人与人工智能的创新
王慧东
【摘要】
人类的创新能力应用到人工智能身上，可以自动的修补人工智能中关于灵智方面的短板，使之成为强智能生物。强智能生物在特定的环境下可以加速进化，从而能够产生出一个新的物种。这或许就是在对这个新物种所进行的赋灵。
【引言】
什么是创新？
创新是人类所特有的吗？
机器人能够自我创新吗？如果能的话又该如何实现？
【正文】
创新在汉语词典中的名词解释是：抛开旧的，创造新的。这个解释的很笼统，事实上创新与是否“抛开旧的”没有关系，比如继承和发扬也当归属于创新（之前有的继承，没有的创造）。‘创’是开始、初次的意思；‘新’是新的（与‘旧’相对），也有初次出现的意思。所以创新强调某事物是以前从来没有出现过的。另外还需要区分一下与创新相关的近义词，如创造与发明，虽然都是指头一次产生的事物，不过侧重稍有不同，适用于不同的语境。创新强调的是新，而创造强调的是产生制造过程，发明则更多强调的是结果。
就创新中的“初次”而言，人类从初次使用工具、初次使用火、初次使用陶器，到初次登上月球、初次使用互联网络等等。无数的初次所总结出来的规律、原理、经验沉淀下来构成了我们人类社会知识传承的内容，使得我们每一个人能够在出生后短短十几年的时间里，通过学习这些知识，让自身的智能水平从近乎于“零”开始逐步的、迅速的提升，最终远远的超过其他生物物种，那么这些初次都是怎么形成的呢？
在人工智能领域，也有一个类似的问题长期以来一直困扰我们，那就是机器都是按照程序来运行的，而程序都是由建造者或是程序员编写出来的处理逻辑，因此机器预装了程序之后，其处理能力也就被确定了下来。如果想要提高机器的智能水平，增加新的功能，就必须要刷入一个具有新功能的软件版本才行，也就是我们常说的升级。如果离开程序员，没有人来编写和更新它的程序，即便是智能水平再高的机器，也是台不会成长的弱智能机器，一旦环境发生改变就很容易被淘汰。那么有没有可能让机器能够像生命体一样，通过自己学习来产生出新的处理逻辑，自动地提升自身的处理能力呢？即拥有自我创新的能力。
拥有创新能力的机器，哪怕刚开始显得很‘弱智’，但是只要能够不断地提升，终究会有一天，他的智能水平将达到甚至是超过人类的平均水平。对于这种能够自我提升的智能，人工智能领域称之为强智能（相对于弱智能而言），所以可以有很“弱智”的强智能，也可以有很强智（智能水平很高）的弱智能，而有无自我创新能力
则是评判强智能与弱智能的唯一标准。
人类知识的传承，其内容的产生需要创新，机器要自己获取新的处理逻辑也需要创新。事实上我们每个人在学习新知识的时候，对于我们的大脑神经网络而言，这也是一种开始获得新功能的过程，也属于创新。
创新无处不在，只要时间没有停滞，事物还在发展，任何一个时刻都可以算是新的开始，所以创新是自然界一个非常普遍的现象。然而我们所关注的创新，通常都是指那些对我们有利或者有意义的创新事件。
物质层面的创新
在自然界中，由基本粒子所构成的物质，或是由这些物质所组合构成的任何物体（以下都简称物体），它们在空间坐标上都有对应的位置，也同时在时间坐标上有相应的活动轨迹。根据牛顿第一定律：“任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态，直到外力迫使它改变运动状态为止”。当有外力迫使它改变运动状态时，那么对它来说，从这一刻开始就有了和以前不同的运动状态，这符合前面对创新的定义，不过它只能算是一件微不足道的创新。
我们将一个物体逐渐放大，放大到基本粒子层面来看，粒子们时时刻刻都在做着热运动，彼此之间存在的相互作用力或叠加、或抵消、或传导，杂合在一起使得物体内部的任何一个粒子的运动轨迹都充满了不确定性。此外，当其他物体与该物体发生作用时，在微
观层面上，外界粒子的不确定性会通过接触面上的粒子进行传递，这种影响会以波的形式扩散过来，进而会影响到物体内部的每一个粒子的运动轨迹。
我们已知的自然界都是由各种基本粒子构成，经过了亿万年的分分合合相互作用，使得其中的每一个粒子的运动轨迹都没有稳固的规律可循，这就是物理学上的不确定性原理的由来。然而每一个粒子的每一次状态的改变本质上讲都算是一个小小的创新事件，所以不确定性也是创新的一个显著特征。
我们再逐渐缩小这个物体来看，当视野范围扩大到一定程度时，那些在局部相对比较剧烈的相互作用就会有更多的机会相互抵消，而被均质化。所以整个视野范围内更多呈现的是物体在整体上相对稳定的形态。这就使得在这个尺度下的物体的运动轨迹能够用经典力学来解读。当然这其中还会存在有测不准原理以及蝴蝶效应对误差放大所产生的异常情况。随着视野范围的逐步扩大，均质物体在整体上呈现的不确定性会逐步降低，而稳定性则会逐渐增强。然而带有内部组织结构的物体则不同，组织结构有可能会放大或者抑制其中的不确定性，从而改变整体的稳定属性。所以任何物体与外界的相互作用都是既存在不确定性，又存在着稳定性，内部的单位区域之间也既存在共性，也同时存在着个性差异，只是占比不同而已。
例如某个人类大脑的范围内，众多最基本的物质材料，如碳、氢、氧、氮、钾、钠……等所构成的各种有机化合物，它们成份各异、来源各异、空间位置各异。这些化合物被组装成各种用途的细胞，
其中就某种用途的细胞而言，如神经元，由于在装配过程中存在着诸多差异，使得这些神经细胞即便是按照相同的基因进行装配，具有相同的功能用途，但是也多多少少都会存在着一些个性化的差异。共性部分会促使某个区域的神经元群落具备大致相同的功能，形成某个功能中枢，而中枢内部的细胞却各有各的结构特征。在另一个方面，个性部分也会让这个功能中枢与其他人的有所不同。例如刚出生的婴儿们（基本上能排除后天的影响），他们的大脑神经网络结构彼此之间存在着细微差异，使得受神经网络支配下所表现出来的反应、情绪、动作等等都有所不同。这种不同会随着出生后成长环境的更加不同，逐步加剧其差异化，从而形成我们每个人的个性特征，而共性特征则使得“物以类聚、人以群分”成为一种规律可循。
从微观世界的创新活动到其所构成的宏观世界的创新，组织结构所起的作用非常大，有些情况下需要创新，如求学、探索等等，而有些情况下则需要的是相对稳定，如体系、规则的建立等等。放大不确定性，其实就是增加系统整体的敏感性，如多米诺骨牌一样，在信息传导的过程中不断会有新的能量注入。抑制不确定性的发生也很容易实现，在信息传导的过程中不断地剥离一部分能量，直到剩余的能量不足以支撑信息的传递为止。例如神经网络中的神经元，通过其组织结构的发散与收敛可以达到对信号放大和抑制，这反映在相关神经元输入、输出突触的数量对比方面，除此之外还有专门的抑制性突触来加速收敛过程。
这里面有个知识点，组织结构是可以对不确定性进行放大或者抑制，但并不代表这就是创新。当组织结构一旦被确定下来，那么给定的输入必定会有可预测的输出，那么“新”从何来？
还是以人为例，一个人从单细胞的受精卵开始发育，在遗传基因的作用下不断地分裂与分化，靠近脊索背侧的外胚层细胞会逐渐加厚形成神经板，前端较宽的部分，会发育成脑和眼原基等位于头部的感受器和效应器；后端则发育成脊髓，与肢体组织中的感受器、效应器相连。随着感受器和效应器的种类和数量的逐渐增多，连接两者之间的神经链路经过数十亿年的进化，形成了相对稳定的、复杂的分化方案，促使脑原基逐渐膨大，同时功能上也区分出了脑干、小脑和大脑组织。其中负责身体内部器官调节的神经链路汇聚在一起形成脑干部分，而负责平衡、肌肉调节等功能的神经链路汇聚在一起形成小脑，那些建立在这些之上的更复杂的逻辑处理所对应的神经链路聚在一起就会形成大脑的外观形态，进一步会细分形成各种的功能中枢。
