对人工智能的思考例1

一、人工智能的发展

人工智能（AI）是当下一个十分热门的话题，从去年韩国棋手李世石与Google旗下的人工智能程序 AlphaGo对战，以1：4败给AlphaGo开始，人工智能开始被大众广泛关注。今年5月我国著名棋手柯洁与之“人机终极对决”更是将其推上高潮。人工智能在我们如今的生活已经是不可回避的发展趋势。对此，一方面人们希望科技进步解放双手，另一方面又担心机器一旦被赋予智商人类会受到侵蚀。

普华永道称由于新的人工智能，在未来15年，大约有1000万工人将面临失业风险，同时人工智能也将提高生产率，并在其他地方产生就业机会。可以说，人工智能顺应时代必将不断扩大发展，财会行业也会受到很大影响，其中最先触及的将是基层会计人员。去年3月，四大会计师事务所之一德勤宣布与 Ki-ra System联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。而在今年5月，朋友圈就已经被一款叫做“德勤财务机器人”的H5动画刷屏。

二、管理会计与财务会计的区别

随着企业对现代管理的需求的增强，管理会计开始逐渐形成。企业管理会计，是指在当代市场经济条件下，以强化企业内部经营管理、实现最佳经济效益为最终目的，以现代企业经营活动及其价值表现为对象，通过对财务等信息的深加工和再利用，实现对经济过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等职能的一个会计分支，与单纯的财务会计有同等地位，是并列关系。管理会计主要服务于内部责任单位，立足于企业未来发展，又称为“内部经营管理会计”，而财务会计以服务与企业外界有经济利害关系的群体或个人为中心，又称为“外部报告会计”或“外部会计”。

三、管理会计的相关职能及前景

普通会计核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础工作会逐步被取代已成必然，但会计核算和管理是两个不同的分支，管理会计是否会受到人工智能的影响呢？

从手工记账到会计电算化的出现，科技将财务从账册算盘中解放出来，人工智能也将会计人员从目前繁琐的日常整理分析数据中解放出来。人工智能运用推理、联想、逻辑判断等能力，通过计算机语言表示出来，并形成具有某些人类智能活动特性的计算机系统，在很大程度上模拟人脑进行思维、决策，例如强大的围棋AlphaGo就是利用价值网络和策略网络工作。但是多变的政治经济社会、复杂的经济活动以及其他不可控的因素，使得在会计领域，人工智无法达到真正的思考，无法灵活有效在大数据中识别出最有效的信息，比如选用怎么的数据收集路径，选用哪些财务决算的因素，如何从“大数据”里提取有用信息等，这些仍然需要管理会计人员根据经验和判断作出最终决策。以下从管理会计的部分职能具体分析。

（一）预测经济职能

管理会计发挥预测经济前景的职能，就是按照企业未来的总目标和经济方针，充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束，选择合理的量化模型，有目的的预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平，为企业经营决策提供第一首信息。利用人工智能后，可以根据给定的范围和方法，进行系统学习，并对大量数据进行程序化分析，从而得出细致具体的预测。

（二）参与经济决策

决策工作贯穿企业管理的各个方面和整个过程的始终，因此具有决策职能的管理会计也有着举足轻重的地位。其职能主要体现在根据企业决策目标搜集、整理有关信息资料选择科学的方法计算有关短期决策方案的评价指标，并做出正确的财务评价，最终筛选出最优的行动方案。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用也对企业未来的发展有一定影响。

（三）控制经济过程

控制经济过程职能的发挥要求将对经济过程的事前控制与事中控制有机的结合起来，即事前确定科学可行的各种标准，并根据执行过程中的实际与计划发生的偏差进行原因分析，及时采取措施进行调整，改进工作，确保经济活动的正常进行。可见，管理会计有很强的及时性，而人机智能无法准确预测未来发生的变动，无法及时有效的进行调整。

据上述对管理会计职能的分析，足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面，尽管目前我国管理会计体系中仍存在很多不足，但管理会计仍然将处于企业管理的核心地位。

四、总结语

时代在发展，科技在进步，人工智能的发展已经不可阻挡，会计行业也必定会被波及，基础财务核算都会被代替，相应的会计工作者是逐渐会被市场所淘汰，但人工智能扮演的角色只能是一种工具。机遇与挑战下，整个会计行业面对着一次重大革新，这也将推动传统财务人员向管理会计的转型。正如AlphaGo之父所说，“人机合作可以达到1+1大于2的效果，人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步。”面对伟大而又饱受争议的人工智能，作为会计专业的学生，也应该应积极应对时代的发展所带来的行业变革，及时调整自身的发展方向，使自己成为符合时代需求的管理型会计人才。

参考文献：

[1]吴大军，牛彦武.管理会计[M].东北财经大学出版社，2017.

[2]黄杰.人工智能下会计人员的“危”和“机”[J].现代经济信息，2016（14）：233.

对人工智能的思考例2

P键词： 人工智能；创新；本科

Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）22-0230-02

0 引言

人工智能是计算机科学的一个分支，是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，其属于一门边缘学科，同时也是多个学科交叉而成的一门学科，包括语言学、哲学、心理学、神经生理学、系统论、信息论、控制论、计算机科学、数学等[1]。当前人工智能已经是很多高校计算机相关专业的必修课程，它是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，其教学内容主要包括自然语言理解、计算智能技术、问题求解和搜索算法、知识表示和推理机制、专家系统和机器学习等，国内外很多大学都意识到了其重要性，纷纷对其展开了教学和研究。人工智能课程包含多个学科，具有内容抽象、理论性强、知识点多等特点，且算法复杂，但是多数高校采用的教学方式仍是传统的课堂教学方式，即“教师讲、学生听”的教学模式，这种信息单向传输教学模式以教师为主体，学生只是在被动的接收知识；存在过分重视理论教学，忽视实践活动教学的问题，导致教育内容无法和社会接轨；人工智能教材理论性过强，学生在学习过程中常常感到枯燥乏味，进而对学习该课程失去热情[2]，久而久之，不仅人工智能课程的教学质量和效果无法达到预期，甚至学生还会产生厌学心理。针对人工智能课程中现有的各项问题，本文作者结合自身丰富人工智能教学实践经验，参考人工智能课程特点和教学目标，从多个方面探讨和总结了人工智能，包括教学内容、教材选择、教学方法和考核形式等。

1 教学内容优化与更新

人工智能是一门崭新的学科。开设本课程首先是确定教学内容。通常来讲，人工智能学科的内容包括两个部分，具体：一是知识表示和推理；二是人工智能的应用。前者是人工智能的重要基础，后者主要介绍了几种人工智能应用系统，包括自动规划和机器视觉、机器学习、专家系统等。另外，课程内容中还包括了一些人工智能应用的实例，将实践和理论紧密结合起来[3]。

随着时代的发展和科技的进步，人工智能学科也取得了较大发展。基于此，人工智能学科也应该与时俱进，更新人工智能教学大纲，进一步完善其教学内容。修订后的人工智能教学大纲将人工智能分成两个部分，即基础部分和扩展应用部分。前者包括计算智能、搜索原理、知识表示等，后者包括智能机器人、智能控制、多智能体、自然语言理解、自动规划、机器学习、知识工程等。

教学内容的选择和确定应综合考虑多项因素，不仅要重视基础知识，也应注意推陈出新，随着科技的进步做到与时俱进，同时教学内容应符合现实的需求，能够与社会接轨，将理论和实践紧密结合起来，只有这样人工智能课程的教学质量和效果才能事半功倍。

