篇(1)

关键词：科技；人工智能；失重餐厅

1明确选题

本案以科技和失重为主题。现如今的餐饮行业，要将装修风格和餐饮形式都打造的与众不同，打破传统的旧模式，增加独特性，才能吸引消费者。

本案就是典型的案例，该餐厅曾经主要以经营牛排、简餐为主。店铺原有二层楼，面积大约800平方。这次升级设计，以“人工智能”为基调，打造新的风格。目前国内的失重餐厅较少，听闻或是见过的客户都较少，所以失重餐厅是一种创新，能吸引更多消费者。将产品和装修彻底分离，从而形成一种新兴的设计理念。融入科技元素，以失重餐厅为中心，以其独特性来吸引顾客到店消费。

2背景资料和考察调研

2.1背景资料

项目位于重庆市南岸区，店面门口景色优美，消费的同时也可以观赏美景。周围铺面也是甜品，点心一类。而本案这家店风格是独特的，与其他的店并不重复。商铺对面无遮挡物，宽敞明亮，坐在店里可以悠闲的欣赏城市美景。

店面原本的设计是LOFT风格，在原来算是一种时尚潮流，但到现如今却不符合年轻人的审美和潮流。原有店面，里面都是一些以前陈旧的物品，不但不吸引顾客，还给人一种陈旧落后的感觉，并不能促进人们消费的心理。正是因为这些原因所致，我准备将这个餐厅改造为符合科技发展趋势的人工智能餐厅。

2.2考察调研

餐厅原来的设计，照搬了英国伦敦市中心的一家餐厅的设计。该餐厅面积大，可容纳多人同时用餐，品牌设计的目的是体现品牌宗旨。

而我的改造方案以人工智能为中心，整个餐厅充满科技感。做餐饮，设计很重要，细节方面有很多，我的设计理念是用科技为人类服务，设计中心是失重餐厅，让客人感受高端的人工智能科技带来的享受和贴心的服务。

3分析、定位与设计目标

3.1分析与定位

3.1.1设计分析

失重餐厅的三大经营特色：无服务员、无人传菜、无人结账。都是通过高科技来实现，充分体现到人工智能的科技感。

本案不同于其他餐厅，以高端的科技技术、服务标准和要求为基准。让客人花着物超所值的价钱，体验高端的科技。失重餐厅，让菜品飞到餐桌上，利用失重原理，让菜品通过双螺旋通道直接传到餐桌上。无服务员点单，客人用大屏幕餐桌进行点单。无收银员结账，没有具体的工作人员进行收费工作，顾客通过智能化科技进行点餐、下单、结账。餐厅利用传输轨道，将菜品传到指定区域。

3.1.2设计要素

此次店面形象升级中设计独特的风格与设计氛围给人带来的舒适感与文化感，营造一种独特的氛围。该店充分利用高科技，例如大屏幕的点单桌面，无人点单，无人结账，无人传菜等多种科技的应用。让消费者能在整个餐饮空间中能感到独特的舒适感和高端的科技感。一个好的餐饮空间设计离不开商业设计和文化设计，用现代科技文化作为中心，也可以很好的促进社会科技进步，让普通人离科技更近，让高科技触手可得。

3.1.3硬装设计

因为是失重餐厅，用餐区不锈钢材质选用较多，选用拉丝不锈钢，茶色镜面，采用多色乳胶漆，避免视觉疲劳，个别乳胶漆饰面里面暗藏发光灯带，在灯上采用纤维灯珠，用灯光营造科技氛围，用餐区周围的墙体采用的是3D全息投影技术，可根据菜品不同或顾客喜好更换主题，使顾客在用餐时身临其境。等待区硬装用了电影院的装修，采用隔音材料，让顾客在等位期间可以欣赏大片，吸音材料的使用也使用餐区的客人可以安静的享用美食。

3.1.3软装色彩

科技感的冷色调贯穿整个餐厅设计，整体软装设计围绕餐厅主题做搭配，从消费者的心理活动出发，也充分满足客户需要。等待区的座椅采用电影院模式，将电影院和3D立体影视在这个空间中表达出来。用餐区大立柜上陈列绿色植物，使室内空间焕发生机，色彩和谐。因为要表达科技感，所以在此次设计中冷色调颜色运用的较多。为了使空间看起来和谐且适宜用餐，所以在餐桌餐椅的选择上采用的是暖色调的椅子，搭配色彩鲜艳的靠枕，使整个空间达到和谐。

3.1.3灯光设计

灯光在空间中起着重要的作用。灯光的色调、色温、颜色及光照的强度、灯具的具体造型选用等都关系到整个空间的舒适度及美感。在此次设计中，用餐大厅灯光设计上，顶面运用了白色加蓝色的冷光源，照度较高，主要是为了让大厅整个用餐空间看起来干净、整洁、舒适、明亮，适宜用餐和交谈。灯光的搭配，烘托了氛围。餐桌的灯光运用上，暖色的点光源为主要光源，照度低，主要是为了营造出温暖、宁静、安逸的用餐氛围，打造舒适和谐的环境效果。

