“人工智能威胁论”从人工智能概念的提出就已经有关于这方面争论。而笔者通过对麦克卢汉的媒介理论和其背后的现象学哲学基础的研究，认为一些科学家之所以在对待人工智能和人类的关系上各执一端，主要是因为他们所秉承主客二元思维方式，即把人工智能看成一种具有独立思维的客观实体，进而取代人类的主体地位，将人类变成其发展的客体。而对于主客二元思维方式的批判一直麦克卢汉的媒介学和现象学的重要任务之一。
1 现象学及其反主客二元思维方式
主客二元思维方式是起源于笛卡尔的西方近代哲学观念，这种观点主张严格区分主体和客体进而来高扬人的主体意识和理性审视能力。应该说这种主客二元思维方式对于西方近现代科学的发展有着重要的作用。但是科学高歌猛进的背后掩盖不了这种思维方式背后的根本性矛盾。
从哲学根基上讲，这种主客二元思维方式在本体论上表现为二元论，在真理观上表现为符合论，这本身就带来了一个问题，即如何证明主体对于客体认知的合法性。正如胡塞尔所说，这种二元论和符合论的思维无论如何解决不了所谓的客观感觉材料和主观意识的沟通问题。那么这个问题又是如何产生的，胡塞尔的现象学认为，其实是它混淆了意识活动的对象。在胡塞尔看来，意识活动的对象并不是那个超越与意识之外的所谓“客观实在对象”，而是内在于意识的，被实项和质料充盈着并且时刻被意向性意指的一种意向的对象，而两者最大的不同就在于那个意向对象并非超越于意识的，而是一种意向性活动之中，由意向性描述所建构出的意向性本质结构的属性的集合。在这个认知模型中，我们发现，虽然有意向主体和意向对象，但是他们共处于一个意向性活动的行为框架之中，这实际上是跳出了主客二元思维方式的第一步，即在认识过程中承认了一种“共在域”的存在。
而对于这种“共在域”，海德格尔的论述就更加有说服力。首先，对于人和事物的打交道，海德格尔有一种“上手状态”理论，即用具所具有的一种为人所操作的良性互动状态，而这种“上手状态”对于人和用具之间的关系协调有两个重要的意义。
1）它意味着用具一定是作为一个整体出现。“严格地说，从没有一件用具这样的东西‘存在’。属于用具的存在意向总是一个用具的整体。[1]80
2）用具在和人进入操作场域的时候用具本身是不被意识到的。“切近之‘物’特有的自明的‘自在’是在那种使用着它们却不曾明确注意它们的操劳中来照面的。”[1]87
而海德格尔用一种“烦”的理论为这种用具在行为场中的一种不被注意做出了解释：即人要最大程度上减少对于自身行为在时间进程中的缺乏，窘迫和不适应的状态，换句话说，就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。
综上，我们可以这样理解：现象学的反主客二元思维主要体现在其对于人和外在世界的交互行为的考察上，其关注于具体的意识，目的，和操作行为在一个具体行为场域中的发生结构，在这个结构中所谓原有观念中的主体意识和客观实在的东西都参与了这个结构的发生和延展，进而在一定程度上突破了近代哲学主客二元思维方式的限制。
2 麦克卢汉“媒介延伸论”背后的现象学思维
麦克卢汉的媒介学和现象学不谋而合的地方则是它们对于传统西方的线性的，逻辑的理性思维方式的批判。正如麦克卢汉所说“西方人头脑接受的训练是从A到Z，而不是从Z到A。这个头脑正在逐渐退化，越来越迷糊，它完全靠视觉原理（即逻辑）工作；……到了电气时代……视觉和理性统治的时代从此终结”[2]这句话其实有两层意思，第一层意思是说麦克卢汉的研究方法不是一种由原理来推出方法的西方应用科学思维，而是恰恰相反，要回过头看来考察一切技术和艺术发生的本源性问题，而在这个问题上，我们要排除所有先入为主的意见，彻头彻尾地对于眼前的现象进行考察。这实际上就和现象学的一种“先验还原”的思维不谋而合，它要求我们要仅仅从当下的绝对被给予出发，来解决事物的依据和基础问题。而另一方面麦克卢汉在此排除的是两种媒介研究倾向：即追求精确的经验主义和追求社会批判功能的欧陆哲学，比如法兰克福学派等。而之所以要悬置他们的原因实际上就是这句话的第二层意思：对于媒介本质的把握不能像传统的理性主义那样或者通过精确的测量，或者通过严密的逻辑，而是通过直观。这其实就和现象学的另一种方法“本质直观”不谋而合，它要求在无前提性的意识里面确切地把握事物的本质。
所以我们发现，麦克卢汉的媒介学有着深深的现象学烙印，而最能体现出麦克卢汉的反主客二元思维的便是他的“媒介延伸论”。麦克卢汉的“媒介延伸论”主要包括两个方面。
1）媒介互动论。媒介作为人的器官的延伸，其本身和人处于一种统合的状态。人们通过延伸自己的感官能力，来使得人得到进一步的发展，同时媒介的样态反过来会对人自身的行为和人类的社会组织产生一定变化。麦克卢汉以电力技术的发展为例：“在机械化时代，我们实现了自身的空间延伸。如今，在经历了一个多世纪的电子技术的发展之后，我们已在全球范围内使中枢神经系统得到延伸，在全球范围内消除了时空差别。”[3]
2）自我截除理论。自我截除在麦克卢汉眼里是人的任何延伸都必然造成的结果。“人体在无法探查或避免刺激的根源时，就诉诸于自我截除的力量或策略。”[4]58按照麦克卢汉的说法，自我截除实际上是一种自我因适应外在系统所产生的强烈的身体压力的手段。而人们对于截除的一部分是感到麻木的，无意识的，正如麦克卢汉所说：“正是刺激的压力所造成的自我截除或延伸。作为一种抗自己的机制，他的形象产生泛化，难以觉察的麻木或震撼。自我截除不容许自我认识。”[4]59
联系我们上节讲到的海德格尔的“上手状态”我们发现，自我截除的目的就是为了进入“上手状态”而使得人自身得到一定程度的保护，自我截除后的整个社会就会变成一个由人和用具组成的大主体。所以我们可以发现，麦克卢汉的“媒介延伸论”深受现象学思维方式的影响，而他们的基本的观点都是反主客二元的思维方式。
3 “人工智能威胁论”主客二元思维倾向
