Los pros y los contras de la inteligencia artificial [Ensayo sobre la Universidad de Inteligencia Artificial]

En la era de la información que aboga por la inteligencia, la inteligencia artificial ocupa una posición importante en el sistema científico del nuevo siglo. Sin embargo, los cursos de inteligencia artificial tienen características distintivas que los diferencian de otros cursos y no pueden adaptarse a los tradicionales. modelo de enseñanza. La siguiente es la información relevante sobre el artículo sobre universidades de inteligencia artificial que he recopilado cuidadosamente. ¡Espero que le resulte útil!

Tesis sobre universidades de inteligencia artificial, Parte 1

. Enseñanza de la inteligencia artificial en la era de la información Investigación

Resumen: En la era de la información que aboga por la inteligencia, la inteligencia artificial ocupa una posición importante en el sistema científico del nuevo siglo. Sin embargo, los cursos de inteligencia artificial tienen características distintivas que son. diferente de otros cursos y no puede adaptarse al modelo de enseñanza tradicional. Para promover el desarrollo de la educación en inteligencia artificial en mi país y cultivar y crear talentos más "inteligentes", es particularmente necesario investigar y mejorar los métodos de enseñanza de los cursos de inteligencia artificial. Al explorar la naturaleza única del tema de la inteligencia artificial, se señalan varias cuestiones clave en la enseñanza de la inteligencia artificial. Combinado con la práctica docente del curso "Inteligencia Artificial", se proponen formas de mejorar la calidad de la enseñanza de la inteligencia artificial desde los aspectos de la selección de libros de texto, la enseñanza en el aula y la práctica del curso. ?

Palabras clave: Era de la Información; Inteligencia Artificial; Enseñanza Curricular?

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática y un campo que estudia el uso de la simulación por ordenador y una visión integral. Tema que amplía las funciones del cerebro humano. En otras palabras, la inteligencia artificial estudia cómo utilizar las computadoras para imitar actividades de pensamiento como el razonamiento, la prueba, la identificación, la comprensión, el diseño, el aprendizaje, el pensamiento, la planificación y la resolución de problemas del cerebro humano para resolver problemas complejos que solo pueden ser manejados por expertos en la materia [1]. La investigación en inteligencia artificial está a la vanguardia de la tecnología de la información, y su investigación, aplicación y desarrollo determinan hasta cierto punto la dirección del desarrollo de la tecnología informática [2]. Muchos campos de investigación de la inteligencia artificial, como la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático, la extracción de datos, la recuperación inteligente, la robótica, las redes neuronales artificiales, etc., están a la vanguardia de la tecnología de la información y muchos resultados de investigación han entrado en la vida de las personas. . Al mismo tiempo, la aplicación generalizada de la tecnología de la información también ha planteado necesidades urgentes para el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.

Para adaptarse a las necesidades cada vez más generalizadas de la tecnología de inteligencia artificial, los colegios y universidades nacionales y extranjeros generalmente ofrecen cursos de inteligencia artificial como uno de los cursos básicos de las carreras de informática. El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en los Estados Unidos es un representante de la educación en inteligencia artificial entre muchas universidades estadounidenses. La escuela ofrece "Inteligencia Artificial" para estudiantes de segundo y tercer año con especialización en informática. y métodos de pensamiento de la inteligencia artificial. "Inteligencia Artificial" ofrecido por la Universidad Central del Sur en China es un curso de calidad a nivel nacional. Es un curso obligatorio para estudiantes universitarios y estudiantes de posgrado con especialización en información. El propósito es cultivar los conceptos de "inteligencia" de los estudiantes y dominar los conceptos básicos. Teorías y fundamentos de la inteligencia artificial, métodos y técnicas básicas.

El campo de la investigación en inteligencia artificial involucra ciencias de la computación, control automático, matemáticas avanzadas, psicología, filosofía y muchas otras disciplinas, por lo que el contenido es abstracto y difícil de entender. Durante el proceso de enseñanza, los estudiantes temen las dificultades. Al mismo tiempo, los profesores tienen dificultades para seleccionar materiales didácticos, métodos de enseñanza y experimentos de enseñanza, lo que tiene un gran impacto en el efecto de la enseñanza. Para lograr mejor los objetivos de enseñanza de la inteligencia artificial, mejorar la calidad de la enseñanza y popularizar mejor el conocimiento inteligente, este artículo combina la enseñanza característica del curso "Inteligencia Artificial" de la Universidad Central Sur para pensar y discutir la selección de materiales didácticos, aula. vínculos entre la enseñanza y la práctica, y propone Mejorar los métodos para mejorar la calidad de la enseñanza del curso "Inteligencia Artificial", cultivar y crear talentos compuestos más teóricos y orientados a la aplicación, y promover el desarrollo de la informatización y la inteligencia en la sociedad actual.