3.2设计目标

篇(2)

关键词：智能；智能科学与技术；语义分析；知识体系；课程体系

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2　“智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3　关键概念的剖析

3.1　“智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2　“智”的派生词

尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3　关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。

6　“智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。

如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7　结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

(11)智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。智能科学与技术的知识体系涉及关于人类智能的科学、关于人工智能的科学、应用人工智能的技术，具体有脑科学理论、机器推理理论、机器感知技术、知识发现技术、专家系统技术、机器人技术。

篇(3)

自2006年以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展迎来了第三次浪潮。谷歌、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与，使得人工智能方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国人工智能战略驱动的最为关键的一年。3月，人工智能首次被写入政府工作报告。7月，国务院重点指出人工智能技术和产业的发展规划，即推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，提升智能制造水平[2]。10月，十九大报告指出促进人工智能和实体经济深度融合的战略方针。12月，工信部印发促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划，旨在加快制造强国和网络强国建设。这一系列政策与方针都将人工智能作为重要的国家科技战略规划，为人工智能的发展布局提供了明确的时间表和路线图。

人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系，涉及脑科学，数学、计算机等多门学科，这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备，2018年4月，教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向，形成“人工智能＋X”的复合专业培养新模式[3]。2018年，教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业，2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2020年，基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展，在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。

目前，高校计算机专业采用的宽口径培养模式，在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性，以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能，难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此，在计算机大类专业下发展人工智能学科体系，独立建设人工智能专业，培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。

二、人工智能产业发展现状

我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到，谷歌，微软等国外高科技企业，在AI团队上均有千人以上的规模，相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业，领先幅度达到数倍之多。这一现象表明，我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口，如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才，是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。

图1 2017年全球高科技企业AI团队规模

图2 全球AI领域高校数量分布

我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究，只是当时人工智能一般会放在研究生教育中，作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础，教研成果丰富，师资力量雄厚。响应人工智能国家战略，我国各重点大学责无旁贷。

围绕人工智能专业建设，本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状，提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵，明确了人才培养目标，构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式，为人工智能学科体系布局做出贡献，有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。

三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况

一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示，中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末，全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校，其中美国高校较早地开展了人工智能研究，占据全球的57.3%，一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队，有着较大的提升空间。

国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位，它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位，内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术，其计算机学院设有专门的机器学习系，包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前，国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。

人工智能的就业前景在当前相当广阔，人才市场需求亟大，但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域，造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级，互联网行业的转型，服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来，国内很多高校紧跟步伐，在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始，引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构，跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院，由周志华教授任院长，建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。

国内外大学本科教育阶段，都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出，在成都市人工智能产业中，AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此，电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进，直面国家战略需求，紧贴行业形势，为人工智能领域的发展增强年轻的生命力，为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园，为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。

四、人工智能专业建设探索

（一）把握专业建设内涵，明确人才培养目标

国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景，是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承，把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中，首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来，人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础，吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识，不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域，但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知，具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景，与其它专业区分明显。同样的，人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业，应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。

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图3 人工智能专业人才培养的基本要求

人工智能旨在模拟人的意识与思维过程，智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能在经济政治决策，控制系统，仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史，还是从当今新时代新经济发展趋势来看，增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下，没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击，难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用，不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。

面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求，本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求，如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养，创新实践，领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发，全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能，有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家，在我国人工智能产业发展中贡献力量。

（二）构建课程体系架构，明确毕业评价要求

人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面，以学生素质为核心完成课程体系架构设置，构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上，开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块，详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖，公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入，筑起坚实的知识体系高墙，教学过程步步为营，培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识，掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程，完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分，从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学，为大二专业课程打下坚实基础。

人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程，核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中，学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台，进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力，使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。

实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终，以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的，培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先，人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次，综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外，鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研，使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台，校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力，尽早地明确未来发展方向，制定生涯规划。目前，许多高校学生为了快速迎合时代需求，对人工智能领域浅尝辄止，缺乏扎实的基本功与充分的研究成果，急于求成，在求职过程中屡屡碰壁。因此，学校应提供最大帮助与支持，让学生明确研究方向，鼓励学生在国内外继续深造，成为人工智能领域有真材实料的人才。

国家社会的需求在动态发展，学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养，对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授，更多地要求学生锻炼综合知识，专业技能，创新实践，自我修养等几个方面的能力，使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。

综合知识方面，培养学生具备坚实的人文社科基础知识；具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德；具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识，具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识，培养学生全方面、多元化的科学素养。

