人工智能論文大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發(fā)，也是對學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇人工智能論文范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

2信息安全與人類生活的關(guān)系

信息安全包含的范圍很廣，大到國家軍事機密，小到如何防范商業(yè)秘密和人身秘密。在目前的網(wǎng)絡(luò)信息社會中，信息安全的實質(zhì)就是要保護(hù)信息系統(tǒng)或信息網(wǎng)絡(luò)中的信息資源免受各種類型的威脅、干擾和破壞，但是在我們的日常生活中，這種事情還是屢有發(fā)生。

2.1信息安全對人們生活的影響

（1）對信息服務(wù)的破壞。

一是信息的泄露，被某個未被授權(quán)的實體或者是個人獲得用于不法目的，而且在這個過程中，可能導(dǎo)致信息被非法轉(zhuǎn)讓、刪減或者是破壞，讓原來信息擁有者的信息失去真正的意義；二是被拒絕服務(wù)，這是對信息或者是相關(guān)資源的合法訪問被無條件阻止。

（2）非法使用對合法權(quán)的破壞。

這主要是某一資源被某個非授權(quán)的人，或以非授權(quán)的方式使用。一是竊聽。用各種可能的合法或非法的手段竊取系統(tǒng)中的信息資源和敏感信息。例如對通信線路中傳輸?shù)男盘柎罹€監(jiān)聽，或者利用通信設(shè)備在工作過程中產(chǎn)生的電磁泄露截取有用信息等。通過對系統(tǒng)進(jìn)行長期監(jiān)聽，利用統(tǒng)計分析方法對諸如通信頻度、通信的信息流向、通信總量的變化等參數(shù)進(jìn)行研究，從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和規(guī)律。二是假冒。通過欺騙通信系統(tǒng)（或用戶）達(dá)到非法用戶冒充成為合法用戶，或者特權(quán)小的用戶冒充成為特權(quán)大的用戶的目的。黑客大多是采用假冒攻擊。攻擊者利用系統(tǒng)的安全缺陷或安全性上的脆弱之處獲得非授權(quán)的權(quán)利或特權(quán)。例如，攻擊者通過各種攻擊手段發(fā)現(xiàn)原本應(yīng)保密，但是卻又暴露出來的一些系統(tǒng)“特性”，利用這些“特性”，攻擊者可以繞過防線守衛(wèi)侵入系統(tǒng)的內(nèi)部破壞

2.2信息安全受到威脅的分類

（1）授權(quán)侵犯

被授權(quán)以某一目的使用某一系統(tǒng)或資源的某個人，卻將此權(quán)限用于其他非授權(quán)的目的，也稱作“內(nèi)部攻擊”。在某個系統(tǒng)或某個部件中設(shè)置的“機關(guān)”，使得在特定的數(shù)據(jù)輸入時，允許違反安全策略。

（2）木馬攻擊。

軟件中含有一個覺察不出的有害的程序段，當(dāng)它被執(zhí)行時，會破壞用戶的安全。這種應(yīng)用程序稱為特洛伊木馬(TrojanHorse)。計算機病毒：一種在計算機系統(tǒng)運行過程中能夠?qū)崿F(xiàn)傳染和侵害功能的程序。

(3)人為原因。

一個授權(quán)的人為了某種利益，或由于粗心，將信息泄露給一個非授權(quán)的人。信息被從廢棄的磁碟或打印過的存儲介質(zhì)中獲得。侵入者繞過物理控制而獲得對系統(tǒng)的訪問。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盜。業(yè)務(wù)欺騙：某一偽系統(tǒng)或系統(tǒng)部件欺騙合法的用戶或系統(tǒng)自愿地放棄敏感信息等等

3人工智能對信息安全的影響和未來發(fā)展趨勢

隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用方法的不斷成熟，人工智能在信息安全保障的服務(wù)能力將更加強大，人工智能也將處于計算機網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的前沿，與計算機發(fā)展的軌跡同行。筆者僅就人工智能在信息安全的具體領(lǐng)域“數(shù)字水印”的研究展開論述，分析未來人工智能與信息安全的密切關(guān)系。

3.1數(shù)字水印的定義

數(shù)字水印技術(shù)的基本思想源于古代的密寫術(shù)。古希臘的斯巴達(dá)人曾將軍事情報刻在普通的木板上，用石蠟填平，收信的一方只要用火烤熱木板，融化石蠟后，就可以看到密信。使用最廣泛的密寫方法恐怕要算化學(xué)密寫了，牛奶、白礬、果汁等都曾充當(dāng)過密寫藥水的角色。可以說，人類早期使用的保密通信手段大多數(shù)屬于密寫而不是密碼。然而，與密碼技術(shù)相比，密寫術(shù)始終沒有發(fā)展成為一門獨立的學(xué)科，究其原因，主要是因為密寫術(shù)缺乏必要的理論基礎(chǔ)。

數(shù)字水印（DigitalWatermark）技術(shù)是指用信號處理的方法在數(shù)字化的多媒體數(shù)據(jù)中嵌入隱蔽的標(biāo)記，這種標(biāo)記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取，因為當(dāng)前的性信息安全技術(shù)都是以密碼學(xué)為基礎(chǔ)，計算機處理能力提高后，這種密保措施已經(jīng)越來越不安全，因此數(shù)字水印就是人工智能跨速發(fā)展的結(jié)果，數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的一個重要研究方向，這對于信息安全有著超強的保護(hù)能力。

3.2數(shù)字水印的特征

（1）隱蔽性：

在數(shù)字作品中嵌入數(shù)字水印不會引起明顯的降質(zhì)，并且不易被察覺。

（2）超強安全性：

水印信息隱藏于數(shù)據(jù)而非文件頭中，文件格式的變換不應(yīng)導(dǎo)致水印數(shù)據(jù)的丟失。

（3）不可丟失性：

是指在經(jīng)歷多種無意或有意的信號處理過程后，數(shù)字水印仍能保持完整性或仍能被準(zhǔn)確鑒別。可能的信號處理過程包括信道噪聲、濾波、數(shù)/模與模/數(shù)轉(zhuǎn)換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。

3.3發(fā)展前景

（1）實現(xiàn)數(shù)字化作品產(chǎn)權(quán)信息保護(hù)。

計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)，讓數(shù)字作品（如電腦美術(shù)、掃描圖像、數(shù)字音樂、視頻、三維動畫）的版權(quán)保護(hù)成為當(dāng)前的熱點問題。但是數(shù)字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，“數(shù)字水印”利用數(shù)據(jù)隱藏原理使版權(quán)標(biāo)志不可見或不可聽，既不損害原作品，又達(dá)到了版權(quán)保護(hù)的目的。目前，用于版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了初步實用化階段，IBM公司在其“數(shù)字圖書館”軟件中就提供了數(shù)字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop軟件中集成了Digimarc公司的數(shù)字水印插件。

（2）商務(wù)票據(jù)信息安全保護(hù)。

隨著高質(zhì)量圖像輸入輸出設(shè)備的發(fā)展，特別是精度超過1200dpi的彩色噴墨、激光打印機和高精度彩色復(fù)印機的出現(xiàn)，使得貨幣、支票以及其他票據(jù)的偽造變得更加容易。網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)成熟以后，各種電子票據(jù)也還需要一些非密碼的認(rèn)證方式。數(shù)字水印技術(shù)可以為各種票據(jù)提供不可見的認(rèn)證標(biāo)志，從而大大增加了偽造的難度。

（3）重要聲像數(shù)據(jù)信息安全保護(hù)。

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2.電子機械工程中對人工智能的應(yīng)用

社會的發(fā)展需要物質(zhì)和信息的推動，在人類社會文明的最初階段，受生產(chǎn)力水平限制，社會的關(guān)注點都在物質(zhì)上，信息的傳遞方式過于單一。隨著人類文明的逐漸發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)了信息船體的重要性，而近年來人們進(jìn)入到了電子信息社會。電子信息社會需要人工智能技術(shù)的支撐，不論是建立模型和使對模型進(jìn)行控制，對故障進(jìn)行診斷，在機械電子工程中，人工智能對信息處理都有著重要作用。機械電子系統(tǒng)本身的穩(wěn)定性較差，因此對電子信心系統(tǒng)的輸出與輸入的描述就變的額外困難，傳統(tǒng)的描述方法主要有以下三種：（1）數(shù)學(xué)方程推導(dǎo)。（2）拼成知識。（3）建設(shè)規(guī)則庫。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)解析精確、嚴(yán)密，但只能在簡單的系統(tǒng)中應(yīng)用，例如，線性定常系統(tǒng)，如果系統(tǒng)過于復(fù)雜，則無法給出對應(yīng)的數(shù)學(xué)解析式，因此在實際工作中只能通過操作實現(xiàn)。現(xiàn)代的社會越來越發(fā)展，設(shè)備經(jīng)常需要對不同類型的信息進(jìn)行處理，例如傳感器需要傳遞的專家語言和數(shù)字信息。因為人工智能在信息出來上具有復(fù)雜性、不確定性、因此在機械電子工程中利用人工智能信息處理代替解析數(shù)學(xué)。通過人工智能而建立的系統(tǒng)通常分為以下兩類：（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，人工智能是計算機的一個分支，在研究過程中利用計算機對人行為和思維過程進(jìn)行模擬，可以實現(xiàn)對計算的高層次應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是利用神經(jīng)元的興奮將信息分布在網(wǎng)絡(luò)上，同時可以實時的進(jìn)行動態(tài)相互作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要具有分布式存儲信息和協(xié)同處理信息特點，雖然其功能有限、結(jié)構(gòu)簡單，但通過神經(jīng)元而構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)許多行為，滿足人們在生產(chǎn)過程中的需求。此外，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，對數(shù)字信號進(jìn)行分析，并提供參考值，同時可以利用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)形式實現(xiàn)連續(xù)函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)在映射上采用的點對點的方式，進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入時，每個神經(jīng)元之間都會存在固定的聯(lián)系，輸出輸入都具有較高的精準(zhǔn)度，且計算量大。（2）模糊推理系統(tǒng)，模糊集合論是模糊推理系統(tǒng)的基礎(chǔ)，模糊理論是設(shè)計的主要工具，能夠?qū)δ：畔⑦M(jìn)行處理，是一種功能強大的系統(tǒng)。隨著科技的高速發(fā)展，模糊推理系統(tǒng)已經(jīng)在數(shù)據(jù)處理、自動化控制方面得到了廣泛應(yīng)用，并取得了不錯的成效。機械電子系統(tǒng)中，模糊推理系統(tǒng)主要通過對人大腦功能進(jìn)行模擬，實現(xiàn)對語言信號的分析，同時通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無限接近連續(xù)函數(shù)，這與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)十分相近。模糊推理系的物理意義十分明確，在信息的存儲上通過域到域的映射方式完成，但此系統(tǒng)的計算量較小，不存在固定連接，因此同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相比輸出和輸入的精準(zhǔn)度更低。

篇（3）

2.人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用

2.1人工智能在電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用在電氣工程運行過程中，進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計是十分復(fù)雜的，其設(shè)計不但對電氣自動化的各個專業(yè)學(xué)科與內(nèi)容有所設(shè)計，而且要求電氣設(shè)備設(shè)計人員具有較高的專業(yè)文化知識以及豐富的設(shè)計經(jīng)驗，進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計只有把電氣知識、經(jīng)驗以及科學(xué)進(jìn)行有機的融合，才能夠?qū)﹄姎猱a(chǎn)品的科學(xué)性有所保障。人工智能在電氣產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用有效的對一些依靠人腦無法迅速解決的復(fù)雜計算以及模擬過程進(jìn)行解決，進(jìn)而大大的縮短了產(chǎn)品設(shè)計的周期，提高電氣工程的工作效率，并且設(shè)計出的電氣產(chǎn)品極具科學(xué)性與實用性。專家系統(tǒng)對于電氣工程的開發(fā)性設(shè)計有積極的意義，而遺傳算法主要應(yīng)用于產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計，在進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計的過程中，要求設(shè)計人員應(yīng)該具備設(shè)計經(jīng)驗以及較強的智能軟件應(yīng)用的能力，從而便于依據(jù)不同情況的沾邊選擇不同的算法對產(chǎn)品進(jìn)行高質(zhì)量的設(shè)計。

2.2人工智能在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用在進(jìn)行電氣設(shè)備故障的診斷時，電氣企業(yè)通常會使用人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論以及專家系統(tǒng)的引用，其應(yīng)用診斷的范圍包含：發(fā)電機、電動機、變壓器等的故障診斷。在電氣設(shè)備中，電氣工程遇到故障問題時，所呈現(xiàn)的現(xiàn)象是相對復(fù)雜的，運用傳統(tǒng)的處理技術(shù)很難對問題進(jìn)行及時準(zhǔn)確的查找與判斷，人工智能技術(shù)對于這種問題科技進(jìn)行高效的解決，例如：當(dāng)發(fā)電機的設(shè)備出現(xiàn)故障時，故障所呈現(xiàn)的不確定性、復(fù)雜性以及非線性的特征都是可以通過人工智能中的專家系統(tǒng)以及模糊理論進(jìn)行綜合的處理，人工智能技術(shù)大大的提升了電氣設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確性。