2 教学策略及教学方法的改革创新

由于人工智能课程具有算法复杂、内容抽象、理论性强、 知识点多的特点，传统的教学模式已经无法满足人工智能课程的需求，教师应探索更加有效的教学模式和方法，确保人工智能课程能够取得良好的教学质量和教学效果。具体的改革和创新人工智能课程的手段和方法主要包括以下几个方面：

2.1 激发学生的学习兴趣 无论是经验还是常识都在告诉我们每个人最好的老师就是兴趣，学生只有对某门学科存在兴趣，才会更加主动积极的学习该门课程，从而获得良好的教学效果。比如，作者在课程的一开始先播放了一段著名导演斯蒂文・斯皮尔伯格的《Artificial Intelligence》的相关片段，由这个电影学生知道了世上存在人工智能的机器人，学生们随着电影情节的发展而深深感动，与此同时教师让学生思考和谈论人工智能是什么？研究人工智能的意义在哪里？实践发现，在课堂中加入电影因素，能够大大提升学生们的注意力，让学生更加专注在教学任务中，有效提高了学生探索人工智能的积极性和主动性。此外，在教学中还可以用动画、视频、图片等手段将反映人工智能最新研究和应用的成果展示出来，让学生更直观的感受人工智能的奥妙，从而投入更多热情学习人工智能课程。

2.2 面向问题的案例教学法 案例教学法是一种以案例为基础、以能力培养为核心的一种教学方法[11]。针对学校学生特点，我们采取了以下几种教学形式实施案例教学。①讲解式案例教学：这种案例通过教师的讲解，帮助学生理解抽象的理论知识点。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例―理论”，即先给出教学案例，然后再讲解理论知识；二是“理论―案例”，即教师先讲解理论知识，再给出教学案例；通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣，引导学生对将要学习的内容产生注意，有利于教师导入新课。②讨论式案例教学：在课程初期将学生分成若干学习小组，每小组3～4人；教师将提前设计好的一题多解的教学案例以及收集的相关资料分配给每个小组，要求学生在课余时间通过自学和组内讨论的方式给出问题的不同解决方案。③辩论式案例教学：在课程后期，采取专题辩论的方式对综合应用案例进行讨论，能有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法，加深学生对人工智能的理解。

2.3 个性化学习与因材施教 在开展课程教育过程中应注意对学生进行个性化教学，结合学生特点因材施教。比如，在日常教学中多观察学生情况，鼓励那些应对教学任务后仍存在余力的W生深入探索较深层次的课程及相关知识，同时友善面对学习较差的学生，分析其学习过程中面对的困难，有的放矢地采取应对措施，帮助其不断进步；在教学过程中让学生以读书报告的形式多多思考，鼓励学生发散性思考问题，鼓励优秀学生进行深一步的探讨，并且教师应帮助具有新颖思想或论点的学生将其智慧以科技论文和发表文章的形式转化为成果。

2.4 注重综合能力培养 在研究型教学中任务驱动是一种常用的教学方法，其中心导向是任务，学生在完成任务的同时也在吸收和掌握知识。通常来讲，该教学方法的步骤是：教师提出任务师生共同分析以得出完成任务的方法和步骤适当讲解或自学、协作学习完成任务交流和总结。”[3]该教学模式不仅有利于培养学生的创新能力和创新意识，还能够培养学生解决实际问题的能力，提高其综合实力。不仅如此，由于该教学模式通常是以小组协作的方式进行，教师给出研究范围，学生自愿结组并选择具体的题目，经过分析和讨论后以程序设计或者论文的形式协作完成研究。由此可知，学生是在以团队的力量解决问题，这十分考验学生的团队协作能力，对于学生团队合作精神的培养至关重要，且在完成任务的过程中学生需要查阅大量的资料，久而久之学生收集资料和创新能力势必会得到提升。

2.5 采用启发式教学 人工智能的很多问题都较为抽象，对学生理解力的要求较高，因此，在实际的教学过程中教师应有意识的就课程内容提出相关问题，让学生自己独立思考，鼓励学生提出自己的想法和解决方案。然后回归到课程上，对比分析教材上的解决方案和学生自己的解决方案，如此不仅培养了学生独立思考的能力，也增加了学生参与教学活动的意识，提高了学生的学习热情。比如，在讲到较为抽象的“遗传算法”时，先提出一个问题，即“遗传算法如何用于优化计算？”，然后从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用，之后举例分析，启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最后师生一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。如此既完成了教授遗传算法的目的，也锻炼了学生逻辑思维的能力，教学效果良好[4]。

3 作业和考核方式的改革创新

过去的课程作业都是单一书面习题作业，发展至今，课程作业形式已经发生了变化，更加丰富多样，包括必须交给教师评阅的书面家庭作业和不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中通过网络就可以完成上交作业，并且教师批阅作业后也可以通过网络返回给学生，实现了网络化。课程的考核方式较之以前也发生了较大变化，加强了平时思维能力的考核，更加注重学生实验能力和动手能力的培养，不再是绝对的一次考试定成绩，而是在总评成绩中加入30%的平时成绩，如此不仅减轻了学生的期末负担，也迫使学生更加重视平时的学习思考，有利于课程教学质量的提升。

4 结束语

本文是以提高教学质量为目标，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教学方法、考核方式等方面对本科人工智能课程的教学改革进行了探讨，总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措符合二十一世纪高校教学的要求，可以支持教师提高教学手段现代化的水平，同时更贴合学生的学习需求。作为该课程的授课教师应始终保持对教学内容的不断更新、教学方法的多样化，才能激发学生的学习兴趣，培养他们的思维创新和技术创新的能力，最终提高本课程的教学质量。从学生的反馈来看，作者所总结的教学实践具有明显的教学效果。但仍有许多方面做得不够，今后将继续在教学过程中不断总结成功的经验，吸取失败的教训。

参考文献：

[1]蔡自兴.人工智能及其应用[M].三版.北京：清华大学出版社，2007.

[2]谢榕，李霞.人工智能课程教学案例库建设及案例教学实践[J].计算机教育，2014（19）：92-97.

对人工智能的思考例3

人工智能概论课程是我校智能科学与技术专业开设的一门重要的专业基础课，它在整个专业教学体系中起到奠基的作用，如何针对其特点制定合理的教学目标与授课内容，并有效地组织课堂教学，取得良好的教学效果是非常重要的，本文将从多个角度对其进行全方位的思考与探索，为相关课程教学的改革提供新的思路。

1教学目标的精确定位

首先，人工智能概论课程在智能科学与技术专业整个教学体系中起到引导和奠基的作用，但不同于其他相关的专业基础课，其总的特点可归纳为“少而精”，即在较少的教学授课学时中起到画龙点睛的作用，为学生进一步的深入学习打好基础，并激发他们对智能专业的学习兴趣和爱好。基于以上特点，通常选择一学期共32学时课程的安排计划，并且在大三上学期开始进行授课。

其次，要研究解决同学们所反映的“虚与实”问题。人工智能是一门涉及到多个学科的课程，具有相当复杂的背景，其与哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论和语言学都有着密切的联系，并且随着这些学科的发展而深化，不断产生新的思路和新的问题。以上特点决定了该课程内容较为抽象，且难以把握全局，学习起来不易消化理解，从而造成了学生学习的困难，容易产生畏惧感，并且学生常常对其在实际环境中的具体应用产生疑问。

如何在这么短的授课学时里使学生产生学习兴趣并且能取得良好的教学效果是一个具有挑战性的课题，这需要对该课程的授课内容、教材选择、讲授方法和考核形式进行全方位的思考与探索，并在教学过程中落在实处。一方面让学生了解和掌握人工智能的发展历史和思想渊源，并指出各个分支的本质特点和整个领域的发展趋势；另一方面有意识地穿插介绍人工智能在实际中具体应用的例子，开阔学生的眼界，打消他们的疑虑。这些将在本文的后面部分进行深入的介绍。