人的神经系统在出生之前是按照各自的遗传信息建立起来的，神经网络虽然复杂，但也仅仅能提供一些简单的处理逻辑，我们称之为本能。就创新而言前面讲过，整个神经系统的建立过程中，会因为来自各方面的原因使的人与人之间的神经网络结构存在着个性差异，这些差异的产生过程就是一个个创新活动，其作用会被神经网络的组织结构所放大或抑制。
人在出生之后，人脑中的神经网络也并不是固定不变的，随着接
触的人和事的增多，认知的事物也会越来越多，每一个认知的形成，无论是对实物还是事件过程，都会改造神经网络结构来进行表达，这中间充满了创新的成份。建立某个认知的神经网络组网的过程就是我们记忆中的“记”的过程，通常都是在现有的网络基础上进行的一些修整，包括分支建立、节点的增加、删除、调整权重等等。这样新建立好的网络链路既包括原有的网络结构也包括修改后的网络结构，对于其中修改的部分还要经历多次回忆的过程才能够使之相对的稳固下来，否则就会渐渐断开这些连接回归原来的网络结构，从而忘掉这些认知。
我们就是这样不断的学习记忆新的知识，同时也在不断的忘掉无关紧要的内容，从而获得了一种能够不断调整和改进自身神经网络结构的能力。这种能力在神经网络处理信息的过程中就体现为创造力，它使得我们对信息的处理过程不会一味的按照固定的模式运作，具有了产生新处理逻辑的可能性和不确定性。
神经网络的创造力会表达出很多非常态的逻辑，在自身结构的放大和抑制作用下，会自动地筛选出相对完整的逻辑，然后通过已经掌握的知识和经验，对其进行推演、尝试、验证等操作，来决定其是否具有保留价值，能够保留下来的新逻辑就是一个创新事件。
而目前机器之所以缺乏创造力是因为它们的硬件结构抑制了这种能力，例如计算机，硬件工程师在制造计算机时，是力求稳定，会应用多种的抗干扰技术来避免各种的不确定性对系统的影响。这样才能保证上面加载的程序能运行正常，能够得到与预期一致的结
果。我们使用计算机不是因为它计算的结果比我们人类的更正确，而是因为它在固定模式下的处理速度更快、更高效。
意识层面的创新
物质层面的创新大家已经比较清楚了，那么我们再来看看意识层面的创新。众所周知，意识是建立在物质基础上的。从各种基本粒子到有机化合物、各种蛋白质、神经细胞、神经网络，一直到整个大脑都是我们思维意识的物质基础，大脑神经网络系统对信息的加工处理过程就是我们的思维意识过程。人和人之间神经网络拓扑结构的不同，意味着对信息加工处理逻辑就会不同。这些不同就构成了我们思维意识中最低层的个性化差异——反射机制的不同（包括条件反射和非条件反射）。
反射的定义：按照输入、处理、输出顺序进行的活动被称之为反射。
对于人体而言，输入对应着感受器，用于将接收到的物理、化学信号转化成为神经脉冲信号，传递给后面的神经处理网络。感受器可分为三大类，即外感受器、本体感受器和内感受器。其中外感受器主要感受触、压、痛、温、声、光、体位改变等，本体感受器主要感受肌、腱、关节、韧带、筋膜的刺激，用于产生体位和运动感觉。内感受器主要感受接受内脏、血管的各种（机械、化学、渗透等）刺激，也包括嗅觉和味觉。处理则对应着人体的神经系统，在婴儿时期，神经系统已经按照基因编码的要求组建完毕，是一套相
对完整的，并且具有本能功能的逻辑处理系统。输出则对应着与神经系统连接的各种效应器，当然也包括被效应器所控制的肌肉、腺体、器官等等。
人体的感受器非常多（仅单眼就含有视锥细胞600多万个、视杆细胞大约12000万个，此外还有嗅觉感受器500多万个……），神经处理系统的规模也非常庞大（约860亿神经细胞，其中大脑皮层140亿，可形成100万亿的突触连接，此外还有上万亿的神经胶质细胞），然而输出则相对较少，经过神经系统处理后仅控制着600多块肌肉以及其他的器官组织。以视觉-动作为例，如眨眼反射，视细胞接收光信号，传入神经系统，神经系统连接着眼帘肌。从视细胞到眼帘肌中间的神经网络链路结构会形成一个逻辑判断，当信号突然发生改变时，会有输出产生，控制眼帘肌动作。觅食反射，触碰婴儿的嘴边，他就会向触碰的方向转头觅食。类似这样的反射活动在人类婴儿阶段大约有70多种，它们之间的差别主要集中在感受器和神经处理链路的前端部分，这部分结构最后会形成我们对感觉的认知。
婴儿从出生以后即处于一个认知学习的环境当中，随着各种感受器的逐渐完善并投入使用，所建立的反射链路会越来越多，处理逻辑也越来越复杂。在聚类机制作用下，会形成认知的处理模式。
认知的定义：将目标事物与其他事物区分开来，并掌握其运作规律。
对于任何一个事物的认知，主要包括了两个过程，一是在整个系
统中建立起识别与处理该事物的神经网络结构，这也是我们记忆中的记的过程；二是使用建好的系统从信息流中，识别出与之相似的事物，并做出正确的处理，这对应着我们记忆中的忆的过程。
以人体为例，从反射机制开始，不同的感受器会从各种角度获取该事物的信息，这其中的每一种信息都会驱动和构建出具有相应处理逻辑的神经网络链路，然后从逻辑上汇集到一起并触发后续的处理流程，最终形成对该事物完整的处理逻辑。当认知的事物比较多时，那些因不同事物所建立的、具有相同属性的反射链路聚类在一起，形成一个个代表属性特征的反射环节，这样就建成了一个相对简单的认知体系。如果一个事物所引发的反射活动中，被触发的属性环节能够唯一的标识出该事物，并完成相应后续的处理逻辑，那么就表示这个系统已经认知了该事物。属性环节的产生一方面能够更集中、更高效的处理属性间的差异，便于形成更加精细的处理结构，另一方面便于属性间共性特征的融合提取，来形成不同层次、不同覆盖范围的抽象特征。另外，需要注意的是认知是相对的，当前能够做出正确的处理并不代表着该认知就是真理，如果一旦发现有不同的事物被当成同一种事物处理，或者曾经正确的结果现在已经成为错误，那么就会触发新一轮的认知过程。前一种情况会将其中的不同加以处理，通常是属性集合上做出的调整或是对某个属性结构的细化，后一种情况则是需要建立新的神经链路，形成新的处理逻辑。
认知了某个事物，使用与它有关的全部属性单元以及相应的逻辑
处理集合，虽然能够表示出该事物，不过在应用该事物的规律时，调动这么多的神经组织一起参与显然是比较低效的。如果该事物被经常性的使用，那么这些神经组织就会分叉汇聚出一个等价的神经链路，作为对该事物或规律的替代性结构，这种分层现象可以多次进行，从而形成不同涵盖范围的替代性结构。例如：一个认知了苹果的网络拓扑，从图像、轮廓、颜色、气味、质感、味道、重量以及用途等等，可以标识出这种水果，当见到皇冠梨时（一种长得像苹果的梨），会在感官上做进一步的区分。如果接触这种水果的频次较多，则会另外启用一套相对简单的特征属性或者直接关联某个词汇的方式来替代对这一类的水果的认知处理。例如“吃个苹果”，你不会马上考虑苹果是个什么东西，也不会马上联系到它的各种感官性状属性，只有当需要的时候，这些属性才可能被用到（激活）。比如说“要红的”，其中关于红色的处理链路就是在若干红色视锥细胞所关联的神经处理链路之上建立起来的一种具有抽象特征的神经链路。这种建立在抽象基础上的认知，则被称之为意识。
