人工智能研究综述例1

[2] [美]霍华德·加德纳.未来的教育：教育的科学基础和价值基础.刘沛，译.教育研究，2005（2）.

人工智能研究综述例2

2.用户参与对信息安全管理有效性的影响——多重中介方法

3.基于信息安全风险评估的档案信息安全保障体系构架与构建流程

4.论电子档案开放利用中信息安全保障存在的问题与对策

5.美国网络信息安全治理机制及其对我国之启示

6.制度压力、信息安全合法化与组织绩效——基于中国企业的实证研究

7.“棱镜”折射下的网络信息安全挑战及其战略思考

8.再论信息安全、网络安全、网络空间安全

9.“云计算”时代的法律意义及网络信息安全法律对策研究

10.计算机网络信息安全及其防护对策

11.网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合研究

12.现代信息技术环境中的信息安全问题及其对策

13.处罚对信息安全策略遵守的影响研究——威慑理论与理性选择理论的整合视角

14.论国民信息安全素养的培养

15.国民信息安全素养评价指标体系构建研究

16.高校信息安全风险分析与保障策略研究

17.大数据信息安全风险框架及应对策略研究

18.信息安全学科体系结构研究

19.档案信息安全保障体系框架研究

20.美国关键基础设施信息安全监测预警机制演进与启示

21.美国政府采购信息安全法律制度及其借鉴

22.“5432战略”:国家信息安全保障体系框架研究

23.智慧城市建设对城市信息安全的强化与冲击分析

24.信息安全技术体系研究

25.电力系统信息安全研究综述

26.美国电力行业信息安全工作现状与特点分析

27.国家信息安全协同治理:美国的经验与启示

28.论大数据时代信息安全的新特点与新要求

29.构建基于信息安全风险评估的档案信息安全保障体系必要性研究

30.工业控制系统信息安全研究进展

31.电子文件信息安全管理评估体系研究

32.社交网络中用户个人信息安全保护研究

33.信息安全与网络社会法律治理:空间、战略、权利、能力——第五届中国信息安全法律大会会议综述

34.三网融合下的信息安全问题

35.云计算环境下信息安全分析

36.信息安全风险评估研究综述

37.浅谈网络信息安全技术

38.云计算时代的数字图书馆信息安全思考

39.“互联网+金融”模式下的信息安全风险防范研究

40.故障树分析法在信息安全风险评估中的应用

41.信息安全风险评估风险分析方法浅谈

42.计算机网络的信息安全体系结构

43.用户信息安全行为研究述评

44.数字化校园信息安全立体防御体系的探索与实践

45.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战

46.企业信息化建设中的信息安全问题

47.基于管理因素的企业信息安全事故分析

48.借鉴国际经验 完善我国电子政务信息安全立法

49.美国信息安全法律体系考察及其对我国的启示

50.论网络信息安全合作的国际规则制定  

51.国外依法保障网络信息安全措施比较与启示

52.云计算下的信息安全问题研究

53.云计算信息安全分析与实践

54.新一代电力信息网络安全架构的思考

55.欧盟信息安全法律框架之解读

56.组织信息安全文化的角色与建构研究

57.国家治理体系现代化视域下地理信息安全组织管理体制的重构

58.信息安全本科专业的人才培养与课程体系

59.美国电力行业信息安全运作机制和策略分析

60.信息安全人因风险研究进展综述

61.信息安全:意义、挑战与策略

62.工业控制系统信息安全新趋势

63.基于MOOC理念的网络信息安全系列课程教学改革

64.信息安全风险综合评价指标体系构建和评价方法

65.企业群体间信息安全知识共享的演化博弈分析

66.智能电网信息安全及其对电力系统生存性的影响

67.中文版信息安全自我效能量表的修订与校验

68.智慧城市环境下个人信息安全保护问题分析及立法建议

69.基于决策树的智能信息安全风险评估方法

70.互动用电方式下的信息安全风险与安全需求分析

71.高校信息化建设进程中信息安全问题成因及对策探析

72.高校图书馆网络信息安全问题及解决方案

73.国内信息安全研究发展脉络初探——基于1980-2010年CNKI核心期刊的文献计量与内容分析

74.云会计下会计信息安全问题探析

75.智慧城市信息安全风险评估模型构建与实证研究

76.试论信息安全与信息时代的国家安全观

77.IEC 62443工控网络与系统信息安全标准综述

78.美国信息安全法律体系综述及其对我国信息安全立法的借鉴意义

79.浅谈网络信息安全现状

80.大学生信息安全素养分析与形成

81.车联网环境下车载电控系统信息安全综述

82.组织控制与信息安全制度遵守:面子倾向的调节效应

83.信息安全管理领域研究现状的统计分析与评价

84.网络信息安全及网络立法探讨

85.神经网络在信息安全风险评估中应用研究

86.信息安全风险评估模型的定性与定量对比研究

87.美国信息安全战略综述

88.信息安全风险评估的综合评估方法综述

89.信息安全产业与信息安全经济分析

90.信息安全政策体系构建研究

91.智能电网物联网技术架构及信息安全防护体系研究

92.我国网络信息安全立法研究

93.电力信息安全的监控与分析

94.从复杂网络视角评述智能电网信息安全研究现状及若干展望

95.情报素养:信息安全理论的核心要素

96.信息安全的发展综述研究

97.俄罗斯联邦信息安全立法体系及对我国的启示

人工智能研究综述例3

援助容易使受援国对援助国形成依赖，最终造成恶性循环。丹比萨莫约的《援助的死亡》（2010 版）把对非洲的详细援助分为几个阶段，最后得出援助不起作用的结论，对非洲而言是有害的。研究了援助带来的一系列问题，援助造成的恶性循环，形成援助依赖，援助不是永恒的，提出应该制定系统的终结援助计划，渐渐地减少系统援助，以其他金融方案替代援助，最后实现没有援助的世界。

国外学者从经济学、政治学、社会学三方面研究了援助理论，经济学方面的援助理论主要由补充论、减贫论、结构调整论。美国援助政策的设计者罗斯托，是补充论的主要代表人物，他提出的理论在西方影响甚大，影响发展中国家的发展与现代化进程的方式是提供援助，这是补充论的核心内容；1966 年钱纳里(Hollis B.Chenery)和斯特劳特(Alan M.Strout)提出了双缺口模型，该模型论证了发展中国家实行对外开放和充分利用外部资源的必要性，成为传统的外援理论的基础，最初的对外援助方式比较单一，主要是给予资金援助；减贫论主要代表理论是“增长中再分配”理论和“基本需求论”，前者是由世界银行和—英国色赛克斯大学提出的，后者是国际劳工组织提出的；结构调整论者认为受援国不发达的主要原因有两方面，一是政府的政策问题，如体制不健全等；二是政府的能力问题。

政治学援助理论有研究两个重点，即援助国的援助动机和政治作用，政治学援助理论主要有三个，即剥削论、关怀论和国家利益论。激进主义理论中影响最大的是依附理论，其兴起于发展中国家，并在发达国家获得一定的认同，代表人物主要有劳尔·普雷维什(Paul Prebisch)、萨米尔·阿明(Samir Amin)和安德烈·冈德·弗兰克(Andre Gunder Frank)等人。激进主义者认为，剥削和掠夺成为援助国的最主要的援助动机，援助行为使受援国对支援国形成一种长期依赖，在经济和政治上长期受到援助国的控制。自由主义学派主要从人道义务论和正义论两个角度来解释援助国的援助动机，道义原则要比政治经济利益更能解释对外援助动机，从道德责任的角度解释援助理论。现实主义理论认为一切形式的对外援助行为都是为了促进和维护国家利益，其代表汉斯·摩根索(Hans Morgenthau)认为这是一种具有很强的政治性的援助行为。

20 世纪 50 年代末，社会交换理论创立，社会学援助理论开始兴起，提出者是美国社会学家乔治·C.霍曼斯(George C.Homans)，从交换论视角看，援助的实质是援助国与受援国都希望在交换过程中获得最大利益，但通常在实际行动中以人道主义作为旗帜来掩饰自己真实的目的与动机。

2  对人才培训理论的研究

首次提出培训理论的是泰勒，在《科学管理原理》中泰勒系统的论述了科学培训对企业和员工个人有着非常重要的作用，对于员工而言，培训能够提升其专业素质，以适应企业的发展，对于企业而言，对员工进行培训能够提高企业效益。泰勒认为企业要进行科学管理，就要遵守科学管理的普遍原则，即培训。

贝克尔在研究在职培训时分析了分析了一般培训与特殊培训，贝克尔认为一般培训不仅对提供培训的企业有用，而且能够提高受训员工的边际生产力，同时对其他企业也有用处；完全一般培训培训对提供培训的企业有益，其他企业边际产品也会同幅度增加，但在实际分析时，贝克尔只对完全一般培训进行了分析。特殊培训能够更高提高提供培训企业的效益，完全特殊培训对其他企业的效益完全没有影响。

二、国内研究综述

1  “智力援疆”的研究综述

(1) 对“智力援疆”机制的研究

海外引智对发展经济、促进人才发展有非常重要的作用。韩成、李引安在《新疆引智发展现状与引智机制创新研究》（2013 年）中对从国外引进人才对口支援新疆做了深刻的研究，指出了引智过程存在的问题，同时也提出了解决方案，自改革开放以来，新疆把海外智力援疆作为工作重心，经过多年的努力，海外引智工作实现了建设新疆人才队伍的援助目标，对口支援新疆取得丰硕成果。