人工智能技能方面，培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识，能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求，结合人工智能相关原理与技术，设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势，能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究，包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论，加强学生对专业知识的深入理解，分析应用能力。

创新实践方面，借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式，让学生掌握基本的创新方法，具有创新意识和态度，能够提出创新性的技术路线与方案，并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发，锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。

自我修养方面，让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨，组织学生参与知识技术的分享讨论，培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目，学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识，不断适应发展的意识，具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力，最终成长为人工智能产业的高级人才。

人工智能专业的毕业生可选择继续在人工智能领域深造，进行更深入地研究，或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业，从事人工智能的技术研究、系统研发以及工程管理和教育等工作。成为该领域的软硬件高端工程师、交叉学科的应用架构师、创新创业家、算法研究与理论创新科学家，为国家科技进步贡献重要力量。

篇(4)

(中山大学信息科学与技术学院，广东广州510006)

摘要：结合中山大学智能科学与技术专业的建设情况，从教师队伍建设、本科教育的人才培养定位及课程体系设置、发展优势科学研究方向及学科建设等方面，提出有关交叉学科发展的思路。

关键词 ：智能科学与技术专业；教师队伍；课程体系；科学研究；学科建设

基金项目：广东省2014年本科高校教学质量与教学改革工程项目“智能科学与技术”（粤教高函[2014]97号）；中山大学2014年校级本科教学改革项目“智能科学与技术专业复合型人才培养模式的改革研究”（中大教务[2014]148号）

作者简介：李晓东，男，教授，研究方向为智能控制、人工神经网络，lixd@mail．sysu．edu．cn。

引言

智能科学与技术是一门交叉学科，涉及脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科，主要研究智能行为的基本理论和应用技术。它以人工智能的理论和方法为核心，研究如何用计算机去实现人工智能。它是信息科学技术的核心，也是现代科学技术的前沿和制高点。目前，对智能科学与技术的重要性认识已上升到国家科技发展战略的高度，智能科学已被列入2006年发布的《国家中长期科学发展规划纲要》中。

自2003年北京大学自主设置智能科学与技术本科专业并在教育部备案以来，我国先后有北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等20多所高校开办了智能科学与技术本科专业，加快发展智能科学与技术专业教育已成为众多高校的共同愿望。然而实际上，智能科学与技术本身的内涵发展还很不成熟，教育部对此专业甚至还没有统一的教学大纲。2014年中国人工智能学会教育工作委员会对智能科学与技术专业的知识体系与课程设置给出了征求意见稿，可是各高校智能科学与技术专业的建立时间都很短，缺乏足够的办学经验，基本都处于独立发展、各自探索的阶段，不同程度地存在着专业建设问题。为此，笔者结合中山大学智能科学与技术专业的情况，给出以下几点思考。

1 教师队伍建没

国内智能科学系或专业大多是在计算机专业或自动化专业的基础上建立起来的，发展时间短，这就决定了目前国内智能科学系或专业的教师主体具有很大的专业偏向性。智能科学与技术专业本质上是以脑科学、心理学等为基础，以信息学科为实现手段的交叉学科，其所承载的任务不是以上单个学科所能独立完成的。因此，教师队伍一定不能在原有基础上封闭发展，应邀请其他相关学科的教师加入发展，要特别注重引进心理认知学、逻辑学等方面的教师，不断优化教师队伍的知识结构，注意吸收青年教师，强调教师队伍构成的综合性。我们必须像医院培养“全科”医生一样来培养我们的智能科学教师。

以中山大学智能科学与技术专业为例，由于所在的信息科学与技术学院涵盖了电子与通信工程系、计算机系、智能科学与自动化系，涉及信息与通信工程、计算机科学与技术、软件工程、电子科学与技术、控制科学与工程等5个信息科学的一级学科，现阶段学院鼓励智能科学与技术专业在院内跨专业使用教师。因此，专业的课程教育实际上吸纳了5个信息科学一级学科的教师，具有很强的包容性。此外，专业充分利用学校学科门类齐全的优势，积极开展与校内心理学系、逻辑与认知研究所的合作办学，吸引这些系、所的教师为专业开设必修或选修课程，同时为这些科研教学工作提供发展的平台。各专业教师通过参与智能科学与技术这个交叉学科的专业教学，达到了相互学习交流、“全科”培养、共同提高的效果。