最后人工智能概论这门课程还要兼顾研究型和应用型这两种特点的共同发展。在以前，由于人工智能授课内容的特点，常常讲授时偏向研究型，往往涉及到复杂的数学推导和逻辑运算，增加了老师讲授的难度和学生学习的困难。因此，针对上述问题，在教学过程中可以引入多种形式的事例说明和多媒体演示环节，以讲授思想为主，具体技术为辅，这将直接反映到授课内容的选择上。

2授课内容的选择

人工智能概论授课内容的选择至关重要，本着该课程“少而精”的特点，既需要让学生在较短时间内掌握基本的思想与概念要点，又要对该课程进行全方位的介绍，并点出其发展趋势，因而对授课教师有着非常高的要求。由于授课课时的限制，我们无法做到既面面俱到，又对每个具体方向进行详细的讲解；而且这样也容易陷入复杂的数学推导和逻辑运算的误区。因而，整个课程的讲授内容应该以传授思想和概念要点为主，并在讲授的过程中加入有趣的事例，通过这些形象的事例说明和多媒体演示环节折射出人工智能思想的精髓和应用的广阔前景。

人工智能概论主要涉及到知识表示、搜索推理、计算智能、专家系统、机器学习、自动规划、Agent和自然语言理解等内容，其中以知识表示、搜索推理和计算智能为授课内容的重点，在讲授的过程中需要对这些内容加以整理精简，分清主次，合理地安排授课内容在总学时内。除了这些基本的授课知识外，还应该在教学环节引入多媒体演示，通过形象生动的视频演示让学生们了解人工智能的科学价值和实际应用所在。视频可以选用世界一流大学实验室的开放多媒体内容，例如：MIT计算机科学与人工智能实验室的相关科研项目中间过程及结果的视频演示，以此来开阔学生的眼界，增长他们的见识，使之了解其应用前景和未来的发展空间。

人工智能领域的发展受到多个学科的影响，这些学科在不同历史时期都对人工智能领域起到了各种推进作用，也产生了许多不同层面的争论，至今也是如此。如何在授课过程中形象地对人工智能历史进行回顾，阐述这些学科对人工智能领域的影响，尤其是思想方面的影响特别重要。“回顾历史，立足当今，展望未来”――给学生形象地描绘出人工智能发展的思想史，并以画龙点睛之笔指出人工智能领域发展的广阔未来，是授课教师艰巨而光荣的任务，只有这样才能使学生把握住人工智能领域的整个发展脉络，激发出他们的学习兴趣和爱好。

以哲学家对强人工智能方向的争论为例，向学生们介绍这些收集整理的资料对于他们思想的启迪是非常有益的。这里值得说明的是这种思想的阐述事实上是非常不容易的，其难度甚至高于复杂的数学推导，因为它常常要求授课教师掌握思想的精髓所在，并用非常形象生动的语言对其进行说明，而这些常常是现在书本中所没有的。例如：知识的表示、获取、存储和推理是人工智能领域中重要的组成部分，虽然目前已经有很多书籍详细地介绍了这些方面，但学生仍然反映听起来比较抽象。为什么会这样？其原因是一些基本的问题并没有得到圆满的说明和阐述，如“什么是知识”，“知识能够表示吗”，“有统一表示各种各样抽象、复杂知识的工具吗”，“抽象的美学与复杂的人类情感，知识能够表示吗”……其中有些问题看似容易回答，却往往涉及到一些复杂的哲学问题，目前在各种人工智能的教科书和专著里常常对这些问题避而不谈，只在数学的层面上针对具体的问题来进行说明和讲授。如果想在这方面有所突破的话，就需要阅读大量的哲学书籍，如认知学、知识论和心智哲学等领域的著作，还需要大量时间的理解和参悟，这些有价值的资料也是对授课内容的极大丰富和补充。近年来，认知神经科学、心理学、生物学、语言学甚至社会学对人工智能领域有着较大的推进作用，也是将来融合发展的总体趋势，如何在课堂上结合具体的事例对其加以说明也是授课内容的一个重要环节。

3相关教材的选择

众所周知，关于人工智能的国内外优秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89个国家的900多所大学用作教材[1]，国内可以考虑使用其影印版或中文翻译版本，大大的降低了购买国外原版教材所需的费用，并可以在此基础上考虑实现双语教学。此外还有蔡自兴教授等编著的人工智能及其应用，详细而恰当地介绍了人工智能领域中的各个研究方向(分别适合于本科生[2]和研究生[3])等。我们从整个教学时间安排上看，因其所占学时较少，所以人工智能概论课程的教材选择不适用于大部头的书籍，宜选用篇幅较小但内容较全的适合于本科生的教材。除了选择合适的教材外，对于任课教师还要拥有大量的参考书，包括上述提到的其他领域的书籍和资料，只有这样才能拓展所掌握的知识，为实现良好的教学效果而服务。

4讲授方法和考试形式的选择

课程讲授时注意主线的选择，着重以思想介绍为主，详细地介绍人工智能发展的历史以及各种学派和学说，如符号主义、连接主义和行为主义等，要重点介绍他们的特点和本质，指出它们形成的原因以及其中的不足之处，并向学生介绍新的学说，例如机制主义[4]等。整个教学过程并不涉及较为复杂的数学，要注重各个分支的思想源流，主要从其机制上做定性介绍。同时可在讲授过程中穿插相关历史问题的争论，例如：中国屋问题[5]等，引发学生学习的兴趣和爱好，开展交互式教学，使学生和老师产生互动。授课方式采用板书和多媒体交互使用方式，力争在每节课的空闲时间里穿插加入人工智能领域的实际应用介绍，放映相关的视频录像，开阔学生们的眼界。在最终考试形式的选择方面不是要学生死记硬背知识点，而是要注重学生思想的发挥，鼓励学生提出新想法和新思路，并丰富其掌握的相关知识，为将来的进一步学习打好基础和做准备。

5结语

我们认为在教学方式上力争采用“启发式”教学，能真正做到启迪学生思想的作用，尤其要鼓励思想创新，在高等教育阶段培养学生具有独立思考、勇于探索的能力，使之成为社会的有用之才。希望这些在人工智能概论课程教学中的思考和探索能在日常教学活动起到有益的作用，并与同行们共同交流和探索。

参考文献：

[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清华大学出版社,2006.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用本科生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用研究生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.

[4] 钟义信. 机制主义方法与人工智能统一理论:人工智能的新方法与新进展[J]. 计算机教育,2010(19):7-10.

[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.

Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence

YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei

对人工智能的思考例4

中图分类号：TP18

文献标识码：A

一、人工智能技术的发展及其影响

人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。

随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。

二、人工智能技术发展面临的问题及其原因

随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。

调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。

第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。

第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。

第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。

三、人工智能技术的发展转向

人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。

1.技术层面

（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。

（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。

（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。

2.人类自身层面

（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。

（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。

（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。

3.道德法律用

（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。

（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。

此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。

四、结语

科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。

参考文献：

[1]王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社，2004.

[2]甘绍平.人权伦理学[M].北京：中国发展出版社，2009.

[3]杨怀中.现代科技伦理学概论：高科技伦理研究[M].武汉：湖北人民出版社，2004.

[4]王志良.人工情感[M].北京：机械工业出版社，2009.

[5]邹 蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）.

[6]王 毅.基于仿人机器人的人机交互与合作研究[D].北京：北京科技大学，2015.

[7]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场，2007（1）.

[8]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原：太原科技大学，2012.