现阶段，科学界会按照人工智能的智能程度问题，将人工智能划分为弱人工智能和强人工智能，所谓弱人工智能，即是“发展研究人类和动物智能的理论，并能通过建立工作模型来测试这些理论，……他们并不认为机器本身能够思考、具有感情和意识。因此，对于弱人工智能来说，模型只是帮助理解思维的工具。”[5]所以很多人并不认为弱人工智能会对人类造成多大的威胁。
但是问题出在强人工智能身上，持强人工智能观点的科学家认为强人工智能应该和人类一样拥有独立的思考和判断能力，并且具有创造力，自我意识和自我进化和自我发展的能力，在强人工智能发展到极致的时候，它会取代人类的主体地位，进而将人类变成其自我发展和进化的工具。一些科学家甚至还认为，人类根本无法遏制这种人工智能的发展，而且它将是现阶段所有弱人工智能的发展目标和人工智能最终的不可避免的发展方向。
但是，我们在看待这些观点是应该意识到：无论是弱人工智能还是强人工智能根本的目标都是建立一种独立于人的意识和行为的客观实在体，都是实现“机器也可以像人一样思考”，只是弱人工智能者认为机器能够部分做到这一点，强人工智能则认为机器能够完全做到这一点，甚至很多行为主义科学家还不满足于机器仅仅是思考，而是和人一样拥有社交，协作甚至是共生等更加广泛意义上的
独立。
所以，基于这种思维，所以很多科学家才会产生“人和人工智能”的关系问题的争论，即所谓谁才是主体的问题，进而才会产生“人工智能威胁论”这样的将人工智能和人极端对立的命题。
4 对于人工智能概念理解与发展的新思路
那么我们就必须要做一个论证，即这种像科学家所想的完全由人的技术打造，独立于人而存在的人工智能存在的可能性问题，笔者基于麦克卢汉的媒介学及其现象学基础的理论基础认为：人类试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在，并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体在根本上是不可行的。
1）现象学证明：基于海德格尔的“上手状态”理论，人类之所以将技术和人自身打造成一种整体，其根本的目的就是在于避免一种由于和完全独立和陌生的“他者”而产生的“烦心”和“操劳”，即一种缺乏，窘迫和不适应的状态，换句话说，就是减少一种“操心”的状态和生存的一种压力感。而如果一种完全独立于人的，具有自主的思考和判断能力的人工智能行为体的出现，不但没有减少这种压力感，反而增加了人的这种打交道的压力感，所以人和这种人工智能行为体的打交道必然会有不适感，所以这种技术的市场化一定会遭到抵制。
2）麦克卢汉媒介学证明：根据自我截除理论，人和工具的最佳关系就是人不会意识到工具的存在，进而避免一种因强刺激所引起的压力，但是一种独立于人的人工智能的出现，虽然会导致人们在应对自然和机械问题的压力会减少，但是同时，人和人工智能，任何人的社交信息的压力会增加，所以此消彼长，人的根本压力综合并不会发生根本的变化。其次，根据自我截除理论，人的进化不同于其他生物的地方在于人的进化不是依靠对自己身体的加强，而是通过延伸身体，避免强制身体而使得身体受到压力进而获得一种大脑的轻松的环境，进而使得信息在脑中进行复合，产生创造。而根据这种推论，人工智能目前首要的任务，还是要替人类做很多机械的工作，比如大量重复和复杂的计算。在这种情况下，人工智能史不可能自己通过自我解除来减少压力，激发自身内部的创造性的。
所以，基于以上论证，那种试图通过纯粹技术打造一种独立于人的意识和行为而存在，并具有自身独立自主的思考和判断能力的行为体的做法，无论是在和人的关系的角度还是其自身的发展创造力的角度都是不可行的。
那么我们应该如何看待人工智能？笔者认为，人工智能是一个整体，它的终极发展不是一种独立于人的客观实体，而是一种集合人脑智能，工具和技术智能，社会智能等多种交互因素综合而成的一种行为和操作状态。它的本质是在于通过对于人身体的延伸，连接和杂糅，使得个人的能力能够在庞大的延伸和连接交互网络中能够：
1）最有效的进行任何的操作。
2）最大化提升人的操作体验感。
3）最大化减轻人们通过外感官应对强刺激的压力，让人们更加专注于创造。
【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人
0 引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
1 人工智能的发展历程
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
2 人工智能的研究
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
3 人工智能的应用
IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有IT企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
MIT开发出了SHRDLU，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4 人工智能的影响及发展必须注意的问题
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
5 智能机器人
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
6 结语
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种AI理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
参考文献：
[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]MatBuckland.
Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P键词： 人工智能；创新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。
1 教学内容优化与更新
人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。
随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。
教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。
2 教学策略及教学方法的改革创新
由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：
2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。
2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。
2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。
2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。
2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。
3 作业和考核方式的改革创新
过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。
4 结束语
本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。
参考文献：
[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.
[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.
[3]蔡自兴，肖晓明，蒙祖强.树立精品意识搞好人工智能课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
论文关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者？人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇？
1.你在和谁说话？
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢？人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗？隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类？
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能毕业论文格式范文。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗？
机器真的可以思考吗？机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物；从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映；第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映；第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律；意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性毕业论文格式范文。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶？他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治？很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光祐人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.（美）Sternberg,R.J.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.（美）Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
关键词：智慧教育；教学质量；教育教学
中图分类号：G633.51 文献标识码：A 文章编号：1671―0568（2013）24―0172-02
倡导和从事智慧教育，从现实出发有几点好处，下面笔者根据自身的教学经验和知识累积，总结如下：
一、少走教育的弯路，减少教育的成本
用智慧从事教育，一可省时。比如，有历史教师只用“陪（赔）酒（九）两天”四个字，就概括了中英、中法《北京条约》的主要内容“清政府承认《天津条约》继续有效；增开天津为商埠；割九龙司地方一区给英国；赔偿英法两国大量军费。”这种教学方法不仅可以使学生记得牢，还大大节省了学生的背诵时间。二可省力。聪明的教师很重视对学生学习兴趣和自学能力的培养。因为对学习有兴趣了，学生就会自觉去学，自学能力强了，很多知识不用教师教，学生就已学懂了，这对教师的教和学生的学来说自然省力多了。三可少走弯路。智慧教育注重的是缜密思考，择优行路的工作方法。它那从教前的思考、从教中的思考、从教后的反思，必会不断改进我们教育教学的方法，自然就能少走教育弯路。
