人工智慧畢業論文

　　人工智慧雖然是模擬人的智慧創造出來的，但是，反過來也讓我們對於人的智慧，對於如何培養批判性思維有了更深入的思考。以下是小編整理分享的關於的相關文章，歡迎閱讀!

　　篇一

　　人工智慧與人的智慧

　　【摘 要】 淘寶推出Buy+和AlphaGo戰勝李世石，進一步催熱了VR和AI市場。本文的分析表明，VR和AI都有一個共同的基礎――真實、準確的資料。同樣，人工智慧和人的智慧也有很多類似之處，不僅依賴個體對於符號數字、文字的準確解讀，而且還需要對多種資訊來源進行比較、評判和確認。人工智慧雖然是模擬人的智慧創造出來的，但是，反過來也讓我們對於人的智慧，對於如何培養批判性思維有了更深入的思考。

　　【關鍵詞】 虛擬現實;人工智慧;批判性思維;媒介技術

　　【中圖分類號】 G40-057 【文獻標識碼】 B 【文章編號】 1009―458x201605―0041―02

　　最近，微信朋友圈的兩大熱點話題無疑是新推出的虛擬現實Virtual Reality，VR應用淘寶Buy+[1]和人工智慧Artificial Intellegence，AI棋手AlphaGo。淘寶Buy+推出當天，有人就驚呼：“嚇得馬上剁了還剩下的那隻手!”AlphaGo戰勝韓國圍棋國手李世石以來，網際網路大腦[2]的話題也一直是朋友圈的討論熱點。從網際網路的底層執行邏輯來看，無論VR還是AI，基礎都是資料――準確、真實、可信的資料。資料對於VR、AI的意義，就如同知識真正的真知灼見對人的意義。我們從VR、AI這兩個應用入手，聊一聊人工智慧和人的智慧。

　　首先，對於淘寶Buy+，我的看法是：淘寶基礎資料的造假，將使VR購物體驗大打折扣。

　　作為一個計算機科班出身的偏執狂，我懷疑一切網路支付的安全性，所以，以前從來沒有繫結過銀行卡，網購只買書，貨到付款。春節前預定出境遊一時貪便宜用支付寶便宜200元，綁定了支付寶，遂加入剁手黨，並在春節期間拿出專業的研究精神，付出上萬元的研究“經費”，對我國電子商務平臺進行了全面深入的研究，為此，還獲得了京東、淘寶頒發的剁手獎!研究結論：中國電子商務平臺購物的便利、流程的順滑，絕對世界一流!為中國電商生態點贊!

　　可是，從4月2號開始，我還是退出了剁手黨，重新回到專賣店、各類商城去買服裝、鞋帽等日用品。原因是淘寶服裝的號碼太不靠譜了!我買的好幾家不同店的羊毛、純棉、羊絨號稱開衫，不管標的是L、XL，還是XXL，收到的實物全都比以前在商場買的小1、2公分。你說號碼不準，我好好看產品說明，按照尺寸來選服裝。結果，白紙黑字的尺寸資料也全無信用!

　　你說你弄個VR，無非就是幫我試個衣服，看看合不合適、好不好看嗎?這倒好，按照商家提供的資料，VR試出來效果特別好，收到實物一看，完全不是一回事兒。原來我還以為淘寶的造假只是抄襲名牌，現在才發現造假也是一個生態鏈，從基本資料開始，每個環節都可能有假。所以，沒有基礎資料的標準化以及誠實守信的商業環境，服裝類VR會嚴重失真、失信。資料與實物不對標，會導致VR技術應用的作用大打折扣。

　　其次，AlphaGo贏了李世石，是否意味著機器已經比人聰明瞭?人是否應該有危機感了?我想說，大可不必，為時尚早。我們舉個例子來說明人工智慧的不同層次。

　　比如說，《星球大戰》裡的機器人部隊要來攻打北京，我們怎麼辦?第一層次，如果是比較傻的、只會按照導航指令進行智慧判斷的機器人近似於單機版的AlphaGo，可以採用軟體打擊。先派偵察兵弄清楚機器人用什麼地圖導航包括自動駕駛汽車、無人機等這類新應用都依賴三維立體地圖的導航，然後用黑客手段把三維立體地圖資料全部換掉，用一套假地圖資料為機器人導航，把它們引到某死亡之地。