2.3電氣工程運行過程中的智能控制目前，在電氣工程的自動化中智能控制的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，逐漸的發(fā)展成為電氣工程自動化領(lǐng)域中的未來趨勢。由于電氣設(shè)備的控制工作比較復(fù)雜且極具綜合性，對控制系統(tǒng)的技術(shù)含量以及計算的精確度都有比較高的標(biāo)準(zhǔn)，通過對人工智能中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)的綜合應(yīng)用，有效的提高了電氣設(shè)備的計算精度以及計算速度，不僅有利于節(jié)約電氣企業(yè)的資源，而且對實現(xiàn)電氣企業(yè)資源的優(yōu)化配置具有積極的意義。

2.4人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用在電力系統(tǒng)中應(yīng)用比較普遍的人工智能主要有：啟發(fā)式探索、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論。其具體的應(yīng)用主要表現(xiàn)為：一是，專家系統(tǒng)。作為一個十分復(fù)雜的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)集知識、規(guī)則以及經(jīng)驗于一體，主要工作程序是通過運用電氣系統(tǒng)中某領(lǐng)域的專業(yè)經(jīng)驗以及專業(yè)知識對所遇問題進(jìn)行分析與判斷，接著進(jìn)行專家決策的模擬，對需要專家解決的問題進(jìn)行處理，而且在專家系統(tǒng)的使用過程中，應(yīng)該依據(jù)現(xiàn)實情況對系統(tǒng)中的知識庫、數(shù)據(jù)庫以及規(guī)則庫的信息與數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，從而使用電力系統(tǒng)的應(yīng)用需要。二是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其學(xué)習(xí)的方式十分靈活，存儲方式也是呈現(xiàn)分布式，在大規(guī)模的信息處理中得到廣泛的應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的識別與分類能力，對與模型進(jìn)行合理的分類并進(jìn)行科學(xué)的選擇，同時其與元件進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合能夠?qū)?fù)雜的電力系統(tǒng)進(jìn)行故障的診斷，而且能對故障進(jìn)行識別與定位。三是，模糊理論。模糊理論主要應(yīng)用于系統(tǒng)規(guī)劃、潮流計算以及模糊控制之中。有利于操作界面的優(yōu)化以及工作流程的簡化，而系統(tǒng)可以進(jìn)行自動日志與報表的生成與保存，進(jìn)而提高系統(tǒng)日常操作的效率，對系統(tǒng)的安全運行具有積極的作用。

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一、相關(guān)概念

（一）人工智能。人工智能是一門研究、理解和模擬人類智能，并且發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律的學(xué)科。它是計算機科學(xué)的一個分支，試圖發(fā)現(xiàn)智能的實質(zhì)，并創(chuàng)造出一種以人類思考的方式做出相似反映的智能機器。同時，它又是計算機知識、心理學(xué)知識和哲學(xué)知識的集合，模擬人的意識和思維過程，讓機器能夠做到只有人類智慧才能做到的復(fù)雜的事項。

（二）智能家居。智能家居是嵌入式技術(shù)、通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的集合，通過系統(tǒng)將各種家居與人們的居家生活緊密結(jié)合，以提高人們生活的舒適感和安全感。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，智能家居正與人工智能緊密結(jié)合，讓消費者享受到更人性化的居家體驗。

二、文獻(xiàn)綜述

歐陽婷梓研究了人工智能對智能家居的影響，認(rèn)為人工智能應(yīng)用的落地將會使智能家居產(chǎn)業(yè)升級，同時還指出Al技術(shù)還有待突破，市場決定人工智能能否再次爆發(fā)。榮華英和兼國恩研究了人工智能發(fā)展背景下國際智能家居行業(yè)貿(mào)易發(fā)展前景，認(rèn)為國際智能家居行業(yè)貿(mào)易將朝智能產(chǎn)品設(shè)計、智能生產(chǎn)制造、智能高效物流和智能商業(yè)服務(wù)方向發(fā)展。吳斌在研究我國智能家居系統(tǒng)發(fā)展存在的問題時，指出要制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系，降低系統(tǒng)成本并完善售后服務(wù)。

觀察現(xiàn)有研究，發(fā)現(xiàn)有關(guān)人工智能時代下智能家居行業(yè)發(fā)展的研究仍相對較少，本文指出Al對智能家居行業(yè)發(fā)展的影響，指出未來發(fā)展機遇，并預(yù)測未來該行業(yè)的發(fā)展趨勢，對行業(yè)發(fā)展具有指導(dǎo)意義。

三、智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

（一）國際智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。美國的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占據(jù)了國外的智能家居語音控制平臺市場，Contro14 利用Zigbee技術(shù)可以與世界知名品牌的家電產(chǎn)品連接，控制各種設(shè)備和系統(tǒng)；英國的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，給每棟房子都裝上了智能管理系統(tǒng)，近年也在國內(nèi)建立起了一些智能家居體驗式展廳；日本軟銀生產(chǎn)的Pepper人形情感機器人能夠讀懂人類的情感，并做出相應(yīng)的反映，在各種場合為人們服務(wù)，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”戰(zhàn)略，讓全屋各個部分的功能都智能化；德國的Apartimentum未來型公寓將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和先進(jìn)科技結(jié)合起來讓住戶的生活更加簡潔舒適。據(jù)中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產(chǎn)業(yè)市場運行暨產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究報告》數(shù)據(jù)顯示智能家居市場規(guī)模逐年上漲，但增長速度開始放緩，隨著人工智能的發(fā)展，行業(yè)開始進(jìn)入技術(shù)融合，技術(shù)沉淀打造更加智能的家居用品的階段，2016～2018年全球智能家居市場規(guī)模變化如圖1所示。

（二）國內(nèi)智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。2012年智能家居行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期，深受大眾追捧，但進(jìn)入2015年，銷售增速開始放緩，隨著政策的扶持，2016年市場規(guī)模增速開始上漲。工信部數(shù)據(jù)顯示，我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展迅速，2010年規(guī)模超過2，600億元，2015年達(dá)到7，500億元，2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破15，000億元，物聯(lián)網(wǎng)在智能家居、智能社區(qū)和智慧城市等領(lǐng)域發(fā)展愈發(fā)強勁。面對如此紅利，相關(guān)企業(yè)加快布局，海爾建立U-home平臺、美的建立M-Smart平臺、阿里巴巴建立人工智能實驗室并了智能音箱等產(chǎn)品。據(jù)中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產(chǎn)業(yè)市場運行暨產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究報告》數(shù)據(jù)顯示，未來幾年智能家居市場規(guī)模持續(xù)上漲，市場前景看好，市場規(guī)模增長情況如圖2所示。

智能家居產(chǎn)業(yè)錯綜復(fù)雜，涉及眾多產(chǎn)品，根據(jù)目前各企業(yè)涉及的領(lǐng)域，大致分為六個流派：以海爾、美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)，通過將原有的產(chǎn)品智能化提高銷售；以阿里巴巴和京東為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，通過自產(chǎn)智能硬件或與傳統(tǒng)家電企業(yè)建立合作涉足智能家居行業(yè)；以華為和小米為代表的手機硬件企業(yè)，通過研發(fā)軟件、生產(chǎn)硬件和建立智能家居生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)軍智能家居行業(yè)；以Honeywell、Bosch和松下為代表的安防企業(yè)，在本身安防設(shè)備的基礎(chǔ)上智能化，占據(jù)智能家居安防市場；以Amazon Echo和Google Home為代表的國外智能家居企業(yè)，通過語音識別和人工智能技術(shù)進(jìn)軍國內(nèi)市場；以及一些提供云平臺服務(wù)和小型硬件的供應(yīng)商。

四、當(dāng)前智能家居行業(yè)面臨的問題

（一）缺乏規(guī)范統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在整個智能家居產(chǎn)業(yè)中，至今還沒有制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致各大公司各行其道，各自開發(fā)自己的系統(tǒng)，與其他廠商開發(fā)出來的系統(tǒng)并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、蘋果、微軟加入了高通主導(dǎo)的AllSeen聯(lián)盟，英特爾、三星、戴爾等公司組成了智能家居設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟OIC。之后，谷歌在收購Nest之后力推Thread，蘋果自家提出Homekit。一方面用戶的智能體驗降低；另一方面加重了用戶的轉(zhuǎn)換成本。而人工智能是一項復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)，它不是一兩家公司就能經(jīng)營好的，它需要各領(lǐng)域的公司參與進(jìn)來研發(fā)技術(shù)、搭建平臺、生產(chǎn)終端，各司其職，并用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)將各個環(huán)節(jié)連接起來。

（二）缺乏人性化的偽智能。目前，智能家居產(chǎn)品大多通過手機來實現(xiàn)，但有些廠商以“智能”為噱頭，將原本簡單的操作強加到手機上，使得手機承擔(dān)較多的功能。然而，除了年輕人對智能手機的操作較為熟悉，其他用戶面對復(fù)雜的“智能”操作只能望而卻步，嚴(yán)重缺乏人性化設(shè)計。

（三）需求低且價格高。一方面智能家居概念映入人們眼簾的時間較短，人們對智能家居還不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作復(fù)雜，運行過程中經(jīng)常出錯，嚴(yán)重打擊了消費者的體驗。同時，目前的技術(shù)水平有限，技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)需要較高的研發(fā)費用，加上日常的維護(hù)費用，導(dǎo)致智能家居的消費價格偏高，打擊了消費者的購買欲望。

（四）信息安全存在隱患。物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸過程中，個人信息極易被黑客竊取，不法分子通過這些個人信息進(jìn)一步竊取用戶的財產(chǎn)，會造成巨大的社會不穩(wěn)定，對智能家居未來發(fā)展構(gòu)成巨大威脅。如果智能家居產(chǎn)業(yè)在未來想占據(jù)較大一部分家居市場，就必須克服信息安全問題，加大信息的監(jiān)管力度。

五、Al助力智能家居行業(yè)發(fā)展

（一）AI與智能家居結(jié)合進(jìn)入最終狀態(tài)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，智能家居經(jīng)過了用App遠(yuǎn)程控制家電的單品智能化和多個電器間相互感應(yīng)的智能互動兩個階段，以上兩個階段均為弱智能階段，得通過手機來操作。而第三階段是家居產(chǎn)品與人工智能的深入結(jié)合，賦予家居產(chǎn)品人性化，擺脫手機的操控，通過自主學(xué)習(xí)、主動記憶、自主決策為用戶提供舒適的生活。

（二）提升全新的交互體驗。語音交流以其與人交流的親和感，成為當(dāng)今最流行的人機交互方式。人類通過語音給機器下達(dá)指令，機器通過語音識別執(zhí)行指令。近幾年，語音識別技術(shù)取得重大突破，語音識別準(zhǔn)確率達(dá)到97%以上。而智能音箱具有語音交互、提供音樂和有聲讀物等媒體內(nèi)容、提供多種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)以及可以對智能家居進(jìn)行控制等功能，深受大眾追捧，因而被稱為智能家居的入口。為搶占智能家居的入口，互聯(lián)網(wǎng)各大巨頭紛紛加緊研究搶占市場。2014年11月，亞馬遜推出智能音箱Echo，至今已有幾千萬的銷量，隨后谷歌推出GoogleHome，微軟推出Cortana，緊接著國內(nèi)的京東推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天貓精靈”，小米推出“小愛同學(xué)”。

（三）提供更安全、可控的應(yīng)用環(huán)境。傳統(tǒng)的密碼輸入和保護(hù)方式已經(jīng)不再滿足人們對操作便捷性和安全性的要求，于是推動了人們對生物識別技術(shù)的開發(fā)。生物識別是指通過計算機與生物傳感器等高科技結(jié)合，提取人固有的生理特征和行為特征，以鑒定個人身份。目前人臉識別、指紋識別和虹膜識別已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。為達(dá)到更高的安全水準(zhǔn)，通過紅外線照射獲取手指靜脈圖像的指靜脈技術(shù)也在緊密研究當(dāng)中，極大地迎合了人們對智慧生活的追求。

六、我國智能家居發(fā)展的機遇

（一）我國加速進(jìn)入老齡化社會，智能家居需求增大。因為工作關(guān)系很多子女與父母在異地生活，難以妥善地照顧好父母的生活，而智能家居可以方便老人們的日常生活，提高老年人的生活質(zhì)量，加上多年財富的積累，老年人的經(jīng)濟實力比年輕人要高，隨著老齡化進(jìn)程的加快，老年人人口的比例將加重，多重原因結(jié)合起來支撐起了未來潛在的市場需求。

（二）“智能家居”概念將越來越普及。通過前些年“智能家居”概念的炒作，各大新聞客戶端、網(wǎng)站的轉(zhuǎn)載宣傳，讓越來越多的人認(rèn)識了解到智能家居的相關(guān)概念。近些年各大瀏覽器對“智能家居”關(guān)鍵詞的搜索數(shù)量大幅度增長，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對智能家居產(chǎn)品的信賴感也在增強。如今人們購買家具，對房屋進(jìn)行裝修也會考慮適當(dāng)引進(jìn)智能家居的相關(guān)元素進(jìn)入日常的起居中。

（三）居民收入增多，消費價格將降低。隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們的收入也在逐年上漲，到2020年我國將全面建成小康社會，屆時人們的收入水平將會大幅增長，相比2010年翻一番。經(jīng)濟增長的同時，科技也在飛速發(fā)展，技術(shù)水平的不斷完善降低了智能家居產(chǎn)品的成本，同時電信運營商的網(wǎng)絡(luò)費用也在下調(diào)，日常的運營維護(hù)成本也在下降，消費者的消費成本將會大幅下降，市場需求將會激增，市場規(guī)模將會擴大。