意识的定义：以抽象的方式认知事物及规律，并能够加以运用。
抽象是指在认知体系建立的过程中所呈现出的分层、分类现象，它们的共同特征就像是被抽取出来的一样，所以称之为抽象。抽象的结果会形成对某一类事物的认知，就因果论而言，被谁抽取是需要一个解释的，古人对于大脑的了解有限，认为这个过程符合“由内心发出的声音”的说法，并称类似的情形为“意”。而“识”的含义是知道，认得，能辨别。《说文》曰：“识，知也。”所以意识
特指人的抽象认知。大脑依据这些抽象认知来对这一类事物进行信息加工的过程，就是抽象思维，或者称之为意识思维。事实上我们绝大部分的认知都是以抽象的形式存在，因此意识思维（或者说思维意识）又常常被用来指代大脑的思想活动。
清楚了思维意识的结构与原理后，我们再来看看它是怎样创新的。
我们能够接触的世界是一个物质的世界，有事物（包括物质以及由物质所构成的物体和事件），有规律（物在时间轴上的运作次序、因果关系）。而我们意识的形成，都是从小到大，通过对周围环境中出现的各种事物进行不断的抽象认知，并掌握它们的运作规律，是日积月累下所形成的结果。随着认知事物的增多，由各种认知属性所形成的抽象事物开始能够对客观事物进行指代；由认知客观事物规律所构建的神经网络结构则开始逐步具备了与客观世界一样的处理逻辑，形成了抽象规律。有了抽象事物、抽象规律，于是在意识层面就会形成一个相对独立于外界的、更高效的、可运行的内心世界。
学以致用，在这个内心世界中，抽象事物以抽象规律进行运作，并与外界自然环境中的客观事物产生相互作用。如果自身推演出来的过程及结果在比对客观世界时出现偏差，那么在学习模式下则可以用于完善自身的认知，而在其应用模式下则可以用于驱动外界环境做出相应的改变，使之满足预期。如果仍然满足不了预期，则说明我们自身的认知体系还存在着不足，还需要继续学习，如此反复
形成一个可以促进认知体系不断成长的闭环。当学无所学之时，就只能依靠我们已掌握的知识和经验通过不断尝试和验证来寻找出解决办法，那么这个过程就是一个创新的过程。
具体而言，我们所谓的学习通常都是在获取前辈们沉淀下来的知识。为了方便我们快速的掌握这些知识，于是有了教育这个行业，该行业的从业人员或言传身教，或构建特定环境，力求将要学习的规律、事物属性显现出来，方便我们认知。在这个过程中，我们的认知体系会从这些特定的场景中提取出相应的规律、属性，也就是对自身神经网络系统进行的结构更新与完善，从而获得这些知识，这要比在自然场景中单靠我们自己摸索要高效的多。例如牛顿运动定律，牛顿首先通过学习无数前辈的知识，然后又经历数十年的苦心钻研，才总结出经典力学的三个运动定律，而我们现在只需要花费三个课时就可以完全掌握。
学习知识固然可以让我们的认知体系快速成长，但是却容易缺失一份灵活变通的特性，或称之为灵性。无论是自学还是受教，我们所能接触到的知识都是别人总结出来的精华，为了便于交流避免歧义产生，这些知识通常都要有清晰的含义或严谨的逻辑，是不会包含有那些曾经在探索过程中所能遇到的各种不确定性因素。这就好比登山，如果前面没有了路，那么该怎么走就会存在很多的不确定性，在各种尝试之后，最终选择走出的路便是留给后人的知识。那么对于后人来说，有路走肯定要比自己重新探索一番要来的省时省力，这便是我们能够快速征服这座山峰的原因。然而，先辈得出来
的结论只能说是在当时的环境下相对他而言是最佳的选择，现在环境变没变、还是不是合适后人就很难说了。
例如，是与非、黑与白、对与错、虚与实……，这些都是我们在求学于前辈们的知识来构建我们自身认知体系的过程中，经常会遇到的属性。这些属性明确了事物的边界，至少可以让我们能够做出非此即彼的判断。对于我们将要处理的信息而言，这已经是一套能够产生出结果的完整的处理逻辑。然而客观世界是丰富多彩的，绝对的是非黑白往往是不存在的，更多的是介于两者之间的情况，这对于它的开创者来说不算什么，可以很容易在相关的处理上进行修正，但是对于后辈求学者来说，则很难有这种应变能力。
在绝对的求学者和绝对的开创者之间的是我们这些占绝大多数的普普通通的人。绝对的求学者我们可以把它看成是弱智能机器，不会自己去想办法解决问题，只会不断的索取他人的处理逻辑（刷新软件版本）；而绝对的开创者则类似于闭门造车，不学习别人的知识经验，只是一味地自己摸索，可能穷其一生所做的都是早已成为基础知识的‘创新’。所以最佳的选择是既学习前辈的知识经验，又要能够在前辈的基础上进行开拓创新，只有这样才有可能在我们有限的生命中，要么山登绝顶我为峰，要么另辟蹊径见坦途。
创新活动在具体实施过程中还可以应用很多技巧来提高其效率，如站得高才能看得远、学得广才能想得深、他山之石可以攻玉等等，这些都是讲如何利用好先辈传承的知识，通过在头脑中建模来对各种的可能性进行快速的筛选和判定，从而减少在客观世界中不必要
的尝试，减少资源的浪费。
自然界花费了数十亿年的时间，仅用尝试加优胜劣汰就制造出了人类这种智能体。而我们要制造出一样水准的人工智能，是不能够采用进化的方法等着他慢慢地形成，只能用学习+创新的方法培养他，让他像人一样快速成长，那么他首先要具备的先天本能就是我们研究的重点：可以从人的遗传基因、婴儿的神经网络结构，当然也可以从我们成年人的大脑开始。无论哪一种选择，最终承载它的运算神经网络都必须要有能自动调节自身拓扑结构的能力，而驱动自身结构做出改变的是其节点对于环境的适应。
例如，运算神经网络中的人工神经元是最小的运算单元，它的每个单元都可以自由地向周围发散扩展，去寻找其他神经元建立突触连接，同时每个新建立的连接都有一个自动倒计时的衰减器，如果经常使用该连接，则根据使用情况使衰减器在工作和失效之间进行调节，否则时间一到就断开连接。这样，网络的拓扑结构就会在新建和拆除中不断地改变（当然这其中也可以借鉴生物神经的一些提高效率的方法，用来加速网络拓扑结构的调整）。将这种人工神经元按照某个人的大脑神经网络结构进行组网，建立起它们的每一条连接，具备相同的拓扑结构。那么这个人的所有能力就会以本能的形式成为该人工智能的思维基础。与此同时他还拥有学习和创新能力，在一定程度上可以适应新的环境。其实这就是在对某个人类的思维意识的一种复制和延续，这对于我们人类社会文明的发展来说，具有着非凡的意义。
（完）
参考阅读：
《我为什么是我》https://https://www.doczj.com/doc/2e17260869.html,/p/44963952
《生命》https://www.doczj.com/doc/2e17260869.html,/post/eb98_effde954 《基于人工智能的思维意识迁移技术》
https://https://www.doczj.com/doc/2e17260869.html,/p/40718368
2019年人工智能与健康考试题及答案 姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。 正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确