对人工智能的思考例5

中图分类号：TP389.1

文献标识码：B

1.关于人工智能

什么是人工智能呢？在 1956 年 Dartmouth 学会上，人们初次提出了“人工智能”这一术语。尽管人工智能没有确切的定义，但基本概念就是人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。就人工智能的本质而言，就是运用目前的人工智能技术去模拟实现人脑基本的思维，也就是模拟人脑处理信息的过程。但目前的人工智能仍大都是在电脑中储存众多的解决办法，然后通过分析面对的问题以及当前的环境信息，通过计算机得到最优的解决办法，其核心思想在于具有优越的算法。

2.人工智能发展现状以及驱动因素

目前，所有国家都十分看重人工智能这个产业，因为人工智能可以利用它自身快速准确的运算能力以及惊人的记忆力和巨大的存储空间等，为人类提供各种各样的服务。虽然我们生活中的人工智能机器正在逐渐增多，但是其应用方法仍十分原始。

正因为人工智能的前景十分广阔，也使得各种因素持续推动着人工智能的发展。当然，最核心的因素在于算法，人们的不断思考与努力持续推动着语法的进步。

3.人工智能与人类智能的关系

关于人工智能与人类智能的关系，知道什么是人类智能是了解人工智能与人类智能关系的前提条件。人类智能是人类与生俱来的自然智能，它主要包含感知能力、思维能力和行为能力三个方面。

现在我们从哲学的角度去理解人工智能与人类智能的关系。两者是对立统一的关系，因为人工智能是人类智能的实际体现，人类智能又凭借人工智能的优点而加强，所以人类智能与人工智能相互依存，谁也离不开谁，并且两者相互促进，共同推动人类社会的发展。人工智能和人类智能之间又存在对立的关系，正是通过这种对立的关系，人们才能够不断地对人工智能加以创新，促其发展。

4.人工智能与人类智能的区别

人工智能与人类智能两者的关系十分密切。且这两者之间的区别也非常大：第一，两者的优点十分不同，比如人工智能计算能力强，而且拥有人脑无法涉及的计算速度，另外，人工智能机器可以在特殊环境条件下正常地工作。但是人脑能提出新问题，对新事物进行分析研究，得到解决新事物的办法。第二，两者起源不同。人类是自然界长期发展的结果，人工智能是由人类创造的。第三，两者思维方式不同。人类智能拥有自己跳跃性的思维，但人工智能要严格遵循所设计好的思维程序。第四，两者语言形式不同。人类拥有自己的自然语言，而人工智能只能依靠人类去创造人工语言。

5.人工智能能否超越人类智能

关于人工智能能否超越人类智能这个问题，人们的看法都大不相同，而且每个人的看法都有自己的合理解释。但我认为，在整体上人工智能是不可能超越和代替人类智能的。因为人工智能是由人类所创造，只是人类智能的拓展和实现途径。它没有办法去替代人类智能，更不可能像电影里的情节一样，由人工智能来统治人类。

从社会环境来看，人工智能无法像人脑一样去面对现在复杂的社会环境。从实际应用来看，人脑拥有超强的容错率，而且可以在众多信息中提取关键信息，并且耗能低，但目前的人工智能需要有完全正确的程序才能正常运行，而且需要投入的资源量巨大。

由此，我认为，人工智能是无法超越人类智能的，但我们要承认人工智能给我们的生活带来了许多方便。虽然人工智能帮助我们在很多方面解决了依靠人力解决不了的很多问题，而且因为人工智能的快速发展，使人类智能可以无视时间和特殊环境进行研究和实践。但是，如果因为科学技术的发展和电脑的广泛应用，就认为人工智能可以代替和超越人类智能，这是没有依据的。

对人工智能的思考例6

从社会角度看，对领导而言，善于思考是一项非常重要的能力，有没有这个能力，事关重大。第一，作为领导，一方面，要引导群众在正确的道路上奋勇前进；另一方面，也是更重要的，就是要知道如何选择正确的道路。这里如何选择正确的道路，就需要一个重大思考的过程。不深入地思考，选择就是盲目的，就是危险的，这不仅害自己，而且害群众。第二，领导的工作对象更多是人，而人的活动不同于自然的活动。人的活动都是有思考的，这就客观需要领导者也要有高超的思考能力，否则，就难以领导好自己的对象。第三，在社会转型期间，更需要有思考的领导者。社会转型，往往会导致价值取向的多元化，这就增加了选择的难度，如何选择，对领导干部而言，就会面临更多的考验，在这种情况下，思考就显得特别重要。目前，我国社会发展正处在转型期，客观需要更有思考的领导，而不是盲从的领导。第四，思考有助于领导干部的德性建设，这对社会发展有很大好处。对于领导干部队伍建设，我们要求是德才兼备，以德为先，这里德的价值要高于才的价值。而思考本质也是一种有利于培养德性的过程。从表面看，思考更多是一种智力活动，但智也有层次。小智与德性往往具有分离的倾向，而大智，往往与德性是统一的。大智实质就是大德的另一种表现。因为德，如守规则，从本质上看，更多表现的是一种有利于全局并且体现长期性的一种博弈的游戏精神，而不是像钻空子、机会主义等行为一样体现的是短期性和局部性的游戏精神。而有大智之人，往往就知道如何从长期和全局看问题，而不是从短期和局部或个人角度看问题，这实质就是有大德的具体表现。大智若愚，其实并不愚。我们常说，小成靠智，大成靠德。这里前面的一个智，实质是小聪明，是小智，而后面的德，实质就是大智的表现。一些被查处的有腐败行为的领导干部，表面看，是缺乏道德，从另一个方面看，也是一种缺乏大智慧的反映。社会发展，我们需要各级领导干部有德性，我们也需要各级领导干部有大智慧。

从个人角度看，对领导干部而言，做有思考的人，就更容易实现有意义和有价值的人生，让人生有更多闪光点。苏格拉底说，没有思考的人生是不值得过的。思考是人的本质特征之一。我思故我在，思考让人更成为人，更感觉到一种自在的存在。恩格斯说，人与动物的重要区别，就是有思考。蜜蜂与建筑师的不同，就是建筑师在建筑开始前，就已经有了明确的思考和设计，而蜜蜂就没有，蜜蜂仅仅是凭本能在构建自己的巢穴。思考也是人生灵魂的建设。思考让人心灵充实和自在。思考也是一个领导干部让自己人生闪光的着力点。历史实践证明，只有有思考的领导，才会在历史的长河中为自己留下脚印。从长远看，历史属于思考者，不属于盲从者。

领导干部如何才能成为一个好的思考者？

第一，要多读书，尤其要多读一些好书。好书，就是一些真正的思想者的产品。多读这些好书，就可以充分借鉴别人的思考，为自己的思考打下一个良好的基础和前提。目前，我们一些干部缺乏读书的兴趣，这是十分不好的现象。多读一本书，少喝一瓶酒。喝酒伤肝伤胃，而读书可以健脑健灵魂。读一本好书的价值，要远远高于喝一瓶好酒的价值。

第二，就是要多与当代的思想家和科学家进行交流与座谈。读书，更多是与过去的思想家进行间接交流，同时，领导干部也要多跟当代的一些思想家进行思想交流。要多听各种报告、多参加学术研讨会、多与学者座谈和一起讨论有关问题等。

第三，要有求真的精神。求真，就是追求真理。自然科学有自然科学的真理，社会科学有社会科学的真理。对于领导干部而言，求真，就是求社会的真理。社会本质是有真理的，只不过社会的真理更多被利益的浑水所蒙蔽。没有求真的精神，思考必然就是多余的。