(2) 对“智力援疆”政策的研究

援疆政策执行存在偏差，通过完善立法，保障援疆政策依法执行。罗斌在《当前智力援疆政策实施现状研究》（2011）一文中分析解读智力援疆政策在哈密地区的实施情况，提出智力援疆政策在执行上缺少法律制约，导致政策在执行过程中存在偏差，并提出通过完善立法，保障政策依法执行、实现多元化的政策实施路径等措施进一步改进援疆政策。

2  援外人才培训的研究综述

援外人才培训是一种加强与受援国政治经济合作的行为，通常采用多种培训模式。安阳在《中国援外培训历史及问题浅析》中认为“援外培训即以主权国家为主体，以实现及维护国家利益为目的，通过多、双边的渠道，采用培训、派遣专家或接收留学生等多种形式与受援国展开人力资源合作开发，向受援国传授知识及经验，以加强两国合作的方式从中获取经济利益的政治行为”。提出并运用实例分析援外培训通常采取的几种模式的实施效果及优缺点，普遍采取的模式包括开办官员研修班 、技术培训班 等，此外还启动了如短期人员交流项目、援外青年志愿者项目等多种援外培训项目 。

人工智能研究综述例4

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程

回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和高潮应用阶段。

1.初期形成阶段

人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。

2.综合发展阶段

1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。

3.高潮应用阶段

进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的高潮。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。

二、人工智能核心技术

人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。

1.专家系统

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。

2.机器学习

机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。

3.模式识别

模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。

4.人工神经网络

人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。

三、机器人情感获得

1.智能C器人现状

目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。

2.机器人情感获得的可能性

人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。

3.机器人获得情感的利弊

机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。

4.规避机器人情感获得的风险

规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。

三、总结

本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。

参考文献

[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.

[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.

人工智能研究综述例5

前言

几年来，我们在承接的智能大厦系统的过程中，往往会听到业主说：我要建的智能大厦五年（或十年）内先进，二十年不落后等，我要建一流的智能大厦等等。究竟在什么方面先进？什么方面不落后？就全靠去想象了；另外，在投标过程中，又经常遇到这种情况：往往一些招标书没有把系统目标要求写清楚，而很粗的具体地给出了控制的点数，布线点数等等，又感到这些要求和大楼的具体作用不相符；有的招标书又非常粗，要靠投标单位去发挥，有的标书只是独立地提出几个子系统，如布线、计算机网络、楼宇自控、保安、消防等，没有任何关系，只是一个个子系统的孤岛等等，这样招标往往会受投标商的误导和上级主管领导的干予，就不能真正发挥招标的作用，例如南京有座大楼，弱电系统投资两千多万元，其中花了一千多万元设计了一个电视监控报警系统（也不是一级风险单位），其它系统只是一个点缀，根本就不是一个智能大厦系统，如果业主能很好地进行系统规划和分析，完全可以设计成一个具有一定规模智能大厦系统，为了避免上述种种现象的发生，在整个智能大厦系统工程的建设过程中，根据客观需求，为了作好一个个智能大厦系统工程，系统规划就显得非常必要了。

1、概述（系统规划在系统工程中所处的位置）

智能大厦是一项系统工程，而且是一个复杂的大系统，因此，它的建设就应该遵循系统工程的基本程序。钱学森同志提出：“系统工程是组织管理系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的科学方法，是一种对所有系统都具有普遍意义的科学方法”。根据智能大厦技术目前发展的状况，我们利用系统工程的方法，用图1表示智能大厦系统工程系统建立的过程。本图概括了智能大厦系统工程建立的五大步骤，它包括：系统规划、系统设计、详细设计和产品选型、工程施工和运行维护管理。它把智能大厦这个研究的对象看作一个系统整体，智能大厦系统由若干分系统组成，对每个分系统都首先从实现整个系统技术协调的观点来考虑，对研究过程中分系统与分系统之间的矛盾或者分系统与子系统之间的矛盾都要从总体协调的需要来解决。同时，把系统作为它从属的更大系统（如，把智能大厦看作是“信息高速公路”这个更大系统的一个网络节点）的组成部分来研究，对它的所有技术要求都尽可能从实现这个更大系统技术协调的观点来考虑。这种实践体现了一种科学方法，它是组织管理“系统”的规划、设计、产品制造、工程施工和系统运行维护管理一种科学方法，也体现了系统工程研究过程的方法论。 总之，由于智能大厦技术的复杂性，发展性和外部条件的可变性，用直观的传统方法和单凭个人的经验来组织管理一个大规模复杂的智能大厦系统工程已经不行了，为了保证系统的整体性就需要用现代信息系统和系统工程的方法来统盘地考虑这一问题，从而编制出系统研制全过程的模型，把智能大厦建设的全过程，严密地联结成一个整体全面地考虑和改善整个过程，以便实现综合最优化。现在已经有不少的文章和论著对智能大厦系统工程的设计，产品、工程、管理、过程有了许多论述，我这篇文章主要就智能大厦系统工程的系统规划有关问题谈一下自己的看法。

2、智能大厦系统工程系统规划的作用和意义

我们研究的对象是复杂的智能大厦系统，智能大厦系统工程特征之一是：在系统中存在着目标与技术、技术与产品、产品与价格、价格与系统规模等许多矛盾的因素和不确定的因素。因此，对於这样的大系统，如果不采取相应的措施就对其有关重大问题进行决策，其后果是很难想像的。实践证明，要最优的进行系统设计，对系统有关的重大问题进行正确的决策，其关键的一步首先要作好系统规划，很难设想，如果没有可行的系统规划要想作出切合实践的系统优化设计是不可想象的，所以说，系统规划在整个智能大厦建设过程中起着极其重要的作用。

2.1系统规划的概念和内容

智能大厦的系统规划不同於一般工程的系统规划，它必需从智能大厦的需求目标出发，研究分析：技术设计、产品、信息、环境、政策等方面的可行性，制定出一个智能大厦智能化系统总体构想。

所谓系统规划就是这样一个有目标的有步骤的探索分析和制定智能化系统总体构想的整个过程和结果。

为了给决策者提供直接判断和决定系统方案所需的信息和资料，系统规划人员使用科学的工具和方法，对系统的目的、功能、环境、费用效益等进行充分的调查研究，分析和处理有关的资料和数据，作出几个规划模型，并对他们作出定性、定量比较，最后整理成完整、正确与可行的综合资料，作为决策者选择可行规划的主要依据。

在系统规划阶段，主要的任务是定义系统的概念，明确建立系统的必要性，在此基础上，明确系统的目的和确定系统的目标。同时提出智能大厦系统工程应具备的环境条件及估计系统所有的各种制约条件，最后制定出系统建设计划书，计划书除包含上述内容外，还有系统建成的期限，系统投资限额等内容。

2.2系统规划的基本特性

综观上述系统规划的概念，系统规划有四个基本特性：整体性、相关性、目的性、环境适应性。

2.2.1 整体性：智能大厦是由四个基本要素，即建筑物的结构、系统、服务和管理四个基本要素，以及通过它们之间的内在关联进行最优组合（系统集成）来提供一个投资合理的、具有高效、舒适、方便环境的建筑物。构成系统的各要素显然都具有不同的要求，但它们是根据逻辑统一性的要求而构成的整体，智能大厦不是各要素简单地集合，否则它就不会具有整体的特定功能。因此，即使每个要素亦不都很完善，但它们也可以综合、统一为具有良好功能的系统。反之，即使每个要素都是很完善的，但作为整体不能集成为某种良好的功能，也就不能称之为完善的系统。

2.2.2 相关性: 系统内各要素之间是有机联系的，相互作用的，在四个要素之间具有相互依赖的特定关系。它们之间通过特定的系统集成关系，有机的结合在一起，就形成一个具有智能化特定功能的智能大厦系统工程。

2.2.3 目的性: 为了达到投资合理，具有高效、舒适、方便环境的建筑物，这样总的目的，系统应具有一定的目标。

2.2.4 环境适应性: 某一座智能大厦都是存在于社会某一时期的一定物质环境中，它必须能适应外部的环境变化，在研究智能大厦时，环境往往起着重要作用，必须予以重视。

2.3系统规划的作用和意义

系统规划是整个智能大厦系统工程建设的兰图，它定义了系统的概念，系统包括的分系统、子系统以及这些系统的规模，系统集成的要求等，在此基础上它明确了系统设定的目的和确定了系统、分系统，子系统的目标，同时提出了制约条件，也提出了系统与分系统建设计划、时间进度和投资规模，在技术、经济、政策、环境上的可行性，以及投资回收的期限和建议等等。所以系统规划计划书是今后智能大厦系统工程设计、产品选型、招标的依据；是工程施工和系统验收的重要文件；是防止系统盲目建设随意扩展的约束性文件，因为有了系统规划书就能抵制产品推销商的误导。它指导也约束了整个智能大厦建设的全过程。它是系统优化设计的根据，合理使用资金的依据。所以系统规划书是建设智能大厦的关键文件之一。

房地产的开发商、业主要十分重视系统规划书的制定。智能大厦设计者、产品供应商、系统集成商、工程施工单位和物业管理公司都在不同阶段受规划书的约束和使用条件制约，这样才能把智能大厦系统工程的建设纳入计划范畴进行。