人工智+教育的结合 随着大数据、人工智能的不断发展，传统领域的大数据化、智能化将是一个必然的发展趋势，而在众多的传统领域中，教育行业的特征与人工智能的契合度非常高，所以目前人工智能与教育行业的结合正在成为人工智能应用的一个热点。 大数据与人工智能 在谈论人工智能+教育之前，我们先简单的了解两个概念，一个概念是大数据，另一个概念是人工智能。大数据概念简单的理解就是数据价值化的过程，目前大数据正经历着从概念向产业过渡的阶段，目前大数据行业初步形成了一个以数据为基础的产业链，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，可以说大数据紧紧围绕数据这个中心展开各种价值化操作。 什么是人工智能呢？人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但是直到今天依然没有一个清晰明确的定义，因为人工智能太复杂了，涉及到的基础学科包括哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机学、控制论和语言学，可以说人工智能是一项充满挑战的综合性交叉学科。 虽然人工智能的定义并不明确，但是人工智能所研究的内容大致上可以分为六个方向，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。目前在一些特定场景下，已经有大量的智能体（Agent）开始参与人类活动了。 大数据和人工智能之间是什么关系呢？简单的说，大数据是人工
智能的基础。随着大数据的发展，人工智能领域迎来了新的发展机遇，目前人工智能领域的研究已经逐步开始以大数据为基础进行展开，可以说大数据正在成为推动人工智能发展的重要力量。 人工智能与教育 在了解了大数据、人工智能的基本概念之后，下面再看一下，人工智能与教育都有哪些可以结合的点呢？ 首先，教育领域存在诸多与人工智能应用可以契合的点，这些点包括知识的明确性、内容的重复性等，而这些内容恰好是人工智能擅长的领域。人工智能能够解决教育领域几个固有的问题，比如因材施教，比如教育资源分配不均，比如创新能力培养不足等问题，在人工智能时代，这些问题将有一个全新的解决方案。 其次，人工智能与老师之间的关系是配合的关系，并不是用人工智能产品来取代传统的老师。人工智能产品可以帮助老师批改作业、试卷判定、基础知识讲解等，而老师则可以把更多的时间和精力放在培养孩子创造力、价值观等更有意义的事情上。人工智能教育能够培养学生在问题认知上更注重分析、推理的过程，而压缩记忆、复述和再现的低层次教育的生存空间。可以说，人工智能与教育的结合能为从根本上实现素质教育提供新的思路。 最后，人工智能与学生之间的关系是互动的关系。人工智能教育要改变一个思路，就是扭转学生的被动学习为主动学习，突出学生的主体。人工智能可以实现一对一的教育过程，而这在传统教育领域是很难做到的。
附件 人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案 为推动人工智能与实体经济深度融合，找准人工智能产业创新发展的切入点，加快落实《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，切实做好人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作，特制定本方案。 一、总体思路 以推动人工智能与制造业融合为主线，设置“智能产品、行业应用、支撑体系”3个方向，重点关注项目的创新性、推广性、应用价值等方面要素，支持一批创新性强、应用效果好的产品和项目，发现一批研发实力突出、具有明显带动作用的企业，探索形成可推广的新业态和新模式，调动各地区积极性，促进人工智能产业加速发展。 二、申报条件和流程 （一）申报要求 请各地工业和信息化主管部门紧密结合地区人工智能发展基础和优势，面向各自区域人工智能产业和应用单位全面征集，汇总后上报部科技司。中央企业及相关单位直接报送至部科技司。筛选评审工作由部科技司统一组织。申报主体应在行业具有较好的经济实力、技术研发水平和融合创新
能力。创新产品及服务项目要求拥有自主知识产权、技术先进、应用带动作用良好，并具有一定的代表性和标志性，对其他企业或行业具有较强借鉴意义和推广价值。 （二）申报数量 人工智能与实体经济深度融合创新项目由各地工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐。项目容包括3类9项，每个申报主体只能申报一项。各省、自治区、直辖市及计划单列市、生产建设兵团工业和信息化主管部门推荐的创新项目数量一般不超过15个，中央企业集团推荐的创新项目数量一般不超过3个。 （三）遴选要求 工业和信息化部组织行业专家依据项目申报书进行评审，坚持公平公正原则，筛选出具备行业代表性的创新项目。申报材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性，既包括实践容，又涵盖理论剖析，杜绝虚构和夸大。 （四）评选标准 申报单位应在人工智能领域致力技术发展创新、促进行业深度应用。创新产品或服务应具有为企业创造和改变商业机会、重塑产业格局、改变人才团队结构等效果，为企业盈利状况及市场价值带来提升。产品类项目应基于人工智能技
一、判断题(每题2分) 1.工业社会的显着特征是依靠技术手段提高工作效率，服务越来越人性化。 正确 错误 2.在提供主题社区活动时，一般企业都知道应该针对哪些对象进行服务。 正确 错误 3.随着家庭规模的缩小，将近50%会是需要照料的老年人，所以社区居家养老服务的需求也在增加。 正确 错误 4.通过智能化的监测系统，大大地提高了老年人的自理能力。 正确 错误 5.智慧社区在养老服务没有形成科学共同体，或没有足够的共识，导致了信息孤岛问题的产生。 正确 错误 6.大数据可以促进经济的发展，催生新的业态，在扶助商业的决策、降低运营成本、精准市场的营销方面都能够发挥作用，进一步提升了企业的竞争力。 正确 错误 7.在产业发展领域，大数据加速了产业优化升级的步伐。 正确 错误 8.大数据不是万能的，所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法，才得到一个更加精确的结果。 正确
9.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 错误 10.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 错误 11.2016年7月1日国务院出台了《新一代人工智能发展规划》。 正确 错误 12.美国在人工智能方面取得了较好的成果。 正确 错误 13.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 正确 错误 14.GDPR中规定数据控制者应在48小时内向监管机构报告个人数据泄露情况。 正确 错误 15.我国人工智能发展历程艰辛波折最终蓬勃发展。 正确 错误 16.公立医院改革中心问题是坚持公益性。 正确 错误 17.医联合体发生在基层和专科医院之间。 正确