（四）政策扶持，發(fā)展道路順暢。智能家居產(chǎn)業(yè)發(fā)展被寫入政府工作報告，政府相繼出臺《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》、《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》、《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》等指導(dǎo)性文件，促進(jìn)智能家居、智能機器人、智能制造裝備等領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展。并成立“中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟”和“人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟”，把涉及人工智能領(lǐng)域的所有環(huán)節(jié)全面整合，掃除阻礙人工智能發(fā)展的一切障礙。

七、我國智能家居行業(yè)未來發(fā)展趨勢

（一）標(biāo)準(zhǔn)日趨統(tǒng)一。當(dāng)智能家居行業(yè)依舊遵循現(xiàn)在的發(fā)展方式，各企業(yè)各行其道，系統(tǒng)間互不兼容，消費者將會對該行業(yè)產(chǎn)生疲倦，未來市場規(guī)模可能難以擴大。除非出現(xiàn)一家領(lǐng)導(dǎo)性標(biāo)桿企業(yè)，擁有自己的系統(tǒng)，能夠生產(chǎn)出所有類別的智能家居產(chǎn)品，用戶對該企業(yè)提供的方方面面都很滿意，進(jìn)而壟斷了整個智能家居市場。很顯然，出現(xiàn)這種情況的概率很小，沒有一家企業(yè)可以力挽狂瀾，所以市場逼著企業(yè)間建立起統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，為用戶提供便捷舒適的生活體驗。

（二）AI與智能家居的完美融合。人工智能在智能家居領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用已是大勢所趨，只有智能家居與人工智能的完美結(jié)合才會讓人們的生活更加便捷。未來智能家居將會更加智能化、人性化，能夠準(zhǔn)確抓住用戶的喜好提供相應(yīng)的服務(wù)，根據(jù)用戶的工作安排相應(yīng)的行程。一整套智能家居系統(tǒng)猶如一個智能管家，在最優(yōu)的時間提供最優(yōu)的服務(wù)。

（三）個人信息更加安全。個人信息的安全是制約智能家居市場規(guī)模擴大的又一要素，因此行業(yè)內(nèi)將建立起一套世界領(lǐng)先的信息安全標(biāo)準(zhǔn)，并且該標(biāo)準(zhǔn)能夠和各地的法律法規(guī)銜接好，收集到的數(shù)據(jù)能夠安全地儲存好，能夠記錄數(shù)據(jù)的產(chǎn)生時間地點等情況，以便需要的時候能夠查證。

八、結(jié)語

人工智能時代下智能家居行業(yè)仍將在相當(dāng)?shù)囊欢螘r間處于一個無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、需求低、價格高的階段，但隨著老齡化進(jìn)程的加快，智能家居概念的逐漸普及、居民收入不斷增加、產(chǎn)品價格的不斷下降，智能家居產(chǎn)品的市場需求將會逐漸增長，將促使企業(yè)間制定規(guī)范統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，人工智能將會與智能家居完美結(jié)合，為用戶提供更加舒適便捷的生活。

（來源：合作經(jīng)濟與科技 文/陳功正 王騰 陸暢 王蘊鑫 陳黎陽 編選：電子商務(wù)研究中心）

主要參考文獻(xiàn)

［1］陳晉.人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理困境研究［D］.吉林大學(xué)，2016.

［2］鄧中祚.智能家居控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)［D］.哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2015.

篇（5）

1.2基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫建設(shè)根據(jù)所確定的教學(xué)內(nèi)容、知識重點和知識難點，從國內(nèi)外經(jīng)典教材、科研項目、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)建設(shè)以及國內(nèi)外人工智能網(wǎng)站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學(xué)案例及其內(nèi)容。表1給出基于人工智能知識體系的教學(xué)案例示例。

2人工智能課程教學(xué)案例的詳細(xì)設(shè)計

在教學(xué)案例具體設(shè)計時應(yīng)包括章節(jié)、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內(nèi)容、案例分析過程、案例教學(xué)手段、思考/討論內(nèi)容等案例規(guī)范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應(yīng)用案例3種情況進(jìn)行討論。

2.1單一案例設(shè)計以人工智能課程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)內(nèi)容為例，介紹基于知識點的單一案例的設(shè)計。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理和機器人學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，是人工智能課程的主要內(nèi)容之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來、特性、結(jié)構(gòu)、模型和算法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理。這些內(nèi)容是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。其重點在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法。難點是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法，了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來和特性，一般性地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復(fù)雜，在學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想及其應(yīng)用方法。從國外教材中整理和設(shè)計該案例，同時應(yīng)包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識重點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、表示、學(xué)習(xí)算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內(nèi)容：用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其推廣到先前訓(xùn)練所得結(jié)果，正確分類先前未見過的數(shù)據(jù)。案例分析過程：①訓(xùn)練數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示；④使用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力；⑤一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，將網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值保存起來供實際應(yīng)用。案例教學(xué)手段：手寫體識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示。思考/討論內(nèi)容：①訓(xùn)練改進(jìn)與權(quán)值調(diào)整改進(jìn)；②過學(xué)習(xí)/過擬合現(xiàn)象，即在一個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時間過長，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過擬合于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對未出現(xiàn)過的新數(shù)據(jù)沒有推廣性。

2.2一題多解案例設(shè)計一題多解案例有助于學(xué)生把相關(guān)知識點聯(lián)系起來，形成相互關(guān)聯(lián)的知識網(wǎng)絡(luò)。以人工智能課程中知識及其表示教學(xué)內(nèi)容為例，介紹一題多解案例的設(shè)計。知識及其表示是人工智能課程三大內(nèi)容（知識表示、知識推理、知識應(yīng)用）之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態(tài)空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)等知識表示方法。難點是知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握利用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡(luò)法來描述和解決應(yīng)用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內(nèi)外教材中進(jìn)行整理和設(shè)計，同時包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：知識及其表示。知識重點：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法等。知識難點：知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。案例名稱：分別用狀態(tài)空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內(nèi)容：房間內(nèi)有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態(tài)空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態(tài)；定義問題的操作算符；定義初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列；畫出該問題的狀態(tài)空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據(jù)問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。案例教學(xué)手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內(nèi)容：①選擇知識表示方法時，應(yīng)考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?

2.3綜合應(yīng)用案例設(shè)計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規(guī)劃模擬為例，介紹人工智能綜合應(yīng)用案例的設(shè)計，該案例包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：人工智能綜合應(yīng)用。知識重點：人工智能的研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域。知識難點：人工智能的技術(shù)集成。案例名稱：機器人行動規(guī)劃模擬。案例內(nèi)容：綜合應(yīng)用行為規(guī)劃、知識表示方法、機器人學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能語言等多種人工智能技術(shù)與方法，對機器人行動規(guī)劃問題進(jìn)行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規(guī)劃問題求解。采用狀態(tài)歸約法與分層規(guī)劃技術(shù)，將機器人須完成的總?cè)蝿?wù)分解為若干依序排列的子任務(wù)；依據(jù)任務(wù)進(jìn)程，確定若干關(guān)鍵性的中間狀態(tài)，將狀態(tài)對應(yīng)為進(jìn)程子規(guī)劃的目標(biāo)；確定規(guī)劃的執(zhí)行與操作控制，以及機器人過程控制與環(huán)境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規(guī)劃設(shè)計。定義表達(dá)狀態(tài)的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態(tài)、問題的目標(biāo)狀態(tài)以及機器人行動規(guī)劃過程的中間狀態(tài)；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統(tǒng)。定義機器人平臺的控制體系結(jié)構(gòu)，包括反應(yīng)式控制、包容結(jié)構(gòu)以及其他控制系統(tǒng)等。④基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進(jìn)行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設(shè)計語言。運用人工智能語言實現(xiàn)機器人行動規(guī)劃行為的可視化。案例教學(xué)手段：機器人行動規(guī)劃的模擬演示。思考/討論內(nèi)容：人工智能將會怎樣發(fā)展？應(yīng)該在哪些方面進(jìn)一步開展研究？

3案例教學(xué)環(huán)節(jié)和過程的具體實施細(xì)節(jié)

人工智能案例教學(xué)的實施面向筆者所在學(xué)院軟件工程專業(yè)三年級本科生展開。具體實施細(xì)節(jié)如下。（1）教學(xué)內(nèi)容的先進(jìn)性、實用性和前沿性。引進(jìn)和整合國外著名人工智能教材內(nèi)容，保證課程內(nèi)容具有先進(jìn)性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術(shù)有機地融入課程案例教學(xué)之中。（2）案例教學(xué)的創(chuàng)新教學(xué)模式。在教師的引導(dǎo)下，將案例中涉及的人工智能內(nèi)容推廣到對人工智能的一般性認(rèn)識。案例的教學(xué)過程，成為認(rèn)識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應(yīng)用問題的過程，使學(xué)生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學(xué)中，打破國內(nèi)常規(guī)教學(xué)方式，建立和實施開放式案例教學(xué)模式。采用動畫課件、錄像教學(xué)、實物演示、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)等多種多媒體教學(xué)手段，以及集中講授與專題討論相結(jié)合的教學(xué)方式將理論、方法、技術(shù)、算法以及實現(xiàn)有機結(jié)合，感性認(rèn)識與理性認(rèn)識相結(jié)合，理論與實際相結(jié)合，極大地激發(fā)學(xué)生自主和創(chuàng)新性學(xué)習(xí)的熱情。（3）“課堂教學(xué)—實踐活動—現(xiàn)實應(yīng)用”的有機融合。在案例教學(xué)過程中，從傳統(tǒng)教學(xué)觀以學(xué)會為中心轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新應(yīng)用型教學(xué)觀以創(chuàng)新為中心，以及從傳統(tǒng)教學(xué)的以課堂教學(xué)為中心轉(zhuǎn)化為以課堂教學(xué)與實踐活動并重為中心，構(gòu)造具體問題場景以及設(shè)計教學(xué)案例在情境中的現(xiàn)實應(yīng)用，加深學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解，同時提高學(xué)生的思考能力和實際綜合應(yīng)用能力。

篇（6）

盡管哲學(xué)上關(guān)于“機器意識”有著不同觀點的爭論，但隨著研究工作的不斷深入，一些有遠(yuǎn)見的專家學(xué)者開始充分認(rèn)識到開展機器意識研究的重要意義，并專門撰文進(jìn)行了精辟論述。比如，英國皇家學(xué)院電子工程系的Aleksander教授根據(jù)學(xué)術(shù)界從上世紀(jì)九十年代到本世紀(jì)對機器意識態(tài)度的轉(zhuǎn)變，指出機器意識的影響與日俱增，并預(yù)計了機器意識對科學(xué)與技術(shù)發(fā)展的潛在影響，特別是在改變?nèi)藗儗σ庾R的理解、改進(jìn)計算裝置與機器人概念等方面的貢獻(xiàn)尤為重大。

無獨有偶，美國伊利諾伊大學(xué)哲學(xué)系Haikonen教授則專門撰文強調(diào)機器意識是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新機遇，他認(rèn)為新產(chǎn)品與系統(tǒng)的發(fā)展機會起因于信息技術(shù)的發(fā)展，而現(xiàn)有的人工智能基于預(yù)先編程算法，機器與程序并不能理解其所執(zhí)行的內(nèi)容。顯而易見，不考慮意識就沒有對自身行為的理解，而機器意識技術(shù)的涌現(xiàn)可以彌補這一缺失，因此機器意識技術(shù)可以為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供新的契機。意大利巴勒莫大學(xué)機器人實驗室的Chella教授則指出，開展機器意識不僅是一種技術(shù)挑戰(zhàn)，也是科學(xué)和理論上開展人工智能和機器人研究的新途徑。最近，土耳其中東技術(shù)大學(xué)的G?k和Sayan兩位學(xué)者進(jìn)一步認(rèn)為，開展機器意識的計算建模研究還有助于推進(jìn)對人類意識現(xiàn)象的理解，推動構(gòu)建更加合理的意識理論。

上述這些學(xué)者的論述，無疑說明，機器意識研究不但對深化人工智能的研究有著重要的推動作用，對從科學(xué)上解釋神秘的意識現(xiàn)象也同樣具有非同尋常的意義。正因為機器意識研究有著如此重要的科學(xué)意義和推動未來信息技術(shù)革新的潛在價值，隨著最近十年的研究發(fā)展，該領(lǐng)域已經(jīng)成為學(xué)界廣泛關(guān)注的熱點。與此同時，數(shù)量相當(dāng)可觀的研究成果和實驗系統(tǒng)已逐步形成，有些成果已經(jīng)被運用到實際機器認(rèn)知系統(tǒng)的開發(fā)之中。機器意識研究已經(jīng)成為了人工智能最為前沿的研究領(lǐng)域。

機器意識研究的現(xiàn)狀分析

2006年之前的有關(guān)機器意識的研究狀況，英國皇家學(xué)院電子工程系的研究團隊已經(jīng)做過了比較全面的綜述。因此，我們這里主要就在此之后國際上有關(guān)機器意識的研究概況和發(fā)展趨勢進(jìn)行分析。據(jù)我們的文獻(xiàn)檢索，截止到2015年底，在機器意識研究領(lǐng)域發(fā)表過的學(xué)術(shù)論文超過350余篇，其中最近十年發(fā)表的論文占了一半以上。歸納起來，由于對意識的哲學(xué)解釋不同，目前機器意識方面的主流研究往往是以某種意識科學(xué)理論為出發(fā)點的具體建模研究和實現(xiàn)。由于涉及到的文獻(xiàn)過多，無法一一列舉，我們僅就一些影響較大的典型研究進(jìn)行分析。