　　第二層次，假如機器人不但有一套導航系統，還具有批判性思維能力，並且有一套由衛星、各路感測器系統組成的“觀察”體系，幫助機器人用周邊事實景物資訊跟地圖資訊進行比較，判斷地圖的真偽，情況就比較複雜了。對於這類機器人的進攻，最適當的應對措施就是硬體打擊，當機立斷斷電斷網。不過，需要說明的是，這種運算機器學習要複雜得多，系統配置也昂貴得多，而且要求網路具備強大的容錯效能，防止資訊被長城防火牆之類的攔截。

　　分清人工智慧的這兩個層次，對於我們認識人的智慧，認識媒介與認知的關係，具有重大的啟發。

　　討論人的智慧首先需要區分兩種完全不同的認知論：個體認知論與社會認知論。教育心理學聚焦學習者個人的認知規律，偏重於個體認知論;網際網路大腦更多關注的是社會群體認知論。今天，教育技術學和教育學的“壞理論”根源往往在於將兩者混為一談。

　　簡單說，今天人類用書本、網路所承載的全部知識，是從荷馬史詩、聖經、蘇格拉底、柏拉圖、亞里士多德、哥白尼一直到牛頓、達爾文、愛因斯坦等數千年來人類對世界全部觀察的積累。把這些分散於不同時空的“人類智慧”連線在一起的就是口傳、手工抄寫的羊皮書、印刷技術、廣播電視、網際網路等媒介技術。所以，當一個6歲的孩子坐在教室裡拿起書本的時候，他面臨的巨大認知難題，是一個幼小的僅僅有6年人生經驗的個體跟人類整體經驗積累的對話。他首先要做的事情，是像海倫・凱勒那樣，在數十次、數百次的重複後，認“字”[3]。這樣的個體學習，不採用行為主義的學習方式，難道你讓他/她拒絕認字，自我建構一套表達符號?

　　人類知識就是由跨越時空的一個個個體，藉助於媒介技術的記錄、匯聚、複製、傳承、批判等過程生產形成的。這是一個跨越時空的人藉助媒介技術支援，以社會認知的方式生產知識的過程[4]。個體的學習，則是個人經驗，跟人類知識、規則對話，融入及參與社會合作，藉以實現個人生存和發展的過程。區分個體的人、群體的人和作為人類的人，是我們分析和解決教育問題的出發點。我以為，當下中國教育研究中最大的問題，恰恰在於一直在討論一個抽象的、理想主義的、沒有具體所指的概念――人。因此，無論“全人”，還是技術與“人”，都是爭論不清的話題。

　　與人類整體的知識建構社會認知論相比，個體的人其實相當於處於三維地圖情境下的機器人，我們的感知感測器能探測到的其實只是自己周圍很少的真實資訊，如果你接收到的知識體系是被黑客“黑”過的一套假三維地圖的話，你如何判斷正確的方向?20世紀很多偉大的哲學思想，包括福柯的“知識考古學”、波蘭尼的“個人知識”、哈耶克的“自生自發秩序”等，其實或多或少都跟“個體的人”“某個群體的人”與“整體的人類知識”這個典型對話情景有關，恰如三維地圖情境下的機器人。換句話說，在製造一個人工大腦的機器的過程中，促進了我們對人類智慧的省察與深度思考。

　　不過，迄今為止，我們能做的仍然主要是在社會認知體系上的建構，用外在的認知形成去推演腦內的“運算”過程，人腦內部真正的意義形成至今還是一個未知領地腦科學的研究主要還是在Function，而不是Meaning層面。

　　對人工智慧第一、第二層智慧的分析也說明，批判性思維的培養太複雜了，而應試教育知道、信奉一套被輸入的知識則要簡單得多。批判性思維不僅自己學生、老師要有質疑的意識，還需要一套社會化的“感測器”系統的支援和驗證。所以，教育改革真的是天下最難的改革，也可以說，所有的改革本質上都是人的思維和認知方式的改革。

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