第四，就是要多掌握一些好的思考方法。好的思考方法很多，对于领导干部而言，重要的思考方法就是要注重从长远和全局的角度看问题，要善于发现事物发展的规律和趋势。另外，就是要注重运用辩证法，要善于辩证看待问题。还有一个，就是要注重以人为本的方法。因为以人为本，可以使观念和价值观更容易深入人心，也就更容易取得工作效果，等等。

第五，就是要多留一些进行思考的时间。对于一些形式主义的活动，作为领导干部，能少参加就尽量少参加。一些领导干部，看起来成天忙忙碌碌，其实参加的活动大都可参加也可不参加，对工作开展影响不大，有些活动只具有象征意义，没有什么实际意义。形式主义的活动过于频繁，必然会导致一些领导干部的思考能力下降，思考也会越来越形式化，而思考的内容则会越来越贫乏和单调。从这个角度看，领导干部也要善于休闲。领导干部除了重点抓一些重要工作外，也要善于为自己留一些闲暇时间来进行思考，这对搞好工作更有好处。

第六，要多锻炼身体，这是产生良好思考的生理基础。生命在于运动，思考也在于运动。由于工作性质的关系，领导干部多数是坐的多，动的少，长期下去，这对身体必然不利。没有好的身体，对人的情绪就有影响，对思考也会有不利影响。所以，领导干部要养成锻炼的习惯。

对人工智能的思考例7

(讯)自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来，人工智能一直未能实现突破性进展。直到近10年，由于技术的突飞猛进和商业应用的快速推广，人工智能才插上了腾飞的翅膀。如今，人工智能已成为各国之间的竞争新赛道。在中国，今年7月，《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。中国应如何用好这一经济新引擎变成全球引领者?AI将如何为企业创造价值?而传统企业又该如何布局转型?本辑《人工智能的未来之路》就以上相关问题展开了思考。

经过60多年的演进，现今的人工智能进入到一个以大数据为基础的新阶段，AI正在掀起新一波的数字革命浪潮。但除了科技领域，AI在大部分行业中的应用仍处于早期阶段，只有极少数先行者开展了规模化部署。麦肯锡全球研究院的产业数字化指数(IDI)排名前列的高科技、电信和金融服务也是AI应用和投资的领军行业。后来者若想追赶，别无捷径，只能加快数字化转型的步伐，提升自身的人工智能技术发展。同时，人工智能也向企业、开发者、政府和劳动者提出了严峻的挑战，相关各方应认真思考，加以应对。

2017年3月，麦肯锡全球总裁鲍达民来京参加中国发展高层论坛年会，并递交了关于中国人工智能发展的主题报告，我们将其节选为两篇。《人工智能对中国意味着什么?》认为，中国现已成为全球人工智能研发领域的领头羊，但数据、算法和计算能力仍存在着挑战。而随着人口老龄化的加速，中国提升生产力的要求愈发迫切，因此人工智能对未来经济发展至关重要。同时，它对社会和地缘政治的影响更为深远。《中国人工智能的未来之路》一文则进一步指出，如果中国要把人工智能作为可持续的增长引擎，政府应精心制定一整套战略，打牢根基，鼓励私营部门创新。在具体做法上，可按照三个维度的框架共五个战略重点进行考虑。

相比科技公司和互联网新兴企业，中国的传统行业还没有准备好如何利用好人工智能技术，且大多数企业都没有将其视作战略重点。在《人工智能战略:CEO应回答的九个问题》一文，作者唐睿思(ChristopherThomas)和梁刚就人工智能的潜在影响对80家在华企业做了调查，结果表明，大多数传统行业公司都未将其视作战略重点。两位作者建议，CEO可从三个方面入手，认真思考九个问题，以便尽快制定适合自身的人工智能战略。（来源：麦肯锡研究所 编选：）

对人工智能的思考例8

在“国培”的学习中，让人印象最深的是“教育智慧”四个字，教师怎样才能教出智慧的学生呢？智慧不能像知识一样直接传授，但它需要在获取知识、经验的过程中经由总结、反思而不断得到开启、丰富和发展。只有智慧的教育才能培养出智慧的人，只有智慧的教师才能培养出智慧的学生。

作为教师，我们需要深入思考自己的职责所在，我们能为学生做点什么呢？

课堂是教育的主要阵地，课堂教学的灵魂就是要以人为本，也就是说课堂是为学生的成长服务的。教师要启发和激励学生，让他们学会发现自己的巨大潜能，并通过行动使之变成现实。这就需要教师在课堂上激发学生的主动性，让学生在自主学习中学会学习，学会思考，学会合作。“一个坏教师奉送真理，一个好教师则教人发现真理。”教师要让自己的课堂充满好奇和挑战，鼓励学生大胆质疑，积极思考，勇于探索，在此过程中培养学生的独立人格及敏锐的洞察力和判断力。

教育实践是一个智慧的世界。每次当我们观摩名师们精彩的课堂时，都惊叹于他们充满睿智的教学风采，经历一次次智慧的洗礼。这种风采和智慧不是天生的，课堂教学中时时闪烁跳跃着一个个鲜活的细节，只有这些细节被关注，课堂教学才能成为生命涌动的过程，成为绽放美丽的过程。关注细节，也是追求教学的合理化、智慧化、精确化，是对教学的品味与思考。

有智慧的教师注重的是学生成长与成功，而不仅仅是优秀率和合格率；有智慧的教师洞察的是学生人生发展的终极目标，而不仅仅是平均分和升学率；有智慧的教师关心的是学生心灵的养育和呵护，给他们的生命以最温情的关怀，而不仅仅是达标率和荣誉感；有智慧的教师，总是以真挚的目光、满腔的热情、不懈的努力期待着学生的发展与成长，并不为个人的荣辱所动摇，不为个人的得失所左右，认准一个方向，终身为之奋斗。因为教育是一项长线投资，教育是一项系统工程。正像著名诗人艾青写道：“蚕在吐丝时候，没想到吐出一条丝绸之路。”平凡的辛苦，能收获不经意的幸福。桃李不言，下自成蹊。

有一则广告说：“行多久，方为执着；思多久，方为远见。”对于教师来说，潜心思考与研究，坚持学习与交流，不断地执着进取会让自己成为一个有思想的教师，一个有生命力的教师，一个大智大勇的教师。这样，在教学中，教师就能表现出对学生超乎寻常的敏感性和感受力，机智地处理问题，彰显出较为高超的课堂教学机智，妥善恰当地处理教学突发事件，顺势而为地诱导学生积极探索与思考。

在我校的课改研讨活动中，教研组围绕“如何在课堂上关注学生，促进学生的全面发展”展开了激烈的讨论。在讨论中出现了这样的一个教学情景：在提问一个学习有困难的学生时，他真的不懂。教师一次次地引导，引导学生经历了从不会到会的过程，但在课堂上却用了将近10分钟的时间。这样做值吗？我们天天把关注学生挂在嘴边，但要在课堂教学中真正做好，又不是件容易的事情。“值与不值”在讨论的过程中越来越不重要，但交流和碰撞留给了我们更多的启示和思考，教师如何更理性地对待课堂的生成，如何处理才能更有利于学生的发展？我们在思考着，探索着，实践着。

智慧来自反思。反思有利于对教育教学工作进行回溯性的研究。一个教师只有对日常工作保持一份敏感和探索精神，做到勤于反思，善于总结，才能从自己的教育实践和周围发生的教育现象中发现问题，从而反思问题产生的根源，探寻问题解决的对策，改进自己的工作，不断积累经验和智慧，进而在教学中独树一帜，逐步向专家型教师的方向发展。

对人工智能的思考例9

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.