在意識科學(xué)研究領(lǐng)域，一種較早的理論觀點是用量子機制來解釋意識現(xiàn)象，這樣的出發(fā)點也波及到有關(guān)機器意識建模的研究。利用量子理論來描述意識產(chǎn)生機制的有效性并不是說物質(zhì)的量子活動可以直接產(chǎn)生意識，而是強調(diào)意識產(chǎn)生機制與量子機制具有跨越尺度的相似性。近年來，意識的量子模型發(fā)展又有了新的動向。比如，作為量子意識理論的進(jìn)一步發(fā)展，中國科學(xué)院電子學(xué)研究所的高山(Gao Shan)提出了意識的一種量子理論，研究了量子塌縮與意識之間的關(guān)系，假定量子塌縮是一種客觀的動態(tài)過程。日本Akita國際大學(xué)的Schroeder另辟蹊徑，在構(gòu)建統(tǒng)一意識模型中不涉及量子力學(xué)的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目標(biāo)是說明現(xiàn)象意識能夠依據(jù)量子力學(xué)的物理解釋，用量子力學(xué)的形式化代數(shù)性質(zhì)來描述。此外，俄羅斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意識的量子概念提出了一種主觀選擇的數(shù)學(xué)模型，說明意識和超意識的特性如何能夠通過簡單的數(shù)學(xué)模型給出。當(dāng)然，更多的是有關(guān)意識量子機制描述的可能性爭論，正反兩方面的觀點都有。特別是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著論文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”為核心，10余名相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者分別撰文對是否能夠通過量子機制來描述意識現(xiàn)象展開了多方位的辯論。最近，Susmit Bagchi從分布式計算的角度，較為全面地討論了生物演化與量子意識之間的關(guān)系。遺憾的是，迄今為止，學(xué)術(shù)界對此問題尚未達(dá)成一致的結(jié)論。

在機器意識研究中，第二種有重大影響的理論觀點就是全局工作空間理論。全局工作空間理論(Global workspace theory)是由美國加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校神經(jīng)科學(xué)研究所的Baars研究員1988年提出的意識解釋理論。在該理論的指導(dǎo)下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人組成的研究團隊開展了長達(dá)20多年的機器意識研究工作，最終開發(fā)完成了LIDA認(rèn)知系統(tǒng)。

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在該研究團隊等人早期開發(fā)的IDA(Intelligent Distribution Agent)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，主要依據(jù)Baars全局工作空間理論，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號規(guī)則混合計算方法，通過在每個軟件主體建立內(nèi)部認(rèn)知模型來實現(xiàn)諸多方面的意識認(rèn)知能力，如注意、情感與想象等。該系統(tǒng)可以區(qū)分有無意識狀態(tài)，是否有效運用有意識狀態(tài)，并具備一定的內(nèi)省反思能力等。從機器意識的終極目標(biāo)來看，該系統(tǒng)缺乏現(xiàn)象意識的特征，比如意識主觀性、感受性和統(tǒng)一性均不具備。

指導(dǎo)機器意識研究的第三種重要理論觀點是意識的信息整合理論。意識的信息整合理論是美國威斯康星—麥迪遜大學(xué)精神病學(xué)的Tononi教授1998年提出的。自該理論提出以來，不少研究團隊以信息整合理論為依據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算方法來進(jìn)行機器意識的研究工作。其中，典型代表有英國Aleksander教授的研究團隊和美國Haikonen教授的研究團隊所開展的系統(tǒng)性研究工作。英國皇家學(xué)院的Aleksander教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊長期開展機器意識的研究工作，發(fā)表相關(guān)論文30余篇。早期的研究主要給出了有關(guān)意識的公理系統(tǒng)及其神經(jīng)表征建模實現(xiàn)，比較強調(diào)采用虛擬計算機器來建模意識。最近幾年，Aleksander研究團隊采取仿腦策略，強調(diào)信息整合理論的運用，建立了若干仿腦(brain-inspired)意識實現(xiàn)系統(tǒng)，更好地實現(xiàn)了五個意識公理的最小目標(biāo)。美國伊利諾伊大學(xué)哲學(xué)系Haikonen教授的研究團隊則主要采用聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行機器意識系統(tǒng)的構(gòu)建工作。自1999年以來，該團隊開展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的認(rèn)知體系模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個實驗型認(rèn)知機器人XCR-1系統(tǒng)。應(yīng)該說，雖然Haikonen所開展的機器意識研究的出發(fā)點是為了揭示意識現(xiàn)象本性，但他的成果卻是目前機器意識研究領(lǐng)域最為典范的工作之一。

在意識科學(xué)研究中，也有學(xué)者將人類的意識能力看作是一種高階認(rèn)知能力，提出意識的高階理論。在機器意識研究中，以這樣的高階理論為指導(dǎo)，往往會采用傳統(tǒng)的符號規(guī)則方法來建立某種具有自我意識的機器系統(tǒng)。其中，一個比較系統(tǒng)的研究工程就是意大利巴勒莫大學(xué)機器人實驗室的Chella教授用10年時間開發(fā)的Cicerobot機器人研究項目。該機器人實現(xiàn)了一種自我意識的認(rèn)知結(jié)構(gòu)機制，該機制主要由三個部分構(gòu)成：亞概念感知部分、語言處理部分和高階概念部分。通過機器人的高階感知(一階感知是指對外部世界的直接感知，高階是對機器人內(nèi)部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的機器人。這項研究工作的主要特點是將邏輯形式化方法與概念空間組織相結(jié)合，強調(diào)對外部事物的一種心理表征能力，并對外部環(huán)境進(jìn)行內(nèi)部模擬。在高階認(rèn)知觀點的自我意識建模研究方面，另一個做出突出貢獻(xiàn)的是美國喬治梅森大學(xué)的Samsonovich教授率領(lǐng)的研究團隊。該團隊經(jīng)過10余年的研究，開發(fā)了一個仿生認(rèn)知體系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在該系統(tǒng)中定義的心理狀態(tài)不但包含內(nèi)容，還包含主觀觀察者，因此該系統(tǒng)擁有“自我”意識的主觀能力。系統(tǒng)實驗是利用所提出的認(rèn)知結(jié)構(gòu)模型來控制虛擬機器人完成一些簡單的走迷宮活動，機器人可以表現(xiàn)出具有人類意識所需要的行為。相比而言，與Cicerobot機器人強調(diào)自我意識是反思能力的概念不同，GMU-BICA系統(tǒng)則將自我意識理解為“自我”的意識。當(dāng)然，不管是Cicerobot還是GMU-BICA，這樣的高階認(rèn)知模型往往對心理掃視、主觀體驗與統(tǒng)一意識等意識本質(zhì)方面的表現(xiàn)兼顧不足。

除了上述介紹的這些有代表性的研究外，對于機器意識研究而言，還有如何判定機器具有意識能力的檢驗問題，這是目前機器意識研究領(lǐng)域十分重要的一個方面。顯然，要判斷開發(fā)的機器意識系統(tǒng)是否真正具備預(yù)期的意識能力，就需要開展相應(yīng)的意識特性分析、評判標(biāo)準(zhǔn)建立以及檢測方法實現(xiàn)等方面的研究工作。在這方面，由于目前對意識現(xiàn)象的認(rèn)識存在許多爭議，對于意識評測特性分析方面也難以有統(tǒng)一的認(rèn)識。因此，目前的機器意識特性需求分析也比較零散。倒是在評判標(biāo)準(zhǔn)的建立方面，西班牙卡洛斯三世馬德里大學(xué)計算機科學(xué)系A(chǔ)rrabales教授的研究團隊做出了比較系統(tǒng)的研究。該團隊自2008年開始就在這方面開展意識特性分析，給出了計算人工意識的一種量化測量方法ConsScale以及對感受質(zhì)的功能性刻畫。之后，該團隊又進(jìn)一步提出了ConsScale的修訂版，并討論了在機器中產(chǎn)生感受質(zhì)和現(xiàn)象意識狀態(tài)的可能性。最終，該團隊成功構(gòu)建了CERA-CRANIUM認(rèn)知體系(采用意識全局工作空間理論建模)來檢驗產(chǎn)生的視覺感受質(zhì)以及實現(xiàn)的內(nèi)部言語。所有的這些成果為機器意識能力的初步檢測提供了一種實用的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然，也有將鏡像認(rèn)知看作是機器擁有自我意識能力的一種檢測標(biāo)準(zhǔn)，該理論的依據(jù)是人類和其他一些動物能夠在鏡子中認(rèn)出自己，這一能力被看作是擁有自我意識的明證。因此，Haikonen認(rèn)為在鏡像中的自我識別，即鏡像測驗，也可以用來確認(rèn)機器潛在的自我意識能力。于是，在意識能力檢測方法的研究中，許多研究工作都是通過鏡像測試來確定意識能力的。但也有研究認(rèn)為，鏡像測驗并不能證明意識能力的存在，要證明機器具有意識能力還需要通過更加復(fù)雜的測驗。比如，Edelman就提出三種意識檢驗的途徑，即意識的語言報告、神經(jīng)生理信號以及意識行為表現(xiàn)。

總而言之，機器意識的研究主要圍繞量子涌現(xiàn)機制、全局工作空間、信息整合理論、意識高階理論以及意識能力檢測這五個方面展開的。從研究的策略來看，主要分為算法構(gòu)造策略(Algorithm)與仿腦構(gòu)造策略(Brain-Inspiration)兩種途徑。從具體的實現(xiàn)方法上，主要可以分為三類：一是采用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法；二是采用量子計算方法；三是采用規(guī)則計算方法。雖然經(jīng)過20多年的發(fā)展，機器意識的研究取得了眾多的研究成果，但相對于人類意識表現(xiàn)方面，目前機器意識能力的表現(xiàn)還是非常局限的。根據(jù)筆者以及土耳其中東技術(shù)大學(xué)的G?k和Sayan發(fā)表的論文，目前機器意識系統(tǒng)主要具備的能力都是功能意識方面的，偶爾涉及自我意識和統(tǒng)一性意識(很難說是否真正實現(xiàn)了)。可見，意識計算模型的研究還有很長的路要走，特別是關(guān)于內(nèi)省反思能力、可報告性能力、鏡像認(rèn)知能力、情感感受能力以及主觀性現(xiàn)象等，這些方面更加需要進(jìn)一步的研究和探索。

人類意識能力的唯識學(xué)分析

人類意識能力的基礎(chǔ)是神經(jīng)活動，盡管神經(jīng)活動本身是意識不到的，也不是所有的神經(jīng)活動都能產(chǎn)生意識，但神經(jīng)活動卻能夠產(chǎn)生有意識的心理活動，這便形成了人類的意識能力。

根據(jù)現(xiàn)有的相關(guān)科學(xué)與哲學(xué)研究成果，人類意識的運行機制大致是這樣的：物質(zhì)運動變化創(chuàng)生萬物，生物的生理活動支持著神經(jīng)活動，神經(jīng)活動涌現(xiàn)意識(有意識的心理活動)，意識感受生理表現(xiàn)并指導(dǎo)意向性心智活動的實現(xiàn)，從而反觀認(rèn)知萬物之理。除了心理活動所涉及的神經(jīng)系統(tǒng)外，主要的心理能力包括感覺(身體感受)、感知(對外部事物的感知能力，包括視、聽、味、嗅、觸)、認(rèn)知(記憶、思考、想象等)、覺知(反思、意識、自我等)、情感(情緒感受)、行為(意志、愿望、等)、返觀(禪觀、悟解)等。

必須強調(diào)的是，迄今為止，對有意識的心理能力最為系統(tǒng)解析的學(xué)說體系并非是現(xiàn)在的腦科學(xué)研究，而是起源于古印度的唯識學(xué)。唯識學(xué)所研究的對象就是心識問題，相當(dāng)于本文界定的有意識的心理活動。如圖1所示，其理論體系主要包括五蘊八識的心法體系。

第一，前五識歸為色蘊，對應(yīng)的心法稱為色法，相當(dāng)于當(dāng)代心理學(xué)中的感知，其意識的作用稱為五俱意識(所謂“俱”，就是伴隨)。如果這種感知是真實外境的感知，則其伴隨性意識稱為同緣意識；如果是有錯覺的感知，則稱不同緣意識；如果這種感知活動產(chǎn)生后像效應(yīng)，則稱為五后意識(屬于不相應(yīng)法)。一般而言，色蘊對應(yīng)的心理活動都是有意向?qū)ο蟮模虼藢儆谝庀蛐睦砘顒印?/p>

第二，受蘊是一種心所法(具體的心理能力)，主要是指身體與情感狀態(tài)的感受。注意這里要區(qū)分身識中的身體狀態(tài)感受與色蘊是完全不同的心理能力，身識相當(dāng)于觸覺，是一種感知能力，而身體狀態(tài)的感受不是感知能力，而是感受身體疼痛、暖冷等的體驗?zāi)芰ΑＪ芴N的心理活動，雖然具有意識，但不具有意向?qū)ο螅虼瞬粚儆谝庀蛐孕睦砘顒印?/p>

第三，想蘊是另一種心所法，用現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)的話講，就是狹義的思維能力，如思考、記憶、想象等，屬于認(rèn)知的高級階段，顯然是屬于意向性心理活動。