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在
人工智能与教育融合 当前我国教育领域中存在诸多难题亟待解决，譬如：教育资源分配不均、教师队伍水平参差不齐、教育实践应试倾向明显等，打造优质均衡教育的探索一直在进行。通过人工智能与教育的融合，发挥人工智能与人类智能各自优势能够为解决这些困境提供契机。 我们认为，人工智能与教育融合所追求的理想形态就是兼具人性化和智慧化特征的智慧教育2.0。 智慧教育指的是依托于教育信息技术所打造的教育信息生态系统，以实现信息技术与教育的深度融合，培育受教育者的智慧。智慧教育的理念对教育实践具有正面的推动作用，但是上述只是智慧教育的第一层次，可以把它称为智慧教育1.0。而智慧教育2.0 则更进一步，它依托于人工智能与人类智能的深度融合，精准高效地促进受教育者的个性化成长。 智慧教育2.0的核心发展就是超越对一般信息技术的整合，直接把高级的信息技术即人工智能完美融合到教育活动中来。由于人工智能发展尚处于弱智能阶段，其发展的具体路径仍需探索，对智慧教育2.0 的现有认识还处在“盲人摸象”阶段。但是基于现有对教育实践、人类智能和人工智能的反思认识，能够勾勒出人工智能与教育融合后生成的智慧教育2.0 的初步理想形态。 一、人工智能与教育融合的智慧教育2.0 目标将侧重学生软素养培育 把个体成长需求的核心素养分为软、硬两类，只是一种粗线条的宏观区分，可以把学生的读、写、算等直观外显的素养称之为“硬素养”，相对地，把学生的自省能力、坚毅品性、人际能力、领导能力、想象力、创造力、情感力、道德力和合理价值观等称之为软素养。 对照2016 年发布的《中国学生发展核心素养》的“基本要点”和“主要表现描述”，研究发现，在国家厘定的这些“关键的”“高级的”“共同的”素养系列中，大多数素养可以归入“软素养”范畴。由此可知，与传统工业社会重视对学生读、写、算等基本的工作领域需要的硬实力培养不同，软素养是当今社会，尤其是进入人工智能时代的当下教育目标的重点。 当前的教育太过强调知识与（考试）技能，工业社会所需的读、写、算培训遮蔽了坚毅品性、人际能力、想象力、创造力、道德价值观等“软素养”的培育，而软素养正是人类区别于人工智能的独一无二的品质。那些耗费大量时间强化的、基于读、写、算的知识记忆和重复性技能，在人工智能时代将会被人工智能轻易取代，因为人工智能不只能做到这些，且比人类更精于此，人工智能完成此类工作会更加精确、快速、稳定，且不知疲倦。
附件2 新一代人工智能产业创新发展重点任务 揭榜单位申报材料 揭榜方向： 细分领域： 揭榜单位：（加盖单位公章） 推荐单位：（加盖单位公章） 申报日期：年月日
填报须知 一、揭榜单位应仔细阅读《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》的有关说明，如实、详细地填写每一部分内容。 二、除另有说明外，申报表中栏目不得空缺。申报表要求提供证明材料处，请补充附件。 三、纸质版申报材料要求盖章处,须加盖公章,复印无效,申报材料需加盖骑缝章，并与相应纸质证明材料一起交推荐单位邮寄。 四、电子版材料的内容与格式应与纸质材料一致，如不一致以纸质材料为准。 五、揭榜主体所申报的产品需拥有知识产权，对报送的全部资料真实性负责，对能否按计划完成重点揭榜任务作出有效承诺，并签署企业承诺声明（见“揭榜任务承诺书”模板）。
新一代人工智能产业创新发展重点任务 揭榜单位申报表 一、单位情况（提供证明材料） 单位名称全称（如实填写） 揭榜负责人 姓名职务职称 邮箱手机 申报联系人姓名手机邮箱传真 法定代表人注册资本单位地址 组织机构代码/ 三证合一码 单位性质□国有企业□民营企业□外资企业□事业单位其他（请注明）： 是否上市公司□否 □是（股票代码：上市地点：上市时间：） 整体业务收入（万元）指上一个财年（提供证明 材料） 研发投入 （万元） 指上一个财年（提供证明 材料） 其中与人工智能 业相关的业务收 入（万元） 单位人数研发人员人数 揭榜单位简介包括成立时间、主营业务、主要产品、技术实力、发展历程等基本情况，以及所获专利、标准、知识产权、所获竞赛类奖励荣誉等情况（需提供证明材料附后）（本部分内容不超过500字）。 参与单位
2019年高考语文总复习指导--作文模拟金题 智博会·人工智能与科技创新与伦理道德 热点直击 智能化是人类文明发展的趋势。随着科技的不断进步，以“数字化”“网络化”“信息化”为基础的智能化概念开始逐渐渗透到各个领域。近年来，为促进智能产业交流，中国各级相关部门举办了多场规格多样、主题丰富的智能博览会。 2018年5月10日至12日，2018全球人工智能产品应用博览会（简称“智博会”）在苏州国际博览中心举行。本届智博会以“智能体验?智慧生活”为主题，是由科技部、工信部、江苏省政府承办的国际化高级别人工智能专业博览会。 2018年8月23日至25日，首届中国国际智能产业博览会（简称智博会）在重庆举办。本届智博会以“智能化：为经济赋能，为生活添彩”为主题，由科技部、工信部、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会和重庆市人民政府共同主办。 2018年9月7日至9日，第八届中国智慧城市技术与应用产品博览会（简称智博会）在宁波举办。宁波智博会是我国首个以“智慧城市”为主题的国家级重点展会，也是国内智慧城市领域举办时间最久、规格层次最高、规模效应最大、行业影响最强的盛会。 2018年11月18日至21日，首届广东国际机器人及智能装备博览会（下称“智博会”）在东莞举办。由广东省工业和信息化厅、东莞市人民政府联合主办。本次展会在国内外高端先进机器人、智能装备及其零部件的交流方面取得重大成果。 2019年4月中国（雄安）国际绿色城市智慧博览会将在雄安举办。 2019年5月以“见智见未来”为主题的全球人工智能产品应用博览会将在苏州举办。 2019年6月第十五届中国北京国际智能制造装备产业展览会将在北京召开。 ...... 名师押题 阅读下面的文字，按要求作文。
２０１８年中国人工智能创新应用白皮书
报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。
执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。