对人工智能的思考例10

既然定量分析研究很重要却又缺乏应有重视并加以运用，这就需要智库的管理团队对专家的研究工作进行人为干预，在人力、物力和财力的分配、评价奖励标准制订等方面对其倾斜，倡导和推进这类研究的进行，以此提高智库研究的质量。

二、 智库管理人员应发挥的作用

为切实解决上述“四重四轻”问题，应从强化智库专业化管理意识入手，明确管理人员的职能任务，构建高素质的管理团队，并在以下五个方面发挥关键作用：

（一） 科学构建专家队伍

专家队伍是智库的血液，是智库健康与活力的来源。但是，专家并非“多多益善”或者名气越大越好，哪些专家具有真正的研究实力，哪些专家适合自身智库的建设方向，管理团队既要“去伪存真”“去粗存精”，还要为每一个研究项目量身打造一支科学、合理和高效的专家队伍。

“专家”是一个微妙的概念，在辞海中，它的定义是“指在学术、技艺等方面有专门研究或特长的人”，它不是一种职称，没有资格认定的量化标准。成为“专家”的门槛既可以很低，也可很高。当今社会，为了博取公众话语权和吸引眼球，一些所谓的“专家”常常是语不惊人死不休，导致成为“专家”不再是“能不能”而是“敢不敢”的问题。这种现象不仅大大稀释了“专家”群体的含金量，更给智库管理团队带来了巨大挑战。

作为理性的智库管理者必须清醒地意识到，“知名度”并非是选择专家的唯一指标，在聘请专家过程中，要综合各方信息进行判断考量后做出选择。特别值得注意的是，那些见风使舵，靠二手观点过活的，没有客观调研仅以各种过激观点博眼球的，盲目跟从西方论调的，甚至是已被敌对势力收买笼络的，只能给智库研究工作带来严重的负面影响。因此，凡存在此类问题的，知名度再高也必须摒弃。

同时，在为每个专项研究课题组建专家队伍时，不应“就事论事”，而应追求多维立体。如研究中美关系，不能只请美国问题专家，还应吸纳俄罗斯、亚太、中东等各方问题专家；也不应只请外交方面的专家，还应有军事、经济、人文以及海洋等热点问题的专家。同时，由于专家性格特点、学术背景等异同，除了研究领域各有所长外，不同的专家还拥有不同的“气质”：有的擅长表达，有的擅长落笔；有的擅长提出开创性的思想，有的擅长归纳总结现有的素材数据，有的擅长交流碰撞，有的擅长独立思考。如果在“排兵布阵”时能将这些专家的“气质”考虑其中，必然会有事半功倍效果。

此外，“专家库”是智库构建专家队伍的“关键基础设施”。这个库绝非仅为一份带有“姓名、单位和联系电话”的简单列表，而是应该包括对每位专家思想倾向、学术能力、业务专长、性格特点、背景经历等在内的研判资料。这就需要智库的管理团队做大量的调研，如收集、阅读专家的著作，参加各种学术研讨会和讲座，亲自拜访专家进行面对面的交流等。同时，这个库也不能成为一潭“死水”，而要不断地流动、更新，那些原地踏步、吃“老本儿”或因为种种原因不能再进行学术研究的，必须选择淘汰，而以一些具有扎实功力的新锐力量替换，注重发掘和发现具有学术后劲的新生代，并适度加以引进。这就需要管理团队要在关注资深学者的同时，注意发现和扶持“生长型”学者。

当然，对智库内专家的管理问题也是智库管理人员的重要课题，其中，对专家的评价就是一个重要问题。对专家的评价，除了业务能力外，其中对其“尽职度”的评价十分重要。例如，美国布鲁金斯学会要求其麾下的研究人员每年在年终总结里披露自己的外部活动，且如果外部活动年收入在5000美元或者持有某组织5%以上股份，即可被裁定为外部利益重大。

李轶海主编：《国际著名智库研究》，上海社会科学出版社，2010年，第6页。这足见其对专家管理的细致入微。

（二） 正确引导研究方向

与高校和普通学术研究机构不同，智库的鲜明特点就是服务于国家决策层，即必须集中精力重点回答当前国家安全与发展急需解决的现实问题，这既是智库被赋予的使命，也是智库的“生存法则”。如果把研究成果比作思想类“产品”，不了解“市场”需求，“产品”就没有“销路”，不仅浪费了研究成本，甚至会失去自身作为“智库”存在的意义。同时，保持智库的独立性和研究特色，也是世界几乎所有智库特别是民间智库追求的目标。

参见李轶海主编：《国际著名智库研究》，上海社会科学出版社，2010年。

因此，作为智库，应该研究什么？无需研究什么？研究重点该向哪些方面倾斜？这到底该由谁说了算？像一般高校或研究机构那样，找些专家开个“开题会”是否就能解决问题了呢？笔者认为，在引导研究方向、决定研究项目问题上，尽管专家的意见非常重要，但智库管理团队也应参与其中。因为，在综合当前国家决策需求、同类研究成果的有无、自身研究实力与专长、是否有顺畅的呈报途径等多种因素进行判断方面，智库管理团队有其自身优势，这种优势与专家优势相结合，共同做出决定，更具恰当性。当然，这也就对智库管理团队的素质和能力提出了更高要求。除了要在对国家政策、国际形势和热点问题等全面掌握基础上，用敏锐的捕捉力寻找研究突破口外，还要特别重视以下两点：

一是要与相关职能部门保持良好的沟通关系，了解“甲方”需求。与职能部门间的断层是当今许多智库的“短板”。笔者就曾遇到过此类问题，某智库经研究后欲建议国家就某个热点问题建立多国间对话合作机制，但当将这一想法上报相关职能部门时，得到的回答却是已制订出类似方案且正着手实施。然而，弥补智库与职能部门间的断层并非只靠智库一家努力就能实现，必须要“双向”互动。就智库与职能部门的逻辑关系而言，职能部门是“官”，智库是“民”，若要构建一种恰当合理的关系，“民”要拿出自信与“官”对话，“官”则须放下身段倾听“民”的声音。另一方面，职能部门应该学会用好“智库”这个“外脑”，做到体制内和体制外两股力量有机结合，将一些需要研究却又苦于人力、精力限制的课题，以签署研究合同、协议并划拨相关经费等方式交付智库完成，真正实现“官民融合”，达到职能部门与智库的“双赢”效果。

二是要在选题的切入点和研究视角等方面凸显“智库”特色。智库的研究报告只有与职能部门的研究报告和媒体评论文章形成互补，才能扬长避短凸显自身独特作用。譬如，职能部门可直接了解决策层的需求，有大量来源可靠的内部动向情况积累，有快捷的呈送途径，这都是智库无法比拟的。所以在一些时效性强的题目上，如针对某个突发事件的判读和对策建议，智库研究处于明显劣势。但是，职能部门有明确的职能范围，研究内容均围绕自身职能重点展开，拥有的研究资源也相对单一，同时，他们往往将大量精力放在提高快速反应和处置能力上，在前瞻、趋势、假想类研究上则显得力不从心。这也就给智库提供了很大的创新空间。同理，媒体评论一手材料多，但真假混杂；观点新颖，但会为了吸引眼球而夸大其词或者剑走偏锋；文思贴近百姓，但缺少国家总体战略的高度和全局思维。