1. ¿Selección de materiales didácticos? ¿Aprender de las fortalezas de los demás y adaptarse a las condiciones locales?

Debido a las diferentes comprensiones de la cognición humana, los investigadores de inteligencia artificial adoptan diferentes métodos de investigación, con énfasis en Los métodos de lógica matemática, el conexionismo que se centra en la simulación estructural y el conductismo que utiliza métodos de simulación del comportamiento son las tres escuelas principales de investigación en inteligencia artificial. Esta diferencia también se refleja. En los métodos de investigación escritos o escritos por diferentes universidades. En términos de los materiales didácticos seleccionados, los enfoques de enseñanza del MIT y la Central South University son diferentes. Además de las diferentes escuelas académicas, también existen muchas direcciones de investigación relativamente independientes en el campo de la investigación de inteligencia artificial, y los métodos de pensamiento de las diferentes direcciones de investigación tienen sus propias características.

Además, la investigación en inteligencia artificial debe combinarse con el desarrollo social y económico local para tener un espacio de desarrollo más amplio, y el desarrollo económico de diferentes países y regiones tiene diferentes requisitos para la inteligencia artificial, lo que plantea nuevos requisitos para los materiales didácticos de la inteligencia artificial. cursos como materia básica.

Aunque diferentes escuelas, numerosas direcciones de investigación y antecedentes de aplicaciones complejas han ampliado el alcance de la investigación sobre inteligencia artificial, también plantean nuevos desafíos sobre cómo elegir libros de texto sobre inteligencia artificial. Por lo tanto, cómo elegir libros de texto sobre inteligencia artificial para que los estudiantes puedan comprender la descripción general del campo de investigación y ser fáciles de aceptar es una cuestión importante y difícil. Con base en las consideraciones anteriores, la inteligencia artificial, como materia inteligente básica, debe seguir los dos principios siguientes en la selección de materiales didácticos: primero, comenzar verdaderamente desde la perspectiva de los objetos de enseñanza y considerar plenamente sus reservas de conocimiento y habilidades receptivas. Elija materiales didácticos que equilibren amplitud y profundidad, conocimiento fundamental y tecnologías emergentes, y que tengan un centro de instrucción claro. También debemos prestar atención a las cuestiones de conexión de cursos relacionados en la etapa inicial, como matemáticas discretas, estructura de datos, teoría de probabilidad, lenguaje de programación, simulación de sistemas, control automático, etc., para que los estudiantes puedan incorporar inteligencia artificial a la inteligencia artificial existente. sistema de conocimiento, estimular el interés en el aprendizaje y lograr la popularización. El propósito de la educación inteligente. En segundo lugar, debemos considerar el desarrollo a largo plazo de la región y seleccionar materiales didácticos apropiados basados ​​en las características económicas locales. Los conocimientos relacionados con la inteligencia artificial se pueden aplicar directamente en campos como la fabricación mecánica, el desarrollo de software, el comercio electrónico y la toma de decisiones inteligente. Por lo tanto, como materia básica que involucra muchas materias y se usa ampliamente, la dirección del desarrollo económico de la región debe considerarse plenamente al establecer contenidos de enseñanza de inteligencia artificial para servir al desarrollo económico local. El Equipo Nacional de Enseñanza de Inteligencia Artificial de la Universidad Central Sur tuvo en cuenta que Changsha, provincia de Hunan, es un centro para empresas de maquinaria y de industria pesada, y seleccionó materiales didácticos y formuló planes de enseñanza centrados en el control inteligente. inteligencia artificial, pero también aumentó las oportunidades laborales de los estudiantes. Esta es una experiencia valiosa que vale la pena promover.

Liu Xingbao:

La selección del material didáctico es un paso importante para mejorar la calidad de la educación y se debe prestar atención a la inteligencia artificial debido a su diversidad de géneros, numerosos contenidos y su estrecha conexión. aplicaciones prácticas, para que los estudiantes puedan dominar ambos. Puede obtener una imagen completa del campo y aprender algo de él.