二、避免“三唯”，充分发挥每个教师的智慧
“三唯”指的是“唯上”、“唯书”、“唯形式”，这“三唯”是长期阻碍教育发展和谋求教育教学最佳效果征途上的三只拦路虎。而教育教学需要的不仅仅是教育部门领导的智慧，它还需要从事教育工作的每一个人，尤其是教师要充分发挥自己的智慧，因为教育既是一项整体工作，又是一项个体工作。任何一项教育教学内容和要求，最终都是通过每一位教师的智慧工作去得以落实和实现的，每个教师在教育教学工作中智慧运用的如何，直接决定着教育教学的效果如何。因此，大力倡导智慧教育，就是要克服在教育教学中存在的“三唯”弊端，从而充分发挥每个教师的智慧，让大家学会并善于用智慧去从事教育教学工作。俗话说：“众人捧柴火焰高”。当每一位教师都能自觉地善用智慧去从事教育，去谋求教育教学的最佳效果，我国的素质教育就必定会取得可喜的成绩。
三、有助于减负增效
在现有条件下，要彻底解除学生学业上的重负，这是非常有难度的事。倡导智慧教育，就是要提倡精讲精练，视学生的实际情况，用智慧合理安排各学科的作业量，改进作业方式，精选作业题目，提高作业质量，升华作业效果，从而真正达到减负增效的目的。当然，倡导和从事智慧教育的好处远不止上述这些，它还有助于改进教育教学工作，有助于谋求教育教学的最佳效果，有助于促进教育事业的发展，提高教学质量。从事智慧教育不仅需要强烈的意识，还需要与从事智慧教育相匹配的综合实力。因此，从事智慧教育，要谋求教育教学的最佳效果，就必须做好以下几项工作：
1.勤奋学习。从事智慧教育的教育工作者必须拥有自己丰富的知识宝库，这是教育工作者从事智慧教育的根基和底蕴，也是教育工作者运用智慧从事教育的素材库。在现实生活中，为什么名师在教育教学工作中能取得令人注目的佳绩，而一般老师还做不到呢？这往往与其是否拥有丰富的知识宝库有很大的关系。这种独有的知识宝库从何而来，就是靠勤奋学习积淀而成的。因此，每一位教育工作者都要勤奋学习，不仅要学习专业知识，而且还要学习专业外的知识；不仅要学习教育教学理论，还要学习教育教学的先进经验；不仅要向书本学，还要向丰富的实践生活学习。唯有勤奋学习，不断充实自己的知识宝库，从事智慧教育的效果才会更好。
2.充满爱心。教育是爱的事业，爱教育、爱学生是从事智慧教育的力量源泉，教育直接关系到中国发展的今天和明天，直接关系到中华民族振兴的大业。学生是未来的接班人，是振兴中华民族大业的承担者，因此，教师要真正发自内心地爱教育爱学生。唯有如此，从事智慧教育才能成为每个教育工作者的自觉行为，才能取得最佳效果。
3.善于思考。从事智慧教育的工作者不仅需要丰富的知识底蕴，而且还需要善于思考，尤其是独立思考。知识只有通过正确的思考后，才能转化为所需要的智慧。现在的教育教学正面临着错综复杂的情况：国内外形势的发展给教育带来的困惑，科技的进步给教育带来的烦恼，以独生子女为主体的受教育对象给教育带来的难度，等等，都需我们冷静思考，用智慧去一一化解。面对每天烦杂的教育教学工作，教师需要前进行前瞻性的思考、过程中的思考和过程后的反思，只有不断思考，不断总结得失，不断取长补短，才能不断增进我们的智慧，达到智慧教育的真正目的。
4.研究学生。深入研究学生，充分了解学生的情况，这是从事智慧教育的前提和基础，因为只有在充分把握学生情况的基础上，才能确保教师们运用智慧从事教育教学方向的准确性和方法的正确性。研究学生贵在研究他们的身心发展规律，按规律办事，方能确保教育的科学发展；研究学生贵在研究学生的共性和个性，在重视共性教育的同时又不放弃针对个性的教育，这才是真正的因材施教；研究学生贵在研究学生成长的内因和外因，要抓住内因这个关键，努力营造外部氛围，激发学生积极向上的内驱力，这才是学生成人、成才取之不尽的力量源泉；研究学生贵在研究他们的人格结构、认知结构和智力结构，只有抓重点，不偏废，才能真正确保学生的德智体美劳全面发展。俗话说得好：“知己知彼，方能百战百胜。”同理，只要我们重视研究学生，全面把握学生的各种情况，并有的放矢地运用智慧去从事教育教学工作，就一定能取得教育教学的最佳效果。
总之，任何民族都只有充分发挥每一个人的智慧，才会充满活力和希望；任何教育都只有充分发挥每一个教育工作者的智慧，才会充满生机和阳光。
参考文献：
[1]严育洪.有一种需要叫做不需要[N].中国教育报，2010-06-17.
关键词：人工智能；人类智能；超越；代替
中图分类号：TP389.1
文献标识码：B
1.关于人工智能
什么是人工智能呢？在 1956 年 Dartmouth 学会上，人们初次提出了“人工智能”这一术语。尽管人工智能没有确切的定义，但基本概念就是人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。就人工智能的本质而言，就是运用目前的人工智能技术去模拟实现人脑基本的思维，也就是模拟人脑处理信息的过程。但目前的人工智能仍大都是在电脑中储存众多的解决办法，然后通过分析面对的问题以及当前的环境信息，通过计算机得到最优的解决办法，其核心思想在于具有优越的算法。
2.人工智能发展现状以及驱动因素
目前，所有国家都十分看重人工智能这个产业，因为人工智能可以利用它自身快速准确的运算能力以及惊人的记忆力和巨大的存储空间等，为人类提供各种各样的服务。虽然我们生活中的人工智能机器正在逐渐增多，但是其应用方法仍十分原始。
正因为人工智能的前景十分广阔，也使得各种因素持续推动着人工智能的发展。当然，最核心的因素在于算法，人们的不断思考与努力持续推动着语法的进步。
3.人工智能与人类智能的关系
关于人工智能与人类智能的关系，知道什么是人类智能是了解人工智能与人类智能关系的前提条件。人类智能是人类与生俱来的自然智能，它主要包含感知能力、思维能力和行为能力三个方面。