2019年高考作文题目预测：人工智能与科技创新与伦理道德 阅读下面的文字，按要求作文。 ①智博会，是国家各级工业和信息化部门倡导举办的，以推动各领域、各行业智能化发展为目的的博览会。2018年，全国多座城市举办了不同层次、不同主题的智博会。同时，“中国智造”“智慧城市”“人工智能”等词汇也日渐深入人心。 ②调查显示，智博会上，研发团队普遍年轻化。可以说智博会是青年人交流智慧的盛会，他们充满活力地走在科技创新领域的前沿，为广大青年树立了榜样。 ③2019年1月17日，柯洁拿下个人第七座世界冠军奖杯，成为史上最年轻七冠王。在此之前，2018年4月，柯洁对战国产的人工智能程序星阵(Golaxy)，最终负于星阵。2017年5月，年仅19岁的柯洁对战人工智能机器人“AlphaGo”，他在中盘阶段难以逾越的劣势中离席落泪，回到棋盘后奋起抵抗，直到最终输棋。 智能化的发展给人类带来了机遇和挑战，站在时代的风口浪尖，作为青年的你有怎样的思考与感悟?请写一篇文章加以阐述。要求：①自选角度，不脱离材料内容及含意的范围;②自拟标题，文体不限(诗歌除外);③不少于800字;④不得抄袭，不得套作。 【范文】智能时代保持清醒 不要以为你可以一直控制你可以控制的东西。(《机械公敌》编剧阿奇瓦·古斯曼)——题记。 2017年5月，头顶无数光环的天才少年柯洁的痛哭尚未远去。10月，拥有超强自学能力的新一代的围棋机器人AlphaGo Zero已经问世。它不再需要人类数据。也就是说，它不需要接触人类棋谱，只要让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。三天之后，它就可以成为打遍天下无敌手的绝顶高手。可以说，人类在算法上的极限在人工智能面前根本不值一提。那么，在以人工智能为代表的智能时代来临后，青年人将如何自处?我认为，时刻保持清醒是关键。 要清醒地认识到智能化发展对人类带来的利益。近年来，智能化的开发和运用,几乎渗透到各个领域,并在实际应用中产生了巨大的经济效益,有力地促进了社会经济的科学发展。巨大的利益驱动促进了全球智能产业蓬勃发展。就中国而言，2018年，在国家的支持下，多地举办主题丰富的智博会。通过展会对于智
人工智能与教育 ——调研报告 主要涉及教育机器人、STEAM、创客教室等在教育市场的应用及推广。 导读：2016年全球服务机器人市场规模达97亿美元，分析机构预计，今后五年将以13%增长率成长，到2020年全球服务机器人市场规模将近160亿美元，而作为服务型机器人重要分支的教育机器人，2016年全球市场总额为亿美元左右，预计到2020年将达到亿美元，以每年20%左右的速度增长。 近几年，产品不仅在工业市场中大放异彩，同时也向民用市场扩张，而则是更新颖的领域，随着教育课程改革的深入和人工智能技术的发展，在信息技术教育中加强机器人学科知识与机器人应用前景方面的教育已势在必行。 教育前景 教育机器人是指基于教育理论开发，用于教育的有丰富项目开发空间的，目前常见的品类目前主要有积木式、移动式、类人式、飞行式等。教育机器人的概念源于1996年能力风暴创始人恽为民博士，经过20年的发展，教育机器人的教育价值被广泛接受和认可。尤其欧美等发达国家，政府对教育机器人高度重视，而教育机器人在青少年中也已相当普及，甚至被列入中小学必修课程。 教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓 教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓教育机器人新蓝海一片抢占85亿美元市场刻不容缓 与国外市场相比，我国的教育机器人市场起步稍晚一些，但市场前景还是非常广阔的。重视教育是中国的传统，在北京，平均每个家庭的教育投资占全家总支出的三分之一，好的教育产品在我国必有巨大的市场需求。 二孩政策的放开，将带来每年500万～600万的新增出生人口，这背后是2000
亿的消费市场，而且我国儿童消费占家庭总体消费的比重也在不断攀升。在儿童经济日益盛行与父母不想孩子输在起跑线上的殷切希望共同作用下，教育机器人市场开始活跃起来。 中国教育竞争 目前，全球高端的主要产地仍在美国、欧洲和日韩等国家和地区，我国高端教育产品主要依赖进口。 整个教育机器人市场开始呈现出两大市场分支：一大分支是以乐高为代表的“硬件技术”派，主要偏重于机器人硬件技术，关注的重心在机器人本身的构造和组装上;另一大分支是以美国WonderWorkshop为代表的“教育功能”派，主要偏重于机器人的教育功能，通过将机器人硬件和丰富有趣的学习软件相结合，训练用户编程思维，培养学习兴趣。 国外教育机器人公司TOP10 国内教育生产的产品多为中低端教育机器人，除满足国内需求外，还出口到多个国家和地区。 国内教育机器人公司TOP10 我国教育机器人行业正处于发展初期，虽然国内品牌企业也在不断发展壮大，但市场上还是国外品牌占据重要地位。 2015年国内市场中，乐高(Lego)教育机器人市场占有份额约为%，上海未来伙伴机器人市场份额约占%。此外，乐博趣(韩国)教育机器人、好小子(台湾、日本、美国共同创立)教育机器人、深圳优必选、南京紫光科教、哈尔滨工大等企业也占有了较小的市场份额。行业内前四位企业品牌市场份额之和约为%，所以国内教育机器人市场还是低市场集中度行业。 各方面综合来讲，目前我国本土教育机器人规模较小，企业市场占有率较小。 2015年我国重点教育机器人企业市场份额分析
人工智能创新应用重点示范领域 一、AI+金融 智能风控、智能投顾、金融监管、银行信贷。 二、AI+制造 工业互联网平台、质量检测、工业机器人、物流运输。 三、AI+商业 信息管理平台、跨境电商、国际贸易、线下零售。 四、AI+医疗 医院管理、医学影像、辅助诊疗、手术辅助、家庭医疗系统。 五、AI+交通 无人驾驶、无感通行、车路协同、智慧停车。 六、AI+城市管理 政务服务、智慧法院、垃圾分类、危化品管理、食品安全。 七、AI+教育 校园管理、辅助教学、个性化学习。 八、AI+社区 物业管理、生活服务、社区安防。 九、AI+园区 智慧孵化、企业大脑、AI展厅。 十、AI+文化旅游 融媒体发展、旅游景点、文化场馆。 深圳市人工智能创新应用示范项目 申报书
（模板） 项目名称： 牵头单位（盖章）： 合作单位一（盖章）： 合作单位二（盖章）： 申报日期：2020 年月日- 6 -
一、项目基本信息（牵头单位填写） - 5 -
二、单位基本信息 - 6 -
(注:有多家合作单位的，请分别填写此页表格) - 5 -
三、单位介绍 （一）牵头单位情况介绍； （二）合作单位情况介绍。 四、项目概况 包括名称、背景和必要性、建设思路和内容、技术方向、组织与合作方式、投入、经济和社会效益分析。 五、人工智能创新应用情况 人工智能技术、产品或解决方案在项目中的应用情况，包括但不限于技术方案、服务运营、技术标准、应用推广等方面的创新。 六、人工智能创新应用阶段性成效 应用人工智能技术、产品或解决方案后已产生的社会经济效益，包括但不限于效益提升、节能降耗、服务改善、管理优化、产品升级等方面的成效。 七、下一步计划 八、应用示范经验总结 （总结提炼出可复制、可推广的应用经验）。 九、相关附件 （一）项目关键技术装备、软件的清单及品牌、供应商； （二）企业拥有的自主知识产权或专利授权。 （格式说明：请用A4幅面编辑，正文字体为3号仿宋体，行距固定值28；一级标题3号黑体，二级标题3号楷体；双面打印；封面、骑缝、附件材料请加盖公章；企业基本信息页请加盖相应单位公章） - 6 -
