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《人工智能初步》模块内容介绍


    人工智能技术是用计算机模仿人类大脑的工作方式,尝试进行识别、理解、学习与推理的技术,是信息技术发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上都有着独特的风格。“人工智能初步”模块根据高中学生的认知特点和发展需求,选择有代表性的内容组成,是选修模块。

    通过本模块的学习,学生应该了解人工智能的基本概念和特点,会简单使用一种人工智能语言解决问题;能够用专家系统外壳开发简单的专家系统;感受人工智能的丰富魅力,知道人工智能对人类学习、生活的影响,增强对信息技术发展与未来生活的向往和追求。

    本模块的教学应强调让学生体验典型人工智能技术的应用过程,了解其基本原理。要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具等不作具体要求,可以根据实际条件自主选择。

    本模块由三个主题组成:

    (一)知识及其表达

    1、内容标准

    (1)了解人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术进步和应用需求的推动而发展的客观规律。

    (2)了解人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。

    例1 符号运算:通过网站http://www.wolfram.com/ 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式相乘、除,以及因式分解等代数运算。

    例2 模式识别:目前,声音识别、指纹识别、签名识别等生物识别技术的应用越来越广泛。

    例3 机器证明:这是我国科学家作出过重要贡献的人工智能应用领域之一。

    例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有广泛的用途。

    (3)了解知识的基本概念;学会知识表达的基本方法。

    例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。

    例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。

    例3 采用框架表达“天气预报”知识。

    2、活动建议

    (1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?它具有哪些优点?

    (2) 对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。

    (3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(同一级别的合资车也有层次上的区分)项目就是利用人工智能的神经网络和分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序,调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。

    教师先向学生简单解释神经网络、分布计算的基本思想,以及同一级别的合资车也有层次上的区分项目的社会意义,学生登录http://setiathome.ssl.berkeley.edu/home_chinese.html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动可以使学生达到以下目的:知道人工智能领域中神经网络、分布式计算的基本概念,了解同一级别的合资车也有层次上的区分项目的具体内容,感受现代信息技术直接服务于人类文明的过程。

    (二)推理与专家系统

    1、内容标准

    (1) 演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。

    例1 执行一个简单专家系统,体验该系统的使用过程。例如,通过网站 http://www.expertise2go.com/ 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为你准备添置的PC机规划合理的硬软件配置。

    (2) 通过实例分析,理解专家系统正向、反向推理的基本原理。了解一种常用的不精确推理的基本过程。

    (3) 了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。
例1 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。

    (4) 了解专家系统外壳的基本概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。

    例1 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。

    2、活动建议

    (1)针对一个学生熟悉或感兴趣的分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。

    (2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。

    (三)人工智能语言与问题求解

  1、内容标准

    (1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,理解相关概念,知道人工智能语言的主要特征。

    例1 浏览Prolog语言网站(http://www.visual-prolog.com/),考察它的实例程序。

    (2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。

    例1 用匹配方法解决简单的查询问题。

    例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。

    (3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。

     例1 “井字棋”问题。

    (4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。

    例1  1996年,IBM的“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,卡斯帕罗夫以2.5: 3.5的总比分败下阵来。事实上,“深蓝”中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。 

  2、活动建议

    (1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及到的人工智能应用展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性,以及对人们生活和工作所产生的影响进行分析。

    (2)观看与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。

作者:《课标》 责任编辑:sdqyzx 阅读86533/评论0
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