第四，行蘊也是一種心所法，主要指一切造作之心，用現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)的話講，如動機、欲望、意愿、行為等。唯識學(xué)中的“行”，與“業(yè)”的概念相互關(guān)聯(lián)，一般分為三種，即身業(yè)(行動)、語業(yè)(說話)和意業(yè)(意想)，但都強調(diào)有意作為的方面，因此行蘊也屬于意向性心理活動。

第五，識蘊是整體統(tǒng)一的心法，更加強調(diào)的是后兩識(第七末那識、第八阿賴耶識)的心法，現(xiàn)代西方的認(rèn)知科學(xué)尚無對應(yīng)的概念。主要強調(diào)的是自我意識，特別是返觀能力，即對根本心識的悟解能力。

總之，色蘊是色法(感知能力)，受蘊、想蘊、行蘊都是心所法(具體的心理能力)，它們本身就是具有意識的心理活動(統(tǒng)歸于心法)，其中色法的意識作用是伴隨性的五俱意識，其他三蘊的意識作用與伴隨性的意識則又有不同，稱為獨散意識(受蘊、想蘊、行蘊所涉及的意識，是一種周遍性意識活動)。

當(dāng)然，如果所有意識作用出現(xiàn)在夢中，唯識學(xué)中則另外稱之為夢中意識(做夢時的意識活動，屬于不相應(yīng)法)。在唯識學(xué)的五蘊學(xué)說中，識蘊比較復(fù)雜，它是唯識理論特別單列的一種根本心法，除了強調(diào)自我意識的末那識“我執(zhí)”外，更是強調(diào)達(dá)到定中意識的阿賴耶識“解脫”，屬于去意向性心理活動。

總之，從意向性的角度看，我們的心理能力可以分為無意向性的受蘊，意向性的色蘊(前五識)、想蘊、行蘊，元意向性的意識以及去意向性的識蘊。其中，識蘊是一種特定的禪悟能力，對其性質(zhì)的認(rèn)識與禪宗的心法觀有關(guān)。

機器意識研究面臨的困境

對于目前的人工智能研究而言，我們涉及到的心智能力，如果按照五蘊分類體系來分析，那么大致只有色蘊、想蘊與行蘊中的部分能力。如果考慮目前有關(guān)機器意識的研究，也僅僅涉及到五俱同緣的伴隨性意識、想蘊與行蘊中的獨散意識、識蘊中的自我意識以及意識活動本身的機制問題，其他意識比如不相應(yīng)法的夢中意識、五后意識、定中意識、五俱不同緣意識等都沒有涉及。

根據(jù)上述有關(guān)心識能力的唯識學(xué)分析，對于機器而言，真正困難的機器意識實現(xiàn)問題是受蘊性獨散心識(體驗性意識能力)與識蘊性心識兩個方面，一個涉及無意向心理活動的表征問題，一個涉及去意向性心理活動的表征問題，這兩方面都是目前計算理論與方法無法解決的問題。反過來講，機器最有可能實現(xiàn)的心智能力部分應(yīng)當(dāng)是那些具有意向性的心識能力(色蘊、想蘊與行蘊)，即唯識學(xué)心法中的色法與若干心所法。

很明顯，意向性心理活動一定伴隨有意向?qū)ο螅谑蔷陀锌赡軐Υ诉M(jìn)行計算表證，并完成相關(guān)的某種計算任務(wù)。因此，反過來說，我們認(rèn)為意向性心理能力是人工智能的理論限度(是上界，但并非是上確界)，機器實現(xiàn)的人類意識能力不可能超越意向性心識的范圍。這也就是本文觀點討論的基點，并具體給出如下方面論據(jù)的分析。

首先，我們來分析心智機器的成功標(biāo)準(zhǔn)。從我們的立場看，如果要構(gòu)建具有人類心智能力的機器，成功的標(biāo)準(zhǔn)起碼應(yīng)該通過圖靈測驗。主要理由是，由于“他心知”問題的存在，行為表現(xiàn)可能是唯一的判斷標(biāo)準(zhǔn)，此時圖靈測驗不失為一種可行的測試途徑，關(guān)鍵是“巧問”的設(shè)計。原則上，圖靈測驗通過言行交流，這是人類之間默認(rèn)具有心智能力的唯一途徑。再者，根據(jù)摩根準(zhǔn)則，在沒有把握的情況下，寧肯選擇比較簡單的解釋。因而，對圖靈測驗的解釋中，也必須注意摩根準(zhǔn)則，諸如機器思維或者機器經(jīng)過思考的行動這類有關(guān)心智能力的假設(shè)在大多數(shù)情況下應(yīng)該丟棄。

現(xiàn)在我們就來一場圖靈測驗，看看機器到底會遭遇什么樣的困境。為了看清本質(zhì)，我們的提問異常簡單，就是進(jìn)行如下提問(所謂“多大年紀(jì)”思想實驗，參見筆者以前的文章“重新發(fā)現(xiàn)圖靈測驗的意義”)：你多大年紀(jì)？此時會發(fā)生怎樣復(fù)雜的情形呢？當(dāng)提問者一而再、再而三不斷重復(fù)這一問題時，機器很快就會暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可預(yù)見性反應(yīng)能力。那么，面對這么簡單的提問，機器為什么會無所適從呢？其實這跟機器形式系統(tǒng)的局限性有關(guān)。眾所周知，圖靈機是個形式系統(tǒng)，而哥德爾不完全性說明足夠復(fù)雜的形式系統(tǒng)不能證明某些真命題。這是否說明人的某些知識是計算機器永遠(yuǎn)不能得到的？或者反過來說，是否說明不是所有的知識都能形式化呢？這樣就引出了如下第二個論據(jù)的討論。

從形式系統(tǒng)角度看，確實存在不可計算(證明)的問題，而且是大量的，但這些問題對于人類同樣也是不可計算(證明)的。比如圖靈停機問題，如果換成了人，結(jié)果是一樣的。至于知識，可能首先要分清知識的含義與性質(zhì)，知識是動詞還是名詞，要不要考慮元知識？如果這樣看待知識，那么肯定不是所有知識都可以形式化的。因此，我們可以發(fā)現(xiàn)，問題不在于形式系統(tǒng)是否有局限性，而在于對于意識現(xiàn)象能不能給出一致性的形式描述。

那么，我們可以對人類的意識現(xiàn)象給出一致性描述嗎？回答顯然是否定的。因為在人類的意識現(xiàn)象中，存在著意識的自反映心理現(xiàn)象：我們的意識活動是自明性的。從邏輯上講，如果一個系統(tǒng)允許自涉，那么該系統(tǒng)一定是不一致的，也就是說無法對該系統(tǒng)給出一致性的形式化描述。其實，人類的心理活動本來就是建立在神經(jīng)集群活動的自組織涌現(xiàn)機制之上的。因此，出現(xiàn)意識的自明性現(xiàn)象是必然的。這也就是美國哲學(xué)家普特南給出“缽中之腦”思想實驗所要說明的道理。比如，對于“我們都是缽中之腦”命題，在事先并不知曉這一事實的前提下，使用知道邏輯的反證法，可以明確加以否定。因此，我們?nèi)祟惖囊庾R能力，顯然不可能為機器所操縱。這樣，由于計算機器形式化能力的局限性，靠邏輯機器是不可能擁有人類全部意識能力的，起碼意識的自明性能力不可能為機器所擁有。

進(jìn)一步，作為第三個論據(jù)討論，我們再來看人類的意義指稱能力問題。我們需要明確的問題是：機器能處理符號，但它能真正理解符號所代表的意義嗎？如果人的概念依賴于人類的軀體和動機(涉身性認(rèn)知)，那機器怎么可能掌握它們呢？這個問題主要是指機器是否能夠擁有指稱能力。塞爾的“中文之屋”提出了反對意見。其實這個問題的關(guān)鍵還是要弄清什么是“意義”？如果意義是指所謂抽象的“概念”內(nèi)涵而非表征形式，那么就必然存在一條語義鴻溝，因為機器內(nèi)部能夠處理或變換的只是不同的形式語言而已。但如果意義是指“行為表現(xiàn)”，那么這個問題就回到了上面圖靈測驗的第一個論據(jù)上去了。

人類語言表達(dá)意義不在語言形式本身，而在于意識能力。正因為這樣，才會有許多超出常規(guī)的意義表達(dá)方式。從根本上講，我們也不必一一列舉機器難以擁有的指稱能力，諸如矛盾性言辭、元語言表述以及整體性語境等難以一致性描述的狀況；而只需指出，機器不可能擁有人類的終極指稱能力即可。那么什么是終極指稱能力呢？宋代臨濟宗禪師惠洪在《臨濟宗旨》中指出：“心之妙不可以語言傳，而可以語言見。蓋語言者，心之源、道之標(biāo)幟也。標(biāo)幟審則心契，故學(xué)者每以語言為得道淺深之候。”其中所謂的“心之妙”者，就是終極指稱。由于超越了概念分別，是難以用語言來描述的，這就為形式化描述帶來了根本的困境。

第四個論據(jù)的討論涉及到所謂預(yù)先設(shè)定程序的問題。我們知道，目前的機器只能遵循給定的程序運行(預(yù)先設(shè)定的程序)，這樣的話，機器又怎么可能擁有真正的創(chuàng)造性和靈活性？也許人工智能的目的就是要讓機器的“計算”更加“聰明”，但目前預(yù)先設(shè)定程序的機器不可能是靈活的，更不用說創(chuàng)造性能力了。顯然，事情越有規(guī)則，機器就越能掌控，這就是預(yù)先設(shè)定程序的界限。比如對于表面復(fù)雜結(jié)構(gòu)的分形圖案，由于可以靠簡單規(guī)則加以迭代產(chǎn)生，機器就可以靠預(yù)先編程規(guī)則自如產(chǎn)生。但是對于人類常常出現(xiàn)的出錯性，由于毫無規(guī)律可言，機器便不可能預(yù)先加以編程，機器也就不可能擁有出錯性了。人是易于犯錯誤的，而機器按照設(shè)定的程序運行，永遠(yuǎn)不會出錯，這就是預(yù)先編程的一個致命弱點，這也是第一個論據(jù)討論中機器無法通過圖靈測驗的根本原因。

要知道出錯性表面上似乎是一個負(fù)面品質(zhì)，但其實質(zhì)上則包含著靈活性和創(chuàng)造性，是一切新事物涌現(xiàn)機制的基礎(chǔ)。如果沒有生物基因的出錯性，自然選擇就沒有了作用的對象，繁復(fù)的生物多樣性也就無從談起。同樣，如果沒有了思想模因的出錯性，文化選擇也同樣沒有了作用的對象，博大的思想多樣性同樣無從談起。可見，出錯性是機器難以企及人類心智能力的一個分界線，而這一切都?xì)w結(jié)為機器的預(yù)先編程的局限性。

同樣的道理，由于預(yù)先編程問題，也帶來了機器不可能真正擁有情感能力的新問題，這也構(gòu)成了機器難以擁有人類心識能力的第五個論據(jù)。我們知道，情感從某種意義上講就是常規(guī)理性活動過程中的“出錯性”，是非理性的，但基于邏輯的機器是理性的。也許人們會說，非理性的情感在心理表現(xiàn)中是不重要的，甚至是不起作用的。但我們要強調(diào)，即使是理性思維，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(傾向性指導(dǎo)作用)。如果說理性的認(rèn)知能力是前進(jìn)的方向，那么非理性的情感能力就是前進(jìn)的動力，人類的心理活動中豈可或缺情感能力？！而對于機器而言，缺少了情感能力，機器怎么能夠像人類一樣思維？！

機器是邏輯的，難以體現(xiàn)情感本性，目前有關(guān)情感的計算只是實現(xiàn)了情感的理性成份。筆者比較贊同這樣的觀點：理智是方向性的舵手，情感是驅(qū)動性的馬達(dá)，在航行中情感與理智相互依存。因此，如果情感不能計算，那么也談不上實現(xiàn)人類意識的計算，因為情感難以計算的本質(zhì)就是意識的感受問題。

機器能擁有意識能力嗎

通過上述對機器實現(xiàn)人類心智能力所面臨的困境的討論，就可以進(jìn)一步引申出機器是否能夠跟人類一樣擁有意識能力的問題。為了避免陷入不必要的信念之爭，筆者認(rèn)為學(xué)術(shù)辯論主要應(yīng)對事實或可能事實開展分析討論。由于計算機器的概念相對明確，爭論的焦點多半會聚焦到有關(guān)人類“意識能力”的界定之上。所以，下面先給出筆者所理解的人類“意識能力”的分析描述，然后再圍繞著我們討論的主題，展開觀點的陳述。

意識包括功能意識、自我意識和現(xiàn)象意識，其中功能意識大體上涉及到意向性的心理能力，除了前面已經(jīng)討論過的五個論據(jù)外，似乎并不存在特別的新困難。但自我意識和現(xiàn)象意識則不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征問題，這便構(gòu)成了機器心識的最大困擾。首先，我們要清楚“自我意識”不是關(guān)于“自我”的意識，而是一種自身內(nèi)省反思能力。因此，自我意識是意識的核心功能。其次，我們必須澄清所謂的“體驗意識(qualia)”到底指什么？是精神的本性，還是虛構(gòu)的對象？這涉及到哲學(xué)基本問題，非常復(fù)雜，觀點紛呈。機器能否擁有意識能力的核心問題，其實就在于此。