2.4系统规划书制定的流程

转贴于 3. 系统规划的核心是系统目标的确定和分析

3.1系统目标的重要性

智能大厦是一项系统工程，智能大厦的建设目标是智能大厦系统工程建设的依据，它是系统工程活动的出发点，又是系统活动所指向的终点，因而智能大厦的目标也就贯穿于整个工程管理的活动之中，决定着智能大厦系统工程活动的方向和性质。

系统目标也是考核智能大厦系统的效率和成果的标准。由于目标是人们行动预期达到的结果，因而目标本身就含着效果的因素，系统目标制定的正确与否，以及是否能达到目标，意味着智能大厦智能化系统工程的成败与效率高低。智能大厦系统工程目标的确定和实现是智能化建设的重大决策。在观察任何智能大厦系统工程问题时，必须经常以系统目标为标准，不允许任何管理活动脱离智能大厦系统目标的现象出现。智能大厦的建设目标，它不仅是智能大厦的业主。也是智能大厦的设计者、承包商和施工单位都十分关心的问题。也就是说，围绕着智能大厦系统工程的目标，把他们紧紧的结合在一起，只有几方共同努力，团结协作，才能把智能大厦系统工程推向前进。下边试图从宏观结构谈智能大厦的目标树，业主可以根据目标树结合自己的智能大厦的用途和予期的投资强度，设计出自己建筑的智能化系统工程的具体目标来规划智能化建设，统一建设项目设计、施工的步骤，作到目标定性定量管理建设好智能大厦系统工程。

3.2 智能大厦的基本需求

智能大厦是将楼宇自动化管理系统（BMS）、通信网络系统（CNS）和办公自动化系统（OAS）三者通过总体规划的方法和策略。进行综合和分解。运用系统工程的观点，集成在建筑环境这个支持平台上，将建筑物的结构（建筑环境结构）、系统（智能化系统）、服务（住、用户需求服务）和管理（物业运行管理）四个基本要素进行优化组合。提供一个投资合理、具有高效、舒适、安全、方便环境的建筑物，它主要满足两项基本要求，六个目标，四项服务功能。

3.2 .1两项基本要求

*对管理者来说，智能大厦应当有一套便于管理、控制、运行、维护的通信设施，能以较低的费用及时与外界取得联系（例如消防队、医院、安全保卫机关、新闻单位以及各种信息库等）。

*对使用者来说，智能大厦应当有一个有利于提高工作效率、激发人的创造性的环境。

3.2.2六个目标

*能够提供高度共享的信息资源

*确保提高工作效率和舒适的工作环境。

(1)高效节能，节约管理费用，减少物业管理人员

(2)适应管理工作的发展需要，具有可扩展性、可变性、能适应环境的变化的工作性质的多样化。

(3)各种系统设备使用管理方便、安全可靠。

(4)投资合理，达到短期投资长期受益的目的。

3.2.3四项服务功能

(1)安全性：包括防盗报警系统、出入口控制系统、闭路电视监视系统、保安巡视管理系统、电梯安全与运行控制系统、周边防卫系统、火灾报警系统、消防系统、应急照明系统、应急广播系统、应急呼叫系统等。

(2)舒适性：包括空调通风系统、供热系统、给排水系统、电力供应系统、闭路电视系统、多媒体音响系统、智能卡系统、停车场管理与娱乐管理系统等。

(3)便捷性：包括办公自动化系统、通信自动化系统、计算机网络系统、结构化综合布线系统、商业服务系统、饮食服务系统、酒店管理系统等。

(4)可用性：包括共享设备、信息、系统和服务设施方便用户的使用。

原则上，上述四项服务功能可根据建筑物拥有者的需求，投资力度因素进行适当裁剪，构成一个实用、高效、先进的智能大厦。

3.3 智能大厦基本目标树和目标树说明

智能大厦系统工程的目标是一个层次型的树状结构，因为系统工程每个阶段都有它的具体目标，因为系统规划是系统工程的开始阶段，它的目标应该是系统的总目标，也就是树根和主干，其它阶段目标都源於它。

智能大厦系统工程目标树如图3示：

3.4系统目标分析和确定

系统目标分析和确定作用在于为今后的分析工作打下良好的基础，为了系统模型的建立取得必要的信息，分析和确定智能大厦智能化系统的目的和目标，分析和定义系统需要的功能，进而以这些数据作出智能化系统概略模型，进行系统可行性分析，借以得到概要设计技术条件。

系统目标分析和确定详细步骤和内容如下：

3.4.1系统需求定义，了解和掌握智能大厦智能化系统的需求定义，分析这些需求定义是否确切、完整、合理。

3.4.2系统目的和目标的分析和确定

（1）分析和明确建立系统的目的，进而确定系统的目标

在确定系统目标时，必须要有总体观点和长远观点，也就是说不仅要求系统在技术上是先进的，在经济上是合理的，而且要考虑到智能化系统与建筑兼容性，以及随着客观环境条件变更时的适应性。智能大厦智能化系统是多目标系统，要把目标分为主要目标和次要目标，并用目标树形式来表示之。

（2）在达到目标的前题下，分析围绕系统的环境等约束条件。如环境、资金、材料、信息、期限等对系统的制约，据此，提出相应的要求和措施。

（3）技术条件的分析与定义，分析和讨论为了达到目的与目标时，系统所必须具备的技术条件，在分析讨论的基础上对它们进行整理，归纳成文件并作出明确定义。

（4）系统功能的分析与定义，首先分析为满足系统技术条件所应具备的条件的各种功能建立系统功能结构图，定义系统的功能技术条件，其次，分析和简明规定这些功能的约束条件；最后，对在一定环境条件下所能达到的功能，必须用定量指标来表明其达到的程度。

（5）根据概要设计分析成功的可能性，首先建立系统概要模型，在此基础上分析目的和目标成功的可能性。

（6）若不能取得可以成功的技术条件时，则采取下述措施之一进行调整。

1）修改概要模型

2）对功能要求进行分析

3）对技术条件进行分析

4）对目的，目标进行分析

以上简要地概括了我们在作智能大厦系统规划一般常规的目标分析与确定的步骤和内容，在具体实施时可以根据所建智能大厦的规模，所包括项目的内容和等级进行扩充或删节。

4. 智能大厦系统规划方法论

智能大厦智能化系统规划方法论基本特点归纳分述如下：

4.1 制定系统规划方法上整体化

智能大厦智能化系统包括了许多分系统和子系统，在进行系统规划时应把它们看作为一个有机整体，因此，在研究规划方法上要整体化。

基于智能大厦整体化的概念建立起一系列衡量系统效果的综合指标，如成本、寿命、效能/成本比、系统成本/效益费用比等。在实践中，某些技术措施从局部来看效果是好的，但从全局来看就不一定好，另外有些技术措施从局部来看不太理想，但从全局来看却有应用价值。因此，只有根据整个系统的总体目标来分析，才能作出科学的判断。

在设计智能大厦智能化系统时，诚然要尽量采用一些新技术、新产品，以提高系统的效能，但同时还必须考虑到，为此付出的代价（成本）。因而必须在满足所要求的技术性能范围内，通过效能/成本比这一指标来全面衡量。

另外在设计、规划智能大厦系统时，不但要考虑智能大厦建造的费用，而且还要考虑今后长期运行维护费用。以保证它的整体经济性。一般采用造价/维护费用比这个指标来衡量。

随着科学技术日益发达，技术更新淘汰快，如果一项智能大厦智能化系统工程周期长，当它进入鉴定时，某些技术已经陈旧落后，失去了它的使用价值，这时所化费的人力、物力和资金就失去了原有的意义。于是应该用时间价值这一综合性指标来衡量系统的效果。

总之，为了保证系统的整体性，就需要运用现代信息系统和系统工程的方法来统盘地考虑这个问题，把全部过程严密地联结成一个整体，全面地考虑和调整整个规划过程，以便实现综合最优化。

4.2技术应用的综合化

一般大规模的复杂系统几乎都是一个技术的综合体。智能大厦系统工程也不例外，它是4C技术与建筑技术巧妙的结合。所谓技术的综合运用，并不是将各种技术进行简单的堆砌，而是从系统的总目标出发，将各有关技术协调配合，综合运用。

人们常常可以看到，具有同样效能，同样规模智能大厦所采用的技术方案迥然不同，所花费的代价相差很大，这表明，研究各种技术的综合应用是一门很重要的学问。

综合运用各项技术的另一个重要方面是创造新型的技术综合体。例如，智能大厦集成系统是计算机控制和管理的当代先进的技术综合体，但这里并没有什么重大基础理论的突破，而只是综合运用，计算机技术、通信技术、自动控制技术、多媒体技术和管理科学的成果所获得的成就。对智能大厦的各组成部分之间的关系，越是揭示的清晰、深刻、准确就越能最佳的综合应用。

一个大规模的智能大厦系统往往不是单纯的技术系统，而是涉及到许多社会的、经济的因素，构成一个复杂的社会经济-技术系统，促使自然科学和社会科学建筑科学日益紧密地结合在一起，这是智能大厦发展的一个特点，所以在作规划时必须重视技术应用上的综合化。

