故障處理以及系統構建項目功能細化等作用效果的重要組成部分，相關建設人員應將其重視起來，以推動信息化建設的發展步伐。事實證明，在應用人工智能中的Agent技術后，成果實現了計算機網絡系統的分區管理，優化了大量網絡數據信息的處理效率，這就實現計算機網絡系統發展有序性目標的關鍵，研究人員將其重視起來，從而不斷細化計算機系統的運行管理內容。
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篇8
關鍵詞：網絡；智能學習；自適應學習；智能支持模塊
中圖分類號：TN91134；TP311.52文獻標識碼：A文章編號：1004373X（2012）18007703
引言
在當今信息時代，隨著網絡技術的普及應用和人工智能技術為核心的信息技術的發展給人們創造了基于網絡的自主學習，使學習者有了自主獲取信息的便利條件。因此以學習者為中心的學習越來越引起人們的重視。
目前，我國網絡教學平臺在展現課程基本內容、教學信息方面已經比較成熟，不少課程的教學資料已經數字化。然而，由于我國遠程教育還存在很多矛盾和問題?，F在網絡教學平臺不得不面對和解決的實際問題是：隨著網上教學資源日益增多，如何使學習者能在浩如煙海的教學資源中迅速找到適應自己學習能力的教學內容，如何正確評估自己的學習能力，如何使學習者在學習的過程中得到及時、準確的反饋和評價并及時調整自己的學習步調等。要解決上述問題，就必須發展智能化的網絡學習平臺。筆者認為，支撐智能化網絡學習平臺的技術已日趨成熟。如何把這些技術整合社會教育資源，從而在網絡教育實踐中逐步開發出基于網絡的自適應智能學習系統，是擺在遠程教育工作者面前的一項迫切而重要的工作[1]。
本文采用網絡與人工智能為核心的技術，并以某學校作為課題實驗基地，研究并開發了一個《計算機應用基礎》課程自適應智能學習系統。該系統能在學生測驗時不斷地對學生能力作實時的評估，由此不斷給出難度與學生能力相適應的試題，從而在學生學習中體現了因人而異，達到個性化學習，讓學習程度不同的學生同時得到最佳的學習效果[2]。
1系統各模塊功能
整個自適應學習系統由學習模塊、考試模塊、指導者模塊和智能支持模塊四部分組成。需要說明的是：系統的各個模塊相互作用、相互依存，每個模塊都無法獨立完成系統能完成的任務，在這里只是為了方便論述和研究，將它們在邏輯上相對化為四個主要邏輯模塊進行研究。下面就對各個模塊進行比較詳細的闡述。
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1.新時代賦予高職教育新目標。培養各類技能人才是高職教育的目標。重基礎知識、輕專業知識，忽視現代科學技術知識包括信息技術知識和智慧技術知識等。新時代是高新科學技術突飛猛進的時代。培養知識結構新，技能水平高，是新時代的要求，也是高職教育的新目標。2.新時代倡導高職教育新理念。高職教育始終把為國民經濟發展服務作為自己宗旨，以為產業經濟發展培養各類技能型人才為己任。這種教育理念在培養高職人才，促進社會經濟發展起到積極作用。但也存在缺乏前瞻性、現代性和創新性的問題。隨著新時代的到來，國家正在大力振興和發展以高新科學技術為支撐的中高端產業，產業結構得到優化和升級，高新技術企業也如雨后春筍般的興建起來。這就要求高職教育要以前瞻性思維和創新性理念推進改革和創新。3.新時代提出高職教育新要求。長期以來，高職教育專科化是一個約定俗成的規定。在高新科學技術飛速發展時代，振興科學技術、升級產業結構、發展物聯網、大數據、人工智能已成為國家富強、民族振興的大戰略。它呼喚職業教育的高檔化，即高職教育的本科化。然而，高職院校學制教育低擋化已經很難適應新時展的需要和要求。因此，高職教育本科化是高職院校需要完成的歷史使命，也是新時代的新要求。4.新時代增強高職教育新動力。高職教育發展動力是源于提高教學質量和水平，為中低端產業和中小企業培養合格的技能人才。隨著新時代的到來，越來越多中低端產業日益萎縮，一些中小企業破產，高職教育賴以生存和發展的基礎有所削弱。為了適應新時展的要求，在國家相關政策推動下，我國的中高端產業得到快速發展，高新科技企業大量涌現，傳統產業科技含量大幅提高。為新興產業和高新科技企業發展培養大批現代技能人才成為高職教育發展的新動力。5.新時代創新專業的新機遇。在傳統經濟結構和產業結構基礎上形成的高職專業，經過幾十年的發展，專業設置基本合理，在高職院校建設和為國家經濟發展方面發揮重要作用。然而，隨著新時代的到來，使我們國家的產業結構發生兩個顯著的變化，傳統的中低端產業將會出現明顯萎縮，少數產業可能慘遭淘汰。另外，新時代也促進我國電子、軟件、信息等高新技術產業的快速發展。為了適應新時代國家對高新技術產業發展的需要。為高職院校創造了淘汰落后專業，優化傳統專業，創建新專業的機遇。6.新時代創造高職生就業新機會。新時代是新科技革命的時代，適應新時代的要求，國家必然加快創建和發展新興產業和高新科技企業。特別是與物聯網、大數據、人工智能、芯片、軟件等高新科技產業和企業。進行大規模的高新技術研發和產品生產投資。使其成為經濟增長的新亮點和新動力。大量新興產業和企業的涌現，必然會提供越來越多的工作崗位。根據預測我國未來技能型人才缺口在2000萬以上。因此，從未來看，新時代將為高職院校畢業生提供越來越多的就業崗位和就業機會。