由于涉及到心靈的一些本質(zhì)問題，機器意識研究一開始就引起了哲學(xué)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，有專家專門討論機器意識研究的哲學(xué)基礎(chǔ)，也有學(xué)者討論機器意識會面臨的困難，包括像意識(consciousness)、感受質(zhì)(qualia)和自我覺知(self-awareness)這些回避不了的、顯而易見的困難問題，以及一些與意識相關(guān)的認(rèn)知加工，如感知、想象、動機和內(nèi)部言語等方面的技術(shù)挑戰(zhàn)。除此之外，更多的則是延續(xù)早期對人工智能的哲學(xué)反思，對機器意識的可能性提出質(zhì)疑。涉及到強弱人工智能之爭、人工通用智能問題、意識的難問題、“中文之屋”悖論的新應(yīng)用、人工算法在實現(xiàn)意識能力方面的局限性、蛇神機器人不可能擁有主觀性、現(xiàn)象意識等眾多方面的爭論。

那么機器能夠擁有這種現(xiàn)象意識狀態(tài)嗎？對于現(xiàn)象意識的存在性問題，有截然相左的兩種觀點。一種是神秘論的觀點，認(rèn)為我們神經(jīng)生物系統(tǒng)唯一共有的就是主觀體驗，這種現(xiàn)象意識是不可還原為物理機制或邏輯描述的，靠人類心智是無法把握的。另一種是取消論的觀點，認(rèn)為機器僅僅是一個蛇神(zombie)而已，除了機器還是機器，不可能具有任何主觀體驗的東西。在這兩種極端觀點之間，還存在各種不同偏向的觀點，如還原論、涌現(xiàn)論、唯心論、二元論，等等。其實，依筆者看來，無需做上述復(fù)雜的討論，只須從意向性的角度來看，便可以澄清機器意識的可能性問題。筆者觀點是，凡是具有意向性的心理能力，理論上機器均有可能實現(xiàn)，反之則肯定不能實現(xiàn)。因為一旦缺少了意向?qū)ο螅瑱C器連可表征的內(nèi)容都不存在，又如何形式化并進(jìn)行計算呢！

通過上述分析討論，可以發(fā)現(xiàn)，機器意識難以達(dá)成的主要困境可以歸納為這樣三個方面。第一個是形式化要求，特別是一致性要求導(dǎo)致的局限性，使得機器智能局限于具有意向性的心識能力，如色蘊、想蘊、行蘊。第二個則是機器缺乏不預(yù)見性的反應(yīng)能力，只能通過預(yù)先設(shè)定的程序來應(yīng)對環(huán)境。第三個就是無法擁有終極指稱能力，無法實現(xiàn)去意向性的識蘊能力。最后補充一點則是，對于涉及到現(xiàn)象意識的感受性能力(受蘊)，由于沒有意向?qū)ο罂梢宰鳛樾问交妮d體，因而對其進(jìn)行的計算完全無從入手。

于是，我們可以很清楚地看到，意向性就是實現(xiàn)機器意識能力的一條不可逾越之界線。用數(shù)學(xué)的術(shù)語說，機器能夠擁有的意識能力的上界就是意向性心識能力。當(dāng)然這并非是上確界，因為不可預(yù)見性的反應(yīng)能力也屬于意向性能力，但從前面的分析中可以看出，目前基于預(yù)先編程的機器仍然無法擁有不可預(yù)見的反應(yīng)能力。或許我們可以期待更為先進(jìn)的量子計算機器來突破預(yù)先編程能力，但意向性心識能力的邊界，依然是無法突破的。

因此，當(dāng)我們把目前有關(guān)機器意識的研究分為面向感知能力實現(xiàn)的、面向具體特定意識能力實現(xiàn)的、面向意識機制實現(xiàn)的、面向自我意識實現(xiàn)的以及面向受蘊能力實現(xiàn)的這五個類別時，就可以同唯識學(xué)中意識的五蘊學(xué)說相對比，從而更加清楚地認(rèn)識其中的本質(zhì)問題所在。我們的結(jié)論是，對于機器意識的研究與開發(fā)，應(yīng)當(dāng)擱置有爭論的主觀體驗方面(身心感受)的實現(xiàn)研究，圍繞意向性心識能力(環(huán)境感知、認(rèn)知推理、語言交流、想象思維、情感發(fā)生、行為控制)，采用仿腦與量子計算思想相結(jié)合的策略，來開發(fā)具有一定意向能力的機器人，并應(yīng)用到社會服務(wù)領(lǐng)域。

機器意識研究未來展望

圍繞著上述分析所得出的主要結(jié)論，我們認(rèn)為，未來機器意識的研究，主要應(yīng)該開展如下5個方面的研究工作。

首先，構(gòu)建面向機器實現(xiàn)的意識解釋理論。由于意識問題本身的復(fù)雜性，目前存在眾多不同的意識解釋理論，其中只有部分理論用于指導(dǎo)機器意識的研究。為了更好地開展機器意識研究工作，取得更加理想的機器意識表現(xiàn)效果，必須直接面向機器意識實現(xiàn)問題本身，綜合并兼顧已有意識解釋理論，提出一種更加有利于機器意識研究的、有針對性的、全新的意識解釋理論。提出的新理論應(yīng)該不但能夠清晰地刻畫各種意識特性及其關(guān)系，而且應(yīng)該符合機器意識實現(xiàn)的要求，更好地用以指導(dǎo)機器意識的開展。為此，具體需要開展現(xiàn)有意識解釋理論的梳理研究、機器意識限度與范圍的分析研究、意識特性刻畫標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的構(gòu)建研究等方面的研究工作。

其次，探索機器意識的計算策略與方法。過去的研究表明，要想讓機器擁有意識能力，傳統(tǒng)的人工智能方法是無能為力的，我們必須尋找全新的計算方法。因此，機器意識的深入展開，需要有不同于傳統(tǒng)人工智能的計算策略和方法。就目前機器意識研究中所遇到的問題而言，在計算方法方面起碼需要開展亞符號(神經(jīng)信號)表征到符號(邏輯規(guī)則)表征之間的相互轉(zhuǎn)換計算方法、在非量子體系中實現(xiàn)類量子糾纏性的計算方法，以及神經(jīng)聯(lián)結(jié)與符號規(guī)則相互融合的計算方法等方面的研究。而在計算策略方面則需要開展仿腦與算法相結(jié)合策略的研究。只有確定了行之有效的計算策略和方法，才能真正推動機器意識進(jìn)一步深入發(fā)展。

第三，構(gòu)建機器意識的綜合認(rèn)知體系。作為機器意識研究的主要任務(wù)，就是要構(gòu)建具有(部分)意識現(xiàn)象表現(xiàn)的機器認(rèn)知體系。給出的意識機器認(rèn)知體系應(yīng)該滿足一些基本需求，起碼應(yīng)該包括：實現(xiàn)具有感受質(zhì)和外部感知對象的感知過程；實現(xiàn)過程內(nèi)容的內(nèi)省反思；允許各模塊無縫整合的可報告性以及配備本體感知系統(tǒng)的基本自我概念。因此，這部分的研究內(nèi)容應(yīng)該結(jié)合機器意識計算策略與方法的探索，參照已有各種機器意識認(rèn)知體系的優(yōu)點，有針對性地進(jìn)行構(gòu)建工作，以期滿足基本的意識特性需求。

篇（7）

2計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的問題

目前，隨著計算機技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人們愈發(fā)重視有關(guān)網(wǎng)絡(luò)信息安全問題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的應(yīng)用過程中，用戶最為關(guān)注的功能便是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視與網(wǎng)絡(luò)控制，其中，為正常發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視及網(wǎng)絡(luò)控制這兩大功能，就需要對信息急性及時獲取與準(zhǔn)確處理。網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)通常是不連續(xù)、不規(guī)則的，而在早期階段，計算機只具備邏輯化分析及處理數(shù)據(jù)的功能，難以準(zhǔn)確判斷出數(shù)據(jù)的真實性，因此，為從大量繁復(fù)的信息中，挑選出有效的信息，實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能化具有非常重要的意義[2]。計算機的應(yīng)用日益廣泛與深入，這使得用戶需要通過網(wǎng)絡(luò)安全管理來為其信息安全提供保障，而網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象的增多，使得計算機必須具備靈敏的觀察能力及迅速的反應(yīng)能力否則便難以對侵犯用戶信息的各種違法犯罪行為進(jìn)行有效遏制。為促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全管理的實現(xiàn)，就需要將以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)而建立起來的智能化管理系統(tǒng)作為有效手段，自動收集信息數(shù)據(jù)，及時診斷運行故障，并在線分析趨勢及性能等，從而確保計算機發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障時，可做出快速、準(zhǔn)確的反應(yīng)，并采取有效措施來恢復(fù)計算機的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。由此可知，針對計算機網(wǎng)絡(luò)中存在的問題，就需要應(yīng)用人工智能技術(shù)，在其內(nèi)部建立完善的網(wǎng)絡(luò)管理及防御系統(tǒng)，從而為用戶信息安全提供充分保障。

3計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用分析

在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用人工智能，可極大程度滿足人們對計算機提供人性化及智能化服務(wù)的需求。其中，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能化服務(wù)主要指的是智能化的人機界面、信息服務(wù)、系統(tǒng)開發(fā)及支撐的環(huán)境這幾個方面，與此同時，這些需求進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，尤其是在智能人機界面、網(wǎng)絡(luò)安全及系統(tǒng)管理評價等方面的應(yīng)用進(jìn)程。

3.1人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能得到了極為廣泛的應(yīng)用。在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中，人工智能的應(yīng)用主要表現(xiàn)在智能防火墻、入侵檢測、智能型反垃圾郵件系統(tǒng)這三個方面。相比于其他防御系統(tǒng)，智能防火墻系統(tǒng)采用的是智能化識別技術(shù)，例如，通過概率、統(tǒng)計、記憶、決策等方法，來識別并處理有關(guān)信息數(shù)據(jù)，不但有效減少了計算機匹配檢查過程中的龐大計算，而且大大提高了發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)有害行為的效率，從而實現(xiàn)了限制訪問及攔截有害信息的功能；此外，與傳統(tǒng)防御軟件相比，智能防火墻系統(tǒng)具有更高的安檢效率，從而將拒絕服務(wù)共計這一普通防御軟件普遍發(fā)生的問題進(jìn)行有效解決，實現(xiàn)了高級應(yīng)用的入侵及病毒傳播的有效遏制[3]。作為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全管理的一項重要環(huán)節(jié)，入侵檢測起著保證網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵作用，同時也是防火墻技術(shù)的核心部分。計算機系統(tǒng)資源的保密性、完整性、安全性等均與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)入侵檢測功能的有效發(fā)揮有著緊密聯(lián)系。入侵檢測技術(shù)通過采集、篩選、分類、處理信息數(shù)據(jù)，在形成最終報告的基礎(chǔ)上，將當(dāng)前計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全狀態(tài)及時反映給用戶。現(xiàn)階段，人工智能在模糊識別、專家及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)入侵檢測中，得到了非常廣泛的應(yīng)用。計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中的智能型反垃圾郵件系統(tǒng)，是一項以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)而研發(fā)出來的防護(hù)技術(shù)，其針對的對象為垃圾郵件。此項技術(shù)可在不對用戶信息安全造成影響的前提下，有效監(jiān)測用戶的郵件，并在完成郵箱內(nèi)垃圾郵件的開啟式掃面后，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒其對可能對自身不利或?qū)ο到y(tǒng)造成危害的信息進(jìn)行盡早處理，進(jìn)而確保整個郵箱的安全性，

3.2人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理及評價中的應(yīng)用。計算機網(wǎng)絡(luò)管理的智能化發(fā)展，離不開人工智能技術(shù)及電信技術(shù)的發(fā)展。除了應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中，人工智能技術(shù)中的問題求解技術(shù)及專家知識庫等，均可促進(jìn)計算機網(wǎng)絡(luò)綜合管理的實現(xiàn)。由于網(wǎng)絡(luò)具有瞬變性及動態(tài)性的特點，因而給計算機網(wǎng)絡(luò)管理工作增加了一定的難度，這同時也使得現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)管理工作朝著智能化的方向發(fā)展。其中，以人工智能理論為發(fā)展基礎(chǔ)的專家級決策及支持方法，在信息系統(tǒng)的管理工作中得到了廣泛應(yīng)用。作為一項智能計算機程序，專家系統(tǒng)可累積盡可能多的專家經(jīng)驗與知識，并通過進(jìn)行歸納與總結(jié)，在形成資源錄入系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用這一匯集了多位特定領(lǐng)域中的專家經(jīng)驗的系統(tǒng)，對此領(lǐng)域中相似的其他問題進(jìn)行解決。因此，對于計算機網(wǎng)絡(luò)管理及其系統(tǒng)評價，可通過眾多專家系統(tǒng)來開展計算機網(wǎng)絡(luò)管理及系統(tǒng)評價等大量工作。

篇（8）

1.1研究對象本文運用的數(shù)據(jù)來自1998年中國老人健康長壽影響因素研究基礎(chǔ)調(diào)查以及2002年跟蹤調(diào)查（本項目由北京大學(xué)老齡健康與家庭研究中心主持，并得到美國Duke大學(xué)資助）。1998年共調(diào)查了22個省市自治區(qū)8959名80歲及以上的高齡老人，其中包括2418名百歲人。2002年新增了4894位65～79歲老人子樣本，將年齡范圍擴大到65歲及以上所有年齡。