4.3 管理科学化

一个复杂的大规模的智能大厦系统工程，往往有两个并行的过程，一个是工程技术过程，一个是工程技术的控制过程。工程技术的控制过程包括：系统规划、组织、控制工程进度，对各种方案进行分析，比较和决策，评价技术方案的技术经济效果等，统称之管理。管理工作对促进科学技术的发展，提高效率和合理利用资源等有着十分重要意义。只有科学管理，才能充分发挥技术的效能。 由于一大规模的智能大厦系统工程，往往需要很多单位和各行各业人员参加，并使用多种技术，投入巨额资金，材料和设备，这就使得仅凭经验、直观的、生产方式的管理方法是根本不适应的，管理不善将会大大拖延工程周期，使工程质量得不到保证，甚至由于管理失误，而使工程任务受到重大损失。因此，管理科学化成为智能大厦系统工程极为重要的问题之一。

管理工作涉及到组织机构，物业管理体制到人员，设备和工作效率的分析，工作环境布局，工作步骤的组织，以及工作进程的计划、检查与控制等问题的研究。所以在作规划时，对智能大厦工程建设管理，使用运行管理都要有所考虑。

转贴于 5. 加强智能大厦系统规划设计提高智能大厦建设的整体水平。

近几年我国一些单位投入了大量资金，修建了许多智能大厦，这些智能大厦工程对于我国智能大厦建设的发展起到积极推进的作用。但是在智能大厦建设中没有系统规划， 不知道他建的大厦智能化作到什么程度，怎么样的建筑才能算是智能大厦等等，所以这是经常遇到的问题。往往会受一些产品推销商的误导，有的说有综合布线系统就是智能大厦，就作综合布线系统，有的说有设备控制系统就是智能大厦，就上设备控制系统等等。造成了资金的浪费和功能的低下。我们有体会，我们给一个单位作了系统规划工作、利用有限的资金，保证智能大厦主要功能的实现。而另一些单位没有规划，一个一个系统独立的建设资金投入大，效果却不好。因此，在我国智能大厦系统工程建设过程中，迫切需要从智能大厦整体出发，全面规划，统筹安排，力争用有限的资金和先进技术，实现我国智能大厦产业形成和发展的历史任务。这方面国家建设部及工程勘察司、智能大厦推广中心作了许多指导性工作，推动了我国智能大厦的发展，还应该对建设业主的某项具体智能大厦系统规划，作指导性的要求，我认为这对开展智能大厦系统工程的研究和推广应用具有十分重要的现实意义。

结束语

几年来，由于工作需要，作了几个大厦的智能化系统的规划、设计工作，我们感到：业主有系统规划，或要我们首先给他们作规划的单位智能大厦系统功能实现都比较合理，并且可以进行系统优化设计为业主节约了一定的资金投入。另外，在承担没有规划的智能大厦建设中，感到有些分系统或子系统不是配置不合理，就是与整体不协调，资金投入也大，总感到只是为作工程而工程，而不是在建造“智能大厦”这个人们想象中的艺术品。所以本文从智能大厦系统工程过程完整性出发，简要叙述了系统规划的必要性，如有不对的地方请建筑业主、有关专家批评指正。

参考文献

人工智能研究综述例6

前言

几年来，我们在承接的智能大厦系统的过程中，往往会听到业主说：我要建的智能大厦五年（或十年）内先进，二十年不落后等，我要建一流的智能大厦等等。究竟在什么方面先进？什么方面不落后？就全靠去想象了；另外，在投标过程中，又经常遇到这种情况：往往一些招标书没有把系统目标要求写清楚，而很粗的具体地给出了控制的点数，布线点数等等，又感到这些要求和大楼的具体作用不相符；有的招标书又非常粗，要靠投标单位去发挥，有的标书只是独立地提出几个子系统，如布线、计算机网络、楼宇自控、保安、消防等，没有任何关系，只是一个个子系统的孤岛等等，这样招标往往会受投标商的误导和上级主管领导的干予，就不能真正发挥招标的作用，例如南京有座大楼，弱电系统投资两千多万元，其中花了一千多万元设计了一个电视监控报警系统（也不是一级风险单位），其它系统只是一个点缀，根本就不是一个智能大厦系统，如果业主能很好地进行系统规划和分析，完全可以设计成一个具有一定规模智能大厦系统，为了避免上述种种现象的发生，在整个智能大厦系统工程的建设过程中，根据客观需求，为了作好一个个智能大厦系统工程，系统规划就显得非常必要了。

1、概述（系统规划在系统工程中所处的位置）

智能大厦是一项系统工程，而且是一个复杂的大系统，因此，它的建设就应该遵循系统工程的基本程序。钱学森同志提出：“系统工程是组织管理系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的科学方法，是一种对所有系统都具有普遍意义的科学方法”。根据智能大厦技术目前发展的状况，我们利用系统工程的方法，用图1表示智能大厦系统工程系统建立的过程。本图概括了智能大厦系统工程建立的五大步骤，它包括：系统规划、系统设计、详细设计和产品选型、工程施工和运行维护管理。它把智能大厦这个研究的对象看作一个系统整体，智能大厦系统由若干分系统组成，对每个分系统都首先从实现整个系统技术协调的观点来考虑，对研究过程中分系统与分系统之间的矛盾或者分系统与子系统之间的矛盾都要从总体协调的需要来解决。同时，把系统作为它从属的更大系统（如，把智能大厦看作是“信息高速公路”这个更大系统的一个网络节点）的组成部分来研究，对它的所有技术要求都尽可能从实现这个更大系统技术协调的观点来考虑。这种实践体现了一种科学方法，它是组织管理“系统”的规划、设计、产品制造、工程施工和系统运行维护管理一种科学方法，也体现了系统工程研究过程的方法论。总之，由于智能大厦技术的复杂性，发展性和外部条件的可变性，用直观的传统方法和单凭个人的经验来组织管理一个大规模复杂的智能大厦系统工程已经不行了，为了保证系统的整体性就需要用现代信息系统和系统工程的方法来统盘地考虑这一问题，从而编制出系统研制全过程的模型，把智能大厦建设的全过程，严密地联结成一个整体全面地考虑和改善整个过程，以便实现综合最优化。现在已经有不少的文章和论著对智能大厦系统工程的设计，产品、工程、管理、过程有了许多论述，我这篇文章主要就智能大厦系统工程的系统规划有关问题谈一下自己的看法。

2、智能大厦系统工程系统规划的作用和意义

我们研究的对象是复杂的智能大厦系统，智能大厦系统工程特征之一是：在系统中存在着目标与技术、技术与产品、产品与价格、价格与系统规模等许多矛盾的因素和不确定的因素。因此，对於这样的大系统，如果不采取相应的措施就对其有关重大问题进行决策，其后果是很难想像的。实践证明，要最优的进行系统设计，对系统有关的重大问题进行正确的决策，其关键的一步首先要作好系统规划，很难设想，如果没有可行的系统规划要想作出切合实践的系统优化设计是不可想象的，所以说，系统规划在整个智能大厦建设过程中起着极其重要的作用。

2.1系统规划的概念和内容

智能大厦的系统规划不同於一般工程的系统规划，它必需从智能大厦的需求目标出发，研究分析：技术设计、产品、信息、环境、政策等方面的可行性，制定出一个智能大厦智能化系统总体构想。

所谓系统规划就是这样一个有目标的有步骤的探索分析和制定智能化系统总体构想的整个过程和结果。

为了给决策者提供直接判断和决定系统方案所需的信息和资料，系统规划人员使用科学的工具和方法，对系统的目的、功能、环境、费用效益等进行充分的调查研究，分析和处理有关的资料和数据，作出几个规划模型，并对他们作出定性、定量比较，最后整理成完整、正确与可行的综合资料，作为决策者选择可行规划的主要依据。

在系统规划阶段，主要的任务是定义系统的概念，明确建立系统的必要性，在此基础上，明确系统的目的和确定系统的目标。同时提出智能大厦系统工程应具备的环境条件及估计系统所有的各种制约条件，最后制定出系统建设计划书，计划书除包含上述内容外，还有系统建成的期限，系统投资限额等内容。

2.2系统规划的基本特性

综观上述系统规划的概念，系统规划有四个基本特性：整体性、相关性、目的性、环境适应性。

2.2.1整体性：智能大厦是由四个基本要素，即建筑物的结构、系统、服务和管理四个基本要素，以及通过它们之间的内在关联进行最优组合（系统集成）来提供一个投资合理的、具有高效、舒适、方便环境的建筑物。构成系统的各要素显然都具有不同的要求，但它们是根据逻辑统一性的要求而构成的整体，智能大厦不是各要素简单地集合，否则它就不会具有整体的特定功能。因此，即使每个要素亦不都很完善，但它们也可以综合、统一为具有良好功能的系统。反之，即使每个要素都是很完善的，但作为整体不能集成为某种良好的功能，也就不能称之为完善的系统。

2.2.2相关性:系统内各要素之间是有机联系的，相互作用的，在四个要素之间具有相互依赖的特定关系。它们之间通过特定的系统集成关系，有机的结合在一起，就形成一个具有智能化特定功能的智能大厦系统工程。

2.2.3目的性:为了达到投资合理，具有高效、舒适、方便环境的建筑物，这样总的目的，系统应具有一定的目标。

2.2.4环境适应性:某一座智能大厦都是存在于社会某一时期的一定物质环境中，它必须能适应外部的环境变化，在研究智能大厦时，环境往往起着重要作用，必须予以重视。

2.3系统规划的作用和意义

系统规划是整个智能大厦系统工程建设的兰图，它定义了系统的概念，系统包括的分系统、子系统以及这些系统的规模，系统集成的要求等，在此基础上它明确了系统设定的目的和确定了系统、分系统，子系统的目标，同时提出了制约条件，也提出了系统与分系统建设计划、时间进度和投资规模，在技术、经济、政策、环境上的可行性，以及投资回收的期限和建议等等。所以系统规划计划书是今后智能大厦系统工程设计、产品选型、招标的依据；是工程施工和系统验收的重要文件；是防止系统盲目建设随意扩展的约束性文件，因为有了系统规划书就能抵制产品推销商的误导。它指导也约束了整个智能大厦建设的全过程。它是系统优化设计的根据，合理使用资金的依据。所以系统规划书是建设智能大厦的关键文件之一。