2 本科教育

2.1 人才培养模式的定位

智能科学与技术专业的本科教育人才培养模式的定位实际上是多学科交叉渗透人才培养模式的一种探索。专业人才培养应立足于计算机科学与技术、通信科学与工程、控制科学与工程、软件工程、电子科学与技术等学科的相互交叉特性，立足于信息科学的发展方向和《国家中长期科学发展规划纲要》要求，立足于国家，特别是高校所在地区对智能科学与技术专业人才的社会需求。经过几十年的发展，智能技术及其应用已经成为IT行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流、智能电网等。这些对人类生活的方方面面产生了重要的影响；迫切需要既掌握计算机系统工程的基本技能，又掌握复杂信息处理的智能科技知识，具有智能系统的搭建能力，擅长处理网络环境下大规模复杂的环境行为、机器行为和人类行为的专门科学技术人才。因此，为适应智能化应用的创新发展趋势，专业人才培养的目标应该是培养创新型、复合型的智能科技人才，努力做到两个“复合”，即学生在知识结构方面的复合和学生在理论知识、应用能力、创新能力方面的复合。此外，人才培养还应结合本专业师资力量的实际，扬长避短，努力办出自己的特色。

2.2 课程体系建设

基于智能科学与技术专业创新型、复合型人才培养模式的定位．需要制订出相应的多学科交叉的课程体系，包括规划理论课程体系、实验课程体系和学生实习。具体来说，需要做好专业基础课程、专业主干课程和专业轨道课程的科目设计；需要处理好必修课程与选修课程的关系，合理分配各学期的学分；建设多功能集成的实验室，探索校企合作共同打造学生课外实习基地的模式等；重视基础理论知识，强化学生的应用能力和创新能力培养。课程体系的设置应参考2014年10月中国人工智能学会教育工作委员会对专业课程设置的征求意见稿，既要参考兄弟院校的做法，也要体现出校本专业的办学特色和发展优势。

中山大学智能科学与技术专业目前正在建设以智能系统为统领、以智能机器人为综合实验平台、兼顾物联网和大数据处理的课程体系，并且在数字电路与逻辑设计、信号与系统、人工智能原理、模式识别、计算机网络等专业基础课程和专业主干课程的基础上，设置了丰富的选修课程。特别地，把它们归类形成了不同的专业轨道选修课程集，具体包括：

(1)模式识别轨道选修课程：数字图像处理、人工神经网络原理、数据挖掘、多媒体信息处理、机器学习、计算机视觉等。

(2)智能系统轨道选修课程：机器人导论、自动控制原理、数字图像处理、智能控制与智能计算、人机交互技术、计算机视觉等。

(3)智能传感网络轨道选修课程：传感器与检测技术、嵌入式系统设计与实践、机器人导论、无线传感器网络、无线射频识别技术、物联网导论等。

每年当学生进入选课阶段时，我们都组织学生进行课程体系和轨道课程集的介绍宣讲，让学生了解各轨道方向的内涵，辅导学生的选课决策。借助课程体系的合理配置以及轨道选修课程集的功能发挥，我们引导学生根据自己的兴趣，往不同的智能科学子方向上发展。

中山大学智能科学与技术专业是在自动化系的基础上建立起来的，起初的课程体系难免与自动化专业过于贴近。几年来，通过专业课程体系的建设，我们逐渐改变了与自动化专业课程体系过于重复的现状，强化了多学科知识的融合和对学生实践能力的培养，切实向创新型、复合型人才培养的目标迈进。

3 科学研究与学科建设

3.1 科学研究

高校的教学和科研向来是相辅相成的。教学为科研提供了基础，科研则可以引领教学内容的发展。智能科学与技术专业涉及的学科面很广，如果在科学研究方面过分强调全面性，则会分散研究力量，不能形成明显优势。坚持特色发展，培养构建几个特色研究方向，则是科学研究的切实可行之路。中山大学智能科学与技术专业目前正在组建研究团队，设立学术带头人，制订研究规划，在智能系统与智能控制、认知科学与机器学习、智能电网与新能源等研究方向加强建设，形成研究优势。

智能系统与智能控制研究方向围绕医用穿戴智能设备、服务机器人系统和智能车载系统等；重点研究复杂系统分析与设计中信息处理、信息利用的新理论及新方法；探讨智能感知处理、人机交互方式、终端系统、智能医疗、服务机器人系统的控制等内容；解决车载高性能可靠的计算机系统、车载软件可靠性分析、车载网络优化以及这些理论在无人驾驶和车联网等特定领域的应用问题。

认知科学与机器学习方向以认知科学和人工智能等学科为基础，重点开展人脑、认知和人体行为的关系，智能视频监控．人脸识别和物体识别这3个方面的研究；重点解决智能终端的多媒体信息感知和智能处理问题，特别为服务机器人、智能家居和公共安全解决视觉感知和智能处理的问题。该方向主要研究认知科学与机器学习、智能场景分析与理解、基于生物特征的模式识别等，侧重于智能视觉的应用基础研究和新技术探索。