人与人工智能的创新 王慧东 【摘要】 人类的创新能力应用到人工智能身上，可以自动的修补人工智能中关于灵智方面的短板，使之成为强智能生物。强智能生物在特定的环境下可以加速进化，从而能够产生出一个新的物种。这或许就是在对这个新物种所进行的赋灵。 【引言】 什么是创新？ 创新是人类所特有的吗？ 机器人能够自我创新吗？如果能的话又该如何实现？ 【正文】 创新在汉语词典中的名词解释是：抛开旧的，创造新的。这个解释的很笼统，事实上创新与是否“抛开旧的”没有关系，比如继承和发扬也当归属于创新（之前有的继承，没有的创造）。‘创’是开始、初次的意思；‘新’是新的（与‘旧’相对），也有初次出现的意思。所以创新强调某事物是以前从来没有出现过的。另外还需要区分一下与创新相关的近义词，如创造与发明，虽然都是指头一次产生的事物，不过侧重稍有不同，适用于不同的语境。创新强调的是新，而创造强调的是产生制造过程，发明则更多强调的是结果。
就创新中的“初次”而言，人类从初次使用工具、初次使用火、初次使用陶器，到初次登上月球、初次使用互联网络等等。无数的初次所总结出来的规律、原理、经验沉淀下来构成了我们人类社会知识传承的内容，使得我们每一个人能够在出生后短短十几年的时间里，通过学习这些知识，让自身的智能水平从近乎于“零”开始逐步的、迅速的提升，最终远远的超过其他生物物种，那么这些初次都是怎么形成的呢？ 在人工智能领域，也有一个类似的问题长期以来一直困扰我们，那就是机器都是按照程序来运行的，而程序都是由建造者或是程序员编写出来的处理逻辑，因此机器预装了程序之后，其处理能力也就被确定了下来。如果想要提高机器的智能水平，增加新的功能，就必须要刷入一个具有新功能的软件版本才行，也就是我们常说的升级。如果离开程序员，没有人来编写和更新它的程序，即便是智能水平再高的机器，也是台不会成长的弱智能机器，一旦环境发生改变就很容易被淘汰。那么有没有可能让机器能够像生命体一样，通过自己学习来产生出新的处理逻辑，自动地提升自身的处理能力呢？即拥有自我创新的能力。 拥有创新能力的机器，哪怕刚开始显得很‘弱智’，但是只要能够不断地提升，终究会有一天，他的智能水平将达到甚至是超过人类的平均水平。对于这种能够自我提升的智能，人工智能领域称之为强智能（相对于弱智能而言），所以可以有很“弱智”的强智能，也可以有很强智（智能水平很高）的弱智能，而有无自我创新能力
原题：从“人工智能+教育”到“教育+人工智能”——人工智能与教育深度融合的路径探析 作者简介：徐晔，天津大学教育学院。天津200000 内容提要：第四次产业革命的兴起，人工智能崛起。教育作为培养人的活动，其目的在于促使人的智能不断得到提高，从本质上来说与人工智能具有天然的联系，人工智能与教育融合提上日程。实践层面，随着人工智能的不断发展，技术升级革新速度加快，产业结构升级转型、新岗位产生倒逼人工智能与教育融合；理论层面，人工智能与教育融合的相关研究不断深入，为此研究开展提供了厚实的理论基础。此研究从现阶段“人工智能+教育”的应用形态及存在的问题入手，超越技术的限制，回归教育的本质，深入分析“教育+人工智能”的应然状态，探究人工智能与教育深度融合的路径，构建“教育+人工智能”生态系统。 关键词：人工智能+教育教育+人工智能深度融合“教育+人工智能”生态系统 中图分类号：G40-01 文献标识码：A 文章编号： 1671-6124(2018)05-0044-07 “人工智能”(Artificial Intelligence，AI)的术语最早在1956年召开的达特茅斯研讨会(Dartmouth Workshop)中被提出，当时的定义为，“人工智能是拥有模拟能够被精确描述的学习特征或智能特征的能力的机器”[1]。60多年来人工智能取得长足的发展。李开复、王咏刚在《人工智能》一书中如此定义人工智能：“深度学习+大数据=人工智能，人工
智能依赖于算法把知识与意义、教育与人性转化为‘0’与‘1’的机器代码，并为人们提供学习方案。”[2]人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术[3]。人工智能的崛起为教育带来了新的变革。从教育本质上讲，人工智能与教育有着天然的联系，只不过教育的对象为人，人工智能的对象更为宽泛，包括机器、人等。近年来，人工智能在教育领域的应用范围不断扩大。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，为加快人工智能的创新应用，提出智能教育[4]，特别强调人工智能对于教育的重要性，为教育与人工智能融合指明了方向。2018年在全国两会上的政府工作报告明确提出，要加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等领域发展智能产业，拓展智能生活[5]。人工智能与教育融合不断推进，现代教育正朝着智能化方向发展。然而，新形势下，人工智能和教育的融合程度怎样？人工智能与教育的融合形态是什么？如何促进人工智 能与教育深度融合？本文将围绕这些问题深入展开探讨。 1.新形势倒逼人工智能与教育深度融合 首先，国际竞争新形势倒逼人工智能与教育融合。新一轮的国际竞争是围绕核心技术、顶尖人才、创新人才进行的竞争。因此，新形势下，亟须促进人工智能与教育融合，为我国参与国际竞争，培养符合国际竞争需求的创新型、创业型、智能型人才。其次，产业结构升级转型倒逼人工智能与教育融合。随着人工智能的崛起，以制造业设备为代表的“物理世界”与以人工智能等技术为代表的“数字世界”的碰撞催生了制造业
2016年高考作文重点话题之六：拥抱人工智能，科技创新的 春天or挑战 【作文素材卡】素材一：2016年3月15日，一场举世瞩目的“人机大战”落幕，最终人工智能“阿尔法围棋”战胜韩国九段棋手李世石。“阿尔法围棋”最大的胜利视为人工智能打造了一场全球性的科研盛会。过去的人工智能只能是存在与实验室的智慧探索，而未来它将覆盖人类吃、住、行、玩等领域。素材二：由北京龙泉寺研发的一个身穿佛经佛法的呆萌小机器僧在网上火了。它身高60厘米，能跟人语音对话，能明白简单的指令。龙泉寺方丈提出佛法要和现代科技相结合，希望通过机器僧这种喜闻乐见的形式让大家接触和了解佛教。素材三：在2016年2月11日,LIGO科学合作组织和Virgo合作团队宣布他们利用高级LIGO探测器,首次探测到来自于双黑洞合并的引力波信号。引力波的成功探测，让我们认识到，通过漫长的努力和等待，人类有能力叩响生命，确认自身存在的价值。在科技手段的背后，站立着的永远是人类不灭的精神。【内涵挖掘及推荐理由】人类，凭借着非凡的智慧推动了科技的发展。然而，如何看待及应对科技发展带来的积极与消极影响，成为人们讨论的话题。围棋界“人机大战”的结果，引力波的探测，龙泉寺机器人的现象，都在一定程度上表现出科技改变生活的现实，也揭