房地产的开发商、业主要十分重视系统规划书的制定。智能大厦设计者、产品供应商、系统集成商、工程施工单位和物业管理公司都在不同阶段受规划书的约束和使用条件制约，这样才能把智能大厦系统工程的建设纳入计划范畴进行。

2.4系统规划书制定的流程

3.系统规划的核心是系统目标的确定和分析

3.1系统目标的重要性

智能大厦是一项系统工程，智能大厦的建设目标是智能大厦系统工程建设的依据，它是系统工程活动的出发点，又是系统活动所指向的终点，因而智能大厦的目标也就贯穿于整个工程管理的活动之中，决定着智能大厦系统工程活动的方向和性质。

系统目标也是考核智能大厦系统的效率和成果的标准。由于目标是人们行动预期达到的结果，因而目标本身就含着效果的因素，系统目标制定的正确与否，以及是否能达到目标，意味着智能大厦智能化系统工程的成败与效率高低。智能大厦系统工程目标的确定和实现是智能化建设的重大决策。在观察任何智能大厦系统工程问题时，必须经常以系统目标为标准，不允许任何管理活动脱离智能大厦系统目标的现象出现。智能大厦的建设目标，它不仅是智能大厦的业主。也是智能大厦的设计者、承包商和施工单位都十分关心的问题。也就是说，围绕着智能大厦系统工程的目标，把他们紧紧的结合在一起，只有几方共同努力，团结协作，才能把智能大厦系统工程推向前进。下边试图从宏观结构谈智能大厦的目标树，业主可以根据目标树结合自己的智能大厦的用途和予期的投资强度，设计出自己建筑的智能化系统工程的具体目标来规划智能化建设，统一建设项目设计、施工的步骤，作到目标定性定量管理建设好智能大厦系统工程。

3.2智能大厦的基本需求

智能大厦是将楼宇自动化管理系统（BMS）、通信网络系统（CNS）和办公自动化系统（OAS）三者通过总体规划的方法和策略。进行综合和分解。运用系统工程的观点，集成在建筑环境这个支持平台上，将建筑物的结构（建筑环境结构）、系统（智能化系统）、服务（住、用户需求服务）和管理（物业运行管理）四个基本要素进行优化组合。提供一个投资合理、具有高效、舒适、安全、方便环境的建筑物，它主要满足两项基本要求，六个目标，四项服务功能。

3.2.1两项基本要求

*对管理者来说，智能大厦应当有一套便于管理、控制、运行、维护的通信设施，能以较低的费用及时与外界取得联系（例如消防队、医院、安全保卫机关、新闻单位以及各种信息库等）。

*对使用者来说，智能大厦应当有一个有利于提高工作效率、激发人的创造性的环境。

3.2.2六个目标

*能够提供高度共享的信息资源

*确保提高工作效率和舒适的工作环境。

(1)高效节能，节约管理费用，减少物业管理人员

(2)适应管理工作的发展需要，具有可扩展性、可变性、能适应环境的变化的工作性质的多样化。

(3)各种系统设备使用管理方便、安全可靠。

(4)投资合理，达到短期投资长期受益的目的。

3.2.3四项服务功能

(1)安全性：包括防盗报警系统、出入口控制系统、闭路电视监视系统、保安巡视管理系统、电梯安全与运行控制系统、周边防卫系统、火灾报警系统、消防系统、应急照明系统、应急广播系统、应急呼叫系统等。

(2)舒适性：包括空调通风系统、供热系统、给排水系统、电力供应系统、闭路电视系统、多媒体音响系统、智能卡系统、停车场管理与娱乐管理系统等。

(3)便捷性：包括办公自动化系统、通信自动化系统、计算机网络系统、结构化综合布线系统、商业服务系统、饮食服务系统、酒店管理系统等。

(4)可用性：包括共享设备、信息、系统和服务设施方便用户的使用。

原则上，上述四项服务功能可根据建筑物拥有者的需求，投资力度因素进行适当裁剪，构成一个实用、高效、先进的智能大厦。

3.3智能大厦基本目标树和目标树说明

智能大厦系统工程的目标是一个层次型的树状结构，因为系统工程每个阶段都有它的具体目标，因为系统规划是系统工程的开始阶段，它的目标应该是系统的总目标，也就是树根和主干，其它阶段目标都源於它。

智能大厦系统工程目标树如图3示：

3.4系统目标分析和确定

系统目标分析和确定作用在于为今后的分析工作打下良好的基础，为了系统模型的建立取得必要的信息，分析和确定智能大厦智能化系统的目的和目标，分析和定义系统需要的功能，进而以这些数据作出智能化系统概略模型，进行系统可行性分析，借以得到概要设计技术条件。

系统目标分析和确定详细步骤和内容如下：

3.4.1系统需求定义，了解和掌握智能大厦智能化系统的需求定义，分析这些需求定义是否确切、完整、合理。

3.4.2系统目的和目标的分析和确定

（1）分析和明确建立系统的目的，进而确定系统的目标

在确定系统目标时，必须要有总体观点和长远观点，也就是说不仅要求系统在技术上是先进的，在经济上是合理的，而且要考虑到智能化系统与建筑兼容性，以及随着客观环境条件变更时的适应性。智能大厦智能化系统是多目标系统，要把目标分为主要目标和次要目标，并用目标树形式来表示之。

（2）在达到目标的前题下，分析围绕系统的环境等约束条件。如环境、资金、材料、信息、期限等对系统的制约，据此，提出相应的要求和措施。

（3）技术条件的分析与定义，分析和讨论为了达到目的与目标时，系统所必须具备的技术条件，在分析讨论的基础上对它们进行整理，归纳成文件并作出明确定义。

（4）系统功能的分析与定义，首先分析为满足系统技术条件所应具备的条件的各种功能建立系统功能结构图，定义系统的功能技术条件，其次，分析和简明规定这些功能的约束条件；最后，对在一定环境条件下所能达到的功能，必须用定量指标来表明其达到的程度。

（5）根据概要设计分析成功的可能性，首先建立系统概要模型，在此基础上分析目的和目标成功的可能性。

（6）若不能取得可以成功的技术条件时，则采取下述措施之一进行调整。

1）修改概要模型

2）对功能要求进行分析

3）对技术条件进行分析

4）对目的，目标进行分析

以上简要地概括了我们在作智能大厦系统规划一般常规的目标分析与确定的步骤和内容，在具体实施时可以根据所建智能大厦的规模，所包括项目的内容和等级进行扩充或删节。

4.智能大厦系统规划方法论

智能大厦智能化系统规划方法论基本特点归纳分述如下：

4.1制定系统规划方法上整体化

智能大厦智能化系统包括了许多分系统和子系统，在进行系统规划时应把它们看作为一个有机整体，因此，在研究规划方法上要整体化。

基于智能大厦整体化的概念建立起一系列衡量系统效果的综合指标，如成本、寿命、效能/成本比、系统成本/效益费用比等。在实践中，某些技术措施从局部来看效果是好的，但从全局来看就不一定好，另外有些技术措施从局部来看不太理想，但从全局来看却有应用价值。因此，只有根据整个系统的总体目标来分析，才能作出科学的判断。

在设计智能大厦智能化系统时，诚然要尽量采用一些新技术、新产品，以提高系统的效能，但同时还必须考虑到，为此付出的代价（成本）。因而必须在满足所要求的技术性能范围内，通过效能/成本比这一指标来全面衡量。

另外在设计、规划智能大厦系统时，不但要考虑智能大厦建造的费用，而且还要考虑今后长期运行维护费用。以保证它的整体经济性。一般采用造价/维护费用比这个指标来衡量。

随着科学技术日益发达，技术更新淘汰快，如果一项智能大厦智能化系统工程周期长，当它进入鉴定时，某些技术已经陈旧落后，失去了它的使用价值，这时所化费的人力、物力和资金就失去了原有的意义。于是应该用时间价值这一综合性指标来衡量系统的效果。

总之，为了保证系统的整体性，就需要运用现代信息系统和系统工程的方法来统盘地考虑这个问题，把全部过程严密地联结成一个整体，全面地考虑和调整整个规划过程，以便实现综合最优化。

4.2技术应用的综合化

一般大规模的复杂系统几乎都是一个技术的综合体。智能大厦系统工程也不例外，它是4C技术与建筑技术巧妙的结合。所谓技术的综合运用，并不是将各种技术进行简单的堆砌，而是从系统的总目标出发，将各有关技术协调配合，综合运用。

人们常常可以看到，具有同样效能，同样规模智能大厦所采用的技术方案迥然不同，所花费的代价相差很大，这表明，研究各种技术的综合应用是一门很重要的学问。

综合运用各项技术的另一个重要方面是创造新型的技术综合体。例如，智能大厦集成系统是计算机控制和管理的当代先进的技术综合体，但这里并没有什么重大基础理论的突破，而只是综合运用，计算机技术、通信技术、自动控制技术、多媒体技术和管理科学的成果所获得的成就。对智能大厦的各组成部分之间的关系，越是揭示的清晰、深刻、准确就越能最佳的综合应用。