智能电网与新能源方向致力于为我国，特别是为广东省培养高水平的智能电网和新能源领域的专业人才。由于各种新能源（风能、太阳能、海洋能等）具有波动性和间断性的自然属性，其发电单元不能直接并网，否则会降低电网的电能质量；所以，新能源发电单元与电网之间必须用到功率电子变换器。因此，该研究方向主攻新型功率变换器优化设计及控制，其应用包括智能电网架构下的一系列领域，比如太阳能发电、风力发电、海洋能发电、燃料电池等。一个智能的电网系统将会使电力的传输和供应更加稳定可靠，让每家每户可以优化自己的用电习惯，享受到先进的家居设备。

3.2 学科建设

对于一个学科，没有高层次的研究生教育和高水平的科研，该学科的发展就很难走在同行的前列。中山大学信息科学与技术学院在开办模式识别与智能系统学术型硕士学位研究生教育的基础上，依托自身信息学科齐全的优势，联合中山大学心理学系，正在筹备申报智能科学与技术交叉学科博士点，试图以高层次的博士点教育带动智能科学与技术专业本科和硕士研究生教育的整体发展，壮大科研力量。

我们处于一个信息技术的时代，信息技术不可能停留在电子化、数字化之上，而是要不断走向智能化，因此，智能技术越来越成为信息技术的主流。智能科学处于信息技术的前沿和制高点，掌握利用好信息技术发展的这个规律，对于实现高校信息学科的发展重点转移和跨越式发展具有重要的意义。

由于珠三角地区产业结构的调整与信息新技术的不断融入，传统自动化专业的发展遇到了瓶颈，我们及时调整学科发展战略，以智能科学与技术专业的发展来带动传统自动化专业的发展，结果在招生就业、人才引进、科学研究等方面都取得了良好的效果。另一方面，中山大学信息科学与技术学院的学科建设面比较宽，涉及5个一级学科，而相关教师的体量比较小，因此不可能5个一级学科都均衡建设，而应该重点建设这5个一级学科交叉的部分，即智能科学与技术专业。这对于完善交叉学科布局，提高人才培养质量，引领和推动这些一级学科及心理学专业的发展，有着重要的促进作用。

4 结语

智能科学与技术的发展成果正影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。社会需要大量的掌握智能科学与技术知识的高水平专门人才。智能科学与技术专业作为交叉学科来建设，在中国高等教育的历史还很短，其专业教育不同于一般的信息学科，具有一定的特殊性。我们今后还需在师资建设、学生培养、科学研究、学科发展等方面进一步探讨，培养合格人才，迎接智能化社会的到来。

参考文献：

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[3]邓志鸿，谢昆青，刘宏，北京大学智能科学与技术专业建设的探索与实践[J]中国人工智能学会通讯，2011(2): 36-40．

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[7]王万森．适应智能化应用发展趋势，培养创新型智能科技人才[J]计算机教育，2013(10):1．

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关键词：机械 电子工程 电子技术 电子信息

一、 机械电子工程的发展史

20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

二、机械电子工程的特点

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

（1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；

（2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

三、人工智能

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

四、人工智能的发展史

1 萌芽阶段

17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2 第一个发展阶段

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼整理佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

3 挫折阶段

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。

4 第二个发展阶段

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

5 平稳发展阶段

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

五、人工智能在机械电子工程中的应用

物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。

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一、研究林业科技人才智能结构的战略意义

 

培养林业科技人才，光研究知识结构还不够，还应当重视人才的智能结构的研究。埃德■加富尔在《学会生存》一书中说到：“未来的文盲不再是不识字的人，而是没有学会怎样学习的人。”这句话是意味深长的。

 

目前，世界科学技术日新月异，林业各门学科也发生了新的飞跃。电子计算机、生物工程、遗传工程、生态工程、模拟技术、系统论、控制论、信息论等科学技术、科学知识正在林业上得到广泛应用。科学技术的飞速发展既为人的能力增添了新的内容，又对人的能力发展提出了更高的要求。处在“知识爆炸”的时代，如何有效地获取知识，解决知识猛增的速度同育人周期有限的矛盾问题，只能在智能结构上下功夫。

 

知识迅增的现实，使人们对传统的把人的大脑视为“储存器”的观点产生了怀疑。国外心理学家的研究表明，人的大脑至少有接受、储存、判断和想象四种功能。如果仅把大脑视为“储存器”，一味追求知识量的储存，则会使机械的记忆功能扩大，而压抑其它三个功能。计算机可以代替人进行记忆，但想象和思维是任何东西也代替不了的。因此，在现代社会里，更应重视人的智能，重视人的判断力和创造力。

 

智能是指人们运用知识的能力。一起从体业院校毕业的学生，为什么有的年轻有为，出类拔萃，已成为林业战线上的骨干，而有的却平平淡淡，虽能担任工作，但无创造和贡献呢?还有的在事业上半途夭折，终生碌碌无为。另外，有不少学习“尖子”，毕业以后实际工作的适应能力差，动手能力差，被称为“高分低能者”。显然，这种人才的成功与失败，除掉工作环境等社会因素外，与求学期间的智能结构息息相关。