据此，智库研究显然应从以下几点寻求突破：① 站位高、视野宽。即不要局限于某个特定职能，更不要牵扯进各种部门利益，而要从国家高度和全局视野思考问题；② 结论清、措施明。即要勇于做出判断，避免模棱两可，尤其是在战略目标或应对措施上，要泾渭分明地说清说明，避免大话、空话和套话；③ 重趋势、精预测。即要突出前瞻性，争取在前沿领域占据一席之地，可进行探索式研究。例如在研究朝鲜半岛问题时，不是一头扎进“如何推进半岛和平进程”这个思维模式，而是将眼光放到可能出现的“意外”和“变局”上，采取兵棋推演等形式模拟各种“意外”发生后可能的联动反应和动态变化；④ 形式新、敢发声。即改变传统僵化的单一研究报告形式，可以采取“大小报告”“主件附件”相结合的方式上报研究成果，甚至可以根据题目特点，考虑配合以多媒体、动态演示等更加生动的形式上报。同时，作为智库不能惧怕发出“非主流”声音，但出发点必须端正且有凭有据，如此，即使声音刺耳，也可提供一个独特视角，能对相关部门或国家决策层的思考判断提供帮助。

此外，尽管选题的好坏是研究能否成功的关键，但选对了题也并不代表万事大吉。在研究进程中管理团队要密切跟进和指导，一方面要根据形势变化不断修正研究内容和走向，另一方面要把控研究时间进度，例如研究中美大国博弈的现状和对策时，管理者了解到两国领导人将于2个月后见面，那么就要在条件允许的前提下，敦促研究者将该研究成果在2个月之内完成并提交，只有这样才会有效增强其参考价值。

当然，选题也要量力而行，对于一些刚起步、规模较小、专家队伍较单薄的智库，可以采取“先人后题”的方式，即先考虑自己的专家在哪些领域有研究能力和专长，再在这个特定的领域里选择有价值的题目。而对于已有一定规模，专家队伍较丰满的智库，则可以采取“先题后人”的方式，即先选择有价值的题目，再根据题目选择有相关研究能力和专长的专家进行研究。

（三） 做好学术保障工作

智库的保障工作纷繁复杂，总体而言涵盖学术和后勤两个方面。其中后勤保障包括基础设施的运营、经费管理和日常行政等方面，与其他单位或部门的后勤保障有许多共通性，在此不赘述。而智库的学术保障有其独特之处，但也是个容易被忽视的部分。作为智库的学术保障，至少要做到以下三点：

一是营造良好的学术氛围。一个“死气沉沉”的智库必然出不了好的研究成果，甚至会逐步走向衰亡。而若要保持智库蓬勃向上的活力，良好的学术氛围是重要源泉。因此，智库管理者除了要实现问题研究不间断的常态化，使智库的学术氛围得到保持，还应跳出传统功利思维和学术研究的窠臼，在看似非主流的学术活动上下功夫。正所谓“生命在于运动”，组织研究活动、出版期刊和参与媒体宣传等等都是智库在学术研究上的“运动”。而思想碰撞必然产生智慧火花，他山之石不仅可以攻玉，亦可“引玉”。作为智库的常态工作，即使没什么特定主题和需求，只是邀请各方专家开个“神仙会”，不仅可以活跃学术气氛，也会有意想不到的收获。美国统计学家纳特・西尔弗在《信号与噪声》

[美]纳特・西尔弗著：《信号与噪声》，胡晓姣、张新、朱辰辰译，北京：中信出版社，2013年。一书中描绘了这样一个场景，美国战略与国际研究中心（即华盛顿智库）举办了一场关于反恐问题的研讨会，参会者除了研究该问题的专家学者外，还包括可口可乐公司营销总监、纽约警探、为美国婚恋交友网站设计程序的工程师，以及因创建美国大选预测网站而知名的西尔弗本人，这些看似不着边际的参会者与专家们却碰撞出一场“头脑风暴”，而主办方这么做的目的就是为了“跳出固有的框框”。显然，这种多领域、融合社会各界的研讨方法，也可以帮助专家从纯粹的“象牙塔”里走出来，全面了解现实情况，最终制定出更能“接地气”，更具可操作性的决策参考方案。

二是提供信息数据共享。所谓的“重复劳动”，许多是源自信息的不流通。在美国东西方研究所的一份报告中有这样一句话：“比信息更重要的是共享”。智库内部各个专家间、各个课题组间，智库与职能部门之间，智库与智库或其他学术机构之间，一些可公开的、不涉及保密和核心知识产权问题的内容，可以通过网上公布、研讨讲座、资料发放等形式进行“流通”。不得不说是的，目前我国智库外部（即智库与职能部门之间，智库与智库或其他学术机构之间）的共享通道并不畅通。虽然大环境改善还需时日，但当前智库管理团队至少要着力建好自身的内部共享机制，同时也要主动作为，为信息共享创建快捷方式。如组织专人进行一些基础性的信息搜集和简单的筛选，或者对一些动态情况进行跟踪梳理，将上述内容汇编后推送给各位专家，作为他们研究的“弹药补给”。

三是组织各类学术调研。有这样一件事令我记忆深刻，在一次中印两国专家共同研讨中印边境问题时，我方一位专家谈了许多看法和想法，印方专家在回应前问了一个问题，“请问您去过几次中印边境？”我方专家愣住了，难以作答，印方专家接着说，“我去过十余次，最近的一次就在一个月前。”同志指出：“没有调查研究就没有发言权。”我们遗憾地发现，国内很多专家擅长坐而论道，在研判问题时，依据的多是“二手”甚至“三手”信息，可靠性和准确性有待考证，甚至出现断章取义的情况。这种情况的出现也许是一些专家的无奈之举，因为调研的背后隐藏着大量的组织协调工作，仅靠专家个人之力恐难为之。因此管理团队就应发挥作用，明确调研任务，做好调研计划，联系对口单位，安排调研行程，提供后勤保障，验收调研成果。调研不是游山玩水、走马观花，而是要目的明确，带着问题、带着任务甚至是带着压力进行的。记得一次我陪同美国海军分析中心的一个代表团，他们紧张的日程中只有一个半天没有安排正式活动，我问团长是否需要安排去参观（因为团内好几个团员都是第一次来中国），团长回答，请尽量帮我们安排一次与中国学术机构间的交流，我们此行的目的就是要了解中国各方专家对中美关系的看法，如果实在安排不了，我们就留在酒店写报告。他还直白地补了一句，报告写得不好，这次来华的费用就会出现问题。足见这个调研团队的专业素质和敬业精神，从中也可窥视到其背后管理团队的严格管理。

（四） 提高自身智库的影响力

影响力是智库吸引人才、推介研究成果、提高业内话语权的助推器。影响力的提升并非一朝一夕能完成，更不是靠“砸钱做广告”能实现的。比如召开大型研讨会，没有好的主题、好的思路和好的发言，难有吸引力。向有关部门呈送研究成果也是一样，仅靠自吹自擂而没有过硬的研究成果，难有好口碑。

因此，智库的管理团队应该在保持严谨、踏实的研究作风基础上，做好扩大影响力的统筹规划。可考虑“以点带面”的方法，即围绕一些特别有自信的主题，打造品牌式的研讨活动；或者重点推出某个或某几个优秀专家，为其创造“亮相”、发声的各种机会；或者就某个问题公开发表系列报告，召开新闻会，引起有关部门的注意；再或者与国外知名智库建立稳定的交流关系，就双方共同关心的问题进行合作研究等等。这些工作对智库管理团队的技能提出了更加复杂、具体要求。例如召开国际会议，议题设计要求管理团队要对自身的研究特长、内容，当前的国际形势、热点问题、各方感兴趣的话题有所了解；参会邀请要求管理团队对国内外智库、专家的情况有所了解，知道该请什么人、不该请什么人；议程设计则要求管理团队要对各类国际会议的惯例有所了解，发言与问答的时间，主持人与评论人的安排，甚至茶歇和工作餐的设计都要遵循一定的规律；会务工作要求管理团队要对外事礼仪，各国的国情、宗教、习俗有所了解，还要有良好的外语能力，以保障交流沟通的顺畅。只有这样，智库的形象和影响力才会不断得到认可和提升。