一个大规模的智能大厦系统往往不是单纯的技术系统，而是涉及到许多社会的、经济的因素，构成一个复杂的社会经济-技术系统，促使自然科学和社会科学建筑科学日益紧密地结合在一起，这是智能大厦发展的一个特点，所以在作规划时必须重视技术应用上的综合化。

4.3管理科学化

一个复杂的大规模的智能大厦系统工程，往往有两个并行的过程，一个是工程技术过程，一个是工程技术的控制过程。工程技术的控制过程包括：系统规划、组织、控制工程进度，对各种方案进行分析，比较和决策，评价技术方案的技术经济效果等，统称之管理。管理工作对促进科学技术的发展，提高效率和合理利用资源等有着十分重要意义。只有科学管理，才能充分发挥技术的效能。由于一大规模的智能大厦系统工程，往往需要很多单位和各行各业人员参加，并使用多种技术，投入巨额资金，材料和设备，这就使得仅凭经验、直观的、生产方式的管理方法是根本不适应的，管理不善将会大大拖延工程周期，使工程质量得不到保证，甚至由于管理失误，而使工程任务受到重大损失。因此，管理科学化成为智能大厦系统工程极为重要的问题之一。

管理工作涉及到组织机构，物业管理体制到人员，设备和工作效率的分析，工作环境布局，工作步骤的组织，以及工作进程的计划、检查与控制等问题的研究。所以在作规划时，对智能大厦工程建设管理，使用运行管理都要有所考虑。

5.加强智能大厦系统规划设计提高智能大厦建设的整体水平。

近几年我国一些单位投入了大量资金，修建了许多智能大厦，这些智能大厦工程对于我国智能大厦建设的发展起到积极推进的作用。但是在智能大厦建设中没有系统规划，不知道他建的大厦智能化作到什么程度，怎么样的建筑才能算是智能大厦等等，所以这是经常遇到的问题。往往会受一些产品推销商的误导，有的说有综合布线系统就是智能大厦，就作综合布线系统，有的说有设备控制系统就是智能大厦，就上设备控制系统等等。造成了资金的浪费和功能的低下。我们有体会，我们给一个单位作了系统规划工作、利用有限的资金，保证智能大厦主要功能的实现。而另一些单位没有规划，一个一个系统独立的建设资金投入大，效果却不好。因此，在我国智能大厦系统工程建设过程中，迫切需要从智能大厦整体出发，全面规划，统筹安排，力争用有限的资金和先进技术，实现我国智能大厦产业形成和发展的历史任务。这方面国家建设部及工程勘察司、智能大厦推广中心作了许多指导性工作，推动了我国智能大厦的发展，还应该对建设业主的某项具体智能大厦系统规划，作指导性的要求，我认为这对开展智能大厦系统工程的研究和推广应用具有十分重要的现实意义。

结束语

几年来，由于工作需要，作了几个大厦的智能化系统的规划、设计工作，我们感到：业主有系统规划，或要我们首先给他们作规划的单位智能大厦系统功能实现都比较合理，并且可以进行系统优化设计为业主节约了一定的资金投入。另外，在承担没有规划的智能大厦建设中，感到有些分系统或子系统不是配置不合理，就是与整体不协调，资金投入也大，总感到只是为作工程而工程，而不是在建造“智能大厦”这个人们想象中的艺术品。所以本文从智能大厦系统工程过程完整性出发，简要叙述了系统规划的必要性，如有不对的地方请建筑业主、有关专家批评指正。

参考文献

人工智能研究综述例7

中图分类号：TP2 文献标识码：A 文章编号：1673-8454（2012）12-0014-04

2003年颁布的普通高中新课程标准将“简易机器人制作”列入中小学选修内容，使得我国机器人教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶。近年来，涌现大量机器人教育方面的研究文献，对其进行综述分析有助于了解机器人教育的现状，把握其发展趋势，为机器人教育的研究与发展提供参考。

一、文献来源

在中国知网数据库中以主题 “机器人教育”进行检索，截至2011年12月31号，共得到149条记录，剔除不相关内容后，① 得到94篇样本文章，其中，硕士学位论文24篇，其余为学术论文。通过前期分析，发现学术论文和学位论文各有侧重点，学术论文代表了此领域的最新研究动态，学位论文则从一定深度探讨了机器人教育的相关情况。

二、研究综述与分析

为了解国内机器人教育的研究重心，选取文章内容和文章篇数两个维度，运用Excel分析工具统计，结果见图1。

从研究的目的及内容上看，样本文献主要从以下八方面展开研究：理论探讨、教学模式构建与实践应用、课程与教材的设计开发、技术工具、社会效益、机器人比赛、师资培养以及综述等。

从数量比例上看，上述八类不同侧重点的文献所占比例差别很大，理论探讨、教学模式构建与实践应用、课程与教材的设计开发是本领域研究的重点。

1.发展综述类

综述类文献是了解并把握整体研究动态的有力工具。［1］从图1可以看出，目前有关机器人教育综述类的文献比例较小。舒慧东通过中国知网搜集相关文献，从文献数量、研究内容、学校类型、研究的时间阶段等方面，回顾了国内中小学机器人教育发展的历程，梳理了机器人教育研究的情况，指出机器人教育研究速度在不断加快，并开始注重研究的实用性，中小学机器人的教育逐渐向深层迈进。［2］王吉岱等从教育机器人研制的角度，论述了国内外教育机器人的发展状况。

2.理论探讨类

针对机器人教育的理论探讨方面的文章所占比例最大，占总数的33%。主要探讨了机器人教育的概念及分类、相关理论指导下的机器人教学的模式、方法以及组织策略、机器人教育与学生创新意识、创新能力、科学素养之间的关系等。

概念界定方面的文献主要从机器人教育的概念和特征出发，对其进行分类。其中，彭绍东教授的论述最为详尽，他认为“机器人教育是指学习、利用机器人, 优化教育效果及师生劳动方式的理论与实践。”［3］并指出教学机器人具有教学性、人机友好性、高智能性、自主性、知识丰富性、多功能性、多形态性、专业性和安全性。

相关理论指导下的机器人教育的研究主要集中在STS教育理念、多元智能理论、模块化思想以及合作学习在机器人教育中的应用。以STS教育思想为架构，以中小学机器人教育为例，从教学目标、教学内容、教学策略、教学评价方面对如何在机器人教学中融入STS教育理念进行了探索与设计。［4］而胡卫俊则结合自身实际经历论述了多元智能理论对机器人教育的指导作用。王海芳等根据小学机器人教学特点，从教学目标、教学实施、教学评价三个方面进行了具体分析，指出模块化思想在小学机器人教学中的应用方式。赵加兴等通过归纳合作学习的相关概念及理论，结合机器人教学实际，提出了合作学习应用于机器人教学中的教室布置方案、优质二人组分组方式和“任务轮换—组内互教”合作学习模式。［5］

机器人教育与学生创新意识、创新能力、科学素养之间关系的研究主要探讨开展机器人教育在学生创新意识、创新能力的培养中的作用和可行性。例如，王荣良通过阐述工程思维的含义、本质特性，指出机器人教育培养中小学生开展工程思维培养的可行性和重要性。［6］

3.课程和教材设计开发类

国内机器人教育从《普通高中技术课程(实验)标准》中“通用技术”科目设立的“简易机器人制作”模块才正式开始，起步相对较晚，目前还没有形成自己的课程体系，没有统一的教材和课程标准，大多学校以机器人竞赛为背景或前提，以机器人产品说明书和编程软件为蓝本自编教材。［7］对此，一些学者进行了有针对性的研究，内容主要集中在校本课程建设、立体教材的设计开发、教学活动设计等方面。

4.模式构建与实践应用类

2007年以来机器人教学模式的构建及实践应用开始成为热点问题，此方面的文章大量涌现，关注的是机器人教育在创新人才培养方面的模式、方法、组织策略以及实践应用问题，主要集中在中小学机器人教学方面，少量涉及高职高专机器人教育的探索。

这类研究主要结合机器人教育教学的实践，针对遇到的问题或困惑提出解决策略或在相关理论指导下研究机器人教学模式和方法，并进行实践验证。例如，孙世杰结合机器人教学的实践，指出可以通过组织各种文化活动培养学生的兴趣，以任务驱动的形式开展机器人项目教学，加强机器人校本课程开发和学科整合，培养学生创新精神。齐元沂在“社会建构主义理论”、“群体动力学”、“集体智慧构建”等理论的指导下，结合Lego机器人教学，开发了适合于小学四年级学生学习的机器人教学案例，并与授课教师一起研讨教学方案，共同开展教学活动，探索小学生集体智慧的培养策略。

人工智能研究综述例8

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）35-8481-02

1　概述

人工智能作为一门学科，其研究目标就是制造智能机器和智能系统，实现智能化社会。具体讲，就是要使计算机具有自主发现规律、解决问题和发明创造的能力，从而大大扩展和延伸人的智能，实现人类社会的全面智能化。