现在我们从哲学的角度去理解人工智能与人类智能的关系。两者是对立统一的关系，因为人工智能是人类智能的实际体现，人类智能又凭借人工智能的优点而加强，所以人类智能与人工智能相互依存，谁也离不开谁，并且两者相互促进，共同推动人类社会的发展。人工智能和人类智能之间又存在对立的关系，正是通过这种对立的关系，人们才能够不断地对人工智能加以创新，促其发展。
4.人工智能与人类智能的区别
人工智能与人类智能两者的关系十分密切。且这两者之间的区别也非常大：第一，两者的优点十分不同，比如人工智能计算能力强，而且拥有人脑无法涉及的计算速度，另外，人工智能机器可以在特殊环境条件下正常地工作。但是人脑能提出新问题，对新事物进行分析研究，得到解决新事物的办法。第二，两者起源不同。人类是自然界长期发展的结果，人工智能是由人类创造的。第三，两者思维方式不同。人类智能拥有自己跳跃性的思维，但人工智能要严格遵循所设计好的思维程序。第四，两者语言形式不同。人类拥有自己的自然语言，而人工智能只能依靠人类去创造人工语言。
5.人工智能能否超越人类智能
关于人工智能能否超越人类智能这个问题，人们的看法都大不相同，而且每个人的看法都有自己的合理解释。但我认为，在整体上人工智能是不可能超越和代替人类智能的。因为人工智能是由人类所创造，只是人类智能的拓展和实现途径。它没有办法去替代人类智能，更不可能像电影里的情节一样，由人工智能来统治人类。
从社会环境来看，人工智能无法像人脑一样去面对现在复杂的社会环境。从实际应用来看，人脑拥有超强的容错率，而且可以在众多信息中提取关键信息，并且耗能低，但目前的人工智能需要有完全正确的程序才能正常运行，而且需要投入的资源量巨大。
由此，我认为，人工智能是无法超越人类智能的，但我们要承认人工智能给我们的生活带来了许多方便。虽然人工智能帮助我们在很多方面解决了依靠人力解决不了的很多问题，而且因为人工智能的快速发展，使人类智能可以无视时间和特殊环境进行研究和实践。但是，如果因为科学技术的发展和电脑的广泛应用，就认为人工智能可以代替和超越人类智能，这是没有依据的。
参考文献：
关键词：人工智能；临床技能；应用
1人工智能在医学教育中的应用趋势
随着大数据、云计算和移动互联技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用得到快速发展，人工智能越来越受到国内外学者和政府部门的重视。党中央与国务院相关部门先后了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》（发改高技〔2016〕1078号）、《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020年）》（工信部科〔2017〕315号）等文件，将我国人工智能发展提升到国家战略发展层面，并积极鼓励人工智能在医疗、健康领域中的应用，建立快速精准的智能医疗体系。2018年1月，国家自然科学基金委员增设“教育信息科学与技术”研究方向，并大力支持人工智能为代表的教育教学新技术、新学科的交叉研究，以创新的思维和方法破解教育领域的科学问题。人工智能已不再局限于计算机技术领域，正在快速渗透进社会行业的各个领域。由此可见，“人工智能＋医学教育”是历史潮流和时展的需要，作为每个医学教育工作者，必须正视新技术发展给医学教育带来的挑战和巨大机遇，重塑教育者角色，提升“数字素养”，更新信息化知识和教育理念，深度融合信息技术，从而引领医学教育进一步发展。
2目前人工智能的技术水平和特点
人工智能可分为弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）、强人工智能（ArtificialGeneralIn－telligence，AGI）和超级智能（ArtificialSuperintelli－gence，ASI）。ANI尚不具备真正的智能，更多程度上是帮助人们完成某些任务的工具或助手。而AGI能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智能水平。牛津哲学家、人工智能思想家NickBostrom则把ASI定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”其思维可以进化成完全不同于人类的思维方式，“能力各方面可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面远超出人类万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面［3］。计算智能，即机器智能化存储及运算的能力；感知智能，即具有如同人类“听、说、看、认”的能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术；认知智能，即具有“理解、思考”能力，广泛应用于教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等领域。目前人工智能领域技术应用主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能影像识别、医疗信息化等方面。如IBM的Watson、Keith等开发的智能心率与宫缩描记图计算机辅助分析系统、美国Arterys公司的AI辅助心脏MRI成像系统、美国QViewMedical公司的基于神经网络的3D自动乳房超声筛查CAD系统和百度的医疗大脑等［4－5］。总的说来，主流研究主要集中在弱人工智能方面，并在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究还处于探索阶段，而超级智能仍处于概念辨析成形和研讨阶段。