2. Enseñanza por subtemas y discusión grupal

La enseñanza en el aula es una de las características básicas de la educación escolar. Este enfoque uno a muchos puede maximizar el acceso a más personas. Conocimiento. Las conferencias en el aula son impartidas principalmente por profesores y los estudiantes se encuentran en una posición pasiva. En cierto sentido, las conferencias en el aula ignoran a los estudiantes, el cuerpo principal del aprendizaje. En esta situación de enseñanza, los estudiantes no participan en el proceso de aprendizaje y aceptan pasivamente el contenido de la enseñanza. Incluso pueden ser incapaces de seguir el progreso del aprendizaje y dejar de escuchar. El profesor y los estudiantes trabajan de forma independiente y no se preocupan unos por otros. . En este caso, no sólo es extremadamente difícil asegurar la calidad de la enseñanza, sino que también provoca que los estudiantes pierdan interés en el curso, generando aversión al campo.

Aunque esta situación se da en todos los cursos, es particularmente destacada en el proceso de enseñanza de los cursos de inteligencia artificial. Esto viene determinado por las características de los cursos de inteligencia artificial. Los cursos de inteligencia artificial, que son la base de la educación inteligente, cubren una amplia gama de contenidos, con pocas conexiones entre capítulos y contenidos relativamente independientes. Cuando los estudiantes están expuestos a este conocimiento pero no pueden integrarlo con el sistema de conocimiento original, inevitablemente desarrollarán miedo a las dificultades. Para mejorar esta situación, creemos que es especialmente necesario cambiar los métodos de enseñanza y dar pleno juego a la iniciativa subjetiva de los estudiantes. Las operaciones específicas son las siguientes: Primero, los estudiantes deben obtener una vista previa del contenido de la enseñanza antes de enseñar para que tengan una impresión aproximada y cierta preparación psicológica para el curso que se impartirá. De esta manera, se cultivan los métodos de pensamiento de “inteligencia artificial” de los estudiantes y se forma gradualmente un modo de pensamiento habitual. En segundo lugar, después de guiar a los estudiantes para que aprendan a pensar en la inteligencia artificial, divídalos en varios grupos de interés según sus intereses. En tercer lugar, el instructor designa diferentes temas según las características de cada grupo y exige que cada grupo obtenga conocimientos sobre el tema mediante el estudio de libros de texto, búsquedas en Internet y otros medios, y los organice en documentos fluidos y legibles según el formato dado. En cuarto lugar, se requiere que cada grupo explique el tema a todos los maestros y estudiantes en el orden indicado de antemano y, al mismo tiempo, los documentos del tema del grupo se envían a todos los estudiantes con anticipación para que puedan comprender y comprender el conocimiento del tema. Quinto, después de escuchar las explicaciones y familiarizarse con los materiales, y bajo el auspicio del instructor, realizar discusiones o debates en profundidad sobre los temas tratados en el grupo. En sexto lugar, el grupo será calificado en función de los resultados de la discusión y se incluirá en la calificación general del curso.

Dado que cada capítulo del curso de inteligencia artificial es relativamente independiente, es muy adecuado para la enseñanza de debates basados ​​en temas.

En este proceso, el docente desempeña el papel de anfitrión, iniciador y orientador, dando tiempo a los estudiantes, permitiéndoles dar pleno juego a su iniciativa en discusiones y debates, para que los estudiantes puedan adquirir conocimientos activamente y profundizar su comprensión del conocimiento. comprensión. En la enseñanza de inteligencia artificial ofrecida a estudiantes de posgrado y doctorado de primer año en Central South University, el equipo docente adoptó la enseñanza en grupos temáticos. Los estudiantes generalmente informaron que les gustó este novedoso método de enseñanza y presentaron muchas ideas valiosas durante el proceso de aprendizaje. p>

Ver esto promueve una mayor madurez de este modelo.

3. Experimentos de enseñanza y práctica social

Los experimentos de enseñanza pueden profundizar la comprensión del conocimiento de los estudiantes y brindarles el sentimiento más intuitivo. Aunque muchas materias requieren una cierta cantidad de experimentos de enseñanza, para los cursos de inteligencia artificial, los experimentos de enseñanza de alta calidad tienen una importancia extraordinaria, lo que también está determinado por las características de sus disciplinas. Durante el proceso de enseñanza, descubrimos que los estudiantes suelen tener las siguientes preguntas cuando entran en contacto con la inteligencia artificial: en primer lugar, si las computadoras pueden realizar un lenguaje de descripción que es de uso casi diario; en segundo lugar, la inteligencia artificial es una materia que estudia los robots; en tercer lugar, cómo aplicar la inteligencia artificial para crear Si los robots producidos eventualmente serán comparables a los robots en el cine y la televisión, en cuarto lugar, si la inteligencia artificial ayudará al empleo;

Incluso si los profesores dan respuestas al presentar cursos de inteligencia artificial, las preguntas anteriores siguen siendo comunes entre los estudiantes. Si no puede dar a los estudiantes respuestas definitivas y eliminar por completo las dudas, obviamente afectará el entusiasmo de los estudiantes por aprender. La mejor manera de responder a las preguntas anteriores es mediante la enseñanza de experimentos y práctica social. Para ello, el equipo docente de inteligencia artificial de la Universidad Central Sur ha brindado un plan de diseño inspirador.