 

发展林业，一靠政策，二靠科学。长期以来我国林业生产建设落后的一个主要原因是科学技术落后，科技人才严重缺乏。我国现有林业髙等院校11所，农学院内设林业系18个，在校生14,000人，年毕业3,500人。据有关部门预测，到本世纪末，仅全国林业系统就需要大专水平以上的科技人才176,000人，按现在年毕业人数计算，大约要50多年的时间才能达到预测的要求。因此，对林业科技人才的培荞必须进行研究和探'索。一方面着眼于增加数量，另一方面着眼于提高质量，即少出“次品”和“废品”。从这个意义上来说，把林业科技人才智能结构的研究，作为沐业科技人才开发理论工作中的一t虽点，具有极其重要的战略意义。

 

人的智能结构是由多种因素构成的，有人从理论上推算出它的构成因素在120种以上。

 

对于智能结构的分析归纳角度不同，产生的提法也是各种各样的。例如，有的按自学能力、计算机的使用能力、中外文的阅读能力、实验研究和动手的能力等来划分;有的则根据大脑的四种功能，提出四种基本的智能，即观察力、记忆力、思维力和想象力。各种不同的智能结构分析方法都有一定的道理，那么做为林业科技人才的基本智能结构应如何?拙见如下:

 

(一)品格素质

 

这是智能的关联因素和基础。林业科技工作的重点多在深山老林、荒山野滩，气候恶劣，环境艰苦。从事林业科学的研究，不仅影响因素复杂、困难重重，而且一项研究往往需要数年，甚至几代人连续进行，加之社会上对林业工作尚有偏见，因此，要想成为一个名符其实的林业科技人才，不但要热爱祖国、热爱党，而且必须树立为绿化祖国、实现林业现代化而奋斗的坚定的事业心，要具有不畏艰难困苦、坚韧不拔的毅力和诚实果断、严谨求实、合群善处等品格素质。

 

(二)基础知识

 

基础知识是发展智能的保证。林业科技人才的基础知识应当既专门化又多能化。它应是横向知识和纵向知识两大部分所组成的综合体。

 

横向知识是关于人类社会和自然界一些基本规律的知识，这部分知识基础打得好，对尽早形成最佳的智能结构非常有利。它大致包括以下几方面知识：

 

1.自然科学基础知识。包括数学、物理、化学、生物等基础理论知识。

 

2.社会科学基础知识。包括经济、哲学、历史、地理、法律、语言文学等。

 

3.科学思想方法基础知识。包括逻辑学、科学技术史、科学方法论、系统论、控制论、信息论等基本知识。

 

纵向邦识是与本专业或本学科紧密联系的定向性知识，它是形成具有专门智能的林业科技人才的基本知识。主要包括：

 

1.本专业主干学科和有关课程的基本理论、基本知识。例如，森林采运专业根据特定的要求和目的，必须以采运工艺与管理为主干学科。主要课程有森林采伐学、木材运输学、贮木场生产工艺学、采运企业管理学、森林开发学等。

 

2.本专业所服务的工程对象的有关理论知识和实践知识。如要学好森林采运专业的主干学科的课程，必须伴有林学、技术经济学、木材商品学和林政学等其它辅助课程。

 

(三)基本能力

 

爱因斯坦曾经说过：“如果一个人掌握了他的学科的基本理论，并且学会了独立思考和工作，他必定会找到自己的道路，而且比起那些主要以获得细节知识为其内容的人来，他一定会更好地适应进步和变化。”这说明了基本能力在智能结构中的重要地位。基本能力一般包括：

 

1.独立获取知识的能力。它是一种学习的方法和技能，包括阅读、听课、笔记、理解、文献检索和掌握科技情报的能力，也包括从实践中学习的能力。不同学科的学习内容要求用不同的学习方法，掌握不同的学习技能。例如不能用学数学的方法去学外语。如果某人独立获取知识的能力强，他就可以不断地有效地学习，接受新的知识，调整知识结构，可以增强对科学技术发展的适应性。

 

2.独立进行工作的能力。它是分析问题、解决问题的能力，包括严密的逻辑思维能力、较强的实践能力和一定的表达能力。林业科学是一门涉及面较广的实用科学。从林业科技人员所承担的工作性质而言，应属于工程技术人员。因此，他们应在调査研究、理论分析、设计、计算(包括使用计算机)、工艺或施工、实验测试、动手操作、绘图及撰写报告等方面具备一定的能力。

 

3.组织管理的能力。这是对当代林业科技人才不能当“书呆子”的一个基本要求，也是日后可以组织和领导林业工作所必须的素养。在未来的时代，文f是难以生存的，“书呆子”也同样是难以生存的。组织管理能力要求具备理论联系实际、灵活运用知识、诚实果断、充满活力、严谨求实、合群善处、讲究实效等方面的素质，使之一旦工作需要马上可以成为一个组织者和指挥者。