1.2調(diào)查工具采用在MMSE基礎(chǔ)上略加修改的適用于高齡老年人的認(rèn)知量表。在高齡老人健康長壽調(diào)查中認(rèn)知能力的測量是根據(jù)問卷C部分（能力測試）除去C2-2以外的所有24個小問題計算得到。問卷C（能力測試）部分包括C1部分（一般能力）、C2部分（反應(yīng)能力）、C3部分（注意力及計算能力）、C4部分（回憶能力）和C5部分（語言、理解與自我協(xié)調(diào)能力）。這24小題中，問題C1-6“一分鐘說出的食物數(shù)”作為7分（即每說出一個食物計1分，說出7個及7個以上為7分），其他23小題各為1分，共計30分［1］。

1.3方法采取入戶調(diào)查的形式，對符合條件的老年人進(jìn)行逐個問卷調(diào)查。所有的入戶訪問調(diào)查由一名調(diào)查員、一名登記員和一名醫(yī)務(wù)人員共同進(jìn)行，醫(yī)務(wù)人員對被訪高齡老人進(jìn)行基本健康體格檢查，調(diào)查前先組織調(diào)查人員進(jìn)行培訓(xùn)，學(xué)習(xí)調(diào)查工具的使用，以保證調(diào)查質(zhì)量。

1.4老年人輕度認(rèn)知功能損傷的篩選標(biāo)準(zhǔn)美國Mayo神經(jīng)病學(xué)研究中心及Petersen［2］提出的MCI推薦標(biāo)準(zhǔn)：MMSE至少24分。國內(nèi)肖世富［3］等將MMSE分值定在18～28分作為納入MCI的標(biāo)準(zhǔn)。筆者按《中國高齡老人健康長壽調(diào)查數(shù)據(jù)集（1998）》中定義：“認(rèn)知健全”為24～30分，“低度認(rèn)知損傷”為18～23分，“中度認(rèn)知損傷”為10～17分，“重度認(rèn)知損傷”為0～9分為標(biāo)準(zhǔn)篩查MCI［4］。

1.5統(tǒng)計學(xué)方法應(yīng)用SPSS13.0軟件包對全部數(shù)據(jù)資料進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理。

2結(jié)果

2.1一般情況2002年跟蹤調(diào)查共計有16064名65歲及65歲以上的老年人，其中包括3321名百歲老人。其中能計算得出認(rèn)知能力得分（即問卷C部分除C2-2以外的所有題目答案無缺失）的共有6796人，年齡65～111歲。

2.2調(diào)查結(jié)果

2.2.1認(rèn)知能力概況在最終分析的6796名老年人中，認(rèn)知健全的有5843人，占86.0%，低度認(rèn)知損傷的有715人，占10.5%，中度認(rèn)知損傷的有209人，占3.1%，重度認(rèn)知損傷的有29人，占0.4%。

2.2.2年齡與認(rèn)知能力得分情況見表1。

表1按年齡分的老年人的認(rèn)知能力（人）

2.2.3受教育年限與認(rèn)知能力得分情況見表2。

表2按受教育年限分的高齡老人認(rèn)知能力（人）

2.2.4性別差異與認(rèn)知能力得分情況見表3。

表3按性別分的老年人的認(rèn)知能力（人）

3討論

3.1密切關(guān)注MCI人群MCI是介于正常衰老與癡呆之間的認(rèn)知功能缺損狀態(tài)。MCI的概念最早由Petersen［5］提出，特指有輕度記憶或認(rèn)知損害但未達(dá)到癡呆的老年人，其病因不能由已知的醫(yī)學(xué)或神經(jīng)精神病狀況解釋。美國神經(jīng)病學(xué)研究所（ANN）報道每年MCI進(jìn)展為AD的發(fā)生率為6%～25%，Petersen等［6］對MCI患者進(jìn)行了近3年隨訪研究，發(fā)現(xiàn)有10.0%～15.0%的MCI患者在1年后發(fā)展為AD，該數(shù)據(jù)表明，MCI者比不常老年人發(fā)生癡呆的比例高10倍，且2/3AD患者是由MCI轉(zhuǎn)變而來。國內(nèi)于寶成等［7］對部隊老干部的調(diào)查數(shù)字為7.55%。因而學(xué)者們認(rèn)為MCI（特別是遺忘型MCI，即Alzheimer型MCI）是由老年發(fā)展為AD的過渡階段，是AD的主要危險因素。可見對MCI的早期干預(yù)有助于AD的防治。

3.2認(rèn)知功能隨年齡增加而遞減的趨勢明顯表1顯示，老年人的認(rèn)知功能隨年齡變化非常明顯，老年人認(rèn)知功能健全的比例從65～79歲組的53%下降到100～111歲組的4.5%。雖然，現(xiàn)實生活中也有不少健康的百歲老人，但平均起來看，在高齡期，認(rèn)知功能的減退仍隨年齡增大而加速。國外研究表明，年齡是70歲及以上老人群體認(rèn)知功能最好的預(yù)測因子，這可能與生物學(xué)生理學(xué)規(guī)律有關(guān)［8］。Lyretsos［9］等的研究也得出MMSE分隨年齡增大均有不同程度認(rèn)知功能減退的結(jié)論，且年齡越大減退程度越重。

3.3受教育年限對認(rèn)知功能的影響表2中顯示老年人所受教育程度的年限長短對認(rèn)知功能有一定的影響。輕度認(rèn)知受損的老年人中，受教育年限為0的構(gòu)成比為66.0％，受教育年限為1～2年的構(gòu)成比為10.3％，受教育年限為3～4年的構(gòu)成比為9.7％，受教育年限為5～6年的構(gòu)成比為7.1％，受教育年限為7～9年的構(gòu)成比為3.9％，受教育年限為10～12年的構(gòu)成比為2.0％，受教育年限為≥13年的構(gòu)成比為1.0％。可見教育對認(rèn)知功能有積極的作用，可減緩認(rèn)知能力的下降。因此，平時應(yīng)該鼓勵老年人多學(xué)習(xí)、多讀書、多接受新的信息。“老有所學(xué)”也是老年認(rèn)知功能的保健要求。

3.4男性認(rèn)知健全比例高于女性表3顯示老年人認(rèn)知功能存在性別差異，中國男性高齡老人的認(rèn)知功能明顯強于女性高齡老人，而且隨著年齡的增加男性高齡老人與女性高齡老人的認(rèn)知功能差異不斷擴大。此與許多研究結(jié)論一致，可能與社會文化因素的影響有關(guān)［10］。女性較男性長壽，增齡本身可能導(dǎo)致認(rèn)知逐漸下降，隨年齡增大Alzheimer病等各種類型癡呆患病危險性增高［11］，也是認(rèn)知功能性別差異的因素之一。因此，提示普遍對老人認(rèn)知功能變化重視的同時，對女性老人認(rèn)知變化更應(yīng)注意。

4護(hù)理對策

4.1正確地對待老年、保持積極心態(tài)和良好情緒老年人的心境對認(rèn)知功能的影響很大，消極情緒降低認(rèn)知效應(yīng)，積極情緒增強認(rèn)知效應(yīng)。因此，老年人應(yīng)不斷進(jìn)行自我調(diào)節(jié)，樂觀、積極地生活，以促使認(rèn)識功能的健全狀態(tài)能長久維持。子女們應(yīng)持寬容的態(tài)度，不能嫌棄、諷刺和挖苦，幫助老年人樹立信心，提高記憶力。

4.2改善飲食結(jié)構(gòu)，保證營養(yǎng)多食雞蛋、魚、肉，補充和供給卵磷脂、乙酰膽堿，可增加血液中有助于記憶的神經(jīng)遞質(zhì)，多食豆類、麥芽、牛奶、綠色蔬菜、堅果等，有助于核糖核酸補充入腦內(nèi)，提高記憶力。吸煙對認(rèn)知功能有害，適量飲酒能防止認(rèn)知功能的下降。因此，平時應(yīng)盡量做到戒煙、酒。

4.3進(jìn)行適當(dāng)?shù)捏w育鍛煉大量研究結(jié)果表明參加一定強度的體育鍛煉（慢跑、散步、太極拳、太極劍等）可以延緩老年人的認(rèn)知功能的衰退，改善認(rèn)知功能障礙，在預(yù)防老年癡呆方面有積極的意義。建議老年人從事多種健康有益的體育活動，從而平衡發(fā)展機體的功能，增進(jìn)大腦健康。

4.4加強認(rèn)知訓(xùn)練通過認(rèn)知訓(xùn)練可以幫助老年人增強記憶功能和智能。看報、讀書、下棋、看電視與學(xué)習(xí)電腦、學(xué)外文單詞、背誦詩詞等，與人交談討論，保持良好的社會互動，都可以幫助保持和增強記憶功能與智能。用復(fù)述的方法強化記憶，讓老人聽熟悉的歌曲，一起聊過去經(jīng)歷過的事情，參加感興趣的活動，建議老人寫日記、周記，將做過的事記下來，有助于記憶，記備忘錄，避免將要做的事情遺忘［12］。

4.5藥物治療藥物治療有很多，目前國內(nèi)外正致力于MCI的干預(yù)研究，給予促智藥或改善認(rèn)知功能的藥物，如維生素E、銀杏葉制劑［13］、金思維［14］、加味五子衍宗顆粒［15］、還腦益聰膠囊［16］、都可喜［17］、小劑量多奈哌齊（商品名：安理申）［18］對老年輕度認(rèn)知功能障礙有較好療效。

MCI的研究是衰老和癡呆領(lǐng)域的重點。因AD不可逆轉(zhuǎn)，而MCI患者通過早期干預(yù)治療可延緩或阻止病情進(jìn)展為AD。因此，密切關(guān)注MCI人群，加大對其健康干預(yù)的力度，越來越迫切地擺到我們面前。預(yù)期通過對MCI的有效干預(yù)和護(hù)理措施，將可顯著降低癡呆的發(fā)病率，提高老年人的生活質(zhì)量，使其有一個健康、美好的晚年生活。這對于我國即將到來的老齡社會也將有積極意義。

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篇（9）

(一)發(fā)展歷程

在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。在生產(chǎn)線階段，機械工程己逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，.這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應(yīng)力舀靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。

在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。

(二)機械電子工程主要特征

機械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計。在設(shè)計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進(jìn)而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴大消費市場，

二、人工智能簡述

人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。

初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進(jìn)行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進(jìn)一步研究。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研究就是首要任務(wù)。

發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研究，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研究僅僅是停留于簡單映射層面，.對于邏輯思維的研究仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就.

起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實際工程中。

穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對于人工智能研究方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展起到了重要的作用，在模擬設(shè)計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。

三、機械電子工程與人工智能之間的關(guān)系

隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進(jìn)步，對于信息人們越來越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進(jìn)，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設(shè)計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯己經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研究正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。

篇（10）

一.人工智能的背景

人工智能是計算機科學(xué)的分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應(yīng)反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀(jì)的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀(jì)，英國數(shù)學(xué)家布爾和摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。（1）50年代至70年代，人工智能相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，這一階段的特點是重視問題求解的方法，忽視知識重要性。（2）隨著第五代計算機的研制進(jìn)入了80年代，人工智能得到迅猛發(fā)展。它的研制形成了一股研究人工智能的熱潮。（3）90年代，由于國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ｑ芯咳斯ぶ悄艹霈F(xiàn)新的。

二.人工智能的發(fā)展給人類帶來倫理問題

（1）人工智能的情感問題。情感問題是千百年來人們一直在談?wù)摰脑掝}。明斯基認(rèn)為，通過把我們的身體部分看做是大腦可以使用的資源，就可以改變它們的精神狀態(tài)。因此，現(xiàn)在人工智能界的一種觀點認(rèn)為情感是一種特別的思維方式，我們可以利用它來增加我們的機智。智能機器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機器，實質(zhì)上還是沒有人類的意識，只有固定的程序。

（2）人工智能機器的責(zé)任問題。人類不斷向前發(fā)展，社會不斷進(jìn)步，人類把人工智能機器研制出來，賦予一定的程序，幫助老人，照顧小孩等；愛，不僅是男女之間的愛，也有父母對子女，這種愛是相互的。人們要面對智能機器的情感控制，我們不能把它視為一臺機器，應(yīng)該視為人類其中的一員，他們是一個種族，我們要對研制出來的人工智能機器負(fù)責(zé)。智能機器賦予人類的情感，我們也要給予同等的情感。我們不僅要研制智能機器，我們也要愛護(hù)和保護(hù)他們。

三.人工智能的問題對策

（1）人工智能情感問題研究。我們可以看出人工智能的機器情感是一個極其復(fù)雜的問題，這不僅涉及到人工智能的技術(shù)層面，同時情感是一種特殊的思維方式，機器是同樣可以具有情感的。人類可能賦予人工智能一定的情感程序，我們要把人工智能的看成一類種族，讓人工智能與我們共同創(chuàng)建美好的大家庭。

（2）人工智能的責(zé)任問題研究。隨著人類社會的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人工智能技術(shù)研究將成為人類不可避免，人類研究人工智能不僅會給人類帶來幫助，也會給人們的帶來一些困惑。我們在研究人工智能機器要考慮到，智能機器發(fā)展到一定程度的時，智能機器可以自己轉(zhuǎn)變程序，人類要研究一種機器人的法律規(guī)范，也要賦予研究機器人的科學(xué)家一定的法律法規(guī)。

四.人工智能的影響

（1）人工智能帶來負(fù)面影響。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能給人類帶來幫助，也給人們帶來了一些問題，像氣候變暖，生物物種的滅絕，新型細(xì)菌的出現(xiàn)等。