En cuanto a la organización docente, el equipo docente presta gran atención al contenido de los materiales didácticos y su conexión con la realidad. En primer lugar, aumentar el número de horas de clase experimentales para garantizar la calidad; en segundo lugar, organizar experimentos de inteligencia artificial de manera oportuna para fortalecer la conexión entre el contenido de la enseñanza y los experimentos. Por ejemplo, después de enseñar sistemas de producción, organice oportunamente experimentos con sistemas de producción en experimentos de enseñanza. Lo mismo se aplica a los correspondientes experimentos subjetivos de red Bayes, experimentos de búsqueda de la serie A, así como experimentos de simulación de sistemas de seguimiento de posición de control difuso utilizando la operación de la caja de herramientas Maltab, experimentos de simulación de reconocimiento de patrones de redes neuronales, cálculos de optimización de algoritmos evolutivos y otros experimentos. El último paso es proporcionar un entorno experimental de alta calidad. El equipo docente diseñó un conjunto de software de simulación experimental que es intuitivo y fácil de usar, proporcionando un buen entorno de software para mejorar la calidad de los experimentos. A través de experimentos específicos, el contenido del libro de texto ya no es aburrido y los estudiantes pueden obtener una comprensión más profunda de la esencia de la inteligencia artificial.

Por otro lado, se combina con la investigación científica y se casa con empresas para fortalecer la práctica social. La mayoría de los miembros del equipo docente de inteligencia artificial de la Universidad Central Sur han estado inmersos en una determinada dirección de investigación de inteligencia artificial durante muchos años y han obtenido una cantidad considerable de resultados de investigación. En la práctica social, los estudiantes visitan robots que pueden encontrar caminos automáticamente, entornos de simulación de investigación científica, etc., y los guían hacia el maravilloso mundo de la inteligencia artificial. Los resultados de la reforma educativa muestran que la combinación efectiva de enseñanza e investigación científica ha estimulado el fuerte interés de los estudiantes en la inteligencia artificial, y varios estudiantes ya han solicitado unirse al grupo de investigación. Actualmente, los productos industriales basados ​​​​en la teoría de la inteligencia artificial se han desarrollado rápidamente. El equipo docente de inteligencia artificial de la Universidad Central Sur ha establecido una buena relación con Sany Heavy Industry, una importante empresa de fabricación de maquinaria en Changsha. Durante el proceso de enseñanza de este curso, se invita a investigadores relevantes de la empresa a realizar informes públicos sobre aplicaciones de inteligencia artificial para que los estudiantes amplíen sus horizontes. Durante la práctica docente, los estudiantes visitan la empresa para comprender el proceso de producción industrial de productos inteligentes.

El experimento de enseñanza y el proceso práctico hacen que los estudiantes sean más conscientes de que la inteligencia artificial está estrechamente relacionada con nuestras vidas y no es un castillo en el aire. Al mismo tiempo, mejora el interés de los estudiantes por aprender, profundiza su comprensión de conceptos y dificultades relacionados con la inteligencia artificial, sienta una base sólida para participar en la investigación de inteligencia artificial y el desarrollo de aplicaciones basadas en sistemas inteligentes, y logra el propósito de cultivar una Nueva generación de talentos inteligentes.

IV.Conclusión

Este artículo analiza el curso de inteligencia artificial en términos de selección de material didáctico, métodos de enseñanza, práctica docente y experimentación, y resume y analiza la enseñanza y la práctica del curso. Se espera que los problemas que han surgido y las formas de mejorarlos mejoren la calidad de la enseñanza de los cursos de inteligencia artificial y promuevan un desarrollo mejor y más rápido de la investigación en inteligencia artificial.

Las ideas de reforma docente de este artículo provienen del curso nacional de calidad "Inteligencia Artificial" impartido por el profesor Cai Zixing de la Universidad Central Sur. Me gustaría expresar mi profundo agradecimiento al profesor Cai Zixing y al equipo docente. liderado por él.