3人工智能在临床技能培养中的应用和前景
3．1AI可用于辅助检查结果判读及分析能力的培养和学习
辅助检查是医务人员进行医疗活动、获得有关资料的方法之一，通过医疗检查、化验的图象、图形与数据进行分析与解释，确定检查结果的医学涵义，以获取相关临床资料，并结合病人实际作出判读和分析，以利于诊断、分析病情变化和进展、评估预后、提供治疗方案和指导等。辅助检查包括各种常见影像学检查、心电图、脑电图检查、病理学检查、常规实验室检查等。人工智能在医学图像识别方面目前已经有比较成熟的应用实例。通过较为成熟的算法和大数据应用，AI进行智能影像识别，通过对已有的图像快速学习，达到对医疗图片的自动判断，能够作为辅助工具，提高医生工作效率，并可以做到更加客观、高效和精准［6］。传统临床辅助检查结果分析判读无论是教学还是学生训练均存在教学内容零碎分散，牵涉教学人员复杂，涉及教师专业局限、无法有效、有组织地统一进行培养，所以往往对辅助检查结果有效判读和分析是临床技能教学的一大难点，也往往是薄弱环节。而AI的出现可通过学习管理软件，根据学生的个人进度，为每个学生绘制适合自己的学习路径，提供精准的个性化学习，有效检查医学生对各项临床常用实验室检查、影像学检查、心电图检查等结果的学习效果，从而帮助医学生提高综合分析能力和临床辅助检查结果判读能力。AI还可拓宽学生的学习空间和时间，起到临床教师无法胜任的全面性、客观性、实时性、准确性指导学习的作用。
3．2AI可用于医学生临床问诊能力的培养和训练
问诊是医师通过对患者或相关人员的系统询问获取病史资料，经过综合分析而作出临床判断的一种诊法。问诊对疾病的诊断及治疗、良好的医患关系的建立均有极其重要的作用。因此，问诊是每个医学生必须掌握的临床基本技能。运用AI对医学生进行问诊能力的训练可基于以下两方面进行：AI可作为问诊能力训练的示范性和辅助性助手，即扮演教师教学的角色，以实现临床医生的部分功能。以百度医疗大脑为代表的人工智能已可通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，模拟医生问诊流程，与患者多轮交流，在问诊过程中AI可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，依据患者的症状，提醒医学生更多的诊断可能性和问诊的遗漏不足，辅助医学生完成问诊。这样对医学生问诊的条理性、层次性、全面性等方面的训练有着极大的提高。AI可通过智能化机器人模拟病人的方式，有望取代标准化病人（SP）或实际病人来实现对医学生临床问诊能力的培养和考核。随着人工智能的进一步发展，基于计算机视觉、人机交互技术、自然语言处理的深度学习算法的智能机器人将能很好地模拟病人的症状、表情、动作、语言；提供更为标准、规范、准确的病情模拟演示和交互对话。同时可以并通过摄像实时记录和呈现、回放问诊整个过程，通过其人工神经网络的学习，对问诊的各个环节、问诊内容、问诊技巧等具体项目进行评分等数据采集，继而通过大数据挖掘和云计算等技术发现和分析学生在问诊过程中的不足和缺陷，给出准确的评价和指导意见，从而实现对医学生的精准指导和培养。
3．3AI可作为临床技能实践训练的重要补充
人工智能通过集成个性化建模、社会仿真和知识表达，能够为学习提供随时随地的支持［7］。人工智能对于每一位医学生来说相当于一位“虚拟导师”，从而实现定制化、个性化、精准化的自适应学习。人工智能应用于医学临床技能培养将更加注重学习者自我导向、自我评估、团队合作等软技能的提升。人工智能通过数字化技术可为医学生提供更多教科书或教室的固定环境中无法参与的现场临床技能训练的机会。通过人工智能手段，可以全息定量化地虚拟还原现实，在虚拟的空间里，医学生可直接透视人体的细致解剖结构，并由医生进行操作和讲解。这种新模式突破了时间和空间的限制，提高了教学的质量和效率。例如清华大学医学院建立的“智慧现实虚拟临床教学中心”在国内率先开启了“人工智能＋现实虚拟”的临床教学培训新模式［8］。该模式将患者的CT、核磁等影像数据，经过人工智能系统处理，得到真实还原的全息化人体三维解剖结构并映射在虚拟空间里。医生可通过专用设施，在增强现实的虚拟空间里全方位直接观看到患者真实人体结构的解剖细节，并可通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的立体几何分析，精确测量目标结构的区位、体积、径线、距离等参数，同时还可进行虚拟解剖作业、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。融合全息影像技术、3D打印技术、虚拟现实和虚拟仿真技术的人工智能将打造一个“人工智能＋全定量现实虚拟仿真”时代。如临床常用穿刺技术的训练可通过人工智能融合虚拟仿真穿刺设备在虚拟空间进行模拟仿真的操作训练。通过虚拟设备的接入，可将体格检查的训练如心肺触诊、听诊，腹部触诊在虚拟仿真环境中进行，人工智能可协助教师使用3D打印技术设计、构建3D打印的器官及模型，用于模型训练体查、病例讨论、器官病变解剖演示、临床过程演示如分娩过程等。
3．4AI可用于医学生临床思维能力与全面诊疗能力的培养和提高