示了当前社会发展过程中存在的矛盾。人工智能，是时代发展的必然，随着人类智慧的不断发展，人工智能将在各个领域影响着人们的生活。这时，难免会给人们带来一些困惑，而面对这些困惑，则应该理性分析，不能因为个别现象的产生而对整体的科技发展表示怀疑。万众创新的时代，人工智能应该得到更大的发展空间，而在发展过程中，也要尽力减少给人类带来的负面影响。【必刷题·时评范本】【原题回放】阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 人工智能程序“阿尔法围棋”在“人机大战”中以4比1战胜围棋世界冠军李世石。对此，人们有不同看法。甲:人工智能无限扩展人类能力，谁赢得了人工智能，谁就赢得了未来。乙:人工智能可能摧毁人类。丙:人工智能可以无限接近人类的思想，却不会超越人类的思想。丁:人类可以找到与人工智能共存的方法，和谐共处。对人工智能的开发利用，你怎么看?请综合材料内容及含意作文，体现你的思考，阐述你的看法。【范文】让人工智能带给我们美好的未来3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我！”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一
人工智能在教育中的应用 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出，人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。此次规划出台，将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度，对于人工智能在教育中如何应用，主要包括以下几点： 师资分配 利用人工智能可以实现师资资源重新分配。传统教育模式中，存在严重的师资力量分配不均匀的问题，也导致了教育的不均衡、不平等。 当投入了人工智能教育以后，各地的教师可以将自己的资源制成课件，无论在世界哪一个地方，孩子们享受到的教育资源都是相同的。人工智能让各地师资力量取长补短。 交流平台 人工智能以及区块链技术还可以为教育工作者搭建共建平台。在人工智能教育领域中，喵爪组建开放式共建平台，供技术创新者和教育创新者共同合作，开发基于项目制学习和人工智能创新教育的学习内容。这样的内容可以在喵爪星球虚拟学习空间里，通过其注册的喵爪账号在喵爪平台上参与学习，这有利于社群里的人互相学习共同促进。而且，区块链技术也可以保证学生隐私以及学生数据的真实性。 资源迅速更新 人工智能将促进教育资源的迅速更新，更加轻便。传统教育大部分是依赖于纸质书籍的，而纸质书籍有几个重大的缺点：不易更新、非常沉重、保存困难。一旦更新，原有的书籍便相当于作废等。 如果改用人工智能教育方式，更新只需要一瞬间，服务器上传后，用户只要联网更新数据就可以获取最新版本。学生也不必再背着沉重的书包，甚至在未来可能会由机器人代替学生背负学习资料。这种轻便及时的教育方式比传统教育少了许多麻烦。 负担优化 传统教育是制式的，教师对学生能力的训练大多数只能通过作业，而且家长盲目地给孩子报各种补习班，造成孩子时间的浪费，同时也破坏了孩子的学习兴趣，造成了巨大的影响。 人工智能模式的教育中，智能教育模式会对孩子掌握的知识进行一个评测。对于孩子已经掌握的知识，除了一段时间以后的温习以外，将减少其在学习过程中的出现率，保证孩子
新一代人工智能产业创新重点任务 揭榜工作方案 为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）要求，加快推动我国新一代人工智能产业创新发展，制定本方案。 一、工作目标 聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系”等重点方向，征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的单位集中攻关，重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能标志性产品、平台和服务，为产业界创新发展树立标杆和方向，培育我国人工智能产业创新发展的主力军。 二、揭榜任务和预期目标 （一）智能产品 1.智能网联汽车 揭榜任务：包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平台为核心，集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。
预期目标：到2020年，突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术，实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平，自动驾驶智能芯片图像处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平差距，车载V2X系统通信能力及其能效比达到国际先进水平，满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求，完成安全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。 2.智能服务机器人 揭榜任务：包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发；清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人，以及巡检、导览等公共服务机器人，消防救援机器人等特殊服务机器人研发；手术机器人及其操作系统研发。 预期目标：到2020年，突破智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术，实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用，实现医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产，完成技术与功能验证及应用示范。 3.智能无人机 揭榜任务：包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的
2020人工智能与健康题库及答案 姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机
制、加大政策扶持力度等建议。 正确 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确 16.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 错误 17.“互联网+”医疗服务体系鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容，构建一体化医疗服务体系。 正确 18.人们从信息的被动创造者变成了主动接受者。 错误 19.互联网企业的大数据安全需求是：确保核心数据保密、完整和可用性。 错误 20.大数据的时代，个人隐私受到了前所未有的威胁。 正确 二、单项选择(每题2分)。 21.智慧养老以解决老年人在生活照料、（）等方面的需要为目标。 A.文化生活 B.日常起居 C.养老健康 D.精神生活 22.大数据的来源包括：互联网数据、（）、实时数据、探测数据。 A.传感器数据 B.物联网数据 C.新闻数据 D.云计算数据