二、新時代高職教育面臨新問題
1.教育理念陳舊。高職教育理念的顯著特點是重理論教育、輕實踐教育，重基礎教育，輕專業教育，重學習能力，輕創新能力。這些在傳統產業和傳統技術條件下形成的教育理念，在社會經濟發展中發揮了重要作用。然而，隨著新時代的到來，這種傳統教育理念，也不可避免的存在缺乏前瞻性、現代性和創新性等問題。在中國特色社會主義新時代，信息技術和高新科技成為時代的主旋律，傳統教育理念不符合新時代所需要的合格技能型人才而面臨挑戰。2.學制教育滯后。長期以來，我國高職教育只限于大專學歷教育，在以傳統產業為主體的國民經濟中，這種學歷教育是合理的、合適的，也是被實踐證明是可行的。但是，在高新科技飛速發展的時代，科技創新教育改革是時展的大戰略，高職院校學制教育低擋化問題成為新時代制約中高端產業發展瓶頸。3.課程體系無序。近些年來，隨著國家經濟發展，特別是專業知識的更新，高職院校課程結構也在不斷進行調整和完善。但是，在課程體系調整過程中也存在課程門類設置和課時安排隨意性問題；因人設課現象時有發生；基礎理論課程偏多、偏寬，專業知識課程偏少、偏窄。課程體系不完善、不穩定、隨意性較強。結果造成課程門類越來越多，課時安排越來越少，關鍵課程開不了，重點課程開不好的問題。這種無序化的課程體系，不能適應新時代高新科學技術發展和國民經濟結構優化升級的需要。4.教學內容陳舊。長期以來，在高職教學內容中一直存在偏重于傳統理論知識教育。對以物聯網、大數據、人工智能等為特征的科學技術知識、信息技術知識、智慧技術知識等在教學內容中很少反映。這種畸形的知識結構很難培養出新時代所需要的，掌握現代科學技術知識的高端技能型人才。5.師資隊伍老化。開展對高新科技的研究、開發和利用是新時展的要求。從而大大促進高新科學技術的快速發展，國民經濟的技術含量和技術層次也將會上一個大臺階。相對我們國家技術革命的新形勢，高職院校師資知識結構老化，專業技能水平偏低等問題突出，不利于高職教育的改革創新，也不適應新時展的要求。
三、深化高職教育改革創新的對策建議
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關鍵詞：人工智能；科技情報；自動感知
中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。
1人工智能及科技情報感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。
1.2情報感知分析
科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。
因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。
2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究
2.1融合關鍵點
（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。
（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。
2.2內容感知
（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷?？萍记閳蟾兄饕劳锌煽俊⒇S富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統?；谙嚓P輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。
（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。
2.3情境感知
（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。
（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。
2.4需求-反饋機制
（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。
（2）情報感知產品。情報感知產品主要結合用戶產品需求，依據感知數據庫內的條件因素預測今后用戶對于情報產品的需求，進而在后續工作中有針對性地向用戶推送產品信息，為科技情報工作的可持續發展提供支持。因此，人工智能和科技情報感知工作相結合可以充分發揮自動感知優勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業人員依據多種數據源進行分析與評估，最終得出精準的感知結果。同時，人工智能技術的應用可以自動形成情報感知產品，并向用戶推送反饋數據，由主動感知向自動感知發展，契合新時期情報3.0的發展趨勢，加快國家科技決策和科技創新發展進程。