人工智能可以通过模拟真实的临床环境，为学员提供一种能够自主学习、加强感官认知、易于操作的全方面的学习条件，比空间抽象的说教更具说服力，使医学教育更高效。如CMTT临床思维训练系统，其教学病例均来源于临床上真实的患者，涵盖了临床多个学科，可供训练、考核的病例数量达百余例。该系统在进行鉴别诊断时，还能够帮助医学生比较相似病症之间的区别和联系，训练实习医师临床决策思维能力，并根据病史及检查结果和诊断结论，给出治疗方案。医学生完成每一个病例，可对比标准病例进行自查和分析，也可反复学习，达到巩固提高的学习效果。该系统使思维综合训练与临床实践紧密结合，可有效培养医学生的医学思维及临床决策能力，提高临床教学质量，降低教学成本与风险，最大限度地满足临床综合诊疗能力培养和考核的教学需求。“临床辅助决策支持系统”是目前已投入使用的另一类型的培养医学生临床思维能力培养的人工智能系统。“临床辅助决策支持系统”是基于全球循证医学证据数据库和专家共识发展的临床知识数据库，内容覆盖上千种疾病和症状、1万多种诊断方法、3000余项诊断性检测、4000余项诊疗指南。为医学生在临床诊疗和学习过程中即时提供精准、可信并及时更新的诊疗知识，以帮助他们做出最佳诊断、优化治疗方案、改善患者预后。临床辅助决策支持系统可引导医生从症状出发建立诊断假设，指导医生提供证据（症状和检查）证明自己所选的诊断假设，直至最终确诊，可以有效防止误诊和漏诊。AI可有效地引导医学生建立起以循证医学为基础的临床思维，增强疾病诊治的科学性和有效性，从而建立起标准化的临床思路，符合正确的诊疗流程。可进一步根据诊断结果，提供相应的治疗方案给医生参考以提高医学生全面的诊疗能力。
心智模式的作用机理
心智模式(Mental Model)是苏格兰心理学家肯尼思・克雷克(Kenneth Craik)在1943年首次提出的。彼得・圣吉将其定义为：根深蒂固存在于人们心中，影响人们如何理解这个世界(包括我们自己、他人、组织和整个世界)，以及如何采取行动的诸多假设、成见、逻辑、规则，甚至图像、印象等。
从本质上看，心智模式是人们在大脑中构建起来的认知外部现实世界的“模型”，它会影响人们的观察、思考以及行动。在我看来，心智模式的作用机理包括三个方面(如图1所示)：
图1上部显示的是个体学习的OADI循环(Kofman，1992)，下部则显示了心智模式的作用机理。按照考夫曼的说法，个体的学习过程可描述为“见－解－思－行”的循环(简称OADI循环)，所谓“见(Observe)”，指的是从特定经历中取得素材，不仅指观察，还包括通过各种渠道获得的感觉、知觉等；“解(Assess)”是对得到的素材进行解释、评估，加以理解；“思(Design)”是对解释、评估以后的信息加以总结，形成抽象的概念、理论或模式；而“行(Implement)”则是将概念、理论付诸实践，以检验概念或理论的真伪。
与此相对应，心智模式的作用机理主要有三种，即心智模式通过三种途径影响个体的观察、思考和行动，具体包括：
1 认知框架
心智模式为人们提供了观察世界的认知框架，如同一个“滤镜”，会影响人们所“看见”的事物。具有不同心智模式的人在观察同一事物时，往往会有不同的感受或得出迥然不同的结论。2005年，联想集团拟并购IBM PC业务时，众说纷纭，不同的人选取了不同资料，得出各种各样的结论；即使对同一个资料，看法也不尽相同，真可谓“仁者见仁，智者见智”。这就是心智模式作用的体现。
2 思想路线
认知心理学家瓦瑞拉认为，人的认识并不是一个简单被动地反映客观事实的过程，而是我们经验世界创造的主动过程。基于从外部世界获取信息，我们对其进行解读，做出合理的假设、想像，并按照特定规则或逻辑进行推论，从而做出判断和决策。在这方面，每个人其实都有很多切实的感受。例如，在午夜，你走在空旷的街道上，脑海中会浮现出很多画面，包括潜在的危险等，会不由自主地加快脚步。阿吉里斯等学者基于现代心理学的研究成果，提出了“推论的阶梯”(ladder of inference)，是对心智模式如何影响人们形成结论和信念的形象说明。
3 行动导向
彼得・圣吉指出，心智模式不仅决定我们如何理解世界，而且决定我们如何采取行动。因为在人们在成长和发展心智模式的过程中，会逐渐总结规律、发现模式，形成一些对世界的概括性的看法，即价值观和世界观，这会影响人们的判断和行为。例如，相信“x理论”的管理者会将员工视为懒惰的、千方百计谋求个人利益而不顾公司利益的，从而更倾向于采取严格的管控措施；而相信Y理论的管理者会将员工视为积极的、能自我约束和激励的，因此更倾向于采取授权、激励等管理措施。
总之，我认为，心智模式是一种客观的心理存在，它影响着人们的观察、思考、决策和行动。心智模式没有绝对的对错、好坏之分，是一把“双刃剑”。由于心智模式是人们在特定的环境中基于自己的经历形成的，如果环境没有太大的变化，现有的心智模式将使个人和组织高效运作、得心应手，强化既有的成功；另一方面，如果环境发生了根本性的变化，用原有的心智模式去观察、思考和行动，就会处处碰壁。因此，人们需要定期检视自己的心智模式是否与环境相匹配，并在必要的时候改善自己的心智模式。
如何改善心智模式?
由于心智模式隐而不见，而且具有自我增强的特性，它常常变得根深蒂固，难以改变。那么，如何改善心智模式呢?
彼得・圣吉指出，改善心智模式的过程，从本质上是把镜子转向自己，试着看清楚自己的思考与行为如何形成，并尝试以“新眼睛”获得新的信息、以新的方式对其进行解读、思考和决策。这从本质上看是一个自省、学习、创新和变革的过程，包括如下四个步骤(如图2所示)：
1 觉察――开放的头脑
觉察是改变的前提。因此，让人们产生觉察，把隐藏于个人内心深处隐而不见的假设、规则、成见等“浮现”出来，才能更加主动地对心智模式进行检验和改善。在麻省理工大学资深讲师奥托・夏默看来，这是一个“打开心门”、让我们有一个“开放的头脑(openmind)”的过程。觉察可以源自内省，也离不开外界条件的触发。
2 检验――开放的心灵
俗话说：“巧妇难为无米之炊”。在我看来，新的资料是生成新的心智模式的必备原材料。在“心门”打开之后，人们可以通过新的视角去获得新的资料，或以新的视角去审视原有的资料。
3 改善――开放的心灵