 

4.发创新能力。它是指富于独立思考、敢于提出新问题、善于解决问题的能力。这是人才成功的最基本的最主要的能力。它在各种能力综合的基础上形成，并要求有更敏锐的观察力、.更丰富的想象力和更强的科学研究能力，还要有不断进取的精神。

 

三、研林业科技人才的智能结构应处理好几个关系

 

任何结构都是由一定的要素组而成，但要素的组合方式不同，形成的结构的功能也不M。例如，碳原子的一种结构方式可以生成较轻的石墨，而另一种结构方式却可以形成坚硬的金刚石。同理，林业科技人才的智能结构，由于内部的要素结构方式不同，会形成不同的智能。因此，要形成最佳智能结构就有必要认识和处理好以下几个关系。

 

首先，林业科技活动的特点要求有不同的特殊智能结构。智能可以分为一般智能和特殊智能两种，一般智能是完成任何科技活动所必需的，特殊智能是完成某种林业科技活动所特需的，智能既有一般和特殊之分，智能结构也自然有一般和特殊之分。特殊智能结构是指完成某一林业科技活动所特有的各种要素组合。每一项具体的林业科技活动都有它自己的特点/也就要求有特殊的智能结构;既然活动的性质、对象、任务与内容不同，培养从事某种活动的重点也不同。因此，在研究智能结构的同时，一定要研究每种活动的专业性所必需的智能因素，以便有针对性地培养智能，以适合客观要求的特殊需要。

 

其次，林业科技人才本身的智能类型与智能结构的关系。科学研究表明，人的智能有各种类型，在科研领域中就有再现型、发现型和创造型之分。再现型智能的人才善于积累知识，并能有效地再现知识;发现型智能的人才能在前人经验的基础上，使自己的实践有所前进，有所提高，有所发现;而科学理论上的重大突破和技术上的重大发明，往往是创造型智能人才的功能。因此，最佳智能结构都是因人而异的，就是说同一类型的杰出人才，他们的智能结构也有不同程度的差别。无论是培养林业科技人才的单位，还是想做一个出色的林业科技人才的人，都应因人而异地去建立独特的智能结构，而不能象成批产品那样要求一致。能成尤一个出色的林业部长的人，不一定能成为一个岀色的卞业科学的研究员;反之，也一样么就不应当强求去建立某种与自身不适合的智能结构;赶着鸭子上架，是不符合人才经济学观点的。

 

再次，智能结构功能与内部要求调整智能结构是由内部要素的一定形式结合而形成的，然而由于内部要素受外界环境和自身条件的制约，内部要素的发展总是有限的。正是由于这种结构内部要素的限制，使得满足要素限制条件的最佳智能结构，以下几种情况：一是最佳智能结构唯一，也就是上面说的有的林业科技人才可以在某一领域做出杰出的贡献，但不适合做其他领域的工作。二是最佳智能结构不止一个，是指有些林业科技人才同时能做不止一个领域的工作。三是无最佳智能结构，对这种情况要具体分析产生无最佳智能结构的原因。如果结构内部的要素限制是不可调整的，那么就要考虑对智能结构的要求是否符合客观实际。

 

如果结构内部的要素是可以调整的，比如某项知识或某种能力不足，就可以通过拓宽知识或培养某种能力来形成这一独特的最佳智能结构。实际中这样的例子很多，比如，某林业科技工作者想用线性规划的方法对林业工作中的某个课题进行定量研究，做了细致的调查，收集了充分的数据，也建立起了完整的数学模型计算程序，但是在电子计算机上却百思不得其解，后经请教行家，方知是由于线性代数基础知识不足所致。另一个刚走上林业科技战线上的工作人员，开始时在浩如烟海的图书资料面前束手无策，后来通过学习读书方法和科技文献检索等知识，学会了查资料、做卡片、作笔记等基本功，很快提高了科研能力，写出了具有较高水平的科学论文。

篇(7)

关键词：机械电子工程；人工智能；关系；信息化

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.13.099

一般意义上而言，机械类工程包括两种类型：动力类和制造类。制造类大家都比较熟悉，包括机械的加工制造和一般的加工制造业；而动力类的有带动各种机器的发电机等等。由于纯机械制造的衰落，传统机械与电子工程的结合成为发展的主流。随着人们生活需求的增长，机械电子工程技术也向着高精尖方向发展，服务大众生活的功能越来越强，尤其是人工智能与机械电子工程的结合使得其功能越来越强大。

1关于机械电子工程的简述

1.1机械电子工程技术的发展历程

机械电子工程已经有了一个相对较长的发展时间，20世纪已经达到了一个相对高的水平，尤其是第三次科学技术革命又一次把机械电子工程推向了一个新的高峰，新科技革命完美地将电子科技和传统的机械工程结合了起来，使得机械电子工程越来越向信息化和智能化，并把它们应用到民众的日常生活和企业的管理过程中。