2　人工智能的应用

2.1 人工智能的应用分类

2.1.1模式识别

识别是人和生物的基本信息处理能力之一。事实上，我们几乎无时无刻都在对周围的世界进行着识别。而所谓模式识别，则指的是用计算机进行物体识别。这里的物体一般指文字、符号、图形、图像、语音、声音及传感器信息等形式的实体对象，而并不包括概念、思想、意识等抽象或虚拟对象，后者的识别属于心理、认知及哲学等学科的研究范畴。也就是说，这里所说的模式识别是狭义的模式识别，它是人和生物的感知能力在计算机上的模拟和扩展。经过多年的研究，模式识别已发展成为一个独立的学科，其应用十分广泛，诸如信息、遥感、医学、影像、安全、军事等领域，模式识别已经取得了重要成效，特别是基于模式识别而出现的生物认证、数字水印等新技术正方兴未艾。

2.1.2专家系统

专家系统是应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。例如，能模拟名医进行辨症施治的诊断医疗系统就是一种专家系统。

专家系统的特点是其善于解决那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。有些专家系统还具有“自学习”能力，即不断对自己的知识进行扩充、完善和提炼。这一点是传统系统所无法比拟的。

2.1.3智能机器人

智能机器人是人工智能技术的综合应用和体现，它的研制不仅需要智能技术，而且涉及许多科学技术和领域，如物理、力学、数学、机械、电子、计算机、软件、网络、通信、控制等等。

一般将机器人的发展分为三个阶段。第一阶段的机器人只有“手”，以固定程序工作，不具有外界信息的反馈能力；第二阶段的机器人具有对外界信息的反馈能力，即有了感觉，如力觉、触觉、视觉等；第三阶段，即所谓“智能机器人”阶段，这一阶段的机器人已经具有了自主性，有自行学习、推理、决策、规划等能力。这也正符合Agent的条件，所以，现在把智能机器人也作为一种Agent。

3　人工智能的研究

3.1　人工智能的研究目标和策略

人工智能研究综述例9

文章编号：1672-5913(2010)08-0025-04

中图分类号：G642

文献标识码：A

1　人工智能

斯坦福大学的Nilsson提出人工智能(ArtificialIntelligence AI)是关于知识的科学，即知识的表示、知识的获取以及知识的运用。人工智能在AI学科的基本思想和内容是研究人类智能活动规律，研究模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术，构造具有一定智能的人工系统，让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。

AI涉及计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学及语言学等多个学科，是一门新理论和新技术不断出现的综合性边缘学科。AI与思维科学是实践和理论的关系，属于思维科学的技术应用层次，延伸了人脑的功能，实现脑力劳动的自动化。

作为一门多学科交叉的课程，人工智能在机器学习、模式识别、机器视觉、机器人学、航空航天、自然语言理解、Web知识发现等领域取得了突破性进展。机器学习与知识表达的关系，模式识别与机器人学、机器视觉的关系，是学习的难点。人工智能的研究方法、学术流派、理论知识非常丰富，应用领域十分广泛。没有一个比较科学的AI知识体系，学生找不到体系和关系，会对AI产生神龙见首不见尾的感觉，严重影响学习兴趣。

本文从以下几个方面进行阐述：(1)智能与AI的关系；(2)AI的知识单元；(3)AI的相关学科、理论基础、代表性成果及方法；(4)AI的知识体系及应用。把握好上述的几个方面，就可以确准地表达知识，利用知识进行问题求解，掌握发现知识的方法，感知与理解智能系统构建的成果及技术。

2　AI及分类

认为智能源于脑，把脑(主要人脑)宏观层次的智能称为脑智能。而蜜蜂群、蚂蚁群等群体行为表现出的智能称为群智能。两种智能分属不同的层次和应用，脑智能是个体智能，群智能是社会智能或系统智能。模拟上述智能而生成的AI分两种，模拟脑智能的符号智能和模拟群智能的计算智能。

AI划分为符号智能和计算智能有些笼统。如进行仔细区分，AI来源于心理模拟、生理模拟、行为模拟和群体模拟。

2，1心理模型，符号推演

以心理模拟为依据，智能模型起源于数理逻辑。因人脑的记忆、联系、推理等思维活动在心理层面进行。Boole在《思维法则》中首次用符号语言描述思维活动的基本推理法则。

符号智能将信息和知识表示为符号形式，逻辑建模人的思维活动，通过逻辑推理，模拟人脑的思维过程进行问题求解。称为心理学派、逻辑学派或符号主义。

2，2生理模拟，神经计算

认为AI源于仿生学，特别是人脑模型。代表性成果是生理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts创立的脑模型，即MP模型。Hopfield提出用硬件模拟神经网络，Rumelhart提出多层网络中的反向传播BP算法。从模型到算法，从理论分析到工程实现，生理模拟及神经计算成为AI的一个研究流派。

2，3行为模拟，控制进化

基于行为模拟的AI称为行为主义及控制论学派。起源于控制论，模拟人及动物与环境交互、控制过程中的智能活动或行为，认为智能只有在环境中才是真正的智能。其批评符号主义和仿生学派对真实世界的过分简化。控制论的系统研究在上个世纪60年代播下智能控制和智能机器人的种子，在80年代诞生智能控制和智能机器人系统。

2，4群体智能，仿生计算

模拟生物群落的群体智能行为，将仿生计算的成果，直接付诸应用。代表性成果有遗传算法，进化计算，蚁群算法和粒子群算法等。计算智能以数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。通过符号智能的知识表达、推理及模式识别等前期处理得到的数值，运用计算智能算法进行搜索计算。

AI主要体现为符号智能和计算智能，符号智能的研究内容主要有知识模型化及表示、搜索理论、推理、不确定性推理、系统结构和符号学习等。计算智能的研究内容有进化计算、模糊逻辑、神经计算和统计学习。这些研究内容所涵盖的研究方法在表1中进行详细的说明，同时较为完整地体现AI课程的知识体系结构。

3　AI的知识体系

从思维观点看，AI不仅仅限于逻辑思维，同时需要形象思维和灵感思维。数学是基础科学，也进入语言和思维领域，在逻辑、模糊数学等范围发挥作用。

AI是一个庞大的家族，包括众多的基础理论、重要的成果及算法、学科分支和应用领域等。如果将AI家族作为一棵树来描述，智能机器应作为树的最终节点。将AI划分为问题求解、知识与推理、学习与发现、感知与理解、系统与建造等五个知识单元。表2总结了AI家族的知识体系及其相关的学科、理论基础、代表性成果及方法。

3，1问题求解

1957年，Newell和Simon通过心理学实验，发现人在问题求解时思维过程的一般规律大致可分为三个阶段：①先思考出大致的解题计划：②根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程：③进行方法和目的分析，不断修正解题计划。

搜索是问题求解的核心技术，符号智能进行图搜索，计算智能进行智能优化搜索。

3，2知识和推理

知识就是力量，知识是智能基础和来源。推理是人脑的基本功能，知识与推理是AI的重要内容，在表1中对这部分内容进行了详细描述。知识表示模型有谓词逻辑、产生式表示、语义网络、框架等方法。推理方法有自动推理和不确定推理等。

AI的研究对象，大多具有不确定性。不确定性是针对系统或问题含有的不确定结构、参数等信息，如天气预报下雨概率45.6％，此预报属结论的不确定性。

3，3学习与发现

机器学习是指机器对自身行为的修正或性能的改善，使计算机具有学习能力，自动获取新的事实及新的推理算法。机器学习的研究重点是学习过程的认知模型、机器学习的计算理论、新的学习算法、综合多种学习方法的机器学习系统等。主要有符号学习、连接学习和统计学习等。

机器发现客观规律的过程称为知识发现，主要从大规模数据集或数据库发现知识或模式。知识发现方法有统计方法、粗集和模糊集、机器学习、智能计算等方法。知识发现的任务分为数据总结、概念描述、分类、聚类及相关性分析等。

机器学习的研究成果主要是机器的直接学习，类似人类通过阅读、讲课等间接继承性学习涉及很少。在智能硬件方面却举步维艰，要实现人工智能的最终目标，作为载体的智能计算机系统必须由质的飞跃。 人工智能的研究仍然是机遇与挑战并存。

3，4感知与理解

机器感知涉及图像、声音、文字等信息的识别问题。

模式识别的主要目标是用计算机模拟人的识别能力，运用知识表达和推理方法，主要从图形、图像和语音抽取出模式，表征或刻画被识别对象类属特有的信息模型。模式识别前，先提取样例模式，通过模式辨识或机器学习识别出分类知识，并对新的待识别模式进行类比判决。

目前有基于模式、基于判别函数、基于统计决策、神经网络、自适应等模式识别方法。

理解包括自然语言、图形和图像的理解，是智能系统进行交流的关键。

自然语言理解需要大量知识表示方法和推理技术，在机器翻译和语音理解程序方面取得了长足进步。

机器视觉在图像处理基础上，需要模式识别、机器学习理解视觉对象。由低层视觉提取对象特征，通过机器学习理解视觉对象。

3，5系统与建造

自从1965年第一个专家系统DENDRAL问世后，出现了各种实用的系统。专家系统的发展依托大量知识表示技术和推理技术，是最先发展的智能系统。

Agent系统是典型的分布式智能系统，由多个智能个体协作或竞争体现智能，是比群智能高级的社会智能。Agent系统采用了知识表示、推理、机器学习、模式识别等领域知识。

智能机器人是一个具有感知机能、运动机能、思维机能、通信机能的Agent系统，需要Agent理论和多Agent协同系统的技术支持。机器人是人工智能标志性研究成果，是一个实用的Agent系统。是人工智能多个基础应用的综合，同时依据了融合了多种基础理论。