在接纳了新的资料之后，人们需要用新的规则或逻辑对其进行解读，以便检验心智模式的有效性及其适用范围。由于思维的连续性，这一过程和检验几乎是同步发生的，是奥托・夏默所称的“开放的心灵(open heart)”。
4 植入――开放的意志
由上文可知，心智模式不是存在于理性思维的层面，而是隐藏于思维的背后，是在潜意识或无意识状态下发挥作用的心理存在。所以，要想让其发挥作用，必须经由持续的练习，让其成为下意识的习惯，让一些价值观、规则、逻辑等成为牢固的信念，进入潜意识层面，才能较稳定、持久地发挥作用。对此，夏默称之为“开放的意志(openwill)”。
需要说明的是，这一过程的四个步骤并不是截然分开的，改善心智模式的过程也不是单向的，更不可能一蹴而就，而是非常微妙、复杂、困难的。甚至当你或他人认为你已经发生改变时，一些根深蒂固的观念或习惯仍然自觉、不自觉地左右着你。
改善心智模式的具体方法
对于改善心智模式的方法，一些管理学者曾进行过广泛的研究，取得了一些成果。例如，阿吉里斯等开发了“左手栏”、“推论的阶梯”、“实践反思探询”等实用方法和工具；彼得・圣吉等整合众多学者的研究成果，提出了改善心智模式的若干方法，包括“深度会谈”、“系统思考”等；奥托・夏默提出的“U型理论”，其核心也涉及心智模式改善。
基于实用的角度，根据上述改善心智模式的循环，我们可以
找到很多改善心智模式的具体方法和工具(如图3所示)。
在此，笔者提出改善心智模式的八种方法，供大家参考：
1 自省与反思
自省是改善心智模式的核心方法。通过自省，我们得以发现自己内心世界深处隐藏的成见、假设、逻辑、规则，使这些图象浮现出来，藉此可以对其有效性加以检视。此外，自省也可以让我们以开放的心灵接纳不同的意见。在这方面，联想集团前任董事局主席柳传志先生就向曾国藩学习，养成了自省的习惯，并由此形成了富有联想特色的“复盘”方法论。
2 学习
通过获取新的信息，开阔自己的视野，可以拓宽“观察框架”；通过了解新的思考逻辑，掌握更多的规则，可以更新“思考路线”；通过借鉴新的观念，形成新的习惯，可以修正自己的“价值导向”。总之，通过学习，人们可以获得合时宜的心智模式，使行动更有效。
对此，需要破除对学习的认识误区，不仅通过阅读、听讲，获取新的知识或信息，也要扩大人际交流，向他人学习，尤其是接纳和欣赏差异性，积极向与自己看法不同的人学习。同时，要善于总结和反思，从工作中学习，把自己的经历当作最主要的学习途径或方式。
3 碰壁
在当今信息泛滥、浮躁的时代，主动地自省和“学而知之”显得难能可贵，更常见的情形似乎是“困而知之”：因为老办法行不通了，按照原有的规则得出的看法显得不伦不类，据此做出的对策和行动碰壁了，会促发人们产生觉察和内省。因此，不回避、隐藏问题，而是积极地面对问题、困难与挑战，积极地分析原因，尤其是反思自己内心的心智模式，是个人学习、提升的重要契机。
4 更换新的环境
心智模式的形成具有“路径依赖性”，也就是说由于每个人的成长环境与经历不同，心智模式也可能是不一样的。正如诺贝尔奖得主埃德尔曼所说，虽然我们生活在同一个世界，但由于各自的经历和目的不同，我们对某一特定事件的意义理解各不相同。在这方面，“孟母三迁”的故事深刻地揭示了外部环境对心智模式的影响作用。对此，换一个新环境，有助于个体心智模式的改善。正如清华大学陈国权教授所指出的，改善心智模式的一个有效方法，就是让新颖、鲜活和丰富多样的体验不断冲刷、冲击、甚至冲破我们可能落后和固化的心智模式。如果人们长期在一种熟悉的环境下工作和生活，也许很难产生新的灵感，却很容易固化思维。人们需要有意识地创造条件，让自己有在各种环境下工作、生活或旅行的经历，体会各种自然和人文景观、文化、风土人情、生活方式，获得新的知识。
5 换位思考
《列子》中有一个“疑邻偷斧”的小故事，形象生动地说明：当我们心里有了某种想法之后，通过心智模式“选择性观察”的机理，就会让我们发现更多能印证这种想法的事例，从而更加坚定自己的判断。这是心智模式的自我增强特性。同时，这个故事也告诉我们，当有了新的资料之后，我们会进行新的推论，从而改变自己的判断。如果能不断发现新的资料或能用新的视角去解读现有的各种资料，就可以持续优化自己的心智模式。
6 情景规划
在商业应用中，壳牌石油公司是第一家通过“学习如何浮现管理者的心智模式，并加以改善”而加速组织学习的大公司。它之所以能成功地度过20世纪70～80年代两次世界石油危机的巨大冲击，主要归功于运用“情景规划法”(Scenario Planning)来改善集体心智模式。不同于传统的战略规划或预测方法，情景规划法质疑人们认为理所当然的一些基本假设，例如十几年来，世界石油的需求量一直保持持续稳步增长的态势，所以石油的价格也会保持相对稳定，不会有大幅波动，开发一系列新的情景，帮助管理者以新的视角或方式观察这个世界。从某种意义上讲，情景规划法的特别之处就在于它能促进管理者心智模式的改善。
7 尝试会谈
相对于个人学习，与他人的交流，更可能让自己“豁然开朗”，正如人们常讲的“听君一席话，胜读十年书”。在这方面，彼得圣吉推崇的“深度会谈”(Dialogue)是一种有价值的交流技巧。在圣吉看来，“深度会谈”是深入地、高层次、高质量的沟通、倾听与共享，其目的不是探究真相，而是建立“共同的意义”。它要求自由地发掘微妙的话题，摒弃自己的成见，悉心倾听，并通过深入的理性思考，对我们认为理所当然或顺理成章的一些经验、工作程序、方法或假设提出质疑，借以发现隐藏在事物背后的真正规律。因此，深度会谈是改善心智模式的核心方法之一，也是激发集体智慧的重要手段。
8 持续“修炼”
改善心智模式归根结底只能靠自我的持续“修炼”，他人无法替代，外界的条件也只是一些促进或激发因素。持续“修炼”是改善心智模式的不二法门。
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