总的来说，机械电子工程大致可分为四个阶段：第一阶段主要是在西欧中世纪晚期，新的资本主义萌芽的生产关系出现，生产力有所发展，但仍然相对低下，新的商业贸易促成了货物需求的大量增加，然而当时具有的动力仍然是水力、风力和牲畜力，这些动能远远不能满足生产发展的需要，大大制约了生产的发展，这时的科学家，准确的说是处于工作一线的机械技师开始思考如何提高动力，逐渐推动了机械工业的初步发展。第二阶段主要是生产力有了进一步的发展，大部分企业为了提高工作效率和产品的质量，依据马克斯・韦伯的流水线程序安排产品生产，然而，这种流水线对机械的水平要求很高，当时的机械相对不能满足流水线生产的需要，于是就出现了该种技术的第二阶段的发展。第三阶段是我们在日常生活中常见的机械电子工程技术，现代人们生活节奏越来越快，为了工作的便利，生活简易化程度要求也越来越高，对产品的机械化、智能化、灵活度要求极其的高，以机械电子技术为核心的高灵敏性技术便应运而生了。第四阶段是随着工业4.0的发展而发展的，工业4.0技术进一步推动了机械电子技术的快速发展，是的该行业领域内即将出现另外一次革命的征兆，将人们带入更加便捷的时代。

1.2机械电子工程的特点

机械电子工程是机械自造技术和电子工程科技的有机结合，因此，该专业不仅具有机械工程的一般特点，还有电子工程的一般特点，同时，还具有机械电子工程本身独有的特点。综上所述，机械电子工程具有以下特点。

1.2.1设计上的综合性

机械电子工程是一门综合性的学科，他是由几种学科综合而成的一门学科。因此，作为一门综合性特别强的学科，从设计上可以看出，机械电子工程会依据现实的需要而结合其它技术，例如它会根据具体现实需要结合企业需要的管理技术、生产制造技术等，以利于现实的需要。

1.2.2机械电子产品的复杂性

机械电子a品体积小，结构比较简单，但是构造确实很精细，产品性能很高，大大满足了人们对高灵敏性、高智能性的要求。同时，这种机械电子产品体积特别小，特别容易携带，结构复杂功能多样，不失为一种好的日常用品。

2关于人工智能的简述

2.1什么是人工智能

什么是人工智能呢？不同的专家有不同的定义，Nierson认为，所谓人工智能就是关于如何得到科学并把科学运用到现实的一门实用性很强的应用型学科。著名教授Wenston认为，人工智能是使计算机去做只有高级人才才能做的工作。综合以上的定义，我们认为，所谓的人工智能是指综合了现代计算机技术、信息技术、心理学语言学等对门学科的一门高精尖的学科，它通过延伸扩展计算机技术模拟人的一门技术。

2.2人工智能的发展历程

2.2.1最初时期

在400多年前，法国科学家发明了第一台可以计算数字相加的计算器，此后，科学家们纷纷朝着这一方向进行攻关，以求完善这一创造，后来美国著名学者冯诺依曼发明了世界上第一台全自动的计算器。在最初阶段，也可以说是人工智能的萌芽阶段，这一阶段最显著的特征就是技术发展缓慢，但是仍旧取得了一些成果和经验，为以后的发展奠定了一些基础。

2.2.2第一个快速发展阶段

在上世纪50年代，美国科学家第一次使用了“人工智能”这一概念，从此人工智能进入到一个快速发展阶段。这一阶段主要将人工智能应用到翻译、证明等事情上，并取得了较好的成果。人工智能在这一阶段的飞速发展使得人们坚信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个可以模仿人们生活的机器。

2.2.3反复阶段

随着对人工智能的进一步研究人们发现，对人类高智能的模仿并不是一件容易的事情，学者不能完全设计出对人类模仿的简单映射。但是这一时期仍然出现了相当多的成果。

2.2.4稳定发展阶段

当人类意识到建立全方位模仿人类高智能的是一件不容易的事情之后，他们开始安定下来潜心研究进一步发展的技术和相应的功能，随着科学界学者的努力，他们逐步攻克了难题，同时世界互联网的发展也大大普及，这一切都促使人工智能的稳定发展。

3人工智能与机械电子工程的综合应用

进入21世纪，互联网已经渗入到我国民众生活的方方面面，信息化的民众生活离不开智能化的发展，无论是各行业的模型的建造，还是事故处理都离不开人工智能，人工智能在机械电子工程当中起着信息处理的强大功能。

随着社会经济的进一步发展，简单的人工智能已经不能满足人们日益复杂的工作需要，科学家们开始研究综合性的人工智能技术，使其功能发挥到最大化。

参考文献

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