创新型人工智能教学改革与实践

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1、创新型人工智能教学改革与实践摘要:人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。探讨就3个方面内容进行:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;与毕业论文、学校大学生科研项口资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。上述3个方面层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程，是

2、一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题，例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题［1］。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域，如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果己经进入并影响了人们的生活。2003年12月5日，国内

3、第一个“智能科学与技术”木科专业在北京大学诞生［2］,它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始，对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。冃前，人工智能课程的教学存在几个问题:首先，注重讲授理论知识，实验环节滞后，这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次，人工智能是交叉学科,内容比较繁杂，各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系，学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根木方法和思想。一般说来，计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等，都是求解结构化问题的基本

4、技术，而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后，人工智能科学与技术飞速发展，但口前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课木知识和引导启发创新结合起來。适应知识经济发展的高等教育，要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命，而高等学校的教学只有与科研紧密结合，才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此，针对人工智能的课程特点，我们积极开展研究型教学、研究型学习，提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选

5、用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文，学校大学生科研项口资助计划，国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣，是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面，我们就这三个方面内容展开探讨。1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1）结构化问题，能用形式化（或称公式化）方法描述和求解的一类问题;2）非结构

6、化问题，难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解;3）半结构化问题，介于上述两者Z间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等，都是求解结构化问题的基木技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干

7、个典型算法，如启发式A*搜索算法、剪枝算法、元启发式算法（模拟退火,遗传算法）、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络（BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法）。元启发式算法是一种启发式的随机算法，是用来解决非结构化问题的典型算法，其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点，讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程，从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不

8、同的元启发式算法的时候，学生会问，是模拟退火算法强，还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候，学牛会问到底哪个分类算法最好，这吋候我们口J以把搜索（优化）领域和机器学习领域的“没冇免费午餐''定理进行适当的讲解和解释，从而把貝体算法实现层面Z上的一些人工智能的哲学思想进行传授。在人工智能的具体教学屮,采用问题教学法和参与式教学法。