4　结论

人工智能研究综述例10

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素养的定义及其内涵

“信息素养”一词最早产生于信息技术和信息产业发达的美国, 是随着现代信息社会的逐渐形成而对国民提出的一种兼跨人文和科学范畴的综合性个人素养要求的描述。随着研究的深入，人们对信息素养的认识也在不断深化。

1974年美国信息产业协会主席保罗・泽考斯基最先提出信息素养的概念, 他认为信息素养是“利用大量的信息工具及主要信息源使问题得到解答的技术及技能”。1992年美国图书馆协会提出：“信息素养是人能够判断何时需要信息, 并且能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力。”同年, 道尔在《信息素养全美论坛的终结报告》中给出了一个较为全面的定义：一个具有信息素养的人, 他能够认识到精确和完整的信息是作出合理决策的基础, 他能够确定对信息的需求, 能够形成基于信息需求的问题, 能够确定潜在的信息源, 能够制定成功的检索方案, 从包括基于计算机的和其他的信息源中获取信息、评价信息、组织信息用于实际的应用, 将新的信息与原有的知识体系进行融合以及在批判性思考和问题解决过程中使用信息。

综上所述, 虽然研究人员从不同的视角界定了信息素养的定义, 但可看出, 信息素养既包括认知态度层面上的内容, 也包括技术层面、操作层面和能力层面上的内容。概括起来讲, 信息素养主要包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面：

1) 信息意识。信息意识是信息素养的首要因素, 主要指人们对信息及其交流活动在社会中的地位、价值、功能和作用的认识, 换句话说, 就是指人们对信息的判断、捕捉的能力。信息意识的强弱将直接影响人们利用信息的程度和效果。人们只有有了信息意识,才有可能有信息的需求, 进一步去寻找信息和利用信息, 并主动学习与信息处理有关的技术。

2) 信息能力。信息能力是信息素养的重要方面, 是指人们获取信息、处理信息、利用信息、创造信息、交流信息的技术和能力。人们只有掌握一定的信息技能, 才能有效地开展各种信息活动, 有效地利用信息和创造信息, 充分发挥信息的价值, 变信息为动力和优势。

3) 信息道德。信息道德是指人们在整个信息交流活动过程中表现出来的信息道德品质。它是对信息生产者、信息加工者、信息传播者及信息使用者之间相互关系的行为进行规范的伦理准则, 是信息社会每个成员都应该自觉遵守的道德标准。

2 人工智能的研究领域

人工智能的研究领域非常广泛, 而且涉及的学科也非常多。目前,人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在网络教育环境中常用的智能技术。

2.1 专家系统

所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用该领域专家多年积累的经验与知识, 模拟人类的思维过程,求解需要专家才能解决的困难问题。

2.2 机器学习

“学习”是一个有特定目的的知识获取过程, 其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律; 外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习, 就是要使计算机能模拟人的学习行为, 自动地通过学习获取知识和技能, 不断改善性能, 实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。

2.3 模式识别

所谓模式识别,是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术,就可自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说,模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力,能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说,模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。

2.4 人工神经网络

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能, 运用大量的处理部件, 由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的,是对脑神经系统的结构和功能的模拟, 具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一, 可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程即是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值, 以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师(或称有监督)学习与无教师(无监督)学习两种类型。对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识,开辟了另一条模拟人类智能的道路。

3 人工智能技术在教育中的应用

3.1 智能搜索引擎

随着互联网站点和页面的激增以及网络用户队伍的不断壮大,信息检索成为人们利用Internet的重要途径。但是在浩瀚的网页海洋中寻找有用的信息并不容易,需要借助有力的检索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他们各有特色,但仍存在不足之处,如检索到的无关信息过多以及检索结果排序较混乱。智能化信息检索是信息检索的新分支,它是人工智能和信息检索的交叉学科。它在对内容的分析理解、内容表达、知识学习等基础上实现检索的智能化,这样可以节省学习者在检索中花费的时间,帮助学习者提高检索效率。智能化信息检索所用到的人工智能技术有专家系统、自然语言处理和知识表示。

3.2 智能体(agent)

agent技术早在70年代出现在人工智能领域,通过感知、学习、推理以及行动能够基于知识库的训练模仿人类社会的行为。随着其进一步发展,它在远程教育领域发挥着越来越重要的作用。一套完整的远程教育系统中包含许多子系统,如答疑、作业、考试、交互等等子系统。这些子系统都有各自的数据库用来存储信息。为了提高整个系统的智能性,可以引入智能技术,把众多子系统的数据库链接起来,实现信息资源的共享。通过分析这些信息,智能技术可以发现学习者的个别特征(如兴趣爱好信息、点击知识点信息统计、交互日志等等),并根据这些特征量身订做出适合学习者的学习方案,也有助于教师及时掌握学习者学习过程中的动态信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助教学(CAI)已受到教育界的重视,成为学科教学改革的一种重要手段。许多学校都在开发CAI课件,但大多数CAI课件只是机械地按照教学设计者事先设计好的教学模式和内容向学生传授知识,并没有体现出个性化学习,无法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技术为核心,使CAI系统能够根据学生的学习情况等因素分析学生的特征,合理安排教学内容、变化教学方法去满足个别教学的需要。使用智能CAI进行教学能够克服传统CAI的不足,显著提高教学效果,是CAI课件发展的趋势。

3.4 智能教学系统ITS

智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题,其研究的最终目标是由计算机负担起人类教育的主要责任,即赋予计算机系统以智能,由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。我国ITS的研究起步较晚,但近几年随着计算机的普及和教育软件需求增大,ITS的发展较快。ITS按照功能分为四个模块:专家知识模块、学生模块、教师模块、人机接口模块。

4 人工智能教育对学生信息素养的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,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。换言之,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,来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。人工智能也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。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其独特的风格。人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响。

综上所述,作为信息技术一个不可缺少的重要组成部分,人工智能的基本内容在中学信息技术课程中是不能不专门提及的,以往某些教材中用一两页篇幅作个简单介绍的方法根本不足以反映人工智能学科的全貌。因此,十分有必要在高中阶段的信息技术课程中专门设立人工智能选修课。我们认为,高中阶段开设人工智能课程可以在以下几个方面对学生的信息素养培养产生积极作用：

1) 多种思维方式的培养和信息素养的综合锻炼。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。一般说来,中学阶段开设的传统意义上的信息技术课程中所介绍的信息技术,例如多媒体技术、网络技术、数据库技术、算法与程序设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的一类有效技术。

把人工智能课程引入我国现行的高中信息技术教育,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、半结构化问题解决过程的了解,从而培养学生的多种思维方式,达到提高信息素养的目的。通过人工智能课程的学习,学生还将了解人工智能语言的基本特征,学到智能化问题求解的最为基本的策略。

2) 体验人类专家解决复杂问题的思路,提高学生的逻辑思维能力。

这里以人工智能学科中“专家系统”技术的体验、学习与应用过程为例进行说明。在专家系统的应用过程中,一个实际的专家系统不仅能够为用户给出相关领域的专家水平建议或决策,而且能够通过解释机制,以用户容易理解的方式解释专家系统的具体推理过程。学生可以向专家系统提出诸如“为什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……会怎么样”等问题,系统接受用户的问题指令后,可以根据推理的逻辑进程,即时将答案呈现给用户,整个过程如同教师与学生在进行面对面的教学。在该过程中,学生可以充分体验人类专家的求解思路和推理风格,有助于提高他们的分析、思维与判断能力。

另一方面,在专家系统的教学过程中,可以要求学生自行构建由产生式规则组成的知识库,或进一步利用工具软件来开发简单的实用型专家系统。为了完成该项工作,学生一开始就要编制开发规划、制定知识获取策略,并具体付诸实施,这是一个不断深化的过程。学生还得明确与系统有关的所有变量或相关的因素,并且将这些变量和因素转化为问题求解,得出相应的结论。在进行一系列问题求解分析之后,运用产生式规则来表示知识,以此建立起来的专家系统还可以让其他学生去运用和体验,具有一定的实用价值。

由于专家系统中的知识组织与推理过程是对人类专家思维方式的一种模拟,因此上述知识库的组织和系统的推理过程能够较好地体现学生的思维过程。在建造知识库过程中,学生需要将原来零碎的未成型的知识概念化、形式化和条理化,从而内化为学生自己的东西。所以,建造知识库的过程不但能反映学生的学习过程,而且有助于学生对该领域知识的深层思考并有利于长久记忆,同时也学会了专家系统的基本开发技术。正如美国著名的学习论专家Jonassen所指出的：那些自行设计专家系统的学生将会在这种活动中受益匪浅,因为这是一个对所学知识进行深度加工的过程。

3) 了解信息技术发展的前沿,激发对信息技术未来的追求。

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,通过人工智能知识、技术的学习与体验,高中学生能够对信息技术发展的前沿知识有一定程度的了解,这样有助于他们开阔视野,培养兴趣,激发对信息技术美好未来的追求,从而为今后进入大学或走向社会奠定良好的基础。

5 结束语

中学生的信息素养的培养是当前信息技术课的一个重要目标，而在现有的中学信息技术课程中，关于人工智能的知识只作了简单的介绍，学生们对于人工智能研究的广大领域不能有详细的概念，这对于中学生的信息化认识和信息素养的培养不够全面。因此在中学信息技术课中加大人工智能的知识介绍是信息技术课改革的重要内容。

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