作为智库的主旨，既要服务于国家，也要服务于人民。在这个信息爆炸时代，人们获取信息途径增多，速度加快，但是信息的质量却良莠不齐，甚至充斥着大量的假信息、伪学说，严重影响了人们的正常思维和判断。智库拥有一支具备良好研究分析和判断能力的专家队伍，理所应当将自身的研判成果与民众共享，尤其是当一些别有用心的歪理邪说出现时，更应及时运用知识的武器给予有力的回击。为此，智库管理人员应该时刻跟踪关注舆论动向，就某些热点争议问题组织专家进行研讨，形成报告并公开发表。或者围绕某些人们关心的问题进行持续的跟踪和分析，定期发表相关报告。这可以说是一项双赢的工作，既可以为人民服务，也可以有效地提升智库的知名度和影响力，因为可靠的信息来源、可信的观点判断是评定智库水平高低的关键指标。

同时，打造智库的文化内涵，也是智库建设和品牌效应及影响力的重要内容。对此，有专家撰文指出：“在这个以变革、调整、创新为显著特征的时代，智库与智库之间，浅层比的是物质资源，中层比的是运行制度，深层比的则是管理文化。”

周湘智：《智库管理文化建设的维度及其提升》，载《重庆社会科学》，2012年第12期，第49页。这种将智库管理上升至文化较量的理念值得重视。

三、 智库管理人员提升能力素质的方法途径

智库管理工作有很强的特殊性，不仅需要书本知识，还需要丰富的实践经验，既要有高远的战略思考，又要有踏实的落地执行。它不是单纯的行政管理，而是要将行政管理与学术研究有机结合。作为一名智库管理人员，应该着力提升以下四个方面的能力。

（一） 统筹规划能力

《道德经》中说：“执大象，天下往”。“大象”就是“道”，只有认清中国特色智库建设的发展道路，明确智库管理工作的任务目标，深入思考智库在国家安全与发展中应发挥的作用，才能做到合理科学地统筹规划相关工作。

因此，作为专业化智库管理的关键，就是要吃透国家有关中国特色新型智库建设的主旨精髓，找准智库的建设方向，要明确该建什么不该建什么，建设的重点和关键点是什么，专家的知识结构和年龄结构的平衡发展如何进行，近期研究、中期研究和长远研究的主题是什么，研究成果的推介和呈送如何把握，调研工作如何展开，有限的经费如何合理分配等，都是智库管理人员必须思考和规划的问题。应该说，智库管理人员统筹规划能力的强弱，直接反映为智库建设层次的高低和效能的发挥，也是智库能否生存与发展的关键。而借鉴世界著名智库的统筹规划方式，并结合自身智库的资源和运行模式，做到事前有计划、事中抓执行、事后搞评估和平时重沟通，同时要以创造性思维引领工作，在实践中大胆尝试新理念和新方式，并及时评估效果和进行修正。只有这样，智库管理人员统筹规划能力才能逐渐提高。

（二） 组织协调能力

智库管理人员的组织协调能力高低，不仅关系到智库的内部团队建设，也关系到智库的能效发挥。因为，智库管理人员不仅要与智库中的各类人员交往，还需要就一些事项与智库以外的各类部门和人员交往，解决项目制定、专家选择、研究展开、评审组织、成果推送等日常研究中遇到的各类问题。这不仅需要智库管理人员要有良好的资源配置能力、人际交往能力、语言表达能力、处理问题能力和化解危机能力等。管理人员出色的组织协调能力，可以使智库的有效资源得到合理配置，并在合理的激励机制下使智库形成合力，从而达到效能最大化。

通常，智库管理人员的组织协调能力的提高更多的要依靠实践经验，但是，必要的学习和培训也是提高组织协调能力的有效途径。例如，作为一个国际型智库，其管理人员就必须具备跨文化交际能力，它是与国外智库和专家进行交流的必要前提。而这一能力的提高，除了一般知识的掌握和实践经验积累，更重要的则需要专业的学习与培训。因此，在智库管理团队中设立类似“项目官员”的岗位，通过独立管理，推动和保障专题研究项目的进行，积累必要的实践经验，同时，针对其自身知识结构，适当通过组织培训和短期送学等方式，提高相关知识水平。丰富的经验积累与必要的知识习得，可以有效提高相关人员的组织协调能力。

（三） 服务保障能力

虽然服务保障是智库管理的“传统项目”，但要做到科学、高效和节约仍需下一番功夫。服务保障能力集中体现在管理人员的服务理念、服务意识、服务态度、服务规范和服务方式等方面。尽管本文一再强调智库管理的重要性，但是，必须清晰地认识到，智库的主体是研究人员，管理人员处于从属地位，是为研究人员服务的，万不可本末倒置。

作为一个高效的智库管理团队，服务理念和意识是否端正，决定了智库服务保障是否到位，而服务态度的好坏则是服务理念和意识的直接体现。服务规范和服务方式是否科学，则关系到服务质量的高低。因此，智库的领导者要紧紧抓住服务保障这个主题来打造管理团队，在培养和教育管理人员的服务理念和服务意识上下功夫，要鼓励团队成员在进行服务保障时，多动脑、勤思考；重规范、态度好，做到心到、眼到、嘴到和手到，特别是在细节上下功夫。

同时，必须承认，服务保障工作是个烦琐辛苦的工作，有时需要夜以继日地工作，甚至是吃力不讨好。因此，管理人员不仅要培养自己的工作细心，更要培养工作耐心，同时还要注意提高自己的身体素质，以完成高强度的各类服务保障工作。

（四） 研究分析能力

研究是智库工作的根本，如果智库管理人员是学术研究的“外行”，又怎能有效地引导和配合“内行”的工作。因此，智库的管理人员在尊重和汲取专家意见的同时，还须提高自身对问题的研究分析能力。虽然不要求其成为某方面的专家，但要对各领域特别是自身智库擅长的研究领域有深入的了解，特别是要了解相关领域的学术前沿，只有这样，才能更好地统筹规划智库建设、组织协调研究项目开展和服务保障好各项研究的顺利进行。

为此，管理人员应保有强烈的学习精神，在不断拓展自身知识面的同时，要将组织管理的每一次研究活动视为自身学术素养提高的契机。同时，更为重要的一个路径是，专家就在身边，导师就在身边，要充分利用好智库的优质学术资源，虚心向身边的专家请教，解决学习中遇到的问题和难题。同时，在与自身智库外专家接触时，也要随时留心与其交流、沟通和请教，拓展自己的知识来源。日积月累，管理人员的研究视野和研究能力必定会有大的提高，逐渐成为行内的“明白人”，并在实际工作中更好地服务和保障智库建设的健康可持续发展。

结语

专业化的智库管理团队不是一朝一夕可以打造成功的，必须通过不断的学习和探索。优秀的智库既需要研究方面的专家，也需要管理方面的专家。研究专家与管理专家的无缝对接，可以使智库建设得到长足发展。建设具有中国特色的新型智库刚刚起步，如何实施并无一定之规，需要研究者进行研究和探索，也需要管理者研究和探索。本文所述只是基于个人工作实践从智库专业化管理视角对智库建设的粗浅看法，旨在唤起有关方面对智库管理专业性的重视，不足之处在所难免，欢迎各位读者批评指正，并加入到这一问题的探讨之中，以此提高我国智库的管理水平，提高智库的功效。有理由相信，随着我们对专业化智库管理的关注，一定会摸索出一套适应“中国特色新型智库”建设的科学管理模式，有效推动我国智库的建设和发展，使之成为国家的大脑，更好地服务于国家安全与发展。

参考文献：

[1] 李轶海主编. 国际著名智库研究[M].上海社会科学出版社，2010：6.