（2）研究人工智能涉及的學(xué)科領(lǐng)域。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程的智能行為學(xué)科，主要包括如下領(lǐng)域：專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)能力、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在智能領(lǐng)域里最關(guān)鍵的問題之一，就是機器學(xué)習(xí)的問題。一旦機器有了學(xué)習(xí)能力，人類的未來發(fā)展難以預(yù)料！

（3）人工智能的積極影響及美好前景。人工智能的發(fā)展還沒有到達(dá)一定水平，人工智能機器就可以和人做朋友，可以作為家里的一份子出現(xiàn)，進(jìn)入人們的生活。我們在未來要研究人工智能的發(fā)展，也要研究人工智能出現(xiàn)以后所帶來的問題，把人工智能的優(yōu)勢發(fā)揮的更好，給人類帶來更美好的未來。

篇（11）

中圖分類號：G641 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1002-2589（2014）02-0273-02

德國唯物主義哲學(xué)家費爾巴哈說過“住在皇宮里的人與住在茅草屋里的人，他們所想的事情不盡相同”。如果說三十多年前的改革開放，重點是讓中國人民富起來，那么今天，在人民生活從溫飽進(jìn)入小康之后，精神文化需求便凸顯出來，向著社會主義文化強國目標(biāo)邁進(jìn)，已經(jīng)成為全黨和全國人民的共同理想與企盼。因此，黨的十報告明確提出，“全面建成小康社會，實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興，必須推動社會主義文化大發(fā)展大繁榮，興起社會主義文化建設(shè)新，提高國家文化軟實力，發(fā)揮文化引領(lǐng)風(fēng)尚、教育人民、服務(wù)社會、推動發(fā)展的作用。”黨的十報告提出的推進(jìn)文化強國建設(shè)思想順應(yīng)了時代要求，同時對高校思想政治理論課（以下簡稱思政課）教學(xué)提出了新要求。高校思政課如何發(fā)揮文化育人的功能，不斷推進(jìn)我國社會主義文化強國建設(shè)成了當(dāng)前教學(xué)研究的重大課題。

一、高校思想政治理論課具有的文化育人功能

一個國家、一個民族，沒有文化的大繁榮大發(fā)展，沒有人民精神世界的極大豐富，沒有全民族精神力量的充分發(fā)揮，不可能屹立于世界民族之林。當(dāng)今時代，知識不斷成為提高綜合國力和國際競爭力的決定性因素，人才不斷成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略性資源，大學(xué)越來越成為文化傳承創(chuàng)新的重要載體，文化育人也越來越成為社會成員的熱切愿望。社會主義現(xiàn)代化建設(shè)，是面向未來的事業(yè)，需要一代又一代有志青年接續(xù)奮斗。大學(xué)生作為未來發(fā)展中國特色社會主義事業(yè)的中堅力量，作為文化強國建設(shè)的重要生力軍，承擔(dān)著國家繁榮富強、文化繁榮發(fā)展、民族偉大復(fù)興的歷史使命。

1.高校思政課的教育塑造功能

黨的十報告指出“立德樹人是教育的根本任務(wù)”，在關(guān)于推進(jìn)社會主義文化強國建設(shè)中明確提出要“全面提高公民道德素質(zhì)”，“加強社會主義核心價值體系建設(shè)”。公民思想道德素質(zhì)是提高人的精神境界、促進(jìn)人的自我完善、推動人的全面發(fā)展的內(nèi)在動力，特別是社會主義核心價值體系的建設(shè)，更關(guān)系著社會的文明進(jìn)步、國家的長治久安。

高校思政課是對大學(xué)生進(jìn)行思想政治教育的主渠道，肩負(fù)著培育社會主義合格建設(shè)者和接班人的使命，承擔(dān)著對大學(xué)生進(jìn)行系統(tǒng)地理論教育的任務(wù)，是提升大學(xué)生道德素質(zhì)、培育和踐行社會主義核心價值體系的主陣地。沒有社會主義核心價值體系的支撐，就談不上文化的真正發(fā)展。必須通過高校思政課教育教學(xué)工作不斷增強社會主義核心價值體系的凝聚力和感召力，不斷增強社會主義意識形態(tài)的吸引力和凝聚力，引導(dǎo)大學(xué)生發(fā)自內(nèi)心的認(rèn)同社會主義核心價值體系，牢固樹立社會主義共同理想。也只有這樣，才能實現(xiàn)文化強國建設(shè)的目標(biāo)。

2.高校思政課的文化傳播功能

“思想政治教育從本質(zhì)上講，是指社會或社會集團用一定的思想觀念、道德規(guī)范對其成員施加有目的、有計劃、有組織的影響，使他們形成符合一定社會或一定階級所需要的思想品德的社會實踐活動。”[1]181這種“思想觀念，道德規(guī)范”就是傳播文化。思想政治教育“不只是個理論知識的灌輸問題，還要高度重視情感、意志、信念、行為等素質(zhì)的培育，沒有這些非智力因素的開發(fā)、培育，便不可能達(dá)到由知到行的轉(zhuǎn)化，就不可能養(yǎng)成良好的道德品質(zhì)。”[1]33可見非智力因素在道德品質(zhì)提升方面的重要作用。人們需要通過文化來啟蒙心智、認(rèn)識社會、獲得思想上的教益，也需要通過文化愉悅身心、陶冶性情、獲得精神上的滿足和依歸。這些都屬于非智力因素。誠如恩格斯所說：“文化上的每一進(jìn)步，都是邁向自由的一步”。[2]456思政課通過追求和傳播社會主義主流文化，闡釋和倡導(dǎo)社會主義核心價值觀；通過追求和傳播高雅文化，闡釋和倡導(dǎo)真、善、美、愛，創(chuàng)造性地進(jìn)行文化引領(lǐng)。用文化溫潤學(xué)生心靈、涵養(yǎng)人生，更好地豐富大學(xué)生的精神世界，最終達(dá)到以文化感化人，并以感化文化人推進(jìn)社會主義文化強國建設(shè)的目標(biāo)。

3.高校思政課教師的文化滲透功能

黨的十報告明確指出要“加強教師隊伍建設(shè)，提高師德水平和業(yè)務(wù)能力，增強教師教書育人的榮譽感和責(zé)任感。”這對于思政課教師來說尤為重要。教師的一言一行本身就是一種巨大的教育力量和文化力量。思政課教師在品格修養(yǎng)、知識積累、精神歷練、提升智慧等方面地豐富、完善和充實，將會以一個鮮明的文化人形象影響和感染學(xué)生的人生實踐。在潛移默化中滲透進(jìn)學(xué)生的言行舉止。

二、把握受教者群體特征是高校思課文化育人功能實現(xiàn)的前提

思政課和其他專業(yè)課相比有其特殊性，思政課教師只是因為從事該職業(yè)才具有了話語權(quán)，這種話語權(quán)只能出自引導(dǎo)而非禁忌和灌輸。因為，思想政治教育是一種價值教育，它要解決信與不信的問題，很難立竿見影。因此教育的出發(fā)點或者說引導(dǎo)的出發(fā)點，應(yīng)該是建立在對受教育者普遍了解的前提之上。也只有這樣，才能更好地發(fā)揮思政課的文化育人功能。

1.90后大學(xué)生熱衷快餐文化

長期以來，由于受歷史、國情等諸多因素的影響，我們文化的政治、教化功能比較強，而娛樂、休閑功能則相對比較弱。時至今日，快餐文化的盛行，某種程度上結(jié)束了長期的“文化話語霸權(quán)”，一方面折射出思想的解放，反映出社會的進(jìn)步，但另一方面，也存在著一些隱憂――如果沒有精神文化上的充實和豐盈，就不能說有真正幸福的生活和美好的人生。快餐文化只會帶來平庸和短暫膚淺的快樂。當(dāng)90后的大學(xué)生沉浸在流行音樂、網(wǎng)絡(luò)小說中；當(dāng)他們的眼里只有美國大片、《非誠勿擾》；當(dāng)他們整日掛在QQ上神侃；當(dāng)泛娛樂化的文化熱潮席卷高校校園……這一切足以引起每一位思政課教師的關(guān)注和思考。

2.90后大學(xué)生熱衷獨立表達(dá)

90后大學(xué)生已不再認(rèn)同“沉默是金”、“槍打出頭鳥”這類處事哲言，他們充滿激情的青春歲月，需要一個宣泄的出口，他們頻繁地更換QQ簽名檔，在微博上，在微信里抒發(fā)自己的小清新、小憤怒、小憂慮。相對來說，他們更關(guān)注個體體驗、更注重追求自我價值的實現(xiàn)，對所有“高、大、全”嗤之以鼻，他們要求講授內(nèi)容更多形象化、生動化。因此，他們顯得更有“主見”，當(dāng)然，也許這“主見”很顯片面、主觀。但至少證明他們愿意思考，而不是被灌輸。

三、高校思政課文化育人功能實現(xiàn)的路徑選擇

從90后大學(xué)生的特點出發(fā)，通過恰當(dāng)?shù)穆窂竭x擇，因勢利導(dǎo)，充分發(fā)揮高校思政課的文化育人功能。

1.思政課要提倡經(jīng)典閱讀

文化是通過長期的沉淀、凝聚和發(fā)展而形成的，具有歷史傳承性，任何國家和民族要推動文化發(fā)展，都必須繼承傳統(tǒng)文化的優(yōu)秀成果。中華民族優(yōu)秀傳統(tǒng)文化是社會主義先進(jìn)文化建設(shè)的母體，是建設(shè)中華民族共有精神家園的重要支撐，為當(dāng)代社會主義文化發(fā)展提供了豐富的物質(zhì)資源和精神滋養(yǎng)。中國著名社會學(xué)家先生曾經(jīng)提出“文化自覺”的觀點，他說：“文化自覺是一個艱巨的過程，只有在認(rèn)識自己的文化，理解并接觸到多種文化的基礎(chǔ)上，才有條件在這個正在形成的多元文化的世界里確立自己的位置，然后經(jīng)過自主的適應(yīng)，和其他文化一起，取長補短，共同建立一個有共同認(rèn)可的基本秩序和一套多種文化都能和平共處、各抒所長、連手發(fā)展的共處原則。”[3]31培養(yǎng)文化自覺，首先應(yīng)認(rèn)識、了解自身的文化傳統(tǒng)。中華民族在五千多年的歷史長河中形成了博大精深、源遠(yuǎn)流長的優(yōu)秀文化，積淀著中華民族最深層的精神追求，包含著中華民族最根本的精神基因，代表著中華民族獨特的精神標(biāo)識，不僅為中華民族生生不息、發(fā)展壯大提供了豐厚滋養(yǎng)，也為人類文明進(jìn)步做出了獨特貢獻(xiàn)；不僅鑄就了歷史的輝煌，而且在今天仍然閃耀著時代的光芒。

正如黨的十報告所指出的：“我們一定要堅持社會主義先進(jìn)文化前進(jìn)方向，樹立高度的文化自覺和文化自信，向著建設(shè)社會主義文化強國宏偉目標(biāo)闊步前進(jìn)。”思政課應(yīng)成為文化自覺的倡導(dǎo)者，要不斷從中華民族優(yōu)秀傳統(tǒng)文化中汲取智慧和營養(yǎng)，以豐厚的精神資源，來啟迪學(xué)生的思考，觸碰學(xué)生的心靈。閱讀經(jīng)典是弘揚民族優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的重要途徑，要鼓勵學(xué)生讀經(jīng)典、讀原著，與先賢往圣進(jìn)行心靈的對話和溝通，使90后大學(xué)生既有古典文化的修養(yǎng)，又關(guān)注中華文化的前途和人類的命運，推動傳統(tǒng)文化現(xiàn)代化，使之煥發(fā)新的時代光彩。

2.思政課要提倡思辨表達(dá)

黨的十報告指出要“深入開展愛國主義、集體主義、社會主義教育。倡導(dǎo)富強、民主、文明、和諧，倡導(dǎo)自由、平等、公正、法治，倡導(dǎo)愛國、敬業(yè)、誠信、友善，積極培育社會主義核心價值觀。”在推進(jìn)社會主義文化強國建設(shè)別指出要“引導(dǎo)群眾在文化建設(shè)中自我表現(xiàn)、自我教育、自我服務(wù)。”核心價值觀的培育非一朝一夕之事，社會現(xiàn)實和我們傳承的文明存在差距，真善美需要在反復(fù)較量中站住腳，思政課要為學(xué)生提供比較體驗，不掩藏假惡丑，鼓勵學(xué)生通過思辨和實踐做出選擇，達(dá)到自我表現(xiàn)、教育和服務(wù)。

思政課堂應(yīng)該注重思想的碰撞和交流，傳統(tǒng)教法理論關(guān)注“三備”，即備教材、備學(xué)生、備教法，現(xiàn)在不光要“三備”，還要備思想、備故事、備話題、備沖突――引導(dǎo)學(xué)生思考、引導(dǎo)學(xué)生討論，從思考和討論中引出社會倡導(dǎo)的主流價值觀。使“當(dāng)事人用自己的語言講述的充滿意義的生活故事。”[4]127意味著思政課要最大限度地發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性、挖掘其內(nèi)在潛能，充分調(diào)動主動性、積極性，通過思辨、表達(dá)，使課堂成為生命與生命的碰撞，在碰撞中擦出真善美的火花，在爭論中提高認(rèn)知。

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